Trong phần này sẽ đưa ra các kết quả mô phỏng và phân tích sự ảnh hưởng của các tham số K, mDS, mUS tới hiệu suất của thuật toán lặp tốc độ chuẩn hóa. Trong mô phỏng, để đơn giản ta sử dụng kịch bản mạng như hình 3.5, từ nhà cung cấp dịch vụ đến các thuê bao cách nhau một khoảng 300m. Điểm bắt đầu từ Bưu điện Từ Liêm, các thuê bao tại các địa điểm: Đại học Thương Mại, Đại học Quốc gia Hà Nội (144 Xuân Thủy), Khách sạn Horion (157 Xuân Thủy), Ngân hàng Quốc tế (299 Xuân Thủy), Phòng giao dịch Agribank (199 Cầu Giấy), Ngân hàng Quốc tế (95 Cầu Giấy), Khách sạn Cầu Giấy, Đại học Giao thông Vận tải, 637 Kim Mã, Khách sạn Deawoo. Hầu hết các tham số mô phỏng đều dựa vào quy định VDSL. Vì vậy kiểu cáp sử dụng là cáp đồng TP150 0.5 mm, công suất tối đa cho phép được sử dụng bởi mỗi người dùng trong cả hai hướng là: DS, US, 11.5
u max u max
P P dBm, KFEXT = -45dB ở 1MHz. Nhiễu nền được đặt là mức phẳng PBG 140dBm Hz/ , khoảng SNR đặt là
12.3dB
, độ rộng sóng mang con là f 4.3125kHz, số sóng mang con là N=2048, số người dùng là 10, số bit tối đa trên một sóng mang con đặt ban đầu là vô cùng và không có bất cứ ràng buộc về số bit thực tế nào được truyền, PSD sử dụng của mọi người dùng ở cả hai hướng bằng 0, PSD cực đại ở cả hai lướng là 11.5 dBm. Độ ưu tiên người dùng trong hướng đường lên là [0.01 0.1 0.03 0.14 0.05 0.46 0.07 0.06 0.02 0.06] và đường xuống là [0.06 0.04 0.01 0.08 0.09 0.45 0.12 0.05 0.03 0.07,
ràng buộc không đối xứng được đặt là a = 1.23. Để tìm sự phân bổ sóng mang con, chúng ta sử dụng phương pháp tìm kiếm nhị phân như hình 3.2.
Hình 3.5: Ngữ cảnh mạng sử dụng trong mô phỏng
Ví dụ 1: Xét ảnh hưởng của số sóng mang con đến hiệu suất của thuật toán. Trong suốt quá trình mô phỏng ở ví dụ này mUS và mDS được đặt bằng 100 (gấp 10 lần số lượng modem được sử dụng trong kịch bản mô phỏng). Điều này làm tăng số vòng lặp nhưng đảm bảo đạt được tốc độ bit người dùng tối đa. Ta thực hiện mô phỏng với K=4, 8, 16, 32 băng con:
Hình 3.6. Số băng con K=4
Từ hình 3.6 trên có thể thấy rằng khi số người tăng thì tổng tốc độ bit giảm ở cả đường lên và đường xuống. Điều này là do khi càng có nhiều người thì nhiễu xuyên âm ảnh hưởng đến nhau càng lớn và sẽ làm giảm tốc độ.
Hình 3.7: Số băng con K=8
Trường hợp số băng con K=8 thì các sóng mang con phân bổ cho đường xuống và đường lên lần lượt là: wUS = {265-511, 777-1024, 1290-1537, 1803-2048}, wDS
={1-264, 512-776, 1025-1289, 1538-1802}.
Hình 3.9 Số băng con K=32
Có thể thấy trên các hình trên thì khi số băng con càng chia nhỏ thì tốc độ bit của người dùng đường lên và đường xuống càng lớn và thời gian tính toán càng lâu. Điều này là hợp với thực tế. Nhận thấy rằng khi K tăng hơn 8 thì tổng tốc độ bit đường lên và đường xuống tăng nhẹ. Vì thế có thể chọn giá trị của K=8 hoặc 16 là đủ. Tổng tốc độ bit của người dùng có thể được cải thiện nếu ta tinh chỉnh biên các băng con bằng cách thay đổi số sóng mang con được dịch trong mỗi vòng lặp. Có thể giải thích kết quả này như sau: với số băng con nhỏ thì số sóng mang con trong một băng con là lớn do đó với những bước dịch nhỏ thì sự hội tụ sẽ chậm và không gây ra sự cải thiện tốc độ bit đáng kể. Với số băng con lớn thì số sóng mang con trong một băng con ít, và sự dịch chuyển biên băng con cũng không cho sự cải thiện tốc độ bit đáng kể. Khi số băng con trở nên lớn, sự dịch chuyển băng con có thể sẽ quá lớn làm vượt quá số sóng mang trong băng đó. Với số băng con vừa đủ, sự dịch chuyển biên băng con thích hợp sẽ đem lại sự cải thiện tốc độ bit.
Ví dụ 2: Xét ảnh hưởng của mDS và mUS tới hiệu quả thuật toán. Sử dụng kết quả của ví dụ 1 với số băng con là 32, m = 100. Trong ví dụ này sẽ đặt m = 10. Kết quả thu được như trong hình 3.11:
Hình 3.11 Số băng con K=32 và m=10
Ta có thể thấy rằng, tốc độ bit tăng lên không đáng kể khi m tăng. Đó là do chỉ trong vòng lặp cuối cùng tốc độ bit mục tiêu khi lấy trung bình mới được chia cho m. Và điều này phù hợp với những giả thiết đã nêu trong phần 3.2 là m thích hợp được chọn bằng số người dùng trong hệ thống.
Ví dụ 3: Cố định số băng con là 4, xét ảnh hưởng của việc dịch biên băng con. Khi số bước dịch là 1, 2, 4 sóng mang con thì tốc độ bit của mọi người dùng ở hướng lên và xuống là:
Hình 3.12 Dịch 1 sóng mang
Hình 3.14 Dịch 4 sóng mang
Như vậy khi dịch số lượng sóng mang lớn sẽ cho tốc độ tính toán nhanh nhưng tổng tốc độ bit đường lên và đường xuống lại nhỏ. Điều này là phù hợp trong thực tế cũng như những nhận xét, đánh giá ở trên.
KẾT LUẬN
Trong chương này chúng ta đã xem xét bài toán phân bổ sóng mang con thích nghi, điều khiển công suất, và phân bổ công suất cho hệ thống đa âm rời rạc song công phân chia theo tần số (FDD-DMT) trong một kênh nhiễu Gauss. Chúng ta thấy rằng bài toán như vậy không thể giải quyết được bằng các thuật toán hiện có. Vì vậy chúng ta đã khai thác một thuật toán lặp tiêu chuẩn mới (normalized rate iterative algorithm) có độ phức tạp thấp để giải quyết bài toán này. Thông qua mô phỏng, chúng ta thấy rằng thuật toán hội tụ nhanh và đạt được tốc độ bit giống như thuật toán tìm kiếm chặt chẽ cho sự phân bổ sóng mang con.
KẾT LUẬN CHUNG
Dựa trên nền tảng hệ thống điện thoại hiện có, các hệ thống truyền thông tốc độ cao được xây dựng để đáp ứng nhu cầu truyền thông đa phương tiện ngày càng nhanh, hiện đại và rẻ tiền. Nhu cầu ngày càng tăng dẫn đến hàng loạt các vấn đề nảy sinh. Để gọn và rẻ người ta đã thực hiện bó các đường dây thuê bao trong một đường cáp từ nhà cung cấp dẫn đến vần đề gần-xa và nhiễu xuyên âm mạnh mẽ trong các hệ thống. Điều này dẫn đến việc không thể tăng tốc độ được vì để tăng tốc độ cần phải tăng công suất phát nhưng sẽ gây nhiễu xuyên âm. Xuyên âm là một trong những vấn đề chính trong hệ thống DSL. Để mô tả hệ thống, luận văn đã đề cập đến một phương pháp mô hình môi trường DSL như môi trường đa người dùng và sử dụng thuật toán water-filling để điều khiển công suất, phân bố bit cho hệ thống FDD-DMT đa người dùng. Trong quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn tôi đã thu đuợc một số kết quả sau:
a) Về lý thuyết
- Nghiên cứu về hệ truyền dẫn đa sóng mang, đa người dùng
o Nguyên lý của kỹ thuật điều chế đa sóng mang: về quá trình hình thành, phân loại, các tính chất và hiệu suất phổ khi sử dụng kỹ thuật này.
o Tìm hiểu nguyên lý của kỹ thuật đa âm rời rạc
o Tìm hiểu thuật toán water-filling (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Các kỹ thuật điều khiển công suất, phân bố bit nói chung
o Nghiên cứu, đánh giá về môi trường DSL. Với các phương pháp điều khiển công suất đường lên nhằm tránh xuyên âm như: phương pháp tần số tham chiếu, phương pháp chiều dài tham chiếu, phương pháp làm bằng FEXT, phương pháp nhiễu tham chiếu.
o Mô tả và đánh giá hiệu năng của thuật toán điều khiển công suất phân bố.
o Nghiên cứu các thuật toán phân bố bit đa người dùng.
- Kết hợp các phương pháp điều khiển công suất và phân bố bit cho hệ thống FDD-DMT
o Đề cập đến bài toán môi trường DSL đa người dùng
o Mô tả thuật toán lặp tốc độ chuẩn hóa có độ phức tạp thấp
o Cài đặt chương trình mô phỏng thuật toán cho hệ thống FDD-DMT.
b) Về thực nghiệm
Mô phỏng thuật toán sử dụng phần mềm Matlab 7.0 với mô hình giả định gồm 10 người dùng. Với các khoảng cách cụ thể trong thực tế. Trong mô phỏng xét sự ảnh hưởng của các tham số như số băng con sử dụng, tham số m, số sóng mang được dịch trong mỗi vòng lặp. Với những kết quả đạt được đã chứng minh cho sự cần thiết và đúng đắn phải nghiên cứu và áp dụng kỹ thuật này trong mô hình mạng thực tế.
Tuy nhiên, trong quá trình mô phỏng để giảm tải tính toán, khoảng cách giữa những thuê bao được chọn là những địa điểm khá gần nhau trên một trục đường khoảng 3km với số người dùng ít (10 người). Môi trường áp dụng trong mô hình là đã biết và cố định nên được khởi tạo. Vì thế, hướng nghiên cứu trong thời gian tới là mô phỏng được kênh truyền (đo đạc chính xác đặc tính của kênh truyền trong một ứng dụng cụ thể trong thực tế), áp dụng bài toán thực với khoảng cách xa và số lượng thuê bao lớn. Mặc khác, thực hiện các tính toán cụ thể và tối ưu hơn nữa chương trình mô phỏng để có thể khái quát cho nhiều trường hợp, nhiều ngữ cảnh mạng khác nhau.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Driton Statovci, Tomas Nordstrom, “Adaptive resource allocation in multiuser FDD-DMT system”. Telecommunications Research Center Vienna (ftw.), Donau City Straße 1 , A-1220 Wien, Austria, pp. 1213 – 1216.
[2] Driton Statovci, Tomas Nordstrom, Rickard Nilsson, “The Normalized-Rate Iterative Algorithm: A Practical Dynamic Spectrum Management method for DSL”, EURASIP Journal on Applied signal processing, vol 2006, pp 1-17.
[3] Gerhard Münz, Stephan Pfletschinger, Joachim Speidel, “An Efficient Waterfilling Algorithm for Multiple Access OFDM”, Institute of Telecommunications, University of Stuttgart Pfaffenwaldring 47, D-70569 Stuttgart, Germany
[4] Hichan, “Efficient power allocation for coded OFDM systems”, The department of Electrical Engineering and the Committee on Graduate studies of Stanford University, 8/2004
[5] Hirosaki, “An orthogonally multiplexed QAM system using the discrete Fourier transform”, IEEE Transations on Communication, July 1981, pp. 982-989.
[6] Igal Sason, “On achievable rate regions for the Gaussian interference channel”.
Technion, Haifa 32000, Israel.
[7] Jan Vangorp, Paschalis Tsiaflaflakis, “A dual decomposition approach to partial crosstalk cancellation in a multiuser DMT-xDSL environment”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, Vol.2007
[8] Jan Verlinden, Etienne Van den Bogaert, Tom Bostoen,“Spectrally Compatible IterativeWater Filling”, EURASIP Journal on Applied Signal Processing
Volume 2006, Article ID 58380, Pages 1–10
[9] Lan Wang, Zhisheng Niu, “Adaptive power control in multi-cell OFDM systems: A noncooperative game with power unit based unility”, IEEE Trans.Commun., Vol E89-B, No.06, June 2006.
[10] M. H. M. Hàm giá trịa, “On the Gaussian Interference Channel”, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. IT–31, pp. 607–615, Sep. 1985
[11] Nobuo Yamashita and Zhi-Quan Luo, “A nonlinear complementarity approach to multiuser power control for digital Subscriber line”, Natural Sciences and Research Council, Canada, 2/2004.
[12] Onur Kaya, Sennur Ulukus “Achieving the Capacity Region Boundary of Fading CDMA Channels via Generalized Iterative Waterfilling”, Department of Electrical and Computer Engineering University of Maryland, College Park
[13] P.Trifonov, E.Hàm giá trịa, E.Schulz, “Adaptive user allocation, bit and power loading in multi-carrier systems”, St.Petersburg State Polytechnic University, Russia.
[14] Raphael Cendrillon, Wei Yu, “Optimal Multiuser Spectrum Balancing for Digital Subscriber Lines”, IEEE Transactions on Communication, Vol.54, No.5, May 2006.
[15] Sriram Vishwanath, Syed Ali Jafar, “On the Capacity of Vector Gaussian Interference Channels”. Electrical and Computer Engineering Univ. of Texas at Austin, Austin, TX 78712 and Electrical Engineering and Comp. Science Univ. of California Irvine, Irvine, CA 92697.
[16] Vincent M.K, “Multiuser spectrum zoptimization for discrete mutitone systems with asynchronous crosstalk”, IEEE Transaction on Signal Processing, July 31, 2006. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
[17] Wei Yu, “Competition and Cooperation in Multi-User Communication Environments”, the degree of doctor of philosophy, June 2002
[18] Weistein S.B, Ebert P.M, “Data transmission by frequency-division multiplexing using the discrete Fourier transform”, IEEE Trans.Commun.Tech., Oct.1971, pp.628-634
[19] Wu Y., Caron B.,“Digital television Terrestial Broandcasting”, IEEE Communication Manazine, N0.5, May 1994, pp. 46-52.
[20] W. Yu, W. Rhee, S. Boyd, J. M. Cioffi, “Iterative water-filling for Gaussian Vector Access Channels” ISIT2001, Jun. 2001.
[21] W. Yu, W. Rhee, S. Boyd, J. M. Ciof, ”Distributed Multiuser Power Control on Digital Subscriber Lines”, IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 20, pp.105.1115 Jun. 2002.
[22] Zhi-Quan Luo, Jong-Shi Pang, “Analysis of Iterative waterfilling algorithm for multiuser power control in digital subscriber lines”, Department of Mathematical Sciences, Department of Decision Science, New York December 3, 2004.
PHỤ LỤC %---Main function--- %--- % Initialization phase %--- clc; clear all;
global NoCarrier NoUser GAP Htu Pbg H Pmax M format long g;
NoUser=10; % Number of user Wds=ones(1,1024);
NoCarrier=2*length(Wds); % Number of subcarrier=2048 % k1=32; % Number of subband
% k1=16; k1=8; %k1=64 % k1=4
K=k1/2;%Number of subband per a direct (US or DS)
NoElement=NoCarrier/k1; % Number of subcarrier in subband %***********Initialization subband***********
% In matrix, rows are subbands, columms are subcarriers in subband Wds=reshape(Wds,K,NoElement); for ii=1:K if mod(ii,2)==0 Wds(ii,:)=0; end end Wus=~Wds;
% Set initial target bitrate to infinity RtarDS=inf;
RtarUS=inf;
Pbg=-140; %dBm/Hz Background noise Pbg=10^(Pbg/20);
%Set the downstream and upstream PSD mask of all user to zero Pus=zeros(NoUser,NoCarrier);
Pds=zeros(NoUser,NoCarrier); % Set distance of each user to CO for ki=1:NoUser
l(ki)=300*ki; % meter end
f(1:NoCarrier)=zeros; for il=1:NoCarrier
f(il)=il*4000+4312.5;% Center frequency (Hz) end
%---
GAP=12.3;% GAP SNR (db) GAP=10^(GAP/10);
% Channel H=[]; G=[];
h=zeros(NoUser, NoUser-1); %Far-end cross-talk channel transfer function h(1,:)=[1 0.5 0.3 0.2 0.1 0.04 -0.03 0.01 -0.01]; % Kenh cap xoan
h(2,:)=[1 0.5 0.3 0.2 -0.1 0.02 0.05 0.08 0.01]; h(3,:)=[1 0.5 0.4 0.3 0.2 -0.02 0.02 0.08 0.03]; h(4,:)=[1 0.8 0.5 0.3 0.1 -0.05 -0.03 0.08 0.05]; h(5,:)=[1 0.7 0.5 0.4 -0.07 0.06 0.0 -0.05 0.02]; h(6,:)=[1 0.6 0.5 0.4 0.2 -0.08 0.05 0.08 0.05]; h(7,:)=[1 0.9 0.7 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.05 0.03]; h(8,:)=[1 0.8 0.7 0.4 0.2 -0.07 0.07 0.03 -0.04]; h(9,:)=[1 0.6 0.4 0.2 -0.4 -0.1 -0.06 0.5 0.2]; h(10,:)=[1 0.5 0.1 0.09 -0.1 -0.09 0.0 0.2 0.18]; for jk=1:NoUser H(:,jk)=freqz(h(jk,:),1,NoCarrier); G(:,jk)=abs(H(2:NoCarrier)).^2; end H=abs(H);
%Calculate far-end crosstalk channel function of 9 users to remained user Htu=zeros(NoCarrier-1,NoUser); for ik=1:NoUser for kl=1:NoUser if kl~=ik Htu(:,kl)=G(:,ik)*10.^-20*l(kl).*f(1:NoCarrier-1)'.^2; end end end Htu=abs(Htu); % Maximal power Pmax=11.5; % dB
% Initialize the sets of user priorities for the each direction AnfaUS=[0.01 0.1 0.03 0.14 0.05 0.46 0.07 0.06 0.02 0.06]; AnfaDS=[0.06 0.04 0.01 0.08 0.09 0.45 0.12 0.05 0.03 0.07]; %arranging in decreasing priority order
[Yds,Ids]=sort(AnfaDS); [Yus,Ius]=sort(AnfaUS); (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
a_tar=1.23; % Asymmetry parameter M=100; %--- %Iteration Phase %--- a=0; i_dir=1; shiftBand=2; RoutD=[]; RoutU=[]; while (a<=a_tar-0.2)||(a>=a_tar+0.2)||(i_dir<=(log2(NoElement)+1)) [Rds,Pds,R1,RtarDS] = CalcRatesPSDs2(Pds,RtarDS,Yds,Wds); [Rus,Pus,R2,RtarUS] = CalcRatesPSDs2(Pus,RtarUS,Yus,Wus);
Rds=abs(Rds)/10^6; Rus=abs(Rus)/10^6; a=Rds/Rus; RoutD(i_dir)=Rds; RoutU(i_dir)=Rus;
%---Shift subband edge--- [r1,c1]=size(Wds); [r2,c2]=size(Wus); Wu=Wus; Wd=Wds; if a>a_tar Wus=zeros(r2,c2+shiftBand); Wus(:,1:shiftBand)=~Wd(:,(c1-shiftBand+1):end); Wus(:,shiftBand+1:end)=Wu; Wds=Wd(:,1:c1-shiftBand); else Wds=zeros(r1,c1+shiftBand); Wds(:,1:c1)=Wd; Wds(:,(c1+1):end)=~Wu(:,1:shiftBand); Wus=Wu(:,(r2-shiftBand-1):end); end i_dir=i_dir+1 ; end figure (1) R1=(R1)/10^3; plot(R1,'--r') hold on R2=(R2)/10^3; plot(R2) xlabel('User'); ylabel('Bit rate'); %plot(R1,R2,'k');
legend ('Downstream bit rate','Upstream bit rate'); hold off
%---Calculation bit rate and PSD function--- function [R_dir, P, Rdir, Rtar_dir] = CalcRatesPSDs2(P1, Rtar_dir, Ydir, W) global NoCarrier NoUser GAP Htu Pbg H Pmax M No NoElement