[論文レビュー] DOA and Polarization Estimation for Non-Circular Signals in 3-D Millimeter Wave Polarized Massive MIMO Systems

Liangtian Wan, Kaihui Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 15, 2017

Direction-of-Arrival Estimation Techniques参考文献 40被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、3次元ミリ波偏光 massive MIMO システムにおける2次元到来方向（DOA）および偏光推定のための、新規のクaternionベースの非円形MUSIC（QNC-MUSIC）アルゴリズムを提案する。非円形信号の特性と閉形式の偏光推定を活用することで、従来手法と比較して、特に大規模なアレーを用いた場合に、高い推定精度と顕著な低計算量を達成する。

ABSTRACT

In this paper, an algorithm of multiple signal classification (MUSIC) is proposed for two-dimensional (2-D) direction of- arrival (DOA) and polarization estimation of non-circular signal in three-dimensional (3-D) millimeter wave polarized largescale/ massive multiple-input-multiple-output (MIMO) systems. The traditional MUSIC-based algorithms can estimate either the DOA and polarization for circular signal or the DOA for non-circular signal by using spectrum search. By contrast, in the proposed algorithm only the DOA estimation needs spectrum search, and the polarization estimation has a closedform expression. First, a novel dimension-reduced MUSIC (DRMUSIC) is proposed for DOA and polarization estimation of circular signal with low computational complexity. Next, based on the quaternion theory, a novel algorithm named quaternion non-circular MUSIC (QNC-MUSIC) is proposed for parameter estimation of non-circular signal with high estimation accuracy. Then based on the DOA estimation result using QNC-MUSIC, the polarization estimation of non-circular signal is acquired by using the closed-form expression of the polarization estimation in DR-MUSIC. In addition, the computational complexity analysis shows that compared with the conventional DOA and polarization estimation algorithms, our proposed QNC-MUSIC and DRMUSIC have much lower computational complexity, especially when the source number is large. The stochastic Cramer-Rao Bound (CRB) for the estimation of the 2-D DOA and polarization parameters of the non-circular signals is derived as well. Finally, numerical examples are provided to demonstrate that the proposed algorithms can improve the parameter estimation performance when the large-scale/massive MIMO systems are employed.

研究の動機と目的

• 非円形信号の2次元DOAおよび偏光推定を、3次元ミリ波偏光 massive MIMO システムにおいて高精度に実現する課題に対処すること。
• 推定精度を維持または向上させつつ、DOAおよび偏光推定における計算量を低減すること。
• BPSK やAM などの信号の非円形性を活用して、パrameter推定性能を向上させること。
• DOA推定（スペクトル探索を用いて）と偏光推定（閉形式式を用いて）を分離することで、効率性を向上させること。
• 3次元偏光 massive MIMO における非円形信号パラメータの確率的Cramér-Rao限界（CRB）を導出すること。

提案手法

• 円形信号を対象とした次元削減MUSIC（DR-MUSIC）アルゴリズムを提案し、次元削減によって計算量を低減する。
• クaternion理論を適用して非円形信号特性を活用することで、非円形MUSIC（QNC-MUSIC）を導入する。
• DR-MUSICから導出された閉形式の偏光推定式に、QNC-MUSICのDOA推定結果を入力として用いる。
• スペクトル探索はDOA推定にのみ適用し、偏光推定は閉形式解を直接計算することで、全体の計算量を低減する。
• コherent信号に対処するために2次元空間平滑化を適用し、初期推定のロバスト性を向上させるために大ステップスペクトル探索を用いる。
• 非円形信号の2次元DOAおよび偏光パラメータの確率的Cramér-Rao限界（CRB）を導出することで、理論的性能限界を確立する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非円形信号の特性は、3次元偏光 massive MIMO システムにおけるDOA推定精度の向上に効果的に活用可能か？
• RQ2 スペクトル探索から偏光推定を分離することで、計算量を低減可能か？
• RQ3 提案されたQNC-MUSICアルゴリズムは、LV-MUSIC、Q-MUSIC、QDR-MUSIC などの従来のMUSICベース手法と比較して、性能および計算量の面で優れているか？
• RQ4 このシステムモデルにおける非円形信号のDOAおよび偏光推定の理論的性能限界は何か？
• RQ5 基地局アレーのアンテナ数が増加するに従って、推定精度はどのように変化するか？

主な発見

• 提案されたQNC-MUSICアルゴリズムは、LV-MUSIC、Q-MUSIC、QDR-MUSIC と比較して、特に大規模アレーを有する massive MIMO 環境において、より高いDOA推定精度を達成する。
• QNC-MUSICおよびDR-MUSICの計算量は、従来手法と比較して顕著に低く抑えられており、特に信号源数が多い場合に顕著である。
• DR-MUSICにおける閉形式式を用いた偏光推定は、高い精度を維持し、反復的スペクトル探索を回避することで、計算量の低減に寄与する。
• シミュレーション結果から、QNC-MUSIC、DR-MUSIC、Q-MUSIC、QDR-MUSIC におけるDOAおよび偏光パラメータのRMSEは、移動局数の増加に従って緩やかに増加することが示され、ロバスト性を示している。
• 一方、ESPRITは移動局数の増加に伴いRMSEが急激に上昇しており、これはアレー開口部の不完全利用および近接する信号の分離不能性に起因する。
• 本稿で導出した確率的Cramér-Rao限界（CRB）は理論的ベンチマークを提供し、与えられた信号モデル下でQNC-MUSICの性能向上を裏付けている。