Мощность системы Mimo в различных условиях распространения

Технология Multiple Input Multiple Output (MIMO) стала краеугольным камнем современной беспроводной связи, лежащей в основе всего, от 4G LTE и 5G New Radio до Wi-Fi 6 и за его пределами. В основе MIMO используется несколько антенн как на передатчике, так и на приемнике, чтобы увеличить пропускную способность данных, повысить надежность связи и одновременно обслуживать больше пользователей. Однако фактическая емкость, которую может достичь система MIMO, далека от постоянной - это функция среды распространения, в которой работает система. Понимание того, как различные условия распространения формируют ограничения пропускной способности MIMO, имеет важное значение для инженеров, проектирующих надежные высокопроизводительные сети. Эта статья обеспечивает углубленное исследование емкости системы MIMO, влияние условий прямой видимости (LOS), богатое рассеяние и стратегии, используемые для максимизации пропускной способности в реальных развертываниях.

Основы потенциала MIMO

Теоретическая емкость системы MIMO дается расширением теоремы Шеннона-Хартли. Для канала с Nt передающим и Nr принимающим антенны, емкость (в битах/s/Hz) может быть выражена как:

C = log2 det(IN+[ρ/NtHH

где H является Nr, Nt, I, ρ — отношение сигнал/шум (SNR) на каждой приемной антенне, и ·H — конъюгатная транспонировка. Эта формула показывает, что емкость зависит не только от количества антенн и SNR, но и от свойств канальной матрицы H.

Ключевые факторы, влияющие на H, включают ранг (число независимых пространственных потоков, которые могут поддерживаться) и условие номер (которое измеряет, насколько хорошо кондиционирован канал для пространственного мультиплексирования).В идеальных условиях матрица полного ранга с низким числом состояний позволяет системе приблизиться к максимальной теоретической емкости — пропорциональной минимуму Nt и Nr.

Другая важная концепция — пространственная корреляция. Когда сигналы, поступающие на разные антенны, сильно коррелируют (например, из-за того, что антенны слишком близко друг к другу или в окружающей среде отсутствуют рассеиватели), эффективный ранг уменьшается, и емкость страдает. И наоборот, низкая корреляция (богатое рассеяние) имеет тенденцию увеличивать емкость, обеспечивая более независимые пространственные каналы.

Условия прямой видимости (LOS)

В чистой среде прямой видимости, такой как микроволновая связь точка-точка на открытом воздухе, передатчик и приемник непосредственно видны друг другу с минимальными препятствиями. Матрица канала H по существу является рангом-1 (все записи имеют одинаковую фазовую прогрессию), что означает, что система может поддерживать только один пространственный поток. Несмотря на высокий SNR, который часто сопровождает LOS, емкость ограничена каналом с одним входом, масштабируемым продуктом усиления антенны. Другими словами, MIMO предлагает небольшой пространственный мультиплексный прирост.

Однако условия LOS не всегда вредны. Если антенные массивы тщательно спроектированы с межэлементным расстоянием, которое создает измеримые фазовые различия по всему массиву — известные как «массивные MIMO» или «крупномасштабные MIMO» — эффективный ранг может увеличиться. Например, в развертываниях фиксированного беспроводного доступа 5G (FWA) базовые станции с сотнями антенных элементов могут достичь значимого пространственного мультиплексирования даже в условиях около-LOS, используя сферический волновой фронт на коротких расстояниях. Тем не менее, для большинства практических систем чистый канал LOS ограничивает пропускную способность MIMO значительно ниже теоретического максимума на основе количества антенн.

Богатые среды рассеяния

Богатые среды рассеяния, характеризующиеся многими отражателями (зданиями, деревьями, мебелью и т. Д.), Где MIMO действительно светит. Сигналы отскакивают от нескольких объектов, создавая многочисленные пути между каждой передающей-принимающей антенной парой. Это многолучевое распространение производит канальную матрицу H с высоким рангом и низкой корреляцией — идеал для пространственного мультиплексирования. Шкалы емкости приблизительно линейно с минимумом числа передающих и принимающих антенн, предполагая достаточное SNR.

Примеры богатых сред рассеяния включают плотные городские районы, внутренние офисы со многими отражающими поверхностями и заводские полы с металлическим оборудованием. В таких условиях система 4×4 MIMO (четыре передающие и четыре принимающие антенны) может приблизиться к четырехкратному увеличению емкости по сравнению с системой с одной антенной. Вот почему современные Wi-Fi (802.11ac / ax) и 5G NR сильно подчеркивают многоантенну работу и формирование луча - они используют доступное рассеяние для доставки скорости передачи данных гигабит в секунду.

Важно отметить, что «богатое рассеяние» не гарантирует идеальную производительность. Если SNR является низким (например, на краю ячейки), прирост пропускной способности от пространственного мультиплексирования может быть компенсирован усилением шума. Кроме того, изменяющиеся во времени каналы (например, из-за движущихся транспортных средств) требуют быстрой оценки канала и адаптивной модуляции. Тем не менее, при правильной конструкции, богатая среда рассеяния позволяет системам MIMO работать вблизи своих теоретических пределов.

Условия нелинейного обзора (NLOS)

Нелинейные условия видимости возникают, когда прямой путь между передатчиком и приемником блокируется препятствиями, такими как здания, холмы или стены. Коммуникация полностью зависит от отраженных, дифрактированных или рассеянных сигналов. В то время как каналы NLOS все еще могут обеспечивать богатые многолучевые пути - и, следовательно, многие пространственные потоки - они часто страдают от двух основных нарушений: потеря пути и избыточное распространение задержки .

Влияние на SNR и эффективный рейтинг

Поскольку сигнал должен проходить по косвенным путям, потеря пути обычно выше, чем в LOS. Более низкий принятый SNR уменьшает пропускную способность на пространственный поток. Кроме того, если препятствие велико и рассеянных путей мало (например, один доминирующий отражатель), канал может стать плохо кондиционированным, с одним или несколькими единичными значениями около нуля. Эффективный ранг уменьшается, ограничивая количество пригодных для использования пространственных потоков.

Сценарии НЛОС

Внутреннее NLOS распространено в офисных зданиях, где стены и мебель блокируют прямой обзор между точками доступа и устройствами. Наружные городские каньоны часто создают NLOS для пользователей за зданиями. В этих средах системы MIMO должны возвращаться к методам разнообразия (например, кодированию Alamouti) или полагаться на передовые приемники с отменой помех для спасения полезной емкости. Например, 5G NR использует multi-TRP (множественные точки передачи) для улучшения покрытия в местах NLOS, эффективно используя координацию для повышения эффективного ранга канала.

Несмотря на трудности, NLOS не всегда разрушает пропускную способность MIMO. В некоторых случаях создаваемый отражениями мультипат может по-прежнему обеспечивать разумное количество некоррелированных каналов. Ключом является адаптация схемы передачи к мгновенным условиям канала, используя обратную связь от приемника (например, информацию о состоянии канала у передатчика или CSIT). Без точного CSIT система может тратить энергию на потоки, которые слишком слабы для декодирования, эффективность которых значительно ниже теоретических прогнозов.

Стратегии для максимального увеличения потенциала MIMO в условиях разного распространения

Сетевые инженеры разработали набор методов для адаптации передачи MIMO к среде распространения. Эти стратегии развернуты как в стандартах (3GPP, IEEE 802.11), так и в собственных реализациях.

1. Формирование луча

Формирование луча концентрирует передаваемую энергию в узком угловом направлении, увеличивая SNR на предполагаемом приемнике. В условиях LOS цифровое формирование луча может создать виртуальную связь с высокой частотой, частично компенсируя отсутствие пространственного мультиплексирования. В NLOS формирование луча по нескольким кластерам все еще может улучшить емкость, сосредоточившись на самых сильных рассеивателях. Массивные базовые станции MIMO используют кодовое или собственное формирование луча для адаптивного управления лучами.

2. Адаптивная модуляция и кодирование (AMC)

Современные системы непрерывно контролируют индикатор качества канала (CQI) и корректируют порядок модуляции (QPSK, 16-QAM, 64-QAM, 256-QAM и т.д.) и скорость кодирования. В плохих условиях NLOS для поддержания надежности канала используется модуляция более низкого порядка с более сильным кодированием, хотя и при сниженных скоростях передачи данных по потоку. При богатом рассеянии модуляция более высокого порядка может применяться на всех пространственных потоках, достигая пиковой емкости.

3. пространственное умножение и предварительное кодирование

Пространственное мультиплексирование посылает независимые потоки данных на каждую антенну одновременно. Для максимизации емкости передатчик использует матрицу предварительного кодирования (производную от CSIT), которая выравнивается с сингулярными векторами канала. Это эквивалентно диагонали канала MIMO в независимые субканалы. Количество потоков равно количеству ненулевых сингулярных значений H. В ранго-дефицитных средах (например, сильная LOS) предкодирование все еще может использоваться для отправки одного потока с максимальным соотношением, объединяющим, торгуя пропускной способностью для надежности.

4.Методы многообразия

Когда пространственные мультиплексные усиления невозможны (например, глубокие NLOS с низким рангом), методы разнообразия могут повысить надежность. Космические блочные коды (STBC) как схема Alamouti передают реплики данных через антенны, обеспечивая прирост разнообразия без необходимости CSIT. Получение разнообразия (многократные приемные антенны) также борется с угасанием. Для линий с ограниченным пропускным потенциалом разнообразие помогает уменьшить требуемый SNR для достижения заданной скорости ошибки, косвенно увеличивая среднюю пропускную способность.

5. Многопользовательская MIMO (MU-MIMO)

MU-MIMO обслуживает несколько пользователей одновременно на одном и том же ресурсе с частотой времени. Этот метод выигрывает от того, что разные пользователи часто испытывают разные условия распространения. Даже если канал каждого пользователя имеет рейтинг-1 (например, LOS), совокупный канал между пользователями может быть полным, что позволяет пространственное мультиплексирование пользователей, а не потоков. Это ключевая особенность 5G NR и Wi-Fi 6. В богатом рассеянии MU-MIMO достигает еще более высоких результатов, соединяя пользователей с некоррелированными каналами.

6. Оценка канала и обратная связь

Точное знание канала — особенно на передатчике — имеет решающее значение для всех адаптивных методов. В системах с частотным разделением дуплекса (FDD) приемник отправляет передатчику квантованные оценки канала или предкодирующие матричные индикаторы (PMI). В системах с дуплексным разделением времени (TDD) используется взаимность каналов. Качество обратной связи напрямую влияет на то, насколько хорошо система может адаптироваться; плохая обратная связь может привести к субоптимальному лучевому распределению или распределению потока, снижению емкости. Исследования продолжаются в эффективных схемах обратной связи, включая сжатие на основе глубокого обучения.

Примеры и стандарты реального мира

Спецификация 5GPP 5G NR определяет богатый набор функций MIMO, адаптированных к различным условиям распространения. Например, конфигурации Ссылочный сигнал (RS) позволяют базовой станции формировать звуковые опорные сигналы для оценки канала. Стандарт также поддерживает передачу по восходящей линии связи на основе и , не основанную на кодовом узле , позволяя UE выбирать лучший прекодер. В плотных городских условиях массивный MIMO (с 64, 128 или более элементами антенны) обеспечивает необходимую степень свободы для обслуживания десятков пользователей с высокой пропускной способностью.

Wi-Fi 6 (802.11ax) использует OFDMA в сочетании с MU-MIMO для обработки сценариев, таких как переполненные стадионы или открытые офисы. Стандарт позволяет до восьми пространственных потоков и поддерживает явное формирование луча с звучанием канала. Для внутренних ситуаций LOS (например, гостиная с прямым видом на маршрутизатор) отчет о формировании луча помогает точке доступа использовать лучший шаблон антенны, даже если пространственные мультиплексные усиления ограничены.

Спектр выше 6 ГГц (mmWave) создает дополнительные проблемы. Высокий убыток пути в NLOS требует очень направленного формирования луча, и канал часто разрежен (несколько значительных лучей). Поэтому ёмкость MIMO на mmWave сильно зависит от выравнивания луча и способности находить сильные отраженные пути. Стандарты, такие как 5G NR FR2 (24-52 ГГц), полагаются на аналого-цифровое гибридное формирование луча, чтобы поддерживать аппаратную сложность управляемым, все еще достигая пространственного мультиплексирования по нескольким потокам.

Вывод: проектирование для реального мира

Мощность системы MIMO не является фиксированным числом - это динамическая величина, сформированная средой распространения. Условия прямой видимости ограничивают пространственное мультиплексирование, но могут поддерживать высокий SNR; богатое рассеяние открывает полный потенциал нескольких антенн; и условия нелинейной видимости требуют адаптивных стратегий для преодоления потери пути и дефицита ранга. Понимая эти отношения, инженеры могут выбирать соответствующие конфигурации антенн, схемы передачи и алгоритмы адаптации для обеспечения надежной высокоскоростной связи в различных сценариях развертывания. Будущие системы, включая 6G, будут продвигать MIMO дальше, с еще большими массивами, интеллектуальными отражающими поверхностями и прогнозированием каналов на основе глубокого обучения, все нацелены на выдавливание максимальной возможной емкости из любой радиосреды.

Внешние ссылки для дальнейшего чтения: