[논문 리뷰] Massive MIMO for Cellular-Connected UAV: Challenges and Promising Solutions

Yi Huang, Qingqing Wu외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 13.

UAV Applications and Optimization참고 문헌 14인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 셀룰러 연결된 드론 항공기(UAV) 네트워크에서 대량의 MIMO를 위한 고급 피일러 탈오염 및 3D 빔 트래킹 기법을 제안한다. 이는 선로(LoS) 채널 특성을 활용하여 피일러 오염을 완화하고 빔포밍 이득을 유지한다. 시뮬레이션 결과, 피일러 탈오염을 통해 지상 사용자(GUE)의 SINR이 최대 5.4 dB 향상되었으며, 드론 항공기의 SINR도 크게 향상되었고, 칼만 필터 기반 트래킹은 기존 방법보다 빔포밍 이득을 더 잘 유지함을 보였다.

ABSTRACT

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is a promising technology for enabling cellular-connected unmanned aerial vehicle (UAV) communications in the future. Equipped with full-dimensional large arrays, ground base stations (GBSs) can apply adaptive fine-grained three-dimensional (3D) beamforming to mitigate the strong interference between high-altitude UAVs and low-altitude terrestrial users, thus significantly enhancing the network spectral efficiency. However, the performance gain of massive MIMO critically depends on the accurate channel state information (CSI) of both UAVs and terrestrial users at the GBSs, which is practically difficult to achieve due to UAV-induced pilot contamination and UAV's high mobility in 3D. Moreover, the increasingly popular applications relying on a large group of coordinated UAVs or UAV swarm as well as the practical hybrid GBS beamforming architecture for massive MIMO further complicate the pilot contamination and channel/beam tracking problems. In this article, we provide an overview of the above challenging issues, propose new solutions to cope with them, and discuss about promising directions for future research. Preliminary simulation results are also provided to validate the effectiveness of proposed solutions.

연구 동기 및 목표

• 대규모 MIMO 시스템에서 강한 선로(LoS) 채널을 지닌 고고도 드론 항공기로 인한 심각한 피일러 오염 문제를 해결한다.
• 드론 항공기의 고속 이동성과 동적인 고도/아즈임 각도로 인한 3D 빔 트래킹 과제를 극복한다.
• 전면적인 대량의 MIMO를 갖춘 셀룰러 연결 드론 네트워크에서 스펙트럼 효율성과 간섭 관리 능력을 향상시킨다.
• 실제 구현을 위한 드론 스웜 시나리오와 실용적인 하이브리드 빔포밍 아키텍처로 솔루션을 확장한다.

제안 방법

• 선로 우세한 드론 항공기를 위한 간섭 탐지 및 억제를 위해 전체 3차원 각도 범위(0°–360° 아즈임, 0°–90° 고도)에서 공간 매칭 필터링을 적용한 피일러 탈오염 기법을 제안한다.
• 피일러 기반 채널 측정값과 피일러 기반의 각속도 추정치를 융합하여 정확도를 향상시킨 칼만 필터 기반 채널 트래킹 알고리즘을 구현한다.
• 1초마다 각속도 추정치를 이용해 드론 이동 예측 및 빔포밍 빔 갱신을 수행하여 빈번한 피일러 오버헤드에 의존도를 낮춘다.
• 스웜 시나리오에서 백홀 주행 용량이 제한된 환경에서도 성능 향상을 위해 드론 간 D2D 통신을 통합한다.
• 실용적인 하이브리드 빔포밍 아키텍처에 맞는 CSI 수집 전략을 설계하여 하드웨어 복잡성을 줄이면서도 성능을 유지한다.
• 전방향 빔포밍과 함께 공간 매칭 필터링을 적용하여 고도 및 아즈임 각도 기반으로 드론 항공기와 지상 사용자를 구분한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 선로 우세한 드론 항공기가 초래하는 피일러 오염은 어떻게 효과적으로 완화할 수 있는가?
• RQ2 드론 항공기의 3차원 공간 내 이동성이 빔포밍 정확도 및 채널 트래킹 성능에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ3 칼만 필터 기반 예측은 기존 피일러 기반 추정 대비 빔 트래킹 성능을 향상시키는가?
• RQ4 드론 간 D2D 통신은 스웜 시나리오에서 시스템 용량 향상과 백홀 부하 감소에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 실용적인 하이브리드 빔포밍 아키텍처 하에서 대량의 MIMO를 위한 효과적인 CSI 수집 전략은 무엇인가?

주요 결과

• 15架의 드론 항공기가 존재할 경우, 제안된 피일러 탈오염 기법으로 인해 지상 사용자(GUE)의 5번째 백분위 SINR가 5.4 dB 향상되었으며, 간섭 누출 감소로 인한 것이다.
• 드론 항공기는 피일러 오염으로 인한 다운링크 간섭으로부터 더 심각하게 영향을 받기 때문에, 지상 사용자보다 피일러 탈오염으로 인한 SINR 향상이 더 크다.
• 칼만 필터 기반 빔 트래킹은 이상적인 CSI 수준에 가까운 빔포밍 이득을 유지하며, 시간이 지남에 따라 급격히 성능이 떨어지는 기존 피일러 기반 추정 방식보다 뛰어난 성능을 보였다.
• 각속도 추정치를 이용한 채널 예측(Scheme 2)은 기존 방법과 동일한 피일러 오버헤드로 빔포밍 이득을 유지하며, 동적인 드론 운동에 대해 뛰어난 내구성을 보였다.
• 칼만 필터 기반 접근은 순수 예측(Scheme 2)보다 트래킹 정확도가 높지만, 피일러 오버헤드와 구현 복잡도 증가의 비용을 지ay한다.
• 시뮬레이션 결과, 제안된 솔루션이 드론에 의한 피일러 오염을 효과적으로 완화하고 고속 이동 3차원 환경에서도 빔포밍 이득을 유지함을 확인하였다.