大规模 MU-MIMO 系统中分散式均衡的可达速率研究
信息论
2018-11-12 v1 信号处理
math.IT
摘要
与传统小规模 MIMO 技术相比，大规模多用户 (MU) 多输入多输出 (MIMO) 有望在频谱效率上获得显著增益。线性均衡算法，例如迫零 (ZF) 或基于最小均方误差 (MMSE) 的方法，通常依赖于基站 (BS) 的集中式处理，这导致 (i) 过高的互连与芯片输入/输出数据速率，以及 (ii) 高计算复杂度。本文研究缓解这两个问题的分散式均衡的可达速率。我们考虑两种不同的 BS 架构，其将天线阵列划分为簇，每簇关联独立的射频链与信号处理硬件，且各簇结果在前馈网络中融合。对于两种架构，我们考虑 ZF、MMSE 以及一种基于近似消息传递 (AMP) 构建的新型非线性均衡算法，并从理论上分析这些方法的可达速率。我们的结果表明，基于 AMP 的分散式均衡相比集中式方案在可达速率上无损失或仅有可忽略的损失。
引用
@article{arxiv.1705.02976,
title = {On the Achievable Rates of Decentralized Equalization in Massive MU-MIMO Systems},
author = {Charles Jeon and Kaipeng Li and Joseph R. Cavallaro and Christoph Studer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.02976},
year = {2018}
}
备注
Will be presented at the 2017 IEEE International Symposium on Information Theory