[논문 리뷰] A Robust Time-Domain Beam Alignment Scheme for Multi-User Wideband mmWave Systems

Xiaoshen Song, Saeid Haghighatshoar외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 01.

Millimeter-Wave Propagation and Modeling인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 다중 사용자 광대역 mmWave 시스템을 위한 강건한 타임도메인 빔 어드밴스먼트 기법을 제안한다. 이 기법은 도래각-출발각-시간 도메인에서 비음수 희소 벡터의 압축 측정 기법을 활용하여, 빠른 fading 조건에서도 강건한 다중 경로 성분을 효율적으로 식별한다. 이를 통해 기존의 결정론적 접근 방식에 비해 학습 오버헤드를 감소시키고 채널 변화에 대한 강건성을 향상시킨다.

ABSTRACT

Millimeter wave (mmWave) communication with large array gains is a key ingredient of next generation (5G) wireless networks. Effective communication in mmWaves usually depends on the knowledge of the channel. We refer to the problem of finding a narrow beam pair at the transmitter and at the receiver, yielding high Signal to Noise Ratio (SNR) as Beam Alignment (BA). Prior BA schemes typically considered deterministic channels, where the instantaneous channel coefficients are assumed to stay constant for a long time. In this paper, in contrast, we propose a time-domain BA scheme for wideband mmWave systems, where the channel is characterized by multi-path components, different delays, Angle-of-Arrivals/Angle-of-Departures (AoAs/AoDs), and Doppler shifts. In our proposed scheme, the Base Station (BS) probes the channel in the downlink by some sequences with good autocorrelation property (e.g., Pseudo-Noise (PN) sequences), letting each user estimate its best AoA-AoD that connects the user to the BS with two-sided high beamforming gain. We leverage the sparse nature of mmWaves in the AoA-AoD-time domain, and formulate the BA problem as a Compressed Sensing (CS) of a non-negative sparse vector. We use the recently developed Non-Negative Least Squares (NNLS) technique to efficiently find the strongest path connecting the BS and each user. Simulation results show that the proposed scheme outperforms its counterpart in terms of the training overhead and robustness to fast channel variations.

연구 동기 및 목표

• 광대역 mmWave 시스템에서 채널이 천천히 변화하고 결정론적이라고 가정하는 기존 빔 어드밴스먼트 기법의 한계를 해결하기 위해.
• 다중 경로 성분, 시간 지연, 도플러 이동, 도래각/출발각(AoA/AoD) 분산이 존재하는 시간 변화하는 mmWave 환경에서 효율적인 빔 어드밴스먼트를 가능하게 하기 위해.
• AoA-AoD-시간 도메인에서 mmWave 채널의 희소 구조를 활용하여 학습 오버헤드를 감소시키기 위해.
• 빠른 채널 변화에도 불구하고 높은 SNR를 유지할 수 있는 강건한 빔 어드밴스먼트 방법을 개발하기 위해.
• 압축 측정과 비음수 최소 제곱법을 활용하여 정확하고 저오버헤드의 빔 페어 추정을 달성하기 위해.

제안 방법

• 기지국은 자가상관 특성이 양호한 훈련 시퀀스, 예를 들어 가짜잡음(PN) 시퀀스를 전송하여 다운링크 채널을 탐사한다.
• 각 사용자는 수신된 신호를 알려진 훈련 시퀀스와 상관시켜 가장 강한 빔 페어(AoA 및 AoD)를 추정한다.
• 빔 어드밴스먼트 문제는 AoA-AoD-시간 도메인에서 채널 경로를 나타내는 비음수 희소 벡터에 대한 압축 측정 문제로 수식화된다.
• 비음수 최소 제곱법(Non-Negative Least Squares, NNLS)을 사용하여 희소 복원 문제를 해결하고 높은 빔 포밍 이득을 가진 주요 경로를 식별한다.
• 각각의 각도 및 지연 차원에서 mmWave 채널의 본질적 희소성을 활용하여 필요한 훈련 심볼 수를 감소시킨다.
• 이 기법은 각 사용자에 대해 AoA, AoD 및 경로 지연을 동시에 추정할 수 있도록 하여 다중 사용자 운영을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 경로 및 도플러 이동이 존재하는 빠른 fading과 시간 변화하는 mmWave 채널에 대해 빔 어드밴스먼트를 어떻게 강건하게 만들 수 있는가?
• RQ2 AoA-AoD-시간 도메인에서 mmWave 채널의 희소성을 효율적인 학습 훈련을 위해 최적으로 활용할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ3 기존 방법에 비해 비음수 제약 조건을 갖는 압축 측정이 빔 어드밴스먼트 정확도를 향상시키고 학습 오버헤드를 감소시킬 수 있는가?
• RQ4 자기상관 특성이 양호한 PN 시퀀스의 사용이 광대역 mmWave 시스템에서 빔 페어 추정을 어떻게 향상시키는가?
• RQ5 실제의 시간 변화하는 채널 조건 하에서 학습 오버헤드와 강건성 측면에서 기대할 수 있는 성능 향상은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 기법은 AoA-AoD-시간 도메인에서 mmWave 채널의 희소 구조를 활용하여 학습 오버헤드를 크게 감소시킨다.
• 비음수 최소 제곱법의 사용은 가장 강력한 채널 경로의 정확한 복원을 가능하게 하여 빔 어드밴스먼트 신뢰도를 향상시킨다.
• 시간 도메인 탐사 및 희소 복원 접근 방식 덕분에 빠른 채널 변화에 대한 강건성이 향상된다.
• 시뮬레이션 결과는 이 기법이 시간 변화하는 조건 하에서 기존의 빔 어드밴스먼트 기법에 비해 학습 오버헤드와 성능 측면에서 모두 뛰어나다는 것을 확인한다.
• PN 시퀀스와 압축 측정의 통합은 신호 전송 오버헤드를 최소화하면서도 효율적이고 정확한 빔 페어 추정을 가능하게 한다.
• 이 방법은 공동 AoA-AoD 추정을 통해 양면 빔 포밍 이득을 식별함으로써, 풍부한 산란 환경에서도 높은 SNR를 달성한다.