ההתרחבות המהירה של תקשורת אלחוטית במרכזים עירוניים מאוכלסים בצפיפות, הציבה דרישות חסרות תקדים על יכולת הרשת ואמינות.מספר רב של טכנולוגיית הקידוד (MIMO) אשר מעסיקה אנטנה מרובות הן על המשדר והן המקלט, התפתחה כאבן הפינה של מערכות סלולריות מודרניות כגון 4G LTE, 5G NR, ו- 6G הקרובה על ידי ניצול הפיזור העשיר של ערים טיפוסיות, מערכות MIMO יכולות להפוך לאפקטים יותר ויותר יעיל של נתונים מרכזיים של מערכות.

הבנת מערכות MIMO בקונטקסטים עירוניים

מערכות MIMO ממינוף אנטנות מרובות לשדר ולקבל מספר זרמי נתונים במקביל על אותה להקה תדרים.בהגדרה עירונית, הסביבה הפיזית מאופיינת על ידי בניינים גבוהים, כלי רכב נעים, חתימות, ומכשולים אחרים שגורמים להפצת רב-אופטיקה עשירה. אותות משקפים, דיפרקט, ופיזור, יצירת נתיבים שונים בין המשדר למקבל.

ריבוי ספאטי מגביר את שיעור הנתונים על ידי העברת זרמי נתונים עצמאיים מכל אנטנה, ביעילות להכפיל את התפוקה מבלי לדרוש רוחב פס או כוח נוסף.גיוון לצבור שיפור האמינות על ידי שליחת עותקים מגובה של אותו אות על פני אנטנות שונות, צמצום ההסתברות של דואט עמוק. בסביבות עירוניות צפופות, התפשטות זוויתית של אותות נכנסים הוא גדול, אשר משפר את מספר של MIMOMO ומפיץ את זרימת הערוצים המהירים, אך גם כן, אך ורקמות, עם זאת, כמו כן, עם זאת, כמו כן, כמו גם ממריצים מהירים יותר, עם זאת, כמו גם ממריצים, עם זאת, עם זאת, כמו גם ממריצים מהירים יותר, כמו גם ממריצים מהירים יותר, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, אלגוריתמים של אותות מעגליים.

הביצועים של מערכות MIMO בערים מושפע גם על ידי פריסת תחנות בסיס.תאים מאקרו עירוניים לעתים קרובות להשתמש אנאנטנות מעובדות עם אלמנטים מרובים, תאים קטנים הם פרוסים ברמת רחוב כדי לשפר את הכיסוי ואת היכולת.המשחק בין מאקרו תאים קטנים, בשילוב עם דפוסי ניידות משתמשים, יוצר נוף דינמי התערבות.

השפעה על הכחשת משתמשים על ידי באמצעות

צפיפות המשתמש משפיעה ישירות על מספר זרימת הנתונים הפעילים באזור תא או כיסוי.כפי שעולה צפיפות המשתמשים, סך כל התפוקה כי הרשת יכולה לספק חייב להיות מחולק בין יותר משתמשים, אשר באופן בלתי נמנע מפחית את שיעור הנתונים למשתמש אם יכולת המערכת הכוללת אינה במידה רבה.עם זאת, היחסים אינם רק ליניאריים יותר צפיפות המשתמש מציגה שלושה אפקטים ראשוניים המעצבים באמצעות לוח: הפרעה, הקצאת משאבים, אתגרים ותנאי ערוץ משתנים.

ההרחבה High-Density Scenarios

(FLT:0) התערבות ערוצים (Co-channelFLT:1) מתרחשת כאשר משתמשים מרובים חולקים את אותם משאבים זמן- ⁇ . במערכות MIMO, משתמשים לעתים קרובות מופרדים מרחבית, אך בסביבות עירוניות צפופות, ההפרדה הזוויתית עשויה להיות לא מספיק כדי למנוע התערבות הדדית.זה בעייתי במיוחד בקישור, שבו משתמשים מרובים משדרים במקביל לאותה תחנת בסיס יעילה, הפרעה מרחבית, יכול להפחית באופן דרמטי את האותות ולהוביל לצמצום (Routacting-contulation) באמצעות מערכת הפעלה מחדש (Rout-Rout-intexit-Rout) ו-Routatingertexit-Rout-R.

(FLT:0 התערבות בין תאית של ההרחבה:1) הוא גורם משמעותי נוסף.בתחומים עירוניים, תאים קטנים וחפיפה בשל פריסה צפופה של תאים מאקרו וקטנות.משתמשים ליד קצה התא חווים התערבות חזקה מתחנות בסיס שכנות.טכניקות MIMO כגון צפיפות מתואמת וחיבור משותף בין תאים יכולים להקטין את זה, אבל שיטות אלה דורשות החלפת מידע רחב של ערוץ וסינתזה הדוקה, אשר הופך להיות מאתגר יותר כמו עלייה של משתמשים.

יתר על כן, זיהום הטייס עולה במערכות MIMO מסיביות (שמאוחר יותר) כאשר רצפי הטייס המשמשים לשימוש חוזר ערוץ על פני תאים להיות מתואמות, משחיתים את הערכות הערוץ ואת ביצועי beamforming.אפקט זה הוא החמיר עם צפיפות גבוהה של משתמשים כי יותר טייסים נדרשים, להגדיל את ההסתברות של שימוש חוזר.

אתגר הקצאה

עם יותר משתמשים הטוענים כי משאבי רדיו מוגבלים, FLT:0 אלגוריתמים מקודמים 1FLT 1 חייב להיות מתוחכם יותר. Proportional תזמון מטרות לאזן באמצעות לוח והוגנות, אבל ככל שדחיסות המשתמשים גדלה, לוח הזמנים עומד בפני מורכבות חישובית גבוהה יותר ויותר רבנים תכופים.הצורך לשרת משתמשים רבים עם דרישות איכות של שירות (QS) - קול, וידאו, וידאו, אינטרנט, אינטרנט, דורש שינויים מהירים של נתונים של אבטחה, ותבניות אבטחה של IoT, אשר יכולים להתאים במהירות.

(FLT:0) Power ControlofLT:1) הופך גם קריטי.בסביבות צפופות, כל כוח השידור של המשתמש חייב להיות מוסדר בקפידה כדי למנוע התערבות מופרזת תוך שמירה על כוח מספיק של שליטה באלגוריתמים (למשל, DPC כפי שנעשה שימוש במערכות CDMA) יכול לעזור, אבל מערכות MIMO להוסיף ממדים מרחביים אשר מסבך עוד יותר את אופטימיזציה.

תנאי ערוצים בסביבה עירונית גבוהה

צפיפות המשתמש אינה משנה ישירות את הסביבה של הקידום הגופני, אך היא משפיעה על ההפצה הסטטיסטית של תנאי ערוצים.בתחומים צפופים, נוכחותם של משתמשים רבים יוצרת פיזורים נוספים וחסימות.לדוגמה, אשכול של משתמשים ליד תחנת בסיס יכול לצלוח אחד את השני, המוביל לתנודות מהירות בחוזק המתקבל.

צללים על ידי קבוצות גדולות של אנשים נעים יחד (למשל, במהלך אירוע ספורט או קונצרט) יכול לגרום טיפות אותות מתואמים המשפיעים על משתמשים רבים בו זמנית. מערכות MIMO עם אנטנות גדולות עדיין יכול להתגבר על חוסמים כאלה באמצעות beamforming כי היגוי סביב מכשולים, אבל המשאבים החישוביים הדרושים לגדול עם מספר המשתמשים להיות במעקב נוסף, ה-FLT:0delayirdlayirdirdFalure להתפשט זמן רב-aPTic אם לא יכול להגדיל את ההפרעה העירונית של 1 - אשר עשוי להיות מוגבל מספיק זמן, אשר עשוי להיות מוגבל, אם הוא מספיק זמן, אם כי אם הוא מספיק זמן, כלומר, אם הוא יכול להגדיל את ההפרעה רב יותר, אם הוא מוגבל יותר, אם הוא יכול להגדיל את ההפרעה רב-מסוגית של מחזורית של מחזורית של זמן רב-מחץ ארוך טווח רב-מפוסק יותר, אם הוא יכול להגדיל את ההפרעה רב-מחדש, אם הוא יכול להגדיל את ההפרעה רב-מחדש, אם הוא יכול להגדיל את העיכובים, אם הוא יכול להגדיל את ההפרעה רב יותר, אם הוא יכול להגדיל את ההפרעה רב-מסוג של זמן, אם הוא יכול להיות מוגבל, אם הוא יכול להיות מוגבל יותר, אם הוא יכול להיות

טכניקות מפתח ל- Mitigate High User Density Effects

למרות האתגרים שמציבים צפיפות משתמשים גבוהה, פותחו כמה טכניקות MIMO כדי לשמור או אפילו לשפר את המערכת באמצעות חישוב בהגדרות העירוניות צפופות.

Beamforming

Beamforming משתמש במערך האנטנה כדי ליצור עמימות כיוון שמתמקדות באנרגיה כלפי משתמש ספציפי תוך מחיקה של התערבות לאחרים. בסביבות עירוניות צפופות, FLT:0דיגיטליות beamformingFLT:1 מאפשר לכל משתמש להיות מוגש עם קרן מותאם אישית, שיפור מאוד של SINR. היברידית beamforming, משלבת שלבים אנלוגיים ודיגיטליים, מציעה פשרה מעשית בין ביצועים ועלויות להתאמה אישית של משתמשים).

מספר עצום של תפוצה ו- Multi-MIMO

(MU-MIMO) מאפשר תחנת בסיס לשרת משתמשים מרובים בו זמנית באותו זמן משאבים קידוד על ידי הפרדה אותם בחלל.כפי שדחיסות המשתמש עולה, ההסתברות כי משתמשים מרובים יכולים להיות מרובים מרחבית גם עולה, כי חתימות מרחבי שלהם צפויים להיות שונה מספיק.

טכניקות הקצאה משאבים מתקדמות

לוחות הזמנים של האמנה כמו עגול-רובין או max-C / I אינם מספיקים לסביבות עירוניות צפופות.טכניקות מתקדמות כוללות:0game-theoretic MethodFLT:1 כי התנהגות המשתמשים מודל ו להקצות משאבים כדי להשיג שיווי משקל Nash, ו-FLT:2machine למידה- לוח זמנים משותף של LT 3, אשר לומד את הדינמיקה והערוץ לאורך זמן רב-ידי למידה (NDR) יש להבטיח תזמון קצר-Fair-DERP:

MIMO ו- Full-Dimension MIMO

Massive MIMO - פריסת מאות או אפילו אלפי אנטנה בתחנת הבסיס - הוא אולי הכלי החזק ביותר להתמודדות עם צפיפות משתמשים גבוהה. על ידי ניצול החוק של מספרים גדולים, MIMO מסיבי יכול בממוצע בקנה מידה קטן ורעש, המוביל ליעילות רבה מאוד ספקטרלית (MODtra) בסביבה עירונית, MIMO מסיבי יכול להשיג רווח גבוה לשרת משתמשים רבים במקביל עם ערוצים גמישים מאוד (MODul) המאפשרים מאוד תמיכה מלאה של 3Dtras) ו-MIDul-MIDul יעיל מאוד (מסמך) באופן יעיל של רשתות תמיכה מלאה של תמיכה מלאה (מחדש) כולל תמיכה מלאה של 10DRMDRMDRMDRMDRM) כולל תמיכה מלאה של 10DRMDtra) כולל תמיכה מלאה של 10DRMDtras) כולל תמיכה מלאה של 10DRMDRMDRMDtras) ו-MIDRM יכול להשיג רווח גבוה מאוד יעיל של תמיכה מלאה, במיוחד עבור מגוון רחב של תמיכה מלאה של משתמשים מסיבית יעילה ביותר של תמיכה מלאה, כולל תמיכה מלאה של חברות גדולות מאוד יעיל של 10.

אתגרים ומגבלות

למרות הפוטנציאל של הטכניקות המתוארות, מספר אתגרים מעשיים נותרו כאשר הם מפעילים מערכות MIMO באזורים עירוניים צפופים.

(FLT:0) מורכבותו של ה-FLT:1 הוא דאגה גדולה.כל אנטנה דורשת תדר רדיו נפרד (RF) - ערבובים, מסננים, ממירים אנלוגיים-לדיגיטליים - אשר מגבירים את צריכת החשמל, עלות וגורם צורה.היברידי ההיברידי מקטין את מספר רשתות RF, אך עדיין דורש שינויים מתוחכמות ומתגים תרמיים של מאות אנטנות באזור קטן (במיוחד ברמה נמוכה) יש צורך בתאים קטנים (במיוחד ברמה נמוכה).

(FLT:0)Pilot contaminationFLT:1 נשאר בעיה פתוחה בתרחישים עירוניים צפופים עם משתמשים רבים ותאים קטנים, שימוש חוזר של רצפי טייסים על פני תאים מוביל שגיאות הערכת ערוצים שלא נעלמו אפילו עם אנטנה אינסופית.

(FLT:0Channel estimation OverheadtureFLT:1) עצמו הופך צוואר בקבוק.לשרת משתמשים רבים עם beamforming, תחנת הבסיס חייבת לרכוש מידע מדויק של המדינה ערוץ (CSI) עבור כל משתמש.בסביבות בעלות גבוהה כמו רחוב עירוני עם מכוניות מהירות והולכי רגל, CSI יכול להפוך מיושן יותר שידורים תכופים, אשר צורכים זמן כדי להשיג משאבים מסוימים של שימוש ב-MAF.

(FLT:0) Backhaul ו- Fronthaul קיבולת החזיתFIRLT:1) מגבלות גם מגבילות את היתרונות.בפריסות עירוניות צפופות, תאים קטנים קשורים לעתים קרובות באמצעות סיבים, אבל אם הקישור האחורי אינו מספיק, רווחי עיבוד MIMO אינם יכולים להיות מובחנים.comתואמים רב-נקודות (CoMP) טכניקות הדורשות שיתוף CSI ונתונים בין תאים בעלי עוצמה נמוכה, קיבולת גבוהה, אשר לא ניתן יהיה זמין בחזרה, אשר עשוי להיות זמין בכל האזורים העירוניים לא זמין בכל האזורים העירוניים.

כיוונים עתידיים

המחקר ממשיך לדחוף את הגבולות של ביצועי MIMO בתרחישים עירוניים בעלי רגישות גבוהה.כמה כיוונים מבטיחים מתעוררים.

Machine Learning for End-to-End Optimization

למידה עמוקה מוחלת כמעט כל היבט של עיצוב מערכת MIMO: estimation ערוץ, עיצוב קודר, הקצאת משאבים, ואפילו החלפת משוב ערוץ עם autoencoders.FLT:0A סקר לאחרונה FLT 1 ( 1:1) מדגיש כי גישות רשת עצביות יכול ללמוד את התקשורות המרחביות ואת דפוסי צפיפות המשתמש מהנתונים, המאפשר תצורה הסתגלות כי על אופטימיזציה קונבנציונלית עבור מסגרת למידה מורכבת, מאפשר ללמוד את התבנית המודרנית של זמן יעילה יותר מאשר דפוסים של זמן קצר יותר מאשר שיטות למידה אופטימפלקס.

משטחים חכמים (IRS)

IRS, הנקרא גם משטחים אינטליגנטיים הניתנים להגדרה מחדש (RIS), מורכב מאלמנטים רבים רפלקטיביים שיכולים להיות מוגדרים כדי לעצב את סביבת הקידום.על ידי הצבת IRS על חזיתות בנייה בקניונים עירוניים, הרשת יכולה ליצור קו וירטואלי של נתיבים סביב מכשולים, לשפר את הכיסוי למשתמשים צללים, ואפילו להפחית את ההתערבות באזורים צפופים, אני יכול לשרת אותות יקרים יותר על גבי נוסחאות אורגזמות, באופן יעיל יותר מאשר על ידי הוספת רשתות רדיו.

דילמה-דופלקס

רדיו מלא-דופלקס יכול לשדר ולקבל בו זמנית על אותו תדירות, פוטנציאל להכפיל את היעילות ספקטרלית. במערכות MIMO, פעולה דו-פעמפלקס מלאה מוסיפה אתגרים ביטול ההתערבות עצמית, אך ההתקדמות האחרונה בביטול אנלוגי ודיגיטלי הפכו אותו לזמין. ברשתות עירוניות צפופות, במכלול מלא יכול לאפשר תחנת בסיס לשרת משתמש אחד בקישור תוך קבלת האחר בקישור באותו משאב יעיל, ללא צורך רוחב פס נוסף.

אינטגרציה עם יותר תדירות Bands

רשתות עירוניות נעות לכיוון גלי מילימטר (mmWave) ותדירות תת-THz, שבו רוחב פס גדול זמינים. MIMO beamforming בתדרים אלה הוא צר מאוד, מתן רווחים אנטנה גבוהה.עם זאת, אותות מ"מ וייב רגישים יותר לחסימות (למשל, על ידי מבנים, עצים, ואפילו גוף גבוה של משתמשים יכולים להחמיר כי משתמשים רבים פיזית זהה פונקציות של קיבולת של MIDA) או קיבולת מוגבלת (MO-6 אינץ 'מ"ג') כולל קיבולת גבוהה של תאים גבוהים יותר עבור קיבולת מולקולרית (MO) או קיבולת גבוהה של תאים בינוניים (MO) כולל קיבולת גבוהה יותר עבור דחיסות גבוהה של דחיסות גבוהה יותר עבור קיבולת גבוהה יותר עבור קיבולת גבוהה של דחיסות גבוהה של MIB2-6 אינץ 'מ"ג') קיבולת גבוהה של קיבולת גבוהה של תאים של תאים של תאים בינוניים (MO) כולל אנטנות גבוהה של תאים (MO) כולל אנטנה (MO) עם אנטנות גבוהה של אנטנות גבוהה של תאים בינוניים (MO) כולל אנטנות גבוהה של אנטנות גבוהה של אנטנות גבוהה של תאים גבוה יותר (MO) כולל קיבולת גבוהה יותר (MO 6 אינץ '

מסקנה

צפיפות המשתמש היא גורם מכריע בביצוע מערכות MIMO פרוסות בתרחישים עירוניים. בעוד שהיא מציגה אתגרים משמעותיים - התערבות, מאמץ הקצאת משאבים ותנאים ערוץ שלילי - זה גם יוצר הזדמנויות לטכניקות מתקדמות MIMO כדי לזרוח.באמצעות ריבוי מרחבי, MIMO מסיבי, מחשוב חכם, המשך ניהול משאבים אלחוטי מבוסס מכונה, רשתות אלחוטיות מודרניות יכולות לשמור גבוה אפילו בערים הצפופות ביותר בעולם, כמו גם כדי להרחיב את רמת התיאבון של טכנולוגיות חכמות, כדי להמשיך לפתח את רמת התיאבון של טכנולוגיות חכמות, וטכנולוגיות מתקדמות של אינטליגנציה מלאכותית, וטכנולוגיות מורכבות, כדי להמשיך את רמת התיאבון, כדי להמשיך את רמת התיאבון של טכנולוגיות אלחוטיות, וטכנולוגיות מתקדמות של טכנולוגיות אלחוטיות של טכנולוגיות אלחוטיות, אשר ימשיכו לפתח את רמת התיאבון, כדי להמשיך את רמת התיאבון של טכנולוגיות חכמות, ולהגדיל את רמת התיאבון של אינטליגנציה מלאכותית, ולהגדיל את רמת התיאבון של טכנולוגיות חכמות, בעתיד.