в чем отличие между siso и mimo

Пропускную способность такой системы можно расчитать, используя формулу Шеннона:

Как и SIMO, MISO не позволяет увеличить пропускную способность канала, но повышает надежность передачи. В то же время, использование MISO позволяет перенести необходимую дополнительную обработку сигнала с приемной стороны (мобильной станции) на передающую (базовую станцию). Для формирования надежного сигнала используется пространственно-временное кодирование. В этом случае копия сигнала передается не только с другой антенны, но и в другое время. Также может использоваться пространственно-частотное кодирование.

Из-за того, что используется общий канал, каждая антенна на приемнике получает сигнал не только предназначенный для нее (сплошные линии на рисунке), но и все сигналы предназначенные другим антеннам (прерывистые линии на рисунке). Если известна матрица передачи, то влияние сигналов, предназначенных для других антенн, можно вычислить и минимизировать.

Количество независимых потоков данных, которые могут одновременно передаваться, зависит от количества используемых антенн. Если количество передающих и приемных антенн одинаково, то количество независимых потоков данных равно или меньше количеству антенн. Например, в случае MIMO 4×4 количество независимых потоков данных может быть 4 или меньше. Если же количество передающих и приемных антенн не одинаково, то количество независимых потоков данных равно минимальному количеству антенн или меньше. Например в случае MIMO 4×2 количество независимых потоков данных может быть 2 или меньше.

Для вычисления максимальной пропускной способности в случае использования MIMO применяется следующая формула:

Источник

Методы оптимизации приема/передачи в сетях Wi-Fi

Одной из ключевых технологий для развития беспроводных сетей (например, Wi-Fi) в последние годы является технология MIMO. MIMO — это множественная передача информации с нескольких передатчиков и её получение, а также обработка на нескольких приемниках. Основные задачи MIMO – повысить пропускную способность беспроводного канала и качество связи.

Главным методом увеличения пропускной способности в системах MIMO является мультиплексирование, то есть параллельная передача нескольких потоков информации с разных антенн (о нем ниже). Частными случаями MIMO являются системы передачи, где на приемнике или передатчике используется одна антенна. Называются такие системы Multiple-input single-output (MISO) и Single-input multiple-output (SIMO). В них нельзя организовать параллельную передачу нескольких потоков информации, однако можно использовать дополнительные антенны для повышения качества приёма или передачи сигнала. В описании точек доступа различных вендоров мы можем узнать сколько передающих и приемных антенн есть на устройстве, сколько пространственных потоков MIMO оно поддерживает. Например, это может быть значение 3×4:3, что означает 3 передатчика, 4 приемника и 3 пространственных потока. Кроме этих параметров можно встретить такие аббревиатуры или обозначения, как MRC, STBC, CSD, 802.11ac Tx BF и пр. Все эти технологии также направлены на улучшение качества сигнала. Итак, давайте попробуем разобраться какие варианты ухищрений используют современные точки доступа, чтобы ваш девайс получил хороший сигнал. Стоит отметить, что на Хабре уже есть статьи с довольно подробным описанием работы указанных технологий — MIMO, OFDM, STBC и MRC. В данном материале хотели бы сделать общий обзор по технологиям повышения качества связи, наглядно отобразить, как работает та или иная функция и какой прирост она дает. Рассмотрена работа с точки зрения 802.11 Wi-Fi, хотя, разумеется, указанные методы используются и в других беспроводных стандартах (LTE, 802.16 WiMAX).

Пространственное мультиплексирование (MIMO SDM)

Ключевым преимуществом MIMO является возможность передавать несколько независимых информационных потоков с разных антенн на одном канале. Это позволяет кардинально увеличить пропускную способность беспроводного канала. Технология называется пространственное мультиплексирование, или SDM (Spatial Division Multiplexing). Основным условием для работы MIMO SDM является многолучевое распространение сигнала. Если мы отправим данные с двух антенн, при прямой видимости сигнал придет к получателю одновременно, и мы получим их наложение (интерференцию). А значит сделаем только хуже. Но если при прохождении сигнал отражается, преломляется и т.п., получатель может распознать (скоррелировать) пришедший сигнал для разных потоков. Затем, получатель вычисляет текущее состояние каналов передачи (потоков) для каждой из передающих антенн на основе предварительной калибровки (по служебным заголовкам). И далее с помощью математических преобразований, восстанавливает исходные потоки. В случае MIMO отправитель не знает о состоянии канала, то есть он никак не оптимизирует сигнал при передаче. Точка доступа и клиент передают определенное количество потоков, поддерживаемое двумя сторонами. Например, если клиент поддерживает только один поток, точка доступа тоже будет передавать единственный поток.

Стоит отметить, что при передаче нескольких потоков (да и вообще при одновременной передаче с нескольких антенн) общая излучаемая мощность делится на количество передающих антенн. Например, если мы передаём сигнал одновременно с двух антенн, то мощность сигнала для каждой из них будет в два раза меньше максимальной. Однако, в данном случае мы передаем информацию по двум или более каналам одновременно.Также, за счет совместного использования SDM и множественной передачи (об этом ниже) можно увеличить значение SNR (отношение сигнал-шум) на приемнике.

Системы MIMO продолжают развиваться и в стандарте 802.11ac (wave2) реализована множественная одновременная передача в режиме MIMO нескольким клиентами (Multiuser-MIMO). То есть, если есть два клиента, поддерживающие один и два потока, система MU-MIMO будет передавать им сигнал одновременно. Как мы помним, до появления технологии MU- MIMO в один момент времени передачу данных могла осуществлять только одна система. Работает технология только в направлении от точки доступа к клиенту (DownLink). Текущие точки доступа позволяют работать с тремя клиентами MU-MIMO и передавать до трех потоков (суммарно). Технология MU-MIMO требует поддержки и на точке доступа и на клиентском устройстве. Также она требует дополнительных вычислений на точке доступа и накладывает определенные условия при использовании. Например, её работа невозможна без предварительной калибровки и адаптивной передачи (Explicit Transmit Beamforming), о которой будет рассказано ниже.

Развитие механизмов множественной передачи\приема разумеется привело к увеличению количества антенн на 802.11n-устройствах. Сегодня для точек доступа корпоративного уровня (802.11n/ac) уже стало стандартом наличие 3-4 антенн. При этом, количество пространственных потоков часто меньше количества антенн. На самом деле, много ли клиентов поддерживающих, например, 3 потока? Конечно, не много. Если это смартфон, то чаще поддерживается только один пространственный поток. Это дает точке доступа использовать различные техники для оптимизации приема и передачи сигналов, используя свободные антенны.

Оптимальное весовое сложение (MRC)

MRC позволяет улучшить значение SNR для входящего сигнала (от клиента к точке доступа). Если на точке доступа есть дополнительный свободный приемник(и), она складывает полученный на этом приемнике сигнал с остальными. Так как на приемнике уже есть информация о текущем состоянии канала передачи (для каждой из передающих антенн), он может вычислить сигналы (на каждой из приемных антенн), провести их выравнивание и оптимальное сложение, получив лучшее соотношение сигнал-шум. Сравнение результатов для одного и нескольких потоков с дополнительными антеннами и без показывает, что MRC в некоторых случаях позволяет существенно увеличить значение SNR, а значит увеличить и скорость передачи, дальность действия ТД. MRC работает только на точке доступа для улучшения входящего сигнала от клиента. Технология может использоваться совместно с другими – CSD, SDM, STBC.

Разнесенная передача (CSD/SE)

Технология Cyclic Shift Diversity (CSD) позволяет передать копии одного сигнала с дополнительных свободных антенн. Делается это поочередно c небольшим интервалом (200 нс). Если передать копии одного сигнала одновременно с нескольких антенн (мощность делится), получить выигрыш на приеме не удастся. Если же передать сигнал независимо (на максимальной мощности) с небольшим интервалом с каждой из антенн, можно получить разнесение сигнала на приеме, а значить улучшить сигнал. Приемник в свою очередь по определенному критерию выбирает лучший сигнал. Метод разнесенной передачи довольно старый и не очень удобен для распознавания на приемнике (требует вычислительной мощности, плохо масштабируется). Однако, он поддерживается на точках доступа и работает с клиентами предыдущих поколений – 802.11a/g. В современных стандартах (802.11n и далее) используется механизм STBC либо адаптивная передача (Beamforming).

Пространственно-временное блочное кодирование (STBC)

STBC позволяет передавать разные сигналы одновременно с нескольких антенн за несколько тактовых интервалов. Для передачи используется схема Аламоути. Для простейшего случая 2х1, эта схема позволяет за два интервала времени передать два сигнала два раза. На двух интервалах с разных антенн передается один из сигналов и комплексное сопряжение другого сигнала. Таким образом, мы получаем разнесение сигналов по времени и пространству (два сигнала проходят разными путями), увеличивая результирующий сигнал на приеме. С точки зрения приема, метод STBC является достаточно удобным, т.к. не требует большой вычислительной мощности. Как можно догадаться, STBC не работает одновременно с CSD. В противовес MRC, который мы рассмотрели ранее, STBC позволяет нам улучшить качество сигнала от точки доступа к клиенту. Теоретически, поддерживается работа в режимах более высоких порядков или для нескольких потоков (например, в режиме 2х1 для двух потоков с четырьмя передающими антеннами). STBC может использоваться одновременно с MIMO SDM.

Влияние на производительность

Итак, мы рассмотрели разные методы разнесенной (множественной) передачи/приема на точках доступа. В чем же преимущество их использования, какой реальный прирост они дают? Посмотрим графики*. На первом графике для MCS7 (один поток) мы видим, что SE (CSD) не дает существенных улучшений по сравнению с режимом SISO (1×1). STBC же ведет себя гораздо лучше: для коэффициента ошибок 1% (PER – Packet Error Rate) он на

4 dB лучше SE. MRC** дает наибольший прирост: почти 10 dB по сравнению с режимом 1х1! Однако, на более низких скоростях результаты менее захватывающие. Для MCS0 (второй график) показатели SNR для STBC и SE (CSD) вообще сравнимы.

*взято из книги Eldad Perahia, Robert Stacey. Next Generation Wireless LANs — 802.11n and 802.11ac

Адаптивная передача (802.11ac Explicit Beamforming)

Мы рассмотрели различные методы множественной передачи сигнала в системах MIMO (Wi-Fi) – мультиплексирование, разнесение сигнала на приеме и передаче, адаптивную передачу, а также показали какой прирост они могут дать. В реальных условиях будет наблюдаться более комплексная картина. Добавляются дополнительные факторы, влияющие на работу беспроводной сети (расстояние до клиента, количество клиентов, нагрузка на канал, поддерживаемые клиентом методы передачи и др.). Точка доступа на основе встроенных алгоритмов решает какие методы передачи использовать в тот или иной момент времени.

Источник

MIMO spatial diversity: Аламоути, DET и прочее пространственное разнесение

Чтобы передать сообщение от базовой станции мобильному устройству (и наоборот), электромагнитной волне приходится преодолевать значительное количество препон: отражения, преломления, рассеивания, затенения, доплеровские смещения частот и так далее. Во-первых, все эти воздействия принято называть мультипликативными (от англ. multiplication — умножение) — по математической модели таких воздействий. А, во-вторых, можно собрать под общим термином замирания (fading).

От стандарта к стандарту, от поколения к поколению, от технологии к технологии ученые и инженеры бились и бьются над проблемой нивелирования этих замираний (fading mitigation).

И некоторые решения нашли широкое распространение. Скажем больше: почти все из них, так или иначе, связаны с понятием разнесения (diversity).

Источник иллюстрации (нет, это не реклама, просто удачное сочетание нужного термина и кота).

Пример таких решений:

Последнюю из упомянутых техник мы рассмотрим сегодня в рамках ещё одной темы по MIMO.

Space diversity order и array gain

Есть такое понятие — порядок пространственного разнесения (space diversity order): если одна и та же информация может быть собрана с разных направлений, то надежда восстановить её правильно увеличится. В качестве примера из жизни, можно представить сбор информации об одном и том же событии от независимых друг от друга источников-информаторов. В радиосвязи этот порядок мы можем увеличить, в том числе, применяя MISO, SIMO или MIMO.

Теоретический предел такого разнесения , где — количество передающих антенн, а — количество приёмных антенн. Запомним это.

Рис.1. Стабильность канала, вызванная увеличением порядка пространственного разнесения. При значениях канал полностью стабилизируется и превратится в канал без замираний (AWGN) [1, p.101].

Используя SIMO, MIMO и даже MISO (в случае известного канала), можно получить, так называемое, усиление массива (array gain). Это означает, что применение нескольких приемных антенн и/или правильное распределение энергии на передающей стороне позволяет увеличить отношение сигнал/шум (SNR) — а значит снизит количество ошибок.

Порядки разнесения и усиления массива для различных конфигураций можно вывести аналитически [1, c. 86 — 100] и свести в одну таблицу [1, c. 101] и для случая, когда канал неизвестен (CU — Channel Unknown), и для случая, когда канал известен (CK — Channel Known) на стороне передатчика.

Конфигурация	Diversity order	Array gain
SIMO (CU, Rx-MRC)
SIMO (CK, Rx-MRC)
MISO (CU, OSTBC)		1
MISO (CK, Tx-MRC)
MIMO (CU, OSTBC)
MIMO (CK, DET)

Окей, пусть широкими мазками, но теперь у нас есть хоть какое-то понимание теоретических аспектов подавления замираний. Следующий вопрос — как достичь этих теоретических пределов? Какие существуют техники активации рассмотренных выигрышей?

Решение №1. Пространственно-временные коды

Одним из самых популярных классов решений по пространственному разнесению является, пожалуй, класс пространственно-временных кодов (space-time codes). Например, знакомый, я думаю, многим метод Аламоути (пример блочного кода) [2, c. 40-46]:

где при — это некоторые входные символы, при — это временные отсчеты (time slots), а — это, собственно, матрица кодирования.

Схема Аламоути ортогональна [1, с.93-95, 97-98] и, что самое важное, не требует информации о состоянии канала (Channel State Information).

Математическое описание передачи кодированного по схеме Аламоути сигнала, а также несколько примеров моделирования этой техники в MatLab можно найти в моём репозитории. Интересующимся добро пожаловать!

Однако, как вы можете заметить, схема Аламоути — это случай, когда у нас есть только две передающие антенны ().
Но не стоит падать духом раньше времени: доступны, конечно, и другие варианты, просто называются они немного иначе. Например, согласно [3] можно применить такие схемы кодирования:

Рис. 2. Схемы передачи для случаев и [2].

И ещё много других вариантов: лишь бы отвечали условиям ортогональности.

Для таких кодов требуются, собственно, те же процедуры для кодирования и декодирования, что и для кода Аламоути. Поэтому объединяются они обычно под общим термином ортогональные пространственно-временные блочные коды (OSTBC — Ortogonal Space-Time Block Codes).

Достаточно большое внимание этому классу кодов уделено в материалах «Introduction to MIMO Systems» от компании MathWorks. Всем заинтересованным настоятельно советую ознакомиться!

Как это видно из схемы передачи, мы хоть и передаём символы параллельно, но тратим на это несколько временных слотов. Следовательно, мы жертвуем пропускной способностью (как минимум, недополучаем её). Для схемы Аламоути такой компромисс симметричен: задействуем 2 антенны и 2 временных слота (будто бы используем SISO с точки зрения пропускной способности). Другие схемы могут влиять на скорость передачи ещё сильнее.

Решение №2. DET: Dominant Eigenmode Transmission

Хорошо, для предыдущего класса техник знания о канале нам важны не были. А что если эти знания у нас всё-таки есть? Нет ли в таком случае более подходящих техник?

В одной из предыдущих моих статей мы обсуждали, что, имея на руках знания о состоянии канала, мы можем применять различные методы обработки сигналов, чтобы увеличить пропускную способность. Этот же принцип работает и для повышения помехоустойчивости.

Наверное, многие слышали про метод MRC и многие знают, что метод этот как нельзя кстати подходит для случая SIMO, когда на передаче антенна хоть и одна, но на приёме их все-таки много, а значит есть из чего комбинировать.

Но, наверное, уже меньшее количество читателей сталкивалось с MRC на передающей стороне (Tx-MRC) [1, c. 95,96], и ещё меньше с технологией DET (Dominant Eigenmode Transmission) [1, c. 98-100]. Исправим!

Для начала рассмотрим общий случай MIMO канала и последний из названных методов — DET.

Введём некоторый пре-кодирующий вектор:

где — это первый (доминирующий, так сказать) вектор матрицы .

Более того, мы можем записать и вектор пост-обработки (post-processing):

где — это первый вектор матрицы .

Переопределим модель принятого сигнала (см. тему пропускной способности):

Вуаля! Магия линейной алгебры выделила среди всех путей распространения самый выгодный и всю энергию направила туда. Фактически, перед нами линейный алгоритм диаграммообразования (beamforming).

Ценой рассмотренного подхода всё также, как и в случае OSTBC, является ограничение пропускной способности. Правда, происходит это теперь сугубо в пространственной области.

Потому что собственные числа (мощности путей распространения — замираний) могут быть напрямую выведены из сингулярных чисел (амплитуды замираний):

Хорошо, с DET более или менее понятно — что с Tx-MRC?

С ним всё ещё проще — это частный случай DET, и сейчас мы это докажем.

Для Tx-MRC в литературе предложен следующий вектор пре-кодирования:

Держим в голове, что квадрат нормы Фробениуса равен собственному числу и, соответственно, квадрату сингулярного числа (в случае SIMO и MISO).

Тогда снова переопределим модель принятого сигнала, только уже для MISO случая:

Что и требовалось доказать.

Заметьте, теперь мы говорим не просто о разнесении сигналов на передающей стороне и комбинировании их на стороне приёмной, как это было в случае с OSTBC. Теперь речь идет об оптимальном распределении энергии. А значит и значения array gain в данном случае выше, чем у OSTBC.

Теперь, когда все слова сказаны, попробуем промоделировать наши техники.

Моделирование

Сегодня я немного считерил: для моделирования OSTBC использованы готовые объекты из Communication Toolbox (MatLab R2014a — уж какой был):

Для модуляции и демодуляции (и подсчета битовой ошибки — BER) были использованы уже не объекты, а функции. Их аналоги есть в пакете communications Octave.

Получиться должно что-то такое:

Рис. 3. Кривые битовых / символьных ошибок для разных техник передачи (BPSK, Рэлеевский канал с плоскими замираниями). Сравните с [1, c. 96, 100].

А теперь вопрос: а где же кривая теоретической границы разнесения второго порядка?

Всё согласно таблице: эта кривая полностью совпадает с Аламоути 2×1. В случае MIMO в игру вступает ещё и array gain, и поэтому кривые разделены.

Так или иначе, а DET (или Tx-MRC) ожидаемо опережают Аламоути по качеству.

Вот так: знание — сила!

Литература

Paulraj, Arogyaswami, Rohit Nabar, and Dhananjay Gore. Introduction to space-time wireless communications. Cambridge university press, 2003.

Бакулин М. Г., Варукина Л. А., Крейнделин В. Б. Технология MIMO: принципы и алгоритмы //М.: Горячая линия–Телеком. – 2014. – Т. 244.

Tarokh, V., Jafarkhani, H., & Calderbank, A. R. (1999). Space-time block codes from orthogonal designs. IEEE Transactions on Information theory, 45(5), 1456-1467.

Преподавательскому составу и студенческой братии родной специальности передаю привет!

Источник