Multiple-input multiple-output (MIMO) systems can provide significant increments in capacity; however, the capacity of MIMO systems degrades severely when spatial correlation among multipath channels is present. This paper demonstrates that the influence of shadowing on the channel capacity is more substantial than that of multipath fading; therefore, the shadowing effect is actually the dominant impairment. To overcome the composite fading effects, we propose combining macroscopic selection diversity (MSD) schemes with MIMO technology. To analyze the system performance, the capacity outage expression of MIMO-based MSD (MSD-MIMO) systems using a characteristic function is applied. The analytic results show that there are significant improvements when MSD schemes are applied, even for the two-base-station diversity case. It is also observed that the effect of spatial correlation due to multipath fading is almost negligible when multiple base stations cooperatively participate in the mobile communication topology.
He, Chunlong;Yin, Jiajia;He, Yejun;Huang, Min;Zhao, Bo
Journal of Communications and Networks
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제18권4호
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pp.649-657
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2016
In this paper, we investigate energy efficiency (EE) of the traditional co-located and the distributed massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. First, we derive an approximate EE expression for both the idealistic and the realistic power consumption models. Then an optimal energy-efficient remote access unit (RAU) selection algorithm based on the distance between the mobile stations (MSs) and the RAUs are developed to maximize the EE for the downlink distributed massive MIMO systems under the realistic power consumption model. Numerical results show that the EE of the distributed massive MIMO systems is larger than the co-located massive MIMO systems under both the idealistic and realistic power consumption models, and the optimal EE can be obtained by the developed energy-efficient RAU selection algorithm.
본 논문에서는 ATSC 3.0 시스템의 $2{\times}2$ multiple-input multiple-output (MIMO) 송수신기 구조를 설계하고 성능을 분석한다. ATSC 3.0 시스템의 MIMO 방식은 송신기에서 입력 스트림의 역다중화 (demultiplexing) 및 프리코딩 (precoding)을 통하여 공간 다이버시티 (spatial diversity) 및 공간 다중화 (spatial multiplexing) 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 ATSC 3.0 MIMO 시스템의 프리코더를 이용한 송수신기 구조를 제시하고 전산 실험을 통하여 성능 결과를 제시한다.
Multiple-input multiple-output (MIMO) communication may provide high spectral efficiency through the deployment of a very large number of antenna elements at the base stations. The gains from massive MIMO communication come from the use of multi-user MIMO on the uplink and downlink, but with a large excess of antennas at the base station compared to the number of served users. Initial work on massive MIMO did not fully address several practical issues associated with its deployment. This paper considers the impact of channel aging on the performance of massive MIMO systems. The effects of channel variation are characterized as a function of different system parameters assuming a simple model for the channel time variations at the transmitter. Channel prediction is proposed to overcome channel aging effects. The analytical results on aging show how capacity is lost due to time variation in the channel. Numerical results in a multicell network show that massive MIMO works even with some channel variation and that channel prediction could partially overcome channel aging effects.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2797-2820
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2015
In order to accommodate huge number of antennas in a limited antenna size, a large scale antenna array is expected to have a three dimensional (3D) array structure. By using the Active Antenna Systems (AAS), the weights of the antenna elements arranged vertically could be configured adaptively. Then, a degree of freedom (DOF) in the vertical plane is provided for system design. So the three-dimension MIMO (3D MIMO) could be realized to solve the actual implementation problem of the massive MIMO. However, in 3D massive MIMO systems, the pilot contamination problem studied in 2D massive MIMO systems and the inter-cell interference as well as inter-vertical sector interference in 3D MIMO systems with vertical sectorization exist simultaneously, when the number of antenna is not large enough. This paper investigates the interference management towards the above challenges in 3D massive MIMO systems. Here, vertical sectorization based on vertical beamforming is included in the concerned systems. Firstly, a cooperative joint vertical beams adjustment and pilot assignment scheme is developed to improve the channel estimation precision of the uplink with pilots being reused across the vertical sectors. Secondly, a downlink interference coordination scheme by jointly controlling weight vectors and power of vertical beams is proposed, where the estimated channel state information is used in the optimization modelling, and the performance loss induced by pilot contamination could be compensated in some degree. Simulation results show that the proposed joint optimization algorithm with controllable vertical beams' weight vectors outperforms the method combining downtilts adjustment and power allocation.
본 논문은 MIMO OFDM 시스템에 적용 가능한 하이브리드 심볼 옵셋 추정 알고리즘을 제안한다. MIMO OFDM 시스템은 다중 송수신 안테나 시스템이므로 종래의 단일 송수신 안테나 시스템에 적용되는 알고리즘과는 다르게 다중 수신 안테나 시스템에서 사용하는 결합 기법을 고려하여 사용할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 MIMO OFDM 시스템과 같은 다중 수신 안테나 시스템에서 적용 가능한 심볼 옵셋 추정 알고리즘을 제안하고, MIMO 시스템 환경에서 모의 실험하였으며, ISI가 심한 채널의 경우에는 제안하는 동일 이득 결합 상관 관계 알고리즘이 종래의 이른 심볼 옵셋 추정 알고리즘보다 이상적인 샘플 위치를 찾는 성능이 1.8배 우수함을 제시하였다.
전송 데이터 용량의 요구치가 급속히 증가하면서 공간 스트림마다 독립된 정보를 전송할 수 있는 spatial multiplexing (SM) 기반 multi-input multi-output (MIMO) 기술에 대한 관심이 증대되고 있다. 3GPP LTE-advanced, IEEE 802.11ac 등의 최근 표준들에서는 최대 8개까지의 공간 스트림을 지원하고 있으며, beyond 4G 시스템의 핵심 기술로 고려되고 있는 massive MIMO나 mm-wave 시스템에서는 수십~수백개 이상의 안테나 까지도 지원을 고려하고 있다. SM MIMO 시스템의 최적 복조 기법인 maximum likelihood (ML) 방식의 연산복잡도는 안테나수에 지수적으로 증가하므로, 안테나 수의 급속한 증가는 연산량의 급격한 증가를 유발하게 되어 낮은 복잡도로 구현 가능한 수신 기법들에 대한 필요성을 증대시키게 되었다. 본 논문에서는 이러한 SM MIMO 복조 기법들에 대한 연구 결과들을 설명한다. 또한, 기존의 복조 기법들과 달리, 지수적으로 복잡도의 증가가 필요하지 않는 간단한 선형 기법에 기반한 massive MIMO 시스템용 수신 기법에 대해서도 설명하고 향후의 시스템 디자인 시 고려할 사항들에 대해 간략히 정리한다.
본 논문에서는 송수신 안테나가 각각 4개인 MIMO-OFDM 시스템을 위한 효율적인 FFT 프로세서 구조를 제안한다. MIMO-OFDM 시스템의 기본은 다중 데이터 패스의 전송이므로 기존의 SISO-OFDM 시스템의 FFT 프로세서를 MIMO-OFDM 시스템에 그대로 적용하면 하드웨어 복잡도가 데이터 패스의 수에 선형적으로 증가하게 된다. 따라서 MIMO-OFDM 시스템에 맞도록 저면적의 다채널 FFT 프로세서가 요구된다. 제안된 FFT 프로세서는 다채널 MDC구조를 갖기 때문에 MIMO-OFDM 시스템의 다중 데이터 패스를 효과적으로 처리할 수 있으며, mixed radix 기법을 통한 효율적인 radix 분해를 이용하여 비단순 승산의 수를 감소시켰다. 제안된 구조를 갖는 FFT 프로세서는 HDL을 사용하여 설계된 후 0.18um CMOS 셀 라이브러리를 이용하여 설계되었다. 논리합성 결과, 4채널 radix-4 Multipath Delay Commutator (R4MDC) FFT 프로세서와 비교시 약 25%의 하드웨어가 감소함을 확인하였다. FFT 프로세서는 전체 MIMO-OFDM 시스템에서 약 30% 정도를 차지하는 커다란 블록이기 때문에, 제안된 FFT프로세서는 MIMO-OFDM 시스템의 하드웨어 복잡도를 감소시키는데 큰 공헌을 할 수 있다.
Water-filling 알고리즘은 적응 MIMO 시스템의 ergodic 용량을 최대화하는 효율적인 전력 할당 방식이지만 이산 변조 지쉬discrete modulation index)를 사용하는 실제의 시스템의 경우 과도한 잉여 전력(residual power)으로 인해 스펙트럼 효율이 감소하는 단점이 있다. 본 논문에서는 water-filling 알고리즘의 잉여 전력을 효율적으로 재할당 함으로써 적응 MIMO 시스템의 스펙트럼 효율을 향상시키는 새로운 전력 할당 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 터보 코드가 적용된 적응 MIMO 시스템을 구성하고 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행한다 시뮬레이션 결과, 레일리이 페이딩 환경에서 SNR이 20dB일 때 제안된 알고리즘의 스펙트럼 효율이 기존의 water-filling 알고리즘에 비해 대략 8.9% 향상됨을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권10호
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pp.4738-4758
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2017
Resource allocation plays a crucial role in multiuser multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems to improve overall system performance. While previously proposed resource allocation algorithms are mainly designed from the point of view of the information-theoretic, we formulate the resource allocation problem as an average bit error rate (BER) minimization problem subject to a total power constraint when considering employing realistic MIMO detection techniques. Subsequently, we derive the optimal subcarrier and power allocation algorithms for three types of well-known MIMO detectors, including the maximum likelihood (ML) detector, linear detectors, and successive interference cancellation (SIC) detectors. To reduce the complexity, we also propose a two-step suboptimal algorithm that separates subcarrier and power allocation for each detector. We also analyze the diversity gain of the proposed suboptimal algorithms for various MIMO detectors. Simulation results confirm that the proposed suboptimal algorithm for each detector can achieve a comparable performance with the optimal allocation with a much lower complexity. Moreover, it is shown that the suboptimal algorithms perform better than the conventional algorithms that are known in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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