PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG MIMO CỠ LỚN SỬ DỤNG ADC 1 BIT

Hệ thống MIMO cỡ lớn ra đời với sự đòi hỏi băng thông ngày càng cao của các hệthống thông tin vô tuyến, số lượng ăng ten phía thu phát 4T4R 4 kênh thu, 4 kênh pháttrong hệ thống 4G tăng

BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

-BÁO CÁO HỌC PHẦN PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG THÔNG TIN

BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

-PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG

HỆ THỐNG MIMO CỠ LỚN SỬ DỤNG ADC 1 BIT

Hoàng Anh Đức Nghiên cứu sinhNguyễn Như Thành B22CHTE027

Nguyễn Đình Vượng B22CHTE021

Trần Đoàn Trung B22CHTE024

HÀ NỘI - 2023

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG MIMO 2

1.1 Mô hình hệ thống MIMO cỡ lớn nhiều người dùng 4

1.3 Những thách thức của MIMO cỡ lớn 5

CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG MIMO CỠ LỚN SỬ DỤNG ADC 1 BIT 8

2 Lựa chọn tham số và kịch bản triển khai 11CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG 13

1 Phân tích và đánh giá hiệu năng hệ thống theo số lượng ăng ten thu 13

2 Phân tích và đánh giá hiệu năng hệ thống theo thuật toán tách sóng 15

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG MIMO

Trong hệ thống truyền thông tin vô tuyến, đa đường ảnh hưởng lớn đến hiệu suấttruyền tin đặc biệt là trong các môi trường đông đúc, có nhiều vật phản xạ Hiện tượng đađường gây ra sự thăng giáng tín hiệu thu theo thời gian và theo tần số gây ra khả nănggiải mã sai tín hiệu ở đầu thu Hệ thống MIMO (Multiple Input – Multiple Output) đãđược phát triển đi kèm với một số kỹ thuật, công nghệ để khắc phục và suy giảm sự ảnhhưởng của đa đường lên hệ thống thông tin vô tuyến

Cho đến những năm 1990, đa dạng không gian thường bị giới hạn trong các hệthống chuyển đổi giữa hai ăng-ten hoặc kết hợp các tín hiệu để cung cấp tín hiệu tốt nhất.Ngoài ra, nhiều hình thức chuyển đổi chùm tia khác nhau đã được triển khai, nhưng xét

về mức độ xử lý liên quan và mức độ xử lý có sẵn, các hệ thống nói chung tương đối hạnchế

Hai nhà nghiên cứu: Arogyaswami Paulraj và Thomas Kailath là những người đầutiên đề xuất sử dụng ghép kênh không gian sử dụng MIMO vào năm 1993 và trong nămsau bằng sáng chế của Hoa Kỳ đã được cấp Tuy nhiên, Bell Labs đã trở thành người đầutiên chứng minh một nguyên mẫu trong phòng thí nghiệm về ghép kênh không gian vàonăm 1998

Hệ thống MIMO cỡ lớn ra đời với sự đòi hỏi băng thông ngày càng cao của các hệthống thông tin vô tuyến, số lượng ăng ten phía thu phát 4T4R (4 kênh thu, 4 kênh phát)trong hệ thống 4G tăng lên thành 32T32R/ 64T64R với các hệ thống 5G Song song với các

ưu điểm của hệ thống MIMO cỡ lớn là các yêu cầu cao về độ phức tạp của hệ thống như

số kênh thu phát, tài nguyên xử lý phần mềm Để giải quyết các vấn đề này, các nhànghiên cứu đã phát triển và ứng dụng nhiều giải pháp để tối ưu hóa tài nguyên của hệthống MIMO Trong số các giải pháp đó là sử dụng ADC có độ phân giải thấp (đến 1 bít)kết hợp với các thuật toán giải mã như lan truyền độ tin cậy

1 Hệ thống MIMO cỡ lớn

Khác với các hệ thống chỉ sử dụng một ăng ten phát và một ăng ten thu, hệ thốngMIMO sử dụng đồng thời nhiều ăng ten phát ở phía phát (N) và nhiều ăng ten thu ở phía

thu (M) Các hệ thống MIMO này cho phép đồng thời nhiều luồng dữ liệu trong cácđường dẫn không gian khác nhau để cải thiện tốc độ dữ liệu.

Hình 1: Hệ thống MIMO

Việc truyền đồng thời nhiều luồng thông qua các kênh không dây sẽ dẫn đến việctrộn các tín hiệu tại bộ thu Do đó, cần phải thực hiện xử lý tín hiệu bổ sung, ở bộ thuhoặc bộ phát hoặc thường ở cả hai, để tách các luồng dữ liệu, thường được gọi là xử lýMIMO

Hình 2: Sơ đồ khối cơ bản của hệ thống MIMO

Ở phía phát, chuỗi tín hiệu đầu vào được xử lý mã hóa nguồn sau đó được ảnh xạtrước khi đưa vào bộ mã hóa không gian – thời gian và phát qua các kênh vào ăng ten.Ngược lại ở phía thu tín hiệu từ nhiều ăng ten được thu và xử lý giải mã không gian thờigian sau đó giải mã ánh xạ để đưa thành chuỗi tín hiệu đầu ra

Các ưu điểm của hệ thống MIMO bao gồm: Hệ thống MIMO cho phép sử dụng đatruy nhập theo không gian giúp tăng băng thông và cự ly truyền; Hệ thống MIMO chophép sử dụng các thuật toán cân bằng kênh giúp tăng độ tin cậy của kênh truyền Nhượcđiểm của hệ thống MIMO là độ phức tạp so với hệ thống SISO và do đó tăng chi phí cho

hệ thống truyền thông

Chi phí cao và thiếu phổ tần sẵn có, đồng thời nhu cầu về tốc độ dữ liệu ngày càngtăng có nghĩa là việc khai thác thêm miền không gian là không thể tránh khỏi Bài báo "Noncooperative Cellular Wireless with Unlimited Numbers of Base Station Antennas", củaThomas L Marzetta từ Bell Labs, đã chỉ ra khả năng khai thác thêm miền không gian.Phân tích tác động của việc tăng số lượng ăng ten không giới hạn trong điều kiện lý tưởngtại BS đã được thực hiện, trong đó chỉ ra rằng tác động của nhiễu thu phụ và pha đinhquy mô nhỏ biến mất, cũng như nhiễu giữa những người dùng [1]

Mở rộng quy mô MIMO cung cấp mức độ tự do cao hơn trong miền không gian sovới các hệ thống truyền thông không dây (4G) hiện có Các hệ thống MIMO thông thườngthường có tối đa 8 ăng-ten, trong khi thuật ngữ "MIMO lớn", "MIMO quy mô lớn" hoặc

"MIMO rất lớn" là các hệ thống được trang bị số lượng ăng-ten lớn hơn nhiều (trong 100)tại BS Các hệ thống MIMO lớn như vậy thường hoạt động trong kịch bản MIMO nhiềungười dùng (MU-MIMO), trong đó một BS phục vụ nhiều thiết bị đầu cuối trong cùng mộttài nguyên tần số thời gian

1.1 Mô hình hệ thống MIMO cỡ lớn nhiều người dùng

Xem xét một MIMO BS cỡ lớn với M ăng-ten phục vụ K người dùng ăng-ten đơn lẻ.

Mô hình tín hiệu đường xuống cho một hệ thống băng hẹp là

y=√❑ (1.1)

p là vectơ M × 1 của các tín hiệu truyền được mã hóa trước qua các ăng-ten Các ký

hiệu người dùng s được mã hóa trước khi truyền và thao tác này được biểu diễn dướidạng

p=Ws , (1.2)

trong đó W là ma trận tiền mã hóa với tỷ lệ công suất phù hợp Mô hình này dành

cho hệ thống băng tần hẹp và việc giới thiệu điều chế OFDM sẽ yêu cầu biến đổi Fourierrời rạc nghịch đảo (IDFT) sau khi tiền mã hóa Với OFDM, một số kênh song song như vậy

sẽ tồn tại cho mỗi sóng mang con Mô hình tín hiệu đường lên với ma trận kênh H T

, dotính tương hỗ của kênh Mục tiêu của tiền mã hóa và phát hiện là tách các luồng dữ liệungười dùng mà ít hoặc không có sự can thiệp giữa những người dùng Chi tiết về các kếhoạch khác nhau sẽ được mô tả trong phần sau của công việc

Mặc dù mô hình MU-MIMO rất lớn tương tự như mô hình MIMO tiêu chuẩn, sốlượng ăng-ten BS tăng lên có một số lợi thế Những thứ trước đây là ngẫu nhiên, bây giờbắt đầu có vẻ như là tất định Ví dụ, việc phân phối các giá trị đơn lẻ của ma trận kênhtiếp cận một hàm xác định [2] Một tính chất khác được quan sát là các ma trận rất rộng(hoặc cao) trong những điều kiện nhất định có xu hướng có được điều kiện tốt

1.2 Ưu điểm của MIMO cỡ lớn

Trong phần này, một số ưu điểm của hệ thống MIMO khối lượng lớn được mô tảphù hợp với [3] Những lợi ích được phân tích bằng cách cho phép số lượng ăng-ten tănglên, cung cấp một số tính năng và xu hướng thú vị

Cải thiện hiệu suất quang phổ và năng lượng: Việc tăng dung lượng là kết quả của

ghép kênh không gian tích cực được sử dụng trong MIMO lớn Số lượng luồng không gianphụ thuộc vào thứ hạng của ma trận Gram HH H Trong điều kiện lý tưởng, thứ hạng của

ma trận Gram bằng với số lượng người dùng K Nguyên tắc cơ bản giúp tăng đáng kể hiệuquả sử dụng năng lượng là với một số lượng lớn ăng-ten, năng lượng có thể được tậptrung vào các vùng nhỏ trong không gian Điều này chủ yếu là do sự gia tăng độ phân giảikhông gian và sự chồng chất nhất quán của các mặt sóng Bằng cách định hình các tínhiệu do ăng-ten gửi đi, BS có thể đảm bảo rằng các mặt sóng phát ra từ ăng-ten cộng lạimột cách tích cực tại các vị trí của người dùng Sự can thiệp giữa những người dùng cóthể bị triệt tiêu hơn nữa bằng cách sử dụng sơ đồ tiền mã hóa thích hợp

Các thành phần rẻ và công suất thấp: MIMO cỡ lớn làm giảm các hạn chế về độ

chính xác và tuyến tính của từng bộ khuếch đại và chuỗi RF riêng lẻ Theo một cách nào

đó, MIMO lớn dựa trên quy luật số lượng lớn để đảm bảo rằng nhiễu, mờ dần và sự

không hoàn hảo của phần cứng được loại bỏ trung bình khi tín hiệu từ một số lượng lớnăng-ten được kết hợp trong kênh.

Phần cứng không hoàn hảo: Số lượng chuỗi RF và các thành phần tương tự trong

MIMO lớn là rất cao Do đó, điều quan trọng là giảm chi phí thành phần tương tự Mộtmặt, người ta kỳ vọng rằng các hệ thống MIMO cỡ lớn có thể xử lý các điểm không hoànhảo do các hiệu ứng trung bình Mặt khác, đối với một số lượng hạn chế ăng-ten trongmột hệ thống thực tế, vẫn cần phải khắc phục những điểm không hoàn hảo này Trongcông việc này, các ràng buộc của bộ khuếch đại được nới lỏng bằng cách thực hiện tiền

mã hóa nhận biết PAR và các tác động của sự mất cân bằng IQ được nghiên cứu

Điều kiện kênh: Để phân tích mức tăng MIMO lớn, một giả định điển hình là coi

kênh là i.i.d Rayleigh mờ dần Đối với các kênh như vậy, việc tăng M dẫn đến ma trậnGram trở nên chiếm ưu thế theo đường chéo, dẫn đến việc truyền dẫn không bị nhiễu.Tuy nhiên, có thể có các điều kiện kênh trong các tình huống thực tế có mối tương quanchặt chẽ giữa những người dùng [4], ví dụ: trong các tình huống dày đặc (sân vận động,trung tâm mua sắm), nơi có nhiều người dùng ở gần nhau Hơn nữa, trong giờ cao điểm(giờ cao điểm) tỷ lệ giữa M và K có thể không cao Do đó, giả sử sự thống trị theo đườngchéo của ma trận Gram có thể không đúng với mọi điều kiện kênh Khi phát triển kiến trúc phần cứng, việc xử lý các tình huống kênh khác nhau một cách hiệu quả là rất quantrọng Trong công việc này, một phương pháp như vậy được đề xuất, trong đó việc pháthiện được thực hiện một cách thích ứng dựa trên các điều kiện của kênh Khung chỉ chophép sử dụng càng nhiều giải mã có độ phức tạp càng cần thiết và do đó tiết kiệm nănglượng

Chi phí xử lý băng cơ sở: Một thách thức quan trọng trong MIMO lớn là thực hiện

các hoạt động xử lý tín hiệu để sử dụng hiệu quả các mảng ăng ten lớn Điều này vốn dĩđòi hỏi phải xử lý các ma trận lớn có kích thước tùy thuộc vào M và K Ngoài việc xử lý các

ma trận lớn, ma trận kênh có thể cần được cập nhật thường xuyên, tùy thuộc vào độchọn lọc tần số của kênh và trải phổ Doppler Trong công việc này, trọng tâm là giảm độphức tạp tính toán xử lý MIMO đường xuống/đường lên và các triển khai của nó trên cácnền tảng khác nhau

2 Bộ ADC độ phân giải thấp

Việc giảm công suất truyền tải được biết đến như một lợi thế của các hệ thốngthông tin MIMO cỡ lớn Các nghiên cứu chỉ ra rằng năng lượng truyền yêu cầu trên mỗibit giảm khi số lượng ăng ten trên trạm gốc (BS) ngày càng tăng và cuối cùng biến mất với

vô số ăng ten BS Tuy nhiên, trên thực tế việc giảm công suất truyền tải không phải lúcnào cũng cải thiện hiệu quả EE Vì công suất tiêu thụ của mạch RF tăng tuyến tính với sốlượng ăng ten trạm gốc, tiếp đó việc sử dụng một số lượng lớn ăng ten tại BS trong MIMOlớn có thể làm tăng đáng kể mức tiêu thụ điện của mạch tần số vô tuyến (RF)

Hơn nữa, việc sử dụng một số lượng lớn ăng ten trong các hệ thống MIMO cỡ lớnmang đến một số thách thức kỹ thuật cho cả mô-đun RF và bộ tách sóng tín hiệu tại trạm

cơ sở Tại giao diện tần số vô tuyến, việc sử dụng nhiều cặp chuyển đổi tín hiệu tương tựsang tín hiệu số (ADC) và chuyển đổi tín hiệu số sang tín hiệu tương tự (DAC) tại phíanhận không chỉ là vấn đề chi phí phần cứng mà còn là suy hao năng lượng Điều này là dochi phí phần cứng, mức tiêu thụ năng lượng của các bộ ADC và DAC tăng trưởng tuyếntính với số lượng ăng ten và theo cấp số nhân với số lượng bit được sử dụng Nhằm giảiquyết thách thức này, một giải pháp tiềm năng là thay thế các bộ ADC độ phân giải cao,tiêu tốn nhiều năng lượng bằng các bộ ADC độ phân giải thấp và tiêu tốn ít năng lượng

CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG MIMO CỠ LỚN SỬ DỤNG ADC 1 BIT

1 Mô hình hóa hệ thống

Để mô hình hóa hệ thống MIMO cỡ lớn điều chế QPSK sử dụng ADC 1bit, đầu tiên taxét một hệ thống truyền thông không dây MIMO không mã hóa, có M ăng ten phát (đầuvào) và N ăng ten thu (đầu ra) Tại máy phát, một khối bit thông tin b được đưa đến khốichuyển đổi nối tiếp sang song song để tạo ra K = 2 Luồng bit con sẽ cung cấp cho sơ đồđiều chế QPSK Hai bit phụ được chia thành hai nhóm: một dành cho thành phần tín hiệucùng pha và nhóm còn lại dành cho thành phần tín hiệu cầu phương Bit con cùng pha b r,bit con cầu phương b i được điều chế đầu tiên bằng điều chế khóa dịch pha nhị phân tiêuchuẩn (BPSK) để tạo ra hai phần tử tín hiệu, S r và S i

Hình 3: Mô hình hệ thống thông tin MIMO với sơ đồ điều chế QPSK

Ký hiệu được điều chế QPSK, S có thể được biểu diễn bằng toán học như sau:

Gọi Y Q = [Y Q [1], Y Q [2], · · · , Y Q [N]]T là vectơ số của tín hiệu thu được sau bộ ADC

và coi ADC 1 bit được biểu diễn bằng toán tử dấu: sign(a) = 1 nếu a ≥ 0, và sign(a) = −1nếu a ≤ 0, thì Y Q[i] = sign( (ℜ( y[i]) + jsign( (ℑ( y[i]))).

Thay H = H r + jH i và w = w r + jw i vào biểu thức trên ta có:

y sau khi lượng tử hóa thành các tín hiệu đầu ra y q=[y q , 1 , y q ,2 , … , y q , M] như sau:

Y e ,Q=φ y +w q ≈ φ Y e+w q (2.3)

Với hệ số φ có thể thu được bằng cách:

φ=1− ρ

Với ρ là nghịch đảo của tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu lượng tử hóa (SQNR) w q là vectơ

nhiễu lượng tử hóa Gauss cộng (không tương quan với y) Đối với bộ lượng tử vô hướngđồng nhất, nhiễu lượng tử xấp xỉ là Δ2/12 Chúng ta thu được thông số ρ và φ như sau

2 Lựa chọn tham số và kịch bản triển khai

Tương tự như việc đánh giá hiệu năng của hệ thống hoặc các thành phần của hệ

thống thông tin thông thường, tham số được sử dụng để đánh giá hiệu năng là tỉ lệ lỗi

bít BER Tỉ lệ lỗi bít được đánh giá thông qua phương pháp mô phỏng bằng việc mô hình

hóa hệ thống bằng công cụ MATLAB Script và lựa chọn phương pháp đánh giáMonteCarlo

Mô hình hệ thống mô phỏng bao gồm các thành phần như hình 3 Phía phát chuỗibit được tạo ngẫu nhiên qua mã hóa, điều chế và truyền qua kênh truyền Tại phía thu tínhiệu được thu xử lý giải mã sử dụng ADC 1 bít và thuật toán lan truyền tin cậy Chuỗi bítthu được sau giải mã được so sánh với chuỗi bit phát đi, giá trị BER được tính băng số bitsai trên tổng số bit.

Thông tin trạng thái kênh Chỉ có ở phía thu

Các tham số lựa chọn mô phỏng như bảng trên Trong đó kịch bản đánh giá hiệunăng của hệ thống được sử dụng với việc thay đổi các tham số sau:

- Thay đổi tỉ số tín trên tạp của tín hiệu phát đi

- Thay đổi số lượng ăng ten thu

- Thay đổi thuật toán tách sóng

Kết quả và đánh giá phân tích được trình bày trong chương tiếp theo đối với trườnghợp thay đổi số lượng ăng ten thu và thay đổi thuật toán tách sóng Trong cả 2 trưởnghợp đều sử dụng khảo sát kết hợp với việc tăng dần tỉ số công suất tín hiệu trên tạp âmEb/N0

CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG HỆ THỐNG

1 Phân tích và đánh giá hiệu năng hệ thống theo số lượng ăng ten thu

Hình 3.1: Kết qua mô phỏng MIMO trong các trường hợp 10x40, 10x80, 10x120

Có thể thấy tỷ lệ lỗi bit (BER) giữa các bộ tách sóng AQNM trong các trường hợpMIMO 10 × 40, 10 × 80 và 10 × 120 trong trường hợp điều chế QPSK đều có xu hướnggiống nhau Khi số lượng ăng ten thu tăng lên, đường cong BER cho thấy sự cải thiện rõ

rệt về hiệu năng Điều này có thể được lý giải bởi khi ta sử dụng kỹ thuật phân tập khônggian bằng cách tăng số lượng ăng ten lên thì độ lợi phân tập cũng được tăng lên, xác suấtcác đường truyền có chất lượng thấp, tín hiệu xấu nhận được trong bộ thu giảm xuống.Đây là nguyên nhân chính và quan trọng để hình thành lên các hệ thống MIMO cỡ lớn từvài chục đến hàng trăm ăng ten Ngoài ra khi sử dụng nhiều ăng ten thì công suất tín hiệuthu cũng tăng lên dẫn đến kết quả thu được tín hiệu tốt hơn

Tỷ số năng lượng bit trên mật độ tạp âm (Eb/N0) được định nghĩa là SNR trên bit và