Tài liệu 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 doc

1

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG


NGUYỄN THỊ HỒNG THỦY


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


Chuyên ngành: Kỹ thuật ñiện tử
Mã số: 60.52.70

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng - Năm 2011
2

Công trình ñược hoàn thành tại
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. TĂNG TẤN CHIẾN


Phản biện 1: TS. NGUYỄN VĂN CƯỜNG

Phản biện 2: TS. LƯƠNG HỒNG KHANH

Luận văn ñược bảo vệ tại Hội ñồng chấm Luận văn tốt nghiệp
thạc sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 26 tháng 6 năm
2011.

* Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng.
- Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng.
3

MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn ñề tài
Tăng hiệu quả phổ tần trong hệ thống thông tin vô tuyến là
một trong những thách thức lớn nhất ñối với các kỹ sư vô tuyến ñiện.
2. Mục ñích nghiên cứu
Trình bày ñược các kỹ thuật cải tiến hiệu quả sử dụng phổ
tần, ứng dụng ở thế hệ di ñộng thứ 4. Nghiên cứu một số thuật toán
ấn ñịnh tài nguyên thích nghi trong hệ thống OFDM ña người dùng.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Tập trung nghiên cứu thuật toán về ấn ñịnh tài nguyên, chủ
yếu là thuật toán tối ưu tổng tốc ñộ dữ liệu thích nghi.
4. Phương pháp nghiên cứu
Vận dụng các cơ sở lý thuyết có liên quan ñề xuất một thuật
toán thích nghi tốc ñộ dữ liệu nhằm nâng cao tổng dung lượng của
thuê bao cũng như tốc ñộ thực hiện tính toán với các ñiều kiện bắt
buộc về công suất và mức công bằng giữa các thuê bao này. Sử dụng
công cụ Matlab tiến hành mô phỏng.
5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của ñề tài
Đề tài bước ñầu là tài liệu bổ ích cho những người muốn tìm

hiểu về các kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần trong hệ
thống di ñộng 4G. Cho thấy tính ứng dụng cao của thuật toán ñề xuất
trong việc thỏa mãn yêu cầu dịch vụ của các thuê bao trong hệ thống
OFDM ña người dùng.
6. Cấu trúc của luận văn
Ngoài phần mở ñầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục
trong báo cáo luận văn ñược tổ chức thành 4 chương như sau :
Chương 1 : Tổng quan về hệ thống ña sóng , Chương 2 : Một số
kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng , Chương 3 : Các thuật
toán thích nghi ấn ñịnh tài nguyên trong hệ thống OFDM.
4

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GHÉP KÊNH
ĐA SÓNG MANG VÀ KÊNH VÔ TUYẾN TRONG
MẠNG 4G
1.1.
CÁC KHÁI NIỆM OFDMA
Kỹ thuật OFDMA là kỹ thuật ña truy nhập phù hợp giao diện
vô tuyến của các chuẩn thế hệ di ñộng hiện tại như Wimax, LTE.
1.1.1. Các thuận lợi của OFDMA
Hình 1.2: Quá trình thực thi băng tần cơ sở cho OFDM ở bộ phát và bộ thu

1.1.2. Lớp vật lý
1.1.2.1. Điều chế OFDM
1.1.2.2. Cấu trúc lớp vật lý
OFDMA cho phép phân chia nguồn tài nguyên thời gian và
tần số thành các ký hiệu OFDM và các sóng mang con OFDM, theo
cách ñó thì 1 thuê bao có thể ñược gán tới 1 khung ñể truyền trên 1
sóng mang con (hoặc một khoanh tần).

Hình 1.3: Đồ thị thời gian - tần số trong giao diện vô tuyến của OFDMA
1.1.3. Lớp liên kết
5

1.1.3.1. Lập biểu gói ñộng
Lập biểu gói ñộng trong OFDM bao gồm việc gán tài nguyên
vô tuyến ñộng ñến các thuê bao ñể chúng có thể thực hiện việc truyền
dẫn theo thứ tự thông qua giao diện vô tuyến.
1.1.3.2. Thích nghi liên kết ñộng
Thích nghi liên kết ñộng căn cứ vào chất lượng kênh ước
lượng ở ñường lên, thu ñược từ sự thu nhận tín hiệu tham chiếu ñã
ñược ñịnh nghĩa trước, và ñối với ñường xuống, ñược cho trong
thông tin chứa trong các bản báo cáo trạng thái kênh và gửi cho các
thuê bao. Từ sự ước lượng này, nó có thể xác ñịnh kiểu ñiều chế và
sơ ñồ mã hóa ñể ñảm bảo BER mà nó sẽ phụ thuộc vào dịch vụ ñược
ñề nghị và sơ ñồ mã hóa sẵn có.





Hình 1.6: Thích nghi liên kết ñộng dựa trên ñiều khiển tốc ñộ
1.2
. GIAO DIỆN VÔ TUYẾN CHUẨN 4G DỰA TRÊN OFDMA

Vài hệ thống 4G hiện nay sử dụng OFDMA như kỹ thuật
ghép kênh trong giao diện vô tuyến sử dụng rộng khắp thế giới là

3GPP LTE và IEEE 802.16 Wimax…
1.2.1. Sự thực thi OFDMA trong LTE
1.2.2. Việc thực thi OFDM trong Wimax
1.3.
CÁC KHÁI NIỆM TỰ TỔ CHỨC (self organization)

1.3.1. Mạng tự tổ chức (SON)
Một mạng tự tổ chức (SON) là một mạng thông tin hỗ trợ các
chức năng tự vận ñộng (self-x), ví dụ như tự cấu hình, hoặc tự tối ưu
6

hóa. Self-x cho phép thực hiện hoạt ñộng tự ñộng và do vậy tối ưu
ñược sự can thiệp của con người.
1.3.2. Tổng quan về SO trong các dự án và chuẩn hóa
1.4.
KHÁI NIỆM HỌC TĂNG CƯỜNG (Reinforcement learning RL)
RL xuất phát từ mảng trí tuệ nhân tạo và sự tự học của máy.
RL là việc học làm cái gì ñể tăng tối ña những sản phẩm ñược cho là
có tương tác với môi trường.

Hình 1.9: Cấu trúc khung RL
1.5
. ẤN ĐỊNH TÀI NGUYÊN THÍCH NGHI TRONG HỆ THỐNG
OFDM

Hình 1.10: Sơ ñồ khối của hệ thống OFDM ña người dùng với ấn ñịnh sóng
mang con và công suất thích nghi
Vấn ñề của ấn ñịnh tài nguyên trong hệ thống OFDM với N
sóng mang con và K người dùng là việc xác ñịnh các phần tử của ma
trận C = [c
k,n
]
KxN
của sóng mang con ñược ấn ñịnh cho người dùng
User K
Channel Gain
Subcarrier
Channel State Information
Multiuser
Subcarrier &
Power
Allocation

Quadrature
Amplitude
Modulation
IFFT

Add
Cyclic
Prefix

Transmit
Filter/RF
User 1

…

7

nào và vectơ p =[p
n
]
Nx1
cho thấy bao nhiêu công suất ñược ấn ñịnh
cho mỗi sóng mang. Hai kiểu chính của mô hình ấn ñịnh linh ñộng
tài nguyên ñã ñược nghiên cứu:
- Thích nghi ñộ dự trữ (Margin Adaption MA)
- Thích nghi tốc ñộ (Rate Adaption RA)








Hình 1.11: Tổng quan vấn ñề ấn ñịnh tài nguyên trong hệ thống OFDM.
1.6.
CÁC GIẢ ĐỊNH CẦN THIẾT

a/ Thông tin trạng thái kênh là hoàn hảo ñối với tất cả thuê bao tại
trạm gốc trước khi ấn ñịnh bất kỳ tài nguyên nào.
b/ Kênh fading chọn lựa tần số với nhiễu trắng cộng Gaussian
c/ Sử dụng công thức tính dung lượng kênh Shannon liên tục ño tốc
ñộ dữ liệu

d/ Môi trường ñơn Cell
e/ Luôn luôn xét K thuê bao ñang hoạt ñộng

Channel Gain
Subcarrier
System
Objective &
Constraints
Adaptive
Subcarrier &
Power
Alloc
ation


















c c c

c c c
c c c
KNK2K1
2N2221
1N1211
MMMM












N
P
P
P
M
2
1
Channel State
Information

8

CHƯƠNG 2. MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO
HIỆU QUẢ SỬ DỤNG BĂNG TẦN VÀ ĐÁNH GIÁ,
SO SÁNH TRẢI PHỔ ĐA SÓNG MANG GHÉP
2.1.
SỰ THÍCH ỨNG ĐƯỜNG TRUYỀN (LA)








Hình 2.1: Các ñiểm ngưỡng chuyển SNR cho hệ thống LA
Trong ñường truyền ña sóng mang thích nghi hệ thống, một
tập các SMC liên tục thường ñược nhóm lại với nhau ñể tạo băng
con, tạo nên ñơn vị cơ sở của hoạt ñộng. Để duy trì một ngưỡng
BLER nhất ñịnh (trong hình là 10
1−
), kiểu ñiều chế và tỉ lệ mã cần
phải thay ñổi linh ñộng theo SNR ño ñược tại mỗi băng con cho mỗi
ký tự OFDM.
Hiệu quả phổ tần của mỗi kiểu ñiều chế và tỉ lệ mã ñạt ñến
ñiểm bão hòa sau một SNR nhất ñịnh.
2.2.
NHỮNG CẢI TIẾN KỸ THUẬT NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG BĂNG TẦN THÔNG DỤNG

2.2.1. Thích nghi ñộ rộng băng tần SMC
2.2.1.1. Thích nghi ñộ rộng băng tần SMC trong TDM-OFDM
Mô tả hệ thống
9

Số lượng các SMC trong các khe khác nhau có thể thay ñổi
ñể tạo ra các ñộ rộng băng tần SMC khác nhau. Toàn bộ băng tần sẵn
có ñược chia thành các băng nhỏ hơn với các ñộ rộng băng tần SMC
khác nhau trong mỗi băng.





Hình 2.5: Giãn ñồ tần số thời gian cho TDM ñề xuất dựa trên ASB FDM
2.2.1.2. Thuật toán thích nghi ñộ rộng băng tần sóng mang con
2.2.2. Các kết quả
2.2.3. Khung của mô hình hệ thống OFDMA





Hình 2.11: Cấu hình vùng tần số của VSB OFDM
2.2.4. Kết luận chung về ñề xuất
Các kết quả phân tích cho thấy tiềm năng của mô hình ñề
xuất VSB ñể cải tiến hiệu suất của hệ thống FSB OFDM.
2.3. SỰ THÍCH NGHI ĐƯỜNG TRUYỀN GHÉP
2.3.1. Mô hình hệ thống
2.3.2. Các chiến lược LA ghép

10

2.3.2.1. LA với kích thước kênh con khác nhau
Với tần số Dopler và các giá trị ñộ trễ trải phổ thấp, nên sử
dụng kích thước băng con nhỏ hơn ñể tối ưu hoá hiệu suất của hệ
thống trong khi với tần số Dopler và các giá trị ñộ trễ trải phổ cao, ta
dùng kích thước băng con lớn ñể ñạt ñược cùng một hiệu suất.
2.3.2.2. Tỉ lệ mã cố ñịnh
Xác ñịnh ñược tỉ lệ mã nào cho hiệu suất cao nhất. Do vậy
các tỉ lệ mã cố ñịnh khác nhau với ñiều chế thích ứng và nạp công
suất ñược xét ñến. Thực hiện chuẩn ñiều chế thích ứng, ñiều khiển
mã và công suất (APMC).
2.3.2.3 Tốc ñộ PC và LA khác nhau





Hình 2.16: Kết hợp LA chậm với ñiều khiển công suất nhanh
Ý tưởng này là giảm tốc ñộ LA, sử dụng LA ở các chu kỳ lớn
hơn thời gian tương quan của kênh ñể giảm ñộ phức tạp.
2.4. SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA PHÂN TẬP KHÔNG GIAN VÀ THÍCH
ỨNG ĐƯỜNG TRUYỀN
Bất cứ dạng nào của kỹ thuật sử dụng nhiều anten ñều ñem
lại lợi ích nhiều hơn hệ thống SISO dưới các ñiều kiện kiểm tra.



Power control Interval
Modulation Adaptation interval Modulation Adaptation interval

…
…
Time
11

CHƯƠNG 3. CÁC THUẬT TOÁN ẤN ĐỊNH TÀI
NGUYÊN THÍCH NGHI TRONG HỆ THỐNG OFDM
3.1.
THUẬT TOÁN ẤN ĐỊNH PHỔ TẦN LINH ĐỘNG

3.1.1. Thuật toán kinh nghiệm
Phương pháp kinh nghiệm ñược dùng ñể cung cấp một giải
pháp hợp lý cho việc ấn ñịnh phổ tần trong một cell bằng một thủ tục
trực giác bao gồm 2 giai ñoạn. Đầu tiên, tính toán một số SMC ấn
ñịnh cho cell có xét ñến lưu lượng tải của cell và yêu cầu QoS của
người dùng. Sau ñó, thực hiện thủ tục ấn ñịnh làm giảm nhiễu trong
cell ñể quyết ñịnh số lượng SMC ấn ñịnh cho mỗi cell.
3.1.1.1. Thuật toán HEUR DSA 1
a. Giai ñoạn 1: tính toán số lượng SMC ñể ấn ñịnh trong mỗi cell

( )
,,1max,min
max
arg










































=
ω
η
N
W
thU
NN
ettk
k
(3.1)
b. Giai ñoạn 2: ấn ñịnh hết các SMC cho các cell với xác ñịnh khả
năng nhiễu giao thoa trong cell.
3.1.1.2. Thuật toán HEUR DSA 2





∆−
∆−
=
kk
k
kk
k
ϖϖ

ϖ
ϖϖ
ϖ
,
if
if
if
up
th
k
up
th
kdown
down
th
k
PP
PPP
PP
ett
ett
ett
≥
≤≤
<
arg
arg
arg
(3.2)
a. Giai ñoạn 1: tính toán số lượng SMC ñể ấn ñịnh cho mỗi cell. Sau

khi cập nhật hệ số dự trữ sử dụng (3.2), số lượng SMC ñể ấn ñịnh
cho cell thứ k ñược tính toán sử dụng (3.1) sau khi thay thế ϖ bởi ϖ
k
.
12

b. Giai ñoạn 2: ấn ñịnh các SMC toàn bộ cho mỗi cell xác ñịnh khả
năng gây nhiễu trong cell. Thuật toán HEUR DSA 2 thực hiện việc
ấn ñịnh tương tự như thuật toán thứ nhất.
3.1.1.3. Thuật toán HEUR DSA 3
Thuật toán HEUR DSA 3 xét hệ thống băng tần ñược chia
thành hai băng riêng biệt với các SMC sẵn có dành cho các thuê bao
ở trung tâm và vùng ven tương ứng. Số lượng lớn nhất các SMC
trong mỗi băng con là C và E cho các băng con vùng trung tâm và
vùng ven tương ứng với N = C + E.
Giai ñoạn 1: tính toán số SMC ñể ấn ñịnh trong mỗi cell
( )
,,1max,min
max
arg














































=
ω
η
N
W
thU
CC
ettCk
k
(3.3)



( )
,,1max,min
max
arg














































=
ω
η
N
W
thU
EE
ettEk
k
(3.4)
Giai ñoạn 2: ấn ñịnh toàn bộ các SMC cho mỗi cell xác ñịnh khả
năng nhiễu giao thoa
3.1.1.4. Thuật toán HEUR DSA 4
Giai ñoạn 1: tính toán số lượng SMC ñể ấn ñịnh cho mỗi cell

( )
,,1max
max
arg































=
ω
η
N
W
thU

C
ettCk
k
(3.5)
13


( )
,,1max
max
arg































=
ω
η
N
W
thU
E
ettEk
k
(3.6)
với tổng số SMC trong một cell là: N
k
= C
k
+ E
k
. Trong trường hợp
số lượng SMC kết quả N
k

lớn hơn số lượng lớn nhất sẵn có N thì tiến
hành một bước ñiều chỉnh sâu hơn. Đặc biệt:







←
k
k
k
N
C
NC
(3.7)
và







←
k
k
k
N

E
NE
(3.8)
Giai ñoạn 2: ấn ñịnh toàn bộ các SMC cho mỗi cell xác ñịnh khả
năng nhiễu giao thoa.
3.1.2. Đánh giá









Hình 3.2: Tính thích ứng của các thuật toán HEUR DSA
14

3.1.3. Thuật toán học tăng cường lặp lại (Reinforcement
Learning Algorithm)
Chúng ta ñã biết luật học tăng cường như một phương pháp
có thể học các hành ñộng tốt nhất cung cấp ñể ñạt ñược kết quả tốt
nhất hoặc các trả giá từ một môi trường biến ñổi sau khi trải qua các
tác ñộng lớn.
3.1.3.1. Sơ lược về các phương pháp tăng cường
3.1.3.2. Cấu trúc hàm RL-DSA và thủ tục
3.2. ẤN ĐỊNH TÀI NGUYÊN THÍCH NGHI TỐC ĐỘ TRONG HỆ
THỐNG OFDM ĐA NGƯỜI DÙNG
Trong ñường xuống của hệ thống, trạm gốc sẽ liên lạc với
nhiều thuê bao với nguồn tài nguyên giới hạn, ñộ rộng băng tần và

công suất. Giả thiết rằng có K thuê bao và N sóng mang con trong
một hệ thống có 1 cell. Kênh vô tuyến ñược giả ñịnh là fading ña
ñường chọn lựa tần số biến ñổi theo thời gian băng rộng. Mô hình ña
ñường ñược chọn lựa là nhiễu cộng trắng Gaussion xuất hiện trong
tất cả các sóng mang con của tất cả thuê bao









Hình 3.7: Sơ ñồ khối của hệ thống OFDM ña người dùng
OFDM
Transceiver
User 1
User 2
.
.
.
Subcarrier
And Bit
Allocation
Algorithm
Subcarrier
And
Bit
Allocation

Channel
Information

OFDM
Transceiver

Subcarrier
Selector
Data

Subcarrier
and Bit
Information
for Mobile K
Base station Mobile K
Subcarrier
and Bit
Information
15

3.2.1. Hiệu quả phổ tần và sự công bằng
Hiệu quả phổ tần và sự công bằng là hai thông số cực kỳ
quan trọng trong ấn ñịnh tài nguyên ñối với hệ thống thông tin vô
tuyến.
3.2.2. Vấn ñề ấn ñịnh tài nguyên công bằng thích nghi
Giả ñịnh là U= {1, 2, …, K} và A = {1, 2, … N} là tập các
thuê bao và sóng mang con tương ứng. Tốc ñộ của người dùng thứ k
ký hiệu là R
k
theo ñơn vị bit/s ñược ñịnh nghĩa là :

R
k
=
∑
=
+
N
n
nknk
c
N
B
1
,2,
)1(log
γ
(3.12)
nk,
γ
là tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) của sóng mang con thứ n cho
người thứ k và ñược cho bởi :

nk,
γ
=
N
B
N
hp
nknk

0
2
,,
nk,nk,
Hp = (3.13)
BER cho một kênh AWGN :

)1/(5,1
2
−−
≤
M
e
γ
β
(3.14)
với M= 2
r
và r chỉ số bít.
γ
ñược ñịnh nghĩa theo công thức SNR
trên. Nếu r
≥
2 và 0
≤
γ
≤
30 dB, BER ñược tính xấp xỉ trong 1 dB
và có công thức :

)1/(5,1
2.0
−−
≤
M
e
γ
β
(3.15)
sử dụng công thức trên, số lượng bít r có thể ñược tính là :
r = log






Γ
+
γ
1
2
(3.16)
với
Γ
là ñộ dự trữ SNR và là một hàm của BER :
5
.
1
)5ln(

β
−
=Γ
(3.17)
16

Từ công thức (3.12) tổng tốc ñộ dữ liệu ñược cho bởi :
R
T
=
∑∑
= =
+
K
k
N
n
nknk
c
N
B
1 1
,2,
)1(log
γ
(3.18)
Vấn ñề tối ưu hóa với các bắt buộc tốc ñộ tỉ lệ ñược công
thức hóa như sau :
Mục ñích :
R

T
=
∑∑
= =












Γ
+
K
k
N
n
nknk
nk
N
B
N
hp
c
N

B
1 1
0
2
,,
2,
1log
(3.19)
với ñiều kiện:
C1 : c
k,n
∈{0,1}, ∀ k,n
C2 :
∑
=
K
k
nk
c
1
,
= 1, ∀n
C3 : p
k,n
≥ 0 , ∀ k,n (3.20)
C4 :
∑∑
= =
≤
K

k
N
n
nknk
pc
1 1
,,
P
total

C5 : R
1
: R
2
: … : R
K
= α
1
: α
2
: … : α
K

3.2.3. Các giải pháp
Các thuật toán gần tối ưu ñược phát tiển với sự khác nhau ở:
- Đề xuất họ chọn lựa chia thủ tục ra thành nhiều bước ñể
làm cho vấn ñể trở nên dễ xử lý và
- Họ ñơn giản hóa các giả ñịnh ñể làm giảm ñộ phức tạp của
quá trình ấn ñịnh.
max

c
k,n
,p
k,n


17

Độ phức tạp của thuật toán phụ thuộc vào việc công thức hóa
vấn ñề và tính hợp lý của sự ñơn giản hóa các giả ñịnh.
Trong tiến trình ấn ñịnh sóng mang con, hai mục tiêu diễn ra
liên tiếp nhau.
- Duy trì sự công bằng giữa các thuê bao bằng cách ưu tiên
cho các thuê bao có tốc ñộ ñạt ñược nhỏ nhất chọn lựa các sóng
mang con tiếp theo.
- Tối ña hóa tổng tốc ñộ dữ liệu bằng cách ấn ñịnh sóng
mang con sẵn có tốt nhất cho thuê bao này
Hai trường hợp ñặc biệt ñược mô tả dưới ñây:
- Trường hợp tỉ số kênh - trên - nhiễu cao
- Trường hợp tuyến tính
3.2.4. Cơ chế Water-filling
Quá trình Water-filling là một giải pháp tối ưu ñối với các
vấn ñề phân phối công suất thích nghi giữa các kênh khác nhau với
mục ñích là tối ña hóa tổng công suất.

Hình 3.9: Water-filling cho các kênh song song
Ấn ñịnh công suất thích nghi cho một thuê bao ñơn với một
tổng công suất bắt buộc có thể ñược công thức hóa như sau :


N1
P1

P2
N2

N3
Channel 1 Channel 2 Channel 3
Water level
Power
18


( )
nn
N
n
Hp
N
B
+
∑
=
1log

1
2
(3.21)
với ñiều kiện:
∑
=
N
n
n
p
1
≤ P
total
max
p
n

19

CHƯƠNG 4. MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ
4.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Phần mô phỏng sau phát triển mô hình ấn ñịnh sóng mang
dựa trên chuyển hóa tuyến tính ấn ñịnh công suất trong khi vẫn ñạt
ñược xấp xỉ tỉ lệ tốc ñộ. Vấn ñề ấn ñịnh công suất do vậy giảm xuống
còn giải các phương trình tuyến tính. Trong mô phỏng, thuật toán ñề
xuất ñạt ñược tổng dung lượng cao hơn các nghiên cứu trước ñó, yêu
cầu ít tính toán hơn, trong khi vẫn ñạt ñược tỉ lệ tốc ñộ chấp nhận
ñược.
Hình 4.1: Sơ ñồ khối hệ thống OFDMA cho K thuê bao
4.2. MÔ HÌNH HỆ THỐNG

Tỉ số kênh con trên nhiễu tương ứng (subchannel - to -
noise) ñược biểu diễn là :
H
k,n
=
2
2
,
δ
nk
g

và SNR (tỉ số tín hiệu trên nhiễu) thu ñược của người dùng thứ k trên
sóng mang con thứ n là :
γ
k,n
= p
k,n
. H
k,n

Chanel Estimation
User K's
FFT/Decoder
User 2's
FFT/Decoder
User 1's
FFT/Decoder
K,2

H
H
2,2
1,2
H
IFFT/
Cyclic
Prefit
Add
X
1
2
X
X
k
.
.

.
.
k
b
b
2
1
b
Subcarrier
Bit, and
Power
Allocation

Block
20

Khi gặp các ñiều kiện bắt buộc về BER, theo ñó cần phải
ñiều chỉnh SNR hiệu dụng.






−
−
≈
12
6.1
exp2.0)(
,
,
,
nk
r
nk
nkMQAM
BER
γ
γ
(4.1)
Giải phương trình cho r
k,n

, ta có :








Γ
+=








Γ
+=
nk
nk
nk
nk
H
pr
,
,2
,

2,
1log1log
γ
(4.2)
Với
Γ
( )
6.1/5ln BER−= là một ñộ dự trữ SNR không ñổi.
Ấn ñịnh nguồn tài nguyên ñược công thức hóa như sau :
∑∑
= =








Γ
+
K
k
N
n
nk
nknk
Pc
H
pc

N
B
nknk
1 1
,
,2,
,
1log max
,,
(4.3)
với ñiều kiện :
C1 : c
k,n
∈{0,1} ∀k,n
C2 : p
k,n
≥ 0 , ∀ k,n
C3 :
∑
=
K
k
nk
c
1
,
= 1, ∀n
C4 :
∑∑
= =

≤
K
k
N
n
nknk
pc
1 1
,,
P
tot
C5 : R
i
: R
j
= φ
i
: φ
j
∀i, j ∈ {1, …, K}, i ≠ j
Trong C5, ta có :

∑
=
=
N
n
nknkk
rc
N

B
R
1
,,
(4.4)
là tổng tốc ñộ dữ liệu cho thuê bao k và φ
1
: φ
2
: φ
3
…:φ
k
là các hằng
số tỉ lệ ñược chuẩn hóa với
∑
=
=
K
k
k
1
1
φ

21

4.3. CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN
Người dùng với dung lượng tỉ lệ thấp nhất có ưu tiên trong
việc chọn lựa sóng mang con tốt nhất của họ. Sau khi ấn ñịnh sóng

mang con, vấn ñề trong (4.3) ñược ñơn giản hóa thành việc làm lớn
nhất các biến liên tục p
k,n
ñược cho bởi :

∑ ∑
= Ω∈








Γ
+
K
k n
nk
nk
p
K
nk
H
p
N
B
1
,

,2
1logmax
,
(4.5)
với ñiều kiện :



với Ω
k
tham chiếu ñến tập các sóng mang con ñược ấn ñịnh cho
người dùng thứ k, r
k,n
ñược ñịnh nghĩa trong (4.2) và

∑
Ω∈
=
k
n
nkk
r
N
B
R
,
(4.6)
là tổng tốc ñộ dữ liệu cho người dùng thứ k.
Tổng công suất bắt buộc :

∑
=
=
K
k
totk
PP
1
(4.11)
Thuật toán trên có ñề xuất một phương pháp xấp xỉ, yêu cầu
tỉ số SNR kênh con cao, giảm vấn ñề xuống còn giải một phương
trình không tuyến tính theo một biến. Việc xấp xỉ này giả thiết V
k
= 0
và H
k,1
P
k
/N
k
>> 1, và phương trình không tuyến tính kết quả là :

∑
=
=−
K
k
total
d
k

PPc
k
1
1
0)(
(4.12)

{ }
jiKjiRRC
PpC
jiji
K
k
tot
n
nk
K
≠∈∀=
≤
∀≥
∑ ∑
= Ω∈
,, ,1, :::3
:2
n k, 0 p :C1
1
,
nk,
φφ
22

Chúng ta sẽ tham chiếu phương pháp ấn ñịnh công suất và
sóng mang con này là Root - finding.
4.4. GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT
4.5. SƠ ĐỒ THỰC HIỆN CHƯƠNG TRÌNH CHÍNH
4.5.1.
Tổng quát chương trình


















Hình 4.2: Sơ ñồ thực hiện chương trình tổng quát
Xác ñịnh số lượng sóng mang con
N
k
khởi ñầu ñược ấn ñịnh cho mỗi

người dùng

Ấn ñịnh các sóng mang con
cho mỗi người dùng với một
tỉ lệ

thô
Ấn ñịnh toàn bộ công suất P
k
cho
người dùng thứ k ñể tối
ưu hóa dung
lượng trong khi v
ẫn tuân theo tính tỉ
lệ
Ấn ñịnh công suất p
k,n
cho các sóng mang
con của mỗi người dùng tùy thuộc vào tổng
công suất bắt buộc P
k
của người dùng
In kết quả và thời gian thực
hiện chương trình
23

4.5.2. Sơ ñồ thực hiện ấn ñịnh sóng mang con, dung lượng

Hình 4.3: Sơ ñồ thực hiện ấn ñịnh sóng mang con, dung lượng
4.6. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
4.6.1.
Thông số mô phỏng
4.6.2.
Độ phức tạp tính toán
Khởi nhập tất cả các giá trị biến; R
k
theo
dõi dung lượng của mỗi người dùng, N*
là tập các sóng mang con chưa ấn ñịnh
Ấn ñịnh ñến mỗi thuê bao các sóng
mang con chưa ấn ñịnh mà có ñược
ñộ lợi lớn nhất cho thuê bao ñó

Ấn ñịnh các sóng mang con cho người dùng theo cơ chế là thuê bao
cần một sóng mang con trong hầu hết mỗi lần lặp bắt ñầu chọn lựa
sóng mang con tốt nhất cho nó. Bắt buộc tỉ lệ tốc ñộ, không ñược ấn
ñịnh thêm sóng mang con trong bước tiếp theo
Ấn ñịnh N
*
sóng mang con còn lại cho các
thuê bao tốt nhất ñối với chúng, theo khía
cạnh mỗi người dùng có thể lấy nhiều nhất
một sóng mang con chưa ñược ấn ñịnh
Thoát chương trình

24















Hình 4.4: Thời gian chạy CPU trung bình

4.6.3. Tổng dung lượng
2 4 6 8 10 12 14 16
4
4.1
4.2
4.3
4.4
4.5
4.6
4.7
4.8
So thue bao
hieuquaphotan (bit/s/Hz)


LINEAR
ROOT-FINDING

Hình 4.5: Hiệu quả phổ tần so với số thuê bao
2 4 6 8 10 12 14 16
10
-4
10
-3
10
-2
So thue bao
thoi gian CPU trung binh (s)
So sanh thoi gian thuc hien trung binh

LINEAR
ROOT-FINDING
25

Tính tỉ lệ












Hình 4.6: So sánh tính tỉ lệ
Phương pháp Root-fing có thời gian thực hiện chậm hơn so
với phương pháp tuyến tính, ñồng thời phương pháp tuyến tính cho
dung lượng ñạt ñược cao hơn ñối với các thông số mô phỏng.
Trái với phương pháp Root-finding, tỉ lệ tốc ñộ giữa các thuê
bao cho phương pháp tuyến tính không bắt buộc tuân theo một cách
nghiêm ngặt.





0 2 4 6 8 10 12 14 16 18

0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0.12
0.14
proportions
LINEAR
ROOT-FINDING
26

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

Đề tài nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng
phổ tần của hệ thống OFDM ứng dụng trong thông tin di ñộng thế hệ
thứ 4 ñã giải quyết ñược các vấn ñề sau:
- Luận văn là cơ sở lý thuyết vững chắc ñể người sử dụng
muốn tìm hiểu và nghiên cứu các thông số cũng như kỹ thuật nâng
cao hiệu quả sử dụng băng tần trong mạng 4G. Đặc biệt là lý thuyết
về vấn ñề tối ưu hóa việc ấn ñịnh tài nguyên như công suất, ñộ rộng
băng tần trong hệ thống OFDM ña người dùng.
- Đề xuất một thuật toán có ñộ phức tạp thấp về ấn ñịnh tài
nguyên tỉ lệ trong hệ thống OFDMA, từ ñó nâng cao tổng dung lượng
của các thuê bao với các ñiều kiện bắt buộc về tổng công suất phát, tỉ
lệ tốc ñộ dữ liệu truyền phát trong khi vẫn thực hiện ñộ công bằng
giữa các thuê bao này trong hệ thống OFDM ña người dùng.
Do tốc ñộ thực hiện tính toán của thuật toán ñề xuất là nhanh
hơn hẳn các thuật toán nghiên cứu ñã có trước ñó, nên tính ứng dụng

trong các hệ thống thời gian thực là khá cao.
Luận văn vẫn còn nhiều ñiểm chưa khai thác như thế mạnh
của kỹ thuật ấn ñịnh phổ tần Reinforcement Learning cho DSA, ñây
là kỹ thuật ñược các nhà nghiên cứu cũng như các nhà sản xuất thiết
bị của thế hệ di ñộng thứ tư khuyến khích ñầu tư ứng dụng; ñem lại
hiệu quả ứng dụng rất cao trong thực tế sẽ ñược nghiên cứu sâu hơn
là hướng phát triển của ñề tài luận văn này.