Thiết kế giải thuật tối ưu hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng trong hệ thống mimo nhiều người dùng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ TỶ KHÁNH THIẾT KẾ GIẢI THUẬT TỐI ƯU HIỆU SUẤT PHỔ VÀ HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG TRONG HỆ THỐNG MIMO NHIỀU NGƯỜI DÙNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ TỶ KHÁNH THIẾT KẾ GIẢI THUẬT TỐI ƯU HIỆU SUẤT PHỔ VÀ HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG TRONG HỆ THỐNG MIMO NHIỀU NGƯỜI DÙNG Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số chuyên ngành: 62.52.02.08 Phản biện độc lập: PGS.TS Phạm Hồng Liên Phản biện độc lập: PGS.TS Trần Công Hùng Phản biện: PGS.TS Đỗ Hồng Tuấn Phản biện: PGS.TS Nguyễn Thanh Hải Phản biện: TS Nguyễn Đình Long NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS NGUYỄN MINH HOÀNG PGS TS HÀ HOÀNG KHA LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân Các kết nghiên cứu kết luận luận án trung thực, không chép từ nguồn hình thức Việc tham khảo nguồn tài liệu thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Tác giả luận án i TÓM TẮT LUẬN ÁN Trong năm gần đây, nhu cầu ngày tăng dịch vụ thông tin vô tuyến dẫn đến khan phổ tần số Do đó, hệ thống thơng tin không dây đại, thông tin nhiều cặp thu phát đồng thời phải sử dụng chung nguồn tài nguyên vô tuyến thời gian, tần số không gian Các mơ hình kênh nhiều người dùng tần số gọi mơ hình kênh can nhiễu Can nhiễu làm giảm chất lượng hệ thống thông tin, đó, kỹ thuật giảm ảnh hưởng can nhiễu tối đa hóa hiệu hệ thống quan tâm lớn thiết kế hệ thống mạng khơng dây Do đó, mục tiêu luận án tập trung nghiên cứu tối ưu tín hiệu phát thu hệ thống sử dụng nhiều anten (MIMO) nhiều người dùng nhằm tối đa hóa hiệu hệ thống Đầu tiên, luận án nghiên cứu mơ hình khai thác hiệu phổ tần số mạng MIMO vô tuyến nhận thức nhiều người dùng thứ cấp chia sẻ phổ tần vơ tuyến với người dùng sơ cấp Để giảm ảnh hưởng can nhiễu từ người dùng thứ cấp đến người dùng sơ cấp can nhiễu người dùng thứ cấp, luận án đề xuất tính tốn thiết kế thu phát tối ưu sử dụng kỹ thuật xếp can nhiễu Phương pháp sử dụng xếp nhiễu người dùng thứ cấp trì mức độ can nhiễu ảnh hưởng chấp nhận từ người dùng thứ cấp vào khơng gian tín hiệu người dùng sơ cấp Luận án đề xuất cấu trúc thu phát đề xuất giải thuật tối ưu luân phiên để tối ưu không gian tín hiệu khơng gian can nhiễu Kết mô Monte Carlo xác nhận việc thực thuật toán mang lại hiệu quả, giải vấn đề đặt Tiếp theo, luận án chọn mơ hình hệ thống mạng thông tin nhiều cell nhiều người dùng phổ tần số để nghiên cứu việc cải thiện hiệu sử dụng phổ tần số Vấn đề truyền tải thông tin hệ thống nhiều cell nhiều người dùng phức tạp, ngồi can nhiễu người dùng cell cịn có can nhiễu người dùng cell khác Để tăng hiệu suất sử dụng phổ đồng thời tăng hiệu sử dụng cơng suất phát, mơ hình nghiên cứu này, luận án đề xuất tối ưu hóa hiệu suất lượng (EE) Xét trường hợp trạm gốc người dùng trang bị nhiều anten, vấn đề quan tâm thiết kế tiền mã hóa để tối đa EE hệ thống, ràng buộc công suất thực tế lớp vật lý nghiên cứu Bài tốn thiết kế tiền mã hóa xử lý tín hiệu phát mạng MIMO nhiều cell nhiều người dùng để tối đa hóa hiệu suất lượng tốn tối ưu có dạng phân số, phi tuyến khơng lồi Để giải khó khăn này, luận án đề xuất giải thuật lặp kết hợp sử dụng phương pháp hiệu hàm số lồi (D.C) giải thuật Dinkelbach cách để tìm kết tối ưu Cuối cùng, với mơ Monte Carlo, luận án kiểm tra tính hội tụ giải thuật lặp, khảo sát EE hệ thống so sánh với phương pháp dựa hiệu suất phổ (SE) nghiên cứu trước Để cải tiến hiệu suất sử dụng phổ hệ thống thông tin nhiều người dùng ii chia sẻ phổ tần số, luận án tiếp tục nghiên cứu mơ hình hệ thống thông tin massive MIMO không phân cell (CF) Trong mơ hình cụ thể đề xuất, số lớn trạm gốc kết nối với đơn vị xử lý trung tâm để phục vụ đồng thời nhiều người dùng Để cân hiệu suất phổ người dùng hiệu suất phổ toàn hệ thống, luận án nghiên cứu thiết kế lọc thu phân bổ cơng suất phát để tối đa hóa cơng theo tỷ lệ hiệu suất phổ kênh đường lên Vấn đề thiết kế tối ưu xây dựng thành tốn tối ưu khơng lồi phức tạp Để giảm thời gian tính tốn việc tìm thu phân bổ công suất phát tối ưu, luận án đề xuất phương pháp sử dụng mạng nơ-ron sâu (DNN) để tối đa hóa tính cơng theo tỷ lệ (PF) hiệu suất phổ Kết mô cho thấy, so với thuật tốn tối ưu hóa lặp thơng thường, DNN đề xuất có độ phức tạp tính tốn thấp nhiều với chi phí khoảng 1% tốc độ bit Điều chứng tỏ DNN đề xuất phù hợp để xử lý tín hiệu thời gian thực hệ thống CF massive MIMO iii ABSTRACT In recent years, the explosive growth in wireless applications has led to a scarcity of frequency spectrum Therefore, in modern wireless communication systems, communication between multiple pairs of transceivers must use the same radio resources such as time, frequency and space Multi-user channel models that use the same frequency are called interference channel models Interference degrades the performance of wireless communication systems, and thus, interference mitigation techniques and system performance optimization problems are of important concern in wireless network designs Therefore, the aim of this thesis is to study on optimizing transceiver designs in multiple-input multiple output (MIMO) multi-user systems to maximize the system performance Firstly, the thesis investigates on a cognitive radio MIMO system model to efficiently exploit the spectrum in which multiple secondary users can share the same radio spectrum with a primary user To mitigate interference from the secondary users to the primary user and interference among secondary users, the thesis proposes the interference mitigation technique based on interference alignment The goal is to align interference at the secondary users while guaranteeing interference at the primary user in acceptable levels The thesis proposes the structures of transceivers and an iterative optimization algorithm to alternatively design the precoding and receiving matrices The numerical results from Monte Carlo simulations demonstrate that the proposed method can improve the spectral efficiency (SE) Next, the thesis studies the SE wireless network which is a multi-cell multi-user MIMO wireless network The signal transmission problems in multi-user multi-cell systems are highly complicated since apart from multi-user interference in the same cell, there exist interference signals from other cells To simultaneously improve the SE and power consumption for this system model, the thesis proposes energy efficiency (EE) optimization Considering the access points (base stations) and users equipped with multiple antennas, the design problem of interest is to seek the optimal precoders to maximize the EE subject to practical power constraints at physical layers The precoding design problem in muti-cell multi-user MIMO systems to maximize the energy efficiency is a fractional programming and nonlinear, non-convex optimization To deal with difficulties in solving the optimization problem, this thesis proposes an iterative algorithm which combines the difference of convex (D.C) programming and Dinkelbach methods Finally, by Monte Carlo simulations, the thesis verifies the convergence characteristic of the proposed iterative algorithm and investigates the EE in comparison with other approaches based SE Finally, to further improve the SE in the communication systems in which multiple users share the same spectrum, the thesis investigates the cell-free (CF) massive MIMO systems In this model, a large number of access points (base stations) which are connected to the central unit simultaneously serve a number of users To balance between the indiiv vidual user rates and total system SE, the thesis studies the design of the receiver filters and power allocations to maximize the proportional fairness of SE for uplink channels The design problem is formulated as the intractable non-convex optimization problem To reduce the computational time in finding the optimal solutions, the thesis proposes using the deep neural network (DNN) to maximize the proportional fairness of SE Simulation results indicate that as compared to conventional iterative optimization algorithms the proposed method based on DNN offers the low computational complexity while the performance loss in terms of achievable sum-rate is about 1% This demonstrates that the proposed method based on DNN can be applicable for real-time signal processing in CF massive MIMO systems v LỜI CẢM ƠN Đầu tiên xin đặc biệt cảm ơn đến TS Nguyễn Minh Hoàng, PGS TS Hà Hoàng Kha, người thầy hướng dẫn nghiên cứu giúp đỡ từ ngày đầu tiếp cận việc nghiên cứu, động viên, khích lệ, hỗ trợ, góp ý tơi gặp khó khăn để nghiên cứu đạt tốt đến kết cuối Tôi xin chân thành cảm ơn Quý thầy cô Bộ Môn Viễn thông, đặc biệt GS TS Lê Tiến Thường, góp ý chuyên đề, báo cáo để tơi hồn thiện kết hồn chỉnh tốt Luận án Tơi xin chân thành thầy cô Khoa Điện – Điện tử, Phòng Đào tạo Sau đại học tạo điều kiện thuận lợi cho tơi q trình học tập nghiên cứu Tôi xin cám ơn lãnh đạo Trường Bách Khoa TP HCM, lãnh đạo Sở Thông tin Truyền thông Phú Yên tạo điều kiện để hoàn thành thời gian học tập nghiên cứu Xin cám ơn bạn sinh viên nhóm nghiên cứu TS Nguyễn Minh Hoàng, PGS.TS Hà Hoàng Kha hướng dẫn cộng tác, hỗ trợ, góp ý, giúp đỡ tơi q trình thực chun đề nghiên cứu Cuối cùng, xin cám ơn người thân gia đình, bạn bè sát cánh, chia sẻ, hỗ trợ động viên tơi q trình học tập nghiên cứu để tơi hồn thành Luận án vi DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH ix DANH MỤC BẢNG BIỂU xi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT xiii CHƯƠNG GIỚI THIỆU TỔNG QUAN 1.1 Sự cần thiết nghiên cứu 1.1.1 Khái quát phát triển hệ thống mạng di động 1.1.2 Tiêu thụ lượng hệ thống mạng viễn thông 1.2 Mục tiêu, đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.3 Các nghiên cứu liên quan 1.3.1 Xử lý can nhiễu mạng thông tin vô tuyến 1.3.2 Hệ thống nhiều cell nhỏ 1.3.3 Học sâu ứng dụng hệ thống mạng di động 1.4 Phương pháp nghiên cứu đóng góp 1.5 Cấu trúc luận án 1.6 Ký hiệu toán học quy ước CHƯƠNG TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 2.1 Hệ thống MIMO 2.1.1 Massive MIMO 2.1.2 Massive MIMO không phân cell 2.2 Lý thuyết toán tối ưu 2.2.1 Các khái niệm 2.2.2 Điểm tối ưu điểm tối ưu cục 2.2.3 Tối ưu lồi (Convex Optimization) 2.2.4 Tối ưu hàm mục tiêu phân số 2.2.5 Hiệu hàm lồi (D.C) 2.2.6 Phương pháp Gradient Projection 2.3 Lý thuyết mạng nơ-ron 2.3.1 Đơn vị xử lý 2.3.2 Các hàm kích hoạt 2.3.3 Huấn luyện mạng 2.3.4 Kiến trúc mạng nơ-ron 2.3.5 Thuật toán lan truyền ngược (Back-Propagation) 2.4 Kết luận chương CHƯƠNG THIẾT KẾ TỐI ƯU XỬ LÝ TÍN HIỆU THU PHÁT ĐỂ CẢI 1 9 11 12 15 17 18 19 19 21 22 23 23 24 24 26 28 29 32 32 34 36 38 40 41 THIỆN VIỆC SỬ DỤNG PHỔ TẦN KÊNH MIMO CAN NHIỄU NHIỀU NGƯỜI DÙNG 42 3.1 Giới thiệu 42 vii 3.2 3.3 Mơ hình hệ thống vô tuyến nhận thức MIMO Chiến lược xử lý tín hiệu với IA 3.3.1 Truyền dẫn kênh truyền sơ cấp 3.3.2 Truyền dẫn kênh truyền thứ cấp 3.4 Kết mô 3.5 Kết luận CHƯƠNG TỐI ĐA HÓA HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG VỚI RÀNG BUỘC CÔNG SUẤT TRÊN MỖI ANTEN TRONG MẠNG NHIỀU TẾ BÀO 4.1 Giới thiệu 4.2 Mơ hình kênh truyền xuống nhiều tế bào (cell) xây dựng toán thiết kế 4.3 Đề xuất thuật toán lặp sử dụng tối ưu D.C phương pháp Dinkelbach 4.4 Kết mô 4.5 Kết luận CHƯƠNG TỐI ƯU HIỆU SUẤT PHỔ KÊNH ĐƯỜNG LÊN TRONG HỆ THỐNG MASSIVE MIMO KHÔNG PHÂN CELL BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU 5.1 Giới thiệu 5.2 Mơ hình hệ thống 5.3 Giải thuật tối ưu hóa lặp 5.3.1 Thiết kế hệ số lọc thu 5.3.2 Cấp phát công suất 5.4 Đề xuất phương pháp sử dụng học sâu 5.4.1 Kiến trúc mạng nơ-ron sâu 5.4.2 Luận giải 5.4.3 Phân tích độ phức tạp tính tốn 5.4.4 Tập liệu tiến trình huấn luyện 5.5 Các kết mô 5.6 Kết luận Chương CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Kết luận chung 6.2 Hướng phát triển DANH MỤC CƠNG TRÌNH Đà CƠNG BỐ TÀI LIỆU THAM KHẢO 44 47 48 48 51 53 55 55 57 60 62 64 66 67 68 71 71 72 73 73 75 75 75 76 79 81 81 83 84 85 viii ... chọn: THIẾT KẾ GIẢI THUẬT TỐI ƯU HIỆU SUẤT PHỔ VÀ HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG TRONG HỆ THỐNG MIMO NHIỀU NGƯỜI DÙNG Mục tiêu luận án tìm hiểu, nghiên cứu phát triển giải thuật tối ưu hóa cho thiết kế tiền... TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ TỶ KHÁNH THIẾT KẾ GIẢI THUẬT TỐI ƯU HIỆU SUẤT PHỔ VÀ HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG TRONG HỆ THỐNG MIMO NHIỀU NGƯỜI DÙNG Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số chuyên ngành:... thu hệ thống thông tin MIMO nhiều người dùng nhằm tối ưu hiệu suất phổ hiệu suất lượng hệ thống Luận án nghiên cứu mơ hình thơng tin khai thác hiệu phổ tần số sau: ˆ Hệ thống thông tin MIMO nhiều