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MIMO स्थानिक बहुसंकेतन

MIMO स्थानिक बहुसंकेतन


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MIMO स्थानिक बहुसंकेतन के प्रमुख लाभों में से एक यह तथ्य है कि यह अतिरिक्त डेटा क्षमता प्रदान करने में सक्षम है। MIMO स्थानिक मल्टीप्लेक्सिंग कई पथों का उपयोग करके और प्रभावी रूप से डेटा ले जाने के लिए अतिरिक्त "चैनल" के रूप में उनका उपयोग करके इसे प्राप्त करता है।

रेडियो चैनल द्वारा लिए जा सकने वाले डेटा की अधिकतम मात्रा शैनन के नियम के तहत परिभाषित भौतिक सीमाओं द्वारा सीमित है।

शैनन का नियम और MIMO स्थानिक बहुसंकेतन

विज्ञान के कई क्षेत्रों की तरह, एक सैद्धांतिक सीमा है, जिसके आगे बढ़ना संभव नहीं है। यह उन आंकड़ों की मात्रा के लिए सही है जो शोर की उपस्थिति में एक विशिष्ट चैनल के साथ पारित किए जा सकते हैं। इसे नियंत्रित करने वाले कानून को शैनन का नियम कहा जाता है, जिसने इसे तैयार करने वाले व्यक्ति के नाम पर रखा है। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि MIMO वायरलेस तकनीक एक विधि प्रदान करती है जो कानून को तोड़ने की नहीं, बल्कि बिना किसी उपयोग के एकल चैनल पर संभव से परे डेटा दरों को बढ़ाती है।

शैनन का नियम अधिकतम दर को परिभाषित करता है जिस पर त्रुटि मुक्त डेटा को शोर की उपस्थिति में किसी दिए गए बैंडविड्थ पर प्रेषित किया जा सकता है। यह आमतौर पर फॉर्म में व्यक्त किया जाता है:

सी = डब्ल्यू लॉग2(1 + एस / एन)

जहाँ C प्रति सेकंड बिट्स में चैनल क्षमता है, W Hertz में बैंडविड्थ है, और S / N SNR (सिग्नल टू शोर अनुपात) है।

इससे यह देखा जा सकता है कि किसी दिए गए बैंडविड्थ के साथ चैनल की क्षमता पर एक अंतिम सीमा है। हालाँकि इस बिंदु तक पहुँचने से पहले, क्षमता भी सिग्नल के शोर अनुपात तक सिग्नल द्वारा सीमित होती है।

इन सीमाओं के मद्देनजर जिस तरह से एक ट्रांसमिशन बनाया गया है, उसके बारे में कई निर्णय किए जाने की आवश्यकता है। मॉड्यूलेशन स्कीम इसमें प्रमुख भूमिका निभा सकती है। उच्च आदेश मॉडुलन योजनाओं का उपयोग करके चैनल की क्षमता को बढ़ाया जा सकता है, लेकिन इन्हें निचले ऑर्डर मॉडुलन योजनाओं की तुलना में शोर अनुपात के लिए बेहतर संकेत की आवश्यकता होती है। इस प्रकार डेटा दर और स्वीकार्य त्रुटि दर के बीच एक संतुलन मौजूद है, शोर अनुपात और शक्ति का संकेत जो प्रसारित किया जा सकता है।

जबकि मॉड्यूलेशन स्कीम के अनुकूलन और शोर अनुपात में सिग्नल को बेहतर बनाने के संदर्भ में कुछ सुधार किए जा सकते हैं, ये सुधार हमेशा आसान या सस्ते नहीं होते हैं और इसमें शामिल विभिन्न कारकों को संतुलित करते हुए, वे हमेशा एक समझौता होते हैं। इसलिए व्यक्तिगत चैनलों के लिए डेटा थ्रूपुट में सुधार के अन्य तरीकों को देखना आवश्यक है। MIMO एक ऐसा तरीका है जिसमें वायरलेस संचार में सुधार किया जा सकता है और इसके परिणामस्वरूप इसे काफी हद तक ब्याज मिल रहा है।

MIMO स्थानिक बहुसंकेतन

अतिरिक्त थ्रूपुट क्षमता का लाभ उठाने के लिए, MIMO एंटेना के कई सेटों का उपयोग करता है। कई MIMO सिस्टम में, सिर्फ दो का उपयोग किया जाता है, लेकिन कोई कारण नहीं है कि आगे एंटेना को नियोजित नहीं किया जा सकता है और इससे थ्रूपुट बढ़ जाता है। MIMO स्थानिक के लिए किसी भी मामले में प्राप्त एंटेना की संख्या को बहुसंकेतन करने के लिए या बराबर एंटेना की संख्या से अधिक होना चाहिए।

अतिरिक्त थ्रूपुट की पेशकश का लाभ उठाने के लिए, एमआईएमओ वायरलेस सिस्टम एक मैट्रिक्स गणितीय दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं। डेटा धाराएँ t1, t2,। tn को एंटेना 1, 2, से प्रेषित किया जा सकता है। एन। फिर विभिन्न पथ होते हैं जिनका उपयोग प्रत्येक पथ के साथ किया जा सकता है जिसमें विभिन्न चैनल गुण होते हैं। रिसीवर को सक्षम करने के लिए विभिन्न डेटा धाराओं के बीच अंतर करने में सक्षम होने के लिए इसका उपयोग करना आवश्यक है। इन गुणों को h12 द्वारा दर्शाया जा सकता है, ऐन्टेना 2 और उसके बाद प्राप्त करने के लिए ट्रांसमिटेड एंटीना से यात्रा करना। इस तरह एक तीन संचारित के लिए, तीन प्राप्त एंटीना प्रणाली एक मैट्रिक्स स्थापित किया जा सकता है:

r1 = h11 t1 + h21 t2 + h31 t3
r2 = h12 t1 + h22 t2 + h32 t3
r3 = h13 t1 + h23 t2 + h33 t3

जहां एंटीना 1 पर आर 1 = सिग्नल प्राप्त होता है, आर 2 एंटीना 2 और उसके बाद प्राप्त सिग्नल है।

मैट्रिक्स प्रारूप में इसे इस प्रकार दर्शाया जा सकता है:

[आर] = [एच] एक्स [टी]

रिसीवर में संचरित डेटा-स्ट्रीम को पुनर्प्राप्त करने के लिए सिग्नल प्रोसेसिंग की काफी मात्रा में प्रदर्शन करना आवश्यक है। पहले MIMO सिस्टम डिकोडर को चैनल ट्रांसफर मैट्रिक्स को निर्धारित करने के लिए व्यक्तिगत चैनल ट्रांसफर विशेषता hij का अनुमान लगाना चाहिए। एक बार जब यह सब अनुमान लगाया गया है, तो मैट्रिक्स [एच] का उत्पादन किया गया है और हस्तांतरित डेटा धाराओं को हस्तांतरण मैट्रिक्स के व्युत्क्रम के साथ प्राप्त वेक्टर को गुणा करके पुनर्निर्माण किया जा सकता है।

[टी] = [एच]-1 x [R]

इस प्रक्रिया की तुलना N वैरिएबल के मानों को प्रकट करने के लिए N रैखिक समकालिक समीकरणों के सेट को हल करने के लिए की जा सकती है।

वास्तविकता में स्थिति इससे थोड़ी अधिक कठिन है क्योंकि प्रसार कभी भी बहुत सीधा नहीं होता है, और इसके अलावा प्रत्येक चर में एक सतत डेटा स्ट्रीम होता है, फिर भी यह MIMO वायरलेस सिस्टम के पीछे मूल सिद्धांत को प्रदर्शित करता है।


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टिप्पणियाँ:

  1. Jon

    उत्कृष्ट प्रश्न

  2. Nirr

    मेरी राय में, वह गलत है। मुझे यकीन है। आइए हम इस पर चर्चा करने का प्रयास करें। मुझे पीएम में लिखें।

  3. Seafra

    धन्यवाद और फिर से लिखें, लेकिन नक्शा पर्याप्त नहीं है!



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