[论文解读] Random Access in Massive MIMO by Exploiting Timing Offsets and Excess Antennas

Luca Sanguinetti, Antonio A. D’Amico+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 18, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 44被引用 14

一句话总结

本文提出了一种新型随机接入协议，用于大规模MIMO系统，利用多余的导频和固有的时延偏移来解决用户碰撞问题，并实现联合定时估计与信道检测。通过在时域和频域扩展信号，并使用子空间分解实现闭式定时估计，该方法在高负载条件下（2,500个UE，1%激活概率，16个码字）实现了100根导频下单个UE 75%的检测概率。

ABSTRACT

Massive MIMO systems, where base stations are equipped with hundreds of antennas, are an attractive way to handle the rapid growth of data traffic. As the number of user equipments (UEs) increases, the initial access and handover in contemporary networks will be flooded by user collisions. In this paper, a random access protocol is proposed that resolves collisions and performs timing estimation by simply utilizing the large number of antennas envisioned in Massive MIMO networks. UEs entering the network perform spreading in both time and frequency domains, and their timing offsets are estimated at the base station in closed-form using a subspace decomposition approach. This information is used to compute channel estimates that are subsequently employed by the base station to communicate with the detected UEs. The favorable propagation conditions of Massive MIMO suppress interference among UEs whereas the inherent timing misalignments improve the detection capabilities of the protocol. Numerical results are used to validate the performance of the proposed procedure in cellular networks under uncorrelated and correlated fading channels. With $2.5\ imes10^3$ UEs that may simultaneously become active with probability 1\\% and a total of $16$ frequency-time codes (in a given random access block), it turns out that, with $100$ antennas, the proposed procedure successfully detects a given UE with probability 75\\% while providing reliable timing estimates.

研究动机与目标

• 为解决大规模MIMO网络初始接入和切换过程中日益严重的用户碰撞与网络拥塞问题。
• 利用上行链路信号中大量导频和固有时延偏移，实现无需专用前导序列的碰撞消除。
• 开发一种联合检测与定时估计方法，提升频谱效率并减少随机接入重传次数。
• 在真实大规模MIMO部署场景下，验证该方法在非相关与相关衰落信道中的鲁棒性能。

提出的方法

• 每个用户设备（UE）随机选择一对预定义的频域-时域码字，并在随机接入时隙中同时在时域与频域扩展其信号。
• 基站通过对接收信号协方差矩阵进行子空间分解，以闭式形式估计时延偏移，充分利用大量导频的优势。
• 利用估计出的时延偏移对齐信号，并通过最小均方误差（MMSE）合并计算精确的信道估计。
• 该方法利用大规模MIMO中的有利传播条件，抑制多用户干扰并增强检测分集增益。
• 采用三步流程：（1）信号协方差估计，（2）特征分解以提取时延偏移，（3）基于检测到的用户进行信道估计。
• 该方法设计为对相关衰落具有鲁棒性，并且随导频数量增加而可扩展。

实验结果

研究问题

• RQ1 上行链路信号中的时延偏移能否被用作一种自然分集机制，以解决大规模MIMO系统中的随机接入碰撞？
• RQ2 大规模MIMO中多余的导频在无需额外信令的情况下，能在多大程度上实现联合用户检测与定时估计？
• RQ3 与非相关衰落相比，该协议在相关衰落信道下的检测概率与定时精度表现如何？
• RQ4 在减少随机接入重传次数方面，系统复杂性与性能增益之间的权衡如何？

主要发现

• 在100根导频条件下，当2,500个UE可能以1%的概率激活时，该协议对单个活跃UE的检测概率达到75%。
• 该协议能有效解决碰撞问题，并在高用户负载下提供亚采样间隔精度的可靠定时估计。
• 当激活概率为1%时，每个UE的平均随机接入尝试次数降低至2–3次，显著优于基准协议。
• 计算复杂度随导频数线性增长，随频域码字长度的平方增长，因此适用于实际部署。
• 该方法在非相关与相关衰落信道下均保持高性能，证明了其对真实传播条件的鲁棒性。
• 算法第1步贡献了最高复杂度，但由于其与M呈线性关系且与N增长适中，整体复杂度仍可管理。