Aperiodic CQI Feedback with Feedback Delay using Low-Complexity LSTM-based Channel Prediction
- 주제어 (키워드) CSI feedback , low-complexity LSTM
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 소재우
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000076253
- UCI I804:11029-000000076253
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
The channel state information (CSI) is essential for the base stations (BS) to efficiently allocate radio resources to exponentially growing the user equipments (UEs). Therefore, each UE needs to report its channel quality indicator (CQI) to the BS periodically (or aperiodically). The BS determines a modulation and coding scheme (MCS) based on the CQI reported by the UE. However, CQI feedback is transmitted through low-speed feedback channel, causing the feedback. Therefore, the UE needs to reduce the feedback overhead by aperiodically reporting the CQI to the BS according to the channel condition. Moreover, to overcome the problem of inaccurate CQI values caused by feedback delay, the UE need to predict the future channel based on long short-term memory (LSTM). In this paper, we propose a scheme in which the UE reports aperiodically the CQI to the BS using low-complexity LSTM-based channel prediction. The UE predicts the future channel that is considered the feedback delay based on low-complexity LSTM and determines whether to report its CQI to the BS according to the difference between the CQI reported to the BS and the predicted CQI. Moreover, we propose a low-complexity LSTM because the memory capacity of the UE is usually limited. The simulation results show that the proposed low-complexity LSTM reduces the complexity of the LSTM model without performance degradation compared to conventional LSTM. Moreover, an aperiodic CQI feedback with feedback delay using LSTM-based channel prediction significantly reduces the number of feedback transmissions compared to existing CQI feedback scheme.
more초록 (요약문)
기하급수적으로 증가하는 이동 단말들에게 기지국이 효율적으로 무선 자원을 할당하기 위해서 채널 상태 정보 (channel state information; CSI)가 필수적이다. 따라서, 각 이동 단말들은 주기적 또는 비주기적으로 기지국에게 자신의 채널 품질 지표 (channel quality indicator; CQI)를 피드백할 필요가 있다. 기지국은 단말로부터 피드백 받은 CQI를 바탕으로 변조 코딩 기법 (modulation and coding scheme; MCS)을 결정한다. 그러나, CQI 피드백은 낮은 속도의 피드백 채널을 통해 전송되므로 피드백 오버헤드를 야기시킨다. 그러므로, 단말은 채널 상태에 따라 비주기적으로 기지국에게 CQI를 보고하여 피드백 오버헤드를 줄일 필요가 있다. 또한, 피드백 지연으로 인해 기지국이 피드백 받은 CQI값이 부정확해지는 문제를 극복하기 위해, 단말은 long short-term memory (LSTM)을 기반으로 미래의 채널을 예측할 필요가 있다. 본 학위 논문에서는 저복잡도 LSTM 모델을 기반으로 피드백 지연이 있는 채널을 예측하고, 예측된 채널을 기반으로 비주기적인 CQI 피드백 기법을 제안한다. 단말은 LSTM 모델을 기반으로 피드백 지연이 있는 채널을 예측하여, CQI를 기지국에게 보고할 지 결정한다. 또한, 단말의 메모리 용량은 제한되어 있기 때문에, 본 논문에서는 저복잡도 LSTM 모델을 제안한다. 모의 실험 결과 제안하는 LSTM 모델은 기존의 LSTM 모델들과 비교하여 시스템 성능 저하 없이 모델의 복잡성을 감소시킨다. 또한, 저복잡도 LSTM 모델 기반 비주기적 CQI 피드백 기법은 기존의 피드백 기법들과 비교하여 피드백 오버헤드를 대폭 감소시켰다.
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