Widely distributed massive MIMO communication systems for high mobility users

Abstract

Mobilfunksysteme mit großen Mehrfachantennen (massive MIMO) nutzen Dutzende bis Hunderte Antennenelemente an der Basisstation, um die Charakteristika der räumlichen Funkwellenausbreitung bestmöglich zu erfassen und sie wirksam einzu- setzen. So gelingt es, mehrere Nutzer zeitgleich auf derselben Frequenz zu versorgen, wodurch noch nie dagewesene spektrale Effizienz, Energieeffizienz und Zuverlässigkeit erreicht wird. Aus diesem Grund dient massive MIMO als Basistechnologie in der Entwicklung und Einführung von 5G-fähigen Mobilfunksystemen. Allerdings erfordert massive MIMO eine exakte und rechtzeitige Schätzung des Zustands der Funkkanäle zwischen allen Nutzern und allen Basisstationsantennen. Derzeit ist der einzige praktikable und skalierbare Ansatz die Anwendung eines Zeitduplexverfahrens unter Annahme reziproker Funkkanäle. In Szenarien mit hoher Mobilität führt dieser Ansatz zwangsläufig zu einer Verschlechterung der Übertragungsqualität im Mobilfunknetz, da die veraltete Information über den Funkkanalzustand zu Interferenz zwischen Nutzern und zu einem geringeren Signal-Rausch-Verhältnis führt.In dieser Arbeit untersuchen wir analytisch und numerisch die nachteiligen Auswirkungen von hoher Mobilität auf die Zuverlässigkeit eines massive MIMO-Systems, entwickeln Methoden zur Erhöhung der Zuverlässigkeit und bewerten ihre Wirksamkeit. Wir betrachten (i) Prädiktionsverfahren, um die Qualität der Schätzung der Funkkanalinformation zu verbessern; ii) orthogonale Vorcodierung (orthogonal precoding), um die räumliche Mehrfachausbreitung im Funkkanal bestmöglich zu nutzen; und iii) verteilte Antennengeometrien an der Basisstation. Unter Annahme eines zeitkorrelierten Schwundprozesses und eines mehrstufigen Prädiktionsverfahrens wird das momentane und asymptotische Verhältnis zwischen Signalleistung und Interferenz- und Rauschleistung (SINR) in einem massive MIMO-System abgeleitet. Die Verbesserung gegenüber der Verwendung von veralteter Funkkanalinformation wird dargestellt und quantifiziert. Durch einen Beweis und numerische Simulation wird gezeigt, dass die Verringerung der Varianz des SINR unabhängig vom Alter der Funkkanalinformation ist. Außerdem werden die positiven Auswirkungen von orthogonaler Vorcodierung in Kombination mit den entwickelten Prädiktionsverfahren auf die Zuverlässigkeit eines massive MIMO-Systems gezeigt.Um die theoretischen und simulierten Ergebnisse zu untermauern, wird ein Funkkanalmesssystem basierend auf programmierbaren Sende- und Empfangskomponenten entwickelt. Es ermöglicht die parallele und zeitsynchronisierte Erfassung zeitveränderlicher drahtloser Funkkanalimpulsantworten von zwei Nutzern und 32 Basisstationsantennen in hochdynamischen Szenarien. Darüber hinaus ist das Funkkanalmesssystem so konzipiert, dass es flexible Anordnungen der Basisstationsantennen mit einer Apertur von bis zu 90 m ermöglicht. Zwei Messkampagnen mit Nutzern in Fahrzeugen in städtischen Szenarien mit einer Aperturgröße der Basisstation von 1 m bis 50 m wurden durchgeführt. Die Messdaten legen nahe, dass ein Aufbau mit weit verteilten Basisstationsantennen sinnvoll ist. Er reduziert die Auswirkungen von veralteter Funkkanalinformation, und zufällige Schwankungen der Signalstärke, was wiederum Zuverlässigkeit und Energieeffizienz erhöht.

Massive multiple input multiple output (MIMO) systems utilize tens to hundreds of base station (BS) antennas to exploit diversity in space, and serve several users simultaneously in the same time-frequency resource, thus achieving unprecedented levels of spectral efficiency, energy efficiency, and reliability. For this reason, they became the method of choice in the current roll-out of 5G deployments. However, a stringent requirement for massive MIMO systems is accurate and timely channel state information (CSI) from all users to all BS antennas. Currently, the only viable and scalable solution is the application of a time division duplex (TDD) scheme and relying on channel reciprocity. In high mobility scenarios, this approach inherently causes service degradation, as outdated CSI introduces inter-user interference and a reduced signal to noise ratio (SNR).In this thesis, we investigate, both analytically and numerically, the adverse effects of users with high mobility on the reliability in a massive MIMO system, propose mitigation strategies, and evaluate their effectiveness. We consider (i) prediction to increase the quality of outdated CSI estimates; (ii) orthogonal precoding (OP) to further exploit spatial diversity; and (iii) distributed BS antenna geometries.More specifically, we derive the instantaneous and asymptotic signal to interference and noise ratio (SINR) of a TDD massive MIMO system for a time-correlated fading process utilizing multistep minimum mean square error (MMSE) CSI prediction and quantify the improvement over the utilization of aged CSI. We additionally prove and show by numerical simulation that the capability of massive MIMO systems to reduce small-scale fading, i.e., the variance of the SINR, is independent of the CSI age. Further, we show the beneficial impact of OP in combination with CSI prediction on the reliability of a massive MIMO system by numerical link-level bit error rate (BER) simulation.To substantiate the analytical and numerical findings, we develop a software- defined radio (SDR) based channel sounding framework. It has the capability to capture time-variant wireless channel impulse responses from two users to 32 BS antennas in highly dynamic scenarios in a fully parallel and time-synchronized manner. Moreover, the sounding framework is designed to support flexible BS antenna placements with an aperture of up to 90 m to characterize widely distributed (i.e., cell-free) setups. We conduct two vehicular measurement campaigns with highly mobile users in urban scenarios with BS antenna apertures ranging from 1 m to 50 m. The empiric evidence suggests that a widely distributed massive MIMO system, with BS antennas distributed over a wide aperture, mitigates the effects of aged CSI and reduces random fluctuations in signal strength, thus increasing reliability and energy efficiency.