Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Energy-Efficient Massive MIMO: Graph Neural Network Precoding for Mitigating Non-Linear PA Distortion

論文の概要: Toward Energy-Efficient Massive MIMO: Graph Neural Network Precoding for Mitigating Non-Linear PA Distortion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04591v1
Date: Tue, 5 Dec 2023 13:25:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-15 14:59:08.681008
Title: Toward Energy-Efficient Massive MIMO: Graph Neural Network Precoding for Mitigating Non-Linear PA Distortion
Title（参考訳）: 非線形pa歪み緩和のためのエネルギー効率の高い大規模mimo:グラフニューラルネットワークプリコーディングに向けて
Authors: Thomas Feys, Liesbet Van der Perre, Fran\c{c}ois Rottenberg
Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、チャネルとプリコーディング行列の間のマッピングを学習し、非線形歪みによる和率を最大化する。歪み制限方式では、このGNNベースのプリコーダは、ゼロ強制(ZF)、ZF、デジタル事前歪み(DPD)および歪み対応ビームフォーミング(DAB)プリコーダよりも優れる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7495213911983414
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Massive MIMO systems are typically designed assuming linear power amplifiers (PAs). However, PAs are most energy efficient close to saturation, where non-linear distortion arises. For conventional precoders, this distortion can coherently combine at user locations, limiting performance. We propose a graph neural network (GNN) to learn a mapping between channel and precoding matrices, which maximizes the sum rate affected by non-linear distortion, using a high-order polynomial PA model. In the distortion-limited regime, this GNN-based precoder outperforms zero forcing (ZF), ZF plus digital pre-distortion (DPD) and the distortion-aware beamforming (DAB) precoder from the state-of-the-art. At an input back-off of -3 dB the proposed precoder compared to ZF increases the sum rate by 8.60 and 8.84 bits/channel use for two and four users respectively. Radiation patterns show that these gains are achieved by transmitting the non-linear distortion in non-user directions. In the four user-case, for a fixed sum rate, the total consumed power (PA and processing) of the GNN precoder is 3.24 and 1.44 times lower compared to ZF and ZF plus DPD respectively. A complexity analysis shows six orders of magnitude reduction compared to DAB precoding. This opens perspectives to operate PAs closer to saturation, which drastically increases their energy efficiency.
Abstract（参考訳）: 大規模MIMOシステムは一般に線形パワー増幅器(PA)として設計されている。しかし、PAは非線型歪みが発生する飽和に近いエネルギー効率が最も高い。従来のプリコーダでは、この歪みはユーザの位置でコヒーレントに結合し、パフォーマンスを制限できる。チャネルとプリコーディング行列のマッピングを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)を提案し,高次多項式PAモデルを用いて非線形歪みの影響を最大化する。歪み制限方式では、このGNNベースのプリコーダは、ゼロ強制(ZF)、ZF+デジタルプレ歪み(DPD)、および歪み認識ビームフォーミング(DAB)プレコーダよりも優れる。入力バックオフが -3 db の場合、zf と比較して提案するプリコーダは、それぞれ 2 ユーザと 4 ユーザに対して、合計レート 8.60 と 8.84 ビット/チャネル使用率を増加させる。放射パターンは、非線形歪みを非ユーザ方向に伝達することで得られることを示す。 4つのユーザケースにおいて、固定和率の場合、gnnプリコーダの総消費電力(paおよび処理)は、zfおよびzf+dpdと比較してそれぞれ3.24および1.44倍低い。複雑性解析はDABプリコーディングに比べて6桁のスケール縮小を示す。これはpasを飽和に近づける視点を開き、エネルギー効率を劇的に向上させる。

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