[論文レビュー] Channel Estimation and Transmission for Intelligent Reflecting Surface Assisted THz Communications

Boyu Ning, Zhi Chen+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 20被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、巨大MIMOインテリジェントリフレクティングサーフェス（IRS）を支援するテラヘルツ（THz）通信における、新たなビームトレーニングに基づくチャネル推定および協調伝送フレームワークを提案する。階層的コードブック設計と協調推定手順を活用することで、完全なCSI再構築を必要とせず、低複雑性の閉形式ハイブリッドビームフォーマー／コンビナーおよびIRS位相シフト最適化を実現し、完全なCSIを有する最適デジタルビームフォーミングに近いスペクトル効率を達成する。

ABSTRACT

Intelligent reflecting surface (IRS) is envisioned as a promising technology to broaden signal coverage and enhance transmission in terahertz (THz) communications. Due to the passivity of IRS, the channel measurement can not be achieved by traditional pilot manner and the subsequent cooperative transmission design remains an open problem. This paper investigates the channel estimation and transmission solutions for massive multiple input multiple output (MIMO) IRS-assisted THz system. The channel estimation is realized by beam training and the quantization error is analyzed for evaluating performance. In addition, a novel hierarchical search codebook design is proposed as a low-complexity basis of beam training. Based on above foundations, we propose a cooperative channel estimation procedure to tactfully acquire the channel knowledge. Finally, by leveraging obtained channel information, the designs of IRS and transceivers are directly provided in closed form without reconstructing the full channel matrix or additional optimization. Simulation and numerical results are presented to illustrate the minimum signal to noise ratio (SNR) required for beam training and the efficacy of the proposed transmission solutions.

研究の動機と目的

• 受動的IRSを備えたTHz MIMOシステムにおけるチャネル状態情報（CSI）取得の課題に取り組む。ここでは、従来のパイロットベース手法がIRSの受動性のため機能しない。
• スパarsなライン・オブ・サイト（LoS）支配的チャネルを有する巨大MIMO THzシステムにおいて、効率的なビームトレーニングとチャネル推定を可能にする。
• スケーラブルなビームトレーニングと量子化に最小限の誤差で対応できる低複雑性の階層的コードブックを設計する。
• アクティブなトランシieverが事前に定義された操作を通じてIRSチャネル知識を推定する協調推定手順を開発する。
• 完全なCSI再構築を回避するため、推定されたチャネル知識を用いて閉形式のハイブリッドビームフォーマー、コンビナー、およびIRS位相シフト設計を導出する。

提案手法

• チャネル推定の基盤としてビームトレーニングを採用し、THzチャネルのスパarsityとビームパターンの指向性を活用する。
• 各段階のビームが角度方向に均等に分布する新たな階層的探索コードブック設計を導入し、トレーニングオーバーヘッドを低減する。
• 協調チャネル推定手順を提案：IRSはトランシieverに既知の定められた位相シフトを実行し、これによりトランシieverは有効チャネルを推定し、その知識をIRSコントローラにリレーより伝える。
• 推定されたチャネルパラメータを用いて、反復的最適化や完全なCSI行列再構築を回避する、トランシieverおよびIRSの位相シフトにおける閉形式解を導出する。
• ビームミスアライメントに起因するビームトレーニングの量子化誤差を分析し、一様なAoA分布とアレイ応答パターンに基づいて理論的境界を導出する。
• ビームトレーニングからの有効チャネルゲインを活用して、IRSの反射とビームフォーミングを同時に最適化し、スペクトル効率を最大化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 受動的であり、信号の送受信ができないIRSを備えたTHz MIMOシステムでは、チャネル状態情報（CSI）をどのように取得できるか？
• RQ2 ビームトレーニングの量子化誤差がシステム性能に与える影響は何か。また、その影響を解析的に境界づける方法は？
• RQ3 巨大MIMO THzシステムにおける効率的なビームトレーニングを効果的にサポートできる低複雑性の階層的コードブックをどのように設計できるか？
• RQ4 完全なCSI再構築を経由せずに、推定されたチャネル知識から閉形式のハイブリッドビームフォーミングおよびIRS位相シフト設計を直接導出できるか？
• RQ5 提案された協調推定および伝送方式は、非IRS支援システムおよびベンチマーク方式と比較して、スペクトル効率をどの程度向上させるか？

主な発見

• 提案されたビームトレーニングに基づくチャネル推定は、ビームトレーニングが失敗するSNRの下限を達成し、アレイサイズとビーム分解能に依存する性能を示す。
• 階層的コードブック設計はトレーニングオーバーヘッドを顕著に低減するとともに、特に各段階のビーム数が十分に多い場合に低量子化誤差を維持する。
• 協調推定手順により、既知の位相シフトシーケンスとトランシieverのフィードバックを活用して、IRSチャネルの正確な推定が可能になる。
• 閉形式のハイブリッドビームフォーマーおよびコンビナー設計は、完全なデジタルビームフォーミングと完全なCSIを有する場合の上限に非常に近いスペクトル効率を達成する。
• 数値結果から、提案方式は非IRS支援システムを上回り、実用的なハードウェア制約下でも最適デジタルプレフィングの性能に近づくことが示された。
• 導出された位相シフト解を用いたIRSの反射最適化により、望ましい方向へのビームフォーミングゲインが達成され、方向モードおよびリターンモードの両方について解析的表現が導出された。