Selección de antenas en un sistema MIMO masivo distribuido para comunicaciones 5G utilizando el algoritmo de Dandelion

Abstract

El uso de agrupaciones de antenas en el contexto de los así denominados sistemas MIMO (multiple-input multiple-outpu) masivo, juega un papel determinante en el desarrollo de los nuevos sistemas de comunicaciones móviles de quinta generación (5G). En este trabajo de fin de grado se aplica un método de naturaleza heurística a la optimización del conjunto de antenas a mantener activas en un sistema MIMO distribuido, tomando como referencia los resultados de simulaciones previas realizadas en un entorno de interior de la Universidad de Cantabria. Frente a los esquemas MIMO masivo concentrados (C-mMIMO), donde todos los elementos radiantes se encuentran en el emplazamiento de la estación base, se plantea considerar una configuración con antenas potenciales distribuidas sobre la planta del edificio (D-mMIMO), introduciendo herramientas que permitan optimizar qué antenas, del conjunto inicial, deben mantenerse activas para dar servicio con la misma calidad a un conjunto potencial de usuarios. En definitiva, tomando como referencia los resultados para el sistema C-mMIMO en términos de eficiencia espectral y equidad en el reparto de recursos entre usuarios, se plantea un problema de selección de antenas para el caso distribuido, donde utilizando un algoritmo de optimización deberá encontrarse la configuración óptima de antenas a activar en el D-mMIMO para igualar al sistema C-mMIMO de referencia. Para resolver este problema, se ha utilizado un método heurístico basado en el algoritmo Dandelion (DO), que se inspira en el fenómeno natural del vuelo y dispersión de las semillas del diente de león. El DO imita a nivel computacional el movimiento iterativo de un conjunto de semillas (cada semilla es un vector binario que representa a una solución potencial de la configuración de antenas del sistema D-mMIMO). El movimiento de las semillas está influenciado por el clima, añadiendo de esta manera aleatoriedad al optimizador y mejorando su capacidad de exploración. Los resultados obtenidos muestran que el DO es capaz de encontrar soluciones óptimas para el sistema D-mMIMO, logrando un rendimiento similar al sistema C-mMIMO, pero con un menor número de antenas activas, conllevando una serie de ventajas, como una mejora de la eficiencia energética de la red y una mayor flexibilidad en su despliegue.

The use of antenna arrays in the context of so-called massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems plays a key role in the development of the new fifth generation (5G) mobile communications systems. In this work, a heuristic method is applied to the optimisation of the set of antennas to be kept active in a distributed MIMO system, taking as a reference the results of previous simulations carried out in an indoor environment at the University of Cantabria. In contrast to concentrated massive MIMO schemes (C-mMIMO), where all the radiating elements are located at the base station site, it is proposed to consider a configuration with potential antennas distributed over the building floor (D-mMIMO), introducing tools to optimise which antennas, from the initial set, should be kept active in order to provide service with the same quality to a potential set of users. In short, taking as a reference the results for the C-mMIMO system in terms of spectral efficiency and fairness in the distribution of resources among users, an antenna selection problem is posed for the distributed case, where, using an optimisation algorithm, the optimal configuration of antennas to be activated in the D-mMIMO must be found in order to match the reference C-mMIMO system. To solve this problem, a heuristic method based on the Dandelion (DO) algorithm, which is inspired by the natural phenomenon of dandelion seed flight and dispersal, has been used. The DO computationally mimics the iterative movement of a set of seeds (each seed is a binary vector representing a potential solution of the antenna configuration of the D-mMIMO system). The movement of the seeds is influenced by the weather, thus adding randomness to the optimiser and improving its exploration capability. The results obtained show that the DO is able to find optimal solutions for the D-mMIMO system, achieving similar performance to the C-mMIMO system, but with a smaller number of active antennas, leading to several advantages, such as improved energy efficiency of the network and greater flexibility in its deployment.