Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu mimo

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI  - NGUYỄN VĂN THẮNG NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN NHIỀU PHÁT NHIỀU THU MIMO LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGÀNH : ĐIỆN TỬ – VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN: PGS.TS VŨ VĂN YÊM HÀ NỘI - 2012 LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan luận văn thạc sĩ kỹ thuật “NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN NHIỀU PHÁT – NHIỀU THU MIMO” công trình em tìm hiểu, nghiên cứu, chép sử dụng nội dung sẵn có luận văn, đồ án khác Các số liệu luận văn số liệu trung thực Nếu thầy cô phát có chép nội dung từ luận văn khác, em xin hoàn toàn chịu trách nhiệm trước thầy cô giáo Khoa Điện tử Viễn Thông Viện Đào tạo sau đại học – Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Hà Nội,Ngày 22 tháng năm 2012 Học viên Nguyễn Văn Thắng Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt Danh mục bảng Danh mục hình vẽ, đồ thị MỞ ĐẦU 10 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN MIMO 12 1.1 Hệ thống thông tin vô tuyến MIMO .12 1.2 Các mô hình hệ thống thông tin vô tuyến không dây 12 1.2.1 Hệ thống SISO 13 1.2.2 Hệ thống SIMO .14 1.2.3 Hệ thống MISO .14 1.2.4 Hệ thống MIMO 14 1.3 Các vấn đề kênh truyền 15 1.3.1 Kênh vô tuyến 18 1.4 Kiến trúc STC hệ thống MIMO .30 1.4.1 Lập mã không gian thời gian kiểu khối (Space – Time Block Codes) 31 1.4.2 Lập mã không gian thời gian kiểu mắt cáo (Space Time Trellis Codes) 32 1.4.3 Lập mã Không gian Thời gian phân tầng (Layered Space Time Code) – máy phát LST.33 1.5 Kết luận chương 36 CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TÁCH SÓNG VÀ CÂN BẰNG KÊNH TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN MIMO 38   Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   2.1 Mô hình kênh MIMO 38 2.2 Dung lượng hệ thống MIMO 40 2.3 Kiến trúc V – BLAST .46 2.4 Máy thu V – BLAST .48 2.4.1 Máy thu V-Blast Zero-Forcing 49 2.4.2 Máy thu V-BLAST MMSE 56 2.5 Sự truyền dẫn lỗi .61 2.6 Cân kênh MIMO 63 2.6.1 Giới thiệu 63 2.6.2 Cân kênh MIMO 64 2.6.3 Mô Matlab kênh kênh MMSE ZF với phương pháp điều chế BPSK QPSK 65 2.7 Kết luận chương 70 CHƯƠNG 3: CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN MIMO 71 3.1 Tổng quan phương pháp cân kênh sử dụng chuỗi huấn luyện 72 3.1.1 Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu LS 72 3.1.2 Phương pháp ước lượng tối ưu hóa hậu nghiệm MAP 74 3.2 Bộ ước lượng kênh bình phương tối thiểu LS mô Matlab .75 3.2.1 Bộ ước lượng kênh Least Squares 75 3.2.2 Mô ước lượng kênh Least Squares 77 3.3 Kết luận chương 86 CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP CÂN BẰNG KÊNH MÙ CHO KÊNH TRUYỀN MIMO 88 4.1 Tổng quan phương pháp ước lượng kênh mù nửa mù sử dụng phương thức không gian (subspace approach) 88 4.1.1 Lý thuyết sử dụng thuật toán subspace 88 Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   4.1.2 Mô hình liệu .90 4.1.3 Phương pháp ước lượng kênh mù sử dụng thuật toán Subspace 93 4.1.4 Phương pháp ước lượng kênh nửa mù sử dụng thuật toán Subspace 95 4.2 Kết luận chương 97 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 98 TÀI LIỆU THAM KHẢO 100   Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   Danh mục ký hiệu, chữ viết tắt   4G 4th Generation Thế hệ thứ AWGN Additive White Gaussian Nhiễu trắng cộng Gaussian Noise BER Bit Error Rate Tỷ số lỗi bit BPSK Binary Phase Shift Keying Điều biến pha nhị phân CIR Channel Impulse Response Đáp ứng xung kênh CFR Channel Frequency Response Đáp ứng tần số kênh CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh HLST Horizontal Layered Space Time Không gian Thời gian theo tầng ngang HLSTC Horizontal Layered Space Time Lập mã không gian thời gian theo Code tầng IFFT Inverse Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh ngược ISI Inter Symbol Interference Nhiễu xuyên ký tự LMMSE Linear Minimum Mean Square Bình phương lỗi tối thiểu tuyến tính Error LOS Line-Of-Sight Đường nhìn thằng LS Least square Bình phương tối thiểu LST Layered Space Time Không gian thời gian theo tầng LSTC Layered Space Time Code Mã hóa không gian thời gian theo tầng Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   MAP Maximum a Posteriori Tối đa hóa hậu nghiệm MIMO Multiple Input Multiple Output Đa đầu vào – đa đầu MISO Multiple Input Single Output Đa đầu vào – đơn đầu ML Maximum Likelihood Phương pháp chọn giá trị tối đa MLSE Maximum Likelihood Phương pháp ước lượng chọn chuỗi Sequence Estimation giá trị tối đa MMSE Minimum Mean Square Error Lỗi bình phương tối thiểu MSE Mean Square Error Lỗi bình phương trung bình OFDM Orthogonal Frequency Division Ghép kênh phân chia theo tần số trực Multiplexing giao PSK Phase Shift Keying Khóa dịch pha QAM Quadrature Amplitude Điều chế cầu phương Modulation QPSK Quadrature Phase Shift Keying Điều biến pha vuông góc SISO Single Input Single Output Đơn đầu vào – đơn đầu SIMO Single Input Multiple Output Đơn đầu vào – đa đầu SNR Signal-to-Noise Ratio Tỷ số tín hiệu nhiễu STC Space Time Code Mã hóa không gian thời gian STBC Space Time Block Code Mã hóa không gian thời gian kiểu khối STTC Space Time Trellis Code Mã hóa không gian thời gian thời gian kiểu dàn STS Space Time Spreading Phân bố không gian thời gian SVD Singular Value Decomposition Phân tích giá trị riêng TLST Threaded Layered Space Time Không gian thời gian phân tầng kiểu ren Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   TLSTC Threaded Layered Space Time Lập mã không gian thời gian phân Code tầng kiểu ren VBLAST Vertical Bell Laboratories Kiến trúc không gian thời gian phân Layered Space Time tầng kiểu ngang PTN Bell VLST Vertical Layered Space Time Không gian thời gian phân tầng ngang VLSTC Vertical Layered Space Time Lập mã không gian thời gian phân Code tầng ngang Zero Forcing Ép không ZF     Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   Danh mục bảng   Bảng 3.1: Bảng số liệu mô phương pháp ước lượng kênh Least Squares với phương pháp điều chế BPSK, QPSK cân kênh MMSE, ZF 79 Bảng 3.2: Bảng liệu mô hệ thống MIMO 2x2 sử dụng phương pháp điều chế BPSK, ước lượng kêng Least Square, cân kênh MMSE với tỷ lệ pilot data khác 85                                 Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   Danh mục hình vẽ, đồ thị   Hình 1.1: Phân loại hệ thống thông tin không dây 13 Hình 1.2: Mô hình kênh vô tuyến 15 Hình 1.3: Bốn mô hình kênh truyền thông 16 Hình 1.4: Mô hình hình học để tính toán mô hình hai tia 22 Hình 1.5: Truyền dẫn đa đường 23 Hình 1.6: Góc tới tín hiệu 25 Hình 1.7: Hàm mật độ xác suất Rayleigh Ricean 30 Hình 1.8: Kiến trúc máy phát STBC 31 Hình 1.9: Bộ lập mã không gian thời gian kiểu mắt cáo Space Time Trellis Codes….32 Hình 1.10: Kiến trúc HLST (horizontal layered space time với mã hóa đơn 33 Hình 1.11: Kiến trúc HLST với mã hóa riêng cho tầng 34 Hình 12: Kiến trúc DLST (diagonal layered space time) 35 Hình 1.13: Kiến trúc TLST (Threaded layered space time) 36 Hình 2.1: Mô hình kênh MIMO anten phát anten thu 38 Hình 2.2: N kênh truyền nhiễu Gauss trắng song song 40 Hình 2.3 Hệ kênh truyền nhiễu trắng song song tương đương 42 Hình 2.4: Sơ đồ hệ thống MIMO biết CSI nơi phát thu 43 Hình 2.5 Định lý Waterfalling 44 Hình 2.6 Phân bố công suất SNR cao 44 Hình 2.7 Phân phối công suất SNR thấp 45 Hình 2.8: Hệ thống V-BLAST 47 Hình 2.9: Hệ thống sử dụng MIMO equalizer MIMO estimator 49 Hình 2.11 Máy thu V-BLAST Zero-forcing theo thứ tự tối ưu 54 Hình 2.12: Máy thu V-BLAST MMSE 59 Hình 2.13: Ảnh hưởng truyền dẫn lỗi 62 Hình 2.14: Sơ đồ khối sử dụng mô cân kênh ZF MMSE cho hệ thống MIMO 65 Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   MIMO là: bình phương tối thiểu (LS – Least Squares) tối ưu hóa hậu nghiệm (MAP – Maximum a posteriori) Chúng ta truyền dẫn chuỗi tín hiệu gọi pilot biết trước máy thu máy phát qua kênh truyền máy thu dựa ký tự nhận để tính toán hệ số kênh Chuỗi bit pilot cho máy thu lặp lại nhóm bit truyền Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu Least Squares phương pháp tối ưu hóa hậu nghiệm phụ thuộc vào số lượng anten phát số lượng ký tự training anten Khi số lượng chuỗi ký tự huấn luyện tăng lên dẫn đến độ phức tạp việc tính toán ma trận nghịch đảo Đối với phương pháp LS độ tính toán ma trận nghịch đảo phức tạp so với phương pháp MAP Sai số ước lượng sử dụng chuỗi huấn luyện phương pháp LS tỷ lệ thuận với bình phương số anten phát nên dẫn đến hạn chế anten phát so sánh với số lượng anten thu sử dụng Phương pháp MAP thay cho phương pháp LS mô hình kênh fading Rayleigh Trong kết mô cho ước lượng LS sử dụng cân kênh MMSE, ZF với phương pháp điều chế BPSK QPSK thấy sử dụng phương pháp BPSK cho ta kết có tỷ lệ lỗi bit thấp có lượng bit nhiễu Cũng qua kết mô phỏng, ta nhận thấy tỷ số pilot data thay đổi dẫn đến tỷ số lỗi bit thay đổi Khi tỷ số pilot data thấp cần phải có lượng bit nhiễu cao ngược lại Phương pháp ước lượng kênh sử dụng chuỗi training thường sử dụng có ưu điểm dễ thực hiện, nhiên cách gây lãng phí băng thông Dựa tiêu chí tiết kiệm băng thông tăng hiệu sử dụng phổ nên chương cuối, tìm hiểu phương pháp ước lượng kênh mù để có thông tin trạng thái kênh truyền CSI Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   87 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP CÂN BẰNG KÊNH MÙ CHO KÊNH TRUYỀN MIMO   Công nghệ truyền dẫn MIMO công nghệ có nhiều triển vọng để áp dụng vào hệ thống viễn thông không dây Phương pháp cung cấp dung lượng cao mà không cần tăng dải thông hoạt động Ưu điểm công nghệ nâng cao chất lượng tín hiệu truyền dẫn qua cách sử dụng phân tập máy thu máy phát Các lợi ích phát huy có cung cấp thông tin xác thông tin trạng thái kênh (channel state information – CSI) Cách tham dò thông tin CSI truyền thống gửi chuỗi training (pilot) giống khối tín hiệu phát trình bày chương trước Phương pháp ước lượng kênh sử dụng chuỗi huấn luyện (training) thường sử dụng có ưu điểm dễ thực hiện, nhiên cách gây lãng phí băng thông Dựa tiêu chí tiết kiệm băng thông tăng hiệu sử dụng phổ, phương pháp ước lượng kênh mù nửa mù đề xuất để có CSI Phương pháp ước lượng mù phương pháp hứa hẹn nhiều triển vọng không bị mát liệu cho chuỗi training Chúng ta xét vài phương pháp tiêu biểu ước lượng kênh mù nửa mù áp dụng công nghệ MIMO phần sau 4.1 Tổng quan phương pháp ước lượng kênh mù nửa mù sử dụng phương thức không gian (subspace approach) 4.1.1 Lý thuyết sử dụng thuật toán subspace Các định nghĩa không gian trực giao: Hai vector không gian tích trong , Khi ta ký hiệu Hai không gian vector gọi trực giao tích tích V gọi trực giao vector A trực giao với vector B Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   88 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   Cấu trúc Sylvester ma trận: Gọi p q hai đằng thức toán học có bậc tương ứng m n: (4.1) (4.2) Ma trận Sylvester thiết lập dựa quy tắc sau: Hàng ma trận: … … Cột thứ hai cột thứ dịch cột phía bên phải, phần tử hàng Hàng thứ thiết lập theo cách đó, phần tử hàng chèn Hàng thứ sau: … … Do đó, ma trận Sylvester trường hợp sau: 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   89 (4.3) Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   4.1.2 Mô hình liệu   ,   +   , ⋮  ⋮  ,   +   ,   Hình 4.1: Kênh MIMO anten phát Xét hệ thống gồm có anten thu Chúng ta giả sử kênh không thay đổi theo thời gian khối tín hiệu có độ dài lọc tần số với độ dài kênh chọn chu kỳ tín hiệu Tại máy thu, ta lấy mẫu tín hiệu , với chu kỳ lấy mẫu ∆ Trong khoảng thời gian , chu kỳ tín hiệu, véc tơ tín hiệu nhận máy thu thứ : ,…, ∆ (4.4) Tương tự ta có đáp ứng xung đường dẫn thứ k kênh lấy mẫu anten phát thứ anten thu thứ : , ,…, , , ∆ (4.5) Từ véc tơ tín hiệu nhận viết sau: ∑ Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   ∑ , 90 (4.6) Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   Tro block 0, … , ( , 1) ký tự phát thứ từ anten phát thứ nhiễu trắng cộng Gaussian Chú ý ký tự xấp xỉ từ block trước Ta giả thiết nhiễu nhiễu trắng thỏa mãn: , , hàm delta Kronecker ,…, Ta ký hiệu thứ block thứ khối ký tự phát từ anten Thêm vào ta lấy: (4.8) (4.7) , vector tín hiệu nhận gửi … (4.8) tín hiệu phát Vector viết sau: ∑ Với (4.9) , nhiễu noise anten thu thứ định dạng ( từ anten phát thứ , ma trận lọc kênh có đến anten thu thứ , biểu diễn sau: , , … … , , … … Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   … ⋱ , , 91 … … ⋱ … … (4.10) , Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   ,     Hình 4.2: Kênh chọn lọc tần số độ dài L Kết hợp máy thu có biểu thức cuối cùng: … , , … … (4.11) , , Hoặc ta sử dụng công thức rút gọn: ⋯ Trong phát thứ đến tất (4.12) véc tơ tín hiệu nhận được, ma trận lọc kênh từ anten anten thu, ma trận có định dạng véc tơ nhiễu cộng có định dạng ,véc tơ Để cung cấp tín đẳng thức tổng quát đầy đủ, mô hình liệu xét bao gồm lấy mẫu tín hiệu nhận đa máy thu Rút gọn (4.12) lại ta có công thức: ∑ (4.13) Ứng dụng hệ thống sử dụng mã hóa không gian thời gian(STC), ta có: Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   92 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   ∑ Trong (4.14) ma trận mã hóa trước cho anten phát thứ , khối thông tin truyền dẫn Ứng với phương pháp mã hóa không gian thời gian STC, có ma trận mã hóa trước Hệ thống MIMO khác sử dụng phương pháp Alamouti STBC ta có / / Trong , ⊗ 0 ⊗ / , sau (4.15) ⊗ (4.16) ma trận đơn vị 2, ⊗ là tích Krocnecker Với hệ thống sử dụng mã hóa luân hoàn, ma trận mã hóa sau: vector tín hiệu nhận được, Với dạng (4.17) ma trận lọc kênh định dạng ] từ anten phát thứ đến tất anten thu, vector nhiễu cộng có 4.1.3 Phương pháp ước lượng kênh mù sử dụng thuật toán Subspace Thuật toán đề xuất cho ước lượng mù cho mode suy biến kênh MIMO thuận nghịch, thời điểm sử dụng phương pháp cho truyền thông đa dòng mà không cần liệu training Các bên Uplink Downlink đạt mode suy biến thích hợp từ tín hiệu nhận giá trị riêng (hay vector riêng) ma trận tương quan không gian thực nghiệm Yêu cầu phương pháp ước lượng kênh mù dòng liệu riêng lẻ phải không tương quan với Phương pháp ước lượng dựa vào đặc điểm sau truyền dẫn MIMO: Cả phía phát phía thu, phía cần giá trị suy biến vector suy biến mặt khác đáp ứng xung không liên quan với phía Ưu điểm phương pháp Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   93 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   ước lượng kênh mù không cần thống kê bậc cao dựa ước lượng độ hội tụ chu kỳ Chúng ta có tín hiệu thu là: ,…, Với khối tín hiệu thông tin mà muốn ước lượng Ma trận hiệp phương sai tín hiệu thu được: ∑ ∑ (4.18) Xét biểu thức (4.18), ma trận hiệp phương sai giao nhau, không gian tín hiệu có định dạng có hai không gian trực , không gian nhiễu có định Ta ước lượng kênh truyền dựa tính trực giao dạng [ ma trận tín hiệu ma trận nhiễu giống [8] Giả sử vector vector không gian nhiễu, ta có: ∑ ∑ (4.19) Theo [5] công thức (4.19) tương đương với: ∑ Nếu ∑ (4.20) hạng theo cột đầy đủ Do cấu trúc Sylvester ma trận kênh , viết: (4.21) Trong , … … , , … tổng hợp đáp ứng xung kênh anten phát thứ đến tất , vector anten thu ma trận Sylvester vector nhiễu Từ ta có: … Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   ⋮ 94 (4.22) Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   … … … … … … Ѵ Rút gọn biểu thức ta có: (4.23) (4.24) Đặc biệt ta có, để đẳng thức tồn tại, ma trận Ѵ phải hạng theo hàng đầy đủ Ma trận có dạng , phải thỏa mãn điều kiện: Điều kiện thay giới hạn tuyệt đối xung kênh (4.25) , , Vector đáp ứng tính theo [5] sau: min‖ ѴѴ ‖ (4.26) Trong đó‖∙‖ chuẩn vector Chúng ta giải vấn đề cách thực phép phân tích giá trị đơn (SVD – Single Value Decomposition) Ѵ, phép phân tích có độ phức tạp tính toán … Chúng ta lấy [7] ký hiệu cho nghiệm (4.23) trận Sylvester định dạng tạo ma Tín hiệu sau ước lượng sau: ̂ Trong ∙ ∑ (4.27) nghịch đảo giả Moore – Penrose ma trận 4.1.4 Phương pháp ước lượng kênh nửa mù sử dụng thuật toán Subspace Bây xét hệ thống sử dụng ký tự biết trước anten Vector chèn vào trước khối liệu phát ký tự quan sát anten thu thứ viết sau: ∑ ∑ 0, … , , Trong thứ block , (4.28) , 0, … , liệu huấn luyện phát từ anten với liệu từ block trước Không làm tính Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   95 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   tổng quát, bỏ qua ký hiệu … block Gọi vector véc tơ tín hiệu nhận tín hiệu traning Véc tơ viết sau: ⋯ , Trong … , , , , … Kết hợp … (4.29) , , , vector nhiễu, tạo thành từ ký tự huấn luyện từ anten phát thứ , , ⨂ máy thu ta có: , … … ⋯ , , , , … … (4.30) , Trong ⨂ … véc tơ nhiễu tổng Véc tơ đáp ‖ ‖ ứng xung ước lượng sau: min‖ ‖ (4.31) Kết hợp (4.26) (4.31) có hàm cho phương pháp ước lượng nửa mù: ‖ Trong ‖ α ѴѴ (4.32) hệ số độ lớn vô hướng định đóng góp yếu tố training yếu tố mù hàm Giá trị ước lượng nửa mù đạt sau: ѴѴ (4.33) Sau ước lượng kênh sử dụng biểu thức (4.27) để ước lượng ký tự phát: ̂ Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   ∑ (4.27) 96 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   4.2 Kết luận chương Trong chương tìm hiểu phương pháp cân kênh mù nửa mù Phương pháp không cần sử dụng chuỗi huấn luyện (training) nên tiết kiệm 25% độ dài khung thông tin Nó sử dụng đặc tính toán học tín hiệu gửi để ước lượng thông tin trạng thái kênh truyền dẫn (CSI) Phương pháp cân kênh mù nửa mù sử dụng không gian giảm tham số ước lượng so với ước lượng ma trận H nên tăng độ xác cho khối ước lượng kênh Không thế, phương pháp sử dụng hiệu thuộc tính ma trận trực giao để giảm độ phức tạp tính toán, tăng hiệu sử dụng băng thông Tuy nhiên phương pháp đòi hỏi dòng liệu riêng lẽ phải không tương quan với                       Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   97 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Sau thời gian tập trung tìm hiểu, nghiên cứu, tập luận văn với đề tài “Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO” hoàn tất Các vấn đề đề tài trình bày giải từ tổng quát đến cụ thể Trong vấn đề tình giải theo bước Luận văn gồm chương, vấn đề trọng tâm cốt lõi tập trung vào chương 2,3 Ở chương khái niệm kiến thức MIMO trình bày Trong chương em sâu nghiên cứu kiến trúc máy thu, số phương pháp tách sóng, cân kênh, đặc biệt phương pháp ước lượng kênh sử dụng chuỗi huấn luyện (training) Chương em đưa phương pháp cân kênh mù để khắc phục nhược điểm hao phí liệu sử dụng chuỗi huấn luyện (training) Luận văn đáp ứng mục tiêu đặt ban đầu nghiên cứu vấn đề dung lượng, ước lượng cân kênh hệ thống thông tin MIMO Các kết thu từ lý thuyết mô phần mềm MATLAB có chất lượng tốt, hoàn toàn đáp ứng với tiêu chí đặt Đề xuất Hiện nay, nhu cầu sử dụng ứng dụng tốc độ cao ngày lớn giá trị thông tin trao đổi ngày tăng với phát triển kinh tế xã hội đòi hỏi phải nâng cao chất lượng hệ thống thông tin Ước lượng cân kênh có vai trò vô quan trọng hệ thống thống thông tin, không hệ thống MIMO Vấn đề áp dụng cách hợp lý phương pháp để hệ thống có hiệu cao Hệ thống MIMO đời đáp ứng yêu cầu chất lượng hứa hẹn có nhiều triển vọng phát triển tương lai Vì vậy, đòi hỏi phải nâng cao hiệu năng, đặc biệt dung lượng cho hệ thống Do vậy, nâng cao chất lượng cho việc cân kênh phát triển phương pháp ước lượng kênh mù hoàn toàn hợp lý Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   98 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   Phương hướng nghiên cứu tiếp theo:  Nâng cao chất lượng máy thu MIMO  Nghiên cứu phương pháp nâng cao chất lượng hệ thống số lượng anten lớn nhằm tiếp tục nâng cao dung lượng hệ thống  Nghiên cứu phương pháp ước lượng kênh mù nhằm tiết kiệm liệu  Nghiên cứu sử dụng chuỗi huấn luyện tối ưu áp dụng hiểu cho ước lượng kênh Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   99 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   TÀI LIỆU THAM KHẢO   Daniel W Bliss., Keith W Forsythe., Amanda M Chan (2005), “MIMO Wireless Communication”, Lincoln Laboratory Journal, 15(1), pp 97-126 Ngô Quốc Chính., Bùi Văn Chí (2008), Cải thiện chất lượng dung lượng hệ thống thông tin không dây ứng dụng kỹ thuật MIMO-OFDM, Đại học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh Zhiguo Ding., Darren B Ward (2005), Subspace Approach to Blind and Semi – Blind Channel Estimation for Space – Time Block Codes, IEEE Ping Li., Debashis Paul., Ravi Narasimhan.,  John Cioffi (2003), “On the Distribution of SINR for the MMSE MIMO Receiver and Performance Analysis”, IEEE Communications Magazine, pp 214-232 Xia Liu., Marek E Bialkowski., Shiyang Lu., Hon Tat Hui (2008), A Novel Blind Channel Estimation Algorithm For a MIMO system, IEEE Eric Moulines., Pierre Duhamel., Jean-Franqois Cardoso., Sylvie Mayrargue (1995), “Subspace Methods for the Blind idenfication of multichannel FIR filters”, Journal IEEE Transactions on Signal Processing, 43(2), pp 516-525 Ramjee Prasad (2004), OFDM for Wireless Communications Systems, Artech House, ISBN 1-58053-796-0 Balaji Sampath., K J Ray Liu., Ye Li (2002), “Deterministic Blind Subspace MIMO Equalization”, EURASIP Journal on Applied Signal Processing, 5, pp 538-551 Hemanth Sampath., Shilpa Talwar., Jose Tellado., Vinko Erceg (2002), “A Fourth – Generation MIMO-OFDM Broadband Wireless System: Design, Performance, and Field Trial Results”, IEEE Communications Magazine, pp 143-149 Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   100 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO   10 Nima Sarmadi., Alex B Gershman., Shahram Shahbazpanahi (2009), “Blind Channel Estimation in MIMO – OFDM system using semi – definite relaxation”, Journal IEEE Transactions on Signal Processing, 57(6), pp 23542364 11 Vũ Thị Thùy Trang (2010), Nghiên cứu phương pháp ước lượng cân kênh hệ thống thông tin MIMO, Lớp ĐT8-K50, Đại học Bách Khoa Hà Nội 12 David Tse., Pramod Viswanath (2004), Fundamentals of Wireless Communications, Urbana-Champaign, Illinois 13 Rose Trepkowski (2004), Channel Estimation Strategies for Coded MIMO Systems – Thesis submitted to the faculty of the Virginia Polytechnic Institute and State University in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science, Blacksburg, Virginia 14 Branka Vucetic., Jinhong Yuan (2003), Space-Time Coding, John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex PO19 8SQ, England 15 Adam Wolisz (2003), Wireless Channel Models, Ana Aguiar, James Gross, Berlin Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   101 ... Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thắng   11 Nghiên cứu hệ thống thông tin vô tuyến nhiều phát nhiều thu MIMO     CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN MIMO   1.1 Hệ thống thông tin vô tuyến MIMO Ngày nay, Internet... nguyên băng thông giới hạn Một số công nghệ giới nghiên cứu ứng dụng hệ thông tin vô tuyến công nghệ MIMO Trong hệ thống thông tin không dây, không riêng hệ thống thông tin vô tuyến MIMO, tín hiệu... QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN MIMO 12 1.1 Hệ thống thông tin vô tuyến MIMO .12 1.2 Các mô hình hệ thống thông tin vô tuyến không dây 12 1.2.1 Hệ thống SISO