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On Aspects of Massive MIMO Under Realisitc Propagation Conditions and in Internet of Things Scenarios

  • Massive multiple-input multiple-output (MIMO), eine Technik bei der die Basisstation einer Mobilfunkzelle mit einer großen Anzahl an Antennen ausgestattet ist, wird derzeit als eine vielversprechende Schlüsseltechnologie zur Erfüllung der Anforderungen zukünftiger drahtloser Kommunikationsnetze der fünften Generation betrachtet. Die zuversichtlichen Angaben über die Leistung solcher Systeme beruht allerdings auf einer theoretischen, bisher kaum praktisch veri€zierten Annahme, dass die drahtlosen Übertragungskanäle verschiedener Nutzer aufgrund der hohen Anzahl an Antennen voneinander unabhängig sind. Das heißt, dass sogenannte günstige Übertragungsbedingungen herrschen. Die vorliegende Masterarbeit untersucht diese neuartigen Systeme unter zwei verschiedenen Perspektiven. Im ersten Teil dieser Arbeit wird der Einfluss von realistischen Übertragungsbedingungen auf die Performance von massive MIMO Systemen evaluiert. Dazu werden entsprechende numerische Systemsimulationen durchgeführt und mit den Ergebnissen von praktischen massive MIMO Messkampagnen verglichen. Die Untersuchungen ergeben, dass die sogenannten günstigen Übertragungsbedingungen in realistischen Umgebungen nur bedingt beobachtet werden können. Daher führen traditionelle Kanalmodelle zu einer ungenauen Abschätzung der Leistung von praktischen massive MIMO Systemen. Um diesem Problem zu begegnen, wird deshalb eine neuartige Parametrisierung des traditionellen Kronecker-Modells vorgeschlagen, sodass relevante Kenngrößen realistischer Kanäle mit diesem Modell präzise widergespiegelt werden. Anschließend folgt eine Untersuchung verschiedener Methoden zur Kanalschätzung in massive MIMO Systemen unter den verschiedenen Kanalmodellen mittels numerischer Simulationen. Die Experimente zeigen auf, dass Schätzmethoden, welche speziell für massive MIMO unter der Annahme von günstigen Übertragungsbedinungen hergeleitet wurden, eine signifi€kante Leistungsminderung unter realistischen Kanalmodellen erfahren. Im zweiten Teil dieser Arbeit liegt der Fokus auf der Anwendung von massive MIMO Systemen in sogenannten Internet of Things (IoT) Netzwerken. Die typischerweise hohe Anzahl an aktiven IoT-Geräten macht die Anwendung von effizienten Scheduling-Algorithmen notwendig. Daher wird ein Downlink-Scheduling-Algorithmus präsentiert, welcher sich die Eigenschaften von massive MIMO Systemen und die typischen Anforderungen an die Datenraten von IoT-Geräten zunutze macht. Im Speziellen wird vorgeschlagen, die IoT-Nutzer in Gruppen aufzuteilen und die verschiedenen Gruppen nacheinander zu versorgen. Die Gruppengröße wird dabei mit Hilfe asymptotischer Eigenschaften von massive MIMO Systemen hergeleitet. Um die Gruppenmitglieder zu selektieren, wird eine modifi€zierte Version des populären Semi-Orthogonal-User-Selection (SUS) Algorithmus vorgeschlagen. Die anschließend durchgeführten numerischen Simulationen bestätigen, dass die modifi€zierte Version von SUS die Nachteile des originalen Algorithmus eliminiert, was wiederum zu verbesserten Datenraten in dem betrachteten System führt.

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Metadaten
Author:Martin Kürbis
Advisor:Alexander Lampe, Lutz Lampe
Document Type:Master's Thesis
Language:English
Year of Completion:2017
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2019/05/02
GND Keyword:MIMO; Datenübertragung
Institutes:01 Elektro- und Informationstechnik
Dewey Decimal Classification:621.3824 MIMO
Access Rights:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoEs gilt das UrhG