Đề xuất thuật giải mã V-BLAST mới cho các hệ thống MIMO-OFDM

Bài viết được chia làm 4 mục. Mục I giới thiệu như đã trình bày, các mục còn lại được tổ chức như sau: mục II đề xuất thuật toán V-BLAST mới cho các hệ thống MIMO-OFDM, mục III là các kết quả tính toán và mô phỏng, cuối cùng là phần kết luận trong mục IV và tài liệu tham khảo.

Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (27), tháng 5/2012 Đề xuất thuật giải mã V-BLAST cho hệ thống MIMO-OFDM Proposal of A Novel Decoding Algorithm for V-BLAST MIMO-OFDM Systems Đào Minh Hưng, Nguyễn Văn Đức, Nguyễn Quốc Khương, Nguyễn Quốc Trung, Nguyễn Thu Nga Abstract: In this paper, we propose a new VBLAST (Vertical-Bell Labs Layered Space-Time) decoding algorithm for MIMO-OFDM (Multiple– Input Multiple-Output-Orthogonal Frequency Division Multiple-xing) system to improve the spectral efficiency of very high speed channels The proposed algorithm considers the decision errors caused by error propagation and a linear signal detector using probabilistic data association The results of calculations and simulations in terms of SER ratio indicates that the proposed scheme improves the system performance significantly compared to the proposed scheme in [4] (7 dB gain at SER = 10-2 for 4-QAM modulation) without increasing the complexity of computing I GIỚI THIỆU Các cơng trình nghiên cứu [1-3] chứng tỏ kỹ thuật MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) tăng đáng kể hiệu sử dụng phổ kênh truyền môi trường truyền dẫn đa đường Kỹ thuật mã hóa khơng gian thời gian (Space-time coding) hệ thống MIMO-OFDM cải thiện đáng kể dung lượng kênh truyền Thuật tốn khơng gian thời gian phân lớp theo đường chéo D-BLAST (Diagonal-Bell Labs Layered Space-Time) đề xuất [1] Foschini làm tăng phần dung lượng kênh với độ phức tạp tính tốn cao Một phiên khác BLAST có độ phức tạp thấp đồng thời cho hiệu sử dụng phổ cao đề xuất [4], [5] V-BLAST [4] sử dụng độ lợi ghép cực xử lý làm tăng hiệu băng thông nên nâng cao dung lượng hệ thống Đồng thời V-BLAST [4] có khả triệt nhiễu nhờ thực tách ký hiệu (symbol) kết hợp kỹ thuật tuyến tính phi tuyến: trước tiên triệt tiêu nhiễu từ tín hiệu chưa tách sau khử nhiễu cách sử dụng tín hiệu tách Tuy nhiên phương pháp tồn vấn đề cần cải thiện: + Trong q trình giải mã, có triệt nhiễu cách loại tín hiệu chưa tách từ tín hiệu hiệu thu để giảm lan truyền lỗi Tuy nhiên lan truyền lỗi tồn trình thực hồi tiếp định nên ảnh hưởng đến chất lượng tách tín hiệu Vì cần phải bù lan truyền sai số trước thực giải mã + Thực triệt nhiễu đơn giản hiệu hệ thống chưa cải thiện nhiều xử lý ký hiệu chưa tách tạp âm Trong [6] xem xét đến vấn đề thứ chưa giải vấn đề thứ hai Ngược lại [7] đề xuất tách tín hiệu tuyến tính LSD (Linear Signal Detector) sử dụng kết hợp xác suất liệu (Probabilistic Data Association) có xét đến vấn đề thứ hai không đề cập đến vấn đề thứ Trong báo này, đề xuất thuật tốn để tách tín hiệu sử dụng V-BLAST cho hệ thống MIMO-OFDM giải vấn đề nêu Trước tiên xác định ma trận triệt tiêu theo tiêu chí MMSE trường hợp có xét đến sai số định lan truyền lỗi, xác định thứ tự tách tối ưu Tiếp - 90 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT theo xử lý ký hiệu chưa tách tạp âm xấp xỉ trình Gauss để thực làm trắng (whitening filter) sau thực tách tín hiệu tuyến tính đề xuất [7] Các kết tính tốn mơ cho thấy thuật tốn đề xuất có khả khử nhiễu tốt nên kết SER (Symbol Error Ratio) cải thiện đáng kể so với thuật tốn giải mã thơng thường, đồng thời mức độ phức tạp tính tốn đơn giản Bài báo chia làm mục Mục I giới thiệu trình bày, mục cịn lại tổ chức sau: mục II đề xuất thuật toán V-BLAST cho hệ thống MIMO-OFDM, mục III kết tính tốn mơ phỏng, cuối phần kết luận mục IV tài liệu tham khảo II ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN V-BLAST MỚI CHO CÁC HỆ THỐNG MIMO-OFDM phát không đổi Giả sử thông tin trạng thái kênh truyền biết phía thu Vector tín hiệu thu viết dạng ma trận: y = Hx + n n xNt Nr Giải điều chế OFDM Điều chế OFDM [ [ x = x x x ] có kích thước N t T n = n1 , , n Nr có kích thước Nr × vector tạp âm AWGN có trung bình khơng, phương sai σ n [ H = h1, h , , h N t ]  h11 ⋯ h1N t    = ⋮ ⋱ ⋮  h N r ⋯ h N r N t    với hn cột thứ n ma trận kênh H kích thước Nr × Nt , phần tử giả sử thành phần Gauss phức phân bố độc lập có phương sai đơn vị, trung bình khơng i −1 tách tối ưu [4] Các ký hiệu sử dụng [ ] [ T xi ≡ x i x i +1 x N t , H i: j ≡ h i h i +1 h j [ ] ] T xˆ i −1 ≡ xˆ1 xˆ xˆ i −1 Trong thuật tốn V-BLAST thơng thường, vector ký hiệu tách trước xˆ i −1 bước i -1 triệt tiêu Xét mơ hình hệ thống MIMO-OFDM V-BLAST có Nt anten phát Nr anten thu Hình Luồng bit thơng tin chuyển đổi thành Nt luồng song song, luồng điều chế ánh xạ đến anten phát tương ứng Tín hiệu thu, sau giải điều chế OFDM đưa đến tách V-BLAST Gọi vector ký hiệu cần truyền vector Nt T ] Nr × 1, {xˆ xˆ xˆ } thực tương ứng với thứ tự Hình Sơ đồ khối hệ thống MIMO-OFDM VBLAST T tách từ lớp n theo thuật toán V-BLAST Để đơn giản giả sử thứ tự định Thuật toán V-BLAST Giải điều chế OFDM ] Giả sử xˆ n tín hiệu ký hiệu máy thu n1 … … Biến đổi nối tiếp / song song Điều chế OFDM [ (1) đó, y = y1, , y N r có kích thước Mơ hình tín hiệu V-BLAST MIMO-OFDM x1 Tập V-1, Số (27), tháng 5/2012 n từ vector tín hiệu thu, vector thu bước i là: y i = y − H1:i −1xˆ i −1 = H i: N t xi + n (2) đó, giả sử tất định trước xác ( xˆ n = x n n = 1, 2, , i - ) Tại bước i, ký hiệu tín hiệu chưa tách cịn lại [ x i , x i +1 , , x N t ] xem nhiễu × 1, x ký hiệu Phương trình (2) xảy vector ký hiệu T phát anten phát thứ n, (.) toán tử chuyển vị Phương sai tín hiệu phát σ s tổng cơng suất tách trước xˆki −1 xác Khi xét đến lan - 91 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT truyền lỗi có sai số định tách, (2) trở thành: eˆ i −1  y i = H i: N t xi + H1:i −1eˆ i −1 + n = H  i  + n x  đó: eˆ i −1 [ = e , , e ] i −1 T (3) đó, diag(.) ký hiệu ma trận chéo Dễ dàng thấy ma trận G đơn giản so với ma trận MMSE thông thường Khi định tách trước giả sử xác khơng xảy lỗi đường truyền, tức Q eˆ i −1 = (8), chúng định nghĩa với en = x n − xˆ n ta có: H [ ] −1 WMMSE = H H H + N I H H e = x − xˆ = x − Gy i i: N t H H i: N t + αI N t −i+1 )H −1 i: N t H (10) i: N t H Để tăng hiệu hệ thống áp dụng giải mã mềm [10] Với số giả định đầu cân MMSE nhận ma trận bit mềm tối ưu trường hợp có tính đến sai số định Theo ma trận hiệp biến Qe sai số ước lượng (5) H E[ey i ] = E[(xi − Gy i )y i ] = (6) Từ ta có: G = Q xi y i Q y−1i (7) Với định nghĩa ma trận hiệp biến: Q AB = E[ AB H ] Q A = E[ AA H ] , đặt α = σ σ H  + σ n2 I Nr    (11) Các phần tử đường chéo Qe biểu giá trị sai số bình phương trung bình (MSE) ký hiệu tách Vì vậy, thứ tự tách xác định cách xác định vị trí phần tử đường chéo Qe nhỏ nhất, điều tương đương với vị trí Qe Mặt khác, xˆti tín hiệu ký hiệu định bước i ( i ≤ t ≤ N t ) gt hàng thứ t G tương (8) −1 ứng tín hiệu tách xˆti Nhân gt vào vế (3) ta có: ~ xti = g t y i = g t H i: N t xi + g t H1:i −1eˆ i −1 + g tn Ký hiệu (.)H phép toán chuyển vị liên hợp phức N = g th it xti + ∑ g th j x j + g t H1:i −1eˆ i −1 + g tn (12) j =i j ≠i Ma trận hiệp phương sai sai số định Q eˆ i−1 = βxt + w mô tả [9] Q eˆ i −1 viết ngắn gọn bằng: 2 = diag  E  e1 xˆ1 , , E  e i−1 xˆ i−1         ) Giả sử t vị trí mà MSE có phần tử nhỏ −1  H H H = H i:Nt  H i:Nt H i:Nt + H1:i−1Q eˆ i−1 H1:i−1 + αI Nr  σs   ( Q e = E[ee H ] = σ s2 I Nt −i +1 − GH i:Nt phần tử đường chéo lớn GH i: N t (11) n s Từ (3) (7) ta tìm G bằng:  Q eˆ i −1 H G = σ s2 H i:Nt  H  H   σ s I N  t − i +    −1 e = x i − Gy i tính bằng: i G tìm cách vận dụng nguyên lý trực giao [8] Theo ta có: H )H H Tức trùng với biểu thức (4) Ma trận triệt tiêu G theo tiêu chuẩn MMSE có xét đến sai số định (do lan truyền lỗi) biểu thức (3) thiết lập theo tiêu chí tối thiểu giá trị bình phương trung bình sai số định nghĩa: i ( = H (4) Tìm ma trận triệt tiêu trường hợp có lan đường lỗi [6] i ( G = H i: N t H i: N t H i: N t + αI N r Khi khơng xét sai số định ma trận triệt tiêu theo tiêu chuẩn MMSE là: Q eˆ i−1 Tập V-1, Số (27), tháng 5/2012 đó: (9) N β = g t h it w = ∑ g t h j x j + g t H1:i −1eˆ i −1 + g t n j =i j ≠i - 92 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Như trình bày [11], xác suất lỗi tách MMSE xấp xỉ cách xem w phân bố Gauss Theo đó, xem thành phần w xấp xỉ phân bố Gauss phức Vì thành phần w giả sử độc lập thành phần khác, phương sai w tính sau: i −1 σ w2 = ∑ g th j σ s2 + ∑ g th j E  e j xˆ j  + σ n2 g t (13)   j =i j =1 N 2 Tập V-1, Số (27), tháng 5/2012 Pe xác suất lỗi (12) tính [14]:  β 2σ s Pe = Q  σ w2  ∞ x hàm Q trình bày [15] Thế (14) vào (17) ta có biểu thức đơn giản 4-QAM là: j ≠i Biểu thức phương sai xét đến ảnh hưởng sai số lan truyền thành phần nhiễu cộng (interference-plus-noise) Từ (5), (12), (13) tính tốn σ w2 đơn giản [12]: (14) Để thực bước i + cần phải tính tốn giá trị kỳ vọng có điều kiện E  et xˆ t  (9)   sau: 2 ℜ ˆt ( xˆ t  = ∑ s − xˆ t P x t = s xˆ t  s∈ℜ t xˆ )  β Pe = Q  1− β (15) Lọc làm trắng lọc phối hợp (Whitening filter and Matched Filter) Trước tách tín hiệu xˆti , để tăng cường khả triệt nhiễu, nhiễu Gauss xấp xỉ w làm phẳng phổ lọc làm trắng (Whitening) trước đưa qua lọc phối hợp (Matched Filter) Bộ lọc làm trắng sử dụng phương pháp dự đốn tuyến tính nghịch đảo trình bày [13] Bộ lọc thực chuyển đổi tín hiệu tương quan đầu vào thành tín hiệu khơng tương quan đầu có phổ tín hiệu phẳng Bộ lọc phối hợp lọc tối ưu nhiễu trắng cho SNR ngõ cực đại bao gồm điểm chòm xung x t quanh điểm định cứng xˆ Xác suất có điều kiện P ( x = s xˆ ) tính tốn xấp xỉ t t Để thực làm phẳng phổ, nhân hai vế (12) với ( ) θi = σ w2 −1 / [7] có: θi ~ xti = β θ i xti + θ i w Gauss [9] Chẳng hạn điều chế 4-QAM, (18) Sự biến đổi tuyến tính nên hiệu tối ưu (12) bảo tồn Vì thành phần nhiễu khơng tương quan, tín hiệu qua lọc phối hợp P ( x t = s xˆ t ) tính [14]: 1 − Pe + P (a)  P ( x t = s xˆ t ) =  Pe − Pe2 (b)  (c)  Pe     Sau tính (15), vào ma trận hiệp phương sai (9) để thực bước i + Chú ý số hạng thứ (13) làm cho phương sai tăng lỗi định bước i - 1, số hạng không V-BLAST thông thường E  et  (17) với Q( x) = ∫ (1 / 2) exp(−u / 2)du Sự xấp xỉ xác σ w2 = σ s2 ( β − β )     ( ) ta có: (θ h ) θ ~x = β (θ h ) Φ = θi h it (16) i (a) Nếu s = xˆ (b) Nếu s hai tín hiệu lân cận gần t t xˆ (c) Các trường hợp lại - 93 - i H t H i i t i i H t ( ) H θi xti + θihit θi w (19) Hay r i = ρ i xti + η i (20) Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT ( ) ( ) ( )  r i = θi h i H θi ~ xti , t  với:  ρ i = β θih i H θi = (θih i ) θih i  t t t  i i i H i η = θ h t θ w B7 Thực tách ký hiệu theo (22) ( ) H B8 Thực triệt tiêu ký hiệu tách (2) = θih it , B9 Thực lặp quay lại bước Thành phần nhiễu η i = (θi h it )H θi w phân bố Gauss có trung bình khơng phương sai (θ h ) i i H t ( ) θ i w = θi h it H [7] Tách tín hiệu dùng phương pháp gần ML (Near Maximum Likelihood) η i xem nhiễu Gauss phức, hàm hợp lý ( (likelihood function) p xti r i , ρ i )  r i − ρ i xi  t   i i i p xt r , ρ = exp −  i i i i  θ ht π θ ht   ) Độ phức tạp tính tốn giải mã đề xuất phân tích sau: Thuật tốn đề xuất thực tách tín hiệu tuyến tính biểu thức (22), hệ thống MIMO tương đương hệ thống đầu vào đầu SISO (Single Input Single Output), giảm độ phức tạp tính tốn ( ) (21) Vì vậy, tất ký hiệu tín hiệu cần tách xˆ xác định bằng: xti Tính tốn đại lượng θ i = σ w2 −1 / có độ phức tạp giảm bậc cách sử dụng ma trận Lemma nghịch đảo [18] i t xˆti = arg r i − ρ i xti Phân tích độ phức tạp xác định [10]: ( Tập V-1, Số (27), tháng 5/2012 (22) Biểu thức (22) cho thấy rằng, máy thu MIMO xử lý tương đương hệ thống đầu vào đầu SISO, mẫu tín hiệu thực tách riêng từ i = đến Nt Tóm tắt thuật tốn V-BLAST đề xuất Khởi tạo, k = B1 Từ biểu thức (15) tính ma trận hiệp phương sai Ma trận triệt tiêu có xét đến lan truyền lỗi biểu thức (10) đơn giản ma trận triệt tiêu MMSE thông thường biểu thức (4) Từ phân tích trên, so với độ phức tạp tính tốn thuật tốn V-BLAST MMSE thông thường [4] so sánh trình bày [19-22] thấy độ phức tạp thuật toán đề xuất đơn giản III KẾT QUẢ TÍNH TỐN VÀ MƠ PHỎNG Các tính tốn mơ sử dụng phần mềm Matlab Mơ hình kênh tương quan không gian MIMO băng rộng, đáp ứng kênh từ anten phát p đến anten thu q xác định [16]: Q eˆ i−1 (9) L hq , p (τ , t ) = ∑ B2 Tính ma trận triệt tiêu G (8) l B3 Chọn vector hàng gk ma trận G cho giá trị MSE phần tử (11) nhỏ e cl N l ∑ an , p ,l bn , q ,l × N l n =1 (23) j ( 2πf n ,l t +θ n ,l ) δ (τ − τ l ) đó, an , p ,l , bn ,q ,l , f n ,l θ n,l tham số, δ (τ ) B4 Xác định ký hiệu đầu cân MMSE G thực xấp xỉ Gauss (12) hàm Delta Dirac, L số lượng đường truyền dẫn, τ l B5.Tính phương sai xấp xỉ Gauss (14) cl thời gian trễ hệ số suy hao đường truyền B6 Sử dụng lọc làm trắng (18) lọc phối hợp (19) thứ l, N số phần tử phân tán hay số sóng tới - 94 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (27), tháng 5/2012 Trong báo thực mô theo kịch bản: phần tử anten thu anten phát đặt vuông góc với phương ngang, góc ngẩng anten thu phát π /2 Sự tương quan không gian xác định bằng:   δ t δ r  +   λ λ  ρ (δ t , δ r ) = J 2π  ∆  Với (24) δ t , δ r khoảng cách hai phần tử anten phát anten thu, λ bước sóng sóng mang, ∆ góc lệch cực đại, J0(x) hàm Bessel loại bậc không Các tham số mơ mơ hình kênh tương quan khơng gian có δt/ λ = 5, δr/ λ = 0.5, tương ứng hệ số tương quan ρ = 0.371, tần số Doppler fD = 50 Hz, góc lệch cực đại độ Các tham số hệ thống MIMO-OFDM chọn HiperLAN/2 [17] với Nt = Nr = 2, số sóng mang N = NFFT = 64, chu kỳ lấy mẫu Ta = 50 ns, độ dài ký hiệu OFDM Ts = N.Ta = 3200 ns, tần số sóng mang fc = GHz Hình 2, kết mô tỷ số SER (Symbol Error Ratio) theo SNR (Signal to Noise Ratio) chòm 4-QAM 16-QAM Đối với chòm 4QAM Hình 2, thấy thuật tốn VBLAST đề xuất có SNR tăng khoảng dB so với thuật tốn thơng thường [4] SER 10-2, tương tự mức độ tăng khoảng dB SER 10-1 chịm 16-QAM, Hình Hình SER với điều chế 16-QAM Chú ý mơ hình kênh tương quan khơng gian, chất lượng hệ thống tăng tăng khoảng cách phần tử anten thu anten phát [16] Thời gian chạy (running times) mơ hình với số ký hiệu 20.000, thuật toán V-BLAST [4] thuật tốn đề xuất máy tính có chip Intel core Duo CPU T7100 @ 1.80 GHz là: 10 24 phút, 52 phút Như thời gian chạy thuật toán đề xuất ngắn IV KẾT LUẬN Bài báo đề xuất sơ đồ V-BLAST cho hệ thống MIMO-OFDM có xét đến sai số định lan truyền lỗi tách tín hiệu tuyến tính sử dụng kết hợp xác suất liệu Các kết mơ mơ hình kênh tương quan không gian cho thấy hiệu hệ thống sơ đồ đề xuất tăng đáng kể mà khơng làm tăng độ phức tạp tính tốn TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] G.J Foschini, “Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multiple antennas”, Bell Lab Tech J., Vol 1, No 2, pp 41-59, 1996 Hình SER với điều chế 4-QAM [2] Foschini, G.J., Gans M.J., “On Limits of Wireless Communications in a Fading Environment when Using Multiple Antennas”, Wireless Personal - 95 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Communications, Vol 6, No 3, pp 311-335, March 1998 [3] I.E Telatar, “Capacity of Multi-Antenna Gaussian Channels,” AT&T Bell Lab Internal Tech Memo., June 1995 (European Trans Telecom., v.10, N.6, Dec.1999) [4] P W Wolniansky, G J Foschini, G D Golden, and R A Valenzuela, “V-BLAST: An architecture for realizing very high data rates over the rich-scatteringwireless channel,” in Proc.URSI Int Symp Signals, Syst., Electron., Sep 1998, pp 295– 300 [5] G.D Golden, G.J Foschini, R.A Valenzuela, P.W Wolniansky, “Detection Algorithm and Initial Laboratory Results Using VBLAST Space-Time Communication Architecture”, Electronics Letters, Vol 35, No 1, pp.14-16, 7th January 1999 [6] H Lee, B Lee, I Lee, “Iterative Detection and Decoding With an Improved V-BLAST for MIMOOFDM Systems,” IEEE Journal on selected areas in communication, Vol 24, No 3, pp 504-513, March 2006 [7] L Song, A Hjørungnes and H Li, “Linear Signal Detector for V-BLAST Scheme Based on Probabilistic Data Association” IEEE International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, pp 1324-1328, Sept 2007 [8] J G Proakis, Digital Communications, 4th ed New York: McGraw-Hill, 2001, Series in Electrical and Computer Engineering [9] H Lee and I Lee, “New approach for coded layered space-time architecture for MIMO-OFDM systems,” in Proc ICC, May 2005, pp 608–612 [10] F Tosato and P Bisaglia, “Simplified softoutput demapper for binary interleaved COFDM with application to HIPERLAN/2,” in Proc Int.Conf Commun., Sep 2002, pp 664–668 [11] H V Poor and S Verdu, “Probability of error in MMSE multiuser detection,” IEEE Trans Inf Theory, Vol 43, No 3, pp 858–871, May 1997 Tập V-1, Số (27), tháng 5/2012 [12] X Wang and H.V Poor, “Iterative (turbo) soft interference cancellation and decoding for coded CDMA,” IEEE Trans Commun., pp.1046–1061, Jul 1999 [13] Saeed V Vaseghi, Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction, 2th ed Copyright © 2000 John Wiley & Sons Ltd [14] J M CiofFI, EE379A Class Note: Signal Processing and Detection Stanford, CA: Stanford Univ [15] P O Borjesson and C.-E Sundberg, “Simple approximation of the error function Q(x),” IEEE Trans Commun., Vol 27, pp 639–643, Mar 1979 [16] H Zhang, D Yuan, M Patzold, Y Wu and V.D Nguyen, “A novel wideband space-time channel simulator based on the geometrical one-ring model with application in MIMO-OFDM systems,” Wirless communications and mobile computing, Copyright  2009 John Wiley & Sons, Ltd [17] ETSI DTS/BRAN-0023003 HiperLAN/2 Technical Specification; Physical (PHY) layer, 1999 [18] G.H Golub and C D Loan, Matrix Computations, 3rd ed Johns Hopkins University Press, Baltimore, MD, 1996 [19] L G Barbero and J S Thompson, “Performance Analysis of a Fixed-Complexity Sphere Decoder in High-Dimensional MIMO Systems”, ICASSP’06, Vol 4, pp 557-560, Toulouse, France, May 2006 [20] Y Jia, C Andrieu, R J Piechocki and M Sandell, “Gaussian Approxi-mation Based Mixture Reduction for Near Optimum Detection in MIMO Systems,” IEEE Commun Letters, Vol 9, No 11, pp 997-999, Nov 2005 [21] S Haykin, Adaptive Filter Theory, 3rd ed PrenticeHall, Inc; Upper Saddle River, NJ, USA, 1996 [22] A Zelst, MIMO OFDM for Wireless LANs, April 2004 Nhận ngày: 29/04/2011 - 96 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (27), tháng 5/2012 SƠ LƯỢC VỀ TÁC GIẢ NGUYỄN QUỐC KHƯƠNG ĐÀO MINH HƯNG Sinh năm 1973 Sinh năm 1969 Tốt nghiệp đại học chuyên ngành Điện tử Viễn thông năm 1995 nhận Thạc sỹ năm 1997 Tiến sỹ năm 2011 Trường Đại học Bách Khoa Tốt nghiệp đại học chuyên ngành Vật Lý năm 1991, chuyên ngành Điện tử Viễn thông năm 1998 nhận Thạc sỹ năm 2004 Hà Nội Lĩnh vực nghiên cứu: Kỹ thuật thông tin, thông tin vô Lĩnh vực nghiên cứu: thơng tin vơ tuyến-MIMOOFDMA, Xử lý tín hiệu, DSP ứng dụng tuyến, MIMO-OFDM Hiện công tác Viện Điện tử - Viễn thông Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Hiện công tác Trường Đại học Quy Nhơn Email: daominhhungqn@gmail.com NGUYỄN QUỐC TRUNG NGUYỄN VĂN ĐỨC Sinh năm 1949 Sinh năm 1973 Nhận tốt nghiệp Đại học năm 1995 Cao học năm 1997 chuyên ngành Điện tử -Viễn thông Trường Đại học Bách Khoa Hà nội Nhận Tiến sỹ chuyên ngành thông tin năm 2003 Trường Đại học Hannover - Cộng hịa dân chủ Đức Được phong Phó Giáo sư năm 2009 Lĩnh vực nghiên cứu: thông tin vô tuyến OFDM, MIMO-OFDM, DSP ứng dụng, mã hóa kênh truyền Bảo vệ luận án Tiến sỹ năm 1982 Hungary Được phong Phó Giáo sư năm 2004 Lĩnh vực nghiên cứu: thơng tin vơ tuyến, Xử lý tín hiệu lọc số NGUYỄN THU NGA Sinh năm 1980 - Việt Nam Lĩnh vực nghiên cứu: thông tin vô tuyến, MIMOOFDM Hiện công tác Bộ môn Kỹ thuật thông tin, Viện Điện tử - Viễn thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội - 97 - ... mục II đề xuất thuật toán V-BLAST cho hệ thống MIMO-OFDM, mục III kết tính tốn mô phỏng, cuối phần kết luận mục IV tài liệu tham khảo II ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN V-BLAST MỚI CHO CÁC HỆ THỐNG MIMO-OFDM. .. π θ ht   ) Độ phức tạp tính tốn giải mã đề xuất phân tích sau: Thuật tốn đề xuất thực tách tín hiệu tuyến tính biểu thức (22), hệ thống MIMO tương đương hệ thống đầu vào đầu SISO (Single Input... chạy thuật toán đề xuất ngắn IV KẾT LUẬN Bài báo đề xuất sơ đồ V-BLAST cho hệ thống MIMO-OFDM có xét đến sai số định lan truyền lỗi tách tín hiệu tuyến tính sử dụng kết hợp xác suất liệu Các kết