Nghiên cứu kỹ thuật lựa chọn ăng-ten phát kết hợp tiền mã hóa và san bằng để nâng cao chất lượng cho các hệ thống MIMO

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Nghiên Cứu Kỹ Thuật Lựa Chọn Ăng-Ten Phát
Kết Hợp Tiền Mã Hóa Và San Bằng Để Nâng
Cao Chất Lượng Cho Các Hệ Thống MIMO
Bùi Quốc Doanh1, Trần Đình Tấn1, Phạm Thanh Hiệp2,*
1
Đại học Thơng tin Liên lạc, Nha Trang, Khánh Hồ,
2
Đại học kỹ thuật Lê Quý Đôn, Bắc Từ Liêm, Hà Nội
Email: , ,
Tóm tắt— Hệ thống sử dụng nhiều ăng ten ở cả tuyến phát
và tuyến thu hay còn gọi là hệ thống đa đầu vào – đa đầu ra
(MIMO: Multiple Input – Multiple Output) đã được nghiên cứu
và chỉ ra khả năng cải thiện được tỷ lệ lỗi bit (BER: Bit Error
Rate) của các hệ thống thông tin MIMO. Hiện nay, việc nghiên
cứu các hệ thống sử dụng số lượng lớn ăng ten (massive MIMO)
đang được tập trung nghiên cứu để ứng dụng vào các trạm gốc
thông tin di động cho các thế hệ tương tai. Tuy nhiên, việc triển
khai massive-MIMO gặp nhiều khó khăn vì việc giới hạn không
gian lắp đặt thiết bị, đặc biệt tại các trạm chuyển tiếp, các trạm
gốc femtoell. Vì thế, việc tiếp tục nghiên cứu các kỹ thuật nâng
cao chất lượng cho hệ thống MIMO là điều cần thiết. Trong bài
báo này, chúng tôi đề xuất giải pháp nâng cao chất lượng BER
cho các hệ thống MIMO sử dụng kỹ thuật lựa chọn ăng-ten phát
kết hợp tiền mã hóa và san bằng. Các kết quả tính tốn và mơ
phỏng cho thấy, phẩm chất BER của thiết kế đề xuất được cải
thiện tốt hơn so với các thiết kế trước đây như cưỡng bức bằng
khơng (ZF: Zero-Forcing) hay sai số bình phương trung bình
cực tiểu (MMSE: Minimum Mean Square Error). Ngồi ra, với
việc lựa chọn ăng-ten phát kết hợp tiền mã hóa và san bằng đã

làm độ lợi SNR của hệ thống tăng lên đáng kể.

giả đã cho thấy việc lựa chọn ăng-ten vẫn giữ được mức độ
phân tập của dải ăng-ten [4]. Hay để tối đa thông lượng của hệ
thống MIMO bằng cách lựa chọn tối ưu tập ăng-ten phát kết
hợp với số chuỗi giá trị tần số vô tuyến (RF: Radio Frequency)
được lựa chọn trong tổng số ăng-ten phát [5]. Việc lựa chọn
ăng-ten phát đã được nghiên cứu để nâng cao hiệu quả sử dụng
phổ tần. Tuy nhiên, các nghiên cứu trước đây vẫn chưa cải
thiện đáng kế phẩm chất hệ thống. Tương tự như trong hệ
thống MIMO, trong các hệ thống massive MIMO sử dụng kỹ
thuật lựa chọn một nhóm ăng-ten phát cũng được nghiên cứu
nhiều trong những năm gần đây để cải thiện phẩm chất BER
của hệ thống và rất khả thi khi triển khai trong thực tế [8-11].
Việc nghiên cứu lựa chọn ăng ten phát kết hợp với phương
pháp ZF đã được nghiên cứu trong bài báo [12], và phương
pháp kết hợp tiền mã hoá và san bằng sử dụng phương pháp
MMSE đã được công bố trong [8, 13]. Các nghiên cứu này
đã chỉ ra sự cải thiện về BER và thông lượng của hệ thống.
Tuy nhiên, với sự phát triển ngày càng nhanh của các thiết bị
và các hệ thống thông tin, yêu cầu về tốc độ và độ tin cậy của
các hệ thống ngày càng cao. Vì thế, dựa vào các nghiên cứu
này, chúng tơi tiếp tục đề xuất một phương pháp thiết kế kết
hợp lựa chọn tối ưu ăng-ten phát với kỹ thuật tiền mã hóa và
san bằng cho các kênh MIMO khơng trải trễ để cải thiện hiệu
năng BER của hệ thống MIMO.

Từ Khóa— Cưỡng bức bằng khơng; Lựa chọn ăng-ten phát;
ai số bình phương trung bình cực tiểu; San bằng; Tỉ lệ lỗi bít;
Tiền mã hóa.

I. GIỚI THIỆU
Đối với hệ thống MIMO, để có được thơng tin trạng thái
kênh (CSI: Channel State Information) đường xuống, tại các
ăng-ten ở máy phát cần phải có nhiều thông tin hồi tiếp thông
qua đường lên trong hệ thống song công phân chia theo tần số.
Và để tránh số lượng lớn thông tin hồi tiếp, các phương pháp
nén CSI đã được nghiên cứu [1, 2]. Còn trong hệ thống song
công phân chia theo thời gian, mặc dù đã khắc phục được các
vấn đề về thông tin hồi tiếp do CSI đường xuống, ta có thể thu
CSI đường lên bằng cách sử dụng kênh đối ngẫu. Tuy nhiên,
vì khơng đảm bảo được độ chính xác CSI đường lên tại máy
phát, dẫn đến giảm hiệu suất đường truyền [3]. Và một trong
những nghiên cứu được các nhà khoa học quan tâm khi không
đảm bảo được CSI tại máy phát, đồng thời giảm được chi phí
về kích thước, cơng suất và phần cứng nhưng vẫn đạt được độ
lợi công suất và tăng dung lượng trong các kênh MIMO đó là
kỹ thuật lựa chọn ăng-ten phát [4 - 7]. S. Sanayei và nhóm tác

ISBN 978-604-80-7468-5

Phần cịn lại của bài báo được tổ chức như sau: Trong phần
2, chúng tôi giới thiệu mô hình hệ thống. Trong phần 3, chúng
tơi phân tích các thiết kế kỹ thuật lựa chọn ăng ten phát kết
hợp tiền mã hóa và san bằng. Các kết quả mơ phỏng được đưa
ra trong phần 4, và bài báo được kết luận trong phần 5. Các ký
hiệu sử dụng trong bài được tóm tắt như sau: Các ma trận và
véc-tơ được ký hiệu lần lượt bằng chữ đậm in hoa và in
thường; các ký hiệu
và E (.) lần lượt là tập các số phức và

phép tính kỳ vọng; ký hiệu (.)* là phép tính chuyển vị liên
hiệp phức.

299


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

là ma trận kênh có kích thước M R  M T ,

II. MƠ HÌNH HỆ THỐNG
A. Mơ hình lựa chọn ăng-ten phát cho hệ thống MIMO

sˆ là vector tín hiệu

thu được có kích thước B 1 và s là vector tín hiệu phát có
kích thước B 1 , trong đó B = rank (H)  min(M R , M T ) là số
lượng các luồng song song được truyền đi; n là vector tạp âm
có kích thước M R 1; G là ma trận san bằng có kích thước

B  M R và F là ma trận tiền mã hóa có kích thước M T  B.
M 1

Q
Với x 
là luồng dữ liệu phát được ánh xạ vào MQ
ăng-ten được lựa chọn truyền qua kênh MIMO khơng có trải
trễ. Từ đây, ta có luồng dữ liệu y thu được từ hệ thống lựa
chọn ăng-ten phát kết hợp với tiền mã hóa và san bằng như
mơ tả trên Hình 2 được biểu diễn bởi phương trình sau:

Hình 1: Mơ hình hệ thống lựa chọn ăng-ten phát
Hình 1 mơ tả cấu trúc đầu cuối - đầu cuối của mơ hình hệ
thống MIMO ( M T ăng-ten phát và M R ăng-ten thu) kết hợp
lựa chọn ăng-ten phát với MQ khối mô-đun RF được lựa chọn

(

)

trong tổng MT ăng-ten phát M Q  M T . Ở đây, MQ mô-đun

y=

RF được ánh xạ dữ liệu có chọn lọc tới MQ ăng-ten trong tổng
số MT ăng-ten phát. Bởi vì MQ ăng-ten được sử dụng trong
tổng số MT ăng-ten phát, kênh hiệu dụng bây giờ có thể được
biểu diễn bằng MQ cột của kênh truyền H  M R MT . Đặt pi
là chỉ số của cột thứ ith được lựa chọn của ma trận kênh
H, i = 1, 2,..., M Q . Sau đó, kênh hiệu dụng sẽ được mô tả bởi

 p , p ,... p 
1

2



M R MT

. Đặt x 

M Q 1

E ( xx* ) = I; E (nn* ) = R nn ; E (xn* ) = 0.

là luồng dữ liệu phát

được ánh xạ vào M Q ăng-ten được lựa chọn. Đối với kênh

III. KỸ THUẬT LỰA CHỌN ĂNG-TEN PHÁT KẾT HỢP
TIỀN MÃ HĨA VÀ SAN BẰNG CHO HỆ THỐNG MIMO

MIMO khơng có trải trễ, phương trình hệ thống lựa chọn ăngten phát với luồng dữ liệu thu y được biểu diễn bởi phương
trình như sau:

Px
H
x+n
 p1 , p2 ,..., pMQ 
M
Q

A. Kỹ thuật lựa chọn ăng-ten phát
Để giảm tối thiểu xác suất lỗi, dữ liệu symbol đầu vào có
thể phát theo số lượng ăng-ten được lựa chọn. Đặt

(1)




P r  Ci → C j H
 , j  i biểu diễn theo cặp khi
p

1 , p2 ,..., pM Q 



Ở đây, Px là công suất phát và n  M R 1 là tạp âm
Gaussian trắng cộng tính (AWGN: Additive White Gaussian
Noise). Từ phương trình (1) cho thấy, hiệu năng của hệ thống
phụ thuộc vào số lượng ăng-ten được lựa chọn trong tổng số
ăng-ten phát.

một từ mã không gian - thời gian Ci được phát đi nhưng có

C j được giải mã cho bởi kênh truyền H
với kênh hiệu dụng H

 p , p ,..., p 
1

B. Mơ hình lựa chọn ăng-ten phát kết hợp tiền mã hóa và
san bằng

2

 p , p ,..., p 
1

2

. Đối

MQ

có MQ cột của ma trận H

MQ

được lựa chọn, giới hạn trên cho xác suất lỗi theo cặp đối với
mã khối không gian-thời gian trực giao, được cho bởi phương
trình như sau:
2


Px H
Ei, j
 p1 , p2 ,..., pMQ 

 
F
Pr  Ci → C j H
 =  MQ
p

1 , p2 ,..., pM Q 
2M T


 


2 

 Px H
Ei, j 
 p1 , p2 ,..., pMQ 

F
 exp  −

4M T







Hình 2: Mơ hình hệ thống lựa chọn ăng-ten phát kết hợp
tiền mã hóa và san bằng.
Xét mơ hình hệ thống thơng tin MIMO sử dụng kỹ thuật
lựa chọn ăng-ten phát kết hợp tiền mã hóa và san bằng như mơ
tả trong Hình 2. Mơ hình hệ thống bao gồm M T ăng-ten phát,

M R ăng-ten thu, một bộ tiền mã hóa F, khối điều khiển ăngten phát được thiết kế tại phía phát và một bộ san bằng G được
thiết kế tại phía thu. Các luồng dữ liệu đầu vào được mã hóa
và điều chế để tạo ra các luồng symbol dữ liệu chung. Sau đó
được truyền qua bộ tiền mã hóa F rồi đi vào khối lựa chọn









(4)
Trong đó, Ei , j là ma trận lỗi giữa tập mã Ci và C j , có
đặc tính là Ei , j EiH, j = I với  là hằng số. Số lượng MQ ăng-

ăng-ten phát M T trước khi phát lên kênh truyền H. Ở đây, H

ISBN 978-604-80-7468-5

(3)

Trong đó giá trị (.)* ký hiệu chuyển vị liên hợp phức.
Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ thảo luận về giải pháp nâng
cao chất lượng truyền dẫn bằng kỹ thuật lựa chọn ăng-ten kết
hợp tiền mã hóa và san bằng.

MQ

y=

(2)

Ở đây, các ma trận tiền mã hóa và san bằng được thực hiện
bởi phép nhân ma trận tuyến tính. Ngồi ra, ta có giả thiết sau:

một ma trận kích thước M R  M T , và được ký hiệu bằng

H

Px
GH
Fx + Gn
 p1 , p2 ,..., pMQ 
MQ

300


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022)

ten có thể được lựa chọn để tối thiểu đường bao trên trong
công thức (4) hay tương đương với phương trình sau:

p

opt
1

=

=



, p2opt ,..., pMoptQ =

B. Kỹ thuật lựa chọn ăng-ten phát kết hợp với tiền mã hóa
và san bằng
Sau khi lựa chọn được kênh hiệu dụng, ta tiếp tục thiết
kế các ma trận F và G để giảm tối thiểu lỗi symbol theo kỳ
vọng E ee*  , ở đây là vector lỗi được tính bởi biểu thức sau:

2

arg max
H
Ei , j
p1 , p2 ,..., pMQ AMQ  p1 , p2 ,..., pMQ 

F



arg max
tr H
Ei , j E*i , j H*
 p1 , p2 ,..., pMQ  
p1 , p2 ,..., pMQ AMQ   p1 , p2 ,..., pMQ 


arg max
tr H

H*

p1 , p2 ,..., pMQ AMQ   p1 , p2 ,..., pMQ   p1 , p2 ,..., pMQ  
arg max
H
p1 , p2 ,..., pMQ AMQ  p1 , p2 ,..., pMQ 

(10)

Giả sử rằng kênh truyền H là cố định và thông tin trạng
thái kênh biết được tại máy thu và máy phát. Các ma trận F
và G đuợc thiết kế theo điều kiện sau:

2

=

Px
GH
Fx + Gn
 p1 , p2 ,..., pMQ 
MQ

e = x−

F

min : c (G, F ) = E e

(5)

2

(11)

G,F

Từ phương trình (5), chúng ta có thể thấy rằng số lượng
ăng-ten phát tương ứng so với số lượng cột chuẩn hoá được
lựa chọn với mục đích tối thiểu tỷ lệ lỗi bít. Do đó SNR trung
bình ở phía máy thu với MQ ăng-ten đã được lựa chọn có các

Trong đó, ma trận F thỏa mãn điều kiện tr ( FF *)  Px và giá
trị kỳ vọng ( E ) liên quan đến phân bổ của x và n được tính
như sau:

chỉ số  pi iM=1 được cho bởi biểu thức sau:



 p , p ,..., p 
1

MQ

2

2

2

Px
H
M Q  p1 , p2 ,..., pMQ 

=



 với M

Q

)

Trong đó, R e ( G, F ) là ma trận hiệp phương sai lỗi, được

(6)

định nghĩa theo phương trình sau:

F

Re (G, F ) := E (ee* )

Các phương trình (5) và (6) được áp dụng cho các ăng-ten
với SNR cao nhất khi lựa chọn ở phía máy thu. Có nghĩa là
opt
opt
opt

các chỉ số p1 , p 2 ,..., pM Q

(

c (G,F ) = E e = E tr ee*  = tr R e (G,F ) (12)

Q

(13)

Sử dụng e ở biểu thức (10) thế vào trong phương trình (13),
ta tính được phương trình như sau:

cột chuẩn hóa cao nhất

của ma trận H, ta có bất đẳng thức sau:

Re (G, F) = E[(x − (GH

2

H

 p1opt , p2opt ,..., pMoptQ 

H



F

MQ

 ( x − (GH

2

2

p

opt
1

opt
, p2opt ,..., pM

Q



2

= H
F

 
2

 

p2opt

R e (G, F ) = E xx − xx F H
*

p 

- GH

2

+GH

opt
MQ

2

 H p1  + H p2  + ... + HMT 

 p , p ,..., p 
1

2
= HF

*

+Gnn G



p

opt
1

opt
, p2opt ,..., pM

Q





Px
H
MT

 p , p ,..., p 
2

Fx + Gn))* ]

MQ

2
F

MQ

1

Fxx + GH

MQ

2

*

*

*

 p , p ,..., p 
2

 p , p ,..., p 
1

*

*

*

*

G − xn G

MQ

2

*

* * *
Fxx F H

 p , p ,..., p 

MQ

* *

Fxn G − Gnx + Gnx F H

1

2

*

 p , p ,..., p 
1

2

G

MQ

G

*

MQ



*



Re (G, F ) =  GH
F − I )  (GH
F −I
p1 , p2 ,..., pM Q 
p1 , p2 ,..., pM Q 




+ GR nn G *

(9)

(16)

Từ bất đẳng thức (9), ta có thể thấy rằng các đường biên
trên và biên dưới của SNR trung bình nhận được là các hàm

Áp dụng phương pháp của Lagrange Duality và điều kiện
Karush-Kuhn-Tuck (KKT) vào phương trình (11) để thiết kế
theo tiêu chí sai số bình phương trung bình nhỏ nhất. Xét biểu
thức Lagrangian với  là tham số nhân Lagraingian như sau:

2

của H F . Điều này có nghĩa là bậc phân tập của M T M R đạt
được với tối ưu lựa chọn ăng-ten trong phương trình (2) khi
tồn bộ H được phân bố i.i.d. Gaussian.

L (  , G,F ) = c (G,F ) +  tr (FF* ) − Px 

ISBN 978-604-80-7468-5

(14)

Sử dụng các giả thiết trong (3), phương trình (15) có thể
được rút gọn như sau:

(7) và (8), ta xác định được phạm vi SNR trung bình ở phía
máy thu với các ăng-ten lựa chọn tối ưu như sau:
F

Fx + Gn))

MQ

(15)

Ở đây, H k  đại diện cột thứ k của H. Từ các phương trình

2

2

 p , p ,..., p 
1

(8)

Px
H
MQ

* *

2

+ ... + H

2

Triển khai phương trình (14) ta được phương trình sau:

2

+ H

p1opt

1

1

(7)

F

MT

Vì M Q  M T , nên ta có biểu thức sau:
H

 p , p ,..., p 

301

(17)

*


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Sử dụng các phương trình (12) và (16) vào phương trình

(17), ta tính được biểu thức:

L (  , G, F ) = tr[(GH
 (GH

 p , p ,..., p 
1

2

MQ

F − I)

 p , p ,..., p 
1

2

đường chéo Λ và V được tính từ phép tính phân rã trị riêng
(EVD) như sau:

H*

 p , p ,..., p 

MQ

1

F − I ) + GR nn G * ] +  tr (FF* ) − Px 

G L (  , G, F ) = 0

(20)

  0; tr ( FF* ) − Px  0

(21)

 tr ( FF* ) − Px  = 0.

(22)

hạng của H*
p ,p



dụng

lý

 p , p ,...,p 
1

2

F=H

 p , p ,...,p 
2

FF* H*

 p , p ,...,p 
1

MQ

+ R nn G
GF = F H
*

*

 p , p ,..., p 
1

2

*

G GH

MQ

2

(23)

*

+ F

*

Từ các phương trình (23) và (24), các ma trận F và G được
thiết kế sau khi lựa chọn ăng ten phát, cũng như đảm bảo lỗi
cân bằng cho mỗi luồng dữ liệu theo các phương trình sau:

F = VΦf
G = Φ g V * H*

 p , p ,... p 
1

2

; Λ và

Λ là các ma trận

MQ

Trước hết, chúng tôi tiến hành so sánh phẩm chất BER hệ
thống của các thiết kế ZF, MMSE và đề xuất với cơng suất
phát được chuẩn hóa Px . Quan sát từ Hình 3, ta có thể thấy

MQ

2

−1
R nn

rằng thiết kế đề xuất có phẩm chất BER tốt hơn so với hai thiết
kế san bằng MMSE và ZF. Cụ thể, tại mức tổng SNR bằng 30
dB thì phầm chất BER hệ thống của thiết kế đề xuất, MMSE
và ZF lần lượt là 3.10-4, 2.10-3 và 5.10-3.

(26)

Với  được tính theo biểu thức sau:

=

R nn H

chọn lọc tần số với nhiễu AWGN.

(25)

 p , p ,..., p 
1



hiệu phát sử dụng phương pháp điều chế là 4QAM; công suất
phát được chuẩn hóa Px ; kênh truyền pha-đinh Rayleigh

(24)

MQ

2

2 ,... pM Q

M R = 4, số lượng ăng-ten được lựa chọn M Q = 1, 2,3; tín

 p , p ,..., p 
1

1

Để kiểm tra, đánh giá chất lượng của thiết kế đề xuất,
chúng tơi xây dựng chương trình Monte Carlo để mơ phỏng
các kết quả tính tốn của hệ thống. Kết quả đề xuất được so
sánh với các thiết kế san bằng theo tiêu chí cưỡng bức bằng
khơng (ZF: Zero-Forcing) và thiết kế san bằng theo tiêu chí
sai số bình phương trung bình cực tiểu (MMSE: Minimum
Mean Square Error). Mơ hình hệ thống MIMO được xem xét
có số lượng ăng-ten phát M T = 4 và số lượng ăng-ten thu

G*

MQ

MQ

IV. CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

thuyết

1

MQ

2

phải như sau: 1   2  ...   B , còn Λ chứa các trị riêng
bằng khơng.

(18) vào các phương trình (19) và (20), ta tính được mối quan
hệ giữa các ma trận tiền mã hóa G và san bằng F tương ứng
sau đây:
H

1

đường chéo. Với Λ chứa B giá trị không âm được sắp xếp
theo thứ tự giảm dần từ phía trên bên trái xuống phía dưới bên

đạo hàm ma trận [14],
tr ( AXB) X = BA, tr ( AX*B) X = 0 , sau đó sử dụng phương trình
Áp

 p , p ,..., p 

Trong đó V và V là các ma trận trực giao có kích thước
M Q  B và M Q  ( M Q − B ) được tạo thành từ không gian

Để thiết kế các ma trận tiền mã hóa F và san bằng G nếu
và chỉ nếu có  cùng với F và G thỏa mãn các điều kiện sau:
(19)

MQ

*
Λ 0 
= (V V ) 
 (V V ) .
 0 Λ

(30)

(18)

F L (  , G, F ) = 0

2

R nn H

tr ( Λ −1/ 2 )

( )

(27)

tr Λ −1 + Px

Trong đó, Φf và Φ g là các ma trận nằm trên đường chéo
chính của các ma trận tiền mã hóa F và san bằng G, được tính
bởi các phương trình sau:
1/ 2

 P 
x
Φf = 

−1
tr
Λ
(
) 

1/ 2

 P 
x
Φg = 

−1
 tr ( Λ ) 

Λ

−1/ 2

Λ −1/ 2
 P

x
+
1


−1
 tr ( Λ ) 

(28)
−1

(29)

Theo thiết kế này các kênh con có giá trị yếu hơn sẽ được
dùng cơng suất cao hơn, ngược lại các kênh con có giá trị
mạnh hơn sẽ được dùng công suất thấp hơn. Và các ma trận

ISBN 978-604-80-7468-5

Hình 3: Phẩm chất BER của các thiết kế
Kết quả mơ phỏng được giải thích như sau: So với thiết kế
san bằng ZF thì thiết kế san bằng MMSE không chịu ảnh

302

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

hưởng lớn của hiệu ứng khuếch đại tạp âm do bộ san bằng
MMSE có tính đến đặc tính của tạp âm cịn bộ san bằng ZF sử
dụng bộ lọc nghịch đảo ở đầu thu để cưỡng bức sự ảnh hưởng
của đáp ứng kênh truyền. Vì vậy, phương pháp san bằng
MMSE ln cho phẩm chất BER tốt hơn phương pháp san
bằng ZF. Trong các phương pháp này, thiết kế đề xuất cho
phẩm chất BER tốt nhất do có sự phân bổ cơng suất được chia
đều trên các kênh nên một số kênh con có giá trị riêng thấp
vẫn có thể truyền tín hiệu tới phía thu. Cịn đối với phương
pháp san bằng MMSE vì phải chịu sự rằng buộc giữa loại bỏ
nhiễu và công suất phát nên khi hệ thống bị giới hạn công suất
phát dẫn đến sự phân bổ năng lượng trên các kênh con có sự
chênh lệch rất lớn đặc biệt khi các kênh con có giá trị riêng
thấp, dẫn đến một số tín hiệu trên các kênh con có giá trị riêng
thấp sẽ không thể truyền tới đầu thu mặc dù vẫn được phân bổ
cơng suất, do đó phẩm chất BER của phương pháp này thấp
hơn so với thiết kế đề xuất.

IV. KẾT LUẬN
Bài báo đã đề xuất giải pháp kỹ thuật lựa chọn ăng-ten
phát kết hợp thiết kế tiền mã hóa và san bằng cho hệ thống
MIMO. Xét trong điều kiện giới hạn công suất phát, các kết
quả mô phỏng cho thấy thiết kế đề xuất đã tận dụng tốt năng
lượng trên mỗi kênh con, đồng thời cải thiện tốt hơn phẩm
chất BER của hệ thống so với các thiết kế trước đây. Ngồi
ra, khi có sự kết hợp lựa chọn ăng-ten phát thì độ lợi SNR của
hệ thống cũng tăng lên đáng kể. Trong tương lai, chúng tôi
hy vọng sẽ đánh giá thêm nhiều khía cạnh khác nhau như

dung lượng, hiệu quả sử dụng phổ và độ phức tạp của hệ thống.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]
[7]
[8]

[9]

Hình 4: Phẩm chất BER của thiết kế đề xuất kết hợp lựa
chọn ăng-ten phát: M T = M R = 4 và M Q = 1, 2,3
[10]

Ngồi ra, khi quan sát từ Hình 4 có thể thấy rằng, độ lợi
SNR hệ thống có xu hướng giảm dần khi lựa chọn số ăng-ten
phát lần lượt từ M Q = 1 đến M Q = 3. Cụ thể, để đạt được

[11]

BER bằng 10-6 thì SNR của thiết kế đề xuất kết hợp lựa chọn
ăng-ten phát lần lượt M Q = 1, 2,3 sẽ có giá trị tương ứng là

[12]

12.5, 19 và 27 dB. Trong trường hợp không lựa chọn ăng-ten
phát ( M T = M Q ) , để đạt được BER bằng 8.10-3 thì SNR của

[13]

thiết kế đề xuất có giá trị là 30 dB. Điều này cho chúng ta thấy
khi có sự lựa chọn ăng-ten phát, độ lợi SNR của hệ thống tăng
hơn nhiều so với không lựa chọn ăng-ten phát.

[14]

ISBN 978-604-80-7468-5

303

J. Joung and S. Sun, “SCF: Sparse channel-state-information feedback
using Karhunen-Lo` eve transform,” in Proc. IEEE Global Commun.
Conf. (GLOBECOM), Austin, TX, USA, Dec. pp. 399–404, 2014.
E. Kurniawan, J. Joung, and S. Sun, “Limited feedback scheme for
massive MIMO in mobile multiuser FDD systems,” in Proc. IEEE Int.
Conf. Commun. (ICC), London, UK, Jun. 2015.
J.-C. Shen, J. Zhang, and K. Letaief, “Downlink user capacity of
massive mimo under pilot contamination,” IEEE Trans. Wireless
Commun., vol. 14, no. 6, pp. 3183 – 3193, Jun. 2015.
S. Sanayei and A. Nosratinia, “Antenna selection in MIMO
systems,” IEEE Communications Magazine, vol. 42, pp. 68 –
73, October 2004 .

A. Dua, K. Medepalli, and A. Paulraj, “Receive antenna selection in
MIMO systems using convex optimization,” IEEE Trans. Wireless
Communications,
vol.
5,
pp.
2353
–2357,
September, 2006.
H. Zhang and H. Dai, “Fast transmit antenna selection algorithms for
MIMO systems with fading correlation,” in Proc. IEEE Veh. Technol.
A. F. Molisch and M. Z. Win, “MIMO systems with antenna selection,”
IEEE Microwave Mag., vol. 5, no. 1, pp. 46–56, Mar. 2004.
X. Li and G. Li, "Transmit Antenna Selection in a Massive MIMO
System Using Convex Optimization," 2018 International Conference
on Intelligent Transportation, Big Data & Smart City (ICITBS), pp.
776-778, 2018.
T. Wu, L. Yuan and A. Zhou, "Antenna Selection Technology
Research in Massive MIMO System," 2022 IEEE Asia-Pacific
Conference on Image Processing, Electronics and Computers (IPEC),
pp. 967-970, 2022.
H. Tang, X. Zong, Z. Nie and A. Chen, "Hybrid Antenna Selection for
Massive MIMO," 2019 Cross Strait Quad-Regional Radio Science and
Wireless Technology Conference (CSQRWC), pp. 1-3, 2019.
X. Zhang, Z. Fu, Y. Zhang, F. Du, X. Zhao, and S. Geng, “Group-based
antenna selection for massive MIMO,” in 2021 13th International
Symposium on Antennas, Propagation and EM Theory (ISAPE), vol.
Volume1, pp. 1–4, 2021.
Seyran Khademi, Sundeep Prabhakar Chepuri, etc “Zero-forcing preequalization with transmit antenna selection in MIMO systems,” 2013
IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal

Processing, May 2013.
H. Sampath, P. Stoica, and A. Paulraj, “Generalized linear precoder
and decoder design for MIMO channels using the weighted MMSE
criterion,” IEEE Transactions on Communications, vol. 49, no. 12, pp.
2198–2206, 2001.
H. Lutkepohl, Handbook of Matrices. New York: Wiley, 1996.