Trong khuôn khổ Luận án, sẽ sử dụng kịch bản mô phỏng để đánh giá ảnh hưở4 ng
của tham số hệ thống tới hệ thống LS-MIMO-MC-CDMA sử dụng các phương pháp tách
đa người dùng khác nhau : LS-MIMO-MC-CDMA-MRC, LS-MIMO-MC-CDMA-ORC,
LS-MIMO-MC-CDMA-EGC. Trong kịch bản mô phỏng thứ nhất, để đánh giá ảnh hưởng của tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) ta cho SNR thay đổi từ 20 đến 5dB, mỗi bước 1dB, - -
các thông số mô phỏng khác được thể hiện trong bảng 4.1.
Bảng 4. . Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi1
Tham số mô phỏng Đơn vị Thông số
CSI Lý tưởng
Kênh fading Rayleigh có số đường Multipath
10
Góc can nhiễu Độ -200
Độ lệch chuẩn của nhiễu băng
rộng AWGN n(t) V 1
Tần số sóng mang fc GHz 5.25
Điều chế OFDM có số sóng
mang con Nc 1024
Số ký hiệu OFDM trong khung 32
Khoảng cách giữa các sóng
Cấu hình mảng URA
Số phần tử anten (M) 32*4
Chiều dài mã trải phổ Wash-
Hadarmard (L) 1024
Tốc độ lấy mẫu MHz 200
Tốc độ chíp Mchip/s 100
Số người dùng 6
Công suất can nhiễu đa truy
nhập MAI dB 0
SNR dB -20 ÷ -5
Kết quả mô phỏng được thể hiện trong hình 4.3, ta nhận thấy khi SNR thay đổi thì
hiệu năng của hệ thống LS-MIMO-MC-CDMA-MRC cho kết quả tốt nhất.
Hình 4.3.
Kịch bản mô phỏng thứ hai thay đổi số người dùng K từ 1 đến 16 người dùng, ,
Bảng 4.2. Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi
Tham số mô phỏng Đơn vị Thông số
CSI Lý tưởng
Kênh fading Rayleigh có số đường Multipad
10
Góc can nhiễu Độ -200
Độ lệch chuẩn của nhiễu băng
rộng AWGN n(t) V 1
Tần số sóng mang fc GHz 5.25
Điều chế OFDM có số sóng
mang con Nc 1024
Số ký hiệu OFDM trong khung 32
Khoảng cách giữa các sóng
mang phụ fd kHz 64
Cấu hình mảng URA
Số phần tử anten (M) 32*4
Chiều dài mã trải phổ Wash-
Hadarmard (L) 1024
Tốc độ lấy mẫu MHz 200
Tốc độ chíp Mchip/s 100
Số người dùng 1 ÷ 16
Công suất can nhiễu đa truy
nhập MAI dB 0
SNR dB -10
Kết quả mô phỏng khi thay đổi số lượng người dùng được thể hiện trong hình 4.4. Ta nhận thấy khi số lượng người dùng tăng lên thì tỉ lệ lỗi bit (BER) của các hệ thống LS- MIMO-MC-CDMA đều có xu hướng tăng tuyến tính và trong trường hợp này hiệu năng hệ
Hình 4.4.
Trong kịch bản mô phỏng thứ ba thay đổi số lượng anten trong khi cố định các ,
tham số mô phỏng khác như trong bảng 4.3.
Bảng 4.3. Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi số lượng anten thay đổi
Tham số mô phỏng
Đơn vị Thông số
CSI Lý tưởng
Kênh fading Rayleigh có số
đường Multipad 10
Góc can nhiễu Độ -200
Độ lệch chuẩn của nhiễu băng
rộng AWGN n(t) V 1
Tần số sóng mang fc GHz 5.25
Điều chế OFDM có số sóng
mang con Nc 1024
Số ký hiệu OFDM trong khung 32
Cấu hình mảng URA
Số phần tử anten (M) 26*4 ÷ 32*4
Chiều dài mã trải phổ Wash-
Hadarmard (L) 1024
Tốc độ lấy mẫu MHz 200
Tốc độ chíp Mchip/s 100
Số người dùng 6
Công suất can nhiễu đa truy
nhập MAI dB 0
SNR dB -10
Trong kịch bản mô phỏng này, khi số lượng anten tăng thì do hiệu ứng định hướng
búp sóng hẹp, cho phép giảm can nhiễu đa truy nhập thì BER giảm. Hệ thống LS-MIMO-
MC-CDMA sử dụng phương pháp tách đa người dùng EGC có hiệu năng tốt nhất khi số
lượng anten tăng lên. Kết quả mô phỏng được thể hiện trong hình 4.5.
Hình 4.5.
Trong kịch bản thứ tư, tăng dần công suất can nhiễu đa người dùng MAI, các
Bảng 4.4. Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi
Tham số mô phỏng
Đơn vị Thông số
CSI Lý tưởng
Kênh fading Rayleigh có số đường Multipad
10
Góc can nhiễu Độ -200
Độ lệch chuẩn của nhiễu băng
rộng AWGN n(t) V 1
Tần số sóng mang fc GHz 5.25
Điều chế OFDM có số sóng
mang con Nc 1024
Số ký hiệu OFDM trong khung 32
Khoảng cách giữa các sóng
mang phụ fd kHz 64
Cấu hình mảng URA
Số phần tử anten (M) 32*4
Chiều dài mã trải phổ Wash-
Hadarmard (L) 1024
Tốc độ lấy mẫu MHz 200
Tốc độ chíp Mchip/s 100
Số người dùng 6
Công suất can nhiễu đa truy
nhập MAI dB -5 ÷ 4
SNR dB -10
Hình 4.6 trình bày kết quả mô phỏng tương ứng. Hiệu năng của hệ thống LS- MIMO-MC-CDMA sử dụng phương pháp tách đa người dùng là EGC và MRC cho kết quả tốt nhất.
Hình 4.6.
4.4.2 Mô phỏng xây dựng đồ thị búp sóng của các thuật toán định hƣớng búp sóng
Trong phần này, Luận án tiếp tục xây dựng các kịch bản mô phỏng đồ thị búp
sóng của các thuật toán định hướng búp sóng dưới tác động của nguồn can nhiễu. Các thuật toán định hướng búp sóng bao gồm: ối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính t
(LCMV), đáp ứng phương sai tối thiểu không méo dạng (MVDR), ối thiểu hóa búp sóng t
phụ bằng phương pháp Min-Max, thuật toán Frost. Các thông số mô phỏng cụ thể như sau:
Cấu hình mảng anten: URA. Số phần tử anten M = 32*4. Góc hướng sóng tới: 30 0
Góc tới của can nhiễu: 20 0
Tỉ số công suất tín hiệu trên công suất nhiễu SNR = 0dB
Trong kết quả mô phỏng thể hiện trên hình 4.7, 4.8, 4.9 ta thấy đáp ứng của bộ định hướng búp sóng triệu tiêu tại góc tới của các nguồn can nhiễu, trong khi bộ định hướng
búp sóng trên hình 4.10 (đối với thuật toán Min-Max) có đồ thị búp sóng hẹp nâng cao dung lượng và giảm tối đa can nhiễu giao thoa đa người dùng.
-90 -70 -50 -30 -10 10 30 50 70 90 -45 -40 -35 -30 -25 -20 -15 -10 -5 N or m al iz ed A rr ay G ai n [d B ] Angle [degree] Hình 4.7. -90 -70 -50 -30 -10 10 30 50 70 90 -45 -40 -35 -30 -25 -20 -15 -10 -5 N or m al iz ed A rr ay G ai n [d B ] Angle [degree] Hình 4.8.
-90 -70 -50 -30 -10 10 30 50 70 90 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 N or m al iz ed A rr ay G ai n [d B ] Angle [degree] Hình 4.9. -90 -70 -50 -30 -10 10 30 50 70 90 -18 -16 -14 -12 -10 -8 -6 -4 -2 N or m al iz ed A rr ay G ai n [d B ] Angle [degree] Hình 4.10. phương pháp Min-Max
4.5 Kết luận chƣơng
Chương bốn đã trình bày đề xuất hệ thống MIMO MC CDMA quy mô lớn -
(Massive MIMO) ứng dụng cho hệ thống thông tin di động thế hệ sau sử dụng cấu trúc anten mảng trụ thực hiện kết hợp tiền mã hóa theo phương thức định hướng đa búp sóng
theo tiêu chí Min-Max tối thiểu hóa búp sóng phụ để nén tối đa tổn hao truyền sóng và ghép kênh theo không gian. Giảm bậc mô hình đạt hiệu quả trong sử dụng kênh truyền cũng như giảm ảnh hưởng của pha đinh và tận dụng được tài nguyên tần số đang ngày một -
khan hiếm. Phương pháp định hướng búp sóng bằng phương pháp tối thiểu hóa búp sóng dựa trên tối ưu Min-Max tăng cường tính bền vững của hệ thống trong miền tín hiệu yếu. Hướng nghiên cứu tiếp theo cần xác định dung lượng của hệ cũng như các điều kiện cần và đủ để hệ có khả năng điều khiển, quan sát được trong trường hợp người dùng dịch chuyển.
Các kết quả nghiên cứu đã được công bố tại [4] trong danh mục các công trình đã công bố của luận án.
KẾT LUẬN Kết luận
Với mục đích nghiên cứu các giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO-MC-
CDMA quy mô lớn dựa trên các phương pháp tối ưu đa búp sóng các giải pháp tiền mã ,
hóa, tác giả đã hoàn thành được các mục tiêu nghiên cứu đề ra. Trong quá trình thực hiện
Luận án, tác giả đã có một số đóng góp khoa học mới, cụ thể như sau:
Xây dựng phương pháp tối ưu định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống. Phương pháp tối ưu đã chứng minh được hiệu quả đặc biệt trong miền tín hiệu yếu.
Đề xuất cấu trúc mô hình hệ thống MIMO CDMA đa sóng mang xây dựng trên cơ -
sở thuật toán phân tích giá trị kỳ dị tổng quát (GSVD) và nghịch đảo suy rộng
nhằm tối ưu chất lượng hệ thống. Hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn sử dụng tiền mã hóa GSVD đã cho dung lượng cũng như độ tin cậy cao hơn so với hệ thống sử dụng phương pháp truyền thống SVD.
Kiến trúc hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn với kiến trúc anten mảng trụ
kết hợp định hướng đa búp sóng và ghép kênh không gian được đề xuất đã giúp nâng cao dung lượng của hệ thống, hoạt động ổn định khi tăng số lượng anten. Với những đóng góp khoa học nêu trên, là cơ sở để nghiên cứu, phát triển cho các hệ thống thông tin di động tiếp theo, là một ứng cứ viên tiềm tàng cho hệ thống 5G.
Các vấn đề cần nghiên cứu tiếp
Hiện nay, các kết quả đạt được của uận án mới là các mô phỏng trên máy tính. Để L
tiếp tục nghiên cứu, phát triển những kết quả đã đạt được, mở rộng phạm vi nghiên cứu và ứng dụng thực tế, trong thời gian tới hướng nghiên cứu tiếp theo của uận án được đề xuất L
như sau:
Kiến trúc bộ thu cho hệ MIMO MC CDMA quy mô lớn (Massive MIMO) hỗn hợp -
định hướng búp sóng và ghép kênh không gian.
Ước lượng kênh thực tế cho hệ MIMO MC CDMA quy mô lớn (Massive MIMO) -
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH
ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
[1]. Nguyễn Hữu Trung, Doãn Thanh Bình, Nguyễn Thúy Anh, (2013) "Nghiên cứu
hệ thống mimo CDMA đa sóng mang (MC-DS-CDMA) có tiền mã hóa cưỡng bức không
(ZF),
vol 51, № 1A, pp.117 131. –
[2]. Doan Thanh Binh, (2016) “Interative Sequential Generallized MMSE Approach
Of GSVD- Base MIMO Multicarrier DS-CMDA Systems”, EPU Journal of Science and Technology for Energy , vol 11, pp .44 52. –
[3]. Nguyen Huu Trung, Doan Thanh Binh, Nguyen Thuy Anh, Nguyen Minh Duc, Le
Trung Tan (2017) “System Theory Based Multiple Beamforming”, -
, v [4]. Nguyen Huu Trung, Doan Thanh Binh, (2018) “Large-Scale MIMO MC-CDMA
System Combines Multiple Beamforming And Spatial Multiplexing”,
TÀI LIỆU THAM KHẢO
TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT
[1] Anh P. (2002) . NXB Đại Học Quốc Gia H
[2] Anh P. (2007) . NXB Khoa học & Kỹ thuật.
[3] Nguyễn Ngọc San (2006)
học & Kỹ thuật.
[4] Nguyễn Phạm Anh Dũng (2008)
trình, Học viện CN BCVT.
[5] Trần Xuân Nam, Đinh Thế Cường, Nguyễn Tuấn Minh, Nguyễn Vĩnh Hạnh (2005)
MIMO - Tạp chí
số 2, pp. 104-109.
TÀI LIỆU TIẾNG ANH
[6] A. D. Searle, R. A. Lewis, P. S. Hall, C. Kykkotis, D. Waller, J. Davies, B.
Easter (1999) Millimetre wave antennas for vehicle based telematic applications. IEE Colloquium MM-Wave Circuits and Technology for Commercial Applications, pp. 9/1-9/6.
[7] A. M. Tulino, L. Li, S. Verdú (2005) Spectral Efficiency of multicarrier CDMA. IEEE Transactions on Information Theory, vol. 51, no. 2, pp. 479-505.
[8] A. Paulraj, R. Nabar, and D. Gore (2003) Introduction to space-time wireless
communications. Cambridge University Press.
[9] A.J Paulraj, Gore, Nabar and Bolcskei (2004) An Overview of MIMO Communications -A Key to Gigabit Wireless. IEEE Trans Comm, vol.92, no.2, pp 198-218.
[10] Aboulnasr H., Matthew W.M., Arash K., Sergiy A.V., Joon-Young P. and Seon-
Joo K. (2013) Two-dimensional transmit beamforming for MIMO radar with sparse symmetric arrays. IEEE Radar Conference, 2013.
[11] Anh N. T. and San N. N (1996) Controller reduction by state-optimization approach. Optimization, vol.35, no.4, pp. 621-640.
[12] Arunabha Ghosh, Jun Zhang, Jeffrey G. Andrews, and Rias Muhamed (2010) Fundamentals of LTE. Prentice Hall.
[13] Banks S. P. (1989) Mathematical theory of nonlinear systems. Prentice Hall. [14] Berntein D. S. and Haddad W. M.- LQG controller with an H∞ performance
bound: A Riccati equation approach, IEEE Trans. Auto Contr. AC-34 (4) (1989) 293-305.
[15] Björnson, Emil, Jorswieck, Eduard (2013) Optimal Resource Allocation in
Coordinated Multi-Cell Systems. Foundations and Trends in Communications and Information Theory. Vol. 9, no. 2-3, pp. 113-381.
[16] Bruce Fette (2009) Cognitive Radio Technology. ISBN: 9780080923161, Elsevier, 848p.
[17] C Gardner, J Orr (1979) Pha- effects on the performance of a sprea
spectrum multiple access communication system. Commun. IEEE Trans., vol 27, no. 1, pp. 143-149.
[18] Cisco (2014) Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology 2013- 2018.
[19] Claude Oestges and Bruno Clerckx (2007) MIMO Wireless Communications: From Real-World Propagation to Space-Time Code Design. Oxford, Academic Press / Elsevier..
[20] Cong Ling and Wai Ho Mow (2009) A unified view of sorting in lattice
reduction: From V-BLAST to LLL and beyond. Proc. of the IEEE Inform. Theory Workshop, Taormina, Italy, pp. 529-533.
[21] D Borth, M Pursley (1979) Analysis of direct-sequence spread-spectrum multiple-access communication over rician pha- channels. Commun. IEE Trans., vol 27, no.10, pp. 1566-1577.
[22] D. F. Filipovic, W. Y. Ali-Ahmad, G. M. Rebeiz (1992) Millimeter wave double dipole antennas for high gain integrated reflector illumination. IEEE Trans. Microwave Theory Tech, vol. 40, no. 5, pp. 962-967.
[23] D. Vargas, D. Gozálvez, D. Gómez-Barquero and N. Cardona (2012) Multi Antenna Techniques for Digital Video Broadcasting (DVB) Systems. Waves, pp.79-88.
[24] Damith Senaratne & Chintha Tellambura (2010) Generalized singular value
decomposition for Coordinated Beamforming in MIMO systems. Deptt. of Electrical and Computer Engg, University of Alberta, Edmonton, AB, Canada. [25] David Tse and Pramod Viswanath (2005) Fundamentals of Wireless
[26] Deyan P., Shouqiang D. and Jingjie J. (2016) The smoothing Fletcher-Reeves
conjugate gradient method for solving finite minimax problems. ScienceAsia, vol. 42, pp.40-45.
[27] E Geraniotis (1986) Direct-sequence spread-spectrum multiple-access communications over nonselective and frequency-selective rician pha- channels. Commun. IEEE Trans., vol. 34, no. 8, pp. 756-764.
[28] E Geraniotis, M Pursley (1982) Error probability for direct-sequence spread-
spectrum multiple-access communications - part ii: approximations. Commun. IEEE Trans., vol 30, no. 5, pp. 985-995.
[29] E. Björnson and E. Jorswieck (2013) Optimal Resource Allocation in
Coordinated Multi-Cell Systems. Foundations and Trends in Communications and Information Theory, vol. 9, no. 2-3, pp. 113-381.
[30] E. Larsson, O. Edfors, F. Tufvesson, T. L. Marzetta (2014). Massive MIMO for next generation wireless systems. IEEE Commun. Mag., vol. 52, no. 2, pp. 186- 195.
[31] Emmanuel Nehemiah J. , Banupriya R. , Vijaya N. , Susithra G. , Anitha S.
(2016) Performance enhancement of MC-CDMA system for high speed mobile users. 2016 3rd International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS), vol. 01, pp: 1-5.
[32] Farooq Khan (2009) Lte for 4G mobile Broadband, Cambridge university press. [33] G. W. Stewart (1973) Introduction to Matrix Computations. London, UK:
Academic Press.
[34] Georgios Giannakis, Zhiqiang Liu, Xiaoli Ma, and Shengli Zhou (2007)
SpaceTime Coding for Broadband Wireless Communications. Wiley, 488p. [35] Gesbert, David, Hanly, Stephen, Huang, Howard, Shamai Shitz, Shlomo,
Simeone, Osvaldo, Yu, Wei (2010) Multi-Cell MIMO Cooperative Networks: A New Look at Interference. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol.28, no.9, pp. 1380-1408.
[36] Golbon-Haghighi, M.H. (2016) Beamforming in Wireless Networks . InTech Open, pp. 163-199.
[37] H. Dai and H. V. Poor (2001) Sample-by-sample adaptive space-time processing for multiuser detection in multipath CDMA systems. Proc.2001 Fall IEEE Vehicular Technology Conference, Oct. 2001.
[38] H. Weingarten, Y. Steinberg, S. Shamai (2006) The capacity region of the Gaussian multiple-input multiple-output broadcast channel. IEEE Transactions on Information Theory, vol. 52, no. 9, pp. 3936-3964.
[39] Haddad W. M. and Bernstein D. S. (1988) Robust reduced-order modeling via the optimal projection equations with Petersen-Hollot bounds, IEEE Trans. Auto. Contr., vol 33, no.7, pp. 692-695.
[40] Haddad W. M. and Bernstein D. S. (1989)
International Journal of Control, vol 49, no.5, pp. 1523-1535.
[41] Hara S. and Prasad R. (1997) Overview of multicarrier CDMA. IEEE on Com. Mag., vol. 35, no. 12, pp. 126-133.
[42] Haykin S (2005) Cognitive radio: brain-empowered wireless communications. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, pp. 201-220.
[43] Holma, Toskala (2007) WCDMA for UMTS - HSPA Evolution and LTE . John Wiley & Sons.
[44] Huaiyu Dai, H.V. Poor (2002) Iterative space-time processing for multiuser detection in multipath cdma channels. IEEE Transactions on Signal Processing, vol 50, no. 9, pp. 2116-2127.
[45] Hyland D. C. and Burnstein D.S. (1985) The optimal projectionn equations for model reduction and the relationship among the methods of Wilson, Skelton and Moore. IEEE Trans. Auto, Contr., vol. AC-30, no. 12, pp.1201-1211.
[46] Ì Emre Telatar (1999) Capacity of multiple-antenna Gaussian channels. European Transactions on Telecommunications, vol. 10, no. 6, pp. 585-595. [47] Isreal A. R. and Greville N. E (1974) Generalized inverse: Theory and
application. Springer.
[48] J Cheng, NC Beaulieu (2002) Accurate DS-CDMA bit-error probability calculation in Rayleigh pha- . Wirel. Commun. IEEE Trans., vol.1, no.1, pp 3-15.
[49] J Lehnert, M Pursley (1987) Error probabilities for binary direct-sequence spread-spectrum communications with random signature sequences. Commun. IEEE Trans., vol 35, no. 1, pp. 87-98.
[50] J Lehnert, Prashant S. Udupa (2007) Optimizing Zero-Forcing Precoders for MIMO Broadcast Systems. Commun. IEEE Trans., vol 55, pp. 1516-1524.
[51] J. Kermoal, L. Schumacher, K. Pedersen, P. Mogensen, and F. Frederiksen
(2002) A stochastic MIMO radio channel model with experimental validation. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 20, no. 8, pp. 1211- 1226.
[52] J. Qiao, X. S. Shen, J. W. Mark, Q. Shen, Y. He, L. Lei (2015) Enabling device- to-device communications in millimeter-wave 5G cellular networks. IEEE Communications Magazine, vol. 53, no. 1, pp. 209-215.
[53] J.M. Holtzman (1992) A simple, accurate method to calculate spread-spectrum multiple-access error probabilities. Commun. IEEE Trans., vol 40, no. 3, pp.