[논문 리뷰] Channel Estimation for Extremely Large-Scale MIMO: Far-Field or Near-Field?

Mingyao Cui, Linglong Dai|arXiv (Cornell University)|2021. 08. 17.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 26인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 근거리에서의 구면파면 효과를 고려한 극좌표 영역 채널 추정 프레임워크를 제안한다. 이는 전통적인 원거리 평면파면 가정의 한계를 극복하며, 각도와 거리 정보를 동시에 반영하여 극좌표 영역에서의 희소성 특성을 활용한다. 이로 인해 극좌표 영역 기반의 on-grid (P-SOMP) 및 off-grid (P-SIGW) 알고리즘을 도입하여 근거리 XL-MIMO 시스템에서 추정 정확도를 크게 향상시키고 파ilot 오버헤드를 감소시킨다. 기존의 각도 영역 기반 방법에 비해 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

Extremely large-scale multiple-input-multiple-output (XL-MIMO) with hybrid precoding is a promising technique to meet the high data rate requirements for future 6G communications. To realize efficient hybrid precoding, it is essential to obtain accurate channel state information. Existing channel estimation algorithms with low pilot overhead heavily rely on the channel sparsity in the angle domain, which is achieved by the classical far-field planar wavefront assumption. However, due to the non-negligible near-field spherical wavefront property in XL-MIMO systems, this channel sparsity in the angle domain is not available anymore, and thus existing far-field channel estimation schemes will suffer from severe performance loss. To address this problem, in this paper we study the near-field channel estimation by exploiting the polar-domain sparse representation of the near-field XL-MIMO channel. Specifically, unlike the classical angle-domain representation that only considers the angle information of the channel, we propose a new polar-domain representation, which simultaneously accounts for both the angle and distance information. In this way, the near-field channel also exhibits sparsity in the polar domain. By exploiting the channel sparsity in the polar domain, we propose the on-grid and off-grid near-field channel estimation schemes for XL-MIMO. Firstly, an on-grid polar-domain simultaneous orthogonal matching pursuit (P-SOMP) algorithm is proposed to efficiently estimate the near-field channel. Furthermore, to solve the resolution limitation of the on-grid P-SOMP algorithm, an off-grid polar-domain simultaneous iterative gridless weighted (P-SIGW) algorithm is proposed to improve the estimation accuracy, where the parameters of the near-field channel are directly estimated. Finally, numerical results are provided to verify the effectiveness of the proposed schemes.

연구 동기 및 목표

• 근거리에서의 구면파면 효과로 인해 기존 원거리 기반 채널 추정 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위해.
• 각도와 거리를 동시에 모델링하는 새로운 극좌표 영역 표현에서의 희소성을 활용하여 정확한 채널 추정을 위해.
• 고주파수 XL-MIMO 시스템과 막대한 안테나 어레이를 갖춘 환경에 적합한 저파일럿 오버헤드 추정 알고리즘 개발을 위해.
• on-grid 및 off-grid 각도 영역 방법의 한계를 극복하기 위해 더 정확한 극좌표 영역 프레임워크를 도입하기 위해.
• 실제 근거리 조건 하에서 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해.

제안 방법

• 근거리 전파의 구면파면 특성을 반영하기 위해 도착/발신 각도(AoD/AoA)와 거리를 모두 고려한 극좌표 영역 표현을 도입한다.
• 극좌표 영역 내 정의된 격자 기반으로 채널 파rameter를 추정하는 on-grid 극좌표 영역 동시 직교 매칭 퇄법(P-SOMP) 알고리즘을 제안한다.
• 격자 제약 없이 연속적인 AoD, AoA 및 경로 이득을 직접 추정하는 off-grid 극좌표 영역 동시 반복 격자 없는 가중치화(P-SIGW) 알고리즘을 개발한다.
• 하이브리드 프리코딩 아키텍처에서 발생하는 색보유 노이즈의 영향을 줄이기 위해 사전 백색화 프로시저를 적용한다.
• 수신 신호 불일치를 기반으로 한 비용 함수를 사용하여 각도 및 거리 추정치를 반복적으로 개선하기 위한 기울기 기반 최적화 프레임워크를 활용한다.
• 각도 및 거리 파rameter에 대한 비용 함수의 기울기를 분석적으로 유도하여 효율적인 반복 업데이트를 가능하게 한다.

Figure 1: XL-MIMO system with hybrid precoding.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 근거리 XL-MIMO 채널은 각도-거리(극좌표) 영역의 공동 표현에서 희소성을 나타낼 수 있는가?
• RQ2 구면파면 효과로 인해 기존의 각도 영역 압축 센싱 방법의 성능이 근거리 XL-MIMO에서 어떻게 저하되는가?
• RQ3 극좌표 영역 표현을 통해 고정밀도로 저파일럿 오버헤드 채널 추정이 가능할 수 있는가?
• RQ4 on-grid 및 off-grid 극좌표 영역 추정 알고리즘 간 정확도 및 오프그리드 편차에 대한 강건성은 어떻게 비교되는가?
• RQ5 하이브리드 프리코딩에 의해 유도되는 색보유 노이즈는 근거리 채널 추정에 어떤 영향을 미치며, 이를 어떻게 완화할 수 있는가?

주요 결과

• 근거리 XL-MIMO 채널은 극좌표 영역에서 희소성을 나타내어 효율적인 압축 센싱 기반 추정이 가능하다.
• 제안된 P-SOMP 알고리즘은 기존 원거리 기반 방법에 비해 상당히 감소된 파일럿 오버헤드로 정확한 채널 추정을 달성한다.
• P-SIGW 알고리즘은 격자 불일치 문제를 해결할 수 있는 능력 덕분에 P-SOMP보다 더 높은 추정 정확도를 달성한다.
• 시뮬레이션 결과, 제안된 극좌표 영역 방법이 기존의 각도 영역 접근 방식보다 근거리 조건에서 뚜렷하게 뛰어난 성능을 보이며, 고 SNR 및 큰 어레이 크기에서 더욱 두드러진다.
• 사전 백색화의 도입으로 하이브리드 프리코딩 시스템에서 색보유 노이즈에 대한 강건성이 향상되어 전체 추정 성능이 향상된다.
• 이론적 분석을 통해 감지 행렬의 열 혼동도가 유계이며 산란체 간 거리 차이에 따라 달라짐을 확인하여 희소 복원의 타당성을 입증한다.

Figure 2: Comparison of the angular-domain representations between the far-field and near-field channels. The BS antenna number is $256$ and the carrier is $100$ GHz. For far-field, the user is 100 meters from the BS, and for near-field, the user is 5 meters away from the BS while $L=3$ paths are ch