BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
NGUYỄN THU NGA
MỘT SỐ MÔ HÌNH KÊNH KHÔNG GIAN VÀ TÁC ĐỘNG CỦA TƢƠNG QUAN KHÔNG GIAN TRONG HỆ THỐNG MIMO-OFDMA
Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông
Mã số: 62520208
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG
HÀ NỘI - 2016
Công trình này được hoàn thành tại:
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Văn Đức
Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:
Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp trường
họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội.
Vào hồi … giờ, ngày…. tháng … năm…
Có thể tìm hiểu luận án tại:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu, Trường ĐHBK Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
LỜI MỞ ĐẦU
1. Bối cảnh nghiên cứu Bằng cách kết hợp hai kỹ thuật đa anten phát đa anten thu và ghép kênh phân chia tần số trực giao MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing), hiệu năng của hệ thống truyền thông không dây đã được tăng cường do sử dụng phương pháp phân tập tín hiệu truyền trên miền thời gian, tần số và không gian. Hệ thống đa anten phát đa anten thu đa truy nhập phân chia theo tần số trực giao MIMO-OFDMA (Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplex Access) được ứng dụng cho nhiều người dùng bằng cách phân bổ sóng mang con khác nhau nhờ việc chống fading chọn lọc tần số.
2. Lí do lựa chọn đề tài Nghiên cứu chỉ ra rằng, các vấn đề dung lượng kênh truyền hay việc xử lý tín hiệu đều do ảnh hưởng của đặc tính tương quan fading lên các kênh truyền. Các mô hình kênh thống kê MIMO được phân chia theo mô hình hình học tán xạ như mô hình một vòng tròn Onering hoặc các mô hình tham số thống kê dựa trên đo đạc như mô hình kênh không gian SCM. Do vậy, việc đặt ra bài toán kết hợp đánh giá chất lượng hệ thống ở lớp vật lý kết hợp với cấp phát kênh động ở lớp MAC trên các mô hình kênh có ảnh hưởng của tương quan không gian MIMO-OFDMA theo các chuẩn truyền dẫn mới là cần thiết. Như vậy, luận án so sánh hai phương pháp mô hình kênh hình học và phương pháp mô hình kênh tham số đo đạc: liệu trong điều kiện và môi trường truyền dẫn nào thì hai phương pháp mô hình này có thể thay thế cho nhau. Qua các khảo sát đặc tính tương quan không gian phụ thuộc vào khoảng cách anten, luận án đánh giá ảnh hưởng của nó tới chất lượng của hệ thống MIMO. 3. Mục tiêu nghiên cứu của luận án Luận án xây dựng mô hình kênh MIMO băng rộng phù hợp với chuẩn LTE-A dưới tác động của tương quan không gian. Dựa trên mô hình kênh luận án đề xuất phương pháp đánh giá chất lượng hệ thống ở lớp vật lý kết hợp cấp phát kênh động trên lớp MAC trong điều kiện kênh có sự thay đổi tương quan không gian trên hai phương pháp mô hình kênh đã xét. Để thực hiện tối ưu cách làm thông thường là mô phỏng vét cạn các trường hợp để đưa ra sự đánh giá chính xác và đáng tin. Luận án đã chỉ rõ sự liên hệ về các đặc tính tương quan của kênh truyền với chất lượng hệ thống với các hàm toán học có thể mô hình được bằng giải tích và các đại lượng phi tuyến không thể mô hình được. Đây là kết quả có ý nghĩa giúp các nhà khoa học tiên lượng được kết quả của hệ thống.
4. Tổng quan tình hình nghiên cứu về mô hình kênh MIMO và ảnh hƣởng của đặc tính tƣơng quan không gian kênh truyền đến chất lƣợng hệ thống MIMO- OFDMA
5. Các vấn đề cần giải quyết của luận án Luận án khảo sát và so sánh hàm tương quan không gian của hai phương pháp mô hình kênh hình học một vòng tròn và mô hình tham số đo đạc không gian SCM. Điều 1
này dẫn tới mô hình hình học đơn giản có thể thay thế cho mô hình tham số đo đạc trong điều kiện đặc biệt và đề xuất cho các môi trường truyền dẫn cho các mô hình kênh. Tiếp theo luận án đề xuất đánh giá chất lượng hệ thống MIMO khi sử dụng các phương pháp mã khối trên các mô hình kênh có ảnh hưởng của tương quan không gian MIMO- OFDM. Cuối cùng, trong hệ thống có ảnh hưởng của tương quan không gian MIMO- OFDMA, luận án đánh giá chất lượng hệ thống ớ lớp MAC và đề xuất tổ hợp mã hóa. Các đóng góp chính của luận án có thể được tóm lược như sau:
Đóng góp 1: So sánh và đánh giá hiệu năng và khả năng ứng dụng của phương pháp mô hình tham số đo đạc không gian SCM và mô hình kênh hình học Onering cho hệ thống thông tin di động để đưa ra các trường hợp sử dụng mô hình Onering thay thế cho SCM. Đóng góp 2: Thông qua kết quả phân tích lý thuyết khảo sát hàm tương quan không gian và mô phỏng hệ thống thống thông qua tỉ số lỗi ký tự SER, luận án đề xuất các bộ tham số tối ưu về khoảng cách anten phát và thu để tối ưu chất lượng hệ thống MIMO-OFDM sử dụng các kỹ thuật mã hóa kênh. Đóng góp 3: Trên cơ sở xem xét các giải pháp mã hóa lớp vật lý, luận án xem xét tiếp tác động tương quan không gian đối với lớp MAC của hệ thống MIMO-OFDMA cấp phát kênh động. Đóng góp 4: Đề xuất sử dụng tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống đa người sử dụng MIMO-OFDMA trên các mô hình kênh tương quan không gian. 6. Những giới hạn trong các nghiên cứu của luận án
Vấn đề đồng bộ coi như là lí tưởng trong cả trường hợp đường lên và đường xuống. Thông tin kênh truyền ở phía thu là lý tưởng. Trong một cell thì ảnh hưởng của nhiễu đồng kênh là không có.
7. Phƣơng pháp nghiên cứu Phương pháp tính toán giải tích được áp dụng để phân tích các phương trình toán học. Phương pháp Monte Carlo sử dụng mô phỏng Matlab cũng được sử dụng để mô phỏng hệ thống và tìm hiệu năng của hệ thống.
8. Bố cục của luận án: Luận án gồm 4 chương: Chương 1: Phân tích đặc tính tương quan không gian và các phương pháp phỏng tạo kênh MIMO. Chương 2: Đánh giá ảnh hưởng của đặc tính tương quan không gian với hệ thống MIMO-OFDM dựa trên các mô hình kênh truyền.Chương 3: Đánh giá chất lượng của thuật toán triệt nhiễu VBLAST-ZF trên các mô hình kênh tương quan không gian MIMO-OFDMA.Chương 4: Đề xuất sử dụng tổ hợp mã hoá SFBC-MMSE dựa trên đặc tính tương quan không gian MIMO-OFDMA. CHƯƠNG 1. PHÂN TÍCH CÁC ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHỎNG TẠO KÊNH
1.1 Biểu diễn toán học của ma trận tƣơng quan kênh MIMO
1.2 Các phƣơng pháp phỏng tạo kênh 1.2.1 Mô hình kênh hình học tán xạ một vòng tròn Onering
Mô hình một vòng tròn Onering là mô hình ngẫu nhiên dựa trên đặc tính hình học. Các điểm tán xạ phân bố ngẫu nhiên sau đó sẽ được xếp lên vòng tròn tán xạ bán kính xung quanh thiết bị di động mục đích là để tạo ra các thời gian trễ truyền dẫn. Mô hình 2
Onering mở rộng hình 1.2 cho hệ thống MIMO- OFDM với chuẩn ô tô trên đường Vehicular A (EVA) - ITU trong điều kiện thông tin trạng thái kênh hoàn hảo. Trong đó được gọi là góc trải nhìn từ BS, khoảng cách giữa các phần tử anten bên đại lượng BS và MS lần lượt là . Hệ số là các góc ngẩng anten bên phía thuê bao là góc tới của đường tới thứ n bên MS, tương ứng MS và trạm gốc BS. Đại lượng là góc đi lớn nhất bên BS; đại lượng là góc dịch như vậy, ta có góc đi chuyển bên phía MS.
Hình 1.2 Mô hình kênh Onering
ℒ
(
)]*
( ) (
,
[ ( )]
∑
∑ (
(
− )*
(
[ ( )
( )
Hàm tương quan không gian- thời gian- tần số của kênh MIMO 2 × 2 như sau: ( ) (1.10)
)]*
− )*
(1.13) Khi ta có hàm tương quan chéo không gian - tần số của kênh MIMO 2× 2 như sau: ℒ ( ( ) ( , ∑ ∑ ( [ ] ( [ ( )
( Khoảng cách giữa các phần tử anten bên BS và MS lần lượt là ; là các là góc tới hoặc góc đi của đường góc ngẩng anten bên MS và BS. Đại lượng tới thứ n bên MS hoặc bên BS.
là nửa góc đi lớn nhất bên BS. Mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM
1.2.2
Mô hình không gian SCM là mô hình tham số ngẫu nhiên đo đạc. Phương pháp tham số có thể loại bỏ hoàn toàn tán xạ khỏi việc tổng hợp mô hình, khi đó các thành phần đa đường truyền không liên quan tới các điểm tán xạ nhưng lại tạo ra một miền các giá trị
3
tham số ngẫu nhiên. Mô hình kênh không gian SCM theo chuẩn 3GPP được xây dựng cho các mô phỏng mạng thế hệ thứ ba băng thông 5 MHz trong 3 môi trường ngoại ô, đô thị lớn và đô thị nhỏ trong hình 1.5.
( )〉 (1.19) Hình 1.5 Thông số góc của BS và MS của mô hình SCM [1] : Hướng chùm anten bên BS hoặc MS; : Góc đi AoD hoặc góc tới AoA so với phương ngang chùm anten bên BS hoặc bên MS; , : Góc đi AoD hoặc góc tới AoA cho đường thứ n bên BS hoặc MS; :Góc lệch của đường con thứ m bên BS, MS; , : Góc đi AoD hoặc góc tới AoA của đường con thứ m bên BS hoặc MS. Hàm tương quan không gian- thời gian-tần số của kênh MIMO 2 × 2 như sau ( ) 〈 ( )
∑ ∑ { } (− )
( ( )) ( ( )) [ ‖ ‖ ( − ) ] Nếu thiết lập Δds = Δdu = 0 và thì hàm tự tương quan thời gian của kênh TCF (Temporal Correlation Function) là:
( ) ∑
∑ ( ‖ ‖ ( − ) )
(1.20)
Thiết lập và , hàm tương quan chéo không gian của kênh MIMO băng rộng được đưa ra như sau:
( ) = ∑
∑
(1.21) } ( ( )) { ( ( ))
1.3 Đặc tính tƣơng quan không gian của mô hình tham số đo đạc SCM trong hệ thống 2*2 MIMO 1.3.1 Mô hình kênh truyền không có tín hiệu truyền thẳng NLOS
4
Luận án so sánh đồ thị tương quan không gian chéo mô hình SCM bên MS ( ) hình 1.14 trong luận án với hình 1.15 được chép y nguyên trong bài báo của Cheng Xiang. Ta có thể thấy đồ thị hàm tương quan không gian chéo bên MS của luận án có dạng giống với đồ thị tương quan không gian của tác giả Cheng- Xiang. Vì vậy việc mô phỏng và đánh giá hàm tương quan không gian chéo của mô hình kênh SCM trong luận án này là có thể tin cậy được.
Hình 1.14 Hàm tương quan không gian chéo bên MS khi mô hình kênh SCM trong luận án Hình 1.15 Hàm tương quan không gian chéo bên MS của mô hình kênh SCM khi của Cheng-Xiang
1.3.1.1 Đặc tính hàm tương quan không gian bên thu theo các phân bố của góc AoA 1.3.1.2 Đặc tính hàm tương quan không gian bên phát theo các phân bố của góc AoD 1.3.1.3 Hàm tương quan không gian hai chiều khi không có tín hiệu tầm nhìn thẳng 1.3.1.4 Hàm tự tương quan thời gian TCF 1.3.1.5 Đặc tính hàm tương quan tần số FCF
Hình 1.20 Hàm FCF của mô hình Onering Hình 1.21 Hàm FCF của mô hình SCM
5
Do vậy ta có thể biểu diễn hàm FCF như trong hình 1.20-1.21 ta nhận thấy hai đồ thị có dạng tương đối gần giống nhau, các điểm cực tiểu có sự sai khác theo . Điểm tương quan tần số lớn nhất bằng 1 tại giá trị trục hoành 1.3.2 Mô hình kênh truyền có tín hiệu tầm nhìn thẳng LOS Sự thay đổi về pha trên mỗi đường truyền tầm nhìn thẳng giữa các anten khác nhau phải tính đến mô hình fading Rician trên kênh MIMO. Hàm tương quan chéo của kênh MIMO băng rộng được tính như sau:
( ) ∑
(1.45) ∑ { } ( ( )) ( ( ))
{ } ( ( )) ( ( ))
1.3.2.1 Đặc tính hàm tương quan không gian bên thu theo các phân bố của góc AoA 1.3.2.2 Đặc tính hàm tương quan không gian bên phát theo các phân bố của góc AoD 1.3.2.3 Hàm tương quan hai chiều khi có tín hiệu tầm nhìn thẳng
1.4 So sánh đặc tính tƣơng quan không gian trên mô hình kênh không gian SCM
( )
và mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering chuẩn LTE-A Luận án so sánh hai mô hình Onering và mô hình SCM theo chuẩn LTE-A, với cùng điều kiện đầu vào trong trường hợp đặc biệt khi hai anten bên phát/ thu song song với nhau và vuông góc với phương ngang ta có mô hình hình học trong hình 1.35. Hàm tương quan không gian cho mô hình Onering và so sánh với công thức của mô hình SCM, công thức (1.25) cho thấy hai hàm có sự sai khác bởi các góc lệch của đường phụ so với đường chính tại cả hai bên phát và thu là các giá trị góc . Trong trường hợp hàm tương quan không gian - tần số cho mô hình Onering được viết như sau:
(1.60)
( − )+ ∑ ∑ [ ] ( ( ( − )* ( )
6
Hình 1.35 Mô hình Onering trong điều kiện dàn anten
( )
( )
Hình 1.36 Hàm tương quan không gian Hình 1.37 Hàm tương quan không gian
( ) hàm
chéo chéo
Hình 1.36 - 1.37 là hàm tương quan không gian bên BS với du = 0.5λ, và MS với ds= ( ) bên 10λ Hình 1.38 - 1.39 là các hàm MS và bên BS. Với ds = 0, đồ thị hàm tương quan điểm tối ưu khoảng 0.4λ, khi du = 0 đồ thị hàm tương quan có điểm tối ưu khoảng 11λ. Bảng 1.5 là các thông số đầu vào của hai mô hình kênh. Bảng 1.5 Thông số khi so sánh hai mô hình theo chuẩn LTE-A Băng thông B
5MHz 7.68MHz 2473.96 ns 70Hz 30 km/h tại tần số 2GHz 80
2o Tần số lấy mẫu fs Trễ truyền dẫn lớn nhất Tần số Doppler Tốc độ Số điểm tán xạ của Onering SCM có đường chính, mỗi đường chính có đường thành phần Góc ngẩng tối đa bên BS Khoảng cách phần tử anten bên BS, bên MS
7
( )
( )
Hình 1.38 Hàm tương quan không gian Hình 1.39 Hàm tương quan không gian
chéo chéo
( )
Khi anten bên MS và bên BS di chuyển tạo thành các góc αBS và αBS, mối quan hệ góc so sánh hai mô hình hình học như trong hình 1.40.
(1.64)
(
[ ( ) ( ) ( − − )]*
(
,
∑
∑
(
( − )*
[ ] So sánh với hàm tương quan không gian chéo của SCM, ta thấy hai hàm có sự sai khác bởi các góc lệch của đường phụ với đường chính bên BS và MS: và góc lệch của anten .
Hình 1.40 Mô hình hình học khi anten di chuyển Hàm tương quan không gian - tần số của Onering được viết lại như sau:
a. Khi anten BS góc 90o anten MS nghiêng góc 45o so với phương ngang
8
Hình 1.46 Tương quan bên MS Hình 1.45 Tương quan bên BS b. Khi anten bên BS và MS nghiêng 30o so với phương ngang
Đồ thị hình 1.45-1.46, hình 1.51 -1.52, hình 1.57 -1.58 là đồ thị các hàm tương quan không gian hai bên BS và MS. Khi thì điểm tối ưu về khoảng cách anten bên BS của Onering lên tới còn mô hình SCM thì . Trong khi đó tương quan bên MS khi thì đồ thị tương quan ít có sự thay đổi đáng kể và các điểm tối ưu về khoảng cách anten .
Hình 1.52 Tương quan bên MS Hình 1.51 Tương quan bên BS c. Khi anten BS nghiêng góc 30o và anten MS vuông góc với phương ngang Ta có thể thấy việc các anten bên phía trạm phát BS di chuyển ảnh hưởng lớn đến các hàm tương quan, do vậy ảnh hưởng tới hiệu năng của hệ thống. Bảng 1.7 so sánh các tham số góc đầu vào của hai mô hình. Mô hình không gian SCM có hơn hai bậc tự do so với mô hình Onering. Như vậy, với các điều kiện đầu giống nhau thì các hàm tương quan không gian bên phát và bên thu của hai mô hình SCM và một vòng tròn tương đối giống nhau. Bảng 1.8 phân tích khả năng ứng dụng của hai mô hình trong những môi trường của 3GPP (Y: có sử dụng - N: không sử dụng).
9
Tham số
Mô hình Onering
Chuẩn LTE-A (EVA)
Băng thông 5MHz Bên BS: Bên MS:
Mô hình SCM Băng thông 5MHz Góc dẫn xuất ( − ) hoặc ( − ) Bên BS: ; Bên MS:
Bên BS:
Bên MS:
Bên BS: Bên MS:
Góc hợp bởi đường nối tâm hai hệ anten và dàn anten Góc đường truyền chính thứ n và trục của các anten Góc tuyến con thứ m của đường truyền chính thứ n Góc lệch tuyến con thứ m của đường chính thứ n
Góc lệch lớn nhất của đường truyền BS:
Hình 1.57 Tương quan BS Hình 1.58 Tương quan MS Bảng 1.7 Bảng các bộ tham số góc đầu vào khi so sánh hai mô hình
Bên BS: Bên MS: Bên BS: Bên MS:
Cụm tán xạ
Cụm tán xạ gồm có
nhiều đường truyền
Gồm N đường truyền chính, mỗi đường truyền chính có M đường truyền phụ
Điểm tán xạ
điểm tán xạ phân bố
80 điểm tán xạ trên vòng tròn bán kính R,
ngẫu nhiên
Môi trường
Thông số
OR-LOS
Suburban macro Urban macro Urban micro
SCM- NLOS Y Y Y
SCM- LOS N N Y
OR- NLOS Y Y Y
Typical urban
N
N
N
N N N→ Tworing N
Rural Area
N
N
Y
N
; R=312m ;R= 9,2m
Hilly Terrain
N
N
N
Indoor
N N
N
N
N→ Ellipse
D = 5 km; R=2702m ; R = 7,2m
Bảng 1.8 Phạm vi sử dụng của hai phương pháp mô hình kênh
10
1.5 Kết luận chƣơng
Mô hình SCM là trường hợp tổng quát so với mô hình Onering. Với mô hình Onering khi R , ta có thể bớt được hai tham số, không phải thực hiện đo nhưng đổi lại là hàm tương quan không còn chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và phải thay thế bởi mô hình hình học khác. Với mô hình không gian SCM, do phải đo trên thực tế nên các hàm tương quan không gian có được là chính xác trong môi trường đã đo tuy nhiên mô hình lại không thể mở rộng cho tất cả các môi trường còn lại. Các kết quả phân tích và so sánh hai loại mô hình này theo hiểu biết của NCS là chưa được thực hiện ở bất kỳ nghiên cứu nào trên thế giới. Điều này giúp các nhà khoa học lựa chọn phương pháp mô hình kênh phù hợp cho từng trường hợp môi trường truyền dẫn. Kết luận 1:Các kết quả mô phỏng của hai phương pháp mô hình kênh cho ta những bộ tham số tối ưu bên phía thiết bị di động MS và phía trạm gốc BS lần lượt như sau: . Kết luận 2: Khi so sánh với cùng điều kiện đầu thì đặc tính tương quan của hai mô hình là gần giống nhau, đặc biệt là trong trường hợp dàn hai anten trạm gốc là vuông góc đường nối tâm hai hệ anten. Vì vậy trong trường hợp này thì luận án đề xuất sử dụng mô hình Onering vì tính chất đơn giản của nó. Khi các anten bên phía trạm gốc dịch chuyển thì các hàm tương quan thay đổi, khi đó luận án đề xuất sử dụng mô hình SCM vì tính chất gần thực tế do sử dụng nhiều bộ tham số. Kết luận 3: Khi hai mô hình có các điều kiện đầu vào khác nhau thì tương quan không gian hai mô hình sẽ khác nhau, việc chọn lựa các mô hình phù hợp sẽ theo các phân tích về ưu nhược điểm của từng mô hình. CHƯƠNG 2. ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN VỚI HỆ THỐNG MIMO-OFDM DỰA TRÊN CÁC MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN
((
) ⃗⃗
)
(2.2) 2.1 Hệ thống MIMO - OFDM cho kênh đƣờng xuống LTE-A Hệ thống MIMO -OFDM 2 anten phát 2 anten thu cho kênh đường xuống LTE như hình 2.1 với các khối bên phát và bên thu. Ký hiệu dữ liệu bên phát được tách nhiễu bằng bộ cân bằng ép không (ZF) với ma trận giả nghịch đảo của ma trận hệ số kênh truyền. Kí tự thu được sẽ được tái tạo bởi bộ cân bằng ZF trong [25]: ̂⃗⃗
Trong trường hợp sử dụng bộ cân bằng kênh MMSE, kí tự thu được sẽ được tái tạo xác định như trong tài liệu [25]:
*
((
) ⃗⃗
(2.3) ̂⃗⃗
với 𝐼 là ma trận đơn vị (S x S); là tỉ số tín hiệu trên nhiễu tại đầu vào bên thu.
11
Hình 2.1 Hệ thống phát – thu MIMO-OFDM
2.2 Các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu cho hệ thống MIMO – OFDM 2.2.1 Mã khối không gian thời gian (STBC) 2.2.2 Kỹ thuật xử lý tín hiệu không gian thời gian VBLAST 2.2.3 Mã khối không gian tần số (SFBC)
2.3 Ảnh hƣởng của tƣơng quan không gian lên chất lƣợng hệ thống MIMO-OFDM 2.3.1 Mô hình kênh không gian khi không có tín hiệu tầm nhìn thẳng NLOS 2.3.1.1 Kết quả mô phỏng khi sử dụng bộ cân bằng ZF 2.3.1.2 Kết quả mô phỏng khi bộ cân bằng MMSE 2.3.2
Mô hình kênh không gian SCM khi có tín hiệu tầm nhìn thẳng LOS Ảnh hưởng của tương quan không gian là không rõ ràng đối với hệ thống sử dụng mã không gian - tần số - thời gian kết hợp với các bộ cân bằng kênh do đường truyền trực tiếp chiếm công suất lớn trên quỹ công suất tổng. Khi tăng khoảng cách anten bên BS hiệu năng của hệ giảm không đáng kể. 2.3.3 Mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering- NLOS Hình 2.8 và 2.17 là kết quả đánh giá hiệu năng hệ thống khi sử dụng các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu kết hợp bộ cân bằng ZF và MMSE trên mô hình kênh SCM, hình 2.31 và 2.32 là kết quả đánh giá hiệu năng hệ thống trên mô hình kênh một vòng tròn Onering.
Khi sử dụng SFBC, STBC và VBLAST, ta nhận thấy hệ thống bị ảnh hưởng bởi tương quan không gian, tuy nhiên mã SFBC đạt được hiệu năng tốt nhất. Điều này có thể giải thích được về mặt định tính là mã SFBC khai thác hiệu ứng phân tập tần số trên tất cả các sóng mang, trong khi đó mã STBC chỉ có thể khai thác tính phân tập thời gian trên hai mẫu OFDM liên tiếp. Như vậy hệ thống MIMO-OFDM sử dụng kỹ thuật mã hóa SFBC ít chịu ảnh hưởng của tương quan không gian nhất trong số các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu.
12
Hình 2.8 So sánh các mã sử dụng ZF- vùng ngoại ô SCM Hình 2.31 So sánh các mã – sử dụng ZF mô hình Onering
Hình 2.17 So sánh các mã sử dụng MMSE- vùng ngoại ô SCM Hình 2.32 So sánh các mã – sử dụng MMSE mô hình Onering
Luận án không tổng quát hóa về hiệu năng của hai phương pháp mã hóa SFBC và STBC vì kết quả mô phỏng chưa vét cạn được hết các trường hợp của kênh MIMO fading. Việc tìm ra công thức toán học tường minh cho hai mã STBC và SFBC cho kênh MIMO phân tập tần số, thời gian và không gian với các hệ số tương quan khác nhau là hết sức khó khăn. Các kết quả phân tích và mô phỏng về việc so sánh hiệu năng hai loại mã hóa này là cơ sở cho việc đề xuất tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống MIMO- OFDMA trong chương IV.
2.4 Kết luận chƣơng
Luận án đề xuất phương pháp đánh giá chất lượng hệ thống thông qua các tham số tối ưu về khoảng cách của anten phát bên BS và anten thu bên MS là 10λ và 0.5λ trên các phương pháp mô hình kênh. Khi tăng khoảng cách anten bên phát hiệu năng hệ thống tăng lên với trường hợp NLOS, nhưng với trường hợp LOS, ảnh hưởng của tương quan không gian là không rõ ràng. Trong hệ thống MIMO có tương quan thì kỹ thuật mã
13
hóa SFBC ít bị chịu ảnh hưởng bởi tương quan không gian nhất và có hiệu năng sửa lỗi tốt nhất trên các kênh tương quan không gian. CHƯƠNG 3. ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG THUẬT TOÁN TRIỆT NHIỄU VBLAST-ZF TRÊN CÁC MÔ HÌNH KÊNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN MIMO – OFDMA
3.1 Hệ thống MIMO – OFDMA 2 anten phát 2 anten thu
Kỹ thuật đa truy nhập phân chia tần số trực giao (OFDMA) được sử dụng để truyền trong kênh đa đường để khai thác các kênh truyền thông tần số chọn lọc không dây bằng cách phân bổ sóng mang con khác nhau cho mỗi người dùng để tăng thông lượng của hệ thống. Hệ thống đa người dùng Q thuê bao MIMO-OFDM 2×2. Dựa trên kỹ thuật cấp phát kênh động, dòng ký tự được gán cho mỗi khung và được điều chế OFDM, truyền tới các bộ anten phát (Tx1 và Tx2). Kiến trúc bộ phát và bộ thu MIMO - OFDMA như trong hình 3.1 và hình 3.2.
Hình 3.1 Bộ phát MIMO-OFDMA
Hình 3.2 Bộ thu MIMO-OFDMA
3.2 Kỹ thuật cấp phát kênh động - Dynamic Channel Allocation (DCA)
3.3 Thuật toán khôi phục dữ liệu 3.3.1 Bộ khôi phục dữ liệu VBLAST-ZF Thuật toán VBLAST-ZF là sự biến đổi của VBLAST theo bộ cân bằng ZF. Tại mỗi khoảng thời gian ký tự với mỗi sóng mang con, bộ ZF sẽ dò tìm các lớp mạnh nhất và loại những lớp mạnh nhất khỏi các tín hiệu bên thu, lúc này bị coi là nhiễu. Việc tách dữ liệu sẽ được tiếp tục với những lớp mạnh nhất còn lại. 3.3.2 Bộ khôi phục dữ liệu VBLAST-MMSE Thuật toán VBLAST-MMSE sử dụng bộ cân bằng Winner của ma trận kênh H. Bộ thu loại bỏ nhiễu và tiếng ồn và làm tối thiểu hóa những lỗi tổng của hệ thống.
14
3.4 Giải thuật VBLAST trong mô hình kênh Monte Carlo
Các tác giả [42] đã thực hiện thuật toán cấp phát kênh động dựa theo mức ngưỡng SNR trên mô hình kênh Monte Carlo theo chuẩn HiperLAN2 dựa trên việc sử dụng các bộ cân bằng kênh ZF hoặc MMSE. Phần này luận án bổ sung thêm các kết quả sử dụng thuật toán VBLAST-ZF cho các mô hình kênh đang xét chuẩn LTE-A, đồng thời so sánh các kết quả sử dụng thuật toán VBLAST-ZF với bộ tách nhiễu ZF trong [42]. Kết quả cho thấy rằng VBLAST-ZF cho hiệu năng hệ thống tốt hơn so với trường hợp chỉ dùng bộ ZF. Đồ thị về số lượng người dùng hình 3.16-3.17 chỉ ra rằng tỉ lệ lỗi ký tự cao nhất khi chỉ có một thuê bao, khi đó thuật toán cấp phát kênh [42] chưa được áp dụng. Khi tăng số lượng người dùng lên, có sự khác biệt lớn về tỷ số SNR trên mỗi sóng mang con của mỗi thuê bao. Thuật toán cấp phát kênh động lựa chọn các sóng mang con có tỉ số SNR lớn và cấp phát cho thuê bao do đó làm tăng dung lượng của hệ thống. Tuy nhiên số lượng thuê bao sẽ chỉ tăng tới một giá trị giới hạn mà tại đó tỉ lệ lỗi ký tự không thể giảm thêm nữa.
3.5 Đánh giá hiệu quả thuật toán VBLAST-ZF mô hình kênh Onering LTE-A
3.6 Đánh giá hiệu quả thuật toán VBLAST-ZF mô hình kênh SCM chuẩn LTE-A
Kết quả thay đổi các kí tự trong một khung MAC như hình 3.18 - 3.19 trên cả hai mô hình kênh. Khi tăng kí tự cho mỗi khung MAC, SER tăng do phải tăng số lượng ước lượng các ký tự OFDM trong chu kỳ khung MAC trong khi thời gian tương quan kênh nhỏ do vậy làm giảm hiệu năng hệ thống.
Hình 3.16 Thuê bao VBLAST-ZF- ORM Hình 3.17 Thuê bao VBLAST-ZF- SCM
15
Hình 3.18 SER của VBLAST-ZF ORM Hình 3.19 SER của VBLAST-ZF SCM
3.7 Kết luận chƣơng
Trong hệ thống MIMO-OFDMA, giải thuật VBLAST-ZF cho tỉ lệ lỗi ký tự nhỏ hơn so với trường hợp chỉ sử dụng riêng rẽ các bộ tách nhiễu ZF/MMSE trên các mô hình kênh. Khi tăng số lượng nguời dùng đến một giá trị nhất định thì hiệu năng hệ thống sẽ tăng. Luận án cũng đánh giá ảnh hưởng của tương quan không gian trong hệ thống sử dụng thuật toán triệt nhiễu VBLAST-ZF đối với các số lượng ký tự trong khung MAC. Khi tăng số ký tự trong khung MAC hiệu năng hệ thống giảm do phải tăng số lượng ước lượng bên thu. Khi áp dụng thuật toán cấp phát kênh động trên hệ thống kênh có ảnh hưởng của hệ số tương quan không gian với hai mô hình Onering và SCM thì các tính chất của hệ thống là không thay đổi. Các trường hợp sử dụng mô hình Onering sẽ có kết quả xấu hơn so với trường hợp sử dụng mô hình SCM. CHƯƠNG 4. ĐỀ XUẤT SỬ DỤNG TỔ HỢP MÃ HÓA SFBC-MMSE DỰA TRÊN ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN MIMO- OFDMA
4.1 Đánh giá hiệu quả tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF trong mô hình kênh SCM
4.1.1 Kết quả mô phỏng trên mô hình kênh SCM-NLOS 4.1.2 Kết quả mô phỏng trên mô hình kênh SCM-LOS
Bảng 4.4 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-MMSE
Flop 1
Flop 2
Flop 3
( )[ ] [( ) ][ ] [( ) ] [ ]
Flop 4
( − ) ( − )
[( ) ]
[ ] [ ]
[ ] [ ]
Flop 5 Tổng
( − ) ( − )
4.2 Đề xuất tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phƣơng pháp cấp phát kênh động trên mô hình kênh SCM-NLOS
16
Bảng 4.5 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF:
Flop 1
( )[ ]
Flop 2
[( )]
[ ]
Flop 3
[( )]
( − ) ( − )
[ ] [ ]
( − )
Sum ( ( [ ], 2)
VBLAST
( (
Flop 4 − ) Flop 5 − ) Tổng Khi tính toán số lượng flop thực hiện trong cấu trúc chương trình với các bậc của số lượng anten phát và thu , luận án đã thực hiện so sánh như sau trong bảng 4.4, bảng 4.5. Như vậy khi so sánh số flop thực hiện theo bậc của số anten phát/thu ( ) trong hai tổ hợp thì ta có thể thấy rằng số flop trong tổ hợp SFBC-MMSE là 74 giảm hơn nhiều so với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF với số flop là 142. Vì vây, sử dụng tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE có ưu thế hơn so với trường hợp sử dụng giải thuật SFBC- VBLAST- ZF.
4.3 Đề xuất tổ hợp SFBC-MMSE trên hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phƣơng pháp cấp phát kênh động trên mô hình kênh một vòng tròn
Luận án so sánh tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE với SFBC-VBLAST-ZF trên mô hình kênh SCM có ảnh hưởng của hệ số tương quan không gian hình 4.14 và mô hình kênh Onering hình 4.23. Cụ thể là SFBC-MMSE có tỉ lệ lỗi nhỏ hơn SFBC-VBLAST-ZF đồng thời có có độ phức tạp và số lượng phép toán thực hiện nhỏ hơn rất nhiều.
Hình 4.20 và 4.25 khảo sát số lượng người dùng trên hai mô hình kênh khi sử dụng tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE trên các kênh tương quan (ρ = 0,9). Khi tăng số lượng người dùng, hiệu năng hệ thống giảm trên kênh tương quan cao.
Các đồ thị trên hình 4.17 và hình 4.24 khảo sát số lượng thuê bao trên mô hình kênh không gian SCM và Onering khi sử dụng tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE trên các kênh không tương quan (ρ = 0,1). Với ưu điểm của thuật toán DCA, khi ta tăng số lượng người dùng đến một mức nhất định thì tỉ lệ lỗi ký tự giảm.
Hình 4.14 SFBC-MMSE và SFBC- VBLAST-ZF – vùng ngoại ô SCM Hình 4.23 Hiệu năng hệ thống SFBC- MMSE mô hình Onering
17
Hình 4.20 Thuê bao với SFBC-MMSE ngoại ô SCM tương quan Hình 4.25 Thuê bao với SFBC-MMSE mô hình Onering tương quan
Hình 4.17 Thuê bao với SFBC-MMSE– ngoại ô SCM-NLOS không tương quan Hình 4.24 Thuê bao sử dụng SFBC-MMSE mô hình Onering không tương quan
4.4 Kết luận chƣơng
Việc áp dụng tổ hợp mã hoá đề xuất SFBC-MMSE cho hệ thống MIMO-OFDMA dựa trên thuật toán cấp phát kênh động với hai mô hình kênh có ảnh hưởng của tương quan không gian thì các tính chất của hệ thống trong [42] không thay đổi. NLOS thì mô hình Onering hoàn toàn có thể thay thế cho mô hình thực nghiệm SCM. Từ các kết quả mô phỏng, khi tăng số lượng các thuê bao MS, hiệu năng của của hệ thống phụ thuộc vào điều kiện tương quan của kênh truyền. Nếu các kênh không tương quan thì càng tăng số lượng thuê bao đến một giá trị nhất định thì hiệu năng của hệ thống càng tốt. Còn trong trường hợp các kênh có tương quan lớn thì càng tăng số lượng thuê bao thì hiệu năng hệ thống càng giảm. Như vậy, với việc áp dụng tổ hợp mã hoá đề xuất SFBC-MMSE cho hệ thống MIMO- OFDMA dựa trên thuật toán cấp phát kênh động với hai mô hình kênh không gian SCM và một vòng tròn Onering có ảnh hưởng của tương quan không gian thì các tính chất của hệ thống trong [42] không thay đổi. Mặt khác khi áp dụng SFBC-MMSE cho mô hình
18
Onering trong môi trường NLOS ta nhận thấy các đường đồ thị của Onering luôn đạt được các giá trị SER gần với kết quả của mô hình SCM. Như vậy, một lần nữa trong chương này chứng mình rằng nếu như các điều kiện ban đầu của hai mô hình là trùng nhau thì trong điều kiện NLOS thì mô hình Onering hoàn toàn có thể thay thế cho mô hình thực nghiệm SCM. KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
Dựa trên đặc tính tương quan của mô hình kênh phân tập không gian SCM (Case II, Model C) theo chuẩn LTE với băng thông 5MHz cho các kênh đường xuống trong hệ thống MIMO 2 anten phát 2 anten thu. Theo trích dẫn của 3GPP, SCM có ba môi trường với các bán kính và bộ tham số góc đặc trưng cho từng môi trường. Luận án khảo sát bộ thông số tối ưu về bước sóng với khoảng cách phần tử anten của đặc tính tương quan không gian trên mô hình kênh phân tập không gian SCM. Bảng 1.10 là thống kê về việc khảo sát các hàm tương quan không gian được thực hiện trong luận án trong chương 1. Hàm tương quan không gian của SCM phụ thuộc vào khoảng cách giữa các phần tử anten bên thu/phát. Luận án cũng khảo sát hàm tương quan bên thu/phát dưới dạng các phân bố của các biến ngẫu nhiên của các giá trị góc tới AoA và góc đi AoD.
Đóng góp 1: Luận án so sánh đặc tính tƣơng quan không gian của phƣơng pháp mô hình tham số đo đạc không gian SCM và phƣơng pháp mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering với cùng chuẩn LTE-A. Đồng thời đánh giá hiệu năng hệ thống thông tin di động qua hai phƣơng pháp mô hình kênh từ đó đề xuất cách lựa chọn mô hình kênh theo các môi trƣờng truyền dẫn.
Hai phương pháp mô hình không gian SCM- mô hình tham số đo đạc và mô hình hình học một vòng tròn Onering được so sánh với nhau với cùng chuẩn LTE-A về các hàm tương quan trong hệ thống MIMO 2 anten phát 2 anten thu. Mô hình Onering là mô hình hình học có các điểm tán xạ của các đường truyền chính nằm trên vòng tròn bán kính R, vòng tròn này được phân chia thành các đới tán xạ mục đích là để tạo ra các thời gian trễ truyền dẫn phù hợp với kết quả đo dựa trên mô hình hình học. Với mô hình Onering người ta đo các giá trị trải trễ của mỗi đường truyền và đưa ra hàm công suất trễ của kênh. Từ đó có thể suy ra gần đúng các điểm tán xạ và thiết lập lên vòng tròn tán xạ bán kính R với yêu cầu rồi thực hiện đánh giá đặc tính tương quan không gian của các cặp anten hai bên phát thu. Đặc tính tương quan của mô hình một vòng tròn Onering có thể hoàn toàn không chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và sẽ phải chuyển sang các mô hình hình học thay thế phù hợp hơn với điều kiện truyền dẫn như mô hình hai vòng tròn Tworing, mô hình Elipse… Trong khi đó, với mô hình không gian SCM thì ngoài số lượng đường truyền chính là N thì còn có thêm M đường truyền con của mỗi đường truyền chính để tạo thành các cụm tán xạ (clusters) với bộ thông số tương đối lớn. Do vậy mô hình không gian SCM có thêm hai bậc tự do là góc của đường truyền con thứ m của đường truyền chính thứ n để mô tả các điểm tán xạ trong một cụm tán xạ.
19
Mô hình truyền không thẳng NLOS Mô hình truyền thẳng LOS
Băng thông 5MHz
Băng thông 5MHz
; =10 /4 /0.5
Chuẩn LTE đường xuống Tham số khoảng cách anten theo 3GPP
( ) của góc AoD theo các phân bố
Đặc tính tương quan bên phát (BS)
)
)
(
( (− )
[−
]
( )
Phân bố Gauss Phân bố Uniform Hàm tham chiếu tính trực tiếp từ công thức tương quan
[−
]
( )
[ ( )]
[ ]
( ) của góc AoA theo các phân bố
Đặc tính tương quan bên thu (MS)
Hàm Bessel
( )
( )
),
(− ) ) (
( ) (
quan
V
V
Phân bố Uniform Phân bố Gauss Hàm tương không gian hai chiều
Bảng 1.10 Thống kê về các hàm tương quan không gian
Mặt khác, xét về mô hình các điểm tán xạ thì mô hình SCM là mô hình đo vì các điểm tán xạ trong các cụm tán xạ được đo theo các kết quả đo thực tế của môi trường truyền. Với mô hình SCM, người ta đo các hàm công suất trễ của kênh truyền trên các đường truyền chính sau đó sẽ thực hiện đo các điểm tán xạ, góc tán xạ của đường truyền con thứ m của đường truyền chính thứ n rồi thực hiện đánh giá đặc tính tương quan không gian của các cặp anten bên phát thu. Các hàm tương quan không gian dựa trên kết quả đo sẽ cho kết quả chính xác phù hợp với môi trường khảo sát đo.
Như vậy, với các điều kiện đầu giống nhau thì các hàm tương quan không gian bên phát và bên thu của hai mô hình SCM và một vòng tròn tương đối giống nhau. Với mô hình Onering, với điều kiện là R , ta có thể bớt được hai tham số góc là bậc tự do, không phải thực hiện đo nhưng đổi lại là hàm tương quan không còn chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và phải thay thế bởi mô hình hình học khác như mô hình hai vòng tròn hay mô hình ellipse. Với mô hình không gian SCM, do phải đo trên thực tế nên các hàm tương quan không gian có được là chính xác trong môi trường đã đo tuy nhiên mô hình lại không thể mở rộng cho tất cả các môi trường còn lại.
Các kết quả phân tích và so sánh hai loại mô hình này theo hiểu biết của NCS là chưa được thực hiện ở bất kỳ nghiên cứu nào trên thế giới. Các kết quả phân tích và so sánh này giúp các nhà khoa học lựa chọn phương pháp mô hình kênh phù hợp cho từng trường hợp môi trường truyền dẫn.
20
Môi trường
Thông số
OR-LOS
SCM- NLOS Y
SCM- LOS N
OR- NLOS Y
N
Y Y N
N Y N
Y Y N
N N Tworing N
Suburbanma cro Urban macro Urban micro Typical urban Rural Area
N
N
Y
N
Hilly Terrain
N
N
N
Indoor
N N
N
N
N Ellipse
; R=312m ; R= 79.2m ; R=2702m
; R=7.2m
Kết luận 1: Các kết quả mô phỏng của hai mô hình có thể cho ta những bộ tham số tối ưu bên bên phía thiết bị di động MS và phía trạm gốc BS lần lượt như sau: Kết luận 2: Khi so sánh với cùng điều kiện về kênh truyền, sự sắp xếp anten và so sánh tham số hệ thống thì đặc tính tương quan của hai mô hình là gần giống nhau, đặc biệt là trong trường hợp dàn hai anten trạm gốc là vuông góc đường nối tâm hai hệ anten. Vì vậy trong trường hợp này thì luận án đề xuất sử dụng mô hình Onering vì tính chất đơn giản của nó. Trong trường hợp các anten bên phía trạm gốc dịch chuyển thì các hàm tương quan có sự dịch chuyển đối với nhau, khi đó luận án đề xuất sử dụng mô hình SCM vì tính chất gần thực tế do sử dụng nhiều bộ tham số mô phỏng. Kết luận 3: Trong trường hợp hai mô hình có các điều kiện đầu vào khác nhau thì tương quan không gian hai mô hình sẽ khác nhau, việc chọn lựa các mô hình phù hợp sẽ theo các phân tích về ưu nhược điểm của từng mô hình. Trong trường hợp truyền tín hiệu thẳng LOS, lúc này đường truyền trực tiếp chiếm công suất lớn so với quỹ công suất chung, mô hình Onering phải chuyển sang mô hình hình học khác. Bảng phân tích khả năng ứng dụng của hai mô hình kênh (Y: sử dụng, N: không sử dụng). Bảng 1.8 Phạm vi sử dụng của hai phương pháp mô hình kênh
Từ các phân tích ở trên, luận án có đưa ra những tổng quát chung nhất về sự so sánh của hai mô hình một vòng tròn và mô hình không gian SCM.
a. So sánh 2 mô hình theo tham số hệ thống bằng cách thay đổi các bộ tham số khoảng cách anten của hai mô hình thì thấy rằng hàm tương quan không gian có tính chất giống nhau trong bảng 1.9 Bảng 1.9 So sánh hai mô hình theo tham số hệ thống
số hệ , Hằng số cho trước trong bảng , Biến ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân bố , Giá trị ngẫu nhiên xác định Mô hình SCM Mô hình OR Tham thống b. Cách thực hiện của hai mô hình
21
Với mô hình Onering việc xây dựng mô hình được bắt đầu bởi việc đo các giá trị trải trễ của mỗi đường truyền và đưa ra hàm công suất trễ của kênh. Từ đó có thể suy ra gần đúng các điểm tán xạ và thiết lập lên vòng tròn tán xạ bán kính R. Từ vòng tròn tán xạ bán kính R với điều kiện ta sẽ thực hiện đánh giá đặc tính tương quan không gian của các cặp anten hai bên phát thu. Với mô hình SCM, việc xây dựng mô hình được bắt đầu bởi việc đo các hàm công suất trễ của kênh truyền, sau đó sẽ thực hiện đo các điểm tán xạ và các góc tán xạ của tuyến con, rồi cuối cùng thực hiện đánh giá đặc tính tương quan không gian của các cặp anten bên phát thu. Các hàm tương quan không gian dựa trên kết quả đo sẽ cho kết quả chính xác phù hợp với môi trường khảo sát đo.
c. Ƣu nhƣợc điểm của hai mô hình Onering không phải thực hiện đo các điểm tán xạ nhưng đổi lại là hàm tương quan không còn chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và phải mở rộng sang các mô hình hình học khác. Với mô hình không gian SCM, do phải đo đạc trên thực tế nên các hàm tương quan không gian có được là chính xác trong môi trường đã đo tuy nhiên mô hình lại không thể mở rộng cho tất cả các môi trường còn lại. SCM có bộ tham số phức tạp, có nhiều hơn 2 tham số bậc tự do so với mô hình một vòng tròn, vì vậy khó có sự liên kết giữa các kết quả mô phỏng và phân tích lý thuyết tính toán.
Đóng góp 2: Dựa trên kết quả phân tích lý thuyết của đặc tính tƣơng quan không gian và kết quả mô phỏng hệ thống thông qua chỉ tiêu mô phỏng chất lƣợng hệ thống SER, luận án đề xuất các bộ tham số về khoảng cách anten phát và thu cho hệ thống MIMO-OFDM sử dụng các kỹ thuật mã hóa kênh khác nhau trên mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM và mô hình kênh hình học tán xạ một vòng tròn Onering.
Các bài toán tối ưu hệ thống ở lớp vật lý là rất phức tạp, không thể đưa ra lời giải tường minh bằng các phương pháp giải tích. Cách làm thông thường là mô phỏng vét cạn tất cả các trường hợp để đưa ra sự đánh giá chính xác và đáng tin. Dựa trên hệ thống tương quan MIMO-OFDM, quá trình mã hóa được thực hiện bởi các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu không gian thời gian như các mã không gian–tần số/thời gian SFBC, STBC hay giải thuật VBLAST kết hợp với các bộ cân bằng kênh.
Với mục đích nâng cao hiệu năng của hệ thống và giảm thiểu tỉ lệ lỗi ký tự của tín hiệu trên đường truyền, mã SFBC luôn có ưu thế hơn so với mã còn lại. Ta thấy rằng hiệu năng hệ thống được cải thiện khi tăng khoảng cách giữa các phần tử anten, đặc biệt là bên trạm phát. Từ các kết quả mô phỏng ta có thể nhận xét rằng, trong hệ thống MIMO có tương quan khi di chuyển với tốc độ hoặc với tốc độ cao thì hiệu năng của mã SFBC tốt hơn mà STBC do SFBC tận dụng được đặc tính phân tập trên miền tần số. Vì vậy bằng việc điều chỉnh hệ số tương quan của hệ thống MIMO, cụ thể là sử dụng bộ tham số tương quan tối ưu ( ) ta có thể lựa chọn SFBC là mã ít bị chịu ảnh hưởng bởi tương quan không gian nhất trong các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu trong hệ thống MIMO-OFDM . Bảng 2.4 thống kê lại các tham số và tổ hợp mã hoá được mô phỏng trong chương 2. Do không thể khảo sát tất cả các tham số khoảng cách anten bên phát và bên thu nên luận án thực hiện khảo sát với bộ thông số tối ưu đã trình bày trong chương 1. 22
Mô hình Onering
Hiệu năng hệ thống hầu như không phụ thuộc vào tương quan không gian Đô thị nhỏ
Ngoại ô
SFBC, STBC
STBC,
STBC,
Ngoại ô, đô thị lớn và đô thị nhỏ SFBC, VBLAST
SFBC, VBLAST
Mô hình khảo sát Mô hình SCM-NLOS Mô hình SCM-LOS Tham số khoảng cách anten tối ưu bên phát và bên thu Môi trường khảo sát Kỹ thuật xử lý tín hiệu và mã hóa trong hệ thống Hiệu năng hệ thống tốt nhất khi sử dụng mã hóa
Mã SFBC trong điều kiện tối ưu khoảng cách anten bên phát và bên thu
Mã SFBC trong điều kiện tối ưu khoảng cách anten bên phát và bên thu
trong Mã SFBC điều kiện tối ưu khoảng cách anten bên phát và bên thu
Bảng 2.4 Thống kê tham số và tổ hợp mã hoá
Đóng góp 3: Trên cơ sở xem xét các giải pháp mã hóa lớp vật lý, luận án xem xét tiếp tác động tƣơng quan không gian đối với lớp MAC của hệ thống MIMO- OFDMA cấp phát kênh động
Kết quả nghiên cứu chỉ ra với giả thiết không có sự can nhiễu ICI và MAI, chất lượng hệ thống được cải thiện khi số lượng người dùng tăng lên cho đến một giá trị bão hòa. Kết quả có được cũng là do sự phân tập kênh truyền được tận dụng hiệu quả thông qua thuật toán cấp phát kênh khi số lượng người dùng tăng lên.
Các kết quả nghiên cứu trước đây ít đề cập đến mối liên hệ này, cụ thể nếu các đặc tính phân tập của kênh truyền trong môi trường người sử dụng được tận dụng, thì chính các đặc tính phân tập này sẽ làm cải thiện chất lượng hệ thống. Từ MIMO-OFDM, luận án tiếp tục mở rộng sang hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA 2 anten phát 2 anten thu. Luận án sử dụng giải thuật VBLAST–ZF trên mô hình kênh phân tập không gian SCM và mô hình kênh Onering có ảnh hưởng của các hệ số tương quan không gian trong hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phương pháp cấp phát kênh động. VBLAST-ZF thực hiện triệt nhiễu theo quá trình lặp loại bỏ các giá trị nhiễu trên các lớp. Kết hợp với phương pháp cấp phát kênh động, VBLAST-ZF cho hiệu năng hệ thống tốt hơn trong trường hợp chỉ sử dụng một bộ cân bằng kênh ZF/MMSE trên các mô hình kênh tương quan.
Ta có thể thấy việc áp dụng các tổ hợp mã hoá trên các mô hình kênh có ảnh hưởng của tương quan không gian khi áp dụng thuật toán cấp phát kênh động DCA [42] thì không thay đổi các tính chất về hệ thống, số lượng người dùng và số lượng ký tự trong khung MAC như các kết quả trong [42]. Mặt khác, khi so sánh các kết quả trong hai mô hình kênh, ta thấy các nhóm kết quả của mô hình Onering có tỉ lệ lỗi ký tự lớn. Ta có thể nói các trường hợp sử dụng mô hình SCM gần thực tế hơn mô hình hình học tán xạ Onering.
Dựa trên ưu thế về cải thiện hiệu năng hệ thống như đã khảo sát trong chương trước, luận án đưa mã SFBC vào hệ thống đa truy nhập trên mô hình kênh SCM có ảnh hưởng của hệ số tương quan không gian. Việc kết hợp giữa mã SFBC và thuật toán triệt nhiễu
23
VBLAST-ZF cho ta tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF. Với sự kết hợp này, hiệu năng hệ thống tăng và tỉ lệ lỗi ký tự giảm trong tất cả các môi trường ngoại ô, đô thị lớn và đô thị nhỏ của 3GPP. Kết quả chỉ ra rằng các kênh có hệ số tương quan càng nhỏ thì hiệu năng của hệ thống sử dụng các tổ hợp mã hóa triệt nhiễu càng cao.
Quá trình đa truy nhập được thể hiện vào số lượng các người dùng truy nhập vào hệ thống.Với phương thức cấp phát kênh động và tổ hợp mã hóa- triệt nhiễu đề xuất, số lượng người dùng trong khung MAC tăng đến một giá trị nhất định thì hiệu năng hệ thống cũng được cải thiện rõ rệt. Sau đó nếu tiếp tục tăng số thuê bao thì giá trị tối ưu này không tăng thêm nữa. Mặc dù hiệu quả của thuật toán có sự cải thiện không đáng kể tuy nhiên việc sử dụng bộ triệt nhiễu VBLAST rõ ràng làm tăng tính phức tạp và tốn kém cho hệ thống.
Đóng góp 4: Luận án đề xuất tổ hợp SFBC- MMSE trên mô hình kênh phân tập không gian SCM và mô hình kênh Onering có ảnh hƣởng của các hệ số tƣơng quan không gian trong hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phƣơng pháp cấp phát kênh động
Do phương pháp triệt nhiễu VBLAST thực hiện với từng lớp, bước lặp lớn và độ phức tạp của thuật toán lớn. Bộ cân bằng MMSE nén các thành phần nhiễu, loại bỏ nhiễu và tiếng ồn tốt hơn bộ cân bằng ZF. Từ các kết quả mô phỏng, ta có thể thấy tổ hợp SFBC-MMSE cải thiện hiệu năng hệ thống tốt hơn so với tổ hợp SFBC-VBLAST- ZF dựa trên phương pháp cấp phát kênh của tác giả [42] đề xuất. Mặc dù hiệu quả của việc cải thiện không cao tuy nhiên lại tránh được độ phức tạp cũng như tốn kém về chi phí do không phải sử dụng bộ VBLAST. Luận án cũng lí giải được việc tăng số lượng thuê bao trong các điều kiện kênh tương quan và không tương quan.
Một lần nữa trong chương cuối của luận án, tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE trên các mô hình kênh có ảnh hưởng của tương quan không gian khi áp dụng thuật toán cấp phát kênh động DCA [42] thì hoàn toàn không thay đổi các tính chất về kênh như các kết quả trong [42]. Mặt khác, các nhóm kết quả đạt được tỉ lệ lỗi kí tự thấp là của mô hình SCM do mô hình SCM là mô hình thực nghiệm dựa trên các kết quả đo nên mô hình có tính chính xác cao hơn. Các trường hợp sử dụng mô hình một vòng tròn Onering có thể cho rằng đó là các kết quả xấu hơn do mô hình Onering là mô hình hình học tán xạ.
Hướng nghiên cứu tiếp theo của đề tài sẽ là các vấn đề của mạng adhoc MIMO- OFDMA, tức là các node mạng (các thuê bao) dưới dạng node ẩn và node hiện sẽ thực hiện liên kết với nhau trên mô hình kênh không gian có ảnh hưởng của fading và đa đường truyền.
24
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
the extended one-ring MIMO channel model”
2.
Nguyen Canh Thuong, Nguyen Van Duc, PhuongDang, Luong PhamVan, Nguyen Thu Nga, and Mathias Patzold, (2012), “A performance study of LTE MIMO- OFDM systems using in International Conference of Advanced Technologies for Communications, pp. 263– 268, Oct. 2012. Nga Nguyen, Bach Tran, Quoc Khuong Nguyen, Van Duc Nguyen, and Byeungwoo Jeon, (2014), “An Investigation of the Spatial Correlation Influence on Coded MIMO-OFDM system” in International Conference on Ubiquitous Information Management and Communications (IMCOM), vol. 3.
3.
Thu Nga Nguyen, Xuan Lai, Bach Tran, Quoc Khuong Nguyen, Trung Dung Nguyen, and Van Duc Nguyen, (2014), “Performance Analysis of the VBLAST Algorithm for MIMO-OFDMA Systems on Spatial Correlated Channels” in International Conference of Computing, Management and Telecommunications (Com Man Tel).
4.
Thu Nga Nguyen, Bach Tran, and Van Duc Nguyen, (2014), “A code scheme SFBC on 3GPP Channel Model in Correlated MIMO-OFDMA system”, in The International Conferences on Advanced Technologies for Communications (ATC 2014), pp. 1–6.
5.
Bach Tran, Nga Nguyen, Van Duc Nguyen, and Byeungwoo Jeon, (2016), “Influence of the spatial correlation properties on coded MIMO-OFDM system performance based on SCM in Urban Microcell environment”, in International Conference on Ubiquitous Information Management and Communications (IMCOM).
Bài báo hội thảo quốc tế: 1.
Tạp chí các trƣờng Đại học Khoa học và Kỹ thuật: 6.
7.
Nga Nguyen, Bach Tran, and Van Duc Nguyen, (2014), “The correlation properities of spatial and Onering channel Model”, in Journal of Science and Technology Technique Universities, Vol.101, no. ISSN 0868–3980, pp. 111–117. Nga Nguyen, Bach Tran, and Van Duc Nguyen, (2014), “A comparision of 3GPP and geometrical channel models on correlated MIMO-OFDMA system” in Journal of Science and Technology Technique Universities, Vol 102, no. ISSN 0868–3980, pp. 43–49.
Tạp chí Wireless Communication and Mobile Computing (SCE - IF:0.922)
8.
NCS đã được chấp nhận bài báo đăng tạp chí WCM ID 2730 và đang trong quá trình xuất bản Thu Nga Nguyen, Van Duc Nguyen, (2016), “A performance comparison of the SCM and the Onering channel modeling method for MIMO-OFDMA systems", in Journal of Wireless Communication and Mobile Computing.
