[論文レビュー] Position Based Compressed Channel Estimation and Pilot Design for High Mobility OFDM Systems

Xiang Ren, Wen Chen+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 1, 2020

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 32被引用数 51

ひとこと要約

この論文は、位置ベースの高機動性チャネルモデルと、OFDMの高速走行時の圧縮 sensing に基づくチャネル推定を可能にするジョイントな pilot 配置と pilot_symbol design 手法を導入し、ドップラーによる ICI を考慮した推定精度を向上させる。

ABSTRACT

With the development of high speed trains (HST) in many countries, providing broadband wireless services in HSTs is becoming crucial. Orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) has been widely adopted for broadband wireless communications due to its high spectral efficiency. However, OFDM is sensitive to the time selectivity caused by high-mobility channels, which costs large spectrum or time resources to obtain the accurate channel state information (CSI). Therefore, the channel estimation in high-mobility OFDM systems has been a long-standing challenge. In this paper, we first propose a new position-based high-mobility channel model,in which the HST's position information and Doppler shift are utilized to determine the positions of the dominant channel coefficients. %In this way, we can reduce the estimation complexity and to design the transmitted pilot.Then, we propose a joint pilot placement and pilot symbol design algorithm for compressed channel estimation. It aims to reduce the coherence between the pilot signal and the proposed channel model, and hence can improve the channel estimation accuracy. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves better performances than existing channel estimation methods over high-mobility channels. Furthermore, we give an example of the designed pilot codebook to show the practical applicability of the proposed scheme.

研究の動機と目的

• 高速走行時の環境でのOFDMに対する信頼性のあるCSI取得を動機づける。
• GPS位置とドップラーシフトを活用して支配的なチャネル係数を特定する、位置ベースの高機動性チャネルモデルを提案する。
• CSコヒーレンスを最小化し推定精度を向上させる、ジョイントな pilot 配置と pilot_symbol design アルゴリズムを開発する。
• シミュレーションによる実現可能性と性能向上を示し、実用的な pilot コードブックの例を提供する。

提案手法

• 高機動チャネルの遅延-ドップラー領域モデルを疎性を持って定義する。
• ドップラーシフトを支配的な係数位置にマッピングする位置ベースのチャネル構造を導入する。
• comb-type の pilot と支配的チャネル辞書 Phi_x を用いた CS ベ estimator を定式化する。
• 推定されたチャネルを用いてデータ誘起の ICI を反復的に減算することでICIを緩和する。
• 測定行列と支配的チャネル辞書間のコヒーレンス mu_delta{X_d(p) Phi_x} を最小化するように、pilot の配置とシンボルパワーを共同で選択するコヒーレンス最適化問題を開発する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GPS位置情報と速度情報をどのように活用して高機動OFDMチャネルの支配的な係数を予測できるか。
• RQ2 パイロット配置とパイロットシンボルの共同最適化は、CSコヒーレンスを低減し高機動シナリオでのチャネル推定精度を改善できるか。
• RQ3 ICI がパイロットベースの CS チャネル推定に及ぼす影響は何か、そしてそれを反復的に緩和できるか。
• RQ4 提案された位置ベースのモデルは、推定性能の点で既存の高機動チャネルモデルと比較してどのように異なるか。

主な発見

• 提案された位置ベースのモデルは、位置とドップラーに結びついた支配的なチャネル係数を小さな集合に制約し、遅延-ドップラー空間で S-sparse なチャネルを生じさせる。
• ジョイントな pilot 配置と pilot シンボル設計法は、測定行列と支配的チャネル辞書の間のコヒーレンス mu_delta を最小化し、CS 回復を改善する。
• ICI 緩和は、推定チャネルを用いてデータ誘起のICIを除去することで推定精度をさらに向上させる。
• シミュレーション結果は、提案手法が高機動チャネルにおいて既存手法よりも良い性能を達成することを示している。
• 実用性を示す例として pilot コードブックが提供されている。