高移動度のFDD大規模MIMOのための部分的相反性ベースチャネル予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Qin Ziao; Yin Haifan; Cao Yandi; Li Weidong; Gesbert David

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203506693600 整理番号：22P0288176

高移動度のFDD大規模MIMOのための部分的相反性ベースチャネル予測フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Partial Reciprocity-based Channel Prediction Framework for FDD Massive MIMO with High Mobility

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発行年： 2022年02月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

大規模多入力多出力(MIMO)は,5Gとそれ以上で非表示スペクトル効率利得を配送すると考えられている。しかし,実際の課題は,その商業展開中に生じ,それは移動性の「urseとして知られている。大量のMIMOの性能は,ユーザの速度レベルが増加するとき,驚くほど低下する。本論文では,新しいチャネル状態情報(CSI)取得フレームワークを持つ周波数分割二重(FDD)大規模MIMOにおける問題を取り上げ,チャネル訓練のための結合角遅延ドップラー(JADD)広帯域プリコーダを提案した。このアイデアは,FDDの部分チャネル相反性と角度遅延ドップラーチャネル構造の開発にある。より正確に,ベースステーション(BS)は,マトリックスペンシル(MP)法を用いたULパイロットに基づくULチャネルの角度遅延ドップラー情報を推定する。次に,抽出したパラメータに従って広帯域JADDプレコーダを計算し,予測DLチャネルを再構成するために,BSに対するいくつかのスカラー係数をフィードバックし,そして,BSアンテナの数および帯域幅が増加するとき,CSI予測誤差がゼロに収束することを示した。産業チャネルモデルによる数値結果は,著者らのフレームワークが高速(350km/h),大きなCSI遅延(10ms)およびチャネルサンプルノイズにうまく適応できることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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無線通信一般 , 移動通信

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