viviane molineros guevara. interferencia co-canal
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Viviane Molineros Guevara
INTERFERENCIA CO-CANAL
Definición del ProblemaMIMO utiliza la diversidad de las señales
multitrayectorias, incrementando la habilidad del receptor de recobrar los mensajes de la señal modulada.
MIMO aumenta la eficiencia espectral de un sistema de comunicación inalámbrica por medio de la utilización del dominio espacial.
Afectan la capacidad de un sistema MIMO, debido a su naturaleza de múltiples transmisores y receptores.
EscenarioEl transmisor conoce la información de
estado del canal (CSI).El modelo de canal es el flat fading
Rayleigh.el canal es flat fading, el multipath se
reduce a un solo tap.El sistema inalámbrico es fijo por lo que
no existe movimiento relativo entre el transmisor y el receptor.
SolucionesBeamforming: la salida de cada dipolo del arreglo se pondera por un factor de pesos, cuyo valor es asignado mediante algún algoritmo escogido.•Máxima radiación de la señal deseada hacia el usuario (lóbulo principal).
•En las direcciones de los suscriptores interferentes el nivel de potencia transmitida se reduce.
Soluciones
noise =n
n, +h =xM
1mm
0
mh
noisehw
xwy
mmm
H
M
1m00
0H
+h w =y
n) + h( w=y
La señal y viene dada por :
(1)
Senal deseada
Senal interferente
Ruido
Solución 1Descripción del MMSE (Minimum mean
square error):reducción de la potencia media de la señal de
error.
Para hallar los pesos de la matriz w debemos de hallar el mínimo de la señal e(t)
d(t) - x(t) w=e(t)
d(t) -y(t)= e(t)H
(2.2) } |d(t)d(t) +x(t)d(t) w- d(t) x(t)w- x(t) wx(t)wE{|= } | e(t){| E
(2.1) |}d(t) -x(t)w|| d(t) - x(t)wE{|= } | e(t){| E
(2) } | d(t) - x(t)wE{|= } | e(t){| E
HHHH2
HH2
2H2
(2.4) }E{dd+d}w E{x -} xdE{ w- }wE{xx w= }| e(t){| E
(2.3) } dd+wdx-xd w-wxxE{w =}|e(t)E{|*H*HHH2
*H*HHH2
}E{xx=R}E{xd=r H*xd
(2.5) dd+ wr-r w-Rw w=}|e(t)E{| *Hxdxd
HH2
Solucion 1Para obtener el se debe de derivar la
ecuación de la diapositiva anterior y obtenemos:
Luego de igualar a cero obtenemos el valor mínimo de
xdrR 1 MMSE
xdH
2
w
0=r -Rw= w
}|e(t){| E
MMSEw
MMSEw
Solución 2Zero Forcing:
suprimir las interferencias co- canales,
ocasionadas por la gran cantidad de usuarios, y
el ISI.
se puede elegir los vectores de pesos para
evitar las interferencias entre los usuarios; al
invertir la matriz del canal compuesto de los
usuarios.
Solución 20= wh jk
(2.6) )(H(S)H(S) H(S)=W(S)
H(S)=W(S)1-**
†
Para eliminar la interferencia co canal, se debe cumplir la siguiente condición:
para
kj
Siendo: ] w....... w[w=y W ] ..h . ...h [h=H k21TT
kT2
T1
Para obtener los pesos de la matriz W, eliminando todas las Interferencias se debe hallar la pseudo inversa de H:
ZF tiene buen rendimiento en el sistema Inmune a las modulaciones Necesita mayor cantidad de
potencia Menos complejo de implementar
MMSE en algunos casos no es posible estimar la matriz de covarianza de la señal o conocer la señal deseada o de referencia
CONCLUSIONES
CONCLUSIONESModulaciones MMSE mejor que ZF en …
BPSK 3 – 4 dB
BFSK 10 dB
QPSK 1 dB
16 QAM menos de 1 dB
SIMULACION MATLAB
Asignacion de variablesN = 10^6; % numero de bits o simbolosEb_N0_dB = [0:25]; % multiple Eb/N0 valuesnTx = 2; % numero de antenas transmisorasnRx = 2; ; % numero de antenas receptoras
Algoritmo del Transmisor ip = rand(1,N)>0.5; s = 2*ip-1; % BPSK 0 -> -1; y el 1 -> 1sMod = kron(s,ones(nRx,1));
%multiplicamos la matriz s por una matriz (2x1) que contiene unos
sMod = reshape(sMod,[nRx,nTx,N/nTx]); % agrupamos en la matriz [nRx,nTx,N/NTx ]
Algoritmo del Canal h = 1/sqrt(2)*[randn(nRx,nTx,N/nTx) +
j*randn(nRx,nTx,N/nTx)]; % canal Rayleigh
n = 1/sqrt(2)*[randn(nRx,N/nTx) + j*randn(nRx,N/nTx)]; % ruido blanco gaussiano
Algoritmo del ReceptorZERO FORCINGhCof = zeros(2,2,N/nTx) ; hCof(1,1,:) = sum(h(:,2,:).*conj(h(:,2,:)),1); % se
obtenemos el termino d
hCof(2,2,:) = sum(h(:,1,:).*conj(h(:,1,:)),1); % se obtiene el termino a
hCof(2,1,:) = -sum(h(:,2,:).*conj(h(:,1,:)),1); % el termino c
hCof(1,2,:) = -sum(h(:,1,:).*conj(h(:,2,:)),1); % y por ultimo se obtiene el termino b
hDen = ((hCof(1,1,:).*hCof(2,2,:)) - (hCof(1,2,:).*hCof(2,1,:))); % ad-bc
Algoritmo del ReceptorhDen =
reshape(kron(reshape(hDen,1,N/nTx),ones(2,2)),2,2,N/nTx); hInv = hCof./hDen; % inv(H^H*H) del ZF
MMSEhCofu = zeros(2,2,N/nTx) ; hCofu(1,1,:) = sum(h(:,2,:).*conj(h(:,2,:)),1) + 10^(-
Eb_N0_dB(ii)/10); % termino d
hCofu(2,2,:) = sum(h(:,1,:).*conj(h(:,1,:)),1) + 10^(-Eb_N0_dB(ii)/10); % termino a
hCofu(2,1,:) = -sum(h(:,2,:).*conj(h(:,1,:)),1); % termino c
hCofu(1,2,:) = -sum(h(:,1,:).*conj(h(:,2,:)),1); % termino b
hDenu = ((hCofu(1,1,:).*hCofu(2,2,:)) - (hCofu(1,2,:).*hCofu(2,1,:))); % ad-bc term
hDenu = reshape(kron(reshape(hDenu,1,N/nTx),ones(2,2)),2,2,N/nTx); % formatting for division
hInvu = hCofu./hDenu; % inv(H^H*H) del MMSE
hMod = reshape(conj(h),nRx,N); % operacion H^H
yMod = kron(y,ones(1,2)); % formatting the received symbol for equalization
yMod = sum(hMod.*yMod,1); % H^H * y
yMod = kron(reshape(yMod,2,N/nTx),ones(1,2));
yHat = sum(reshape(hInv,2,N).*yMod,1); % inv(H^H*H)*H^H*y para el ZF
yHatu = sum(reshape(hInvu,2,N).*yMod,1); % para MMSE