[論文レビュー] Optimal Training for Residual Self-Interference for Full Duplex One-way Relays

Xiaofeng Li, Cihan Tepedelenlioğlu+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2017

Full-Duplex Wireless Communications参考文献 28被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、最大尤度推定とBFGSアルゴリズムを用いて、フルデュプレックスワンウェイリレーシステムにおける残余自己干渉（RSI）およびエンドツーエンドチャネルの推定のための最適なトレーニング方式を提案する。漸近的トーペリッツ行列の性質を用いて閉形式のクラメール・ラオ下限（CRB）を導出し、推定誤差を最小化するトレーニングシーケンスを最適化することで、受信側での効果的なRSIキャンセレーションとシンボル間干渉（ISI）の低減が可能となる。

ABSTRACT

Channel estimation and optimal training sequence design for full-duplex one-way relays are investigated. We propose a training scheme to estimate the residual self-interference (RSI) channel and the channels between nodes simultaneously. A maximum likelihood estimator is implemented with Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) algorithm. In the presence of RSI, the overall source-to-destination channel becomes an inter-symbol-interference (ISI) channel. With the help of estimates of the RSI channel, the destination is able to cancel the ISI through equalization. We derive and analyze the Cramer-Rao bound (CRB) in closed-form by using the asymptotic properties of Toeplitz matrices. The optimal training sequence is obtained by minimizing the CRB. Extensions for the fundamental one-way relay model to the frequency-selective fading channels and the multiple relays case are also considered. For the former, we propose a training scheme to estimate the overall channel, and for the latter the CRB and the optimal number of relays are derived when the distance between the source and the destination is fixed. Simulations using LTE parameters corroborate our theoretical results.

研究の動機と目的

• 自己干渉キャンセレーションが施されてもシステム性能を低下させる残余自己干渉（RSI）の課題に対処すること。
• 送信元から受信先までのエンドツーエンドチャネルと同時にRSIチャネルを推定する共同チャネル推定方式の開発。
• クラメール・ラオ下限（CRB）を用いたトレーニングシーケンスの最適化により、RSIおよびエンドツーエンドチャネル推定の誤差を最小化すること。
• 周波数選択的 fading チャネルおよび複数リレーシナリオへのフレームワークの拡張を行い、最適なリレーカウントと全体のチャネル推定を分析すること。
• 正確なRSIチャネル推定を用いて、受信側での効果的なシンボル間干渉（ISI）キャンセレーションを実現すること。

提案手法

• Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）アルゴリズムを用いた最適化により、RSIおよびエンドツーエンドチャネルの同時推定に適した最大尤度（ML）推定器を提案する。
• 未知パラメータ（チャネル利得、位相、時間オフセット）のフィッシャー情報行列を導出し、閉形式のクラメール・ラオ下限（CRB）を導出する。
• トーペリッツ行列の漸近的性質を活用してCRBを分析し、大標本近似においてチャネル行列を巡回行列とみなす。
• 非整数遅延を扱えるように、時間シフト付き離散時間フーリエ変換（DTFT）モデル $ t_{\tau_0}(\lambda) $ を導入し、閉形式のCRB解析を可能にする。
• BFGSアルゴリズムに使用するため、対数尤度関数の実部および虚部に関する勾配を定式化する。
• 周波数選択的 fading チャネルへの拡張のため、全体のチャネル推定を目的としたトレーニング方式を設計し、送信元-受信先距離が固定された複数リレー状況を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フルデュプレックスワンウェイリレーシステムにおいて、残余自己干渉（RSI）チャネルを送信元から受信先までのエンドツーエンドチャネルと同時に推定する方法は何か？
• RQ2 RSIおよびエンドツーエンドチャネル推定のクラメール・ラオ下限（CRB）を最小化する最適なトレーニングシーケンスは何か？
• RQ3 RSIの存在がシンボル間干渉（ISI）を引き起こすメカニズムは何か？また、推定されたRSIパラメータを用いて、受信側で効果的にISIをキャンセルできるか？
• RQ4 周波数選択的 fading がRSI推定に与える影響は何か？また、推定精度を維持するためのトレーニングシーケンスの設計方法は何か？
• RQ5 送信元-受信先距離が固定された複数リレーのフルデュプレックスシステムにおいて、最適なリレーカウントは何か？

主な発見

• 漸近的トーペリッツ行列理論を用いて、RSIおよびエンドツーエンドチャネル推定のクラメール・ラオ下限（CRB）を閉形式で導出し、トレーニングシーケンスの理論的最適化を可能にした。
• CRBを最小化することで最適なトレーニングシーケンスを取得し、チャネル推定の精度を向上させるとともに、誤差分散を低減した。
• 提案されたBFGSベースの最大尤度推定器は、ISIが存在する状況でも、RSIおよびエンドツーエンドチャネルの正確な推定に効果的に収束する。
• 時間シフト付きDTFTモデル $ t_{\tau_0}(\lambda) $ を用いることで、RSI遅延がシンボル周期の整数倍でない場合でも、閉形式のCRB解析が可能となった。
• LTEパrametersを用いたシミュレーションにより、理論的CRB結果が妥当であることが検証され、従来のパイロットと比較して最適トレーニングシーケンスが顕著に推定誤差を低減することが示された。
• 複数リレー状況では、CRB解析から、送信元-受信先距離が固定された条件下で推定誤差を最小化する最適なリレーカウントが特定された。