Mã hóa khơng gian-thời gian cho đường truyền khơng dây Tóm tắt — Sự truyền lan tín hiệu đa đường từ lâu cho làm suy giảm tính tin cậy đường truyền truyền thông không dây Bài báo có mặt tượng đa đường giúp cải thiện đáng kể tốc độ liệu sử dụng cấu trúc truyền thông phù hợp Một mơ hình thu nhỏ phát triển cho kênh truyền thông không dây chọn lọc phân tán không gian MIMO( đa đầu vào –đa đầu ra) Dung lượng thông tin đa chiều phân tích Trong điều kiện tỷ số nhiễn tạp âm SNR cao kênh MIMO biểu diễn độ dốc dung lượng theo bits công suất tăng thêm theo dB mà tỷ lệ với số lượng thành phần đa đường nhỏ nhất, số lượng anten đầu vào số lượng anten đầu Kết mong muốn tương phản với trường hợp độ dốc dung lượng thấp nghiên cứu với nhiều anten phía đường truyền vơ tuyến Cấu trúc STVC (mã hóa theo vector không gian thời gian) đề xuất cách để đạt dung lượng kênh MIMO Sự phức tạp STVC dẫn tới phương pháp mã hóa không gian-tần số DMMT( đa âm ma trận rời rạc) phức tạp Cả hai cấu trúc xem tiệm cận với tối ưu Kỹ thuật mã hóa dạng lưới thích nghi gợi ý phương pháp mã hóa theo chiều khơng gian thời gian tồn kênh DMMT Bài báo trình bày ví dụ thực tế minh họa cho kết lý thuyết Từ khóa — FPGA; 4G; Networking I GIỚI THIỆU Nghiên cứu có tính chất hệ thống truyền thông tin cậy kênh tuyến tính đề xuất Shannon vào năm 1948 [1] Dung lượng thông tin kênh MIMO cụ thể đề xuất Brandenburg Wyner [2] Các nghiên cứu Chenh Verdu cho kênh MIMO đa truy nhập nói chung Vấn đề tối ưu hóa cặp thu phát đa chiều để giảm thiểu sai số bình phương trung bình tiêu chuẩn (MMSE) ngày quan tâm Một đóng góp cho vấn đề ngày ông Salz [4] người phát triển vector truyền lọc thu tuyến tính MMSE tối ưu cho MxM kênh mà không làm tăng băng thông Nhiều nghiên cứu cân MIMO bao gồm cân tuyến tính làm tăng băng thơng cân hồi tiếp Xem xét vấn đề truyền thông với điêu chế tuyến tính kênh khơng dây chọn lọc không gian phân tán tần số H gồm MT anten phát MR anten thu với nhiễu cộng Ảnh hưởng tượng đa đường dung lượng thông tin kênh truyền thông rời rạc thời gian gì? Các cấu trúc đa anten khác ảnh hưởng đến dung lượng kênh truyền Có khả xây dựng hệ thống mã hóa đa anten mà hưởng lợi từ đặc tính vốn có kênh đa đường Bài báo cố gắng trả lời câu hỏi cho kênh bất biến thời gian tồn ứng dụng mạch vòng th bao vơ tuyến Kênh thay đổi thời gian nói đến [8] [9] Mơ hình kênh MIMO thu gọn mơ tả phần II Sau nghiên cứu lý thuyết giới hạn dung lượng thông tin kênh MIMO mục III Chúng ta biết hiên tượng đa đường cải thiện dung lượng cho trường hợp MIMO Đặc biệt mà số lượng thành phần đa đường vượt giá trị cụ thể độ dốc dung lượng theo bits công suất tăng thêm theo dB tỉ lệ với số lượng anten đặt đầu vào đầu kênh Kết mong muốn tương phản với trường hợp thông thường với anten thuộc phía kênh Cấu trúc STVC cho truyền thông theo cụm gợi ý phương tiện lý thuyết để đạt dung lượng Sự phức tạp cao cấu trúc STVC thúc đẩy việc đưa cấu trúc mã hóa khơng gian-tần số DMMT phức tạp Cấu trúc phân tích phần IV Cả STVC DMMT đưa nhằm đạt dung lượng kênh truyền thực mà khoảng thời gian cụm tăng lên Trong phần V kỹ thuật mã hóa dạng lưới thích nghi đưa giải pháp thực tế cho việc mã hóa khơng gian nằm ngang chiều tần số kênh DMMT Ví dụ thực nghiệm dùng để minh họa cho kết lý thuyết trình bày phần VI Vấn đề báo phát triển mơ hình ma trận kênh, mối liên hệ hạng tượng đa đường bổ đề Trạng thái đa đường cấu trúc đa anten khác làm rõ Hệ 3, DMMT phương tiện nhằm đạt tốc độ tin cậy cao kênh MIMO phân tán Kết đưa báo dựa nghiên cứu báo cáo trước [10]-[12] II MƠ HÌNH KÊNH MIMO Kênh truyền thông không dây thường mô tả tượng đa đường [13] [14] Tín hiệu phát lan truyền dọc theo L đường sinh phản chiếu tán xạ từ phần tử vật lý mơi trường vật lý mơ tả hình Chúng ta rút mơ hình tín hiệu trường xa cho hệ thống truyền thông số điều chế tuyến tính cho hệ thống với M T anten phát MR anten thu Trong phần lại, mơ hình tín hiệu băng gốc có giá trị phức sử dụng Ngầm giả thiết sóng mang tần số vơ tuyến chuyển đổi tăng tín hiệu băng gốc mà truyền khơng khí sau giải điều chế trở lại băng gốc phía thu Xem xét hình dạng đường truyền cho đường truyền thứ l, đặc trưng tăng ích anten phát thứ j góc phát θ tl at,j đặc trưng tăng ích anten thu thứ i góc tới θ Rl aR,i(θR,l).Hơn đường truyền dẫn thứ l đặc trưng biên độ đường phức βl trễ trễ lan truyền đường τl Dạng hình học đường truyền vẽ hình Trong trường hợp hệ thống tín hiệu số, tín hiệu băng gốc truyền cho phần tử truyền thứ j là: Trong {zj(n)} dãy symbol (phức), g(t) hàm dạng xung đáp ứng xung kim T chu kỳ symbol Hàm dạng xung thường tích chập hai lọc riêng biệt, phía phát phía thu Bộ lọc thu tối ưu lọc thích ứng Trong thực tế hình dạng xung hình cửa sổ chữ nhật dẫn đến đáp ứng xung hữu hạn Tín hiệu thu ănten thứ i Trong ni(t) nhiễu cộng phía thu Băng gốc đồng lấy mẫu với chu kỳ symbol T gán cho phía thu Chúng ta định nghĩa no (v+1) độ trễ chiều dài lớn bao hàm l cho chuỗi hàm số xung lấy mẫu {g(nT-τ1)} Để đơn giản hóa giả sử n 0=0 biểu diễn rời rạc theo thời gian g(nT-τ1) = gl(n) Khi khối gồm N symbol liệu truyền đi, có N+v mẫu đầu khác 0, mẫu k-N+1 kết thúc K+v Tổng hợp đầu kênh viết lại ma trận cột với tất mẫu thời gian với anten thu cho trước xuất mà theo thứ x(k)=[x 1(k-N+1)…x1(k+v)…xMr (k-N+1) …xMr(k+v)]T với xếp chồng cho mẫu nhiễu đầu n(k) Vector symbol đầu vào viết Kênh khơng gian thời gian biểu diễn vector sau: Trong ma trận kênh MIMO (N+v)xN khối SISO( đầu vào đầu ra) Với khối có dạng Toeplitz Để minh họa rõ ảnh hưởng tượng đa đường, kênh viết lại tổng thành phần đa đường Trong (N+v)xN ma trận xung có dạng Toeplitz Mơ tả kênh ngày minh họa hình Bổ đề 1: số lượng chiều kênh thời gian-không gian biên độ hữu hạn K tạo để liên lạc với kênh trường xa mô tả (1) bị chặn K ≤ (N.L,(N+v).MR,N.MT) Chứng minh: ma trận kênh tổng L thành phần ma trận (2) Qua kiểm tra ma trận bên trái biểu thức bị giới hạn hạng N+v, ma trận có hạng N ma trận bên phải có hạng bị giới hạn N Mỗi thành phần ma trận sau thêm khơng hạng N Với NL< min(N+v)MR,NMT), hạng H giới hạn NL NL> min(N+v)MR,NMT), ma trận phức tổng hợp bị giới hạn hạng (N+v)MR,NMT) Kênh không gian-thời gian chiều viết gọn lại biểu thức vector chiều với ma trận kênh Toeplitz Như thấy cách viết giúp làm vấn đề phức tạp đường truyền kênh MIMO phân tán trở nên đơn giản III PHƯƠNG PHÁP Trong chương tìm hiểu dung lượng thơng tin cho kênh không gian-thời gian mô tả chương trước Một hệ thống lý thuyết STVC đề xuất phương tiện để đạt dung lượng kênh Chúng ta sau rút mối quan hệ dung lượng kênh MIMO dung lượng kênh SISO (một đầu vào đầu ra) MISO (nhiều đầu vào đầu ra) sở cho trường hợp tỉ số SNR ( tín hiệu nhiễu) cao Chúng ta tiến hành theo giả thiết Nhiễu n(k) nhiễu cộng trắng Gaussian (AWGN) Mỗi lần sử dụng kênh bao gồm lần truyền loạt symbol Tổng công suất trung bình xạ từ tất anten tất mẫu thời gian bị hạn chế cho nhỏ PT Chúng ta so sánh dung lượng vài hình dạng kênh Tất anten kênh SISO bao gồm tập anten mà tham gia vào kênh SIMO (hoặc MISO) Các kênh bao gồm tập anten kênh MIMO Giá trị dung lượng cho kênh ký hiệu C1,1, CMR,1 C1,MT CMR,MT tương ứng Dạng khai triển sử dụng kỹ thuật phân tích giá trị kỳ dị (SVD) ma trận H= U với giá trị kỳ dị ký hiểu Ma trận hiệp phương sai z(k) R Z với ma trận phân tích trị riêng U trị riêng Định lý 1: Dung lượng thông tin cho kênh truyền không gian-thời gian rời rạc thời gian cho = bits/transmission Trong đó: λZ,n= (ξ - )+ Định lý cho thấy phần mở rộng mã hóa vector thời gian đưa Kasturia Chúng ta tạo cấu trúc STVC Kênh STVC song song viết là: (k ) VH* HU H Z (k ) N ( k ) H Z ( k ) N (k ) Chúng ta so sánh dung lượng SNR cao tiệm cận kênh truyền khơng dây cho cấu hình anten khác Để đơn giản hóa giả sử N>>v giới hạn số lượng kênh xấp xỉ K �N min( L, M T , M R ) Định nghĩa: Hạng đầy đủ định nghĩa trường hợp mà đạt cân giới hạn số lượng kênh Hệ 1: Nếu có nhiều cổng tồn đầu vào đầu kênh thời gian-khơng gian trường xa (H), sau SNR tăng lên, cải tiến dung lượng so với kênh SISO Hi,j tiệm cận đến giá trị số Với kênh SIMO số cho công thức CM R ,1 C1,1 � N N �(log H ,n n 1 log i , j ,n ) �0 Với biểu thức tương đương cho kênh MISO Chứng minh: Với kênh SIMO, định nghĩa Hi,1 thành phần kênh phụ SISO thứ I H Từ bổ đề Hạng H N Vì tăng số lượng anten đầu không làm tăng kênh song song Việc chọn truyền qua Hi,1 tập giải pháp đường truyền sẵn có cho H, CM R ,1 C1,1 �0 Chúng ta định nghĩa giá trị biên độ nhỏ H i,1 H Biện pháp “rót nước” sử dụng tất kênh sẵn có cơng suất phát tăng PT N min N 2 � n 1 H ,n 2 Định nghĩa P0 N / min tiệm cận cho kênh là: Z , n ��� � PT ? P0 phân bố cơng suất SNR lớn PT N Vì viết: CM R ,1 C1,1 ��� � PT ? P0 ��� � PT ? P0 N N N log �� � � n 1 Hn � � P T H ,n � log � 1 � � � N n 1 � � N � P � T H i ,1, n � log � 1 � � N 2 � � � log Hi ,1,n ��0 � � Lặp lại lập luận cho kênh MISO kết thúc việc chứng minh Độ dốc dung lượng kênh định nghĩa tăng dung lượng việc tăng SNR dùng số CM R , M T ( ) CM R , M T ( SNR ) CM R , M T (SNR ) Hệ 2: tồn nhiều cổng đầu vào lẫn đầu kênh không gian thời gian (H) sau SNR tăng, độ dốc dung lượng cho kênh MIMO đạt tới số cho kênh MISO, SIMO, SISO sở Theo giả thiết, hệ số nhân độ dốc dung lượng tiệm cận cho bởi: � min( L, M R , M T ) Vì lợi ích cấu trúc MIMO tăng lên mà không bị bới giạn SNR tăng Chứng minh Theo bước phần chứng minh trước dễ dàng CM R , MT ��� � PT ? P0 N �log K n 1 H,n KN log ���K1 �K � log PT �N Điều trực tiếp dẫn tới Theo cách giống hệt tìm CM R ,1 ( ) ��� � log( ) PT ? P0 Lặp lại bước cho kênh MISO SISO hoàn tất việc chứng minh Hệ gây chút bất ngờ Hiện tượng đa đường lợi kênh MIMO trường xa Nếu khơng có tượng (L=1) ưu điểm dung lượng SNR cao cấu trúc MIMO bị giảm chút so sánh với kênh SISO Nếu tượng đa đường xảy mạnh (L>min) Dung lượng SNR có tăng gấp bội việc thêm anten vào phía đường truyền vô tuyến Việc cải thiện dung lượng kênh xảy mà trả giá công suất xạ trung bình băng thơng số lượng chiều kênh song song tăng Ngược lại việc thêm vào anten vào phía đường tuyền tăng dung lượng chuỗi thêm vào so sánh với kênh SISO mà không quan tâm đến số lượng đường truyền Bới số lượng chiều kênh song song không tăng Điều rõ ràng thúc đẩy việc tối ưu cấu trúc đường truyền không gian-thời gian Trong phần phát triển cách tiếp cận hiệu thực tế cho mã hóa khơng gian-thời gian mà có ưu điểm khả đạt dung lượng kênh IV MA TRẬN ĐA ÂM RỜI RẠC Hạn chế chủ yếu mã hóa vector khơng gian thời gian phức tạp SVD ma trận ( N v) M R �N M T phải tính tốn Sự phức tạp giảm cách sử dụng cấu trúc mã hóa tương tự giải pháp đa âm rời rạc (DMT) � � cho � kênh SISO [17]-[19] Cấu trúc mã hóa khơng gian thời � � dẫn đến ma trận vector truyền nhận � gian � � � tần số biến đổi Fourier (DFT) Vì chúng tơi cho gọi phương pháp DMMT Với DMMT, N symbol liệu lần truyền từ anten sử dụng kênh Tuy nhiên, tiền tố thêm vào đầu chuỗi liệu symbols liệu v cuối truyền từ phần tử anten trước truyền toàn khối gồm N symbols Bằng cách nhận N mẫu thời gian đầu anten việc bỏ qua mẫu đầu cuối v, ma trận xuất �i , j ��N �N Khối ma trận kênh có cấu trúc có tính chu kỳ H tính chu kỳ lại lần viết tổng ma trận với ma trận dạng xung Toeplitz Gl thay ma trận dạng xung có tính chu kỳ NxN cho (10) xuất phần cuối trang Với khối kênh SISO có tính chu kỳ, chéo hóa ma trận kênh bước sau Đầu tiên chéo hóa ma trận thủ tục bước Đầu tiên nhân thông thường (phép nhân phải ma trận) H với NM T x NMT trận DFT “ô vuông chéo” F *( M T ) � F* � �0 O � � � � 0� F* � � � *( M T ) P U ( M T ) H� VH*( M R ) PR F ( M R ) HF T H Trong vng chéo biến đổi Bước “nhân trái ma trận” H Với kết biết tới [20] vector sở DFT hình thành vector đơn trực chuẩn (trực �i , j , ma trận giao chuẩn hóa) ma trận chu kỳ H là: F (MF ) $1,1 L � � *( M T ) � HF �M O � $R ,1 L r � $1, M T M $M , M R T � � � � � $i , j ma trận chéo chứa trị riêng i , j (n) ma Trong �i , j Phép trừ bên trái từ hàng trận kênh có tính chu kỳ H cao phép nhân trái ma trận hoán vị P R, nhân trái ma trận hoán vị tương tự P T, sinh ma trận “ô vuông chéo” PR F (M R ) ( MT ) H DMMT đường chéo đạt cách nhân trái U H (M ) nhân phải U H T H (1) � � *( MT ) � HF PT � O � � � � � � H (N )� Trong �$1,1 (n) $1,2 (n) $1, MT (n) � � � �$2,1 (n) $2,2 (n) $2, MT (n) � H (n ) � � M M M � � M � $M R ,1 (n) $M R ,2 ( n) $M R , MT ( n) � � � Là kênh không gian thời gian M R x MT ước lượng DFT trị số n Cần phải khảo sát tính chất ma trận kênh không gian thời gian H(n) Việc định nghĩa hàng ma trận (vector) đặc trưng T aR ,1 ( R ,l ) aR, M R ( R, l ) � thu cột ma trận (vector) aR ,l � � � đặc trưng thu hàng ma trận (vector) T aT ,l � aT ,1 (T ,l ) aT , M T (T ,l ) � � � đặc trưng phát Có thể viết lại L T H (n ) � l Gl (n)a R, l aT ,l l 1 Trong DFT chuỗi tính tốn DFT số n Vì số tần số, kênh DMMT tổng có trọng số vượt L hạng -1 hàng ma trận hu phát tần số bất biến Trọng số định nghĩa giá trị fading đường có tần số bất biến biến đổi Fourier hàm dạng xung trễ Điều mộ trạng thái có cấu trúc cao phổ kênh không gian-tần số * Căn vào SVD H (n) VH ( n ) H ( n )U H ( n ) ma trận kênh H (1) � � �0 O � � � � � H ( N )� � ( MT ) Trong U H vng chéo Với ô vuông bao gồm ma trận đơn (ma trận khơng có nghịch đảo) phía phải (M ) ma trận H n VH R ô vuông chéo bao gồm ma trận đơn phía trái Hn mâ trận đường chéo H� bao gồm biên độ kênh không gian phụ DMMT H� ,i H�, j (n) H�,( n.M ) Công thức DMMT kênh song song cuối R j là: (k ) H Z ( k ) N (k ) Trong Z(k) chiều dài vector symbol đầu vào M TN, X(k) chiều dài vector symbol đầu MRN N(k) chiều dài vector nhiễu đầu tương đương MRN Sơ đồ khối mà thực phân tích kênh khơng gian-tần số mơ tả hình Giả sử MT=MR=M N ∞ phức tạp phép tính mã hóa vector giảm bớt M điểm độc lập N IFFT, M điêm độc lập N FFT N điểm độc lập Việc xử lý tín hiệu yêu cầu khắt khe phía phát phía thu để chéo hóa tất kênh phụ không gian-thời gian cho khối liệu 3 giảm bớt từ O ( N M ) đến O ( MN log N ) O ( NM ) Bây STVC DMMT hai tiệm cận đến tối ưu Định lý Ở giới hạn N � � dung lượng STVC DMMT hai tiến tới dung lượng kênh tần số liên tục cho � ( ) ( ) � Z, j H, j �d C0 � log � 1 � � � j � � Trong Z j ( ) tìm thấy từ thuật tốn “rót nước” khơng gian-tần số � Z , j ( ) � � ( ) H, j � � � � � Chứng minh chuỗi nhiễu DMMT AWGN RN VH*( M R ) PR F ( M R ) I F *( M R ) PR*VH( M R ) 2TN M R Căn vào điều này, cấu trúc kênh độc lập song song DMMT rõ ràng chứng minh CDMMT N � ( n) ( n ) Z, j H,j log � 1 � � � n 1 j 1 � N � � � � � Z , j ( ) � � ( ) H,j � � � � � Khi N � � phổ cơng suất nhiễu phẳng với mật độ công suất Chuỗi DFT tiến tới biến đổi Fourier tần số {G l (n)}=G l ( ) điều trực tiếp dẫn tới liên tục Nlim �� L H ( ) �l Gl ( )a R ,l aTT ,l l 1 V Mà HĨA KHƠNG GIAN THỜI GIAN Trong phần cung cấp tảng dựa chương trình mã hóa sử dụng cách hiệu để phân phối thơng tin kích thước không gian tần số song song (hoặc thời gian) tồn STVC kênh DMMT Giả thuyết ước lượng kênh MIMO cách truyền loạt kí hiệu từ phần tử ăng ten máy thu máy phát chia sẻ thông tin cần thiết để chia kênh thành kênh song song Ước lượng kênh DMMT thực cách sử dụng kênh SISO phổ biến kỹ thuật ước lượng kênh cho khối kênh Hi,j Các mã hóa dạng lưới Ungerboeck báo cáo tiền đề cho báo cáo Forney kĩ thuật mã hóa lớp Các mã hóa chọn lọc lớp thường loại mã chập với chiều dài hạn chế ᶯ mã hóa đầu vào tỉ lệ với đầu ᵣ Cái gọi "phân tích khoảng cách" cung cấp phương pháp hiệu cho tính tốn xác suất gần hiệu suất lỗi mã lớp Trong kỹ thuật này, mã lớp đặc biệt với cấu trúc mạng liên kết đặc trưng SNR ban đầu để đạt công suất lý thuyết với tốc độ liệu mong muốn Khoảng cách mã hóa tích SNR cần thiết để đạt xác suất lỗi tốc độ liệu mong muốn Trong hệ thống thông tin liên lạc kênh song song khoảng cách sử dụng để xác định phân bố lượng bit tối đa hóa tỷ lệ đối tượng liệu đến xác suất lỗi định Với khoảng cách mã hóa α , tốc độ tối đa cho kênh DMMT trở thành: 0.25 Trong cấu trúc truyền thông kênh MIMO kích thước chòm trực giao mặt phẳng phức tạp, không gian, tần số (hoặc thời gian) [26]Một phương pháp mã hóa hiệu cho hệ thống kênh song song "mã hóa qua kênh con." Trong kỹ thuật lượng bit phân bố cho kênh tính cơng thức (20) (21), nối tiếp bit đầu vào mã hóa dạng lưới tương ứng với kênh khác Tại nhánh ước lượng hợp lý cực đại (MLSE) số lượng thành phần lớp khả thi nhánh dạng lưới xác định số bit nạp vào kênh tương ứng Khi sử dụng kĩ thuật độ trễ tối đa vào khoảng Thơng số N+v thêm vào gây trễ giải mã việc mã hóa khối liệu truyền Yếu tố loại bỏ nhờ kĩ thuật gọi “tail biting” Nếu kĩ thuật “ tail biting” sử dụng, có tỉ lệ tốc độ xấp xỉ N / N 5 kết hợp với chuỗi truyền biết trước cuối khối để MLSE hồn thành chuỗi dạng lưới Nhiều phương pháp số kỹ thuật mã hóa thực tế khác phát triển cho hệ thống truyền thông kênh song song, không đề cập đây, áp dụng cho STVC cấu trúc kênh song song DMT đề cập phần trước VI VÍ DỤ THỰC NGHIỆM Phần đề cập đến báo cáo kết thực nghiệm mơ hệ thống DMMT khơng dây Thí nghiệm so sánh dung lượng kênh MIMO không dây mẫu với dung lượng khối kênh SISO SIMO lớp Thí nghiệm thứ hai minh họa cách DMMT tăng tốc độ truyền liệu đáng tin cậy sử dụng chương trình mã hóa thực tế Thí nghiệm thứ ba cho thấy giảm dung lượng kênh MIMO xảy số lượng thành phần đa đường so với số lượng đầu vào đầu phần tử ăng-ten Ví dụ 1: Kênh STVC mơ tả cơng thức (2) Đối với kênh DMMT, khối ma trận Toeplitz H thay khối ma trận Trong đó: j : số không gian N: số tần số DFT Việc phân bổ bit cho kênh cho bởi: Không thể đạt độ phân giải bit vơ hạn với mã hóa lớp Vì cơng thức cần phải điều chỉnh Có vài thuật tốn tải bit giải vấn đề Mức độ chi tiết phân bố bit xác định hạng cấu trúc dạng lưới mã hóa lớp Một kí tự hai chiều [ví dụ, điều chế biên độ cầu phương (QAM)] mạng tám chiều có độ chi tiết vòng Các thơng số mơ hình tạo từ phân phối xác suất gần kênh đa đường thực tế Có 10 thành phần đa đường ngẫu nhiên Các đường trễ thời gian l rút từ phân bố với quân phương (rms) độ trải trễ với SISO hình 5(a) SIMO hình 5(b) kênh DMT tăng bit Dung lượng nhân dốc tương ứng với gia tăng gấp bốn lần kênh không gian water-filling liên kết với bốn đầu vào kênh bốn đầu kênh Tại tất giá trị SNR dung lượng kênh DMT cao đáng kể so với kênh SISO SIMO DMT Dung lượng kênh STVC cao chút so với công suất kênh DMMT Sự khác biệt công suất truyền ghép với tiền tố lặp Ví dụ 2: (a) Trong ví dụ thứ sử dụng kênh thực nghiệm tương tự Các kênh có tốc độ liệu thu sử dụng khe mã hóa ( )cho mã dạng lưới tám chiều phổ biến thực kênh không gian tần số (thời gian) Các kết thực nghiệm thứ cho bảng I Các giá trị thử nghiệm cho tốc độ liệu đáng tin cậy theo khuynh hướng tương tự mà ta quan sát thấy thực nghiệm dung lượng Tốc độ bit kênh DMMT cao đáng kể so với tất kênh SIMO SISO DMT Ở mức SNR cao độ dốc tốc độ liệu DMMT bít dB SNR tăng lên với kênh SIMO DMT SISO DMT có độ dốc bit 3dB tăng lên BẢNG I Tốc độ liệu thu thực nghiệm (b) Hình 5: Thí nghiệm dung lượng kênh với L=10 Các góc truyền nhận T ,l R ,l cho đường vẽ từ tâm phân bố o với góc trải rộng 250 Các biên độ đường tạo từ phân bố Gaussian tổ hợp Xung hàm nội suy g(t) tăng cosin với kí tự yếu tố suy giảm 0.35 Thời gian xung hàm kí tự trễ v+1=9 Mỗi dãy ăng ten có bốn phần tử xếp tuyến tính với khoảng cách phần tử liên tiếp với độ dài lần tần số sóng mang Mỗi phần tử có mơ hinh xạ đẳng hướng Số lượng kí tự truyền khối N 64 Nhiễu đầu thu phần tử ăng-ten nhiễu gaussian trắng cộng tổ hợp (AWGN) Dung lượng 4x4 kênh STVC so sánh với dung lượng 4x4 kênh DMMT ta thấy hình Để cung cấp thêm tham khảo việc cải thiện dung lượng, tính tốn giá trị dung lượng cho 16 1x1 kênh SISO DMT Cung cấp thêm so sánh khác, tính tốn giá trị dung lượng 4x1 kênh SIMO DMT Công suất phát gắn thêm tiền tố lặp (cycle prefix) để tính tốn kết dung lượng DMMT Có nghĩa dung lượng kênh cho kí tự hàm trung bình SNR, kí tự vẽ cho trường hợp kiểm tra Các kết thực nghiệm hoàn toàn phù hợp với hệ Đối với giá trị SNR lớn, tăng 3-dB kết SNR tương ứng tăng 4-bit dung lượng kênh STVC Các kênh đa đường SISO thực nghiệm, với độ rộng kênh 300Khz, hỗ trợ tốc độ liệu khoảng từ 1.7 đến 6.0 b/kí tự, 0.34 đến 1.20 Mb/s, giá trị SNR trung bình 20dB Các kết có hiệu suất truyền liệu từ 1.1 đến 4.0 b/s/Hz Khi kết hợp cấu trúc DMMT, kênh SISO phụ tương tự với băng tần tần số tương tự công suất phát hỗ trợ tốc độ liệu 14/7 b/kí tự, or 2.94 Mb/s, hiệu suất 9.8 b/s/Hz Có thể coi khơng thực tiễn để truyền trung bình 15 b/kí tự ngun nhân giới hạn kích thước chòm Tuy nhiên, liệu DMMT cho ngăn DFT trải bốn chiều kênh không gian trực giao Điều làm giảm giá trị đỉnh số lượng bit âm truyền qua vài kênh đơn Với giá trị trung bình SNR 20 dB, đỉnh giá trị thực nghiệm kênh không gian-tần số DMMT đơn 7.2 b Dữ liệu tải lớn cho kênh DMT SISO tốt 6.9 b DMT SIMO 8.1 b Như vậy, chương trình mã hóa DMMT đạt tốc độ liệu cao nhiều, ví dụ thực nghiệm này, bit tải tối đa cho âm cần thiết tương tự kênh SISO tốt so với kênh SIMO tốt Ví dụ 3: Trong ví dụ thứ 3, thực nghiệm dung lượng thực thành phần đa đường giảm 3, kênh đầu vào đầu Tất thông số lại kênh ko thay đổi so với thực nghiệm Kết thực nghiệm trình bày hình Một lần nữa, liệu thực nghiệm ủng hộ thuyết độ dốc dung lượng Với ba thành phần đa đường, cải thiện tối đa kênh không gian-thời gian MIMO song song ba yếu tố kênh SIMO MISO Độc dốc dung lượng DMMT giá trị SNR cao bit tương ứng với dB SNR tăng lên Các kênh SISO SIMO DMT trì độc dốc 1b db SNR tăng lên tuyến tính với số lượng ăng-ten đầu vào đầu kênh Một cấu trúc truyền dẫn thông tin MIMO DMMT tiệm cận tối ưu đưa Phương pháp có lợi phức tạp xấp xỉ N2 so sánh với STVC Nền tảng cần thiết cung cấp cho biết làm sử dụng kĩ thuật mã hóa dạng lưới, mạng thích nghi để mã hóa qua kích thước khơng gian tần số kênh DMMT Các ví dụ đưa chứng minh kết lý thuyết phù hợp với thực nghiệm Các kết báo dễ dàng mở rộng với kênh tạp âm không trắng cấu trúc trường hợp nhiễu đồng kênh cộng Trong trường hợp này, kết tăng dung lượng mạng tế bào rộng nhiễu null thu công suất nhiễu xạ cưỡng phát (a) Kỹ thuật mã hóa khơng gian áp dụng cho hệ thống kênh đơn tần với fading phẳng, kênh truyền analog đa sóng mang thơng thường, kênh CDMA nơi mà mã trễ phân tích thành kênh trực giao Các kết chúng tơi áp dụng cho lớp kênh nơi giàn ăngten phân bố khoảng cách lớn lan truyền không tuân theo cách xử lý trường xa Tóm lại, phương tiện truyền thơng khác có dây, truyền thơng âm thanh, truyền thơng quang học trải nghiệm lợi ích hệ thống thông tin liên lạc tương tự cấu trúc kênh MIMO không gian - thời gian sử dụng THAM KHẢO [1] (b) Hình Kết thực nghiệm dung lượng kênh với L = [2] [3] VII KẾT LUẬN Một mơ hình phát triển vấn đề khó khăn vector chiều việc tính tốn kênh MIMO phân tán rút thành phương trình vector chiều Dung lượng thông tin cho kênh MIMO không dây phân tích Một tiệm cận cấu trúc truyền thông STVC tối ưu đề suất Hiện tượng đa đường cải thiện cách đáng kể dung lượng kênh MIMO Nếu giá trị SNR cao, độ dốc dung lượng bit dB công suất tăng lên tăng [4] [5] [6] [7] G Eason, B Noble, and I.N Sneddon, “On certain integrals of Lipschitz-Hankel type involving products of Bessel functions,” Phil Trans Roy Soc London, vol A247, pp 529-551, April 1955 (references) J Clerk Maxwell, A Treatise on Electricity and Magnetism, 3rd ed., vol Oxford: Clarendon, 1892, pp.68-73 I.S Jacobs and C.P Bean, “Fine particles, thin films and exchange anisotropy,” in Magnetism, vol III, G.T Rado and H Suhl, Eds New York: Academic, 1963, pp 271-350 K Elissa, “Title of paper if known,” unpublished R Nicole, “Title of paper with only first word capitalized,” J Name Stand Abbrev., in press Y Yorozu, M Hirano, K Oka, and Y Tagawa, “Electron spectroscopy studies on magneto-optical media and plastic substrate interface,” IEEE Transl J Magn Japan, vol 2, pp 740-741, August 1987 [Digests 9th Annual Conf Magnetics Japan, p 301, 1982] M Young, The Technical Writer’s Handbook Mill Valley, CA: University Science, 1989 ... Dung lượng thông tin cho kênh truyền không gian- thời gian rời rạc thời gian cho = bits/transmission Trong đó: λZ,n= (ξ - )+ Định lý cho thấy phần mở rộng mã hóa vector thời gian đưa Kasturia Chúng... Điều rõ ràng thúc đẩy việc tối ưu cấu trúc đường truyền không gian- thời gian Trong phần phát triển cách tiếp cận hiệu thực tế cho mã hóa khơng gian- thời gian mà có ưu điểm khả đạt dung lượng kênh... lượng kênh cho khối kênh Hi,j Các mã hóa dạng lưới Ungerboeck báo cáo tiền đề cho báo cáo Forney kĩ thuật mã hóa lớp Các mã hóa chọn lọc lớp thường loại mã chập với chiều dài hạn chế ᶯ mã hóa đầu