Masif MIMO sistemlerde kanal kestirimi
Channel estimation on massive MIMO systems
Yazar: ŞENOL SANÇAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. BAHATTİN KARAKAYA
İstanbul 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:
Bu tez'de çok hücreli masif çok girdili çok çıktılı (MIMO) sistemler için beklenti enbüyükleme (EM) ve uzay dönüşümlü genelleştirilmiş beklenti enbüyükleme (SAGE) kanal kestirim yöntemleri ele alınmıştır. Bu yöntemler kanalı yinelemeli olarak kestirir ve belli sayıda yinelemeden sonra en küçük kareler (LS) ve en büyük olabilirlikli (ML) kanal kestirim yöntemleri ile aynı ortalama karesel hata (MSE) performansını gösterir. LS ve ML kanal kestirim yöntemlerinde hesaplama karmaşıklığı oldukça yüksektir çünkü sistemdeki kullanıcı sayısı çok fazladır. Buna bağlı olarak pilot matrisinin ve kanal matrisinin boyutu da oldukça büyüktür ve kanal kestirimi sırasında pilot matrisinin eşlenik transpozunu almak gerekmektedir. Dolayısıyla kullanıcı sayısı arttıkça hesaplama karmaşıklığı da oldukça artmaktadır. Önerilen yinelemeli kanal kestirim yöntemlerinde ise hesaplamalardaki matrisler vektör boyutuna indirgenir ve hesaplama karmaşıklığı önemli ölçüde azalır. Sonraki aşamada ise baz istasyonunun (BS) kanalın istatistiksel bilgisine sahip olduğu varsayılarak LS ve ML'ye kıyasla daha iyi MSE performansına sahip olan en küçük ortalama kareler (MMSE) ve maksimum a posteriori (MAP) kanal kestirim yöntemleri ele alınmıştır. Bu kanal kestirim yöntemlerinde istatistiksel bilginin hesabı büyük boyutlu matrisler üzerinden yapılır ve yine LS ve ML'de olduğu gibi büyük boyutlu pilot matrislerinin eşlenik transpozu alındığı için hesaplama karmaşıklığı LS ve ML'ye göre daha fazladır. EM ve SAGE algoritmaları bu yöntemlere uygulandığında kanalın istatistiksel bilgisinin hesabı skaler sayı boyutuna indirgenir ayrıca pilot matrisinin
boyutuda vektör boyutuna indirgenir. Böylece hesaplama karmaşıklığı MMSE ve MAP için de önemli ölçüde azaltılmış olur ve bu yöntemlerle aynı MSE performansı elde edilir. SAGE algoritması EM'ye kıyasla daha az sayıda yineleme yaparak kanalı kestirebilmektedir, dolayısıyla hesaplama karmaşıklığı açısından daha tercih edilebilir bir yöntemdir. Sonuç olarak, önerilen yöntemler, üst kısımda belirtilen kanal kestirim yöntemlerinin hesaplama karmaşıklığını önemli ölçüde azaltmaktadır.

Abstract:
This paper represents efficient expectation-maximization (EM) and space-alternating generalized expectation-maximization (SAGE) algorithm based channel estimation methods for multi-cell massive multiple input multiple output (MIMO) systems. Least squares (LS) and maximum likelihood (ML) channel estimation methods require conjugate transpose of a large-size pilot matrix. The size of the pilot matrix depends on the number of users, and as the number of users increase, the size of the pilot matrix increases too. Conjugate transpose of the large-size matrix increases computational complexity. The proposed iterative channel estimation methods avoid computational complexity and
converge to the same mean square error (MSE) performance of the LS and ML estimator with the increasing number of iterations. In the next step, the minimum mean square error (MMSE) and maximum a posteriori (MAP) channel estimation methods with better MSE performance are considered, compared to LS and ML, assuming that the base station (BS) has statistical information of the channel. In these channel estimation methods, the computational complexity is greater than LS and ML estimators because the statistical information is also computed over large-sized matrices. When the EM and SAGE algorithms are applied to these methods, the statistical information of the channel is computed over the scalar numbers and again the size of the pilot matrix is reduced to the vector size, so the computational complexity is significantly reduced for these methods and the same MSE performance is obtained with MMSE and MAP estimators. The SAGE algorithm can estimate the channel by performing fewer iterations than EM, so it is a more preferable method in terms of computational complexity. Consequently, the proposed methods with low-rank approximation reduce the computational complexity significantly.