KỸ THUẬT ĐA TRUY NHẬP PHÂN CHIA THEO TẦN SỐ ĐƠN SểNG MANG (SC-FDMA)
3.4. PAPR các tín hiệu truyền dẫn đa anten
Trong phần này, chúng ta phân tích các đặc điểm PAPR của truyền dẫn đa an- ten đối với hệ thống SC-FDMA. Cụ thể, chúng ta khảo sát đơn vị mã hóa trước truyền.
dẫn tạo chùm riêng (TxBF) cho 2 an-ten phát. Từ những khó khăn xuất phát từ việc phân tích PAPR, chúng ta dùng đến việc phân tích số sử dụng mô phỏng Monte Carlo để khám phá ra các đặc tính PAPR của hệ thống MIMO SC-FDMA
Hình 3.5 cho thấy ảnh hưởng của hệ số uốn lọc α trong PAPR khi sử dụng tạo dạng xung cosin nâng đối với N= 256, M =64, và Q = 4. Chúng ta có thể thấy nó ảnh hưởng rừ ràng hơn trong trường hợp của IFDMA. Như sự giảm đi hợ̀ sụ́ uụ́n lọc từ 1 hoặc 0, PAPR tăng lên đáng kể với IFDMA. Khi hệ sô uốn lọc giảm từ 1 xuống 0, PAPR tăng một cách đáng kể đối với IFDMA. Điều này cho thấy rắng có sự cân bằng giữa chất lượng PAPR với bức xạ ngoài dải băng vì bức xạ ngoài giải băng tăng lên với hệ số uốn lọc tăng.
Hình 3.5: so sánh giữa CCDF của PAPR đối với IFDMA và LFDMA với tổng số các sóng mang con N = 256, số của các hệ thống đầu vào M = 64, hệ số lan truyền Q = 4, và α
(hệ số uốn lọc) của 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, và 1: (a) QPSK; (b) 16-QAM. [1]
Chúng ta áp dụng mã hóa trước đơn nhất trên miền tần số sau DFT. Mã hóa trước trên miền tần số là tích chập và phép lấy tổng trên miền thời gian như trong hình 3.6. Vì vậy, chúng ta hy vọng để thấy sự tăng lên của công suất đỉnh do các bộ lọc và
lấy tổng.
Ở hình 3.7, thể hiện CCDF của PAPR cho 2x2 lấy mẫu trước đơn nhất TxBF.
11. 12. 1.
21. 22. 2.
11. 12. 1.
21. 22. 2.
11. 1. 12. 2.
21. 1. 22. 2.
, .
.
. .
. .
k k k
k k
k k k
k k k
k k k
k k k
k k k k
k k k k
V V S
V S
V V S
X V S
V V S
V V S
V S V S
V S V S
= ÷ = ÷
=
= ÷ ÷
+
= + ÷
Miền tần số
Vij = {Vij.0, Vij.1,…, V1ij.M-} S1 = { S1.0, S1.1, …, S1.M-1} Vij = IDFT{Vij},
Si = IDFT{Si}
11 1 12 2
21 1 22 2
. .
. .
V S V S X− V S V S
+
= + ÷
Miền thời gian
Hình 3.6: Lấy mẫu trước trên miền tần số là tích chập và phép tổng trong miền thời gian. Chỉ số k quy vào số sóng mang con. [1]
Để kiểm chứng rằng việc lọc của lấy mẫu trước là nhân tố chủ yếu trong tăng PAPR, chúng ta sẽ thể hiện kết quả trong trường hợp này khi chỉ có việc lọc bằng việc cài đặt có chủ ý tín hiệu an-ten thứ 2 về 0, s2=0, và đối với trường hợp khi chỉ có việc lấy tổng bằng việc cố ý thay thế tích chập thành phép nhân vô hướng với thành phần đầu tiên là vij. Với lấy mẫu trước, chúng ta có thể thấy rằng việc tăng 1.6dB cho an-ten đầu và 2.6 dB cho an-ten thứ 2 trong PAPR99.9%.
Hình 3.7: CCDF của PAPR cho 2 x 2 lấy mẫu trước đồng nhất TxBF. [1]
Chúng ta có thể quan sát rằng việc lọc, góp phần chính trong ma trận lấy mẫu trước trên những đặc tính của PAPR.
Hình 3.8: Ảnh hưởng của sự lượng tử hóa và lấy trung bình của lấy mẫu trước ma trận trong PAPR. [1]
Hình 3.8 minh họa sự ảnh hưởng của việc lượng tử hóa và lấy trung bình của ma trận lấy mẫu trước trên các đặc điểm PAPR. Chúng ta lấy trung bình kênh H qua 25 sóng mang con liên tiếp và thực hiện lượng tử hóa trực tiếp ma trận lấy mẫu trước V sử dụng 3 bit (1 bit cho biên độ và 2 bit cho thông tin pha).
Nếu không lấy trung bình kênh và lượng tử hóa ma trận mã hóa trước, tín hiệu MIMO TxBF cao hơn khoảng 1.6 ~ 2.6 dB so với PAPR99.9% với phương diện tín hiệu truyền dẫn anten. Khi chúng ta áp dụng cả lấy trung bình và lượng tử hóa, PAPR99.9%
giảm xuống 0.7dB. Đây là điều được hưởng trên thực tế rằng lấy trung bình và lượng tử hóa của ma trận lấy mẫu trước làm mượt mà hơn việc lọc và từ đó làm giảm công suất đỉnh.
Ở sơ đồ 3.9 so sánh CCDF của PAPR đối với lấy mẫu trước đơn nhất TxBF với những lược đồ MIMO khác nhau. Chúng ta xem xét so sánh giữa mã hóa khối không gian tần số (SFBC) và ghép kênh trên miền không gian không mã hóa trước (SM). Từ không gian đa chiều, chúng ta không xem xét bất kỳ lấy mẫu trước hay xử
lý không gian trong truyền dẫn, nó có vẻ giống PAPR như trong trường hợp truyền dẫn đơn anten. Với việc không lấy trung bình và lượng tử hóa trong ma trận lấy mẫu trước, TxBF có PAPR99.9% cao hơn SFBC khoảng 0.5~1dB. Tuy nhiên, TxBF và SFBC có vẻ giống PAPR khi chúng ta sử dụng lấy trung bình/lượng tử hóa của ma trận lấy mẫu trước.
Hình 3.9: So sánh các lược đô PAPR với MIMO khác. [1]