Habilitación de 5G con MIMO masivo

Resumen:

En esta entrevista de la red móvil, RemCom discute cómo un nuevo acercamiento al modelado masivo del canal MIMO será clave para el éxito de los lanzamientos y de las aplicaciones de la red 5G.

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Aunque las normas 5G todavía están siendo establecidas y la adopción completa de las normas no está programada hasta 2020, el proceso está más allá de lo que indica la escala temporal.  Mucho R&D se ha centrado en las características de propagación de las tecnologías de radio que componen la interfaz de aire 5G, y el estudio de El MIMO masivo en las bandas mmWave ha formado una parte importante de esa unidad.  En este artículo de la revista la red móvil, los expertos de RemCom discuten cómo un nuevo enfoque para El modelado de canal MIMO masivo será clave para el éxito de las implementaciones y aplicaciones de la red 5G.

1.5G está más cerca de lo que usted puede pensar

Aunque las normas 5G todavía se están preparando y la adopción plena por la UIT de las normas IMT-2020 no está programada hasta 2020, el proceso está más allá de lo que indica la escala de tiempo. 3GPP está apuntando a la primera congelación de los estándares de nueva radio más adelante este año, y ha habido una gran cantidad de R&D en el área de los nuevos sistemas de radio.

Gran parte de ese R&D ha estado en el estudio de las características de propagación de las tecnologías de radio que conformarán la interfaz de aire 5G, y el estudio de Massive MIMO en las bandas mmWave ha formado una gran cantidad de ese impulso.

2. el MIMO masivo será masivo para 5G

Con 5G, la industria está apuntando a la capacidad de conectar 10-100 veces más dispositivos con tasas de datos 10-100 veces más altas. Eso requiere un aumento en la capacidad total de 1000x o más. También existe el deseo de poder satisfacer un conjunto cada vez más diverso de casos de uso, desde dispositivos móviles que se mueven en áreas urbanas densas hasta despliegues de dispositivos de IoT tales como sensores y automóviles conectados.

Aunque se desplegarán una serie de tecnologías habilitadoras, Massive MIMO jugará un papel importante debido a las ganancias que logra en eficiencias espectrales a través de la multiplexación espacial y el beamforming. Mediante la implementación de cientos de elementos que pueden trabajar juntos para dirigir vigas a múltiples usuarios individuales en la misma frecuencia, las antenas de Massive MIMO tienen la capacidad de lograr un aumento del orden de magnitud en las capacidades y el número de dispositivos conectados. Para el rendimiento y el crecimiento de la capacidad y para la densidad de dispositivos que ofrece IoT, Massive MIMO va a ser clave.

3. pero Massive MIMO también introduce más complejidad

Mediante el uso de beamforming para dirigir señales en direcciones específicas en lugar de irradiar sobre una célula entera, Massive MIMO aumenta la eficiencia espectral y reduce la interferencia, pero también introduce una mayor complejidad.

La densificación de células pequeñas implica que cada vez más se colocan estaciones de base dentro de entornos urbanos complejos que son ricos en multitrayecto, con señales que reflejan y diffractúan de varias superficies. El beamforming requiere la caracterización del canal entre cada antena en cada extremo del link de las comunicaciones, requiriendo sustancialmente más información del estado del canal mientras que el número de antenas crece. Y mientras que Massive MIMO se puede utilizar eficazmente en cualquier frecuencia, 5G trae nuevas bandas de ondas milimétricas cuyas longitudes de onda pequeñas harán que sea más fácil para el número creciente de elementos de la antena que se encuentran en un dispositivo. Por lo tanto, predecir cómo las señales transmitidas y recibidas varían a través de antenas estrechamente espaciadas requiere una simulación mucho más detallada.

Para mantener los enlaces a los usuarios en una celda pequeña, una estación base está actualizando continuamente la información sobre el canal y calculando la mejor manera de obtener una señal para cada usuario. El beamforming MIMO se basa en "señales piloto", que permiten a una estación base caracterizar un canal y utilizar sus grandes matrices de antenas para dirigir una viga a un solo usuario. Las señales piloto de las células vecinas pueden introducir interferencias en la red o la contaminación piloto, lo que puede reducir considerablemente el rendimiento del beamforming masivo MIMO.

4. el modelado preciso de los canales es fundamental para comprender que la complejidad

El modelado de canales le permite predecir o comprender el entorno de propagación entre diferentes dispositivos. Para entender cómo evaluar el rendimiento de Massive MIMO, los operadores y proveedores requerirán un modelado muy preciso de cómo las señales llegarán a los usuarios a medida que se mueven alrededor de un entorno, incluyendo factores complejos como altos niveles de trayectoria múltiple, señal y antena polarizaciones, y los detalles de la fase a través de una matriz de antenas. Predecir qué señal se recibe en cada caso de uso se utiliza para evaluar la efectividad del beamforming. Es necesario simular el beamforming tomando datos que definen los materiales de construcción, el terreno, la vegetación y otras estructuras para que pueda simular esas diferentes variables con gran detalle.

5. las técnicas de planificación actuales no lo cortará

En el pasado, los operadores y diseñadores de sistemas pueden haber conseguido con modelos estadísticos simplistas o de canal 2D, pero para Massive MIMO ahora estamos hablando de un modelo muy detallado para determinar dónde y cómo se propagan las señales, y cómo entregar una viga real a un dispositivo individual.

Buscando multipath puede ser muy complejo. En un área urbana puede tener una línea de visión a un dispositivo con un camino directo y también un montón de otros caminos que las señales viajarán para llegar de uno a otro, cada uno presentando diferentes copias de la señal. Además, la fase de cada trayecto y su variación entre cada elemento del sistema MIMO también es muy importante para entender el rendimiento de un sistema MIMO. Para satisfacer esta necesidad, 3D Ray Tracing utiliza simulaciones para predecir todos estos efectos con el fin de entender qué canales se ven como para diferentes escenarios.

6. la simulación de beamforming 3D Real requiere un alto nivel de detalle

El modelado de canales predictivos de Massive MIMO requiere un nuevo nivel de detalle, con un modelo de trazado de rayos 3D completo que captura todos los efectos 3D que están sucediendo. Sin embargo, fuera de la caja, la mayoría de los modelos de trazado de rayos no están a la medida de la computación multipath en detalle para MIMO masivo, ya que requiere una simulación para cada antena transmisora en la matriz, que se convierte en demasiado computacionalmente intensivo en el caso de MIMO masivo. La mayoría de las soluciones intentan manejarlo haciendo suposiciones simplificándolas, mientras que en su lugar tratamos de mantener los detalles, pero optimizamos los cálculos para minimizar su impacto en los tiempos de ejecución. 

7. Cómo RemCom satisface esa necesidad

RemCom fue el primero en comercializar con el modelado de canales MIMO. En cuanto a su capacidad para modelar MIMO masivo, nuestro InSite inalámbrico solución es única y está por delante del mercado. Incluye la precisión total de sus capacidades de seguimiento de rayos 3D, pero con optimizaciones avanzadas que están listas para ejecutarse de la caja. Con la simulación, generalmente se acepta que hay un intercambio entre velocidad y precisión. Con nuestro enfoque de MIMO, no necesita comprometerse, puede obtener resultados precisos sin sacrificar el rendimiento.

Los operadores y fabricantes de equipos que mueven sus ensayos 5G hacia adelante ahora pueden hacerlo con una herramienta de modelado que habilitará de forma rápida y precisa el modelado predictivo de un activador clave de la tecnología 5G.

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