BIENVENIDOS.

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1 BIENVENIDOS

2 DEPARTAMENTO DE ELECTRICA Y ELECTRONICA
CARRERA DE INGENIERÍA ELECTRONICA Y TELECOMUNICACIONES “ANÁLISIS Y DESEMPEÑO DE ARREGLOS MIMO APLICANDO PRE-CODIFICACIÓN TOMLINSON HARASHIMA PARA CANALES FLAT FADING EN COMUNICACIONES INALÁMBRICAS” JUAN CARLOS ANDRADE POTOSÍ DIRECTOR: ING. DARWIN AGUILAR  Sangolquí, 2019

3 Métodos de mitigación de interferencia Precodificación THP
TEMARIO Objetivo Justificación Antecedentes Sistemas MIMO Métodos de mitigación de interferencia Precodificación THP Evolución de MIMO en la Tecnología Resultados de las simulaciones

4 OBJETIVO Analizar el desempeño de los sistemas MIMO multiusuario (MU-MIMO) de única portadora que implementan precodificación Tomlinson- Harashima (THP) sobre canales inalámbricos con desvanecimiento plano y perfecto conocimiento del estado del canal en el transmisor.

5 JUSTIFICACIÓN A fin de lograr una transmisión de datos de alta velocidad en los canales inalámbricos de banda limitada, se ha adoptado a la transmisión MIMO como una de las técnicas prometedoras para el desarrollo de los sistemas de comunicación inalámbricos actuales, por otra parte el enlace descendente o “downlink” donde el procesamiento conjunto de la señal recibida no es posible, la precodificación es atractiva ya que puede ser vista como la contraparte a la cancelación sucesiva de interferencia (SIC), la cual es únicamente aplicable en el enlace ascendente “uplink” o también llamado canal MAC.

6 ANTECEDENTES SISO (Single Input, Single Output): sistema de comunicaciones que utiliza una sola antena transmisora y una sola antena receptora. MISO (Multiple Input, Single Output): sistema de comunicaciones que utiliza dos o más antenas transmisoras pero sólo una antena receptora. También se le conoce como diversidad en transmisión. SIMO (Single Input, Multiple Output): sistema de comunicaciones que utiliza una sola antena de emisión y dos o más antenas receptoras. Se le conoce como diversidad en recepción.

7 ANTECEDENTES Fig. 1. Diagramas de los sistemas SISO, MISO y SIMO respectivamente

8 SU-MIMO (o Multi-antenna MIMO)
SISTEMAS MIMO SU-MIMO (o Multi-antenna MIMO) Single-User MIMO, simplemente MIMO, MIMO punto-apunto” (Point-to-Point MIMO), consigue grandes mejoras en la eficiencia espectral, la capacidad del canal y la fiabilidad, esencialmente mediante el uso de técnicas como la multiplexación espacial o STC. SU-MIMO no explota la diversidad de usuarios, el acceso múltiple: los grados de libertad (DoF, Degrees of Freedom) adquiridos con el uso de múltiples antenas son aprovechados para crear una transmisión multidimensional punto a punto, pero no punto a multipunto. Es decir, SU-MIMO no está diseñado para trabajar con varios usuarios al mismo tiempo. Esta es la característica y principal diferencia con MU-MIMO.

9 Fig. 2. Diagramas de sistema SU MIMO
SISTEMAS MIMO SU-MIMO Fig. 2. Diagramas de sistema SU MIMO

10 SISTEMAS MIMO MU-MIMO (o Multi-User & Multi-Antenna MIMO)
Representa un conjunto de técnicas y algoritmos avanzados (es uno de los motivos por el que algunos autores denotan a esta tecnología como “Advanced MIMO” o “MIMO avanzado”) que, además de aprovechar las ventajas del uso de múltiples antenas, explota la multiplicidad de usuarios. Esta variación de MIMO implica el acceso múltiple, es decir el reparto espacial del canal entre múltiples usuarios, pudiendo crear transmisiones multidimensionales punto a multipunto (un usuario a muchos usuarios), o incluso multipunto a multipunto (varios usuarios a varios usuarios). La figura 3 trata de explicar el concepto básico de MU-MIMO.

11 Fig. 3. Diagramas de sistema MU MIMO
SISTEMAS MIMO MU-MIMO Fig. 3. Diagramas de sistema MU MIMO

12 Fig. 4. Modelo de un canal MIMO
SISTEMAS MIMO Breve descripción matemática de MIMO Fig. 4. Modelo de un canal MIMO

13 SISTEMAS MIMO x(t) es el vector de datos transmitidos, con dimensión (NTx1) y(t) es el vector de datos recibidos, y tiene dimensión (NRx1) y(t) es el vector de ruido AWGN (Additive White Gaussian Noise), y es de dimensión (NRx1) H es la matriz del canal MIMO, con dimensión (NRxNT)

14 Fig. 5 Enlace UL de un sistema MIMO multi-usuario.
SISTEMAS MU MIMO Fig. 5 Enlace UL de un sistema MIMO multi-usuario.

15 Fig. 6 Enlace DL de un sistema MIMO multi-usuario
SISTEMAS MU MIMO Fig. 6 Enlace DL de un sistema MIMO multi-usuario

16 SISTEMAS MU MIMO CAPACIDAD DE CANAL MU MIMO

17 THP

18 THP

19 THP

20 THP

21 THP

22 THP

23 Resultados de las simulaciones
Tasa de Error de Bit (BER) El criterio de calidad empleado para evaluar el comportamiento general de un sistema de comunicación inalámbrico de extremo a extremo es la BER, la cual permite cuantificar la fiabilidad del sistema desde su entrada hasta la salida.

24 Resultados de las simulaciones
Capacidad total

25 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio A presenta el desempeño de la BER de la descomposición LQ asistida por la THP para diferentes valores de SNR, donde un desempeño pobre es evidenciado en régimen de SNR bajas mientras que su desempeño mejora notablemente en régimen de SNR altas.

26 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio A Desempeño BER en un sistema MU-MIMO 4 x (1,1,1,1) downlink con modulación QPSK

27 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio A Capacidad total del canal downlink en un sistema MU-MIMO 4 x (1,1,1,1) con modulación QPSK.

28 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio B El esquema BD-GMD asistido por la THP explota lo mejor del desempeño de la BER como de la capacidad total del canal en tanto las SNRs sean lo suficientemente altas. Mientras que, en régimen de SNRs bajas el desempeño de la BER es pobre, lo cual puede ser traducido en una pérdida de la capacidad total del canal.

29 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio B Desempeño BER en un sistema MU-MIMO 4 x (2,2) downlink con modulación QPSK

30 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio B Capacidad total del canal downlink en un sistema MU-MIMO 4 x (2,2) con modulación QPSK.

31 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® RESULTADOS CASO A Comparativa del desempeño BER en un sistema MU-MIMO 4 x (1,1,1,1) downlink con modulación QPSK.

32 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® RESULTADOS CASO A Capacidad total del canal downlink en un sistema MU-MIMO 4 x (1,1,1,1) con modulación QPSK.

33 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® RESULTADOS CASO A Comparativa del desempeño BER en un sistema MU-MIMO 4 x (1,1,1,1) downlink con modulación QPSK.

34 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio B Comparativa del desempeño BER en un sistema MU-MIMO 4 x (2,2) downlink con modulación QPSK.

35 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio B Capacidad total del canal downlink en un sistema MU-MIMO 4 x (2,2) con modulación QPSK.

36 Resultados de las simulaciones
Simulaciones en MATLAB® Caso de estudio B Comparativa del desempeño BER en un sistema MU-MIMO 4 x (2,2) downlink con modulación QPSK.

37 CILINDRO DE PARED GRUESA
CONCLUSION Y RECOMENDACION CONCLUSION Con base en los resultados alcanzados en las simulaciones, se comprueba que la descomposición LQ asistida por la THP presenta un mejor compromiso en términos de la BER y de la capacidad total del canal downlink en régimen de SNR altas en comparación a los algoritmos de inversión del canal y de la descomposición en valores singulares. Por tanto, se confirma que los precodificadores no lineales (THP) superan a los precodificadores lineales (inversión del canal). Queda demostrado que el esquema de procesamiento BD-GMD con THP explota lo mejor del desempeño de la BER como de la capacidad total del canal en tanto las SNRs sean lo suficientemente altas, lo cual implica que es asintóticamente optima en este régimen. Mientras que, en régimen de SNR bajas su desempeño es pobre y por ende una perdía en la capacidad total del canal es inevitable. De manera general se comprobó que los precodificadores que consideran el criterio MMSE dentro de su diseño (ICR y BDR) superan el desempeño BER de los precodificadores que son derivados bajo el criterio de forzado a cero (IC y BD-GMD) en régimen de SNR bajas.

38 CILINDRO DE PARED GRUESA
RECOMENDACIONES Futuras líneas de investigación deben abarcar el estudio de estos esquemas de procesamiento en sistemas con imperfecciones en la información del estado del canal (CSI). Asimismo, con el objetivo de incrementar la capacidad total del canal se debería proponer métodos que permitan un ordenamiento de los usuarios en el sistema y ensayarlos con un orden de constelación más alto (p.e. 16-QAM, 64-QAM). Por otra parte, para complementar el estudio realizado en la presente investigación es necesario que se deriven los esquemas de procesamiento estudiados bajo el criterio MMSE con el objetivo de mejorar el desempeño BER en SNR bajas. Finalmente, se recomienda ensayar algoritmos de precodificadores subóptimos con el objetivo de reducir la complejidad de cálculo y el tiempo de procesamiento en MATLAB®.

39 GRACIAS