ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG DI ĐỘNG 5g sử DỤNG kỹ THUẬT MASSIVE MIMO (có code)

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG DI
ĐỘNG 5G SỬ DỤNG KỸ THUẬT
MASSIVE MIMO


MỤC LỤC


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ


DANH MỤC BẢNG BIỂU


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

BER

Bit Error Ratio

BTS

Base Transceiver Station

FDD

Frequency Division Duplex

IEEE

Institute of Electrical and Electronics Engineers

ISI

Intersymbol Interference

LMMSE

Linear Minimum Mean Square Error

MIMO

Multiple-Input and Multiple-Output

MR

Maximal Ratio

MU-MIMO

Muti-Users MIMO

OFDM

Orthogonal Frequency-Division Multiplexing

OFDMA

Orthogonal Frequency-Division Multiplexing Access

SINR

Signal to Interfence and Noise Ratio

SNR

Signal to Noise Ratio

TDD

Time Division Duplex

ZF

Zero Forcing


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 6/50

CHƯƠNG 1. CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN
1.1 Giới thiệu đề tài
Trước nhu cầu phát triển ngày càng tăng của các dịch vụ thông tin di động, kỹ
thuật truyền tin trong lĩnh vực này cũng đang được các nhà khoa học tập trung
nghiên cứu mạnh mẽ trong điều kiện băng tần hạn chế ở mọi quốc gia. Nếu như ở
các thế hệ di động từ 1G đến 3G các tài nguyên trên miền thời gian và tần số đã
được khai thác sử dụng khá triệt để thì các thế hệ phát triển tiếp theo 4G và 5G các
tài nguyên trên miền không gian đang được nghiên cứu phát triển cũng nhằm khai
thác tối đa hiệu quả sử dụng của nó thông qua kỹ thuật MIMO.

Thế hệ mạng 5G sẽ đóng vai trò là chìa khóa đưa con người tiến vào thời đại công
nghiệp 4.0, nơi mà mọi vật đều kết nối với nhau thành một mạng lưới lớn. Để cụ thể
hóa cho mạng 5G, Massive MIMO là kỹ thuật có thể mang lại sự cải thiện to lớn về
dung lượng bằng cách cải thiện hiệu suất sử dụng phổ.
1.2 Mục tiêu của đề tài
Luận văn nhằm mục đích nghiên cứu kỹ thuật sử dụng trong Massive MIMO.
Các vấn đề cần giải quyết:
Nghiên cứu về Massive MIMO, bao gồm định nghĩa, đặc điểm và hiệu suất của hệ
thông Massive MIMO trong mạng di động tế bào.
Khảo sát mạng di động 5G gồm nhiều cell, mỗi cell gồm 1 BTS có nhiều antenna và
nhiều user đơn antenna. Từ đó, cho ta thấy được những lợi ích mà hệ thống Massive
MIMO đem lại trong mạng di động tế bào.
Đánh giá các tiêu chí về hiệu suất sử dụng phổ tỉ lệ với số lượng anten qua 2 kỹ
thuật chính
− Đường truyền hướng lên dùng máy thu tuyến tính (Uplink linear detection).
− Đường truyền hướng xuống sử dụng mã hóa (Downlink linear precoding).
Viết chương trình Matlab mô phỏng thông qua phương pháp tạo các ma trận truyền
và nhiễu rồi tính toán ma trận ước lượng kênh truyền.

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 7/50

Từ đó, dựa vào các thông số trong ma trận ước lượng kênh truyền, áp dụng các
phương pháp Maximal Ratio và Zero Forcing để tính toán ở cả 2 kỹ thuật trên và vẽ
biểu đồ so sánh.
1.1 Phương pháp nghiên cứu

Sử dụng công cụ Matlab để viết code mô phỏng ma trận kênh truyền và nhiễu,
tính toán các thông số và thiết lập ma trận ước lượng kênh truyền. Sử dụng công cụ
CVX để tối ưu hóa thông số về dung lượng và công suất.
CVX là phần mềm để chuyển bài toán được mô hình dưới dạng dạng ngôn ngữ toán
học thông thường, từ đó giải quyết các dưới dạng số. CVX là phần mềm được viết
bằng Matlab và được phát triển chính bởi Michel Grant và giáo sư Stephen Boyds,
đại học Stanfond.

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 8/50

CHƯƠNG 1. LÝ THUYẾT CƠ BẢN
1.2 Hệ thống MIMO
Hệ thống thông tin MIMO (Multiple-Input and Multiple-Output) trong lĩnh vực
vô tuyến là 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 tốc độ và chất lượng truyền thông
tin.
Việc sử dụng nhiều anten thu và anten phát để phát đi cùng một tín hiệu qua nhiều
anten khác nhau qua các kênh truyền với các thông số kênh truyền khác nhau và ở
phía thu sẽ sử nhiều anten để thu lại cùng một tín hiệu nhưng trên nhiều anten khác
nhau. Từ đó, chúng ta có thể làm giảm nhiễu, giảm ảnh hưởng của fading và tăng độ
lợi thu được trên cùng một tín hiệu.
MIMO đang dần trở thành thành phần cốt yếu trong các tiêu chuẩn truyền thông
không dây, như IEEE 802.11n/ac (Wifi), HSPA+ (3G), WiMAX (4G) và Long Term
Evolution (4G LTE).

Hình 2-1 Hệ Thống MIMO

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 9/50

Ưu điểm:
− Tăng dung lượng (capacity) kênh truyền do đó có thể tăng được tốc độ dữ liệu.
− Tăng cường khả năng chống fading thậm chí phần nào khai thác được nó.

− Loại bỏ nhiễu.
− Giảm mức công suất phát trên đường truyền từ anten phát nhờ sẽ giảm điện
năng tiêu thụ và đơn giản hóa các vấn đề thiết kế bộ khuếch đại công suất.
Nhược điểm:

− Chi phí giá thành cho thiết bị cao hơn (do sử dụng nhiều anten thu phát, và phải
−

dùng các bộ vi xử lý đặc biệt chuyên dụng…)
Giải thuật xử lý tín hiệu phức tạp hơn.
1.3 Các kỹ thuật chính trong MIMO:
Kỹ thuật MIMO tập trung chủ yếu vào 3 hướng: kỹ thuật beamforming đa luồng,

ghép kênh không gian, mã hóa phân tập (thời gian, không gian...), để nâng cao chất
lượng truyền tin.
Khi bộ thu tín hiệu có nhiều hơn một anten, kỹ thuật beamforming thông thường
(đơn luồng) không thể tối ưu hóa tín hiệu cho tất cả các anten thu này, vì thế người

ta sử dụng kỹ thuật beamforming đa luồng nhằm mục đích tối ưu hóa tín hiệu cho
tất cả các anten trên bộ thu tín hiệu.
Trong kỹ thuật ghép kênh không gian, một tín hiệu tốc độ cao sẽ được chia nhỏ
thành các dòng tín hiệu hiệu tốc độ thấp hơn và được phát trên các anten khác nhau
ở cùng một kênh tần số. Kỹ thuật này rất hiệu quả để tăng năng suất của kênh và tỷ
lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR). Kỹ thuật ghép kênh không gian làm cho bộ thu tín hiệu
trở nên phức tạp hơn. Vì vậy người ta thường kết hợp MIMO với kỹ thuật OFDMA
hay OFDM để giải quyết các vấn đề về fading đa đường. Tiêu chuẩn
IEEE 802.16e là sự kết hợp giữa MIMO và OFDMA; còn IEEE 802.11n kết hợp
MIMO và OFDM.
Trong kỹ thuật mã hóa phân tập, một dòng tín hiệu được phát đi sau khi đã được mã
hóa bằng kỹ thuật mã hóa thời gian - không gian. Nó tận dụng sự không phụ thuộc
vào fading trong các liên kết đa anten để làm tăng độ phân tập tín hiệu.

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 10/50

1.4 CÁC NGUYÊN NHÂN GÂY ẢNH HƯỞNG ĐẾN HỆ THỐNG MIMO
1.1.1 Nhiễu trắng Gaussian:
Nhiễu trắng là một loại tín hiệu ngẫu nhiên có mật độ phân bố công suất phẳng
nghĩa là tín hiệu nhiễu có công suất bằng nhau trong toàn khoảng băng thông.
Chúng ta không thể tạo ra nhiễu trắng theo đúng lý thuyết vì theo định nghĩa của nó,
nhiễu trắng có mật độ công suất phân bố trong khoảng tần vô hạn và do vậy nó cũng
phải có công suất vô hạn. Lưu ý rằng nhiễu Gaussian là nhiễu có phân bố biên độ
theo hàm Gaussian.

Hình 2-2 Nhiễu trắng Gaussian

1.1.2 Nhiễu liên ký tự ISI
Do ảnh hưởng của kênh truyền ngoài nhiễu Gausian trắng cộng. ISI gây ra do trải
trễ đa đường. Trong môi trường truyền đa đường, kí tự phát đến đầu thu của máy
thu với các khoảng thời gian khác nhau thông qua nhiều đường khác nhau. Sự mở
rộng của chu kỳ kí tự gây ra sự chồng lấn giữa kí tự hiện thời với kí tự trước đó và
kết quả là có nhiễu liên kí tự (ISI).

Hình 2-3 Nhiễu liên ký tự ISI

1.5 Fading:
Fading là hiện tượng sai lạc tín hiệu thu một cách bất thường xảy ra đối với các
hệ thống vô tuyến do tác động của môi trường truyền dẫn.
Các yếu tố gây ra fading đối với các hệ thống vô tuyến mặt đất như:

− Sự thăng giáng của tầng điện ly đối với hệ thống sóng ngắn.

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 11/50

− Sự hấp thụ gây bởi các phân tử khí, hơi nước, mưa, tuyết, sương mù... hấp thụ
này phụ thuôc vào dải tần số công tác đặc biệt là dải tần cao (>10 GHz).
Sự khúc xạ gây bởi sự không đồng đều của mật độ không khí.

−

− Sự phản xạ sóng từ bề mặt trái đất, đăc biệt trong trường hợp có bề mặt nước và
sự phản xạ sóng từ các bất đồng nhất trong khí quyển. Đây cũng là một yếu tố

−

dẫn đến sự lan truyền đa đường.
Sự phản xạ, tán xạ và nhiễu xạ từ các chướng ngại trên đường lan truyền sóng
điện từ, gây nên hiện tượng trải trễ và giao thoa sóng tại điểm thu do tín hiệu
nhận được là tổng của rất nhiều tín hiệu truyền theo nhiều đường. Hiện tượng này
đặc biệt quan trọng trong thông tin di động.

Hình 2-4 Hiện tượng Fading

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 12/50

1.6 Sự can nhiễu của sóng vô tuyến:
Thiết bị thông tin tăng lên rất nhanh mỗi ngày, nên số lượng sóng lan truyền
trong không gian tự do là rất lớn. Sự tác động của chúng lẫn nhau là không thể nào
tránh khỏi. Các sóng can nhiễu lẫn nhau có thể trùng hoặc không trùng tần số. Ví dụ
như hai trạm viba hoạt động ở hai vùng lân cận, hoạt động trên cùng một dải tần số
hoặc là trên các dải tần số gần nhau. Ngoài ra nó còn bị ảnh hưởng bởi các trạm mặt
đất của các hệ thống thông tin vệ tin lân cận...
1.7 Hệ thống Massive MIMO
1.1.3 Tổng quan
Massive MIMO (còn được gọi là MIMO tập hợp lớn) là bước đột phá hiện nay

khi sử dụng một lượng lớn anten phục vụ tại trạm cơ sở với số thiết bị đầu cuối kết
hợp với kỹ thuật song công theo thời gian. Những anten bổ sung còn lại ở trạm cơ
sở giúp tập trung năng lượng vào vùng nhỏ hơn của không gian, mang lại những cải
tiến rất lớn về dung lượng và tiết kiệm năng lượng bức xạ.
1.1.4 Đặc điểm
Massive MIMO một hệ thống MIMO đa người dùng với M anten và K người sử
dụng trong mỗi trạm thu phát (BS). Số lượng M anten lớn hơn rất nhiều so với số K
người sử dụng. Hệ thống hoạt động ở chế độ TDD.
Một mảng anten thường bao gồm các M anten lưỡng cực. Một mảng anten có diện
tích 1 có thể chứa 100 anten với tần số sóng mang là 1,5 GHz và 400 anten ở tần số
3 GHz.
Một mảng anten có thể có nhiều loại hình học: đường thẳng, hình chữ nhật, hình trụ
và cả ở dạng phân phối.

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 13/50

Hình 2-5 Các dạng mảng anten được sử dụng trong Massive MIMO

1.1.5 Phân tích hiệu suất
Trong phần này, chúng ta mô tả kỹ thuật nhận biết tuyến tính đường lên (uplink
linear detection) và kỹ thuật mã hóa tuyến tính đường xuống (downlink linear
precoding) cho mạng Massive MIMO.
Một mạng Massive MIMO thông thường sẽ gồm có L cell, với mỗi cell có duy nhất
1 trạm BTS với M anten và phục vụ cho K thiết bị đầu cuối đơn anten.
Đáp ứng kênh giữa trạm BTS thứ l và thiết bị đầu cuối k trong cell thứ i được biểu

thị bởi
Giá trị trung bình của đáp ứng kênh được biểu thị bằng
(2.1)
Phương sai của của hệ số thứ được biểu thị bằng
(2.2)

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 14/50

CHƯƠNG 2. NGHIÊN CỨU HIỆU NĂNG SỬ DỤNG MẠNG DI ĐỘNG
5G SỬ DỤNG KỸ THUẬT TRONG MASSIVE MIMO
1.8 MIMO đa người dùng (Multi-user MIMO)
Dung lượng kênh của một kênh truyền vô tuyến một ngõ vào
một ngõ ra (SISO), được tính dựa vào công thức kênh Shannon
(3.1)
Để tăng dung lượng kênh truyền, chúng ta phải tăng SNR lên rất
nhiều lần. Khi tăng SNR, ta phải tăng công suất phát lên rất lớn và
điều này là không khả thi.
Mỗi trạm thu phát gốc (BTS) trong mạng di động tế bào đều phục
vụ lượng lớn người sử dụng. Theo truyền thống, tài nguyên thời
gian / tần số được chia thành nhiều khối tài nguyên và chỉ một
thiết bị đầu cuối mới sử dụng được một khối tài nguyên đó.
Nếu chúng ta có G đường tín hiệu truyền độc lập và song song,
chúng ta sẽ có tổng dung lượng kênh (3.2). Truyền tín hiệu song
song sẽ được thực hiện bằng nhiều anten phát và nhiều anten thu.
MIMO đa người dùng sử dụng một trạm thu phát gốc có nhiều

anten liên lạc với nhiều thiết bị đầu cuối với mỗi thiết bị đầu cuối
có một hay nhiều anten.
Có rất nhiều ý kiến giải thích vì sao MU – MIMO là giải pháp mang
khả năng mở rộng và thu hút nhất cho mạng di động trong tương
lai. Đầu tiên, bước sóng của MU- MIMO là khoảng 5 – 30 cm trong
khoảng tần số của mạng di động tế bào (1 – 6 GHz). Do đó, một
người sử dụng có thể được số lượng anten phục vụ tách biệt nhau
trong cùng một thời điểm.
Tiếp theo, hạn chế của người sử dụng MU – MIMO là mỗi thiết bị sử
dụng phải cách nhau vài mét để có được các đặc điểm khác nhau

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 15/50

của kênh truyền, đó là một hạn chế tương đối không chặt chẽ so
với thực tế.
Cuối cùng, đối với MU- MIMO, các thiết bị đầu cuối chỉ cần phát
hiện ra mỗi dòng dữ liệu khác nhau của từng anten.

Hình 3-6 Một trạm BTS có nhiều anten và phục vụ số lượng thiết bị đầu cuối với tầm nhìn thẳng và ở
kênh truyền hướng xuống

Hình 3-7 Một trạm BTS có nhiều anten và phục vụ số lượng thiết bị đầu cuối với tầm nhìn thẳng và ở
kênh truyền hướng lên

Với ví dụ trên, ta thấy một trạm thu phát gốc có M anten phục vụ cho K thiết bị đầu

cuối đơn anten. Ta thấy các anten sẽ phục vụ trực tiếp các yêu cầu ở đường xuống
của mỗi người dùng và các tín hiệu gửi ở đường lên sẽ được thu một cách tách biệt.

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 16/50

1.9 Kỹ thuật nhận biết tuyến tính đường lên (Uplink Linear Detection):
Đối với mỗi ký tự uplink, tín hiệu băng tần thu được tại BTS được biểu thị
bằng :
(3.3)
với là ký tự truyền được chuẩn hóa và là công suất truyền của người sử dụng
trong cell thứ .
Các kênh cần được ước lượng tại BTS để thực hiện các dò tìm và điều này được
thực hiện trong hướng lên bằng cách cho phép các thiết bị đầu cuối truyền chuỗi ký
tự pilot . Chúng ta cho = khi là một số nguyên dương được gọi là nhân tố tái sử
dụng pilot.
Tín hiệu nhận được ở đường lên tại BTS có truyền pilot
với =

(3.4)
, và được gọi là ma trận pilot bởi K thiết bị đầu cuối trong cell thứ

Bằng cách sử dụng trung bình kênh và phương sai, chúng ta tính toán sai số trung
bình tối thiểu tuyến tính (LMMSE) với mỗi thành phần của từ tín hiệu pilot nhận
được. Ước lượng kênh liên quan đến đáp ứng kênh theo công thức:
(3.5)

Với mỗi thành phần ước tính lỗi không tương quan có trung bình và phương sai
(3.6)

Sử dụng các ước lượng kênh như trên, ta phân tích hiệu suất của một mạng Massive
MIMO. BS trong cell thứ phân biệt tín hiệu truyền bởi người sử dụng thứ từ sự
giao thoa bằng cách nhân tín hiệu thu được với một vectơ phát hiện tuyến tính như
sau:
(3.7)
Chúng ta sử dụng 2 phương pháp chính trong phần này là maximum ratio (MR) và
zero forcing (ZF)

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 17/50

(3.8)
Với phương pháp phát hiện MR, các thông số được khai thác trong M anten trong
tín hiệu được tối đa hóa tỉ lệ giữa độ lợi tín hiệu trung bình và tiêu chuẩn của tín
hiệu phát hiện:

(3.9)
Còn với phương pháp phát hiện ZF, các ma trận phát hiện ZF sử dụng các thông số
trên M anten để giảm thiểu giao thoa trung bình trong tế bào:
(3.10)

Hình 3-8 Sơ đồ biển diễn cách hoạt động của kỹ thuật linear detection ở đường lên

Tại đường lên, ta có dung lượng kênh truyền ergodic chặn dưới của số thiết bị đầu
cuối trong cell :

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 18/50

(3.11)

Với tỉ lệ tín hiệu trên giao thoa và nhiễu (SINR) là

(3.12)
Tỉ lệ tín hiệu trên giao thoa và nhiễu được biểu diễn bao gồm tử số là độ lời của tín
hiệu mong muốn. Mẫu số được chia thành 3 phần bao gồm: công suất trung bình
của toàn bộ tín hiệu, bao gồm cả tín hiệu giao thoa bởi nhiều người dùng và tín hiệu
mong muốn. Trong khi đó, phần tiếp theo thể hiện một phần công suất của tín hiệu
mong muốn được dùng để giải mã. Và phần cuối cùng là công suất nhiễu.
Ở công thức (3.11), hệ số trước hàm log ( là thông số bù cho thực tế là của các ký
tự truyền chứa các pilot thay vì chứa các dữ liệu. Hiệu suất sử dụng phổ có thể được
nhân lên bởi , được định nghĩa là một phần của dữ liệu đường lên.
Từ đó, ta thấy phương pháp phát hiện MR sẽ nhắm tới tối đa hóa tử số của và
phương pháp phát hiện ZF sẽ cố gắng giảm thiểu sự giao thoa bên trong cell.
Những kỳ vọng trong công thức (3.11) có thể được tính toán số cho bất kỳ kênh nào
phân phối và bất kỳ chương trình phát hiện nào. Trong trường hợp phát hiện MR,
độ lợi tín hiệu mong muốn đạt được phát triển thành đối với hầu hết các bản phân
phối kênh, trong khi thuật ngữ nhiễu chỉ phát triển thành M và do đó trở nên ít quan
trọng hơn nhiều anten được triển khai tại các trạm BTS.

Dung lượng kênh truyền ergodic dựa vào kỹ thuật pháp hiện tuyến tính và ước
lượng kênh truyền pilot gốc được cho là chặn trên của thông tin chung giữa tín hiệu
ngõ vào và tín hiệu ngõ ra .

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 19/50

(3.13)
Với I(.;.) là thông tin chung dưới phân bố tín hiệu Gaussian và h(.;.) là hàm entropy
vi sai.

(3.14)
Trong đó, dấu bằng đầu tiên cho ta sự giảm đi của một biến đã biết đối với một số
vô hướng xác định , không làm thay đổi entropy. Bất đẳng thức đầu tiên biểu thị của
công thức khi loại bỏ biến đã biết và làm tăng entropy. Bất đẳng thức tiếp theo cho
ta được biểu thức ở thực tế sễ đạt được entropy cao nhất khi là một biết ngẫu nhiên
phức theo hàm Gaussian.
Cuối cùng, ta chọn lấy giới hạn trên chặt nhất, tương ứng với việc giảm thiểu được
vấn đề
(3.15)
Thay công thức (3.15) vào công thức (3.14) ta được

(3.16)
Tại đường lên, nếu tất cả các kênh đều là fading Rayleigh không tương quan, ta có
dung lượng kênh truyền ergodic chặn dưới với số lượng người dùng trong cell:

Với SINR được cho là:

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 20/50

(3.17)
Các thông số G và và biểu thị đặc trưng bởi phương pháp mã hóa. Phương pháp
phát hiện theo MR cho ta G = M và , trong khi phương pháp phát hiện theo ZF cho
ta G = M – K và

Biểu thức hiệu suất phổ có dạng trong công thức trên cung cấp nhiều hiểu biết về
lợi thế của ghép kênh đa người dùng và ảnh hưởng của ước lượng kênh. Đầu tiên,
tín hiệu mong muốn ở tử số tỉ lệ với số anten của trạm BTS, tương ứng với M và M
- K với MR và ZF. Mức tăng mảng này được nhân với công suất tín hiệu trung bình
nhận được trên mỗi ăng-ten, và chất lượng tương đối của ước lượng kênh.

(3.18)

Thứ hai, chúng ta nhận thấy rằng thuật ngữ đầu tiên của mẫu số trong công thức có
cấu trúc tương tự như tín hiệu mong muốn và biểu thị giao thoa của các pilot nhất
quán được khuếch đại cùng với các tín hiệu mong muốn do BS không có khả năng
phân biệt người dùng sử dụng cùng chuỗi pilot.
Thứ ba, hiệu suất trong công thức trên cũng bị ảnh hưởng bởi nhiễu và giao thoa. Vì
MR chỉ tập trung và việc tối đa hóa SNR, giao thoa giữa các cell đơn giản là trung
bình công suất tín hiệu nhận được tại bất kỳ anten nào trong BS. Ngược lại, ZF chú
ý đến sự giao thoa trong cell và không chú ý đến nhiễu. Triệt tiêu giao thoa thay thế

phương sai toàn bộ kênh trong tổng số giao thoa đã nói ở trên với ước lượng
phương sai trong cell thứ .
Trước khi tính toán SINR trong công thức (3.12) trên kênh truyền Rayleigh, chúng
ta gọi

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 21/50

(3.19)
(3.20)

(3.21)
đối với kênh giữa một người sử dụng tùy ý trong cell thứ và trạm BS . Lưu ý được
sử dụng như là môt anten tùy ý vì phương sai kênh giống nhau đối với tất cả anten.
SINR được chứng minh qua trường hợp Maximal Ratio, khi , SINR trong công
thức (3.12) được biến đổi thành

(3.22)
Trong công thức (3.22), chúng ta tập trung tính toán mẩu số và tử số. Khi , tử số sẽ
có dạng
(3.23)
Khi chúng ta tính toán mẫu số, ta chia mẫu số thành 3 phần. Hai phần đầu là phần
chứa các cell sử dụng trình tự pilot giống như cell và phần thứ ba chứa các cell còn
lại. Chúng ta quan sát thấy

(3.24)

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 22/50

Thuật ngữ đầu tiên trong biểu thức thứ hai của (3.24) cho thấy tác động của sai lạc
pilot và là được tính bằng cách sử dụng và tính độc lập giữa ước tính MMSE ước
lượng lỗi.
(3.25)
Ngược lại, phần thứ hai của biểu thức trung gian của (3.24) được tính bằng thực tế
là những người dùng còn lại trong các chuỗi pilot sử dụng là trực giao đến trình tự
pilot của người dùng k. Phần thứ ba trong (3.24) được tính dựa trên sự độc lập giữa
các ước lượng kênh trong cell và các kênh trong các ô khác không thuộc về , trong
khi phần cuối cùng thực tế là

.

Thay thế (3.19), (3.20), (3.21), (3.23), (3.24) vào (3.22), ta được SINR ở trường hợp
MR

(3.26)

Trong trường hợp của Zero Forcing, cấu trúc đảo ngược kênh cho chúng ta thuộc
tính (3.27)
Chúng ta có thông số nhiễu được biểu thị dưới công thức

(3.28)

Thay thế (3.27), (3.28) vào công thức (3.12), ta được SINR cho trường hợp ZF

(3.29)

Để tính toán các kỳ vọng còn lại, chúng ta sử dụng các mẫu tái sử dụng pilot cùng
với ZF các thuộc tính để tách biểu thức kỳ vọng trong (3.29) thành ba phần

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 23/50

(3.30)

Trong đẳng thức cuối của (3.30), phần đầu tiên thu được bằng cách sử dụng mối
quan hệ giữa người dùng các kênh cho các ô trong . Phần thứ hai và thứ ba theo sau
trực tiếp từ độc lập giữa vector phát hiện ZF, lỗi ước tính cho các kênh trong và
hoàn thành các kênh cho các ô không có trong . Thay thế (3.30) vào (3.29), cùng
với các biểu thức (3.19), (3.20), (3.21), ta được biểu thức SINR như trên (3.17).
Trong trường hợp đơn cell đường lên, nếu tất cả các kênh đều là fading Rayleigh
không tương quan, ta có dung lượng kênh truyền ergodic chặn dưới với số lượng
người dùng:

(3.31)
Các thông số G và phụ thuộc vào phương thức phát hiện, MR cho ta G = M và ,
trong khi đó ZF lại cho ta G = M – K và
Hệ quả này cho thấy khả năng ghép kênh đa người dùng không gian thậm chí còn

lớn hơn trong các mạng đơn bào đơn lẻ. Nói cách khác, sự giao thoa chỉ xuất hiện
từ người dùng trong cell của họ, trong khi sự giao thoa pilot đã biến mất nhờ tính
trực giao của các trình tự pilot trong cell.

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 24/50

1.10 Kỹ thuật mã hóa tuyến tính đường xuống (Downlink Linear
Precoding)
Tiếp theo, ta xem xét đường xuống của mạng Massive MIMO khi các BTS gửi
các tín hiệu đến các thiết bị đầu cuối. Từ các trạm BTS tùy ý, chúng ta cho biểu thị
các tín hiệu truyền dành cho K thiết bị đầu cuối. Chúng ta xem xét kỹ thuật mã hóa
tuyến tính nơi mà các tín hiệu này được tính như

(3.32)
khi các ký tự tải trọng dành cho các thiết bị đầu cuối trong cell
Hơn thế nữa, , là các vector mã hóa tuyến tính tương ứng xác định độ dẫn không
gian của tín hiệu được gửi tới từng người dùng
Tín hiệu nhận tại người dùng tại cell được biểu thị như

(3.33)

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Trang 25/50

Hình 3-9 Sơ đồ biển diễn cách hoạt động của kỹ thuật linear precoding ở đường xuống

Tại đường xuống, ta có dung lượng kênh truyền ergodic chặn dưới với số lượng
người dùng tùy ý trong cell :

(3.34)
Với SINR là :

(3.35)

Đánh Giá Hiệu Năng Mạng 5G
Sử Dụng Kỹ Thuật Massive MIMO