Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) 시스템에서 채널을 추정할 시, 많은 개수의 파일럿 신호가 필요하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 적은 개수의 파일럿 신호를 사용하여도 채널 추정이 가능한 2D atomic norm 기반 채널 추정 알고리즘을 제안한다. 좁은 빔으로 파일럿 신호를 보낼 시 발생하는 채널 추정 오류를 해결하기 위해 파일럿 신호의 수에 따라 RIS 빔 폭을 제어한다. 파일럿 수신 이후, RIS 시스템에 서의 채널이 2D atom의 선형조합으로 나타내어 질 수 있다는 점을 이용하여 2D atomic norm 최소화를 사용하여 채널을 추정한다. 시뮬레이션을 통해 동일한 수의 파일럿 신호를 사용할 때 제안 알고리즘의 채널 추정 정확 도가 기존 알고리즘에 비해 높음을 확인하였다.

Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface-aided System via 2D Atomic Norm Minimization

Hyeonjin Chung, Sunwoo Kim*

A channel estimation for Reconfigurable Intelligent Surface (RIS)-aided system generally requires a large amount of pilot overhead. In this paper, the 2D Atomic Norm Minimization (ANM)-based channel estimation that requires small pilot overhead is proposed. If the pilot signal is sent via sharp beam, the channel estimation failure may occur. This issue is handled with the RIS beamwidth adaptation, which widens the beamwidth according to the number of the pilot signals. After receiving the pilot signals, the channel is estimated via 2D ANM owing to the fact that the channel can be represented as a linear combination of 2D atoms. The simulation result confirms that the proposed algorithm has higher estimation accuracy than other channel estimation algorithm.

Keywords: reconfigurable intelligent surface, atomic norm, channel estimation, low beam training overhead

Speaker 정현진 한양대학교