論文の概要: Downlink MIMO Channel Estimation from Bits: Recoverability and Algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16043v1
- Date: Mon, 25 Nov 2024 02:15:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:18:32.793092
- Title: Downlink MIMO Channel Estimation from Bits: Recoverability and Algorithm
- Title（参考訳）: ビットからのダウンリンクMIMOチャネル推定:回復可能性とアルゴリズム
- Authors: Rajesh Shrestha, Mingjie Shao, Mingyi Hong, Wing-Kin Ma, Xiao Fu,
- Abstract要約: 主な課題は、ユーザ機器(UE)からの限られたフィードバックから基地局(BS)のダウンリンクチャネル状態情報(CSI)を取得することである。
本稿では、UE側で圧縮とガウスディザリングに基づく量子化戦略を採用し、BS側で最大極大推定器(MLE)を定式化する単純なフィードバックフレームワークを提案する。
このアルゴリズムは、高次高調波探索(HR)ソルバをサブルーチンとして統合するために慎重に設計されており、この難しいMLE問題に効果的に取り組む鍵であることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.7091447096969
- License:
- Abstract: In frequency division duplex (FDD) massive MIMO systems, a major challenge lies in acquiring the downlink channel state information}\ (CSI) at the base station (BS) from limited feedback sent by the user equipment (UE). To tackle this fundamental task, our contribution is twofold: First, a simple feedback framework is proposed, where a compression and Gaussian dithering-based quantization strategy is adopted at the UE side, and then a maximum likelihood estimator (MLE) is formulated at the BS side. Recoverability of the MIMO channel under the widely used double directional model is established. Specifically, analyses are presented for two compression schemes -- showing one being more overhead-economical and the other computationally lighter at the UE side. Second, to realize the MLE, an alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm is proposed. The algorithm is carefully designed to integrate a sophisticated harmonic retrieval (HR) solver as subroutine, which turns out to be the key of effectively tackling this hard MLE problem.Extensive numerical experiments are conducted to validate the efficacy of our approach.
- Abstract（参考訳）: 周波数分割型MIMOシステムでは、ユーザ機器(UE)からの限られたフィードバックから基地局(BS)のダウンリンクチャネル状態情報(CSI)を取得することが大きな課題である。
まず、圧縮とガウスディザリングに基づく量子化戦略をUE側で採用し、次にBS側で最大極大推定器(MLE)を定式化する単純なフィードバックフレームワークを提案する。
広義の二重方向モデルに基づくMIMOチャネルの復元可能性を確立した。
具体的には、2つの圧縮スキームについて分析を行う。1つはよりオーバーヘッド経済的であり、もう1つはUE側で計算的に軽量であることを示す。
次に、MLEを実現するために、乗算器(ADMM)アルゴリズムの交互方向法を提案する。
このアルゴリズムは、高次高調波探索(HR)解法をサブルーチンとして組み込むことで、この難解なMLE問題を効果的に解決する鍵となることが判明した。
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