Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Mạng mMIMO không tế bào: Phân tích toán học và đánh giá hiệu suất
Tóm tắt
Một trong những động lực hướng tới mạng di động 5G và các công nghệ sau 5G là sự gia tăng lớn về tốc độ dữ liệu được hỗ trợ cả hướng lên và hướng xuống. Việc triển khai các tế bào có kích thước nhỏ, cũng như công nghệ MIMO khổng lồ, trong đó một số lượng lớn ăng-ten được triển khai tại các máy phát và máy thu, là những công cụ hiệu quả trong các mạng này. Người dùng trong mạng MIMO khổng lồ “mMIMO” có thể cung cấp tốc độ dữ liệu cao. Tuy nhiên, người dùng ở cạnh tế bào và người dùng chịu tác động của bóng tối có thể gặp hiệu suất kém. Các mạng không tế bào có thể cung cấp tốc độ dữ liệu thỏa đáng ngay cả với người dùng chịu bóng tối và người dùng ở mép tế bào. Trong bài báo này, các mạng mMIMO không tế bào được phân tích toán học bằng cách áp dụng các cơ chế hợp tác khác nhau giữa các điểm truy cập (APs). Hơn nữa, một công thức toán học mới cho thông lượng, dựa trên tỷ lệ lỗi bit (BER), đã được suy diễn. Thêm vào đó, các công thức khép kín cho hiệu suất thông lượng-BER cũng như hiệu suất hiệu quả năng lượng (EE) được suy diễn. Cuối cùng, khái niệm radio nhận thức được đề xuất nhằm hạn chế can thiệp giữa các người dùng khi truy cập cùng một nguồn lực trong đường lên. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng mạng mMIMO không tế bào hoàn toàn tập trung có hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng cao hơn so với các mạng di động mMIMO ở các giá trị BER khác nhau, đặc biệt là khi áp dụng MMSE. Hơn nữa, lý thuyết radio nhận thức có thể tăng cường hiệu suất SE và EE của các mạng không tế bào khi tất cả các cơ chế hợp tác được áp dụng.
Từ khóa
#mạng mMIMO #mạng không tế bào #hiệu suất thông lượng #tỷ lệ lỗi bit #hiệu quả năng lượng #radio nhận thứcTài liệu tham khảo
Muirhead, D., Imran, M. A., & Arshad, K. (2016). A survey of the challenges, opportunities and use of multiple antennas in current and future 5G small cell base stations. IEEE Access, 4, 2952–2964. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2569483
Yang, Y., Bai, B., & Chen, W. (2017). Spectrum reuse ratio in 5G cellular networks: A matrix graph approach. IEEE Transactions on Mobile Computing, 16(12), 3541–3553. https://doi.org/10.1109/TMC.2017.2696005
Taufique, A., Jaber, M., Imran, A., Dawy, Z., & Yacoub, E. (2017). Planning wireless cellular networks of future: Outlook, challenges and opportunities. IEEE Access, 5, 4821–4845. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2680318
Song, F., et al. (2019). Probabilistic caching for small-cell networks with terrestrial and aerial users. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 68(9), 9162–9177. https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2929839
Xin, Y., Wang, D., Li, J., Zhu, H., Wang, J., & You, X. (2016). Area spectral efficiency and area energy efficiency of massive MIMO cellular systems. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 65(5), 3243–3254. https://doi.org/10.1109/TVT.2015.2436896
Shojaeifard, K., Wong, M., Di Renzo, G., Zheng, K., Hamdi, A., & Tang, J. (2017). Massive MIMO-enabled full-duplex cellular networks. IEEE Transactions on Communications, 65(11), 4734–4750. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2017.2731768
Han, Y., Rao, B. D., & Lee, J. (2020). Massive uncoordinated access with massive MIMO: A dictionary learning approach. IEEE Transactions on Wireless Communications, 19(2), 1320–1332. https://doi.org/10.1109/TWC.2019.2952843
You, L., et al. (2020). Pilot reuse for vehicle-to-vehicle underlay massive MIMO transmission. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 69(5), 5693–5697. https://doi.org/10.1109/TVT.2020.2982013
Björnson, E., Hoydis, J., & Sanguinetti, L. (2018). Massive MIMO has unlimited capacity. IEEE Transactions on Wireless Communications, 17(1), 574–590. https://doi.org/10.1109/TWC.2017.2768423
Sanguinetti, L., Björnson, E., & Hoydis, J. (2020). Toward massive MIMO 2.0: Understanding spatial correlation, interference suppression, and pilot contamination. IEEE Transactions on Communications, 68(1), 232–257. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2019.2945792
Thasneem, H., & Joy, M. (2016). Mutual coupling reduction on MIMO antenna. In 2016 International Conference on Emerging Technological Trends (ICETT), Kollam, pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/ICETT.2016.7873683.
Khaleel, H. R., Al-Rizzo, H. M., Rucker, D. G., Rahmatallah, Y. A., & Mohan, S. (2011). Mutual coupling reduction of dual-band printed monopoles using MNG metamaterial. In 2011 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation (APSURSI), Spokane, WA, pp. 2219–2222. https://doi.org/10.1109/APS.2011.5996956.
Faraz, F., Li, Q., Chen, X., Abdullah, M., Zhang, S., & Zhang, A. (2019). Mutual coupling reduction for linearly arranged MIMO antenna. In 2019 Cross Strait Quad-Regional Radio Science and Wireless Technology Conference (CSQRWC), Taiyuan, China, pp. 1–3. https://doi.org/10.1109/CSQRWC.2019.8799266.
Bait Suwailam, M. M., Boybay, M. S., & Ramahi, O. M. (2009). Mutual coupling reduction in MIMO antennas using artificial magnetic materials. In: 2009 13th International Symposium on Antenna Technology and Applied Electromagnetics and the Canadian Radio Science Meeting, Toronto, ON, pp. 1–4. https://doi.org/10.1109/ANTEMURSI.2009.4805043.
Bukkawar, S., & Ahmed, V. (2019). Study of various mutual coupling reduction techniques in MIMO antennas. In 2019 Third International Conference on Inventive Systems and Control (ICISC), Coimbatore, India, pp. 106–113. https://doi.org/10.1109/ICISC44355.2019.9036446.
Ngo, H. Q., Ashikhmin, A., Yang, H., Larsson, E. G., & Marzetta, T. L. (2017). Cell-free massive MIMO versus small cells. IEEE Transactions on Wireless Communications, 16(3), 1834–1850. https://doi.org/10.1109/TWC.2017.2655515
Nayebi, E., Ashikhmin, A., Marzetta, T. L., Yang, H., & Rao, B. D. (2017). Precoding and power optimization in cell-free massive MIMO systems. IEEE Transactions on Wireless Communications, 16(7), 4445–4459. https://doi.org/10.1109/TWC.2017.2698449
Elhoushy, S., & Hamouda, W. (2020). Towards high data rates in dynamic environments using hybrid cell-free massive MIMO/Small-Cell system. IEEE Wireless Communications Letters. https://doi.org/10.1109/LWC.2020.3021026
Shaik, Z. H., Björnson, E., & Larsson, E. G. (2020). Cell-free massive MIMO with radio stripes and sequential uplink processing. In 2020 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops), Dublin, Ireland, pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/ICCWorkshops49005.2020.9145164.
Papazafeiropoulos, A. K., Kourtessis, P., Renzo, M. D., Chatzinotas, S., & Senior, J. M. (2020). Coverage Probability of cell-free massive MIMO systems. In 2020 IEEE International Black Sea Conference on Communications and Networking (BlackSeaCom), Odessa, Ukraine, 2020, pp. 1–6. https://doi.org/10.1109/BlackSeaCom48709.2020.9235025.
Nguyen, H. V., et al. (2020). On the spectral and energy efficiencies of full-duplex cell-free massive MIMO. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 38(8), 1698–1718. https://doi.org/10.1109/JSAC.2020.3000810
Papazafeiropoulos, A., Ngo, H. Q., Kourtessis, P., Chatzinotas, S., & Senior, J. M. (2020). Optimal energy efficiency in cell-free massive MIMO systems: A stochastic geometry approach. In 2020 IEEE 31st Annual International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, London, United Kingdom, pp. 1–7. https://doi.org/10.1109/PIMRC48278.2020.9217353.
Qiu, J., Xu, K., Xia, X., Shen, Z., & Xie, W. (2020). Downlink power optimization for cell-free massive MIMO over spatially correlated rayleigh fading channels. IEEE Access, 8, 56214–56227. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2981967
Björnson, E., & Sanguinetti, L. (2020). Making cell-free massive MIMO competitive with MMSE processing and centralized implementation. IEEE Transactions on Wireless Communications, 19(1), 77–90. https://doi.org/10.1109/TWC.2019.2941478
Sboui, L., Rezki, Z., Sultan, A., & Alouini, M. (2019). A new relation between energy efficiency and spectral efficiency in wireless communications systems. IEEE Wireless Communications, 26(3), 168–174. https://doi.org/10.1109/MWC.2019.1800161
Akyildiz, I. F., Lee, W. Y., Vuran, M. C., & Mohanty, S. (2006). Next generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: A survey. Computer Networks, 50, 2127–2159.
Wang, B., & Ray Liu, K. J. (2011). Advances in cognitive radio networks: A survey. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 5(1), 5–23.
Alias, D. M., & Ragesh, G. K. (2016). Cognitive radio networks: A survey. In 2016 International Conference on Wireless Communications, Signal Processing and Networking (WiSPNET), Chennai, pp. 1981–1986. https://doi.org/10.1109/WiSPNET.2016.7566489.
Shalaby, M., Shokair, M., & Abdo, Y. S. E. (2013). Simulation of cognitive radio system applying different wireless channel models. International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), 5(2), 181–194.
Shalaby, M., Shokair, M., & Abdo, Y. S. E. (2014). Enhancement of geometry and throughput in LTE femtocells cognitive radio networks. Wireless Personal Communications, 77(1), 649–659.
Shalaby, M., Shokair, M., & Messiha, N. W. (2015). System design and performance analysis of LTE cognitive femtocells. Wireless Personal Communications, 85(4), 2463–2483.