[論文レビュー] A Simple DFT-aided Spatial Basis Expansion Model and Channel Estimation Strategy for Massive MIMO Systems.

Hongxiang Xie, Feifei Gao+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 16, 2015

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 36被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、角度相反性と均一線形アレイ（ULA）構造を活用することで、トレーニングオーバーヘッドとフィードバックコストを顕著に低減するDFT支援空間基底拡張モデル（SBEM）を、マスティブMIMOシステムに提案する。空間相関を活用し、FFTベースの実装を可能にすることで、パイロット混信を軽減し、低複雑性・低オーバーヘッドな上行リンク／下行リンクチャネル推定およびスペクトル効率の向上を実現するグリーディユーザースケジューリングを可能にする。

ABSTRACT

This paper proposes a new transmission strategy for the multiuser massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, including uplink/downlink channel estimation and user scheduling for data transmission. A discrete Fourier transform (DFT) aided spatial basis expansion model (SBEM) is first introduced to represent the uplink/downlink channels with much few parameter dimensions by exploiting angle reciprocity and the physical characteristics of the uniform linear array (ULA). With SBEM, both uplink and downlink channel estimation of multiuser can be carried out with very few amount of training resources, which significantly reduces the training overhead and feedback cost. Meanwhile, the pilot contamination problem in the uplink raining is immediately relieved by exploiting the spatial information of users. To enhance the spectral efficiency and to fully utilize the spatial resources, we also design a greedy user scheduling scheme during the data transmission period. Compared to existing low-rank models, the newly proposed SBEM offers an alternative for channel acquisition without need of channel statistics for both TDD and FDD systems based on the angle reciprocity. Moreover, the proposed method can be efficiently deployed by the fast Fourier transform (FFT). Various numerical results are provided to corroborate the proposed studies.

研究の動機と目的

• マルチユーザーマスティブMIMOシステムにおける高いトレーニングオーバーヘッドとフィードバックコストを解決すること。
• 空間ユーザ情報を利用することで、上行リンクトレーニングにおけるパイロット混信を軽減すること。
• TDDおよびFDDシステムの両方において、チャネル統計を必要としない低ランクチャネルモデルの開発。
• スペクトル効率を向上させるために、効率的で低複雑性のチャネル推定とユーザースケジューリングを実現すること。
• マスティブMIMOにおけるチャネル取得に実用的でFFT互換性を持つソリューションの提供

提案手法

• 角度相反性とULA構造を活用して、上行リンクおよび下行リンクチャネルをより少ないパラメータで表現するDFT支援空間基底拡張モデル（SBEM）を導入する。
• 離散フーリエ変換（DFT）を用いて空間チャネル成分を効率的にパrameter化し、FFTを介した高速計算を可能にする。
• SBEMを上行リンクおよび下行リンクのチャネル推定に適用することで、必要なトレーニングパイロット数を顕著に削減する。
• ユーザの角度からの空間情報を活用して、上行リンクトレーニング段階におけるパイロット混信を抑制する。
• データ送信段階で、空間 multiplexing gain を活用してスペクトル効率を最大化するグリーディユーザースケジューリング方式を設計する。
• チャネル統計を前提としないため、TDDおよびFDDシステムの両方へ適用可能であることを保証する

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DFT支援SBEMは、マスティブMIMOシステムにおいて、正確なチャネル推定を維持したままトレーニングオーバーヘッドを低減できるか？
• RQ2 提案されたSBEMは、空間的ユーザ分布を活用することで、パイロット混信をどの程度効果的に軽減できるか？
• RQ3 データ送信段階におけるグリーディユーザースケジューリングによって、スペクトル効率はどの程度向上するか？
• RQ4 SBEMは、チャネル統計を必要とせずにTDDおよびFDDシステムの両方へ適用可能か？
• RQ5 FFTベースの実装は、提案されたチャネル推定戦略の計算複雑性とスケーラビリティにどのように影響するか？

主な発見

• 提案されたDFT支援SBEMは、角度相反性とULA構造を活用することで、チャネルを顕著に少ないパラメータで表現し、トレーニングオーバーヘッドを低減する。
• 上行リンクトレーニング段階において、ユーザの空間的分離と角度情報を利用することで、パイロット混信が効果的に抑制される。
• TDDおよびFDDシステムの両方において、チャネル統計を必要とせず、低複雑性のチャネル推定が可能になる。
• FFTの使用により、SBEMの効率的実装が可能となり、大規模アレイアンテナにおける計算複雑性が低減される。
• 数値結果により、データ送信段階におけるグリーディユーザースケジューリング方式によってスペクトル効率が向上することが示された。
• 全体として、最小限のトレーニングリソースで高いチャネル推定精度を達成し、システムのスペクトル効率が向上する