[논문 리뷰] Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface Assisted Multiuser Communications: Framework, Algorithms, and Analysis

Zhaorui Wang, Liang Liu외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 26.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 29인용 수 28

한 줄 요약

이 논문은 스마트 반사 표면(Smart Reflecting Surface, IRS) 기반 다유저 MIMO 시스템을 위한 삼단계 피LOT 기반 채널 추정 프레임워크를 제안한다. 이는 사용자 간 채널 상관성을 활용하여 교육 과정의 오버헤드를 줄이는 데 목적이 있다. 노이즈 없는 경우에 완벽한 채널 추정을 위해서는 총 $K + N + \max(K-1, \lceil(K-1)N/M\rceil)$개의 피LOT 기호로 충분하며, 노이즈 조건 하에서 피LOT 시퀀스, IRS 계수, 최소 제곱 오차 추정기의 닫힌 형태 해를 분석적으로 증명한다.

ABSTRACT

In intelligent reflecting surface (IRS) assisted communication systems, the acquisition of channel state information (CSI) is a crucial impediment for achieving the beamforming gain of IRS because of the considerable overhead required for channel estimation. Specifically, under the current beamforming design for IRS-assisted communications, $KMN+KM$ channel coefficients should be estimated, where $K$, $N$ and $M$ denote the numbers of users, IRS reflecting elements, and antennas at the base station (BS), respectively. To accurately estimate such a large number of channel coefficients within a short time interval, we propose a novel three-phase pilot-based channel estimation framework in this paper for IRS-assisted uplink multiuser communications. Under this framework, we analytically prove that a time duration consisting of $K+N+\max(K-1,\lceil (K-1)N/M ceil)$ pilot symbols is sufficient for the BS to perfectly recover all the $KMN+KM$ channel coefficients for the case without receiver noise at the BS. In contrast to the channel estimation for conventional uplink communications without IRS where the minimum channel estimation time is independent of the number of receive antennas at the BS, our result reveals the crucial role of massive MIMO (multiple-input multiple-output) in reducing the channel estimation time for IRS-assisted communications. Further, for the case with receiver noise, the user pilot sequences, IRS reflecting coefficients, and BS linear minimum mean-squared error (LMMSE) channel estimators are characterized in closed-form, and the corresponding estimation mean-squared error (MSE) is quantified.

연구 동기 및 목표

• IRS 기반 다유저 MIMO 시스템에서 추정해야 할 채널 계수의 수가 많아 발생하는 높은 교육 과정 오버헤드 문제를 해결하기 위해.
• 공유된 IRS 반사 경로로 인해 발생하는 사용자-IRS-BS 채널 간의 내재된 중복성을 활용하기 위해.
• 최소한의 교육 시간으로 완벽한 채널 추정을 가능하게 하는 삼단계 피LOT 기반 프레임워크를 설계하기 위해.
• 노이즈 조건 하에서 사용자 피LOT 시퀀스, IRS 반사 계수, BS 선형 최소 제곱 오차 추정기의 닫힌 형태 표현식을 유도하기 위해.

제안 방법

• 삼단계 피LOT 기반 프레임워크를 도입한다: 제1단계는 사용자-BS 직접 채널을 추정하고, 제2단계는 일반적인 사용자의 반사 채널을 추정하며, 제3단계는 일반 사용자와의 상관관계를 이용해 다른 사용자의 반사 채널을 추정한다.
• 모든 사용자가 동일한 IRS-BS 채널을 공유하므로, 알려진 상관관계를 통해 다른 사용자의 채널을 저오버헤드로 추정할 수 있음을 활용한다.
• 채널 추정 방정식의 선형 독립성과 유일한 해를 확보하기 위해 구조화된 피LOT 시퀀스와 IRS 반사 계수 설계를 사용한다.
• 수신 신호로부터 유도된 방정식계가 전순위를 가지는 조건을 유도하여, 모든 채널 계수를 유일하게 복원할 수 있음을 보장한다.
• 순차적 추정을 최소화하고 간섭을 효과적으로 제거하기 위해, 각 사용자에 대해 분리된 IRS 요소 집합($\Lambda_{k,1}$ 및 $\Lambda_{k,2}$)을 구성한다.
• 노이즈 조건 하에서 최적의 사용자 피LOT 시퀀스, IRS 반사 계수, BS 선형 최소 제곱 오차 추정기의 닫힌 형태 표현식을 유도하여 채널 추정의 평균 제곱 오차를 최소화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 IRS 기반 다유저 시스템에서 사용자-IRS-BS 채널 간의 내재된 상관관계를 활용하여 교육 과정 오버헤드를 줄일 수 있는가?
• RQ2 수신기 노이즈가 없는 조건에서, 총 $KMN + KM$개의 채널 계수를 완벽하게 추정하기 위해 필요한 최소 피LOT 기호 수는 얼마인가?
• RQ3 노이즈 조건 하에서 사용자 피LOT 시퀀스, IRS 반사 계수, BS 선형 최소 제곱 오차 추정기를 함께 최적화할 수 있는가?
• RQ4 수신 신호로부터 유도된 방정식계가 채널 추정을 위해 유일한 해를 가지는 조건은 무엇인가?

주요 결과

• 노이즈가 없는 경우 완벽한 채널 추정을 위해 필요한 최소 교육 시간은 $K + N + \max(K-1, \lceil(K-1)N/M\rceil)$개의 피LOT 기호이다.
• M \geq N일 경우 최소 교육 지속 시간은 $K + N + (K-1)$이며, M < N일 경우 $K + N + \lceil(K-1)N/M\rceil$이다.
• 수신기 노이즈가 존재하는 조건에서, 최적의 사용자 피LOT 시퀀스, IRS 반사 계수, BS 선형 최소 제곱 오차 채널 추정기의 닫힌 형태 표현식을 도출하였다.
• 모든 시간 슬롯에서 효과적 채널 벡터의 선형 독립성을 확보함으로써, 채널 추정 방정식의 유일한 해를 보장하는 프레임워크를 제공한다.
• 다른 사용자 간에 분리된 지원 집합 $\Lambda_{k,1}$ 및 $\Lambda_{k,2}$를 활용하여 제3단계에서 간섭 제거를 가능하게 하여, 알 수 없는 계수의 순차적 추정을 실현한다.
• 이론적 분석을 통해 공유된 IRS-BS 채널 특성을 활용함으로써 최소한의 교육 과정 오버헤드로 완벽한 채널 추정을 달성할 수 있음을 확인하였다.