Channel modelling for MIMO systems

Abstract

Systems equipped with multiple antennas at the transmitter and at the receiver, known as MIMO (Multiple Input Multiple Output) systems, offer higher capacities, allowing an efficient exploitation of the available spectrum and/or the employment of more demanding applications. It is well known that the radio channel is characterized by multipath propagation, a phenomenon deemed problematic and whose mitigation has been achieved through techniques such as diversity, beamforming or adaptive antennas. By exploring conveniently the spatial domain MIMO systems turn the characteristics of the multipath channel into an advantage and allow creating multiple parallel and independent virtual channels. However, the achievable benefits are constrained by the propagation channel’s characteristics, which may not always be ideal. This work focuses on the characterization of the MIMO radio channel. It begins with the presentation of the fundamental results from information theory that triggered the interest on these systems, including the discussion of some of their potential benefits and a review of the existing channel models for MIMO systems. The characterization of the MIMO channel developed in this work is based on experimental measurements of the double-directional channel. The measurement system is based on a vector network analyzer and a two-dimensional positioning platform, both controlled by a computer, allowing the measurement of the channel’s frequency response at the locations of a synthetic array. Data is then processed using the SAGE (Space-Alternating Expectation-Maximization) algorithm to obtain the parameters (delay, direction of arrival and complex amplitude) of the channel’s most relevant multipath components. Afterwards, using a clustering algorithm these data are grouped into clusters. Finally, statistical information is extracted allowing the characterization of the channel’s multipath components. The information about the multipath characteristics of the channel, induced by existing scatterers in the propagation scenario, enables the characterization of MIMO channel and thus to evaluate its performance. The method was finally validated using MIMO measurements.

Os sistemas equipados com múltiplas antenas no emissor e no recetor, conhecidos como sistemas MIMO (Multiple Input Multiple Output), oferecem capacidades mais elevadas, permitindo melhor rentabilização do espectro e/ou utilização de aplicações mais exigentes. É sobejamente sabido que o canal rádio é caracterizado por propagação multipercurso, fenómeno considerado problemático e cuja mitigação tem sido conseguida através de técnicas como diversidade, formatação de feixe ou antenas adaptativas. Explorando convenientemente o domínio espacial os sistemas MIMO transformam as características multipercurso do canal numa mais-valia e permitem criar vários canais virtuais, paralelos e independentes. Contudo, os benefícios atingíveis são condicionados pelas características do canal de propagação, que poderão não ser sempre as ideais. Este trabalho centra-se na caracterização do canal rádio para sistemas MIMO. Inicia-se com a apresentação dos resultados fundamentais da teoria da informação que despoletaram todo o entusiamo em torno deste tipo de sistemas, sendo discutidas algumas das suas potencialidades e uma revisão dos modelos existentes para sistemas MIMO. A caracterização do canal MIMO desenvolvida neste trabalho assenta em medidas experimentais do canal direcional adquiridas em dupla via. O sistema de medida é baseado num analisador de redes vetorial e numa plataforma de posicionamento bidimensional, ambos controlados por um computador, permitindo obter a resposta em frequência do canal rádio nos vários pontos correspondentes à localização dos elementos de um agregado virtual. As medidas são posteriormente processadas com o algoritmo SAGE (Space-Alternating Expectation-Maximization), de forma a obter os parâmetros (atraso, direção de chegada e amplitude complexa) das componentes multipercurso mais significativas. Seguidamente, estes dados são tratados com um algoritmo de classificação (clustering) e organizados em grupos. Finalmente é extraída informação estatística que permite caracterizar o comportamento das componentes multipercurso do canal. A informação acerca das características multipercurso do canal, induzidas pelos espalhadores (scatterers) existentes no cenário de propagação, possibilita a caracterização do canal MIMO e assim avaliar o seu desempenho. O método foi por fim validado com medidas MIMO.