Mobil cihazların hızlı çoğalması ve hem de şehir ortamında yüksek hızlı veriler için uygun talep, kablosuz iletişimde önemli ilerlemeler sağladı. Bu gelişmelerin kalbinde, kullanıcıların MIMO performanslarını nasıl etkilediği, hem de kalabalık kentsel alanlarda çok sayıda anten kullanan sistemler için kritik bir şekilde optimize edilmesi için MIMO performanslarını optimize etmek için çok sayıda antenler kullanıyor.Bu makale, şehir içi kanalların yoğun, dinamik doğasını eşsiz zorluklar yaratıyor - aralarındaki lider, kullanıcı kümeleme ve MIMO performanslarını kullanarak.

MIMO Systems

MIMO teknolojisi, 4G LTE, 5G NR ve ortaya çıkan 6G çerçeveleri dahil olmak üzere modern kablosuz standartların bir temel istasyonu (örneğin, bir gNodeB) ve kullanıcı ekipmanları üzerinde MIMO, ek spektrum gerektiren bir şekilde geliştirmek için uzaysal çeşitlilik ve mekansal çokluxing'i destekler.

MIMO'dan gelen anahtar kazanımlar üç mekanizmadan oluşur:

  • [FONT:0)Beamform:[Dönetici:[Dönetici: 0) Sistem belirli kullanıcılara doğru aktarılan enerjiyi doğrudan doğrular, müdahaleyi azaltır ve sinyale-noise oranını (SNR).
  • [[Dönetici birden fazlaxing:[Dönetici:[Dönetici:0) Aynı zaman frekans kaynağı üzerinden gönderilir, kullanıcı başına veri oranını çoğaltır.
  • [FONT:0)Dönetici kazanır:[Dönderlik kazanır:[Dönder:[Döncükler): Aynı sinyalin birden çok kopyası bağımsız olarak yollara aktarılır, derin solma olasılığını azaltır.

Kentsel ortamlar - uzun binaları, hareketli araçlar ve yoğun kalabalık konsantrasyonları ile - MIMO'nun kullanabileceği zengin saç ve yönlendirme yolları yaratır. Ancak aynı çevre aynı zamanda sistem nasıl yapılandırılmalıdır.

Kullanıcı Kümelemenin Rolü

Kullanıcı kümeleme, kentsel alanlarda mobil kullanıcıların mekansal ve davranışsal gruplaşmasını ifade eder.Bu kümeler, akşam ve hafta sonu bir stadyum kalabalık olabilirken statik (örneğin, tüm kullanıcıları tek başına dağıtan MIMO sistemleri) veya dinamik (örneğin, hareketli bir merkezde hareket eden kümeleme modelleri ortaya çıkabilir.

Kentsel Ortamlarda Şekillendirme Desenleri

New York, Londra gibi şehirlerden gerçek ağ izlerini kullanarak çalışmalar ve Shanghai birçok tekrarlanan küme tipi belirledi:

  • [FONT:0]Hotspot kümes:[Dönetici:[Dönetici: · 1] Küçük coğrafi alanlar (örneğin, bir park, kahve dükkanı) yüksek kullanıcı yoğunluğu ile; genellikle saatlerce kalıcı dakikalar.
  • [FONT:0)Corridor kümeleri:[Dönem:[Dönler:)Yollar, metro hatları veya ya da yaya yürüyüş yolları, kullanıcıların bir akışta hareket ettikleri yerde.
  • [FONT:0]Macro-clusters:[Dönetici:[Dönetici:0)[Döneticiler:[Dönemli mahalleler) Belirli zamanlarda yüksek kullanımları gören mahalleler (örneğin öğle yemeğinde bir finansal bölge).

Bu kümeler, heterojen yoğunluk haritaları oluşturmak, MIMO için, bir küme içindeki kanalların mekansal korelasyon yüksek, bu da doğru şekilde ele alınmamışsa birden çokxing kazanabilecek bir kazanç elde edebilir. temel istasyonlar aynı anda kullanıcılara ve kümelenmiş ve dışlanmış bölgeler arasında ayrımcı bir algoritmaları gerektirmelidir.

Signal Quality ve Interference üzerinde etkisi

Kullanıcı kümeleme, sinyal kalitesi üzerinde iki etkiye sahiptir. Bir yandan, kirişler, özellikle kümeler birbirine yakın olduğunda daha etkili hale gelir.

Sadece 50 metre uzaktaki iki kümeyle yoğun bir kentsel meydan düşünün. İlk kümeye yönelik bir kiriş, ikinci kümeye müdahale eden güçlü yanlara sahip olacaktır. Gelişmiş MIMO precoding - gibi sıfır-forcing veya minimum kelime-square hatası (MMSE) önkoding - bu müdahaleyi bastırabilir, ancak sadece kanal durumu bilgilerini (CSI) hızlı hareket eden kullanıcılarla (örneğin, bir trenle çıkış noktaları doğru hareket ettirebilir.

Sistem Kapasitesi ve Spetral Verimliliği Üzerine Etkileri

Bir MIMO sisteminde kapasite, desteklenebilir olan uzaysal akışların sayısının bir fonksiyonudur. Kullanıcı kümeleme hem yardımcı olabilir ve bunu engelleyebilir:

  • [[FONT:0)Positive etkisi:[Dönetici:[Dönetici: 0) Bir küme içinde, temel istasyon aynı anda çoklu kullanıcılara aynı anda hizmet verebilir. çoklu kullanıcı MIMO (MU-MIMO) Çünkü kullanıcılar fiziksel olarak yakın, kanalları genellikle yarı-orthogonal, zamanlamacıları onları verimli bir şekilde eşleştirmeye izin verir.
  • [FONT:0]Negative etkisi:[Dönetici:[Dönetici: 0) Yüksek küme yoğunluğu, sistemin tüm kullanıcılara aynı anda hizmet etmesi için gerekli olan zamansal özgürlük dereceleri, per-cluster müdahalesini iptal etmesi, küme çok yoğunsa (örneğin, stadyumda binlerce kullanıcı) mümkün olabilir.

Simülasyonlar, her biri 20 kullanıcının dört kümesünü içeren tipik bir kentsel makro-televizyonda, MU-MIMO'nun taban istasyonu anten sayısına ulaştığında, sistem geri dönüşlerin azaltılmasının bir rejime girer.

MIMO Performanslarını Takip Etmek için Stratejiler

Network operatörleri, bir fırsata meydan okumak için bir dizi teknik geliştirdiler. Bu stratejiler fiziksel katman, kaynak yönetimi ve akıllı tahminleri yaymaktadır.

Adaptif Kirişleme ve Kodlama

Sabit kiriş kalıpları hareket kümelerinin karşısında etkisizdir. Modern MIMO sistemleri, belirli bir kullanıcı veya kümeye uygun olarak her milisaniye ağırlıklarını gerçek zamanlı CSI. Digital kirişform (büyük MIMO) ile güncelleyen her bir kullanıcı veya kümeye özel olarak ayarlandığında, verici bir şekilde kirişler oluşturabilir.

Hibrit ve dijital işlemenin bir kombinasyonu - özellikle kentsel dağıtımlar için cazip çünkü hala kümelere doğru kirişleri yönlendirmesi için esneklik sağlar. Örneğin, karma mimarisi ile 64-antenna serisi 8 bağımsız kirişler oluşturabilir ve kümeler bir araya geldiğinde, her biri farklı bir kümeyi kaplar.

Set yapısı için açıkça hesaplanan kodlar, küme-aware sıfır-forcing ve blok köşegenleştirme gibi önerilmiştir. Bu teknikler her gruptaki arsayı kullanarak gruplar arasında müdahale etmeyi tasarlar.

Gelişmiş Scheduling ve Resource Allocation

Scheduling, kümelenmiş ortamlarda önemli bir rol oynar. Proportional-fair schedulers, yaygın olarak LTE'de kullanılır, kümeslere dikkat etmek için genişletilebilir.The scheduler can öncelik kullanıcılarına daha az kalabalık kümes dengelemek için, veya küçük kümelerdeki kullanıcıların kaynak yıldızı olmadığından emin olmak için küme boyutunu kullanabilir.

Başka bir güçlü araç ise şöyledir:0)bir çok yönlü (CoMP)) İletim ve resepsiyon. CoMP, kümelenen kullanıcılar veya küme için ortak bir programlatlı yayınlar için bir bölgede birden çok temel istasyonlar.Bu, Xn arayüzünün birkaç küçük hücre aralığında faaliyet gösteren yoğun kentsel alanlarda özellikle etkili olmuştur.

Mekanik Öngörücü Kombinasyon için Öğrenme

Makine öğrenimine dayanan tahmin edilebilir analitik (ML) kentsel alanlarda MIMO optimizasyonu için anahtar bir olasılık olarak ortaya çıkıyor. Tarihi ağ verileri üzerinde eğitim modelleri - kullanıcı konum izlerini, trafik talebi, gün zaman - operatörleri kümelerin nerede şekil ve nasıl hareket edeceğini tahmin edebilir. Recurrent sinir ağları (RNNs) ve transformatörler 30–60 saniye önceden kümeslenerek, kiriş öncesi ağırlıkları önceden hesaplamak için geniş bir zaman verebilirler.

Dondurma öğrenme (RL) ajanları, hızla değişen küme konfigürasyonlarına adapte olan zamanlama ve kiriş geçişi için politikaları öğrenebilirler. Örneğin, Seul'de bir denemede kullanılan bir RL tabanlı programcı, hızlı bir şekilde kümelemeyi öğrenmek için% 40 oranında gecikmeyi azalttı.

ESRAT:0) Bu tekniklere daha derin bir bakış açısı sağlar. Benzer şekilde, ağ veri analizinde 3GPP teknik raporu (TR 23.700-91) standart ML arabirimleri bu tahminler için.

Massive MIMO ve Hücre Densification

Massive MIMO - 64, 128 veya 256 anten ile sistemler - büyük bir MIMO üssü istasyonda bir kentsel ortamdaki sektöre doğal bir yanıttır, küme geometrisine bağlı olarak, temel istasyonun birçok kullanıcıya hizmet etmesini sağlar.

Hücre demsification büyük MIMO'yu tamamlıyor. Birçok küçük hücreyi dağıtarak doğrudan kümesünde, fotoocell veya femtocells) kümesleyen alanlarda, makro-MIMO'yu makro tabakadan birleştirir ve 5G kentsel dağıtımlarda standarttır.

Gerçek Dünya Vaka Çalışmaları

Birkaç deneme, kümes-aware MIMO optimizasyonunun etkisini göstermektedir. Shanghai Hongqiao ulaşım merkezinde, Çin Mobile tarafından kullanılan büyük bir MIMO sistemi bir araya geldi:0)300% kapasite iyileştirme[DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD) dinamik olarak hareket eden ve özel kirişler tarafından belirlenen hatlara kadar uzanır. Sistem ağ ve RL-zaman konum verilerinin bir kombinasyonunu kullandı.

New York Times Square'da Verizon, her 10 ms'ta bir kümesleyici kirişi uyarma algoritmasını test etti.The algorithm usesd user steps of arrival (DoA) tahminleri uplink ve hareketten bir Kalman filtresi kullanarak, her 10 ms ayarlayın.

Bu örnekler MIMO'nun teorik kazanımlarının sadece ağ aktif modellerinde ve kullanıcı kümelemelerine yanıt verdiğinde kentsel ortamlarda tamamen gerçekleştirilebilir olduğunu göstermektedir.

Future Yol ve Araştırma

6G'ye doğru hareket ettiğimiz gibi, kullanıcı kümelemesi daha da etkili hale gelecektir. Terahertz (THz) iletişim, aşırı dar kalem kirişlere dayanan, CSI geri bildirim olmadan kümesüresel olarak kümesüreteye duyarlıdır - eğer bir kiriş birkaç metreye kadar, kullanıcı bağlantılarını kaybedebilir. Entegre algılama ve iletişim (ISAC) temel istasyonlara “görüler” kümeler kullanmalarına izin verecektir.

Başka bir sınır, kentsel manzarayı programlanabilir bir kiriş-formere haline getirmek için yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzeyler (RIS) kullanımıdır.Influence İletişim Dergisi[FLT], RIS kapasitelerini kümelenen kentsel senaryolarda %20-30 oranında artırabilir.

Son olarak, MIMO (D-MIMO) dağıtıldı - bir kümedeki her kullanıcı, MU-MIMO'yu daha etkili bir şekilde planlamaktan ziyade birçok yerde yayıldığı yerde - O-RAN Alliance bugün sistemleri sınırlayan korelasyon şişelerini kıracak. D-MIMO ile, her bir kümedeki kullanıcı eşsiz bir coğrafi olarak ayrılmış antenler görüyor.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Kullanıcı kümeleme, çözülebilir bir problem değil, ancak burada yoğunluk vermek için gereken kentsel kablosuz ortamlara sahip bir özelliktir - büyük MIMO performanslarını tahmin etmek için büyük MIMO performanslarını anlamak için - bir sonraki kentsel kablosuz ağ operatörlerinin mekansal ve zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zaman zamanlayıcısı, akıllı zamanlama ve makine öğrenme odaklı tahmin etmeye devam edebilir ve talep etmeye devam eder.