본 논문에서는 높은 공간 상관도(spatial correlation)를 가지는 massive MIMO(multiple-input multiple-output) 시스템에서 Compressive Sensing 기반의 제한적 피드백 알고리즘을 제안한다. 현실적으로 많은 안테나를 설치하기 위해 기지국에서는 조밀한 uniform square array를 가정하였다. 또한 다중 사용자를 지원하기 위해 기지국에서는 영점강제(zero-forcing) 프리코더를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 피드백 알고리즘이 기존의 random vector quantization 코드북 보다 더 좋은 성능을 보이고 피드백 오버헤드와 코드북 인덱스를 찾는 계산량이 감소함을 보였다.
In this paper, we propose a compressive sensing-based channel quantization feedback mechanism that is appropriate for practical massvie multiple-input multiple-output (MIMO) systems. We assume that the base station (BS) has a compact uniform square array that has a highly correlated channel. To serve multiple users, the BS uses a zero-forcing precoder. Our proposed channel feedback algorithm can reduce the feedback overhead as well as a codebook search complexity. Numerical simulations confirm our analytical results.
