In this paper, a channel estimation technique for reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided multi-user multiple-input single-output communication systems is proposed. By deploying a small number of active elements at the RIS, the RIS can receive and process the training signals. Through the partial channel state information (CSI) obtained from the active elements, the overall training overhead to estimate the entire channel can be dramatically reduced. To minimize the estimation complexity, the proposed technique is based on the linear combination of partial CSI, which only requires linear matrix operations. By exploiting the spatial correlation among the RIS elements, proper weights for the linear combination and normalization factors are developed. Numerical results show that the proposed technique outperforms other schemes using the active elements at the RIS in terms of the normalized mean squared error and the sum rate performance when the number of active elements is small, which is necessary to maintain the low cost and power consumption of RIS.
본 논문에서는 재구성 가능한 지능형 표면(reconfigurable intelligent surface, RIS)의 도움을 받는 다중 유저 다중 입력 단일 출력 통신 시스템에서의 채널 추정 기법을 제안한다. RIS에 소수의 능동 소자를 배치함으로써, RIS는 학습 신호를 수신하고 처리할 수 있다. 능동 소자로부터 얻어진 부분 채널 상태 정보(channel state information, CSI)를 통해, 전체 채널을 추정하기 위한 전체 학습 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 채널 추정 복잡도를 최소화하기 위해, 제안 기법은 선형 행렬 연산만을 필요로 하는 부분 CSI의 선형 결합을 기반으로 한다. RIS 소자들 사이의 공간적 상관관계를 이용하여 선형 결합을 위한 적절한 가중치와 정규화 연산자가 개발되었다. 수치 결과는 능동 소자의 개수가 적을 때 제안 기법이 평균 제곱 오차 및 합 전송률 관점에서 다른 기법들보다 성능이 좋음을 보여주며, 능동 소자의 개수는 낮은 비용과 전력 소비를 유지하기 위해 적은 수가 사용되어야 한다.
