[論文レビュー] Two-Timescale Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Wireless Communications

Chen Hu, Linglong Dai|arXiv (Cornell University)|Dec 17, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 19被引用数 34

ひとこと要約

RIS支援無線系における高次元の準静的 BS-RIS チャネルをデュアルリンクパイロットで低頻度推定し、モバイル RIS-UE および BS-UE チャネルを低次元の LS 法で短いタイムスケールで推定することで、パイロットオーバーヘッドを抑制する二時刻スケールフレームワークを提案する。

ABSTRACT

Channel estimation is challenging for the reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided wireless communications. Since the number of coefficients of the cascaded channel among the base station (BS), the RIS and the user equipments (UEs) is the product of the number of BS antennas, the number of RIS elements, and the number of UEs, the pilot overhead can be prohibitively high. In this paper, we propose a two-timescale channel estimation framework to exploit the property that the BS-RIS channel is high-dimensional but quasi-static, while the RIS-UE channel is mobile but low-dimensional. Specifically, to estimate the quasi-static BS-RIS channel, we propose a dual-link pilot transmission scheme, where the BS transmits downlink pilots and receives uplink pilots reflected by the RIS. Then, we propose a coordinate descent-based algorithm to recover the BS-RIS channel. Since the quasi-static BS-RIS channel is estimated less frequently than the mobile channel be, the average pilot overhead can be reduced from a long-term perspective. Although the mobile RIS-UE channel has to be frequently estimated in a small timescale, the associated pilot overhead is low thanks to its low dimension. Simulation results show that the proposed two-timescale channel estimation framework can achieve accurate channel estimation with low pilot overhead.

研究の動機と目的

• RIS支援システムにおける連結された BS-RIS-UE チャネルに起因する高いパイロットオーバーヘッドを動機づけ、対処する。
• 二時刻スケールの性質（準静的なBS-RIS対してモバイルな RIS-UE および BS-UE）を活用してオーバーヘッドを削減する。
• デュアルリンクパイロット方式と効率的なアルゴリズムを組み合わせた実用的な推定フレームワークを開発する。
• 精度を維持しつつパイロットオーバーヘッドが削減されることを示す分析とシミュレーションを提供する。

提案手法

• BS-RIS チャネルは高次元で準静的である一方、RIS-UE および BS-UE チャネルはモバイルで低次元である二時刻スケールのチャネルモデルを導入する。
• BS が RIS へダウンリンクパイロットを送信し、RIS がそれを BS に反射させるデュアルリンクパイロット送信方式を提案し、準静的な BS-RIS チャネル推定を可能にする。
• BS-RIS チャネルを N 個のサブ問題に分解して座標降下法ベースのアルゴリズムを定式化し、推定を反復的に改善する。
• モバイル RIS-UE および BS-UE チャネルを従来のアップリンクパイロットと最小二乗法を用いて推定し、それらの低次元性を活用してオーバーヘッドを削減する。
• 推定問題を扱いやすいサブ問題に変換するため、DFTベースの反射行列を用いた構造化パイロット設計を導出・利用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 RIS支援システムにおけるパイロットオーバーヘッドを精度を損なうことなく削減するにはどうすればよいか。
• RQ2 BS-RIS チャネルを準静的な性質のために頻繁でない推定が効果的に可能かつモバイル RIS-UE および BS-UE チャネルは低オーバーヘッドで頻繁に追跗できるか。
• RQ3 実用的な RIS支援システムにおいて高次元の BS-RIS チャネルを信頼性高く推定するアルゴリズムとパイロット設計は何か。
• RQ4 提案された二時刻スケールフレームワークは、オーバーヘッドと性能の点で連結チャネル推定手法とどう比較されるか。

主な発見

• 二時刻スケールのフレームワークは、高次元の BS-RIS チャネルを低頻度で推定し、低次元のモバイルチャネルをより頻繁に推定することで平均パイロットオーバーヘッドを削減する。
• デュアルリンクパイロット方式は、RIS のハードウェア制約（RISへのアクティブパイロットなし）にもかかわらず準静的 BS-RIS チャネル推定を可能にする。
• 座標降下法ベースの BS-RIS チャネル推定器は、N 個の独立サブ問題を反復的に refine することで BS-RIS チャネルを効果的に復元する。
• モバイル RIS-UE および BS-UE チャネルは短いパイロットを用いた LS 法で推定でき、連結チャネルアプローチよりも全体オーバーヘッドを低減する。
• シミュレーション結果は、従来の連結チャネル方式よりも大幅に低いパイロットオーバーヘッドで正確なチャネル推定を示唆する。