Trong chương này, một số mụ hỡnh kờnh MIMO đó được trỡnh bày. Phần 1.3 mụ tả cỏc mụ hỡnh mức liờn kết, phự hợp để mụ tả cỏc đặc điểm khụng gian của cỏc kờnh giữa bờn phỏt và bờn thu. Mục 1.4, 1.5, 1.6 và 1.7 tương ứng mụ tả cỏc khớa cạnh chớnh của cỏc mụ hỡnh kờnh mức hệ thống phức tạp 3GPP SCM, COST259, COST273 và WINNER, khi kết hợp lan truyền mụ hỡnh mức liờn kết phự hợp cho một lượng lớn kịch bản.
Cỏc mụ hỡnh này bắt nguồn từ cỏc giả định khỏc nhau và nhằm đặc tớnh mục tiờu khớa cạnh khỏc nhau của kờnh MIMO. Mụ hỡnh dựa trờn ghộp nối phự hợp hơn với đặc tớnh gúc của kờnh hai chiều, ghộp nối giữa DoAs và DoDs được mụ hỡnh
một cỏch rừ ràng. Đặc biệt, mụ hỡnh vật tỏn xạ hữu hạn tại mục 1.3.2.1 được sử dụng rộng rói, là nguồn gốc của ước lượng cỏc tham số cơ bản của súng và đỏnh giỏ ứng dụng beamforming. Trong khi mụ hỡnh này là rất mạnh để mụ tả mụi trường truyền lan bị chi phối bởi phản xạ phản chiếu, nhưng nú khụng phự hợp để mụ tả tỏn xạ khuếch tỏn. Nú cũng phổ biến đến mụ hỡnh nhúm quan sỏt từ cỏc chiến dịch đo lường bằng cỏch sử dụng cỏc mụ hỡnh vật tỏn xạ hữu hạn cú sự chồng chất của vật tỏn xạ tập trung xung quanh cỏc gúc trung bỡnh/ trễ của cỏc cụm tương ứng, như trong cỏc mụ hỡnh COST273 và mụ hỡnh WINNER được mụ tả tương ứng tại mục 1.6 và 1.7. Tuy nhiờn, nếu cỏc cụm khụng tỏch biệt rừ ràng trong miền gúc và/ hoặc trễ thỡ khụng đơn giản để xỏc định súng thuộc về cỏc cụm khi ước lượng cỏc thụng số của mụ hỡnh từ cỏc phộp đo kờnh. Điều này cũng khụng đỳng khi ước lượng cỏc mụ hỡnh dựa theo cụm, như mụ hỡnh SVA được mụ tả trong mục 1.3.1.2 gúc lan truyền và gúc trung bỡnh của cỏc cụm xỏc định một cỏch rừ ràng.
Cỏc mụ hỡnh hệ thống được mụ tả tại mục 1.6 và 1.7 dành cho mụ phỏng hệ thống lớn với nhiều thiết bị đầu cuối và trạm gốc, và cú thể dựng để đỏnh giỏ khả năng truyền tải của cỏc kỹ thuật trong cỏc kịch bản triển khai thực tế.
Mụ hỡnh kờnh COST273 mụ tả cỏc tớnh năng của kờnh MIMO, giống như thời gian tiến húa của cỏc thụng số khụng gian, hỡnh thành và mất đi của cỏc cụm tự nhiờn hơn và hỡnh thức trực quan hơn so với mụ hỡnh WINNER bằng cỏch đặt rừ ràng cụm trong mụi trường truyền lan và cỏch khỏi niệm về khu vực tầm nhỡn. Tuy nhiờn, cỏc mụ hỡnh WINNER cú thể cú độ phức tạp thấp hơn do cỏc khỏi niệm về phõn đoạn kờnh và đơn giản húa cỏc chương trỡnh cho chuyển tiếp mịn giữa cỏc phõn đoạn kờnh. Khi cả hai mụ hỡnh gần đõy và làm việc trờn dự ỏn WINNER vẫn đang tiếp diễn, khụng cú so sỏnh trực tiếp khỏch quan giữa cỏc mụ hỡnh cú thể được tỡm thấy trong cỏc tài liệu cho đến nay [6].
Trạng thỏi động của kờnh MIMO là một trong những thỏch thức lớn cho cỏc mụ hỡnh kờnh phỏt triển trong tương lai, đặc biệt trong tớnh toỏn mụ hỡnh kờnh vẫn phải đảm bảo đơn giản để sử dụng thực tế mụ phỏng mức liờn kết và mức hệ thống. Khi theo dừi sự tiến triển của một số lượng lớn cỏc tham số cú thể được nhận thấy độ phức tạp ngày càng cao. Mụ hỡnh kờnh yờu cầu nắm bắt cỏc tớnh năng chớnh của kờnh MIMO với vài tham số mong muốn. Mụ hỡnh kờnh mụ tả cỏc thành phần tỏn
xạ khuếch tỏn một cỏch rừ ràng là một bước để tiến tới mục tiờu này vỡ nú cú thể mụ tả cỏc kờnh MIMO với số lượng cỏc thành phần như phản chiếu nhỏ hơn. Do đú, xỏc định đặc tớnh tốt hơn của cơ chế tỏn xạ khuếch tỏn là bắt buộc.
CHƯƠNG 2:
ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ KấNH THễNG TIN Vễ TUYẾN
Kết quả ước lượng thay đổi theo tiờu chuẩn thiết kế, tớnh chất thống kờ, độ phõn giải, độ phức tạp trong tớnh toỏn, chiều của khụng gian tham số,…Ước lượng dựa trờn tiờu chuẩn khả năng tối đa (ML - Maximum likehood) được cho là tốt nhất để ước lượng theo lý thuyết hội tụ tiệm cận được đưa ra bởi giới hạn dưới CR (Cramộr-Rao lower bound). Tuy nhiờn, độ phức tạp của cỏc ước lượng như vậy cú thể trở nờn quỏ lớn. Số phương phỏp tỡm kiếm ước lượng ML với độ phức tạp giảm đó nhận được rất nhiều sự chỳ ý gần đõy. Một số phương phỏp phự hợp nhất được đưa ra trong mục 2.4. Những ước lượng được thiết kế cho việc thu thập cỏc tham số liờn quan đến mỗi vật thể phản xạ phản chiếu đến mảng thu, bao gồm: DoA/ DoD, trễ, lan truyền Doppler, và độ lợi phức.
Cỏc ước lượng đơn giản hơn dành riờng cho một vài tham số vẫn được yờu cầu, để khởi tạo trong thuật toỏn ML lặp phức tạp hay cho cỏc nghiờn cứu ngắn hơn mà chỉ cú đặc điểm khụng gian của kờnh là cần thiết. Ước lượng này bao gồm cỏc kỹ thuật nổi tiếng như beamforming, MUSIC và ESPRIT được mụ tả ngắn gọn trong mục 2.3.
Cuối cựng, ước lượng mụ tả tại mục 2.6 xột đến tớn hiệu tới mảng thu theo cụm, theo quan sỏt cỏc phộp đo trong thời gian gần đõy và trong cỏc mụ hỡnh kờnh COST273 và WINNER được mụ tả trong chương 1. Ước lượng gúc trung bỡnh và gúc lan truyền của mỗi cụm giả định gúc lan truyền nhỏ.