Nghiên cứu các ứng dụng và đánh giá chất lượng bộ tiền mã hóa sử dụng trong công nghệ mimo của mạng 5g

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI 60520203 NGHIÊN CỨU CÁC ỨNG DỤNG VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG BỘ TIỀN MÃ HÓA SỬ DỤNG TRONG CÔNG NGHỆ MIMO CỦA MẠNG 5G HỌC VIÊN THỰC HIỆN: ĐỖ ANH TUẤN HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN THÚY ANH Hà Nộ , ……/……… LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan viết luận văn tham khảo, tìm tịi, học hỏi thân hướng dẫn tận tình PGS.TS Nguyễn Thúy Anh Mọi kết nghiên cứu ý tưởng tác giả khác (nếu có) trích dẫn cụ thể Đề tài luận văn chưa bảo vệ hội đồng bảo vệ luận văn thạc sĩ chưa công bố phương tiện Tôi xin chịu trách nhiệm lời cam đoan trên! Hà nội, ngày tháng năm 2021 Người cam đoan Đỗ Anh Tuấn LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn này, trước tiên, xin bày tỏ lịng biết ơn chân thành đến PGS.TS Nguyễn Thúy Anh tận tình giúp đỡ tơi suốt trình nghiên cứu thực đề tài luận văn Tôi chân thành cảm ơn Ban chủ nhiệm Khoa, Thầy Cô giáo Khoa Công nghệ Điện tử Thông tin Trường Đại học Mở Hà Nội Tôi xin chân thành cảm ơn tất người thân quan tâm động viên giúp đỡ hoàn thành luận văn Với khả nghiên cứu thân cịn nhiều thiếu sót, tơi xin kính mong dẫn đóng góp chuyên gia, Thầy Cô bạn đồng nghiệp để đề tài hồn thiện Tơi xin chân thành cảm ơn! LỜI NÓI ĐẦU Trong xu hướng phát triển mạnh mẽ công nghiệp 4.0 giới, ứng dụng điện thoại di động chiếm vị trí quan trọng loại hình dịch vụ gia tăng Các tập đồn cơng ty viễn thơng cố gắng phát triển dịch vụ gia tăng để cung cấp nhiều tiện ích cho khách hàng đồng thời mang lại nguồn lợi nhuận lớn hơn, bên cạnh giúp lực lượng an ninh thực biện pháp nghiệp vụ góp phần giữ gìn an ninh Quốc gia Đặc biệt, thơng tin liên lạc nói chung ngành thơng tin vơ tuyến nói riêng vào kỉ nguyên phát triển mạnh mẽ, vượt trội hạ tầng phần cứng nghiên cứu chuyên sâu tốn ứng dụng để áp dụng vào mơ hình hệ thống tối ưu phần mềm, giao diện ngành viễn thơng Cùng với đó, nhu cầu sử dụng ứng dụng truyền tin, giao tiếp không dây gia tăng số lượng thiết bị, hình thức kết nối chất lượng kết nối thông tin, công nghệ 4G LTE với anten trang bị trạm gốc làm tốt việc nâng cấp khả truyền liệu 200Mb/s, nhiên chưa đủ với ứng dụng Internet vạn vật (IoT), thực tế ảo (VR), truyền video chuẩn 4K cao nhiều ứng dụng khác phát triển tương lai Công nghệ viễn thông hệ thứ 5, với tên gọi 5G xu tất yếu, phát triển, đề xuất nhằm giải nhu cầu ngày cao sống Trong lĩnh vực an ninh, việc nghiên cứu, hiểu rõ ứng dụng, vấn đề công nghệ ứng dụng mạng 5G có vai trị quan trọng Đặc biệt vấn đề quản lý, bảo vệ hạ tầng mạng viễn thông, kiểm soát, theo dõi đối tượng thuê bao phục vụ cho mục đích xấu, ảnh hưởng mục đích trị… Các trinh sát sử dụng thơng tin viễn thông, di động thực nhiệm vụ số tình chiến đấu, cứu hộ thảm họa, phịng chống khủng bố,… mang đến lợi ích to lớn an tồn an ninh thơng tin bảo vệ an ninh quốc gia Trước nhu cầu thực tiễn đó, việc “ Nghiên cứu ứng dụng đánh giá chất lượng tiền mã hóa sử dụng công nghệ MIMO mạng 5G” vấn đề mang tính cấp thiết, khoa học thực có ý nghĩa việc quản trị, khai thác kinh doanh nhà mạng công tác nghiệp vụ an ninh quốc gia Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành tới giảng viên hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Thúy Anh, cán phản biện, thành viên hội đồng bảo vệ luận văn tốt nghiệp Công nghệ MIMO mạng 5G công nghệ mới, chưa có nhiều tài liệu tiếng Việt, luận văn chủ yếu dựa vào tài liệu nước với nhiều từ ngữ chuyên ngành dịch lại từ tiếng Anh (làm cho nhiều nội dung chưa hồn tồn rõ nghĩa) Kính mong thầy góp ý thêm Hà Nội, ngày…… tháng…….năm…… Sinh viên Đỗ Anh Tuấn TÓM TẮT Luận văn tập trung tìm hiểu hệ thống viễn thơng, xu hướng mạng 5G, đặc biệt nghiên cứu ứng dụng đánh giá chất lượng tiền mã hóa (gồm kỹ thuật tách tín hiệu tuyến tính) mạng 5G; đưa ưu điểm, nhược điểm kỹ thuật tách tín hiệu mơ hình mơ ứng dụng cơng nghệ MIMO Luận văn chia thành 04 nội dung chính, gồm: PHÂN TÍCH U CẦU ĐỀ TÀI VÀ GIỚI THIỆU TỔNG QUAN: Chương trình bày mục đích, yêu cầu lý việc nghiên cứu, phân tích công nghệ MIMO cấp thiết Tiếp theo, giới thiệu mơ hình viễn thơng để có nhìn tổng quan trình phát triển, tồn mội trường truyền dẫn vô tuyến, viễn thông, trình bày cụ thể cơng nghệ 5G (Mơ hình viễn thơng bản; Mơi trường truyền dẫn vô tuyến; Hiện tượng Fading; Giới thiệu công nghệ MIMO mạng 5G) Chương - HỆ THỐNG MIMO: Chương trình bày nội dung cơng nghệ MIMO (Công nghệ MIMO MU MIMO; Hệ thống Massive MIMO; Các ứng dụng công nghệ MIMO mạng 5G;Truyền liệu đường xuống) Chương - PHÂN TÍCH CHẤT LƯỢNG BỘ TIỀN MÃ HĨA (KỸ THUẬT TÁCH TÍN HIỆU TUYẾN TÍNH): (Bộ tiền mã hóa ZF; Bộ tiền mã hóa MMSE; Tốc độ truyền liệu đạt được) Chương - MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG MIMO TRÊN MATLAB Kết luận, tổng kết lại công việc thực luận văn đề xuất hướng phát triển MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN 02 LỜI CẢM ƠN _03 LỜI NÓI ĐẦU _04 TÓM TẮT _06 MỤC LỤC _07 PHÂN TÍCH YÊU CÂU ĐỀ TÀI VÀ GIỚI THIỆU TỔNG QUAN _08 • • • • • • • • • Đặt vấn đề 08 Phân tích lý 09 Phạm vi đối tượng nghiên cứu 10 Lịch sử mơ hình viễn thơng 10 Viễn thông xu cách mạng công nghiệp 13 Viễn thơng cơng tác an ninh, quốc phịng 17 Môi trường truyền dẫn vô tuyến _18 Hiện tượng Fading _19 Giới thiệu công nghệ MIMO mạng 5G _22 CHƯƠNG HỆ THỐNG MIMO _25 1.1 Công nghệ MIMO MU MIMO 25 1.2 Hệ thống Massive MIMO _35 1.3 Các lợi ích, ứng dụng cơng nghệ MIMO mạng 5G 37 1.4 Truyền liệu đường xuống _38 1.5 Kết luận chương 40 CHƯƠNG PHÂN TÍCH CHẤT LƯỢNG BỘ TIỀN MÃ HĨA (KỸ THUẬT TÁCH TÍN HIỆU TUYẾN TÍNH) _41 2.1 Bộ tiền mã hóa MMSE ZF _41 2.2 Bộ tiền mã hóa MRT 42 2.3 Tốc độ truyền liệu đạt 43 2.4 Kết luận chương 47 CHƯƠNG MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG MIMO TRÊN MATLAB 48 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN _54 PHỤ LỤC (Source Matlab Code) 56 DANH MỤC HÌNH ẢNH 63 DANH SÁCH THUẬT NGỮ _64 KÍ HIỆU SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 PHÂN TÍCH YÊU CÂU ĐỀ TÀI VÀ GIỚI THIỆU TỔNG QUAN • Đặt vấn đề Trong tình hình nay, thiết bị viễn thông, thiết bị thông minh sử dụng rộng rãi sống nhiều ngành nghề xã hội với số lượng tăng cấp số nhân ngày, dẫn tới việc gia tăng lưu lượng liệu di động tốc độ nhanh Căn vào báo cáo dự báo tăng trưởng liệu di động Cisco, mô qua biểu đồ Hình A đây, lưu lượng liệu di động tăng gấp gần lần từ năm 2017 đến năm 2022 (chiếm phần lớn khu vực Chấu Á) tốc độ tăng trưởng hàng năm vào khoảng 50%, có nghĩa gần 78 Exabytes đạt môi tháng vào 2022; với số lượng lớn thiết bị thông minh sử dụng, theo dự báo Hình B Hình A Dự báo tình hình lưu lượng liệu di động theo khu vực Hình B Dự báo tình hình tăng trưởng thiết bị di động giới Vì vậy, mạng băng rộng di động giới đặc biệt khu vực Châu Á (trong có Việt Nam) bị tải phải đáp ứng nhu cầu lưu lượng liệu lớn Từ đó, nhu cầu đặt để triển khai dịch vụ di động đa dạng, đặc thù đảm bảo yêu cầu chất lượng cho mạng thiết bị viễn thông hệ tiếp theo, băng thông, độ trễ cấp thiết (nhằm phục vụ cho ứng dụng: truyền phát video với công nghệ Ultra HD, điện toán đám mây, AR, Internet vạn vật (IoT)…) Việc đảm bảo tốc độ liệu lớn cho vị trí, địa điểm, địi hỏi việc phát triển dịch vụ di động, thành phần công nghệ cần mang tính đột phá Dó đó, tầm quan trọng việc sử dụng công nghệ MIMO (đặc biệt Massive MIMO) lớn, cụ thể kết hợp với femto cells mmWaves trở thành giải pháp hồn thiện cho hệ thống thơng tin di động 5G • Phân tích lý Nhờ vào ưu điểm vượt trội công nghệ đa anten, nhiều đầu vào nhiều đầu (MIMO – Multiple Input Multiple Output) mà công nghệ ngày trở nên phổ biến ưu tiên nghiên cứu, phát triển rộng rãi nhằm ứng dụng cho nhiều dự án thuộc lĩnh vực viễn thông, vô tuyến… Một ưu điểm lớn công nghệ MIMO khả nâng cao hiệu suất sử dụng phổ tần vô tuyến cách ghép kênh không gian nhằm tăng dung lượng phân tập không gian giúp tăng chất lượng hệ thống Bên cạnh đó, MIMO cịn cung cấp độ lợi “array gain” nhằm tăng cường khả chống nhiễu tăng vùng phủ sóng hệ thống vơ tuyến Vì vậy, ta thấy việc cải thiện dung lượng chất lượng hệ thống vô tuyến mà không cần phải tăng công suất hay băng tần xử lý hiệu MIMO Hơn nữa, tình hình tải mạng băng rộng di động giới nay, cơng nghệ MIMO (đặc biệt Massive MIMO) giải pháp kịp thời cho các ứng dụng thông tin vô tuyến đạt tốc độ chất lượng cao như: WLAN IEEE 802.11, chuẩn thông ti di động 3GPP2 UMB (Ultra Mobile Broadband), 4G, 5G Qua luận văn này, tơi tập trung trình bày tìm hiểu hệ thống MIMO nói chung phân tích chất lượng tiền mã hóa trước mơ hệ thống MIMO Matlab để chứng minh ưu điểm khả (đặc biệt hệ thống m-MIMO đơn tế bào (đơn cell) mà ảnh hưởng thành phần nhiễu liên cell tới hệ thống) Từ tiếp tục nghiên cứu, rút kinh nghiệm để cải thiện phát triển hệ thống cho kết tối ưu • Phạm vi đối tượng nghiên cứu Trong phạm vi luận văn này, xin phép nghiên cứu vấn đề sau: - Công nghệ MIMO Massive MIMO với lợi ích, ứng dụng triển khai mạng 5G - Phân tích chất lượng tiền mã hóa (qua MMSE, ZF MRT) - Xây dựng mô hệ thống MIMO Matlab - Kết quả, đánh giá hướng phát triển • Lịch sử mơ hình viễn thơng Lịch sử tổng quan viễn thông: Viễn thông thuật ngữ liên quan tới việc truyền tin tín hiệu Khái niệm viễn thơng thức sử dụng cha đẻ máy điện báo Samuel Finley Breese Morse sau nghiên cứu nhiều năm, ông sáng chế máy điện báo Bức điện báo dùng mã Morse truyền Trái Đất từ Nhà Quốc hội Mỹ tới Baltimore cách 64 km đánh dấu kỷ nguyên viễn thông Trong thông điệp Morse viết "Thượng đế sáng tạo nên kỳ tích" 10 • Giải thích nhận xét kế thu được: Trường hợp xem xét ảnh hưởng tỉ số cơng suất tín hiệu nhiễu SNR tới hệ thống: (1) - Phân tích hiệu hệ thống m-MIMO đường xuống thông qua kênh truyền Rayleigh, sử dụng tham số tốc độ truyền liệu đạt để đánh giá, đó: + K (số lượng người dùng)= 10; + M (số lượng anten trạm gốc thay đổi) = 25 𝑀 = 35 + Với 𝑃𝑁 = 𝜎𝑛2 = (năng lượng nhiễu Gauss máy thu), lượng trạm gốc SNR thay đổi từ -20 tới 20 dB - Tốc độ truyền liệu đạt người dùng thứ dải SNR từ -20 tới 20dB thể qua Hình Hệ thống bao gồm 25 anten trạm gốc; 10 người dùng 01 tế bào mạng Kết nhận được, MRT có kết tốt điều kiện SNR thấp, SNR cao hiệu giảm mạnh MRT khuếch đại nhiễu làm ảnh hưởng chất lượng hệ thống môi trường SNR cao Tuy nhiên, ZF cho hiệu tốt điều kiện SNR cao, thành phần nhiễu liên người dùng loại bỏ có ý nghĩa SNR cao Bộ tiền mã hóa MMSE cho hiệu tốt điều kiện SNR, đồng thời tiền mã hóa có độ phức tạp tính tốn cao - Tốc độ truyền liệu (được thể qua Hình 3C) đạt người dùng thứ số lượng anten trạm gốc nâng lên M=35, số lượng người dùng dừng lại K=10 Kết chạy theo phân tích cho thấy hiệu hệ thống ứng với tiền mã hóa cải thiện số lượng anten trạm gốc tăng lên Việc tăng số lượng anten trạm gốc giúp cho ZF thích nghi điều kiện SNR thấp - Tốc độ truyền liệu tồn hệ thống (được thể qua Hình 3A 3B) xét đơn vị băng thông (SumRate) M=25 M=35, K=10 Kết thu phù hợp với nhận định ban đầu, MRT hoạt động tốt SNR thấp, ZF hoạt động tốt SNR cao MMSE cho hiệu tốt 52 Khi tỉ số cơng suất tín hiệu nhiễu mức 20dB, tổng dung lượng truyền hệ thống tính đơn vị băng thơng đạt 68, 68, 18 bits/s/Hz tương ứng với MMSE, ZF MRT Trường hợp tăng số lượng anten trạm gốc cố định số lượng người dùng (2) - Căn vào tham số đánh giá hiệu tương tự tốc độ truyền liệu tính theo đơn vị băng thông, 𝑟𝑎𝑡𝑒 = 𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑡𝑦 𝐵𝑎𝑛𝑑𝑤𝑖𝑡ℎ (𝑏𝑖𝑡𝑠/𝑠/𝐻𝑧) , Hình 3E giá trị SNR=10dB cố định, số lượng người dùng K=10; số lượng anten trạm gốc thay đổi khoảng [30: 10: 110] Về tổng quan, hiệu nằm hệ thống tăng lên số lượng anten trạm gốc tăng MMSE giữ ưu tuyệt đối hiệu tối ưu - Hiệu phổ (sumrate) hệ thống m-MIMO đường xuống (được thể Hình 3D) cố định SNR=10dB, K=10 Qua đó, nhận thấy xu hướng phụ thuộc tương tự Hình 3D Hình 3E Ở đây, số lượng anten trạm gốc tăng từ 30 lên 40, hiệu phổ toàn hệ thống ứng với tiền mã hóa tăng thêm đến bits/s/Hz 53 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận: Luận văn tập trung tìm hiểu hệ thống viễn thông, xu hướng mạng 5G, đặc biệt nghiên cứu ứng dụng đánh giá chất lượng tiền mã hóa (gồm kỹ thuật tách tín hiệu tuyến tính) mạng 5G; đưa ưu điểm, nhược điểm kỹ thuật tách tín hiệu mơ hình mô ứng dụng công nghệ MIMO, chi tiết về: (1)Công nghệ MIMO MU MIMO; Hệ thống Massive MIMO; Các ứng dụng công nghệ MIMO mạng 5G;Truyền liệu đường xuống; (2)Phân tích chất lượng tiền mã hóa ZF; MMSE; MRT; (3)Thể hiệu hệ thống phần mềm Matlab Hướng phát triển: Ngồi kết đạt nêu trên, cịn số vấn đề chưa đạt trình thực luận văn: (1)Phân tích sâu trường hợp thể hiệu tiền mã hóa theo số lượng người dùng K mô Matlab; (2) Các phân tích, nghiên cứu q trình ước lượng kênh truyền sử dụng TDD FDD; (3)Hiệu phổ lượng… Từ đó, tơi đặt số định hướng để cải thiện phát triển tiếp cho đề tài, 03 nội dung chưa đạt nêu trên, hệ thống cần nghiên cứu bổ sung thêm: (1)Mơ hình Massive MIMO đa cell ảnh hưởng nhiễu pilot dùng lại pilot từ cell lân cận sử dụng băng tần; (2)Phân tích tốn phân chia cơng suất đường truyền từ trạm sở đến người dùng (3) Các kỹ thuật tiền mã hóa khác, gồm (CI, BD, DPC, THC)… Trong đó, việc nghiên cứu kỹ thuật tiền mã hóa khác làm rõ ưu nhược điểm so với ZF, MMSE, MRT, cụ thể: * Kỹ thuật CI (Channel Inversion Precoding) kỹ thuật tiền mã hóa tuyến tính, nhiễu xuất tín hiệu phát hạn chế, xem xấp xỉ zero Kỹ thuật đảo kênh này, nhìn chung, giống với trình cân ZF Gọi x liệu vào Trong kỹ thuật này, liệu vào tiền mã hóa với ma trận kênh truyền đảo pseudo H -1 Ở máy phát, liệu sau mã hóa gửi kênh truyền ma trận đảo pseudo ma trận kênh truyền, cột đánh trọng số ứng với giá trị SNR khác Gọi w 54 ma trận trọng số sử dụng trên, tín hiệu thu o = x + w Ở đầu thu chọn tín hiệu có SNR cao Trong hệ thống đa người dùng thường sử dụng phương pháp tiền mã hóa đảo kênh ZF MMSE Kỹ thuật tiền mã hóa ZF dùng để khử tín hiệu nhiễu khơng mong muốn máy thu Cịn kỹ thuật MMSE dùng để làm tăng tỷ số tín hiệu nhiễu (SINR) cách giảm giảm tối thiểu nhiễu liên quan * BD (Block Diagonalization) kỹ thuật tiền mã hóa tuyến tính áp dụng máy thu hệ thống MIMO để cải thiện độ lợi phân tập Trong suốt trình truyền, tất người dùng khác người cần thu xem nhiễu Loại nhiễu loại bỏ kỹ thuật tiền mã hóa Trong hệ thống đa người dùng với nhiều anten khác nhau, dùng kỹ thuật CI không loại bỏ hết nhiễu Kỹ thuật BD dùng để loại nhiễu người dùng, không loại nhiễu anten thành phần Trong BD, ma trận tiền mã hóa thiết kế cho nằm ma trận rỗng ma trận kênh truyền người sử dụng khác Không gian rỗng ma trận kênh truyền H tính phép tốn SVD Hai phép tốn SVD sử dụng:Tạo không gian rỗng ma trận kênh truyền vector tiền mã hóa; Tách kênh thành nhiều kênh để phân bổ công suất tối ưu * DPC (Dirty paper coding) kỹ thuật tiền mã hóa phi tuyến dùng máy thu biết thông tin kênh truyền Ở kỹ thuật này, nhiễu máy phát loại bỏ tín hiệu ngõ nhiễu Với người dùng thứ n, nhiễu gây (n-1) người dùng lọc bỏ Khái niệm DPC máy phát có thơng tin nhiễu dung lượng hệ thống giống dung lượng hệ thống khơng có nhiễu Kỹ thuật có sử dụng thuật tốn phân tích QR Gọi P ma trận tiền mã hóa đơn vị R ma trận tam giác, ma trận kênh truyền cho công thức H = R*P 55 PHỤ LỤC (Source Matlab Code) Code mô hiệu hệ thống theo SNR close all; % dong tat ca cac chuong trinh khac dang chay voi matlab clear all; % xoa tat ca cac bien duoc matlab tao chay cac chuong trinh truoc Mantennas=25; %So luong antenna duoc dieu chinh phu hop voi tung truong hop Kusers=10; %So luong nguoi dung PdBvar=-20:5:20; %SNR ti so cong suat tin hieu tren nhieu, don vi dB, coi P_noise=1 thi P=SNR monteCarloRealizations = 10000; % monteCarloRealizations la so vong lap thong ke cua he thong for p = 1:length(PdBvar) M = Mantennas; K = Kusers; P = 10^(PdBvar(p)/10); Hfull = (randn(M,K,monteCarloRealizations)+1i*randn(M,K,monteCarloRealizations)) /sqrt(2); % ma tran Hfull kich thuoc MxK duoc tao la kenh truyen giua M antenna tram goc %va K nguoi dung Hfull~CN(0,1) s_real=(randn(K,1,monteCarloRealizations)+1i*randn(K,1,monteCarloRealizat ions))/sqrt(2); % vecto symbol input 56 n_real=(randn(K,1,monteCarloRealizations)+1i*randn(K,1,monteCarloRealizat ions))/sqrt(2); %nhieu Gauss ~CN(0,1) tai noi nhan for r = 1:monteCarloRealizations r %khi go lenh r ma bo qua dau “;” thi gia tri r se hien thi tren man hinh H = Hfull(:,:,r); %lenh trich xuat ma tran kenh cua vong lap thu r ma tran Hfull s = s_real(:,:,r); %vecto symbol input n = n_real(:,:,r); %vecto noise MRT.A = conj(H); % ma tran MRT Precoding MRT.beta = sqrt(trace(H.'*conj(H))./P); %tinh he so cua bo MRT theo cong thuc (3.14) ZF.G = inv(H.'*conj(H)); %thanh phan cua ma tran ZF A ZF.A = conj(H)*ZF.G; % ma tran ZF Precoding ZF.beta = sqrt(trace(ZF.A*ZF.A')./P); %tinh he so cua bo ZF theo cong thuc (3.10) MMSE.G = inv(H.'*conj(H)+K*eye(K)./P); %thanh phan cua ma tran MMSE A MMSE.A = conj(H)*MMSE.G; %ma tran MMSE Precoding MMSE.beta = sqrt(trace(MMSE.A*MMSE.A')./P) %tinh he so cua bo MMSE theo cong thuc (3.6) for k=1:K MRT.receivedpower = 1+(1/MRT.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)).^2; %nang luong tin hieu nhan duoc tai user k gom ca interference va nois theo cong thuc (3.17) MRT.desiredpower = (1/MRT.beta.^2)*norm(H(:,k)).^4; % nang luong tin hieu mong muon nhan duoc tai user k 57 MRT.rate_userk(k,r)= log2(1+MRT.desiredpower/(MRT.receivedpowerMRT.desiredpower)); %rate cua K user tai vong lap r tinh theo cong thuc (3.17) ZF.receivedpower = 1+(1/ZF.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)*ZF.G).^2; %nang luong tin hieu nhan duoc tai user k gom ca interference va noise theo cong thuc (3.13) ZF.desiredpower = (1/ZF.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)*ZF.G(:,k)).^2; % nang luong cua tin hieu mong muon nhan duoc tai user k theo cong thuc (3.13) ZF.rate_userk(k,r)= log2(1+ZF.desiredpower/(ZF.receivedpowerZF.desiredpower)); %rate cua K user tai vong lap r theo SNR thu p tin theo cong thuc (3.13) MMSE.receivedpower = 1+(1/MMSE.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)*MMSE.G).^2; %nang luong tin hieu nhan duoc tai user k gom ca interference va noise theo cong thuc (3.9) MMSE.desiredpower = (1/MMSE.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)*MMSE.G(:,k)).^2; %nang luong tin hieu mong muon nhan tai user k MMSE.rate_userk(k,r) = log2(1+MMSE.desiredpower/(MMSE.receivedpower-MMSE.desiredpower)); %rate tinh theo cong thuc (3.9) end end MRT.rate_Kusers(p,:) = (sum(MRT.rate_userk,2)./monteCarloRealizations).';%Tinh gia tri trung binh cua rate cho K user theo monteCarloRealization vong lap ZF.rate_Kusers(p,:) = (sum(ZF.rate_userk,2)./monteCarloRealizations).';%Tinh gia tri trung binh cua rate cho K user theo monteCarloRealization doi voi SNR (p) 58 MMSE.rate_Kusers(p,:) = (sum(MMSE.rate_userk,2)./monteCarloRealizations).'; %Tinh gia tri trung binh cua rate cho K user theo monteCarloRealization doi voi SNR (p) end MRT.sumrate = sum(MRT.rate_Kusers,2); ZF.sumrate = sum(ZF.rate_Kusers,2); MMSE.sumrate = sum(MMSE.rate_Kusers,2); figure(1); plot(PdBvar,MRT.sumrate,'y-s',PdBvar,ZF.sumrate,'go',PdBvar,MMSE.sumrate,'b-*'); grid on; xlabel('Signal to Noise Ratio SNR [dB]'); ylabel('SumRate [bits/s/Hz]'); legend('MRT Precoder','ZF Precoder','MMSE Precoder','Location','northwest'); figure(2); plot(PdBvar,MRT.rate_Kusers(:,1).','y-s',PdBvar,ZF.rate_Kusers(:,1).','go',PdBvar,MMSE.rate_Kusers(:,1).','b-*'); grid on; xlabel('Singal to Noise Ratio SNR [dB]'); ylabel('The achievable rate of user [bits/s/Hz]'); legend('MRT Precoder','ZF Precoder','MMSE Precoder','Location','northwest'); 59 Code mô hiệu hệ thống theo số lượng anten trạm gốc M close all; % dong tat ca cac chuong trinh khac dang chay voi matlab clear all; % xoa tat ca cac bien duoc matlab tao chay cac chuong trinh truoc Mantennas=30:10:110; %So luong antenna Kusers=10; %So luong nguoi dung PdBvar=10; %SNR ti so cong suat tin hieu tren nhieu, don vi dB, coi P_noise=1 thi P=SNR monteCarloRealizations = 10000; % monteCarloRealizations la so vong lap thong ke cua he thong for m = 1:length(Mantennas) M = Mantennas(m); K = Kusers; P = 10^(PdBvar/10); Hfull = (randn(M,K,monteCarloRealizations)+1i*randn(M,K,monteCarloRealizations)) /sqrt(2); % ma tran Hfull kich thuoc MxK duoc tao la kenh truyen giua M antenna tram goc %va K nguoi dung Hfull~CN(0,1) s_real=(randn(K,1,monteCarloRealizations)+1i*randn(K,1,monteCarloRealizat ions))/sqrt(2); % vecto symbol input n_real=(randn(K,1,monteCarloRealizations)+1i*randn(K,1,monteCarloRealizat ions))/sqrt(2); %nhieu Gauss ~CN(0,1) tai noi nhan for r = 1:monteCarloRealizations r %khi go lenh r ma bo qua dau “;” thi gia tri r se hien thi tren man hinh H = Hfull(:,:,r); %lenh trich xuat ma tran kenh cua vong lap thu r ma tran Hfull s = s_real(:,:,r); %vecto symbol input n = n_real(:,:,r); %vecto noise MRT.A = conj(H); % ma tran MRT Precoding 60 MRT.beta = sqrt(trace(H.'*conj(H))./P); %tinh he so cua bo MRT theo cong thuc (3.14) ZF.G = inv(H.'*conj(H)); %thanh phan cua ma tran ZF A ZF.A = conj(H)*ZF.G; % ma tran ZF Precoding ZF.beta = sqrt(trace(ZF.A*ZF.A')./P); %tinh he so cua bo ZF theo cong thuc (3.10) MMSE.G = inv(H.'*conj(H)+K*eye(K)./P); %thanh phan cua ma tran MMSE A MMSE.A = conj(H)*MMSE.G; %ma tran MMSE Precoding MMSE.beta = sqrt(trace(MMSE.A*MMSE.A')./P) %tinh he so cua bo MMSE theo cong thuc (3.6) for k=1:K MRT.receivedpower = 1+(1/MRT.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)).^2; %nang luong tin hieu nhan duoc tai user k gom ca interference va nois theo cong thuc (3.17) MRT.desiredpower = (1/MRT.beta.^2)*norm(H(:,k)).^4; % nang luong tin hieu mong muon nhan duoc tai user k MRT.rate_userk(k,r)= log2(1+MRT.desiredpower/(MRT.receivedpowerMRT.desiredpower)); %rate cua K user tai vong lap r tinh theo cong thuc (3.17) ZF.receivedpower = 1+(1/ZF.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)*ZF.G).^2; %nang luong tin hieu nhan duoc tai user k gom ca interference va noise theo cong thuc (3.13) ZF.desiredpower = (1/ZF.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)*ZF.G(:,k)).^2; % nang luong cua tin hieu mong muon nhan duoc tai user k theo cong thuc (3.13) ZF.rate_userk(k,r)= log2(1+ZF.desiredpower/(ZF.receivedpowerZF.desiredpower)); %rate cua K user tai vong lap r theo SNR thu p tin theo cong thuc (3.13) MMSE.receivedpower = 1+(1/MMSE.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)*MMSE.G).^2; %nang luong tin hieu nhan duoc tai user k gom ca interference va noise theo cong thuc (3.9) MMSE.desiredpower = (1/MMSE.beta.^2)*norm(H(:,k).'*conj(H)*MMSE.G(:,k)).^2; %nang luong tin hieu mong muon nhan tai user k 61 MMSE.rate_userk(k,r) = log2(1+MMSE.desiredpower/(MMSE.receivedpower-MMSE.desiredpower)); %rate tinh theo cong thuc (3.9) end end MRT.rate_Kusers(m,:) = (sum(MRT.rate_userk,2)./monteCarloRealizations).';%Tinh gia tri trung binh cua rate cho K user theo monteCarloRealization vong lap ZF.rate_Kusers(m,:) = (sum(ZF.rate_userk,2)./monteCarloRealizations).';%Tinh gia tri trung binh cua rate cho K user theo monteCarloRealization doi voi SNR (p) MMSE.rate_Kusers(m,:) = (sum(MMSE.rate_userk,2)./monteCarloRealizations).'; %Tinh gia tri trung binh cua rate cho K user theo monteCarloRealization doi voi SNR (p) end MRT.sumrate = sum(MRT.rate_Kusers,2); ZF.sumrate = sum(ZF.rate_Kusers,2); MMSE.sumrate = sum(MMSE.rate_Kusers,2); figure(1); plot(Mantennas,MRT.sumrate,'y-s',Mantennas,ZF.sumrate,'ro',Mantennas,MMSE.sumrate,'b-*'); grid on; xlabel('So luong anten tai tram goc M'); ylabel('SumRate [bits/s/Hz]'); legend('MRT Precoder','ZF Precoder','MMSE Precoder','Location','northwest'); figure(2); plot(Mantennas,MRT.rate_Kusers(:,1).','y-s',Mantennas,ZF.rate_Kusers(:,1).','ro',Mantennas,MMSE.rate_Kusers(:,1).','b-*'); grid on; xlabel('So luong anten tai tram goc M'); ylabel('The achievable rate of user [bits/s/Hz]'); legend('MRT Precoder','ZF Precoder','MMSE Precoder','Location','northwest'); 62 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình A Dự báo tình hình lưu lượng liệu di động theo khu vực Hình B Dự báo tình hình tăng trưởng thiết bị di động giới Hình C Mơ hình hệ thống viễn thơng Hình D Mơ hình truyền dẫn đa đường Hình E Đặc tuyến kênh truyền Hình F Sơ đồ phân loại fading Hình 1A Hệ thống MIMO Điểm – Điểm Hình 1B Mơ hình tổng quan hệ thống MU-MIMO Hình 1C Hệ thống Massive MIMO (Single Cell) Hình 1D Sơ đồ khối tiềnm ã hóa tuyến tính trạm gốc Hình 3A Sum Rate hệ thống M=25, K=10 theo SNR Hình 3B Sum Rate hệ thống M=35, K=10 theo SNR Hình 3C Tốc độ truyền liệu user 1, M=25 - 35, K=10 theo SNR Hình 3D Sum Rate hệ thống K=10, SNR = 10 dB theo M Hình 3E Tốc độ truyền liệu người dùng 1, K=10, SNR = 10 dB theo M 63 DANH SÁCH THUẬT NGỮ BS Base Station Trạm phát gốc CDMA Code Division Multiple Access Đa truy nhập chia theo mã Channel State Information EVolution-Data Optimized Frequency-Division Duplex High-Speed Packet Access Global System for Mobiles Long Term Evolution Multiple-Input MultipleOutput Minimum Mean Square Error Maximum Ratio Transmission Orthogonal Frequency Division Multiplexing Thơng tin trạng thái kênh Tối ưu hóa liệu Song cơng chia theo tần số Gói truy cập tốc độ cao Mạng viễn thơng tồn cầu Tiến hóa dài hạn CSI EVDO FDD HSPA GSM LTE MIMO MMSE MRT OFDM Nhiều đầu vào, nhiều đầu Lỗi bình phương tối thiểu Tỷ suất truyền tối đa Ghép kênh phân chia tần số trực giao Song công chia theo thời gian TDD Time-Division Duplex TDMA Time Division Multiple Access Đa truy nhập chia theo thời gian Single-Input and SingleOutput Signal-to-Noise Ratio Signal to Interference plus Noise Ratio Zero-Forcing third-generation technology 4th Generation 5th Generation Đơn đầu vào đơn đầu SISO SNR SINR ZF 3G 4G 5G Tỷ số tín hiệu tạp âm Tỷ số tín hiệu tạp âm cộng nhiễu Ép không Thế hệ mạng thứ Thế hệ mạng thứ Thế hệ mạng thứ 64 KÍ HIỆU TRONG LUẬN VĂN |•| Giá trị tuyệt đối ‖ •‖ Phép tốn lấy norm Euclide vec tơ (•)∗ Liên hợp phức (•)−1 Tốn tử nghịch đảo số ma trận (•)𝑇 Chuyển vị vec tơ ma trận (•)𝐻 Chuyển vị liên hợp phức (Ma trận Hermite) ma trận 𝒞𝒩(𝜇, 𝜎 ) Phân bố chuẩn số phức với kì vọng 𝜇 phương sai 𝜎 𝔼{•} Giá trị kì vọng 𝑡𝑟(•) Vết ma trận 𝑰𝑛 Ma trận đơn vị kích thước 𝑛 x 𝑛 𝑀 Số lượng anten trạm gốc 𝐾 Số lượng anten thiết bị đầu cuối, số lượng người dùng 𝐴≫1 ‘A’ lớn 𝑀≫𝐾 Số lượng anten trạm gốc lớn so với số lượng người dùng 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Christopher Cox, An Introduction To LTE: LTE, LTE-Advanced, SAE, VoLTE [2] Nokia, “The LTE Network Architecture” [3] C-H Chang, C-Y Li H-H Lu, C-Y Lin, J-H Chen, Z-W Wan and C-J Cheng, “A 100-Gb/s Multiple-Input Multiple-Output visible Laser Light Communication System”, Journal of Lightwave Technology, vol 32, no 24, pp.4723-4729, 2014 [4] P.C.S Zvanovec, P.A Haigh, Z Ghassembooy, “Visible Light Communications Towards 5G,” Radioengineering, vol 24, no 1, pp – 9, 2015 [5] H Le-Minh, z Ghassemlooy, A Burton, F Mousa, S Biswas, A Tuan Pham, T Dat Pham, and S-K Liaw, “Self-Correcting Multiple Input Multiple Output Visible Light Communications System Using Localization,” in IEEE International Conference on Communications, London, June 2015 [6] Z Lubin, D O’Brien H Le-Minh, G Faulkner, L Kyungwoo, J Daekwang et al., “High data rate multiple input multiple output (MIMO) optical wireless communications using white LED lighting,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 27, pp 1654 – 1662, 2009 [7] A Nuwanpriya, S-W Ho and C S Chen, “Indoor MIMO Visible Light Communications: Novel Angle Diversity Receivers for Mobile Users,” IEEE Journal [8] Vũ Văn Yêm, Giáo trình Hệ thống Viễn thông, NXB Bách khoa Hà Nội, 2016 [9] Cisco, “White paper Cisco Public – Mobile VNI Forecast, 2017-2022” [10] J Mietnerl,Schober R, Lampe L and Gerstacker Multiple-antenna techniques for wireless communication-a comprehensive literature survey IEEE commum Surv Tutor, vol 11, no 2, pp 87-105, 2009 [11] Theodore S Rappaport, Wireless Communication Principles and Practice, Second Edition, Prentice Hall, 2002 66