Автор этой статьи | Ли Тяньи
Резюме: В этой статье кратко описывается LS-MIMO, одна из ключевых технологий 5G, начиная с четырех частей: загрязнение пилот-сигнала, оценка канала, технология предварительного кодирования и обнаружение сигнала.
пилотное загрязнение
В идеальном случае в системе мультиплексирования с временным разделением (TDD) каждый пилот-символ между восходящей и нисходящей линиями связи ортогонален друг другу, и именно из-за этой взаимосвязи приемник принимает соседние сигналы, когда есть помехи. быть отменено, чтобы уменьшить пилотное загрязнение. Однако в реальной крупномасштабной системе с несколькими входами и многими выходами количество взаимно ортогональных пилотных последовательностей ограничено, что делает необходимым использование одной и той же пилотной последовательности между соседними ячейками для удовлетворения потребностей множества пользователей в сети связи. Это неизбежно приведет к загрязнению контрольных сигналов между соседними ячейками, что напрямую повлияет на пропускную способность массивной системы MIMO по стандарту TDD и станет проблемой, требующей решения.
оценка канала
Эффективность передачи сигнала зависит от точности информации о состоянии канала.Однако получение информации о состоянии канала стало очень сложным из-за большого увеличения количества антенн на базовой станции и спроса на сеть со стороны большого количества пользователей. , Как точно получить информацию о состоянии канала является горячей проблемой исследования.
Обнаружение сигнала
Основная функция детектора сигнала на приемном конце состоит в восстановлении ожидаемого принятого оценочного числа, отправленного несколькими передающими антеннами в восходящей линии связи в системе MIMO. Из-за огромного количества массивных антенн MIMO обнаружение сигнала чрезвычайно сложно, большое значение для исследований имеет конструкция приемника с низким энергопотреблением и низкой вычислительной сложностью.Обычно используемые алгоритмы включают обнаружение с максимальной вероятностью, обнаружение с нулевым форсированием, минимальное обнаружение среднеквадратичной ошибки и т.д.
Здесь нас больше интересует канал, давайте посмотрим, как модель канала выражается математическим языком, первая - это модель канала точка-точка, можно выразить краткое математическое описание.
В зависимости от доминирующего фактора можно сделать
Приблизительное упрощение с использованием количества диагоналей сингулярной матрицы, полученной с помощью SVD, для представления того же самого.
Второй является многопользовательская модель сигнала MIMO, что означает, что MIMO выполняется для более чем 2 UE одновременно, как показано ниже. Это не новая концепция. У нас есть MU-MIMO в современных LTE (TM5) и WLAN (802.11ad). Тем не менее, MU-MIMO будет более масштабным и более распространенным в развертывании. Насколько мне [ссылка] известно, я не видел никакого реального использования TM5 в текущих живых сетях LTE. В случае 802.11ad расстояние между UE и антенной передатчика должно быть очень коротким по сравнению с сетями 5G. Поэтому реальная реализация MU-MIMO для 5G будет более сложной задачей.
Насколько сложно внедрить MU-MIMO? Ответ будет варьироваться в зависимости от многих факторов. Даже при одном и том же количестве пользователей и одинаковом количестве антенн Tx/Rx могут быть разные схемы распределения антенн, как показано ниже. При реализации MU-MIMO можно учитывать следующие факторы.
- Сколько UE должно быть охвачено?
- Сколько Tx и Rx антенн будет использоваться?
- Какая конструкция приемника (конструкция эквалайзера) будет использоваться?
- Какой алгоритм предварительного кодирования будет использоваться?
Предположим, что BTS имеют большое количество антенн и обмениваются данными с несколькими UE, а каждое UE имеет только одну антенну. Мы предполагаем, что количество антенн BTS очень велико по сравнению с количеством UE. Предположим также, что это система TDD.
Матрица каналов может быть представлена следующим образом. В TDD предполагается взаимность каналов. Если у вас есть матрица канала для восходящей линии связи, вы можете получить модель канала нисходящей линии связи, транспонируя ее, и наоборот.
Пропускная способность обратной линии связи (восходящей линии связи) может быть описана следующим образом.
Пропускная способность прямой линии связи (нисходящей линии связи) может быть описана следующим образом.
технология предварительного кодирования
Технология предварительного кодирования в основном представляет собой процесс обработки сигнала передачи на передающей стороне.Ее основная цель состоит в том, чтобы оптимизировать сигнал передачи, упростить сложность принимающей стороны и повысить пропускную способность системы и ее способность противостоять помехам.
Линейное предварительное кодирование: согласованный фильтр (MF), предварительное кодирование с нулевым форсированием (ZF)
нелинейное предварительное кодирование: Кодирование на грязной бумаге (DPC), предварительное векторное кодирование (VP)
Линейное предварительное кодирование имеет низкую сложность и простую реализацию. Нелинейное предварительное кодирование, такое как кодирование на грязной бумаге, является более сложным в вычислительном отношении, но имеет тенденцию достигать лучших результатов. Однако в системе Massive MIMO с увеличением количества антенн на стороне базовой станции некоторые алгоритмы линейного предварительного кодирования, такие как согласованный фильтр (MF), предварительное кодирование с форсированием нуля (ZF) и т. д., будут становиться все более оптимальными. представление. Поэтому в практических приложениях более реалистично использовать несложный алгоритм линейного предварительного кодирования.
Несмотря на множество трудностей, коммерческий прогресс крупномасштабной технологии ввода-вывода также радует.В 2015 году ZTE завершила разработку продукта и полевые испытания на основе TDD Pre5G Massive MIMO, и многие операторы начали коммерческое тестирование и развертывание. В феврале 2016 года на Всемирном мобильном конгрессе MWC 2016, проходившем в Барселоне, продукт получил награды «Лучший прорыв в области мобильных технологий» и «Выбор технического директора» (выдающаяся мобильная технология — выбор технического директора в 2016 г.). Это высшая награда, признанная индустрия.
Сегодня сеть 5G достигла относительно широкого покрытия, и мы также используем мобильные телефоны 5G.
(1) Точное трехмерное формирование луча для повышения мощности сигнала, принимаемого терминалом. Различные лучи имеют свои собственные очень маленькие области фокусировки, гарантируя, что пользователь всегда находится в зоне наилучшего сигнала.
(2) Одновременное обслуживание большего количества пользователей на той же частоте, увеличение пропускной способности системы в десятки раз и увеличение пропускной способности сети.
(3) эффективно уменьшить помехи между регионами.
(4) Лучшее покрытие дистальных и проксимальных областей.
По сравнению с мобильной связью четвертого поколения применимые сценарии шире, а пользовательский опыт лучше.
(1) Многопользовательские сценарии в ключевых областях, особенно в людных местах, таких как концерты и вечеринки, могут значительно улучшить взаимодействие с пользователем.
(2) Сценарии покрытия высотных зданий
Надо сказать, что крупномасштабная технология множественных входов и множественных выходов была успешно применена в реальной жизни и сыграла огромную роль, но остается еще много проблем, о которых мы кратко расскажем.
(1) Как разместить антенну. Как должна быть организована система с таким количеством антенн для оптимальной работы?
(2) Как создать 3D-канал.
(3) Как применять дуплекс с частотным разделением.
Для оптимального формирования диаграммы направленности требуется точная (подробная) информация об изменяющемся канале. Чтобы получить такую информацию, от UE необходимо получить отчет о качестве канала нисходящей линии связи. С этой целью необходимо выделить большое количество ресурсов для опорного сигнала нисходящей линии связи, что приведет к серьезной трате ресурсов. При дуплексировании с частотным разделением у нас нет хорошей идеи получать информацию о канале без использования такого рода отчета о качестве канала на основе опорного сигнала.
Однако при дуплексной связи с временным разделением мы можем использовать некоторые альтернативные методы, которые могут не требовать таких отчетов UE. При дуплексировании с временным разделением мы используем одну и ту же полосу частот для нисходящей и восходящей линий связи. Следовательно, если сеть может оценить качество восходящего канала по сигналу передачи UE, эта информация может быть использована в качестве качества нисходящего канала. Таким образом, при дуплексировании с временным разделением вы можете создавать очень оптимизированные лучи без получения явного отчета о качестве канала от UE.
Конечно, оценки, полученные из сигнала восходящей линии связи, могут не быть точно такими же, как для сигнала нисходящей линии связи, поскольку временные интервалы для восходящей линии связи и нисходящей линии связи различны. Следовательно, оценка канала для UL в определенном слоте может не совпадать точно с оценкой слота нисходящей линии связи. Однако в настоящее время это наиболее общепринятая и практикуемая идея.
По этой причине большинство крупномасштабных реализаций технологии MIMO выполняются в дуплексном режиме с временным разделением.
(4) Как генерировать широкие лучи из больших массивов. Одна из ключевых идей массивных методов с несколькими входами и несколькими выходами состоит в том, чтобы увеличить усиление антенны за счет конструктивного добавления нескольких антенных выходов одного луча, и благодаря этому процессу ширина результирующего луча имеет тенденцию к сужению. Можно сказать, что этот узкий луч хорош с точки зрения плотности энергии, но это также означает, что область, охватываемая лучом, будет очень узкой. Это означает, что формирование луча и управление должны быть очень быстрыми и точными, чтобы должным образом сфокусироваться на целевом UE, но это не всегда просто и легко, особенно когда UE находится в быстро движущемся состоянии.
Следовательно, необходимо расширить ширину луча, не слишком жертвуя производительностью массивных методов с несколькими входами и несколькими выходами.
(5) Как откалибровать антенную систему. Сложность и сложность проектирования/тестирования растут экспоненциально с увеличением пути прохождения сигнала. Даже если предположить, что проект выполнен правильно, вы должны убедиться, что все сигнальные тракты и антенны правильно откалиброваны, чтобы антенная система работала должным образом. Калибровка такого огромного количества антенных трактов, безусловно, является сложной задачей.
(6) Работа со сложностью планирования и предварительного кодирования
Самая большая мотивация для крупномасштабных технологий ввода и вывода — увеличить направленность и коэффициент усиления указанного целевого устройства. Еще одним мотивом (или требованием, вытекающим из формирования луча) является реализация MU-MIMO (многопользовательский MIMO). Однако по мере того, как будет использоваться больше антенн и обслуживаться больше пользователей, планирование и предварительное кодирование станут более сложными. Как поступить в этой ситуации, будет большой проблемой, и для ее решения потребуются умные математические расчеты.
Концепцию системы LS-MIMO можно рассматривать как смену парадигмы в области беспроводной связи и обработки сигналов. В этой многомерной среде проблема обнаружения MIMO становится более сложной и важной. Здесь мы кратко обсудим различные стратегии обнаружения для различных типов систем LS-MIMO и обобщим последние достижения в обнаружении LS-MIMO. Соответствующие идеи и уроки извлечены из богатого наследия обнаружения MIMO малого и среднего масштаба. Отметим, что при рассмотрении конструкции детектора LS-MIMO необходимо сначала определить, какой тип системы LS-MIMO рассматривается. В частности, использование нескольких популярных детекторов MIMO, таких как детекторы MIMO на основе SD, может оказаться невозможным в типе I. Некоторые несложные линейные детекторы MIMO могут достигать почти оптимальной производительности в системах LS-MIMO типа II. Кроме того, сообщалось, что в контексте LS-MIMO метаэвристика, основанная на локальном поиске соседей, байесовские методы передачи сообщений и методы, основанные на выпуклой оптимизации, могут привести к компромиссу между производительностью и сложностью.
Направления будущих исследований должны быть сосредоточены на следующих аспектах:
(1) Для достижения цели высокоскоростной связи в будущем требуется более высокое аппаратное оборудование и большее энергопотребление, поскольку необходимо развивать зеленую связь.
(2) Загрязнение пилот-сигнала представляет собой проблему, и важно, как эффективно уменьшить влияние загрязнения пилот-сигнала на передачу сигнала.
(3) Для реализации предварительной обработки сигналов срочно необходимы экономичные нелинейные энкодеры, особенно в сложных сценариях практического применения.
Нажмите «Подписаться», чтобы впервые узнать о новых технологиях HUAWEI CLOUD~