하이브리드 MIMO 송신기의 디지털 프리디스토션 혁신

본 논문은 차세대 5 G 및 초고주파수(mmWave) 통신에서 핵심 기술로 부상하고 있는 대규모 안테나(대량 MIMO) 시스템의 전력 효율성을 높이기 위해, 하이브리드 빔포밍 구조에 적합한 디지털 프리디스토션(DPD) 방식을 새롭게 제안한다. 전통적인 완전 디지털 빔포밍은 각 안테나마다 별도의 RF 체인과 PA가 필요해 비용·전력 소모가 크게 증가한다. 이를 해결하기 위해 디지털과 아날로그 빔포밍을 결합한 하이브리드 구조가 제안되었으며, 이 구조에서는 서브배열당 하나의 RF 체인만 존재한다. 그러나 이렇게 되면 M개의 PA가 서로 다른 비선형 특성을 갖는 상황에서 단일 DPD가 모든 PA를 동시에 선형화하기는 어려워, 기존 연구에서는 각 PA를 개별적으로 측정하거나 동일한 PA를 가정하는 방식으로 접근했다. 이러한 방법은 실제 시스템에서 PA 간 차이가 클 경우 성능 저하가 심각함을 보였다. 저자는 먼저 서브배열 내 M개의 PA가 생성하는 출력 신호를 수학적으로 모델링한다. 각 PA는 병렬 해머스톤(PH) 혹은 메모리 폴리노미얼(MP) 모델로 표현되며, 빔포밍 계수 w_m은 위상만을 조정한다고 가정한다( |w_m|=1 ). 이때 목표 수신자 방향으로의 복합 신호 y(n)은 각 PA 출력의 위상 정렬 합으로 나타나며, 비선형 항은 개별 PA의 비선형 필터 f_{m,p}(·)들의 합 f_{tot,p}(·)로 집계된다. 이러한 합성 모델을 기반으로, 비선형 왜곡을 최소화하기 위해 DPD 입력에 추가되는 신호는 비선형 기저함수 u_q(n)=|x(n)|^{q-1}x(n) (q=3,5,…,Q)와 그 지연 버전으로 구성된다. DPD는 각 기저함수에 대해 메모리 N_q를 갖는 필터 α_{q,n}를 적용해 ˜x(n)=x(n)+∑_{q odd}α_q * u_q(n) 형태로 구현된다. 학습 단계에서는 목표 방향의 복합 출력 y(n)와 비선형 기저함수 u_q(n) 사이의 상관을 최소화하는 데코릴레이션 기반 기준을 사용한다. 구체적으로, 오차 e(n)=y(n)-ˆy(n) (ˆy는 현재 DPD 파라미터로 예측된 출력)와 u_q(n)의 교차상관을 계산하고, 이를 최소화하도록 α_{q,n}를 업데이트한다. 이 과정은 확률적 경사 하강법 형태로 구현되며, 피드백 경로는 단일 관측 수신기만 필요하므로 하드웨어 복잡도가 크게 낮아진다. 또한, 피드백 경로의 진폭·위상 불균형을 모델링하고 시뮬레이션을 통해 1 dB~3 dB 수준의 불균형에서도 DPD 성능이 크게 저하되지 않음을 확인한다. 성능 평가에서는 실제 측정 기반 PA 모델(메모리 포함)을 사용해 시뮬레이션을 수행하였다. 주요 지표는 인밴드 왜곡을 나타내는 EVM과 인접 채널 누설 비율(ACLR)이다. 제안된 DPD는 기존 단일 PA 기반 학습에 비해 최소 3 dB 이상의 ACLR 개선을 달성했으며, EVM도 1 dB 이하로 감소시켰다. 특히 목표 수신자 방향에서의 비선형 왜곡이 크게 감소했으며, 빔포밍 효과에 의해 비목표 방향의 OOB 방출은 자연스럽게 약해져 전체 배열의 방출 수준이 단일 안테나 대비 2~4 dB 낮아졌다. 이러한 결과는 메모리 효과가 있는 실제 PA에서도 일관되게 나타났으며, 5 G 대역뿐 아니라 차세대 mmWave 대역에서도 적용 가능함을 시사한다. 마지막으로, 논문은 제안된 DPD 구조와 학습 방법이 하이브리드 MIMO 시스템의 전력 효율성을 크게 향상시키면서도 구현 복잡성을 최소화한다는 점을 강조한다. 향후 연구 과제로는 다중 사용자 상황에서의 다중 서브배열 동시 학습, 실시간 구현을 위한 저전력 DSP 설계, 그리고 3GPP 표준화 과정에서의 측정 방법론 정립 등이 제시된다.