論文の概要: Low-Overhead Channel Estimation via 3D Extrapolation for TDD mmWave Massive MIMO Systems Under High-Mobility Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08887v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 07:42:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 22:09:07.593774
- Title: Low-Overhead Channel Estimation via 3D Extrapolation for TDD mmWave Massive MIMO Systems Under High-Mobility Scenarios
- Title（参考訳）: TDD mm Wave Massive MIMOシステムにおける3次元外挿による低オーバーヘッドチャネル推定
- Authors: Binggui Zhou, Xi Yang, Shaodan Ma, Feifei Gao, Guanghua Yang,
- Abstract要約: 本稿では,パイロットオーバヘッドを体系的に低減する空間的,周波数的,時間的領域(3D)チャネル外挿フレームワークを提案する。
数値計算の結果,提案手法はパイロット訓練のオーバーヘッドを16倍以上に抑えることができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.213515826100696
- License:
- Abstract: In TDD mmWave massive MIMO systems, the downlink CSI can be attained through uplink channel estimation thanks to the uplink-downlink channel reciprocity. However, the channel aging issue is significant under high-mobility scenarios and thus necessitates frequent uplink channel estimation. In addition, large amounts of antennas and subcarriers lead to high-dimensional CSI matrices, aggravating the pilot training overhead. To systematically reduce the pilot overhead, a spatial, frequency, and temporal domain (3D) channel extrapolation framework is proposed in this paper. Considering the marginal effects of pilots in the spatial and frequency domains and the effectiveness of traditional knowledge-driven channel estimation methods, we first propose a knowledge-and-data driven spatial-frequency channel extrapolation network (KDD-SFCEN) for uplink channel estimation by exploiting the least square estimator for coarse channel estimation and joint spatial-frequency channel extrapolation to reduce the spatial-frequency domain pilot overhead. Then, resorting to the uplink-downlink channel reciprocity and temporal domain dependencies of downlink channels, a temporal uplink-downlink channel extrapolation network (TUDCEN) is proposed for slot-level channel extrapolation, aiming to enlarge the pilot signal period and thus reduce the temporal domain pilot overhead under high-mobility scenarios. Specifically, we propose the spatial-frequency sampling embedding module to reduce the representation dimension and consequent computational complexity, and we propose to exploit the autoregressive generative Transformer for generating downlink channels autoregressively. Numerical results demonstrate the superiority of the proposed framework in significantly reducing the pilot training overhead by more than 16 times and improving the system's spectral efficiency under high-mobility scenarios.
- Abstract（参考訳）: TDD mmWaveの大規模MIMOシステムでは、アップリンク-ダウンリンクチャネルの相反性により、アップリンクチャネル推定によりダウンリンクCSIが得られる。
しかし, チャネルの老化問題は, 高モビリティシナリオでは重要であり, 頻繁にアップリンクチャネルを推定する必要がある。
加えて、大量のアンテナとサブキャリアは高次元のCSI行列をもたらし、パイロット訓練のオーバーヘッドを増大させる。
本稿では,パイロットオーバヘッドを体系的に低減するために,空間,周波数,時間領域(3D)チャネル外挿フレームワークを提案する。
従来の知識駆動型チャネル推定手法の限界効果と従来の知識駆動型チャネル推定手法の有効性を考慮し、まず、粗いチャネル推定のための最小二乗推定器と、空間周波数領域のパイロットオーバヘッドを低減するために、結合チャネル推定のための知識・データ駆動型空間周波数チャネル外挿網(KDD-SFCEN)を提案する。
そして、ダウンリンクチャネルのアップリンク・ダウンリンク・チャンネルの相互性や時間領域依存性に頼って、スロットレベルのチャネル外挿に時間的アップリンク・ダウンリンク・チャンネル外挿網(TUDCEN)を提案し、パイロット信号周期を拡大し、高モビリティシナリオ下での時間的ドメイン・パイロットオーバーヘッドを低減する。
具体的には,空間周波数サンプリングの組込みモジュールを提案し,その表現次元とそれに伴う計算複雑性を低減し,自動回帰生成変換器を用いてダウンリンクチャネルを自動回帰的に生成する手法を提案する。
提案手法は,パイロット訓練のオーバーヘッドを16倍以上に低減し,高流動シナリオ下でのシステムのスペクトル効率を向上する。
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