Luận văn:Một số kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần của hệ thống OFDM ứng dụng trong thông tin di động thế hệ thứ 4

Chia sẻ: Nhung Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST

Báo xấu

90
lượt xem 14
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Kỹ thuật trải phổ là kỹ thuật tín hiệu được điều chế 2 lần, trong đó có sử dụng một mã giả ngẫu nhiên PN (pseudo noise code) độc lập với dữ liệu thông tin, để trải năng lượng của tín hiệu tin tức trên một băng thông rộng hơn rất nhiều so với băng thông của tín hiệu tin tức, kỹ thuật này gọi là kỹ thuật trải phổ (spread spectrum). Và tại máy thu cũng sử dụng một bản sao của chuỗi giả ngẫu nhiên PN để thực hiện việc giải trải phổ (despread) nhầm khôi phục lại...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Luận văn:Một số kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần của hệ thống OFDM ứng dụng trong thông tin di động thế hệ thứ 4

1 2 Công trình ñư c hoàn thành t i B GIÁO D C VÀ ĐÀO T O Đ I H C ĐÀ N NG Đ I H C ĐÀ N NG Ngư i hư ng d n khoa h c: PGS.TS. TĂNG T N CHI N NGUY N TH H NG TH Y Ph n bi n 1: TS. NGUY N VĂN CƯ NG M TS K THU T NÂNG CAO HI U QU S D NG PH T N C A H TH NG OFDM NG D NG TRONG THÔNG Ph n bi n 2: TS. LƯƠNG H NG KHANH TIN DI Đ NG TH H TH 4 Chuyên ngành: K thu t ñi n t Lu n văn ñư c b o v t i H i ñ ng ch m Lu n văn t t nghi p th c sĩ k thu t h p t i Đ i h c Đà N ng vào ngày 26 tháng 6 năm Mã s : 60.52.70 2011. TÓM T T LU N VĂN TH C SĨ K THU T * Có th tìm hi u lu n văn t i: - Trung tâm Thông tin - H c li u, Đ i h c Đà N ng. Đà N ng - Năm 2011 - Trung tâm H c li u, Đ i h c Đà N ng.
3 4 M Đ U CHƯƠNG 1. T NG QUAN V H TH NG GHÉP KÊNH 1. Lý do ch n ñ tài ĐA SÓNG MANG VÀ KÊNH VÔ TUY N TRONG Tăng hi u qu ph t n trong h th ng thông tin vô tuy n là M NG 4G m t trong nh ng thách th c l n nh t ñ i v i các k sư vô tuy n ñi n. 1.1. CÁC KHÁI NI M OFDMA 2. M c ñích nghiên c u K thu t OFDMA là k thu t ña truy nh p phù h p giao di n Trình bày ñư c các k thu t c i ti n hi u qu s d ng ph vô tuy n c a các chu n th h di ñ ng hi n t i như Wimax, LTE. t n, ng d ng th h di ñ ng th 4. Nghiên c u m t s thu t toán 1.1.1. Các thu n l i c a OFDMA n ñ nh tài nguyên thích nghi trong h th ng OFDM ña ngư i dùng. 3. Đ i tư ng và ph m vi nghiên c u T p trung nghiên c u thu t toán v n ñ nh tài nguyên, ch y u là thu t toán t i ưu t ng t c ñ d li u thích nghi. 4. Phương pháp nghiên c u V n d ng các cơ s lý thuy t có liên quan ñ xu t m t thu t toán thích nghi t c ñ d li u nh m nâng cao t ng dung lư ng c a thuê bao cũng như t c ñ th c hi n tính toán v i các ñi u ki n b t Hình 1.2: Quá trình th c thi băng t n cơ s cho OFDM b phát và b thu bu c v công su t và m c công b ng gi a các thuê bao này. S d ng 1.1.2. L p v t lý công c Matlab ti n hành mô ph ng. 1.1.2.1. Đi u ch OFDM 5. Ý nghĩa khoa h c và th c ti n c a ñ tài 1.1.2.2. C u trúc l p v t lý Đ tài bư c ñ u là tài li u b ích cho nh ng ngư i mu n tìm OFDMA cho phép phân chia ngu n tài nguyên th i gian và hi u v các k thu t nâng cao hi u qu s d ng ph t n trong h t n s thành các ký hi u OFDM và các sóng mang con OFDM, theo th ng di ñ ng 4G. Cho th y tính ng d ng cao c a thu t toán ñ xu t cách ñó thì 1 thuê bao có th ñư c gán t i 1 khung ñ truy n trên 1 trong vi c th a mãn yêu c u d ch v c a các thuê bao trong h th ng sóng mang con (ho c m t khoanh t n). OFDM ña ngư i dùng. 6. C u trúc c a lu n văn Ngoài ph n m ñ u, k t lu n, tài li u tham kh o và ph l c trong báo cáo lu n văn ñư c t ch c thành 4 chương như sau : Chương 1 : T ng quan v h th ng ña sóng ..., Chương 2 : M t s k thu t nâng cao hi u qu s d ng ..., Chương 3 : Các thu t Hình 1.3: Đ th th i gian - t n s trong giao di n vô tuy n c a OFDMA toán thích nghi n ñ nh tài nguyên trong h th ng OFDM. 1.1.3. L p liên k t
5 6 1.1.3.1. L p bi u gói ñ ng hóa. Self-x cho phép th c hi n ho t ñ ng t ñ ng và do v y t i ưu L p bi u gói ñ ng trong OFDM bao g m vi c gán tài nguyên ñư c s can thi p c a con ngư i. vô tuy n ñ ng ñ n các thuê bao ñ chúng có th th c hi n vi c truy n 1.3.2. T ng quan v SO trong các d án và chu n hóa d n theo th t thông qua giao di n vô tuy n. 1.4. KHÁI NI M H C TĂNG CƯ NG (Reinforcement learning RL) 1.1.3.2. Thích nghi liên k t ñ ng RL xu t phát t m ng trí tu nhân t o và s t h c c a máy. Thích nghi liên k t ñ ng căn c vào ch t lư ng kênh ư c RL là vi c h c làm cái gì ñ tăng t i ña nh ng s n ph m ñư c cho là lư ng ñư ng lên, thu ñư c t s thu nh n tín hi u tham chi u ñã ñư c ñ nh nghĩa trư c, và ñ i v i ñư ng xu ng, ñư c cho trong thông tin ch a trong các b n báo cáo tr ng thái kênh và g i cho các thuê bao. T s ư c lư ng này, nó có th xác ñ nh ki u ñi u ch và sơ ñ mã hóa ñ ñ m b o BER mà nó s ph thu c vào d ch v ñư c ñ ngh và sơ ñ mã hóa s n có. có tương tác v i môi trư ng. Hình 1.9: C u trúc khung RL 1.5.N Đ NH TÀI NGUYÊN THÍCH NGHI TRONG H TH NG OFDM Channel Gain Hình 1.6: Thích nghi liên k t ñ ng d a trên ñi u khi n t c ñ 1.2. GIAO DI N VÔ TUY N CHU N 4G D A TRÊN OFDMA Vài h th ng 4G hi n nay s d ng OFDMA như k thu t Subcarrier Channel State Information ghép kênh trong giao di n vô tuy n s d ng r ng kh p th gi i là User 1 Multiuser 3GPP LTE và IEEE 802.16 Wimax… Quadrature Add Transmit ….. Subcarrier & IFFT Amplitude Cyclic Filter/RF 1.2.1. S th c thi OFDMA trong LTE Power Modulation Prefix User K Allocation 1.2.2. Vi c th c thi OFDM trong Wimax 1.3. CÁC KHÁI NI M T T CH C (self organization) Hình 1.10: Sơ ñ kh i c a h th ng OFDM ña ngư i dùng v i n ñ nh sóng 1.3.1. M ng t t ch c (SON) mang con và công su t thích nghi M t m ng t t ch c (SON) là m t m ng thông tin h tr các V n ñ c a n ñ nh tài nguyên trong h th ng OFDM v i N ch c năng t v n ñ ng (self-x), ví d như t c u hình, ho c t t i ưu sóng mang con và K ngư i dùng là vi c xác ñ nh các ph n t c a ma tr n C = [ck,n ]KxN c a sóng mang con ñư c n ñ nh cho ngư i dùng
7 8 nào và vectơ p =[pn ]Nx1 cho th y bao nhiêu công su t ñư c n ñ nh CHƯƠNG 2. M T S K THU T NÂNG CAO cho m i sóng mang. Hai ki u chính c a mô hình n ñ nh linh ñ ng HI U QU S D NG BĂNG T N VÀ ĐÁNH GIÁ, tài nguyên ñã ñư c nghiên c u: SO SÁNH TR I PH ĐA SÓNG MANG GHÉP - Thích nghi ñ d tr (Margin Adaption MA) 2.1. S THÍCH NG ĐƯ NG TRUY N (LA) - Thích nghi t c ñ (Rate Adaption RA) Channel Gain c11 c12 ..... c1N  c c ..... c   21 22 2N  Adaptive  M M M M  Subcarrier Channel State Subcarrier &   Information Power c K1 c K2 ..... c KN   P  Allocation System   1   Objective & P  Constraints  2 M     PN  Hình 2.1: Các ñi m ngư ng chuy n SNR cho h th ng LA Hình 1.11: T ng quan v n ñ n ñ nh tài nguyên trong h th ng OFDM. Trong ñư ng truy n ña sóng mang thích nghi h th ng, m t 1.6. CÁC GI Đ NH C N THI T t p các SMC liên t c thư ng ñư c nhóm l i v i nhau ñ t o băng a/ Thông tin tr ng thái kênh là hoàn h o ñ i v i t t c thuê bao t i con, t o nên ñơn v cơ s c a ho t ñ ng. Đ duy trì m t ngư ng tr m g c trư c khi n ñ nh b t kỳ tài nguyên nào. BLER nh t ñ nh (trong hình là 10 −1 ), ki u ñi u ch và t l mã c n b/ Kênh fading ch n l a t n s v i nhi u tr ng c ng Gaussian ph i thay ñ i linh ñ ng theo SNR ño ñư c t i m i băng con cho m i c/ S d ng công th c tính dung lư ng kênh Shannon liên t c ño t c ký t OFDM. Hi u qu ph t n c a m i ki u ñi u ch và t l mã ñ t ñ n ñ d li u ñi m bão hòa sau m t SNR nh t ñ nh. d/ Môi trư ng ñơn Cell 2.2. NH NG C I TI N K THU T NÂNG CAO HI U QU S e/ Luôn luôn xét K thuê bao ñang ho t ñ ng D NG BĂNG T N THÔNG D NG 2.2.1. Thích nghi ñ r ng băng t n SMC 2.2.1.1. Thích nghi ñ r ng băng t n SMC trong TDM-OFDM Mô t h th ng
9 10 S lư ng các SMC trong các khe khác nhau có th thay ñ i 2.3.2.1. LA v i kích thư c kênh con khác nhau ñ t o ra các ñ r ng băng t n SMC khác nhau. Toàn b băng t n s n V i t n s Dopler và các giá tr ñ tr tr i ph th p, nên s có ñư c chia thành các băng nh hơn v i các ñ r ng băng t n SMC d ng kích thư c băng con nh hơn ñ t i ưu hoá hi u su t c a h khác nhau trong m i băng. th ng trong khi v i t n s Dopler và các giá tr ñ tr tr i ph cao, ta dùng kích thư c băng con l n ñ ñ t ñư c cùng m t hi u su t. 2.3.2.2. T l mã c ñ nh Xác ñ nh ñư c t l mã nào cho hi u su t cao nh t. Do v y các t l mã c ñ nh khác nhau v i ñi u ch thích ng và n p công su t ñư c xét ñ n. Th c hi n chu n ñi u ch thích ng, ñi u khi n mã và công su t (APMC). Hình 2.5: Giãn ñ t n s th i gian cho TDM ñ xu t d a trên ASB FDM 2.3.2.3 T c ñ PC và LA khác nhau 2.2.1.2. Thu t toán thích nghi ñ r ng băng t n sóng mang con Power control Interval 2.2.2. Các k t qu 2.2.3. Khung c a mô hình h th ng OFDMA … … Modulation Adaptation interval Modulation Adaptation interval Time Hình 2.16: K t h p LA ch m v i ñi u khi n công su t nhanh Ý tư ng này là gi m t c ñ LA, s d ng LA các chu kỳ l n hơn th i gian tương quan c a kênh ñ gi m ñ ph c t p. Hình 2.11: C u hình vùng t n s c a VSB OFDM 2.4. S TƯƠNG TÁC GI A PHÂN T P KHÔNG GIAN VÀ THÍCH NG ĐƯ NG TRUY N 2.2.4. K t lu n chung v ñ xu t B t c d ng nào c a k thu t s d ng nhi u anten ñ u ñem Các k t qu phân tích cho th y ti m năng c a mô hình ñ l i l i ích nhi u hơn h th ng SISO dư i các ñi u ki n ki m tra. xu t VSB ñ c i ti n hi u su t c a h th ng FSB OFDM. 2.3. S THÍCH NGHI ĐƯ NG TRUY N GHÉP 2.3.1. Mô hình h th ng 2.3.2. Các chi n lư c LA ghép
11 12 CHƯƠNG 3. CÁC THU T TOÁN N Đ NH TÀI b. Giai ño n 2: n ñ nh các SMC toàn b cho m i cell xác ñ nh kh NGUYÊN THÍCH NGHI TRONG H TH NG OFDM năng gây nhi u trong cell. Thu t toán HEUR DSA 2 th c hi n vi c n ñ nh tương t như thu t toán th nh t. 3.1. THU T TOÁN N Đ NH PH T N LINH Đ NG 3.1.1. Thu t toán kinh nghi m 3.1.1.3. Thu t toán HEUR DSA 3 Phương pháp kinh nghi m ñư c dùng ñ cung c p m t gi i Thu t toán HEUR DSA 3 xét h th ng băng t n ñư c chia pháp h p lý cho vi c n ñ nh ph t n trong m t cell b ng m t th t c thành hai băng riêng bi t v i các SMC s n có dành cho các thuê bao tr c giác bao g m 2 giai ño n. Đ u tiên, tính toán m t s SMC n trung tâm và vùng ven tương ng. S lư ng l n nh t các SMC ñ nh cho cell có xét ñ n lưu lư ng t i c a cell và yêu c u QoS c a trong m i băng con là C và E cho các băng con vùng trung tâm và ngư i dùng. Sau ñó, th c hi n th t c n ñ nh làm gi m nhi u trong vùng ven tương ng v i N = C + E. cell ñ quy t ñ nh s lư ng SMC n ñ nh cho m i cell. Giai ño n 1: tính toán s SMC ñ n ñ nh trong m i cell 3.1.1.1. Thu t toán HEUR DSA 1           (3.3) a. Giai ño n 1: tính toán s lư ng SMC ñ n ñ nh trong m i cell  1,  U Ck tht arg et   , Ck = min  C , max        U th        ( )η      W N  max      ω        N k = min  N , max1,  k t arg et   , (3.1)    ( )   W η max       ω               N   U Ek tht arg et    (3.4) Ek = min  E , max1,   , b. Giai ño n 2: n ñ nh h t các SMC cho các cell v i xác ñ nh kh     ( ) η      W N  max      ω       năng nhi u giao thoa trong cell. Giai ño n 2: n ñ nh toàn b các SMC cho m i cell xác ñ nh kh 3.1.1.2. Thu t toán HEUR DSA 2 năng nhi u giao thoa < Pdown th ϖ k − ∆ϖ k if Pk t arg et 3.1.1.4. Thu t toán HEUR DSA 4  ϖ k = ϖ k , if Pdown ≤ Pk t arg et ≤ Pup th (3.2) Giai ño n 1: tính toán s lư ng SMC ñ n ñ nh cho m i cell ϖ − ∆ϖ if tht arg et  k k Pk ≥ Pup       (3.5) Ck = max 1,  U Ck tht arg et  , a. Giai ño n 1: tính toán s lư ng SMC ñ n ñ nh cho m i cell. Sau   ( ) η      W N  max     ω    khi c p nh t h s d tr s d ng (3.2), s lư ng SMC ñ n ñ nh cho cell th k ñư c tính toán s d ng (3.1) sau khi thay th ϖ b i ϖk.
13 14      U th  (3.6) 3.1.3. Thu t toán h c tăng cư ng l p l i (Reinforcement Ek = max1,  Ek t arg et  ,   ( ) η   W N  max  ω    Learning Algorithm)   Chúng ta ñã bi t lu t h c tăng cư ng như m t phương pháp có th h c các hành ñ ng t t nh t cung c p ñ ñ t ñư c k t qu t t v i t ng s SMC trong m t cell là: Nk = Ck + Ek. Trong trư ng h p nh t ho c các tr giá t m t môi trư ng bi n ñ i sau khi tr i qua các s lư ng SMC k t qu Nk l n hơn s lư ng l n nh t s n có N thì ti n tác ñ ng l n. hành m t bư c ñi u ch nh sâu hơn. Đ c bi t: 3.1.3.1. Sơ lư c v các phương pháp tăng cư ng  C  (3.7) Ck ←  N k  3.1.3.2. C u trúc hàm RL-DSA và th t c  Nk  và 3.2. N Đ NH TÀI NGUYÊN THÍCH NGHI T C Đ TRONG H  E  TH NG OFDM ĐA NGƯ I DÙNG Ek ←  N k  (3.8)  Nk  Trong ñư ng xu ng c a h th ng, tr m g c s liên l c v i Giai ño n 2: n ñ nh toàn b các SMC cho m i cell xác ñ nh kh nhi u thuê bao v i ngu n tài nguyên gi i h n, ñ r ng băng t n và năng nhi u giao thoa. công su t. Gi thi t r ng có K thuê bao và N sóng mang con trong m t h th ng có 1 cell. Kênh vô tuy n ñư c gi ñ nh là fading ña 3.1.2. Đánh giá ñư ng ch n l a t n s bi n ñ i theo th i gian băng r ng. Mô hình ña ñư ng ñư c ch n l a là nhi u c ng tr ng Gaussion xu t hi n trong t t c các sóng mang con c a t t c thuê bao User 1 . OFDM OFDM . Transceiver Data Transceiver . User 2 Subcarrier Subcarrier And Channel and Bit Information Bit Subcarrier Information Allocation and Bit Subcarrier Information And Bit for Mobile K Allocation Algorithm Subcarrier Hình 3.2: Tính thích ng c a các thu t toán HEUR DSA Selector Base station Mobile K Hình 3.7: Sơ ñ kh i c a h th ng OFDM ña ngư i dùng
15 16 3.2.1. Hi u qu ph t n và s công b ng T công th c (3.12) t ng t c ñ d li u ñư c cho b i : Hi u qu ph t n và s công b ng là hai thông s c c kỳ B K N quan tr ng trong n ñ nh tài nguyên ñ i v i h th ng thông tin vô RT = N ∑∑c k =1 n =1 k ,n log 2 (1 + γ k ,n ) (3.18) tuy n. V n ñ t i ưu hóa v i các b t bu c t c ñ t l ñư c công 3.2.2. V n ñ n ñ nh tài nguyên công b ng thích nghi th c hóa như sau : Gi ñ nh là U= {1, 2, …, K} và A = {1, 2, … N} là t p các M c ñích : thuê bao và sóng mang con tương ng. T c ñ c a ngư i dùng th k ký hi u là Rk theo ñơn v bit/s ñư c ñ nh nghĩa là :   B K  pk ,n hk2,n  N B N ∑ ck ,n log 2 (1 + γ k ,n ) max RT= ∑∑ ck ,n log 2 1 + B   N (3.19) Γ Rk = (3.12) ck,n,pk,n N k =1 n=1 N n=1  0   N  γ k ,n là t s tín hi u trên nhi u (SNR) c a sóng mang con th n cho ngư i th k và ñư c cho b i : v i ñi u ki n: p k ,n hk2,n C1 : ck,n ∈{0,1}, ∀ k,n γ k ,n = p k,n H k,n = (3.13) B K N0 N C2 : ∑c k =1 k ,n = 1, ∀n BER cho m t kênh AWGN : C3 : pk,n ≥ 0 , ∀ k,n (3.20) β ≤ 2e −1,5γ /( M −1) (3.14) v i M= 2 r và r ch s bít. γ ñư c ñ nh nghĩa theo công th c SNR K N trên. N u r ≥ 2 và 0 ≤ γ ≤ 30 dB, BER ñư c tính x p x trong 1 dB C4 : ∑∑ c k =1 n =1 k ,n p k ,n ≤ Ptotal và có công th c : C5 : R1 : R2 : … : RK = α1 : α2 : … : αK β ≤ 0.2e −1,5γ /( M −1) (3.15) 3.2.3. Các gi i pháp s d ng công th c trên, s lư ng bít r có th ñư c tính là : Các thu t toán g n t i ưu ñư c phát ti n v i s khác nhau :  γ - Đ xu t h ch n l a chia th t c ra thành nhi u bư c ñ r = log 2 1 +  (3.16)  Γ làm cho v n ñ tr nên d x lý và v i Γ là ñ d tr SNR và là m t hàm c a BER : - H ñơn gi n hóa các gi ñ nh ñ làm gi m ñ ph c t p c a quá trình n ñ nh. − ln(5β ) Γ= (3.17) 1 .5
17 18 B N ∑ log 2 (1 + pn H n ) Đ ph c t p c a thu t toán ph thu c vào vi c công th c hóa max (3.21) v n ñ và tính h p lý c a s ñơn gi n hóa các gi ñ nh. pn N n=1 Trong ti n trình n ñ nh sóng mang con, hai m c tiêu di n ra N liên ti p nhau. v i ñi u ki n: ∑p n =1 n ≤ Ptotal - Duy trì s công b ng gi a các thuê bao b ng cách ưu tiên cho các thuê bao có t c ñ ñ t ñư c nh nh t ch n l a các sóng mang con ti p theo. - T i ña hóa t ng t c ñ d li u b ng cách n ñ nh sóng mang con s n có t t nh t cho thuê bao này Hai trư ng h p ñ c bi t ñư c mô t dư i ñây: - Trư ng h p t s kênh - trên - nhi u cao - Trư ng h p tuy n tính 3.2.4. Cơ ch Water-filling Quá trình Water-filling là m t gi i pháp t i ưu ñ i v i các v n ñ phân ph i công su t thích nghi gi a các kênh khác nhau v i m c ñích là t i ña hóa t ng công su t. Power Water level P1 N3 P2 N1 N2 Channel 1 Channel 2 Channel 3 Hình 3.9: Water-filling cho các kênh song song n ñ nh công su t thích nghi cho m t thuê bao ñơn v i m t t ng công su t b t bu c có th ñư c công th c hóa như sau :
19 20 CHƯƠNG 4. MÔ PH NG VÀ ĐÁNH GIÁ Khi g p các ñi u ki n b t bu c v BER, theo ñó c n ph i 4.1. GI I THI U T NG QUAN ñi u ch nh SNR hi u d ng. Ph n mô ph ng sau phát tri n mô hình n ñ nh sóng mang  − 1.6γ  d a trên chuy n hóa tuy n tính n ñ nh công su t trong khi v n ñ t BERMQAM (γ k ,n ) ≈ 0.2 exp rk , n k ,n  (4.1)  2 −1  ñư c x p x t l t c ñ . V n ñ n ñ nh công su t do v y gi m xu ng Gi i phương trình cho rk,n , ta có : còn gi i các phương trình tuy n tính. Trong mô ph ng, thu t toán ñ  γ k ,n   H  xu t ñ t ñư c t ng dung lư ng cao hơn các nghiên c u trư c ñó, yêu rk ,n = log 2 1 +   = log 2 1 + p k ,n k ,n     (4.2)  Γ   Γ  c u ít tính toán hơn, trong khi v n ñ t ñư c t l t c ñ ch p nh n ñư c. V i Γ = − ln (5 BER ) / 1.6 là m t ñ d tr SNR không ñ i. n ñ nh ngu n tài nguyên ñư c công th c hóa như sau : b1 X1 User 1's b2 Subcarrier X2 H1,2 B K N  H k ,n  . Bit, and . IFFT/ Cyclic FFT/Decoder User 2's max ∑∑ c k ,n log 2 1 + p k ,n  Γ   (4.3) . Power . Prefit H2,2 FFT/Decoder ck , n , Pk , n N k =1 n =1   . Allocation . Add User K's v i ñi u ki n : bk Block Xk HK,2 FFT/Decoder C1 : ck,n ∈{0,1} ∀k,n C2 : pk,n ≥ 0 , ∀ k,n Chanel Estimation K C3 : ∑c k =1 k ,n = 1, ∀n Hình 4.1: Sơ ñ kh i h th ng OFDMA cho K thuê bao K N 4.2. MÔ HÌNH H TH NG C4 : ∑∑ c k =1 n =1 k ,n p k ,n ≤ Ptot T s kênh con trên nhi u tương ng (subchannel - to - noise) ñư c bi u di n là : C5 : Ri : Rj = φi : φj ∀i, j ∈ {1, …, K}, i ≠ j 2 g k ,n Trong C5, ta có : Hk,n = δ 2 N B và SNR (t s tín hi u trên nhi u) thu ñư c c a ngư i dùng th k trên Rk = N ∑c n =1 r k ,n k ,n (4.4) sóng mang con th n là : là t ng t c ñ d li u cho thuê bao k và φ1 : φ2 : φ3 …:φk là các h ng γk,n = pk,n . Hk,n φ =1 ∑ K s t l ñư c chu n hóa v i k =1 k
21 22 4.3. CÁC V N Đ LIÊN QUAN Chúng ta s tham chi u phương pháp n ñ nh công su t và Ngư i dùng v i dung lư ng t l th p nh t có ưu tiên trong sóng mang con này là Root - finding. vi c ch n l a sóng mang con t t nh t c a h . Sau khi n ñ nh sóng 4.4. GI I PHÁP Đ XU T mang con, v n ñ trong (4.3) ñư c ñơn gi n hóa thành vi c làm l n 4.5. SƠ Đ TH C HI N CHƯƠNG TRÌNH CHÍNH nh t các bi n liên t c pk,n ñư c cho b i : 4.5.1. T ng quát chương trình B K  Hk  max ∑ n∑ log 2 1 + p k ,n Γ,n    (4.5) Xác ñ nh s lư ng sóng mang con pk , n N k =1 ∈Ω K   Nk kh i ñ u ñư c n ñ nh cho m i ngư i dùng v i ñi u ki n : C1 : p k, n ≥ 0 ∀k, n C 2 : ∑ k =1 ∑ n∈Ω p k , n ≤ Ptot K K n ñ nh các sóng mang con C 3 : Ri : R j = φi : φ j ∀i , j ∈ { ,....., K }, i ≠ j 1 cho m i ngư i dùng v i m t v i Ωk tham chi u ñ n t p các sóng mang con ñư c n ñ nh cho t l thô ngư i dùng th k, rk,n ñư c ñ nh nghĩa trong (4.2) và B Rk = N ∑r n∈Ω k k ,n (4.6) n ñ nh toàn b công su t Pk cho ngư i dùng th k ñ t i ưu hóa dung lư ng trong khi v n tuân theo tính t là t ng t c ñ d li u cho ngư i dùng th k. l T ng công su t b t bu c : ∑ K k =1 Pk = Ptot (4.11) n ñ nh công su t pk,n cho các sóng mang Thu t toán trên có ñ xu t m t phương pháp x p x , yêu c u con c a m i ngư i dùng tùy thu c vào t ng t s SNR kênh con cao, gi m v n ñ xu ng còn gi i m t phương công su t b t bu c Pk c a ngư i dùng trình không tuy n tính theo m t bi n. Vi c x p x này gi thi t Vk = 0 và Hk,1Pk/Nk >> 1, và phương trình không tuy n tính k t qu là : K In k t qu và th i gian th c ∑c k =1 k ( P1 ) d k − Ptotal = 0 (4.12) hi n chương trình Hình 4.2: Sơ ñ th c hi n chương trình t ng quát
23 24 So sanh thoi gian thuc hien trung binh 4.5.2. Sơ ñ th c hi n n ñ nh sóng mang con, dung lư ng 10 -2 LINEAR ROOT-FINDING Kh i nh p t t c các giá tr bi n; Rk theo dõi dung lư ng c a m i ngư i dùng, N* thoi gian CPU trung binh (s) là t p các sóng mang con chưa n ñ nh -3 10 n ñ nh ñ n m i thuê bao các sóng mang con chưa n ñ nh mà có ñư c ñ l i l n nh t cho thuê bao ñó n ñ nh các sóng mang con cho ngư i dùng theo cơ ch là thuê bao 10 -4 2 4 6 8 10 12 14 16 c n m t sóng mang con trong h u h t m i l n l p b t ñ u ch n l a So thue bao sóng mang con t t nh t cho nó. B t bu c t l t c ñ , không ñư c n Hình 4.4: Th i gian ch y CPU trung bình ñ nh thêm sóng mang con trong bư c ti p theo 4.6.3. T ng dung lư ng 4.8 LINEAR ROOT-FINDING n ñ nh N* sóng mang con còn l i cho các 4.7 thuê bao t t nh t ñ i v i chúng, theo khía 4.6 c nh m i ngư i dùng có th l y nhi u nh t hieuquaphotan (bit/s/Hz) m t sóng mang con chưa ñư c n ñ nh 4.5 4.4 4.3 Thoát chương trình 4.2 Hình 4.3: Sơ ñ th c hi n n ñ nh sóng mang con, dung lư ng 4.1 4.6. CÁC K T QU MÔ PH NG 4 2 4 6 8 10 12 14 16 So thue bao 4.6.1. Thông s mô ph ng 4.6.2. Đ ph c t p tính toán Hình 4.5: Hi u qu ph t n so v i s thuê bao
25 26 Tính t l K T LU N VÀ HƯ NG PHÁT TRI N Đ TÀI 0.14 proportions 0.12 LINEAR Đ tài nghiên c u m t s k thu t nâng cao hi u qu s d ng ROOT-FINDING ph t n c a h th ng OFDM ng d ng trong thông tin di ñ ng th h 0.1 th 4 ñã gi i quy t ñư c các v n ñ sau: - Lu n văn là cơ s lý thuy t v ng ch c ñ ngư i s d ng 0.08 mu n tìm hi u và nghiên c u các thông s cũng như k thu t nâng 0.06 cao hi u qu s d ng băng t n trong m ng 4G. Đ c bi t là lý thuy t v v n ñ t i ưu hóa vi c n ñ nh tài nguyên như công su t, ñ r ng 0.04 băng t n trong h th ng OFDM ña ngư i dùng. 0.02 - Đ xu t m t thu t toán có ñ ph c t p th p v n ñ nh tài nguyên t l trong h th ng OFDMA, t ñó nâng cao t ng dung lư ng 0 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 c a các thuê bao v i các ñi u ki n b t bu c v t ng công su t phát, t l t c ñ d li u truy n phát trong khi v n th c hi n ñ công b ng Hình 4.6: So sánh tính t l gi a các thuê bao này trong h th ng OFDM ña ngư i dùng. Phương pháp Root-fing có th i gian th c hi n ch m hơn so Do t c ñ th c hi n tính toán c a thu t toán ñ xu t là nhanh v i phương pháp tuy n tính, ñ ng th i phương pháp tuy n tính cho hơn h n các thu t toán nghiên c u ñã có trư c ñó, nên tính ng d ng dung lư ng ñ t ñư c cao hơn ñ i v i các thông s mô ph ng. trong các h th ng th i gian th c là khá cao. Trái v i phương pháp Root-finding, t l t c ñ gi a các thuê Lu n văn v n còn nhi u ñi m chưa khai thác như th m nh bao cho phương pháp tuy n tính không b t bu c tuân theo m t cách c a k thu t n ñ nh ph t n Reinforcement Learning cho DSA, ñây nghiêm ng t. là k thu t ñư c các nhà nghiên c u cũng như các nhà s n xu t thi t b c a th h di ñ ng th tư khuy n khích ñ u tư ng d ng; ñem l i hi u qu ng d ng r t cao trong th c t s ñư c nghiên c u sâu hơn là hư ng phát tri n c a ñ tài lu n văn này.