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


Onering trong môi trường NLOS ta nhận thấy các đường đồ thị của Onering luôn đạt
được các giá trị SER gần với kết quả của mô hình SCM. Như vậy, một lần nữa trong
chương này chứng mình rằng nếu như các điều kiện ban đầu của hai mô hình là trùng
nhau thì trong điều kiện NLOS thì mô hình Onering hoàn toàn có thể thay thế cho mô
hình thực nghiệm SCM.
KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
Dựa trên đặc tính tương quan của mô hình kênh phân tập không gian SCM (Case II,
Model C) theo chuẩn LTE với băng thông 5MHz cho các kênh đường xuống trong hệ
thống MIMO 2 anten phát 2 anten thu. Theo trích dẫn của 3GPP, SCM có ba môi trường

với các bán kính và bộ tham số góc đặc trưng cho từng môi trường. Luận án khảo sát bộ
thông số tối ưu về bước sóng với khoảng cách phần tử anten của đặc tính tương quan
không gian trên mô hình kênh phân tập không gian SCM. Bảng 1.10 là thống kê về việc
khảo sát các hàm tương quan không gian được thực hiện trong luận án trong chương 1.
Hàm tương quan không gian của SCM phụ thuộc vào khoảng cách giữa các phần tử
anten bên thu/phát. Luận án cũng khảo sát hàm tương quan bên thu/phát dưới dạng các
phân bố của các biến ngẫu nhiên của các giá trị góc tới AoA và góc đi AoD.
Đóng góp 1: Luận án so sánh đặc tính tƣơng quan không gian của phƣơng pháp
mô hình tham số đo đạc không gian SCM và phƣơng pháp mô hình kênh hình học
một vòng tròn Onering với cùng chuẩn LTE-A. Đồng thời đánh giá hiệu năng hệ
thống thông tin di động qua hai phƣơng pháp mô hình kênh từ đó đề xuất cách lựa
chọn mô hình kênh theo các môi trƣờng truyền dẫn.
Hai phương pháp mô hình không gian SCM- mô hình tham số đo đạc và mô hình
hình học một vòng tròn Onering được so sánh với nhau với cùng chuẩn LTE-A về các
hàm tương quan trong hệ thống MIMO 2 anten phát 2 anten thu. Mô hình Onering là mô
hình hình học có các điểm tán xạ của các đường truyền chính nằm trên vòng tròn bán
kính R, vòng tròn này được phân chia thành các đới tán xạ
mục đích là để tạo ra các
thời gian trễ truyền dẫn phù hợp với kết quả đo dựa trên mô hình hình học. Với mô hình
Onering người ta đo các giá trị trải trễ của mỗi đường truyền và đưa ra hàm công suất trễ
của kênh. Từ đó có thể suy ra gần đúng các điểm tán xạ và thiết lập lên vòng tròn tán xạ
bán kính R với yêu cầu
rồi thực hiện đánh giá đặc tính tương quan không gian
của các cặp anten hai bên phát thu. Đặc tính tương quan của mô hình một vòng tròn
Onering có thể hoàn toàn không chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và sẽ phải
chuyển sang các mô hình hình học thay thế phù hợp hơn với điều kiện truyền dẫn như
mô hình hai vòng tròn Tworing, mô hình Elipse… Trong khi đó, với mô hình không
gian SCM thì ngoài số lượng đường truyền chính là N thì còn có thêm M đường truyền
con của mỗi đường truyền chính để tạo thành các cụm tán xạ (clusters) với bộ thông số
tương đối lớn. Do vậy mô hình không gian SCM có thêm hai bậc tự do là góc của đường

truyền con thứ m của đường truyền chính thứ n để mô tả các điểm tán xạ trong một cụm
tán xạ.

19


Bảng 1.10 Thống kê về các hàm tương quan không gian
Mô hình truyền không thẳng NLOS
Chuẩn LTE đường Băng thông 5MHz
xuống
Tham số khoảng cách
anten theo 3GPP
Đặc tính tương quan bên phát (BS)

Băng thông 5MHz
;
(

(

Phân bố Gauss
Phân bố Uniform
Hàm tham chiếu tính
trực tiếp từ công thức
tương quan

Mô hình truyền thẳng LOS

=10 /4 /0.5

) của góc AoD theo các phân bố

)

[− (

(
(−
) ]

)
)

[

]

[− (

) ]
[

(

Đặc tính tương quan bên thu (MS)
Hàm Bessel
Phân bố Uniform
Phân bố Gauss
Hàm
tương

quan
không gian hai chiều

(

(

) của góc AoA theo các phân bố

)

(
(
(

)

(−
(

),
V

)]

)
)
)
V

Mặt khác, xét về mô hình các điểm tán xạ thì mô hình SCM là mô hình đo vì các
điểm tán xạ trong các cụm tán xạ được đo theo các kết quả đo thực tế của môi trường
truyền. Với mô hình SCM, người ta đo các hàm công suất trễ của kênh truyền trên các
đường truyền chính sau đó sẽ thực hiện đo các điểm tán xạ, góc tán xạ của đường truyền
con thứ m của đường truyền chính thứ n rồi thực hiện đánh giá đặc tính tương quan
không gian của các cặp anten bên phát thu. Các hàm tương quan không gian dựa trên kết
quả đo sẽ cho kết quả chính xác phù hợp với môi trường khảo sát đo.
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. Với mô
hình Onering, với điều kiện là R
, ta có thể bớt được hai tham số góc là bậc tự do,
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 như mô hình hai
vòng tròn hay mô hình ellipse. 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. Các kết quả phân tích và so
sánh này giúp các nhà khoa học lựa chọn phương pháp mô hình kênh phù hợp cho từng
trường hợp môi trường truyền dẫn.

20


Kết luận 1: Các kết quả mô phỏng của hai mô hình có thể cho ta những bộ tham số tối
ưu bên 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 về kênh truyền, sự sắp xếp anten và so sánh
tham số hệ thống 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. Trong trường hợp các anten bên phía trạm gốc dịch chuyển thì các hàm
tương quan có sự dịch chuyển đối với nhau, khi đó luận án đề xuất sử dụng mô hình
SCM vì tính chất gần thực tế do sử dụng nhiều bộ tham số mô phỏng.
Kết luận 3: Trong trường hợp 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. Trong trường hợp truyền tín hiệu
thẳng LOS, lúc này đường truyền trực tiếp chiếm công suất lớn so với quỹ công suất
chung, mô hình Onering phải chuyển sang mô hình hình học khác. Bảng phân tích khả
năng ứng dụng của hai mô hình kênh (Y: sử dụng, N: không sử dụng).
Bảng 1.8 Phạm vi sử dụng của hai phương pháp mô hình kênh
Môi trường
Thông số
SCMSCMOROR-LOS
NLOS
LOS
NLOS
Suburbanma
Y
N
Y
N
cro
Urban macro
Y
N
Y
N
Urban micro
Y
Y

Y
N Tworing
Typical
N
N
N
N
urban
; R=312m
Rural Area
N
N
Y
N
; R= 79.2m
Hilly Terrain
N
N
N
N
; R=2702m
Indoor
N
N
N
N Ellipse
; R=7.2m
Từ các phân tích ở trên, luận án có đưa ra những tổng quát chung nhất về sự so sánh của
hai mô hình một vòng tròn và mô hình không gian SCM.
a. So sánh 2 mô hình theo tham số hệ thống bằng cách thay đổi các bộ tham số

khoảng cách anten của hai mô hình thì thấy rằng hàm tương quan không gian có
tính chất giống nhau trong bảng 1.9
Bảng 1.9 So sánh hai mô hình theo tham số hệ thống
Mô hình SCM
,
,
,
Mô hình OR
Tham số hệ Hằng số cho trước Biến ngẫu nhiên tuân Giá trị ngẫu nhiên
thống
trong bảng
theo quy luật phân bố
xác định
b. Cách thực hiện của hai mô hình

21


Với mô hình Onering việc xây dựng mô hình được bắt đầu bởi việc đo các giá trị trải
trễ của mỗi đường truyền và đưa ra hàm công suất trễ của kênh. Từ đó có thể suy ra gần
đúng các điểm tán xạ và thiết lập lên vòng tròn tán xạ bán kính R. Từ vòng tròn tán xạ
bán kính R với điều kiện
ta sẽ thực hiện đánh giá đặc tính tương quan không gian
của các cặp anten hai bên phát thu. Với mô hình SCM, việc xây dựng mô hình được bắt
đầu bởi việc đo các hàm công suất trễ của kênh truyền, sau đó sẽ thực hiện đo các điểm
tán xạ và các góc tán xạ của tuyến con, rồi cuối cùng thực hiện đánh giá đặc tính tương
quan không gian của các cặp anten bên phát thu. Các hàm tương quan không gian dựa
trên kết quả đo sẽ cho kết quả chính xác phù hợp với môi trường khảo sát đo.
c. Ƣu nhƣợc điểm của hai mô hình
Onering không phải thực hiện đo các điểm tán xạ nhưng đổi lại là hàm tương quan

không còn chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và phải mở rộng sang các mô
hình hình học khác. Với mô hình không gian SCM, do phải đo đạc 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. SCM có bộ tham số phức
tạp, có nhiều hơn 2 tham số bậc tự do so với mô hình một vòng tròn, vì vậy khó có sự
liên kết giữa các kết quả mô phỏng và phân tích lý thuyết tính toán.
Đóng góp 2: Dựa trên kết quả phân tích lý thuyết của đặc tính tƣơng quan
không gian và kết quả mô phỏng hệ thống thông qua chỉ tiêu mô phỏng chất lƣợng
hệ thống SER, luận án đề xuất các bộ tham số về khoảng cách anten phát và thu
cho hệ thống MIMO-OFDM sử dụng các kỹ thuật mã hóa kênh khác nhau trên mô
hình kênh tham số đo đạc không gian SCM và mô hình kênh hình học tán xạ một
vòng tròn Onering.
Các bài toán tối ưu hệ thống ở lớp vật lý là rất phức tạp, không thể đưa ra lời giải
tường minh bằng các phương pháp giải tích. Cách làm thông thường là mô phỏng vét
cạn tất cả các trường hợp để đưa ra sự đánh giá chính xác và đáng tin. Dựa trên hệ thống
tương quan MIMO-OFDM, quá trình mã hóa được thực hiện bởi các kỹ thuật mã hóa và
xử lý tín hiệu không gian thời gian như các mã không gian–tần số/thời gian SFBC,
STBC hay giải thuật VBLAST kết hợp với các bộ cân bằng kênh.
Với mục đích nâng cao hiệu năng của hệ thống và giảm thiểu tỉ lệ lỗi ký tự của tín
hiệu trên đường truyền, mã SFBC luôn có ưu thế hơn so với mã còn lại. Ta thấy rằng
hiệu năng hệ thống được cải thiện khi tăng khoảng cách giữa các phần tử anten, đặc biệt
là bên trạm phát. Từ các kết quả mô phỏng ta có thể nhận xét rằng, trong hệ thống
MIMO có tương quan khi di chuyển với tốc độ
hoặc với tốc độ cao thì hiệu
năng của mã SFBC tốt hơn mà STBC do SFBC tận dụng được đặc tính phân tập trên
miền tần số. Vì vậy bằng việc điều chỉnh hệ số tương quan của hệ thống MIMO, cụ thể
là sử dụng bộ tham số tương quan tối ưu (
) ta có thể lựa chọn
SFBC là mã ít bị chịu ảnh hưởng bởi tương quan không gian nhất trong các kỹ thuật mã
hóa và xử lý tín hiệu trong hệ thống MIMO-OFDM

. Bảng 2.4 thống kê lại các
tham số và tổ hợp mã hoá được mô phỏng trong chương 2. Do không thể khảo sát tất cả
các tham số khoảng cách anten bên phát và bên thu nên luận án thực hiện khảo sát với
bộ thông số tối ưu đã trình bày trong chương 1.

22


Bảng 2.4 Thống kê tham số và tổ hợp mã hoá
Mô hình khảo sát
Tham số khoảng
cách anten tối ưu
bên phát và bên thu
Môi trường khảo
sát
Kỹ thuật xử lý tín
hiệu và mã hóa
trong hệ thống
Hiệu năng hệ thống
tốt nhất khi sử
dụng mã hóa

Mô hình SCM-NLOS

Ngoại ô, đô thị lớn và
đô thị nhỏ
SFBC,
STBC,
VBLAST
Mã SFBC trong điều

kiện tối ưu khoảng
cách anten bên phát
và bên thu

Mô hình SCM-LOS
Hiệu năng hệ thống hầu
như không phụ thuộc vào
tương quan không gian
Đô thị nhỏ

Mô hình Onering

SFBC, STBC

SFBC,
VBLAST

Mã SFBC trong điều
kiện tối ưu khoảng cách
anten bên phát và bên thu

Mã SFBC trong
điều kiện tối ưu
khoảng cách anten
bên phát và bên thu

Ngoại ô
STBC,

Đóng góp 3: Trên cơ sở xem xét các giải pháp mã hóa lớp vật lý, luận án xem

xét tiếp tác động tƣơng quan không gian đối với lớp MAC của hệ thống MIMOOFDMA cấp phát kênh động
Kết quả nghiên cứu chỉ ra với giả thiết không có sự can nhiễu ICI và MAI, chất
lượng hệ thống được cải thiện khi số lượng người dùng tăng lên cho đến một giá trị bão
hòa. Kết quả có được cũng là do sự phân tập kênh truyền được tận dụng hiệu quả thông
qua thuật toán cấp phát kênh khi số lượng người dùng tăng lên.
Các kết quả nghiên cứu trước đây ít đề cập đến mối liên hệ này, cụ thể nếu các đặc
tính phân tập của kênh truyền trong môi trường người sử dụng được tận dụng, thì chính
các đặc tính phân tập này sẽ làm cải thiện chất lượng hệ thống. Từ MIMO-OFDM, luận
án tiếp tục mở rộng sang hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA 2 anten phát 2 anten
thu. Luận án sử dụng giải thuật VBLAST–ZF trên mô hình kênh phân tập không gian
SCM và mô hình kênh Onering có ảnh hưởng của các hệ số tương quan không gian
trong hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phương pháp cấp phát kênh động.
VBLAST-ZF thực hiện triệt nhiễu theo quá trình lặp loại bỏ các giá trị nhiễu trên các
lớp. Kết hợp với phương pháp cấp phát kênh động, VBLAST-ZF cho hiệu năng hệ
thống tốt hơn trong trường hợp chỉ sử dụng một bộ cân bằng kênh ZF/MMSE trên các
mô hình kênh tương quan.
Ta có thể thấy việc áp dụng các tổ hợp mã hoá trên các mô hình kênh có ảnh hưởng
của tương quan không gian khi áp dụng thuật toán cấp phát kênh động DCA [42] thì
không thay đổi các tính chất về hệ thống, số lượng người dùng và số lượng ký tự trong
khung MAC như các kết quả trong [42]. Mặt khác, khi so sánh các kết quả trong hai mô
hình kênh, ta thấy các nhóm kết quả của mô hình Onering có tỉ lệ lỗi ký tự lớn. Ta có thể
nói các trường hợp sử dụng mô hình SCM gần thực tế hơn mô hình hình học tán xạ
Onering.
Dựa trên ưu thế về cải thiện hiệu năng hệ thống như đã khảo sát trong chương trước,
luận án đưa mã SFBC vào hệ thống đa truy nhập trên mô hình kênh SCM có ảnh hưởng
của hệ số tương quan không gian. Việc kết hợp giữa mã SFBC và thuật toán triệt nhiễu

23