Pilot contamination is the biggest issue in massive MIMO because it causes a bottleneck for enhancing throughout. This thesis considers the problem of channel estimation in multi-cell multi-user cellular network with large-scale antenna system. One promising channel estimation technique among existing research is based on grouping interferers based on the angle of arrival (AOA) so that only second-order channel statistics are used in channel estimation to avoid pilot contamination through the coordination. In this work, our objectives are to control AOAs by efficient pilot assignment without cell to cell coordination at the expense of added pilot time. A novel pilot assignment scheme in conjunction with cell aligning based on six pilot sets is proposed. The gain in terms of channel estimation error over the conventional scheme with full pilot reuse is confirmed by simulation. In addition, for sufficient coherence time, the sum-rate of the proposed scheme is better than both the full reuse scheme and the one based on a reuse factor of 3.
Massive MIMO는 오늘날 차세대 통신을 위한 기술로 각광받고 있다.
통신 채널 추정 과정에서 발생하는 pilot contamination은 Massive MIMO 통신의 전반적인 성능 저하를 초래하므로 중요하게 고려되는 요소이다.
채널 추정 성능 향상에 대한 기존 연구 중, pilot contamination 효과를 줄이기 위해 신호의 AOA 정보를 기반으로 한 2차 통계적 채널 정보를 이용하여 기지국에서 K개의 파일럿 배정을 조정한 후 채널을 추정하는 기법이 있다.
본 학위논문에서는 다중 셀 다중 유저 셀룰러 네트워크 환경에서, 파일럿 배정을 위한 기지국간의 조정을 없애고 대신 2K개 이상의 파일럿을 이용한 효율적인 파일럿 배정 방식을 제안하고,
기존 방식과의 비교를 통해 채널 추정 오류 성능, 전송률 성능, 복잡도에 대하여 분석하고자 한다.
