[論文レビュー] Realization of MIMO Channel Model for Spatial Diversity with Capacity and SNR Multiplexing Gains

Subrato Bharati, Prajoy Podder+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 24, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 31被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、空間的多重性を活用してシステムの信頼性と容量を向上させるMIMOチャネルモデルを提案する。受信機と送信機の装置不具合を考慮した下で、容量およびSNR多重性利得の両方を分析している。κ（装置不具合レベル）を0.02から0.005に低下させることで、平均MIMOチャネル容量が80％を超えるようになることが示され、送信アンテナ数が受信アンテナ数を上回る場合、確定的チャネルにおいて高SNR性能が顕著に優れている。

ABSTRACT

Multiple input multiple output (MIMO) system transmission is a popular diversity technique to improve the reliability of a communication system where transmitter, communication channel and receiver are the important elements. Data transmission reliability can be ensured when the bit error rate is very low. Normally, multiple antenna elements are used at both the transmitting and receiving section in MIMO Systems. MIMO system utilizes antenna diversity or spatial diversity coding system in wireless channels because wireless channels severely suffer from multipath fading in which the transmitted signal is reflected along various multiple paths before reaching to the destination or receiving section.Parallel transmission of MIMO system has also been implemented where both the real part and imaginary part of the original, detected and the corresponding received data sequence has been described graphically. The MIMO channel average capacity is achieved more than 80% for dissimilar levels of impairments in transceiver when the value of kappa (Level of impairments in transmitter hardware) reduces from 0.02 to 0.005. The finite-SNR multiplexing gain (Proportion of MIMO system capacity to SISO system capacity) has been observed for deterministic and uncorrelated Rayleigh fading channels correspondingly. The core difference is in the high SNR level. It may occur for two reasons: (a) there is a quicker convergence to the limits under transceiver impairments (b) deterministic channels that are built on digital architectural plans or topographical maps of the propagation environment acquire an asymptotic gain superior than multiplexing gain when the number of transmitting antenna is greater than the number of receiving antenna.

研究の動機と目的

• 通信の信頼性を向上させるために空間的多重性を活用できる実用的なMIMOチャネルモデルの開発。
• 受信機・送信機の装置不具合（κでモデル化）がMIMOシステムの容量および多重性利得に与える影響の定量的評価。
• 確定的チャネルと相関なしレイリー fading チャネルの高SNR漸近性能を比較すること。
• さまざまなチャネル状態下でのSISOシステムと比較しての有限SNR多重性利得の評価。
• 確定的環境下で送信アンテナ数が受信アンテナ数を上回る場合の性能向上の実証。

提案手法

• MIMOシステムは、送信機および受信機に複数のアンテナを備え、空間的多重性を活用して多径フェージングを低減する。
• チャネルモデルは、送信信号、検出信号、受信信号の実部および虚部を組み込み、図式的に可視化して分析を支援する。
• 受信機・送信機の装置不具合はκ要因を用いてモデル化され、κの異なるレベル（0.02から0.005）でシミュレーションが実施された。
• 有限SNR多重性利得は、MIMOとSISOシステム容量の比として計算され、確定的およびレイリー fading チャネル両方で評価された。
• 理論的およびシミュレーションベースの分析により、特に異なるアンテナ構成下での高SNR領域における漸近的性能を比較した。
• モデルは、デジタルアーキテクチャプランまたは地形図を用いて確定的チャネル応答を定義し、高精度な高SNR利得評価を可能にした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 受信機・送信機の装置不具合要因（κ）を低減させると、平均MIMOチャネル容量にどのような影響を与えるか？
• RQ2 確定的および相関なしレイリー fading チャネルにおいて、有限SNR多重性利得はSISOシステムと比較してMIMOでどれほど高いか？
• RQ3 送信アンテナ数が受信アンテナ数を上回る場合、なぜ確定的チャネルが高SNR漸近的利得で優位になるのか？
• RQ4 提案されたMIMOモデルにおいて、実部および虚部の信号成分は送信、検出、受信の各段階でどのように振る舞うか？
• RQ5 高SNRにおける容量および多重性利得の観点から、確定的チャネルと確率的（レイリー）フェージングチャネルの性能差は何か？

主な発見

• 受信機・送信機の装置不具合要因（κ）を0.02から0.005に低下させることで、MIMOチャネルの平均容量が80％を超える。
• 有限SNR多重性利得は、相関なしレイリー fading チャネルよりも確定的チャネルで高い傾向にあり、特に高SNR領域で顕著である。
• 送信アンテナ数が受信アンテナ数を上回る場合、確定的チャネルは多重性利得に対して優れた漸近的利得を達成する。
• デジタルアーキテクチャプランまたは地形図に基づく確定的チャネルモデルは、装置不具合下でも容量限界への収束が速い。
• 提案されたMIMOモデルは、送信および受信プロセスにおける実部および虚部信号成分の挙動を的確に捉えており、システム性能の図的分析を可能にした。
• 本研究は、MIMOシステムにおける空間的多重性が、特に低不具合および高アンテナ数条件下で、信頼性およびスペクトル効率を顕著に向上させることを確認した。