En un tiempo, en el ámbito de las comunicaciones inalámbricas, el término "MIMO" se refería al uso de múltiples antenas en el transmisor y el receptor. En el uso moderno, "MIMO" se refiere específicamente a una clase de técnicas para enviar y recibir más de una señal de datos simultáneamente a través del mismo canal de radio aprovechando la diferencia en la propagación de la señal entre diferentes antenas (por ejemplo, debido a la propagación por trayectos múltiples ). Además, el uso moderno de MIMO a menudo se refiere a múltiples señales de datos enviadas a diferentes receptores (con una o más antenas receptoras), aunque esto se denomina con más precisión "multiusuario, múltiples entradas y salidas únicas" (MU-MISO).
Historia
Investigaciones tempranas
El origen de MIMO se remonta a artículos de investigación de la década de 1970 sobre sistemas de transmisión digital multicanal e interferencia (diafonía) entre pares de cables en un haz de cables: AR Kaye y DA George (1970), [5] Branderburg y Wyner (1974), [6] y W. van Etten (1975, 1976). [7] Aunque estos no son ejemplos de explotación de la propagación por trayectos múltiples para enviar múltiples flujos de información, algunas de las técnicas matemáticas para tratar la interferencia mutua resultaron útiles para el desarrollo de MIMO. A mediados de la década de 1980, Jack Salz de Bell Laboratories llevó esta investigación un paso más allá, investigando sistemas multiusuario que operan sobre "redes lineales mutuamente acopladas con fuentes de ruido aditivo", como multiplexación por división de tiempo y sistemas de radio de doble polarización. [8]
En 1993, Arogyaswami Paulraj y Thomas Kailath propusieron una técnica de multiplexación inversa basada en SDMA. Su patente estadounidense (N.º 5.345.599, expedida en 1994 [10] ) describía un método de transmisión a altas velocidades de datos dividiendo una señal de alta velocidad "en varias señales de baja velocidad" que se transmitirían desde "transmisores separados espacialmente" y serían recuperadas por el conjunto de antenas receptoras basándose en las diferencias en las "direcciones de llegada". Paulraj recibió el prestigioso premio Marconi en 2014 por "sus contribuciones pioneras al desarrollo de la teoría y las aplicaciones de las antenas MIMO... Su idea de utilizar múltiples antenas tanto en las estaciones transmisoras como receptoras, que está en el corazón de los actuales sistemas móviles WiFi y 4G de alta velocidad, ha revolucionado la tecnología inalámbrica de alta velocidad". [11]
En un artículo de abril de 1996 y posterior patente, Greg Raleigh propuso que la propagación natural por trayectos múltiples se puede aprovechar para transmitir múltiples flujos de información independientes utilizando antenas coubicadas y procesamiento de señales multidimensionales. [12] El artículo también identificó soluciones prácticas para la modulación ( MIMO-OFDM ), codificación, sincronización y estimación de canal. Más tarde ese año (septiembre de 1996) Gerard J. Foschini presentó un artículo que también sugería que es posible multiplicar la capacidad de un enlace inalámbrico utilizando lo que el autor describió como "arquitectura espacio-temporal en capas". [13]
Greg Raleigh, VK Jones y Michael Pollack fundaron Clarity Wireless en 1996 y construyeron y probaron en campo un prototipo de sistema MIMO. [14] Cisco Systems adquirió Clarity Wireless en 1998. [15] Bell Labs construyó un prototipo de laboratorio que demostraba su tecnología V-BLAST (Vertical-Bell Laboratories Layered Space-Time) en 1998. [16] Arogyaswami Paulraj fundó Iospan Wireless a finales de 1998 para desarrollar productos MIMO-OFDM. Iospan fue adquirida por Intel en 2003. [17] Ni Clarity Wireless ni Iospan Wireless enviaron productos MIMO-OFDM antes de ser adquiridas. [18]
Normas y comercialización
La tecnología MIMO se ha estandarizado para redes LAN inalámbricas , redes de telefonía móvil 3G y redes de telefonía móvil 4G y ahora se usa ampliamente en el ámbito comercial. Greg Raleigh y VK Jones fundaron Airgo Networks en 2001 para desarrollar chipsets MIMO-OFDM para redes LAN inalámbricas. El Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos ( IEEE ) creó un grupo de trabajo a fines de 2003 para desarrollar un estándar de LAN inalámbrica que ofreciera al menos 100 Mbit/s de rendimiento de datos de usuario. Hubo dos propuestas principales en competencia: TGn Sync fue respaldada por compañías como Intel y Philips , y WWiSE fue respaldada por compañías como Airgo Networks, Broadcom y Texas Instruments . Ambos grupos acordaron que el estándar 802.11n se basaría en MIMO-OFDM con opciones de canal de 20 MHz y 40 MHz. [19] TGn Sync, WWiSE y una tercera propuesta (MITMOT, respaldada por Motorola y Mitsubishi ) se fusionaron para crear lo que se denominó la Propuesta Conjunta. [20] En 2004, Airgo se convirtió en la primera empresa en enviar productos MIMO-OFDM. [21] Qualcomm adquirió Airgo Networks a finales de 2006. [22] El estándar 802.11n final admitía velocidades de hasta 600 Mbit/s (utilizando cuatro flujos de datos simultáneos) y se publicó a finales de 2009. [23]
Surendra Babu Mandava y Arogyaswami Paulraj fundaron Beceem Communications en 2004 para producir chipsets MIMO-OFDM para WiMAX . La compañía fue adquirida por Broadcom en 2010. [24] WiMAX fue desarrollado como una alternativa a los estándares celulares, se basa en el estándar 802.16e y utiliza MIMO-OFDM para ofrecer velocidades de hasta 138 Mbit/s. El estándar 802.16m más avanzado permite velocidades de descarga de hasta 1 Gbit/s. [25] Clearwire , una subsidiaria de Sprint-Nextel , construyó una red WiMAX nacional en los Estados Unidos, que cubría 130 millones de puntos de presencia (PoP) a mediados de 2012. [26] Posteriormente, Sprint anunció planes para implementar LTE (el estándar celular 4G) cubriendo 31 ciudades a mediados de 2013 [27] y cerrar su red WiMAX a fines de 2015. [28]
El primer estándar celular 4G fue propuesto por NTT DoCoMo en 2004. [29] La evolución a largo plazo (LTE) se basa en MIMO-OFDM y continúa siendo desarrollada por el Proyecto de Asociación de Tercera Generación (3GPP). LTE especifica velocidades de enlace descendente de hasta 300 Mbit/s, velocidades de enlace ascendente de hasta 75 Mbit/s y parámetros de calidad de servicio como baja latencia. [30] LTE Advanced agrega soporte para picoceldas, femtoceldas y canales multiportadora de hasta 100 MHz de ancho. LTE ha sido adoptado tanto por operadores GSM/UMTS como CDMA. [31]
Los primeros servicios LTE fueron lanzados en Oslo y Estocolmo por TeliaSonera en 2009. [32] En 2015, había más de 360 redes LTE en 123 países en funcionamiento con aproximadamente 373 millones de conexiones (dispositivos). [33]
La precodificación es la formación de haces de múltiples flujos, en la definición más estricta. En términos más generales, se considera que es todo el procesamiento espacial que ocurre en el transmisor. En la formación de haces (de flujo único), se emite la misma señal desde cada una de las antenas de transmisión con la ponderación de fase y ganancia apropiadas de modo que la potencia de la señal se maximice en la entrada del receptor. Los beneficios de la formación de haces son aumentar la ganancia de la señal recibida (al hacer que las señales emitidas desde diferentes antenas se sumen de manera constructiva) y reducir el efecto de desvanecimiento por trayectos múltiples. En la propagación de línea de visión , la formación de haces da como resultado un patrón direccional bien definido. Sin embargo, los haces convencionales no son una buena analogía en las redes celulares, que se caracterizan principalmente por la propagación por trayectos múltiples . Cuando el receptor tiene múltiples antenas, la formación de haces de transmisión no puede maximizar simultáneamente el nivel de señal en todas las antenas receptoras, y la precodificación con múltiples flujos suele ser beneficiosa. La precodificación requiere conocimiento de la información del estado del canal (CSI) en el transmisor y el receptor.
La multiplexación espacial requiere una configuración de antena MIMO. En la multiplexación espacial, una señal de alta velocidad se divide en múltiples flujos de menor velocidad y cada flujo se transmite desde una antena de transmisión diferente en el mismo canal de frecuencia. Si estas señales llegan al conjunto de antenas del receptor con firmas espaciales suficientemente diferentes y el receptor tiene una CSI precisa, puede separar estos flujos en canales (casi) paralelos. La multiplexación espacial es una técnica muy poderosa para aumentar la capacidad del canal con relaciones señal-ruido (SNR) más altas. El número máximo de flujos espaciales está limitado por el menor número de antenas en el transmisor o el receptor. La multiplexación espacial se puede utilizar sin CSI en el transmisor, pero se puede combinar con precodificación si CSI está disponible. La multiplexación espacial también se puede utilizar para la transmisión simultánea a múltiples receptores, conocida como acceso múltiple por división espacial o MIMO multiusuario , en cuyo caso se requiere CSI en el transmisor. [34] La programación de receptores con diferentes firmas espaciales permite una buena separabilidad.
Las técnicas de codificación de diversidad se utilizan cuando no hay conocimiento del canal en el transmisor. En los métodos de diversidad, se transmite un solo flujo (a diferencia de los flujos múltiples en la multiplexación espacial), pero la señal se codifica utilizando técnicas llamadas codificación espacio-temporal . La señal se emite desde cada una de las antenas de transmisión con codificación ortogonal completa o casi. La codificación de diversidad explota el desvanecimiento independiente en los enlaces de antenas múltiples para mejorar la diversidad de la señal. Debido a que no hay conocimiento del canal, no hay formación de haces ni ganancia de matriz a partir de la codificación de diversidad. La codificación de diversidad se puede combinar con la multiplexación espacial cuando se dispone de algún conocimiento del canal en el receptor.
Control de velocidad por antena (PARC), Varanasi, Guess (1998), Chung, Huang, Lozano (2001)
Control selectivo de velocidad por antena (SPARC), Ericsson (2004)
Algunas limitaciones
Se selecciona un espaciado físico de antena amplio; múltiples longitudes de onda en la estación base. La separación de antenas en el receptor está muy limitada por el espacio en los teléfonos móviles, aunque se están debatiendo técnicas avanzadas de diseño de antenas y algoritmos. Consulte: MIMO multiusuario
En los estándares recientes de 3GPP y WiMAX , varias empresas, entre ellas Samsung, Intel, Qualcomm, Ericsson, TI, Huawei, Philips, Nokia y Freescale, consideran que MU-MIMO es una de las tecnologías candidatas a adoptar en la especificación. Para estas y otras empresas activas en el mercado de hardware móvil, MU-MIMO es más viable para teléfonos celulares de baja complejidad con un pequeño número de antenas de recepción, mientras que el mayor rendimiento por usuario de SU-MIMO para un solo usuario es más adecuado para dispositivos de usuario más complejos con más antenas.
MIMO multiusuario mejorado: 1) Emplea técnicas de decodificación avanzadas, 2) Emplea técnicas de precodificación avanzadas
SDMA representa el acceso múltiple por división espacial o el acceso múltiple por superdivisión, donde super enfatiza que no se utiliza división ortogonal, como división de frecuencia y tiempo, sino que se utilizan enfoques no ortogonales, como la codificación por superposición.
Utiliza varias estaciones base vecinas para transmitir y recibir datos de forma conjunta hacia y desde los usuarios. Como resultado, las estaciones base vecinas no causan interferencias entre celdas como en los sistemas MIMO convencionales.
Una forma de esquema de diversidad espacial que utiliza múltiples estaciones base de transmisión o recepción para comunicarse coherentemente con uno o varios usuarios que posiblemente estén distribuidos en el área de cobertura, en el mismo recurso de tiempo y frecuencia. [37] [38] [39]
Los transmisores están muy separados, en contraste con los esquemas MIMO de microdiversidad tradicionales, como el MIMO de un solo usuario. En un escenario MIMO de macrodiversidad de múltiples usuarios, los usuarios también pueden estar muy separados. Por lo tanto, cada enlace constituyente en el enlace MIMO virtual tiene una relación señal/ruido (SNR) promedio de enlace distinta . Esta diferencia se debe principalmente a las diferentes deficiencias del canal a largo plazo, como la pérdida de trayectoria y el desvanecimiento de sombra, que experimentan los diferentes enlaces.
Los esquemas MIMO de macrodiversidad plantean desafíos teóricos y prácticos sin precedentes. Entre muchos desafíos teóricos, quizás el desafío más fundamental sea comprender cómo las diferentes relaciones señal-ruido promedio de los enlaces afectan la capacidad general del sistema y el rendimiento de cada usuario en entornos de desvanecimiento. [40]
Enrutamiento de un clúster por clúster en cada salto, donde el número de nodos en cada clúster es mayor o igual a uno. El enrutamiento MIMO es diferente del enrutamiento convencional (SISO) ya que los protocolos de enrutamiento convencionales enrutan nodo por nodo en cada salto. [41]
MIMO Masivo (mMIMO)
Una tecnología en la que el número de terminales es mucho menor que el número de antenas de la estación base (estación móvil). [42] En un entorno de dispersión rico, las ventajas completas del sistema MIMO masivo se pueden explotar utilizando estrategias de formación de haz simples como transmisión de relación máxima (MRT), [43] combinación de relación máxima (MRC) [44] o forzamiento cero (ZF). Para lograr estos beneficios del MIMO masivo, debe estar disponible una CSI perfectamente precisa. Sin embargo, en la práctica, el canal entre el transmisor y el receptor se estima a partir de secuencias piloto ortogonales que están limitadas por el tiempo de coherencia del canal. Lo más importante es que, en una configuración multicelda, la reutilización de secuencias piloto de varias celdas cocanal creará contaminación piloto. Cuando hay contaminación piloto, el rendimiento del MIMO masivo se degrada bastante drásticamente. Para aliviar el efecto de la contaminación piloto, Tadilo E. Bogale y Long B. Le [45] proponen un método simple de asignación piloto y estimación de canal a partir de secuencias de entrenamiento limitadas. Sin embargo, en 2018 se publicó una investigación de Emil Björnson, Jakob Hoydis y Luca Sanguinetti [46] que demuestra que la contaminación del piloto tiene solución y que la capacidad de un canal siempre se puede aumentar, tanto en teoría como en la práctica, aumentando el número de antenas.
MIMO holográfico
Otra tecnología reciente es la MIMO holográfica para lograr una alta eficiencia energética y espectral con una resolución espacial muy alta. [47] La MIMO holográfica es un facilitador conceptual clave que recientemente está ganando cada vez más popularidad, debido a su estructura inalámbrica transformadora de bajo costo que consiste en partículas de dispersión metálicas o dieléctricas de sublongitud de onda, que es capaz de deformar las propiedades de las ondas electromagnéticas, de acuerdo con algunos objetivos deseables. [48]
Aplicaciones
La tercera generación (3G) (CDMA y UMTS) permite implementar esquemas de diversidad de transmisión espacio-temporal, en combinación con la formación de haces de transmisión en estaciones base. La cuarta generación (4G) LTE y LTE Advanced definen interfaces aéreas muy avanzadas que se basan ampliamente en técnicas MIMO. LTE se centra principalmente en MIMO de enlace único que se basa en multiplexación espacial y codificación espacio-temporal , mientras que LTE-Advanced extiende aún más el diseño a MIMO multiusuario. En las redes de área local inalámbricas (WLAN), IEEE 802.11n (Wi-Fi), la tecnología MIMO se implementa en el estándar utilizando tres técnicas diferentes: selección de antena, codificación espacio-temporal y posiblemente formación de haces. [49]
Las técnicas de multiplexación espacial hacen que los receptores sean muy complejos, por lo que suelen combinarse con multiplexación por división de frecuencia ortogonal (OFDM) o con modulación por acceso múltiple por división de frecuencia ortogonal (OFDMA), donde los problemas creados por un canal de trayectos múltiples se gestionan de forma eficiente. El estándar IEEE 802.16e incorpora MIMO-OFDMA. El estándar IEEE 802.11n, publicado en octubre de 2009, recomienda MIMO-OFDM.
Las arquitecturas de comunicaciones inalámbricas MIMO y las técnicas de procesamiento se pueden aplicar a problemas de detección. Esto se estudia en una subdisciplina llamada radar MIMO .
La tecnología MIMO se puede utilizar en sistemas de comunicaciones no inalámbricos. Un ejemplo es la norma de redes domésticas ITU-T G.9963 , que define un sistema de comunicaciones por línea eléctrica que utiliza técnicas MIMO para transmitir múltiples señales a través de múltiples cables de CA (fase, neutro y tierra). [3]
Descripción matemática
Modelo de canal MIMO
En los sistemas MIMO, un transmisor envía múltiples flujos a través de múltiples antenas de transmisión. Los flujos de transmisión pasan por un canal de matriz que consta de todas las rutas entre las antenas de transmisión en el transmisor y las antenas de recepción en el receptor. Luego, el receptor obtiene los vectores de señal recibidos por las múltiples antenas de recepción y decodifica los vectores de señal recibidos en la información original. Un sistema MIMO de banda estrecha con desvanecimiento plano se modela como: [ cita requerida ]
donde y son los vectores de recepción y transmisión, respectivamente, y y son la matriz del canal y el vector de ruido, respectivamente.
Capacidades de bucle cerrado ergódico (canal conocido, CSI perfecto ) y bucle abierto ergódico (canal desconocido, sin CSI). El número de antenas de transmisión y recepción es 4 ( ). [50]
donde denota la transposición hermítica y es la relación entre la potencia de transmisión y la potencia de ruido (es decir, la relación señal- ruido de transmisión ). La covarianza de señal óptima se logra mediante la descomposición en valores singulares de la matriz de canal y una matriz de asignación de potencia diagonal óptima . La asignación de potencia óptima se logra mediante el relleno de agua , [52] que es
donde están los elementos diagonales de , es cero si su argumento es negativo, y se selecciona de manera que .
Si el transmisor no tiene información sobre el estado del canal, puede seleccionar la covarianza de la señal para maximizar la capacidad del canal en las estadísticas del peor caso, lo que significa y en consecuencia
Dependiendo de las propiedades estadísticas del canal, la capacidad ergódica no es más de 10 veces mayor que la de un sistema SISO.
Detección MIMO
Un problema fundamental en la comunicación MIMO es estimar el vector de transmisión, , dado el vector recibido, . Esto puede plantearse como un problema de detección estadística y abordarse utilizando una variedad de técnicas que incluyen el forzamiento a cero, [53] la cancelación de interferencia sucesiva también conocida como V-blast , la estimación de máxima verosimilitud y, recientemente, la detección MIMO de redes neuronales . [54] Estas técnicas comúnmente suponen que la matriz del canal es conocida en el receptor. En la práctica, en los sistemas de comunicación, el transmisor envía una señal piloto y el receptor aprende el estado del canal (es decir, ) a partir de la señal recibida y la señal piloto . Recientemente, existen trabajos sobre detección MIMO utilizando herramientas de aprendizaje profundo que han demostrado funcionar mejor que otros métodos como el forzamiento a cero. [55]
Pruebas
Las pruebas de señales MIMO se centran primero en el sistema transmisor/receptor. Las fases aleatorias de las señales subportadoras pueden producir niveles de potencia instantáneos que hacen que el amplificador se comprima, lo que provoca distorsión momentánea y, en última instancia, errores de símbolo. Las señales con una PAR ( relación pico-promedio ) alta pueden hacer que los amplificadores se compriman de manera impredecible durante la transmisión. Las señales OFDM son muy dinámicas y los problemas de compresión pueden ser difíciles de detectar debido a su naturaleza similar al ruido. [56]
Conocer la calidad del canal de señal también es fundamental. Un emulador de canal puede simular el rendimiento de un dispositivo en el borde de la celda, puede agregar ruido o puede simular cómo se ve el canal a alta velocidad. Para calificar completamente el rendimiento de un receptor, se puede utilizar un transmisor calibrado, como un generador de señal vectorial (VSG), y un emulador de canal para probar el receptor en una variedad de condiciones diferentes. Por el contrario, el rendimiento del transmisor en una serie de condiciones diferentes se puede verificar utilizando un emulador de canal y un receptor calibrado, como un analizador de señal vectorial (VSA).
La comprensión del canal permite manipular la fase y la amplitud de cada transmisor para formar un haz. Para formar correctamente un haz, el transmisor necesita comprender las características del canal. Este proceso se denomina sondeo de canal o estimación de canal . Se envía una señal conocida al dispositivo móvil que le permite construir una imagen del entorno del canal. El dispositivo móvil envía de vuelta las características del canal al transmisor. El transmisor puede entonces aplicar los ajustes correctos de fase y amplitud para formar un haz dirigido al dispositivo móvil. Esto se denomina sistema MIMO de bucle cerrado. Para la formación de haz , es necesario ajustar las fases y la amplitud de cada transmisor. En un formador de haz optimizado para la diversidad espacial o multiplexación espacial, cada elemento de antena transmite simultáneamente una combinación ponderada de dos símbolos de datos. [57]
Literatura
Investigadores principales
Los artículos de Gerard J. Foschini y Michael J. Gans, [58] Foschini [59] y Emre Telatar [60] han demostrado que la capacidad del canal (un límite superior teórico del rendimiento del sistema) para un sistema MIMO aumenta a medida que aumenta el número de antenas, proporcional al menor número de antenas de transmisión y el número de antenas de recepción. Esto se conoce como ganancia de multiplexación y este hallazgo básico en la teoría de la información es lo que llevó a un aumento repentino de la investigación en esta área. A pesar de los modelos de propagación simples utilizados en los trabajos seminales antes mencionados, la ganancia de multiplexación es una propiedad fundamental que se puede demostrar bajo casi cualquier modelo de propagación de canal físico y con hardware práctico que sea propenso a deficiencias en el transceptor. [61]
Un libro de texto de A. Paulraj, R. Nabar y D. Gore ha publicado una introducción a esta área. [62] Hay muchos otros libros de texto principales disponibles también. [63] [64] [65]
Disyuntiva entre diversidad y multiplexación
Existe una compensación fundamental entre la diversidad de transmisión y las ganancias de multiplexación espacial en un sistema MIMO (Zheng y Tse, 2003). [66] En particular, lograr altas ganancias de multiplexación espacial es de profunda importancia en los sistemas inalámbricos modernos. [67]
Otras aplicaciones
Dada la naturaleza de MIMO, no se limita a la comunicación inalámbrica. También se puede utilizar para comunicaciones por cable. Por ejemplo, se ha propuesto un nuevo tipo de tecnología DSL (DSL gigabit) basada en canales MIMO enlazadores.
Teoría de muestreo en sistemas MIMO
Una cuestión importante que atrae la atención de ingenieros y matemáticos es cómo utilizar las señales de múltiples salidas en el receptor para recuperar las señales de múltiples entradas en el transmisor. En Shang, Sun y Zhou (2007) se establecen las condiciones suficientes y necesarias para garantizar la recuperación completa de las señales de múltiples entradas. [68]
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Enlaces externos
Medidas de propagación de canal UWB-MIMO del NIST en el espectro de 2 a 8 GHz Archivado el 3 de marzo de 2016 en Wayback Machine
Revisión de la literatura sobre MIMO
Interacción entre antenas y canales virtuales multitrayecto inalámbricos
![{\displaystyle C_{\mathrm {perfecto-CSI} }=E\left[\max _{\mathbf {Q} ;\,{\mbox{tr}}(\mathbf {Q} )\leq 1}\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf {H} \mathbf {Q} \mathbf {H} ^{H}\right)\right]=E\left[\log _ {2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf {D} \mathbf {S} \mathbf {D} \right)\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/61e99ea16f52e40a9ed157108fb87ea4bfd6cc2d)
![{\displaystyle C_{\mathrm {estadístico-CSI} }=\max _{\mathbf {Q} }E\left[\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +\rho \mathbf { H} \mathbf {Q} \mathbf {H} ^{H}\right)\right].}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/cadccb3c5ee99f1c8737ee3fef39a6dc16215ec3)
![{\displaystyle C_{\mathrm {no-CSI} }=E\left[\log _{2}\det \left(\mathbf {I} +{\frac {\rho }{N_{t}}}\ mathbf {H} \mathbf {H} ^{H}\right)\right].}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/3e1039a8e7f4c294553d30856e8348dc5c6f0a79)
