Numerical Simulation of the Hybrid Precoding Algorithm in Millimeter Wave Band Using the Open Source Channel Model

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Relevance. The use of multi-antenna technologies in the form of signal precoding is a basic condition for increasing spectral efficiency in modern mobile communication systems in combination with the transition to the millimeter wave frequency band. Propagation conditions in the millimeter wave require the use of antenna arrays in communication systems to compensate for propagation losses and directional transmission and reception of user signals. When transmitting multiple parallel spatial user data streams, signal precoding is used to implement spatial multiplexing and improve the spectral efficiency of the system. A hybrid architecture for constructing a multi-antenna system and precoding, consisting of analog and digital parts, is considered. But reducing the number of radio frequency paths leads to a decrease in the possibility of spatial multiplexing compared to a completely digital system. In this regard, it is important to select the optimal number of radio frequency paths to obtain maximum spatial multiplexing, taking into account the current conditions of signal propagation and spatial correlation of the communication channel. The purpose of the study is to determine the effect on the spectral efficiency of the choice of the number of used radio frequency paths in a hybrid precoding system.The research methods consist of simulation modeling of a hybrid precoding algorithm. To solve the problem of numerical modeling of hybrid precoding, implementations of a MIMO channel of millimeter waves are used, obtained using the open channel model software package QuaDRiGa.The results are presented in the form of distribution functions of the spectral efficiency of the hybrid precoding system, obtained on the basis of channel implementations in a certain propagation scenario.The novelty lies in the numerical determination of the channel parameters of a multi-antenna communication system in the millimeter range and the use of the distribution of eigenvalues of the obtained channel implementations to study the influence of the number of radio frequency paths on the spectral efficiency of a communication system with hybrid precoding achievable under given conditions.

About the authors

A. A. Kalachikov

Siberian State University of Telecommunications and Information Sciences

Email: 330rts@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1235-6314
SPIN-code: 7506-5480

S. L. Remizov

Siberian State University of Telecommunications and Information Sciences

Email: selere1@gmail.com
ORCID iD: 0009-0003-7836-2087

I. I. Rezvan

Siberian State University of Telecommunications and Information Sciences

Email: rezvan@sibsutis.ru
ORCID iD: 0009-0002-6875-7061

References

  1. Roh W., Seol J.Y., Park J., Lee B, Lee J., Yungsoo K. Millimeter-wave beamforming as an enabling technology for 5G cellular communications: Theoretical feasibility and prototype results // IEEE Communications Magazine. 2014. Vol. 52. Iss. 2. PP. 106‒113. doi: 10.1109/MCOM.2014.6736750
  2. Molisch A.F., Ratnam V.V., Han S., Li Z., Nguyen S.L.H. Hybrid Beamforming for Massive MIMO: A survey // IEEE Communications Magazine. 2017. Vol. 55. Iss. 9. PP. 134‒141. doi: 10.1109/MCOM.2017.1600400
  3. Носов В.И. Методы повышения помехоустойчивости систем радиосвязи с использованием технологии MIMO и пространственно-временной обработки сигналов. Новосибирск: Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики, 2014. 316 с. EDN:VRTAXT
  4. Sun S., Rappaport T.S., Shafi M., Tang P., Zhang J., Smith P.J. Propagation Models and Performance Evaluation for 5G Millimeter-Wave Bands // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2018. Vol. 67. Iss. 9. PP. 8422‒8439. doi: 10.1109/TVT.2018.2848208. EDN:YIPMFV
  5. El Ayach O., Rajagopal S., Abu-Surra S., Pi Z., Jr. Heath R.W. Spatially Sparse Precoding in Millimeter Wave MIMO Systems // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2014. Vol. 13. Iss. 3. PP. 1499‒1513. doi: 10.1109/TWC.2014.011714.130846
  6. Heath R.W., Gonzalez-Prelcic N., Rangan S., Roh W., Sayeed A.M. An Overview of Signal Processing Techniques for Millimeter Wave MIMO Systems // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2016. Vol. 10. Iss. 3. PP. 436‒453. doi: 10.1109/JSTSP.2016.2523924
  7. Rappaport T.S., Gutierrez F., Ben-Dor E., Murdock J.N., Qiao Y., Tamir J.I. Broadband Millimeter-Wave Propagation Measurements and Models Using Adaptive-Beam Antennas for Outdoor Urban Cellular Communications // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 2013. Vol. 61. Iss. 4. PP. 1850‒1859. doi: 10.1109/TAP.2012.2235056
  8. Sohrabi F., Yu W., Hybrid digital and analog beamforming design for large-scale antenna arrays // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2016. Vol. 10. Iss. 3. PP. 501–513. doi: 10.1109/JSTSP.2016.2520912
  9. Payami S., Ghoraishi M., Dianati M. Hybrid beamforming for large antenna arrays with phase shifter selection // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2016. Vol. 15. Iss. 11. PP. 7258–7271. doi: 10.1109/TWC.2016.2599526
  10. Jaeckel S., Raschkowski L., Boerner K., Thiele L. QuaDRiGa: A 3-D Multicell Channel Model with Time Evolution for Enabling Virtual Field Trials // IEEE Transactions on Antennas Propagation. 2013. Vol. 62. Iss. 6. PP. 3242‒3256. doi: 10.1109/TAP.2014.2310220
  11. Jaeckel S., Raschkowski L., Boerner K., Thiele L., Burkhardt F., Eberlein E. QuaDRiGa ‒ Quasi Deterministic Radio Channel Generator. User Manual and Documentation. Tech. Rep. v2.2.0. Berlin: Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, 2019.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».