[論文レビュー] Message passing-based joint CFO and channel estimation in millimeter wave systems with one-bit ADCs

Nitin Jonathan Myers, Robert W. Heath|arXiv (Cornell University)|Mar 23, 2018

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 33被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、1ビットADCを搭載するシステムにおける、キャリア周波数オフセット（CFO）とワイドバンドmmWaveチャネルの、メッセージパッシングに基づく連合推定アルゴリズムを提案する。角度遅延ドメインにおけるスパarsityと位相エラーの可換性を活用することで、一般化双線形メッセージパッシングを用いて、位相ノイズや重度の量子化に対してもロバストで低複雑性の推定を実現し、最小限の訓練オーバーヘッドで近似的最適性能を達成する。

ABSTRACT

Channel estimation at millimeter wave (mmWave) is challenging when large antenna arrays are used. Prior work has leveraged the sparse nature of mmWave channels via compressed sensing based algorithms for channel estimation. Most of these algorithms, though, assume perfect synchronization and are vulnerable to phase errors that arise due to carrier frequency offset (CFO) and phase noise. Recently sparsity-aware, non-coherent beamforming algorithms that are robust to phase errors were proposed for narrowband phased array systems with full resolution analog-to-digital converters (ADCs). Such energy based algorithms, however, are not robust to heavy quantization at the receiver. In this paper, we develop a joint CFO and wideband channel estimation algorithm that is scalable across different mmWave architectures. Our method exploits the sparsity of mmWave MIMO channel in the angle-delay domain, in addition to compressibility of the phase error vector. We formulate the joint estimation as a sparse bilinear optimization problem and then use message passing for recovery. We also give an efficient implementation of a generalized bilinear message passing algorithm for the joint estimation in mmWave systems with one-bit ADCs. Simulation results show that our method is able to recover the CFO and the channel compressively, even in the presence of phase noise.

研究の動機と目的

• 位相ノイズと量子化の影響により従来手法が失敗する、1ビットADCを搭載するmmWaveシステムにおけるCFOとチャネルの連合推定の課題に対処する。
• 完全同期を仮定する従来の圧縮センシングアルゴリズムの限界を克服し、CFOおよび位相ノイズに対して感受性の低い手法を提供する。
• mmWaveチャネルのスパarsityと位相エラーの可換性を活用した、スケーラブルで低複雑性のアルゴリズムを開発し、ロバストな推定を実現する。
• 構造化された訓練シーケンス（例：IID QPSK、ガウシアン）を用いて連合推定を可能にするとともに、CFO伝搬効果に対しても性能を維持する。
• 実用的なCFO範囲にわたるロバスト性と、さまざまなmmWaveハードウェアアーキテクチャへのスケーラビリティを確保する。

提案手法

• 角度遅延ドメインおよびドップラー・ドメインにおけるスパースな双線形最適化問題として、CFOとチャネルの連合推定問題を定式化する。
• 一般化双線形近似メッセージパッシング（PBiGAMP）を用い、1ビット量子化測定値からCFOとチャネルを同時に復元する。
• 位相エラーベクトルを可換性を持つものとモデル化し、ベルヌーイ・ガウス事前分布を活用して、オフグリッドCFO漏れに対するロバスト性を向上させる。
• 推定された同期ベクトルの逆DFTからCFOを推定するために、拡張カルマンフィルタ（EKF）を適用する。
• 高速メッセージパッシングを可能にするために、構造化された訓練行列（IID QPSK、ガウシアン）を統合し、その識別可能性のトレードオフを分析する。
• 高次元凸最適化を回避する効率的かつスケーラブルなメッセージパッシングフレームワークを実装し、ワイドバンドmmWaveシステムに適したものとする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1ビットADCを搭載するワイドバンドmmWaveシステムにおいて、スパース信号モデルを用いてCFOとチャネルの連合推定を効果的に行うことができるか？
• RQ2 位相ノイズおよびCFOは、1ビット受信機システムの識別可能性と性能にどのように影響を与えるか？
• RQ3 高速メッセージパッシングを実現するための構造化された訓練シーケンスの使用と、連合推定における識別可能性のトレードオフは何か？
• RQ4 メッセージパッシングに基づくアルゴリズムは、フル解像度ADCが存在しない状況でも、重度の量子化と位相エラーに対してロバストな性能を達成できるか？
• RQ5 提案手法は、実用的システム制限内でのさまざまなCFO値に対しても、性能を維持できるか？

主な発見

• 提案アルゴリズムは、位相ノイズやCFOが存在する状況においても、1ビットADCを用いた近似的最適なチャネル推定性能を達成しており、NMSEの結果から明らかである。
• 1ビット受信機のNMSEは高SNRで飽和するが、フル解像度システムと同等の水準を維持しており、量子化ノイズに対するロバスト性を示している。
• CFO推定のMSEは高SNRで位相ノイズの影響により飽和するが、1ビットケースはフル解像度ケースとほぼ同一の性能を示しており、量子化による性能損失が最小限であることを確認した。
• 実用的範囲（±40 ppm）内でのCFOに対して、ロバストなベルヌーイ・ガウス事前分布のおかげで、チャネルのNMSEが一定を保ち、不変性を示した。
• Zadoff-Chu訓練シーケンスのシフトにより性能が著しく低下し、CFO伝搬効果の影響が顕著に現れた。これは、訓練シーケンス設計の重要性を強調している。
• パイロット長が延長するにつれてCFOのMSEは減少し、1ビットとフル解像度システム間の性能差は無視できるほど小さく、スケーラビリティと効率性を確認した。