[논문 리뷰] Performance Analysis of Active Large Intelligent Surfaces (LISs): Uplink Spectral Efficiency and Pilot Training

Minchae Jung, Walid Saad외 1명|arXiv (Cornell University)|2019. 03. 31.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 48인용 수 35

한 줄 요약

이 논문은 파일럿 학습이 포함된 실무적인 업링크 프레임에서 활성 LIS(active LIS) 시스템의 업링크 스펙트럴 효율(SSE)을 분석하고, 단일- 및 다중 LIS 설정에서 파일럿 오염하에서 비대칭 SSE 경계와 최적 파일럿 길이를 도출한다.

ABSTRACT

Large intelligent surfaces (LISs) constitute a new and promising wireless communication paradigm that relies on the integration of a massive number of antenna elements over the entire surfaces of man-made structures. The LIS concept provides many advantages, such as the capability to provide reliable and space-intensive communications by effectively establishing line-of-sight (LOS) channels. In this paper, the system spectral efficiency (SSE) of an uplink LIS system is asymptotically analyzed under a practical LIS environment with a well-defined uplink frame structure. In order to verify the impact on the SSE of pilot contamination, the SSE of a multi-LIS system is asymptotically studied and a theoretical bound on its performance is derived. Given this performance bound, an optimal pilot training length for multi-LIS systems subjected to pilot contamination is characterized and, subsequently, the performance-maximizing number of devices that the LIS system must service is derived. Simulation results show that the derived analyses are in close agreement with the exact mutual information in presence of a large number of antennas, and the achievable SSE is limited by the effect of pilot contamination and intra/inter-LIS interference through the LOS path, even if the LIS is equipped with an infinite number of antennas. Additionally, the SSE obtained with the proposed pilot training length and number of scheduled devices is shown to reach the one obtained via a brute-force search for the optimal solution.

연구 동기 및 목표

• 활성 표면을 활용한 근거리 공간 집중 통신의 패러다임으로 LIS를 제시한다.
• 현실적인 3GPP 유사 프레임 구조를 가진 활성 LIS를 위한 업링크 SSE 프레임워크를 개발한다.
• 다중-LIS 배치에서 파일럿 오염의 영향을 특성화한다.
• SSE를 극대화하기 위한 최적 파일럿 학습 길이 및 스케줄링 전략을 도출한다.
• 많은 수의 LIS 안테나에서 SSE가 어떻게 확장되는지에 대한 통찰을 제공한다.

제안 방법

• N개의 LIS와 각 LIS에 대한 K개의 디바이스, 그리고 LIS 유닛당 M개의 안테나를 갖는 업링크 LIS 시스템을 모델링한다.
• 요구 링크에 대해 LOS 우세의 LIS 채널 모델을 사용하고, LIS 간 간섭에 대해 Rician/NLOS 모델과 공간 상관을 활용한다.
• t 파일럿 심볼과 T-t 데이터 심볼로 구성된 3GPP‑유사 업링크 프레임을 채택하고, 파일럿 오염 분석을 위해 LS 채널 추정을 사용한다.
• LS CSI와 MF 수신 하에서 내부-외부 LIS 간섭 및 추정 오차를 반영한 SINR 표현을 도출한다.
• M → ∞일 때의 비대칭 SSE 해석을 수행하여 결정적 성능 경계 및 확장 법칙을 얻는다.
• SSE를 최대화하기 위한 최적 파일럿 학습 길이 t와 LIS당 예약된 디바이스 수의 최적화를 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 파일럿 학습과 오염이 포함된 실용 프레임 구조에서 활성 LIS의 업링크 SSE는 어떻게 작동하는가?
• RQ2 단일-LIS 및 다중-LIS 설정에서 LIS 안테나 수가 커질 때 SSE를 기술하는 한계 및 확장 법칙은 무엇인가?
• RQ3 파일럿 오염과 LIS 간 간섭을 감안할 때 SSE를 최대화하는 최적의 파일럿 학습 길이는 무엇인가?
• RQ4 다중-LIS 환경에서 SSE를 최대화하기 위해 디바이스를 LIS 유닛 간에 어떻게 스케줄링해야 하는가?

주요 결과

• 안테나 수가 큰 한도에서 SSE는 결정적으로 근사될 수 있으며, 성능은 파일럿 오염 및 LOS/ LIS 간 간섭의 영향에 좌우된다.
• 파일럿 오염은 LIS 간 간섭을 통한 LOS 경로로 인해 무한한 LIS 안테나 수에서도 다중-LIS 시스템의 주요 제한 요인으로 남아 있다.
• 최적 파일럿 학습 길이가 존재하며 M이 무한대로 커질 때 LIS 영역 내 디바이스 수로 수렴한다.
• 제안된 LS 기반 채널 추정 및 MF 수신기는 연구 조건에서 최적해에 근접한 SSE를 제공한다.
• 시뮬레이션 결과 파생된 동작 매개변수(파일럿 길이 및 스케줄링된 디바이스)가 단일 및 다중-LIS 시나리오에서 정확한 최적화와 유사한 최대 SSE를 달성함을 보인다.