MỤC LỤC

CÁC TỪ VIẾT TẮT.. 4

LỜI MỞ ĐẦU.. 5

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ COGNITIVE RADIO.. 7

1.1 Giới thiệu chung chương. 7

1.2 Định nghĩa và chức năng. 7

1.2.1 Định nghĩa. 7

1.2.2 Chức năng. 8

1.3 Kiến trúc mạng Cognitive Radio. 9

1.4 Hoạt động của mạng Cognitive radio. 11

1.4.1 Hoạt động trên băng cấp phép. 11

1.4.2 Hoạt động trên băng không được cấp phép. 12

1.5 Ứng dụng của mạng Cognitive radio. 13

1.6 Kết luận chương. 14

CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG MULTI USER – MULTI INPUT MULTI OUTPUT (MU – MIMO)  15

2.1 Giới thiệu chương. 15

2.2 Hệ thống MIMO.. 15

2.3 Ưu điểm và nhược điểm của hệ thống MIMO.. 17

2.3.1 Ưu điểm.. 17

2.3.2 Nhược điểm.. 17

2.4 Kĩ thuật phân tập. 17

2.4.1 Phân tập thời gian. 18

2.4.2 Phân tập tần số. 19

2.4.3 Phân tập không gian. 19

2.5 Xu hướng phát triển của hệ thống MIMO.. 20

2.6 Dung lượng kênh MIMO.. 21

2.6.1 Lý thuyết ma trận. 21

2.6.2 Dung lượng kênh MIMO xác định. 24

2.6.3 Dung lượng kênh truyền khi máy phát biết được CSI:25

2.6.4 Dung lượng kênh truyền khi máy phát chưa biết được CSI:30

2.7 Hệ thống MU-MIMO.. 32

2.8 Mô hình toán học của hệ thống Multi-User MIMO kênh đường xuống. 33

2.8.1 Mô hình khi chưa có precoding. 33

2.8.2 Mô hình khi có Precoding. 34

2.9 Kỹ thuật Block Diagonalization (BD). 36

2.10 Kết luận chương. 37

CHƯƠNG 3: COGNITIVE PRECODING TRONG HỆ THỐNG MU-MIMO.. 39

3.1 Giới thiệu chương. 39

3.2 Tổng quan và mô hình chung về hệ thống CR MU-MIMO.. 39

3.2.1 Tổng quan. 39

3.2.2 Mô hình hệ thống CR MU-MIMO.. 40

3.3 Phương pháp precoding trong hệ thống CR MU-MIMO.. 43

3.3.1 CR-ZF-BD Precoder. 43

3.3.2 CR-MMSE-BD Precoder. 44

3.4 Kết luận chương. 48

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG BẰNG MATLAB.. 50

4.1 Giới thiệu chương. 50

4.2 Quá trình mô phỏng và phân tích kết quả. 50

KẾT LUẬN.. 53

TÀI LIỆU THAM KHẢO.. 54

PHỤ LỤC.. 55

 

CÁC TỪ VIẾT TẮT

BC                                                   Broadcast Channel

BD                                                   Block Diagonalization

CR                                                   Cognitive Radio

CSI                                                   Channel state infromation

MMSE                                             Minimum Mean Square Error

MU-MIMO                                     Multi User – Multi Input Multi Output

MUI                                                 Multi User Interference

PDF                                                 Probability Density Function

PU(-AP)                                          Primary User ( - Access Point)

PUI                                                  Primary User Interference

SU(-AP)                                          Secondary User ( - Access Point)

SUI                                                  Secondary User Interference

ZF                                                    Zero-Forcing
QoS                                                 Quality of Service

 

  

LỜI MỞ ĐẦU

Ngày nay, cùng với sự phát triển của xã hội thông tin, nhu cầu sử dụng thông tin mọi lúc mọi nơi đang ngày càng trở nên cần thiết. Từ những nhu cầu sử dụng thông tin đơn giản như điện thoại, điện tín, điện báo, …đến nay nhu cầu về truy cập và trao đổi thông tin càng ngày càng gia tăng và đòi hỏi những tính năng đa dịch vụ đồng nghĩa với việc băng thông cũng như tốc độ truyền ngày càng cao. Và công nghệ truyền thông vô tuyến sử dụng đa anten thu và đa anten phát (MIMO) được coi là giải pháp để giải quyết những vấn đề đó.

Cùng với sự tiến bộ của khoa học kĩ thuật, các công trình nghiên cứu của các nhà khoa học, hệ thống MIMO đã được phát triển theo rất nhiều hướng khác nhau, khai thác tối đa những ưu điểm của nó. Điển hình là việc tăng dung lượng lên rất nhiều, tỷ lệ với số lượng anten sử dụng ở hai đầu cuối. Tuy nhiên để đạt được hiệu suất làm việc tốt cần áp dụng nhiều kỹ thuật mã hoá kênh truyền phức tạp để xử lý tín hiệu. Gần đây, kỹ thuật này được nghiên cứu và đánh giá có khả năng rất tốt trong việc nâng cao dung lượng của hệ thống thông tin đồng thời đảm bảo độ tin cậy.

            Do đó, em đã lựa chọn đề tài “Kỹ thuật truyền mã hoá trong hệ thống vô tuyến nhận thức đa người dùng”. Về nội dung, đồ án của em bao gồm 4 chương như sau:

            Chương 1: Tổng quan về Cognitive Radio. Trong chương này em đi vào tìm hiểu về vô tuyến nhận thức, khái niệm và đặc điểm của hệ thống này.

            Chương 2: Hệ thống Multi user – Multi Input Multi Output. Tìm hiểu về hệ thống MIMO, các kĩ thuật phân tập cũng như dung lượng kênh truyền. Tiếp đó là tìm hiểu về hệ thống MU-MIMO.

            Chương 3: Cognitive Precoding trong hệ thống MU-MIMO. Tìm hiểu các kỹ thuật, phương pháp mã hoá kênh truyền áp dụng cho hệ thống vô tuyến nhận thức.

            Chương 4: Kết quả mô phỏng bằng MATLAB. Sử dụng chương trình MATLAB để mô phỏng nội dung thực hiện và tìm hiểu ở chương 3. Từ kết quả nhận được, ta có sự so sánh giữa các kỹ thuật.

            Em xin trân trọng cảm ơn thầy giáo ThS. Nguyễn Duy Nhật Viễn đã tận tình hướng dẫn và cung cấp cho em nhiều tài liệu phục vụ cho việc hoàn thiện đồ án này. Với kiến thức còn chạn chế, trong quá trình thực hiện nội dung đồ án không thể tránh khỏi những sai sót, rất mong nhận được sự đánh giá và bổ sung kiến thức từ thầy cô và bạn bè để em có thể hoàn thiện hơn. Em xin chân thành cám ơn!

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ COGNITIVE RADIO

1.1 Giới thiệu chung chương

Ngày nay, hệ thống mạng không dây được đặc trưng bởi một chính sách là sự phân công phổ cố định. Tuy nhiên, phần lớn của phổ được phân công này không được sử dụng thường xuyên và sự thay đổi về mặt địa lý khiến sự hiệu quả trong việc sử dụng phổ được phân công này chỉ trong khoảng từ 15% đến 85%. Quang phổ có sẵn bị hạn chế và việc sử dụng quang phổ kém hiệu quả đòi hỏi một mô hình truyền thông mới để khai thác phổ vô tuyến hiện đang tồn tại. Mô hình mạng mới này được gọi là mạng vô tuyến nhận thức (Cognitive radio).

Cognitive radio (CR) đã được bắt đầu quan tâm nghiên cứu từ năm 2004. Khởi đầu là việc tái sử dụng lại băng tần TV band ở Mỹ để dùng cho WRAN 802.22. Tiếp theo, người ta bắt đầu quan tâm đến việc sử dụng cùng một băng tần cho nhiều kỹ thuật, nhiều người dùng khác nhau. Ý tưởng đơn giản là trên cùng một băng tần, một người dùng được cấp phép nhưng phải lúc nào băng tần đấy cũng bị chiếm dụng. Vậy tại thởi điểm mà băng tần này “available” thì nó sẽ được phân cho người dùng khác còn gọi là CR users. Đây là một khuynh hướng trong việc quản lý băng tần vì tài nguyên băng tần vốn là quý hiếm nên cần được sử dụng một cách hiệu quả hơn. Do đó, việc nghiên cứ về Cognitive radio đang là một trong những lĩnh vực khá hot và còn rất nhiều điều cần giải quyết.

1.2 Định nghĩa và chức năng

1.2.1 Định nghĩa

Mạng vô tuyến nhận thức là hệ thống mà các phần tử của nó có khả năng thay đổi các tham số (công suất, tần số) trên cơ sở tương tác với môi trường hoạt động. Mục đích của việc ứng dụng CR là tạo cơ hội khai thác hiệu quả các khoảng trắng tần số. Tức là cho phép các người dùng khác hoạt động trên các băng tần còn trống tạm thời mà không gây nhiễu đến các người dùng có quyền ưu tiên cao hơn hoạt động trên băng tần đó.

1.2.2 Chức năng

            Các kỹ thuật cảm biến quang phổ cho phép các mạng CR để thích ứng với môi trường bằng cách phát hiện các lỗ quang phổ, và cách hiệu quả nhất để phát hiện các lỗ hổng phổ là để phát hiện sự hiện diện của primary users. Các kĩ thuật CR cung cấp khả năng sử dụng hoặc chia sẻ quang phổ một cách cơ hội và cho phép CR hoạt động trong kênh có sẵn tốt nhất.

Để cho phép tận dụng tối đa tài nguyên phổ tần, CR phải có những chức năng cơ bản như sau:

Hình 1.1 Khái niệm hố phổ rỗi hình thành lên ý tưởng về vô tuyến nhận thức (CR).

• Xác định các phần của quang phổ có sẵn và phát hiện sự hiện diện của các người dùng được cấp phép khi người dùng hoạt động trong một băng tần được cấp phép (spectrum sensing).
• Chọn kênh có sẵn tốt nhất (spectrum decision).
• Phối hợp và chia sẻ với người dùng khác để truy nhập vào vào băng tần này (spectrum sharing).
•  Thực hiện thích ứng độ rộng băng tần, tốc độ truyền và các sơ đồ mã hoá sửa lỗi để cho phép đạt được thông lượng tốt nhất có thể.
• Tạo búp sóng và điều khiển búp sóng thích ứng theo đối tượng truyền thông nhằm giảm thiểu nhiễu đồng kênh và tối đa cường độ tín hiệu thu.
• Rời khỏi kênh khi một người dùng được cấp phép được phát hiện (spectrum mobility).

Cùng với việc một CR hỗ trợ khả năng chọn kênh có sẵn tốt nhất, thử thách tiếp theo là làm cho các  giao thức mạng thích ứng với quang phổ có sẵn.

Các chức năng của mạng CR cho phép quang phổ nhận thức các giao thức truyền thông. Tuy nhiên, việc sử dụng năng động của quang phổ gây ảnh hưởng xấu đến việc vận hành các giao thức truyền thông thông thường. Cho đến nay, mạng trong các kĩ thuật CR là một chủ đề chưa được khám phá hết.

1.3 Kiến trúc mạng Cognitive Radio

Cognitive radio đã được đề xuất như một phương tiện để thúc đẩy việc sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên phổ vô tuyến quý giá. Nó được định nghĩa như là một hệ thống truyền thông không dây thông minh, nó có thể nhận thức được môi trường xung quanh. Nhưng hiện tại môi trường mạng không dây sử dụng không đồng nhất cả về chính sách phổ và công nghệ truyền thông. Do đó, một mô tả rõ ràng của kiến ​​trúc mạng CR là rất quan trọng cho sự phát triển của giao thức truyền thông.

Các thành phần của kiến trúc mạng CR, như thể hiện trong Hình 1.2, có thể được xếp vào hai nhóm như các mạng chính (primary network) và mạng nhận thức (cognitive network). Mạng chính được gọi là mạng di sản (the legacy network) có quyền độc quyền cho một băng tần nhất định. Ngược lại, mạng nhận thức không được phép hoạt động trong băng tần mong muốn. Các yếu tố cơ bản của mạng chính và mạng nhận thức được quy định như sau:

            Hình 1.2 Kiến trúc mạng Cognitive radio.

• Primary User: được cấp phép hoạt động trong một phổ băng tần nhất định. Truy cập này chỉ có thể được điều khiển bởi trạm gốc của nó nên không bị ảnh hưởng bởi các hoạt động của bất kỳ người sử dụng trái phép nào khác.
• Primary Base-Station: là một thành phần trong mạng lưới cơ sở hạ tầng cố định mà nó có một quang phổ cấp phép (spectrum licensed). Về nguyên tắc, primary base-station không có bất kỳ khả năng CR nào để chia sẻ quang phổ với các CR users. Tuy nhiên, primary base-station cũng có thể được yêu cầu phải có khả năng cho việc truy nhập mạng chính của các CR users.
• Cognitive Radio User (CR users): không có quang phổ cấp phép. Do đó, việc truy nhập phổ chỉ được cho phép khi có cơ hội. CR user được cho rằng là có khả năng giao tiếp không chỉ với Base-Station mà còn các CR user khác.
• Cognitive Radio Base-Station: là một thành phần cơ sở hạ tầng cố định với khả năng CR. Cognitive Radio Base-Station cung cấp kết nối đơn cho CR users mà không được phép truy nhập quang phổ.

Như thể hiện trong Hình 1.2, CR users có thể hoặc giao tiếp với hoặc truy cập vào Base-Station. Như vậy, trong kiến trúc mạng CR, có ba loại truy cập khác nhau trên mạng không đồng nhất , trong đó thể hiện các yêu cầu thực hiện khác nhau như sau:

• Cognitive Radio Network Access:  CR users có thể truy nhập vào CR base-station của mình cả trong băng tần được cấp phép và không cấp phép.
• Cognitive Radio Ad Hoc Access: người CR users có thể giao tiếp CR users khác thông qua kết nối đặc biệt cả trong băng tần được cấp phép và không cấp phép.
• Primary Network Access: CR users có thể truy nhập primary base-station thông qua các băng tần cấp phép, nếu mạng chính được cho phép. Không giống với các loại truy nhập khác, CR users nên hỗ trợ kĩ thuật truy cập trung bình (medium access technology) của mạng chính . Hơn nữa, primary base-station nên hỗ trợ khả năng vô tuyến nhận thức (CR).

1.4 Hoạt động của mạng Cognitive radio

1.4.1 Hoạt động trên băng cấp phép

Như đã chỉ ra trên Hình 1.1, ta thấy có những hố phổ không sử dụng trong băng phổ được cấp phép. Do đó, các mạng CR có thể được sử dụng để khai thác các hố phổ này thông qua các công nghệ thông minh. Kiến trúc này được miêu tả trong Hình 1.3 trong đó các mạng CR cùng tồn tại với các mạng chính tại cùng một vị trí và trên cùng một băng phổ.

 

Hình 1.3 Mạng Cognitive radio hoạt động trên băng cấp phép.

            Có nhiều thách thức khác nhau để thực hiện các mạng CR trên băng cấp phép vì sự tồn tại của những người dùng chính. Mặc dù, mục đích chính của mạng Vô tuyến thông minh là xác định phổ tần có sẵn tốt nhất, nhưng các chức năng của CR trong băng cấp phép lại bao gồm phát hiện sự có mặt của các người dùng chính. Dung lượng kênh của các hố phổ phụ thuộc vào nhiễu xung quanh những người dùng chính. Do đó, việc tránh nhiễu cho những người dùng chính là vấn đề quan trọng nhất trong kiến trúc này. Hơn nữa, nếu người dùng chính xuất hiện trong băng phổ bị những CR users chiếm, thì CR users ngay lập tức phải bỏ lại phổ hiện thời và chuyển tới phổ mới sẵn có khác, gọi là chuyển giao phổ.

1.4.2 Hoạt động trên băng không được cấp phép

Các mạng CR có thể được thiết kế để hoạt động trên các băng không câp phép để cải thiện hiệu quả phổ trong phần phổ này. Mạng Vô CR hoạt động trên băng không cấp phép được minh họa trên Hình 1.4. Tất cả thực thể trong mạng có quyền như nhau khi truy nhập tới các băng phổ. Nhiều mạng CR cùng tồn tại trong một vùng giống nhau và truyền thông sử dụng cũng một phần phổ như nhau. Các thuật toán chia sẻ phổ thông minh có thể cải thiện hiệu quả sử dụng phổ và hỗ trợ QoS cao.

 

Hình 1.4 Mạng Cognitive radio hoạt động trên băng không được cấp phép.

Trong kiến trúc này, những CR users tập trung vào phát hiện việc truyền của những CR users khác. Khác với hoạt động trên băng cấp phép, việc chuyển giao phổ không bị kích thích bởi sự có mặt của những người dùng chính khác. Tuy nhiên, vì tất cả những CR users có quyền truy nhập phổ như nhau, nên họ phải cạnh tranh với nhau trong cùng băng không cấp phép. Do đó, kiến trúc này đòi hỏi các phương pháp chia sẻ phổ phức tạp giữa những CR users. Nếu nhiều mạng CR nằm trong cùng một băng không cấp phép thì phải có phương pháp chia sẻ phổ phù hợp giữa các mạng này.

1.5 Ứng dụng của mạng Cognitive radio

Mạng CR nổi lên như là một công nghệ đem lại hiệu quả chi phí cao, cung cấp kết nối băng rộng. Tuy nhiên, khi mật độ mạng tăng lên, các ứng dụng cũng yêu cầu thông lượng cao hơn, thì các mạng cũng yêu cầu dung lượng cao hơn để đáp ứng yêu cầu của các ứng dụng này. Vì công nghệ CR cho phép truy nhập tới một lượng phổ lớn hơn, nên các mạng CR có thể được sử dụng cho mạng lưới ở các vùng thành thị mật độ dân cư cao.

Một trong những ứng dụng tiềm năng nhất của CR là môi trường vô tuyến trong quân đội. Các mạng CR có thể cho phép các vô tuyến quân đội lựa chọn băng tần số trung tần (IF), sơ đồ điều chế và sơ đồ mã hóa tùy ý, thích ứng với môi trường vô tuyến biến đổi của chiến trường. Các mạng quan đội này cũng cần bảo mật cao và bảo vệ thông tin trong môi trường có địch. Các mạng CR có thể cho phép nhân viên quân đội thực hiện chuyển giao phổ để tìm băng phổ an toàn cho chính họ và các phe đồng minh của họ.

Ngoài ra, các mạng CR có thể được ứng dụng trong mạng khẩn cấp và an toàn công cộng. Trong trường hợp thiên tai, nó có thể ngắt tạm thời hoặc phá hủy cơ sở hạ tầng thông tin đang tồn tại, nhân viên cứu hộ làm việc trong các vùng thiên tai này cần thiết lập các mạng khẩn cấp. Vì các mạng khẩn cấp liên quan tới thông tin khẩn nên cần đảm bảo truyền thông tin cậy với trễ nhỏ nhất. Thêm vào đó, truyền thông khẩn cấp yêu cầu một lượng phổ đáng kể để xử lí lượng lưu lượng rất lớn, bao gồm thoại, video, và dữ liệu. Các mạng CR có thể cho phép sử dụng phổ sẵn có mà không cần một cơ sở hạ tầng và bằng cách duy trì ưu tiên truyền thông và thời gian đáp ứng.

1.6 Kết luận chương

Cognitive Radio hay còn gọi là vô tuyến nhận thức, giải pháp công nghệ để cảm biến môi trường vô tuyến nhằm phát hiện sự chiếm dụng/không chiếm dụng của các băng tần đã được cấp phép và thực hiện các quá trình thông tin trên những băng tần đó, sẽ là công nghệ để  sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên tần số đang dần khan hiếm hiện nay. Trong chương này chúng ta đã tìm hiểu một cách hệ thống mô hình, nguyên lý hoạt động của công nghệ CR. Đây được coi là giải pháp tối ưu cho việc sử dụng hiệu quả phổ tần. Trong những chương tiếp theo, chúng ta đi sâu tìm hiểu về ứng dụng của CR hơn.

 

CHƯƠNG 2: HỆ THỐNG MULTI USER – MULTI INPUT MULTI OUTPUT (MU – MIMO)

2.1 Giới thiệu chương

            Kỹ thuật MIMO xuất hiện từ rất sớm những nằm 70 do A.R Kaye và D.A George đề ra nằm 1970. Trải qua một thời gian dài cho đến bây giờ, kỹ thuật này đã không ngừng cải tiến và góp một phần không nhỏ vào sự phát triển của hệ thống thông tin vô tuyến. Để hiểu rõ hơn sự phát triển của kỹ thuật này như thế nào, trong chương này em sẽ đi tìm hiểu về khái niệm của hệ thống MIMO, các kĩ thuật phân tập áp dụng trong hệ thống cũng như cách tính toán dung lượng.

2.2 Hệ thống MIMO

MIMO là các hệ thống truyền dẫn vô tuyến sử dụng đồng thời nhiều anten ở máy phát và máy thu, nhằm tăng tốc độ truyền. Hệ thống có thể cung cấp phân tập phát nhờ vào đa anten phát, cung cấp phân tập thu nhờ vào đa anten thu nhằm tăng chất lượng hệ thống hoặc thực hiện Beamforming tại nơi phát và nơi thu để tăng hiệu suất sử dụng công suất, triệt can nhiễu. Ngoài ra, chuỗi tín hiệu phát được mã hoá theo cả hai miền không gian và thời gian giúp cải thiện dung lượng của hệ thống. Tín hiệu sau khi được mã hoá không gian – thời gian được phát đi nhờ NT anten phát. Máy thu sử dụng phân tập thu với NR anten thu. Kênh tổng hợp giữa máy phát và máy thu có NT đầu vào và NR đầu ra được gọi là kênh MIMO NRxNT. Trong các trường hợp đặc biệt khi NT = 1 và NR = 1 hay NT =1 hoặc NR = 1, tương ứng chúng ta có các hệ thống SISO, phân tập thu SIMO và phân tập phát MISO.

Hình 2.1 Các mô hình hệ thống thông tin không dây.

Những nghiên cứu gần đây cho thấy hệ thống MIMO có khả năng tăng đáng kể tốc độ truyền dữ liệu, giảm BER, tăng vùng bao phủ hệ thống vô tuyến mà không cần tăng công suất hay băng thông hệ thống. Chi phí phải trả để tăng tốc độ truyền dữ liệu chính là việc tăng chi phí để triển khai hệ thống anten, không gian cần thiết cho hệ thống cũng tăng lên, độ phức tạp của hệ thống xử lí số tín hiệu nhiều chiều cũng tăng lên. Hệ thống MIMO có ưu điểm về hiệu suất, triệt can nhiễu, dung lượng và chất lượng của hệ thống MIMO đang được nghiên cứu để đưa vào hệ thống thông tin trong tương lai. Tuy nhiên, hệ thống MIMO lại có nhược điểm là không có khả năng chống lại fading chọn lọc tần số.

2.3 Ưu điểm và nhược điểm của hệ thống MIMO

2.3.1 Ưu điểm

• Tăng độ lợi mảng, làm tăng tỉ số tín hiệu trên nhiễu SNR, từ đó làm tăng khoảng cách truyền dẫn mà không cần tăng công suất phát.
• Tăng độ lợi phân tập: làm giảm hiện tượng fading thông qua việc sử dụng hệ thống anten phân tập, làm giảm xác suất lỗi BER từ đó nâng cao chất lượng hệ thống.
• Tăng hiệu quả phổ: bằng cách sử dụng ghép kênh theo không gian.
• Tăng dung lượng kênh, tốc độ truyền dữ liệu mà không cần tăng công suất phát và băng thông.
• Tăng độ phức tạp trong việc xử lý tín hiệu phát và thu.
• Kích thước của thiết bị di động tăng lên trong khi xu hướng thiết bị ngày càng nhỏ.
• Nhiễu đồng kênh: do sử dụng nhiều anten truyền dữ liệu với cùng một băng tần dẫn đến hiện tượng giao thoa giữa các anten.
• Nhiễu liên kênh: do nhiều người dùng sử dụng hệ thống MIMO.
• Do sử dụng nhiều anten phát và thu dẫn đến giá thành của hệ thống MIMO tăng lên nhiều so với các hệ thống như SISO, MISO, SIMO.

2.3.2 Nhược điểm

2.4 Kĩ thuật phân tập

Phân tập là kỹ thuật cải thiện độ tin cậy của tín hiệu và giảm ảnh hướng của fading đa đường truyền mà không yêu cầu tăng công suất phát hoặc tăng băng tần cần thiết bằng cách sử dụng hai hay nhiều kênh thông tin liên lạc với các tính chất khác nhau. Kỹ thuật phân tập có thể sử dụng tốt trong truyền đa đường, cho kết quả độ lợi phân tập. Độ lợi phân tập là sự tăng lên của tỉ số tín hiệu trên nhiễu khi có phân tập hoặc có thể tính là sự rút gọn của công suất phát khi có phân tập.

2.4.1 Phân tập thời gian

            Phân tập thời gian có thể nhận được bằng cách mã hoá và đan xen, trong đó thông tin được mã hoá và truyền phân tán trong các khoảng thời gian nhất quán khác nhau sao cho từng phần của từ mã chỉ bị ảnh hưởng của các fading độc lập. Thực hiện phân tập thời gian bằng cách lấy trung bình fading của kênh theo thời gian. Thời gian nhất quán của kênh thường có độ lâu khoảng từ 10 đến 100 ký hiệu mang tin, nên kênh có tương quan rất cao trên nhiều ký hiệu liên tiếp. Để đảm bảo các ký hiệu sau mã hoá được truyền có độ lợi kênh độc lập hoặc hầu như độc lập người ta thực hiện đan xen các từ mã

Hình 2.2 Phân tập theo thời gian.

Phân tập theo thời gian có thể đạt được bằng cách truyền dữ liệu giống nhau qua những khe thời gian khác nhau, tại nơi thu các tín hiệu fading không tương quan với nhau. Trong truyền thông di động, mã điều khiển kết hợp với xen kênh để đạt được sự phân tập thời gian. Trong trường hợp này, các phiên bản của tín hiệu phát đến nơi thu bị dư thừa trong miền thời gian. Khoảng thời gian lặp lại các phiên bản của tín hiệu phát được quy định bởi thời gian xen kênh để thu được fading độc lập ở ngõ vào bộ giải mã. Vì tốn thời gian cho bộ xen kênh dẫn đến trì hoãn việc giải mã, kĩ thuật này thường hiệu quả trong môi trường fading nhanh, ở đó thời gian nhất quán của kênh truyền nhỏ. Đối với kênh truyền fading chậm nếu xen kênh quá nhiều thì có thể dẫn đến thời gian trì hoãn đáng kể.

2.4.2 Phân tập tần số

            Đây là kỹ thuật sử dụng nhiều tần số khác nhau để cùng phát một tin. Các tần số cần dùng phải có khoảng cách đủ lớn để giữ sự độc lập ảnh hưởng của fading với các tần số còn lại. Khoảng tần số ở mức vài lần băng thông kết hợp kênh sẽ đảm bảo đặc tính thống kê fading của các tần số khác nhau sẽ độc lập nhau. Trong thông tin di động, các bản sao của tín hiệu phát được đưa tới máy thu ở dạng dư thừa trong miền tần số để tạo ra trải phổ giống như trải phổ chuỗi trực tiếp, điều chế đa sóng mang, nhảy tần. Kỹ thuật trải phổ có tác dụng khi băng thông kết hợp của kênh nhỏ. Tuy nhiên khi băng thông kết hợp của kênh lớn hơn băng thông trải phổ, thì trải trễ đa đường sẽ nhỏ hơn chu kì tín hiệu. Trong trường hợp này, trải phổ sẽ không hiệu quả để tạo ra phân tập tần số. Tương tự như phân tập thời gian, phân tập không gian gây ra tổn thất hiệu quả băng tần do sự dư thừa trong miền tần số.

2.4.3 Phân tập không gian

Phân tập không gian còn gợi là phân tập anten do sử dụng nhiều anten phát hoặc anten thu được đặt đủ cách xa nhau. Phân tập không gian được sử dụng phổ biến trong truyền thông không dây dùng sóng viba. Phân tập không gian sử dụng nhiều anten hoặc chuỗi array được sắp xếp trong không gian tại phía phát hoặc phía thu. Các anten được phân chia ở những khoảng cách đủ lớn sao cho tín hiệu không tương quan với nhau. Yêu cầu về khoảng cách giữa các anten tùy thuộc vào độ cao của anten, môi trường lan truyền và tần số làm việc. khoảng cách điển hình khoảng vài bước song là đủ để các tín hiệu không tương quan với nhau. Trong phân tập không gian, các phiên bản của tín hiệu phát được truyền đến nơi thu tạo nên sự dư thừa trong miền không gian. Không giống như phân tập thời gian và tần số, phân tập không gian không làm giảm hiệu suất băng thông. Đặc tính này rất quan trọng trong truyền thông không dây tốc độ cao trong tương lai.

Phân tập không gian gồm có:

• Phân tập phân cực: tín hiệu phân cực đứng và phân cực ngang được phát bằng hai anten phân cực khác nhau và cũng thu bằng hai anten phân cực khác nhau. Điều đó đảm bảo tạo ra hai tín hiệu không tương quan mà vẫn không cần đặt hai anten cách xa nhau.
• Phân tập anten phát: nhiều anten được triển khai ở vị trí máy phát. Tín hiệu được xử lý ở máy phát và sau đó được truyền chéo qua các anten.
• Phân tập anten thu: nhiều anten được sử dụng ở máy thu để thu các bản sao độc lập của tín hiệu phát. Các bản sao của tín hiệu phát được kết hợp để tăng SNR và giảm fading nhiều đường.

2.5 Xu hướng phát triển của hệ thống MIMO

So sánh với hệ thống đơn anten thông thường, dung lượng kênh của 1 hệ thống nhiều anten với NT anten truyền và NR anten thu có thể tăng lên bởi yếu tố min(NT,NR), mà không bổ sung công suất truyền hoặc tăng phổ băng thông. Do nhu cầu về tốc độ truyền tải dữ liệu ngày càng tăng trong hệ thống viễn thông, các hệ thống đa anten đã và đang được nghiên cứu tích cực.

            Ngay cả khi 1 kênh không dây với dung lượng kênh cao được đưa ra, chúng ta vẫn cần tìm những kĩ thuật tốt để đạt được tốc độ truyền dẫn dữ liệu cao hoặc độ tin cậy cao. Những kĩ thuật anten được phân loại thành 2 thể loại: những kĩ thuật DIVERSITY, những kĩ thuật SPATIAL-MULTIPLEXING (ghép kênh không gian). Những kĩ thuật đa dạng có ý định là thu những tín hiệu mang thông tin giống nhau trong những anten hoặc truyền chúng từ những anten, do đó cải thiện độ tin cậy truyền dẫn. Một ý tưởng cơ bản của những kĩ thuật đa dạng là chuyển đổi Rayleigh fading kênh không dây thành kênh AWGN-like ổn định hơn mà không có bất cứ tín hiệu fading nào. Trong kĩ thuật ghép kênh không gian, mặt khác, nhiều dòng dữ liệu độc lập được truyền đồng thời bời nhiều anten truyền, do đó đạt được tốc độ truyền dẫn cao hơn. Khi kĩ thuật ghép kênh không gian được sử dụng, tốc độ truyền dẫn tối đa có thể đạt được tương đương với dung lượng của kênh MIMO; tuy nhiên, khi kỹ thuật Diversity đc sử dụng, tốc độ truyền dẫn đạt được có thể nhỏ hơn rất nhiều so với dung lượng kênh MIMO.

2.6 Dung lượng kênh MIMO

            Khi bàn về dung lượng của kênh vô tuyến MIMO, đầu tiên chúng ta nhắm vào sự đồng nhất ma trận hữu ích mà thường được sử dụng trong các biểu thức tính dung lượng. Trong những phần tiếp theo, chúng ta nhận được những dung lượng của hệ thống MIMO cho những kênh xác định.

2.6.1 Lý thuyết ma trận

   Đầu tiên chúng ta cần tìm hiểu các lý thuyết về ma trận, nó giúp ta hiểu rõ vấn đề hơn. Cho ma trận , phân tích giá trị riêng (SVD) ma trận H ta được như sau:

                                                      (2.1)

Trong đó,  và  là các ma trận nhất phân (unitary matrix), và  là một ma trận chữ nhật có các phần tử đường chéo là các số thực không âm và các phần tử không thuộc đường chéo bằng không. Các phần tử nằm trên đường chéo của là những giá trị riêng của ma trận H, được biểu thị bằng với . Thực tế ta thường giả sử rằng , đó là những phần tử đường chéo của và cũng là các giá trị riêng của ma trân H. Hạng của ma trận H tương ứng với số các giá trị riêng khác không . Trường hợp, SVD biểu thức (2.1) có thể được biểu diễn như sau:

                                (2.2)

Vớibao gồm  các vector riêng bên trái tương ứng với số lớn nhất có thể của các giá trị riêng khác không, vàbây giờ là ma trận vuông. Vì vector riêng trong có độ dài , do đó luôn tuôn tồn tại  vector riêng, như là ma trận nhất phân. Trường hợp, SVD biểu thức (2.1) có thể được biểu diễn lại như sau:

                         (2.3)

Trong đó bao gồm  các vector riêng bên phải. Dựa vào phép phân tích giá trị riêng SVD của H, ta thấy các thành phần giá trị riêng trong phép phân tíc được giữ lại như sau:

                                      (2.4)

Với do đó , và  là ma trận đường chéo với các phần tử đường chéo được cho như sau:

                                            (2.5)

Cắc phần tử đường chéo của ma trận  trong biểu thức (2.4) là các giá trị riêng . Biểu thức (2.5) chỉ ra rằng bình phương giá trị riêng  cho Hlà giá trị riêng của ma trân đối xứng Hermintian hoặc tương tự như .

Đối với ma trận vuông không phải Hermintian  (hoặc ma trận thực không đối xứng), phân tích giá trị riệng được biểu diễn bởi công thức:

                                                                           (2.6)

Hoặc viết lại như sau:

                                                                                       (2.7)

Trong đó,là vector riêng lấy phần bên phải tương ứng với giá trị riêng trong . Trong biểu thức (2.7), các vector riêng được giả sử là độc lập tuyến tính. So sánh biểu thức (2.4) và (2.7), có thể thấy được rằng các vetor riêng của ma trận  là không trực giao, trong khi ma trận Hermintian là trực giao (tức là ).

Trong khi đó, bình phương Frobenius norm của kênh MIMO được xem như là tổng hệ số công suất của kênh truyền, đó là:

                             (2.8)

Sử dụng phương trình (2.4), biểu thức (2.8) có thể được viết lại như sau:

                                                   (2.9)

            Từ biểu thức (2.9), chúng ta đã sử dụng một thực tế rằng Frobenius norm của ma trận không thay đổi khi nhân với một ma trận nhất phân.

2.6.2 Dung lượng kênh MIMO xác định

Hình 2.3 Hệ thống MIMO .

Cho một hệ thống MIMO với  anten phát và anten thu như Hình (2.3), một kênh truyền vô tuyến băng hẹp bất biến theo thời gian có thể được đại diện bởi với ma trận truyền . Xét một vector kí tự  được phát đi, trong đó bao gồm  các kí tự độc lập . Sau đó, tín hiệu thu được  có thể được viết lại dưới dạng ma trận như sau:

                                       (2.10)

Với  là vector nhiễu, được giả sử là kì vọng bằng 0, nhiễu Gaussian đối xứng hoàn toàn (ZMCSCG: zero-mean circular symmetric complex Gaussian). Chú ý rằng vetor nhiễu zđược xem như đối xứng hoàn toàn khi phân bố tương tự như zvới bất kì θ. Sự tự tương quan của vetor tín hiệu truyền được xác định như sau:

                                                                                                        (2.11)

Chú ý khi công suất truyền của mỗi anten là được giả sử bằng 1.

2.6.3 Dung lượng kênh truyền khi máy phát biết được CSI:

CSI (Channel state infromation) là trạng thái thông tin của kênh truyền. Khi máy phát biết trước được chỉ số này thì ung lượng của kênh truyền xác định được xác định như sau:

                                                            (2.12)

Trong đó f(x) là hàm mật độ xác suất (PDF) của vetor tín hiệu truyền vector x, và I(x,y) là thông tin ngẫu nhiên truyền qua lại của vetor x và y. Cụ thể là, dung lượng kênh truyền là thông tin truyền qua lại lớn nhất có thể đạt được bằng cách thay đổi PDF của vector tín hiệu phát. Từ nguyên tắc cơ bản của lý thuyết thông tin. Thông tin truyền qua lại của hai vector ngẫu nhiên liên tục, x và y, được cho bởi:

                                                                  (2.13)

Trong đó H(y) là vi phân entropy của y, và H(y|x)là vi phân entropy có điều kiện của y khi x cho trước. Sử dụng tính chất độc lập của hai vector ngẫu nhiên z và x được cho trong biểu thức (2.10), chúng ta có thể thấy được mối quan hệ:

                                                                                 (2.14)

Sử dụng phương trình (2.14), chúng ta có thể viết lại phương trình (2.13) như sau:

                                                                       (2.15)

Từ phương trình (2.15), khi cho H(z) là một hằng số, ta có thể thấy được lượng thông tin qua lại là lớn nhất khi H(y) là lớn nhất. Sử dụng công thức (2.10), ma trận tự tương quan của y được cho như sau:

            (2.16)  

Trong đó  là năng lượng tín hiệu phát, và là mật độ phổ công suất của nhiễu cộng .  H(y) là lớn nhất khi y là ZMCSCG, do đó yêu cầu x cũng là ZMCSCG thì tốt nhất. Thông tin qua lại tương ứng của y và z được cho bởi:

                                         (2.17)

Biểu thức (2.15) có thể được viết lại:

                    (2.18)

Tiếp theo, dung lượng của kênh truyền MIMO xác định được tính như sau:

               (2.19)

Hình 2.4 Mô hình kênh truyền khi phát biết được CSI.

Khi trạng thái thông tin kênh truyền (CSI) là có sẵn ở bên phát, mô hình phân chia được cho như Hình 2.4, trong đó tín hiệu truyền đã được xử lý trước với V ở bên phát, và tín hiệu ở bên nhận được xử lí sau với . Trong Hình 2.4, tín hiệu ra tại đầu thu có thể được viết lại:

                                            (2.20)

Với  sử sụng phép phân tích giá trị riêng trong biểu thức (2.1), ta có thể viết lại biểu thức (2.20) như sau:

Biểu thức này tương đương với r kênh ảo SISO, đó là:

                                       (2.21)

Các đại lượng tương đương trên có thể được minh họa như trong Hình 2.5. Nếu công suất truyền cho anten phát thứ i được cho là  dung lượng của kênh ảo SISO thứ i là:

                         (2.22)

Giả sử rằng tổng số công suất tại máy phát được giới hạn bởi:

                                                        (2.23)

Hình 2.5: r kênh ảo SISO thu được từ  phương thức phân tích của một kênh MIMO.

Dung lượng kênh MIMO bây giờ được cho bằng tổng dung lượng các kênh ảo SOSI, đó là:

                            (2.24)

Trong đó tổng công suất giới hạn trong biểu thức (2.23) phải được thỏa mãn.

Dung lượng kênh truyền trong biểu thức (2.24) có thể được tối đa hóa bằng cách giải quyết vấn đề phân bổ công suất như sau:

                                  (2.25)

Với

Điều đó cho thấy được rằng, giải pháp cho vấn đề tối ưu hóa trong phương trình (2.25) được cho là:

                                           (2.26)

                                                 (2.27)

Trong đó μ là hằng số và  được xác định bởi:

                                            (2.28)

Giải pháp trên trong phương trình (2.26) thõa mãn các hạn chế trong phương trình (2.27) được biết như là thuật toán phân bổ công suất “water- pouring”, được minh họa trong Hình 2.6. Nó đề cập đến một thực tế là công suất nhiều hơn phải được phân bổ đến các trường hợp SNR cao hơn. Hơn nữa, nếu SNR thấp hơn mức ngưỡng được cho là μ thì kênh đó sẽ không được sử dụng, không có công suất được phân bổ đến chúng.

Hình 2.6: thuật toán phân bổ công suất water- pouring.

2.6.4 Dung lượng kênh truyền khi máy phát chưa biết được CSI:

Khi H không được biết ở bên máy phát, có thể trải đều năng lượng giữa tất cả các anten phát, đó là, hàm tự tương quan cảu vector tín hiệu phát x được cho là:

                                                                                           (2.29)

Trong trường hợp này, dung lượng kênh truyền là:

                                     (2.30)

Sử dụng phép phân tích giá trị riêng và đồng nhất định thức , trong đóvà, dung lượng kênh truyền trong biểu thức (2.30) được tính như sau:

        (2.31)

Trong đó, r là hạng của H, tức là . Từ biểu thức (2.31), ta có thể thấy được một kênh truyền MIMO được chuyển đổi qua r kênh ảo SISO với công suất phát cho mỗi kênh và độ lợi của kênh truyền  cho kênh truyền SISO thứ i.

Nếu chúng ta giả sử rằng tổng độ lợi của kênh truyền là cố định, cho ví dụ, . và và hạng của ma trận Hlà r = N, nên dung lượng kênh truyền trong biểu thức (2.31) được tối đa khi giá trị riêng của H giống với tất cả các kênh SISO song song, tức là:

                                                (2.32)

Phương trình (2.32) có ý nghĩa là dung lượng kênh truyền lớn nhất khi kênh truyền trực giao nhau, tức là:

                                                           (2.33)

Dung lượng của kênh MIMO trực giao vì thế gấp N lần dung lượng kênh vô hướng.

                                                                (2.34)

2.7 Hệ thống MU-MIMO

Ở phần trước, chúng ta đã chỉ ra rằng về dung lượng kênh của hệ thống single-user  MIMO tỉ lệ thuận với. Trong thực tế, kĩ thuật MIMO là một công cụ thiết yếu để tăng dung lượng khi SNR cao. Trong hệ thống single-user MIMO, truyền một dữ liệu với tốc độ cao theo kiểu point-to-point có thể được hỗ trợ bởi việc ghép kênh không gian để cung cấp độ lợi phân tập không gian. Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống thông tin đều được thiết kế với đa người dùng cùng chia sẻ một nguồn phát vô tuyến. Hình 2.7 miêu tả một môi trường thông tin multi-user thông dụng với nhiều trạm di động (MS) được phục vụ bởi một trạm gốc (BS) trong hệ thống thông tin di dộng. Ở Hình 2.7, có 3 trong 4 user được chọn và được chia sẻ các luồng thông tin từ trạm gốc. Giả sử rằng trạm gốc và mỗi trạm di động được trang bị lần lượt  và anten. Với K users độc lập, hình thành một tập K.anten ảo giao tiếp với một trạm gốc có  anten, cấu hình đầu cuối có thể được đề xuất như là một hệ thống MIMO (K.)x  cho đường xuống hoặc hệ thống MIMO x(K.) cho đường lên. Trong hệ thống thông tin multi-user này, đa anten cho phép các user độc lập truyền luồng dữ liệu của chúng trong đường lên (mô hình many-to-one) cùng lúc hoặc trạm gốc truyền các truyền các luồng dữ liệu đa người dùng đã được giải mã bởi mỗi user trong đường xuống (mô hình one-to-many). Đây là một thuộc tính để tăng độ tự do trong đa anten cũng như trong hệ thống single-user MIMO.

Trong hệ thống Multi-user MIMO, các kênh đường xuống và đường lên được gọi lần lượt là broadcast channel (BC) và multiple access channel (MAC).

Hình 2.7 Hệ thống thông tin Multi user – MIMO: K=4.

2.8 Mô hình toán học của hệ thống Multi-User MIMO kênh đường xuống

2.8.1 Mô hình khi chưa có precoding

Hình 2.8 Mô hình hệ thống MU-MIMO kênh đường xuống.

Trong hệ thống MU-MIMO kênh đường xuống, trạm gốc truyền dữ liệu cho K users độc lập. Với là tín hiệu truyền từ trạm gốc và là tín hiệu nhận được ở user thứ u (u =  1,2,…,K).  là đáp ứng kênh truyền từ trạm gốc BS đến user thứ u. Tín hiệu nhận được ở user thứ u được biểu diễn như sau:

                                         (2.35)

Với là nhiễu trắng tại user thứ u. Tất cả tín hiệu nhận được trong hệ thống được biểu diễn lại:

                                                (2.36)

2.8.2 Mô hình khi có Precoding

Hình 2.9 Mô hình hệ thống MU-MIMO kênh đường xuống khi có precoding.

Như trên Hình 2.9,  (vector kí tự được phát tới user k , ) được tiền xử lý trước khi phát bằng cách nhân chúng với một ma trận precoding  :

                                       (2.37)

Sau khi tiền mã hóa ở phía phát, thành phần tín hiệu M được phát từ BS tới K MSs có thế được biểu diễn lại là :

                                                                       (2.38)

với P là một ma trận thành phần có kích thước  được cho bởi:

                                                                        (2.39)

và là một vector thành phần có kích thước  chứa dữ liệu truyền tuyến xuống, được cho bởi:

                                    .                                           (2.40)

Vector tín hiệu thu tại MS thứ k được biểu diễn :

                                            (2.41)

với là vector nhiễu Gaussia trắng có chiều dài là ,   là ma trận kênh truyền có kích thước xM  kết nối M anten phát của BS với anten thu của MS thứ k, được biểu diễn là:

                                                                         (2.42)

với đại diện cho hệ số CIR giữa anten phát BS thứ j và anten thu thứ i của MS thứ k.

2.9 Kỹ thuật Block Diagonalization (BD)

Như đã thấy ở phương trình (2.41), tín hiệu nhận được ở các MS xuất hiện giao thoa giữa các user, gọi là MUI (multi-user interference ). Các giao thoa này là nguyên nhân làm giảm dung lượng của hệ thống. Mục đích của ma trận  precoding là triệt đi các giao thoa này, tăng dung lượng của hệ thống. Sau đây chúng ta cùng tìm hiểu kỹ thuật precoding Block Diagonalization (BD).

Theo (2.41), tín hiệu thu được viết ở dạng ma trận như sau:

                                                                                                               (2.43)

trong đó  là ma trận tín hiệu thu, là ma trận kênh truyền của toàn bộ hệ thống Multi-user MIMO,là ma trận precoding của toàn bộ hệ thống Multi-user MIMO. Ta mong muốn tín hiệu thu ở user thứ u là  chỉ phụ thuộc vào tín hiệu phát cho user thứ u là . Để thõa mãn điều  này:

                                   (2.44)

trong đó,  là ma trận 0  hàng  cột, lúc này , ta nhận được :

                             (2.45)

Khi thực hiện điều khiện trên, ta đã ép các ma trận  không phải là các ma trận nằm trên đường chéo của khối ma trận H.P bằng ma trận zero  , do đó phương pháp này được gọi là phương pháp chéo hóa khối – Block diagonalization. Khi  điều kiện (2.45) được thỏa mãn thì tín hiệu thu được tại user thứ u như sau :

                                                                                                       (2.46)

Như vậy ta đã loại bỏ được nhiễu giao thoa liên người dùng  MUI là ảnh hưởng của các user khác lên user thứ u .

2.10 Kết luận chương

Trong chương 2, đồ án đã trình bày những kỹ thuật MIMO kinh điển nhất được sử dụng trong hệ thống thông tin vô tuyến nói chung. Các sơ đồ MIMO được thiết kế để khai thác tài nguyên nào đó trong môi trường truyền vô tuyến, tốc độ dữ liệu được nâng cao bằng cách truyền nhiều luồng dữ liệu song song. Ngoài ra, MU-MIMO có thể khai thác sự giao thoa công suất của nhiều người dùng như là một tài nguyên không gian cho kỹ thuật xử lý phát tiên tiến.Do đó nhìn chung kỹ thuật MIMO được ứng dụng trong hệ thống vô tuyến với mục đích lớn nhất là tăng tốc độ dữ liệu và độ tin cậy kênh truyền, nâng cao hiệu suất sử dụng đường truyền vô tuyến. Kỹ thuật MIMO đang rất được quan tâm nghiên cứu phát triển hứa hẹn đem lại nhiều lợi ích trong truyền thông vô tuyến.

 

 

 

 

CHƯƠNG 3: COGNITIVE PRECODING TRONG HỆ THỐNG MU-MIMO

3.1 Giới thiệu chương

            Trong chương này, chúng ta sẽ tính toán thiết kế một precoder tuyến tính cho hệ thống Cognitive radio (CR) Multi–user multi–input multi–output (MU–MIMO) kênh đường xuống. Nơi mà secondary users (SUs) không được phép sử dụng đồng thời phổ tần cùng lúc với primary users (PUs) được cấp phép. Mặc dù precoder Zero-Forcing Block Diagonalization (ZF–BD) được mở rộng thành mạng CR với PU nhưng một vấn đề xảy ra với công suất phát. Vì vậy trong chúng ta sẽ đưa ra kỹ thuật BD precoder với phương pháp Minimum Mean–Square Error (MMSE). Lúc đó ta sẽ so sánh được ưu điểm khi sử dụng CR–MMSE–BD precoder so với CR–ZF–BD precoder.

3.2 Tổng quan và mô hình chung về hệ thống CR MU-MIMO

3.2.1 Tổng quan

Ngày nay, kỹ thuật cognitive radio (CR) được nghiên cứu như một giải pháp hứa hẹn trong vấn đề thiếu hụt phổ tần bởi sự giới hạn của tần số vô tuyến. Khi một primary user (PU) được cấp phép sử dụng một phổ tần riêng, phổ tần này có cơ hội khai thác bởi các secondary users (SUs) không được cấp phép trong mạng CR. Với sự hoạt động của nhiều anten, các SUs chia sẻ phổ tần này và hoạt động đồng thời nhưng không gây ảnh hưởng gì đến chất lượng dịch vụ (quality of service: QoS) của PU.

Thường trong hệ thống non-CR MU-MIMO đường xuống, để tránh sự phức tạp tính toán, rất nhiều phương pháp tối ưu hoá tuyến tính đã được phát triển. Zero-forcing channel inversion (ZF-CI) là một trong những kỹ thuật precoding đơn giản nhất được sử dụng để loại bỏ giao thoa giữa các user (MUI: multi user interference). Tuy nhiên kết quả lại không như mong đợi do vấn đề công suất phát làm tăng nhiễu trong bộ lọc ZF tuyến tính. Mặc dù Minimum mean-square error channel inversion (MMSE-CI) đã vượt qua được những hạn chế của ZF-CI nhưng nó vẫn chịu ảnh hưởng do chỉ có một anten thu. Cho đến lúc ta sử dụng nhiều anten thu cho mỗi user, phương pháp ZF-BD được đưa ra để tổng quát cho phương pháp ZF-CI. Gần đây, thuật toán MMSE-based-BD được giới thiệu như phần mở rộng của phương pháp MMSE-CI đối với users sử dụng nhiều anten.

3.2.2 Mô hình hệ thống CR MU-MIMO

Chúng ta đề cập đến hệ thống CR được cho như ở Hình 3.1, một hệ thống MIMO cho PU cùng tồn tại với hệ thống MU-MIMO cho K SUs.

Hình 3.1 Hệ thống CR MU-MIMO đường xuống với K SUs và một PU.

PU’s access point (PU-AP) là nơi phát tín hiệu của PU trong phổ được cấp phép. SU’s access point (SU-AP) là nơi K SUs truy nhập vào phổ được cấp cho PU trong đường xuống khi phổ này “available”.

, , và  lần lượt là số anten cho PU-AP, PU, SU-AP và SU thứ k. Từ đó ta có tổng anten thu của SU là: . Măt khác, kênh MIMO liên hệ giữa SU-AP và PU-AP bằng các ma trận  với kích thước là và ma trận  với kích thước (j=0,1,…,K) được biểu diễn như ở Hình 3.1. Chú ý rằng là giao thoa của PU (PU’s interference: PUI) gây ra bởi SU-AP và (với k=1,…,K) là giao thoa của các SUs (SU’s interference: SUI) đến từ PU-AP.

Ta đưa ra định nghĩa về các ma trận như sau:

 là ma trận dữ liệu của SU thứ k.

 là ma trận vecto nhiễu của SU thứ k.

 là ma trận precoding của SU thứ k.

Từ đó ta có các ma trận tổng thể cho hệ  thống MU-MIMO cho các SUs như sau: là ma trận dữ liệu, được xác định .

  là ma trận vecto nhiễu, được xác định .

 là ma trận precoding, được xác định .

là ma trận hàm truyền, được xác định .

là ma trận SUI, được xác định .

, ,  tương ứng là các vecto dữ liệu, vecto nhiễu, ma trận precoding cho hệ thống PU MIMO.

Tổng tín hiệu nhận được của các SUs có thể biểu diễn lại như sau:

                                               (3.1)

Giả sử các phần thử   là nhiễu trắng có phương sai là  độc lập và phân bố đều

Ta có: là tín hiệu truyền sau khi precoding phải thoả

Với là tổng năng lượng phát đường xuống của SU-AP. Từ đó ta có ràng buộc công suất: .

Mặc dù tín hiệu SUI ở biểu thức (3.1) không thể loại bỏ hoàn toàn, nhưng ta có thể làm giảm ảnh hưởng của nó bằng cách trắng hoá nhiễu màu. Giả sử rằng SU độc lập với nhiễu trong (3.1), SUI cộng với ma trận nhiễu hiệp phương sai tại SU thứ k có thể viết lại bằng thuật toán Cholesky là . Với là ma trận tam giác dưới với đường chéo là các phần tử dương.

 thoả mãn ràng buộc công suất  ( là công suất phát tại PU-AP).

Với bộ lọc , vecto tín hiệu nhận được sau khi trắng hoá nhiễu màu tại SUs có thể được viết lại như sau

                                                           (3.2)

Định nghĩa: và

Tín hiệu nhận được sau khi trắng hoá nhiễu tại SU thứ k được viết như sau:

                                      (3.3)

Mặt khác, tín hiệu nhận được ở PU sẽ là:

                                          (3.4)

3.3 Phương pháp precoding trong hệ thống CR MU-MIMO

3.3.1 CR-ZF-BD Precoder

            Ý tưởng chính trong phương pháp ZF-BD thông thường của hệ thống MU-MIMO là loại bỏ hoàn toàn MUI bằng cách dùng các ma trận không gian không (null space) cho giao thoa giữa các user. Để loại bỏ được PUI ở biểu thức (3.4) cũng như MUI ở biểu thức (3.3) trong hệ thống CR MU-MIMO, bắt buộc ta phải làm như sau:

(3.5)

(3.6)

Từ đây, ma trận precoder thứ k của SU là  nên nằm trong không gian không của ma trận  được xác định bằng . Chú ý rằng  chứa luôn cả PUI . Sau đó,  được đưa ra như là ma trận chứa thành phần trực giao cho không gian không của ma trận , như vậy phần precoder với ma trận  phải thoả mãn sự ràng buộc của biểu thức (3.5) và (3.6). Do đó, khối  không chịu ảnh hưởng từ giao thoa nữa.

            Từ đó ta thực hiện phép SVD và được kết quả như sau: . Sau đó, ta thêm vào khối các thành phần để được , với thành phần công suất là ma trận chéo  và bộ lọc nhận tín hiệu  từ biểu thức (3.3). Từ đây, tín hiệu nhận được ở SU thứ k sau khi được lọc sẽ trở thành:

                                                 (3.7)

Với .

Cuối cùng, các ma trận precoding ở phía truyền và ma trận bộ lọc ở phía nhận của hệ thống CR ZF-BD được thành lập như sau:

                  and                                     (3.8)

Kĩ thuật ZF trong hệ thống CR MU-MIMO đã hoàn toàn loại bỏ được nhiễu do giao thoa  mà không xét tới nhiễu trắng. Vì vậy, hệ thống CR-ZF-BD ảnh hưởng bởi công suất truyền đặc biệt là trong vùng SNR thấp, nó cũng phụ thuộc vào số anten truyền và anten thu. Trong đồ án này, chúng ta tập trung vào trường hợp

Tổng dung lượng của kênh truyền trong hệ thống CR-ZF-BD được tính toán như sau:

Với  là vecto hàng thứ i của ma trận và  là phần tử đường chéo thứ i của ma trận

3.3.2 CR-MMSE-BD Precoder

Để cải thiện hiệu suất làm việc của phương pháp CR-ZF-BD, chúng ta phát triển hệ thống CR MU-MIMO dựa trên thuật toán MMSE tuyến tính. Đầu tiên một bộ lọc được tối ưu hoá theo tiêu chuẩn MMSE để ngăn chặn MUI của các CR users. Sau đó khai thác sự phối hợp của nhiều anten thu trong mỗi user để tìm được ma trận MMSE.

Chúng ta cần xác định được ma trận tiền xử lý với MMSE cho mỗi tín hiệu thu trong kênh truyền đã được trắng hoá nhiễu màu từ công thức (3.2) và cũng kiểm soát được nhiễu giao thoa PUI  từ công thức (3.4) dưới ngưỡng . Vấn đề này được xây dựng với kênh truyền có ràng buộc công suất như sau:

                                          (3.9)

 

Với  là yếu tố về tỉ lệ cho tín hiệu nhận.  Giải pháp này có thể giảm nhẹ vấn đề công suất truyền khi ta xem nhiễu trong lúc truyền như là nhiều giao thoa và không đổi.

            Từ biểu thức (3.2) thế vào (3.9), biến đổi Lagrange được thể hiện như sau:

           (3.10)

Với  và  là các hệ số biểu thị cho các phép nhân Lagrange. Áp dụng điều kiện Karush-Kuhn-Tucker (KKT), biểu thức được viết lại như sau:

                              (3.11)

                             (3.12)

                             (3.13)

                             (3.14)

                            (3.15)

                            (3.16)

Từ công thức (3.11), ta được:

                             (3.17)

Các hằng số được xác định: và . Mặt khác,khi  là ma trận Hermitain thì , từ đó công thức (3.12) được biển đổi thành:

                                   (3.18)

Bằng cách khai thác các biểu thức (3.14), (3.16), (3.17), vế trái của (3.18) được biển đổi lại như sau:

             (3.19)

So sánh (3.19) với vế phải của (3.18), chúng ta rút ra được .

Cuối cùng, ma trận tiền xử lý được tính toán như sau, bằng cách xác định  là hệ số tối ưu hoá của .:

                           (3.20)

Với .

Chúng ta xét hàm . Nếu  thì , nếu không thì  sẽ là một giá trị dương thoả mãn  với . Mà lúc này, từ công thức (3.15) và (3.16) xác định được , do đó .

            Ở công thức (3.9) không xét đến sự phối hợp làm việc giữa các anten thu, vì vậy chúng ta cần xét đến ma trận tiền xử lý ở (3.20) mở rộng trong trường hợp nhiều anten phối hợp cùng thu tín hiệu ở mỗi CR user. Chúng ta tiến hành áp dụng phân tích QR cho ma trận  ở SU thứ k như sau:

                  for k=1, …, K                                    (3.21)

Với  là ma trận tam giác trên và  là thành phần trực giao của . Không giống như kĩ thuật ZF-BD, ma trận được tạo ra bởi phương pháp MMSE có chứa nhiễu giao thoa dư trong đó. Vì vậy,  giải pháp đưa ra là áp dụng ma trận kết hợp cho mỗi khồi kênh truyền, được xác định .

Với tham số tổng công suất trình bình  tại bằng:

                (3.22)

Sau khi tìm được  và  thông qua 3 công thức (3.20), (3.21) và (3.22), để chắc chắn rằng tín hiệu nhận được tại mỗi SU có thể giải mã thành có kí hiệu được thì khối kênh truyền của SU thứ k  cần được phân tích SVD như sau: . Như kết quả có được, tín hiệu nhận ra ở SU thứ k có thể được viết là:

                                  (3.23)

Cuối cùng, các ma trận precoding ở phía truyền và ma trận bộ lọc ở phía nhận của hệ thống CR-MMSE-BD được cho như sau:

        và                                   (3.24)

Tổng dung lượng của kênh truyền trong hệ thống CR-MMSE-BD được tính toán như sau:

Với m_k,i là vecto hàng thứ I của ma trận và  là phần tử đường chéo thứ i của ma trận

3.4 Kết luận chương

            Dựa trên các công trình thực tế đã được công bố trên các tạp chí khoa học IEEE, trong chương 3, em đã chỉ đưa ra hai phương pháp tiền mã hoá kênh truyền cho hệ thống vô tuyến nhận thức đó là CR-ZF-BD và CR-MMSE-BD. Nhìn chung có thể thấy hai phương pháp ZF và MMSE áp dụng cho kỹ thuật BD đã thoả mãn được vấn đề giảm nhiễu giao thoa giữa các user nhằm tăng dung lượng của hệ thống. Mỗi phương pháp thực hiện theo những cách khác nhau nên sẽ có ưu nhược điểm riêng.

            Phương pháp ZF thực hiện đơn giản hơn, tuy nhiên trong quá trình thiết kế ma trận Precoding không tính đến thành phần nhiễu tạp âm nên ma trận này chịu ảnh hưởng của hiệu ứng khuếch đại nhiễu. Vì vậy mà phương pháp ZF thường thích hợp với các kênh truyền có tỉ số SNR cao. Còn phương pháp MMSE trong quá trình thiết kế có tính đến thành phần tạp âm nên một phần nào khắc phục được nhược điểm của phương pháp ZF.

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG BẰNG MATLAB

4.1 Giới thiệu chương

Trong chương trước, chúng ta đã phân tích và tính toán thiết kế cho kỹ thuật tiền mã hóa CR-ZF-BD và kỹ thuật tiền mã hóa CR-MMSE-BD trong việc nâng cao chất lượng tín hiệu tại đầu thu của thiết bị di động. Qua chương 4 này, chúng ta sẽ chứng minh rõ hơn những ưu điểm nổi trội của kỹ thuật tiền mã hóa CR-MMSE-BD so với CR-ZF-BD thông qua việc mô phỏng truyền dẫn đường xuống của hệ thống MIM. Từ đây, ta sẽ kiểm chứng lại tính chính xác về mặt lý thuyết bằng việc sử dụng Matlab để tính dung lượng trung bình giữa các kỹ thuật tiền mã hóa :

Kỹ thuật tiền mã hóa CR-ZF-BD

Kỹ thuật tiền mã hóa CR-MMSE-BD

Kênh truyền được sử dụng để mô phỏng là kênh truyền bị ảnh hưởng bởi nhiễu tạp âm từ môi trường bên ngoài. Để việc mô phỏng bớt phức tạp, ta giả định rằng thông tin trạng thái kênh truyền được biết chính xác tại máy thu.

4.2 Quá trình mô phỏng và phân tích kết quả

            Tín hiệu vecto kí hiệu được điều chế MQAM với M=4.

SNR của MU-MIMO cho SUs được xác định bằng  và của PU bằng , với .

Cho các thông số như sau: và

• Cho cầu hình (1) PU 2x2 và SU có cấu hình anten 12x(2 2 2 2). Đồ thị so sánh tổng dung lượng của hai phương pháp: