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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,464 - 1,470 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2023.48.11.1464
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2023
Learning-Based Channel Estimation Method with Non-Orthogonal Pilots for Grant-Free Multiple Access in Massive MIMO Systems
Sojeong Pa
,
k
,
Yeongjun Kim
외 2명
한국통신학회논문지
2023.11
학술저널
A Learning-based Channel Estimation Method for Grant-Free Access in Massive MIMO Systems
Sojeong Pa
,
k
,
Yeongjun Kim
외 2명
한국통신학회 학술대회논문집
2023.02
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Massive multiple-input and multiple-output (MIMO) systems are efficient technologies that can meet the increasing need for larger user capacities and diverse requirements posed by massive machine-type communications and ultra-reliable low latency communications (URLLCs). In particular, massive MIMO systems that employ grant-free (GF) multiple access have recently been studied, aiming to effectively satisfy the uplink transmission requirements of URLLCs. However, the conventional approach to channel estimation in MIMO systems relies on orthogonal pilot signals, necessitating inter-device synchronization. This limitation causes challenges in the integration of GF multiple access with massive MIMO, due to the inherent difficulty in achieving device synchronization within GF multiple access. To overcome this limitation, we propose a learning-based channel estimation method in massive MIMO systems using non-orthogonal pilots. Numerical results demonstrate that the proposed scheme achieves a bit error rate of less than 10<SUP>-3</SUP> for scenarios with 32, 64, and 128 received antennas and 2 devices, as well as scenarios with 128 received antennas and 2 or 3 devices, at signal-to-noise ratio levels above 0 dB. These findings highlight the promising performance of our proposed method.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. System Model
Ⅲ. Learning-based Channel Estimation Model
Ⅳ. Simulation Results
Ⅴ. Conclusions
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
T. L. Marzetta and H. Yang, Fundamentals of Massive MIMO, Cambridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 2016.
H. Iimori, T. Takahashi, K. Ishibashi, G. T. F. de Abreu, and W. Yu, “Grant-free access via bilinear inference for cell-free MIMO with low-coherence pilots,” in IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 20, no. 11, pp. 7694-7710, Nov. 2021. (https://doi.org/10.1
K. Senel and E. G. Larsson, “Grant-free massive MTC-Enabled massive MIMO: A compressive sensing approach,” in IEEE Trans. Commun., vol. 66, no. 12, pp. 6164-6175, Dec. 2018. (https://doi.org/10.1109/TCOMM.2018.2866559)
C. Bockelmann, et al., “Towards massive connectivity support for scalable mMTC communications in 5G networks,” in IEEE Access, vol. 6, pp. 28969-28992, 2018. (https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2837382)
K. Ito, T. Takahashi, S. Ibi, and S. Sampei, “Bilinear gaussian belief propagation for large MIMO channel and data estimation,” in Proc. IEEE GLOBECOM, Taipei, Taiwan, pp. 1-6, 2020. (https://doi.org/10.1109/GLOBECOM42002.2020.9347952)
H. Iimori, T. Takahashi, K. Ishibashi, G. T. F. de Abreu, and W. Yu, “Grant-free access via bilinear inference for cell-free MIMO with low-coherence pilots,” in IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 20, no. 11, pp. 7694-7710, Nov. 2021. (https://doi.org/10.1
K. Senel and E. G. Larsson, “Grant-free massive MTC-Enabled massive MIMO: A compressive sensing approach,” in IEEE Trans. Commun., vol. 66, no. 12, pp. 6164-6175, Dec. 2018. (https://doi.org/10.1109/TCOMM.2018.2866559)
C. Bockelmann, et al., “Towards massive connectivity support for scalable mMTC communications in 5G networks,” in IEEE Access, vol. 6, pp. 28969-28992, 2018. (https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2837382)
K. Ito, T. Takahashi, S. Ibi, and S. Sampei, “Bilinear gaussian belief propagation for large MIMO channel and data estimation,” in Proc. IEEE GLOBECOM, Taipei, Taiwan, pp. 1-6, 2020. (https://doi.org/10.1109/GLOBECOM42002.2020.9347952)
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