А.Ю. Паршин1, Нгуен Ван Хань2

1,2 Рязанский государственный радиотехнический университет имени В.Ф. Уткина (г. Рязань, Россия)

1 parshin.a.y@rsreu.ru; 2 khanhkhanhkpr@gmail.com

Постановка проблемы. В современных беспроводных системах, особенно на базе технологий 5G/6G и Интернета вещей, эффективность систем связи, созданных по технологии Multiple Input Multiple Output (MIMO-системы), снижается в средах с интенсивным рассеянием сигнала. Многолучевое распространение с непрямыми путями, включая однократные и двукратные отражения, вызывает интерференцию, замирания и ошибки оценки канальной матрицы, что уменьшает пропускную способность и надежность связи. В этих условиях актуальное значение приобретают разработка модели канала связи при наличии рассеивателей и методов оценки канальной матрицы с учетом многократных отражений, а также анализ эффективности MIMO-системы связи.

Цель работы. Выполнить исследование метода оценки канальной матрицы на основе трехмерной геометрической модели для условий многолучевого распространения сигналов и при наличии ошибок оценивания, а также проанализировать влияние погрешности оценки матрицы на пропускную способность MIMO-системы связи.

Результаты. Разработаны математические модели канальной матрицы, учитывающие однократные и двукратные отражения, а также распределение рассеивателей в соответствии с законом фон Мизеса – Фишера. Проведен анализ эргодической пропускной способности в зависимости от уровня ошибок оценки, числа антенн, коэффициента Райса, степени концентрации рассеивателей и расстояния между антеннами.

Практическая значимость. Представленные результаты могут прменяться для проектирования и оптимизации MIMO-систем связи в условиях интенсивного рассеяния на объектах в канале связи, особенно при развертывании современных беспроводных сетей 5G/6G в средах с неконтролируемыми отражениями.

Паршин А.Ю., Нгуен Ван Хань. Оценка пропускной способности MIMO-системы связи при погрешности оценки канальной матрицы и наличии рассеивателей // Радиотехника. 2026. Т. 90. № 1. С. 84–93. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202601-08

1. Jameel S.Y., Hasan M.H., Aisha B. Internet of Things (IoT): Origin, Embedded Technologies, Smart Applications and Its Growth in the Last Decade // IEEE Transactions and Journals. 2023. V. 11. Р. 1-27.
2. Robert W.H., Angel L. Foundations of MIMO Communication. Cambridge University Press. 2018. 800 p.
3. David T., Pramod V.  Fundamentals of Wireless Communication. Cambridge University Press. 2005. 554 p.
4. Паршин А.Ю., Нгуен В.Х. Разработка модели и классификация MIMO каналов связи в трехмерной системе координат // Цифровая обработка сигналов. 2023. № 4. С. 41-46.
5. Thomas S. A double-bounce channel model for multi-polarized MIMO systems // IEEE 56th Vehicular Technology Conference. 2002. V. 2. Р. 691-695.
6. Pebri Y.S., Nyoman P., Diafari D.H., Wirastuti N.M. Performance analysis of MIMO STBC system in flat fading and frequency selective fading channels // Journal of Electrical, Electronics and Informatics. 2019. V. 3. № 1. Р. 19-24.
7. Parshin A.Yu., Nguyen V.K. Evaluation of the demodulation efficiency for MIMO communication system signals under three-dimensional modeling of scatterer locations // 26th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications. 2024. Р. 1-4.
8. Zhou J., Cao Z., Hisakazu K. Analysis of MIMO antenna array based on 3D Von Mises Fisher distribution // The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2015. V. 22. Is. 2. Р. 15-23.
9. Parshin A.Yu., Nguyen V.K. Estimation of the channel matrix and capacity of cooperative MIMO systems in a multipath communication channel // 27th International Conference on Digital Signal Processing and its Applications. 2025. Р. 1-5.
10. Andres A.G., Lehne P.H. A spherical probability distribution model of the user-induced mobile phone orientation // IEEE Access. 2018. V. 6. Р. 37185-37194.
11. Паршин А.Ю., Нгуен В.Х. Анализ эффективности MIMO системы связи с относительным кодированием при наличии рассеивателей // Вестник Рязанского гос. радиотехнич. ун-та. 2024. № 89. C. 3-11.
12. Паршин Ю.Н. Пространственно-временная обработка сигналов и компенсация помех. М.: КУРС. 2021. 200 c.
13. Al-Kinani A., Wang C.X., Haas H., Yang Y. A geometry-based multiple bounce model for visible light communication channels // International Wireless Communications and Mobile Computing Conference. 2016. Р. 31-37.
14. Ермолаев В.Т., Елохин А.В., Сорокин И.С. Пространственная обработка сигналов в MIMO системах сотовой связи: Учеб. пособие. Нижний Новгород: ННГУ им. Н.И. Лобачевского. 2020. 134 с.
15. Kuhn V. Wireless communications over MIMO channels: Applications to CDMA and multiple antenna systems. John Wiley & Sons Ltd. 2006. 359 p.