Trong một thập kỷ vừa qua, truyền thông vô tuyến đã đóng góp một phần không nhỏ vào sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ truyền thông với những cải tiến mang tính đột phá và số người có nhu cầu sử dụng các dịch vụ truyền thông hiện đại, đa phương tiện ngày càng tăng nhanh. Tuy nhiên, tần số là nguồn tài nguyên quốc gia có hạn được hoạch định và quản lý một cách chặt chẽ. Vì vậy, để đáp ứng được các yêu cầu ngày càng khắt khe về chất lượng dịch vụ và sự đa dạng về loại hình dịch vụ thì việc nghiên cứu các giải pháp sử dụng hiệu suất phổ cao trong vô tuyến là điều tất yếu. Lý thuyết thông tin đã chỉ ra rằng có thể đạt được tốc độ truyền tin và độ tin cậy cao trong một băng tần hạn chế khi sử dụng nhiều ăngten ở cả đầu vào và đầu ra. Hệ thống này đang rất được quan tâm phát triển để có thể đáp ứng yêu cầu truyền thông vô tuyến tốc độ cao. Các mạng WLAN hiện tại có tốc độ nhỏ bé so với các mạng LAN khác. Song mạng WLAN thế hệ mới sử dụng kĩ thuật MIMO có thể đạt tốc độ 100 – 200 Mbps. Các hệ thống MIMO là sự mở rộng các hệ thống ăngten thông minh, trong đó sử dụng nhiều ăngten ở cả nơi phát và nơi thu. Việc sử dụng nhiều ăngten ở nơi phát kết hợp với các thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến ở cả nơi phát và thu sẽ mang lại lợi thế đáng kể so với các hệ thống ăngten thông minh truyền thống – về cả hai mặt dung năng và phân tập.
8 MỞ ĐẦU Trong thập kỷ vừa qua, truyền thông vô tuyến đóng góp phần không nhỏ vào phát triển mạnh mẽ công nghệ truyền thông với cải tiến mang tính đột phá số người có nhu cầu sử dụng dịch vụ truyền thông đại, đa phương tiện ngày tăng nhanh Tuy nhiên, tần số nguồn tài nguyên quốc gia có hạn hoạch định quản lý cách chặt chẽ Vì vậy, để đáp ứng yêu cầu ngày khắt khe chất lượng dịch vụ đa dạng loại hình dịch vụ việc nghiên cứu giải pháp sử dụng hiệu suất phổ cao vô tuyến điều tất yếu Lý thuyết thông tin đạt tốc độ truyền tin độ tin cậy cao băng tần hạn chế sử dụng nhiều ăngten đầu vào đầu Hệ thống quan tâm phát triển để đáp ứng yêu cầu truyền thông vô tuyến tốc độ cao Các mạng WLAN có tốc độ nhỏ bé so với mạng LAN khác Song mạng WLAN hệ sử dụng kĩ thuật MIMO đạt tốc độ 100 – 200 Mbps Các hệ thống MIMO mở rộng hệ thống ăngten thông minh, sử dụng nhiều ăngten nơi phát nơi thu Việc sử dụng nhiều ăngten nơi phát kết hợp với thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến nơi phát thu mang lại lợi đáng kể so với hệ thống ăngten thông minh truyền thống – hai mặt dung phân tập Trong số thuật toán đưa nhằm khai thác hết dung kênh MIMO Có thuật toán V-BLAST sử dụng cấu trúc lớp, cung cấp hiệu suất lỗi tốt nhiều so với thu tuyến tính thông thường phức tạp Đây thuật toán mà luận văn chọn làm chủ đề nghiên cứu sở mô hình giải tích mô Nội dung luận văn chia thành chương sau: Chương I trình bày số khái niệm MIMO như: mô hình hệ thống, nhiễu, fading, ràng buộc công suất với tỷ số SNR,… Chương II giới thiệu mô hình kênh MIMO toán học MIMO vật lý Chương III trình bày thuật toán V-BLAST hệ thống MIMO, cụ thể hai thuật toán V-BLAST/ZF V-BLAST/LLSE Chương IV số kết mô mô hình kênh MIMO sử dụng thuật toán V-BLAST CHƯƠNG I: MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN VỀ MIMO 1.1 Khái niệm hệ thống MIMO lịch sử phát triển MIMO hệ thống sử dụng nhiều ăngten bên phát bên thu hay gọi hệ ăngten thông minh theo cách gọi truyền thống thực xử lý thông tin không gian qua nhiều ăngten Các hệ thống suy thoái hệ MIMO là: SIMO, MISO SISO Kĩ thuật MIMO đã, quan tâm truyền thông vô tuyến, hứa hẹn làm tăng đáng kể thông lượng tầm phủ sóng mà không đòi hỏi tăng thêm băng thông hay công suất phát Ưu điểm hệ thống dung thêm phân tập không gian để tạo nên độ tin cậy hiệu suất sử dụng phổ cao Kĩ thuật MIMO với nhiều ưu điểm xuất cách không lâu, khái niệm sơ khai hệ MIMO xuất sớm từ năm 70 A.R Kaye, D.A George (1970) W.van van Etten (1975, 1976) đưa Giữa thập niên 80, Jack Winters Jack Salz làm việc phòng thí nghiệm Bell đưa ứng dụng dùng kĩ thuật tạo búp sóng - sử dụng hệ MIMO sau Năm 1993, Arogyaswami Paulraj Thomas Kailath đề xuất khái niệm hợp kênh không gian sử dụng hệ MIMO Năm 1996, Greg Raleigh Gerard J.Foschini đưa phương pháp sử dụng kĩ thuật MIMO dựa việc biểu diễn dung hàm phụ thuộc vào số ăngten thu phát Năm 1998, lần lịch sử phòng thí nghiệm Bell chứng minh thực nghiệm mô hình hợp kênh không gian (SM) 11 Năm 2001, sản phẩm thương mại sử dụng công nghệ MIMO – OFDMA đưa thị trường hiệp hội Iospan Wireless Inc Sản phẩm hỗ trợ mã phân tập hợp kênh không gian Năm 2006, số công ty viễn thông lớn (Beceem Communicatios, Samsung, Runcom Technology…) tập trung phát triển kĩ thuật MIMO-OFDMA làm giải pháp cho chuẩn di động băng rộng WIMAX IEEE 802.16e Cũng năm 2006 số công ty (Broadcom, Intel…) phát triển kĩ thuật MIMO – OFDM chuẩn bị cho kĩ thuật WiFi theo chuẩn IEEE 802.11n Trong tương lai kĩ thuật MIMO quan trọng hệ 4G, nhiều nhà nghiên cứu quan tâm phát triển 1.2 Mô hình hệ thống MIMO Trước xem xét hệ thống MIMO, ta xem xét số hệ thống truyền thông không dây: Tx Rx SISO Tx Rx MIMO 12 Tx Rx SIMO Rx Tx Tx Rx Rx MIMO-MU MISO Hình 1.1: Các cấu hình ăngten hệ thống không gian – thời gian Trong đó, SISO hệ thống sử dụng ăngten phát ăngten thu Hệ thống SIMO lại sử sử dụng ăngten nơi phát sử dụng nhiều ăngten nơi thu Ngược lại với hệ thống SIMO, hệ thống MISO sử dụng nhiều ăngten nơi phát ăngten nơi thu Hệ thống MIMO kết hợp hai hệ thống trên, sử dụng nhiều ăngten nơi phát nơi thu Hệ thống mở rộng cho nhiều người sử dụng gọi hệ thống MIMO-MU Bây giờ, xem xét hệ thống MIMO với dãy M ăngten phát dãy N ăngten thu Sơ đồ khối hệ thống hình 1.2 13 Hình 1.2: Sơ đồ khối hệ thống MIMO Ma trận truyền ma trận x có Mx1 cột xi thành phần thứ i, phát từ ăngten thứ i Chúng ta xem xét kênh kênh Gauss nghĩa thành phần x xem xét biến Gauss phân bố độc lập (iid) Nếu máy phát trước kênh, giả sử tín hiệu phát từ ăngten có công suất E x/M Ma trận hiệp phương sai cho tín hiệu truyền là: ΕX R XX Μ (1.1) Ι Μ Trong đó, Ex công suất phát không liên quan đến số lượng ăngten M IM ma trận đơn vị kích thước MxM Dải thông tín hiệu truyền hẹp, nghĩa đáp ứng tần số coi phẳng (ví dụ: kênh không nhớ) Ma trận kênh H ma trận phức MxN Các thành phần hi,j ma trận hệ số fading từ ăngten phát 14 thứ j đến ăngten thu thứ i Chúng ta giả sử công suất thu cho ăngten thu tổng công suất phát E x Điều ngụ ý bỏ qua suy hao tín hiệu, độ lợi ăngten, Do đó, thu ràng buộc chuẩn hóa cho thành phần ma trận H, trường hợp kênh tất định là: M2 hi, j M, i 1, 2, ,N (1.2) j1 Ma trận kênh ước lượng máy thu cách phát chuỗi tách tập luyện Nếu bên phát muốn biết trạng thái kênh cần phải truyền thông tin đến máy phát thông qua kênh phản hồi Các thành phần ma trận H tất định ngẫu nhiên Nhiễu máy thu có dạng ma trận cột kích thước Nx1, biểu diễn ký tự w Các thành phần ma trận w biến ngẫu nhiên Gauss phức đối xứng vòng, trị trung bình không Khi ma trận hiệp phương sai nhiễu máy thu là: R ww E{wwH } (1.3) Nếu tương quan thành phần w, ma trận hiệp phương sai nhiễu là: R ww N0I N (1.4) Mỗi nhánh N ăngten thu có công suất nhiễu giống N0 Máy thu hoạt động nguyên lý tách khả cực đại ML qua ăngten thu N Tín hiệu thu tạo thành ma trận cột kích thước Nx1 biểu diễn ký tự y, thành phần phức liên quan đến ăngten thu Từ giả sử tổng công suất thu tổng công suất truyền, SNR viết thành: (1.5) Ex N0 15 Do đó, véctơ thu biểu diễn là: (1.6) y Hx w Ma trận hiệp phương sai tín hiệu thu E{yy H }, từ công thức (1.6) kết thu là: (1.7) Ryy HR xxHH tổng công suất tín hiệu biểu diễn Tr(Ryy) 1.3 Nhiễu Như giả sử trên, thành phần wl biến ngẫu nhiên Gauss phức đối xứng vòng trị trung bình không, phương sai σ N với thành phần thực ảo Do đó: wl ~ NC (0,2N2 I) (1.8) đó, NC biểu diễn hàm phân bố xác suất Gauss đa biến phức Định nghĩa: (Phân bố Gauss phức) Với xCM hàm mật độ xác suất (pdf) fx(ξ )của x xác định bởi: fx () exp (ξμ ) x H Cx1(ξμx) (1.9) Cx E{(ξ μx )(ξ μx )H } biểu thị ma trận hiệp phương sai x, μx Eξ biểu thị vectơ trung bình x (.) H liên hợp phức chuyển vị (chuyển vị Hermit) Một cách chặt chẽ viết x~Nc(μx,Cx ) 16 Có hai lý chủ yếu cho việc giả sử nhiễu có phân bố Gauss Thứ nhất, phân bố Gauss dẫn đến biểu thức toán học tương đối dễ giải Thứ hai, phân bố Gauss hữu hạn tạp âm giải thông qua định lý giới hạn trung tâm Để kết luận thành phần nhiễu mô hình kênh, tổng kết thuộc tính thống kê vectơ Gauss phức {wl }l1, ,L E{wl wkH }2N2 I ,lk (1.10) E{wl wkH }0, lk (1.11) 1.4 Fading Các thành phần ma trận kênh H tương đương với giá trị độ lợi kênh phức ăngten phát ăngten thu Với mục đích định lượng dự đoán hoạt động hệ thống truyền thông, điều cần thiết để tìm phân bố có tính thống kê thành phần Nếu biết phân bố thống kê H, ta cải tiến hiệu suất máy thu Chúng ta giả sử rằng, thành phần ma trận kênh H biến ngẫu nhiên Gauss phức, trị trung bình không, phương sai đơn vị Giả sử đưa để mô hình hóa hiệu ứng fading gây tán xạ cục sóng điện từ trong môi trường thành phần LoS Vì vậy, độ lớn độ lợi kênh hi,j có phân bố Rayleigh, tương đương với hi,j có phân bố mũ Nếu có diện thành phần LoS hi,j có phân bố Gauss với trị trung bình khác không (còn gọi fading Rice) Sau nhận biết khả để mô hình kênh có độ lợi đường truyền phức, ta phải kiểm tra khả tương quan thành phần Giả sử thành phần ma trận H độc lập thống kê với nhau, điều giả sử giúp H có dạng biểu thức toán học để dễ giải cho phép xác định giới hạn hiệu hệ thống Đó kết gần xác Trên thực 17 tế, độ lợi kênh truyền phức {hi,j} có tương quan với có giá trị phụ thuộc vào môi trường truyền, phân cực ăngten thành phần khoảng cách chúng Vấn đề tương quan kênh có ảnh hưởng lớn đến hiệu hệ thống Ta cho môi trường tán xạ với khoảng cách ăngten vừa đủ nơi thu phát, thành phần ma trận kênh H biến ngẫu nhiên Gauss độc lập tuyến tính trị trung bình không, phương sai đơn vị Mô hình tương đương với kênh fading Rayleigh độc lập, phân bố Fading, thân mô hình hóa fading khối, nghĩa thành phần H số suốt thời gian truyền L véctơ liệu xi (hay suốt thời gian truyền x) chúng biến đổi độc lập khối chu kỳ ký hiệu Trên thực tế, độ kéo dài L vectơ liệu xi phải ngắn thời gian kết hợp kênh Mặc dù độ lợi kênh truyền lại biến đổi cách từ từ Chính sử dụng mô hình fading khối để nghiên cứu hệ thống cho đơn giản 1.5 Kênh fading Rayleigh Truyền tin kênh fading Rayleigh phẳng biến đổi chậm với nhiễu AWGN không tin cậy độ suy giảm kênh lớn [2] Đối với kỹ thuật điều chế BPSK, xác suất lỗi bit kênh AWGN là: 2Eb , (1.12) Pe Q N0 Eb SNR bít Tuy nhiên, với kênh fading Rayleigh xác suất lỗi N0 bít trung bình là: Hình 4.9: Phân tập ăngten hệ thống SIDO dùng điều chế 16QAM Phan tap khong gian - SC(16-QAM): Kenh AWGN Rayleigh phang cham Hình 4.10: Phân tập không gian - SC với số ăngten khác (16QAM) Phan tap khong gian - EGC(16-QAM): Kenh AWGN Rayleigh phang cham Hình 4.11: Phân tập không gian - EGC với số ăngten khác (16QAM) * Nhận xét: Hình 4.9 hiệu suất SER hệ thống SIMO với kỹ thuật kết hợp phân tập khác Như kết mô kỹ thuật kết hợp tỉ số cực đại MRC có hiệu suất cao nhất, tiếp đến kết hợp độ lơi cân EGC cuối kết hợp chọn lọc SC Hình 4.10 4.11 kết mô SER kết hợp chọn lọc SC kết hợp độ lợi cân EGC với số ăngten thu khác (2, 4, 6, 8) hệ thống SIMO Rõ ràng ta thấy xác suất lỗi kí hiệu giảm tăng ăngten thu N Tuy nhiên, so sánh hiệu suất với hệ thống MIMO dùng thuật toán V-BLAST (Hình 4.4-4.6) rõ ràng dù có sử dụng kỹ thuật kết hợp tốt đạt hiệu suất cao Điều thể tính ưu việt hệ thống MIMO sử dụng thuật toán V-BLAST 4.4 Kết luận chương Như vậy, từ kết mô lời bình luận trên, ta thấy sử dụng thuật toán V-BLAST kênh MIMO cho độ lợi lớn dung kênh hiệu suất cao so với kênh tuyến tính thông thường khác Ngoài ra, ưu điểm thuật toán V-BLAST so với thuật toán tối ưu ML giảm độ phức tạp thu dẫn đến giảm giá thành hệ thống điều kiện để lựa chọn sử dụng chúng hệ thống thông tin vô tuyến Điều giải thích nên sử dụng thuật toán V-BLAST kênh MIMO KẾT LUẬN Hiện giới, có nhiều công trình nghiên cứu hệ thống MIMO Luận văn đề cập đến mô hình kênh toán học vật lý hệ thống MIMO Trên sở tiến hành khảo sát, nghiên cứu thuật toán V-BLAST áp dụng cho hệ thống MIMO Tuy nhiên phạm vi thử nghiệm môi trường indoor thu thành công lớn với kiến trúc V-BLAST Còn môi trường khác áp dụng thuật toán V-BLAST vào mô hình kênh MIMO chưa đạt độ lợi dung kênh lớn môi trường indoor Ngoài ra, hai thuật toán V-BLAST/ZF V-BLAST/LLSE có nhiều ưu điểm so với thuật toán thông thường khác hiệu suất chưa đạt tối ưu thu ML Hiện nhà khoa học nghiên cứu số thuật toán ứng dụng hệ thống MIMO có hiệu suất tốt thu ML, thuật toán V-BLAST/MAP/ZF VBLAST/MAP/LLSE hai thuật toán số Nhưng thời gian có hạn, chưa thể nghiên cứu sâu thuật toán Trong tương lai, dành nhiều thời gian để tiếp tục nghiên cứu thuật toán V-BLAST/MAP sử dụng cho kênh MIMO TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt: [1] PGS.TS Nguyễn Viết Kính, Truyền thông số, ĐH Công nghệ - ĐH QGHN [2] Nguyễn Quốc Trung (2003), Xử lý số tín hiệu lọc số, NXB KH KT [3] TS Trịnh Anh Vũ (2005), Thông tin di động, ĐH Công nghệ - ĐH QGHN Tiếng Anh: [1] Aida Botonjic, MIMO channel models, 2004 [2] Andreas Constantinides, Assaf Shacham; MIMO Wireless Systems; May-2004 [3] Alberto, Leon-Garcia; Probability and Random Processes for Electrical Engineering; Addition-Wesley Publishing Company; 1994 [4] B.P.LATHI, Modern Digital and Analog Communication Systems [5] David Tse, University of California, Berkeley, Pramod Viswanath, University of Illinois, Urbana-Champaign; Fundamentals of Wireless Communications; 2004 [6] Fredric J Harris, Multirate Signal Processing for Communication Systems, Prentice Hall, May-2004 [7] Hiroshi Harada, Ramjee Prasad, Simulation and software radio for mobile communications, Artech House, 2002 [8] Martin S.Roden; Analog and Digiatal Communication Systems; PRENTICE HALL; 1996 [9] Nevio Benvenuto and Giovanni Cherubini, Algorithms for Communications Systems and Their Applications John Wiley & Sons, 2002 [10] Simon Haykin and Michael Moher, Modern Comminications Upper Saddle River, Prentice Hall, 2005 Wriless [11] William H.Tranter, K.Sam Shanmugan, Theodore S.Rappaport, Kurt L.Kosbar; Principles of Communication Systems Simulation with Wireless Applications; Prentice Hall [12] Yavuz Yapici, V-BLAST/MAP: A new symbol detection algorithm for MIMO channels, 2005 PHỤ LỤC A1 Phân tích giá trị đặc biệt phép khả nghịch Moore-Penrose Ta có C NxM (RNxM )biểu diễn thiết lập tất ma trận giá trị phức (giá trị thực) với N hàng M cột Bất kỳ ma trận H C NxM biểu diễn sau [12]: H UDV Trong đó, U ma trận đơn vị NxN, V ma trận MxM D ma trận có thành phần đường chéo Dii bậc hai không âm giá trị riêng HH + (là không âm HH+ nửa xác định dương), giá trị khác đường chéo Dij (i ≠ j) Phép khả nghịch biểu diễn lại sau: H VDU Trong đó, D+ ma trận thu từ việc hoán vị ma trận D đặt Dii Dii1 Dii Dii với giá trị Dii khác A2 Phân bố Rayleigh Nếu X1 X2 biến ngẫu nhiên Gauss có trị trung bình không, phương sai σ , biến ngẫu nhiên [8]: R X12 X22 có phân bố Rayleigh là: Prob(Rr)1er / 2σ ;r 0 2 Khi hàm mật độ xác suất tương ứng là: r r2 / 2σ2 ;r 0 fR(r ) e σ Với Y là: N Y bi Xi Momen hạng hạng Y E[R] π σ E[R2 ] 2σ2 Do đó, phương sai Y (2π / 2)σ2 B Code chương trình mô MATLAB 7.0 B1 Chương trình mô thuật toán V-BLAST cho hệ thống MIMO 12x16 % VBLAST.m % Mo phong thuat toan V-BLAST cho he thong MIMO 12x16 dung dieu che 16-QAM Clear all; close all; SignalEnergyMin = 2; SignalEnergyMax = 13; SignalEnergy_d = 0.5; BlockSize = 2^8; BlocksPerEnergy = 20; SamplingRate = 1; WGNPower = 1; RayleighParam = 1; Transmitters = 12; Receivers = 16; EnergiesdB = SignalEnergyMin:SignalEnergy_d:SignalEnergyMax; Energies = 10.^(EnergiesdB./10); for ee = 1:size(Energies,2) Eb = Energies(ee)/Transmitters; for bb=1:BlocksPerEnergy disp(['Eb = ',int2str(Energies(ee)),'; Block ',int2str(bb)]); RayleighMat = RayleighParam^2*randn (Receivers,Transmitters) + j*RayleighParam^2*randn(Receivers,Transmitters); %RayleighMat = RayleighMat*.1; A = randint(Transmitters,BlockSize,16); % Tao chum Du lieu A %(hang =xmitters, cot=so ki hieu) 16-QAM B = mod16qam (A,1,SamplingRate,Eb)'; % Dieu che noise = (WGNPower).*randn(size(RayleighMat*B)) +j*(WGNPower).*randn(size(RayleighMat*B)); C = RayleighMat*B + noise; k = []; H = RayleighMat; y=C; for tt=1:Transmitters %Tim tin hieu tot nhat G = pinv(H); normG=sum(abs(G).^2,2); normG(k) = inf; k(tt)=find(normG==min(norm G)); v = G(k(tt),:) ; y1=v*y; [E(k(tt),:),Eb _rec(k(tt))] = demod16qa m (y1,1,Sampli ngRate);% Giai Dieu che % Bat dau ep ve x = x - H(:,k(tt))*(mod16qam (E(k(tt),:),1,SamplingRate,Eb_rec(k(tt))))'; zeros(size(H(:,k(tt)))); end H(:,k(tt)) = SER(:,bb)=1sum(A==E,2)/size(A,2); end NC_ESER(ee)=mean(mean(SE R,2),1); end figure; semilogy(EnergiesdB,NC_ESE R,'r*'); title(['\fontsize{12}\bfV-BLAST:\rmM=',int2str(Transmitters),', N=',int2str(Receivers),', 16-QAM']); xlabel ('Eb/N_0'); ylabel ('SER'); %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ ++++++ B.2 Chương trình so sánh SER thu V-BLAST, ZF LLSE % SER cua cac bo thu V-BLAST, ZF va LLSE doi voi (M,N) = (8,12) va dieu che 16-QAM % Voi moi gia tri Eb/N0, chung ta thuc hien 100.000 phep lap clear all; close all; % Su dung QAM-16 partition=[-2,0,2]; xcodebook=[-3,1,1,3]; ycodebook=xcod ebook; M=8; % So anten phat N=12; % So anten thu Es = 2*sum(xcodebook * xcodebook')/size(xcodebook,2); % Nang luong symbol trung binh tren moi anten Eb = Es/(2*log2(size(xcodebook,2))); % Nang luong bit phat di tren mot anten EbN0 = -10:2:4; N0 = Eb./10.^(EbN0/10); % Cong suat nhieu F=10000; % So mau thu cho moi muc nhieu da cho for T=1:length(EbN0) % vong lap T; chon muc SNR tic % Thuat toan VBLAST/ZF er=0; % Bo dem su kien loi khoi bler(T)=0; % Ti le loi khoi % Thuat toan V-BLAST/LLSE mer=0; % Bo dem su kien loi khoi mbler(T)=0; % Ti le loi khoi % Thuat toan ZF zer=0; % Bo dem su kien loi khoi zbler(T)=0; % Ti le loi khoi % Thuat toan LLSE ser=0; % Bo dem su kien loi khoi sbler(T)=0; % Ti le loi khoi for f=1:F x=randsrc(M,1,xcodebook) +j*(randsrc(M,1,ycodebook)); H=(randn(N,M) +j*randn(N,M)) / sqrt(2); w=(randn(N,1)+j*randn(N,1))* sqrt(N0(T)/2); y=H*x+w; %Copy y va H cho bo thu ZF zH=H; zr=y; %Copy y va H cho bo thu LLSE sH=H; sr=y; %Copy y va H cho VBLAST/LLSE mH=H; mr=y; % Bat dau thuat toan VBLAST/ZF k=zeros(1,M); G=pinv(H); for i=1:M %vong lap i for J=1:M n(J)=(norm(G(J,:)))^2; end for t=1:i-1 n(k(t))= Inf; [ Y,I]=min(n); v=G(I,:); end k(i)=I; y1=v*y; [ o,n1]=quantiz(real(y1),partition,xcodebook); [ o,n2]=quantiz(imag(y1),partition,ycodebook ); b(I)=n1+j*n2; b(I)*H(:,I); H(:,I)=0; y=y- G=pinv(H); end % ket thuc vong lap i if sum(abs(a-b.')) ~=0 er=er+1; end % Ket thuc thuat toan V-BLAST/ZF % Bat dau thuat toan V-BLAST/LLSE k=zeros(1,M); Z=Es*mH'*pinv(Es*mH*mH'+N0(T)*eye(N)); % Es=ro/M for i=1:M n(J)=(norm(Z(J,:)))^2; n(k(t))= Inf; for J=1:M end for t=1:i-1 end [ Y,I]=min(n); k(i)=I; my=Z(I,:)*mr; [ o,n1]=quantiz(real(my),partition,xcodebook); [ o,n2]=quantiz(imag(my),partition,ycodebook ); mb(I)=n1+j*n2; mb(I)*mH(:,I); mr=mr- mH(:,I)=0; Z=Es*mH'*pinv(Es*mH*mH'+N0(T)*eye (N)); end % ket thuc vong lap i if sum(abs(a-mb.')) ~=0 mer=mer+1; end % Ket thuc thuat toan V-BLAST/LLSE % Bat dau thuat toan ZF zb=zeros(1,M); zG=pinv(zH); zy=zG*zr; for J=1:M [o,n1(J)]=quantiz(real(zy(J)),partition,xcod ebook); [o,n2(J)]=quantiz(imag(zy(J)),partition,ycodebook ); end zb(1:M)=n1(1:M) +j*n2(1:M); if sum(abs(a-zb.')) ~=0 zer=zer+1; end % Ket thuc thuat toan ZF % Bo thu LLSE sy=Es*sH'*pinv(Es*sH*sH'+N0(T)*eye(N))*sr; for J=1:M [o,n1(J)]=quantiz(real(sy(J)),partition,xcodebook); [o,n2(J)]=quantiz(imag(sy(J)),partition,ycodebook ); end sb.'))~=0 thuc vong lap f sb=n1+j*n2; ser=ser+1; if sum(abs(aend end % ket bler(T)=(er) / F; mbler(T)=(mer) / F; zbler(T)=(zer) / F; sbler(T)=(ser) / F; toc end % ket thuc vong lap T figure semilogy(EbN0,bler,'-*r') xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('SER'); hold on; semilogy(EbN0,mbler,'-b') semilogy(EbN0,zbler,'-*b') semilogy(EbN0,sbler,'-r') hold off; legend('VBLAST/ZF','V-BLAST/LLSE','ZF','LLSE'); grid %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ ++++++ ... thu Hệ thống MIMO kết hợp hai hệ thống trên, sử dụng nhiều ăngten nơi phát nơi thu Hệ thống mở rộng cho nhiều người sử dụng gọi hệ thống MIMO- MU Bây giờ, xem xét hệ thống MIMO với dãy M ăngten. .. SISO hệ thống sử dụng ăngten phát ăngten thu Hệ thống SIMO lại sử sử dụng ăngten nơi phát sử dụng nhiều ăngten nơi thu Ngược lại với hệ thống SIMO, hệ thống MISO sử dụng nhiều ăngten nơi phát ăngten. .. MIMO Trước xem xét hệ thống MIMO, ta xem xét số hệ thống truyền thông không dây: Tx Rx SISO Tx Rx MIMO 12 Tx Rx SIMO Rx Tx Tx Rx Rx MIMO- MU MISO Hình 1.1: Các cấu hình ăngten hệ thống không gian