Đánh giá ảnh hưởng của phần cứng không lý tưởng lên hệ thống thông tin vô tuyến mmWave

Bài viết mô hình hóa và đánh giá ảnh hưởng của các thành phần phần cứng không lý tưởng lên hiệu năng của hệ thống. Xây dựng biểu thức toán học thể hiện sự phụ thuộc của hiệu suất sử dụng phổ lên các tham số phần cứng không lý tưởng như số bit lượng tử hóa, phương sai tạp âm pha. Mời các bạn cùng tham khảo!

Đánh giá ảnh hưởng của phần cứng không lý tưởng lên hệ thống thông tin vô tuyến mmWave

Nguyễn Đình Ngọc∗† và Trương Trung Kiên†

∗ Khoa Vô tuyến Điện tử Đại học Lê Quý Đôn

† Phòng thí nghiệm Hệ thống Vô tuyến và Ứng dụng Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Email: nguyendinhngoc@tcu.edu.vn, kientruong@utexas.edu

Tóm tắt—Dải sóng mili-mét ứng với dải tần số 30-300

GHz cho phép tăng dung lượng, tốc độ truyền dẫn, đáp

ứng được nhu cầu ngày càng tăng của các hệ thống vô

tuyến Đồng thời, bước sóng nhỏ cũng cho phép các mảng

ăng-ten với số lượng phần tử lớn được tích hợp trên một

kích thước vật lý nhỏ giúp khắc phục ảnh hưởng suy hao

truyền dẫn ở tần số cao Do đó kết hợp giữa việc hoạt động

ở dải tần số ứng với bước sóng mili-mét và việc sử dụng

rất nhiều ăng-ten tại máy phát và/hoặc máy thu MIMO

là xu hướng được ứng dụng cho hệ thống di động thế hệ

thứ 5 (5G) Tuy nhiên hệ thống MIMO khi hoạt động ở

dải tần mili-mét cũng gặp phải khó khăn so với hệ thống

MIMO thông thường đó là: công suất tiêu thụ và sự hoạt

động không lý tưởng do giới hạn chế tạo của các thành

phần phần cứng Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ mô

hình hóa và đánh giá ảnh hưởng của các thành phần phần

cứng không lý tưởng lên hiệu năng của hệ thống Xây dựng

biểu thức toán học thể hiện sự phụ thuộc của hiệu suất

sử dụng phổ lên các tham số phần cứng không lý tưởng

như số bit lượng tử hóa, phương sai tạp âm pha.

Từ khóa—Phần cứng không lý tưởng, hệ thống thông

tin mmWave, tạp âm pha.

I GIỚI THIỆU Với nhu cầu phát triển tốc độ, băng thông, dải sóng

mili-mét đang được quan tâm nghiên cứu để sử dụng

cho hệ thống thông tin di động [1] Các hệ thống thông

tin vô tuyến hoạt động ở dải tần số ứng với bước sóng

mili-mét cho phép tạo mảng ăng-ten với số lượng phần

tử ăng-ten lớn trong khi vẫn thoả mãn điều kiện các phần

tử ăng-ten cách nhau ít nhất một nửa bước sóng và thoả

mãn giới hạn về kích thước vật lý của mảng khi triển

khai trên thiết bị Việc sử dụng nhiều ăng-ten tại máy

phát và/hoặc tại máy thu cùng với việc thiết kế búp sóng

phù hợp sẽ cho phép tạo ra búp sóng rất hẹp (có tính

định hướng cao và độ lợi truyền dẫn rất lớn) ở máy phát

và/hoặc máy thu Đặc tính búp sóng hẹp này cho phép

tập trung năng lượng tín hiệu mong muốn đến thuê bao

cần phục vụ đồng thời giảm nhiễu không mong muốn

đến các thuê bao khác Tính định hướng cao của dàn ăng-ten cũng cho phép hệ thống tăng độ lợi mảng giúp khắc phục được suy hao truyền dẫn sóng vô tuyến lớn khi hoạt động ở dải tần số cao Vì vậy, hệ thống thông tin MIMO (multiple-input multiple-output) hoạt động ở dải sóng mili-mét (mmWave MIMO) đã được đề xuất ứng dụng cho mạng thông tin di động 5G

Mỗi ăng-ten trong hệ thống MIMO thông thường hiện nay yêu cầu một chuỗi cao tần (RF - Radio Frequency) trong đó bao gồm các bộ khuếch đại công suất/bộ khuếch đại tạp âm thấp (PA/LNA - power amplifier/low-noise amplifier), bộ chuyển đổi tương tự-số/số-tương

tự (ADC/DAC - analog-to-digital converter/digital-to-analog converter) độ phân giải cao Do đó, hệ thống MIMO khi hoạt động ở dải sóng mili-mét với số lượng ăng-ten lớn sẽ làm tăng công suất tiêu thụ và giá thành phần cứng Cụ thể, công suất tiêu thụ của chuỗi RF tại dải tần mili-mét là 250 mW lớn hơn rất nhiều so với 30

mW ở dải tần thông thường (dưới 6 GHz) Nếu trạm gốc (BS - Base Station) có 256 ăng-ten sẽ cần 256 nhánh

RF, như vậy công suất tiêu thụ khoảng 64 W lớn hơn rất nhiều so với công suất tiêu thụ của BS trong hệ thống

di động thứ 4 (4G) hiện nay [2] Giải pháp để khắc phục vấn đề này đó là sử dụng kỹ thuật tiền mã hóa/kết hợp lai (HP - Hybrid precoding/combining) [3], [4] Ý tưởng cơ bản của kỹ thuật HP đó là chia bộ tiền mã hóa

số kích thước lớn thông thường thành hai phần: i) tiền

mã hóa tương tự có kích thước lớn để vẫn đạt được độ lợi anten và ii) tiền mã hóa số kích thước nhỏ để giảm

số RF yêu cầu và giảm công suất tiêu thụ mà vẫn loại

bỏ được nhiễu Phần tiền mã hóa tương tự có thể được thực hiện bằng các bộ dịch pha (phase shifters) hoặc các chuyển mạch (switches) hoặc các ống kính (lens) Trong đó các bộ dịch pha thường được sử dụng vì cho phép loại bỏ nhiễu dư giữa các luồng

Ngoài ra, trong các thành phần tiêu thụ công suất thì

ADC/DAC có công suất tiêu thụ lớn, tỷ lệ với tần số

lấy mẫu và độ phân giải Do đó một kỹ thuật khác có

thể giảm công suất tiêu thụ của hệ thống đó là sử dụng

ADC/DAC có độ phân giải thấp [5], [6] Tuy nhiên, khi

sử dụng các bộ DAC/ADC có độ phân giải thấp sẽ xuất

hiện tạp âm lượng tử ảnh hưởng đến hiệu suất sử dụng

phổ của hệ thống

Các công trình nghiên cứu trước đây thường tập trung

vào việc thiết kế các ma trận tiền mã hóa lai để tối ưu

hiệu suất sử dụng phổ với giả thiết phần cứng lý tưởng

Trong thực tế, để giảm giá thành phần cứng và giảm

công suất tiêu thụ, các RF thường sử dụng các thành

phần có giá thành rẻ, điều này lại gây ra suy hao phần

cứng, gây méo tín hiệu, ảnh hưởng đến hiệu suất hệ

thống Ngoài ra, phần cứng không lý tưởng còn làm

tăng sự phát xạ ngoài dải tần mong muốn (out-of-band

emission) và gây nhiễu sang các đường truyền hoặc các

người dùng khác Suy hao phần cứng có thể được giảm

thiểu bằng cách sử dụng các phương pháp xử lý tín hiệu

trên cả miền số và miền tương tự như méo trước và

bù công suất Tuy nhiên, suy hao phần cứng không thể

loại bỏ được hoàn toàn [7] Các thành phần phần cứng

không lý tưởng gồm có một số yếu tố sau tạp âm pha

(PN - phase noise), mất cân bằng kênh đồng pha/vuông

pha (I/Q imbalance), khuếch đại công suất phi tuyến, lỗi

lượng tử hóa Một trong những thành phần phần cứng

không lý tưởng quan trọng đó là tạp âm pha sinh ra

do các bộ tạo dao động (LO - Local Oscillator) tại các

BS và người dùng đầu cuối không lý tưởng Tạp âm

pha đặc biệt quan trọng vì nó nhân với tín hiệu mong

muốn và làm biến đổi với một hệ số ngẫu nhiên,đồng

thời làm giảm chất lượng ước lượng kênh Trong bài báo

này, nhóm tác giả sẽ đánh giá ảnh hưởng của phần cứng

không lý tưởng lên hiệu năng của hệ thống thông tin

mmWave MIMO Đóng góp chính của bài báo là phân

tích, xây dựng được biểu thức thể hiện sự phụ thuộc của

hiệu năng vào các tham số như số bit lượng tử hóa, số

lượng ăng-ten phát hoặc thu, số luồng dữ liệu, số nhánh

RF và độ lớn của tạp âm pha

Một số ký hiệu sử dụng trong bài báo này như sau:

a là đại lượng vô hướng, a là đại lượng véc-tơ, A là

ma trận, [A]i,j, AH, kAkF, |A| lần lượt là phần tử

(i, j), ma trận chuyển vị liên hợp phức (Hermitian),

chuẩn Frobenius, và định thức của ma trận A, d.e là

phép tính làm tròn lên

II MÔ HÌNH HỆ THỐNG

Xét hệ thống đơn người dùng (SU - Single user)

mmWave MIMO sử dụng kiến trúc HP được minh họa

như Hình 1 trong đó có thêm khối tiền mã hóa/kết

hợp trong miền tương tự so với kiến trúc MIMO thông

thường Tại phía phát (Tx) gồm NRF nhánh RF và Nt

ăng-ten phát Tại phía thu (Rx) gồm NRF nhánh RF và

Nrăng-ten thu Trường hợp mỗi nhánh RF được kết nối với tất cả các ăng-ten, kiến trúc này gọi là mảng được kết nối đầy đủ (full-array connected) Các tài liệu [3], [4] đã xem xét kiến trúc này với phần cứng phía phát

và phía thu hoàn hảo và chỉ ra rằng tốc độ dữ liệu đạt được gần với tốc độ dữ liệu tối ưu so với trường hợp tiền

mã hóa số hoàn toàn (fully digital precoding) Trường hợp mỗi nhánh RF được kết nối với một tập hợp các ăng-ten, kiến trúc này gọi là mảng được kết nối riêng

rẽ (sub-array connected) Kiến trúc này cho phép giảm được công suất tiêu thụ của hệ thống do giảm được số

bộ dịch pha [8], [9] Trong bài báo này, chúng tôi phân tích mô hình hệ thống mmWave MIMO sử dụng HP mảng được kết nối riêng rẽ với phần cứng không hoàn hảo gồm tạp âm lượng tử, tạp âm pha, suy hao công suất của phần thực hiện tiền mã hóa tương tự

Hệ thống thực hiện phát/thu Nsluồng dữ liệu và Ns≤ min {Nt, Nr} Véc-tơ tín hiệu phát s ∈ CN s ×1được giả thiết là độc lập với nhau, có phân bố Gauss với kỳ vọng bằng 0 và ma trận hiệp phương sai là Rss= EssH =

Pt

N sINs với Ptlà công suất phát Để đạt được độ lợi ghép kênh không gian thì Ns 6 NRF 6 Nt Trong bài báo này, chúng tôi giả thiết số nhánh RF tại phía phát và thu bằng nhau và bằng số luồng dữ liệu Số ăng-ten phát và thu được giả thiết Nr6 Ntđể đảm bảo bậc tự do trong kênh MIMO [2] Trường hợp số nhánh RF bằng số ăng-ten thu/phát thì kiến trúc HP trở thành kiến trúc tiền mã hóa trong miền số hoàn toàn Khi đó tốc độ dữ liệu đạt được là tối đa nhưng phải trả giá là công suất tiêu thụ lớn Trường hợp số nhánh RF bằng số luồng dữ liệu và bằng 1 thì kiến trúc HP trở thành tiền mã hóa/kết hợp tương tự có công suất tiêu thụ thấp, tuy nhiên chỉ cho phép thu/phát đơn luồng dữ liệu

.

.

1

2

N s

W BB

1

2

N s

.

.

Chuỗi RF b-bit DAC

Chuỗi RF b-bit DAC

ADC Chuỗi RF

ADC Chuỗi RF

F BB

.

.

.

.

1

2

N t N r

1

2

Hình 1 Mô hình hệ thống

A Mô hình tín hiệu

Tại phía phát, các luồng tín hiệu được đưa qua bộ

tiền mã hóa băng gốc FBB thực hiện tiền mã hóa số,

sau đó thực hiện tiền mã hóa tương tự trong đó mô-đun

các phần tử của ma trận FRF là hằng số Tín hiệu sau

khi xử lý được truyền qua kênh vô tuyến đến phía thu

Tại phía thu, quá trình xử lý được thực hiện ngược lại

Tín hiệu tại phía thu sau khi thực hiện kết hợp băng gốc

với trường hợp phần cứng lý tưởng được xác định theo

công thức

y = WBBHWHRFHFRFFBBs + WHRFWHBBn (1)

trong đó WBB ∈ CN RF ×N s là ma trận kết hợp băng

gốc; WRF ∈ CN r ×N RF là ma trận kết hợp tương tự;

FRF∈ CN t ×N RF là ma trận tiền mã hóa tương tự; FBB∈

CNs ×N RF là ma trận tiền mã hóa số; H ∈ CN r ×N tlà ma

trận kênh truyền; n ∼ CN σ2

nI
là tạp âm trắng Gauss với phương sai là σn2 Tổng công suất phát được chuẩn

hóa sao cho kFRFFBBk2F = Nsvà kWRFWBBk2F = Ns

Trong trường hợp phần cứng không lý tưởng, phía

phát và thu sử dụng các bộ DAC và ADC độ phân giải

thấp b bit với ảnh hưởng của tạp âm pha tại phía phát

PBSvà tại phía thu PUE, tín hiệu tại đầu ra ăng-ten phát

được biểu diễn như sau

x =FRFPBSQDA(FBBs)

| {z }

u

(2)

trong đó QDA(.) là hàm véc-tơ lượng tử với bộ DAC có

độ phân giải b bit

Áp dụng mô hình tạp âm lượng tử cộng tính (AQNM

- Additive Quantization Noise Model) [6], tín hiệu phát

được xấp xỉ hóa như sau

x ≈FRFPBS(QDAFBBs + eDA) (3)

=FRFPBSQDAFBBs + FRFPBSeDA (4)

trong đó eDA là véctơ tạp âm lượng tử (QN

-Quantization Noise) thỏa mãn điều kiện E[ueHDA] =

E[eDAuH] = 0NRF×NRF Ma trận đường chéo QDA =

diag(p1 − ρb,1, ,√

1 − ρb, NRF) với các hệ số méo lượng tử ρ Hệ số méo lượng tử với trường hợp số bit

lớn được xác định theo công thức sau

ρ ≈ π

√ 3

2 .2

Các luồng dữ liệu s là phân bố Gauss, do đó tín

hiệu sau khi thực hiện tiền mã hóa số cũng có phân

bố Gauss [u1, u2, , uNRF] với ma trận hiệp phương sai

Ruu = E[uuH

] = E[FBBssHFH

BB] = Pt

NsFBBFH

BB Do

đó, ma trận hiệp phương sai của véc-tơ tạp âm lượng tử được tính theo công thức

ReDA=diag(ρb,1, , ρb,NRF).diag(Ruu) (6) Giả sử các bộ DAC đều sử dụng số bit lượng tử như nhau, tức là, ρb,1 = ρb,2 = = ρb,NRF = ρDA khi đó

ma trận hiệp phương sai véc-tơ tạp âm lượng tử được rút gọn thành ReDA = ρDA.diag(Ruu)

Tín hiệu tại đầu vào ăng-ten thu với thông tin trạng thái kênh hoàn hảo, được tính theo công thức

=HFRFPBS(QDAFBBs + eDA) + n (8)

=HFRFPBSQDAFBBs + HFRFPBSeDA+ n (9)

=p1 − ρDAHFRFPBSFBBs + HFRFPBSeDA+ n

(10) Tín hiệu thu sau khi thực hiện kết hợp trên miền số (digital combining) được biểu dễn như sau

y =WHBBQAD PHUEWHRFr

(11)

=WHBB QADPHUEWHRFr + eAD
(12)

Ta có thể viết lại như sau

y =WHBBQADPHUEWHRFr + WHBBeAD (13)

=WHBBQADPHUEWHRF(HFRFPBSQDAFBSs + HFRFPBSeDA+ n) + WBBHeAD (14)

=WHBBQADPHUEWHRFHFRFPBSQDAFBSs + WBBHQADPHUEWHRFHFRFPBSeDA + WBBHQADPHUEWHRFn + WHBBeAD (15)

=p1 − ρDA(1 − ρAD) WBBHPHUEWHRFHFRFPBSFBSs + (1 − ρAD) WHBBPHUEWHRFHFRFPBSeDA

+ (1 − ρAD) WHBBPHUEWHRFn + WHBBeAD (16) Trong bài báo này, nhóm tác giả sẽ tập trung phân tích ảnh hưởng của phần cứng không lý tưởng của phía phát lên hiệu năng hệ thống mmWave MIMO Do đó, chúng tôi giả thiết phía thu là hoàn hảo Khi đó, số bit lượng tử của ADC là vô hạn nên hệ số méo lượng tử

ρAD được coi bằng 0

B Mô hình kênh truyền mmWave MIMO

Do đặc điểm suy hao truyền dẫn trong không gian

tự do rất lớn và sử dụng các mảng ăng-ten lớn ở cả phía phát và phía thu, mô hình kênh truyền mmWave MIMO được đặc trưng bởi mô hình tán xạ (mô hình SalehValenzuela) [3] Giả sử các kênh mmWave có L đường tán xạ Mỗi đường tán xạ được giả thiết là một

đường truyền giữa phía phát và phía thu, khi đó mô hình

kênh được xác định như sau

H =

s

Nt.Nr β

L

X

l=1

αlar(θl) aHt (φl) (17)

trong đó β là là suy hao đường truyền giữa máy phát

và máy thu, αl là độ lợi kênh phức của đường thứ l, có

phân bố Rayleigh αl∼ N 0, ¯PR
với l = 1, 2, , L và

¯

PRlà độ lợi công suất, at, arlần lượt là véc-tơ quay tại

phía phát và phía thu; θl, φllần lượt là các góc phát,thu

(AoD/AoA)

Giả sử máy phát và máy thu đều sử dụng mảng tuyến

tính đồng dạng (ULA - Uniform Linear Array), các

véc-tơ quay phát, thu lần lượt được biểu diễn như sau

at(φl) =√1

Nt

h

1, ej2πλ d sin(φ l ), , ej(Nt −1) 2π

λ d sin(φ l )iT

(18)

ar(θl) =√1

Nr

h

1, ej2πλ d sin(θ l ), , ej(Nr −1) 2π

λ d sin(θ l )iT, (19) Khi đó, ta có thể viết lại mô hình kênh mmWave như

sau

H =Ardiag (α) AHt (20) trong đó α = qNt N r

ρ [α1, α2, , αL]T là ma trận công suất; At= [at(φ1) , at(φ2) , , at(φL)]; Ar =

[ar(θ1) , ar(θ2) , , ar(θL)];

C Tốc độ dữ liệu đường xuống

Giả sử các luồng tín hiệu phát có phân bố Gauss,

thông tin trạng thái kênh hoàn hảo tại phía thu, tốc độ

dữ liệu đường xuống được tính theo công thức sau [4]

R = log2det(INr + 1

LRF(1 − ρDA)R

−1

n HFRFPBSFBB

× ssHFHBBPHBSFHRFHH), (21)

= log2det(INr +1 − ρDA

LRF

Pt

Ns

R−1n HFRFPBSFBB

× FH

BBPHBSFHRFHH) (22)

Ma trận hiệp phương sai tạp âm ở công thức trên được

tính như sau

Rn=E[L1

RF

HFRFPBSReDAPHBSFHRFHH+ σn2INr]

(23)

=E[ρDA

LRF

Pt

Ns

HFRFPBSdiag(FBBFHBB)PHBSFHRFHH

trong đó LRF là công suất suy hao cố định do các tầng chia và kết hợp công suất để thực hiện tiền mã hóa tương

tự Với kiến trúc mảng được kết nối riêng rẽ, mỗi nhánh

RF được nối với một tập con các ăng-ten thông qua các

bộ chia công suất và bộ dịch pha tương tự, công suất suy hao được tính theo công thức sau:

LRF =LDdNt/NRFe LP S (25) với LD,dB = L¯D dlog2(Nt)e và LC,dB =

¯

LC dlog2(NRF)e, và d.e là giá trị nguyên làm tròn lên gần nhất; ¯LD và ¯LC được chọn bằng 0,6 dB và ¯LP S bằng 0,5 dB [10]

Giả sử các nhánh RF tại phía phát/thu dùng chung một bộ tạo dao động nội Áp dụng mô hình Wiener rời rạc theo thời gian, ma trận tạp âm pha tại phía phát và phía thu lần lượt được xác định như sau [11]

PBS=diag∆ ejθ1,n, , ejθNRF ,n ∈ CNRF×N RF (26)

PUE=diag∆ ejφ1,n, , ejφNRF,n ∈ CNRF×N RF (27) trong đó θi,n và φ1,n lần lượt là dịch pha tín hiệu trên nhánh RF thứ i và j trong thời gian symbol thứ n tại phía phát và phía thu

θi,n=θi,n−1+ δθi

φj,n=φj,n−1+ δφj

với δθi

n ∼ N 0, σ2

θi
; δφ j

n ∼ N0, σφ2

j

 Phương sai của tạp âm pha tại phía phát/thu là σ2

k= 4π2fccnTs với k = θi, φj, fc là tần số sóng mang, cn

là hằng số phụ thuộc vào chất lượng của bộ LO và Ts

là chu kỳ tín hiệu

Do các nhánh RF tại phía phát dùng chung một bộ

LO nên phương sai của tạp âm pha trên các nhánh như nhau [11] Áp dụng công thức Eeiθn,t1e−iθn,t2 =

e−σ22 |t1−t2| ta được

PBSPHBS=









e− σ2

0 e−σ22 · · · 0

. .

0 0 · · · e−σ22







 (30)

Các nhánh RF trong thực tế được thiết kế để đảm bảo xuyên nhiễu giữa các nhánh rất nhỏ Do đó, các

ma trận tạp âm pha và tiền mã hóa số là các ma trận đường chéo Khi đó, áp dụng phép nhân giao hoán ma trận Kronecker ta có

PBSFBB= (FBB⊗ IBS) PBS, (31)

FHBBPHBS=PHBS FHBB⊗ IBS

(32)

với IBS là ma trận đơn vị có kích thước NRF/Ns.

Thay công thức (31) (32) vào công thức (22) ta được

hiệu suất phổ là

R = log2det(INr+1 − ρDA

LRF

Pt

Ns

e−σ22 R−1n HFRF

(FBB⊗ IBS) FHBB⊗ IBS
 FH

RFHH) (33)

= log2det(INr+1 − ρDA

LRF

Pt

Ns

e−σ22 R−1n HFRF



FBBFHBB
⊗ (IBS) FH

RFHH) (34)

Ta có, nếu A = θIM thì diag (A) =

diag ([tr (A) /M, , tr (A) /M ]) Mặc dù các

phần tử đường chéo của ma trận FBBFH

BB không bằng nhau, chúng có thể được xấp xỉ nhờ các thuật toán

phân bổ công suất [6] suy ra

diag(FBBFHBB) ≈diag(tr(FBBFHBB)/NRF, ,

tr(FBBFHBB)/NRF) (35)

≈ kFBBk2F/NRF (36) Thay công thức (36) vào công thức (24), ma trận hiệp

phương sai tạp âm có thể được viết lại như sau

Rn=E[LρDA

RF

Pt

Ns

kFBBk2F

NRF HFRFPBSP

H

BSFHRFHH

=ρDA

LRF

Pt

Ns

kFBBk2F

NRF e

− σ2

2 HFRFFHRFHH+ σn2INr

(38) III KẾT QUẢ MÔ PHỎNG

Trong phần này, chúng tôi thực hiện mô phỏng một hệ

thống 64×16 SU mmWave MIMO để đánh giá hiệu suất

hệ thống với phần cứng không lý tưởng Với giả thiết

thông tin trạng thái kênh hoàn hảo tại phía phát và thu,

ma trận kênh được mô phỏng theo công thức (17), độ

lợi kênh được giả thiết có phân bố ngẫu nhiên Rayleigh

với ¯PR= 1, số vòng lặp tạo kênh là 1000 Các ma trận

tiền mã hóa số, tương tự được thực hiện theo phương

pháp triệt nhiễu liên tiếp (SIC - Successive Interference

Cancelation) theo tài liệu [9] Tần số sóng mang sử dụng

là 28 GHz, Ts= 0.1 × 10−6s, cn= 4.7 × 10−18 [12]

Phía phát và phía thu đều sử dụng mảng ăng-ten dạng

ULA với khoảng cách giữa các ăng-ten là λ/2; các góc

AoD, AoA có phân bố đều trong khoảng từ [0, 2π]; số

đường L = 3, các nhánh RF phía phát dùng chung một

bộ tạo dao động nội LO

Hình 2 mô phỏng với NRF = Ns = 4, số bit của

các bộ DAC trên các nhánh RF là như nhau và thay đổi

trong khoảng [1, 10], SNR = 10 dB Kết quả mô phỏng

0 5 10 15 20 25

Hình 2 Hiệu suất phổ với sự thay đổi số bit DAC

trong Hình 2 cho thấy ảnh hưởng của tạp âm lượng tử (QN) và tạp âm pha (PN) lên hiệu suất phổ lớn với số bit DAC nhỏ (dưới 5 bit), khi tăng số bit DAC thì các đường hiệu suất tiến về gần với đường giới hạn (với phần cứng lý tưởng) Khoảng cách với trường hợp lý tưởng

do có ảnh hưởng của suy hao công suất do mạch thực hiện tiền mã hóa tương tự (gồm các bộ chia, bộ dịch pha) Với số bit DAC là 7-8 bit thì hiệu suất phổ đạt được gần với hiệu suất phổ tối ưu Lý do là khi tăng số bít lượng tử thì ảnh hưởng của tạp âm lượng tử giảm, ảnh hưởng của tạp âm pha ở phía sau cũng giảm

SNR [dB]

0 10 20 30 40 50 60

Hình 3 Hiệu suất phổ với sự thay đổi SNR

Hình 3 mô phỏng với dải SNR thay đổi trong khoảng

[−10, 40] dB, các bộ DAC sử dụng 6 bit lượng tử, số

nhánh RF bằng số luồng dữ liệu NRF = Ns = 4 Từ

hình 3 ta thấy, ở vùng SNR thấp, khoảng cách giữa hiệu

suất sử dụng phổ trong trường hợp chỉ có tạp âm lượng

tử và trường hợp có cả tạp âm lượng tử và tạp âm pha

nhỏ Tuy nhiên, ở vùng SNR cao, khoảng cách này càng

tăng lên Điều này có thể được giải thích rằng, do tạp

âm pha có tính chất nhân với tín hiệu, do đó, khi công

suất tín hiệu tăng thì ảnh hưởng của tạp âm pha cũng

tăng lên

IV KẾT LUẬN

Hệ thống thông tin mmWave MIMO với băng thông

lớn giúp tăng dung lượng, tốc độ truyền dẫn là xu hướng

để nghiên cứu đáp ứng yêu cầu của hệ thống di động

5G Tuy nhiên, khi hoạt động ở tần số cao một số thành

phần phần cứng trở nên không lý tưởng gây ảnh hưởng

đến hiệu suất của hệ thống Trong bài báo này, chúng tôi

đã đề xuất một phương pháp phân tích hiệu suất sử dụng

phổ trong hệ thống thông tin SU-mmWave MIMO với

phần cứng không lý tưởng Trong đó, chúng tôi xem xét

đến các yếu tố sau tạp âm lượng tử, tạp âm pha, và suy

hao công suất do thực hiện tiền mã hóa tương tự bằng

các bộ dịch pha Kết quả mô phỏng cho thấy với 7-8 bit

lượng tử hiệu suất phổ đạt được tiệm cận với hiệu suất

phổ trong trường hợp phần cứng lý tưởng, tuy nhiên ảnh

hưởng của tạp âm pha là nghiêm trọng khi SNR lớn Do

đó, khi thiết kế hệ thống thông tin mmWave MIMO cần

xem xét các biện pháp để khắc phục ảnh hưởng của tạp

âm pha Một hướng nghiên cứu tiếp theo là xác định

các giá trị tối ưu số ăng-ten phát/thu, số nhánh RF, số

luồng dữ liệu cho hiệu suất phổ của hệ thống với ảnh

hưởng của phần cứng không lý tưởng

LỜI CẢM ƠN Nhóm tác giả trân trọng cám ơn sự tài trợ nghiên cứu

của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông thông

qua Phòng thí nghiệm Hệ thống Vô tuyến và Ứng dụng

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] T Rappaport, R Heath, R Daniels, and J Murdock, Millimeter

Wave Wireless Communications, ser Prentice Hall Communi-cations Engineering and Emerging Technologies Series from Ted Rappaport Pearson Education, 2014 [Online] Available: https://books.google.com.vn/books?id=0Jh6BAAAQBAJ [2] R W Heath, N González-Prelcic, S Rangan, W Roh, and

A M Sayeed, “An overview of signal processing techniques

for millimeter wave mimo systems,” IEEE Journal of Selected

Topics in Signal Processing, vol 10, no 3, pp 436–453, April 2016.

[3] A Alkhateeb, O E Ayach, G Leus, and R W Heath, “Channel estimation and hybrid precoding for millimeter wave cellular

systems,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,

vol 8, no 5, pp 831–846, Oct 2014.

[4] O E Ayach, S Rajagopal, S Abu-Surra, Z Pi, and R W Heath,

“Spatially sparse precoding in millimeter wave mimo systems,”

IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 13, no 3,

pp 1499–1513, March 2014.

[5] J Mo, A Alkhateeb, S Abu-Surra, and R W Heath, “Hybrid architectures with few-bit adc receivers: Achievable rates and

energy-rate tradeoffs,” IEEE Transactions on Wireless

Commu-nications, vol 16, no 4, pp 2274–2287, April 2017.

[6] L N Ribeiro, S Schwarz, M Rupp, and A L F de Almeida,

“Energy efficiency of mmwave massive mimo precoding with

low-resolution dacs,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal

Processing, vol 12, no 2, pp 298–312, May 2018.

[7] O Kolawole, A Papazafeiropoulos, and T Ratnarajah, “Impact

of hardware impairments on mmwave mimo systems with

hy-brid precoding,” in 2018 IEEE Wireless Communications and

Networking Conference (WCNC), April 2018, pp 1–6 [8] S He, C Qi, Y Wu, and Y Huang, “Energy-efficient transceiver

design for hybrid sub-array architecture mimo systems,” IEEE

Access, vol 4, pp 9895–9905, 2016.

[9] X Gao, L Dai, S Han, C L I, and R W Heath, “Energy-efficient hybrid analog and digital precoding for mmwave mimo

systems with large antenna arrays,” IEEE Journal on Selected

Areas in Communications, vol 34, no 4, pp 998–1009, April 2016.

[10] A Garcia-Rodriguez, V Venkateswaran, P Rulikowski, and

C Masouros, “Hybrid analog digital precoding revisited under

realistic rf modeling,” IEEE Wireless Communications Letters,

vol 5, no 5, pp 528–531, Oct 2016.

[11] E Bj¨ornson, M Matthaiou, and M Debbah, “Massive mimo with non-ideal arbitrary arrays: Hardware scaling laws and

circuit-aware design,” IEEE Transactions on Wireless

Communi-cations, vol 14, no 8, pp 4353–4368, Aug 2015.

[12] Y Zhang, D Wang, X Xia, and X You, “Downlink perfor-mance of hybrid precoding in massive mimo systems subject to

phase noise,” in 2017 9th International Conference on Wireless

Communications and Signal Processing (WCSP), Oct 2017, pp 1–6.