Компьютерное моделирование работы алгоритмов приема дискретных сообщений в каналах с памятью для систем MIMO различной конфигурации
- 1 соискатель, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (г. Самара)
- 2 д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Информационная безопасность», Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (г. Самара)
- 3 к.т.н., доцент, кафедра «Программное обеспечение и управление в технических системах», Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (г. Самара)
- 4 директор по развитию, АО «Самарское инновационное предприятие радиосистем»
Аннотация
Постановка проблемы. Наблюдается стремительный рост трафика мультимедийных данных, передаваемых по глобальным мобильным сетям связи. Поэтому системы связи будущего пятого поколения (5G) вынуждены прибегать к использованию систем с множественным входом и множественным выходом (Multiple Input Multiple Output – MIMO).
Цель. Описать математическую модель канала с памятью и сравнить алгоритмы детектирования сигналов в системах MIMO.
Результаты.Представлены результаты компьютерного моделирования работы субоптимальных алгоритмов (приема дискретных сообщений Zero Forcing (ZF), Minimum Mean Square Error (MMSE) и алгоритма «приема в целом» с поэлементным принятием решения (ПЦППР)) в каналах с памятью для систем MIMO для конфигураций 2×2, 3×3, 4×4.
Практическая значимость. Оценка помехоустойчивости показала, что наилучшие результаты дает алгоритм ПЦППР для всех видов конфигураций системы MIMO.
Для цитирования
Беспалов А.Н., Карташевский В.Г., Коняева О.С., Котков К.В. Компьютерное моделирование работы алгоритмов приема дискретных сообщений в каналах с памятью для систем MIMO различной конфигурации // Радиотехника. 2019. № 6. С. 18–23. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-201906(7)-04
Список источников
- Shaoshi Yang, Lajos Hanzo. Fifty Years of MIMO Detection: The Road to Large-Scale MIMOs // IEEE Communications Surveys & Tutorials (Fourthquarter). 2015. V. 17. № 4. P. 1941−1988.
- Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2017−2022 // White Paper Cisco public. February 2019. URL = https://www.cisco.com/c/en/us /solutions/collateral/service-provider/visual-networking-index- vni/white-paper-c11-738429.pdf.
- Карташевский В.Г., Коняева О.С., Семенов Е.С. Анализ характеристик алгоритмов V-BLAST и субоптимального ML в системе MIMO // Радиотехника. 2017. № 1. С. 131−136.
- Карташевский В.Г., Коняева О.С., Семенов Е.С. Прием «в целом» для системы MIMO в канале с памятью // Успехи современной радиоэлектроники. 2015. № 11. С. 49−53.
- Карташевски В.Г., Коняева О.С. Исследование алгоритмов фильтрации приема дискретных сообщений при использовании технологии MIMO в каналах с памятью // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2015. Т. 18. № 1. С. 18−22.
- Mehana A.H., & Nosratinia A. Performance of Linear Receivers in Frequency-Selective MIMO Channels // IEEE Transactions on Wireless Communications. 12(6). P. 2697−2705.
- Карташевский В.Г. Обработка пространственно-временных сигналов в каналах с памятью. М.: Радио и связь. 2000. 272 с.
- Карташевский В.Г., Мишин Д.В. Прием кодированных сигналов в каналах с памятью. М.: Радио и связь. 2004. 239 с.
- Коняева О.С. Вычислительная сложность алгоритмов приема дискретных сообщений в каналах с памятью для систем MIMO // Сб. материалов IV Междунар. научно–практич. очно–заочной конф. «Проблемы и перспективы внедрения инновационных телекоммуникационных технологий». 2018. С. 81−83.