[논문 리뷰] DOA and Polarization Estimation for Non-Circular Signals in 3-D Millimeter Wave Polarized Massive MIMO Systems

Liangtian Wan, Kaihui Liu외 2명|arXiv (Cornell University)|2017. 12. 15.

Direction-of-Arrival Estimation Techniques참고 문헌 40인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 3D 밀리미터파 펄라라이즈드 매크로 MIMO 시스템에서 공동 2차원 도래각(DOA) 및 편광 추정을 위한 새로운 퀼레르니언 기반 비원형 MUSIC(QNC-MUSIC) 알고리즘을 제안한다. 비원형 신호 특성과 폐쇄형 편광 추정을 활용함으로써 기존 방법에 비해 더 높은 정확도와 상당히 낮은 계산 복잡도를 달성하며, 특히 대규모 안테나 어레이에서 유리하다.

ABSTRACT

In this paper, an algorithm of multiple signal classification (MUSIC) is proposed for two-dimensional (2-D) direction of- arrival (DOA) and polarization estimation of non-circular signal in three-dimensional (3-D) millimeter wave polarized largescale/ massive multiple-input-multiple-output (MIMO) systems. The traditional MUSIC-based algorithms can estimate either the DOA and polarization for circular signal or the DOA for non-circular signal by using spectrum search. By contrast, in the proposed algorithm only the DOA estimation needs spectrum search, and the polarization estimation has a closedform expression. First, a novel dimension-reduced MUSIC (DRMUSIC) is proposed for DOA and polarization estimation of circular signal with low computational complexity. Next, based on the quaternion theory, a novel algorithm named quaternion non-circular MUSIC (QNC-MUSIC) is proposed for parameter estimation of non-circular signal with high estimation accuracy. Then based on the DOA estimation result using QNC-MUSIC, the polarization estimation of non-circular signal is acquired by using the closed-form expression of the polarization estimation in DR-MUSIC. In addition, the computational complexity analysis shows that compared with the conventional DOA and polarization estimation algorithms, our proposed QNC-MUSIC and DRMUSIC have much lower computational complexity, especially when the source number is large. The stochastic Cramer-Rao Bound (CRB) for the estimation of the 2-D DOA and polarization parameters of the non-circular signals is derived as well. Finally, numerical examples are provided to demonstrate that the proposed algorithms can improve the parameter estimation performance when the large-scale/massive MIMO systems are employed.

연구 동기 및 목표

• 비원형 신호에 대한 정확한 2차원 DOA 및 편광 추정 문제를 해결하기 위해 3D 밀리미터파 펄라라이즈드 매크로 MIMO 시스템에서 도전 과제를 해결한다.
• 추정 정확도를 유지하거나 향상시키면서 DOA 및 편광 추정의 계산 복잡도를 감소시킨다.
• BPSK 및 AM과 같은 신호의 비원형성을 활용하여 매개변수 추정 성능을 향상시킨다.
• DOA 추정(스펙트럼 탐색을 통해)과 편광 추정(폐쇄형 표현식을 통해)을 분리하여 효율성을 향상시키는 방법을 개발한다.
• 3D 펄라라이즈드 매크로 MIMO에서 비원형 신호 매개변수의 스토하스틱 크래머-라오 경계(CRB)를 유도한다.

제안 방법

• 원형 신호를 위한 차원 감소 MUSIC(DR-MUSIC) 알고리즘을 제안하여 차원 감소를 통해 계산 복잡도를 감소시킨다.
• 비원형 신호 특성을 향상시키기 위해 퀄레르니언 이론을 적용하여 퀄레르니언 비원형 MUSIC(QNC-MUSIC)을 도입한다.
• DR-MUSIC에서 도출된 폐쇄형 편광 추정 표현식에 QNC-MUSIC의 DOA 추정 결과를 입력한다.
• 스펙트럼 탐색은 DOA 추정 전용으로 사용하고, 편광은 폐쇄형 해를 직접 계산함으로써 전체 복잡도를 감소시킨다.
• 일관된 신호를 다루기 위해 2차원 공간 스무딩을 적용하고, 초기 추정의 정확도를 향상시키기 위해 대보폭 스펙트럼 탐색을 사용한다.
• 비원형 신호의 2차원 DOA 및 편광 매개변수에 대한 스토하스틱 크래머-라오 경계(CRB)를 유도하여 이론적 성능 한계를 설정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비원형 신호 특성을 효과적으로 활용하여 3D 펄라라이즈드 매크로 MIMO 시스템에서 DOA 추정 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 스펙트럼 탐색에서 분리된 편광 추정을 통해 계산 복잡도를 감소시킬 수 있는가?
• RQ3 기존의 LV-MUSIC, Q-MUSIC, QDR-MUSIC와 같은 전통적 MUSIC 기반 방법과 비교해 본다면 제안된 QNC-MUSIC 알고리즘의 성능 및 복잡도는 어떠한가?
• RQ4 이 시스템 모델에서 비원형 신호의 DOA 및 편광 추정에 대한 이론적 성능 한계는 무엇인가?
• RQ5 기지국 안테나 수가 증가함에 따라 추정 정확도는 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 제안된 QNC-MUSIC 알고리즘은 대규모 MIMO 환경에서 대규모 안테나 어레이를 갖는 경우, LV-MUSIC, Q-MUSIC, QDR-MUSIC보다 더 높은 DOA 추정 정확도를 달성한다.
• QNC-MUSIC와 DR-MUSIC의 계산 복잡도는 기존 알고리즘보다 상당히 낮으며, 소스 수가 많을수록 더욱 두드러진다.
• DR-MUSIC에서 폐쇄형 표현식을 사용한 편광 추정은 높은 정확도를 유지하며 반복적 스펙트럼 탐색을 피함으로써 복잡도 감소에 기여한다.
• 시뮬레이션 결과, QNC-MUSIC, DR-MUSIC, Q-MUSIC, QDR-MUSIC의 DOA 및 편광 매개변수에 대한 RMSE는 이동국 수가 증가함에 따라 느리게 증가하는 것으로 나타나, 강건성을 보여준다.
• 반면, ESPRIT는 이동국 수 증가에 따라 RMSE가 급격히 증가하는 경향을 보이며, 이는 배열 구조의 비완전한 활용과 밀접하게 연결된 신호 간 밀도가 높은 신호를 구분하지 못하기 때문이다.
• 논문에서 유도한 스토하스틱 크래머-라오 경계(CRB)는 이론적 기준을 제공하며, 제시된 신호 모델 하에서 QNC-MUSIC의 성능 향상이 확인된다.