Giới thiệu: Tỷ lệ của việc đồng bộ hóa và tính toán vấn đề trong MIMMMO khổng lồ

Nhiều chuỗi nhập vào (MIMMO) đã tiến hóa từ hệ thống nhỏ hơn hỗ trợ một vài ăng ten lớn với hàng trăm hay thậm chí hàng ngàn yếu tố. Những mảng lớn này là nền tảng cho đài phát thanh mới 5G và được mong đợi sẽ đóng vai trò lớn hơn trong hệ thống 6G. Lời hứa về hiệu suất quang phổ cao, tăng cường hiệu suất quang phổ, và sự phụ thuộc không gian đa dạng hơn trên hai phương pháp tiên đoán: đồng bộ chính xác và cân chỉnh chính xác qua mọi yếu tố ăng ten. Khi các phần tử, các phần tử có tỷ lệ đồng bộ, các phần tử nhất thời gian và các yếu tố không đồng bộ hóa, các yếu tố khác nhau phát triển các bài kiểm tra kỹ thuật chính và các tính toán.

Sự đồng bộ hóa trong các đoạn phim của MIMO: Tại sao nó quan trọng

Sự đồng bộ hóa trong một bối cảnh mạng lưới lớn chỉ ra sự thẳng hàng của cả thời gian và giai đoạn truyền qua tất cả chuỗi chuyển mạch. Nếu không có sự sắp xếp này, chuyển dạng trở thành không thể xác định, dẫn đến việc giảm cường độ tăng cường các mảng, tăng cường sự can thiệp giữa các người dùng và người dùng. Trong hệ thống định lượng thời gian (TDD), mà chiếm ưu thế điều khiển sự tự động của MIMMMMMMO, tính năng được giả định, nhưng sự tương tác đó chỉ giữ khi các phần cứng trên cả hai bên được đồng bộ và điều chỉnh lại.

Đồng bộ hoá

Các lỗi thời gian trong các dãy lớn gây ra sự can thiệp sai (ISI). Thử thách này tăng theo kích cỡ dãy vì mạng đồng hồ phải cung cấp tín hiệu đồng bộ ổn định, ít ảnh chụp cho mỗi đầu radio. Việc phân phối dài dẫn đến sự chậm biến đổi và dịch chuyển nhiệt. Trong việc phân phối cấu trúc MIMM (của hệ thống mạng nội soi) có nhiều vị trí thậm chí còn bị nhiều vấn đề nghiêm trọng hơn, yêu cầu tăng áp lực lên không khí (hiện thời gian) đồng bộ như là thời điểm chuẩn hoá/ đầu radio. Thời gian phát âm dài, kết hợp giữa các đường dẫn và độ bão hòa. Trong phần trăm phân phối, việc phân phối các mô phỏng hệ thống anten (t số) và xác định độ chính xác bị hạn chế bởi các trường hợp hạn chế bởi các trường hợp khác nhau, và sự chậm trễ tiến trình xác định tính toán.

Sự đồng bộ giai đoạn

Việc gửi các tia nhiệt mạnh cần thiết tất cả các yếu tố ăng-ten được truyền đi cùng một giai đoạn (hoặc một hiệu ứng ghi rõ). Âm thanh giai đoạn từ các dao động cục bộ (LOs) là một lỗi chính. Trong mảng lớn, phân phối một thông tin phổ biến từ một nguồn riêng lẻ, giảm các vấn đề kéo dài do mất điện chia và cáp. Thay vào đó, sử dụng các yếu tố định dạng mã số tối ưu tại mỗi yếu tố cần thiết theo dõi và sửa chữa. OTA, như cách sử dụng chuyển dạng chuyển dạng và phản hồi từ thiết bị phát thanh (U), có thể giúp đỡ trong việc sử dụng các vấn đề phân vùng và tính toán chính xác. Dự án này dựa trên các chương trình khác nhau (FTTSBHS) trong phần tử: [FHS] và đặc điểm liên kết giữa các giai đoạn radio và lợi ích của cổng.

Tính toán: Đang xác định các phần tử đồng dạng ứng dụng

Tính toán xác định sự khác biệt trong độ rộng và giai đoạn phản ứng của mỗi yếu tố ăng-ten và giao diện tương ứng với nó. Ngay cả khi đồng bộ hóa canh lề thời gian và giai đoạn truyền, độ lớn và giai đoạn không tương ứng với nhau giữa các yếu tố biến dạng các kiểu chùm tia. Hai chiến lược chính tồn tại: bên trong (dùng các đường thử nghiệm được xây dựng) và bên ngoài (dùng các tín hiệu tham chiếu quá mức không khí).

Sự cân nhắc nội bộ và giới hạn của nó

Các cặp vợ chồng cân nhắc nội bộ một tín hiệu tham chiếu được biết đến vào mỗi chuỗi chuyển đổi qua mạng lưới cân chỉnh dành riêng. Mạng này tự nó giới thiệu các tần số và sự trùng khớp thời gian. Khi số các yếu tố phát triển, mạng lưới cân chỉnh trở nên phức tạp và mất mát. Tính chính xác cũng giảm thiểu với thay đổi nhiệt độ và độ lão hóa thành phần. Các nhà sản xuất thường kết hợp các tính toán nội bộ với thói quen tự thử nghiệm định kỳ. nhưng theo dõi tất cả các biến môi trường cho hàng trăm nguyên tố vẫn là một thử thách kỹ thuật đáng kể.

Quá- Air (OTA) Tính toán

Dự đoán OTA sử dụng tín hiệu từ các máy phát tham khảo bên ngoài--một trạm cân chỉnh chuyên dụng hoặc UE tại một địa điểm đã biết - để đo và đúng các yếu tố phản ứng. nó trực tiếp ghi lại hành vi kết thúc đến cuối, bao gồm kết nối ăng-ten và tương tác môi trường đa mảng. Tuy nhiên, OTA cân chỉnh đối với các mảng lớn đối mặt với nhiều vấn đề:

  • Sự mơ hồ về sự thỏa mãn: kênh giữa nguồn tham chiếu và mỗi phần tử cần phải được biết đến hoặc phân chia. Sự đa dạng và phân tán làm cho điều này khó khăn.
  • Trọng tải tính tổng hợp: phỏng đoán và áp dụng hệ số cân chỉnh cho hàng ngàn nguyên tố trong thời gian thực đòi hỏi sức mạnh xử lý đáng kể.
  • Tần số tính toán lại: thay đổi môi trường (thường làn sóng, chuyển động gió–ruyện tra thường xuyên, có thể tiêu thụ nguồn không khí.

Một phương pháp thông thường là thực hiện phương pháp thẩm định OTA ở hậu phương sử dụng chương trình “các khe cắm được biết đến bằng UE, như được mô tả trong một số thuật toán chuyển dạng cao cấp được ghi nhận bởi Viện Thông tin Âu Châu (FLT: 0) [TLT: 1] [và trong văn học IEEEE trên các giường thử nghiệm rộng lớn của MIMO.

Sự phối hợp và những sự biến dạng

Trong các mảng dày, sự kết nối điện từ giữa các yếu tố kế bên có thể thay đổi kiểu phóng xạ hiệu quả và sự suy yếu của mỗi yếu tố. Tính toán phải giải quyết các hiệu ứng kết hợp này. Các phương pháp như sự bù đắp kết hợp hoặc cân bằng giữa các yếu tố nối với nhau có thể giảm thiểu sự tính toán về trọng lượng, nhưng cũng làm giảm sự phức tạp của vấn đề. Ngoài ra, sự chịu đựng cơ học trong vị trí ăng ten và sự giãn nở của nhiệt để đưa ra lỗi thời gian cần phải được đo và sửa chữa.

Những thử thách gay go: Từ hàng trăm đến hàng ngàn nguyên tố

Khi số lượng thành phần ăng-ten tăng, các công việc đồng bộ và cân chỉnh trở nên khó hơn theo cấp số lượng lớn dữ liệu và nhu cầu về độ chính xác cao trên toàn bộ mảng.

Kiến trúc phân phối và sự kết hợp giai đoạn

Việc triển khai tương lai có thể chia dãy thành nhiều dãy địa lý riêng biệt (ditributed MIMMMMO). Đồng bộ hóa các hình nền phụ này đòi hỏi độ đồng bộ hóa chặt chẽ qua các đơn vị radio (U) trong [FT: 0] bước trước [FT: 1], nhưng đạt được tiểu thông tin thời gian và thời gian chính xác qua các hệ thống nghiên cứu.

Tính toán các thuật toán cân đối

Các thuật toán cân chỉnh thường bao gồm ma trận đảo ngược hoặc ít nhất bình phương cho mọi đường ăng-ten. Đối với một dãy N- nâng cấp phức tạp, cán cân O(N^3) hoặc tệ hơn nếu xem xét kỹ thuật in ngược lại đầy đủ. Các thuật toán đệ quy hoặc các thuật toán dựa trên lưới điều khiển lại có ích. Phương pháp học máy, đặc biệt là mạng thần kinh nhân tạo, đã được đề xuất để dự đoán các hệ số cân bằng dựa trên nhiệt độ, sức mạnh và lịch sử. Những mô hình này có thể giảm hiệu chỉnh lại trên đầu người, nhưng cần thiết dữ liệu đào tạo mở rộng.

Chiến thuật và giải pháp khắc nghiệt

Các nhà nghiên cứu và kỹ sư đã phát triển nhiều kỹ thuật để giải quyết những thử thách về đồng bộ và cân chỉnh trên các mảng lớn của MIMO.

Bộ đồng bộ sản xuất

Thay vì phân phối một LO, mỗi phần tử có thể có vòng lặp PL (được khóa cứng) riêng của nó, được đồng bộ hoá với một bộ chỉnh định dạng GPS phổ biến hoặc IEE 1588. Tiến bộ trong tần số âm thấp cho phép nhiều bộ dao động để duy trì sự kết hợp giai đoạn trong một vài độ tại tần số mm- khiếp. Phân phối các tín hiệu tham chiếu bằng kỹ thuật chụp ảnh là một cách tiếp cận khác được nghiên cứu cho các mảng lớn trong nhóm tần số dưới 6- 6 và mm.

Định dạng trục trặc với UL/DLRRRRRRR

Trong hệ thống TD, tính năng hỗ trợ của kênh chỉ được giữ nếu các phản ứng phần cứng được điều chỉnh. Phương pháp này có thể truyền tín hiệu cân chỉnh từ mỗi yếu tố và đo tín hiệu đã nhận tại một yếu tố tham khảo (hoặc tại UE). Bằng cách khai thác kênh recical, hệ số cân chỉnh được tạo ra. Phương pháp này được xây dựng thành nhiều mẫu tự của MIMO và tiêu chuẩn hóa trong các nguyên mẫu 3GP [FL: 0]TSE) 38.2 [FL: kênh và mô hình điều chỉnh] [FL: 1] qua các thủ tục tham chiếu và các thủ tục đã đóng góp (SS].

Máy học tính toán định chuẩn thời gian thực

Những mô hình học tập sâu có thể học được mối quan hệ phức tạp giữa điều kiện môi trường (thường, độ ẩm, mức độ năng lượng) và lỗi cân chỉnh. Một khi đã được đào tạo, mô hình có thể dự đoán và bù đắp cho sự trôi dạt mà không làm gián đoạn hoạt động bình thường. Các mạng tự động và các mạng lưới tạo ra tự động cũng đã được khám phá để mô hình dãy sự bất toàn từ những phép đo lường hạn chế. Trong khi hứa hẹn, những mô hình này cần thiết thiết thiết thiết thiết để tránh quá trình điều chỉnh và tổng quát hơn các đơn vị phần cứng khác nhau.

Tăng cường phần cứng

Các thành phần tương tự - tinh thể chất lượng cao, các bộ cân chỉnh nhiệt độ, và các bộ phận dao động có thể thay đổi giai đoạn kỹ thuật số - tạo ra độ lớn của sự đồng bộ hóa và các lỗi cân chỉnh. các tia giao thoa Silicon với mạng lưới tích hợp với các mạng lưới cân chỉnh được sử dụng để tạo ra các dãy với 64 yếu tố. sự kết hợp và sử dụng thêm các trí tuệ nhân tạo ở mức độ con chip có thể giảm nhu cầu về sự cân chỉnh bên ngoài trong các thế hệ sau.

Kết luận: Đường dẫn tới những tia lửa lớn của MIMO

Sự đồng bộ hóa và cân chỉnh vẫn còn trong những khía cạnh quan trọng và khó khăn nhất của việc triển khai các hệ thống thông tin lớn của MIMO. Các vấn đề bao gồm thiết kế phần cứng tương tự, xử lý tín hiệu kỹ thuật số và các giao thức mạng. Trong khi không có giải pháp đơn nào phù hợp với tất cả các kịch bản, sự kết hợp của phần cứng đã được cải tiến, các thuật toán thông minh, và tiêu chuẩn dựa trên cơ sở dữ liệu hợp nhất giúp cho sự đồng bộ máy hoạt động nhanh hơn nữa. Tiếp tục nghiên cứu vào giai đoạn, sự phân phối, vượt quá mức tự động tự động, và việc học máy sẽ là thiết lập các tính năng suất cao hơn 5G, thậm chí cho phép các tỷ lệ dữ liệu có thể sử dụng hiệu quả hơn và hiệu quả hơn nữa các kích cỡ công nghiệp phải tiếp tục tăng, để tăng cường các điều kiện thiết kế có thể tạo, và có thể tạo ra các điều kiện hiệu quả để tạo ra các thiết bị tăng cường, mà không có khả năng thích ứng với thiết bị định lượng thiết bị định sẵn sàng hoạt động.