다중 사용자 MIMO

Multi-user MIMO

다중 사용자 MIMO(Multi-user MIMO)는 다중 경로 무선 통신을 위한 다중 입력 및 다중 출력(MIMO) 기술 세트로서, 각 단말이 하나 이상의 안테나를 통해 무선 통신하는 다중 사용자나 단말이 서로 통신한다. 이와는 대조적으로, 단일 사용자 MIMO(SU-MIMO)는 하나의 다중 안테나 장착 사용자나 단말기가 유사하게 장착된 다른 하나의 노드와 정확하게 통신하는 것을 포함한다. OFDMA가 셀룰러 통신 영역의 OFDM에 다중 액세스 기능을 추가하는 방법과 유사하게, MU-MIMO는 무선 영역의 MIMO에 다중 사용자 기능을 추가한다.

SDMA,[1][2][3] massive MIMO,[4][5] coordinated multipoint (CoMP),[6] and ad hoc MIMO are all related to MU-MIMO; each of those technologies often leverage spatial degrees of freedom to separate users.

Technology

MU-MIMO leverages multiple users as spatially distributed transmission resources, at the cost of somewhat more expensive signal processing. In comparison, conventional single-user MIMO (SU-MIMO) involves solely local-device multiple-antenna dimensions. MU-MIMO algorithms enhance MIMO systems where connections among users count greater than one. MU-MIMO may be generalized into two categories: MIMO broadcast channels (MIMO BC) and MIMO multiple-access channels (MIMO MAC) for downlink and uplink situations, respectively. Again in comparison, SU-MIMO may be represented as a point-to-point, pairwise MIMO.

To remove ambiguity of the words receiver and transmitter, we can adopt the terms access point (AP) or base station, and user. An AP is the transmitter and a user the receiver for downlink connections, and vice versa for uplink connections. Homogeneous networks are freed from this distinction since they tend to be bi-directional.

MIMO broadcast (MIMO BC)

Multiuser MIMO System: MIMO BC case
Example of the block diagonalized real value channel matrix (8 transmit antennas at the base station, 3 user equipments).

MIMO BC represents a MIMO downlink case where a single sender transmits to multiple receivers within the wireless network. Examples of advanced-transmit processing for MIMO BC are interference-aware precoding and SDMA-based downlink user scheduling. For advanced-transmit processing, qfz has to be known at the transmitter (CSIT). That is, knowledge of CSIT allows throughput improvement, and methods to obtain CSIT become of significant importance. MIMO BC systems have an outstanding advantage over point-to-point SU-MIMO systems, especially when the number of antennas at the transmitter, or AP, is larger than the number of antennas at each receiver (user). The categories of precoding techniques which may be used by MIMO BC include, one, those using dirty paper coding (DPC) and linear techniques[7] and two, hybrid (analog and digital) techniques.[8]

미모 MAC

반대로, MIMO 다중 액세스 채널 또는 MIMO MAC는 다중 송신기에서 단일 수신기 무선 네트워크까지의 MIMO 업링크 케이스를 나타낸다. MIMO MAC에 대한 고급 수신 처리의 예로는 공동 간섭 취소 및 SDMA 기반 업링크 사용자 스케줄링이 있다. 고급 수신 처리를 위해 수신기는 수신기(CSIR)에서 채널 상태 정보를 알아야 한다. CSIR을 아는 것은 일반적으로 CSIT를 아는 것보다 쉽다. 그러나 CSIR을 아는 것은 각 사용자로부터 AP로 전용 조종사를 전송하는 데 많은 업링크 자원을 소모한다. 특히 AP의 수신기 안테나 수가 각 사용자의 송신 안테나 수보다 많을 경우 MIMO MAC 시스템이 포인트 투 포인트 MIMO 시스템을 능가한다.

크로스 레이어 MIMO

크로스 레이어 MIMO는 시스템에 MIMO 구성을 채용할 때 발생할 수 있는 특정 크로스 레이어 문제를 해결함으로써 MIMO 링크의 성능을 향상시킨다. 교차 레이어 기법은 SISO 링크의 성능을 향상시키는 데도 사용될 수 있다. 교차 계층 기법의 예로는 공동 소스-채널 코딩, 적응 변조 및 코딩(AMC 또는 "링크 적응", 하이브리드 ARQ(HARQ), 사용자 스케줄링이 있다.

다중 사용자에서 다중 사용자로

상호연결성이 높은 무선 애드혹 네트워크는 다중 사용자 간섭 증가의 비용으로 무선 네트워킹의 유연성을 증가시킨다. 간섭 면역을 개선하기 위해, PHY/MAC 계층 프로토콜은 경쟁 기반에서 협력 기반 전송 및 수신으로 진화했다. 협력 무선 통신은 실제로 간섭을 이용할 수 있으며, 여기에는 자기 간섭과 기타 사용자 간섭이 포함된다. 협력 무선 통신에서, 데이터 인코딩과 디코딩의 성능을 향상시키기 위해 각 노드는 자체 간섭과 기타 사용자 간섭을 사용할 수 있지만, 기존 노드는 일반적으로 간섭을 피하도록 지시된다. 예를 들어, 일단 강한 간섭을 해독할 수 있게 되면, 노드는 자기신호를 해독하기 전에 강한 간섭을 해독하고 취소한다. 낮은 CoI 비율의 완화는 협력 시스템의 PHY/MAC/애플리케이션 네트워크 계층 전반에 걸쳐 구현될 수 있다.

  • 협력 다중 안테나 연구 – 주변 무선 단말기에 분산된 안테나를 사용하여 상황에 따라 복수의 안테나 기술을 적용한다.
  • 협력 릴레이 – 협력 개념을 릴레이 기법에 적용하여 협동 신호 전달의 측면에서 협력적 다양성과 유사하다. 다만 협력중계선의 주요 기준은 지연과 성능의 트레이드오프 지역 개선, 협력다양성과 MIMO는 최소한의 협력손실을 감수하고 연계와 시스템 성능을 개선하는 것이다.
  • 협력을 위한 릴레이 기법
    • 저장 및 전달(S&F), 증폭 및 전달(A&F), 디코딩 및 전달(D&F), 코드화된 협력, 공간 코드화된 협력, 압축 및 전달(C&F), 비직교적 방법

협동조합 MIMO(CO-MIMO)

주요 기사: 협동조합 MIMO

네트워크 MIMO(net-MIMO), 즉 애드혹 MIMO라고도 불리는 CO-MIMO는 다른 사용자에게 속하는 분산 안테나를 사용하는 반면, 기존의 MIMO, 즉 1인 사용자 MIMO는 로컬 단자에 속하는 안테나만 사용한다. CO-MIMO는 다양성, 멀티플렉싱, 빔포밍 등 복수의 안테나 장점을 도입해 무선 네트워크의 성능을 향상시킨다. 주 관심사가 다양성 이득에 달려 있다면 협력적 다양성으로 알려져 있다. 그것은 예를 들어 소프트 핸드오버에서 사용되는 거시적 다양성의 한 형태라고 설명할 수 있다. 협력적 MIMO는 송신기 거시적 다양성 또는 시뮬레이션에 해당한다. 어떤 고급 신호 처리도 필요 없는 단순한 형태는 특히 무선 방송에 사용되는 단일 주파수 네트워크(SFN)이다. 채널 적응형 또는 트래픽 적응형 스케줄링과 결합된 SFN을 동적 단일 주파수 네트워크(DSFN)라고 한다.

CO-MIMO is a technique useful for future cellular networks which consider wireless mesh networking or wireless ad hoc networking. In wireless ad hoc networks, multiple transmit nodes communicate with multiple receive nodes. To optimize the capacity of ad hoc channels, MIMO concepts and techniques can be applied to multiple links between the transmit and receive node clusters. Contrasted to multiple antennas in a single-user MIMO transceiver, participating nodes and their antennas are located in a distributed manner. So, to achieve the capacity of this network, techniques to manage distributed radio resources are essential. Strategies such as autonomous interference cognition, node cooperation, and network coding with dirty paper coding have been suggested to optimize wireless network capacity.

See also

References

  1. ^ N. Jindal, MIMO Broadcast Channels with Finite Rate Feedback, IEEE Transactions on Information Theory, vol. 52, no. 11, pp. 5045–5059, 2006.
  2. ^ D. Gesbert, M. Kountouris, R.W. Heath Jr., C.-B. Chae, and T. Sälzer, Shifting the MIMO Paradigm, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 24, no. 5, pp. 36-46, 2007.
  3. ^ R. Tweg, R. Alpert, H. Leizerovich, A. Steiner, E. Levitan, E. Offir-Arad, A.B. Guy, B. Zickel, A. Aviram, A. Frieman, M. Wax, ASIC Implementation of Beamforming and SDMA for WiFi Metropolitan-Area Deployment, Global Telecommunications Conference, 2006. GLOBECOM '06. IEEE.
  4. ^ T. L. Marzetta, Noncooperative Cellular Wireless with Unlimited Numbers of Base Station Antennas IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 9, no. 11, pp. 56-61, 3590-3600, Nov. 2010.
  5. ^ J. Hoydis, S. ten Brink, M. Debbah, Massive MIMO in the UL/DL of Cellular Networks: How Many Antennas Do We Need? IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 31, no. 2, pp. 160-171, Feb. 2013.
  6. ^ E. Björnson and E. Jorswieck, Optimal Resource Allocation in Coordinated Multi-Cell Systems, Foundations and Trends in Communications and Information Theory, vol. 9, no. 2-3, pp. 113-381, 2013.
  7. ^ Q. Spencer; M. Haardt & A. L. Swindlehurst (February 2004). "Zero-Forcing Methods for Downlink Spatial Multiplexing in Multi-User MIMO Channels". IEEE Trans. Signal Process. 52 (2): 461. Bibcode:2004ITSP...52..461S. doi:10.1109/TSP.2003.821107. S2CID 616082.
  8. ^ 비지엘로(Vizziello), A, 사바치(Savazzi), P, & Choudhury, K. R.(2018). 다중 사용자 밀리미터 파동 MIMO 시스템을 위한 Kalman 기반 하이브리드 프리코딩. IEEE 액세스, 6, 55712-55722.

외부 링크