Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Giảm can nhiễu trong hệ thống MIMO - OFDM

Mục đích nghiên cứu của luận án nhằm đề xuất được giải pháp giảm ICI sử dụng tối thiểu tín hiệu thử để hạn chế tiêu tốn dung lượng đường truyền. Đề xuất được giải pháp giảm ICI phi tuyến.

HỌC VHỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Ệ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG NGUNGUYỄN KIM QUANG IM QUANG GIẢM CAN NHIỄU TRONG HỆ THỐNG MIMO - OFDM Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông Mã số: 9.52.02.08 LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS TRẦN HỒNG QUÂN TS TRẦN HỒNG QUÂN HÀ NỘI – 2018 LỜI CẢM ƠN Trong trình thực luận án, Nghiên cứu sinh Thầy hướng dẫn khoa học PGS.TS Trần Hồng Quân định hướng nghiên cứu tận tình bảo Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới Thầy bảo định hướng Nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn chân thành tới Lãnh đạo Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, Khoa Quốc tế Đào tạo Sau Đại học Học viện, đồng nghiệp Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng hỗ trợ, động viên tơi q trình nghiên cứu Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình, nơi ln nguồn động lực chỗ dựa tinh thần vững để tơi hồn thành luận án Nghiên cứu sinh Nguyễn Kim Quang viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông, giúp đỡ định hướng khoa học PGS TS Trần Hồng Quân, Nghiên cứu sinh hoàn thành luận án Nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc bảo định hướng Nhân dịp này, nghiên cứu sinh cảm ơn chân thành lãnh đạo Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, Khoa Quốc tế Đào tạo Sau Đại học Học viện Nghiên cứu sinh xin trân trọng cảm ơn đồng nghiệp Học viện Cơng nghệ Bưu viễn thơng giúp đỡ, động viên tơi q trình nghiên cứu Cuối tơi xin bày tỏ lòng biết ơn gia đình động viên, khích lệ tơi q trình nghiên cứu Nghiên cứu sinh Nguyễn Kim Quang LỜI CAM ĐOAN Nghiên cứu sinh xin cam đoan, công trình nghiên cứu Nghiên cứu sinh thực Các số liệu, kết luận án hoàn tồn trung thực chưa cơng bố cơng trình tác giả khác Người cam đoan Nguyễn Kim Quang Nguyễn Kim Quang MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ viii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU x MỞ ĐẦU xi CHƯƠNG HỆ THỐNG MIMO – OFDM VÀ ICI TRONG MIMO-OFDM 1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 1 MƠ HÌNH HỆ THỐNG MIMO – OFDM 1 1.2.1 Mơ hình ngun lý hoạt động hệ thống MIMO-OFDM 1.2.2 Mơ hình liệu hệ thống MIMO-OFDM ICI TRONG HỆ THỐNG MIMO-OFDM 10 1.3.1 ICI dịch tần số sóng mang bên phát bên thu 10 1.3.2 ICI trải Doppler 15 1.3.3 ICI tính phi tuyến hệ thống MIMO-OFDM 18 NHỮNG PHƯƠNG PHÁP GIẢM ICI CHỦ YẾU HIỆN NAY 23 1.4.1 Tự giảm ICI 24 1.4.2 Phát lặp ký tự kết hợp ước lượng hợp lý cực đại 27 1.4.3 Giảm ICI nắn dạng xung 29 1.4.4 Giảm ICI phương pháp PIC-DSC 31 1.4.5 Giảm ICI cân kênh 32 1.4.6 Nhận xét tổng quan giải pháp giảm ICI 34 KẾT LUẬN CHƯƠNG 35 CHƯƠNG GIẢM ICI BẰNG CÂN BẰNG MÙ MIỀN TẦN SỐ DỰA TRÊN PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP 36 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 36 2 MỐI QUAN HỆ GIỮA BÀI TOÁN GIẢM ICI VÀ BÀI TỐN PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP 36 2.2.1 Xem xét mơ hình ICI tuyến tính trộn tuyến tính 36 i 2.2.2 Các kỹ thuật tách trộn mù 40 NGUYÊN LÝ GIẢI PHÁP GIẢM ICI DỰA TRÊN ICA 47 2.3.1 Giảm ICI phương pháp lặp 47 2.3.2 Giảm ICI phương pháp lặp dựa ICA 50 XÂY DỰNG MƠ HÌNH MÁY THU MIMO-OFDM DỰA TRÊN ICA 51 2.4.1 Máy thu MIMO dựa ICA 52 2.4.2 Mơ hình máy thu MIMO-OFDM có cân ICA 57 2.4.3 Mơ hình máy thu MIMO-OFDM có cân ICA-MMSE 61 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN CHO BỘ CÂN BẰNG ICA 66 2.5.1 Xây dựng hàm mục tiêu 67 2.5.2 Xây dựng hàm kích hoạt 72 2.5.3 Xây dựng thuật toán học 74 GIẢM ICI BẰNG MÁY THU DỰA TRÊN CÂN BẰNG ICA-MMSE 76 MÔ PHỎNG GIẢI PHÁP GIẢM ICI BẰNG CÂN BẰNG MIỀN TẦN SỐ DỰA TRÊN ICA 79 KẾT LUẬN CHƯƠNG 86 CHƯƠNG GIẢM ICI BẰNG CÂN BẰNG MIỀN THỜI GIAN KẾT HỢP VỚI NỘI SUY KÊNH VÀ BÁM KÊNH 88 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 88 GIẢM ICI BẰNG LỌC TUYẾN TÍNH TỐI ƯU 88 3.2.1 Giảm ICI lọc tuyến tính tối ưu hệ thống SISO – OFDM 88 3.2.2 Giảm ICI lọc tuyến tính tối ưu hệ thống MIMO – OFDM91 3.2.3 Những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu giải pháp lọc tối ưu đề xuất phương án cải tiến 93 3 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP CẢI TIẾN LỌC TỐI ƯU VỚI NỘI SUY KÊNH BẰNG MẠNG NƠRON RBF 95 3.3.1 Bài toán nội suy với cách tiếp cận hàm sở bán kính 95 3.3.2 Mạng nơron RBF 97 3.3.3 Bổ sung tham số đảm bảo hoạt động mạng nơron RBF nội suy 99 ii 3.3.4 Giảm ICI lọc tối ưu kết hợp với ước lượng nội suy kênh mạng RBF 102 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP CẢI TIẾN LỌC TỐI ƯU VỚI BÁM KÊNH BẰNG LỌC THÍCH NGHI NHÂN 107 3.4.1 Cải thiện lọc tối ưu bám kênh 107 3.4.2 Phương pháp kernel mơ hình khơng gian trạng thái phi tuyến 110 3.4.3 Thuật tốn bình phương nhỏ đệ quy kernel 113 3.4.4 Đề xuất thuật tốn bình phương nhỏ đệ quy kernel mở rộng cho mơ hình bám kênh 117 3.4.5 Giảm ICI lọc tối ưu kết hợp với ước lượng bám kênh KRLS mở rộng 126 KẾT LUẬN CHƯƠNG 128 KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 129 CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 131 TÀI LIỆU THAM KHẢO 132 iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Nghĩa tiếng Việt Tiếng Anh ADC Analog -Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự sang số ARMA Autoregressive Moving Average Trung bình trượt tự hồi quy AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu Gauss trắng cộng BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit BPSK Binary Phase Shift Keying Điều chế pha nhị phân BSS Blind Source Seperation Tách nguồn mù CFO Carrier Frequency Offset Dịch tần số sóng mang CIR Channel Impulse Response Đáp ứng xung kênh CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh CP Cyclic Prefix Tiền tố chu kỳ DAC Digital-Analog Converter Bộ chuyển đổi số sang tương tự DFE Decision Feedback Equalizer Cân phản hồi định DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc DVB-T Digital Video Broadcasting — Terrestrial Chuẩn cơng nghệ truyền hình kỹ thuật số mặt đất EVD Eigenvalue Decomposition Phân rã trị riêng EX-KRLS Extended Kernel Recursive Least Squares Bình phương nhỏ đệ quy kernel mở rộng FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh FIR Finite Impulse Response Đáp ứng xung hữu hạn HPA High Power Amplifier Bộ khuếch đại công suất cao ICA Independent Component Analysis Phân tích thành phần độc lập ICI Inter Carrier Interference Can nhiễu sóng mang IFFT Inverse Fast Fourier Transform Biến đổi ngược Fourier nhanh iv ISI Inter Symbol Interference Can nhiễu kí hiệu KRLS Kernel Recursive Least Squares Bình phương nhỏ đệ quy kernel LMS Least Mean Square Trung bình bình phương nhỏ MAP Maximum A posteriori Probability Xác suất hậu nghiệm cực đại MIMO Multiple input – Multiple output Nhiều đầu vào – nhiều đầu MLE Maximum Likehood Estimation Ước lượng hợp lý cực đại MMSE Minimum Mean Square Error Sai số bình phương trung bình nhỏ MSE Mean Squared Error Sai số bình phương trung bình OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao PA Power Amplifier Bộ khuếch đại công suất PAPR Peak to Average Power Ratio Tỷ số công suất đỉnh cơng suất trung bình PCA Principle Component Analysis Phân tích thành phần PIC Parallel Interference Cancellation Giảm can nhiễu song song QAM Quadrature Amplitude Modulation Điều chế biên độ cầu phương QPSK Quadrature Phase Shift Keying Điều chế pha cầu phương RBF Radial Basis Function Hàm bán kính sở RBFNN Radial Basis Function Neural Network Mạng nơron hàm bán kính sở RF Radio Frequency Tần số vơ tuyến RLS Recursive Least Square Bình phương nhỏ đệ quy SIC Serial Interference Cancellation Giảm can nhiễu SINR Signal to Iinterference plus Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu can nhiễu cộng nhiễu SISO Simple Input – Simple Output Một đầu vào – Một đầu v SNR Signal to Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu nhiễu STBC Space Time Block Code Mã hóa khối không gian – thời gian WiMAX Worldwide Interoperability for Microwave Access Khả tương tác mạng diện rộng sóng siêu cao tần WLAN Wireless Local Area Network Mạng cục không dây WSSUS Wide-Sense Stationary Uncorrelated Scattering Các tán xạ không tương quan dừng theo nghĩa rộng ZF Zero Forcing Cưỡng không vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU IM Ma trận đơn vị có kích thước M  M A 1 Ma trận nghịch đảo ma trận A AT Ma trận chuyển vị ma trận A A* Ma trận liên hợp phức ma trận A AH Ma trận Hermitian ma trận A Ma trận không A † Nghịch đảo Moore-Penrose ma trận A AB Tích Kronecker hai ma trận A B FK Ma trận biến đổi Fourier rời rạc K điểm det  A  Định thức ma trận A R Trường số thực Rn Không gian vectơ n chiều trường số thực C Trường số phức Cn Không gian vectơ n chiều trường số phức Mt Số anten phát Mr Số anten thu E{  x Kỳ vọng biến ngẫu nhiên x x J   Độ dài Euclid vectơ x Hàm Bessel bậc loại vii Giả sử ta cần bám kênh phi tuyến rayleigh đa đường, có số đường giả thiết M  , tần số f D  100 Hz , tố độ lấy mẫu Ts  0.8 s (tức pha đing chậm với tốc độ pha đing giống tất đường) Tất hệ số mắt lọc tương ứng với mơ hình kênh Rayleigh tạo có thành phần thực sử dụng mô Kênh phi tuyến làm việc chế độ bão hòa có đặc tính f   x  , đây, x đầu kênh Rayleigh Mô bám kênh thực phương pháp: - Bám kênh thuật toán LMS với hệ số điều chỉnh   103 bước điều chỉnh   0.25 - Bám kênh thuật toán RLS mở rộng với   0.999999937 , q  1.26 107 ,   0.995   103 - Bám kênh phi tuyến thuật toán KRLS với tham số điều chỉnh   0.01 - Bám kênh phi tuyến thuật toán KRLS mở rộng với   0.01 ,   0.999999 , q  104 ,   0.995 Tạo 1000 ký tự cho lần mô tiến hành mô Monte Carlo với đầu vào độc lập nhiễu cộng Gauss Kết tính tốn MSE cho trường hợp khác từ mô mô trình bày Bảng 3.5 Bảng 3.5: So sánh thuật toán bám kênh Rayleigh Thuật toán MSE (dB) LMS 10.85  0.5 EX-RLS 11.71  0.32 KRLS 14.41  0.45 EX-KRLS 16.82  0.68 Kết cho thấy thuật tốn EX-KRLS có khả bám kênh tốt thuật toán khác 125 3.4.5 Giảm ICI lọc tối ưu kết hợp với ước lượng bám kênh KRLS mở rộng Mơ hình giảm ICI lọc tối ưu kết hợp với ước lượng bám kênh lọc thích kernel với thuật tốn bám kênh KRLS mở rộng trình bày Hình 3.4 TÍN HIỆU THỬ ƯỚC LƯỢNG VÀ BÁM KÊNH BẰNG LỌC KERNEL S/P GỠ BỎ CP FFT GIẢI MÃ MIMO LỌC TỐI ƯU P/S GỠ BỎ CP GIẢI ĐIỀU CHẾ FFT Hình 3.4: Mơ hình giải pháp lọc tối ưu miền thời gian kết hợp với ước lượng bám kênh lọc kernel Từ (3.99), ta có phương trình tiến trình (trạng thái) phương trình đo (quan sát) hệ thống sau: hn1   h n  n  i  (3.114) x  i     i  hn  v  i  T Trong đó: h n trạng thái ước lượng kênh thời điểm thứ n , có kích thước L 1 : hn  hn   , hn 1 , , hn  L  1 T n  i  vectơ nhiễu tiến trình, có kích thước L 1 : n  i   vn   , 1 ,  L  1 với  l  nhiễu mơ hình nêu (3.61) 126 T S n ma trận đo sử dụng L ký tự truyền có tác động đến ký tự thu thời điểm thứ n : Ma trận đo sử dụng Sn   s  n  , s  n  1 , s  n  L  1 T Tín hiệu nhận x  n  thời điểm coi quan sát đầu vào cho thuật toán (3.113) lọc Ước lượng kênh miền thời gian thu toàn khung sử dụng để đưa ma trận kênh h FIR _ ICI đưa tới lọc tối ưu để thực bước tính tốn Mơ giải pháp Tiếp tục sử dụng tham số mô giống mơ [4] Đó : Xét hệ thống với hai trường hợp có tần số sóng mang khác fc  2.4GHz fc  5GHz , hệ thống có 64 sóng mang con, kênh có số mắt lọc L  , tốc độ di chuyển 96 Km/h ( tương đương với tần số Doppler 214Hz 445Hz tương ứng với trường hợp tần số sóng mang 2.4GHz 5GHz ) Các tham số đặt   0.01 ,   0.999999 , q  104 ,   0.995 Tính tốn độ lợi SINR SINR Gain (3.60) so sánh đối chiếu với SINR Gain lọc tối ưu Kết mô trình bày Hình 3.5 Kết mơ cho thấy giải pháp lọc tối ưu kết hợp với ước lượng bám kênh lọc bình phương nhỏ đệ quy kernel mở rộng cho SINR Gain cao 2dB so với giải pháp giảm ICI lọc tối ưu điểm SNR  25dB 127 Hình 3.5: So sánh SINR Gain giải pháp có bám kênh khơng có bám kênh KẾT LUẬN CHƯƠNG Cân kênh miền thời gian giải pháp quan trọng để giảm ICI Trong số giải pháp cân kênh miền thời gian lọc tối ưu [4] giải pháp hiệu quả, nhiều nghiên cứu tham chiếu đến đề xuất cải tiến cho Tuy nhiên, thân giải pháp lọc tối ưu cải tiến sau tập trung cho ICI tuyến tính Tại chương này, Nghiên cứu sinh đề xuất hai giải pháp bổ sung để cải thiện hiệu giảm ICI ( đo độ lợi SINR ) mà giúp cho lọc tối ưu giảm ICI phi tuyến Giải pháp thứ ước lượng nội suy kênh mạng nơron RBF giải pháp thứ hai ước lượng bám kênh lọc kernel với thuật toán KRLS mở rộng Liên quan đến giải pháp đầu tiên, Nghiên cứu sinh công bố nghiên cứu báo “Mở rộng phạm vi ứng dụng hàm xuyên tâm cho cân nơron xuyên tâm”, Tạp chí Nghiên cứu KH & CN Quân sự, Số 19, 2012 Liên quan đến giải pháp thứ hai, thuật toán KRLS mở rộng mô kèm theo Nghiên cứu sinh công bố báo “Cân kênh phi tuyến cân Kernel RLS mở rộng”, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 38, 2015 128 KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO Bên cạnh ưu điểm trội hệ thống MIMO-OFDM khiến lựa chọn làm tảng cho nhiều mạng vô tuyến mạng di động 4G LTE, mạng cục khơng dây WLAN, truyền hình số mặt đất DVB-T…, MIMOOFDM phải đối diện với trở ngại kỹ thuật cần giải Trong ICI trở ngại lớn Đã có nhiều giải pháp giảm ICI MIMO-OFDM đưa năm qua giải pháp tiếp tục nghiên cứu, đề xuất Với mục tiêu tìm kiếm đưa giải pháp giảm ICI mới, luận án lựa chọn theo hướng nghiên cứu giảm ICI cân bao gồm cân miền tần số cân miền thời gian Trong trình thực theo hướng nghiên cứu này, số kết khoa học luận án đưa ra, góp phần làm nâng cao hiệu giảm ICI MIMO-OFDM làm phong phú thêm giải pháp giảm ICI có Các kết xếp vào hai nhóm sau: Giảm ICI cân miền tần số - Mơ hình máy thu MIMO-OFDM có cân miền tần số dựa ICA - Thuật toán mù cho cân dựa ICA - Giải pháp giảm ICI cách ứng dụng cân mù miền tần số kết hợp với phương pháp lặp giảm Giảm ICI cân miền thời gian - Phương pháp ước lượng nội suy kênh MIMO-OFDM mạng nơron RBF - Cách thức đảm bảo mạng nơron RBF nội suy hoạt động trường hợp ma trận nội suy bị suy biến - Giải pháp giảm ICI cách kết hợp ước lượng nội suy kênh mạng RBF với lọc tối ưu - Thuật toán bám kênh “Bình phương nhỏ đệ quy kernel mở rộng” - Giải pháp giảm ICI cách kết hợp ước lượng bám kênh với lọc tối ưu Các kết mô cho thấy giải pháp cân miền tần cân miền thời gian mà luận án đề xuất góp phần cải thiện hiệu giảm ICI Nhằm cải 129 thiện giải pháp này, luận án đề xuất số hướng cần tiếp tục nghiên cứu sau: - Từ thuật toán tách trộn mù tuyến tính mà luận án đề xuất, tiếp tục nghiên cứu, xây dựng thuật toán tách trộn mù phi tuyến Thuật tốn làm sở để áp dụng cho cân mù dựa phân tích thành phần độc lập có khả làm việc môi trường kênh phi tuyến - Nghiên cứu kỹ thuật bám kênh nội suy kênh sở lý thuyết logic mờ (fuzzy logic) để áp dụng cân Khi làm việc với hệ thống phức tạp, biến đổi theo thời gian trước, phương pháp sở logic mờ hứa hẹn cho tốc độ hội tụ cao hơn, giảm khối lượng tính tốn nâng cao hiệu cân 130 CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ [1] “Cân kênh vô tuyến cân nơron mù với Entropy cực đại”, Tạp chí Khoa học Công nghệ , Viện Khoa học Công nghệ Việt Nam, tập 50, số 2A, trang 183-193, tháng 9/ 2012 [2] “Mở rộng phạm vi ứng dụng hàm xuyên tâm cho cân nơron xuyên tâm”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Quân sự, Viện Khoa học Công nghệ Quân sự, số 19, trang 39-44, tháng 6/2012 [3] “Tính ổn định cân hồi quy phức”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Quân sự, Viện Khoa học Công nghệ Quân sự, số 22, trang 50-53, tháng 12/2012 [4] “Cân kênh phi tuyến cân kênh Kernel RLS mở rộng”, Tạp chí Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Quân sự, Viện Khoa học Công nghệ Quân số 38, trang 67-75, tháng 8/2015 [5] “Giảm can nhiễu sóng mang hệ thống MIMO-OFDM cân mù miền tần số kết hợp với phương pháp lặp”, qua phản biện chấp nhận đăng Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội N 131 TÀI LIỆU THAM KHẢO Aboutorb Neda, “A New Iterative Doppler Assisted Channel Estimation Joint with Parallel ICI Cancellation For High Mobility MIMO-OFDM System”, IEEE Transactions Communication, vol 61, no.4, pp.1577-1589, May 2012 Alamouti S M, “A simple transmit diversity technique for wireless communications,” IEEE J Select Areas Communications, vol 16, pp 1451– 1458, Oct 1998 Amari S , Cardoso J F, “Blind source separation-semi-parametric statistical approach”, IEEE Transactions on Signal Processing, pp 2692-2700, Dec 1997 Anastasios Stamoulis, Suhas N Diggavi and Naofal Al-Dhahir, “Intercarrier interference in MIMO OFDM”, IEEE Transactions on Signal processing, vol.50, no 10, October 2002 Andreas F, Molisch, “Iterative Methods for Cancellation of Intercarrier Interference in OFDM Systems”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 56, no 4, July 2007 Araki S, Makino S, Mukai R, Hinamoto.Y, Nishikawa Tand Saruwatari H, “Fundamental limitation of frequency domain blind source seperation for convolved mixture of speech”, Third International Conference on Independent Component Analysis and Signal Seperation , pp.132-137, San Diego, USA, Dec 2001 Aronszajn N, “Theory of reproducing kernels,” Trans Amer Math Soc., vol 68, pp 337–404, 1950 Athanasios Papoulis and Unnikrishna Pillai S, “Probability , Random Variables and Stochastic Processes”, 4h Edition, McGraw-Hill, Dec 2001 10 Balakumar B, Shahbazpanahi S and Kirubarajan T, "Joint MIMO Channel Tracking and Symbol Decoding Using Kalman Filtering," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 55, no 12, pp 5873-5879, Dec 2007 Barhumi I, Leus G and Moonen M, “Time-varying FIR equalization for doubly selective channels,” IEEE Trans Wireless Commun., vol 4, no 1, pp 132 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Bianchini, Frasconi P, Gori M , “Learning without local minima in radial basis function networks”, IEEE Transactions on Neural Networks vol.30, no 3, pp 136–144, 1995 Blazieri E, (2003), “Theoretical interpretations and applications of radial basis function networks”, Technical Report DIT-03- 023, University of Trento, 2003 Burges C J, “A tutorial on support vector machines for pattern recognition,” Data Mining and Knowledge Discovery, vol 2, no 2, pp 121–167, 1998 Băolcskei H, Heath Jr R W and A Paulraj, Blind channel identification and equalization in OFDM-based multiantenna systems,” IEEE Trans Signal Processing, vol 50, No 1, pp 96-109, Jan 2002 Cai J, Mark J W and Shen X, “ICI cancellation in OFDM wireless communication systems,” in Proc IEEE Global Telecomm Conf., 2002, pp 656–660 Cannon J, “Non-local perturbation techniques”, Methods in Radiative Transfer, Cambridge Univ Press, 1984 Cardoso J F, “Infomax and maximum likelihood for blind source separation”, IEEE Signal Processing Letters, vol 4, no 4, pp 112 – 114, 1997 Cardoso J F, “Blind signal separation: Statistical principles”, Proceedings of the IEEE ,pp.2009–2025,1998 Carlos Alexandre Rolim Fernandes, “Analysis and Power Diversity-Based Cancellation of Nonlinear Distortions in OFDM Systems”, IEEE Transactions on Signal Processing, Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2012 Chen S and Yao T, “Intercarrier interference suppression and channel estimation for OFDM systems in time-varying frequency-selective fading channels”, IEEE Trans Consumer Electronics, vol 50, no 2, pp 429-434, May 2004 Chi D.W, “Effects of nonlinear amplifier and partial band Jammer in OFDM with application to 802.11n WLAN”, IEEE Military Communications Conference, Oct 2007 133 22 23 Chi D.W and Pankaj Das, “Effects of Nonlinear amplifiers and narrowband interference in MIMO – OFDM with application to 802.11n WLAN”, Signal Processing and Communication Systems, 2008 Choi Y S, Voltz P J and Cassara F A, “On channel estimation and detection for multicarrier signals in fast and selective Rayleigh fading channels”, IEEE Transaction Communications, vol 49, no 8, pp 1375-1387, August 2001 24 Cichocki A, Douglas S.C, Amari S, “Robust techniques for independent component analysis (ICA) with noisy data”, NeuroComputing 22, 1998 25 Clarence Raymond Wylie, Luis C Barrett, “Advanced Engineering Mathematics” 26 27 28 29 30 31 Comon P and Jutten C, “Handbook of Blind Source Separation, Independent Component Analysis and Applications”, Elsevier Press, Burlington, Massachusetts, USA, 2010 Coon J, Armour S, Beach M and McGeehan J, “Adaptive frequency domain equalization for single-carrier MIMO systems,” in Proc IEEE International Conference on Communications (ICC 2004), pp 2487-2491, Paris, France, Jun 2004 Dapena A, Iglesia D and Escudero C J, “An MMSE-Based Method to Avoid Permutation/Gain Indeterminacy in Frequency-Domain Blind Source Separation”, Circuits System Signal Process ,vol 29, pp.403-417, 2010 Davis J A and Jedwab J, “Peak-to-average power control in OFDM, Golay complementary sequences and Reed-Muller codes”, HP Laboratories Technical Report, Dec, 1997 Diggavi S, “Analysis of multicarrier transmission in time-varying channels,” in Proc Int Contr Conf, pp 1191–1195, 1997 Divyangna Gandhi, Shilpi Gupta, Upena Dalal, “Implementation of Pulse Shaping Techniques in OFDM System”, International Journal of Computer Applications , vol 68, no.10, April 2013 134 32 33 34 35 36 37 38 39 Geert Leus and Marc Moonen, “Per-tone equalization for MIMO OFDM systems”, IEEE Trasactions on signal processing , vol.51, no.11, November 2003 Hanzo L, Akhtman Y, Wang L and Jang M., “MIMO-OFDM for LTE, WiFi and WiMax Coherent Versus Non-coherent and Cooperative Turbotransceivers”, Jonn Wiley & Sons Ltd, UK, 2011 Hardjawana W, Li R, Vucetic B, and Li Y, “A new iterative channel estimation for high mobility MIMO-OFDM systems,” in Proceding VTC, pp 1–5, May 2010 Haykin S, Adaptive Filter Theory Prentice-Hall, NJ, 2002 Himesh Madhuranath , Haykin S, “Improved Activation Functions for Blind Signal Separation”, Communications Research Laboratory, McMaster University, 1998 Hongwei Yang, “A road to future broadband wireless access: MIMO-OFDM Based air interface”, IEEE Communications Magazine, vol 43, no 1, pp 5360, Jan 2005 Hyvärinen A, Karhunen J and Oja E, “Independent Component Analysis”, John Wiley and Sons, rd edition, 2001 Iglesia D, Dapena A, Escudero C J, “Multiuser detection in mimo ofdm systems using blind source separation”, in: Proc Sixth Baiona Workshop on Signal Processing in Communications (WSPC03), pp 41– 46, Baiona, Spain, 2003, 40 Jakes W C, Microwave Mobile Communications, New York: IEEE Press, reprinted, 1994 41 Karami E and Shiva M, "Maximum Likelihood MIMO Channel Tracking," IEEE VTC 2004, pp 876-879, May 2004 42 Kullback S., Information theory and Statistics, Gloucester, 1968 43 Leus, G and Moonen M, “Per-Tone Equalization for MIMO OFDM Systems”, IEEE Transaction on Signal Processing, vol 51, no 11, pp 2965-2975, Nov 2003 135 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 Li L, Li H, Yu H., Yang B and Hu H, "A New Algorithm for MIMO Channel Tracking Based on Kalman Filter," in WCNC 2007 proceedings, pp 164-168, 2007 Li Y, Seshadri N and Ariyavisitakul S, “Channel estimation for OFDM systems with transmitter diversity in mobile wireless channels,” IEEE J Select Areas Communication, vol 17, pp 461-471, March 1999 Ma S D and Tung S Ng, "Time domain signal detection based on second order statistics for MIMO-OFDM systems", IEEE Transaction on Signal Processing, vol 5, no.3, pp 1150-1158, 2007 Marzetta T L and Hochwald B M, “Capacity of a mobile multiple-antenna communication link in Rayleigh flat fading,” IEEE Transactions Information Theory, vol 45, pp 139-157, Jan 1999 Mohammed Hussein Khaleel1, “Comparison of ML and SC for ICI reduction in OFDM system”, Global Journal of Advanced Engineering Technologies vol.1, no.4, 2012 Mojtaba Beheshti, Mohammad Javad Omidi and Ali Mohammad DoostHoseini, “Frequency-domain equalization for MIMO-OFDM over doubly selective channels”, IEEE Telecommunications ,Dec 2010 Moose P.H, “A Technique for Orthogonal Frequency Division Multiplexing Frequency Offset Correction,” IEEE Transactions on Communications, vol 42, no 10, Oct 1994 Negi R and Cioffi J, “Pilot tone selection for channel estimation in a mobile OFDM system”, IEEE Trans Consum Electron, vol 44, pp 1122–8, Aug 1998 Obradovic D, Madhu N, Szabo A and Wong C S, “Independent Component Analysis for Semi-Blind Signal Separation in MIMO Frequency Selective Communication Channels,” Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, vol.1 pp.53-58, July 2004 Powell M J D , “Radial basis function approximations to polynomials”, Proceedings of the Numerical analysis 1987, Dundee, UK, pp 223-241 136 54 55 56 Prerana Gupta andD K Mehra , “Kalman Filterbased Channel Estimation and ICI Suppression for High Mobility OFDM Systems”, IEEE International Conference on Industrial Technology ICIT 2006, India, Dec 2006 Proakis J G, “Digital Communications”, 4th Edition, Prentice Hall, New Jersey, 2000 Ragam Gouthami, Ragini K, Ganapathy Reddy Ch, “Iterative Channel Estimation and ICI Cancellation Techniques in MIMO-OFDM Wireless Communication Systems”, International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), vol 2, no.6, August 2013 57 Rayleigh G G and Cioffi J M, “Spatio-temporal coding for wireless communication”, IEEE Transactions on Communications, vol.46, no.3, 1998 58 Richard Van Nee and Ramjee Prasad, “OFDM For Wireless Multimedia Communications”, Artech House Publishers, Norwood MA, 2000 59 60 61 62 63 64 Rui Li, Yonghui Li and Branka Vucetic, “Iterative Receiver for MIMOOFDM Systems with Joint ICI Cancellation and Channel Estimation,” IEEE WCNC 2008, pp 7-12, Las Vegas, March, 2008 Russell M and Stuber G L, “Inter-channel interference analysis of OFDM in a mobile environment,” IEEE Vehicular Technology Conference, pp 820824, 1995 Samarendra Nath Sur,” Doppler Shift Impact On The MIMO OFDM System In Vehicular Channel Condition”, Information Technology and Computer Science, July 2012 Sampath H, Talwar S, Tellado J, Erceg V and Paulraj A., “A fourthgeneration MIMO-OFDM broadband wireless system: design, performance and field trial results”, IEEE Communications Magazine, no 9, pp 143-149, Sep., 2002 Sandeep Kaur,Charanjit Singh, Amandeep Singh Sappal, ”Inter Carrier Interference Cancellation in OFDM System”, IJERA, vol.2, no.3, May 2012 Sandell M, McNamara D and Parker S, “Analysis of frequency-offset tracking in MIMO OFDM systems”, IEEE Transactionss on Communications, vol.54, no.8,pp 1481 – 294, Aug 2006 137 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 Sayed A, Fundamentals of Adaptive Filtering Wiley, New York, 2003 Schniter P , “Low complexity equalization of OFDM in doubly selective channels”, IEEE Transaction Signal Processing, vol 52, no 4, pp 10021011, Apr 2004 Seyedi A and Saulnier G J, “General ICI selfcancellation for OFDM systems,” IEEE Trans Veh Tech., vol 54, no 1, pp 198-210, January 2005 Shyu K, Lee M, Wu Y and Lee P, “Implementation of Pipelined FastICA on FPGA for Real-Time Blind Source Separation,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol.19, pp.958-970, June 2008 Smaragdis P, “Blind Separation of Convolved Mixtures in the Frequency Domain”, Neurocomputing, vol.22, pp.21-34, 1998 Song L, Tugnait J K, “Doubly-selective fading channel equalization: A comparison of the Kalman filter approach with the basis expansion modelbased equalizers”, IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 8, no.1, pp 60–65, 2009 Sreekanth.N and Giri Prasad M.N, “Effect Of TO & CFO on OFDM and SIR Analysis and Interference Cancellation in MIMO-OFDM”, International Journal of Modern Engineering Research, Vol.49, Issue.4, pp-1958-1967, July 2012 Stuber G L, Barry J R, Mclaughlin S W, Li Y, Ingram M A and Pratt T G, “Broadband MIMO-OFDM wireless communications”, Proceedings of the IEEE, vol 9, no 2, Feb 2004 Tikhonov A N, Arenin V Y, “Solution of ill posed problems”, New York V H Winstons and Son, 1997 Toeltsch M and Molisch A F, “Equalization of OFDM-systems by interference cancellation techniques,” in Proc ICC, 2001, pp 1950–1954, 2001 Vaibhav Chaudhary “Minimization of ICI Using Pulse Shaping in MIMO OFDM”, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, vol 3, no.4, April 2015 Vaibhav Chaudhary, Rakesh Mandal,” A Review on Various Approaches to 138 Reduce ICI in MIMO OFDM System”, International Journal for Innovative Research in Science & Technology, vol 1,Issue , January 2015 77 78 79 80 81 82 83 84 Van Acker K, Leus G and Moonen M, “Per Tone Equalization for DMT Based Systems”, IEEE Transaction on Communication, vol.49, no.1, pp 109-119, January 2001 Venkateswarlu P , Nagendra R., “Channel Estimation in MIMO-OFDM Systems”, International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT) ,vol 15, no.5 , Sep 2014 Wu Y, Zhu X and Nandi A K, “Adaptive layered space-frequency equalization for single-carrier MIMO systems,” in Proc 13th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2005), Antalya, Turkey, Sep 2005 Yanfei G and Zishu H, "MIMO Channel Tracking Based on Kalman Filter and MMSE-DFE," in Communications, Circuits and System Proceedings 2005, pp 223-226, May 2005 Yi Hao Peng, Ying Chih Kuo, Gwo Ruey Lee, Jyh Horng Wen, “Performance Analysis of a New ICI-Self-Cancellation-Scheme in OFDM Systems” , IEEE Transactions on Consumer Electronic, vol.53, Dec 2007 Yufei Jiang, Xu Zhu, Enggee Lim, Linhao Dong, and Yi Huang, “LowComplexity Independent Component Analysis Based Semi-Blind Receiver for Wireless Multiple-Input Multiple-Output Systems”, International Journal Of Design, Analysis And Tools For Circuits And System, vol 2, no 2, August 2011 Yuping Zhao and Sven-Gustav Häggman, “Intercarrier Interference SelfCancellation Scheme for OFDM Mobile Communication Systems”, IEEE Transactions On Communications, vol 49,no 7,pp.1185-1191, July 2001 Zhang J and Ser W, "Delay Selection for TEQ in OFDM systems", IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT 2003), pp 443-446, 2003 139 ... cứu sau: - Nghiên cứu tổng quát hệ thống MIMO- OFDM xây dựng mô hình tốn MIMO- OFDM - Xây dựng mơ hình ICI hệ thống MIMO- OFDM - Nghiên cứu giải pháp giảm ICI hệ thống MIMO- OFDM áp dụng - Đề xuất... là: - ICI giải pháp giảm ICI MIMO- OFDM - Các kỹ thuật cân mù - Các kỹ thuật nội suy kênh bám kênh Phạm vi nghiên cứu luận án là: - Hệ thống MIMO- OFDM can nhiễu sóng mang MIMOOFDM Nhiệm vụ nghiên... sung, hoàn thiện nhằm nâng cao hiệu giảm ICI hệ thống MIMO- OFDM MƠ HÌNH HỆ THỐNG MIMO – OFDM 1.2.1 Mơ hình ngun lý hoạt động hệ thống MIMO- OFDM Hệ thống MIMO – OFDM có M t anten phát M r anten thu