平衡排队与重传：时延最优的大规模MIMO设计
信息论
2024-10-30 v2 math.IT
摘要
5G URLLC的一个基本挑战是如何优化大规模MIMO系统以实现低时延和高可靠性。最大化可靠性并最小化重传的一个自然设计选择是选取最低允许目标误码率。然而，总时延是排队时延与重传时延之和，因此选取最低目标误码率并不总能最小化总时延。本文通过联合设计目标误码率与传输速率自适应来最小化总时延，这导致了排队与时延重传之间的一个基本权衡点。该设计问题可表述为马尔可夫决策过程，其在理论上是最优的，但其复杂度对于实际系统部署过高。我们设法开发了一种名为Large-arraY Reliability and Rate Control (LYRRC，大规模阵列可靠性与速率控制)的低复杂度闭式策略，并被证明在天线数增加时具有渐近时延最优性。在LYRRC中，传输速率为到达速率的两倍，目标误码率是天线数、到达速率和信道估计误差的函数。通过仿真与实测信道，我们的评估发现LYRRC在所有测试场景中均满足URLLC的时延与可靠性要求。
引用
@article{arxiv.1902.07676,
title = {Balancing Queueing and Retransmission: Latency-Optimal Massive MIMO Design},
author = {Xu Du and Yin Sun and Ness B. Shroff and Ashutosh Sabharwal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.07676},
year = {2024}
}
备注
This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Accepted by IEEE Transactions on Wireless Communication