Thiết kế tối ưu bộ tiền mã hóa trong hệ thống thông tin vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng

Tuy nhiên, đối với các hệ thống viễn thông ngoài hiệu suất sử dụng phổ thì năng lượng cung cấp cho các thiết bị cũng là yếu tố vô cùng quan trọng và là một thách thức lớn cho sự phát tri

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

HUỲNH NHẬT QUANG

THIẾT KẾ TỐI ƯU BỘ TIỀN MÃ HÓA TRONG

HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN NHẬN THỨC CÓ

THU THẬP NĂNG LƯỢNG

AN OPTIMAL DESIGN OF PRECODERS IN

WIRELESS COGNITIVE RADIO SYSTEMS WITH

Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS HÀ HOÀNG KHA

Cán bộ chấm nhận xét 1 :

Cán bộ chấm nhận xét 2 :

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG TP.HCM ngày tháng năm

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: 1

2

3

4

5

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

Số : /BKĐT

KHOA : ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

BỘ MÔN: VIỄN THÔNG

1 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

1 Tên đề tài luận văn ( Tiếng Việt và Tiếng Anh) :

Tên Tiếng Việt: Thiết kế tối ưu bộ tiền mã hóa trong hệ thống thông tin vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng

Tên Tiếng Anh: An optimal design of precoders in wireless cognitive radio systems with energy harvesting

2 Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu)

Nghiên cứu về hệ thống thông tin vô tuyến nhận thức và các kỹ thuật thu thập năng lượng vô tuyến Mô hình toán học tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến có thu thập năng lượng Xây dựng giải thuật tối ưu hóa để thiết kế các khối tiền mã hóa trong hệ thống thông tin vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng

Mô phỏng đánh giá hiệu quả của giải thuật tối ưu hóa

3 Các kết quả dự kiến

Giải thuật và phần mềm thiết kế tối ưu khối tiền mã hóa trong hệ thống thông tin

vô tuyến nhận thức có xét đến thu thập năng lượng vô tuyến

4 Ngày giao nhiệm vụ luận văn: 01/2019

5 Ngày hoàn thành nhiệm vụ : 07/2019

6 Họ và tên người hướng dẫn : Phần hướng dẫn :

PGS.TS Hà Hoàng Kha Toàn bộ

Nội dung và yêu cầu LATN đã được thông qua Bộ môn

Ngày tháng năm

(Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên)

PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN

Người duyệt (chấm sơ bộ) : _

Ngày bảo vệ :

Điểm tổng kết : _

Nơi lưu trữ luận án : _

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên em xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy PGS.TS Hà Hoàng Kha đã hướng dẫn tận tình, chỉ dẫn em trong suốt quá trình thực hiện luận văn Thầy đã trang bị cho em những kiến thức vô cùng quý báu, giúp em có định hướng đúng đắn để hoàn thành luận văn Tôi xin được chân thành cảm ơn các nhà khoa học, tác giả các công trình công bố đã trích dẫn trong luận án vì đã cung cấp nguồn tư liệu quý báu, những kiến thức liên quan, quan trọng trong quá trình nghiên cứu hoàn thành luận văn

Thứ hai, tôi xin được gửi lời cảm ơn đến Quý thầy cô đã và đang dạy ở Bộ môn Viễn Thông tại trường Đại Học Bách Khoa Tp.HCM đã giúp tôi xây dựng được kiến thức nền tảng, tạo điều kiện để tôi thực hiện được luận văn này

Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, đồng nghiệp và các bạn khóa cao học 2017 đã giúp đỡ, động viên để tôi thuận lợi thực hiện luận văn này

Xin chân thành cảm ơn!

Tp Hồ Chí Minh, ngày 24 tháng 06 năm 2019

HUỲNH NHẬT QUANG

TÓM TẮT

Trong cuộc sống ngày nay, thông tin liên lạc đóng một vai trò rất quan trọng và không thể thiếu được Tuy nhiên, đối với các hệ thống viễn thông ngoài hiệu suất sử dụng phổ thì năng lượng cung cấp cho các thiết bị cũng là yếu tố vô cùng quan trọng và là một thách thức lớn cho sự phát triển ổn định, bền vững của các hệ thống thông tin vô tuyến Ý tưởng để giải quyết vấn đề trên chính là kết hợp mạng vô tuyến nhận thức với truyền năng lượng và thông tin đồng thời Và đây cũng là một hướng nghiên cứu quan trọng trong thời gian gần đây bởi các tổ chức và nhà khoa học

Trong luận văn này, mục tiêu chính là thiết kế bộ tiền mã hóa tại trạm gốc nhằm tối ưu hóa dung lượng kênh và năng lượng thu thập tại người dùng trong mạng vô tuyến nhận thức đa người dùng sử dụng nhiều anten có thu thập năng lượng (MUMIMO-CR-SWIPT) Luận văn này đề xuất sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn cùng phương pháp hàm phạt để giải quyết các vấn đề vừa nêu Ba bài toán tối ưu khác nhau được khảo sát: Tối ưu dung lượng kênh, năng lượng thu thập với điều kiện công suất phát và ngưỡng can nhiễu; Tối ưu dung lượng kênh với điều kiện công suất phát, ngưỡng can nhiễu và năng lượng thu thập tối thiểu Cuối cùng, bằng thực hiện các mô phỏng với số liệu cụ thể, các kết quả sẽ được sử dụng để đánh giá hiệu năng và tính khả thi của mô hình mạng MUMIMO-CR-SWIPT

ABSTRACT

Nowadays, communication plays a very important and indispensable role However, for telecommunication systems, in addition to spectrum efficiency, energy supplied to mobile devices is also a very important factor and is a great challenge for stable and sustainable development of radio communication systems The idea to solve this problem is to combine Cognitive Radio (CR) and Simultaneous Wireless Information and Power Transfer (SWIPT) This is also a recent research trend by organizations and scientists

In this thesis, the main objective is to design a pre-coding set at the base station

to optimize the channel capacity and havested energy for users in the multi-user cognitive radio network using multiple antennas with energy havesting (MUMIMO-

CR-SWIPT) This thesis proposes to use the Particle Swarm Optimization

algorithm and the Penalty method to solve the above mentioned problems There are three different optimization problems investigated in this thesis: Optimizing the channel capacity or the energy havesting with the transmit power and interference threshold constanints; Optimizing the channel capacity provided that the transmit power, interference threshold and minimum harvested energy constraints Finally,

by performing numerical simulations with specific data, the results will be used to evaluate the performance and the feasibility of the MUMIMO-CR-SWIPT network model

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan:

Bản luận văn tốt nghiệp này là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Hà Hoàng Kha

Các lý thuyết, thông tin được trình bày trong luận văn được tham khảo từ các tài liệu khoa học được chọn lọc và có độ tin cậy cao Các số liệu, kết quả trong luận văn là số liệu trung thực và do tôi thực hiện

Tp Hồ Chí Minh, ngày 24 tháng 06 năm 2019

HUỲNH NHẬT QUANG

Danh mục từ viết tắt

CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh

GA Genetic Algorithm Giải thuật di truyền

ICT Information and

Communications Technology

Công nghệ thông tin và truyền thông

ID Information Decoding Giải mã thông tin

IoT Internet of Things Internet vạn vật

MIMO Multiple Input Multiple Output Đa ngõ vào đa ngõ ra

MUMIMO Multi-User MIMO MIMO đa người dùng

NLoS Non Line of Sight Tầm nhìn không thẳng

PSO Particle Swarm Optimization Tối ưu bầy đàn

P-ID Primary Information Decoding Giải mã thông tin sơ cấp

QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ

SDR Software Defined Radio Vô tuyến điều khiển bằng phần

mềm

RFID Radio Frequency Identification Nhận dạng qua tần số vô tuyến RF-EH Radio Frequency – Energy

Harvesting

Thu thập năng lượng sóng vô tuyến

SUMIMO Single-User MIMO MIMO đơn người dùng

SVD Singular Value Decomposition Phân rã giá trị số

SWIPT Simultaneous Wireless

Information and Power Transfer

Truyền thông tin và năng lượng

vô tuyến đồng thời

S-BS Secondary Base station Trạm gốc thứ cấp

S-EH Secondary Energy Havesting Thu thập năng lượng thứ cấp

S-ID Secondary Information

Decoding

Giải mã thông tin thứ cấp

WPT Wireless Power Transfer Truyền năng lượng vô tuyến

Danh sách hình vẽ

Hình 1.1: Dung lượng thông tin và số thiết bị di động trong các năm 1

Hình 1.2: Mô tả lỗ phổ (hố phổ) 2

Hình 1.3: Tổng lượng điện tiêu thụ và khí CO2 phát thải của ngành ICT 2

Hình 2.1: Mô hình hệ thống thông tin vô tuyến 5

Hình 2.2: Ảnh hưởng của kênh truyền đến tín hiệu 6

Hình 2.3: Mô hình 2 tia 8

Hình 2.4: Mô hình 10 tia 9

Hình 2.5: Ảnh hưởng của suy hao và hiệu ứng bóng đến vùng phủ cell 10

Hình 2.6: Hiệu ứng đa đường của kênh truyền vô tuyến 11

Hình 2.7: Đáp ứng, công suất kênh truyền đa đường 12

Hình 2.8: Phân loại các loại fading 13

Hình 2.9: Các dạng của Small-Scale Fading 14

Hình 2.10: Mô hình Doppler 15

Hình 2.11: Mô tả máy thu, phát nhiều anten trong hệ thống MIMO 16

Hình 2.12: Đường lên, xuống của hệ thống MUMIMO 18

Hình 2.13: Tiền mã hóa tại máy phát và shaping tại máy thu 19

Hình 2.14: Phân bổ công suất theo giải thuật Water-filling 20

Hình 2.15: Mạng vô tuyến thông minh dự vào SDR 21

Hình 2.16: Mô hình vô tuyến thông minh dạng nền 23

Hình 2.17: Mô hình vô tuyến thông minh dạng đan xen 24

Hình 2.18: Sơ đồ nguyên lý của wireless EH module 26

Hình 2.19: Mô hình WPT 26

Hình 2.20: Ứng dụng truyền năng lượng trường gần 27

Hình 2.21: SWIPT thông qua các trạm gốc tĩnh và trạm di động 29

Hình 2.22: Các kiến trúc bộ thu SWIPT 30

Hình 3.1: Mô hình MUMIMO-CR-SWIPT 33

Hình 3.2: Cực trị địa phương và cực trị toàn cục 39

Hình 3.3: Sự thay đổi vị trí và vận tốc trong PSO 42

Hình 3.4: Lưu đồ thuật toán PSO 43

Hình 3.5: Lưu đồ giải thuật các bài toán 44

Hình 4.1: Kết quả mô phỏng bài toán 1 46

Hình 4.2: Kết quả mô phỏng bài toán 2 47

Hình 4.3: Kết quả mô phỏng bài toán 3 48

Hình 4.4: Kết quả mô phỏng với thông số tương tự Hình 5 trong [23] 49

Hình 4.5: Kết quả mô phỏng với thông số tương tự Hình 9 trong [23] 50

Danh sách bảng

Bảng 2.1: Hệ số mũ suy hao tiêu biểu trong các môi trường truyền 7 Bảng 4.1: Thông số mô phỏng 45

Mục lục

CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU 1

1.1 Lí do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 3

1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3

1.4 Phương pháp nghiên cứu 4

1.5 Cấu trúc luận văn 4

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN THÔNG TIN VÔ TUYẾN, VÔ TUYẾN NHẬN THỨC VÀ THU THẬP NĂNG LƯỢNG VÔ TUYẾN 5

2.1 Kênh truyền vô tuyến 5

2.1.1 Khái niệm về hệ thống thông tin vô tuyến 5

2.1.2 Các hiện tượng ảnh hưởng đến chất lượng kênh truyền vô tuyến 6

2.1.2.1 Suy hao trên kênh truyền 6

2.1.2.2 Hiệu ứng che khuất (Shadowing) 10

2.1.2.3 Hiệu ứng đa đường 11

2.1.3 Kênh Fading 13

2.1.4 Hiệu ứng Doppler 14

2.2 MIMO 15

2.2.1 Tổng quan 15

2.2.2 Multi-User MIMO 17

2.2.3 Phân rã SVD và thuật toán Water-filling 18

2.2.3.1 Phân rã SVD 18

2.2.3.2 Giải thuật Water-filling 19

2.3 Vô tuyến nhận thức 21

2.4 Thu thâp năng lượng 24

2.5 Truyền thông tin và năng lượng vô tuyến đồng thời 29

2.6 Các kết quả liên quan 31

2.7 Kết luận 32

CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN CÓ THU THẬP NĂNG LƯỢNG VÀ GIẢI THUẬT TỐI ƯU 33

3.1 Mô hình hệ thống 33

3.1.1 Xây dựng mô hình hệ thống 33

3.1.2 Phương pháp hàm phạt 36

3.1.3 Các bài toán tối ưu 37

3.1.3.1 Bài toán tối đa dung lượng kênh tại người dùng S-ID với điều kiện ràng buộc công suất phát tại S-BS và ngưỡng can nhiễu người dùng chính 37

3.1.3.2 Bài toán tối ưu năng lượng thu thập tại người dùng S-EH với điều kiện ràng buộc công suất phát của S-BS và ngưỡng can nhiễu người dùng chính 37

3.1.3.3 Bài toán tối ưu dung lượng kênh với điều kiện ràng buộc công suất phát của S-BS, năng lượng thu thập tối thiểu và ngưỡng can nhiễu cho người dùng chính 38

3.2 Giải thuật tối ưu 39

3.2.1 Bài toán tối ưu 39

3.2.2 Tối ưu bầy đàn 41

3.2.2.1 Tổng quan PSO 41

3.2.2.2 Thuật toán PSO 41

3.2.3 Lưu đồ giải thuật các bài toán 44

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG TỐC ĐỘ BIT VÀ NĂNG LƯỢNG THU THẬP TỐI ƯU CỦA HỆ THỐNG 45

4.1 Bài toán 1 46

4.2 Bài toán 2 47

4.3 Bài toán 3 48

4.4 So sánh kết quả 49

4.5 Kết luận 51

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 52

5.1 Kết luận 52

5.2 Hướng phát triển 52

CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU

1.1 Lí do chọn đề tài

Trong cuộc sống ngày nay, thông tin liên lạc đóng một vai trò rất quan trọng và không thể thiếu được Nó quyết định nhiều mặt hoạt động của xã hội, giúp con người nắm bắt nhanh chóng các thông tin có giá trị về văn hoá, kinh tế, khoa học kỹ thuật rất đa dạng và phong phú Chính vì vậy, các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông với những phương tiện thông tin hiện đại ứng dụng công nghệ tiên tiến phải đáp ứng nhu cầu và đòi hỏi ngày càng cao cả về chất lượng, dung lượng và tính đa dạng của khách hàng trong khi tài nguyên băng thông giới hạn Hình 1.1 thể hiện dự đoán lượng dữ liệu trung bình mỗi tháng (exabytes/tháng) [1] cũng như số lượng người dùng di động (tỉ người) [2] trên thế giới trong các năm và dự đoán tiếp theo

Hình 1.1: Dung lượng thông tin và số thiết bị di động trong các năm

Theo Ed Thomas: “Nếu xét toàn bộ dải tần số vô tuyến từ 0 đến 100 GHz và quan trắc ở một thời gian và không gian cụ thể, thì chỉ có từ 5% đến 10% lượng phổ tần được sử dụng” [3] Khoảng tần số trống không được sử dụng được định nghĩa là khoảng trắng hay hố phổ Chính vì vậy, yêu cầu cấp thiết đặt ra là một hệ thống vô tuyến có khả năng tận dụng các hố phổ này để hoạt động như một mạng thứ cấp mà không ảnh hưởng đến chất lượng mạng sơ cấp Với ưu điểm giải quyết được nhu cầu của con người mà chính xác hơn là giải quyết được bài toán cạn kiệt phổ tần thì

vô tuyến nhận thức được các nhà khoa học quan tâm hơn mười năm trở lại đây

Hình 1.2: Mô tả lỗ phổ (hố phổ)

Hình 1.3: Tổng lượng điện tiêu thụ và khí CO2 phát thải của ngành ICT Cùng với đó, theo thống kê năm 2015 [4], Hình 1.3 thể hiện lượng điện năng tiêu thụ và lượng CO2 toàn ngành công nghệ thông tin – truyền thông (Information Communications Technology – ICT) thế giới tiêu thụ ước tính khoảng 242TWh (chiếm 1.15% lượng điện toàn cầu) và thải ra môi trường khoảng 169 triệu tấn CO2(chiếm 0.34% trên toàn cầu) Chính vì vậy một nguồn năng lượng thay thế để hạn

chế sử dụng năng lượng hóa thạch cũng là một vấn đề được nghiên cứu gần đây Bên cạnh các nguồn năng lượng môi trường xung quanh (mặt trời, gió, sóng,…) thì thu thập năng lượng vô tuyến cũng là một khái niệm được quan tâm phát triển giúp đảm bảo hoạt động của hệ thống bởi nhiều ưu điểm như truyền tới nhưng môi trường mà các nguồn năng lượng trên không thể đáp ứng như tầng hầm, lòng đất,…

và ít chịu ảnh hưởng của thời tiết

Bên cạnh đó, với nhu cầu trao đổi các nguồn thông tin đa phương tiện, hình ảnh video chất lượng cao với tốc độ lớn đang ngày càng trở nên bức thiết nhất là trong các ứng dụng thời gian thực của hệ thống IoT thì công nghệ truyền dẫn đa đầu vào

đa đầu ra (MIMO) với khả năng cung cấp tốc độ truy cập lên đến hàng Gbps là một ứng cử viên triển vọng

Từ những thông tin trên, luận văn này sẽ hướng đến một giải pháp thỏa mãn bài toán sử dụng hiệu quả phổ tần, nâng cao tốc độ hệ thống cũng như cung cấp giải pháp về năng lượng duy trì hoạt động của một hệ thống thông tin vô tuyến

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn sẽ tập trung nghiên cứu mạng truyền thông vô tuyến nhận thức đa anten có thu thập năng lượng (MUMIMO-CR-SWIPT) trong điều kiện ràng buộc ở mạng sơ cấp, thứ cấp và trạm phát gốc với các tiêu chí:

- Áp dụng các thuật toán, phương pháp toán tối ưu để cải thiện hiệu suất sử dụng phổ tần hệ thống thứ cấp

- Giảm ảnh hưởng can nhiễu gây ra bởi hệ thống thứ cấp lên máy thu sơ cấp

- Xây dựng chương trình mô phỏng để đánh giá hiệu năng thu thập năng lượng trong mạng vô tuyến nhận thức

1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu

Trong khuôn khổ luận văn này, mô hình mạng vô tuyến nhận thức đa anten có thu thập năng lượng MUMIMO-CR-SWIPT với một trạm gốc thứ cấp S-BS (Secondary Base Station) chia sẻ phổ tần với mạng sơ cấp có M anten sẽ được khảo sát để hỗ trợ KI người dùng nhận tín hiệu thông tin S-ID (Secondary Information Decoding) và KE người dùng thu năng lượng S-EH (Secondary Energy Harvesrt) trong cùng một phổ tần với KP người dùng chính P-ID (Primay Information

Decoding) được cấp phép mà không làm suy giảm cũng như ảnh hưởng hiệu suất của người dùng chính

Bằng việc áp dụng các phương pháp toán học, dung lượng thông tin và công suất phát của trạm gốc S-BS sẽ được tối ưu thông qua một bộ tiền mã hóa Bộ tiền mã hóa sẽ thể hiện tính tối ưu và hiệu quả thông qua các kết quả mô phỏng

Các kết quả thu được từ quá trình tính toán, mô phỏng không những phục vụ cho những nghiên cứu mà còn có thể cung cấp thông tin xây dựng hệ thống trong thực

tế Tuy nhiên, cần phụ thuộc vào nhiều yêu cầu về nền tảng kỹ thuật, công nghệ, và điều kiện kinh tế - xã hội để áp dụng vào thực tế vào cuộc sống

1.4 Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sẽ khảo sát những công trình nghiên cứu khoa học liên quan từ các hội nghị, tạp chí uy tín Dựa trên các mô hình toán học và lý thuyết đã được kiểm chứng, luận văn sẽ kết hợp kỹ thuật truyền thông MUMIMO tăng cường hiệu suất

sử dụng phổ, kỹ thuật vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR) chia sẻ phổ, truyền thông tin và năng lượng đồng thời (Simultaneous Wireless Information and Power Transfer - SWIPT) thu thập năng lượng để tạo ra mạng MUMIMO-CR-SWIPT

Tính khả thi của mô hình, thuật toán sẽ được đánh giá thông qua kết quả mô phỏng bằng phần mềm Matlab

1.5 Cấu trúc luận văn

Sau thời gian tìm hiểu, luận văn sẽ trình bày những nội dung đã nghiên cứu được trong 5 chương: Chương 1 giới thiệu tổng quan về luận văn Chương 2 của luận văn

sẽ trình bày cơ sở lý thuyết về kênh truyền vô tuyến, tổng quan truyền năng lượng

vô tuyến, truyền thông tin và năng lượng vô tuyến, MIMO và các công trình nghiên cứu liên quan Chương 3 sẽ trình bày về toán tối ưu, mô hình hệ thống MUMIMO-CR-SWIPT, thuật toán PSO và áp dụng để tìm ma trận tiền mã hóa tối ưu Chương thứ 4 sẽ trình bày các kết quả mô phỏng bằng phần mềm Matlab Từ đó, đánh giá về tính khả thi của mô hình cũng như sự hiệu quả của thuật toán Chương 5 sẽ tóm tắt lại kết quả nghiên cứu, đồng thời đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo của luận

án

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN THÔNG TIN VÔ TUYẾN, VÔ TUYẾN NHẬN THỨC VÀ THU THẬP NĂNG LƯỢNG VÔ TUYẾN

Trong chương này, các lý thuyết về đặc tính của kênh truyền vô tuyến, những kỹ thuật sẽ được áp dụng trong luận văn cũng như những nghiên cứu tương ứng trong thời gian gần đây sẽ được giới thiệu để cung cấp cái nhìn tổng quát

2.1 Kênh truyền vô tuyến

Ngày nay, các phương tiện thông tin được chia thành hai phương pháp cơ bản, đó

là thông tin vô tuyến và thông tin hữu tuyến Trong đó, mạng thông tin vô tuyến đóng vai trò quan trọng bởi tính tiện lợi

Trong mạng thông tin vô tuyến ngoài phần nguồn phát và nguồn thu thì kênh truyền là một trong các thành phần quan trọng nhất và có cấu trúc tương đối phức tạp bởi nó chịu nhiều ảnh hưởng từ môi trường, thời tiết,…

Hình 2.1 là cấu trúc đơn giản của một hệ thống thông tin vô tuyến Đầu tiên, nguồn tin được mã hóa nguồn để giảm thiểu các thông tin dư thừa và mã hóa kênh

để chống lại các lỗi do kênh truyền gây ra Tại máy thu, tín hiệu nhận được sẽ trải qua các quá trình ngược lại so với phía phát Kết quả là tín hiệu được giải mã và thu lại tại phía thu và chất lượng tín hiệu thu được phụ thuộc vào kênh truyền, các phương pháp mã hóa, điều chế và ghép kênh

Hình 2.1: Mô hình hệ thống thông tin vô tuyến

Kênh vô tuyến

Giải điều chế, giải ghép kênh

Khác với kênh truyền hữu tuyến với các đặc điểm ổn định và có thể dự đoán được, các kênh truyền vô tuyến là hoàn toàn ngẫu nhiên và không dễ dàng phân tích Dựa vào các đặc tính gây ra biến đổi của tín hiệu trên kênh truyền, ngoài ba hiệu ứng suy hao (Path Loss), che khuất (Shadowing) và đa đường (Multipath) thì thông tin còn chịu ảnh hưởng của hiệu ứng Doppler, … Chính vì vậy, yêu cầu cơ bản là nắm vững các đặc tính kênh truyền vô tuyến để có thể lựa chọn các cấu trúc của hệ thống, kích thước của các thành phần và thông số tối ưu của hệ thống

Hình 2.2: Ảnh hưởng của kênh truyền đến tín hiệu

2.1.2.1 Suy hao trên kênh truyền

Suy hao (Path Loss) là sự suy giảm mật độ công suất của sóng truyền dẫn vô tuyến khi lan truyền thông qua một môi trường trên một khoảng cách

- Mô hình suy hao trong không gian tự do

Suy hao không gian tự do là hiện tượng tín hiệu phát bị suy hao vì năng lượng được phát tán xung quanh anten phát Tín hiệu đến máy thu theo tầm nhìn thẳng (Line of Sight, LoS) Tỷ số công suất tín hiệu thu và phát trong môi trường tự do là:

2

4

l r

t

G P

Với G l là tích số của độ lợi anten phát và anten thu,  là bước sóng của tín hiệu,

d là khoảng cách từ phía thu đến phía phát Công suất tín hiệu thu được biểu diễn

dưới dạng dBm:

- Mô hình suy hao đơn giản

Khi cần phân tích tổng quan về thiết kế hệ thống, ta có thể sử dụng một mô hình gần đúng để dự đoán các tổn hao từ số liệu tham chiếu Mô hình đó gọi là mô hình suy hao đơn giản

Công suất tín hiệu thu trong mô hình suy hao đơn giản được biểu diễn:

d





  là hằng số đơn vị phụ thuộc vào đặc tính anten và

suy hao kênh truyền trung bình, d0là khoảng cách tham chiếu cho trường xa của anten,  là hệ số mũ suy hao

Ta có bảng tóm tắt các giá trị của hệ số mũ suy hao  trong một số môi trường khác truyền khác nhau (Bảng 2.1)

Bảng 2.1: Hệ số mũ suy hao tiêu biểu trong các môi trường truyền

Macrocells thành thị 3.7-6.5 Microcells thành thị 2.7-3.5

- Mô hình tia

Suy hao trong không gian tự do ít chính xác vì hiếm khi có trường hợp mà máy thu chỉ nhận được một tia truyền thẳng LoS từ máy phát mà chịu tác động của các hiện tượng tán xạ, nhiễu xạ, phản xạ Tuy nhiên, để đơn giản hóa, sử dụng mô hình tia, trong đó giả định một số lượng cố định các mặt phản xạ với vị trí xác định và sử dụng các phương trình hình học để mô tả kênh truyền

2 tia đối với tín hiệu băng hẹp là:

l r

G G e  x x và R  1 Thay các xấp xỉ và (2.7), (2.8) vào (2.6) ta có công suất thu được tính như sau:

2 2 2

2

44

 Mô hình 10 tia (Dielectric Canyon)

Khi đưa vào môi trường đô thị, sẽ có vô số các đường phản xạ từ mặt đường và các toà nhà, hoặc phản xạ qua lại giữa các tòa nhà trước khi đến vị trí của các anten thu Tuy nhiên, để đơn giản ta bỏ qua các tín hiệu với công suất nhỏ không đáng kể Hình 2.4 mô tả mô hình 10 tia kết hợp tia LoS và các tia phản xạ từ mặt đất (GR), tia phản xạ một lần trên tường (SW), hai lần phản xạ trên tường (DW), ba lần phản

xạ trên tường (TW), kết hợp phản xạ trên tường và mặt đường (WG) và (GW)

Hình 2.4: Mô hình 10 tia Với tín hiệu băng hẹp, công suất tín hiệu thu được là:

2 ( )/

' 1

4

i i i

j x x l

i x l

r t

R G e G

- Mô hình suy hao từ dữ liệu thực tế

Trong thực tế, để đơn giản hóa, người ta sẽ khảo sát các đặc điểm chung của các môi trường để đưa ra mô hình phù hợp Một số mô hình suy hao thực tế phổ biến và

có tính ứng dụng cao như: mô hình Okumura, mô hình Hata, mô hình Cost 231

Mô hình Okumura được áp dụng để tính cường độ tín hiệu trong dải 150MHz†1920Mz tại khu vực đô thị Mô hình áp dụng tính toán tại các điểm trong phạm vi 1km†100km và chiều cao anten trạm BTS là 30m†1000m

Mô hình Hata áp dụng để tính cường độ tín hiệu trong dải 150MHz†1500MHz Chiều cao anten trạm BTS từ 30†200m, độ cao anten thu từ 1†10m Mô hình áp dụng tính toán tại các điểm trong phạm vi 1km†100km

Mô hình COST 231 là mở rộng của mô hình Hata cho phép tính toán cường độ tín hiệu trong dải 1,5GHz†2GHz tại các điểm trong khoảng 1km†20km

2.1.2.2 Hiệu ứng che khuất (Shadowing)

Nguyên nhân che khuất là do các chướng ngại vật tương đối lớn trên đường truyền của tín hiệu vô tuyến (như núi, đồi, các toà nhà cao tầng,…) làm cho biên độ tín hiệu bị suy giảm Hiệu ứng che khuất là một quá trình ngẫu nhiên theo phân bố Gauss

Khi kết hợp suy hao và hiệu ứng bóng, công suất tín hiệu phía thu nhận được sự thay đổi theo một hàm ngẫu nhiên theo công thức:

10 0

Sự kết hợp suy hao và hiệu ứng bóng được minh họa trong Hình 2.5

Hình 2.5: Ảnh hưởng của suy hao và hiệu ứng bóng đến vùng phủ cell

Trong đó dB là biến ngẫu nhiên do ảnh hưởng bởi hiệu ứng bóng và có phân bố log-normal dạng:

2 2

1

2 2

dB

dB dB

dB dB

2.1.2.3 Hiệu ứng đa đường

Hiệu ứng đa đường (Multipath propagation) là hiện tượng sóng đến máy thu là tập hợp các sóng đến từ hướng khác nhau bởi sự phản xạ, khúc xạ, tán xạ từ các toà nhà, cây cối và các vật thể khác (Hình 2.6) Tín hiệu đến máy thu bao gồm đường truyền thẳng LoS và các đường truyền không thẳng NLoS Tùy vào pha của các tín hiệu NLoS đến máy thu mà công suất tín hiệu tổng tại máy thu có thể tăng hoặc giảm Ngay cả khi thay đổi một chút ít vị trí máy thu có thể dẫn đến sự khác biệt về pha của các tín hiệu một cách đáng kể và do đó làm thay đổi tổng công suất nhận được

Hình 2.6: Hiệu ứng đa đường của kênh truyền vô tuyến Dưới tác động của hiệu ứng đa đường, đáp ứng của kênh truyền là chuỗi xung dirac phụ thuộc vào thời gian được gọi là Delay Profile của kênh truyền và được biểu diễn bằng công thức:

gian của đường truyền thứ i tại thời điểm t Đáp ứng kênh truyền, công suất trải trễ

đa đường có thể được minh họa như Hình 2.7

Hình 2.7: Đáp ứng, công suất kênh truyền đa đường

Giá trị trung bình  và giá trị RMS của độ trải trễ  được tính theo công thức

sau:

2

2

( )( )

2

2

( )( )

truyền là khoảng tần số mà kênh truyền gây ra các tác động gần giống nhau lên tín

hiệu Coherence Bandwidth 90% của kênh truyền có thể được xác định theo công

thức sau:

150

2.1.3 Kênh Fading

Fading [5] là sự biến đổi cường độ tín hiệu sóng mang cao tần tại anten thu do có

sự thay đổi không đồng đều về chỉ số khúc xạ của khí quyển, các phản xạ của đất và nước trên đường truyền sóng vô tuyến đi qua Các loại fading gồm: Fading phẳng, fading chọn lọc tần số, fading nhanh, fading chậm

Chúng được phân loại theo chu kỳ của tín hiệu và băng thông của tín hiệu dải nền như Hình 2.8

Hình 2.8: Phân loại các loại fading

Khi ta truyền tín hiệu với chu kỳ ký hiệu (symbol duration) rất lớn so với thời gian trải trễ hiệu dụng thì kênh truyền đó được gọi là kênh truyền chọn lọc thời gian Ngược lại, khi ta truyền tín hiệu với chu kỳ ký hiệu (symbol duration) rất nhỏ

so với thời gian trãi trễ hiệu dụng thì kênh truyền đó là được gọi là kênh truyền không chọn lọc thời gian hay phẳng về thời gian

Fading phẳng (Flat fading) là fading mà suy hao phụ thuộc vào tần số là không đáng kể và hầu như là hằng số với toàn bộ băng tần hiệu dụng của tín hiệu Fading

phẳng thường xảy ra đối với các hệ thống vô tuyến có dung lượng nhỏ và vừa, do

độ rộng băng tần tín hiệu khá nhỏ nên fading do truyền dẫn đa đường và do mưa xem như là không có chọn lọc theo tần số

Fading lựa chọn tần số (Selective fading) xảy ra khi băng tần của tín hiệu lớn hơn băng thông của kênh truyền Do đó hệ thống tốc độ vừa và lớn có độ rộng băng thông tín hiệu lớn (lớn hơn độ rộng kênh) sẽ chịu nhiều tác động của fading lựa chọn tần số

Tuỳ theo mức độ của multipath-fading ảnh hưởng tới đáp ứng tần số của mỗi kênh truyền mà ta có kênh truyền chọn lọc tần số (frequency selective fading channel) hay kênh truyền phẳng (flat fading channel), kênh truyền biến đổi nhanh (fast fading channel) hay kênh truyền biến đổi chậm (slow fading channel) như Hình 2.9 Tuỳ theo đường bao của tín hiệu sau khi qua kênh truyền có phân bố xác suất theo hàm phân bố Rayleigh hay Rice mà ta có kênh truyền Rayleigh (có cả Los và NLoS) hay Ricean (tín hiệu LoS vượt trội NLoS).

Hình 2.9: Các dạng của Small-Scale Fading

Doppler là hiện tượng mà tần số và bước sóng của các sóng âm, sóng điện từ hay các sóng nói chung bị thay đổi do sự chuyển động tương đối giữa máy phát và máy thu như trình bày ở Hình 2.10 Bản chất của hiện tượng này là phổ của tín hiệu thu được bị xê lệch đi so với tần số trung tâm một khoảng gọi là tần số Doppler

Hình 2.10: Mô hình Doppler Khác biệt khoảng cách của tín hiệu từ S đến X và từ S đến Y được tính

Với  t là thời gian chuyển động từ X đến Y và  xem như không đổi tại X và

Y Khi đó pha tín hiệu tại X và Y thay đổi theo

d

v f

Do đó có ba phương thức cơ bản để tăng hiệu năng của mạng vô tuyến đó là: tăng mật độ triển khai các điểm truy cập (tức là tăng hệ số sử dụng lại tần số), bổ sung thêm băng tần, hoặc áp dụng kỹ thuật tăng hiệu suất sử dụng phổ Do việc triển khai thêm các điểm truy cập cũng như cấp phát dải tần mới là tốn kém và

không dễ dàng, nên nhu cầu tối đa hóa hiệu suất phổ trên một băng tần cho trước là điều tất yếu

Hình 2.11: Mô tả máy thu, phát nhiều anten trong hệ thống MIMO

MIMO là công nghệ truyền thông không dây, trong đó cả máy phát và máy thu đều sử dụng nhiều anten như Hình 2.11, để tối ưu hóa tốc độ truyền và nhận dữ liệu

và đồng thời cải thiện hiệu năng hệ thống vô tuyến Cho đến nay, công nghệ MIMO

đã được áp dụng trong nhiều chuẩn vô tuyến thế hệ mới, ví dụ: LTE, 802.11, 802.21,

Kỹ thuật MIMO nói chung trong đó cả đầu phát và đầu thu tín hiệu đều sử dụng nhiều anten có thể để truyền dữ liệu Các cách khai thác kỹ thuật MIMO là: Kỹ thuật mã không – thời gian, kỹ thuật hợp kênh không gian

Với kỹ thuật mã không – thời gian: chuỗi tín hiệu trước khi phát được mã hóa thành ma trận từ mã theo hai chiều không gian và thời gian Tín hiệu sau đó được phát đi nhờ M anten phát, máy thu sử dụng N anten thu để tách ra chuỗi dữ liệu phát Kênh tổng hợp giữa máy phát và máy thu có M đầu vào và N đầu ra được gọi

là kênh MIMO MxN Các ký hiệu trong ma trận từ mã được phối hợp lặp lại, ngoài phân tập thu còn có thêm phân tập phát Kỹ thuật này làm tăng độ tin cậy, cải thiện lỗi bit

Với kỹ thuật hợp kênh không gian: Dữ liệu được chia thành M luồng song song phát trên M anten Bên thu sử dụng N anten thu (N>M) thu được các tín hiệu chồng chập ở bên phát Các thuật toán V-Blast cho phép tách được M luồng song song ra

và sau đó có thể kết hợp kênh làm tăng tốc độ dữ liệu tăng lên M lần Kỹ thuật này chỉ đảm bảo phân tập thu, độ tin cậy ít hơn so với kỹ thuật mã không – thời gian nhưng lại có ưu điểm cung cấp tốc độ dữ liệu cao

Việc sử dụng nhiều anten trong hệ thống MIMO cho phép: cải thiện hiệu năng dưới dạng độ lợi phân tập của hệ thống và nâng cao dung lượng của hệ thống (truyền nhiều luồng dữ liệu) Một hệ thống anten dãy kết hợp xử lý tín hiệu

Tuy nhiên, nhược điểm của hệ thống MIMO là khoảng cách vật lý giữa các anten phải đủ lớn để đảm bảo tính độc lập của các kênh truyền và hệ thống anten thông minh để giảm ảnh hưởng từ can nhiễu cùng kênh và nhiễu liên kí tự Bên cạnh đó,

độ phức tạp của hệ thống và năng lượng tiêu thụ tăng lên tỷ lệ tuyến tính với số anten Do đó, công nghệ MIMO khó áp dụng trong các thiết bị di động cầm tay và mạng cảm biến không dây với năng lượng tính toán giới hạn

Ý tưởng về hệ thống MUMIMO (MIMO đa người dùng – Multi-User MIMO) là một trạm cơ sở phục vụ nhiều đầu cuối sử dụng chung tài nguyên không gian – tần

số, khác với hệ thống SUMIMO (Single-User MIMO, MIMO đơn người dùng, phục

vụ một đầu cuối đa anten), MUMIMO phục vụ nhiều đầu cuối đa anten Giả sử máy đầu cuối là đa anten, mô hình MUMIMO bao gồm một trạm phát với M anten và K người dùng hoạt động

Hình 2.12 mô tả hệ thống MUMIMO mô hình đường lên và đường xuống Trong

lý thuyết thông tin, kênh đường lên được gọi là kênh đa truy nhập, kênh đường xuống gọi là kênh quảng bá (Broadcast Channel) Trong kênh quảng bá, mỗi máy đầu cuối nhận các dữ liệu khác nhau

Trong cả đường lên và đường xuống, luôn có K kết nối đồng thời hoạt động tại mỗi kênh không - thời gian Khác với trường hợp MIMO điểm-điểm, các máy đầu cuối khác nhau không kết hợp với nhau, việc mã hóa và giải mã được thực hiện độc lập Tại đường lên, mỗi đầu cuối cũng có giá trị công suất riêng, khác với kênh đường xuống là giới hạn công suất được tính bằng tổng công suất phát xạ của tất cả các anten

Trên đường lên, trạm phát phải biết thông tin kênh , và mỗi đầu cuối phải được cho biết tốc độ truyền tải cho phép riêng biệt Trên đường xuống, cả trạm cơ sở và đầu cuối đều phải biết thông tin kênh

Hình 2.12: Đường lên, xuống của hệ thống MUMIMO Khi sử dụng nhiều anten ở cả phía thu và phát, tận dụng độ lợi phân tập, kênh truyền MIMO có thể được phân rã SVD thành các kênh độc lập để có hệ thống với lưu lượng lớn hơn so với việc chỉ sử dụng một anten ở hai phía thu phát

2.2.3.1 Phân rã SVD

Xét một kênh MIMO với ma trận kênh truyền H (NxM) được biết tại cả phía thu

và phát Từ lý thuyết ma trận, với mọi ma trận H, thực hiện phân rã SVD (Singular

Value Decomposition) [6] ta có:

H

Trong đó U: Là ma trận trực giao cấp (NxN)

: Là ma trận (NxM) chéo có các phần tử không âm trên đường chéo

chính là các giá trị phân rã (singular values)  của ma trận H

Phân rã song song kênh MIMO đạt được bằng cách xử lý tiền mã hóa ở phía phát

và shaping ở phía thu được minh họa trong Hình 2.13 Trong tiền mã hóa, tín hiệu

đầu vào x được tạo ra từ một xử lý tuyến tính từ vector x như sau: xVx Tương

tự với shaping ở phía thu H

~ i

x , tín hiệu đầu ra y ~ i, độ lợi kênh i phụ thuộc

vào ma trận H độc lập với nhau và nhiễu n ~ i

2.2.3.2 Giải thuật Water-filling

Khi bộ thu và phát biết CSI (Channel State Information) của nhau thì dung lượng kênh MIMO là tổng dung lượng các kênh song song độc lập

2 2

log (1 i)

i

x i

P lần lượt là công suất và nhiễu tại anten phát thứ i

Để tối ưu dung lượng kênh theo công suất phát

i

 

Giải thuật water filling là kết quả của bài toán tối ưu trên Khi ấy anten phát sẽ

ưu tiên phân phối công suất trên những kênh có độ lợi lớn cho đến những kênh có

độ lợi nhỏ hơn, theo đó công suất phát tại anten thứ i tuân theo phương trình sau:

i

P P

Với sự phân bổ công suất hợp lí trên các anten, kĩ thuật MIMO có thể cải thiện dung lượng đáng kể so với SISO Do đó luận văn này sẽ tập trung vào kĩ thuật MIMO

2.3 Vô tuyến nhận thức

Với nhiều định nghĩa từ nhiều tổ chức nhưng có thể tóm gọn mục đích của vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR) là giúp các thiết bị hoạt động ở các khoảng tần số trống mà không ảnh hưởng đến các hệ thống vô tuyến có quyền cao hơn bằng cách thay đổi các tham số (tần số, công suất) từ đó nâng cao hiệu suất sử dụng phổ

Để có khả năng thay đổi tham số (tần số, công suất), thiết bị vô tuyến điều khiển bằng phần mềm SDR (Software Defined Radio) đã được sử dụng để giúp thay đổi các thông số bằng phần mềm mà không cần can thiệp phần cứng

Hình 2.15: Mạng vô tuyến thông minh dự vào SDR Một hệ thống vô tuyến thông minh dựa trên SDR [3] có thể được mô tả với các thành phần như Hình 2.15

- Khối anten có chức năng quét khoảng tần số rộng để phát hiện các khoảng trống, thay đổi phổ tần Nó có thế là một anten dải rộng hoặc nhiều anten để tăng độ phân tập giúp cải thiện độ phân giải không gian và hiệu suất

- Duplexer giúp phân cách tín hiệu thu, phát tránh ảnh hưởng trên cùng anten

- Lựa chọn tần số động (Dynamic Frequency Selection – DFS) giúp tránh gây nhiễu đến hệ thống vô tuyến có quyền ưu tiên cao hơn trong cùng một khoảng