Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Giảm can nhiễu trong hệ thống MIMO - OFDM

Mục đích nghiên cứu của luận án nhằm đề xuất được giải pháp giảm ICI sử dụng tối thiểu tín hiệu thử để hạn chế tiêu tốn dung lượng đường truyền. Đề xuất được giải pháp giảm ICI phi tuyến.

Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông

Mã số: 9.52.02.08

LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS TRẦN HỒNG QUÂN

.TS TRẦN HỒNG QUÂN

HÀ NỘI – 2018

Ệ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

GIẢM CAN NHIỄU TRONG HỆ THỐNG

MIMO - OFDM

IM QUANG

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình thực hiện luận án, Nghiên cứu sinh đã được Thầy hướng dẫn khoa học là PGS.TS Trần Hồng Quân định hướng nghiên cứu và tận tình chỉ bảo Nghiên cứu sinh xin được bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới Thầy về những chỉ bảo và định hướng đó

Nghiên cứu sinh cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới Lãnh đạo Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Khoa Quốc tế và Đào tạo Sau Đại học của Học viện, các đồng nghiệp tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông đã hỗ trợ, động viên tôi trong quá trình nghiên cứu

Cuối cùng, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình, nơi luôn là nguồn động lực và là chỗ dựa tinh thần vững chắc để tôi hoàn thành được luận án này

Nghiên cứu sinh

Nguyễn Kim Quang

viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, được sự giúp đỡ định hướng khoa học của PGS TS Trần Hồng Quân, Nghiên cứu sinh đã hoàn thành luận án này Nghiên cứu sinh xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc về những chỉ bảo và định hướng đó Nhân dịp này, nghiên cứu sinh cũng cảm ơn chân thành đối với lãnh đạo Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Khoa Quốc tế và Đào tạo Sau Đại học của Học viện

Nghiên cứu sinh xin trân trọng cảm ơn các đồng nghiệp tại Học viện Công nghệ Bưu chính viễn thông đã giúp đỡ, động viên tôi trong quá trình nghiên cứu

Cuối cùng tôi xin bày tỏ lòng biết ơn gia đình đã động viên, khích lệ tôi trong quá trình nghiên cứu

Nghiên cứu sinh

Nguyễn Kim Quang

LỜI CAM ĐOAN

Nghiên cứu sinh xin cam đoan, đây là công trình nghiên cứu do chính Nghiên cứu sinh thực hiện Các số liệu, kết quả trong luận án là hoàn toàn trung thực chưa từng được công bố trong bất cứ công trình nào của bất cứ tác giả nào khác

Người cam đoan

Nguyễn Kim Quang

Nguyễn Kim Quang

MỤC LỤC

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU vii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ viii

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU x

MỞ ĐẦU xi

CHƯƠNG 1 HỆ THỐNG MIMO – OFDM VÀ ICI TRONG MIMO-OFDM 1 1 1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 1

1 2 MÔ HÌNH HỆ THỐNG MIMO – OFDM 1

1.2.1 Mô hình nguyên lý hoạt động của hệ thống MIMO-OFDM 1

1.2.2 Mô hình dữ liệu của hệ thống MIMO-OFDM 2

1 3 ICI TRONG HỆ THỐNG MIMO-OFDM 10

1.3.1 ICI do dịch tần số sóng mang giữa bên phát và bên thu 10

1.3.2 ICI do trải Doppler 15

1.3.3 ICI do tính phi tuyến của hệ thống MIMO-OFDM 18

1 4 NHỮNG PHƯƠNG PHÁP GIẢM ICI CHỦ YẾU HIỆN NAY 23

1.4.1 Tự giảm ICI 24

1.4.2 Phát lặp các ký tự kết hợp ước lượng hợp lý cực đại 27

1.4.3 Giảm ICI bằng nắn dạng xung 29

1.4.4 Giảm ICI bằng phương pháp PIC-DSC 31

1.4.5 Giảm ICI bằng bộ cân bằng kênh 32

1.4.6 Nhận xét tổng quan về các giải pháp giảm ICI hiện nay 34

1 5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 35

CHƯƠNG 2 GIẢM ICI BẰNG CÂN BẰNG MÙ MIỀN TẦN SỐ DỰA TRÊN PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP 36

2 1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 36

2 2 MỐI QUAN HỆ GIỮA BÀI TOÁN GIẢM ICI VÀ BÀI TOÁN PHÂN TÍCH THÀNH PHẦN ĐỘC LẬP 36

2.2.1 Xem xét mô hình ICI tuyến tính như một bộ trộn tuyến tính 36

2.2.2 Các kỹ thuật tách trộn mù 40

2 3 NGUYÊN LÝ GIẢI PHÁP GIẢM ICI DỰA TRÊN ICA 47

2.3.1 Giảm ICI bằng phương pháp lặp 47

2.3.2 Giảm ICI bằng phương pháp lặp dựa trên ICA 50

2 4 XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÁY THU MIMO-OFDM DỰA TRÊN ICA 51

2.4.1 Máy thu MIMO dựa trên ICA 52

2.4.2 Mô hình máy thu MIMO-OFDM có cân bằng ICA 57

2.4.3 Mô hình máy thu MIMO-OFDM có cân bằng ICA-MMSE 61

2 5 XÂY DỰNG THUẬT TOÁN CHO BỘ CÂN BẰNG ICA 66

2.5.1 Xây dựng hàm mục tiêu 67

2.5.2 Xây dựng hàm kích hoạt 72

2.5.3 Xây dựng thuật toán học 74

2 6 GIẢM ICI BẰNG MÁY THU DỰA TRÊN CÂN BẰNG ICA-MMSE 76

2 7 MÔ PHỎNG GIẢI PHÁP GIẢM ICI BẰNG CÂN BẰNG MIỀN TẦN SỐ DỰA TRÊN ICA 79

2 8 KẾT LUẬN CHƯƠNG 86

CHƯƠNG 3 GIẢM ICI BẰNG CÂN BẰNG MIỀN THỜI GIAN KẾT HỢP VỚI NỘI SUY KÊNH VÀ BÁM KÊNH 88

3 1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG 88

3 2 GIẢM ICI BẰNG LỌC TUYẾN TÍNH TỐI ƯU 88

3.2.1 Giảm ICI bằng lọc tuyến tính tối ưu trong hệ thống SISO – OFDM 88

3.2.2 Giảm ICI bằng lọc tuyến tính tối ưu trong hệ thống MIMO – OFDM91 3.2.3 Những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của giải pháp lọc tối ưu và đề xuất phương án cải tiến 93

3 3 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP CẢI TIẾN LỌC TỐI ƯU VỚI NỘI SUY KÊNH BẰNG MẠNG NƠRON RBF 95

3.3.1 Bài toán nội suy với cách tiếp cận hàm cơ sở bán kính 95

3.3.2 Mạng nơron RBF 97

3.3.3 Bổ sung tham số đảm bảo hoạt động của mạng nơron RBF nội suy 99

3.3.4 Giảm ICI bằng lọc tối ưu kết hợp với ước lượng và nội suy kênh bằng

mạng RBF 102

3 4 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP CẢI TIẾN LỌC TỐI ƯU VỚI BÁM KÊNH BẰNG LỌC THÍCH NGHI NHÂN 107

3.4.1 Cải thiện lọc tối ưu bằng bám kênh 107

3.4.2 Phương pháp kernel và mô hình không gian trạng thái phi tuyến 110

3.4.3 Thuật toán bình phương nhỏ nhất đệ quy kernel 113

3.4.4 Đề xuất thuật toán bình phương nhỏ nhất đệ quy kernel mở rộng cho mô hình bám kênh 117

3.4.5 Giảm ICI bằng lọc tối ưu kết hợp với ước lượng và bám kênh bằng KRLS mở rộng 126

3 5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 128

KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 129

CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 131

TÀI LIỆU THAM KHẢO 132

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

ADC Analog -Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự sang số ARMA Autoregressive Moving Average Trung bình trượt tự hồi quy

AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu Gauss trắng cộng

BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit

BPSK Binary Phase Shift Keying Điều chế pha nhị phân

BSS Blind Source Seperation Tách nguồn mù

CFO Carrier Frequency Offset Dịch tần số sóng mang

CIR Channel Impulse Response Đáp ứng xung kênh

CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh

CP Cyclic Prefix Tiền tố chu kỳ

DAC Digital-Analog Converter Bộ chuyển đổi số sang tương tự DFE Decision Feedback Equalizer Cân bằng phản hồi quyết định

DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc

DVB-T Digital Video Broadcasting —

Terrestrial

Chuẩn công nghệ truyền hình kỹ thuật số mặt đất

EVD Eigenvalue Decomposition Phân rã trị riêng

EX-KRLS Extended Kernel Recursive

Least Squares

Bình phương nhỏ nhất đệ quy kernel

mở rộng FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh

FIR Finite Impulse Response Đáp ứng xung hữu hạn

HPA High Power Amplifier Bộ khuếch đại công suất cao

ICA Independent Component

Analysis

Phân tích thành phần độc lập ICI Inter Carrier Interference Can nhiễu giữa các sóng mang IFFT Inverse Fast Fourier Transform Biến đổi ngược Fourier nhanh

ISI Inter Symbol Interference Can nhiễu giữa các kí hiệu

KRLS Kernel Recursive Least Squares Bình phương nhỏ nhất đệ quy kernel LMS Least Mean Square Trung bình bình phương nhỏ nhất

MAP Maximum A posteriori

Probability

Xác suất hậu nghiệm cực đại

MIMO Multiple input – Multiple output Nhiều đầu vào – nhiều đầu ra

MLE Maximum Likehood Estimation Ước lượng hợp lý cực đại

MMSE Minimum Mean Square Error Sai số bình phương trung bình nhỏ

nhất MSE Mean Squared Error Sai số bình phương trung bình

OFDM Orthogonal Frequency Division

Multiplexing

Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao

PA Power Amplifier Bộ khuếch đại công suất

PAPR Peak to Average Power Ratio Tỷ số công suất đỉnh trên công suất

trung bình PCA Principle Component Analysis Phân tích thành phần chính

PIC Parallel Interference

Cancellation

Giảm can nhiễu song song

QAM Quadrature Amplitude

Modulation

Điều chế biên độ cầu phương

QPSK Quadrature Phase Shift Keying Điều chế pha cầu phương

RBF Radial Basis Function Hàm bán kính cơ sở

RBFNN Radial Basis Function Neural

Network

Mạng nơron hàm bán kính cơ sở

RF Radio Frequency Tần số vô tuyến

RLS Recursive Least Square Bình phương nhỏ nhất đệ quy

SIC Serial Interference Cancellation Giảm can nhiễu tuần tự

SINR Signal to Iinterference plus

SNR Signal to Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu

STBC Space Time Block Code Mã hóa khối không gian – thời gian

WiMAX Worldwide Interoperability for

Microwave Access

Khả năng tương tác mạng diện rộng bằng sóng siêu cao tần

WLAN Wireless Local Area Network Mạng cục bộ không dây

WSSUS Wide-Sense Stationary

E{ Kỳ vọng của biến ngẫu nhiên x

x Độ dài Euclid của vectơ x

 

0

J Hàm Bessel bậc 0 loại 1

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1: Mô hình hệ thống MIMO – OFDM Mt anten phát và Mr anten thu 2

Hình 1.2: Ảnh hưởng của CFO đến tính trực giao của các sóng mang con 11

Hình 1.3: Tỉ lệ lỗi bit hệ thống MIMO-OFDM khi có dịch tần số sóng mang [64] 15

Hình 1.4: Tỉ lệ lỗi bit hệ thống MIMO-OFDM do trải Doppler[61] 17

Hình 1.5: Sơ đồ hệ thống SISO – OFDM chịu ảnh hưởng HPA phi tuyến 18

Hình 1.6: Sơ đồ hệ thống OFDM tự giảm ICI 24

Hình 1.7: So sánh giữa các hệ số ICI qk, q k và  q k 26

Hình 1.8: So sánh CIR giữa không giảm ICI và giảm ICI bằng tự giảm nhiễu 27

Hình 1.9: Nguyên lý truyền lại kí hiệu kết hợp ước lượng hợp lý cực đại 28

Hình 1.10: So sánh BER giữa Ước lượng hợp lý cực đại và Tự giảm ICI[44] 29

Hình 1.11: Sơ đồ nguyên lý hệ thống giảm ICI bằng nắn dạng xung 30

Hình 1.12: CIR với các loại nắn dạng xung khác nhau[75] 31

Hình 1.13: Mô hình PIC-DSC [34] 32

Hình 1.14: Sơ đồ hệ thống cân bằng Per-Tone 34

Hình 2.1: Mô hình trộn tuyến tính 39

Hình 2.2: Mô hình trộn và tách nguồn 40

Hình 2.3: Mô tả ý tưởng giải pháp giảm ICI bằng BSS 46

Hình 2.4: Mô hình hệ thống MIMO với máy thu dựa trên ICA 52

Hình 2.5: Sơ đồ hệ thống MIMO-OFDM với máy thu ICA 58

Hình 2.6: Bộ cân bằng ICA cho sóng mang con tham chiếukr 59

Hình 2.7: Bộ cân bằng ICA cho sóng mang con k k   kr 59

Hình 2.8: Mô hình máy thu MIMO-OFDM với cân bằng ICA-MMSE 61

Hình 2.9: Sơ đồ khối máy thu ICA-MMSE 62

Hình 2.10: Sơ đồ MMSE cho sóng mang con k 62

Hình 2.11: Mô hình tách nguồn mù 67

Hình 2.12: Mô tả chi tiết ma trận tách 67

Hình 2.13: Đồ thị hàm kích hoạt φ(y) 74

Hình 2.14: Sơ đồ luồng tín hiệu của thuật toán học 75 Hình 2.15: Giảm ICI bằng máy thu ICA-MMSE kết hợp lặp tuần tự 76 Hình 2.16: Mô hình tổng thể của giải pháp giảm ICI đề xuất 78 Hình 2.17: BER theo SNR của giải pháp đề xuất và giải pháp “Tự giảm can nhiễu” khi độ dịch tần số chuẩn hóa  0.15và điều chế BPSK 80 Hình 2.18: BER theo SNR của giải pháp đề xuất và giải pháp “Tự giảm can nhiễu” khi độ dịch tần số chuẩn hóa  0.3và điều chế BPSK 81 Hình 2.19: BER theo SNR của giải pháp đề xuất và giải pháp “Tự giảm can nhiễu” khi độ dịch tần số chuẩn hóa  0.15và điều chế QPSK 81 Hình 2.20: BER theo SNR của giải pháp đề xuất và giải pháp “Tự giảm can nhiễu” khi độ dịch tần số chuẩn hóa  0.30và điều chế QPSK 82 Hình 2.21: BER theo SNR của giải pháp đề xuất và ZF-PDR, MMSE-PDR [19] 84 Hình 2.22: BER theo SNR khi có sử dụng và không sử dụng giải pháp đề xuất giảm ICI 86 Hình 3.1: Mô hình mạng RBF 98 Hình 3.2: Mô hình giải pháp lọc tối ưu miền thời gian kết hợp với ước lượng và nội suy kênh bằng mạng RBF 105 Hình 3.3: So sánh SINR Gain của giải pháp có nội suy kênh và không có nội suy kênh 106 Hình 3.4: Mô hình giải pháp lọc tối ưu miền thời gian kết hợp với ước lượng và bám kênh bằng lọc kernel 126 Hình 3.5: So sánh SINR Gain của giải pháp có bám kênh và không có bám kênh 128

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Bộ tham số mô phỏng giải pháp giảm ICI bằng cân bằng miền tần số dựa

trên ICA (Kịch bản 1) 80

Bảng 2.2: Bộ tham số mô phỏng giải pháp giảm ICI bằng cân bằng miền tần số dựa trên ICA (Kịch bản 2) 83

Bảng 2.3: Bộ tham số mô phỏng giải pháp giảm ICI bằng cân bằng miền tần số dựa trên ICA (Kịch bản 3) 85

Bảng 3.1: Thuật toán RLS 114

Bảng 3.2: Thuật toán KRLS 117

Bảng 3.3: Thuật toán RLS mở rộng 118

Bảng 3.4: Thuật toán KRLS mở rộng cho mô hình bám 124

Bảng 3.5: So sánh các thuật toán bám kênh Rayleigh 125

MỞ ĐẦU

Nhằm đáp ứng được các yêu cầu về tốc độ dữ liệu ngày càng cao, băng thông lớn trong khi tài nguyên vô tuyến ngày càng hạn chế, các hệ thống thông tin vô tuyến hiện đại phải đối diện với việc giải quyết hai bài toán cơ bản: một là nâng cao tốc độ truyền tin và hai là sử dụng một cách hiệu quả phổ tần Sự kết hợp công nghệ MIMO

và OFDM là một lời giải cho cả hai vấn đề đó

Công nghệ MIMO với việc sử dụng nhiều anten ở cả đầu phát và đầu thu đã cho phép tăng dung lượng đường truyền [47] mà không cần tăng công suất phát hoặc tăng băng thông Công nghệ ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) cho phép truyền dữ liệu đồng thời trên những sóng mang con băng hẹp, qua đó giảm thiểu hiệu ứng pha đing lựa chọn tần số, và pha đing đa đường

[37] Hệ quả, là vấn đề can nhiễu giữa các ký tự (InterSymbol Interference - ISI) vốn

là một vấn đề nan giải về cơ bản được giải quyết[58] Hơn nữa, khác với kiểu điều chế đa song mang trước đây, OFDM điều chế tín hiệu trên các sóng mang trực giao nhau nhưng cho phép phổ của chúng chờm lên nhau là một giải pháp hiệu quả để tận dụng phổ tần Hệ thống sử dụng hai công nghệ kết hợp MIMO và OFDM được gọi là

hệ thống MIMO-OFDM, một hệ thống hứa hẹn nhiều tiềm năng trong thông tin vô tuyến hiện đại Trên thực tế, hệ thống này được lựa chọn cho nhiều loại hình mạng, dịch vụ truyền thông vô tuyến hiện nay như mạng di động 4G LTE, WiMax, truyền hình số mặt đất DVB-T…[62]

Bên cạnh những ưu điểm nổi bật như đã nêu trên, hệ thống MIMO-OFDM cũng đặt

ra những thách thức không nhỏ Để đảm bảo truyền và nhận dữ liệu một cách chính xác, hệ thống MIMO-OFDM đòi hỏi tất cả các sóng mang con phải duy trì tính trực giao nghiêm ngặt Tuy nhiên trong thực tế, khi truyền qua kênh vô tuyến, mỗi sóng mang con chịu ảnh hưởng của kênh truyền sẽ bị dịch tần số, phá vỡ tính trực giao với các sóng mang khác, từ đó gây ra can nhiễu Can nhiễu giữa các sóng mang con như

vậy người ta gọi là ICI (InterCarrier Interference) [15, 75]

Việc tìm ra những giải pháp nhằm giảm ICI hiện đang là một trong những hướng nghiên cứu chính về hệ thống MIMO-OFDM [4] và luận án này cũng nằm trong hướng nghiên cứu đó

Mục tiêu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu của luận án là:

- Đề xuất được giải pháp giảm ICI sử dụng tối thiểu tín hiệu thử để hạn chế tiêu tốn dung lượng đường truyền

- Đề xuất được giải pháp giảm ICI phi tuyến

Đối tượng nghiên cứu của luận án là:

- ICI và các giải pháp giảm ICI trong MIMO-OFDM

- Các kỹ thuật cân bằng mù

- Các kỹ thuật nội suy kênh và bám kênh

Phạm vi nghiên cứu của luận án là:

- Hệ thống OFDM và can nhiễu giữa các sóng mang con trong OFDM

MIMO-Nhiệm vụ nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu đã nêu ở trên, nghiên cứu sinh tập trung vào các nhiệm vụ nghiên cứu như sau:

- Nghiên cứu tổng quát về hệ thống MIMO-OFDM và xây dựng mô hình toán của MIMO-OFDM

- Xây dựng mô hình của ICI trong các hệ thống MIMO-OFDM

- Nghiên cứu các giải pháp giảm ICI trong hệ thống MIMO-OFDM đang được

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu của luận án là sử dụng các mô hình toán cũng như các công

cụ toán học để mô tả, phân tích, và đưa ra các đề xuất mới Sử dụng các công cụ mô phỏng sự kiện rời rạc để kiểm chứng tính hợp lý của các giải pháp được đề xuất Việc nghiên cứu lý thuyết được kế thừa từ các công trình nghiên cứu liên quan mới nhất tính đến thời điểm hiện tại

Cấu trúc luận án

Các kết quả nghiên cứu và đóng góp mới của luận án được trình bày trong các chương theo cấu trúc như sau:

Chương 1: Hệ thống MIMO – OFDM và ICI trong MIMO-OFDM Chương này

trình bày nguyên lý hoạt động của hệ thống, mô hình dữ liệu của hệ thống OFDM, mô tả và phân tích toán học về ICI trong hệ thống MIMO-OFDM Chương 1 cũng tổng hợp các giải pháp giảm ICI đang được sử dụng hiện nay và đề xuất những vấn

MIMO-đề cần tiếp tục nghiên cứu, cải thiện để nâng cao hơn nữa hiệu quả giảm ICI Chương 1 cũng làm tiền đề cho các chương tiếp theo

Chương 2: Giảm ICI bằng cân bằng mù miền tần số dựa trên phân tích thành

phần độc lập Xuất phát từ cách nhìn nhận bài toán giảm ICI trong hệ thống

MIMO-OFDM như một bài toán tách trộn các thành phần độc lập, chương này trình bày đề xuất sử dụng lý thuyết tách nguồn mù để giải quyết bài toán giảm ICI trong MIMO-OFDM Để thực hiện được điều đó, luận án đã kế thừa kết quả nghiên cứu về máy

thu MIMO mù dựa trên kỹ thuật phân tích thành phần độc lập (Independent Component Analysis-ICA), trên cơ sở đó, xây dựng máy thu MIMO-OFDM mù và đề

xuất ứng dụng máy thu này trong giải pháp giảm ICI bằng cân bằng miền tần số

Chương 3: Giảm ICI bằng cân bằng miền thời gian kết hợp với nội suy kênh và

bám kênh Chương này trình bày một giải pháp cân bằng miền thời gian để giảm ICI

đã được chấp nhận và tham chiếu rộng rãi là lọc tối ưu và phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến tính hiệu quả của giải pháp này Từ đó, luận án đề xuất hai giải pháp mới để

bổ sung hoàn thiện thêm giải pháp lọc tối ưu nói trên, đó là: ước lượng và nội suy kênh

bằng mạng nơron hàm cơ sở bán kính (Radial Basis Function Neural Network-RBFNN)

và ước lượng ,bám kênh bằng lọc thích nghi nhân (Kernel Adaptive Filtering) Các giải

pháp này sẽ được kết hợp với lọc tối ưu để trở thành các giải pháp cân bằng miền thời gian mới, có khả năng làm việc trong môi trường phi tuyến, điều mà giải pháp lọc tối ưu ban đầu chưa có

Trong phần Kết luận và kiến nghị, nghiên cứu sinh tóm tắt các nội dung đề xuất

chính của luận án và đưa những kiến nghị về các vấn đề mở cần tiếp tục nghiên cứu Trong quá trình thực hiện nghiên cứu, nghiên cứu sinh luôn cố gắng bám sát các tài liệu khoa học, cập nhật công bố bởi các tác giả khác để đề xuất mới của nghiên cứu sinh có tính thời sự và tính mở Nội dung chi tiết của luận án sẽ được trình bày dưới đây

CHƯƠNG 1

HỆ THỐNG MIMO – OFDM VÀ ICI TRONG MIMO-OFDM

1 1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG

Chương này trình bày tổng quan về hệ thống MIMO-OFDM và mô hình dữ liệu của

MIMO-OFDM Chương này sẽ phân tích, làm rõ những nguyên nhân gây ra ICI

trong hệ thống MIMO-OFDM và ảnh hưởng của ICI tới hiệu năng của hệ thống

Trong chương này, luận án cũng trình bày tổng quan về các giải pháp giảm ICI chủ

yếu hiện nay , tiến hành phân tích để tìm ra những điểm còn cần nghiên cứu để bổ

sung, hoàn thiện nhằm nâng cao hiệu quả giảm ICI trong hệ thống MIMO-OFDM

1 2 MÔ HÌNH HỆ THỐNG MIMO – OFDM

1.2.1 Mô hình nguyên lý hoạt động của hệ thống MIMO-OFDM

Hệ thống MIMO – OFDM có M t anten phát và M r anten thu được biểu thị trên Hình

1.1

Tại đầu phát, dữ liệu nhị phân từ nguồn được đưa qua bộ điều chế số (BPSK, QAM )

sau đó được chia vào các nhánh theo không gian qua bộ phân theo không gian Mỗi

nhánh là một bộ phát OFDM, bao gồm biến đổi IFFT,chèn thêm CP rồi sau đó đưa

qua bộ biến đổi DAC (Digital-Analog Converter) để chuyển sang tương tự trước khi

đưa ra các anten phát

Tại phía máy thu, tín hiệu nhận được từ anten thu trước hết được đưa qua bộ ADC để

chuyển đổi sang số, tiếp theo là gỡ bỏ CP đã được chèn thêm vào, rồi đưa qua bộ

biến đổi FFT, sau đó tín hiệu được chuyển đổi song song sang nối tiếp để đưa tới bộ

giải mã để cho ra tín hiệu cuối cùng nhận được

Các quá trình nói trên sẽ được trình bày bằng mô hình dữ liệu của hệ thống

MIMO-OFDM trong phần tiếp theo của luận án Trong mô hình dữ liệu này cũng như xuyên

suốt toàn bộ luận án, kênh được giả thiết là kênh Rayleigh và có mô hình kênh là

WSSUS (Wide-Sense Stationary Uncorrelated Scattering), có nghĩa rằng mômen bậc

hai của kênh là dừng, kênh chỉ phụ thuộc vào thời gian, đồng thời trễ của các tán xạ

là không tương quan nhau WSSUS là mô hình thường được sử dụng trong các

nghiên cứu về thông tin vô tuyến hiện nay[55]

Hình 1.1: Mô hình hệ thống MIMO – OFDM Mt anten phát và Mr anten thu

1.2.2 Mô hình dữ liệu của hệ thống MIMO-OFDM

Mô hình tín hiệu hệ thống MIMO-OFDM được trình bày tiếp theo đây trên cơ sở giả thiết rằng: hệ thống là tuyến tính, kênh biến đổi theo thời gian nhưng được coi như không thay đổi trong thời gian truyền một ký tự (kênh như vậy được gọi là quasi-static [55]), và không có sự chênh lệch tần số giữa bên bên thu và bên phát

Mô hình tín hiệu băng gốc tương đương của hệ thống MIMO-OFDM như trình bày trong Hình 1.1 có M t anten phát và M r anten thu, số sóng mang con là K như sau:

Định nghĩa vectơ tín hiệu gốc tại miền tần số phát đi ứng với ký tự OFDM phát thứ

KÊNH

DỮ LIỆU

ĐÍCH

t M

1

r M

11

t M

r M

1

MÃ HÓA MIMO

GIẢI MÃ MIMO

IFFT IFFT

FFT

S/P

S/P P/S

P/S

P/S P/S

S/P S/P

pK  n    s pK  n s pK  n s pK  n  

s

với s pKi  n  là giá trị mẫu tại thời điểm thứ n tại anten phát thứ i

Với các định nghĩa trên, mối liên hệ giữa tín hiệu miền thời gian và tần số được xác định bởi phương trình:

I là ma trận đơn vị có kích thước Mt  Mt , ký hiệu  biểu thị tích Kronecker

1

Để loại trừ hiện tượng ISI, CP sẽ được cộng thêm vào vectơ s   p để thành vectơ tín hiệu phát đi Ký hiệu vectơ này là u   p Ký hiệu độ dài của CP là K CP thì độ dài của vectơ u   p sẽ là KTot la   K KCP Định nghĩa u   p như sau:

  p     pKTot la   , pKTot la  1 , ,   pKTot la  KTot la  1   T

Trong đó, u  pKTotal  n  là vectơ mẫu tín hiệu thứ n sau khi đã cộng thêm CP và

được định nghĩa như sau:

up-convert) và phát vào kênh vô tuyến

Mối liên hệ giữa tín hiệu phát đi, tức là tín hiệu sau khi đã được chèn thêm CP và tín hiệu ban đầu khi chưa chèn CP được xác định bởi:

Vì giả thiết về kênh truyền là quasi-static như đã nêu trên, nên kênh là không đổi

trong quá trình truyền một ký tự OFDM Giả sử kênh được đặc trưng bởi L cụm tán

xạ, khi đó kênh pha đing đa đường giữa anten phát thứ i và anten thu thứ j có thể

được mô hình hóa bởi bộ lọc đáp ứng xung hữu hạn (FIR) phức rời rạc băng gốc

tương đương có bậc là L-1 với các hệ số hp ji,   l với l là chỉ số biểu thị mắt lọc (tap),

l =0, 1, ,L-1 và chỉ số p là một số nguyên lớn hơn 0, biểu thị rằng đây là các hệ số tương ứng với tín hiệu phát thứ p và các hệ số này sẽ thay đổi khi p thay đổi

Ký hiệu ma trận đáp ứng xung của kênh là hp, khi đó hp được biểu diễn bởi:

u đã phát đi như sau:

  p     pKTot la   , pKTot la  1 , ,   pKTot la  KTot la  1   T

với r pK j Total n là giá trị mẫu thu được ở thời điểm thứ n tại anten thu thứ j

Tại thời điểm thứ n, phương trình tín hiệu của hệ thống với lưu ý rằng kênh tương đương với bộ lọc FIR có L mắt lọc, sẽ là:

v pK n là nhiễu cộng Gauss phức ở thời điểm thứ n tại anten thu thứ j, có

trung bình bằng 0 và phương sai là v2

Khi đó, từ phương trình tín hiệu hệ thống tại thời điểm thứ n, ta có thể viết lại dưới

dạng ma trận cho cả khối tín hiệu OFDM như sau:

 p   p A  p   p B p 1  p

Từ phương trình (1.6), có thể nhận thấy rằng L-1 thành phần đầu tiên của r   p , tức

là  r  pKTotal  , r pKTotal  1 , ,  r  pKTotal   L 2  sẽ bị ảnh hưởng bởi thành phần ISI là h u p B  p  1  vì ma trận  B

p

h có L-1 hàng có giá trị khác không Tại

phía thu, CP sẽ được gỡ bỏ nhằm loại trừ ISI Giả thiết rằng độ dài của CP, tức là

Trong đó, x  pK  n  là vectơ tín hiệu thu tại thời điểm thứ n được định nghĩa như

sau:

r

T M

h được gọi là ma trận đáp ứng xung tương đương của kênh

Từ (1.12) và (1.13), có thể viết phương trình tín hiệu tại thời điểm thứ n của hệ thống

Trong đó, FK là ma trận biến đổi Fourier rời rạc K điểm

Thay x( )p được xác định từ (1.13) vào (1.15), ta có :

MIMO-(1.20), có thể viết phương trình tín hiệu miền tần số tại mỗi sóng mang k của hệ

thống MIMO-OFDM như sau:

 pK  k   p   k k , pK  k    pK  k 

1 3 ICI TRONG HỆ THỐNG MIMO-OFDM

Căn cứ theo mô hình dữ liệu của hệ thống MIMO-OFDM như đã trình bày ở phía trên, có thể thấy rằng không tồn tại can nhiễu giữa các sóng mang con Cụ thể, biểu

thức (1.22) cho thấy tín hiệu thu tại kênh con thứ k sẽ chỉ bao gồm thành phần tín hiệu phát của kênh con thứ k đó mà không có thành phần tín hiệu của các kênh con

khác Hệ thống khi đó không có hiện tượng ICI Sở dĩ có được điều này là do chúng

ta đã chấp nhận những giả thiết: hệ thống là tuyến tính, kênh biến đổi theo thời gian nhưng coi như không thay đổi trong thời gian truyền một ký tự OFDM (quasi-static),

và không có độ dịch tần số sóng mang giữa bên phát và bên thu Tuy nhiên, những điều kiện lý tưởng nêu trên khó thỏa mãn trong điều kiện thực tế Luận án sẽ tiến hành phân tích để làm rõ rằng nếu một trong các điều kiện trên không thỏa mãn thì hiện tượng ICI sẽ xảy ra như thế nào

1.3.1 ICI do dịch tần số sóng mang giữa bên phát và bên thu

Xem xét hệ thống MIMO-OFDM được trình bày tại Hình (1.1) của chương trước Phương trình hệ thống MIMO-OFDM được trình bày tại (1.13) trong miền thời gian

và (1.19) trong miền tần số thể hiện mối quan hệ giữa tín hiệu thu về và tín hiệu phát

đi với giả thiết rằng không có sự sai lệch tần số sóng mang giữa đầu phát và máy thu Trên thực tế, do các bộ dao động nội trong máy thu và máy phát thường có sự khác nhau về tần số, nên giữa tần số sóng mang của máy thu và tần số sóng mang của máy phát luôn luôn tồn tại một độ lệch  f Độ lệch này được gọi là dịch tần số sóng

mang (Carrier Frequency Offset – CFO) và là một trong những nguyên nhân chủ yếu

gây ra mất trực giao giữa các sóng mang con, dẫn đến hiện tượng ICI [64] Ảnh hưởng của CFO đến tính trực giao của các song mang con được mô tả ở Hình 1.2

Hình 1.2: Ảnh hưởng của CFO đến tính trực giao của các sóng mang con

Độ dịch tần số chuẩn hóa  được xác định bằng tỷ lệ giữa độ dịch tần số song mang

f

 và khoảng tần số của mỗi sóng mang con f :

f f

e

 

Biểu thức (1.27) cho thấy rằng trường hợp này tương đương với kênh có nhân thêm một hệ số pha đing là

2 n

j K

e

 

Ma trận đáp ứng xung tương đương của kênh có tính cả hệ số pha đing được suy ra từ

ma trận biểu diễn tại (1.12) và được viết như sau:

Đối với tín hiệu miền tần số tại sóng mang con thứ k , ta có phương trình:

n k q lq

K

jK K

 

2 1

, 0

sin

sin 1

Nếu bỏ qua yếu tố đa đường (tức là xét trong trường hợp đặc biệt với L=1) và chuẩn

hóa hệ số kênh thì biểu thức trên được viết lại thành:

1 0

sin sin

j k q

j k q K

k q e

q k

k q

e K

0 sin sin

j k q K

Hình 1.3 biểu thị đường cong tỉ lệ lỗi bit của hệ thống có 64 sóng mang con với điều chế BPSK lần lượt cho các trường hợp độ dịch tần số chuẩn hóa

Hình 1.3: Tỉ lệ lỗi bit hệ thống MIMO-OFDM khi có dịch tần số sóng mang [64]

1.3.2 ICI do trải Doppler

Ngoài nguyên nhân do lệch tần số của các bộ dao động nội như đã nêu ở trên, dịch tần số song mang còn sinh ra do hiệu ứng Doppler, khi mà bên phát và bên thu không đứng yên mà chuyển động tương đối đối với nhau Giả thiết rằng bên phát đứng yên

và bên thu di chuyển, hiệu ứng Doppler sẽ sinh ra một độ dịch tần Doppler

 , trong đó v là vận tốc chuyển động, c là vận tốc lan truyền sóng điện

từ trong môi trường và  là góc giữa phương chuyển động của người dùng với phương kết nối giữa anten thu và anten phát Dịch tần số Doppler sẽ tác động làm thay đổi tần số sóng mang từ f sang tần số c f c f d f c 1 vcos

 . Biểu thức trên

cho thấy rằng khi tốc độ chuyển động v càng lớn thì độ dịch tần số sóng mang càng

lớn Tương tự như đã phân tích ở trên, độ dịch tần này sẽ làm sản sinh ra hiện tượng ICI

Ma trận đáp ứng xung tương đương của kênh như trình bày tại (1.12) không còn là

Phương trình tín hiệu tại thời điểm thứ n của hệ thống như sau theo (1.14) có thể

được viết lại như sau:

0

L

l p l

p Doppler

K K

Với thành phần Hp Doppler_  k q, với k =0, 1, ,K-1 và q =0, 1, ,K-1 của ma trận

Biểu thức (1.49) cho thấy tại tín hiệu thu ở sóng mang con thứ k đã xuất hiện các

thành phần tín hiệu từ các sóng mang con khác Đó chính là hiện tượng ICI trong hệ thống

Hình 1.4: Tỉ lệ lỗi bit hệ thống MIMO-OFDM do trải Doppler[61]

Sử dụng mô hình Jakes với hàm tương quan R D    J0 2   fd  [40], tỷ lệ công suất sóng mang trên nhiễu được xác định như sau:

   

1

0 1

1 2

0 1

1.3.3 ICI do tính phi tuyến của hệ thống MIMO-OFDM

Một trong những nhược điểm chính của hệ thống MIMO – OFDM là tỷ số công suất

đỉnh trên công suất trung bình ( Peak To Average Power Ratio- PAPR) cao [29] Đối với các tín hiệu có công suất cao, các bộ khuếch đại công suất (Power Amplifiers – PA) phải làm việc ở miền phi tuyến Vì vậy, các PA sẽ tạo ra méo phi tuyến làm cắt

phổ và tạo ra những khối phổ của kênh con này chồng lấn sang các kênh con Điều này sẽ dẫn đến can nhiễu giữa các kênh con mà người ta gọi là ICI phi tuyến

Hình 1.5: Sơ đồ hệ thống SISO – OFDM chịu ảnh hưởng HPA phi tuyến

Để làm rõ hiện tượng ICI phi tuyến, trước hết, chúng ta triển khai biểu diễn toán học

mô tả hiện tượng này trong trường hợp khi hệ thống là SISO-OFDM (tức là trường hợp riêng khi số anten phát và anten thu bằng 1 (Mt  Mr  1)),như được trình bày tại Hình 1.5 và sau đó sẽ mở rộng các biểu diễn toán học này cho hệ thống MIMO-OFDM

Trong sơ đồ được trình bày tại Hình 1.5, PA được mô hình hóa bằng một đa thức với các hệ số có giá trị phức và độc lập với tần số Mô hình như vậy được gọi là mô hình

đa thức không nhớ (memoryless polynomial), được sử dụng rộng rãi trong các tài liệu

để đặc trưng cho méo biên độ và pha của các bộ khuếch đại công suất [21,22] Tín

hiệu trong miền thời gian được khuếch đại bởi một PA được mô hình hóa bởi đa thức

có bậc 2M+1 với các hệ số của đa thức được ký hiệu là c2m1 0   m M

Theo mô hình dữ liệu của hệ thống MIMO-OFDM đã trình bày tại chương 1 áp dụng cho trường hợp Mt  Mr  1, tín hiệu miền thời gian u   p được đưa vào PA là tín hiệu đã chèn thêm CP vào tín hiệu nguồn miền thời gian s   p ban đầu Theo (1.2) thì:

  p  CP   p

Trong đó u   p được định nghĩa bởi:

  p    u pK  Tot la   , u pKTot la  1 , ,  u pK  Tot la  KTot la  1   T

u

với u pK  Total  n  là tín hiệu tại thời điểm thứ n

Từ (1.2), ACP trong trường hợp hệ thống SISO-OFDM được xác định như sau:

Cho vectơ có kích thước N  1, a   a a0, , ,1 aNTvới N là một số nguyên lớn hơn

0, ta định nghĩa phép toán 2m1  và vectơ Ψ2m 1  a như sau:

M A

m M A

Với Hp  k k , là đáp ứng tần số đối với sóng con mang thứ k của ký tự OFDM thứ p

và được biểu diễn bởi:

0

1,

p M

Tiếp theo, chúng ta sẽ triển khai mở rộng biểu diễn toán cho hệ thống MIMO-OFDM Tiếp tục sử dụng mô hình đa thức không nhớ cho các bộ khuếch đại công suất, theo

đó, tại mỗi anten thứ i , PA được mô hình hóa bởi đa thức có bậc 2M+1 với các hệ

số của đa thức được ký hiệu là c2m1,i 0   m M , 1 i M t Tín hiệu thu tại mỗi anten được trộn tuyến tính từ các nguồn phát, vì vậy từ (1.60), chúng ta có thể viết lại phương trình tín hiệu thu miền tần số tại anten thu thứ j như sau :

Với H p ji,  k k, là đáp ứng tần số đối với sóng con mang thứ k của ký tự OFDM thứ

p giữa anten phát thứ i và anten thu thứ j.và được biểu diễn bởi:

  1   2

0

1,

1 4 NHỮNG PHƯƠNG PHÁP GIẢM ICI CHỦ YẾU HIỆN NAY

Như đã trình bày ở trên, hệ thống MIMO-OFDM có nhiều ưu điểm nổi trội và hiện đang được sử dụng rộng rãi trong thông tin vô tuyến hiện đại nhưng đồng thời cũng đặt ra những vấn đề lớn phải giải quyết Một trong những vấn đề đó là can nhiễu giữa các sóng mang con trong hệ thống – ICI ICI làm giảm tỷ lệ công suất tín hiệu trên can nhiễu cộng nhiễu(SINR) và ảnh hưởng tiêu cực tới hiệu năng của hệ thống [63] MIMO-OFDM đòi hỏi tính trực giao nghiêm ngặt giữa các sóng mang con, trong quá trình truyền tin, bất kỳ yếu tố nào làm phá vỡ tính trực giao đó cũng sẽ dẫn đến ICI Mục 1.2 đã trình bày những nguyên nhân chủ yếu của ICI là dịch tần số sóng mang,

do trải Doppler xảy ra trong môi trường di động, và do tính phi tuyến của hệ thống Cho đến nay, đã có rất nhiều công trình nghiên cứu theo các cách tiếp cận khác nhau nhằm giảm ICI và các hướng mới vẫn tiếp tục nghiên cứu, đề xuất Mặc dù có rất

nhiều các công trình nghiên cứu, đề xuất giải pháp giảm ICI, tuy nhiên có tổng hợp các giải pháp này thành các hướng chính như sau[75]:

1.4.1 Tự giảm ICI

Phương pháp tự giảm ICI (ICI Self Cancellation) được Yuping Zhao và Sven –

Gustav Haggman đưa ra năm 2001 trong [83] Ý tưởng chính của phương pháp này là

hy sinh dung lượng đường truyền để phát dư thừa dữ liệu với một cơ một cơ chế phát thích hợp trên một nhóm các sóng mang con sao cho ICI tạo ra trong nhóm đó tự triệt tiêu lẫn nhau Vì vậy, phương pháp này được gọi là tự giảm nhiễu

Để làm rõ nguyên lý của phương pháp này, luận án phân tích trong trường hợp ICI

sinh ra do dịch tần số trong hệ thống có một anten phát và một anten thu với K sóng

mang con như trình bày trong Hình 1.6

Hình 1.6: Sơ đồ hệ thống OFDM tự giảm ICI Điều chế tự giảm ICI

Các ký tự phát được sắp xếp theo cách như sau:

GIẢI ĐIỀU CHẾ

TỰ GIẢM ICI GIẢI ĐIỀU CHẾ SỐ

DỮ LIỆU NGUỒN

DỮ LIỆU RA

KÊNH