NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu mô hình hệ thống thông tin vô tuyến đa người sử dụng Thiết kế giải thuật xử lý tín hiệu thu phát để tối ưu hiệu suất năng lượng trong hệ thống thông tin
TỔNG QUANTỔNG QUAN
Giới thiệu chung
Cùng với sự phát triển nhanh chóng và triệt để của công nghệ viễn thông và thông tin (ICT), đi kèm tương ứng là năng luợng tiêu thụ đang gia tăng với tốc độ đáng kinh ngạc Theo báo cáo, tổng năng lượng tiêu thụ bởi cơ sở hạ tầng mạng không dây di động, mạng có dây và internet chiếm 3% tổng năng lượng tiêu thụ toàn cầu [3] và có xu thế tiếp tục tăng nhanh Các nhà mạng di động cũng thường là một trong những công ty tiêu tốn nhiều năng lượng nhất, tiêu biểu như Telecom Italia là nhà tiêu thụ năng lương lớn thứ hai tại Italia [4], và tốc tộ tăng trưởng tiêu thụ năng lượng của hệ thống thông tin di động nhanh hơn các lĩnh vực khác của ICT [5] Hơn thế nữa, việc triển khai các hệ thống 3G, 4G và sắp tới là 5G sẽ làm gia tăng đáng kể sự tiêu thụ năng lượng trong thời gian tới.
Các khảo sát cho thấy một phần lớn năng lượng tiêu thụ tại các trạm gốc base station (BS), hơn 50% tổng năng lượng tiêu thụ ở phần thông tin vô tuyến, trong đó 50-80% tiêu thụ cho các thiết bị khuếch đại công suất (PA) [6] Cũng trong [6], chi phí cho năng lượng tiêu thụ xấp xỉ 18% chi phí
TỔNG QUAN 7
hoạt động của các nhà mạng (OpEx) ở Châu Âu và ít nhất 32% ở Ấn Độ.
Hơn thế nữa, việc gia tăng sử dụng năng lượng còn góp phần dẫn đến sự gia tăng hiệu ứng nhà kính do tác động của khí thải CO 2 trong quá trình sản xuất năng lượng Do đó, gia tăng hiệu suất năng lượng không chỉ mang lại lợi ích kinh tế, mà còn là trách nhiệm đối với môi trường và sự phát triển bền vững của các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông. Đứng dưới góc độ người sử dụng dịch vụ, nghiên cứu của J.D Power [7], iPhone nhận được sự đánh giá cao nhất về mọi mặt ngoại trừ thời gian sử dụng pin Báo cáo cũng chỉ ra, có tới 60% người dùng phàn nàn vệ việc pin giảm quá nhanh trong khi sử dụng các dịch vụ 3G/4G Trong khi đó, sự phát triển công nghệ về pin không theo kịp sự phát triển công nghệ viễn thông.
Hạn chế về tuổi thọ của pin sẽ càng rõ nét trong thời gian tới, khi các dịch vụ tốc độ cao như video games, mobile P2P, video tương tác, video giám sát, dịch vụ streaming, mobile TV, 3D services được triển khai trong thực tế.
Do đó, việc nâng cao hiệu suất năng lượng không chỉ mang lại lợi ích cho nhà cung cấp dịch vụ, mà còn góp phần cải thiện trải nghiệm của người dùng.
Cùng với sự phát triển các ứng dụng tốc độ cao, hiệu suất năng lượng thu được ngày càng nhiều sự quan tâm trong thời gian qua [8] Nhiều dự án nghiên cứu quốc tế được hợp tác nhằm mục tiêu tối ưu hiệu suất năng lượng trong hệ thống thông tin vô tuyến liệt kê cụ thể trong bảng 2.1 Trong đó,các mũi nhọn tập trung vào việc thiết kế mạch khuếch đại hiệu quả cao, xử lý tín hiệu số (DSP), cell-size, mạng relay và phối hợp, giải thuật tính toán tốc độ một cách phù hợp, tối ưu năng lượng thông qua quản lý tài nguyên,đồng thời các công nghệ MIMO và OFDM cũng được đặc biệt quan tâm.
TỔNG QUAN 8
DỰ ÁN HƯỚNG NGHIÊN CỨU
EARTH 1 Phân tích hiệu suất năng lượng, chỉ số và mục tiêu:
• Vòng đời tiêu thụ năng lượng các sản phẩm viễn thông.
• Các chỉ số tiêu thụ năng lượng ở mức hệ thống.
2 Cấu trúc hiệu quả năng lượng:
• Tối ưu kích thước cell.
• Áp dụng mạng hỗn độn Heterogeneous.
• Chuyển tiếp và mạng phối hợp.
3 Quản lý tài nguyên tối ưu năng lượng:
• Tải linh hoạt, phù hợp với chế độ truyền.
• Lập lịch phối hợp, điều phối can nhiễu, phân bổ năng lượng và tài nguyên chung.
• Phối hợp đa kỹ thuật truy cập vô tuyến (Multi-RAT).
4 Kỹ thuật Radio và phần tử:
• MIMO, OFDM, adaptive antennas và các công nghệ truyền dẫn tiên tiến.
• Bộ thu phát có khả năng mở rộng và điều khiển công suất ở mức phần tử, front end và mức hệ thống.
TỔNG QUAN 9
Green Radio 1 Chỉ số năng lượng & mô hình:
• Chuẩn định lượng chỉ số năng lượng tiêu thụ.
• Mô hình tiêu thụ năng lượng của hệ thống viễn thông.
2 Hiệu suất năng lượng của phần cứng thiết bị:
• Tích hợp phần cứng & công nghệ khuếch đại tiên tiến.
• Ứng dụng công nghệ DSP.
• Tối đa hóa việc tái sử dụng thiết bị và trạm gốc.
3 Cấu trúc hiệu quả năng lượng:
• Áp dụng linh hoạt Large và Small cell.
• Overlay source (microcell, picocell, femtocell) & định tuyến đa tuyến, chuyển tiếp & mã hóa và mạng phối hợp.
• Ràng buộc QoS đầu cuối và cấu trúc backhaul hiệu quả năng lượng.
4 Quản lý tài nguyên tối ưu năng lượng:
• Giảm tiêu thụ năng lượng thông qua quản lý độ trễ các ứng dụng với người dùng di động phù hợp với các yêu cầu QoS.
• Phân bổ gói tin truyền qua SISO và MIMO linh hoạt.
• Xác định cấu trúc lớp vật lý hiệu quả năng lượng thông qua sử dụng lý thuyết thông tin Merge để giảm nhiễu.
• Áp dụng truy cập tần số linh động (DSA) để tối thiểu năng lượng tiêu thụ.
• Sử dụng các nút chuyển tiếp sử dụng năng lượng mặt trời.
TỔNG QUAN 10
OPERA- Net 1 Hiệu quả năng lượng hệ thống thông tin di động:
• Định nghĩa chỉ số chính cho hiệu năng hiệu quả năng lượng của hệ thống.
• Tiết kiệm năng lượng ở trạm gốc, với các mức lưu lượng mạng khác nhau Điều chỉnh trạng thái hoạt động cell theo tải của hệ thống.
• Tối ưu năng lượng thông qua quản lý MAC, nguồn DC, hệ thống làm mát,
• Các kỹ thuật tối ưu năng lượng ở lớp liên kết (phát hiện mở rộng MIMO, fountain codes, điều chế biên độ, mở rộng turbo-decoding).
• Thiết kế thiết bị hiệu quả năng lượng (đầu cuối và hạ tầng).
• Phát triển kỹ thuật khuếch đại hiệu suất cao.
• Kỹ thuật thu tập năng lượng.
• Tích hợp các thiết bị.
• Hiệu suất năng lượng mức end-to-end của hệ thống di dộng.
TỔNG QUAN 11
eWin 1 Cấu trúc hiệu quả năng lượng:
• Thiết kế cấu trúc cho hệ thống vô tuyến tiêu thụ năng lượng thấp, cân bằng giữa hiệu suất phổ, năng lượng tiêu thụ và chất lượng dịch vụ.
• Mô hình hệ thống và hạ tầng với các ứng dụng có độ trễ.
2 Quản lý tài nguyên tối ưu năng lượng:
• Tự cấu hình phần mềm quản lý và tài nguyên đáp ứng với sự thay đổi của hạ tầng và yêu cầu hệ thống.
• Quản lý phổ tần cố định và linh động.
• Quản lý tài nguyên vô tuyến cho hệ thống mạng phối hợp và mạng hỗn độn phối hợp.
• Quản lý chính sách và các mục tiêu kinh tế.
Bảng 2.1: Các dự án nghiên cứu hiệu suất năng lượng
Không giới hạn trong lĩnh vực nghiên cứu, hiệu suất năng lượng đã được chuẩn hóa và được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghiệp Định nghĩa về hiệu suất năng lượng trong hệ thống viễn thông được Liên hiệp các giải pháp công nghiệp viễn thông (Alliance for Telecommunications Industry Solutions- ATIS) phát biểu lần đầu vào tháng 3 năm 2009, trong đó hiệu suất sử dụng năng lượng được ATIS chuẩn hóa tính toán theo hiệu quả của các thiết bị phần tử trong mạng theo tiêu chuẩn TEER (Telecommunications EnergyEfficiency Ratio)
TỔNG QUAN 12
Các chuẩn của ATIS được đặc tả phù hợp với từng loại thiết bị, phân loại và vị trí trong mạng như sau:
• ATIS-0600015.2013: Gồm các tiêu chuẩn chung cho phương pháp đo lường về hiệu suất năng lượng cho các thiết bị viễn thông nói chung.
• ATIS-0600015.01.2014: Gồm các yêu cầu về TERR cho các máy chủ (Server) và máy chủ dạng phiến (Blade Server).
• ATIS-0600015.02.2016: Gồm các yêu cầu về TERR cho các cấu hình và giao vận của hệ thống viễn thông.
Trong lĩnh vực vô tuyến nói riêng, Liên minh viễn thông quốc tế (Interna- tional Telecommunication Union – ITU) và Viện tiêu chuẩn viễn thông châu Âu (European Telecommunications Standards Institute – ETSI) đã cùng thống nhất đề xuất một chuẩn hiệu suất năng lượng cho hệ thống dữ liệu mạng di động RANs cũng như các thiết bị không dây kết nối với mạng trục vào 03/2105 Chuẩn ITU-T L.1330 (tương đương với ETSI ES 203 228) là kết quả hợp tác giữa ITU-T, 3rd Generation Partnership Project (3GPP) và GSM Association (GSMA).
Phạm vi của ITU-T L.1330 có thể mở rộng cho cả trạm gốc base stations, mạng backhauling, áp dụng cho các công nghệ GSM, UTMS và LTE (gồm cả LTE advanced) [9].
Các chuẩn hiệu quả năng lượng trong viễn thông đã bắt đầu được cụ thể hóa trong sản xuất công nghiệp Tháng 10/2016, tiêu chuẩn hiêu suất năng lượng cho trạm gốc của tập đoàn Huawei đã được ITU chấp thuận và trở thành tiêu chuẩn ITU-T L.1350 Trong đó, Huawei đề xuất chia việc tiêu thụ năng lượng của hệ thống viễn thông làm hai thành phần, bao gồm năng lượng tiêu thụ bởi thiết bị viễn thông (ECT) và năng lượng tiêu thụ bởi nguồn đầu vào (ETS) Việc phân chia này mở ra khả năng phân tích độc lập và dễ dàng thực hiện các so sánh đối chiếu một cách khoa học hơn [10].
TỔNG QUAN 13
Tình hình nghiên cứu
Một mô hình hiệu suất tiêu thụ năng lượng thích hợp có vai trò đặc biệt quan trọng trong tối ưu hiệu suất năng lượng bởi vì tính ảnh hưởng trực tiếp đến vấn đề tối ưu.
Nhiều định nghĩa về EE đã được sử dụng, trong đó phổ biến nhất là throughput của hệ thống đạt được trên một đơn vị năng lượng đã tiêu thụ với đơn vị "bits-per-Joule" Dựa trên đó, hiệu suất năng lượng một số hệ thống đã được nghiên cứu trong [11–13] với ràng buộc giới hạn công suất được xem là một trong những ràng buộc cơ bản nhất Nó chứng minh rằng, giá trị tối đa của dung lượng kênh trên đơn vị năng lượng tiêu thụ đạt được khi không có sự giới hạn một số chiều trong bậc tự do của mỗi bit thông tin (được phép truyền tin trong một một băng thông không giới hạn hoặc trong một chu kỳ dài nhất có thể).
Trong [14], hiệu suất năng lượng trong mạng tùy biến không dây adhoc và sensor network được phân tích, chỉ ra rằng hiệu suất năng lượng bits- per-Joule được cải thiện khi tăng số lượng các node trong mạng Đơn vị bits-per-Joule cũng thường được sử dụng trong các nghiên cứu [15–17] để tiếp cận vấn đề tiết kiệm năng lượng trong hệ thống thông tin vô tuyến.
Trong các nghiên cứu trên, năng lượng tiêu thụ chỉ xem xét năng lượng được sử dụng để phát tín hiệu truyền tải dữ liệu Tuy nhiên, năng lượng dùng để phát tín hiệu chỉ là một phần trong tổng thể năng lượng tiêu thụ.
Khi phải xem xét các năng lượng tiêu thụ của các bộ phận khác, như năng lượng tiêu thụ của các mạch thu phát, mạch xử lý tín hiệu, mạch khuếch đại, , các phương trình trình tính toán có thể không phù hợp trong thực tiễn.
Trong nghiên cứu [18], khi xét tới năng lượng tiêu thụ bởi mạch cứng,giá trị tối ưu của EE không thực sự đạt được khi truyền tín hiệu xuyến suốt chu kỳ như kết luận ở trên Hình 2.1 [18]chỉ ra sự cân bằng giữa ảnh hưởng của năng lượng tiêu thụ bởi mạch cứng và năng lượng sử dụng để truyền tín hiệu tới giá trị chung của EE.
TỔNG QUAN 14
Hình 2.1: Ảnh hưởng của các năng lượng tiêu thụ đến EE.
Một cách tương tự, trên thực tế, với mỗi tỉ lệ lỗi bit cho trước, yêu cầu đối với tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) tăng khi sử dụng M-ary điều chế biên độ (MQAM), trong khi đó yêu cầu đó giảm khi sử dụng M-ary điều chế tấn số (MFSK), điều đó chỉ ra rằng MFSK thì có hiệu suất năng lượng cao hơn so với điều chế MQAM [19] Tuy nhiên, khi xét đến năng lượng tiệu thụ bởi mạch cứng, [20] chỉ rõ khi năng lượng tiêu thụ để truyền tải tín hiệu vượt trội so với năng lượng tiêu thụ bởi mạch cứng, điều thường gặp với các trường hợp cần truyền tải thông tin đi xa, thì MFSK đạt hiệu suất cao hơn MQAM.
Ngược lại, khi năng lượng tiêu thụ bởi mạch cứng chiếm phần lớn năng lượng tiêu thụ, ứng với các trường hợp truyền tin ngắn, thì MQAM hiệu quả năng lượng hơn MFSK.
Trong [21], hiệu suất năng lượng được so sánh giữa MIMO và SISO Trong đó, tồn tại một giới hạn về tốc độ truyền tải mà dưới giới hạn đó SISO đạt hiểu quả tốt hơn MIMO trong khi yêu cầu tốc độ cao hơn giới hạn, ngược lại MIMO tỏ ra hiệu quả hơn SISO Từ đó, bằng cách lựa chọn phù hợp, [21] chỉ rõ có thể tiết kiệm 50% tiêu thụ so với sử dụng MIMO trong mọi điều kiện.
TỔNG QUAN 15
MIMO đối với hiệu suất năng lượng
MIMO là kỹ thuật chủ đạo trong hệ thống thông tin di động thế hệ thứ 3 (3G) và thứ 4 (4G-LTE) Trong khi các nhiên cứu trước đây về MIMO chủ yếu nâng cao chất lượng mạng, cải thiện hiệu suất phổ, thì trong thời gian gầy đây, ngày càng được quan tâm trong lĩnh vực hiệu quả năng lượng Phần này trình bày một cách sơ lược những ảnh hưởng của MIMO tới hiệu quả năng lượng.
MIMO có thể cung cấp độ lợi phân tập (diversity gain) và độ lợi mul- tiplexing Độ lợi phân tập, MIMO có thể gửi cùng một dữ liệu thông qua nhiều đường khác nhau giữa antennas phát và antennas thu Trong khi đó, với độ lợi multiplexing, MIMO có thể gửi các luồng dữ liệu một cách độc lập thông qua các kênh song song riêng rẽ giữa phía phát và thu, qua đó có thê gia tăng dung lượng của hệ thống Ảnh hưởng của độ lợi phân tập và độ lợi multiplexing đối với EE trong hệ thống sensor network được khảo sát trong [23].
Tuy nhiên, việc sử dụng nhiều antennas cũng đồng nghĩa với việc tốn thêm năng lượng được sử dụng Do đó, MIMO không hoàn toàn đạt hiệu quả năng lượng cao hơn SISO trong mọi trường hợp [21] Trong [24], mối quan hệ giữa năng lượng tiêu thụ, khoảng cách truyền với các mô hình MIMO, SISO,
TỔNG QUAN 16
Kết luận
Chương này trình bày các nghiên cứu cũng như các hướng nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực cải thiện hiệu suất năng lượng của hệ thống thông tin vô tuyến Qua đó có thể thấy tính bức thiết của lĩnh vực này, và nghiên cứu về hiệu suất năng lượng của hệ thống thông tin vô tuyến, đặc biết là hệ thống MIMO hứa hẹn là lĩnh vực tiếp tục nhận được sự quan tâm lớn với nhiều khả năng phát triển, mở rộng nghiên cứu sâu hơn.
MÔ HÌNH HỆ THỐNGMÔ HÌNH HỆ THỐNG
Kênh truyền vô tuyến
3.1.1 Hệ thống thông tin vô tuyến
Các phương tiện thông tin nói chung được chia thành hai phương pháp thông tin cơ bản, đó là thông tin vô tuyến và thông tin hữu tuyến Cùng với sự phát triển của xã hội hiện đại, mạng thông tin vô tuyến ngày nay đã trở thành một phương tiện thông tin chủ yếu do tính tiện lợi và linh hoạt của mình.
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 18
Trong mạng thông tin vô tuyến ngoài nguồn tin và nhận tin thì kênh truyền là một trong ba khâu quan trọng nhất, và có cấu trúc tương đối phức tạp Nó là môi trường để truyền thông tin từ máy phát đến máy thu Phần này tìm hiểu các thông tin về kênh truyền: các hiện tượng ảnh hưởng đến kênh truyền, các dạng kênh truyền và các mô hình kênh truyền cơ bản.
Hình 3.1 thể hiện một mô hình đơn giản của một hệ thống thông tin vô tuyến Nguồn tin trước hết qua mã hoá nguồn để giảm các thông tin dư thừa, sau đó được mã hoá kênh để chống các lỗi do kênh truyền gây ra Tín hiệu sau khi qua mã kênh được điều chế để có thể truyền tải đi xa Các mức điều chế phải phù hợp với điều kiện của kênh truyền Sau khi tín hiệu được phát đi ở máy phát, tín hiệu thu được ở máy thu sẽ trải qua các bước ngược lại so với máy phát Kết quả tín hiệu được giải mã và thu lại được ở máy thu Chất lượng tín hiệu thu phụ thuộc vào chất lượng kênh truyền và các phương pháp điều chế và mã hoá khác nhau.
Hình 3.1: Mô hình hệ thống thông tin vô tuyến.
Chất lượng của các hệ thống thông tin phụ thuộc nhiều vào kênh truyền,nơi mà tín hiệu được truyền từ máy phát đến máy thu Khác với kênh truyền hữu tuyến là ổn định và có thể dự đoán được, kênh truyền vô tuyến là hoàn toàn ngẫu nhiên và không hề dễ dàng trong việc phân tích Tín hiệu được phát đi, qua kênh truyền vô tuyến, bị tác động bởi các vật thể như các toà nhà, núi non, cây cối , bị phản xạ, tán xạ, nhiễu xạ Ở máy thu, ta thu
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 19
Lý thuyết kênh truyền vô tuyến cơ bản
Trong lý thuyết cơ bản viễn thông, các tín hiệu được giả định có sự méo dạng gây ra bởi nhiễu Nhiễu thông dụng và thường gặp nhất là nhiễu cộng Gaussian Kênh truyền chịu tác động của nhiễu Gaussian gọi là kênh truyền AWGN Mặc dù trong thực tế, các nguồn nhiễu là tương đối phức tạp và khó xác định, tuy nhiên việc khảo sát lý thuyết với kênh truyền AWGN là hiệu quả cho nghiên cứu và thuận tiện cho các đánh giá.
Trong viễn thông, các tín hiệu thường biểu diễn dưới dạng nhị phân Mặc dù các tín hiệu nhị phân có dạng rời rạc, tuy nhiên ta chỉ quan tâm tới việc biểu diễn các tín hiệu liên tục Việc chuyển đổi các tín hiệu rời rạc sang miền liên tục có thể được thực hiện bằng phép biến đổi Fourier.
Một tín hiệu thu được tại phía thu sau khi qua kênh truyền có thể được biểu diễn theo công thức sau:
Y =X+Z, (3.1.1) trong đó, X là thành phần tương tự mang thông tin truyền đi, Z là nhiễu gây ra bởi kênh truyền, và Y là tín hiệu nhận được.
Kênh truyền AWGN được định nghĩa là kênh truyền có nhiễu Z tuân theo phân phối chuẩn Z ∈ N
Với điều kiện ràng buộc công suất, ta có: E[X 2 ]≤P.
Nếu không có điều kiện ràng buộc công suất, ta có thể tùy ý gửi các tín hiệu đi xa tùy ý và do đó không có giới hạn về thông tin Điều này là không thể đạt được trong thực tế.
Dung lượng kênh là số lượng thông tin tối đa truyền đi mà không mắc lỗi Đối với kênh truyền AWGN, dung lượng kênhCđược xác định theo công thức sau [30]:
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 20
Với nhiễuZ tuân theo phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai N, ta lại có:
Ta có phân bố Gaussian là phân bố cho tối đa entropy, nên do đó: max f (x),PH(Y)≤ 1
Với giả định rằng Y ∈N(0, σ 2 ) Ta lại có
Vì Y và Z là ngẫu nhiên và độc lập với nhau, và từ phương trình 3.1.1, ta có: σ 2 =P+N (3.1.9)
Khi đó, dung lượng kênh được viết lại thành:
(3.1.10) Đối với các trường hợp rời rạc, ta định nghĩa dung lượng kênh truyền như sau: "Dung lượng kênh là một supermum của tốc độ từ mã có thể đạt được trong điều kiện giới hạn công suất và tỉ lệ lỗi P e gần bằng 0".
Thông thường, mỗi kênh truyền chỉ được sử dụng truyền tải một tín hiệu nằm trong băng thông W Đối với các tín hiệu tương tự, để thuận tiện cho việc truyền tải và xử lý tín hiệu cần được chuyển sang dạng tín hiệu số Tần số lấy mẫu F s cần thỏa mãn định lý Nyquist - Shannon:F s ≥2W.
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 21
Tín hiệu tương tự x(t) sau khi được lấy mẫu tần số F s sẽ thành các tín hiệu rời rạc như sau: x n (n) =x n F s
Kênh truyền AWGN với băng thông giới hạn có thể được biểu diễn như sơ đồ sau:
Hình 3.2: Mô hình toán của kênh truyền.
Nhiễu của hệ thống là nhiễu trắng và có mật độ phổ công suất:
2 ;f ∈R (3.1.12) sau khi đi qua bộ lọc, nhiễu của tín hiệu z(t) = ζ(t)∗h(t) có mật độ phổ công suất:
0 ,trường hợp khác (3.1.13) Khi đó hàm tự tương quan của nhiễu là: r z (τ) = N 0
Nếu lấy mẫu tần số F s = 2W,khi đó ta có: r z n 2W
2 , n= 0 0 ,trường hợp khác (3.1.15) Từ các kết quả đó ta có: z n ∈ N 0, N 2 0
Do đó, dung lượng kênh được xác định theo công thức:
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 22 Trong đó, với ràng buộc công suất: σ x2 = 2WP ta có
Một số yếu tố ảnh hưởng kênh truyền vô tuyến
3.1.3.1 Suy hao trên kênh truyền
Trong suốt quá trình truyền qua không gian, cường độ tín hiệu bị suy hao dọc theo quãng đường từ phía phát tới phía thu Sự suy giảm công suất tín hiệu là hệ quả của sự hấp thụ của môi trường và che chắn của vật thể.
Mô hình hóa một tín hiệu truyền như s(t) = < u(t)e j2πf c t
(3.1.22) trong đó u(t) = x(t) +jy(t) là tín hiệu dải nền (baseband) với phần thực x(t)và phần ảo y(t), với băng thôngB u và công suấtP u Tín hiệuu(t)là tín hiệu tương đương với s(t) lọc thông dải Để toàn bộ tín hiệu của u(t) được
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 23
mang đầy đủ trên sóng mang, B f c Khi đó, công suất trên tín hiệu phát được xác định là P t =P u /2 Tín hiệu thu sẽ có dạng r(t) =< v(t)e j2πf c t , (3.1.23) trong đó tín hiệuv(t)phu thuộc vào sự lan truyền của kênh truyềns(t) Với công suất phát P t , tín hiệu thu đượcr(t)có công suấtP r , suy hao tuyến tính của kênh truyền được định nghĩa là
P r (3.1.24) Để tiện cho tính toán, suy hao của kênh truyền được tính theo đơn vị dB, khi đó
Thông thường suy hao dB của kênh thường là một số không âm, do trên kênh truyền vô tuyến không có phần tử tích cực để khuếch đại công suất.
Môi trường tự do Xem xét một môt trường truyền sóng tự do với khoảng cách từ máy thu đến máy phát d, không có vật thể che chắn giữa phía phát và phía thu Sự lan truyền sóng từ phía phát tới phía thu theo một đường thẳng được gọi là đường line - of - sight (LOS) và tín hiệu nhận được là tín hiệu LOS Khi đó, tín hiệu nhận được ở phía thu [31] r(t) = < λ√ G l e −j2πd/λ
G l là tích của độ lợi antennas thu và phát theo phương LOS Độ dịch pha e −j2πd/λ là hệ quả của sự truyền sóng qua khoảng cách d Tỷ số công suất tín hiệu thu và phát trong môi trường tự do:
(3.1.27) khi đó, công suất của tín hiệu nhận được biễu diễn dưới dạng dB
P L dBm=P t dBm+ 20 log 10 (G l ) + 20 log 10 (λ)−20 log 10 (4π)−20 log 10 (d),
(3.1.28) và suy hao của môi trường tự do
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 24
Ray tracing Trong thực tế, tín hiệu vô tuyến truyền trong môi trường đối mặt với nhiều vật thể trên đường truyền, chịu tác động của các hiện tượng tán xạ, nhiễu xạ, phản xạ Điều này tạo ra một số bản sao của tín hiệu gốc, các tín hiệu bản sao này có sự thay đổi công suất, độ trễ thời gian và độ dịch pha khác với tín hiệu LOS Tín hiệu thu được là tổng hợp các tín hiệu này, và do đó có sự méo dạng so với tín hiệu gốc.
Chi tiết các hiệu ứng đa đường này có thể được giải quyết thông qua việc tính toán dựa trên phương trình truyền sóng Maxwell với các giá trị biên phù hợp Tuy nhiên việc sử dụng giải pháp này quá phức tạp và không có tính thực tế cũng như không tổng quát hóa vấn đề Để đơn giản hóa, sử dụng mô hình ray tracing, trong đó giả định một số lượng cố địng các mặt phản xạ với vị trí xác định, thay vì sử dụng các phương trình Maxwell, ray tracing sử dụng các phương trình hình học để mô tả mô kênh truyền.
Một mô hình ray tracing tổng quát bao gồm tất cả các thành phần của kênh, bị suy hao, phản xạ, tán xạ và nhiễu xạ Nội dung sau đây mô tả một số mô hình ray tracing với độ phức tạp tăng dần.
Mô hình 2 tia được sử dụng khi chỉ có một mặt phản xạ tạo hiệu ứng đa đường như minh họa trong hình 3.3
Hình 3.3: Mô hình 2 tia tracing.
Tín hiệu LOS được xem như lan truyền qua môi trường tự do tương tự trong 3.1.26 Tín hiệu phản xạ được minh họa bởi hai phân đoạn x và x 0 trong hình 3.3 Bỏ qua sự tán xạ trên bề mặt phản xạ, tín hiệu
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 25 thu được trong mô hình 2 tia là
(3.1.30) trong đó τ = (x+x 0 −l)/c là độ trễ của tín hiệu phản xạ so với tín hiệu LOS G l =G a G b là tích độ lợi antennas phát và thu theo phương LOS, G r = G c G d là tích độ lợi antennas thu phát theo phương phản xạ Độ trễ delay spread của mô hình bằng với độ trễ của tín hiệu phản xạ so với tín hiệu LOS τ = (x+x 0 −l)/c. Đối với tín hiệu narrowband (τ B u − 1), khi đó u(t) ≈ u(t−τ) Với xấp xỉ này, công suất tín hiệu thu được của mô hình 2 tia đối với tín hiệu narrowband là:
(3.1.31) trong đó ∆φ = 2π(x+x 0 −l)/λ là độ lệch pha của hai tín hiệu Với d là khoảng cách theo phương ngang giữa phía thu và phát, h t và h r lần lượt là chiều cao antennas phát và thu, ta có x+x 0 −l=p
Với d (h t +h r ), sử dụng xấp xỉ khai triển Taylor ta vào 3.1.32 ta được
Hệ số phản xạ của bề mặt cho bởi [32]
Z √ ε r −cos 2 θ/ε r đối với phân cực dọc
√ε r −cos 2 θ đối với phân cực ngang , (3.1.35) trong đó ε r là hệ số điện môi của bề mặt phản xạ Với mặt phản xạ là trái đất, hệ số ε r xấp xỉ giá trị 15 Với mô hình trong 3.3 với giá trị d
MÔ HÌNH HỆ THỐNG 26
đủ lớn, ta có các xấp xỉ x+x 0 ≈ l ≈ d, θ ≈ 0, G l ≈ G r và R ≈ −1.
Thay các giá trị xấp xỉ này vào 3.1.31, ta có
, (3.1.36) hoặc ở dạng dB P r dBm=P t dBm+10 log 10 (G l )+20 log 10 (h t h r )−40 log 10 (d) (3.1.37)
Mô hình 10 tia (Dielectric Canon)
Xem xét mô hình xây dựng cho khu vực thành thị, với đường phố thẳng và các tòa nhà hai bên là các mặt phản xạ [33] Về mặt lý thuyết, có vô số các đường phản xạ từ mặt đường và các tòa nhà, hoặc phản xạ qua lại giữa các tòa nhà trước khi đến vị trí của antennas thu Tuy nhiên, một phần năng lượng bị tiêu hao với mỗi phản xạ, và để đơn giản, bỏ qua các tín hiệu với công suất không đáng kể Mô hình 10 tia xây dựng kết hợp tia LOS và và các tia phản xạ từ mặt đất (GR), tia phản xạ một lần trên tường (GW), hai lần phản xạ trên tường (DW), ba lần phản xạ trên tường (TW), kết hợp phản xạ trên tường và mặt đường (WG) và (GW) Hình 3.4 mô tả mô hình 10 tia một cách tổng quát.
Hình 3.4: Mô hình 10 tia tracing.
Tín hiệu thu được bởi mô hình 10 tia được cho bởi: r 10ray (t) = 0, các level sets là các đường màu vàng hoặc đỏ các α− tương ứng là phần bị bóp vào trong, giới hạn bởi các đường đỏ cùng màu Có thể dễ nhận thấy, là không lồi [57]
THUẬT TOÁN TỐI ƯU 74
Định lý: Nếu một hàm số là lồi thì mọiα− sublevel sets của nó là lồi.
Ngược lại chưa chắc đã đúng, tức nếu các α− sublevel sets của một hàm số là lồi thì hàm số đó chưa chắc đã lồi.
Hình 4.11: Mọi alpha-sublevel sets là convex sets nhưng hàm số là nonconvex.
Trong ví dụ trong hình 4.11 [57] Mọiα− sublevel sets của hàm số này đều là các hình tròn - convex nhưng hàm số đó không phải là lồi.
• Quasiconvex function Những hàm số có tập xác định là một tập lồi và có mọi cóα−sublevel sets là lồi được gọi chung là quasiconvex Mọi convex function đều là quasiconvex nhưng ngược lại không đúng.
Một hàm số f : C → R với C là một tập con lồi của R n được gọi là quasiconvex nếu với mọi x,y)∈ C và mọi θ ∈[0,1], ta có: f(θx+ (1−θ)y)≤max{f(x), f(y)}
THUẬT TOÁN TỐI ƯU 75
4.2.2.3 Kiểm tra tính chất lồi dựa vào đạo hàm
First-order condition Xem xét hàm số f có tập xác định là một tập lồi, có đạo hàm tại mọi điểm trên tập xác định đó Khi đó, hàm số f là lồi nếu và chỉ nếu với mọi x,x 0 trên tập xác định của hàm số đó, ta có:
Tương tự như thế, một hàm số là stricly convex nếu dấu bằng trong 4.2.12 xảy ra khi và chỉ khi x=x 0
Liên hệ hình học, một hàm số là lồi nếu đường (mặt) tiếp tuyến tại một điểm bất kỳ trên đồ thị (mặt) của hàm số đó nằm dưới đồ thị (mặt) đó, hình 4.12.
Hình 4.12: Tiếp tuyến của hàm lồi và không lồi.
Trong hình trên, hàm bên trái là một hàm lồi Hàm bên phải không phải là hàm lồi vì đồ thị của nó vừa nằm trên, vừa nằm dưới tiếp tuyến.
Second-order condition Một hàm số có đạo hàm bậc hai là convex nếu domf là convex và Hessian của nó là một ma trận nửa xác định dương với mọi x trong tập xác định:
Nếu Hessian là một ma trận xác định dương thì hàm số đó strictly convex Ngược lại, nếu Hessian là một ma trận xác định âm thì hàm số đó là strictly concave.
THUẬT TOÁN TỐI ƯU 76
Tối ưu lồi
Một bài toán tối ưu lồi (convex optimization problem) là một bài toán tối ưu có dạng: x ∗ = arg min x f 0 (x) subject to: f i (x)≤0, i= 1,2, , a T j x−b j = 0, j = 1, ,
(4.2.13) trong đó f 0 , f 1 , , f m là các hàm lồi So với bài toán tối ưu tổng quát 4.1.1, bài toán tối ưu lồi trong 4.2.13 bổ sung một số điều kiện:
• Hàm mục tiêu là một hàm lồi.
• Các hàm bất đẳng thức ràng buộc f i là các hàm lồi.
• Hàm đẳng thức ràng buộc h j là affine.
Trong bài toán tối ưu lồi, ta có:
• Tập hợp các điểm thoả mãnhj(x) = 0là một tập lồi vì nó có dạng một hyperplane.
• Khi f i là một hàm lồi thì tập hợp các điểm thoả mãn f i (x) ≤0 chính là 0 - sublevel set của fi và là một tập lồi.
• Như vậy tập hợp các điểm thoả mãn mọi điều kiện ràng buộc chính là giao điểm của các tập lồi, vì vậy nó là một tập lồi.
Trong một bài toán tối ưu lồi, ta tối thiểu một hàm mục tiêu lồi trên một tập lồi.
4.2.3.2 Điều kiện tối ưu cho hàm mục tiêu khả vi
Nếu hàm mục tiêuf 0 là khả vi (differentiable), theo first-order condition, với mọi x,y∈domf 0 ta có: f0(x)≥f0(x0) +∇f0(x0) T (x−x0) (4.2.14)
THUẬT TOÁN TỐI ƯU 77
Đặt X là feasible set Điều kiện cần và đủ để một điểm x 0 ∈ X là optimal point là:
Liên hệ biểu diễn hình học, điều kiện này nói rằng: Nếu x 0 là điểm optimal thì với mọi x ∈ X, vector đi từ x 0 tới x hợp với vector −∇f 0 (x 0 ) một góc tù Nói cách khác, nếu ta vẽ mặt tiếp tuyến của hàm mục tiêu tại x 0 thì mọi điểm feasible nằm về một phía so với mặt tiếp tuyến này Hơn nữa, feasible set nằm về phía làm cho hàm mục tiêu đạt giá trị cao hơn f 0 (x 0 ) Mặt tiếp tuyến này chính là supporting hyperplane của feasible set tại điểm x 0
Hình 4.13: Điều kiện tối ưu cho hàm mục tiêu khả vi.
Một mặt phẳng đi qua một điểm trên biên của một tập hợp sao cho mọi điểm trong tập hợp đó nằm về một phía (hoặc nằm trên) so với mặt phẳng đó được gọi là supporting hyperplane (siêu phẳng hỗ trợ) Nếu một tập hợp là lồi, tồn tại siêu phẳng hỗ trợ tại mọi điểm trên biên của nó.
Nếu tồn tại một điểm x0 trong feasible set sao cho ∇f0(x0) = 0, đây chính là optimal point Dễ dàng nhận thấy điều này vì đó chính là điểm có gradient bằng 0, tức là điểm cực tiểu của hàm mục tiêu Nếu ∇f 0 (x 0 ) 6= 0,
THUẬT TOÁN TỐI ƯU 78
Giải thuật SCA
Vấn đề tối ưu trong (3.3.102) và (3.3.103) là những bài toán tối ưu phân số không lồi và rất khó đề tìm ra lời giải toàn cục một cách trực tiếp Phần này trình bày phương pháp khai thác tính chất lõm của hàm logdet để xấp xỉ tử số hàm mục tiêu thành hàm lồi (convex) Sau đó, một giải thuật lặp dựa trên phương pháp Dinkelbach được phát triển để tìm lời giải tối ưu.
Sử dụng đặc tính lõm (concave) của hàm logdet,
∇ X log|III+XXX|= (III+XXX) −1 ,∀XXX 0 Ta có: log|III+XXX| ≤log|III+XXX 0 |+trace (III+XXX 0 ) −1 (XXX−XXX 0 )
, (4.3.16) Khi đó, tốc độ bit của user ik trong (3.3.100) có thể được biểu diễn lại theo
HHHi k jVVVl jVVV H l j HHH H i k j +III
H HH i k j VVV l j VVV H l jHHH H i k j +III ,
(4.3.17) là hiệu của hai hàm lõm (concave).
Thực hiện xấp xỉ tuyến tính hàm concave thứ 2 theo (4.3.16), không mất tính tổng quát, R i k sau n vòng lặp bị chặn dưới bởi
(4.3.18) trong đó QQQ i k = VVV i k VVV H i k là ma trận hiệp phương sai của tín hiệu, JJJ i k 1 σ n 2
HHHi k jQQQ l j HHH H i k j và JJJ (n) i k = σ 1 2 n
THUẬT TOÁN TỐI ƯU 79
Sử dụng xấp xỉ ở (4.3.18), vấn đề tối ưu trong (3.3.103) tại vòng lặp (n+ 1) được viết lại
Sử dụng giải thuật Dinkelbach [58], chuyển đổi vấn đề tối ưu của 4.3.19 thành bài toán tối ưu tham số λ như sau: max
(4.3.20) giải được bằng thư viện CVX [59] Dựa vào (4.3.20), giải thuật lặp giải bài toán (3.3.103) được trình bày trong Algorithm 1 như sau:
THUẬT TOÁN TỐI ƯU 80
2: n = 0 Khởi tạo các ma trận QQQ i k và ma trận xấp xỉ tuyến tính QQQ˜˜˜ (n) l j thỏa mãn điều kiện ràng buộc công suất (3.3.99).
H H Hi k j Q Q Q (n) lj H H HH ikj +σ 2 nI I I
6: Với giá trị λ (n) và QQQ˜˜˜ (n) i k sử dụng CVX giải (4.3.20) thu được giá trị
8: Cập nhập điểm xấp xỉ tuyến tính n←n+ 1 Q˜˜
Vấn đề tối ưu trong (4.3.20) là một tối ưu lồi và tập khả thi là một tập compact, thuật toán Dinkelbach đảm bảo tính hội tụ đến nghiệm tối ưu của (4.3.19) tại mỗi vòng lặp [58].
Do xấp xỉ tuyến tính trong (4.3.18)
, (4.3.21) trong đó đối số tối ưu của (4.3.19) tại vòng lặp n n
QQQ (n) i k o được sử dụng để xấp xỉ trong vòng lặp n+ 1 theo cập nhập trong Algorithm 1 Đặt EE (n+1) opt
THUẬT TOÁN TỐI ƯU 81 là giá trị tối ưu của (4.3.19) tại vòng lặp n + 1, ta có
Kết luận
Chương này trình bày lý thuyết toán tối ưu, tối ưu lồi một cách sơ lược.
Trên cở lý thuyết và mô hình toán hệ thống thông tin vô tuyến đã trình bày trong chương trước, đề xuất phương pháp xấp xỉ các hàm lồi liên tiếp, từ đó áp dụng thuật toán Dinkelbach và phát triển giải thuật tối ưu qua các vòng lặp để cải thiện hiệu suất năng lượng hệ thống đã đề xuất Tính hội tụ của thuật toán cũng đã được chứng minh Trên có sở đó, các kết quả mô phỏng sẽ được trình bày ở phần tiếp theo để chứng minh cho hiệu quả của việc sử dụng thuật toán đã đề xuất.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNGKẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Kết quả mô phỏng
5.1.1 Khảo sát dưới mô hình kênh Rayleigh Đầu tiên, xem xét hệ thống được mô phỏng bao gồmK = 3cell Mỗi trạm gốc được trang bị M k =M = 4 antenna phát phục vụ đồng thời I k =I = 3 users trong cell của mình Mỗi bộ thu của các user sử dụng N i k = N = 4 antenna thu Kênh truyền được giả sử có phân bố Rayleigh với phương sai bằng 1 Phương sai của nhiễu được chuẩn hóa σ 2 n = 1 Công suất phát tối đa của các trạm giả sử bằng nhau P max,k =P max Tỷ số công suất tín hiệu trên công suất nhiễu được định nghĩa SN R = Pmax/σ n 2 Một số kết quả trong phần này, đã được trình bày tại hội nghị Quốc gia lần thứ XX về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin REV-ECIT 2017.
Trước hết, chúng ta sẽ đánh giá hiệu suất năng lượng của hệ thống sử dụng giải thuật SCA Sử dụng phương pháp Monte Carlo với việc tạo ra các kênh truyền độc lập ngẫu nhiên trong mỗi vòng Monte Carlo, tính toán hiệu suất sử dụng năng lượng EE với các mứcSN R tăng dần từ0dB to30dB và
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 83
công suất tiêu thụ cố định của các trạm gốc được đặt ở giá trịP c k =P c = 10 dB. Để minh họa cho tính tối ưu của giải thuật sử dụng, hình 5.1 so sánh kết quả tính toán đã thực hiện tối ưu với trường hợp các trạm phát sử dụng cấp phát công suất đều, nghĩa là sử dụng các ma trận QQQ i k = αIII trong đó giá trị α được lựa chọn thỏa mãn điều kiện ràng buộc về công suất Quan sát từ hình 5.1, ta thấy giải thuật SCA cung cấp hiệu suất năng lượng cao hơn nhiều so với cấp phát công suất đều Hơn nữa, ở vùng công suất thấp, hiệu suất năng lượng tăng khi tăng công suất phát, tuy nhiên khi hiệu suất năng lượng đạt tới một mức nhất định, việc tăng công suất phát công cải tiến hiệu suất năng lượng.
Hình 5.1: Hiệu suất sử dụng năng lượng của hệ thống.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 84
Kế tiếp, đánh giá hiệu suất sử dụng năng lượng trong hệ thống với các mức công suất cố định P c của trạm gốc khác nhau Hình 5.2 minh họa cho kết quả EE trung bình của hệ thống tương ứng với các mức tiêu thụ công suất cố định của trạm gốc P c ở các giá trị 5 dB, 10dB, 15dB và 25dB EE của hệ thống giảm rõ rệt khi giá trị P c tăng, đồng thờiEE của hệ thống đạt giá trị cực đại ở các mức công suất phát P max xấp xỉ P c , việc sử dụng các trạm gốc với công suất phát quá lớn không góp phần cải hiện hiệu quả sử dụng năng lượng.
Pc]B PcdB PcdB Pc%dB
Hình 5.2: Hiệu suất sử dụng năng lượng với các mức P c khác nhau.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 85
Hình 5.3 minh họa tỉ lệ tiêu hao năng lượng của hệ thống được định nghĩa là tỉ số giữa năng lượng tiêu thụ để truyền tín hiệu so với năng lượng tối đa cho phép E % = P i k ∈I trace QQQ i k
KPmax Ở mức SN R thấp, với can nhiễu thấp, các trạm gốc sử dụng hầu hết năng lượng cho phép để đạt được tổng tốc độ bit cao nhất Ở các mức SN R khác nhau, thuật toán đạt hội tụ ở mức công suất phát cực đại Pmax xấp xỉ Pc tương tự như trong ví dụ 1 Tại P c = 10dB tỉ lệ sử dụng năng lượng của hệ thống dao động xung quanh mức 50% cho ra EE tốt nhất và giảm dần khi SNR tăng lên các mức cao hơn.
Hình 5.3: Tỷ lệ sử dụng năng lượng.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 86
Tiếp theo, khảo sát khả năng cải thiện hiệu suất năng lượng của hệ thống thông qua việc thay đổi số lượng antennas thu phát Với điều kiện giả thuyết các trạm gốc tiêu thụ năng lượng cố định ở mức P c = 10dB, hiệu suất năng lượng đạt được với các trang bị antennas khác nhau được minh họa trong hình 5.4, nhận thấy khi tăng số lượng antennas, hiệu suất năng lượng thực sự có sự cải thiện đáng kể.
Average Maximum EE (bits/Hz/J)
Hình 5.4: Hiệu suất năng lượng của hệ thống vớiP c = 10dB.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 87
Một cách tương tự, đối với hệ thống mà các trạm gốc tiêu thụ tương đối lớn P c = 25dB, hiệu suất năng lượng của hệ thống được trình bày trong hình 5.5 Việc sử dụng nhiều antennas thu phát thực sự góp phần gia tăng hiệu suất năng lượng của hệ thống Tuy nhiên, khi đó độ phức tạp của việc giải mã tín hiệu cũng tăng theo tương ứng.
Average Maximum EE (bits/Hz/J)
Hình 5.5: Hiệu suất năng lượng của hệ thống vớiP c = 25dB.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 88
Khảo sát với ràng buộc tốc độ bits trong mô
Phát triển hơn so với phần trước, phần này khảo sát hiệu quả của thuật toán được sử dụng thông qua các mô phỏng với giả định kênh truyền chịu tác động của mô hình path loss small cell, mô hình truyền sóng này đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu trước đây [61–63] Ngoài ra, để tăng tính khả dụng, mỗi người dùng trong hệ thống được đảm bảo một chất lượng thông tin tối thiểu R min Một số kết quả trong phần này đã được trình bày tại hội nghị ISEE 2017 (The 2017 International Symposium on Electrical and Electronics Engineering) trong bài báo "Optimized Energy Efficiency For Multicell MIMO Cooperative Systems With User Rate Constraints".
Kết quả mô phỏng được thực hiện trên nhiều vị trí ngẫu nhiên của các người sử dụng, với khoảng cách ngẫu nhiên so với trạm gốc và không gần hơn 10m cũng nhưng không cách xa quá 100m Không mất tính tổng quát, xem xét hệ thống với K = 3 cell, mỗi cell bao gồm một trạm gốc phụ vụ đồng thời Ik=I = 3 trong cell của chính nó Hơn thế nữa, để đơn giản tính toán, giả định tất cả các antennas thu phát được trang bị cùng số lượng antennas M k =N i k =M =N = 4 Các thông số mô phỏng chi tiết khác được liệt kê cụ thể trong bảng 5.1.2.
Bảng 5.1: Thông số mô phỏng.
Nearest distance from BS to user 10 m Noise power spectral density (σ n 2 ik) -174 dBm/Hz Path loss from the BS to a user 103.8 + 20.9log10(d) dB
Power budge at the BS 30 dB
Minimum bits rate of usersRmin 200 Kbps Number of antennas M k =N i k =M =N 4
Nhiễu nền σ 2 n ik được đặt có giá trị như nhau ở tất cả các antennas thu của các người dùng Kết quả mô phỏng được tính trung bình dựa trên 100 vòng lặp Monte Carlo với các vị trí ngẫu nhiên, được minh họa trong hình
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 89 5.6
Hình 5.6: Vị trí các user sử dụng trong mô phỏng.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 90
Đầu tiên, khảo sát đặc tính hội tụ của thuật toán Trong phần này, năng lượng tiêu thụ cố định của mạch cứng được đặt ở giá trị 25dB Giá trị của hàm mục tiêu được minh họa trong hình 5.7 tương ứng với các ràng buộc về công suất động khác nhau Dễ dàng nhận thấy từ 5.7 thuật toán nhanh chóng hội tụ về giá trị tối ưu một cách nhanh chóng sau một vài vòng lặp.
Hình 5.7: Đặc tính hội tụ của thuật toán.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 91
Tiếp theo, để minh chứng cho tính hiệu quả của thuật toán, kết quả hiệu suất năng lượng sử dụng thuật toán tối ưu được so sánh với trường hợp sử dụng phân bổ năng lượng đồng đều, QQQ i k = αIII với giá trị α được lựa chọn thỏa mãn ràng buộc công suất phát Năng lượng tiêu thụ cố định của mỗi trạm gốc được đặt ở giá trị P c k = P c = 15 dB EE được tính với các mức SN R tăng dần từ 0 dB đến 30 dB Quan sát từ hình 5.8, giải thuật SCA đạt được EE cao hơn một cách rõ rệt so với trường hợp phát đẳng công suất. Đặc biệt ở các giá trị SN R thấp, EE tăng tương ứng với SN R một cách rõ rệt Ở các giá trị SN Rcao,EE đạt bão hòa và do đó gia tăng công suất phát không đảm bảo việc tăng giá trị hiệu suất sử dụng năng lượng.
Energy Efficiency (bits/Hz/Joule)
Hình 5.8: Hiệu suất sử dụng năng lượng.
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 92
Hình 5.9 minh họa các giá trị hiệu suất năng lượng EE đạt được với các mức tiêu thụ năng lượng khác nhau Dễ dàng nhận thấy, khi năng lượng tiêu thụ cố định tăng sẽ làm giảm rõ rệt hiệu quả sử dụng năng lượng Hơn thế nữa, giá trịEE có thể đạt được cao nhất khi sử dụng năng lượng phát ở mức tương đương với năng lượng tiêu thụ cố định, kết luận này cũng có thể quan sát được trong các hình 5.8 và 5.7.
Energy Efficiency (bits/Hz/Joule)
Hình 5.9: Ảnh hưởng của Pc tới hiệu suất năng lượng.
Cuối cùng, xem xét sự ảnh hưởng của việc yêu cầu tốc độ bits tối thiểu của các người dùng tới hiệu suất năng lượng chung của hệ thống Hiệu suất năng lượng ứng với các mức yêu cầu khác nhau của R min trong điều kiện năng lượng tiêu thụ cố định được đặt ở mức P c k = P c = 15 dB Rõ ràng,khi giá trị R min tăng lên, các trạm gốc buộc phải duy trì mức công suất cho một số người dùng với điều kiện kênh truyền không thực sự tốt, lựa chọn này không có tính tối ưu và do đó làm giảm hiệu quả năng lượng chung cho toàn hệ thống Có thể quan sát thấy trên hình 5.10, khi giá trị R min tăng
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 93
Kết luận
Chương này đã trình bày các kết quả mô phỏng tính toán hiệu suất sử dụng năng lượng của hệ thống được xây dựng trong các điều kiện khác nhau.
Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán sử dụng thực sự hiệu quả, góp phần cải thiện hiệu suất sử dụng năng lượng của hệ thống một cách rõ rệt Hơn thế nữa, các kết quả đưa ra cũng góp phần khuyến nghị các mức công suất phù hợp để đạt hiệu quả năng lượng một cách tối ưu.