以PASTd為基礎的大規模多輸入多輸出系統之通道追蹤

Abstract

在實體層技術上，過去二十年當中，多輸入出傳輸(MIMO)可以增加頻譜效率而被廣泛的研究討論且商用化。從點對點傳輸(P2P)到多用戶輸入輸出傳輸(MU-MIMO)，再到大規模多重輸入多重輸出(Massive MIMO)，用戶可以共享頻譜資源，且通道硬化(channel-hardening)現象使得基地台下傳的預編碼器容易製作。 但是在大規模多輸入多輸出系統上傳時，基地台的大量天線同時收到訊號，傳統上，基地台欲使用此通道之前，常使用特徵值分解或奇異值分解方法來估計通道，然而實際上尤其在大規模多輸入多輸出系統時，特徵值分解方法需要得到大量樣本來做估計，實現將非常複雜。且在實際時變通道上，在估計完通道後，實際的通道也已經改變，萬一在更快的都普勒(Doppler)速度時，將無法正確追蹤通道。 這篇論文為了減少複雜度、有效追蹤通道以及使用最少的一個領航符元(pilot symbol)，使用近似投影子空間追蹤(Projection Approximation Subspace Tracking with deflation)演算法，每個時間點更新上一個時間點的子空間來降低複雜度問題，使用一個領航符元，改善特徵向量角度模糊問題。最後以數值結果驗證在不同的時變通道下，系統的通道估計與追蹤表現。

Conventional semi-blind channel estimation schemes for massive MU-MIMO systems are based on eigenvalue decomposition (EVD) or singular value decomposition (SVD). However, EVD-based or SVD-based channel estimation would impose a high computational complexity when the base station is equipped with large number antennas. Those methods are not well-suited for practical real-time processing. In order to reduce the computational complexity, a PASTd-based channel estimation and tracking algorithm is proposed. The PASTd-based algorithm can converge fast, and has low computational complexity. Simulation results show the proposed PASTd-based semi-blind channel estimation can effectively track the channel with Doppler effect. Only one pilot symbol per user at the beginning of transmission is needed to resolve the ambiguity.