Численное моделирование алгоритма гибридного прекодирования в миллиметровом диапазоне с использованием модели канала с открытым исходным кодом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность. Использование многоантенных технологий в виде прекодирования сигналов является базовым условием повышения спектральной эффективности в современных системах мобильной связи в сочетании с переходом в диапазон миллиметровых волн. Условия распространения в миллиметровом диапазоне обуславливают обязательное использование антенных решеток в системах связи для компенсации потерь распространения и направленной передачи и приема сигналов пользователей. При передаче нескольких параллельных пространственных потоков данных пользователя используется прекодирование сигналов для реализации пространственного мультиплексирования и повышения спектральной эффективности системы. Рассматривается гибридная архитектура построения многоантенной системы и прекодирования, состоящая из аналоговой и цифровой частей. Но уменьшение количества радиочастотных трактов приводит к снижению возможности пространственного мультиплексирования по сравнению с полностью цифровой системой.  В связи с этим является важной задача выбора оптимального количества радиочастотных трактов для получения максимального пространственного мультиплексирования с учетом текущих условий распространения сигналов и пространственной корреляции канала связи. Целью исследования является определение влияния на спектральную эффективность выбора количества используемых радиочастотных трактов в системе гибридного прекодирования. Методы исследования заключаются в имитационном моделировании алгоритма гибридного прекодирования. Для решения задачи численного моделирования гибридного прекодирования используются реализации канала MIMO миллиметровых волн, полученные при помощи открытого программного пакета модели канала QuaDRiGa.Результаты представлены в виде функций распределения спектральной эффективности системы гибридного прекодирования, полученные на основе реализаций канала в определенном сценарии распространения. Новизна состоит в численном определении параметров канала многоантенной системы связи в миллиметровом диапазоне и в использовании распределения собственных чисел матриц канала, полученных в модели, для оценки количества радиочастотных трактов, требуемых для достижения максимальной в данных условиях спектральной эффективности системы связи с гибридным прекодированием.

Об авторах

А. А. Калачиков

Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Email: 330rts@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1235-6314
SPIN-код: 7506-5480

С. Л. Ремизов

Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Email: selere1@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-7836-2087

И. И. Резван

Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики

Email: rezvan@sibsutis.ru
ORCID iD: 0009-0002-6875-7061

Список литературы

  1. Roh W., Seol J.Y., Park J., Lee B, Lee J., Yungsoo K. Millimeter-wave beamforming as an enabling technology for 5G cellular communications: Theoretical feasibility and prototype results // IEEE Communications Magazine. 2014. Vol. 52. Iss. 2. PP. 106‒113. doi: 10.1109/MCOM.2014.6736750
  2. Molisch A.F., Ratnam V.V., Han S., Li Z., Nguyen S.L.H. Hybrid Beamforming for Massive MIMO: A survey // IEEE Communications Magazine. 2017. Vol. 55. Iss. 9. PP. 134‒141. doi: 10.1109/MCOM.2017.1600400
  3. Носов В.И. Методы повышения помехоустойчивости систем радиосвязи с использованием технологии MIMO и пространственно-временной обработки сигналов. Новосибирск: Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2014. 316 с. EDN:VRTAXT
  4. Sun S., Rappaport T.S., Shafi M., Tang P., Zhang J., Smith P.J. Propagation Models and Performance Evaluation for 5G Millimeter-Wave Bands // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2018. Vol. 67. Iss. 9. PP. 8422‒8439. doi: 10.1109/TVT.2018.2848208. EDN:YIPMFV
  5. El Ayach O., Rajagopal S., Abu-Surra S., Pi Z., Jr. Heath R.W. Spatially Sparse Precoding in Millimeter Wave MIMO Systems // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2014. Vol. 13. Iss. 3. PP. 1499‒1513. doi: 10.1109/TWC.2014.011714.130846
  6. Heath R.W., Gonzalez-Prelcic N., Rangan S., Roh W., Sayeed A.M. An Overview of Signal Processing Techniques for Millimeter Wave MIMO Systems // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2016. Vol. 10. Iss. 3. PP. 436‒453. doi: 10.1109/JSTSP.2016.2523924
  7. Rappaport T.S., Gutierrez F., Ben-Dor E., Murdock J.N., Qiao Y., Tamir J.I. Broadband Millimeter-Wave Propagation Measurements and Models Using Adaptive-Beam Antennas for Outdoor Urban Cellular Communications // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2013. Vol. 61. Iss. 4. PP. 1850‒1859. doi: 10.1109/TAP.2012.2235056
  8. Sohrabi F., Yu W., Hybrid digital and analog beamforming design for large-scale antenna arrays // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2016. Vol. 10. Iss. 3. PP. 501–513. doi: 10.1109/JSTSP.2016.2520912
  9. Payami S., Ghoraishi M., Dianati M. Hybrid beamforming for large antenna arrays with phase shifter selection // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2016. Vol. 15. Iss. 11. PP. 7258–7271. doi: 10.1109/TWC.2016.2599526
  10. Jaeckel S., Raschkowski L., Boerner K., Thiele L. QuaDRiGa: A 3-D Multicell Channel Model with Time Evolution for Enabling Virtual Field Trials // IEEE Transactions on Antennas Propagation. 2013. Vol. 62. Iss. 6. PP. 3242‒3256. doi: 10.1109/TAP.2014.2310220
  11. Jaeckel S., Raschkowski L., Boerner K., Thiele L., Burkhardt F., Eberlein E. QuaDRiGa ‒ Quasi Deterministic Radio Channel Generator. User Manual and Documentation. Tech. Rep. v2.2.0. Berlin: Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, 2019.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».