Protocole de partitionnement des pilotes et méthodes anti-brouillage dans les systèmes MIMO massifs distribués

Protocole de partitionnement des pilotes et méthodes anti-brouillage dans les systèmes MIMO massifs distribués

T. T. Nguyen et K. -K. Nguyen, “Pilot-Partitioning Protocol and Anti-Jamming Methods in Distributed Massive MIMO Systems”, in IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, vol. 9, no. 5, pp. 1211-1225, oct. 2023, doi : 10.1109/TCCN.2023.3282997.

Abstract or Summary

Des informations précises sur l’état du canal (CSI) sont essentielles pour une formation efficace des faisceaux dans les systèmes de communication sans fil. Malheureusement, l’estimation du CSI peut ne pas être précise en raison de la contamination des pilotes, qui se produit lorsque la transmission des pilotes entre les utilisateurs et les points d’accès (AP) est perturbée. Dans les systèmes comportant un grand nombre d’utilisateurs, la formation de pilotes non orthogonaux peut augmenter la contamination des pilotes, ce qui entraîne une estimation incorrecte de l’ICS. Pour résoudre ce problème, nous proposons un protocole de partitionnement des pilotes pour les systèmes massifs distribués à entrées et sorties multiples (MIMO). Le protocole décompose les pilotes orthogonaux de grande longueur en sous-pilotes de courte longueur, les transmet dans des créneaux consécutifs et utilise la corrélation du canal entre les créneaux consécutifs pour régénérer les pilotes orthogonaux. En outre, nous étudions l’impact des transmissions adverses, telles que les attaques de brouillage, sur l’estimation de l’ICS. Pour protéger le système contre les attaques de brouillage, nous proposons un cadre de sélection des points d’accès pour éliminer les points d’accès inefficaces dont l’ICS estimée est fortement faussée par les brouilleurs. En outre, nous développons des stratégies de contrôle de la puissance pour atteindre la maximisation du débit net et l’équité entre les utilisateurs. Nos résultats numériques montrent que les conceptions proposées améliorent les performances du système jusqu’à 6,47 fois par rapport aux scénarios non optimisés.

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10144393

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