MIMO

Использование нескольких антенн в радио

MIMO использует многолучевое распространение для увеличения пропускной способности канала.

В радиотехнике , множественный вход и множественный выход ( MIMO ) ( / ˈm aɪm oʊ , ˈm iːm oʊ / ) — это метод увеличения пропускной способности радиолинии с использованием нескольких передающих и приемных антенн для использования многолучевого распространения . ^[1] [ ^{2] MIMO стал} неотъемлемым элементом стандартов беспроводной связи, включая IEEE 802.11n ( Wi-Fi 4), IEEE 802.11ac (Wi-Fi 5), HSPA+ (3G), WiMAX и Long Term Evolution (LTE). Совсем недавно MIMO был применен к связи по линиям электропередач для трехпроводных установок как часть стандарта ITU G.hn и спецификации HomePlug AV2. ^{[3] [4]}

В свое время термин «MIMO» в беспроводной связи означал использование нескольких антенн на передатчике и приемнике. В современном использовании термин «MIMO» конкретно относится к классу методов для отправки и приема более одного сигнала данных одновременно по одному и тому же радиоканалу путем использования разницы в распространении сигнала между разными антеннами (например, из-за многолучевого распространения ). Кроме того, современное использование MIMO часто относится к нескольким сигналам данных, отправленным на разные приемники (с одной или несколькими приемными антеннами), хотя это более точно называется многопользовательским многовходным одним выходом (MU-MISO).

История

Ранние исследования

MIMO часто прослеживается до исследовательских работ 1970-х годов, посвященных многоканальным цифровым системам передачи и помехам (перекрестным помехам) между парами проводов в кабельном жгуте: AR Kaye и DA George (1970), ^[5] Branderburg и Wyner (1974), ^[6] и W. van Etten (1975, 1976). ^[7] Хотя это не примеры использования многолучевого распространения для отправки нескольких потоков информации, некоторые математические методы для борьбы с взаимными помехами оказались полезными для разработки MIMO. В середине 1980-х годов Джек Сальц из Bell Laboratories продвинул это исследование на шаг дальше, изучив многопользовательские системы, работающие через «взаимно перекрестно связанные линейные сети с аддитивными источниками шума», такие как мультиплексирование с временным разделением и двухполяризованные радиосистемы. ^[8]

Методы были разработаны для улучшения производительности сотовых радиосетей и обеспечения более агрессивного повторного использования частот в начале 1990-х годов. Множественный доступ с пространственным разделением (SDMA) использует направленные или интеллектуальные антенны для связи на одной и той же частоте с пользователями в разных местах в пределах действия одной и той же базовой станции. Система SDMA была предложена Ричардом Роем и Бьорном Оттерстеном , исследователями из ArrayComm , в 1991 году. Их патент США (№ 5515378, выданный в 1996 году ^[9] ) описывает метод увеличения емкости с использованием «массива приемных антенн на базовой станции» с «множеством удаленных пользователей».

Изобретение

Арогьясвами Полрадж и Томас Кайлат предложили метод обратного мультиплексирования на основе SDMA в 1993 году. Их патент США (№ 5,345,599, выданный в 1994 году ^[10] ) описывал метод вещания на высоких скоростях передачи данных путем разделения высокоскоростного сигнала «на несколько низкоскоростных сигналов», которые передаются с «пространственно разделенных передатчиков» и восстанавливаются приемной антенной решеткой на основе различий в «направлениях прибытия». Полрадж был награжден престижной премией Маркони в 2014 году за «его новаторский вклад в разработку теории и применения антенн MIMO. ... Его идея использования нескольких антенн как на передающих, так и на приемных станциях — которая лежит в основе современных высокоскоростных систем WiFi и мобильной связи 4G — произвела революцию в высокоскоростной беспроводной связи». ^[11]

В статье от апреля 1996 года и последующем патенте Грег Рэли предположил, что естественное многолучевое распространение может быть использовано для передачи нескольких независимых потоков информации с использованием совместно расположенных антенн и многомерной обработки сигнала. ^[12] В статье также были определены практические решения для модуляции ( MIMO-OFDM ), кодирования, синхронизации и оценки канала. Позже в том же году (сентябрь 1996 года) Джерард Дж. Фоскини представил статью, в которой также предполагалось, что можно умножить пропускную способность беспроводной связи, используя то, что автор описал как «многоуровневая пространственно-временная архитектура». ^[13]

Грег Рэли, В. К. Джонс и Майкл Поллак основали Clarity Wireless в 1996 году и построили и испытали в полевых условиях прототип системы MIMO. ^[14] Cisco Systems приобрела Clarity Wireless в 1998 году . ^[15] Bell Labs построила лабораторный прототип, демонстрирующий технологию V-BLAST (Vertical-Bell Laboratories Layered Space-Time) в 1998 году. ^[16] Арогьясвами Паулрадж основал Iospan Wireless в конце 1998 года для разработки продуктов MIMO-OFDM. Iospan была приобретена Intel в 2003 году. ^[17] Ни Clarity Wireless, ни Iospan Wireless не поставляли продукты MIMO-OFDM до того, как были приобретены. ^[18]

Стандарты и коммерциализация

Технология MIMO была стандартизирована для беспроводных локальных сетей , сетей мобильной связи 3G и сетей мобильной связи 4G и в настоящее время широко используется в коммерческих целях. Грег Рэли и В. К. Джонс основали Airgo Networks в 2001 году для разработки чипсетов MIMO-OFDM для беспроводных локальных сетей. Институт инженеров по электротехнике и электронике ( IEEE ) создал целевую группу в конце 2003 года для разработки стандарта беспроводной локальной сети, обеспечивающего пропускную способность пользовательских данных не менее 100 Мбит/с. Было два основных конкурирующих предложения: TGn Sync поддерживался такими компаниями, как Intel и Philips , а WWiSE поддерживался такими компаниями, как Airgo Networks, Broadcom и Texas Instruments . Обе группы согласились, что стандарт 802.11n будет основан на MIMO-OFDM с вариантами каналов 20 МГц и 40 МГц. ^[19] TGn Sync, WWiSE и третье предложение (MITMOT, поддержанное Motorola и Mitsubishi ) были объединены для создания так называемого Совместного предложения. ^[20] В 2004 году Airgo стала первой компанией, поставлявшей продукты MIMO-OFDM. ^[21] Qualcomm приобрела Airgo Networks в конце 2006 года . ^[22] Окончательный стандарт 802.11n поддерживал скорость до 600 Мбит/с (используя четыре одновременных потока данных) и был опубликован в конце 2009 года. ^[23]

Сурендра Бабу Мандава и Арогьясвами Паулрадж основали Beceem Communications в 2004 году для производства чипсетов MIMO-OFDM для WiMAX . Компания была приобретена Broadcom в 2010 году. ^[24] WiMAX был разработан как альтернатива стандартам сотовой связи, основан на стандарте 802.16e и использует MIMO-OFDM для обеспечения скорости до 138 Мбит/с. Более продвинутый стандарт 802.16m обеспечивает скорость загрузки до 1 Гбит/с. ^[25] Общенациональная сеть WiMAX была построена в Соединенных Штатах компанией Clearwire , дочерней компанией Sprint-Nextel , охватывающей 130 миллионов точек присутствия (PoP) к середине 2012 года. ^[26] Впоследствии Sprint объявила о планах развернуть LTE (стандарт сотовой связи 4G), охватывающий 31 город, к середине 2013 года ^[27] и закрыть свою сеть WiMAX к концу 2015 года. ^[28]

Первый стандарт сотовой связи 4G был предложен NTT DoCoMo в 2004 году. ^[29] Долгосрочная эволюция (LTE) основана на MIMO-OFDM и продолжает разрабатываться Проектом партнерства третьего поколения (3GPP). LTE определяет скорость нисходящей линии связи до 300 Мбит/с, скорость восходящей линии связи до 75 Мбит/с и параметры качества обслуживания, такие как низкая задержка. ^[30] LTE Advanced добавляет поддержку пикосот, фемтосот и многоканальных каналов шириной до 100 МГц. LTE был принят как операторами GSM/UMTS, так и операторами CDMA. ^[31]

Первые услуги LTE были запущены в Осло и Стокгольме компанией TeliaSonera в 2009 году . ^[32] По состоянию на 2015 год в 123 странах действовало более 360 сетей LTE с приблизительно 373 миллионами подключений (устройств). ^[33]

Функции

MIMO можно разделить на три основные категории: предварительное кодирование , пространственное мультиплексирование (SM) и разнесенное кодирование .

Предварительное кодирование — это многопоточное формирование луча в самом узком определении. В более общих чертах считается, что это вся пространственная обработка, которая происходит на передатчике. При (однопоточном) формировании луча один и тот же сигнал излучается каждой из передающих антенн с соответствующим взвешиванием фазы и усиления, так что мощность сигнала максимизируется на входе приемника. Преимущества формирования луча заключаются в увеличении усиления принимаемого сигнала — за счет конструктивного сложения сигналов, излучаемых разными антеннами — и в уменьшении эффекта многолучевого замирания. При распространении в пределах прямой видимости формирование луча приводит к четко определенной диаграмме направленности. Однако обычные лучи не являются хорошей аналогией в сотовых сетях, которые в основном характеризуются многолучевым распространением . Когда у приемника несколько антенн, формирование луча передачи не может одновременно максимизировать уровень сигнала на всех приемных антеннах, и предварительное кодирование с несколькими потоками часто бывает полезным. Предварительное кодирование требует знания информации о состоянии канала (CSI) на передатчике и приемнике.

Пространственное мультиплексирование требует конфигурации антенны MIMO. При пространственном мультиплексировании высокоскоростной сигнал разделяется на несколько потоков с более низкой скоростью, и каждый поток передается с другой передающей антенны в том же частотном канале. Если эти сигналы поступают на антенную решетку приемника с достаточно разными пространственными сигнатурами, а приемник имеет точный CSI, он может разделить эти потоки на (почти) параллельные каналы. Пространственное мультиплексирование является очень мощным методом увеличения пропускной способности канала при более высоких отношениях сигнал/шум (SNR). Максимальное количество пространственных потоков ограничено меньшим из числа антенн на передатчике или приемнике. Пространственное мультиплексирование может использоваться без CSI на передатчике, но может быть объединено с предварительным кодированием, если CSI доступен. Пространственное мультиплексирование также может использоваться для одновременной передачи на несколько приемников, известной как множественный доступ с разделением пространства или многопользовательский MIMO , в этом случае CSI требуется на передатчике. ^[34] Планирование приемников с разными пространственными сигнатурами обеспечивает хорошую разделяемость.

Методы разнесенного кодирования используются, когда на передатчике нет информации о канале . В методах разнесения передается один поток (в отличие от нескольких потоков при пространственном мультиплексировании), но сигнал кодируется с использованием методов, называемых пространственно-временным кодированием . Сигнал излучается каждой из передающих антенн с полным или почти ортогональным кодированием. Разнесенное кодирование использует независимое замирание в линиях связи с несколькими антеннами для улучшения разнесения сигнала. Поскольку нет информации о канале, нет формирования луча или усиления массива от разнесенного кодирования. Разнесенное кодирование можно комбинировать с пространственным мультиплексированием, когда на приемнике есть некоторая информация о канале.

Формы

Пример антенны для LTE с двухпортовым разнесением антенн

Типы многоантенных

Технология многоантенной MIMO (или однопользовательской MIMO) была разработана и реализована в некоторых стандартах, например, в продуктах 802.11n.

• SISO /SIMO/MISO являются частными случаями MIMO.
  • Многовходовой одновыходной (MISO) — это особый случай, когда приемник имеет одну антенну. ^[35]
  • Один вход — несколько выходов (SIMO) — это особый случай, когда передатчик имеет одну антенну. ^[35]
  • Система с одним входом и одним выходом (SISO) ^[36] — это традиционная радиосистема, в которой ни передатчик, ни приемник не имеют нескольких антенн.
• Основные методы MIMO для одного пользователя
  • Bell Laboratories Layered Space-Time (BLAST), Джерард Дж. Фоскини (1996)
  • Управление скоростью антенны (PARC), Варанаси, Guess (1998), Чунг, Хуанг, Лозано (2001)
  • Выборочное управление скоростью передачи данных по антеннам (SPARC), Ericsson (2004)
• Некоторые ограничения
  • Физическое расстояние между антеннами выбрано большим; несколько длин волн на базовой станции. Разделение антенн на приемнике сильно ограничено пространством в телефонах, хотя расширенная конструкция антенны и методы алгоритма обсуждаются. См.: многопользовательский MIMO

Многопользовательские типы

• Многопользовательский MIMO (MU-MIMO)
  • В последних стандартах 3GPP и WiMAX MU-MIMO рассматривается как одна из технологий-кандидатов, которую могут принять в спецификации ряд компаний, включая Samsung, Intel, Qualcomm, Ericsson, TI, Huawei, Philips, Nokia и Freescale. Для этих и других компаний, работающих на рынке мобильного оборудования, MU-MIMO более осуществим для сотовых телефонов низкой сложности с небольшим количеством приемных антенн, тогда как более высокая пропускная способность на пользователя однопользовательского SU-MIMO лучше подходит для более сложных пользовательских устройств с большим количеством антенн.
  • Улучшенный многопользовательский MIMO: 1) Использует передовые методы декодирования, 2) Использует передовые методы предварительного кодирования
  • SDMA представляет собой множественный доступ с пространственным разделением каналов или множественный доступ с суперразделением каналов, где суперподчеркивает , что ортогональное разделение, такое как частотное и временное разделение, не используется, а используются неортогональные подходы, такие как суперпозиционное кодирование.
• Кооперативный MIMO (CO-MIMO)
  • Использует несколько соседних базовых станций для совместной передачи/приема данных от/к пользователям. В результате соседние базовые станции не вызывают межсотовых помех, как в обычных системах MIMO.
• Макроразнообразие MIMO
  • Форма схемы пространственного разнесения, которая использует несколько передающих или принимающих базовых станций для согласованной связи с одним или несколькими пользователями, которые, возможно, распределены в зоне покрытия, в одном и том же временном и частотном ресурсе. ^{[37] [38] [39]}
  • Передатчики находятся далеко друг от друга в отличие от традиционных схем MIMO с микроразнесением, таких как однопользовательский MIMO. В сценарии MIMO с макроразнесением с несколькими пользователями пользователи также могут находиться далеко друг от друга. Поэтому каждое составное звено в виртуальном звене MIMO имеет разное среднее отношение сигнал/шум . Эта разница в основном обусловлена ​​различными долгосрочными ухудшениями канала, такими как потеря пути и затухание тени, которые испытывают различные звенья.
  • Макроразнесенные схемы MIMO создают беспрецедентные теоретические и практические проблемы. Среди многих теоретических проблем, возможно, наиболее фундаментальной проблемой является понимание того, как различные средние отношения сигнал/шум в канале влияют на общую емкость системы и производительность отдельных пользователей в условиях затухания. ^[40]
• MIMO- маршрутизация
  • Маршрутизация кластера кластером в каждом прыжке, где количество узлов в каждом кластере больше или равно одному. Маршрутизация MIMO отличается от обычной (SISO) маршрутизации, поскольку обычные протоколы маршрутизации маршрутизируют узел за узлом в каждом прыжке. ^[41]
• Массивный MIMO (mMIMO)
  • Технология, в которой количество терминалов намного меньше количества антенн базовой станции (мобильной станции). ^[42] В богатой рассеивающей среде все преимущества массивной системы MIMO могут быть использованы с использованием простых стратегий формирования луча, таких как передача с максимальным отношением (MRT), ^[43] объединение с максимальным отношением (MRC) ^[44] или нулевое форсирование (ZF). Для достижения этих преимуществ массивной MIMO точная CSI должна быть доступна идеально. Однако на практике канал между передатчиком и приемником оценивается из ортогональных пилотных последовательностей, которые ограничены временем когерентности канала. Самое главное, что в многосотовой настройке повторное использование пилотных последовательностей нескольких ячеек совмещенного канала создаст пилотное загрязнение. При пилотном загрязнении производительность массивной MIMO ухудшается довольно резко. Чтобы смягчить эффект пилотного загрязнения, Тадило Э. Богале и Лонг Б. Ле ^[45] предлагают простой метод назначения пилота и оценки канала из ограниченных обучающих последовательностей. Однако в 2018 году было опубликовано исследование Эмиля Бьёрнсона, Якоба Хойдиса и Луки Сангвинетти ^[46], которое показывает, что проблема пилотного загрязнения разрешима и что пропускную способность канала всегда можно увеличить, как в теории, так и на практике, увеличив количество антенн.
• Голографический MIMO
  • Еще одной недавней технологией является голографический MIMO для реализации высокой энергетической и спектральной эффективности с очень высоким пространственным разрешением. ^[47] Голографический MIMO является ключевым концептуальным ключевым фактором, который в последнее время приобретает все большую популярность из-за своей недорогой преобразующей беспроводной структуры, состоящей из металлических или диэлектрических рассеивающих частиц субволновой длины, которые способны деформировать свойства электромагнитных волн в соответствии с некоторыми желаемыми целями. ^[48]

Приложения

Третье поколение (3G) (CDMA и UMTS) позволяет реализовать схемы пространственно-временного разнесения передачи в сочетании с формированием луча передачи на базовых станциях. Четвертое поколение (4G) LTE и LTE Advanced определяют очень продвинутые радиоинтерфейсы, широко полагаясь на методы MIMO. LTE в первую очередь фокусируется на одноканальном MIMO, полагаясь на пространственное мультиплексирование и пространственно-временное кодирование, в то время как LTE-Advanced далее расширяет конструкцию до многопользовательского MIMO. В беспроводных локальных сетях (WLAN), IEEE 802.11n (Wi-Fi), технология MIMO реализована в стандарте с использованием трех различных методов: выбор антенны, пространственно-временное кодирование и, возможно, формирование луча. ^[49]

Методы пространственного мультиплексирования делают приемники очень сложными, и поэтому они обычно сочетаются с ортогональным частотным мультиплексированием (OFDM) или с модуляцией ортогонального частотного разделения множественного доступа (OFDMA), где проблемы, создаваемые многолучевым каналом, решаются эффективно. Стандарт IEEE 802.16e включает MIMO-OFDMA. Стандарт IEEE 802.11n, выпущенный в октябре 2009 года, рекомендует MIMO-OFDM.

MIMO используется в стандартах мобильной радиотелефонии , таких как 3GPP и 3GPP2 . В стандартах 3GPP, High-Speed ​​Packet Access plus (HSPA+) и Long Term Evolution (LTE) MIMO учитывается. Более того, для полной поддержки сотовых сред исследовательские консорциумы MIMO, включая IST-MASCOT, предлагают разработать передовые методы MIMO, например, многопользовательский MIMO (MU-MIMO).

Архитектуры беспроводной связи MIMO и методы обработки могут применяться для решения проблем зондирования. Это изучается в субдисциплине, называемой MIMO-радар .

Технология MIMO может использоваться в не беспроводных системах связи. Одним из примеров является стандарт домашних сетей ITU-T G.9963 , который определяет систему связи по линиям электропередач, использующую методы MIMO для передачи нескольких сигналов по нескольким проводам переменного тока (фаза, нейтраль и земля). ^[3]

Математическое описание

Модель канала MIMO

В системах MIMO передатчик отправляет несколько потоков с помощью нескольких передающих антенн. Передаваемые потоки проходят через матричный канал, который состоит из всех путей между передающими антеннами на передатчике и приемными антеннами на приемнике. Затем приемник получает принятые векторы сигнала с помощью нескольких приемных антенн и декодирует принятые векторы сигнала в исходную информацию. Узкополосная система MIMO с плоским замиранием моделируется следующим образом: ^{[ необходима цитата ]} ${\displaystyle N_{t}N_{r}}$ ${\displaystyle N_{t}}$ ${\displaystyle N_{r}}$

${\displaystyle \mathbf {y} =\mathbf {H} \mathbf {x} +\mathbf {n} }$

где и — векторы приема и передачи соответственно, а и — матрица канала и вектор шума соответственно. ${\displaystyle \mathbf {y} }$ ${\displaystyle \mathbf {x} }$ ${\displaystyle \mathbf {H} }$ ${\displaystyle \mathbf {n} }$

Эргодическая замкнутая петля (канал известен, идеальный CSI ) и эргодическая разомкнутая петля (канал неизвестен, CSI отсутствует) емкости. Количество передающих и приемных антенн равно 4 ( ). ^[50] ${\displaystyle N_{r}=N_{t}=4}$

Ссылаясь на теорию информации , эргодическая пропускная способность канала систем MIMO, где и передатчик, и приемник имеют идеальную мгновенную информацию о состоянии канала, составляет ^[51]

${\displaystyle C_{\mathrm {perfect-CSI} }=E\left[\max _{\mathbf {Q} ;\,{\mbox{tr}}(\mathbf {Q} )\leq 1}\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf {H} \mathbf {Q} \mathbf {H} ^{H}\right)\right]=E\left[\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf {D} \mathbf {S} \mathbf {D} \right)\right]}$

где обозначает эрмитово транспонирование и представляет собой отношение мощности передачи к мощности шума (т.е. SNR передачи ). Оптимальная ковариация сигнала достигается посредством разложения сингулярных значений матрицы канала и оптимальной диагональной матрицы распределения мощности . Оптимальное распределение мощности достигается посредством заполнения водой ^[52] , то есть ${\displaystyle ()^{H}}$ ${\displaystyle \rho }$ ${\displaystyle \mathbf {Q} =\mathbf {VSV} ^{H}}$ ${\displaystyle \mathbf {UDV} ^{H}\,=\,\mathbf {H} }$ ${\displaystyle \mathbf {S} ={\textrm {diag}}(s_{1},\ldots ,s_{\min(N_{t},N_{r})},0,\ldots ,0)}$

${\displaystyle s_{i}=\left(\mu -{\frac {1}{\rho d_{i}^{2}}}\right)^{+},\quad {\textrm {for}}\,\,i=1,\ldots ,\min(N_{t},N_{r}),}$

где — диагональные элементы , равно нулю, если его аргумент отрицателен, и выбрано таким образом, что . ${\displaystyle d_{1},\ldots ,d_{\min(N_{t},N_{r})}}$ ${\displaystyle \mathbf {D} }$ ${\displaystyle (\cdot )^{+}}$ ${\displaystyle \mu }$ ${\displaystyle s_{1}+\ldots +s_{\min(N_{t},N_{r})}=N_{t}}$

Если передатчик имеет только статистическую информацию о состоянии канала , то эргодическая пропускная способность канала уменьшится, поскольку ковариация сигнала может быть оптимизирована только с точки зрения средней взаимной информации, как ^[51] ${\displaystyle \mathbf {Q} }$

${\displaystyle C_{\mathrm {statistical-CSI} }=\max _{\mathbf {Q} }E\left[\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf {H} \mathbf {Q} \mathbf {H} ^{H}\right)\right].}$

Пространственная корреляция канала оказывает сильное влияние на эргодическую пропускную способность канала со статистической информацией.

Если передатчик не имеет информации о состоянии канала, он может выбрать ковариацию сигнала , чтобы максимизировать пропускную способность канала при наихудшей статистике, что означает и соответственно ${\displaystyle \mathbf {Q} }$ ${\displaystyle \mathbf {Q} =1/N_{t}\mathbf {I} }$

${\displaystyle C_{\mathrm {no-CSI} }=E\left[\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +{\frac {\rho }{N_{t}}}\mathbf {H} \mathbf {H} ^{H}\right)\right].}$

В зависимости от статистических свойств канала эргодическая пропускная способность не превышает пропускную способность системы SISO более чем в раз. ${\displaystyle \min(N_{t},N_{r})}$

MIMO-обнаружение

Фундаментальной проблемой в MIMO-связи является оценка вектора передачи, , учитывая полученный вектор, . Это может быть поставлено как проблема статистического обнаружения и решено с использованием различных методов, включая нулевое форсирование, ^[53] последовательное подавление помех, также известное как V-blast , оценку максимального правдоподобия и, в последнее время, обнаружение MIMO с помощью нейронной сети . ^[54] Такие методы обычно предполагают, что матрица канала известна на приемнике. На практике в системах связи передатчик отправляет пилотный сигнал , а приемник узнает состояние канала (т. е. ) из полученного сигнала и пилотного сигнала . В последнее время ведутся работы по обнаружению MIMO с использованием инструментов глубокого обучения , которые показали себя лучше, чем другие методы, такие как нулевое форсирование. ^[55] ${\displaystyle \mathbf {x} }$ ${\displaystyle \mathbf {y} }$ ${\displaystyle \mathbf {H} }$ ${\displaystyle \mathbf {H} }$ ${\displaystyle Y}$ ${\displaystyle X}$

Тестирование

Тестирование сигнала MIMO в первую очередь фокусируется на системе передатчика/приемника. Случайные фазы сигналов поднесущей могут создавать мгновенные уровни мощности, которые заставляют усилитель сжиматься, что на мгновение приводит к искажению и в конечном итоге к ошибкам символов. Сигналы с высоким PAR ( отношение пикового к среднему ) могут вызывать непредсказуемое сжатие усилителей во время передачи. Сигналы OFDM очень динамичны, и проблемы сжатия трудно обнаружить из-за их шумоподобной природы. ^[56]

Знание качества канала сигнала также имеет решающее значение. Эмулятор канала может имитировать, как устройство работает на границе ячейки, может добавлять шум или может имитировать, как выглядит канал на скорости. Чтобы полностью оценить производительность приемника, можно использовать калиброванный передатчик, такой как векторный генератор сигналов (VSG), и эмулятор канала для тестирования приемника в различных условиях. И наоборот, производительность передатчика в различных условиях можно проверить с помощью эмулятора канала и калиброванного приемника, такого как векторный анализатор сигналов (VSA).

Понимание канала позволяет манипулировать фазой и амплитудой каждого передатчика для формирования луча. Чтобы правильно сформировать луч, передатчик должен понимать характеристики канала. Этот процесс называется зондированием канала или оценкой канала . Известный сигнал отправляется на мобильное устройство, что позволяет ему построить картину среды канала. Мобильное устройство отправляет обратно характеристики канала передатчику. Затем передатчик может применить правильные корректировки фазы и амплитуды для формирования луча, направленного на мобильное устройство. Это называется замкнутой системой MIMO. Для формирования луча требуется настроить фазы и амплитуду каждого передатчика. В формирователе луча, оптимизированном для пространственного разнесения или пространственного мультиплексирования, каждый элемент антенны одновременно передает взвешенную комбинацию двух символов данных. ^[57]

Литература

Главные исследователи

Статьи Джерарда Дж. Фоскини и Майкла Дж. Ганса ^[58] , Фоскини ^[59] и Эмре Телатара ^[60] показали, что пропускная способность канала (теоретическая верхняя граница пропускной способности системы) для системы MIMO увеличивается с увеличением числа антенн, пропорционально меньшему из числа передающих антенн и числа приемных антенн. Это известно как коэффициент усиления мультиплексирования, и это основное открытие в теории информации привело к всплеску исследований в этой области. Несмотря на простые модели распространения, используемые в вышеупомянутых основополагающих работах, коэффициент усиления мультиплексирования является фундаментальным свойством, которое может быть доказано практически в любой физической модели распространения канала и с практическим оборудованием, которое подвержено ухудшениям приемопередатчика. ^[61]

В учебнике А. Полраджа, Р. Набара и Д. Гора было опубликовано введение в эту область. ^[62] Также доступно много других основных учебников. ^{[63] [64] [65]}

Компромисс между разнесением и мультиплексированием

Существует фундаментальный компромисс между разнесением передачи и выигрышем пространственного мультиплексирования в системе MIMO (Чжэн и Це, 2003). ^[66] В частности, достижение высокого выигрыша пространственного мультиплексирования имеет огромное значение в современных беспроводных системах. ^[67]

Другие приложения

Учитывая природу MIMO, она не ограничивается беспроводной связью. Она может использоваться и для проводной связи. Например, был предложен новый тип технологии DSL (гигабитный DSL) на основе связующих каналов MIMO.

Теория выборки в системах MIMO

Важный вопрос, который привлекает внимание инженеров и математиков, заключается в том, как использовать многовыходные сигналы на приемнике для восстановления многовходных сигналов на передатчике. В работе Шан, Сан и Чжоу (2007) установлены достаточные и необходимые условия, гарантирующие полное восстановление многовходных сигналов. ^[68]

Смотрите также

• Телекоммуникационный портал
• Радио портал

• Разнесение антенн
• Формирование луча
• Связывание каналов
• Информация о состоянии канала
• Грязная бумажная кодировка
• Дуплекс (телекоммуникации)
• История умных антенн
• IEEE 802.11
• IEEE 802.16
• Макроразнообразие
• MIMO-OFDM
• Многопользовательский MIMO
• Единый контроль скорости для каждого пользователя
• Фазированная решетка
• Предварительное кодирование
• Одночастотная сеть (SFN)
• Умная антенна
• Пространственно-временной блочный код
• Пространственно-временной код
• Пространственное мультиплексирование
• Визуальный MIMO
• Wi-Fi
• WiMAX-MIMO-технология

Ссылки

1. Липферт, Герман (август 2007 г.). MIMO OFDM пространственно-временное кодирование – пространственное мультиплексирование, повышение производительности и спектральной эффективности в беспроводных системах, часть I Технические основы (технический отчет). Institut für Rundfunktechnik.{{cite tech report}}: CS1 maint: year (link)
2. Кабутари, Кейван; Хоссейни, Вахид (2021). «Компактная 4-элементная печатная планарная антенная система MIMO с улучшением изоляции для работы в диапазоне ISM». AEU — Международный журнал электроники и коммуникаций . 134 : 153687. doi : 10.1016/j.aeue.2021.153687. hdl : 10773/36640 . S2CID  233691918.
3. Бергер, Ларс Т.; Швагер, Андреас; Пагани, Паскаль; Шнайдер, Дэниел М. (февраль 2014 г.). Коммуникации по линиям электропередач MIMO: узко- и широкополосные стандарты, ЭМС и усовершенствованная обработка . Устройства, схемы и системы. CRC Press. doi :10.1201/b16540-1. ISBN 978-1-4665-5752-9.
4. HomePlug AV2 Technology (PDF) (Технический отчет). HomePlug Powerline Alliance, Inc. 2013.
5. Kaye, AR; George, DA (октябрь 1970). «Передача мультиплексированных сигналов PAM по многоканальным и разнесенным системам». IEEE Transactions on Communication Technology . 18 (5): 520–526. doi :10.1109/TCOM.1970.1090417.
6. Бранденбург, Л. Х.; Винер, А. Д. (май–июнь 1974 г.). «Емкость гауссовского канала с памятью: многомерный случай». Syst. Tech. J . 53 (5): 745–78. doi :10.1002/j.1538-7305.1974.tb02768.x.
7. Ван Эттен, В. (февраль 1976 г.). «Приемник максимального правдоподобия для многоканальных систем передачи» (PDF) . IEEE Transactions on Communications . 24 (2): 276–283. doi :10.1109/TCOM.1976.1093265.
8. Salz, J (июль–август 1985). «Цифровая передача по линейным каналам с перекрестной связью». Technical Journal . 64 (6): 1147–59. Bibcode :1985ATTTJ..64.1147S. doi :10.1002/j.1538-7305.1985.tb00269.x. S2CID  10769003.
9. US 5515378, «Системы беспроводной связи с пространственным разделением каналов множественного доступа» 
10. US 5345599, «Увеличение пропускной способности беспроводных вещательных систем с использованием распределенной передачи/направленного приема (DTDR)» 
11. "Арогьясвами Паульрадж - Общество Маркони" . marconisociety.org . 28 октября 2014 года . Проверено 21 января 2017 г.
12. Рэли, Грегори; Чоффи, Джон М. (1996). Пространственно-временное кодирование для беспроводной связи (PDF) . Глобальная конференция по телекоммуникациям, 1996. Лондон, Великобритания, 18–22 ноября 1996 г.
13. Foschini, GJ (осень 1996 г.). «Многослойная пространственно-временная архитектура для беспроводной связи в условиях затухания при использовании нескольких антенн». Labs Syst. Tech. J . 1 (2): 41–59. doi :10.1002/bltj.2015. S2CID  16572121.
14. Джонс, В.К.; Рэли, Г.Г. Оценка канала для беспроводных систем OFDM . Конференция IEEE GLOBECOM 1998. Сидней, Австралия, 08 ноября 1998 г. - 12 ноября 1998 г. Том 2. стр. 980–985. doi :10.1109/GLOCOM.1998.776875.
15. Junnarkar, Sandeep (15 сентября 1998 г.). «Cisco покупает Clarity Wireless». CBS Interactive Inc. Получено 28 октября 2013 г.
16. Golden, GD; Foschini, GJ; Valenzuela, RA; Wolniansky, PW (январь 1999). «Алгоритм обнаружения и начальные лабораторные результаты с использованием пространственно-временной архитектуры связи V-BLAST». Electronics Letters . 35 (1): 14–16. Bibcode :1999ElL....35...14G. doi :10.1049/el:19990058. S2CID  62776307.
17. Грегсон, Рейли (27 февраля 2003 г.). «Iospan прекращает свою деятельность». RCR Wireless . Получено 22 января 2015 г.
18. Сампат, Хемант и др. (2002). «Широкополосная беспроводная система MIMO-OFDM четвертого поколения: проектирование, производительность и результаты полевых испытаний». Журнал IEEE Communications . 40 (9): 143–149. CiteSeerX 10.1.1.4.7852 . doi :10.1109/MCOM.2002.1031841. 
19. Кокс, Джон (8 февраля 2005 г.). "Обновление 802.11n: TGn Sync против WWiSE". Network World . IDG . Получено 28 октября 2013 г. .
20. Смит, Тони (1 августа 2005 г.). «Конкуренты 802.11n соглашаются на слияние». UK Register . Получено 28 октября 2013 г.
21. Прасад, Рамджи и др., ред. (2011). Глобализация мобильной и беспроводной связи: сегодня и в 2020 году . Springer. стр. 115. ISBN 978-9-400-70106-9.
22. "Qualcomm покупает Airgo, Bluetooth-бизнес RFMD". EE Times . UBM Tech. 4 декабря 2006 г. Получено 28 октября 2013 г.
23. Нго, Донг (11 сентября 2009 г.). «Стандарт Wi-Fi 802.11n окончательно одобрен». CNET . CBS Interactive Inc . Получено 28 октября 2013 г. .
24. Гарднер, У. Дэвид (13 октября 2010 г.). «Broadcom приобретает Beceem за 316 миллионов долларов». InformationWeek . UBM Tech . Получено 28 октября 2013 г. .
25. "WiMAX и стандарт радиоинтерфейса IEEE 802.16m" (PDF) . WiMAXforum.org . Форум WiMAX. Апрель 2010 г. Архивировано из оригинала (PDF) 7 декабря 2013 г. Получено 28 октября 2013 г.
26. «Годовой отчет и анализ условий конкурентного рынка в отношении мобильной беспроводной связи, включая коммерческие мобильные услуги». FCC.gov . Федеральная комиссия по связи. 21 марта 2013 г. стр. 8. Получено 28 октября 2013 г.
27. Кевин Фитчард (13 декабря 2011 г.). «Clearwire дала зеленый свет строительству LTE, собрав 734 миллиона долларов». GIGAOM.com . GIGAOM . Получено 28 октября 2013 г. .
28. Голдштейн, Фил (7 октября 2014 г.). "Sprint закроет сеть WiMAX около 6 ноября 2015 г.". FierceWireless . FierceMarkets . Получено 22 января 2015 г. .
29. Alabaster, Jay (20 августа 2012 г.). «Японская NTT DoCoMo регистрирует 1 миллион пользователей LTE за месяц, всего их 5 миллионов». Network World . IDG. Архивировано из оригинала 3 декабря 2013 г. . Получено 29 октября 2013 г. .
30. Магдалена Норборг. "LTE". 3GPP.org . Проект партнерства третьего поколения . Получено 29 октября 2013 г.
31. Жанетт Ваннстром (май 2012 г.). "LTE Advanced". 3GPP.org . Проект партнерства третьего поколения . Получено 29 октября 2013 г.
32. Ом Малик (14 декабря 2009 г.). «Стокгольм и Осло первыми получили коммерческую LTE». ГИГАОМ.com . ГИГАОМ . Проверено 29 октября 2013 г.
33. "4G/LTE is mainstream". Gsacom.com . Глобальная ассоциация поставщиков мобильных услуг. 7 января 2015 г. Получено 22 января 2015 г.
34. D. Gesbert; M. Kountouris; RW Heath, Jr.; C.-B. Chae & T. Sälzer (октябрь 2007 г.). «Изменение парадигмы MIMO: от однопользовательских к многопользовательским коммуникациям». Журнал IEEE Signal Processing Magazine . 24 (5): 36–46. Bibcode : 2007ISPM...24...36G. doi : 10.1109/msp.2007.904815. S2CID  8771158.
35. Слюсарь, В.И. Титов, И.В. Коррекция характеристик передающих каналов активной цифровой антенной решетки // Радиоэлектроника и системы связи. – 2004, Т. 47; Часть 8, С. 9–10. [1]
36. Акаш, Мойнул Хасан; Уддин, Мэриленд. Джойнал; Хак, Моршедул; Паша, Наим; Фахим, Мэриленд; Уддин, Фархад (2021). «Анализ производительности новой конструкции и моделирования микрополосковой патч-антенны для спутниковой связи Ku-диапазона». Международная конференция по достижениям в области электротехники, вычислений, связи и устойчивых технологий (ICAECT) 2021 г. стр. 1–5. doi : 10.1109/ICAECT49130.2021.9392467. ISBN 978-1-7281-5791-7. S2CID  234903257.
37. Каракаяли, МК; Фоскини, ГДж; Валенсуэла, РА (2006). «Достижения в области интеллектуальных антенн – Сетевая координация для спектрально эффективной связи в сотовых системах». IEEE Wireless Communications . 13 (4): 56–61. doi :10.1109/MWC.2006.1678166. S2CID  34845122.
38. Гесберт, Дэвид; Ханли, Стивен; Хуан, Ховард; Шамай Шиц, Шломо; Симеоне, Освальдо; Ю, Вэй (2010). «Многосотовые кооперативные сети MIMO: новый взгляд на помехи». Журнал IEEE по избранным областям в коммуникациях . 28 (9): 1380–1408. CiteSeerX 10.1.1.711.7850 . doi :10.1109/JSAC.2010.101202. S2CID  706371. 
39. Бьёрнсон, Эмиль; Йорсвик, Эдуард (2013). «Оптимальное распределение ресурсов в скоординированных многоклеточных системах». Основы и тенденции в теории коммуникаций и информации . 9 (2–3): 113–381. doi :10.1561/0100000069.
40. Баснаяка, Душьянта А.; Смит, Питер Дж.; Мартин, Филиппа А. (2013). «Анализ производительности систем MIMO с макроразнесением с приемниками MMSE и ZF при плоском релеевском замирании». Труды IEEE по беспроводной связи . 12 (5): 2240–2251. arXiv : 1207.6678 . doi : 10.1109/TWC.2013.032113.120798. S2CID  14067509.
41. S. Cui; AJ Goldsmith & A. Bahai (август 2004 г.). «Энергоэффективность MIMO и кооперативного MIMO в сенсорных сетях». Журнал IEEE по избранным областям в коммуникациях . 22 (6): 1089–1098. doi :10.1109/JSAC.2004.830916. S2CID  8108193.
42. Марцетта, Томас Л. (2010). «Некооперативная сотовая беспроводная связь с неограниченным количеством антенн базовой станции». Труды IEEE по беспроводным коммуникациям . 9 (11): 3590–3600. doi :10.1109/TWC.2010.092810.091092. S2CID  17201716.
43. Lo, TKY (1999). «Передача с максимальным отношением». IEEE Transactions on Communications . 47 (10): 1458–1461. doi :10.1109/26.795811.
44. WC Jakes, Jr., Мобильная микроволновая связь. Нью-Йорк: Wiley, 1974.
45. TE Bogale и LB Le, Оптимизация пилота и оценка канала для многопользовательских массивных систем MIMO в Трудах конференции IEEE по информационным наукам и системам (CISS), Принстон, США, март 2014 г.
46. Э. Бьёрнсон; Дж. Хойдис; Л. Сангинетти (2018). «Массивный MIMO имеет неограниченную емкость». Транзакции IEEE по беспроводной связи . 17 (1): 574–590. arXiv : 1705.00538 . дои : 10.1109/TWC.2017.2768423. S2CID  3803670.
47. А. Пиццо, Т. Л. Марцетта и Л. Сангвинетти, Пространственно-стационарная модель для мелкомасштабного замирания голографического MIMO (HMIMOS) в журнале IEEE по избранным областям в области связи, т. 38, № 9, стр. 1964-1979, сентябрь 2020 г., doi: 10.1109/JSAC.2020.3000877.
48. C. Huang et al., Голографические поверхности MIMO для беспроводных сетей 6G: возможности, проблемы и тенденции в беспроводной связи IEEE, т. 27, № 5, стр. 118-125, октябрь 2020 г., doi: 10.1109/MWC.001.1900534.
49. Каналы, методы и стандарты беспроводных сетей MIMO для многоантенных, многопользовательских и многосотовых систем. Бруно Клерккс и Клод Остгес (автор) (2013) раздел 1.8
50. Пропускная способность канала MIMO (руководство по Python)
51. Love, David; Heath, Robert; n. Lau, Vincent; Gesbert, David; Rao, Bhaskar; Andrews, Matthew (2008). «Обзор ограниченной обратной связи в беспроводных системах связи» (PDF) . IEEE Journal on Selected Areas in Communications . 26 (8): 1341–1365. CiteSeerX 10.1.1.470.6651 . doi :10.1109/JSAC.2008.081002. S2CID  16874091. 
52. Д. Це и П. Вишванат, Основы беспроводной связи. Архивировано 10 августа 2007 г. в Wayback Machine , Cambridge University Press, 2005 г.
53. Ян, Шаоши; Ханзо, Лайош (четвертый квартал 2015 г.). «Пятьдесят лет обнаружения MIMO: путь к крупномасштабным MIMO». IEEE Communications Surveys & Tutorials . 17 (4): 1941–1988. arXiv : 1507.05138 . doi : 10.1109/COMST.2015.2475242. S2CID  834673.
54. Сэмюэл, Н.; Дискин, Т.; Визель, А. (май 2019 г.). «Учимся обнаруживать». Труды IEEE по обработке сигналов . 67 (10): 2554–2564. arXiv : 1805.07631 . Bibcode :2019ITSP...67.2554S. doi :10.1109/TSP.2019.2899805. S2CID  29157140.
55. Шолев, Омер; Пермутер, Хаим Х.; Бен-Дрор, Эйлам; Лян, Вэньлян (май 2020 г.). «Обнаружение нейронной сети MIMO для кодированной беспроводной связи с нарушениями». Конференция IEEE по беспроводной связи и сетям 2020 г. (WCNC) . стр. 1–8. doi : 10.1109/WCNC45663.2020.9120517. ISBN 978-1-7281-3106-1. S2CID  219978098.
56. Стефан Шиндлер, Хайнц Меллейн, «Оценка канала MIMO» ^{[ постоянная мертвая ссылка ]} , Rohde & Schwarz, стр. 11.
57. "Проблемы моделирования и эмуляции каналов MIMO" (PDF) . Keysight .
58. Gerard J. Foschini & Michael. J. Gans (январь 1998). «О пределах беспроводной связи в условиях затухания при использовании нескольких антенн». Wireless Personal Communications . 6 (3): 311–335. doi :10.1023/A:1008889222784. S2CID  6157164.
59. Джерард Дж. Фоскини (осень 1996 г.). «Многослойная пространственно-временная архитектура для беспроводной связи в условиях затухания при использовании многоэлементных антенн». Bell Labs Technical Journal . 1 (2): 41–59. doi :10.1002/bltj.2015. S2CID  16572121.
60. Телатар, Эмре (1999). «Емкость многоантенных гауссовых каналов». European Transactions on Telecommunications . 10 (6): 585–95. doi :10.1002/ett.4460100604. Архивировано из оригинала 2012-02-08.
61. Эмиль Бьёрнсон, Пер Зеттерберг, Матс Бенгтссон, Бьёрн Оттерстен; Зеттерберг; Бенгтссон; Оттерстен (январь 2013 г.). «Ограничения емкости и мультиплексирование каналов MIMO с ухудшением приемопередатчика». IEEE Communications Letters . 17 (1): 91–94. arXiv : 1209.4093 . Bibcode : 2012arXiv1209.4093B. doi : 10.1109/LCOMM.2012.112012.122003. S2CID  381976.{{cite journal}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link)
62. А. Полрадж, Р. Набар и Д. Гор (2003). Введение в пространственно-временные коммуникации . Издательство Кембриджского университета.
63. Дэвид Це; Прамод Вишванат (2005). Основы беспроводной связи . {{cite book}}: |work=проигнорировано ( помощь )
64. Клод Остгес; Бруно Клерккс (2007). Беспроводная связь MIMO: от распространения в реальном мире до проектирования пространственно-временного кода . {{cite book}}: |work=проигнорировано ( помощь )
65. Эцио Бильери; Роберт Колдербэнк; Энтони Константинидес; Андреа Голдсмит; Арогьясвами Полрадж; Х. Винсент Пур (2010). Беспроводная связь MIMO . Издательство Кембриджского университета.
66. L. Zheng & DNC Tse (май 2003 г.). «Разнообразие и мультиплексирование: фундаментальный компромисс в многоантенных каналах». IEEE Trans. Inf. Theory . 49 (5): 1073–1096. CiteSeerX 10.1.1.127.4676 . doi :10.1109/TIT.2003.810646. 
67. A. Lozano & N. Jindal (2010). «Разнесение передачи против пространственного мультиплексирования в современных системах MIMO» (PDF) . IEEE Trans. Wireless Commun . 9 (1): 186–197. CiteSeerX 10.1.1.156.8562 . doi :10.1109/TWC.2010.01.081381. hdl :10230/16119. S2CID  13189670. 
68. Z. Shang, W. Sun & X. Zhou (январь 2007). "Разложения векторной выборки в подпространствах, инвариантных к сдвигу". Журнал математического анализа и приложений . 325 (2): 898–919. Bibcode :2007JMAA..325..898S. doi : 10.1016/j.jmaa.2006.02.033 .

Внешние ссылки

• Измерения распространения сигнала в канале UWB-MIMO NIST в спектре 2–8 ГГц. Архивировано 03.03.2016 на Wayback Machine.
• Обзор литературы по MIMO
• Взаимодействие антенны и беспроводного многолучевого виртуального канала