Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớnGiải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMOMCCDMA quy mô lớn
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI DỖN THANH BÌNH GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG HỆ THỐNG MIMOMC-CDMA QUY MÔ LỚN Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thơng Mã số: 62520208 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG HÀ NỘI - 2017 Cơng trình hồn thành Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS.NGUYỄN HỮU TRUNG Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp trường họp Trường Đại học Bách khoa Hà Nội vào hồi giờ, ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại: Thư viện Tạ Quang Bửu, Trường ĐHBK Hà Nội Thư viện Quốc gia Việt Nam A GIỚI THIỆU LUẬN ÁN Tính cấp thiết luận án Mạng thơng tin di động q trình phát triển nhanh chóng với tầm nhìn đa kết nối, đa tương tác thời gian thực, hỗ trợ dịch vụ di động tốc độ siêu cao, dung lượng siêu cao Trong đó, hệ nhiều đầu vào nhiều đầu (MIMO) quy mô lớn kết hợp với phương thức điều chế đa sóng mang, đa truy nhập theo mã đóng vai trò quan trọng việc tối ưu tín hiệu trước truyền, tăng hiệu suất truyền, khơi phục tín hiệu tối ưu thu, khả truyền liệu tốc độ cao môi trường đa đường (chẳng hạn, môi trường indoor),… Độ phức tạp mối quan hệ tương hỗ khâu q trình xử lý tín hiệu hệ MIMO quy mô lớn tăng theo số lượng anten; hệ thống làm việc môi trường thay đổi phức tạp, nhiễu động phải thỏa hiệp hiệu hệ thống với chất lượng phục vụ (QoS) người dùng Từ đó, việc tối ưu hóa hệ thống thực riêng rẽ theo tiêu chí, phân đoạn theo khâu, thường không dẫn đến kết tối ưu mong muốn Vì vậy, cần thiết phải xây dựng mơ hình mang tính tổng qt theo lý thuyết hệ thống để phát triển hệ thống MIMO quy mô lớn kết hợp với phương thức điều chế đa sóng mang, đa truy nhập theo mã ứng dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau Xuất phát từ thực tiễn vậy, luận án đặt nghiên cứu với tên gọi: “Giải pháp nâng cao hiệu hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn” Mục tiêu nghiên cứu luận án Nội dung nghiên cứu luận án nhằm vào mục tiêu sau đây: Nghiên cứu đề xuất mơ hình định hướng đa búp sóng quy mơ lớn ứng dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau Nghiên cứu đề xuất thuật toán tối ưu chất lượng hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn Nghiên cứu phát triển kiến trúc, mơ hình hệ thống truyền dẫn cho hệ MC-CDMA nhiều đầu vào nhiều đầu với số lượng lớn anten (LS-MIMO) mơ hình toán học tương ứng nhằm nâng cao hiệu suất sử dụng phổ tác động nhiễu đa anten nhiễu đa người dùng Đối tượng, phạm vi nghiên cứu luận án Đối tượng nghiên cứu công trình tập trung chủ yếu vào mơ hình hệ thống MCCDMA nhiều đầu vào nhiều đầu quy mô lớn (LS-MIMO-MC-CDMA) thuật toán cải thiện hiệu phục vụ hệ thống thông tin di động hệ sau Phạm vi nghiên cứu luận án, cụ thể sau: Nghiên cứu kiến trúc mơ hình hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mơ lớn áp dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau Nghiên cứu thuật toán sở kiến trúc mơ hình đề xuất để nâng cao hiệu hệ thống dựa lý thuyết hệ thống tiêu chí tối ưu đa biến Phương pháp nghiên cứu luận án Phương pháp nghiên cứu luận án bao gồm việc nghiên cứu lý thuyết, xây dựng mơ hình, đề xuất, cải tiến thuật toán kết hợp với đánh giá hiệu hệ thống thơng qua mơ máy tính Các đóng góp khoa học luận án Đề xuất mơ hình định hướng đa búp sóng quy mơ lớn theo lý thuyết hệ thống sở mơ hình giảm bậc ứng dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau Đề xuất cấu trúc mơ hình hệ thống MIMO-CDMA đa sóng mang quy mơ lớn sở phân tích giá trị kỳ dị tổng quát (nghịch đảo suy rộng) nhằm tối ưu chất lượng hệ thống Đề xuất kiến trúc MIMO-MC-CDMA quy mô lớn (LS) áp dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau sử dụng cấu trúc anten mảng trụ kết hợp tiền mã hóa định hướng búp sóng phát theo mode riêng tổng quát ghép kênh theo khơng gian Đề xuất thuật tốn hỗn hợp tiền mã hóa theo phương thức định hướng búp sóng phát theo mode riêng tổng quát ghép kênh theo không gian tối ưu theo lý thuyết hệ thống Cấu trúc luận án Luận án gồm: phần mở đầu, chương, kết luận chung, danh mục báo công bố liên quan đến luận án, tài liệu tham khảo B NỘI DUNG CHÍNH CỦA LUẬN ÁN Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu Chương làm rõ chất công nghệ MIMO, kỹ thuật MIMO quy mô lớn (LS-MIMO) hệ thống MC-CDMA thách thức xây dựng hệ thống Khái quát đề xuất cải thiện hiệu lớp truyền dẫn hệ thống sở tham chiếu tới công bố tác giả trước hệ thống hóa hạn chế tồn Định hướng giải nâng cao hiệu lớp truyền dẫn, hiệu suất sử dụng lượng sở mơ hình, cấu trúc hệ thống xử lý tín hiệu Căn vào phân tích chương này, luận án tiếp tục sâu nghiên cứu, phân tích, đánh giá giải pháp nâng cao hiệu hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn Chương 2: Đề xuất kiến trúc định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống Trong nội dung chương này, hệ định hướng đa búp sóng phân tích thiết kế theo cách tiếp cận tối ưu sở lý thuyết hệ thống bao gồm hai bước Ở bước thứ nhất, xây dựng mơ hình giảm bậc cho hệ định hướng búp sóng Trong bước thứ hai, sở thuyết bền vững xác định nghiệm tối ưu bền vững, gồm hai nhiệm vụ Thứ nhất, áp dụng tính chất lý thuyết hệ thống hệ động học tính giới hạn tín hiệu đầu vào, giới hạn tín hiệu đầu (Bounded Input-Bounded Output, BIBO) điều kiện tính ổn định, tính điều khiển tính quan sát hệ động học tuyến tính để xác định tập điều kiện cần tốn bền vững hệ khơng bị tác động có tính nhiễu xạ Thứ hai, tác động có tính nhiễu xạ, mơ hình hệ động học (các tham số, bậc tính chất mơ hình) thay đổi, tập điều kiện đủ toán bền vững xác định để bảo tồn đặc tính hệ không bị nhiễu xạ Rõ ràng, tốn bền vững gồm xác định tính tồn nghiệm tính nghiệm, xây dựng sở áp dụng lý thuyết hệ thống mơ hình giảm bậc 2.1 Mơ hình hệ thống 2.1.1 Mơ hình tín hiệu Xét hệ định hướng búp sóng bao gồm M phần tử hình vẽ Hình 2.1 Hệ định hướng búp sóng Ký hiệu s(t) tín hiệu nguồn phát với góc tới θ, vector tín hiệu quan sát từ M phần tử mảng thời điểm t biểu diễn sau: x t a θ, ω s t i t n t x t Ax t i t n t (2.1) (2.2) Vector định hướng sóng tới phụ thuộc vào góc tới tần số, để đơn giản, ta ký hiệu a , a Mơ hình đơn búp sóng là: x t as t i t n t Mơ hình đa búp sóng biểu diễn dạng: x t As t i t n t (2.4) x t Ax t i t n t (2.5) Có hai mơ hình định hướng búp sóng tổng qt bao gồm định hướng búp sóng tín hiệu băng hẹp tín hiệu băng rộng Ở mơ hình tín hiệu băng hẹp, tín hiệu đầu định hướng búp sóng thời điểm k y t nhận tổ hợp tuyến tính tín hiệu M phần tử thời điểm t M y t w *i xi t (2.6) i 1 Đối với mô hình tín hiệu băng rộng tín hiệu biểu diễn bằng: M K 1 y t wi*, p xi t p (2.7) i 1 p Với K-1 số trễ kênh ứng với phần tử thứ i mảng Tín hiệu đầu biểu diễn dạng vector sau: y t wH x t (2.8) Trong x t tín hiệu nhận Vector trọng số chiều dài M biểu diễn sau: wH w0* , w1* ,, wK* 1 wT * (2.9) Đáp ứng định hướng đơn búp sóng biểu diễn: r , wH a (2.10) Đồ thị chùm tia định nghĩa bình phương độ lớn r , Chú ý trọng số vector w tác động đến đáp ứng định hướng búp sóng mặt thời gian không gian Công suất đầu hay phương sai tín hiệu ước lượng xác định bởi: w E xx w E y H H (2.11) biểu diễn trị trung bình hay kỳ vọng Trong ký hiệu E Nếu tín hiệu dừng nghĩa rộng ma trận hiệp phương sai Rx E xx H độc lập thống kê theo thời gian Mặc dù thống kê tín hiệu thường không dừng, ta thiết kế đánh giá hiệu hệ định hướng búp sóng tối ưu sở giả thiết tín hiệu dừng nghĩa rộng Tín hiệu nguồn s t băng hẹp tần số 0 ma trận hiệp phương sai xác định bởi: Rx s2 a , o a H , 0 s2 aa H Với s2 cơng suất trung bình tín hiệu (2.12) 2.1.2 Định hướng búp sóng tối ưu thống kê theo tác giả trước Kỹ thuật định hướng búp sóng kỹ thuật quan trọng xử lý mảng nhằm thu nhận tối ưu tín hiệu mong muốn giảm thiểu can nhiễu Các định hướng búp sóng tối ưu thống kê bao gồm cực đại hóa tỉ số SNR, tối thiểu hóa trung bình bình phương sai lệch, tối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính, đáp ứng phương sai tối thiểu không méo dạng áp dụng rộng rãi Cụ thể sau: Cực đại hóa tỉ số SNR Vector trọng số nghiệm phương trình tối ưu cực đại hóa tỉ số SNR wH Rs w w MaxSNR =arg max H w w Rn w (2.13) Tối thiểu hóa trung bình bình phương sai lệch (Minimum Mean Squared Error MMSE) Phương pháp tối thiểu hóa trung bình bình phương sai lệch nhằm tối thiểu hóa tín hiệu sai lệch tín hiệu phát với tín hiệu chuẩn d(t) Phương pháp MMSE tìm trọng số cho tối thiểu hóa cơng suất trung bình tín hiệu sai lệch Nghiệm phương trình tối ưu xác định: wc Rn-1a a H Rn-1a (2.16) Tối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính Tối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính (LCMV) thuộc tối thiểu hóa cơng suất đầu định hướng búp sóng LCMV đồng thời giữ cố định đáp ứng đầu theo hướng sóng tới tín hiệu quan tâm nhằm bảo tồn tín hiệu mong muốn, tối thiểu hóa tác động thành phần khơng mong muốn, bao gồm: can nhiễu nhiễu trắng đến từ hướng khác hướng mong muốn Nghiệm phương trình tối ưu theo phương pháp xác định: wLCMV - Rx-1a c Rx-1a a H Rx-1a (2.24) Bộ định hướng búp sóng FrostBeamfomer Nghiệm tối ưu bền vững Wopt xác định theo phương pháp nhân tử Lagrange: Wopt RXX 1 1 C C T RXX 1C F (2.39) 2.2 Đề xuất định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống 2.2.1 Phát biểu tốn Đối với hệ định hướng búp sóng biểu diễn khơng gian trạng thái phương trình (2.1) (2.2), thuật tốn tối ưu trình bày xem phương pháp tối ưu sở mơ hình tuyến tính hóa có bậc cao tạm gọi toàn bậc Tuy nhiên, phương pháp tồn bậc có hạn chế u cầu số lượng lớn mẫu để đạt trạng thái ổn định dẫn đến hạn chế khả đáp ứng thời gian thực Giảm bậc mơ hình hệ động học trở thành công cụ để nắm bắt hiểu biết ban đầu hệ thống điều khiển hệ thống đáp ứng tốc độ thời gian thực 2.2.2 Giải tốn 2.2.2.1 Tuyến tính hố hệ phi tuyến có chất giảm bậc Cho mơ hình hệ định hướng đa búp sóng bậc M, tuyến tính, bất biến theo thời gian khơng thiết có tính điều khiển quan sát đồng thời Mơ hình tuyến tính hóa hệ phi tuyến mô tả bởi: x t As t i t n(t ) (2.40) x t Ax t i t n(t ) (2.41) y t wH x(t ) (2.42) Trong đó, x t , i t , n t vector có M chiều, ma trận A tương ứng P nguồn tín hiệu đa búp sóng kích thước hoá cách phù hợp ma trận A mơ tả tính chất động học hệ thống Hãy xác định mơ hình có bậc r, gọi mơ hình giảm bậc, q r M xr t Ar s t ir t nr (t ) (2.43) xr t Ar x t ir t nr (t ) (2.44) yr t wrH xr (t ) (2.45) Thỏa mãn điều kiện sau đây: Tiêu chí L2 giảm bậc mơ hình: E w J wrH E yr H r xr w R w H r x (2.46) r ràng buộc bởi: wrH Ar , c (2.47) tối thiểu hố 2.2.2.2 Tính bền vững mơ hình giảm bậc Có nhiều phương pháp tối ưu toán phát biểu, khuôn khổ nghiên cứu luận án này, phương pháp tối ưu sử dụng tối ưu theo trạng thái Đối với mơ hình tuyến tính, bất biến theo thời gian có bậc M hệ định hướng búp sóng, ln tồn phép biến đổi Tr kích thước r M có hạng đủ theo hàng lên trạng thái mơ hình cho tham số tối ưu mơ hình giảm bậc tính sau: Chọn mơ hình giảm bậc (giả định) mẫu mô tả bởi: xm Am xm Bm u(t ) (2.48) u t i t n t (2.49) ym Cm xm (2.50) Biểu thức điều kiện mô hình mẫu: Fm z Cm ( I z - Am ) Bm (2.51) Vị trí điểm cực định tính ổn định hệ thống Am định Để hệ ổn định, ma trận Am khơng tạo điểm cực nằm ngồi đường tròn đơn vị Thành phần Cm Bm tạo điểm không khơng gian z Mơ hình giảm bậc mơ hình định hướng búp sóng thu sau: Ar T H AmTr- H (2.52) Br TrH B (2.53) Cr CmTr-H (2.54) xr t TrH x(i), Ar TrH A (2.55) Định hướng cho việc lựa chọn Tr đề xuất từ nhiều góc độ khác nhau, tùy thuộc vào trường hợp cụ thể Theo nghiên cứu tác giả trước, Tr lựa chọn dựa sở lý thuyết ma trận dựa sở giải tích Trong khn khổ luận án này, ma trận chuyển vị Tr xác định tối thiểu hóa hàm phạt: J Tr , wrH E wrH TrH x w T H H r r RxTr wr wrH Ar , c (2.56) (2.57) Biến đổi thành toán tối ưu không ràng buộc phương pháp Lagrange sau: L Tr ; wrH E wrH TrH x 2R w T H H r r Ar - c (2 58) Trong nhân tử Lagrange, cố định w r , tối thiểu hóa theo Tr , giải nghiệm theo , ta được: Rx-1 Ar wrH Rx-1 Tr c H -1 wr Rx wr ArH Rx-1 Ar (2 59) 2.2.3 Phương pháp tối ưu bền vững theo tiêu chí Min-Max Bài tốn tối ưu bền vững tìm kiếm nghiệm trọng số định hướng búp sóng cho tối thiểu hóa tình xấu (tốt điều kiện xấu nhất) tập tín hiệu rf (có thể miền thời gian miền tần số định hướng búp sóng theo tần số) theo tiêu chí MSE rf , rˆf với số q ma trận xác định dương Q Bài toán phát biểu dạng tối ưu MinMax sau wMNM arg max MSE (rf , rˆf ) H wr r f : r f Qr f q arg max E rˆf - rf H wr r f : r f Qr f q arg m ax H wr r f : r f Qr f q 2 w R w r H r x r (2.60) f - wrH Ar Với ma trận hiệp phương sai vector quan sát, Rx E (rf rfH ) wMNM arg MSE (rf , rˆf ) max r f : r fH Qr f q wr Rx : max{tr Rx RxH } (2.61) Nghiệm phương trình xác định phương pháp nhân tử Lagrange wMNM q Rx-1 Ar q ArH Rx-1 Ar (2.62) Giá trị MSE lý thuyết là: MSEMNM q ArH Rx-1 Ar rf 1 q A H r Rx-1 Ar 2 (2.63) Nghiệm gần (2.62) vector trọng số tìm theo phương pháp thích nghi thuật tốn độ dốc lớn nhất, hướng liên hợp, phương pháp Gradient, liên hợp thuật toán LMS (Least Mean Squares) thuật toán đệ quy bình phương tối thiểu 2.3 Kết mơ Thuật tốn mơ bao gồm bước sau: Khởi tạo mơ hình hệ thống, tạo tín hiệu phát, can nhiễu nhiễu AWGN theo tham số SNR, INR góc lệch khác Thu nhận tín hiệu theo vector định hướng sóng tới a t , can nhiễu nhiễu AWGN sensor Tạo beamforming, tính tốn trọng số beamforming theo mẫu tín hiệu nhận thuật tốn khác So sánh tín hiệu với tín hiệu nguồn tính tốn giá trị trung bình NRMSE theo phương pháp Monte-Carlo Ước lượng tín hiệu SNR thay đổi Cấu hình anten mảng lựa chọn ULA với số lượng phần tử tương ứng kiến trúc Massive MIMO 32 phần tử, khoảng cách hai phần tử / Max đạt hiệu định Vậy, theo cách tiếp cận hệ thống, hệ định hướng đa búp sóng xem hệ động học Một hệ động học gồm hai thành phần: Thành phần khơng có khả quan sát phần khơng có khả điều khiển Từ đó, dẫn đến định hướng nghiên cứu phát triển thuật toán điều khiển búp sóng nâng cao khả quan sát, khả điều khiển hệ thống, tức có khả bám theo đối tượng điều kiện nhiễu động môi trường phức tạp Chương 3: Đề xuất giải pháp tiền mã hóa cho hệ thống MIMO-CDMA đa sóng mang quy mơ lớn Chương trình bày mơ hình hệ thống MIMO-CDMA đa sóng mang quy mơ lớn sở thuật tốn phân tích giá trị kỳ dị suy rộng (GSVD) với tiền mã hóa ZF phương pháp nghịch đảo suy rộng Khái niệm suy rộng hiểu theo nghĩa tổng quát hóa nghịch đảo ma trận chứa liệu đo lường cấu trúc (vuông không), hạng (định thức khác không) trường biểu diễn (các thành phần ma trận chứa liệu đo lường thuộc trường phức C thực R) 3.1 Hệ thống MIMO-CDMA đa sóng mang quy mơ lớn kết hợp xử lý GSVD 3.1.1 Mơ hình hệ thống cấu trúc tín hiệu MC-DS-CDMA Mơ hình hệ thống mơ tả hình 3.2 phía phát hình 3.3 thu Dữ liệu vào α[Q-1 ] S/P Trải phổ Điều chế Trải phổ Điều chế Trải phổ Điều chế Hình 3.2 Sơ đồ khối phát MIMO - CDMA Giải điều chế Giải trải phổ Giải điều chế Giải trải phổ Giải điều chế Giải trải phổ [UH ] P/S Dữ liệu Hình 3.3 Sơ đồ khối thu MIMO - CDMA Dữ liệu đầu vào chia thành luồng song song nhờ biến đổi nối tiếp/song song, sau tiền mã hóa cách nhân với ma trận nghịch đảo Q 1 Tín hiệu MC-DS-CDMA tạo biến đổi ký hiệu liệu từ nối tiếp sang song song thành N dòng ký hiệu áp dụng DS-CDMA dòng ký hiệu Như vậy, MCDS-CDMA, ký hiệu liệu trải băng tần kênh con, khơng trải tồn băng tần truyền dẫn N trường hợp MC-CDMA DS-CDMA 11 k Giả sử chu kỳ ký hiệu liệu Ts , dãy ký hiệu liệu phức d n với n 0, , N –1 người dùng k biến đổi nối tiếp sang song song thành N dòng liệu ký hiệu liệu dòng liệu có chu kỳ N Ts , Trong dòng liệu con, ký hiệu liệu trải với mã trải phổ định c ( k ) , chiều dài L Chuỗi trải phổ biểu diễn sau: L 1 c( k ) (t ) cl( k ) pTc (t lTs ) (3.11) l 0 Dãy giá trị phức nhận sau trải phổ là: N 1 x( k ) (t ) d n( k ) c( k ) (t )e j 2 fnt , t LTs (3.12) n 0 Tần số sóng mang thứ n là: fn (1 )n Ts (3.13) Trong Sự lựa chọn phụ thuộc vào dạng chip chọn pTc t chọn cho N sóng mang phụ tách rời 3.1.2 Tiền mã hóa Khơng tính tổng qt, để minh họa q trình xử lý tín hiệu hệ MIMO-MC-CDMA, ta xét hệ thống có hai anten phát thu Sau trải phổ, hai chuỗi song song truyền từ anten phát thứ anten phát thứ hai Cấu trúc phát MIMO cho phép phân tập tuyến xuống cho truyền dẫn Trong hệ thống MIMO-MC-CDMA này, trạm phát sử dụng hai anten phát hai anten thu để truyền nhận luồng liệu K người sử dụng Trong trường hợp thông tin trạng thái kênh truyền (CSI) biết, kỹ thuật tiền mã hóa trình bày sau: Đầu tiên, luồng liệu mã hóa người dùng thứ k chia làm hai luồng chẵn lẻ d1( k ) d 2( k ) Các luồng người dùng thứ k tiền mã hóa cách nghịch đảo ma trận kênh thành tổ hợp tuyến tính hai luồng x1( k ) x2( k ) : 1 (k ) x1( k ) h11( k ) h21 d1( k ) ( k ) (k ) (k ) (k ) (k ) c x2 h12 h22 d (3.14) Với hij( k ) , i, j 1,2 biểu diễn hệ số kênh truyền từ anten phát thứ i tới anten thu thứ j qua kênh pha-đinh Rayleigh độc lập, c(k) chuỗi trải phổ độ dài L người dùng thứ k Các tín hiệu x1( k ) x2( k ) từ hai anten khác phát nhận thông qua kênh pha-đinh phẳng người dùng thứ k Tín hiệu nhận hai anten người dùng thứ k: (k ) y1( k ) h11( k ) h21 x1( k ) n1( k ) (k ) (k ) (k ) (k ) (k ) y2 h12 h22 x2 n2 12 (3.15) Trong đó, hij( k ) , i, j 1,2 biểu diễn hệ số kênh truyền từ anten phát thứ i tới anten thu thứ j qua kênh pha-đinh Rayleigh độc lập giống (3.14) Nhiễu n (jk ) , j 1,2 anten thứ j chuẩn hóa tới CN(0,1) Bộ thu thứ k thu chuỗi bit nhận từ hai kênh MIMO: (k ) i s 1, (c ( k ) ) H yi( k ) , i 1, (k ) H (k ) -1, ( c ) y i (3.16) Kênh Rayleigh mô tả hàm mật độ xác suất cho tín hiệu nhận với tín hiệu (k ) h11( k ) h21 (k ) (k ) h12 h22 truyền, định dạng dựa ma trận truyền biết tới thu Nếu ma trận kênh H biết, tương ứng với hàm mật độ xác suất là: pI ( y | x, H ) exp ty y xH y xH 1 (3.17) Với x x1( k ) , x2( k ) , y y1( k ) , y2( k ) biểu diễn tỷ lệ tín hiệu tạp âm SNR anten thu Mỗi kênh sử dụng độc lập với kênh khác liệu theo lý thuyết truyền tốc độ nhỏ dung lượng tính theo Shannon ràng buộc tối thiểu dựa tương quan ma trận truyền nhận Khi ma trận truyền biết tới tiền mã hóa, hàm tương quan là: p( y, H | x) I ( y, H ; x) E log p( y, H ) (3.18) Việc xác định dung lượng đòi hỏi việc chọn tối đa hàm tương quan với giả sử điều kiện cưỡng hàm lượng: E ( xi( k ) ) 1, i 1, 2, k (3.19) Dung lượng đạt phần tử xi( k ) độc lập phân bố CN(0,1) Kết dung lượng lý tưởng [81]: C ( , H ) E log det I HH 1 (3.20) SINR thu cho tế bào với K người dùng cho là: SINR = det H 1 H (3.21) Tỉ lệ lỗi bit (BER) viết với SINR: BER = Q( SINR ) 13 (3.22) Trong Q(.) hàm phân phối chuẩn 3.2 Mơ hình kênh MIMO Xét hệ thống gồm BTS hai người sử dụng U1 U2, BTS có m anten, U1 có n anten U2 có p anten Đối với hệ thống MIMO quy mô lớn với kích thước thực tế thiết bị đầu cuối người dùng m n m p Giả sử thông tin trạng thái kênh truyền biết lý tưởng, ma trận kênh truyền từ BTS xuống U1 U2 H C nm G C nm Ta biểu diễn ma trận kênh truyền H G theo giải thuật GSVD sau: H U Q (3.23) G V Q Trong đó: U C nn , V C p p ma trận unita, Q C mm ma trận không suy biến, IH 1 s 0G 1 0H đường chéo với i , i , I H C rr , IG C 0H C n r s t r s , 0G C p t r r t r s t r s ma trận I G s ma trận unita, ma trận không t rank ( H H G H ) , r t rank (G) , s rank ( H ) rank (G) t Mơ hình hệ thống minh họa hình 3.5 3.6: Tạo mã PN Dữ liệu vào Mã không gian /thời gian Trải phổ Điều chế Trải phổ Điều chế α[Q-1 ] Tạo mã PN Hình 3.5 Bộ phát MIMO-MC-CDMA kết hợp thuật toán GSVD 14 Mã PN nội Giải điều chế Giải trải phổ [UH ] Giải điều chế Giải mã không gian/thời gian Dữ liệu Giải trải phổ Mã PN nội Hình 3.6 Bộ thu MIMO-MC-CDMA kết hợp thuật tốn GSVD Các tín hiệu xi từ anten khác phát nhận thông qua kênh pha-đinh phẳng thu tín hiệu nhận sau giải điều chế anten thu cho đẳng thức sau: y1 h11 ys hs(1k ) (k ) h1(sk ) (k ) hss x1 n1 xs ns (3.26) Với hij( k ) biểu diễn hệ số kênh truyền từ anten phát thứ i tới anten nhận thứ j qua kênh phađinh Rayleigh độc lập Nhiễu thu n j ( k ) anten j chuẩn hóa CN(0,1) Tín hiệu thu sau giải điều chế nhân với ma trận khôi phục U H để tách tín hiệu mong muốn Tín hiệu mong muốn thu được biểu diễn: z1 u11 zs us1 u1s uss H y1 ys (3.27) Theo thuật toán GSVD ma trận Z xác định sau: z U H y U H x Q 1H n z U H Q 1U Qx U H n (3.28) z x U H n Với diag 1 , , n i ma trận đường chéo với trị riêng giúp ta thu tín hiệu mong muốn 3.3 Giải mã giải thuật zero-forcing Ở phía phát, vector mã xếp bit chuỗi liệu gốc thành symbol chia thành N luồng liệu Từng luồng liệu mã hóa N phát điều chế theo chòm phát đồng thời NT anten phát tần số với chu kỳ TS, lần phát phát thành khối Công suất phát luồng tỉ lệ với 1/N tổng cơng suất phát 15 số không phụ thuộc vào số anten phát Ở phía thu, tín hiệu thu xử lý để lọc tín hiệu mong muốn giải thuật zero-forcing hay MMSE để trả lại liệu gốc ban đầu Tỷ số tín hiệu tạp âm SNR sau lọc phối hợp là: SNRki Trong đó: Wk i Pki Pni (3.38) Pki N Wki trọng số lọc N mật độ phổ công suất Nếu ta giải mã luồng kết hợp với triệt nhiễu IC (Interference Cancellation) cách loại trừ luồng liệu x khỏi vectơ thu y, vector thu lúc tổ hợp tuyến tính NT luồng liệu Tỷ số tín hiệu tạp âm SNR sau lọc phối hợp là: SNRkSIC i Pki Pni Pki N Wki (3.39) Pki N Wki Trong trường hợp giải mã kết hợp triệt tiêu nhiễu liên tiếp, Wk i Wki nên SNRkSIC SNRki i 3.4 Kết mô Mô đánh giá hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mơ lớn có sử dụng tiền mã hóa GSVD thực phương pháp mơ Monte-Carlo nhằm đưa kết có tính chất đại diện minh chứng hiệu phương pháp đề xuất Cấu hình mơ bao gồm BTS hai người sử dụng U1 U2 Số anten BTS người sử dụng thay đổi để xác định hiệu năng, cụ thể dung lượng BER Cấu hình mơ MIMO 4x2, 8x4, 16x6, 32x8 128x10 với cấu hình anten ULA Điều chế OFDM có số sóng mang 1024 Khoảng bảo vệ GI = 80, độ dài mã trải phổ 1024 Một số thông số khác mô chuẩn hóa Giả sử kênh truyền hệ thống MIMO-MC-CDMA có ma trận kênh H G kênh Pha-đinh Rayleigh có số đa đường 6, hệ thống sử dụng ma trận tiền mã hóa H 1 G 1 , CSI lý tưởng Trường hợp mô thứ đánh giá dung lượng hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn sử dụng phương pháp GSVD phương pháp SVD truyền thống Dung lượng hệ thống mô thay đổi theo tỉ số SNR từ -20 đến 20dB Trường hợp mô thứ hai đánh giá hiệu hệ thống thông qua tỉ lệ lỗi bit BER theo tỉ số SNR Theo ta có kết mô đánh giá dung lượng hệ thống tỷ lệ BER 16 50 MIMO 4x2 MIMO 8x4 MIMO 16x6 MIMO 32x8 MIMO 128x16 50 GSVD LS-MIMO MC-CDMA Capacity [Bits/s/Hz] GSVD LS-MIMO MC-CDMA Capacity [Bits/s/Hz] 60 40 30 20 10 -20 -15 -10 -5 SNR[dB] 10 15 40 35 30 25 20 15 10 -20 20 MIMO 4x2 MIMO 8x4 MIMO 16x6 MIMO 32x8 MIMO 128x16 45 -15 -10 (a) GSVD -5 SNR[dB] 10 15 (b) SVD 60 LS-MIMO MC-CDMA Capacity [Bits/s/Hz] SVD LS-MIMO MC-CDMA GSVD LS-MIMO MC-CDMA 50 40 30 20 10 -20 -15 -10 -5 SNR[dB] 10 15 20 (c) MIMO 128x16 Hình 3.7 So sánh dung lượng hệ thống MIMO-MC-CDMA (a) sử dụng phương pháp GSVD, (b) SVD, (c) so sánh hai phương pháp với cấu hình MIMO 128x16 Dựa kết mơ trình bày hình 3.7, ta thấy dung lượng hệ thống MIMO-MC-DS-CDMA có sử dụng tiền mã hóa (precoding) GSVD đạt cao so với hệ thống sử dụng SVD thơng thường Điều hồn tồn phù hợp với phân tích lý thuyết trình bày Đánh giá tỉ lệ lỗi BER ta có kết mơ sau: 17 20 10 GSVD LS-MIMO MC-CDMA SVD LS-MIMO MC-CDMA -1 LS-MIMO MC-CDMA BER 10 -2 10 -3 10 -4 10 -5 10 15 20 SNR[dB] Hình 3.8 Mơ tỉ lệ lỗi BER với hệ thống MIMO-MC-CDMA có sử dụng tiền mã hóa Từ kết mơ ta thấy khác tỷ lệ BER hệ thống MIMOCDMA có sử dụng tiền mã hóa theo thuật toán GSVD Cụ thể tỷ lệ đạt tốt so với hệ thống sử dụng tiền mã hóa SVD Theo đánh giá ta hoàn toàn thấy ưu điểm hệ thống MIMO-MC-DSCDMA có sử dụng tiền mã hóa theo thuật tốn GSVD so với SVD truyền thống Theo kết dung lượng hệ thống tăng số lượng anten phát số lượng anten thu tăng Đúng theo lý thuyết số lượng anten phát thu lớn dung lượng đạt lớn Cùng với đó, chất lượng hệ thống cải thiện rõ rệt theo tỷ lệ lỗi BER 3.5 Kết luận chương Việc nghiên cứu hệ thống hệ thống MIMO MC-CDMA quy mô lớn kết hợp xử lý theo thuật tốn phân tích giá trị kỳ dị (GSVD) tiền mã hóa ZF theo nghịch đảo suy rộng cần thiết hệ thống thông tin tương lai Chương nghiên cứu xây dựng mơ hình hệ thống MIMO MC-CDMA quy mô lớn, khảo sát vấn đề kênh truyền vô tuyến phương pháp CDMA, kỹ thuật MIMO nhằm có nhìn sâu sắc hệ thống thơng tin Ưu điểm hệ thống nâng cao dung lượng kênh truyền, mức độ tập trung công suất tốt hướng tới kỹ thuật beamforming cách kết hợp phân tích ma trận kênh theo thuật tốn GSVD Giảm nhiễu đa đường đáng kể nâng cao chất lượng kênh truyền Tuy nhiên có hạn chế cần giải bao gồm: Đồng bộ, phân tập lựa chọn anten, vấn đề giải mã tách luồng thông tin để hạn chế nhiễu xuyên luồng… 18 Chương 4: Đề xuất hệ thống đa truy nhập MIMO MC-CDMA quy mơ lớn hỗn hợp định hướng đa bước sóng ghép kênh khơng gian Trong chương 4, trình bày chi tiết kiến trúc MIMO MC-CDMA quy mô lớn (Massive MIMO) ứng dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau sử dụng cấu trúc anten mảng trụ thực kết hợp tiền mã hóa theo phương thức định hướng đa búp sóng theo tiêu chí Min-Max tối thiểu hóa búp sóng phụ để nén tối đa tổn hao truyền sóng ghép kênh theo khơng gian Bên cạnh đó, giảm bậc mơ hình ứng dụng nhằm đạt hiệu sử dụng kênh truyền giảm ảnh hưởng pha-đinh tận dụng tài nguyên tần số ngày khan Kiến trúc đề xuất có hai ưu điểm: Thứ nhất, nâng cao hiệu hệ thống, thứ hai nâng cao tốc độ truyền dẫn nhờ kết hợp ghép kênh 4.1 Mơ hình hệ thống 4.1.1 Mơ hình tín hiệu phát Xét hệ thống đa truy nhập quy mô lớn MIMO MC-CDMA trạm gốc phục vụ K người dùng biểu diễn hình 4.1 Trạm gốc sử dụng NT anten phát người dùng sử dụng N R anten thu NT Kênh MIMO hình thành NT anten phát N R anten thu phân tích thành N C kênh độc lập theo không gian với NC NT , N R d k d k i dãy liệu nhị phân đầu vào người dùng thứ k thời điểm rời rạc thứ i Việc phân phối cơng suất cho dòng ký hiệu thơng thường thực thuật tốn rót nước Dòng liệu có mode riêng ứng với SNR cao ưu tiên trước Sau phân phối, ta vector ký hiệu liệu xk x0( k ) , x1( k ) ,, xN( kT)-1 với NT -1 thành phần hình thành từ ma trận tiền mã hóa Pk kích thước NT N R : xk Pk dk (4.1) Tín hiệu MC-CDMA người dùng tạo thành từ mã trải phổ tương ứng Mỗi ký hiệu liệu trải toàn chu kỳ mã trải phổ Toàn chu kỳ mã trải phổ phát lúc cách gán chip mã với sóng mang OFDM riêng biệt Khơng tính tổng qt, xét cấu hình MC-CDMA truyền thống độ khuếch đại xử lý PG số lượng sóng mang NC , tức NC PG Ký hiệu liệu miền thời gian rời rạc thứ i x ( k ) i chép vào kênh N C trước, sau nhân với mã trải phổ ck c0( k ) , c1( k ) ,, cP(Gk )-1 tương ứng với người dùng thứ k Tín hiệu MC-CDMA phát vector tín hiệu phát thời điểm rời rạc thứ i yk [i] y0(u ) [i], y1(u ) [i],, yN(uT)-1[i ] người dùng k trước thực định hướng búp sóng phát yn( k ) i sau: y (k ) n i NC NC -1 PG -1 x (k ) (k ) n j m 0 j 0 19 c e j 2 im NC (4.2) Hình 4.1 Mơ hình hệ thống MIMO MC-CDMA quy mơ lớn đề xuất 4.1.2 Mơ hình định hướng đa búp sóng Định hướng đa búp sóng phát Tổng quát, tiền mã hóa theo phương thức định hướng đa búp sóng phát thực tổng tín hiệu có trọng số Vector tín hiệu phát thời điểm i là: sn( k ) i wn( k,m) yn( k ) i wn( k ) yu [i ] M -1 * H (4.3) m0 Trong W ( k ) w0( k ) , w1( k ) ,, wN( kT)-1 biểu diễn ma trận hệ số định hướng người dùng k, vector định hướng: w (k ) H i * * * T wi(,0k ) , wi(,1k ) ,, wi(,kM) -1 wi( k ) * (4.4) Tối ưu bền vững theo tiêu chí Min-Max Nghiệm phương trình tối ưu xác định phương pháp nhân tử Lagrange: wMNM q Rx-1 Ar q ArH Rx-1 Ar (4.8) 4.1.3 Tách đa người dùng Các kỹ thuật tách đa người dùng áp dụng mơ hình đề xuất thực mơ bao gồm: (1) cưỡng không (ZF); (2) kết hợp độ khuếch đại (EGC) (3) kết hợp tỷ số cực đại (MRC) 4.2 Kết mô Thuật tốn mơ theo phương pháp Monte-Carlo bao gồm bước sau: Thiết lập cấu hình hệ thống; tạo liệu nguồn người dùng; tiền mã hóa MIMO; tạo tín hiệu phát theo mơ hình MC-CDMA với điều chế OFDM; chèn CP; tạo dạng búp sóng; thu tín hiệu; cân MIMO; cân MUD; giải điều chế, giải trải phổ khôi phục liệu; so sánh với liệu 20 nguồn, tính BER Giá trị ước lượng cuối tính trung bình tất Q giá trị đo sau lần mô Các thông số mô xây dựng sau : Giả sử CSI lý tưởng Kênh pha-đinh Rayleigh sử dụng mơ có số đường multipath 10, góc tới can nhiễu -200 Nhiễu AWGN n t N 0,1 có độ lệch chuẩn chuẩn hóa xuất tất anten thu Tần số sóng mang fc 5.25 GHz , số sóng mang phụ Nc 1024 , số ký hiệu OFDM khung 32 ký hiệu, khoảng cách sóng mang phụ f d 64 KHz Mã trải phổ Wash-Hadarmard chiều dài L = 1024; tốc độ chip 100 Mchip / s; tốc độ lấy mẫu = 200 MHz Cấu hình mảng sử dụng URA 128 phần tử, 32 kênh xử lý MIMO, kích thước mảng Chúng ta sử dụng kịch mô để đánh giá ảnh hưởng tham số hệ thống tới hệ thống LS-MIMO-MC-CDMA sử dụng phương pháp tách đa người dùng khác : LSMIMO-MC-CDMA-MRC, LS-MIMO-MC-CDMA-ORC, LS-MIMO-MC-CDMA-EGC Trong kịch mô thứ nhất, để đánh giá ảnh hưởng tỉ số tín hiệu tạp âm (SNR) ta cho SNR thay đổi từ -20 đến -5dB, bước 1dB Kết mô thể hình 4.3, ta nhận thấy SNR thay đổi hiệu hệ thống LS-MIMO-MC-CDMA-MRC cho kết tốt Kịch mô thứ hai, thay đổi số người dùng K từ đến 16 người dùng, SNR đặt cố định -10dB, thông số mô khác không thay đổi Kết mô thay đổi số lượng người dùng thể hình 4.4 Ta nhận thấy số lượng người dùng tăng lên tỉ lệ lỗi bit hệ thống LS-MIMO-MC-CDMA có xu hướng tăng tuyến tính trường hợp hiệu hệ thống LS-MIMO-MC-CDMA-MRC cho kết tốt Hình 4.3 Đồ thị xác suất lỗi bit (BER) theo SNR Hình 4.4 Đồ thị xác suất lỗi bit BER theo số lượng người dùng 21 Trong kịch mô thứ ba, thay đổi số lượng anten cố định tham số mô khác Chúng ta nhận thấy số lượng anten tăng hiệu ứng định hướng búp sóng hẹp, cho phép giảm can nhiễu đa truy nhập BER giảm Hệ thống LS-MIMO-MCCDMA sử dụng phương pháp tách đa người dùng EGC có hiệu tốt số lượng anten tăng lên Kết mơ thể hình 4.5 Trong kịch thứ tư, tăng dần công suất can nhiễu đa người dùng MAI, thông số mô khác khơng thay đổi Hình 4.6 trình bày kết mô công suất can nhiễu đa truy nhập MAI thay đổi Trong trường hợp này, hiệu hệ thống LS-MIMO-MC-CDMA sử dụng phương pháp tách đa người dùng EGC MRC cho kết tốt Hình 4.6 Đồ thị xác suất lỗi bit BER theo cơng suất Hình 4.5 Đồ thị xác suất lỗi bit BER theo số lượng anten can nhiễu đa truy nhập MAI Chúng ta tiếp tục xây dựng kịch mơ đồ thị búp sóng thuật tốn định hướng búp sóng tác động nguồn can nhiễu Các thuật tốn định hướng búp sóng bao gồm: Tối thiếu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính (LCMV), đáp ứng phương sai tối thiểu khơng méo dạng (MVDR), tối thiểu hóa búp sóng phụ phương pháp Min-Max, thuật tốn Frost Các thơng số mơ cụ thể sau: Cấu hình mảng anten URA, số phần tử anten M = 32*4, góc hướng sóng tới: 30 , góc tới can nhiễu: 20 , tỉ số cơng suất tín hiệu cơng suất nhiễu SNR = 0dB Trong kết mô thể hình 4.7, 4.8, 4.9 ta thấy đáp ứng định hướng búp sóng triệu tiêu góc tới nguồn can nhiễu, định hướng búp sóng hình 4.10 (đối với thuật tốn Min-Max) có đồ thị búp sóng hẹp nâng cao dung lượng giảm tối đa can nhiễu giao thoa đa người dùng 22 -5 -10 -10 Normalized Array Gain [dB] Normalized Array Gain [dB] -5 -15 -20 -25 -30 -20 -25 -30 -35 -35 -40 -40 -45 -90 -70 -50 -30 -10 10 Angle [degree] 30 50 70 -45 -90 90 Hình 4.7 Đồ thị búp sóng thuật toán MVDR -50 -30 -10 10 Angle [degree] 30 50 70 90 -2 -4 Normalized Array Gain [dB] -4 -6 -8 -10 -12 -6 -8 -10 -12 -14 -16 -14 -18 -16 -18 -90 -70 Hình 4.8 Đồ thị búp sóng thuật tốn LCMV -2 Normalized Array Gain [dB] -15 -90 -70 -50 -30 -10 10 Angle [degree] 30 50 70 90 Hình 4.9 Đồ thị búp sóng thuật toán Frost -70 -50 -30 -10 10 Angle [degree] 30 50 70 90 Hình 4.10 Đồ thị búp sóng thuật tốn tối thiểu hóa búp song phụ phương pháp Min-Max 4.3 Kết luận chương Chương bốn trình bày đề xuất hệ thống MIMO MC-CDMA quy mơ lớn (Massive MIMO) ứng dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau sử dụng cấu trúc anten mảng trụ thực kết hợp tiền mã hóa theo phương thức định hướng đa búp sóng theo tiêu chí Min-Max tối thiểu hóa búp sóng phụ để nén tối đa tổn hao truyền sóng ghép kênh theo khơng gian Giảm bậc mơ hình đạt hiệu sử dụng kênh truyền giảm ảnh hưởng pha-đinh tận dụng tài nguyên tần số ngày khan Phương pháp định hướng búp sóng phương pháp tối thiểu hóa búp sóng dựa tối ưu Min-Max tăng cường tính bền vững hệ thống miền tín hiệu yếu Hướng nghiên cứu cần xác định dung lượng hệ điều kiện cần đủ để hệ có khả điều khiển, quan sát trường hợp người dùng dịch chuyển 23 Kết luận chung kiến nghị Với mục đích nghiên cứu giải pháp nâng cao hiệu nâng hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn, tác giả hoàn thành mục tiêu nghiên cứu đề Trong trình thực luận án, tác giả có số đóng góp khoa học mới, cụ thể sau: Đề xuất cấu trúc mơ hình hệ thống MIMO-CDMA đa sóng mang xây dựng sở thuật tốn phân tích giá trị kỳ dị tổng qt (GSVD) nghịch đảo suy rộng nhằm tối ưu chất lượng hệ thống Đề xuất kiến trúc MIMO MC-CDMA quy mô lớn (Massive MIMO) ứng dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau sử dụng cấu trúc anten mảng trụ thực kết hợp tiền mã hóa theo phương thức định hướng búp sóng phát (transmit beamforming) theo mode riêng tổng quát ghép kênh theo khơng gian Đề xuất thuật tốn hỗn hợp tiền mã hóa theo phương thức định hướng búp sóng phát (transmit beamforming) theo mode riêng tổng quát ghép kênh theo không gian Đề xuất hệ thống đa truy nhập MIMO-MC-CDMA quy mô lớn hỗn hợp định hướng đa búp sóng ghép kênh khơng gian Với đóng góp khoa học nêu trên, cở sở để nghiên cứu, phát triển cho hệ thống thông tin di động tiếp theo, ứng viên tiềm tàng cho hệ thống 5G Hiện nay, kết đạt luận án mơ máy tính Để tiếp tục nghiên cứu, phát triển kết đạt được, mở rộng phạm vi nghiên cứu ứng dụng thực tế, thời gian tới hướng nghiên cứu luận án đề xuất sau: Kiến trúc thu cho hệ MIMO MC-CDMA quy mô lớn (Massive MIMO) hỗn hợp định hướng búp sóng ghép kênh khơng gian Ước lượng kênh thực tế cho hệ MIMO MC-CDMA quy mô lớn (Massive MIMO) hỗn hợp định hướng búp sóng ghép kênh khơng gian 24 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [1] Nguyễn Hữu Trung, Dỗn Thanh Bình, Nguyễn Thúy Anh, (2013) "Nghiên cứu hệ thống mimo CDMA đa sóng mang (MC-DSCDMA) có tiền mã hóa cưỡng khơng (ZF), Tạp chí Khoa học Công nghệ, Viện àn l m hoa học Công nghệ Việt Nam, vol 51, No 1A, pp.117 – 131 [2] Doan Thanh Binh, (2016) “Interative Sequential Generallized MMSE Approach Of GSVD- Base MIMO Multicarrier DS-CMDA Systems”, EPU Journal of Science and Technology for Energy , vol 11, pp 44 – 52 [3] Nguyen Huu Trung, Doan Thanh Binh, Nguyen Thuy Anh, Nguyen Minh Duc, Le Trung Tan (2017) “System Theory Based Multiple-Beamforming”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, Viện àn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, vol 55, No 5, pp 653-665 [4] Nguyen Huu Trung, Doan Thanh Binh, (2017) “Large-Scale MIMO MC-CDMA System Combines Multiple Beamforming And Spatial Multiplexing”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, Viện lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam, (Accepted) 25 àn ... trúc mô hình hệ thống MIMO- MC- CDMA quy mơ lớn áp dụng cho hệ thống thông tin di động hệ sau Nghiên cứu thuật toán sở kiến trúc mơ hình đề xuất để nâng cao hiệu hệ thống dựa lý thuyết hệ thống. .. nghệ MIMO, kỹ thuật MIMO quy mô lớn (LS -MIMO) hệ thống MC- CDMA thách thức xây dựng hệ thống Khái quát đề xuất cải thiện hiệu lớp truyền dẫn hệ thống sở tham chiếu tới công bố tác giả trước hệ thống. .. lượng hệ thống MIMO- MC- CDMA quy mô lớn sử dụng phương pháp GSVD phương pháp SVD truyền thống Dung lượng hệ thống mô thay đổi theo tỉ số SNR từ -20 đến 20dB Trường hợp mô thứ hai đánh giá hiệu hệ thống