MIMO

MIMO (англ. Multiple Input Multiple Output) — технология передачи данных с помощью N антенн и их приёма М антеннами. Передающие и приёмные антенны разнесены настолько, чтобы достичь слабой корреляции между соседними антеннами.

Определение MIMO систем

В современных системах связи существует необходимость повышения пропускной способности, например, в сотовых системах связи, высокоскоростных локально-вычислительных сетях и др. Пропускная способность может быть увеличена с помощью расширения полосы частот или повышения излучаемой мощности. Тем не менее, применимость этих методов имеет недостатки, так как из-за требований биологической защиты и электромагнитной совместимости повышение мощности и расширение полосы частот ограничено. Поэтому если в системах связи возможные повышение излучаемой мощности и расширение полосы частот не обеспечивают необходимую скорость передачи данных, то одним из самых эффективных способов решений этой проблемы может быть применение адаптивных антенных решёток со слабо коррелированными антенными элементами. Системы связи, которые используют такие антенны, получили название MIMO систем (Multiple Input Multiple Output). ^[1]

MIMO канал

MIMO channel model

В общем случае, в канале наблюдаются межсимвольная интерференция и частотная селективность^[2]. Тем не менее, во многих случаях длительность импульсов в беспроводных системах связи намного больше задержек сигналов, поступающих на приёмную антенну. Это даёт возможность пренебрегать межсимвольной интерференцией в канале. Частотную селективность также необходимо учитывать^[2]. Так например, в системах связи стандарта IEEE 802.11^[3], где используется технология OFDM, частотной селективностью пренебрегать нельзя^[2]. Однако, в некоторых ситуациях, можно моделировать канал как канал без частотной селективности.

Математическое обоснование

Рассмотрим MIMO-систему с N передающими и M приемными антеннами (антенными элементами). Тогда свойства MIMO-канала, соединяющего m-ый передающий элемент с n-ным приёмным элементом описываются комплексными канальными коэффициентами $h_{nm} \!$. Данные коэффициенты образуют канальную матрицу $\mathbf H$ размера NxM. Их значения случайно изменяются со временем из-за наличия многолучевого распространения сигнала.

Преобразования сигналов на передающем и приемном концах выполняется специальной диаграммообразующей схемой (ДОС).

$\mathbf S$ — матрица передаваемых сигналов;

$\mathbf Z$ — матрица собственных шумов приемных элементов антенны;

$\mathbf X$ — матрица принятого сообщения.

Сигнал на приемной стороне записывается следующим образом: $\mathbf X = \mathbf H \cdot\ \mathbf S + \mathbf Z$

Обработка сигналов на приёмной стороне MIMO системы

Среди алгоритмов обработки сигналов на приемной стороне можно выделить:

• алгоритмы, основанные на методе максимального правдоподобия (ML, Maximum Likelihood);
• алгоритмы, основанные на методе минимальных среднеквадратичных отклонений (МСКО);
• алгоритмы, основанные на методе форсирования нуля (обнуления, zero forcing, ZF)

Также существует разделение на ортогональные и неортогональные методы кодирования/декодирования.

Основной задачей любого метода является поиск решений из числа всех возможных по наименьшему евклидовому расстоянию между переданным символом и одним из возможных (2^K) решений.

Метод МСКО предполагает декодирование принятого сигнала по формуле:

$\widehat {\bold \Theta} = ( {\bold H \bold H^{-1}} - 2 * \sigma^2 \cdot \bold I ) \cdot \bold H^' \bold Y$

Метод форсирования нуля предполагает декодирование по формуле:

$\widehat {\bold \Theta} = ( \bold H \bold H^{-1} ) \cdot \bold H^'\bold Y$

Метод максимального правдоподобия основан на поиске минимального расстояния от принятого символа до одного из возможных значений сигнального созвездия. Поиск «слепым» перебором наиболее труден, поскольку число операций здесь пропорционально, где K — кратность манипуляции.

Для снижения вычислительной сложности этой задачи декодирование разделяется на 2 этапа:

• «мягкое» декодирование, то есть приведение принятого символа к одному из 2^G решений. при том, что G > K.
• «жесткое декодирование», то есть определение окончательного решения путем нахождения наименьшего дискретного расстояния Хэмминга между «мягким» и «жестким» решениями.

Методы пространственно-временного кодирования

Блочные методы пространственно-временного кодирования.

Упрощенно принцип блочного кодирования заключается в разбиении потока данных на блоки и ретрансляции блока в различные временные интервалы. Таким образом соблюдается принцип неоднократной посылки данных и улучшается помехоустойчивость схемы MIMO как таковой. Однако энергетического выигрыша кодирования по помехоустойчивости (ЭВК) блочные коды не дают. Наиболее простой и распространенной схемой является т. н. cхема Аламоути, согласно которой данные в кодере распределяются в соответствии с матрицей:

$\bold H = \begin{pmatrix} x_1 & x_2 \\ -x^{*}_2 & x^{*}_1 \\ \end{pmatrix}$

Таким образом, первая антенна передает подряд символы x₁ и $-x^{*}_2$, вторая - x₂ и $x^{*}_1$. Кодовая скорость здесь равна 1. Таким образом, данная схема не дает выигрыша по скорости передачи данных, но может использоваться для предотвращения негативных воздействий замираний (здесь вводится предположение о том, что обе антенны не могут одновременно находиться в "плохих" с точки зрения помех положениях). Декодирование происходит по схеме максимального правдоподобия.

Решетчатое пространственно-временное кодирование

Пропускная способность системы в целом и ее BER также в немалой степени определяются выбранными алгоритмами декодирования. Все основные алгоритмы декодирования строятся на следующих возможных принципах:

• принцип максимального правдоподобия;
• принцип минимальной среднеквадратичной ошибки;
• принцип обнуления (ZF- zero forcing);
• принцип решетчатого кодирования (выражается в присвоении каждому переходу от одного символа к другому уникальной последовательности бит, формируемой на основе заранее известного полинома).

Кодер STTC представляет собой совокупность M-PSK либо M-QAM модулятора и решетчатого кодера с заданным полиномом (в частноти, кодера Витерби).

Неортогональные методы пространственно-временного кодирования

BLAST

Технология BLAST (Bell Labs Space-Time Transformation) предназначена для :

• распределения потоков модулированных данных по нескольким антенно-фидерным трактам приемопередающего устройства;
• распределения входящих модулированных сигналов по временным слотам.

Существует два вида алгоритма BLAST:

Алгоритм BLAST с диагональным распределением временных слотов (D-BLAST).

Достоинством этого метода является возможность «разброса» данных одного канала не только по пространственным и частотным каналам, но и по временным промежуткам. Подобный алгоритм используется в системах WiMax.

Недостатками этого алгоритма являются:

• наличие временных потерь в начале и конце передачи
• высокая сложность реализации
• трудности кодирования

Алгоритм BLAST с вертикальным распределением слотов (V-BLAST).

Достоинствами данного алгоритма являются:

• отсутствие временных потерь
• меньшая сложность
• простая структура кодеков.

Варианты пространственного мультиплексирования

Пространственное разделение подканалов в системах MIMO может быть реализовано следующими способами:

1. Способом разнесения потоков по задержке.
2. Способом разнесения посредством пространственно-временного кодирования (логическое развитие первого способа).
3. Способом ортогонального блочного кодирования (в частности, методом ортогонального блочного кодирования Аламоути).
4. Способом ортогонального кодирования методом прямого расширения спектра DSSS.
5. Способом введения диаграммообразующей схемы (ДОС).
6. Способом ортогонального расположения частот сигналов (несущих) по передающим трактам.

Наличие обратной связи

MIMO системы можно классифицировать по наличию или отсутствию обратной связи ^[4]:

1. MIMO с "открытой петлей" (open-loop). В данном случае оценки канала на приемном конце используются для коррекции искажений, вносимых каналом.
2. MIMO с "замкнутой петлей" (closed-loop). Здесь помимо оценки канала на приеме и компенсации помех производится передача этих оценок на передающую сторону по т.н. обратному (feedback) каналу. основываясь на принятой информации, передатчик производит перераспределение мощностей в своих передающих трактах с тем, чтобы увеличить мощность трактов, передающих по каналам с высокой интенсивностью замираний, а также внести коррекцию по амплитуде и фазе при формировании диаграммы направленности антенны.

Вопросы синхронизации

Наиболее распространенным методом синхронизации в OFDM-MIMO является метод пилотных сигналов (поднесущих).

Применение технологии MIMO

Технология MIMO нашла практическое применение в беспроводных локальных сетях стандарта IEEE 802.11n, а также в беспроводных сетях мобильной связи WiMAX и LTE.

Моделирование MIMO каналов

В простейшем случае моделирование канала связи MIMO может состоять в заполнении канальной матрицы H случайными коэффициентами с нулевым средним и единичной дисперсией.

Ссылки

Тонкости применения MIMO: просто о сложном

Примечания

1. ↑ Флаксман А. Г. Адаптивная пространственная обработка в многоканальных информационных системах/ Флаксман А. Г.//Дис. Д-ра физ.-мат. наук . — М.: РГБ 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки), стр. 5
2. ↑ ^{1 2 3} Флаксман А. Г. Адаптивная пространственная обработка в многоканальных информационных системах/ Флаксман А. Г.//Дис. Д-ра физ.-мат. наук . — М.: РГБ 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки), стр. 29-30
3. ↑ Вишневский, В. М. Широкополосные беспроводные сети передачи информации/В. М. Вишневский, А. И. Ляхов, С. Л. Портной, И. В. Шахнович. — М.: Техносфера, 2005—592 с.
4. ↑ Li Q., Lin X. E. Closed Loop Feedback in MIMO Systems//Patent No US 7,236,748 B2 Assignee — Intel Corporation, Date of patent — June 26, 2007

Литература

• Сперанский В. С., Евдокимов И. Л. Моделирование сигналов OFDM-MIMO систем беспроводной передачи данных 802.16, Труды Московского технического университета связи и информатики — М:МТУСИ, 2007.
• Бакулин М. Г., Крейнделин В. Б., Шлома А. М. Новые технологии в системах мобильной радиосвязи — М:Инсвязьиздат, 2005.
• Флаксман А. Г. Адаптивная пространственная обработка в многоканальных информационных системах// Дис. Д-ра физ.-мат. наук . — М.: РГБ 2005 (Из фондов Российской Государственной библиотеки)
• Маврычев Е. А. Пространственная обработка сигналов в системах связи с антенными решётками/ Дис. канд. техн. наук: — М.: РГБ 2003 (Из фондов Российской Государственной библиотеки)
• М. Г. Бакулин, В. Б. Крейделин, А. П. Шумов Повышение скорости передачи информации и спектральной эффективности беспроводных систем связи//Цифровая обработка связи, 1, 2006, стр. 2 −12