ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. ISSN 1684-1719. 2020. № 5
Оглавление выпускаТекст статьи (pdf)
DOI https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.5.14
УДК 621.396.42
Итеративный алгоритм восстановления полной канальной матрицы в системах связи, использующих комбинированные аналого-цифровые диаграммообрузющие схемы
В. В. Купцов, О. А. Шмонин, С. Н. Трушков, А. С. Михайлова
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 603950, Нижний Новгород, пр. Гагарина, д. 23
Статья поступила в редакцию 6 мая 2020 г.
Аннотация. В работе рассмотрена проблема восстановления полной канальной матрицы в системах радиосвязи, использующих комбинированные аналогово-цифровые диаграммообразующие схемы. Предложен итеративный алгоритм восстановления полной канальной матрицы. Рассмотрены возможные методы улучшения эффективности предложенного алгоритма для случая динамически меняющегося канала. Исследована зависимость точности восстановления полной канальной матрицы от скорости абонента системы связи. С помощью численного моделирования показано, что предложенный алгоритм позволяет добиться высокой точности восстановления полной канальной матрицы, в том числе и для случая динамически меняющегося канала.
Ключевые слова: восстановление канальной матрицы, комбинированная диаграммообразующая схема, LTE, предсказание канала.
Abstract. Current trends in the development of wireless data transmission technologies require the active use of multi-element antenna arrays. The use of antenna arrays consisting of a large number of elements can significantly increase the data transfer rate and the quality of communication. Multi-element antenna arrays make it possible to form a radiation pattern, which provides a significant increase in the power of the received signal. The most efficient way to control the radiation pattern is carried out by digital antenna arrays, where the number of ADC/DAC is equal to the number of antenna elements. The digital antenna array control scheme is highly flexible when adjusting the radiation pattern because allows one to set arbitrary amplitude-phase relationships between the elements in the digital domain up to the resolution of the ADC/DAC. However, the implementation of such a scheme requires significant hardware and computational costs, which substantially increases the final cost of the system. It is possible to provide high flexibility of the system with relatively low hardware, computational and monetary costs by creating a combined radiation pattern control scheme. The combined control scheme includes the sequential application of beamforming vectors in the digital and analog domains to the transmitted/received signal. The number of analog phase shifters is greater than or equal to the number of elements of the antenna array, and the number of ADC/DAC is much smaller. Due to the obvious advantages of the combined radiation pattern control scheme, it is becoming increasingly common in modern communication systems. For communication systems with a combined radiation pattern control scheme the procedure of a beamforming choice is divided into two sub-tasks: selection of analog beamforming and selection of digital beamforming. At the same time, the choice of the optimal combined beamforming vector is possible if the channel coefficients for all elements of the antenna array are known. In this paper an iterative algorithm is proposed for the reconstruction of a full channel matrix based on pilot signals transmitted by a user. This algorithm is universal for various communication standards, since it is based on the pilot signals of the uplink channel available in almost all systems. The proposed algorithm does not require additional frequency and time resources. Also in this work the analysis of the proposed algorithm for various mutual speeds of the receiver and transmitter is performed. A method for optimizing the iterative method for dynamic channel conditions based on prediction algorithms is proposed.
Key words: channel reconstruction, combined beamforming scheme, LTE, channel prediction.
Литература
1. Larsson E.G., Edfors O., Tufvesson T.F., Thomas L. Massive MIMO for next generation wireless system // IEEE Communications Magazine, Vol. 52, No. 2, 2014. pp. 186 - 195.
2. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Теоретические основы обработки сигналов в беспроводных системах связи. Нижний Новгород: ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2011. 368 с.
3. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Методы обработки сигналов в адаптивных антенных решетках и компенсаторах помех. Нижний Новгород: Нижегородский госуниверситет, 2015. 194 с.
4. Rozé A., Crussière M., Hélard M., Langlais C. 2016 International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS) // Comparison between a hybrid digital and analog beamforming system and a fully digital Massive MIMO system with adaptive beamsteering receivers in millimeter-Wave transmissions. Poznan. 2016. pp. 86-91.
5. Sun S., Rappaport T.S., Shaft M. IEEE INFOCOM 2018 - IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS) // Hybrid beamforming for 5G millimeter-wave multi-cell networks. Honolulu. 2018. pp. 589-596.
6. Vook F.W., Ghosh A., Thomas T.A. 2014 IEEE MTT-S International Microwave Symposium (IMS2014) // MIMO and beamforming solutions for 5G technology. Tampa, FL. 2014. pp. 1-4.
7. Yang J., Ding M., Mao G., Lin Z., Zhang D., Luan T.H. Optimal base station antenna downtilt in downlink cellular networks // IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol. 18, No. 3, 2019. pp. 1779-1791.
8. Castellanos M.R., Raghavan V., Ryu J.H., Koymen O.H., Li J., Love D.J., Peleato B. Channel Reconstruction-Based Hybrid Precoding for Millimeter Wave Multi-User MIMO Systems // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, Vol. 12, No. 2, 2018. pp. 383-398.
9. Xiaohui L., Yingchao L., Meimei M., Yongqiang H. Gram-Schmidt based hybrid beamforming for mmWave MIMO systems // The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, Vol. 23, No. 6, 2016. pp. 53-59.
10. Eisenbeis J., Mahler T., Lopez P.R., Zwick T. Channel Estimation Method for Subarray Based Hybrid Beamforming Systems Employing Sparse Arrays // Progress In Electromagnetics Research, Vol. 87, 2018. pp. 25–38.
11. 3GPP TR 36.873 (V12.1.0): “Study on 3D channel model for LTE (Release 12)”, March 2015.
12. Pratschner S., Schwarz S., Rupp M. 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC) // Single-User and Multi-User MIMO Channel. Paris. 2017. pp. 1-6.
13. Chen C., Lin D.W. 2014 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) Florence, Italy. 2014. P. 6484.
14. Прокис Д. Цифровая связь. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 2000. 800 с.
15. Ortiguera M.D., Matos C.J., Moises S., Piedade M.S. Fractional Discrete-Time Signal Processing: Scale Conversion and Linear Prediction // Nonlinear dynamics. Kluwer Academic Publishers, Vol. 29, 2002. pp. 173-190.
Для цитирования:
Купцов В.В., Шмонин О.А., Трушков С.Н., Михайлова А.С. Итеративный алгоритм восстановления полной канальной матрицы в системах связи, использующих комбинированные аналого-цифровые диаграммообрузющие схемы. Журнал радиоэлектроники [электронный журнал]. 2020. №5. Режим доступа: http://jre.cplire.ru/jre/may20/14/text.pdf. DOI: https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.5.14