DUNG NĂNG ĐA NGƯỜI DÙNG VÀ KỸ THUẬT SIC.doc

DỊCH VỤ VIẾT THUÊ ĐỀ TÀI TRỌN GÓI ZALO / TEL: 0909.232.620
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
--------------------------
HOÀNG HỮU THÀNH
DUNG NĂNG ĐA NGƯỜI DÙNG VÀ KỸ
THUẬT SIC
Ngành
: Công nghệ Điện tử - Viễn thông
Chuyên ngành : Kỹ thuật Điện tử
Mã số
: 60.52.0203
LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. TRỊNH ANH VŨ
Hà Nội-2013

LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan Luận văn: "Dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC" là công
trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả trình bày trong Luận văn là trung
thực, một phần đã được công bố trên các tạp chí khoa học chuyên ngành, kỷ yếu hội
nghị khoa học trong nước và quốc tế. Phần còn lại chưa được công bố trong bất kỳ công
trình nghiên cứu nào. Những kết quả tính toán mô phỏng đã đạt được trong Luận văn
không sao chép từ bất cứ tài liệu nào dưới mọi hình thức. Những kết quả đó là những gì
tôi đã nghiên cứu, tích lũy trong suốt thời gian làm Luận văn.
Hà Nội, ngày 28 tháng 9 năm 2013
HỌC VIÊN
Page 2

LỜI CẢM ƠN
Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS. Trịnh Anh Vũ người đã tận tình
hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành Luận văn. Đặc biệt, Thầy
đã định hướng và có những sự chỉ bảo tận tình, tạo điều kiện thuận lợi trong khi xây
dựng đề cương nghiên cứu, cũng như trong quá trình thực hiện Luận văn. Sự chỉ bảo
tận tâm của Thầy có ý nghĩa vô cùng to lớn để tôi có thể hoàn thành Luận văn này.
Xin trân trọng cảm ơn sự chỉ bảo, giúp đỡ tận tình của các thầy cô giáo khoa
Điện tử - Viễn thông trong quá trình học tập và nghiên cứu tại Khoa.
Xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Công Nghệ - ĐHQGHN đã hỗ trợ, giúp
đỡ để tôi có điều kiện và thời gian học tập, nghiên cứu.
Cuối cùng tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và người thân đã giúp
đỡ, chia sẻ, khích lệ, động viên để tôi có thể hoàn thành luận văn này.
Hà Nội, ngày 28 tháng 09 năm 2013
HỌC VIÊN
Page 3

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN.........................................................................................................................2
LỜI CẢM ƠN................................................................................................................................3
MỤC LỤC.......................................................................................................................................4
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT ............................................................6
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ, BẢNG BIỂU.............................................. 10
GIỚI THIỆU........................................................................................................................................ 11
Mục tiêu nghiên cứu của Luận văn ................................................................................... 12
Đối tượng nghiên cứu: ............................................................................................................ 12
Phương pháp nghiên cứu:..................................................................................................... 12
Cấu trúc của Luận văn: ......................................................................................................... 13
CHƯƠNG I. MÔ HÌNH KÊNH MIMO..................................................................................... 14
1.1. Giới thiệu hệ thống MIMO..................................................................................................... 14
1.2. Kênh MIMO tổng quát............................................................................................................. 15
1.3. Mô hình kênh lấy mẫu............................................................................................................. 17
1.3.1. Tương quan không gian fading................................................................................ 17
1.3.2. Mảng anten nhìn thấy nhau (Line-of-sigh) LOS................................................ 19
1.3.3. Mảng anten đối cực (Cross-polarized).................................................................... 20
1.4. Mô hình tín hiệu vào ra........................................................................................................... 20
1.5. Kết luận chương......................................................................................................................... 23
CHƯƠNG II: DUNG NĂNG KÊNH MIMO ĐA NGƯỜI DÙNG (MU-MIMO)........24
2.1. Dung năng kênh SU-MIMO.................................................................................................. 25
2.2. Vùng dung năng kênh MAC.................................................................................................. 26
2.3. Vùng dung năng kênh quảng bá (BC) ............................................................................... 29
2.3.1. Dung năng tổng BC có thể đạt được và đối ngẫu UL/DL................................ 31
2.4. Từ MIMO đơn người dùng đến MIMO đa người dùng............................................... 36
2.4.1. Nhắc lại khái niệm đường lên, đường xuống. ..................................................... 36
2.4.2. Các đặc điểm nổi bật của MU-MIMO so với SU-MIMO................................. 37
2.4.3. Những kết quả đạt được và vấn đề tồn tại hệ MU-MIMO so với SU-
MIMO ............................................................................................................................................ 38
2.5. Kết luận chương......................................................................................................................... 40
CHƯƠNG III: KỸ THUẬT SIC VỚI MU-MIMO UPLINK............................................... 42
Page 4

3.1. Ghép kênh không gian............................................................................................................. 43
3.1.1. Nguyên lý cơ bản............................................................................................................ 43
3.1.2. Ghép kênh dựa trên mã trước.................................................................................... 46
3.1.3. Xử lý bộ thu phi tuyến .................................................................................................. 48
3.2. Mã trước SMMSE...................................................................................................................... 49
3.3. Giải mã với bộ thu SMMSE-SIC.......................................................................................... 52
3.4. Kết luận chương......................................................................................................................... 55
CHƯƠNG IV: MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG........................................................ 56
4.1. Đánh giá hiệu suất bộ thu qua dung năng tổng đạt được của bộ thu ..................... 56
4.2. Đánh giá hiệu suất qua tỷ lệ lỗi bít BER ........................................................................... 58
4.3. Kết luận chương......................................................................................................................... 60
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN................................................................................... 61
1. Kết luận của đề tài......................................................................................................................... 61
2. Đề xuất hướng phát triển của đề tài ....................................................................................... 61
TÀI LIỆU THAM KHẢO................................................................................................................ 63
Page 5

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
(•)
+
- (x)
+
:= max(0, x)
||X||ℱ - Chuẩn Frobenius của một ma trận
X* - Ma trận liên hợp
XH
- Chuyển vị của ma trận liên hợp
XT
- Ma trận chuyển vị
1 - Ma trận với tất cả các phần tử là 1 (ma trận đơn vị)
A - Ma trận điều hướng mảng
β - Hệ số xác định tỷ xích được sử dụng để đặt giới hạn công suất phát
B - Ma trân phản hồi THP kích thước r × r
CN (a, b) - Biến ngẫu nhiên Gauss phức với kỳ vọng a và phương sai b
C
BC - Dung năng Shannon của kênh quảng bá
C
MAC - Dung năng Shannon của đa truy cập
C
SU - Dung năng Shannon đơn người dùng
D - Ma trận giải mã kết hợp cho tất cả người dùng trên đường lên kích thước r x MT
Di - Ma trận giải mã của người dùng thứ i on the trên đường lên kích thước ri x MT
Da - Ma trận giải mã kết hợp khử MUI cho tất tất cả người dùng trên đường lên
Db - Ma trận giải mã kết hợp dữ liệu giải mã cho tất cả người dùng trên đường lên
D
a - Ma trận giải mã của người dùng thứ i khử MUI trên đường lên
i
D
b - Ma trận giải mã của người dùng thứ i cho giải mã dữ liệu trên đường lên
i
E {•} - Hàm trung bình
Φ - Ma trận tải công suất
Φi - Ma trận tải công suất của người dùng thứ i
Φ
impD - Ma trận tải công suất phân tập cải tiến
Φ
MMSE - Ma trận tải công suất MMSE
i,i - Phần tử trên đường chéo chính của ma trận tải công suất
Φ
Ma trận mã trước kết hợp khử MUI cho tất cả người dùng trên đường xuống
F
a -
Fb - Ma trận mã trước kết hợp dữ liệu mã trước cho tất cả người dùng trên đường xuống
F
ai - Ma trận mã trước của người dùng thứ i khử MUI trên đường xuống
Fb - Ma trận mã trước của người dùng thứ i cho dữ liệu mã trước trên đường xuống
i
F - Ma trận mã trước kết hợp cho tất cả người dùng trên đường xuống kích thước MT xr
F
i - Ma trận mã trước của người dùng thứ i trên đường xuống với kích thước MT × ri
G
CSI - Độ lợi ước lượng kênh
G - Ma trận giải mã kết hợp tất cả các người dùng trên đường xuống kích thước r x MR
G
i - Ma trận giải mã người dùng thứ i trên đường xuống với kích thước ri × MR
H - Ma trận kênh mạng MIMO kết hợp kích thước MR × MT
H
est - Ước lượng của ma trận kênh
Hi - Ma trận kênh MIMI của người dùng thứ i kích thước
M
Ri ×
M
T
Page 6

( ,)
- Ma trận kênh MIMI của người dùng thứ i trên mẫu thứ j của đoạn dữ liệu thứ k
( )
- Ma trận kênh tương đương của người dùng thứ I trên đoạn dữ liệu thứ k
- Ma trận kênh mạng MIMO kết hợp của nhiễu đồng kênh lên người dùng thứ i
H (l) - Ma trận kênh mạng MIMO kết hợp của thành phần đường dẫn kênh thứ l
Hw - Kênh không gian MIMO trắng kích thước MR × MT
I - Ma trận đơn vị
K - Số người dùng
K
R - Hệ số Ricean
MR - Tổng số anten của đầu cuối người dùng
M
Ri - Số lượng anten tại đầu cuối người dùng thứ i
MT - Số lượng anten tại trạm cơ sở
n - Vector mẫu tạp âm Gauss cộng sinh tại đầu vào của anten thu
- Tạp âm cộng sin đã được lọc trên dữ liệu thứ i
N - Tổng số sóng mang con trong hệ thống OFDM
N
pre - Chiều dài của ký hiệu tiền tố tuần hoàn OFDM
Nc - Số sóng mang con được dùng để truyền một khối dữ liệu
N
symb - Số Number ký hiệu OFDM trong một khối dữ liệu
PT - Tổng công suất phát
P
t - Công suất của một ký hiệu dữ liệu phức
PAP (θ) - Thông tin về công suất góc của kênh
PDP (τ ) - Thông tin công suất trể của kênh
Q - Ma trận mã trước kết hợp của tất cả người dùng đường lên kích thước MR x r
Q
i - Ma trận mã trước người dùng thứ i trên đường lên kích thước
M
Ri
× r
i
R - Ma trận tương quan
Ri - Tốc độ dữ liệu người dùng thứ i
- Tốc độ dữ liệu người dùng thứ i trên đường xuống
- Tốc độ dữ liệu người dùng thứ i trên đường lên
r - Tổng số luồng dữ liệu được truyền trong một hệ thống đa người dùng
r
i - Số luồng dữ liệu được truyền tới người dùng thứ i
Rr - Ma trận tương quan bên thu
Rt - Ma trận tương quan bên phát
Rx - Ma trận tương quan dữ liệu đầu vào kích thước r × r
Rn - Ma trận tương quan tạp âm
σ
2
- Phương sai của sai số ước lượng kênh
e
σ
i - Giá trị riêng thứ i
- Phương sai tạp âm cộng sinh tại đầu vào của một anten
στ - Độ trể RMS
σ
θ - Độ rộng góc RMS
Σ - Ma trận đường chéo với các giá trị riêng trên đường chéo chính để không tăng
U - Các vector suy biến phải (cột)
Page 7

V - Các vector suy biến trái (hàng)
x - Vector dữ liệu đầu vào kết hợp tất cả người dùng kích thước r × 1
xi - Vector dữ liệu đầu vào của người dùng thứ i kích thước ri × 1
y - Vector thu kết hợp của tất cả người dùng kích thước r × 1
yi - Vector thu của người dùng thứ i kích thước ri × 1
z
i - Dữ liệu mã hóa người dùng thứ i
ADC - Analog digital converter
AP - Access point
BC - Broadcast channel
BER - Bit error rate
BD - Block diagonalization
BS - Base station
CCDF - Cumulative complementary distribution function
CQI - Channel quality indicator
CSI - Channel state information
DET - Dominant eigenmode transmission
DFE - Decision feedback equalizer
DFT - Discrete Fourier transform
DL - Downlink
DPC - Dirty-paper coding/Dirty-paper code
FDD - Frequency division duplex
FDMA - Frequency division multiple access
IQ - In-phase /Quadrature
IRBD - Iterative regularized block diagonalization
JRBD - Joint regularized block diagonalization
LDC - Linear Dispersion Code
LNA - Low-noise amplifier
LOS - Line of sight
MAC - Multiple access channel
MIMO - Multiple-input multiple-output
MMSE - Minimum mean square error
MSE - Mean square error
MU - Multi-user
MUI - Multi-user interference
NLOS - Non-line-of sight
OFDM - Orthogonal frequency division multiplex
OFDMA - Orthogonal frequency division multiple access
OSTBC - Orthogonal space-time block code
PA - Power amplifier
PAP - Power angle profile
PDP - Power delay profile
QAM - Quadrature amplitude modulation
Page 8

QoS - Quality of service
RF - Radio frequency
RMS - root-mean-squared
RBD - Regularized block diagonalization
RSO THP - Regularized successive optimization Tomlinson-Harashima-precoding
QOSTBC - Quasi-orthogonal space time block coding
SDMA - Spatial division multiple access
SIC - Successive interference cancellation
SINR - Signal to interference plus noise ratio
SISO - Single-input single-output
SNR - Signal to noise ratio
SMMSE - Successive minimum mean square error
SMUX - Spatial Muliplexing
SO THP - Successive optimization Tomlinson-Harashima-precoding
STC - Space Time Coding
SU - Single user
SVD - Singular value decomposition
TDD - Time division duplex
TDMA - Time division multiple access
THP - Tomlinson-Harashima-precoding
UL - Uplink
ULA - Uniform Linear Array
UT - User Terminal
V-BLAST - Vertical Bell Labs Layered SpaceTime
VS - Very simple
WINNER - Wireless World Initiative New Radio
ZF - Zero forcing
Page 9

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ, BẢNG BIỂU
Hình 1.1: Mô hình hệ thống MIMO............................................................................................... 14
Hình 1.2: Mô hình kênh MIMO với MT anten phát và MR anten thu.................................. 15
Hình 1.3: Mô hình mảng anten nhìn thấy .................................................................................... 19
Hình 1.4: Sơ đồ khối hệ thống MU-MIMO downlink ............................................................... 21
Hình 1.5: Sơ đồ khối tín hiệu vào ra hệ thống MU-MIMO đường uplink .......................... 22
Hình 2.1: Vùng dung năng MAC với kỹ thuật thu SIC hệ thống SISO ((2,1),1) ............... 28
Hình 2.2: Hình bên trái là hai vùng dung năng sử dụng cho một BC suy biến với M=1.
Hình phụ bên phải là hai vùng dung năng sử dụng cho một BC không suy
biến với M>1. Khu vực này là phần lồi của sự kết hợp tỷ lệ dung năng của
hai người dùng................................................................................................................. 31
Hình 2.3: Giới hạn cận trên của BC, dung năng tiêu hao 10%. Trường hợp MR < MT
35
Hình 2.4: Giới hạn cận trên của BC, dung năng tiêu hao 10%. Trường hợp MR > MT
36
Hình 3.1: Kiến trúc bộ thu MIMO tối ưu ..................................................................................... 42
Hình 3.2: Hệ thống MIMO cấu hình anten 2x2.......................................................................... 45
Hình 3.3: Thu tuyến tính/Giải ghép kênh các tính hiệu được ghép không gian................ 45
Hình 3.4: Ghép kênh không gian dựa trên mã trước................................................................ 46
Hình 3.5: Trực giao hóa tín hiệu ghép không gian thông qua mã trước. là giá trị eigen
thứ i của ma trận HHH.................................................................................................. 47
Hình 3.6: Truyền dẫn một từ mã (a) và đa từ mã (b)................................................................ 48
Hình 3.7: Giải ghép kênh/giải mã tín hiệu ghép không gian dựa trên SIC........................ 49
Hình 4.1: Dung năng các bộ thu tuyến tính và phi tuyến (4x4)............................................. 56
Hình 4.2: Tỷ lệ tương đối của dung năng các bộ thu (4x4).................................................... 57
Hình 4.3: Dung năng các bộ thu tuyến tính và phi tuyến (12x12)........................................ 58
Hình 4.4: Mô hình mô phỏng đánh giá tỷ lệ lỗi bít BER ......................................................... 58
Hình 4.5: Hiệu suất BER của ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC với điều chế BPSK trên
kênh truyền Rayleigh MIMO (4x4) đường uplink.................................................. 59
Hình 4.6: Hiệu suất BER của ZF, MMSE, ZF-SIC, MMSE-SIC với điều chế BPSK trên
kênh truyền Rayleigh MIMO (12x12) đường uplink............................................. 60
Page 10

GIỚI THIỆU
Trong thời đại phát triển bùng nổ của các hệ thống thông tin vô tuyến, nhu cầu về
chất lượng, dung lượng, các dịch vụ đa phương tiện và tính đa dạng trong các hệ thống
thông tin không dây như thông tin di động, internet đang tăng lên một cách nhanh chóng
trên phạm vi toàn thế giới. Tuy nhiên, phổ tần số vô tuyến là hữu hạn, muốn tăng dung
lượng bắt buộc phải tăng hiệu quả sử dụng phổ tần số. Vì vậy, việc nghiên cứu, ứng
dụng các công nghệ và kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng nhu cầu này luôn là một đòi hỏi cấp
thiết. Một trong những kỹ thuật có thể giúp cải thiện đáng kể chỉ tiêu, dung lượng, tốc
độ dữ liệu đỉnh và phạm vi liên lạc của hệ thống được tập trung nghiên cứu trên thế giới
trong thời gian gần đây chính là kỹ thuật ‘đa đầu vào đa đầu ra’ MIMO (Multiple Input
Multiple Output) hay kỹ thuật sử dụng nhiều anten phát và nhiều anten thu. Hệ thống
MIMO có thể xem như một hệ thống ghép nhiều kênh con ‘một đầu vào một đầu ra’
SISO (Single Input Single Output) hay hệ thống đơn anten. Dung lượng kênh của hệ
thống MIMO là tổng hợp dung lượng của các kênh con thành phần. Dung lượng kênh
MIMO bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi phân bố tăng ích đặc trưng của các kênh con SISO.
Giải pháp sử dụng nhiều phần tử anten tại cả máy thu và máy phát cho phép khôi phục
dữ liệu phát tốt hơn, cải thiện quá trình tách dữ liệu của người sử dụng. Hai mô hình
MIMO cơ bản đó là mã hóa không gian thời gian STC (Space Time Coding) và ghép
kênh phân chia không gian SM (Spatial Multiplexing). Mã hóa không gian thời gian
được dùng để làm tối đa phân tập không gian trong các kênh MIMO. MIMO sử dụng
nhiều anten phát và nhiều anten thu để mở thêm các kênh truyền trong miền không gian.
Do các kênh song song được mở ra cùng thời gian, cùng tần số, nên đạt được tốc độ dữ
liệu cao mà không cần băng thông lớn. Nói một cách khác là nhờ sử dụng nhiều phần tử
anten ở cả phía phát và phía thu, cùng với các kỹ thuật xử lý tín hiệu bên phát và bên
thu, mà kỹ thuật này cho phép sử dụng hiệu quả phổ tần số cho hệ thống thông tin vô
tuyến, cải thiện tốc độ dữ liệu, dung lượng kênh truyền cũng như độ tin cậy hơn so với
các hệ thống truyền thông đơn anten bằng cách xử lý theo cả hai miền không gian và
thời gian.
Trong thời gian gần đây, các nghiên cứu trên thế giới ngày càng quan tâm nhiều
đến các hệ thống thông tin vô tuyến MIMO. Trong đó có nhiều hướng nghiên cứu giải
quyết các vấn đề khác nhau như bài toán dung lượng kênh đa người dùng MIMO, các
bài toán tách sóng, bài toán ước lượng kênh truyền, bài toán mã hóa không gian thời
gian, xử lý tín hiệu không gian thời gian,... Một khó khăn gặp phải trong việc giải quyết
bài toán tách sóng là chất lượng hệ thống này bị ảnh hưởng mạnh bởi can nhiểu đa truy
cập MAI (Multiple Access Interference), hiệu ứng xa gần (near-far effect) và giao thoa
liên ký tự ISI (InterSymbol Access Interference), đặc biệt là khi số lượng anten tăng lên.
Do những hạn chế trên, nhiều hướng nghiên cứu khác nhau đã được đề xuất để triệt can
nhiễu MAI, trong đó đáng chú ý là phương pháp tách sóng đa truy
Page 11

cập MUD (MultiUser Detection). Ý tưởng cơ bản của phương pháp này là khai thác cấu
trúc của can nhiễu MAI để triệt nó. Ở máy thu, thông tin của tất cả các user được sử
dụng để thực hiện việc tách sóng cho từng user. Do tính phức tạp quá cao của phương
pháp tách sóng tối ưu nên các nghiên cứu về MUD đã tập trung vào các bộ tách sóng
cận tối ưu. Các bộ tách sóng này có hiệu năng gần bằng bộ tách sóng tối ưu nhưng đơn
giản, thực tế hơn, chúng được chia làm hai loại tuyến tính và không tuyến tính. Các bộ
tách sóng tuyến tính áp dụng phép biến đổi tuyến tính đối với ngõ ra của bộ lọc phối
hợp như bộ tách sóng giải tương quan, bộ tách sóng MMSE (Minimum Mean-Square
Error). Trong khi đó, các phương pháp không tuyến tính thực hiện lặp lại việc tái tạo và
trừ can nhiễu MAI, chẳng hạn như bộ triệt nhiễu nối tiếp SIC (Successive Interference
Cancellation), bộ triệt nhiễu song song PIC (Parallel Interference Cancellation ), vv…
Luận văn nghiên cứu về ‘Dung năng đa người dùng và kỹ thuật SIC’ trong hệ
thống MIMO, đi vào nghiên cứu kỹ thuật xử lý, tính toán để thực hiện lặp lại việc tái tạo
và khử nhiễu nối tiếp từ tín hiệu thu được tại bộ thu của hệ đa người dùng nhằm đạt
được dung năng tổng mong muốn. Hoạt động của các hệ thống được xây dựng trên cơ
sở toán học và kết quả mô phỏng so sánh giữa mô hình tách sóng SIC mới để đạt được
dung năng so với các mô hình tách sóng khác thực hiện bằng MATLAB. MIMO đa
người dùng được áp dụng cho cả đường lên và đường xuống nhưng luận văn chỉ trình
bày sâu về đường lên và bộ thu áp dụng kỹ thuật SIC tại trạm cơ sở.
Mục tiêu nghiên cứu của Luận văn
- Cơ sở lý thuyết dung năng đa người dùng so với dung năng đơn người dùng.
- Kỹ thuật SIC để đạt dung năng so với kỹ thuật khác.
- Mô phỏng và đánh giá hệ thống.
Đối tượng nghiên cứu:
- Hệ thống thông tin vô tuyến MIMO.
- Xử lý tín hiệu miền không gian, thời gian và tần số trong hệ thống thông tin vô
tuyến tiên tiến.
- Kỹ thuật khử nhiễu nối tiếp SIC của bộ thu trong hệ thống MU-MIMO áp dụng
cho đường uplink tại trạm cơ sở.
Phương pháp nghiên cứu:
Phương pháp nghiên cứu của luận văn bao gồm việc nghiên cứu lý thuyết, xây
dựng mô hình, đề xuất, cải tiến các thuật toán kết hợp với mô phỏng trên máy tính.
Page 12

Cấu trúc của Luận văn:
Luận văn gồm 4 chương với nội dung tóm tắt như sau:
Chương 1: Mô hình kênh MIMO
Chương này là cái nhìn tổng quan về mô hình kênh hệ thống MIMO, mô tả các
mô hình kênh mà nó sẽ được sử dụng trong các mô phỏng, và một mô hình tín hiệu vào
ra rời rạc cũng sẽ được giới thiệu. Biểu diễn kênh dựa trên mô hình toán học, phân tích
và tìm điều kiện để áp dụng kỹ thuật MIMO một cách hiệu quả.
Chương 2: Vùng dung năng của kênh MU-MIMO
Trong chương này, chúng ta tập trung dung năng kênh MIMO đơn người dùng
và đa người dùng trong lý thuyết Shannon. Dung năng Shannon của một kênh bất biến
theo thời gian được định nghĩa là thông tin tương hỗ lớn nhất giữa các kênh đầu vào và
đầu ra. Đây là tốc độ dữ liệu tối đa có thể được truyền qua các kênh với xác suất lỗi
nhỏ tùy ý. Đối với đường lên chúng ta sẽ tín toán dung năng tổng đạt được khi sử dụng
kỹ thuật thu MMSE kết hợp với SIC. Cuối cùng là sự so sánh, đánh giá giữa dung năng
kênh MIMO đa người dùng và đơn người dùng.
Chương 3 : Kỹ thuật SIC với MU-MIMO uplink
Chương này chúng ta sẽ tập trung phân tích mã hóa và giải mã trong hệ thống
MU-MIMO qua đó mô tả thuật toán SMMSE-SIC áp dụng tại bộ thu đa người dùng cho
đường uplink (tại trạm cơ sở), một phương pháp khử nhiễu liên tiếp kết hợp với kỹ thuật
thu SMMSE trong hệ thống MU-MIMO.
Chương 4: Mô phỏng đánh giá hệ thống
Sử dụng Matlab để tiến hành mô phỏng các kỹ thuật ZF, MMSE, ZF-SIC,
MMSE-SIC từ kết quả mô phỏng chúng ta sẽ phân tích, so sánh và đánh giá hiệu năng
của kỹ thuật SIC so với kỹ thuật tách sóng đa người dùng khác.
Phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận văn: Trình bày tóm tắt các kết
quả đạt được của luận văn và nêu ra hướng phát triển tiếp theo của đề tài, cũng như
những nghiên cứu dự kiến sẽ thực hiện trong tương lai.
Page 13

CHƯƠNG I. MÔ HÌNH KÊNH MIMO
1.1. Giới thiệu 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. Chuỗi tín hiệu phát được mã hóa theo cả hai
miền không gian và thời gian nhờ bộ mã hóa không gian thời gian (STE: Space-Time
Encoder). Tín hiệu sau khi được mã hóa không gian - thời gian được phát đi nhờ N
anten phát. Máy thu sử dụng các kỹ thuật thu với M anten thu. Kênh tổng hợp giữa máy
phát (Tx) và máy thu (Rx) có N đầu vào và M đầu ra được gọi là kênh MIMO M×N.
Trong các trường hợp đặc biệt khi N = 1 và M = 1, cho ta hệ thống MIMO đơn người
dùng (tương ứng SISO).
Hệ thống MIMO có thể tăng đáng kể tốc độ truyền dữ liệu, giảm nhiễu, tăng vùng
bao phủ hệ thống vô tuyến mà không cần tăng công suất hay băng thông hệ thống. Bên
cạnh việc tăng dung lượng, kỹ thuật truyền dẫn ghép kênh không gian cho phép đạt
được tốc độ cao nhờ truyền tín hiệu song song từ các anten phát. Tại máy thu, các luồng
dữ liệu được tách ra thông qua các dãy ký tự kênh không gian khác nhau, mặc dù chúng
được truyền đi cùng tần số. Người ta sử dụng các bộ tách hợp lý cực đại có độ lợi phân
tập tối đa để đạt được hiệu năng tối ưu, song độ phức tạp tăng theo hàm mũ cùng với số
lượng anten của máy phát. Để dung hòa giữa độ phức tạp và hiệu năng cần phải nghiên
cứu dung hòa các giải thuật với quy tắc tách sóng nhằm cải thiện chất lượng hệ thống
MIMO.
Hình 1.1: Mô hình hệ thống MIMO
Page 14

1.2. Kênh MIMO tổng quát
Xét mô hình kênh MIMO tổng quát gồm MT anten phát và MR anten thu được minh
họa trong hình 1.2 với ma trận ( , ):
Máy phát
.
.
.
ℎ ,
ℎ ,
ℎ ,
ℎ ,
ℎ ,
.
.
.
Máy thu
Hình 1.2: Mô hình kênh MIMO với MT anten phát và MR anten thu
Ma trận kênh ( , )cho mô hình MIMO được biểu diễn như sau:
ℎ,(,) ⋯ ℎ, (,)
(;)= ⋮
ℎ ,(,) ⋱ ⋮ (1.1)
⋯ ℎ,(,)
Trong đó: ℎ , ( , )là đáp ứng xung của kênh truyền giữa anten truyền thứ n ( = 1 … )và anten thu thứ m ( = 1 … )như một hàm có độ trể và thời gian t.
Các kênh MIMO được xây dựng theo các giả định mảng băng tần hẹp. Theo đó,
băng thông của tín hiệu được giả định là nhỏ hơn nhiều so với đối ứng của thời gian
truyền của các tín hiệu trên các mảng anten. Vị trí tán xạ, yếu tố mô hình, hình học của
anten, và cùng với mô hình phân tán quyết định công suất trung bình và mối tương
quan giữa các phần tử của ( , ):
Kênh fading biến đổi theo thời gian do sự tán xạ hay do kết quả của sự dịch
chuyển bộ thu / phát trên khoảng rộng Doppler trên một băng thông quang phổ hữu
được(
±
)
là tần số Doppler tối đa. Kênh fading chọn lọc thời gian
hạn , trong đó
thời gian gắn kết . càng lớn, các kênh biến đổi càng chậm. Page 15

Trong môi trường đa đường, một số thời gian chuyển và các kiểu mở rộng của tín
hiệu truyền đến người nhận, mà gây ra fading chọn lọc tần số. Độ trể đường truyền tối
đa được gọi là khoảng thời gian trễ lan truyền τmax. Độ trể root-mean-squared (RMS)
của kênh , được định nghĩa như sau:
=
∫ : ( )8().
(1.2)
∫ : ( ) .
Trong đó PDP (τ) là giá trị độ trễ công suất của các kênh, tức là công suất trung
bình như một hàm trễ, và
̅=
∫ : 8 ().
(1.3)
∫ ( ) .
Kênh fading chọn lọc tần số được đặc trưng bởi băng thông kết hợp BC cái mà tỉ
lệ nghịch với sự độ trể RMS và là thước đo chọn lọc tần số của một kênh. Khi băng
thông kết hợp là tương đương hoặc ít hơn so với tín hiệu băng rộng, kênh được cho là
chọn lọc tần số.
Góc mở tại bộ phát/thu đề cập đến góc mở tại nơi đi/nơi đến của các thành phần
đa đường tại mảng anten phát/thu. Góc mở RMS, , được xác định bằng cách sử dụng
phổ góc (PAP - power angle profile), tức là công suất trung bình là hàm của góc tới, θ,
như sau:
=
∫ B().
(1.4)
∫ 8().
ở đây
̅là góc trung bình tới:
̅=
∫ B().
(1.5)
∫ 8 ().
Góc mở là căn nguyên của fading chọn lọc không gian, nó được đặc trưng bởi
khoảng cách kết hợp . Khoảng cách kết hợp là sự phân chia không gian mà các hệ số
kênh tương quan đáng kể, và nó tỉ lệ nghịch với góc mở RMS. Góc mở càng lớn,
khoảng cách kết hợp càng ngắn.
Khoảng thời gian trể tăng tỷ lệ thuận với khoảng cách giữa các trạm cơ sở và
thiết bị đầu cuối người dùng (UT). Trong các môi trường nông thôn là ít hơn 0,07ms.
Trong khu vực đô thị thường là 0,8ms, trong khi trong địa hình đồi núi
Page 16

của 2-3ms đã được quan sát. Trong khi, trong nhà các giá trị trung bình của
200ns.
ít hơn
Góc mở phụ thuộc rất nhiều vào kịch bản và chiều cao anten. Tại trạm cơ sở
(BS) nó thay đổi từ một phân số của độ, trong một kịch bản nông thôn bằng phẳng lên
đến 200
trong các tình huống đồi núi và đô thị dày đặc. Biến thiên khoảng cách kết hợp
từ 3-20λc, trong đó λc là bước sóng của sóng mang. Tán xạ tại các đầu cuối người dùng
(UT) được phân phối trong tất cả các hướng cái mà mang lại chênh lệch góc mở lớn hơn
nhiều. Khoảng cách kết hợp tại UT thay đổi từ 0.25λc tới 5λc. Góc mở phương vị trong
kịch bản trong nhà là trong khoảng 200
đến 400
.
1.3. Mô hình kênh lấy mẫu
Chúng ta hãy xem xét một mặt phẳng tần số, kênh MIMO biến đổi chậm. Ma
trận trong phương trình (1.1) có thể được viết lại như sau:
ℎ, ⋯ ℎ,
= ⋮ ⋱ ⋮ (1.6)
ℎ ,⋯ℎ,
Trong đó ℎ , bao gồm những hiệu ứng của trạng thái xung tại máy phát, lọc kết hợp tại bộ thu và các kênh vật lý.
Các thuộc tính thống kê của phụ thuộc vào môi trường phân tán và kiểu hình
mảng anten tại máy phát và máy thu. Kênh không gian MIMO Gauss trắng cổ điển
được đặc trưng bởi:
ℎ, =0; ℎ, =1; ℎ,ℎ∗
, =0,≠ ℎặ ≠
(1.7)
Trong đó, các phần tử của được mô hình hóa như các biến ngẫu nhiên
Gauss phức. Trong thực tế, các
kênh MIMO có thể lệch hướng đáng kể so với hoạt
ℎ ,
động bởi nhiều lý do mà sẽ được đề cập trong các phần sau.
1.3.1. Tương quan không gian fading
Tương quan không gian fading có thể được mô hình hóa bởi:
⁄
không)
(1.8)
Trong đóT ( )là=kênh MIMOU(
gian Gauss trắng và là ma trận tương
quan không gian được định nghĩa là:
= {T()T()} (1.9)
Page 17

Hoạt động của sắp xếp tất cả các phần tử của ma trận cột theo cột
trong một vector cột.
Nếu SVD của ma trận R được định nghĩa là , do đó
U( )
= Λ
⁄
được định nghĩa là
⁄=Λ⁄
.
Trong nhiều ứng dụng, một mô hình chung đơn giản và nhỏ, được gọi là mô hình
Kronecker, là thích hợp hơn và được cho bởi:
Trong đó
=
⁄ ⁄ (1.10)
× là ma trận tương quan phát và ×là ma trận
tương quan thu. Cả hai và là các ma trận thực bán xác định. Mô hình trong
phương trình (1.10) có bậc tự do bé hơn (1.8), các mà có khả năng chụp bất kỳ hiệu ứng
tương quan nào giữa các phần tử của .
Mô hình kênh MIMO chọn lọc tần số
Trong trường hợp các kênh chọn lọc tần số, sự tương quan anten được mô hình
hóa trong phạm vi thời gian trể bằng cách sử dụng mô hình Kronecker. Các thành phần
đường truyền kênh thứ l được mô hình hóa như:
()= ()⁄ () ()⁄
(1.11)
Trong đó ( ) là kênh không gian MIMO fading phẳng kích thước
giá trị phương sai ồn trắng, trong khi ( ) () ()
( ) () ()
là các ma trận tương quan truyền với
( )
= / =
( ) =
× , có
/ và
= và
Chúng ta hãy xem xét một kịch bản mà bên thu được bao quanh bởi một môi
trường tán xạ phong phú và các anten phát được ngăn cách bởi một khoảng nhỏ hơn
khoảng cách phù hợp. Những điều kiện truyền sóng tương ứng với một hệ thống truyền
thông di động thường được đặc trưng bởi góc mở thấp ở máy phát. Mặt khác, góc mở ở
điện thoại di động thường là rất lớn và mối tương quan không gian thấp như vậy có thể
đạt được với khoảng cách ly anten tương đối nhỏ. Do đó, chúng ta có thể viết:
( ) ( ) () ()
= , = kênh (thứ) (được) ∗ (1.12)
mô hình như sau:
Và thành phần đường truyền (
∗
)
(1.13)
( ) = (()∗ ( ) ) () ()
Page 18

Trong đó ( )
×
là một ma trận định hướng mảng anten bao gồm N
mảng vector của
mảng anten bên phát tương ứng với N hướng tới, và là
∈
×
kênh không gian MIMO fading phẳng, với giá trị phương sai ồn trắng.
( ) ∈
1.3.2. Mảng anten nhìn thấy nhau (Line-of-sigh) LOS
Chúng ta hãy xét kênh MIMO trong điều kiện không có phản xạ hay nhiễu xạ,
các dãy anten phát và thu đều được đặt thẳng hàng (hình 1.3), khoảng cách giữa các
anten trong mảng phát và thu tương ứng là Δtλt và Δrλc .
Hình 1.3: Mô hình mảng anten nhìn thấy
Các kênh MIMO có thể được mô hình tính toán như tổng của một thành phần cố
định và một phần nằm rải rác như sau:
= +1+
1
(1.14)
+ 1
ở đây là thành phần LOS của kênh và là thành
phần fading giả{
định không tương quan. Các phần tử của được giả định là có đơn
} =
vị công suất. là hệ số Rice và được định nghĩa là một tỷ lệ công suất của các thành
phần LOS và công suất của các thành phần phân tán.
Dù ma trận có kích thước nhưng vì kích thước mảng anten rất nhỏ
so với khoảng cách thu phát nên các
sóng tới anten gần như song song với nhau. Mỗi
×
mảng anten nhiều phần tử tự nó đã tạo ra búp sóng nhận. Mọi tín hiệu đến trong phạm
vi búp sóng đó thì đều coi là cùng một hướng. Mặc dù có nhiều anten phát nhưng vì
khoảng cách rất xa nhau nên các tín hiệu đến mảng thu không thể đủ tách biệt về hướng
để có thể làm tăng đáng kể dung năng của kênh truyền. Thực tế ma trận vẫn có
hơn một giá trị đơn, nhưng đó là chưa đủ. Trong trường hợp này ma trận kênh chỉ có
một giá trị đơn thực sự, còn các giá trị đơn khác là rất nhỏ.
Page 19

Tóm lại trong môi trường không có vật cản, tức chỉ có tín hiệu trực tiếp từ anten
phát đến anten thu, nếu khoảng cách thu phát rất lớn so với kích thước mảng anten, kênh
MIMO chỉ làm tăng độ lợi công suất chứ không làm tăng bậc không gian tự do.
1.3.3. Mảng anten đối cực (Cross-polarized)
Cho đến nay, chúng tôi đã giả định rằng các anten tại máy phát và máy thu có
phân cực giống hệt nhau. Việc sử dụng anten với phân cực khác nhau ở máy phát và
người nhận dẫn đến độ lợi và sự mất cân bằng tương quan giữa các phần tử của kênh
. Kết quả là các phần tử của cho thấy hoạt động phức tạp hơn.
Giả sử tương quan Rayleigh fading, kênh được mô hình hóa xấp xỉ như sau :
= ∗
Trong đó :
1
=
√ 1
⁄ ⁄
⁄ × ⁄
⁄ × ⁄
√ 1
1
⁄ × ⁄
⁄ × ⁄
(1.15)
(1.16)
Hơn nữa, * là tích Hadamard và là một ma trận với tất cả các phần
tử bằng 1. Tham số có
liên quan đến việc phân tách các phân cực trực
0 ,≤
và 1 ⁄ × ⁄
giao. Các giá trị của
phụ thuộc vào nhiều yếu tố bao gồm các anten sử
≤ 1
dụng phân cực chéo khác nhau, các anten sử dụng phân cực chéo như nhau và khoảng
cách giữa các anten. Nếu anten có khả năng phân cực tách biệt hoàn toàn thì ,
còn nếu anten sử dụng phân cực giống nhau hoặc môi trường tán xạ phong
phú sự
= 0
phân cực của tín hiệu, gần hoặc bằng 1.
1.4. Mô hình tín hiệu vào ra
Trong phần tiếp theo chúng ta sẽ cho rằng việc truyền dữ liệu được thực hiện
bằng cách sử dụng điều chế OFDM, mà tiền tố chu kỳ dài hơn kênh thời gian trễ lan
truyền và tần số Doppler tối đa là nhỏ hơn nhiều so với khoảng cách giữa các sóng
mang con. Trong trường hợp này chúng ta có thể bỏ qua sự can thiệp của nhiễu do sóng
mang bên trong gây ra bởi dải rộng Doppler và cho rằng các kênh là hằng số trong thời
gian một ký hiệu OFDM. Với MIMO đa người dùng (MU- MIMO), trong đó đề cập đến
một cấu hình bao gồm một trạm cơ sở với nhiều anten thu/phát được tương tác với mỗi
người dùng đều có một hoặc nhiều anten. Các bit thông tin được truyền đi được mã hóa
và ghép xen kẽ. Từ mã xen kẽ là ánh xạ tới ký hiệu dữ liệu (chẳng hạn như BPSK,
QPSK, QAM, v…v) bằng bộ sơ đồ ký hiệu. Các ký hiệu dữ liệu đầu vào cho một mã
hóa không gian thời gian mà kết quả đầu ra một hoặc nhiều dòng dữ liệu không gian,
các dòng dữ liệu không gian được ánh xạ tới anten của khối mã trước không gian-thời
gian. Các tín hiệu đưa ra từ các anten phát thông qua các kênh và đến mảng ăng ten thu.
Bên thu sẽ thu thập các tín hiệu thu được ở đầu ra của
Page 20

từng phần tử anten và đảo ngược các hoạt động phát để giải mã dữ liệu nhận được xử lý
không gian-thời gian, tiếp theo là giải mã không gian thời gian đó, giải ánh xạ các ký
hiệu, giải ghép xem và giải mã. Mối quan hệ tín hiệu đầu vào-đầu ra rời rạc cho hệ
thống MIMO trên sóng mang con thứ k có thể được viết như sau :
( )= ()( ()()()+ ())
(1.17)
trong đó là vecto dữ liệu được truyền, vecto dữ liệu tại đầu ra của
kênh và là
vector bao gồm các mẫu phức, giá trị trung bình tạp âm Gauss trắng
( ) ( )
và là ma trận
tại các đầu vào của mảng anten thu. Các ma trận
cộng sinh ( )
giản hóa vấn đề chúng ta
mã trước và giải mã tương ứng. Trong phần tiếp theo, để đơn ( ) ( )
sẽ loại bỏ các chỉ số của các sóng mang con , trừ trường hợp cần thiết để chỉ rỏ việc xử
lý chung của một nhóm các sóng mang con.
Trong một kịch bản MU-MIMO các anten MT được đặt tại các trạm cơ sở và
người dùng (hoặc các UT) trong hệ thống. Tổng số anten tại = 1,2,3 … ,
. Có
các anten được đặt tại đầu cuối người dùng thứ , với
đầu cuối người dùng
tương đương là:
(1.18)
=
Chúng ta sẽ sử dụng ký hiệu
ký hiệu là
để mô tả cấu hình hệ thống
anten. Kênh MIMO của người dùng ×
.
được,… , ×
Chúng ta sẽ sử dụng ký hiệu này cho ma trận
kênh người dùng, số anten tại
ℂ
trạm cơ sở và số anten tại đầu cuối người dùng cho cả đường uplink và downlink.
Ma trận kênh MU-MIMO kết hợp được cho bởi:
Sơ đồ = [ … ] ℂ
×
(1.19)
khối hệ thống downlink:
Hình 1.4: Sơ đồ khối hệ thống MU-MIMO downlink
Page 21

Mô hình tín hiệu vào ra hệ thống MU-MIMO đường downlink có thể được mô tả
như sau :
=( +)
(1.20)
trong đó y, G, F, và n cho bởi :
= [ … ] ∈ ℂ ×
= [ … ] ∈ ℂ ×
= [ … ] ∈ ℂ ×
(1.21)
⋯ 0
= ⋮ ⋱ ⋮ ∈ℂ×
0 ⋯
= […]∈ℂ×
Các vecto × và × là vecto dữ liệu được truyền và nhận được
của người dùng thứ
∈,
tương ứng.
∈ ℂ
là số luồng dữ liệu
ℂ
. Tổng số luồng dữ
thông tin hợp kênh không gian
được truyền tới người dùng thứ
≤( )≤ min ( , )
liệu được truyền là . Mẫu tạp âm Gauss trắng cộng sinh tại đầu vào của
dùng thứ cho bởi
×
. Các ma trận
×
và
mảng anten của người = ∑
∈ ℂ
∈ ℂ × tương ứng.
là ma trận mã trước và giải mã
∈ ℂ
Sơ đồ khối mô hình dữ liệu vào ra rời rạc hệ thống MU-MIMO đường uplink :
Hình 1.5: Sơ đồ khối tín hiệu vào ra hệ thống MU-MIMO đường uplink
Biểu diễn toán học :
= ( + ) (1.22)
Page 22

Tương tự như đường downlink, vecto
× và
∈ ℂ
× là vecto dữ liệu
được truyền và nhận đ ược của người dù ng thứ , vecto là vecto của mẫu
∈ ℂ
×
BS. Ma trận và được
tạp âmGauss trắng cộng sinh tại đầu vào của mảng anten ∈ ℂ
cho bởi :
… ] ∈ ℂ ×
= [
= ⋮
⋯ 0
∈ ℂ ×
⋱ ⋮ (1.23)
0 ⋯
∈ ℂ
trên∈ ℂ
× và × là ma trận mã trước và giải mã của
Trong đó
người dùng thứ đường uplink.
1.5. Kết luận chương
Chương 1 là khái quát về mô hình hệ thống kênh MIMO, trong chương này
chúng ta đã giới thiệu khái niệm về các mô hình kênh lấy mẫu, mô tả các mô hình kênh
mà nó sẽ được sử dụng trong các mô phỏng, và mô hình tín hiệu vào ra rời rạc của đã
được giới thiệu. Biểu diễn kênh dựa trên mô hình toán học, phân tích và tìm điều kiện
để áp dụng kỹ thuật MIMO một cách hiệu quả. Chương sau chúng ta sẽ đi vào tìm hiểu
dung năng kênh MIMO đơn người dùng và đa người dùng cho cả đường lên và đường
xuống và qua đó sẽ có được một đánh giá về khả năng đáp ứng dung năng tổng của hệ
MIMO đa người dùng so với đơn người dùng.

Page 23

CHƯƠNG II: DUNG NĂNG KÊNH MIMO ĐA NGƯỜI DÙNG (MU-MIMO)
Các hệ thống MIMO đơn người dùng đã được tìm hiểu rất nhiều và không thể
phủ nhận những ưu điểm mà nó mang lại cho hệ thống truyền thông không dây. Hiện
nay, các nghiên cứu cũng như việc áp dụng MIMO đang dành sự quan tâm nhiều đến hệ
thống MIMO đa người dùng vì những ưu điểm của nó vượt trội hơn hẳn so với hệ thống
MIMO đơn người dùng. Trong chương này, chúng ta tập trung nghiên cứu về dung năng
kênh MIMO đơn người dùng và đa người dùng trong lý thuyết Shannon. Dung năng
Shannon của một kênh bất biến theo thời gian được định nghĩa là thông tin tương hỗ tối
đa giữa các kênh đầu vào và đầu ra. Đây là tốc độ dữ liệu tối đa có thể được truyền qua
các kênh với xác suất lỗi nhỏ tùy ý. Khi CSI là hoàn toàn được biết đến ở cả máy phát
và máy thu, máy phát có thể thích ứng với chiến lược truyền dẫn tương ứng của nó về
trạng thái kênh ngay lập tức. Nếu kênh là thời gian biến đổi, dung năng Ergodic là thông
tin tương hỗ tối đa trung bình trên tất cả các trạng thái kênh truyền. Dung năng Ergodic
thường đạt được bằng cách sử dụng chính sách truyền thích ứng nơi mà biến thiên công
suất và tốc độ dữ liệu liên quan tới biến thiên trạng thái kênh truyền.
Trong một kịch bản đa người dùng, MU-MIMO cho phép tái sử dụng nguồn tài
nguyên thời gian và tần số. Do sự phân tán trong các tình huống khác nhau, các dạng
sóng của người sử dụng có góc mở lớn và ký hiệu ngẫu nhiên. Vì vậy, ngay cả người
dùng mà riêng biệt, góc mở có thể có khả năng chồng chéo không gian con bởi các
vector riêng bên trái của ma trận kênh của chúng. Sự phân chia các không gian con của
chúng là rất khó để đạt được.
Với một hệ thống MIMO đơn người dùng liên kết là điểm-điểm cho một dung
năng xác định. Trong một hệ thống MIMO đa người dùng, liên kết là một kênh đa truy
cập trên các đường lên và kênh quảng bá trên đường xuống. Tốc độ đạt được mô tả
trong trường hợp này là về mặt của tốc độ tổng cộng. SU-MIMO chỉ có một bất lợi nhỏ
trong tốc độ thông tin ngoài CSI ở máy phát. MU-MIMO có một tình thế bất lợi lớn hơn
nhiều trên đường xuống. Trong một hệ thống SU-MIMO, mã trước ở máy phát và giải
mã ở bộ thu có thể được thực hiện với sự hợp tác tốt giữa các anten được sắp xếp. Trong
một hệ thống MU-MIMO, các anten có thể hợp tác tại các trạm cơ sở cho mã trước trên
đường xuống và để giải mã trên đường lên. Tuy nhiên, người dùng không thể hợp tác
trong giải mã trên đường xuống hoặc trong quá trình mã hóa trước trên đường lên.
Trong một hệ thống MU-MIMO, sự hợp tác giữa người sử dụng có thể thực hiện được
về mặt ấn định mức công suất cho người dùng. Trong một hệ thống SU-MIMO, tốc độ
thông tin là giống hệt nhau trên đường lên và đường xuống cho công suất phát tương
đương nếu kênh được biết đến tại máy phát và máy thu.
Page 24

2.1. Dung năng kênh SU-MIMO
Khi mà kênh truyền cố định và biết trước tại bộ thu và bộ phát hệ thống (closed-
loop), dung lượng của hệ thống được định nghĩa bởi :
= : ((max ) log det ( + ) (2.1)
Trong đó và là các ma trậndettương( )quan dữ liệu đầu vào và ma trận tương
quan tạp âm, là công suất phát tối đa.
Chiến lược tối ưu để đạt được tốc độ thông tin tối đa là chuyển đổi các kênh
MIMO thành song song, không can thiệp vào các kênh SISO thông qua một phép phân
tích giá trị riêng (SVD) của ma trận kênh. Phân tích SVD cho
min(
các kênh
song song với độ lợi thông tin với các giá trị riêng của . , )
Giả định rằng từ bây giờ các thành phần của và trong (1.20) là biến ngẫu
nhiên độc lập phân phối đều và
{ }=0, {| | }=1 (2.2)
{ }=0, {| | } =
(2.3)
Nếu SVD của ma trận kênh là
các kênh con song song bằng cách chọn
= Φ
= Σ , kênh được chia ra thành một tập hợp như sau :
(2.4)
trong đó × là một ma trận đơn vị và . Ma trận × là
ma trận tải công
suất không âm. Giải pháp tối ưu cho ma trận tải công suất được xây
∈ ℂ = Φ ∈ ℝ
dựng thông qua thuật toán đổ nước : Φ
, = − , = 1,…,
(2.5)
Như vậy : ∑ ,
=
ở đây µ là hằng số, của là hạng của ma trận kênh và là giá trị
riêng thứ của . Giá trị
được tính toán sử dụng thuật toán lặp. Điểm quan
≤ min ( , )
trọng cần lưu ý là phương pháp phân tích để đạt được tốc độ thông tin tối đa khi CSI có
sẵn ở máy phát và máy thu.
Nếu là ngẫu nhiên, dung năng kênh cũng là một biến ngẫu nhiên, và có thể thay đổi từ
không đến vô cùng. Số liệu thống kê của dung năng kênh lấy được bởi hàm phân phối
tích lũy của nó (CDF). % dung năng hiệu dụng là tốc độ mà các kênh có Page 25

thể hỗ trợ với (100 − )% khả năng. Nếu chúng ta sử dụng khối (gói) kích thước lớn, và
các mã đạt được dung năng, xác suất lỗi có thể có (BLER) sẽ luôn luôn nhị phân. Khối
luôn luôn được giải mã thành công nếu tốc độ bằng hoặc thấp hơn dung năng tức thời
hiện có, và luôn luôn lỗi nếu tốc độ vượt quá dung năng tức thời. Do đó, nếu máy phát
không biết CSI, BLER sẽ bằng xác suất tiêu hao cho tốc độ tín hiệu đó, tức là dung năng
tiêu hao.
Nếu CSI thực sự không biết tại máy phát (open-loop), tối đa hóa tốc độ thông tin
bây giờ có thể được thực hiện chỉ về mặt của dung năng tiêu hao hoặc Ergodic. Dung
năng Ergodic của một kênh MIMO (1.20) được cho bởi :
= : (max) { log det ( + )} (2.6)
Công thức cho thấy tốc độ thông tin tối đa có thể đạt được bởi các tín hiệu
Gauss liên kết dọc theo vector riêng của ma trận tương quan , nghĩa là,
=
trong đó
= Λ
. Dung năng đạt được với công suất
=ấn
{định
là khó khăn
}
hơn để tính toán. Nó cũng cho thấy rằng, tùy thuộc vào ma trận tương quan truyền , có
một dải các tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) mà chiến lược tối ưu là để điều khiển tất cả
công suất chỉ ở trong chế độ riêng chủ đạo của .
2.2. Vùng dung năng kênh MAC
Sự kết hợp giữa tốc độ đạt được trong tất cả các chiến lược truyền được gọi là
vùng dung năng hệ thống đa người dùng. Nó vạch rỏ các giới hạn của giao tiếp không
lỗi cho đặc tính kênh nhất định và được sử dụng như là dụng cụ đo cơ bản của dung
năng kênh.
Chúng ta hãy biểu diễn tốc độ đó có thể là đáng tin cậy, ví dụ thông tin truyền
không lỗi được truyền cho người dùng thứ của , (bps/Hz) và giả định tín hiệu là Gauss
cho mỗi người dùng. Chúng ta sẽ xem xét tới giải mã các tín hiệu của người dùng. Phần
giải mã có nghĩa là giải mã tất cả các tín hiệu được thực hiện cùng một lúc. Vùng dung
năng MU-MAC với phần giải mã và các rằng buộc công suất riêng
,.. . , trên mỗi người dùng đã được đưa ra để mô tả.
≤ max log det ( + ∗) (2.7)
= max log det + ∗
Trong khi bộ giải mã tối đa khả năng xảy ra (ML) là tối ưu, dung năng tổng MU-
MAC cũng có thể được thực hiện thông qua một máy thu MMSE với khử nhiễu
Page 26

nối tiếp (SIC). Điều này có thể được nhìn thấy nếu chúng ta viết lại phương trình (2.7)
như sau:
=
log det + ∗ + ∗
log det + ∗ + (2.8)
log det + +
∗ ∗
Hàm mục tiêu (2.7) là một hàm lồi của ma trận mã trước đường lên và những
rằng buộc có thể phân biệt bởi vì có một ít rằng buộc là đặc biệt trên mỗi tương
quan ma trận . Trong tình huống như vậy, nói chung là đủ để tối ưu hóa đối với
các biến đầu tiên trong khi các biến số khác không đổi, sau đó tối ưu hóa đối với biến
thứ hai, v..v. để đạt được điểm tối ưu trên toàn cầu. Điều này được gọi là thuật toán
nâng khối rằng buộc và hội tụ có thể được mô tả dưới những điều kiện tương đối phổ
biến.
Khử nhiễu nối tiếp SIC có nghĩa là người dùng được giải mã tuần tự. Một bộ thu
SIC có thể tìm và giải mã các từ mã của các luồng dữ liệu trong một cách mà nếu từ mã
của một luồng dữ liệu là được giải mã thành công (được chỉ định bởi một mã CRC). Dữ
liệu được giải mã sau đó mã hóa lại, lại đươc điều chế, v…v. Và được loại bỏ ra khỏi
các tín hiệu ban đầu nhận được. Và do đó, nhiễu được giảm cho các luồng dữ liệu còn
lại.
Để đơn giản hóa ta xét một kịch bản đơn giản cho vùng dung năng đa người
dùng kênh MAC trong hệ SISO với số người dùng K=2, số anten phát cho mỗi người
dùng là 1, và số anten thu tại trạm cơ sở là 1: ((K=2,1),1).
Dung năng đối xứng là tốc độ chung cực đại mà cả hai người dùng có thể đồng
thời truyền tin đáng tin cậy:
¬ : = max (2.9)
( ,)∈
Dung năng tổng cộng là tổng thông lượng tối đa có thể đạt được:
¬ : = max + (2.10)
(,)∈
Page 27

≤ log 1+ |ℎ |
(2.11)
≤ log 1+ |ℎ |
+ ≤ log 1+ |ℎ| + |ℎ |
Với bộ thu sử dụng kỹ thuật SIC trong giai đoạn đầu, nó giải mã dữ liệu của
người dùng 2, coi tín hiệu từ người dùng 1 như nhiễu Gauss. Tốc độ tối đa người dùng 2
có thể đạt được là:
= log 1+
|ℎ |
(2.12)
+ |ℎ|
Sau khi bộ thu giải mã dữ liệu của người dùng 2, nó có thể tái tạo lại tín hiệu
người dùng2 và trừ nó đi từ tín hiệu tổng hợp nhận được. Sau đó bộ thu có thể giải mã
dữ liệu của người dùng 1. Lúc này chỉ có nền Gauss tiếng ồn còn lại trong hệ thống, tốc
độ tối đa dùng 1 có thể truyền là biên của đơn người dùng:
= log 1+ |ℎ | (2.13)
Khi đó dung năng tổng là:
+ = log 1+ |ℎ | + |ℎ | (2.14)
Hình 2.1: Vùng dung năng MAC với kỹ thuật thu SIC hệ thống SISO ((2, 1), 1)
Page 28

2.3. Vùng dung năng kênh quảng bá (BC)
Kênh MU-MIMO đường xuống nói chung thuộc về lớp của các kênh Gauss
không suy biến. Dung năng tổng của một kênh quảng bá Gauss, cho đa người dùng, mỗi
người dùng có nhiều anten được mô tả lại như sau:
¯
= ,[
min] , ](
max)
det( + )
log det( ) (2.15)
Đây là cận trên của Sato về vùng dung năng của các kênh quảng bá nói chung, đó
là dung năng của một hệ thống mà những người dùng trong các đường xuống có thể
tuân theo. Nói chung, cận Sato không dễ có được, nhưng bằng cách giới thiệu tương
quan tạp âm tại các máy thu khác nhau, chúng ta có thể tính ra một cận trên lớn hơn
nhiều.
Vấn đề đường xuống tại BS là để phát quảng bá các tín hiệu người dùng với xử
lý thích hợp và trọng số không gian, sao cho mỗi người dùng nhận được một tỷ số tín
hiệu trên nhiễu và tạp âm (SINR), tốc độ thông tin hoặc BER tối đa hay mong muốn.
Anten của trạm cơ sở có thể tuân theo trong giai đoạn mã hóa. Sự hợp tác giữa những
người dùng có thể là điều khiển tính hợp tác kế thừa thứ tự của các tốc độ hoặc SINR ở
mỗi người dùng.
Để đơn giản hóa ta xét một kịch bản với K=2 người dùng, số anten phát trên mỗi
người dùng là N≥1 và số anten tại BS bằng 1, (1,(K=2,N)).
Vùng dung năng của hai người dùng đường xuống kênh quảng bá được cho bởi cặp tốc độ ,
sao cho: ℎ |
≤ log 1+
+ |ℎ ||
≤ log 1+ |ℎ| (2.16)
,
là các công ℎ, =1,2
là bất biến theo thời gian SIMO cho mỗi người dùng.
Ở đây
người +
suất khác không được phân bổ cho hai người dùng đáp ứng hạn chế công
≤
. Nếu hai kênh truyền là đối xứng
|ℎ|=|ℎ|
tức là SNR của cả hai
suất
sử dụng sẽ là như nhau. Điều này có nghĩa rằng nếu người dùng 1 thành công có
thể giải mã dữ liệu của nó, thì người dùng 2 cũng sẽ có thể giải mã thành công dữ liệu
của người dùng 1 (và ngược lại). Do đó tốc độ thông tin tổng bị chặn bởi dung năng
đơn người dùng:
(2.17)
+ ≤ log 1+ |ℎ |
Page 29

Nói chung, vùng dung năng của các kênh quảng bá không suy biến là không rõ.
Tuy nhiên, ta thấy rằng mã hóa "trang bẩn" Costa là tối ưu trong việc đạt được dung
năng tổng, bằng cách chứng minh rằng, tốc độ có thể đạt được đáp ứng cận trên Sato.
Các giả thuyết cơ bản của các DPC là nếu máy phát là hoàn hảo, hiểu biết kênh không
liên quan của tạp âm nhiễu Gauss cộng sinh trong kênh, khi đó dung năng của kênh
cũng giống như thế nếu không có nhiễu cộng sinh. DPC cho phép nhiễu không liên quan
tới "pre-subtracted" tại máy phát, nhưng với điều kiện công suất phát không tăng.
, là tập (.)
biểu thị một hoán vị của các chỉ số người dùng và
,k =
Cho biết
)≤
1,...,K
các ma trận tương quan bán xác định dương với (∑
,
trong đó là tổng công suất phát cực đại. Theo DPC, nếu tín hiệu người dùng thứ
(1) (2)
… do đó tốc độ sau có
được mã hóa đầu tiên, tiếp theo là người dùng thứ
thể đạt được :
det +
( ) = log det +
( )
( )
∑ ( ) ( ) ( )
,=1… (2.18)
∑ ( ) ( ) ( )
Vùng dung năng là ”bao lồi’’ của sự kết hợp tất cả các tốc độ trên tất cả các hoán
vị và tất cả các ma trận tương quan bán xác định dương đáp ứng các công suất tổng bắt
buộc:
( , )= max ( ) (2.19)
∑ ] ()()
Trong đó được đưa ra trong phương trình trước. DPC có nghĩa là các tín
hiệu người sử dụng không tương quan.
Page 30

Hình 2.2: Hình bên trái là hai vùng dung năng sử dụng cho một BC suy biến với M=1.
Hình phụ bên phải là hai vùng dung năng sử dụng cho một BC không suy biến với
M>1. Khu vực này là phần lồi của sự kết hợp tỷ lệ dung năng của hai người dùng.
2.3.1. Dung năng tổng BC có thể đạt được và đối ngẫu UL/DL
Có thể dễ dàng thấy rằng hàm mục tiêu cho vùng dung năng tổng cộng DPC
không phải là một hàm lồi của các ma trận tương quan. Như vậy, việc tìm kiếm con số
tối đa không phải là một vấn đề dễ dàng và đòi hỏi một sự tìm kiếm lớn trên toàn bộ
không gian của các ma trận tương quan đáp ứng các hạn chế công suất. Tuy nhiên, bằng
cách thiết lập các tính đối ngẫu giữa đường lên và đường xuống, ta thấy rằng nó có thể
để có được dung năng tổng tối đạt được của các kênh BC từ kênh đường lên đối ngẫu.
Dung năng kênh là khác nhau cho các đường lên và đường xuống do sự khác biệt
cơ bản giữa các kênh này. Tuy nhiên, thực tế là các kênh đường xuống và các kênh
đường lên trông giống như hình ảnh phản chiếu của nhau hàm ý rằng có một sự đối
ngẫu giữa các kênh cho phép các vùng dung năng của một trong hai kênh được lấy từ
vùng dung năng của kênh khác.
Sự tương đương giữa việc thực hiện các chiến lược thu và phát khi vai trò của
các máy phát và máy thu nghịch đảo ngược cho vector kênh Gauss đã được tiến hành
trong nhiều tình huống khác nhau. Trong giao tiếp điểm-điểm, dung năng là không thay
đổi khi vai trò của máy phát và máy thu đổi chổ cho nhau. Trong trường hợp đường
xuống xử lý tuyến tính bởi bộ thu đơn người dùng (SU) tại các đầu cuối người dùng
(UT), sự lựa chọn các ma trận truyền và nhận có liên quan chặt chẽ đến vấn đề đường
lên ảo. Cuối cùng, vùng dung năng của các kênh Gauss suy biến tương tự như vùng
dung năng của MAC tương ứng với các giới hạn công suất phát của BC chuyển đổi tới
tổng công suất trong MAC.
Sự khác biệt giữa kênh đường lên và đường xuống mà trên đường xuống có số
hạng tạp âm kèm theo với mỗi thiết bị đầu cuối người dùng, trong khi trên đường lên
không tạp âm. Một khác biệt quan trọng là trên đường xuống có một giới hạn công suất
đơn kèm theo với máy phát, trong khi trên đường lên có một giới hạn công suất khác
nhau kèm theo với mỗi người dùng. Cuối cùng, trên đường xuống cả tín hiệu và nhiễu
kèm theo với mỗi người dùng di chuyển thông qua cùng một kênh, trong khi trên đường
lên các tín hiệu di chuyển thông qua các kênh khác nhau.
Chúng ta nói rằng, kênh đường xuống và đường lên đối ngẫu với nhau nếu đáp
ứng xung của kênh cho mỗi người dùng đều giống nhau ở đường xuống và đường lên,
mỗi bộ thu trong đường xuống có cùng thống kê tạp âm và những thống kê này cũng
giống như những tạp âm của bộ thu ở đường lên, và giới hạn công suất PT trên đường
Page 31

Tập các ma trận tương quan BC , ,k = 1,… ,K
xuống bằng tổng của giới hạn công suất thành phần , trên đường lên.
được căn cứ vào nguyên tắc đối
ngẫu từ kênh MAC đối ngẫu sử dụng
cùng một giới hạn công suất tổng. Chúng tôi cho
,k = 1,… ,K
rằng trong các đường lên người dùng đầu tiên thì được giải mã đầu tiên, sau đó lần lượt
thứ hai, v…v Trong đường xuống, chúng tôi giả định rằng người dùng được mã
trước theo thứ tự ngược lại, nghĩa là người dùng thứ được mã trước trước, sau đó lần
lượt thứ , v…v. Khi đó, tốc độ đạt được bởi người dùng thứ trong các
được cho bởi :
đường lên( − 1)
+ (2.20)
= log det + ∗ ∗
Và đối với đường xuống :
= log det + + (2.21)
Dưới đây là ma trận phụ trợ :
= +
= + ∗ (2.22)
Phương trình 2.21 bây giờ có thể viết lại :
= log det +
= log det +
= log det +
/ /
/ ⁄ ⁄ ⁄ ⁄ /
(2.23)
Và phương trình 2.20 sử dụng tính chất det( )= det( )thì :
= log det +
= log det +
= log det +
/
∗
/
∗
⁄ ⁄ ⁄ /
/ ⁄ ∗
(2.24)
Page 32

Định nghĩa của ma trận căn bậc hai tương tự mục (1.2.1).
Xem ⁄ ⁄ là hiệu ứng kênh của hệ thống, chúng ta lưu ý rằng khi
chúng ta lấy Hermitian của kênh này chúng ta có hiệu ứng kênh của kênh đường lên
⁄ ⁄ . Điều này cho thấy trong trường hợp này chúng ta có thể sử dụng cùng một logic như trong trường hợp hệ
thống điểm-điểm mà dung năng kênh trên đường lên và đường xuống là giống như với các điều kiện trên đây, tức là, chúng ta có thể
viết rằng . Do đó, bây giờ chúng ta có thể sử dụng cùng phép biến đổi các
=
ma trận tương quan như đối với các hệ thống điểm-điểm để biến đổi ma trận tương
quan kênh MAC thành các ma trận tương quan kênh BC. Chúng ta hãy định nghĩa
SVD của kênh hiệu dụng như ⁄
⁄
⁄ = ∑ . Khi đó:
= / ⁄ ∗ /
(2.25)
Như vậy, dung năng tổng đạt được của BC bằng với dung năng tổng của kênh
MAC đối ngẫu, tức là
= ∑ ]
max log det +
∗
(2.26)
phép
Ở đây, tối ưu hóa được thực hiện đối với các ma trận tương quan đường lên
,k = 1,… ,K
. Điều này cho
, tùy thuộc vào cùng giới hạn công suất tổng
chúng ta thay thế hàm tốc độ không lồi của kết quả tương quan người dùng từ
vùng BC với MAC đối ngẫu mà có tốc độ là các hàm lồi của các ma trận hiệp phương
sai. Bằng cách sử dụng biến đổi được đưa ra trong (2.25), chúng tôi ánh xạ ma trận
tương quan truyền đường lên ,k = 1,… ,K tới ma trận tương quan truyền đường
xuống ,k = 1,… ,K mà đạt được tốc độ như nhau dưới cùng một giới hạn công suất tổng.
Thuật toán đổ nước lặp đã được đề xuất trong phần trước để tính toán ma trận
tương quan của một kênh MAC đối ngẫu. Thuật toán này được dựa trên các thuật toán
đổ nước lặp cho vấn đề MAC thông thường, mà nhận được dung năng tổng của MAC
với những giới hạn tốc đố riêng trên mỗi người dùng. Sự khác biệt từ (2.26) chỉ trong
cấu trúc của các giới hạn công suất. Trong tình huống như vậy, tối ưu hóa được thực
hiện bằng cách sử dụng thuật toán nâng khối rằng buộc, ví dụ, bằng cách tối ưu đối với
các biến đầu tiên trong khi các biến số khác không đổi, sau đó tối ưu hóa đối với biến
thứ hai, v…v để đạt được một điểm tối ưu toàn cục. Nói cách khác, tại mỗi bước của
một thuật toán tối ưu hóa người dùng ma trận tương quan của mình trong khi xử lý các
tín hiệu từ tất cả người dùng khác như bao gồm tạp âm của cả những người dùng với các
ma trận tương quan được cập nhật trước đó. Trong trường hợp của MAC đối ngẫu
Page 33

có một giới hạn công suất tổng, tức là, mực nước của tất cả người dùng phải bằng nhau.
Không giống như trong MAC thông thường, với giới hạn tốc độ tổng chúng ta phải cập
nhật tất cả các ma trận tương quan đồng thời duy trì mực nước liên tục.
Thuật toán này rất phức tạp và đòi hỏi nhiều tính toán của SVD và các thuật toán
đổ nước. Bằng cách sử dụng bất đẳng thức Hadamard chúng ta tìm thấy một giới hạn
cận trên mà không phải lúc nào cũng chặt chẽ như trước đó nhưng đòi hỏi nỗ lực tính
toán ít hơn.
Phương trình (2.26) có thể được viết lại như sau :
= max log det( + ∗ ) (2.27)
] ,∑ ]
Các biểu thức trong phương trình (2.27) có thể được viết trong một dạng ma trận
khối như sau:
∗
=
∗ ⋯ ∗
(2.28)
∗⋮ ⋱ ∗⋮
Bằng cách sử dụng bất đẳng thức⋯
Hadamard
()≤∏
, trong đó
,
là
những nhân tố đường chéo của A, chúng ta có thể viếtdet: ,
log det( + ∗ )
≤ log det +
= log det +
∗
∗
(2.29)
và là =
∗
Φ
, ở đây cột là cơ sở của không gian cột của
Đẳng thức có
= Σ Φ
ma trận đường chéo tải công suất.
Việc so sánh các việc so sánh giới hạn dung năng tổng DPC của BC và giới hạn
dung năng tổng của BC rất đơn giản (VS) được giới thiệu trước đây được thể hiện trong
hình 2.3 và 2.4. Giới hạn dung năng tổng của VS BC đầu tiên thu được bằng cách sử
dụng phương trình (2.29) tương ứng với dung năng của kênh MU-MIMO nơi mà tất cả
người dùng là trực giao trong không gian. Tuy nhiên, ảnh hưởng của MUI được bỏ qua
là quá lớn và kết quả giới hạn này là quá nhỏ. Các tùy chọn khác là để thay thế các ma
trận mã trước thu được bằng cách tối đa hóa (2.29) trong biểu thức MAC đối ngẫu trong
(2.27). Vì nó có thể được nhìn thấy từ hình 2.3, trong trường hợp
Page 34

của MUI thấp, tức là, khi tổng số anten tại thiết bị đầu cuối người dùng là ít hơn hoặc
bằng số lượng anten của trạm cơ sở, thứ hai là xấp xỉ giới hạn VS, khi nhiễu giữa người
dùng cũng được đưa vào tính toán khi tính toán dung năng hệ thống, cũng giống như
giới hạn DPC. Trong trường hợp MUI cao, tức là, khi số lượng anten của thiết bị đầu
cuối người dùng lớn hơn nhiều anten tại trạm gốc, xấp xỉ giới hạn dung năng tổng VS
BC là rất gần với giới hạn DPC và SNR cao, nó ngang bằng với giới hạn DPC. Cấu hình
anten của hệ thống trong hình 2.3 và 2.4 là: tại các trạm cơ sở chúng ta có 6 anten, và có
ba người dùng trong hệ thống. Trong hình đầu tiên tất cả ba người dùng được trang bị 2
anten và trong con hình thứ hai tất cả người dùng được trang bị 4 anten.
Hình 2.3: Giới hạn cận trên của BC, dung năng tiêu hao 10%. Trường hợp MR < MT
Page 35

Hình 2.4: Giới hạn cận trên của BC, dung năng tiêu hao 10%. Trường hợp MR > MT
2.4. Từ MIMO đơn người dùng đến MIMO đa người dùng
Như ta đả biết SU-MIMO có nhiều ưu điểm như tăng bậc tự do nhưng chỉ là ở
lớp vật lý và trong vòng 15 năm qua đã chứng kiến sự thay đổi rất nhanh chóng của
truyền thông MIMO từ khái niệm lý thuyết tới thực tiễn nhằm tăng cường hiệu năng của
mạng không dây. Truyền thông điểm-điểm trong hệ MIMO hứa hẹn lợi ích cho cả dung
lượng kênh và độ tin cậky khi sử dụng cả mã không gian thời gian (hướng tới độ lợi
phân tập). Với cách nhìn đơn người dùng truyền thống như vậy, số bậc không gian tự do
lớn có được do sử dụng nhiều anten được khai thác để mở rộng chiều khả dụng cho việc
xử lý và tách tín hiệu. Do đó nó mới hoạt động như một bộ tăng cường lớp vật lý
(PHY). Theo cách tiếp cận này, các giao thức lớp liên kết cho đa truy cập (đường lên và
đường xuống) gián tiếp thu được những lợi ích về mặt hiệu suất của anten MIMO (về
tốc độ và chất lượng kênh) tốt hơn.
2.4.1. Nhắc lại khái niệm đường lên, đường xuống.
Sự phát triển gần đây của công nghệ lớp chéo (Cross-layer), nhằm vào thiết kế
kết nối giửa sự điều chế ở các lớp vật lý và các giao thức đa truy cập ở các lớp liên kết.
Điều này đặc biệt đúng trong mạng MIMO nơi chiều không gian đóng một vai trò tích
cực vào đa truy cập và lập lịch người dùng thay vì cái nhìn đơn thuần là một công nghệ
ở lớp vật lý. Nhờ sự tiến bộ trong lĩnh vực lý thuyết thông tin cho thấy rỏ hơn tác động
của anten trong hệ MIMO đối với truyền thông đa người dùng. MU-MIMO sử dụng sự
chia sẻ không gian của kênh cho người dùng. Điều này khác với đa truy cập phân chia
theo thời gian (TDMA) và đa truy cập phân chia theo mã (CDMA). Trong
Page 36

TDMA, can nhiễu đa người dùng hợp thành được xữ lý bởi nhiều anten cộng thêm với
phân tập trên mỗi liên kết cho trước, cho ta bậc tự do cần thiết để phân tách về không
gian giữa các người dùng.
Trong thực tế các hệ thống MU-MIMO khi có sự dung hòa tốt giữa độ phức tạp
và hiệu năng giúp ta thực hiện các ý tưởng trên.
Trên đường lên, hoặc kênh đa truy cập (MAC), sự phát triển của công nghệ MU-
MIMO như là một tổng hợp khái niệm đơn SU-MIMO với các trường hợp đa người
dùng. MAC được mô tả ngắn gọn như sau :
- Chỉ dùng cho đường lên.
- Nhiều bộ phát tới một bộ thu đồng thời.
Trên đường xuống có kênh quảng bá MIMO-BC, có đặc điểm :
- Chỉ dùng cho đường xuống.
- Một bộ phát tới nhiều bộ thu đồng thời.
2.4.2. Các đặc điểm nổi bật của MU-MIMO so với SU-MIMO.
Kỷ thuật MU-MIMO được nghiên cứu mạnh mẽ vì một số ưu điểm nổi bật của
nó so với SU-MIMO :
- Cho độ lợi trực tiếp về dung năng đa truy cập tỷ lệ thuận với số anten tại trạm
cơ sở (BS) nhờ vào kỹ thuật hợp kênh đa người dùng.
- MU-MIMO thể hiện tính kháng nhiễu tốt hơn, với các loại nhiễu thường gây
khó khăn cho các hệ thống SU-MIMO như sự giảm bậc của kênh truyền hay
sự tương quan của anten. Mặc dù tương quan tăng vẫn ảnh hưởng tới sự phân
tập đối với mỗi người dùng song với MU-MIMO đã có kỹ thuật lập lịch đa
người dùng thay thế. Ngoài ra sự truyền thẳng là nguyên nhân gây nên sự suy
giảm chất lượng nghiêm trọng với sơ đồ hợp kênh hợp kênh không gian đơn
người dùng sẽ không còn là vấn đề gì quá lớn trong thiết lập đa người dùng.
- Cho phép đạt được độ lợi ghép kênh theo không gian cho trạm cơ sở, mà
không cần quan tâm quá đến các thiết bị đầu cuối của anten. Do đó, cho phép
phát triển các thiết bị nhỏ và rẻ trong khi các thiết bị thông minh đắt tiền đang
dùng vẫn được tái sử dụng.
Tuy nhiên để có được các ưu điểm trên thì các kênh truyền phải biết được trạng
thái kênh. Vì vậy, thông tin về trạng thái kênh (CSIT-Channel State Information
Transmiter) là vấn đề cốt lỏi để người dùng có thể thực hiện được ghép kênh theo không
gian, đặc biệt là đối với kỹ thuật tiền mã hóa với đường xuống.
Page 37

Trong những năm gần đây các mô hình, chiến lược lần lượt được đề xuất nhằm
tăng tốc độ, hiệu quả sử dụng kênh và dung năng kênh MU-MIMO như là:
- Các kỹ thuật tiền mã hóa có chủ định trước với kênh phi tuyến và tuyến tính
- Phản hồi trạng thái kênh từ phía thu và các kỹ thuật tối ưu cho máy thu đa
người được đưa ra như các máy thu kết hợp MMSE-SIC.
- Kỹ thuật lập lịch cho đa người dùng và các kỹ thuật lựa chọn người dùng.
2.4.3. Những kết quả đạt được và vấn đề tồn tại hệ MU-MIMO so với SU-MIMO
a) Về tính dung năng theo lý thuyết
Hiện nay các ý tưởng MU-MIMO được xem như là thừa kế một loạt các kỹ thuật
tiến bộ bắt đầu từ những năm 1970 và 1980 trong lĩnh vực truyền thông dựa trên lý
thuyết anten mảng. Trên thực tế việc sử dụng anten mảng trong hơn 3 thập niên qua đã
có thể cho phép truyền thông đồng thời nhiều đơn người dùng độc lập ở cách xa nhau
trong không gian. Khái niệm này trước kia đã được đưa ra như là đa truy cập phân chia
theo không gian (SDMA) và liên quan chặt chẽ tới hợp kênh không gian MIMO hiện
nay, có thể hiểu như là hợp kênh các luồng dữ liệu của các người dùng ‘‘ảo”.
Xét trường hợp cụ thể là truyền thông giữa một BS hoặc một điểm truy cập anten
và K các thiết bị đầu cuối hoạt động, người dùng hoạt động thứ k được trang bị với
anten (hình 1.1). Trong số tất cả các thiết bị đầu cuối, tập hợp các người dùng hoạt động
hiểu là tập các người dùng tải xuống và tải lên đồng thời các gói tin trong một cửa sổ lập
lịch cho trước. Độ dài cửa sổ là tùy ý nhưng không nên vượt độ trể tối đa (có thể nhỏ vài
chục ms đến vài trăm ms). Điều đó có nghĩa là tất cả các người dùng đang hoạt động
trên cùng một cửa sổ sẽ là một tập con nhỏ của tất cả các người dùng được kết nối, tự
tạo thành tập con của các thuê bao.
Trong đường lên tín hiệu nhận được tại BS có thể được viết lại như sau :
= + (2.30)
Trong đó xk là vector tín hiệu người dùng kích thước Mk x 1, có thể bao gồm điều khiển công
suất, tổ hợp tuyến tính, các ký hiệu chòm sao. ∈ ℂ × biểu diễn ma trận kênh fading phẳng và vecto nhiễu
Gauss cộng tính, phương sai đơn vị, phân bố độc lập, đồng nhất tại BS, máy thu giả thiết là được biết
trước hoàn hảo, tức thời trạng thái kênh truyền (một bài toán giống như đơn người dùng, chỉ khác dung
năng hệ K người dùng).
Page 38

Trường hợp đường xuống, tín hiệu nhận được tại nơi nhận thứ k có thể được viết
lại như sau :
= + , ớ = 1,2,… , (2.31)
Trong đó, × biểu diễn kênh đường xuống và × là nhiễu
Gauss cộng tính tại
bộ thu thứ k. Cũng như đường lên, giả sử rằng mỗi bộ thu có sự
∈ ℂ ∈ ℂ
hiểu biết tức thời của bản thân kênh của mình. Tín hiệu phát là một hàm của dữ
liệu thông tin đa người dùng chẳng hạn, có dạng :
(2.32)
=
Trong đó xk là tín hiệu mang bản tin người dùng thứ k, có thể mã hóa phi tuyến,
với phương sai là
(
, với là toán tử kỳ vọng, công suất phân phối cho
người dùng thứ k
, trong đó Tr là toán tử vết, với một tổng công suất
= ) (.)
∑ ≤
rằng buộc tại BS, sự
phân phối công suất cần duy trì là .
= ( )
Trái với hệ thống SU-MIMO với dung lượng là một một số đơn, tức là tốc độ là
một hằng số xác đinh, dung lượng của hệ MU-MIMO với K người dùng được đặc trưng
bởi tốc độ K chiều, trong đó mỗi điểm là một vecto tốc độ có thể đạt được bởi cả K
người dùng đồng thời. Sự tiến bộ đáng kể này đã được thực hiện cho các kênh MIMO
Gauss. Mặc dù không bị suy giảm kênh Gauss MIMO BC cung cấp cấu trúc quan trọng
mà có thể được tận dụng để mô tả đặc điểm vùng dung năng của nó.
Xét hệ CSIT biết đầy đủ, khi dùng mã trang bẩn (DPC) phương sai của nhiễu là
đơn vị, vùng dung năng với ma trận đã cho có thể được viết lại như sau :
¯ =
,…, . .∑
(
det[ + ∑ ]
(2.33)
,… , )∈ ℜ , ≤ log det[ + ∑ ]
Trong đó, biểu thức trên được tối ưu qua mỗi lần sắp xếp người dùng khả dĩ.
Mặc dù là khó để thực hiện trong thực tế, những tính toán về vùng dung năng trên bằng
việc tận dụng các kết quả được gọi là tính đối ngẫu giữa BC và vùng dung năng đa truy
cập MAC, từ đó giúp ta tính vùng BC thông qua phép hợp vùng MAC đối ngẫu với tất
cả các vector đường lên, đáp ứng điều kiện rằng buộc tổng công suất là .
Tác dụng của đa anten tại BS hoặc tại máy đầu cuối người dùng lên sự mở rộng
dung năng kênh có thể thấy rỏ nhất thông qua việc kiểm tra tốc độ thay đổi như thế nào
theo số người dùng đang hoạt động.
Để đơn giản, xét sơ đồ khối gồm kênh fading và một dạng đồng nhất trong đó tất
cả người dùng có cùng tỷ số tín hiệu/tạp âm (S/N), luật định cở của dung năng tổng
Page 39

kênh Gauss MIMO BC, kí hiệu là , cho trường hợp
=
, cố định , và
lớn được cho như sau :
)
(ℛ
(2.34)
lim→ log log( )= 1
Kết quả trên cho thấy rằng với CSIT đầy đủ, hệ thống cho ta độ lợi hợp kênh là
, thu được bằng cách BS gửi dữ liệu cho người dùng được lựa chọn thận trọng từ tổng
người dùng . Vì mỗi người dùng có các hệ số fading độc lập, tổng số bậc tự
do cho phân tập đa người dùng là n, do đó đối với hệ số này có độ lợi bổ sung là log log( n).
Ngược với công thức trên, dung năng thu được trong trường hợp BS thiếu thông
tin kênh người dùng, sẽ giảm bớt còn (khi chế độ SNR cao):
(ℛ
Ð
)≈ min( , )log Ó (2.35)
b) Về mặt thiết kế
Lý thuyết thông tin làm nổi bật một số khía cạnh cơ bản của các hệ thống MU-
MIMO khác rất nhiều so với thiết lập SU-MIMO.
Thứ nhất, các kết quả ở trên là đúng cho sự phục vụ đa người dùng đồng thời
trong SDMA, với một sự lựa chọn kỹ thuật mã trước thích hợp tại nơi phát và các kỹ
thật giải mã kết hợp khử nhiễu tại bộ thu. Mặc dù, độ lợi hợp kênh bị hạn chế bởi số
anten phát, nhưng số người được phục vụ đồng thời là tùy ý. Bao nhiêu người và
người dùng nào được phục vụ hiệu quả với công suất khác 0 tại bất kỳ thời gian nào
cho trước là vấn đề được giải quyết bởi thuật toán phân phối tài nguyên.
- Số người dùng là tùy ý
- Có thể dùng anten đơn ở bộ thu (phân tập không gian và phân tập người
dùng)
- Hạn chế tác động xấu của kênh (LOS, sụt hạng)
- Do tầm quan trọng của CSIT nên buộc phải có kênh phản hồi ở bộ thu.
2.5. Kết luận chương
Chương 2, chúng ta đã tìm hiểu về dung năng kênh MIMO đơn người dùng và
kênh MIMO đa người dùng qua đó có cái nhìn khách quan giữa kênh MU-MIMO so với
dung năng kênh đơn người dùng. Chúng ta đã phân tích hệ MU-MIMO để thấy được
tính kế thừa và phát triển từ SU-MIMO như thế nào, những ưu điểm so với SU-MIMO
và các kết quả đạt được của hệ thống đa người dùng.
Page 40

Qua đó chúng ta thấy được một số vấn đề then chốt sau :
- Cấu trúc và hoạt động của hệ thống MIMO đa người dùng như thế nào.
- Dung năng của hệ thống qua hệ thống các kênh truyền MU-MIMO.
- Chúng ta đã đưa ra được mô hình tín hiệu vào ra của hệ thống.
- MIMO đa người dùng kế thừa và phát triển từ MIMO đơn người dùng như
thế nào.
- Ưu điểm của MIMO đa người dùng so với MIMO đơn người dùng.
- Một số kết quả đạt được về tính lý thuyết và thực nghiệm.
…
Chương sau chúng ta sẽ đi tìm hiểu, nghiên cứu về các kỹ thuật xử lý tín hiệu ở
bộ thu, phát đa người dùng để tăng dung năng hệ thống. Phân tích tìm hiểu một bộ thu
áp dụng một kỹ thuật tách sóng đa người dùng đó là kỹ thuật khử nhiễu nối tiếp SIC áp
dụng cho bộ thu tại trạm cơ sở (BS) trên đường lên, qua đó sẽ thấy được lợi ích của kỹ
thuật này cho hệ thống MU-MIMO.
Page 41

CHƯƠNG III: KỸ THUẬT SIC VỚI MU-MIMO UPLINK
Hệ thống đa truy cập phân chia theo thời gian (TDMA) không thể đạt được một
sự gia tăng tuyến tính của dung năng tổng của hệ thống MU-MIMO. Một giải pháp cho
vấn đề này là sử dụng đa truy cập phân chia theo không gian để phục vụ đồng thời nhiều
người dùng. Với đường xuống có nhiều kỹ thuật đã được áp dụng để đạt được dung
năng tổng như mã trang bẩn Costa (DPC) hoặc mã trước Tomlinson- Harashima. DPC
đạt được tốc độ tổng tối đa của hệ thống và cung cấp bậc phân tập tối đa. Dung năng
tổng đối với đường lên trong hệ thống MU-MIMO có thể đạt được thông qua bộ thu
MMSE, VBLAST, ML với việc sử dụng kết hợp khử nhiễu nối tiếp (SIC). Hình 3.1 là
kiến trúc bộ thu tối ưu sử dụng kỹ thuật SIC.
Hình 3.1: Kiến trúc bộ thu MIMO tối ưu
Dung năng tổng của đường xuống hệ thống MU-MIMO sử dụng mã DPC và đường lên
của hệ thống MU-MIMO sử dụng kỹ thuật SIC là tại ) ( , )lớn hơn nhiều giá trị lớn nhất của
dung năng tổng của hệ thống TDMA.
Để tránh việc xử lý tín hiệu tại các bộ thu đầu cuối do sẽ làm tăng giá thành sản
phẩm và tăng điện năng tiêu thụ tại thiết bị người dùng cho việc xử lý tín hiệu. Do vậy
đề tài tập trung nghiên cứu xử lý tín hiệu tại bộ thu của trạm cơ sở BS. Điều đó có nghĩa
là một người dùng sẽ không biết được các người dùng khác chia sẽ cùng thời gian về tài
nguyên tần số và trạm cơ sở sẽ có nghĩa vụ phải giảm nhiễu đa người dùng. Chương này
chúng ta sẽ đề cập đến vấn đề thiết kế các ma trận mã hóa và giải mã
Page 42

trong hệ thống MU-MIMO. Sẽ tập trung vào giải mã SMMSE với bộ thu SMMSE-SIC.
Trên đường xuống các trạm cơ sở sẽ sử dụng bất kỳ thông tin trạng thái kênh có
sẵn để giảm thiểu hoặc loại bỏ hoàn toàn lý tưởng nhiễu đa người dùng thông qua mã
trước tuyến tính hoặc phi tuyến tính (DPC hoặc THP), dẫn đến tăng tốc độ thông tin
đáng kể. Thiết bị đầu cuối người dùng ước tính kênh hiệu dụng và dữ liệu truyền trong
khung đường lên tiếp theo. Các kênh hiệu dụng tương đương với mạng lưới kênh kết
hợp sau khi mã trước tại các trạm cơ sở. Tuy nhiên, trên đường lên trạm cơ sở có khả
năng sử dụng khử nhiễu nối tiếp, do đó kênh hiệu dụng trên các đường lên bao gồm các
xử lý không gian không phải là giống như trên đường xuống. Vì vậy, nó là khôn ngoan
khi cho rằng thiết bị đầu cuối người dùng không có giá trị CSI trên đường lên mà đề
xuất việc sử dụng các kỹ thuật MIMO open-loop trên đường lên. Vì vậy, trên đường lên
chúng ta có thể xác định hai trường hợp có thể. Trong trường hợp đầu tiên, các thiết bị
đầu cuối người dùng mã hóa dữ liệu sử dụng OSTBCs. Trong trường hợp thứ hai, các
ma trận mã trước của người dùng trên các đường lên được tạo ra ở các trạm cơ sở và sau
đó được truyền thẳng đến thiết bị đầu cuối người dùng. Độ lợi phân tập của MIMO là
mong muốn nhiều hơn độ lợi ghép kênh không gian nếu chúng ta đưa vào bản mô tả
giới hạn công suất cho các thiết bị đầu cuối người dùng và do đó nó là đủ để các trạm cơ
sở truyền lại cho các thiết bị đầu cuối người dùng chỉ vector chủ đạo của kênh hiệu dụng
đường lên.
3.1. Ghép kênh không gian
Việc sử dụng nhiều anten ở cả phía thu và phía phát được coi như là một cách để
cải thiện tỷ số tín hiệu trên tạp âm và phân tập chống lại fading so với việc chỉ sử dụng
nhiều anten ở phía phát hoặc phía thu. Đó có thể được gọi là ghép kênh không gian, cho
phép tận dụng hiệu quả hơn tỷ số tín hiệu trên tạp âm và tốc độ dữ liệu tăng lên đáng kể
qua giao diện vô tuyến.
3.1.1. Nguyên lý cơ bản
Như ta đã biết là kỹ thuật đa anten ở phía thu và phía phát giúp cải thiện tỷ số tín
hiệu trên tạp âm phía thu tương ứng với số lượng anten bằng cách áp dụng kỹ thuật xử
lý tín hiệu ở máy phát (như tạo búp song, mã trước …) và máy thu (như các kỹ thuật
tách sóng đa người dùng tuyến tính và phi tuyến hoặc kết hợp cả hai). Trong
×
trường hợp tổng quát với an ten phát và anten thu, tỷ số tín hiệu trên tạp âm có thể tăng
lên tương ứng với , và cho phép tăng tốc độ dữ liệu với giả thiết
băng thông không giới hạn. Tuy nhiên, nếu trong trường hợp băng thông bị giới hạn
trong dải hoạt động thì tốc độ dữ liệu sẽ bão hòa khi băng thông không thể tăng được
nữa.
Page 43

DUNG NĂNG ĐA NGƯỜI DÙNG VÀ KỸ THUẬT SIC.doc

DUNG NĂNG ĐA NGƯỜI DÙNG VÀ KỸ THUẬT SIC.doc

Recommended

Recommended

More Related Content

Similar to DUNG NĂNG ĐA NGƯỜI DÙNG VÀ KỸ THUẬT SIC.doc

Similar to DUNG NĂNG ĐA NGƯỜI DÙNG VÀ KỸ THUẬT SIC.doc (20)

More from Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864

More from Dịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864 (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

DUNG NĂNG ĐA NGƯỜI DÙNG VÀ KỸ THUẬT SIC.doc