tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2024-10-2-7-14UIVIZNtuzsut-564Research ArticleКОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ И ИНФОРМАТИКАCOMPUTER SCIENCE AND INFORMATICSЧисленное моделирование прекодирования ZF и оптимального прекодирования в канале MU-MISO при задержках информации о каналеNumtrical Evaluation of Optimal Precoding Algorithm and Zero Forcing Precoding in MU-MISO Channel with Channel Aginghttps://orcid.org/0000-0003-1235-6314КалачиковА. А.KalachikovA.

кандидат технических наук, доцент кафедры радиотехнических систем 

330rts@gmail.comСибирский государственный университет телекоммуникаций и информатикиРоссияSiberian State University of Telecommunications and Information SciencesRussian Federation202426042024102714Copyright © Калачиков А.А., 20242024Калачиков А.А.Kalachikov A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/564

В статье рассматривается влияние задержек измеренного состояния канала, вызванное перемещением абонентов и эффектом его старения, на характеристики прекодирования в многопользовательской системе MISO в нисходящем направлении. Рассматриваются алгоритмы прекодирования – метод обнуления интерференции (ZF) и метод, основанный на численной оптимизации для вычисления весовых векторов прекодирования с целью повышения суммарной спектральной эффективности многопользовательской системы. Для проведения численного моделирования используется пакет моделирования радиоканала QuaDRiGa, позволяющий получить необходимый объем реализаций канала MISO при перемещении абонентов с различной скоростью. Сравнение полученных характеристик прекодирования сравниваемых алгоритмов в канале с перемещением абонентов и наличием пространственной корреляции выполняется на основе функции распределения средней спектральной эффективности по множеству пользователей.

In paper the numerical investigation of the impact of delayed channel state information (CSI) due to user movement and caused channel aging on the performance of multiuser precoder in downlink MISO system. The time variant CSI is obtained by the least squares channel estimation. We consider Zero Forcing algorithm and numerical optimization based solution of calculating precoder vectors maximizimg sum rate of multiuser system. For numerical simulation the QuaDRiGa channel model reflecting the real propagation conditions for moving users is used. The obtained performance of multiuser Zero Forcing and optimization based beamforming in spatially correlated channel are compared based on the empirical cumulative density function of the sum rate of multiple users.

многопользовательская система MU-MISOпространственное мультиплексированиемодель канала MISOустаревание каналапрекодирование MU-MISOспектральная эффективностьmultiuser precodingQUADRIGA 3GPP channel modelZF precodingoptimal precoding designchannel agingReferencesCastaneda E., Silva A., Gameiro A., Kountouris M. An Overview on Resource Allocation Techniques for Multi-User MIMO Systems // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017. Vol. 19. Iss. 1. PP. 239‒284. DOI:10.1109/COMST.2016.2618870Castaneda E., Silva A., Gameiro A., Kountouris M. An Overview on Resource Allocation Techniques for Multi-User MIMO Systems. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017;19(1):239‒284. DOI:10.1109/COMST.2016.2618870Castañeda E., Silva A., Gameiro A., Kountouris M. An Overview on Resource Allocation Techniques for Multi-User MIMO Systems // Communications Surveys and Tutorials. 2017. Vol. 19. Iss. 1. PP. 239‒284. DOI:10.1109/COMST.2016.2618870Castañeda E., Silva A., Gameiro A., Kountouris M. An Overview on Resource Allocation Techniques for Multi-User MIMO Systems. Communications Surveys and Tutorials. 2017;19(1):239‒284. DOI:10.1109/COMST.2016.2618870Truong K.T., Heath R.W. Effects of channel aging in massive MIMO systems // Journal of Communications and Networks. 2013. Vol. 15. Iss. 4. PP. 338‒351. DOI:10.1109/JCN.2013.000065Truong K.T., Heath R.W. Effects of channel aging in massive MIMO systems. Journal of Communications and Networks. 2013;15(4):338‒351. DOI:10.1109/JCN.2013.000065Yin H., Wang H., Liu Y., Gesbert D. Addressing the Curse of Mobility in Massive MIMO With Prony-Based Angular-Delay Domain Channel Predictions // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2020. Vol. 38. Iss. 12. PP. 2903‒2917. DOI:10.1109/JSAC.2020.3005473Yin H., Wang H., Liu Y., Gesbert D. Addressing the Curse of Mobility in Massive MIMO With Prony-Based Angular-Delay Domain Channel Predictions. IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2020;38(12):2903‒2917. DOI:10.1109/JSAC.2020.3005473ETSI TS 138.211 V16.3.0 (2020-11). 5G; NR; Physical channels and modulation.ETSI TS 138.211 V16.3.0 (2020-11). 5G; NR; Physical channels and modulation.Chopra R., Murthy C.R., Suraweera H.A., Larsson E.G. Performance Analysis of FDD Massive MIMO Systems Under Channel Aging // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018. Vol. 17. Iss. 2. PP. 1094‒1108. DOI:10.1109/TWC.2017.2775629Chopra R., Murthy C.R., Suraweera H.A., Larsson E.G. Performance Analysis of FDD Massive MIMO Systems Under Channel Aging. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018;17(2):1094‒1108. DOI:10.1109/TWC.2017.2775629Nguyen L.H., Rheinschmitt R., Wild T., Brink S. Limits of channel estimation and signal combining for multipoint cellular radio (CoMP) // Proceedings of the 8th International Symposium on Wireless Communication Systems (Aachen, Germany, 06‒09 November 2011). IEEE, 2011. PP. 176‒180. DOI:10.1109/ISWCS.2011.6125333Nguyen L.H., Rheinschmitt R., Wild T., Brink S. Limits of channel estimation and signal combining for multipoint cellular radio (CoMP). Proceedings of the 8th International Symposium on Wireless Communication Systems, 06‒09 November 2011, Aachen, Germany. IEEE; 2011. p.176‒180. DOI:10.1109/ISWCS.2011.6125333Zheng J., Zhang J., Bjornson E., Ai B. Impact of Channel Aging on Cell-Free Massive MIMO Over Spatially Correlated Channels // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2021. Vol. 20. Iss. 10. PP. 6451‒6466. DOI:10.1109/TWC.2021.3074421Zheng J., Zhang J., Bjornson E., Ai B. Impact of Channel Aging on Cell-Free Massive MIMO Over Spatially Correlated Channels. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2021;20(10):6451‒6466. DOI:10.1109/TWC.2021.3074421Bengtsson M., Ottersten B. Optimal and Suboptimal Transmit Beamforming // In: Godara L.C. (ed.) Handbook of Antennas in Wireless Communications. CRC Press, 2002.Bengtsson M., Ottersten B. Optimal and Suboptimal Transmit Beamforming. In: Godara L.C. (ed.) Handbook of Antennas in Wireless Communications. CRC Press; 2002.Yu W., Lan T. Transmitter Optimization for the Multi-Antenna Downlink With Per-Antenna Power Constraints // IEEE Transactions on Signal Processing. 2007. Vol. 55. Iss. 6. PP. 2646‒2660. DOI:10.1109/TSP.2006.890905Yu W., Lan T. Transmitter Optimization for the Multi-Antenna Downlink With Per-Antenna Power Constraints. IEEE Transactions on Signal Processing. 2007;55(6):2646‒2660. DOI:10.1109/TSP.2006.890905ETSI TR 138 901 V15.0.0 (2018-07) 5G; Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GH.ETSI TR 138 901 V15.0.0 (2018-07) 5G; Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GH.Jaeckel S., Raschkowski L., Boerner K., Thiele L., Burkhardt F., Eberlein E. QuaDRiGa ‒ Quasi Deterministic Radio Channel Generator. User Manual and Documentation. Document Revision: v2.2.0. Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, 2019.Jaeckel S., Raschkowski L., Boerner K., Thiele L., Burkhardt F., Eberlein E. QuaDRiGa ‒ Quasi Deterministic Radio Channel Generator. User Manual and Documentation. Document Revision: v2.2.0. Fraunhofer Heinrich Hertz Institute; 2019.Jaeckel S., Raschkowski L., Boerner K., Thiele L. QuaDRiGa: A 3-D Multicell Channel Model with Time Evolution for Enabling Virtual Field Trials // IEEE Transactions on Antennas Propagation. 2014. Vol. 62. Iss. 6. PP. 3242‒3256. DOI:10.1109/TAP.2014.2310220Jaeckel S., Raschkowski L., Boerner K., Thiele L. QuaDRiGa: A 3-D Multicell Channel Model with Time Evolution for Enabling Virtual Field Trials. IEEE Transactions on Antennas Propagation. 2014;62(6):3242‒3256. DOI:10.1109/TAP.2014.2310220Grant M., Boyd S. CVX: Matlab Software for Disciplined Convex Programming. Version 2.2 // CVX Research. 2020. URL: http://cvxr.com/cvx (Accessed 23.04.2024)Grant M., Boyd S. CVX: Matlab Software for Disciplined Convex Programming. Version 2.2. CVX Research. 2020. URL: http://cvxr.com/cvx [Accessed 23.04.2024]Kalachikov A.A., Streltsov G.G. FPGA implementation of Gaussian noise generator // Proceedings of the International Siberian Workshop on Electron Devices and Materials (Erlagol, Russia, 01‒05 July 2004). IEEE, 2004. DOI:10.1109/PESC.2004.241133Kalachikov A.A., Streltsov G.G .FPGA implementation of Gaussian noise generator. Proceedings of the International Siberian Workshop on Electron Devices and Materials, 01‒05 July 2004, Erlagol, Russia. IEEE; 2004. DOI:10.1109/PESC.2004.241133Калачиков А.А. Анализ характеристик алгоритмов прекодирования сигналов в системе MU-MIMO с группированием абонентов // Труды учебных заведений связи. 2023. Т. 9. № 2. С. 65‒71. DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-2-65-71Kalachikov A. Numerical Evaluation of the MU-MIMO Beamforming Performance with User Selection Algorithm. Proceedings of Telecommunication Universities. 2023;9(2):65‒71. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-2-65-71

The authors declare that there are no conflicts of interest present.