[論文レビュー] Broadband Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface Aided mmWave Massive MIMO Systems

Ziwei Wan, Zhen Gao+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 5, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 14被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、インテリジェントリフレクティングサーフェス（IRS）を支援するミリ波（mmWave）メガMIMOシステムにおける、圧縮センシング（CS）に基づくチャネル推定（CE）方式を提案する。この方式は、角度のスパarsityとサブキャリア間の共通スパarsityを活用し、パイロットオーバーヘッドを低減する。手法は、LoSのBS-IRSチャネルに関する事前知識を有するダウンリンクパイロットフレームワークと、冗長辞書を用いた分散型直交マッチング Pursuit（DOMP）アルゴリズムを採用しており、特に干渉やノイズ環境下でも従来のLS推定法に比べ優れたNMSE性能を達成する。

ABSTRACT

This paper investigates the broadband channel estimation (CE) for intelligent reflecting surface (IRS)-aided millimeter-wave (mmWave) massive MIMO systems. The CE for such systems is a challenging task due to the large dimension of both the active massive MIMO at the base station (BS) and passive IRS. To address this problem, this paper proposes a compressive sensing (CS)-based CE solution for IRS-aided mmWave massive MIMO systems, whereby the angular channel sparsity of large-scale array at mmWave is exploited for improved CE with reduced pilot overhead. Specifically, we first propose a downlink pilot transmission framework. By designing the pilot signals based on the prior knowledge that the line-of-sight dominated BS-to-IRS channel is known, the high-dimensional channels for BS-to-user and IRS-to-user can be jointly estimated based on CS theory. Moreover, to efficiently estimate broadband channels, a distributed orthogonal matching pursuit algorithm is exploited, where the common sparsity shared by the channels at different subcarriers is utilized. Additionally, the redundant dictionary to combat the power leakage is also designed for the enhanced CE performance. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed scheme.

研究の動機と目的

• IRSを支援するmmWaveメガMIMOシステムにおける従来のチャネル推定の高いパイロットオーバーヘッドと計算複雑度を解決すること。
• mmWaveチャネルの角度スパarsityとサブキャリア間の共通スパarsityを活用し、効率的な広帯域CEを実現すること。
• BS-ユーザーおよびIRS-ユーザーチャネルの同時推定を可能にするパイロット伝送フレームワークを設計し、トレーニングオーバーヘッドを低減すること。
• 冗長辞書を用いることで、到着/送信角度（AoA/AoD）のグリッド外の影響によるパワー漏れを低減し、推定精度を向上させること。
• RFチェーンを搭載しないIRSおよびハイブリッドアナログ・デジタルビームフォーミングアーキテクチャと互換性を持つ、低複雑度で効果的なCEソリューションを開発すること。

提案手法

• 既知のLoSのBS-IRSチャネルに基づいてパイロット信号を設計するダウンリンクパイロット伝送フレームワークを提案し、BS-ユーザーおよびIRS-ユーザーチャネルの同時推定を可能にする。
• パイロット信号を2つの部分に分解する：1つは直接のBS-ユーザーリンクを探索するため、もう1つは反射されたIRS-ユーザーリンクを探索するためで、ビームフォーミングゲインを最適化する。
• サブキャリア間の共通スパarsityを活用する分散型直交マッチング Pursuit（DOMP）アルゴリズムを適用し、広帯域チャネルを効率的に推定する。
• グリッド外のAoA/AoDに起因するパワー漏れを低減するため、冗長辞書を設計する。
• チャネルスパarsityを活用し、特に高次元のmmWaveメガMIMOシステムにおいてパイロットオーバーヘッドを低減するため、圧縮センシング（CS）理論を採用する。
• 基地局ではハイブリッドアナログ・デジタルビームフォーミングアーキテクチャを採用し、RFチェーンを搭載しない受動型IRSを用いることで、エネルギー効率を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 圧縮センシングは、IRSを支援するmmWaveメガMIMOシステムにおいて、高い推定精度を維持したままパイロットオーバーヘッドを効果的に低減できるか？
• RQ2 LoSのBS-IRSチャネルに関する事前知識を活用して、BS-ユーザーおよびIRS-ユーザーチャネルの効率的かつ同時推定は可能か？
• RQ3 サブキャリア間の共通スパarsityを活用することで、広帯域チャネル推定性能はどの程度向上するか？
• RQ4 冗長辞書の使用は、グリッド外のシナリオにおいてパワー漏れをどのように低減し、推定精度を向上させるか？
• RQ5 本手法は、ノイズおよび干渉に対して従来のLS推定法と比較して、どの程度高い耐障害性を示すか？

主な発見

• 提案されたCSベースのCE方式は、パイロットオーバーヘッドを著しく削減した状態（r_p = 0.25）でも、従来のLS推定器よりも低いNMSEを達成し、干渉およびノイズに対して優れた耐性を示す。
• 遮断されたユーザーに対しては、ビームフォーミングゲインを有する本手法のパイロット設計が、完全にランダムなパイロットに比べて著しく優れた性能を示す。これはNLoSパスにおける信号強度の向上によるものである。
• 冗長辞書（r_dic = 4）は、パワー漏れを効果的に低減し、ユニタリ辞書（r_dic = 1）に比べて推定精度を向上させる。
• 遮断されていないユーザーに対しては、直接チャネル（h_d,k）の推定においてわずかな性能劣化が生じるが、遮断済みユーザーにおける顕著な性能向上のおかげで、全体の手法は依然として有効である。
• 送信電力（P_Tx）が増加する際、本手法のNMSE性能はLS推定器を上回り、高SNR領域における有効性を確認する。
• シミュレーション結果は、本手法が低パイロットオーバーヘッドで高精度なチャネル推定を実現できることを検証しており、実用的なIRSを支援するmmWaveメガMIMOシステムに適している。