[논문 리뷰] An Efficient Beam and Channel Acquisition via Sparsity Map and Joint Angle-Delay Power Profile Estimation for Wideband Massive MIMO Systems

Ali Osman Kalayci, Gökhan M. Güvensen|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 13.

Direction-of-Arrival Estimation Techniques참고 문헌 39인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 희박성 맵과 공동 각도-지연 전력 프로필(JADPP) 추정을 사용하여 광대역 밀리미터파(millimeter-wave) 대량 MIMO 시스템을 위한 새로운 빔 및 채널 수집 방식을 제안한다. 일정한 가짜 경고율(CFAR) 임계값 알고리즘과 공간-시간 적응형 매칭 필터를 활용하여 정확한 각도-지연 희박성 맵을 구축함으로써, 훈련 오버헤드가 적고 정확도가 높은 채널 추정을 가능하게 하며, 비직교 피LOT을 사용함에도 불구하고 진정한 CCM 지식이 없이도 MMSE 수준의 성능을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, an efficient beam and channel acquisition scheme together with joint angle-delay power profile (JADPP) construction are proposed for single-carrier mm-wave wideband sparse massive multiple-input multiple-output (MIMO) channels when hybrid beamforming architecture is utilized. We consider two different modes of operation, namely slow-time beam acquisition and fast-time instantaneous channel estimation, for training stage of time division duplex based systems. In the first mode, where pre-structured hybrid beams are formed to scan intended angular sectors, the joint angle-delay sparsity map together with power intensities of each user channels are obtained by using a novel constant false alarm rate thresholding algorithm inspired from adaptive radar detection theory. The proposed thresholding algorithm employs a spatio-temporal adaptive matched filter type estimator, taking the strong interference due to simultaneously active multipath components of different user channels into account, in order to estimate JADPP of each user. After applying the proposed thresholding algorithm on the estimated power profile, the angle-delay sparsity map of the massive MIMO channel is constructed, based on which the channel covariance matrices (CCMs) are formed with significantly reduced amount of training snapshots. Then, by using the estimated CCMs, the analog beamformer is reconstructed by means of a virtual sectorization while taking the inter-group and inter-symbol interference into account. Finally, for the second mode of operation, two novel reduced-rank instantaneous channel estimators, operating in a proper beamspace formed by the hybrid structure, are proposed. The proposed beam and channel acquisition techniques attain the channel estimation accuracy of minimum mean square error filter with true knowledge of CCMs.

연구 동기 및 목표

• 하이브리드 빔포밍을 적용한 광대역 대량 MIMO 시스템에서 높은 훈련 오버헤드와 계산 복잡도 문제를 해결하기 위해.
• 채널이 각도 및 지연 도메인 양측에서 희박한 밀리미터파 대역에서 정확한 채널 상태 정보(CSI) 수집을 가능하게 하기 위해.
• 비직교 피LOT 시퀀스를 사용하더라도 훈련 오버헤드를 최소화하면서 높은 추정 정확도를 유지하기 위해.
• 새로운 희박성 맵 기반 접근법을 통해 진정한 채널 지식 없이도 제한된 신호 샘플에서 신뢰할 수 있는 채널 공분산 행렬(CCM)을 구축하기 위해.
• 이차 통계를 활용한 가상 세그먼테이션을 통해 효율적인 빔포밍을 실현하여 그룹 간 및 기수 간 간섭을 최소화하기 위해.

제안 방법

• 레이다 감지 이론에 영감을 받은 일정한 가짜 경고율(CFAR) 임계값 알고리즘을 활용하여 수신 신호로부터 공동 각도-지연 전력 프로필(JADPP)을 추정한다.
• 다른 사용자의 동시에 활성화된 다중 경로 성분(MPCs)으로 인한 간섭을 억제하기 위해 공간-시간 적응형 매칭 필터(AMF) 추정기를 사용한다.
• 임계값 처리된 JADPP 추정치로부터 각도-지연 희박성 맵을 구성함으로써 CCM 추정을 위한 훈련 샘플 수를 감소시킨다.
• 유사한 채널 공분산 고유공간 기반으로 사용자를 군집화함으로써 가상 세그먼테이션을 통한 아날로그 빔포머 재구성한다.
• 하이브리드 빔포밍 구조 하에서 시간적 빠른 추정을 위해 비스패이스에서 두 가지 감소된 랭크의 순간 채널 추정기를 제안한다.
• 매트릭스 최적화와 실리우스 정리(Sylvester’s theorem)를 통해 유도된 최대우도(ML) 추정을 비스패이스 도메인의 복소 채널 이득에 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공동 채널 간섭이 존재하는 밀리미터파 대량 MIMO 시스템에서 CFAR 기반 임계값 알고리즘이 공동 각도-지연 희박성을 효과적으로 추정할 수 있는가?
• RQ2 광대역 시스템에서 높은 채널 추정 정확도를 유지하면서 훈련 오버헤드를 어떻게 최소화할 수 있는가?
• RQ3 진정한 채널 지식이 없이 제한된 샘플에서 희박성 맵과 CCM을 얼마나 정확하게 구성할 수 있는가?
• RQ4 비스패이스에서 감소된 랭크 추정기가 비직교 피LOT 하에서도 MMSE 수준의 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ5 이차 통계를 활용한 가상 세그먼테이션은 그룹 간 및 기수 간 간섭 상황에서 어떻게 빔포머 설계를 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 CFAR 기반 JADPP 추정은 다수의 사용자로부터 오는 강력한 간섭에도 불구하고 다중 경로 성분을 높은 정확도로 탐지한다.
• 이 방법은 활성 사용자 수에 관계없이 훈련 오버헤드가 일정 수준으로 유지되어 확장성 측면에서 크게 향상된다.
• 진정한 CCM이 알려져 있을 경우 MMSE 필터와 동일한 채널 추정 정확도를 확보하나, CCM 지식이 없어도 동일한 성능 달성 가능하다.
• 비직교 피LOT 시퀀스 사용이 가능하며 성능 저하 없이 스펙트럼 효율성 향상을 가능하게 한다.
• 가상 세그먼테이션 기법은 공분산 구조 기반으로 사용자를 효과적으로 군집화하여 그룹 간 간섭을 감소시키고 효율적인 아날로그 빔포밍을 가능하게 한다.
• 비스패이스에서 감소된 랭크 채널 추정기는 최소한의 계산 부담으로 최적의 성능을 달성하여 실시간 구현에 적합하다.