KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG

MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO

MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VII

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1

1.1 GIỚI THIỆU 1

1.2 MỤC ĐÍCH 2

1.3 YÊU CẦU CỦA ĐỀ TÀI 3

1.4 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 3

CHƯƠNG 2 MÔ HÌNH HỆ THỐNG 5

2.1 TỔNG QUAN MASSVIE MIMO VÀ CELL NHỎ 5

2.1.1 Tổng quan hệ thống 5

2.1.2 Massive MIMO 6

2.1.2.1 Khái niệm 6

2.1.2.2 Ưu điểm của Massive MIMO 7

2.1.2.3 MIMO trong mạng 5G 8

2.1.3 Small cell 8

2.1.3.1 Khái niệm 8

2.1.3.2 Các loại small cell 9

2.1.3.3 Ứng dụng cho mạng di động tương lai 10

2.2 MÔ HÌNH HỆ THỐNG 11

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP TỐI ƯU HÓA 14

3.1 VẤN ĐỀ TỐI ƯU HÓA LỒI 14

3.1.1 Thuật ngữ cơ bản 14

3.1.2 Vấn đề tối ưu hóa lồi theo dạng chuẩn 15

3.2 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN 15

3.3 ĐỊNH LÝ 1 17

3.4 GIẢI THUẬT 18

CHƯƠNG 4 MÔ PHỎNG 20

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN 32

5.1 KẾT LUẬN 32

5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 32

TÀI LIỆU THAM KHẢO 33

PHỤ LỤC A 34

HÌNH 1-2: MÔ HÌNH CELL NHỎ 9

HÌNH 2-1: MÔ HÌNH HỆ THỐNG MASSIVE MIMO VÀ CELL NHỎ 11

HÌNH 4-1: LƯU ĐỒ BIỂU DIỄN QUÁ TRÌNH KHỞI TẠO 20

HÌNH 4-2: LƯU ĐỒ BIỂU DIỄN QUÁ TRÌNH XỬ LÝ CÁC TRƯỜNG HỢP 21

HÌNH 4-3: LƯU ĐỒ BIỄN DIỄN QUA TRÌNH XỬ LÝ TIẾP THEO 22

HÌNH 4-4: LƯU ĐỒ BIỂU DIỄN QUÁ TRÌNH THU THẬP DỮ LIỆU VÀ KẾT THÚC 23

HÌNH 4-5: TRƯỜNG HỢP ĐƠN CELL ĐƯỢC PHÂN TÍCH TRONG PHẦN KẾT QUẢ, BS VÀ CÁC SCA ĐẶT CỐ ĐỊNH TRONG KHI 10 NGƯỜI DÙNG ĐƯỢC PHÂN BỐ NGẪU NHIÊN 24

HÌNH 4-6: TỔNG CÔNG SUẤT TIÊU THỤ TRUNG BÌNH NHƯ MÔ HÌNH HÌNH 4-5 XÉT N BS VÀ N SCA THAY ĐỔI, TRONG KHI RÀNG BUỘC QOS LÀ 2 BIT/S/HZ 26

HÌNH 4-7: TỔNG CÔNG SUẤT TIÊU THỤ TRUNG BÌNH NHƯ MÔ HÌNH HÌNH 4-5 XÉT N BS VÀ N SCA THAY ĐỔI, TRONG KHI ĐÓ HỆ SỐ NHIỄU N F =7DB, QOS=1.5 BIT/S/HZ 27

HÌNH 4-8: TỔNG CÔNG SUẤT TIÊU THỤ TRUNG BÌNH NHƯ MÔ HÌNH HÌNH 4-5 XÉT N BS VÀ N SCA THAY ĐỔI, TRONG KHI ĐÓ SỐ NGƯỜI SỬ DỤNG K = 15, QOS = 1.5 BIT/S/HZ 28

HÌNH 4-9: TỔNG CÔNG SUẤT TIÊU THỤ TRUNG BÌNH NHƯ MÔ HÌNH HÌNH 4-5 XÉT N BS VÀ N SCA THAY ĐỔI, VỚI TRƯỜNG HỢP TỐI ĐA 5 ANTEN TRÊN MỖI SCA 29

HÌNH 4-10: TỔNG TIÊU THỤ ĐIỆN NĂNG TRUNG BÌNH TRONG MÔ HÌNH CỦA HÌNH 4-5, VỚI N BS =50 VÀ N SCA =2 XÉT CÁC RÀNG BUỘC QOS KHÁC NHAU VÀ ĐỊNH DẠNG BEAMFORMING 30

HÌNH 4-11: TỔNG TIÊU THỤ ĐIỆN NĂNG TRUNG BÌNH TRONG MÔ HÌNH CỦA HÌNH 4-5, VỚI N BS =40 VÀ N SCA =3 XÉT CÁC RÀNG BUỘC QOS KHÁC NHAU VÀ ĐỊNH DẠNG BEAMFORMING 31

BS Base Station

LTE Long-Term Evolution

MBS Macro Base Station

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Giới thiệu

Ngày nay, sự bùng nổ của các thiết bị di động, cùng với những nhu cầu về dịch vụngày càng đa dạng của con người, là những động lực phát triển mạnh mẽ của lĩnhvực thông tin di động Các nhu cầu về liên lạc, công việc cũng như giải trí của conngười càng ngày càng có những đòi hỏi khắt khe hơn về chất lượng, ổn định và sựlinh hoạt để tối đa hóa trải nghiệm của người dùng

Tài nguyên vô tuyến dùng cho thông tin di động là hữu hạn và đắt đỏ, trong khi nhucầu sử dụng ngày càng cao, đã đặt ra nhiều thách thức cho các nhà cung cấp dịch vụcũng như các nhà nghiên cứu Một trong những giải pháp để nâng cao hiệu quả sửdụng tài nguyên vô tuyến là công nghệ truyền thông vô tuyến sử dụng đa anten, haycòn gọi là công nghệ truyền thông đa đầu vào và đa đầu ra (Multiple-InputMultiple-Output hay MIMO)

Hiện nay, mặc dù các hệ thống thông tin di động tế bào thế hệ 3 (3G) và thế hệ 4(4G) đã được chuẩn hoá việc ứng dụng công nghệ MIMO để tăng tốc độ hay độ tincậy khi truyền dữ liệu Tuy nhiên,các tiêu chuẩn hiện tại mới chỉ quy định việc sửdụng các các cấu hình MIMO cỡ nhỏ Ví dụ, hệ thống thông tin di động 4G (3GPPLTE-Advanced) quy định trạm gốc có tối đa 8 anten trong khi thiết bị đầu cuối cótối đa 4 anten.Điều này chưa cho phép phát huy hết những tiềm năng mà công nghệMIMO hứa hẹn mang tới

Hệ thống thông tin sử dụng cấu hình MIMO cỡ rất lớn (Massive MIMO) là một kỹthuật thông tin đột phá mới, hứa hẹn phát huy hết khả năng của công nghệ MIMOthông qua việc triển khai hàng trăm anten ở từng trạm gốc và sử dụng kỹ thuật MU-MIMO để phục vụ đồng thời hàng chục người dùng Được đề cử cho phiên bản 12của bộ tiêu chuẩn 3GPP LTE/LTE-Advanced, công nghệ này đang trở thành mộtlĩnh vực nghiên cứu quan trọng Với những lý do trên, hệ thống thông tin sử dụng

cấu hình MIMO cỡ rất lớn là một hướng nghiên cứu đang được quan tâm trên thếgiới.

Hệ thống massive MIMO cũng có nhược điểm là tiêu tốn rất nhiều năng lượng khiphát cùng lúc rất nhiều anten Vì vậy giải pháp kết hợp cùng cell nhỏ vốn tiêu tốnnăng lượng cho phần cứng ít hơn nên sẽ giảm được mức tiêu thụ trung bình của hệthống

Tuy nhiên, ở Việt Nam, hệ thống thông tin sử dụng cấu hình MIMO cỡ rất lớn vẫnchưa được nghiên cứu nhiều Từ động lực đó, theo định hướng của người hướngdẫn khoa học, học viên lựa chọn đề tài “Nghiên cứu hệ thống thông tin sử dụng cấuhình MIMO cỡ rất lớn” làm nội dung nghiên cứu của luận văn tốt nghiệp của mình

1.2 Mục đích

Để nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng tế bào, không làm giảm chất lượng dịch

vụ của người sử dụng (QoS) Hệ thống mạng phải được cải tiến để có thể sử dụnglại không gian cao hơn Đề tài phân tích sự kết hợp hai phương pháp tập trung, đó làcác trạm BS nhiều đầu vào và nhiều đầu ra (MIMO) và các điểm truy cập cell nhỏ(SCA) Nếu đề tài này được triển khai bởi một nhà mạng nào đó, thì một phươngpháp tiếp cận tế bào không gian có thể được thực hiện khi có nhiều máy phát đượcphục vụ cho người sử dụng bằng cách tạo thành các chùm tia đa sóng không đồngnhất Mục đích của đề tài này là để giảm thiểu tổng năng lượng tiêu thụ, trong khi

đó vẫn đáp ứng được chất lượng dịch vụ cho người sử dụng Hơn nữa, giải pháp nàykhông bị giới hạn của người sử dụng đến máy phát Bằng cách kết hợp MIMO vàcell nhỏ đã cải tiến được tổng mức tiêu thụ điện năng thông qua kết quả mô phỏng.Luận văn nghiên cứu hệ thống thông tin sử dụng cấu hình massive MIMO và cellnhỏ từ những khái niệm ban đầu và các khía cạnh cơ bản Hệ thống được phân tíchdựa theo mô hình toán học và xử lý kênh tín hiệu, từ đó có thể đưa ra những biểuthức để đánh giá.Từ các phân tích toán học, luận văn cũng sẽ tiến hành mô phỏng

để làm rõ hơn các kết quả lý thuyết

Cuối cùng, dựa trên kết quả mô phỏng thu được,chúng ta đưa ra một số nhận xét vàđánh giá một cách trực quan về hiệu năng hoạt động cũng như sự hứa hẹn của hệthống MIMO cỡ rất lớn.

1.3 Yêu cầu của đề tài

- Tìm hiểu kỹ thuật massive MIMO

- Tìm hiểu giải pháp small cell để tăng dung lượng mạng di động

- Tìm hiểu hiệu quả của việc kết hợp hai giải pháp massive MIMO và smallcell

- Xây dựng mô hình toán học và kiểm chứng bằng mô phỏng Matlab

Yêu cầu chính của đề tài là phải tìm ra giải pháp tối ưu năng lượng phát ra nhưngvẫn phải đáp ứng được chất lượng dịch vụ Từ những cơ sở lý thuyết có được chúng

ta phải giải bài toán tối ưu nhất để hệ thống khi được thiết kế phải đảm bảo chấtlượng

1.4 Phương pháp thực hiện

Để thực hiện nghiên cứu để tài “Kết hợp giải pháp cell nhỏ và massive MIMO đểcải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho mạng thông tin di động” đạt kết quảmong muốn, ban đầu là tạo một mô hình hệ thống của một mạng di động gồm mộttrạm BS và các điểm truy cập cell nhỏ (mô tả chi tiết ở chương 2) Từ đó xây dựngthuật toán để xét việc giảm thiểu tổng tiêu thụ năng lượng nhưng vẫn đảm bảo cácràng buộc về QoS cho mỗi người dùng Sử dụng Định lý 1 để đánh giá các thuậttoán phức tạp thấp, áp dụng phương pháp phỏng đoán RZF-beamforming để tínhtoán sự phân bố công suất Từ đó có thể tìm ra được mức tiêu thụ năng lượng trungbình

Đề tài chỉ áp dụng giải thuật phức tạp thấp và tiến hành mô phỏng dựa trên mô hìnhkết hợp massive MIMO và cell nhỏ Sau đó tiến hành đánh giá tổng công suất tiêuthụ trung bình trên mỗi sóng mang con khi kết hợp kỹ thuật massive MIMO và cellnhỏ, so sánh mức tiêu thụ công suất trung bình của ba giải pháp tối ưu cho đơn cell,cell nhỏ và áp dụng thuật toán phức tạp thấp Các vấn đề tối ưu hóa được giải quyếtbằng hộp công cụ thuật toán SeDuMi, sử dụng kiểu ngôn ngữ CVX

độ chính xác ước lượng kênh giới hạn bởi số người dùng chứ không phải số lượnganten BS Phương pháp tiếp cận thứ hai là triển khai một lớp phủ các điểm truy cập

tế bào nhỏ (SCA) để giảm tải lưu lượng từ các BS, do đó khai thác thực tế là hầu hếtlưu lượng truy cập dữ liệu được khoanh vùng và yêu cầu bởi người sử dụng có khảnăng di chuyển thấp Cách tiếp cận này làm giảm khoảng cách trung bình giữangười sử dụng và thiết bị phát, dẫn đến tổn thất lan truyền thấp hơn và hiệu suấtnăng lượng cao hơn Điều này đi kèm với giá có một topo mạng không đồng nhấtcao, nơi rất khó kiểm soát và điều phối nhiễu của người sử dụng einter-user Để đápứng thách thức này, ngành công nghiệp và học viện đang chuyển trọng tâm từ cácfemtocell do người dùng triển khai sang các SCA do nhà khai thác triển khai Loạithứ hai có thể dựa vào kết nối backhaul đáng tin cậy và kiểm soát/điều phối chungcủa BS và các SCA Sự tồn tại của các SCA thậm chí có thể minh bạch đối vớingười dùng, như trong phương pháp tiếp cận tế bào mềm được đề xuất cho LTE.Tổng tiêu thụ điện năng có thể được mô phỏng với một phần công suất tĩnh phụthuộc vào phần cứng thu phát và một phần công suất động tương ứng với cường độ

tín hiệu phát ra MIMO cỡ lớn và cell nhỏ hứa hẹn cải tiến lớn trong phần công suấtđộng, nhưng đòi hỏi nhiều phần cứng hơn và do đó sẽ làm tăng phần công suất tĩnh.Nói cách khác, các topo mạng dày đặc phải được triển khai và tối ưu hóa đúng cách

để thực sự nâng cao hiệu quả năng lượng tổng thể Báo cáo này phân tích những cảitiến có thể có trong việc sử dụng năng lượng hiệu quả khi mô hình topo macro cell

cổ điển được sửa đổi bằng cách sử dụng MIMO cỡ lớn tại BS và lớp phủ với cácSCA Chúng tôi giả sử việc thu được kênh lý tưởng nhất và một mạng backhaul hỗtrợ sự phối hợp nhiễu, do đó chúng tôi xem xét một ràng buộc cuối cùng về những

gì thực tế đạt được Mục đích là để giảm thiểu tổng tiêu thụ điện năng trong khi vẫnđáp ứng các ràng buộc về QoS ở người sử dụng và các hạn chế về nguồn điện ở BS

và các SCA Chúng tôi chỉ ra rằng vấn đề tối ưu hóa này có một cấu trúc lồi ẩn chophép tìm ra giải pháp tối ưu trong thời gian đa thức Giải pháp được chứng minh là

tự động hoặc tự động gán cho mỗi người dùng một máy phát tối ưu (BS hoặcSCA) Một thuật toán phức tạp thấp dựa trên việc định dạng chùm tia số khôngthường qui cổ điển (RZF) được đề xuất và so sánh với giải pháp tối ưu Các giá trịtiềm năng của các cấu trúc liên kết bị mật phân khác nhau được phân tích bằng môphỏng

1.1.2 Massive MIMO

Hệ thống thông tin MIMO là viết tắt của cụm từ Multiple Input – Multiple Output:

hệ thống thông tin đa đầu vào – đa đầu ra Trong lĩnh vực vô tuyến, MIMO là hệthống truyền dẫn vô tuyến sử dụng đồng thời nhiều anten ở máy phát và ở máy thunhằm tận dụng chiều không gian để cải thiện chất lượng truyền thông tin

Các mạng MIMO tiêu chuẩn có khuynh hướng sử dụng hai hoặc bốn ăng-ten.Massive MIMO là một hệ thống MIMO với một số lượng lớn các anten có thể lênđến vài chục thậm chí là vài trăm anten

Bởi vì các hệ thống MIMO cần phải bố trí thêm ăng ten vào một khu vực nhỏ, họcần sử dụng các tần số cao hơn (và do đó các bước sóng ngắn hơn) so với các tiêuchuẩn mạng di động hiện tại

Hình 1-1: Hệ thống Massive MIMO [11]

Ưu điểm của một mạng MIMO thông thường là nó có thể nhân năng lượng của mộtkết nối không dây mà không đòi hỏi nhiều quang phổ hơn Các báo cáo ban đầu chỉ

ra những cải tiến về năng lực đáng kể và có khả năng sẽ tăng gấp 50 lần trong tươnglai

Càng nhiều anten của máy phát/thu được trang bị, càng có nhiều đường dẫn tín hiệu

và hiệu suất tốt hơn về tốc độ dữ liệu và độ tin cậy của liên kết Mạng MIMO khổng

lồ cũng sẽ đáp ứng tốt hơn với các thiết bị truyền ở các băng tần cao hơn, điều này

sẽ cải thiện phạm vi phủ sóng Đặc biệt, điều này sẽ có lợi ích đáng kể cho việc cóđược tín hiệu mạnh trong nhà Số lượng anten lớn hơn trong mạng MIMO khổng lồcũng sẽ làm cho nó có khả năng chống nhiễu và cố ý gây nhiễu nhiều hơn các hệthống hiện tại, chỉ sử dụng một số ít anten

Cũng cần lưu ý rằng các mạng MIMO Massive sẽ sử dụng công nghệ chùmbeamforming, cho phép sử dụng phổ tần Các mạng di động hiện tại củng cố chia sẻmột nhóm quang phổ cho tất cả người dùng trong vùng lân cận, dẫn đến một nút cổchai về hiệu suất trong khu vực đông dân cư Với Massive MIMO và beamformingđược xử lý thông minh và hiệu quả hơn, do đó tốc độ và độ trễ dữ liệu nên đượcthống nhất hơn nhiều trong mạng di động

Mặc dù các nguyên tắc chuẩn của MIMO đã được sử dụng trong nhiều tiêu chuẩnWi-Fi và 4G, Massive MIMO sẽ thực sự đóng một phần trong 5G Vì vậy, người ta

hy vọng rằng Massive MIMO sẽ là một yếu tố chủ chốt và là thành phần cơ bản của5G

Một trong những vai trò quan trọng của bất kỳ mạng 5G nào sẽ là xử lý sự gia tăngđáng kể trong việc sử dụng dữ liệu với tốc độ cao Cisco ước tính đến năm 2020 khi5G được đưa ra triển khai - sẽ có khoảng 5,5 tỷ người sử dụng điện thoại di độngtrên khắp thế giới, mỗi người có thể tiêu thụ 20 GB dữ liệu mỗi tháng

Khả năng phục vụ cho nhiều người sử dụng và nhiều thiết bị của MIMO - đồng thờitrong một khu vực đông đúc với tốc độ dữ liệu nhanh và hiệu năng nhất quán làmcho nó trở thành công nghệ hoàn hảo để đáp ứng nhu cầu của thời đại 5G sắp tới

1.1.3 Small cell

Small cell là các điểm truy cập vô tuyến di động có công suất thấp hoạt động ở phổ

có giấy phép và không có giấy phép có phạm vi từ 10 mét tới vài kilomet Smallcell phải nhỏ hơn một macrocell di động , một phần bởi vì chúng có phạm vi ngắnhơn và một phần bởi vì chúng thường xử lý ít cuộc gọi đồng thời hoặc luân phiên

Họ tận dụng phổ tần có sẵn bằng cách tái sử dụng cùng tần số nhiều lần trong mộtkhu vực địa lý Một ít khu vực macro cell mới được xây dựng, với số lượng lớn các

tế bào nhỏ được công nhận như là một phương pháp quan trọng để nâng cao hiệusuất, chất lượng và khả năng phục hồi mạng tế bào, tập trung ngày càng tăng bằngcách sử dụng LTE Advanced

Hình 1-2: Mô hình Cell nhỏ [1]

này không được chuẩn hóa hoàn toàn và điều quan trọng cần lưu ý là việc sử dụng

có thể trùng lặp

- Femtocell có phạm vi nhỏ nhất của các tế bào nhỏ, và thường được triển khaitrong nhà hoặc các doanh nghiệp nhỏ Các thiết bị giống như router này được càiđặt bởi khách hàng và có thể chỉ bao gồm phạm vi bảo hiểm cho chỉ một vài ngườidùng cùng một lúc Femtocells thường có phạm vi tối đa dưới 10 mét

- Picocell thường được cài đặt trong các khu vực trong nhà lớn hơn như trung tâmmua sắm, văn phòng hoặc nhà ga Họ có thể hỗ trợ tối đa 100 người dùng cùng mộtlúc và có phạm vi dưới 200 mét

Microcell là tế bào nhỏ lớn nhất và mạnh nhất Chúng thường được lắp đặt ngoàitrời trên các đèn giao thông hoặc biển báo và có thể được sử dụng tạm thời cho các

sự kiện lớn Microcell có tầm hoạt động dưới hai cây số, trong khi tháp macrocell

có thể che đậy đến 20 dặm Cả hai microcells và picocells thường được cài đặt bởicác nhà khai thác mạng

Hình thức phổ biến nhất của các tế bào nhỏ là femtocell Ban đầu họ được thiết kế

để sử dụng trong nhà ở và doanh nghiệp nhỏ, với phạm vi ngắn và số lượng kênhhạn chế Femtocell với phạm vi và công suất gia tăng đã gây ra sự gia tăng các thuậtngữ: metrocell, femtocell femtocell, femtocell truy cập công cộng, femtocell doanhnghiệp, siêu femto, femto lớp 3, femto và microcell lớn hơn Thuật ngữ "small cell"

thường được sử dụng bởi các nhà phân tích và ngành công nghiệp như là từ ngữ để

mô tả các hiện thực khác nhau của femtocell và để làm sáng tỏ bất kỳ nhầm lẫn nào

mà femtocell được giới hạn ở các ứng dụng Các tế bào nhỏ đôi khi không chínhxác, cũng được sử dụng để mô tả các hệ thống phân phối anten (DAS) mà khôngphải là các điểm truy cập năng lượng thấp

Các tế bào nhỏ là một phần không thể tách rời của các mạng LTE trong tương lai.Trong mạng 3G, các tế bào nhỏ được xem như là một kỹ thuật offload Trong mạng4G, nguyên tắc của mạng không đồng nhất (HetNet) được giới thiệu nơi mạng diđộng được xây dựng với các lớp tế bào nhỏ và lớn Trong LTE, tất cả các tế bào sẽ

tự tổ chức, dựa trên các nguyên tắc được đặt trong Home NodeB hiện tại (HNB),thuật ngữ 3GPP cho các femtocell ở nhà

Những đổi mới trong thiết kế truy cập vô tuyến đưa ra ý tưởng về kiến trúc gần nhưbằng phẳng, nơi sự khác biệt giữa một tế bào nhỏ và một macrocell phụ thuộc vàokhối lượng được xếp chồng lên nhau

Tín hiệu truyền từ MBS đã yếu đi và trầm trọng hơn khi tín hiệu của trạm cơ sở đếntrong nhà Femtocell cung cấp cách để thoát khỏi những khó khăn hiện nay trong hệthống dựa trên macrocell Do đó, bảo hiểm mạng Femto Base Station (FBS) là mộttrong những mối quan tâm hàng đầu trong môi trường trong nhà để có được chấtlượng dịch vụ tốt (QoS)

1.6 Mô hình hệ thống

Hình 2-1: Mô hình hệ thống Massive MIMO và cell nhỏ [1]

anten cung cấp thông tin cho K người sử dụng anten đơn Số điểm truy cập cell nhỏ(SCA) Các cell nhỏ tạo thành một lớp phủ sóng hoạt động đọc lập với nhau CácSCA được trang bị NSCA anten, thường là và các anten này bị ràng buộc bởi các giớihạng phủ sóng Số anten từ trạm BS rất lớn, từ 8 cho đến vài trăm để cung cấp chấtlượng dịch vụ cao nhất

Các kênh truyền đến người sử dụng k được mô hình như khối fading Một fading

H k

h

và một kênh truyền từ điểm truy cậpcell nhỏ ký hiệu là , j

H k

Trong đó: x0 là tín hiệu truyền từ trạm BS

xj là tín hiệu truyền từ cell nhỏ thứ j

hH là số kênh truyền fading

nk là nhiễu gauss với phương sai là k2

Trạm BS và các SCA được kết nối với nhau thông qua một mạng backhaul, chophép phân chia tài nguyên tế bào chung nhưng đường truyền không đồng bộ tuyếntính Nghĩa là người sử dụng được phục vụ bởi nhiều máy phát nhưng thông tinđược mã hóa và phát ra độc lập.

Thông tin từ BS và SCA thứ j để truyền đến người sử dụng thứ k được ký hiệu lầnlượt là x k,0 và x k, j (j = 0, ,S) Các thông tin này được nhân với beamformingvector wk,0 và wk, j ta được biểu thức của tín hiệu truyền là:

, , 1

w0, ,

K

j k j k j k

SINR là tỉ lệ trên nhiễu và tiếng ồn của người sử dụng thứ k

Mức tiêu thụ điện năng (trên mỗi sóng mang phụ) có thể được xác định như:

Trong đó:

2 2

0 K w ,0 S 0 K w ,

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP TỐI ƯU HÓA

1.7 Vấn đề tối ưu hóa lồi

1.1.4 Thuật ngữ cơ bản

Chúng ta sử dụng ký hiệu:

0minimize ( )subject to ( ) 0 1, , m ( ) 0 1, ,

i i

được gọi là các ràng buộc bất bình đẳng và các hàm tương ứng f i: Rn  Rgọi làhàm ràng buộc bất bình đẳng Các phương trình h x  i( ) 0 được gọi là các ràng buộcbình đẳng và các hàm h i: Rn  R gọi là hàm ràng buộc bình đẳng Nếu không córàng buộc (tức là, m = p = 0), thì vấn đề (3.1) là không bị giới hạn

Tập hợp các điểm cho mục tiêu và tất cả các hàm ràng buộc được xác định:

p m

hiện được nếu có ít nhất một điểm khả thi và không thể thực hiện được nếu không

có điểm khả thi nào Tập hợp các điểm khả thi gọi là tập hợp khả thi hoặc là tập hợpcác ràng buộc

Giá trị tối ưu * của vấn đề (3.1) được định nghĩa là:

Chungs ta cho phép * lấy các giá trị  (theo quy ước chuẩn quy định rằng hàm

số của tập rỗng là ∞) Nếu có điểm khả thi x k với f x   0 k khi k   thì

*

  , vậy có thể nói vấn đề (3.1) bị chặn dưới

1.1.5 Vấn đề tối ưu hóa lồi theo dạng chuẩn

Một vấn đề tối ưu hóa lồi có dạng:

0minimize ( )subject to ( ) 0 1, , m

a 1, ,

i T

Trong đó f0, ,f m là các hàm lồi So sánh (3.2) với chuẩn chung (3.1), tối ưu lồi có

bổ sung ba yêu cầu:

 Các hàm ràng buộc bình đẳng h x i( )a x b T i  i phải quan hệ với nhau

Chúng ta phải lưu ý ngay đến tính chất quan trọng: Tập khả thi của một vấn đề tối

ưu hóa lồi là lồi, vì nó là giao điểm của miền:

Tập hợp nững giao điểm này là tập lồi, với m (lồi) bố cấp dưới x f x | i  0

ta có thể giả định rằng không mất tính tổng quát khi a  i 0 nếu a  i 0 và b  i 0 cho

một vài trường hợp i, thì ràng buộc bình đẳng thứ i có thể bị xóa và nếu a  i 0 và

0

i

b  thì ràng buộc thứ i đó không phù hợp và vấn đề tối ưu hóa lồi không khả thi)

Như vậy, trong một vấn đề tối ưu lồi, chúng ta giảm thiểu một hàm mục tiêu lồi quamột tập lồi

1.8 Xây dựng thuật toán

Mỗi BS và SCA đều bị hạn chế công suất bởi Lj ràng buộc:

0

m

i i

