[論文レビュー] Pilot Contamination Elimination for Channel Estimation with Complete Knowledge of Large-Scale Fading in Downlink Massive MIMO Systems

Qazwan Abdullah, Noorsaliza Abdullah+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2021

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 33被引用数 2

ひとこと要約

本稿は、大規模パスファイングの完全な知識とエッジユーザー向けの直交パイロット再利用（PRS）を活用することで、ダウンリンク massive MIMO システムにおけるパイロット混信（PC）を低減する手法を提案する。ユーザーを大規模パスファイングに基づいてグループ化し、エッジユーザーに直交パイロットを割り当てることで、チャネル推定の精度を向上させ、特にゼロフォーリング（ZF） precoding において高いダウンリンクデータレートを達成し、アンテナ数が無限大に近づくにつれて性能損失を低減する。

ABSTRACT

Massive multiple-input multiple-output is a very important technology for future fifth-generation systems. However, massive massive multiple input multiple output systems are still limited because of pilot contamination, impacting the data rate due to the non-orthogonality of pilot sequences transmitted by users in the same cell to the neighboring cells. We propose a channel estimation with complete knowledge of large-scale fading by using an orthogonal pilot reuse sequence to eliminate PC in edge users with poor channel quality based on the estimation of large-scale fading and performance analysis of maximum ratio transmission and zero forcing precoding methods. We derived the lower bounds on the achievable downlink DR and signal-to-interference noise ratio based on assigning PRS to a user grouping that mitigated this problem when the number of antenna elements approaches infinity The simulation results showed that a high DR can be achieved due to better channel estimation and reduced performance loss

研究の動機と目的

• マルチセルダウンリンク massive MIMO システムにおけるパイロット混信（PC）を低減し、スペクトル効率とデータレート（DR）の制限要因を解消すること。
• システム全体の大規模パスファイングの完全な知識を活用して、チャネル推定の精度を向上させること。
• 隣接セルにおける非直交パイロットシーケンスによるセル間干渉と性能損失を低減すること。
• ユーザーのグループ化と直交PRS割り当てを実施することで、ダウンリンクデータレート（DR）と信号対干渉加算ノイズ比（SINR）を向上させること。

提案手法

• TDDにおけるチャネル対称性を活用し、上行リンクパイロットを用いてダウンリンクチャネルを推定する。この際、大規模パスファイングの知識を統合する。
• 大規模パスファイング係数に基づいてユーザーをセンターとエッジにグループ化し、平均値と極値のチャネル品質から導出される閾値 τμi を用いる。
• エッジユーザーにのみ直交パイロット再利用シーケンス（PRS）を割り当てることで、パイロット混信を完全に除去する。一方、センターユーザーには同じPRSを再利用する。
• グループ化されたユーザーに最大比伝送（MRT）およびゼロフォーリング（ZF） precoding を適用し、SINRと実現可能なデータレートを解析的に導出する。
• 大規模パスファイングとアンテナ数 M → ∞ の条件下で、ZFおよびMRT precoding の実現可能なダウンリンクDRおよびSINRの下界を導出する。
• ユーザーのグループ化モデルを用い、エッジユーザー数（Kie）とセンターユーザー数（Kic）を閾値 τμi に基づいて決定し、セル負荷とユーザー分布に応じて総パイロット再利用数を調整する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模パスファイングに基づいてエッジユーザーに直交パイロット再利用シーケンス（PRS）を割り当てることで、massive MIMO システムにおけるダウンリンクデータレートはどのように向上するか？
• RQ2 大規模パスファイングの完全な知識が、チャネル推定の精度とパイロット混信低減に与える影響は何か？
• RQ3 ユーザーのグループ化と直交PRSを用いたPC低減の下で、MRTおよびZF precoding スキームは、実現可能なデータレートとSINRにおいてどのように比較されるか？
• RQ4 コherence時間の制限を避けることを前提に、データレートを最大化する最適なパイロットシーケンス数（Kp）は何か？
• RQ5 基地局アンテナ数（M）を増加させた場合、エッジユーザーに直交PRSを適用することで得られる性能向上はどのように変化するか？

主な発見

• M = 256 かつ K = 10 の条件下で、グループ化パrameter τ を増加させることで、特に直交PRSが適用されている場合、実現可能なデータレートが向上する。
• 3つの直交パイロットシーケンス（Kp = 3）を用いることで、Kp = 1 の場合よりも高いデータレートが達成され、エッジユーザー向けPRS再利用の利点が明確に示された。
• ZF precoding は、特に高SINR条件下で干渉抑制が優れているため、MRTに比べて高いデータレートを達成する。
• Kp が一定値（例：Kp = 7）まで増加するとデータレートが上昇するが、その後はコherence時間の短縮とパイロットオーバーヘッドの増加により低下する。
• 提案手法により、ユーザーのグループ化と直交PRSの導入によって、より良いチャネル推定と干渉抑制が可能となり、パイロット混信に起因する性能損失が低減された。
• M → ∞ の条件下で、SINRおよびデータレートの下界が著しく向上し、直交PRSと大規模パスファイングの知識による漸近的性能向上が確認された。