面向大规模MIMO辅助C-RAN的两时间尺度混合压缩与转发
信息论
2019-05-01 v1 math.IT
摘要
我们考虑云无线接入网（C-RAN）的上行链路，其中大规模MIMO远端射频头（RRH）作为用户与集中式基带单元（BBU）之间的中继。尽管在RRH上采用大规模MIMO可提高频谱效率，但也显著增加了RRH与BBU间前传链路上传输的数据量，从而成为性能瓶颈。传统C-RAN的现有前传压缩方法不适用于大规模MIMO体制，因为它们需要全数字处理和/或实时完整信道状态信息（CSI），给大规模MIMO RRH带来高昂实现成本。为克服该挑战，我们提出在每个RRH执行两时间尺度模数混合空间滤波以降低前传消耗。具体而言，模拟滤波器自适应于信道统计以实现大规模MIMO阵列增益，数字滤波器自适应于瞬时有效CSI以实现空间复用增益。该设计能以更低的硬件成本与功耗缓解受限前传的性能瓶颈，并对CSI延迟更具鲁棒性。我们提出了一种用于模拟与数字滤波器两时间尺度非凸优化的在线算法，并确立了其收敛至平稳解的性质。最后，仿真验证了所提方案的优势。
引用
@article{arxiv.1903.04692,
title = {Two-Timescale Hybrid Compression and Forward for Massive MIMO Aided C-RAN},
author = {An Liu and Xihan Chen and Wei Yu and Vincent Lau and Min-Jian Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.04692},
year = {2019}
}
备注
15 pages, 8 figures, accepted by IEEE Transactions on Signal Processing