Dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC

Dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC


Hoàng Hữu Thành


Trường Đại học Công nghệ. Đại học Quốc gia Hà Nội
Luận văn ThS. Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông: 60 52 02 03
Người hướng dẫn : PGS.TS. Trịnh Anh Vũ
Năm bảo vệ: 2013
65 tr .

Abstract. Tổng quan về mô hình kênh hệ thống MIMO, mô tả các mô hình kênh mà
nó sẽ được sử dụng trong các mô phỏng, và một mô hình tín hiệu vào ra rời rạc cũng
sẽ được giới thiệu. Biểu diễn kênh dựa trên mô hình toán học, phân tích và tìm điều
kiện để áp dụng kỹ thuật MIMO một cách hiệu quả. Tập trung dung năng kênh MIMO
đơn người dùng và đa người dùng trong lý thuyết Shannon. Dung năng Shannon của
một kênh bất biến theo thời gian được định nghĩa là thông tin tương hỗ lớn nhất giữa
các kênh đầu vào và đầu ra. Đây là tốc độ dữ liệu tối đa có thể được truyền qua các
kênh với xác suất lỗi nhỏ tùy ý. Đối với đường lên chúng ta sẽ tín toán dung năng tổng
đạt được khi sử dụng kỹ thuật thu MMSE kết hợp với SIC. Cuối cùng là sự so sánh,
đánh giá giữa dung năng kênh MIMO đa người dùng và đơn người dùng. Phân tích mã
hóa và giải mã trong hệ thống MU-MIMO qua đó mô tả thuật toán SMMSE-SIC áp
dụng tại bộ thu đa người dùng cho đường uplink (tại trạm cơ sở), một phương pháp
khử nhiễu liên tiếp kết hợp với kỹ thuật thu SMMSE trong hệ thống MU-MIMO. Phân
tích mã hóa và giải mã trong hệ thống MU-MIMO qua đó mô tả thuật toán SMMSE-
SIC áp dụng tại bộ thu đa người dùng cho đường uplink (tại trạm cơ sở), một phương
pháp khử nhiễu liên tiếp kết hợp với kỹ thuật thu SMMSE trong hệ thống MU-MIMO.
Trình bày tóm tắt các kết quả đạt được và nêu ra hướng phát triển tiếp theo của đề tài,
cũng như những nghiên cứu dự kiến sẽ thực hiện trong tương lai.
Keywords. Kỹ thuật điện tử; Điện tử viễn thông; Dung năng đa người dung

Content.
Trong thời đại phát triển bùng nổ của các hệ thống thông tin vô tuyến, nhu cầu
về chất lượng, dung lượng, các dịch vụ đa phương tiện và tính đa dạng trong các hệ
thống thông tin không dây như thông tin di động, internet đang tăng lên một cách
nhanh chóng trên phạm vi toàn thế giới. Tuy nhiên, phổ tần số vô tuyến là hữu hạn,
muốn tăng dung lượng bắt buộc phải tăng hiệu quả sử dụng phổ tần số. Vì vậy, việc
nghiên cứu, ứng dụng các công nghệ và kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng nhu cầu này luôn
là một đòi hỏi cấp thiết. Một trong những kỹ thuật có thể giúp cải thiện đáng kể chỉ
tiêu, dung lượng, tốc độ dữ liệu đỉnh và phạm vi liên lạc của hệ thống được tập trung
nghiên cứu trên thế giới trong thời gian gần đây chính là kỹ thuật „đa đầu vào đa đầu
ra‟ MIMO (Multiple Input Multiple Output) hay kỹ thuật sử dụng nhiều anten phát và
nhiều anten thu. Hệ thống MIMO có thể xem như một hệ thống ghép nhiều kênh con
„một đầu vào một đầu ra‟ SISO (Single Input Single Output) hay hệ thống đơn anten.
Dung lượng kênh của hệ thống MIMO là tổng hợp dung lượng của các kênh con thành
phần. Dung lượng kênh MIMO bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi phân bố tăng ích đặc
trưng của các kênh con SISO. Giải pháp sử dụng nhiều phần tử anten tại cả máy thu và
máy phát cho phép khôi phục dữ liệu phát tốt hơn, cải thiện quá trình tách dữ liệu của
người sử dụng. Hai mô hình MIMO cơ bản đó là mã hóa không gian thời gian STC
(Space Time Coding) và ghép kênh phân chia không gian SM (Spatial Multiplexing).
Mã hóa không gian thời gian được dùng để làm tối đa phân tập không gian trong các
kênh MIMO. MIMO sử dụng nhiều anten phát và nhiều anten thu để mở thêm các
kênh truyền trong miền không gian. Do các kênh song song được mở ra cùng thời gian,
cùng tần số, nên đạt được tốc độ dữ liệu cao mà không cần băng thông lớn. Nói một
cách khác là nhờ sử dụng nhiều phần tử anten ở cả phía phát và phía thu, cùng với các
kỹ thuật xử lý tín hiệu bên phát và bên thu, mà kỹ thuật này cho phép sử dụng hiệu quả
phổ tần số cho hệ thống thông tin vô tuyến, cải thiện tốc độ dữ liệu, dung lượng kênh
truyền cũng như độ tin cậy hơn so với các hệ thống truyền thông đơn anten bằng cách
xử lý theo cả hai miền không gian và thời gian.
Trong thời gian gần đây, các nghiên cứu trên thế giới ngày càng quan tâm nhiều
đến các hệ thống thông tin vô tuyến MIMO. Trong đó có nhiều hướng nghiên cứu giải

quyết các vấn đề khác nhau như bài toán dung lượng kênh đa người dùng MIMO, các
bài toán tách sóng, bài toán ước lượng kênh truyền, bài toán mã hóa không gian thời
gian, xử lý tín hiệu không gian thời gian, Một khó khăn gặp phải trong việc giải
quyết bài toán tách sóng là chất lượng hệ thống này bị ảnh hưởng mạnh bởi can nhiểu
đa truy cập MAI (Multiple Access Interference), hiệu ứng xa gần (near-far effect) và
giao thoa liên ký tự ISI (InterSymbol Access Interference), đặc biệt là khi số lượng
anten tăng lên. Do những hạn chế trên, nhiều hướng nghiên cứu khác nhau đã được đề
xuất để triệt can nhiễu MAI, trong đó đáng chú ý là phương pháp tách sóng đa truy
cập MUD (MultiUser Detection). Ý tưởng cơ bản của phương pháp này là khai thác
cấu trúc của can nhiễu MAI để triệt nó. Ở máy thu, thông tin của tất cả các user được
sử dụng để thực hiện việc tách sóng cho từng user. Do tính phức tạp quá cao của
phương pháp tách sóng tối ưu nên các nghiên cứu về MUD đã tập trung vào các bộ
tách sóng cận tối ưu. Các bộ tách sóng này có hiệu năng gần bằng bộ tách sóng tối ưu
nhưng đơn giản, thực tế hơn, chúng được chia làm hai loại tuyến tính và không tuyến
tính. Các bộ tách sóng tuyến tính áp dụng phép biến đổi tuyến tính đối với ngõ ra của
bộ lọc phối hợp như bộ tách sóng giải tương quan, bộ tách sóng MMSE (Minimum
Mean-Square Error). Trong khi đó, các phương pháp không tuyến tính thực hiện lặp
lại việc tái tạo và trừ can nhiễu MAI, chẳng hạn như bộ triệt nhiễu nối tiếp SIC
(Successive Interference Cancellation), bộ triệt nhiễu song song PIC (Parallel
Interference Cancellation ), vv…
Luận văn nghiên cứu về „Dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC‟ trong hệ
thống MIMO, đi vào nghiên cứu kỹ thuật xử lý, tính toán để thực hiện lặp lại việc tái
tạo và khử nhiễu nối tiếp từ tín hiệu thu được tại bộ thu của hệ đa người dùng nhằm đạt
được dung năng tổng mong muốn. Hoạt động của các hệ thống được xây dựng trên cơ
sở toán học và kết quả mô phỏng so sánh giữa mô hình tách sóng SIC mới để đạt được
dung năng so với các mô hình tách sóng khác thực hiện bằng MATLAB. MIMO đa
người dùng được áp dụng cho cả đường lên và đường xuống nhưng luận văn chỉ trình
bày sâu về đường lên và bộ thu áp dụng kỹ thuật SIC tại trạm cơ sở.
Mục tiêu nghiên cứu của Luận văn
- Cơ sở lý thuyết dung năng đa người dùng so với dung năng đơn người dùng.

- Kỹ thuật SIC để đạt dung năng so với kỹ thuật khác.
- Mô phỏng và đánh giá hệ thống.
Đối tượng nghiên cứu:
- Hệ thống thông tin vô tuyến MIMO.
- Xử lý tín hiệu miền không gian, thời gian và tần số trong hệ thống thông tin vô
tuyến tiên tiến.
- Kỹ thuật khử nhiễu nối tiếp SIC của bộ thu trong hệ thống MU-MIMO áp dụng
cho đường uplink tại trạm cơ sở.
Phương pháp nghiên cứu:
Phương pháp nghiên cứu của luận văn bao gồm việc nghiên cứu lý thuyết, xây
dựng mô hình, đề xuất, cải tiến các thuật toán kết hợp với mô phỏng trên máy tính.
Cấu trúc của Luận văn:
Luận văn gồm 4 chương với nội dung tóm tắt như sau:
Chương 1: Mô hình kênh MIMO
Chương này là cái nhìn tổng quan về mô hình kênh hệ thống MIMO, mô tả các
mô hình kênh mà nó sẽ được sử dụng trong các mô phỏng, và một mô hình tín hiệu vào
ra rời rạc cũng sẽ được giới thiệu. Biểu diễn kênh dựa trên mô hình toán học, phân
tích và tìm điều kiện để áp dụng kỹ thuật MIMO một cách hiệu quả.
Chương 2: Vùng dung năng của kênh MU-MIMO
Trong chương này, chúng ta tập trung dung năng kênh MIMO đơn người dùng
và đa người dùng trong lý thuyết Shannon. Dung năng Shannon của một kênh bất biến
theo thời gian được định nghĩa là thông tin tương hỗ lớn nhất giữa các kênh đầu vào
và đầu ra. Đây là tốc độ dữ liệu tối đa có thể được truyền qua các kênh với xác suất
lỗi nhỏ tùy ý. Đối với đường lên chúng ta sẽ tín toán dung năng tổng đạt được khi sử
dụng kỹ thuật thu MMSE kết hợp với SIC. Cuối cùng là sự so sánh, đánh giá giữa
dung năng kênh MIMO đa người dùng và đơn người dùng.
Chương 3 : Kỹ thuật SIC với MU-MIMO uplink
Chương này chúng ta sẽ tập trung phân tích mã hóa và giải mã trong hệ thống
MU-MIMO qua đó mô tả thuật toán SMMSE-SIC áp dụng tại bộ thu đa người dùng
cho đường uplink (tại trạm cơ sở), một phương pháp khử nhiễu liên tiếp kết hợp với kỹ

thuật thu SMMSE trong hệ thống MU-MIMO.
Chương 4: Mô phỏng đánh giá hệ thống
Sử dụng Matlab để tiến hành mô phỏng các kỹ thuật ZF, MMSE, ZF-SIC,
MMSE-SIC từ kết quả mô phỏng chúng ta sẽ phân tích, so sánh và đánh giá hiệu năng
của kỹ thuật SIC so với kỹ thuật tách sóng đa người dùng khác.
Phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận văn: Trình bày tóm tắt các
kết quả đạt được của luận văn và nêu ra hướng phát triển tiếp theo của đề tài, cũng
như những nghiên cứu dự kiến sẽ thực hiện trong tương lai.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Trịnh Anh Vũ, (2008), “ Nghiên cứu kỹ thuật Mimo ứng dụng trong thông tin vô
tuyến thế hệ thứ 4 ”, tr. 27.
[2] Trịnh Anh Vũ, (2006), “Thông tin di động”, 32000; 24 cm.
Tiếng Anh
[3] D. Gesbert, M. Kountouris, R. W. Heath, Jr., C B. Chae, and T. Salzer, (2007),
“Shifting the MIMO Paradigm: From Single User to Multiuser Communications”,
IEEE Signal Processing Magazine, vol. 24, no. 5, pp. 36–46.
[4] N. Jindal, (2006), “MIMO Broadcast Channels with Finite Rate Feedback”, IEEE
Trans. Information Theory, Vol. 52, No. 11, pp. 5045–5059.
[5] C. B. Chae, D. Mazzarese, N. Jindal, and R. W. Heath, Jr, (2008), “Coordinated
Beamforming with Limited Feedback in the MIMO Broadcast Channel”, IEEE
Jour. on Selected Topics in Comm.
[6] Michael Ohm, Alcatel-Lucent Bell Labs Lorenzstr. 10, 70435 Stuttgart
, (2010) “SIC receiver in a mobile MIMO-OFDM
system with optimization for HARQ operation”.
[7] David Tse and Pramod Viswanath, (2005), “Fundamentals Wireless
Communication”, Cambridge University Press.
[8] Veljko Stankovi´c, (2006), Multi-user MIMO wireless communications, Ilmenau
University of Technology.
[9] (2005), ”Space Time Processing for MIMO Communications”, Artech house pp

238-330.
[10] Mohinder Jankiraman, (2004), “Space-Time Codes and MIMO Systems” Artech
house universal personal communication series.
[11] Claude Oestges and Bruno Clerckx, (2007), “Mimo wireless communications:
From real -world propagation to space -time code design”, Academic Press.
[12] CRC. Taylor & Francis, (2006), “MIMO system technology for wireless
communication”.
[13] Thomas M . Cover, Joy A. Thomas, (1991), “Elements of Information theory”,
.John Wiley&Sons.
[14] Rappaport T. S, (2002), “Wireless Communication: Principles and Practice,
Prentice Hall”.
[15] John Wiley& Sons Ltd (2002), W.W. Lu, “Broadband Wireless Mobile”.
[16] Afif Osseiran, (2006), “The WINNER II Air Interface: Refined Spatial-Temporal
Processing Solutions”.
[17] Rahim tafazolli, (2006), “Technologies for the Wireless Future”, The University
of Syrrey, UK.
[18] Scientific Research Publishing, Inc., USA, (2010), “The International Journal of
Communications, Network and System Sciences” (Online at Scientific Research
Publishing, www.SciRP.org).
[19] Giovanni Del Galdo và Martin Haardt, (2010), “Geometry- Based Channel
Modeling For Multi-User MIMO System and Applications”. Ilmenau University
of Technology.
[20] Howard Huang, Constantinos B Papadias, Sivarama Venkatesan, (2011), “MIMO
Communication for Cellular Networks”. Howard Huang and Sivarama Venkatesan
- BellLabs, Alcatel-Lucent Holmdel,NewJersey; Constantinos B. Papadias. Athens
Information Technology Athens, Greece.
[21] J. Winters, (1987), “On the capacity of radio communication systems with
diversity in a rayleigh fading environment,” IEEE JSAC, vol. 5, pp. 871–878.
[22] J. Axnas et al, (2005), “D2.10 Final report on identified RI key technologies,
system con- cept, and their assessment,” Tech. Rep. IST-2003-507581 WINNER,

IST WINNER.
[23] M.Dottling et al, (2005), “D2.7 Assessment of Advanced Beamforming and
MIMO Tech- nologies,” Tech. Rep. IST-2003-507581 WINNER, IST WINNER.
[24] T.F.Chan, (1982) “An improved algorithm for computing the singular value
decomposition,” ACM Trans. on Math. Software, vol. 8, no. 1, pp. 72–83.
[25] G. Vivier et al, (2006), “D6.13.1 WINNER 2 Test scenarios and calibration cases
issue 1,” Tech. Rep. IST-4-027756 WINNER 2, IST WINNER.
[26] J. Salo et al, (2005), “MATLAB implementation of the WINNER Phase I Channel
Model ver1.5 ”.
[27] Won Y. Yang, Yong S. Cho, Won G. Jeon, Jeong W. Lee, Jong H. Paik Jae K.
Kim, Mi-Hyun Lee, Kyu I. Lee, Kyung W. Park, Kyung S. Woo, (2009),
“MATLAB®/Simulink® for Digital Communication”.
[28] Yong Soo Cho, Jaekwon Kim, Won Young Yang, Chung G. Kang, (2010),
“MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB”.
[29] Panhyung Lee and Jae Hong Lee, (2010), “A Fair Scheduling Algorithm for
Uplink Multiuser MIMO-OFDM System with MMSE-SIC detection”, School of
Electrical Engineering, Seoul National University Shillim-dong, Gwanak-gu,
Seoul 151-742, Korea.