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Power Allocation Schemes for Uplink Massive MIMO System in the Presence of Imperfect CSI
IEEE Transactions on Signal Processing ( IF 5.4 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1109/tsp.2020.3029404 Xiangbin Yu , Yuheng Du , Xiao-yu Dang , Shu-Hung Leung , Hui Wang
IEEE Transactions on Signal Processing ( IF 5.4 ) Pub Date : 2020-01-01 , DOI: 10.1109/tsp.2020.3029404 Xiangbin Yu , Yuheng Du , Xiao-yu Dang , Shu-Hung Leung , Hui Wang
In this paper, spectrum efficiency (SE) and energy efficiency (EE) performances of uplink massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems with continuous-rate adaptive modulation and imperfect channel state information (CSI) are investigated over Rayleigh fading channels. Given a target BER, closed-form SE and EE expressions are derived. With these results, a constrained non-concave optimization problem of power allocation (PA) to maximize the SE is firstly formulated subject to the maximum transmit power per user. A near-optimal PA scheme with the concave-convex procedure (CCCP) method is then developed, and it can offer nearly optimal performance close to that of the optimal scheme with exhaustive search, but require lower complexity. Since this scheme needs more iterations, we propose a suboptimal scheme with reduced complexity and slight performance loss, which utilizes the property of a large number of receive antennas to approximate the objective function as a concave one, thereby reducing the number of iterations. Secondly, the PA problem for EE maximization under the same constraints is addressed. Based on the CCCP method and fractional programming theory, we propose a near-optimal PA scheme to solve this problem, and it has the EE performance very close to the optimal exhaustive search scheme. However, multi-layer iterations make this scheme have relatively higher complexity. For this reason, we propose a low-complexity suboptimal scheme with small EE loss by using variable transformation and a large number of antennas. Based on the above results, we simultaneously optimize both EE and SE. A multi-objective optimization problem (MOP) subject to the maximum power constraint and proportional data rate constraint is formulated. By means of the weighted sum method, the complicated MOP is transformed into a simple single-objective optimization problem. Then a PA scheme is proposed by using the Lagrange multiplier method to balance the EE and SE effectively. Simulation results validate the effectiveness of the proposed PA schemes in term of high SE and EE, and illustrate the fundamental tradeoff between EE and SE for different parameter settings.
中文翻译:
CSI不完善情况下上行大规模MIMO系统的功率分配方案
本文研究了具有连续速率自适应调制和不完美信道状态信息 (CSI) 的上行链路大规模多输入多输出 (MIMO) 系统在瑞利衰落信道上的频谱效率 (SE) 和能量效率 (EE) 性能。给定目标 BER,可以导出封闭形式的 SE 和 EE 表达式。有了这些结果,首先根据每个用户的最大发射功率制定了功率分配 (PA) 的约束非凹优化问题,以最大化 SE。然后开发了一种使用凹凸过程 (CCCP) 方法的近似最优 PA 方案,它可以提供接近具有穷举搜索的最优方案的接近最优的性能,但需要较低的复杂度。由于这个方案需要更多的迭代,我们提出了一种降低复杂度和轻微性能损失的次优方案,它利用大量接收天线的特性将目标函数近似为凹函数,从而减少迭代次数。其次,解决了相同约束下EE最大化的PA问题。基于CCCP方法和分数规划理论,我们提出了一种接近最优的PA方案来解决这个问题,它的EE性能非常接近最优穷举搜索方案。但是,多层迭代使得该方案具有相对较高的复杂度。出于这个原因,我们通过使用可变变换和大量天线,提出了一种低复杂度的次优方案,具有较小的 EE 损失。基于上述结果,我们同时优化 EE 和 SE。制定了受最大功率约束和比例数据速率约束的多目标优化问题(MOP)。通过加权求和法,将复杂的 MOP 转化为简单的单目标优化问题。然后提出了一种利用拉格朗日乘法器方法有效平衡EE和SE的PA方案。仿真结果验证了所提出的 PA 方案在高 SE 和 EE 方面的有效性,并说明了不同参数设置下 EE 和 SE 之间的基本权衡。然后提出了一种利用拉格朗日乘法器方法有效平衡EE和SE的PA方案。仿真结果验证了所提出的 PA 方案在高 SE 和 EE 方面的有效性,并说明了不同参数设置下 EE 和 SE 之间的基本权衡。然后提出了一种利用拉格朗日乘法器方法有效平衡EE和SE的PA方案。仿真结果验证了所提出的 PA 方案在高 SE 和 EE 方面的有效性,并说明了不同参数设置下 EE 和 SE 之间的基本权衡。
更新日期:2020-01-01
中文翻译:
CSI不完善情况下上行大规模MIMO系统的功率分配方案
本文研究了具有连续速率自适应调制和不完美信道状态信息 (CSI) 的上行链路大规模多输入多输出 (MIMO) 系统在瑞利衰落信道上的频谱效率 (SE) 和能量效率 (EE) 性能。给定目标 BER,可以导出封闭形式的 SE 和 EE 表达式。有了这些结果,首先根据每个用户的最大发射功率制定了功率分配 (PA) 的约束非凹优化问题,以最大化 SE。然后开发了一种使用凹凸过程 (CCCP) 方法的近似最优 PA 方案,它可以提供接近具有穷举搜索的最优方案的接近最优的性能,但需要较低的复杂度。由于这个方案需要更多的迭代,我们提出了一种降低复杂度和轻微性能损失的次优方案,它利用大量接收天线的特性将目标函数近似为凹函数,从而减少迭代次数。其次,解决了相同约束下EE最大化的PA问题。基于CCCP方法和分数规划理论,我们提出了一种接近最优的PA方案来解决这个问题,它的EE性能非常接近最优穷举搜索方案。但是,多层迭代使得该方案具有相对较高的复杂度。出于这个原因,我们通过使用可变变换和大量天线,提出了一种低复杂度的次优方案,具有较小的 EE 损失。基于上述结果,我们同时优化 EE 和 SE。制定了受最大功率约束和比例数据速率约束的多目标优化问题(MOP)。通过加权求和法,将复杂的 MOP 转化为简单的单目标优化问题。然后提出了一种利用拉格朗日乘法器方法有效平衡EE和SE的PA方案。仿真结果验证了所提出的 PA 方案在高 SE 和 EE 方面的有效性,并说明了不同参数设置下 EE 和 SE 之间的基本权衡。然后提出了一种利用拉格朗日乘法器方法有效平衡EE和SE的PA方案。仿真结果验证了所提出的 PA 方案在高 SE 和 EE 方面的有效性,并说明了不同参数设置下 EE 和 SE 之间的基本权衡。然后提出了一种利用拉格朗日乘法器方法有效平衡EE和SE的PA方案。仿真结果验证了所提出的 PA 方案在高 SE 和 EE 方面的有效性,并说明了不同参数设置下 EE 和 SE 之间的基本权衡。