Nghiên cứu hiệu năng của hệ thống thông tin di động sử dụng công nghệ massive MIMO

Nhan đề : Nghiên cứu hiệu năng của hệ thống thông tin di động sử dụng công nghệ Massive MIMO Tác giả : Nguyễn Anh Tuấn Người hướng dẫn: Hàn Huy Dũng Từ khoá : Công nghệ 5G; Công nghệ Massive MIMO; Hệ thống thông tin di động Năm xuất bản : 2020 Nhà xuất bản : Trường đại học Bách Khoa Hà Nội Tóm tắt : Tổng quan về công nghệ 5G thế hệ mới; nghiên cứu hiệu năng của hệ thống massive MIMO; kĩ thuật đồng bộ và cân bằng tín hiệu cho hệ thống 5G tại trạm gốc.

MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT iii DANH MỤC BẢNG v DANH MỤC HÌNH VẼ vi TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ 5G THẾ HỆ MỚI 1.1 Xu hướng phát triển hệ thống thông tin 1.2 Công nghệ 5G hệ 1.2.1 Các nhóm ứng dụng công nghệ 5G 1.2.2 Các u cầu cơng nghệ 5G 1.2.3 Hạn chế thách thức 1.3 Sự đời chuẩn 3GPP 5G New Radio 1.3.1 Mô hình kênh truyền 1.3.2 Dạng sóng 5G 13 1.3.3 Cấu trúc lưới tài nguyên 21 1.4 Massive MIMO – công nghệ tiềm cho mạng 5G, 6G 26 1.4.1 Giới thiệu công nghệ Massive MIMO 26 1.4.2 Các ưu điểm công nghệ Massive MIMO 27 1.4.3 Công nghệ Cell-Free Massive MIMO 30 1.4.4 Hạn chế thách thức với công nghệ Massive MIMO 31 1.5 Tổng quan đề tài nghiên cứu đóng góp luận văn 33 1.6 Kết luận chương 34 NGHIÊN CỨU HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG MASSIVE MIMO 35 2.1 Hệ thống Massive MIMO 35 2.1.1 Truyền tín hiệu đường lên 35 2.1.2 Truyền liệu đường xuống 37 2.1.3 Bộ tiền mã hóa tuyến tính 38 2.1.4 Tỉ số cơng suất tín hiệu nhiễu hệ thống 39 2.2 Xác suất rớt mạng hệ thống Massive MIMO đường xuống 40 2.2.1 Mơ hình phân bố xác suất nhiễu người dùng Yk 41 2.2.2 Phân tích xác suất rớt mạng hệ thống Masive MIMO 44 2.2.3 Mô xác suất rớt mạng hệ thống Massive MIMO 46 2.3 Hệ thống Cell-Free Massive MIMO hệ 51 2.3.1 Truyền tín hiệu pilot đường lên 52 2.3.2 Ước lượng kênh truyền 53 i 2.3.3 Truyền liệu đường xuống 54 2.3.4 So sánh mơ hình mạng di động m-MIMO với mạng di động tế bào 56 2.4 Cấp phát chuỗi tín hiệu pilot mơ hình CF m-MIMO 59 2.4.1 Bài toán tổng quát 61 2.4.2 Thuật toán Genetic 61 2.4.3 Thuật toán phân cụm K-medoids 65 2.4.4 Cấp phát pilot ứng dụng thuật toán K-Medoids kết hợp Genetic 66 2.4.5 Mơ thuật tốn cấp phát chuỗi tín hiệu pilot 67 2.5 Kết luận chương 71 KĨ THUẬT ĐỒNG BỘ VÀ CÂN BẰNG TÍN HIỆU CHO HỆ THỐNG 5G TẠI TRẠM GỐC 73 3.1 Mô hình kênh PUSCH cấu trúc pilot 73 3.1.1 Sơ đồ khối kênh PUSCH 74 3.1.2 Cấu trúc pilot đường truyền lên 79 3.2 Giải pháp đồng cân tín hiệu cho kênh PUSCH 5G 83 3.2.1 Sơ đồ khối xử lí tín hiệu kênh PUSCH gNodeB 5G 83 3.2.2 Thuật toán ước lượng kênh Least Square 85 3.2.3 Thuật toán ước lượng Minimum Mean Square Error 87 3.2.4 Nội suy kênh truyền PUSCH dựa vào DMRS bổ sung 89 3.2.5 Ước lượng bù STO 91 3.2.6 Kĩ thuật cân kênh MMSE 94 3.3 Mô ước lượng, cân kênh PUSCH 95 3.3.1 Xây dựng kịch kiểm tra hiệu hệ thống 95 3.3.2 Kết mô matlab 97 3.4 Kết luận chương 102 KẾT LUẬN CHUNG 104 TÀI LIỆU THAM KHẢO 105 CHỨNG MINH ĐIỀU KIỆN CỦA BỔ ĐỀ 112 ii DANH MỤC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT 3GPP 5G NR AP AR BS CDF CDM CF m-MIMO CFO CP CP-OFDM CPU CRC CSI DCI DFT DFT-s-OFDM DL DMRS eMBB EVM FDD FDM FFT FR1 FR2 FRC GA HARQ ICI IFFT IoT I-Q ISI ITU LBRM LDPC LMMSE LoS LS LTE MAE MCS MGF The 3rd Generation Partnership Project 5G New Radio Access Point Augmented Reality Base Station Cumulative Distribution Function Code Division Multiplexing Cell-Free Massive MIMO Carrier Frequency Offset Cyclic Prefix Cyclic Prefix – Orthogonal Frequency Division Multiplexing A Central Processing Unit Cyclic Redundancy Check Channel State Information Downlink Control Information Discrete Fourier Transform Discrete Fourier Transform spread Orthogonal Frequency Division Multiplexing Downlink Demodulation Reference Signal enhanced Mobile Broadband Error Vector Magnitude Frequency Division Duplex Frequency Division Multiplexing Fast Fourier Transform Frequency Range Frequency Range Fixed Reference Channel Genetic Algorithm Hybrid Automatic Repeat Request Inter-Channel Interference Inverse Fast Fourier Transform Internet of Thing In-phase – Quadrature Inter-symbol Interference International Telecommunication Union Limited Buffer Rate Matching Low-Density Parity-Check Code Linear Minimum Mean Square Error Line of Sight Least Square Long Term Evolution Mean Absolute Error Modulation Code Scheme Moment Generating Function iii MIMO m-MIMO MMSE mMTC MRC MRT NB-IoT NLoS OCC OFDM PAPR PBCH PMI PRACH PSS/SSS PTRS PUSCH QPSK SE SISO SNR SRS STO TDD TDL TDM TTI UCI UE UL URLLC V2X VR WiMAX ZF Multiple-Input Multiple-Output Massive Multiple-Input Multiple Output Minimum Mean Square Error Massive Machine Type Communications Maximal Ratio Combining Maximal Ration Transmission Narrow Internet of Thing Non-line-of-sight Orthogonal Cover Code Orthogonal Frequency Division Multiplexing Peak-to-average Power Ratio Physical Broadcast Channel Precoding Matrix Indication Physical Random Access Channel Primary Synchronization Signal/ Secondary Synchronization Signal Phase Tracking Reference Signals Physical Uplink Shared Channel Quadrature Phase-shift Keying Spectral Efficiency Single-Input Single- Output Signal to Noise Ratio Sounding Reference Signal Symbol Timing Offset Time Division Duplex Tapped Delay Line Time Division Multiplexing Time Transmit Interval Uplink Control Information User Equipment Uplink Ultra-reliable low-latency communication Vehicle-to-everything Virtual Reality Worldwide Interoperability for Microwave Access Zero Forcing iv DANH MỤC BẢNG Hai giai đoạn thống chuẩn 5G Mơ hình pathloss với mạng UMa InH-Office [9] Mơ hình trải trễ cho 5G NR dải tần GHz [9] 10 Cấu hình kênh TDLA30 (trải trễ 30 ns) [9] 10 Cấu hình kênh TDLB100 (trải trễ 100 ns) [9] 10 Cấu hình kênh TDLC300 (trải trễ 300 ns) [9] 11 Mơ hình kênh kết hợp hiệu ứng đa đường tần số Doppler [9] 11 Ma trận tương quan MIMO gNB [9] 12 Ma trận tương quan MIMO UE [9] 12 Giá trị mức tương quan cao, trung bình, thấp [9] 13 Ảnh hưởng tượng STO [15] 16 Tham số OFDM hỗ trợ mạng 5G NR theo numerology 21 Quan hệ OFDM symbol, slot, frame cho CP thông thường 23 Quan hệ OFDM symbol, slot, frame cho trường hợp CP mở rộng 23 So sánh mơ hình m-MIMO tập trung CF m-MIMO 31 Tham số mô hệ thống Cell-Free Massive MIMO 5G 68 Tham số khởi tạo cho thuật tốn mã hóa Genetic 68 Các tham số đầu vào, đầu thuật toán LS 85 Các tham số đầu vào, đầu thuật toán LMMSE 87 Các tham số đầu vào, đầu thuật toán nội suy kênh truyền 89 Các tham số đầu vào, đầu thuật toán ước lượng STO 91 Bảng giá trị khoảng cách sóng mang DMRS 92 Các tham số thuật toán bù STO cho kênh ước lượng LS 92 Các tham số đầu vào, đầu thuật tốn tiền xử lí bù STO cho MMSE 93 Các tham số đầu vào, đầu thuật toán cân kênh MMSE 94 Các tham số cấu hình cấp phát tài nguyên cho kênh PUSCH [13] 96 Yêu cầu với kênh PUSCH, loại A, băng thơng 100 MHz, sóng mang 30 kHz [13] 96 Cấu hình FRC kênh PUSCH, loại A, băng thơng 100 MHz, sóng mang 30 kHz [13] 97 v DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Xu hướng phát triển thiết bị di động nối mạng (a) nhu cầu lưu lượng liệu di động [1] Hình 1.2 Định nghĩa khoảng cách trạm gốc người dùng [9] Hình 1.3 Cấu trúc tiền tố lặp CP-OFDM 15 Hình 1.4 Bốn vị trí “starting point” liên quan tới tưởng STO [15] 17 Hình 1.5 Chịm tín hiệu ảnh hưởng STO trường hợp [15] 18 Hình 1.6 Chịm tín hiệu ảnh hưởng STO trường hợp 3, [15] 18 Hình 1.7 Lưới tài nguyên thời gian, tần số chuẩn 5G NR 25 Hình 2.1 Khối tách liệu trạm gốc BS 37 Hình 2.2 Khối tiền mã hóa trạm gốc BS 37 Hình 2.3 Hàm cdf Yk phụ thuộc K ρ=i ρ=j 10 dB với i, j M=100 47 Hình 2.4 Hàm cdf Yk theo K, ρi ≠ ρ j với i, j M=100 47 Hình 2.5 Sai số MAE M, K thay đổi, ρ=i ρ=j 10 dB với i, j 49 Hình 2.6 Sai số MAE M, K thay đổi, ρ=i ρ=j 10 dB với i, j 49 Hình 2.7 Xác suất rớt mạng người dùng thứ k phụ thuộc M, Hình 2.8 Xác suất rớt mạng người dùng k phụ thuộc M, ρ=i ρ=j 10 dB 50 ρi ≠ ρ j với i, j 50 Hình 2.9 Hệ thống Cell-Free Massive MIMO 51 Hình 2.10 Khung tài ngun xử lí tín hiệu 52 Hình 2.11 Thơng lượng mạng small cell cell-free Massive MIMO theo K 59 Hình 2.12 Thông lượng mạng small cell cell-free Massive MIMO theo M 59 Hình 2.13 Sơ đồ khối thuật toán Genetic 62 Hình 2.14 So sánh hội tụ thuật toán Greedy, GA K-Medoids Clustering GA với , τ cf 69 = M 20, = K 6,= Dm 200m= Hình 2.15 Phân bố tốc độ truyền liệu downlink với= M 40, = K 20, = Dm 200 = m, τ cf 10 sử dụng thuật tốn GA sau 20 vịng lặp 69 Hình 2.16 Phân bố tốc độ truyền liệu downlink với= M 40, = K 20, = Dm 200 = m, τ cf 10 sử dụng thuật tốn K-Medoid, GA sau 20 vịng lặp 70 Hình 2.17 CDF tốc độ truyền liệu trung bình so sánh thuật tốn Greedy, GA = M 40, = K 20,= Dm 200m= ,τ 10 71 K-Medoids Clustering GA với cf Hình 3.1 Sơ đồ khối mã hóa tín hiệu kênh PUSCH lớp vật lý 74 Hình 3.2 Cấu trúc chuỗi PUSCH DMRS loại 81 vi Hình 3.3 Vị trí DMRS symbol loại A (a), loại B (b) 81 Hình 3.4 Vị trí bổ súng DMRS symbol (a), DMRS symbol (b) 82 Hình 3.5 Sơ đồ khối xử lí tín hiệu kênh PUSCH gNodeB 83 Hình 3.6 Khối đồng cân tín hiệu gNodeB 84 Hình 3.7 Ước lượng Least Square kết hợp OCC 86 Hình 3.8 Các bước ước lượng nhiễu thuật toán MMSE 88 Hình 3.9 Nội suy kênh truyền PUSCH sử dụng DMRS bổ sung 91 Hình 3.10 Khoảng cách thành phần tài nguyên ước lượng STO miền tần số 92 Hình 3.11 Ảnh hưởng kênh truyền fading PUSCH TDLA30-10 lên hệ thống anten phát, anten thu 97 Hình 3.12 Ước lượng kênh truyền sử dụng thuật toán LS, MMSE, LMMSE 98 Hình 3.13 Sai số ước lượng kênh truyền thuật toán LS, MMSE LMMSE 99 Hình 3.14 Ảnh hưởng STO lên chịm tín hiệu điều chế QPSK 99 Hình 3.15 Ảnh hưởng STO lên chịm tín hiệu điều chế 16QAM 100 Hình 3.16 Sai số ước lượng STO có nhiễu với kênh A3-14 A4-14 100 Hình 3.17 Hiệu kênh PUSCH, type A, băng thông 100 MHz, sử dụng sóng mang 30 kHz 101 Hình 3.18 Thơng lượng kênh PUSCH, cấp phát loại A, băng thơng 100 MHz, sóng mang 30 kHz với kênh đa đường 102 vii TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ 5G THẾ HỆ MỚI Chương luận văn giới thiệu tổng quan xu hướng phát triển mạng thơng tin di động tồn cầu, tóm lược u cầu đặt công nghệ truyền thông không dây hệ mới, thống tiêu chuẩn 3GPP 5G New Radio Bên cạnh đó, chương tổng quan cung cấp thông tin khái quát công nghệ truyền liệu sử dụng nhiều anten Massive Multiple Input Multiple Output (m-MIMO) nghiên cứu ứng dụng vào công nghệ 5G 1.1 Xu hướng phát triển hệ thống thông tin 18.5 20 22.5 24.6 27 607 29.5 Exabytes/tháng Số lượng thiết bị (đvt: tỉ) Theo số liệu công bố CISCO, công ty công nghệ đa quốc gia có trụ sở Hoa Kỳ, tính tới năm 2020, toàn cầu, số lượng người sở hữu điện thoại di động (5,4 tỉ người) xấp xỉ lượng người sử dụng điện vượt trội so với dân số tiếp cận nước (3,5 tỉ người) sở hữu xe (2,8 tỉ người) Hơn nữa, 75% lưu lượng liệu di động tiêu thụ phục vụ cho tảng ứng dụng video Người dùng mong đợi trải nghiệm với kết nối di động không dây cải thiện nâng cao tốc độ đường truyền, độ trễ tin cậy, nhà cung cấp dịch vụ di động mong muốn phát triển thị phần dịch vụ mới, giàu tiềm đồng hạ tầng đáp ứng tiêu chuẩn tiên tiến quy định ITU, 3GPP [1] 390 249 62 2018 2019 2020 (a) 2021 2022 2023 2020 99 2021 158 2022 2023 2024 2025 (b) Hình 1.1 Xu hướng phát triển thiết bị di động nối mạng (a) nhu cầu lưu lượng liệu di động [1] Hình 1.1 cung cấp số liệu thống kê dự báo xu hướng phát triển số lượng thiết bị di động nối mạng (giai đoạn 2018-2023) lưu lượng liệu tiêu thụ hàng tháng tương lai gần (2020-2025) Cụ thể, số lượng thiết bị di động kết nối tăng trưởng khoảng 10% qua năm, ước đạt 29,5 tỉ thiết bị vào năm 2023 so với 18,5 tỉ thiết bị năm 2018 Lưu lượng liệu tiêu thụ hàng tháng dự kiến tăng xấp xỉ 10 lần giai đoạn từ tới năm 2025 Chúng ta nhận thấy rõ lưu lượng liệu kèm với số lượng thiết bị nối mạng tăng lên theo năm với tốc độ chóng mặt Thực tế đặt tốn cấp thiết ngành thông tin viễn thông cần nâng cao thông lượng hệ thống chất lượng dịch vụ kết nối, truyền tin Thông lượng hệ thống viễn thông mô hình tốn theo cơng thức: Throughput Bandwidth( Hz ) × SpectralEfficiency (bits / s / Hz ) (1.1) = Dựa theo biểu thức (1.1), thông lượng hệ thống (“Throughput”) tăng lên tăng băng thơng tín hiệu (“Bandwidth”), hiệu phổ (“Spectral Efficiency”), tăng hai tham số Công nghệ mạng 5G đời dựa kết hợp nhiều kĩ thuật tiên tiến như: sóng milimet, kĩ thuật MIMO nâng cao, kĩ thuật beamforming, dạng sóng mới, … Trong luận văn tơi sâu trình bày kĩ thuật giúp cải thiện hiệu phổ cách gia tăng số lượng anten nơi truyền nơi nhận tín hiệu, kĩ thuật đánh giá tiềm năng, phát triển định chuẩn cho mạng 5G với tên gọi “Massive MultipleInput Multiple-Output” (viết tắt m-MIMO), tạm dịch số lượng (anten) đầu vào, (anten) đầu lớn Trước đó, thơng tin tổng quan hệ thống mạng di động 5G, yêu cầu, ứng dụng trình bày phần bên 1.2 Công nghệ 5G hệ Thuật ngữ “5G” sử dụng để hệ thứ năm công nghệ di động không dây, bắt nguồn từ hệ thống điện thoại di động tương tự vào cuối năm 1980 phát triển tới mức hỗ trợ tất mọi, vật kết nối với Internet Mọi hệ công nghệ di động nhằm mục đích cung cấp kết nối lúc nơi Tuy nhiên, mục tiêu công nghệ khả mạng tiếp tục chuyển sang hệ sau đến 10 năm, với hệ thiết kế để phục vụ nhu cầu xã hội khoảng thời gian từ hai tới ba thập kỉ khắp thị trường toàn cầu Tác động lên cách giao tiếp xem xét nhiều khía cạnh khác Chúng bao gồm: dịch vụ cung cấp, tảng hệ thống, tốc độ liệu, dải phổ hiệu suất 1.2.1 Các nhóm ứng dụng công nghệ 5G Theo quy định liên minh viễn thông quốc (ITU) IMT-2020 [2], 5G nhắm mục tiêu vào ba nhóm trường hợp sử dụng với yêu cầu kết nối riêng biệt: mạng di động băng thông rộng tăng cường (eMBB), kiểu giao tiếp máy móc số lượng lớn (mMTC) truyền thơng có độ trễ thấp siêu đáng tin cậy (URLLC) • Mạng di động băng thông rộng tăng cường: đáp ứng ứng dụng sử dụng nhiều liệu, cần nhiều băng thông phát trực tuyến video đa dạng trò chơi, mang lại trải nghiệm thiết bị di động tương tự cáp quang cố định Hình 3.14 biểu diễn tín hiệu kênh PUSCH điều chế QPSK không chịu ảnh hưởng tượng dịch mẫu tín hiệu (STO = 0) chịu ảnh hưởng STO = -3 Các tín hiệu màu xanh lam khơng cịn nằm chịm QPSK ban đầu mà bị xoay pha xung quanh tín hiệu gốc Tín hiệu khó giải mã khơng ước lượng bù STO Hình bên phải mơ tả hiệu việc ước lượng bù STO này, tín hiệu từ việc bị phân tán đã hội tụ quanh chịm gốc Hình 3.15 tiếp tục mô tả ảnh hưởng hiệu thuật toán ước lượng bù STO mức điều chế 16QAM Hiện tượng STO làm cho tín hiệu màu xanh phân tán xung quanh nhiều ngơi màu đỏ Quá trình ước lượng bù STO giúp tín hiệu khơi phục cho thấy hiệu thuật tốn trình bày phần 3.2.5 Hình 3.15 Ảnh hưởng STO lên chịm tín hiệu điều chế 16QAM Hình 3.16 Sai số ước lượng STO có nhiễu với kênh A3-14 A4-14 100 Hình 3.16 trình bày sai số ước lượng thuật toán STO áp dụng lên kênh PUSCH kịch kiểm tra hiệu với kênh G-FR1-A3-14 sử dụng điều chế QPSK G-FR1-A4-14 sử dụng điều chế 16QAM điều kiện có nhiễu Với 200 vịng lặp mô Monte-Carlo cho việc truyền khung frame liệu, kết quả thu với hai kênh kiểm tra gần tương đồng Ở mức SNR dB sai số thuật toán ước lượng đạt mức 5%, sai số giảm dần SNR tăng lên Khi SNR tăng lên 10 lần từ 5dB thành 15 dB sai số giảm xuống 10 lần 0,5%, mức thấp Hình 3.17 Hiệu kênh PUSCH, type A, băng thơng 100 MHz, sử dụng sóng mang 30 kHz Hình 3.17 thể hiệu việc mã hóa giải mã tín hiệu kênh PUSCH sử dụng ánh xạ tài nguyên loại A, cấp băng thông 100 MHz với sóng mang 30 kHz Theo yêu cầu đề xuất chuẩn [13] kênh TDLA30-10 A5-14, TDLB100-400 A3-28, TDLC300-100 A4-28 cần đạt mốc hiệu 70% thơng lượng tín hiệu truyền giải mã thành công tương ứng SNR 9,6 dB, -1,4 dB 12,4 dB Kết mơ thuật tốn ước lượng cân kênh cho thấy kênh TDLA30-10 A5-14 đạt ngưỡng 70% thông lượng mốc dB, kênh TDLB100-400 A3-28 đạt 70% thông lượng -8 dB, kênh TDLC300-100 A4-28 đạt ngưỡng 70% dB Đây kết tốt nhiều so với ngưỡng đề xuất ban đầu cho lợi khoảng lần lượng (tương đương với mức chênh lệch 6-7 dB) 101 Hình 3.18 Thông lượng kênh PUSCH, cấp phát loại A, băng thơng 100 MHz, sóng mang 30 kHz với kênh đa đường Hình 3.18 cung cấp thơng lượng kênh PUSCH cấp phát loại A, với băng thông 100 MHz, sóng mang 30 kHz đối vưới ba mơ hình kênh đa đường NLOS TDLA, TDLB, TDLC Thơng lượng tối đa kênh TDLA30-10 A5-14 262,4 Mbps đạt SNR 10 dB, kênh TDLB100-400 A3-28 thông lượng tối đa 29,71 Mbps từ SNR -6 dB kênh TDLC300-100 A4-28 đạt giới hạn 200,8 Mbps SNR tăng tới dB Sự khác giá trị thông lượng hệ thống phụ thuộc vào SNR mức điều chế kênh thực kiểm tra khác mức điều chế QPSK cho tốc độ truyền liệu thấp so với điều chế 16QAM 64QAM sử dụng chung tham số cấu hình khác Tuy nhiên việc điều chế QPSK lại phù hợp với kênh tín hiệu ảnh hưởng mạnh nhiễu mức SNR đạt thấp (tới -6dB) 3.4 Kết luận chương Chương trình bày vấn đề cấp thiết có tính ứng dụng cao phát triển thuật toán ước lượng, đồng cân kênh truyền tín hiệu 5G đường truyền lên Thuật toán ước lượng kênh Least Square, ước lượng bù STO, ước lượng Minimum Mean Square Error phối hợp thực dựa vào tín hiệu nhận miền tần số sau xử lý giải mã điều chế OFDM Trên sở kết kênh truyền liệu ước lượng được, tơi trình bày khối cân kênh dựa vào thuật toán MMSE nhằm loại bỏ tác động kênh truyền đồng thời tách luồng tín hiệu MIMO 102 Kênh PUSCH phần mã hóa giải mã xây dựng hoàn thiện dựa thư viện phần mềm Matlab phiên 2020a Tiếp đến, thuật toán ước lượng LS, MMSE, ước lượng bù STO độc lập mô matlab để xem xét tính hiệu thuật tốn trước tiến hành ghép khối kiểm tra hiệu tồn hệ thống tham số thơng lượng Kết mơ Matlab xác thực tính khả thi thuật tốn trình bày việc giải mã tín hiệu kênh PUSCH Đây tiền đề cho nhà sản xuất, vận hành thiết bị mạng 5G ứng dụng triển khai lập trình nhúng cho gNodeB 103 KẾT LUẬN CHUNG Kết luận Luận văn “Nghiên cứu hiệu hệ thống thông tin di động sử dụng công nghệ Massive MIMO” đạt mục tiêu đề ban đầu bao gồm giới thiệu tổng quan đời công nghệ 5G hệ mới, hướng nghiên cứu Massive MIMO sử dụng nhiều anten trạm gốc nhằm nâng cao thông lượng khả phục vụ nhiều kết nối đáp ứng nhu cầu ngày gia tăng số lượng kết nối chất lượng đường truyền khơng dây Bên cạnh đó, luận văn sâu phân tích chất lượng kết nối mạng hệ thống Massive MIMO, cụ thể tham số xác suất rớt mạng đường truyền từ trạm gốc tới người dùng Tác giả trình bày phương pháp tính tốn tổng qt ứng dụng nhiều trường hợp khác hệ thống điều khiển công suất Đồng thời, luận văn trình bày cơng nghệ Cell-Free Massive MIMO – biến thể mạng Massive MIMO nhiều tác giả uy tín chứng minh đem lại nhiều ưu điều kiện cụ thể Với mô hình này, nhóm tác giả nghiên cứu xem xét thuật toán Genetic K-medoids ứng dụng vào việc cấp phát tài nguyên pilot, góp phần cải thiện nhược điểm nhiễu liên hệ thống, “ô nhiễm pilot” mạng Massive MIMO Các kết nghiên cứu, phân tích, mơ tổng hợp, viết thành báo hội nghị chuyên ngành, tác giả uy tín nhận xét chấp nhận xuất online trang web http://ieeexplore.ieee.org/ Ngồi việc phân tích lý thuyết, luận văn đề cập tới mảng ứng dụng, vận hành thiết bị gNodeB 5G xử lí tín hiệu thực tế thơng qua việc trình bày hiểu biết sơ lược mơ hình kênh truyền liệu PUSCH từ người dùng tới gNodeB thuật toán LS, MMSE giúp ước lượng thông tin trạng thái kênh truyền, dịch mẫu tín hiệu nhằm giúp thiết bị gNodeB đồng cân tín hiệu Hiệu hệ thống gNodeB vận hành mơi trường thí nghiệm đáp ứng yêu cầu quy định tổ chức 3GPP Hướng phát triển đề tài Công nghệ Massive MIMO, đặc biệt Cell-Free Massive MIMO dần triển khai mạng 5G định hướng ứng dụng cho mạng tương lai, hướng nghiên cứu ln nhận quan tâm đóng góp nhiều nhà khoa học Đây điều kiện thuận lợi cho tác giả tiếp tục thực nghiên cứu chuyên sâu công nghệ đa anten Cụ thể, nghiên cứu hiệu rớt mạng, cấp phát tài nguyên pilot luận văn tiền đề cho việc mở rộng phân tích giải tốn tối ưu cơng suất, phân tích tính hội tụ độ phức tạp thuật tốn Genetic, K-medoids Bên cạnh đó, việc nghiên cứu triển khai thiết bị gNodeB Viettel VinSmart đặc biệt quan tâm Ước lượng cân kênh sở tảng trước sâu vào việc nghiên cứu xử lí tượng dịch tần Doppler CFO 104 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] CISCO, "Cisco Annual Internet Report (2018–2023) White Paper," CISCO, March 2020 [Online] Available: https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/executiveperspectives/annual-internet-report/white-paper-c11-741490.html [Accessed 05 10 2020] [2] ITU-R, "Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2020 and beyond Recommendation ITU-R M.2083-0," 2015 [3] ETSI TS 138 211 V15.5.0, "5G NR Physical channels and modulation," April 2019 [4] ETSI TS 138 212 V15.5.0, "5G NR Multiplexing and channel coding," May 2019 [5] ETSI TS 138 213 V15.5.0, "5G NR Physical layer procedures for control," May 2019 [6] ETSI TS 138 214 V15.5.0, "5G NR Physical layer procedures for data," May 2019 [7] ETSI TS 138 215 V15.5.0, "5G NR Physical layer measurements," July 2019 [8] ETSI TR 138 900 V14.2.0, "LTE-5G Study on channel model for frequency spectrum above GHz," June 2017 [9] ETSI TR 138 901 V14.0.0, "5G Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz," May 2017 [10] George R MacCartney, Junhong Zhang, Shuai Nie, Theodore S Rappaport, "Path loss models for 5G millimeter wave propagation channels in urban microcells," in 2013 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Atlanta, GA, USA, December 2013 [11] George R MacCartney, Theodore S Rappaport, "Study on 3GPP rural macrocell path loss models for millimeter wave wireless communications," in 2017 IEEE International Conference on Communications (ICC), Paris, France, May 2017 [12] Recommendation ITU-R P.1411-6, "Propagation data and prediction methods for the planning of short-range outdoor radiocommunication systems and radio local area networks in the frequency range 300 MHz to 100 GHz," February 2012 [13] ETSI TS 138 141-1 V15.5.0 , "5G NR Base Station (BS) conformance testing Part 1: Conducted," April 2020 [14] Jakes William C., Microwave Mobile Communications, New York: John Wiley & Sons, Inc., 1974 105 [15] Yong Soo Cho, Jaekwon Kim, Won Young Yang, Chung G Kang, MIMOOFDM Wireless Communications with MATLAB, John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd, 2010 [16] P.H Moose, "A technique for orthogonal frequency division multiplexing frequency offset correction," IEEE Transactions on Communications, vol 42, no 10, pp 2908 - 2914, October 1994 [17] J J van de Beek, M Sandell, P O Borjesson, "ML estimation of time and frequency offset in OFDM systems," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 45, no 7, pp 1800 - 1805, July 1997 [18] T M Schmidl, D C Cox, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," IEEE Transactions on Communications, vol 45, no 12, pp 1613 - 1621, December 1997 [19] M Morelli, "Timing and frequency synchronization for the uplink of an OFDMA system," IEEE Transactions on Communications , vol 52, no 2, pp 296 - 306, Februry 2004 [20] Yingming Tsai, Guodong Zhang, "Time and Frequency Synchronization for 3GPP Long Term Evolution Systems," in IEEE 65th Vehicular Technology Conference - VTC2007-Spring, Dublin, Ireland, 2007 [21] Juan Liu, Bin Wu, Pingan Li, "On Timing Offset and Frequency Offset Estimation in LTE Uplink," in International Conference on Wireless Communications and Applications, Sanya, China, 2011 [22] Wang Jun, Qin Qi-zhen, Liu Shou-yin, Li Ting, "Low complexity joint time offset and frequency offset estimations for LTE uplink system," The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, vol 21, no 6, pp 30-36, December 2014 [23] Malik Muhammad Usman Gul, Xiaoli Ma, Sungeun Lee, "Timing and Frequency Synchronization for OFDM Downlink Transmissions Using Zadoff-Chu Sequences," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 14, no 3, pp 1716 - 1729, March 2015 [24] Qi Zhan, Hlaing Minn, "New Integer Normalized Carrier Frequency Offset Estimators," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 63, no 14, pp 3657 - 3670, July 2015 [25] Jun Tao, Le Yang, Xiao Han, "Enhanced Carrier Frequency Offset Estimation Based on Zadoff–Chu Sequences," IEEE Communications Letters, vol 23, no 10, pp 1862 - 1865, October 2019 [26] 3GPP TS 38.104 V15.5.0, "5G NR Base Station (BS) Radio Transmission and Reception," April 2019 [27] Qinghua Li, Guangjie Li, Wookbong Lee, Moon-il Lee, David Mazzarese, Bruno Clerckx, Zexian Li, "MIMO techniques in WiMAX and LTE: a feature overview," IEEE Communications Magazine, vol 48, no 5, pp 86 92, May 2010 106 [28] J G Andrews, S Buzzi, W Choi, S V Hanly, A Lozano, A C K Soong, J C Zhang, "What will 5G be," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 32, no 6, pp 1065 - 1082, June 2014 [29] Tadilo Endeshaw Bogale, Long Bao Le, "Massive MIMO and mmWave for 5G Wireless HetNet: Potential Benefits and Challenges," IEEE Vehicular Technology Magazine, vol 11, no 1, pp 64 - 75, March 2016 [30] Emil Björnson, Erik G Larsson, Thomas L Marzetta, "Massive MIMO: ten myths and one critical question," IEEE Communications Magazine, vol 54, no 2, pp 114 - 123, February 2016 [31] T Van Chien, E Björnson, "Massive MIMO communications," in 5G Mobile Communications, Springer, 2017, pp 77-116 [32] H Q Ngo, E G Larsson, T L Marzetta, "Energy and spectral efficiency of very large multiuser MIMO systems," IEEE Transactions on Communications, vol 61, no 4, pp 1436 - 1449, April 2013 [33] D Tse, P Viswanath, Fundamentals of Wireless Communication, Cambridge University Press, 2005 [34] T L Marzetta, E G Larsson, H Yang, H Q Ngo, Fundamental of Massive MIMO, Cambridge University Press, 2016 [35] J Flordelis, F Rusek, F Tufvesson, E G Larsson, O Edfors, "Massive MIMO performance-TDD versus FDD: What measurements say?," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 17, no 4, pp 2247 - 2261, April 2018 [36] E Björnson, J Hoydis, L Sanguinetti, "Massive MIMO networks: Spectral, energy, and hardware efficiency," Foundations and Trends in Signal Processing, vol 11, no 3-4, pp 154-655, 2017 [37] E Björnson, E G Larsson, M Debbah, "Massive MIMO for Maximal Spectral Efficiency: How Many Users and Pilots Should Be Allocated?," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 15, no 2, pp 1293 1308, February 2016 [38] L Sanguinetti, H Poor, "Fundamentals of multi-user MIMO communications," in New Directions in Wireless Communications Research, Springer, August 2009, pp 139-173 [39] H Q Ngo, E G Larsson, T L Marzetta, "Aspects of favorable propagation in Massive MIMO," in Proc European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Lisbon, Portugal, September 2014 [40] X Gao, O Edfors, F Rusek, F Tufvesson, "Massive MIMO performance evaluation based on measured propagation data," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 14, no 7, pp 3899 - 3911, July 2015 [41] E G Larsson, F Tufvesson, O Edfors, T L Marzetta, "Massive MIMO for next generation wireless systems," IEEE Communications Magazine, vol 52, no 2, pp 186-195, February 2014 107 [42] T Van Chien, E Björnson, E G Larsson, "Multi-cell Massive MIMO performance with double scattering channels," in IEEE 21st International Workshop on Computer Aided Modelling and Design of Communication Links and Networks (CAMAD), Toronto, ON, Canada, October 2016 [43] Jiayi Zhang , Shuaifei Chen, Yan Lin, Jiakang Zheng, Bo Ai, Lajos Hanzo, "Cell-Free Massive MIMO: A New Next-Generation Paradigm," IEEE Access, vol 7, pp 99878 - 99888, July 2019 [44] Hien Quoc Ngo, A Ashikhmin, Hong Yang, Erik G Larsson, Thomas L Marzetta, "Cell-Free Massive MIMO Versus Small Cells," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 16, no 3, pp 1834 - 1850, March 2017 [45] Elias Yaacoub, Mohammed Husseini, Hassan Ghaziri, "An overview of research topics and challenges for 5G massive MIMO antennas," in IEEE Middle East Conference on Antennas and Propagation (MECAP), Beirut, Lebanon, September 2016 [46] G Fodor, N Rajatheva, W Zirwas, L Thiele, M Kurras, K Guo, A Tolli, Jesper H Sorensen, Elisabeth De Carvalho, "An Overview of Massive MIMO Technology Components in METIS," IEEE Communications Magazine, vol 55, no 6, pp 155 - 161, June 2017 [47] Mingjin Wang, Feifei Gao, Shi Jin, Hai Lin, "An Overview of Enhanced Massive MIMO With Array Signal Processing Techniques," IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol 13, no 5, pp 886 - 901, September 2019 [48] Hien Quoc Ngo, Michail Matthaiou, Trung Q Duong, Erik G Larsson, "Uplink Performance Analysis of Multicell MU-SIMO Systems With ZF Receivers," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 62, no 9, pp 4471 - 4483, November 2013 [49] Hien Quoc Ngo, Erik G Larsson, Thomas L Marzetta, "Massive MUMIMO downlink TDD systems with linear precoding and downlink pilots," in 51st Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing (Allerton), Monticello, IL, USA, October 2013 [50] Hien Quoc Ngo, Erik G Larsson, "No Downlink Pilots Are Needed in TDD Massive MIMO," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 16, no 5, pp 2921 - 2935, May 2017 [51] Long D Nguyen, Trung Q Duong , Hien Quoc Ngo, Kamel Tourki, "Energy Efficiency in Cell-Free Massive MIMO with Zero-Forcing Precoding Design," IEEE Communications Letters, vol 21, no 8, pp 1871 - 1874, August 2017 [52] Nusrat Fatema, Guang Hua, Y Xiang, D Peng, I Natgunanathan, "Massive MIMO Linear Precoding: A Survey," IEEE Systems Journal, vol 12, no 4, pp 3920 - 3931, December 2018 108 [53] Si-Nian Jin, Dian-Wu Yue, Ha H Nguyen, "Multicell Massive MIMO: Downlink Rate Analysis With Linear Processing Under Ricean Fading," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 68, no 4, pp 3777 - 3791, April 2019 [54] Wahiba Abid, Sébastien Roy, Mohamed Lassaad Ammari, "Uplink Performance Analysis for Massive MIMO Linear Processing," IEEE Access, vol 7, pp 180749 - 180760, December 2019 [55] Mahmoud A Albreem, Markku Juntti, Shahriar Shahabuddin, "Massive MIMO Detection Techniques: A Survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 21, no 4, pp 3109 - 3132, 2019 [56] Emil Björnson, Luca Sanguinetti, "Making Cell-Free Massive MIMO Competitive With MMSE Processing and Centralized Implementation," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 19, no 1, pp 77 - 90, January 2020 [57] C Feng, Y Jing, "Modified MRT and outage probability analysis for massive MIMO downlink under per-antenna," in IEEE 17th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), Edinburgh, UK, July 2016 [58] C Feng, Y Jing, S Jin, "Interference and outage probability analysis for massive MIMO downlink with MF precoding," IEEE Signal Processing Letters, vol 23, no 3, p 366–370, March 2016 [59] Saman Atapattu, Prathapasinghe Dharmawansa, Chintha Tellambura, Jamie Evans, "Exact Outage Analysis of Multiple-User Downlink With MIMO Matched-Filter Precoding," IEEE Communications Letters, vol 21, no 12, pp 2754 - 2757, December 2017 [60] Hien Quoc Ngo, Massive MIMO: Fundamentals and System Designs, Linköping, Sweden: Linköping Studies in Science and Technology, January 2015 [61] T Bai, R W Heath, "Analyzing Uplink SINR and Rate in Massive MIMO Systems Using Stochastic Geometry," IEEE Transactions on Communications, vol 64, no 11, pp 4592-4606, November 2016 [62] T Royen, "Some probability inequalities for multivariate gamma and normal distributions," Far East Journal of Theoretical Statistics, vol 51, July 2015 [63] E L Lehmann, "Some concepts of dependence," The Annals of Mathematical Statistics, vol 37, no 5, p 1137–1153, October 1966 [64] N Kim, Y Lee, H Park, "Performance Analysis of MIMO System with Linear MMSE Receiver," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 7, no 11, p 4474–4478, November 2008 [65] William Feller, An Introduction to Probability Theory and Its Applications, Wiley, January 1991 109 [66] Geoffrey R Grimmett, David R Stirzaker, Probability and Random Processes, Oxford University Press, 2001 [67] P G Moschopoulos, "The distribution of the sum of independent gamma random variables," Annals of the Institute of Statistical Mathematics, vol 37, no 1, pp 541-544, December 1985 [68] C J Willmott, K Matsuura, "Advantages of the mean absolute error (MAE) over the root mean square error (RMSE) in assessing average model performance," Climate Research, vol 30, no 1, pp 79-82, December 2005 [69] Trang C Mai, Hien Quoc Ngo, Malcolm Egan, Trung Q Duong, "Pilot Power Control for Cell-Free Massive MIMO," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 67, no 11, pp 11264 - 11268, November 2018 [70] Amin Ghazanfari, Hei Victor Cheng, Emil Björnson, Erik G Larsson, "Enhanced Fairness and Scalability of Power Control Schemes in Multi-Cell Massive MIMO," IEEE Transactions on Communications, vol 68, no 5, pp 2878 - 2890, May 2020 [71] Yu Zhao, Ignas G Niemegeers, Sonia Heemstra De Groot, "Power Allocation in Cell-Free Massive MIMO: A Deep Learning Method," IEEE Access , vol 8, pp 87185 - 87200, May 2020 [72] Hamed Ahmadi, Arman Farhang, Nicola Marchetti, Allen MacKenzie, "A Game Theoretic Approach for Pilot Contamination Avoidance in Massive MIMO," IEEE Wireless Communications Letters, vol 5, no 1, pp 12 - 15, February 2016 [73] M Srinivas, L.M Patnaik, "Genetic algorithms: a survey," Computer, vol 27, no 6, pp 17 - 26, June 1994 [74] K.F Man, K.S Tang, S Kwong, "Genetic algorithms: concepts and applications [in engineering design]," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol 43, no 5, pp 519 - 534, October 1996 [75] M Yassin, E Rachid, "A survey of positioning techniques and location based services in wireless networks," in IEEE International Conference on Signal Processing, Informatics, Communication and Energy Systems (SPICES), Kozhikode, India, 2015 [76] A P Reynolds, G Richards, V J Rayward-Smith, "The Application of Kmedoids and PAM to the Clustering of Rules," in 5th International Conference on Intelligent Data Engineering, Exeter, United Kingdom, October 2004 [77] Leonard Kaufman, Peter J Rousseeuw, "Clustering by Means of Medoids," Kuleuven, 1987 [Online] Available: https://wis.kuleuven.be/stat/robust/papers/publications1987/kaufmanrousseeuw-clusteringbymedoids-l1norm-1987.pdf [Accessed 29 September 2020] 110 [78] Min Hua, Mao Wang, Kristo Wenjie Yang, Kingsley Jun Zou, "Analysis of the Frequency Offset Effect on Zadoff–Chu Sequence Timing Performance," IEEE Transactions on Communications, vol 62, no 11, pp 4024 - 4039, November 2014 [79] Vincent Savaux, Yves Louët, "LMMSE channel estimation in OFDM context: a review," IET Signal Processing, vol 11, no 2, pp 123 - 134, April 2017 111 CHỨNG MINH ĐIỀU KIỆN CỦA BỔ ĐỀ Định nghĩa L j biểu thức: Lj = T *2 h j hk M (A.1) T * h j h k ∼ CN ( 0,1) , M → ∞ định lý giới M hạn trung tâm Lindeberg – Lévy [ X1 , X , , X n ] ∼ CN ( µ , σ ) Khi số lượng biến n Chúng ta có phân bố chuẩn n ( Sn − µ ) hội tụ phân phối chuẩn N đủ lớn, biến ngẫu nhiên  n   n   ∑ X i  − µ  → N 0, σ  n    i =1   ( ) ( 0,σ ) (A.2) T * Kí hiệu Ti h= = ij hik , i 1, M , Ti ~ CN ( 0, σ h ) , ( hik , hij ) biến ngẫu nhiên độc lập với 𝑘𝑘 ≠ 𝑗𝑗 Chúng biến đổi T * h j h k trở thành dạng tổng M hạng tử: T * M T * M = h j hk = ∑ hij hik M ∑ Ti M= M i 1= i ( (A.3) ) T * h j h k d CN 0, σ h2 , kí hiệu d  thể hội tụ M theo phân phối Công việc chứng minh (A.1) hội tụ theo phân phối Gamma với tham số hình dạng tỉ lệ G( y;1,1) Xuất phát từ biểu diễn biến Khi M → ∞ : ngẫu nhiên dạng số phức: T * 1 M * hqjT hqk = aq + ibq , h j hk = a + ibq , ∑ q q =1 M M M đó, 1 aq , bq ∼ CN M M (A.4)  1  0,  Sử dụng tính chất phân phối Gamma:  2 Đặt Z1 , Z , , Z n biến ngẫu nhiên độc lập tuân theo phân phối chuẩn Zi ~ N (0, σ ) Tổng bình phương biến ngẫu nhiên độc lập vừa tạo kí hiệu Y = ∑in=1Zi2 , tiếp Y trở thành biến ngẫu nhiên tuân theo phân phối Gamma với n bậc tự do, Y ∼ χ n2 Do đó, phân phối biến Y trở thành  n  Y ∼ G y, , 2σ  , n số bậc tự Xét mối quan hệ 𝐿𝐿𝑗𝑗 :   L=j T *2 2 h j hk = a + b , M (A.5) 112 với n = thay vào thu 𝐿𝐿𝑗𝑗 tuân theo phân phối Gamma L j ~ G( y,1,1) Tính chất tính chất thuộc 2.2 chứng minh Hệ số tương quan biến 𝐿𝐿𝑗𝑗 𝐿𝐿𝑙𝑙 với 𝑙𝑙 ≠ 𝑗𝑗, kí hiệu 𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐𝑐(𝐿𝐿𝑗𝑗 , 𝐿𝐿𝑙𝑙 ): ) ( cor L j , Ll = ( cov L j , Ll ( ) ) Var L j Var ( Ll ) (A.6) đó, hiệp phương sai kết biểu thức sau:  T * T * 2 h j h k , hl h k  cov L j , Ll = cov  M M  2 2  2 1 1 hTl h*k  − E  hTj h*k  E  hTl h*k  (A.7) = E  hTj h*k M M  M  M    = E  hTk h*j hTj h*k hTk h*l hTl h*k  − M  Theo tính chất phân phối Gamma, kỳ vọng phương sai phân phối xác định bởi: ( ) 1 E  hTj h*k M 2 1 T * = E   M hl h k 2 = = 1,  αβ (A.8) đó, 𝛼𝛼, 𝛽𝛽 hệ số hình dạng “shape” tỉ lệ “scale” phân phối Gamma Vectơ kênh truyền 𝐡𝐡𝑖𝑖 với i = 1 K tập hợp biến độc lập, trước tiên tính giá trị trung bình h*j hTj h*l hTl Nhắc lại giả thiết kênh truyền Rayleigh pha đinh phẳng có E h*i hTi  = I M với i = 1 K Từ đó, giá trị hiệp phương sai trở thành:  T * T * 2  hT h*  − = h j h k= hl h k  E cov L j , Ll cov  , k k  M  M  M  (A.9) ( = Lại có X k ) T * *2 = hk hk h k Vectơ 𝐡𝐡𝑘𝑘 biểu diễn M x giá trị kênh truyền M M giữ người dùng thứ k với trạm gốc BS Mỗi giá trị kênh truyền ℎ𝑘𝑘𝑘𝑘 biểu diễn thành: hkj= a j + ib j , (A.10) 𝑎𝑎𝑖𝑖 𝑏𝑏𝑗𝑗 biến phân phối ngẫu nhiên, độc lập giống với  1 CN  0,  Do 𝑋𝑋𝑘𝑘 cịn biểu diễn thành:  2 = Xk M M ∑ ( a j + ib j ) j =1 (A.11) 113 Tương tự, xét với biến= Zj ( a j + ib j M ) , biến tuân theo phân phối   chuẩn với Z j ∼ CN  0,  Theo tính chất phân phối Gamma, X k =  2M  M ∑ Z 2j j =1 tuân theo phân phối chi-square với 2M bậc tự do:   X k ~ G  y, M ,  M  Giá trị hiệp phương sai hai biến 𝐿𝐿𝑗𝑗 𝐿𝐿𝑙𝑙 trở thành: ( ) cov L j , Ll = M (A.12) (A.13) Do 𝐿𝐿𝑗𝑗 tuân theo phân phối Gamma L j ~ G( y,1,1), giá trị phương sai Var  L j  = Từ (A.6), hệ số tương quan là: ( ) cor L j , Ll = M (A.14) Khi M → ∞, giá trị tương quan L j Ll tiến nhanh ( ) cor L j , Ll ≈ (A.15) Vì thế, tính chất 2.2 vừa chứng minh 114 ... quan hệ thống mạng di động 5G, yêu cầu, ứng dụng trình bày phần bên 1.2 Công nghệ 5G hệ Thuật ngữ “5G” sử dụng để hệ thứ năm công nghệ di động không dây, bắt nguồn từ hệ thống điện thoại di động. .. thức với công nghệ Massive MIMO Công nghệ Massive MIMO nói chung hệ thống CF m -MIMO nói riêng đánh giá công nghệ mới, giàu tiềm dần triển khai thực [41], [36], [43] Vì thế, tảng Massive MIMO chủ... cầu đặt công nghệ truyền thông không dây hệ mới, thống tiêu chuẩn 3GPP 5G New Radio Bên cạnh đó, chương tổng quan cung cấp thơng tin khái quát công nghệ truyền liệu sử dụng nhiều anten Massive