Antenna selection schemes for energy efficiency increasing of XL-MIMO systems under non-stationary channels
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Resumo: Aumentar o número de antenas na estação rádio base de um sistema MIMO Massivo garante uma melhoria nas taxas de dados e na eficiência energética Entretanto, ao empregar centenas ou milhares de antenas, o peso do array de antenas pode se tornar uma dificuldade, bem como manter a separação entre antenas em no mínimo meio comprimento de onda, o que é oportuno para aproveitar inteiramente a disponibilidade de um grande número de antenas Consequentemente, o array de antenas torna-se muito mais comprido A principal consequência disto é que a maior parte da energia contida no sinal enviado por um determinado usuário atinge apenas uma pequena porção do array, o que é conhecido como não-estacionariedade espacial Portanto, selecionar as antenas que irão atuar na detecção do sinal transmitido por cada usuário, ao invés de usar todas as antenas, é uma ´ótima estratégia tendo em vista reduzir a complexidade computacional e o consumo de potência, sem comprometer a taxa de dados Nesse contexto, existem duas possíveis situações: o subconjunto de antenas selecionadas para cada usuário pode ser qualquer combinação entre as antenas disponíveis no array, ou então o array é previamente dividido em múltiplos subarrays, que seriam entidades de hardware independentes, e um ou mais subarrays são atribuídos a cada usuário Este trabalho propõe três esquemas de seleção de antenas (AS) e de dois esquemas de seleção de subarrays (SS) Os resultados numéricos demonstraram que os esquemas de seleção foram capazes de reduzir o número de antenas ativas em um cenário de baixa ou média densidade de usuários, e consequentemente reduzir consideravelmente o consumo de potência Ao definir uma pequena quantidade de antenas para realizar o receive combining para cada usuário, a complexidade também é reduzida nesse cenário Os algoritmos propostos selecionam os subconjuntos de antenas criteriosamente, dando preferência aqueles(as) cujo canal até o usuário está mais forte, também considerando a interferência potencial devido aos demais usuários Portanto, a taxa de dados apresenta apenas uma pequena redução, mesmo que o combinador zero-forcing (ZF) seja mais eficiente em combater a interferência quando o número de antenas é alto Enfim, como o consumo de potência diminui muito mais que a taxa de dados, a eficiência energética (EE) melhora colossalmente Um dos algoritmos propostos, chamado fair-AS, mantém o número de antenas ativas limitado arbitrariamente Este algoritmo mostrou-se mais eficiente que os demais em maximizar a eficiência energética, por garantir maior redução de potência que os demais, sem, no entanto, comprometer consideravelmente a taxa de dados do sistema O esquema fair-AS mostrou-se capaz de aumentar consideravelmente a EE, mesmo em cenários de moderada densidade de usuários
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Palavras-chave
Engenharia elétrica, Sistemas MIMO, Eficiência energética, Sistemas de telecomunicação, Antenas (Eletrônica), Electric engineering, MIMO systems, Energy efficiency, Telecommunication systems, Antennas (Electronics)