Dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC Hoàng Hữu Thành Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Hà Nội Luận văn ThS. Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông: 60 52 02 03 Người hướng dẫn : PGS.TS. Trịnh Anh Vũ Năm bảo vệ: 2013 65 tr . Abstract. Tổng quan về mô hình kênh hệ thống MIMO, mô tả các mô hình kênh mà nó sẽ được sử dụng trong các mô phỏng, và một mô hình tín hiệu vào ra rời rạc cũng sẽ được giới thiệu. Biểu diễn kênh dựa trên mô hình toán học, phân tích và tìm điều kiện để áp dụng kỹ thuật MIMO một cách hiệu quả. Tập trung dung năng kênh MIMO đơn người dùng và đa người dùng trong lý thuyết Shannon. Dung năng Shannon của một kênh bất biến theo thời gian được định nghĩa là thông tin tương hỗ lớn nhất giữa các kênh đầu vào và đầu ra. Đây là tốc độ dữ liệu tối đa có thể được truyền qua các kênh với xác suất lỗi nhỏ tùy ý. Đối với đường lên chúng ta sẽ tín toán dung năng tổng đạt được khi sử dụng kỹ thuật thu MMSE kết hợp với SIC. Cuối cùng là sự so sánh, đánh giá giữa dung năng kênh MIMO đa người dùng và đơn người dùng. Phân tích mã hóa và giải mã trong hệ thống MU-MIMO qua đó mô tả thuật toán SMMSE-SIC áp dụng tại bộ thu đa người dùng cho đường uplink (tại trạm cơ sở), một phương pháp khử nhiễu liên tiếp kết hợp với kỹ thuật thu SMMSE trong hệ thống MU-MIMO. Phân tích mã hóa và giải mã trong hệ thống MU-MIMO qua đó mô tả thuật toán SMMSE- SIC áp dụng tại bộ thu đa người dùng cho đường uplink (tại trạm cơ sở), một phương pháp khử nhiễu liên tiếp kết hợp với kỹ thuật thu SMMSE trong hệ thống MU-MIMO. Trình bày tóm tắt các kết quả đạt được và nêu ra hướng phát triển tiếp theo của đề tài, cũng như những nghiên cứu dự kiến sẽ thực hiện trong tương lai. Keywords. Kỹ thuật điện tử; Điện tử viễn thông; Dung năng đa người dung Content. Trong thời đại phát triển bùng nổ của các hệ thống thông tin vô tuyến, nhu cầu về chất lượng, dung lượng, các dịch vụ đa phương tiện và tính đa dạng trong các hệ thống thông tin không dây như thông tin di động, internet đang tăng lên một cách nhanh chóng trên phạm vi toàn thế giới. Tuy nhiên, phổ tần số vô tuyến là hữu hạn, muốn tăng dung lượng bắt buộc phải tăng hiệu quả sử dụng phổ tần số. Vì vậy, việc nghiên cứu, ứng dụng các công nghệ và kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng nhu cầu này luôn là một đòi hỏi cấp thiết. Một trong những kỹ thuật có thể giúp cải thiện đáng kể chỉ tiêu, dung lượng, tốc độ dữ liệu đỉnh và phạm vi liên lạc của hệ thống được tập trung nghiên cứu trên thế giới trong thời gian gần đây chính là kỹ thuật „đa đầu vào đa đầu ra‟ MIMO (Multiple Input Multiple Output) hay kỹ thuật sử dụng nhiều anten phát và nhiều anten thu. Hệ thống MIMO có thể xem như một hệ thống ghép nhiều kênh con „một đầu vào một đầu ra‟ SISO (Single Input Single Output) hay hệ thống đơn anten. Dung lượng kênh của hệ thống MIMO là tổng hợp dung lượng của các kênh con thành phần. Dung lượng kênh MIMO bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi phân bố tăng ích đặc trưng của các kênh con SISO. Giải pháp sử dụng nhiều phần tử anten tại cả máy thu và máy phát cho phép khôi phục dữ liệu phát tốt hơn, cải thiện quá trình tách dữ liệu của người sử dụng. Hai mô hình MIMO cơ bản đó là mã hóa không gian thời gian STC (Space Time Coding) và ghép kênh phân chia không gian SM (Spatial Multiplexing). Mã hóa không gian thời gian được dùng để làm tối đa phân tập không gian trong các kênh MIMO. MIMO sử dụng nhiều anten phát và nhiều anten thu để mở thêm các kênh truyền trong miền không gian. Do các kênh song song được mở ra cùng thời gian, cùng tần số, nên đạt được tốc độ dữ liệu cao mà không cần băng thông lớn. Nói một cách khác là nhờ sử dụng nhiều phần tử anten ở cả phía phát và phía thu, cùng với các kỹ thuật xử lý tín hiệu bên phát và bên thu, mà kỹ thuật này cho phép sử dụng hiệu quả phổ tần số cho hệ thống thông tin vô tuyến, cải thiện tốc độ dữ liệu, dung lượng kênh truyền cũng như độ tin cậy hơn so với các hệ thống truyền thông đơn anten bằng cách xử lý theo cả hai miền không gian và thời gian. Trong thời gian gần đây, các nghiên cứu trên thế giới ngày càng quan tâm nhiều đến các hệ thống thông tin vô tuyến MIMO. Trong đó có nhiều hướng nghiên cứu giải quyết các vấn đề khác nhau như bài toán dung lượng kênh đa người dùng MIMO, các bài toán tách sóng, bài toán ước lượng kênh truyền, bài toán mã hóa không gian thời gian, xử lý tín hiệu không gian thời gian, Một khó khăn gặp phải trong việc giải quyết bài toán tách sóng là chất lượng hệ thống này bị ảnh hưởng mạnh bởi can nhiểu đa truy cập MAI (Multiple Access Interference), hiệu ứng xa gần (near-far effect) và giao thoa liên ký tự ISI (InterSymbol Access Interference), đặc biệt là khi số lượng anten tăng lên. Do những hạn chế trên, nhiều hướng nghiên cứu khác nhau đã được đề xuất để triệt can nhiễu MAI, trong đó đáng chú ý là phương pháp tách sóng đa truy cập MUD (MultiUser Detection). Ý tưởng cơ bản của phương pháp này là khai thác cấu trúc của can nhiễu MAI để triệt nó. Ở máy thu, thông tin của tất cả các user được sử dụng để thực hiện việc tách sóng cho từng user. Do tính phức tạp quá cao của phương pháp tách sóng tối ưu nên các nghiên cứu về MUD đã tập trung vào các bộ tách sóng cận tối ưu. Các bộ tách sóng này có hiệu năng gần bằng bộ tách sóng tối ưu nhưng đơn giản, thực tế hơn, chúng được chia làm hai loại tuyến tính và không tuyến tính. Các bộ tách sóng tuyến tính áp dụng phép biến đổi tuyến tính đối với ngõ ra của bộ lọc phối hợp như bộ tách sóng giải tương quan, bộ tách sóng MMSE (Minimum Mean-Square Error). Trong khi đó, các phương pháp không tuyến tính thực hiện lặp lại việc tái tạo và trừ can nhiễu MAI, chẳng hạn như bộ triệt nhiễu nối tiếp SIC (Successive Interference Cancellation), bộ triệt nhiễu song song PIC (Parallel Interference Cancellation ), vv… Luận văn nghiên cứu về „Dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC‟ trong hệ thống MIMO, đi vào nghiên cứu kỹ thuật xử lý, tính toán để thực hiện lặp lại việc tái tạo và khử nhiễu nối tiếp từ tín hiệu thu được tại bộ thu của hệ đa người dùng nhằm đạt được dung năng tổng mong muốn. Hoạt động của các hệ thống được xây dựng trên cơ sở toán học và kết quả mô phỏng so sánh giữa mô hình tách sóng SIC mới để đạt được dung năng so với các mô hình tách sóng khác thực hiện bằng MATLAB. MIMO đa người dùng được áp dụng cho cả đường lên và đường xuống nhưng luận văn chỉ trình bày sâu về đường lên và bộ thu áp dụng kỹ thuật SIC tại trạm cơ sở. Mục tiêu nghiên cứu của Luận văn - Cơ sở lý thuyết dung năng đa người dùng so với dung năng đơn người dùng. - Kỹ thuật SIC để đạt dung năng so với kỹ thuật khác. - Mô phỏng và đánh giá hệ thống. Đối tượng nghiên cứu: - Hệ thống thông tin vô tuyến MIMO. - Xử lý tín hiệu miền không gian, thời gian và tần số trong hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến. - Kỹ thuật khử nhiễu nối tiếp SIC của bộ thu trong hệ thống MU-MIMO áp dụng cho đường uplink tại trạm cơ sở. Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu của luận văn bao gồm việc nghiên cứu lý thuyết, xây dựng mô hình, đề xuất, cải tiến các thuật toán kết hợp với mô phỏng trên máy tính. Cấu trúc của Luận văn: Luận văn gồm 4 chương với nội dung tóm tắt như sau: Chương 1: Mô hình kênh MIMO Chương này là cái nhìn tổng quan về mô hình kênh hệ thống MIMO, mô tả các mô hình kênh mà nó sẽ được sử dụng trong các mô phỏng, và một mô hình tín hiệu vào ra rời rạc cũng sẽ được giới thiệu. Biểu diễn kênh dựa trên mô hình toán học, phân tích và tìm điều kiện để áp dụng kỹ thuật MIMO một cách hiệu quả. Chương 2: Vùng dung năng của kênh MU-MIMO Trong chương này, chúng ta tập trung dung năng kênh MIMO đơn người dùng và đa người dùng trong lý thuyết Shannon. Dung năng Shannon của một kênh bất biến theo thời gian được định nghĩa là thông tin tương hỗ lớn nhất giữa các kênh đầu vào và đầu ra. Đây là tốc độ dữ liệu tối đa có thể được truyền qua các kênh với xác suất lỗi nhỏ tùy ý. Đối với đường lên chúng ta sẽ tín toán dung năng tổng đạt được khi sử dụng kỹ thuật thu MMSE kết hợp với SIC. Cuối cùng là sự so sánh, đánh giá giữa dung năng kênh MIMO đa người dùng và đơn người dùng. Chương 3 : Kỹ thuật SIC với MU-MIMO uplink Chương này chúng ta sẽ tập trung phân tích mã hóa và giải mã trong hệ thống MU-MIMO qua đó mô tả thuật toán SMMSE-SIC áp dụng tại bộ thu đa người dùng cho đường uplink (tại trạm cơ sở), một phương pháp khử nhiễu liên tiếp kết hợp với kỹ thuật thu SMMSE trong hệ thống MU-MIMO. Chương 4: Mô phỏng đánh giá hệ thống Sử dụng Matlab để tiến hành mô phỏng các kỹ thuật ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC từ kết quả mô phỏng chúng ta sẽ phân tích, so sánh và đánh giá hiệu năng của kỹ thuật SIC so với kỹ thuật tách sóng đa người dùng khác. Phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận văn: Trình bày tóm tắt các kết quả đạt được của luận văn và nêu ra hướng phát triển tiếp theo của đề tài, cũng như những nghiên cứu dự kiến sẽ thực hiện trong tương lai. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Trịnh Anh Vũ, (2008), “ Nghiên cứu kỹ thuật Mimo ứng dụng trong thông tin vô tuyến thế hệ thứ 4 ”, tr. 27. [2] Trịnh Anh Vũ, (2006), “Thông tin di động”, 32000; 24 cm. Tiếng Anh [3] D. Gesbert, M. Kountouris, R. W. Heath, Jr., C B. Chae, and T. Salzer, (2007), “Shifting the MIMO Paradigm: From Single User to Multiuser Communications”, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 24, no. 5, pp. 36–46. [4] N. Jindal, (2006), “MIMO Broadcast Channels with Finite Rate Feedback”, IEEE Trans. Information Theory, Vol. 52, No. 11, pp. 5045–5059. [5] C. B. Chae, D. Mazzarese, N. Jindal, and R. W. Heath, Jr, (2008), “Coordinated Beamforming with Limited Feedback in the MIMO Broadcast Channel”, IEEE Jour. on Selected Topics in Comm. [6] Michael Ohm, Alcatel-Lucent Bell Labs Lorenzstr. 10, 70435 Stuttgart Michael.Ohm@alcatel-lucent.de, (2010) “SIC receiver in a mobile MIMO-OFDM system with optimization for HARQ operation”. [7] David Tse and Pramod Viswanath, (2005), “Fundamentals Wireless Communication”, Cambridge University Press. [8] Veljko Stankovi´c, (2006), Multi-user MIMO wireless communications, Ilmenau University of Technology. [9] (2005), ”Space Time Processing for MIMO Communications”, Artech house pp 238-330. [10] Mohinder Jankiraman, (2004), “Space-Time Codes and MIMO Systems” Artech house universal personal communication series. [11] Claude Oestges and Bruno Clerckx, (2007), “Mimo wireless communications: From real -world propagation to space -time code design”, Academic Press. [12] CRC. Taylor & Francis, (2006), “MIMO system technology for wireless communication”. [13] Thomas M . Cover, Joy A. Thomas, (1991), “Elements of Information theory”, .John Wiley&Sons. [14] Rappaport T. S, (2002), “Wireless Communication: Principles and Practice, Prentice Hall”. [15] John Wiley& Sons Ltd (2002), W.W. Lu, “Broadband Wireless Mobile”. [16] Afif Osseiran, (2006), “The WINNER II Air Interface: Refined Spatial-Temporal Processing Solutions”. [17] Rahim tafazolli, (2006), “Technologies for the Wireless Future”, The University of Syrrey, UK. [18] Scientific Research Publishing, Inc., USA, (2010), “The International Journal of Communications, Network and System Sciences” (Online at Scientific Research Publishing, www.SciRP.org). [19] Giovanni Del Galdo và Martin Haardt, (2010), “Geometry- Based Channel Modeling For Multi-User MIMO System and Applications”. Ilmenau University of Technology. [20] Howard Huang, Constantinos B Papadias, Sivarama Venkatesan, (2011), “MIMO Communication for Cellular Networks”. Howard Huang and Sivarama Venkatesan - BellLabs, Alcatel-Lucent Holmdel,NewJersey; Constantinos B. Papadias. Athens Information Technology Athens, Greece. [21] J. Winters, (1987), “On the capacity of radio communication systems with diversity in a rayleigh fading environment,” IEEE JSAC, vol. 5, pp. 871–878. [22] J. Axnas et al, (2005), “D2.10 Final report on identified RI key technologies, system con- cept, and their assessment,” Tech. Rep. IST-2003-507581 WINNER, IST WINNER. [23] M.Dottling et al, (2005), “D2.7 Assessment of Advanced Beamforming and MIMO Tech- nologies,” Tech. Rep. IST-2003-507581 WINNER, IST WINNER. [24] T.F.Chan, (1982) “An improved algorithm for computing the singular value decomposition,” ACM Trans. on Math. Software, vol. 8, no. 1, pp. 72–83. [25] G. Vivier et al, (2006), “D6.13.1 WINNER 2 Test scenarios and calibration cases issue 1,” Tech. Rep. IST-4-027756 WINNER 2, IST WINNER. [26] J. Salo et al, (2005), “MATLAB implementation of the WINNER Phase I Channel Model ver1.5 ”. [27] Won Y. Yang, Yong S. Cho, Won G. Jeon, Jeong W. Lee, Jong H. Paik Jae K. Kim, Mi-Hyun Lee, Kyu I. Lee, Kyung W. Park, Kyung S. Woo, (2009), “MATLAB®/Simulink® for Digital Communication”. [28] Yong Soo Cho, Jaekwon Kim, Won Young Yang, Chung G. Kang, (2010), “MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB”. [29] Panhyung Lee and Jae Hong Lee, (2010), “A Fair Scheduling Algorithm for Uplink Multiuser MIMO-OFDM System with MMSE-SIC detection”, School of Electrical Engineering, Seoul National University Shillim-dong, Gwanak-gu, Seoul 151-742, Korea. . dụng kỹ thuật SIC tại trạm cơ sở. Mục tiêu nghiên cứu của Luận văn - Cơ sở lý thuyết dung năng đa người dùng so với dung năng đơn người dùng. - Kỹ thuật SIC để đạt dung năng so với kỹ thuật. các kỹ thuật ZF, MMSE, ZF -SIC, MMSE -SIC từ kết quả mô phỏng chúng ta sẽ phân tích, so sánh và đánh giá hiệu năng của kỹ thuật SIC so với kỹ thuật tách sóng đa người dùng khác. Phần kết luận và. Luận văn nghiên cứu về Dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC trong hệ thống MIMO, đi vào nghiên cứu kỹ thuật xử lý, tính toán để thực hiện lặp lại việc tái tạo và khử nhiễu nối tiếp từ