[论文解读] Terahertz Multi-User Massive MIMO with Intelligent Reflecting Surface: Beam Training and Hybrid Beamforming

Boyu Ning, Zhi Chen+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 25, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 69被引用 21

一句话总结

本文提出了一种协作波束训练与混合波束成形（HB）方案，用于由智能反射面（IRS）增强的太赫兹（THz）多用户大规模MIMO系统，解决了信道估计与硬件成本挑战。通过设计分层码本并利用IRS实现波束成形增益，该方案即使在信道状态信息不完全的情况下，也能实现接近完全数字波束成形的性能。

ABSTRACT

Terahertz (THz) communications open a new frontier for the wireless network thanks to their dramatically wider available bandwidth compared to the current micro-wave and forthcoming millimeter-wave communications. However, due to the short length of THz waves, they also suffer from severe path attenuation and poor diffraction. To compensate the THz-induced propagation loss, this paper proposes to combine two promising techniques, viz., massive multiple input multiple output (MIMO) and intelligent reflecting surface (IRS), in THz multi-user communications, considering their significant beamforming and aperture gains. Nonetheless, channel estimation and low-cost beamforming turn out to be two main obstacles to realizing this combination, due to the passivity of IRS for sending/receiving pilot signals and the large-scale use of expensive RF chains in massive MIMO. In view of these limitations, this paper first develops a cooperative beam training scheme to facilitate the channel estimation with IRS. In particular, we design two different hierarchical codebooks for the proposed training procedure, which are able to balance between the robustness against noise and searching complexity. Based on the training results, we further propose two cost-efficient hybrid beamforming (HB) designs for both single-user and multi-user scenarios, respectively. Simulation results demonstrate that the proposed joint beam training and HB scheme is able to achieve close performance to the optimal fully digital beamforming (FDB) which is implemented even under perfect channel state information (CSI).

研究动机与目标

• 解决太赫兹（THz）通信中严重的路径损耗与衍射限制问题。
• 克服IRS被动性带来的 pilot 信令障碍与大规模MIMO中高射频链路成本问题。
• 设计一种协作波束训练方案，以实现在IRS辅助的THz多用户系统中的精确信道估计。
• 为单用户与多用户场景提出高成本效益的混合波束成形设计。
• 在降低硬件复杂度的前提下，实现接近完全数字波束成形的性能。

提出的方法

• 设计两种分层码本以实现波束训练，兼顾抗噪声能力与搜索复杂度。
• 提出一种协作波束训练流程，利用IRS辅助完成信道估计。
• 基于阵列响应向量（ARVs）实现混合波束成形，针对主导传播路径设计模拟预编码器/合并器。
• 采用三级分层码本结构，其中第 $ s $ 阶段每波束的激活天线数为 $ N_{\text{act}} = 3^s $。
• 通过 $ \varphi_n = \arcsin(3^{-s}(2n-1) - 1) $ 定义波束覆盖范围，基于正弦反函数的波束方向与边缘角度映射。
• 通过证明 $ \mathcal{CV}(\bm{\omega}_n^s) = \mathcal{CV}(\bm{\omega}_{3n-2}^{s+1}) \cup \mathcal{CV}(\bm{\omega}_{3n-1}^{s+1}) \cup \mathcal{CV}(\bm{\omega}_{3n}^{s+1}) $ 确保波束在不同尺度间的连续性。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有被动IRS的THz多用户大规模MIMO系统中，如何高效地进行信道估计？
• RQ2 何种分层码本设计可实现在THz-IRS系统中低复杂度且鲁棒的波束训练？
• RQ3 在受限射频链路与被动IRS反射的约束下，如何优化混合波束成形？
• RQ4 所提出的方案在多大程度上可逼近完全数字波束成形的性能？
• RQ5 波束分辨率、码本结构与波束覆盖连续性之间存在何种关系？

主要发现

• 所提出的波束训练与混合波束成形方案在完美信道状态信息（CSI）下，性能与完全数字波束成形相差不超过1.5 dB。
• 分层码本设计确保了波束在不同尺度间的连续性，其中 $ \mathcal{CV}(\bm{\omega}_n^s) = \mathcal{CV}(\bm{\omega}_{3n-2}^{s+1}) \cup \cdots $。
• 波束响应模式推导为 $ \rho(s) = \frac{1}{3^s \sin(\pi/(2 \cdot 3^s))} $，确保了波束质量的一致性。
• 通过数学证明，波束覆盖在分层阶段间保持连续，边缘方向由 $ \varphi_n^e = \arcsin(3^{-s}(2n-1 \pm 1) - 1) $ 定义。
• 通过结构化码本划分，该方案在保持对噪声鲁棒性的同时，显著降低了搜索复杂度。
• 仿真结果表明，联合波束训练与HB设计在大幅降低硬件成本的同时，实现了接近最优的频谱效率。