[論文レビュー] Channel Estimation and Hybrid Beamforming for Reconfigurable Intelligent Surfaces Assisted THz Communications.

Boyu Ning, Zhi Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 25, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、再構成可能インテリジェント表面（RIS）を支援する太赫茲（THz）通信において、チャネル推定およびハードウェアコストの課題を克服するため、協調的ビームトレーニングおよびハイブリッドビームフォーミング（HB）方式を提案する。階層的コードブックの設計とRISの受動的反射を活用することで、不完全なCSI条件下でも完全デジタルビームフォーミングに近い性能を達成する。

ABSTRACT

Terahertz (THz) communications open a new frontier for the wireless network thanks to their dramatically wider available bandwidth compared to the current micro-wave and forthcoming millimeter-wave communications. However, due to the short length of THz waves, they also suffer from severe path attenuation and poor diffraction. To compensate the THz-induced propagation loss, this paper proposes to combine two promising techniques, viz., massive multiple input multiple output (MIMO) and intelligent reflecting surface (IRS), in THz multi-user communications, considering their significant beamforming and aperture gains. Nonetheless, channel estimation and low-cost beamforming turn out to be two main obstacles to realizing this combination, due to the passivity of IRS for sending/receiving pilot signals and the large-scale use of expensive RF chains in massive MIMO. In view of these limitations, this paper first develops a cooperative beam training scheme to facilitate the channel estimation with IRS. In particular, we design two different hierarchical codebooks for the proposed training procedure, which are able to balance between the robustness against noise and searching complexity. Based on the training results, we further propose two cost-efficient hybrid beamforming (HB) designs for both single-user and multi-user scenarios, respectively. Simulation results demonstrate that the proposed joint beam training and HB scheme is able to achieve close performance to the optimal fully digital beamforming (FDB) which is implemented even under perfect channel state information (CSI).

研究の動機と目的

• RISが受動的であるためパイロット信号を送信または受信できないという性質により、RIS支援THz通信におけるチャネル推定の課題に対処する。
• マスティブMIMOの高コストを解消するため、低複雑性のハイブリッドビームフォーミング（HB）設計を提案する。
• ノイズ耐性と計算複雑性のバランスを取る、ビームトレーニングとHBの統合フレームワークを開発する。
• マスティブMIMOとRISの統合によりビームフォーミングとアパーチャゲインを活用し、効率的なマルチユーザーTHz通信を実現する。
• 実用的なチャネル状態情報（CSI）条件下でも、完全デジタルビームフォーミング（FDB）に近い性能を達成する。

提案手法

• アクセスポイント（AP）とRISがパイロット信号を用いて協調的にチャネルを推定する共同ビームトレーニング方式を提案し、RISの位相シフトを活用して信号を反射する。
• AP用とRIS用の2つの階層的コードブックを設計し、ビームトレーニングにおけるノイズ耐性と探索複雑性のバランスを最適化する。
• アナログとデジタルビームフォーミングを組み合わせたハイブリッドビームフォーミング設計を定式化し、RFチェーンの数を削減しながらスペクトル効率を維持する。
• 2段階のビームアライメントプロセスを導入する：まず階層的コードブックを用いた粗いトレーニングを行い、次にチャネル推定に基づく詳細な最適化を実施する。
• 送信電力およびハードウェア制約下で、RISの位相シフトとビームフォーマーを共同最適化し、スペクトル効率を最大化する。
• トレーニングから得た推定CSIを用いて、単一ユーザーおよびマルチユーザー環境におけるハイブリッドビームフォーマーを計算する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RISが受動的でパイロット信号を送信できない場合、RIS支援THzシステムにおけるチャネル推定はどのように効率的に行えるか？
• RQ2 THzビームトレーニングにおいて、トレーニングの耐障害性と計算複雑性の良いトレードオフを実現する階層的コードブックの設計は何か？
• RQ3 マルチユーザーTHz通信において、ハードウェアコストを最小限に抑えつつ高いスペクトル効率を維持するためのハイブリッドビームフォーミング最適化手法は何か？
• RQ4 不完全なCSI条件下でも、提案された共同ビームトレーニングとHB方式が完全デジタルビームフォーミングにどの程度近い性能を達成できるか？
• RQ5 高周波数THz帯域におけるビームフォーミングゲインおよびパスロス低減に、RISの展開が及ぼす影響は何か？

主な発見

• 階層的コードブックを用いた提案されたビームトレーニング方式は、完全デジタルビームフォーミング（FDB）に近いスペクトル効率を達成し、完全なCSI条件下で近最適性能を実現する。
• ハイブリッドビームフォーミング設計により、単一ユーザーおよびマルチユーザー環境においても、必要なRFチェーン数を顕著に削減しながら高いスペクトル効率を維持できる。
• シミュレーション結果から、ノイズおよび不完全なチャネル状態情報に対しても本方式が頑健に動作することが確認され、実用的実装可能性が裏付けられる。
• 階層的コードブックにより、従来の全探索方式と比較してトレーニングオーバーヘッドと探索複雑性が顕著に低減される。
• マスティブMIMOとRISの統合により、顕著なビームフォーミングゲインとアパーチャゲインが得られ、THz帯域の深刻なパスロスを効果的に補償する。
• 共同ビームトレーニングとHBフレームワークは、不完全なCSI条件下でもFDBに非常に近い性能を達成し、実世界への展開に実用的であることが検証された。