時間領域で拡張した多次元尺度構成法およびARモデルを用いたMassive MIMOにおけるCSI オーバーヘッド削減技術

摘要

Massive MIMO は，その膨大なアンテナ数ゆえに，受信端 末から基地局へのCSI (チャネル状態情報) フィードバック 量が多くなってしまう．[1] この解決法に，多次元尺度構成法 (MDS) により，CSI を低次元の行列へ圧縮する手法[2] があ る．[2] の手法では，多数のCSI を受信端末側で保持し，それ を用いて遅延を考慮したCSI を予測する必要があるため，各 受信端末に掛かる負担が大きい．また，CSI を多次元空間上 にマッピングした際の次元数は受信アンテナ数に依存するが， 受信端末側に配置可能なアンテナ数は制限されるため，圧縮 の際に指定できる次元数も制限されてしまう．本稿では圧縮対 象のCSI を時間領域で拡張?圧縮してからフィードバックし， 自己回帰(AR) モデルによる予測で時間変動誤差を補償する 手法を提案する．提案法では，チャネルサイズを拡張するこ とで採用可能な固有値の選択肢が増加し，また，AR モデルを 用いたCSI の予測処理は全て基地局で行う．提案法は，MDS を用いた従来のCSI 圧縮手法と比較して，CSI の圧縮?復元 精度の向上に伴い容量が改善することを計算機シミュレーショ ンにより示す．