[논문 리뷰] Channel Estimation and Data Equalization in Frequency-Selective MIMO Systems with One-Bit Quantization

Francisco Javier García Gómez, Jawad Munir외 2명|arXiv (Cornell University)|2016. 09. 15.

Advanced Wireless Communication Techniques참고 문헌 15인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 1비트 양자화 수신기를 갖춘 주파수 선택성 MIMO 시스템을 대상으로, 비선형(EM, GAMP) 및 선형(Bussgang 기반) 방법을 사용한 새로운 채널 추정 및 데이터 결정 기법을 제안한다. 저신호 대역비(SNR)에서 크래머-라오 하한(Cramér-Rao bound)에 매우 가까운 성능를 달성하며, 선형 방법은 OFDM에서 서브케이너 별 처리를 가능하게 하고 복잡도를 감소시켜 저-중간 SNR 영역에서 2–3 dB의 SNR 손실를 감수한다.

ABSTRACT

This paper addresses channel estimation and data equalization on frequency-selective 1-bit quantized Multiple Input-Multiple Output (MIMO) systems. No joint processing or Channel State Information is assumed at the transmitter, and therefore our findings are also applicable to the uplink of Multi-User MIMO systems. System models for both Orthogonal Division Frequency Multiplexing (OFDM) and single-carrier schemes are developed. A Cramér-Rao Lower Bound for the estimation problems is derived. The two nonlinear algorithms Expectation Maximization (EM) and Generalized Approximate Message Passing (GAMP) are adapted to the problems, and a linear method based on the Bussgang theorem is proposed. In the OFDM case, the linear method enables subcarrier-wise estimation, greatly reducing computational complexity. Simulations are carried out to compare the algorithms with different settings. The results turn out to be close to the Cramér-Rao bound in the low Signal to Noise Ratio (SNR) region. The OFDM setting is more suitable for the nonlinear algorithms, and that the linear methods incur a performance loss with respect to the nonlinear approaches. In the relevant low and medium SNR regions, the loss amounts to 2-3 dB and might well be justified in exchange for the reduced computational effort, especially in Massive MIMO settings.

연구 동기 및 목표

• 고전압 ADC의 전력 소모로 인해 고해상도 ADC가 비실용적인 주파수 선택성 MIMO 시스템에서 1비트 양자화 수신기를 갖는 채널 추정 및 결정 문제를 해결한다.
• 1비트 양자화가 존재하는 상황에서 OFDM 및 싱글-carrier MIMO 전송에 대한 시스템 모델을 수립한다.
• 추정 알고리즘의 성능 기준이 되는 이론적 성능 한계를 제공하기 위해 크래머-라오 하한(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)을 유도한다.
• 효율적인 추정을 위한 비선형 반복 알고리즘(EM 및 GAMP)과 Bussgang 정리 기반 선형 방법을 제안하고 적응시킨다.
• 송신기에서 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI) 또는 공동 처리(joint processing)가 필요하지 않다는 가정 하에, 업링크 메가스모이 MIMO 시스템에의 적용 가능성을 입증한다.

제안 방법

• 수신기에서 1비트 양자화가 적용된 주파수 선택성 MIMO 시스템 모델을 수립하며, OFDM 및 싱글-carrier 전송을 모두 고려한다.
• 채널 추정 문제에 대한 크래머-라오 하한(Cramér-Rao Lower Bound, CRLB)을 유도하여 이론적 성능 한계를 설정한다.
• 1비트 양자화 환경에서 최소 평균 제곱 오차(MMSE) 추정을 위한 기대값 최대화(Expectation Maximization, EM) 및 일반화된 근사 메시지 전달(Generalized Approximate Message Passing, GAMP) 알고리즘을 적응시킨다.
• Bussgang 정리를 기반으로 한 선형 결정 방법을 개발하여 OFDM에서 서브케이너 별 처리를 가능하게 하고 계산 복잡도를 크게 감소시킨다.
• 다양한 SNR 영역과 시스템 구성에서 EM, GAMP 및 Bussgang 기반 선형 방법의 성능을 시뮬레이션을 통해 구현하고 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 1비트 양자화가 주파수 선택성 MIMO 시스템에서 채널 추정 및 결정 성능에 미치는 영향은 비양자화 시스템과 비교해 어떻게 되는가?
• RQ2 비선형 반복 알고리즘(EM 및 GAMP)이 저-중간 SNR 영역에서 이론적 크래머-라오 하한(Cramér-Rao Lower Bound)에 얼마나 가까이 접근하는가?
• RQ3 Bussgang 기반 선형 방법이 계산 복잡도를 크게 감소시키면서도 OFDM 시스템에서 충분한 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ4 Bussgang 방법을 통한 서브케이너 별 결정이 OFDM 기반 1비트 MIMO 시스템의 성능 및 복잡도에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 1비트 양자화 MIMO 시스템에서 비선형 대비 선형 추정 기법을 사용할 경우 성능와 복잡도 사이의 상충 관계는 어떠한가?

주요 결과

• 비선형 EM 및 GAMP 알고리즘은 저신호 대역비(SNR) 영역에서 크래머-라오 하한(Cramér-Rao Lower Bound)에 매우 가까운 성능를 보이며, 거의 최적의 추정 정확도를 달성한다.
• Bussgang 기반 선형 방법은 OFDM 시스템에서 서브케이너 별 처리를 가능하게 하여 공동 처리 대비 계산 복잡도를 크게 감소시킨다.
• 저-중간 SNR 영역에서 선형 방법은 비선형 방법 대비 약 2–3 dB의 성능 손실를 보이지만, 복잡도 감소를 고려할 때 이는 타당한 희생일 수 있다.
• 비선형 알고리즘인 EM 및 GAMP에 대해 OFDM 설정이 수렴성과 성능 특성 측면에서 더 유리하다.
• 제안된 기법들은 송신기에서 채널 상태 정보(Channel State Information, CSI) 또는 공동 처리가 필요하지 않기 때문에 업링크 메가스모이 MIMO 시스템에 직접 적용 가능하다.