Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userMultiple Input Multiple Output Comm. Systems “MIMO”
أنظمة الاتصالات متعددة المداخل والمخارج MIMO
1806
4 36
0.0
(
0
)
Authors
أحمد نورس محمود( باحث )
Created by
Ahmad Mahmod
Ask ChatGPT about the research
إنّ تزايد الطلب على معدلات النقل في الاتصالات دفع الباحثين لإيجاد طرق جديدة لتلبيّة هذه المتطلبات، ومع محدودية المصادر الترددية (عرض الحزمة) والزمنية تمّ التوّجه لإيجاد مصادر جديدة للنظام تساعد على زيادة معدل النقل وتحسين جودة النظام في الوقت نفسه بغية توفير عرض الحزمة والاستطاعة المستهلكة في الأنظمة التقليدية الحالية التي تحوي هوائي إرسال واحد وهوائي استقبال واحد. ظهرت أنظمة الاتصالات متعددة المداخل والمخارج MIMO لتقدّم الكثير من التحسينات والميّزات الجديدة لشبكات الاتصالات اللاسلكيّة وأدخلت أنظمة الاتصالات بعصر جديد يستخدم النظام فيه عدة هوائيات في الإرسال والاستقبال للاستفادة من خصائص القناة متعددة المسارات Multipath Channel عبر تقديم ربحين: ربح التنويع Diversity Gain وربح التنضيد Multiplexing Gain حيث يعمل ربح التنويع على زيادة تحسين جودة وأداء النظام، بينما يعمل ربح التنضيد على زيادة معدل نقل النظام، كما أدخلت مؤخرا ميزات أخرى على هذا النظام أهمها تقنية تشكيل الحزمة Beamforming التي تعمل على تركيز الحزمة بالاتجاه المطلوب لتقليل التداخل بين الأجهزة وزيادة جودة الإشارة. وظفت هذه الميزات في الكثير من أنظمة الاتصالات ومنها أنظمة Wi-Fi والأنظمة الخلوية LTE و5G التي أدخلت مفاهيم جديدة على أنظمة MIMO أهمها: تقنية Massive MIMO الذي ساعد على تحقيق معدلات وكفاءات فائقة وتقنية Virtual MIMO التي تعمل على تشكيل مصفوفات إرسال/استقبال من عدة أجهزة متفرقة. سوف نقوم في هذا البحث بشرح أساسيات القناة متعددة المسارات وأنظمة MIMO، كيفية نمذجتها رياضياً، ميزات وأرباح هذه المنظومة، بنية المنظومة، أهم تطبيقات هذه المنظومة وخصائصها الجديدة وأخيراً تحدياتها وطرق تطويرها.
No English abstract
Artificial intelligence review:
Research summary
تتناول هذه الحلقة البحثية أنظمة الاتصالات متعددة المداخل والمخارج (MIMO) التي ظهرت كحل لتحسين معدلات النقل وجودة الأنظمة اللاسلكية. تعاني الأنظمة التقليدية ذات هوائي إرسال واستقبال واحد من محدوديات في عرض الحزمة والاستطاعة، مما دفع الباحثين لتطوير أنظمة MIMO التي تستخدم عدة هوائيات في الإرسال والاستقبال للاستفادة من خصائص القناة متعددة المسارات وتحقيق أرباح التنويع والتنضيد المكاني. تقدم هذه الأنظمة تحسينات كبيرة في جودة الإشارة ومعدلات النقل وتقلل من التداخل بين الأجهزة. تشمل التطبيقات الرئيسية لأنظمة MIMO شبكات Wi-Fi، الأنظمة الخلوية مثل LTE و5G، والأقمار الصناعية. كما تتناول الحلقة البحثية تقنية تشكيل الحزمة (Beamforming) التي تركز الإشارة باتجاه معين لتحسين جودة الاتصال. تتطرق الحلقة أيضاً إلى التحديات والمحدوديات التي تواجه أنظمة MIMO مثل تعقيد العمليات الحسابية وتداخل المسارات المستقلة، وتستعرض الحلول المقترحة مثل تقنية Massive MIMO التي تستخدم عدد كبير من الهوائيات لتقديم أداء أفضل.
Critical review
دراسة نقدية: تقدم الحلقة البحثية شرحاً وافياً لأنظمة MIMO وتطبيقاتها المختلفة، وتبرز أهميتها في تحسين أداء الأنظمة اللاسلكية. ومع ذلك، يمكن أن تكون بعض الأجزاء معقدة للفهم بالنسبة للقراء غير المتخصصين في المجال، مما يستدعي تبسيط الشروحات وتقديم أمثلة عملية أكثر. كما أن الدراسة تركز بشكل كبير على الجانب النظري دون تقديم تجارب عملية أو نتائج تجريبية تدعم الفرضيات المطروحة. من المفيد أيضاً تضمين مقارنات مع تقنيات أخرى لتحسين الأداء اللاسلكي لتوضيح الفروق والمزايا بشكل أوضح.
Questions related to the research
-
ما هي الفوائد الرئيسية لاستخدام أنظمة MIMO في الاتصالات اللاسلكية؟
تزيد أنظمة MIMO من معدلات النقل وتحسن جودة الإشارة وتقلل من التداخل بين الأجهزة من خلال استخدام عدة هوائيات في الإرسال والاستقبال.
-
ما هي تقنية تشكيل الحزمة (Beamforming) وكيف تعمل؟
تشكيل الحزمة هي تقنية تركز الإشارة اللاسلكية باتجاه معين لتحسين جودة الاتصال وتقليل التداخل. تعمل عن طريق تغيير أطوار الإشارات المرسلة من هوائيات متعددة لتوجيه الحزمة باتجاه المستقبل المطلوب.
-
ما هي التحديات التي تواجه أنظمة MIMO وكيف يمكن التغلب عليها؟
تشمل التحديات تعقيد العمليات الحسابية وتداخل المسارات المستقلة. يمكن التغلب عليها باستخدام تقنيات مثل Massive MIMO التي تستخدم عدد كبير من الهوائيات لتقديم أداء أفضل.
-
ما هي التطبيقات الرئيسية لأنظمة MIMO؟
تشمل التطبيقات الرئيسية شبكات Wi-Fi، الأنظمة الخلوية مثل LTE و5G، والأقمار الصناعية.
References used
[1] Andrea Goldsmith, “WIRELESS COMMUNICATIONS”. Cambridge University Press, 2005.
[4] Daniel C. Araújo, Taras Maksymyuk, André L.F. de Almeida, Tarcisio Maciel, João C.M. Mota, Minho Jo, “Massive MIMO: survey and future research topics”. IET Communications, Vol. 10, Iss. 15, pp. 1938–1946, 2016.
rate research
Read More
A major technological breakthrough in improving the
transmission reliability of wireless links was facilitated by the
employment of multiple antennas at the transmitter and receiver.
The concept of employing multiple antennas which demonstrated a
significant increase of the achievable capacity without requiring
any extra bandwidth or power. Compared to SISO systems ,MIMO
systems are capable of combating the deleterious effects of
multipath fading, which is one of the main challenges in the design
of wireless communication systems. MIMO systems may be
classified into different groups according to a range of different
criteria. we show the benefits of the MIMO systems, by classified
MIMO techniques into five categories according to their functions.
and also we are classified MIMO techniques into two categories
(open loop and closed loop) according to CSIT. Also we show the
trade-off between Spatial Diversity, Spatial Multiplexing, and
finally we study how we are employing multiple antennas in the
communication of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) systems, so
we are studying the conditions of the ground station and the heights of the UAV, Moreover, the results from the simulation (matlab program ) points to trade-off between Spatial Diversity, Spatial Multiplexing, and conditions of the ground station and the heightsof the UAV.
Multimodal research has picked up significantly in the space of question answering with the task being extended to visual question answering, charts question answering as well as multimodal input question answering. However, all these explorations pr
oduce a unimodal textual output as the answer. In this paper, we propose a novel task - MIMOQA - Multimodal Input Multimodal Output Question Answering in which the output is also multimodal. Through human experiments, we empirically show that such multimodal outputs provide better cognitive understanding of the answers. We also propose a novel multimodal question-answering framework, MExBERT, that incorporates a joint textual and visual attention towards producing such a multimodal output. Our method relies on a novel multimodal dataset curated for this problem from publicly available unimodal datasets. We show the superior performance of MExBERT against strong baselines on both the automatic as well as human metrics.
Modern wireless networks tend to employ more antennas to profit as much as possible
from MIMO techniques. But as the number of antennas increases, the problem of antenna
mutual coupling will affect the performance of MIMO systems currently operatin
g in
wireless networks such as zero forcing (ZF) and Max-SNR precoders.
This research treats the issue of mutual coupling resulting from the electromagnetic
interaction between adjacent antennas and its effect on the work of the ZF and Max-SNR
precoders in MIMO systems. The results showed a clear decrease in the performance of the
two precoders at small spacing between the antennas. It also showed the possibility of
reducing the problem of antenna mutual coupling by increasing the antenna spacing which
is not always available in MIMO systems.
Recommendation dialogs require the system to build a social bond with users to gain trust and develop affinity in order to increase the chance of a successful recommendation. It is beneficial to divide up, such conversations with multiple subgoals (s
uch as social chat, question answering, recommendation, etc.), so that the system can retrieve appropriate knowledge with better accuracy under different subgoals. In this paper, we propose a unified framework for common knowledge-based multi-subgoal dialog: knowledge-enhanced multi-subgoal driven recommender system (KERS). We first predict a sequence of subgoals and use them to guide the dialog model to select knowledge from a sub-set of existing knowledge graph. We then propose three new mechanisms to filter noisy knowledge and to enhance the inclusion of cleaned knowledge in the dialog response generation process. Experiments show that our method obtains state-of-the-art results on DuRecDial dataset in both automatic and human evaluation.
The employment of multiple antennas at the transmission and reception side for the
formation of a MIMO system contributed significantly to improve the reliability of
transmission and increase the data rate. In the last decade, this system represent
ed the
backbone of wireless communications which paved the way for the development of many
techniques in this area. Therefore, there is a need to study the most important of these
techniques and compare its performance analysis.
This research deals with several closed-loop MIMO techniques : (P-OSM) which
maximizes the minimum Euclidean distance in the received signal constellation in order to
reduce the bit error rate, (X and Y Precoders) which improve the diversity gain of MIMO
system. The aim is to study and analysis the performance of previous techniques in
practical scenarios of wireless communication systems in the presence of limited feedback
channel. The results shows the possibility of practical employment of the P-OSM
technique in a simple way compared to other techniques due to its good performance and
low complexity order.
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
