Xác định hướng đến độ phân giải cao cho nguồn phân bố và ứng dụng để mô hình hóa kênh truyền mimo

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA - NGUYỄN VĂN THẠI XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN ĐỘ PHÂN GIẢI CAO CHO NGUỒN PHÂN BỐ VÀ ỨNG DỤNG ĐỂ MƠ HÌNH HĨA KÊNH TRUYỀN MIMO Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã ngành: 2.07.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2009 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: TS ĐỖ HỒNG TUẤN Ký tên: Cán chấm nhận xét 1: Ký tên: Cán chấm nhận xét 2: Ký tên: Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬNVĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 16 tháng 07 năm 2009 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Độc lập – Tự – Hạnh phúc Tp HCM, ngày tháng năm 2009 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN VĂN THẠI Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 02/12/1979 Nơi sinh: Bạc Liêu Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử MSHV: 01407358 I - TÊN ĐỀ TÀI XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN ĐỘ PHÂN GIẢI CAO CHO NGUỒN PHÂN BỐ VÀ ỨNG DỤNG ĐỂ MƠ HÌNH HĨA KÊNH TRUYỀN MIMO II - NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG - Nghiên cứu giải thuật xác định hướng đến cho nguồn tín hiệu băng hẹp - Nghiên cứu xây dựng mơ hình nguồn phân bố băng hẹp - Mở rộng giải thuật xác định hướng đến cho nguồn phân bố băng hẹp - Dùng DoD DoA để mơ hình hóa kênh truyền MIMO - Viết chương trình mơ lý thuyết Matlab đề xuất III - NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 02/02/2009 IV - NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 02/07/2009 V - HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS ĐỖ HỒNG TUẤN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH Nội dung đề cương luận văn thạc sĩ Hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày tháng năm 2009 TRƯỞNG PHÒNG ĐT-SĐH TRƯỞNG KHOA QL CHUYÊN NGÀNH LỜI CẢM ƠN Tơi xin kính gởi đến Thầy TS Đỗ Hồng Tuấn lời biết ơn sâu sắc Thầy dành nhiều thời gian quý báu trực tiếp hướng dẫn, tạo điều kiện thuận lợi cho tơi lời khun bổ ích, giúp tơi hồn thành luận văn Tôi xin chân thành cảm ơn quý thầy cô trường Đại học Bách Khoa, người truyền đạt kiến thức, định hướng nghiên cứu suốt q trình học tập trường Tơi nhận giúp đỡ bạn khóa, lớp Các bạn đóng góp cho tơi ý kiến tài liệu giá trị Xin gởi đến bạn lời cảm ơn chân thành tơi Cuối cùng, tơi xin kính gởi đến gia đình lịng biết ơn chân thành, sâu sắc Gia đình, Cha Mẹ, vợ, gái em động viên, giúp đỡ tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình học tập nghiên cứu TP HCM, ngày 01 tháng 07 năm 2009 Nguyễn Văn Thại TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ Hướng dẫn: TS Đỗ Hồng Tuấn Thực hiện: Nguyễn Văn Thại Công nghệ MIMO công nghệ đầy triển vọng để giải vấn đề dung lượng kênh truyền cho hệ thống truyền thông không dây tương lai Vấn đề ước lượng kênh truyền có ý nghĩa định đến chất lượng hệ thống Trong luận văn này, việc ước lượng kênh truyền MIMO dựa vào thông tin hướng đến hướng xuất phát nguồn tín hiệu Từ kết mơ máy tính, kết luận công nghệ MIMO hiệu môi trường truyền dẫn giàu nguồn tán xạ Trong ước lượng hướng đến, nguồn tín hiệu thường giả sử nguồn điểm Tuy nhiên, ảnh hưởng tượng tán xạ mơi trường truyền dẫn, nguồn tín hiệu đa đường nhận dãy anten luôn nguồn phân bố Luận văn đề nghị giải thuật ước lượng hướng đến dựa vào giải thuật Unitary ESPRIT cho nguồn tín hiệu phân bố băng hẹp Bằng cách chứng minh tính chất đối xứng trung tâm liên hợp vector lái thỏa mãn với nguồn phân bố, từ kết luận giải thuật Unitary ESPRIT mở rộng cho nguồn phân bố băng hẹp Hơn nữa, tác giả [7], [9], [20] mở rộng giải thuật MUSIC giải thuật ESPRIT chuẩn cho nguồn phân bố Để đánh giá giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao, sử dụng tiêu chuẩn kỹ thuật sai số RMSE, xác suất phân giải độ bền vững ước lượng Luận văn chia thành bốn chương với nội dung sau: ¾ Chương 1: Giới thiệu khuynh hướng phát triển hệ thống thông tin di động tương lai, đồng thời nêu lên vấn đề nghiên cứu luận văn ¾ Chương 2: Trình bày giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao cho mơ hình nguồn điểm Nghiên cứu xây dựng mơ hình nguồn phân bố băng hẹp Từ đó, mở rộng giải thuật xác định hướng đến cho mơ hình nguồn phân bố băng hẹp Để đánh giá kết mô phỏng, dựa vào tiêu chất lượng sai số ước lượng RMSE (Root Mean Squares Error), xác suất phân giải Pr (Probability of resolution) độ bền vững ước lượng giải thuật Các kết mô đánh giá trình bày cuối chương ¾ Chương 3: Giới thiệu khái qt đặc tính kênh truyền vơ tuyến Tính dung lượng kênh truyền MIMO Sử dụng thơng số tốc độ lỗi bit BER để đánh giá chất lượng việc ước lượng hệ thống kênh truyền MIMO bao gồm kênh truyền Rayleigh kênh truyền dựa vào DoD DoA Các kết mô cho việc ước lượng kênh truyền MIMO kết luận chất lượng mơ hình kênh truyền MIMO dựa vào DoD DoA so với mơ hình kênh truyền MIMO Rayleigh trình bày cuối chương ¾ Chương 4: Kết luận kết đạt luận văn bao gồm vấn đề ước lượng hướng đến cho mô hình nguồn điểm mơ hình nguồn phân bố, vấn đề mơ hình hóa kênh truyền MIMO dựa vào DoD DoA ABSTRACT MIMO technology, applying multiple element array antennas at both the ends of the wireless link, has emerged as one of the most prominent technical breakthoughs of the recent decades for resolving traffic capacity in the future wireless communication The problem of modelling channel is crucial for the efficient design of wireless systems In this thesis, we will estimate MIMO channel basing on the information of direction of arrival and direction of departure From the results of Monte Carlo computer simulations, we conclude that MIMO technology is very effective in the propagation environment with many scatters In the direction – of – arrival estimation, the signal sources is usually assumed to be the point sources However, under influence of the scatter phenomenon in real propagation environments, multipath signal sources received at an array are always the distributed sources This thesis suggests the new direction – of – arrival estimation algorithm based on Unitary ESPRIT algorithm for the narrowband distributed signal source models By proving the conjugate centrosymmetric property of the steering vector satisfied with the distributed source models, we confirm that the Unitary ESPRIT algorithm can be expanded for the distributed signal sources Furthermore, authors [7], [9], [20] expanded the MUSIC algorithm and the ESPRIT algorithm for the distributed signal sources To evaluate high-resolution estimation algorithms, we use the technical standards such as the root mean square error, the probability of resolution and the estimation robustness Keywords: MIMO channel, Unitary ESPRIT algorithm, ESPRIT algorithm MUSIC algorithm, the Point Source, the Distributed Source, the Root Mean Square Error, the Probability of Resolution, the Estimation Robustness Mục lục MỤC LỤC Danh sách hình vẽ Thuật ngữ- viết tắt Ký hiệu Chương GIỚI THIỆU 1.1 Tình hình phát triển hệ thống thơng tin di động - 1.2 Phát biểu toán 1.3 Nội dung nghiên cứu Chương XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN ĐỘ PHÂN GIẢI CAO - 2.1 Các giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao cho mơ hình nguồn điểm - 2.1.1 Mơ hình tín hiệu 2.1.2 Giải thuật MUSIC -10 2.1.3 Giải thuật ESPRIT -12 2.1.4 Giải thuật Unitary ESPRIT 15 2.2 Các giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao cho mơ hình nguồn phân bố -18 2.2.1 Mơ hình nguồn phân bố 18 2.2.2 Giải thuật DSPE 21 2.2.3 Giải thuật TLS – ESPRIT -23 2.2.4 Giải thuật DSUE -25 2.3 Các kết mô 30 2.3.1 Các thông số mô 31 2.3.2 So sánh giải thuật ESPRIT giải thuật TLS – ESPRIT 31 2.3.3 So sánh giải thuật Unitary ESPRIT giải thuật DSUE -37 2.3.4 So sánh giải thuật ESPRIT giải thuật Unitary ESPRIT 42 2.3.5 So sánh giải thuật TLS – ESPRIT giải thuật DSUE 43 2.4 Kết luận 43 Mục lục Chương DÙNG DoD VÀ DoA ĐỂ MƠ HÌNH HĨA KÊNH TRUYỀN MIMO 46 3.1 Đặc tính kênh truyền vơ tuyến -46 3.1.1 Truyền dẫn fading đa đường 46 3.1.2 Sự suy hao -48 3.1.3 Độ rộng ổn định tần số kênh -49 3.1.4 Hiệu ứng Doppler 49 3.1.5 Độ rộng ổn định thời gian kênh 50 3.2 Dung lượng kênh truyền MIMO -53 3.3 Dùng DoD DoA để mơ hình hóa kênh truyền MIMO -56 3.4 Các kết mô -57 3.4.1 Các thông số mô 57 3.4.2 Kết mô 57 3.5 Kết luận 62 Chương KẾT LUẬN 63 4.1 Các kết đạt 63 4.2 Hướng phát triển đề tài 65 TÀI LIỆU THAM KHẢO 66 LÝ LỊCH KHOA HỌC 70 DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1 Xu hướng phát triển hệ thống thông tin di động [25], [27] - Hình 2.1 Mơ hình tín hiệu dãy anten Hình 2.2 Cấu trúc dãy giải thuật ESPRIT 12 Hình 2.3 ( a ) mơ hình nguồn điểm, ( b ) mơ hình nguồn phân bố -19 Hình 2.4 Hàm mật độ phân bố Gaussian với giá trị trung bình 400 độ lệch khác 27 Hình 2.5 So sánh RMSE theo SNR ESPRIT TLS – ESPRIT -31 Hình 2.6 So sánh Pr theo SNR ESPRIT TLS – ESPRIT 32 Hình 2.7 So sánh RMSE theo SNR dùng ESPRIT với số nguồn đến khác 33 Hình 2.8 So sánh Pr theo SNR dùng ESPRIT với số nguồn đến khác 33 Hình 2.9 So sánh RMSE theo SNR dùng TLS – ESPRIT với số nguồn đến khác -34 Hình 2.10 So sánh Pr theo SNR dùng TLS – ESPRIT với số nguồn đến khác -nhau -34 Hình 2.11 So sánh RMSE theo SNR dùng TLS – ESPRIT với trải góc khác 35 Hình 2.12 So sánh RMSE theo chênh lệch góc đến dùng ESPRIT 35 Hình 2.13 So sánh RMSE theo chênh lệch góc đến dùng TLS – ESPRIT -36 Hình 2.14 So sánh RMSE theo SNR Unitary ESPRIT DSUE 37 Hình 2.15 So sánh Pr theo SNR Unitary ESPRIT DSUE -37 Hình 2.16 So sánh RMSE theo SNR dùng Unitray ESPRIT với số nguồn đến khác -38 Hình 2.17 So sánh Pr theo SNR dùng Unitary ESPRIT với số nguồn đến khác -39 Hình 2.18 So sánh RMSE theo SNR dùng DSUE với số nguồn đến khác -39 Hình 2.19 So sánh Pr theo SNR dùng DSUE với số nguồn đến khác 40 Hình 2.20 So sánh RMSE theo SNR dùng DSUE với trải góc khác 40 Dùng DoD DoA để mô hình hóa kênh truyền MIMO 35 nR=1, nT=1 nR=2, nT=2 nR=4, nT=4 30 nR=8, nT=8 Ergodic Capacity 25 20 15 10 0 10 15 20 25 SNR in dB Hình 3.6 Dung lượng trung bình hàm theo SNR số phần tử anten dãy truyền dãy nhận 3.3 DÙNG DoD VÀ DoA ĐỂ MƠ HÌNH HĨA KÊNH TRUYỀN MIMO Chúng ta giả sử khoảng cách hai dãy anten bên thu bên phát đủ lớn để sóng truyền từ bên phát đến bên thu sóng phẳng Để đơn giản, giả thiết anten phát anten thu nằm mặt phẳng Ma trận truyền H kênh MIMO định nghĩa sau [6], [19]: L ( 3.23) T H = ∑ g m a Rx (θ m )aTx (ϕ m ) m =1 Các tham số θ m ϕm góc đến DoA góc xuất phát DoD nguồn tín hiệu đa đường thứ m Mỗi nguồn có độ lợi đường phức g m , a Rx (θ m ) vector lái dãy nhận theo hướng θ m , aTx (ϕm ) vector lái dãy truyền tương ứng với tín hiệu phát từ hướng ϕm , L tổng số nguồn tín hiệu 56 Dùng DoD DoA để mơ hình hóa kênh truyền MIMO Vector lái dãy anten nhận dãy anten truyền định nghĩa theo cách giống nhau, khác chỗ ý nghĩa góc đến DoA cho dãy nhận xuất phát DoD cho dãy truyền Giả sử số phần tử anten dãy thu dãy phát M , vector lái dãy thu dãy nhận cho sau: a Rx (θ ) = [1 e ju " e j ( M -1) u ]T ( 3.24 ) aTx (ϕ ) = [1 e jv " e j ( M -1) v ]T ( 3.25) Trong u = −2π f c Δ sin θ 2π =− Δ sin θ c λ ( 3.26 ) v = −2π f c Δ sin ϕ 2π =− Δ sin ϕ c λ ( 3.27 ) 3.4 CÁC KẾT QUẢ MƠ PHỎNG 3.4.1 Các thơng số mơ ¾ Số phần tử anten dãy truyền dãy nhận 15 ¾ Điều chế liệu truyền QPSK 16 – QAM ¾ Khoảng SNR (dB) để thực mơ [0, 24] ¾ Kênh truyền fading chậm phẳng ¾ Kênh truyền Rayleigh có biên hệ số kênh truyền theo phân bố Rayleigh pha có phân bố từ đến 2π 3.4.2 Kết mô Từ hình 3.7 đến hình 3.10, thấy đường BER mơ hình kênh truyền MIMO dựa vào DoD DoA với số nguồn xuất phát số nguồn đến gần trùng với đường BER mơ hình kênh truyền MIMO Rayleigh Tuy nhiên, số DoD DoA tăng lên đường BER mơ hình kênh DoD DoA cải thiện rõ rệt so với đường BER mơ hình kênh Rayleigh Điều chứng tỏ rằng, mơ hình kênh truyền MIMO dựa vào DoD DoA có chất lượng cao so với mơ hình kênh truyền MIMO Rayleigh 57 Dùng DoD DoA để mơ hình hóa kênh truyền MIMO Chúng ta biết số lượng nguồn đa đường DoD DoA phụ thuộc vào đặc tính tán xạ môi trường truyền tin, nghĩa môi trường nhiều vật tán xạ tạo nên nhiều nguồn đa đường Quan sát kết mô từ hình 3.7 đến hình 3.9 từ hình 3.11 đến hình 3.13, nhận thấy tốc độ lỗi bit có khuynh hướng giảm số nguồn đa đường DoD DoA tăng lên Tức là, chất lượng kênh truyền DoD DoA tăng lên môi trường giàu nguồn tán xạ Theo kết mô phỏng, chất lượng kênh truyền MIMO trở nên bền vững chênh lệch góc hướng đến hướng xuất phát tương đối lớn – khoảng độ trở lên (hình 3.10) Khi tăng số mức điều chế tốc độ truyền liệu tăng lên đồng thời khoảng cách chùm tín hiệu gần hơn, điều có nghĩa tốc độ lỗi bit tăng theo (hình 3.14) 10 Rayleigh DoD =1 and DoA =1 DoD =3 and DoA =3 DoD =5 and DoA =5 -1 BER 10 -2 10 -3 10 -4 10 10 15 20 SNR in dB Hình 3.7 So sánh BER theo SNR kênh Rayleigh kênh DoD DoA với điều chế QPSK 58 25 Dùng DoD DoA để mơ hình hóa kênh truyền MIMO 10 DoD =1 and DoA =1 DoD =1 and DoA =3 DoD =1 and DoA =5 -1 BER 10 -2 10 -3 10 -4 10 10 15 20 25 SNR in dB Hình 3.8 So sánh BER theo SNR kênh DoD DoA có số DoD =1 DoA khác với điều chế QPSK 10 DoD =3 and DoA =3 DoD =3 and DoA =5 -1 BER 10 -2 10 -3 10 -4 10 10 15 20 SNR in dB Hình 3.9 So sánh BER theo SNR kênh DoD DoA có số DoD =3 DoA khác với điều chế QPSK 59 25 Dùng DoD DoA để mơ hình hóa kênh truyền MIMO DoD and DoA channel-SNR =0dB DoD and DoA channel-SNR =10dB DoD and DoA channel-SNR =20dB -1 BER 10 -2 10 -3 10 10 12 14 16 Angular separation (Degrees) 18 20 Hình 3.10 So sánh BER theo chênh lệch góc hướng đến hướng xuất phát mơ hình kênh DoD DoA 10 Rayleigh Channel So DoD=1 and So DoA=1 So DoD=3 and So DoA=3 So DoD=5 and So DoA=5 -1 BER 10 -2 10 -3 10 10 15 20 25 SNR in dB Hình 3.11 So sánh BER theo SNR kênh Rayleigh kênh DoD – DoA với điều chế 16 – QAM 60 Dùng DoD DoA để mô hình hóa kênh truyền MIMO 10 So DoD =1 and So DoA =1 So DoD =1 and So DoA =3 So DoD =1 and So DoA =5 -1 BER 10 -2 10 -3 10 10 15 20 25 SNR in dB Hình 3.12 So sánh BER theo SNR kênh DoD DoA có số DoD =1 DoA khác với điều chế 16 – QAM 10 So DoD =3 and So DoA =3 So DoD =3 and So DoA =5 -1 BER 10 -2 10 -3 10 10 15 20 25 SNR in dB Hình 3.13 So sánh BER theo SNR kênh DoD DoA có số DoD =3 DoA khác với điều chế 16 – QAM 61 Dùng DoD DoA để mơ hình hóa kênh truyền MIMO 10 DoD and DoA Channel-4QAM DoD and DoA Channel-16QAM DoD and DoA Channel-64QAM -1 BER 10 -2 10 -3 10 -4 10 10 15 20 25 SNR in dB Hình 3.14 So sánh BER theo SNR kênh DoD DoA với kiểu điều chế – QAM, 16 – QAM 64 – QAM 3.5 KẾT LUẬN Trong chương 3, tơi trình bày đặc tính kênh truyền vơ tuyến bao gồm vấn đề truyền dẫn fading đa đường, suy hao tín hiệu, độ rộng ổn định tần số kênh, hiệu ứng Doppler, độ rộng ổn định thời gian kênh Đồng thời trình bày cách tính dung lượng kênh truyền MIMO, từ kết luận kênh truyền MIMO có dung lượng lớn nhiều so với kênh truyền SISO truyền thống Từ kết mô phỏng, rút đặc điểm vô quan trọng công nghệ MIMO công nghệ MIMO tận dụng ( thay tìm cách hạn chế ) đặc tính đa đường kênh truyền vô tuyến nhằm nâng cao chất lượng ( tốc độ lỗi bit, độ tin cậy ) kênh truyền mà không cần phải tăng công suất phát tín hiệu hay băng thơng kênh truyền 62 Kết luận Chương KẾT LUẬN 4.1 CÁC KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC Ước lượng hướng đến DoA dựa vào xử lý dãy anten kỹ thuật đầy hứa hẹn cho hệ thống truyền thông không dây tương lai Ở chương tơi trình bày sở lý thuyết thực mô giải thuật ESPRIT Unitary ESPRIT cho mơ hình nguồn điểm mở rộng giải thuật cho mơ hình nguồn phân bố, cụ thể sau: 1) Giải thuật ESPRIT nghiên cứu tính chất dịch bất biến hai dãy có cấu trúc, từ thực ước lượng tham số hướng đến DoA ) Giải thuật Unitary ESPRIT, phiên khác giải thuật ESPRIT, cho độ xác ước lượng tốt giải thuật ESPRIT Bản chất Unitary ESPRIT dựa vào hai tính chất: i) tính chất dịch bất biến ma trận lái dãy, ii) tính chất tích nội hai vector đối xứng trung tâm liên hợp có giá trị thực Hơn nữa, giải thuật Unitary ESPRIT cần thiết phải gấp đôi số mẫu liệu nhận 3) Xây dựng mơ hình nguồn phân bố băng hẹp trường xa Nguồn phân bố chia thành hai loại: nguồn phân bố CD nguồn phân bố ID Một nguồn gọi nguồn phân bố CD thành phần tín hiệu nhận nguồn đến dãy anten góc khác phiên bị trễ tỷ lệ với nguồn tín hiệu phát Một nguồn gọi nguồn ID thành phần tín hiệu đến dãy anten từ hướng khác không tương quan với ) Bằng cách sử dụng khai triển chuỗi Taylor cho vector lái dãy nguồn phân bố CD ID để suy tính chất dịch bất biến gần hai khơng gian tín hiệu, giải thuật ESPRIT chuẩn phát triển để ước lượng góc trung tâm DoA nguồn phân bố, biết đến giải thuật TLS – ESPRIT 63 Kết luận ) Tương tự giải thuật ESPRIT chuẩn, tính chất dịch bất biến vector lái dãy giải thuật Unitary ESPRIT trường nguồn tín hiệu nguồn phân bố Từ kết này, chứng minh tính chất đối xứng trung tâm liên hợp vector lái dãy thỏa mãn với nguồn phân bố CD Vì vậy, giải thuật Unitary ESPRIT mở rộng để ước lượng góc trung tâm DoA nguồn phân bố CD, gọi giải thuật DSUE Đây điểm mà thực luận văn ) Từ kết mơ phỏng, thấy độ xác ước lượng khả phân giải nguồn tín hiệu đến giải thuật ESPRIT chuẩn tốt giải thuật TLS – ESPRIT, giải thuật Unitary ESPRIT tốt giải thuật DSUE, giải thuật Unitary ESPRIT tốt giải thuật ESPRIT chuẩn giải thuật DSUE tốt giải thuật TLS – ESPRIT Cũng theo kết mô phỏng, giải thuật xác định hướng đến trở nên bền vững chênh lệch góc nguồn tín hiệu đến tương đối lớn (khoảng độ trở lên nguồn điểm, khoảng độ trở lên nguồn phân bố) Công nghệ MIMO công nghệ đầy triển vọng thập niên gần xem cơng nghệ hứa hẹn có khả giải vấn đề dung lượng chất lượng hệ thống truyền thông không dây tương lai Ở chương 3, tơi trình bày cách khái qt đặc tính kênh truyền khơng dây đặc biệt nhấn mạnh vấn đề mơ hình hóa kênh truyền MIMO dựa vào hướng đến DoA hướng xuất phát DoD nguồn tín hiệu Các kết mô chứng minh đặc điểm ưu việt kênh truyền MIMO dựa vào DoD DoA, cụ thể sau: 1) Tốc độ lỗi bit kênh truyền MIMO dựa vào mơ hình DoD DoA thấp tốc độ lỗi bit kênh truyền MIMO Rayleigh, nghĩa chất lượng kênh truyền MIMO dựa vào DoD DoA tốt kênh truyền MIMO Rayleigh ) Mơi trường có nhiều nguồn tín hiệu đa đường chất lượng kênh truyền MIMO cao, thể chỗ số nguồn DoD DoA nhiều 64 Kết luận tốc độ lỗi bit thấp Vì vậy, khẳng định rằng: Kênh truyền MIMO hoạt động hiệu môi trường truyền tin không dây giàu nguồn tán xạ Đây đóng góp quan trọng luận văn thể ưu điểm vượt trội công nghệ MIMO so với công nghệ SISO truyền thống 3) Chất lượng kênh truyền MIMO trở nên bền vững chênh lệch góc hướng đến hướng xuất phát khoảng độ trở lên (trong điều kiện mô luận văn) 4.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Trong trình thực luận văn, tơi giả thiết điều kiện sau: ¾ Ước lượng DoA áp dụng cho nguồn tín hiệu băng hẹp ¾ Mơ hình hóa kênh truyền MIMO với giả thiết kênh truyền fading chậm phẳng ¾ Bộ cân kênh truyền MIMO cân zero-forcing Từ giả thiết vậy, xin kiến nghị số hướng phát triển luận văn sau: ¾ Thực ước lượng DoA cho nguồn tín hiệu băng rộng ¾ Mơ hình hóa kênh truyền MIMO cho kênh truyền fading nhanh chọn lọc tần số ¾ Thiết kế cân tối ưu để cải thiện chất lượng hệ thống 65 Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] George Tsoulos, “MIMO system technology for wireless communications”, Taylor & Francis Group, 2006 [2] Branka Vucetic, Jinhong Yuan, “Space-time coding”, John Wiley & Sons Ltd, 2003 [3] Volker Kuhn, “Wireless communications over MIMO channels - applications to CDMA and multiple antenna systems ”, John Wiley & Sons Ltd, 2006 [4] Mohinder Jankiraman, “Space-time codes and MIMO systems”, Artech House, 2004 [5] A B Gershman, N D Sidiropoulos “Space-time processing for MIMO communications”, John Wiley & Sons Ltd, 2005 [6] Merouane Debbah, Ralf Muller, “MIMO channel modelling and the principle of maximum entropy”, Journal of Latex Class Files, Vol 1, No 11, April 2005 [7] Shahram Shahbazpanahi, Shahrokh Valae, and Mohammad Hasan Bastani “Distributed source localization using ESPRIT algorithm”, IEEE Transactions on Signal Processing, Vol 49, No 10, pp 2169 – 2178, October 2001 [8] Yong Up Lee, Jonho, Iickho Song, Seong Ro Lee, “Distributed source modeling and direction – of – arrival estimation techniques”, IEEE Transactions on Signal Processing, Vol 45, No.4, pp 960 – 969, April 1997 [9] Shahrokh Valaee, Benoit Champagne, Peter Kabal “Parametric localization of distributed sources”, IEEE Transactions on Signal Processing, Vol 43, No 9, pp 2144 – 2153, September, 1995 [10] Jooshik Lee, Iickho Song, Hyoungmoon Kwon, Sung Ro Lee, “Low – complexity estimation of 2D DoA for coherently distributed sources”, Elsevier Science B.V, Signal Processing 83, pp 1789 – 1802, 2003 [11] Jeng – Shiann Jiang and Marry Ann Ingram, “Distributed source model for short – range MIMO”, IEEE Vehicular Technology Conferrence, October 2003 66 Tài liệu tham khảo [12] Aboulnasr Hassanien, Shahram Shahbazpanahi, and Alex B Gershman, “A generalized Capon estimator for localization of multiple spread sources”, IEEE Transactions on Signal Processing, Vol.52, No 1, pp 280 – 283, January 2004 [13] Shahram Shahbazpanahi, Shahrokh Valaee, and Alex B Gershman, “A covariance fitting approach to parametric localization of multiple incoherently distributed sources ”, IEEE Transactions on Signal Processing, Vol.52, No 3, pp 592 – 600, March 2004 [14] Mats Bengtsson, Bjorn Ottersten, “ Low complexity estimation of angular spreed with an antenna array”, Proceedings of 13th IFAC on Symposium System Identication, March 1997 [15] Shahram Shahbazpanahi, Shahrokh Valaee, and Alex B Gershman, “Parametric localization of multiple distributed sources using covariance fitting”, in Proc 3rd IEEE Workshop Sensor Array Multichannel Signal Process., Rosslyn, VA, Aug 2002, pp 332 – 336 [16] Richard Roy and Thomas Kalaith, “ESPRIT – Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques”, IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing, Vol.37, No 7, pp 984 – 995, July 1989 [17] Martin Haardt, Josef A Nossek “Unitary ESPRIT: how to obtain increased estimation accuracy with a reduced computational burden”, IEEE Transactions on Signal Processing Vol 43, No 5, pp 1232 – 1242, May 1995 [18] Jeng-Shiann Jiang, “Measurement, modeling, and performance of indoor MIMO channels”, Ph.D Thesis, School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, July 2004 [19] Vincent Chareyre, “Double-directional estimation for MIMO channels”, Master Thesis, July 2002 [20] Shahrokh Valaee, “Array processing for detection and localization of narrowband, wideband and distributed sources”, Ph.D Thesis, Department of Electrical Engineering McGill University, Montreal, May 1994 67 Tài liệu tham khảo [21] Honglei Miao, “Channel estimation and positioning for multiple antenna systems”, Ph.D thesis, Faculty of Technology, Department of Electrical and Information Engineering, University of Oulu, Finland, 2007 [22] Joseph C.Liberti, Jr.Theodore S.Rappaport, “Smart antennas for wireless communication”, Prentice Hall, 1999 [23] J.G Proakis, “Digital communications”, 3rd.edition, New York: MacGraw – Hill, 1995 [24] Byung-ki Kim, “Smart base station antenna performance for several scenarios – an experimental and modeling investigation”, Ph.D thesis, Electrical and Computer Engineering, Virginia, May 2002 [25] Akimichi Hirota, “A study of direction of arrivals estimation systems with virtual planar array antenna for multipath propagation”, PhD thesis, Department of Electrical and Computer Engineering,Yokohama National University, Yokohama, Japan, December 2005 [26] D Wubben, J Rinas, R Bohnke, V Kuhn and K.D Kammeyer, “Efficient algorithm for detecting layered space-time codes”, 4th International ITG Conference on Source and Channel Coding, BerLin, January 2002 [27] Đỗ Hồng Tuấn, “Bài giảng: thiết kế hệ thống truyền thông”, Khoa Điện – Điện tử, trường Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh, 2008 [28] P Almers, E Bonek, A Burr, N Czink, M Debbah, V Degli-Esposti, H Hofstetter, P Kyosti, D Laurenson, G Matz, A F Molisch, C Oestges, and H Ozcelik, “Survey of channel and radio propagation models for wireless MIMO systems”, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2007 [29] Justin T Holzer, “Wideband channel characterization for MIMO scenario ”, Master of Science, Department of Electrical and Computer Engineering, Brigham Young University, 2004 [30] Xuanming Dong, “Effect of slow fading and adaptive modulation on TCP/UDP performance of high-speed packet wireless networks ”, Ph.D thesis, Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, 2006 68 Tài liệu tham khảo [31] Daniel L.Noneaker, Michael B.Pursley, “Error probability bounds for M – PSK and M – DPSK and selective fading diversity channels”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol.43, No.4, pp 997 – 1005, 1994 [32] Yimghua Han Jinkuan Wang Xin Song Zhigang Liu Yanbo Xue, “Direction of arrival estimation of coherently distributed sources based on unitary ESPRIT in MIMO channel models”, IEEE International Symposium, Volume: 1, pp 370- 373, 2005 [33] Ahmed Zoubir, Yide Wang, “Efficient DSPE algorithm for estimating the angular parameters of coherently distributed sources”, Signal Processing 88, pp.1071–1078, 2008 [34] T.Trump and B.Ottersten, “Estimation of nominal direction of arrival and angular spread using an array of sensors”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 45, pp 57 – 69, Juanury 1996 [35] Nguyễn Văn Đức, “Lý thuyết kênh vô tuyến”, Nhà xuất khoa học kỹ thuật, 2006 [36] Vũ Đình Thành, “Nguyên lý thông tin tương tự - số”, Nhà xuất Đại học Quốc gia thành phố Hồ Chí Minh, 2006 69 Lý lịch khoa học LÝ LỊCH KHOA HỌC Họ tên : NGUYỄN VĂN THẠI Ngày sinh : 02/12/1979 Lý lịch: Nguyên quán : Hồng Dân – Bạc Liêu Nơi sinh : Xã Vĩnh Lộc – Huyện Hồng Dân – Tỉnh Bạc Liêu Hộ thường trú: Ấp Lộ Xe – Xã Vĩnh Lộc – Huyện Hồng Dân – Tỉnh Bạc Liêu Nơi : Số 181, Đường Chu Văn An, Phường An Hòa, Thành phố Rạch Giá, Tỉnh Kiên Giang Dân tộc : Kinh Tôn giáo : Không Điện thoại : 0985292939 Email : thaikgcc@yahoo.com Quá trình đào tạo: Đại học: Chế độ học : Chính quy Thời gian học : Từ 05/09/1998 đến 05/09/2003 Nơi học : Trường Đại Học Cần Thơ, Thành phố Cần Thơ Ngành học : Điện tử – Viễn thơng Cao học: Chế độ học : Chính quy Thời gian học : Từ 05/09/2007 đến Nơi học : Trường Đại học Bách Khoa, Thành phố Hồ Chí Minh Ngành học : Kỹ thuật điện tử Quá trình cơng tác: Giáo viên trường Cao Đẳng Cộng Đồng tỉnh Kiên Giang từ tháng 09/2004 đến 70 ... TÊN ĐỀ TÀI XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN ĐỘ PHÂN GIẢI CAO CHO NGUỒN PHÂN BỐ VÀ ỨNG DỤNG ĐỂ MÔ HÌNH HĨA KÊNH TRUYỀN MIMO II - NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG - Nghiên cứu giải thuật xác định hướng đến cho nguồn tín... tốn phân rã giá trị riêng 17 Xác định hướng đến độ phân giải cao 2.2 CÁC GIẢI THUẬT XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN ĐỘ PHÂN GIẢI CAO CHO MƠ HÌNH NGUỒN PHÂN BỐ 2.2.1 Mơ hình nguồn phân bố Giả sử có L nguồn. .. đến độ phân giải cao cho mơ hình nguồn điểm Nghiên cứu xây dựng mơ hình nguồn phân bố băng hẹp Từ đó, mở rộng giải thuật xác định hướng đến cho mơ hình nguồn phân bố băng hẹp Để đánh giá kết mô