대규모 MIMO 기술은 5G 및 차세대 통신 시스템에서 핵심적인 역할을 하며, 스펙트럼 효율성 증대, 에너지 효율성 향상, 신뢰성 제고 등 다양한 이점을 제공한다. 그러나 이러한 이점은 기지국에서의 정확한 채널 상태 정보(CSI) 확보에 달려있다.
채널 상태 정보 확보의 어려움은 주로 코히어런스 간격의 제약으로 인한 것이다. 코히어런스 간격이 짧아 인접 셀에서 동일한 파일럿 시퀀스를 재사용해야 하는데, 이로 인해 파일럿 오염이 발생하여 채널 추정 성능이 저하된다.
이 논문에서는 파일럿 오염 완화를 위한 최신 연구 동향을 파일럿 할당 기법, 고급 신호 처리 기법, 그리고 딥러닝 기반 채널 추정 기법의 세 가지 범주로 정리하였다. 각 범주에서 대표적인 기법들의 특징과 성능을 분석하고 비교하였다. 마지막으로 향후 연구 방향을 제시하였다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Principais Insights Extraídos De
by Muhammad Kam... às arxiv.org 05-01-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.19238.pdfPerguntas Mais Profundas