TRTRTRImproving Deep Coverage of 4G Network Based on Massive MIMO

Improving Deep Coverage of 4G Network Based on Massive MIMO
Beamforming Used in 5G
5G çağı yavaş yavaş gelmiş olmasına rağmen çoğu bölge ve ülkenin istenen seviyeye gelmesi
uzun bir zaman alacaktır. Bu sebeple 4G ağının derinlik kapsamasını iyileştirmek hala çok
önemli bir yere sahiptir.
Çoklu giriş çoklu çıkı ş (MIMO) 4G ağında 5G anahtar teknolojisinin uygulamasıdır. Teorik
olarak hüzmeleme prensibine dayanan bu çalışmada referans bir özel sinyal oluşturularak ön
kodlama ve varış yönü (DOA) tahmini birleştirilerek hüzmeleme gerçekleştirilmiştir.
Massive MIMO antenindeki sinyal (SRS), hüzmeleme ile birleştirilerek 4G ağına uygulanıyor.
Örnek olarak uygulanan bina içi dağıtım ve hüzmeleyici antenin derin kapsama alanları
karşılaştırıldı. Hüzmeleme antenin 6-8 dB aralığında daha fazla kazanç ve daha iyi bir kapsama
alanı görülmüştür.
1.Giriş
5G terminallerinin tam anlamıyla popülerleşmediği için ana ağ 4G olacaktır. Bu nedenle 4G
ağında 5G teknolojisini uygulamak çoğunluk için iyi bir seçimdir. Yatırım ve baz istasyonları
inşaatları ile dünya genelinde 4G kapsama ağı mükemmel bir seviyeye geldiğini belirtebiliriz.
Açık havada %100 kapsama alanı olduğun varsayılıyor fakat iç mekân senaryolarında mobil ağ
operatörleri tam anlamıyla kapsama sağlayamamaktadır. Bu makalede kapsama alanını
iyileştirmek için hüzmeleme teknolojinin araştırılması ve ışın biçimlendirme teknolojini
kullanarak Massive MIMO antenin sinyalini iyileştirmek, kapalı alandaki kullanıcının kablosuz
sinyal seviyesini arttırmak ve kaliteli hale getirilmeye çalışılmıştır. Yapılan çalışma 4G MIMO
için 8 adet anten içermektedir, 5G’de daha fazla anten içermektedir; çünkü sinyali göndermek
ve almak için alıcı ve verici uçta birden fazla anten kullanacağından iletişim kalitesini
arttıracaktır. MIMO uygulamaları 4G ağındaki teknolojiye yeni bir dönüm noktası
kazandırmaktır. Önceki bazı çalışmalara göre farklı yöntem türleri önerilmiştir. Bunlardan ilki,
iletilen gücü sonsuza kadar arttırmaktır; güç amplifikatörü teknolojisinin sınırı nedeniyle bu
pratikte elverişli değildir. İkinci tür, sinyalin gönderilen ve alınan kazançlarını arttırmak; bu
yöntemde antenler sonsuz büyüklükte olabileceği için maddiyat ve fiziksel yasalar gereği
imkansızdır. Üçüncü tür, mesafeyi kısaltmak; baz istasyonu ve kullanıcı arasındaki mesafeyi
kısaltmayı gerektirir, baz istasyonu sayısı arttırılarak bu gerçekleştirilebilir fakat temel olarak
maliyet nedeniyle tercih sebebi değildir. Dördüncü tür, dalga boyunu arttırmak; düşük frekans
bandının kullanımı anlamına gelir fakat sınırlıdır düşük frekans yasağı ve iletim hızı
azaltılmaktadır. Son tür, ışın biçimlendirme teknoloji Massive MIMO’ya entegre edilerek verici
antenin kazancını arttırmaktır. Bu yöntem diğer dört yönteme kıyasla daha uygulanabilirdir.
Bu çalışmada ön kodlama ile özel bir hüzmeleme gerçekleştirildi. Referans sinyalin varış yönü
tahmini (DOA) ile Massive MIMO antene entegre edildi. Kullanıcı ekipmanının yönü ( user
equipment-UE), UE’ye dayalı bir DOA tahminine göre değerlendirilir ve Massive MIMO
antenin fazı yöne uyacak şekilde ayarlanır. UE böylece hüzmeleme kazançları üretir. Massive
MIMO antenin farklı birçok anten istasyonu vardır. Farklı antenlerde iletilen sinyalin aşamaları
otomatik olarak ayarlanmaktadır, bu da elektromanyetik örtüşebilir. Cep telefonlarının alıcı
noktalarını etkili bir şekilde dalgalandırılabilerek kaybı en aza indirilerek daha güçlü sinyal
kazancı elde etmeye olanak sağlar. Bu çalışma hüzmeleme antenin daha iyi bir derinliğe
ulaştığını göstermektedir.
2. Beamforming in Massive MIMO
MIMO, çoklu gönderimi gerçekleştirmek için alan çeşitliliğini kullanır. Massive MIMO,
MIMO’ya dayalı olarak daha fazla anten uygulayarak yüzlerce anten osilatörü içerir.
Hüzmeleme anteni, iletimin genliğini ve fazını ayarlayabilir ve tutarlılığı sağlamak için her
antenin alıcı elemanlarının anten dizisindeki gönderme ve alma sinyaller yığınını belirli bir
yönde belirtir. Diğer yöndeki sinyaller dengelenirken mekânsal seçiciliği belirlemek için
karşılıklı olarak, ışın biçimlendirme (Beamforming) için ters bir yöntem alıcı yönünden
uygulanır. İletişim teorisindeki sonuç, sinyal yığılmasının çoklu anten doğrusal cebirin
özelliklerine uygundur:
𝑦1 (𝑡) = 𝑠(𝑡) + 𝑛1 (𝑡), 𝑆𝑁𝑅 =
𝐸| | 𝑠(𝑡)| |2
𝜎2
𝑦2 (𝑡) = 𝑠(𝑡) + 𝑛2 (𝑡), 𝑆𝑁𝑅 =
𝐸| | 𝑠(𝑡)| |2
𝜎2
𝑦1 (𝑡) + 𝑦2 (𝑡) = 2𝑠(𝑡) + 𝑛1 (𝑡) + 𝑛2 (𝑡), 𝑆𝑁𝑅 =
(1)
(2)
2𝐸| | 𝑠(𝑡)| |2
𝜎2
(3)
Kablosuz sinyalin s(t) yönünden θ açısıyla girdiğini varsayalım. Sinyal antenden uzaktaysa,
birden fazla anten tarafından alınan sinyallerin paralel olduğu görülmüştür. Farklı kafes
elemanları arasında ki mesafe sabittir (d). Mesafe farkı görünümü sinyaller için dalga boyu
farklılıkları ile bitişik antenlere varmak için sabit bir genlikle artış gösterir. Örneğin şekil 1’deki
kırmızı çizgi, d * Sin (θ)’nin tam katıdır. DOA tahmini yapabilmek için gecikme ve tahmin
algoritması uygulanmıştır. Bu algoritma en geleneksel dizi işleme testi olmasına rağmen, çok
sağlam bir dizi işleme algoritmasıdır. Antenin tarama yönünü değiştirerek , farklı θ için
ağırlıklar için dizinin çıkış gücünü ölçer. Şekil 1’den hesaplanan olay sinyalin s (t) ve ejωt her
dizi elemanının verdiği matristir. İki bitişik antenin dalga boyu farkı , d * Sin (θ) ve iki bitişik
anten arasındaki gecikme sabittir.
𝜏=
𝑑𝑠𝑖𝑛θ
c
=
𝑑𝑠𝑖𝑛θ
(𝜆𝑓 )
(4)
İlk dizi elemanı referans ve sinyal olarak kullanılır. Her bir dizi elamanından alınan k, ejω (t +
kτ) s (t + kτ) 'dır, burada k = 0,1,2,3, Şekil 1’deki dört dizi elamanını ifade eder. Denklem (4)
her dizi elamanı tarafından alınan sinyale getirilir. Bunun üzerine temel olarak;
𝑒 𝑗𝑤(1+𝑘τ) 𝑠(𝑡 + 𝑘τ) = 𝑒 𝑗𝑤𝑡 𝑒 𝑗𝑤𝑘τ 𝑠(𝑡 + 𝑘τ) = 𝑒 𝑗𝑤𝑡 𝑒 𝑗2𝜋𝑓𝑘𝑑𝑠𝑖𝑛θ i/λf s(t+kτ)
(5)
Dizi elemanı d arasında ki mesafe yeterince küçük olduğundan s(t) sinyal kaynağına olan
mesafeye göre, ikisi arasındaki gecikme bitişik antenler (τ ) yeterince küçüktür.
s(t+kτ )≈s(t) burada tek çıkarım τ=0 değildir. Bunun yerine, farklı eleman dizilerinden alınan
faydalı sinyaller τ'dan etkilenir. Dört diziden sonraki yön diyagramı a(θ) olsun toplayıcılar
eklenir ve W ağırlığı ihmal edilirse;
𝑎(θ𝑖 ) = [ 1, 𝑒
j2πdsinθ 𝑖
λ
,….,𝑒
𝑗(𝑘−1)2𝜋𝑑𝑠𝑖𝑛θ 𝑖
λ
]𝑇
(6)
Başka bir deyişle, her bir dizi tarafından çözülebilen yararlı sinyaller W ortadan kaldırıldıktan
sonra 𝑒
j2πdsinθ 𝑖
λ
𝑠(𝑡)′ 𝑑𝑖𝑟. Bu tamamen anten dizisi ve olay açısı arasında ki mesafe ile
sınırlıdır. Yapılan işlemler DOA ve hüzmelemenin hesaplanmasıdır. DOA’ya dayalı bir yönü
tahmin etmektir. DOA hesaplandıktan sonra, antene göre UE’nin yönü bilinebilir. Hüzmelenen
antenin fazını ayarlamak gereklidir. UE’nin yönüne uyacak antenler kurallardan çıkarılabilir.
Matrislerdeki öğeler yapılandırılsa, matris işlemi makul olarak, matrisin çarpımı ve eşlenik
devri matrisin imajiner kısmı dengelenebilir ve maksimum genliğe ulaşır;
𝑊 ∗ 𝑊 𝐻 = | | 𝑊| |2
(7)
Alınan sinyalin beklenen zamandan daha güçlü olduğunu varsayalım. θ𝑟𝑒𝑓 olay açısı , W’da faz
ayarlanırsa;
𝑊 𝐻 = 𝑎𝐻 (θ𝑟𝑒𝑓 )
(8)
Bu nedenle 𝑊 𝐻 ∗ 𝑎(θ𝑟𝑒𝑓 ) imajiner kısmı ve maksimu genlik elde edilir. Bu yöntem aynı
işlemler ve aynı koşullar altında sağlanmıştır.
Uygun anten ağırlığı verilmişse dizi sinyaller θ açısı ile UE tarafından alınan elemanlar farklı
olabilir. Tüm antenlerin aynı sinyali gönderdiği aşamalar, dolasıyla enerji kaybına yol açar. Bu
nedenle bir aşama, bir farklı dizi elemanlarından gelen sinyallerin eş fazlı yığınlamasını
gerçekleştirmek için iletici uçtaki her dizi elemanının sinyali Şekil 2’de gösterilmiştir.
Özellikle faz farkının ayarlanması esas alınarak dalga boyunun hesaplanmasıyla ilgili olarak ;
𝜑=
2𝜋𝑑. sin(θ)
τ
(9)
Işın yönü, iletim fazını ayarlayarak farklı antenlerde ayarlanabilir. Farklı antenlerdeki aynı faz
göz önüne alındığında ışın normal yöne ve konsantre enerjiye işaret eder. Ana kiriş dar
olduğundan daha yüksektir. Bu sebeple Beamforming kazanç sağlamaktadır.
3. Implementation of Beamforming