Channel modeling and combiner design for massive MIMO and extra large scale MIMO systems with impairment

• Autor(a) principal: Taniguchi, Lígia May
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
• Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/9876
• topic: Engenharia elétrica; Sistemas MIMO; Sistemas de telecomunicação; Modelos estocásticos; Electric engineering; MIMO systems; Telecommunication systems; Stochastic models

Resumo: Com centenas de antenas, massive MIMO (M-MIMO) é o principal candidato para aumentar substancialmente a capacidade dos sistemas de comunicação sem fio Além de M-MIMO, outro regime operacional recentemente proposto na literatura é o chamado extra large MIMO (XL-MIMO), onde os elementos da antena são dispostos em uma estrutura de grande dimensão Ambos os sistemas, M-MIMO e XL-MIMO, apresentam desafios para implementação, pois as medidas de canal demonstram que o aumento do número de antenas resulta em algumas características não observadas com um pequeno número de antenas, eg, o hardening channel e favorable propagation Entre os desafios estão a escolha do esquema de combinação apropriado e a modelagem de canais, ambos abordados neste trabalho Em relação aos modelos de canal, neste trabalho, nós comparamos os modelos estocásticos baseados em correlação versus os modelos baseados em geometria, onde ambos são avaliados no contexto dos sistemas M-MIMO e XL-MIMO As análises mostram que os modelos baseados na geometria representam com mais precisão um ambiente de propagação do que um modelo baseado na correlação; no entanto, a implementação dos modelos baseados em geometria apresenta mais desafios, devido à complexidade computacional desse modelo ser muito maior do que os modelos baseados em correlação de canais Para as análises de esquemas de combinação, a precisão da modelagem de canais é fundamental, pois pode garantir que o ambiente emulado (canal e sistema) garanta que o desempenho estimado seja próximo ao real Assim, ao avaliar os esquemas de combinação, comparamos o desempenho de acordo com os modelos de canais baseados em correlação versus geométricos Devido ao grande número de antenas nos dois sistemas (M-MIMO e XL-MIMO), os esquemas de combinação devem apresentar complexidade computacional muito baixa Assim, são avaliados os esquemas maximum-ratio combining (MRC), zero-forcing (ZF) e o regularized ZF (RZF), sendo o último modelado pelo algoritmo iterativo randomized Kaczmarz (rKA) Como resultado, todos esses esquemas têm baixa complexidade computacional; no entanto, um quarto esquema de alta complexidade chamado MMSE multicelular (M-MMSE) também é avaliado devido à eficiência espectral ilimitada apresentada na literatura, ou seja, é capaz de eliminar a contaminação piloto Esses esquemas são analisados quanto à eficiência espectal e energética