Nghiên cứu bộ dự đoán kênh cho hệ thống thông tin MIMO sử dụng rất nhiều ăng-ten

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (3.93 MB, 24 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THONG

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<small>Luận văn được hoàn thành tại:</small>

HỌC VIEN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THONG

Người hướng dẫn khoa học: TS. Trương Trung Kiên

<small>Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đông châm luận văn thạc sĩ tại Học</small>

viện Công nghệ Bưu chính Viễn thơng

<small>Vào lúc: 10 giờ 00 ngày 27 tháng 02 năm 2016</small>

- Thư viện của Học viện Cơng nghệ Bưu chính Viễn thông

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

MỞ ĐẦU

Hiện nay, với sự phô biến của thiết bị di động thông minh, máy tinh bảng làm cho nhu cầu sử dụng các dịch vụ truyền thơng tốc độ cao ngày

càng lớn. Điều đó địi hỏi các nhà mạng cùng với các nhà phát triển cần

phải nghiên cứu ra những hệ thống thông tin truyền thông di động tốc độ

cao, hiệu năng tốt đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng. Một

trong những cơng nghệ truyền thơng có thể đáp ứng được những u cầu đó là hệ thống thơng tin MIMO sử dụng rất nhiều ăng-ten (massive

MIMO), hay hệ thống thông tin MIMO sử dụng rất nhiều ăng-ten. Công nghệ nay được đề cử trong phiên ban 12 và sau đó của bộ tiêu chuân 3GPP LTE/LTE-Advanced, dần trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng

và là hướng nghiên cứu nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà khoa

học trên thế giới. Đây là một công nghệ rất hứa hẹn cho mạng di động

<small>tương lai 5G.</small>

Đề có thé đưa một cơng nghệ áp dụng vào thực tiễn thì nhất thiết

phải có những nghiên cứu mang tính chất lý thuyết, định nghĩa và các u cầu dành cho cơng nghệ đó. Hệ thống thông tin MIMO cỡ rất lớn được

định nghĩa là hệ thống mà trạm gốc sẽ có hàng trăm ăng ten thay vì chỉ có số lượng ăng ten hạn chế như trong công nghệ MIMO đã được ứng dụng. Hệ thống thông tin MIMO cỡ rất lớn hỗ trợ đa người dùng và đầu cuối

của mỗi người dùng chỉ cần sử dụng ăng ten đơn. Hệ thống thông tin MIMO cỡ rat lớn khi triển khai sẽ vừa phát huy tối ưu tốc độ truyền dit liệu, bảo mật dữ liệu, hiệu quả sử dụng phổ, hiệu quả sử dụng năng lượng,

đồng thời yêu cầu với mỗi thiết bị đầu cuối người dùng sẽ có chi phí rẻ.

Với một mơ hình kênh tương quan theo thời gian được giả thiết đủ đơn

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

giản thì vấn đề đặt ra là xây dựng một bộ dự đoán kênh giống trong thực tế để xác định một bộ dự đoán kênh hợp lý nhất. Một vấn đề được đặt ra

trong mơ hình kênh tương quan theo thời gian là kênh truyền không cố

đinh và thay đổi sau một khoảng thời gian. Sự dịch chuyên của kênh làm

ảnh hưởng đến quá trình thu phát ở cả đường lên và đường xuống dẫn đến

việc sai lệch tín hiệu thu được. Tìm hiểu và thiết kế bộ dư đốn kênh cho

hệ thong thông tin MIMO cỡ rất lớn phù hợp dé giảm thiểu ảnh hưởng của

dịch chuyền kênh nhằm đưa năng lực của hệ thống sao cho càng sát với

thực tế càng tốt. Khi có được bộ dự đốn kênh có đánh giá hiệu quả tốt thì

<small>Từ những động lực nói trên, theo định hướng của người hướng dẫn</small>

khoa học, học viên lựa chọn đề tài: Nghiên cứu bộ dự đoán kênh cho

hệ thống thông tin MIMO sử dụng rất nhiều ăng-ten” làm nội dung

<small>nghiên cứu của luận văn cao học. Học viên hy vọng sau khi thực hiện</small>

xong, luận văn có thê là một tài liệu tham khảo có giá trị cho những người tìm hiểu, nghiên cứu về hệ thống MIMO cỡ rất lớn ở Việt Nam.

<small>Luận văn được thực hiện với những nội dung như sau:</small>

Chương 1: Giới thiệu chung về hệ thống MIMO cỡ rat lớn. Trong chương này tập trung tìm hiểu vấn đề cơ bản của hệ thống MIMO

cỡ rất lớn, các ưu điểm và thách thức của hệ thống. Mục đích đưa ra những

khái quát chung về hệ thống và đánh giá những tiềm năng MIMO ứng

dụng trong hệ thống thông tin di động tế bào mới 5G. Ngồi ra, trong

chương này trình bày vấn đề về mơ hình tương quan theo thời gian

(time-correlated channel model). Các yếu tô dịch chuyển kênh ảnh hưởng như thé nào dé ta phải xây dựng bộ dự đoán kênh hiệu quả.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

Chương 2: Nghiên cứu bộ dự đốn kênh cho hệ thống thơng tin MIMO sử dụng rất nhiều ăng-ten. Trong phần này chúng ta tập trung

nghiên cứu những bộ dự đoán kênh (channel preditor) cho hệ thống

MIMO sử dụng nhiều ăng-ten dé sử dụng dùng dé phân tích và mơ phỏng.

Phần quan trọng nhất trong chương nay là mơ tả mơ hình tín hiệu và mơ

hình hệ thống MIMO cỡ rat lớn. Kết hợp với mơ hình tốn học của các bộ

dự đốn kênh cho hệ thống để đưa ra các phân tích đánh giá, đưa ra các

<small>Chương 3: Mơ phỏng và đánh giá hiệu quả bộ dự đoán kênh</small>

trong hệ thong MIMO cỡ rat lớn. Phan nay tập trung mô tả ngữ cảnh mô phỏng, đưa ra các kết quả mô phỏng bằng matlab. Từ đó, đưa ra những

đánh giá nhận xét về hiệu quả bộ dự đốn kênh trong hệ thống thơng tin

MIMO cỡ rat lớn.

Kết luận và khuyến nghị. Trong phần này đưa ra những kết luận

van dé làm được trong luận văn và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

Với những vấn đề làm được trong luận văn, học viên hy vọng đây sẽ là một tài liệu tham khảo tiếng Việt có giá trị cho những người bắt đầu

tìm hiểu và nghiên cứu về hệ thống thông tin MIMO cỡ tất lớn.

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

CHUONG 1. GIỚI THIEU CHUNG VE HE THONG

MIMO CO RAT LON

1.1. Giới thiệu hệ thống thông tin MIMO cỡ rat lớn

<small>1.1.1. Giới thiệu chung</small>

Công nghệ MIMO đã được nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trong

các tiêu chuẩn truyền thông không dây trong khoảng 2 thập kỷ gần với những nghiên cứu về MIMO đơn người dùng (SU-MIMO) và MIMO đa

người dùng (MU-MIMO). Hệ thống MU-MIMO mang đến bốn điểm lợi:

tốc độ dữ liệu tăng, ôn định độ tin cậy, nâng cao hiệu quả năng lượng và

<small>giảm nhiễu.</small>

Hiện nay thay vì chỉ sử dụng số lượng ăng-ten nhỏ (<10 ăng-ten) thì

hệ thống MIMO cỡ rất lớn (Massive MIMO) sử dụng hàng trăm ăng-ten.

So với các hệ thống MIMO thông thường hệ thống MIMO cỡ rất tạo khả

năng cho sự phát triển của băng thông rộng trong tương lai, cho phép kết

nối mạng internet của mọi người (Internet of people), internet vạn vật

(Internet of things), công nghệ đám mây (Clouds) và các cấu trúc hạ tầng

khác. hệ thông MIMO cỡ rat lớn vừa phát huy tối ưu tốc độ truyền dữ liệu,

bảo mật đữ liệu, hiệu quả sử dụng phổ, hiệu quả sử dụng năng lượng, đồng

thời yêu cầu với mỗi thiết bị đầu cuối người dùng sẽ có chỉ phí rẻ.

1.1.2. Ưu điểm của hệ thông thông tin MIMO cỡ rất lớn

Hệ thống thông tin MIMO cỡ rất lớn có những ưu điểm sẵn có của

hệ thống MIMO nhưng bên cạnh đó cũng có những điểm vượt trội hơn.

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

e Dung lượng kênh truyền trong MIMO cỡ rất lớn có thé tăng lên 10 lần

e_ MIMO cỡ rat lớn có chi phi thiết bị thấp do nó có thé được xây dựng

e_ MIMO cỡ rat lớn cho phép giảm thiểu đáng kế độ trễ trong giao diện

vơ tuyến.

e©_ MIMO cỡ rất lớn được đơn giản hóa ở lớp đa truy nhập.

e Thiết kế MIMO cỡ rat lớn có thé hoạt động 6n định hơn:

e MIMO cỡ rat lớn tăng cường sự vững chắc đối với cả nhiễu nhân tạo

ngoài ý muốn và nhiễu gây ra có chủ ý.

1.1.3. Thách thức của hệ thong MIMO cỡ rat lớn

Hệ thông MIMO cỡ rat lớn có rất nhiều ưu điểm so với các hệ thông

khác nhưng cũng không dễ đề đưa các ưu điểm ấy đáp ứng vào trong công

nghệ thực tế. Việc thực hiện và triển khai hệ thống MIMO cỡ rất lớn trong

thực tế cần phải đáp ứng tốt những tiêu chí sau :

e Xử lý tín hiệu 6n định và nhanh hơn :

e Vấn dé sử dụng chế độ truyền sóng trong hệ thống MIMO cỡ rat lớn

<small>e Nhiễu hoa tiêu</small>

e_ Đặc tính hóa kênh truyền.

e Thực hiện phần cứng và thiết kế mạch

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

1.2. Giới thiệu về mơ hình tương quan theo thời gian

Chất lượng của các hệ thông thông tin phụ thuộc nhiều vào kênh

truyền, nơi mà tín hiệu được truyền từ máy phát đến máy thu. Không giống

như kệnh truyền hữu tuyến là ôn định và có thê dự đốn chính xác được,

kênh truyền vơ tuyến là hồn tồn ngẫu nhiên và khơng hề dé dang trong

việc phân tích. Đề xây dựng một hệ thống thông tin vô tuyến thông thường

phải xác định rõ các yếu tố ảnh hưởng đến kênh truyền. Các hiện tượng ảnh hưởng đến chất lượng kênh truyền bao gồm :

<small>e Hiện tượng đa đường ( Multipath).</small>

<small>e Hiệu ứng Doppler.</small>

e Kênh truyền chọn lọc tan số và kênh truyền không chọn lọc tan số. e Kênh truyền chọn lọc thời gian và kênh truyền chọn lọc thời gian. e Kênh phân bố Rayleigh và Phân bô Ricean .

1.2.1. Các vẫn đề liên quan đến mơ hình tương quan theo thời gian

Mơ hình tương quan theo thời gian của hệ thống MIMO được xét đến ở đây có các thành phần trong mơ hình kênh xác định rõ ràng

e Kênh truyền chọn lọc theo thời gian

e_ Mơ hình kênh quasi-static block fading có băng thơng kênh truyền nhỏ hơn băng mở rộng. Tức là kênh truyền chọn lọc tần số và tuân theo

phân bố Rayleigh.

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

e Ảnh hưởng dịch kênh tương đương với hiệu ứng Doppler xay ra trong

1.2.2. Yếu tổ dịch kênh ảnh hưởng như thé nào đến hệ thống

Nhắc đến dịch kênh, ta hiểu đơn giản là có sự di chuyền tương đối

của các thiết bi đầu cuối so với trạm gốc. Điều này gây ra hiện tương

<small>Doppler ở trong kênh. Khi xảy ra Doppler ở trong kênh thì dữ liệu kênh</small>

truyền trong các ký tự sẽ bị xê dịch đi một khoảng.

Đề ước lượng hay sử dụng được thơng tin trạng thái kênh thì người

<small>ta thường sử dụng các bộ dự doan kênh. Bộ dự đốn kênh dựa trên thơng</small>

tin trạng thái kênh ở các thời điểm trước đó dé mơ tả tương đối chính xác

kênh truyền ở thời điểm hiện tai.

1.3. Kết luận chương

Trong chương này chúng ta đã đưa ra các van đề cơ bản nhất của hệ thống MIMO cỡ rất lớn, những ưu điểm cũng như thách thức mà hệ thống cần được xây dựng dé có thé áp dụng hiệu quả trong thực tế.

<small>Ngồi ra, chương cũng cịn đê cập đên vân đê mơ hình kênh tương</small>

<small>quan theo thời gian (time-correlated channel).</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

CHƯƠNG2. NGHIÊN CỨU BỘ DỰ ĐỐN KÊNH CHO HỆ THĨNG THƠNG TIN MIMO SỬ DỤNG RÁT

NHIÊU ANG-TEN

2.1. Hệ thống thông tin MIMO cỡ rat lớn đa cell

Xét một mạng di động với € cell. Mỗi cell có một trạm gốc và + giá

trị phân bố ngẫu nhiên của người dùng đang hoạt động. Từng trạm gốc

<small>được trang bị Ñ, ăng-ten và mỗi người dùng hoạt động có 1 ăng-ten N; ></small>

Chúng ta giả sử kênh truyền là tần số phăng. Chúng ta xét một mơ

<small>hình kênh quasi-static block fading. Cho h;„„[m] € CR+*† là vector kênh</small>

từ người dùng + ở cell c tới trạm gốc b tại ký tự thứ n:

<small>Trong đó wp„„[n] € CX là vecto kênh fading nhanh và Ryo, €</small> CNet] ma trận xác định đầy đủ dương Hermitian-sysmeteric. Ma trận xác định là độc lập với chỉ số n và xác định là

Rocu = E|h»., [n] Agcu [n]]

Yr.b [n] = Wou [n] hppu [mÌX sự [n] + Zrp [n]

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<small>Người dùng u trong cell b xác định</small>

Y/,pn[m] = VÐĐ/V^chis„[n] #Ƒ,n[m] + Zp puln]

<small>desired signal noise</small>

<small>Tín hiệu training nhận được ở trạm b là</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

Rppu[n] = RssuQ»uØpu[n]

kênh quan sát có thê giải được

hppu[m] = đgpu[n] + R;»„[n]

Trong đó App, [N]~ CN (0, Rpe„ — ®;p„) là lỗi ước lượng kênh và khơng tương quan với R„z„[n].

2.2. Mơ hình dịch chuyển kênh

Về nguyên tắc, các kênh thay đổi theo thời gian do sự chuyên động

của các ăng-ten và những đối tượng (hoặc người) trong mơi trường truyền

sóng. Dé phân tích tác động của dịch chuyền kênh, chúng tơi cần một mơ hình thay đổi theo thời gian cho kênh truyền.

Cho h[n] là biến ngẫu nhiên q trình mơ hình hóa các hệ số kênh fading từ một ăng-ten cơ sở để người sử dụng một ăng-ten

<small>. Một hàm tự tương quan thường được sử dụng là mơ hình </small>

Clarke-Gans, mà thường được gọi là mơ hình Jakes và giả sử các đường lan truyền

gồm một ăng-ten dang hướng 2 chiều ở máy thu. Trong mơ hình này, trung

bình hóa tự tương quan rời rạc theo thời gian của hệ số kênh fading là

Talk] = Js(2mfsTs|k|)

Dé có sự rõ rang của mơ hình kênh truyền, chúng tôi đáp ứng việc tiếp cận sử dung mơ hình tự quy hồi với tham số L, xác định như là AR(L),

h[n] = 3» ah[n — I]+ w[n]

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

Dưới mơ hình AR(1) cho bat cứ b,c € Cvau € Uz,

hpcu [In] = ahyey[n —l1]+ ®pc„[n]

Trong đó Rp„„[m — 1] là khoảng ký tự trước của kênh truyền và

@p¿„[m] € CX là nhiễu kênh truyền không tương quan do dịch chuyển

E|h».u[n — q]hÿ„[m — k]| = al UR

Kênh truyền thực sự tại thời điểm (n + 1):

Ayeyln + 1] = œRpeu[n] + epeuln + 1]

= đRy¿u[n] + œRy¿u[n] + erculn + 1]

Dự đoán kênh là một phương pháp tiếp cận tự nhiên dé khắc phục

hiệu ứng dịch chuyền kênh.

Cho {hooughy 9 trong đó hy,,, € CW:*X: là đường tối ưu thứ p của

bộ dự đốn tuyến tính Wiener sao cho giảm thiểu tối đa MSE trong dự

Tpu(p, ø) := |AŒ, œ) ® Rou + pẹ +1)

Oncu@, #) := [6(p, œ) ® Rpz„]Tpup, z)[ơŒ, @) @ Rpp„]”

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

Định lý 1: đường tối ưu thứ p của bộ tuyến tinh Wiener là

Trong phan nay, chúng ta xét đến 3 kịch ban: i) Trang thái kênh hiện

<small>tại ii) Trang thái kênh bị dịch và iii) Trạng thái kênh được dự đốn.</small>

Đường truyền lên

Trạm gốc b có trạng thái kênh truyền

hppuln + 1], CSI hiện tại

#ppu„[n +1) = 4 øRppu[n], CSI dịch

Tốc độ đạt đường đường lên của người dùng u trong cell b là

Ryu = E[LOG( + tru)

Bồ dé 1 tong kết các kết quả quan trọng cho đánh giá xác định tiệm

cận. Bồ đề 2 và 3 thé hiện diễn giải SINR tương đương xác định cho CSI

Bồ đề I: cho AEC**Ầ . với dạng biên duy nhất của trải phổ ( có với

giá trị N). Cho x,y€C, trong đó x~CN (0, ®x) ,y~£# (0, ®„).c là hồn

<small>tồn độc lập và độc lập trong A. Do vậy chúng ta có :1. 1 a.S.</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

<small>2 (4)r,bu cho nhiêutrong liên cell (intra-cell) và liên cell (inter-cell) và iv) a</small>

<small>liên cell do nhiễu hoa tiêu. a = 1, SINR tương đương xác định với CSI</small>

hién tai 1a Am? , = As) . ñ là hàm tăng của ø trong [0,1].

Bồ đề 3: Với CSI dự đoán trước đạt được bằng việc sử dụng bộ dự đốn Wiener tuyến tính tối ưu p đường, SINR tương đương xác định cho

<small>người dùng wu trong cell b là:</small>

Chú ý rằng, ta có 7 (0,a) = 9, (a)

<small>Truyén dan đường xuông</small>

<small>Tin hiệu nhận được tại người dùng u trong cell là</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

Công suất nhiễu cộng tạp âm tại người dùng 1 trong cell b là

Ïyp„ = yz Apvar|hbpu[n + 1]fy„[n + 1]] + NP p,

Repu = log;(1 + Tlcpu)

Bồ đề 4 và bé đề 5 đưa ra SINR tương đương xác định đường xuống

<small>tại người dùng u trong cell b trong trường hợp CSI dịch và dự đoán CSI.</small>

Bổ đề 4: với CSI dịch, SINR tương đương xác định đường xuống

<small>tại người dùng u trong cell b là</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

Aru — Ấp [te Pp pul?

B® = tr(R,,„ — a2 Ppp) P

Ta co A, = Ant, (2), An, (a) là hàm tăng cua a trong [0,1].

Bồ dé 5: với CSI dự đoán trước, SINR tương đương xác định đường

xuống tại người người dùng + trong cell b là

<small>Trong đó</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

Như vậy trong chương hai, chúng ta cùng nhau tìm hiểu hệ thống MIMO cỡ tất lớn đa cell đa người dùng được dùng đề phân tích đánh giá hiệu quả của bộ dự đốn kênh của hệ thơng MIMO cỡ tắt lớn trong trường hợp mơ hình xét đến là dịch chuyền kênh.

Chương này luận văn cũng những phân tích về tốc độ mà hệ thong

đạt được cho cả đường lên đường xuống.

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

CHƯƠNG3. MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU Q

BỘ DỰ ĐỐN KÊNH TRONG HỆ THĨNG MIMO VỚI

RAT NHIÊU ANG-TEN Ở TRAM GĨC

3.1. Mơ tả kịch bản và tham số mô phỏng

Trong chương này, chúng ta sẽ mơ tả sơ lược về chương trình mơ

phỏng, kịch ban mô phỏng và những tham số được sử dụng dé mơ phỏng.

<small>Học viên sử dụng bộ chương trình mơ phỏng mMIMOsim sử dụng ngơn</small>

ngữ lập trình MATLABtâ va được phát triển bởi nhóm nghiên cứu của TS. Trương Trung Kiên để mơ phỏng một mạng thơng tin di động có 7 cell, mỗi cell có hình lục giác đều. Chúng ta giả sử các cell có cùng số

lượng người dùng. Bên cạnh đó, chúng ta giả sử rằng các cell có chung cau hình trạm gốc và cách thức các ăng-ten hoạt động trong cell. Các tham số mô phỏng quan trọng có trong Bang 3.1

Chúng ta dé xuất một hình khối chuỗi vịng cho mMIMO với một cụm phân tán có sự trải trễ cơ định và lựa chọn ngẫu nhiên. Cấu hình chuỗi

ang-ten có cầu hình được chọn là góc đến (hay là vị trí khởi đầu) và cho góc trải (AoS) được phân bố theo phơ hướng cơng suất nhất định (PAS):

Pas |2 K

P„(Ó) = 4 Va, bel-m m1]

Trong đó ở là giá trị ngẫu nhiên mồ tả AoA/AoD với trung bình góc

Pova Bas = (1 — e N20 /as\) ˆ,

</div>