Розробка комплексної математичної моделі стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.166994Ключові слова:
засоби радіозв’язку, модель Джейкса, спектр Допплера, обчислювальна складність, констеляційна матриця, завадозахищеністьАнотація
Розроблено комплексну математичну модель стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку. Модель враховує: вплив навмисних завад та завмирань сигналу, кількість приймальних антен, ефект Допплера, коефіцієнт кореляції, швидкості та напрямок руху приймача та передавача, міжсимвольну інтерференцію, фазовий джитер та нахил констеляційної матриці. Моделювання стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку проведено для кожного окремого антенного каналу, після чого на виході формується узагальнена оцінка. Розробка запропонованої комплексної математичної моделі обумовлена необхідністю підвищення точності опису стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку з прийнятною обчислювальною складністю. Запропонована модель дозволяє підвищити точність опису стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку за рахунок врахування додаткових дестабілізуючих факторів, тим самим підвищити точність оцінювання стану каналу. Хотілося б зазначити, що при цьому відмічається збільшення обчислювальної складності на рівні 5–7 % за рахунок збільшення кількості показників, що оцінюються. Зазначену комплексну математичну модель доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок підвищення точності оцінювання характеристик приймально-передавального тракту щодо стану каналу. Проведено вивчення кореляції між антенами багатоантенних систем радіозв’язку. Результати показують, що за наявності прямої видимості між приймачем та передавачем кореляція сигналу є високою і тому очікується невеликий приріст від використання декількох антен, а при відсутності умов прямої видимості кореляція сигналу низька
Посилання
- Slyusar, V. (2005). Cistemy MІMO: principy postroeniya i obrabotka signalov. Elektronika: Nauka, Tekhnologiya, Biznes, 8, 52–58.
- Kuvshynov, O. V. (2009). Adaptyvne upravlinnia zasobamy zavadozakhystu viyskovykh system radiozviazku. Zbirnyk naukovykh prats VIKNU, 17, 125–130.
- Jia, R., Li, Y., Cheng, X., Ai, B. (2018). 3D geometry-based UAV-MIMO channel modeling and simulation. China Communications, 15 (12), 64–74.
- Ma, Y., Yang, L., Zheng, X. (2018). A geometry-based non-stationary MIMO channel model for vehicular communications. China Communications, 15 (7), 30–38. doi: https://doi.org/10.1109/cc.2018.8424580
- Zhu, Q., Jiang, K., Chen, X., Zhong, W., Yang, Y. (2018). A novel 3D non-stationary UAV-MIMO channel model and its statistical properties. China Communications, 15 (12), 147–158.
- Jiang, H., Zhang, Z., Wu, L., Dang, J. (2018). Three-Dimensional Geometry-Based UAV-MIMO Channel Modeling for A2G Communication Environments. IEEE Communications Letters, 22 (7), 1438–1441. doi: https://doi.org/10.1109/lcomm.2018.2828110
- Kamga, G. N., Xia, M., Aissa, S. (2017). Spectral-Efficiency Analysis of Regular- and Large-Scale (Massive) MIMO With a Comprehensive Channel Model. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 66 (6), 4984–4996. doi: https://doi.org/10.1109/tvt.2016.2620489
- Nadeem, Q.-U.-A., Kammoun, A., Debbah, M., Alouini, M.-S. (2015). 3D Massive MIMO Systems: Modeling and Performance Analysis. IEEE Transactions on Wireless Communications, 14 (12), 6926–6939. doi: https://doi.org/10.1109/twc.2015.2462828
- Vaezi, A., Abdipour, A., Mohammadi, A., Ghannouchi, F. M. (2017). On the Modeling and Compensation of Backward Crosstalk in MIMO Transmitters. IEEE Microwave and Wireless Components Letters, 27 (9), 842–844. doi: https://doi.org/10.1109/lmwc.2017.2734751
- Yang, M., Zhang, S., Shao, X., Guo, Q., Tang, W. (2017). Statistical modeling of the high altitude platform dual-polarized MIMO propagation channel. China Communications, 14 (3), 43–54. doi: https://doi.org/10.1109/cc.2017.7897321
- Wu, H., Gao, X., You, X. (2016). Robust Equalizer for Multicell Massive MIMO Uplink With Channel Model Uncertainty. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 65 (5), 3231–3242. doi: https://doi.org/10.1109/tvt.2015.2442996
- Chatterjee, S., Chatterjee, A., Das, S. S. (2018). Analytical Performance Evaluation of Full-Dimensional MIMO Systems Using Realistic Spatial Correlation Models. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 67 (7), 5597–5612. doi: https://doi.org/10.1109/tvt.2018.2801825
- Li, J., Ai, B., He, R., Yang, M., Zhong, Z. (2019). On Modeling of Dense Multipath Component for Indoor Massive MIMO Channels. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, 18 (3), 526–530. doi: https://doi.org/10.1109/lawp.2019.2896088
- Chen, J., Yin, X., Cai, X., Wang, S. (2017). Measurement-Based Massive MIMO Channel Modeling for Outdoor LoS and NLoS Environments. IEEE Access, 5, 2126–2140. doi: https://doi.org/10.1109/access.2017.2652983
- Tan, W., Jin, S., Yuan, J. (2017). Spectral and energy efficiency of downlink MU-MIMO systems with MRT. China Communications, 14 (5), 105–111. doi: https://doi.org/10.1109/cc.2017.7942318
- Song, J., Choi, J., Kim, T., Love, D. J. (2018). Advanced Quantizer Designs for FDD-Based FD-MIMO Systems Using Uniform Planar Arrays. IEEE Transactions on Signal Processing, 66 (14), 3891–3905. doi: https://doi.org/10.1109/tsp.2018.2839588
- He, H., Wen, C.-K., Jin, S., Li, G. Y. (2018). Deep Learning-Based Channel Estimation for Beamspace mmWave Massive MIMO Systems. IEEE Wireless Communications Letters, 7 (5), 852–855. doi: https://doi.org/10.1109/lwc.2018.2832128
- Ampoma, A. E., Wen, G., Huang, Y., Gyasi, K. O., Tebe, P. I., Ntiamoah-Sarpong, K. (2018). Spatial Correlation Models of Large-Scale Antenna Topologies Using Maximum Power of Offset Distribution and its Application. IEEE Access, 6, 36295–36304. doi: https://doi.org/10.1109/access.2018.2846260
- Kalantaijevska, S. (2018). Analysis of the effect of destabilizing factors on multipleaning of military radio communication systems. Zbirnyk naukovykh prats VITI, 2, 49–56.
- Zaitsev, S. V. (2012). Doslidzhennia vplyvu navmysnykh zavad na propusknu spromozhnist zasobiv radiozviazku z tekhnolohieiu MIMO-OFDM. Matematychni mashyny i systemy, 1, 139–153.
- Home of the Coded Modulation Library. Available at: http://www.iterativesolutions.com/
- Zhyvotovskyi, R., Shyshatskyi, A., Petruk, S. (2017). Structural-semantic model of communication channel. 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). doi: https://doi.org/10.1109/infocommst.2017.8246454
- Goldsmith, A., Jafar, S. A., Jindal, N., Vishwanath, S. (2003). Capacity limits of MIMO channels. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 21 (5), 684–702. doi: https://doi.org/10.1109/jsac.2003.810294
- Kalantaievska, S., Pievtsov, H., Kuvshynov, O., Shyshatskyi, A., Yarosh, S., Gatsenko, S. et. al. (2018). Method of integral estimation of channel state in the multiantenna radio communication systems. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (95)), 60–76. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.144085
- Petruk, S., Zhyvotovskyi, R., Shyshatskyi, A. (2018). Mathematical Model of MIMO. 2018 International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). doi: https://doi.org/10.1109/infocommst.2018.8632163
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2019 Svitlana Kalantaievska, Oleksii Kuvshynov, Andrii Shyshatskyi, Olha Salnikova, Yurii Punda, Pavlo Zhuk, Olesia Zhuk, Hryhorii Drobakha, Lyubov Shabanova-Kushnarenko, Sergii Petruk
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
