Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is a promising technology for enabling cellular-connected unmanned aerial vehicle (UAV) communications in the future. Equipped with full-dimensional large arrays, ground base stations (GBSs) can apply adaptive fine-grained three-dimensional (3D) beamforming to mitigate the strong interference between high-altitude UAVs and low-altitude terrestrial users, thus significantly enhancing the network spectral efficiency. However, the performance gain of massive MIMO critically depends on the accurate channel state information (CSI) of both UAVs and terrestrial users at the GBSs, which is practically difficult to achieve due to UAV-induced pilot contamination and UAV's high mobility in 3D. Moreover, the increasingly popular applications relying on a large group of coordinated UAVs or UAV swarm as well as the practical hybrid GBS beamforming architecture for massive MIMO further complicate the pilot contamination and channel/beam tracking problems. In this article, we provide an overview of the above challenging issues, propose new solutions to cope with them, and discuss about promising directions for future research. Preliminary simulation results are also provided to validate the effectiveness of proposed solutions.


翻译:大型多投入多输出量(MIMO)是今后促进与蜂窝相连的无人驾驶飞行器通信的一个大有希望的技术,地面基地台(GBS)配备全维大型阵列,可以使用适应性细微的三维(3D)波束,以减轻高空无人驾驶飞行器和低空地面用户之间的强烈干扰,从而大大提高网络光谱效率。然而,大型MIO的绩效收益关键取决于全球定位系统无人驾驶飞行器和地面用户的准确频道状态信息,而由于无人驾驶飞行器引发的试点污染和3D的无人驾驶飞行器高度机动性,这实际上很难实现。 此外,日益流行的应用程序依赖大型协调的无人驾驶飞行器或无人驾驶飞行器的三维(3D)以及大型IMO的实用混合GBS波成型结构,使试点污染和频道/波束跟踪问题进一步复杂化。在本篇文章中,我们概述了上述具有挑战性的问题,提出了应对这些问题的新解决方案,并讨论了未来研究结果的前景。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
专知会员服务
18+阅读 · 2020年9月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
Yann LeCun都推荐的深度学习资料合集!
InfoQ
14+阅读 · 2019年7月7日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2020年11月30日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
18+阅读 · 2020年9月6日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
53+阅读 · 2019年9月29日
相关资讯
Yann LeCun都推荐的深度学习资料合集!
InfoQ
14+阅读 · 2019年7月7日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
人工智能 | 国际会议信息10条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月18日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员