Chương 10 Kỹ Thuật Đa Anten Bài Giảng Cơ Sở Kỹ Thuật Thông Tin Vô Tuyến

Slide 1 1Nguyễn Viết Đảm Cơ sở kỹ thuật thông tin vô tuyến BÀI GIẢNG CƠ SỞ KỸ THUẬT THÔNG TIN VÔ TUYẾN KHOA VIỄN THÔNG 1 Hà nội 04 2017 Chương 10 KỸ THUẬT ĐA ANTEN Nguyễn Viết Đảm Khoa Viễn thông 1 HỌ[.]

Cơ sở kỹ thuật thông tin vô tuyến KHOA VIỄN THÔNG BÀI GIẢNG CƠ SỞ KỸ THUẬT THÔNG TIN VÔ TUYẾN Chương 10 KỸ THUẬT ĐA ANTEN Nguyễn Viết Đảm Khoa Viễn thơng HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Địa chỉ: PTIT- Km10- Đường Nguyễn Trãi, Quận Hà đông, Thành phố Hà nội Điện thoại: 0912699394 Email: damnvptit@gmail.com HàNguyễn nội 04-2017 Viết Đảm sở kỹ thuật thơng tin vơ tuyến TIẾN HĨACơTRUYỀN THƠNG VƠ TUYẾN Đối tượng NC: Đặc điểm Môi trường vô tuyến Yêu cầu nhu cầu Tài nguyên bị hạn chế khan Nhu cầu chiến dụng ngày gia tăng Chất lượng an ninh Yêu cầu chất lượng ngày cao Khám phá, Khai thác hiệu & triệt để tài nguyên phải đảm bảo chất lượng Giải pháp điển hình Ý tưởng NC Mạng truyền thông vô tuyến Khai thác tài nguyên vô tuyến chưa triệt để Khai thác tiềm thành phần node mạng chưa triệt để Khai thác CSI chưa triệt để Việc phối kết hợp chưa cao • Mã hóa kênh sửa lỗi tiên tiến, phân tập, điều chế bậc cao, MIMO-OFDM,… • Quy hoạch tối ưu mạng, mạng tự tối ưu, SON,… • Phân bổ tài nguyên tối ưu lập lịch động, chế thích ứng: AMC, AOFDM,… Khai thác hiệu triệt để tài nguyên vô tuyến Khai thác triệt để lực tiềm thành phần nút mạng Đối phó, khắc phục nhược điểm Khai thác triệt để CSI Mục tiêu: Tối đa hóa hiệu (dung lượng chất lượng) hiệu chiếm dụng lượng Nguyễn Viết Đảm  Vô tuyến khả tri: Phát khai thác phổ tần rỗi (cảm nhận môi trường phân bổ tài nguyên)  Vô tuyến hợp tác: Hợp tác, phối kết hợp nút mạng phần tử để tăng độ xác cảm nhận, mã hóa mạng động,…  Vơ tuyến UWB, Massive MIMO, RoF… sở kỹ thuậtvô thông tin vơ tuyến Tiến hóa truyềnCơthơng tuyến vơ tuyến UWB Đối tượng NC: Đặc điểm Môi trường vô tuyến Yêu cầu nhu cầu Tài nguyên bị hạn chế khan Nhu cầu chiến dụng ngày gia tăng Chất lượng an ninh Yêu cầu chất lượng ngày cao Mạng truyền thông vô tuyến • Khai thác tài nguyên VT chưa triệt để • Khai thác tiềm thành phần node mạng chưa triệt để • Khai thác CSI chưa triệt để • Việc phối kết hợp chưa cao Khám phá, Khai thác hiệu & triệt để tài nguyên phải đảm bảo chất lượng Giải pháp điển hình Vơ tuyến UWB • Mã hóa kênh sửa lỗi tiên tiến, phân tập, điều chế bậc cao, MIMO-OFDM… • Quy hoạch tối ưu mạng, mạng tự tối ưu SON… • Phân bổ tài nguyên tối ưu lập lịch động, chế thích ứng: AMC, AOFDM… Khai thác hiệu triệt để tài nguyên vô tuyến dạng đồng hoạt động chồng phổ tần Khả đề kháng với kênh pha đinh Dung lượng lớn Định vị xác Vơ tuyến hóa thiết bị cá nhân Vi mạng hóa, truyền thơng xanh Nguyễn Viết Đảm Mục tiêu: Tối đa hóa hiệu (dung lượng chất lượng) hiệu sử dụng lượng Cơ sở kỹ thuật tin vô tuyến Tốc độ tiến hóa truyền thơng vơthơng tuyến: Mơ hình hóa mô Môi trường VT Ý tưởng NC Tối đa hóa hiệu Cơ sở cơng cụ nghiên cứu Mục tiêu (cảm nhận) Yêu cầu cao (các ràng buộc) - Các tham số đặc trưng MT động (CSI động) - Tài nguyên hạn chế khả dụng động như: hố phổ, chồng phổ (cơ hội chiếm dụng chia sẻ tài nguyên)… - Tài nguyên bị hạn chế (mã, công suất, băng thông…) - Nhu cầu chiếm dụng tài ngun động… - Tính cơng mềm dẻo, mức độ ưu tiên  Tính chất động, tính ngẫu nhiên môi trường vô tuyến điều kiện ràng buộc  Khó khăn thách thức…  Xử lý tín hiệu tiên tiến, thư viện chương trình xử lý tín hiệu ngơn ngữ lập trình  Kiểm chứng, phê chuẩn kết nghiên cứu Mơ hình hóa mơ hiệu xác Góp phần gia tăng tốc độ tiến hóa ? Tối đa hóa hiệu (dung lượng chất lượng) hiệu sử dụng lượng Nguyễn Viết Đảm sở kỹ thuật thông tin vơ tuyến MINH HỌA TIẾNCơHĨA TRUYỀN THƠNG VƠ TUYẾN Cellular Architecture and Key Technologies for 5G Wireless Communication Networks  A Potential 5G Wireless Cellular Architecture  Promising Key 5G Wireless Technologies       Massive MIMO Spatial Modulation Cognitive Radio Networks Mobile Femtocell Green Communications Visible Light Communication  Future Challenges in 5G Wireless Communication Networks     Optimizing Performance Metrics Reducing Signal Processing Complexity for Massive MIMO Realistic Channel Models for 5G Wireless Systems Interference Management for CR Networks Mục tiêu: Mô hình giải pháp tối ưu hóa hiệu cho hệ thống truyền thông vô tuyến dạng: (i) khai thác triệt để lực & tiềm phần tử hệ thống; (ii) khai thác triệt để tài ngun vơ tuyến khan hiếm; (iii) đối phó, khắc phục nhược điểm môi trường truyền thông vô tuyến Nguyễn Viết Đảm sở kỹ thuật thông tin vơ tuyến MINH HỌA TIẾNCơHĨA TRUYỀN THƠNG VƠ TUYẾN Cellular Architecture and Key Technologies for 5G Wireless The 5G cellular Communication Networks One of the key ideas of designing the 5G cellular architecture is to separate outdoor and indoor scenarios so that penetration loss through building walls can be somehow avoided This will be assisted by distributed antenna system (DAS) and massive MIMO technology Csum   HetNets  Pi  Bi log 1     Channels  Np  architecture should also be a heterogeneous one, with macrocells, microcells, small cells, and relays To accommodate high mobility users such as users in vehicles and high-speed trains, we have proposed the mobile femtocell concept, which combines the concepts of mobile relay and femtocell The 5G-CR network is an innovative software defined radio (SDR) technique which has been considered as one of the promising technologies to improve the utilization of the congested RF spectrum Adopting CR is motivated by the fact that a large portion of the radio spectrum is underutilized most of the time Nguyễn Viết Đảm NỘI DUNG Cơ sở kỹ thuật thông tin vô tuyến 10.1 Giới thiệu chung 10.2 Cấu hình đa anten 10.3 Lợi ích kỹ thuật đa anten vấn đề thực tiễn sơ đồ MIMO 10.3.1 Lợi ích kỹ thuật đa anten 10.3.2 Vấn đề thực tiễn sơ đồ MIMO 10.4 Mơ hình MIMO tổng qt 10.5 Mơ hình hệ thống MIMO tối ưu 10.5.1 Mơ hình kênh SVD MIMO 10.5.2 Mơ hình hệ thống SVD MIMO 10.5.3 Dung lượng truyền dẫn hệ thống SVD MIMO tối ưu 10.5.4 Truyền dẫn tối ưu kênh SU-MIMO 10.5.5 Kỹ thuật đổ đầy nước 10.6 Tạo búp phía phát phía thu 10.6.1 Tạo búp phía phát 10.6.2 Tạo búp phía thu Nguyễn Viết Đảm NỘI DUNG Cơ sở kỹ thuật thông tin vô tuyến 10.7 Ghép kênh không gian 10.7.1 Nguyên lý sở 10.7.2 Ghép kênh khơng gian máy phát khơng có thơng tin kênh 10.7.3 Ghép kênh không gian dựa tiền mã hóa máy phát có CSI 10.7.4 Xử lý thu khơng tuyến tính 10.7.5 Độ lợi ghép kênh 10.8 SU-MIMO LTE 10.8.1 Mơ hình truyền dẫn SU-MIMO 10.8.2 Xử lý tín hiệu số SU-MIMO đường xuống từ BTS đến MS 10.8.2.1 Q trình xử lý tín hiệu số phía phát 10.8.2.2 Q trình xử lý tín hiệu số phía thu 10.9 Ghép kênh khơng gian SU-MIMO vịng kín LTE 10.9.1 Hoạt động ghép kênh khơng gian vịng kín 10.9.2 Tiền mã hóa cho hai cửa anten 10.9.3 Tiền mã hóa cho bốn cửa anten 10.9.4 Sơ đồ tiền mã hóa cấp hạng (rank-1) Nguyễn Viết Đảm NỘI DUNG Cơ sở kỹ thuật thông tin vơ tuyến 10.10 Tiền mã hóa dựa phân tập trễ vịng, CDD 10.11 Ghép kênh khơng gian SU-MIMO vòng hở LTE 10.12 Phân tập 10.12.1 Phân tập thu 10.12.1.1 Mơ hình kênh phân tập anten thu 10.12.1.2 Sơ đồ kết hợp chọn lựa (SC) 10.12.1.3 Sơ đồ kết hợp tuyến tính kết hợp tỷ lệ cực đại (MRC) 10.12.2 Phân tập phát 10.12.2.1 Phân tập dựa mã khối mã không gian thời gian (STBC) 10.12.2.2 Sơ đồ phân tập phát đường xuống dựa SFBC cho LTE 10.12.2.3 Sơ đồ phân tập phát đường xuống kết hợp SFBC FSTD (SFBC+FSTD) 10.13 MIMO đa người sử dụng (MU-MIMO) 10.13.1 MIMO đa người sử dụng (MU-MIMO) đường xuống 10.13.2 MIMO đa người sử dụng (MU-MIMO) đường lên 10.14 Báo hiệu phản hồi đường lên hệ thống LTE Nguyễn Viết Đảm NỘI DUNG Cơ sở kỹ thuật thơng tin vơ tuyến 10.15 Cấu hình anten 10.15.1 Cấu hình anten BTS 10.15.2 Cấu hình anten UE 10.15.2.1 Các xem xét thiết kế UE 10.15.2.2 Ảnh hưởng đa anten lên kích thước 10.15.2.3 Tiêu thu nguồn acqui đa anten 10.15.2.4 Các khái niệm anten tiên tiến áp dụng cho UE 10.16 Đánh giá hiệu sơ đồ MIMO 10.16.1 Cấu hình anten chuẩn để đánh giá hiệu đường xuống 10.16.1.1 Cấu hình anten enodeB với anten 10.16.1.2 Cấu hình anten UE 10.16.2 Đánh giá hiệu suất phổ cho sơ đồ MIMO 10.16.2.1 Hiệu suất phổ cho tốc độ UE từ đến 15 km 10.16.2.2 Hiệu suất phổ cho tốc độ UE cao từ 15 đến 120 km/giờ 10.16.3 Kết luận 10.17 Tổng kết 10.18 Câu hỏi Nguyễn Viết Đảm 10 Cơ sở kỹ thuật thông tin vô tuyến Capacity Deterministic MIMO Channel H unknown at TX H known at TX    C  log det I  HH H   Nt    H   log det I  H H  Nt       log 1    0  Nt     C  max  log 1  p  p  1  Nt  NA   opt    log 1  p   1  Nt  NA N A 1 ‘Mức nước” thiết lập giới hạn tổng công suất E  x N0 Không ấn định công suất cho kênh khơng gian SNR q thấp Cơng suất ấn định cho kênh không gian 1/SNR m p opt Where the power distribution over ”pipes” are given by a water filling solution Nt Nt    , if       N      t    ; N     0, if   t    1/SNR kênh không gian SNR   Các kênh từ đến NA NA Nguyễn minViết  NĐảm r , Nt    N  1 p  1    t   N t   NA NA 1  2  3  4 p1opt popt p3opt popt 1 2 3 4 88 Cơ sởof kỹ thuật thông tin vôMIMO tuyến Channel Capacity Random Channels The ergodic channel capacity for the open-loop (OL) system without using CSI at the transmitter side COL  NA 1      E   log 1     0  N t   1  2  3  4 opt 1 opt 2 p3opt 3 popt 4 p p  The ergodic channel capacity for the closed-loop (CL) system using CSI at the transmitter side CCL NA       E  max log 1  p    NA  Nt    1 p  Nt 1  NA   opt    E  log 1  p    1  Nt   E x Where the power distribution over ”pipes” are N0 given by a water filling solution   Nt  p    1 1     N t   Nt Nt    , if        N  opt t p      N     0, if   t   NA NA Nguyễn minViết N r , Nt  Đảm NA 89 Cơ sở kỹ thuậtMIMO thông tin vô tuyến Mô dung lượng kênh ngẫu nhiên theo SNR NVD_D12VT_MIMO_Capacity_vs_SNR1 SNR_dB = [0:5:30]; SNR_linear = 10.^(SNR_dB/10.); N_iter = 10000; nT = 4; nR = 4; %4x4 n = min(nT,nR); I = eye(n); C = zeros(1,length(SNR_dB)); for iter=1:N_iter H = sqrt(0.5)*(randn(nR,nT)+j*randn(nR,nT)); if nR>=nT, HH = H'*H; else HH = H*H'; end     H    C  E log det  I Nr  H H   , Nr  N t Nt            H   E log det  I Nr  HH    , N r  N t Nt        N A 1  i 0     E log 1  i   N t   for i=1:length(SNR_dB)% random channel generation C(i) = C(i)+log2(real(det(I+SNR_linear(i)/nT*HH))); end end C = C/N_iter; Nguyễn Viết Đảm 90 Cơ sở kỹ thuậtMIMO thông tin vô tuyến Mô dung lượng kênh ngẫu nhiên theo SNR Ergodic MIMO channel capacity when CSI is not available at the transmitter 35 MIMO: N =4, N =4 Ergodic Capacity vs SNR [bps/Hz] Tx Rx 30 25 20 15     H    C  E log det  I Nr  H H   , Nr  N t N t               E log det  I Nr  HH H    , N r  N t Nt       10  N A 1 i 0 0 10   E log  15    i  1   N t  20 25 30 SNR [dB] Nguyễn Viết Đảm 91 Mô dung lượng kênh MIMO nhiên theo SNR cho cấu hình khác Cơ sởngẫu kỹ thuật thông tin vô tuyến NVD_D12VT_MIMO_Capacity_vs_SNR2 SNR_dB = [0:5:30]; SNR_linear = 10.^(SNR_dB/10.);N_iter = 10^4; for Icase=1:5 if Icase==1, nT=4; nR=4; % 4x4 elseif Icase==2, nT=2; nR=2; % 2x2 elseif Icase==3, nT=1; nR=2; % 1x2 elseif Icase==4, nT=2; nR=1; % 2x1 else nT=1; nR=1; % 1x1 end n = min(nT,nR); I = eye(n); C(Icase,:) = zeros(1,length(SNR_dB));     H    C  E log det  I Nr  H H   , Nr  N t Nt            H   E log det  I Nr  HH    , N r  N t Nt       N A 1       E log 1  i  i 0  N t   for iter=1:N_iter H = sqrt(0.5)*(randn(nR,nT)+j*randn(nR,nT)); if nR>=nT, HH = H'*H; else HH = H*H'; end for i=1:length(SNR_dB) %random channel generation C(Icase,i) = C(Icase,i)+log2(real(det(I+SNR_linear(i)/nT*HH))); end end end C = C/N_iter; Nguyễn Viết Đảm 92 Cơ sởngẫu kỹ thuật thông tin vô tuyến Mô dung lượng kênh MIMO nhiên theo SNR cho cấu hình khác Ergodic MIMO channel capacity when CSI is not available at the transmitter 35 MIMO: NTx=4, NRx=4 Ergodic Capacity vs SNR [bps/Hz] MIMO: N =2, N =2 Tx 30 Rx MIMO: NTx=1, NRx=2 MIMO: N =2, N =1 Tx Rx MIMO: NTx=1, NRx=1 25     H    C  E log det  I Nr  H H   , Nr  N t Nt              20  E log det  I Nr  HH H    , N r  N t Nt        N A 1 i 0 15   E log     i  1   N t  10 0 10 15 20 25 30 SNR [dB] Nguyễn Viết Đảm 93 Cơ sở kỹMIMO thuật thông tin vô tuyến Mô dung lượng kênh có CSI khơng có CSI NVD_D12VT_CL_OL_MIMO_capacity SNR_dB nT I rho sq2 Rtx rho Rrx C_44_OL C_44_CL = = = = = = = = [0:2:22]; SNR_linear = 4; nR = 4; n = eye(n); 0.2; sqrt(0.5); [1 rho rho^2 rho^3; rho rho 0.2; [1 rho rho^2 rho^3; rho rho = zeros(1,length(SNR_dB)); = zeros(1,length(SNR_dB)); for iter=1:N_iter 10.^(SNR_dB/10.); N_iter min(nT,nR); = 1000; rho^2; rho^2 rho rho; rho^3 rho^2 rho 1]; rho^2; rho^2 rho rho; rho^3 rho^2 rho 1];       H  C  E  max log det  I Nr  HR XX H    Tr  R XX  N t  Nt        Hw = sq2*(randn(4,4) + j*randn(4,4)); H = Rrx^(1/2)*Hw*Rtx^(1/2); tmp = H'*H/nT; SV = svd(H'*H); COL CCL  NA 1      E   log 1     0  N t   NA       E  max log  p    2 N N  A1 p  N t 1 t     NA   opt    E  log 1  p   N  1 t    for i=1:length(SNR_dB) % random channel generation C_44_OL(i) = C_44_OL(i) + log2(det(I+SNR_linear(i)*tmp)); Gamma = NVD_Water_Filling(SV,SNR_linear(i),nT); C_44_CL(i) = C_44_CL(i)+log2(det(I+SNR_linear(i)/nT*diag(Gamma)*diag(SV))); end end C_44_OL C_44_CL = real(C_44_OL)/N_iter; = real(C_44_CL)/N_iter; Nguyễn Viết Đảm % Eq 9.41 % Eq 9.44 94 Cơ sở kỹMIMO thuật thông tin vơ tuyến Mơ dung lượng kênh có CSI khơng có CSI function [Gamma]= NVD_Water_Filling(Lamda,SNR,nT) Gamma r index index_temp p = = = = = zeros(1,length(Lamda)); length(Lamda); [1:r]; index; 1; CCL NA        E  max log 1  p    NA   Nt   1 p  Nt 1  N    opt    A   E  log 1  p     Nt   1  while p