[論文レビュー] Low-Complexity and High-Resolution DOA Estimation for Hybrid Analog and Digital Massive MIMO Receive Array

Feng Shu, Yaolu Qin+5 more|arXiv (Cornell University)|Dec 6, 2017

Antenna Design and Optimization被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、ハイブリッドアナログ・デジタル（HAD）マッシブMIMO受信アレイ向けに、低複雑性で高分解能な波到来方向（DOA）推定手法を提案する。HAD位相整合（HADPA）およびハイブリッドデジタル・アナログ位相整合（HDAPA）を導入し、計算複雑性を低減する。さらに、解析的解を有する高速Root-MUSIC-HDAPAアルゴリズムと、パワー最大化戦略を用いて方向検出のあいまいさを解消する手法を提案し、従来手法と比較して著しく低い複雑性で、ハイブリッドCramér-Rao下界（CRLB）に近い性能を達成する。

ABSTRACT

A large-scale fully-digital receive antenna array can provide very high-resolution direction of arrival (DOA) estimation, but resulting in a significantly high RF-chain circuit cost. Thus, a hybrid analog and digital (HAD) structure is preferred. Two phase alignment (PA) methods, HAD PA (HADPA) and hybrid digital and analog PA (HDAPA), are proposed to estimate DOA based on the parametric method. Compared to analog phase alignment (APA), they can significantly reduce the complexity in the PA phases. Subsequently, a fast root multiple signal classification HDAPA (Root-MUSIC-HDAPA) method is proposed specially for this hybrid structure to implement an approximately analytical solution. Due to the HAD structure, there exists the effect of direction-finding ambiguity. A smart strategy of maximizing the average receive power is adopted to delete those spurious solutions and preserve the true optimal solution by linear searching over a set of limited finite candidate directions. This results in a significant reduction in computational complexity. Eventually, the Cramer-Rao lower bound (CRLB) of finding emitter direction using the HAD structure is derived. Simulation results show that our proposed methods, Root-MUSIC-HDAPA and HDAPA, can achieve the hybrid CRLB with their complexities being significantly lower than those of pure linear searching-based methods, such as APA.

研究の動機と目的

• DOA推定におけるフルデジタルマッシブMIMOアレイの高いRFチェーンコストと計算複雑性を解決すること。
• ハイブリッドアナログ・デジタル（HAD）マッシブMIMO受信アレイにおける位相整合（PA）の複雑性を低減しつつ、高い角度分解能を維持すること。
• HAD構造に特化した高速かつ近似的な解析的DOA推定手法の開発を目的とし、全探索型線形探索に依存するのを最小限に抑えること。
• HAD構造に内在する方向検出のあいまいさを、真のDOA解を保持するパワー最大化戦略により効果的に解消すること。
• HADアーキテクチャ下でのDOA推定のCramér-Rao下界（CRLB）を導出し、提案手法の性能をその基準で評価すること。

提案手法

• ハイブリッドドメインでのビームフォーミングウェイト最適化により、アナログ位相整合（APA）と比較して複雑性を低減する2つの位相整合手法（HADPAおよびHDAPA）を提案する。
• DOA推定問題を単位円上での多項式の根を求める問題に変換することで、解析的解を得るRoot-MUSIC-HDAPAアルゴリズムを導入する。
• 有限の候補方向の線形探索を実行し、平均受信パワーを最大化するDOAを特定することで、HADシステムにおける方向検出のあいまいさに起因する誤検出を排除する。
• HAD構造におけるDOA推定のCramér-Rao下界（CRLB）を導出し、理論的性能ベンチマークを提供する。
• 行列分解とトレースに基づく簡略化を用いて、フィッシャー情報行列（FIM）の成分に対する閉形式表現を導出し、効率的なCRLB計算を可能にする。
• 信号モデルの仮定（アレイ応答の既知、ノイズ分散の既知、ステアリングベクトルパラメータの既知）を採用することで、解析的導出を可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 HADPAおよびHDAPAは、DOA推定分解能に劣化を来すことなく、ハイブリッドマッシブMIMOアレイにおける位相整合の計算複雑性を低減できるか？
• RQ2 Root-MUSICに基づく手法をHAD構造に適応させることで、低複雑性かつ高速な解析的DOA推定を達成できるか？
• RQ3 HADシステムに内在する方向検出のあいまいさを、真のDOA解を保持する形で効果的に解消できるか？
• RQ4 ハイブリッドアナログ・デジタルマッシブMIMOシステムにおけるDOA推定の理論的性能限界（CRLB）は何か？
• RQ5 提案手法は、推定精度と計算コストの両面で、導出されたCRLBにどの程度近づけるか？

主な発見

• Root-MUSIC-HDAPAおよびHDAPA手法は、ハイブリッドCramér-Rao下界（CRLB）内に性能を達成し、近似的に最適な推定精度を示す。
• 従来の線形探索型アプローチ（例：アナログ位相整合（APA））と比較して、提案手法は計算複雑性を顕著に低減する。
• パワー最大化戦略により、HAD構造に起因するあいまいさに起因する誤ったDOA解が効果的に排除され、真の最適方向が保持される。
• HAD構造における導出されたCRLBは理論的ベンチマークを提供し、提案手法が根本的な性能限界に近いことを確認する。
• フィッシャー情報行列（FIM）の導出により、正確なCRLB計算が可能となり、最終的なFIM式はアレイ形状、信号対雑音比、アレイ応答パラメータに依存する。
• 低RFチェーン要件で高分解能DOA推定を実現し、5G以降の実用的マッシブMIMOシステムに適している。