Số anten
Phương pháp tách sóng
ZF MMSE ZF-OSIC MMSE -
OSIC ML 1 12 14 15 17 34 2 96 104 122 132 278 3 324 342 479 500 1594 4 768 800 1332 1368 8302 5 1500 1550 3015 3073 41138 6 2592 2664 5950 6034 196870 7 4116 4214 10647 10761 917866 8 6144 6272 17704 17856 4194782 9 8748 8910 27807 27996 18874978 10 12000 12200 41730 41964 83886838
98
Hình 4.24: So sánh độ phức tạp tính toán giữa các phương pháp tách sóng theo dạng biểu đồ
4.4 Tóm tắt
Chương này trình bày các kết quả mô phỏng dựa trên lý thuyết đã được trình bày trong các chương trước, cụ thể là về mã LDPC, hiệu suất hệ thống MIMO – OFDM khi có và không có sử dụng mã hóa LDPC và cuối cùng là độ phức tạp của các phương pháp tách sóng. Các phương pháp tách sóng khác nhau như tuyến tính, phi tuyến cụ thể là triệt can nhiễu liên tiếp (SIC) và triệt can nhiễu liên tiếp có phân bậc (OSIC) và tối ưuđược so sánh về mặt hiệu suất. Chương tiếp theo là kết luận và hướng phát triển đề tài.
1 2 3 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 So anten (nTx = nRx) D o p h u c t a p t in h t o a n
Phan tich do phuc tap
ZF MMSE ZF-OSIC MMSE-OSIC ML
99
Chương 5
K T LU N VÀ H NG PHÁT TRI N
5.1 Kết luận
Hệ thống MIMO - OFDM cung cấp một giải pháp hấp dẫn và thiết thực cho các mạng thông tin dữ liệu vô tuyến tốc độ cao tương lai. Trong những năm gần đây, các hệ thống thông tin vô tuyến MIMO đã khai thác phương pháp ghép kênh không gian (SM) đểtăng dung lượng kênh truyền và cải thiện hiệu quả phổ. Vì vậy, hệ thống MIMO dựa trên ghép kênh không gian đã trở thành một trong những kỹ thuật hứa hẹn có thể cho phép truyền vô tuyến tốc độ cao hàng Gbps cho các mạng thông tin liên lạc trong tương lai.
Thách thức chính của hệ thống MIMO-SM là các kỹ thuật xử lý tín hiệu, tức là các kỹ thuật tách sóng. Đó là khả năng phân tách các tín hiệu được truyền song song với hiệu suất và độ phức tạp tính toán chấp nhận được. Có nhiều công trình được thực hiện trong lĩnh vực này để nghiên cứu các kỹ thuật tách sóng MIMO-SM.
Trong luận văn này, chúng ta nghiên cứu hiệu suất của kiến trúc V-BLAST MIMO- OFDM sử dụng tách sóng ML và ZF, MMSE kết hợp mô hình SIC và OSIC. Mô hình triệt can nhiễu liên tiếp (SIC) đã được đề xuất để cải thiện hiệu suất thấp của tách sóng tuyến tính. Mô hình này được áp dụng cho kiến trúc V-BLAST và đạt được hiệu suất cao hơn. Tuy nhiên, sự cải thiện hiệu suất với các kỹ thuật SIC bị giới hạn do truyền lỗi. Vì vậy, SIC có phân bậc được sử dụng để chống lại ảnh hưởng của truyền lỗi. Ngoài ra, một nhược điểm khác của các giải thuật tách sóng V-BLAST là độ phức tạp tính toán, bởi vì nhiều phép tính toán giả nghịch đảo của ma trận kênh được yêu cầu. Do đó, một trong những thách thức chính đối với hệ thống V-BLAST là việc thiết kế
100
máy thu đểđạt được tốc độ dữ liệu cao hơn nhưng với độ phức tạp tính toán chấp nhận được.
Mặt khác, hiệu suất của một hệ thống thông tin không thểđược tối ưu nếu không nhắc đến mã hóa kênh. Mã hóa kênh đóng vai trò quan trọng, góp phần quyết định đến hiệu suất của hệ thống thông tin.
Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC) thể hiện hiệu suất rất tốt trong truyền dữ liệu. Mã LDPC có nhiều ưu điểm so với các loại mã hóa kênh khác. Trước tiên, mã LDPC có thể sử dụng giải mã quyết định cứng hoặc mềm. Thứ hai, một ưu điểm của mã LDPC là quá trình giải mã lặp dựa trên mô hình đồ thị, có thể thực hiện các bộ giải mã song song. Giải mã lặp cơ bản là phương pháp truyền độ tin cậy (belief propagation - BP) trên đồ thị. Nó có thể giải mã các mã LDPC có kích thước lớn bằng cách sử dụng giải thuật BP, dẫn đến các mô hình giải mã tương đối đơn giản. Đây là yếu tố chính góp phần vào sự thành công của mã LDPC. Hơn nữa, mã LDPC linh hoạt hơn trong việc xây dựng. Hiện nay, mã LDPC được xem là mã sửa lỗi tốt nhất cho phép tốc độ truyền dữ liệu gần với giới hạn lý thuyết Shannon.
Nhìn chung, luận văn đã đạt được mục tiêu đềra ban đầu. Đó là:
- Tìm hiểu về hệ thống MIMO-OFDM, mã LDPC, kiến trúc BLAST và các kỹ thuật tách sóng tuyến tính, phi tuyến và tối ưu.
- Thông qua kết quả mô phỏng, chứng minh được khả năng kiểm soát lỗi của mã LDPC và chứng minh mã LDPC kết hợp với tách sóng SIC đã cải thiện hiệu suất hệ thống MIMO-OFDM.
- Đánh giá độ phức tạp của các mô hình tách sóng
Tuy nhiên do thời gian hạn chế, luận văn còn một số điểm chưa đạt được. Đó là quá trình ước lượng kênh và đồng bộ trong OFDM chưa được mô phỏng đầy đủ.
101
5.2 Hướng phát triển
Nội dung luận văn chủ yếu là sử dụng mã hóa kênh LDPC để nâng cao hiệu suất hệ thống MIMO OFDM cũng như nghiên cứu một số vấn đề cơ bản liên quan đến các kỹ thuật tách sóng MIMO-SM. Cụ thể là phân tích và so sánh hiệu suất cùng với độ phức tạp tính toán của một số kỹ thuật tách sóng. Tuy nhiên, vẫn còn một số vấn đề cần mở rộng và phân tích sâu hơn:
Tìm hiểu mã khác trong họ mã LDPC như non-binary LDPC
Trong luận văn này, chúng ta đã xét hệ thống V-BLAST MIMO vòng hở không phụ thuộc vào thông tin trạng thái của kênh truyền (CSI) ở phía phát. Luận văn cần được nghiên cứu thêm trong trường hợp một phần CSI hoặc toàn bộ được biết tại phía phát thông qua một số dạng cơ chế hồi tiếp
Tìm hiểu về mô hình triệt can nhiễu song song PIC (Parallel Interference Cancellation)
Hoàn thiện quá trình đồng bộvà ước lượng trong mô phỏng
Nghiên cứu mô hình hệ thống MIMO-OFDM đa user và các phương pháp tách sóng trong hệ thống MIMO-OFDM đa user
102
TÀI LI U THAM KH O
1. Rui Yang, LDPC-Coded Modulation For Transmission Over AWGN And Flat Rayleigh Fading Channels, Faculty of Science and Engineering, University Of Laval, Quebec, Canada, 2010, 131 pages, pages 25 – 49.
2. Eduardo Zacarias B, BLAST Architectures, Signal Processing Laboratory, Postgraduate Course In Radio Communications, 2004.
3. Sanja Sain, Modelling and Characterization of Wireless Channels in Harsh Environments, Malardalen University, 2011, 44 pages, pages 7–18.
4. Mahdin Mahboob, F.M. Sajidul Alam, Sittul Muna, Comparison of Different Models for The Analysis of Rayleigh Fading Channels, Department of Computer Science and Engineering, BRAC University, 2007, 67 pages.
5. Tim Schenk, Synchronisation of Multiple-Input Multiple-Output OFDM, Division of Telecommunication Technology and Electromagnetics Radiocommunications Group, Faculty of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology, 2002, 114 pages, pages 13 – 24.
6. Fawaz Saeed AL-Qahtani, MIMO Techniques for Higher Data Rate Wireless Communications, Faculty of Electrical and Computer Engineering, RMIT University Melbourne, Victoria, Australia, 2009, 269 pages, pages 52 – 63. 7. Caijun Zhong, Capacity and Performance Analysis of Advanced Multiple
Antenna Communication Systems, Department of Electronic and Electrical Engineering University College London, London, United Kingdom, 2010, 163 pages, pages 21 – 31.
8. Choo Chiap Chiau, Study of the Diversity Antenna Array for the MIMO Wireless Communication Systems, Department of Electronic Engineering Queen Mary, University of London, United Kingdom, 2006, 170 pages, pages 37 – 49.
103
9. Amin Shokrollahi, LDPC Codes: An Introduction, Department of Electrical & Computer Engineering, University of Alberta, April, 2003.
10.Christian Spagnol, Aspects Of LDPC Codes For Hardware Implementation, Department of Electrical and Electronic Engineering, National University of Ireland, 2009, 300 pages, pages 31 – 72.
11.Gabofetswe Alafang Malema, Low-Density Parity-Check Codes: Construction and Implementation, Faculty of Engineering, Computer and Mathematical Sciences, The University of Adelaide, Australia, 2007, 184 pages, pages 42 – 43, 46 – 47.
12.Meng-Ying (Brady) Tsai, Iterative Joint Detection and Decoding of LDPC- Coded V-BLAST Systems, Department of Electrical and Computer Engineering, Queen’s University, Kingston, Ontario, Canada, 2008, 106 pages, pages 14 – 18.
13.Stephan ten Brink, Gerhard Kramer, Alexei Ashikhmin, Design of Low-Density Parity-Check Codes for Modulation and Detection, IEEE Transactions On Communications, Vol. 52, No. 4, April 2004.
14.Apala Ray, Performance of different BLAST Architectures, International Institute of Information Technology, Bangalore, India, 2008, 56 pages.
15.S. Jayalakshmy, Performance Analysis and Efficient Transmission over Multiple Wireless Channels using V-BLAST Architecture, Stockholm University of Technology, 2009, 90 pages, pages 25 – 37.
16.Adnan Ahmed Khan, Symbol Detection Techniques in a Spatial Multiplexing System, Department Of Electrical And Computer Engineering, University Of Engineering And Technology Taxila, Islamabad, Pakistan, 2008, 171 pages, pages 30 –31.
104
17.Joakim Jalden, Maximum Likelihood Detection for the Linear MIMO Channel, Department of Signals, Sensors and Systems, Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden, 2004, 94 pages, pages 15 – 17.
18.Shreedhar A Joshi, Dr. Rukmini T S, Dr. Mahesh H M, Analysis of V-BLAST Techniques for MIMO Wireless Channels with different modulation techniques using Linear and Non Linear Detection, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Special Issue, ICVCI-2011, Vol.1, Issue 1, November 2011.
19.Wei-Tan Hsu, Iterative post-SIC/OSIC processing schemes in V-BLAST wireless MIMO communication systems, Faculty of Electrical Engineering, Iowa State University, Ames, Iowa, 2007, 64 pages, pages 15 -16.
20.Yun Wang, Jinkuan Wang And Zhibin Xie, Ordered Successive Interference Cancellation MIMO Decision Feedback Equalization Based On Constant Modulus Property, School of Electronics, Electrical & Computer Engineering, University of Birmingham, 2009, 295 pages, pages 59 – 94.
21.Luis Miguel Bazdresch Sierra, Computational Complexity and Performance of MIMO Recievers, National School of Telecommunications, Paris, 2008, 185 pages, pages 28 – 36.
22.Auda M. Elshokry, Complexity and Performance Evaluation of Detection Schemes for Spatial Multiplexing MIMO Systems, Faculty of Engineering, Islamic University, Gaza, Palestine, 2010, 113 pages, pages 73 – 86.
23.Adnan Ahmed Khan, Efficient Maximum Likelihood detection for communication over Multiple Input Multiple Output channels, Department Of Electrical And Computer Engineering, Centre For Advanced Studies in Engineering, University of Engineering and Technology, Taxila, Pakistan, 2009, 112 pages, pages 76 – 88.