Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết này đề xuất một phương pháp thay thế gồm hai giai đoạn có tổng hiệu suất tỉ lệ gần như tối ưu và độ phức tạp tính toán thấp hơn nhiều. Các kết quả mô phỏng được cung cấp thêm để xác minh tính hợp lệ của phương pháp đề xuất.
GIẢI PHÁP TỐI ƢU HIỆU SUẤT NĂNG LƢỢNG CHO TRUYỀN DẪN BƢỚC SĨNG MILIMET ỨNG DỤNG CHO CƠNG NGHỆ DI ĐỘNG 5G Nguyễn Thạc Dũng1, Nguyễn Văn Anh1, Đinh Công Hùng1 Trường Đại học Thơng tin liên lạc Tóm tắt: Cần tối ưu hóa hiệu suất lượng (EE) cho hệ thống khơng dây sóng milimet (sóng mm), vấn đề tiêu thụ điện ngày trở nên quan trọng dải tần số cao Trong hệ thống sóng mm tiền mã hóa lai, phần tử tối ưu hóa theo hướng EE bao gồm tiền mã hóa tương tự số kỹ thuật số máy phát, điều hợp tương tự kỹ thuật số máy thu, số lượng chuỗi tần số radio (RF) mở tương ứng Trái với tính tốn ma trận tiền mã hóa/ kết hợp tối ưu cách triệt để tất số có chuỗi RF cơng trình có, báo đề xuất phương pháp thay gồm hai giai đoạn có tổng hiệu suất tỉ lệ gần tối ưu độ phức tạp tính tốn thấp nhiều Các kết mô cung cấp thêm để xác minh tính hợp lệ phương pháp đề xuất Từ khóa: Sóng mm; tiền mã hóa lai, hiệu năng, phức tạp Mở đầu Dải sóng milimet (mmWave) tƣơng ứng với dải tần từ 30 GHz đến 300 GHz đƣợc sử dụng hệ thống liên lạc điểm – điểm, hệ thống đƣờng trục, hệ thống liên lạc nhà tốc độ cao (Wigig, WirelessHD) mmWave giúp giảm kích thƣớc anten, cho phép sử dụng mảng anten lớn phía phát phía thu bù đắp đƣợc suy hao khơng gian tự [4] Do đó, hệ thống massive MIMO sử dụng dải sóng milimet đƣợc nghiêm cứu rộng rãi để áp dụng vào hệ thống di động hệ thứ (5G) [1-3] Ngƣợc lại so với hệ thống massive MIMO dải tần thấp sử dụng tiền mã hóa tồn miền số (fully digital precoding), hệ thống mmWave massive MIMO thƣờng sử dụng tiền mã hóa lai tƣơng tự số (hybrid analog and digital precoding) để có đƣợc cân tốt hiệu suất hệ thống giá thành thực [5-7] Tối ƣu hiệu suất lƣợng (EE) đƣợc chia thành hƣớng Hƣớng thứ xác định EE tỷ số tốc độ bit (sum rate) tổng cơng suất tiêu thụ [8-11] Do tính chất khơng lồi (nonconvexity), thuật tốn dốc lặp (iterative gradient) [8] thuật tốn khơi phục tín hiệu thƣa thớt (sparse signal recovery) [9] đƣợc đề xuất để tối ƣu tiền mã hóa kết hợp với điều kiện số RF mở đƣợc tối ƣu hóa Hƣớng thứ hai sử dụng kiến trúc sub-array để giảm công suất tiêu thụ [10,11] Trong nghiên cứu [10], tác giả đề xuất thuật toán tiền mã hóa lai dựa vào triệt nhiễu nối tiếp (successive interference cancelation - SIC), đạt đƣợc hiệu suất cận tối ƣu với độ phức tạp thấp Các tham số liên quan đƣợc tối ƣu hoá bao gồm ma trận tiền mã hóa/kết hợp nhƣ số lƣợng chuỗi RF Tuy nhiên, hƣớng tối ƣu sử dụng giải pháp tính tốn tối ƣu ma trận cho giá trị có số chuỗi RF Do đó, độ phức tạp tính tốn khoảng N lần số lần phép tính cho lƣợt tính tốn ma trận, N số chuỗi RF tối đa Một phƣơng pháp thay cho việc tối ƣu hóa đề cập đƣợc đề xuất nhƣ sau: trƣớc tiên thực tối ƣu số chuỗi RF mở Sau đó, tiền mã hóa điều hợp cận tối ƣu đƣợc tính tốn với số lƣợng chuỗi RF trực tiếp Mơ hình hệ thống Xét hệ thống mmWave MIMO đơn ngƣời dùng đƣợc miêu tả nhƣ hình Trong q trình tiền mã hóa/kết hợp đƣợc thực miền tƣơng tự miền số Tại máy phát với Nt anten thực truyền Ns luồng liệu độc lập tới Nr anten thu Để truyền dẫn đa luồng liệu, máy phát sử dụng chuỗi RF, thỏa mãn điều kiện t N RF Ns Ma trận tiền mã hóa số FBB mã hóa tƣơng tự FRF s Ns Nt t N RF cho E ss H = Ma trận tiền Vecto symbol phát I N Để đảm bảo Ns s giới hạn công suất máy phát, Các tham số đƣợc chọn FRF FBB cho NS , NS F t RF N , N r RF , FRF i, j = , Nt WRF i, j = , Nr Hình 1: Mơ hình hệ thống SU-mmWave MIMO Xét kênh narrowband block-fading, với thơng tin trạng thái kênh (CSI) hồn hảo máy phát máy thu Tín hiệu ăng-ten thu đƣợc đƣợc biểu diễn dƣới dạng: y= HFRF FBBs + n Tốc độ liệu tổng đƣợc tính theo công thức: R = log I N s + (1) (6) bình, n véc tơ tạp âm với i.i.d CN (0, 2) Tín hiệu thu đƣợc sau kết hợp đƣợc biểu diễn nhƣ sau: Mô hình kênh mmWave thƣa thớt SalehValenzuela (SV) đƣợc mơ tả nhƣ sau: Nt N r L H= L l l =1 ar l l r r atH l l r r (3) L Mơ hình kênh SV (3) đƣợc thể dƣới dạng rút gọn, H = Ar aAt (4) al Trong r cột thứ l ma trận al , t cột thứ l ma trận a ma trận chéo kích thƣớc L x L với a l ,l = (7) Nt N r L l : Mơ hình cơng suất tiêu thụ Tổng cơng suất tiêu thụ thƣờng đƣợc mơ hình Ptot = Ptr + PRF + PC Khơng tính tổng qt, giả sử ma trận hiệp phƣơng sai nhiễu Rn H H H H WBB WRF HFRF FBBs + WBB WRF n (2) y= (5) ma trận kênh tƣơng đƣơng He là công suất thu đƣợc trung NS R n-1H e H eH (8) Trong Ptr cơng suất phát, PRF cơng suất tất chuỗi RF, với chuỗi RF bao gồm chuyển đổi, trộn, lọc, dịch pha, khuếch đại PC công suất thành phần cố định nhƣ phận làm lạnh Các phƣơng pháp tối ƣu EE Cách đơn giản để tối ƣu hóa EE tối đa hóa tỉ lệ tổng đạt đƣợc tổng tiêu thụ điện Dùng phƣơng pháp [8] làm phƣơng pháp đại diện, toán mục tiêu F opt = arg max (F ) = F R Ppot (9) F = {WBB, WRF, FRF, FBB, k}, k số lƣợng chuỗi RF mở máy phát Các ràng buộc toán đƣợc bỏ qua hạn chế khơng gian Phƣơng pháp đề xuất Tìm kiếm F gần nhƣ tối ƣu cách thay có mức độ phức tạp giảm Thay tính tốn kết tối ƣu tất phần tử F , trƣớc tiên chúng tơi cố gắng để có đƣợc số lƣợng chuỗi RF mở tối ƣu, tức là, k Khi đó, tiền mã hóa điều hợp đƣợc tính cho k cụ thể lƣợt 3.1 PROBLEM FORMULATION: Xây dựng mơ hình tối ưu EE Với giả thiết thông tin trạng thái kênh hồn hào (perfect CSI) phía phát phía thu Mơ hình hóa tốn tối ƣu EE nhƣ sau: k opt = arg maxt k ,k 1, N RF (10) hai giai đoạn riêng biệt Trong giai đoạn đầu tiên, số lƣợng chuỗi RF mở tối ƣu, kopt đƣợc tính cách giải phƣơng trình (11) Sau giai đoạn thứ hai, giá trị kopt thu đƣợc, ma trận tiền mã hóa/kết hợp tiếp tục tính đƣợc với vịng số lần tính toán Đối với giá trị kopt xác định, ma trận {WBB, WRF, FRF, FBB} đƣợc tính tốn cách sử dụng thuật toán dốc (gradient algorithm) nhƣ [8] thuật tốn tìm kiếm phù hợp trực giao (orthogonal matching pursuit - OMP) nhƣ [5] Quá trình xử lý quan trọng việc tính toán kopt Từ biểu thức (10) - (12), thấy hàm mục tiêu tốn lập trình số ngun khơng tuyến tính Do đó, chúng tơi sử dụng bƣớc tìm kiếm đƣợc tóm tắt thuật tốn để tìm lời giải thực tế C = kật tốn : tính k k Thu P Yêukcầu: H For Đặt giá trị đầu đó, Ck dung lƣợng kênh tƣơng đƣơng với k chuỗi RF mở (opened RF), Ck = log det I k + k i =1 Ns H k H kH log + i Ns (11) xem cận xấp xỉ tổng tốc độ đạt đƣợc (achievable sum rate) Rk Công suất tiêu thụ tăng chủ yếu chuỗi RF, đó, mơ hình cơng suất tiêu thụ đơn giản đƣợc sử dụng thay (9) nhƣ sau: Xác định i ,i thớt H; Tính Ck , Pk , Trong Kết thúc vịng Đầu ra: kopt = k k = =0 1, k từ ma trận kênh thƣa , k k - PRF ,0 mức tiêu thụ điện chuỗi RF 3.2 SOLUTION: Tìm kiếm lặp lại Theo công thức EE đề xuất trên, thấy việc tính tốn F đƣợc tách riêng thành k -1 ; Mô Kịch mô phỏng: Sử dụng phần mềm matlab mơ mảng anten tuyến tính (uniform linear arrays - ULA) có khoảng cách nửa bƣớc sóng đƣợc sử dụng máy phát máy , thu Các góc phƣơng vị góc nâng đƣợc giả thiết phân bố (12) k 0, Công suất tiêu thụ chuỗi RF ( PRF ,0 ) đƣợc thiết lập 48 mW [8] 250mW [10] Số lƣợng tối đa chuỗi RF đƣợc cấu hình Số lƣợng ăng-ten phát, thu Nt = Nr = 100 Và số lƣợng tia kênh thƣa thớt L = 20 Hình Hiệu suất lƣợng đề xuất với số lƣợng chuỗi RF mở k khác Hình cho thấy hiệu suất lƣợng (energy efficiency - EE) k đề xuất thay đổi so với k chuỗi RF mở Ns = đƣợc sử dụng trƣờng hợp Kết mô với giá trị khác tỉ số tín hiệu cực đại nhiễu (SNR) PRF, Có thể quan sát thấy ln ln có điểm tối ƣu cho k chuỗi RF mở Ứng với SNR công suất tiêu thụ chuỗi RF khác có điểm tối ƣu tƣơng ứng {12,8,10,4} nhƣ thể hình Lấy P0 = 48mW làm ví dụ Kết thực tỉ lệ tổng đạt đƣợc đại diện cho số lƣợng luồng liệu khác nhau, tức là, Ns = 1,2,4,8 tƣơng ứng Trong mô này, tỉ lệ tổng đƣợc tính theo Số lƣợng chuỗi RF mở tối ƣu theo số liệu EE Và ma trận tiền mã hóa/điều hợp tƣơng ứng máy phát thu đƣợc tính qua thuật tốn OMP sau nhận đƣợc kopt Công suất tiêu thụ nhánh RF phát/thu PRF=35mW chiếm 72,9% tiết kiệm đƣợc 27,1% lƣợng Chƣơng trình áp dụng trƣờng hợp khác ta thay đổi k chuối RF mở Hình Số chuỗi RF mở trung bình Hình cho thấy phụ thuộc số chuỗi RF mở trung bình với số lƣợng luồng liệu khác nhau, Ns = {1,2,4,8}, P0 = 48mW, SNR thay đổi từ đến 20 dB Số lƣợng tối ƣu kopt nhiều so với giá trị tối đa 20, đặc biệt vùng SNR thấp Điều có nghĩa không cần thiết phải mở tất chuỗi RF hầu hết trƣờng hợp Trong đó, việc giảm số lƣợng chuỗi RF mở góp phần làm giảm mức tiêu thụ điện RF tạo Kết luận Bài báo đề xuất phƣơng pháp tối ƣu EE độ phức tạp thấp cho hệ thống sóng mm Phƣơng pháp đề xuất dựa thuộc tính gần hệ thống sóng mm có mảng ăng ten lớn, nhƣ đặc tính thƣa thớt kênh giảm dần Từ tính tốn số lƣợng chuỗi RF mở tối ƣu Thông qua kết mô phỏng, ứng với SNR công suất tiêu thụ chuỗi RF khác có điểm tối ƣu EE tƣơng ứng TÀI LIỆU THAM KHẢO S Rangan, T Rappaport, and E Erkip, “Millimeter -wave Cellular Wire- less Networks Potentials and Challenges (Invited),” 3, Mar 2014, pp 366-385 P Wang, Y Li, L Song, and B.“Multi-gigabit Millimeter Wave Wireless Communications for 5G from Fixed Access to Cellular Networks,” 1, Jan 2015, T Rappaport, R Heath, R Daniels, and J Murdock, Millimeter Wave Wireless Communications, Prentice Hall, Sep 2014 X Wu, C-X Wang, J Sun, J Huang, R Feng, Y Yang, and X Ge, “60 GHz Millimeter-wave Channel Measurements and Modeling fo r Indoor Office Environents,” 4, April 2017, Ayach, S Rajagopal, S Abu-Surra, Z Pi, and R W Heath Jr., “Spatially Sparse Precoding in Millimeter Wave MIMO Systems,” 3, Mar 2014, E Ayach, R W Heath Jr., S A Surra, S Rajagopal, and Z Pi, “Th e Capacity Optimality of Beam Steering in Large Millimeter Wave MIMO Systms,”June 2012, A Alkhateeb, and R W Heath Jr., “Frequency Selective Hybrid Precoding for Limited Feedback Millimeter Wave Systems,” 5, May 2016, pp 1801-1818 R Zi, X Ge, J Thompson, C-X Wang, H Wang, and H Tao, “Energy Efficiency Optimization of 5G Radio Frequency Chain Systems,”, April 2016 C Ma, J Shi, N Huang, and M Chen, “Energy -Efficient Hybrid Pre - coding for Millimeter Wave Systems in MIMO Interference Channels,” , May 2016, pp 1-5 10 X Gao, L Dai, S Huan, Jr, “Energy-efficient Hybrid Analog April 2016 11 S He, C Qi, Y Wu,, “Energy-efficient Transceiver Design for Hybrid Sub-array Architecture MIMO Systems,” Jan 2017, pp 9895-9905 OPTIMIZED ENERGY EFFICIENCY SOLUTION FOR MICROPHONE MILIMET APPLICATION FOR 5G MOBILE TECHNOLOGY Nguyen Thac Dung1, Nguyen Van Anh1, Đinh Cong Hung1 Telecommunication University Abstract:It is necessary to optimize the energy-efficient (EE) performance for millimeter -wave (mmWave) wireless systems, since the power consumption problem becomes increasingly crucial at high frequency bands In hybrid precoding mmWave systems, the EE-oriented optimized elements include the analog and digital precoders at the transmitter, the analog and digital combiners at the receiver, as well as the corresponding number of opened radio frequency (RF) chains In contrary to calculate the optimal precoding/combining matrices exhaustively for all possible numbers of RF chains as in the existing works, this paper proposes a two-stage alternative method with nearly optimal sum rate performance and much lower computation complexity.Simulation results are further provided to verify the validation of the proposed method Keywords: mmWave; Hybrid precoding; Energy efficiency; Low complexity ... trị khác tỉ số tín hiệu cực đại nhiễu (SNR) PRF, Có thể quan sát thấy ln ln có điểm tối ƣu cho k chuỗi RF mở Ứng với SNR công suất tiêu thụ chuỗi RF khác có điểm tối ƣu tƣơng ứng {12,8,10,4} nhƣ... nhƣ phận làm lạnh Các phƣơng pháp tối ƣu EE Cách đơn giản để tối ƣu hóa EE tối đa hóa tỉ lệ tổng đạt đƣợc tổng tiêu thụ điện Dùng phƣơng pháp [8] làm phƣơng pháp đại di? ??n, toán mục tiêu F opt =... L = 20 Hình Hiệu suất lƣợng đề xuất với số lƣợng chuỗi RF mở k khác Hình cho thấy hiệu suất lƣợng (energy efficiency - EE) k đề xuất thay đổi so với k chuỗi RF mở Ns = đƣợc sử dụng trƣờng hợp