Cell-Free MIMO Research Articles

Transmit/Passive Beamforming Design for Multi-IRS Assisted Cell-Free MIMO Networks

Transmit/Passive Beamforming Design for Multi-IRS Assisted Cell-Free MIMO Networks

Beamforming and Power Optimization for User Fairness in Cell-Free MIMO Systems

Beamforming and Power Optimization for User Fairness in Cell-Free MIMO Systems

Model-Based Deep Learning for Joint Activity Detection and Channel Estimation in Massive and Sporadic Connectivity

We present two model-based neural network architectures purposed for sporadic user detection and channel estimation in massive machine-type communications. In the scenario under consideration, a base station assigns the users a set of pilot sequences that is linearly dependent, but because user activity is sporadic the detection/estimation problem is amenable to sparse recovery algorithms. Further, we consider a millimeter-wave wireless channel, so that the channel vectors are sparse in a known dictionary. We apply the deep unfolding framework to design custom neural network layers by unrolling two iterative optimization algorithms: (1) linearized alternating direction method of multipliers, which we apply to a constrained convex problem, and (2) vector approximate message passing featuring a novel denoiser based on the iterative shrinkage thresholding algorithm. The networks thus inherit domain knowledge as encapsulated by the signal model, and suitable operations as informed by the algorithms—in the same spirit as convolutional networks that exploit structure inherent in images and audio, except grounded in optimization and statistics. The networks, trained on synthetic data generated from the block-fading millimeter-wave multiple access channel model, offer improved complexity and accuracy relative to their iterative counterparts, and are potentially a boon to cell-free MIMO systems.

Cell-Free MIMO 시스템에서 Rician 인자에 기반한 사용자 선택 및 피드백 비트 할당 통합 설계

최근 5G/6G 이동통신 시스템에서 한 사용자가 여러 분산된 access point(AP)로부터 효율적으로 서비스받을 수 있도록 사용자 관점에서 셀 개념이 사라진 cell-free MIMO 시스템이 주목받고 있다. 또한, cell-free 네트워크와 더불어 고주파수 대역 통신과 비지상 네트워크에서 물리적인 특성인 line-of-sight(LoS) 성분이 반영된 LoS 통신이 폭넓게 고려되고 있다. 사용자가 많은 MIMO 통신 시스템에서는 사용자 선택이 필요하며, frequency-division duplex(FDD) 방식의 제한된 피드백 환경에서는 피드백 비트 할당이 주요 이슈로써 다뤄진다. 본 논문에서는 AP간 채널 정보 공유가 이루어지지 않는 상황에서 각 AP가 독립적으로 제로-포싱 빔포밍을 수행할 때, LoS 통신을 반영한 Rician 페이딩 채널 모델에서 Rician 인자를 고려하여 사용자 선택과 피드백 비트 할당 통합 설계 기법을 제안한다. Rician 페이딩 채널에 특화된 밴드 구조의 비균질 코드북을 활용했을 때, 전송률의 하한과 피드백 비트할당의 영향을 분석하고 사용자 선택과 피드백 비트 할당을 순차적으로 수행하여 낮은 복잡도를 가진 최적에 근접한 피드백 비트 할당을 도출한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법들과 비교해 달성할 수 있는 평균합 전송률을 크게 향상할 수 있음을 확인한다.

Weighted Sum Rate Maximization of the mmWave Cell-Free MIMO Downlink Relying on Hybrid Precoding

The cell-free MIMO concept relying on hybrid precoding constitutes an innovative technique capable of dramatically increasing the network capacity of millimeter-wave (mmWave) communication systems. It dispenses with the cell boundary of conventional multi-cell MIMO systems, while drastically reducing the power consumption by limiting the number of radio frequency (RF) chains at the access points (APs). In this paper, we aim for maximizing the weighted sum rate (WSR) of mmWave cell-free MIMO systems by conceiving a low-complexity hybrid precoding algorithm. We formulate the WSR optimization problem subject to the transmit power constraint for each AP and the constant-modulus constraint for the phase shifters of the analog precoders. A block coordinate descent (BCD) algorithm is proposed for iteratively solving the problem. In each iteration, the classic Lagrangian multiplier method and the penalty dual decomposition (PDD) method are combined for obtaining near-optimal hybrid analog/digital precoding matrices. Furthermore, we extend our proposed algorithm for deriving closed-form expressions for the precoders of fully digital cell-free MIMO systems. Moreover, we present the convergency analysis and complexity analysis of our proposed method. Finally, our simulation results demonstrate the superiority of the algorithms proposed for both fully digital and hybrid precoding matrices.

Cell-Free MIMO 구조에 적합한 분산 CPU-Less Functional Split 구조와 분산 프리코딩 방법

본 논문에서는 기존의 중앙 집중형 CF(Cell-Free) MIMO 시스템이 지니고 있었던 백 홀에서의 높은 처리 용량으로 인한 과부화 및 많은 데이터가 오고 가는 프런트 홀의 용량 문제를 해결할 수 있는 User-Centric CF MIMO 시스템에 적합한 유동적인 통신이 가능한 AP간 분산 CPU-less Functional Split 구조를 제안한다. 또한, 해당 분산 구조에서 사용 가능한 각각의 User-Centric cell에서의 분산적인 프리코딩 알고리즘을 제안한다. 또한, MATLAB을 활용하여 일정 넓이의 환경에서 기지국과 단말의 밀도 및 각 단말의 User-Centric cell을 협력하는 기지국의 개수를 정하여 랜덤 분포한 환경을 만든 후 중앙집중형 MMSE 프리코딩, 전체 단말을 고려하여 보호하는 분산 MMSE 프리코딩 방법, 각각의 User-Centric cell마다 보호 범위를 고려하여 보호하는 분산 MMSE 프리코딩 방법 세 가지를 이용하여 프리코딩 행렬을 계산한다. 그리고 해당 시뮬레이션에서 통신 성능 결과를 SNR의 CDF 그래프로 나타내어, 제시한 분산 프리코딩 방법의 성능을 검증한다.

SDR 기반 Cell-Free MIMO 테스트베드 개발

본 논문에서는 사용자의 관점에서 셀 경계가 존재하지 않는 Cell-free MIMO 테스트베드를 설계하였다. Downlink 전송을 위한 기능적 모듈로 동기화(Synchronization), 채널 추정(Channel Estimation), ZF(Zero-Forcing) 프리코딩 등이 적용되어 있으며 실제 응용에서 생성된 데이터 패킷의 송수신을 확인하기 위해 채널 코딩, 업 링크와 채널 보정(Calibration) 그리고 비디오 전송을 위한 UDP 프로토콜을 구현하였다. 해당 데이터 처리 과정은 고속 처리를 위해 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 설계하였다. 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼으로 각각 USRP 및 NI LabVIEW NXG 5.0v을 사용하였다. 해당 테스트베드의 결과로 사용자 단말의 신호 대 잡음 비(SNR:Signal-to-Noise), 비트에러율(BER:Bit Error Rate) 및 성상도(Constellation)를 확인할 수 있으며 그 외에 채널 이득(Channel Gain)과 동기 상관관계(Sync Correlation) 등을 확인할 수 있다.

Beyond Cell-Free MIMO: Energy Efficient Reconfigurable Intelligent Surface Aided Cell-Free MIMO Communications

Cell-free systems can effectively eliminate the inter-cell interference by enabling multiple base stations (BSs) to cooperatively serve users without cell boundaries at the expense of high costs of hardware and power sources due to the large-scale deployment of BSs. To tackle this issue, the low-cost reconfigurable intelligent surface (RIS) can serve as a promising technique to improve the energy efficiency of cell-free systems. In this article, we consider an RIS aided cell-free MIMO system where multiple RISs are deployed around BSs and users to create favorable propagation conditions via reconfigurable reflections in a low-cost way, thereby enhancing cell-free MIMO communications. To maximize the energy efficiency, a hybrid beamforming (HBF) scheme consisting of the digital beamforming at BSs and the RIS-based analog beamforming is proposed. The energy efficiency maximization problem is formulated and an iterative algorithm is designed to solve this problem. The impact of the transmit power, the number of RIS, and the RIS size on energy efficiency are investigated. Both theoretical analysis and simulation results reveal that the optimal energy efficiency depends on the numbers of RISs and the RIS size. Numerical evaluations also show that the proposed system can achieve a higher energy efficiency than conventional ones.

Reconfigurable Intelligent Surface Aided Cell-Free MIMO Communications

Cell-free system is an efficient solution to eliminate inter-cell interference by serving users without cell boundaries. To further improve the spectrum efficiency, in this letter, we consider a reconfigurable intelligent surface (RIS) aided cell-free MIMO system. Multiple RISs are employed to create favorable propagation conditions via configurable reflection from the BS to users. Benefited from multiple transmission paths the spatial resources can be better utilized. We develop a hybrid beamforming (HBF) scheme consisting of the digital beamforming at the BS and the RIS-based beamforming. A sum rate optimization (SRO) problem is formulated and an iterative algorithm is designed to solve this problem. Simulation results show that the proposed system can achieve a significant performance gain compared to conventional single cell systems without RISs and distributed antenna systems.