Multiuser Optimal Transmit Beamforming: Performance Studies, Antennas Selection, A Genetic Algorithm Approach

La formation de faisceaux est une technique très prometteuse utilisant un grand nombre d'antennes pour transmettre un signal vers un ou plusieurs utilisateurs. L'objectif est d'augmenter la puissance du signal chez l'utilisateur souhaité et de réduire la puissance d'interférence chez les utilisateurs non visés. Étant donné que la transmission de la formation de faisceaux augmente la puissance dans une direction spécifique, cela permet à un accès multiple par division spatiale de servir plusieurs utilisateurs simultanément. Cependant, le problème est de garder un équilibre entre maximiser la puissance du signal et minimiser la puissance d'interférence dans les systèmes multi-utilisateurs. Cette thèse décrit une structure simple qui fournit une base théorique pour un système de formation de faisceau optimal. Dans cette thèse, nous étudions les propriétés des systèmes linéaires et optimaux dans différents scénarios, tels que les rapports des signaux faibles et élevés au bruit, des nombres multiple d'antennes, le canal à évanouissement de Rayleigh et les retards multiples. Nous analysons les scénarios lorsque la formation de faisceaux linéaires fonctionnent comme une formation de faisceau optimale. Ensuite, nous proposons une méthode simple pour sélectionner le nombre minimum d'antennes suffisantes pour satisfaire aux exigences de qualité de service des utilisateurs. Lorsque le nombre d'antennes à la station de base est très grand, il ne sera peut-être pas nécessaire d'utiliser toutes les antennes pour desservir seulement quelques utilisateurs. Cette situation incite à choisir un nombre d'antennes limité. Cependant, le nombre choisi peut ne pas suffire à satisfaire les exigences de qualité de service des utilisateurs en raison de fortes interférences, de conditions de canal et du nombre d'utilisateurs. Pour résoudre ce problème NP-difficile, il faut faire une recherche exhaustive ou une recherche heuristique des méthodes itératives avec un coût de complexité informatique acceptable. Ainsi, nous proposons un cadre simple pour sélectionner un ensemble d'antennes suffisantes pour satisfaire les besoins de l'utilisateur. Enfin, nous proposons un algorithme génétique pour une formation de faisceaux optimale avec une complexité d'implémentation faible. Considérant l'algorithme de réduction de branche comme une référence, nous comparons la performance de l'algorithme proposé dans différents scénarios.