Abstract-This paper considers pilot-baserad kanaluppskattning i storskaliga multi-input multiple-output (MIMO) kommunikationssystem, även känd som "massive MIMO", där det finns hundratals antenner på ena sidan av länken. Motiverad av det faktum att beräknings komplexitet är en av de största utmaningarna i sådana system, en uppsättning lågkomplexitet Bayesian kanal estimatorer, myntade Polynomial ExpAnsion CHannel (PEACH) estimatorer, införs för godtycklig kanal- och interferensstatistik. Medan den konventionella minsta genomsnittliga kvadratfel (MMSE) estimator har kubisk komplexitet i dimensionen av covariansmatriser, på grund av en inversion operation, våra föreslagna estimatorer avsevärt minska detta till kvadrat komplexitet genom att approximera inversen genom en L-gradig matris polynom. Koefficienterna för polynomet är optimerade för att minimera den genomsnittliga kvadratfel (MSE) av uppskattningen. Vi visar numeriskt att nära-optimala MSE uppnås med låga polynom grader. Vi härleder också den exakta beräknings komplexiteten hos de föreslagna estimatorerna, i termer av flyttalsoperationer (FLOPs), genom vilka vi bevisar att de föreslagna estimatorerna överträffar de konventionella estimatorerna i storskaliga MIMO-system av praktiska dimensioner samtidigt som de tillhandahåller en rimlig MSE. Dessutom visar vi att L inte behöver skala med systemdimensionerna för att upprätthålla en viss normaliserad MSE. Genom att analysera olika interferensscenarier, observerar vi att den relativa MSE förlusten av att använda lågkomplexitet PEACH estimatorer är mindre i realistiska scenarier med pilotförorening. Å andra sidan är PEACH estimatorer inte väl lämpade för bullerbegränsade scenarier med hög piloteffekt; därför introducerar vi också den lågkomplexa diagonaliserade estimator som fungerar bra i detta system. Slutligen undersöker vi numeriskt hur skattningsresultatet påverkas av bristfällig statistisk kunskap. Hög robusthet uppnås för stora-dimensionella matriser genom att använda en ny covarians uppskattning som är en affin funktion av provet covariance matris och en legalisering term.
Konventionella MMSE-estimatorer uppvisar kubisk komplexitet på grund av en inversionsoperation medan den estimator som föreslås i REF minskar detta till kvadratkomplexitet genom att approximera inversen genom en L-gradig matrispolynom.
Low-Complexity Polynomial Channel Estimation in Large-Scale MIMO with Arbitrary Statistics
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}