scholarly journals Line-of-Sight Massive MIMO Channel Characteristics in an Indoor Scenario at 94 GHz

IEEE Access ◽  
2018 ◽  
Vol 6 ◽  
pp. 62361-62370 ◽  
Author(s):  
Frederic Challita ◽  
Maria-Teresa Martinez-Ingles ◽  
Martine Lienard ◽  
Jose-Maria Molina-Garcia-Pardo ◽  
Davy P. Gaillot
Keyword(s):  
Massive Mimo ◽  
Mimo Channel ◽  
Line Of Sight ◽  
Channel Characteristics

scholarly journals MIMO Channel Characteristics in Line-of-Sight Environments

10.5772/7691 ◽  
2010 ◽  
Author(s):  
Leilei Liu ◽  
Wei Hong ◽  
Nianzu Zhang ◽  
Haiming Wang ◽  
Guangqi Yang
Keyword(s):  
Mimo Channel ◽  
Line Of Sight ◽  
Channel Characteristics

A low complexity emulation scheme for 5G millimeter-wave massive MIMO channel

2017 ◽  
Vol 59 (6) ◽  
pp. 1300-1305 ◽  
Author(s):  
Nianzu Zhang ◽  
Guangqi Yang ◽  
Jianfeng Zhai
Keyword(s):  
Millimeter Wave ◽  
Massive Mimo ◽  
Low Complexity ◽  
Mimo Channel

scholarly journals Data Detection in Single User Massive MIMO Using Re-Transmissions

2019 ◽  
Vol 6 (1) ◽  
pp. 15-26 ◽  
Author(s):  
K. Vasudevan ◽  
K. Madhu ◽  
Shivani Singh
Keyword(s):  
Massive Mimo ◽  
Turbo Code ◽  
Additive White Gaussian Noise ◽  
Multiple Input Multiple Output ◽  
Low Complexity ◽  
Base Station ◽  
Mimo Channel ◽  
Data Detection ◽  
Major Drawback ◽  
Single User

Background:Single user Massive Multiple Input Multiple Output (MIMO) can be used to increase the spectral efficiency since the data is transmitted simultaneously from a large number of antennas located at both the base station and mobile. It is feasible to have a large number of antennas in the mobile, in the millimeter wave frequencies. However, the major drawback of single user massive MIMO is the high complexity of data recovery at the receiver.Methods:In this work, we propose a low complexity method of data detection with the help of re-transmissions. A turbo code is used to improve the Bit-Error-Rate (BER).Results and Conclusion:Simulation results indicate a significant improvement in BER with just two re-transmissions as compared to the single transmission case. We also show that the minimum average SNR per bit required for error-free propagation over a massive MIMO channel with re-transmissions is identical to that of the Additive White Gaussian Noise (AWGN) channel, which is equal to -1.6 dB.

CẢI THIỆN ĐỘ CHÍNH XÁC TRONG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ DÙNG GIẢI PHÁP KẾT HỢP AOA VÀ BỘ LỌC KALMAN CHO HỆ THỐNG MASSIVE MIMO

2021 ◽  
pp. 57-62
Author(s):  
Hằng
Keyword(s):  
Massive Mimo ◽  
Line Of Sight ◽  
Angle Of Arrival ◽  
Non Line Of Sight

Trong bài báo này, giải pháp hiệu quả cải thiện độ chính xác của định vị trong nhà, dựa trên góc tới AOA( Angle Of Arrival) kết hợp với bộ lọc Kalman đã được đề xuất. Giải pháp này có thể cải thiện độ chính xác cho bài toán định vị nguồn phát trong môi trường trong nhà so với phương pháp AOA truyền thống. Hai kịch bản được tạo ra để kiểm tra hiệu suất của giải pháp đề xuất. Kịch bản thứ nhất môi trường truyền dẫn tồn tại đường LOS ( Line Of Sight) và NLOS, kịch bản thứ hai môi trường truyền dẫn chỉ tồn tại các đường NLOS(Non - Line Of Sight) do các đường LOS bị suy giảm. Kết quả mô phỏng cho thấy, giải pháp đề xuất đạt được độ chính xác cao hơn so với phương pháp AOA truyền thống. Đặc biệt, khi sai số định vị dưới 2m và môi trường chỉ có NLOS, thuật toán đề xuất đạt độ chính xác cao hơn 20% so với thuật toán AOA truyền thống.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document