Диссертация (Исследование и разработка алгоритмов адаптации пространственного мультиплексирования к канальным условиям в системах беспроводного доступа), страница 18

Система разрешается относительно неизвестных x1 и x2. Число неизвестных равно числу уравнений, поэтому имеетсярешение, но только в том случае, если матрица канальных коэффициентов передачи является невырожденной, то есть её определитель не равен нулю. Выводы о влияние радиоканала на помехоустойчивость, сделанные в предыдущихглавах, являются общими для пространственного мультиплексирования в целоми справедливы для случая MU-MIMO в том числе.1164.2 Группировка пользователей как способ адаптации к канальным условиямКак в SU-MIMO, так и в MU-MIMO, различные пространственные потокимультиплексируются в радиоканале и должны быть корректно разделены наприемной стороне. Различные методы приема и обработки пространственномультиплексированных сообщений от одного пользователя работают и длямногопользовательской системы, однако их эффективность может отличаться вслучае MU-MIMO в силу особенностей, связанных с синхронизацией различных пользователей и оценкой канальных коэффициентов.Радиоканал и условия распространения радиоволн могут оказывать значительное влияние на помехоустойчивость пространственного мультиплексирования.

Однако, в случае SU-MIMO нет очевидной возможности оказыватьпрямое влияние на формирование радиоканала – число антенн и их взаимноерасположение на приеме и передаче фиксированы. В опубликованных статьяхпредлагается использовать перестраиваемые антенные системы для улучшенияэнергетической и спектральной эффективности систем с ПМ [13], [21]. В данной работе рассматриваются только фиксированные пространственные структуры для реализации SU-MIMO. В многопользовательской системе дело обстоит другим образом – существует возможность формировать пространственныегруппы пользователей, причем делать это таким образом, чтобы образованныеими MIMO-системы с пространственным мультиплексированием были бы максимально эффективны с позиции уменьшения негативного влияния канальныхусловий, наиболее помехоустойчивы.В случае MU-MIMO различные абоненты используют один и тот же частотно-временной ресурс.

Для достижения наилучшей помехоустойчивости,каналы пользователей (вектора коэффициентов передачи от ПРДА до каждойПРМА), использующих один частотно-временной ресурс, должны быть какможно более независимы, а в идеальном случае – ортогональны. Поэтому, важной задачей является распределение абонентов, образующих несколько MUMIMO групп. Вернемся к системе связи с MU-MIMO, рассмотренной ранее117(Рисунок 45). Предположим, что в зоне обслуживания базовой станции в данный момент времени находятся 8 абонентов. Задача алгоритма группировкисостоит в том, чтобы распарить абонентов для достижения наиболее помехоустойчивой передачи пространственно мультиплексированных сигналов. Приэтом для одновременной передачи сообщений понадобится 4 частотновременных ресурса, чтобы обслужить 8 пользователей. Каждая пара пользователей будет использовать по одному частотно-временному ресурсу, а междусобой будут иметь пространственное разделение.Рисунок 46 Группировка пользователей MU-MIMOКонкретные алгоритмы группировки не стандартизованы и являютсяпредметом исследования.

Чтобы показать потенциальный выигрыш от применения группировки, случайный алгоритм (СлА) рассматривается в качестве базового.4.3 Обзор схем группировки пользователейИзвестен ряд алгоритмов группировки пользователей, построенных наразличных принципах, которые показывают различную помехоустойчивость.Остановимся на том алгоритме, который обладает наилучшей помехоустойчивостью из всех известных.

Поэтому с ним будем сравнивать результаты работыпредложенного алгоритма.Если взглянуть на канальную матрицу (4-1), то можно заметить, что каждый пользователь, имея одну передающую антенну, характеризуется вектором118канальных коэффициентов. При формировании пространственной группыпользователей, каждый столбец канальной матрицы принадлежит конкретномупользователю. В зарубежных статьях, посвященных данному направлению,приводится целый ряд алгоритмов ([44], [45], [46], [103], [104]), направленныхна максимизацию потенциальной пропускной способности MIMO-системы поШеннону (АМПС),C = log 2 (det(I Nпрда +EcN прда N 0H H H ))(4-3)где С – удельная пропускная способность, I Nпрда – единичная матрицаразмерностью в число передающих антенн N прда , Ec – энергия сигнала, N 0 –спектральная плотность шума, H – сформированная канальная матрица.Когда Ec / N 0 ® ¥ , возможна следующая аппроксимация:C = lim log 2 (det(I Nпрда +Ec / N 0 ®¥EcN прда N 0H H H )) == lim (log 2 (det(H H )) + N прда log 2 (HEc / N 0 ®¥EcN прда N 0(4-4)))Очевидно, что пропускная способность в основном зависит от det( H H H ) .Критерием, обладающим максимальной помехоустойчивостью из всех известных, является максимум детерминанта матрицы HHH, нормированного на следматрицы HHH.maxdet( H H H )trace ( H H H )119(4-5)Результаты имитационного моделирования подтверждают, что детерминантный алгоритм является наилучшим с позиции помехоустойчивости из всехрассмотренных в опубликованных статьях.4.4 Группировка пользователей на основе минимума нормированного числа обусловленностиПредлагается производить группировку на основе минимизации нормированного числа обусловленности формируемых канальных матриц, составленных из векторов коэффициентов передачи различных пользователей.

Предложенный алгоритм, сформирован на основе исследований свойств канальныхматриц, которые описаны в предыдущих главах.minH × H -1trace ( H H H )(4-6)Утверждается, что чем меньше метрика (4-6), тем более помехоустойчивобудет пространственное мультиплексирование пользователей. Гипотеза основывается на результатах предварительных исследований, направленных наоценку и изучение влияния чисел обусловленности канальных матриц на энергетическую и спектральную эффективность ПМ. Известно, что число обусловленности определяет, как будет вести себя система в среднем. Необходимонормировать число обусловленности таким образом, чтобы наиболее точно отразить потенциальную помехоустойчивость для конкретной реализации радиоканала.

Для нормировки предлагается использовать след матрицы HHH, который представляет собой сумму коэффициентов передачи по потенциально возможным пространственным каналам для канальной матрицы H. Нормировкапозволяет объединить энергетическую характеристику канальной матрицы и еёпригодность к ПМ с математической точки зрения в виде числа обусловленности.

Для формирования групп проверяются все возможные сочетания, производится полный перебор. Унифицированная блок-схема алгоритма группировки в120MU-MIMO представлена ниже (Рисунок 47). Различие между алгоритмами состоит в метрике, по которой определяется подходящая группа пользователей.Рассматриваются следующие решения:1. Случайный алгоритм группировки (СлА)2. Алгоритм максимизации пропускной способности (АМПС)3. По нормированному числу обусловленности (ОбА)Рисунок 47 Блок-схема алгоритма группировки в MU-MIMO1214.5 Результаты моделирования и сравнительные характеристики рассмотренных алгоритмовДля оценки помехоустойчивости различных алгоритмов группировкипользователей было произведено имитационное моделирование системы MUMIMO.

Программное обеспечение доступно в Интернете на сайте автора [112].В системе может находиться одновременно некоторое количество пользователей NП. Для каждого пользователя, на каждом временном интервале случайнымобразом инициализируется радиоканал, реализацией которого является векторкоэффициентов передачи от каждой ПРДА до каждой ПРМА (размерностьNПРМАxNПРДА).

Рассмотрено два типа моделей радиоканалов:1. Cлучайный (СлК) или релеевский радиоканал2. Cтандартизованная модель (СтМ) 3GPP SCM [5] с тремя основнымисценариями – SMa, UMa, UMi, которые выбирались случайным образом для каждого пользователя в отдельности. Вторым случайным аргументов является отсутствие/наличие прямого луча.Если каждый пользователь имеет одну передающую антенну, то выходоммодели радиоканала является вектор комплексных коэффициентов передачи.Задача ставится таким образом, чтобы первому инициализированному случайным образом пользователю составить группу из (NПРМА–1) пользователей среди(NП–1) возможных для наиболее помехоустойчивого совместного пространственного мультиплексирования.

Помехоустойчивость ПМ оценивается путемвычисления средней вероятности ошибки от h2Б. Два вида приемников рассматривались при решении данной задачи – максимального правдоподобия (МП) иZero forcing (ZF).Если число пользователей NП и число приемных антенн совпадают, то говорить о какой-либо группировке не приходится. Все рассматриваемые алгоритмы показывают усредненную помехоустойчивость.1220Вероятность битовой ошибки10МПZF-110-210-310-410-10-5051015202530hБ2, ЭК, дБРисунок 48 MU-MIMO 2х2, 2 пользователя, модуляция КАМ4, СлК010Вероятность битовой ошибкиМПZF-110-210-310-410-10-5051015202530hБ2, ЭК, дБРисунок 49 MU-MIMO 4х4, 4 пользователя, модуляция КАМ4, СлК123Практический интерес представляют ситуации, когда в системе находится больше пользователей, чем возможно пространственно мультиплексировать.В начале рассмотрим небольшое количество доступных пользователей, когдаNП=2NПРМА.

В данном случае можно было бы сформировать две группы пользователей, которые использовали бы два частотно-временных ресурса, внутри которых осуществлялось бы пространственное мультиплексирование MU-MIMO.Достаточно формирования одной группы на основе определенного критериядля оценки и сравнения помехоустойчивости.0Вероятность битовой ошибки10СлА, МПАМПС, МПОбА, МП-110-210-310-410-10-505hБ2,ЭК, дБ101520Рисунок 50 MU-MIMO 2х2, 4 пользователя, модуляция КАМ4, СлК, МП0Вероятность битовой ошибки10СлА, ZFАМПС, ZFОбА, ZF-110-210-310-410-10-505hБ2,ЭК, дБ101520Рисунок 51 MU-MIMO 2х2, 4 пользователя, модуляция КАМ4, СлК, ZF1240Вероятность битовой ошибки10СлА, МПАМПС, МПОбА, МП-110-210-310-410-10-50510152025hБ2, ЭК, дБРисунок 52 MU-MIMO 4х4, 8 пользователей, модуляция КАМ4, СлК, МП0Вероятность битовой ошибки10СлА, ZFАМПС, ZFОбА, ZF-110-210-310-410-10-50510hБ2, ЭК,15202530дБРисунок 53 MU-MIMO 4х4, 8 пользователей, модуляция КАМ4, СлК, ZF125Как видно из приведенных выше результатов, алгоритмы группировкипозволяют повысить помехоустойчивость системы по сравнению со случайнымобъединением.