MIMO CHANNEL OPTIMIZATION USING RIS

В последние годы растущее присутствие различных услуг мобильной связи, таких как потоковое видео и онлайн-игры, вызвало значительный всплеск потребности в более высоких скоростях передачи данных. Для удовлетворения растущих потребностей были применены различные технологии. Среди них выделяется технология «множественный вход-множественный выход» (MIMO) как решение для увеличения пропускной способности системы без необходимости использования дополнительных частотных ресурсов. Однако по мере широкого распространения MIMO возникли новые проблемы. В средах распространения, характеризующиеся сильными прямыми линиями (LoS) и ограниченным рассеянием, корреляция в каналах MIMO увеличивается. Это явление ослабляет мультиплексирование MIMO, что приводит к снижению возможности поддержки нескольких потоков данных и, как следствие, к снижению производительности систем связи. Решением может являться RIS, которая может динамически манипулировать электромагнитными волнами

Взаимодействие между технологиями MIMO и RIS связано с использованием множества антенн и рефлективной поверхности для улучшения беспроводной связи. Технология MIMO использует множество антенн для передачи и приема данных, обеспечивая параллельную передачу нескольких потоков информации. Это позволяет увеличить пропускную способность канала и повысить эффективность передачи данных путем использования пространственной и временной многопутевой передачи.

С другой стороны, технология RIS представляет собой поверхность, на которой размещены множество активных элементов, способных регулировать фазу и амплитуду отражаемых сигналов. Эти элементы позволяют создавать контролируемые фазовые и амплитудные изменения в отраженных сигналах, что может использоваться для оптимизации характеристик канала связи.

Взаимодействие между MIMO и RIS заключается в том, что RIS может быть использована для активного влияния на многопутевой канал связи, который обычно используется в MIMO системах. Путем правильного настройки фазы и амплитуды отраженных сигналов с помощью RIS, можно изменить характеристики канала связи, такие как амплитуда, фаза, угол прихода и временная задержка. Это в свою очередь может улучшить пропускную способность, надежность и покрытие беспроводных коммуникационных систем.

В области оптимизации MIMO (Multiple Input Multiple Output) существует несколько технологий, которые используются для улучшения производительности и эффективности беспроводных коммуникационных систем. Примеры некоторых технологий:

1. Пространственное мультиплексирование (Spatial Multiplexing): Эта техника позволяет увеличить пропускную способность канала путем одновременной передачи нескольких независимых потоков данных через различные антенны. Это достигается за счет использования пространственного разнообразия канала.

2. Пространственная обработка сигналов (Spatial Signal Processing): Осуществляется с помощью алгоритмов обработки сигналов, которые позволяют эффективно управлять сигналами, полученными от различных антенн, для улучшения качества приема и снижения уровня помех.

3. Формирование лучей (Beamforming): Эта технология позволяет направлять сигналы в определенные направления с помощью фазовой регулировки сигналов на различных антеннах. Таким образом, можно увеличить сигнал-шумовое отношение и улучшить качество связи в конкретных направлениях.

4. Обратная связь (Feedback): Используется для оценки канала связи и передачи информации обратно на передатчик для адаптивного изменения параметров передачи данных, таких как мощность и кодирование, для оптимальной работы MIMO системы.

5. Преобразование пространственного времени (Space-Time Coding): Эта техника позволяет использовать пространственное разнообразие и временное разнообразие для увеличения надежности передачи данных и уменьшения влияния помех и искажений канала.

Путем комбинирования этих технологий можно добиться оптимальной производительности и эффективности систем MIMO в различных условиях и средах передачи данных.

Рассмотрим систему связи с множественным входом и множественным выходом (MIMO), в которой используется реконфигурируемая интеллектуальная поверхность (RIS), как показано на Рис.2. У передатчика и приемника по L и Q антенн соответственно. RIS состоит из N ячеек. Весь MIMO-канал между передатчиком и приемником состоит из канала, усиленного RIS, и канала без участия RIS, который можно моделировать следующим образом:

RIS – вспомогательный канал

Канал без посторонней помощи

Где  и  представляют канал между передатчиком и RIS, и канал между RIS и приемником соответственно.  является диагональной матрицей, состоящей из коэффициентов отражения каждой ячейки.  и  представляют линию прямой видимости (LoS) и пути без прямой видимости (NLoS) между передатчиком и приемником соответственно.  обозначает отношение мощности канала с помощью RIS, то есть отношение мощности  в общем канале 𝐇. К – это фактор Рисена неиспользуемого канала без RIS. Конкретно, канал между передатчиком и RIS можно выразить следующим образом:

Где  это коэффициент канала между lth(l = 0, 1, …, L) антенной передатчика и nth(n = 0, 1, …, N) блоком элементов Un. Предположим, что как передатчик, так и приемник находятся в ближней зоне отражающей поверхности, но в дальней зоне от каждого блока элементов РЭС. Учитывая потери распространения беспроводного сигнала между ними, коэффициент канала можно моделировать как:

Где Gtx означает усиление каждой передающей антенны,  и  обозначает угол прихода (AoA) от lth передающей антенны к ячейке это нормализованная диаграмма направленности мощности каждой ячейки. dx и dx Обозначают ширину и длину каждой ячейки, соответственно.  обозначает расстояние между lth и передающей антенной и ячейкой Un, и λ представляет собой длину волны.

Эффективный ранг – это понятие из области линейной алгебры и матричных вычислений, которое используется для оценки информационной емкости системы или матрицы. В контексте беспроводных коммуникаций и технологий MIMO (Multiple Input Multiple Output). Эффективный ранг будет использоваться в качестве показателя для оценки ортогональности среди подканалов MIMO. Эффективный ранг канала MIMO 𝐇 между передатчиком и приемником может быть выражен как:

где erank(𝐇) – ранг канала MIMO, а σi′=σi/∑iσi – нормализованное сингулярное значение.

Включение RIS в качестве компонента канала MIMO позволяет оптимизировать конфигурацию RIS для улучшения эффективного ранга канала MIMO 𝐇, тем самым улучшая ортогональность подканалов и общую производительность системы. Таким образом, цель оптимизации можно сформулировать следующим образом:

maximize erank(H)

subject to ∀ϕn∈Ξb,n=1,2,…,N.

MCA – метод на основе кодовой книги, который выбирает лучшие конфигурации из кодовой книги и генерирует оптимальные конфигурации путем перекрестной замены частей этих лучших конфигураций.

Процедура оптимизации RIS с помощью MCA описывается следующим образом.

8.1. Перебор генерируемых оптимальных конфигураций

В MCA сначала генерируется набор T случайных конфигураций фазы RIS, т.е. Ψ={ϕ1,…,ϕT}. Затем RIS настраивается в соответствии с этими Т случайными конфигурациями и получается соответствующий эффективный ранг канала MIMO 𝐇. Кроме того, Т случайные конфигурации RIS сортируются в порядке возрастания на основе их индивидуальных эффективных рангов, и две верхние конфигурации выбираются в качестве родительского набора, Ψparent. Чтобы сгенерировать новый набор конфигураций фазы RIS для следующего шага алгоритма, необходимо выразить соответствующий родительский набор: Ψparent={ϕmax, ϕsubmax} где ϕmax и ϕsubmax представляют конфигурацию RIS с наивысшим и вторым по величине эффективным рангом соответствующего канала MIMO 𝐇 в наборе Ψ соответственно.

8.2. Перекрестное обменное наложение родительских конфигураций

Производится генерации потомков конфигурации фаз RIS, обозначаемые как  путем последовательной перекрестной замены конструкций фаз первых Nnew элементарных ячеек из родительских конфигураций {Фmax,Фsubmax}.

После применения каждой новой сгенерированной конфигурации потомков к RIS вычисляется соответствующий эффективный ранг канала MIMO 𝐇.

Для симуляций модели системы связи 2 MIMO с поддержкой RIS 2×2 воспользуемся интерактивной средой вычислений и программирования (MATLAB).

Симуляция модели включает в себя следующие этапы:

1. Определение параметров системы:

Задаются основные характеристики системы, такие как количество антенн на передатчике и приемнике, частота сигнала, ширина полосы пропускания и параметры RIS.

2. Генерация каналов MIMO и RIS:

Создаются матрицы каналов MIMO и RIS с учетом случайных характеристик, таких как затухание и фазовые сдвиги.

3. Создание данных для передачи:

Генерируются данные, которые будут передаваться через канал MIMO с учетом заданных параметров системы.

4. Моделирование передачи данных:

Используется созданный канал MIMO и RIS для передачи сгенерированных данных, учитывая воздействие RIS на сигналы.

5. Демодуляция и декодирование данных:

Производится прием переданных данных и их демодуляция и декодирование для восстановления передаваемой информации.

6. Оценка производительности системы:

Анализируются полученные данные для оценки производительности системы связи, включая скорость передачи данных и уровень ошибок.

7. Оптимизация параметров RIS:

Проводится оптимизация параметров RIS для улучшения производительности системы.

8. Представление результатов:

На этом этапе результатов симуляции производится подсчет итоговых вычислений для анализа производительности системы.

При соблюдении этапов указанных ранее симулируется модель изображенная на Рис.2 в интерактивной среде вычислений и программирования (MATLAB) и получаются следующие результаты. При использовании одного элемента RIS (Н= 16), скорость передачи данных вначале увеличится на 9,6%, а затем стабилизируется на уровне 6,7%. При этом эффективный ранг повысится на 28,1%. При использовании двух элементов RIS (Н= 32), произойдет увеличение скорости передачи данных на 13,56%. По итогам полученных результатов было установлено, что канал с поддержкой RIS, приводит к увеличению скорости передачи данных и повышению эффективного ранга, что доказывает и подтверждает эффективность использование RIS в оптимизации MIMO.

На основе полученных результатов можно сделать заключение о том, что использование реконфигурируемых интеллектуальных поверхностей в каналах MIMO является эффективным методом для увеличения производительности беспроводных коммуникационных систем. Это подтверждает потенциал RIS в области оптимизации и повышения эффективности передачи данных, что делает данную технологию перспективной для использования в будущем в гетерогенных сетях с целью повышения спектральной эффективности.