[論文レビュー] Anchor-Assisted Intelligent Reflecting Surface Channel Estimation for Multiuser Communications

Xinrong Guan, Qingqing Wu+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 3, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、インテリジェントリフレクティングサーフェス（IRS）を用いたマルチユーザMIMOシステムにおける訓練オーバーヘッドを低減するために、アンカーベースの2段階チャネル推定方式を提案する。IRSに近接して2つのアンカーノード（A1, A2）を配置することで、最初にアンカーチャネルを介してBS-IRSリンクの部分的なCSIを推定し、次にこの共通の知識を活用してM ≥ Nの場合、1つのパイロットシンボルのみで個々のカスケード型BS-IRS-ユーザーチャネルを効率的に推定する。これにより、訓練時間は著しく短縮され、近似的に最適なMSEを達成する。

ABSTRACT

Due to the passive nature of Intelligent Reflecting Surface (IRS), channel estimation is a fundamental challenge in IRS-aided wireless networks. Particularly, as the number of IRS reflecting elements and/or that of IRS-served users increase, the channel training overhead becomes excessively high. To tackle this challenge, we propose in this paper a new anchor-assisted two-phase channel estimation scheme, where two anchor nodes, namely A1 and A2, are deployed near the IRS for helping the base station (BS) to acquire the cascaded BS-IRS-user channels. Specifically, in the first phase, the partial channel state information (CSI), i.e., the element-wise channel gain square, of the BS-IRS link is obtained by estimating the BS-IRS-A1/A2 channels and the A1-IRS-A2 channel, separately. Then, in the second phase, by leveraging such partial knowledge of the BS-IRS channel that is common to all users, the individual cascaded BS-IRS-user channels are efficiently estimated. Simulation results demonstrate that the proposed anchor-assisted channel estimation scheme is able to achieve comparable mean-squared error (MSE) performance as compared to the conventional scheme, but with significantly reduced channel training time.

研究の動機と目的

• IRSの受動的特性とカスケード型チャネル推定の複雑さにより、IRS支援マルチユーザシステムにおける高いチャネル訓練オーバーヘッドを解消すること。
• 大規模なIRSと高密度ユーザ環境におけるカスケード型BS-IRS-ユーザーチャネル推定の訓練オーバーヘッドを低減すること。
• すべてのユーザに共通するBS-IRSリンクの部分的なCSIを、補助的なアンカーノードを介して活用することで、効率的なチャネル推定を可能とすること。
• パイロットオーバーヘッドをO(NK/M)シンボルに最小限に抑えること。これは、従来の方法がNKシンボルを必要とするのと比べて顕著に低い。
• M ≥ Nの場合、1つのパイロットシンボルで十分であることを示すこと

提案手法

• IRSに近接して2つの単素子アンカーノード（A1, A2）を配置し、カスケード型A1-IRS-A2およびBS-IRS-A1/A2リンクを介してBS-IRSチャネルの推定を支援する。
• 第1段階では、カスケード型チャネル（BS-IRS-A1, BS-IRS-A2, A1-IRS-A2）を用いて、BS-IRSリンクのアンビエントチャネルゲインを推定する。
• BSアンテナ間のチャネル係数比が利用可能であることに着目し、符号の不確実性（符号の不確実性）を除いて、BS-IRSチャネル全体を再構築可能であることを活用する。
• 第2段階では、推定されたBS-IRSリンクの部分的なCSIを共通の参照として、すべてのユーザの個々のカスケード型BS-IRS-ユーザーチャネルを推定する。
• 最初のアンテナを基準として候補となるチャネル行列Wを構築し、M ≥ Nの場合、1つのパイロットシンボルを用いて最小二乗法によりユーザ固有のIRS-ユーザーチャネルを推定する。
• 符号の不確実性がBS-IRSチャネル推定に存在しても、対角反射行列の構造のおかげでカスケード型チャネル推定が正確に保たれることを証明する

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 IRS支援マルチユーザシステムにおいて、カスケード型BS-IRS-ユーザーチャネル推定の訓練オーバーヘッドを顕著に低減できるか？
• RQ2 IRSに近接したアンカーノードが、最小限のパイロットオーバーヘッドでBS-IRSチャネルを正確に推定できるか？
• RQ3 M < Nの場合、すべてのユーザのカスケード型チャネルを推定するために必要な最小パイロットシンボル数はどのくらいか？
• RQ4 訓練時間の短縮にもかかわらず、従来手法と比較して近似的に最適な推定精度を維持できるか？
• RQ5 A1-IRS-A2チャネルが視線路（Line-of-Sight）の場合、2つのアンカーノードではなく1つのアンカーノードで十分に簡略化できるか？

主な発見

• 提案されたアンカーベース方式は、従来手法と同等の平均二乗誤差（MSE）性能を達成しながら、チャネル訓練オーバーヘッドを著しく低減する。
• M ≥ Nの場合、第2段階で1ユーザあたり1つのパイロットシンボルで十分にカスケード型BS-IRS-ユーザーチャネルを推定可能である。
• M < Nの場合、最小訓練オーバーヘッドが⌈NK/M⌉パイロットシンボルであることが示され、従来手法が必要とするNKシンボルと比べて顕著に低い。
• 符号の不確実性がBS-IRSチャネル推定に存在しても、対角反射行列の構造のおかげでカスケード型チャネル推定は正確に保たれる。
• A1-IRS-A2チャネルが視線路（Line-of-Sight）の場合、2つのアンカーノードではなく1つのアンカーノードで十分に簡略化可能である。
• シミュレーション結果は、提案手法が著しく短縮された訓練時間で近似的に最適なMSE性能を達成することを確認しており、特に高ユーザ密度環境において顕著である。