[논문 리뷰] Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Multi-User mmWave MIMO Systems

Jie Chen, Ying‐Chang Liang외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 12. 08.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 45인용 수 133

한 줄 요약

이 논문은 RIS-보조 MU mmWave MIMO 시스템에서 공통 BS-RIS 채널과 2차원 희소성을 활용하여 압축센싱 기술로 학습 오버헤드를 줄이는 다단계 다중 사용 Joint 채널 추정 프레임워크를 제안한다.

ABSTRACT

Channel acquisition is one of the main challenges for the deployment of reconfigurable intelligent surface (RIS) aided communication systems. This is because an RIS has a large number of reflective elements, which are passive devices with no active transmitting/receiving abilities. In this paper, we study the channel estimation problem for the RIS aided multi-user millimeter-wave (mmWave) multi-input multi-output (MIMO) system. Specifically, we propose a novel channel estimation protocol for the above system to estimate the cascaded channels, which are the products of the channels from the base station (BS) to the RIS and from the RIS to the users. Further, since the cascaded channels are typically sparse, this allows us to formulate the channel estimation problem as a sparse recovery problem using compressive sensing (CS) techniques, thereby allowing the channels to be estimated with less training overhead. Moreover, the sparse channel matrices of the cascaded channels of all users have a common block sparsity structure due to the common channel between the BS and the RIS. To take advantage of the common sparsity pattern, we propose a two-step multi-user joint channel estimation procedure. In the first step, we make use of the common column-block sparsity and project the received signals onto the common column subspace. In the second step, we make use of the row-block sparsity of the projected signals and propose a multi-user joint sparse matrix recovery algorithm that takes into account the common channel between the BS and the RIS.

연구 동기 및 목표

• RIS-보조 다중 사용자 mmWave MIMO 시스템에서 채널 획득의 도전과제에 동기를 부여하고 해결한다.
• 사용자 간 공통 BS-RIS 채널을 활용하는 희소한 두 단계 추정 프로토콜을 제안한다.
• cascaded 채널에서 행-열-블록 희소성을 활용하는 공동 희소 회귀 알고리즘을 개발한다.
• 제안 알고리즘의 수렴성과 복잡성을 분석하고 상호 간섭 최소화를 위한 학습 반사 설계.

제안 방법

• cascaded RIS-aided 채널을 행-열-블록 희소성을 가진 2차원 희소 행렬로 모델링한다.
• RIS 및 BS 배열에 대한 사전을 사용하여 가상 각도 도메인에서 cascaded 채널을 표현한다.
• 두 단계 추정 제안: (i) 공통 열-블록 희소성을 활용하고 공통 부분공간을 추정하기 위한 부분공간 접근법, (ii) 공통 BS-RIS 채널을 계량형으로 고려한 다중 사용자의 공동 희소 행렬 회수.
• 로그-합 패널티를 사용한 희소성 촉진 최적화로 두 번째 단계를 형식화하고 교호 최적화 및 반복 가중 기법으로 해결한다.
• 등가 사전의 상호 일관성을 개선하기 위해 학습 설계를 도입한다.
• 제안 알고리즘에 대한 수렴성, 복잡도, 초기화 분석을 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 RIS-보조 다중 사용자 mmWave MIMO에서 희소성을 갖는 cascaded BS-RIS-사용자 채널을 어떻게 효율적으로 추정할 수 있는가?
• RQ2 사용자 간 공통 BS-RIS 채널을 활용하여 학습 오버헤드를 줄이고 공동 채널 회수를 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 RIS 시스템에서 cascaded 채널을 가장 잘 특징짓는 희소 구조는 무엇이며 이를 회수 알고리즘에서 어떻게 활용할 수 있는가?
• RQ4 상호 일관성을 최소화하고 추정기 성능을 높이기 위해 RIS 반사 학습 시퀀스를 어떻게 설계해야 하는가?
• RQ5 제안된 두 단계의 공동 추정 접근법의 수렴성과 복잡성은 어떻게 되는가?

주요 결과

• cascaded 채널은 2차원 행-열-블록 희소성을 보이며 희소 회귀 방식이 가능하다.
• 다중 사용자 설정에서 공통 BS-RIS 채널을 활용하면 효율성과 추정 정확도가 향상된다.
• 부분공간 기반의 공통 열 희소성 추정과 공동 희소 행렬 회복을 결합한 2단계 절차가 효과적인 cascaded 채널 추정을 제공한다.
• 로그합 희소성 촉진 프레임워크와 교대 최적화를 통해 cascaded 채널을 나타내는 X_k 행렬의 희소성을 효과적으로 회수한다.
• 학습 반사 계수 설계는 코히어런스를 줄이고 추정기 성능을 향상시킬 수 있으며, 수렴성과 복잡성을 분석했다.