In this thesis, we focus our attention on a beamspace MIMO channel at mmWave frequencies, which has considerable advantages in large antenna arrays, and use the sparse characteristics of the mmWave channel to efficiently estimate the channel. Our main contribution is to develop a computationally-efficient support detection algorithm (adaptive support detection (ASD)) for channel vectors, which achieves as good performance as that of exhaustive search algorithm. The main idea of the proposed ASD algorithm is to determine the size of the support depending on the SNR and using the Saleh-Valenzuela channel model. In simulations, we demonstrate that our proposed ASD algorithm outperforms the other support detection (SD) based channel algorithms that estimate a fixed number of nonzero elements. Moreover, our algorithm achieves the estimation error as low as that of the exhaustive search algorithm, which determines the best support size in minimizing estimation error by changing all possible support sizes and comparing their estimation errors, but with a much reduced computational complexity.
이 논문에서는 빔스페이스 밀리미터파 채널 추정에 관한 연구를 다루었다. 빔스페이스 밀리미터파 채널을 추정하는데 있어 밀리미터파의 전파 특성을 이용하여 압축센싱 기술을 이용한 채널 추정 알고리즘이 연구 되어 왔다. 본 논문에서는 더 나아가 채널의 구조적 특성을 이용한 지원 기반 검출 기반 채널 추정에 대해서 소개하고, 신호대잡음비에 따라 추정할 채널 요소의 개수를 달리하는 적응형 지원 기반 검출 기반 채널 추정 알고리즘을 제시한다. 신호대잡음비에 따라 추정할 채널의 요소 수를 달리 하는 것이 유리하다는 것을 논리적으로 설명하고 이를 시뮬레이션 결과를 통해 뒷받침 한다. 또한 각각의 신호대잡음비에서 추정할 최적의 채널 요소 수를 정하는데 있어 복잡도를 낮추는 알고리즘을 제시한다. 논문에서 제시한 채널 추정 알고리즘의 우수성을 해석적인 방법과 시뮬레이션을 통해 보인다.
