JP2022548340A - 未知のシンボル依存の送信側障害を有するマッシブmimoシステムのシンボル検出 - Google Patents
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Abstract
Description
実験
[図面の簡単な説明]
変分ベイズシンボル検出
を設定することによって計算手順を初期化する。ステップ152は、チャネル行列要素および開始値を使用することによって、すべてのM個の受信機アンテナについてのパラメータ
を更新する。ステップ153は、各アンテナにおける等価なノイズのない受信信号の事後平均および分散を計算する。ステップ154は、ガウス分布である各アンテナにおける分離された尤度関数の平均および分散を計算する。
分離された送信チャネルベースの尤度関数
によって与えられ、式中、各受信チャネルにおける測定ymは、混合チャネル行列Hに起因するすべての有効に送信されたシンボル
からの寄与を含む。事後分布を導出するために、受信機チャネルベースの尤度関数を、分離された送信チャネルベースの尤度関数に因数分解する必要がある。これは、以下のように、近似周辺尤度の積として尤度関数を近似するGAMPフレームワークを使用することによって行なわれ得る。
および分散
を有する等価のガウス周辺尤度が得られる。平均および分散の詳細な導出は、付記において発見され得る。式(16)のこの分離プロセスが、MIMO-OFDMシステムについての、マッシブMIMOシンボル検出およびピーク対平均電力比の低減において使用されていることは言及に値する。
および分散
を計算する必要があり、これらは、平均
、分散
およびノイズ分散β-1からの入力によりGAMPアルゴリズムを使用することによって得ることができる。特に、分離された尤度
およびノイズのない測定の事後尤度
を計算するために、以下のステップに従う。
有効に送信されたシンボルxの事後:
まず、有効に送信されたシンボルベクトルxの事後分布の導出から開始する。式(10)および式(16)を用い、かつ、xnに関係する項のみを保つことによって、
が得られる。
式中、v1=v+bおよびV2=-v+bである。これは、xの事後分布が、独立した切断ガウス分布
に因数分解され得ることを暗示する。
ここで、事後平均
および分散
は、
として与えられる。
精度変数{α1,α2}の事後:
式(13)および式(16)を用い、かつ、αn1に関係する項のみを保つことによって、
が得られる。式中、更新された値
を使用して
を置換し、それをαn1の事後分布に対して無関係にした。その結果、α1の事後分布は、独立ガンマ分布に因数分解され得る。すなわち、
を有するベルヌーイ分布である。パラメータは、ブロック160からの有効に送信されたシンボルの事後量と、ブロック170からの精度変数の事後量と、ブロック190からの更新された切断限界との関数である。
ラベル変数cの事後:
と推定され、式中、
である。事後量
の計算は、かなり複雑であり、以前の反復からのそれらの更新された値
によって置き換えられ得る。その結果、cは、パラメータ
を有する独立した事後ベルヌーイ分布を有する。
決定論的モデルパラメータの更新:
以下では、3つの決定論的パラメータθ={β,v1,v2}についての更新ルールを得る。一般的なルールは、未知のパラメータ
に対するQ関数を最大にすることである。式中、Q関数は、すべての隠れ変数{x,α1,α2,c}の事後分布に対する完全な尤度関数{y,x,α1,α2,c}の対数の期待値として得られる。
式中、ym=dm+vmであり、dmはノイズのない測定d=Hxのm番目の要素であり、その事後分布
は付記のステップ2において見つけられ得る。言い換えると、等価変数dは、隠れ変数{x,α1,α2,c}からのすべての寄与を要約し得る。次いで、以下が直接的に示される。
これにより、
が得られる。式中、期待値は、dmの事後分布にわたって取られる。
式中、1はオールワンベクトル(all-one vector)であり、
であり、k回目の反復における未知のインターバルの推定された中間点を示す。最適な調整{Δb,Δv}を求めることによって、{v1,v2}の更新ルールが、限界の現在の推定に対する中間点bおよび限界距離vの更新に変換されることが分かり得る。より正確には、式(33)は、xの現在の推定、すなわち、
と、2つの境界への平均Δbおよびその周辺距離Δvの調整とを使用して、データフィッティングエラーを最小化する。{Δb,Δv}の正確な解は、
として与えられ、式中、Q=A[1,h]である。最後に、2つの境界{v1,v2}は、以下のように更新され得る。
送信側障害/干渉/相互変調
(たとえばPSKまたはQAM)からの値を取る。一般性を失うことなく、
と仮定する。
を公称送信ベクトルを示すものとし、
をチャネルゲイン行列を示すものとし、そのエントリは独立であると仮定され、ゼロの平均および単位分散を有する独立かつ同一に分布する(i.i.d.)ガウスであると仮定される。受信されたベクトル
は、
によって与えられる。式中、xは送信障害による摂動され送信されたベクトルであり、eは送信摂動ベクトルであり、vはゼロの平均および未知の分散β-1を有するガウス分布ノイズ、すなわち、
である。さらに、公称送信シンボルSn∈{-1,1}は、以下のベルヌーイ分布に従う。
式中、
である。さらに、送信ハードウェア障害が、シンボル依存置換(permutation)ベクトルeを導入する。
式中、u1およびu2は未知であるが決定論的な変数である。
アクティブ干渉
パッシブ干渉
階層的信号モデル
のいずれかを取る。このバイナリの性質を調べるために、xの要素に独立した切断ガウス混合事前分布を課す。
式中、cn∈{0,1}は、n番目の要素xnについてのバイナリラベル変数であり、
は、標準正規分布の累積分布関数を示す
を有する正規化係数である。
式(10)および式(11)により、xnの事前分布は、
として与えられ、式中、xn∈[v2,v1]である。図4Aは、異なる事前精度α1およびα2により、シンボル依存の摂動が、v1=-0.1およびv2=-0.5(結果として[v2,v1]=[-1.5,0.9])として与えられる場合の切断ガウス混合事前p(x)を示す。図4Bに示されるように、より大きな事前精度(α1およびα2)は、その境界に向かってxnの事前分布をプッシュするので、いくつかの未知のインターバルにわたってxnのバイナリの性質をより良好に捕捉する。
α1およびα2に対して非情報的なハイパー事前については、
とし、これにより、精度が任意に大きくされることが可能となり、従って、xnの事後エントリが2つの境界にプッシュされ得る(図4Aおよび図4Bにおけるα1およびα2の影響を想起されたい)。全体的に、階層的切断ガウス混合モデルは、図5に示されるグラフィック表現において記述され得、隠れランダム変数は、{x,c,α1,α2}として与えられ、未知のモデルパラメータは、2つの未知の境界パラメータ{v1,v2}およびノイズ分散β-1を含み、所定のハイパーパラメータは、π=0.5の事前シンボル確率およびハイパー事前パラメータ
を含む。
数値結果
である。提案されたシンボル検出器を、1)過小に緩和された限界[-1,1]と、2)過剰に緩和された限界[-2,2]と、3)既知の限界[-0.3,1.5]とを有する式(8)のボックスドラッソアプローチと比較し、これにより、すべての方法について性能ベンチマークを提供すると予想される。
を示す。
特徴
定義
実施形態
Claims (18)
- 無線ネットワークにおいて受信される摂動量を処理するための装置であって、前記摂動量は、前記無線ネットワークの少なくとも1つの送信信号からの非線形効果を含み、前記装置は、
データ送信のために構成される少なくとも1つのアンテナを有する少なくとも1つのベースステーション(BS)を含み、前記BSは、前記無線ネットワークにおけるユーザ機器(UE)との無線通信のために構成され、前記BSは、複数の送信およびアップリンクデータストリームを提供するために、前記BSと前記UEとの間にリンクを確立するように構成されており、前記装置はさらに、
処理回路を含み、前記処理回路は、
受信機側デコーダを実現するように構成され、前記受信機側デコーダのうちの少なくとも1つの受信機側デコーダは、
前記摂動量だけ摂動される未知のシンボルのリモートで構成可能なリカバリを提供するように構成可能であり、前記リカバリは受信機側においてであり、前記摂動は送信機側においてであり、前記受信機は、前記BSにおけるアップリンク送信のため、または、前記UEにおけるダウンリンク送信のためのいずれかであり、前記処理回路はさらに、
送信された前記シンボルに階層的信号モデルを課すことによって、シンボル依存の送信側摂動のシンボル検出のために受信機側デコーディングを提供するように構成され、前記受信機側デコーダによって提供される前記デコーディングは、前記UEまたは前記BSのいずれかによるデコーディング処理コストの量を低減するために、前記摂動量だけ摂動される前記未知のシンボルをリカバリし、かつ、シンボル依存の摂動を識別するよう使用される、装置。 - 前記摂動量は、アクティブデバイスの非線形特性によって発生する非線形障害、パッシブデバイスによって発生する非線形障害、アクティブデバイスにおける高調波によって発生する非線形障害、または、パッシブデバイスにおける高調波によって発生する非線形障害のうちの1つまたは組み合わせを含む、請求項1に記載の装置。
- 前記アクティブデバイスの前記非線形特性によって発生する前記非線形障害は、電力増幅器の非線形性、同位相および直角位相(I/Q)不均衡、非理想的な発振器による位相ドリフト、または、キャリア周波数オフセットのうちの1つまたは組み合わせを含む、請求項2に記載の装置。
- 前記アクティブデバイスの前記非線形特性によって発生する前記非線形障害は、入力信号ではない外部電源でバイアスされなければならず、かつ、オンにされるアクティブデバイスを含む、請求項2に記載の装置。
- パッシブデバイスによって発生する前記非線形障害は、2つ以上の高パワートーンに晒される前記無線ネットワークのケーブルまたはアンテナのうちの1つまたは組み合わせを含む、請求項2に記載の装置。
- 前記BSは、ベーストランシーバステーション(BTS)であり、前記少なくとも1つのアンテナは、ビームフォーミングおよびMIMO送信のために構成されるMIMOアンテナアレイである、請求項1に記載の装置。
- 送信された前記シンボルに対する前記階層的信号モデルは、階層的切断ガウス混合事前モデルを統合する低複雑性シンボル検出アルゴリズムである、請求項1に記載の装置。
- 前記階層的切断ガウス混合事前モデルはさらに、有限のアルファベットの性質を実現するために、摂動され送信された前記シンボルに課される、請求項7に記載の装置。
- 前記低複雑性シンボル検出アルゴリズムは、因数分解されたまたは分離された反復検出アルゴリズムを作り出すために、変分ベイズ推論の原理を使用する、請求項7に記載の装置。
- 前記摂動量だけ摂動される前記未知のシンボルの前記リカバリに基づいて、アクションを実現するよう、前記処理回路と通信する制御要素をさらに含む、請求項1に記載の装置。
- 無線ネットワークにおいて受信される摂動量を処理するためのシステムであって、前記摂動量は、前記無線ネットワークの少なくとも1つの送信信号からの非線形効果を含み、少なくとも1つのベースステーション(BS)は、データ送信のために構成される少なくとも1つのアンテナを含み、前記BSは、前記無線ネットワークにおけるユーザ機器(UE)との無線通信のために構成され、前記BSは、複数の送信およびアップリンクデータストリームを提供するために、前記BSと前記UEとの間にリンクを確立するように構成されており、前記システムは、
処理回路を含み、前記処理回路は、
受信機側デコーダを実現するように構成され、前記受信機側デコーダのうちの少なくとも1つの受信機側デコーダは、
前記摂動量だけ摂動される未知のシンボルのリモートで構成可能なリカバリを提供するように構成可能であり、前記リカバリは受信機側においてであり、前記摂動は送信機側においてであり、前記受信機は、前記BSにおけるアップリンク送信のため、または、前記UEにおけるダウンリンク送信のためのいずれかであり、前記処理回路はさらに、
送信された前記シンボルに階層的信号モデルを課すことによって、シンボル依存の送信側摂動のシンボル検出のために受信機側デコーディングを提供するように構成され、前記受信機側デコーダによって提供される前記デコーディングは、前記UEまたは前記BSのいずれかによるデコーディング処理コストの量を低減するために、前記摂動量だけ摂動される前記未知のシンボルをリカバリし、かつ、シンボル依存の摂動を識別するよう使用され、前記システムはさらに、
前記摂動量だけ摂動される前記未知のシンボルの前記リカバリに基づいて、アクションを実現するよう、前記処理回路と通信する制御要素を含む、システム。 - 前記摂動量は、アクティブデバイスの非線形特性によって発生する非線形障害、パッシブデバイスによって発生する非線形障害、アクティブデバイスにおける高調波によって発生する非線形障害、または、パッシブデバイスにおける高調波によって発生する非線形障害のうちの1つまたは組み合わせを含む、請求項11に記載のシステム。
- 送信された前記シンボルに対する前記階層的信号モデルは、階層的ガウス混合事前モデルを統合する低複雑性シンボル検出アルゴリズムである、請求項11に記載のシステム。
- 前記階層的ガウス混合事前モデルはさらに、有限のアルファベットの性質を実現するために、摂動され送信された前記シンボルに課される、請求項13に記載のシステム。
- 前記低複雑性シンボル検出アルゴリズムは、因数分解または分離された反復検出アルゴリズムを作り出すために、変分ベイズ推論の原理を使用する、請求項13に記載のシステム。
- 無線ネットワークにおいて受信される摂動量を処理するための方法であって、前記摂動量は、前記無線ネットワークの少なくとも1つの送信信号からの非線形効果を含み、前記方法は、
受信機側デコーダを実現することを含み、前記受信機側デコーダのうちの少なくとも1つの受信機側デコーダは、
前記摂動量だけ摂動される未知のシンボルの構成可能なリカバリを提供することのために構成可能であり、前記リカバリは受信機側においてであり、前記摂動は送信機側においてであり、前記受信機は、ベースステーション(BS)におけるアップリンク送信のため、または、ユーザ機器(UE)におけるダウンリンク送信のためのいずれかであり、前記方法はさらに、
送信された前記シンボルに階層的信号モデルを課すことによって、シンボル依存の送信側摂動のシンボル検出のために受信機側デコーディングを提供することを含み、前記受信機側デコーダによって提供される前記デコーディングは、前記UEまたは前記BSのいずれかによるデコーディング処理コストの量を低減するために、前記摂動量だけ摂動される前記未知のシンボルをリカバリし、かつ、シンボル依存の摂動を識別するよう使用され、前記方法を実現するよう処理回路が使用される、方法。 - 送信された前記シンボルに対する前記階層的信号モデルは、階層的切断ガウス混合事前モデルを統合する低複雑性シンボル検出アルゴリズムであり、前記階層的ガウス混合事前モデルはさらに、有限のアルファベットの性質を実現するために、摂動され送信された前記シンボルに課される、請求項16に記載の方法。
- 前記階層的信号モデルを実現するステップは、
分離されたGAMPを介して受信機チャネルベースの尤度を更新することと、
更新された分布パラメータを用いて、切断ガウス変数である有効に送信された前記シンボルの事後を更新することと、
更新された分布パラメータを用いて、独立したガンマ変数である精度変数の事後を更新することと、
更新された分布パラメータを用いて、独立したベルヌーイ変数であるラベル変数の事後を更新することと、
リカバリされた前記シンボルに対する最適化された摂動を求めることによって、前記モデルパラメータ(ハイパーパラメータ)を更新することとを含む、請求項16に記載の方法。
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