[論文レビュー] Message Passing Based Structured Sparse Signal Recovery for Estimation of OTFS Channels with Fractional Doppler Shifts

Fei Liu, Zhengdao Yuan+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2020

PAPR reduction in OFDM参考文献 26被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、分数ドップラー周波数を有する直交時間周波数空間（OTFS）チャネルを推定するため、メッセージパッシングに基づくベイジアン構造的スパース信号復元アルゴリズムを提案する。本手法は、バイオрソゴナル波形および長方形波形を用い、遅延-ドップラー行列を直接推定する代わりに、チャネル利得と分数ドップラー周波数を同時に推定することで、PAPR低減と、しきい値ベースの手法に比べ顕著な性能向上を達成し、クラーマー・ラオ下界（CRLB）に近い性能を実現する。

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.

研究の動機と目的

• 実用的な長方形波形を用いた場合の、分数ドップラー周波数を有するOTFSチャネル推定に関する研究の不足に応えること。
• 遅延-ドップラー行列を直接推定するのではなく、利得と分数ドップラー周波数でパrameter化された構造的スパース信号としてチャネルをモデル化することで、推定精度の向上を図ること。
• 単一のパイロットに代えて複数のパイロットシンボルを用いることで、OTFS信号のピーク対平均電力比（PAPR）を低減すること。
• 要因グラフ上でベイジアンメッセージパッシングアルゴリズムを構築し、低複雑性でチャネルパラメータを同時に推定する手法を開発すること。
• クラーマー・ラオ下界（CRLB）およびベンチマーク手法（しきい値ベース推定および整数ドップラー仮定）と比較して、性能を評価すること。

提案手法

• チャネルを利得と分数ドップラー周波数でパラメータ化する構造的スパース信号復元問題としてOTFSチャネル推定を定式化する。
• ベイジアン推論を適用し、チャネル利得とドップラー周波数の同時後確率分布をモデル化することで、確率的推定を可能にする。
• 尤度関数と事前分布の要因グラフ表現を構築し、グラフィカルモデル上での効率的なメッセージパッシングを可能にする。
• 局所的計算を用いてチャネル利得と分数ドップラー周波数の推定値を反復的に更新するメッセージパッシングアルゴリズムを導出する。
• 単一パイロット手法とは対照的に、複数のパイロットシンボルを用いることでPAPRを低減しながら高い推定精度を維持する。
• 性能ベンチマークとして、パスの位置とパス数が既知であると仮定した下で、推定問題のクラーマー・ラオ下界（CRLB）を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 遅延-ドップラー行列を直接推定するのではなく、チャネル利得と分数ドップラー周波数を同時に推定することにより、OTFSチャネル推定精度がどのように向上するか？
• RQ2 単一パイロットと比較して、複数パイロットシンボルを用いることでPAPR低減と推定精度向上にどの程度の効果があるか？
• RQ3 提案されたメッセージパッシングアルゴリズムは、しきい値ベース手法と比較して、NMSEおよびBER性能でどの程度優れるか？
• RQ4 実際には存在する分数ドップラー周波数を無視した場合、システムのBER劣化はどの程度顕著になるか？
• RQ5 提案されたアルゴリズムは理論的なクラーマー・ラオ下界（CRLB）にどの程度近づくか？

主な発見

• 提案されたメッセージパッシングアルゴリズムは、構造的スパース性を活用しない単一の遅延-ドップラー行列推定のみを行うしきい値ベース手法に比べ、NMSE性能で顕著に優れている。
• 1つのパイロットシンボルから10個のパイロットシンボルに変更することで、PAPRは18.76 dBから10.41 dBに低減されたが、NMSE性能はほぼ同等を維持した。
• 提案アルゴリズムのNMSEはクラーマー・ラオ下界（CRLB）に近く、与えられた仮定下でほぼ最適な推定性能を達成していることを示している。
• 提案推定器を用いたBER性能は、完全なチャネル状態情報が得られる場合と非常に近い水準に達しており、特に複数パイロットシンボルを用いる場合顕著である。
• 分数ドップラー周波数を無視すると深刻なBER劣化が生じることから、高速移動環境におけるOTFSシステムでは、それらを正確にモデル化する必要性が明確になった。
• パス数Pが増加するほど、アルゴリズムのBER性能が向上しており、より多くのチャネルタップによる diversity gain が得られていることが示された。