通过随机高斯消息传递的 C-RAN 可扩展上行链路信号检测
信息论
2017-05-29 v5 math.IT
摘要
云无线接入网（C-RAN）由于基站处理的集中化和虚拟化，是下一代无线网络中实现前所未有的容量提升的一种有前景的架构。然而，C-RAN 中的集中式信号处理涉及高计算复杂度，当网络规模增长到巨大时很快变得难以承受。本文率先致力于设计一种可扩展的上行链路信号检测算法，其含义是当网络规模增长时，每单位网络面积的复杂度和总计算时间均保持恒定。为此，我们将 C-RAN 中的信号检测表述为二部随机几何图上的推断问题。通过在相邻节点间传递消息，消息传递（又称置信传播）提供了一种在稀疏图上解决推断问题的有效方法。然而，传统的消息传递算法不能保证收敛，因为相应的二部随机几何图是局部稠密的并包含许多短环。作为本文的主要贡献，我们提出一种随机高斯消息传递（RGMP）算法来改善收敛性。我们建议以随机顺序异步交换消息，而不是同时或以固定顺序交换消息。所提出的 RGMP 算法展现出比传统消息传递显著更好的收敛性能。消息更新时序的随机性也简化了分析，并允许推导 RGMP 算法的收敛条件。此外，我们提出了一种分块 RGMP（B-RGMP）算法用于实际实现。B-RGMP 的平均计算时间随网络规模增加保持不变。
引用
@article{arxiv.1511.09024,
title = {Scalable Uplink Signal Detection in C-RANs via Randomized Gaussian Message Passing},
author = {Congmin Fan and Xiaojun Yuan and Ying Jun Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.09024},
year = {2017}
}