Çok kullanıcılı yoğun çok girişli çok çıkışlı sistemler için sıkıştırılmış algılama tabanlı kanal kestirimi
Compressed sensing based channel estimation for multiuser massive multiple input multiple output systems
Yazar: MEVLÜT ÖZGÜR DEMİRAY
Danışman: DOÇ. DR. CENK TOKER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Gelecek nesil hücresel haberleşme sistemlerinde önemli bir yere sahip olan yoğun MIMO sistemlerinin, baz istasyonunun çok sayıda antene sahip olması sayesinde uzaysal çoğullama avantajı ön plana çıkmaktadır. Çok kullanıcılı yoğun MIMO sisteminde uzaysal çoğullama avantajından tam olarak yararlanılabilmesi için, baz istasyonu aşağı yönlü kanal durum bilgisini (CSIT) edinmelidir. TDD sistemlerindeki karşılıklılık ilkesinin geçerli olmadığı FDD yoğun MIMO sistemlerinde; en küçük kareler gibi geleneksel yöntemlerle yapılan CSIT kestirimi, anten sayısı ile orantılı pilot sembol sayısına ihtiyaç duymaktadır. Anten sayısına orantılı çok sayıda pilot sembolleri ile yapılan CSIT kestirimi, veri paketlerindeki veri hızını düşürerek FDD yoğun MIMO sistemler için dezavantaja sebep olmaktadır. Literatürde, FDD yoğun MIMO sisteminin bu dezavantajını ortadan kaldırmak için kanal vektörlerinde bulunan seyreklikten yararlanılarak yapılan çalışmalar mevcuttur. Baz istasyonu anten sayısının artması ve sınırlı sayıdaki yansıtıcılar sonucunda kullancılara ait kanal vektörlerinde seyreklik gözlemlenebilmektedir. Kanal vektörlerinin seyrek davranışı, CSIT kestirimi için sıkıştırılmış algılama yöntemlerinin kullanımına olanak sağlamıştır. Literatürde; kullanıcılar arasındaki ortak seyreklik bilgisinin de kullanıldığı, JOMP yeniden oluşturma algoritması incelenmiştir.  Tez kapsamında, JOMP ve geleneksel OMP yeniden oluşturma algoritmalarının CSIT kestirim başarımının geliştirilmesine yönelik araştırmalar yapılmıştır. FDD sistemlerinde, yukarı yönlü ve aşağı yönlü kanallar arasında açısal bir karşılıklık olacağına yönelik literatürdeki çalışmalar incelenmiştir. Açısal karşılıklılık olgusuna dayanarak yukarı yönlü kanaldan elde edilen verilerin yeniden oluşturma algoritmalarına önsel bilgi oluşturabileceğine yönelik araştırmalar yapılmıştır. Önsel bilgiler ile oluşturulan logit ağırlık fonksiyonu, JOMP algoritmasına uyarlanmıştır. Böylelikle çok kullanıcılı FDD yoğun MIMO sisteminde CSIT kestirim başarımının geliştirilmesi için LW-JOMP algoritması önerilmiştir.  MATLAB tabanlı QuaDRiGa kanal üreteciden türetilen kanal vektörleri yardımıyla, yeniden oluşturma algoritmalarının benzetimleri yapılmıştır. CSIT NMSE değeri, ortak sıfır olmayan elemanları kurtarma oranları ve bireysel sıfır olmayan elemanları kurtarma oranları farklı parametrelere göre incelenmiştir. Benzetimlerde; önsel bilgileri kullanan yeniden oluşturma algoritmalarının, CSIT kestirimlerinde başarım artışı sağladığı gözlemlenmiştir.

Abstract:
Spatial multiplexing advantages of Massive MIMO systems which have an important part of the future generation cellular communication systems come to the forefront thanks to large number of antennas at base station. Base station must obtain downlink channel state information in order to fully benefit from spatial multiplexing in Multi-User Massive MIMO. In FDD Massive MIMO systems which do not have reciprocity like TDD systems, CSIT estimation with conventional methods like least squares needs long pilot symbols proportional with antenna numbers. CSIT estimation with long pilot symbols proportional with antenna numbers causes disadvantage for FDD Massive MIMO systems by decreasing the throughput of data packets. In the literature,  there are studies for resolving this disadvantage of FDD Masssive MIMO by using channel vectors contained within sparsity. In consequence of increasing the number of base station antennas and with limited number of scatterers, it can be observed that sparsity in channel vectors belongs to the users. Sparsity behaviour of channel vectors makes it possible to use compressed sensing methods for CSIT estimation.  In the literature, JOMP reconstruction algorithm which uses joint sparsity information among users was investigated. Within the scope of thesis, researches were carried out for improving the CSIT estimation performance of JOMP and conventional OMP reconstruction algorithms. Studies suggesting that there can be an angular reciprocity between uplink and downlink channels in FDD systems were  investigated. Further studies are carried out about data based upon angular reciprocity from uplink channel can consistute a-priori information to reconstruction algorithms. Logit weighted function formed by a-priori information was adapted to JOMP algorithm. Thus, LW-JOMP algorithm was proposed for improving CSIT estimation of Multi-User FDD Massive MIMO system. Thanks to channel vectors that were created from MATLAB based QuaDRiGa radio channel generator, reconstruction algorithms were simulated. CSIT NMSE values, common non-zero elements' recovery rates and individual non-zero elements recovery rates were investigated versus different parameters. In simulations, it was observed that reconstruction algortihms that use a-priori information provides performance improvement in CSIT estimations.