KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ
MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU
QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO
MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ..............................................................................................V
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT..................................................................................VII
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI...................................................................................1
1.1

GIỚI THIỆU..................................................................................................................1

1.2

MỤC ĐÍCH...................................................................................................................2

1.3

YÊU CẦU CỦA ĐỀ TÀI.................................................................................................3

1.4

PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN..........................................................................................3

CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH HỆ THỐNG...............................................................................5
2.1

TỔNG QUAN MASSVIE MIMO VÀ CELL NHỎ..............................................................5

2.1.1

Tổng quan hệ thống............................................................................................5

2.1.2

Massive MIMO...................................................................................................6

2.1.2.1

Khái niệm.................................................................................................................................. 6

2.1.2.2

Ưu điểm của Massive MIMO.....................................................................................................7

2.1.2.3

MIMO trong mạng 5G............................................................................................................... 8

2.1.3

2.2

Small cell.............................................................................................................8

2.1.3.1

Khái niệm.................................................................................................................................. 8

2.1.3.2

Các loại small cell..................................................................................................................... 9

2.1.3.3

Ứng dụng cho mạng di động tương lai...................................................................................10

MÔ HÌNH HỆ THỐNG.................................................................................................11

CHƯƠNG 3. GIẢI PHÁP TỐI ƯU HÓA........................................................................14
3.1

VẤN ĐỀ TỐI ƯU HÓA LỒI..........................................................................................14

3.1.1

Thuật ngữ cơ bản..............................................................................................14

3.1.2

Vấn đề tối ưu hóa lồi theo dạng chuẩn.............................................................15

3.2

XÂY DỰNG THUẬT TOÁN..........................................................................................15

3.3

ĐỊNH LÝ 1.................................................................................................................17

3.4

GIẢI THUẬT..............................................................................................................18

CHƯƠNG 4. MÔ PHỎNG.................................................................................................20

2


4.1

LƯU ĐỒ.....................................................................................................................20

4.2

CÁC THAM SỐ MÔ PHỎNG.........................................................................................24

4.3

KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ NHẬN XÉT..........................................................................25

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN..................................................................................................32
5.1

KẾT LUẬN.................................................................................................................32

5.2

HƯỚNG PHÁT TRIỂN.................................................................................................32

TÀI LIỆU THAM KHẢO..................................................................................................33
PHỤ LỤC A..34

3


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
HÌNH 1-1: HỆ THỐNG MASSIVE MIMO.........................................................................7
HÌNH 1-2: MÔ HÌNH CELL NHỎ.......................................................................................9
HÌNH 2-1: MÔ HÌNH HỆ THỐNG MASSIVE MIMO VÀ CELL NHỎ.....................11
HÌNH 4-1: LƯU ĐỒ BIỂU DIỄN QUÁ TRÌNH KHỞI TẠO.........................................20
HÌNH 4-2: LƯU ĐỒ BIỂU DIỄN QUÁ TRÌNH XỬ LÝ CÁC TRƯỜNG HỢP..........21
HÌNH 4-3: LƯU ĐỒ BIỄN DIỄN QUA TRÌNH XỬ LÝ TIẾP THEO..........................22
HÌNH 4-4: LƯU ĐỒ BIỂU DIỄN QUÁ TRÌNH THU THẬP DỮ LIỆU VÀ KẾT
THÚC.......................................................................................................................................23
HÌNH 4-5: TRƯỜNG HỢP ĐƠN CELL ĐƯỢC PHÂN TÍCH TRONG PHẦN KẾT
QUẢ, BS VÀ CÁC SCA ĐẶT CỐ ĐỊNH TRONG KHI 10 NGƯỜI DÙNG ĐƯỢC
PHÂN BỐ NGẪU NHIÊN....................................................................................................24
HÌNH 4-6: TỔNG CÔNG SUẤT TIÊU THỤ TRUNG BÌNH NHƯ MÔ HÌNH HÌNH
4-5. XÉT NBS VÀ NSCA THAY ĐỔI, TRONG KHI RÀNG BUỘC QOS LÀ 2 BIT/S/HZ
...................................................................................................................................................26
HÌNH 4-7: TỔNG CÔNG SUẤT TIÊU THỤ TRUNG BÌNH NHƯ MÔ HÌNH HÌNH
4-5. XÉT NBS VÀ NSCA THAY ĐỔI, TRONG KHI ĐÓ HỆ SỐ NHIỄU N F =7DB,
QOS=1.5 BIT/S/HZ................................................................................................................27
HÌNH 4-8: TỔNG CÔNG SUẤT TIÊU THỤ TRUNG BÌNH NHƯ MÔ HÌNH HÌNH
4-5. XÉT NBS VÀ NSCA THAY ĐỔI, TRONG KHI ĐÓ SỐ NGƯỜI SỬ DỤNG K = 15,
QOS = 1.5 BIT/S/HZ..............................................................................................................28

HÌNH 4-9: TỔNG CÔNG SUẤT TIÊU THỤ TRUNG BÌNH NHƯ MÔ HÌNH HÌNH
4-5. XÉT NBS VÀ NSCA THAY ĐỔI, VỚI TRƯỜNG HỢP TỐI ĐA 5 ANTEN TRÊN
MỖI SCA.................................................................................................................................29
HÌNH 4-10: TỔNG TIÊU THỤ ĐIỆN NĂNG TRUNG BÌNH TRONG MÔ HÌNH
CỦA HÌNH 4-5, VỚI NBS=50 VÀ NSCA=2. XÉT CÁC RÀNG BUỘC QOS KHÁC
NHAU VÀ ĐỊNH DẠNG BEAMFORMING.....................................................................30
HÌNH 4-11: TỔNG TIÊU THỤ ĐIỆN NĂNG TRUNG BÌNH TRONG MÔ HÌNH
CỦA HÌNH 4-5, VỚI NBS=40 VÀ NSCA=3. XÉT CÁC RÀNG BUỘC QOS KHÁC
NHAU VÀ ĐỊNH DẠNG BEAMFORMING.....................................................................31

4


DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
BẢNG 1: THÔNG SỐ VỀ PHẦN CỨNG TRONG ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU...................24
BẢNG 2: THÔNG SỐ KÊNH TRONG ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU......................................25

5


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

BS

Base Station

DAS

Distributed-antena System

FBS

Femto Base Station

LTE

Long-Term Evolution

MBS

Macro Base Station

MIMO

Multi-Input Multi-Output

MMSE

Minimum Mean-Square Error

QOS

Quality-of-Service

RZF

Regularized Zero-Forcing

SCA

Small-Cell Access Point

TDD

Time-Division Duplex

6


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 1/37

CHƯƠNG 1.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

1.1 Giới thiệu
Ngày nay, sự bùng nổ của các thiết bị di động, cùng với những nhu cầu về dịch vụ
ngày càng đa dạng của con người, là những động lực phát triển mạnh mẽ của lĩnh
vực thông tin di động. Các nhu cầu về liên lạc, công việc cũng như giải trí của con
người càng ngày càng có những đòi hỏi khắt khe hơn về chất lượng, ổn định và sự
linh hoạt để tối đa hóa trải nghiệm của người dùng.
Tài nguyên vô tuyến dùng cho thông tin di động là hữu hạn và đắt đỏ, trong khi nhu
cầu sử dụng ngày càng cao, đã đặt ra nhiều thách thức cho các nhà cung cấp dịch vụ
cũng như các nhà nghiên cứu. Một trong những giải pháp để nâng cao hiệu quả sử
dụng tài nguyên vô tuyến là công nghệ truyền thông vô tuyến sử dụng đa anten, hay
còn gọi là công nghệ truyền thông đa đầu vào và đa đầu ra (Multiple-Input
Multiple-Output hay MIMO).
Hiện nay, mặc dù các hệ thống thông tin di động tế bào thế hệ 3 (3G) và thế hệ 4
(4G) đã được chuẩn hoá việc ứng dụng công nghệ MIMO để tăng tốc độ hay độ tin

cậy khi truyền dữ liệu. Tuy nhiên,các tiêu chuẩn hiện tại mới chỉ quy định việc sử
dụng các các cấu hình MIMO cỡ nhỏ. Ví dụ, hệ thống thông tin di động 4G (3GPP
LTE-Advanced) quy định trạm gốc có tối đa 8 anten trong khi thiết bị đầu cuối có
tối đa 4 anten.Điều này chưa cho phép phát huy hết những tiềm năng mà công nghệ
MIMO hứa hẹn mang tới.
Hệ thống thông tin sử dụng cấu hình MIMO cỡ rất lớn (Massive MIMO) là một kỹ
thuật thông tin đột phá mới, hứa hẹn phát huy hết khả năng của công nghệ MIMO
thông qua việc triển khai hàng trăm anten ở từng trạm gốc và sử dụng kỹ thuật MUMIMO để phục vụ đồng thời hàng chục người dùng. Được đề cử cho phiên bản 12
của bộ tiêu chuẩn 3GPP LTE/LTE-Advanced, công nghệ này đang trở thành một
lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Với những lý do trên, hệ thống thông tin sử dụng

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 2/37

cấu hình MIMO cỡ rất lớn là một hướng nghiên cứu đang được quan tâm trên thế
giới.
Hệ thống massive MIMO cũng có nhược điểm là tiêu tốn rất nhiều năng lượng khi
phát cùng lúc rất nhiều anten. Vì vậy giải pháp kết hợp cùng cell nhỏ vốn tiêu tốn
năng lượng cho phần cứng ít hơn nên sẽ giảm được mức tiêu thụ trung bình của hệ
thống.
Tuy nhiên, ở Việt Nam, hệ thống thông tin sử dụng cấu hình MIMO cỡ rất lớn vẫn
chưa được nghiên cứu nhiều. Từ động lực đó, theo định hướng của người hướng
dẫn khoa học, học viên lựa chọn đề tài “Nghiên cứu hệ thống thông tin sử dụng cấu
hình MIMO cỡ rất lớn” làm nội dung nghiên cứu của luận văn tốt nghiệp của mình.
1.2 Mục đích
Để nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng tế bào, không làm giảm chất lượng dịch

vụ của người sử dụng (QoS). Hệ thống mạng phải được cải tiến để có thể sử dụng
lại không gian cao hơn. Đề tài phân tích sự kết hợp hai phương pháp tập trung, đó là
các trạm BS nhiều đầu vào và nhiều đầu ra (MIMO) và các điểm truy cập cell nhỏ
(SCA). Nếu đề tài này được triển khai bởi một nhà mạng nào đó, thì một phương
pháp tiếp cận tế bào không gian có thể được thực hiện khi có nhiều máy phát được
phục vụ cho người sử dụng bằng cách tạo thành các chùm tia đa sóng không đồng
nhất. Mục đích của đề tài này là để giảm thiểu tổng năng lượng tiêu thụ, trong khi
đó vẫn đáp ứng được chất lượng dịch vụ cho người sử dụng. Hơn nữa, giải pháp này
không bị giới hạn của người sử dụng đến máy phát. Bằng cách kết hợp MIMO và
cell nhỏ đã cải tiến được tổng mức tiêu thụ điện năng thông qua kết quả mô phỏng.
Luận văn nghiên cứu hệ thống thông tin sử dụng cấu hình massive MIMO và cell
nhỏ từ những khái niệm ban đầu và các khía cạnh cơ bản. Hệ thống được phân tích
dựa theo mô hình toán học và xử lý kênh tín hiệu, từ đó có thể đưa ra những biểu
thức để đánh giá.Từ các phân tích toán học, luận văn cũng sẽ tiến hành mô phỏng
để làm rõ hơn các kết quả lý thuyết.

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 3/37

Cuối cùng, dựa trên kết quả mô phỏng thu được,chúng ta đưa ra một số nhận xét và
đánh giá một cách trực quan về hiệu năng hoạt động cũng như sự hứa hẹn của hệ
thống MIMO cỡ rất lớn.
1.3 Yêu cầu của đề tài
- Tìm hiểu kỹ thuật massive MIMO.
- Tìm hiểu giải pháp small cell để tăng dung lượng mạng di động.
- Tìm hiểu hiệu quả của việc kết hợp hai giải pháp massive MIMO và small

-

cell.
Xây dựng mô hình toán học và kiểm chứng bằng mô phỏng Matlab.

Yêu cầu chính của đề tài là phải tìm ra giải pháp tối ưu năng lượng phát ra nhưng
vẫn phải đáp ứng được chất lượng dịch vụ. Từ những cơ sở lý thuyết có được chúng
ta phải giải bài toán tối ưu nhất để hệ thống khi được thiết kế phải đảm bảo chất
lượng.
1.4 Phương pháp thực hiện
Để thực hiện nghiên cứu để tài “Kết hợp giải pháp cell nhỏ và massive MIMO để
cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng cho mạng thông tin di động” đạt kết quả
mong muốn, ban đầu là tạo một mô hình hệ thống của một mạng di động gồm một
trạm BS và các điểm truy cập cell nhỏ (mô tả chi tiết ở chương 2). Từ đó xây dựng
thuật toán để xét việc giảm thiểu tổng tiêu thụ năng lượng nhưng vẫn đảm bảo các
ràng buộc về QoS cho mỗi người dùng. Sử dụng Định lý 1 để đánh giá các thuật
toán phức tạp thấp, áp dụng phương pháp phỏng đoán RZF-beamforming để tính
toán sự phân bố công suất. Từ đó có thể tìm ra được mức tiêu thụ năng lượng trung
bình.
Đề tài chỉ áp dụng giải thuật phức tạp thấp và tiến hành mô phỏng dựa trên mô hình
kết hợp massive MIMO và cell nhỏ. Sau đó tiến hành đánh giá tổng công suất tiêu
thụ trung bình trên mỗi sóng mang con khi kết hợp kỹ thuật massive MIMO và cell
nhỏ, so sánh mức tiêu thụ công suất trung bình của ba giải pháp tối ưu cho đơn cell,
cell nhỏ và áp dụng thuật toán phức tạp thấp. Các vấn đề tối ưu hóa được giải quyết
bằng hộp công cụ thuật toán SeDuMi, sử dụng kiểu ngôn ngữ CVX.
-

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 4/37

CHƯƠNG 2.

Mô hình hệ thống

1.5 Tổng quan massvie MIMO và cell nhỏ
1.1.1 Tổng quan hệ thống
Các topo mạng macro-cell cổ điển rất phù hợp để cung cấp phạm vi lớn, nhưng
không thể xử lý được số lượng người dùng đang ngày càng phát triển và yêu cầu về
chất lượng dịch vụ (QoS) mà chúng ta thấy ngày nay, hiệu suất năng lượng rất thấp.
Con đường phía trước dường như là một topo đậm đặc cho phép tái sử dụng không
gian rất cao. Hai phương pháp tiếp cận chính hiện nay được đưa ra nghiên cứu là:
MIMO cỡ lớn và cell nhỏ. Phương pháp tiếp cận đầu tiên là mảng anten lớn ở các
trạm BS lớn hiện có. Điều này cho phép tập trung chính xác năng lượng phát ra cho
người sử dụng, dẫn đến hiệu suất năng lượng cao hơn nhiều. Việc thu thập kênh là
không thể thiếu đối với MIMO cỡ lớn, đòi hỏi việc khai thác sự tương hỗ của kênh
bằng cách sử dụng phân chia theo thời gian song công (TDD). Chế độ này làm cho
độ chính xác ước lượng kênh giới hạn bởi số người dùng chứ không phải số lượng
anten BS. Phương pháp tiếp cận thứ hai là triển khai một lớp phủ các điểm truy cập
tế bào nhỏ (SCA) để giảm tải lưu lượng từ các BS, do đó khai thác thực tế là hầu hết
lưu lượng truy cập dữ liệu được khoanh vùng và yêu cầu bởi người sử dụng có khả
năng di chuyển thấp. Cách tiếp cận này làm giảm khoảng cách trung bình giữa
người sử dụng và thiết bị phát, dẫn đến tổn thất lan truyền thấp hơn và hiệu suất
năng lượng cao hơn. Điều này đi kèm với giá có một topo mạng không đồng nhất
cao, nơi rất khó kiểm soát và điều phối nhiễu của người sử dụng einter-user. Để đáp
ứng thách thức này, ngành công nghiệp và học viện đang chuyển trọng tâm từ các
femtocell do người dùng triển khai sang các SCA do nhà khai thác triển khai. Loại

thứ hai có thể dựa vào kết nối backhaul đáng tin cậy và kiểm soát/điều phối chung
của BS và các SCA. Sự tồn tại của các SCA thậm chí có thể minh bạch đối với
người dùng, như trong phương pháp tiếp cận tế bào mềm được đề xuất cho LTE.
Tổng tiêu thụ điện năng có thể được mô phỏng với một phần công suất tĩnh phụ
thuộc vào phần cứng thu phát và một phần công suất động tương ứng với cường độ

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 5/37

tín hiệu phát ra. MIMO cỡ lớn và cell nhỏ hứa hẹn cải tiến lớn trong phần công suất
động, nhưng đòi hỏi nhiều phần cứng hơn và do đó sẽ làm tăng phần công suất tĩnh.
Nói cách khác, các topo mạng dày đặc phải được triển khai và tối ưu hóa đúng cách
để thực sự nâng cao hiệu quả năng lượng tổng thể. Báo cáo này phân tích những cải
tiến có thể có trong việc sử dụng năng lượng hiệu quả khi mô hình topo macro cell
cổ điển được sửa đổi bằng cách sử dụng MIMO cỡ lớn tại BS và lớp phủ với các
SCA. Chúng tôi giả sử việc thu được kênh lý tưởng nhất và một mạng backhaul hỗ
trợ sự phối hợp nhiễu, do đó chúng tôi xem xét một ràng buộc cuối cùng về những
gì thực tế đạt được. Mục đích là để giảm thiểu tổng tiêu thụ điện năng trong khi vẫn
đáp ứng các ràng buộc về QoS ở người sử dụng và các hạn chế về nguồn điện ở BS
và các SCA. Chúng tôi chỉ ra rằng vấn đề tối ưu hóa này có một cấu trúc lồi ẩn cho
phép tìm ra giải pháp tối ưu trong thời gian đa thức. Giải pháp được chứng minh là
tự động hoặc tự động gán cho mỗi người dùng một máy phát tối ưu (BS hoặc
SCA). Một thuật toán phức tạp thấp dựa trên việc định dạng chùm tia số không
thường qui cổ điển (RZF) được đề xuất và so sánh với giải pháp tối ưu. Các giá trị
tiềm năng của các cấu trúc liên kết bị mật phân khác nhau được phân tích bằng mô
phỏng.

1.1.2 Massive MIMO
1.1.1.1 Khái niệm
Hệ thống thông tin MIMO là viết tắt của cụm từ Multiple Input – Multiple Output:
hệ thống thông tin đa đầu vào – đa đầu ra. Trong lĩnh vực vô tuyến, MIMO là hệ
thống truyền dẫn vô tuyến sử dụng đồng thời nhiều anten ở máy phát và ở máy thu
nhằm tận dụng chiều không gian để cải thiện chất lượng truyền thông tin.
Các mạng MIMO tiêu chuẩn có khuynh hướng sử dụng hai hoặc bốn ăng-ten.
Massive MIMO là một hệ thống MIMO với một số lượng lớn các anten có thể lên
đến vài chục thậm chí là vài trăm anten.
Bởi vì các hệ thống MIMO cần phải bố trí thêm ăng ten vào một khu vực nhỏ, họ
cần sử dụng các tần số cao hơn (và do đó các bước sóng ngắn hơn) so với các tiêu
chuẩn mạng di động hiện tại.

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 6/37

Hình 1-1: Hệ thống Massive MIMO [11]

1.1.1.2 Ưu điểm của Massive MIMO
Ưu điểm của một mạng MIMO thông thường là nó có thể nhân năng lượng của một
kết nối không dây mà không đòi hỏi nhiều quang phổ hơn. Các báo cáo ban đầu chỉ
ra những cải tiến về năng lực đáng kể và có khả năng sẽ tăng gấp 50 lần trong tương
lai.
Càng nhiều anten của máy phát/thu được trang bị, càng có nhiều đường dẫn tín hiệu
và hiệu suất tốt hơn về tốc độ dữ liệu và độ tin cậy của liên kết. Mạng MIMO khổng
lồ cũng sẽ đáp ứng tốt hơn với các thiết bị truyền ở các băng tần cao hơn, điều này

sẽ cải thiện phạm vi phủ sóng. Đặc biệt, điều này sẽ có lợi ích đáng kể cho việc có
được tín hiệu mạnh trong nhà. Số lượng anten lớn hơn trong mạng MIMO khổng lồ
cũng sẽ làm cho nó có khả năng chống nhiễu và cố ý gây nhiễu nhiều hơn các hệ
thống hiện tại, chỉ sử dụng một số ít anten.
Cũng cần lưu ý rằng các mạng MIMO Massive sẽ sử dụng công nghệ chùm
beamforming, cho phép sử dụng phổ tần. Các mạng di động hiện tại củng cố chia sẻ
một nhóm quang phổ cho tất cả người dùng trong vùng lân cận, dẫn đến một nút cổ
chai về hiệu suất trong khu vực đông dân cư. Với Massive MIMO và beamforming
được xử lý thông minh và hiệu quả hơn, do đó tốc độ và độ trễ dữ liệu nên được
thống nhất hơn nhiều trong mạng di động.
1.1.1.3

MIMO trong mạng 5G

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 7/37

Mặc dù các nguyên tắc chuẩn của MIMO đã được sử dụng trong nhiều tiêu chuẩn
Wi-Fi và 4G, Massive MIMO sẽ thực sự đóng một phần trong 5G. Vì vậy, người ta
hy vọng rằng Massive MIMO sẽ là một yếu tố chủ chốt và là thành phần cơ bản của
5G.
Một trong những vai trò quan trọng của bất kỳ mạng 5G nào sẽ là xử lý sự gia tăng
đáng kể trong việc sử dụng dữ liệu với tốc độ cao. Cisco ước tính đến năm 2020 khi
5G được đưa ra triển khai - sẽ có khoảng 5,5 tỷ người sử dụng điện thoại di động
trên khắp thế giới, mỗi người có thể tiêu thụ 20 GB dữ liệu mỗi tháng.
Khả năng phục vụ cho nhiều người sử dụng và nhiều thiết bị của MIMO - đồng thời

trong một khu vực đông đúc với tốc độ dữ liệu nhanh và hiệu năng nhất quán làm
cho nó trở thành công nghệ hoàn hảo để đáp ứng nhu cầu của thời đại 5G sắp tới.
1.1.3 Small cell
1.1.1.4 Khái niệm
Small cell là các điểm truy cập vô tuyến di động có công suất thấp hoạt động ở phổ
có giấy phép và không có giấy phép có phạm vi từ 10 mét tới vài kilomet. Small
cell phải nhỏ hơn một macrocell di động , một phần bởi vì chúng có phạm vi ngắn
hơn và một phần bởi vì chúng thường xử lý ít cuộc gọi đồng thời hoặc luân phiên.
Họ tận dụng phổ tần có sẵn bằng cách tái sử dụng cùng tần số nhiều lần trong một
khu vực địa lý. Một ít khu vực macro cell mới được xây dựng, với số lượng lớn các
tế bào nhỏ được công nhận như là một phương pháp quan trọng để nâng cao hiệu
suất, chất lượng và khả năng phục hồi mạng tế bào, tập trung ngày càng tăng bằng
cách sử dụng LTE Advanced.

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 8/37

Hình 1-2: Mô hình Cell nhỏ [1]

1.1.1.5 Các loại small cell
 Có ba loại tế bào nhỏ: femtocells, picocells và microcells. Những điều khoản
này không được chuẩn hóa hoàn toàn và điều quan trọng cần lưu ý là việc sử dụng
có thể trùng lặp.
-

Femtocell có phạm vi nhỏ nhất của các tế bào nhỏ, và thường được triển khai

trong nhà hoặc các doanh nghiệp nhỏ. Các thiết bị giống như router này được cài
đặt bởi khách hàng và có thể chỉ bao gồm phạm vi bảo hiểm cho chỉ một vài người
dùng cùng một lúc. Femtocells thường có phạm vi tối đa dưới 10 mét.
-

Picocell thường được cài đặt trong các khu vực trong nhà lớn hơn như trung tâm

mua sắm, văn phòng hoặc nhà ga. Họ có thể hỗ trợ tối đa 100 người dùng cùng một
lúc và có phạm vi dưới 200 mét.
Microcell là tế bào nhỏ lớn nhất và mạnh nhất. Chúng thường được lắp đặt ngoài
trời trên các đèn giao thông hoặc biển báo và có thể được sử dụng tạm thời cho các
sự kiện lớn. Microcell có tầm hoạt động dưới hai cây số, trong khi tháp macrocell
có thể che đậy đến 20 dặm. Cả hai microcells và picocells thường được cài đặt bởi
các nhà khai thác mạng.
Hình thức phổ biến nhất của các tế bào nhỏ là femtocell. Ban đầu họ được thiết kế
để sử dụng trong nhà ở và doanh nghiệp nhỏ, với phạm vi ngắn và số lượng kênh
hạn chế. Femtocell với phạm vi và công suất gia tăng đã gây ra sự gia tăng các thuật
ngữ: metrocell, femtocell femtocell, femtocell truy cập công cộng, femtocell doanh

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 9/37

nghiệp, siêu femto, femto lớp 3, femto và microcell lớn hơn. Thuật ngữ "small cell"
thường được sử dụng bởi các nhà phân tích và ngành công nghiệp như là từ ngữ để
mô tả các hiện thực khác nhau của femtocell và để làm sáng tỏ bất kỳ nhầm lẫn nào

mà femtocell được giới hạn ở các ứng dụng. Các tế bào nhỏ đôi khi không chính
xác, cũng được sử dụng để mô tả các hệ thống phân phối anten (DAS) mà không
phải là các điểm truy cập năng lượng thấp.
1.1.1.6 Ứng dụng cho mạng di động tương lai
Các tế bào nhỏ là một phần không thể tách rời của các mạng LTE trong tương lai.
Trong mạng 3G, các tế bào nhỏ được xem như là một kỹ thuật offload. Trong mạng
4G, nguyên tắc của mạng không đồng nhất (HetNet) được giới thiệu nơi mạng di
động được xây dựng với các lớp tế bào nhỏ và lớn. Trong LTE, tất cả các tế bào sẽ
tự tổ chức, dựa trên các nguyên tắc được đặt trong Home NodeB hiện tại (HNB),
thuật ngữ 3GPP cho các femtocell ở nhà.
Những đổi mới trong thiết kế truy cập vô tuyến đưa ra ý tưởng về kiến trúc gần như
bằng phẳng, nơi sự khác biệt giữa một tế bào nhỏ và một macrocell phụ thuộc vào
khối lượng được xếp chồng lên nhau.
Tín hiệu truyền từ MBS đã yếu đi và trầm trọng hơn khi tín hiệu của trạm cơ sở đến
trong nhà. Femtocell cung cấp cách để thoát khỏi những khó khăn hiện nay trong hệ
thống dựa trên macrocell. Do đó, bảo hiểm mạng Femto Base Station (FBS) là một
trong những mối quan tâm hàng đầu trong môi trường trong nhà để có được chất
lượng dịch vụ tốt (QoS).
1.6 Mô hình hệ thống

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 10/37

Hình 2-1: Mô hình hệ thống Massive MIMO và cell nhỏ [1]

Xét trường hợp đường truyền xuống của một cell, trong đó BS được trang bị N BS

anten cung cấp thông tin cho K người sử dụng anten đơn. Số điểm truy cập cell nhỏ
(SCA). Các cell nhỏ tạo thành một lớp phủ sóng hoạt động đọc lập với nhau. Các
SCA được trang bị NSCA anten, thường là và các anten này bị ràng buộc bởi các giới
hạng phủ sóng. Số anten từ trạm BS rất lớn, từ 8 cho đến vài trăm để cung cấp chất
lượng dịch vụ cao nhất.
Các kênh truyền đến người sử dụng k được mô hình như khối fading. Một fading
phẳng được truyền từ trạm BS ký hiệu là
cell nhỏ ký hiệu là

hkH, j

hkH,0

và một kênh truyền từ điểm truy cập

, tín hiệu nhận được tại người dùng thứ k sẽ là:
S

yk  hkH,0 x0  �hkH, j x j  nk
j 1

(2.1)

Trong đó: x0 là tín hiệu truyền từ trạm BS
xj là tín hiệu truyền từ cell nhỏ thứ j
hH là số kênh truyền fading
2
nk là nhiễu gauss với phương sai là  k

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ

DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 11/37

Trạm BS và các SCA được kết nối với nhau thông qua một mạng backhaul, cho
phép phân chia tài nguyên tế bào chung nhưng đường truyền không đồng bộ tuyến
tính. Nghĩa là người sử dụng được phục vụ bởi nhiều máy phát nhưng thông tin
được mã hóa và phát ra độc lập.
Thông tin từ BS và SCA thứ j để truyền đến người sử dụng thứ k được ký hiệu lần
lượt là
vector

xk ,0

và

xk , j

w k ,0

và

wk,j

(j = 0,....,S). Các thông tin này được nhân với beamforming
ta được biểu thức của tín hiệu truyền là:
K

x j  �w k , j xk , j
k 1

j  0,...., S

Lưu ý,

w k , j �0

(2.2)

chỉ vì các máy phát thứ j phục vụ cho người sử dụng thứ k. Máy

phát này được lấy tự động và tối ưu hệ thống di động.
Để xét việc giảm thiểu tổng tiêu thụ năng lượng trong khi đáp ứng các ràng buộc
QoS cho mỗi người dùng. Chúng ta sẽ xác định cả hai khái niệm trước khi xây dựng
vấn đề. Các ràng buộc QoS xác định tốc độ thông tin [bits/s/Hz] mà mỗi người sử
dụng nên đạt được song song. Những điều này được định nghĩa là:
log 2 (1  SINR k ) � k

(2.3)

Trong đó  k là QoS cố định và
S

2

SINR k 

hkH,0 w k ,0  �hkH, j w k , j

2

j 1

2
2�
w i,0  �hkH, j w i, j �  k2
i 1 �
j 1
�
i �k
K

�H

S

��h

k ,0

(2.4)

SINR là tỉ lệ trên nhiễu và tiếng ồn của người sử dụng thứ k.
Mức tiêu thụ điện năng (trên mỗi sóng mang phụ) có thể được xác định như:
P = Pdyamic + Pstatic

(2.5)

Trong đó:
K

2

S

K

j 1

k 1

Pdynamic  0 �w k ,0  � 0 �w k , j
k 1

2

(2.6)

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 12/37

Pstatic 

S

0

N BS  � 0 N SCA
C
j 1 C

(2.7)

Công suất động (Pdynamic) là công suất phát của các BS và SCA nhưng có giới hạn
công suất. Công suất tĩnh (Pstatic) là công suất bị tiêu hao bởi các bảng mạch của mỗi
anten, nó tỉ lệ thuận với số anten.

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 13/37

CHƯƠNG 3.

GIẢI PHÁP TỐI ƯU HÓA

1.7 Vấn đề tối ưu hóa lồi
1.1.4 Thuật ngữ cơ bản
Chúng ta sử dụng ký hiệu:
minimize

f 0 ( x)
i  1,..., m

subject to f i ( x) �0
hi ( x )  0

i  1,..., p

(3.1)

Để mô tả vấn đề tìm ra x để giảm f0(x) trong số tất cả x thỏa mãn các điều kiện
f i ( x ) �0 , i=1,...,m và hi ( x)  0 , i=1,...,p. Chúng ta gọi x �R n là biến tối ưu và hàm
f0 : R n � R

được gọi là hàm khách quan. Phương trình bất đẳng thức fi ( x) �0

n
được gọi là các ràng buộc bất bình đẳng và các hàm tương ứng fi : R � R gọi là

hàm ràng buộc bất bình đẳng . Các phương trình hi ( x)  0 được gọi là các ràng buộc
n
bình đẳng và các hàm hi : R � R gọi là hàm ràng buộc bình đẳng. Nếu không có

ràng buộc (tức là, m = p = 0), thì vấn đề (3.1) là không bị giới hạn.
Tập hợp các điểm cho mục tiêu và tất cả các hàm ràng buộc được xác định:
m

p

i 1

i 1

D  I dom f i �I dom hi

Được gọi là miền tối ưu hóa (3.1). Một điểm x �D là khả thi nếu nó đáp ứng được
các điều kiện fi ( x) �0 , i=1,...,m và hi ( x)  0 , i=1,...,p. Vấn đề (3.1) được cho thực
hiện được nếu có ít nhất một điểm khả thi và không thể thực hiện được nếu không
có điểm khả thi nào. Tập hợp các điểm khả thi gọi là tập hợp khả thi hoặc là tập hợp
các ràng buộc.
*
Giá trị tối ưu  của vấn đề (3.1) được định nghĩa là:

p*  inf  f 0  x  | f i  x  �0, i  1, . . . , m, hi  x   0, i  1, . . . , p

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 14/37

*
Chungs ta cho phép  lấy các giá trị ��. (theo quy ước chuẩn quy định rằng hàm

f x � �
số của tập rỗng là ∞). Nếu có điểm khả thi xk với 0  k 
khi k � � thì

 *  �, vậy có thể nói vấn đề (3.1) bị chặn dưới.

1.1.5 Vấn đề tối ưu hóa lồi theo dạng chuẩn

Một vấn đề tối ưu hóa lồi có dạng:
minimize

f 0 ( x)
i  1,..., m

subject to fi ( x) �0
a Ti x  bi

i  1,..., p

(3.2)

Trong đó f 0 ,..., f m là các hàm lồi. So sánh (3.2) với chuẩn chung (3.1), tối ưu lồi có
bổ sung ba yêu cầu:
 Hàm khách quan phải là hàm lồi
 Các chức năng ràng buộc bất bình đẳng phải lồi
T
 Các hàm ràng buộc bình đẳng hi ( x )  ai x  bi phải quan hệ với nhau.

Chúng ta phải lưu ý ngay đến tính chất quan trọng: Tập khả thi của một vấn đề tối
ưu hóa lồi là lồi, vì nó là giao điểm của miền:
m

D  I dom f i
i 0

lồi, với m (lồi) bố cấp dưới

 x | f  x  �0

i

Tập hợp nững giao điểm này là tập

và siêu mặt phẳng

  x | aiT x  bi

( chúng ta có thể giả định rằng không mất tính tổng quát khi ai �0 nếu ai  0 và
bi  0 cho một vài trường hợp i, thì ràng buộc bình đẳng thứ i có thể bị xóa và nếu
ai  0 và bi �0 thì ràng buộc thứ i đó không phù hợp và vấn đề tối ưu hóa lồi không

khả thi). Như vậy, trong một vấn đề tối ưu lồi, chúng ta giảm thiểu một hàm mục
tiêu lồi qua một tập lồi.
1.8 Xây dựng thuật toán
Mỗi BS và SCA đều bị hạn chế công suất bởi Lj ràng buộc:

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 15/37

K

�w
k 1

H

k, j

Q j ,l w k , j �q j ,l

l  1,..., L j

(3.3)

Trong đó: Qj,l là ma trận thêm vào tại các SCA, qj,l (mW) là công suất giới hạn tại
BS vs SCA. Các tham số Q và q là cố định và thể hiện cho mỗi anten và mảng
anten.
Chúng ta có

q0,l ? q j ,l

, cho 1 �j �S , bởi vì BS cung cấp cho cả một vùng lớn. Giá

trị giới hạn qj [mW] trên mỗi anten ở máy phát thứ j, cho bởi L 0 = NBS, Lj = NSCA, qj,l
= qj l .
Để xây dựng vấn đề tối ưu hóa, chúng ta giảm thiểu tiêu thụ điện năng trong khi vẫn
thỏa mãng các ràng buộc về QoS và các ràng buộc về công suất. Do đó:
Để tối ưu: Pdynamic + Pstatic
Tùy thuộc vào:
log 2  1  SINR k  � k
K

�w
k 1

H

k, j

Q j ,l w k , j �q j ,l

k , j , l

(3.4)

Thuật toán trên có các hàm phức tạp của các vector beamforming, làm cho nó
không có dạng lồi. Nhưng chúng ta sẽ chứng minh rằng nó có cấu trúc lồi khi chúng
ta giảm bớt điều kiện để có thể giải được bài toán.
Wk , j  w k , j w kH, j k , j
Để đạt được công thức lồi, chúng ta sử dụng ký hiệu
. Các ma

trận này phải bán xác định dương, có nghĩa là

Wk , j �0

và có rank(

Wk , j �1

). Lưu ý

là hạng có thể bằng 0, nghĩa là W k,j = 0. Bằng cách đưa BS và SCA vào biểu thức
tổng hợp, công thức trên được viết lại như sau:
Tối ưu:

S

K

j 0

k 1

� j �tr (Wk , j )  Pstatic

Tùy thuộc vào:

rank (Wk , j ) �1

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 16/37

K
�
�
� 1 �
H
h
1

W


hk , j � k2
�
�
� k , j �Wi , j �
�
k, j �
�
%

j 0
i 1
� k�
�
�
S

K

�tr (Q
k 1

j ,l

Wk , j ) �q j ,l

k , j , l

(3.5)

% 

Trong đó mục tiêu QoS được chuyển thành mục tiêu SINR với  k  2  1 k . Bài
k

toán trở về dạng lồi ngoại trừ điều kiện

rank (Wk , j ) �1

, nhưng bây giờ chúng ta có

thể chứng minh các ràng buộc được loại bỏ nhưng vất không làm mất bài toán tối
ưu.
1.9 Định lý 1
-

Định lý 1: Xem xét loại bỏ điều kiện

rank (Wk , j ) �1

ở công thức (3.5) đã

được đơn giản. Bài toán trở thành vấn đề tối ưu hóa lồi bán xác định. Hơn
nữa, bài toán sẽ luôn luôn có một giải pháp tối ưu
ma trận đều đáp ứng
-

rank (Wk*, j ) �1

{Wk*, j k , j}

trong đó tất cả

.

Hệ quả 1: Xem xét giải pháp tối ứu

{Wk*, j k , j }

. Đối với mỗi người dùng k

có ba khả năng xảy ra:
1) Nó chỉ được phục vụ bởi BS (tức là,

Wk*, j  0,1 �j �S )
W*  0

W*  0

2) Nó chỉ được phục vụ bởi SCA thứ j (tức là, k ,0
và k ,i
cho i �j )
3) Nó được phục vụ bởi một sự kết hợp của BS và các SCA, trong đó ít nhất
một máy phát j bị hạn chế công suất hoạt động

�

K

k 1

tr (Q j ,l Wk*, j )  q j ,l

l (tức

là,

).

Hệ quả này cho thấy rằng mặc dù người dùng có thể được phục vụ bởi nhiều
luồng truyền dẫn, nhưng thường được tối ưu để chỉ định mỗi máy phát cho một
người dùng. Người dùng được phục vụ bởi SCA gần nhất, trong khi những
người dùng khác được phục vụ bởi BS. Có những khu vực chuyển tiếp xung
quanh mỗi SCA nơi có nhiều luồng truyền dẫn được sử dụng vì các SCA không
thể hoàn toàn đáp ứng được mục tiêu QoS. Hệ quả 1 là một hệ quả tích cực vì
làm giảm sự phức tạp của việc truyền/nhận.

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 17/37

1.10 Giải thuật
Sử dụng định lý 1 để tối ưu beamforming cho sự phối hợp tế bào không gian có thể
được tính trong thời gian đa thức. Sự phức tạp này tương đối vừa phải, nhưng thuật
toán trở nên không thể thực hiện được trong miền thời gian thực khi N BS và S lớn.
Ngoài ra, định lý 1 còn cung cấp một thuật toán tập trung đòi hỏi phải thu thập tất
cả các kênh kiến thức tại BS. Các thuật toán phân tán chắc chắn có thể thu thập
được bằng cách sử dung kỹ thuật phân tích primal/dual, nhưng đòi hỏi phải có tín
hiệu phản hồi lặp lại của các sự cố ghép nối, do đó chũng cũng không khả thi đối

với việc triển khai trong miền thời gian thực.
Định lý 1 được xem như là một tiêu chuẩn cuối cùng khi đánh giá các thuật toán
phức tạp thấp để điều phối không chặt chẽ. Để chứng minh tính hữu ích, chúng ta
đề xuất thuật toán ít phức tạp không lặp lại Multiflow-RZF beamforming:
1) Mỗi máy phát j  0,...,S ước tính:

uk , j

� K 1
K
�
�i1  2 hi, j hiH, j  %q
�
i
k j
 �
� K 1
K
�
�i1  2 hi, j hiH, j  %q
�
i
k j
�

gi , j ,k  hiH, j uk , j

2

i, k ,

1

�
 � hk , j
�
�
1

�
 � hk , j
�
�

k,

Q j ,l ,k  ukH, j Q j ,l uk , j

2) SCA thứ j gửi các đại lượng vô hướng

l ,k.

gi ,k , j , Q j ,l ,k k , i, l

(3.6)
đến BS. Tại BS

sẽ giải quyết vấn đề tối ưu lồi:
S

Tối ưu:

K

� �p
j 0

j

k 1

k, j

 Pstatic

Tùy thuộc vào:
K

�Q
k 1

j ,l , k

pk , j �q j ,l j , l

� 1 � K
p
g
1  � �pi , j g k ,i , j � k2 k .
�

k , j k ,k , j �
j 0
� %
k � i 1
S

(3.7)

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 18/37

3) Công suất phân bố
đến SCA thứ j, tính

pk*, j k

cái mà giải quyết bài toán tối ưu (3.7) được gửi

wk, j 

pk*, j uk , j k .

Thuật toán này áp dụng phương pháp phỏng đoán RZF beamforming để biến đổi
công thức (3.7) thành vấn đề phân bố công suất, bởi vì hàm phân bố công suất
có độ phức tạp thấp giống như là số lượng anten. Thuật toán không lặp lại nhưng
một số tham số vô hướng được trao đổi giữa BS và các SCA để có thể phối hợp.

Trong thực tế, chỉ những người dùng trong vùng lân cận của một SCA bị ảnh
hưởng bởi nó, do đó chỉ có một vài tham số được trao đổi trên mỗi SCA trong
khi tất cả các tham số khác được đặt bằng 0.

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 19/37

CHƯƠNG 4.

MÔ PHỎNG

Phần này bao gồm các kết quả và kết luận phát sinh từ mô phỏng được thực hiện
trên mô hình MIMO cỡ lớn và cell nhỏ để tối ưu hóa điện năng trong các trường
hợp triển khai khác nhau và các vấn đề tối ưu hóa lồi đã được giải quyết bằng hộp
công cụ thuật toán SeDuMi, sử dụng kiểu ngôn ngữ CVX.
1.11

Lưu đồ

Hình 4-1: Lưu đồ biểu diễn quá trình khởi tạo

KẾT HỢP GIẢI PHÁP CELL NHỎ VÀ MASSIVE MIMO ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU QUẢ SỬ
DỤNG NĂNG LƯỢNG CHO MẠNG THÔNG TIN DI ĐỘNG