[논문 리뷰] Anchor-Assisted Intelligent Reflecting Surface Channel Estimation for Multiuser Communications

Xinrong Guan, Qingqing Wu외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 03.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 13인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 훈련 오버헤드를 줄이기 위해 스마트 반사 표면(IR) 기반 다중 사용자 MIMO 시스템에 대한 앵커 기반 이단계 채널 추정 방식을 제안한다. IRS 근처에 두 개의 앵커 노드를 배치함으로써, 먼저 앵커 채널을 통해 BS-IRS 링크의 부분적인 CSI를 추정하고, 이 공통 지식을 활용하여 M ≥ N일 때 단일 피LOT 심볼만으로도 개별 캐스케이드된 BS-IRS-사용자 채널을 효율적으로 추정한다. 이로 인해 근사 최적의 MSE를 달성하면서도 훈련 시간이 크게 감소한다.

ABSTRACT

Due to the passive nature of Intelligent Reflecting Surface (IRS), channel estimation is a fundamental challenge in IRS-aided wireless networks. Particularly, as the number of IRS reflecting elements and/or that of IRS-served users increase, the channel training overhead becomes excessively high. To tackle this challenge, we propose in this paper a new anchor-assisted two-phase channel estimation scheme, where two anchor nodes, namely A1 and A2, are deployed near the IRS for helping the base station (BS) to acquire the cascaded BS-IRS-user channels. Specifically, in the first phase, the partial channel state information (CSI), i.e., the element-wise channel gain square, of the BS-IRS link is obtained by estimating the BS-IRS-A1/A2 channels and the A1-IRS-A2 channel, separately. Then, in the second phase, by leveraging such partial knowledge of the BS-IRS channel that is common to all users, the individual cascaded BS-IRS-user channels are efficiently estimated. Simulation results demonstrate that the proposed anchor-assisted channel estimation scheme is able to achieve comparable mean-squared error (MSE) performance as compared to the conventional scheme, but with significantly reduced channel training time.

연구 동기 및 목표

• IRS의 수동성과 캐스케이드 채널 추정의 복잡성으로 인해 발생하는 IRS 기반 다중 사용자 시스템의 높은 채널 훈련 오버헤드를 해결한다.
• 대규모 IRS와 높은 사용자 밀도를 가진 다중 사용자 환경에서 캐스케이드된 BS-IRS-사용자 채널을 추정하기 위한 훈련 오버헤드를 감소시킨다.
• 보조 앵커 노드를 통해 모든 사용자 간에 공통되는 부분적인 BS-IRS 링크 CSI를 활용하여 효율적인 채널 추정을 가능하게 한다.
• 피LOT 오버헤드를 O(NK/M) 피LOT 심볼로 최소화하여 기존 방법이 요구하는 NK 심볼보다 크게 낮춘다.
• M ≥ N일 경우 단일 피LOT 심볼로도 캐스케이드 채널 추정이 충분히 가능함을 입증한다.

제안 방법

• IRS 근처에 단일 안테나 앵커 노드 두 대(A1, A2)를 설치하여, 캐스케이드된 A1-IRS-A2 및 BS-IRS-A1/A2 링크를 통해 BS-IRS 채널 추정을 지원한다.
• 1단계에서 BS-IRS 링크의 제곱 채널 이득을 캐스케이드된 채널 BS-IRS-A1, BS-IRS-A2, A1-IRS-A2를 이용해 추정한다.
• BS 안테나 간의 채널 계수 비율을 활용하여 부호 모호성(부호 불확실성)을 제외한 전체 BS-IRS 채널을 재구성할 수 있음을 이용한다.
• 2단계에서 추정된 부분적인 BS-IRS 링크 CSI를 공통 기준으로 삼아, 모든 사용자의 개별 캐스케이드된 BS-IRS-사용자 채널을 추정한다.
• 첫 번째 안테나 기준을 바탕으로 후보 채널 행렬 W를 구성하고, M ≥ N일 경우 단일 피LOT 심볼을 사용해 최소 제곱법으로 사용자별 IRS-사용자 채널을 추정한다.
• 부호 모호성이 존재하더라도, 대각 행렬 반사 구조 덕분에 캐스케이드 채널 추정이 정확하게 유지됨을 증명한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS 기반 다중 사용자 시스템에서 캐스케이드된 BS-IRS-사용자 채널 추정을 위한 훈련 오버헤드를 크게 줄일 수 있는가?
• RQ2 IRS 근처에 위치한 앵커 노드가 최소한의 피LOT 오버헤드로 BS-IRS 채널을 정확하게 추정할 수 있는가?
• RQ3 M < N일 경우, 모든 사용자의 캐스케이드 채널을 추정하기 위해 필요한 최소 피LOT 심볼 수는 얼마인가?
• RQ4 감소된 훈련 시간에도 불구하고, 제안된 방법이 기존 방법과 비슷한 근사 최적의 추정 정확도를 유지하는가?
• RQ5 IRS-앵커 채널이 라인오브사이트일 경우, 두 개의 앵커 노드 대신 단일 앵커 노드로도 방법을 단순화할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 앵커 기반 방식은 기존 방법과 유사한 평균 제곱 오차(MSE) 성능을 달성하면서도 채널 훈련 오버헤드를 크게 줄였다.
• M ≥ N일 경우, 2단계에서 사용자당 단일 피LOT 심볼만으로도 캐스케이드된 BS-IRS-사용자 채널을 추정할 수 있다.
• M < N인 경우, 최소 훈련 오버헤드가 ⌈NK/M⌉ 피LOT 심볼로 나타나며, 이는 기존 방법이 요구하는 NK 심볼보다 크게 낮다.
• 부호 모호성이 존재하더라도, 대각 반사 행렬의 구조 덕분에 캐스케이드 채널 추정이 정확하게 유지되어 강인함을 입증했다.
• A1-IRS-A2 채널이 라인오브사이트일 경우, 두 개의 앵커 노드 대신 단일 앵커 노드로도 시스템을 단순화할 수 있다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 훨씬 감소된 훈련 시간으로 근사 최적의 MSE 성능을 달성함을 확인했으며, 특히 고밀도 사용자 환경에서 뚜렷한 성능 향상을 보였다.