Bài giảng Lý thuyết trải phổ và đa truy nhập vô tuyến - Đa truy nhập vô tuyến trong môi trường pha đinh đa đường và phân tập

BÀI GIẢNG MễN HỌC Lí THUYẾT TRẢI PHỔ VÀ ĐA TRUY NHẬP Vễ TUYẾN NỘI DUNG: KHOA VIỄN THễNG I 1. Giới thiệu 2. Mô hình kênh SVD MIMO 2.1 Xây dựng mô hình kênh SVD MIMO 2.2 Mô tả 3. Dung lượng kênh SISO-SIMO-MIMO 3.1 Dung lượng kênh tối ưu. 3.2 Dung lượng kênh cận tối ưu (SubOptimal) 4. Giải thuật và mô phỏng 4.1 Giải thuật mô phỏng 4.2 Kết quả mô phỏng 5. Kết luận Khỏi niệm MIMO Tựy thuộc vào số lượng anten phỏt, anten thu, phõn cực và cỏc chế độ của anten, cỏc hệ thống thụng tin vụ tuyến cú thể được phõn chia thành: SISO (Single input single output):hệ thống chỉ cú một anten phỏt, một anten thu SIMO (Single input multi output): Hệ thống cú một anten phỏt và nhiều anten thu MIMO (multi output multi output): Hệ thống cú nhiều anten phỏt và nhiều anten thu. Sự khỏc nhau giữa SISO và MIMO được thể hiện trờn hỡnh 1. M và M-1 phải được thiết kế để đảm bảo đạt được hiệu năng tối ưu của đường truyền vụ tuyến (tốc độ bit, độ tin cậy) với độ phức tạp cho phộp H 1 Về cấu trỳc cú thể phõn loại MIMO thành sơ đồ chỉ cú một bộ điều chế và sơ đồ cú nhiều bộ điều chế như trờn hỡnh 2 và 3. H 2 Phõn loại sơ đồ MIMO H 3 Phõn loại sơ đồ MIMO Sơ đồ ghộp kờnh khụng gian BLAST H 5 Sơ đồ tổng quỏt kờnh MIMO H 11 Cỏc hàm kờnh MIMO Đỏp ứng xung kim kờnh SISO Đỏp ứng xung kim kờnh MIMO Mụ hỡnh elip của Parsons và Bajwa Mụ hỡnh húa kờnh vụ tuyến di động Mụ hỡnh đường trễ đa nhỏnh Đỏp ứng xung kim phụ thuộc thời gian Đặc tớnh kờnh vụ tuyến di động Tớnh phụ thuộc thời gian Tớnh phụ thuộc tần số Đỏp ứng xung kim kờnh và lấy trung bỡnh cỏc thành phần tỏn xạ Cỏc đường truyền khả phõn giải Phõn loại kờnh pha đinh phạm vi hẹp Mối quan hệ: WSSUS với khả phõn giải; LTV và Doppler Mô hình kênh MIMO SVD SVD (Singular Value Decomposition) của ma trận kờnh H Trong đú U và V là cỏc ma trận nhất phõn, “h” là chuyển vị Hermitian và U.UH = UH.U = I V.VH = VH.V = I N = min(nr,nt) Mô hinh hóa máy phát Mô hinh hóa nhiễu và tạp âm Mô hinh hóa máy thu Mô hinh hóa máy thu Dung lượng kênh SISO-SIMO-MIMO Định lý dung lượng kênh truyền: Dung lượng kênh có độ rộng băng B (Hz), bị nhiễu loạn bởi tạp âm Gaussian trắng cộng AWGN có mật độ phổ công suất N0/2 và bị giới hạn băng thông B, được cho bởi Trong đó P là công suất phát trung bình Dung lượng kênh SISO Dung lượng kênh SISO được viết lại Do kênh vô tuyến phađinh ngẫu nhiên và thay đổi theo thời gian nên dung lượng kênh có thể được viết là H là biên độ kênh Gausian phức công suất đơn vị kích thước 1x1 Dung lượng kênh SIMO Thấy rõ, dung lượng của kênh SIMO được cải thiện so với kênh SISO . Việc tăng dung lượng do phân tập không gian làm giảm phađinh và cải thiện SNR. Tuy nhiên cải thiện SNR bị hạn chế vì SNR tăng ở bên trong hàm log Dung lượng kênh MIMO: m anten phat và n anten thu Thấy rõ, ưu điểm của hệ thống MIMO về dung lượng. Khi n=m=N thì HHH/N tiến đến IN vì vậy dung lượng tiệm cận đến Dung lượng tăng tuyến tính theo số anten phát Giải pháp dung lượng kênh MIMO Kênh tĩnh Dung lượng kênh MIMO với CSIT & CSIR Dung lượng kênh MIMO với CSIR & noCSIT ý tưởng chủ đạo là chọn ui một cách thích ứng để giảm thiểu lỗi trung bình quân phương MSE Trường hợp 1: Cả nhiễu và tạp âm là một chuỗi các vector ngẫu nhiên Gaussian iid Dùng các chuyển đổi khả đảo V và U chuyển hệ thống thành nhiều kênh AWGN song song Dung lượng dưới điều kiện hạn chế công suất trung binh Trường hợp 2: Rww không phải là bội của ma trận đơn vị Nghiệm cho ma trận định dạng máy thu Chiến lược phát cận tối ưu đơn giản Giải thuật LMS: Thực hiện quá trình lặp Giải thuật và mô phỏng Các kết quả mô phỏng Bám nghiệm MMSE Khi chiến lược phát đơn giản kết hợp với định dạng máy thu MMSE cho ta hiệu năng gần với hiệu năng tối ưu nếu bám nghiệm MMSE. Vì vậy, cần phải kiểm tra khả năng bám của các giải thuật thích ứng khi nghiệm thay đổi theo thời gian dưới dạng dung lượng kênh. Mô phỏng cho trường hợp: 1. Ma trận độ lợi kênh H thay đổi do phađinh. 2. Ma trận độ lợi nhiễu HI thay đổi do phađinh. Trường hợp 1: Các thực thể của H là các quá trinh phađinh Rayleigh độc lập với độ lợi trung binh đơn vị và tần số Doppler fD = 40 Hz. Không có nguồn nhiễu ngoài (HI=0). Tạp âm máy thu có phương sai là Công suất phát tổng Tần số lấy mẫu là 2048Hz. Kết quả mô phỏng khi m=2 và n=4: Hiệu năng bám của giải thuật LMS là kém hơn Lý do: Tốc độ hội tụ của giải thuật LMS phụ thuộc trực tiếp vào số lượng điều kiện của ma trận tương quan Khi m=2 và n=2 thi thành phần có hạng đầy đủ là 2 và có số điều kiện vừa phải. Vi vậy, tính hội tụ của giải thuật LMS tương đối nhanh Khi m=2 và n=4 thi thành phần Có sự lệch lớn giữa các giá trị riêng trong Ryy dẫn đến nhiều điều kiện hơn và hiệu năng bám chậm hơn. Tăng số anten thu thì nghiệm MMSE trở nên thay đổi theo thời gian hơn và nhậy cảm với các thay đổi trong kênh hơn. Trường hợp 2: H là ngẫu nhiên nhưng được cố định trong mỗi mô phỏng. HI là quá trình phađinh Rayleigh độc lập có các độ lợi đơn vị trung bình và tần số Doppler fD: 40 Hz. Số nguồn nhiễu: K=2 Số anten phát: m=2 Số anten thu: n=4 Công suất phát tổng là: 1 Công suất của mỗi nguồn nhiễu là: 1/2 Phương sai tạp âm tại mỗi anten thu là: 0,02 Phần nội dung: Dung lượng: Rút ra dung lượng kênh với điều kiện nhiễu và tạp âm đều là Gaausan. Chọn các ma trận U và V sao cho tạo các kênh AWGN song song và độc lập. Chỉ khác là phai giai tương quan nhiễu và tạp âm trước khi định dạng máy thu U. ước tính và cập nhật: việc tính toán và cập nhật các ước tính đủ chính xác cho các ma trận U và V tối ưu là rất khó khan đặc biệt khi kênh thay đổi theo thời gian. Tuy nhiên Nếu dùng ma trận V tối ưu thi nghiệm MMSE và các ma trận định dạng máy thu đạt dung lượng kênh về cơ ban là như nhau. Dây là kết qua rất hấp dẫn vi các giai thuật thích ứng để bám nghiệm MMSE. Tuy nhiên, việc cập nhật ma trận tiền mã hóa V vẫn rất khó thực hiện. Vi vậy, giới thiệu giải pháp bằng cách dùng một chiến lược phát đơn giản nhất có thể, mỗi kênh không gian phát trên anten riêng có công suất bằng nhau. Sau đó thông qua mô phỏng cho thấy khi dùng giải pháp này kết hợp với việc định dạng máy thu MMSE nhận được kết quả đáng ngạc nhiên gần với dung lượng kênh tối ưu khi số lượng anten thu đủ lớn. Qua mô phỏng cho thấy khả nang bám của giải thuật LMS theo nghiệm MMSE theo dung lượng kênh. Theo đó, thực hiện kiểm tra khả nang bám của giải thuật này bằng hai mô phỏng riêng trong ba điều kiện riêng biệt sau: (i) H là quá trinh phađinh Rayleigh; (ii) HI là quá trinh phađinh Rayleigh. Nói chung LMS làm việc tốt và nơi tính hội tụ của nó là quá chậm khi bám theo nghiệm MMSE mà không làm suy giảm đáng kể dung lượng. Cần có giải thuật có khả nang bám nhanh hơn giải thuật LMS. Chương trình mô phỏng được xây dựng có tính Modul cho phép, cải tiến, phát triển, nâng cấp sau này. Do có tính Modul nên thuận lợi cho việc kiểm tra, đánh giá khảo sát tín hiệu trong mô hình ở dạng rời rạc và liên kết. Các kết quả mô phỏng cho phép đánh giá khảo sát dạng tín hiệu tại các điểm trong mô hình hệ thống cũng như các ảnh hưởng các thông số cơ đặc trưng. Phần chương trình mô phỏng: Khỏi niệm MIMO Tựy thuộc vào số lượng anten phỏt, anten thu, phõn cực và cỏc chế độ của anten, cỏc hệ thống thụng tin vụ tuyến cú thể được phõn chia thành: SISO (Single input single output):hệ thống chỉ cú một anten phỏt, một anten thu SIMO (Single input multi output): Hệ thống cú một anten phỏt và nhiều anten thu MIMO (multi output multi output): Hệ thống cú nhiều anten phỏt và nhiều anten thu. Sự khỏc nhau giữa SISO và MIMO được thể hiện trờn hỡnh 1. M và M-1 phải được thiết kế để đảm bảo đạt được hiệu năng tối ưu của đường truyền vụ tuyến (tốc độ bit, độ tin cậy) với độ phức tạp cho phộp H 1 Về cấu trỳc cú thể phõn loại MIMO thành sơ đồ chỉ cú một bộ điều chế và sơ đồ cú nhiều bộ điều chế như trờn hỡnh 2 và 3. H 2 Phõn loại sơ đồ MIMO H 3 Phõn loại sơ đồ MIMO Sơ đồ ghộp kờnh khụng gian BLAST H 5 Sơ đồ tổng quỏt kờnh MIMO H 11 SVD (Singular Value Decomposition) của ma trận kờnh H Mụ hỡnh kờnh SVD MIMO H 12 Mụ hỡnh kờnh SVD tối ưu H 13 Dung lượng kờnh Hiệu năng kờnh MIMO Tỷ số tớn hiệu trờn tạp õm Hiệu suất sử dụng phổ tần Hiệu năng MIMO