Tài liệu Một số mô hình kênh không gian và tác động của tương quan không gian trong hệ thống mimo ofdma

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 MIMOOFDMA 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 MIMOOFDM. Cuối cùng, trong hệ thống có ảnh hưởng của tương quan không gian MIMOOFDMA, 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 đại lượng được gọi là góc trải nhìn từ BS, khoảng cách giữa các phần tử anten bên BS và MS lần lượt là . Hệ số là các góc ngẩng anten bên phía thuê bao MS và trạm gốc BS. Đại lượng là góc tới của đường tới thứ n bên MS, tương ứng như vậy, ta có góc đi là góc đi lớn nhất bên BS; đại lượng là góc dịch chuyển bên phía MS. 𝑦  v 𝜑ℒ−1 𝐼ℒ−1 Sn BS ds  𝜑1 𝐼1  BS max BS n 𝐼1 nMS 𝜑ℒ  MS v x 𝐼ℒ du −𝜑1 𝐼ℒ −𝜑ℒ −𝜑ℒ−1 𝐼 ℒ−1 R D Hình 1.2 Mô hình kênh Onering Hàm tương quan không gian- thời gian- tần số của kênh MIMO 2 × 2 như sau: ( ) ℒ ∑ ( ∑( ( [ ) ( ( − ) ( )]* , [ ( )] )* ta có hàm tương quan chéo không gian - tần số của kênh MIMO 2× 2 như Khi sau: ( ℒ ∑ ( (1.10) ∑( ) ( (1.13) ( [ ( ) ( ( − ) ( )]* , [ ] )* Khoảng cách giữa các phần tử anten bên BS và MS lần lượt là ; là các góc ngẩng anten bên MS và BS. Đại lượng là góc tới hoặc góc đi của đường tới thứ n bên MS hoặc bên BS. là nửa góc đi lớn nhất bên BS. 1.2.2 Mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM 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. Cluster n Subpath m N BS array N MS array MS array broadside BS array broadside 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 ( ) 〈 ( ) ( )〉 (1.19) ( ( )) (− ) ∑ ∑{ ( ( )) } [ ‖ ‖ ( − Nếu thiết lập Δds = Δdu = 0 và TCF (Temporal Correlation Function) là: ( ) ∑ Thiết lập và rộng được đưa ra như sau: ( )=∑ ) ] thì hàm tự tương quan thời gian của kênh ( ‖ ‖ ∑ ( − ) ) (1.20) , hàm tương quan chéo không gian của kênh MIMO băng ∑ { ( ( ( )) ( )) } (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 ChengXiang. 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. Ham tuong quan cheo ben MS r11,22 voi ds = 1 1 0.9 Gia tri ham khong gian CCF 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 0 0.5 1 Khoang cach anten ben MS du/ 1.5 Hình 1.14 Hàm tương quan không Hình 1.15 Hàm tương quan không gian chéo gian chéo bên MS khi mô bên MS của mô hình kênh SCM khi hình kênh SCM trong luận án 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 Tuong quan tan so SCM LTE-A 1 0.9 0.9 0.8 0.8 0.7 0.7 Tuong quan tan so R( f) Tuong quan tan so R( f) Tuong quan tan so Onering LTE-A 1 0.6 0.5 0.4 0.3 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8  f theo MHz 0 0 1 2 3 4 5 6 7  f theo MHz Hình 1.20 Hàm FCF của mô hình Onering Hình 1.21 Hàm FCF của mô hình SCM 5 8 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 )* ) [ ] y ds  BS  BS n   n, AoA  MS MS du x n 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 ( ) ( ) chéo chéo Hình 1.36 - 1.37 là hàm tương quan không gian bên BS với du = 0.5λ, và MS với ds= ( ) hàm ( ) 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 Tần số lấy mẫu fs 7.68MHz 2473.96 ns Trễ truyền dẫn lớn nhất Tần số Doppler 70Hz Tốc độ 30 km/h tại tần số 2GHz Số điểm tán xạ của Onering 80 SCM có đường chính, mỗi đường chính có đường thành phần 2o 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. n,m,AoA n,m,AoA MS n,AoA  n MS n,m, AoD n,m,AoD n, AoD  BS max  BS  MS 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: ( ) ∑ ∑ ( ( [ ( ) ( ) ( ( − ( [ − − (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 . a. Khi anten BS góc 90o anten MS nghiêng góc 45o so với phương ngang 8 Hình 1.45 Tương quan bên BS Hình 1.46 Tương quan bên MS 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 1.51 Tương quan bên BS Hình 1.52 Tương quan bên MS 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 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 Tham số Chuẩn LTE-A (EVA) 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 Cụm tán xạ Điểm tán xạ Mô hình Onering Băng thông 5MHz Bên BS: Bên MS: Mô hình SCM Băng thông 5MHz Góc dẫn xuất ( − ( − ) Bên BS: MS: Bên BS: Bên MS: Bên BS: Bên MS: Góc lệch lớn nhất của đường truyền BS: Cụm tán xạ gồm có nhiều đường truyền 80 điểm tán xạ trên vòng tròn bán kính R, ) hoặc ; Bên Bên BS: Bên MS: Bên BS: Bên MS: Gồm N đường truyền chính, mỗi đường truyền chính có M đường truyền phụ điểm tán xạ phân bố ngẫu nhiên Bảng 1.8 Phạm vi sử dụng của hai phương pháp mô hình kênh Môi trường Thông số Suburban macro Urban macro Urban micro SCMNLOS Y Y Y SCMLOS N N Y ORNLOS Y Y Y N N N N N N→ Tworing N N N Y N N N N N N N N Typical urban OR-LOS ; R=312m Rural Area ;R= 9,2m Hilly Terrain D = 5 km; R=2702m Indoor ; R = 7,2m 10 N→ Ellipse 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 2.1 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]: ⃗̂ (( ) ⃗ ) (2.2) 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]: ⃗̂ (( với 𝐼 là ma trận đơn vị (S x S); * ) ⃗ (2.3) là tỉ số tín hiệu trên nhiễu tại đầu vào bên thu. 11 S/P Tín hiệu nhị phân Tx1 Bộ điều chế 64-QAM Tín hiệu nhị phân Bộ giải điều chế 64-QAM P/S Bộ mã khối STBC/ SFBC Bộ giải mã khối STBC/ SFBC IFFT CP IFFT CP FFT Loại bỏ CP FFT Loại bỏ CP Tx2 Rx1 Rx2 H 11 Rx1 Tx 1 X1 , X2 , X3 .... Mã hóa MIMO Tx2 H12 H22 H21 Giải mã MIMO ˆ ,X ˆ ,X ˆ .... X 1 2 3 Rx2 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 So sanh cac phuong phap su dung ZF- Vung ngoai o 0 So sanh hieu nang su dung ZF, mo hinh Onering-LTE, fD=70Hz 0 10 10 -1 10 -1 SFBC: BS/ = 0.5 and MS/ = 0.5 10 SFBC BS/=1/2,  MS/=1/2  BS/= 4,  MS/=1/2 -2 SER SER SFBC:BS / = 4 and MS/ = 0.5 SFBC:BS / = 10 and MS/ = 0.5 10  BS/=10,  MS/=1/2 STBC BS/=1/2,  MS/=1/2 STBC: BS/ = 0.5 and MS/ = 0.5  /=4,  STBC:BS / = 4 and MS/ = 0.5 -2 10 BS STBC:BS / = 10 and MS/ = 0.5 BS  /= 4,  BS 2 4 6 8 10 12 MS  /=10,  BS -4 MS /=1/2 MS 14 16 18 0 20 5 10 15 Hình 2.8 So sánh các mã sử dụng ZFvùng ngoại ô SCM 20 25 SNR(dB) SNR theo dB Hình 2.31 So sánh các mã – sử dụng ZF mô hình Onering So sanh cac phuong phap ma su dung MMSE- Ngoai o 0 /=1/2 /=1/2 10 VBLAST: BS/ = 10 and MS/ = 0.5 0 /=1/2 BS VBLAST:BS / = 4 and MS/ = 0.5 -3 /=1/2 MS VBLAST /=1/2,  VBLAST:BS / = 0.5 and MS / = 0.5 10 MS  /=10,  -3 10 So sanh cac ma su dung MMSE, mo hinh Onering fD=70Hz 0 10 10 -1 10 -1 10 SFBC BS/=1/2,  MS/=1/2 -2 SER SER SFBC: ds / = 4;du/ = 0.5 SFBC: ds / = 10;du/ = 0.5 STBC /=1/2,   /=4,  -3 10 STBC: ds / = 4;du/ = 0.5 -2  BS/=10,  MS/=1/2 BS STBC: ds / = 0.5;du/ = 0.5 10  BS/= 4,  MS/=1/2 10 SFBC: ds / = 0.5;du/ = 0.5 BS MS  /=10,  BS STBC: ds / = 10;du/ = 0.5 /=1/2 MS /=1/2 /=1/2 MS VBLAST /=1/2,  VBLAST: ds / = 0.5;du/ = 0.5 BS  /= 4,  VBLAST: ds / = 4; du/ = 0.5 BS -4 10 VBLAST: ds / = 10;du/ = 0.5 MS /=1/2 MS /=1/2  BS/=10,  MS/=1/2 -3 10 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 SNR (dB) 5 10 15 20 25 SNR (dB) Hình 2.17 So sánh các mã sử dụng Hình 2.32 So sánh các mã – sử dụng MMSE- vùng ngoại ô SCM 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 MIMOOFDMA 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. Người dùng thứ i Ðiều chế 64 QAM IFFT Chèn khoảng bảo vệ IFFT Chèn khoảng bảo vệ DCA ……. Tx1 Tx2 ……. Hình 3.1 Bộ phát MIMO-OFDMA Rx1 Tách khoảng bảo vệ FFT Rx2 Tách khoảng bảo vệ FFT Tách sóng mang cho đa người dùng VBLAST 1 Giải điều chế 64QAM Người dùng 1 Giải điều chế 64QAM Người dùng 2 ……. ……. VBLAST Q Giải điều chế 64QAM Người dùng Q DCA 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. Mo hinh Onering, 1 ky tu tren khung MAC 0 Mo hinh SCM - NLOS, 1 ky tu tren khung MAC 0 10 10 -1 SER SER 10 -1 10 VBLAST-ZF: 1 nguoi dung VBLAST-ZF: 30 nguoi dung VBLAST-ZF: 100 nguoi dung ZF: 1 nguoi dung ZF: 30 nguoi dung ZF: 100 nguoi dung -2 10 0 5 VBLAST-ZF: 1 nguoi dung VBLAST-ZF: 30 nguoi dung VBLAST-ZF: 100 nguoi dung ZF: 1 nguoi dung ZF: 30 nguoi dung ZF: 100 nguoi dung -2 10 10 15 20 5 25 10 15 20 25 SNR in dB SNR in dB Hình 3.16 Thuê bao VBLAST-ZF- ORM Hình 3.17 Thuê bao VBLAST-ZF- SCM 15 30 0 Cac ky tu khác nhau Mo hinh kenh OneRing - Su dung VBLAST-ZF SER SER Cac ky tu khac nhau trong Mo hinh kenh SCM - Su dung VBLASTZF 0 10 10 -1 10 -1 10 -2 10 1 ky tu trong khung MAC 10 ky tu trong khung MAC 100 ky tu trong khung MAC 500 ky tu trong khung MAC 1 ky tu trong khung MAC 10 ky tu trong khung MAC 40 ky tu trong khung MAC 400ky tu trong khung MAC 5 10 15 20 SNR in dB 25 30 2 35 Hình 3.18 SER của VBLAST-ZF ORM 4 6 8 10 12 14 SNR in dB 16 18 20 22 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 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 Flop 2 Bảng 4.4 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-MMSE ( )[ ( ] [( ) ][ ] Flop 3 [( Flop 1 Flop 4 Flop 5 Tổng [( ) ) ] ] [ ] [ [ ] [ ] [ − ) ( ] ( ] ( 16 − ) − ) − ) Bảng 4.5 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF: ( )[ ( ] )] [ [( ] Flop 1 Flop 2 )] [( Flop 3 Flop 4 Flop 5 Tổng ( Sum ( [ [ [ ] ( ] ( ] , 2) VBLAST − ) − ) − ) ( ( − ) − ) 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 SFBCVBLAST- 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. 0 SFBC-MMSE va SFBC-VBLAST-ZF tren kenh tuong quan SCM vung ngoai o 10 -1 -1 10 10 SFBC-MMSE p=0.9 SFBC-MMSE p=0.8 SFBC-MMSE p=0.7 SFBC-MMSE p=0.2 SFBC-MMSE p=0.1 SFBC-MMSE p=48e-6 SFBC-VBLAST-ZF p=0.9 SFBC-VBLAST-ZF p=0.8 SFBC-VBLAST-ZF p=0.7 SFBC-VBLAST-ZF p=0.2 SFBC-VBLAST-ZF p=0.1 SFBC-VBLAST-ZF p=48e-6 -2 10 -3 10 0 2 4 6 8 10 12 SNR in dB SER SER SFBC - MMSE tren mo hinh kenh Onering tuong quan 0 10 -2 10 p=0.9 p=0.8 p=0.7 p=0.6 p=0.4 p=0.3 p=0.1 -3 10 14 16 18 20 0 2 4 6 8 10 12 SNR in dB 14 16 18 20 Hình 4.23 Hiệu năng hệ thống SFBCMMSE mô hình Onering Hình 4.14 SFBC-MMSE và SFBCVBLAST-ZF – vùng ngoại ô SCM 17 So luong thue bao SFBC-MMSE tren kenh tuong quan- SCM ngoai o 0 10 -1 -1 10 SER SER 10 -2 10 1 user 2 users 5 users 10 users 20 users 50 users -3 0 2 4 1 nguoi dung 5 nguoi dung 10 nguoi dung 20 nguoi dung 50 nguoi dung -3 10 6 8 10 12 SNR in dB 14 16 18 20 Hình 4.20 Thuê bao với SFBC-MMSE ngoại ô SCM tương quan 0 2 4 6 8 10 12 SNR in dB 14 16 18 20 Hình 4.25 Thuê bao với SFBC-MMSE mô hình Onering tương quan So luong thue bao SFBC-MMSE tren kenh khong tuong quan- SCM ngoai o So nguoi dung tren cac kenh Onering khong tuong quan- SFBC-MMSE 0 10 10 -1 -1 10 SER 10 SER -2 10 10 0 Hieu nang he thong SFBC-MMSE tren kenh tuong quan-ORM 0 10 -2 10 -2 10 1 user 2 users 20 users 50 users -3 10 0 2 4 1 nguoi dung 2 nguoi dung 5 nguoi dung 20 nguoi dung -3 10 6 8 10 SNR in dB 12 14 16 18 Hình 4.17 Thuê bao với SFBC-MMSE– ngoại ô SCM-NLOS không tương quan 0 2 4 6 8 10 SNR in dB 12 14 16 18 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 MIMOOFDMA 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