[論文レビュー] An Efficient Beam and Channel Acquisition via Sparsity Map and Joint Angle-Delay Power Profile Estimation for Wideband Massive MIMO Systems

Ali Osman Kalayci, Gökhan M. Güvensen|arXiv (Cornell University)|Oct 13, 2019

Direction-of-Arrival Estimation Techniques参考文献 39被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、スパarsityマップと共同角度遅延パワープロファイル（JADPP）推定を用いて、広帯域ミリ波帯域のマッシブMIMOシステムにおける新たなビームおよびチャネル取得方式を提案する。定常偽陽性率（CFAR）しきい値処理アルゴリズムと空間的・時間的適応型マッチドフィルタを活用することで、正確な角度遅延スパarsityマップを構築し、訓練オーバーヘッドを低減しつつ、非直交パイロットを用いても低オーバーヘッドで高精度なチャネル推定を実現。真のCCM（チャネル共分散行列）の知識がなくてもMMSE性能に近い性能を達成する。

ABSTRACT

In this paper, an efficient beam and channel acquisition scheme together with joint angle-delay power profile (JADPP) construction are proposed for single-carrier mm-wave wideband sparse massive multiple-input multiple-output (MIMO) channels when hybrid beamforming architecture is utilized. We consider two different modes of operation, namely slow-time beam acquisition and fast-time instantaneous channel estimation, for training stage of time division duplex based systems. In the first mode, where pre-structured hybrid beams are formed to scan intended angular sectors, the joint angle-delay sparsity map together with power intensities of each user channels are obtained by using a novel constant false alarm rate thresholding algorithm inspired from adaptive radar detection theory. The proposed thresholding algorithm employs a spatio-temporal adaptive matched filter type estimator, taking the strong interference due to simultaneously active multipath components of different user channels into account, in order to estimate JADPP of each user. After applying the proposed thresholding algorithm on the estimated power profile, the angle-delay sparsity map of the massive MIMO channel is constructed, based on which the channel covariance matrices (CCMs) are formed with significantly reduced amount of training snapshots. Then, by using the estimated CCMs, the analog beamformer is reconstructed by means of a virtual sectorization while taking the inter-group and inter-symbol interference into account. Finally, for the second mode of operation, two novel reduced-rank instantaneous channel estimators, operating in a proper beamspace formed by the hybrid structure, are proposed. The proposed beam and channel acquisition techniques attain the channel estimation accuracy of minimum mean square error filter with true knowledge of CCMs.

研究の動機と目的

• ハイブリッドビームフォーミングを伴う広帯域マッシブMIMOシステムにおける高い訓練オーバーヘッドと計算複雑性を解決すること。
• ミリ波帯域では角度および遅延ドメインでチャネルがスパースであるため、正確なチャネル状態情報（CSI）取得を可能にすること。
• 非直交パイロットシーケンスを用いても、訓練オーバーヘッドを低減しつつ高い推定精度を維持すること。
• 新しいスパarsityマップベースのアプローチにより、真のチャネル知識がなくても、スパース信号スナップショットから信頼性の高いチャネル共分散行列（CCM）を構築すること。
• 2次統計を用いたバーチャルセクタライゼーションにより、グループ間およびシンボル間干渉を最小限に抑えて効率的なビームフォーミングを実現すること。

提案手法

• レーダ検出理論にインspiredされた定常偽陽性率（CFAR）しきい値処理アルゴリズムを用いて、受信信号から共同角度遅延パワープロファイル（JADPP）を推定する。
• 空間的・時間的適応型マッチドフィルタ（AMF）推定器を用いて、異なるユーザーの同時に発生するマルチパス成分（MPC）からの干渉を抑制する。
• しきい値処理を施したJADPP推定値から角度遅延スパarsityマップを構築し、CCM推定に必要な訓練スナップショット数を削減する。
• バーチャルセクタライゼーションによりアナログビームフォーマーを再構築し、類似したチャネル共分散固有空間に基づいてユーザーをグループ化することで干渉を最小化する。
• ハイブリッドビームフォーミング構造下で、高速時間推定を可能にする2つの低ランクインスタンタスチャネル推定器をビームスペースで提案する。
• 行列最適化とシルベスターの定理を用いて導出された最大尤度（ML）推定法により、ビームスペースドメインにおける複素チャネルゲインを推定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共channel干渉が存在するミリ波帯域のマッシブMIMOにおいて、CFARに基づくしきい値処理アルゴリズムは、共同角度遅延スパarsityを効果的に推定できるか？
• RQ2 広帯域システムにおいて、高いチャネル推定精度を維持しつつ、訓練オーバーヘッドをどのように最小化できるか？
• RQ3 真のチャネル知識が欠如している状況でも、限られたスナップショットからどれほど正確にスパarsityマップとCCMを構築できるか？
• RQ4 非直交パイロットを用いたビームスペースにおける低ランク推定器は、MMSEレベルの性能を達成できるか？
• RQ5 2次統計に基づくバーチャルセクタライゼーションは、グループ間およびシンボル間干渉を考慮したビームフォーマー設計をどのように改善するか？

主な発見

• 提案されたCFARベースのJADPP推定は、複数ユーザーからの強い干渉がある中でも、マルチパス成分の検出において高い精度を達成する。
• 本手法は、アクティブユーザー数にかかわらず訓練オーバーヘッドを一定に保ち、スケーラビリティを著しく向上させる。
• 真のCCMが既知の状況と同等の推定精度を達成しており、CCMの事前知識がなくても同様の性能を発揮する。
• 非直交パイロットシーケンスの使用が可能であり、性能劣化を引き起こさないため、スルーレット効率の向上が可能である。
• バーチャルセクタライゼーション技術により、共分散構造に基づいてユーザーが効果的にグループ化され、グループ間干渉が低減され、効率的なアナログビームフォーミングが実現される。
• ビームスペースにおける低ランクチャネル推定器は、最小限の計算負荷で最適な性能を達成でき、リアルタイム実装に適している。