Évolution du Massive-MIMO

L’évolution des techniques radios à destination du grand public pour les télécommunications n’a de cesse d’aller de l’avant. Etudions un mécanisme invisible que nous retrouverons prochainement dans les différentes technologies de la vie de tous les jours : le Massive-MIMO.

Le Massive-MIMO est une évolution du MU-MIMO lui-même provenant du MIMO basique (ou SU-MIMO[1]) qui est développé depuis une petite dizaine d’années maintenant pour les technologies grand public et qui se verra intégrer dans une première mouture aux implémentations de la 5G qui auront lieu très prochainement.

Expliquons d’abord les deux types historiques de MIMO :

  • SU-MIMO ou Single User – Multiple Input Multiple Output, est une technologie radio qui correspond à augmenter les capacités (principalement en débit) entre un émetteur et un récepteur en introduisant plusieurs antennes de chaque côté. Ces multiples antennes permettent, via des algorithmes de décalage temporel et via l’usage des rebonds naturels des ondes radios sur les obstacles (multipath), de créer ce qu’on appelle des flux spatiaux (spatial stream) entre l’émetteur et le récepteur. Chacun de ces flux spatiaux permet de transférer des données de manière indépendante et dans le même laps de temps, multipliant d’autant le facteur de débit de donnée. Comme l’indique son nom, cette technique permet uniquement de focaliser la communication des antennes vers un seul récepteur à la fois depuis un seul émetteur.

  • MU-MIMO ou Multi User – Multiple Input Multiple Output, la désignation est assez explicite, on utilise la même technique décrite précédemment mais en introduisant la possibilité pour les multiples antennes de séparer leur activité entre plusieurs récepteurs. Cette technologie nécessite de plus gros calculs algorithmiques pour une raison évoquée plus tard dans ce paragraphe, elle implique donc une asymétrie : l’infrastructure peut communiquer avec plusieurs clients simultanément, mais l’inverse n’est pas encore vrai (il le sera avec l’introduction de l’ODFMA ou MU-OFDA qu’on retrouve en LTE-4G et Wifi 802.11ax). Il ne faut pas oublier qu’une antenne rayonne entièrement dans son champ et pas seulement vers le client qui l’intéresse. Dans ce mode de communication ou plusieurs clients doivent recevoir des données sur le même laps de temps, il a donc été introduit dans différents protocoles de communication (4G, 802.11ac wave 2, bientôt 5G) un mécanisme qui permet à l’infrastructure de déterminer à quelle « position » se trouve le client dans la cellule. Cette information est soit échangée explicitement avec le client, soit le client réalise lui-même une estimation dite « à l’aveugle » en fonction des données envoyées par l’infrastructure et renvoie ainsi ces informations. Cette « position » permet à l’infrastructure d’établir une séquence pilote qui permettra par la suite d’identifier quelles communications sont à destination de ce client et lesquelles ne le sont pas. C’est ce mécanisme qui induit des calculs assez lourds et dynamiques dans le temps. Il y a aussi un autre intérêt à connaitre la « position » d’un client : il est alors possible avec le réseau d’antennes de réaliser de la focalisation de faisceau précis, ou Beam Forming[2]. En effet, en désynchronisant légèrement les émissions de données des antennes, il est possible d’augmenter la puissance de réception du signal dans une zone spécifique par « ajout » des amplitudes (résonnance).

Le MU-MIMO limite souvent le nombre d’antennes à une vingtaine maximum (pour les systèmes 4G, on parle de 4 antennes maximum en général pour le Wifi) car il n’est pas simple physiquement d’installer des antennes proches les unes des autres. Avec le Massive-MIMO, on compte s’affranchir de ces limites (en partie grâce à des améliorations physiques) et mettre en place des dizaines, voire quelques centaines d’antennes qui pourraient émettre simultanément. Les travaux effectués depuis une petite dizaine d’années ont montré qu’il était possible de gagner grandement en débit (jusqu’à x20 par rapport à la 4G) par la multiplication des antennes, aussi bien que d’avoir la possibilité d’effectuer des communications simultanées avec toujours plus d’utilisateurs.

Le Massive-MIMO possède un autre avantage induit par la multiplication des antennes combinée au mécanisme de « positionnement » : il permet de réduire considérablement le Fading. Les phénomènes de rebonds des ondes radios sur les obstacles impliquent qu’un récepteur recevra dans un premier temps le signal par « ligne de vue » directe avec une énergie maximale, suivi de nombreux signaux identiques dus aux rebonds à des énergies bien plus faibles. Ces échos constituent des interférences pour la suite de la communication et il est nécessaire d’attendre que l’énergie de ces échos descendent sous un certain seuil pour considérer la communication suivante comme viable, c’est le Fading. Avec le Massive-MIMO, ce phénomène de Fading est considérablement réduit du fait que l’énergie du signal est focalisée (moins d’échos de haute énergie) et que ce signal est émis par plus d’antennes, chacune émettant moins fort que si elles étaient moins nombreuses (minimisant encore les échos de haute énergie). L’effet réseau est direct : la latence est drastiquement réduite, permettant des applications temps réel telle que les voitures autonomes pour lesquelles les nouvelles normes 5G veulent jouer un rôle.

effet-fading

Malheureusement c’est en multipliant le nombre d’antennes et donc le nombre d’utilisateurs que de nombreux chercheurs sont arrivés à un problème limitant toutes les communications à un débit maximum théorique applicable pour la 5G (dépendant du nombre d’utilisateurs, de la largeur de bande de fréquence, et du nombre de canaux utilisés) : la contamination par séquence pilote, ou Pilot Contamination. Lorsque des utilisateurs sont en périphérie de cellule et qu’ils transmettent à leur BTS leur séquence pilote, il est fort possible, suivant la configuration spatiale, que les séquences soient aussi réceptionnées par les BTS des cellules voisines. Ces séquences étant souvent répétées au sein d’une cellule, il arrive alors que le BTS possède de fausses informations de « position » du client, dégradant sa communication et, par effet radio classique, toutes les communications de la cellule. Les chercheurs pensent que ce n’est pas le seul problème du Massive-MIMO et qu’il existe aussi une limite théorique de la quantité de données qui peut être transférée entre un émetteur et un récepteur, quel que soit le nombre d’antennes mises en place.

Malgré tout, un article présenté le 12 Mars 2018 par des chercheurs suédois semble contredire la pensée jusqu’ici établie : uniquement grâce à des algorithmes, il serait possible qu’il n’y ait en réalité pas de limite au débit de donnée et donc pas de limite au nombre d’antennes. Un test a été réalisé par les chercheurs avec une plaque contenant 100 antennes émettant chacune à 10 mW qui a permis d’offrir une puissance de réception de 1 W à des utilisateurs simultanés, ce qui permettrait de réduire considérablement la puissance actuelle d’émission des BTS (approximativement 40 W par antenne).

Nous ne sommes donc pas à la fin de la multiplication des antennes dans les systèmes radios, que ce soit en 4G, 5G, en Wifi ou pour d’autres technologies, il faut s’attendre à en voir fleurir de plus en plus non seulement au niveau des infrastructures, mais aussi dans nos PC, nos téléphones, nos voitures ainsi que pour les IoT. L’avantage sera non seulement le débit augmenté, mais aussi la latence et la puissance d’émission qui auront tendance à réduire.

LIENS EXTERNES

  1. Article de la Société de l’Electricité, de l’Electronique et des TIC (SEE) sur le sujet
  2. Explication du Massive-MIMO et de la Pilot Contamination
  3. Vidéo de 30sec présentant un test de BeamForming en Massive-MIMO sur un BTS 5G d’un utilisateur en mouvement dans une voiture

[1] Le SU-MIMO provenant lui-même des techniques de diversité spatiale des antennes préalablement développées.
[2] Les techniques de BeamForming ne sont pas apparues avec le MU-MIMO, mais elles ont profité d’une meilleure précision grâce aux informations plus complète de « position ».