[論文レビュー] Terahertz Multi-User Massive MIMO with Intelligent Reflecting Surface: Beam Training and Hybrid Beamforming

Boyu Ning, Zhi Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 25, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 69被引用数 21

ひとこと要約

本稿は、知能反射表面（IRS）で強化された太赫茲（THz）マルチユーザー大規模MIMOシステムにおける協調ビームトレーニングおよびハイブリッドビームフォーミング（HB）方式を提案する。この方式は、チャネル推定とハードウェアコストの課題に取り組み、階層的コードブックの設計とIRSを活用することで、不完全なチャネル状態情報下でも完全デジタルビームフォーミングに近い性能を達成する。

ABSTRACT

Terahertz (THz) communications open a new frontier for the wireless network thanks to their dramatically wider available bandwidth compared to the current micro-wave and forthcoming millimeter-wave communications. However, due to the short length of THz waves, they also suffer from severe path attenuation and poor diffraction. To compensate the THz-induced propagation loss, this paper proposes to combine two promising techniques, viz., massive multiple input multiple output (MIMO) and intelligent reflecting surface (IRS), in THz multi-user communications, considering their significant beamforming and aperture gains. Nonetheless, channel estimation and low-cost beamforming turn out to be two main obstacles to realizing this combination, due to the passivity of IRS for sending/receiving pilot signals and the large-scale use of expensive RF chains in massive MIMO. In view of these limitations, this paper first develops a cooperative beam training scheme to facilitate the channel estimation with IRS. In particular, we design two different hierarchical codebooks for the proposed training procedure, which are able to balance between the robustness against noise and searching complexity. Based on the training results, we further propose two cost-efficient hybrid beamforming (HB) designs for both single-user and multi-user scenarios, respectively. Simulation results demonstrate that the proposed joint beam training and HB scheme is able to achieve close performance to the optimal fully digital beamforming (FDB) which is implemented even under perfect channel state information (CSI).

研究の動機と目的

• 太赫茲（THz）通信における深刻な路損失および diffraction 制限の課題に対処する。
• 大規模MIMOにおけるRFチェーンコストの高さと、IRSの受動的特性によるパイロット信号伝送の二重の障壁を克服する。
• IRS支援下のTHzマルチユーザーMIMOシステムにおける正確なチャネル推定を可能にする協調ビームトレーニング方式を開発する。
• シングルユーザーおよびマルチユーザー環境におけるコスト効率の良いハイブリッドビームフォーミング設計を提案する。
• 完全デジタルビームフォーミングに近い性能を、ハードウェア複雑性を低減して達成する。

提案手法

• ノイズ耐性と探索複雑性のバランスを取るための2種類の階層的コードブックを設計する。
• IRSを活用してチャネル推定を支援する協調ビームトレーニング手順を提案する。
• 主な伝搬経路に応じたアレイ応答ベクトル（ARVs）に基づくアナログプレフィンガー／コンビナーを用いてハイブリッドビームフォーミングを実装する。
• 3段階の階層的コードブック構造を採用し、段階 $ s $ で $ N_{\text{act}} = 3^s $ 個のアクティブアンテナを1ビームに割り当てる。
• ビームカバレッジを正弦関数に基づくビーム方向とエッジ角マッピングにより定義し、$ \varphi_n = \arcsin(3^{-s}(2n-1) - 1) $ を用いる。
• ビームのスケール間連続性を保証するため、$ \mathcal{CV}(\bm{\omega}_n^s) = \mathcal{CV}(\bm{\omega}_{3n-2}^{s+1}) \cup \mathcal{CV}(\bm{\omega}_{3n-1}^{s+1}) \cup \mathcal{CV}(\bm{\omega}_{3n}^{s+1}) $ を証明する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 受動的IRSを有するTHzマルチユーザー大規模MIMOシステムにおいて、どのように効率的なチャネル推定を実現できるか？
• RQ2 THz-IRSシステムにおいて、低複雑性で耐障害性に優れたビームトレーニングを可能にする階層的コードブック設計は何か？
• RQ3 制限されたRFチェーン数と受動的IRSの反射特性という制約下で、ハイブリッドビームフォーミングをどのように最適化できるか？
• RQ4 提案手法は、完全デジタルビームフォーミングの性能にどの程度近づけるか？
• RQ5 ビーム分解能、コードブック構造、およびビームカバレッジの連続性との関係は何か？

主な発見

• 提案されたビームトレーニングおよびハイブリッドビームフォーミング方式は、完全なCSI下で完全デジタルビームフォーミングから1.5 dB以内の性能を達成する。
• 階層的コードブック設計により、スケール間でビームの連続性が保証され、$ \mathcal{CV}(\bm{\omega}_n^s) = \mathcal{CV}(\bm{\omega}_{3n-2}^{s+1}) \cup \cdots $ が成立する。
• ビームパターン応答は $ \rho(s) = \frac{1}{3^s \sin(\pi/(2 \cdot 3^s))} $ として導出され、一貫したビーム品質を保証する。
• ビームカバレッジが階層的段階全体にわたり数学的に連続であることが証明され、エッジ方向は $ \varphi_n^e = \arcsin(3^{-s}(2n-1 \pm 1) - 1) $ で定義される。
• 構造的なコードブック分割により、ノイズ耐性を維持しながら探索複雑性を低減する。
• シミュレーション結果から、共同ビームトレーニングとHB設計が、顕著に低いハードウェアコストで近似最適スペクトル効率を達成することが確認された。