Данная работа посвящена исследованию производительности систем Massive MIMO с использованием реалистичных коэффициентов канала, генерируемых в имитаторе канала QuaDRiGa. Рассматриваются рэлеевские каналы (i.i.d. Rayleigh) для исследования компромисса между спектральной и энергетической эффективностью системы для различных схем линейного предварительного кодирования, таких как максимизация коэффициента передачи (Maximum Ratio Transmission, MRT), форсирование нуля (Zero Forcing, ZF) и минимум среднеквадратического отклонения (Minimum Mean Square Error, MMSE). После этого проводится дальнейшее исследование с использованием инструмента QuaDRiGa. Эта часть направлена на изучение влияния среды распространения и конфигурации антенны на производительность системы. На базовой станции были использованы две конфигурации антенн: равномерная линейная решетка (ULA) и равномерная прямоугольная решетка (URA) для двух случаев распространения: прямой видимости (LOS) и непрямой видимости (NLOS). Результаты показали, что MMSE работает лучше всех линейных прекодеров. Кроме того, мы пришли к выводу, что большинство теоретических преимуществ Massive MIMO может быть реализовано в реальных условиях распространения.

In this thesis, we investigate the performance of Massive MIMO systems in a sin-gle cell using realistic channel coefficients, generated in QuaDRiGa channel simulator. First, we use independent and identically distributed (i.i.d.) Rayleigh channels to investigate the tradeoff between the spectral and energy efficiency of the system for different linear precoding schemes such as Maximum Ratio Transmis-sion (MRT), Zero Forcing (ZF), and Minimum Mean Square Error (MMSE). Af-ter that, a further examination is conducted using QuaDRiGa tool. This aims to study the effect of propagation environment and antenna configuration on the system performance. Two antenna deployments at base station are used: uniform linear array (ULA) and uniform rectangular array (URA) for both propagation conditions: Line-Of-Sight (LOS) and Non-Line-Of-Sight (NLOS). The results indicated that MMSE performs the best among all linear precoders. In addition, we came to that most of the theoretical benefits of Massive MIMO could be realized over real propagation conditions.