소개: 양적 MIMO에 있는 동기화 그리고 구경측정 문제의 가늠자

MIMO는 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 제공합니다. MIMO는 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 제공합니다. MIMO는 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 제공합니다. MIMO는 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 제공합니다. MIMO는 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 제공합니다. MIMO는 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 제공합니다. MIMO는 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 제공합니다. MIMO는 다양한 유형의 안테나를 사용하여 다양한 유형의 안테나를 제공합니다.

큰 MIMO 배열에 있는 동기화: 왜 그것은 매트

MIMO 컨텍스트의 동기화는 모든 트랜시버 체인의 타이밍 및 캐리어 단계의 정렬을 나타냅니다. 이 정렬없이, 빔 형성은 증가, 증가 된 인터 사용자 간섭, 및 degraded 처리 처리로 유도되고, 증가 된 어레이드 이득을 감소시키기 위해 유도된다. 시간 디비전 쌍신회로 (TDD) 시스템에서, 이는 대규모 MIMO 배포를 지배, 채널 reciprocity 가정, 그러나 reciprocity는 양쪽 동기화 및 교정에 하드웨어 체인이 제대로 작동 할 때만 보유.

타이밍 동기화

OCT는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족하는 QCT의 표준을 충족하는 OCT의 표준을 충족 OCT의 표준을 충족하는 을 충족 OC

단계 동기화

Coherent Beamforming은 모든 안테나 요소가 동일한 캐리어 단계 (또는 알려진 단계 오프셋)로 전송하는 것을 요구합니다. 로컬 진동자 (LOs)의 단계 소음은 중요한 임의입니다. 큰 배열에서 단일 소스에서 일반적인 LO을 배포하는 것은 단계 편류를 감소시키고 케이블 손실로 인해 확장성 문제를 소개합니다. 또는, 각 요소의 독립적 인 LO을 사용하여 정교한 단계 추적 및 보정을 필요로합니다. OTA 방법, 즉, recience를 사용하여 (주), UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), , UT (주), UT (주), UT (주), , UT (주), UT (주), UT (주), , (주), , UT (주), UT (주), UT (주), UT (주), , UT (주), UT (주),

Calibration: 균일 한 요소 응답을 보장

Calibration은 각 안테나 요소 및 관련 아날로그 프런트 엔드의 진폭 및 위상 응답에 차이를 나타냅니다. 동기화가 타이밍 및 캐리어 단계, 진폭 및 단계의 오매치가 요소 중에는 배열 빔 패턴이 존재합니다. 두 가지 주요 교정 전략 : 내부 (인시험 경로 사용) 및 외부 (인기 참조 신호 사용).

내부 교정 및 그 제한

이 네트워크는 모든 네트워크에 대한 통합적인 캘리브레이션을 통해 알려진 참조 신호를 결합합니다. 이 네트워크 자체는 주파수 의존성 및 시간 - varying mismatches를 소개합니다. 요소의 수는 성장함에 따라 캘리브레이션 네트워크는 복잡하고 손실이됩니다. 캘리브레이션 정확도는 온도 변화와 구성 요소 노화로 분류됩니다. 제조업체는 종종 정기적 인 자체 테스트 루틴과 내부 캘리브레이션을 결합하지만 수백 가지 요소의 모든 환경 변수를 추적하는 것은 상당한 엔지니어링 도전입니다.

Over-the-Air (OTA) 보정

OTA 구경측정은 외부 참고 전송기에서 신호를 이용합니다. 전용 교정 역 또는 UE를 측정하고 정확한 요소 응답으로 측정합니다. 그것은 직접 안테나 상호 연결과 배열 환경 상호 작용을 포함하여 end-to-end 행동을 붙잡습니다. 그러나, 큰 배열을 위한 OTA 구경측정은 몇몇 문제점을 직면합니다:

  • 측정 주변성: 참조 소스와 각 요소 사이의 채널은 알려진 또는 분리되어야한다. 다방과 흩어져이 어려운.
  • Computational Load: 실시간 수천 개의 요소에 대한 캘리브레이션 계수를 추정하고 적용하는 것은 상당한 처리 전력을 필요로 합니다.
  • Recalibration 주파수: 환경변화(온, 풍력발전 구조 운동)는 대기시간 자원을 소비할 수 있는 빈번한 재채정을 중화합니다.

일반적인 접근법은 ] 유럽 통신 표준 연구소 (ETSI)] 및 IEEE 문학에서 문서화 된 것과 같이 알려진 참조 UE와 함께 예정된 “카리브레이션 슬롯”을 사용하여 배경에 OTA 보정을 수행하는 것입니다.

Mutual 연결과 배열 Deformities

, 접촉 성분 사이 전자기 연결은 각 성분의 효과적인 방사선 본 및 임피던스를 변화합니다. 구경측정은 이 연결 효력을 위해 계정해야 합니다. 상호 연결 보상과 같은 기술 또는 광선 무게 계산에 구경측정을 강제할 수 있습니다 문제, 그러나 그들은 복잡성을 추가하십시오. 또한, 열팽창 때문에 기계적인 포용력은 측정되고 정정되어야 하는 단계 과실을 소개합니다.

확장 도전: 수백에서 수천의 요소

안테나 요소의 수는 증가함에 따라 동기화 및 교정 작업은 데이터의 전단 볼륨과 전체 배열의 높은 정밀도에 대한 필요성이 매우 단단합니다.

분산된 건축과 단계 Coherence

미래 배포는 여러 지리적으로 분리 된 하위 arrays (distributed MIMO)로 배열을 분할 할 수 있습니다. 이 하위 arrays를 동기화하면 단일 사이트 솔루션이 달성 될 수있는 것보다 더 높은 네트워크 수준 시간과 단계 정렬이 필요합니다. 대기 및 프론트 하울 링크의 지터는 중요하게됩니다. O-RAN Alliance는 O-RAN fronthaul 표준 [[[LT:]]][[LT:]]]][[LT:]]]]][[LT:]]]]]][[LT:]]]]]][[LT:]]]]]][[FLT:]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]][[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[FLT:]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

교정 알고리즘의 계산

캘리브레이션 알고리즘은 종종 모든 안테나 경로에 대한 매트릭스 변환 또는 최소 평방 추정을 포함합니다. N-element 배열의 경우, 전체 크로스 코딩이 고려되면 복잡성 규모 O(N^3) 또는 더 악화가 나타날 수 있습니다. 효율적인 재순환 또는 격자 기반 알고리즘이 필요합니다. 기계 학습 방법, 특히 인공 신경 네트워크는 온도, 전력 및 노화 역사에 따라 교정 계수를 예측할 수 있습니다. 이 모델은 광범위한 데이터 처리가 필요하지만, 광범위한 데이터 처리가 필요합니다.

전략 및 Emerging Solutions

연구자 및 엔지니어는 큰 MIMO 배열에 동기화 및 교정 문제를 해결하는 다양한 기술을 개발했습니다. 가장 유망한 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다.

분산 로컬 진동자 동기화

단일 LO, 각 하위 -array 또는 각 요소는 일반적인 GPS-disciplined oscillator 또는 IEEE 1588 네트워크 참조에 동기화 된 PLL (상 잠금 루프)를 소유 할 수 있습니다. 저 - 상향 주파수 합성의 진보는 밀리미터 웨이브 주파수에서 몇도 내에서 단계 일관성을 유지하도록 여러 진동자를 허용합니다. 광 기술 기술을 사용하여 참조 신호의 광 분포는 다른 접근 방식이 크게 밀리미터 및 서브 웨이브 밴드에서 공부하는 것입니다.

UL/DL 피드백을 가진 신뢰성 구경측정

TDD 시스템에서, 채널 reciprocity는 하드웨어 응답이 측정되는 경우에만 보유합니다. 잘 알려진 방법은 각 요소에서 알려진 교정 신호를 전달하고 참조 요소 (또는 UE)에서 수신 된 신호를 측정하는 것입니다. reciprocal 채널을 악용함으로써, 구경측정 계수는 파생될 수 있습니다. 이 접근법은 3GPP의 TS 38.211 (PLT:H) ] (SSO) 및 전용 신호의 사용으로 구축됩니다.

실시간 교정을 위한 기계 학습

이 모델은 환경 조건 (온도, 습도, 전력 수준) 및 교정 오류 사이의 복잡한 관계를 배울 수 있습니다. 일단 훈련되면 모델은 정상 작동을 중단하지 않고 무해한 것으로 예측하고 계산 할 수 있습니다. Variational Autoencoders 및 유전 적 네트워크는 제한된 측정에서 모델 어레이 감염으로 탐구되었습니다. 유망하면서이 모델은 다른 하드웨어 단위를 통해 과잉 및 일반화하기 위해주의적 배치를 필요로합니다.

하드웨어 개선

우수한 아날로그 성분 - 고품질 결정, 온도 결합된 진동자 및 디지털 방식으로 다루기 쉬운 단계 교대는 동기화와 구경측정 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 과실 의 확대를 감소시킬지도 모릅니다. 통합 구경측정 네트워크를 가진 실리콘 근거한 광속 형성 IC는 지금 64까지 성분으로 배열을 위해 상업적으로 유효합니다. 칩 수준에 인공 지능의 추가 통합 그리고 사용은 미래 발생에 있는 외부 구경측정을 감소시킬지도 모릅니다.

결론: 큰 MIMO 배열을 위한 경로 앞으로

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