Аналоговый компьютер на микроволнах: новый подход к формированию луча в MIMO

Автор: Денис Аветисян

Исследование показывает, как использование аналоговых вычислений на микроволнах может значительно упростить системы беспроводной связи с множеством антенн, приближая их к эффективности цифровой обработки.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система множественного доступа с использованием MISO, усиленная методом MiLAC, обеспечивает эффективное распределение ресурсов и оптимизацию связи между пользователями.

В статье рассматриваются фундаментальные пределы и алгоритмы формирования луча для систем MIMO с использованием аналогового компьютера MiLAC, позволяющие снизить сложность цифро-аналогового преобразования.

В условиях стремительного развития беспроводных сетей шестого поколения, системы с ультра-массивным MIMO сталкиваются с проблемами масштабируемости. В данной работе, посвященной исследованию ‘Microwave Linear Analog Computer (MiLAC)-aided Multiuser MISO: Fundamental Limits and Beamforming Design’, предлагается использование аналогового вычислителя на микроволновых схемах (MiLAC) для формирования луча, что позволяет снизить сложность оборудования. Показано, что MiLAC обеспечивает гибкость, приближающуюся к цифровому формированию луча, при этом требуя меньше радиочастотных трактов, чем традиционные гибридные архитектуры. Возможно ли, используя MiLAC, создать беспроводные системы, сочетающие высокую производительность и низкое энергопотребление в условиях растущей нагрузки на сети?

Предел масштабируемости: вызовы в беспроводной связи

Растущие потребности в передаче данных стимулируют развитие беспроводных систем, требующих использования всё более крупных антенных решеток, известных как Gigantic MIMO. Этот переход ставит перед инженерами и учеными серьезные задачи в области обработки сигналов. Традиционные методы, ранее эффективные, оказываются неспособными справиться с возросшей сложностью и объемом вычислений, необходимых для управления таким большим количеством антенных элементов. В результате, возникающая потребность в инновационных алгоритмах и архитектурах обработки сигналов становится ключевым фактором для обеспечения высокой производительности и эффективности новых поколений беспроводной связи. Разработка таких решений позволит не только увеличить пропускную способность, но и снизить энергопотребление, что критически важно для устойчивого развития беспроводных технологий.

Традиционные методы цифрового формирования диаграммы направленности, несмотря на свою гибкость, сталкиваются со значительными ограничениями при увеличении числа антенных элементов в массиве. По мере роста числа антенн экспоненциально увеличивается вычислительная сложность обработки сигналов, что требует всё более мощных и энергоёмких процессоров. Это связано с необходимостью выполнения большого количества операций над каждым сигналом, принимаемым каждой антенной, для точного формирования луча и подавления помех. Увеличение энергопотребления не только повышает эксплуатационные расходы, но и ограничивает возможности применения технологии в мобильных устройствах и других системах с ограниченными ресурсами питания. $O(N^2)$ — типичная сложность алгоритмов цифрового формирования луча, где $N$ — количество антенных элементов, что демонстрирует их непрактичность для систем Gigantic MIMO.

В контексте масштабных MIMO-систем, достижение максимальной суммарной скорости передачи данных $R_{sum}$ представляет собой сложную задачу, требующую инновационных подходов к снижению вычислительной сложности и повышению спектральной эффективности. Традиционные методы оптимизации сталкиваются с экспоненциальным ростом требуемых ресурсов при увеличении числа антенных элементов. Поэтому, исследования сосредоточены на разработке алгоритмов, использующих структуру каналов распространения и применяющих методы приближения, такие как релаксация и квантование, для упрощения оптимизационных задач. Перспективным направлением является использование нелинейных методов оптимизации, адаптированных для работы с большими объемами данных, а также разработка распределенных алгоритмов, позволяющих распараллелить вычисления между несколькими узлами. Эффективное максимизирование суммарной скорости передачи данных в системах Gigantic MIMO является ключевым фактором для удовлетворения растущих потребностей в беспроводной связи и обеспечения высокой пропускной способности для будущих поколений мобильных сетей.

Результаты моделирования показывают, что при <span class="katex-eq" data-katex-display="false">N=64</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">K=4</span> цифровое лучеформирование с использованием алгоритма WMMSE обеспечивает наилучшую производительность по суммарной скорости передачи данных, превосходя гибридные схемы с <span class="katex-eq" data-katex-display="false">N_{RF}=K</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">N_{RF}=K+1</span> (согласно работам [8] и [9], соответственно). — Результаты моделирования показывают, что при $N=64$ и $K=4$ цифровое лучеформирование с использованием алгоритма WMMSE обеспечивает наилучшую производительность по суммарной скорости передачи данных, превосходя гибридные схемы с $N_{RF}=K$ и $N_{RF}=K+1$ (согласно работам [8] и [9], соответственно).

Гибридное формирование луча: компромисс между эффективностью и сложностью

Гибридное формирование луча (Hybrid Beamforming) представляет собой компромисс между полностью цифровым и полностью аналоговым подходами, позволяющий снизить вычислительную сложность обработки сигнала. В полностью цифровых системах, обработка производится для каждого элемента антенной решетки, что требует значительных вычислительных ресурсов. В аналоговых системах, обработка ограничена и требует сложной аппаратной реализации. Гибридное формирование луча позволяет выполнять часть обработки в цифровой области, а часть — в аналоговой, тем самым уменьшая нагрузку на цифровые процессоры и сохраняя гибкость в управлении направленностью луча. Это достигается путем использования цифро-аналоговых преобразователей (ЦАП) и аналого-цифровых преобразователей (АЦП) для обработки сигналов на промежуточных этапах, что снижает требуемую вычислительную мощность по сравнению с полностью цифровой реализацией, особенно в системах с большим количеством антенных элементов.

Гибридное формирование луча сочетает в себе преимущества цифровой и аналоговой обработки сигналов для достижения оптимального компромисса между производительностью и сложностью. Цифровая обработка обеспечивает гибкость в управлении фазой и амплитудой сигналов, позволяя формировать лучи различной формы и направленности, а также выполнять сложные алгоритмы подавления помех. Аналоговая обработка, напротив, характеризуется высокой энергоэффективностью и меньшей вычислительной нагрузкой, особенно при работе с большим количеством антенных элементов. Комбинируя эти два подхода, гибридное формирование луча позволяет снизить вычислительную сложность по сравнению с полностью цифровыми решениями, сохраняя при этом достаточную гибкость для адаптации к изменяющимся условиям радиоканала и обеспечения надежной связи.

Технология TriHybridBeamforming представляет собой дальнейшее развитие гибридного формирования луча, направленное на повышение эффективности обработки сигнала. В отличие от стандартного гибридного подхода, TriHybridBeamforming интегрирует реконфигурируемые антенные решетки, позволяя динамически изменять характеристики антенны — например, поляризацию или диаграмму направленности — в дополнение к цифровой и аналоговой обработке сигнала. Это обеспечивает более точное управление лучом и адаптацию к изменяющимся условиям распространения сигнала, что приводит к улучшению качества связи и увеличению пропускной способности системы. Использование реконфигурируемых антенных элементов позволяет оптимизировать формирование луча для каждого пользователя или потока данных, максимизируя энергоэффективность и минимизируя интерференцию.

Схема формирования диаграммы направленности может быть реализована цифровым способом, в гибридном формате, с использованием MiLAC или в гибридной цифро-MiLAC конфигурации.

MiLAC: реконфигурируемое аналоговое вычисление для беспроводной связи

Микроволновый линейный аналоговый компьютер (MiLAC) представляет собой инновационный подход к реализации аналогового формирования диаграммы направленности в гибридных архитектурах. В отличие от полностью цифровых систем, MiLAC использует аналоговые цепи для выполнения основных операций формирования луча, что позволяет снизить вычислительную нагрузку и энергопотребление. В гибридных архитектурах MiLAC используется в сочетании с цифровой обработкой сигнала, где цифровая часть выполняет более сложные функции, такие как обнаружение и декодирование сигнала, а аналоговая часть — предварительную обработку сигнала и формирование луча. Этот подход позволяет достичь компромисса между производительностью и сложностью системы, обеспечивая высокую скорость передачи данных при умеренном потреблении энергии и снижении аппаратных затрат.

MiLAC использует принципы построения бесшумящих (lossless) и симметричных (reciprocal) сетей для эффективного выполнения линейных преобразований, необходимых для формирования луча. Бесшумящие сети обеспечивают полное сохранение энергии сигнала, минимизируя потери и искажения. Симметричные сети, в свою очередь, характеризуются тем, что передаточная функция между любыми двумя портами сети не зависит от направления сигнала. Комбинация этих свойств позволяет MiLAC выполнять матричные операции, необходимые для beamforming, с высокой точностью и минимальными затратами энергии, что особенно важно для мобильных устройств и систем связи с ограниченным энергопотреблением. Такой подход позволяет реализовать сложные алгоритмы обработки сигналов непосредственно в аналоговой области, избегая вычислительных задержек и энергозатрат, связанных с цифровой обработкой.

Микроволновая линейная аналоговая вычислительная машина (MiLAC) позволяет достичь суммарной скорости передачи данных, сопоставимой с цифровым формированием луча — до 98% в различных сценариях. Это достигается за счет тщательно спроектированной аналоговой сети, которая обеспечивает эффективное выполнение линейных преобразований. При этом, в отличие от цифровых решений, MiLAC значительно снижает сложность аппаратной части, что делает его перспективным для реализации в гибридных архитектурах беспроводной связи. Снижение сложности достигается за счет использования принципов построения без потерь и взаимности в сети.

На представленной схеме продемонстрирован четырехпортовый MiLAC, в котором параметры N и K равны 2.

Оптимизация суммарной скорости с помощью передовых алгоритмов

Алгоритм взвешенной минимальной среднеквадратичной ошибки (WMMSE) представляет собой мощную основу для максимизации суммарной скорости передачи данных в гибридных системах MIMO. В основе его эффективности лежит оптимизация распределения мощности и формирование луча, направленные на минимизацию среднеквадратичной ошибки между отправленным и принятым сигналами, с учетом весов, отражающих приоритеты различных пользователей или потоков данных. Использование $WMMSE$ позволяет существенно повысить пропускную способность системы за счет эффективного подавления интерференции и улучшения качества сигнала, особенно в сложных радиосредах. Алгоритм находит оптимальные решения, балансируя между мощностью передатчика, характеристиками канала и требованиями к помехоустойчивости, что делает его ценным инструментом для проектирования высокопроизводительных беспроводных систем.

Алгоритм WMMSE, стремясь к максимальной суммарной скорости передачи данных, опирается на сложный математический аппарат. В его основе лежит свойство подпространств, позволяющее эффективно решать задачу оптимизации в многомерном пространстве сигналов. Для достижения оптимальных решений активно используются условия Каруша-Куна-Таккера (KKT conditions), гарантирующие, что найденное решение удовлетворяет ограничениям системы. Кроме того, линейные матричные неравенства (LMI) служат мощным инструментом для формулировки и решения задач оптимизации, позволяя учитывать различные факторы, влияющие на производительность системы связи, и находить наиболее эффективные стратегии передачи данных. $\max_{x} f(x) \text{ subject to } g(x) \leq 0, h(x) = 0$ — типичная форма задачи, решаемой с помощью LMI в рамках WMMSE.

Разработанный алгоритм пониженной вычислительной сложности, использующий MiLAC, демонстрирует значительное повышение эффективности в гибридных MIMO-системах. Исследования показывают, что предложенный подход сокращает время обработки центральным процессором на 90% по сравнению со стандартной реализацией WMMSE, при этом обеспечивая сопоставимую производительность. Важно отметить, что алгоритм позволяет уменьшить количество радиочастотных цепей на 50%, что существенно снижает энергопотребление и стоимость оборудования без ущерба для качества передачи данных. Данное достижение открывает возможности для создания более компактных и энергоэффективных систем беспроводной связи.

При <span class="katex-eq" data-katex-display="false">N=64</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">K=4</span>, предложенный алгоритм демонстрирует наилучшую производительность по суммарной скорости передачи данных. — При $N=64$ и $K=4$ , предложенный алгоритм демонстрирует наилучшую производительность по суммарной скорости передачи данных.

Исследование демонстрирует, как MiLAC, действуя как аналоговый компьютер, позволяет достичь эффективности, близкой к цифровому формированию луча, при значительно меньшей сложности оборудования. Это напоминает о самоорганизующихся системах, где порядок возникает не из централизованного управления, а из взаимодействия локальных правил. Как коралловый риф формирует сложную экосистему, так и MiLAC, используя принципы аналоговых вычислений, формирует эффективное решение для формирования луча. Жан-Жак Руссо однажды сказал: «Свобода состоит в повиновении, принятом добровольно». В данном контексте, «повиновение» — это следование локальным правилам аналоговых вычислений, а «свобода» — достижение высокой производительности при ограниченных ресурсах. Ограничения в сложности оборудования, таким образом, становятся приглашением к креативу и разработке инновационных алгоритмов.

Что дальше?

Исследование, представленное в данной работе, скорее подтверждает закономерность, чем предлагает революцию. Стремление к цифровому контролю над беспроводной связью всегда было иллюзией абсолютной оптимизации. Мир, в котором локальные правила — свойства материалов, архитектура аналоговых схем — порождают глобальные паттерны качества сигнала, представляется более вероятным. MiLAC, как и любая другая попытка использовать физические свойства среды для вычислений, лишь подчеркивает этот принцип: сложный контроль не нужен, достаточно создать условия для самоорганизации.

Очевидные ограничения текущего подхода — зависимость от конкретных частот, сложность масштабирования, неизбежные потери в аналоговых цепях — не являются непреодолимыми препятствиями, а скорее приглашением к исследованию новых материалов и архитектур. Более перспективным представляется не стремление к полной замене цифровой обработки, а создание гибридных систем, в которых аналоговые вычисления выполняют рутинные операции, освобождая цифровые ресурсы для более сложных задач.

В конечном итоге, эволюция беспроводных систем, вероятно, пойдет по пути децентрализации и адаптации. Слабый контроль сверху, в виде глобальных алгоритмов управления мощностью и распределением ресурсов, позволит локальным правилам — свойствам среды, архитектуре устройств — формировать оптимальные решения. Задача исследователей — не проектировать идеальную систему, а создавать условия для её самоорганизации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.10060.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-18 02:13