Massive MIMOにおけるパイロット汚染存在時のチャネルエイジングの影響を低減するチャネル推定

摘要

TDD(Time Division Duplex)に基づくMassive MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)システムでは，基地局とユーザ間のCSI(Channel State Information)が必要である.基地局とユーザ間のチャネルはドップラーシフトによって変動するため，チャネル推定時とチャネル活用時で誤差が生じるチャネルェイジングが課題となる.本稿では，パイロット汚染存在時のMassive MIMOシステムにおいて，チャネルエイジングの影響を低減するため，深層学習に基づく判定指向型のチャネル推定法を提案する.パイロット部の受信信号から得られた推定チャネルを用いて信号検出した後，検出シンボルをパイロットとみなしデータ部の受信信号から各タイムスロットのチャネルを推定する.計算機シミュレーションによって，提案法は，パイロット信号による深層学習を用いたチャネル推定や内挿法と比較して，チャネルェイジングの影響を低減し，チャネル推定精度を改善することを示す.