Simulación y optimización de MIMO Systems usando Beamforming a través del Singular Value Decomposition - ESPOL. FIEC (2011)
El marco teórico del proyecto, las definiciones fundamentales y funciones básicas de los Sistemas MIMO que poseen varias antenas de transmisión y recepción. Se explica claramente lo que son y sus bondades, también presentamos a la matriz del canal, la diversidad de antena y la técnica de OFDM que permite reducir el ancho de banda y ayuda a combatir con la interferencia entre símbolos. Tratamos las interferencias que se presentan en los sistemas de transmisión inalámbricas MIMO y los que se trataran de combatir en este estudio, mitigando dichas interferencias con la ayuda de varios métodos, algoritmos y artificios matemáticos. Entre los problemas que se presentan está el ISI (interferencia Intersimbólica), ICI (interferencia intercanal) y la interferencia co-canal o el crosstalk que se produce entre distintos transmisores que operan a una misma frecuencia. También se explican los análisis y comparaciones que se esperan desarrollar en este estudio, que son graficas de rendimiento como BER vs SNR. Nos permite analizar las soluciones que se aplicaran para combatir problemas de interferencias y optimizar nuestro sistema. Se realiza el modelamiento del Sistema MIMO estableciendo las condiciones y parámetros a usar en este estudio, se establece que la información del canal o CSI es totalmente conocida, para así poder aplicar el beamforming (Precodificación) con el objetivo de diagonalizar el canal permitiendo que este se descomponga en varios canales SISO paralelos entre sí, eliminando interferencias ICI y facilitando la carga adaptiva de bits por cada subportadora. También se realiza un análisis matemático de este modelamiento, del beamforming, el SVD y explicamos cómo añadiendo un intervalo de guarda permitimos que los símbolos OFDM no se sobrepongan e interfieran entre sí. También se detalla la capacidad del sistema en el sistema MIMO, que es la velocidad de transmisión máxima alcanzable, un parámetro fundamental para analizar el rendimiento de nuestro sistema. Y damos un preámbulo de lo que es la carga adaptiva que nos ayudará para alcanzar un mayor velocidad de transmisión que se basa en el conocimiento de ganancia de los subcanales. En este capítulo se detalla el proceso de la simulación. Nuestros datos a transmitir y el canal a utilizar son creados de forma aleatoria. Se simulan todos los procesos de modulación y demodulación, y los procedimientos para la optimización y transformaciones para el mejor manejo de la información. También se calcula información que nos dará características del desempeño del sistema utilizado. La simulación se realiza ingresando las características del sistema MIMO que se desea simular por medio de una interfaz grafica. Finalmente analizamos las graficas de rendimiento obtenidas, BER vs SNR con diferentes esquemas y distintas combinaciones de antenas, los efectos multicaminos en la transmisión y la capacidad del canal para determinar las máximas velocidades que puede alcanzar nuestro sistema con las soluciones previamente planteadas.