Luận án tiến sĩ ước lượng kênh truyền mimo dùng thuật toán bán mù cải tiến

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ĐỖ ĐÌNH THUẤN ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN MIMO DÙNG THUẬT TOÁN BÁN MÙ CẢI TIẾN LUẬN ÁN TIẾN SỸ VẬT LÝ TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2012 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN ĐỖ ĐÌNH THUẤN ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN MIMO DÙNG THUẬT TOÁN BÁN MÙ CẢI TIẾN Chuyên ngành: Vật lý vô tuyến điện tử Mã số: 62 44 03 01 LUẬN ÁN TIẾN SỸ VẬT LÝ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS VŨ ĐÌNH THÀNH TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2012 iii LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu độc lập thân giúp đỡ giảng viên hướng dẫn Các vấn đề nghiên cứu luận án nhằm cải thiện giải pháp ước lượng kênh thông tin vô tuyến công bố gần Các sở lý luận khoa học, công thức, ý tưởng tác giả công bố tài liệu tham khảo, giáo trình, báo khoa học sử dụng lại luận án có trích dẫn đầy đủ, trung thực tn theo luật sở hữu trí tuệ Nghiên cứu sinh Đỗ Đình Thuấn iv LỜI CÁM ƠN Luận án hồn thành kết nỗ lực cá nhân suốt thời gian học nghiên cứu sinh Tác giả có bước dài từ việc kế thừa kiến thức thực nghiệm tích lũy sau thời gian dài công tác ngành thông tin vô tuyến việc nghiên cứu sâu lĩnh vực ước lượng kênh Để có kết này, tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc đến PGS.TS Vũ Đình Thành Có thể nói thời gian học nghiên cứu sinh thời gian dài với nhiều khó khăn Thầy rèn cho trị tính kiên nhẫn, tỉ mỉ nghiên cứu khoa học, đam mê lĩnh vực tư sáng tạo Thầy nguồn động viên tinh thần suốt thời gian dài nghiên cứu Khơng Thầy cung cấp góp ý, nhận xét phản biện để luận án hoàn thiện mà cịn làm cho luận án đảm bảo tính logic mang giá trị khoa học cao Bên cạnh đó, tơi khơng qn giúp đỡ nhiệt tình, tạo điều kiện cơng tác đóng góp xác đáng cho luận án đồng nghiệp Đại học Khoa Học Tự Nhiên, Đại học Tôn Đức Thắng Thông qua luận án này, muốn gửi kết nghiên cứu mới, thành lao động khoa học sáng tạo đến cha mẹ, người nuôi dưỡng, tạo điều kiện cho làm khoa học ngày hơm Cuối cùng, khơng có sẻ chia, động viên liên tục vợ con, tơi khó hồn thành luận án đảm bảo tiến độ đào tạo Nghiên cứu sinh Đỗ Đình Thuấn v MỤC LỤC Lời cam đoan iii Lời cảm ơn iv Danh mục hình vẽ ix Danh mục bảng xii Kí hiệu viết tắt xiii Danh mục chữ viết tắt xiv Tóm tắt luận án xvi MỞ ĐẦU xix CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu MIMO mơ hình kênh vơ tuyến 1.2 Các loại kênh truyền fading 10 1.3 Dung lượng kênh MIMO .12 1.4 Ước lượng kênh truyền MIMO 15 1.5 Kết luận chương 17 CHƯƠNG : ƯỚC LƯỢNG KÊNH BÁN MÙ CẢI TIẾN DỰA TRÊN PHÂN TÍCH SVD .19 2.1 Giới thiệu 19 2.2 Một số thiết kế chuỗi huấn luyện cho ước lượng kênh 19 2.3 Phương pháp ước lượng kênh bán mù cải tiến .21 2.3.1 Mơ hình kênh MIMO 21 vi 2.3.2 Ước lượng kênh dùng phương pháp bình phương cực tiểu (LS) 21 2.3.3 Ước lượng kênh bán mù cải tiến dùng phương pháp phân tích giá trị riêng SVD 22 2.4 Chuỗi huấn luyện đề xuất cho ước lượng kênh bán mù cải tiến 23 2.5 Phân tích tính xác ước lượng kênh 24 2.6 Kết mô 25 2.7 Kết luận chương 35 CHƯƠNG : ĐÁNH GIÁ ƯỚC LƯỢNG KÊNH BÁN MÙ CẢI TIẾN DỰA TRÊN PHÂN TÍCH KHƠNG GIAN CON TÍN HIỆU .37 3.1 Giới thiệu 37 3.2 Một số phương pháp dùng cho xác định thông tin trạng thái kênh .37 3.3 Mơ hình hệ thống 38 3.4 Ước lượng kênh bán mù cải tiến dựa khơng gian tín hiệu cho MIMO 39 3.5 Kết mô 43 3.6 Kết luận chương 46 CHƯƠNG : ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN BÁN MÙ CHO HỆ THỐNG MIMO OSTBC 48 4.1 Giới thiệu 48 4.2 Vấn đề ước lượng kênh MIMO OSTBC 48 4.3 Tổng quan mã hóa khối khơng gian thời gian trực giao 49 vii 4.4 Kỹ thuật ước lượng kênh dùng thuật toán bán mù cải tiến cho MIMO OSTBC .53 4.5 Kết mô 54 4.6 Kết luận chương 59 CHƯƠNG : ƯỚC LƯỢNG MÙ CHO KÊNH FADING LỰA CHỌN TẦN SỐ DỰA TRÊN THUẬT TOÁN SDR 60 5.1 Giới thiệu 60 5.2 Tổng quan phương pháp ước lượng kênh fading lựa chọn tần số 60 5.3 Mơ hình kênh fading lựa chọn tần số MIMO-OFDM 61 5.4 Phương pháp ước lượng kênh dựa ma trận bán xác định dương SDR 65 5.5 Kết mô 65 5.6 Kết luận chương 70 CHƯƠNG : ƯỚC LƯỢNG KÊNH VỚI KHUNG TÍN HIỆU PHÁT NHÚNG DỮ LIỆU THỐNG KÊ BẬC HAI 72 6.1 Giới thiệu 72 6.2 Mơ hình kênh MIMO 72 6.3 Khung tín hiệu phát nhúng liệu thống kê bậc hai .73 6.4 Kết mô 74 6.5 Kết luận chương 78 viii CHƯƠNG : CÁC KỸ THUẬT CÂN BẰNG KÊNH VÀ TRUYỀN THÔNG MIMO BẢO MẬT 79 7.1 Giới thiệu 79 7.2 Tổng quan kỹ thuật cân kênh 79 7.3 Mơ hình kênh MIMO cho thuật toán cân kênh 80 7.4 Kỹ thuật cân kênh cưỡng không ZF 81 7.5 Kỹ thuật cân kênh MMSE 81 7.6 Vấn đề truyền thông bảo mật MIMO 81 7.7 Kết mô 84 7.8 Kết luận chương 90 CHƯƠNG : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 91 DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ 94 TÀI LIỆU THAM KHẢO 97 PHỤ LỤC .104 ix Danh mục hình vẽ Hình 1.1 Sơ đồ khối xử lý tín hiệu hệ thống MIMO điển hình Hình 1.2 Xử lý tách tín hiệu hệ thống MIMO biết giá trị kênh phía phát thu Hình 1.3 Vị trí khối ước lượng kênh kỹ thuật MIMO-OFDM 10 Hình 1.4 So sánh dung lượng số anten thu phát MIMO khác 14 Hình 1.5 Cấu trúc khung tín hiệu phát gồm chuỗi huấn luyện tín hiệu có ích 16 Hình 1.6 Sơ đồ khối xử lý tín hiệu thu phát chung cho hệ thông vô tuyến 17 Hình 1.7 Cấu trúc cụm tín hiệu chuẩn vơ tuyến GSM 17 Hình 2.1 Kiểu chuỗi huấn luyện cài lược (a), kiểu khối (b), kiểu vịng (c) 20 Hình 2.2 Lưu đồ thuật tốn tính sai số ước lượng kênh với pilot trực giao 27 Hình 2.3 MSE Eb/No cho ước lượng kênh bình phương cực tiểu bán mù cải tiến 28 Hình 2.4 MSE độ dài chuỗi huấn luyện cho ước lượng bán mù cải tiến dựa SVD 30 Hình 2.5 So sánh trường hợp ước lượng bán mù cải tiến hồn hảo ước lượng kênh khơng hồn hảo 31 Hình 2.6 Đánh giá MSE cho cấu trúc chuỗi huấn luyện khác 32 Hình 2.7 So sánh mơ BER/SER cho ước lượng kênh bán mù cải tiến dùng chuỗi huấn luyện trực giao phương pháp Rustam Efendi 33 Hình 2.8 Đánh giá MSE thuật toán ước lượng kênh bán mù cải tiến dựa SVD dùng kỹ thuật điều chế khác 34 Hình 2.9 Đánh giá dung lượng kênh phương pháp bán mù cải tiến cho hệ thống MIMO anten phát anten thu 35 Hình 3.1 So sánh MSE phương pháp ước lượng khác 43 x Hình 3.2 Đánh giá MSE cho độ dài chuỗi huấn luyện khác 45 Hình 3.3 Đánh giá MSE cho ước lượng kênh dựa không gian tín hiệu xét ảnh hưởng nhiễu 45 Hình 3.4 Đánh giá MSE tỉ lệ chuỗi huấn luyện liệu có ích 1/100 46 Hình 4.1 Cấu trúc tín hiệu mã hóa khơng gian-thời gian 50 Hình 4.2 Sơ đồ khối xử lý tín hiệu OSTBC MIMO 53 Hình 4.3 Lưu đồ thuật tốn ước lượng kênh MIMO OSTBC 55 Hình 4.4 So sánh ước lượng kênh bán mù cải tiến đề xuất ước lượng LS 57 Hình 4.5 MSE Eb/No ước lượng kênh bán mù cải tiến với hệ thống MIMO OSTBC3 với tốc độ mã khác 57 Hình 4.5 MSE ước lượng kênh mù cho MIMO OSTBC dùng kĩ thuật điều chế khác 58 Hình 5.1 So sánh BER phương pháp ước lượng kênh dựa SDR ZF 67 Hình 5.2 Phương pháp ước lượng kênh mù dựa SDR với số lần lặp khác 68 Hình 5.3 So sánh ước lượng kênh cho hệ thống MIMO có số anten thu phát khác 68 Hình 5.4 So sánh độ phức tạp tính tốn phương pháp ước lượng kênh 69 Hình 5.5 So sánh ước lượng kênh bán mù cải tiến dựa SDR phương pháp ZhiQuan Luo 70 Hình 6.1 MSE phương pháp ước lượng kênh WR nhúng liệu thống kê bậc hai SOS 76 Hình 6.2 So sánh ước lượng kênh WR dùng SOS phương pháp WR truyền thống 77 Hình 6.3 Ước lượng kênh WR nhúng liệu SOS thay đổi số anten thu phát 77 96 B Các cơng trình cơng bố khác tác giả luận án [1] Dinh-Thuan Do, Dinh-Thanh Vu, "Channel estimation and equalization in fading channel", in Proc of The 6th scientific conference, HCMC University of Science, Vietnam, Nov 2008 [2] Đỗ Đình Thuấn, "Vai trò chuỗi huấn luyện trực giao ước lượng kênh vơ tuyến hệ thống MIMO", Tạp chí Khoa Học & Ứng Dụng, ISSN: 18592244, pp.32-34, số 13, 2010 [3] Dinh-Thuan Do, Dinh-Thanh Vu, “New Orthogonal Pilot Scheme for Semi-blind Channel Estimation in MIMO Systems”, in Proc of The IEEE International Conference on Networking and Information Technology (ICNIT 2010), pp 235-238, June 2010, Philippines, ISBN: 978-1-4244-7577-3 [4] Dinh-Thuan Do, Dinh-Thanh Vu, “A new semi-blind channel estimation in MIMO using second order statistics”, in Proc of The 2nd IEEE International Conference on Signal Processing Systems (ICSPS 2010), pp 88-91, Dalian, China, July 2010 [5] Dinh-Thuan Do, "A SVD Analysis for Channel Matrix in MIMO Systems", in Journal of Science and Application, No.16, pp 17-21, 2011 [6] Dinh-Thuan Do, "MMSE based Channel Estimation Technique in MIMO OSTBC Systems", in Proc of 2nd International Symposium of Electrical and Electronics Engineering (ISEE), Ho Chi Minh City, Vietnam, pp 97-100, June, 2011 [7] Đỗ Đình Thuấn, "Phân tích dung lượng hệ thống vơ tuyến 4G MIMO", Tạp chí Khoa học Ứng dụng (ISSN: 1859-2244), Số 17, trang 50-53, 2011 [8] Dinh-Thuan Do, “Performance Analysis of Suboptimal Spectrum Sensing Algorithm in Cognitive Networks”, in American Journal of Signal Processing (USA), Vol.1, No.1, pp.12-16, 2011 [9] Dinh-Thuan Do, "Hybrid Scheme for PAPR reduction technique in WiMAX OFDMA", in Proc of 17th Asia-Pacific Conference on Communications (APCC 2011), Malaysia, pp 269-272, 2011 97 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] N Q Vinh, "Nghiên cứu hệ thống MIMO -OFDM," Luận văn thạc sĩ, Đại học Công nghệ, 2007 N.-T Nguyen and V.-K Nguyen, "EM Channel Estimation Algorithm for Intercell Interference Cancellation in Interative MMSEC-PIC Receiver of MC-CDMA system," Vietnam Post and Communications Journal, pp 11-16, 2007 N T Tấn, "Mã khơng gian tần số thích nghi MIMO-OFDM," Luận văn thạc sĩ, Đại học Công nghệ (Hà Nội), 2011 Y Li, N Seshadri, and S Ariyavisitakul, "Channel estimation for OFDM systems with transmitter diversity in mobile wireless channels," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 17, pp 461–471, 1999 N Chen and G T Zhou, "Superimposed training for OFDM: a peak-toaverage power ratio analysis," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 54, pp 2277–2287, 2006 E Alameda-Hernandez, D C McLernon, A G Orozco-Lugo, M M Lara, and M Ghogho, "Frame/training sequence synchronization and DC-offset removal for (data-dependent) superimposed training based channel estimation," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 55, pp 2557– 2569, 2007 A B Gershman and N D Sidiropoulos, Space-Time Processing for MIMO communications: John Wiley &Son, 2005 P Stoica and G Ganesan, "Space-time block codes: trained, blind, and semiblind detection," in IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2002, pp II-1609 - II-1612 M Biguesh and A B Gershman, "MIMO channel estimation: optimal training and tradeoffs between estimation techniques," in Proc of the IEEE International Conference on Communications, Paris, France, 2004, pp 2658 - 2662 Wei-Ping Zhu, M O Ahmad, and M N S Swamy, "A new approach for weighted least-square design of FIR filters," in Proceedings of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) Florida, USA, 1999, pp 267 – 270 A L Swindlehurst and G Leus, "Blind and semi-blind equalization for generalized space-time block codes," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 50, pp 2489–2498, 2002 S Shahbazpanahi, A B Gershman, and J H Manton, "Closed-form blind MIMO channel estimation for orthogonal space-time block codes," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 53, pp 4506–4517, 2005 98 [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] W.-K Ma, B.-N Vo, T N Davidson, and P.-C Ching, "Blind ML detection of orthogonal space-time block codes: efficient high-performance implementations," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 54, pp 738–751, 2006 B Ivan, P P Athina, and I D Konstaninos, "On blind Identifiability of FIRMIMO systems with cyclostationary inputs using second order statistics," IEEE Trans on Signal Processing, vol 51, pp 434 - 441, 2003 Y Hua and J K.Tugnait, "Blind identifiability of FIR-MIMO systems with colored input using second order statistics," IEEE Signal Processing Letter, vol 7, pp 348-350, 2000 J R Treichler and B G Agee, "A new approach to multipath correction of constant modulus signals," IEEE Trans On Accoustics, Speech and Signal Processing, vol 31, pp 349-372, 1983 D N Godard, "Self-recovering equalization and carrier tracking in twodimensional data communication sytems," IEEE Trans On Comm., vol 28, pp 1867-1875, 1980 Y Li and Z Ding, "Global convergence of fractionally spaced Godard equalizers," in the 28th Asiloma Conf on Signal, Systems, and Computers, California, USA, 1994, pp 617 - 621 J Via, I Santamaria, A Sezgin, and A J Paulraj, "SOS-based blind channel estimation under space-time block coded transmissions," in IEEE 8th Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications, SPAWC 2007, Helsinki, Findland, 2007 L Li, K Wang, and J Li, "Blind Channel Estimation Based on Optimal Window Function and HOS for MIMO System," in Proc of International Conference on Communication Software and Networks (ICCSN '09), 2009, pp 346 - 350 X Hao and J Chen, "Semi-blind channel estimation for MIMO OFDM system in fading channel," in IEEE Conf on Communications and Information Technology, 2005, pp 503 – 506 Z Ding, D B Ward, and T D Abhayapala, "Semi-blind channel estimation for precoded STBC systems over correlated MIMO channels," in Proc of the 2nd IEEE/EURASIP Conference, 2005, pp 171-174 Y Wu, W Zhao, J Wu, A Ou, and J Yu, "Modified MIMO scattering wireless channel model and performance," in Proc of the 4th International Congress on Image and Signal Processing (CISP) 2011, pp 2486 - 2489 J G Proakis and Salehi, Digital Communications New York, USA: Mc Graw-Hill, 2008 S Ye, "Advanced techniques for MIMO and OFDM systems," Ph.D Thesis, Lehigh University, USA, 2005 Q Sun, "Effect of channel estimation error on MIMO system and CDMA system with multiuser detection," Ph.D Thesis, Standford University, USA, 2001 99 [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] D Boss and K.-D Kammeyer, "Blind GSM channel estimation based on higher order statistics," in Proc of the IEEE International Conference on Communications, Montreal, Canada, 1997, pp 46-50 A K Jagannatham and B D Rao, "Constrained ML algorithms for semiblind MIMO channel estimation," in Proc IEEE Global Telecommunications Conference GLOBECOM, Texas, USA, 2004, pp 2475 – 2479 I Barhumi, G Leus, and M Moonen, "Optimal training design for MIMOOFDM systems in mobile wireless channels," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 51, pp 1615-1624, 2003 S He, J K Tugnait, and X Meng, "On superimposed training for MIMO channel estimation and symbol detection," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 55, pp 3007-3021, 2007 Q Yang and K Kwak, "Superimposed pilot aided multiuser channel estmimation for MIMO-OFDM uplinks," ETRI Journal, vol 28, pp 688691, 2006 T Cui and C Tellambura, "Superimposed pilot symbols for channel estimation in OFDM systems," in Proc IEEE GLOBECOM’05, St Louis, Missouri, USA, 2005, pp 2229-2233 F Tsuzuki and T Ohtsuki, "Channel estimation with selective superimposed pilot sequences under fast fading environments," in Proc IEEE VTC’04, LA, USA, 2004, pp 62-66 X Ma, L Yang, and G B Giannakis, "Optimal training for MIMO frequency-selective fading channels " IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 4, pp 453 - 466, 2005 Z Wu, "MIMO-OFDM communication systems: channel estimation and wireless location " Ph.D thesis, Louisiana State University, USA, 2006 W Mo and Z Wang, "Semi-blind SIMO flat fading channel estimation in unknown spatially correlated noise using the EM algorithm," IEEE Trans Signal Procsessing, vol 52, pp 1791 - 1797, 2004 M Morelli and M Moretti, "Channel estimation in OFDM systems with unknown interference," IEEE Trans on Wireless Comm., vol 8, pp 5338 5347, 2009 A K Jagannatham and B D Rao, "Whitening-Rotation-based semi-blind MIMO channel estimation," IEEE Trans Signal processing, vol 54, pp 861 - 869, 2006 K I U Ahmed, "Effect of channel estimation on multicarrier and MIMO systems in wireless channels," Ph.D Thesis, Arizona University, USA, 2005 P Lioliou, "Least-Squares based channel estimation for MIMO relays," in Proc of the International ITG Workshop on Smart Antennas (WSA 2008), Darmstadt, Germany, 2008, pp 90 - 95 R Efendi Space Time Trellis Code [Online] Available: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/authors/22037 A Medles, D T M Slock, and E D Carvalho, "Linear prediction based 100 [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] semi-blind estimation of MIMO FIR channels," in Proc of the IEEE Third Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC '01), 2001, pp 58-61 P De, T.-H Chang, and C.-Y Chi, "Linear prediction based semiblind channel estimation for multiuser OFDM with insufficient guard interval," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 8, pp 5728 - 5736, 2009 S Houcke and P Loubaton, "A weighted linear prediction approach for the blind CDMA forward link channel estimation," in Proc of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2000, pp 2937 - 2940 J.-W Seo, J.-W Wee, Y.-S Park, J.-H Paik, and W.-G Jeon, "DFT-based PSA channel estimation using linear prediction for OFDM systems with virtual carriers," in Proc of the IEEE 61st Vehicular Technology Conference, Stockholm, Sweden, 2005, pp 510 - 513 F Wan, W.-P Zhu, and M N S Swamy, "Linear Prediction Based SemiBlind Channel Estimation for MIMO-OFDM System," in Proc of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2007), New Orleans, 2007, pp 3239 - 3242 P De, "Combined Linear Prediction and Subspace Based Blind Equalizers," in proc of the IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS 2007), New Orleans, USA, 2007, pp 3479 - 3482 Z Ding and D B Ward, "Subspace approach to blind and semi-blind channel estimation for space-time block codes " IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 4, pp 357 - 362 2005 A Gorokhov and P Loubaton, "Subspace-based technique for blind seperation of convolutive mixtures with temporally correlated sources," IEEE Trans Circuits System I, vol 44, pp 812-820, 1997 S Zhou, B Muquet, and G B Giannakis, "Subspace-based semi-blind channel estimation for block precoded space-time OFDM," IEEE Trans on Signal Procsessing, vol 50, pp 1215-1228, 2002 M Biguesh and A B Gershman, "Training-based MIMO channel estimation: a study of estimator tradeoffs and optimal training signals," IEEE Trans on Signal Procsessing, vol 54, pp 884-893, 2006 S M Alamouti, "A simple transmit diversity technique for wireless communications," IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 45, pp 1451-1458, 1998 T Cui and C Tellambura, "Efficient Blind Receiver Design for Orthogonal Space-Time Block Codes," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 6, pp 1890 - 1899, 2007 G Li and C Wang, "Performance analysis of space-time block codes with general rectangular QAM in MIMO fading channels with channel estimation error," in Proc of the 11th IEEE Singapore International Conference on 101 [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] Communication Systems, 2008, pp 1405 - 1409 J Huang and S Signell, "On Performance of Adaptive Modulation in MIMO Systems Using Orthogonal Space–Time Block Codes," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 58, pp 4238 - 4247, 2009 J Via and I Santamaria, "Correlation Matching Approaches for Blind OSTBC Channel Estimation," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 56, pp 5950 - 5961, 2008 V Tarokh, H Jafakhani, and A R Calderbank, "Space-time block codes from orthogonal designs," IEEE Journal on Information Theory, vol 45, pp 1456-1467, 1999 N Sarmadi and M Pesavento, "Closed-form blind channel estimation in orthogonally coded MIMO-OFDM systems: A simple strategy to resolve non-scalar ambiguities," in Proc of the IEEE 12th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), San Francisco, USA, 2011, pp 321 - 325 M B Loiola, R R Lopes, and J Romano, "Kalman Filter-Based Channel Tracking in MIMO-OSTBC Systems," in Proc of the IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM 2009), Hawaii, USA, 2009, pp - S Fu, "Space-time coding and decoding for MIMO wireless communication system," Ph.D Thesis, Delaware University, USA, 2005 Z Xu, "Wireless MIMO antenna systems for frequency selective fading channel," Ph.D Thesis, Hong Kong University of Science and Technology, China, 2003 O Simeone and U Spagnolini, "Lower bound on training-based channel estimation error for frequency-selective block-fading Rayleigh MIMO channels," IEEE Transactions on Signal Processing, vol 52, pp 3265 3277, 2004 S Liang, G Jinjing, W Yafeng, Y Dacheng, and Z Xin, "A Novel Channel Estimation for Frequency-Selective Block-Fading Rayleigh MIMO Channels Based on Parametric Channel Modeling," in Proc of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC 2007), Hong Kong, 2007, pp 175 - 180 O Simeone and U Spagnolini, "Channel estimation for block-fading frequency-selective Rayleigh MIMO channels: performance limits," in Proc of the IEEE 59th Vehicular Technology Conference (VTC 2004-Spring) Milan, Italy, 2004, pp 856 - 860 J Li, W Dong, and F Wang, "Joint Frequency Offset and Channel Estimation in Frequency Selective MIMO Correlated Fading Channels," in Proc of the IEEE 69th Vehicular Technology Conference (VTC Spring 2009) Barcelona, Spain, 2009, pp 1-5 S Ronen and T M Duman, "Joint frequency selective channel estimation and turbo decoding in space time systems," IEEE Transactions on Wireless 102 [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] Communications, vol 7, pp 4813 - 4817, 2008 Z Ma, M Zhao, Q Chen, and P Fan, "MIMO detection for high-order QAM constellations based on successive decision feedback semidefinite relaxation," in Proc of the Fifth International Workshop on Signal Design and its Applications in Communications (IWSDA) Guilin, China, 2011, pp 173 - 176 T.-H Chang, C.-W Hsin, W.-K Ma, and C.-Y Chi, "A Linear Fractional Semidefinite Relaxation Approach to Maximum-Likelihood Detection of Higher-Order QAM OSTBC in Unknown Channels," IEEE Journal on Signal Processing, vol 58, pp 2315 - 2326, 2010 M Nekuii, M Kisialiou, T N Davidson, and Z.-Q Luo, "Efficient SoftOutput Demodulation of MIMO QPSK via Semidefinite Relaxation," IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol 5, pp 1426 - 1437, 2011 A M Mussi and T Abrao, "Analysis of semidefinite relaxation detector in MIMO channel," in Proc of the SBMO/IEEE MTT-S International Microwave & Optoelectronics, Natal, Brazil 2011, pp 979 - 983 N Sarmadi, S Shahbazpanahi, and A B Gershman, "Blind Channel Estimation in Orthogonally Coded MIMO-OFDM Systems: A Semidefinite Relaxation Approach," IEEE Journal on Signal Processing, vol 57, pp 2354 - 2364, 2009 N D Sidiropoulos and Z.-Q Luo, "A Semidefinite Relaxation Approach to MIMO Detection for High-Order QAM Constellations," IEEE Signal Processing Letters, vol 13, pp 525 - 528 2006 J F Sturm, "Using SEDUMI ver 1.02, A matlab toolbox for optimizations over symmetric cones," Optim Meth Softw., vol 11, pp 625–653, 1999 S Boyd and L Vandenberghe, Convex Optimization U.K.: Cambridge University Press, 2008 Q Zhang, W.-P Zhu, and Q Meng, "Whitening-rotation-based semi-blind estimation of MIMO FIR channels," in Proc of International Conference on Wireless Communications & Signal Processing, Nanjing, China, 2009, pp 14 N K D Venkategowda and A K Jagannatham, "WR based semi-blind channel estimation for frequency-selective MIMO MC-CDMA systems," in Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Paris, France, 2012, pp 317 - 321 F Wan, W.-P Zhu, and M N S Swamy, "A Signal-Perturbation-Free Transmit Scheme for MIMO-OFDM Channel Estimation " IEEE Transactions on Circuits and Systems I, vol 57, pp 2208 - 2220, 2010 T.-H Chang, Y W P Hong, and C.-Y Chi, "Training signal design for discriminatory channel estimation," in Proc of the IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM 2009), Hawaii, USA, 2009, pp 1-6 103 [79] [80] [81] [82] [83] [84] M L Jorgensen, B R Yanakiev, F E Kirkelund, P Popovski, H Yomo, and T Larsen, "Shout to secure: physical-layer wireless security with known interference," in Proc of the IEEE Global Commun Conf (Globecom 07), Washington DC, 2007, pp 33–38 C Cozzo, "Joint detection and estimation in space-time communications," Ph.D Thesis, North Carolina State University, USA, 2001 M Tan, "Effect of channel estimation errors on the performance of MMSESIC with equal BER power control in uplink MC-CDMA," in Proc of the IEEE International Conference onAcoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP '05) , NJ, USA, 2005, pp iii/761 - iii/764 J H Chong, S Khatun, N K Noordin, B M Ali, and M J Syed, "Joint Optimal Detection of Ordering SIC ZF and SIC ZF MAP for VBLAST/STBC Wireless Communication Systems," in Proc of the International Conference on Advances in Electronics and Micro-electronics (ENICS '08), Valencia, Spain, 2008, pp 84-89 R Negi and S Goel, "Secret communications using artificial noise," in Proc IEEE Veh Tech Conf (VTC), Dallas, USA, 2005, pp 1906–1910 Spatial Multiplexing [Online] Available: http://www.mathworks.com/help/comm/examples/spatial-multiplexing.html PHỤ LỤC Các phép toán ma trận Một ma trận mảng chữ nhật phần tử thực phức Một ma trận kích thước n  m , nghĩa có n hàng m cột Nếu m  n , ma trận gọi ma trận vuông Một vector xem ma trận kích thước n  Do đó, ma trận kích thước n  m xem n vector kích thước m Liên hiệp phức chuyển vị ma trận A kí hiệu A* , A T tương ứng Phép chuyển vị liên hiệp ma trận mà phần tử có giá trị phức A H ; cụ thể A H  A*   AT  T * (A-1) Một ma trận vuông A coi đối xứng AT  A Ma trận vuông A với phần tử số phức gọi ma trận Hermitian A H  A Nếu A ma trận vng A 1 ma trận đảo A (nếu ma trận đảo tồn tại), có thuộc tính sau A 1A  AA 1  I n (A-2) với I n ma trận đơn vị kích thước n  n , ma trận vng mà phần tử đường chéo phần tử ngồi đường chéo Nếu A khơng có ma trận đảo gọi ma trận đơn (singular) Phép tính tổng (trace) ma trận vng A kí hiệu tr(A) định nghĩa tổng phần tử đường chéo chính, cụ thể n trA    aii (A-3) i 1 Hạng ma trận A kích thước n  m số lớn số hàng hay số cột ma trận với điều kiện vector cột hay vector hàng ma trận độc lập tuyến tính với Một ma trận gọi hạng đầy đủ hạng với số hàng hay số cột, ma trận thông thường nhỏ Sau vài phép toán ma trận 105 Av T  vT AT AB 1  B 1A 1 AB T  BT A T A  T 1 (A-4) (A-5)  A 1  T Eigenvalue eigenvector ma trận Cho A ma trận vuông n  n Vector khơng kí hiệu v gọi eigenvector A  eigenvalue Av  v (A-6) Nếu A ma trận vng Hermitian kích thước n  n , tồn n eigenvector trực giao lẫn v i , i  1,2, , n Thông thường, làm đơn giản hóa eigenvector thành giá trị đơn vị sau 1, i  j v iH v i   0, i  j (A-7) Trong tất trường hợp này, eigenvector trực giao Ta định nghĩa ma trận Q kích thước n  n mà cột thứ i eigenvector v i Do QQ H  Q H Q  I n (A-8) Ngồi ra, A biểu diễn (phân tích ) sau A  QSPH (A-9) đó, S ma trận đường chéo kích thước n  n với phần tử eigenvalue A Phép phân tích dùng nhiều chương luận án Nếu u vector khác kích thước n  mà Au  u gọi vector rỗng A Khi A Hermitian Au  cho vài vector u, A ma trận đơn Một ma trận đơn Hermitian có eigenvalue Kế tiếp ta xem xét dạng tồn phương vơ hướng u H Au liên quan đến ma trận Hermitian A Nếu u H Au  ma trận A gọi xác định dương (positive definite) Trong trường hợp này, tất eigenvalue A dương Mặt khác, 106 u H Au  ma trận A đuợc gọi bán xác định dương (positive semidefinite) Trong trường hợp này, tất eigenvalue ma trận A khơng âm Các thuộc tính sau liên quan đến eigenvalue ma trận vng A kích thước n  n thỏa mãn n n i 1 i 1  i   aii  trA  n i  det A  (A-11) k i  trA k  (A-12)  i 1 n  i 1 tr A T A    aij2   i2 , A thực n (A-10) n n i 1 j 1 (A-13) i 1 Phép phân tích giá trị riêng SVD Phân tích SVD dạng phân tích trực giao khác ma trận Giả sử A ma trận n  m hạng r Như tồn ma trận U kích thước n  r , ma trận V kích thước m  r , ma trận đường chéo Σ kích thước r  r thỏa mãn U H U  V H V  I , A  UΣV H (A-14) đó, Σ  diag  ,  , ,  r  Ta có r phần tử ma trận Σ chắn số dương gọi giá trị riêng ma trận A Để cho thuận tiện, ta giả sử       r Phân tích SVD ma trận A diễn tả sau r A   σ i u i v iH (A-15) i 1 u i vector cột U gọi vector đơn trái A, v i vector cột V gọi vector đơn phải A Các giá trị riêng  i  giá trị bậc hai không âm eigenvalue A H A Để minh họa cho điều này, ta nhân hai vế (A-14) với V Vì vậy, ta đạt 107 AV  UΣ (A-16) Av i  σ i ui , i  1,2, , r (A-17) Hoặc tương đương Tương tự, ta nhân hai vế A H  VU H U Do đó, ta đạt A H U  VΣ (A-18) A H u i  σv i , i  1,2, , r (A-19) Hoặc tương đương Ta tiếp tục nhân hai vế (A-17) với A H sử dụng biểu thức (A-19), ta nhận A H Av i  σ i2 v i , i  1,2, , r (A-20) Điều chứng tỏ r giá trị khơng âm A H A bình phương giá trị đơn A, r vector riêng (eigenvector) tương ứng v i vector đơn phía phải A Ta có m  r eigenvalue lại A H A Mặt khác, ta nhân hai vế (A-19) với A sử dụng (A-17), ta nhận AA H u i  σ i2 ui , i  1,2, , r (A-21) Điều chứng tỏ r giá trị khơng âm AA H bình phương giá trị đơn A, r vector riêng (eigenvector) tương ứng v i vector đơn phía trái A Ta có n  r eigenvalue cịn lại A H A Do vậy, A H A AA H có tập eigenvalue khơng âm Chuẩn ma trận Ta có chuẩn Euclidean vector v, kí hiệu v định nghĩa sau v  vH v (A-22) Chuẩn Euclidean ma trận A, kí hiệu A định nghĩa A  max Av v (A-23) 108 cho giá trị v Ta dễ xác định chuẩn ma trận Hermitian với eigenvalue lớn Chuẩn Frobenius bình phương ma trận A kích thước n  m định nghĩa A F  trAA    a n n H i 1 j 1 ij (A-24) Từ phân tích SVD ma trận A, ta lại có A n   i F (A-25) i 1 đó, i  giá trị riêng AA H Bên biểu thức dành cho xác định đường bao ma trận A  0, A  AB  A  B (A-26) AB  A B Khái niệm ma trận giả đảo Moore-Penrose pseudoinverse Chúng ta xem xét ma trận A kích thuớc n  m có hạng ma trận r , có phân tích SVD sau A  UV H Ma trận giả đảo Moore-Penrose, kí hiệu A  , ma trận kích thước m  n A   VΣ 1U H (A-27) Trong Σ 1 ma trận đường chéo kích thước r  r với phần tử đường chéo /  i , i  1,2, , r Ta biểu diễn A  r A   i 1 i v i ui H (A-28) Ta nhận thấy hạng ma trận A  hạng ma trận A Phân tích thêm phép toán cho ma trận giả đảo Moore-Penrose, ta có A   A H AA H  , r  n 1 A   A H A  A H , r  m 1 A   A 1 , r  m  n (A-29) 109 Các quan hệ tương đương với AA   I n , A A  I m Đánh giá lỗi MSE ước lượng bình phương cực tiểu Trong phần ta gọi M t , M r số anten phát số anten thu hệ thống MIMO Cơng thức mơ tả quan hệ tín hiệu phát thu cho hệ thống vô tuyến minh họa sau Y  HX  V (A-30) Ước lượng bình phương cực tiểu mơ tả sau J (H)  Y  HX  Y  HX  H (A-31) Lấy gradient biểu thức (A-31) ta J H   2X H Y  2X H XH H (A-32) Giá trị cực tiểu J H  xảy vế phải Do Đặt ˆ  X H X 1 X H Y H (A-33) X X  (A-34) H 1 XH  X đó, X  ma trận giả đảo ma trận X Lỗi ước lượng kênh dùng kỹ thuật LS tính  ˆ J LS  E H  H   E VX     M r tr{X n    (A-35)  H  X }   n2 M r tr XX H  1  Do E V H V    n2 M r I   Giá trị cực tiểu J LS đạt ta có tr XX H  Nhưng 1 ta lại có tín hiệu phát thiết kế dạng tín hiệu trực giao XX  H Cuối cùng, ta nhận  s2 M t2 I (A-36) 110 J LS M r M t2 M r M t2  2  ,    s2 /  n2 s /n  với  tỉ lệ tín hiệu nhiễu SNR (A-37) ... OSTBC MIMO 53 Hình 4.3 Lưu đồ thuật tốn ước lượng kênh MIMO OSTBC 55 Hình 4.4 So sánh ước lượng kênh bán mù cải tiến đề xuất ước lượng LS 57 Hình 4.5 MSE Eb/No ước lượng kênh bán mù cải. .. sánh mơ BER/SER cho ước lượng kênh bán mù cải tiến dùng chuỗi huấn luyện trực giao phương pháp Rustam Efendi 33 Hình 2.8 Đánh giá MSE thuật toán ước lượng kênh bán mù cải tiến dựa SVD dùng. .. thu tín hiệu Luận án trình bày nhiều thuật toán khác cho ước lượng kênh MIMO Trước tiên, luận án trình bày giải pháp đề xuất phương pháp ước lượng kênh bán mù cải tiến kết hợp ước lượng bình phương