Kịch bản đầu tiên cho việc mô phỏng như sau:
- Tín hiệu vào ngẫu nhiên có độ dài L=2000 bít, được điều chế BPSK, với Ts=1/24300s, B=30000Hz. Điều chế Bộ thu tính toán BER x H(n) R(n) Q(n) + N(n) BER A(n) X(n)
- Kênh truyền trên kênh Rayleigh MIMO ồn Gauss trắng với số anten thu Rx=4, anten phát Tx=4.
- Bộ thu sử dụng các kỹ thuật ZF, MMSE, ZF kết hợp SIC và MMSE kết hợp SIC để thu tín hiệu.
- Kết quả tính toán tỷ số bit lỗi/ tổng số bit truyền BER được vẽ bằng phần mềm Matlab.
Kết quả mô phỏng như trong hình 4.5:
Hình 4.5: Hiệu suất BER của ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC với điều chế BPSK trên kênh truyền Rayleigh MIMO (4x4) đường uplink.
Nhận xét: Từ kết quả mô phỏng ta thấy được rằng các kỹ thuật thu sử dụng kết hợp SIC đạt được độ lợi Eb/N0 tốt hơn so với bộ thu thông thường không có SIC. Với MMSE-SIC đạt được độ lợi cao nhất, nếu so với ZF-SIC thì có độ lợi lớn hơn khoảng từ 3dB đến 6dB. MMSE-SIC so với MMSE đạt được đô lợi tốt hơn khoảng 1dB đến 4dB nếu ở SNR thấp, còn SNR cao đạt được độ lợi tốt hơn khoảng 4dB đến 7dB. ZF- SIC có độ lợi tốt hơn ZF khoảng 3dB đến 7dB. Và như vậy với bộ thu MMSE-SIC chúng ta thu được hiệu suất truyền tín hiệu cao nhất.
Kịch bản thứ 2 chúng ta tăng số lượng anten lên gấp ba cấu hình MIMO 12x12. Các thông số khác không thay đổi. Kết quả mô phỏng như trong hình 4.5 dưới:
Hình 4.6: Hiệu suất BER của ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC với điều chế BPSK trên kênh truyền Rayleigh MIMO (12x12) đường uplink.
Nhận xét: Từ kết quả mô phỏng trong hình 4.5 và 4.6 chúng ta thấy rằng độ lợi Eb/N0 đạt được thêm 1dB.
4.3. Kết luận chƣơng
Chương này chúng ta đã mô phỏng và đánh giá được hiệu suất các bộ thu tuyến tính so với bộ thu áp dụng kỹ thuật SIC thông qua việc mô phỏng dung năng đạt được của các bộ thu khác nhau (các bộ thu sử dụng và không sử dụng SIC), cũng như qua việc mô phỏng đánh giá hiệu suất BER của các bộ thu sử dụng SIC so với các bộ thu tuyến tính khác mà từ đó đánh giá được dung năng tổng đạt được của bộ thu SIC là có hiệu suất cao nhất, tối ưu nhất và đạt được dung năng tổng.
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 1. Kết luận của đề tài
Trong luận văn này, chúng ta đã tìm hiểu về dung năng đa người dùng và đã giải quyết vấn đề về kỹ thuật xử lý ở bộ thu hệ thống MIMO đa người dùng đường lên để đạt được dung năng tổng. Mục đích của luận văn cũng là để tìm ra được một kỹ thuật có thể đạt được một số tiêu chí tối ưu hóa, một kỹ thuật mà sẽ có thể thích ứng với phẩm chất khác nhau của thông tin trạng thái kênh và nó có thể kết hợp được với các kỹ thuật khác để đạt được hiệu suất làm việc tốt nhất.
Kết quả của việc phân tích lý thuyết cho chúng ta thấy được rằng để đạt được dung năng tổng trong một hệ thống MIMO đa người dùng đường lên chỉ có thể có được bằng cách sử dụng ghép kênh không gian. Qua đó chúng ta biết được dung năng tổng đạt được của hệ thống MIMO đa người dùng đường lên được thực hiện bằng cách giải mã MMSE và kết hợp xóa nhiểu nối tiếp SIC ở bộ thu. Luận văn cũng giới thiệu một kỹ thuật thu sử dụng kết hợp SMMSE với SIC đối với đường lên tại trạm cơ sở. Kỹ thuật này cũng giống như kỹ thuật kết hợp MMSE với SIC, nó đều cho độ lợi SNR cao và hiệu suất làm việc của bộ thu cao đạt tới mức tối ưu.
Kết quả của việc phân tích lý thuyết được đánh giá rỏ hơn qua kết quả mô phỏng trên cơ sở so sánh dung năng tổng theo công thức lý thuyết và đánh giá hiệu suất làm việc của bộ thu áp dụng các kỹ thuật thu khác nhau theo tỷ lệ bít lổi BER khi tăng SNR.
Trên cơ sở các kết quả phân tích, tính toán và mô phỏng với các thông số tối ưu của các mô hình kênh trong hệ thống MIMO, luận văn đã đạt được những kết quả mong muốn theo ý tưởng và hướng nghiên cứu của đề tài là “dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC”. Cuối cùng, kết luận rằng dung năng tổng đạt được của hệ thống MU- MIMO cao hơn nhiều so với SU-MIMO, và với việc sử dụng kỹ thuật SIC ở bộ thu tại trạm cơ sở đường lên trong hệ MU-MIMO cho dung năng tổng đạt được và đây là một kỹ thuật tách sóng đa người dùng cận tối ưu và do đó sẽ là một phần quan trọng của các bộ thu hệ thống không dây thế hệ tiếp theo.
2. Đề xuất hƣớng phát triển của đề tài
Kết quả đạt được trong luận văn này mới chỉ dừng lại ở nghiên cứu lý thuyết và thử nghiệm trên phần mềm mô phỏng, và cho kết quả như mong đợi. Tuy nhiên cần phải đầu tư và thực hiện lên hệ thống để thấy được những ưu nhược điểm của bộ thu áp dụng kỹ thuật SIC này để từ đó đánh giá một cách chính xác hơn đối với tính hiệu quả của bộ thu và hiệu quả hơn về mặt ứng dụng. Chúng ta cũng có thể sử dụng kết
quả đạt được của đề tài để sử dụng phân tích và áp dụng một cách hiệu quả hơn cho các mô hình hệ thống MU-MIMO nói riêng và các mô hình hệ thống không dây thế hệ tiếp theo nói chung.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt
[1] Trịnh Anh Vũ, (2008), “ Nghiên cứu kỹ thuật Mimo ứng dụng trong thông tin vô tuyến thế hệ thứ 4 ”, tr. 27.
[2] Trịnh Anh Vũ, (2006), “Thông tin di động”, 32000; 24 cm.
Tiếng Anh
[3] D. Gesbert, M. Kountouris, R. W. Heath, Jr., C.-B. Chae, and T. Salzer, (2007), “Shifting the MIMO Paradigm: From Single User to Multiuser Communications”, IEEE Signal Processing Magazine, vol. 24, no. 5, pp. 36–46.
[4] N. Jindal, (2006), “MIMO Broadcast Channels with Finite Rate Feedback”, IEEE Trans. Information Theory, Vol. 52, No. 11, pp. 5045–5059.
[5] C. B. Chae, D. Mazzarese, N. Jindal, and R. W. Heath, Jr, (2008), “Coordinated Beamforming with Limited Feedback in the MIMO Broadcast Channel”, IEEE Jour. on Selected Topics in Comm.
[6] Michael Ohm, Alcatel-Lucent Bell Labs Lorenzstr. 10, 70435 Stuttgart Michael.Ohm@alcatel-lucent.de, (2010) “SIC receiver in a mobile MIMO-OFDM system with optimization for HARQ operation”.
[7] David Tse and Pramod Viswanath, (2005), “Fundamentals Wireless Communication”, Cambridge University Press.
[8] Veljko Stankovi´c, (2006), Multi-user MIMO wireless communications, Ilmenau University of Technology.
[9] (2005), ”Space Time Processing for MIMO Communications”, Artech house pp 238-330.
[10] Mohinder Jankiraman, (2004), “Space-Time Codes and MIMO Systems” Artech house universal personal communication series.
[11] Claude Oestges and Bruno Clerckx, (2007), “Mimo wireless communications: From real -world propagation to space -time code design”, Academic Press.
[12] CRC. Taylor & Francis, (2006), “MIMO system technology for wireless communication”.
[13] Thomas M . Cover, Joy A. Thomas, (1991), “Elements of Information theory”, .John Wiley&Sons.
[14] Rappaport T. S, (2002), “Wireless Communication: Principles and Practice, Prentice Hall”.
[15] John Wiley& Sons Ltd (2002), W.W. Lu, “Broadband Wireless Mobile”.
[16] Afif Osseiran, (2006), “The WINNER II Air Interface: Refined Spatial-Temporal Processing Solutions”.
[17] Rahim tafazolli, (2006), “Technologies for the Wireless Future”, The University of Syrrey, UK.
[18] Scientific Research Publishing, Inc., USA, (2010), “The International Journal of Communications, Network and System Sciences” (Online at Scientific Research Publishing, www.SciRP.org).
[19] Giovanni Del Galdo và Martin Haardt, (2010), “Geometry- Based Channel Modeling For Multi-User MIMO System and Applications”. Ilmenau University of Technology.
[20] Howard Huang, Constantinos B Papadias, Sivarama Venkatesan, (2011), “MIMO Communication for Cellular Networks”. Howard Huang and Sivarama Venkatesan - BellLabs, Alcatel-Lucent Holmdel,NewJersey; Constantinos B. Papadias. Athens Information Technology Athens, Greece.
[21] J. Winters, (1987), “On the capacity of radio communication systems with diversity in a rayleigh fading environment,” IEEE JSAC, vol. 5, pp. 871–878. [22] J. Axnas et al, (2005), “D2.10 Final report on identified RI key technologies,
system con- cept, and their assessment,” Tech. Rep. IST-2003-507581 WINNER, IST WINNER.
[23] M.Dottling et al, (2005), “D2.7 Assessment of Advanced Beamforming and MIMO Tech- nologies,” Tech. Rep. IST-2003-507581 WINNER, IST WINNER. [24] T.F.Chan, (1982) “An improved algorithm for computing the singular value
decomposition,” ACM Trans. on Math. Software, vol. 8, no. 1, pp. 72–83.
[25] G. Vivier et al, (2006), “D6.13.1 WINNER 2 Test scenarios and calibration cases issue 1,” Tech. Rep. IST-4-027756 WINNER 2, IST WINNER.
[26] J. Salo et al, (2005), “MATLAB implementation of the WINNER Phase I Channel Model ver1.5 ”.
[27] Won Y. Yang, Yong S. Cho, Won G. Jeon, Jeong W. Lee, Jong H. Paik Jae K. Kim, Mi-Hyun Lee, Kyu I. Lee, Kyung W. Park, Kyung S. Woo, (2009), “MATLAB®/Simulink® for Digital Communication”.
[28] Yong Soo Cho, Jaekwon Kim, Won Young Yang, Chung G. Kang, (2010), “MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB”.
[29] Panhyung Lee and Jae Hong Lee, (2010), “A Fair Scheduling Algorithm for Uplink Multiuser MIMO-OFDM System with MMSE-SIC detection”, School of Electrical Engineering, Seoul National University Shillim-dong, Gwanak-gu, Seoul 151-742, Korea.