การประมาณช่องสัญญาณของระบบ LTE-TDD Massive MIMO ด้วยสัญญาณนำมีฐานเป็นรหัสตั้งฉาก
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอเทคนิคการลดผลกระทบจากการปนเปื้อนของสัญญาณนำในระบบ LTE-TDD Massive MIMO รหัสตั้งฉากได้ถูกนำมามอดูเลตกับสัญลักษณ์ของสัญญาณนำเพื่อทำการระบุสถานีฐาน หลักเกณฑ์ของลิเนียร์ LS แบบเกือบเหมาะสมสุดได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้กับสถานีฐานเพื่อทำการประมาณสถานะข้อมูลของช่องสัญญาณ (CSI) และลดการปนเปื้อนของสัญญาณนำในสภาพแวดล้อมแบบมัลติเซล ผลการจำลองการทำงานกรณีที่มีการใช้สัญญาณนำซ้ำแบบเต็มแสดงให้เห็นว่า สมรรถนะของ SINR และอัตราความสำเร็จของการถ่ายโอนข้อมูลระบบขาลงที่ได้รับมาจากเทคนิคที่นำเสนอสูงกว่าอัลกอลิธึม LS แบบทั่วไปที่ไม่มีการใช้รหัสระบุสถานีฐาน ภายใต้ช่องสัญญาณแบบเฟดดิงและมีเกนไขว้สูง
Article Details
บทความนี้เป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร Engineering Transactions คณะวิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีมหานคร
เอกสารอ้างอิง
T. Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall, 1996.
T. Halonen, J. Romero, and J. Melero, Eds., GSM, GPRS and EDGE Performance: Evolution Towards 3G/UMTS. New York, NY, USA: Wiley, 2003
J. G. Andrews, A. Ghosh, and R. Muhamed, Fundamentals of WiMAX. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall, 2007.
B. Furht and S. A. Ahson, Eds., “Long Term Evolution: 3GPP LTE Radio and Cellular Technology,” Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2009, ch. 12, pp. 441–443.
S. Sesia, I. Toufik, and M. Baker, Eds., LTE: The UMTS Long Term Evolution. New York, NY, USA: Wiley, 2009.
K. R. Santhi, V. K. Srivastava, G. SenthilKumaran, and A. Butare, ‘‘Goals of true broad band’s wireless next wave (4G–5G),’’ in Proc. IEEE 58th Vehicular Technology Conference, vol. 4. October 2003, pp. 2317–2321.
M. Fallgren et al., Scenarios, Requirements and KPIs for 5G Mobile and Wireless System, document ICT-317669-METIS/D1.1, Apr. 2013.
Industry Proposal for a Public Private Partnership (PPP) in Horizon 2020 (Draft Version 2.1), Horizon 2020 Advanced 5G Network Infrastructure for the Future Internet PPP. [Online]. Available:http://www.networks-etp-eu/fileadmin/user_upload /Home/ draft-PPP-proposal.pdf
F. Rusek et al., ‘‘Scaling up MIMO: Opportunities and challenges with very large arrays,’’ IEEE Signal Processing Magazine, vol. 30, no. 1, pp. 40–60, January 2013.
L. Lu, G. Y. Li, A. L. Swindlehurst, A. Ashikhmin and R. Zhang, “An overview of massive MIMO: Benefits and challenges, ” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 8, no.5 , pp. 742-758, October 2014.
E. G. Larsson, F. Tufvesson, O. Edfors, and T. L. Marzetta, ‘‘Massive MIMO for next generation wireless systems,’’ IEEE Communication Magazine, vol. 52, no. 2, pp. 186–195, Febuary 2014. [Online]. Available: http://arxiv.org/pdf/1304.6690v1.pdf
J. Nam, J.-Y. Ahn, A. Adhikary, and G. Caire, ‘‘Joint spatial division and multiplexing: Realizing massive MIMO gains with limited channel state information,’’ in Proc. IEEE 46th Annual Conference Information Science and Systems (CISS), March 2012, pp. 1–6.
F. Kaltenberger, J. Haiyong, M. Guillaud, and R. Knopp, “Relative channel reciprocity calibration in mimo/tdd systems,” in Proc. Future Network and Mobile Summit, June 2010, pp. 1–10.
H. Bolcskei, R. W. Heath and A. J. Paulraj, “Blind channel identification and equalization in OFDM-based multiantenna systems,“ IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 50, no.1 , pp. 96-109, January. 2002.
M. Biguesh,and A. B. Gershman, “Training-based MIMO channel estimation: A study of estimator tradeoffs and optimal training signals,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 54, no.3 , pp. 884-893, March. 2006.
T. Wo and P. A. Hoeher, “Semi-Blind channel estimation for frequency selective MIMO systems,” in Proc. 14th IST Mobile & Wireless Communications Submmit, Dresden Germany, Junne 2005.
S. Phrompichai and P. Yuvapoositanon, “A semiblind receiver based upon multiple constrained subspace MUD for long-code downlink multirate DS-CDMA systems,” in Proc. International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2006), 21-24 May 2006.
T. L. Marzetta, “How much training is required for multiuser MIMO,” in Proc. Asiloma Conference on Signals, Systems and Computers, pp. 359-363, October.-November 2006.
S. M. Kay, Fundamentals of statistical signal processing: estimation theory. Prentice-Hall, 1993.
P. Xu, J. Wang, and J. Wang, “Effect of pilot contamination on channel estimation in massive MIMO systems,” in Proc. International Conference on Wireless Communication Signal Processing (ICWCSP), October 2013, pp. 1–6.
3GPP/3GPP2 25.996 v6.1.0 (2003-09), “Spatial channel model for multiple input multiple output (MIMO) simulations (Release6),” in 3GPP, Spatial Channel, 2003.
J. P. Kermoal, L. Schumacher, K. I. Pedersen, P. E. Mogensen and F. Frederiksen, “A Stochastic MIMO radio channel model with experimental validation,” IEEE Jour. on Selected Areas in Communication, vol. 20, no. 6, August 2002.
V Saxena, G Fodor, E Karipidis, “Mitigating pilot contamination by pilot reuse and power control schemes for massive MIMO systems,” in Proc. Vehicular Technology Conference (VTC Spring), May 2015, pp. 1-6.
