[논문 리뷰] Broadband Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface Aided mmWave Massive MIMO Systems

Ziwei Wan, Zhen Gao외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 05.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 14인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 인텔리전트 반사면(IR)을 활용한 밀리미터파(mmWave) 대량MIMO 시스템에서 압축 감지(CS) 기반 채널 추정(CS) 기법을 제안한다. 각 주파수 대역에서의 각도 비희소성과 서브캐리어 간 공통 비희소성을 활용하여 파ilot 오버헤드를 감소시킨다. 이 방법은 빔포밍 이득을 고려한 하향링크 파ilot 프레임워크와 부족한 사전 지식을 가진 LoS 기지국(BS)-부터 IRS 채널을 기반으로 하며, 중복 사전자료를 사용하는 분산 직교 매칭 퇄색(DOMP) 알고리즘을 적용하여 기존의 최소제곱(LS) 추정보다 뛰어난 NMSE 성능을 달성한다. 특히 간섭과 노이즈 환경에서도 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

This paper investigates the broadband channel estimation (CE) for intelligent reflecting surface (IRS)-aided millimeter-wave (mmWave) massive MIMO systems. The CE for such systems is a challenging task due to the large dimension of both the active massive MIMO at the base station (BS) and passive IRS. To address this problem, this paper proposes a compressive sensing (CS)-based CE solution for IRS-aided mmWave massive MIMO systems, whereby the angular channel sparsity of large-scale array at mmWave is exploited for improved CE with reduced pilot overhead. Specifically, we first propose a downlink pilot transmission framework. By designing the pilot signals based on the prior knowledge that the line-of-sight dominated BS-to-IRS channel is known, the high-dimensional channels for BS-to-user and IRS-to-user can be jointly estimated based on CS theory. Moreover, to efficiently estimate broadband channels, a distributed orthogonal matching pursuit algorithm is exploited, where the common sparsity shared by the channels at different subcarriers is utilized. Additionally, the redundant dictionary to combat the power leakage is also designed for the enhanced CE performance. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.

연구 동기 및 목표

• IRS 보조 mmWave 대량MIMO 시스템에서 기존 채널 추정 기법의 높은 파ilot 오버헤드와 복잡도 문제를 해결하기 위해.
• mmWave 채널의 각도 비희소성과 서브캐리어 간 공통 비희소성을 활용하여 효율적인 광대역 채널 추정을 수행하기 위해.
• 기지국(BS)-사용자 및 IRS-사용자 채널을 동시에 추정할 수 있는 파ilot 전송 프레임워크를 설계하여 교육 오버헤드를 감소시키기 위해.
• 중복 사전자료를 활용해 오프그리드 도착/출발 각도(AoA/AoD)로 인한 전력 누설을 억제함으로써 추정 정확도를 향상시키기 위해.
• RF 체인 없이 구현 가능한 IRS와 하이브리드 아날로그-디지털 beamforming 아키텍처와 호환되는 저복잡도이면서 효과적인 채널 추정 솔루션을 개발하기 위해.

제안 방법

• 기지국(BS)-IRS 간 LoS 채널에 대한 사전 지식을 활용하여, BS-사용자 및 IRS-사용자 채널을 동시에 추정할 수 있는 하향링크 파ilot 전송 프레임워크를 제안한다.
• 파일럿 신호를 두 부분으로 분해한다: 하나는 직접적인 BS-사용자 링크를 측정하기 위한 것이고, 다른 하나는 반사된 IRS-사용자 링크를 측정하기 위한 것으로, 빔포밍 이득을 최적화한다.
• 서브캐리어 간 공통 비희소성을 활용하는 분산 직교 매칭 퇄색(DOMP) 알고리즘을 적용하여 광대역 채널을 효율적으로 추정한다.
• 오프그리드 AoA/AoD로 인한 전력 누설을 억제하기 위해 중복 사전자료를 설계하여 추정 정확도를 향상시킨다.
• 압축 감지(CS) 이론을 활용하여 채널의 비희소성을 이용하고, 특히 고차원 mmWave 대량MIMO 시스템에서 파ilot 오버헤드를 감소시킨다.
• 기지국에서는 하이브리드 아날로그-디지털 빔포밍 아키텍처를 사용하고, 수동 IRS는 RF 체인 없이 구현하여 에너지 효율성을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 압축 감지 기법이 IRS 보조 mmWave 대량MIMO 시스템에서 높은 추정 정확도를 유지하면서도 파ilot 오버헤드를 효과적으로 줄일 수 있는가?
• RQ2 LoS BS-IRS 채널에 대한 사전 지식을 활용하여 BS-사용자 및 IRS-사용자 채널을 효율적으로 공동 추정할 수 있는가?
• RQ3 서브캐리어 간 공통 비희소성을 활용할 경우 광대역 채널 추정 성능이 얼마나 향상되는가?
• RQ4 중복 사전자료의 사용이 오프그리드 상황에서 전력 누설을 어떻게 억제하고 추정 정확도를 향상시키는가?
• RQ5 기존의 최소제곱(LS) 추정 기법에 비해 제안된 기법은 간섭과 노이즈에 대해 얼마나 뛰어난 내성성을 보이는가?

주요 결과

• 제안된 CS 기반 CE 기법은 파ilot 오버헤드를 크게 줄였음에도 불구하고(NMSE가 낮은 r_p = 0.25), 기존 LS 추정기법보다 뛰어난 NMSE 성능을 달성하여 간섭과 노이즈에 대한 뛰어난 내성성을 입증한다.
• 차단된 사용자에 대해서는, 빔포밍 이득을 고려한 제안된 파ilot 설계가 완전히 무작위 파ilot보다 뚜렷한 성능 향상을 보이며, NLoS 경로에서 신호 강도가 향상되어 성능이 향상된다.
• 중복 사전자료(r_dic = 4)는 전력 누설을 효과적으로 억제하여 단위 사전자료(r_dic = 1)보다 추정 정확도를 향상시키며 NMSE를 감소시킨다.
• 차단되지 않은 사용자에 대해서는 직접 채널(h_d,k) 추정에서 약간의 성능 저하가 발생하지만, 블로킹된 상황에서의 뚜렷한 성능 향상 덕분에 전체 시스템은 여전히 효과적이다.
• 전송 전력(P_Tx)이 증가함에 따라 제안된 기법의 NMSE 성능이 LS 추정기법을 초월하며, 고SNR 영역에서의 효과성을 확인한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 프레임워크가 낮은 파ilot 오버헤드로도 고정밀 채널 추정을 달성할 수 있음을 검증하였으며, 실용적인 IRS 보조 mmWave 대량MIMO 시스템에 적합함을 입증한다.