MIMO(다중 입력 다중 출력)는 채널 용량을 크게 늘리기 위해 송신단과 수신단 모두에 다중 안테나를 사용하여 송신단과 수신단 사이에 다중 채널을 형성하는 안테나 시스템입니다.
다중 입력 다중 출력은 다소 복잡한 안테나 다이버시티 기술입니다. 다중 경로 효과는 신호 품질에 영향을 미치므로 기존 안테나 시스템은 다중 경로 효과를 제거하는 방법에 대해 두뇌를 사용해야 합니다. 반면에 MIMO 시스템은 다중 경로 효과를 사용하여 통신 품질을 향상시킵니다. MIMO 시스템에서 송신 및 수신 당사자는 통신을 위해 동시에 작동할 수 있는 여러 안테나를 사용합니다. MIMO 시스템은 일반적으로 신뢰성, 범위 및 처리량을 크게 향상시키기 위해 복잡한 신호 처리 기술을 사용합니다. 이러한 기술을 사용하여 송신기는 여러 무선 주파수 신호를 동시에 보내고 수신기는 이러한 신호에서 데이터를 복구합니다. MIMO 무선 통신 시스템은 미래 이동 및 무선 통신 시스템의 핵심 기술 중 하나이다. MIMO 시스템의 가장 큰 특징은 스펙트럼 활용 효율이 매우 높다는 것입니다. 기존 스펙트럼 자원을 최대한 활용하는 것을 기반으로 우주 자원을 사용하여 신뢰성과 효율성을 확보합니다. 처리 복잡성을 종료합니다.
키 모듈
1. MIMO 시스템 채널 모델 모델링
MIMO 시스템의 성능은 주로 채널 모델에 따라 달라집니다. 이미 표준화된 무선 전파 모델이 있고 다수의 실제 측정과 이론적 연구 작업을 기반으로 많은 MIMO 채널 모델이 제공되었지만 아직 ITU에서 인정을 받지는 못했습니다. 공인된 표준화된 MIMO 채널 모델(3GPP는 MIMO에 대한 채널 모델 표준을 공식화했습니다). 따라서 MIMO 시스템의 잠재적인 거대 채널을 실현하기 위해 적절한 시스템 구조를 선택하고 우수한 신호 처리 알고리즘을 설계하려면 실내 및 실외 환경에서 무선 MIMO 채널의 특성을 이해하고 숙달하고 MIMO 채널의 정적 모델과 특정 동적 모델을 설정하는 것이 필수적입니다. 용량, 예상 성능 달성이 중요합니다.
2. MIMO 시스템의 용량
기존 단일 안테나 시스템과 비교하여 MIMO 시스템은 성능과 데이터 전송 속도 측면에서 크게 향상되었습니다. 먼저 Telestar와 Foschini는 MIMO 시스템의 채널 용량에 대한 심층 분석을 수행했습니다. 그들은 각각 가우시안 잡음을 분석했다. 다음과 같은 조건에서 MIMO 시스템의 용량에 대한 연구를 통해 안테나가 서로 독립적이라는 가정 하에서 다중 안테나 시스템이 단일 안테나 시스템에 비해 크게 향상되었음을 알 수 있다. 채널의 전송 특성을 아는 경우 Foschini의 연구에 따르면 M=N일 때 획득된 채널 용량은 N에 비례하여 증가합니다. 동일한 전송 전력 및 전송 대역폭에서 시스템의 채널 용량은 단일 입력 단일 출력(SISO) 시스템보다 약 40배 더 높습니다.
3. MIMO 안테나 어레이 설계
일반적으로 기지국 안테나는 높게 세워져 있어 안테나 배열 주변의 근거리 산란이 상대적으로 약합니다. 따라서 서로 다른 어레이 요소에서 상관되지 않은 신호를 얻으려면 어레이 요소 사이의 파장 간격을 최소 10배 이상 유지해야 하는 경우가 많습니다. 안테나 수가 많으면 기지국 라인 어레이를 구축하는 데 장애가 발생할 수 있습니다. 모바일 단말기의 경우 근거리 산란체가 풍부하기 때문에 일반적으로 안테나 요소 사이의 거리가 1/2 파장 이상이므로 신호 상관 관계가 충분히 약해질 것이라고 믿어집니다. 편파 안테나 어레이는 동일한 공간 위치에서 상호 직교 편파 상태를 사용하여 어레이 요소의 명백한 무관성을 실현할 수 있으므로 안테나 어레이의 크기를 상대적으로 줄일 수 있습니다.
4. MIMO 시스템의 신호 처리
페이딩 환경의 배열 안테나 통신 시스템은 동일 채널 간섭과 기호 간 간섭에 직면합니다. 다중 안테나 시스템의 용량에 접근하려면 우수한 신호 처리 기술이 필요합니다. 고성능, 낮은 복잡도의 신호 검출 방법 또는 결합 검출 방법은 항상 연구자들에게 뜨거운 주제였습니다.
5. MIMO 시스템의 복잡성 문제
MIMO 시스템의 신호는 단일 안테나 시스템에 비해 2차원 시공간으로 확장되므로 안테나 수나 안테나 수에 따라 채널 추정, 채널 등화, 디코딩 및 링크 감지의 복잡도가 증가합니다. 신호 변조 차수의 증가. 알고리즘 계산량은 처리 지연, 장치 전력 소비 및 대기 시간에 직접적인 영향을 미칩니다. 동시에 실제 응용 분야에서 MIMO 시스템을 제한하는 주요 요인은 다중 무선 주파수 링크로 인해 발생하는 높은 비용입니다. "소프트웨어"의 계산 복잡성을 줄이기 위해 MIMO 시스템을 위한 더 간단하고 효과적인 신호 처리 방법과 다양한 시공간 인코딩 및 디코딩 방식을 제공합니다. "하드웨어" 비용을 줄이기 위해 안테나 선택은 MIMO 기술의 장점을 유지하면서 처리 복잡성과 하드웨어 비용을 크게 줄일 수 있는 매우 중요한 기술이며 MIMO 시스템의 실제 적용을 촉진하기 위한 연구 초점입니다.
6. MIMO 시스템의 다양성과 다중화
MIMO 시스템의 본질은 다이버시티 이득과 다중화 이득을 제공하는 것입니다. 전자는 시스템의 전송 신뢰성을 보장하고, 후자는 시스템의 전송 속도를 향상시킵니다. 대부분의 초기 문헌은 전송 다양성과 공간 다중화를 단독으로 또는 코딩과 결합하여 사용하는 데 중점을 두었습니다. 연구에 따르면 다중 안테나 시스템은 다양성과 공간 다중화를 동시에 제공할 수 있으며 둘 사이에는 상충 관계가 있습니다. MIMO 시스템에서 다양성과 다중화의 두 가지 모드를 합리적으로 활용하여 시스템 이득을 최대화하는 방법을 연구해 볼 가치가 있습니다.
7. (Multi-cell) 다중 사용자 MIMO 시스템
이론적으로 다중 사용자 MIMO 시스템의 용량 영역은 해결되었지만 용량 영역을 다양한 사용자의 전송 속도 요구 사항을 충족시키는 방법은 아직 잘 해결되지 않았습니다. 또한 방송 채널에서는 MIMO 시스템의 안테나 간 간섭과 사용자 간 간섭으로 인해 사용자 간 동일 채널 간섭을 제거하기 위한 전송 벡터를 어떻게 설계해야 하는지, 시스템 용량을 어떻게 구성할지, 전력 제어를 어떻게 해야 하는지 등을 다룬다. 전력이 제한될 때 각 사용자의 특정 QoS 다중 셀 다중 사용자 시스템에서 최적화 및 관련 기술 문제는 여전히 연구의 초점입니다.
MIMO 기술의 기본 원리
MIMO 기술은 송신단과 수신단에 각각 다중 송신 안테나와 수신 안테나를 사용하여 송신단과 수신단에서 다중 안테나를 통해 신호를 송수신함으로써 통신 품질을 향상시키는 것을 말합니다. 공간 자원을 최대한 활용할 수 있고 다중 안테나를 통해 다중 전송 및 다중 수신을 실현할 수 있으며 스펙트럼 자원 및 안테나 전송 전력을 늘리지 않고도 시스템 채널 용량을 두 배로 늘릴 수 있어 명백한 이점을 보여주며 차세대 모바일로 간주됩니다. 핵심 의사소통 기술. MIMO 기술의 핵심은 시스템에 공간 다이버시티 이득과 공간 다중화 이득을 제공하는 것입니다.
송신단에서는 여러 개의 안테나로 전송할 데이터 신호를 시공간 매핑을 통해 매핑하고, 수신단에서는 각 안테나에서 수신한 신호에 대해 시공간 디코딩을 수행하여 송신단에서 보낸 데이터 신호를 복원한다. 다양한 시공간 매핑 방법에 따라 MIMO 기술은 크게 공간 다양성과 공간 다중화라는 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 공간 다이버시티는 여러 전송 안테나를 사용하여 서로 다른 경로를 통해 동일한 정보를 포함하는 신호를 전송하는 동시에 수신기에서 동일한 데이터 기호의 독립적인 페이딩 신호를 여러 개 획득하여 수신 신뢰성을 향상시키는 것을 의미합니다. 다양성. 예를 들어, 하나의 전송 안테나와 n개의 수신 안테나를 사용하는 느린 레일리 페이딩 채널에서 전송된 신호는 n개의 서로 다른 경로를 통과합니다. 안테나 간 페이딩이 독립적이라면 최대 다이버시티 이득은 n으로 얻을 수 있다. 전송 다이버시티 기술의 경우 다중 경로의 이득을 사용하여 시스템의 신뢰성을 향상시키는 것이기도 합니다. m개의 송신 안테나와 n개의 수신 안테나가 있는 시스템에서 안테나 쌍 간의 경로 이득이 독립적이고 균일하게 분포된 레일리 페이딩인 경우 얻을 수 있는 최대 다이버시티 이득은 mn입니다. 현재 MIMO 시스템에서 흔히 사용되는 공간 다이버시티 기술로는 주로 Space Time Block Code(STBC)와 빔포밍 기술이 있다. STBC는 전송 다양성을 기반으로 하는 중요한 코딩 형식으로, 가장 기본적인 것은 두 개의 안테나용으로 설계된 Alamouti 방식입니다.
STBC 방식에서 가장 중요한 부분은 여러 안테나를 통해 전송될 신호 벡터를 서로 직교하게 만드는 것이다. STBC 기술을 사용하면 완전 다이버시티 효과를 얻을 수 있습니다. 즉, M개의 송신 안테나와 N개의 수신 안테나가 있는 시스템에서 STBC 기술을 사용할 경우 최대 다이버시티 이득은 MN입니다. 빔포밍 기술은 동일한 데이터를 서로 다른 송신 안테나를 통해 전송하여 특정 사용자에게 향하는 모양의 빔을 형성함으로써 안테나 이득을 효과적으로 향상시키는 것입니다. 사용자를 향한 빔의 신호 강도를 최대화하기 위해 빔형성 기술은 일반적으로 각 송신 안테나로 전송되는 데이터의 위상과 전력을 계산해야 하며, 이를 빔형성 벡터라고도 합니다. 일반적인 빔포밍 벡터 계산 방법으로는 최대 고유값 벡터, MUSIC 알고리즘 등이 있다. M개의 송신 안테나에 대한 빔포밍 기술을 이용하여 얻을 수 있는 최대 전송 다이버시티 이득은 M이다. 공간 다중화 기술은 전송할 데이터를 여러 개의 데이터로 분할하는 것이다. 스트리밍한 다음 이를 다른 안테나로 전송하여 시스템의 전송 속도를 높입니다. 일반적으로 사용되는 공간 다중화 방법은 Bell Laboratories에서 제안한 수직 계층 시공간 코드, 즉 V-BLAST 기술입니다.
