Tối thiểu tổng công suất phát trong mạng truyền dẫn vô tuyến đa ăng ten có chuyển tiếp ứng dụng kỹ thuật tối ưu Spectral

Bài viết đề xuất kỹ thuật tối ưu Spectral để xử lý trực tiếp đối với ma trận biến cần tối ưu thông qua việc phân tích trị riêng và véc-tơ riêng. Các kết quả mô phỏng minh chứng việc sử dụng kỹ thuật tối ưu SPO đã cho kết quả tiệm cận với kỹ thuật SDR ở các mức ngưỡng SINR khác nhau.

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 TỐI THIỂU TỔNG CÔNG SUẤT PHÁT TRONG MẠNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN ĐA ĂNG TEN CÓ CHUYỂN TIẾP ỨNG DỤNG KỸ THUẬT TỐI ƯU SPECTRAL MINIMAL TOTAL TRANSMIT POWER IN RELAY WIRLESS TRANSISSION NETWORK USING SPECTRAL OPTIMIZATION TECHNIQUE Trần Đình Thơng1,*, Dư Đình Viên , Trần Xn Phương1 TĨM TẮT Hệ thống truyền dẫn vô tuyến chuyển tiếp đa ăng-ten với giao thức xử lý AF nhận nhiều quan tâm nghiên cứu việc tối ưu hóa cơng suất phát Việc sử dụng kỹ thuật SDR đề xuất trước thơng qua việc véc-tơ hóa ma trận tiền giải mã tạo ma trận biến trung gian làm gia tăng độ phức tạp cho tốn Khi đó, để giải vấn đề tốn có kích thước lớn cần sử dụng số lượng biến phụ để đưa tốn tối ưu có độ phức tạp bé so với kỹ thuật SDR đề xuất trước Bài báo đề xuất kỹ thuật tối ưu Spectral để xử lý trực tiếp ma trận biến cần tối ưu thơng qua việc phân tích trị riêng véc-tơ riêng Các kết mô minh chứng việc sử dụng kỹ thuật tối ưu SPO cho kết tiệm cận với kỹ thuật SDR mức ngưỡng SINR khác Từ khóa: Tổng cơng suất phát, kỹ thuật tối ưu Spectral, truyền dẫn vô tuyến đa ăng-ten ABSTRACT The multi-antenna relay wireless transmission system with AF processing protocol has received a lot of research attention on the power generation optimization problems The SDR technique was used in previous proposals by vectorizing the pre-decoding matrix and then producing a matrix of secondary variables that increased the computational complexity To solve this problem with large size problems, the number of additional variables needs to be shortened Finally, an optimal problem with a smaller complexity than the proposed SDR technique is proposed The paper proposes a Spectral optimization technique to deal directly with the variable matrix to be optimized through eigenvalue analysis and eigenvectors The simulation results demonstrate that the use of SPO optimization technique has brought asymptotic results to SDR technology at different SINR threshold levels Keywords: Total transmit power, spectral optimization technique, multi antena wireless transmission Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội Email: thong77.haui@gmail.com Ngày nhận bài: 25/01/2021 Ngày chấp nhận đăng: 15/6/2021 Ngày chấp nhận đăng: 25/10/2021 * CHỮ VIẾT TẮT AF Amplifier Forward (khuếch đại chuyển tiếp SDR Semidenifinite Relaxation (bài toán bán bất định giản lược) SDP Semidenifinite Program (bài toán bán bất định) SINR Signal to interference plus noise ratio (tỷ lệ tín hiệu nhiễu cộng) SPO Spectral optimization technique (kỹ thuật tối ưu Spectral) GIỚI THIỆU Hệ thống truyền dẫn vô tuyến chuyển tiếp đa ăng-ten với giao thức xử lý AF nhận nhiều quan tâm nghiên cứu trước kể từ hệ thống nâng cao hiệu tốc độ truyền liệu cải thiện vùng phủ sóng mạng truyền dẫn vơ tuyến Đối với phương thức chuyển tiếp MIMO sử dụng AF, nút chuyển tiếp tín hiệu thu nhân với ma trận trọng số sau truyền tới user bên thu Vấn đề cần tìm ma trận trọng số tối ưu chuyển tiếp nhằm tối thiểu tổng công suất phát đảm bảo chất lượng dịch vụ QoS bên thu Các tốn liên quan đến tối thiểu cơng suất có điều kiện ràng buộc SINR không lồi gây khó khăn giải tốn tối ưu cơng suất mặt tốn học Nhiều kỹ thuật tối ưu sử dụng cho tốn điều khiển cơng suất phát kỹ thuật tối ưu SDR với ý tưởng thực giảm hạng ma trận điều kiện ràng buộc để đưa dạng toán dạng SDP Tuy nhiên, kỹ thuật SDR thực véc-tơ hóa ma trận tiền giải mã X sau đưa ma trận biến phụ làm gia tăng độ phức tạp tính tốn khó giải Để giải vấn đề với tốn có kích thước lớn số lượng biến thêm vào cần phải rút gọn để đưa toán tối ưu với hàm mục tiêu có độ phức tạp bé so với phương pháp SDR đề cập 44 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ● Tập 57 - Số (10/2021) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 Thay véc tơ hóa ma trận tiền giải mã kỹ thuật SDR để xác định giá trị tối ưu, báo đề xuất kỹ thuật tối ưu Spectral thông qua biến đổi véc-tơ riêng sử dụng thuật toán lặp để xác định giá trị tối ưu Hơn nữa, bước lặp tối thiểu thực tìm giá trị tối ưu đảm bảo tăng tốc độ hội tụ Kết số liệu mô xác định giá trị tối thiểu tổng công suất phát kỹ thuật tối ưu đề xuất thời gian tính tốn trung bình so sánh với kỹ thuật SDR số trường hợp MƠ HÌNH TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN CHUYỂN TIẾP ĐA ĂNG-TEN VỚI GIAO THỨC XỬ LÝ AF 2.1 Mơ hình truyền dẫn vơ tuyến chuyển tiếp đa ăng-ten Xét mơ hình truyền dẫn vơ tuyến chuyển tiếp đa ăngten hình Mơ hình nghiên cứu có M user nguồn phát truyền tín hiệu tới phía thu có M user thơng qua chuyển tiếp trang bị N ăng-ten thu N ăng-ten phát Khi sử dụng giao thức chuyển tiếp đa ăng-ten gia tăng vùng phủ truyền dẫn với giả thiết không thực thiết lập kết nối truyền thơng tin trực tiếp từ nguồn tới đích Chuyển tiếp đa ăng-ten hai chặng hoạt động chế độ có phương thức khuếch đại chuyển tiếp Bài báo xem xét mơ hình truyền dẫn vơ tuyến chuyển tiếp đa ăng-ten với mục tiêu tối thiểu tổng công suất phát đảm bảo điều kiện SINR lớn ngưỡng cho phép user phía thu Phạm vi cơng suất tiêu thụ trạm phát tính đến cơng suất thực xử lý tín hiệu từ ma trận trọng số tối ưu để thực tạo búp cho ăng-ten phương sai 2r  E  nrn  Khi đó, X ma trận trọng số tối   ưu cần tìm nhân với tín hiệu thu chuyển tiếp Chặng thứ chuyển tiếp phát tín hiệu sau xử lý tới user phía thu Tín hiệu thu chuyển tiếp xác định: (2) y relay  Xy up  XHs  Xnr Tổng công suất chuyển tiếp xác định:  PT ( X )  E y relay   trace((σ HH  σ I )X X) s H r N (3) Tín hiệu thu user phía thu: y d  LXHs  LXnr  nd (4) với nd nhiễu trắng cộng phân bố Gau-xơ phía thu với phương sai  2d L ma trận kênh hướng xuống Tín hiệu thu user thu thứ i xác định: M y di  liT Xhi si   liT Xh j s j  liT Xnr  ndi (5) ji Tỷ số tín hiệu nhiễu giao thoa tạp âm SINR user thu thứ i: SINRi ( X)  2s trace(lilHi XhihHi XH )   trace(l l XhihHi XH )  r2 trace(lilHi XXH )  2d s H i i (6) ji * với Ii = (Ii) liên hợp phức thông tin kênh hướng xuống user thứ i phía thu Trong truyền dẫn vơ tuyến có chuyển tiếp, mục tiêu chuyển tiếp thực truyền dẫn tín hiệu phía phát phía thu nhằm tối thiểu hóa tổng cơng suất thỏa mãn điều kiện SINR Bài toán tối thiểu hóa tổng cơng suất điều kiện ràng buộc SINR xác định (7): trace((2s HHH  r2IN )XH X) XCNxN (7) thỏa mãn điều kiện: Hình Mơ hình chuyển tiếp vơ tuyến MU-MIMO phương thức xử lý AF Véc-tơ tín hiệu s  [s1 ,s , ,sM ]T  CM gửi từ M user bên phát giả thiết độc lập với trị trung bình khơng phương sai  2s  E  si  Giả thiết   T N hi  [hi1 ,hi2 , ,hiN ]  C , i  1, 2, , M véc tơ kênh truyền dẫn hướng lên nguồn phát thứ i với chuyển tiếp Trong đó, lj  [lj1 ,lj2 , ,ljN ]T  CN , i  1, 2, , M véc tơ kênh truyền dẫn hướng xuống nút chuyển tiếp user thu thứ j bên phía thu Giai đoạn truyền dẫn thứ nhất, tất user bên phát truyền tín hiệu đồng thời tới nút chuyển tiếp Khi tín hiệu thu nút chuyển tiếp xác định: (1) y up  Hs  nr Trong đó, H ma trận kênh hướng lên có cột véc-tơ kênh Giả thiết nr  [nr1 ,nr2 , ,nrN ]T  CN ,i  1,2, ,N nhiễu trắng cộng Gau-xơ có giá trị trung bình với Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn H SINRi ( X )  αi ,i  1,2, ,M (8) 2.2 Xây dựng toán tối thiểu công suất phát sử dụng kỹ thuật SDR Trước trình bày kỹ thuật tối ưu Spectral đề xuất, phần xây dựng toán dạng SDR để giải vấn đề điều kiện ràng buộc rank-1 cho toán tối ưu Ý tưởng kỹ thuật SDR biến đổi đưa toán tối ưu ma trận rank-1 thông qua việc sử dụng ma trận biến phụ Do đó, tốn u cầu lượng phép tính tốn lớn để đạt giá trị tối ưu Trong trường hợp đặc biệt, tổng công suất PT(X) (7) viết lại: PT ( X )  trace( X H X[(σ 2s HHH  σr2 IN ) T  IN ]) (9) Khi đó, tỷ số SINR phía đích thứ i biểu diễn sau: SINRi ( X )  σ2s trace( XH X[(hihHi )T  (lilHi )]) , trace( XH XA  (lilHi ))  σ2d (10) Vol 57 - No (Oct 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 45 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 M với A  (σ 2s  hihiH  σr2IN ) T Bằng việc thay thành i j 2 N2 T với điều kiện ràng buộc: SINR ( X )  α ,i  1,2, ,M i H H H H 2 αi [σs2 trace(lli Hi Xhh i i X )  σr trace(ll i i XX )  σd ]  σs Y(i,i)  0, ji (13) i  1,2, ,M Định nghĩa ánh xạ tuyến tính Γ(X) : CNxN  CM với Γ ( X )  [l1H Xh1 ,lH2 Xh2 , ,lHM XhM ]T Khi điều kiện ràng buộc tốn (7) biến X tương đương với điều kiện (13) (X, Y), đó, (X, Y) thỏa mãn: Γ (X)   Y Y H 0 (14)  Γ (X) (15) rank (Y )  Thông thường (14), (15) tương đương với Y(i,i)  trace(lilHi XhihiH X H ) , tốn tối ưu (7) tương đương với: XC rank (Y )  (19) Dựa kỹ thuật tối ưu Spectral sử dụng thuật toán lặp để giảm hạng cho ma trận Y giá trị hàm mục tiêu Đầu tiên, thấy tồn giá trị < μ < ∞ μ > μ0, (17) tương đương với: MxM PT ( X) X,Y với điều kiện ràng buộc: H H H H 2 αi [σ2s trace(lli Hi Xhh i i X )  σr trace(ll i i XX )  σd ]  σs Y(i,i)  0, ji với điều kiện: H H H H 2 αi [σ2s trace(lli iHXhh i i X )  σr trace(ll i i XX )  σd ]  σs Y(i,i)  0, ji i  1,2, ,M (20a) i  1,2, ,M Γ(X)   Y Y H 0  Γ (X) (20b) với Y xác định theo λ max ( Y ) hàm X Y với giả thiết: λmax ( Y )  f( X, Y ) Khi ma trận M tùy ý có: λ max (M  M)  λ max (M)  x Hmax Mx max (21) λmax xmax trị riêng lớn chuẩn véc-tơ riêng tương ứng M, ta có: λmax ( Y   Y )  λmax ( Y )  x Hmax  Yx max (22) Khi đó:   Y Y Γ(X X)   λmax  H    Y Γ(X) Γ (X X)  H   trace( x x ) (23) max max  H   Γ (X)   Y Γ(X)   λmax  H     Γ (X)     xM  Bằng việc giả thiết x max   1max  với x Mmax gồm M phần  x max  tử xmax x max phần tử cuối sau vế trái (23) viết lại:  xM  Γ( X )  Y trace(  1max  [(x Hmax )H (x1max )H ]  H )  (24) Γ (  X )  x max  M H H M H H  trace( x max (x max ) Y )  2trace( x max (x max ) Γ ( X )) Bắt đầu giá trị Y(k) X(k), biểu thức λmax(X,Y)có thể biểu diễn sau: f(X,Y)  f(X(k)  (X  X(k) ), Y(k)  (Y  Y(k) ))  λmax (X(k) , Y(k) )  trace(xMmax (xMmax )H (Y  Y(k) ))  2trace(xMmax (x1max )H ΓH (X  X(k) )) (16) ,YC (20) minPT ( X )  μ[( Y )  λmax ( Y )] (12) i Bài toán tối ưu lồi biến đổi luôn giải giá trị tối ưu đạt rank-1 Bài tốn đưa giá trị tối ưu xác cho tốn tối ưu khơng lồi (9) Bài tốn tồn phương khơng lồi với biến ma trận X  CNN với số lượng điều kiện ràng buộc không lớn N giải cách xác kỹ thuật SDP tương đương Tuy nhiên, từ góc độ mức độ tính tốn điều bất lợi phương pháp SDR đưa ma trận biến X (11) có kích thước lớn Độ phức tạp tính tốn giải theo phương pháp SDP O((N2 (N2  1) / 2)2 ,5 ) , điều dẫn tới kỹ thuật SDP áp dụng cho mô hình truyền dẫn chuyển tiếp MIMO có số lượng anten thu phát nhỏ 2.3 Thiết lập toán tối thiểu công suất phát sử dụng kỹ thuật tối ưu Spectral Trong [5] điều kiện ràng buộc SINR không lồi gây khó khăn việc thực tốn tối ưu cơng suất mặt tốn học Để giải vấn đề cần thực biến đổi toán học nhằm giảm phép toán thực Thông qua việc đưa ma trận Y mà phần tử Y(i,i) nằm đường chéo có tính chất phi tuyến trace(lilHi XhihHi XH ), i  1, 2, , M , điều kiện ràng buộc toán (7) điều kiện SINR trở thành hàm lồi NxN (18) phần phi tuyến XH X  CN N ma trận Hermitian 2  X  CN N , tốn tối ưu khơng lồi (7) biểu diễn: P ( X ) (11) 0XCN Γ(X)   Y Y H 0 Γ ( X )   Vì vậy, tốn tối ưu (17) trở thành: (k) minPT (X)  μ[trace(Y)  λmax (Y )  trace( xMmax (xMmax )H (Y - Y(k) )) (17) X,Xi (25) 2trace( xMmax (x1max )H ΓH (X  X(k) ))] 46 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ● Tập 57 - Số (10/2021) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn SCIENCE - TECHNOLOGY P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 với điều kiện: αi (σ2s  trace(lilHi XhihHi XH )  σr2 trace(liliH XXH )  σ2d )  σ2s Y(i,i)  0, ji i  1,2, ,M Γ(X)   Y Y H 0  Γ (X) Các bước thực tìm kiếm giá trị tối ưu chia thành hai giai đoạn Giai đoạn thứ xác định tham số µ (25) để đưa giá trị rank-1 cho ma trận Y Hệ số µ lựa chọn từ giá trị đủ nhỏ chẳng hạn µ = 0,5 Nếu giá trị nhỏ chưa xác định ma trận Y có rank-1 thay đổi giá trị µ 2µ Giai đoạn thứ hai giá trị µ lựa chọn bước thứ giữ nguyên không đổi thực thiết lập giá trị (X(k), Y(k)) sau bước lặp Quá trình tối ưu dừng chênh lệch giá trị hàm mục tiêu hai bước lặp liên tiếp bé 10-2 Kết số liệu [4] chứng minh cho thấy kỹ thuật tối ưu Spectral xác định giá trị tối ưu mà không phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn giá trị khởi tạo (X(k), Y(k)) Để hệ thống hóa thuật tốn thực mơ cho kỹ thuật tối ưu Spectral theo bước sau: ngưỡng SINR có số lượng user nguồn, đích anten thu phát chuyển tiếp ba trường hợp: (M, N) = (3, 5), (3, 6), (5, 7) Kết mơ đồ thị hình cho thấy với trường hợp khác kỹ thuật SDR kỹ thuật Spectral xác định tổng công suất phát tối thiểu chuyển tiếp Với trường hợp (M, N) = (3, 5), kỹ thuật SDR SPO cho kết công suất tối thiểu Tuy nhiên, hai trường hợp lại cho thấy kỹ thuật tối ưu SPO đưa giá trị tối ưu tiệm cận với kỹ thuật SDR -Các bước thực thuật toán sử dụng kỹ thuật tối ưu Spectral • Xác định giá trị (X(0), Y(0)) • Bước lặp thứ k: Giải toán (25) xác đinh giá trị tối ưu (X(k+1), Y(k+1)) Đưa mức sai số , thuật toán dừng đưa giá trị tối ưu (X(k), Y(k)) + Nếu: PT ( X (k ) )  PT ( X (k 1) )  μ(trac e( Y (k )  Y (k 1) ))  f( X (k ) , Y (k ) )  f( X (k 1) , Y (k 1) )  ε + Nếu không thỏa mãn chuyển sang bước lặp • Đưa giá trị tối ưu cuối -3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ Để thực đánh giá hiệu kỹ thuật tối ưu Spectral đề xuất áp dụng cho mơ hình khảo sát Q trình thực mơ sử dụng cấu hình máy tính PC có bộ xử lý core i7 4770, tốc độ chip 3.4GHz socket 1150 phần mềm Matlab 2018b kết hợp với gói cơng cụ Sedumi, SDPT3, Yalmp[2] Giả thiết thông tin trạng thái kênh ước lượng tất phần tử kênh phân bố Gau-xơ độc lập Cơng suất tín hiệu, chuyển tiếp cơng suất nhiễu phía thu đặt giá trị cố định tương ứng mức 0dB, 20dB 0dB Với mức ngưỡng SINR thay đổi từ 2dB đến 10dB thực mô Monte-Carlo với 1000 phép thử lần giá trị SINR Kịch mô 2: Trường hợp thực toán với trường hợp số ăng-ten thu phát nút chuyển tiếp N = số user bên phát bên thu M = Ngoài việc so sánh giá trị cơng suất tối thiểu cịn thực so sánh thời gian tính tốn trung bình hai kỹ thuật SDR SPO Theo kết mô liệu thu từ bảng 1, giá trị tổng công suất tối thiểu kỹ thuật SPO tiệm cận với kỹ thuật SDR với mức ngưỡng SINR thay đổi từ mức 2dB đến 10dB Đặc biệt, kết liệu bảng cho thấy thời gian tính tốn trung bình kỹ thuật SPO nhỏ nhiều so với kỹ thuật SDR nghĩa tốc độ hội tụ toán cải thiện Bảng So sánh tổng công suất tối ưu chuyển tiếp kỹ thuật SDR SPO (M, N) = (4, 5) 2dB 4dB 6dB 8dB 10dB SDR 3,218 5,612 10,37 19,31 27,29 SPO 3,253 5,674 10,53 19,57 28,23 Bảng So sánh thời gian tính tốn trung bình kỹ thuật SDR SPO Đơn vị: giây (M, N) = (4,5) 2dB 4dB 6dB 8dB 10dB SDR 3,22 3,18 3,35 3,54 4,48 SPO 1,69 1,76 2,15 2,55 3,65 KẾT LUẬN Kịch mô 1: Trước hết đánh giá so sánh kỹ thuật tối ưu SDR kỹ thuật Spectral cho mơ hình đề xuất với mức Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn Hình So sánh tổng cơng suất tối thiểu chuyển tiếp kỹ thuật SDR SPO Với mơ hình nghiên cứu chuyển tiếp MIMO có nhiều ứng dụng mạng truyền dẫn vô tuyến mạng Vol 57 - No (Oct 2021) ● Journal of SCIENCE & TECHNOLOGY 47 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ P-ISSN 1859-3585 E-ISSN 2615-9619 thông tin di động, mạng cảm biến, mạng truyền dẫn thủy âm SONAR Đồng thời kết mô báo việc ứng dụng kỹ thuật SPO xác định giá trị tổng công suất tối thiểu so sánh với kỹ thuật SDR Bên cạnh đó, kỹ thuật SPO cịn thực tăng tốc độ hội tụ toán số trường hợp Với việc sử dụng kỹ thuật tối ưu đề xuất có ý nghĩa mặt khoa học áp dụng mơ hình có hàm mục tiêu với độ phức tạp lớn phù hợp với mạng truyền dẫn vô tuyến tương lai TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] S.Boyd, L.Vandenberghe, 2004 Convex Optimization Cambridge [2] J.F.Sturm, 1999 Using SeDuMi 1.02, a Matlab toolbox for optimization over symmetric cones' Optim Methods Soft, Vol 11-12, pp 625–653 [3] Lyudmila Polyakova, Vladimir Karelin, 2014 Exact penalty methods for nonsmooth optimization' 20th International Workshop on Beam Dynamics and Optimization [4] A.H Phan, H.D Tuan, H.H Kha, H.H Nguyen, 2013 Iterative D.C optimization of precoding in wireless mimo relaying' IEEE Transactions on Wireless Communication [5] A.H Phan, H D.Tuan, H H Kha, 2012 Nonsmooth Optimization for Efficient Beamforming in Cognitive Radio Multicast Transmission IEEE Transactions on Signal Processing, Vol 60, No [6] Y Li, M Sheng, X Wang, Y Zhang, J Wen, 2015 Max-min energy efficient power allocation in interference-limited wireless networks' IEEE Trans Veh Technol, Vol 64, No 9, pp 4321–4326 [7] Hanna Pihkola, Mikko Hongisto, Olli Apilo, Mika Lasanen, Saija Vatanen, 2018 Energy consumption of mobile data transfer Increasing or decreasing' 5th International Conference on Information and Communication Technology for Sustainability [8] Chi Feng, 2016 Interference analysis of massive MIMO downlink with precoding and applications in performance analysis Master of Science in Communications AUTHORS INFORMATION Tran Dinh Thong, Du Dinh Vien, Tran Xuan Phuong Hanoi University of Industry 48 Tạp chí KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ ● Tập 57 - Số (10/2021) Website: https://tapchikhcn.haui.edu.vn ... hợp MƠ HÌNH TRUYỀN DẪN VƠ TUYẾN CHUYỂN TIẾP ĐA ĂNG -TEN VỚI GIAO THỨC XỬ LÝ AF 2.1 Mơ hình truyền dẫn vơ tuyến chuyển tiếp đa ăng- ten Xét mơ hình truyền dẫn vơ tuyến chuyển tiếp đa ăngten hình Mơ... , điều dẫn tới kỹ thuật SDP áp dụng cho mơ hình truyền dẫn chuyển tiếp MIMO có số lượng anten thu phát nhỏ 2.3 Thiết lập tốn tối thiểu cơng suất phát sử dụng kỹ thuật tối ưu Spectral Trong [5]... có M user nguồn phát truyền tín hiệu tới phía thu có M user thơng qua chuyển tiếp trang bị N ăng- ten thu N ăng- ten phát Khi sử dụng giao thức chuyển tiếp đa ăng- ten gia tăng vùng phủ truyền dẫn