doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-4-812-819


УДК 519.724.2; 621.391

Метод пространственного мультиплексирования в многоантенных системах связи

Гришенцев А.Ю.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:
Гришенцев А.Ю. Метод пространственного мультиплексирования в многоантенных системах связи // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23,№ 4. С. 812–819. doi: 10.17586/2226-1494-2023-23-4-812-819


Аннотация
Введение. Исследованы вопросы надежности системы связи с пространственным мультиплексированием. Повышение пропускной способности каналов радиосвязи за счет пространственного мультиплексирования является одним из наиболее востребованных и актуальных направлений современных исследований в области радиосвязи. Решение задачи пространственного мультиплексирования во временной области при многолучевом распространении сопряжено со значительным ростом размерности задачи и избыточными вычислениями. Детектирование во временной области затрудняет учет частотной зависимости амплитуды и фазы принимаемых сигналов, что в свою очередь снижает вероятность верного распознавания сигналов. Метод. При многолучевом распространении предложено решение задачи пространственного мультиплексирования в частотной области путем применения теоремы о свертке. Произведена оценка вероятности ошибки при использовании предлагаемого метода детектирования. Выполнена оценка устойчивости решения в зависимости от обусловленности матрицы амплитудно-фазовых параметров. Выведено математическое выражение для оценки верхней границы вероятности ошибки в субканале в зависимости от числа обусловленности матрицы амплитудно-фазовых параметров и спектральной плотности шума в физических каналах связи. Разработан алгоритм адаптивного формирования матриц амплитудно-фазовых параметров, позволяющий выбирать среди избыточного числа приемных антенн такие антенны, которые дают возможность повысить устойчивость детектирования за счет снижения числа обусловленности матрицы коэффициентов системы линейных уравнений. Основные результаты. Разработана теоретическая основа метода пространственного мультиплексирования в многоантенных системах связи. Предлагаемый метод позволяет повысить эффективность вычислений за счет снижения размерности задачи детектирования по сравнению с решением во временной области. Предложено решать задачи детектирования только на частотах, на которых ожидается прием полезного сигнала, что особенно полезно при узкополосных частотных и фазовых, ортогональных и биортогональных видах модуляции, часто используемых в многоантенных цифровых системах связи. Выведены соотношения, позволяющие дать оценку вероятности ошибки в субканале. Разработан алгоритм адаптивного формирования матриц амплитудно-фазовых параметров, позволяющий повысить устойчивость решения задачи детектирования. Обсуждение. Результаты исследований могут найти применение при разработке многоантенных систем связи с пространственным мультиплексированием.

Ключевые слова: радиосвязь, пространственное мультиплексирование, многоантенные системы, метод пространственного кодирования сигнала, MIMO

Благодарности. Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, проект тематики научных исследований № 2019-0898.

Список литературы
  1. Ипатов В. Широкополосные системы и кодовое разделение сигналов. принципы и приложения. М.: Техносфера, 2007. 487 с.
  2. Слюсар В.И. Системы MIMO: принципы построения и обработка сигналов // Электроника: наука, технология, бизнес. 2005. № 8. С. 52–58.
  3. Hu C., Dai L., Mir T., Gao Z., Fang J. Super-resolution channel estimation for mmWave massive MIMO with hybrid precoding // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2018. V. 67. N 9. P. 8954–8958. https://doi.org/10.1109/tvt.2018.2842724
  4. Xue C.-D., Zhang X.Y., Cao Y.F, Hou Z., Ding C.F. MIMO antenna using hybrid electric and magnetic coupling for isolation enhancement // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2017. V. 65. N 10. P. 5162–5170. https://doi.org/10.1109/TAP.2017.2738033
  5. Ратынский М.В. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках / 2-е изд. М.: Ленанд, 2022. 240 с.
  6. Bekkerman I., Tabrikian J. Target detection and localization using MIMO radars and sonars // IEEE Transactions on Signal Processing. 2006. V. 54. N 10. P. 3873–3883. https://doi.org/10.1109/tsp.2006.879267
  7. Хансен Р.С. Фазированные антенные решётки / 2-е изд. М.: Техносфера, 2012. 560 с.
  8. Богатырев В.А., Богатырев С.В., Богатырев А.В. Функциональная надежность вычислительных систем с перераспределением запросов // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2012. Т. 55. № 10. С. 53–56.
  9. Alamouti S.Ì. A simple transmitter diversity technique for wireless communications // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 1998. V. 16. N 8. P. 1451–1458. https://doi.org/10.1109/49.730453
  10. Гришенцев А.Ю., Коробейников А.Г., Бондаренко И.Б. К вопросу о сверхразрешении чувствительных матриц // Журнал радиоэлектроники (электронный журнал). 2016. № 10. C. 12.
  11. Арслан Х., Чен Чж.Н., Ди Бендетто М. Сверхширокополосная беспроводная связь. М.: Техносфера, 2012. 640 с.
  12. Голдсмит А. Беспроводные коммуникации. М.: Техносфера, 2011. 904 с.
  13. SantamariaI., ElviraV., ViaJ., RamirezD., Perez J., Ibanez J., Eickoff R., Ellinger F. Optimal MIMO transmission schemes with adaptive antenna combining in the RF path // Proc. of the 16th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2008). 2008. P. 102–107.
  14. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника / 2-е изд., перераб. и доп. М.: Радио и связь, 1982. 624 с.
  15. Nakagami M. The m-Distribution–A general formula of intensity distribution of rapid fading // Statistical Methods in Radio Wave Propagation: Proceedings of a Symposium Held at the University of California, Los Angeles, June 18–20, 1958. 1960. P. 3–36. https://doi.org/10.1016/b978-0-08-009306-2.50005-4
  16. Прокис Дж. Цифровая связь. М.: Радио и связь, 2000. 800 с.
  17. Письменный Д.Т. Конспект лекций по высшей математике: полный курс / 9-е изд. М.:Айрис-пресс, 2010. 608 с.
  18. Дёч Г. Руководство к практическому применению преобразования Лапласа и Z-преобразования. М.: Наука, 1971. 228 с.
  19. Оппенгейм А., Шафер Р. Цифровая обработка сигналов / 3-е изд, испр. М.: Техносфера, 2019. 1048 с.
  20. Самарский А.А., Гулин А.В. Численные методы. М.: Наука, 1989. 432 с.
  21. Воеводин В.В., Кузнецов Ю.А. Матрицы и вычисления. М.: Наука, 1984. 320 с.
  22. Кловский Д.Д. Теория передачи сигналов. М.: Связь, 1973. 376 с.
  23. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение / 2-е изд. М.: Вильямс, 2017. 1100 с.
  24. Deekshith P.K., Vinod S. Finite blocklength rates over a fading channel with CSIT and CSIR // Proc. of the 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC). 2018. P. 1–7. https://doi.org/10.1109/ICC.2018.8422087


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2024 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика