[논문 리뷰] Channel Estimation and Hybrid Beamforming for Reconfigurable Intelligent Surfaces Assisted THz Communications.

Boyu Ning, Zhi Chen외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 25.

Advanced Wireless Communication Technologies인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 재구성 가능한 지능형 표 superfuce(RIS)를 활용한 태라이어터스(THz) 통신에서 채널 추정 및 하드웨어 비용 과제를 해결하기 위해 협업형 빔 트레이닝과 하이브리드 빔포밍(HB) 방식을 제안한다. 계층적 코드북을 설계하고 RIS의 수동 반사 특성을 활용함으로써, 불완전한 CSI 조건에서도 완전 디지털 빔포밍에 가까운 near-optimal 성능을 달성한다.

ABSTRACT

Terahertz (THz) communications open a new frontier for the wireless network thanks to their dramatically wider available bandwidth compared to the current micro-wave and forthcoming millimeter-wave communications. However, due to the short length of THz waves, they also suffer from severe path attenuation and poor diffraction. To compensate the THz-induced propagation loss, this paper proposes to combine two promising techniques, viz., massive multiple input multiple output (MIMO) and intelligent reflecting surface (IRS), in THz multi-user communications, considering their significant beamforming and aperture gains. Nonetheless, channel estimation and low-cost beamforming turn out to be two main obstacles to realizing this combination, due to the passivity of IRS for sending/receiving pilot signals and the large-scale use of expensive RF chains in massive MIMO. In view of these limitations, this paper first develops a cooperative beam training scheme to facilitate the channel estimation with IRS. In particular, we design two different hierarchical codebooks for the proposed training procedure, which are able to balance between the robustness against noise and searching complexity. Based on the training results, we further propose two cost-efficient hybrid beamforming (HB) designs for both single-user and multi-user scenarios, respectively. Simulation results demonstrate that the proposed joint beam training and HB scheme is able to achieve close performance to the optimal fully digital beamforming (FDB) which is implemented even under perfect channel state information (CSI).

연구 동기 및 목표

• RIS가 수동적 성격을 지녀 피LOT 신호를 송수신할 수 없기 때문에 RIS-보조 THz 통신에서의 채널 추정 과제를 해결한다.
• 대규모 MIMO의 높은 하드웨어 비용 문제를 해결하기 위해 저복잡도 하이브리드 빔포밍(HB) 설계를 제안한다.
• 노이즈에 대한 강건성과 계산 복잡도 사이의 균형을 고려한 공동 빔 트레이닝 및 HB 프레임워크를 개발한다.
• 대규모 MIMO와 RIS를 통합하여 빔포밍 및 개구구배 이득을 활용함으로써 효율적인 다중 사용자 THz 통신을 가능하게 한다.
• 실제 채널 상태 정보(CSI) 조건에서 완전 디지털 빔포밍(FDB)에 가까운 성능을 달성한다.

제안 방법

• 접근점(AP)과 RIS가 피LOT 신호를 활용하여 공동으로 채널을 추정하는 협업형 빔 트레이닝 방식을 제안하며, RIS의 위상 이동을 활용해 신호를 반사한다.
• AP용 및 RIS용으로 각각 별도의 계층적 코드북을 설계하여 빔 트레이닝에서 노이즈에 대한 내성과 검색 복잡도 사이의 균형을 최적화한다.
• 아날로그 및 디지털 빔포밍을 조합하는 하이브리드 빔포밍 설계를 제안하여 RF 체인 수를 줄이면서도 스펙트럼 효율성을 유지한다.
• 이중 단계 빔 정렬 과정을 도입: 계층적 코드북을 활용한 초기 거친 훈련 후, 채널 추정 기반으로 정밀한 보정 수행.
• 전력 제약 및 하드웨어 제약 조건 하에서 스펙트럼 효율성을 극대화하기 위해 RIS 위상 이득과 빔포머를 공동 최적화한다.
• 훈련 과정에서 추정된 CSI를 활용해 단일 사용자 및 다중 사용자 환경 모두에서 하이브리드 빔포머를 계산한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIS가 수동적일 경우 피LOT 신호를 송수신할 수 없기 때문에 RIS-보조 THz 시스템에서 채널 추정을 어떻게 효율적으로 수행할 수 있는가?
• RQ2 THz 빔 트레이닝에서 훈련의 강건성과 계산 복잡도 사이의 좋은 트레이드오프를 달성할 수 있는 계층적 코드북 설계는 무엇인가?
• RQ3 다중 사용자 THz 통신 환경에서 하드웨어 비용을 최소화하면서도 높은 스펙트럼 효율성을 유지하기 위해 하이브리드 빔포밍을 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ4 불완전한 CSI 조건에서 제안된 공동 빔 트레이닝 및 HB 방식이 완전 디지털 빔포밍 성능에 얼마나 가까이 도달할 수 있는가?
• RQ5 고주파수 THz 대역에서 RIS 배치가 빔포밍 이득과 경로 손실 완화에 미치는 영향은 어떠한가?

주요 결과

• 계층적 코드북을 활용한 제안된 빔 트레이닝 방식은 완전 디지털 빔포밍(FDB)에 근접한 near-optimal 스펙트럼 효율성을 달성하며, 정확한 CSI 조건에서 이를 구현한다.
• 하이브리드 빔포밍 설계는 단일 사용자 및 다중 사용자 환경 모두에서 요구되는 RF 체인 수를 크게 줄이며 높은 스펙트럼 효율성을 유지한다.
• 시뮬레이션 결과는 노이즈 및 불완전한 채널 상태 정보 조건에서도 성능이 강건함을 확인하여 실용적 타당성을 입증한다.
• 계층적 코드북은 기존의 전수 검색 방식 대비 훈련 오버헤드와 검색 복잡도를 감소시킨다.
• 대규모 MIMO와 RIS의 통합은 빔포밍 및 개구구배 이득을 크게 제공하여 THz 대역에서 심각한 경로 손실을 효과적으로 보완한다.
• 공동 빔 트레이닝 및 HB 프레임워크는 불완전한 CSI 조건에서도 FDB에 근접한 성능을 달성하여 실세계 구현 가능성의 타당성을 입증한다.