広帯域マッシブMIMOのための周波数スキャンベースの高速マルチユーザービームトレーニング

ビームスキント効果は、IoT（モノのインターネット）通信内での広帯域ビームフォーミングに対して深刻なパフォーマンス劣化を引き起こします。真時遅延（TTD）ラインは、この問題を解決するための有望なあらゆる手段と見なされています。しかし、TTD支援トランシーバにおいてビームトレーニングは難解なパズルとなり、膨大なビーム方向が大きすぎるトレーニングオーバーヘッドを生むため、特に効率的なオーバーヘッドを重視するIoTデバイスにとっては受け入れがたいものとなります。本論文では、共同遅延位相ビームフォーミング構造に基づき、顕著なオーバーヘッド削減のための強化された周波数スキャンベースのトレーニング方式を提供します。異なる物理方向に向けた同時ビームが一連のOFDMサブキャリア上で生成され、オーバーヘッドを削減します。指向方向は、前方ペアリングおよび後方ペアリングという2つのサブキャリア角度マッピングポリシーに従って柔軟に制御できます。さらに、ビームミスマッチを回避するために、圧縮位相再構成（CPR）法を介して電力漏れの問題を解決します。さらに、これをマルチユーザシナリオに組み込んで、周波数スキャンベースの同時マルチユーザービームトレーニング（FS-MBT）方式を提案します。異なるサブキャリアのペンシルビームが広範な角度セクターを照らし、いくつかのセクターが同時マルチユーザートレーニングのためにマルチフィンガーの広いビームに合併されます。解析および数値結果は、提案した方式が従来の方法に対して優位であることを示しています。