T E L KO M NIK A , V ol . 17 ,  No. 5,  O c tob er   20 1 9,  p p.2 16 1 ~ 21 68   IS S N: 1 69 3 - 6 93 0 ,  accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DOI:   10.12928/TE LK OM N IK A .v 1 7 i 5 . 12809   ◼   21 6 1       Rec ei v ed   O c tob er  23 ,  20 1 8 ; Rev i s ed   A pr i l   1 , 2 01 9 ; A c c ep ted   Ma y  2 ,  20 1 9   Pilot reu se se q uen ce s fo r  TDD  in d o w nlin k    mu lt i - cells  to  i m pro v e  dat a ra te s       A d e eb S alh 1 , Lu k man   A u d ah* 2 , No r  S .  M . S h ah 3 , S h ipu n   A .  Hamz ah 4   W i r e l e s s  a n d  Ra d i o  Sc i e n c e  C e n tre  ( W A RAS) ,    Fa c u l ty  o f  El e c tr i c a l  a n d  El e c tr o n i c  En g i n e e r i n g ,  Un i v e rs i ti  T u n  Hu s s e i n  Onn  M a l a y s i a ,     8 6 4 0 0  Pa ri t  Ra j a ,  Ba tu  P a h a t ,  J o h o r ,  M a l a y s i a   *C o rre s p o n d i n g  a u th o r,   e - m a i l :  a d e e b s a l h 1 1 @gm a i l . c o m 1 ,  h a n i f@u th m .e d u . m y 2 ,    s h a h i d a @u th m .e d u .m y 3 ,  s h i p u n @ut h m .e d u .m y 4       Ab strac t     Th e   e x p o n e n ti a l   g ro wt h   i n   d e m a n d   fo r  h i g h   d a ta   ra te   tra n s m i s s i o n   to   u s e r s   i n   f i ft h   g e n e ra ti o n   wir e l e s s   n e two rk s ,  f o c u s   th e re   h a s   b e e n   a   p a rt i c u l a r  re s e a r c h   fo c u s   o n   n e w  te c h n i q u e s   th a t  a c h i e v a b l e   h i g h   d a ta   ra t e   b y   s u p p r e s s i n g   i n te rfe re n c e   b e tw e e n   n e i g h b o ri n g   c e l l s .  In   th i s   p a p e r,  we  p r o p o s e   th a t  s y s t e m   p e rfo rm a n c e   c a n   b e   i m p ro v e d   b y   u s i n g   p e r fe c t   c h a n n e l   e s ti m a ti o n   a n d   re d u c i n g   e ff e c ti v e   i n te rf e re n c e   wit h   p i l o t  r e u s e   th a t  m i ti g a te   s tr o n g   p i l o t  c o n ta m i n a t i o n   b a s e d   o n   t h e   k n o wl e d g e   o f  l a rg e - s c a l e   fa d i n g   c o e ff i c i e n ts .   W e   d e r i v e d   th e   l o we r  b o u n d s   o n   th e   a c h i e v a b l e   d a ta   r a te   i n   d o wnl i n k   b y   a n a l y z i n g     th e   p e rf o rm a n c e   o f  th e   z e ro - fo rc i n g   p re c o d i n g   m e th o d   a n d   d e ri v e   th e   s i g n a l - to - i n te rfe r e n c e   n o i s e   r a ti o   to   m i ti g a te   i n te rf e re n c e   b e twe e n   n e i g h b o ri n g   c e l l s .  Fro m   th e   s i m u l a ti o n   r e s u l ts ,  th e   l a rg e   p i l o t  re u s e   s e q u e n c e s   i m p ro v e d   th e   a c h i e v a b l e   d a ta   r a te   a n d   p ro v i d e d   b e tt e r   e s t i m a ti o n   fo r  a   c h a n n e l .  Wh e n     th e   n u m b e r  o f  u s e r s   i s   l a rg e ,   th e   i n te rf e re n c e   b e twe e n   n e i g h b o ri n g   c e l l s   c a n   b e   s u p p re s s e d   b y   u s i n g   o rth o g o n a l  p i l o t  r e u s e  s e q u e n c e s .       Key w ords :  m a s s i v e  M I M O ,  s i g n a l - to - i n t e rfe r e n c e - n o i s  ra ti o ,  z e ro  f o rc i n g       Copy righ t  ©  2 0 1 9   Uni v e rsi t a s  Ahm a d  D a hl a n.  All  rig ht s  r e s e rve d .       1.  Int r o d u ctio n   Ma s s i v e  m ul ti p l e - i np ut - m ul ti p l e - ou t pu t   ( MIM O )   s y s t e m s   are  a  pe r m i s s i on   tec h no l og y   de s i g ne d  t o  be   us e d  i n  f ut ure  c el l ul ar  ne t wor k s   to  i n c r ea s e  the   da ta  r ate   an d  i m prov e  en erg y   ef f i c i en c y .  T he   us e  of   a  l arge  a nte nn a  arr a y s   wi th   a  h i gh   de gree  of   f r ee do m   i s   ab l e  to  m i ti g ate   un c orr el a ted   i nt erf erenc e,  the r m al   no i s e,  a nd   th e  ef f ec ts   of   f as t  f ad i ng   wi l l   be   v an i s h ed   [1 ,   2 ].  F urtherm ore,  ea c h  c el l   i s   c on tam i na te d  w i t h  th e  i n terf erenc e  c au s e  b y   t he   us e  of   the   c orr el a ted   pi l ot  s e qu e nc es   i n   th e  n ei g h bo uri ng   c e l l s .  P i l o t  c on t am i na ti o n  oc c urs   du e  t o  p i l ot  r eu s e  s eq ue nc es   c au s ed   b y   s ha r i ng   t he   no n - ortho go n al   p i l ots   for  us ers   be tw ee n  d i f f er en t  c el l s   an d     the   l i m i ted   c ap ac i t y   of   the   s y s t em .  T he   pi l ot  r eu s e  s e qu en c e  s c he du l er  at  a  ba s e  s t ati o n  ( B S )   tha t   i s  ab l e t o a s s i g n a n d a l l oc a te  th e a v a i l a bl e p i l ot  r eu s e  s eq ue nc es  t o u s ers   [3 ,   4] .   T he   m aj or  c ha l l en g e  i n  m a s s i v e  MIM O   s y s tem s   i s   h o w   to  ac qu i r e  c h an n e l   s tat e  i nf orm ati on   ( CS I)   at  th e  B S .  T he   c ha nn el   es ti m ati on   i s   c r uc i al   i n  m as s i v e  m ul ti pl e - i np ut - m ul ti pl e   ou tp ut  s y s t em s ;  i t  i s   as s um ed   t ha t   c ha n ne l   r ec i proc i t i es   w ere  the   s am e  i n  up l i nk   ( UL )   an d   do wnl i nk   ( DL) .   O n  the   oth er  ha n d,     the   u s er  s en t  th e  s am e  pi l ot  r eu s e  s eq u en c es   i n  s a m e  ti m e  du r i ng   c ha nn e l   es t i m ati on   to  el i m i na te  pi l ot  c o nta m i na ti on   [ 5,   6] .  M as s i v e  MIM O   s y s t em s   w ork   i n  ti m e   di v i s i on   du p l ex   m od e.  T he   c ha nn e l   es ti m ati on   c a n  b e  ob ta i ne d  i n  t i m e  di v i s i o n  d u pl ex   ( T DD)   b y   ex pl o i te d  c ha nn e l   r ec i proc i t y ,   th e  c on v e nti on a l   tr a i n i ng   o v erh ea d   f or  CS I  i s   c orr el at ed   wi th   c ha nn e l   tr a i n i ng   w he n  th e  nu m be r   of   UE s   i s   i nd ep en d en t  of   the   nu m be r   of   an te n na s   [ 7,   8 ].  D ue   to  the   prop ert y   of   the   l a w   o f   l arge  nu m be r   of   us ers   an d  an t en n as   the   r a nd om   c h an ne l   b ec om e   ne ar  d ete r m i ni s ti c ,  where   th e  c ha n ne l   es t i m ati on   i s   a  c h al l en g es   i s s ue   f or  ac hi e v i ng   m ul ti - an te nn a   ga i n.  Inc r ea s i ng   t he   nu m be r   of   tr an s m i t  pi l o t  r eu s e  s eq ue nc es   f or  l arge - s c al e  f ad i ng   i s   a bl e  t o   s up pres s  pi l ot  c o nta m i na t i o n i n  m ul ti - c el l  m as s i v e  MIM O  s y s tem s   [9] .    T he   au tho r   i n   [1 0]  s tu di ed   p i l ot  c o nta m i na ti on ,   c ha nn el   es ti m ati on ,  a nd   a nte n na   c orr el ati on   f or  bo t h  UL  a nd   DL  as   the   nu m be r   of   an ten na s   ap pr oa c he s   i nf i ni t y   a t  a   f i x ed   nu m be r   of   us ers   us i ng  ei ge n - b ea m form i ng   an d t he   m atc he d  f i l t er.  T h e  au t ho r  i n  [ 11 ]  f oc us ed   o n  r ed uc i n g   pi l ot  ov erhe ad   f or  s p ati al l y   c orr el ate d  R a y l e i gh   f ad i ng   c ha nn e l s   b as ed   on   th e  tr ad e - of f   be twee n  pi l ot  i n terf erenc e a nd   p i l ot  o v erhe ad  w h en   the   n um be r   of   orthog on a l   pi l ots   r eu s es   i s   s m al l er tha n  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            ◼             IS S N:  16 9 3 - 69 3 0   T E L KO M NIK A   V ol .  17 ,  No.   5,  O c tob er 201 9 :   2 16 1 - 21 6 8   2162   the   n um be r   of   us ers .  T he   au tho r s   i n  [1 2]  us e d  th e  s c h ed u l ed   al l oc at i o n  of   pi l ot   r e us e  s eq u en c es   ba s ed   o n  the   d eg r a da t i on   of   the   us ers   b y   ad de d  s et   of   orthog on al   p i l ot  r eu s e  s eq ue nc es   to   m i ti ga te  pi l ot   c on t am i na ti on .   T he   au t ho r s   i n   [1 3]   us ed   prac t i c al   c ha nn e l   es ti m ati on   wi t h  ap prox i m ate   a na l y t i c al   m ea n  s qu are  err or  t o  s up pr es s   pi l ot  c on t am i na ti o n  wi tho ut   pre v i ou s   k no w l e dg e  of   i nte r - c el l   i nte r f erenc e  an d  l arg e - s c al e  f ad i ng .  A l l   B S   an te nn as   c an   be   es ti m ate d  at  tr an s m i t  pi l ots   i n  t he   s am e  t i m e  ba s ed  on  a  s et   of   m utu al l y  ortho go n a l   p i l ot  r e us e  s eq ue nc es   to   a  ne i gh b orin g  c e l l .   A no th er  s tud y   [ 14 ]  i m prov ed   s pe c tr a l   ef f i c i en c y   thro ug h   us er  s c he du l i n g  an d  pi l ot  as s i gn m en t  ba s ed  o n t he   di r ec t i on  of  th ei r  c ha n ne l s  an d  ortho go n al  tra i ni ng  s eq ue nc es   i n  a   DL  ti m e  di v i s i on   d up l ex .  W e   de r i v ed   the   l o wer   bo u nd s   on   t he   ac h i e v a bl e  da t a  r ate   i n  DL  b y   an a l y z i ng   t he   p erf or m an c e  of   the   Z F   prec o di ng   m eth od   an d  us i ng   the   S I NR  to  m i ti ga te  i nte r f erenc e  be t wee n  n ei g h bo r i n g  c e l l s .  B as e d  o n  tr a ns m i tti ng   th e  s am e  pi l ot  r eu s e   s eq ue nc es   i n  the   s am e  c el l   an d  us i n g  m utu al l y   ort ho g on a l   p i l ot  s eq ue nc es   i n  a  ne i g hb or i ng   c el l .  F i n al l y ,  i m prov ed   d ata   r ate   pe r f orm an c e  c an   b e  o bta i ne d  v i a  z e r o - f orc i ng   ( Z F )   prec od i ng   us i ng   pi l ot   r eu s e  s eq ue nc es   wi th  a n  i nc r ea s i ng   nu m be r   of   an ten na s   ,  whi c h  i nc r ea s es   the   ga i n  a nd   s up pres s es   i nte r f erenc e  be t ween   ne i gh bo r i n g c el l s .       2.  Re se a r ch M eth o d   W e  c on s i de r   a  D L  m ul ti - c el l   m as s i v e  MIM O   w i r e l es s   s y s t em   w i th     c el l s .   E ac h  c el l   c on s i s ts   of   on e  B S   w i th    an ten na s   to  s er v e     ac ti v e  us ers   ( UE s ) ,  w h ere  ≫ .  W e  as s um e   tha t  th e  B S   ha s   i m p erf ec t  CS I.  T he   c ha nn el   v ec tor  ɠ ∈ ∁ × 1   f r o m   the   l th   B S   a nd   k th   us er  of   the     ℎ   c el l  c a n b e f or m ul ate d  as       ɠ = √   ,      ( 1)     where     i s   t he   s m al l - s c al e   f ad i ng   c oe f f i c i en t,   ∈   ∁ × 1 , ∁ ( 0 , ) ,   an d      is    the   l arg e - s c al e  f ad i ng   of   tr a ns m i s s i on   s i g na l s   f r o m   di f f e r en t  a nte nn as   i n   th e  s am e  B S   du e  t o  p ath   l os s   an d  s h ad o wi n g.   F r om   B S   ,  the   tr an s m i s s i on   s i gn al   to  UE s   i s   t he   ×   prec od i ng   m atri x ,   an d t he  r ec e i v ed  s i gn al   at  UE     i n c e l l     c an  b e  w r i t ten   a s        = √   ∑ ɠ       +  = 1 ,        ( 2)     where     = [  1 ,  2   , . . . . . , ] ∈ ∁ ×   i s   the   prec o di n g  m atri x   of   × ,  |   | = 1 ,   = [  1 ,  2   , . . . . . , ] ∈ ∁ ~   ∁ ( 0 , )   i s   the   c om pl ex   da t a  v ec tor  of   us ers ,    is     the   tr a ns m i s s i on   po w er  of   the   B S ,  ɠ   i s   the   c ha n ne l   m atri x   f r o m   B S   to  U E s   i n   c el l     an d      ~ ∁ ( 0 , )     i s   th e  a dd i ti v e  whi te   G au s s i an   no i s e  ( A W G N)   wi th   z ero  m ea n  an d    c ov ari an c e  v ari ab l es .     2.1 . Ch a n n el  E stem atio n     W e   as s u m e  the   B S   an d  U E s   are  wor k i ng   un de r   a  t i m e  di v i s i o n  d up l ex   ( T DD) ,  w he r e   ev er y   UE   i ns i de   the   c el l   tr an s m i ts   m utu al l y   ort ho g on a l   pi l ot   s eq u en c es   t hroug h  a  tr a i ni n g  p ha s e   to  c o m pu te  es ti m ati on   c ha nn el   ɠ  .   A l l   B S   an te nn as   c an   be   es ti m ate d  at  the   s am e  ti m e   us i ng   th e  m utu al l y   orth og o na l   p i l o t  s e qu en c es   i n  e v er y   c el l .  B as e d  on   the   es ti m ati o n  of   the   c ha nn el   v ec tor  at  the     ℎ   B S   [ 15 ],  t he   r e c ei v ed   tr a i ni ng   s i gn a l   f r om   the   pi l ot  r eu s e  s eq ue nc es     of    the  U E s  f r o m  al l  n ei gh b orin g c el l s  c an  b e  w r i t ten   as       = ɠ  + ∑ ɠ = 1 , ≠ +  √    ,        ( 3)     where     i s   t he   ef f ec ti v e  tr a i ni n g  s i g na l - to - no i s e  r at i o   ( S INR) ,  ac c ordi n g  t o  th e  pr op erti es   of     the   m i ni m u m   m ea n  s qu ar e  err or  ( MM S E )   of   c ha n n el   es ti m ati on .  T he   ac c urac y   of   a  c h an n el   de pe nd s   o n  th e  l ar ge   s c al e  m ul ti pl e  an ten na s   f or  l ar ge - s c al e  f ad i ng   at  m ul ti p l e   ɠ ̂    b y       an d   c an  be   w r i tte n a s       ɠ ̂  =         .        ( 4)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   ◼     P i l ot  r e us e s eq ue nc es  f or T DD i n  do w nl i nk  m ul t i - c el l s  t o i m prov e d ata  r ate s   ( Lu k m an  A ud a h)   2163   Inc r ea s i n g  th e  tr ai ni ng   ph a s e  i m prov es   the   c h an ne l   q ua l i t y   [1 6] ,  a nd   t he   tr ai n i n g   s i gn a l   ba s ed   on   pi l ot  r e us e  s eq u en c es   w i l l   be   s h ared  b y   th e  tr ai ni ng   p ha s es   f or  T DD - b as ed   c h an n el   es ti m ati on  to  c al c u l at e c ha nn e l  ob s er v at i o ns  as     ɠ ̂  =     ∑ ɠ = 1 , ≠ +  √    .       ( 5)     the  es t i m ate  of  MM S E  f or t he  d i s tr i b ute d  c ha n ne l   ɠ ̂  ~ ∁ ( 0 ,  ) , w h ere      =       ,       ( 6)     the  c ha nn e l   v ari an c e f or a  UE  i n t h e  l th   c el l  t o t h e t ar ge t  B S   an t en n a a r r a y s .      = ( ∑ = 1 , ≠ +    ) − 1 .      ( 7)     F r o m   the   pro pe r t i es   a nd   o r tho go na l l y   of   M MS E   the   es ti m ati on   c h an n el   err or,  we  c an   de c om po s e  the   c ha n ne l   ɠ ̅  a s   ɠ ̅  = ɠ  − ɠ ̂  ,  ,  where   ɠ ̅    ~ ∁ ( 0 ,  −  ) ,  r ep r es e nt   un c orr el a ted   c ha nn e l   an d   i s   i nd ep en d en t   of   ɠ ̂  .  T he   hi gh   pe r f orm an c e  s y s tem   c an   b e  o bta i ne d  ba s ed   o n  the   l i m i ted   n um be r   of  pi l ot  r e us e  s eq ue nc es   aris i n g  f r o m   t he   s ha r i ng   of     non - orth og o na l   p i l ots   f or  a   us er  b et w e en   di f f erent  c el l s .   T he   p i l o t  c on tam i na ti on   ef f ec ted   t o  c ha nn e l ,   to   s up pr es s   pi l ot   c on tam i na t i on   a nd   i nc r ea s e  the   c ap ac i t y   f or  us ers ,  r eq ui r e   l i m i ted     the   nu m be r   of   us ers   b y   u s i ng   av ai l a bl e   of   p i l ot  r eu s e  s eq u en c es   = = ∞ .   T o  es ti m ate d  c ha nn e l   f or  e ac h  U E   at  tr an s m i s s i on   s i gn al   f r om   B S   to  the   UE s ,   w e   us ed   th e  tr ai n i ng   s i g na l       wi th  k no w n  p i l ot  r eu s e  s e q ue nc es .  T he   r ec ei v ed   s i gn al   at  t he   B S   du r i ng   p i l ot  tr a ns m i s s i on   c an  be   w r i tte n a s       ф = √   ∑ ɠ = 1 +   ,     ( 8)     where    i s   the   s y m bo l   of   pi l ot  r eu s e  s eq ue nc es .  Us i ng   th e  s am e  pi l ot  r eu s e  s eq ue nc es   f or  us ers   i n  n ei gh b orin g  c el l s   l e ad s   to  c on tam i na ti on   i n  c ha n ne l   es ti m ati on .   W e   ev al u ate     the   propert i es  of  M MS E  f or  c ha nn e l   es ti m ati on   to  ob ta i n   be tte r  p i l ot  r e us e s eq ue n c es  f or UE   ɠ ̂   us i ng   B a y es i an   es t i m ato r s .  W e  s up po s e  tha t  ea c h  c h an ne l   c an   be   es t i m ate d  s ep arate l y   us i n g    the  M MS E   of  th e   ℎ   UE  [ 16 ],  an d c a n b e  ex pres s ed   as       ɠ ̂   = ‖ ɠ ̅ − ɠ ‖ 2               = { |  ( ф + ) − ɠ | 2 }               = { | (  − ) ( ф ) +  | 2 }               = { (  − ) (  − ) ( ф ) + 2 }   ɠ ̂ =               { (  −               )   (  −   ) ( ( ∑ = 1 ) ) ф +   2 }       ɠ ̂ =   { ( ( + ∑ = 1 ) − 1   −   ) ( ( +   ∑ = 1 ) − 1 −                 ) ( ( (   ∑ = 1 ) ) ф ) +   2 }       ( 9)     ɠ ̂ =  1 + ∑  = 1 ф .         ( 10 )     T he   c ha nn el   m atri x   i s   i n de pe nd e nt  a nd   i de nt i c a l l y   di s tr i b ute d  ( i .i . d)  ac c ordi ng   to    the  pro pa ga t i on  c h an n el  m atri x  be t wee n B S s  f or non - l i ne  of  s i gh t c om po ne nts .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            ◼             IS S N:  16 9 3 - 69 3 0   T E L KO M NIK A   V ol .  17 ,  No.   5,  O c tob er 201 9 :   2 16 1 - 21 6 8   2164   2.2.   A c h iev able  Do w n link Data Rat e     In  a  m as s i v e  MI MO   s y s tem ,  i t  i s   ex p ec ted   t ha t  t he   ac hi e v ab l e  da ta   r ate   c a n  be   m ax i m i z ed   b y   as s i g ni ng   th e  pi l ot  r e us e  s eq ue nc es     to   ℎ   UE   i n  ev er y   c el l .  T he   av era ge   c ha nn e l   es ti m ati on   tha t  e na b l es   e v er y   B S   to  de t ec t  the   d ata   s i gn a l   f r o m   the   UE s   b y   a pp l y i ng     the   l i ne ar  prec od i ng   m atri x       ∈ ∁   to  r ec ei v e  the   s i gn a l   a nd   r e m ov i ng   the   i nte r f erenc e  c au s ed   b y   o the r   us ers .  T he   ac hi e v ab l e  da ta   r ate   ba s ed   on   w ors t - c as e  u nc orr el at ed   n oi s e  c a n     be   w r i t ten   as       ℛ  = ∑ ∑ (   1 −       ) = 1 = 1 [  2 ( 1 +   ) ] ,              ( 11 )     where   (   1 −       )   r ep r es en ts   th e  l os s   of   the   pi l ot   s i g na l   f or  t he   pr e - l og   f ac tor,  a nd     r ep r es en t s   the   c oh erenc e  bl oc k   i nte r v a l .  W e  de r i v ed   the   l o w er  b ou nd   of   an   ac hi ev ab l e  da ta   r at e  i n   ba s e d  o n   the   S I NR  du e  to  th e  p i l ot  r eu s e  s eq u en c es   un de r   pe r f ec t  c ov aria nc e  m atri x   es t i m ati on ,     the  r ec e i v ed  s i gn a l  c an  be   w r i tte n  as          = √ { ɠ     }  + √ ∑ ( = 1 , ≠ ɠ     − { ɠ     } )  +     √ ∑ ∑ ɠ    = 1 = 1 , ≠  +  .                ( 12 )       If   al l   the   c h an n el s   are  un c orr el ate d  Ra y l ei g h  f ad i n g   the   ef f ec ti v e  S INR     = |   | 2 |   | 2 ,     f r o m   [1 7 ]  the   d es i r ed   s i gn a l   ( )   f or  S INR,  th e  p i l ot  r eu s e  s eq ue nc es   c an   b e  es ti m ate d  be t wee n  c ha nn e l   ɠ     an d  t he   prec od i n g  m atri x   wi th  × .  P oo r   c h an n el   es ti m ati on   c a n  oc c ur  du e  t o   i nte r f erenc e  be t ween   ne i g hb ori ng   c e l l s   as   a  r es u l t  of   prec od i n g  v ec tors   w i t h   a  c on tr o l l i ng   ei g en v ec tor.   T he   S INR c a n  be  e v a l u ate d  ba s e d o n t h e  de s i r ed  s i g na l       |   | 2 = |   [ ɠ     ] | 2 .            ( 13 )     f r o m   the  un c orr el at ed   no i s e   ( )   we s i m pl i f y  as       | | 2 = ∑ ∑ [ | ɠ    | 2 ] = 1 = 1 , ≠ − ∑     |   [ ɠ     ] | 2 = +   2   .      ( 14 )     i nte r f erenc e  i nc r ea s es   as   t he   nu m be r   of   an ten na s   m ov es   t o w ard  i nf i n i t y .  W e  an al y z e  th e  DL   S INR  of  th e U E s   i n  c el l   . T h e e f f ec ti v e  S INR c a n b e e x pres s ed  as         = |   [ ɠ     ] | 2 ∑ ∑ [ | ɠ     | 2 ] = 1 = 1 , ≠ − ∑     |   [ ɠ     ] | 2 = +   2   .      ( 15 )     to  e v al ua t e  s y s tem   pe r f or m an c e,  w e  i ntr od uc e  z ero - f orc i ng   prec o di ng   to  ac hi ev e  t he   arr a y   ga i n   ( − )   an d m i ti g ate  s tr o ng   i nt erf erenc e f r om  th e o the r  c el l s .      = | ̃  ( ̃  ̃  ) − 1 | { ‖ ̃  ( ̃  ̃  ) − 1 ‖ 2 } 1 / 2   .          ( 16 )     F r o m   the   nu m erator   in   ( 1 5),  w e   us e   th e  m i ni m u m   m ea n  s qu are  err or  pro pe r ti es   at    the   B S ,  w h i c h  ha s   pe r f ec t  k no w l e dg e  of   the   c ov ari an c e  m atri c es   c ha nn el .  T he   es ti m ati on   r o w  v ec tor  of   ɠ   f or  the   tr an s m i s s i on   s i gn al   f r om   the   B S   be t ween   th e  UE s   in     ℎ   c el l   an d  t he   B S   i n  the    ℎ   c el l   c an   be   es ti m ate d  a c c ordi ng   t o  [ 17 ],   w i t h  l i n ea r   z ero - f orc i ng   prec od i ng   ab l e   to  ac h i e v e   the  arr a y  g ai n  ( − )   f r o m  th e p r op erti es   of  th e c o v ari an c e  c h an ne l   i n [ 18,   19 ]:     |   [ ɠ     ] | 2 =  ( − )    ( ɠ )   .        ( 17 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   ◼     P i l ot  r e us e s eq ue nc es  f or T DD i n  do w nl i nk  m ul t i - c el l s  t o i m prov e d ata  r ate s   ( Lu k m an  A ud a h)   2165   In  a dd i ti o n,  r e du c i ng   the   i nte r - us er  i nte r f erenc e  f or  s i gn al s   i s   c r uc i al   i n  o bta i n i n g  l es s   no i s e   v ari an c e.   F r om   the   wor s t - c as e  G au s s i an   n oi s e   t he   c h an n el   v ari an c e   f or  pre c od i n g  v ec tor,   the   r ec e i v ed   tr a i ni ng   s i g na l   f or  l arg e - s c al e  f ad i ng   φ jl k   tha t  i s   r ef l ec ted   b y   th e  tr a ns m i s s i on   s i gn al   f r o m   the   B S ,  whi c h   s ho ul d   ac qu i r e  the   c ov aria nc e  m atri c es   f or  th e  c ha nn el   es ti m ati on   v ec tors   f r o m   al l   of   the   UE s ,  where  t he   c ov aria nc e  m atri x   i s   ab l e  to  s up pres s   pi l ot  c o nta m i na ti on   [2 0,   21 ] .  T he  v aria nc e c ha nn e l  c an   be  s i m pl i f i ed   as        ( ɠ ̂ ) =  [ ɠ ̂    ф  ] [ ф  ] =  1 + ∑  = 1   .         ( 18 )     f r o m   the   de no m i na tor  i n   ( 15 ) ,  the   nu m be r   of   an ten n a s   2   i nc r ea s es   ac c ordi ng   t o  t he   de s i r ed   s i gn a l   f or  th e  a v era ge   c h an ne l   ga i n   |   [ ɠ    ] | 2 .  T he   s ec on d   ter m   i n  th e  d en om i na tor   i n   ( 15 )  i s   s i m i l ar,  |   [ ɠ     ] | 2 =  ( ɠ  ) .  T he   tr an s m i s s i o n  da t a  s i g na l   f or  al l   v ar i ab l es   an d   i nd ep e nd e nt  i d e nti c a l l y   di s t r i bu te d  ( i . i . d.)  l i ne ar  v ec tor  prec od ers   of   the   us ers   [2 2,  23 ]   {  } = 1   i s   di s tr i b ute d a s     [  ] = 1   , = 1 , 2 , . . . . . ,             ( 19 )     [   ] = 0 ,         ≠           ( 20 )     ∑ ∑ [ | ɠ    | 2 ] =    | ɠ | 2 =     ( ɠ ̂ ) = 1 = 1 , ≠     ( 21 )      [ ф ] = 1 + ∑ = 1         ( 22 )      [ ɠ   ф ] = √       ɠ ̂   .          ( 23 )     w he n  t he   p i l ot  r eu s e  s e qu en c es   are  as s i gn e d  to  t he   U E s ,  bo th  the   as s i gn e d  p i l ot  r eu s e  s eq ue nc es   an d  t he   U E s   are  r e m ov ed   f r o m   the   pi l o t   r eu s e  s eq u en c e  p oo l .   W e  an al y z e d     the   d en om i na t or  f or   ( 15 )   b y   m i ti ga ted   i nt er - us er  i n t erf erenc e  at  r eu s e  pi l ot  s eq ue nc es   w he n    the   nu m be r   of   an t en n as   m ov e  to war ds   i nf i ni t y ,   an d   the   v ari an c e  c h an n e l   [ 10 ,  24,   2 5]      { ɠ ̃  } → ∞ →       0   i s  as  f ol l o w s :       ∑ ∑ [ | ɠ     | 2 ] = 1 = 1 , ≠ − |   [ ɠ     ] | 2 + 2 = ( − )    ( ɠ ̂  ) +           ∑ ∑  ( ɠ ̂ ) + 2 = 1 = 1 , ≠   .     ( 24 )     In  ord er  to  s i m pl i f y   the   do wn l i nk   ef f ec ti v e  S INR  of   the   k   th   us er  f or  Z F   prec od i ng   ac c ordi ng   to   ( 17 )   an d  ( 24 ) , f or a n i nc r ea s i n g n um be r  of  an ten n as  an d  UE s   whe n    a n d   → ∞ ,   the  f orm ul a  f or the  S IN R c an   be  d eri v e d a s         −  = ( − )  ( ɠ ̂ ) ( − )  ( ɠ ̂ ) + ∑  = 1 , = + ∑ ∑  ( ɠ ̂ ) = 1 = 1 , ≠ + 2   .        ( 25 )                                                                                                   T he   ac hi e v ab l e  hi gh   da ta   r ate   wi th  Z F   prec od i ng   c an   b e  i m prov e d  ba s e d  o n   us i ng     the   p i l o t  r eu s e  s eq ue nc es   a r e  de v el op e d  to  a l l oc ate d  th e  pi l ot     an d  m i ti ga t e  p i l o t  c on tam i na ti on   us i ng   S INR   [9,  2 4,   25 ] .  T he   c l os ed   f or m   f or  the   ac hi e v ab l e  d ata   r ate   i n  DL  c an   be   i n v es t i ga t ed   ba s ed   on  t he  m i ni m u m  MM S E  f or t he  c h an n el   es ti m ati on  err or  wi th  p i l o t reus e  s e qu en c es   an d  i s   gi v en   as                                                                                                                                                                                                ℛ     ∑ ∑ ( 1 −     ) = 1 = 1  2 ( 1 + ( − ) ( 1 + ∑  = 1 ) ( − )  1 + ∑  = 1 + ∑  = 1 , = + ∑ ∑ ( 1 + ∑  = 1 ) = 1 = 1 , ≠ + 2 ) .      ( 26 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            ◼             IS S N:  16 9 3 - 69 3 0   T E L KO M NIK A   V ol .  17 ,  No.   5,  O c tob er 201 9 :   2 16 1 - 21 6 8   2166   3.  Re sult s  a n d   A n al y s is   In  th i s   s ec ti o n,  we  us e   M on te - Car l o  s i m ul ati o ns   to  an a l y z e   the   nu m eric al   r es ul ts .   I n  ad d i ti on   to ,  w e  e v al u ate   t h e  s y s tem   pe r f or m an c e  f or  l i ne ar  prec o di n g  tec h ni qu es   of   z ero - f orc i ng   prec od i ng   b as ed   o n  an   es ti m ate   the   k no wl ed ge   of   l arge - s c al e  f ad i ng   c oe f f i c i e nts   of   c ha nn e l   es ti m ati on   an d  r e du c i ng   ef f ec ti v e  i nte r f erenc e   w i th   p i l o t  r e us e  t ha t   m i ti ga t e s   s tr on g   pi l ot  c on tam i na ti on .   F r om   F i gu r e  1,  when   t he   nu m be r   of  B S   an t en n as   i nc r ea s es ,  the   da t a  r ate   de pe nd e d  o n  th e  em pl o y m en t  of   d i f f erent  r eu s e  p i l ot  s eq ue nc es   c an   be   ob ta i n ed   ba s ed   on   ( 1 1),  ( 15 )   an d  ( 26 ) ,  w h ere  t he   n u m be r   o f   orthog o na l   pi l ot   r eu s e  s eq ue nc es   f or  the   us ers   i n  n ei gh b orin g   c el l s   w h os e  r el ati v e   go od   c ha nn el   es ti m ati on   pe r f or m an c e  ac c ordi n g  to   ( 25 ) .  F r o m   F i gu r e  1,  the   ac hi e v a bl e   da t a  r at e  i nc r ea s es   wi th   an   i nc r ea s e   i n   the   n um be r   of   B S   an ten n as   du e  to  t he   orthog on a l   p i l ot  r eu s e  s eq u en c es .  T he r ef ore,  a  hi g he r  da ta  r at e  c an   b e  ac hi ev ed   b as ed   on   r e us e  l arge  n um be r   of   pi l ot  s eq u en c es   = 7 ,  tha t  a bl e  to  s up pr es s i on   of   the   i nte r f erenc e  be t w e en   ne i gh b orin g c el l s  du e t o o r t ho go na l  pi l ot  r e us e s eq u en c es  be t w ee n a dj ac en t c el l s  f or l arge - s c al e  f ad i ng   whe n  th e  n um be r   of   pi l ot  r eu s es   = 7 ,     c om pa r ed   wi th   the   p i l o t  r eu s e   s e qu en c es     = { 3 , 1 } .    F i gu r e   2   i l l us tr ate s   t he   v ar i at i on   i n  t he   ac h i e v ab l e   da ta  r at e  wi th   t he   nu m be r   of   pi l ot   s eq ue nc es .  W he n  the   nu m be r   of   pi l ot  r eu s e  s e qu e nc e s   i s   eq ua l   to  t he   nu m be r   of   us ers   = ,  the   h i gh   d ata   r at e  c an   b e   ac hi e v ed   ba s ed   on   l arge   pi l ot  r eu s e  s eq ue nc es   a n d  a  un i f or m l y   di s tr i b ute d  nu m be r   of   us er s   around   th e  B S .  W he n  the   nu m be r   of  pi l ot  r eu s e  s eq u en c es   i s   l arge   en ou gh   f or  the   di f f erent  nu m be r   o f   an ten na s   at  t he   B S ,  i .e. ,  where    =   16 ,  32 ,  64   an d  12 8,  pi l ot   c on tam i na ti on   i s   r e du c ed .   Mo r eo v er,   ac c ordi ng   to   ( 2 6),  a   h i gh er  d ata   r ate   i s   a c hi e v ed   w h en     the   n um be r   of   pi l ot  r eu s e  s eq ue nc es   i s   = 7   c o m pa r ed   to  = 1 .  Mo r eo v er,  when   t he   n um be r   of   us ers   i s   l arge,   t he   i nt erf erenc e  b et w e en   ne i gh bo r i ng   c el l s   c an   be   s up pres s ed   d ue   t o  t he   us e  of  orthog on a l  p i l ot  r e us e s e qu en c es .           F i gu r e  1.  A c hi ev ab l e d ata  r ate  b y  t he   nu m be r  of  B S  a n ten n as           F i gu r e  2.  A c hi ev ab l e d ata  r ate  b y  t he   nu m be r  of  pi l ot  r eu s e s eq ue nc es   0 100 200 300 400 500 600 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Num be r of  BS  A nte nn as  (M) Achievable Data Rate  [bit/ s/Hz]     p =7 p =3 p =1 0 5 10 15 20 25 30 35 40 7 . 8 8 8 . 2 8 . 4 8 . 6 8 . 8 9 9 . 2 9 . 4 9 . 6 Num be r of  Pilo t S eq ue nce ss  p Achievable Data Rate  [bits/s/ Hz]      p =7 p =4 p =3 p =1 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0   ◼     P i l ot  r e us e s eq ue nc es  f or T DD i n  do w nl i nk  m ul t i - c el l s  t o i m prov e d ata  r ate s   ( Lu k m an  A ud a h)   2167   4.  Co n clus ion   In  thi s   p ap er,  we  e v al ua t e d  the   l o w er  b ou n d  f or  the   ac hi e v ab l e  da ta  r a te  ba s ed   on   s up pres s ed   pi l ot   c on t am i na ti on   be t wee n  ne i gh b ori ng   c e l l s   as   a   r es u l t  of   the   us e   of    non - orth og o na l   pi l ot   r eu s e   s eq u en c es   tr an s m i tte d  b y   UE s   to   d i f f erent  c el l s .  C o ns eq ue nti al l y ,     the   da ta  r ate   c an   be   op ti m i z ed   b y   l arg e  pi l ot  r e us e  s eq u en c es   an d  a  un i f orm l y   d i s tr i bu te d  nu m be r   of   us ers   around   the   B S .  I n  ad di t i o n  to   th i s ,  di s tr i b ute d  l arge  a  n um be r   of   us ers ,    the   i nt erf erenc e  b et w e en   ne i gh b orin g  c e l l s   c a n  be   s up pres s ed   du e  to  ortho go na l   p i l o t  r e us e  s eq ue nc es .  H i gh er  da ta  r ate s   c an   be   ac hi ev ed   b y   s up pres s i ng   th e  i nt erf erenc e  be t w e en   ne i gh b orin g  c el l s   ba s e d  o n   orthog on al   pi l ot  r e us e  s eq ue nc es   b e t w e en   a dj ac en t  c el l s   f or  l arg e  s c al e f ad i n g.       A c kno w ledg ement s   T hi s   r es ea r c h  i s   f un de d  b y   t he   M i n i s tr y   of   Hi g he r   E du c a ti on   Ma l a y s i a  u nd er  F un d a m en tal   Res ea r c h  G r an t  S c he m e  ( V ot   No.   16 27 )   an d   pa r t i a l l y   s po ns ored   b y   U ni v ers i t i   T un   Hus s e i n  O nn   Ma l a y s i a .       Re f er en ce s   [1]    L a rs s o n   EG ,  Ed f o rs   O ,  T u fv e s s o n   F,   M a rz e tt a   T L .  M a s s i v e   M IM O   fo r  n e x t  g e n e ra ti o n   w i re l e s s   s y s te m s .   IEEE  Com m u n i c a t i o n s  M a g a z i n e .  2 0 1 4 ;  5 2 (2 ): 1 8 6 - 195 .   [2]    Sa l h   A,  A u d a h   L ,   Sh a h   NS,  H a m z a h   SA.  R e d u c ti o n   o f   p i l o t  c o n t a m i n a ti o n   i n   m a s s i v e   M I M O   s y s te m .  Pro c e e d i n g s  o f  IEEE  A s i a  P a c i fi c  M i c ro wa v e  Co n fe re n c e  (A P M C) .  Ku a l a  L u m p u r.  2 0 1 7 ;  8 8 5 - 8 8 8 .   [3]    An j u m   M A.   A  New   Ap p ro a c h   to   L i n e a r  E s ti m a ti o n   Pro b l e m   i n   M u l ti - u s e r  M a s s i v e   M I M O   Sy s te m s .   TEL KO M NIKA   Te l e c o m m u n i c a ti o n  Co m p u ti n g  El e c tr o n i c s   a n d  Co n tr o l .  2 0 1 5 ;  1 3 ( 2 ):  3 3 7 - 3 5 1 .   [4]    Pa n   L ,  Dai   Y ,  X u   W ,  Don g   X .  M u l ti p a i r  m a s s i v e   M I M O   re l a y i n g   w i th   p i l o t - d a ta   tra n s m i s s i o n   o v e rl a y .   IEEE  Tra n s a c t i o n s  o n   W i r e l e s s  Co m m u n i c a ti o n s .  2 0 1 7 ;  1 6 ( 6 ):  3 4 4 8 - 3 4 6 0 .   [5]    L u   L ,  L i   G Y ,  S w i n d l e h u r s t  AL ,   As h i k h m i n   A,  Z h a n g   R.  An   o v e rv i e w   o f  m a s s i v e   M I M O :  Be n e fi t s   a n d   c h a l l e n g e s .  IEEE  J o u rn a l  o f  S e l e c te d  T o p i c s  i n  S i g n a l  Pro c e s s i n g .  2 0 1 4 ;  8 (5 ):  7 4 2 - 7 5 8 .   [6]    Ba l d e m a i r  R,  Dah l m a n   E,  Fo d o r  G ,  M i l d h   G ,  Pa rk v a l l   S,  Se l e n   Y ,  T u l l b e rg   H,  Ba l a c h a n d ra n   K.  Ev o l v i n g   w i re l e s s   c o m m u n i c a ti o n s :  Ad d re s s i n g   th e   c h a l l e n g e s   a n d   e x p e c t a ti o n s   o f  t h e   fu t u re .  IEEE  Ve h i c u l a r   Te c h n o l o g y  M a g a z i n e .  2 0 1 3 ;  8 (1 ):  2 4 - 30.   [7]    Zh u   X ,  W a n g   Z ,  Q i a n   C,  D a i   L ,  Che n   J ,  Ch e n   S,  Ha n z o   L .  So ft   P i l o t  R e u s e   a n d   M u l ti c e l l   Bl o c k   Dia g o n a l i z a t i o n   Pre c o d i n g   fo r  M a s s i v e   M I M O   Sy s te m s .   IEE E  Tra n s a c ti o n   o n   Ve h i c u l a r  T e c h n o l o g y .  2 0 1 6 ;  6 5 (5 ) :  3 2 8 5 - 3 2 9 8 .   [8]    Sa l h   A,  Au d a h   L ,  Sh a h   NS,  Ham z a h   SA.  M a x i m i z i n g   En e rg y   Eff i c i e n c y   fo r  Con s u m p t i o n   Cir c u i t  Po w e r   i n   Dow n l i n k   M a s s i v e   M I M O   W i r e l e s s   Net w o rk s .   In te r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f  El e c tr i c a l   a n d   Com p u te r   En g i n e e ri n g  (I J ECE) .  2 0 1 7 ;  7 ( 6 ):  2 9 7 7 - 2 9 8 5 .   [9]    Bj ö rn s o n   E,   Hoy d i s   J ,   Sa n g u i n e tt i   L .  M a s s i v e   M I M O   h a s   u n l i m i te d   c a p a c i ty .  IEEE   Tra n s a c ti o n s   o n   Wi re l e s s  Co m m u n i c a ti o n s .  2 0 1 8 ;  1 7 ( 1 ):  5 7 4 - 5 9 0 .       [10]    Hoy d i s   J ,  T e n   Bri n k   S,  De b b a h   M .  M a s s i v e   M I M O   i n   th e   UL/ DL  o f  c e l l u l a r  n e tw o rk s :  How   m a n y   a n te n n a s  d o  w e  n e e d ? .  IEEE   J o u rn a l  o n  s e l e c te d  Are a s  i n  C o m m u n i c a t i o n s .  2 0 1 3 ;  3 1 (2 ): 1 6 0 - 1 7 1 .   [11]    Y o u   L ,  G a o   X ,  X i a   XG ,  M a   N,  Pe n g   Y .  Pi l o t  re u s e   f o r  m a s s i v e   M I M O   tra n s m i s s i o n   o v e r  s p a t i a l l y   c o rre l a te d   Ray l e i g h   fa d i n g   c h a n n e l s .  IEEE  Tra n s a c ti o n s   o n   W i r e l e s s   Com m u n i c a ti o n s .  2 0 1 5 ;  1 4 ( 6 ) :   3352 - 3 3 6 6 .   [12]    W u   Y ,  L i u   T ,  Cao   M ,  L i   L ,  X u   W .   Pi l o t  c o n t a m i n a t i o n   re d u c t i o n   i n   m a s s i v e   M I M O   s y s te m s   b a s e d   o n   p i l o t   s c h e d u l i n g .   EUR ASIP  J o u rn a l   o n   W i re l e s s   Com m u n i c a ti o n s   a n d   N e two rk i n g .   2 0 1 8 ;   2 0 1 8 (2 1 ) :     1 - 9.   [13]    De  Fi g u e i re d o   FA,   Card o s o   F A,  M o e rm a n   I,   Fr a i d e n ra i c h   G .  Cha n n e l   Es ti m a t i o n   f o r  M a s s i v e   M I M O   T DD   Sy s te m s   A s s u m i n g   Pi l o t   Con ta m i n a ti o n   a n d   Fre q u e n c y   Se l e c ti v e   F a d i n g .   IEEE  A c c e s s .   2 0 1 7 ;   5 :1 7 7 3 3 - 1 7 7 4 1 .   [14]    Haj ri   SE,   As s a a d   M ,  Cai re   G .   Sc h e d u l i n g   i n   m a s s i v e   M I M O :  Us e r  c l u s te r i n g   a n d   p i l o t  a s s i g n m e n t .  Pro c e e d i n g s   o f  IEEE  5 4 th   An n u a l   Al l e rto n   Co n fe re n c e   o n   Com m u n i c a t i o n ,  Con tro l ,  a n d   C o m p u ti n g .   M o n ti c e l l o .  2 0 1 6 ;  1 0 7 - 1 1 4 .   [15]    Kh a n s e fi d   A,  M i n n   H.  O n   c h a n n e l   e s ti m a ti o n   fo r  m a s s i v e   M I M O   w i th   p i l o t  c o n ta m i n a ti o n .  IEE E   Com m u n i c a ti o n s  L e tt e rs .  2 0 1 5 ;  1 9 (9 ):  1 6 6 0 - 1 6 6 3 .    [16]    Sa d e g h i   M ,  Sa n g u i n e t ti   L ,  Cou i l l e t   R,  Y u e n   C.  L a rg e   s y s te m   a n a l y s i s   o f  p o w e r  n o rm a l i z a ti o n   te c h n i q u e s   i n   m a s s i v e   M I M O .  IEEE  Tra n s a c t i o n s   o n   Ve h i c u l a r  Te c h n o l o g y .   2 0 1 7 ;  6 6 (1 0 ) :     9005 - 9 0 1 7 .     [17]    Va n   Ch i e n   T ,  Bj ö r n s o n   E ,  L a rs s o n   EG .   J o i n t   p i l o t   d e s i g n   a n d   u p l i n k   p o w e r  a l l o c a ti o n   i n   m u l t i - c e l l   m a s s i v e  M I M O  s y s te m s .  IEEE  Tra n s a c t i o n s  o n   W i r e l e s s  Co m m u n i c a ti o n s .  2 0 1 8 ;  1 7 (3 ):  2 0 0 0 - 2 0 1 5 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            ◼             IS S N:  16 9 3 - 69 3 0   T E L KO M NIK A   V ol .  17 ,  No.   5,  O c tob er 201 9 :   2 16 1 - 21 6 8   2168   [18]    Se n g i j p ta   SK .  Fu n d a m e n t a l s   o f  s t a ti s ti c a l   s i g n a l   p ro c e s s i n g :  Es t i m a ti o n   th e o ry .  Pre n t i c e - Hal l ,  I n c .   Upp e r Sa d d l e  R i v e r,  NJ ,  USA .   1 9 9 3 .     [19]    Han g l i n   G .  J i a m i n g   L .  Han   Z .  O n   s u p e r i m p o s e d   p i l o t  fo r  c h a n n e l   e s t i m a ti o n   i n   m a s s i v e   M IM O   u p l i n k .   Ph y s i c a l  Co m m u n i c a ti o n .  2 0 1 7 ;  2 5 (2 ):  4 8 3 - 4 9 1 .    [20]    Zu o   J ,  Zh a n g   J ,  Y u e n   C,  J i a n g   W ,   L u o   W .   M u l ti c e l l   m u l ti u s e r  m a s s i v e   M I M O   tra n s m i s s i o n   w i th   d o w n l i n k   tra i n i n g   a n d   p i l o t   c o n ta m i n a ti o n   p re c o d i n g .  IEEE  Tra n s a c ti o n s   o n   Ve h i c u l a r  Te c h n o l o g y .  2 0 1 6 ;  6 5 (8 ) :   6301 - 6 3 1 4 .   [21]    Ngu y e n   TM ,  Ha  VN,  L e   L B.  R e s o u r c e   a l l o c a t i o n   o p ti m i z a ti o n   i n   m u l ti - u s e r  m u l ti - c e l l   m a s s i v e   M I M O   n e tw o rk s   c o n s i d e ri n g  p i l o t  c o n ta m i n a ti o n .  IEEE  A c c e s s .  2 0 1 5 ;  3 :  1 2 7 2 - 1 2 8 7 .   [22]    L i   K,   So n g   X ,  Ah m a d   M O ,  Swam y   M N.  An   i m p ro v e d   m u l ti c e l l   M M SE  c h a n n e l   e s ti m a t i o n   i n  a   m a s s i v e   M I M O  s y s te m .  In t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f  An t e n n a s  a n d  Pro p a g a ti o n .  2 0 1 4 ;  2 0 1 4 :  1 - 9.   [23]    M a r z e tt a  T L .  Non c o o p e ra t i v e  c e l l u l a r w i re l e s s  w i th  u n l i m i t e d  n u m b e rs  o f  b a s e  s ta ti o n  a n te n n a s .  IEE E   Tra n s a c t i o n s  o n   W i re l e s s  Co m m u n i c a t i o n s .  2 0 1 0 ;  9 (1 1 ) :  3 5 9 0 - 3 6 0 0 .   [24]    As h i k h m i n   A,  M a rz e tt a   T .  Pi l o t  c o n t a m i n a ti o n   p re c o d i n g   i n   m u l ti - c e l l   l a rg e   s c a l e   a n te n n a   s y s t e m s .  Pro c e e d i n g s   o f  IEEE  In te r n a ti o n a l   Sy m p o s i u m   o n   I n fo rm a ti o n   Th e o ry   ( ISI T) .  C a m b r i d g e .  2 0 1 2 :   1137 - 1 1 4 1 .   [25]    Su   L ,   Y a n g   C.   Fra c ti o n a l   fre q u e n c y   r e u s e   a i d e d   p i l o t  d e c o n ta m i n a t i o n   fo r   m a s s i v e   M I M O   s y s te m s .  Pro c e e d i n g s  o f  IEEE  8 1 st   Ve h i c u l a r  T e c h n o l o g y  Co n fe re n c e   (VT C Sp ri n g ) .   G l a s g o w .  2 0 1 5 ;  1 - 6.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.