метод пространственного кодирования сигнала mimo позволяет

Технология MIMO: что это и с чем её едят?

Наверняка, многие уже слышали про технологию MIMO, в последние годы её частенько пестрят рекламные проспекты и плакаты, особенно в компьютерных магазинах и журналах. Но что же такое MIMO (МИМО) и с чем её едят? Давайте разберёмся поподробнее.

Технология MIMO

MIMO (Multiple Input Multiple Output; множественные входы, множественные выходы) — метод пространственного кодирования сигнала, позволяющий увеличить полосу пропускания канала, при котором для передачи данных используются две и более антенны и такое же количество антенн для приёма. Передающие и приёмные антенны разнесены настолько, чтобы достичь минимального взаимного влияния друг на друга между соседними антеннами. Технология MIMO используется в беспроводных связи Wi-Fi, WiMAX, LTE для увеличения пропускной способности и более эффективного использования частотной полосы. Фактически MIMO позволяет в одном частотном диапазоне и заданном частотном коридоре передавать больше данных, т.е. увеличить скорость. Достигается это за счёт использования нескольких передающих и принимающих антенн.

История MIMO

Технологию MIMO можно отнести к достаточно молодым разработкам. Её история начинается в 1984 году, когда был зарегистрирован первый патент на использования данной технологии. Начальные разработки и исследования проходили в компании Bell Laboratories, а 1996 году компанией Airgo Networks был выпущен первый MIMO-чипсет под названием True MIMO. Наибольшее развитие технология MIMO получила в начале XXI века, когда бурными темпами начали развиваться беспроводные сети Wi-Fi и сотовые сети 4G. А сейчас технология MIMO вовсю используется в сетях 4G LTE и Wi-Fi 802.11b/g/ac, а также в будущих сетях 5G и Wi-Fi 6.

Что даёт технология MIMO?

Для конечного пользователя MIMO даёт значительный прирост в скорости передачи данных. В зависимости от конфигурации оборудования и количества используемых антенн, можно получить двукратный, трехкратный и до восьмикратного увеличения скорости. Обычно в беспроводных сетях используется одинаковое количество передающих и принимающих антенн, и записывается это как, например, 2×2 или 3×3. Т.е. если видим запись MIMO 2×2, значит две антенны передают сигнал и две принимают. Например, в стандарте Wi-Fi 802.11ac один канал шириной 20 Мгц даёт пропускную способность 867 Мбит/с, тогда как в конфигурации MIMO 8×8 объединяются 8 каналов, что даёт максимальную скорость около 7 Гбит/с. Аналогично и в LTE MIMO — потенциальный рост скорости в несколько раз. Для полноценного использования MIMO в сетях LTE необходимы 4G MIMO антенны, т.к. как правило встроенные антенны недостаточно разнесены и дают малый эффект. И конечно, должна быть поддержка MIMO со стороны базовой станции.

LTE-антенна с поддержкой MIMO передаёт и принимает сигнал в горизонтальной и вертикальной плоскостях. Это называется поляризация. Отличительной особенностью MIMO-антенн является наличие двух антенных разъёмов, и соответственно использование двух проводов для подключения к модему/роутеру.

Несмотря на то, что многие говорят, и не безосновательно, что MIMO-антенна для сетей 4G LTE фактически представляет собой две антенны в одной, не стоит думать, что при использовании такой антенны будет двукратный рост скорости. Таковым он может быть только в теории, а на практике разница между обычной и MIMO-антенной в сети 4G LTE составляет 20-25%, что уже можно назвать существенным результатом. Однако, более важным в данном случае будет стабильный сигнал, который может обеспечить MIMO-антенна.

Мы рекомендуем установку MIMO-антенн для получения максимально быстрого и стабильного интернета в сети 4G LTE.

Источник

MIMO spatial diversity: Аламоути, DET и прочее пространственное разнесение

Чтобы передать сообщение от базовой станции мобильному устройству (и наоборот), электромагнитной волне приходится преодолевать значительное количество препон: отражения, преломления, рассеивания, затенения, доплеровские смещения частот и так далее. Во-первых, все эти воздействия принято называть мультипликативными (от англ. multiplication — умножение) — по математической модели таких воздействий. А, во-вторых, можно собрать под общим термином замирания (fading).

От стандарта к стандарту, от поколения к поколению, от технологии к технологии ученые и инженеры бились и бьются над проблемой нивелирования этих замираний (fading mitigation).

И некоторые решения нашли широкое распространение. Скажем больше: почти все из них, так или иначе, связаны с понятием разнесения (diversity).

Источник иллюстрации (нет, это не реклама, просто удачное сочетание нужного термина и кота).

Пример таких решений:

Последнюю из упомянутых техник мы рассмотрим сегодня в рамках ещё одной темы по MIMO.

Space diversity order и array gain

Есть такое понятие — порядок пространственного разнесения (space diversity order): если одна и та же информация может быть собрана с разных направлений, то надежда восстановить её правильно увеличится. В качестве примера из жизни, можно представить сбор информации об одном и том же событии от независимых друг от друга источников-информаторов. В радиосвязи этот порядок мы можем увеличить, в том числе, применяя MISO, SIMO или MIMO.

Теоретический предел такого разнесения , где — количество передающих антенн, а — количество приёмных антенн. Запомним это.

Рис.1. Стабильность канала, вызванная увеличением порядка пространственного разнесения. При значениях канал полностью стабилизируется и превратится в канал без замираний (AWGN) [1, p.101].

Используя SIMO, MIMO и даже MISO (в случае известного канала), можно получить, так называемое, усиление массива (array gain). Это означает, что применение нескольких приемных антенн и/или правильное распределение энергии на передающей стороне позволяет увеличить отношение сигнал/шум (SNR) — а значит снизит количество ошибок.

Порядки разнесения и усиления массива для различных конфигураций можно вывести аналитически [1, c. 86 — 100] и свести в одну таблицу [1, c. 101] и для случая, когда канал неизвестен (CU — Channel Unknown), и для случая, когда канал известен (CK — Channel Known) на стороне передатчика.

Конфигурация	Diversity order	Array gain
SIMO (CU, Rx-MRC)
SIMO (CK, Rx-MRC)
MISO (CU, OSTBC)		1
MISO (CK, Tx-MRC)
MIMO (CU, OSTBC)
MIMO (CK, DET)

Окей, пусть широкими мазками, но теперь у нас есть хоть какое-то понимание теоретических аспектов подавления замираний. Следующий вопрос — как достичь этих теоретических пределов? Какие существуют техники активации рассмотренных выигрышей?

Решение №1. Пространственно-временные коды

Одним из самых популярных классов решений по пространственному разнесению является, пожалуй, класс пространственно-временных кодов (space-time codes). Например, знакомый, я думаю, многим метод Аламоути (пример блочного кода) [2, c. 40-46]:

где при — это некоторые входные символы, при — это временные отсчеты (time slots), а — это, собственно, матрица кодирования.

Схема Аламоути ортогональна [1, с.93-95, 97-98] и, что самое важное, не требует информации о состоянии канала (Channel State Information).

Математическое описание передачи кодированного по схеме Аламоути сигнала, а также несколько примеров моделирования этой техники в MatLab можно найти в моём репозитории. Интересующимся добро пожаловать!

Однако, как вы можете заметить, схема Аламоути — это случай, когда у нас есть только две передающие антенны ().
Но не стоит падать духом раньше времени: доступны, конечно, и другие варианты, просто называются они немного иначе. Например, согласно [3] можно применить такие схемы кодирования:

Рис. 2. Схемы передачи для случаев и [2].

И ещё много других вариантов: лишь бы отвечали условиям ортогональности.

Для таких кодов требуются, собственно, те же процедуры для кодирования и декодирования, что и для кода Аламоути. Поэтому объединяются они обычно под общим термином ортогональные пространственно-временные блочные коды (OSTBC — Ortogonal Space-Time Block Codes).

Достаточно большое внимание этому классу кодов уделено в материалах «Introduction to MIMO Systems» от компании MathWorks. Всем заинтересованным настоятельно советую ознакомиться!

Как это видно из схемы передачи, мы хоть и передаём символы параллельно, но тратим на это несколько временных слотов. Следовательно, мы жертвуем пропускной способностью (как минимум, недополучаем её). Для схемы Аламоути такой компромисс симметричен: задействуем 2 антенны и 2 временных слота (будто бы используем SISO с точки зрения пропускной способности). Другие схемы могут влиять на скорость передачи ещё сильнее.

Решение №2. DET: Dominant Eigenmode Transmission

Хорошо, для предыдущего класса техник знания о канале нам важны не были. А что если эти знания у нас всё-таки есть? Нет ли в таком случае более подходящих техник?

В одной из предыдущих моих статей мы обсуждали, что, имея на руках знания о состоянии канала, мы можем применять различные методы обработки сигналов, чтобы увеличить пропускную способность. Этот же принцип работает и для повышения помехоустойчивости.

Наверное, многие слышали про метод MRC и многие знают, что метод этот как нельзя кстати подходит для случая SIMO, когда на передаче антенна хоть и одна, но на приёме их все-таки много, а значит есть из чего комбинировать.

Но, наверное, уже меньшее количество читателей сталкивалось с MRC на передающей стороне (Tx-MRC) [1, c. 95,96], и ещё меньше с технологией DET (Dominant Eigenmode Transmission) [1, c. 98-100]. Исправим!

Для начала рассмотрим общий случай MIMO канала и последний из названных методов — DET.

Введём некоторый пре-кодирующий вектор:

где — это первый (доминирующий, так сказать) вектор матрицы .

Более того, мы можем записать и вектор пост-обработки (post-processing):

где — это первый вектор матрицы .

Переопределим модель принятого сигнала (см. тему пропускной способности):

Вуаля! Магия линейной алгебры выделила среди всех путей распространения самый выгодный и всю энергию направила туда. Фактически, перед нами линейный алгоритм диаграммообразования (beamforming).

Ценой рассмотренного подхода всё также, как и в случае OSTBC, является ограничение пропускной способности. Правда, происходит это теперь сугубо в пространственной области.

Потому что собственные числа (мощности путей распространения — замираний) могут быть напрямую выведены из сингулярных чисел (амплитуды замираний):

Хорошо, с DET более или менее понятно — что с Tx-MRC?

С ним всё ещё проще — это частный случай DET, и сейчас мы это докажем.

Для Tx-MRC в литературе предложен следующий вектор пре-кодирования:

Держим в голове, что квадрат нормы Фробениуса равен собственному числу и, соответственно, квадрату сингулярного числа (в случае SIMO и MISO).

Тогда снова переопределим модель принятого сигнала, только уже для MISO случая:

Что и требовалось доказать.

Заметьте, теперь мы говорим не просто о разнесении сигналов на передающей стороне и комбинировании их на стороне приёмной, как это было в случае с OSTBC. Теперь речь идет об оптимальном распределении энергии. А значит и значения array gain в данном случае выше, чем у OSTBC.

Теперь, когда все слова сказаны, попробуем промоделировать наши техники.

Моделирование

Сегодня я немного считерил: для моделирования OSTBC использованы готовые объекты из Communication Toolbox (MatLab R2014a — уж какой был):

Для модуляции и демодуляции (и подсчета битовой ошибки — BER) были использованы уже не объекты, а функции. Их аналоги есть в пакете communications Octave.

Получиться должно что-то такое:

Рис. 3. Кривые битовых / символьных ошибок для разных техник передачи (BPSK, Рэлеевский канал с плоскими замираниями). Сравните с [1, c. 96, 100].

А теперь вопрос: а где же кривая теоретической границы разнесения второго порядка?

Всё согласно таблице: эта кривая полностью совпадает с Аламоути 2×1. В случае MIMO в игру вступает ещё и array gain, и поэтому кривые разделены.

Так или иначе, а DET (или Tx-MRC) ожидаемо опережают Аламоути по качеству.

Вот так: знание — сила!

Литература

Paulraj, Arogyaswami, Rohit Nabar, and Dhananjay Gore. Introduction to space-time wireless communications. Cambridge university press, 2003.

Бакулин М. Г., Варукина Л. А., Крейнделин В. Б. Технология MIMO: принципы и алгоритмы //М.: Горячая линия–Телеком. – 2014. – Т. 244.

Tarokh, V., Jafarkhani, H., & Calderbank, A. R. (1999). Space-time block codes from orthogonal designs. IEEE Transactions on Information theory, 45(5), 1456-1467.

Преподавательскому составу и студенческой братии родной специальности передаю привет!

Источник

Что такое MU-MIMO и что это дает конечному пользователю?

Что такое MIMO?

SU-MIMO и MU-MIMO: в чем различие?

Работа многопользовательского МИМО начинается с 802.11ax, 802.11ac Wave2. Старшие стандарты, такие как 802.11b, g и n его не поддерживают. Когда в 2015 году вышел стандарт ac Wave 2, с этой технологией могли работать только маршрутизаторы и точки доступа.

Технология MU-MIMO изнутри

В 2008 году стандарт 802.11n представил технологию multi-in multi-out (MIMO), предназначенную для повышения пропускной способности Wi-Fi между точками доступа и клиентскими устройствами. Чтобы MIMO работал, две беспроводные станции (т.е. и точка доступа, и клиентское устройство) должны иметь несколько антенн, которые идентичны и физически отделены друг от друга фиксированным расстоянием, чтобы отсутствовала разность фаз на рабочей длине волны.

Пространственное мультиплексирование (Spatial Mutiplexing)

Пространственный поток представляет собой набор данных, посланный передающими антеннами, который может быть математически реконструирован на антеннах приемника. В MIMO каждый пространственный поток передается с разных антенн в том же частотном канале, на котором работает передатчик. Рисунок ниже иллюстрирует это для случая с двумя потоками.

Приемник принимает каждый поток на идентичную радио цепь. Поскольку он знает смещения фазы своих собственных антенн, он может использовать математические методы обработки сигналов для реконструкции исходных потоков. Чтобы повысить пропускную способность нужно увеличивать количество потоков. Каждый пространственный поток содержит набор уникальных данных, а количество независимых пространственных потоков ограничено тем, какое Wi-Fi устройство имеет наименьшее количество радиолиний.

В первой волне 802.11ac пропускная способность повышалась не только за счет использования MIMO, а применялись и другие механизмы:

Однако общая ширина полосы в любом частотном диапазоне является «конечной» и это накладывает свои ограничения. Чем шире канал, тем больше он подвержен помехам.

Beamforming (адаптивное формирование диаграммы направленности луча)

Многопользовательский MIMO (MU-MIMO) повышает пропускную способность канала за счет одновременной передачи данных на множество клиентов. Но есть еще другая эффективная технология – формирование диаграммы направленности луча в нисходящем канале – TxBF.

TxBF впервые была представлена в стандарте 802.11n, но широкого распространения не получила. Если в MIMO с каждой антенны отправляются разные пространственные потоки, то при формировании луча с нескольких антенн отправляется один и тот же поток со сдвигом фаз.

Роутер отправляет служебную информацию к клиенту со всех своих антенн, а клиент в обязательном порядке отвечает роутеру матрицей, которая указывает, что он увидел от каждой из антенн. Программное обеспечение маршрутизатора вычисляет примерное местоположение клиента и вносит поправки в работу всех своих передатчиков таким образом, что бы максимизировать сигнал на клиенте.

Например, для устранения замираний на одной из антенн изменяется фазовый сдвиг или увеличивается амплитуда сигнала для прохождения преграды. Если сигнал с разных антенн приходит синфазно и с одинаковой мощностью, он складывается – это понятие называется конструктивной интерференцией. В этом случаем за счет увеличения мощности сигнала возрастает скорость передачи данных и максимальное расстояние до клиента. И наоборот если приходит два сигнал с противоположной фазой они гасятся, и результирующая амплитуда сигнала может быть равна нулю – это называется деструктивной интерференцией радиоволн.

Для формирования диаграммы направленности требуется использование фазированной антенной решетки, в которой имеется множество одинаковых антенн и они разнесены на фиксированное друг от друга расстояние (для работы в противофазе).

За счет одновременной передачи данных сразу нескольким клиентам и поддержки множества пространственных потоков MU-MIMO позволяет увеличить канальную скорость в полосе.

Механизм передачи информации в MU-MIMO

Максимальное количество одновременно работающих клиентов на единицу меньше, чем общее количество доступных потоков роутера. Это математическое ограничение и вот почему. Точка доступа должна контролировать как зоны максимальной конструктивной интерференции для фокусирования самого сильного сигнала на клиентском устройстве, так и зоны максимальной деструктивной интерференции, чтобы минимизировать сигнал на других клиентских устройствах в этой группе.

Математически число переменных превышает число неизвестных, поэтому одним потоком нельзя управлять независимо. Таким образом, для текущего поколения точек доступа 802.11ac Wave 2 с поддержкой MU-MIMO 4×4: 4 допустима следующая комбинация групп:

Совместное использование пространственного мультиплексирования и адаптивного формирования диаграммы направленности луча позволяет:

IoT (Интернет вещей) и MU-MIMO

Стандарт 802.11ax может поддерживать одновременно восемь передач MU-MIMO, по сравнению с четырьмя в 802.11ac. Одновременная поддержка восьми выделенных каналов позволяет большему количеству IoT устройств установить связь с точкой доступа и избежать проблем с пропускной способностью, которые существовали в более ранних версиях Wi-Fi, включая 802.11ac. Это особенно актуально, если в помещении большое количество устройств, обладающих низкой скоростью передачи данных (а это как раз и есть IoT).

Практические ограничения MU-MIMO

Комментарии

Даниил 2021-05-14 10:37:00

Источник

Для тех у кого MIMO прошло мимо…

Немножко истории

У большого числа технологий, которые имеют место в сегодняшней телекоммуникационной среде «ноги растут» из военных наработок. Технология ортогонального частотного мультиплексирования (OFDM), например, была предложена ещё в 80-х годах нашими американскими друзьями, но реализовать её удалось совсем недавно лишь потому, что она чрезвычайно требовательна к вычислительной мощности системы (всему виной пресловутое БПФ).

MIMO раньше представлялась только лишь как технология разнесенного приема (имеем одну передающую и N приемных антенн). Реализуя эту идею было выпущено несколько серий военных тропосферных станций (может кому и довелось послужить на таких) и в принципе на том этапе, расходы на разворачивание дополнительных антенн себя оправдывали.

Принцип обработки был прост как лопата: в двух приемных ветках сравнивалось отношение сигнал/шум и в соответствии с оценкой этого значения каждой ветке обработки назначались весовые коэффициенты, играющие роль при принятии решения, грубо говоря, что было передано: 0 или 1. Эта нехитрая система так и была названа критерием оптимального весового сложения (MRC).

Дальше-больше. В 1997 году ирано-американец Аламоути предлагает новинку основанную на уже известных тезисах, назвав её пространственно-временным блоковым кодом (STBC). После этого год от года увеличивается вал публикаций на тему MIMO и тема стает очень актуальной на фоне того, что частотно-энергетическую эффективность систем связи повышать стало все сложнее и сложнее (уже продуманы максимально эффективные сигнально-кодовые конструкции). А дальше пошло-поехало: пространственно-временное решетчатое кодирование, пространственное мультиплексирование, а также большое количество алгоритмов декодирования от простейшего «максимального правдоподобия (ML- max likehood)» до сферического турбодекодирования на GPU и т.д.

Как это работает

Радиоканалы

Вообще эта классификация огромна и её обзор достоен отдельной статьи, но мы остановимся лишь на нескольких моментах.

Проходя путь от передатчика (T) к приемника ( R) наша радиоволна затухает (теряет в энергетике), причем то насколько она потеряет зависит то, есть ли между нашими T и R прямая видимость. Если она есть, то основная вина за потери ложится на потери среды распространения (path loss), если прямой видимости нет, то начинается самое интересное. Сталкиваясь с различными препятствиями волна идет к пункту назначения несколькими путями (многолучевое распространение) и соответственно каждый луч проходит разное расстояние. На приеме все эти лучи могут складывать с противофазе, что дополнительно снижает интенсивность сигнала, что заставляет уровень сигнала постоянно «плавать». Поэтому в зоне неуверенного приема ваши мобильники никак не могут определиться сколько «палочек сигнала» показывать.

Все это безобразие назвали замираниями. Бывают они разными и могут описывать разными законами. При наличии постоянной компоненты (наличии прямой видимости) подойдет распределение Райса, а при её отсутствии — Релеевское (частный вариант). Формул не буду приводить умышленно, они большие и страшные.

MIMO вот ОНО

Разбор того, как ЭТО работает проведем на самом простом примере. У нас есть 2 антенны на передаче и одна на приеме.

k — так называемая комплексная передаточная функция канала (определяющая его ФЧХ и АЧХ), причем различная для каждого момента времени для каждого из принятых сигналов. Главная изюминка как раз и заключается в том, что сигналы для каждой из приемных антенн проходят разные пути.

В соответствии с методом ПВБК, входной поток данных разбивается на пары [с1, с2], причем, на первом полутактовом интервале символ c1 передается через антенну Т1 и символ c2 передается через антенну Т2. На втором полутактовом интервале порядок передачи изменяется: через антенну Т1 передается инверсия символа c2 (на рисунке обозначен как (–c*2), а символ c1 передается через антенну Т2 (на рисунке обозначен как (c*1). Данный алгоритм удобно представить в виде матрицы, где номер строки будет соответствовать номеру передатчика, а номер столбца – номер полутакта (в общем случае – шаг такта) передачи. Символ «*» как уже многие догадались-комплексное сопряжение.

В итоге на входе мы получаем 2 сигнала (мультипликативные отклики за первый и второй такт), проведя ряд занимательных математических преобразований мы получаем исходный сигнал, а точнее пару этих сигналов. Собственно вся фишка и заключается в том, что каждый из этих сигналов передавался 2 раза.

Почему это возможно? Потому что k разный для каждого луча, а матрица Аламоути (рисунок выше) является ортогональной.

Практика

А теперь проведем моделирование и посмотрим выигрыш MIMO перед SISO(single in single out).

Все свои расчеты и моделирование я провожу в Matlab‘e потому, что это самая лучшая в мире очень удобная для таких экспериментов среда.

Вот собственно кусок для расчета кривой Аламоути:

Эта часть для классической схемы:

Из графика видно что выигрыш для вероятности ошибки Pош=10^(-3) примерно 12 [дБ]. И это просто огромная величина.

Источник