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MIMO massif

Le MIMO massif (en anglais : Massive MIMO, Large-Scale Antenna Systems, Very Large MIMO, Hyper MIMO, Full-Dimension MIMO, ARGOS) est une technologie Ă©mergente pour les nouveaux systèmes de communication et de l'internet des objets, basĂ©e sur l'usage de centaines d'antennes interfĂ©rant entre elles. C'est une des techniques candidates pour la 5G et pour succĂ©der Ă  la 4G LTE et LTE-A. Parmi les Ă©volutions, on peut citer une connectivitĂ© Ă©levĂ©e et des Ă©quipements Ă  faible coĂ»t pour s'adapter Ă  la croissance du nombre de pĂ©riphĂ©riques, la capacitĂ© de s'adapter aux environnements de haute densitĂ©, la mobilitĂ© afin de s'assurer que l'expĂ©rience suit l'utilisateur, une latence de transmission rĂ©duite pour la rĂ©alitĂ© augmentĂ©e et l'internet tactile, l'efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique satisfaisant aux directives de communications vertes et bien sĂ»r le dĂ©bit et la sĂ©curitĂ©.

Contexte

Le MIMO ou Multiple Input Multiple Output est une technique de transmission utilisée dans les systèmes modernes de communication. Cette méthode consiste à exploiter l'effet multi-trajets ainsi que la richesse du canal de propagation dans les cellules urbaines pour améliorer la performance du système en général. Cette amélioration peut se faire à travers la diversité spatiale (envoyer la même information sur plusieurs antennes) ou bien multiplexer les données sur des canaux parallèles pour servir un utilisateur avec plusieurs antennes (MIMO) ou plusieurs utilisateurs (Multi-user MIMO alias MU-MIMO).

De gros avantages sont promis par l'intégration du Massive MIMO dont une meilleure fiabilité des communications, une latence réduite, des débits plus élevés ainsi que d'autres avantages vitaux pour l'intégration promise de la 5G à partir de 2020.

Massive MIMO n'est pas une simple extension linéaire du MIMO mais présente des particularités, des avantages et des difficultés d'implémentation spécifiques.

Définition et représentation

De nombreuses études[1] indiquent qu'en 2020, nous aurons des volumes de données échangées atteignant 1018 octets / mois (Exaoctets) et le nombre des équipements électroniques communicants dépassera de trois fois la population, surtout à cause de l'émergence de l'internet des objets et des villes intelligentes ou smart cities.

Afin de faire face à cette évolution massive des systèmes d'échange de données, les nouvelles technologies doivent satisfaire différents besoins. L'une de ces technologies est le MIMO massif ou le MIMO à grande échelle. Le principe est l'exploitation de la dimension spatiale, créant ainsi de nombreux degrés de liberté et stimulant le principe de la transmission simultanée par multiplexage spatial. Servir différents utilisateurs dans la même ressource temps-fréquence peut être considéré comme un élément-clé pour la cinquième génération de réseaux mobiles en raison de l'épuisement des fréquences disponibles dans le spectre de fréquence et pour répondre aux contraintes d'efficacité spectrale.

Modèle Massive MIMO- M antennes et K utilisateurs

Cette technologie consiste à équiper une station de base avec un nombre élevé M d’antennes pour servir un nombre d'utilisateurs K sous la supposition M >> K. Les K utilisateurs peuvent avoir plusieurs antennes dans leurs terminaux. Le modèle d'un système Massive MIMO est proche de celui du Multi-user MIMO déjà utilisé en LTE-Advanced.

Avantages et défis

Les grands rĂ©seaux d'antennes rendent le traitement du signal conventionnel extrĂŞmement complexe. L'interrogation principale est de savoir si cet important gain de multiplexage est rĂ©alisable avec des techniques de faible complexitĂ© et une rĂ©alisation matĂ©rielle d'un coĂ»t raisonnable. Dans la publication « Noncooperative Cellular Wireless with Unlimited Numbers of Base Station Antennas Â»[2], l'auteur dĂ©montre que l'utilisation d'un nombre Ă©levĂ© d'Ă©lĂ©ments rayonnants Ă  l'Ă©metteur, associĂ© Ă  un certain nombre d'utilisateurs actifs permet l'utilisation de techniques de prĂ©codages linĂ©aires simples telles que le MRC (Maximum Ratio Combining) sur la liaison montante et MRT (Maximum Ratio Transmitting) sur la liaison descendante. Dans « An Overview of Massive MIMO: Benefits and Challenges Â»[3], un aperçu de la technologie Massive MIMO est prĂ©sentĂ©.

Avantages

  • Les effets du fast fading et du bruit non corrĂ©lĂ© disparaissent avec le nombre croissant d'antennes dans la station de base.
  • Grande efficacitĂ© spectrale.
  • Haute fiabilitĂ© de la communication, faible TEB (taux d'erreur binaire)
  • Haute efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique.
  • Traitement du signal simple. Les schĂ©mas simples de traitement linĂ©aire donnent des rĂ©sultats presque optimaux.
  • Exploitation avancĂ©e de la diversitĂ© et des techniques de multiplexage.
  • Augmentation de la capacitĂ© du système en termes de dĂ©bit binaire.

DĂ©fis

  • Évaluation de l'information sur l'Ă©tat du canal (Channel State Acquisition ou CSI)
  • Problème de contamination des pilotes
  • Conception de modèles et dĂ©codeurs de faible complexitĂ©
  • Effet de l'espacement des antennes et du couplage mutuel sur le système
  • StratĂ©gies d'allocation de ressources
  • StratĂ©gies de dĂ©ploiement des antennes dans la station de base.
  • ModĂ©lisation de canaux pour les scĂ©narios de mobilitĂ© Ă©levĂ©e
  • Impact des imperfections matĂ©rielles
  • SĂ©paration spatiale des diffĂ©rents utilisateurs afin de les servir dans la mĂŞme ressource temps-frĂ©quence
  • Un nombre suffisant d'antennes pour assurer une QoS donnĂ©e (qualitĂ© de service)
  • Bandes de frĂ©quences Ă  exploiter et agrĂ©gation de porteuses
  • TDD (Time Division Duplexing) ou FDD (Frequency Division Duplexing) et des mĂ©thodes de rĂ©troaction efficaces pour le FDD ;

Notes et références

  1. (en) « CISCO Global Cloud Index (GCI) » (consulté le )
  2. (en) Thomas L.Marzetta, « Noncooperative Cellular Wireless with Unlimited Numbers of Base Station Antennas », IEEE Transactions on Wireless Communications,‎
  3. (en) L. Lu and G. Y. Li and A. L. Swindlehurst and A. Ashikhmin and R. Zhang, « An Overview of Massive MIMO: Benefits and Challenges », IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,‎
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