Luận văn thạc sỹ ĐTVT kỹ thuật tách nhiễu nối tiếp SIC

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ - - HOÀNG HỮU THÀNH DUNG NĂNG ĐA NGƢỜI DÙNG VÀ KỸ THUẬT SIC LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Hà Nội-2013 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ - - HOÀNG HỮU THÀNH DUNG NĂNG ĐA NGƢỜI DÙNG VÀ KỸ THUẬT SIC Ngành : Công nghệ Điện tử - Viễn thông Chuyên ngành : Kỹ thuật Điện tử Mã số : 60.52.0203 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRỊNH ANH VŨ Hà Nội-2013 Page TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com MỤC LỤC MỤC LỤC .3 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ, BẢNG BIỂU .9 GIỚI THIỆU 10 Mục tiêu nghiên cứu Luận văn .11 Đối tƣợng nghiên cứu: 11 Phƣơng pháp nghiên cứu: 12 Cấu trúc Luận văn: .12 CHƢƠNG I MƠ HÌNH KÊNH MIMO 13 1.1 Giới thiệu hệ thống MIMO 13 1.2 Kênh MIMO tổng quát 14 1.3 Mơ hình kênh lấy mẫu 16 1.3.1 Tƣơng quan không gian fading 16 1.3.2 Mảng anten nhìn thấy (Line-of-sigh) LOS .18 1.3.3 Mảng anten đối cực (Cross-polarized) 19 1.4 Mơ hình tín hiệu vào 19 1.5 Kết luận chƣơng 22 CHƢƠNG II: DUNG NĂNG KÊNH MIMO ĐA NGƢỜI DÙNG (MU-MIMO) 23 2.1 Dung kênh SU-MIMO 24 2.2 Vùng dung kênh MAC 25 2.3 Vùng dung kênh quảng bá (BC) 28 2.3.1 Dung tổng BC đạt đƣợc đối ngẫu UL/DL 30 2.4 Từ MIMO đơn ngƣời dùng đến MIMO đa ngƣời dùng 35 2.4.1 Nhắc lại khái niệm đƣờng lên, đƣờng xuống .36 2.4.2 Các đặc điểm bật MU-MIMO so với SU-MIMO 36 2.4.3 Những kết đạt đƣợc vấn đề tồn hệ MU-MIMO so với SUMIMO .37 Page TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 2.5 Kết luận chƣơng 40 CHƢƠNG III: KỸ THUẬT SIC VỚI MU-MIMO UPLINK 41 3.1 Ghép kênh không gian 43 3.1.1 Nguyên lý 43 3.1.2 Ghép kênh dựa mã trƣớc .46 3.1.3 Xử lý thu phi tuyến 48 3.2 Mã trƣớc SMMSE 49 3.3 Giải mã với thu SMMSE-SIC 51 3.4 Kết luận chƣơng 54 CHƢƠNG IV: MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG 55 4.1 Đánh giá hiệu suất thu qua dung tổng đạt đƣợc thu 55 4.2 Đánh giá hiệu suất qua tỷ lệ lỗi bít BER 58 4.3 Kết luận chƣơng 60 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 61 Kết luận đề tài 61 Đề xuất hƣớng phát triển đề tài 61 TÀI LIỆU THAM KHẢO .63 Page TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT (•)+ - (x)+:= max(0, x) ||X ||ℱ - Chuẩn Frobenius ma trận X* XH XT A β - Ma trận liên hợp Chuyển vị ma trận liên hợp Ma trận chuyển vị Ma trận với tất phần tử (ma trận đơn vị) Ma trận điều hướng mảng Hệ số xác định tỷ xích sử dụng để đặt giới hạn công suất phát B - Ma trân phản hồi THP kích thước r × r CN (a, b) - Biến ngẫu nhiên Gauss phức với kỳ vọng a phương sai b - Dung Shannon kênh quảng bá Dung Shannon đa truy cập CSU - Dung Shannon đơn người dùng D Di - Ma trận giải mã kết hợp cho tất người dùng đường lên kích thước r x MT Da - Ma trận giải mã kết hợp khử MUI cho tất tất người dùng đường lên Db Dai - Ma trận giải mã kết hợp liệu giải mã cho tất người dùng đường lên Dbi - Ma trận giải mã người dùng thứ i cho giải mã liệu đường lên E {•} Φ Φi - Hàm trung bình Ma trận tải công suất Ma trận tải công suất người dùng thứ i ΦimpD ΦMMSE - Ma trận tải công suất phân tập cải tiến Ma trận tải công suất MMSE Φi,i - Phần tử đường chéo ma trận tải cơng suất f0 - Khoảng cách sóng mang Fa - Ma trận mã trước kết hợp khử MUI cho tất người dùng đường xuống Fb - Ma trận mã trước kết hợp liệu mã trước cho tất người dùng đường xuống Fai - Ma trận mã trước người dùng thứ i khử MUI đường xuống Fbi - Ma trận mã trước người dùng thứ i cho liệu mã trước đường xuống F - Ma trận mã trước kết hợp cho tất người dùng đường xuống kích thước MT xr Fi GCSI - Ma trận mã trước người dùng thứ i đường xuống với kích thước MT × ri G Gi - Ma trận giải mã kết hợp tất người dùng đường xuống kích thước r x MR Ma trận giải mã người dùng thứ i đường xuống với kích thước ri × MR H - Ma trận kênh mạng MIMO kết hợp kích thước MR × MT CBC CMAC Ma trận giải mã người dùng thứ i on the đường lên kích thước ri x MT Ma trận giải mã người dùng thứ i khử MUI đường lên Độ lợi ước lượng kênh Page TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Hest - Ước lượng ma trận kênh Hi - Ma trận kênh MIMI người dùng thứ i kích thước MRi × MT (𝑘,𝑗 ) 𝐻𝑖 - Ma trận kênh MIMI người dùng thứ i mẫu thứ j đoạn liệu thứ k (𝑘) 𝐻𝑖 - Ma trận kênh tương đương người dùng thứ I đoạn liệu thứ k 𝐻𝑖 - Ma trận kênh mạng MIMO kết hợp nhiễu đồng kênh lên người dùng thứ i H (l) - Ma trận kênh mạng MIMO kết hợp thành phần đường dẫn kênh thứ l Hw - Kênh khơng gian MIMO trắng kích thước MR × MT I K KR MR - Ma trận đơn vị Số người dùng Hệ số Ricean Tổng số anten đầu cuối người dùng MRi - Số lượng anten đầu cuối người dùng thứ i MT - Số lượng anten trạm sở n Vector mẫu tạp âm Gauss cộng sinh đầu vào anten thu 𝑛 N Npre - Nc - Số sóng mang dùng để truyền khối liệu Nsymb - Số Number ký hiệu OFDM khối liệu PT - Tổng công suất phát Pt - Công suất ký hiệu liệu phức PAP (θ) PDP (τ ) Q - Thông tin công suất góc kênh Thơng tin cơng suất trể kênh Ma trận mã trước kết hợp tất người dùng đường lên kích thước MR x r Qi - Ma trận mã trước người dùng thứ i đường lên kích thước MRi × ri R Ri - Ma trận tương quan Tốc độ liệu người dùng thứ i 𝑅𝑖𝐷𝐿 - Tốc độ liệu người dùng thứ i đường xuống 𝑅𝑖𝑈𝐿 - Tốc độ liệu người dùng thứ i đường lên r ri - Tổng số luồng liệu truyền hệ thống đa người dùng - Số luồng liệu truyền tới người dùng thứ i Rr - Ma trận tương quan bên thu Rt Rx Rn σe2 - Ma trận tương quan bên phát Ma trận tương quan liệu đầu vào kích thước r × r Ma trận tương quan tạp âm Phương sai sai số ước lượng kênh σi - Giá trị riêng thứ i 𝜎𝑛2 στ - Phương sai tạp âm cộng sinh đầu vào anten Độ trể RMS Tạp âm cộng sin lọc liệu thứ i Tổng số sóng mang hệ thống OFDM Chiều dài ký hiệu tiền tố tuần hoàn OFDM Page TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com σθ - Độ rộng góc RMS Σ U V - Ma trận đường chéo với giá trị riêng đường chéo để không tăng Các vector suy biến phải (cột) Các vector suy biến trái (hàng) x - Vector liệu đầu vào kết hợp tất người dùng kích thước r × xi - Vector liệu đầu vào người dùng thứ i kích thước ri × y - Vector thu kết hợp tất người dùng kích thước r × yi - Vector thu người dùng thứ i kích thước ri × zi - Dữ liệu mã hóa người dùng thứ i ADC AP BC BER BD BS CCDF CQI CSI DET DFE DFT DL DPC FDD FDMA IQ IRBD JRBD LDC LNA LOS MAC MIMO MMSE MSE MU MUI NLOS OFDM OFDMA OSTBC PA - Analog digital converter Access point Broadcast channel Bit error rate Block diagonalization Base station Cumulative complementary distribution function Channel quality indicator Channel state information Dominant eigenmode transmission Decision feedback equalizer Discrete Fourier transform Downlink Dirty-paper coding/Dirty-paper code Frequency division duplex Frequency division multiple access In-phase /Quadrature Iterative regularized block diagonalization Joint regularized block diagonalization Linear Dispersion Code Low-noise amplifier Line of sight Multiple access channel Multiple-input multiple-output Minimum mean square error Mean square error Multi-user Multi-user interference Non-line-of sight Orthogonal frequency division multiplex Orthogonal frequency division multiple access Orthogonal space-time block code Power amplifier Page TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com PAP PDP QAM QoS RF RMS RBD RSO THP QOSTBC SDMA SIC SINR SISO SNR SMMSE SMUX SO THP STC SU SVD TDD TDMA THP UL ULA UT V-BLAST VS WINNER ZF - Power angle profile Power delay profile Quadrature amplitude modulation Quality of service Radio frequency root-mean-squared Regularized block diagonalization Regularized successive optimization Tomlinson-Harashima-precoding Quasi-orthogonal space time block coding Spatial division multiple access Successive interference cancellation Signal to interference plus noise ratio Single-input single-output Signal to noise ratio Successive minimum mean square error Spatial Muliplexing Successive optimization Tomlinson-Harashima-precoding Space Time Coding Single user Singular value decomposition Time division duplex Time division multiple access Tomlinson-Harashima-precoding Uplink Uniform Linear Array User Terminal Vertical Bell Labs Layered SpaceTime Very simple Wireless World Initiative New Radio Zero forcing Page TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ, BẢNG BIỂU Hình 1.1: Mơ hình hệ thống MIMO .14 Hình 1.2: Mơ hình kênh MIMO với MT anten phát MR anten thu 15 Hình 1.3: Mơ hình mảng anten nhìn thấy 19 Hình 1.4: Sơ đồ khối hệ thống MU-MIMO downlink 21 Hình 1.5: Sơ đồ khối tín hiệu vào hệ thống MU-MIMO đường uplink 22 Hình 2.1: Vùng dung MAC với kỹ thuật thu SIC hệ thống SISO ((2,1),1) 28 Hình 2.2: Hình bên trái hai vùng dung sử dụng cho BC suy biến với M=1 Hình phụ bên phải hai vùng dung sử dụng cho BC không suy biến với M>1 Khu vực phần lồi kết hợp tỷ lệ dung hai người dùng 31 Hình 2.3: Giới hạn cận BC, dung tiêu hao 10% Trường hợp MR < MT .35 Hình 2.4: Giới hạn cận BC, dung tiêu hao 10% Trường hợp MR > MT .36 Hình 3.1: Kiến trúc thu MIMO tối ưu 42 Hình 3.2: Hệ thống MIMO cấu hình anten 2x2 45 Hình 3.3: Thu tuyến tính/Giải ghép kênh tính hiệu ghép khơng gian 45 Hình 3.4: Ghép kênh khơng gian dựa mã trước 46 Hình 3.5: Trực giao hóa tín hiệu ghép không gian thông qua mã trước giá trị eigen thứ i ma trận HHH 47 Hình 3.6: Truyền dẫn từ mã (a) đa từ mã (b) 48 Hình 3.7: Giải ghép kênh/giải mã tín hiệu ghép khơng gian dựa SIC 49 Hình 4.1: Dung thu tuyến tính phi tuyến (4x4) 56 Hình 4.2: Tỷ lệ tương đối dung thu (4x4) 57 Hình 4.3: Dung thu tuyến tính phi tuyến (12x12) 58 Hình 4.4: Mơ hình mơ đánh giá tỷ lệ lỗi bít BER .58 Hình 4.5: Hiệu suất BER ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC với điều chế BPSK kênh truyền Rayleigh MIMO (4x4) đường uplink 59 Hình 4.6: Hiệu suất BER ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC với điều chế BPSK kênh truyền Rayleigh MIMO (12x12) đường uplink 60 Page TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com GIỚI THIỆU Trong thời đại phát triển bùng nổ hệ thống thông tin vô tuyến, nhu cầu chất lượng, dung lượng, dịch vụ đa phương tiện tính đa dạng hệ thống thông tin không dây thông tin di động, internet tăng lên cách nhanh chóng phạm vi tồn giới Tuy nhiên, phổ tần số vơ tuyến hữu hạn, muốn tăng dung lượng bắt buộc phải tăng hiệu sử dụng phổ tần số Vì vậy, việc nghiên cứu, ứng dụng công nghệ kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng nhu cầu đòi hỏi cấp thiết Một kỹ thuật giúp cải thiện đáng kể tiêu, dung lượng, tốc độ liệu đỉnh phạm vi liên lạc hệ thống tập trung nghiên cứu giới thời gian gần kỹ thuật „đa đầu vào đa đầu ra‟ MIMO (Multiple Input Multiple Output) hay kỹ thuật sử dụng nhiều anten phát nhiều anten thu Hệ thống MIMO xem hệ thống ghép nhiều kênh „một đầu vào đầu ra‟ SISO (Single Input Single Output) hay hệ thống đơn anten Dung lượng kênh hệ thống MIMO tổng hợp dung lượng kênh thành phần Dung lượng kênh MIMO bị ảnh hưởng thay đổi phân bố tăng ích đặc trưng kênh SISO Giải pháp sử dụng nhiều phần tử anten máy thu máy phát cho phép khôi phục liệu phát tốt hơn, cải thiện trình tách liệu người sử dụng Hai mơ hình MIMO mã hóa không gian thời gian STC (Space Time Coding) ghép kênh phân chia khơng gian SM (Spatial Multiplexing) Mã hóa không gian thời gian dùng để làm tối đa phân tập không gian kênh MIMO MIMO sử dụng nhiều anten phát nhiều anten thu để mở thêm kênh truyền miền không gian Do kênh song song mở thời gian, tần số, nên đạt tốc độ liệu cao mà khơng cần băng thơng lớn Nói cách khác nhờ sử dụng nhiều phần tử anten phía phát phía thu, với kỹ thuật xử lý tín hiệu bên phát bên thu, mà kỹ thuật cho phép sử dụng hiệu phổ tần số cho hệ thống thông tin vô tuyến, cải thiện tốc độ liệu, dung lượng kênh truyền độ tin cậy so với hệ thống truyền thông đơn anten cách xử lý theo hai miền không gian thời gian Trong thời gian gần đây, nghiên cứu giới ngày quan tâm nhiều đến hệ thống thông tin vô tuyến MIMO Trong có nhiều hướng nghiên cứu giải vấn đề khác toán dung lượng kênh đa người dùng MIMO, toán tách sóng, tốn ước lượng kênh truyền, tốn mã hóa khơng gian thời gian, xử lý tín hiệu khơng gian thời gian, Một khó khăn gặp phải việc giải tốn tách sóng chất lượng hệ thống bị ảnh hưởng mạnh can nhiểu đa truy cập MAI (Multiple Access Interference), hiệu ứng xa gần (near-far effect) Page 10 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 𝐹𝑎 𝑖,𝑗 = 𝐻𝑖 𝑗 𝐻 𝐻𝑖 𝑗 + 𝛼𝐼𝑀𝑇 −1 𝐻𝑖 𝑗 𝐻 (3.9) Các tham số 𝛼: 𝛼 = 𝜎𝑛2 𝐾/𝑃𝑇 Sau tính tốn vector mã trước cho tất anten thu, ma trận kênh kết hợp có hiệu dụng tất người dùng 𝐻𝐹𝑎 ∈ ℂ𝑀𝑅 ×𝑀𝑅 sau mã trước Đối với tỷ lệ SNR cao 𝑀𝑅 ≤ 𝑀𝑇 , ma trận đường chéo khối Bây áp dụng định nghĩa trước khác kỹ thuật SU-MIMO ma trận kênh hiệu dụng 𝐻𝑖 𝐹𝑎 𝑖 người dùng thứ 𝑖 Sau mã trước cách sử dụng ma trận 𝐹𝑎 𝑖 , trước tiên thực phân tích giá trị đơn (SVD) sau đó, muốn tối đa hóa dung hệ thống, sử dụng thuật toán đổ nước chế độ riêng tất người dùng muốn tách phân tập cực đại độ lợi mảng anten, truyền chế độ riêng chủ đạo kênh hiệu dụng người dùng Truyền chế độ riêng chủ đạo cung cấp SNR tối đa thu hiệu BER tối thiểu Sự phức tạp thuật toán cao chút so với thuật toán BD Bằng cách sử dụng thuật toán này, cải thiện có hiệu độ lợi phân tập mảng ăng hệ thống cách giới thiệu MUI cách khử nhiễu liên dòng Sau phân tích tương tự MMSE, hy vọng SNR cao, trường hợp kênh 𝐻𝑤 , SMMSE tạo trật tự phân tập 𝑀𝑅𝑖 𝑀𝑇 − 𝑀𝑅 + 𝑀𝑅𝑖 Dưới mơ tả thuật tốn SMMSE: 3.3 Giải mã với thu SMMSE-SIC Như giới thiệu, để đạt tăng tuyến tính dung hệ thống MU-MIMO với số lượng anten cần hợp kênh không gian người dùng đa luồng liệu cho người dùng Một lưu lượng cao đường lên đa người dùng đạt thông qua máy thu MMSE với khử nhiễu nối tiếp (SIC) Tuy nhiên, trước, giới thiệu mát cố gắng giảm thiểu nhiễu dòng liệu truyền từ hai anten gần nằm thiết bị đầu cuối người dùng Page 51 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Các kỹ thuật, V-BLAST truyền luồng liệu độc lập với tất hay nhóm anten, tối ưu khơng cho phép phối hợp xử lý đầy đủ anten thiết bị đầu cuối người dùng Để cải thiện hiệu suất hệ thống, sử dụng phương pháp tương tự SMMSE Ở đây, thuật toán giới thiệu đề cập với vấn đề tương tự SMMSE việc liên tục tính toán hàng ma trận nhận cho anten truyền riêng Bằng cách áp dụng SIC cải thiện thêm tính phân tập, tương tự SMMSE-THP, với khác biệt Trên đường lên không cần phải sử dụng modun điều khiển nào, lợi nhỏ SIC THP Các lọc giải mã SMMSE-SIC có nguồn gốc từ lọc tối ưu thu tuyến tính MMSE bỏ qua góp phần nhiễu tín hiệu từ mạng anten người sử dụng tới MSE người dùng ảnh hưởng người dùng giải mã trước Bây chúng tơi giả định người dùng xếp theo cách mà người dùng giải mã đầu tiên, sau người dùng thứ hai, thứ ba, v…v Khi ma trận mã trước người dùng đường lên 𝑄𝑖 , 𝑖 = 1, , 𝐾 xác định, lọc thu MMSE 𝐷𝑖 thu cách sử dụng tối ưu hóa sau đây: 𝐷𝑖 = arg 𝐸 𝐷𝑖 𝐻𝑖𝑇 𝑄𝑖 𝑥𝑖 + 𝑛 − 𝑥𝑖 𝐷𝑖 ℱ (3,10) Các ma trận 𝐻𝑖 , 𝑄𝑖 vecto 𝑥𝑖 xác định trường hợp là: 𝐻𝑖 𝑄𝑖 𝐻 𝐻𝑖 = 𝑖+1 ; 𝑄𝑖 = ⋮ ⋮ 𝐻𝐾 0 𝑄𝑖+1 ⋮ ⋯ ⋯ ⋱ ⋯ 𝑥𝑖 𝑥𝑖+1 ; 𝑥𝑖 = ⋮ ⋮ 𝑥𝐾 𝑄𝐾 (3.11) Trong 𝐻𝑖 , 𝑄𝑖 𝑥𝑖 ma trận ma trận kênh, ma trận mã trước đường lên, vector liệu người dùng thứ 𝑖 Trong phương trình (3.10), bao gồm việc xử lý thiết bị đầu cuối người dùng tiêu chí tối ưu Tuy nhiên, kịch nhiều người dùng, thiết bị đầu cuối người dùng ước tính kênh hiệu dụng đường xuống bao gồm việc xử lý thực trạm sở Kể từ xử lý trạm sở không thiết phải giống đường lên đường xuống, hợp lý để giả định thiết bị đầu cuối người dùng khơng có thơng tin xác trạng thái kênh Chúng ta phân biệt hai tình Trong trường hợp người sử dụng truyền sử dụng kỹ thuật mà không yêu cầu CSI máy phát Trong trường hợp thứ hai trạm gốc tạo ma trận mã trước tối ưu 𝑄𝑖 sau nạp tiếp chúng vào thiết bị đầu cuối người dùng Hạn chế cơng suất sử dụng cho Page 52 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com thiết bị đầu cuối người dùng, độ lợi phân tập có nhiều thích hợp so với độ lợi ghép kênh khơng gian Vì vậy, cho người dùng truyền liệu sử dụng STC sử dụng vector riêng chủ đạo bên phải kênh hiệu dụng đường lên người dùng Trong hai trường hợp ma trận giải mã Da tạo trạm sở, giả định 𝑄𝑖 = 𝐼𝑀𝑅 , ∀𝑖, phần sau luôn sử dụng giả định 𝑖 Cũng giống đối đường xuống, nhiễu từ người sử dụng đồng kênh tới tín hiệu truyền từ anten thứ 𝑗 người dùng thứ 𝑖 khử cách độc lập từ anten xếp khác Vì vậy, hàng thứ 𝑗 ma trận giải mã 𝐷𝑎 𝑖 người dùng thứ 𝑖, tương ứng với anten truyền thứ 𝑗 người dùng thứ i với hàng ma trận 𝐷𝑎 𝑖,𝑗 , mà thiết kế sau: 𝐷𝑎 𝑖,𝑗 = arg 𝐸 𝐷𝑎 𝑖,𝑗 𝐻𝑖 𝐷𝑎 𝑖,𝑗 Ma trận 𝐻𝑖 (𝑗 ) 𝐻𝑖 𝑗 (𝑗 ) vector 𝑧𝑖 𝑗 𝑇 (𝑗 ) 𝑧𝑖 (𝑗 ) + 𝑛 − 𝑧𝑖 ℱ , ∀ 𝑖, 𝑗 (3.12) định nghĩa trường hợp là: 𝑇 𝑧𝑖,𝑗 ℎ𝑖,𝑗 𝑧𝑖+1 𝐻𝑖+1 (𝑗 ) = ; 𝑧𝑖 = 𝑧𝐾 𝐻𝐾 (3.13) 𝑇 ℎ𝑖,𝑗 hàng thứ 𝑗 ma trận kênh 𝐻𝑖 người dùng thứ 𝑖, 𝑧𝑖,𝑗 phần tử thứ 𝑗 vector phụ trợ 𝑧𝑖 người dùng thứ 𝑖, 𝑧𝑖 ∈ ℂ𝑀𝑅 𝑖 ×1 , 𝑧𝑖 = 𝑄𝑖 𝑥𝑖 , vector 𝑛 ∈ ℂ𝑀𝑇 ×1 tạp âm đầu vào mạng anten thu trạm sở Phần tử vector 𝑧𝑖 giả định với lý trường hợp SMMSE với trung bình 0, đơn vị phương sai biên ngẫu nhiên đồng phức, phân phối độc lập Phần tử vector n biến ngẫu nhiên Gauss phức với trung bình phương sai 𝜎𝑛2 Mỗi hàng ma trận thu 𝐷𝑎 𝑖 tương ứng với anten truyền tính tốn liên tiếp Hàng thứ 𝑗 ma trận thu 𝐷𝑎 𝑖 hàng thứ ma trận sau: 𝐷𝑎 𝑖,𝑗 = 𝐻𝑖 𝑗 ∗ (𝑗 )𝑇 𝐻𝑖 𝐻𝑖 𝑗 ∗ + 𝜎𝑛2 𝐼𝑀𝑇 −1 (3.14) 𝜎𝑛2 phương sai tạp âm Gauss trắng cộng sinh trung bình đầu vào anten thu Page 53 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Để định nghĩa hạng người dùng, sẻ sử dụng giống phương pháp “thử sai” cho SMMSE THP Bình phương trung bình (MSE) tương ứng với anten truyền thứ 𝑗 người dùng thứ 𝑖 bằng: 𝑚𝑠𝑒𝑖,𝑗 = 𝜎𝑛2 (𝑗 )𝑇 𝐻𝑖 𝐻𝑖 𝑗 ∗ + 𝜎𝑛2 𝐼𝑀𝑇 −1 (3.15) 1,1 Chúng ta định nghĩa tổng MSE người dùng thứ 𝑖 sau: 𝑀𝑅 𝑖 𝑚𝑠𝑒𝑖 = 𝑚𝑠𝑒𝑖,𝑗 (3.16) 𝑗 =1 Chúng ta tìm kiếm người dùng với msei tối thiểu, giải điều chế liệu sau trừ tín hiệu tái tạo từ tín hiệu nhận Sau đó, hình 𝑗 thành ma trận kênh kết hợp 𝐻𝑖 mà khơng có ma trận kênh người dùng sử dụng phương trình (3.14) Chúng ta lặp lại bước ma trận kênh kết hợp 𝐻𝑖 𝑗 rổng Đó thuật tốn SMMSE-SIC viết lại sau: Chúng ta sử dụng ký hiệu sau đây: SMMSED(•) hàm giải mã SMMSE mô tả trước đây, 𝑃𝑘 ma trận phụ trợ mà để lưu trữ ma trận giải mã tạo cách sử dụng lọc thu SMMSE S tập hợp số người dùng xử lý Trong bước tìm thấy người dùng với tổng số tối thiểu MSE cho anten đặt Sau đó, hình thành ma trận kênh kết hợp 𝐻𝑎𝑢𝑥 mà ma trận kênh 𝐻𝑘𝑖 người dùng Chúng ta lặp lại bước ma trận kênh kết hợp rổng 3.4 Kết luận chƣơng Chương tìm hiểu số kỹ thuật thu/phát hệ thống MU-MIMO Kỹ thuật xữ lý đa truy cập phân chia không gian sử dụng hệ thống MIMO để giải vấn phục vụ đồng thời nhiều người dùng Với đường xuống có nhiều kỹ thuật áp dụng để đạt dung tổng giải pháp với mã trước Page 54 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com SMMSE, với thuật toán đề xuất nhằm giải với nhược điểm mã trước MMSE cách liên tục tính tốn cột ma trận mã trước 𝐹𝑎 tương ứng với anten thu khác Với đường lên để đạt dung tổng hệ thống MU-MIMO, thu trạm sở đưa giải pháp thông qua thu SMMSE với việc sử dụng kết hợp khử nhiễu nối tiếp (SIC) SIC kỹ thuật để đạt tăng tuyến tính dung hệ thống MU-MIMO với số lượng anten cần hợp kênh không gian người dùng đa luồng liệu cho người dùng Để có nhìn rỏ chất lượng, hiệu suất thu tối ưu này, chương tới mô giải pháp cho thu tín hiệu hệ thống MIMO đa người dùng đánh giá kết đạt theo mơ hình lý thuyết phân tích CHƢƠNG IV: MƠ PHỎNG ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG 4.1 Đánh giá hiệu suất thu qua dung tổng đạt đƣợc thu Hình 4.1 mô dung kênh đa người dùng thu tuyến tính (MF, ZF, MMSE) phi tuyến (ZF-SIC, MMSE-SIC) hệ thống MUMIMO với kịch đơn giản có số người dùng K=4, người dùng có Mue=1 Page 55 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com anten, số anten trạm sở MB= 4; kênh truyền Rayleigh fast fading không không mã hóa Hình 4.1: Dung thu tuyến tính phi tuyến (4x4) Ở ta thấy với mơi trường thu tốt (SNR lớn) dung tổng đạt hệ thống tăng, thu có áp dụng kỹ thuật SIC đạt dung tối ưu Bộ thu MMSE có dung tổng đạt lớn ZF Các thu ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC có dung tổng tăng tuyến tính theo hàm logarit, cịn với thu thơng thường tăng đến tốc độ khoảng bits/sec/Hz tương ứng với SNR khoảng 10dB bảo hịa Sở dỉ với thu thông thường đạt đến tốc độ định bảo hịa tỷ lệ SNR tăng thu với phương pháp tách sóng thơng thường xử lý đến số lượng sóng mang định, số lượng sóng mang tách lớn đến mức độ (phụ thuộc số lượng TRE) khơng đáp ứng dẫn đến dung tổng kênh đạt đến số định Hình 4.2 tỷ lệ đạt dung tổng thu so với dung hệ thống mong muốn Ở ta thấy với kỹ thuật MMSE-SIC dung tổng đạt gần với dung mong muốn kênh truyền, SNR cao ZF-SIC đạt dung tổng tương tự Với thu MMSE SNR thấp dung đạt tương đối cao, cịn SNR cao dung đạt thấp hơn, Page 56 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ngược lại với thu ZF SNR thấp dung tổng đạt thấp cịn SNR cao dung tổng đạt gần với trường hợp MMSE Hình 4.2: Tỷ lệ tương đối dung thu (4x4) Hình 4.3 tăng số anten lên cấu hình 12x12, ta quan sát thấy dung đạt tăng theo tỷ lệ số anten thu phát thu áp dụng kỹ thuật thu ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC cịn với thu thơng thường dung tổng đạt khơng tăng đáng kể Page 57 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Hình 4.3: Dung thu tuyến tính phi tuyến (12x12) 4.2 Đánh giá hiệu suất qua tỷ lệ lỗi bít BER Bây tiến hành mơ đánh giá hiệu suất thu sử dụng kỹ thuật SIC kênh truyền MIMO trạm sở đường uplink thông qua việc đánh giá tỷ lệ lỗi bít BER thu Mơ hình mô phỏng: H(n) A(n) Điều chế N(n) Q(n) R(n) X(n) x + Bộ thu tính tốn BER BER Table Hình 4.4: Mơ hình mơ đánh giá tỷ lệ lỗi bít BER Kịch cho việc mơ sau: - Tín hiệu vào ngẫu nhiên có độ dài L=2000 bít, điều chế BPSK, với Ts=1/24300s, B=30000Hz Page 58 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com - Kênh truyền kênh Rayleigh MIMO ồn Gauss trắng với số anten thu Rx=4, anten phát Tx=4 Bộ thu sử dụng kỹ thuật ZF, MMSE, ZF kết hợp SIC MMSE kết hợp SIC để thu tín hiệu Kết tính tốn tỷ số bit lỗi/ tổng số bit truyền BER vẽ phần mềm Matlab Kết mơ hình 4.5: Hình 4.5: Hiệu suất BER ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC với điều chế BPSK kênh truyền Rayleigh MIMO (4x4) đường uplink Nhận xét: Từ kết mô ta thấy kỹ thuật thu sử dụng kết hợp SIC đạt độ lợi Eb/N0 tốt so với thu thông thường khơng có SIC Với MMSE-SIC đạt độ lợi cao nhất, so với ZF-SIC có độ lợi lớn khoảng từ 3dB đến 6dB MMSE-SIC so với MMSE đạt đô lợi tốt khoảng 1dB đến 4dB SNR thấp, SNR cao đạt độ lợi tốt khoảng 4dB đến 7dB ZFSIC có độ lợi tốt ZF khoảng 3dB đến 7dB Và với thu MMSE-SIC thu hiệu suất truyền tín hiệu cao Page 59 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Kịch thứ tăng số lượng anten lên gấp ba cấu hình MIMO 12x12 Các thông số khác không thay đổi Kết mơ hình 4.5 dưới: Hình 4.6: Hiệu suất BER ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC với điều chế BPSK kênh truyền Rayleigh MIMO (12x12) đường uplink Nhận xét: Từ kết mơ hình 4.5 4.6 thấy độ lợi Eb/N0 đạt thêm 1dB 4.3 Kết luận chƣơng Chương mô đánh giá hiệu suất thu tuyến tính so với thu áp dụng kỹ thuật SIC thông qua việc mô dung đạt thu khác (các thu sử dụng không sử dụng SIC), qua việc mô đánh giá hiệu suất BER thu sử dụng SIC so với thu tuyến tính khác mà từ đánh giá dung tổng đạt thu SIC có hiệu suất cao nhất, tối ưu đạt dung tổng Page 60 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận đề tài Trong luận văn này, tìm hiểu dung đa người dùng giải vấn đề kỹ thuật xử lý thu hệ thống MIMO đa người dùng đường lên để đạt dung tổng Mục đích luận văn để tìm kỹ thuật đạt số tiêu chí tối ưu hóa, kỹ thuật mà thích ứng với phẩm chất khác thơng tin trạng thái kênh kết hợp với kỹ thuật khác để đạt hiệu suất làm việc tốt Kết việc phân tích lý thuyết cho thấy để đạt dung tổng hệ thống MIMO đa người dùng đường lên có cách sử dụng ghép kênh khơng gian Qua biết dung tổng đạt hệ thống MIMO đa người dùng đường lên thực cách giải mã MMSE kết hợp xóa nhiểu nối tiếp SIC thu Luận văn giới thiệu kỹ thuật thu sử dụng kết hợp SMMSE với SIC đường lên trạm sở Kỹ thuật giống kỹ thuật kết hợp MMSE với SIC, cho độ lợi SNR cao hiệu suất làm việc thu cao đạt tới mức tối ưu Kết việc phân tích lý thuyết đánh giá rỏ qua kết mô sở so sánh dung tổng theo công thức lý thuyết đánh giá hiệu suất làm việc thu áp dụng kỹ thuật thu khác theo tỷ lệ bít lổi BER tăng SNR Trên sở kết phân tích, tính tốn mơ với thơng số tối ưu mơ hình kênh hệ thống MIMO, luận văn đạt kết mong muốn theo ý tưởng hướng nghiên cứu đề tài “dung đa người dùng kỹ thuật SIC” Cuối cùng, kết luận dung tổng đạt hệ thống MUMIMO cao nhiều so với SU-MIMO, với việc sử dụng kỹ thuật SIC thu trạm sở đường lên hệ MU-MIMO cho dung tổng đạt kỹ thuật tách sóng đa người dùng cận tối ưu phần quan trọng thu hệ thống không dây hệ Đề xuất hƣớng phát triển đề tài Kết đạt luận văn dừng lại nghiên cứu lý thuyết thử nghiệm phần mềm mô phỏng, cho kết mong đợi Tuy nhiên cần phải đầu tư thực lên hệ thống để thấy ưu nhược điểm thu áp dụng kỹ thuật SIC để từ đánh giá cách xác tính hiệu thu hiệu mặt ứng dụng Chúng ta sử dụng kết Page 61 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com đạt đề tài để sử dụng phân tích áp dụng cách hiệu cho mơ hình hệ thống MU-MIMO nói riêng mơ hình hệ thống khơng dây hệ nói chung Page 62 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Trịnh Anh Vũ, (2008), “ Nghiên cứu kỹ thuật Mimo ứng dụng thông tin vô tuyến hệ thứ ”, tr 27 [2] Trịnh Anh Vũ, (2006), “Thông tin di động”, 32000; 24 cm Tiếng Anh [3] D Gesbert, M Kountouris, R W Heath, Jr., C.-B Chae, and T Salzer, (2007), “Shifting the MIMO Paradigm: From Single User to Multiuser Communications”, IEEE Signal Processing Magazine, vol 24, no 5, pp 36–46 [4] N Jindal, (2006), “MIMO Broadcast Channels with Finite Rate Feedback”, IEEE Trans Information Theory, Vol 52, No 11, pp 5045–5059 [5] C B Chae, D Mazzarese, N Jindal, and R W Heath, Jr, (2008), “Coordinated Beamforming with Limited Feedback in the MIMO Broadcast Channel”, IEEE Jour on Selected Topics in Comm [6] Michael Ohm, Alcatel-Lucent Bell Labs Lorenzstr 10, 70435 Stuttgart Michael.Ohm@alcatel-lucent.de, (2010) “SIC receiver in a mobile MIMO-OFDM system with optimization for HARQ operation” [7] David Tse and Pramod Viswanath, (2005), Communication”, Cambridge University Press “Fundamentals Wireless [8] Veljko Stankovi´c, (2006), Multi-user MIMO wireless communications, Ilmenau University of Technology [9] (2005), ”Space Time Processing for MIMO Communications”, Artech house pp 238-330 [10] Mohinder Jankiraman, (2004), “Space-Time Codes and MIMO Systems” Artech house universal personal communication series [11] Claude Oestges and Bruno Clerckx, (2007), “Mimo wireless communications: From real -world propagation to space -time code design”, Academic Press [12] CRC Taylor & Francis, (2006), “MIMO system technology for wireless communication” [13] Thomas M Cover, Joy A Thomas, (1991), “Elements of Information theory”, John Wiley&Sons Page 63 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com [14] Rappaport T S, (2002), “Wireless Communication: Principles and Practice, Prentice Hall” [15] John Wiley& Sons Ltd (2002), W.W Lu, “Broadband Wireless Mobile” [16] Afif Osseiran, (2006), “The WINNER II Air Interface: Refined Spatial-Temporal Processing Solutions” [17] Rahim tafazolli, (2006), “Technologies for the Wireless Future”, The University of Syrrey, UK [18] Scientific Research Publishing, Inc., USA, (2010), “The International Journal of Communications, Network and System Sciences” (Online at Scientific Research Publishing, www.SciRP.org) [19] Giovanni Del Galdo Martin Haardt, (2010), “Geometry- Based Channel Modeling For Multi-User MIMO System and Applications” Ilmenau University of Technology [20] Howard Huang, Constantinos B Papadias, Sivarama Venkatesan, (2011), “MIMO Communication for Cellular Networks” Howard Huang and Sivarama Venkatesan - BellLabs, Alcatel-Lucent Holmdel,NewJersey; Constantinos B Papadias Athens Information Technology Athens, Greece [21] J Winters, (1987), “On the capacity of radio communication systems with diversity in a rayleigh fading environment,” IEEE JSAC, vol 5, pp 871–878 [22] J Axnas et al, (2005), “D2.10 Final report on identified RI key technologies, system con- cept, and their assessment,” Tech Rep IST-2003-507581 WINNER, IST WINNER [23] M.Dottling et al, (2005), “D2.7 Assessment of Advanced Beamforming and MIMO Tech- nologies,” Tech Rep IST-2003-507581 WINNER, IST WINNER [24] T.F.Chan, (1982) “An improved algorithm for computing the singular value decomposition,” ACM Trans on Math Software, vol 8, no 1, pp 72–83 [25] G Vivier et al, (2006), “D6.13.1 WINNER Test scenarios and calibration cases issue 1,” Tech Rep IST-4-027756 WINNER 2, IST WINNER [26] J Salo et al, (2005), “MATLAB implementation of the WINNER Phase I Channel Model ver1.5 ” Page 64 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com [27] Won Y Yang, Yong S Cho, Won G Jeon, Jeong W Lee, Jong H Paik Jae K Kim, Mi-Hyun Lee, Kyu I Lee, Kyung W Park, Kyung S Woo, (2009), “MATLAB®/Simulink® for Digital Communication” [28] Yong Soo Cho, Jaekwon Kim, Won Young Yang, Chung G Kang, (2010), “MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB” [29] Panhyung Lee and Jae Hong Lee, (2010), “A Fair Scheduling Algorithm for Uplink Multiuser MIMO-OFDM System with MMSE-SIC detection”, School of Electrical Engineering, Seoul National University Shillim-dong, Gwanak-gu, Seoul 151-742, Korea Page 65 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ... thuật SIC trạm sở Mục tiêu nghiên cứu Luận văn - Cơ sở lý thuyết dung đa người dùng so với dung đơn người dùng - Kỹ thuật SIC để đạt dung so với kỹ thuật khác - Mô đánh giá hệ thống Đối tƣợng... hồi trạng thái kênh từ phía thu kỹ thuật tối ưu cho máy thu đa người đưa máy thu kết hợp MMSE -SIC Kỹ thuật lập lịch cho đa người dùng kỹ thuật lựa chọn người dùng 2.4.3 Những kết đạt đƣợc vấn... Đối với đường lên tín tốn dung tổng đạt sử dụng kỹ thuật thu MMSE kết hợp với SIC Cuối so sánh, đánh giá dung kênh MIMO đa người dùng đơn người dùng Chƣơng : Kỹ thuật SIC với MU-MIMO uplink Chương