Một số giải pháp hiện nay như sử dụng dải băng tần 60 GHz chưa được sử dụng tới với công nghệ Radio over Fiber đã và đang phát huy hiệu quả trong các tòa nhà có mật độ người dùng lớn.. C
GIỚI THIỆU
Tổng quan hệ thống thông tin di động
Trong các mạng di động tế bào, ƣớc tính có tới 2/3 số cuộc gọi và 90% các dịch vụ dữ liệu xuất phát từ trong nhà Chính vì vậy, một điều hết sức quan trọng mà các nhà mạng khai thác là cung cấp độ bao phủ trong nhà tốt không chỉ cho cuộc gọi voice mà còn cho các dịch vụ truyền dữ liệu tốc độ cao và video, những dịch vụ đang trở nên hết sức quan trọng trong kỷ nguyên công nghệ số hiện nay Tuy nhiên, một số cuộc khảo sát chỉ ra rằng có tới 45% hộ gia đình và 30% doanh nghiệp [1] cảm thấy không hài lòng với chất lƣợng dịch vụ Độ bao phủ trong nhà tốt cũng nhƣ chất lƣợng dịch vụ cao sẽ tạo ra nhiều lợi nhuận cho các nhà đài, nâng cao cam kết gắn bó từ khách hàng Mặt khác, độ bao phủ trong nhà kém sẽ tác động theo chiều hướng ngược lại Do đó, thách thức đối với các nhà khai thác di động chính là cung cấp các dịch vụ dữ liệu tốc độ cao, cũng nhƣ độ bao phủ trong nhà tốt
Cách thông thường để cung cấp độ bao phủ trong nhà là sử dụng các trạm macrocells Nhƣng việc khai thác này có một số hạn chế :
Rất đắt đỏ khi sử dụng cách tiếp cận outdoor cho giải pháp độ bao phủ trong nhà Ví dụ, trong mạng UMTS, một user indoor yêu cầu trạm gốc (RBS) tạo ra công suất phát cao hơn để chống lại độ mất mát khi đâm xuyên qua tường Điều đó có nghĩa là các user khác sẽ nhận đƣợc ít công suất hơn và dẫn tới giảm thông lƣợng Điều này có thể giải thích là do mạng UMTS hoạt động dựa trên điều khiển công suất phát, có nghĩa là công suất phát càng cao thì băng thông càng lớn
Mạng dung lƣợng cao cần rất nhiều trạm gốc ngoài trời, do đó chi phí cho việc lắp đặt các trạm RBS, cũng nhƣ thuê địa điểm trở nên phức tạp trong tình trạng mật độ dân cƣ ngày càng tăng
Những mạng dung lƣợng cao nhƣ thế này ít khi đƣợc xây dựng do nhiễu và công suất cần nhiều hơn từ trạm gốc để phục vụ các user trong nhà…
Khi mật độ cell trở nên dày đặc hơn, việc tối ƣu và thiết kế mạng trở nên là một thách thức lớn, ví dụ trong mạng GSM/GPRS/EDGE đó chính là vấn đề thiết kế tần số, còn trong mạng CDMA đó chính là vấn đề thiết kế các miền chuyển giao mềm (soft-handover), …
Các mạng 3G và tương lai là 4G (LTE, Wimax) thường hoạt động ở tần số 2 GHz trở lên, do đó khả năng đâm xuyên là tương đối hạn chế
Chất lƣợng mạng (ví dụ : thông lƣợng) trong nhà không thể đƣợc đảm bảo Để đạt đƣợc tốc độ dữ liệu cao hơn, thì cần phải có các lƣợc đồ điều chế và mã hóa cao hơn Muốn lƣợc đồ điều chế và mã hóa càng cao thì cần phải có điều kiện kênh truyền tốt (ví dụ LOS, ít fading, … ) Trong các mạng HSDPA, WiMAX và LTE thì điều này chỉ xảy ra trong nhà khi thiết bị cầm tay gần cửa sổ (suy hao ít)
Chính vì vậy, các giải pháp trong nhà nhƣ DAS (Distributed Antenna Systems, hệ thống antenna phân tán) và các picocells trở nên là các giải pháp đáng quan tâm và thu hút hướng nghiên cứu khi antenna được đặt tại những điểm hotspot như các trung tâm thương mại, tòa nhà văn phòng và các điểm mua sắm (shopping malls) Các giải pháp trong nhà sẽ cải thiện độ bao phủ trong tòa nhà, traffic đi ra sẽ không liên quan tới các trạm macrocells, chính vì vậy nâng cao chất lƣợng dịch vụ và tạo điều kiện thuận lợi cho các dịch vụ tốc độ cao do chất lƣợng kênh truyền vô tuyến đƣợc cải thiện rất nhiều Với những giải pháp trong nhà trong mạng UMTS, tính trực giao đƣợc cải thiện, dẫn tới thông lƣợng cao Trong mạng HSPA/ LTE hay WiMAX, điều kiện kênh truyền tốt hơn giúp dễ dàng hơn trong các lƣợc đồ điều chế và mã hóa, từ đó các dịch vụ tới người dùng nâng cao hơn và đảm bảo nhu cầu của thuê bao
Mặc dù các giải pháp trong nhà đƣợc nêu trên đã cải thiện rất nhiều về giá so với sử dụng giải pháp macrocell nhằm cung cấp độ bao phủ trong nhà cho các dịch vụ voice và truyền dữ liệu tốc độ cao, tuy nhiên chúng còn quá đắt khi đƣợc triển khai trong các môi trường như SOHO (Small Office and Home Office) và home users (cho nhu cầu liên lạc cá nhân và giải trí trong nhà, …) Gần đây, sự phát triển của
3 femtocells cung cấp một cơ hội tốt cho các giải pháp trong nhà đối với cả doanh nghiệp lớn cũng nhƣ SOHO Không giống nhƣ picocells, femtocells đƣợc triển khai bởi người dùng thuê bao.
Tính cấp thiết và ý nghĩa thực tiễn
Triển khai Femtocell trên diện rộng đƣợc hi vọng vào năm 2012 [2], nhƣng tại sao nó lại quan trọng tới như vậy Các lý do dưới đây sẽ giải thích
Nó có thể cung cấp độ bao phủ trong nhà tại những nơi mà macrocells không thể lắp đặt
Giao thông hướng ra bên ngoài có thể hoạt động độc lập với lớp mạng macrocell, giúp cải thiện dung lượng macrocell (vì trong trường hợp sử dụng macrocell để cung cấp phủ sóng trong nhà, cần nhiều công suất hơn từ trạm gốc để bù trừ độ suy giảm do xuyên tường, dẫn đến giảm dung lượng macrocell).
Giả sử sự cách ly tốt (rò rỉ tín hiệu từ indoor tới outdoor là nhỏ), việc thêm tầng femtocell sẽ cải thiện một cách quan trọng tổng dung lƣợng mạng bằng cách tái sử dụng nguồn phổ
Nhu cầu về tốc độ ngày càng tăng Do sự mất mát đâm xuyên cao, các dịch vụ dữ liệu tốc độ cao không thể đƣợc cung cấp cho những nơi trong nhà mà ở đó tín hiệu yếu hoặc gần nhƣ không có Điều này có thể giải thích là do tốc độ dữ liệu cao đòi hỏi chất lƣợng kênh truyền RF phải tốt HSDPA là một ví dụ điển hình cho dịch vụ dữ liệu tốc độ cao, nếu chúng ta khai thác femtocell dựa trên nền tảng công nghệ này thì sẽ tạo ra một chất lƣợng dịch vụ tuyệt vời
Các UEs (User Equipment) sẽ tiết kiệm đƣợc năng lƣợng khi sử dụng femtocells Độ suy hao tới indoor FAP tất nhiên sẽ nhỏ hơn rất nhiều khi so sánh với các trạm gốc outdoor macrocell Thời lƣợng pin là một trong những nút cổ chai (bottlenecks) khi đƣa ra dịch vụ dữ liệu tốc độ cao cho các thiết bị đầu cuối
Khi thuê bao đang ở trong nhà (home femtocells) hoặc ở nơi làm việc (enterprise femtocells), thiết bị đầu cuối chỉ cần chuyển sang chế độ làm việc
Việc sử dụng femtocell trong nhà sẽ giúp giảm lượng điện năng tiêu thụ của mạng di động, dẫn đến chi phí thấp hơn Ở Anh, lượng điện tiêu thụ của một trạm gốc (BTS) là 3W cho mỗi thuê bao, trong khi ở một số nước đang phát triển, chi phí điện năng chiếm tới 2/3 chi phí hoạt động của mạng Do đó, sử dụng femtocell thay thế cho trạm macrocell ngoài trời sẽ giúp mạng lưới "xanh" hơn.
Femtocell cung cấp một giải pháp lý tưởng cho FMC (Fixed Mobile Convergence)
Femtocell đóng một vai trò quan trọng trong thông tin di động băng rộng
Femtocell chính là sự chuyển dịch mô hình kiểu mẫu Người dùng sẽ phải tự lắp đặt femtocells Chính vì vậy pha đầu tiên trong việc tích hợp và khai thác các mạng dữ liệu tốc độ cao nhƣ LTE có thể bắt đầu từ trong nhà nơi nhu cầu dữ liệu tốc độ cao cần thiết nhất Triển khai LTE sẽ khác so với các kiểu triển khai mạng GSM hay UMTS Chính mô hình chuyển dịch kiểu mẫu này sẽ là bước đà tiến tới cho việc triển khai các mạng thông tin di động kết nối lại với nhau
Femtocell có thể mang lại rất nhiều thuận lợi cho cả nhà khai thác dịch vụ di động cũng như người sử dụng thuê bao
1.2.1 Triển vọng nhà khai thác dịch vụ di động
Khi một lƣợng traffic đủ lớn (lên tới 70-80%), chúng có thể đƣợc tách luồng từ các trạm macrocells, có nghĩa rằng lƣợng traffic đi qua các trạm macrocells sẽ giảm tải Việc hạn chế trạm macrocells sẽ dẫn tới tiết kiệm CAPEX (Capital EXpenditure) cho các nhà đài Sự giảm tải traffic từ các trạm macrocells giúp tiết kiệm một cách đáng kể dung lượng đường truyền backhaul
Sự cắt giảm các trạm macrocells sẽ làm đơn giản công việc khảo sát site và quá trình planning; có nghĩa rằng chi phí bỏ ra để lắp đặt và khai thác các trạm gốc sẽ giảm đi Quá trình triển khai mạng 3G/4G diễn ra khó khăn do vị trí thuê địa điểm lắp đặt trạm là một thách thức lớn cho các nhà mạng, đặc biệt ở những khu vực
Femtocell giúp tiết kiệm đáng kể chi phí triển khai, nâng cấp mạng nhờ giải pháp phủ sóng trong nhà hợp lý và chia sẻ chi phí với người dùng Cụ thể, nhà mạng sẽ miễn chi phí lắp đặt, người dùng chỉ phải chi trả thiết bị và lắp đặt FAPs, trong khi nhà mạng chịu trách nhiệm bảo trì.
Femtocell sẽ cải thiện chất lƣợng dịch vụ, chính vì vậy nó tăng tính trung thành của người dùng Cuộc khảo sát cho thấy rằng chất lượng dịch vụ tốt là yếu tố quan trọng nhất để quyết định giữ thuê bao cam kết gắn bó với nhà đài
Femtocell sẽ đem lại cho các nhà mạng di động nhiều lợi nhuận hơn khi cung cấp các dịch vụ đa dạng Để đem lại lợi nhuận trong thế hệ mạng kế tiếp như 3G/4G, ngoài dịch vụ voice, các nhà mạng còn phải cung cấp cho khách hàng các dịch vụ băng rộng tốc độ cao như video call, mobile TV, game online,…
Khi so sánh với picocells và các công nghệ trong nhà khác, femtocells là giải pháp ít tốn kém nhất để tăng độ bao phủ trong nhà và cải thiện chất lƣợng dịch vụ Femtocells giúp các nhà mạng đưa ra các trải nghiệm cho mọi người dùng từ môi trường indoor, outdoor, nơi làm việc, đang di chuyển hay tại nhà, và cung cấp một dịch vụ đồng nhất là hội tụ các dịch vụ từ voice, video và data tới các thiết bị di động
Ngay cả trong các khu vực có thể đƣợc phục vụ bởi macrocells, femtocells có thể vẫn mang tới nhiều tiện ích nhƣ chúng loại bỏ sự phụ thuộc vào các dịch vụ đƣợc cung cấp bởi outdoor macrocell
Femtocell là giải pháp hữu hiệu giúp các nhà mạng di động triển khai mạng lưới Một nhà mạng mới thành lập có thể sử dụng femtocell và picocell để cung cấp giải pháp phủ sóng trong nhà tại các điểm nóng, cũng như các giải pháp femtocell cho người dùng tại nhà, qua đó cạnh tranh với các nhà mạng lâu năm trên thị trường di động.
Cho tới nay, chúng ta chỉ bàn tới lợi ích mà femtocells mang lại cho nhà mạng Sự triển khai femtocells bằng một cách nào đó đã vô tình gây ra một số vấn đề đối với nhà mạng Một trong những hạn chế đó là nhiễu giao thoa giữa các trạm femtocells với nhau và femtocells với macrocells trở nên ngẫu nhiên và khó kiểm soát Đây chính là vấn đề mà các mạng dựa trên công nghệ CDMA, WCDMA thường gặp phải Để cải thiện dung lượng toàn cục mạng, các nhà mạng thường sử dụng cùng băng tần cho các trạm macrocell và femtocell Chính vì thế, nhiễu giao thoa từ các trạm femtocells làm giảm hoạt động của trạm macrocell, gây ra các hố bao phủ (coverage holes) Đối với các mạng dựa trên công nghệ CDMA, khả năng macrocell bị ảnh hưởng bởi nhiễu giao thoa cao nếu không kiểm soát tốt các trạm femtocell
1.2.2 Triển vọng phía thuê bao
Mục đích của đề tài
Phân tích, mô phỏng các giải thuật để tìm ra các chỉ số beamforming của các antenna phân tập phát ứng với các vấn đề tối ưu đưa ra trong trường hợp đa người dùng khi CSI là biết trước (Centralized & Semi-decentralized ) và không biết trước (Robust design).
Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài
Các nghiên cứu trước đây về mạng phân chia theo lớp đều chủ yếu giả sử rằng một nhà khai thác dịch vụ di động triển khai mạng macrocell với các mạng đơn/ đa microcell [3]-[4] Một trạm microcell có độ bao phủ vô tuyến (100-500m) lớn hơn nhiều so với femtocell và thường nhà cung cấp dịch vụ ứng dụng triển khai Centralized Điều này cho phép nhà khai thác dịch vụ di động hoặc là cân bằng tải cho users hoặc cho phép một nhóm các users trải nghiệm dịch vụ tốc độ cao riêng [5]-[6] Hơn nữa, femtocells được cài đặt bởi người tiêu dùng và yêu cầu về lưu lượng tại femtocells là do người dùng đặt ra, không phụ thuộc vào nhà mạng
Trong bài báo [10], Huang đƣa ra mô hình truyền theo lớp với việc tái sử dụng lại nguồn phổ Bài báo phân tích khả năng của đường truyền khi các user tại biên của cell đƣợc hỗ trợ bởi một node relay
Các giải thuật điều khiển công suất đường lên (uplink) sử dụng phương pháp centralized và distributed [11] đƣợc nghiên cứu cho các mạng macrocell một antenna với mạng femtocell một antenna Sử dụng cách tiếp cận bằng lý thuyết thông tin [12] và các bộ triệt nhiễu trong hệ thống đơn cell và đa cell tương ứng với MBS và FAP để phân chia các vùng có tốc độ có thể đạt được (uplink) Phương pháp tránh nhiễu và phân tích khả năng đường lên được giới thiệu cho mạng CDMA hai lớp[13] và phân tích độ bao phủ đường xuống được mở rộng trong trường hợp nhiều antenna với bộ tiền mã hóa zero-forcing[14] Các phương pháp beamforming đơn giản cho FAPs [15] đƣợc đề nghị để giảm nhiễu xuyên tầng cho
Để giải quyết nhiễu xuyên tầng trong mạng femtocell, các phương pháp chính được đề xuất bao gồm tận dụng hệ thống OFDM, lựa chọn sóng mang và điều khiển công suất phát Trong khi đó, việc tối ưu hóa mạng hai lớp về quản lý nhiễu và tính phức tạp của hệ thống vẫn còn hạn chế, đặc biệt là trong bối cảnh thông tin CSI bất định Thêm vào đó, băng thông hạn chế của đường backhaul giữa femtocell và macrocell cũng là một yếu tố ảnh hưởng đáng kể.
MIMO (Multiple-Input-Multiple-Output) là kỹ thuật sử dụng nhiều antenna phát và nhiều antenna thu Hệ thống MIMO đƣợc xem nhƣ chìa khóa quan trọng để cải tiến hiệu năng của kênh truyền không dây Việc sử dụng nhiều antenna tại máy phát và máy thu nhằm hướng tới hệ thống thông tin tin cậy với tốc độ cao Kỹ thuật giải mã và giải điều chế lặp đã đƣợc đề xuất cho nhiều lĩnh vực trong truyền thông tin bao gồm xử lý đa người dùng, xử lý space-time và xử lý của bit interleaved coded modulation (BICM) [18] Kỹ thuật này cũng cải thiện hiệu năng trên kênh truyền AWGN (Additive White Gausian Noise)
Ta biết rằng nhiều antennas có thể đƣợc sử dụng để khai thác độ lợi ghép kênh, độ lợi phân tập, hay độ lợi antenna, làm tăng tốc độ dữ liệu, chất lƣợng lỗi, hay SINR của hệ thông không dây [19] -[23] Cụ thể, trong mô hình hạn chế nhiễu nhiều user, có nhiều công trình nghiên cứu chỉ ra cách sử dụng các kỹ thuật beamforming để triệt nhiễu cũng nhƣ thỏa mãn QoS của hệ thống [24]-[30] Các vấn đề cân bằng SINR và tối thiểu công suất phát [24]-[25] đƣợc nghiên cứu dựa vào kết hợp tối ƣu beamformer đường xuống và công suất phát Các vấn đề về tối thiểu MSE (Mean-Square Error) và cân bằng MMSE (Minimum Mean-Square Error) đƣợc đề nghị [26] Trong hệ thống CDMA nếu ta ước lượng CSI không tốt sẽ ảnh hưởng tới ước lƣợng beamforming MIMO Một cách tiếp cận khác cho thiết kế phát các vector beamforming dựa trên SLNR [28]-[30] đƣợc đề nghị cho các kênh truyền MIMO nhiều người dùng (cho đường xuống) Do đó, hướng tiếp cận trong tương lai là ứng
9 dụng tối ưu MIMO trong các mạng femtocell khi CSI không lý tưởng và các mạng đa lớp ảnh hưởng lẫn nhau
Trong khuôn khổ của luận văn này, ta giả sử mạng hai lớp downlink gồm một MBS đa antenna và một FAP đa antenna, mỗi trạm phục vụ nhiều users với đơn antenna Trong mô hình này, ta thiết lập các công thức để giải quyết các bài toán tối ƣu beamforming trong môi trường nhiễu Gauss: i) vấn đề tối thiểu hóa tổng công suất phát, ii) vấn đề cân bằng MSE, iii) vấn đề tối thiểu hóa công suất can nhiễu Cách giải quyết từng vấn đề hướng tới mục tiêu đảm bảo QoS cho mỗi user (gồm MUs và HUs)
Nội dung của luận văn có cấu trúc nhƣ sau:
Chương này giới thiệu về vấn đề độ bao phủ, tài nguyên băng thông phổ, tiêu thụ năng lượng cũng như nhiễu trường điện từ của hệ thống thông tin di động hiện nay, đưa ra giải pháp trong tương lai gần sử dụng công nghệ femtocell và các vấn đề về nhiễu, can nhiễu khi sử dụng công nghệ này
Chương này trình bày khái quát về giải pháp chống nhiễu và nâng cao hiệu suất truyền thông tin, cụ thể là kỹ thuật MIMO (Multiple-Input Multiple-Output), OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) và mạng hai lớp downlink Mỗi giải pháp được đánh giá tổng quan về hiệu quả và khả năng ứng dụng.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Khái niệm Femtocell
Femtocells đƣợc hiểu nhƣ là trạm gốc trong nhà (home base station), là điểm truy cập mạng tế bào kế nối với các thiết bị di động cơ bản với hệ thống mạng thông tin di động sử dụng cơ sở hạ tầng truyền dẫn có sẵn nhƣ DSL, cáp băng rộng, sợi quang hay công nghệ truyền dẫn không dây trong bán kính 1 dặm (ví dụ : PDH)
2.1.2 Femtocell Access Point gồm những gì
Thiết bị femtocell về chức năng không khác gì một trạm gốc truyền thống (node-B trong UMTS) Femtocell unit về hình dáng giống nhƣ một WiFi access point Tuy nhiên nó lại bao gồm cả chức năng của một RNC (Radio Network Controller trong mạng UMTS) hoặc BSC (Base Station Controller trong mạng GSM) và các thành phần của mạng lõi Chính vì vậy, nó không đòi hỏi mạng lõi tế bào, mà chỉ cần kết nối dữ liệu tới mạng Internet bên ngoài thông qua cable hoặc DSL, sau đó đi vào mạng lõi của nhà đài Ta sử dụng từ viết tắt FAP (Femtocell Access Point) thay cho femtocell unit bao gồm cả chức năng của trạm gốc và mạng lõi Một FAP giống nhƣ trạm phát sóng WiFi trong nhà (WAP – WiFi Access Point), tuy nhiên cấu trúc bên trong thì khác căn bản WAP sử dụng công nghệ WiFi theo chuẩn IEEE 802.11b, 802.11g, và 802.11n Femtocell sử dụng công nghệ thông tin di động tế bào nhƣ GSM/GPRS/EDGE, UMTS/HSPA/LTE và mobile WiMAX (IEEE 802.16e).
Các loại nhiễu
Việc triển khai femtocells đƣa ra một số thay đổi về cấu trúc tổng quan của các mô hình mạng macrocellular Kiến trúc mạng mới bao gồm hai lớp riêng rẽ, lớp macrocell và lớp femtocell Chính kiến trúc mạng này đƣợc gọi là mạng two-layer hay two-tier network Lớp đầu tiên bao hàm mạng tế bào truyền thống, trong khi lớp thứ hai kết hợp một số cells tầm ngắn mà có thể đƣợc bố trí (microcells) hoặc phân
12 phối theo một cách ngẫu nhiên (femtocells) Trong trường hợp trạm gốc trong nhà, chúng đƣợc đặt ở vị trí ngẫu nhiên trong cùng một khu vực địa lý đƣợc bao phủ bởi mạng tế bào lớn hơn (hay còn gọi là umbrella macrocell) và chúng có thể khai thác cùng một phổ tần số giống nhƣ macrocell Do đó, một trong những thuận lợi của khai thác những cells nhỏ hơn trong cấu trúc mạng nhƣ thế này là tăng độ bao phủ ở những khu vực chƣa đƣợc bao phủ hết bởi macrocell Hơn nữa, do những femtocells đƣợc sử dụng bởi một số ít thuê bao, tốc độ dữ liệu cũng đƣợc nâng cao hơn
Tuy nhiên, cấu trúc của các mạng hai lớp mang đến nhiều vấn đề và tạo ra nhiều thách thức mới về thiết kế Khi nhiều bộ phát phát ra tín hiệu trong cùng một dải tần và trong cùng một khu vực địa lý, hệ thống thu nhận thấy rằng băng tần không thể phân biệt đƣợc bộ phát nào mà nó đang lắng nghe Đây là vấn đề sơ đẳng của nhiễu trong hệ thống viễn thông và nó là một trong những thách thức lớn khi triển khai femtocell phải đối mặt với Các hệ thống chống nhiễu nhƣ là CDMA sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi sự xuất hiện của femtocell và cần các kỹ thuật tránh nhiễu nhƣ time-hopping và điều khiển công suất Hơn nữa, hệ thống hạn chế về dung lƣợng nhƣ OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiphle Access) sẽ cần sử dụng các chiến thuật phân chia tần số để giảm thiểu sự có mặt của nhiễu trên các sóng mang phụ gây ra bởi lớp femtocell
Femtocells sẽ cung cấp hiệu suất phổ cao hơn, tái sử dụng tần số và độ bao phủ tốt hơn trong các khu vực không thể bao phủ bởi macrocells, ví dụ phòng trong nhà và những vị trí nằm gần biên của cell Tuy nhiên, nếu các kỹ thuật triệt nhiễu hoặc tránh nhiễu không đƣợc áp dụng, các vùng chết xuất hiện và gây gián đoạn dịch vụ
Nhiễu hay can nhiễu đồng lớp đƣợc miêu tả nhƣ là tín hiệu không mong muốn thu tại một femtocell mà phát ra từ các femtocells khác, do đó giảm chất lƣợng thông tin Tên “co-layer” xuất phát từ thực tế rằng tất cả các femtocells thuộc về cùng một lớp femtocell, trong khi các thành phần khác nhƣ BTS, NodeB thuộc về lớp
13 macrocell Nhiễu đồng lớp xảy ra giữa các cell xung quanh do độ tách biệt giữa các căn hộ sử dụng femtocell không tốt
Hình 2.1 : Các vấn đề chính gây ra bởi nhiễu đồng lớp Để minh họa điều này, ta giả sử rằng femtocell GSM fa nằm tại vị trí bất kỳ La, ta nói rằng La thuộc về khu vực bao phủ của fa Nếu có thêm các tín hiệu từ các femtocells xung quanh sử dụng cùng tần số, vị trí La được gọi là bị ảnh hưởng bởi nhiễu đồng kênh Hơn nữa, khi tín hiệu từ nhiều femtocells có mặt tại một vị trí đã định, toàn bộ nhiễu có thể lớn hơn bất cứ mức độ công suất phát nào của femtocell Nếu giá trị CINR (Carrier to Interference and Noise Ratio) là thấp, ta không thể thiết lập truyền tin tới bất cứ femtocell nào khác và coi nhƣ vùng mà femtocell này quản lý được coi là vùng chết Vùng chết thường hay bị nhầm lẫn với hố bao phủ (Coverage holes), hố bao phủ xảy ra khi pilot CINR thấp do path loss, chính vì vậy
UE (User Equipment) không nhận đƣợc sóng
Do femtocells có thể đƣợc khai thác trong chế độ nhóm thuê bao đóng CSG (Closed Subscriber Group), open-access hoặc hybrid access, ảnh hưởng của nhiễu đồng lớp sẽ khác nhau phụ thuộc vào phương pháp truy cập
Trong femtocell, có hai loại nguồn có khả năng tạo ra nhiễu đồng lớp tới các femtocells khác : FAP (downlink) và UE (uplink) Nếu tất cả các femtocells trong
14 cùng một khu vực đƣợc đồng bộ với nhau (ví dụ chu kỳ downlink bắt đầu giống nhau), truyền thông tin từ một FAP sẽ gây nhiễu cho UEs của các femtocell xung quanh chỉ theo đường downlink Cũng tương tự trong chu kỳ uplink, nếu chu kỳ của các femtocells cạnh nhau đƣợc đồng bộ, users của các femtocell này sẽ trở thành nguồn gây nhiễu, do đó thông tin truyền từ user femtocell này sẽ bị coi nhƣ là nhiễu trên đường uplink của FAPs bên cạnh
Trong trường hợp các femtocell không đồng bộ với nhau, nguồn gây nhiễu trong hệ thống TDD không xác định đƣợc Chu kỳ uplink và downlink của các femtocells sẽ trùng lắp và tạo ra các nguồn hỗn tạp nhiễu (FAPs và UEs) Khi đó, các femtocells xung quanh sẽ sử dụng các timeslot của nhau và khó kiểm soát nhiễu hơn Định thời chính xác là một đặc tính quan trọng của FAPs dựa trên công nghệ TDD Tuy nhiên, làm sao để đồng bộ FAPs một cách chính xác không phải là công việc dễ dàng
Hình 2.2 : Nhiễu đồng lớp và xuyên lớp
Do tất cả MBS (Macrocell Base Station) thuộc về cùng một lớp mạng (lớp macrocell), nhiễu giữa các macrocell cũng là nguyên nhân của nhiễu đồng lớp Tuy nhiên triển khai macrocells là kế hoạch của nhà mạng Do đó vấn đề nhiễu đồng lớp macrocell là độc lập với vấn đề của femtocell
Hình 2.3 : Các cách tiếp cận xử lý nhiễu đồng lớp
Trong các mạng hai lớp, tín hiệu gây nhiễu đƣợc cho là tạo ra nhiễu xuyên lớp nếu nguồn gây nhiễu và nạn nhân thuộc về hai lớp mạng khác nhau, ví dụ méo gây ra bởi FAP (thuộc về lớp femtocell) phát ra tín hiệu nhiễu trên đường downlink của một hoặc nhiều macrocells (thuộc về lớp macrocell) Tương tự nhiễu xuyên lớp xảy ra nếu méo gây ra bởi các user macrocell (thuộc về lớp macrocell) gây ra trên đường uplink của các FAPs (thuộc về lớp femtocell) Nhiễu xuyên lớp là vấn đề đặc biệt trong mạng CDMA sử dụng mạng hai lớp do cả femtocell và macrocell cùng sử dụng cùng một dải tần Bên cạnh đó, do điều khiển công suất, công suất phát càng cao sẽ gây ra càng nhiều vùng chết và giảm tính khả thi của mạng
Hình 2.4 : Các vấn đề chính gây bởi nhiễu xuyên lớp
Chia phổ là một giải pháp để tránh nhiễu xuyên lớp Tuy nhiên, chi phí và sự khan hiếm của phổ trường điện từ dẫn tới việc tái sử dụng tần số trở nên kém hiệu quả Chia phổ xảy ra nhƣ sau : nhà mạng nắm giữ giấy phép cho dải băng tần độ rộng B MHz sẽ chia dải băng tần này thành hai đoạn 1 và 2 với băng thông B 1 và B 2 = B –
B 1 Sau đó band 1 sẽ đƣợc khai thác cho lớp macrocell trong khi band 2 dùng cho lớp femtocell Nói chung, khi mật độ femtocell cao tại khu vực macrocell, chia phổ là giải pháp tối ƣu để hạn chế mức độ nhiễu xuyên lớp Tuy nhiên, khi cả hai dải băng tần nằm cạnh nhau, một vấn đề xuất hiện nữa là nhiễu kề băng (adjacent band interference), thông số ACIR (Adjacent Channel Interference Rejection ratio) cần đƣợc giảm tới mức tối đa khi thiết kế công suất phát ACIR đƣợc định nghĩa là tỷ số của tổng công suất phát từ nguồn gây nhiễu chia cho tổng công suất nhiễu mà gây ra cho nạn nhân
ACLR : Adjacent Channel Leakage Ration đo tỷ số của công suất trung bình gửi tới các kênh lân cận bởi bộ phát do bộ lọc không lý tưởng
ACS : Adjacent Channel Selectivity đo tỷ số suy hao bộ lọc thu trên băng tần đƣợc gán chia cho suy hao trên kênh truyền lân cận
Ngay cả khi thực hiện việc chia phổ, ACIR nhận đƣợc là hạn chế Do đó công suất của FAP và UEs phải được điều chỉnh để hạn chế ảnh hưởng lên macrocell
Trong các hệ thống OFDMA, phổ đƣợc chia thành các sóng mang con, cho phép việc chia nguồn phổ hiệu quả với mục đích tránh nhiễu Các femtocell dựa trên công nghệ OFDMA là giải pháp tốt cho việc đối phó nhiễu xuyên lớp cũng nhƣ đồng lớp Tuy nhiên, các hệ thống OFDMA có thể gặp nhiều vấn đề về đồng bộ cũng nhƣ tần số Các thành phần khác của mạng ( đồng lớp và xuyên lớp) có thể tạo ra nhiễu nhƣ nhiễu giữa các sóng mang do lệch tần Điều này dẫn tới tính trực giao không còn nữa, và nguy cơ làm giảm độ ổn định của hệ thống
Các mô hình kênh truyền
Trong hệ thống thông tin di động, kênh truyền vô tuyến là một yếu tố luôn đƣợc xét đến Bản chất thay đổi ngẫu nhiên theo thời gian cũng nhƣ không gian của kênh truyền gây ra những ảnh hưởng to lớn đến hoạt động của hệ thống Để có có thể hạn chế ảnh hưởng kênh truyền và thiết kế thành công một hệ thống thông tin với các thông số tối ƣu, ta phải nắm bắt đƣợc các đặc tính của kênh truyền vô tuyến cũng như mô hình hóa kênh truyền hợp lý Trong chương này chúng ta sẽ có cái nhìn tổng quan về đặc tính kênh truyền đồng thời phân loại kênh truyền vô tuyến theo đặc tính của chúng Người ta xem xét các ảnh hưởng lên tín hiệu dựa trên mô hình large scale fading và small scale fading
2.3.1 Large Scale: suy hao trong lan truyền không gian tự do
Tại antenna phát, các sóng vô tuyến được truyền đi theo mọi hướng (sóng mở rộng theo hình cầu) Công thức điện trường của một sóng phẳng đơn sắc
E 0 : Biên độ trường điện từ không gian tự do ở khoảng cách R 0 ω 0 : Tần số của sóng
Mật độ công suất của sóng giảm tỉ lệ với diện tích mặt cầu Hay nói cách khác là cường độ sóng giảm tỉ lệ bình phương khoảng cách Công thức mật độ thông lượng
(2.6) Khẩu độ antenna tại nơi thu
Công thức Friis sau mô tả công suất thu sau khi truyền tin qua khoảng cách R
P R : Công suất tín hiệu thu đƣợc (W)
G T : Độ lợi anten phát λ : Bước sóng của sóng mang
Hệ số suy hao do việc truyền dẫn trong không gian tự do L pt là :
= -10logG T – 10logG R + 20logf + 20logR - 47.6dB (2.11)
2.3.1.2 Ảnh hưởng của phản xạ
Trong thực tế, tín hiệu đến antenna thu theo nhiều hướng khác nhau của một tín hiệu phát Trường hợp tín hiệu phản xạ trên mặt đất gọi là đa đường thẳng đứng Tương tự, phản xạ theo phương ngang cũng gây ra hiện tượng đa đường giống như đa đường theo phương thẳng đứng, làm suy giảm tín hiệu trên đường truyền.
Ví dụ ta xét mô hình phản xạ 2 tia Bao gồm một tin truyền trực tiếp từ phía phát đến phía thu và một đường phản xạ mạnh (thường là phản xạ từ mặt đất ) Trường điện từ cho tín trực tiếp ký hiệu là E d và trường điện từ chỉ tín hiệu phản xạ ký hiệu là E R Trường điện từ tổng cộng ở bộ thu là tổng của 2 trường điện từ từ 2 đường khác nhau này Khoảng cách sóng truyền theo đường trực tiếp và đường phản xạ lần lƣợt là d 1 và d 2 Giả sử phản xạ hoàn toàn từ mặt đất do đó tín hiệu phản xạ có hệ số phản xạ bằng -1 và ngược pha sóng tới Trường điện từ tổng cộng là
Hình 2.7 : Mô hình phản xạ hai tia Định nghĩa : = d 1 – d 2
Trường điện từ tổng cộng :
Nhận xét : trong trường hợp truyền thẳng , công suất bức xạ giảm 6 dB khi tăng gấp đôi khoảng cách, còn nếu có đa đường thẳng đứng thì công suất ở máy thu lúc này giảm 12 dB khi tăng gấp đôi khoảng cách truyền
2.3.1.3 Suy hao do sự che khuất
Khi truyền vô tuyến, tín hiệu bị che khuất bởi các vật cản nhƣ đồi núi, các tòa nhà cao tầng … giữa nơi phát và nơi thu (đặc biệt hay gặp sự che khuất khi truyền tin trong vùng đô thị) Tùy vào tần số sử dụng mà tín hiệu vô tuyến nhiễu xạ (diffraction) từ vật che khuất sẽ tạo ra các ảnh hưởng của tín hiệu Tần số càng thấp thì tính nhiễu xạ càng lớn Với các tín hiệu tần số cao nhƣ UHF hay sóng vi ba thì yêu cầu đường truyền trực tiếp để bảo đảm cường độ tín hiệu Khắc phục vấn đề này, bộ phát đặt trên cao để loại bỏ tầm che khuất của các vật cản
Hình 2.8 : Bộ phát đƣợc đặt trên cao
2.3.2 Small Scale fading và hiệu ứng đa đường
Small scale fading là sự thay đổi về biên độ và pha của tín hiệu khi có sự thay đổi nhỏ về khoảng cách bộ phát và bộ thu
Khi truyền sóng, sự di chuyển của bộ phát hay bộ thu dẫn đến dịch tần số Doppler Ngoài ra các vật di chuyển trong môi trường vô tuyến cũng tạo ra hiệu ứng Doppler
Khi bộ thu chuyển động với vận tốc v, chênh lệch đường truyền sóng đến vật X và Y là Δl = dcosθ = νΔtcosθ, với Δt là khoảng thời gian xe đi từ X đến Y.
Khi đó sự thay đổi về pha giữa 2 điểm X và Y là
Từ đó độ dịch tần số đƣợc định nghĩa d vcos f
(2.18) Dịch Doppler cực đại f m : f m = vf c /c khi |cos| = 1, ở đây f c là tần số sóng mang
Khi một sóng sin truyền đi, phổ thu được tại bộ thu không chỉ có một tần số riêng lẻ mà mở rộng thành một dải tần số từ f_c - f_m đến f_c + f_m, được gọi là phổ Doppler Sử dụng mô hình hai chiều và giả định góc đến của mỗi tín hiệu được chọn ngẫu nhiên từ 0 đến 2π, phổ thu được xác định như sau:
Trong đó s là công suất nhận trung bình Nếu f m rất nhỏ phổ nhận đƣợc sẽ rất hẹp và trải Doppler sẽ có tác động lên tín hiệu nhận Nếu băng thông tín hiệu lớn hơn nhiều băng thông Doppler B D = 2f m thì tín hiệu ít chịu ảnh hưởng của dịch Doppler
2.3.3 Các thông số của Small Scale Fading
2.3.3.1 Thông số tán xạ thời gian Để so sánh tính chất của các kênh truyền dẫn đa đường, người ta sử dụng các thông số nhƣ độ trễ trung bình vƣợt mức (mean excess delay), trải trễ hiệu dụng (rms delay spread) Các thông số này có thể đƣợc tính từ đặc tính công suất truyền tới bộ thu của các thành phần đa đường ( power delay profile)
Hình 2.10 : Đáp ứng xung của mô hình kênh truyền đa đường không dây
Giả sử kênh truyền tĩnh , đáp ứng xung kênh truyền có thể biểu diễn nhƣ sau :
(2.20) (4.2.5) Với N là số đường đi lan truyền từ bộ phát đến bộ thu a n là biên độ
n là trễ thời gian đường đi thứ n Độ trễ trung bình vƣợt mức
Ví dụ ở tần số 900Mhz, trải trễ hiệu dụng một số môi trường là 1.3 đến 25s trong môi trường thành phố, 200 đến 2100 ns trong môi trường ngoại ô và 10 đến 140 ns nếu ở trong nhà
2.3.3.2 Băng thông kết hợp (Coherence Bandwidth)
Băng thông kết hợp B c đƣợc định nghĩa từ rms delay spread, là khoảng tần số mà kênh truyền có thể đƣợc xem là “phẳng” (nghĩa là kênh truyền cho qua tất cả các thành phần tần số nằm trong khoảng tần số đó với độ lợi gần nhƣ nhau và pha gần nhƣ tuyến tính Băng thông kết hợp là dải tần số mà trong đó các kênh vẫn giữ biên độ có giá trị hằng số)
Băng thông kết hợp B 90 trong đó hàm tương quan giữa các tín hiệu có tần số trong khoảng này trên mức 90% đƣợc xấp xỉ là :
Còn hàm tương quan trên 50% băng thông kết hợp B 50 sẽ là
B (2.24) Nhƣng ƣớc lƣợng này không có mối quan hệ chính xác nào giữa trải trễ và băng thông kết hợp Trên thực tế, để có những ước lượng tốt hơn người ta dựa vào các phép biến đổi Fourier của đặc tính của trễ công suất (power delay profile)
2.3.3.3 Trải Doppler và thời gian kết hợp
Trải trễ và băng thông kết hợp là các thông số mô tả bản chất tán xạ thời gian của kênh truyền nhƣng lại không cung cấp thông tin về sự thay đổi tính chất theo thời gian của kênh truyền do sự di chuyển tương đối giữa các bộ phát và bộ thu hoặc do sự di chuyển của các vật thể trong môi trường truyền dẫn Khái niệm Doppler và thời gian kết hợp là những thông số mô tả bản chất thay đổi theo thời gian của kênh truyền
Khi một sóng sin tần số f đƣợc truyền đi, phổ tín hiệu nhận đƣợc gọi là phổ
CÁC VẤN ĐỀ TỐI ƯU TRONG MẠNG HAI LỚP ĐA USER
Mô hình hệ thống
Hình 3.1 : Mạng hai lớp gồm một mạng macrocell đơn và femtocell đơn
Mạng gồm MBS và FAP có tương ứng N m và N f antennas Cụ thể, ta giả sử lược đồ truy cập đóng với các trạm gốc phát một cách ngẫu nhiên trong băng tần số chung cho L MUs và K HUs Mỗi MU và HU đƣợc trang bị 1 antenna đơn Trong mô hình này ta quan tâm tới MU trong khi tối thiểu hóa nhiễu tại MU hoặc bảo toàn QoS tại
Giả sử môi trường đa user với hai trạm gốc MBS và FAP giao tiếp với L MUs và K
HUs Từ sơ đồ khối hình 3.2, s m,l (n) là tín hiệu data mà MBS truyền cho user thứ l tại thời điểm thứ n, trong khi đó s f,k (n)là tín hiệu FAP truyền cho user thứ k tại thời điểm thứ n Symbol vô hướng s m,l được nhân với vector beamforming w m ∈ trước khi được truyền qua kênh truyền Tương tự, symbol vô hướng s f,k được nhân với vector beamforming w f ∈ trước khi được truyền qua kênh truyền
Bằng cách này, như trong hình 3.2, các vector phát từ MBS và FAP tương ứng là m m l , m l , l L x s w
Cho MU l và HU k là các user thứ l và k tại macrocell và femtocell với l ∈ L ≜ {1,2, … , L} và k ∈ K ≜ {1,2, … , K}, tín hiệu thu đƣợc tại MU l và HU k đƣợc biểu diễn nhƣ sau :
Với các vector kênh truyền ngẫu nhiên ∈ và ∈ từ MBS đến MU l và HU k, cùng ∈ và ∈ từ FAP đến MU l và HU k, cũng như các vector mục tiêu ( ) và , bài toán lập mô hình kênh truyền ngẫu nhiên hoàn tất.
( ) là các nhiễu Gaussian trắng cộng với trung bình bằng 0
Ký hiệu [ ] và [ ], khi đó SINR tại
MU l và HU k đƣợc biểu diễn nhƣ sau [21]
SLNR tức thời của MU l và HU k đƣợc cho bởi [20] – [22]
Giả sử rằng tất cả bộ thu ứng dụng bộ lọc MMSE tuyến tính cho ƣớc lƣợng chuỗi bit thu, ta có mỗi quan hệ 1 – 1 giữa MSE và SINR nhƣ sau [23]
Thông số MSE là một ma trận quan trọng thể hiện chất lƣợng mà bộ thu có thể khôi phục lại chuỗi bit thu đƣợc.
Thiết kế CENTRALIZED
Dựa vào kết quả lý thuyết đƣợc chứng minh ở [24], [30] và một số bài báo khác, giả sử CSI là lý tưởng giữa các mạng qua đường backhaul, ta thiết lập các vấn đề tối ưu Centralized sử dụng MSE và QoS
3.2.1 Vấn đề tối thiểu công suất phát
Do công suất phát là một nguồn quan trọng trong hệ thống không dây, từ mức độ hệ thống ta cần tính toán công suất phát trung bình trong khi vẫn đảm bảo QoS Tuy nhiên do xu hướng ngày càng tăng công suất phát do mức độ phóng xạ điện từ trong không khí, hiệu ứng nhà kính, và khí thải CO 2 Chính vì vậy, các cơ quan lập pháp sẽ hạn chế tổng công suất phát để giảm nhiễu giao thoa giữa MBS và FAP Thiết kế Centralized hướng tới tối ưu các ma trận beamforming W m và W f khi đó tổng công
55 suất phát được tối thiểu trong khi ràng buộc MSE tại mỗi user nằm dưới mức chấp nhận đƣợc Ta thiết lập vấn đề tối ƣu dựa vào tài liệu [25] nhƣ sau
Trong đó P pt có thể đƣợc biểu diễn lại nhƣ sau :
Chú ý : Do thành phần góc quay của các vector beamforming không ảnh hưởng tới ràng buộc ta sử dụng phần thực của các giá trị và và là các giá trị không âm
Dựa vào kết quả chứng minh từ [25], lời giải vector beamforming cho ràng buộc (3.12) nhƣ sau : i
Sử dụng giải thuật lặp để tìm ra bộ trọng số tối ƣu beamforming w f i , và w m k ,
2 for n = 1 to num_of_interation
Tổng công suất phát đƣợc cho bởi
3.2.2 Vấn đề cân bằng MSE Để đảm bảo tính công bằng giữa các HU, ta có thể tối ƣu beamformer theo đó tỷ số
MSE f,k /ε f,k là cân bằng giữa tất cả các HU Đại lƣợng ε f,k đƣợc sử dụng để ƣu tiên các
HU khác nhau dựa trên QoS hoặc yêu cầu về độ trễ Mục đích của cách tiếp cận này để đảm bảo các HU thỏa mãn QoS thay vì các điều kiện nhiễu khác nhau do fading hoặc tính xấp xỉ của hệ thống macrocell Ở đây, mục tiêu thiết kế là tối ƣu ma trận beamforming W m và W f sao cho cận trên của chuẩn MSE của mỗi HU là nhỏ nhất,
57 trong khi đảm bảo QoS và công suất phát tới mỗi user của MBS và FAP Cụ thể, ta thiết lập vấn đề sau từ tham khảo số [26]
Sử dụng biến τ ∈ R+ ta viết lại các ràng buộc nhƣ sau
Tuy nhiên do ràng buộc đầu tiên không phải lồi , P mse không phải là vấn đề tối ƣu lồi Khi sử dụng biến τ, Pmse(τ) trở thành vấn đề lồi nhƣ sau :
Theo tài liệu tham khảo [40], MSE của Macrocell user thứ i đƣợc cho bởi
Tổng MSE của tất cả các user : MSE = K – tr{I} + σ 2 tr{T -1 }, T -1 biểu diễn dưới dạng
Giải thuật để tìm các vector beamforming
1 maximum generalized eigenvalued eigenvector of 1 and 1
Giải thuật để tối ƣu nhƣ sau
1 Khởi tạo τ min và τ max sao cho τ min ≤ τ ≤ τ max và tập δ ∈ R ++
2 Giải các ràng buộc ở P mse (τ) bằng việc cố định τ = (τ min + τ max ) / 2
3 Nếu P mse (τ) đạt đƣợc, thay τ max = τ, nếu không thay τ min = τ
4 Dừng vòng lặp khi (τ min - τ max) nhỏ hơn Quay trở lại bước 1
5 Tìm và thu được ở bước 2
3.2.3 Vấn đề tối thiểu nhiễu mạng
Do việc tái sử dụng phổ và phát broadcast của mạng không dây, việc tồn tại đồng thời hai mạng macrocell và femtocell làm giảm đáng kể chất lƣợng thu do sự giao thoa nhiễu tại bộ thu Do đó ta cần tối thiểu mức độ nhiễu mạng trong khi QoS đƣợc thỏa mãn tại mỗi MU và HU Bằng cách này các kỹ sƣ thiết kế hệ thống có thể khai thác thêm mạng con nhằm tái sử dụng nguồn phổ Ở đây, mục tiêu thiết kế của chúng ta là tối ƣu các ma trận beamforming W m và W f theo đó tổng công suất nhiễu là nhỏ nhất và đảm bảo QoS của hệ thống Ta thiết lập ràng buộc cho vấn đề tối ƣu nhƣ sau [27] :
Hay biểu diễn theo cách khác
Từ tài liệu tham khảo [20], các vector beamforming đƣợc tính nhƣ sau
Thiết kế SEMI-DECENTRALIZED
Mặc dù ta có thể giải quyết vấn đề tối ƣu P tp , P mse và P ip , nhƣng khó thực hiện phương pháp Centralized trong thực tế do yêu cầu CSI cũng như tính toán các ma
60 trận beamforming [27] Do đó, ta sử dụng phương pháp Semi-decentralized trong đó MBS và FAP giải quyết vấn đề tối ƣu riêng
Trong thiết kế Semi-decentralized, ta trước tiên viết √ và √ trong đó α f,k và α m,l là các công suất phát cấp cho MU l và HU k tương ứng; và ∈ và ∈ là các vector beamforming chuẩn hóa cho
MU l và HU k tương ứng, ví dụ ‖ ‖ ‖ ‖ Khi đó các vector beamforming chuẩn cho MU l và HU k đƣợc chọn để tìm giá trị lớn nhất của SLNR tương ứng [33]
B) là vector trị riêng của cặp ma trận (A, B) Kế đến, ta chỉ cần xác định các công suất [ ] và [ ] cho MBS và FAP Để thuận tiện ta ký hiệu [ ] và [ ] Dựa vào bài báo [30], các vấn đề tối ƣu đƣợc đƣa ra cho các phần tiếp theo sau đây
3.3.1 Vấn đề tối thiểu hóa công suất
Thay vì kết hợp tối ưu α m và α f ta phân chia ràng buộc P pt trong phương trình (3.11) thành 2 vấn đề nhỏ sử dụng và ở (3.18), (3.19) Vấn đề thứ nhất là giải quyết tối ƣu công suất phát cho MBS khi có ràng buộc MSE, khi đó :
Với P int,l biểu diễn mức độ chịu đựng tối đa tại MU khi có nhiễu mạng femtocell
Giả sử là kết quả tối ƣu, dựa vào [34] ta có
, ( ) ∈ , và ( ) ∈ với (l, j) là cặp đƣợc cho bởi
Sử dụng ở (3.21) ta có vấn đề phụ tối ƣu thứ hai nhƣ sau :
Ta nhận thấy rằng đại lƣợng * m l , m k , * m l , 2 l L h u
được tính từ các phương trình (3.18), (3.19), và (3.21) Đo đó ta thấy ràng buộc (3.25) chính là một hệ các bất phương trình tuyến tính (Linear Programming) với ẩn là Theo nhƣ chứng minh trong tài liệu [32], luôn tồn tại ít nhất một nghiệm tối ưu cho hệ bất phương trình (3.25)
Kết quả cuối cùng khi giải , các beamforming tương ứng là √ và √
Do đó tổng công suất phát tại trạm MBS tối thiểu là MBS * m l , * m l , 2
3.3.2 Vấn đề cân bằng MSE
Tương tự như phần 3.2.2, ta chia P mse ở (3.13) thành hai vấn đề nhỏ sử dụng và ở công thức (3.18) và (3.19) Vấn đề thứ nhất cho trạm MBS đƣợc diễn tả nhƣ sau :
Từ công thức (3.21), nghiệm của ràng buộc (3.26) là :
Từ đó vấn đề thứ hai cho trạm FAP đƣợc diễn tả nhƣ sau :
Sử dụng giải thuật tương tự như đề nghị để giải P mse trong phần 3.2, ta có thể giải
P U U ở (3.27) bằng cách viết lại nhƣ sau
Từ ràng buộc (3.29), đại lƣợng m l , m k , m l * , 2 l L h u
được tính toán từ các phương trình (3.18), (3.19), và (3.21) do đó, ràng buộc (3.29) chính là một hệ các bất phương trình tuyến tính (Linear Programming) với ẩn là , do đó theo nhƣ tài liệu tham khảo [32] luôn tồn tại một nghiệm tối ưu thỏa mãn hệ bất phương trình (3.29)
Tuy nhiên ở đây ta thấy biến τ chƣa xác định đƣợc, do đó phụ thuộc vào biến τ cho nên ta dùng giải thuật nhƣ đã đề cập ở phần 3.2.2 để tìm ra lời giải cho
1 Khởi tạo τ min và τ max sao cho τ min ≤ τ ≤ τ max và tập δ ∈ R ++
2 Giải các ràng buộc ở P mse (τ) bằng việc cố định τ = (τ min + τ max) / 2
3 Nếu P mse (τ) đạt đƣợc, thay τ max = τ, nếu không thay τ min = τ
4 Dừng vòng lặp khi (τ min - τ max ) nhỏ hơn Quay trở lại bước 1
5 Tìm và thu được ở bước 2
Kết quả cuối cùng khi giải , các beamforming tương ứng là √ và √
3.3.3 Tối thiểu công suất nhiễu
Ta chia P ip ở (3.16) thành 2 vấn đề nhỏ
Vấn đề thứ nhất áp dụng cho trạm MBS nhƣ sau
Từ công thức (3.21), nghiệm của ràng buộc (3.30) đƣợc rút ra nhƣ sau ta tính đƣợc
Từ đó, vấn đề thứ hai áp dụng cho trạm FAP nhƣ sau :
Ta nhận thấy rằng đại lƣợng * m l , m k , * m l , 2 l L h u
được tính từ các phương trình (3.18), (3.19), và (3.21) Đo đó ta thấy ràng buộc (3.31) chính là một hệ các bất phương trình tuyến tính (Linear Programming) với ẩn là Theo nhƣ chứng minh trong tài liệu [32], luôn tồn tại ít nhất một nghiệm tối ưu cho hệ bất phương trình (3.31)
Kết quả cuối cùng khi giải , các beamforming tương ứng là √ và √
Thiết kế ROBUST với CSI không hoàn hảo
Giả định về CSI lý tưởng tại bộ phát trong Phần 3.2 và 3.3 không phản ánh hoàn toàn thực tế do tính biến đổi theo thời gian của đường truyền vô tuyến Vì vậy, thiết kế beamforming mạnh mẽ được sử dụng khi CSI chưa biết trước Phần này tập trung vào bài toán tối thiểu hóa công suất phát khi CSI không lý tưởng, bao gồm cả trường hợp tập trung hóa và bán tập trung hóa [30], [35]-[38].
Ta mô hình hóa covariance kênh truyền từ phương trình (3.18) và (3.19) như sau : ̂ (3.32) ̂ (3.33) ̂ (3.34) ̂ (3.35)
Với ̂ và ̂ là các ma trận covariance kênh truyền đƣợc ƣớc lƣợng từ MBS tới
MU l và HU k tương ứng ; ̂ và ̂ là các ma trận covariance kênh truyền được ước lượng từ FAP tới MU l và HU k tương ứng; và Δ m,l , Δ f,l , Θ m,k , và Θ f,k tương ứng là các đại lƣợng bất định có chuẩn Frobenius nằm trong giới hạn đƣợc cho bởi
Xấp xỉ lại công thức (3.36) ta thu đƣợc [39]
Bằng việc viết và , ta chuyển (3.37) thành dạng sau:
(3.38) Biến đổi lại ràng buộc (3.38) nhƣ sau
Từ hai bất phương trình (3.38a) và (3.38b) ta thấy rằng ràng buộc (3.38) là một hệ các bất phương trình tuyến tính với hai ẩn là và Theo tài liệu tham khảo [39] lời giải tối ƣu cho ràng buộc (3.38) là :
Sử dụng giải thuật lặp để tìm ra bộ trọng số tối ƣu beamforming và
2 for n = 1 to num_of_interation
Sử dụng các ma trận covariance bất định ở (3.32)–(3.35), các vector beamforming chuẩn hóa cho MU l và HU k đƣợc chọn để tối đa SLNR nhƣ sau
1 arg max min m l F m l m l m k F m k rob m l m l m u u SLNR W
1 arg max min f l f l f k F f k F f k rob f k f k f u u SLNR W
Theo cách tiếp cận worst-case [39], ta có thể xấp xỉ các vector beamforming robust ở (3.39) và (3.40) nhƣ sau
Ký hiệu [ ] , ta xét tới vấn đề nhỏ thứ nhất nhƣ sau m,l ,
69 là giá trị làm cho P tp (1) U m rob tối ƣu,
Với ( ) ∈ ( ) ∈ , và ( ) ∈ cặp giá trị (l, j) đƣợc cho bởi
Sử dụng ở (3.45) ta giải quyết vấn đề nhỏ thứ hai nhƣ sau
min 1 1 , min m f m k F m k f k F f k f l F f l w w f rob rob f k f k f k f k rob rob rob rob rob f j f j f k f j m l m l m k m l f k f k j K j k l L rob f k f k f l u H u s t k K u H u u H u u G
(3.50) Cũng giống nhƣ phần 3.3.1, ta nhận thấy rằng đại lƣợng ∑ ∈ ( ̂
) được tính từ các phương trình (3.41), (3.42), và (3.45) Đo đó ta thấy ràng buộc (3.50) chính là một hệ các bất phương trình tuyến tính (Linear
Programming) với ẩn là Theo nhƣ chứng minh trong tài liệu [32], luôn tồn tại ít nhất một nghiệm tối ưu cho hệ bất phương trình (3.25)
Kết quả cuối cùng khi giải , các beamforming tương ứng là √ và √
Do đó tổng công suất phát tại trạm MBS tối thiểu là ∑ ∈ ( )
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Tối thiểu hóa công suất phát
Thực hiện mô phỏng với hai phương pháp Centralized design và Semi-decentralized design ( khi ε = ε m = ε f = 0.6 , 0.8 và P int = 3dB )
Bảng 4.1 Kết quả tính toán tổng công suất phát khi QoS bằng nhau theo phương pháp Centralized
Bảng 4.2 Kết quả tính toán tổng công suất phát khi QoS không bằng nhau theo phương pháp Centralized
Bảng 4.3 Kết quả tính toán tổng công suất phát theo khoảng cách d khi QoS bằng nhau theo phương pháp Semi-decentralized
Bảng 4.4 Kết quả tính toán tổng công suất phát theo khoảng cách d khi QoS không bằng nhau theo phương pháp Semi-decentralized
Hình 4.1 : Tổng công suất phát cho thiết kế Centralized và Semi-decentralized trong hai trường hợp ε = ε m = ε f = 0.6 , 0.8 và P int = 3dB
Từ hình 4.1, ta có thể thấy rằng
- Tổng công suất phát giảm theo ràng buộc MSE ε và khoảng cách d
- Khi ε tăng QoS của mỗi User trở nên ít nghiêm ngặt, trong khi nhiễu giao thoa femtocell ít ảnh hưởng do hiện tượng path losses khi d tăng
- Thiết kế Semi-decentralized yêu cầu tổng công suất phát cao hơn thiết kế Centralized, tuy nhiên xét về lƣợng xử lý thông tin giải thuật semi- decentralized không cần yêu cầu CSI toàn cục do đó giảm thiểu độ phức tạp tính toán cũng như băng thông signaling truyền từ FAP tới MBS qua đường backhaul giảm
T o tal t ran smi t p o w er (d B) centralized e = 0.8 centralized e = 0.6 semi-decentralized e = 0.6 semi-decentralized e = 0.8 e=0.8 e=0.6
Vấn đề cân bằng MSE
Các đầu vào cho việc mô phỏng bằng phương pháp số : L = 2, K = 3, ε m = 0.6, d = 15 (m), P max,m = 40 dB, và P max,f = 10 dB trong hai trường hợp
Độ ƣu tiên QoS bằng nhau ε f,1 = ε f,2 = ε f,3 = 0.6
Độ ƣu tiên khác nhau ε f,1 = 0.6 , ε f,2 = 0.7 , ε f,3 = 0.8 ε f,1 = ε f,2 = ε f,3 = 0.6
10 dB 15 dB mse_s_user1 0.78519 0.61543 mse_s_user2 0.77938 0.58761 mse_s_user3 0.78372 0.60154 sum-MSE 2.34829 1.80458
Bảng 4.5 So sánh MSE trong hai trường hợp 10dB và 15 dB khi QoS bằng nhau theo phương pháp Centralized
Hình 4.2 : MSE khi QoS của các user nhƣ nhau (ε f,1 = ε f,2 = ε f,3 = 0.6) ε f,1 = 0.6 , ε f,2 = 0.7 , ε f,3 = 0.8
10 dB 15 dB mse_s_user1 0.49862 0.37492 mse_s_user2 0.46561 0.32184 mse_s_user3 0.43984 0.30978 sum-MSE 1.40407 1.00654
Bảng 4.6 So sánh MSE trong hai trường hợp 10dB và 15 dB khi QoS không bằng nhau theo phương pháp Cecentralized
HU1 HU2 HU3 sum-MSE
Hình 4.3 : MSE khi QoS của các user khác nhau ( ε f,1 = 0.6 , ε f,2 = 0.7 , ε f,3 = 0.8 )
Hình 4.2 và 4.3 chỉ ra kết quả MSE và tổng MSE của các HU trong vấn đề tối ƣu cân bằng MSE sử dụng phương pháp Centralized trong hai trường hợp : độ ưu tiên QoS của mỗi user bằng nhau và không bằng nhau Ta có thể thấy rằng MSE gần như cân bằng giữa các giữa các HU cho cả hai trường hợp QoS bằng nhau và không bằng nhau Tuy nhiên, với khi lƣợng công suất P max,f lớn, ta có thể giảm MSE của mỗi user và do đó giảm đƣợc tổng MSE cho tất cả user
HU1 HU2 HU3 sum-MSE
Các đầu vào cho việc mô phỏng bằng phương pháp số : L = 2, K = 3, m 0.6, d =
15 (m), P int = 3 dB, P max,m = 40 dB, P max,f = 10 dB & 15 dB và trong hai trường hợp
Độ ƣu tiên QoS bằng nhau ε f,1 = ε f,2 = ε f,3 = 0.6
Độ ƣu tiên khác nhau ε f,1 = 0.6 , ε f,2 = 0.7 , ε f,3 = 0.8 ε f,1 = ε f,2 = ε f,3 = 0.6
10 dB 15 dB mse_s_user1 1.5784 1.2573 mse_s_user2 1.5862 1.2756 mse_s_user3 1.5716 1.2649 sum-MSE 4.7362 3.7978
Bảng 4.7 So sánh MSE trong hai trường hợp 10dB và 15 dB khi QoS bằng nhau theo phương pháp Semi-decentralized
Hình 4.4 : Equal HU QoS priority ( ε f,1 = ε f,2 = ε f,3 = 0.6 ) ε f,1 = 0.6 , ε f,2 = 0.7 , ε f,3 = 0.8
10 dB 15 dB mse_s_user1 0.9564 0.7534 mse_s_user2 0.9478 0.7267 mse_s_user3 0.9367 0.7398 sum-MSE 2.8409 2.2199
Bảng 4.8 So sánh MSE trong hai trường hợp 10dB và 15 dB khi QoS không bằng nhau theo phương pháp Semi-decentralized
HU1 HU2 HU3 sum-MSE
Hình 4.5 : Unequal HU QoS priority (ε f,1 = 0.6 , ε f,2 = 0.7 , ε f,3 = 0.8)
Hình 4.4 và 4.5 minh họa kết quả MSE và tổng MSE của các HU trong quá trình tối ưu cân bằng MSE bằng phương pháp Semi-decentralized trong cả hai trường hợp: độ ưu tiên QoS của mỗi người dùng bằng nhau và không bằng nhau Tương tự như phương pháp tập trung (Centralized), MSE của từng người dùng gần như bằng nhau Tuy nhiên, MSE và tổng MSE của người dùng trong phương pháp Semi-decentralized cao hơn đáng kể so với phương pháp Centralized Song, trong điều kiện đường truyền backhaul hạn chế, chỉ cho phép truyền một lượng nhỏ thông tin giữa MBS và FAP, phương pháp Semi-decentralized vẫn có thể hoạt động.
HU1 HU2 HU3 sum-MSE
Tối thiểu hóa công suất nhiễu
Sử dụng phương pháp số để cụ thể hóa các công thức đã đưa ra ở phần 3.2.3 và
3.3.3 đối với các thiết kế Centralized và Semi-decentralized design tương ứng Biến đƣợc đƣa ra là khoảng cách d (m) từ MU tới FAP Đầu vào cho việc mô phỏng :
P max,m = 60 dB, P max,f = 20 dB, P int = 3 dB, ε= ε m = ε f = 0.6 dB & 0.8 dB
Bảng 4.9 Vector beamforming của MBS và FAP khi QoS = 0.6 theo phương pháp
Bảng 4.10 Tổng công suất can nhiễu khi QoS = 0.6 theo phương pháp Centralized ε= ε m = ε f = 0.8
Bảng 4.11 Vector beamforming của MBS và FAP khi QoS = 0.8 theo phương pháp
Centralized d (m) Total interference power (dB)
Bảng 4.12 Tổng công suất can nhiễu khi QoS = 0.8 theo phương pháp Centralized
Bảng 4.13 Tổng công suất can nhiễu khi theo phương pháp Semi-decentralized
Hình 4.6 : Công suất nhiễu mạng cho thiết kế centralized và semi-decentralized trong hai trường hợp m = f = 0.6 , m = f = 0.8 và P int = 3dB
Khi chất lượng dịch vụ (QoS) tăng, tổng công suất nhiễu giảm Tương tự, khi khoảng cách truyền tăng, tổng công suất nhiễu cũng giảm So với phương pháp tập trung (Centralized), phương pháp bán tập trung (Semi-decentralized) có tổng công suất nhiễu cao hơn Tuy nhiên, khi đường truyền backhaul hạn chế, phương pháp Semi-decentralized vẫn hoạt động hiệu quả.
Network interference power (dB) centralized e = 0.8 centralized e = 0.6 semi-decentralized e = 0.8 semi-decentralized e = 0.6 x-axis value d (meters) of MUs e = 0.6 e = 0.8
Robust design
Uncertainty 10 4 Total transmit power (dB)
Bảng 4.14 Tổng công suất phát theo độ bất định kênh truyền theo phương pháp
Uncertainty 10 4 Total transmit power (dB)
Bảng 4.15 Tổng công suất phát theo độ bất định kênh truyền theo phương pháp
Hình 4.7 : Tổng công suất phát cho thiết kế Robust centralized và Robust semi- decentralized
Hình 4.7 minh họa về thiết kế robust khi thông tin CSI không lý tưởng, sử dụng các biên theo chuẩn Frobenius của độ không tin cậy : ρ = δ f,l = η m,k f l , = m k , (thông tin xuyên tia) và δ m,l = η f,k = 0 (∀ l ∈ L, ∀ k ∈ K ) Ta nhận thấy rằng trong điều kiện CSI không lý tưởng, giải thuật robust tìm tổng công suất phát vẫn hoạt động, đồng thời khi độ không tin cậy ρ tăng, yêu cầu về tổng công suất phát tăng
T ot al t r an sm it p ow e r ( d B ) semi-decentralized centralized uncertainty no uncertainty x10 - 4