Một số mô hình kênh không gian và tác động của tương quan không gian trong hệ thống MIMOOFDMA

11 BẢNG CHỮ VIẾT TẮT 3GPP The Third Generation Partnership Project Dự án đối tác thông tin di động thế hệ thứ 3 3GPP2 The Third Generation Partnership Project 2 Dự án 2 đối tác thế hệ t

Trang 1

1

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan rằng các kết quả khoa học được trình bày trong luận án này là kết quả nghiên cứu của bản thân tôi trong suốt thời gian làm nghiên cứu sinh và chưa xuất hiện trong các công bố của các tác giả khác Các kết quả đạt được là chính xác và trung thực

Tác giả luận án

Nguyễn Thu Nga

Trang 2

2

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến PGS TS Nguyễn Văn Đức đã trực tiếp hướng dẫn khoa học và hỗ trợ về mọi mặt để tôi có thể hoàn thành bản luận án này sau bốn năm làm nghiên cứu

Tôi cũng bày tỏ lòng biết ơn đến Viện Điện tử-Viễn thông và Viện Đào tạo Sau Đại học, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã cho tôi một môi trường học tập và nghiên cứu Xin cám

ơn thầy cô, các anh chị, các bạn đồng nghiệp và các em sinh viên đã hỗ trợ tôi về nghiên cứu

và học thuật cũng như trong công tác chuyên môn

Tôi xin cám ơn tất cả anh chị em nghiên cứu sinh thuộc Viện Điện tử-Viễn thông đã chia

sẻ với tôi các kinh nghiệm quý báu trong học tập, nghiên cứu và đăng bài

Cuối cùng, tôi xin dành những lời cám ơn và yêu thương nhất đến gia đình tôi Sự động viên, giúp đỡ và sự hi sinh, nhẫn nại của họ là động lực mạnh mẽ giúp tôi vượt qua mọi khó khăn để hoàn thành luận án này

Xin chân thành cảm ơn!

Hà Nội, ngày 15 tháng 9 năm 2016

Tác giả luận án

Nguyễn Thu Nga

Trang 3

3

Mục lục

LỜI MỞ ĐẦU 14

1.1 Bối cảnh nghiên cứu 14

1.2 Lí do lựa chọn đề tài 15

1.3 Mục tiêu nghiên cứu của luận án 20

1.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu về mô hình kênh MIMO và ảnh hưởng của đặc tính tương quan không gian kênh truyền đến chất lượng hệ thống MIMO-OFDMA 21

1.5 Các vấn đề giải quyết của luận án 23

1.6 Những giới hạn trong các nghiên cứu của luận án 26

1.7 Phương pháp nghiên cứu 27

1.8 Bố cục của luận án 27

CHƯƠNG 1 PHÂN TÍCH ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHỎNG TẠO KÊNH MIMO 29

1.1 Biểu diễn toán học của ma trận tương quan kênh MIMO 29

1.2 Các phương pháp phỏng tạo kênh MIMO 31

1.2.1 Mô hình kênh hình học tán xạ một vòng tròn Onering 31

1.2.2 Mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM 34

1.2.2.1 Các tham số mô hình SCM theo 3GPP 36

1.2.2.2 Các môi trường truyền của SCM 36

1.2.2.3 Thiết lập hệ số kênh truyền 37

1.3 Đặc tính tương quan không gian của mô hình tham số đo đạc không gian SCM trong hệ thống 2 2 MIMO 38

1.3.1 Mô hình kênh truyền không có tín hiệu tầm nhìn thẳng NLOS 38

1.3.1.1 Đặc tính hàm tương quan không gian bên thu theo các phân bố của góc AoA 43

1.3.1.2 Đặc tính hàm tương quan không gian bên phát theo các phân bố của góc AoD 45

1.3.1.3 Hàm tương quan không gian hai chiều khi không có tín hiệu tầm nhìn thẳng 46

1.3.1.4 Đặc tính hàm tự tương quan thời gian TCF 47

1.3.1.5 Đặc tính hàm tương quan tần số FCF 48

1.3.2 Mô hình kênh truyền có tín hiệu tầm nhìn thẳng LOS 49

1.3.2.1 Đặc tính hàm tương quan không gian bên thu theo các phân bố của góc AoA 53

1.3.2.2 Đặc tính hàm tương quan không gian bên phát theo các phân bố của góc AoD 54

1.3.2.3 Hàm tương quan không gian hai chiều khi có tín hiệu tầm nhìn thẳng 55

Trang 4

4

1.4 So sánh đặc tính tương quan không gian trên mô hình kênh không gian SCM và

mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering chuẩn LTE-A 56

1.5 Kết luận chương 69

CHƯƠNG 2 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN ĐỐI VỚI HỆ THỐNG MIMO-OFDM DỰA TRÊN CÁC MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN 72

2.1 Hệ thống MIMO-OFDM cho kênh đường xuống LTE-A 72

2.2 Các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu cho hệ thống MIMO-OFDM 75

2.2.1 Mã khối không gian thời gian (STBC) 75

2.2.2 Kỹ thuật xử lý tín hiệu không gian thời gian VBLAST 76

2.2.3 Mã khối tần số không gian (SFBC) 76

2.3 Ảnh hưởng của đặc tính tương quan không gian lên hệ thống MIMO-OFDM 78 2.3.1 Mô hình kênh không gian SCM không có tín hiệu tầm nhìn thẳng NLOS 78

2.3.1.1 Kết quả mô phỏng khi bên thu sử dụng bộ cân bằng ZF 78

2.3.1.2 Kết quả mô phỏng khi bên thu sử dụng bộ cân bằng MMSE 84

2.3.2 Mô hình kênh không gian SCM có tín hiệu tầm nhìn thẳng LOS 89

2.3.3 Mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering- NLOS 90

CHƯƠNG 3 ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG THUẬT TOÁN TRIỆT NHIỄU VBLAST-ZF TRÊN CÁC MÔ HÌNH KÊNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN MIMO – OFDMA 93

3.1 Hệ thống MIMO-OFDMA 2 anten phát 2 anten thu 93

3.2 Kỹ thuật cấp phát kênh động - Dynamic Channel Allocation (DCA) 96

3.3 Thuật toán khôi phục dữ liệu 96

3.3.1 Thuật toán khôi phục dữ liệu VBLAST-ZF 96

3.3.2 Thuật toán khôi phục dữ liệu VBLAST-MMSE 97

3.4 Đánh giá hiệu quả của thuật toán VBLAST-ZF trên mô hình kênh tương quan 98

Monte Carlo 3.5 Đánh giá hiệu quả của thuật toán VBLAST-ZF trên mô hình kênh Onering chuẩn LTE-A 102

3.6 Đánh giá hiệu quả của thuật toán VBLAST-ZF trên mô hình kênh SCM chuẩn LTE-A 104

Trang 5

5

CHƯƠNG 4 ĐỀ XUẤT SỬ DỤNG TỔ HỢP MÃ HÓA SFBC-MMSE DỰA TRÊN ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN MIMO-OFDMA 109

4.1 Đánh giá hiệu quả tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF trên mô hình SCM 110

4.1.1 Kết quả mô phỏng trên mô hình kênh SCM - NLOS 110

4.1.2 Kết quả mô phỏng trên mô hình kênh SCM - LOS 114

4.2 Đề xuất sử dụng tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phương pháp cấp phát kênh động trên mô hình kênh không gian SCM –NLOS 115

4.3 Đề xuất sử dụng tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phương pháp cấp phát kênh động trên mô hình kênh hình học một vòng tròn 121

KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 124

Trang 6

6

Hình 1 Những hướng nghiên cứu ở lớp vật lý và lớp MAC của MIMO-OFDM 16

Hình 2 Mô hình kênh theo L.Schumacher, 2002 [79] 17

Hình 3 Mô hình kênh theo M.Patzold, 2002 [73] 18

Hình 4 Hướng tiếp cận nghiên cứu của luận án 21

Hình 5 Cách đánh giá hiệu năng hệ thống trong luận án 24

Hình 1.1 Mô tả mô hình kênh MIMO đường xuống 29

Hình 1.2 Mô hình kênh tán xạ một vòng tròn Onering [99] 32

Hình 1.3 Tương quan không gian bên MS mô hình Onering 34

Hình 1.4 Tương quan không gian bên BS mô hình Onering 34

Hình 1.5 Thông số góc của mô hình SCM [1] 35

Hình 1.6 Hàm rời rạc kênh theo 3GPP [1] 40

Hình 1.7 Hàm rời rạc kênh nội suy khi thực hiện mô phỏng 40

Hình 1.8 Hàm tự tương quan thời gian TCF 40

Hình 1.9 Hàm tương quan tần số FCF 40

Hình 1.10 Hàm tương quan không gian chéo 41

Hình 1.14 Hàm tương quan không gian chéo bên MS khi của luận án 42

Hình 1.15 Hàm tương quan không gian chéo bên MS khi của Cheng-Xiang [16] 42

Hình 1.16 Tương quan không gian bên thu 44

Hình 1.17 Tương quan không gian bên phát ( 46

Hình 1.18 Tương quan không gian chéo 2 chiều SCM - NLOS vùng ngoại ô 46

Hình 1.19 Hàm tự tương quan thời gian theo các hàm phân bố 47

Hình 1.20 Hàm FCF của mô hình Onering 48

Hình 1.21 Hàm FCF của mô hình SCM 48

Hình 1.22 Mô hình tín hiệu cho kênh MIMO Rice fading 49

Hình 1.23 Hàm CCF của SCM - LOS 52

Hình 1.27 Tương quan không gian bên thu (LOS) 54

Hình 1.28 Tương quan không gian bên phát (LOS) 55

Hình 1.29 Tương quan không gian ) 56

Hình 1.30 Tương quan không gian ) 56

Trang 7

7

Hình 1.31 Tương quan không gian khi ) 56

Hình 1.32 Hàm không gian hai chiều của mô hình Onering 57

Hình 1.33 Hàm không gian hai chiều của mô hình SCM 57

Hình 1.34 Hàm thông số kênh theo chuẩn LTE- EVA -5MHz 58

Hình 1.35 Mô hình Onering trong trường hợp đặc biệt 59

Hình 1.40 Mô hình hình học khi các anten di chuyển 62

Hình 1.41 Bố trí anten BS và MS vuông góc phương ngang 62

Hình 1.42 Tương quan bên BS 63

Hình 1.43 Tương quan bên MS 63

Hình 1.44 Bố trí anten BS vuông góc phương ngang, MS nghiêng 45o 63

Hình 1.47 Bố trí anten BS vuông góc phương ngang, MS nghiêng 60 o 63

Hình 1.50 Bố trí anten BS và MS nghiêng góc 30o phương ngang 64

Hình 1.53 Bố trí anten BS và MS nghiêng góc 60o phương ngang 65

Hình 1.56 Bố trí anten BS nghiêng góc 30o và MS vuông góc phương ngang 65

Hình 1.57 Tương quan BS 66

Hình 1.58 Tương quan MS 66

Hình 2.1 Hệ thống phát – thu MIMO-OFDM 73

Hình 2.2 Mã hóa khối STBC 75

Hình 2.3 Kỹ thuật xử lý tín hiệu không gian thời gian VBLAST 76

Hình 2.4 Mã khối SFBC 77

Hình 2.5 SFBC – ZF- vùng ngoại ô 79

Hình 2.6 VBLAST– ZF- vùng ngoại ô 79

Hình 2.7 STBC - ZF- vùng ngoại ô 80

Hình 2.8 So sánh ZF- vùng ngoại ô 80

Trang 8

8

Hình 2.9 SER của STBC – ZF- đô thị lớn 81

Hình 2.10 SER của SFBC– ZF- đô thị lớn 81

Hình 2.11 SER củaVBLAST-ZF- đô thị lớn 81

Hình 2.12 So sánh mã ZF- đô thị lớn 81

Hình 2.13 SER của SFBC-ZF- đô thị nhỏ 82

Hình 2.14 SER của STBC-ZF- đô thị nhỏ 82

Hình 2.15 VBLAST–ZF- đô thị nhỏ 82

Hình 2.16 So sánh các mã ZF- đô thị nhỏ 82

Hình 2.17 Vùng ngoại ô (NLOS) 84

Hình 2.18 Vùng Ngoai ô (NLOS) 84

Hình 2.19 MMSE – Đô thị lớn (NLOS) 85

Hình 2.20 MMSE – Đô thị nhỏ (NLOS) 85

Hình 2.21 Kênh giả định (i) 87

Hình 2.22 Kênh giả định (iv) 87

Hình 2.23 Kênh giả định (ii) 88

Hình 2.24 Kênh giả định (iii) 88

Hình 2.25 So sánh mã hóa với ; trải trễ 88

Hình 2.29 So sánh SFBC và STBC – ZF trong mô hình SCM-LOS 90

Hình 2.30 So sánh SFBC và STBC – MMSE trong mô hình SCM-LOS 90

Hình 2.31 So sánh các mã – sử dụng ZF mô hình Onering 91

Hình 2.32 So sánh các mã – sử dụng MMSE mô hình Onering 91

Hình 3.1 Bộ phát MIMO-OFDMA theo đường lên [18], [42], [65] 94

Hình 3 2 Bộ thu MIMO-OFDMA theo đường lên [18], [42], [65] 94

Hình 3.3 So sánh các phương pháp tách nhiễu 100

Hình 3.4 VBLAST- ZF với hệ số tương quan 100

Hình 3.5 Bộ cân bằng ZF với hệ số tương quan 100

Hình 3.6 Số lượng người dùng- so sánh ZF và VBLAST-ZF 100

Hình 3.7 Khái niệm số lượng người sử dụng 100

Hình 3.8 Kí tự trên khung MAC – so sánh ZF và VBLAST-ZF 102

Hình 3.9 Hiệu năng hệ thống sử dụng ZF trên mô hình ORM 103

Hình 3.10 Hiệu năng hệ thống sử dụng VBLAST- ZF trên mô hình ORM 103

Hình 3.11 Số lượng thuê bao khi sử dụng thuật toán VBLAST-ZF 103

Hình 3.12 SER của ZF trong ORM 105

Hình 3.13 SER của ZF trong SCM 105

Trang 9

9

Hình 3.14 SER của VBLAST -ZF - ORM 105

Hình 3.15 SER của VBLAST -ZF - SCM 105

Hình 3.16 Thuê bao của VBLAST-ZF- ORM 106

Hình3.17 Thuê bao của VBLAST-ZF- SCM 106

Hình 3.18 VBLAST-ZF mô hình ORM 107

Hình 3.19 VBLAST-ZF mô hình SCM 107

Hình 4.1 SFBC-ZF và SFBC-VBLAST-ZF-vùng ngoại ô 110

Hình 4.2 SFBC- ZF và SFBC-VBLAST-ZF vùng đô thị lớn 110

Hình 4.3 SFBC- ZF và SFBC-VBLAST-ZF- đô thị nhỏ 111

Hình 4.4 SFBC-ZF trong 3 môi trường với 5 người dùng 111

Hình 4.5 SFBC-VBLAST-ZF trong 3 môi trường với 5 người dùng 113

Hình 4.6 So sánh thuê bao vùng ngoại ô 113

Hình 4.7 So sánh thuê bao vùng đô thị lớn 113

Hình 4.8 So sánh thuê bao vùng đô thị nhỏ 113

Hình 4.9 SFBC – ZF - LOS đô thị nhỏ 114

Hình 4.10 SFBC-VBLAST -ZF -LOS đô thị nhỏ 114

Hình 4.11 Thuê bao của SFBC-ZF - LOS 115

Hình 4.12 Thuê bao của SFBC-VBLAST-ZF- LOS 115

Hình 4.13 SFBC-MMSE và VBLAST-ZF– vùng ngoại ô 118

Hình 4.14 SFBC-MMSE và SFBC-VBLAST-ZF – vùng ngoại ô 118

Hình 4.15 SFBC-MMSE và SFBC-VBLAST-ZF – đô thị lớn 118

Hình 4.16 SFBC-MMSE và SFBC-VBLAST-ZF – đô thị nhỏ NLOS 118

Hình 4.17 Thuê bao với SFBC-MMSE – Ngoại ô SCM-NLOS không tương quan 119

Hình 4.18 Thuê bao với SFBC-MMSE–Đô thị lớn SCM-NLOS không tương quan 119

Hình 4.19 Thuê bao với SFBC-MMSE–đô thị nhỏ SCM -NLOS không tương quan 119

Hình 4.20 Thuê bao với SFBC-MMSE–ngoại ô SCM -NLOS tương quan 119

Hình 4.21 Thuê bao với SFBC-MMSE–đô thị lớn SCM NLOS tương quan 120

Hình 4.22 Thuê bao với SFBC-MMSE–đô thị nhỏ SCM NLOS tương quan 120

Hình 4.23 Hiệu năng hệ thống SFBC-MMSE trên mô hình Onering tương quan 121

Hình 4.24 Thuê bao sử dụng SFBC-MMSE mô hình Onering không tương quan 121

Hình 4.25 Thuê bao sử dụng SFBC-MMSE mô hình Onering tương quan 122

Trang 10

10

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Tham số mô hình kênh 3GPP [1] 36

Bảng 1.2 Môi trường truyền dẫn [1] 37

Bảng 1.3 Tham số cho tuyến đường truyền dẫn con AoD và AoA [1] 43

Bảng 1.4 Thông số góc cho môi trường đô thị nhỏ [1] 50

Bảng 1.5 Thông số khi so sánh hai mô hình theo chuẩn LTE-A 58

Bảng 1.6 Bảng hệ số góc tương đương của hai mô hình 60

Bảng 1.7 Bảng các bộ tham số góc đầu vào khi so sánh hai mô hình 67

Bảng 1.8 Phạm vi sử dụng của hai phương pháp mô hình kênh 68

Bảng 1.9 Bảng so sánh hai mô hình theo tham số hệ thống 68

Bảng 1.10 Bảng thống kê các kết quả mô phỏng trong chương 71

Bảng 2.1 Tham số hệ thống OFDM chuẩn LTE-A [48], [40] sử dụng trong luận án 73

Bảng 2.2 Các thông số của hệ thống MIMO-OFDM 78

Bảng 2.3 Bảng so sánh SER tại SNR=20dB môi trường ngoại ô 80

Bảng 2.4 Thống kê các kết quả mô phỏng trong chương 92

Bảng 4.1 Kết quả SER trong môi trường Env2 và Env3 111

Bảng 4.2 Kết quả đo hiệu năng trong 3 môi trường với số người dùng khác nhau 112

Bảng 4.3 Xác định độ phức tạp của thuật toán 116

Bảng 4.4 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-MMSE 117

Bảng 4.5 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF: 117

Bảng 4.6 Tính toán số flop của giải thuật VBLAST 117

Trang 11

11

BẢNG CHỮ VIẾT TẮT

3GPP The Third Generation Partnership Project Dự án đối tác thông tin di động thế hệ thứ 3 3GPP2 The Third Generation Partnership Project 2 Dự án 2 đối tác thế hệ thứ 3

ACF Auto correlation function Hàm tự tương quan

BLAST Bell Laboratories Layered Space-Time Mã hóa lớp thời gian không gian phòng thí

nghiệm Bell

CCF Cross-correlation function Hàm tương quan chéo

CCI Co-channel Interference Nhiễu đồng kênh

CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh

DCA Dynamic Channel Allocation Cấp phát kênh động

FDD Frequency Division Duplex Song công phân chia theo tần số

FDM Frequency Division Multiplexing Ghép kênh phân chia tần số

FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh

GMEDS Generalized Method of Exact Doppler Spread Phương pháp trải Doppler chính xác tổng

quát hoá HIPER

LAN/2

High Performance Local Area Network type 2 Mạng cục bộ chất lượng cao kiểu 2

ICI Inter-channel Interference Nhiễu xuyên kênh

IFFT Inverse Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier ngược nhanh

ISI Inter-Symbol Interference Nhiễu xuyên kí tự

ITU The International Telecommunication Union Uỷ ban Viễn thông quốc tế

LTE Long Term Evolution Chuẩn phát triển dài hạn

MAI Multiple Access Interference Nhiễu đa truy nhập

MEDS Method of Exact Doppler Spread Phương pháp trải Doppler chính xác

MIMO Multiple Input Multiple Output Hệ thống nhiều đầu vào nhiều đầu ra

MIMO-OFDM

Multiple Input Multiple Output- Orthogonal

Frequency Division Multiplexing

Đa anten phát đa anten thu sử dụng ghép kênh phân chia tần số trực giao

CBSM Correlation-based stochastic models Mô hình ngẫu nhiên dựa trên tương quan GBSM Geometrically-Based Stochastic Models Mô hình ngẫu nhiên dựa trên hình học

Trang 12

12

KBSM Kronecker-based stochastic models Mô hình ngẫu nhiên dựa trên phép

Kronecker MIMO-

OFDMA

Multiple Input Multiple Output- Orthogonal

Frequency Division Multiple Access

Đa anten phát đa anten thu đa truy nhập ghép kênh phân chia tần số trực giao

MISO Multiple Input Single Output Hệ thống nhiều đầu vào một đầu ra

ML Maximum Likelyhood Equalizer Bộ cân bằng hợp lẽ cực đại

MMSE Minimum Mean Square Error Equalizer Bộ cân bằng theo sai số trung bình bình

phương tối thiểu

NLOS Non Line of Sight Không có tia sóng tầm nhìn thẳng

OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao OFDMA Orthogonal Frequency Division Multiple

Access

Đa truy nhập phân chia theo tần số trực giao PAS Power Azimuth Spectrum Phổ góc phương vị công suất

PSM Parametric Stochastic Models Mô hình ngẫu nhiên tham số

QAM Quadrature amplitude modulation Điều chế biên độ cầu phương

RMS Root Mean Square Sai số trung bình bình phương căn hai SCM Spatial Channel Model Mô hình kênh không gian

SDMA Space Division Multiple Access Đa truy cập phân chia theo không gian

SF Lognormal shadow fading random variable Biến ngẫu nhiên fading che khuất chuẩn log SFBC Space-frequency block coding Mã khối tần số không gian

SH Lognomarl shadow fading constant Hằng số fading che khuất chuẩn log

SIMO Single Input Multiple Output Hệ thống một đầu vào nhiều đầu ra

SISO Single Input Single Output Hệ thống một đầu vào một đầu ra

SNIR Signal to Interference-plus-Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm cộng nhiễu

SNR Signal Noise Ratio Tỉ lệ tín hiệu trên tạp

STBC Space time block coding Mã khối thời gian không gian

STC Space-Time Coding Mã hóa không gian thời gian

TDD Time Division Duplex Song công phân chia theo thời gian

TDM Time Division Multiplexing Ghép kênh phân chia thời gian

TDMA Time Division Multiple Access Đa truy cập phân chia theo thời gian

VBLAST Vertical-Bell Laboratories Layered

Space-Time

Mã hóa lớp đứng không gian thời gian phòng thí nghiệm Bell

Wifi Wireless Fidelity Mạng không dây chuẩn 802.11

WiMax Worldwide Interoperability for Microwave

Trang 13

13

CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC SỬ DỤNG TRONG LUẬN ÁN

Hàm tương quan tín hiệu mô hình SCM

Hàm tương quan tín hiệu mô hình Onering

Hàm đáp ứng xung trên miền thời gian với trễ của đường

Hàm truyền đạt kênh theo thời gian

Ma trận truyền đạt của MSi tại sóng mang con thứ n

τ Trễ truyền dẫn của kênh truyền

τ Chênh lệch trễ truyền dẫn giữa các đường truyền

Khoảng cách các phần tử anten bên MS

Khoảng cách các phần tử anten bên BS

Hàm mật độ xác suất Gauss kỳ vọng bằng 0, phương sai σ 2

Hàm mật độ xác suất đều Uniform

σ 2 Biểu diễn phương sai của nhiễu cộng

N FFT Số lượng sóng mang con của hệ thống OFDM

GI Độ dài khoảng bảo vệ mỗi ký hiệu OFDM

S Số lượng anten bên BS

U Số lượng anten bên MS

Góc tới AoA của đường chính thứ theo phân bố đều

Góc tới AoA của đường chính thứ theo phân bố Gauss

Góc đi AoD của đường chính thứ theo phân bố đều

Góc đi AoD của đường chính thứ theo phân bố Gauss

Số đường truyền chính trong các cụm tán xạ

Số đường truyền thành phần của mỗi đường truyền chính

Bán kính vòng tròn tán xạ Onering

Khoảng cách hai bên thu phát

Ma trận tương quan bên MS

Ma trận tương quan bên BS

|.| Phép tính det của ma trận

̂ Ký tự tái tạo bên thu khi sử dụng bộ cân bằng MMSE

̂ Ký tự tái tạo bên thu khi sử dụng bộ cân bằng ZF

〈 〉 Toán tử trung bình thời gian

[ ] Tính ma trận chuyển vị

(.)H Chuyển vị và lấy liên hiệp phức cho ma trận hay một biến (Hermitian)

 Phép nhân Kronecker cho ma trận

Vec(H) Phép tính biến ma trận thành vector

H+ Nghịch đảo Moore-Penrose của ma trận

Trang 14

14

LỜI MỞ ĐẦU

1.1 Bối cảnh nghiên cứu

Kỹ thuật ghép kênh phân chia tần số trực giao OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) là kỹ thuật phân tách dòng dữ liệu tốc độ cao điều chế lên các sóng mang con băng hẹp tốc độ thấp hơn vì vậy tránh ảnh hưởng của fading chọn lọc tần số và nhiễu xuyên kí

tự Kỹ thuật đa anten phát/thu MIMO (Multiple Input Multiple Output) trên nền các mạng thông tin di động băng rộng theo chuẩn phát triển dài hạn LTE (Long Term Evolution) nhằm tăng hiệu suất sử dụng phổ hay đạt được độ tăng ích phân tập không gian, do vậy làm tăng dung lượng đường truyền Bằng cách kết hợp hai kỹ thuật, đa anten phát đa anten thu và ghép kênh phân chia tần số trực giao MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing), hiệu năng của hệ thống truyền thông không dây hiện nay được tăng cường do sử dụng các phương pháp phân tập tín hiệu truyền trên miền thời gian, tần

số và không gian

Tổ chức dự án các đối tác thông tin di động thế hệ thứ 3- 3GPP (The third generation partnership project) đã đưa ra chuẩn phát triển dài hạn tiên tiến LTE-A (LTE-Advanced) [5], một chuẩn mới cho các kênh băng rộng nhằm đạt được mục tiêu tăng thông lượng và tăng tốc

độ dữ liệu của các mạng di động tiên tiến Mạng di động tế bào thế hệ thứ tư 4G-LTE [40] dựa trên hệ thống đa anten ghép kênh phân chia theo tần số trực giao MIMO-OFDM cho các kênh đường xuống tốc độ cao [53] với hiệu năng của kênh LTE đã được nghiên cứu trong [38], [6] Tài liệu [1], [84] nghiên cứu mô hình kênh không gian SCM (Spatial Channel Model) được thiết kế cho hệ thống MIMO do tổ chức 3GPP đề xuất cho ba môi trường ngoại ô, đô thị lớn và

đô thị nhỏ Một phương pháp mô hình kênh MIMO khác là mô hình kênh tán xạ một vòng tròn Onering cho hệ thống MIMO-OFDM chọn lọc tần số với 18 đường được thực hiện theo chuẩn HiPERLAN/2 Model C trong [99]

Từ MIMO-OFDM, hệ thống đa anten phát đa anten thu đa truy nhập phân chia theo tần số trực giao MIMO-OFDMA [97] (Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplex Access) được ứng dụng cho nhiều người sử dụng với ưu điểm tăng thông lượng và loại bỏ nhiễu Trong hệ thống này, việc phân tập có thể đạt được trong cả hai miền không gian và tần số, từ đó tín hiệu người dùng được truyền qua các dải băng thông rộng khác nhau Kỹ thuật đa truy nhập ghép kênh phân chia theo tần số trực giao OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) được sử dụng trong việc truyền tín hiệu đa đường OFDMA chống fading chọn lọc tần số của kênh truyền thông không dây bằng cách phân bổ sóng mang con khác nhau cho mỗi người dùng Mạng OFDMA thực hiện kỹ thuật song công

Trang 15

15

phân chia thời gian TDD (Time Division Duplexing) [65] đã giải quyết vấn đề node ẩn/node hiện như sử dụng mức ngưỡng truy nhập khung MAC hoặc kỹ thuật song công phân chia tần

số cho mạng OFDMA/FDD (Frequency Division Duplexing) [41]

Ở lớp vật lý, hệ thống MIMO-OFDM sử dụng giải thuật mã hóa lớp đứng không gian thời gian phòng thí nghiệm Bell VBLAST (Vertical-Bell Laboratories Layered Space-Time) để đạt được dòng dữ liệu tốc độ cao truyền đồng thời từ nhiều anten VBLAST với kỹ thuật đơn sóng mang áp dụng cho kênh fading Rayleigh trong MIMO-OFDM được nghiên cứu trong [14] hoặc các kênh tán xạ Rayleigh được nghiên cứu trong [89], [94] VBLAST được kết hợp với các bộ cân bằng tuyến tính như bộ cân bằng ép không ZF (Zero-forcing) hay bộ cân bằng sai

số trung bình bình phương tối thiểu MMSE (Minimum Mean Square Error Equalizer) cho phép nhiều người dùng chia sẻ kênh con trong mỗi khe thời gian để loại bỏ nhiễu ISI từ các dòng dữ liệu khác nhau Mã khối không gian tần số SFBC (Space-frequency block coding) cũng được

sử dụng theo chuẩn LTE trong SCM được nghiên cứu trong [29], [56], [26]

Ở lớp MAC, MIMO-OFDMA sử dụng các thuật toán cấp phát kênh để đánh giá dung lượng cũng như hiệu quả sử dụng của các người dùng Các tác giả trong [42] đề xuất kỹ thuật cấp phát kênh động DCA (Dynamic Channel Allocation) cho mạng sử dụng phương pháp cân bằng kênh ZF hoặc MMSE áp dụng cho cả kênh đường lên và đường xuống Các sóng mang con có

hệ số SNR lớn nhất sẽ được lựa chọn cho các tuyến tương ứng bằng cách dự đoán tỉ số nhiễu

đồng kênh trước khi phân bổ cho các thiết bị di động MS (Mobile Station) Như vậy sự phát triển của chuẩn LTE-A đã đặt ra các vấn đề cấp thiết trong việc nghiên cứu kênh vô tuyến băng rộng nhằm nâng cao hiệu năng hệ thống thông tin di động sử dụng kỹ thuật MIMO-OFDMA

Trong hệ thống MIMO-OFDM ở hình 1 các vấn đề uớc lượng kênh và triệt nhiễu sử dụng các chuỗi dẫn đường hay các phương pháp tách nhiễu sử dụng bộ cân bằng kênh nhằm mục đích là khôi phục tín hiệu tốt nhất tại bên thu Các yêu cầu về tăng dung lượng và đánh giá, tính toán dung lượng hệ thống MIMO đã được nghiên cứu trên các điều kiện kênh khác nhau

Trang 16

16

Công nghệ MIMO-OFDM

hệ thống

Ðánh giá hiệu năng

hệ thống

Ðặc tính tương quan MIMO

Dung luợng

hệ thống

Mô hình kênh

Cấp phát kênh

Phân tập đa nguời dùng

link and Uplink Duality

Down-Hình 1 Những hướng nghiên cứu ở lớp vật lý và lớp MAC của MIMO-OFDM

Với MIMO-OFDM việc nghiên cứu bài toán tổng hợp sử dụng các phương pháp mã khối trên các mô hình kênh MIMO tương quan và đánh giá hiệu năng của hệ thống theo các chuẩn mới là cần thiết đặt ra Hệ thống MIMO-OFDMA cho đa người sử dụng đã được thống kê trong [25], [46], [51], [59] Các hướng mới có thể đặt ra là lựa chọn người dùng trên các sóng mang con trong điều kiện kênh không hoàn hảo; các bài toán tối ưu về người dùng và số sóng mang con cấp cho hệ thống; bài toán các kênh MIMO-OFDMA có ảnh hưởng của tương quan không gian Do vậy, việc đặt ra bài toán sử dụng các phương pháp mã hoá khối trên các mô hình kênh tương quan không gian MIMO-OFDMA theo các chuẩn truyền dẫn mới là cần thiết Tín hiệu không dây qua anten phụ thuộc vào khoảng cách giữa các anten, đường truyền dẫn, tín hiệu và môi trường truyền dẫn (các tòa nhà và các vật cản khác) Các thông tin về tín hiệu bên thu có thể khôi phục lại được tín hiệu truyền nếu ta có một mô hình của môi trường giữa hai phía Đó chính là cách xây dựng ra các mô hình kênh Do vậy, nếu dựa vào suy hao trên đường truyền ta có các mô hình suy hao Hata cho những dữ liệu đo đạc của Okumura hay mô hình mở rộng COST 231-Walfish-Ikegami [93] cho vùng tế bào nhỏ (micro) và tế bào hơi lớn

(small macro) hoặc mô hình Erceg [23] cho vùng địa hình có suy hao ảnh hưởng bởi mật độ cây Mô hình kênh của đại học Stanford [28] cho kênh bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng Doppler là

mô hình phù hợp cho cấu trúc MIMO, một anten phát/thu SISO (Single Input Single Output)

và một anten phát nhiều anten thu SIMO (Single Input Multiple Output) Mô hình suy hao của

Trang 17

từ hay đặc điểm hình học của môi trường được lưu trong cơ sở dữ liệu và được mô phỏng thông qua chương trình máy tính Mô hình kênh xác định rất chính xác tuy nhiên lại chỉ phù hợp với một môi trường mà nó xét đến Nó được sử dụng thay thế cho mô hình đo đạc trong điều kiện không đủ thời gian thiết lập thông số đo hoặc một số trường hợp khó đo trong thực

tế Mô hình kênh hình học tính đến sự phân bố của các dạng tán xạ Nếu là mô hình hình học xác định các dạng phân bố tán xạ sẽ được lưu trong cơ sở dữ liệu Ngược lại, nếu là mô hình hình học ngẫu nhiên dạng tán xạ là ngẫu nhiên tuỳ vào dạng phân bố

Mô hình kênh MIMO

Mô hình xác định (Deterministic)

Mô hình thống kê ngẫu nhiên (Stochastic)

Mô hình dựa trên đặc tính hình học (Onering, tworing, elipse)

Mô hình tham số (SCM)

Mô hình dựa trên đặc tính tương quan (Kronecker)

Hình 2 Mô hình kênh theo L.Schumacher, 2002 [79]

Theo Schumacher [79] thì có hai dạng mô hình kênh MIMO: đó là mô hình kênh xác định

và mô hình kênh ngẫu nhiên như trong hình 2 Mô hình xác định dựa trên các mô tả chính xác của một môi trường truyền sóng cụ thể Trong khi đó mô hình ngẫu nhiên thì không dựa vào đặc tả của môi trường nào mà tái lập các hiện tượng quan sát được (phản xạ, nhiễu xạ ) bằng các giá trị thống kê Do vậy nó phản ánh môi trường một cách gián tiếp Mô hình ngẫu nhiên được chia ra 3 trường hợp là mô hình ngẫu nhiên dựa trên đặc tính hình học GBSM

Trang 18

18

(Geometrically-Based Stochastic Models), mô hình ngẫu nhiên tham số PSM (Parametric Stochastic Models) và mô hình ngẫu nhiên dựa trên tương quan CBSM (Correlation-based stochastic models)

Mô hình hình học GBSM giả thiết phân bố ngẫu nhiên của các dạng tán xạ xung quanh bên phát và bên thu Mô hình kênh có được từ vị trí các điểm tán xạ dựa vào các nguyên lý vật lý của hiện tượng phản xạ, tán xạ, nhiễu xạ của sóng điện từ Hình dạng của cụm tán xạ sẽ cho ta dạng môi trường phủ sóng Thông thường vùng phủ sóng lớn sẽ được mô phỏng cho trường hợp các dạng tán xạ xung quanh thiết bị di động, vùng phủ sóng nhỏ liên quan đến hình ellipse Mật độ tán xạ sẽ tạo thành các cụm tán xạ là các bộ thông số biết trước cho người dùng để đảm bảo mô phỏng là tin cậy với môi trường đó Dạng tán xạ được phân bố đều theo dạng vòng tròn xung quan thiết bị di động tạo ra dạng phổ Clarke’s Doppler Mô hình kênh tán xạ một vòng tròn Onering hoặc hai vòng tròn Tworing hay mô hình Ellipse là các mô hình kênh hình học Phương pháp tiếp theo là PSM - có thể loại bỏ hoàn toàn tán xạ khỏi việc tổng hợp

mô hình, khi đó các thành phần đa đường truyền không liên quan tới tán xạ nhưng lại tạo ra một miền các giá trị thông số mà người ta gọi là mô hình tham số ngẫu nhiên Cách thực hiện chung cho mô hình này là tạo ra các trễ đường truyền và các đáp ứng xung, mỗi xung là một đường truyền Một dạng mô hình tham số thống kê PSM là mô hình kênh phân tập không gian SCM sử dụng bộ tham số các góc tới AoA (Angle of Arrival) và các góc đi AoD (Angle of Departure) Mô hình dựa trên đặc tính tương quan CBSM giả thiết hệ số kênh có đặc tính moment bậc 1 và bậc 2 là phân bố Gauss phức Giả thiết tương quan không gian giữa các phần

tử anten là kết quả của các tán xạ trong khu vực của cụm tán xạ đó, ta có các hệ số tương quan kênh là độc lập tại các đầu cuối đường truyền Tức là, tương quan bên thu thì độc lập với bên phát

Hình 3 Mô hình kênh theo M.Patzold, 2002 [73]

Trang 19

là hàm tổng của các đường tín hiệu thành phần, đặc trưng cho từng sóng tới riêng rẽ bên thu

Kỹ thuật mô hình hóa các đường tín hiệu tới có nhiều ưu điểm trong đó phải kể đến hàm tương quan không gian chéo giữa các phần tử anten bên phát/bên thu và các hàm tự tương quan trên miền thời gian và tần số Đặc tính tương quan của mô hình kênh được đánh giá trên các miền tần số, thời gian và không gian Tương quan trên miền thời gian mô tả sự chuyển động của các tín hiệu fading hay là sự chuyển động có chu kỳ của mẫu tín hiệu khi anten di chuyển Ảnh hưởng của việc mã hóa, quá trình chèn bit hay điều khiển vòng lặp ảnh hưởng lớn đến loại tương quan này Tương quan tần số mô tả các kênh truyền là chọn lọc về tần số do ảnh hưởng bởi độ rộng băng kết hợp của kênh dẫn đến thay đổi các mức tín hiệu Tương quan không gian

mô tả tương quan giữa các phần tử anten bên phát và bên thu Mối tương quan bên phát và bên thu có thể làm thay đổi hiệu năng của hệ thống MIMO Điều này là quan trọng để định lượng ảnh hưởng của tương quan cho việc thiết kế các hệ thống MIMO

Tác giả [16] đã so sánh hai mô hình kênh tham số PSM và mô hình kênh dựa trên đặc tính tương quan để thấy ở mức hệ thống hai mô hình này có hàm tương quan giống nhau do vậy có thể thay thế cho nhau Mô hình kênh SCM là mô hình tham số đo đạc, được tổ chức 3GPP đề xuất [1], [4], [71] mặt khác SCM cũng được nghiên cứu về dung lượng [70] hay hiệu năng [11]

hệ thống MIMO Mô hình ngẫu nhiên hình học một vòng tròn Onering đầu tiên theo phương pháp mô phỏng Monte Carlo do Shan và Foschini [80] đề xuất, Patzold và nhóm cộng sự tiếp tục mở rộng Onering cho chuẩn HiPERLAN/2 [99] hay trong điều kiện tán xạ không đẳng hướng [55] hoặc cho các ứng dụng di động- di động M2M (mobile to mobile) trên các kênh fading Rice [95] Như vậy, vấn đề mở trong các phương pháp mô hình kênh là chưa có sự so sánh giữa hai phương pháp mô hình GBSM và phương pháp mô hình PSM: liệu trong điều kiện và môi trường truyền dẫn nào thì hai phương pháp mô hình này có thể thay thế cho nhau

Từ việc so sánh hai phương pháp mô hình kênh trên (A), các vấn đề mở tiếp theo luận án có

Trang 20

20

thể xét đến là: (B) Các bài toán tối ưu hệ thống ở lớp vật lý với sự liên hệ về các đặc tính tương quan của kênh truyền với chất lượng hệ thống Tiếp theo là vấn đề mở (C) ta tính đến tác động tương quan không gian đối với lớp MAC để đánh giá hiệu năng của hệ thống MIMO-OFDMA Cuối cùng là vấn đề mở (D) các đề xuất sử dụng các tổ hợp mã hoá cho hệ thống đa người sử dụng MIMO-OFDMA trên hai phương pháp mô hình kênh đã xét dưới tác động của tương quan không gian Như vậy, NCS sẽ thực hiện khảo sát, so sánh các phương pháp mô hình kênh

và đánh giá ảnh hưởng của tương quan không gian đến hiệu năng hệ thống MIMO-OFDMA trong toàn bộ nội dung của luận án

1.3 Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Từ các nghiên cứu tổng quan và các vấn đề mở như đã trình bày trong lí do lựa chọn đề tài, luận án đi theo hướng tiếp cận như trình bày trong hình 4

Theo vấn đề mở (A), hướng tiếp cận 1 luận án xây dựng mô hình kênh MIMO băng rộng phù hợp với chuẩn LTE-A Các mô hình được xét là phương pháp mô hình một vòng tròn Onering và phương pháp mô hình tham số đo đạc kênh không gian của 3GPP Luận án so sánh hai mô hình kênh với cùng điều kiện đầu vào và cùng hệ trục đo Dưới tác động ảnh hưởng của

hệ số tương quan không gian với khoảng cách anten bên phát và bên thu thay đổi thì các hàm tương quan không gian chéo của hai mô hình có sự dịch chuyển đặc biệt trong trường hợp anten bên phía trạm gốc Luận án phân tích, đề xuất khả năng ứng dụng của các phương pháp

mô hình kênh cho hệ thống thông tin di động sử dụng công nghệ MIMO-OFDMA

Kết quả tương quan không gian trên mô hình tham số đo đạc SCM của luận án được so sánh với tác giả Cheng-Xiang [16] với cùng khoảng cách anten bên phát Hai dạng đồ thị tương quan không gian của luận án và bài báo [16] là hoàn toàn giống nhau tại các điểm cực tiểu, do vậy kết quả mô phỏng của luận án có thể tin cậy được

Theo vấn đề mở (B), hướng tiếp cận 2 của luận án là đề xuất phương pháp đánh giá chất lượng hệ thống ở lớp vật lý bằng việc sử dụng các phương pháp mã hóa phân tập trong điều kiện kênh có sự thay đổi tương quan bên phát và bên thu Ảnh hưởng của đặc tính tương quan tới chất lượng hệ thống được đánh giá thông qua các bộ tham số khoảng cách anten tối ưu Theo vấn đề mở (C), hướng tiếp cận 3 của luận án là kết hợp giải pháp mã hóa không gian-thời gian- tần số lớp vật lý và cấp phát kênh động trên lớp MAC để xét đến ảnh hưởng của tương quan không gian đối với lớp MAC của hệ thống MIMO-OFDMA cho trường hợp đồng

bộ giữa bên thu và bên phát là hoàn hảo Dựa trên hai phương pháp mô hình kênh đã khảo sát đặc tính tương quan không gian, luận án khảo sát hiệu năng của hệ thống trong trường hợp tăng số người dùng và tăng số ký tự trong khung MAC ở lớp MAC

Trang 21

21

Phân tích và lựa chọn mô hình kênh

Xác định đặc tính tương quan kênh MIMO trên mô hình kênh lựa chọn

Lớp vật lý: Triển khai các phương pháp

mã khối không gian

Lớp MAC: Kết hợp thuật toán cấp phát kênh động

Hình 4 Hướng tiếp cận nghiên cứu của luận án Theo vấn đề mở (D) hướng tiếp cận 4 của luận án là đề xuất sử dụng các tổ hợp mã hoá cho

hệ thống đa người sử dụng MIMO-OFDMA trên hai phương pháp mô hình kênh đã xét dưới tác động của tương quan không gian nhằm nâng cao chất lượng kênh truyền

1.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu về mô hình kênh MIMO và ảnh hưởng của đặc tính tương quan không gian kênh truyền đến chất lượng hệ thống MIMO-OFDMA

Trong [99] nhóm tác giả Zhang và các cộng sự đã khảo sát đặc tính tương quan của mô hình kênh tán xạ một vòng tròn Onering và hai vòng tròn Tworing [54] theo sự thay đổi các phần tử anten bên phát và bên thu theo chuẩn mạng cục bộ chất lượng cao HiPERLAN/2 Nhiều nghiên cứu đã so sánh các mô hình kênh thống kê ngẫu nhiên khác nhau như SCM và SCME [60] hay Kronecker [44] Các đặc tính tương quan sử dụng để đánh giá dung lượng và tối ưu tín hiệu được nghiên cứu trong [91]

Trong [16] nhóm tác giả Cheng-Xiang và các cộng sự đã đưa ra các hàm tương quan không gian cho cả hai bên thu phát trong mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM và thực hiện

so sánh đặc tính tương quan của mô hình SCM và mô hình tương quan dựa trên phép toán Kronecker Việc đưa ra và khảo sát các đặc tính tương quan của nhóm Cheng-Xiang chưa đánh giá cụ thể trong quá trình phát/thu với sự thay đổi khoảng cách các phần tử anten hai bên thu phát Đặc tính tương quan của mô hình còn có thể được khảo sát theo các phân bố đối với các góc tới AoA và các góc đi AoD như các phân bố Uniform, Laplace, Bessel hay Gauss

Nhóm tác giả trong [58] đưa ra ảnh hưởng của các góc phân bố lên các hàm tương quan nói chung Các hàm tương quan bên phát/thu lúc này được đưa về các công thức gần đúng theo các

Trang 22

frequency block coding) trong hệ thống đa anten phát đa anten thu MIMO-OFDM Việc mô

phỏng các mô hình kênh theo các chuẩn truyền dẫn cũ không đáp ứng yêu cầu các kênh băng rộng đặt ra Đồng thời tác giả cũng chưa nghiên cứu các vấn đề tương quan không gian trong

hệ thống khi thay đổi khoảng cách các phần tử anten Nhóm tác giả trong [39], [50] thực hiện

mã hóa khối tần số không gian SFBC trên các hệ thống MISO, MIMO-OFDM kênh chuyển tiếp hai chiều và triệt nhiễu và ước lượng kênh bằng các chuỗi tín hiệu dẫn đường Tuy nhiên chưa có nhóm kết quả liên quan đến mã hóa SFBC trong mô hình kênh phân tập không gian SCM trên hệ thống có ảnh hưởng của tương quan không gian trong hệ thống MIMO-OFDM Nhóm tác giả [89] mô phỏng kỹ thuật mã hóa lớp đứng thời gian không gian VBLAST trên trên các kênh fading Raylengh, thực hiện so sánh giải thuật VBLAST với các phương pháp cân bằng kênh và khảo sát cho các hệ thống nhiều anten thu/phát Nhóm tác giả [47] khảo sát dung lượng và thời gian thực trên hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA với giải thuật lớp thời gian không gian BLAST (Bell Laboratories Layered Space-Time) theo chuẩn LTE

Nhóm tác giả [42] nghiên cứu hệ thống MIMO-OFDMA dựa trên đề xuất cấp phát kênh động theo mức ngưỡng là tỉ số tín hiệu trên nhiễu Trong bài này, tác giả đưa vào hai phương pháp tách sóng ép không ZF (Zero- forcing) và bình phương tối thiểu trên các kênh fading Rayleigh Nhóm tác giả trong [43] đề xuất phương pháp cấp phát kênh động cho mạng di động

có kiến trúc nhiều ô và tái sử dụng tần số với công nghệ đa truy nhập MIMO-OFDMA Phương pháp cấp phát kênh kết hợp kỹ thuật tiền mã hóa có sử dụng thông tin vị trí của thuê bao để dự đoán nhiễu đồng kênh để nâng cao hiệu quả sử dụng băng tần và hạn chế tốc độ bít của kênh hồi tiếp

Luận án kế thừa các hàm tương quan của mô hình tham số đo đạc chuẩn LTE-A [16], mô hình hình học một vòng tròn chuẩn HiPERLAN/2 [99] và thực hiện so sánh hai mô hình này theo chuẩn LTE-A có cùng điều kiện đầu vào và cùng hệ trục đo quy chuẩn Việc so sánh này theo hiểu biết của NCS là chưa từng được công bố trên các tài liệu trong nước và quốc tế Luận

án cũng kế thừa phương pháp cấp phát kênh động với bộ cân bằng ZF và MMSE của tác giả Khương [42], từ đó, luận án đề xuất sử dụng tổ hợp mã hoá cho hệ thống MIMO-OFDMA có tác động của tương quan Với tổ hợp đề xuất, hiệu năng của hệ thống MIMO-OFDMA có ảnh hưởng của tương quan không gian đạt được tốt hơn và độ phức tạp của thuật toán thấp hơn

Trang 23

23

1.5 Các vấn đề giải quyết của luận án

Luận án đã tập trung vào 4 hướng tiếp cận từ 4 vấn đề mở như đã phân tích ở trên Với hướng tiếp cận 1: luận án khảo sát hàm tương quan không gian của hai phương pháp mô hình kênh hình học một vòng tròn và mô hình tham số đo đạc không gian SCM bằng cách thay đổi khoảng cách các phần tử anten bên phát và thu Từ đó luận án thực hiện so sánh hàm tương quan không gian chéo của mô hình hình học một vòng tròn Onering mở rộng với mô hình tham

số đo đạc không gian SCM để thấy mô hình tham số đo đạc không gian SCM là trường hợp tổng quát, phức tạp hơn Mặt khác điều này dẫn tới mô hình hình học đơn giản có thể thay thế cho mô hình tham số đo đạc nếu hai phương pháp mô hình kênh có cùng điều kiện đầu vào và trạm anten bên phía BS là vuông góc và thẳng đứng với phương nối tâm của hai hệ anten bên thu và bên phát

Với hướng tiếp cận 2, khi thay đổi khoảng cách anten, luận án sử dụng các phương pháp mã khối và kỹ thuật xử lý tín hiệu không gian thời gian trên các mô hình kênh có ảnh hưởng của tương quan không gian vào hệ thống đa anten phát/thu MIMO-OFDM Hiệu năng hệ thống tốt lên, đặc biệt là khi tăng khoảng cách phần tử anten bên trạm gốc BS Các tham số khoảng cách anten tối ưu bên phía trạm thu phát gốc là 10 (hoặc 11 ) và bên phía thiết bị di động là 0.5 Với mục đích là giảm tỉ lệ lỗi ký tự của hệ thống, mã hóa không gian tần số SFBC trong hệ thống đạt được hiệu năng tốt hơn so với các mã không gian thời gian STBC SFBC ít chịu ảnh hưởng của tương quan không gian nhất so với STBC và VBLAST

Với hướng tiếp cận 3: Với giả thiết đồng bộ bên phát thu là hoàn hảo, luận án sử dụng giải thuật lớp đứng thời gian không gian VBLAST-ZF, SFBC-VBLAST-ZF và SFBC-ZF để khảo sát hiệu năng của hệ thống có ảnh hưởng của tương quan không gian MIMO-OFDMA Dựa vào hai phương pháp mô hình kênh, số lượng người dùng cũng như số ký tự trong khung MAC khi sử dụng các giải thuật được khảo sát và phân tích trong hệ thống

Cuối cùng, với hướng tiếp cận 4: luận án đề xuất tổ hợp mã hóa tần số không gian kết hợp tách sóng bình phương tối thiểu SFBC-MMSE cho hệ thống MIMO-OFDMA đã xét So sánh với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF, tổ hợp SFBC-MMSE có kết quả tốt hơn đồng thời phương pháp mã hóa đơn giản hơn và số lượng các phép toán thực hiện nhỏ hơn

Trong hệ thống MIMO-OFDMA việc đánh giá hiệu năng hệ thống trên các kênh không gian tương quan sẽ được tính toán thông qua tỷ lệ lỗi ký tự SER (Symbol Error Rate) tại khối giải điều chế QAM-64 của hệ thống như hình 5

Trang 24

Giải mã STBC + cân bằng kênh

FFT

Tách mẫu dữ liệu

án đưa ra các trường hợp sử dụng mô hình kênh Onering thay thế cho mô hình kênh SCM

Luận án so sánh hai phương pháp mô hình kênh đa anten phát/ thu cho hệ thống thông tin vô tuyến băng rộng MIMO với các tham số và đặc tính kênh đo được theo chuẩn LTE-A:

- Hai mô hình kênh truyền đều sử dụng chung kết quả đo đạc về hàm công suất trễ của kênh, trải trễ lớn nhất

- Các điều kiện đầu về hướng góc anten phát và thu so với phương chuyển động là giống nhau trên cùng hệ trục đo

Kết quả so sánh của luận án:

Điểm giống nhau hai mô hình kênh:

Cả hai mô hình kênh đều cho kết quả hàm tương quan là giống nhau, nếu như các điều kiện đầu là giống nhau, cụ thể các tham số của hàm Onering được tính toán phù hợp với kết quả đo đạc ở mô hình SCM Điều này chứng tỏ hai mô hình kênh đều có thể được ứng dụng thực tế

Trang 25

25

Phương pháp Onering không áp dụng được trong mọi môi trường truyền dẫn mà cần có điều

kiện ràng buộc để mô hình kênh, cụ thể khoảng cách giữa MS và BS là D phải lớn hơn rất nhiều bán kính vòng tròn R Bán kính vòng tròn R lại được tính toán dựa trên trải trễ lớn nhất

của tín hiệu Do vậy trong những điều kiện truyền dẫn như ở các điều kiện địa hình nông thôn, miền núi, trải trễ có thể rất lớn, dẫn đến điều kiện ràng buộc để xây dựng mô hình không phù hợp, và khi đó mô hình hình tròn không thể biểu diễn được tất cả các đường tán xạ Khi đó không thể áp được các điều kiện đầu cho hai mô hình kênh giống nhau, cũng như là không thể

sử dụng mô hình Onering để thay thế mô hình kênh SCM

-Về độ tính toán phức tạp và độ chính xác của hai phương pháp:

Phương pháp mô hình kênh SCM rõ ràng là phức tạp và mất nhiều công sức hơn Để đo bằng thực nghiệm các điểm tán xạ để mô hình kênh thì cần nhiều hơn 2 tham số tự do là các góc lệch của đường truyền thành phần thứ của đường truyền chính thứ Trong khi đó mô hình kênh Onering chỉ cần đo đạc về hàm công suất trễ của kênh Tuy nhiên trong một số trường hợp thì không thực hiện được vì việc giả thuyết các điểm tán xạ trên vòng tròn không

mô tả hết được các điểm tán xạ thực tế Các mô hình toán học và tính toán bằng mô hình vòng tròn là đơn giản hơn so với SCM

Phương pháp Onering là sử dụng được và khả tín khi các điều kiện đầu được xây dựng đúng như với phép đo thực tế và các điều kiện giả thuyết về trễ truyền dẫn tối đa là không quá lớn so với trễ truyền dẫn của đường truyền trực tiếp Khi các điều kiện này không thỏa mãn thì việc

sử dụng Onering là không phù hợp

Kết luận 1: Các kết quả phân tích lý thuyết và mô phỏng của hai phương pháp mô hình kênh

hình học Onering và mô hình kênh không gian SCM đều cho ta những bộ tham số tối ưu bên bên phía thiết bị di động MS và phía trạm gốc BS lần lượt như sau: Với bộ tham số kênh truyền này luận án đề xuất sử dụng mô hình kênh Onering khi hệ anten bên phát và bên thu là thẳng đứng và vuông góc với phương nối tâm bên phát/thu

vì phương pháp mô phỏng Onering không yêu cầu đo đạc các tham số cụm tán xạ và thực hiện phương pháp đơn giản có ít hơn 2 tham số so với phương pháp SCM

Kết luận 2: Khi so sánh với cùng điều kiện đầu và so sánh tham số hệ thống và kênh truyền thì

đặc tính tương quan của hai mô hình là gần giống nhau, đặc biệt là trong trường hợp dàn hai anten trạm gốc là vuông góc đường nối tâm hai hệ anten Vì vậy trong trường hợp này thì luận

án đề xuất sử dụng mô hình Onering vì tính chất đơn giản của nó Trong trường hợp các anten bên phía trạm gốc dịch chuyển thì các hàm tương quan có sự dịch chuyển đối với nhau, khi đó luận án đề xuất sử dụng mô hình SCM vì tính chất gần thực tế do sử dụng nhiều bộ tham số mô phỏng

Trang 26

26

Kết luận 3: Trong trường hợp hai mô hình có các điều kiện đầu vào khác nhau thì tương

quan không gian hai mô hình sẽ khác nhau, việc chọn lựa các mô hình phù hợp sẽ theo các phân tích về ưu nhược điểm của từng mô hình

Đóng góp 2: Thông qua kết quả phân tích lý thuyết khảo sát hàm tương quan không gian và

mô phỏng hệ thống thống thông qua tỉ số lỗi ký tự SER, luận án đề xuất các bộ tham số tối ưu về khoảng cách anten phát và thu để tối ưu chất lượng hệ thống MIMO-OFDM sử dụng các kỹ thuật mã hóa kênh

Các bài toán tối ưu hệ thống ở lớp vật lý và lớp MAC là phức tạp, thông thường khó đưa ra lời giải tường minh bằng các phương pháp giải tích Cách làm thông thường là mô phỏng vét cạn tất cả các trường hợp để đưa ra sự đánh giá chính xác Luận án đã chỉ rõ sự liên hệ về các đặc tính tương quan của kênh truyền với chất lượng hệ thống thông qua tỉ lệ lỗi ký tự giữa một bên là các hàm toán học có thể mô hình được bằng giải tích và một bên là đại lượng phi tuyến không thể mô hình được Đây là kết quả có giá trị giúp các nhà thiết kế tiên lượng được chất lượng hệ thống

Đóng góp 3: Trên cơ sở xem xét các giải pháp mã hóa lớp vật lý, luận án xem xét tiếp tác động của tương quan không gian đến chất lượng hệ thống ở lớp MAC trong hệ thống MIMO-OFDMA

sử dụng phương pháp cấp phát kênh động

Các kết quả nghiên cứu trước đây ít đề cập đến mối liên hệ này, cụ thể nếu các đặc tính phân tập của kênh truyền trong môi trường người sử dụng được tận dụng, thì chính các đặc tính phân tập này sẽ làm cải thiện chất lượng hệ thống

Khi tăng số người sử dụng đến giá trị nhất định trên các kênh có hệ số tương quan thấp thì hiệu năng hệ thống tăng dần Đó là do hiệu quả của thuật toán cấp phát kênh Khi tăng số lượng ký tự trong khung MAC thì hiệu năng hệ thống giảm đi trong cả hai mô hình kênh

Đóng góp 4: Luận án đề xuất sử dụng tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống đa người sử dụng

Bằng phân tích lý thuyết và mô phỏng trên các kênh tương quan được xây dựng ở chương 2 luận án, NCS đã chỉ rõ tổ hợp SFBC-MMSE có chất lượng tốt nhất cho hệ thống MIMO-OFDMA

1.6 Những giới hạn trong các nghiên cứu của luận án

- Vấn đề đồng bộ coi như là lí tưởng trong cả trường hợp đường lên và xuống

- Đối với các hệ thống MIMO- OFDMA thì băng thông của hệ thống là cố định, số sóng mang con trên toàn hệ thống là cố định Trong một cell thì ảnh hưởng của nhiễu đồng kênh CCI (Co-channel Interference) là không có

- Thông tin kênh truyền ở phía thu là lý tưởng

Trang 27

27

1.7 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp tính toán giải tích được áp dụng để phân tích và giải các phương trình toán học liên quan tới các hàm tương quan hay mô tả các mô hình kênh vô tuyến Phương pháp tính toán được thực hiện trong luận án là tính toán bài toán tương quan, các phương pháp mã hóa khối, tỷ lệ lỗi ký tự và cấp phát kênh cho hệ thống

- Phương pháp Monte Carlo sử dụng mô phỏng Matlab xây dựng hệ thống và tính toán hiệu năng của hệ thống trong các môi trường của mô hình kênh phân tập không gian để tìm ra các quy luật và giá trị tối ưu nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng phổ Trong phương pháp Monte Carlo đặc tính các hàm tương quan không gian bên phát/thu được biểu diễn theo góc của đường truyền chính, mà các góc này lại được phân bố theo các hàm phân bố chuẩn Gauss và phân bố đều Uniform

1.8 Bố cục của luận án

Phần tổng quan luận án giới thiệu về mục tiêu nghiên cứu, tính mới của đề tài và các kết quả nghiên cứu trên thế giới liên quan đến hệ thống MIMO-OFDMA có ảnh hưởng của hệ số tương quan không gian Nội dung luận án bao gồm 4 chương:

Nội dung của chương 1:

Trong chương này, luận án khảo sát đặc tính tương quan không gian của các phương pháp phỏng tạo kênh LTE-A Từ đó tìm bộ thông số tối ưu về khoảng cách các phần tử anten bên thu và phát của mô hình hình học một vòng tròn Onering và mô hình tham số đo đạc không gian SCM của 3GPP Trong đó, đặc tính tương quan không gian phụ thuộc vào khoảng cách của các phần tử anten Các đặc tính tương quan trên mô hình kênh SCM trong các môi trường của 3GPP được khảo sát theo hai mô hình LOS, NLOS và theo các dạng hàm phân bố Luận án cũng thực hiện so sánh tương quan không gian của mô hình SCM với mô hình kênh Onering với cùng chuẩn truyền dẫn LTE-A với cùng thông số đầu vào trên cùng hệ trục đo Mô hình hình học Onering được xác định là đơn giản hơn và có thể thay thế mô hình tham số đo đạc SCM với cùng điều kiện đầu vào và vị trí anten bên BS Luận án đề xuất việc lựa chọn mô hình kênh phù hợp với các điều kiện của môi trường truyền dẫn và phạm vi ứng dụng của hai phương pháp mô hình kênh trong từng môi trường truyền dẫn

Trong chương này, luận án phân tích đánh giá ảnh hưởng của đặc tính tương quan không gian hệ thống MIMO-OFDM và đánh giá các phương pháp mã hóa và xử lý tín hiệu Luận án khảo sát hiệu năng của hệ thống khi sử dụng mã hóa khối không gian và kỹ thuật xử lý tín hiệu trên các kênh truyền dẫn đường xuống theo chuẩn LTE-A cho hai phương pháp mô hình kênh

Trang 28

28

Kết quả mô phỏng chỉ ra rằng hiệu năng hệ thống được cải thiện rõ rệt khi sử dụng mã SFBC

và tăng khoảng cách phần tử anten bên phía trạm gốc BS

Trong chương này, luận án đánh giá hiệu năng hệ thống khi sử dụng tổ hợp VBLAST-ZF kết hợp với thuật toán cấp phát kênh động cho hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA dựa trên hai phương pháp mô hình kênh không có ảnh hưởng của đặc tính tương quan Các kết quả mô phỏng đã đánh giá hiệu quả của thuật toán VBLAST-ZF trên hai mô hình kênh trong

hệ thống MIMO - OFDMA có ảnh hưởng tương quan không gian Kết hợp với phương pháp cấp phát kênh động, số lượng người dùng cũng như số ký tự trong khung MAC cũng ảnh hưởng đến hiệu năng của hệ thống

Trong chương này, luận án đánh giá tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF kết hợp với thuật toán cấp phát kênh động cho hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA dựa trên mô hình kênh SCM có ảnh hưởng của đặc tính tương quan Số lượng thuê bao khi sử dụng giải thuật trên cũng được tính toán trong hệ thống Mặt khác, luận án đề xuất tổ hợp SFBC-MMSE vào hệ thống đa truy nhập trên hai phương pháp mô hình kênh Giải thuật SFBC-MMSE cho ta chất lượng hệ thống tốt hơn đồng thời có độ phức tạp thấp hơn so với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF

Cuối cùng là kết luận và hướng phát triển của đề tài

Trang 29

29

CHƯƠNG 1 PHÂN TÍCH ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN VÀ

CÁC PHƯƠNG PHÁP PHỎNG TẠO KÊNH MIMO

Chương này luận án tập trung khảo sát đặc tính tương quan không gian của các mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering và mô hình tham số đo đạc không gian SCM Đặc tính tương quan không gian của kênh phụ thuộc vào khoảng cách giữa các phần tử anten bên phát và bên thu Luận án so sánh sánh đặc tính tương quan không gian của các mô hình kênh truyền với cùng điều kiện đầu vào và hệ trục đo cũng như đánh giá hiệu năng và khả năng ứng dụng của hai phương pháp mô hình kênh trên cho hệ thống thông tin di động Đồng thời luận án đưa ra các trường hợp sử dụng mô hình hình học Onering có thể thay thế cho mô hình tham số đo đạc không gian SCM trong từng điều kiện môi trường truyền dẫn Mặt khác, đặc tính tương quan không gian cũng được xét theo các phân bố của các biến ngẫu nhiên là các góc tới và các góc đi Chương này cũng thực hiện khảo sát hàm tương quan không gian bên phát và bên thu theo các hàm mật độ xác suất trong hai trường hợp truyền tín hiệu tầm nhìn thẳng và không có tín hiệu tầm nhìn thẳng của mô hình kênh tham

số đo đạc không gian SCM để thấy rằng các phân bố của các góc là các biến ngẫu nhiên không ảnh hưởng nhiều đến tương quan không gian của kênh MIMO

1.1 Biểu diễn toán học của ma trận tương quan kênh MIMO

Kênh là một quá trình ngẫu nhiên tuân theo các hàm phân bố tùy thuộc vào môi trường truyền dẫn Quá trình mô phỏng giúp người thiết kế phân tích hệ thống bằng các phần mềm chuyên dụng trước khi triển khai mạng thực như phỏng tạo kênh truyền trong điều kiện thực Khi đó ta có thể lựa chọn các phương pháp điều chế hay mã hóa kênh phù hợp Chất lượng hệ thống được đo đạc thông qua mô phỏng bằng cách sử dụng các kênh phỏng tạo

Do việc phỏng tạo kênh làm tối ưu hóa quá trình thực hiện mạng nên rất cần một mô hình kênh chính xác, phù hợp để mô phỏng, đánh giá, kiểm thử chất lượng các hệ thống này

) (

1 t x

1 t y

Hình 1.1 Mô tả mô hình kênh MIMO đường xuốngXét hệ thống kênh MIMO đường xuống trên hình 1.1 với trạm phát BS có anten và trạm di động MS có anten, khi khoảng cách các anten bên trạm gốc BS tương đối nhỏ và

Trang 30

30

khoảng cách thu-phát đủ xa thì tương quan không gian bên trạm đi động MS độc lập với hệ anten bên trạm gốc BS và ngược lại Tín hiệu bên phát của anten BS biểu diễn là [ ] , tương tự, tín hiệu bên thu của anten MS biểu diễn bởi [ ] Mối liên hệ giữa các tín hiệu đầu vào và tín hiệu đầu ra như sau với là trễ truyền dẫn lớn nhất của kênh:

truyền dẫn là hệ số kênh giữa anten thứ s có khoảng cách các anten bên phát bên BS và anten thứ u có khoảng cách các anten bên thu bên MS của tuyến thứ n Ma

trận kênh sẽ được biểu diễn như sau [82]:

= [

∑ ( )

Giả thiết khoảng cách giữa các phần tử anten bên phát và bên thu lần lượt là và ,

và là chênh lệch tần số và chênh lệch thời gian, hàm tương quan không gian – thời gian – tần số của các anten bên BS và bên MS được tính toán như sau:

〈 〉 (1.6)

Trang 31

có bề rộng độ ổn định băng thông tương hỗ của kênh phải nhỏ hơn độ rộng băng thông

1.2 Các phương pháp phỏng tạo kênh MIMO

Việc phân tập giữa các kênh MIMO phải được thực hiện sao cho các tín hiệu phát và thu trên các kênh fading là độc lập với nhau Yêu cầu cơ bản của fading độc lập là các tín hiệu thu được không tương quan với nhau Tuy nhiên trong thực tế, việc tối ưu khoảng cách và

vị trí giữa các anten là khó do vậy các kênh con của hệ thống MIMO-OFDM luôn tương quan trong cả thời gian và không gian Sự tương quan giữa các kênh con không gian có ảnh hưởng cơ bản đến hiệu năng hệ thống MIMO Vì vậy, ta có thể thấy rằng việc nghiên cứu

mô hình tương quan kênh MIMO vật lý là cần thiết để ước lượng chính xác hệ thống MIMO-OFDM Trong phần này, luận án khảo sát hàm tương quan không gian cũng như việc tính toán, mô phỏng hàm tương quan không gian trên các mô hình kênh hình học Onering và mô hình tham số đo đạc không gian SCM

1.2.1 Mô hình kênh hình học tán xạ một vòng tròn Onering

Mô hình một vòng tròn Onering [19], [81] là mô hình ngẫu nhiên dựa trên đặc tính hình học GBSM Nó dựa trên những đặc tính ngẫu nhiên của kênh bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận tia truyền đơn giản Tuy nhiên, thay vì mô hình hoá môi trường một cách chính xác, thì các dạng tán xạ (thường là các hàm phân bố Gauss phức) lại được phân tích bởi các hàm phân bố không gian Giả thiết các điểm tán xạ phân bố ngẫu nhiên xung quanh trạm di động, mô hình dựa vào vị trí các điểm tán xạ bằng việc áp dụng định luật cơ bản về phản xạ, tán xa các dạng sóng điện từ Mật độ tán xạ trong vùng tán xạ tạo thành cụm tán xạ

là các thông số giúp cho việc mô phỏng mô hình có tính tin cậy Các điểm tán xạ này sau đó

sẽ được xếp lên vòng tròn tán xạ bán kính là đặc trưng bởi tán xạ tương ứng tại cùng góc trên vòng tròn tán xạ mục đích là để tạo ra các thời gian trễ truyền dẫn phù hợp với kết quả

đo dựa trên mô hình hình học Dạng tán xạ nằm trên vòng tròn tán xạ xung quanh MS có bán kính vòng tròn xác định từ trải trễ RMS Mô hình hình học tán xạ một vòng tròn này áp dụng cho trường hợp không có tia truyền thẳng NLOS Trong đó khoảng cách giữa các phần tử anten bên BS và MS lần lượt là Hệ số là các góc ngẩng anten bên phía thuê bao MS và trạm gốc BS Đại lượng là góc tới của đường tới thứ n bên

MS, tương ứng như vậy, ta có góc đi là góc đi lớn nhất bên BS; đại lượng là góc dịch chuyển bên phía MS

Trang 32

32

Mô hình kênh hình học tán xạ một vòng tròn Onering được mô tả trong hình 1.2 Trong

đó, các dạng tán xạ, phản xạ và nhiễu xạ được mô hình hóa bởi các hàm phân bố thống kê Chia vòng tròn tán xạ thành cặp phân đoạn trong mỗi cặp hình thành một cụm tán xạ, với số điểm tán xạ là trong cặp thứ



BS



BS n

Hình 1.2 Mô hình kênh tán xạ một vòng tròn Onering [99]

Với điểm tán xạ, giá trị n là chỉ số tán xạ đới nằm trong cung tròn tán

xạ phân đoạn Tất cả các điểm này sẽ có pha ban đầu , tần số Doppler lớn nhất , góc tới Một giả thiết nữa là các điểm tán xạ nằm trong một cụm tán xạ có trễ truyền

dẫn τ n và hàm công suất trễ bằng nhau, trong đó, là trễ đường truyền

thực sự của tán xạ thứ n và ( ) là trễ thứ xác định bởi hàm kênh truyền rời rạc của mô hình kênh tham chiếu Cặp phân đoạn thứ liên quan tới hệ số suy hao của hàm trễ lan truyền rời rạc PDP của kênh Tổng số điểm tán xạ là không đổi, ta có điều kiện:

∑

Ta thực hiện phân bố các điểm tán xạ trong một phần cung tròn trên vòng tròn tán xạ Căn cứ vào góc tới phía MS là , ta sẽ xác định được điểm tán xạ thuộc cụm tán xạ nào Xét góc tới phía MS nằm trong khoảng 𝜑 , ta có điểm tán xạ thứ thuộc cụm tán xạ Trong mô hình ngẫu nhiên Onering giá trị pha và góc tới AOA là các biến ngẫu nhiên được tuân theo phân bố đều [0, ]

Ưu điểm của mô hình Onering là mô hình đơn giản và có thể sử dụng được trong các môi trường khác nhau Tuy nhiên vì Onering là mô hình hình học, góc tới AOAs và trễ truyền dẫn thực sự lại hoàn toàn tuân theo vị trí của các đới tán xạ , điều này lại không thực tế đối với kênh truyền Nhược điểm này có thể được loại bỏ nếu ta thực hiện nhiều vòng tròn tán xạ quanh thiết bị di động với các bán kính khác nhau Khi đó các giả thiết trở

Trang 33

33

nên thực tế hơn, do vậy, việc phát triển mô hình kênh MIMO chọn lọc tần số dựa trên mô hình hình học nhiều vòng tròn với một hay nhiều cụm tán xạ trên mỗi vòng tròn lại đơn giản và có thể dễ dàng thực hiện mô phỏng

Trong [7], độ tăng ích phức thay đổi theo thời gian từ anten bên BS

và anten bên MS của mô hình Onering ký hiệu là được biểu diễn như sau [99]:

∑

√

∑ ( )

∑

√

∑

[ ]

∑ ∑ ( (

[ ( )]*

( ( )*

,

∑ ∑ ( (

[ ( )]*

( ( )*

,

(1.11)

Trang 34

34

Khi và ta có hàm tương quan chéo không gian CCF của kênh MIMO với

2 anten phát và 2 anten thu như sau:

∑

∑ ∑ ( (

[ ( )]*

( ( )*

,

( ( )*

, [ ]

(1.13)

Hình 1.3 và hình 1.4 là các hàm tương quan không gian của mô hình Onering chuẩn LTE-A với tần số Doppler là 60 Hz Thiết lập ta có đồ thị tương quan không gian trong hình 1.3 Thiết lập ta có đồ thị tương quan không gian trong hình 1.4 Các kết quả mô phỏng đánh giá ảnh hưởng đặc tính tương quan trên mô hình kênh một vòng tròn được công bố trong bài báo ATC, 2012, công trình công bố số 1

Hình 1.3 Tương quan không gian bên MS mô

hình Onering

Hình 1.4 Tương quan không gian bên BS

mô hình Onering

1.2.2 Mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM

Mô hình không gian SCM [1], [57], [60] là mô hình tham số ngẫu nhiên Đặc tính ngẫu nhiên được hiểu là duy trì việc chọn lọc các vùng quan sát một cách ngẫu nhiên và chọn ngẫu nhiên các cấu trúc trong một cell (intra-cell) Phương pháp này có thể loại bỏ hoàn toàn tán xạ khỏi việc tổng hợp mô hình, khi đó các thành phần đa đường truyền không liên quan tới các điểm tán xạ nhưng lại tạo ra một miền các giá trị thông số mà người ta gọi là

Trang 35

: Hướng anten bên BS là góc hợp bởi phương ngang BS và hướng Bắc tham chiếu

: Góc đi AoD tầm nhìn thẳng giữa BS và MS so với phương ngang anten bên BS

: Góc đi AoD cho đường thứ so với góc đi LOS AoD

: Góc lệch của đường con thứ của đường thứ so với

: Góc đi AoD tuyệt đối của đường con thứ của đường thứ n bên

BS so với phương ngang BS

: Hướng anten bên MS là góc hợp bởi phương ngang MS và hướng Bắc tham chiếu

: Góc tới AoA tầm nhìn thẳng giữa BS và MS so với phương ngang anten bên MS

: Góc tới AoA của đường thứ so với góc tới LOS AoA

: Góc lệch của đường con thứ của đường thứ so với

: Góc tới AoA tuyệt đối của đường con thứ của đường thứ n bên

MS so với phương ngang MS

⃗: vector tốc độ máy di động MS; : Góc của vector tốc độ so với phương ngang MS

Hình 1.5 Thông số góc của mô hình SCM [1]

Mô hình kênh không gian SCM là mô hình mô hình tham số đo đạc không gian hoặc có thể gọi là mô hình theo chuẩn 3GPP/3GPP2 được xây dựng đặc biệt cho các mô phỏng mạng thế hệ thứ ba băng thông 5 MHz trong 3 môi trường đô thị lớn và ngoại ô cũng như trong đô thị nhỏ SCM có thể tạo ra trực tiếp các bộ tham số kênh truyền mà không chỉ rõ đặc tính tương quan không gian, do vậy khó có thể giải thích kết quả mô phỏng bằng các phân tích lý thuyết Đồng thời tính phức tạp của SCM thì cao hơn do thiết lập rất nhiều thông số SCM là mô hình được thực hiện rời rạc hoá một cách cụ thể, (tức là các góc AoD, AoA và góc trải AS là cố định) Mô hình có trễ đường truyền, mỗi đưòng truyền chính gồm một số đường thành phần có cùng độ trễ, nhưng có hướng đến và đi khác nhau Hình 1.5

Trang 36

36

mô tả bộ thông số góc định nghĩa cho bên phát và bên thu của mô hình [1], [2], [62], [83], [85]

1.2.2.1 Các tham số mô hình SCM theo 3GPP

Để mô phỏng cho mô hình SCM với hệ số fading nhanh trên mỗi đường truyền, tổ chức 3GPP định nghĩa các thông số: góc truyền, trễ đường truyền, hàm loga che khuất và vị trí của MS có thể cố định trong suốt thời điểm quan sát Bảng 1.1 là bảng các thông số sử dụng cho mô hình kênh phân tập không gian SCM được cho trong [1]

Bảng 1.1 Tham số mô hình kênh 3GPP [1]

Thông số chung Công suất tương

đối của đường truyền (dB)

Trễ (ns)

UE/Thiết bị di động NodeB/Trạm thu phát

Case C

PAS: Góc mở RMS

35 có phân bố Laplacian hoặc phân

bố đều 360

PAS: Phân bố Laplacian với góc mở RMS trên mỗi đường

2 hoặc 5Chuẩn 3GPP2:

DoT: 22.5 Góc AoD/AoA:

50 với góc mở 2;

20 với góc mở 5Hàm PDP: Phương

tiện- trên xe A

(Vehicular A)

Góc AoA: 67.5 với mọi đường

Số lượng đường

Tốc độ (km/h)

1.2.2.2 Các môi trường truyền của SCM

3GPP đưa ra ba môi trường truyền dẫn cho SCM như sau [1]:

- Vùng ngoại ô (Suburban Macro): là môi trường truyền dẫn có các tòa nhà cư dân, các khu rừng hoặc các vùng đồi núi không quá cao Vị trí của các anten bên trạm gốc BS ở phía trên cao so với các chùm tán xạ Vùng này có giá trị trải góc AS (Angle Spread) và độ trải trễ

DS (Delay Spread) tương đối nhỏ và khoảng cách giữa các trạm gốc là 3km

- Vùng đô thị lớn (Urban Macro): là môi trường truyền dẫn các khu đô thị lớn có các tòa nhà cao tầng, tín hiệu truyền bị tán xạ lớn Vị trí của các anten bên trạm gốc BS đặt cao trên nóc các tòa nhà Khoảng cách giữa các trạm gốc là 3km Môi trường này có giá trị trải góc

AS và trải trễ DS lớn Trong trường hợp các dãy phố hẹp nằm giữa hai tòa nhà cao tầng sẽ

có sự lệch hướng tia truyền hoặc tồn tại những cụm tán xạ do các tòa nhà cao tầng

- Vùng đô thị nhỏ (Urban micro): là môi trường truyền dẫn có khoảng cách giữa các trạm gốc là 1km Anten bên trạm gốc BS được đặt trên tầng cao nhất Giá trị trải góc AS bên BS

Trang 37

37

là cao, còn giá trị trải trễ DS trung bình Vì trạm gốc BS có bán kính phủ sóng nhỏ nên các thuê bao có tín hiệu truyền thẳng từ trạm gốc BS bắt buộc phải tính đến Bảng thông số các môi trường truyền dẫn cho mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM được cho trong

bảng 1.2

Bảng 1.2 Môi trường truyền dẫn [1]

Môi trường kênh truyền Ngoại ô Đô thị lớn Đô thị nhỏ



AS AS AoD r 



) , 0



AS AS AoD r 



U(-40o, 40o)

Giá trị AS trung bình bên MS E( AS,MS)=68o E( AS, MS)=68o E( AS, MS)=68o

Giá trị AS của mỗi đường truyền

DS

1.2.2.3 Thiết lập hệ số kênh truyền

Bộ thông số góc được định nghĩa cho mô hình SCM-3GPP trong [1], [16], [84] với các anten BS, MS có và anten là các phần tử được sắp xếp tuyến tính Hàm đáp ứng xung của kênh cho đường thứ của các anten bên MS và BS được biểu diễn như sau:

Trang 38

38

√ ∑ {

√ ( [ ( ) ])

√ ( ( )) [ ‖ ‖ ( ) ]

}

(1.14)

Với: là công suất của đường truyền chính thứ n; là hàm fading chuẩn log của tuyến

thứ n tại thời điểm xét; ( ) và là độ tăng ích anten của mỗi phần

tử anten BS và MS; là khoảng cách từ phần tử anten BS và khoảng cách từ phần tử anten MS so với phần tử anten đầu tiên; là pha của tuyến con thứ của đường thứ

n; với là bước sóng; ‖ ‖ là biên độ của vecto vận tốc MS

Ma trận kênh cho đường thứ là ma trận phức có phần tử thứ được biểu diễn như sau:

1.3.1 Mô hình kênh truyền không có tín hiệu tầm nhìn thẳng NLOS

Tham số mô phỏng mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM [1] với mô hình kênh

đa đường truyền, tham số mô hình được chọn là Model C, Vehicular A ở tốc độ 3 km/h Với 2 bên phát thu MS và BS đều chọn cấu hình mạng có khoảng cách giữa các anten bên

MS là 0.5λ còn ở bên BS là 10λ Giá trị của mỗi đường thành phần có góc mở bên BS là 2o

tại góc đi AoD 50o và góc mở tại bên MS là 35o tại góc tới AoA là 67.5o Ngoài ra các tham

số cho môi trường ngoại ô với N = 6 đường truyền và băng thông 5MHz trong bảng 1.2

Để đơn giản, trong hệ thống hai anten phát hai anten thu 2 2 MIMO-OFDM, giả thiết

dB và độ tăng ích của anten bên phát và bên thu là một Khi xét đến kênh MIMO băng rộng, hàm đáp ứng xung trên miền thời gian và trễ của từng đường truyền được biểu diễn như sau:

Trang 39

39

√ ∑ {

√ ( [ ( ) ])

√ ( ( )) [ ‖ ‖ ( ) ]

}

∑ √ ∑ {

( [ ( ) ]) ( ( )) [ ‖ ‖ ( ) ]

∑

∑ {

( ( )) ( ( )) [ ‖ ‖ ( ) ]

}

( )

(1.19)

Trong công thức (1.19), Δd s và Δd u là khoảng cách tương ứng của bên anten phát và thu,

và là thời gian trễ tương đối và tần số trễ tương đối giữa các đường truyền thành phần Khi và thiết lập Δds = Δd u = 0, thì hàm tự tương quan thời gian của kênh TCF (Temporal Auto-Correlation Function) là:

Trang 40

40

= ∑ ∑ ( ) (1.22)Nếu thì

= ∑ ∑ ( ) (1.23)Giá trị tuyệt đối của các cặp góc AoD , AoA của tuyến con thứ thuộc đường chính thứ được xác định như sau [1]:

(1.24)

Trong phần này, kênh LTE của mô hình Extended Vehicular A là mô hình tham chiếu,

được vẽ trong hình 1.6 và hình 1.7 Số lượng đường truyền dẫn, độ trễ (ns) và công suất

tương đối của đường truyền là thông số của mô hình Model C, với tốc độ 3 km/h như trong bảng 1.1

Hình 1.7 là hàm công suất trễ của kênh được nội suy theo các khoảng cách trễ đều nhau

từ hàm công suất trễ của tài liệu 3GPP vùng ngoại ô trong hình 1.6 Hình 1.8 và hình 1.9 là các hàm tự tương quan thời gian và tự tương quan tần số của kênh trong quá trình mô

Hình 1.6 Hàm rời rạc kênh theo 3GPP [1] Hình 1.7 Hàm rời rạc kênh nội suy khi thực hiện

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Tre truyen lan  (ns)

0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

Ham tuong quan tan so FCF

Định dạng
Số trang	139
Dung lượng	4,67 MB