高効率無線ネットワークアーキテクチャに関する調査
渡辺研究室
2016年2月28日

Massive MIMO に関する動向調査
渡辺研究室
2016年2月28日

0. 目次1. 序言
2. Massive MIMO 物理層技術
3. Massive MIMO 実環境での課題
4. 結言

1.1. 序言 : 無線ネットワークの現状• スマートフォンやノートパソコンの普及によって，無線通信トラヒックは増加の一途をたどっている．
• 2013年から2014年の一年間で，世界の無線データトラヒックは年率65%で増加[1]• このままペースで増加していくと10 年後には今の無線トラヒックの100倍を越えると見込みである• 無線通信に適した周波数資源は限られた周波数資源の中で，無線通信容量を向上させることが喫緊の課題である．

1.2. 序言: Massive MIMOとは• このような課題に対して，送受信アンテナ数の増加と共に無線通信容量を増大させるMIMO技術の可能性が期待されている．
• なかでも，多数のアンテナを用いたMassive MIMO
システムが次世代無線ネットワークにおいて無線通信トラヒックの増大に対処する技術として着目されている[2]．
• Massive MIMO ではベースステーションのアンテナ数を増加させることで，MIMOの無線通信容量を増加させる．

2. Massive MIMO 物理層技術• Massive MIMO のゲインの上界は情報理論によって定まっている．
• 具体的には，送信を行う1 つの基地局がK 本のアンテナを具備しており，1 本のアンテナを持つユーザ端末がM(< K) 台のユーザが存在しているシングルセル環境における，マルチプレキシングゲインはM と同一となり，ダイバーシチゲインはK に比例する[3]• しかしながら，実際の送受信ではマルチプレキシング・ダイバーシチゲインはプリコーディング・デコーディング手法に依存する• そこで，本章ではプリコーディング・デコーディング手法を述べる

2.1. Massive MIMO シングルセルプリコーディング• 文献[4] では，大規模MIMO のダウンリンクに着目して，線形プリコーダを利用した際のスペクトル効率(bits/s/Hz) とエネルギー効率(bits/J) の性能に関する検討を行っている．
• 具体的には，最大比合成送信(MRT)，ZeroForcing(ZF) の2 つの送信プリコーディング手法を比較している．
• MRTでもZFでも，スペクトル効率とエネルギー効率との間にはトレードオフの関係が存在している[4]．
• スペクトル効率が高く，低いエネルギー効率の領域では，ZF がMRT よりも高い性能を示す．

2.1. Massive MIMO シングルセル
プリコーディング
• しかしながら，スペクトル効率が低く，高いエネルギー効率の領域ではMRT がZF よりも高い性能をしめす[4]．
• これは，ZF がマルチプレキシングゲインを高める一方で，MRT がダイバーシチゲインを高めるためである[4]．
• 文献[4] では，これらのことからMRT がスペクトル効率の低いの領域では，ZF よりも高い性能を示しロバストであるために，スペクトル効率の高い理想的な状態ではZFがMRT よりも高い性能を示すにもかかわらず，実環境ではMRT がZF よりもよい性能をしめす可能性があると述べている．

2.2. Massive MIMO シングルセル
デコーディング• 文献[5] では大規模MIMO のアップリンクに着目して，線形デコーダを利用した際のスペクトル効率(bits/s/Hz) とエネルギー効率(bits/J) の性能に関する検討を行っている．
• 具体的には，最大比合成受信(MRC)，Zero-Forcing(ZF)，Minimum Mean Square Error (MMSE) の3 つの受信プリコーディング手法を比較している．高い
信号対雑音電力比(SNR) の環境下では，MRC はMMSE やZF に比べて低いスペクトル効率性能を示す[4]．

2.2. Massive MIMO シングルセル
デコーディング• しかしながら，低いSNR の環境下では，MRC がMMSEやZF に比べて高いスペクトル効率性能を示す[5]．
• これは，MRC が複数のユーザからのアップリンク信号間で生じる干渉をノイズレベルにまで落とすためである[5]．

• 加えて，ユーザ端末のエネルギー効率(bits/J) は，理想的で完全なチャネル情報(CSI) を取得している場合にはアップリンクトラヒックを受信する側のベースステーションのアンテナ数に比例して増加する• 一方で，現実環境のような不完全なCSI のみを取得している場合にはアンテナ数の平方根にしか比例しない[5]．

2.2．実環境における Massive MIMO
プリコーディング・デコーディング 1/2• 文献[4]，[5] では理論的にプリコーディング・デコーディング手法について検討を行っている．
• しかしながら，実環境でプリコーディング・デコーディングが実際に行うには計算量が膨大になり時間が長くなる課題がある．そこで，文献[6] では実環境でMRT を用いた送信プリコーディング手法を実装している．

2.2．実環境における Massive MIMO
プリコーディング・デコーディング 2/2• MRT の計算量を削減するために，文献[6] では
MRT の計算を各アンテナで分散して計算できる部
分MRT を提案して実装している．
• 64 アンテナを具備した基地局が15 台のユーザ端末に対して伝送を行う実機実験の結果，部分MRTの全てのユーザのスループットの総和が，MRT と同様の性能を示す事が明らかとなった[6]．

3. Massive MIMO 実環境での課題
実環境で Massive MIMO を実現させるためには，いくつかの課題がある．中でもチャネル情報に関係する課題を本稿では述べる• チャネル推定の不完全性推定したチャネル情報が不完全であることに起因する課題• チャネルエイジング推定したチャネル情報が古くなる（Aging）ことに起因する課題

3.1. チャネル推定不完全性• Massive MIMO では，プリコーダ・デコーダともに推定したチャネル情報（CSI）に基づいて動作する• チャネル推定が不完全であると性能に悪影響• マルチセル環境で，線形チャネル推定方法 (e.g.
MMSE, 他) を用いるとパイロット信号の汚染が発生し，チャネル推定が不完全となる[7,8]• 文献[8] では，不完全なチャネル情報からプリコーディングする手法が検討されている．
• Massive MIMO におけるチャネル推定不完全性に対する検討は未だ少ない．

3.2. チャネルエイジング 1/2• 推定したチャネルを用いたプリコーディング・デコーディング手法を実環境に適用すると，大規模MIMO においてチャネルエイジングが課題となる[9]．
• チャネルエイジングとは，チャネルを推定してから実際に無線通信を行うまでの時間に無線チャネルが変動してしまい，プリコーディング・デコーディン
グを計算する際に用いた推定したチャネルと実際に送信を行う際のチャネルに違いが生じる事である．

3.2. チャネルエイジング 2/2• このチャネルエイジングは大規模MIMO の性能を低下させる要因となる．
• チャネルエイジングは通常のMIMO でも存在する課題であるが，大規模MIMO ではアンテナ数が増加していることにより，より大きな課題となる．
• チャネルエイジングの影響を弱めるために，文献[9] では有限インパルス応答ウイナーフィルターを用いたチャネル予測手法が提案されている．
• 文献[10] ではチャネルエイジングに対処するための動的チャネル推定手法が提案されている．

4．結言• 本稿ではMassive MIMO 物理層技術を紹介すると共に， Massive MIMO 技術の実環境における課題を紹介した．
• Massive MIMO 技術は物理層において急速に発展してきている事が示された．
• 物理層 Massive MIMO 技術の発展を基礎とした，今後データリンク層・ネットワーク層技術の発展が求められると考えられる．

参考文献[1] Ericsson, ``Ericsson mobility report,’’ 2014.
[2] E. G. Larsson, O. Edfors, F. Tufvesson, and T. L. Marzetta, “Massive MIMO for next generation
wireless systems,’’ IEEE Communications Magazine, no. February, pp. 186–195, 2014.
[3] F. Rusek, D. Persson, B. K. Lau, E. G. Larsson, T. L. Marzetta, O. Edfors, and F. Tufvesson, ``Scaling
up MIMO : Opportunities and challenges with very large
arrays,’’ IEEE Signal Processing Magazine, vol. 30, no. 1, pp. 40-60, 2013.
[4] H. Yang and T. L. Marzetta, ``Performance of conjugate and zero-forcing beamforming in largescale antenna systems,’’ IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 31, no. 2, pp. 172179, 2013.
[5] H. Q. Ngo, E. G. Larsson, and T. L. Marzetta, ``Energy and spectral efficiency of very large
multiuser MIMO systems,’’ IEEE Transactions on Communications, vol. 61, no. 4, pp. 1436-1449,
2013.
[6] C. Shepard, H. Yu, N. Anand, E. Li, T. Marzetta, R. Yang, and L. Zhong, ``Argos:
Practical many-antennna base stations,’’ in Proceedings of the 18th Annual International
Conference on Mobile Computing and Networking (ACM MobiCom '12), 2012, pp. 53-64.
[7] J. Hoydis, S. Ten Brink, and M. Debbah, “Massive MIMO in the UL/DL of cellular networks: How
many antennas do we need?,” IEEE Journal on Selected Areas Communications, vol. 31, no. 2, pp.
160–171, 2013.
[8] A. Ashikhmin and T. Marzetta, “Pilot Contamination Precoding in Multi-Cell Large Scale Antenna
Systems,” in Proceedings of IEEE International Symposium on Information Theory (IEEE ISIT ’12),
2012, pp. 1137–1141.
[9] K. T. Truong and R. W. Heath, “Effects of Channel Aging in Massive MIMO Systems,” Journal onCommunications and Networks, 2013.
[10] K. C. Garikipati and K. G. Shin, “Measurement-Based Transmission Schemes for Network
MIMO,” in Proceedings of the 15th ACM international symposium on Mobile ad hoc networking andcomputing (ACM MobiHoc ’14), 2014, pp. 387–396.