MIMO

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă revizuită de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită la 25 iunie 2016; verificările necesită 36 de modificări .

MIMO ( English Multiple Input Multiple Output ) este o metodă de codificare spațială a semnalului care vă permite să creșteți lățimea de bandă a canalului, în care transmisia și recepția datelor sunt efectuate de sisteme de mai multe antene. Antenele de transmisie și cele de recepție sunt separate astfel încât corelația dintre antenele adiacente este slabă.

Definiția sistemelor MIMO

În sistemele de comunicații moderne, cum ar fi sistemele de comunicații celulare , rețelele locale de mare viteză etc., este nevoie de creșterea debitului . Debitul poate fi crescut prin extinderea lățimii de bandă . Cu toate acestea, aplicabilitatea acestor metode este limitată din cauza cerințelor de biosecuritate, a capacității limitate de alimentare (în dispozitivele mobile) și a compatibilității electromagnetice . Prin urmare, dacă în sistemele de comunicații aceste abordări nu asigură rata de transfer de date necesară , atunci poate fi eficient să se utilizeze rețele de antene adaptive cu elemente de antenă slab corelate . Sistemele de comunicații cu astfel de antene se numesc sisteme MIMO. [1] [2]

Canal MIMO

În cazul general, interferența inter-simbol și selectivitatea de frecvență sunt observate în canal [3] , dar în multe cazuri, durata impulsului în sistemele de comunicații fără fir este mult mai mare decât întârzierile semnalelor care ajung la antena de recepție, ceea ce o face posibil să se neglijeze interferența inter-simbol în canal. De asemenea, selectivitatea în frecvență trebuie luată în considerare [3] , de exemplu, în sistemele de comunicații ale standardului IEEE 802.11 [4] unde este utilizată tehnologia OFDM . Cu toate acestea, în unele situații este posibil să se utilizeze un model de canal fără selectivitate în frecvență.

Modelul matematic al MIMO

Luați în considerare un sistem MIMO cu N antene de transmisie și M de recepție (elemente de antenă). Proprietățile canalului MIMO care conectează cel de -al n -lea element de transmisie cu al -lea element de recepție sunt descrise prin coeficienți de canal complecși , formând o matrice de canal N × M. Valorile lor se schimbă aleatoriu de-a lungul timpului datorită prezenței propagării semnalului pe mai multe căi. În cazul în care un $h_{nm)$ $\mathbf {H}$

{\vec {s)}

este vectorul semnalelor transmise;

{\vec {z)}

este vectorul zgomotului intrinsec al elementelor de recepție ale antenei;

{\vec {x}}

este vectorul mesajului primit,

atunci semnalul de pe partea de recepție este scris după cum urmează:

{\vec {x}}=\mathbf {H} \cdot \ {\vec {s}}+{\vec {z}}.

Matricea este considerată normalizată. $\mathbf {H}$

Procesarea semnalului pe partea de recepție a unui sistem MIMO

Printre algoritmii de procesare a semnalului din partea de recepție se numără:

algoritmi bazați pe metoda probabilității maxime ( probabilitate maximă , ML);
algoritmi bazați pe metoda abaterilor standard minime (MSCE);
algoritmi bazați pe metoda forțarii zero ( ZF ) .

Există, de asemenea, o împărțire în metode de codare/decodare ortogonale și non-ortogonale.

Sarcina principală a oricărei metode este de a găsi soluții dintre toate posibilele prin cea mai mică distanță euclidiană dintre simbolul transmis și una dintre soluțiile posibile. $(2^{K})$

Metoda MMSE presupune decodarea semnalului primit conform formulei

{\widehat {\mathbf {\Theta} }}=({\mathbf {H} \mathbf {H} ^{-1}} -2\sigma ^{2}\cdot \mathbf {I} ) \cdot \mathbf {H} ^{'}\mathbf {Y} .

Metoda de forțare zero implică decodarea conform formulei

{\widehat {\mathbf {\Theta } }}=(\mathbf {H} \mathbf {H} ^{-1})\cdot \mathbf {H} ^{'}\mathbf {Y} .

Metoda probabilității maxime se bazează pe găsirea distanței minime de la simbolul primit la una dintre valorile posibile ale constelației de semnal . Căutarea oarbă este cea mai dificilă, deoarece numărul de operații de aici este proporțional cu [ clarifica (nu este furnizat niciun comentariu) ] , unde K este multiplicitatea manipulării.

Pentru a reduce complexitatea de calcul a acestei sarcini, decodarea este împărțită în 2 etape:

Decodare „soft”, adică aducerea simbolului primit la una dintre soluții, având în vedere că . $2^{G}$ $G>K$
„Hard decoding”, adică determinarea soluției finale prin găsirea celei mai mici distanțe Hamming discrete între soluțiile „soft” și „hard”.

Metode de codificare spațio-temporală

Metode bloc de codare spațiu-timp

Simplificat, principiul codificării blocului este de a împărți fluxul de date în blocuri și de a retransmite blocul la intervale de timp diferite. În acest fel, se respectă principiul trimiterii repetate a datelor și se îmbunătățește imunitatea la zgomot a schemei MIMO ca atare. Cu toate acestea, codurile bloc nu oferă câștigul de energie al codării imunității la zgomot (EEC). Cea mai simplă și comună schemă este așa-numita schemă Alamouti, conform căreia datele din codificator sunt distribuite în conformitate cu matricea

\mathbf {H} ={\begin{pmatrix}x_{1}&x_{2}\\-x_{2}^{*}&x_{1}^{*}\\\end{pmatrix)} .

Astfel, prima antenă transmite simbolurile ( ) și ( ) la rând, a doua - ( ) și ( ). Uneori, în special în tehnologia informației și telecomunicații, este utilizată o matrice transpusă H. Rata de cod aici este 1, adică această schemă nu oferă un câștig în rata de transfer de date, dar poate fi utilizată pentru a preveni efectele negative ale estompării. (aici se presupune că ambele antene nu pot fi în același timp în poziții „rele” în ceea ce privește interferența). $x_{1}$ $-x_{2}^{{*}}$ $x_{2}$ $x_{1}^{{*}}$

Decodificarea are loc conform schemei de maximă probabilitate.

Codarea spațiu-timp latice

Debitul sistemului în ansamblu și rata sa de eroare pe biți (BER) sunt, de asemenea, determinate în mare măsură de algoritmii de decodare aleși. Toți algoritmii majori de decodare se bazează pe următoarele principii posibile:

principiul probabilității maxime;
principiul erorii pătratice medii minime;
principiul reducerii la zero (ZF - forțarea zero);
principiul codării trellis (exprimat prin atribuirea fiecărei tranziții de la un caracter la altul a unei secvențe unice de biți, formată pe baza unui polinom cunoscut anterior).

Codificatorul STTC este o combinație între un modulator M-PSK sau M-QAM și un encoder trellis cu un polinom dat (în special, un encoder Viterbi).

Metode de codare spațio-temporală non-ortogonală

BLAST

Tehnologia BLAST (Bell Labs Space-Time Transformation) este concepută pentru:

distribuția fluxurilor de date modulate pe mai multe căi de alimentare de antenă ale transceiver-ului;
distribuția semnalelor modulate de intrare pe intervale de timp.

Există două tipuri de algoritm BLAST:

Algoritm BLAST cu alocare diagonală a intervalului de timp (D-BLAST)

Avantajul acestei metode este posibilitatea de „împrăștiere” a datelor unui canal nu numai pe canale spațiale și de frecvență, ci și pe intervale de timp. Un algoritm similar este utilizat în sistemele Wi-Max .

Dezavantajele acestui algoritm sunt:

prezența pierderilor de timp la începutul și la sfârșitul transmisiei,
complexitate ridicată a implementării,
dificultăți de codificare.

Algoritm BLAST cu alocare verticală a sloturilor (V-BLAST)

Avantajele acestui algoritm sunt:

nicio pierdere de timp
mai putina complexitate
structură codec simplă.

Variante ale multiplexării spațiale

Separarea spațială a subcanalelor în sistemele MIMO poate fi implementată în următoarele moduri:

Metoda diversităţii întârzierii.
Metoda diversităţii prin codificare spaţiu-timp (dezvoltarea logică a primei metode). [2]
Metoda de codificare a blocurilor ortogonale (în special, metoda de codare a blocurilor ortogonale Alamouti) [2] .
Metoda de codare ortogonală cu spectru întins direct DSSS [2] .
Metoda introducerii unui circuit de formare a diagramei (DOS) [2] [5] .
Metoda de aranjare ortogonală a frecvenţelor semnalelor (purtătorilor) de-a lungul căilor de transmisie [2] .
Metoda de separare a semnalelor prin polarizare ortogonală [2] .
O combinație a mai multor dintre aceste metode.

Disponibilitatea feedback-ului

Sistemele MIMO pot fi clasificate în funcție de prezența sau absența feedback-ului [6] :

MIMO cu o „buclă deschisă” ( în engleză open-loop ). În acest caz, estimările de canal la capătul de recepție sunt utilizate pentru a corecta distorsiunea introdusă de canal.
MIMO cu o „buclă închisă” ( ing. buclă închisă ). Aici, pe lângă estimarea canalului, la recepție și compensarea interferenței, aceste estimări sunt transmise către partea de transmisie prin așa-numita. canal invers ( feedback în engleză ). Pe baza informațiilor primite, emițătorul redistribuie puterea pe căile sale de transmisie pentru a crește puterea căilor de transmisie pe canale cu o rată de decolorare mare, precum și pentru a corecta amplitudinea și faza la formarea fasciculului antenei .

Probleme de sincronizare

Cea mai comună metodă de sincronizare în OFDM -MIMO este metoda pilot (subpurtător).

Aplicarea tehnologiei MIMO

Tehnologia MIMO și-a găsit aplicare practică în rețelele LAN fără fir ale standardelor IEEE 802.11n , IEEE 802.11ac , precum și în rețelele wireless WiMAX și LTE pentru comunicații mobile .

Simularea canalelor MIMO

În cel mai simplu caz (pentru decolorarea Rayleigh), modelarea canalului de comunicație MIMO poate consta în completarea matricei canalelor cu coeficienți aleatori cu medie zero și varianță unitară. $\mathbf {H}$

MIMO masiv

Massive MIMO este o tehnologie în care numărul de terminale de utilizator este mult mai mic decât numărul de antene de stație de bază (stație mobilă). [7]

O caracteristică a Massive MIMO este utilizarea rețelelor de antene digitale cu mai multe elemente [8] , cu un număr de elemente de antenă 128, 256 sau mai mult. [9] Pentru a simplifica implementarea hardware și a reduce costul unor astfel de rețele de antene digitale multicanal , utilizarea interfețelor cu fibră optică multimod în ele ca un fel de radiofotonică este singura alegere rezonabilă nu numai pentru recepția de semnale, ci și pentru transmiterea datelor.

Reducerea costului sistemelor Massive MIMO în ceea ce privește un canal este facilitată de utilizarea metodelor combinate de decimare a probelor ADC , combinând o scădere a ratei de sosire a datelor cu filtrarea lor preliminară (anti aliasing), schimbarea frecvenței și cuadratura. demodulare (I/Q). [9] În plus, simplificarea procesării semnalului poate fi realizată prin modificarea adaptivă a numărului de canale din sistemul Massive MIMO în funcție de situația de interferență din aer. Pentru a face acest lucru, ar trebui utilizată gruparea dinamică a grupurilor individuale de elemente de antenă ale unei rețele de antene digitale în sub-mare. [zece]

Baza de circuite a sistemelor Massive MIMO se bazează pe utilizarea modulelor de procesare a semnalului CompactPCI , PCI Express , OpenVPX etc. [9] Tehnologia Massive MIMO este una dintre tehnologiile cheie pentru implementarea sistemelor de comunicații celulare 5G [9] [11 ] ] și va fi îmbunătățit ca sisteme de comunicații 6G . [12] [13]

Note

↑ Flaksman A. G. Adaptive spatial processing in multichannel information systems. Dis. Doctor în Fizică și Matematică Științe. - M., 2005. - S. 5.
↑ 1 2 3 4 5 6 7 Slyusar, Vadim Sisteme MIMO: principii de construcție și procesare a semnalului. . Electronică: știință, tehnologie, afaceri. - 2005. - Nr 8. S. 52-58. (2005). Consultat la 31 mai 2014. Arhivat din original la 3 aprilie 2018. (nedefinit)
↑ 1 2 Flaksman A.G. Procesarea spațială adaptivă în sistemele informaționale multicanal / Flaksman A.G.//Dis. Dr. fiz.-matematică. Științe. - M .: RSL 2005 (Din fondurile Bibliotecii de Stat Ruse), pp. 29-30
↑ Vishnevsky, V. M. Rețele fără fir în bandă largă pentru transmiterea informațiilor / V.V. M. Vișnevski, A. I. Lyakhov, S. L. Portnoy, I. V. Shahnovich. — M.: Technosfera, 2005—592 p.
↑ Slyusar, Vadim SMART antene. Rețele de antene digitale (CAR). Sisteme MIMO bazate pe CAR. . În cartea „Broadband Wireless Networks for Information Transmission”. / Vișnevski V. M., Lyakhov A. I., Portnoy S. L., Shahnovich I. V. - M .: Tehnosferă. – 2005. C. 498–569 (2005). Consultat la 27 noiembrie 2018. Arhivat din original la 29 august 2018. (nedefinit)
↑ Li Q., Lin XE Closed Loop Feedback in MIMO Systems // Patent No US 7,236,748 B2 Assignee - Intel Corporation, Data patentului - 26 iunie 2007.
↑ TL Marzetta, Wireless celular necooperativ cu un număr nelimitat de antene de stație de bază , IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 9, nr. 11, pp. 3590-3600, nov. 2010.
↑ Slyusar V. I. Dezvoltarea circuitelor în Republica Centrafricană: câteva rezultate. Partea 1.// Prima milă. Ultima milă (Supliment la revista „Electronics: Science, Technology, Business”). - Nr. 1. - 2018. - C. 72-77 [1] Copie de arhivă din 17 martie 2018 la Wayback Machine
↑ 1 2 3 4 Slyusar V. I. Dezvoltarea circuitelor în Republica Centrafricană: câteva rezultate. Partea 2.// Prima milă. Ultima milă (Supliment la revista „Electronics: Science, Technology, Business”). - Nr. 2. - 2018. - C. 76-80 [2] Copie de arhivă din 20 iunie 2018 la Wayback Machine
↑ Slyusar V. I. Despre problema controlului adaptiv al canalului al sistemului Massive MIMO // A 17-a conferință științifică și tehnică „Crearea și modernizarea designului și tehnologiei militare în mințile moderne”. — Cernigiv: Centrul de Cercetare și Testare de Stat al Forțelor Male ale Ucrainei. — 07-08 primăvara 2017 - C. 328-329. [3] Arhivat 2 aprilie 2018 la Wayback Machine
↑ Stepanets I., Fokin G. Caracteristici ale implementării Massive MIMO în rețelele 5G. // First Mile. Ultima milă (Supliment la revista „Electronics: Science, Technology, Business”). - Nr 1. - 2018. - C. 46-52.
↑ David K., Berndt H. (2018). Viziunea și cerințele 6G: este nevoie de dincolo de 5G? Revista IEEE Vehicular Technology, septembrie 2018. - doi:10.1109/mvt.2018.2848498 [4] Arhivat 28 noiembrie 2018 la Wayback Machine
↑ Steputin A.N., Nikolaev A.D. Comunicații mobile pe drumul către 6G . — Infra-Engineering, 2017. Arhivat 2 aprilie 2022 la Wayback Machine

Literatură

Bakulin M. G., Varukina L. A., Kreindelin V. B. Tehnologia MIMO: principii și algoritmi. - M . : Hot line - Telecom, 2014. - 242 p. - ISBN 978-5-9912-0457-6 .
Speransky V. S., Evdokimov I. L. Simularea semnalelor OFDM-MIMO ale sistemelor de transmisie de date fără fir 802.16, lucrările Universității Tehnice de Comunicații și Informatică din Moscova. - M: MTUCI, 2007.
Bakulin M. G., Kreindelin V. B., Shloma A. M. Noi tehnologii în sistemele de comunicații radio mobile. - M: Insvyazizdat, 2005.
Mavrychev EA Prelucrarea spațială a semnalului în sistemele de comunicații cu rețele de antene. Dis. cand. tehnologie. Științe: - M., 2003.
Bakulin M. G., Kreindelin V. B., Shumov A. P. Creșterea vitezei de transfer de informații și a eficienței spectrale a sistemelor de comunicații fără fir // Procesarea digitală a comunicațiilor, 1, 2006, p. 2-12
Slyusar V. I. Sisteme MIMO: principii de construcție și procesare a semnalului // Electronică: știință, tehnologie, afaceri. - 2005. - Nr. 8. - S. 52-58.