Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật Viễn thông: Giải pháp nâng cao hiệu năng và cải thiện dung lượng hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LÊ TRUNG TẤN

GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG VÀ CẢI THIỆN DUNG LƯỢNG

HỆ THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ MẶT ĐẤT THẾ HỆ TIẾP THEO

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

Hà Nội - 2021

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LÊ TRUNG TẤN

GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG VÀ CẢI THIỆN DUNG LƯỢNG

HỆ THỐNG TRUYỀN HÌNH SỐ MẶT ĐẤT THẾ HỆ TIẾP THEO

Ngành: Kỹ thuật Viễn thông

Mã số: 9520208

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS. NGUYỄN HỮU TRUNG

Hà Nội – 2021

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng các kết quả khoa học được trình bày trong luận án này là thành quả nghiên cứu của bản thân tôi trong suốt thời gian làm nghiên cứu sinh và chưa từng xuất hiện trong công bố của các tác giả khác. Các kết quả đạt được là chính xác và trung thực.

Giáo viên hướng dẫn khoa học Hà Nội, ngày…..tháng….năm 2021

Tác giả luận án

PGS. TS Nguyễn Hữu Trung Lê Trung Tấn

i

LỜI CẢM ƠN

Luận án tiến sĩ này được nghiên cứu sinh thực hiện tại Bộ môn Điện tử hàng không vũ trụ, Viện Điện tử - Viễn thông, Đại học Bách khoa Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS. Nguyễn Hữu Trung. Nghiên cứu sinh xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đối với Thầy về định hướng khoa học, chỉ dẫn thực hiện những nhiệm vụ cần thiết cũng như tạo mọi điều kiện thuận lợi để công trình nghiên cứu này được hoàn thành.

Nghiên cứu sinh cũng xin trân trọng cảm ơn Lãnh đạo trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, Phòng Đào tạo, Viện Điện tử - Viễn thông, Bộ môn Điện tử hàng không vũ trụ đã tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.

Cuối cùng là sự biết ơn tới gia đình, bạn bè đã thông cảm, động viên giúp đỡ

nghiên cứu sinh có thêm nghị lực để hoàn thành luận án này.

Tác giả luận án

Lê Trung Tấn

ii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... i LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................ ii MỤC LỤC .................................................................................................................... iii DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH ................................................................................... vi DANH MỤC BẢNG BIỂU ....................................................................................... viii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ....................................................................................... ix DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC ............................................................. xiv MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 1 1. Đặt vấn đề ......................................................................................................................... 1

2. Tính cấp thiết của đề tài .................................................................................................. 2

3. Mục tiêu, đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu ......................................... 3

3.1 Mục tiêu nghiên cứu .......................................................................................... 3

3.2 Đối tượng nghiên cứu ........................................................................................ 3

3.3 Phạm vi nghiên cứu ........................................................................................... 3

3.4 Phương pháp nghiên cứu ................................................................................... 3

4. Các đóng góp khoa học của luận án ............................................................................... 4

5. Bố cục của luận án ............................................................................................................ 4

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ........................................ 6 1.1 Đặt vấn đề ....................................................................................................................... 6

1.2 Tổng quan về truyền hình số mặt đất và các kỹ thuật đã đề xuất ............................. 6

1.2.1 Tổng quan về truyền hình số mặt đất ............................................................. 6

1.2.2 Các giải pháp kỹ thuật đã được đề xuất để tiêu chuẩn hóa truyền hình số thế hệ tiếp theo............................................................................................................... 7

1.2.2.1 Cấu hình cơ sở ......................................................................................... 7 1.2.2.2 Cấu hình MIMO .................................................................................... 12 1.2.2.3 Cấu hình lai mặt đất và vệ tinh .............................................................. 12 1.2.2.4 Cấu hình lai mặt đất vệ tinh MIMO ...................................................... 13 1.2.3 Những vấn đề còn tồn tại .............................................................................. 14

1.3 Định hướng giải pháp nâng cao chất lượng truyền dẫn của truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo .................................................................................................................... 14

1.3.1 Hệ thống MIMO ........................................................................................... 14

1.3.1.1 Dung lượng hệ thống MIMO ................................................................ 15 1.3.1.2 Ưu điểm hệ thống MIMO ...................................................................... 16 1.3.2 Hệ thống MIMO quy mô lớn ........................................................................ 17

iii

1.3.2.1 Yêu cầu về số lượng vùng phát sóng độc lập ........................................ 19 1.3.2.2 Lắp đặt số lượng ăng-ten lớn ................................................................. 19 1.3.2.3 Nhận tín hiệu/ Ước lượng kênh ............................................................. 19 1.3.3 Kỹ thuật định hướng búp sóng (Beamforming) ........................................... 20

1.3.3.1 Kỹ thuật định hướng búp sóng tương tự ............................................... 20 1.3.3.2 Kỹ thuật định hướng búp sóng số .......................................................... 22 1.3.3.3 Kỹ thuật định hướng búp sóng lai ......................................................... 23 1.3.4 Định hướng giải pháp nâng cao chất lượng truyền dẫn của truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo .......................................................................................... 26

1.5 Kết luận chương ........................................................................................................... 26

CHƯƠNG 2 GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG TRUYỀN DẪN HỆ THỐNG DVB-NGH BẰNG ĐỊNH HƯỚNG ĐA BÚP SÓNG VÀ PHÂN NHÓM NGƯỜI DÙNG ............................................................................................................. 28 2.1 Đặt vấn đề ..................................................................................................................... 28

2.2. Mô hình kiến trúc định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống ..................... 30

2.2.1 Mô hình hệ thống .......................................................................................... 30

2.2.1.1 Mô hình tín hiệu .................................................................................... 30 2.2.1.2 Định hướng búp sóng tối ưu thống kê ................................................... 32 2.2.2 Định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống ........................................ 37

2.2.2.1 Mô tả bài toán giảm bậc ........................................................................ 37 2.2.2.2 Phát biểu bài toán giảm bậc và xử lý bài toán ....................................... 37 2.2.2.3. Phương pháp tối ưu bền vững theo tiêu chí Min-Max ......................... 39 2.2.3 Kết quả mô phỏng ........................................................................................ 40

2.2.3.1 Phương pháp mô phỏng ......................................................................... 40 2.2.3.2 Các kịch bản và kết quả mô phỏng ........................................................ 41 2.3 Đề xuất hệ thống định hướng đa búp sóng ứng dụng cho hệ thống DVB-NGH .... 48

2.3.1 Các cấu hình MIMO trong mạng đơn tần .................................................... 48

2.3.2 Mô hình tín hiệu ........................................................................................... 51

2.3.3 Mô hình kênh massive MIMO ..................................................................... 53

2.3.4 Đề xuất tối ưu định hướng búp sóng cho hệ thống định hướng đa búp sóng55

2.3.5 Kết quả mô phỏng ........................................................................................ 56

2.4 Đề xuất thuật toán phân nhóm người dùng bằng cách điều khiển băng thông cho mạng truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo ................................................................. 61

2.4.1 Mô hình hệ thống ...................................................................................... 61

2.4.1.1 Mô hình tín hiệu .................................................................................... 61 2.4.1.2 Mô hình kênh ......................................................................................... 62

iv

2.4.2 Đề xuất thuật toán phân nhóm người dùng .................................................. 64

2.4.3 Kết quả mô phỏng ........................................................................................ 68

2.5 Kết luận chương ........................................................................................................... 71

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP CẢI THIỆN DUNG LƯỢNG HỆ THỐNG DVB-NGH BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH HƯỚNG BÚP SÓNG LAI VÀ GHÉP KÊNH KHÔNG GIAN MIMO PHÂN CỰC KÉP................................................................ 72 3.1 Đặt vấn đề ..................................................................................................................... 72

3.2 Mô hình tín hiệu bộ phát và thu hệ thống DVB-NGH MIMO định hướng búp sóng lai số-tương tự ..................................................................................................................... 73

3.3 Mô hình định hướng đa búp sóng ............................................................................... 76

3.4 Mô hình kênh ................................................................................................................ 76

3.5 Phương pháp định hướng búp sóng lai và ghép kênh không gian phân cực kép ... 78

3.5.1 Thiết kế bộ tiền mã hóa số và tương tự ứng dụng MIMO phân cực kép ở máy phát ................................................................................................................ 78

3.5.2 Thiết kế máy thu ứng dụng mã hóa MIMO rate-2 ....................................... 80

3.5.2.1 Máy thu .................................................................................................. 80 3.5.2.2 Hiệu năng hệ thống ................................................................................ 81 3.5.2.3 Ứng dụng mã hóa MIMO rate-2 trong DVB-NGH ............................... 81 3.6 Kết quả mô phỏng ..................................................................................................... 84

3.7 Kết luận chương ........................................................................................................... 89

KẾT LUẬN .................................................................................................................. 91 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN .................... 93 TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 94

v

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1.1. Cấu hình DVB-NGH cơ sở BICM [9] ............................................................. 8 Hình 1.2. Ví dụ kịch bản điều chế phân cấp [9] ............................................................ 10 Hình 1.3. Mô hình hệ thống MIMO .............................................................................. 15 Hình 1.4. Mô hình hệ thống MIMO quy mô lớn ........................................................... 18 Hình 1.5. Mô hình kỹ thuật tạo búp sóng tương tự [45]................................................ 21 Hình 1.6. Mô hình kỹ thuật tạo búp sóng số [45] .......................................................... 23 Hình 1.7. Mô hình kỹ thuật tạo búp sóng lai [45] ......................................................... 24 Hình 2.1. Hệ định hướng búp sóng ............................................................................... 30 Hình 2.2. Bộ định hướng Frost Beamformer................................................................. 35 Hình 2.3. Cầu hình của ăng-ten mảng ULA .................................................................. 41 Hình 2.4. Đồ thị biến thiên của NRMSE khi SNR thay đổi từ -30 ÷10dB ................... 43 Hình 2.5. Đồ thị biến thiên của NRMSE khi SIR thay đổi ........................................... 45 Hình 2.6. Đồ thị biến thiên của NRMSE khi góc sai lệch giữa hướng ......................... 46 Hình 2.7. Đồ thị biến thiên của NRMSE theo số lượng ăng-ten ................................... 48 Hình 2.8. Truyền dẫn MIMO một trạm gốc .................................................................. 49 Hình 2.9. Truyền dẫn MISO phân tán ........................................................................... 50 Hình 2.10. Sơ đồ truyền dẫn MIMO hai trạm gốc ........................................................ 50 Hình 2.11. Kiến trúc MIMO kết hợp vệ tinh ................................................................. 51 Hình 2.12. Kịch bản định hướng đa búp sóng dựa trên nhiều ăng-ten mảng hình trụ .. 52 Hình 2.13. Đề xuất sơ đồ khối chức năng hệ thống định hướng đa búp sóng. ............. 55 Hình 2.14. NRMSE theo SNR (a,b), số lượng ăng-ten (c) của hệ thống massive MIMO được đề xuất .................................................................................................................. 58 Hình 2.15. Đồ thị búp sóng kép và búp sóng đơn với MVDR (a, b), búp sóng kép với Frost Beamformer (c,d) của hệ thống massive MIMO được đề xuất ............................ 61 Hình 2.16. Sơ đồ khối của mô hình hệ thống đề xuất ................................................... 62 Hình 2.17. Nhóm người dùng bằng điều khiển băng thông. ......................................... 64 Hình 2.18. Lưu đồ thuật toán phân nhóm người dùng .................................................. 66 Hình 2.19. Tổng tốc độ so với số lượng người dùng bằng các kỹ thuật định hướng búp sóng khác nhau .............................................................................................................. 69 Hình 2.20. Tổng tốc độ với số lượng chùm tia ban đầu bằng các kỹ thuật định hướng búp sóng khác nhau ....................................................................................................... 70 Hình 3.1. Sơ đồ khối của hệ thống DVB-NGH MIMO định hướng búp sóng lai số- tương tự .......................................................................................................................... 74 Hình 3.2. Bộ tiền mã hóa MIMO phân cực kép ............................................................ 78 Hình 3.3. Sơ đồ bộ thu DVB-NGH MIMO rate-2 ........................................................ 82 Hình 3.4. Hiệu năng của hệ thống DVB-NGH MIMO Rate-2 bằng cách sử dụng các sơ đồ điều chế 64-QAM và 256-QAM với kích thước FFT là 8K và 16K cho số lượng phần tử ăng-ten phát M khác nhau ở bộ tiền mã hóa tương tự. ..................................... 86

vi

Hình 3.5. Hiệu năng của hệ thống DVB-NGH MIMO Rate-2 bằng cách sử dụng sơ đồ điều chế 256-QAM và kích thước FFT là 16K cho các ăng-ten phát khác nhau M = 1, 2, 4, 8. ............................................................................................................................ 87 Hình 3.6. Tốc độ dữ liệu đạt được với các ăng-ten phát khác nhau ở chế độ MIMO rate-2 với sơ đồ điều chế 64-QAM và mã hóa trong LDPC 8/15. ................................ 88 Hình 3.7. Tốc độ dữ liệu đạt được với các ăng-ten phát khác nhau ở chế độ MIMO rate-4 với sơ đồ điều chế 64-QAM và mã hóa trong LDPC 8/15. ................................ 88 Hình 3.8. Mô hình búp sóng của sơ đồ tạo chùm tia được đề xuất: (a) MT = 8, MR = 2 cho chế độ MIMO rate-2, (b) MT = 16, MR = 4 cho chế độ MIMO NS = 4. ................. 89

vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1. Các cấu hình hybrid MIMO [9] .................................................................... 14 Bảng 2.1. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi . 42 Bảng 2.2. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SIR thay đổi ... 44 Bảng 2.3. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SIR thay đổi ... 45 Bảng 2.4. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi thay đổi số lượng ăng-ten ................................................................................................................. 47 Bảng 2.5. Các tham số mô phỏng .................................................................................. 56 Bảng 2.6. Các tham số mạng mô phỏng ........................................................................ 69 Bảng 3.1. Tham số mã hóa dữ liệu cho DVB-NGH [11] .............................................. 74 Bảng 3.2. Các chế độ chòm sao xoay trong DVB-NGH [11] ....................................... 75 Bảng 3.3. Các trường hợp nghiên cứu ........................................................................... 84 Bảng 3.4. Các tham số mô phỏng .................................................................................. 84

viii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Tiếng Anh Tiếng Việt

Từ viết tắt A

ATSC Advanced Television System Committee

AWGN Additive White Gaussian Noise

Uỷ ban hệ thống truyền hình tiên tiến Nhiễu Gauss trắng cộng Mã hóa BCH Tỷ lệ lỗi bit Xen kẽ bit

B BCH BER BI BICM BS BTS C

CCI CI

C/N

CNR

COFDM Bose–Chaudhuri–Hocquenghem Bit Error Ratio Bit Interleaving Bit Interleaved Coded Modulation Điều chế mã hóa có xáo trộn bít Base Station Base Transceiver Station Co-Channel Interference Channel Interference Ratio of RF or IF signal power to noise power Carrier to Noise Ratio Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing Trạm gốc Trạm thu phát gốc Nhiễu đồng kênh Nhiễu kênh Tỉ số công suất tín hiệu IF /Công suất tạp âm Tỷ số sóng mang trên tạp âm Ghép kênh phân chia theo tần số mã hóa trực giao

CP CRC CSI

D DAC DFT Cyclic Prefix Cyclic Redundancy Check Channel State Information Digital-to-Analog Converter Discrete Fourier Transform

DiBEG Digital Broadcasting Expert Group

DPC DTT DVB Dirty Paper Coding Digital Terrestrial Television Digital Video Broadcasting Tiền tố lặp Mã kiểm tra độ dư thừa vòng Trạng thái kênh Bộ chuyển đổi số sang tương tự Biến đổi Fourier rời rạc Nhóm chuyên gia quảng bá số của Nhật Mã hóa giấy bẩn Truyền hình số mặt đất Truyền hình số

DVB-C Digital Video Broadcasting Cable Truyền hình số qua cáp

DVB- NGH Truyền hình số cho thiết bị cầm tay thế hệ tiếp theo

DVB-S Truyền hình số cho thiết bị vệ tinh Digital Video Broadcasting Next Generation Hand-held Digital Video Broadcasting Satellite

ix

Tiếng Anh Tiếng Việt

Từ viết tắt DVB- SH Truyền hình số cho thiết bị vệ tinh cầm tay

DVB-T Truyền hình số mặt đất

DVB-T2

E Truyền hình số mặt đất thế hệ thứ hai

eSFN Mạng đơn tần nâng cao

eSM

ETSI

F

FDMA

FDD FEC FFT

H HDTV HBF Ghép kênh không gian nâng cao Viện tiêu chuẩn viễn thông Châu Âu Đa truy nhập phân chia theo tần số Song công phân chia theo tần số Sửa lỗi trước Biến đổi Fourier nhanh Truyền hình độ nét cao Định hướng búp sóng lai

HLSI Chèn dịch vụ cục bộ phân cấp

I Digital Video Broadcasting Satellite Hand-held Digital Video Broadcasting Terrestrial Digital Video Broadcasting – Second Generation Terrestrial enhanced Single Frequency Networks enhanced Spatial Multiplexing European Telecommunication Standard Institute Frequency-Division Multiple Access Frequency Division Duplex Forward Error Correction Fast Fourier Transform High-Definition Television Hybrid Beamforming Hierarchical Local Service Insertion

IDFT Inverse Discrete Fourier Transform

IF IFFT INR IPTV Intermediate Frequyency Inverse Fast Fourier Transform Interference-to-Noise Ratio Internet Protocol Television

IQ In-phase/Quadrature components

ISI Biến đổi Fourier rời rạc nghịch đảo Tần số trung tần Biến đổi Fourier nhanh ngược Tỷ số tạp âm trên nhiễu Truyền hình giao thức Internet Các thành phần đồng pha /vuông góc Nhiễu liên ký tự

ISDB-T Quảng bá số đa dịch vụ - mặt đất

ISO Tổ chức tiêu chuẩn quốc tế Intersymbol Interference Integrated Service Digital Broacasting – Terrestrial International Organization for Standardization

x

Tiếng Anh Tiếng Việt Từ viết tắt

ISR Interference-to-Signal Ratio Tỷ số tín hiệu trên nhiễu

ITU Hiệp hội viễn thông quốc tế

L

LCMV Intrenational Telecommunication Union Linearly Constrained Minimum Variance Beamforming Tối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính

LDPC Low-Density Parity-Check Code Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp

LNA Low-Noise Amplifier Bộ khuếch đại tạp âm thấp

LOS Line OF Sight Tầm nhìn thẳng

Large Scale-Multiple Input Multi Output Massive-Multiple Input Multi Output Multi-Frequency Network

Hệ thống đa đầu vào đa đầu ra quy mô lớn Hệ thống đa đầu vào đa đầu ra quy mô lớn Mạng đa tần Đa đầu vào đa đầu ra Đa đầu vào đơn đầu ra

Maximum-Likelihood decoder Bộ giải mã hợp lý cực đại LS- MIMO Massive- MIMO M MFN MIMO Multiple Input Multiple Output MISO Multiple Input Single Output ML decoder

MLSE Minimal Least-Square Errors Sai số bình phương tối thiểu

MMSE Minimum Mean Squared Error

MRT MS MSE MU- MIMO

MVDR

N

NRMSE

O

OFDM Maximum Ratio Transmission Mobile Station Mean Squared Error Multi User- Multiple Input Multiple Output Minimum Variance Distortionless Response Normalized Root Mean Square Error Orothogonal Frequency Division Multiplex Sai số bình phương trung bình tối thiểu Phát tỷ số cực đại Trạm di động Sai số toàn phương trung bình Hệ thống đa đầu vào đa đầu ra đa người dùng Đáp ứng phương sai tối thiểu không méo dạng Sai số toàn phương trung bình chuẩn hóa. Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao

xi

Tiếng Anh Tiếng Việt

Orthogonal Local Service Insertion Chèn dịch vụ cục bộ trực giao Phase Alternating Line Peak-to-Average Power Ratio Pha thay đổi theo dòng Tỷ số công suất đỉnh trung bình Từ viết tắt OLSI P PAL PAPR

Probability-Density-Function Hàm mật độ xác suất PDF

Phase Hopping Nhảy pha PH

Physical Layer Pipe Ống lớp vật lý PLP

Parallel to Serial Song song sang nối tiếp PS

Q QAM QEF QoS QPSK R

Quarature Amplitude Modulation Quasi error free Quality of Service Quadature Phase Shift Keying Radio Frequency Điều biên cầu phương Gần như không lỗi Chất lượng dịch vụ Khóa dịch pha cầu phương Tần số vô tuyến RF

RMSE Root Mean Square Error Sai số toàn phương trung bình

RoHC Robust Header Compression Nén tiêu đề mạnh

Single Frequency Network Mạng đơn tần

Single Carrier OFDM Đơn sóng mang OFDM

S SFN SC- OFDM SISO

SINR

Single Input Single Output Signal to Interference plus Noise Ratio Signal-to-Interference Ratio Spactial Multiplexing Signal to Noise Ratio Đơn đầu vào đơn đầu ra Tỷ số tín hiệu trên nhiễu và tạp âm Tỷ số tín hiệu trên nhiễu Ghép kênh không gian Tỷ số tín hiệu trên tạp âm SIR SM SNR

STBC Space – Time Block Code Mã khối không gian - thời gian

SVC Scalable Video Coding Mã hóa video có thể mở rộng

T

T/C/F-I Time/Cell/Frequency Interleaver Xen kẽ thời gian/tế bào/tần số

TDMA Time Division Multiple Access Đa truy nhập phân chia theo thời gian

xii

Tiếng Anh Tiếng Việt

Time Domain Synchronous OFDM OFDM đồng bộ thời gian

Từ viết tắt TDS- OFDM TFS TS TV

U Time Frequency Slicing Transport Stream Television Phân chia tần số thời gian Dòng truyền tải Truyền hình

UCA Uniform Circular Array Dàn ăng-ten đồng dạng tròn đều

UHTV UHF Ultra High Definition Television Ultra High Frequency Truyền hình độ nét cực cao Tần số cực cao

ULA Uniform Linear Array Dàn ăng-ten đồng dạng tuyến tính

URA Uniform Rectangular Array

V VHF Z

ZF Very High Frequency Zero Forcing Mảng ăng-ten hình chữ nhật đồng nhất Tần số rất cao (30-300 Mhz) Cưỡng bức không

xiii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC

Ký hiệu Ý nghĩa

Ma trận nghịch đảo suy rộng (∙)+

Ma trận chuyển vị (∙)𝑇

Ma trận chuyển vị phức (∙)∗

Ma trận nghịch đảo (∙)̅̅̅

Ma trận Hermite 𝑤𝐻

Diag(a) Ma trận đường chéo với giá trị đường chéo bằng véctơ a

Ước lượng của x 𝑥̂

𝑥̇ (𝑡) Vi phân của 𝑥(𝑡)

Trị trung bình hay kỳ vọng 𝐸{∙}

Định mức Frobenius của A ‖𝐴‖𝐹

Định mức Euclide ‖. ‖2

Trọng số của bộ lọc phối hợp. ‖𝑊̃𝑘𝑖‖

xiv

MỞ ĐẦU

1. Đặt vấn đề

1.1. Quá trình số hóa truyền hình

Ngày nay, thế giới đang bước vào một kỷ nguyên mới của truyền hình. Các dịch vụ truyền hình mới như truyền hình ba chiều (3DTV-3D Television) [1], truyền hình độ phân giải cực cao (UHDTV) trên truyền hình số mặt đất và truyền hình di động sẽ ngày càng được cung cấp rộng rãi hơn trong tương lai gần. Các dịch vụ mới đang phát triển nhanh chóng đặt ra nhu cầu lớn về hiệu năng cũng như độ tin cậy của hệ thống phát sóng truyền hình.

Số hóa truyền hình, còn được gọi là tắt sóng tương tự (ASO-Analog Switch Off) là quá trình chuyển đổi và ngưng phát sóng truyền hình analog để chuyển sang phát sóng kỹ thuật số, chủ yếu bắt đầu từ năm 2006 trên thế giới. Mục tiêu chính là chuyển đổi phát sóng analog mặt đất sang phát sóng số mặt đất. Tuy nhiên, việc chuyển đổi này cũng bao hàm sự chuyển đổi từ truyền hình cáp analog sang truyền hình cáp số cũng như chuyển đổi từ truyền hình vệ tinh analog sang truyền hình vệ tinh kỹ thuật số. Mỗi quốc gia có kế hoạch số hóa truyền hình khác nhau.

Tại Việt Nam, theo lộ trình số hóa truyền hình mặt đất (analog) theo tiêu chuẩn DVB-T2 của Bộ Thông tin và Truyền thông, tính đến thời điểm hiện nay các thành phố trực thuộc trung ương và các tỉnh thuộc nhóm I, II, III đã tắt sóng Analog. Các tỉnh còn lại thuộc nhóm IV dự kiến hoàn thành số hóa trước tháng 12 – 2020 bao gồm: Hà Giang, Cao Bằng, Bắc Kạn, Tuyên Quang, Lào Cai, Yên Bái, Lạng Sơn, Điện Biên, Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông. Cả nước sẽ hoàn thành tắt sóng Analog vào năm 2020 [2].

Việc số hóa truyền hình mang lại lợi ích to lớn trong phát triển kinh tế xã hội khi sử dụng băng tần hiệu quả. Vì với truyền hình analog thông thường, một kênh tần số chỉ phát được một chương trình truyền hình, còn nếu dùng truyền hình số mặt đất theo công nghệ DVB-T2, một kênh tần số có thể phát được tới 20 chương trình.

1.2. Chuẩn hóa truyền hình số mặt đất theo công nghệ DVB-T2 và truyền hình số thế hệ tiếp theo cho các thiết bị cầm tay (DVB-NGH)

Tiêu chuẩn truyền hình số thế hệ tiếp theo cho các thiết bị cầm tay DVB-NGH (Digital Video Broadcasting Next Generation Hand-held) được đề xuất phát triển bởi dự án DVB [3]. Đó là sự phát triển theo hướng di động của chuẩn DVB-T2 [4] và việc triển khai của chuẩn này được thúc đẩy bởi sự phát triển mạnh mẽ của các dịch vụ đa phương tiện di động cho các thiết bị cầm tay như máy tính bảng và điện thoại thông minh đang phát triển bùng nổ trên thế giới cũng như tại Việt Nam. Mục tiêu chính của DVB-NGH là tăng diện tích phủ sóng và dung lượng mạng vượt trội so với các tiêu chuẩn phát sóng di động hiện có như truyền hình số cho các thiết bị cầm tay DVB-H

1

(Digital Video Broadcasting Hand-held) và truyền hình số cho các thiết bị vệ tinh cầm tay DVB-SH (Digital Video Broadcasting Satellite Hand-held).

Khái niệm ống lớp vật lý (PLP-Physical Layer Pipe) được giới thiệu trong DVB-T2 và DVB-NGH nhằm hỗ trợ cấu hình các tham số truyền cho mỗi dịch vụ, bao gồm điều chế, mã hóa và xáo trộn. Về nguyên tắc, việc sử dụng nhiều PLP có thể cho phép cung cấp các dịch vụ nhắm mục tiêu đến các trường hợp người dùng khác nhau, tức là cố định, cầm tay và di động, trong cùng một kênh tần số. Các đặc điểm chính bổ sung mới của DVB-NGH so với DVB-T2 là: sử dụng kỹ thuật mã hóa video có thể mở rộng (SVC - Scalable Video Coding) để hỗ trợ hiệu quả cho các thiết bị nhận không đồng nhất và điều kiện mạng khác nhau, kỹ thuật phân chia tần số thời gian (TFS - Time Frequency Slicing) để tăng dung lượng và vùng phủ sóng, xen kẽ hiệu quả để khai thác sự phân tập thời gian và tần số, kỹ thuật nén tiêu đề (RoHC) để giảm chi phí do báo hiệu và đóng gói, bổ sung thành phần vệ tinh để tăng vùng phủ sóng, cải thiện tính bền vững của tín hiệu so với DVB-T2, triển khai hiệu quả các dịch vụ địa phương trong mạng đơn tần (SFN - Single Frequency Network) và cuối cùng là triển khai các kỹ thuật MIMO để tăng diện tích vùng phủ sóng và dung lượng hệ thống [5].

Vậy, nghiên cứu, đặc trưng hóa hệ thống truyền hình thế hệ tiếp theo, đề xuất kiến trúc mô hình dựa trên cơ sở lý thuyết hệ thống và các giải pháp tương ứng nhằm nâng cao hiệu năng truyền dẫn, cải thiện dung lượng, tính bền vững của hệ thống có tính cấp thiết vừa có ý nghĩa về học thuật vừa có ý nghĩa thực tế với nhu cầu của đất nước ta.

2. Tính cấp thiết của đề tài

Hiện nay truyền hình độ phân giải siêu cao 4K×2160p (12Gbps), 3DTV hoặc 8K×4320p (48Gbps) đang ngày một trở nên phổ biến và dần trở thành xu thế tất yếu của các đài truyền hình và các đơn vị cung cấp nội dung, ngoài việc nâng cao chất lượng các chương trình thì việc đổi mới công nghệ theo xu thế cũng là một phần tất yếu trong cuộc cạnh tranh gay gắt giữa các đơn vị cung cấp nội dung nhằm thu hút khán giả và nâng cao trải nghiệm xem truyền hình cho người xem. Trong khi đó, phổ tần dành cho truyền hình số mặt đất là hạn hữu, đặt ra thách thức cấp thiết cho việc tối ưu hoá các kỹ thuật, công nghệ trong tiêu chuẩn truyền hình số mặt đất hiện tại để đạt hiệu năng truyền dẫn, dung lượng cao hơn cho tiêu chuẩn truyền hình thế hệ tiếp theo.

Độ phức tạp do mối quan hệ tương hỗ giữa các khâu của quá trình xử lý tín hiệu của hệ MIMO tăng theo số lượng các ăng-ten, nhất là khi hệ thống làm việc trong môi trường thay đổi phức tạp, nhiễu động và phải thỏa hiệp giữa hiệu năng của hệ thống với chất lượng phục vụ (QoS) người dùng. Do đó, việc tối ưu hóa hệ thống thực hiện riêng rẽ theo tiêu chí, phân đoạn theo các khâu, thường không dẫn đến kết quả tối ưu như mong muốn. Vì vậy, cần thiết phải xây dựng một mô hình mang tính tổng quát theo lý thuyết hệ thống để phát triển hệ thống MIMO, MIMO quy mô lớn dựa trên

2

định hướng đa búp sóng sử dụng các tiêu chí tối ưu bền vững cho hệ truyền hình số mặt đất thế hệ mới như DVB-NGH.

3. Mục tiêu, đối tượng, phương pháp và phạm vi nghiên cứu

3.1 Mục tiêu nghiên cứu

Nội dung nghiên cứu của luận án nhằm vào các mục tiêu chính sau đây:

(i.) Nghiên cứu đề xuất kiến trúc định hướng đa búp sóng ứng dụng cho

truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo.

(ii.) Nghiên cứu đề xuất giải pháp nâng cao hiệu năng truyền dẫn, cải thiện

dung lượng cho hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo.

3.2 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của công trình này giới hạn ở kiến trúc DVB-NGH gồm:

(i.) Mô hình, cấu trúc hệ thống DVB-NGH, kỹ thuật MIMO, MIMO quy mô

lớn, ăng-ten mảng hình trụ.

(ii.) Mô hình định hướng đa búp sóng, định hướng búp sóng lai, kênh truyền MIMO phân cực kép, thông tin trạng thái kênh và các thuật toán cải thiện hiệu năng phục vụ các hệ truyền hình số mặt đất thế hệ mới như DVB-NGH.

3.3 Phạm vi nghiên cứu

• Lý thuyết truyền hình số, truyền hình số mặt đất. • Hệ thống truyền hình số DVB-NGH. • Mô hình truyền dẫn MIMO, MIMO quy mô lớn, ghép kênh không gian, định

hướng búp sóng.

• Ma trận nghịch đảo suy rộng, phương pháp số và mô phỏng.

• Nghiên cứu các thuật toán trên cơ sở các kiến trúc và mô hình đề xuất để nâng

cao hiệu năng hệ thống dựa trên lý thuyết hệ thống và tiêu chí tối ưu đa biến.

3.4 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu lý thuyết trên cơ sở đặc tính hóa theo lý thuyết hệ thống đối với hệ thống DVB-NGH và các kỹ thuật sử dụng công nghệ MIMO, MIMO quy mô lớn, định hướng đa búp sóng để đề xuất mô hình, xây dựng cấu trúc hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ kế tiếp và toán học hóa những vấn đề cần giải quyết khi đề xuất các giải pháp cải thiện hiệu năng của lớp vật lý nhằm tối ưu hóa truyền dẫn. Minh chứng các giải pháp đề xuất trên cơ sở lý thuyết bằng kiểm nghiệm thông qua các kết quả mô phỏng.

3

4. Các đóng góp khoa học của luận án

(i) Đề xuất mô hình, kiến trúc tối ưu hiệu năng hệ thống DVB-NGH bằng định

hướng đa búp sóng sử dụng các ăng-ten mảng hình trụ.

(ii) Đề xuất thuật toán phân nhóm người dùng bằng cách điều khiển băng thông

cho mạng truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo.

(iii) Đề xuất mô hình, kiến trúc cải thiện dung lượng hệ thống DVB-NGH bằng phương pháp định hướng búp sóng lai và ghép kênh không gian MIMO phân cực kép.

5. Bố cục của luận án

Cấu trúc của luận án gồm có 03 chương với các nội dung được tóm tắt như sau:

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu, trình bày tổng quan về truyền hình số mặt đất và sự phát triển của nội dung truyền hình, các vấn đề thách thức đặt ra với hệ thống truyền hình số mặt đất. Sau đó đưa ra định hướng giải quyết nâng cao hiệu năng, cải thiện dung lượng hệ thống ứng dụng công nghệ MIMO, định hướng đa búp sóng cho hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo.

Chương 2: Giải pháp nâng cao hiệu năng truyền dẫn hệ thống DVB-NGH bằng định hướng đa búp sóng và phân nhóm người dùng, trình bày kiến trúc định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống, với quy trình phân tích và thiết kế các hệ định hướng đa búp sóng có quy mô lớn theo cách tiếp cận của lý thuyết hệ thống trên cơ sở xem xét tác động của các tham số hệ thống bằng tập các hàm mục tiêu áp dụng trong những điều kiện tới hạn, khó truy cập dữ liệu đo hoặc dữ liệu đo có kích thước lớn được trình bày. Quy trình bao gồm việc xây dựng mô hình giảm bậc tối ưu và xác định nghiệm bền vững đối với hệ thống định hướng búp sóng. Sau đó đề xuất mô hình và kiến trúc hệ thống định hướng đa búp sóng ứng dụng cho hệ thống DVB-NGH. Trong hệ thống này sử dụng một số tiêu chí tối ưu bền vững để khai thác kênh và giảm thiểu sự can nhiễu giữa người dùng trong các tế bào. Đồng thời kết hợp kiến trúc định hướng đa búp sóng ăng-ten mảng hình trụ với ghép kênh không gian để nâng cao hiệu năng truyền dẫn. Cuối cùng đề xuất thuật toán để nhóm các người dùng bằng điều khiển băng thông để tối ưu hóa tổng tốc độ của hệ thống và mô phỏng minh chứng độ tin cậy, hiệu năng của mô hình đề xuất.

Chương 3: Giải pháp cải thiện dung lượng hệ thống DVB-NGH bằng phương pháp định hướng búp sóng lai và ghép kênh không gian MIMO phân cực kép, đề xuất mô hình và kiến trúc định hướng búp sóng mới dựa trên định hướng búp sóng lai và ghép kênh không gian MIMO phân cực kép cho các hệ thống DVB- NGH. Sau đó đưa ra nghiên cứu điển hình về MIMO rate-2. Cuối cùng thực hiện mô phỏng để minh chứng định hướng búp sóng lai được đề xuất hiệu quả hơn so với các mô hình hiện có cho các hệ thống DVB-NGH.

4

Phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án: Phần này trình bày tóm tắt các kết quả đạt được của luận án và nêu ra hướng phát triển tiếp theo của đề tài, cũng như các nghiên cứu dự kiến sẽ được thực hiện trong tương lai.

5

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Đặt vấn đề

Các nhà đài, các đơn vị truyền dẫn luôn có nhu cầu phát sóng, truyền dẫn được nhiều kênh truyền hình chất lượng cao cho khán giả. Đáp ứng nhu cầu này với truyền hình Analog gặp nhiều khó khăn về thiết bị phát và kênh sóng cao tần, vì mỗi kênh cần một máy phát và một kênh sóng. Các băng tần VHF và UHF lâu nay dùng cho truyền hình mặt đất đến nay đã không đủ cho yêu cầu phát nhiều kênh, trong khi các mạng thông tin chuyên ngành, thông tin di động cũng có nhu cầu ở các dải tần này. Chất lượng của các kênh truyền hình đòi hỏi ngày càng cao, đặc biệt là nhu cầu thưởng thức truyền hình độ nét cao (HDTV) và độ nét siêu cao (UHD) ngày càng lớn.

Để đáp ứng các nhu cầu trên thì giải pháp là chuyển đổi sang truyền hình số mặt đất với những ưu điểm vượt trội so với truyền hình analog. Công nghệ truyền hình số mặt đất có thể thiết lập mạng phát hình gồm nhiều máy phát trên cùng một kênh sóng. Điều này giúp cho việc nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần và tiết kiệm kinh phí đầu tư, chi phí vận hành.

Với định hướng giải quyết nâng cao hiệu năng lớp truyền dẫn, hiệu năng sử dụng năng lượng trên cơ sở mô hình, cấu trúc hệ thống và xử lý tín hiệu, chương một sẽ tập trung nghiên cứu về những vấn đề cơ bản nhất của hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ mới để làm nền tảng cho những nghiên cứu tiếp theo.

1.2 Tổng quan về truyền hình số mặt đất và các kỹ thuật đã đề xuất

1.2.1 Tổng quan về truyền hình số mặt đất

DVB-T (Digital Video Broadcasting - Terrestrial) là tiêu chuẩn truyền hình số mặt đất chính thức được tổ chức ETSI (European Telecommunications Standards Institute) công nhận vào tháng 2 năm 1997. DVB-T sử dụng kỹ thuật COFDM (Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing). COFDM là kỹ thuật có nhiều đặc điểm ưu việt, có khả năng chống phản xạ đa đường, phù hợp với các vùng dân cư có địa hình phức tạp, cho phép thiết lập mạng đơn tần (SFN) và có khả năng thu di động, đáp ứng các chương trình có độ nét cao như HDTV. DVB-T là thành viên của một họ các tiêu chuẩn DVB, trong đó bao gồm tiêu chuẩn truyền hình số qua vệ tinh, mặt đất, cáp.

DVB-T2 là thuật ngữ viết tắt của Digital Video Broadcasting – Second Generation Terrestrial, là phần mở rộng của chuẩn truyền hình số mặt đất DVB-T, ban hành bởi tổ chức DVB, tiêu chuẩn hóa bởi ETSI [4]. Tiêu chuẩn truyền hình số mặt đất thế hệ thứ hai DVB -T2 là một chuẩn mới trong họ tiêu chuẩn DVB được phát triển với mục đích tăng khả năng sử dụng băng tần, tăng dung lượng dữ liệu có thể

6

truyền cũng như cải tiến chất lượng tín hiệu. Trong các điều kiện thu tương đương so với DVB-T, DVB-T2 tăng dung lượng tối thiểu 30%, thậm chí trong một số trường hợp có thể tăng tới 67%. Ngoài ra, DVB-T2 còn có khả năng chống lại phản xạ đa đường (Multipaths) và can nhiễu đột biến tốt hơn nhiều so với DVB-T. Điều này càng thuận lợi cho việc triển khai các dịch vụ quảng bá mới với đòi hỏi nhiều dung lượng hơn. Hiệu quả đạt được nhờ các cải tiến từ các đặc trưng lớp vật lý, tới cấu hình mạng, cũng như tối ưu quá trình thực thi để đạt được bộ thông số tối ưu cho các kênh truyền. Chi tiết cấu trúc khung (Frame Structure), mã hoá kênh (Channel Coding) và quá trình điều chế được mô tả trong tiêu chuẩn ETSI EN 302 755 [3].

Tiêu chuẩn truyền hình số thế hệ tiếp theo cho các thiết bị cầm tay DVB-NGH (Digital Video Broadcasting Next Generation Hand-held) phát triển từ DVB-T2 [6] để phù hợp với môi trường di động theo cách tương tự như DVB-H đã làm với DVB-T. DVB-T2 vẫn là một tài liệu tham chiếu mạnh mẽ, linh hoạt và hiệu quả sử dụng phổ (cung cấp nhiều hơn 50% so với bất kỳ hệ thống nào hiện nay), đây là lý do tại sao DVB-NGH lấy đó làm cơ sở [7]. DVB-NGH là hệ thống truyền hình di động đầu tiên sử dụng kỹ thuật MIMO (nhiều đầu vào nhiều đầu ra) trong các cấu hình của nó để vượt qua giới hạn dung lượng Shanon so với các hệ thống thông tin liên lạc truyền thống chỉ sử dụng một ăng-ten phát/thu [8].

Quá trình tiêu chuẩn hóa DVB-NGH [3] đã bắt đầu từ năm 2010 nhưng do thiếu những định hướng kinh doanh cụ thể khi thương mại vì vậy đến thời điểm hiện tại, các nhà nghiên cứu vẫn đang nỗ lực hoàn thiện các công nghệ để có thể tiêu chuẩn hóa DVB-NGH với hiệu năng vượt trội trong tương lai. Mặc dù vậy sự phát triển vượt bậc về công nghệ phát sóng truyền hình số mặt đất đã giúp DVB-NGH trở thành điểm tham chiếu cho các công nghệ sắp tới/tương lai, không chỉ là sự phát triển tiềm năng của DVB-T2 mà còn cho ATSC (Advanced Television System Committee), ISDB-T (Integrated Service Digital Broacasting – Terrestrial), FoBTV (Future of Broadcast Terrestrial Television) [9]…..

1.2.2 Các giải pháp kỹ thuật đã được đề xuất để tiêu chuẩn hóa truyền hình số thế hệ tiếp theo

DVB-NGH đưa ra 4 cấu hình bao gồm: truyền hình mặt đất cơ bản, truyền hình mặt đất sử dụng MIMO, truyền hình lai mặt đất/vệ tinh, và truyền hình lai mặt đất/vệ tinh sử dụng MIMO. Cấu hình bắt buộc chỉ yêu cầu 1 trạm cơ sở, dựa trên cấu hình di động của DVB-T2, được gọi là DVB-T2 Lite [10]. Cấu hình cơ sở cung cấp một mô tả đầy đủ của hệ thống, ba cấu hình còn lại chỉ khác nhau ở trạm cơ sở.

1.2.2.1 Cấu hình cơ sở

a. Kỹ thuật điều chế và mã hóa xen kẽ bit (BICM)

DVB-NGH được phát triển dựa trên DVB-T2, trong đó có các cải tiến mạnh mẽ và hiệu quả sử dụng phổ. Sơ đồ khối của cấu hình cơ sở BICM của DVB-NGH

7

được thể hiện trong hình 1.1, trong đó minh họa sự khác biệt chính so với với DVB- T2.

Hình 1.1. Cấu hình DVB-NGH cơ sở BICM [9]

DVB-NGH đã khắc phục các hạn chế trong DVB-T2 để giảm độ phức tạp của máy thu, chẳng hạn như chỉ cho phép kích thước sử dụng từ mã LDPC ngắn là 16200 bit (16K). Kích thước của bộ nhớ xen kẽ thời gian giảm một nửa so với DVB-T2 và việc các chòm sao xoay không còn được áp dụng cho QAM-256 [10]. Ngoài ra, tốc độ bit dữ liệu được mã hóa tối đa trong DVB-NGH được giới hạn ở 12 Mbps, bao gồm cả dữ liệu nguồn và dữ liệu chẵn lẻ.

Các thay đổi BICM đã được giới thiệu để cải thiện tính bền vững của đường truyền. Ở cấp độ FEC, tỷ lệ mã hóa LDPC mới bền vững hơn giảm xuống còn 1/5 đã được thông qua (tỷ lệ mã hóa này trong DVB-T2 là 4/9 và trong T2-Lite là 1/3). Ở cấp độ chòm sao, bổ sung các chòm sao 64QAM và 256QAM không đồng nhất và một chòm sao QPSK xoay 4 chiều. Ở cấp xen kẽ, bộ xen kẽ bit chẵn lẻ được sử dụng cho tất cả các chòm sao (không được sử dụng cho QPSK trong DVB-T2). Việc xen kẽ thành phần I / Q thay thế bộ trễ Q-delay theo chu kỳ của DVB-T2 để khai thác sự phân tập không gian-tín hiệu của các chòm sao quay phân phối các thành phần của mỗi ký tự được quay với sự phân tách tối đa về thời gian và tần số [11].

8

DVB-NGH đã tối ưu hóa bộ xen kẽ thời gian TI (Time Interleaver) trong DVB- T2 ở hai khía cạnh. DVB-NGH đã bổ sung một bộ xen kẽ tích chập CI (Convolutional Interleaver) để xen kẽ liên khung (tức là trên nhiều khung hình), giữ lại bộ xen kẽ khối BI (Block Interleaver) như trong DVB-T2 chỉ để xen kẽ nội khung và sử dụng lượng tử hóa tế bào nghi để sử dụng hiệu quả hơn của bộ nhớ TI với các chòm sao bậc thấp. Để so sánh, với cùng bộ nhớ như trong DVB-T2, DVB-NGH có thể thu được thời gian xen kẽ sâu hơn 4 lần [11].

b. Kỹ thuật phân chia tần số thời gian (TFS)

Kỹ thuật TFS (Time Frequency Slicing) đã phá vỡ mô hình hiện tại của việc truyền các dịch vụ quảng bá trong một kênh RF duy nhất để truyền các dịch vụ qua nhiều kênh RF với nhảy tần và thời gian cắt [12] [13]. Ban đầu nó được đề xuất trong quá trình tiêu chuẩn hóa DVB-T2, nhưng cuối cùng chỉ được đưa vào một phần thông tin của tiêu chuẩn (không phải quy chuẩn) do nhu cầu thực hiện hai bộ điều chỉnh trong máy thu. DVB-NGH được đề xuất để sử dụng TFS cho tất cả các cấu hình để có thể hoạt động với một bộ dò sóng duy nhất mà không làm tăng độ phức tạp của bộ thu.

TFS có thể cung cấp những lợi ích rất quan trọng cả về dung lượng do tăng cường ghép kênh thống kê (StatMux) và phạm vi phủ sóng cho cả thu cố định và di động do phân tập tần số được cải thiện [14]. Sự kết hợp của nhiều kênh RF vào một kênh ghép TFS duy nhất cho phép đạt được độ lợi ghép kênh thống kê gần như lý tưởng cho các dịch vụ tốc độ bit thay đổi VBR (Variable Bit Rate) [15]. Phân tập tần số có thể cải thiện đáng kể tính bền vững của tín hiệu truyền đi, vì các dịch vụ có thể được trải rộng trên toàn bộ dải tần UHF.

Lợi ích chính của TFS đối với DVB-NGH là cải thiện phạm vi phủ sóng và tính bền vững truyền dẫn. Không có TFS, mức phủ sóng tại một vị trí nhất định bị giới hạn bởi kênh RF có cường độ tín hiệu thấp nhất. Với TFS, việc thu sóng tại một vị trí cụ thể được xác định bởi cường độ tín hiệu trung bình của các kênh RF. Do đó, chỉ báo về độ lợi vùng phủ tại một vị trí cụ thể có thể được tính gần đúng như sự khác biệt giữa giá trị SNR trung bình của các kênh RF và SNR tức thời tối thiểu trong số tất cả các kênh RF [16].

c. Kỹ thuật chèn các dịch vụ cục bộ

DVB-NGH bổ sung hai kỹ thuật để truyền tải nội dung cục bộ trong các SFN, được gọi là chèn dịch vụ cục bộ phân cấp H-LSI (Hierarchical Local Services Insertion) và trực giao O-LSI (Orthogonal Local Services Insertion) [17]. Cả hai kỹ thuật đều cung cấp mức tăng dung lượng rất quan trọng so với cách tiếp cận SFN cổ điển trong đó nội dung được truyền trong toàn bộ mạng, nhưng mỗi kỹ thuật giải quyết các trường hợp sử dụng khác nhau với sự cân bằng hiệu suất khả năng phủ sóng khác nhau, do đó kỹ thuật truyền tối ưu phụ thuộc vào trường hợp sử dụng mục tiêu và kịch bản cụ thể được xem xét (vị trí và công suất của máy phát, phân phối các dịch vụ

9

địa phương, v.v.). Đối với cả hai kỹ thuật, việc truyền tải nội dung cục bộ thông qua toàn bộ mạng SFN có thể được lên lịch theo cách mà các khu vực cục bộ khác nhau không gây nhiễu lẫn nhau.

Chèn dịch vụ cục bộ phân cấp (H-LSI) sử dụng các điều chế phân cấp, cho phép kết hợp 2 luồng dữ liệu riêng biệt trong một với độ mạnh khác nhau. Trong điều chế phân cấp, nội dung cục bộ được truyền trong luồng có mức độ ưu tiên thấp hơn so với nội dung chung. Điều này được mô tả trong hình 1.2, trong đó (a) cho thấy sự tiếp nhận gần một máy phát phát nội dung toàn cục, (b) cho thấy sự tiếp nhận của một điểm trung gian giữa một nội dung toàn cục và các máy phát nội dung cục bộ, và cuối cùng (c) cho thấy sự tiếp nhận gần một máy phát nội dung cục bộ.

H-LSI có thể được sử dụng để truyền các dịch vụ cục bộ đến các khu vực gần với máy phát, ở các khu vực khác, việc nhận nội dung cục bộ là không thể (như được mô tả trong hình 1.2 cho thiết bị đầu cuối). Một nhược điểm của kỹ thuật này là sự giao thoa được tạo ra giữa các lớp, mỗi lớp đóng vai trò là tạp âm cho lớp kia, điều này làm cho độ bao phủ của dịch vụ toàn cục giảm.

Hình 1.2. Ví dụ kịch bản điều chế phân cấp [9]

Chèn dịch vụ cục bộ trực giao (O-LSI) xác định một nhóm các sóng mang con trong các ký tự OFDM cụ thể chỉ có thể được sử dụng bởi các máy phát xác định để truyền các dịch vụ cục bộ. Mỗi máy phát sẽ chỉ có một tập con của nhóm sóng mang con này.

Những lợi ích chính của kỹ thuật này là nội dung toàn cục không bị suy giảm và nội dung cục bộ có phạm vi bao phủ tương tự như toàn cục. Nhưng hạn chế, độ lợi của SFN không được khai thác triệt để, trừ khi một số máy phát truyền cùng một nội dung cục bộ trong cùng một khu vực [18].

10

d. Mạng đơn tần nâng cao (eSFN)

DVB-NGH áp dụng kỹ thuật MISO phân tán dựa trên mã hóa Alamouti [19] và một kỹ thuật mới được gọi là eSFN (Enhanced Single Frequency Network). Các kỹ thuật này được áp dụng thông qua một số ăng-ten trong mạng SFN sử dụng lại cơ sở hạ tầng DTT, tương thích với các máy thu chỉ có một ăng-ten duy nhất. Mã Alamouti được áp dụng cho một vài ăng-ten phát trong khi eSFN có thể được áp dụng cho nhiều ăng-ten.

eSFN là kỹ thuật phân tập độ trễ theo chu kỳ, bao gồm việc áp dụng hàm dự đoán tuyến tính cho tín hiệu theo cách mà ước lượng kênh tại máy thu không bị ảnh hưởng [20]. Kỹ thuật này cải thiện sự phân tập tần số của kênh mà không cần thêm các tín hiệu dẫn đường hoặc xử lý tín hiệu bổ sung để giải điều chế tại máy thu. Điều này giúp cải thiện mã hóa Alamouti, cần tăng gấp đôi số lượng tín hiệu dẫn đường để ước lượng các đáp ứng kênh truyền. eSFN cũng có thể được sử dụng để xác định các máy phát khác nhau bằng cách sử dụng các chức năng dự phòng khác nhau.

e. Kỹ thuật báo hiệu lớp vật lý

Tín hiệu lớp vật lý của DVB-NGH được truyền như trong DVB-T2 dưới dạng ký tự OFDM mở đầu ở đầu mỗi khung [21]. Phần mào đầu cung cấp một cách thức để phát hiện tín hiệu nhanh, cho phép quét nhanh tín hiệu và nó mang một lượng dữ liệu tín hiệu hạn chế được truyền cường độ mạnh cho phép truy cập PLP trong các khung. DVB-NGH đã tăng cường tín hiệu lớp vật lý của DVB-T2 theo ba khía cạnh

• Khả năng truyền tín hiệu cao hơn. • Cải thiện độ bền của đường truyền. • Giảm chi phí báo hiệu.

Những cải tiến về dung lượng cho phép báo hiệu tất cả bốn cấu hình của DVB- NGH mà không có bất kỳ hạn chế nào về số lượng PLP được sử dụng trong hệ thống. DVB-NGH đã tăng dung lượng của phần mào đầu báo hiệu và tín hiệu L1 [22]. Ký hiệu OFDM đầu tiên của mỗi khung là ký hiệu P1 mào đầu. Nó cung cấp bảy bit báo hiệu, trong số các thông tin cơ bản khác, xác định loại khung có ba bit. Ba bit này không đủ để báo hiệu tất cả các cấu hình của DVB-T2, T2-Lite và DVB-NGH. Do đó, DVB-NGH đã giới thiệu thêm một ký tự mào đầu P1, được gọi là aP1, để xác định MIMO trên mặt đất, các cấu hình SISO và MIMO kết hợp. Sự hiện diện của ký tự aP1 được báo hiệu trong ký hiệu P1. Hơn nữa, cấu trúc khung logic mới của DVB-NGH tránh được bất kỳ giới hạn nào về số lượng PLP tối đa có thể được sử dụng do các ràng buộc về báo hiệu L1. Khả năng tín hiệu L1 đã được tăng lên vì nó không bị giới hạn bởi các ký tự OFDM còn lại của phần mào đầu.

Việc cải thiện tính bền vững của tín hiệu L1 có thể được chuyển thành việc giảm chi phí tín hiệu để có cùng độ bền vững [23]. Nhưng DVB-NGH đã thay đổi cấu trúc tín hiệu L1 của DVB-T2 để giảm tổng chi phí tín hiệu. Thay vì báo hiệu cấu hình

11

của mỗi PLP, các PLP được liên kết trong các nhóm có cài đặt giống nhau, làm giảm thông tin báo hiệu cần thiết. Hơn nữa, có thể chia thành một số thông số tín hiệu khung được truyền trong DVB-T2 trong mỗi khung nhưng thực tế là tĩnh. Cấu trúc khung logic mới của DVB-NGH cũng tránh truyền tất cả thông tin báo hiệu L1 trong mỗi khung. Các cải tiến trên không cho phép giảm chi phí tín hiệu và tăng dung lượng hệ thống từ 1% đến 1,5% mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống [24].

1.2.2.2 Cấu hình MIMO

Để đáp ứng với nhu cầu ngày càng tăng về hiệu suất phổ, công nghệ nhiều đầu vào nhiều đầu ra (MIMO) đã được xem xét cho các hệ thống truyền hình phát sóng mặt đất thế hệ tiếp theo [25]. Một MIMO 2x2 với cấu hình phân cực chéo tùy ý được xác định trong DVB-NGH [26]. Mục đích là để tận dụng tất cả các mức độ phân tập có sẵn trong các hệ thống này để vượt qua giới hạn dung lượng của các hệ thống SISO truyền thống. Trong [27] đề xuất một bộ tiền mã hóa kênh MIMO sử dụng cấu trúc kênh thống kê và phù hợp với các hệ thống phát sóng trên mặt đất, đồng thời có khả năng trong suốt đối với các máy thu. Hiệu suất của bộ tiền mã hóa kênh được đánh giá trong một loạt các kịch bản kênh và điều kiện kênh không thích ứng, một tình huống điển hình trong thiết lập phát sóng quảng bá. Các kết quả cho thấy có sự cải thiện về hiệu năng hệ thống trong trường hợp có các tình huống tầm nhìn thẳng với các thành phần ăng-ten tương quan và khả năng phục hồi tín hiệu trong điều kiện xấu.

1.2.2.3 Cấu hình lai mặt đất và vệ tinh

DVB-NGH được thiết kế như một cấu hình có nhiều tùy chọn trong đó một thành phần vệ tinh có thể được sử dụng để bổ sung cho phạm vi bao phủ được cung cấp bởi thành phần trên mặt đất. Trong cấu hình này, một bộ xen kẽ thời gian liên khung mở rộng được xác định. SC-OFDM là điều chế được chọn cho thành phần vệ tinh, nhằm giảm PAPR trong các MFN lai [28]. Việc lập lịch của hai thành phần phải theo cách có thể nhận được song song hai tín hiệu trong các máy thu chỉ với một bộ điều chỉnh tần số. Điều này đạt được nhờ các khái niệm kênh logic và nhóm kênh logic. Trong cấu hình lai, bộ nhớ ngoài được sử dụng cho bộ xen kẽ liên khung thời gian [24].

Cấu hình lai sử dụng bộ nhớ TDI (Time De-Interleaving) bên ngoài như một phần bổ sung của bộ nhớ TDI trên chip được sử dụng trong cấu hình mặt đất cơ sở. Bộ nhớ TDI trên chip chỉ được sử dụng để xen kẽ khối nội khung, trong khi bộ nhớ TDI bên ngoài được sử dụng để xen kẽ liên khung. So với một máy thu tuyệt đối trên mặt đất, một máy thu hỗn hợp yêu cầu ít nhất một bộ nhớ giải xen kẽ thời gian bên ngoài bổ sung để tính đến các yêu cầu xen kẽ trong thời gian dài ở lớp vật lý, giải điều chế SC-OFDM và bộ điều chỉnh các dải tần số vệ tinh (S) [29].

12

1.2.2.4 Cấu hình lai mặt đất vệ tinh MIMO

Cấu hình lai ghép (hybrid) MIMO đã được thiết kế [24], trong cấu hình này MIMO có thể được sử dụng trong thành phần vệ tinh trên mặt đất và/hoặc vệ tinh. Các trường hợp được thiết kế là một hoặc hai ăng-ten trên mặt đất (phân cực tuyến tính, phân cực chéo) và một hoặc hai ăng-ten vệ tinh (phân cực chéo, phân cực tròn ngược chiều), sau đó cho phép việc sử dụng tới 4 ăng-ten phát. Ít nhất một trong các thành phần phải sử dụng 2 ăng-ten, nếu không, trường hợp này sẽ được xem xét trong cấu hình lai thay thế. Có thể sử dụng cấu hình SFN và MFN [30]. Đối với cấu hình MFN lai, trong trường hợp dạng sóng vệ tinh là SC-OFDM, mã hóa ghép kênh không gian MIMO rate-2 là ghép kênh không gian đơn giản thay vì eSM-PH (nghĩa là không áp dụng tiền mã hóa MIMO cũng như nhảy pha) [31]. Đối với các cấu hình SFN lai, thành phần vệ tinh chỉ cần lặp lại quá trình truyền của các máy phát trên mặt đất để tránh làm tăng ký tự dẫn đường cần thiết cho ước lượng kênh. Một cân nhắc khác thúc đẩy sự lựa chọn này là nhu cầu đảm bảo có thể đạt được hiệu suất máy thu thỏa đáng ngay cả khi một trong các luồng bị mất (một sự kiện rất có thể xảy ra trong các hệ thống di động). Các mã hóa đã chọn cho các kịch bản SFN được trình bày trong bảng 1.1. Mã Alamouti hoặc eSFN có thể được áp dụng khi có phân cực đơn ở cả vị trí vệ tinh và mặt đất. Khi truyền dẫn trên mặt đất là phân cực kép và vệ tinh chỉ sử dụng một phân cực duy nhất, vệ tinh có thể chỉ cần truyền các ký tự giống như một phân cực trên mặt đất (được gọi là “Alamouti + QAM”). eSFN cũng có thể được sử dụng.

Để đạt được tốc độ rate-2 [32], có thể sử dụng Virtual MIMO (VMIMO), trong đó bộ phát phân cực đơn mô phỏng ở phía bên phát một kênh 2x1 được tối ưu hóa trong khi bộ phát phân cực kép phát ra MIMO rate-2. Tuy nhiên, VMIMO nói chung không thực tế ở khía cạnh vệ tinh do yêu cầu SNR cao. Khi các đường truyền trên mặt đất sử dụng phân cực đơn và truyền qua vệ tinh là phân cực kép, Alamouti + QAM có thể được sử dụng. Bây giờ chỉ có vai trò của máy phát trên mặt đất và vệ tinh bị đảo ngược so với mã hóa được trình bày cho trường hợp phân cực mặt đất kép và vệ tinh đơn. eSFN và VMIMO cũng có thể. Trong trường hợp cuối cùng, cả truyền dẫn trên mặt đất và vệ tinh đều sử dụng phân cực kép. Đối với rate-1, các khối Alamouti giống nhau được truyền từ cả máy phát vệ tinh và mặt đất. Hơn nữa, eSFN có thể được sử dụng cho vệ tinh để tăng cường hoạt động. Mã này được gọi là “Alamouti + Alamouti”. Đối với rate-2, eSM-PH được sử dụng trong cả thành phần trên mặt đất và vệ tinh. Vệ tinh truyền cùng một tín hiệu ngoại trừ phần trước eSFN. Việc sử dụng cấu hình MIMO kết hợp được báo hiệu bằng ký tự mào đầu P1, sau đó là ký tự aP1 mào đầu bổ sung cung cấp thông tin về việc sử dụng SC-OFDM và kích thước FFT và khoảng thời gian bảo vệ được sử dụng. Cấu hình MIMO lai cho phép kết hợp xen kẽ thời gian dài với MIMO [33].

13

Bảng 1.1. Các cấu hình hybrid MIMO [9]

Số ăng-ten Tx Mặt đất Đơn cực

2

Vệ tinh Đơn cực

Rate 2 -

3

Lưỡng cực

Đơn cực

VMIMO

Rate 1 eSFN, Alamouti eSFN, Alamouti + QAM

3

Đơn cực

VMIMO

Lưỡng cực

eSFN, Alamouti + QAM

4

Lưỡng cực

Lưỡng cực

eSFN, Alamouti + Alamouti

eSM-PH eSM-PH + eSFN

1.2.3 Những vấn đề còn tồn tại

Yêu cầu về tốc độ dữ liệu càng ngày càng lớn trong các hệ thống truyền hình thế hệ mới đòi hỏi việc sử dụng hiệu quả hơn các hệ thống MIMO. Kiến trúc đa ăng- ten MIMO ở cả phía phát và phía thu của hệ thống như DVB-NGH cho phép tăng một cách đáng kể dung lượng của kênh truyền. Sự nâng cao dung lượng dựa vào việc sử dụng đa ăng-ten cũng có thể đạt được trong một viễn cảnh thông tin đa người dùng như kênh xuống điểm-đa điểm của một hệ thống mà trong đó, một đường truyền tập trung với nhiều ăng-ten để truyền các luồng thông tin độc lập một cách đồng thời tới một vài MS trong các địa điểm khác nhau. Tuy nhiên, các đề xuất cho hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo mới chỉ dừng lại ở việc áp dụng công nghệ MIMO 2x2 trong giải quyết vấn đề truyền dẫn. Vì vậy cần có những giải pháp kỹ thuật sử dụng các công nghệ mới để có thể nâng cao hiệu năng và dung lượng hệ thống. Các kỹ thuật đã đề xuất cho hệ thống DVB-NGH cũng không thể đồng thời tối ưu hóa hiệu năng cho tất cả người dùng trong hệ thống MIMO đa người dùng. Vấn đề tồn tại cần được giải quyết để tối ưu hóa bài toán nâng cao hiệu năng sử dụng phổ và tốc độ truyền dẫn.

1.3 Định hướng giải pháp nâng cao chất lượng truyền dẫn của truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo

1.3.1 Hệ thống MIMO

MIMO là các hệ thống truyền dẫn vô tuyến sử dụng đồng thời nhiều ăng-ten ở máy phát và máy thu được mô tả như ở hình 1.3. Chuỗi tín hiệu phát được mã hóa theo cả hai miền không gian (theo hướng các ăng-ten phát) và thời gian nhờ bộ mã hóa không gian-thời gian (STE: Space-Time Encoder) [34]. Tín hiệu sau khi được mã hóa không gian-thời gian x được phát nhờ 𝑁𝑇 ăng-ten phát. Máy thu sử dụng phân tập thu với 𝑁𝑅ăng-ten thu. Kênh tổng hợp giữa máy phát (TX) và máy thu (RX) có 𝑁𝑇 đầu vào và 𝑁𝑅 đầu ra, được gọi là kênh vô tuyến MIMO 𝑁𝑇x𝑁𝑅 .

Mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của hệ thống MIMO có thể được viết như

sau:

14

(1.1)

[ [ ] ] = ] + [

⋯ ⋯ ⋱ ⋯ 𝑦1 𝑦2 ⋮ 𝑦𝑁𝑅 𝑥1 𝑥2 ⋮ 𝑥𝑁𝑇 𝑛1 𝑛2 ⋮ 𝑛𝑁𝑅 ℎ11 ℎ21 ⋮ ℎ𝑁𝑅1 ℎ12 ℎ22 ⋮ ℎ𝑁𝑅2 [ ℎ1𝑁𝑇 ℎ2𝑁𝑇 ⋮ ℎ𝑁𝑅𝑁𝑇]

Trong đó:

𝑇 • 𝑥 = [𝑥1, 𝑥2, . . . , 𝑥𝑁𝑇]

, là tín hiệu được máy phát truyền đi.

𝑇 • 𝑦 = [𝑦1, 𝑦2, . . . , 𝑦𝑁𝑅]

là tín hiệu mà máy thu nhận được.

• 𝑛 là vectơ nhiễu 𝐴𝑊𝐺𝑁 𝑁𝑅 chiều.

• H là ma trận kênh truyền

• ℎ𝑖,𝑗là các hệ số kênh truyền giữa ăng-ten phát thứ i và ăng-ten thu thứ j.

Hình 1.3. Mô hình hệ thống MIMO

1.3.1.1 Dung lượng hệ thống MIMO

Dung lượng kênh truyền được định nghĩa là tốc độ truyền dẫn tối đa với một xác suất lỗi tương đối nhỏ nào đó. Đối với mô hình thu phát truyền thống với một ăng- ten phát và một ăng-ten thu (hệ thống SISO) thì theo định lý Shanon dung lượng của hệ thống trong môi trường tạp âm AWGN được biểu diễn như sau:

(1.2) ) 𝐶𝑆𝐼𝑆𝑂 = 𝐵𝑙𝑜𝑔2(1 + 𝑃 𝐵𝑁0

Trong đó: B là băng thông, P là công suất thu trung bình, 𝑁0là mật độ phổ công

suất tạp âm.

Trong trường hợp, có hiện tượng đa đường và giả sử băng thông là 1Hz, dung

lượng của hệ thống được biểu diễn như sau:

15

(1.3) |ℎ|2) 𝐶𝑆𝐼𝑆𝑂 = 𝑙𝑜𝑔2(1 + 𝑃 𝑁0

𝑃

Trong đó: h là đáp ứng xung thỏa mãn điều kiện E{|ℎ|2} = 1 và E{.} là toán tử

𝑁0

kỳ vọng, |ℎ|2 là tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) tại đầu vào máy thu.

Từ công thức (1.3) ta thấy rằng với một kênh truyền vô tuyến có độ rộng băng tần nhất định không sử dụng phân tập không gian thì dung lượng kênh truyền tỉ lệ với SNR ở đầu vào máy thu theo luật logarit. Do đó, muốn tăng dung lượng kênh truyền thì chỉ có cách tăng công suất phát. Tuy nhiên, do mối quan hệ logarit nên dung lượng kênh truyền sẽ tăng rất chậm.

𝑃

Hệ thống MIMO được đề xuất để khắc phục hạn chế về dung lượng kênh truyền của các hệ thống SISO [35]. Với 𝑁𝑇 ăng-ten phát và 𝑁𝑅ăng-ten thu, trong môi trường pha-đinh Rayleigh giàu tán xạ và biến đổi chậm, kênh truyền MIMO 𝑁𝑇x𝑁𝑅 như ở hình 1.3, cho phép đạt được dung lượng kênh truyền như sau:

𝑁𝑇𝑁0

(1.4) 𝐻𝐻𝐻) , 𝐶𝑀𝐼𝑀𝑂 = 𝑙𝑜𝑔2 𝑑𝑒𝑡( 𝐼𝑁𝑅 +

trong đó:

𝐼𝑁𝑅là ma trận đơn vị kích thước 𝑁𝑅x𝑁𝑅, (. )𝐻 là chuyển vị Hermition.

Xem xét công thức (1.4) ta thấy rằng khi sử dụng nhiều ăng-ten ở phía phát và phía thu sẽ tạo ra nhiều tuyến dữ liệu không gian kết nối giữa máy phát và máy thu, đồng thời trong trường hợp các kênh độc lập và phân bố giống nhau, dung lượng của hệ thống MIMO tăng gấp min (𝑁𝑇,𝑁𝑅) lần so với hệ thống SISO.

1.3.1.2 Ưu điểm hệ thống MIMO

Hệ thống kênh truyền MIMO có những ưu điểm nổi trội cụ thể như sau [36]:

• Độ tăng ích mảng: Độ tăng ích mảng là việc tăng lên của tỷ số SNR nhận được do hiệu ứng kết hợp của các tín hiệu vô tuyến tại máy thu. Việc kết hợp tín hiệu có thể được thực hiện thông qua xử lý tín hiệu không gian tại ăng-ten mảng thu. Độ tăng ích mảng tăng cường khả năng chống nhiễu do đó giúp cải thiện vùng phủ sóng và phạm vi của mạng.

• Độ tăng ích phân tập: Như ta đã biết, mức tín hiệu tại máy thu trong hệ thống vô tuyến thăng giáng do pha-đinh. Độ tăng ích phân tập không gian làm giảm pha- đinh trên cơ sở máy thu nhận được nhiều bản sao độc lập của tín hiệu phát theo không gian, tần số hoặc thời gian. Với việc tăng số lượng bản sao độc lập của tín hiệu sẽ làm tăng chất lượng, độ tin cậy của tín hiệu thu được. Kênh truyền MIMO với 𝑁𝑇 ăng-ten phát và 𝑁𝑅ăng-ten thu tạo ra 𝑁𝑇x𝑁𝑅kết nối độc lập do vậy bậc phân tập không gian sẽ là 𝑁𝑇x𝑁𝑅.

16

• Độ tăng ích phân kênh không gian: Hệ thống MIMO giúp tăng tốc độ dữ liệu thông qua phân kênh không gian, tức là truyền cùng lúc nhiều luồng dữ liệu độc lập trên cùng băng tần hoạt động. Mỗi luồng dữ liệu có chất lượng kênh bằng với chất lượng kênh trong hệ thống SISO vì vậy sẽ làm tăng dung lượng hệ thống lền gấp min (𝑁𝑇x𝑁𝑅) lần.

• Giảm và tránh nhiễu: Nhiễu trong hệ thống vô tuyến là do nhiều người dùng chia sẻ cùng tài nguyên tần số hoặc thời gian. Hệ thống MIMO giúp giảm can nhiễu là do khai thác yếu tố không gian để làm tăng cách biệt giữa các người dùng khác nhau. Việc giảm và tránh nhiễu giúp tăng phạm vi và vùng phủ của mạng vô tuyến đồng nghĩa với chất lượng truyền dẫn tốt hơn hay nói cách khác là tỷ lệ lỗi bit Ber giảm.

Như vậy, hệ thống MIMO có rất nhiều lợi ích như đã nêu, việc ứng dụng một vài trong số các ưu điểm này sẽ giúp cải thiện dung lượng, tăng độ tin cậy và vùng phủ sóng của hệ thống tin vô tuyến.

1.3.2 Hệ thống MIMO quy mô lớn

Nhu cầu về truyền tải dịch vụ tốc độ cao đang gia tăng cho các hệ thống không dây thế hệ tiếp theo như hệ thống truyền hình kỹ thuật số mặt đất cầm tay thế hệ tiếp theo (DVB-NGH). Truyền dẫn nhiều đầu vào nhiều đầu ra quy mô lớn (Massive MIMO) là một trong những kỹ thuật hứa hẹn để đáp ứng nhu cầu này về tốc độ truyền dẫn cao. Hệ thống massive MIMO hỗ trợ phân tập bậc cao, tăng tốc độ dữ liệu và hiệu quả phổ cao [37].

Hệ thống truyền dẫn nhiều đầu vào nhiều đầu ra (MIMO) sử dụng một số lượng lớn các ăng-ten phát và nhận (thường lớn hơn 100 phần tử), có thể gọi là massive MIMO, đã được quan tâm rất nhiều trong nhưng năm gần đây vì chúng có khả năng cải thiện đáng kể hiệu quả sử dụng phổ của các hệ thống không dây trong tương lai và tăng tốc độ truyền dữ liệu thông qua ghép kênh không gian để phân phối nhiều luồng dữ liệu trong cùng một khối tài nguyên (thời gian và tần số) [38]. Hệ thống massive MIMO khai thác việc tiếp nhận đa đường để cải thiện độ tin cậy của hệ thống về chất lượng tỷ lệ lỗi bit (BER), mà không phải sử dụng thêm băng thông [39]. Hơn nữa, massive MIMO, bằng kỹ thuật định hướng búp sóng có thể làm tăng hiệu quả sử dụng năng lượng bằng cách giảm công suất phát của mỗi thiết bị đầu cuối tỷ lệ nghịch với số lượng các phần tử của ăng-ten mảng tại các trạm gốc [40]. Nó có thể điều khiển nhiều búp sóng cho một số người dùng đầu cuối để tăng tỷ lệ SNR.. Những lợi thế này làm cho massive MIMO trở thành một giải pháp đầy hứa hẹn để đạt được tốc độ dữ liệu cao hơn cho các hệ thống không dây trong tương lai như DVB-NGH.

Hệ thống MIMO quy mô lớn với hàng trăm ăng-ten phát ở trạm gốc và K người dùng có thể phục vụ đồng thời được mô tả trong hình 1.4. Những ăng-ten được bổ sung thêm ở trạm cơ sở giúp tập trung năng lượng vào vùng nhỏ hơn của không gian, mang lại những cải tiến rất lớn về dung lượng và tiết kiệm năng lượng bức xạ. MIMO quy mô lớn sẽ dùng các ăng-ten để phục vụ cho một số nhỏ hơn nhiều người dùng

17

đồng thời trong cùng tài nguyên thời gian-tần số, mà mỗi người người dùng không cần thay đổi các thiết bị sử dụng đầu cuối. Sự chênh lệch giữa số lượng ăng-ten ở trạm gốc và số người dùng là điều kiện để hệ thống hoạt động tốt trong thực tế. Điều này giúp hệ thống massive MIMO tạo khả năng phát triển mạng băng thông rộng tương lại. Ngoài ra, hệ thống MIMO quy mô lớn còn thể hiện tính mềm dẻo khi có thể có rất nhiều cấu hình và kịch bản triển khai ăng-ten mảng cũng như khả năng kết hợp nhiều thành phần có độ chính xác thấp cùng làm việc hiệu quả với nhau [41].

Hình 1.4. Mô hình hệ thống MIMO quy mô lớn

Trong hệ thống massive MIMO, thông tin trạng thái kênh (CSI) là một yếu tố then chốt. Trạm gốc trong hệ thống massive MIMO cần thông thông tin về CSI để tiền mã hóa ở đường xuống và lọc thu ở đường lên. Hệ thống MIMO quy mô lớn sử dụng song công phân chia theo thời gian (TDD) và kết hợp với các phương pháp hoa tiêu truyền thống để thu được CSI ở đường lên cũng như đường xuống. Các trạm gốc ước lượng CSI nhờ kênh hoa tiêu đường lên từ các đầu cuối. Nhờ vào tính đối xứng kênh truyền của song công phân chia theo thời gian, ma trận kênh truyền đường xuống sẽ là chuyển vị liên hợp của ma trận kênh truyền đường lên. Nhờ đó trạm gốc có thể sử dụng hoa tiêu đường lên để ước lượng trạng thái kênh và thiết kế bộ tiền mã hóa phía phát ở đường xuống hoặc lọc thu ở đường lên. Hệ thống MIMO quy mô lớn có thể sử dụng các bộ mã hóa và lọc thu tuyến tính đơn giản mà vẫn cho phép đạt được hiệu năng cao như MRC (Maximum Ratio Combining), MRT (Maximum Ratio Transmission), ZF (Zero-Forcing)…

Tuy nhiên, để hiện thực hóa việc triển khai các hệ thống MIMO quy mô lớn

còn rất nhiều thách thức, cụ thể :

• Yêu cầu về số lượng vùng phát sóng độc lập. • Việc lắp đặt các ăng-ten và RF/IF ở các thiết bị đầu cuối. • Bộ tách tín hiệu có độ phức tạp thấp và ước lượng kênh.

18

1.3.2.1 Yêu cầu về số lượng vùng phát sóng độc lập

Số lượng của vùng phát sóng độc lập không chỉ bị giới hạn bởi khoảng cách giữa các ăng-ten, độ lớn của sóng mang mà còn bị giới hạn bởi sự tán xạ xung quanh các thiết bị đầu cuối hoặc do ảnh hưởng của hiệu ứng lỗ kim (pin-hole), khi đó tất cả các đường truyền từ các ăng-ten phát đến ăng-ten thu đều đi qua một lỗ kim chung. Điều này có thể dẫn đến số lượng vùng phát sóng độc lập bị giảm (nghĩa là ma trận kênh có thứ bậc thấp). Hệ thống MIMO quy mô lớn cần thiết kế khoảng cách giữa các ăng-ten tại thiết bị đầu cuối một cách phù hợp để vừa đảm bảo số lượng ăng-ten là lớn, vừa đảm bảo yêu cầu về số lượng vùng phát độc lập.

1.3.2.2 Lắp đặt số lượng ăng-ten lớn

Như ta đã biết, khi tăng khoảng cách giữa các ăng-ten tại thiết bị đầu cuối thì lại giảm tương quan giữa độ lợi kênh vì tương quan ở phía thu làm giảm dung lượng MIMO. Khi khoảng cách lớn hơn λ/2, trong đó λ là chiều dài sóng mang, thì được xem là tương quan yếu giữa các ăng-ten. Trong khi điều này có thể thực hiện dễ dàng ở các trạm phát sóng, thì đây lại là vấn đề khó khi triển khai ở các thiết bị người dùng có kích cỡ nhỏ. Ví dụ, tại mức tần số sóng mang 2.5 GHz, nửa bước sóng là 6cm, vì thế trên các thiết bị cầm tay như điện thoại di động chỉ có thể đặt nhiều nhất là 2 ăng- ten.

Tuy nhiên, có thể áp dụng cho các thiết bị đầu cuối có kích thước cho phép lắp đặt số lượng ăng-ten lớn như trong các thiết bị IPTV/HDTV không dây cố định, các trạm BSC (Base Station Controller)… Ngoài ra, giảm bước sóng mang cũng có thể là một giải pháp cho vấn đề lắp đặt ăng-ten. Ví dụ, sóng mang 5GHz (λ/2 là 3cm) và 60 GHz (λ/2 là 2.5 mm) sẽ cho phép lắp nhiều ăng-ten hơn ở các thiết bị đầu cuối.

Một số xu hướng kênh MIMO quy mô lớn gần đây:

• NTT DoCoMo thông báo rằng hệ thống MIMO V-BLAST 12x12 có tốc độ dữ liệu 5 Gbps và hiệu năng phổ 50 bps/Hz tại băng thông 4.6 GHz với tốc độ di chuyển 10 Km/hr [42].

• Phát triển của các chuẩn Wifi (phát triển từ IEEE 802.11n lên IEEE 802.11ac để dành được tốc độ truyền dẫn đa gigabit ở băng thông 5GHz) xem xét sử dụng MIMO 16x16 [43].

• Các phép đo kênh MIMO 64x64 tại 5 GHz ở môi trường trong nhà đã được

công bố [44].

1.3.2.3 Nhận tín hiệu/ Ước lượng kênh

Thành phần chính của hệ thống massive-MIMO là bộ nhận tín hiệu ở phía thu, nhiệm vụ của bộ này là khôi phục lại các ký tự được truyền đồng thời từ nhiều ăng-ten phát khác nhau. Trong các ứng dụng thực tế, bộ thu MIMO thường là yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến hiệu năng và độ phức tạp. Độ phức tạp trong các bộ tách tối ưu đều tuân

19

thủ quy luật số mũ theo số lượng ăng-ten phát. Khi số lượng ăng-ten càng lớn thì độ phức tạp có xu hướng càng lớn. Từ quan điểm xem xét dựa trên độ phức tạp thì các bộ tách tối ưu điển hình bao gồm: bộ tách ZF, MMSE….. Tuy nhiên, hiệu năng của các bộ tách này lại tương đối thấp chưa tương xứng với độ phức tạp. Vì thế, cần có các bộ tách MIMO quy mô lớn có thể có hiệu năng gần bằng với hiệu năng của bộ tách tối ưu, nhưng lại có độ phức tạp ở mức chấp nhận được.

1.3.3 Kỹ thuật định hướng búp sóng (Beamforming)

Kỹ thuật định hướng búp sóng là một kỹ thuật xử lý tín hiệu vô tuyến sử dụng phương pháp truyền tín hiệu dạng ăng-ten mảng để định hướng truyền của tín hiệu nhằm tăng độ lợi ăng-ten phát và độ nhạy ở phía thu. Hơn nữa nó làm giảm nhiễu trong tín hiệu thu được do kỹ thuật này lợi dụng nhiễu để chuyển tín hiệu trực tiếp vào các phần tử ăng-ten mảng. Trong khi truyền tín hiệu đi các bộ điều khiển tạo búp sóng sẽ điều chỉnh pha và biên độ của tín hiệu để lấy mẫu và loại bỏ nhiễu. Đồng thời khi đang truyền tín hiệu ta có thể nâng công suất của tín hiệu một cách trực tiếp. Tại phía thu các tín hiệu đi qua các bộ cảm biến và được tổng hợp lại khá giống như mẫu ban đầu, đồng thời các bộ tạo búp sóng tại các ăng-ten thu sẽ điều chỉnh biên độ của tín hiệu thông qua các trọng số của nó. Như vậy, tín hiệu nhận được sẽ được khôi phục như mong muốn.

1.3.3.1 Kỹ thuật định hướng búp sóng tương tự

Kỹ thuật tạo búp sóng là một kỹ thuật xử lý không gian chung nhất được thực hiện trong những ăng-ten mảng. Kỹ thuật này thường dựa vào điều chỉnh biên độ và pha của tín hiệu cấp cho mảng ăng-ten. Sự kết hợp của hai yếu tố này được sử dụng để cải thiện việc triệt tiêu búp phụ. Pha và biên độ cho mỗi phần tử ăng ten được kết hợp bằng cách áp dụng hệ số trọng số có giá trị phức cho tín hiệu được đưa đến ăng ten tương ứng. Hình 1.5 cho thấy cách triển khai cơ bản của kiến trúc máy phát định hướng búp sóng tương tự. Kiến trúc này chỉ bao gồm một chuỗi RF và nhiều bộ dịch pha cung cấp một mảng ăng-ten.

20

Hình 1.5. Mô hình kỹ thuật tạo búp sóng tương tự [45]

Các mảng pha đã được sử dụng trong các hệ thống thực tế (ví dụ, hệ thống radar) trong vài thập kỷ qua. Chùm tia lái thường được thực hiện với một bộ chọn RF và bộ dịch pha cố định. Khái niệm này vẫn được sử dụng trong các hệ thống truyền thông hiện đại sử dụng phần cứng tiên tiến và các kỹ thuật tiền mã hóa cải tiến. Những cải tiến này cho phép kiểm soát riêng biệt pha của từng phần tử. Không giống như các kiến trúc thụ động truyền thống, chùm tia có thể được điều hướng không chỉ theo hướng rời rạc mà còn gần như bất kỳ góc nào bằng cách sử dụng các ăng-ten định hướng búp sóng chủ động. Định hướng búp sóng tương tự được thực hiện trong miền tương tự ở tần số RF hoặc tần số trung gian (Intermediate Frequency). Tuy nhiên, việc thực hiện truyền dẫn đa luồng với định hướng búp sóng tương tự là một nhiệm vụ rất phức tạp. Để tính toán các dịch chuyển pha, một mảng tuyến tính cách đều nhau với khoảng cách phần tử được giả định.

Trong kịch bản thu, mảng ăng-ten phải nằm trong trường xa của tín hiệu đến, sao cho mặt trước của sóng đến gần bằng phẳng. Nếu tín hiệu đến ở góc θ so với hướng của ăng ten, sóng phải truyền thêm một khoảng cách 𝑑 sin 𝜃 để đến từng phần tử kế tiếp. Điều này dẫn đến độ trễ cụ thể của phần tử có thể được chuyển đổi thành độ lệch pha phụ thuộc tần số của tín hiệu là 𝛥𝜑 = 2𝜋𝑑(sin 𝜃)/𝜆. Sự phụ thuộc tần số chuyển thành một hiệu ứng được gọi là sự không đồng đều của chùm tia. Búp sóng chính của mảng ăng ten ở một tần số xác định có thể được điều hướng đến một góc nhất định bằng cách sử dụng độ lệch pha được tính bằng phương trình trên. Nếu các phần tử ăng-ten bây giờ được cấp tín hiệu có tần số khác, thì búp sóng chính sẽ chuyển hướng theo một góc nhất định. Vì các mối quan hệ pha được tính toán với một tần số sóng mang nhất định, nên góc thực tế của búp sóng chính thay đổi theo tần số hiện tại. Các ứng dụng như radar có băng thông lớn nói riêng bị thiếu chính xác do hiệu ứng này. Phương trình thứ hai có thể được biểu diễn trong miền thời gian sử dụng thời gian trễ thay vì dịch tần số 𝛥𝜏 = 𝑑/𝑐 sin 𝜃. Điều này có nghĩa là sự phụ thuộc tần số được loại bỏ, nếu thiết lập được

21

trang bị với các dòng trễ thay vì bộ dịch pha. Hiệu suất của kiến trúc tương tự có thể được cải thiện hơn nữa bằng cách thay đổi thêm độ lớn của tín hiệu cấp cho ăng-ten [46].

Định hướng búp sóng tương tự được thực hiện trên cơ sở mỗi sóng mang. Với truyền dẫn đường xuống, không thể truyền tải dạng búp sóng ghép kênh tần số đến các thiết bị đặt ở các hướng khác nhau so với trạm gốc. Nói cách khác, các đường truyền định hướng búp sóng tới các thiết bị khác nhau đặt ở các hướng khác nhau phải được tách ra kịp thời.

Trong hệ thống mạng truyền hình di động, tín hiệu hữu ích của một cell thường bị tín hiệu các cell khác trộn lẫn vào gây nên hiện tượng nhiễu giao thoa tín hiệu. Bộ tạo búp sóng băng hẹp có thể phân tách các tín hiệu trong vùng giao thoa để lấy ra tín hiệu mong muốn của cell đó. Tín hiệu thu được từ các phần tử trong mảng được tổng hợp lại rồi chọn ra tín hiệu có chất lượng tốt nhất. Kiến trúc bộ định hướng búp sóng tương tự mang lại lợi thế triển khai về mức tiêu thụ điện năng của hệ thống và độ phức tạp phần cứng so với kiến trúc bộ định hướng búp sóng số được thể hiện trong phần tiếp theo.

1.3.3.2 Kỹ thuật định hướng búp sóng số

Trong khi định hướng búp sóng tương tự thường bị giới hạn trong một chuỗi RF ngay cả khi sử dụng số lượng lớn mảng ăng ten, kỹ thuật định hướng búp sóng số về lý thuyết hỗ trợ rất nhiều chuỗi RF cũng như có các phần tử ăng ten. Nếu quá trình tiền mã hóa phù hợp được thực hiện trong băng gốc miền kỹ thuật số, điều này sẽ mang lại tính linh hoạt cao hơn liên quan đến truyền và nhận. Mức độ tự do bổ sung có thể được tận dụng để thực hiện các kỹ thuật tiên tiến như MIMO đa búp sóng. Những ưu điểm này dẫn đến hiệu suất lý thuyết cao nhất có thể so với các kiến trúc định hướng búp sóng khác. Hình 1.6 minh họa kiến trúc máy phát định hướng búp sóng kỹ thuật số mức cao với nhiều chuỗi RF.

22

Hình 1.6. Mô hình kỹ thuật tạo búp sóng số [45]

Bộ điều khiển số của các chuỗi RF cho phép tối ưu hóa các pha theo tần số trên một băng tần lớn. Tuy nhiên, kỹ thuật định hướng búp sóng số có thể không phải lúc nào cũng phù hợp lý tưởng cho việc triển khai thực tế các ứng dụng như 5G, DVB- NGH. Độ phức tạp rất cao và các yêu cầu liên quan đến phần cứng có thể làm tăng đáng kể chi phí, tiêu thụ năng lượng và làm phức tạp thêm việc tích hợp trong các thiết bị di động. Kỹ thuật định hướng búp sóng số phù hợp hơn để sử dụng trong các trạm gốc, vì hiệu suất vượt trội hơn tính di động trong trường hợp này. Nó có thể đáp ứng khả năng truyền dẫn đa luồng và phục vụ nhiều người dùng đồng thời, đây là động lực chính của công nghệ [46]. Nhiều ăng-ten ở máy phát và máy thu có thể được sử dụng để đạt được độ lợi mảng và phân tập thay vì độ lợi công suất. Trong trường hợp này, cùng một ký tự có trọng số bởi hệ số tỷ lệ có giá trị phức hợp được gửi từ mỗi ăng ten phát, sao cho ma trận hiệp phương sai đầu vào có hạng đơn vị. Sơ đồ này được gọi là định hướng búp sóng. Có hai loại định hướng búp sóng khác nhau về mặt khái niệm và thực tế: (1) định hướng búp sóng hướng đến (tức là điều chỉnh hướng của ăng ten phát hoặc nhận) và (2) định hướng búp sóng riêng (tức là, một cách tiếp cận toán học để tối đa hóa tín hiệu nguồn tại ăng-ten thu dựa trên tiêu chí nhất định).

1.3.3.3 Kỹ thuật định hướng búp sóng lai

Kỹ thuật định hướng búp sóng lai đã được đề xuất như một giải pháp khả thi có thể kết hợp các ưu điểm của cả kiến trúc định hướng búp sóng tương tự và kỹ thuật số. Ý tưởng định hướng búp sóng lai dựa trên khái niệm về ăng-ten mảng pha thường được sử dụng trong các ứng dụng radar. Với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn, nó

23

được coi là một giải pháp khả thi cho truyền thông băng rộng di động mmWave. Cách tiếp cận theo mảng pha được kết hợp với kỹ thuật định hướng búp sóng số có thể khả thi đối với các tình huống không tĩnh hoặc gần như tĩnh. Khi xem xét sự kém hiệu quả của bộ khuếch đại mmWave và sự suy hao chèn cao của bộ dịch pha RF, nên thực hiện dịch pha trong băng tần cơ sở. Mức tiêu thụ điện năng liên quan đến cả hai trường hợp là có thể so sánh được, miễn là số lượng ăng-ten trên mỗi chuỗi RF vẫn tương đối nhỏ. Có thể giảm chi phí đáng kể bằng cách giảm số lượng chuỗi RF hoàn chỉnh. Điều này cũng dẫn đến mức tiêu thụ điện năng tổng thể thấp hơn. Vì số lượng bộ chuyển đổi dữ liệu thấp hơn đáng kể so với số lượng ăng-ten, nên có ít bậc tự do hơn cho quá trình xử lý băng gốc kỹ thuật số. Do đó, số lượng các luồng được hỗ trợ đồng thời được giảm bớt so với kỹ thuật định hướng búp sóng số. Khoảng cách về hiệu năng được mong đợi là tương đối thấp trong các dải mmWave, kỹ thuật này phù hợp hơn cho đặc điểm kênh cụ thể. Sơ đồ khối của máy phát định hướng búp sóng lai được thể hiện trong hình 1.7. Bộ tiền mã hóa được phân chia giữa các miền tương tự và kỹ thuật số. Về lý thuyết, có thể cho rằng mỗi bộ khuếch đại được kết nối với nhau đến từng phần tử bức xạ.

Hình 1.7. Mô hình kỹ thuật tạo búp sóng lai [45]

Trong những năm gần đây, kỹ thuật định hướng búp sóng lai đã được nghiên cứu bao gồm sự cân bằng giữa hiệu suất năng lượng / hiệu suất phổ của kết nối hoàn toàn kỹ thuật định hướng búp sóng số và lai với bộ chuyển đổi dữ liệu độ phân giải thấp. Một trong những thách thức của các mảng ăng-ten lớn là chi phí ngày càng cao

24

và sự phức tạp của việc sử dụng nhiều bộ chuyển đổi tương tự - số và kỹ thuật số sang tương tự và các thành phần RF khác để điều khiển các phần tử hoặc mảng con riêng lẻ. Do đó, nghiên cứu tính khả thi của bộ chuyển đổi dữ liệu độ phân giải một bit và trong trường hợp cực đoan sẽ rất quan trọng đối với việc triển khai thực tế các hệ thống MIMO lớn [47].

Các hệ thống truyền hình di động mmWave sẽ cho phép tốc độ dữ liệu gigabit mỗi giây nhờ băng thông lớn có sẵn ở tần số mmWave. Do chi phí cao và tiêu thụ điện năng của các thiết bị, tiền mã hóa mmWave có thể sẽ được phân chia giữa các miền tương tự và số. Số lượng lớn ăng-ten và sự hiện diện của định hướng búp sóng tương tự đòi hỏi phải phát triển các thuật toán ước lượng và tiền mã hóa kênh mmWave cụ thể. Một thuật toán tiền mã hóa tương tự / số lai có thể khắc phục các ràng buộc phần cứng trên định hướng búp sóng tương tự, tiếp cận hiệu năng của các giải pháp kỹ thuật số được đề xuất trong [48]. Trong [49], vấn đề về thiết kế bộ tiền mã hóa mmWave được hình thành bằng cách sử dụng các kết hợp trực giao. Phương pháp này có thể được áp dụng để xử lý vấn đề thiết kế các bộ kết hợp MMSE trong thực tế trên hệ thống mmWave. Gần đây, trong [50] đề xuất một bộ cân bằng đa người dùng lai cho đường lên của các hệ thống mmWave băng thông rộng với các ăng ten mảng con động. Các kiến trúc kết nối phụ lai được thiết kế yêu cầu số lượng khối song song sang nối tiếp PS (Parallel-to-Serial) thấp hơn so với các kiến trúc được kết nối đầy đủ với một nhóm người dùng chỉ sử dụng tiền mã hóa tương tự truyền đến một trạm gốc và chia sẻ cùng một tài nguyên vô tuyến. Ở phía thu, bộ cân bằng đa người dùng lai được thiết kế bằng cách giảm tổng sai số bình phương trung bình (MSE) của tất cả các sóng mang con, coi thành phần kỹ thuật số được tính toán lặp lại như là một chức năng của phần tương tự và bộ cân bằng tương tự với ăng ten động ánh xạ có nguồn gốc để kết nối bộ ăng ten tốt nhất với từng chuỗi RF. Bộ cân bằng hai bước động được thiết kế này đã đạt được hiệu năng gần với các bộ được kết nối đầy đủ, mặc dù nó ít phức tạp hơn về các yêu cầu xử lý phần cứng và tín hiệu. Ngoài ra, trong [51] đã đề xuất bộ cân bằng đa người dùng số tương tự lặp đi lặp lại bằng cách giảm thiểu tổng MSE của các ước lượng dữ liệu trên các sóng mang con giả định rằng thành phần tương tự được cố định cho tất cả các sóng mang con trong khi thành phần kỹ thuật số được tính dựa trên một cơ sở sóng mang con. Tỷ lệ lỗi bit (BER) của hệ thống lai được lấy và so sánh với các sơ đồ cân bằng lai khác, được thiết kế gần đây cho các hệ thống MIMO mmWave. Kỹ thuật này cho thấy hiệu năng của bộ cân bằng đa người dùng số tương tự được phát triển gần với phương pháp số đầy đủ và vượt trội so với các phương pháp trước đây. Trong [52], gần đây đã đề xuất một sơ đồ định hướng búp sóng lai cho các mạng không đồng nhất mmWave được hình thành với một trạm gốc gồm các cell lớn (macro-cell BS) và nhiều trạm gốc cell nhỏ (small-cell BS) được trang bị các mảng ăng ten quy mô lớn sử dụng định hướng búp sóng lai tương tự và số. Trọng số định hướng búp sóng số đã được tối ưu hóa để tối đa hóa tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu và tạp âm (SINR) của các kênh hiệu quả. Trong nghiên cứu này, các chùm

25

tia và dung lượng kênh ergodic được đánh giá chỉ với bốn chuỗi RF trong khi yêu cầu độ phức tạp tính toán ít hơn đáng kể.

1.3.4 Định hướng giải pháp nâng cao chất lượng truyền dẫn của truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo

Kỹ thuật MIMO được xem là một giải pháp hiệu quả để nâng cao hiệu năng hệ thống và cải thiện độ tin cậy truyền dẫn cho truyền hình số mặt đất. MIMO và OFDM là hai công nghệ lớp vật lý không thể thiếu đối với hầu hết các hệ thống truyền dẫn thế hệ mới. Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ MIMO, nhiều nghiên cứu và thí nghiệm đã được tiến hành áp dụng MIMO cho hệ thống truyền hình số mặt đất để cải thiện hiệu năng hệ thống. Kết quả đã chứng minh rằng nếu sử dụng bốn ăng-ten thu, các ngưỡng của tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) tại máy thu có thể giảm 6 dB với tốc độ di chuyển là 500 km/h.

Công nghệ MIMO quy mô lớn cho hiệu quả sử dụng phổ lên tới vài chục bps/Hz hoặc thậm chí cao hơn. Những thách thức quan trọng đối với các hệ thống MIMO quy mô lớn bao gồm các vị trí ăng-ten thích hợp để đảm bảo các kênh MIMO độc lập, các thuật toán tách và ước lượng kênh của các ma trận kênh MIMO kích thước lớn,…

Các hệ thống định hướng búp sóng MIMO truyền thống đòi hỏi một chuỗi tần số vô tuyến (RF) dành riêng cho từng thành phần ăng ten, điều này trở nên không thực tế với các hệ thống MIMO lớn (massive MIMO) do chi phí hoặc mức tiêu thụ điện năng. Để giảm số lượng chuỗi RF, kỹ thuật định hướng búp sóng lai (HBF) kết hợp các bộ tạo búp sóng số và tương tự như một giải pháp đầy hứa hẹn để tăng cường dung lượng mạng và vùng phủ sóng của truyền thông không dây thế hệ tiếp theo.

Vì vậy, trong luận án này nghiên cứu sinh đề xuất ứng dụng công nghệ MIMO, MIMO quy mô lớn kết hợp định hướng búp sóng trong hệ thống truyền hình số thế hệ mới nhằm mang lại cả tốc độ dữ liệu cao hơn và khả năng chịu lỗi tốt hơn đồng thời tăng hiệu năng sử dụng, cải thiện dung lượng hệ thống.

1.5 Kết luận chương

Như vậy, chương một đã làm rõ bản chất công nghệ truyền hình số mặt đất và những thách thức trong xây dựng hệ thống truyền hình thế hệ tiếp theo. Khái quát về các đề xuất cải thiện hiệu năng trên lớp truyền dẫn của hệ thống trên cơ sở tham chiếu tới những công bố của các tác giả trước. Sau đó đưa ra các định hướng giải pháp nâng cao hiệu năng và cải thiện dung lượng hệ thống truyền hình thế hệ tiếp theo sử dụng công nghệ MIMO, MIMO quy mô lớn kết hợp mô hình định hướng búp sóng.

26

Căn cứ vào những phân tích trong chương này, luận án sẽ tiếp tục đi sâu nghiên cứu, phân tích, đánh giá các giải pháp nâng cao hiệu năng và cải thiện dung lượng của các hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ mới.

27

CHƯƠNG 2 GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG TRUYỀN DẪN HỆ THỐNG DVB-NGH BẰNG ĐỊNH HƯỚNG ĐA BÚP SÓNG VÀ PHÂN NHÓM NGƯỜI DÙNG

2.1 Đặt vấn đề

“Cách mạng công nghiệp lần thứ tư” đang diễn ra trên cơ sở mạng truyền thông, hệ định vị, hệ cảm biến có logic ứng dụng và hiểu biết quá trình được phát triển trên nền tảng kết nối di động. Trong đó, các hệ định hướng đa búp sóng quy mô lớn, hệ nhiều đầu vào–đầu ra quy mô lớn (LS-MIMO hay massive MIMO) đóng vai trò rất quan trọng trong việc tối ưu tín hiệu trước khi truyền, tăng hiệu năng trong khi truyền, khôi phục tín hiệu tối ưu tại bộ thu, khả năng truyền dữ liệu tốc độ cao trong môi trường đa đường đối với các ứng dụng viễn thông [53], giảm can nhiễu chủ động trong các ứng dụng định vị toàn cầu [54], định hướng mục tiêu trong ứng dụng sonar, radar [55], tối ưu hóa truyền dẫn trong ứng dụng truyền hình số mặt đất [56]…

Định hướng đa búp sóng là một kỹ thuật sử dụng ăng-ten mảng để tạo ra một số mẫu bức xạ có thể điều chỉnh đồng thời, có thể trỏ tới vùng phủ sóng mong muốn và giảm thiểu tác động của tạp âm và nhiễu không mong muốn, từ đó cải thiện chất lượng tín hiệu mong muốn. Về cơ bản, định hướng búp sóng sử dụng một bộ lọc không gian tối ưu [57]. Để tăng băng thông, tần số mmWave trong các hệ thống không dây thế hệ mới như 5G, DVB-NGH yêu cầu phương pháp định hướng búp sóng phù hợp [58] [59] [60]. Hệ định hướng búp sóng bao gồm bộ xử lý và mảng các cảm biến, về cơ bản là bộ lọc không gian, sử dụng để định hướng tối ưu bức xạ hoặc thu nhận năng lượng theo một hướng sóng tới của tín hiệu [61] [62]. Các tiêu chí tối ưu thường dùng để thiết kế hệ định hướng búp sóng gồm cực đại hóa tỉ số tín hiệu trên can nhiễu cộng nhiễu (MSINR), tối thiểu hóa sai số bình phương trung bình tối thiểu (MMSE), tối thiểu hóa sai lệch bình phương tối thiểu (MLSE) [63] [64] [65],…

Độ phức tạp do mối quan hệ tương hỗ giữa các khâu trong quá trình xử lý tín hiệu của hệ định hướng đa búp sóng tăng theo số lượng các ăng-ten, nhất là khi hệ thống làm việc trong môi trường thay đổi phức tạp, nhiễu động và phải thỏa hiệp giữa hiệu năng của hệ thống với chất lượng phục vụ (QoS) người dùng [66]. Việc tối ưu hóa hệ thống định hướng đa búp sóng thực hiện riêng rẽ theo tiêu chí, phân đoạn theo các khâu, thường không dẫn đến kết quả tối ưu toàn cục như mong muốn, đặc biệt là trong trường hợp điều kiện tới hạn, khó truy cập dữ liệu đo, khả năng hiệu chuẩn khi dữ liệu đo có kích thước lớn [64] [65] và độ chính xác trong miền hoạt động. Vì vậy, cần thiết phát triển một mô hình mang tính tổng quát theo lý thuyết hệ thống để thiết kế hệ định hướng đa búp sóng trên cơ sở các quy trình tối ưu kết hợp để tích hợp các quy trình riêng rẽ thông qua tối ưu đa mục tiêu. Trong bối cảnh đó, tuyến tính hóa mô hình hệ thống kết hợp quy trình xử lý áp dụng lý thuyết bền vững lên mô hình giảm

28

bậc được thừa nhận là một trong các phương pháp phù hợp nhằm giải quyết những thách thức về thời gian thực do tính phi tuyến phức tạp [67] [68] [69].

Trong phần đầu, các hệ định hướng đa búp sóng được phân tích và thiết kế theo cách tiếp cận tối ưu trên cơ sở lý thuyết hệ thống bao gồm hai bước: Bước thứ nhất, xây dựng mô hình giảm bậc cho hệ định hướng búp sóng. Bước thứ hai, trên cơ sở của thuyết bền vững xác định nghiệm tối ưu bền vững bằng cách xác định tính tồn tại nghiệm và tính duy nhất của nghiệm được xây dựng trên cơ sở áp dụng lý thuyết hệ thống đối với mô hình giảm bậc [70] [71] [67]. Qua đó đưa ra mô hình định hướng đa búp sóng theo tiêu chí Min-Max trên cơ sở mô hình giảm bậc và tập điều kiện cần, tập điều kiện đủ được xác định tương ứng để áp dụng cho hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo. Nhằm tạo ra một phạm vi góc lớn với các đặc tính mẫu bức xạ tốt, khả năng thay đổi số lượng phần tử ăng-ten cho mỗi khu vực ứng với số lượng người dùng theo hướng đó [72] [73], luận án đề xuất một hệ thống đa búp sóng với tiêu chí tối ưu khai thác kênh và giảm thiểu sự can nhiễu giữa người dùng giữa các tế bào. Hệ thống này sử dụng các ăng-ten mảng hình trụ kết hợp kiến trúc định hướng đa búp sóng với ghép kênh không gian. Kết quả chùm tia hẹp giúp tăng tỷ lệ SNR, do đó hiệu năng được tăng lên.

Các vấn đề nhóm người dùng và lập lịch dựa trên khung tiền mã hóa hai giai đoạn cho các hệ thống massive MIMO FDD (Frequency Division Duplex) đang được quan tâm nghiên cứu trong thời gian gần đây [74]. Trong những công trình này các cụm K-medoid sử dụng để phân nhóm người dùng được đề xuất để đạt được sự cân bằng tải của người dùng đối với các hệ thống massive MIMO FDD [75]. Nhìn chung, mục tiêu của việc phân nhóm, phân cụm và lập lịch người dùng là chọn một nhóm người dùng để tối đa hóa tín hiệu của họ với tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu và tạp âm (SINR) theo một phần CSI, trong khi các kỹ thuật định hướng búp sóng, dựa trên các bộ lọc ZF, RZF (regularized ZF) hoặc MMSE, đã được sử dụng rộng rãi để khắc phục sự can nhiễu lẫn nhau giữa các người dùng theo CSI hoàn chỉnh [76]. Đặc biệt, độ rộng của chùm tia cũng như thiết kế định hướng búp sóng đóng vai trò quan trọng trong bộ tạo chùm tia. Vì vậy, trong phần tiếp theo luận án xem xét giải quyết vấn đề phân nhóm và lập lịch người dùng cho mạng truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo sử dụng định hướng đa búp sóng và đề xuất một thuật toán nhóm người dùng để tăng cường hơn nữa tổng tốc độ của hệ thống một khi các nhóm người dùng được hình thành bằng điều khiển băng thông. Trong mô hình hệ thống được đề xuất, luận án sử dụng ba kỹ thuật tạo chùm tia tuyến tính bao gồm cưỡng bức không (ZF), phát tỷ số cực đại (MRT) và định hướng búp sóng lai.

29

2.2. Mô hình kiến trúc định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống

2.2.1 Mô hình hệ thống

2.2.1.1 Mô hình tín hiệu

Xét hệ định hướng búp sóng bao gồm M phần tử. Ký hiệu 𝑠(𝑡) là tín hiệu

nguồn phát đi với góc tới 𝜃 như hình 2.1

Hình 2.1. Hệ định hướng búp sóng

Trong thực tiễn, các hệ phi tuyến được nhóm thành ba lớp. Lớp thứ nhất, tính phi tuyến phụ thuộc (hàm) vào biến đầu vào, tốc độ biến thiên các bậc của biến đầu vào hoặc thể hiện ở hàm của biến đầu ra, tốc độ biến thiên các bậc của biến đầu ra. Lớp thứ hai, phi tuyến ở hàm của cả biến đầu vào, biến đầu ra và tốc độ biến thiên các bậc của chúng. Lớp thứ ba chứa các hệ có đồng thời nhiều tính phi tuyến. Vì có thể phân tách các hệ phi tuyến thuộc lớp thứ ba theo lớp thứ nhất hoặc/và lớp thứ hai nên hệ định hướng búp sóng trong không gian trạng thái có thể được mô tả như sau [77]: (2.1)

(2.2) 𝑥(𝑡) = 𝑎(𝜃, 𝜔)𝑠(𝑡) + 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡) 𝑥̇ (𝑡) = 𝐴𝑥(𝑡) + 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡)

Trong đó:

30

• 𝑥(𝑡) là vector tín hiệu quan sát được từ M phần tử của mảng tại thời điểm t.

𝑖(𝑡)là thành phần can nhiễu, 𝑛(𝑡)là nhiễu AWGN

• • 𝐴 = [𝑎(𝜃1, 𝜔1), 𝑎(𝜃2, 𝜔2), … 𝑎(𝜃𝑃, 𝜔𝑃)], ứng với P nguồn tín hiệu khác nhau

là ma trận có kích thước phù hợp là tham số quá trình của hệ thống.

𝐻 𝑎(𝜃, 𝜔) = [1𝑒𝑗𝜔𝑑𝑠𝑖𝑛(𝜃)/𝑐𝑒𝑗𝜔2𝑑𝑠𝑖𝑛(𝜃)/𝑐 … 𝑒𝑗𝜔(𝑀−1)𝑑𝑠𝑖𝑛(𝜃)/𝑐] Với d là khoảng cách giữa hai phần tử, 𝜔 là tần số sóng mang và c là tốc độ ánh sáng. Vector định hướng sóng tới phụ thuộc vào góc tới và tần số, để đơn giản, ta ký hiệu 𝑎(𝜃, 𝜔) là a. Mô hình đơn búp sóng sẽ là:

• 𝑎(𝜃, 𝜔) là vector định hướng sóng tới có kích thước M x K, được biểu diễn: (2.3)

(2.4) 𝑥(𝑡) = 𝑎𝑠(𝑡) + 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡).

(2.5)

(2.6) Mô hình đa búp sóng biểu diễn dưới dạng: 𝑥(𝑡) = 𝐴𝑠(𝑡) + 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡) 𝑥̇ (𝑡) = 𝐴𝑥(𝑡) + 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡)

Có hai mô hình định hướng búp sóng tổng quát bao gồm định hướng búp sóng tín hiệu băng hẹp và tín hiệu băng rộng. Ở mô hình tín hiệu băng hẹp, tín hiệu đầu ra của bộ định hướng búp sóng ở thời điểm t là 𝑦(𝑡) nhận được bằng tổ hợp tuyến tính tín hiệu của M phần tử tại thời điểm t.

𝑀 𝑖=1

∗𝑥𝑖(𝑡) Đối với mô hình tín hiệu băng rộng thì tín hiệu ra được biểu diễn bằng:

𝐾−1

(2.7) 𝑦(𝑡) = ∑ 𝑤𝑖

𝑀 ∗ 𝑦(𝑡) = ∑ ∑ 𝑤𝑖,𝑝 𝑖=1

𝑝=0

𝑥𝑖(𝑡 − 𝑝) (2.8)

với K-1 là số các bộ trễ ở mỗi kênh ứng với phần tử thứ i của mảng. Tín hiệu đầu ra được biểu diễn dạng vector như sau:

𝑦(𝑡) = 𝑤𝐻𝑥(𝑡) (2.9)

trong đó:

∗

𝑥(𝑡) là tín hiệu nhận được. Vector trọng số chiều dài M được biểu diễn như sau:

∗, 𝑤1

∗, … , 𝑤𝐾−1 Đáp ứng của bộ định hướng đơn búp sóng được biểu diễn: 𝑟(𝜃, 𝜔) = 𝑤𝐻𝑎

(2.10) ] = [𝑤𝑇]∗ 𝑤𝐻 = [𝑤0

(2.11)

Đồ thị chùm tia được định nghĩa là bình phương độ lớn của 𝑟(𝜃, 𝜔). Chú ý rằng mỗi trọng số trong vector w tác động đến đáp ứng của bộ định hướng búp sóng cả về mặt thời gian và không gian.

Công suất đầu ra hay phương sai của tín hiệu ước lượng xác định bởi:

31

(2.12) 𝐸{|𝑦|2} = 𝑤𝐻𝐸{𝑥𝑥𝐻}𝑤

Trong đó ký hiệu 𝐸{. } biểu diễn trị trung bình hay kỳ vọng. Nếu tín hiệu dừng nghĩa rộng thì ma trận hiệp phương sai 𝑅𝑥 = 𝐸{𝑥𝑥𝐻} là độc lập thống kê theo thời gian. Mặc dù thống kê tín hiệu thường không dừng, nhưng ta thiết kế và đánh giá hiệu năng hệ định hướng búp sóng tối ưu trên cơ sở giả thiết tín hiệu dừng nghĩa rộng.

Tín hiệu nguồn 𝑠(𝑡)là băng hẹp ở tần số 𝜔0thì ma trận hiệp phương sai được

xác định bởi:

2𝑎𝑎𝐻

2𝑎(𝜃, 𝜔𝑜)𝑎𝐻(𝜃, 𝜔0) = 𝜎𝑠

2là công suất trung bình của tín hiệu.

(2.13) 𝑅𝑥 = 𝜎𝑠

Với 𝜎𝑠

2.2.1.2 Định hướng búp sóng tối ưu thống kê

Kỹ thuật định hướng búp sóng là kỹ thuật quan trọng trong xử lý mảng nhằm thu nhận tối ưu tín hiệu mong muốn trong khi giảm thiểu can nhiễu. Các bộ định hướng búp sóng tối ưu thống kê bao gồm cực đại hóa tỉ số SNR, tối thiểu hóa trung bình bình phương sai lệch, tối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính, đáp ứng phương sai tối thiểu không méo dạng được áp dụng rộng rãi [65] [61]. Thiết kế các bộ định hướng búp sóng theo phương pháp tối ưu thống kê đòi hỏi các tính chất thống kê của nguồn và các đặc trưng của kênh.

a. Cực đại hóa tỉ số SNR

Vector trọng số là nghiệm của phương trình tối ưu cực đại hóa tỉ số SNR

𝑤

(2.14) 𝑤MaxSNR=argmax 𝑤𝐻𝑅𝑠𝑤 𝑤𝐻𝑅𝑛𝑤

Nghiệm tổng quát 𝑤MaxSNR yêu cầu cả R𝑠=E{ss𝐻}và 𝑅𝑛=E{nn𝐻} là các ma trận hiệp phương sai của tín hiệu và nhiễu. Tùy từng ứng dụng mà cách tính 𝑅𝑠và 𝑅𝑛 là khác nhau. Ví dụ, 𝑅𝑛 có thể được ước lượng trong suốt thời gian không có tín hiệu, 𝑅𝑠 được ước lượng từ tín hiệu và góc tới đã biết theo phương trình (2.13). Ta thấy, nhân vector trọng số với một hằng số không làm thay đổi SNR. Vì vector định hướng búp sóng 𝑎(θ,ω) cố định với một tín hiệu cố định. Chọn vector trọng số sao cho 𝑤𝐻𝑎(θ,ω) = 𝑐 (với 𝑐 là hằng số). Bài toán cực đại hóa SNR trở thành tối thiểu hóa công suất can nhiễu.

𝑤

(2.15) {𝑆𝑁𝑅} = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑖𝑛 𝑤𝑀𝑎𝑥𝑆𝑁𝑅 = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑎𝑥 (𝑤𝐻𝑅𝑛𝑤)

𝑤 𝑟à𝑛𝑔 𝑏𝑢ộ𝑐 𝑏ở𝑖: 𝑤𝐻𝑎 = 𝑐

(2.16)

Sử dụng phương pháp nhân tử Lagrange, nghiệm của phương trình tối ưu [78]:

32

−1𝑎

−1𝑎 𝑅𝑛 𝑎𝐻𝑅𝑛

(2.17) 𝑤 = 𝑐

b. Tối thiểu hóa sai số bình phương trung bình tối thiểu (MMSE)

Phương pháp tối thiểu hóa sai số bình phương trung bình tối thiểu nhằm tối thiểu hóa tín hiệu sai lệch giữa tín hiệu phát với một tín hiệu chuẩn 𝑑(𝑡). Trong mô hình này, người dùng mong muốn giả thiết phát tín hiệu chuẩn này, tức là 𝑠(𝑡) = 𝛼𝑑(𝑡) với α là biên độ của tín hiệu chuẩn 𝑑(𝑡) và 𝑑(𝑡) biết được tại bộ thu. Tín hiệu ra của bộ định hướng búp sóng phải bám tín hiệu chuẩn [79]. Phương pháp MMSE tìm trọng số sao cho tối thiểu hóa công suất trung bình tín hiệu sai lệch.

𝑤

(2.18) 𝐸{|𝑒(𝑡)|2} 𝑤𝑀𝑀𝑆𝐸 = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑖𝑛

Với:

𝐻 𝑤 + 𝑑𝑑∗

(2.19)

𝐸{|𝑒(𝑡)|2} = 𝐸{|𝑤𝐻𝑥(𝑡) − 𝑑(𝑡)|2} = 𝐸{|𝑤𝐻𝑥𝑥𝐻𝑤 − 𝑤𝐻𝑥𝑑∗ − 𝑥𝐻𝑤𝑑 + 𝑑𝑑∗|2} = 𝑤𝐻𝑅𝑥𝑤 − 𝑥𝐻𝑟𝑥𝑑 − 𝑟𝑥𝑑

𝜕𝐸{|𝑒(𝑡)|2}

Trong đó 𝑟𝑥𝑑 = 𝐸{𝑥𝑑∗}. Lấy vi phân theo 𝑤𝐻 và cho bằng không:

𝜕𝑤𝐻 = 𝑅𝑥𝑤 − 𝑟𝑥𝑑 = 0

(2.20)

Ta có nghiệm của phương trình

−1𝑟𝑥𝑑

(2.21) 𝑤𝑀𝑀𝑆𝐸 = 𝑅𝑥

Nghiệm này được biết là nghiệm tối ưu lọc Wiener. Phương pháp này đòi hỏi

phải có tín hiệu chuẩn để huấn luyện bộ định hướng búp sóng.

c. Tối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính (LCMV)

Tối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính (LCMV) thuộc tối thiểu hóa công suất đầu ra của bộ định hướng búp sóng đồng thời giữ cố định đáp ứng đầu ra theo hướng sóng tới của tín hiệu quan tâm nhằm bảo toàn tín hiệu mong muốn trong khi tối thiểu hóa tác động của các thành phần không mong muốn bao gồm can nhiễu và nhiễu trắng đến từ các hướng khác hướng mong muốn.

Ta có đáp ứng đầu ra của nguồn tín hiệu với góc tới góc 𝜃 và tần số 𝜔 được xác định bằng 𝑤𝐻𝑎(𝜃, 𝜔). Ràng buộc tuyến tính các trọng số sao cho thỏa mãn 𝑤𝐻𝑎(𝜃, 𝜔) = 𝑐, với 𝑐 là hằng số phức nhằm đảm bảo mọi tín hiệu có tần số 𝜔 đến từ góc tới θ được cho qua đầu ra với đáp ứng 𝑐. Biểu diễn toán học tối thiểu hóa các thành phần đầu ra do can nhiễu bằng cách tối thiểu hóa công suất đầu ra:

33

𝑤

𝑤

(2.22) 𝐸{|𝑦|2} = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑖𝑛 𝑤𝑀𝑜𝑃 = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑖𝑛 {𝑤𝐻𝑅𝑥𝑤},

𝑟à𝑛𝑔 𝑏𝑢ộ𝑐 𝑏ở𝑖: 𝑤𝐻𝑎(𝜃, 𝜔) = 𝑐

𝑤

Sử dụng phương pháp nhân tử Lagrange, tìm 𝑚𝑖𝑛 [𝐿(𝑤, 𝜆)]

Với:

𝜕𝐿

(2.23) 𝐿(𝑤, 𝜆) = 𝐸{|𝑤𝐻𝑥|2} + 𝜆(𝑤𝐻𝑎 − 𝑐) = 𝑤𝐻𝑅𝑥𝑤 + 𝜆(𝑤𝐻𝑎 − 𝑐)

𝜕𝑤𝐻 = 𝑅𝑥𝑤 + 𝜆𝑎, 0 ≤ 𝜆 ≤ 1

(2.24)

Nghiệm của phương trình:

−1𝑎 = 𝑐

−1𝑎

−1𝑎 𝑅𝑥 𝑎𝐻𝑅𝑥

(2.25) 𝑤𝐿𝐶𝑀𝑉 = −𝜆𝑅𝑥

Thực tế, thành phần nhiễu không tương quan sẽ đảm bảo 𝑅𝑥là khả nghịch. Nếu 𝑐 = 1 thì được gọi là đáp ứng phương sai tối thiểu không méo dạng (MVDR). Nghiệm MVDR thay 𝜎𝑠 tương đương với nghiệm cực đại hóa SNR bằng cách 2𝑎(𝜃, 𝜔)𝑎𝐻(𝜃, 𝜔) + 𝑅𝑛 bằng 𝑅𝑥và áp dụng bổ đề của ma trận nghịch đảo [77]

(2.26) [𝐴 + 𝐵𝐶𝐷]−1 = 𝐴−1 − 𝐴−1𝐵[𝐷𝐴−1𝐵 + 𝐶−1]−1𝐷𝐴−1,

Ta có:

(2.27)

(2.28)

d. Bộ định hướng búp sóng Frost Beamformer

Xét cấu trúc bộ định hướng Frost Beamformer như biểu diễn trên Hình 2.2

34

Hình 2.2. Bộ định hướng Frost Beamformer

Bộ xử lý có K phần tử và mỗi phần tử có J khâu trễ. Như vậy có tổng số KJ trọng số. Có J trọng số (không biểu diễn trên hình) xác định hướng búp sóng. Số còn lại (KJ – J) được sử dụng để tối thiểu hóa công suất tổng cộng ở đầu ra của mảng. Tối thiểu hóa công suất đầu ra tương đương với tối thiểu hóa công suất can nhiễu ở các hướng khác với hướng tới của tín hiệu. Ở góc độ đáp ứng tần số tại hướng sóng tới, bộ xử lý mảng có thể xem xét tương đương với một dãy trễ trong đó mỗi hệ số bằng tổng các hệ số tính theo cột. Các hệ số tổng được lựa chọn sao cho có đặc tính tần số theo yêu cầu ở hướng sóng tới.

Vector tín hiệu tại mỗi khâu trễ ứng với mẫu thứ k là X(k)

(2.29) 𝑋𝑇(𝑘) = [𝑥1(𝑘), 𝑥2(𝑘), … , 𝑥𝐾𝐽(𝑘)]

Giá trị này là tổng của tín hiệu sóng tới và can nhiễu từ các hướng khác

(2.30) 𝑋(𝑘) = 𝐿(𝑘) + 𝑁(𝑘)

35

Vector trọng số tại mỗi kênh là W, với:

(2.31) 𝑊𝑇 = [𝑤1 𝑤2 … 𝑤𝐾𝐽]

Các hàm tương quan được xác định:

𝐸[𝑋(𝑘)𝑋𝑇(𝑘)] = 𝑅𝑋𝑋

(2.32) 𝐸[𝑁(𝑘)𝑁𝑇(𝑘)] = 𝑅𝑁𝑁

𝐸[𝐿(𝑘)𝐿𝑇(𝑘)] = 𝑅𝐿𝐿

Giả thiết tín hiệu không tương quan với can nhiễu, ta có:

(2.33) 𝐸[𝑁(𝑘)𝐿𝑇(𝑘)] = 0

Đầu ra của mảng tại thời điểm k:

(2.34) 𝑦(𝑘) = 𝑊 𝑇𝑋(𝑘) = 𝑋𝑇(𝑘)𝑊

Công suất đầu ra được biểu diễn bằng:

(2.35) 𝐸[𝑦2(𝑘)] = 𝐸[𝑊𝑇𝑋(𝑘)𝑋𝑇(𝑘)𝑊] = 𝑊𝑇𝑅𝑋𝑋𝑊

Ràng buộc của các trọng số trên cột thứ j của các tổng trọng số tương ứng với

tần số 𝑓𝑗.

𝑇𝑊 = 𝑓𝑗 𝑣ớ𝑖 𝑗 = 1,2, … , 𝐽 𝑐𝑗

(2.36)

Ký hiệu ma trận ràng buộc C:

(2.37) 𝐶 = [𝑐1 … 𝑐𝑗 … 𝑐𝐽]𝐾𝐽

Ký hiệu vector tổng trọng số tương tương của hướng sóng tới:

(2.38) 𝐹𝑇 = [𝑓1 … 𝑓𝑗 … 𝑓𝐽]

Ràng buộc được biểu diễn:

(2.39) 𝐶𝑇𝑊 = 𝐹

Bài toán tối ưu của Frost Beamformer:

(2.40) 𝑊𝑇𝑅𝑋𝑋𝑊 min 𝑤

𝑟à𝑛𝑔 𝑏𝑢ộ𝑐 𝑏ở𝑖: 𝐶𝑇𝑊 = 𝐹

Nghiệm tối ưu bền vững 𝑊𝑜𝑝𝑡 theo phương pháp nhân tử Lagrange:

36

−1𝐶]−1𝐹

−1𝐶[ 𝐶𝑇𝑅𝑋𝑋

(2.41) 𝑊𝑜𝑝𝑡 = 𝑅𝑋𝑋

2.2.2 Định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống

Phần này đề xuất mô hình định hướng búp sóng trên cơ sở mô hình giảm bậc

và tập điều kiện cần, tập điều kiện đủ được xác định tương ứng.

2.2.2.1 Mô tả bài toán giảm bậc

Đối với các hệ định hướng búp sóng biểu diễn trong không gian trạng thái bằng phương trình (2.1) và (2.2), các thuật toán tối ưu đã trình bày có thể xem là phương pháp tối ưu trên cơ sở của mô hình tuyến tính hóa có bậc cao nhất tạm gọi là toàn bậc. Tuy nhiên, phương pháp toàn bậc có hạn chế là yêu cầu số lượng lớn các mẫu để đạt được trạng thái ổn định dẫn đến hạn chế khả năng đáp ứng thời gian thực. Giảm bậc mô hình của một hệ động học đã trở thành công cụ để nắm bắt những hiểu biết ban đầu về hệ thống và điều khiển hệ thống đáp ứng tốc độ trong thời gian thực [80].

2.2.2.2 Phát biểu bài toán giảm bậc và xử lý bài toán

a. Tuyến tính hoá đối với một hệ phi tuyến có bản chất là giảm bậc

Cho một mô hình của hệ định hướng đa búp sóng bậc M, tuyến tính, bất biến

theo thời gian và không nhất thiết có tính điều khiển và quan sát đồng thời được.

Mô hình tuyến tính hóa một hệ phi tuyến được mô tả bởi:

(2.42) 𝑥(𝑡) = 𝐴𝑠(𝑡) + 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡)

(2.43) 𝑥̇ (𝑡) = 𝐴𝑥(𝑡) + 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡)

(2.44) 𝑦(𝑡) = 𝑤𝐻𝑥(𝑡)

Trong đó, 𝑥(𝑡), 𝑖(𝑡), 𝑛(𝑡) là các vector có M chiều, ma trận A tương ứng P nguồn tín hiệu trong đa búp sóng được kích thước hoá một cách phù hợp và ma trận A mô tả tính chất động học của hệ thống.

Hãy xác định một mô hình có bậc r, gọi là mô hình giảm bậc, 𝑞 ≤ 𝑟 < 𝑀

(2.45) 𝑥𝑟(𝑡) = 𝐴𝑟𝑠(𝑡) + 𝑖𝑟(𝑡) + 𝑛𝑟(𝑡)

(2.46) 𝑥̇𝑟(𝑡) = 𝐴𝑟𝑥(𝑡) + 𝑖𝑟(𝑡) + 𝑛𝑟(𝑡)

𝐻𝑥𝑟(𝑡)

(2.47) 𝑦𝑟(𝑡) = 𝑤𝑟

Thỏa mãn điều kiện sau đây:

- Tiêu chí L2 đối với giảm bậc mô hình:

𝐻) = 𝐸{|𝑦𝑟|2} = 𝐸{|𝑤𝑟

𝐻𝑥𝑟|2} = 𝑤𝑟

𝐻𝑅̄ 𝑥𝑤𝑟

(2.48) 𝐽2(𝑤𝑟

ràng buộc bởi:

37

𝐻𝐴𝑟(𝜃, 𝜔) = 𝑐

(2.49) 𝑤𝑟

được tối thiểu hoá.

𝐻, 𝐴𝑟) có tính điều khiển và quan sát được

- Mô hình (𝑤𝑟

b. Tính bền vững của mô hình giảm bậc

Có rất nhiều phương pháp tối ưu đối với bài toán đã phát biểu, trong khuôn khổ nghiên cứu của luận án này, phương pháp tối ưu được sử dụng là tối ưu theo trạng thái [81].

Đối với một mô hình tuyến tính, bất biến theo thời gian có bậc M của hệ định hướng búp sóng, luôn tồn tại một phép biến đổi 𝑇𝑟 kích thước 𝑟 × 𝑀 có hạng đủ theo hàng lên các trạng thái của mô hình sao cho các tham số tối ưu của mô hình giảm bậc được thực hiện như sau [63] [68]:

Chọn một mô hình giảm bậc (giả định) mẫu được mô tả bởi:

(2.50) 𝑥̇𝑚 = 𝐴𝑚𝑥𝑚 + 𝐵𝑚𝑢(𝑡)

(2.51) 𝑢(𝑡) = 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡)

(2.52) 𝑦𝑚 = 𝐶𝑚𝑥𝑚

Biểu thức điều kiện đối với mô hình mẫu:

(2.53) 𝐹𝑚(𝑧) = 𝐶𝑚(𝐼𝑧 − 𝐴𝑚)𝐵𝑚

Vị trí các điểm cực để ổn định tính hệ thống do 𝐴𝑚 quyết định. Để hệ ổn định, ma trận 𝐴𝑚 không tạo ra các điểm cực nằm ngoài đường tròn đơn vị. Thành phần 𝐶𝑚𝐵𝑚 tạo điểm không trong không gian 𝑧.

Mô hình giảm bậc của mô hình định hướng búp sóng thu được như sau:

−𝐻

(2.54) 𝐴𝑟 = 𝑇𝐻𝐴𝑚𝑇𝑟

𝐻𝐵𝑚

(2.55) 𝐵𝑟 = 𝑇𝑟

−𝐻

(2.56) 𝐶𝑟 = 𝐶𝑚𝑇𝑟

𝐻𝐴

𝐻𝑥(𝑖), 𝐴𝑟 = 𝑇𝑟

(2.57) 𝑥𝑟(𝑡) = 𝑇𝑟

Định hướng cho việc lựa chọn 𝑇𝑟 có thể được đề xuất từ nhiều góc độ khác nhau, tùy thuộc vào từng trường hợp cụ thể. Theo nghiên cứu của các tác giả trước, 𝑇𝑟 có thể được lựa chọn dựa trên cơ sở lý thuyết ma trận hoặc dựa trên cơ sở của giải tích . Trong khuôn khổ của luận án này, ma trận chuyển vị 𝑇𝑟 được xác định bằng tối thiểu hóa hàm phạt:

𝐻) = 𝐸{|𝑤𝑟

𝐻𝑇𝑟

𝐻𝑥|2} = 𝑤𝑟

𝐻𝑇𝑟

𝐻𝑅𝑥𝑇𝑟𝑤𝑟

(2.58) 𝐽2(𝑇𝑟, 𝑤𝑟

38

𝐻𝐴𝑟(𝜃, 𝜔) = 𝑐

(2.59) 𝑟à𝑛𝑔 𝑏𝑢ộ𝑐 𝑏ở𝑖 𝑤𝑟

Biến đổi thành bài toán tối ưu không ràng buộc bằng phương pháp Lagrange

như sau:

𝐻) = 𝐸{|𝑤𝑟

𝐻𝑇𝑟

𝐻𝑥|2} + 2𝑅[𝜆(𝑤𝑟

𝐻𝑇𝑟

𝐻𝐴𝑟 − 𝑐)]

(2.60) 𝐿(𝑇𝑟, 𝑤𝑟

Trong đó 𝜆 là nhân tử Lagrange, cố định 𝑤𝑟, tối thiểu hóa theo 𝑇𝑟, giải nghiệm

theo 𝜆, ta được:

−1𝐴𝑟𝑤𝑟 −1𝑤𝑟𝐴𝑟

𝐻𝑅̄ 𝑥 −1 𝐻𝑅𝑥

−1𝐴𝑟

(2.61) 𝑇𝑟 = 𝑐 𝑅𝑥 𝐻𝑅̄ 𝑥 𝑤𝑟

2.2.2.3. Phương pháp tối ưu bền vững theo tiêu chí Min-Max

Bài toán tối ưu bền vững tìm kiếm nghiệm trọng số định hướng búp sóng sao cho tối thiểu hóa tình huống xấu nhất (tốt nhất trong điều kiện xấu nhất) trên tập tín hiệu 𝑟𝑓 (có thể trên miền thời gian hoặc miền tần số đối với định hướng búp sóng theo tần số) và theo tiêu chí 𝑀𝑆𝐸(𝑟𝑓, 𝑟̂𝑓) với hằng số 𝑞 > 0 và một ma trận xác định dương Q [82]. Bài toán được phát biểu dưới dạng tối ưu Min-Max như sau:

𝐻)}.

(2.62)

Với ma trận hiệp phương sai của vector quan sát, 𝑅̄ 𝑥 = 𝐸{(𝑟𝑓𝑟𝑓

𝑟𝑓: 𝑟𝑓

𝐻)}

𝑀𝑆𝐸(𝑟𝑓, 𝑟̂𝑓) 𝑤̄ 𝑀𝑁𝑀 = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑖𝑛 𝑤𝑟 (2.63) 𝑚𝑎𝑥 𝐻𝑄𝑟𝑓≤𝑞2 𝑅̄ 𝑥:∑ 𝑚𝑎𝑥{𝑡𝑟(𝑅̄ 𝑥𝑅̄ 𝑥

Nghiệm của phương trình được xác định bằng phương pháp nhân tử Lagrange

−1𝐴𝑟 𝐻𝑅̄ 𝑥

−1𝐴𝑟

(2.64) 𝑤̄ 𝑀𝑁𝑀 = 𝑞2 𝑅̄ 𝑥 1 + 𝑞2𝐴𝑟

Giá trị MSE lý thuyết là:

𝐻𝑅̄ 𝑥 𝑞4𝐴𝑟 (1 + 𝑞2𝐴𝑟

2 −1𝐴𝑟 + |𝑟𝑓| −1𝐴𝑟)2 𝐻𝑅̄ 𝑥

𝑀𝑆𝐸𝑀𝑁𝑀 = (2.65)

Nghiệm gần đúng của (2.64) và các vector trọng số có thể tìm theo phương pháp thích nghi bằng thuật toán độ dốc lớn nhất, hướng liên hợp, phương pháp

39

Gradient, liên hợp thuật toán LMS (Least Mean Squares) và thuật toán đệ quy bình phương tối thiểu [83].

2.2.3 Kết quả mô phỏng

2.2.3.1 Phương pháp mô phỏng

Hiệu năng của hệ thống được thực hiện bằng phương pháp mô phỏng Monte- Carlo nhằm đưa ra kết quả có tính chất đại diện minh chứng hiệu quả của phương pháp đề xuất tại các điều kiện mô phỏng khác nhau.

Vai trò của mô phỏng nhằm phân tích, đánh giá và so sánh hiệu năng của phương pháp / thuật toán / mô hình đề xuất với các kỹ thuật đã có. Mô phỏng ước lượng ảnh hưởng của một số tham số lên hiệu năng của hệ thống. Các thông số bao gồm: Tỉ số công suất can nhiễu trên công suất tín hiệu (ISR- Interference-to-Signal Ratio), tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR), cấu hình của ăng-ten mảng (ULA- Uniform Linear Array, URA- Uniform Rectangular Array và UCA- Uniform Circular Array), số các phần tử ăng-ten (M), tốc độ lấy mẫu 𝑓𝑠, góc lệch giữa tín hiệu phát và can nhiễu Δθ.

Thuật toán mô phỏng bao gồm các bước tuần tự như sau:

• Khởi tạo mô hình hệ thống, tạo tín hiệu phát, can nhiễu và nhiễu AWGN theo các tham số về SNR, INR (Interference-to-Noise Ratio) và góc lệch khác nhau.

• Thu nhận tín hiệu theo vector định hướng sóng tới 𝑎(𝑡), can nhiễu và nhiễu

AWGN tại các sensor.

• Tạo beamforming, tính toán trọng số beamforming theo các mẫu tín hiệu nhận

được bằng các thuật toán khác nhau.

• So sánh tín hiệu ra với tín hiệu nguồn và tính toán giá trị trung bình NRMSE

theo phương pháp Monte-Carlo.

Tín hiệu phát là tín hiệu băng hẹp có định dạng sin biên độ phức. Tín hiệu phát liên tục thông qua chuỗi huấn luyện và có biên độ hoặc phương sai thay đổi để nhận được tỉ số SNR mong muốn tại mỗi ăng-ten. Tín hiệu phát có dạng:

(2.66) 𝑠(𝑛) = √𝑆𝑁𝑅𝑒𝑖2𝜋(𝑓𝑐/𝑓𝑠)𝑛+𝜃

Trong đó: 𝑓𝑐là tần số sóng mang, 𝑓𝑠 là tần số lấy mẫu, 𝜃 là góc pha của tín hiệu,

𝑛 = [1: 𝑁] với N là số mẫu mô phỏng.

Về mô phỏng can nhiễu, có hai trường hợp là can nhiễu băng hẹp có tần số trùng với tần số của tín hiệu phát và can nhiễu băng rộng. Can nhiễu băng rộng có dạng:

40

(2.67) 𝑖(𝑡) = √𝐼𝑁𝑅𝑁(0,1)

Nhiễu AWGN n(t) ∼ N(0,1) có độ lệch chuẩn được chuẩn hóa bằng 1 xuất

hiện tại tất cả các ăng-ten thu.

Trong mô phỏng, phương pháp Monte Carlo được sử dụng để ước lượng thông số hiệu năng hệ thống là RMSE chuẩn hóa NRMSE, giá trị ước lượng cuối cùng được tính là trung bình tất cả Q các giá trị đo được sau mỗi lần mô phỏng.

(2.68)

Bên cạnh mô phỏng hiệu năng của hệ thống theo SNR, còn mô phỏng ảnh hưởng của can nhiễu lên hiệu năng của hệ thống. Mức độ nghiêm trọng của can nhiễu được xác đinh bởi tỉ số can nhiễu trên nhiễu nền AWGN (INR).

(2.69) INR[dB] = ISR[dB] + SNR[dB]

2.2.3.2 Các kịch bản và kết quả mô phỏng

a. Ước lượng tín hiệu khi SNR thay đổi

𝜆 2Τ

(𝑀 − 1)𝜆 2Τ

Cấu hình của ăng-ten mảng được lựa chọn là ULA với số lượng các phần tử tương ứng kiến trúc Massive MIMO là 32 phần tử, khoảng cách giữa hai phần tử là 𝜆/2.

Hình 2.3. Cầu hình của ăng-ten mảng ULA

Tín hiệu mô phỏng có tần số 𝑓𝑐 = 5 𝐺𝐻𝑧, 𝜆/2 = 3𝑐𝑚, số mẫu mô phỏng 𝑁 = 10000 mẫu, độ mở 𝐿 = 𝑀𝜆/2. Góc hướng sóng tới của tín hiệu là 300. Góc hướng sóng tới của can nhiễu là −300. Nhiễu tác động đồng đều lên các phần tử. Số mô phỏng Monte-Carlo là 𝑄 = 200. Để khảo sát NRMSE theo tỉ số SNR thì tỉ số INR = 0 𝑑𝐵, SNR biến đổi trong hai miền từ [−10𝑑𝐵 ÷ 10𝑑𝐵] và miền thấp [−30𝑑𝐵 ÷ −10𝑑𝐵]. Mục đích chia hai miền là để khảo sát hiệu ứng của các loại định hướng búp sóng trong trường hợp tín hiệu vượt trội nhiễu và vùng tín hiệu yếu.

41

Bảng 2.1. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi

Tham số mô phỏng Đơn vị Thông số

GHz Tần số sóng mang fc

Góc DOA tín hiệu Tỉ số SNR Độ dB 5 khi SNR [-10dB÷10dB] 1,575 khi SNR [-30dB÷-10dB] 30 [-10dB÷10dB],[-30dB÷-10dB]

V 1 Độ lệch chuẩn của nhiễu băng rộng AWGN n(t) có trị trung bình không

Loại can nhiễu CW (nhiễu sóng mang liên tục) / Wideband

Độ 60

0

SIR[dB] = SNR[dB] − INR[dB]

dB dB Mẫu 1 ULA 32 10000

bit 32 (complex double)

200

Góc sai lệch giữa DOA của tín hiệu và của can nhiễu Tỉ số INR Tỉ số SIR Số nguồn can nhiễu Cấu hình ăng-ten mảng Số lượng các phần tử M Số mẫu N Độ phân giải mẫu và trọng số búp sóng Monte-Carlo Q Khoảng cách giữa các phần tử d Độ mở L 𝜆/2 𝐿 = 𝑀𝜆/2

Hiệu năng của hệ thống khi SNR thay đổi từ -30 ÷10dB với 4 phương pháp tối ưu MVDR, LCMV, Frost Beamformer và giảm bậc Min-Max được trình bày trên hình 2.4. Từ kết quả mô phỏng nghiên cứu sinh nhận thấy, khi tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR thấp (trong khoảng từ -30 ÷ -15dB), tức trong miền tín hiệu yếu định hướng búp sóng bằng phương pháp tối thiểu hóa búp sóng dựa trên tối ưu Min-Max cho kết quả tốt hơn. Tức là, hệ thống bền vững hơn. Nhưng, tại miền tín hiệu có SNR lớn hơn (trong khoảng từ -15 ÷ 10dB) thì phương pháp MVDR và LCMV cho kết quả tốt hơn.

42

Hình 2.4. Đồ thị biến thiên của NRMSE khi SNR thay đổi từ -30 ÷10dB

43

b. Ước lượng tín hiệu khi SIR thay đổi

Kịch bản mô phỏng này nhằm mục đích xem xét sự thay đổi tỉ số công suất tín hiệu trên can nhiễu để khảo sát hiệu năng của hệ thống dưới tác động của can nhiễu. Trong trường hợp này, góc tới của tín hiệu, góc tới của can nhiễu không thay đổi. Tần số sóng mang được đặt cố định là 5GHz. Tỉ số SNR cố định là 0dB, lưu ý INR[dB] = ISR[dB] + SNR[dB]. Tỉ số SIR được cho chạy trong khoảng [−10𝑑𝐵 ÷ 10𝑑𝐵].

Bảng 2.2. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SIR thay đổi

Tham số mô phỏng Đơn vị Thông số

GHz 5 Tần số sóng mang fc

Góc DOA tín hiệu Tỉ số SNR Độ dB

Loại can nhiễu 30 0 CW (nhiễu sóng mang liên tục) / Wideband

V 1 Độ lệch chuẩn của nhiễu băng rộng AWGN n(t) có trị trung bình không

Độ 60

INR[dB] = ISR[dB] + SNR[dB] [−10𝑑𝐵 ÷ 10𝑑𝐵].

dB dB

Mẫu 1 ULA 32 10000

bit 32 (complex double)

200

Góc sai lệch giữa DOA của tín hiệu và của can nhiễu Tỉ số INR Tỉ số SIR Số nguồn can nhiễu Cấu hình ăng-ten mảng Số lượng các phần tử M Số mẫu N Độ phân giải mẫu và trọng số búp sóng Monte-Carlo Q Khoảng cách giữa các phần tử d Độ mở L 𝜆/2 𝐿 = 𝑀𝜆/2

Kết quả mô phỏng được trình bày trên hình 2.5 thể hiện sự thay đổi NRMSE của hệ thống sử dụng các phương pháp tối ưu khác nhau khi SIR thay đổi. Trong trường hợp này khi thay đổi SIR, đặc tính của hệ thống định hướng búp sóng theo phương pháp MVDR và LCMV cho kết quả tốt nhất, trong khi đó, phương pháp tối ưu bền vững theo tiêu chí Min-Max lại cho kết quả xấu.

44

Hình 2.5. Đồ thị biến thiên của NRMSE khi SIR thay đổi

c. Ước lượng tín hiệu khi thay đổi góc sai lệch giữa góc tới của tín hiệu và góc tới

của can nhiễu

Trong kịch bản mô phỏng này, các thông số về tín hiệu, cấu hình hệ thống và can nhiễu không thay đổi, chỉ thay đổi góc lệch giữa góc tới của tín hiệu và góc tới của can nhiễu nhằm khảo sát sự phụ thuộc của hiệu năng hệ thống đặc biệt khi góc tới của can nhiễu gần với góc tới của tín hiệu. Các thông số của mô phỏng được mô tả trong bảng 2.3.

Bảng 2.3. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SIR thay đổi

Tham số mô phỏng Đơn vị Thông số

GHz 5 Tần số sóng mang fc

Góc DOA tín hiệu Tỉ số SNR Độ dB

Loại can nhiễu 30 0 CW (nhiễu sóng mang liên tục) / Wideband

V 1

Độ lệch chuẩn của nhiễu băng rộng AWGN n(t) có trị trung bình không

45

Độ [-10÷10]

5

SIR[dB] = SNR[dB] − INR[dB]

dB dB

1 ULA 32 10000 Mẫu

bit 32 (complex double)

Góc sai lệch giữa DOA của tín hiệu và của can nhiễu Tỉ số INR Tỉ số SIR Số nguồn can nhiễu Cấu hình ăng-ten mảng Số lượng các phần tử M Số mẫu N Độ phân giải mẫu và trọng số búp sóng Monte-Carlo Q 200

𝜆/2 Khoảng cách giữa các phần tử d

𝐿 = 𝑀𝜆/2 Độ mở L

Hình 2.6. Đồ thị biến thiên của NRMSE khi góc sai lệch giữa hướng sóng tới của tín hiệu và của can nhiễu thay đổi

46

Hiệu năng của hệ thống khi thay đổi góc sai lệch giữa hướng sóng tới của tín hiệu và của can nhiễu với các phương pháp tối ưu khác nhau được đánh giá thông qua kết quả mô phỏng trong hình 2.6. Các kết quả mô phỏng cho thấy, phương pháp tối ưu bền vững không thay đổi khi thay đổi chênh lệch góc sóng tới trong khi phương pháp MVDR chịu ảnh hưởng nhiều nhất.

d. Ước lượng tín hiệu khi thay đổi số lượng ăng-ten

Kịch bản mô phỏng này sẽ thay đổi số lượng các ăng-ten trong khi tất cả các thông số còn lại không thay đổi. Các tỉ số 𝑆𝑁𝑅 = 0𝑑𝐵, 𝐼𝑁𝑅 = 0𝑑𝐵. Cấu hình mô phỏng là ULA, số lượng ăng-ten thay đổi là 2𝑖(𝑖 = 2 ÷ 7), tức số ăng-ten từ 4 đến 128. Các thông số của mô phỏng được mô tả trong bảng 2.4.

Bảng 2.4. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi thay đổi số lượng ăng-ten

Tham số mô phỏng Đơn vị Thông số

GHz 5 Tần số sóng mang fc

Góc DOA tín hiệu Tỉ số SNR Độ dB

Loại can nhiễu 30 0 CW (nhiễu sóng mang liên tục) / Wideband

V 1

Độ 60

0

SIR[dB] = SNR[dB] − INR[dB]

dB dB Mẫu 1 ULA [8÷128] 10000

bit 32 (complex double)

200

𝜆/2

Độ lệch chuẩn của nhiễu băng rộng AWGN n(t) có trị trung bình không Góc sai lệch giữa DOA của tín hiệu và của can nhiễu Tỉ số INR Tỉ số SIR Số nguồn can nhiễu Cấu hình ăng-ten mảng Số lượng các phần tử M Số mẫu N Độ phân giải mẫu và trọng số búp sóng Monte-Carlo Q Khoảng cách giữa các phần tử d Độ mở L 𝐿 = 𝑀𝜆/2

47

Hiệu năng của hệ thống được minh họa trong hình 2.7 khi thay đổi số lượng ăng-ten với các phương pháp tối ưu khác nhau. Kết quả mô phỏng cho thấy khi thay đổi số lượng ăng-ten thì phương pháp tối ưu Min-Max cho thấy hiệu năng không tốt bằng các phương pháp còn lại MVDR, LCMV, FrostBeamformer. Ngoài ra khi số lượng ăng-ten lớn hơn 72 thì hiệu năng của hệ thống không thay đổi nhiều với các phương pháp tối ưu này. Do vậy, trong trường hợp thay đổi số lượng ăng-ten cần phải phối hợp phương pháp định hướng búp sóng với phương pháp ghép kênh không gian nhằm nâng cao tốc độ truyền dẫn.

Hình 2.7. Đồ thị biến thiên của NRMSE theo số lượng ăng-ten

2.3 Đề xuất hệ thống định hướng đa búp sóng ứng dụng cho hệ thống DVB-NGH

2.3.1 Các cấu hình MIMO trong mạng đơn tần

Cấu hình truyền dẫn MIMO có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau tùy thuộc vào vị trí của ăng-ten phát. Chính xác hơn, trong bối cảnh phát sóng truyền hình mặt đất, truyền dẫn theo phương thức MIMO có thể thực hiện bằng nhiều ăng-ten phát được gắn trong một trạm gốc duy nhất. Một số trạm gốc có thể tạo thành Mạng đơn tần (SFN), trong đó truyền MIMO cũng có thể được áp dụng. Ngoài ra, (các) liên kết phát sóng vệ tinh bổ sung có thể được tham gia vào mạng truyền dẫn, tạo thành kiến trúc truyền dẫn MIMO vệ tinh / mặt đất kết hợp. Các cấu hình truyền dẫn MIMO cho hệ thống truyền hình số mặt đất bao gồm:

48

a) Truyền dẫn MIMO một trạm gốc

Trong truyền dẫn MIMO một trạm gốc như biểu diễn trong hình 2.8, nhiều ăng-ten phát được lắp đặt trong một trạm gốc. Các tín hiệu được mã hóa không gian thời gian sau đó được truyền bởi nhiều ăng-ten. Sơ đồ này thường áp dụng trong triển khai Mạng đa tần (MFN).

Các ăng-ten phát thường được phân cực chéo để khử tương quan giữa các liên kết kênh để đạt được dung lượng kênh MIMO cao hơn. Cặp ăng-ten phân cực chéo có thể cung cấp đủ các liên kết kênh không tương quan cho phép tăng thông lượng truyền bằng kỹ thuật MIMO.

Hình 2.8. Truyền dẫn MIMO một trạm gốc

b) Truyền dẫn MISO phân tán

Trong quá trình triển khai SFN, một số máy phát đồng thời phát cùng một chương trình trong cùng dải tần. Vùng phủ sóng của các dịch vụ phát sóng có thể được mở rộng đáng kể mà không cần nhiều dải tần số. Tuy nhiên, cũng có một số thách thức phải đối mặt trong SFN. Theo đó, các tín hiệu tương tự được truyền từ các máy phát nằm ở các vị trí khác nhau. Sự chồng lấn tín hiệu từ các máy phát khác nhau có thể dẫn đến suy giảm nghiêm trọng cường độ tín hiệu ở một số điểm vùng phủ sóng.

Phạm vi phủ sóng SFN có thể được cải thiện bằng phương thức truyền dẫn MISO phân tán. Mô hình hệ truyền dẫn MISO phân tán được biểu diễn trong hình 2.9. Tín hiệu được mã hóa theo mã không gian - thời gian, sau đó được đưa đến các vị trí truyền (trạm gốc) khác nhau. Mã hóa không-thời gian không tương quan với các tín hiệu được truyền từ các vị trí khác nhau và do đó giảm thiểu vấn đề suy giảm cường độ tín hiệu trong SFN truyền thống. Ngoài ra, so với trường hợp SISO, truyền dẫn MISO làm giảm yêu cầu về công suất tín hiệu tối thiểu để giải mã chương trình truyền hình. Nói cách khác, MISO cải thiện vùng phủ sóng của SFN. Một ưu điểm quan trọng khác của truyền dẫn MISO là không yêu cầu ăng-ten truyền phát và nguồn cấp dữ liệu bổ sung trên mỗi vị trí truyền. Điều đó có nghĩa là việc triển khai truyền MISO

49

phân tán không cần chi phí cập nhật phần cứng. Ngoài ra, bộ thu có thể dùng 1 ăng- ten, giúp giảm thiểu chi phí người dùng.

Hình 2.9. Truyền dẫn MISO phân tán

c) Truyền dẫn MIMO hai trạm gốc

Truyền dẫn MIMO hai trạm gốc được biểu diễn trong hình 2.10, trong đó, tín hiệu được mã hóa không gian – thời gian và phát trên hai trạm gốc. Mô hình này có thể được xem như là sự kết hợp của hai mô hình trước. Do các ăng-ten trạm gốc được đặt ở các vị trí cách nhau về mặt địa lý, các liên kết kênh khác nhau không tương quan tạo ra sự phân tập truyền dẫn MIMO. Nhiều ăng-ten thu cũng được sử dụng ở phía bên nhận để khai thác tính phân tập thu.

Hình 2.10. Sơ đồ truyền dẫn MIMO hai trạm gốc

d) Kiến trúc MIMO kết hợp vệ tinh

Kiến trúc vệ tinh / mặt đất kết hợp các cơ sở hạ tầng của cả phát sóng mặt đất và vệ tinh được biểu diễn trong hình 2.11. Kiến trúc này có phạm vi phủ sóng toàn quốc. Trong khi đó, truyền hình mặt đất bổ sung cho vùng phủ sóng ở các khu vực đô thị nơi có các tòa nhà dày đặc và có thể chặn tín hiệu vệ tinh truyền thống. Do đó, kiến trúc này có thể cung cấp hiệu quả các dịch vụ phát sóng trong một khu vực rộng lớn.

50

Hình 2.11. Kiến trúc MIMO kết hợp vệ tinh

Việc sử dụng cả máy phát vệ tinh và mặt đất cung cấp sự phân tập truyền vốn có thể được khai thác bằng cách áp dụng các sơ đồ MIMO thích hợp. Máy phát vệ tinh có thể hoạt động ở cùng tần số với các máy phát mặt đất để tạo thành SFN. Trong trường hợp này, tất cả các ăng-ten thu có thể nhận tín hiệu từ cả các máy phát vệ tinh và mặt đất, tạo thành một hệ thống truyền phát MIMO phân tán. Ngoài ra, các máy phát vệ tinh và mặt đất có thể hoạt động ở các dải tần số khác nhau. Trong trường hợp này, một hoặc nhiều ăng-ten thu bổ sung phải được dành riêng để nhận tín hiệu vệ tinh, cung cấp một liên kết truyền dẫn độc lập, hợp tác. Sự phân tập có thể được trích xuất bằng cách kết hợp các tín hiệu nhận được từ các nguồn khác nhau.

Luận án nghiên cứu truyền dẫn MIMO phân tán, đặc biệt sử dụng mô hình

massive MIMO cho trạm gốc.

2.3.2 Mô hình tín hiệu

Bộ tạo búp sóng sử dụng một số các phần tử ăng-ten được phân pha riêng lẻ theo cách để tạo thành các chùm tia (hoặc không) theo hướng mong muốn. Các ăng- ten định hướng búp sóng có tính tương quan cao, các phần tử và các cột có khoảng cách gần. Trong hình 2.11 mô tả một kết nối không dây giữa các trạm cơ sở tập trung hóa và nhiều người dùng cố định hoặc di chuyển. Trạm cơ sở có khả năng tạo ra một số lượng các chùm tia.

Xét hệ thống định hướng đa búp sóng với các ăng-ten mảng cách đều hình trụ. Khoảng cách giữa các phần tử là d. Hệ thống có M phần tử trên mỗi vòng và số vòng cho định hướng đa búp sóng là N. Số phần tử là 𝑁𝑡 = 𝑀 × 𝑁. Mô hình hệ thống được minh họa trên hình 2.12.

51

Hình 2.12. Kịch bản định hướng đa búp sóng dựa trên nhiều ăng-ten mảng hình trụ

Ký hiệu s(t) là tín hiệu truyền của chùm tia tùy ý, góc trỏ liên kết với s(t) là θ,

vector của mảng truyền từ các phần tử Nt tại thời điểm t được biểu thị là :

𝐱(𝑡) = 𝒂(𝜃, 𝜔)𝑠(𝑡) (2.70)

Với 𝒂(𝜃, 𝜔) là steering vector:

𝐻 𝒂(𝜃, 𝜔) = [1 𝑒𝑗𝜔𝑑𝑠𝑖𝑛(𝜃)/𝑐𝑒𝑗𝜔2𝑑𝑠𝑖𝑛(𝜃)/𝑐 … 𝑒𝑗𝜔(𝑁𝑡−1)𝑑𝑠𝑖𝑛(𝜃)/𝑐]

(2.71)

Với ω là tần số sóng mang và c là tốc độ ánh sáng. Steering vector phụ thuộc vào hướng của độ lệch và tần số. Để đơn giản, biểu diễn 𝒂(𝜃, 𝜔) là a. Mô hình định hướng búp sóng đơn được biểu diễn là:

(2.72) 𝐱(𝑡) = 𝒂𝑠(𝑡)

Mô hình định hướng đa búp sóng được thể hiện như sau:

(2.73) 𝐱(𝑡) = 𝐀𝑠(𝑡),

trong đó 𝐀 = [𝒂(𝜃1, 𝜔1), 𝒂(𝜃2, 𝜔2), … 𝒂(𝜃𝑃, 𝜔𝑃)] theo chùm P. Có hai hệ thống định hướng búp sóng chung, bao gồm định hướng búp sóng băng hẹp và định hướng búp sóng băng rộng. Trong mô hình định hướng búp sóng băng hẹp, tín hiệu đầu ra của máy tạo sóng tại thời điểm t là y(t) thu được bằng cách kết hợp tuyến tính các tín hiệu của các phần tử 𝑁𝑡 như:

∗ 𝑦(𝑡) = ∑ 𝑤𝑖

𝑁𝑡 𝑖=1

(2.74) 𝑥𝑖(𝑡)

Đối với mô hình băng thông rộng, tín hiệu đầu ra được biểu thị bằng [61]:

𝐾−1 𝑝=0

∗ 𝑤𝑖,𝑝

𝑁𝑡 𝑖=1

(2.75) 𝑦(𝑡) = ∑ ∑ 𝑥𝑖(𝑡 − 𝑝)

Với K-1 là số giai đoạn trễ tại mỗi kênh của phần tử thứ i của mảng

(2.76) 𝑦(𝑡) = 𝒘𝐻𝐱(𝑡)

52

Trong đó 𝐱(𝑡) là vector tín hiệu. Vector w có độ dài 𝑁𝑡 đại diện cho các trọng

∗

số như:

∗, 𝑤1

∗, … , 𝑤𝑁𝑡−1

(2.77) ] = [𝐰𝑇]∗ 𝐰𝐻 = [𝑤0

Đáp ứng của bộ tạo chùm tia đơn giản được thể hiện như sau:

(2.78) 𝑟(𝜃, 𝜔) = 𝐰𝑯𝐚

Mô hình tạo chùm tia được định nghĩa là độ lớn bình phương của 𝑟(𝜃, 𝜔). Lưu ý rằng mỗi trọng số trong vector w tác động đến bộ tạo chùm tia về thời gian và không gian.

Công suất đầu ra hoặc phương sai của tín hiệu ước tính được xác định là:

(2.79) 𝐸{|𝑦|2} = 𝐰𝐻𝐸{𝐱 𝐱𝐻}𝐰

Với E{.} biểu thị bình quân. Nếu tín hiệu là đứng yên, ma trận hiệp phương sai 𝑹𝑥 = 𝐸{𝐱 𝐱𝐻} là độc lập thống kê theo thời gian. Mặc dù thống kê tín hiệu không thường xuyên cố định, nhưng hiệu năng của định hướng búp sóng tối ưu thiết kế và đánh giá dựa trên giả thuyết rằng tín hiệu này là dừng nghĩa rộng.

Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu băng hẹp s(t) ở tần số 𝜔0 là:

2𝒂𝒂𝐻

2𝒂(𝜃, 𝜔0)𝒂𝐻(𝜃, 𝜔0) = 𝜎𝑠

2 là công suất tín hiệu truyền trung bình.

(2.80) 𝑹𝑥 = 𝜎𝑠

Với 𝑃𝑡 = 𝜎𝑠

2.3.3 Mô hình kênh massive MIMO

Đối với mỗi chùm tia, mô hình kênh massive MIMO như sau:

ℎ1,𝑁𝑇 ℎ2,𝑁𝑇 [ ] (2.81) ] + [ ] = √𝑃𝑡 ℎ1,1 ℎ2,1 ⋮ 𝑟1 𝑟2 [ ⋮ 𝑟𝑁𝑅 𝑦1 𝑦2 ⋮ 𝑦𝑁𝑇 𝑛1 𝑛2 ⋮ 𝑛𝑁𝑅 [ ℎ1,2 … ℎ2,2 ⋯ ⋮ ⋱ ℎ𝑁𝑅,1 ℎ𝑁𝑅,2 … ℎ𝑁𝑅,𝑁𝑇]

Trong định dạng ma trận:

𝑇 Với 𝐫 = (𝑟1, 𝑟2, … , 𝑟𝑁𝑅) là một tập hợp các tín hiệu nhận được từ NR ăng-ten nhận của trạm di động. Bởi vì hệ thống ghép kênh không gian MIMO tận dụng lợi thế của phân tập truyền trong không gian theo thời gian gây ra bởi pha-đinh và đa đường kết hợp với tín hiệu trực giao. Việc phát hiện tín hiệu trong máy thu là phát hiện tuần tự. Do đó, đối với quy trình phát hiện chuỗi, thiết lập tín hiệu và kênh như sau: Giả sử dữ liệu được chia thành các khối bao gồm K ký hiệu. Trong mỗi khối, để tránh nhiễu giữa các khối, ta chèn P vector bằng 0 chứa N phần tử và N là số lượng mẫu dữ liệu hữu ích với K = N + P. Kênh là kênh pha-đinh Finite Impulse (FIR) có L đường trên mỗi liên

(2.82) 𝐫 = √𝑃𝑡𝐇 + 𝐧 ,

53

kết từ một ăng-ten truyền đến một ăng-ten thu. Chọn P để thỏa mãn 𝑃 > 𝐿 − 1. Tín hiệu nhận được tại ăng-ten thứ j trong miền thời gian riêng biệt có dạng:

𝐿−1 𝑙=0

𝑙 𝑠𝑖[𝑘 − 𝑙] ℎ𝑗,𝑖

𝑁𝑡−1 𝑖=0

∑ (2.83) 𝑟𝑗[𝑘] = ∑ + 𝑛𝑗[𝑘]

Trong đó:

Mẫu tín hiệu nhận được ở ăng-ten thứ jth tại thời điểm rời rạc k là 𝑟𝑗[𝑘]

𝑇

Vector đầu ra tại thời điểm k là:

với k = 0,1,…,K-1 (2.84) 𝐫[𝑘] = (𝑟1[𝑘], 𝑟2[𝑘], … , 𝑟𝑁𝑟[𝑘])

Vector nhận được là

𝑙 với l = 0, 1,… L – 1,

(2.85) 𝐫 = (𝐫𝑇[0], 𝐫𝑇[1], … , 𝐫𝑇[𝐾 − 1])𝑇

Phần tử thứ l của kênh phản hồi 𝐡𝑗,𝑖 là ℎ𝑗,𝑖

𝑇

Vector tín hiệu truyền tại thời điểm k là:

(2.86) 𝐬[𝑘] = (𝑠1[𝑘], 𝑠2[𝑘], … , 𝑠𝑁𝑡[𝑘])

𝑇

Nhiễu ảnh hưởng đến các mẫu tín hiệu nhận được là

(2.87) 𝐧[𝑘] = (𝑛1[𝑘], 𝑛2[𝑘], … , 𝑛𝑁𝑟[𝑘])

Vector tín hiệu truyền là

(2.88) 𝐲 = (𝐲𝑇[0], 𝐲𝑇[1], … , 𝐲𝑇[𝐾 − 1])𝑇

Vector nhiễu AWGN

(2.89) 𝐧 = (𝐧𝑇[0], 𝐧𝑇[1], … , 𝐧𝑇[𝐾 − 1])𝑇

Ma trận kênh truyền H có thể được tham số hóa như sau [84]:

𝑟 )𝐚𝑡

𝑃 𝑝=1

𝐿 𝑙=1

𝑟 , 𝜃𝑝𝑙

𝑡 )𝐚𝑟(𝜙𝑝𝑙

𝑟 , 𝜃𝑝𝑙

𝑟 )Λ𝑡(𝜙𝑝𝑙

𝑡 , 𝜃𝑝𝑙

𝐻(𝜙𝑝𝑙

𝑡 ) 𝑡 , 𝜃𝑝𝑙

(2.90) 𝐇 = 𝛾 ∑ ∑ 𝑎𝑝𝑙Λ𝑟(𝜙𝑝𝑙

Trong đó:

là một yếu tố chuẩn hóa 𝛾 = √1 𝑃𝐿Τ

𝑟 lần lượt là góc phương vị và độ cao của điểm đến hoặc đi của đường

𝑎𝑝𝑙 là mức tăng phức tạp của mỗi đường dẫn.

𝑟 , 𝜃𝑝𝑙 dẫn thứ l-th tại cụm p-th.

𝑡 ) tương ứng là độ lợi phần tử ăng-ten cho máy thu

𝑟 , 𝜃𝑝𝑙

𝑟 ) và Λ𝑡(𝜙𝑝𝑙

𝑡 , 𝜃𝑝𝑙

𝜙𝑝𝑙

𝑡 ) tương ứng là steering vector của ăng-ten mảng

𝑟 ) và 𝐚𝑡

𝑟 , 𝜃𝑝𝑙

𝐻(𝜙𝑝𝑙

𝑡 , 𝜃𝑝𝑙

Λ𝑟(𝜙𝑝𝑙 và máy phát.

𝐚𝑟(𝜙𝑝𝑙 máy thu và máy phát.

54

𝑟 , 𝜃𝑝𝑙

𝑟 ) = Λ𝑡(𝜙𝑝𝑙

𝑡 , 𝜃𝑝𝑙

Ở đây, giả định rằng các phần tử ăng-ten là các phần tử đẳng hướng và không có sự can nhiễu giữa các phần tử và liên phần tử. Các hàm khuếch đại có độ lợi bằng 𝑡 ) = 1. Tuy nhiên, các phần tử đẳng hướng có nhau, ví dụ: Λ𝑟(𝜙𝑝𝑙 thể được thay thế bằng các loại ăng-ten khác nhau như ăng-ten patch, có tính đến các hàm khuếch đại tương ứng.

2.3.4 Đề xuất tối ưu định hướng búp sóng cho hệ thống định hướng đa búp sóng

Sơ đồ khối chức năng hệ thống định hướng đa búp sóng được đề xuất trình bày trong hình 3.6. Các hàm tạo búp sóng phân chia tín hiệu RF thành các chùm (P chùm) để cung cấp cho từng phần tử hoạt động của dàn ăng-ten được định pha. Nó thực hiện trọng số pha và biên độ phân giải cao, cần thiết để tổng hợp các mô hình định hướng búp sóng và các nhiễu tiềm năng không thích ứng. Các khối xử lý tín hiệu điều chế OFDM bao gồm IFFT, biến đổi song song sang nối tiếp P/S (Parallel- to-Serial), chèn tiền tố tuần hoàn CP (Cyclic Prefix) và thực hiện chuyển đổi số sang tương tự DAC (Digital-to-Analog Converter) để tạo thành tín hiệu đầu ra. Bộ trộn chuyển đổi tín hiệu băng cơ sở lên tần số sóng mang. Khối cuối cùng là khối front end, chứa 1 bộ khuếch đại công suất lớn và truyền hiệu năng cao PA (Power Amplifier), một switch truyền/nhận và bộ khuếch đại tạp âm thấp LNA (Low-Noise Amplifier).

Hình 2.13. Đề xuất sơ đồ khối chức năng hệ thống định hướng đa búp sóng.

Định hướng búp sóng là một kỹ thuật quan trọng trong xử lý mảng để tối ưu hóa tín hiệu mong muốn trong khi giảm thiểu nhiễu. Các kỹ thuật tạo chùm tia tối ưu thống kê bao gồm tối đa hóa SNR, lỗi bình phương tối thiểu MMSE, tối thiểu hóa phương sai có ràng buộc tuyến tính LCMV, đáp ứng biến dạng phương sai tối thiểu, MVDR được áp dụng rộng rãi [66]. Thiết kế của bộ tạo búp sóng theo phương pháp

55

tối ưu thống kê đòi hỏi các thuộc tính thống kê của nguồn và các đặc tính thống kê của kênh. Các tiêu chí tối ưu được mô tả trong mục 2.2.1.2.

2.3.5 Kết quả mô phỏng

Trong phần này, các kết quả mô phỏng được sử dụng để so sánh hệ thống định hướng đa búp sóng được đề xuất. Hiệu năng của hệ thống được thực hiện bằng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo bao gồm các bước mô phỏng tuần tự như sau: Thiết lập cấu hình hệ thống, tạo dữ liệu người dùng, tiền mã hóa MIMO, tạo các ký hiệu OFDM, chèn CP, tạo dạng tia, nhận tín hiệu, cân bằng MIMO, cân bằng MUD (Multi-user Detection), giải điều chế OFDM, so sánh với dữ liệu nguồn, tính BER. Ước lượng cuối cùng được tính là trung bình của tất cả các giá trị Q đo được sau mỗi mô phỏng. Tỷ lệ lỗi bit BER được sử dụng để xác định hiệu năng của hệ thống.

2

∑

|𝑥̂𝑞(𝑘)−𝑥𝑞(𝑘)|

𝑁 𝑘=1

√ 1 𝑁

Hiệu năng hệ thống trong mô phỏng là sai số toàn phương trung bình chuẩn hóa, NRMSE, giá trị cuối cùng là giá trị trung bình của tất cả các giá trị Q sau mỗi mô phỏng:

|max(𝑥𝑞(𝑘))−min (𝑥𝑞(𝑘))|

{ } (2.91) 𝑁𝑅𝑀𝑆𝐸 = mean 1≤𝑞≤𝑄

Trong mô phỏng, cấu hình của mảng là mảng hình trụ với số lượng ăng-ten Massive MIMO là 200 để biểu thị hiệu năng SNR, khoảng cách giữa hai phần tử ăng- ten liên tiếp là λ⁄2.

Tín hiệu mô phỏng có tần số fc = 1.5 ÷ 2.1 GHz, N = 10000 mẫu.

Bảng 2.5. Các tham số mô phỏng

Đơn vị GHz symbol V dB dB dB Sample Thông số 1.5 ÷ 2.1 at SNR [-50dB÷50dB] 1024 1 [-50dB÷50dB] 0 𝑆𝐼𝑅[𝑑𝐵] = 𝑆𝑁𝑅[𝑑𝐵] − 𝐼𝑁𝑅[𝑑𝐵] 1 Cylindical array 10000 100÷300

bit 32 (complex double)

Các tham số Tần số sóng mang fc OFDM symbol AWGN n(t) SNR INR SIR Số nguồn can nhiễu Mảng hình học Số lượng mẫu N Số lượng ăng-ten M Độ phân giải mẫu và trọng số beamforming Monte-Carlo Q d 200 𝜆 2Τ

56

Bán kính của mảng hình trụ Τ 𝑀𝑑 (2𝜋)

Hiệu năng của hệ thống massive MIMO đề xuất khi SNR thay đổi từ -50 ÷50dB với 3 phương pháp tối ưu MVDR, LCMV và Frost Beamformer được minh họa trong hình 2.14 (a-b). Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu năng của hệ thống với 3 phương pháp tối ưu đều có kết quả tương đương trong miền SNR thấp và SNR cao. Giá trị sai số toàn phương trung bình chuẩn hóa NRMSE trong miền SNR > -20dB với cả 3 phương pháp đều cho giá trị < 0.6 minh chứng hệ thống đề xuất có hiệu năng khá tốt khi SNR tăng.

Khi thay đổi số lượng ăng-ten với cả 3 phương pháp tối ưu trên được minh họa trong hình 2.14c. Kết quả mô phỏng cho thấy giá trị sai số toàn phương trung bình chuẩn hóa NRMSE không chênh lệch nhiều (trong khoảng 0.37 – 0.42), phương pháp LCMV cho kết quả tốt hơn các phương pháp còn lại. Kết quả này cũng minh chứng hệ thống đề xuất có hiệu năng đáng tin cậy.

(a)

57

(b)

(c)

Hình 2.14. NRMSE theo SNR (a,b), số lượng ăng-ten (c) của hệ thống massive MIMO được đề xuất

58

Đồ thị búp sóng trong các trường hợp búp sóng đơn và đa búp sóng, số lượng phần tử là 200, SNR=0dB, một giao thoa với INR=0dB, tần số sóng mang là 1.5 ÷ 2.1 Ghz được minh họa trong hình 3.8. Khi sử dụng thuật toán MVDR với búp sóng kép và búp sóng đơn, kết quả mô phỏng được minh họa trong hình 2.15 (a), (b). Từ kết quả mô phỏng cho thấy các búp sóng định hướng chiếm ưu thế đã được hình thành trong hệ thống massive MIMO đề xuất với thuật toán MVDR.

Trong khi đó hình 2.15 (c), (d) trình bày kết quả mô phỏng chùm búp sóng kép khi sử dụng thuật toán Frost Beamformer. Kết quả mô phỏng cũng chỉ ra có hai búp sóng chiếm ưu thế trong hệ thống massive MIMO đề xuất.

(a)

59

(b)

(c)

60

(d)

Hình 2.15. Đồ thị búp sóng kép và búp sóng đơn với MVDR (a, b), búp sóng kép với Frost Beamformer (c,d) của hệ thống massive MIMO được đề xuất

2.4 Đề xuất thuật toán phân nhóm người dùng bằng cách điều khiển băng thông cho mạng truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo

2.4.1 Mô hình hệ thống

2.4.1.1 Mô hình tín hiệu

Xét hệ thống truyền hình mặt đất sử dụng massive MIMO như trên hình 2.16, bao gồm một trạm gốc (BS) được trang bị nhiều ăng-ten phát trong cấu hình UCA phục vụ 𝑁𝑢 trạm di động đơn ăng ten (MS). Hệ thống có khả năng đồng thời tạo ra nhiều chùm tia truyền đi. Mỗi chùm được trang bị số chuỗi RF hoạt động, 𝑁𝑖 với 𝑁𝑖 < N. Số lượng chùm tia tối đa là 𝑁𝑏 tương ứng cho số nhóm người dùng di động.

61

Hình 2.16. Sơ đồ khối của mô hình hệ thống đề xuất

Đối với mỗi chùm tia thứ i, ta gán một nhóm MS 𝐺𝑖. Suy ra G là tổng số các MS, ta có 𝐺𝑖 ⊆ 𝐺, 𝐺𝑖⋂ 𝐺𝑗 = ∅, 𝑖 ≠ 𝑗, 𝑖, 𝑗 ∈ {1,2, … 𝑁𝑏 }. Giả sử MS thứ k được phục vụ bởi chùm thứ i, kênh giữa BS và MS𝑘 là 𝐡𝑘 ∈ ∁𝑁𝑖×1, vectơ định hướng búp sóng cho người dùng k trong nhóm g được đưa ra bởi 𝐰𝑔 = ℂ𝑁𝑔×1, Ng là số ăng-ten hoạt động cho chùm tia đó. Ký hiệu dữ liệu được truyền cho người dùng k được ký hiệu là 𝑥𝑘 với 𝐸{|𝑥𝑘|2} = 1, ∀𝑘 ∈ 𝐺. 𝑛𝑘là tạp âm nhiệt AWGN (Additive White Gaussian Noise) với 𝑛𝑘 ∼ 𝒞𝒩(0, 𝑁0).

Công suất phát trên mỗi ăng-ten là pa, công suất truyền cho chùm g là

(2.92) 𝑝𝑔 = 𝑝𝑎 × 𝑁𝑔

Tín hiệu yk nhận được bởi người dùng k trong nhóm g được đưa ra bởi

𝐻𝐰𝑔𝑥𝑘 ⏟

𝑖∈𝐺𝑔∖{𝑘}

𝑗∈𝐺𝑔̅, 𝑔̅∈𝐺∖{𝑔}

𝑇í𝑛 ℎ𝑖ệ𝑢 𝑚𝑜𝑛𝑔 𝑚𝑢ố𝑛

𝐻𝐰𝑔𝑥𝑖 ⏟ 𝐶𝑎𝑛 𝑛ℎ𝑖ễ𝑢 𝑛ộ𝑖 𝑛ℎó𝑚

𝐻𝐰𝑗𝑥𝑗 ⏟ 𝐶𝑎𝑛 𝑛ℎ𝑖ễ𝑢 𝑙𝑖ê𝑛 𝑛ℎó𝑚

+ ∑ + ∑ + 𝑛𝑘 (2.93) 𝑦𝑘 = √𝑝𝑔 𝐡𝑘 √𝑝𝑔𝐡𝑘 √𝑝𝑗𝐡𝑘

Tỷ số tín hiệu trên can nhiễu và tạp âm SINR (Signal-to Interference Plus

2

𝐻𝐰𝑔𝑥𝑘|

Noise Ratio) cho người dùng thứ k được phục vụ bởi chùm g cho bởi

(𝑔) =

2

√𝑝𝑎𝑁𝑔|𝐡𝑘 2

∑

+∑

+𝑁0

𝐻𝐰𝑔𝑥𝑖|

𝐻𝐰𝑗𝑥𝑗|

√𝑝𝑎𝑁𝑔|𝐡𝑘

√𝑝𝑎𝑁𝑗|𝐡𝑘

𝑖∈𝐺𝑔∖{𝑘}

𝑗∈𝐺𝑔̅, 𝑔̅∈𝐺∖{𝑔}

(2.94) SINR𝑘

Tổng tốc độ là:

(𝑔))

𝑁𝑏 𝑔=1

𝑘∈𝐺𝑔

∑ [b/s/Hz]. (2.95) 𝑅 = ∑ 𝑙𝑜𝑔2(1 + SINR𝑘

2.4.1.2 Mô hình kênh

Mảng ăng ten có N phần tử ăng ten. Các phần tử của mảng được phân bố đồng đều trên một vòng tròn có bán kính r. Nếu có một vấn đề trong việc tương tác giữa các

62

phần tử ăng ten sẽ dẫn đến sự không khớp của các phần tử, méo cấu trúc và giảm hiệu năng băng thông, do đó, lựa chọn tối ưu khoảng cách giữa các phần tử là

2 − 𝐿

𝑁},

(2.96) 𝑑𝑜𝑝𝑡 = λ{1

λ

và lựa chọn bán kính tối ưu [85] là:

2𝜋

(2.97) 𝑟 = − 𝐿} , {𝑁 2

trong đó L là sóng hài Fourier cao nhất của mẫu phần tử định hướng, L = 1. λ là bước sóng ở tần số trung tâm, r là bán kính của mảng và N số phần tử.

Đáp ứng trường được chuẩn hóa cho chuỗi thứ m là

𝑁 𝑛=1

, (2.98) F𝑚(Ω) = ∑ 𝐺(𝜃, 𝜙 − 𝑉𝑛)𝑒𝑗(𝑚𝑉𝑛+𝛽𝑟𝑠𝑖𝑛(𝜃)𝑐𝑜𝑠(𝜙−𝑉𝑛))

trong đó:

Ω ≜ (𝜃, 𝜙) là vị trí góc được xác định bởi góc cực điểm 𝜃 và góc phương vị 𝜙,

𝑁 là vị trí góc của phần tử thứ n,

2𝜋

𝑉𝑛 = 2𝜋𝑛

λ

là hằng số lan truyền không gian tự do, 𝛽 =

𝐺( 𝜃, 𝜙) là mẫu phần tử định hướng. Đối với các phần tử định hướng, trong mặt phẳng phương vị, 𝐺(𝜙) = 1 + 𝑐𝑜𝑠𝜙 và đối với trường hợp các phần tử đa hướng 𝐺(𝜙) = 1.

Trong phần này, luận án sử dụng mô hình kênh một vòng, trong đó 𝜙 là góc phương vị của vị trí người dùng, s là khoảng cách giữa BS và MS, ρ là bán kính của vòng tán xạ và ∆ là góc lan truyền, có thể được xấp xỉ là

(2.99) Δ ≈ arctan (𝜌/𝑠).

1

Đầu vào (m, p) của ma trận hiệp phương sai kênh R được cho bởi [86]

Δ ∫ 𝑒𝑗𝐤𝑇(𝛼+𝜃)(𝐮𝑚−𝐮𝑝)𝑑𝛼 −Δ

2Δ

, (2.100) [𝐑]𝑚,𝑝 =

(cos(𝛼),sin (𝛼))𝑇 là vectơ cho sóng phẳng với góc tới α (AoA- Angle of

trong đó

𝐤(𝛼) = 2𝜋 λ

Arrival)

λ là bước sóng của sóng mang,

𝐮𝑚, 𝐮𝑝 là vectơ vị trí của ăng-ten m và p.

63

Kênh hình học được đưa ra bởi

𝐿 𝑙=1

𝛽𝑘 √𝐿

, (2.101) 𝐡𝑘 = ∑ 𝑒𝑗𝜑𝑘,𝑙𝐚(𝜃𝑘, 𝑙)

trong đó

𝛽𝑘 đại diện cho suy hao đường truyền giữa BS và MS,

L là số lượng các bộ phân tán,

𝜑𝑘,𝑙 là pha ngẫu nhiên được giới thiệu bởi mỗi bộ phân tán l,

𝐚(𝜃𝑘, 𝑙) là vectơ lái (steering vector).

Các phân tán nằm đồng đều xung quanh MS𝑘 với góc lan tỏa nhất định. Suy

hao đường truyền giữa BS và MS được đưa ra bởi:

(2.102) 𝛽𝑘 = 103.8 + 20.9𝑙𝑜𝑔10(𝑠) [dB],

trong đó khoảng cách s tính bằng km.

2.4.2 Đề xuất thuật toán phân nhóm người dùng

Ý tưởng phân nhóm người dùng được minh họa trong hình 2.17. Giả sử rằng các MS phân bố đồng đều xung quanh BS. Mỗi chùm với băng thông khác nhau phục vụ một nhóm cụ thể.

Hình 2.17. Nhóm người dùng bằng điều khiển băng thông.

Trong [87], các tác giả cho thấy rằng đối với bất kỳ hướng nào của dạng búp

sóng là

2

(2.103) Ω0𝑎 = (𝜋 , 𝜙0) với 𝜙0 có thể là bất kỳ số thực nào

Độ rộng của tia theo phương thẳng đứng là

64

(2.104) ) tại R → 0 𝜃𝐵𝑊 = Θ (1 ⁄ √𝑁

Độ rộng chùm tia theo phương ngang là

(2.105) 𝜙𝐵𝑊 = Θ(1 𝑁⁄ ) tại R → 0

Định hướng tối đa là

(2.106) 𝐷𝑚𝑎𝑥( Ω0𝑎) = Θ(𝑁3/2)

Vì vậy, dựa trên kết quả này, nếu ta muốn tập trung vào nhóm người dùng ở xa, thì độ định hướng phải lớn. Điều đó có nghĩa là số lượng phần tử ăng-ten hoạt động cho chùm này là lớn và do đó, băng thông trở nên nhỏ hơn và số lượng người dùng mà chùm này phải phục vụ cũng giảm theo. Nếu băng thông lớn hơn, số lượng người dùng trong nhóm này tương ứng với chùm tia đó có thể lớn hơn nhưng tốc độ bit cho mỗi người dùng bị giảm do công suất truyền giảm.

𝐻 𝐡𝑝 𝐡𝑚

Khoảng cách tương quan kênh giữa hai MS m và p được định nghĩa là

(𝑚,𝑝) = var { 𝑑𝑐𝑜𝑟𝑟

𝑡𝑟[𝐑(𝜃𝑚)𝐑(𝜃𝑝)] 2 𝑁𝑔

}

√𝔼{‖𝐡𝑚‖2

2 2}𝔼{‖𝐡𝑝‖ 2

(2.107) } = ∈ [0,1],

trong đó 𝐡𝑚và 𝐡𝑝 là kênh truyền của hai MS, 𝑁𝑔 là số lượng ăng-ten, giả sử rằng hai MS nằm trong cùng một nhóm g. Giá trị này định lượng hiệu quả của BS có thể phục vụ một người dùng mà không ảnh hưởng đến người khác.

Góc tương quan giữa hai MS m và p là

(𝑚,𝑝))

(2.108) ∠(𝐡𝑚𝐡𝑝) = arccos(𝑑𝑐𝑜𝑟𝑟

Góc này phụ thuộc vào mối tương quan của kênh truyền. Nếu các MS có kênh

tương quan trực giao ∠(𝐡𝑚𝐡𝑝) = 𝜋 2.

(𝑔))

Luận án muốn tối đa hóa tổng tốc độ cho chùm tia như sau:

maximize 𝑁𝑔,𝐰𝑔 ∑ 𝑙𝑜𝑔2(1 + SINR𝑘 𝑘∈𝐺𝑔

𝑁𝑏 𝑔=1

ràng buộc bởi ∑ (2.109) 𝑝𝑎𝑁𝑔 ≤ 𝑃𝑚𝑎𝑥

Luận án đề xuất thuật toán để nhóm các MS được phân thành các chùm Nb, như

được mô tả trong thuật toán 1 với lưu đồ thuật toán như sau:

65

Hình 2.18. Lưu đồ thuật toán phân nhóm người dùng

66

Thuật toán 1

Khởi tạo:

1: Tạo chùm 𝑁𝑏 với các phần tử trung tâm của mỗi chùm tia được phân bố đồng đều trên tất cả UCA,

2: 𝑁𝑔 ← 𝑁𝑏_𝑚𝑖𝑛, 𝑔 = 1,2, … 𝑁𝑏,

3: 𝐺 = {𝑧1, 𝑧2, … , 𝑧𝑁𝑢},

4: 𝐺1 = 𝐺2 = ⋯ = 𝐺𝑁𝑏 = ∅,

5: for 𝑖 = 1 to 𝑁𝑢

(𝑔)‖

6: for 𝑔 = 1 to 𝑁𝑏

(𝑔), độ lợi kênh ‖𝐡𝑖

2

7: , Tính toán 𝐡𝑖

8: end

∗ = arg max

(𝑔)‖ 2

𝑔

9: , Tìm 𝑔𝑖 ‖𝐡𝑖

∗ ∪ {𝑖},

∗ = 𝐺𝑔𝑖

10: Bổ sung một MS trong một nhóm 𝐺𝑔𝑖

11: end

12: for 𝑔 = 1 to 𝑁𝑏

13: for 𝑁𝑔 = 𝑁𝑏_𝑚𝑖𝑛 to 𝑁𝑏_𝑚𝑎𝑥

(𝑔),

14: for ∀𝑖 ∈ 𝐺𝑔

(𝑔)

15: Tính 𝐡𝑖

,

16: Tính SINR𝑖

(𝑔),

17: end

∗ = arg max

𝑖

18: Tìm 𝑖𝑔 SINR𝑖

∗ là người dùng trung tâm của chùm tia g,

19: Thiết lập MS𝑖𝑔

20: for ∀𝑗 ∈ 𝐺𝑔

67

∗

(𝑔)), 𝑗 ≠ 𝑖𝑔 ∗,

(𝑔)𝐡𝑖𝑔

21: Tính ∠ (𝐡𝑗

∗

22: end

(𝑔)),

∗ = arg max

(𝑔)𝐡𝑖𝑔

𝑗

∗

23: Tìm 𝑗𝑔 ∠ (𝐡𝑗

(𝑔) < 𝜖 break

24: if SINR 𝑗𝑔

25: end

26: end

Output: 𝑁𝑔, một tập các MSs trong 𝐺1, 𝐺2, … , 𝐺𝑁𝑏

Thuật toán 1 được mô tả như sau: Đầu tiên, ta khởi tạo các chùm tia với các phần tử trung tâm của mỗi chùm được phân bố đồng đều trên tất cả các mảng như các chùm tia bao trùm lên tất cả các MS. Số lượng phần tử cho mỗi chùm tia được thiết lập là giá trị tối thiểu vì luận án muốn bao gồm tất cả các MS trong trường quan sát. Gi là tập hợp các MS ban đầu trống. Bước tiếp theo, ta chọn chùm tia g cho MS thứ i có độ lợi kênh tối đa. Sau khi hoàn thành bước này, ta có tất cả các nhóm. Trong mỗi (𝑔) là tối nhóm, ta chọn MS tốt nhất làm người dùng trung tâm của chùm tia g có SINR𝑖 đa. Với một giá trị cụ thể về số lượng phần tử ăng-ten cho mỗi chùm tia, ta tính toán lại kênh cho mỗi MS trong nhóm này vì kênh thay đổi khi số lượng phần tử ăng-ten thay đổi. Trong bước này, ta tính toán góc từ mỗi MS đến MS trung tâm. Ta phải xác định MS xa nhất là góc giữa MS này và trung tâm MS là tối đa. Bằng cách tăng số lượng phần tử ăng-ten, độ định hướng trực tiếp của chùm tia này tăng lên. Tuy nhiên, điều này sẽ ảnh hưởng đến MS xa nhất bởi vì khi ta thu hẹp chùm tia thì MS xa nhất có thể ra khỏi nhóm này. Chừng nào SINR của MS xa nhất giảm xuống dưới ngưỡng hoặc số phần tử ăng-ten đạt đến mức tối đa, thuật toán sẽ chấm dứt và trả về một nhóm MS với nhóm tương ứng của chúng. Lưu ý rằng các phần tử ăng ten của hai chùm liền kề có thể chồng lấn.

2.4.3 Kết quả mô phỏng

Trong phần này, luận án thực hiện các mô phỏng số để kiểm chứng và so sánh hiệu năng của thuật toán được đề xuất giữa ba kỹ thuật tạo chùm tuyến tính bao gồm cưỡng bức không (ZF - Zero Forcing), phát tỷ số cực đại (MRT - Maximum Ratio Transmission) và định hướng búp sóng lai (Hybrid). Hiệu năng của hệ thống được thực hiện bằng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo. Cấu hình hệ thống được cung cấp trong bảng 2.6.

68

Bảng 2.6. Các tham số mạng mô phỏng

Tham số Giá trị

Bán kinh truyền tối thiểu Bán kinh truyền tối đa Tần số hoạt động Công suất nhiễu Kỹ thuật định hướng búp sóng Đơn vị m m GHz dBm - 3 300 5.9 − 96 ZF/MRT/Hybrid

Nội dung mô phỏng bao gồm so sánh tổng tốc độ so với số lượng MS và số lượng phần tử ăng-ten trong số ba kỹ thuật tạo chùm tia được thể hiện trong hình 2.19 và hình 2.20.

Hình 2.19. Tổng tốc độ so với số lượng người dùng bằng các kỹ thuật định hướng búp sóng khác nhau

Hiệu quả của thuật toán được đề xuất giữa tổng tốc độ so với số lượng MS bằng các kỹ thuật định hướng búp sóng khác nhau được minh họa trong hình 2.19. Trong mô phỏng này, luận án đặt tổng số phần tử ăng ten N = 128, số chùm 𝑁𝑏 = 6, số lượng người dùng 𝑁𝑢 = 64. Tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR trong ba trường hợp SNR = 10 dB, 20 dB, 30 dB. Luận án phát hiện ra rằng tổng tốc độ tăng theo số lượng người dùng và tốc độ trở nên chậm hơn khi 𝑁𝑢 tăng. Cụ thể, đối với các kỹ thuật định hướng búp sóng đã được sử dụng trong mô phỏng, hiệu năng của phương pháp ZF và Hybrid là tương đương ngay cả khi thay đổi tỷ số SNR. Khi SNR tăng thì tổng tốc độ

69

theo hai phương pháp này đều tăng, tuy nhiên với phương pháp MRT thì tổng tốc độ gần như không thay đổi với cả ba giá trị SNR. Từ kết quả mô phỏng có thể thấy phương pháp ZF cho thấy hiệu năng tốt hơn một chút so với phương pháp Hybrid nhưng phương pháp Hybrid phù hợp với triển khai trong thực tế hơn phương pháp ZF. Ngoài ra các kết quả định hướng búp sóng với phương pháp MRT cho thấy thực tế là giá trị phát tỷ số cực đại MRT không triệt tiêu nhiễu lẫn nhau [66].

Hình 2.20. Tổng tốc độ với số lượng chùm tia ban đầu bằng các kỹ thuật định hướng búp sóng khác nhau

Tổng tốc độ so với số lượng chùm tia ban đầu bằng các kỹ thuật định hướng búp sóng khác nhau được minh họa trong hình 2.20. Trong mô phỏng này, giữ cố định tổng số phần tử ăng-ten ở mức N = 128, nhưng thay đổi số lượng chùm tia ban đầu từ 8 đến 14 chùm để bao gồm tất cả 64 MS, sau đó đánh giá kết quả trong ba trường hợp với tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR = 10 dB, 20 dB, 30 dB. Khi không sử dụng thuật toán phân nhóm người dùng thì băng thông sẽ được phân bố đều cho các chùm tia, do đó khi số lượng chùm tia tăng thì băng thông cho các nhóm này sẽ giảm. Nhưng khi sử dụng thuật toán phân nhóm người dùng thì băng thông sẽ không phân bố đều, nên khi số lượng chùm tia tăng thì băng thông không giảm. Dựa trên kết quả mô phỏng có thể thấy tổng tốc độ tăng theo số lượng chùm tia trong cả ba trường hợp của SNR bởi vì các MS đã được phục vụ hiệu quả hơn với thuật toán điều khiển băng thông đã đề xuất. Ngoài ra hiệu năng của phương pháp ZF và Hybrid là tương đương và hiệu quả hơn đáng kể so với phương pháp MRT.

70

Như vậy khi áp dụng thuật toán đề xuất vào hệ thống DVB-NGH dựa trên kỹ thuật định hướng búp sóng lai (Hybrid) có thể đạt được những lợi thế của kỹ thuật MIMO quy mô lớn và cũng cung cấp độ lợi mảng cao để bù cho sự suy hao đường truyền lớn ở các dải mmWave.

2.5 Kết luận chương

Trong chương này, các hệ định hướng đa búp sóng có quy mô lớn được phân tích thiết kế theo cách tiếp cận tối ưu hệ thống trên cơ sở xem xét tác động có tính chất hệ thống. Sau đó luận án đưa ra giải pháp nâng cao hiệu năng truyền dẫn hệ thống DVB-NGH bằng cách sử dụng mô hình, kiến trúc hệ thống định hướng đa búp sóng với các ăng-ten mảng cách đều hình trụ và thuật toán phân nhóm người dùng bằng cách điều khiển băng thông. Trong hệ thống định hướng đa búp sóng luận án đã sử dụng một số tiêu chí tối ưu bền vững để khai thác kênh và giảm thiểu sự can nhiễu giữa người dùng trong các tế bào. Kết quả của nghiên cứu đã chỉ ra rằng có thể đạt được trong thực tế và độ tin cậy, hiệu năng nhất định dựa trên mô phỏng Matlab cho một số mô hình kênh truyền dẫn khi sử dụng các phương pháp tối ưu MVDR, LCMV, Frost Beamformer. Trong phần tiếp theo luận án đề xuất thuật toán phân nhóm các người dùng bằng điều khiển băng thông để tối ưu hóa tổng tốc độ của hệ thống bằng cách khai thác sự phụ thuộc của độ rộng chùm tia theo phương thẳng đứng, phương nằm ngang và độ định hướng của mảng với số lượng phần tử ăng-ten. Tổng tốc độ của hệ thống định hướng đa búp sóng dựa trên thuật toán đề xuất với các phương pháp ZF, MRT và Hybrid đã được đánh giá thông qua các mô phỏng. Nó đã chỉ ra rằng định hướng búp sóng ZF hiệu quả hơn ở tổng tốc độ so với các kênh tương quan nhưng định hướng búp sóng lai là một sự đánh đổi tốt giữa độ phức tạp phần cứng và hiệu năng hệ thống.

Các kết quả nghiên cứu đã được công bố tại [1, 2, 4] trong danh mục các công

trình đã công bố của luận án.

71

CHƯƠNG 3 GIẢI PHÁP CẢI THIỆN DUNG LƯỢNG HỆ THỐNG DVB- NGH BẰNG PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH HƯỚNG BÚP SÓNG LAI VÀ GHÉP KÊNH KHÔNG GIAN MIMO PHÂN CỰC KÉP

3.1 Đặt vấn đề

Ngày nay, MIMO là một công nghệ chính để tăng công suất và độ tin cậy của hệ thống mà không cần thêm băng thông không dây cho hệ thống phát sóng mặt đất [88]. Ngoài ra, công nghệ MIMO, truyền dẫn, điều chế và mã hóa kênh dựa trên OFDM được chú trọng là các công nghệ phổ biến để tăng công suất hệ thống và cải thiện độ tin cậy truyền dẫn [89]. Trong [27] [25] đã mô tả những lợi ích của MIMO thúc đẩy sự hợp nhất của nó trong DVB-NGH. Trong các nghiên cứu này, cấu trúc của bộ tiền mã hóa kênh MIMO cho các hệ thống truyền hình kỹ thuật số mặt đất và nhảy pha ghép kênh không gian nâng cao (eSM-PH) cũng như các yếu tố cần thiết tại các máy phát và máy thu để giải mã truyền dẫn MIMO eSM-PH 2 × 2. Hiệu năng của các hệ thống MIMO thực tế và được so sánh với SISO bằng lớp vật lý DVB-NGH đã đánh giá cho sơ đồ MIMO 2 × 2 với khả năng ghép kênh không gian để hỗ trợ bốn ăng ten truyền, MIMO có thể cung cấp mức giảm tỷ số sóng mang trên tạp âm đáng kể (CNR) [27]. Dung lượng hệ thống tính bằng bpc (bits per cell) so với CNR cần thiết để đạt được tiêu chí QoS đã chọn cho eSM-PH với công suất truyền có chủ ý khác nhau trên kênh pha-đinh Rice tương quan đã được cung cấp rõ ràng. Hơn nữa, mã hóa MIMO rate-2 cho phép tăng tốc độ dữ liệu thông qua ghép kênh không gian. Các sơ đồ DVB- NGH MIMO rate-2 là lựa chọn phù hợp nhất cho các trường hợp sử dụng tín hiệu trung bình / cao ngoài trời như máy tính bảng và thu sóng ô tô vì tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) thấp hơn của thu tín hiệu di động / trong nhà giảm đáng kể khuếch đại ghép kênh có thể được khai thác [25]. Tuy nhiên, trong kiến trúc lớp vật lý DVB- NGH, các nghiên cứu này đã không xem xét thiết kế định hướng búp sóng MIMO trên hiệu năng của bộ tiền mã hóa kênh MIMO.

Các hệ thống định hướng búp sóng MIMO truyền thống đòi hỏi một chuỗi tần số vô tuyến (RF) dành riêng cho từng thành phần ăng ten, điều này trở nên không thực tế với các hệ thống MIMO lớn (massive MIMO) do chi phí hoặc mức tiêu thụ điện năng. Để giảm số lượng chuỗi RF, định hướng búp sóng lai (HBF-Hybrid Beamforming), kết hợp các bộ tạo búp sóng số và tương tự, đã được đề xuất như một giải pháp đầy hứa hẹn để tăng cường dung lượng mạng và vùng phủ sóng của truyền thông không dây di động thế hệ tiếp theo [90] [91] [48]. Trong [90] và [91] thiết kế máy thu phát để tối đa hóa hiệu quả sử dụng phổ của hệ thống MIMO quy mô lớn với kiến trúc định hướng búp sóng lai trong đó số chuỗi RF bằng số lượng luồng dữ liệu. Cấu trúc định hướng búp sóng lai có thể đạt được hiệu năng tương tự như sơ đồ định hướng búp sóng số hoàn toàn nếu số chuỗi RF ở mỗi đầu lớn hơn hai lần số luồng dữ

72

liệu. Thiết kế có thể đạt được tốc độ gần với tìm kiếm toàn diện tối ưu và sử dụng các chuỗi RF bổ sung để cải thiện đáng kể hiệu năng hệ thống trong trường hợp bộ dịch pha (PSs- Phase Shifters) có độ phân giải thấp.

Do đó, trong chương này, luận án trình bày một nghiên cứu toàn diện về hiệu năng của định hướng búp sóng số - tương tự bằng cách sử dụng ghép kênh không gian MIMO phân cực kép cho các hệ thống DVB-NGH. Không giống như các công trình trước đây, mục tiêu của kiến trúc này là cải thiện công suất cũng như tính bền vững của tín hiệu thu được sử dụng cấu trúc anten mảng hình trụ thực hiện kết hợp tiền mã hóa theo phương thức định hướng đa búp sóng để giảm tối đa tổn hao truyền sóng và ghép kênh theo không gian. Kỹ thuật MIMO được sử dụng để cải thiện vùng phủ sóng và tăng dung lượng kênh của các hệ thống DVB-NGH. Do đó, mô hình định hướng búp sóng lai kết hợp với ghép kênh không gian MIMO phân cực kép được cho là đáp ứng kỳ vọng cho các hệ thống phát sóng trong tương lai như DVB-NGH.

3.2 Mô hình tín hiệu bộ phát và thu hệ thống DVB-NGH MIMO định hướng búp sóng lai số-tương tự

Trong phần này, luận án mô tả sơ đồ định hướng búp sóng lai để cải thiện hiệu năng của các hệ thống phát sóng DVB-NGH ghép kênh không gian MIMO phân cực kép. Sơ đồ khối của bộ MIMO phân cực kép ghép kênh không gian và định hướng búp sóng lai số - tương tự cho hệ thống DVB-NGH được biểu thị trong hình 3.1. Luận án xem xét hệ thống với K luồng dữ liệu có thể được truyền đồng thời trong cùng băng thông sử dụng 𝑁𝑇 = 𝐾 ăng-ten phát, với tín hiệu truyền sau đó được phân tách thành các luồng dữ liệu tương ứng sử dụng một bộ ăng-ten 𝑁𝑅 = 𝐾 × 𝑀 được triển khai tại máy thu. Trong mô hình này, luận án sử dụng cấu trúc được kết nối một phần cho định hướng búp sóng lai, trong đó mỗi chuỗi RF được kết nối với một ăng-ten mảng phân cực kép M. Cấu trúc như vậy có độ phức tạp phần cứng thấp hơn so với kết nối đầy đủ, nhưng tăng độ lợi định hướng búp sóng [92].

(a) Bộ phát

73

(b) Bộ thu

Hình 3.1. Sơ đồ khối của hệ thống DVB-NGH MIMO định hướng búp sóng lai số- tương tự

Ở phía phát (hình 3.1a), mô-đun điều chế mã hóa xen kẽ bit (BICM - Bit Interleaved Coded Modulation) là một trong những mô-đun quan trọng nhất vì nó cung cấp khả năng sửa lỗi cho hệ thống [93]. Đầu vào cho mô-đun BICM bao gồm một hoặc nhiều luồng dữ liệu logic được phân tách khỏi luồng dữ liệu d bởi một bộ phân chia luồng dữ liệu. Mỗi luồng dữ liệu lôgic được thực hiện bởi một Ống lớp vật lý (PLP) [94]. Bộ mã hóa DVB-NGH BICM bao gồm:

• Mã sửa lỗi trước (FEC) cho phép sửa lỗi truyền ở phía máy thu. Trong DVB- NGH sử dụng mã hóa ngoài BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) và mã hóa trong LDPC (mã hóa kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp). Các mã này được thiết kế để cung cấp mục tiêu chất lượng “gần như không có lỗi”. So với các tiêu chuẩn trước đó, DVB- NGH bổ sung mã hóa LDPC [95] đảm bảo mã hóa có độ phức tạp thấp do cấu trúc tích lũy lặp lại không thường xuyên (IRA-Irregular Repeat Accumulate) của chúng [96]. Hơn nữa, cấu trúc hiệu quả của ma trận kiểm tra chẵn lẻ cho phép xử lý song song nội tại cao trong quá trình giải mã. Trong DVB-NGH, chỉ có các mã LDPC ngắn với Nldpc = 16200 bit được triển khai để giảm độ phức tạp của máy thu. Tập hợp các tỷ lệ mã hóa và kích thước khối được tóm tắt trong bảng 3.1. Bảng 3.1. Tham số mã hóa dữ liệu cho DVB-NGH [11]

Tỷ lệ mã LDPC 5/15 (1/3) 6/15 (2/5) 7/15 8/15 9/15 (3/5) 10/15 (2/3) 11/15

Kích thước khối mã hóa BCH (Kbch) 5232 6312 7392 8472 9552 10632 11712

Kích thước khối mã hóa LDPC (Kldpc) 5400 6480 7560 8640 9720 10800 11880

Số lỗi sửa được (t) 12 12 12 12 12 12 12

74

• Bộ xen kẽ bit có chức năng là trải các bit được mã hóa trong một khối FEC để tránh các tương tác không mong muốn giữa các bit được ánh xạ tới cùng một điểm chòm sao điều chế. Trong DVB-NGH, xen kẽ chẵn lẻ được áp dụng cho tất cả các chòm sao và cho tất cả các tỷ lệ mã hóa, vì nó đã được chứng minh là cải thiện hiệu suất tỷ lệ lỗi thấp trong các kênh pha-đinh [11].

• Một trình ánh xạ từ bit tới ô (cell), ánh xạ các nhóm bit được mã hóa tới các điểm chòm sao điều chế. Trong tiêu chuẩn DVB-NGH có hai chế độ khác nhau: các chòm sao không xoay hoặc có xoay hay chiều (2D)/bốn chiều (4D). Ngoài ra DVB- NGH cũng bổ sung thêm chòm sao không đồng nhất với 64-QAM và 256-QAM. Các chòm sao không đồng nhất này được đưa vào để thu hẹp khoảng cách quan sát được giữa các đường cong dung lượng của các chòm sao đồng nhất và giới hạn Shannon. Trong bảng 3.2 tóm tắt các chế độ và thông số chòm sao xoay được sử dụng trong tiêu chuẩn DVB-NGH.

Bảng 3.2. Các chế độ chòm sao xoay trong DVB-NGH [11]

Điều chế 1/3 2/5 7/15 3/5 2/3 11/15 Tỷ lệ mã 8/15

2D (Φ = 29.0 độ) 4D (r=0.4)

QPSK 16QAM 64QAM 256QAM 2D (Φ = 16.8 độ) 2D (Φ = 8.6 độ) N/A

Dữ liệu sau bộ ánh xạ sẽ được đưa tới khối tiền mã hóa MIMO phân cực kép để thực hiện tiền mã hóa kỹ thuật số cho mỗi luồng dữ liệu đầu vào. Kỹ thuật này đã áp dụng một sơ đồ truyền dẫn mới với tính năng ghép kênh không gian nâng cao và nhảy pha (eSM-PH) để cải thiện hiệu suất trong điều kiện kênh tương quan cao với cùng độ phức tạp giải mã như ghép kênh không gian MIMO đơn giản. Sau đó các luồng dữ liệu này được đưa qua một tập hợp các bộ xen kẽ T/C/F (Time/Cell/Frequency) nhằm chống lại sự suy giảm kênh truyền trong các môi trường phức tạp. Bộ xen kẽ thời gian (TI-Time Interleaver) nhằm mục đích cung cấp bảo vệ chống lại nhiễu xung động và pha-đinh chọn lọc thời gian. Bộ xen kẽ ô (Cell Interleaver) áp dụng hoán vị giả ngẫu nhiên để trải đều các ô trong từ mã FEC nhằm mục đích đảm bảo sự phân bố không tương quan giữa các biến dạng kênh và nhiễu dọc theo các từ mã FEC trong máy thu. Bộ xen kẽ tần số (Frequency Interleaver) để ngẫu nhiên các lỗi cụm ở miền tần số trong môi trường đa đường, đa sóng mang và pha-đinh lựa chọn tần số.

Đầu ra của các bộ xen kẽ sẽ được đưa vào cho khối OFDM gồm một chuỗi các ô QAM được nhóm thành các ký hiệu OFDM, mỗi ô trong số đó bao gồm một số lượng ô QAM cố định. Khối này chèn các mẫu dẫn đường pilot theo các chế độ: rải rác (scattered pilot), liên tục (continuous pilot) và cạnh (edge pilot). Các pilot P2 cũng

75

được chèn cho các ký hiệu P2 OFDM. IFFT chuyển chuỗi các ô QAM của mỗi ký hiệu OFDM thành miền thời gian thông qua phép biến đổi Fourier ngược. Đầu ra của IFFT là một ký hiệu OFDM miền thời gian mà hệ số đỉnh của nó có thể bị giảm do việc giảm PAPR. Việc chèn khoảng thời gian bảo vệ thêm tiền tố tuần hoàn vào đầu ký hiệu OFDM. Khối cuối cùng trong thế hệ OFDM là chuyển đổi dòng các mẫu tín hiệu rời rạc theo thời gian thành tín hiệu tương tự (DAC) sẵn sàng để chuyển đổi thành tần số phát và khuếch đại RF. Dữ liệu sau các khối RF được đưa đến các bộ tiền mã hóa tương tự để tạo các chùm tia định hướng búp sóng tới người dùng.

Ở phía thu (hình 3.1b), thực hiện nhận tín hiệu thông qua các bộ định hướng búp sóng tương tự. Tại đây tín hiệu sẽ được đưa vào các khối RF đưa tới bộ chuyển đổi tương tự sang số (ADC) để cung cấp tới khối giải mã OFDM. Đầu ra của khối OFDM được đưa tới bộ giải xen kẽ T/C/F và thực hiện ước lượng kênh sử dụng thuật toán Maximum-Likelihood. Cuối cùng được đưa qua mô-đun giải mã BICM để nhận được dữ liệu ban đầu cho việc phát sóng.

3.3 Mô hình định hướng đa búp sóng

Trong mô hình hệ thống, đề xuất thực hiện định hướng đa búp sóng phát trên mỗi mặt phẳng cắt lớp của cấu trúc anten mảng kiểu trụ, tức là mỗi mode riêng ứng với định hướng búp sóng riêng. Việc định hướng đa búp sóng theo mode riêng trực diện đến MS đích sẽ cực đại hóa SNR tại hướng LOS và cực tiểu hóa ở hướng khác kết hợp với điều chế trên băng tần rộng của phương thức đa sóng mang OFDM sẽ kháng tính chất chọn lọc tần số của kênh băng rộng, tức là hệ số đáp ứng kênh khác nhau ở các tần số khác nhau. Khi đã thực hiện định hướng búp sóng, quy trình ghép kênh theo không gian thực hiện trên các mode riêng ứng với mỗi lớp búp sóng đã có. Định hướng đa búp sóng có thể thực hiện trên cả miền tần số. Tức là vector tín hiệu cần phát qua phép biến đổi DFT tạo thành vector ở miền tần số. Sau đó sẽ nhân với vector hệ số định hướng và biến đổi ngược IDFT để phát đi.

Tổng quát, tiền mã hóa theo phương thức định hướng đa búp sóng phát được

∗

𝐻

(𝑘))

thực hiện bằng tổng các tín hiệu có trọng số. Vector tín hiệu phát tại thời điểm i là:

𝑀−1 𝑚=0

(𝑘)[𝑖] = ∑ 𝑠𝑛

(𝑘) ) (𝑤𝑛,𝑚

(𝑘)[𝑖] = (𝑤𝑛 𝑦𝑛

(𝑘)

(3.1) 𝑦𝑢[𝑖]

(𝑘), 𝑤1

(𝑘), … , 𝑤𝑁𝑇−1 trong đó: 𝑊(𝑘) = [𝑤0 người dùng k, mỗi vector định hướng:

(𝑘)

] biểu diễn ma trận hệ số định hướng của

(𝑘))𝑇]∗

(𝑘))𝐻 = [(𝑤𝑖,0

(𝑘))∗, (𝑤𝑖,1

(𝑘))∗, … , (𝑤𝑖,𝑀−1

(3.2) (𝑤𝑖 )∗] = [(𝑤𝑖

3.4 Mô hình kênh

Mô hình kênh MIMO được biểu diễn như sau:

76

𝑇

[ ] (3.3) ] = ] + [ ℎ1,1 ℎ2,1 ⋮ ℎ1,𝑁𝑇 ℎ2,𝑁𝑇 ⋮ 𝑟1 𝑟2 ⋮ 𝑟𝑁𝑅 𝑠1 𝑠2 [ ⋮ 𝑠𝑁𝑇 𝑛1 𝑛2 ⋮ 𝑛𝑁𝑅 [ ℎ1,2 … ℎ2,2 ⋯ ⋮ ⋱ ℎ𝑁𝑅,1 ℎ𝑁𝑅,2 … ℎ𝑁𝑅,𝑁𝑇]

Trong đó 𝐫 = (𝑟1, 𝑟2, … , 𝑟𝑁𝑅)

là tập các tín hiệu nhận được từ NR anten thu của người dùng di động MS (mobile station). Bởi vì bản chất của hệ thống MIMO ghép kênh theo không gian là lợi dụng sự đa dạng truyền sóng trong không gian theo thời gian gây ra bởi pha-đinh và đa đường kết hợp với quy trình trực giao hóa tín hiệu nên quy trình tách tín hiệu thu tối ưu phải là tách theo dãy (sequence detection) trên nhiều anten thu để tận dụng tối đa hiệu ứng này. Vậy, để phục vụ quy trình tách dãy ta lần lượt biểu diễn tín hiệu và kênh như sau: Giả sử dữ liệu được tổ chức thành các khối bao gồm K ký hiệu. Trong khối, để tránh giao thoa liên khối, ta chèn P vector zero có NT phần tử và N là số mẫu thông tin hữu ích với K = N + P. Kênh khảo sát là kênh pha-đinh đáp ứng xung hữu hạn (FIR) có L thành phần đa đường trên mỗi liên kết từ một anten phát đến một anten thu. P chọn sao cho 𝑃 ≥ 𝐿 − 1. Tín hiệu nhận được tại anten thu thứ j biểu diễn trong miền thời gian rời rạc:

𝐿−1 𝑙=0

𝑙 𝑠𝑖[𝑖 − 𝑙] + 𝑛𝑗 ℎ𝑗,𝑖

𝑁𝑇−1 𝑖=0

∑ (3.4) [𝑖] 𝑟𝑗[𝑖] = ∑

trong đó:

𝑙 là phần tử thứ l của đáp ứng kênh ℎ𝑗,𝑖 với 𝑙 = 0, 1, … , 𝐿 − 1. ℎ𝑗,𝑖

𝑟𝑗[𝑖] là mẫu tín hiệu nhận được tại anten thứ j tại thời điểm rời rạc thứ i.

[𝑖])𝑇 là vector tín hiệu phát tại thời điểm thứ i. 𝑠[𝑖] = (𝑠1[𝑖], 𝑠2[𝑖], … , 𝑠𝑁𝑇

[𝑖])𝑇 là tập nhiễu tác động lên các mẫu tín hiệu thu. 𝑛[𝑖] = (𝑛1[𝑖], 𝑛2[𝑖], … , 𝑛𝑁𝑅

𝑛 = (𝑛𝑇[0], 𝑛𝑇[1], … , 𝑛𝑇[𝐾 − 1])𝑇 là tập vector nhiễu AWGN.

Ma trận kênh Toeplitz dạng dải:

(3.5) 𝐻 =

… ⋱ ⋱ ⋱ ⋱ … [ 𝐻0 ⋮ 𝐻𝐿−1 0 ⋮ 0 0 𝐻0 ⋮ 𝐻𝐿−1 ⋮ 0 0 ⋮ 0 𝐻0 ⋮ 𝐻𝐿−1] với:

77

(3.6) 𝐻𝑙 =

𝑙 ℎ1,1 𝑙 ℎ2,1 ⋮ 𝑙 ℎ𝑁𝑅,1

𝑙 ℎ1,2 𝑙 ℎ2,2 ⋮ 𝑙 ℎ𝑁𝑅,2

𝑙 ℎ1,𝑁𝑇 𝑙 ℎ2,𝑁𝑇 ⋮ 𝑙 ℎ𝑁𝑅,𝑁𝑇

… … ⋱… [ ]

Do đó:

(3.7) 𝑟̃ = 𝐻̃𝑠̃ + 𝑛̃

trong đó:

(3.8) ] 𝑟̃ = [ ], 𝑠̃ = [ ], 𝐻̃ = [ ], 𝑛̃ = [ 𝑅{𝑟} 𝐼{𝑟} 𝑅{𝑠} 𝐼{𝑠} 𝑅{𝐻} −𝐼{𝐻} 𝑅{𝐻} 𝐼{𝐻} 𝑅{𝑛} 𝐼{𝑛}

Ký hiệu R{.} là phần thực và I{.} là phần ảo của {.}

3.5 Phương pháp định hướng búp sóng lai và ghép kênh không gian phân cực kép

3.5.1 Thiết kế bộ tiền mã hóa số và tương tự ứng dụng MIMO phân cực kép ở máy phát

Hình 3.2. Bộ tiền mã hóa MIMO phân cực kép

Bộ tiền mã hóa MIMO phân cực kép được minh họa trong hình 3.2 như một bộ tiền mã hóa kỹ thuật số cho mỗi luồng dữ liệu đầu vào. Bộ tiền mã hóa này được thiết kế dựa trên ghép kênh không gian (SM) để tăng hiệu năng phổ kênh bằng cách cung cấp hiệu năng đáng tin cậy trong kênh xóa. Bộ tiền mã hóa bao gồm ba bước khác nhau: Tiền mã hóa tuyến tính, nhảy pha và hiệu chuẩn công suất. Trong bước đầu tiên, ký tự truyền được thực hiện bằng tiền mã hóa tuyến tính để tương quan tín hiệu trên các ăng-ten phát khác nhau. Do đó, ngay cả khi một hoặc nhiều liên kết kênh gặp phải hiện tượng xóa, tín hiệu truyền vẫn có thể được khôi phục từ tín hiệu của các liên kết khác [97]. Đối với PLP k (k = 1…K), ký tự dữ liệu tiền mã hóa được biểu thị là:

(3.9) 𝐱(𝑘) = 𝚯𝐬(𝑘),

trong đó ma trận tiền mã hóa được viết là:

78

] . (3.10) 𝚯 = [

cos 𝜃 − sin 𝜃 cos 𝜃 sin 𝜃 Trong công thức (3.14), nếu xoay pha 𝜃 = 33.3∘ và 𝜃 = 45∘, ta có eSM(enhanced SM) và hSM (Hadamard SM). Xoay pha θ có rất ít ảnh hưởng đến hiệu năng của hệ thống [25]. Nhảy pha eSM (PH-eSM) bao gồm một xoay pha với các ký tự của ăng-ten phát thứ hai bằng cách nhân với toán tử 𝑒𝑗𝜑𝑡(𝑛). Do đó, ký tự dữ liệu tiền mã hóa với nhảy pha được viết là:

(3.11) 𝐱(𝑘) = 𝚿𝚯𝐬(𝑘) ,

trong đó 𝚿 được cho bởi

2𝜋

(3.12) 𝚿 = [ 1 0 0 ejφt(n)] ,

2 − 1 và N=9 là chu kỳ nhảy, 𝑁cell là số ô trên mỗi từ

𝑁

𝑛, 𝑛 = 0, … , 𝑁cell

Với φ𝑡(𝑛) = mã FEC.

Bước nhảy pha định kỳ thay đổi pha của các ký tự được truyền bởi một trong hai ăng-ten trong một khối FEC. Điều này được thực hiện bằng phép nhân với số 𝑒𝑗𝜑𝑡(𝑛). Xoay pha được khởi tạo thành 0º ở đầu mỗi khối FEC và được thêm 2π⁄9 cho mỗi cặp ô. Pha nhảy này giúp tăng cường tính bền vững đối với hướng ăng-ten phát để tăng tính phân tập [98].

Các ký tự dữ liệu được mã hóa ST (Space-time) với công suất không bằng nhau

có thể được viết là:

(3.13) 𝐱(𝑘) = 𝚿𝚯𝐏𝐬(𝑘),

trong đó P được định nghĩa là một ma trận để chia tỷ lệ công suất giữa hai ăng-ten phát. Nó có thể được thể hiện như là:

0 √𝜌 ] . (3.14) 𝐏 = [ 0 √1 − 𝜌

Chẳng hạn, khi QPSK và 16-QAM được áp dụng cho 2 ăng-ten, 𝜌 được đặt thành 1/3. Điều này có nghĩa là hai lần năng lượng được phân bổ cho 16-QAM so với các ký tự QPSK. Đó là để tăng tính bền vững của chòm sao bậc cao dưới sự ràng buộc của tổng công suất tín hiệu.

Sự kết hợp giữa eSM với nhảy pha (PH) được gọi là eSM-PH. Mã hóa MIMO

rate-2 cho DVB-NGH được biểu thị bằng:

79

(𝑘) 𝑥1 (𝑘)] = [ 𝑥2

(𝑘) 𝑠1 (𝑘)] . 𝑠2

0 √𝜌 [ ] [ ] [ (3.15) 1 0 0 ejφt(n)] [ cos 𝜃 − sin 𝜃 cos 𝜃 sin 𝜃 0 √1 − 𝜌

Bộ tiền mã hóa số cho toàn bộ hệ thống DVB-NGH được biểu diễn dưới dạng

1, 𝒅̅

2, … 𝒅̅

𝐾], với 𝒅̅ = 𝚿𝚯𝚸 ∈ ℂ2×2 .

(3.16) 𝐃 = 𝑑𝑖𝑎𝑔[𝒅̅

Các ký tự dữ liệu k được tiền mã hóa bởi d, mỗi ký tự 𝐱(𝑘) sau đó được chuyển qua chuỗi RF thứ k. Tín hiệu miền số từ một chuỗi RF được đưa đến M ăng-ten phát để thực hiện tiền mã hóa tương tự.

Vector tiền mã hóa tương tự được thể hiện là:

𝒂̅𝑘 = [𝑎𝑘1, 𝑎𝑘2, … 𝑎𝑘𝑀]𝑇 ∈ ℂ𝑀×1,

(3.17) trong đó 𝑎𝑖𝑗 = 𝐴𝑖𝑗𝑒𝑗𝜙𝑖𝑗, 𝐴𝑖𝑗 là hệ số biên độ và 𝜙𝑖𝑗 là độ dịch pha. Cuối cùng, mọi ký tự dữ liệu được truyền bởi ăng-ten mảng phụ của M ăng-ten.

3.5.2 Thiết kế máy thu ứng dụng mã hóa MIMO rate-2

3.5.2.1 Máy thu

Kiến trúc định hướng búp sóng lai số-analog tại phía máy thu được biểu thị trong hình 3.1b. Tín hiệu nhận được cho tất cả các K ký tự dữ liệu 𝒓 = [𝑟1, 𝑟2, … 𝑟𝐾]𝑇, được diễn đạt là:

(3.18) 𝒓 = √𝑆𝑁𝑅𝐇𝐀𝐃𝒙 + 𝐧 = √𝑆𝑁𝑅𝐇𝐆𝒙 + 𝐧 ,

trong đó:

𝑘, 𝟎1×𝑀(𝐾−𝑘)] ∈ ℂ1×𝐾𝑀,

𝐇 = [𝒉1, 𝒉2, … 𝒉𝐾] ∈ ℂ𝐾×𝐾𝑀 với 𝒉𝑘 = [𝟎1×𝑀(𝑘−1), 𝒉̅

𝒉̅ 𝑘 = [ℎ11, ℎ12, … ℎ𝑘𝑀] ∈ ℂ1×𝑀, H được đưa ra bởi:

ℎ11 0 ℎ12 ⋯ ℎ1𝑀 … ⋱ ⋱ ] 𝛨 = = [ ⋱ 0 ⋱ … ℎ𝐾1 ℎ𝐾2 ⋯ ℎ𝐾𝑀 [ ℎ̄ 1 0 ⋮ 0 0 ⋯ 0 ℎ̄ 0 ⋮ 2 ⋮ ⋱ ⋮ 0 ⋯ ℎ̄ 𝐾]

(3.19) Bộ tiền mã hóa tương tự A của máy thu được biểu diễn dưới dạng ma trận sau:

] (3.20) 𝐀 = [

𝒂̅1 𝟎 𝟎 𝒂̅2 ⋮ ⋮ 𝟎 𝟎 ⋯ 𝟎 ⋮ 𝟎 ⋮ ⋱ ⋯ 𝒂̅𝐾

Trong biểu thức này, véc tơ tiền mã hóa tương tự của máy thu, 𝒂̅𝑖, được định

nghĩa tương tự như của máy phát.

80

Các ký tự dữ liệu với k = 1, 2, …., K được biểu diễn dưới dạng

(3.21) 𝒙 = [𝑥1, 𝑥2, … 𝑥𝐾]𝑇

Tổng nhiễu

(3.22) 𝐧 = [𝑛1, 𝑛2, … 𝑛𝐾]𝑇

trong đó 𝑛𝑘 là biến ngẫu nhiên Gauss với bộ lọc trung bình không và phương sai 𝜎2.

𝐆 = 𝐀𝐃 đại diện cho ma trận tiền mã hóa lai có kích thước (KM x K)

3.5.2.2 Hiệu năng hệ thống

Nhớ lại công suất ergodic của kênh MIMO với giả định thông tin kênh hoàn hảo ở cả máy phát và máy thu với đầu vào phân phối Gauss trung bình không. Công suất ergodic có thể được biểu thị ở dạng chung là [99]

𝐐:𝑇𝑟(𝐐)=𝑃 trong đó hiệp phương sai của dữ liệu đầu vào, 𝐐 được viết là:

(3.23) 𝐶𝐻 = 𝔼𝐇 [ max 𝑙𝑜𝑔2|𝐈𝑀 + 𝑆𝑁𝑅𝐇𝐐𝐇𝐻|] ,

(3.24) 𝐐 = 𝐆𝐆𝐻.

Do đó, phương trình (3.23) được đưa ra bởi

(3.25) 𝐶𝐻 = 𝑁𝑚log2(det(𝐈𝑁𝑚 + 𝑆𝑁𝑅𝐇𝐐𝑋𝐇𝐻)),

𝐈𝑁𝑚,

trong đó 𝐈𝑁𝑚 biểu thị cho ma trận nhận dạng có kích thước 𝑁𝑚 × 𝑁𝑚, và 𝐐𝑋 = 1 𝑁𝑚 và 𝐇𝐻 là chuyển vị liên hợp phức của H, 𝑁𝑚 = min(𝑁𝑇, 𝑁𝑅).

Khi ma trận kênh là vuông và trực giao (𝐇𝐇𝐻 = 𝐈), sau đó với dung lượng

𝑆𝑁𝑅

kênh dữ liệu đầu vào phân phối giống hệt nhau có thể được viết lại thành [100]

𝑁𝑚

). (3.26) 𝐶𝐻 = 𝑁𝑚log2 (1 +

Công suất được chia tỷ lệ tuyến tính với số lượng ăng-ten phát cho SNR tăng. Nói chung, có thể chứng minh rằng một kênh trực giao như kênh được sử dụng trong ví dụ trước sẽ tối đa hóa công suất trong các hệ thống MIMO. Trong một kênh phân phối giống hệt nhau với pha-đinh phẳng, ma trận kênh trở nên gần như trực giao khi số lượng ăng-ten phát cao [101]. Khi số lượng ăng-ten của máy phát và máy thu khác nhau, việc tăng công suất bị giới hạn ở số lượng tối thiểu của chúng. Mục đích của định hướng búp sóng tương tự là để nâng cao SNR. Trong phần tiếp theo, luận án xem xét trường hợp MIMO rate-2 và ước tính SNR để đánh giá công suất.

3.5.2.3 Ứng dụng mã hóa MIMO rate-2 trong DVB-NGH

Trong phần này, luận án mô tả ghép kênh không gian MIMO được chỉ định trong DVB-NGH dưới dạng mã hóa MIMO rate-2. Thuật ngữ “rate-2” về cơ bản là

81

viết tắt của việc truyền hai luồng độc lập. Mã hóa MIMO rate-2 trong DVB-NGH sử dụng bố trí ăng ten phân cực chéo (ăng-ten có phân cực trực giao) với hai ăng-ten phát và hai ăng-ten thu (hệ thống MIMO 2 × 2).

Hình 3.3. Sơ đồ bộ thu DVB-NGH MIMO rate-2

Sơ đồ máy thu DVB-NGH MIMO rate-2 được minh họa trong hình 3.3 Trong mô hình này, luận án làm rõ hệ số biên độ 𝐴𝑖và hệ số pha 𝜙𝑖. Xem xét phần phân cực ngang của hệ thống, tín hiệu nhận được có thể được viết là

(3.27) 𝑟1 = ℎ1𝑥 + 𝑛1,

(3.28)

𝑟2 = 𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ2𝑥 + 𝐴1𝑒𝑗𝜙1𝑛2, 𝑦(ℎ) = 𝑟1 + 𝑟2 = 𝑥(ℎ1 + 𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ2) + 𝑛1 + 𝐴1𝑒𝑗𝜙1𝑛2, (3.29) trong đó chỉ số trên h biểu thị ăng-ten phân cực ngang, 𝑟1 và 𝑟2 đại diện cho tín hiệu thu được ở ăng-ten thu đầu tiên và tín hiệu thu được ở ăng-ten thu thứ hai. 𝑥, 𝑛1 và 𝑛2 tương ứng là tín hiệu được truyền, thành phần nhiễu ở ăng-ten thu đầu tiên và ở ăng- ten thu thứ 2. 𝜙1 và 𝐴1 lần lượt là hệ số pha giữa tín hiệu thu được tại ăng-ten thu thứ nhất và thứ hai và hệ số biên độ.

Khi hệ thống DVB-NGH MIMO sử dụng N ăng-ten phát và M ăng-ten thu, tín

hiệu thu được ở phía máy thu có thể được biểu diễn dưới dạng

𝑁 𝑖=1

(3.30) 𝑟𝑘 = ∑ (𝐴𝑘−1𝑒𝑗𝜙𝑘−1ℎ𝑖𝑘𝑥 + 𝐴𝑘−1𝑒𝑗𝜙𝑘−1𝑛𝑘),

và đầu ra của bộ định hướng búp sóng tương tự được thể hiện là

𝑀 𝑖=1

, 𝑦𝑘 = ∑ 𝑟𝑘

2

2

(3.31) trong đó 𝐴0 = 1 and 𝜙0 = 0. Đối với hệ thống DVB-NGH MIMO rate-2, SNR có thể được xác định bằng cách tối đa hóa biểu thức sau cho các hệ số biên độ A và dịch pha 𝜙 khác nhau như

2 =

‖ℎ1+𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ2‖ 2) 𝜎2(1+𝐴1

‖ℎ1+𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ2‖ 𝐸‖𝑛1‖2+𝐸‖𝐴1𝑒𝑗𝜙1𝑛2‖

(3.32) 𝑆𝑁𝑅 = ,

trong đó 𝜎2 là công suất nhiễu.

82

Ngoài ra, can nhiễu trong hệ thống DVB-NGH MIMO rate-2 có thể được biểu

thị bằng

(3.33) 𝑟1 = ℎ1𝑥 + ℎ𝐼1𝑠𝐼 + 𝑛1 ,

(3.34) 𝑟2 = 𝐴1𝑒𝑗𝜙1(ℎ2𝑥 + ℎ𝐼2𝑠𝐼 + 𝑛2),

𝑦(ℎ) = 𝑟1 + 𝑟2 = 𝑥(ℎ1 + 𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ2) + 𝑠𝐼(ℎ𝐼1 + 𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ𝐼2) + 𝑛1 + 𝐴1𝑒𝑗𝜙1𝑛2,

(3.35) trong đó 𝑠𝐼 biểu thị cho tín hiệu can nhiễu. Đối với trường hợp hệ thống DVB-NGH MIMO sử dụng N ăng-ten phát và M ăng-ten thu, tín hiệu nhận được được biểu diễn dưới dạng

𝑁 𝑖=1

(3.36) 𝑟𝑘 = ∑ (𝐴𝑘𝑒𝑗𝜙𝑘ℎ𝑖𝑘𝑥 + 𝐴𝑘𝑒𝑗𝜙𝑘ℎ𝐼𝑘𝑠𝐼+𝐴𝑘𝑒𝑗𝜙𝑘𝑛𝑘) .

Đầu ra của bộ định hướng búp sóng tương tự được biểu diễn là

𝑀 𝑖=1

𝑦𝑘 = ∑ 𝑟𝑘

2

2

‖ℎ1+𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ2‖

. (3.37) Tỷ số tín hiệu trên nhiễu và tạp âm (SINR) tương ứng với tham số cường độ tín hiệu có thể được xác định cho hệ thống DVB-NGH MIMO rate-2. SINR có thể được xác định bằng cách tối đa hóa biểu thức sau với hệ số dịch pha 𝜙 và biên độ A như

2

2 =

2 (3.38)

𝐸‖𝑛1‖2+𝐸‖𝐴1𝑒𝑗𝜙1𝑛2‖

+‖ℎ𝐼1+𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ𝐼2‖

‖ℎ1+𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ2‖ 2)+‖ℎ𝐼1+𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ𝐼2‖

𝜎2(1+𝐴1

𝑆𝐼𝑁𝑅 =

trong đó 𝜎2 là công suất tạp âm.

2

‖ℎ1+𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ2‖

Khi tín hiệu mong muốn có 𝑖 = 1, . . . , 𝑃 đa đường có độ trễ khác nhau và tín hiệu nhiễu có 𝑘 − 1, … , 𝑅 đa đường có độ trễ khác nhau. Sau đó là giải pháp tối đa SINR cho hệ thống DVB-NGH MIMO rate-2 trong trường hợp này được đưa ra bởi

2

‖ℎ𝐼1+𝐴1𝑒𝑗𝜙1ℎ𝐼2‖

𝑃 ∑ 𝑖=1 𝑅 2)+∑ 𝜎2(1+𝐴1 𝑘=1

(3.39) . 𝑆𝐼𝑁𝑅𝑚𝑎𝑥 =

Công suất trung bình đạt được tương ứng có thể được viết lại thành [100]

(3.40) 𝐶𝐻 = 𝐸𝐇[𝑙𝑜𝑔2(1 + 𝑆𝐼𝑁𝑅𝑚𝑎𝑥)].

2 = ‖𝑟1 − ℎ11𝑥1 − ℎ12𝑥2‖2 + ‖𝑟2 − ℎ21𝑥1 − ℎ22𝑥2‖2 ,

Để giảm độ phức tạp tính toán, nhiều máy thu MIMO dưới mức tối ưu đã được sử dụng như máy thu cưỡng bức không tuyến tính (ZF) và máy thu sai số bình phương trung bình tối thiểu (MMSE) [102]. Máy thu tối ưu, tức là, bộ phát hiện ML tại máy thu đánh giá khoảng cách Euclide bình phương 𝐷(𝑥1, 𝑥2) và lựa chọn giá trị (𝑥1, 𝑥2) thu nhỏ khoảng cách này. Khoảng cách Euclide có thể được biểu thị bằng

𝐷(𝑥1, 𝑥2) = ‖𝐘 − 𝐇𝐱‖𝐹

2 là định mức Frobenius và Y là tín hiệu nhiễu nhận được.

(3.41)

trong đó ‖. ‖𝐹

83

3.6 Kết quả mô phỏng

Trong phần này luận án trình bày hiệu năng BER của hệ thống được đề xuất bằng phương pháp mô phỏng Monte-Carlo. Mô phỏng ước lượng tốc độ dữ liệu của hệ thống so với tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu và tỷ lệ lỗi bit (BER) so với Eb/No. Hai trường hợp nghiên cứu được xem xét để đánh giá hiệu năng của hệ thống đề xuất đưa ra trong bảng 3.3. Trường hợp đầu tiên, MIMO rate-2 cho chế độ FFT 8K/16K được thực hiện bằng cách sử dụng các sơ đồ chòm sao điều chế 64-QAM hoặc 256-QAM. Trong trường hợp thứ hai, MIMO rate-2 cho số lượng luồng phụ là 2 và 4 trong chế độ FFT 16k sử dụng 64-QAM. Trong mỗi trường hợp nghiên cứu, luận án đánh giá các tham số hệ thống với các cấu hình bộ tiền mã hóa tương tự khác nhau. Các tham số mô phỏng chi tiết được trình bày trong bảng 3.4. Các tham số mô phỏng bao gồm mã hóa trong LDPC có độ dài từ mã là 16200 bit (16k) và mã hóa ngoài BCH.

Bảng 3.3. Các trường hợp nghiên cứu

STT

1

2 Nghiên cứu BER cho chế độ MIMO rate-2, FFT 8K/16K, chòm sao 64 hoặc 256-QAM Tốc độ dữ liệu cho chế độ MIMO rate-2 và Ns = 4, chế độ 16k FFT, 64-QAM

Bảng 3.4. Các tham số mô phỏng

Các tham số Giá trị

2,4

2 PLP Số lượng luồng phụ trong bộ tách kênh

Số lượng ăng-ten phát Số chuỗi RF Số lượng ăng-ten thu Băng thông Điều chế Sóng mang (kích thước FFT)

Chòm sao xoay

Bộ xen kẽ

Mã hóa và tỷ lệ mã FEC Khoảng thời gian bảo vệ Giảm PAPR 1, 2, 4, 8 2, 4 2, 4 8 MHz 64-QAM và 256-QAM 8k, 16k 2D (b=0.2890 16-QAM, b=0.1495 64-QAM) B-C-T-F I (Bit-Cell-Time- Frequency Interleaver) 16K LDPC tỷ lệ mã 8/15 1/16 Mở rộng chòm sao tích cực (ACE)

84

Tỷ lệ lỗi bit (BER) so với Eb/No với các giá trị M khác nhau được biểu thị trong hình 3.4. Luận án đánh giá tất cả các kết hợp của các chòm sao 64-QAM và 256-QAM với kích thước FFT là 8K và 16K. Dựa trên các kết quả mô phỏng nghiên cứu sinh nhận thấy khi tăng tỷ số Eb/No thì tỷ lệ lỗi bit BER giảm, như vậy rõ ràng là hiệu năng của hệ thống tăng đáng kể khi công suất tăng. Ngoài ra, các số liệu cũng cho thấy với cùng điều chế 64-QAM hay 256-QAM và số lượng ăng-ten, khi tăng kích thước FFT từ 8K lên 16K thì tỷ lệ lỗi bit BER giảm, điều đó được thể hiện rõ ràng đặc biệt là ở mức tăng công suất khoảng 10dB với trường hợp M =1 và 2. Đối với trường hợp M =4 và điều chế 64-QAM thì hiệu năng của hệ thống tốt nhất có thể đạt được ở mức tăng công suất khoảng 7,5dB cho trường hợp MIMO rate-2, kích thước 16K FFT. Theo kết quả minh họa trong hình 3.4b và hình 3.4c cho thấy khi tăng công suất đến một mức độ nhất định (khoảng 8 dB như trong hình 3.4c) thì việc tăng kích thước FFT lên 16K và 256-QAM có tỷ lệ lỗi bit BER nhỏ hơn 8K và 64-QAM, điều này do xác suất lỗi bit nó có giới hạn, đến một giá trị SNR ngưỡng mặc dù SNR tăng nhưng xác suất lỗi bit không giảm được và cần một tham số như tăng kích thước FFT để giảm xác suất lỗi bit BER xuống. Vì vậy đối với MIMO rate-2 thì hiệu năng hệ thống sẽ được cải thiện đáng kể khi tăng số lượng ăng-ten và kích thước FFT.

(a) BER và Eb/No cho các sơ đồ điều chế khác nhau, ăng ten phát M=1

85

(b) BER và Eb/No cho các sơ đồ điều chế khác nhau, ăng ten phát M=2

(c) BER và Eb/No cho các sơ đồ điều chế khác nhau, ăng ten phát M=4

Hình 3.4. Hiệu năng của hệ thống DVB-NGH MIMO Rate-2 bằng cách sử dụng các sơ đồ điều chế 64-QAM và 256-QAM với kích thước FFT là 8K và 16K cho số lượng phần tử ăng-ten phát M khác nhau ở bộ tiền mã hóa tương tự.

86

Hiệu năng của hệ thống DVB-NGH MIMO rate-2 được minh họa trong hình 3.5 đánh giá tỷ lệ lỗi BER với Eb / No bằng cách sử dụng điều chế 256-QAM và kích thước FFT là 16K với các ăng-ten truyền khác nhau M = 1, 2, 4, 8. Tương tự như trên, kết quả mô phỏng cũng chỉ ra rằng tỷ lệ lỗi bit BER giảm khi tăng công suất Eb / No tức hiệu năng hệ thống sẽ được cải thiện khi tăng công suất. Ngoài ra, mô phỏng cũng cho thấy khi tăng số lượng ăng-ten phát (với M=2,4,8) thì tỷ lệ lỗi bit BER giảm (so với M=1), mức tăng công suất xấp xỉ 5dB được nhìn thấy khi tăng số lượng ăng-ten phát từ 1 lên 2, 2 lên 4 và 4 lên 8, tại BER nhỏ hơn 10-3. Kết quả này minh chứng hiệu năng của hệ thống DVB-NGH MIMO rate-2 sẽ tăng lên đáng kể khi số lượng ăng-ten phát được sử dụng tăng.

Hình 3.5. Hiệu năng của hệ thống DVB-NGH MIMO Rate-2 bằng cách sử dụng sơ đồ điều chế 256-QAM và kích thước FFT là 16K cho các ăng-ten phát khác nhau M = 1, 2, 4, 8.

Tiếp theo, luận án đánh giá hệ thống DVB-NGH sử dụng ghép kênh không gian MIMO phân cực kép được đề xuất với cấu trúc eSM-PH. Tốc độ dữ liệu đạt được với các ăng-ten phát M = 1, 2, 4, 8 khác nhau ở chế độ MIMO rate-2 (Ns = 2) và MIMO rate-4 (Ns = 4) với sơ đồ điều chế 64-QAM và mã hóa trong LDPC 8/15 được minh họa trong hình 3.6 và hình 3.7. Mô hình kênh được sử dụng cho trường hợp nghiên cứu này là pha-đinh Rayleigh không tương quan với hệ số tương quan suy giảm giữa các thành phần ăng ten là 1%. Các kết quả mô phỏng cho thấy tốc độ dữ liệu của hệ thống DVB-NGH trong cả hai trường hợp MIMO rate-2 và MIMO rate-4

87

đều tăng khi số lượng ăng-ten phát tăng. Độ lợi định hướng búp sóng đạt được của bộ giải mã với mã hóa LDPC có tỷ lệ mã là 8/15 tại BER là 10-4 tăng theo số lượng phần tử tại bộ tiền mã hóa tương tự, ví dụ 3dB (M = 2), 6dB (M = 4), 8, 9dB (M = 8).

Hình 3.6. Tốc độ dữ liệu đạt được với các ăng-ten phát khác nhau ở chế độ MIMO rate-2 với sơ đồ điều chế 64-QAM và mã hóa trong LDPC 8/15.

Hình 3.7. Tốc độ dữ liệu đạt được với các ăng-ten phát khác nhau ở chế độ MIMO rate-4 với sơ đồ điều chế 64-QAM và mã hóa trong LDPC 8/15.

88

Cuối cùng, luận án mô phỏng mô hình búp sóng của bộ tạo búp sóng lai được đề xuất với hai chuỗi RF (Ns = 2), số lượng ăng-ten MT = 8, MR = 2 (Hình 3.8a) và bốn chuỗi RF (Ns = 4), số lượng ăng-ten MT = 16, MR = 4 (Hình 3.8b). Có thể thấy từ sơ đồ hệ thống DVB-NGH đề xuất, kết quả mô phỏng minh chứng các bộ tạo búp sóng đã được tối ưu hóa thông qua có các búp sóng chiếm ưu thế. Mô hình búp sóng này có nghĩa là các luồng dữ liệu có thể được truyền thành công thông qua các chùm đó.

(a)

(b)

Hình 3.8. Mô hình búp sóng của sơ đồ tạo chùm tia được đề xuất: (a) MT = 8, MR = 2 cho chế độ MIMO rate-2, (b) MT = 16, MR = 4 cho chế độ MIMO NS = 4.

3.7 Kết luận chương

Trong chương này, luận án đã phát triển một sơ đồ định hướng búp sóng mới dựa trên định hướng búp sóng lai và ghép kênh không gian MIMO phân cực kép cho

89

các hệ thống DVB-NGH. Trong phương pháp đề xuất, sơ đồ định hướng búp sóng đã tối đa hóa dung lượng kênh của các hệ thống DVB-NGH dựa trên MIMO. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng định hướng búp sóng lai được đề xuất là hiệu quả để đạt được công suất cao hơn so với ghép kênh không gian MIMO phân cực kép hiện có cho các hệ thống DVB-NGH. Việc đánh giá hiệu năng theo tỷ lệ lỗi bit, dung lượng kênh ergodic và các mẫu búp sóng cho thấy các sơ đồ định hướng búp sóng lai được đề xuất sử dụng phương pháp định hướng búp sóng số tương tự và ghép kênh không gian MIMO phân cực kép cho hệ thống DVB-NGH được tối ưu hóa thông qua các búp sóng chiếm ưu thế. Mặc dù một số kết quả đã đạt được, một số vấn đề thách thức vẫn phải giải quyết, ví dụ, giảm kích thước vật lý. Do đó, nghiên cứu tiếp theo có thể được thực hiện tối ưu hóa bộ định hướng búp sóng lai để có thể áp dụng cho máy thu cầm tay trong hệ thống DVB-NGH.

Các kết quả nghiên cứu đã được công bố tại [3] trong danh mục các công trình

đã công bố của luận án.

90

KẾT LUẬN

Tại Việt Nam, truyền hình số quảng bá mặt đất đã phát triển rộng khắp các tỉnh thành trong cả nước và ngày càng có nhiều nhà cung cấp dịch vụ truyền hình số quảng bá với số lượng chương trình ngày một tăng. Việc phát triển tiêu chuẩn truyền hình số mặt đất thế hệ mới nhằm đáp ứng được yêu cầu thực tế. Đó là sự gia tăng dung lượng băng thông giúp cung cấp cho người xem các dịch vụ truyền hình mới, hỗ trợ cơ hội cho các nhà quảng bá triển khai một chuỗi các dịch vụ HDTV trên môi trường DTT, hỗ trợ các dịch vụ truyền hình trong tương lai. Các dịch vụ thế hệ kế tiếp như UHTV có thể hưởng lợi từ việc gia tăng dung lượng sẵn có trên cơ sở tối ưu hóa truyền dẫn các hệ thống truyền hình mặt đất thế hệ mới.

Với những ràng buộc về giới hạn dung lượng băng tần, môi trường truyền hình mặt đất cần tối ưu hệ thống truyền dẫn để đáp ứng các yêu cầu truyền hình tương lai và hỗ trợ triển khai các dịch vụ truyền hình mới.

Với mục đích nghiên cứu các phương thức tối ưu hóa truyền dẫn ứng dụng trong các hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ mới, nghiên cứu sinh đã hoàn thành được các mục tiêu nghiên cứu đề ra. Trong quá trình thực hiện luận án, nghiên cứu sinh đã có một số đóng góp khoa học mới, cụ thể như sau:

(i) Đề xuất mô hình, kiến trúc tối ưu hiệu năng hệ thống DVB-NGH bằng định

hướng đa búp sóng sử dụng các ăng-ten mảng hình trụ.

Các kết quả nghiên cứu đã được công bố tại tài liệu tham khảo [2] trong danh mục các công trình đã công bố của luận án. Nội dung đóng góp mới được trình bày trong chương 2 tại mục 2.3. Đề xuất hệ thống định hướng đa búp sóng ứng dụng cho hệ thống DVB-NGH.

(ii) Đề xuất thuật toán phân nhóm người dùng bằng cách điều khiển băng thông

cho mạng truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo.

Các kết quả nghiên cứu đã được công bố tại tài liệu tham khảo [4] trong danh mục các công trình đã công bố của luận án. Nội dung đóng góp mới được trình bày trong chương 2 tại mục 2.4. Đề xuất thuật toán phân nhóm người dùng bằng cách điều khiển băng thông cho mạng truyền hình số mặt đất thế hệ tiếp theo.

(iii) Đề xuất mô hình, kiến trúc cải thiện dung lượng hệ thống DVB-NGH bằng phương pháp định hướng búp sóng lai và ghép kênh không gian MIMO phân cực kép.

Các kết quả nghiên cứu đã được công bố tại tài liệu tham khảo [3] trong danh mục các công trình đã công bố của luận án. Nội dung đóng góp mới được trình bày trong chương 3. Giải pháp cải thiện dung lượng hệ thống DVB-NGH bằng phương pháp định hướng búp sóng lai và ghép kênh không gian MIMO phân cực kép.

Với những đóng góp khoa học nêu trên, luận án sẽ góp phần để nghiên cứu,

phát triển cho các hệ thống truyền hình số mặt đất thế hệ mới trong tương lai.

91

Các vấn đề cần nghiên cứu tiếp

Hiện nay, các kết quả đạt được của luận án mới là các mô phỏng trên máy tính. Để 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 luận án được đề xuất như sau:

(i) Về mặt lý thuyết: Nghiên cứu định hướng búp sóng trong trường hợp ước lượng kênh không lý tưởng, vấn đề nâng cao độ bền vững của định hướng búp sóng phát trong trường hợp bộ thu dịch chuyển.

(ii) Về khía cạnh kỹ thuật và ứng dụng: Ứng dụng các kỹ thuật massive MIMO và định hướng búp sóng lai vào thực tế để nâng cao hiệu quả truyền dẫn mạng truyền hình số mặt đất thế hệ mới.

92

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

1. Nguyen Huu Trung, Nguyen Thuy Anh, Nguyen Minh Duc, Doan Thanh Binh, Le Trung Tan (2017), “System theory based Multiple-Beamforming”, Vietnam Journal of Science and Technology, vol. 55, no. 5, pp. 637-649.

DOI: 10.15625/2525-2518/55/5/9149

2. Le Trung Tan, Nguyen Huu Trung, Thai Trung Kien (2018), “Robust multiple beamforming massive MIMO system based on cylindrical antenna arrays”, Tạp chí nghiên cứu khoa học và công nghệ quân sự, pp. 83-95.

http://www.jmst.info/archives/cac-so-nam-2018/sodacsancnttthang11nam2018

3. Huu Trung Nguyen, Trung Tan Le and Trung Hien Nguyen (2020), “Capacity improvement for DVB-NGH with dual-polarized MIMO spatial multiplexing and Hybrid beamforming”, Hindawi, International Journal of Digital Multimedia Broadcasting, Volume 2020, Article ID 9578521 (Tạp chí ISI).

https://doi.org/10.1155/2020/9578521

4. Trung Tan Le, Trung Hien Nguyen and Huu Trung Nguyen (2021), “User Grouping for Massive MIMO Terrestrial Broadcasting Networks”, 2020 IEEE Eighth International Conference on Communications and Electronics (IEEE ICCE 2020), pp. 467-471, Article ID 1570640654.

93

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Sung-Hoon Kim, Jooyoung Lee, Seyoon Jeong, Jinsoo Choi, Jinwoong Kim (2013), “Development of fixed and mobile hybrid 3DTV for next generation terrestrial DTV”, 3DTV Vision Beyond Depth.

[2] Số: 310/QĐ-TTg, Thủ Tướng chính phủ, Quyết định sửa đổi, bổ sung một số điều của quyết định số 2451/QĐ-TTG ngày 27 tháng 12 năm 2011 của thủ tướng chính phủ phê duyệt đề án số hóa truyền dẫn, phát sóng truyền hình mặt đất đến năm 2020, 2018.

[3] Digital Video Broadcasting (DVB) (2012), “Next Generation broadcasting system to Handheld, physical layer specification (DVB-NGH),” ETSI EN 302 755 V1.3.1.

[4] Digital Video Broadcasting (DVB) (2012), “Frame structure channel coding television for a second generation digital terrestrial

and modulation broadcasting system (DVB-T2),” ETSI EN 300 744 V1.5.1.

[5] Jordi J. Giménez , Erik Stare , Staffan Bergsmark , David Gómez-Barquero (2015), “Advanced Network Planning for Time Frequency Slicing (TFS) Toward Enhanced Efficiency of the Next-Generation Terrestrial Broadcast Networks,” IEEE Transactions on Broadcasting, tập 61, số 2, pp. 309 – 322.

[6] Muhammad Moiz Anis , Xavier Lagrange , Ramesh Pyndiah, “Handheld Receivers Coverage by DVB-T2 (2012),” IEEE Vehicular Technology Conference (VTC Fall).

[7] Eizmendi, G. Prieto, G. Berjon-Eriz, I. Landa, and M. Velez (2013), “Empirical DVB-T2 thresholds for fixed reception,” IEEE Trans. Broadcast., tập 59, số 2, pp. 306-316.

[8] Tao Cheng , Kewu Peng , Fang Yang , Zhixing Yang (2014), “Performance analysis of DVB-NGH MIMO coded modulation system,” International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC).

[9] David Gómez-Barquero , Catherine Douillard , Peter Moss , Vittoria Mignone (2014), “DVB-NGH: The Next Generation of Digital Broadcast Services to Handheld Devices,” IEEE Transactions on Broadcasting, tập 60, số 2, pp. 246 - 257.

[10] D. Goz´ alvez, D. G´ omez-Barquero, I. Eizmendi, G. Berj´ on-Eriz, and M.V´

94

elez (2013), “DVB-T2 for mobile and mobile DVB-T2 (T2-Lite),” Next Generation Mobile Broadcasting. Boca Raton, FL, USA.

[11] Catherine Douillard , Charbel Abdel Nour (2012), “The Bit Interleaved Coded Modulation module for DVB-NGH: Enhanced features for mobile reception,” 19th International Conference on Telecommunications (ICT).

[12] E. Stare (2013), “Improved spectral efficiency by time frequency slicing and advanced network planning,” International Broadcasting Convention (IBC).

[13] J. J. Gim´ enez, D. G´ omez-Barquero, S. Bergsmark and E. Stare (2014), “Time frequency slicing for future digital terrestrial broadcasting networks,” IEEE Trans. Broadcast., tập 60, số 2.

[14] EBU Technical Report 3348 (2013), “Frequency and Network Planning Aspects

of DVB-T2 (2013)”.

[15] Giménez Gandia, Jordi Joan (2015), “Improved Spectrum Usage with Multi-RF the Next-Generation Terrestrial for

Channel Aggregation Technologies Broadcasting”.

[16] J. J. Giménez, D. Gozálvez, D. Gómez-Barquero, and N. Cardona (2012), “A Statistical Model of the Signal Strength Imbalance between RF Channels in a DTT Network,” IET Electronic Letters, tập 48, số 12, pp. 731-732.

[17] Jaime López-Sánchez , Jan Zöllner , Samuel Atungsiri , Erik Stare , David Gómez-Barquero (2014), “Technical Solutions for Local Service Insertion in DVB-NGH Single Frequency Networks,” IEEE Transactions on Broadcasting , tập 60, số 2, pp. 293 - 301.

[18] E. Dhana Lakshmi, Syed Sultan Mahmood (2015), “Analytical Analysis Of Implementation Issues And Its Practical Applicability In DVB-NGH Single Frequency Networks,” International Journal Of Engineering And Computer Science, tập 4, số 10, pp. 14831-14838.

[19] J. Qi, J. Robert, K. L. Chee, M. Slimani, and J. Zoellner (2012), “DVB-T2 MISO Field Measurements and a Calibrated Coverage Gain Predictor,” Proc. IEEE BMSB, Seoul, South Korea.

[20] D. G´ omez-Barquero, P. F. G´ omez, D. Goz´ alvez, B. Sayadi, and L. Roullet (2012), “A novel physical layer split FEC scheme for long time interleaving with fast zapping support,” IEEE Trans. Broadcast., tập 58, số 2, p. 269–276.

95

[21] L. Beltrán, J. Maria (2013), “Physical Layer Signaling for the Next Generation

Mobile TV Standard DVB-NGH,”.

[22] Weidong Wen , Jinfeng Tian , Mingqi Li , Guohui Li (2015), “Reduction of physical layer signaling overhead in DVB-NGH systems,” 10th International Conference on Communications and Networking in China (ChinaCom).

[23] J. Zoellner , J. Robert , L. Stadelmeier , N. Loghin (2012), “Optimization of the physical layer signalling overhead of DVB-T2 and DVB-NGH,” IEEE international Symposium on Broadband Multimedia Systems and Broadcasting.

[24] D.Gómez-Barquero (2013), “Next Generation Mobile Broadcasting,” CRC

Press.

[25] D. Vargas, D. Goz´ alvez, D. G´ omez-Barquero, and N. Cardona (2013), “MIMO for DVB-NGH, the next generation mobile TV broadcasting,” IEEE Commun. Mag., tập 57, số 7, p. 130–137.

[26] Jae Hyun Seo , Tae Jin Jung , Heung Mook Kim , Dong Seog Han (2015), “Improved Polarized 2x2 MIMO Spatial Multiplexing Method for DVB-NGH System,” IEEE Transactions on Broadcasting, tập 61, số 4, pp. 729 – 733.

[27] D. Vargas, Y. J. D. Kim, J. Bajcsy, D. Gómez-Barquero, and N. Cardona (2015), “A MIMO-channel-precoding scheme for next generation terrestrial broadcast TV systems,” IEEE Trans. Broadcast., tập 61, số 3, p. 445–456.

[28] Konstantinos P. Liolis, Pantelis-Daniel Arapoglou (2017), “Next-generation MIMO satellite systems: From channel modeling to system performance evaluation”.

[29] Cristina Ciochina-Duchesne , Damien Castelain , Arnaud Bouttier (2012), “Satellite profile in DVB-NGH,” 6th Advanced Satellite Multimedia Systems Conference (ASMS) and 12th Signal Processing for Space Communications Workshop (SPSC).

[30] EBU (2012), “Benefits and Limitations of Single Frequency Networks (SFN) for

DTT,” Recommendation Tech Report 016.

coding,” IEEE

[31] Ming Liu , Matthieu Crussière , Maryline Hélard , Jean-François Hélard , Youssef Nasser (2012), “Enhanced mobile digital video broadcasting with International Conference on space-time distributed Communications (ICC).

96

[32] Zhanji Wu , Xiang Gao , Chengxin Jiang (2018), “Nonbinary LDPC-Coded for Rate-2 MIMO of DVB-NGH System,” IEEE

Spatial Multiplexing Transactions on Broadcasting, tập 64, số 2, pp. 201 - 210.

[33] D. Gozálvez, J. J. Giménez, D. Gómez-Barquero, and N. Cardona (2013), “Combined Time, Frequency and Space Diversity in DVB-NGH,” IEEE Trans. on Broadcasting, tập 59, số 4, pp. 674-684.

[34] David Gesbert, Mansoor Shafi, Da-shan Shiu, Peter J. Smith, and Ayman Naguib (2003), “From Theory to Practice: An Overviewof MIMO Space–Time Coded Wireless Systems,” IEEE Journal on Selected Areas of Communication, tập 21, số 3, pp. 281-302.

[35] E. Ghayoula, A. Bouallegue, R. Ghayoula, J-Y.Chouinard (2014), “Capacity and Performance of MIMO systems for Wireless Communications,” Journal of Engineering Science and Technology Review, tập 7, số 3, pp. 108-111.

[36] George Casu , Leontin Tută , Ioan Nicolaescu , Cătălin Moraru (2014), “Some systems,” 22nd the advantages of using MIMO

aspects about Telecommunications Forum Telfor (TELFOR).

[37] Lu Lu , Geoffrey Ye Li , A. Lee Swindlehurst , Alexei Ashikhmin , Rui Zhang (2014), “An Overview of Massive MIMO: Benefits and Challenges,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, tập 8, số 5, pp. 742 - 758.

[38] Yue Zhang, C. Zhang, J. Cosmas, K. K. Loo, T. Owens, R. D. Di Bari, Y. Lostanlen, and M. Bard (2008), “Analysis of DVB-H Network Coverage With IEEE TRANSACTIONS ON the Application of Transmit Diversity,” BROADCASTING, tập 54, số 3.

[39] Tan, W., Assimonis, S. D., Matthaiou, M., Han, Y., Jin, S., & Li, X. (2017), “Analysis of different planar antenna arrays for mmWave massive MIMO systems,” IEEE Vehicular Technology Conference (VTC) Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

[40] David Schnaufer Bror Peterson (2017), “Delivering 5G mmWave fixed wireless

access,” EDN Network.

[41] Kan Zheng, Long Zhao, Jie Mei, Bin Shao, Wei Xiang, Lajos Hanzo (2015), “Survey of Large-Scale MIMO Systems,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, tập 17, số 3, pp. 1738 - 1760.

97

[42] Pritam Som; Tanumay Datta; A. Chockalingam; B. Sundar Rajan (2010), “Improved large-MIMO detection based on damped belief propagation,” 2010 IEEE Information Theory Workshop on Information Theory (ITW 2010, Cairo).

[43] Kentaro Nishimori; Riichi Kudo; Naoki Honma; Yasushi Takatori; Masato Mizoguchi (2009), “16x16 Multiuser MIMO Testbed Employing Simple Adaptive Modulation Scheme,” VTC Spring 2009 - IEEE 69th Vehicular Technology Conference.

[44] Noor Hidayah Muhamad Adnan, Islam Md. Rafiqul, A.H.M. Zahirul Alam (2016), “Massive MIMO for Fifth Generation (5G): Opportunities and Challenges,” 2016 International Conference on Computer and Communication Engineering (ICCCE)

[45] Sassan Ahmadi (2019), “New Radio Access Physical Layer Aspects (Part 2),”

5G NR.

[46] M. Reil, G. Lloyd (2016), “Millimeter-Wave Beamforming: Antenna Array

Design Choices & Characterization,” White Paper, Rohde & Schwarz.

[47] Thomas L. Marzetta, Erik G. Larsson, Hong Yang, Hien Quoc Ngo (2016),

“Fundamentals of Massive MIMO”, Cambridge University Press.

[48] A. Alkhateeb, O. El Ayach, G. Leus, and R. Heath (2014), “Channel estimation and hybrid precoding for millimeter wave cellular systems,” IEEE J. Sel. Top. Signal Process, tập 8, p. 831–846.

[49] O, El Ayach, S. Rajagopal, S. Abu-Surra, Z. Pi, and R. Heath (2014), “Spatially sparse precoding in millimeter wave MIMO systems,” IEEE Trans. Wirel. Commun., tập 13, p. 1499–1513.

[50] R. Magueta, D. Castanheira (2019), “Hybrid Multi-User Equalizer for Massive MIMO Millimeter-Wave Dynamic Subconnected Architecture,” IEEE Access, tập 7, pp. 79017- 79029.

[51] R. L. Magueta, D. Castanheira, “Iterative Analog-Digital Multi-User Equalizer for Wideband Millimeter Wave Massive MIMO Systems (2020),” Sensors, tập 20, số 2

[52] M. Hefnawi (2019), “Hybrid Beamforming for Millimeter-Wave Heterogeneous

Networks,” Electronics, tập 8, số 133.

98

[53] R. Magueta, D. Castanheira, A. Silva, R. Dinis, A. Gameiro (2017), “Hybrid Iterative Space-Time Equalization for Multi-User mmW Massive MIMO Systems,” IEEE Transactions on Communications, tập 65, số 2, p. 608 – 620.

[54] A.Omar and L.Gustavo (2013), “Analytical Performance of GNSS Receivers using Interference Mitigation Techniques,” IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems, tập 49, số 2, pp. 885-906.

[55] S.Nathan, T.Joseph and M.Hagit (2015), “Optimal Cognitive Beamforming for Target Tracking in MIMO Radar/ Sonar,” IEEE of Selected Topics in Signal Processing, tập 9, số 8, pp. 1440-1450.

[56] D. Vargas, D. Gozálvez, D. Gómez-Barquero and N. Cardona (2012), “Multi Antenna Techniques for Digital Video Broadcasting (DVB) Systems,” Waves, pp. 79-88,.

[57] Bror Peterson and David Schnaufer (2018), “5G Fixed Wireless Access Array

and RF Front-End Trade-Offs,” MICROWAVE JOURNAL.

[58] Theodore S. Rappaport, Yunchou Xing, George R. MacCartney (2017), “Overview of Millimeter Wave Communications for Fifth-Generation (5G) Wireless Networks-with a focus on Propagation Models,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, Special Issue on 5G.

[59] Wonil Roh, Ji-Yun Seol, JeongHo Park, Byunghwan Lee, Jaekon Lee, Yungsoo Kim, Jaeweon Cho, and Kyungwhoon Cheun (2014), “Millimeter-Wave Beamforming as an Enabling Technology for 5G Cellular Communications: Theoretical Feasibility and Prototype Results,” IEEE Communications Magazine, pp. 106-113.

[60] Daniele Pinchera, Marco Donald Migliore, Fulvio Schettino and Gaetano Panariello (2017), “Antenna Arrays for Line-Of-Sight Massive MIMO: Half Wavelength Is Not Enough,” Electronics 2017.

[61] Yue Rong, Y.C. Eldar and A.B. Gershman (2006), “Performance tradeoffs among beamforming approaches,” 4th IEEE Workshop on Sensor Array and Multichannel Processing, pp. 26-30.

[62] W. M. Haddad and D. S. Bernstein (1988), “Robust reduced-order modeling via the optimal projection equations with Petersen-Hollot bounds,” IEEE Trans. Auto. Contr., tập 33, số 7, pp. 692-695.

99

[63] W. M. Haddad and D. S. Bernstein (1989), “Combine L2/H∞ model reduction,”

International Journal of Control, tập 49, số 5, pp. 1523-1535.

[64] Y.Kai, Z.Zhiqin and H.L.Qing (2013), “Robust Adaptive Beamforming Against Array Calibration Errors,” Progress In Electromagnetics Research, tập 140, pp. 41-351.

[65] Sergiy A.V., Alex B.G. and Zhi-Quan Luo (2003), “Robust Adaptive Beamforming Using Worst-Case Performance Optimization: A Solution to The Signal Mismatch Problem,” IEEE Trans. Signal Processing, tập 2, p. 51, 313 – 324.

[66] Yonina C.Eldar (2006), “Minimax MSE Estimation of Deterministic Parameters With Noise Covariance Uncertainties,” IEEE Trans. Signal Processing, tập 54, số 1, pp. 138-145.

[67] Anh N. T. and San N. N (1996), “Controller reduction by state-optimization

approach,” Optimization, tập 35, số 4, pp. 621-640.

[68] Berntein D. S. and Haddad W. M. (1989), “LQG controller with an H∞ performance bound: A Riccati equation approach,” EEE Trans. Auto Contr. AC-34 (4), pp. 293-305.

[69] San N. N. (1995), “On an approach to the estimation of the state-variable descriptive parameters for linear continuous-time models,” Optimization, tập 33, số 3, pp. 201-217.

[70] Ì Emre Telatar (1999), “Capacity of multiple-antenna Gaussian channels,” European Transactions on Telecommunications, tập 10, số 6, pp. 585-595.

[71] San N. N. (1995), “State-optimization menthod for order reduction of linear models and of state estimators,” Optimization, tập 34, số 4, pp. 341-357.

[72] YanLi, Xiaodong Ji, DongLiang, and Yuan Li (2013), “Dynamic Beamforming in LTE-Advanced Networks,”

for Three-Dimensional MIMO Technique International Journal of Antennas and Propagation, tập 13.

[73] T. Bai, R. Vaze, and R. W Heath, Jr. (2014), “Analysis of Blockage Effects on

Urban Cellular Networks,” IEEE Trans. Wireless.

[74] Yi Xu, Shiwen Mao (2014), “User grouping for Massive MIMO in FDD

systems:New design methods and analysis,” IEEE Access.

100

[75] T. H. Nguyen, T. K. Nguyen, H. D. Han and V. D. Nguyen (2018), “Optimal Power Control and Load Balancing for Uplink Cell-Free Multi-User Massive MIMO,” IEEE Access, tập 6, pp. 14462-14473.

[76] S. Park, A. Q. Truong and T. H. Nguyen (2019), “Power Control for Sum Spectral Efficiency Optimization in MIMO-NOMA Systems With Linear Beamforming,” IEEE Access, tập 7, pp. 10593-10605.

[77] Nguyễn Ngọc San (2006), “Nhận dạng các hệ thống tuyến tính liên tục”, NXB

Khoa học & Kỹ thuật.

[78] S. Wang (2014), “Cognitive Radio Networks,” ISBN 978-3-319-08936-2,

Springer International Publishing, p. 104.

[79] Aboulnasr H., Matthew W.M., Arash K., Sergiy A.V., Joon-Young P. and SeonJoo K. (2013), “Two-dimensional transmit beamforming for MIMO radar with sparse symmetric arrays,” IEEE Radar Conference.

[80] Nguyen Thuy Anh, Nguyen Le Anh (2011), “On the state-optimization approach to system problems: Closed-loop thinking solutions,” Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam, tập 49, số 2, pp. 9- 25.

[81] Serguei B. and Karim Abed-Meraim (2002), “Reduced Rank Adaptive Filtering Using Krylov Subspace,” EURASIP J. Applied Signal Processing, tập 17, số 8, pp. 1387-1400.

[82] 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., tập 30, số 12, pp. 1201-1211.

[83] Skelton R.E. (1980), “Cost decomposition of linear system with application to model reduction,” International Journal of Control, tập 32, số 6, pp. 1031-1055.

[84] M. R. Akdeniz, Y. Liu, M. K. Samimi, S. Rangan, T. S. Rappaport, et al. (2014), “Millimeter wave channel modeling and cellular capacity evaluation,” IEEE J. Sel. Areas Comm., tập 32, số 6, pp. 1164-1179.

[85] T. Rahim (1980), “Directional pattern synthesis in circular array of directional

array,” PhD Thesis, university of London.

[86] N. H. E. M.Herdin (2005), “Correlation Matrix Distance, a Meaningful Measure for Evaluation of Non-Stationary MIMO Channels,” In Proceedings of

101

the 2005 IEEE 61st Vehicular Technology Conference, Stockholm, Sweden.

[87] Jin Hak Kim, Wonseok Jeon, Sae-Young Chung (2017), “Asymptotic Analysis on Directivity and Beamwidth of Uniform Circular Array,” IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters, tập 16, p. 3092 – 3095.

[88] L. Dai, Z. Wang, and Z. Yang (2012), “Next-generation digital television terrestrial broadcasting systems: Key technologies and research trends,” IEEE Commun. Mag, tập 50, số 6, p. 150–158.

[89] Chandane.E.R, M M Pawar (2014), “DVB Enhancement by using MIMO- OFDM,” International Journal of Scientific & Engineering Research, tập 5, số 2, pp. 50-53.

[90] F. Sohrabi and W. Yu (2015), “Hybrid digital and analog beamforming design for large-scale MIMO systems,” Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Process. (ICASSP), Brisbane, Australia.

[91] F. Sohrabi and W. Yu (2016), “Hybrid digital and analog beamforming design for large-scale antenna arrays,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, tập 10, số 3, p. 501–513.

[92] E. G. Larsson (2015), “Joint beamforming and broadcasting in massive MIMO,” Proc. IEEE Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC).

[93] A. Guillén i Fàbregas, A. Martinez and G.Caire (2008), “Bit-Interleaved Coded Modulation,” Foundations and Trends in Communications and Information Theory, tập 5, số 1-2, pp. 1-153.

[94] In-Woong Kang, Ki-Hwan Suh, Heung Mook Kim, Jae Hyun Suh, Youngmin Kim, Suk Chan Kim, and Hyoung-Nam Kim (2012), “Performance of MIMO Bit Division with Polarized MIMO DVB-T2,” International Conference on Systems and Electronic Engineering (ICSEE'2012), Phuket (Thailand), December 18-19.

[95] M. Eroz, F.-W. Sun, and L.-N. Lee (2006), “An innovative low-density paritycheck code design with near-shannon-limit performance and simple implementation,” IEEE Trans. Commun., tập 54, số 1, p. 13–17.

[96] H. Jin, A. Khandekar, and R.J. McEliece (2000), “Irregular Repeat–Accumulate Codes,” Proc. 2nd Int’l Symp. on Turbo Codes and Related Topics, pp. 1-8.

102

[97] Nguyen Huu Trung, Doan Thanh Binh (2018), “Large-scale MIMO MC-CDMA system using combined multiple beamforming and spatial multiplexing,” Vietnam Journal of Science and Technology, tập 56, số 1, pp. 102-112.

[98] Feng Zheng, Yijian Chen, Bowen Pang, Chen Liu, Shichuan Wang, Dewen Fan, Jie Zhang (2018), “An Efficient CSI Feedback Scheme for Dual-Polarized Massive MIMO,” IEEE Access, tập 6.

[99] Osama Alluhaibi, Qasim Zeeshan Ahmed, Cunhua Pan, Huiling Zhu (2016), “Capacity Maximisation for Hybrid Digital-to-Analog Beamforming mm-Wave Systems,” IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM).

[100] I. E. Telatar (1999), “Capacity of multi-antenna Gaussian channels,” Eur.

Trans. Telecomm., tập 10, số 6, p. 585–596.

[101] Mahmoud Abdelaziz, Lauri Anttila, Alberto Brihuega, Fredrik Tufvesson, Mikko Valkama for Hybrid MIMO (2018), “Digital Predistortion Transmitters,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, tập 12, số 3, pp. 445-454.

[102] Xin Liu, Qian Zhang, Wenhua Chen, Haigang Feng, Long Chen, Fadhel M. Ghannouchi, Zhenghe Feng (2018), “Beam-Oriented Digital Predistortion for 5G Massive MIMO Hybrid Beamforming Transmitters,” IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, tập 66, số 7, p. 3419 – 3432.

103