Luận văn thạc sĩ Công nghệ thông tin: Nâng cao hiệu quả hoạt động của bộ mã hóa tự động kết hợp điều chế OFDM trong mạng di động 5G

So sánh hiệu suất của hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp OFDM và hệ thông OFDM truyền thống trong trường hợp sử dụng tín hiệu pilot dé đánh giá kênh truyền..... Biểu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Nguyễn Tiến Thành

NÂNG CAO HIỆU QUÁ HOẠT ĐỘNG CỦA BỘ MÃ HÓA TỰ ĐỘNG

KET HỢP DIEU CHE OFDM TRONG MẠNG DI ĐỘNG 5G

LUẬN VĂN THAC SĨ, KHOA LUẬN CAO HỌC

NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Mã số: 8480201 NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

LỜI CAM ĐOAN

Luận văn này là thành quả của quá trình nghiên cứu học tập của em cùng với sự giúp đỡ, khuyến khích của các quý thầy cô, gia đình, bạn bè sau 02 năm theo học chương trình đào tạo Thạc sĩ, chuyên nghành Công nghệ thông tin của

trường Đại học công nghệ thông tin.

Em cam đoan rằng luận văn này là công trình nghiên cứu của riêng em

và không có bat kỳ phần nội dung nào được sao chép, trích dẫn hoặc trùng lặp

từ bat kỳ nguồn tài liệu nào khác, bao gồm cả tài liệu đã được công bố và chưa công bó Tắt cả các ý kiến, quan điềm, dẫn chứng và kết quả nghiên cứu trong luận văn này đều là kết quả của quá trình nghiên cứu và phân tích cá nhân của

em.

Tác giả

Nguyễn Tiến Thành

Lời cảm ơn đặc biệt sâu sắc, em xin gửi đến TS Nguyễn Tan Hoàng Phước — người dẫn dắt, hỗ trợ, truyền cảm hứng trong quá trình nghiên cứu Em muốn bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến thầy đã tận tâm hướng dẫn, động viên và truyền đạt những kiến thức, kỹ năng cần thiết cho quá trình nghiên cứu Thầy đã dành nhiều thời gian

và công sức đề giúp em phát triển và hoàn thiện luận văn này.

Bên cạnh đó, em muốn bày tỏ lòng biết ơn đến gia đình và người thân đã luôn

ở bên cạnh, cổ vũ và động viên em trong suốt quá trình nghiên cứu Sự hỗ trợ vững chắc và tình yêu thương vô điều kiện của gia đình đã mang lại niềm tin và động lực

cho em vượt qua những khó khăn và hoàn thành luận văn này.

Cuối cùng, em xin được cảm ơn tất cả bạn bè, những người đã giúp đỡ em trong suốt thời gian học ở trường - là nguồn duy trì cảm xúc tích cực và động lực trên

con đường học tập.

Thành quả cho luận văn là nhờ vào sự tâm huyết và nỗ lực không ngừng của bản thân em trong thời gian qua, tuy nhiên thời gian có hạn và lượng kiến thức là quá lớn, không thể tránh khỏi những hạn chế và sai sót nhất định Em kính mong quý thầy

cô thông cảm và những lời góp ý quý báu của quý thầy cô là những kinh nghiệm quý

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU TONG QUAN VE ĐỀ TÀI LUẬN VĂN 13

1.1 Giới thiệu hướng nghiên CỨU - 22+ ©2+2E2EEt2EEEEEESEEEEEerEkerkrrrrerred 13

1.2 Tìm hiểu và đánh giá các nghiên cứu liên quan 2-2 2z s2: 14

1.2.1 Phuong pháp mã hóa kênh truyền 2-2 2+ ++++£E++E++xerxzex 14

1.2.2 Sử dụng các loại điều chế đa sóng mang - 2 z+z+sxze: 16

1.2.3 Ung dụng lĩnh vực học Sau eee eececeeeeceseeseeeseeeeeeseeeeeeaeceseeseeeeeeneenas 181.3 Mục tiêu đề tài cc 2t th HH1 1e 191.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu :-¿2++22+++2z++zzx+zzxrrzrxesrxs 19

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 2-5252 2x‡2E2E2EE2EEEEE2E2E12E1EEEcEErrree 19

1.4.2 Phương pháp nghiên CỨU c 3 321321119113 EE1EEErkrrrkrrke 19 1.4.3 Phuong pháp đánh giá - - tk TH Tnhh nhiệt 21

1.5 Cấu trúc luận Vance cecccccscessesssesssesssesssessecssesssessscssessuessssssesssecssesseeseesses 21CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ THUYÊT À - 2: 2222S22£+2E2£EE2EEt2EE2EE22EE22EEtzExcrrree 22

2.1 Các thành phan của hệ thống truyền thông truyền thống 222.2 Tổng quan về mạng di động 5G -2- 2 2+SE+EE+2E£2EE2EE£EEtEErErzrkerree 25

2.3 Hệ thống truyền tín hiệu sử dụng tín hiệu OFDM -++ss<++x++s+2 29

2.4 BO ma 0v 6o na 38

2.4.2 Bộ mã hóa tự động (Autoencoder) -+s- + cscx+ssrsresrrsrrsrrsrrrke 43

2.3.3 Ứng dụng bộ mã hóa tự động vào hệ thống OFDM -:- 47

CHUONG III: MÔ PHONG VA DANH GIA KET QUẢ 5 sc5s+c>s+ 49

Tóm tắt chương ÏÏÏ: :- 5c 2+Ss+S£EE£2EE2EE2EEEEEEEE12E12112111171121111111.111 1x xe 49

¬—— 49

3.1.1 Thông số và sơ đồ mô phỏng, 22 2+2 +2E++EE+2EEt2EEt£EtExzzrxrrred 493.1.2 Kết quả mô phỏng . - + + 5¿+S2+EE+EE£EE£EE2EE2E1271711211211211 21212 eeU 51

3.1.2.1 So sánh hiệu năng của hai phương pháp chuẩn hóa tin hiệu 51

3.1.2.2 So sánh hiệu suất của hệ thong truyền thong sử dung bộ mã hóa tự

động và hệ thống don sóng mang truyền thống - 2-22 se: 54

3.1.2.3 So sánh hiệu suất của hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động và sửdụng mã hóa kênh truyền LDPC - 2-2 S£2S2+E£+EE£EE2E£2EE+EEeExerxezrezrs 57

3.1.2.4 Tốc độ xử lý khung dữ liệu của bộ mã hóa tự động 62

3.2 Ung dụng bộ mã hóa tự động trong hệ thống truyền thông tin OFDM 63

3.2.1 Thông số và sơ đồ mô phỏng 2-22 2+£+EE+£E£+E++E++EEeEEerxezreee 633.2.2 Kết quả mô phỏng - :- 2: 52+S2+EE2EE£EE2E12EEEEEEEEE2EE2E1571 71.211 21x xe 65

3.2.2.1 So sánh hiệu suất của hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tựđộng kết hợp OFDM và hệ thống OFDM truyền thống . - 65

3.2.2.2 So sánh hiệu suất của hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tựđộng kết hợp OFDM và hệ thống OFDM truyền thống kết hợp mã hóa LDPC

3.2.2.3 So sánh hiệu suất của hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tự

động kết hợp OFDM và hệ thông OFDM truyền thống trong trường hợp sử

dụng tín hiệu pilot dé đánh giá kênh truyền - 2252 2 x+£EczEzEzrxeez 75CHƯƠNG IV: KET LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIEN ĐÈ TÀI - 78

4.2 Hướng phát triển đề tài

DANH MỤC THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC KÝ HIEU VÀ CHỮ CAI VIET TAT

Từ viết tắt/ Ký hiệu Y nghia/ Từ day du

3GPP Third Generation Partnership Project

AE Autoencoder - bộ mã hóa tự động

ANN Mang Neural nhân tạo — Artificial Neural Network

AWGN Additive White Gaussian Noise

BER Bit Error Rate

BLER Block Error Rate

BPSK Binary Phase Shift Keying

CNN Convolutional Neural Network

CP Cyclic Prefix

DBN Deep Belief Network

DL Deep Learning

DNN Deep Neural Network

eMBB Enhanced mobile broadband -eMBB

FBMC Filter-bank Multi-carrier

FFT/IFFT Fast Fourier Transform/Inverse Fast Fourier Transform

GFDM Generalized Frequency Division Multiplexing

ISI Inter-symbol Interference

LDPC Low-Density Parity-Check Code

LTE Long Team Evolution

MIMO Multiple Input — Multiple Output

mMTC Massive machine type communications

NFV Network Function Virtualization

NR New Radio

OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing

OTFS Orthogonal Time Frequency Space

PAPR Peak-to-Average-Power-Ratio

QPSK Quadrature Phase Shift Keying

RNN Recurrent neural network

SGD Stochastic Gradient Descent

URLLC Ultra-reliable and low-latency communications

DANH MỤC CÁC HÌNH VE, DO THỊ

Hinh 2 1 Sơ đồ các khối cơ bản của hệ thống truyền thông - 22

Hinh 2 2 Kênh truyền AWGN -~~-~~ ==~~~=~~=============r========r==r=====r 24 Hinh 2 3 Mô hình truyền tín hiệu đơn sóng mang - 25

Hinh 2 4 Các kịch bản sử dụng của mạng 5G - 26

Hinh 2 5 Cac công nghệ ứng viên của mạng 5G - 28

Hinh 2 6 Hình minh họa sóng mang con và kí tự OFDM - 30

Hinh 2 7 Hình minh họa việc thêm CP vào kí tự OFDM - 31

Hinh 2 8 Mô hình hóa máy phat tín hiệu OFDM - 32

Hinh 2 9 Mô hình hóa máy thu tín hiệu OFDM - 32

Hinh 2 10 Mật độ công suất phô của tín hiệu OFDM - 34

Hinh 2 11 Máy phát tín hiệu OFDM sử dụng IFFT - 36

Hình 2 12 Máy thu tín hiệu OFDM sử dụng FF T - 36

Hinh 2 13 Hệ thống truyền thông đơn gian - 44

Hinh 2 14 Mô hình hóa bộ mã hóa tự dong - 46

Hinh 2 15 Sơ đồ ứng dụng bộ mã hóa tự động cho hệ thong OFDM - 48

Hinh 2 16 Máy phat OFDM sử dụng bộ mã hoa tu déng - 48

Hình 3 1 So đồ các lớp của bộ mã hóa tự động - - ¿+5 +++s+++x+sex+exssxss 51 Hình 3 2 Chòm sao thu được của bộ mã hóa tự động (2,4) với phương pháp chuẩn hóa theo công suất trung bìnhh - +: + +s++St+EE£EE£EE2EE2E12EEE71711211221211 2121 xe, 52 Hình 3 3 Chom sao thu được của bộ mã hóa tự động (2,4) với phương pháp chuẩn U85 i30 11107 52

Hình 3 4 So sánh BLER khi sử dụng hai phương pháp chuẩn hóa - 33 Hình 3 5 Tỉ lệ chính xác và mat mát trong quá trình huấn luyện bộ mã hóa tự động

với Độ SỐ (2, 2) -¿- 5c 2+ E1 E1EE1E212211211211111211211211 1111.1121101 1112121211 E1ede 55

Hình 3 6 Tỉ lệ chính xác và mất mát trong quá trình huấn luyện bộ mã hóa tự động

với bộ SỐ (2, 4) -.- ¿se E112 1EE1E2121121111 1111121121 1 11121 11112111 reye 55 Hình 3 7 So sánh thông số BLER của hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp

chuân hóa theo công suât trung bình và các loại điêu chê đơn sóng mang tương ứng

Hình 3 8 So sánh thông số BLER của hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợpchuẩn hóa theo năng lượng và các loại điều chế đơn sóng mang tương ứng 57

Hình 3 9 So sánh thông số BLER của hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp

chuẩn hóa theo công suất trung bình và 16-QAM + LDPC 2 2+2 58

Hình 3 10 So sánh thông số BLER của hệ thống sử dung bộ mã hóa tự động kết

hợp chuẩn hóa theo công suất trung bình và 64-QAM + LDPC -. 59

Hình 3 11 So sánh thông số BLER của hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết

hợp chuẩn hóa theo công suất trung bình và 256-QAM + LDPC - 60

Hình 3 12 Bức tranh tông quan về hiệu năng của các hệ thống tại điểm BLER =

"5 5 61

Hình 3 13 Sơ đồ ứng dụng bộ mã hóa tự động vào hệ thống OFDM 63

Hình 3 14 Kích thước tham số đầu ra của các lớp -2- 2+cs+cx+zx+zxezceee 64Hình 3 15 Sơ đồ ứng dụng bộ mã hóa tự động vào trong hệ thống sử dụng OFDM

Hình 3 16 Biểu diễn tỉ lệ chính xác và xác suất mat mát trong quá trình huấn luyện

đối với hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp OFDM với các bộ số (2, 2) 66Hình 3 17 Biểu diễn tỉ lệ chính xác và xác suất mất mát trong quá trình huấn luyệnđối với hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp OFDM với các bộ số (2, 4) 67Hình 3 18 So sánh hiệu năng của các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp

OFDM và hệ thông điều chế tín hiệu OFDM truyền thống -2-5¿©52 52 68

Hình 3 19 Biểu diễn tỉ lệ chính xác và xác suất mat mát trong quá trình huấn luyệnđối với hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp OFDM với các bộ số (2, 2)

trong kênh truyền TDL-A30/10 v cccesccssssssesssesssesssessscsseessesssessecssesssessesssesasessuessessseess 69

Hình 3 20 So sánh hiệu năng của các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp

OFDM và hệ thống điều chế tín hiệu OFDM truyền thống trong kênh truyền

TDL-V200 70

Hình 3 21 Biểu diễn tỉ lệ chính xác và xác suất mất mát trong quá trình huấn luyện

đối với hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp OFDM với các bộ số (2, 2)

trong kênh truyền TDL-B.100/400) 2 2+S£SE2E22EE2EE£EEEEEEEEEEEEEEEEEEEErrkerkee 71

Hình 3 22 So sánh hiệu năng của các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợpOFDM và hệ thống điều chế tín hiệu OFDM truyền thống trong kênh truyền TDL-

53000 72

Hình 3 23 So sánh hiệu năng của các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp

OFDM và hệ thống điều chế tín hiệu OFDM kết hợp mã hóa LDPC trong kênh

truyền TDL.-A30/10) -¿- + s+S++E2EE£EE2E12E1211E71111211211211 1112111111111 cye 73

Hình 3 24 So sánh hiệu năng của các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợpOFDM và hệ thống điều chế tín hiệu OFDM kết hợp mã hóa LDPC trong kênh

truyền TDL-B.100/400 - 2 5-52+S+EE£EE£EE2EE2EEE71251211211211111211211111111 1.1 74Hình 3 25 So sánh hiệu năng của các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợpOFDM và hệ thống điều chế tín hiệu OFDM truyền thống trong kênh truyền TDL-

A30/10 trong trường hop sử dụng tín hiệu pIÏO( 55555 + 55+ +sx+eexsexsexss 75

Hình 3 26 So sánh hiệu năng của các hệ thông sử dụng bộ mã hóa tự động kết hợp

OFDM và hệ thống điều chế tín hiệu OFDM truyền thống trong kênh truyền

TDL-B100/400 trong trường hợp sử dụng tín hiệu pilot - ¿5-5555 <++s<<sxx+e+ssss 76

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

CHUONG I: GIỚI THIỆU TONG QUAN VE DE TÀI LUẬN VĂN

1.1 Giới thiệu hướng nghiên cứu

Ngày nay, sự phát triển vượt bậc của mạng truyền thông không dây và di động

đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về tốc độ và độ tin cậy trong truyền dt liệu, cũng như việc

tối ưu hóa năng lượng và hiệu suất phô [1] Các hệ thống truyền thông nói chung và

mạng di động 5G nói riêng phải đáp ứng và đạt được một loạt các mục tiêu cho việc

phát triển mạng không dây trong tương lai Điều này bao gồm việc đặt người dùngvào tâm điểm, hỗ trợ truyền dẫn toàn dải, đảm bảo mức độ bảo mật mạnh mẽ và xây

dựng hệ thống thông minh Trong quá trình phát triển mạng di động 5G, đặc biệt là

trong lĩnh vực truyền thông không dây, có một vai trò quan trọng trong các ngành

công nghiệp như nhà máy thông minh, giao thông và năng lượng, cũng như các lĩnh

vực công cộng như y tế, tự động hóa, công nghệ phương tiện và giáo dục Do đó, một

trong những thách thức quan trọng trong thời đại công nghệ hiện nay là tăng cường

hiệu suất và tốc độ truyền dữ liệu trong mạng không dây nói chung và mạng di động

5G nói riêng Vấn đề này đang được các nhà nghiên cứu trên toàn cầu tiếp tục nghiêncứu và phát trién

Nhằm giải quyết van đề trên, các nhà nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp

giải quyết sau đây: một là, sử dụng các loại mã hóa kênh truyền như Hamming, Turbo,Polar hay LDPC; hai là, sử dụng các loại điều chế đa sóng mang như OFDM

(Orthogonal Frequency Division Multiplexing), FBMC (Filter-bank Multi-carrier), GFDM (Generalized Frequency Division Multiplexing) , ; và một hướng di mới

cũng dem lại rat nhiều triển vọng đó là ứng dụng lĩnh vực học sâu vào trong các hệ

thống mạng không dây Cả ba phương pháp trên đều có những ưu và nhược điểm, tuy

nhiên, việc sử dụng lĩnh vực học sâu đang được kì vọng hơn cả không chỉ bởi tính

đơn giản trong việc thiết kế mà các tiếp cận này còn được kì vọng sẽ phá vỡ các hạnchế phô biến trong các hệ thống thông tin liên lạc như giới han Shannon

Gan đây, cùng với sự phát triển trong lĩnh vực học sâu, nhiều nghiên cứu đã

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

2, 3] Trái ngược với các hệ thống thông tin liên lạc truyền thống, bộ mã hóa tự động

cho phép tối ưu hóa chung máy phát và máy thu cho bất kì mô hình kênh nào mà

không bị giới hạn bởi việc tối ưu hóa các khối riêng biệt như mã hóa kênh truyền,

điều chế, cân bang kênh, v.v Cách tiếp cận này được kì vọng phá vỡ các hạn chế phố

biến trong các hệ thống thông tin liên lạc truyền thống bằng cách chuyên từ các khối

con được tối ưu độc lập sang các mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network) thích ứng

và linh hoạt.

1.2 Tìm hiểu và đánh giá các nghiên cứu liên quan

Ngày nay, việc nâng cao hiệu năng của các hệ thống truyền thông là một bàitoán nhận được nhiều sự chú ý của rất nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới Hiện nay,

có ba phương pháp chính dé giúp cải thiện hiệu năng của các hệ thống truyền thông:

một là sử dụng các loại mã hóa kênh truyền như LDPC, Polar, Hamming, ; hai là

sử dụng các loại điều chế đa sóng mang mới như OFDM, FBMC, OTFS, và thứ

ba là ứng dụng lý thuyết học sâu vào các hệ thống truyền thông

1.2.1 Phương pháp mã hóa kênh truyền

Một trong những phương pháp chính hay được áp dụng dé nâng cao hiệu năngcủa hệ thống truyền tín hiệu đó là sử dụng các loại mã hóa kênh truyền Hiện nay có

rất nhiều các loại mã hóa kênh truyền như LDPC, Polar, hay Hamming trong đóLDPC và Polar đã và đang được ứng dụng trong hệ thống truyền thông tin di động

5G NR.

Mã hóa LDPC là một loại mã sửa lỗi tuyến tính và được tạo thành trên cơ sở

đồ thi Tanner thưa thớt [4] Mã LDPC ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong các

hệ thống truyền tín hiệu hiện đại ngày nay như 5G NR, Việc triển khai mã hóaLDPC lần đầu được thực hiện bởi Gallager vào năm 1963 [5, 6], tuy nhiên sau đó mã

LDPC đã bị lãng quên cho đến khi công trình của ông được khám phá lại vào năm

1996 Sau đó, hàng loạt nhóm các nhà khoa học đã đi sâu hơn vào nghiên cứu ưu thế

của LDPC so với các loại mã hóa cũ như Turbo Trong bài báo [7] của nhóm tác giả

Alaa Hassan đã chỉ ra rằng với cùng tốc độ mã hóa, hệ thống sử dụng mã hóa LDPC

có xác suất lỗi bit thấp hơn so với hệ thống sử dụng mã hóa Turbo từ 0.2 đến 1 dB

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

Không chỉ có hiệu suất tốt hơn theo tiêu chí BER, cũng trong bài báo trên cũng chỉ

ra răng sử dụng mã hóa LDPC sẽ giảm độ phức tạp của việc thiết kế thuật toán giải

mã hóa từ 5 — 13% so với mã hóa Turbo Tuy nhiên, độ phức tạp của bộ mã hóa/giải

mã hóa LDPC cũng tương đối cao so với các loại mã hóa/giải mã hóa kênh truyền

khác như Hamming Vì vậy, trong [8] đã đề cập đến thuật toán giảm độ phức tạp của

mã LDPC bằng các sử dụng tính năng xáo trộn đã được sửa đổi Tuy nhiên, đi kèm

với đó dé đạt được cùng một giá trị lỗi bit BER, tỉ lệ năng lượng tín hiệu/nhiễu khi

dùng các thuật toán giảm độ phức tạp của mã hóa LDPC cũng tăng xắp xi 0.1 — 0.3

dB.

Ngoài LDPC, một trong những loại mã hóa kênh truyền cũng mang đến được

sự quan tâm gan đây đó là mã hóa Polar Trong [9] của nhóm tác giả Valerio Biogli

đã trình bày việc thiết kế thuật toán của bộ mã hóa/giải mã hóa Polar trong hệ thông

mạng 5G NR Tuy nhiên, trong bài báo [10] cũng chỉ ra rằng BER của hệ thống sử

dụng mã hóa Polar cao hơn so với khi sử dụng LDPC tại vùng có tỉ lệ năng lượng tín

hiệu/nhiễu thấp từ 1-2 dB

Ngoài ra, ngày nay cũng còn rất nhiều các loại mã hóa kênh truyền, tuy nhiên

mã hóa LDPC hay Polar vẫn đang được coi là những loại mã hóa đem lại hiệu suất

hệ thống tốt nhất Mặc dù hướng nghiên cứu nâng cao hiệu suất của các hệ thống

truyền tín hiệu ứng dụng các loại mã hóa khác nhau vẫn đang được sử dụng rộng rãi,

tuy nhiên các loại mã hóa kênh truyền còn tồn tại những điểm trừ không thể khắc

phục như sau:

e - Đi kèm với chuỗi bit thông tin cần truyền đi là các bit dùng dé sửa lỗi Vì vậy,

độ dài chuỗi bit truyền đi sẽ lớn hơn chuỗi bit ban đầu Ngày nay, để cải thiện

các thông số như BER hay BLER cần áp dụng các loại mã hóa kênh truyền có

tỉ lệ mã cao như LDPC, điều đó cũng dẫn đến số lượng bit để kiểm tra lớn và

độ dài chuỗi bit truyền đi cũng lớn hơn Vì vậy, năng lượng cần thiết dé truyền

đi cũng nhiều hơn so với các hệ thống không sử dụng mã hóa kênh truyền

e Độ phức tạp của việc thiết kế máy phát và máy thu sẽ tăng lên do việc sử dung

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

e Tại vùng có tỉ lệ năng lượng tín hiệu/nhiễu thấp, thông số BER hay BLER của

các hệ thống sử dụng mã hóa kênh truyền lớn hơn so với các hệ thống không

sử dụng mã hóa kênh truyền

1.2.2 Sử dụng các loại điều chế đa sóng mang

Phương pháp tiếp theo đề cải thiện hiệu năng của hệ thống mạng không dây

đó là sử dụng các loại điều chế đa sóng mang như OFDM, FBMC, GFDM, nhờvào những ưu điểm to lớn của chúng như chống nhiễu tốt trong kênh truyền dẫn đa

đường chọn lọc tần số, tốc độ truyền cao, Ngoài công nghệ OFDM sẽ được trình

bày ở chương II, tại mục này, các nghiên cứu và đánh giá về công nghệ FBMC hay

GFDM sẽ được xem xét.

Công nghệ FBMC (Filter-bank Multi-carrier, FBMC) lần đầu tiên được giới

thiệu trong [11], tuy nhiên do tính phức tạp trong việc thiết kế thuật toán nên nó chưađược chú ý nhiều Trong thời gian gần đây, cùng với sự phát triển của các thiết bị xử

lý tín hiệu nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về truyền thông tốc độ cao, việc thực

hiện điều chế FBMC trở nên đơn giản hơn Sự khác biệt chính giữa FBMC và OFDM

là mỗi sóng mang con của tín hiệu FBMC được định hình bởi bộ lọc nguyên mẫu

giúp cải thiện các thuộc tính định vị của tín hiệu cả trong miền thời gian cũng như làmiền tần số thay vì sử dụng cửa số hình chữ nhật trong OFDM Do đó, FBMC cung

cấp năng lượng bức xạ ngoài băng (Out-of-band emission, OOBE) thấp hơn đáng ké

so với OFDM [12-14] Cụ thể, OOBE được cải thiện 135 đB khi hệ số chồng lắp của

FBMC bằng 4 như trong [15] Bên cạnh đó, lược đồ FBMC không sử dụng các tiền

tố tuần hoàn, điều này có thé làm tăng hiệu suất phố [16] dẫn đến tăng tốc tộ truyền

dữ liệu Ngoài ra, nghiên cứu [16] cho thấy hiệu suất PAPR của FBMC tốt hơn OFDMkhoảng 1-2 đB đối với trường hợp các kênh đường xuống LTE Có rất nhiều tài liệu

về các sơ đồ điều chế tín hiệu FBMC khác nhau như FBMC dựa trên đa âm(FMT/FBMC), FBMC dựa trên đa âm được điều biến cosine (CMT/FBMC), FBMCdựa trên điều chế biên độ bậc hai bù (OQAM/FBMC) [18], v.v Tuy nhiên, nghiên

cứu [18] cho thấy OQAM/FBMC vượt trội so với hai sơ đồ còn lại về hiệu suất phô

[13-15] OQAM/FBMC có lợi thế lớn này do các thành phan cùng pha và cầu phươngcủa các ký hiệu QAM được dịch chuyển một nửa chu kỳ ký hiệu, điều này có thé loại

bỏ nhiễu ISI và nhiễu ICI Trong [17], kết quả mô phỏng chỉ ra rằng hiệu suất BER

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

của OFDM và OQAM/FBMC là tương tự nhau dưới các kênh mờ dần AWGN vàRayleigh với ước lượng kênh hoàn hảo Tuy nhiên, trong [19] đã chỉ ra rằng độ phức

tạp tính toán của máy thu OQAM/FBMC cao hơn nhiều lần so với máy thu GFDM

Một sơ đồ điều chế đa sóng mang cũng đang được quan tâm đó là GFDM(Generalized Frequency Division Multiplexing, GFDM) Ý tưởng GFDM lần đầu tiênđược trình bày trong [20] Sau lần đề xuất đầu tiên, có một số nhóm nghiên cứu dành

dé kiểm tra các tính chất khác nhau của tín hiệu GFDM Nghiên cứu [22] chỉ ra rằng

OOBE của GFDM cho thấp hơn khoảng 15 dB so với OFDM OOBE có thé giảm

hơn nữa bằng cách sử dụng chèn ký hiệu bảo vệ Trong [27], BER của GFDM được

đánh giá trong kênh truyền nhiễu Gaussian trắng (AWGN) và kênh truyền đa đường

Rayleigh Nó chỉ ra rằng hiệu suất BER của GFDM gần bằng với hiệu suất BER lýthuyết trong kênh AWGN Ngoài ra, hiệu suất BER cho các kênh đa đường Rayleigh

bị giảm 1-5 dB tùy thuộc vào bộ lọc định hình đã chọn và loại bộ giải điều chế (bộ

lọc phù hợp, bộ lọc cưỡng bức bằng không và bộ lọc MMSE).Cùng với đó, các nghiêncứu [23, 28] cũng chỉ ra rang GFDM có thê cung cấp hiệu suất PAPR tốt hơn OFDM.Một số nghiên cứu [21, 29] đề xuất các máy thu có độ phức tạp thấp cho GFDM dé

nó có tính ứng dụng cao hơn trong khi hiệu suất vẫn gần với máy thu tối ưu Mặtkhác, một số nghiên cứu dé xuất các sơ dé tiên tiễn hon cho bộ thu phát GFDM [30]

để cải thiện các đặc tính của hệ thống với chi phí tăng độ phức tạp tính toán Ví dụ, tỉ

lệ xác suất lỗi bit BER đáng kê khi sử dụng các thuật toán giảm độ phức tạp của việc

điều chế tín hiệu GFDM

Hướng nghiên cứu nâng cao hiệu năng của các hệ thống truyền tín hiệu sửdụng các loại điều chế tín hiệu mới cũng là một hướng đi vô cùng hứa hẹn Tuy nhiên,mặc dù đã có rất nhiều loại điều chế đa sóng mang được nghiên cứu với mục đích

nâng cao hiệu năng của các hệ thống mạng không dây, việc ứng dụng các loại điều

chế đó vào thực tế dé thay thế OFDM cũng dang gặp phải thách thức lớn Điều đó

xảy ra bởi vì những nguyên nhân sau:

e Công suất đỉnh trên công suất trung bình (Peak to Average Power Ratio,

PAPR) của các hệ thống đa sóng mang nói chung rất cao, điều đó làm suy

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

e_ Độ phức tạp của các phương pháp điều chế đa sóng mang như FBMC hay

GFDM lớn hơn nhiều so với OFDM Ví dụ như độ phức tạp của việc thiết kế

bộ điều chế/giải điều chế tín hiệu FBMC lớn hơn từ 4-11 lần so với OFDM,đối với GFDM là từ 2-3 lần

1.2.3 Ứng dụng lĩnh vực học sâu

Trong thời gian từ những năm 2010 đến nay, cùng với sự phát triển trong lĩnh

vực học sâu (Deep Learning — DL), một hệ thống mới cũng đã được nghiên cứu đó

là sử dụng bộ mã hóa tự động để nâng cao hiệu suất Tuy nhiên, định hướng nghiêncứu về hướng đi này vân còn rât hạn chê và sơ khai.

Nghiên cứu [3] đề xuất ứng dụng bộ mã hóa tự động cho hệ thống ứng dụngđiều chế đa sóng mang như OFDM, nhằm tận dụng ưu việt của công nghệ OFDM.Qua đó, khám phá được khả năng cải thiện hiệu quả của các hệ thống thông tin sửdụng OFDM Vì vậy, hướng nghiên cứu này rất có trién vọng và khả thi Tuy nhiên,hiện nay các nghiên cứu về bộ mã hóa tự động vẫn còn ít và còn tồn tại nhiều hạnchế Trong bài báo của nhóm tác giả O’Shea [1], các tác giả đưa ra các khái niệm sokhai của bộ mã hóa tự động và áp dụng nó cho hệ thống truyền tín hiệu sử dụng điềuchế đơn sóng mang như QPSK, BPSK, trong kênh truyền đa đường thông thường.Đây là hạn chế của bài báo vì hiện nay các hệ thống thông tin di động như LTE, 5G

sử dụng các phương pháp điều chế đa sóng mang như OFDM kết hợp với các tín hiệu

đơn sóng mang như QAM-16, QAM-64 dé nâng cao hiệu suất và tốc độ truyền tín

hiệu Trong bài báo của nhóm tác giả Alexander Felix [3] đã đưa ra sơ đồ kết hợpgiữa bộ mã hóa tự động và tín hiệu OFDM Việc kết hợp đó đã cải thiện thông số

BLER từ 1-2 dB phụ thuộc vào chòm sao sử dụng Tuy nhiên, trong bai báo, tác gia

đã không đề cập đến các thông số của hệ thống sử dụng như kênh truyền đa đường,thông số tín hiệu Ngoài ra, nhóm tác giả đã không so sánh hiệu suất của hệ thống sử

dụng kết hợp bộ mã hóa tự động và điều chế OFDM khi sử dụng các loại mã hóa có

tốc độ cao như LDPC Vì vậy, trong đề tài nghiên cứu chúng tôi mở rộng kết quảnghiên cứu sự kết hợp giữa bộ mã hóa tự động và điều chế OFDM cho các loại điềuchế đơn sóng mang khác như QAM-16, QAM-64 và so sánh hiệu suất hệ thông vớicác loại mã hóa có tốc độ cao như LDPC trong các kênh truyền đa đường của mạng

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

Nhược điểm chung của việc ứng dụng lĩnh vực học sâu nói chung và bộ mãhóa tự động nói riêng đó là hiệu suất của hệ thống phụ thuộc vào dữ liệu học của kênh

truyền phải nhiều và dữ liệu học phải đủ lớn Tuy nhiên, ưu thế của việc ứng dụng bộ

mã hóa tự động vào trong hệ thống mạng không dây đó là độ phức tạp của máy phát

và máy thu tín hiệu thấp, điều này khiến cho độ khả thi trong việc áp dụng vào trong

thực tiễn cũng trở nên triển vọng hơn

1.3 Mục tiêu đề tài

Nghiên cứu các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của bộ mã hóa

tự động kết hợp điều chế OFDM trong kênh truyền dẫn đa đường đối với hệ thống

5G NR.

1.4 _ Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

e Bộ mã hóa tự động (Auto-Encoder) cho hệ thống OFDM

e Các kênh truyền đa đường trong truyền dẫn không dây 5G NR (New Radio)

1.4.2 Phương pháp nghiên cứu

e Khảo sát tong quan, tìm kiếm các nghiên cứu có liên quan trong các trang web

uy tín như IEEEXplore, Springer,

e - Hiện nay, có nhiều phương pháp dé nâng cao hiệu quả của các hệ thống truyền

tín hiệu trong các kênh truyền đa đường và có thể chia thành các nhóm sau:

mã hóa kênh truyền bằng cách sử dụng các loại mã hóa như Hamming,

LDPC(Low-Density Parity-Check Codes), ; sử dụng các loại điều chế tin

hiệu mới như FBMC (Filter Bank Multicarrier), OTFS (Orthogonal Time

Frequency Space), ; sử dụng bộ mã hóa tự động dựa trên việc tối ưu hóachung giữa máy phát và máy thu Các nhóm phương pháp có những ưu khuyết

điên như sau:

Bảng 1 1 Đặc điểm của các phương pháp nghiên cứu

Phương Ưu điểm Khuyết điểm

pháp

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

Sử dụng các

loại mã hóa

kênh truyền

Cải thiện tốt các thông số của

hệ thống truyền thông tin như

tỉ lệ lỗi bit (BER), tỉ lệ lỗi

khối (BLER)

Đi kèm với chuỗi bit thông tin

cần truyền đi là các bit dùng dé

sửa lỗi Vì vậy, độ dài chuỗi bit

truyền đi sẽ lớn hơn chuỗi bitban đầu Ngày nay, dé cải thiệncác thông số như BER hayBLER cần áp dụng các loại mã

hóa kênh truyền có tỉ lệ mã caonhư LDPC, điều đó cũng dẫn

đến số lượng bit dé kiểm tra lớn

và độ dài chuỗi bit truyền đi

cũng lớn hơn.

Độ phức tạp của việc thiết kế

máy phát và máy thu sẽ tăng lên

tin như tỉ lệ lỗi bit (BER), tỉ

lệ lỗi khối (BLER), thông số

phát xạ ngoài (Out-Of-Band

Emission, OOBE),

Đối với các loại điều chếnhư OTFS, thông số BER

hay BLER sẽ cải thiện đáng

kê (từ 1-5 dB) trong kênhtruyền có tính di động cao

Độ phức tạp của việc thiết kế

máy phát và máy thu tăng lên

đáng kể so với việc sử dung

phương pháp điều chế OFDM

Phụ thuộc vào đữ liệu học của

kênh truyền phải nhiều và dữ liệu

học phải đủ lớn.

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

e Dựa trên ý tưởng của nhóm tác giả Alexander Felix [3] là sự kết hợp của bộ

mã hóa tự động và phương pháp điều chế tín hiệu OFDM, chúng tôi chọn việc

kết hợp việc sử dụng bộ mã hóa tự động và OFDM để nâng cao hiệu quả củacác hệ thống thông tin

1.4.3 Phương pháp đánh giá

e M6 phỏng hệ thống truyền thông tin bằng phương pháp Monte-Carlo

e Thiết kế mô hình kết hợp bộ mã hóa tự động và bộ điều chế OFDM

e Đánh giá các thông số như tỉ lệ chính xác và mat mát trong quá trình huấn

luyện (Validation accuracy và Validation loss), tỉ lệ lỗi khối (Block error ration

~ BLER), chòm sao thu được sau quá trình huấn luyện

1.5 Cấu trúc luận văn

Qua trình bày tổng quan về đề tài, cấu trúc cụ thể của luận văn tốt nghiệp bao

gồm những nội dung chính sau:

e Chương I: Giới thiệu tổng quan về đề tài luận văn

e_ Chương II: Cơ sở lý thuyết

e_ Chương III: Mô phỏng và đánh giá kết quả

e_ Chương IV: Kết luận và hướng phát trién đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

CHUONG II: CƠ SỞ LÝ THUYET

Tóm tắt chương II: Trong mục này, các nguyên tắc cơ bản làm cơ sở cho việc thiết

kế các hệ thống truyền thông số được trình bày Chủ đề của truyền thông kỹ thuật sốliên quan đến việc truyền thông tin ở dang kỹ thuật số từ một nguồn tao ra thông tin

đến một hoặc nhiều điểm đến Đặc biệt quan trọng trong việc nghiên cứu và thiết kế

các hệ thống truyền thông tin liên lạc là các đặc điểm của các kênh vật lý thông qua

đó thông tin được truyền đi Các đặc điểm của kênh nói chung ảnh hưởng đến việc

thiết kế các khối xây dựng cơ bản của hệ thống truyền thông Ngoài ra, các hệ thống

truyền thông sử dụng điều chế OFDM nói chung và mạng di động 5G nói riêng cũng

sẽ được đề cập đề từ đó xây dựng mô hình bộ mã hóa tự động dựa trên cơ sở các hệ

thông nói trên.

2.1 Các thành phần của hệ thống truyền thông truyền thống

Trong Hình 2.1 miêu tả minh họa so đồ khối của một hệ thống truyền tín hiệu.

Tín hiệu đầu vào của hệ thống truyền thông có thé là thông tin dưới dạng âm thanh,video hoặc tín hiệu rời rac theo thời gian Trong hệ thống trên, các nguồn thông tin

được mã hóa dưới dạng một chuỗi bit Quá trình chuyền đổi hay mã hóa trên được

gọi là mã hóa nguồn (source encoding) hay nén dit liệu (data compression)

~————`

Output Output Source Channel Digital

signal transducer decoder decoder demodulator

Hinh 2 1 So đồ các khối co bản của hệ thống truyền thông

Chuỗi bit từ bộ mã hóa nguồn được chuyên đến bộ mã hóa kênh (channelcoding) Nhiệm vụ của bộ mã hóa kênh là thêm vào chuỗi bit trên các bit kiểm tra

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

được sử dụng ở phía thu đề chống lại ảnh hưởng của nhiễu trong quá trình truyền tínhiệu Việc bổ sung các bit kiểm tra giúp tăng độ tin cậy của dữ liệu nhận được và cải

thiện hiệu suất của các hệ thống truyền thông Trên thực tế, sự thêm vào các bit kiểm

tra hỗ trợ máy thu giải mã chuỗi thông tin mong muốn Ví dụ như một dạng mã hóa

đơn giản là lặp đi lặp lại mỗi bit m lần, trong đó m là một sỐ nguyên dương Một loại

mã hóa khác đó là lấy & bit thông tin tại một thời điểm và ánh xạ từng chuỗi & bitthành một chuỗi ø bit duy nhất được gọi là từ mã (code word) Mức độ dư thừa đượcđưa ra bằng cach mã hóa dit liệu theo cách này được đo bang tỉ lệ n/k Nghịch đảocủa tỉ lệ này, cụ thể là k/n được gọi là tốc độ mã hóa (code rate)

Dãy bit sau khi mã hóa kênh truyền được đưa tới khối điều chế tín hiệu số

(modulation digital) Nhiệm vụ chính của điều chế tín hiệu là chuyển đổi hay ánh xạdãy thông tin thành dạng sóng tín hiệu Đề làm rõ hơn điều này, giả sử dãy thông tinđược truyền dưới dạng từng bit với cùng một tốc độ R bit trên giây (bit/s) Bộ điềuchế có thé dé dang ánh xa bit 0 thành tín hiệu sø(/) và bit 1 thành tín hiệu s;() Theocách này, mỗi bit từ bộ mã hóa kênh được truyền một cách độc lập và được gọi làđiều chế nhị phân (Binary Phase Shift Keying, BPSK) Ngoài ra, bộ điều chế có thểtruyền b bit thông tin được mã hóa cùng một lúc bằng cách sử dụng M= 2° dạng

sóng độc lập s s(t), với ¡=0, I, , M— 1 Cần lưu ý rằng, mỗi dãy b-bit mới sẽ nhập

vào bộ điều chế sau mỗi khoảng thời gian b/R giây Do đó, với tốc độ bit R cô định

trên kênh, thời gian khả dụng đề truyền một trong Ä⁄ dạng sóng tương ứng với dãy &

bit là 5 lần khoảng thời gian trong hệ thống sử dụng điều chế nhị phân Các loại điềuchế thường được sử dụng được liệt kê trong bảng 2.1

Bang 2 1 Các kĩ thuật điều chế thường gặp

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Kênh truyền là một phương tiện vật ly được sử dung dé gửi tín hiệu từ máy

phát đến máy thu Đặc điểm cơ ban của bất kê kênh truyền nào là tín hiệu được truyền

đi sẽ bị ảnh hưởng bởi các yếu tô có sẵn trong kênh truyền đó như nhiễu, hiện tượng

Doppler, hiện tượng fading đa đường, Ngày nay, có hai loại kênh truyền phô biến

đó là kênh truyền nhiễu trang (Additive White Gaussian Noise Channel, AWGN

channel) và kênh truyền fading da đường chon lọc tần số (Frequency-SelectiveChannel) Mô hình đơn giản nhất cho một kênh truyền là kênh truyền AWGN, được

minh họa trong hình 2.2 Về mặt vật lý, quá trình phát sinh nhiễu có thể từ các linh

kiện điện tử và bộ khuếch đại ở phía thu hoặc do nhiễu gặp phải trong quá trình truyền

(như trong trường hợp truyền tín hiệu vô tuyến)

Channel

> r{(f) = s(f) + nữ)

Hinh 2 2 Kênh truyền AWGN

Ở phía máy thu của hệ thống truyền thông, bộ giải điều chế (digital

demodulation) ánh xạ các tín hiệu nhận được thành các chuỗi bit Chuỗi này được

chuyên đến bộ giải mã kênh (channel decoder), bộ giải mã này tái tạo lại chuỗi thôngtin và đưa ra bộ giải mã hóa nguồn (source decoder)

Dựa theo sơ đồ khối trên Hình 2.1, một hệ thống truyền tín hiệu đơn sóng mang

có thê được mô hình hóa như sau (Hình 2.3):

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

trong ngành viễn thông dé xác định, phát triên và triển khai hệ thống cho thé hệ tiếp

theo của mạng di động - mạng 5G Mang di động thế hệ thứ 5 (5G) là một hệ sinhthái kết nối nhanh, an toàn và đáng tin cậy, bao gồm cả con người và máy móc Nó

cho phép di chuyền liền mạch, kết nói hiệu quả, tăng cường mật độ kết nối, nâng cao

năng suất công nghiệp và thúc đây sự tự động hóa bền vững Kết nối trong tương lai

sẽ sử dụng mật độ mạng và phạm vi ứng dụng rộng lớn 5G không chỉ mở rộng phạm

vi hoạt động của mạng di động mà còn có tính linh hoạt nội tại và khả năng cấu hình

dé tối ưu hóa việc sử dụng dịch vụ mạng, phục vụ nhiều trường hợp sử dụng khác

nhau Kiến trúc mạng 5G bao gồm các chức năng mô-đun có thé triển khai va cau

hình thông minh dé đáp ứng nhiều trường hợp sử dụng khác một cách tiết kiệm chi

phí.

Kịch bản đầu tiên là Enhanced mobile broadband -eMBB dựa trên sự phát

triển và nâng cao của công nghệ LTE Bản chất của trường hợp này ngụ ý cùng tồntại với các mạng truy cập vô tuyến hiện có, nhưng việc xem xét này chỉ giới hạn ở

phô dưới 6GHz đều phải sử dụng các băng tan cơ sở mới giúp cải thiện hiệu suất

phô, thông lượng, độ trễ và các chỉ số hiệu suất quan trọng khác Các trường hợp sử

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

cho các trường hợp sử dụng sau này không bi ảnh hưởng với các nền tảng cũ hoặc

khả năng tương thích ngược (xem Hình 2.4.) IoT, 6 tô, lưới điện thông minh là một

số vi dụ về giao tiếp kiêu máy có độ trễ thấp

Enhanced mobile broadband (eMBB)

Industrial and vehicular automation

Mission critical services

Self driving cars

Massive machine type communication Ultra reliable and low-latency communications (URLLC)

(mMTC) massive connectivity mission critical and delay sensitive applications

Hinh 2 4 Cac kich ban su dung cua mang 5G

Trong tai liệu tham khảo [11, 14], tốc độ dữ liệu trung bình va cao nhất cũng

như độ trễ truyền tải là các chỉ số dùng đề đánh giá hiệu suất hàng đầu của kịch bảnbăng rộng và thông lượng cao eMBB cung cấp tốc độ dữ liệu cao nhất trên 20Gbps

đường tải xuống với tốc độ dữ liệu dự kiến của người dùng là khoảng 100Mbps mọi

lúc, mọi nơi Điều này sẽ yêu cầu tăng đáng ké dung lượng mạng vào năm 2020 va

hơn thế nữa Các nhà khai thác mạng đang chuẩn bị để đáp ứng mức tăng công suất

đáng kể như vậy bang cách kết hợp sử dụng phô tan mới, cải thiện hiệu quả phô tần

và triển khai mạng cực kỳ dày đặc

Thách thức chính trong triển khai các hệ thống 5G không chỉ là phát triển (các)

giao điện mới mà còn là hoạt động phối hợp trong một môi trường không đồng nhấtđược đặc trưng bởi sự tương tác người dùng đa dạng Trong những điều kiện này,nhu cầu cơ bản đối với mạng 5G là đạt được tính di động liền mạch và trải nghiệmngười dùng nhất quán theo đa chiều

Các ứng dụng sử dụng mạng 5G yêu cau phân bồ phổ bồ sung cho băng thông

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

một tập hợp các dai tần số mới (được cấp phép, không được cấp phép và chia sẽ) dé

bổ sung cho các tần số không dây hiện có, cho phép hoạt động với băng thông lớn

hon và dung lượng được cải thiện đáng kể Mạng 5G chắc chắn yêu cầu một số phổ

tần phụ 6 GHz được sử dụng lai dé triển khai các công nghệ mới Các băng tan diđộng hiện tại có thé được tăng cường với phân bổ phô tần mới trên 6 GHz dé tạo

băng thông hoạt động rộng hơn Ngoài ra, các kỹ thuật tổng hợp đa sóng mang được

ứng dụng dé kết hợp các phân đoạn phô không được đặt trong cùng một băng tan dé

cải thiện hơn nữa tốc độ dữ liệu đỉnh Các hệ thống 5G được yêu cầu hỗ trợ băng

thông liền kề lên tới 400

Những cải tiến trong công nghệ truy cập tiếp tục là trọng tâm của việc phát

triển trong 5G Tuy nhiên, không nên quên rằng thiết kế phù hợp về kiến trúc và

chức năng mạng cùng với khả năng lập trình/ cấu hình dễ dàng cũng quan trọng

không kém đối với 5G dé cuối cùng đạt được mục tiêu về một nền tảng truyền thông

tích hợp phục vụ nhiều thị trường ngành dọc và các ứng dụng tiêu dùng đa dạng Ảo

hóa các dịch vụ mang (Network function virtualization, NFV) là một phương pháp

cơ bản dé cho phép các nhà khai thác mạng tạo các lát cắt mạng cho mỗi yêu cầu

dịch vụ hoặc ứng dụng của người dùng cuối với hiệu suất và chất lượng được đảmbảo tương ứng với các yêu cầu của dịch vụ Cả hai thành phần điện toán đám mây

và điện toán biên sẽ cần thiết trong các lớp mang này dé giải quyết các yêu cầu về

hiệu suất và độ trễ khác nhau Mỗi lát mạng sẽ dựa trên các công nghệ truy cập LTEvà/ hoặc NR nâng cao dé cung cấp liên kết không dây đáng tin cậy giữa các thiết bị

đâu cuôi của người dùng và mạng.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Hinh 2 5 Các công nghệ ứng viên của mang SG

Việc nghiên cứu toàn diện được thực hiện trên 5G trong vai năm qua và những

nỗ lực phát triển tiêu chuẩn đang diễn ra tiết lộ một SỐ công nghệ chính giúp đạt được

các yêu cầu dịch vụ và hệ thống đầy tham vọng như hình sau (xem hình Hình 2.5.)

e Phỏ tín hiệu mới: Việc sử dụng các khối phô lớn trong các dai tần số cao hơn

và tập hợp sóng mang không đồng nhất (đặc biệt là trên 6 GHz và lên đến 100

GHz) đã giúp băng thông hệ thống rộng hơn (lên đến 3,2 GHz), dẫn đến đỉnhcao hơn tốc độ dữ liệu và dung lượng mạng

e Dạng sóng mới và sơ đồ đa truy cập: Giao điện vô tuyến LTE dựa trên OFDM

có thé không phù hợp với một số ứng dụng va do đó, một số ứng cử viên dang

sóng mới và sơ đồ đa truy cập đã được đề xuất Tuy nhiên, sự phức tạp và hạn

chế thực tế của một số ứng cử viên mới đó đã thuyết phục cộng đồng 3GPP

chấp nhận OFDM, cho phép cấu trúc khung có thê định cau hình và phân bổ

tài nguyên vô tuyến tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, phô khả dụng và băng

thông.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

e©_ Massive MIMO: Là phan mở rộng của khái niệm MIMO cho số lượng lớn

ang-ten tại trạm cơ sở Công nghệ này là một phương pháp hứa hẹn dé tăng

đáng kê thông lượng người dùng và dung lượng mạng bằng cách cho phép tín

hiệu dạng chùm cũng như quản lý nhiễu Ảnh hưởng của suy hao đường truyềntăng lên đáng ké ở các tần số rất cao được bù đắp bằng độ tăng ích của ăng ten

( độ đính hướng) cao hơn, điều này có thê thực hiện được bằng cách tăng sốlượng ang ten tai trạm gốc bằng cách sử dung sơ đồ ang ten chủ động và định

dang búp sóng thích ứng.

e Kiến trúc mạng mới: NFV và truy cập vô tuyến dựa trên đám mây và kiến trúc

mạng lõi là những cách tiếp cận đầy hứa hẹn đề đạt được tính linh hoạt và linhhoạt trong thiết kế mạng 5G, trong đó mục tiêu là triển khai trên phần cứng

chuyên dụng dưới dang phần mém ảo hóa các chức năng trên phần cứng đanăng bao gồm máy chủ, bộ lưu trữ và bộ tăng tốc phần cứng Điều này được

mở rộng thêm cho mạng vô tuyến bằng cách chia nhỏ các trạm cơ sở thành các

đơn vị vô tuyến từ xa và các đơn vị xử lý băng cơ sở ( được kết nối qua liênkết sợi quang, cáp Ethernet tốc độ cao hoặc truyền dẫn không dây) và tổnghợp các chức năng băng cơ sở trong mạng ảo đề phục vụ một số lượng lớn các

đơn vị vô tuyến từ xa và dé hình thành các lát mạng khác nhau cùng với các

chức năng mạng lõi.

e - Kếtnối mạng do phần mềm xác định: Tach mặt phăng điều khiển và mặt phăng

người dùng là bước đầu tiên hướng tới điều khiển mạng tập trung, cho phépquản trị viên mạng khởi tạo, kiểm soát, thay đôi và quản lý hành vi mạng một

cách linh hoạt thông qua các giao diện mở và trừu tượng hóa chức năng cấp

thấp hơn

e Đa kết nối: Việc tách các đường dan dit liệu/điều khiên đường xuống và đường

lên sẽ cho phép kiểm soát thiết bị người dùng ở cấp độ vĩ mô, nơi các gói dữliệu đầu cuối của người dùng có thể được gửi hoặc nhận độc lập qua một hoặc

một số ô nhỏ trong bố cục mạng không đồng nhất

2.3 Hệ thống truyền tín hiệu sử dụng tín hiệu OFDM

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Sơ đồ modulation va demodulation tín hiệu OFDM đã được dé xuất bởiSaltzberg trong [33].Nguyên tắc cơ bản của OFDM là chia băng thông có sẵn thành

các kênh con song song băng hẹp được gọi là sóng mang phụ và truyền thông tin trên

các sóng mang phụ nhằm mục đích chống lại hiện tượng fading đa đường và đơn giản

hóa quá trình cân bằng kênh truyền Một ví dụ về năm sóng mang ở các tan số fi, f,

J, /4, và ƒs của tín hiệu OFDM (hình 2.6), trong đó ƒ: = kAƒvới Aƒlà khoảng cách giữa

các sóng mang (Hz) Một trong những đặc trưng của tín hiệu OFDM đó là độ biến

thiên biên độ tín hiệu lớn hơn nhiều so với các sóng mang con riêng lẻ Điều này dan

đến công suất đỉnh của tín hiệu OFDM rất lớn và dẫn đến giảm chất lượng truyền tín

hiệu OFDM nói chung.

Hinh 2 6 Hình minh họa sóng mang con va kí tự OFDM

Tính trực giao trong tín hiệu OFDM có thé bị mat đi khi tín hiệu đi qua kênhtruyền nhiễu fading đa đường chọn lọc theo miễn thời gian — tần số do nhiễu liên kí

tự (Inter-symbol Interference, ISI) Tuy nhiên, có thể thực hiện mở rộng chu kì của

tín hiệu đề tránh điều này [34] Trong phần mở rộng, phần cuối cùng của một kí tựOFDM sẽ được thêm vào dưới dạng tiền tố tuần hoàn (Cyclix Prefix, CP) ở phần đầu

của kí tự OFDM đó như trong hình 2.7 Độ dài của CP thường được chọn đề phù hợp

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

với độ trễ trải rộng tối đa của kênh truyền Việc bô sung CP làm cho tín hiệu OFDM

được truyền theo chu kỳ và giúp tránh nhiễu ISI và ICI như được giải thích bên dưới

Tín hiệu băng cơ sở của các kí tự OFDM được biểu điễn như sau:

Not (2.1)

s(t)= ) X(k)e?2"kA/t

trong đó N — số lượng sóng mang, X(k) — ki tự phức được điều chế trên sóng mang

thứ k Sơ đồ máy phát của tín hiệu OFDM được miêu tả trong Hình 2.8

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Mô hình máy thu của tín hiệu OFDM được miêu tả trong Hình 2.9 Tại máy

thu, kí tự phức X[m] thu được bang cách như sau:

ˆ 1 pis 2.2

X(m) = — [ [s(£) + z(t)le~72.mAƒt dt 62)

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

1 ts 1 ts

= ; | s()e~J2mmAƒt đt + rỊ z(t)e~J2nmAƒt dị,

Ts Jo Ts Jo

Giả sử, việc đông bộ vê thời gian va tân sô lý tưởng va tin hiệu được truyên

qua kênh truyền với nhiễu Gausse Sử dụng kí hiệu

Lưu ý rang, theo giả định về việc đồng bộ trong miền thời gian và tan số là lý

tưởng và tín hiệu được truyền qua kênh truyền với nhiễu Gaussian, vì vậy tín hiệuđược truyền đi sẽ được khôi phục một cách hoàn hảo với nguồn ảnh hưởng duy nhất

là nhiễu Gaussian Điều này được đảm bảo bởi tính trực giao lẫn nhau của các sóng

mang OFDM trong khoảng thời gian ký hiệu OFDM 7; như sau:

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

trong đó ø là số lượng kí tự OFDM và bộ lọc định hình xung được biểu diễn toán

Power spectral density

Power spectral density [dB]

Hinh 2 10 Mật độ công suất phố của tín hiệu OFDM

Mật độ phô công suất cho sóng mang thứ & được tính như sau:

sin(n(f /Af - k))Ÿ (2.8)

106) = xự/aƒ — 8)

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Việc sử dụng xung hình chữ nhật trong OFDM dẫn đến mật độ phô công suấthình vuông như trong Hình 2.10 Điều này cho phép phân tách sóng mang tối thiêuvới phô chồng lap trong đó đỉnh tín hiệu cho sóng mang nhất định tương ứng với giá

trị không cho các sóng mang còn lại.

Ngày nay, việc xử lý tín hiệu OFDM hiệu quả hơn bằng cách sử dụng phépbiến đổi Fourier rời rạc đã được diễn giải trong các nghiên cứu của Weinstein vàEbert [35] Bằng cách giả sử lay mẫu N lần của ký hiệu OFDM tại thời điểm ¢ =(m/N)T;, biéu thức (2.1) có thể được viết lại như sau:

trong đó IDFT(.) là toán tử biến đổi Fourier rời rac nghịch dao Số lượng sóng mang

trong hệ thống OFDM thường được chọn là ly thừa của 2, cho phép thực hiện hiệu

quả hơn thuật toán FFT/IFFT Các tín hiệu phức ATA], & = 0, 1, , (N— 1) được ánh

xa tới đầu vào của IFFT Tiền tố tuần hoàn CP được thêm vào sau khi biến đôi IFFT

và tín hiệu trong miền thời gian được khuếch đại và truyền qua kênh truyền Ở phíamáy thu, tín hiệu thu được đi qua bộ lọc và bộ khuếch đại như Hình 2.12 Các mẫutiền tố tuần hoàn được loại bỏ và đưa vào bộ biến đổi FFT để chuyền tín hiệu từ miềnthời gian sang miền tan số Hoạt động cân bằng miền tan số (FDE) được thực hiệnbăng cách sử dụng các ước tính kênh thu được từ các hoa tiêu hoặc tín hiệu tham

chiêu đã nhận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Hinh 2.12 May thu tín hiệu OFDM sử dung FFT

Kí hiệu X(&)€ CY là một vector kí tự phức được truyền trên N sóng mang con

trong hệ thống OFDM Các mẫu trong miền thời gian ở đầu ra của phép biến đổi IFFTđược biểu diễn như

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

111 1 (2.13)

1e~J2mJNg~j4#/N @~J2m(N=1)/N

1ẹ—J2m(N~2)/N¿—j#w(N~2)/N 2-2-0 n0

1ẹ—J2(N~1)/N¿—j4#(N~1)/N 9—j2m(N-1)(N-1)/N

Nghịch đảo của ma trận W được gọi là ma trận IFFT thu được bằng cách

chuyên vị liên hợp như sau:

W~1 =[WPF]y¿„ = eJ2“MWN kn = 0,1, ,N — 1 (2.14)

Dé tránh nhiễu liên kí tự, một tiền tố tuần hoàn có độ dai G được thêm vào

trước kí tự OFDM trong miền thời gian Vì vậy, tín hiệu truyền đi được biểu diễn như

Tín hiệu thu được đi qua một kênh truyền tuyến tính trước khi đến máy thu

Kênh truyền fading đa đường chọn lọc tần số có thê được mô hình hóa dưới dạng một

bộ lọc hữu han bậc L với các hệ số [Jø, A, , øz]7 Tín hiệu thu được trong miền thời

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

ự , (2.18)

y(n) = » (n— + z(n),n = 0,1, ,N — 1.

¡=0

trong đó z(n) ~ N(O, 0°) là nhiễu Gaussian trắng Công thức (2.18) có thé được viết

lại dưới dạng ma trận như sau:

Nhờ vào cau trúc ma trận đường chéo của H, trong hệ thống OFDM chi cần

sử dụng bộ cân bằng kênh một chạm trong miền tan số dé đạt được hiệu suất tốt trong

quá trình truyền và thu tín hiệu

2.4 Bộ mã hóa tự động

2.4.1 Cơ sở của lý thuyết học sâu

Học sâu (Deep Learning, DL) là một nhánh của Machine Learning DL có khả

năng khám phá các cấu trúc phức tạp trong các tập dữ liệu lớn thông qua

backpropagation (lan truyền ngược), giúp xác định cách thay đôi các tham số bêntrong đề tính toán biểu diễn trong mỗi lớp dựa trên biểu diễn của lớp trước đó

Một mang neural với L lớp được miêu tả bởi ánh xạ ƒŒạ; 6): RN° > RẦ+ từ

vector đầu vào ry € Ro đến một vector đầu ra r, € RN“ qua L bước xử lý lặp lại [2]:

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

một số biến ngẫu nhiên Kí hiệu Ø = {61, Ø,} dé biểu thị tập hợp tat cả các tham

số của mang neural Lớp thứ / được gọi là mạng kết nối đầy đủ nếu /(z;—1; Ø;) có

dang như sau [1, 2]:

filr-1; 8) = o(Win-1 + by), (2.22)

trong đó W, € RNV*Ni-1, b, 6 RTM! và o(.)la hàm kích hoạt Bộ tham số cho lớp này là

0 = {Wi, bị} trong đó W là trọng số và b là bias Bảng 2.2 liệt kê một số loại lớp khácnhau cùng với các chức năng và tham số ánh xạ của chúng Tất cả các lớp có ánh xạ

ngẫu nhiên tạo ra một ánh xạ ngẫu nhiên mới mỗi khi chúng được gọi Ví dụ, lớp

nhiễu chỉ can thêm một vector nhiễu Gaussian với ma trận hiệp phương sai và trungbình bằng không vào đầu vào Do đó, nó tạo ra một đầu ra khác nhau cho cùng mộtđầu vào mỗi khi nó được gọi Hàm kích hoạt ø (-) trong công thức (2.22) là một hàmphi tuyến tính Nếu không có sự phi tuyến tính này, sẽ không có nhiều lợi thế khi xếp

chồng nhiều lớp lên nhau Nói chung, hàm kích hoạt được áp dụng riêng lẻ cho từng

phan tử của vector đầu vào của nó, tức là [o(w)] ¡= o(ui) Một số hàm kích hoạt thườngđược sử dụng được liệt kê trong bảng 2.3 Các mạng neural thường được huấn luyệnbằng cách sử dung đữ liệu huấn luyện có nhãn (labeled training data), tức là một tậphợp các cặp vector đầu vào — đầu ra Œo¿,77¡),/= 1, , S, trong đó rf; là đầu ra mongmuốn của mang neural khi 7), được sử dụng làm đầu vào Mục tiêu của quá trình đàotao là giảm thiêu mat mát trong quá trình đào tạo [1-3]:

tốt Ø là giảm dần độ dốc ngẫu nhiên (Stochastic Gradient Descent, SGD) bắt đầu với

một sô giá trị ban đâu ngẫu nhiên cua 0 = Oo va sau đó cập nhật lặp lại Ø như sau:

Pr41 = 6, — nVL(6,) (2.24)

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

trong đó 7 > 0 là tốc độ học và VL(6,) là gradient của hàm mất mát được tính toáncho một minibatch ngẫu nhiên các ví dụ huấn luyện S; C {1,2, , S} có kích thước

thé của thuật toán SGD tự động điều chỉnh tốc độ học dé cải thiện sự hội tụ [36] Độ

dốc trong (4) có thê được tính toán rất hiệu quả thông qua thuật toán lan truyền ngược

Ham ReLU max (0, wi) [0, 20)

Ham tanh tanh(¡) I1, 1)

Hàm sigmoid 1 (0, 1)

1+e

Hàm softmax evi (0, 1)

yew