Bởi vì phân tập nhiễu là quan trọng trong các hệ thống OFDMA, nên rất quan trọng trong việc xác định lượng phân tập nhiễu dưới những tình huống khác nhau. Ý tưởng này dựa trên phương pháp là với1 kênh con tham chiếu trong 1 tế bào nếu có nhiều kênh con góp phần gây nhiễu hơn từ tế bào cùng kênh bên cạnh, thì phân tập nhiễu tốt hơn hơn trường hợp có ít hơn con số kênh con góp phần gây nhiễu. Phân tập nhiễu được đo cho kênh con tham chiếu trong 1 tế bào. Các thông số sau đây sẽ được đưa vào để thiết kế phép đo:
- Số lượng các kênh con gây nhiễu đối với kênh con tham chiếu trong 1 tế bào tham chiếu.
- Sự phân tán sóng mang con từ các kênh con gây nhiễu đối với kênh con đối chiếu trong 1 tế bào đối chiếu.
Xem xét và mục tiêu sau đây sẽ được đưa vào để thiết kế phép đo:
- Phân tập nhiễu kênh mang con đối chiếu được xác định bởi số đo x={x | 0 ≤ x ≤ 1}.
- Phân tập nhiễu tốt nhất đạt được khi x=1. - Phân tập nhiễu tồi nhất đạt được khi x=0.
- Nếu 0 ≤ x1 < x2 ≤ 1, thì x2 cho thấy phân tập nhiễu tốt hơn so với x1.
- Phân tập nhiễu tốt nhất được kỳ vọng khi tất cả các kênh con trong trong cell góp phần gây nhiễu tới 1 kênh con tham chiếu trong 1 tế bào đối chiếu.
- Phân tập nhiễu tồi nhất khi chỉ 1 kênh con trong các sóng mang con góp phần gây nhiễu đến 1 kênh con đối chiếu trong 1 tế bào đối chiếu.
- Số lượng các kênh con góp phần gây nhiễu sẽ là chỉ số mức phân tập nhiễu. Số lớn hơn của các kênh con nhiễu chỉ thị phân tập nhiễu tốt hơn và ngược lại.
- Một số lớn sóng mang con gây giao thoa từ một kênh con sẽ làm giảm số đo phân tập.
Các bước sau đây được dùng để có thước đo phân tập đề nghị:
- Cho m là tổng số các kênh con trong 1 sector (cung) của 1 tế bào đối chiếu. - Cho n là tổng số các kênh con trong 1 tế bào đối chiếu.
- Cho ngưỡng là số các sóng mang con mà lớn hơn nó, đóng góp từ các sóng mang con gây nhiễu trong 1 kênh con gây nhiễu tới 1 kênh con đối chiếu là không được xem xét.
- Xác định số sóng mang con gây nhiễu từ mỗi kênh con trong 1 tế bào cùng kênh trong vùng lân cận hướng tới 1 kênh con đối chiếu trong 1 tế bào đối chiếu.
- Cho count là số các kênh con mà từ đó số các sóng mang con gây nhiễu ít hơn hoặc bằng với ngưỡng.
- Giá trị của x của kênh con đối chiếu trong 1 tế bào đối chiếu gọi là count/n. Giá trị ngưỡng được chọn cho các thí nghiệm ở đây là n/2. Việc chọn lựa giá trị của ngưỡng là chủ quan và được thiết lập hợp lý khi 1 kênh con gây nhiễu được xem xét để là nguồn nhiễu chiếm nổi trội.
3.4 iải pháp cải tiến
Mục tiêu ở đây là tạo ra 1 phương pháp mới để tạo nên các kênh con sao cho nó cải thiện được phân tập nhiễu (IDM) khi so sánh với tiêu chuẩn 802.16e. Cụ thể, phương pháp đề xuất này [6] dùng thuật toán xáo trộn Sattolo để hoán vị các con số sóng mang con vật lý. Cho SI là tập hợp các chỉ số sóng mang con dữ liệu vật lý sử dụng trong tiêu chuẩn WiMAX. Đối với sơ đồ đề xuất tập SI được dùng để gắn vào các sóng mang con dữ liệu vật lý nhưng được xác định bởi 1 hoán vị khác nhau. Một ví dụ về hoán vị 5 số sử dụng thuật xáo trộn Satto lo được minh họa trong Bảng 3.3
Phạm vi Ngẫu nhiên Trao đổi/Kết quả 12345/ 1-5 3 1254/3 1-4 1 425/13 1-3 2 45/213 1-2 1 5/4213 Bảng 3.3: Phạm vi ngẫu nhiên
“Random” ở đây là số ngẫu nhiên được tạo ra. Đối với trường hợp này, bộ phát số ngẫu nhiên được sử dụng là Mersenne Twister (MT19937), phát số ngẫu nhiên phân bố đều. Các bộ phát tuyến tính và phức tạp hơn có thể được dùng để tạo ra chu kỳ đầy đủ trình tự ngẫu nhiên giả. Tuy nhiên, do chất lượng kém của các con số ngẫu nhiên được tạo ra mà 1 thuật toán sinh số ngẫu nhiên ‘tốt’ có tên là MT19937 đã được sử dụng. MT19937 đã vượt qua 2 cuộc thử nghiệm tính ngẫu nhiên của Diehard và cuộc thử nghiệm của NIST. Việc lựa chọn xáo trộn của Sattolo là theo yêu cầu phải tạo các hoán vị dãy giả ngẫu nhiên trong 1 khoảng thời gian mong muốn.
Sử dụng thuật toán ngẫu nhiên để tạo ra 32 bộ của các số sóng mang con vật lý 360 trong dãy 0 ≤ số sóng mang con <360 Bộ phát số ngẫu nhiên phân bố đều, MT19937 được sử dụng để xác định vị trí ngẫu nhiên. Phiên bản số thực, mode ra chính xác 53 bit của MT19937 được sử dụng những con số thực đầu ra trong khoảng 0 ≤ đầu ra <1. Tiếp theo, đầu ra*360 được tính toán để đạt được các số nguyên giả ngẫu nhiên trong khoản 0 ≤ đầu ra < 360 mà được sử dụng như là vị trí sắp xếp ngẫu nhiên trong thuật ngẫu nhiên Sattolo để đạt được 360 sóng mang con vật lý hoán vị trong khoảng 0 ≤ số sóng mang con<360. Điều này đã được thực hiện cho cả 32 tế bào.
3.5 Kết quả phân tập nhiễu
Tính ưu việt của phương pháp mới này so với các phương pháp hiện tại được thấy bởi việc sử dụng số đo IDM. Hệ thống OFDMA 5 MHz với 512 sóng mang con và phương pháp trong hệ thống WiMAX được dựa vào để so sánh với IDM là phép đo hiệu suất của các phương pháp.
Trong hình 3.4, chúng ta so sánh hiệu suất IDM của phương pháp mới với các phương pháp hiện tại đã được đề xuất trong WiMAX. Thước đo của các loại nhiễu được đánh giá cho mỗi kênh con tham chiếu trong 1 tế bào tham chiếu. Các kênh con (1-5) trong sector 0 được chọn là các kênh tham chiếu. Chúng ta xem xét các giá trị đường xuống cơ sở khác nhau của tế bào tham chiếu và xem xét việc triển khai 3 sector như kết quả trước đó.
Hình 3.4: (a) số liệu cho đường xuống WiMAX (b) Phương pháp đề xuất
Hình 3.4 (a) cho thấy kết quả được tạo ra số liệu áp dụng cho thuật tiêu chuẩn WiMAX. Hình 3.4 (b) cho thấy kết quả được tạo ra bởi các IDM thu được bằng cách sử dụng phương pháp để xuất. Từ hình 3.4 (a) có thể quan sát được số đồng kênh gây nhiễu ít hơn các loại nhiễu so với các kênh gây nhiễu trong 1 tế bào gây nhiễu.Thước đo của các loại nhiễu với các kênh con nhiễu nhất định được đo theo tiêu chuẩn WiMAX trong hình 3.4 (a) thấy được là có giá trị thấp bằng từ 0.4 đến 0.0. . Từ hình 3.4 (b) có thể quan sát được số đồng kênh gây nhiễu nhiều hơn các loại nhiễu so với các kênh gây nhiễu trong 1 tế bào gây nhiễu. Giá trị IDM của phương pháp đề xuất được quan sát thấy trung bình ở mức 0.8.
3.6 Kết luận chương
Chương này trình bày 1 phương pháp đo các loại nhiễu trong hệ 802.16e. trên cơ sở này mới đưa vào bộ tạo số ngẫu nhiên Mersenne Twister (MT19937) để đưa nêu ra cách hoán vị các sóng mang con khi thiết lập kênh con ở các cell lân cận. Phương pháp trình bày phân tập nhiễu tốt hơn so với mong đợi của tiêu chuẩn WiMAX.
Chương 4: MÔ P Ỏ Ệ Q Ả CỦA P Â P Ầ SỐ
Dựa trên ý tưởng phân tập nhiễu dùng trong hệ thống thông tin di động 4G, trong chương này luận văn đưa ra một mô hình mô phỏng đơn giản để minh họa hiệu quả của phương pháp phân tập nhiễu lên một kênh con của một người dùng. Mô phỏng giới hạn đối với kênh đường lên (khi áp dụng với kênh đường xuống cũng tương tự thông qua trạm cơ sở cập nhật thông tin về kênh và vị trí của mỗi người dùng từ đường lên). Việc đánh giá dựa trên so sánh các kịch bản không phân tập nhiễu và phân tập nhiễu.
4.1 Mô hình mô phỏng
Xét một mobile được phân một kênh con đường lên gồm 4 sóng mang con là f1,f2,f3,f4. Không mất tính tổng quát ta cho mobile này ở một vị trí cố định gần tâm cell tham chiếu có bán kính là R. Ở 1 tế bào lân cận ta xét các tình huống khác nhau như sau:
Tình huống 1.(không phân tập nhiễu)
- 4 tần số (tức là 4 sóng mang con) này cũng được phân cho đường lên của 1 mobile và moble này có thể di chuyển tùy ý trong cell lân cận. Ngoài việc liên lạc với trạm cơ sở của mình mobile này tác động nhiễu đồng tần số lên bô thu trạm cơ sở của mobile tham chiếu. Mức độ nhiễu đồng tần số được tính theo cường độ suy giảm theo khoảng cách đến trạm cơ sở mobile tham chiếu (có thể giả sử đơn giản là suy giảm theo bình phương khoảng cách) và cộng lại 4 tần số (hình 4.1).
Tình huống 2.(phân tập nhiễu 1 phần)
- 4 tần số hương lên này được phân cho 2 mobile có thể di chuyển tùy ý trong cell lân cận. Mobie 1 là f1,f2. Mobile 2 là f3,f4. Giao thoa đồng tần số cũng được tích lũy theo 4 sóng mang con này và theo khoảng cách ngẫu nhiên từ 2 mobile đến mobile tham chiếu trong cell tham chiếu (hình 4.2).
Hình 4.2: 4 tần số được phân cho 2 mobile
Tình huống 3.
- 4 tần số này được phân cho 4 mobile có thể di chuyển tùy ý trong cell lân cận và giao thoa đồng tần số cũng được tích lũy theo 4 sóng mang con này đồng thời theo khoảng cách ngẫu nhiên từ 4 mobile nói trên đến mobile tham chiếu trong cell tham chiếu (xem hình 4.3).
Hình 4.3: 4 tấn số phân cho 4 mobile
Gieo ngẫu nhiên N=100 lần vị trí có mặt của các mobile trong cell lân cận (diễn tả đến các vị trí khác nhau của các mobile theo thời gian) và theo dõi sự thay đổi tức thời của đại lượng giao thoa tích lũy theo vị trí của các mobile di chuyển này, đồng thời có thể tính được giá trị phương sai của giao thoa đồng
kênh tổng cộng này. Kết quả cho thấy nếu phân kênh theo tình huống thứ 3 ta đạt được phân tập nhiễu giao thoa tốt nhất hay giá trị phương sai của giao thoa tích lũy nhỏ nhất.
4.2 Kết quả Mô phỏng bằng Matlab
Hình 4.4: Giá trị giao thoa
Nhận xét:
- Trong 3 tình huống mô phỏng trên, ta thấy nhiễu tích lũy của cả 4 sóng mang con lên bộ thu trạm cơ sở của mobile tham chiếu trong tình huống thứ 3 (phân tập đầy đủ) là nhỏ nhất thể hiện qua các giá trị tức thời và phương sai.
- Đồ thị 1 thể hiện tổng nhiễu đồng kênh của cả 4 sóng mang qua 100 lần gieo ngẫu nhiên (trục hòanh): cho thấy nếu tập trung cả 4 tần số lên 1 mobile thì khi nó chuyển động gần cell tham chiếu sẽ gây nhiễu cùng kênh của cả 4 tần số rất lớn lên bộ thu trạm cơ sở mobile tham chiếu, còn khi phân tán các tần số này cho 4 mobile thì ít khi xảy ra cả 4 mobile đều tiến lại gần cell tham chiếu cùng một thời điểm. Điều này làm giảm giao thoa tổng cộng (tích lũy từ 4 sóng mang con) lên bộ thu trạm cơ sở của mobile tham chiếu.
- Đồ thị 2 diễn tả thay đổi phương sai của nhiễu tổng cộng nói trên. cứ 10 lần gieo ở đồ thị trên ta tính 1 giá trị phương sai, do đó trục hoành từ 1 đến 10. Đồ thị này cũng cho phương sai (mức độ thăng giáng) nhiễu cùng kênh của trường hợp phân tán là nhỏ nhất.
K L ƯỚ P R Ể ĐỀ
Công nghệ ghép kênh phân chia theo tần số trực giao - OFDM là một công nghệ hiện đại cho truyền thông tương lai. Hiện nay việc nghiên cứu và ứng dụng OFDM không ngừng được nghiên cứu và mở rộng phạm vi ứng dụng bởi những ưu điểm trong việc tiết kiệm băng tần và khả năng chống lại fading chọn lọc tần số cũng như xuyên nhiễu băng hẹp. Đồ án đã tìm hiểu, trình bày những vấn đề cơ bản trong việc chống nhiễu đồng kênh trong công nghệ OFDMA cho nhiều người dùng bằng kỹ thuật phân tập giao thoa (hay phân tán nhiễu)
Phân tập nhiễu tốt nhất được kỳ vọng khi nhiễu tới lên 1 kênh con của 1 người dùng đến từ tất cả các kênh con trong trong cell lân cận (tức là đóng góp nhiễu từ nhiều người dùng từ nhiều vị trí khác nhau). Luận văn cũng trình bày 1 Phương pháp phân tập nhiễu cao hơn tiêu chuẩn WiMAX thông qua đại lượng đo nhiễu phân tập.
Chương trình mô phỏng minh họa nguyên lý phân tập nhiễu và hiệu quả của nó trong một kịch bản đơn giản
Trong tương lai cần tìm hiểu thêm các kỹ thuật nâng cao hơn chất lượng hệ thống thông tin di động 4G hay tìm hiểu các kỹ thuật phân tập trong hệ thống thông tin di động 5G.
L Ệ AM K ẢO iếng việt
1. Nguyễn Tuấn Anh, Dương Văn Trọng : LVTN “Tái Quy Hoạch Mạng” , tháng 7/2009 .
2. Vũ Đức Thọ, “Tính toán mạng thông tin di động số CELLULAR”, Nhà xuất bản giáo dục, Hà Nội 1999., Chương 3.
3. ‘‘Lý thuyết ứng dụng và trải phổ’’ Học viện công nghệ bưu chính viễn thông, Hà nội 1999.
iếng Anh
4. Rysavy Research, “EDGE, HSPA and LTE The Mobile Broadband Advantage”, 3G Americas, 9/2007..
5. Hassan Yagoobi, Scalable OFDMA Physical Layer in IEEE 802.16
WirelessMAN4, Intel Technology Journal, (Vol 08, August 2004)
6. Sarad A.V., S. Srikanth, Improved Interference Diversity in Multicellular OFDMA Systems, AU-KBC Research Centre MIT Campus of Anna University, India
P Ụ LỤC
clear
%%%dieu kien dau
r = 100; % Ban kinh cell[m]
%Vi tri cua cac MS trong cell lan can
N=100; % N l?n gieo ung voi N lan thay doi v? tri ngau nhien cua MS
for num1=1:10;
for num = 1:N;
Rx = rand(1,4); % Gia tri ngau nhien phan bo deu tu [0-1], bieu thi he so nhan
Ry = rand(1,4); % Gia tri ngau nhien phan bo deu tu [0-1], bieu thi he so nhan
X = r*Rx; % Toa do X duong trong cell lan can
Y = Ry.* sqrt ( r ^2 - X.^2 ); %% Toa do Y duong trong cell lan can
tx = 2*((rand(1,4)>0.5) -0.5); % Gia tri ngau nhien -1 or 1
ty = 2*((rand(1,4)>0.5) -0.5); % Gia tri ngau nhien -1 or 1
x= X.* tx; % Toa do x thuc cua MS trong cell lan can so voi BS quan ly
y= Y.* ty; % Toa do y thuc cua MS trong cell lan can so voi BS quan ly
x2 = x+170; % Toa do x thuc cua MS trong cell lan can so voi BS tham chieu
y2 = y; % Toa do y thuc cua MS trong cell lan can so voi BS tham chieu
I=x2.^2+y2.^2; % Binh phuong khoang cach MS trong cell lan can den MS tham chieu
J=I.^(-1); % Nhieu giao thoa ty le nghich binh phuong k/c
K(num)=4*J(1); % Tich luy giao thoa tu 1 moble mang 4 tan so
KK(num)=2*J(1)+2*J(2);%Tich luy giao thoa tu 2 moble mang 4 tan so
KKK(num)=sum(J);% Tich luy giao thoa tu 4 mobile mang 4 tan so
end
K1(num1)=var(K);% Danh gia phuong sai cua nhieu khi tap trung tren 1 mobile
KK1(num1)=var(KK);% Danh gia phuong sai cua nhieu khi phan tap tren 4 mobile
KKK1(num1)=var(KKK);% Danh gia phuong sai cua nhieu khi phan tap tren 4 mobile
end t=1:N; tt=1:10; figure(1) plot(t,KK,'y',t,K,'r',t,KKK,'g' ) %axis([0 15 1e-4 1]); grid on; set(gca,'FontSize',12)
xlabel('thoi gian','FontSize',12);
ylabel('Nhieu tong cong','FontSize',12)
%legend('ZF precoding','MF precoding','PMP',3) figure(2) plot(tt,KK1,'y',tt,K1,'r',tt,KKK1,'g') % axis([0 15 1e-4 1]); grid on; set(gca,'FontSize',12)
xlabel('thoi gian','FontSize',12);
ylabel('Phuong sai nhieu','FontSize',12)
%legend('ZF precoding','MF precoding','PMP',3)