Core Concepts
초대형 MIMO 시스템에서 하이브리드 근거리-원거리 채널 특성과 빔 왜곡 효과를 고려하여 지식 및 데이터 기반의 효율적인 채널 추정 및 피드백 기법을 제안한다.
Abstract
초대형 MIMO 시스템에서 채널 추정 및 피드백의 어려움:
고차원 채널 행렬, 하이브리드 근거리-원거리 채널 특성, 빔 왜곡 효과, 하드웨어 제약 등으로 인해 정확한 채널 상태 정보 획득이 어려움
제안하는 지식 및 데이터 기반 접근법:
데이터 기반 잔차 신경망 디퀀타이저(ResNet-DQ)를 통해 하드웨어 결함으로 인한 신호 왜곡 완화
두 가지 광대역 중복 사전(WRD) 설계: DFT 기반 WRD와 데이터 기반 WRD
일반화된 다중 측정 벡터 학습 근사 메시지 전달(GMMV-LAMP) 네트워크를 통한 채널 추정
데이터 기반 CSI 잔차 네트워크(CSI-ResNet)를 통한 효율적인 CSI 피드백
시뮬레이션 결과:
제안 기법이 기존 방식에 비해 특히 저 SNR 환경에서 우수한 성능 보임
Stats
초대형 MIMO 시스템의 안테나 수는 NAP개이며, 각 사용자 장비(UE)는 단일 안테나와 Q-비트 ADC를 사용한다.
채널 지연 최대값은 τmax이며, 파일럿 부반송파 수는 K > ⌈τmaxfs⌉이다.
채널 추정 단계에서 AP는 G개의 파일럿 슬롯을 사용하고, 데이터 전송 단계에서는 (T-G)개의 슬롯과 Sd개의 부반송파를 사용한다.
Quotes
"초대형 MIMO 시스템에서 정확한 채널 상태 정보(CSI) 획득은 매우 어려운 과제이다."
"제안하는 지식 및 데이터 기반 접근법은 특히 저 신호 대 잡음비 환경에서 기존 방식보다 우수한 성능을 보인다."