[논문 리뷰] Message Passing Based Structured Sparse Signal Recovery for Estimation of OTFS Channels with Fractional Doppler Shifts

Fei Liu, Zhengdao Yuan외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 11. 30.

PAPR reduction in OFDM참고 문헌 26인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 이분기타 및 직사각형 웨이브포맷을 사용하여 분수 도플러 이동이 있는 직교 시간-주파수 공간(OTFS) 채널을 추정하기 위한 메시지 전달 기반 베이지안 구조적 희소 신호 복원 알고리즘을 제안한다. 전체 지연-도플러 채널 행렬을 직접 추정하는 대신 채널 이득과 분수 도플러 이동을 함께 추정함으로써, 더 낮은 PAPR와 임계값 기반 방법에 비해 뚜렷한 성능 향상을 달성하며, 크래머-라오 하한(Cramer-Rao lower bound) 성능에 가까워진다.

ABSTRACT

The orthogonal time frequency space (OTFS) modulation has emerged as a promising modulation scheme for high mobility wireless communications. To enable efficient OTFS detection in the delay-Doppler (DD) domain, the DD domain channels need to be acquired accurately. To achieve the low latency requirement in future wireless communications, the time duration of the OTFS block should be small, therefore fractional Doppler shifts have to be considered to avoid significant modelling errors due to the assumption of integer Doppler shifts. However, there lack investigations on the estimation of OTFS channels with fractional Doppler shifts in the literature. In this work, we develop a high performing channel estimator for OTFS with the bi-orthogonal waveform or the rectangular waveform. Instead of estimating the DD domain channel directly, we estimate the channel gains and (fractional) Doppler shifts that parameterize the DD domain channel. The estimation is formulated as a structured signal recovery problem with a Bayesian treatment. Based on a factor graph representation of the problem, an efficient message passing algorithm is developed to recover the structured sparse signal (thereby the OTFS channel). The Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) for the estimation is developed and the effectiveness of the algorithm is demonstrated through simulations.

연구 동기 및 목표

• 실제 직사각형 웨이브포맷에 대해 분수 도플러 이동이 있는 OTFS 채널 추정에 대한 연구 부족을 해결하기 위해.
• 지연-도플러 매트릭스를 직접 추정하는 대신, 이득과 분수 도플러 이동으로 매개변수화된 구조적 희소 신호로 채널을 모델링하여 추정 정확도를 향상시키기 위해.
• 단일 피일럿 대신 다수의 피일럿 심벌을 사용하여 OTFS 신호의 피크 대 평균 전력비(PAPR)를 감소시키기 위해.
• 낮은 복잡도로 채널 매개변수를 공동으로 추정하기 위한 요소 그래프 위의 베이지안 메시지 전달 알고리즘을 개발하기 위해.
• 크래머-라오 하한(CRLB)과 임계값 기반 추정 및 정수 도플러 가정 방법을 기준으로 한 성능 평가를 위해.

제안 방법

• 채널을 이득과 분수 도플러 이동으로 매개변수화한 구조적 희소 신호 복원 문제로 OTFS 채널 추정을 공식화한다.
• 베이지안 추론을 적용하여 채널 이득과 도플러 이동의 공동 사후 분포를 모델링함으로써 확률적 추정을 가능하게 한다.
• 가능도 및 사전 분포의 요소 그래프 표현을 구성하여 그래픽 모델 상에서 효율적인 메시지 전달을 가능하게 한다.
• 지역 계산을 사용하여 채널 이득과 분수 도플러 이동의 추정치를 반복적으로 갱신하는 메시지 전달 알고리즘을 유도한다.
• 단일 피일럿 방법과 대비하여 다수의 피일럿 심벌을 사용하여 PAPR를 감소시키면서도 높은 추정 정확도를 유지한다.
• 성능 기준을 위해 추정 문제에 대한 크래머-라오 하한(CRLB)을 도출한다. 이때 경로 위치와 경로 수가 알려져 있다고 가정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 지연-도플러 매트릭스를 직접 추정하는 것과 비교해, 채널 이득과 분수 도플러 이동을 공동으로 추정함으로써 OTFS 채널 추정 정확도는 어떻게 향상되는가?
• RQ2 단일 피일럿 대비 다수의 피일럿 심벌을 사용할 때 PAPR 감소와 추정 정확도 향상에 어떤 성능 향상이 있는가?
• RQ3 제안된 메시지 전달 알고리즘은 임계값 기반 방법과 비교해 NMSE 및 BER 성능 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ4 실제로 존재하는 분수 도플러 이동을 忽略할 경우, 시스템 BER는 어떤 정도 악화되는가?
• RQ5 제안된 알고리즘이 이론적 크래머-라오 하한(CRLB)에 얼마나 가까이 도달하는가?

주요 결과

• 제안된 메시지 전달 알고리즘은 구조적 희소성 정보를 활용하지 않는 단순한 지연-도플러 매트릭스 추정만 수행하는 임계값 기반 방법에 비해 NMSE 성능에서 뚜렷한 우월성을 보인다.
• 단일 피일럿에서 10개의 피일럿 심벌로 전환함으로써 PAPR는 18.76 dB에서 10.41 dB로 감소했고, NMSE 성능은 거의 동일하게 유지되었다.
• 제안된 알고리즘의 NMSE는 크래머-라오 하한(CRLB)에 매우 가까워, 주어진 가정 조건 하에서 거의 최적의 추정 성능을 나타낸다.
• 제안된 추정기의 BER 성능은 특히 다수의 피일럿 심벌을 사용할 경우 완벽한 채널 상태 정보 경우와 매우 유사하다.
• 분수 도플러 이동을 忽略할 경우 심각한 BER 악화가 발생함을 보여주며, 고속 이동성 OTFS 시스템에서 이를 정확히 모델링할 필요성을 입증한다.
• 경로 수 P가 증가할수록 알고리즘은 더 나은 BER 성능을 달성함으로써, 더 많은 채널 터널을 통한 다중성 증가 효과를 보였다.