Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu kỹ thuật lựa chọn ăng-ten phát và tiền mã hóa cho hệ thống Massive MIMO

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:152

Thêm vào BST

Báo xấu

37
lượt xem 10
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu của đề tài nhằm nghiên cứu những vấn đề cơ bản về đặc điểm, ưu điểm, nhược điểm, nguyên lý hoạt động của hệ thống Massive MIMO; nghiên cứu đề xuất thuật toán lựa chọn ăng - ten phát có độ phức tạp thấp cho đường xuống hệ thống Massive MIMO; đề xuất các thuật toán tiền mã hóa có độ phức tạp thấp, phẩm chất BER cao trong sự kết hợp giữa các thuật toán tiền mã hóa tuyến tính với các kỹ năng rút gọn giàn và kỹ thuật phân tích thành phần chính cho hệ thống Massive MIMO.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu kỹ thuật lựa chọn ăng-ten phát và tiền mã hóa cho hệ thống Massive MIMO

BË GIO DÖC V O TO BË QUÈC PHÁNG HÅC VIN Kß THUT QUN SÜ INH VN KHÆI NGHIN CÙU Kß THUT LÜA CHÅN NG-TEN PHT V TIN M HÂA CHO H THÈNG MASSIVE MIMO LUN N TIN S Kß THUT H NËI - 2021
BË GIO DÖC V O TO BË QUÈC PHÁNG HÅC VIN Kß THUT QUN SÜ INH VN KHÆI NGHIN CÙU Kß THUT LÜA CHÅN NG-TEN PHT V TIN M HÂA CHO H THÈNG MASSIVE MIMO LUN N TIN S Kß THUT Chuy¶n ng nh: Kß THUT IN TÛ M¢ sè: 9 52 02 03 NG×ÍI H×ÎNG DN KHOA HÅC: TS L MINH TUN TS T CH HIU H NËI - 2021
LÍI CAM OAN Tæi xin cam oan c¡c k¸t qu£ tr¼nh b y trong luªn ¡n l cæng tr¼nh nghi¶n cùu cõa tæi d÷îi sü h÷îng d¨n cõa c¡n bë h÷îng d¨n. C¡c sè li»u, k¸t qu£ tr¼nh b y trong luªn ¡n l ho n to n trung thüc v ch÷a ÷ñc cæng bè trong b§t ký cæng tr¼nh n o tr÷îc ¥y. C¡c k¸t qu£ sû döng tham kh£o ·u ¢ ÷ñc tr½ch d¨n ¦y õ v theo óng quy ành. H Nëi, ng y 5 th¡ng 5 n«m 2021 T¡c gi£ inh V«n Khæi
LÍI CM ÌN Trong qu¡ tr¼nh nghi¶n cùu v ho n th nh luªn ¡n, nghi¶n cùu sinh ¢ nhªn ÷ñc nhi·u sü gióp ï v âng gâp quþ b¡u. ¦u ti¶n, nghi¶n cùu sinh xin b y tä láng c£m ìn s¥u sc ¸n Th¦y gi¡o h÷îng d¨n TS L¶ Minh Tu§n v TS T¤ Ch½ Hi¸u . C¡c Th¦y khæng ch¿ l ng÷íi h÷îng d¨n, gióp ï nghi¶n cùu sinh ho n th nh luªn ¡n n y m cán l ng÷íi ành h÷îng, truy·n thö ëng lüc, þ ch½ quy¸t t¥m tr¶n con ÷íng nghi¶n cùu khoa håc ¦y gian khâ. Nghi¶n cùu sinh công ch¥n th nh c£m ìn c¡c Th¦y gi¡o trong Bë mæn Thæng tin, Khoa Væ tuy¸n i»n tû, Håc vi»n Kÿ thuªt Qu¥n sü, nìi nghi¶n cùu sinh l m vi»c, ¢ tªn t¼nh h÷îng d¨n ch¿ b£o trong thíi gian nghi¶n cùu sinh nghi¶n cùu t¤i ¥y. Ti¸p theo, nghi¶n cùu sinh ch¥n th nh c¡m ìn c¡c anh chà nh¥n vi¶n kÿ thuªt ð Bë mæn Thæng tin, c¡c çng nghi»p nghi¶n cùu sinh ¢ gióp ï chia s´ nhúng khâ kh«n trong qu¡ tr¼nh ho n th nh luªn ¡n. Nghi¶n cùu sinh xin ch¥n th nh c£m ìn Pháng Sau ¤i håc - Håc vi»n Kÿ thuªt Qu¥n sü, Tr÷íng S¾ quan Thæng tin ¢ gióp ï nghi¶n cùu sinh ho n th nh luªn ¡n n y. Cuèi còng, nghi¶n cùu sinh xin gûi líi c£m ìn s¥u sc tîi gia ¼nh, b¤n b± v çng nghi»p ¢ luæn ëng vi¶n, chia s´ nhúng khâ kh«n cõa cuëc sèng, gia ¼nh v x¢ hëi, gióp nghi¶n cùu sinh ¤t ÷ñc nhúng k¸t qu£ nh÷ hæm nay.
MÖC LÖC MÖC LÖC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . DANH MÖC CC TØ VIT TT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . v DANH MÖC HNH V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix DANH MÖC BNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xiii DANH MÖC KÞ HIU TON HÅC. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xiv MÐ U . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 Ch÷ìng 1. TÊNG QUAN V H THÈNG MASSIVE MIMO . . . 11 1.1. Qu¡ tr¼nh chuyºn ti¸p tø MIMO ¸n h» thèng Massive MIMO . . 11 1.1.1. H» thèng MIMO iºm - iºm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.1.2. H» thèng MIMO a ng÷íi dòng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.1.3. H» thèng Massive MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.2. Nguy¶n lþ ho¤t ëng trong h» thèng Massive MIMO . . . . . . . . . . . 19 1.2.1. ×îc l÷ñng k¶nh truy·n trong h» thèng Massive MIMO . . . . . 21 1.2.2. Qu¡ tr¼nh truy·n t½n hi»u ÷íng xuèng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 1.3. ×u iºm v mët sè th¡ch thùc trong h» thèng Massive MIMO . . 25 1.3.1. Nhúng ÷u iºm ch½nh cõa h» thèng Massive MIMO . . . . . . . . 25 1.3.2. Mët sè th¡ch thùc trong h» thèng Massive MIMO . . . . . . . . . 26 1.4. Bèi c£nh nghi¶n cùu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 i
ii 1.5. K¸t luªn ch÷ìng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 Ch÷ìng 2. KT HÑP Kß THUT LÜA CHÅN NG-TEN PHT V Kß THUT TIN M HÂA THEO NHÂM CHO H THÈNG MASSIVE MIMO TRONG IU KIN KNH TRUYN HON HO. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.1. Mæ h¼nh h» thèng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.2. Kÿ thuªt lüa chån «ng-ten ph¡t tèi ÷u . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.3. Kÿ thuªt lüa chån «ng-ten ph¡t theo nhâm tr¶n cì sð ph¥n t¡ch SVD ma trªn k¶nh truy·n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.3.1. X¥y düng thuªt to¡n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.3.2. Ph¥n t½ch ë phùc t¤p t½nh to¡n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.3.2.1. ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n lüa chån «ng-ten ph¡t tèi ÷u . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 2.3.2.2. Ph¥n t½ch ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n lüa chån «ng-ten ph¡t theo nhâm tr¶n cì sð ph¥n t¡ch SVD ma trªn k¶nh truy·n . . . 42 2.3.3. K¸t qu£ mæ phäng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.4. Thuªt to¡n lüa chån «ng-ten ph¡t hé trñ ti·n m¢ hâa tuy¸n t½nh theo nhâm trong h» thèng Massive MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.4.1. Têng quan v· kÿ thuªt rót gån gi n ELR v kÿ thuªt ti·n m¢ hâa LC-RBD-LR-ZF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 2.4.1.1. Kÿ thuªt rót gån gi n ELR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 2.4.1.2. Thuªt to¡n ti·n m¢ hâa LC-RBD-LR-ZF . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2.4.2. Lüa chån «ng-ten ph¡t theo nhâm b¬ng c¡ch t½nh ành thùc ma trªn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
iii 2.4.3. Thuªt to¡n ti·n m¢ hâa tuy¸n t½nh theo nhâm trong sü hé trñ cõa kÿ thuªt rót gån gi n ë phùc t¤p th§p LR-LGP. . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 2.4.4. Ph¥n t½ch ë phùc t¤p t½nh to¡n. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 2.4.4.1. ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n LC-RBD-LR-ZF. . . . 61 2.4.4.2. ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n LR-LGP. . . . . . . . . . . . 63 2.4.5. K¸t qu£ mæ phäng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 2.5. K¸t luªn ch÷ìng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 Ch÷ìng 3. Kß THUT TIN M HÂA CHO H THÈNG MAS- SIVE MIMO TRONG IU KIN KNH TRUYN CÂ T×ÌNG QUAN V KNH TRUYN KHÆNG HON HO. . . . . . . . . 71 3.1. Kÿ thuªt ti·n m¢ hâa tuy¸n t½nh theo nhâm cho h» thèng Massive MIMO trong i·u ki»n k¶nh truy·n t÷ìng quan theo h m mô. . . . . . . . 71 3.1.1. Mæ h¼nh h» thèng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3.1.2. Thuªt to¡n ti·n m¢ hâa · xu§t ZF-GP-LR. . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.1.3. Ph¥n t½ch ë phùc t¤p t½nh to¡n. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.1.4. K¸t qu£ mæ phäng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 3.2. Kÿ thuªt ti·n m¢ hâa tuy¸n t½nh trong h» thèng Massive MIMO trong i·u ki»n k¶nh truy·n khæng ho n h£o d÷îi sü hé trñ cõa thuªt to¡n PCA. 88 3.2.1. Mæ h¼nh h» thèng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 3.2.2. Têng quan v· kÿ thuªt ph¥n t½ch th nh ph¦n ch½nh PCA. . . . 89 3.2.3. Thuªt to¡n ti·n m¢ hâa · xu§t PCA-LP. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 3.2.4. Ph¥n t½ch ë phùc t¤p t½nh to¡n . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 3.2.5. K¸t qu£ mæ phäng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
iv 3.3. K¸t luªn ch÷ìng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 KT LUN V H×ÎNG NGHIN CÙU T×ÌNG LAI . . . . 107 PHÖ LÖC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 DANH MÖC CC CÆNG TRNH CÆNG BÈ . . . . . . . . . 121 TI LIU THAM KHO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
DANH MÖC CC TØ VIT TT Tø vi¸t tt Ngh¾a Ti¸ng Anh Ngh¾a Ti¸ng Vi»t AWGN Additive White Gaussian T¤p ¥m trng chu©n cëng Noise t½nh BD Block Diagonalization Ch²o hâa khèi BS Base Station Tr¤m gèc BEP Bit Error Probability X¡c su§t léi bit CDF Cumulative Distribution H m ph¥n bè t½ch lôy Functions CSI Channel State Information Thæng tin tr¤ng th¡i k¶nh truy·n DPC Dirty Paper Coding M¢ hâa gi§y b©n ECDF Empirical Cumulative Dis- H m ph¥n bè t½ch lôy tribution Functions thèng k¶ EE Energy Efficiency Hi»u su§t n«ng l÷ñng ELR Element-based Lattice Re- Rót gån gi n tr¶n cì sð duction ph¦n tû ELR-SLV Element-based Lattice Re- Tèi thiºu v²c-tì d i nh§t duction Shortest Longest rót gån gi n tr¶n cì sð v²c-tì ph¦n tû v
vi ELR-SLB Element-based Lattice Re- Tèi thiºu cì sð d i nh§t rót duction Shortest Longest gån gi n tr¶n cì sð ph¦n tû basis FDD Frequency Division Du- Song cæng ph¥n chia theo plexing t¦n sè FLOP Floating Point Operation Ho¤t ëng d§u ph©y ëng i.i.d Identical Independent Dis- Ph¥n bè ëc lªp v çng tributed nh§t LC-RBD-LR-ZF Low-complexity Lattice Kÿ thuªt rót gån gi n ë Reduction-aided Regular- phùc t¤p th§p hé trñ ti·n ized Block Diagonalization m¢ hâa BD sû döng ZF using Zero Forcing Pre- coding LLL Lenstra Lenstra-Lov¡sz Thuªt to¡n Lenstra Algorithm Lenstra-Lov¡sz LOS Line-of-Sight ÷íng trüc ti¸p LR Lattice Reduction Rót gån gi n LTE Long Term Evolution Ti¸n hâa d i h¤n MIMO Multiple Input Multiple a ¦u v o, a ¦u ra Output MU-MIMO Multiuser Multiple Input MIMO a ng÷íi dòng Multiple Output MMSE Minimum Mean Square Sai sè b¼nh ph÷ìng trung Error b¼nh cüc tiºu
vii MSE Mean Square Error Sai sè b¼nh ph÷ìng trung b¼nh MRT Maximal Ratio Transmis- Truy·n t l» cüc ¤i sion QAM Quadrature Amplitude i·u ch¸ bi¶n ë, pha c¦u Modulation ph÷ìng PCA Principal Component Ph¥n t½ch th nh ph¦n Analysis ch½nh PCA-MMSE-BD PCA-aided Minimum Kÿ thuªt PCA hé trñ ti·n Mean Square Error Com- m¢ hâa MMSE k¸t hñp vîi bination with Block BD Diagonalization PINV-BD Pseudo Inverse Block Di- Ch²o hâa khèi gi£ £o agonalization RFC Radio Frequency Chains Chuéi cao t¦n væ tuy¸n SA Seysen Algorithm Thuªt to¡n Seysen SVD Singular Value Decomposi- Ph¥n t¡ch gi¡ trà ìn nh§t tiond SNR Signal to Noise Ratio T¿ sè cæng su§t t½n hi»u/t¤p ¥m SINR Signal to Interference plus T sè t½n hi»u tr¶n t¤p ¥m Noise Ratio cëng vîi nhi¹u WiFi Wireless Fidelity H» thèng m¤ng khæng d¥y sû döng sâng væ tuy¸n
viii WiMAX Worldwide Interoperabil- T÷ìng th½ch to n c¦u cho ity for Microwave Access truy nhªp viba THP Tomlinson Harashima Pre- Ti·n m¢ hâa Tomlinson coding Harashima TDD Time Division Duplexing Song cæng ph¥n chia theo thíi gian ZF Zero Forcing C÷ïng bùc b¬ng khæng 3GPP 3rd Generation Partner- Dü ¡n èi t¡c th¸ h» thù 3 ship Project 3G Three Generation Cellular M¤ng thæng tin di ëng Network th¸ h» thù ba 4G Fourth Generation Cellu- M¤ng thæng tin di ëng lar Network th¸ h» thù t÷ 5G Fifth Generation Cellular M¤ng thæng tin di ëng Network th¸ h» thù n«m
DANH MÖC HNH V 1.1 Mæ h¼nh k¶nh ÷íng xuèng h» thèng MIMO iºm - iºm [6]. . . 12 1.2 Mæ h¼nh k¶nh ÷íng xuèng h» thèng MIMO a ng÷íi dòng [6]. . 14 1.3 Mæ h¼nh k¶nh têng qu¡t ÷íng l¶n h» thèng Massive MIMO [6] . 17 1.4 Mæ h¼nh k¶nh têng qu¡t ÷íng xuèng h» thèng Massive MIMO [6] 18 1.5 Giao thùc thüc hi»n TDD trong Massive MIMO [3] . . . . . . . . 20 1.6 C§u tróc khung v ÷îc l÷ñng k¶nh truy·n trong h» thèng TDD [3]. 21 1.7 C§u tróc khung v ÷îc l÷ñng k¶nh truy·n trong h» thèng FDD [3]. 22 1.8 Mæ h¼nh k¶nh truy·n ÷íng xuèng h» thèng Massive MIMO . . . 24 2.1 Mæ h¼nh k¶nh lüa chån «ng-ten ph¡t ÷íng xuèng h» thèng Massive MIMO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.2 So s¡nh ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n lüa chån «ng- ten ph¡t · xu§t (vîi δ=2 v δ = 3) v thuªt to¡n lüa chån «ng-ten ph¡t tèi ÷u . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 2.3 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi δ = 2, M = 70, NT = 66, K = 60, Nu = 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 2.4 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi δ = 3, M = 72, NT = 66, K = 60, Nu = 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 2.5 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi δ = 2, 3, 4, 6, M = 72, NT = 60, K = 54, Nu = 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 2.6 Sì ç khèi cõa bë ti·n m¢ hâa · xu§t LR-LGP. . . . . . . . . . 55 ix
x 2.7 H m ECDF cõa 1/β cho c¡c bë ti·n m¢ hâa LC-RBD-LR-ZF v LR-LGP vîi NT = M = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6 v 10. 60 2.8 H m ECDF cõa 1/β cho c¡c bë ti·n m¢ hâa LC-RBD-LR-ZF v LR-LGP vîi M = 90, NT = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6 v 10, δ = 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 2.9 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi NT = M = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6, 10. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 2.10 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi M = 90, NT = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6, 10 v δ = 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 2.11 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi M = 90, NT = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6, 10 v δ = 3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 2.12 So s¡nh ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n · xu§t vîi thuªt to¡n LC-RBD-LR-ZF trong [16]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.1 Sì ç khèi cõa bë ti·n m¢ hâa · xu§t ZF-GP-LR. . . . . . . . . 73 3.2 H m ECDF of 1/βGP cho c¡c bë ti·n m¢ hâa LC-RBD-LR-ZF v ZF-GP-LR vîi NT = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6 v 10, r = 0.5. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 3.3 H m ECDF cõa 1/βGP cho c¡c bë ti·n m¢ hâa LC-RBD-LR- ZF v ZF-GP-LR vîi NT = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6 v 10, r = 0.7. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.4 So s¡nh ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n · xu§t ZF-GP- LR v thuªt to¡n LC-RBD-LR-ZF trong [16]. . . . . . . . . . . . 84
xi 3.5 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi NT = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6 v 10 trong i·u ki»n k¶nh truy·n khæng câ t÷ìng quan giúa c¡c «ng-ten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 3.6 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi NT = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6 v 10 trong i·u ki»n k¶nh truy·n câ t÷ìng quan theo h m mô vîi h» sè t÷ìng quan r = 0.5 . . . . . . . . . . . . . . . 86 3.7 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi NT = 60, Nu = 1, K = 60, L = 4, 6 v 10 trong i·u ki»n k¶nh truy·n câ t÷ìng quan theo h m mô vîi h» sè t÷ìng quan r = 0.7 . . . . . . . . . . . . . . . 87 3.8 Sì ç khèi cõa bë ti·n m¢ hâa · xu§t PCA-LP. . . . . . . . . . 91 3.9 H m ECDF cho ph¦n tû lîn nh§t tr¶n ÷íng ch²o cõa Q vîi NT = 64, Nu = 2 v K = 32. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 3.10 H m ECDF cho têng t§t c£ c¡c ph¦n tû tr¶n ÷íng ch²o cõa Q vîi NT = 64, Nu = 2 v K = 32. . . . . . . . . . . . . . . . 97 3.11 So s¡nh ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n · xu§t vîi c¡c thuªt to¡n LC-RBD-LR-ZF v PCA-MMSE-BD. . . . . . . . . . 101 3.12 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi NT = NR = 64, K = 32, Nu = 2 trong i·u ki»n CSI ho n h£o t¤i ph½a BS. . . . . . . 102 3.13 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi NT = NR = 64, K = 32, Nu = 2, φ = 0.5 v φ = 0.7 trong i·u ki»n CSI khæng ho n h£o t¤i ph½a BS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 3.14 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng vîi NT = NR = 128, K = 64, Nu = 2 trong i·u ki»n CSI ho n h£o v khæng ho n h£o t¤i ph½a BS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
xii 3.15 Ph©m ch§t BER cõa h» thèng theo φ t¤i SNR = 24 dB v 27 dB vîi NT = NR = 64, K = 32, Nu = 2. . . . . . . . . . . . . 105
DANH MÖC BNG 2.1 Thuªt to¡n lüa chån «ng-ten ph¡t theo nhâm tr¶n cì sð ph¥n t¡ch SVD k¶nh truy·n. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 2.2 So s¡nh ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n tèi ÷u v thuªt to¡n · xu§t . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 2.3 Thuªt to¡n rót gån gi n ELR. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 2.4 Thuªt to¡n lüa chån «ng-ten ph¡t theo nhâm TA-GS tr¶n cì sð ph²p t½nh ành thùc ma trªn k¶nh truy·n. . . . . . . . . . . . 54 2.5 Thuªt to¡n ti·n m¢ hâa · xu§t LR-LGP. . . . . . . . . . . . . 59 2.6 So s¡nh ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n · xu§t LR-LGP vîi thuªt to¡n LC-RBD-LR-ZF . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.1 Thuªt to¡n ti·n m¢ hâa · xu§t ZF-GP-LR. . . . . . . . . . . . 77 3.2 So s¡nh ë phùc t¤p t½nh to¡n thuªt to¡n · xu§t ZF-GP-LR vîi thuªt to¡n LC-RBD-LR-ZF . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 3.3 Thuªt to¡n ti·n m¢ hâa · xu§t PCA-LP. . . . . . . . . . . . . 94 3.4 So s¡nh ë phùc t¤p t½nh to¡n cõa thuªt to¡n · xu§t vîi c¡c thuªt to¡n LC-RBD-LR-ZF v PCA-MMSE-BD . . . . . . . . . 99 xiii
DANH MÖC KÞ HIU TON HÅC Kþ hi»u Þ ngh¾a . a Kþ hi»u mët bi¸n sè. a Kþ hi»u mët v²c-tì. A Kþ hi»u mët ma trªn. aij Ph¦n tû h ng thù i cët thù j cõa ma trªn A. AH Chuyºn và li¶n hñp phùc (Hermit) cõa ma trªn A. AT Chuyºn và cõa ma trªn A. AP CA Ma trªn th nh ph¦n ch½nh. ˜ C Ma trªn hi»p ph÷ìng sai léi. diag(x) T¤o ra ma trªn ÷íng ch²o vîi c¡c th nh ph¦n tû v²c-tì x. Es N«ng l÷ñng trung b¼nh cõa méi symbol ph¡t. E {.} Ph²p l§y ký vång. hi Cët thù i cõa ma trªn H. H Ma trªn k¶nh truy·n. Hg Nhâm thù g cõa ma trªn H. K Sè ng÷íi dòng ð ph½a thu. log2 (.) Logarit cì sè 2. L Sè h» thèng con. m Sè bit trong méi symbol ph¡t. xiv
xv n V²c-tì t¤p ¥m t¤i ph½a ng÷íi dòng. NT Sè «ng-ten ph¡t t¤i ph½a BS. NR Têng sè «ng-ten thu t¤i ph½a ng÷íi dòng. Nu Sè «ng-ten trang bà t¤i méi ng÷íi dòng. Q(.) Ph²p l÷ñng tû hâa. Qz [a] Ph²p l m trán a ¸n sè nguy¶n g¦n nh§t. x V²c-tì t½n hi»u ph¡t. y V²c-tì t½n hi»u thu t¤i ph½a ng÷íi dòng. I Ma trªn ìn và. Q Ma trªn ìn nh§t. R Ma trªn tam gi¡c tr¶n. RR Ma trªn t÷ìng quan thu. RT Ma trªn t÷ìng quan ph¡t. R Ma trªn vîi c¡c ph¦n tû thüc. Tr(.) Ph²p t½nh têng th nh ph¦n ÷íng ch²o ma trªn. W Ma trªn ti·n m¢ hâa cho t§t c£ c¡c ng÷íi dòng. U Ma trªn ìn Modula. Σ Ma trªn ÷íng ch²o. sum(diag(A)) Têng c¡c th nh ph¦n ÷íng ch²o ma trªn A. < (x) Ph²p to¡n l§y ph¦n thüc cõa x. = (x) Ph²p to¡n l§y ph¦n £o cõa x. O Bªc phùc t¤p t½nh to¡n. r H» sè t÷ìng quan. φ H» sè léi ÷îc l÷ñng k¶nh.
xvi β H» sè chu©n hâa cæng su§t. x∗ Li¶n hñp phùc cõa x. |a| Modul cõa sè phùc a. 2 k.kF Chu©n Frobenius cõa ma trªn. ρ T¿ sè SNR trung b¼nh t¤i méi «ng-ten m¡y thu. σ2 Ph÷ìng sai cõa t¤p ¥m. b.c Ph²p l m trán xuèng ¸n sè nguy¶n g¦n nh§t. b.e Ph²p l m trán l¶n, ho°c l m trán xuèng ¸n sè nguy¶n g¦n nh§t. 1L V²c tì gçm L ph¦n tû, t§t c£ c¡c ph¦n tû 1. 0 Ma trªn gçm t§t c£ c¡c ph¦n tû 0.