In conventional communication systems, it is common to assume plane waves in far-field systems for the convenience of calculation. Through this assumption, when estimating channels and designing and analyzing communication systems, the results could be derived relatively simply. Electromagnetic waves, however, essentially take the form of spherical waves, and these plane wave assumptions no longer hold in near-field systems. In recent years, to support high data rate/large capacity in next-generation communication, channel estimation techniques based on massive multi-input multi-output (MIMO) systems are actively studied. In such a next generation communication system, the wavelength is short because of the high center frequency, while the size of the antenna aperture increases due to the large number of antennas, and the users/scatterers are on the wider near-field region. Therefore, in this case, the conventional MIMO system model based on the plane wave becomes inappropriate, and a new MIMO system model based on the spherical wave is required.
This thesis presents an efficient channel estimation method for near-field massive MIMO systems. In order to estimate the channel parameters in terms of angles and ranges to the users/scatterers at the transmitter and receiver sides, we formulate the signal model for massive MIMO systems as a function of angle and range parameters. The signal model is then used to construct a variety of cumulant matrices, from which two-dimensional (2D) multiple signal classification (MUSIC) pseudo-spectrums for the angles and ranges are derived. By applying the proposed cumulant matrices to the 2D MUSIC technique, it is possible to localize the users/scatterers with respect to angles and ranges at the transmitter and receiver side, respectively, and the channel state information (CSI) can be estimated more accurately with the corresponding channel parameters. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through the derived 2D MUSIC pseudo-spectrums and the simulations by comparing with the conventional channel estimation techniques.
기존의 통신시스템에서는 계산의 편의를 위해 far-field 시스템에서의 평면파 (plane wave) 를 가정하는 것이 일반적이다. 이러한 가정을 통해, 채널을 추정하고 통신시스템을 설계 및 분석할 때, 비교적 간단하게 결과들을 도출할 수 있었다. 하지만 본질적으로 전자기파는 구면파 (spherical wave) 의 형태를 가지며, near-field 시스템에서는 이러한 평면파 가정은 더 이상 성립할 수 없다.
최근 차세대 통신에서는 고속/대용량 지원을 위한 대규모 다중안테나 시스템 기반의 채널추정기법들이 활발히 연구되고 있다. 이러한 차세대 통신시스템에서는 중심 주파수가 높아 그에 따른 파장은 짧은 반면, 안테나 개수가 많아서 안테나 aperture 의 크기는 증가하므로, near-field 영역은 더욱 넓어지고, users/scatterers 는 near-field 영역 상에 있게 된다. 따라서 이러한 경우 평면파를 기반으로 한 기존의 다중 입출력 (MIMO) 시스템 모델은 적절하지 않게 되며, 구면파 기반의 새로운 다중 입출력 시스템 모델이 필요하다. 본 논문은 near-field 대규모 다중 입출력 시스템을 위한 효율적인 채널 추정 기법을 제시한다. 송수신 측에서 scatterers에 대한 각도와 거리 관점의 채널 파라미터를 추정하기 위해, 대규모 다중 입출력 시스템에 대한 신호모델을 각도와 거리의 파라미터의 함수로 구체화하였다. 이 신호모델은 각도와 거리에 대한 2차원 다중 신호 분류 (MUSIC) 기법의 유사 스펙트럼 (pseudo-spectrum) 을 도출하는, 다양한 cumulant 행렬을 구축하는 데에 사용된다. 제안한 큐뮬런트 행렬을 2차원 MUSIC 기법에 적용하여 송수신측에서의 각도와 거리 관점으로 scatterers의 위치를 찾고, 이에 대응되는 채널 파라미터를 가지고 더 정확하게 채널 상태 정보 (CSI)를 추정할 수 있다. 제안한 알고리즘의 효과는 도출한 2D MUSIC 유사 스펙트럼과 기존 채널추정기법과 비교한 시뮬레이션을 통해 증명한다.
