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Massive MIMO信道建模

2017-09-22 09:49:35
網絡安全與數據管理 2017年17期
關鍵詞:用戶模型系統

張 蘊

(南京郵電大學 電子科學與工程學院,江蘇 南京 210003 )

Massive MIMO信道建模

張 蘊

(南京郵電大學 電子科學與工程學院,江蘇 南京 210003 )

大規模多輸入多輸出(Massive MIMO)作為一個有發展前景的空中接口技術,指的是為蜂窩基站(BSs)配備大量的蜂窩基站天線元件。由于Massive MIMO天線具有非常大的尺寸,陰影衰落是可以在這些陣列的不同元件上看到的顯著現象。這種現象需要被建模以具有準確的Massive MIMO信道模型。文章研究了在均勻線性Massive MIMO陣列下陰影衰落所帶來的影響。應用陰影衰落的自相關模型從不相關的衰落系數產生相關的衰落系數,應用這些相關的衰落系數來獲得修改的信道矩陣。并提出一些數值模擬以研究Massive MIMO陣列的陰影衰落是如何影響系統的信道容量的。

Massive MIMO;信道建模;陰影衰落

0 引言

移動設備數量的指數增長及其對無線吞吐量的巨大需求促使人們研究新技術以滿足日益增長的需求。第五代(5G)無線網絡的目標之一是實現10~100倍的更高的用戶數據速率。但是,這些流量增長給5G網絡帶來了容量和功率挑戰。Massive MIMO是用于5G無線網絡的新興技術,通過為基站(BS)配備大量天線來實現網絡傳輸的可靠性,尤其是實現頻譜效率和能量效率的顯著提高[1-2]。通過在相同的時間和頻率資源中添加幾百個天線同時服務于幾十個用戶,可以提供更大的自由度以適應更多的信息數據并且通過將能量聚集到目標移動用戶來減少輻射功率。

與其他網絡類似,準確的信道建模對于Massive MIMO系統的理論分析和性能評估至關重要[3]。然而,關于這種系統的通道測量和建模的文獻仍然非常有限。有研究提出了一種用于Massive MIMO通信系統的理論非平穩三維雙群信道模型[4]。射線發射技術在信道建模[5]中用于模擬室內Massive MIMO信道。 此外,在信道建模中已經執行了一些大規模的MIMO信道測量和建模[6],包括研究信道的關鍵傳播特性,并且基于測量數據呈現一些統計信道模型。這些測量表明,與傳統MIMO系統不同,Massive MIMO信道不能被認為是在大陣列上的廣義靜態。Massive MIMO天線較大的電氣尺寸導致在這些陣列的相鄰元件上出現陰影衰落。然而,缺乏對這種陰影衰落效應進行建模的分析方法阻礙了準確的Massive MIMO信道建模。

在本文中,對陰影衰落的影響進行研究和建模需要統一線性Massive MIMO陣列[7]。為此,應用自相關模型來生成基站天線不同元素陰影衰落的相關函數。因此,基于相關陰影衰落系數來計算和修改Massive MIMO信道矩陣元素。然后,為不同數量的陣列天線和用戶呈現一些數值結果,以研究陰影衰落對信道容量的影響。

1 Massive MIMO信道模型

圖1 Massive MIMO系統上行鏈路

圖1所示為Massive MIMO系統的上行鏈路,其中K個單天線用戶向配備有N個均勻間隔的天線元件的線性陣列的BS發送信號 。

從第k個用戶到BS的第n個天線的信道系數用hn,k表示,其值為小尺度衰落因子乘以考慮衰減和陰影衰落的振幅因子,如式(1)所示:

(1)

其中gn,k和βk分別表示小尺度衰落和陰影衰落系數。假定小尺度衰落系數對于不同的BS天線是不同的,而陰影衰落系數沿著陣列為相同的。從所有用戶到BS的信道矩陣可以表示為如式(2)所示:

(2)

其中,

(3)

(4)

陰影衰落系數可表示為如式(5)所示:

(5)

其中φ是與天線增益相關的常數,dk是BS與第k個用戶之間的距離,α是路徑損耗指數,ξk是服從10log10ξk~N(0,σ2)的對數正態陰影衰落分布。如果快衰落矩陣由用戶的快衰落信道向量表示為:

(6)

其中gk表示為:

(7)

(8)

其中,θk,i是第k個用戶的第i個到達角。每個N×1的導向矢量可以表示為:

其中d是相鄰天線之間的距離,λ是工作頻率的波長。

2 Massive MIMO信道建模

在本節中,假設陰影衰落系數對于BS的不同天線是不同的。在這種情況下,從BS的第k個用戶到第n個天線的信道系數表示為:

(9)

其中,βn,k是從BS的第k個用戶到第n個天線的陰影衰落系數,βn,k的對數正態陰影衰落分量ξn,k服從10log10ξk~N(0,σ2),然而,從每個用戶到BS天線陣列的相鄰元素的陰影衰落系數可以是高度相關的。 因此,從第k個用戶到BS的天線的不相關陰影衰落系數向量可表示為:

(10)

(11)

(12)

其中,

(13)

ρi,j,k=e(-di,j/dA)cos(di,j/dB)

(14)

其中di,j是第i個與第j個陣列元件之間的距離,并且dA=94 m,dB=45 m。

3 數值仿真

在本節中,采用了一些仿真來顯示沿著陣列的陰影衰落如何影響系統容量。 考慮多用戶Massive MIMO系統,其中配備有N個天線的BS位于半徑為1 km的微小區的中心,并為K個單天線用戶服務。 用戶隨機分布在BS的服務區域中。 工作頻率為2.38 GHz。 BS線性陣列的連續元件之間的間隔距離等于工作頻率波長的一半。 所有天線元件的平均SNR被設置為10 dB。

圖2給出了Massive MIMO系統的所有BS元件的陰影衰落變化,其中該陣列配備有256個天線,并且用戶數量為K=80。該曲線與3個隨機選擇的用戶的接收信號相關。 可以看出,在不同的天線元件上陰影衰落變化是相當大的。

圖2 BS陣列中位置與陰影衰落的關系

針對各種數目的BS陣列和不同數目的用戶分別計算系統的平均信道容量,其中K= 20、40和80。當忽略陰影衰落時以及當沿著陣列考慮陰影衰落時,給出并比較兩種情況的結果。 圖3~圖5分別顯示了K=20、40和80的模擬結果。如所預期的,在小尺寸陣列中陰影衰落的影響是可忽略的,但是當陣列天線的數量增加時,陰影衰落對信道容量具有顯著影響,并且用于精確的系統評估時不能被忽略。

圖3 K=20時天線數量與平均陰影衰落關系

圖4 K=40時天線數量與平均陰影衰落關系

圖5 K=80時天線數量與平均陰影衰落關系

4 結論

精確的信道建模對于Massive MIMO系統的性能評估至關重要。根據在Massive MIMO信道中執行的測量,分析出在大陣列上經歷的陰影衰落。本文應用陰影衰落的自相關模型來生成相關陰影衰落Massive MIMO信道;沿著均勻線性Massive MIMO陣列的不同元件研究了陰影衰落的效果;根據相關陰影衰落系數修改了Massive MIMO信道矩陣元素; 然后,對于不同數量的用戶和陣列天線元件,在2.38 GHz處呈現了數值結果。這些結果表明,雖然在小陣列中陰影衰落的影響是可以忽略的,但是當陣列天線的數量增加時,它對信道容量具有顯著的影響。 因此,如果不考慮沿著陣列天線的陰影衰落的影響,將不能實現準確的Massive MIMO系統設計。

[1] ASTAWA I G P, MEIRAHMAWATI L, ZAINUDIN A, et al. Reduce complexity computation of MIMO decomposition based on single RF using Kalman filter[C]. 2016 International Conference on Knowledge Creation and Intelligent Computing (KCIC), Manado, Indonesia, 2016: 67-72.

[2] AL-QAHTANI F S, EL-MALEK A H A, ANSARI I S, et al. Outage analysis of mixed underlay cognitive RF MIMO and FSO relaying with interference reduction[J] . IEEE Photonics Journal, 2017,9(2): 1-22.

[3] ZHANG J, DAI L, HE Z, et al. Performance analysis of mixed-ADC massive MIMO systems over rician fading channels[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2017,35(6):1-1.

[4] YANG G, MOGHADAM M R V, ZHANG R. Magnetic MIMO signal processing and optimization for wireless power transfer[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2017,65(11): 2860-2874.

[5] TEKLU M B, MENG W, LEI C, et al. SLNR-based precoding for single cell full-duplex MU-MIMO systems[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2017(99): 1.

[6] HASSAN A K, MOINUDDIN M, AL-SAGGAF U M, et al. Performance analysis of beamforming in MU-MIMO systems for rayleigh fading channels[J]. IEEE Access, 2017(99): 1.

[7] FOSCHINI G J. Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using mufi-element antennas[J]. Bell Labs Technical Journal, 1996,1(2):41-59.

Massive MIMO channel modeling

Zhang Yun

(School of Electronic Science and Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003, China)

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) as a promising air interface technology refers to the idea of equipping cellular base stations (BSs) with a huge number of antenna elements. Considering the very large size of the Massive MIMO antenna, shadow fading is a significant phenomenon that can be seen on different components of these arrays.This phenomenon needs to be modeled to have an accurate Massive MIMO channel model.The purpose of this paper is to investigate the effects of shadow fading along the elements of the uniform linear massive MIMO arrays. To this end, an autocorrelation model of shadow fading is applied to generate the correlated fading coefficients from the uncorrelated ones. Applying the associated fading coefficients to obtain a modified channel matrix ,and some numerical simulations are presented to investigate how such a shadow fading along the Massive MIMO arrays can effect on the channel capacity of the system.

Massive MIMO; channel modeling; shadow fading

TN914

:A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2017.17.020

張蘊.Massive MIMO信道建模[J].微型機與應用,2017,36(17):68-70.

2017-03-15)

張蘊(1995-),女,碩士研究生,主要研究方向:Massive MIMO信道建模。

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