[논문 리뷰] Phase Noise Compensation Using Limited Reference Symbols in 3GPP LTE Downlink

Kun Wang, Louay M. A. Jalloul외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 11. 28.

Advanced Wireless Communication Techniques참고 문헌 17인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 3GPP LTE 및 5G 다운링크 시스템에서 희박한 기준 기반 심벌을 가진 경우, 2차원 시간-주파수 MMSE 채널 추정에서 위상 잡음 통계를 활용하여 반복적 위상 잡음(Phase Noise, PN) 보정 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 위상 잡음에 오염된 채널을 통합된 실체로 간주함으로써 채널 추정 정확도를 향상시키며, 제한된 피LOT 기반 기반 기술보다도 뚜렷한 BER 향상을 달성한다.

ABSTRACT

It is known that phase noise (PN) can cause link performance to degrade severely in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems, such as IEEE 802.11, 3GPP LTE and 5G. As opposed to prior PN mitigation schemes that assume perfect channel information and/or abundant reference symbols (e.g., in 802.11), the proposed PN compensation technique applies to LTE and 5G downlink with a limited number of reference symbols. Specifically, in this work, we propose an efficient PN mitigation algorithm where the PN statistics are used to obtain more accurate channel estimates. Based on LTE downlink subframe structure, numerical results corroborate the effectiveness of the proposed algorithm.

연구 동기 및 목표

• LTE 및 5G와 같은 OFDM 시스템에서 전통적인 위상 잡음 완화 기법이 풍부한 피LOT 또는 완벽한 채널 상태 정보(CSI)에 의존하는 상황에서의 위상 잡음 퇴화 문제를 해결한다.
• 제한된 기준 심벌을 가진 실세계의 LTE 다운링크 서브프레임 구조에 적합한 실용적인 위상 잡음 보정 방식을 개발한다.
• 모든 OFDM 심벌에 피LOT이 존재한다고 가정하는 이전 방법의 한계를 극복한다.
• 위상 잡음 통계를 MMSE 추정 과정에 통합하여 채널 추정 정확도를 향상시킨다.
• 실제 시스템 제약 조건 하에서 반복적 공동 추정(위상 잡음, 채널, 데이터 검출)을 가능하게 한다.

제안 방법

• 위상 잡음을 Lorentzian 스펙트럼 밀도 함수(PSD)를 가진 이산 웨이너 과정으로 모델링하며, 위상 증분은 분산 $\sigma_{\epsilon}^2 = 4\pi\beta T_s$ 를 가진 가우시안 분포를 따른다.
• 2차원 시간-주파수 MMSE 추정에서 위상 잡음에 오염된 채널을 단일 실체로 간주하며, 위상 잡음 과정의 통계 지식을 활용한다.
• 단일 목적 함수를 사용하여 공동 추정 문제를 수립하며, 이는 MIMO 검출, 위상 잡음 추정, 채널 추정을 반복적으로 갱신한다.
• LTE 서브프레임 내 희박한 피LOT 위치를 바탕으로 주파수 및 시간 도메인 보간을 사용하여 피LOT이 아닌 서브대역 및 심벌의 채널 상태를 추정한다.
• 최대 5회 반복 가능한 검출 및 추정(Iterative Detection and Estimation, IDE)을 적용하며, 초기 추정치로 최소 제곱법(Least Squares, LS) 기반 추정을 시작으로 위상 잡음 통계를 활용해 개선한다.
• 특히 저SNR 및 고위상 잡음 환경에서 정확도를 향상시키기 위해 MMSE 추정에서 초기 위상 잡음 항 $a[0]$ 의 상관성을 통합한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 희박한 수의 기준 심벌만을 가진 LTE 및 5G 다운링크 시스템에서 위상 잡음을 효과적으로 완화할 수 있는가?
• RQ2 2차원 MMSE 채널 추정에 위상 잡음 통계를 통합할 경우, 전통적 방법 대비 성능 향상은 어떻게 이루어지는가?
• RQ3 희박한 피LOT 조건에서 반복적 공동 추정 프레임워크는 비반복적 또는 단일 단계 접근 방식에 비해 어떤 성능 향상을 보이는가?
• RQ4 모든 OFDM 심벌에 피LOT이 존재한다고 가정하는 CPE 보정 및 이전의 LTE 유사 기법과 비교해 본 알고리즘의 성능은 어떠한가?
• RQ5 제안된 반복적 추정 알고리즘에서 수렴하기 위한 최적의 반복 횟수는 얼마인가?

주요 결과

• 제안된 반복적 검출 및 추정(IDE) 알고리즘은 희박한 피LOT 조건에서 전통적인 CPE 보정 및 이전의 LTE 유사 기법보다 뚜렷한 BER 향상을 달성한다.
• MMSE 추정에서 $a[0]$ 의 통계를 통합한 CPE 보정은 통계를 통합하지 않은 버전보다 성능이 뛰어나며, 위상 잡음 통계의 중요성을 입증한다.
• 모든 OFDM 심벌에 피LOT이 존재한다고 가정하는 논문 [5]의 알고리즘은 실제 LTE의 희박한 피LOT 환경에서는 성능이 열악하여, 피LOT 인식 보간 및 위상 잡음 인식 추정의 필요성을 강조한다.
• IDE 알고리즘의 BER 성능는 5회 반복 후 수렴함을 보여주며, 이는 근사 최적 성능를 확보하기 위해 5회 반복으로 충분함을 시사한다.
• $\beta = 25$ Hz 및 SNR = 30 dB 조건에서 IDE 알고리즘은 모든 다른 방법, 포함해 무위상 잡음 기준 벤치마크까지도 상회하는 낮은 BER 성능을 기록하며, 현실적인 위상 잡음 조건 하에서의 효과성을 확인한다.