Hin zu energieeffizienten Massive-MIMO-NOMA-Systemen mit Sigma–Delta-ADCs und gruppierter SIC-Erkennung

Warum es wichtig ist, mehr Signale gleichzeitig zu transportieren

Jedes Jahr verlangen wir von unseren drahtlosen Netzen mehr: mehr verbundene Telefone, Fahrzeuge und Sensoren, höhere Datenraten und gleichzeitig einen geringeren Energieverbrauch. Um diese Anforderungen für 5G und 6G zu erfüllen, braucht es nicht nur neue Funkfrequenzen, sondern auch klügere Nutzung vorhandener Hardware. Diese Arbeit untersucht, wie eine Mobilfunkbasisstation vielen Nutzern gleichzeitig zuhören kann, indem sie ein sehr großes Antennenarray und extrem einfache, energiearme Elektronik verwendet und dabei trotzdem schnelle und zuverlässige Verbindungen erhält.

Viele Ohren, viele Stimmen

Die Studie konzentriert sich auf ein Uplink-Szenario, in dem viele Endgeräte Daten an eine einzelne Basisstation senden. Die Basisstation ist mit einem „massiven“ Antennenarray ausgestattet, bekannt als Massive MIMO, und nutzt ein Signalisierungsverfahren namens Nicht-Orthogonal Multiple Access (NOMA). Anstatt jedem Nutzer eine eigene Zeit- oder Frequenzressource zuzuweisen, erlaubt NOMA mehreren Nutzern, dieselben Funkressourcen zu teilen und trennt sie durch Unterschiede in empfangener Leistung sowie durch intelligente Signalverarbeitung. Dieser Ansatz erhöht die informationsübertragende Kapazität pro Spektrumeinheit erheblich, macht aber zugleich die Aufgabe des Empfängers deutlich schwieriger, da Signale verschiedener Nutzer miteinander interferieren.

Einfache Wandler mit raffinierter Rauschformung

Eine zentrale Herausforderung bei Massive MIMO ist der Energieverbrauch: Jede Antenne benötigt einen Analog-Digital-Wandler (ADC), der eingehende Funkwellen in digitale Abtastwerte umwandelt. Hochpräzise ADCs verbrauchen viel Energie und sind teuer, insbesondere bei Hunderten von Antennen. Die Arbeit untersucht den Einsatz extrem niedrigauflösender ADCs — nur ein oder zwei Bits pro Abtastwert — um Energie und Kosten zu reduzieren. Solche groben Wandler allein verursachen starke Verzerrungen. Um dem entgegenzuwirken, setzen die Autoren eine räumliche Sigma–Delta-Architektur ein: der Quantisierungsfehler einer Antenne wird mit einer kontrollierten Phasenverschiebung in die nächste eingespeist. Dieses Feedback formt die Verzerrung so um, dass der Großteil in Richtungen gebündelt wird, in denen keine beabsichtigten Nutzer liegen, wodurch die Signalqualität in den interessierenden Richtungen erhalten bleibt.

Viele überlappende Signale entschlüsseln

Selbst mit rauschgeformten, niedrigauflösenden Wandlern muss die Basisstation viele gleichzeitig sendende Nutzer trennen. Die Arbeit untersucht mehrere Empfängertypen: einfache lineare Kombinationen, traditionelle successive Interference Cancellation (SIC), die Nutzer nacheinander decodiert, und eine flexiblere gruppierte SIC (GSIC), die kleine Nutzergruppen gemeinsam verarbeitet. Innerhalb jeder Gruppe verbessert ein rechenparsimonyes Kombinationsverfahren (Maximum Ratio Combining oder Zero-Forcing) die gewünschten Signale und unterdrückt Interferenzen. Die Autoren entwickeln ein analytisches Rahmenwerk, das das Bussgang-Dekompositionswerkzeug verwendet, um das Verhalten der groben ADCs näherungsweise als lineares System mit zusätzlichem Rauschen darzustellen. Dadurch lassen sich geschlossene Formeln für Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnis und spektrale Effizienz unter verschiedenen Funkkanalbedingungen ableiten, einschließlich Umgebungen mit und ohne starken Sichtverbindungspfad.

Wie viele Antennen, wie viel Leistung?

Mit diesen Formeln untersucht die Studie, wie die Systemleistung mit zentralen Designparametern skaliert: der Anzahl der Antennen an der Basisstation, der Auflösung der ADCs, der Stärke der Sichtkomponente und der Anzahl der Nutzergruppen in der GSIC. Ein zentrales Ergebnis ist ein Leistungs-Skalierungsgesetz: Mit wachsender Antennenzahl lässt sich die Sendeleistung pro Nutzer annähernd proportional zum Kehrwert der Antennenzahl reduzieren, während dieselbe Datenrate beibehalten wird. Das bedeutet, dass mehr Antennen sowohl die Robustheit erhöhen als auch erlauben, dass Endgeräte mit deutlich geringerer Leistung senden. Die Analyse zeigt außerdem, dass bei sehr großen Arrays alle Empfängertypen tendenziell ähnliche spektrale Effizienz erreichen, während bei praktisch moderaten Array-Größen Zero-Forcing-GSIC klar leistungsfähiger ist als einfachere Kombinationen und dennoch die vollständige Komplexität des separaten Decodierens jedes Nutzers vermeidet.

Effizienz, Komplexität und Zuverlässigkeit austarieren

Da Basisstationen Qualitätsanforderungen für viele Nutzer gleichzeitig erfüllen müssen, entwerfen die Autoren ein leistungsarmes Leistungsverteilungsverfahren, das die Sendeleistungen der Nutzer gerade so hoch wählt, dass Zielraten erreicht werden. Mit Werkzeugen aus der Zufallsmatrizen-Theorie liefern sie approximative geschlossene Formeln für diese Leistungen, die zeigen, dass Empfänger mit SIC oder GSIC erheblich weniger Sendeleistung benötigen als einfache lineare Verfahren. Umfangreiche Simulationen, die verschiedene Fading-Umgebungen, dichtes Mehrwegeverhalten, räumliche Korrelation und sogar hochdynamische Vehicle-to-Everything-Szenarien abdecken, bestätigen die analytischen Vorhersagen. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von 2-Bit räumlichen Sigma–Delta-ADCs zusammen mit GSIC und einer moderaten Anzahl von Nutzergruppen spektrale und energiebezogene Effizienzen liefern kann, die sehr nahe an denen idealer vollpräziser Systeme liegen — bei deutlich geringerem Hardware-Energieverbrauch und handhabbarer Rechenkomplexität.

Was das für künftige drahtlose Netze bedeutet

Einfach gesagt demonstriert die Arbeit, dass sich die „Ohren“ einer Massive-MIMO-Basisstation dramatisch vereinfachen und energieärmer gestalten lassen, ohne große Einbußen bei Geschwindigkeit oder Zuverlässigkeit. Durch die Kombination niedrigauflösender, rauschformender Wandler mit intelligenter Gruppierung und Interferenzunterdrückung kann das System viele Nutzer gleichzeitig bedienen und dabei sowohl bei der Basisstation als auch bei den Endgeräten Energie sparen. Das macht den Ansatz besonders attraktiv für Netzgenerationen jenseits von 5G und für 6G, die dichte Gerätescharen verbinden, anspruchsvolle Anwendungen unterstützen und dennoch energieeffizient sowie kostengünstig bereitstellbar sein müssen.

Zitation: Farghaly, S.I., Khafaga, M.M. & Khamis, S. Towards energy-efficient massive MIMO-NOMA systems with sigma–delta ADCs and group SIC detection. Sci Rep 16, 14025 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-49425-y

Schlüsselwörter: massive MIMO, NOMA, Sigma–Delta-ADC, gruppierte Interferenzunterdrückung, energieeffiziente drahtlose Kommunikation