[논문 리뷰] A Simple DFT-aided Spatial Basis Expansion Model and Channel Estimation Strategy for Massive MIMO Systems.

Hongxiang Xie, Feifei Gao외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 16.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 36인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 다수의 사용자 대량 MIMO 시스템에서 훈련 오버헤드와 피드백 비용을 크게 줄이기 위해 각도 상호성과 균일선형어레이(ULA) 특성을 활용하는 DFT 보조 공간 기반 확장 모델(SBEM)을 제안한다. 공간 상관성과 효율적인 FFT 기반 구현을 통해 피LOT 간섭을 완화하고, 저복잡도, 저오버헤드의 업링크/다운링크 채널 추정 및 스펙트럼 효율을 향상시킨 그레디 사용자 스케줄링을 지원한다.

ABSTRACT

This paper proposes a new transmission strategy for the multiuser massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, including uplink/downlink channel estimation and user scheduling for data transmission. A discrete Fourier transform (DFT) aided spatial basis expansion model (SBEM) is first introduced to represent the uplink/downlink channels with much few parameter dimensions by exploiting angle reciprocity and the physical characteristics of the uniform linear array (ULA). With SBEM, both uplink and downlink channel estimation of multiuser can be carried out with very few amount of training resources, which significantly reduces the training overhead and feedback cost. Meanwhile, the pilot contamination problem in the uplink raining is immediately relieved by exploiting the spatial information of users. To enhance the spectral efficiency and to fully utilize the spatial resources, we also design a greedy user scheduling scheme during the data transmission period. Compared to existing low-rank models, the newly proposed SBEM offers an alternative for channel acquisition without need of channel statistics for both TDD and FDD systems based on the angle reciprocity. Moreover, the proposed method can be efficiently deployed by the fast Fourier transform (FFT). Various numerical results are provided to corroborate the proposed studies.

연구 동기 및 목표

• 다수의 사용자 대량 MIMO 시스템에서 높은 훈련 오버헤드와 피드백 비용을 해결한다.
• 공간 사용자 정보를 활용하여 업링크 훈련에서 피LOT 간섭을 완화한다.
• TDD 및 FDD 시스템 모두에서 채널 통계 자료가 필요 없는 저질서 채널 모델을 개발한다.
• 스펙트럼 효율을 향상시키기 위해 효율적이고 저복잡도의 채널 추정 및 사용자 스케줄링을 가능하게 한다.
• 대량 MIMO에서 채널 수확을 위한 실용적이고 FFT 호환 가능한 솔루션을 제공한다.

제안 방법

• 각도 상호성과 ULA 구조를 활용하여 업링크 및 다운링크 채널을 더 적은 파rameter로 표현하기 위해 DFT 보조 공간 기반 확장 모델(SBEM)을 도입한다.
• 이산 푸리에 변환(DFT)을 사용하여 공간 채널 성분을 효율적으로 파arameter화하고, FFT를 통해 빠른 계산을 가능하게 한다.
• SBEM을 업링크 및 다운링크 채널 추정에 적용하여 필요한 훈련 피LOT 수를 크게 줄인다.
• 사용자 각도에서 유도된 공간 정보를 활용하여 업링크 훈련 단계에서 피LOT 간섭을 억제한다.
• 데이터 전송 단계 동안 공간 multiplexing 이득을 활용하여 스펙트럼 효율을 극대화하기 위해 그레디 사용자 스케줄링 기법을 설계한다.
• 채널 통계 자료에 의존하지 않고 TDD 및 FDD 시스템 모두에 적용 가능한 방법을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 DFT 보조 SBEM은 채널 추정 정확도를 유지하면서 다수의 사용자 대량 MIMO 시스템에서 훈련 오버헤드를 줄일 수 있는가?
• RQ2 제안된 SBEM은 사용자 공간 분포를 활용하여 피LOT 간섭을 얼마나 효과적으로 완화하는가?
• RQ3 데이터 전송 단계에서 그레디 사용자 스케줄링을 통해 메서드가 스펙트럼 효율을 얼마나 향상시키는가?
• RQ4 SBEM은 채널 통계 자료가 없이도 TDD 및 FDD 시스템 모두에 적용 가능한가?
• RQ5 FFT 기반 구현 방식은 제안된 채널 추정 전략의 계산 복잡도 및 확장성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 DFT 보조 SBEM은 각도 상호성과 ULA 구조를 활용하여 채널을 훨씬 적은 파rameter로 표현함으로써 훈련 오버헤드를 줄였다.
• 업링크 훈련 단계에서 사용자 간 공간 분리성과 각도 정보를 활용함으로써 피LOT 간섭이 효과적으로 억제되었다.
• 채널 통계 자료가 필요 없이 TDD 및 FDD 시스템 모두에서 저복잡도 채널 추정이 가능해졌다.
• FFT의 사용으로 SBEM의 효율적 구현이 가능해져 대규모 안테나 어레이에 대한 계산 복잡도가 감소했다.
• 수치 결과는 데이터 전송 단계에서 제안된 그레디 사용자 스케줄링 기법을 통해 스펙트럼 효율 향상이 입증되었다.
• 전반적인 접근 방식은 최소한의 훈련 자원으로 높은 정확도의 채널 추정을 달성하여 시스템의 스펙트럼 효율을 향상시켰다.