Ước lượng kênh dựa trên phân tích trị riêng cho hệ thống mimo kích thước lớn

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THANH TÙNG ƢỚC LƢỢNG KÊNH DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TRỊ RIÊNG CHO HỆ THỐNG MIMO KÍCH THƢỚC LỚN LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - TRUYỀN THÔNG Hà Nội - 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THANH TÙNG ƢỚC LƢỢNG KÊNH DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TRỊ RIÊNG CHO HỆ THỐNG MIMO KÍCH THƢỚC LỚN Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điện tử — Truyền thông Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 60 52 02 03 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - TRUYỀN THÔNG NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRỊNH ANH VŨ Hà Nội - 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan kết nghiên cứu đƣa luận án dựa kết thu đƣợc trình nghiên cứu riêng tôi, không chép kết nghiên cứu tác giả khác Nội dung luận án có tham khảo sử dụng số thông tin, tài liệu từ nguồn sách, tạp ch , báo khoa học đƣợc liệt kê danh mục tài liệu tham khảo Hà Nội, ngày tháng 12 năm 2015 Tác giả luận văn Nguyễn Thanh Tùng Mục lục LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Tiếng Anh Tiếng Việt DANH MỤC C C H NH V MỞ ĐẦU CHƢƠNG I TỔNG QUAN HỆ THỐNG MASSIVE MIMO CHO THÔNG TIN DI ĐỘNG 5G 1.1 Đặc điểm hệ thống nhƣng ƣu điểm trội 1.1.1 Khái niệm đặc điểm hệ thống Massive MIMO [1] 1.1.2 Tiềm Massive MIMO 11 1.2 Các yếu tố hạn chế hệ thống Massive MIMO 15 1.2.1 Kênh thuận nghịch 15 1.2.2 Ô nhiễm pilot 15 1.3 Các vấn đề tiếp tục nghiên cứu 17 1.4 Kết luận chƣơng 19 CHƢƠNG II Ô NHIỄM PILOT VÀ ƢỚC LƢỢNG KÊNH DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TRỊ RIÊNG 20 2.1 Mô hình hệ thống 20 2.2 Vấn đề ô nhiễm Massive MIMO 22 2.3 Giới thiệu phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh theo phân t ch trị riêng 23 2.4 Mô hình xử lý 23 2.5 Điều kiện hệ Massive MIMO 24 2.6 Xác định nhân tử bất định 25 2.7 Thuật toán 26 2.8 Kết hợp phƣơng pháp EVD thuật toán ILSP (tối thiểu bình phƣơng lặp kết hợp) 27 2.9 Một số kết mô [3] 28 2.10 Kết luận chƣơng 29 CHƢƠNG III MÔ PHỎNG THEO HIỆU QUẢ LỖI 31 3.1 Sơ đồ mô 31 3.2 Chƣơng trình Matlab: 33 3.3 Kết mô 34 KẾT LUẬN 37 Tài liệu tham khảo 38 DANH MỤC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt AWGN Additive white Gaussian Tạp âm trắng chuẩn cộng t nh noise BER Bit error rate Tỉ số bit lỗi số bit phát BPSK Binary phase shift keying Điều chế pha nhị phân BS Base station Trạm sở CDF Cumulative density function Hàm mật độ t nh lũy CSI Channel state information Thông tin trạng thái kênh EVD Eigenvalue decomposition Phân t ch giá trị riêng FDD Frequency position division duplex Song công phân chia theo tần số FDMA Frequency division multiple Đa truy cập theo tần số access IID Independent and identically Độc lập có phân bố distributed ILSP Iterative least-square with projection Phép lặp kết hợp bình phƣơng tối LMS Least mean square Trung bình bình phƣơng nhỏ LS Least square Bình phƣơng nhỏ LTE Long Term Evolution Tiến hóa dài hạn MF Matched Filter Bộ lọc phù hợp MIMO Multiple input multiple Nhiều đầu vào nhiều đâu thiểu output MMSE Minimum mean square error Trung bình bình phƣơng lỗi tối thiểu MRC Maximum ratio combining Tỷ lệ kết hợp tối đa MRT Maximum ratio Phát tỷ số cực đại transmission MS Mobile station Trạm di động MSE Mean square error Trung bình bình phƣơng lỗi MU-MIMO Multi-user MIMO Đa ngƣời dùng MIMO NLOS Non line-of-sight Tầm nhìn không thẳng NOP Near optimal Gần tối ƣu OFDM Orthogonal Frequency Đa truy cập phân tần trực giao division multiple PCS Personal communications Dịch vụ thông tin liên lạc cá nhân service PSK QAM Phase shift keying Điều chế khóa dịch pha Quadrature amplitude Điều chế biên độ vuông góc modulation QPSK Quadature phase shift Điều chế pha trực giao keying RF Radio Frequency Tần số vô tuyến Rx Receiver Máy thu sóng SIR Signal to interference ratio Tỉ số t n hiệu nhiễu SEP Symbol error probability Xác suất lỗi ký hiệu SNR Signal to noise radio Tỉ số cƣờng độ t n hiệu so với TDD Time division duplex nhiễu Song công phân chia theo thời gian TDMA Time division multiple Đa truy cập theo thời gian access Tx Tranmitter Máy phát sóng ZF Zero – Forcing Cƣỡng không DANH MỤC C C H NH V H NH NỘI DUNG Hình 1.1 Mô hình hệ thống có anten phục vụ ngƣời dùng di động Hình 1.2 Cấu hình ăng-ten triển khai cho trạm sở MIMO lớn Hình 1.3 Hiệu quang phổ đƣờng lên Hình 1.4 Mô hình diễn tả ô nhiễm pilot Hình 1.5 Mức tổng đƣờng xuống đƣợc sử dụng mã trƣớc MRT thiết bị đầu cuối anten trạm sở Hình 2.1 Mô hình hệ thống Massive MU-MIMO Hình 2.2 Qui trình xử lý t n hiệu Hình 2.3 Hình 2.4 Biểu diễn SEP theo a theo phƣơng pháp EVD phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh cổ điển với M N khác Biểu diễn SEP phƣơng pháp EVD với pu=20dB a=1 với N khác với việc dùng không dùng ILSP Hình 3.1 Sơ đồ mô hình mô Hình 3.2 Mô hệ thống 3x30 Hình 3.3 Mô hệ thống 3x50 Hình 3.4 Mô hệ thống 3x70 MỞ ĐẦU Trong năm gần đây, phát triển bùng nổ thiết bị di động với nhu cầu dịch vụ ngày đa dạng ngƣời, tạo nên động lực để thúc đẩy phát triển cách mạnh mẽ lĩnh vực thông tin di động Các nhu cầu liên lạc, công việc nhƣ giải tr ngƣời ngày đỏi hỏi cách khắt khe chất lƣợng, ổn định linh hoạt để nâng cao cách tối đa trải nghiệm ngƣời dùng Do tài nguyên vô tuyến dùng cho thông tin di động hữu hạn đắt đỏ, nhu cầu sử dụng ngày cao, đặt nhiều thách thức cho nhà cung cấp dịch vụ nhƣ nhà nghiên cứu Một giải pháp để nâng cao hiệu sử dụng tài nguyên vô tuyến công nghệ truyền thông vô tuyến sử dụng đa ăng ten, hay gọi công nghệ truyền thông đa đầu vào đa đầu (Multiple-Input Multiple-Output hay MIMO) Nếu nhƣ hệ di động từ 1G đến 3G tài nguyên miền thời gian tần số đƣợc khai thác sử dụng triệt để hệ phát triển 4G 5G miền không gian đƣợc nghiên cứu phát triển nhằm khai thác tối đa hiệu sử dụng thông qua kỹ thuật MIMO (Multiple input- Multiple output) Luận văn trình bày nguyên tắc hệ thống Massive MIMO (còn gọi MIMO tập lớn, đƣợc nhắm đến cho hệ truyền tin di động 5G) triển vọng lợi ch to lớn Phần xem xét tập trung hệ thống Massive MIMO có sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh dựa phân t ch trị riêng nhằm cải thiện hiệu lỗi phần minh chứng số kịch mô CHƢƠNG I TỔNG QUAN HỆ THỐNG MASSIVE MIMO CHO THÔNG TIN DI ĐỘNG 5G 1.1 Đặc điểm hệ thống nhƣng ƣu điểm trội 1.1.1 Khái niệm đặc điểm hệ thống Massive MIMO [1] Massive MIMO (còn đƣợc gọi MIMO tập hợp lớn) bƣớc đột phá sử dụng lượng lớn anten phục vụ trạm sở với số thiết bị đầu cuối kết hợp với kỹ thuật song công theo thời gian Những anten bổ sung dƣ trạm sở giúp tập trung lƣợng vào vùng nhỏ không gian, mang lại cải tiến lớn dung lƣợng tiết kiệm lƣợng xạ Để có hình dung đơn giản hệ thống ta đƣa v dụ nhƣ sau: Trạm sở có M=3 anten phục vụ, K=2 ngƣời dùng di động (Hình 1.1) giả sử trạm sở biết đƣợc ma trận kênh H : hàng ma trận kênh anten anten phục vụ với máy di động Hình 1.1 Mô hình hệ thống có anten phục vụ người dùng di động Ma trận kênh: h1a h2a h3a  H    h1b h2b h3b  H=(KxM) (1.1) Từ ma trận kênh, trạm sở t nh ma trận nghịch đảo ma trận G cho:  g11 g12  h1a h2a h3a   1 0 HG   g 21 g 22       h1b h2b h3b   g 31 g 32 0 1   (1.2) 24 Ở Gli ma trân kênh MxK trạm sở l K ngƣời dùng cell i ma trận gồm fading nhanh, suy giảm hình học fading chậm che khuất: [ ̅ ] link anten m trạm l với ngƣời dùng k cell i: √ (2.12) vecto Kx1 ký hiệu phát từ K ngƣời dùng cell i với công √ suất trung bình pu nl vecto Mx1 tạp âm anten thu có trung bình zero phƣơng sai =1 Do khoảng cách ngƣời dùng anten lớn nhiều k/c anten trạm nên βlik thay đổi chậm không phụ thuộc m Có thể viết lại ma trận kênh: (2.13) Với D ma trận chéo KxK, phần tử βikl Xét ma trận hiệp phƣơng sai vecto yl: { } ∑ (2.14) Phép trung bình lấy theo số mẫu liệu Nếu viết tƣờng minh: { } {[ ][ ]} ]} {[ (2.15) Chú ý: E{xixi*}=1 2.5 Điều kiện hệ Massive MIMO Theo luật số lớn t nh chất then chốt hệ Massive MIMO ,M (2.16) Nhân bên phải phƣơng trình với Hll dùng t nh chất trên, ta nhận đƣợc: với M lớn (2.17) 25 Khi M lớn, cột Hll trực giao đôi ma trân chéo Nên phƣơng trình coi phương trình đặc trưng ma trận hiệp phƣơng sai Ry, hay cột Hll vecto riêng tƣơng ứng với trị riêng Ry (ma trận tác động lên vecto (riêng) số (trị riêng) nhân với vecto (riêng)) Nhận xét 1: Vì , k=1,2,…K phân biệt biết trƣớc nên trật tự vecto riêng xác định Khi cột ma trận kênh trạm sở K ngƣời dùng cell l Hll ƣớc lƣợng từ vecto riêng Ry song với bất định số nhân uk vecto riêng Ry cuk vecto riêng Ry với giá trị c Gọi Ull ma trận MxK có cột k vecto riêng Ry tƣơng ứng với trị riêng , ƣớc lƣợng kênh Hll t nh qua công thức: ̂ { (2.18) } ma trận hệ số nhân bất đinh Tuy nhiên ta xác định giá trị thông qua việc dùng pilot ngắn 2.6 Xác định nhân tử bất định Tại cell sử dụng dãy huấn luyên độ dài v ký hiệu, giả sử dãy trực giao đôi cell, ma trận Mxv nhận đƣợc từ pilot trạm l là: Yt,l =√ ⁄ (2.19) Kết hợp với công thức ma trận Hll, ma trận với nhân tử nhân xác định theo: ̂ = arg || Yt,l - √ ⁄ || Ở Λ tập ma trận chéo KxK Ký hiệu ̅̅̅ (2.20) [ ] với cột thứ n Yt,l Với ký hiệu BR BI phần thực phần ảo ma trận B và: ̅̅̅̅ [ ] (2.21) 26 Ở ̅̅̅̅ ⁄ √ ̅̅̅̅, ̅̅̅̅ sau ta nhận đƣợc: ̂ = diag ̂ Ở ̂ (2.22) ] ̂ với: [ ̅̂ ∑ ̅ ̅ ∑ ̅ ̅ (2.23) 2.7 Thuật toán Theo M lớn, ma trận kênh Hll xác định dùng EVD ma trận hiệp phƣơng sai Ry Trên thực tế ma trận sẵn Thay vào ta dùng ma trận hiệp phƣơng sai mẫu liệu: ̂ ∑ (2.24) Ở N số mẫu ta giả thiết kênh không thay đổi t N mẫu Thuật toán ƣớc lƣợng kênh Hll nhƣ sau: Thuật toán 1: ƣớc lƣợng kênh dựa EVD Dùng khối N mẫu liệu t nh ̂ Tiến hành phân t ch EVD ̂ để nhận đƣợc ma trận UN (MxK) có cột thứ k vecto riêng tƣơng ứng với trị riêng gần giá trị T nh ƣớc lƣợng ma trận nhân tử ̂ từ v ký hiệu pilot, dùng (2.24) Kênh ƣớc lƣợng đƣợc xác định là: ̃ ̂ Coi kênh ƣớc lƣợng nhƣ kênh thực ta sử dụng tách tuyến t nh MRC, ZF Vì cột Hll trực giao M lớn nên hiệu phƣơng pháp nhƣ Nhận xét 2: có nguồn gây lỗi ch nh phƣơng pháp là: lỗi ma trận hiệp phƣơng sai Lỗi dùng ma trận hiệp phƣơng sai mẫu thay cho ma trận hiệp phƣơng sai thật lỗi giảm số mẫu N tăng (cần thời gian kết hợp lớn) Lỗi vecto kênh không thực trực giao với M lớn nhƣng hữu hạn 27 2.8 Kết hợp phƣơng pháp EVD thuật toán ILSP (tối thiểu bình phƣơng lặp kết hợp) Định nghĩa: Ma trận phát KxN từ K ngƣời dùng cell i ma trận MxN nhận đƣợc trạm BS l: [ ] [ ] (2.25) Từ (1): =√ Ở ∑ √ [ (2.26) ] Coi số hạng cuối nhƣ tạp âm, áp dụng thuật toán ILSP tức thuật toán lặp kết hợp ước lượng kênh ước lượng liệu Nguyên tắc ILSP nhƣ sau: trƣớc tiên giả sử kênh Gll biết liệu đƣợc tách dùng phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu chiếu nghiệm lên chòm ký hiệu: ̂ = arg Ở ký hiệu || √ ll - || (2.27) giả đảo Sau liệu tách dùng để ƣớc lƣợng lại kênh: ̂ √ ̂ (2.28) Từ công thức (2.27) (2.28) giúp cho thuật toán ILSP giải vấn đề Việc áp dụng thuật toán ILSP sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh dựa phân t ch trị riêng đƣợc đƣa mục nhƣ ƣớc lƣợng kênh lúc đầu, đƣa phƣơng pháp kết hợp chúng lại Thuật toán 2: thuật toán EVD-ILSP: Khởi phát ̂ ̃ ⁄ (ma trận có đƣợc dùng phƣơng pháp EVD - thuật toán 1) Chọn số bƣớc lặp K, đặt k=0 k:=k+1 28 - ̂ = arg -̂ = √ || ̂ √ ̂ ll,k-1 - || ll,k Lặp lại k=K định trƣớc, thƣờng làm đến lần 2.9 Một số kết mô [3] Mô L=3, cell ngƣời dùng Xét uplink ngƣời dùng cell 1dùng điều chế BPSK Chọn: D11=diag{0.98, 0.36, 0.47}, D12=a diag{0.36, 0.29, 0.05}, D13=a diag{0.32, 0.14, 0.11} Với phƣơng pháp EVD dùng v=1 để xác định số nhân Hình 2.3 biểu diễn SEP theo a theo phương pháp EVD phương pháp ước lượng kênh cổ điển với M N khác nhau.[3] Ta thấy a tăng (ảnh hƣởng ô nhiễm pilot tăng), hiệu lỗi giảm mạnh dùng phƣơng pháp cổ điển phƣơng pháp EVD không chịu ảnh 29 hƣởng mạnh, phƣơng pháp hiệu số N M tăng Để đánh giá hiệu EVD với tạp âm, quan sát SEP công suất ngƣời dùng tỷ lệ với 1/M Chọn M=100 a=1, hình so sánh SEP theo SNR phƣơng pháp EVD phƣơng pháp theo pilot với N khác Chú ý với SNR ta đặt pu=SNR/M ta thấy ppEVD có hiệu cao so với phƣơng pháp cổ điển dựa pilot Khi N tăng ma trận hiệp phƣơng sai mẫu tiến đến sát thực nên SEP giảm Hình 2.4 Biểu diễn SEP phương pháp EVD với số anten BS với pu=20dB a=1 với N khác với việc dùng không dùng ILSP.[3] Khi sử dụng phƣơng pháp EVD kết hợp ILSP chọn Kstep=5 nhƣ dự đoán phƣơng pháp EVD kết hợp ILSP cho hiệu tốt 2.10 Kết luận chƣơng Chƣơng trình bày mô hình hệ thống qui trình xử lý liệu kỹ thuật ƣớc lƣợng kênh sử dụng pilot truyền thống Ngoài chƣơng trình bày 30 vấn đề ô nhiễm hệ thống Massive MIMO Trong chƣơng trình bày chi tiết mô hình nhƣ qui trình xử lý kỹ thuật ƣớc lƣợng kênh dựa phân t ch trị riêng hệ thống Massive MIMO Ngoài hệ thống MIMO tập lớn với M >> K có dƣ nhiều bậc tự Vì phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh khai thác bậc tự kết hợp với tiệm cận trực giao vecto kênh với điều kiện truyền sóng thuận lợi Với việc sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh dựa phân t ch trị riêng kết hợp với thuật toán ILSP tăng cƣờng hiệu suất hệ thống cách đáng kể 31 CHƢƠNG III MÔ PHỎNG THEO HIỆU QUẢ LỖI Theo phân t ch trên, việc sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh dựa phân t ch trị riêng t bị ảnh hƣởng ô nhiễm pilot Chƣơng đánh giá hiệu phƣơng pháp trực hiệu lỗi mức độ ảnh hưởng ô nhiễm tăng dần , tức so sánh hiệu lỗi bị ảnh hƣởng ô nhiễm theo phƣơng pháp: Phƣơng pháp dựa phân t ch trị riêng có sử dụng chuỗi pilot ngắn để hiệu chỉnh nhân tử bất định phƣơng pháp sử dụng pilot cổ điển Mô chƣơng nhằm mục đ ch kiểm chứng kết từ tài liệu [3] Một nhận xét rút từ mô kết không thật giống nhƣ tài liệu [3] thể hình vẽ 3.1 Nguyên nhân mà luận văn suy đoán từ phân bố nguồn liệu chƣa đảm bảo theo phân bố Bernoulli Song kết chung nhận đƣợc phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh theo liệu cho kết tách có lỗi t phƣơng pháp Pilot ô nhiễm Pilot cell tăng mạnh, đặc biệt số lƣợng anten trạm sở tăng lên Sơ đồ kịch mô nhƣ sau: 3.1 Sơ đồ mô Hình 3.1 Sơ đồ mô 32 Hệ thống có cell, cell có máy di động Trạm sở cell có M anten Cell đƣợc chọn để so sánh phƣơng pháp D11 = diag {0.98, 0.47, 0.36} ma trận chéo diễn tả hệ số phadinh chậm ngƣời dùng cell1 trạm sở Điều kiện đầu đặt khác tài liệu [3] D12 = a×diag {0.36, 0.29, 0.05}, D13 = a×diag {0.32, 0.14, 0.11} lần lƣợt hệ số phading chậm ngƣời dùng cell 2,3 trạm sở cell Hệ số a (có thể thay đổi) diễn tả mức ảnh hƣởng ô nhiêm từ cell cell Trong sơ đồ phƣơng pháp trình bày dựa khối liệu phát hƣớng lên từ tất máy di động, từ hệ số suy giảm (bao gồm suy giảm chậm suy giảm nhanh) trạm sở tiến hành ƣớc lƣợng vecto kênh cho máy di động mà quản lý Bằng cách tìm trung bình ma trận hiệp phƣơng sai từ ma trận ta phân t ch đƣợc giá trị vecto riêng Trong phần phải sơ đồ biểu diễn việc phát t n hiệu pilot ngắn để xác định nhân tử bất định, nhân tử thêm với giá trị vecto riêng ta t nh đƣợc ma trận kênh ̃ máy di động cell có sai số so với ma trận kênh thực tế H Từ trạm sở dung ma trân kênh ƣớc lƣợng đƣợc để ƣớc lƣợng định liệu kênh ngƣợc Dữ liệu đƣợc so sánh với nguồn để đếm lỗi Lỗi đƣợc so sánh với phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh toàn thể dựa vào pilot với ảnh hƣởng ô nhiễm tăng dần Cụ thể bƣớc mô là: Từ liệu phát lên từ tất máy di động hệ thống Sau qua kênh ta nhận đƣợc vec tơ y trạm sở cell T nh ma trận hiệp phƣơng sai ma trận đƣợc lấy trung bình sau N nhịp liệu ̂ Tiến hành phân t ch EVD ̂ để nhận đƣợc ma trận UN (MxK) có cột thứ k vecto riêng ứng với giá trị riêng gần T nh ƣớc lƣợng ma trận nhân tử ̂ từ v ký hiệu pilot; Kênh ƣớc lƣợng sau đƣợc xác định là: ̃ ̂ ma trận kênh ƣớc lƣợng trạm sở với máy di động cell 33 Từ ma trận kênh trạm sở xử lý liệu nhận đƣợc Từ sơ đồ chia làm nhánh để so sánh: - T n hiệu thu đƣợc đầu cuối đƣợc định để đếm lỗi, vẽ đƣờng SEP từ phƣơng pháp EVD; - Bên cạnh kênh đƣợc ƣớc lƣợng theo phƣơng pháp dung pilot cổ điển có đƣờng SEP theo phƣơng pháp pilot cổ điển; So sánh đƣờng (hiệu suất lỗi) SEP 3.2 Chƣơng trình Matlab: Dữ liệu phát lên từ máy di động; Hệ số suy giảm trạm sở: , Dữ liệu nhận đƣợc trạm sở: ⁄ Yt,l =√ Ƣớc lƣợng kênh theo pilot cổ điển: H pr K T Yr  pr K YrT  KxM  T nh trung bình ma trận hiệp phƣơng sai ̂ ∑ T nh vecto riêng từ trị riêng Từ t nh ma trận UN (MxK) Sử dụng pilot ngắn để xác định nhân tử bất định: ̂ = diag ̂ Ƣớc lƣợng kênh theo EVD: 34 ̃ ̂ Dữ liệu nhận đƣợc đầu cuối theo kênh ƣớc lƣợng đƣợc từ phƣơng pháp: 10 So sánh với liệu thật để vẽ hiệu lỗi (SEP) theo phƣơng pháp 3.3 Kết mô Số anten M trạm sở số ngƣời dùng di động với anten đơn K=3 Khối liệu dùng để ƣớc lƣợng kênh N=100 Ma trận kênh H (KxM) theo kịch a) M = 30, K=3, ta đƣợc dạng mô nhƣ sau: Hình 3.2 Mô hệ thống 3x30 Tại kịch này, rõ ràng việc sử dụng phƣơng pháp phân t ch trị riêng t bị ảnh hƣởng mức độ ô nhiễm so với phƣơng pháp sử dụng pilot Tuy nhiên mức độ ảnh hƣởng nhiều b) Với M = 50, K=3, ta đƣợc dạng mô nhƣ sau: 35 Hình 3.3 Mô hệ thống 3x50 Với M = 50, K=3, cho thấy kết tƣơng tự phƣơng pháp EVD t bị ảnh hƣởng ô nhiễm số lƣợng anten trạm sở tăng c) Với kịch M=70, K=3 Hình 3.4 Mô hệ thống 3x70 36 Đặc biệt số lƣợng anten trạm sơ sở tăng lên 70 ta thấy ảnh hƣởng ô nhiễm it Từ kết mô cho ta nhận xét: - Sử dụng phƣơng pháp phân t ch trị riêng t bị ảnh hƣởng ô nhiễm pilot ch ảnh hƣởng ô nhiễm lớn hiệu phƣơng pháp phân t ch trị riêng hẳn phƣơng pháp sử dụng pilot; - Tuy nhiễn phƣơng pháp đòi hỏi thời gian kết hợp lớn phụ thuộc vào số mẫu liệu N, số anten M trạm sở; - Với K=3 cố định, a tăng dần M thay đổi từ 30,50,70 (hình 4.1, 4.2, 4.3), tức tỷ số M/K tăng dần Đƣờng SEP t n hiệu sử dụng ƣớc lƣợng kênh dựa phân t ch trị riêng đƣợc cải thiện hầu nhƣ không bị ảnh hƣởng ô nhiễm Điều phù hợp với kết lý thuyết M/K tiến đến vô cùng, tạp âm nhiệt dần bị loại bỏ bị trung bình hóa ma trận giả nghịch đảo tiến tới ma trận chuyển vị liên hợp (công thức ) Điều chứng tỏ hệ thống Massive MIMO thực đơn giản xử lý t n hiệu 37 KẾT LUẬN Hiện nay, Massive MIMO hƣớng nghiên cứu vô mẻ đáng đƣợc quan tâm nhiều lĩnh vực nhƣ xử lý t n hiệu, vi xử lý kiến trúc mạng… Trong thời gian thực luận văn tác giả học tập tiếp thu đƣợc nhiều kiến thức lợi ch vô to lớn hệ thống Massive MIMO Đó hệ thống đa ngƣời dùng có hiệu suất cao lƣợng tần số, có phép xử lý đầu cuối đơn giản với phần cứng giá thành rẻ Tuy nhiên hệ thống có hạn chế đặc thù đặc biệt ô nhiễm pilot sử dụng lại pilot mạng tế bào t nh chất song công theo thời gian Một phƣơng pháp để khắc phục điều ƣớc lƣợng kênh theo phân t ch trị riêng ma trận hiệp phƣơng sai Trong khuôn khổ luận văn đề cập đến vấn đề có t nh khởi đầu hệ thống Để áp dụng thực tế cần nhiều thời gian để phân t ch nghiên cứu thêm Luận văn có phần mô minh họa kiểm chứng t nh đắn phƣơng pháp luận Vì kiến thức thời gian học viên hạn chế nên không tránh khỏi có nhiều thiếu sót Mong nhận đƣợc đóng góp phê bình thày cô giáo 38 Tài liệu tham khảo Tiếng Việt [1] PGS.TS Trịnh Anh Vũ “Thông Tin Di Động” NXB Đại Học Quốc Gia, 2006 [2].TS Nguyễn Phạm Anh Dũng “ Lý thuyết trải phổ đa truy nhập vô tuyến” Học viện công nghệ bƣu ch nh viễn thông, 2006 Tiếng Anh [1] Erik G Larsson, Thomas L Marzetta, Ove Edfors and Fredrik Tufvesson, Massive MIMO for Next Generation Wireless Systems, IEEE Communications Magazine, February 2014 [2] Robert W Heath, What is the Role of MIMO in Future Cellular Networks: Massive? Coordinated? mmWave?, the University of Texas at Austin; [3] Hien Quoc Ngo and Erik G Larsson, EVD-based Channel Estimations for Multicell Multiuser MIMO with Very Large Antenna Arrays, 2012, Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speed and Signal Processing (ICASSP) [...]... trình bày về mô hình hệ thống và qui trình xử lý dữ liệu của kỹ thuật ƣớc lƣợng kênh sử dụng pilot truyền thống Ngoài ra chƣơng còn trình bày 30 về vấn đề ô nhiễm trong hệ thống Massive MIMO Trong chƣơng kế tiếp sẽ trình bày chi tiết về mô hình cũng nhƣ qui trình xử lý của kỹ thuật ƣớc lƣợng kênh dựa trên phân t ch trị riêng trong hệ thống Massive MIMO Ngoài ra hệ thống MIMO tập lớn với M >> K có dƣ... phải đợi cho đến khi kênh lan truyền đã thay đổi đủ cho dữ liệu có thể nhận đƣợc Massive MIMO dựa trên luật số lớn và tạo chùm sóng để tránh đƣợc pha-đinh sâu, do đó pha-đinh không gây nên hạn chế trễ  Massive MIMO làm đơn giản hoá lớp truy cập Do luật số lớn, các kênh cứng lại nên không còn trả giá cho lập lịch miền tần số Với OFDM, mỗi sóng mang con trong hệ thống Massive MIMO sẽ có hệ số kênh giống... kênh này sẽ khai thác các bậc tự do này và kết hợp với tiệm cận trực giao của vecto kênh với điều kiện truyền sóng thuận lợi Với việc sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh dựa trên phân t ch trị riêng kết hợp với thuật toán ILSP sẽ tăng cƣờng hiệu suất của hệ thống một cách đáng kể 31 CHƢƠNG III MÔ PHỎNG THEO HIỆU QUẢ LỖI Theo những phân t ch ở trên, việc sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh dựa trên phân. .. hiệu năng của hệ thống MIMO tập lớn Ƣớc lƣợng kiểu này đem lại 2 lợi ch: Không bị ảnh hƣởng nhiều bởi hiện tƣợng ô nhiễm pilot, đồng thời khi không dùng pilot hiệu suất truyền dữ liệu cao hơn Kỹ thuật ƣớc lƣợng kênh này đƣợc coi nhƣ là một cách tiếp cận đày triển vọng trong hệ thống Massive MIMO nơi có số anten ở trạm cơ sở rất lớn Phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh thông qua phân t ch giá trị riêng (EVD) của... bản triển khai cho các anten trạm cơ sở của Massive MIMO. [1] 11 1.1.2 Tiềm năng của Massive MIMO Công nghệ Massive MIMO dựa trên sự đồng pha và t nh toán xử lý rất đơn giản các t n hiệu từ tất cả các anten ở trạm cơ sở Một số lợi ch cụ thể của hệ thống Massive MU -MIMO là:  Massive MIMO có thể tăng dung lượng (tốc độ) gấp 10 lần hoặc nhiều hơn và đồng thời nâng cao hiệu quả bức xạ năng lượng cỡ 100 lần... trong chế độ búp MUMIMO tạo chùm tia kết hợp, có đƣợc độ lợi công suất do có mảng lớn 1.4 Kết luận chƣơng Trong chƣơng này đã trình bày các vấn đề về đặc điểm và những ƣu điểm nổi trội của hệ thống Massive MIMO Hệ thống Massive MIMO là hệ thống có số anten cơ sở lớn hơn nhiều (cỡ gấp 10 lần) số thiết bị đầu cuối kết hợp với song công TDD và coi kênh là thuận nghịch Mô hình Massive MIMO tạo ra một số... hiện các thuật toán xử lý phân tán, và đồng bộ của các đơn vị anten Điều này cho các nhà nghiên cứu trong cả học viên và ngành công nghiệp một khối đồ sộ các vấn đề nghiên cứu hoàn toàn mới để giải quyết 20 CHƢƠNG II Ô NHIỄM PILOT VÀ ƢỚC LƢỢNG KÊNH DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TRỊ RIÊNG MIMO do dùng ƣớc lƣợng kênh bằng pilot dẫn đến ô nhiễm pilot Do đặc điểm số anten ở trạm cơ sở rất lớn nên không thể dùng pilot... chất bổ sung của kênh cần xem xét khi sử dụng Massive MIMO thay vì MIMO thƣờng Để tạo thuận lợi cho việc đánh giá hiệu quả thực tế của hệ thống MIMO lớn, nó cần có mô hình kênh đó phản ánh t nh chất thực sự của các kênh vô tuyến (v dụ, các kênh truyền bao gồm cả tác động của sắp xếp anten thực tế) Nó cũng quan trọng để phát triển các mô hình kênh phân t ch tinh vi hơn Mô hình nhƣ vậy không cần thiết... trong hệ thống trên khi phát triển là số anten ở trạm cơ sở M sẽ lớn hơn rất nhiều số ngƣời dùng di động (M>>K) Điều này sẽ dẫn đến: - Ma trận kênh phải đƣợc xác định từ các pilot phát từ các máy di động trên kênh ngược Vì các pilot là các t n hiệu trực giao đôi 1 nên nếu để phát từ M anten trạm cơ sở sẽ dùng hết thời gian trong thời gian kết hợp kênh - Ma trận kênh xác định từ các pilot trên kênh ngƣợc... chốt của hệ Massive MIMO ,M (2.16) Nhân bên phải phƣơng trình trên với Hll và dùng t nh chất trên, ta nhận đƣợc: với M lớn (2.17) 25 Khi M lớn, các cột của Hll trực giao đôi một và là ma trân chéo Nên phƣơng trình trên có thể coi là phương trình đặc trưng của ma trận hiệp phƣơng sai Ry, hay các cột của Hll là các vecto riêng tƣơng ứng với các trị riêng của Ry (ma trận tác động lên vecto (riêng) bằng ... HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN THANH TÙNG ƢỚC LƢỢNG KÊNH DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TRỊ RIÊNG CHO HỆ THỐNG MIMO KÍCH THƢỚC LỚN Ngành: Công nghệ Kỹ thuật Điện tử — Truyền thông Chuyên... LƢỢNG KÊNH DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TRỊ RIÊNG 20 2.1 Mô hình hệ thống 20 2.2 Vấn đề ô nhiễm Massive MIMO 22 2.3 Giới thiệu phƣơng pháp ƣớc lƣợng kênh theo phân t ch trị riêng. .. hệ thống Massive MIMO Trong chƣơng trình bày chi tiết mô hình nhƣ qui trình xử lý kỹ thuật ƣớc lƣợng kênh dựa phân t ch trị riêng hệ thống Massive MIMO Ngoài hệ thống MIMO tập lớn với M >> K có