1 MATLAB MIMO OFDM 3 MIMO 3 2

1 MATLAB을 사용한 MIMO OFDM 무선 통신 3. MIMO 채널 모델 3. 2 I-METRA MIMO 채널 모델 3. 3 SCM MIMO 채널 모델 12: 04: 24 오전 EMLAB

3. 2. 1 Correlated MIMO 페이딩 채널의 통계 모델 2 12: 04: 24 오전 EMLAB

3. 2. 1 Correlated MIMO 페이딩 채널의 통계 모델 3 12: 04: 25 오전 EMLAB

3. 2. 1 Correlated MIMO 페이딩 채널의 통계 모델 4 Scattering Medium 12: 04: 26 오전 EMLAB

3. 2. 1 Correlated MIMO 페이딩 채널의 통계 모델 5 12: 04: 26 오전 EMLAB

3. 2. 1 Correlated MIMO 페이딩 채널의 통계 모델 6 12: 04: 27 오전 EMLAB

3. 2. 1 Correlated MIMO 페이딩 채널의 통계 모델 7 12: 04: 28 오전 EMLAB

3. 2. 2 Correlated MIMO 채널 계수의 생성 8 12: 04: 29 오전 EMLAB

3. 2. 2 – A. Kronecker 곱의 정의 10 12: 04: 30 오전 EMLAB

3. 2. 2 Correlated MIMO 채널 계수의 생성 11 function hh=channel_coeff(NT, NR, N, Rtx, Rrx, type) % uncorrelated Rayleigh fading channel, CN(1, 0) h=sqrt(1/2)*(randn(NT*NR, N)+1 i*randn(NT*NR, N)); if nargin<4, hh=h; return; end % Uncorrelated channel if isvector(Rtx), Rtx=toeplitz(Rtx); end if isvector(Rrx), Rrx=toeplitz(Rrx); end % Narrow band correlation coefficient if strcmp(type, 'complex') C = chol(kron(Rtx, Rrx))'; % Complex correlation else C = sqrtm(sqrt(kron(Rtx, Rrx))); % Power (field) correlation end % Apply correlation to channel matrix hh=zeros(NR, NT, N); for i=1: N, tmp=C*h(: , i); hh(: , i)=reshape(tmp, NR, NT); end 12: 04: 30 오전 EMLAB

3. 2. 2 Correlated MIMO 채널 계수의 생성 12 function hh=channel_coeff(NT, NR, N, Rtx, Rrx, type) % uncorrelated Rayleigh fading channel, CN(1, 0) h=sqrt(1/2)*(randn(NT*NR, N)+1 i*randn(NT*NR, N)); if nargin<4, hh=h; return; end % Uncorrelated channel if isvector(Rtx), Rtx=toeplitz(Rtx); end if isvector(Rrx), Rrx=toeplitz(Rrx); end % Narrow band correlation coefficient if strcmp(type, 'complex') C = chol(kron(Rtx, Rrx))'; % Complex correlation else C = sqrtm(sqrt(kron(Rtx, Rrx))); % Power (field) correlation end % Apply correlation to channel matrix hh=zeros(NR, NT, N); for i=1: N, tmp=C*h(: , i); hh(: , i)=reshape(tmp, NR, NT); end 12: 04: 31 오전 EMLAB

3. 2. 3 I-METRA MIMO 채널 모델 13 I-METRA(Intelligent Multi-element Transmit and Receive Antennas) MIMO 채널 모델 • 아래의 가정이 적용된 통계학적인 MIMO 채널 모델 • cluster: 단일 또는 복수 • 안테나 배열 구성: ULA(Uniform Linear Array) • PAS: Uniform, Truncated Gaussian (이하 Gaussian), Truncated Laplacian (이하 Laplacian) 중 하나 I-METRA MIMO 채널 모델링의 전체 절차 • • • 안테나 수 안테나 이격 거리(spacing) 클러스터 (Cluster) PAS 도달각(Ao. A), 각도 확산(AS) 1단계 공간 상관 행렬 생성 2단계 correlated fading 신호 생성 채널 설정(configuration)에 따른 결과 계산 • 공간 상관 행렬 R • PAS normalization 인자 Q • • × correlation-shaping 행렬 C 계산 TDL(Tapped Delay Line)으로 MIMO 채널 시뮬레이션 12: 04: 31 오전 EMLAB

3. 2 MIMO 채널을 위한 라이시안 페이딩(Rician fading) 16 12: 04: 34 오전 EMLAB

3. 2. 3. 3 스티어링 행렬(Steering Matrix) 18 12: 04: 37 오전 EMLAB

3. 2. 4 3 GPP MIMO 채널 모델 19 3 GPP에서 제안한 I-METRA MIMO 채널용 파라미터 • Ao. A는 Case B와 Case C에서 모든 경로에 대해 동일: Case B 일 때 20°, Case C일 때 50° • Ao. A는 Case D에서 각 경로마다 달라짐: 첫 번째 경로일 때 2°, 마지막 경로일 때 31° • User Equiptment(UE): MS, Node B(n. B): 3 G BS Case A Rayleigh uncorrelated Case B macrocell Case C macrocell Case D microcell / bad-urban Number of paths 1 4 6 6 PDP N/A ITU Pedestrian A ITU Vehicular A ITU Pedestrian B Doppler spectrum Classical Laplacian Speed (km/h) 3 / 40 / 120 3 / 40 / 120 UE (MS) Topology N/A PAS N/A Path #1, Rician, K=6 d. B (uniform over 360º) Laplacian, AS=35º (uniform over 360º) Do. M (deg) N/A 0 22. 5 -22. 5 Ao. A (deg) N/A 22. 5 (all paths) 67. 5 (all paths) 22. 5 (odd paths) -67. 5 (even paths) Topology N/A PAS N/A Laplacian, AS=5º Laplacian, AS=10º Laplacian, AS=15º Ao. A (deg) N/A 20, 50 2, -20, 10, -8, -3, 31 Node B (BS) 12: 04: 38 오전 EMLAB

3. 2. 4 3 GPP MIMO 채널 모델 21 12: 04: 40 오전 EMLAB

3. 2. 4 3 GPP MIMO 채널 모델 22 12: 04: 42 오전 EMLAB

3. 3. 1 SCM Link-Level 채널 파라미터 • • 29 SCM 링크 레벨 채널 모델과 I-METRA 채널 모델은 비슷한 파라미터 집합을 채택함 SCM 모델은 ULA를 사용한다 가정하면 기존의 3 GPP와 3 GPP 2 MIMO 모델을 따름 Case Ⅱ Case Ⅲ Case Ⅳ 3 GPP 제안 기존 모델 Case B Case C Case D Case A 3 GPP 2 제안 기존 모델 Model A, D, E Model C Model B Model F PDP 수정된 보행자 A 차량 A 보행자 B 단일경로 경로 수 1) 4+1 (Lo. S 존재, K=6 d. B) 2) 4 (Lo. S 없음) 6 6 1 지연 (ns) Case Ⅰ 상대 경로 전력 (d. B) 모델 1) 0. 0 2) –inf 0 0 1) -6. 51 2) 0. 0 0 -1. 0 310 -0. 9 200 1) -16. 21 2) -9. 7 110 -9. 0 710 -4. 9 800 1) -25. 71 2) -19. 2 190 -10. 0 1090 -8. 0 1200 1) -29. 31 2) -22. 8 410 -15. 0 1730 -7. 8 2300 -20. 0 2510 -23. 9 3700 12: 04: 50 오전 0 0 EMLAB

3. 3. 1 SCM Link-Level 채널 파라미터 31 12: 04: 50 오전 EMLAB

3. 3. 1 SCM Link-Level 채널 파라미터 32 12: 04: 51 오전 EMLAB

3. 3. 2 SCM Link-Level 채널 모델링 34 12: 04: 52 오전 EMLAB

3. 3. 2 SCM Link-Level 채널 모델링 35 12: 04: 53 오전 EMLAB

3. 3. 3 Ray-Based 채널 모델의 공간 상관값(spatial correlation) 36 12: 04: 53 오전 EMLAB

3. 3. 3 Ray-Based 채널 모델의 공간 상관값(spatial correlation) 37 spatial correlation magnitude (spacing d/λ=10) 12: 04: 55 오전 EMLAB

3. 3. 3 Ray-Based 채널 모델의 공간 상관값(spatial correlation) 40 12: 04: 57 오전 EMLAB