In this paper, the adaptive pilot signal sequence design for a large millimeter-wave (mmWave) multiple-input single-output (MISO) downlink channel estimation to minimize normalized mean square error (NMSE) is considered. By developing the sparsity in a large mmWave MISO downlink channel and the time dependency of a virtual channel vector (VCV) sequence, we reformulate designing the training beam sequence and channel estimation problem as the compressive sensing on kalman filter (KF-CS) that finds non-zero entries in a one-dimensional VCV. Under the KF-CS framework, feedback is used for designing optimal adaptive pilot signal sequence in an aspect of minimum mean square error (MMSE) with low computational complexity for a practical issue. To evaluate the performance of the proposed pilot signal design method, simulation results are provided and these shows the proposed method yields the better performance than the KF-CS in channel estimation.
이 논문에서는 밀리미터 웨이브 시스템에서 다중 안테나 단일 안테나에서 피드백을 이용하여 평균 제곱 오차를 최소화하도록 하향링크 채널 추정을 하는 파일럿 신호 디자인 문제를 다루었다. 이러한 시스템 상황에서 밀리미터 웨이브의 물리적 특성으로 인해 발생하는 채널의 희소성과 채널이 시간적 상관관계를 가지고 천천히 변한다는 채널 상관성을 수식적으로 모델링하였고, 각도를 기준으로 사용하는 가상 채널 모델에 적용하여 채널 추정 문제를 1차원에서 값을 가지는 성분을 찾는 칼만 필터 압축센싱 문제로 바꾸었다. 문제의 전환뿐만 아니라, 단말기가 기지국에 요청하는 정보를 최소화하면서 평균 제곱 오차를 최소화하는 해답을 제시하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능 검증을 위해 기존의 압축센싱과 칼만 필터 압축센싱을 3가지 측면에서 분석하였다.
