Tóm tắt Luận án Một số mô hình kênh không gian và tác động của tương quan không gian trong hệ thống MIMO-OFDM

ới phương ngang 9 b. Khi anten bên BS và MS nghiêng 30o so với phương ngang Đồ thị hình 1.45-1.46, hình 1.51 -1.52, hình 1.57 -1.58 là đồ thị các hàm tương quan không gian hai bên BS và MS. Khi thì điểm tối ưu về khoảng cách anten bên BS của Onering lên tới còn mô hình SCM thì . Trong khi đó tương quan bên MS khi thì đồ thị tương quan ít có sự thay đổi đáng kể và các điểm tối ưu về khoảng cách anten . c. Khi anten BS nghiêng góc 30o và anten MS vuông góc với phương ngang Ta có thể thấy việc các anten bên phía trạm phát BS di chuyển ảnh hưởng lớn đến các hàm tương quan, do vậy ảnh hưởng tới hiệu năng của hệ thống. Bảng 1.7 so sánh các tham số góc đầu vào của hai mô hình. Mô hình không gian SCM có hơn hai bậc tự do so với mô hình Onering. Như vậy, với các điều kiện đầu giống nhau thì các hàm tương quan không gian bên phát và bên thu của hai mô hình SCM và một vòng tròn tương đối giống nhau. Bảng 1.8 phân tích khả năng ứng dụng của hai mô hình trong những môi trường của 3GPP (Y: có sử dụng - N: không sử dụng). Hình 1.45 Tương quan bên BS Hình 1.46 Tương quan bên MS Hình 1.51 Tương quan bên BS Hình 1.52 Tương quan bên MS 10 Hình 1.57 Tương quan BS Hình 1.58 Tương quan MS Bảng 1.7 Bảng các bộ tham số góc đầu vào khi so sánh hai mô hình Tham số Mô hình Onering Mô hình SCM Chuẩn LTE-A (EVA) Băng thông 5MHz Băng thông 5MHz Góc hợp bởi đường nối tâm hai hệ anten và dàn anten Bên BS: Bên MS: Góc dẫn xuất ( − ) hoặc ( − ) Bên BS: ; Bên MS: Góc đường truyền chính thứ n và trục của các anten Bên BS: Bên MS: Bên BS: Bên MS: Góc tuyến con thứ m của đường truyền chính thứ n Bên BS: Bên MS: Góc lệch tuyến con thứ m của đường chính thứ n Góc lệch lớn nhất của đường truyền BS: Bên BS: Bên MS: Cụm tán xạ Cụm tán xạ gồm có nhiều đường truyền Gồm N đường truyền chính, mỗi đường truyền chính có M đường truyền phụ Điểm tán xạ 80 điểm tán xạ trên vòng tròn bán kính R, điểm tán xạ phân bố ngẫu nhiên Bảng 1.8 Phạm vi sử dụng của hai phương pháp mô hình kênh Môi trường Thông số SCM- NLOS SCM- LOS OR- NLOS OR-LOS Suburban macro Y N Y N Urban macro Y N Y N Urban micro Y Y Y N→ Tworing Typical urban ; R=312m N N N N Rural Area ;R= 9,2m N N Y N Hilly Terrain D = 5 km; R=2702m N N N N Indoor ; R = 7,2m N N N N→ Ellipse 11 1.5 Kết luận chƣơng Mô hình SCM là trường hợp tổng quát so với mô hình Onering. Với mô hình Onering khi R , ta có thể bớt được hai tham số, không phải thực hiện đo nhưng đổi lại là hàm tương quan không còn chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và phải thay thế bởi mô hình hình học khác. Với mô hình không gian SCM, do phải đo trên thực tế nên các hàm tương quan không gian có được là chính xác trong môi trường đã đo tuy nhiên mô hình lại không thể mở rộng cho tất cả các môi trường còn lại. Các kết quả phân tích và so sánh hai loại mô hình này theo hiểu biết của NCS là chưa được thực hiện ở bất kỳ nghiên cứu nào trên thế giới. Điều này giúp các nhà khoa học lựa chọn phương pháp mô hình kênh phù hợp cho từng trường hợp môi trường truyền dẫn. Kết luận 1:Các kết quả mô phỏng của hai phương pháp mô hình kênh cho ta những bộ tham số tối ưu bên phía thiết bị di động MS và phía trạm gốc BS lần lượt như sau: . Kết luận 2: Khi so sánh với cùng điều kiện đầu thì đặc tính tương quan của hai mô hình là gần giống nhau, đặc biệt là trong trường hợp dàn hai anten trạm gốc là vuông góc đường nối tâm hai hệ anten. Vì vậy trong trường hợp này thì luận án đề xuất sử dụng mô hình Onering vì tính chất đơn giản của nó. Khi các anten bên phía trạm gốc dịch chuyển thì các hàm tương quan thay đổi, khi đó luận án đề xuất sử dụng mô hình SCM vì tính chất gần thực tế do sử dụng nhiều bộ tham số. Kết luận 3: Khi hai mô hình có các điều kiện đầu vào khác nhau thì tương quan không gian hai mô hình sẽ khác nhau, việc chọn lựa các mô hình phù hợp sẽ theo các phân tích về ưu nhược điểm của từng mô hình. CHƯƠNG 2. ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN VỚI HỆ THỐNG MIMO-OFDM DỰA TRÊN CÁC MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN 2.1 Hệ thống MIMO - OFDM cho kênh đƣờng xuống LTE-A Hệ thống MIMO -OFDM 2 anten phát 2 anten thu cho kênh đường xuống LTE như hình 2.1 với các khối bên phát và bên thu. Ký hiệu dữ liệu bên phát được tách nhiễu bằng bộ cân bằng ép không (ZF) với ma trận giả nghịch đảo của ma trận hệ số kênh truyền. Kí tự thu được sẽ được tái tạo bởi bộ cân bằng ZF trong [25]: ⃗̂ (( ) ) ⃗ (2.2) Trong trường hợp sử dụng bộ cân bằng kênh MMSE, kí tự thu được sẽ được tái tạo xác định như trong tài liệu [25]: ⃗̂ (( * ) ⃗ (2.3) với 𝐼 là ma trận đơn vị (S x S); là tỉ số tín hiệu trên nhiễu tại đầu vào bên thu. 12 S/P Bộ điều chế 64-QAM Bộ giải điều chế 64-QAM Bộ mã khối STBC/ SFBC Bộ giải mã khối STBC/ SFBC FFT FFT IFFT IFFT P/S CP CP Loại bỏ CP Loại bỏ CP Tx1 Tx2 Rx1 Rx2 Tín hiệu nhị phân Mã hóa MIMO Giải mã MIMO Tx 1 Tx2 Rx1 Rx2 ....ˆ,ˆ,ˆ 321 XXX....,, 321 XXX 11H 22H 12H 21H Tín hiệu nhị phân Hình 2.1 Hệ thống phát – thu MIMO-OFDM 2.2 Các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu cho hệ thống MIMO – OFDM 2.2.1 Mã khối không gian thời gian (STBC) 2.2.2 Kỹ thuật xử lý tín hiệu không gian thời gian VBLAST 2.2.3 Mã khối không gian tần số (SFBC) 2.3 Ảnh hƣởng của tƣơng quan không gian lên chất lƣợng hệ thống MIMO-OFDM 2.3.1 Mô hình kênh không gian khi không có tín hiệu tầm nhìn thẳng NLOS 2.3.1.1 Kết quả mô phỏng khi sử dụng bộ cân bằng ZF 2.3.1.2 Kết quả mô phỏng khi bộ cân bằng MMSE 2.3.2 Mô hình kênh không gian SCM khi có tín hiệu tầm nhìn thẳng LOS Ảnh hưởng của tương quan không gian là không rõ ràng đối với hệ thống sử dụng mã không gian - tần số - thời gian kết hợp với các bộ cân bằng kênh do đường truyền trực tiếp chiếm công suất lớn trên quỹ công suất tổng. Khi tăng khoảng cách anten bên BS hiệu năng của hệ giảm không đáng kể. 2.3.3 Mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering- NLOS Hình 2.8 và 2.17 là kết quả đánh giá hiệu năng hệ thống khi sử dụng các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu kết hợp bộ cân bằng ZF và MMSE trên mô hình kênh SCM, hình 2.31 và 2.32 là kết quả đánh giá hiệu năng hệ thống trên mô hình kênh một vòng tròn Onering. Khi sử dụng SFBC, STBC và VBLAST, ta nhận thấy hệ thống bị ảnh hưởng bởi tương quan không gian, tuy nhiên mã SFBC đạt được hiệu năng tốt nhất. Điều này có thể giải thích được về mặt định tính là mã SFBC khai thác hiệu ứng phân tập tần số trên tất cả các sóng mang, trong khi đó mã STBC chỉ có thể khai thác tính phân tập thời gian trên hai mẫu OFDM liên tiếp. Như vậy hệ thống MIMO-OFDM sử dụng kỹ thuật mã hóa SFBC ít chịu ảnh hưởng của tương quan không gian nhất trong số các kỹ thuật mã hóa và xử lý tín hiệu. 13 Hình 2.8 So sánh các mã sử dụng ZF- vùng ngoại ô SCM Hình 2.31 So sánh các mã – sử dụng ZF mô hình Onering Hình 2.17 So sánh các mã sử dụng MMSE- vùng ngoại ô SCM Hình 2.32 So sánh các mã – sử dụng MMSE mô hình Onering Luận án không tổng quát hóa về hiệu năng của hai phương pháp mã hóa SFBC và STBC vì kết quả mô phỏng chưa vét cạn được hết các trường hợp của kênh MIMO fading. Việc tìm ra công thức toán học tường minh cho hai mã STBC và SFBC cho kênh MIMO phân tập tần số, thời gian và không gian với các hệ số tương quan khác nhau là hết sức khó khăn. Các kết quả phân tích và mô phỏng về việc so sánh hiệu năng hai loại mã hóa này là cơ sở cho việc đề xuất tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống MIMO- OFDMA trong chương IV. 2.4 Kết luận chƣơng Luận án đề xuất phương pháp đánh giá chất lượng hệ thống thông qua các tham số tối ưu về khoảng cách của anten phát bên BS và anten thu bên MS là 10λ và 0.5λ trên các phương pháp mô hình kênh. Khi tăng khoảng cách anten bên phát hiệu năng hệ thống tăng lên với trường hợp NLOS, nhưng với trường hợp LOS, ảnh hưởng của tương quan không gian là không rõ ràng. Trong hệ thống MIMO có tương quan thì kỹ thuật mã 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR theo dB S E R So sanh cac phuong phap su dung ZF- Vung ngoai o SFBC:  BS / = 0.5 and  MS / = 0.5 SFBC: BS / = 4 and  MS / = 0.5 SFBC: BS / = 10 and  MS / = 0.5 STBC:  BS / = 0.5 and  MS / = 0.5 STBC: BS / = 4 and  MS / = 0.5 STBC: BS / = 10 and  MS / = 0.5 VBLAST: BS / = 0.5 and  MS / = 0.5 VBLAST: BS / = 4 and  MS / = 0.5 VBLAST:  BS / = 10 and  MS / = 0.5 0 5 10 15 20 25 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR(dB) S E R So sanh hieu nang su dung ZF, mo hinh Onering-LTE, f D =70Hz SFBC BS /=1/2,  MS /=1/2  BS /= 4,  MS /=1/2  BS /=10,  MS /=1/2 STBC BS /=1/2,  MS /=1/2  BS /=4,  MS /=1/2  BS /=10,  MS /=1/2 VBLAST BS /=1/2,  MS /=1/2  BS /= 4,  MS /=1/2  BS /=10,  MS /=1/2 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR (dB) S E R So sanh cac phuong phap ma su dung MMSE- Ngoai o SFBC: d s / = 0.5;d u / = 0.5 SFBC: d s / = 4;d u / = 0.5 SFBC: d s / = 10;d u / = 0.5 STBC: d s / = 0.5;d u / = 0.5 STBC: d s / = 4;d u / = 0.5 STBC: d s / = 10;d u / = 0.5 VBLAST: d s / = 0.5;d u / = 0.5 VBLAST: d s / = 4; d u / = 0.5 VBLAST: d s / = 10;d u / = 0.5 0 5 10 15 20 25 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR (dB) S E R So sanh cac ma su dung MMSE, mo hinh Onering f D =70Hz SFBC BS /=1/2,  MS /=1/2  BS /= 4,  MS /=1/2  BS /=10,  MS /=1/2 STBC BS /=1/2,  MS /=1/2  BS /=4,  MS /=1/2  BS /=10,  MS /=1/2 VBLAST BS /=1/2,  MS /=1/2  BS /= 4,  MS /=1/2  BS /=10,  MS /=1/2 14 hóa SFBC ít bị chịu ảnh hưởng bởi tương quan không gian nhất và có hiệu năng sửa lỗi tốt nhất trên các kênh tương quan không gian. CHƯƠNG 3. ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG THUẬT TOÁN TRIỆT NHIỄU VBLAST-ZF TRÊN CÁC MÔ HÌNH KÊNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN MIMO – OFDMA 3.1 Hệ thống MIMO – OFDMA 2 anten phát 2 anten thu Kỹ thuật đa truy nhập phân chia tần số trực giao (OFDMA) được sử dụng để truyền trong kênh đa đường để khai thác các kênh truyền thông tần số chọn lọc không dây bằng cách phân bổ sóng mang con khác nhau cho mỗi người dùng để tăng thông lượng của hệ thống. Hệ thống đa người dùng Q thuê bao MIMO-OFDM 2×2. Dựa trên kỹ thuật cấp phát kênh động, dòng ký tự được gán cho mỗi khung và được điều chế OFDM, truyền tới các bộ anten phát (Tx1 và Tx2). Kiến trúc bộ phát và bộ thu MIMO - OFDMA như trong hình 3.1 và hình 3.2. Tx1 Tx2 IFFT IFFT Người dùng thứ i DCA . . Ðiều chế 64 QAM Chèn khoảng bảo vệ Chèn khoảng bảo vệ Hình 3.1 Bộ phát MIMO-OFDMA Tách sóng mang cho đa người dùng FFT Người dùng 1 Người dùng 2 Người dùng Q . DCA Rx1 Rx2 Tách khoảng bảo vệ Tách khoảng bảo vệ FFT Giải điều chế 64QAMVBLAST 1 VBLAST Q Giải điều chế 64QAM Giải điều chế 64QAM . Hình 3.2 Bộ thu MIMO-OFDMA 3.2 Kỹ thuật cấp phát kênh động - Dynamic Channel Allocation (DCA) 3.3 Thuật toán khôi phục dữ liệu 3.3.1 Bộ khôi phục dữ liệu VBLAST-ZF Thuật toán VBLAST-ZF là sự biến đổi của VBLAST theo bộ cân bằng ZF. Tại mỗi khoảng thời gian ký tự với mỗi sóng mang con, bộ ZF sẽ dò tìm các lớp mạnh nhất và loại những lớp mạnh nhất khỏi các tín hiệu bên thu, lúc này bị coi là nhiễu. Việc tách dữ liệu sẽ được tiếp tục với những lớp mạnh nhất còn lại. 3.3.2 Bộ khôi phục dữ liệu VBLAST-MMSE Thuật toán VBLAST-MMSE sử dụng bộ cân bằng Winner của ma trận kênh H. Bộ thu loại bỏ nhiễu và tiếng ồn và làm tối thiểu hóa những lỗi tổng của hệ thống. 15 3.4 Giải thuật VBLAST trong mô hình kênh Monte Carlo Các tác giả [42] đã thực hiện thuật toán cấp phát kênh động dựa theo mức ngưỡng SNR trên mô hình kênh Monte Carlo theo chuẩn HiperLAN2 dựa trên việc sử dụng các bộ cân bằng kênh ZF hoặc MMSE. Phần này luận án bổ sung thêm các kết quả sử dụng thuật toán VBLAST-ZF cho các mô hình kênh đang xét chuẩn LTE-A, đồng thời so sánh các kết quả sử dụng thuật toán VBLAST-ZF với bộ tách nhiễu ZF trong [42]. Kết quả cho thấy rằng VBLAST-ZF cho hiệu năng hệ thống tốt hơn so với trường hợp chỉ dùng bộ ZF. Đồ thị về số lượng người dùng hình 3.16-3.17 chỉ ra rằng tỉ lệ lỗi ký tự cao nhất khi chỉ có một thuê bao, khi đó thuật toán cấp phát kênh [42] chưa được áp dụng. Khi tăng số lượng người dùng lên, có sự khác biệt lớn về tỷ số SNR trên mỗi sóng mang con của mỗi thuê bao. Thuật toán cấp phát kênh động lựa chọn các sóng mang con có tỉ số SNR lớn và cấp phát cho thuê bao do đó làm tăng dung lượng của hệ thống. Tuy nhiên số lượng thuê bao sẽ chỉ tăng tới một giá trị giới hạn mà tại đó tỉ lệ lỗi ký tự không thể giảm thêm nữa. 3.5 Đánh giá hiệu quả thuật toán VBLAST-ZF mô hình kênh Onering LTE-A 3.6 Đánh giá hiệu quả thuật toán VBLAST-ZF mô hình kênh SCM chuẩn LTE-A Kết quả thay đổi các kí tự trong một khung MAC như hình 3.18 - 3.19 trên cả hai mô hình kênh. Khi tăng kí tự cho mỗi khung MAC, SER tăng do phải tăng số lượng ước lượng các ký tự OFDM trong chu kỳ khung MAC trong khi thời gian tương quan kênh nhỏ do vậy làm giảm hiệu năng hệ thống. Hình 3.16 Thuê bao VBLAST-ZF- ORM Hình 3.17 Thuê bao VBLAST-ZF- SCM 0 5 10 15 20 25 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R Mo hinh Onering, 1 ky tu tren khung MAC VBLAST-ZF: 1 nguoi dung VBLAST-ZF: 30 nguoi dung VBLAST-ZF: 100 nguoi dung ZF: 1 nguoi dung ZF: 30 nguoi dung ZF: 100 nguoi dung 5 10 15 20 25 30 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R Mo hinh SCM - NLOS, 1 ky tu tren khung MAC VBLAST-ZF: 1 nguoi dung VBLAST-ZF: 30 nguoi dung VBLAST-ZF: 100 nguoi dung ZF: 1 nguoi dung ZF: 30 nguoi dung ZF: 100 nguoi dung 16 Hình 3.18 SER của VBLAST-ZF ORM Hình 3.19 SER của VBLAST-ZF SCM 3.7 Kết luận chƣơng Trong hệ thống MIMO-OFDMA, giải thuật VBLAST-ZF cho tỉ lệ lỗi ký tự nhỏ hơn so với trường hợp chỉ sử dụng riêng rẽ các bộ tách nhiễu ZF/MMSE trên các mô hình kênh. Khi tăng số lượng nguời dùng đến một giá trị nhất định thì hiệu năng hệ thống sẽ tăng. Luận án cũng đánh giá ảnh hưởng của tương quan không gian trong hệ thống sử dụng thuật toán triệt nhiễu VBLAST-ZF đối với các số lượng ký tự trong khung MAC. Khi tăng số ký tự trong khung MAC hiệu năng hệ thống giảm do phải tăng số lượng ước lượng bên thu. Khi áp dụng thuật toán cấp phát kênh động trên hệ thống kênh có ảnh hưởng của hệ số tương quan không gian với hai mô hình Onering và SCM thì các tính chất của hệ thống là không thay đổi. Các trường hợp sử dụng mô hình Onering sẽ có kết quả xấu hơn so với trường hợp sử dụng mô hình SCM. CHƯƠNG 4. ĐỀ XUẤT SỬ DỤNG TỔ HỢP MÃ HÓA SFBC-MMSE DỰA TRÊN ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN MIMO- OFDMA 4.1 Đánh giá hiệu quả tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF trong mô hình kênh SCM 4.1.1 Kết quả mô phỏng trên mô hình kênh SCM-NLOS 4.1.2 Kết quả mô phỏng trên mô hình kênh SCM-LOS 4.2 Đề xuất tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phƣơng pháp cấp phát kênh động trên mô hình kênh SCM-NLOS Bảng 4.4 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-MMSE Flop 1 ( )[ ] ( − ) Flop 2 [( ) ][ ] Flop 3 [( ) ] [ ] Flop 4 [( ) ] [ ] [ ] ( − ) Flop 5 [ ] [ ] ( − ) Tổng ( − ) 5 10 15 20 25 30 35 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R Cac ky tu khác nhau Mo hinh kenh OneRing - Su dung VBLAST-ZF 1 ky tu trong khung MAC 10 ky tu trong khung MAC 40 ky tu trong khung MAC 400ky tu trong khung MAC 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 10 -1 10 0 SNR in dB S E R Cac ky tu khac nhau trong Mo hinh kenh SCM - Su dung VBLASTZF 1 ky tu trong khung MAC 10 ky tu trong khung MAC 100 ky tu trong khung MAC 500 ky tu trong khung MAC 17 Bảng 4.5 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF: Flop 1 ( )[ ] ( − ) Flop 2 [( )] [ ] Flop 3 [( )] [ ] [ ] ( − ) Flop 4 Sum ( ( [ ], 2) ( − ) Flop 5 VBLAST ( − ) Tổng ( − ) Khi tính toán số lượng flop thực hiện trong cấu trúc chương trình với các bậc của số lượng anten phát và thu , luận án đã thực hiện so sánh như sau trong bảng 4.4, bảng 4.5. Như vậy khi so sánh số flop thực hiện theo bậc của số anten phát/thu ( ) trong hai tổ hợp thì ta có thể thấy rằng số flop trong tổ hợp SFBC-MMSE là 74 giảm hơn nhiều so với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF với số flop là 142. Vì vây, sử dụng tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE có ưu thế hơn so với trường hợp sử dụng giải thuật SFBC- VBLAST- ZF. 4.3 Đề xuất tổ hợp SFBC-MMSE trên hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phƣơng pháp cấp phát kênh động trên mô hình kênh một vòng tròn Luận án so sánh tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE với SFBC-VBLAST-ZF trên mô hình kênh SCM có ảnh hưởng của hệ số tương quan không gian hình 4.14 và mô hình kênh Onering hình 4.23. Cụ thể là SFBC-MMSE có tỉ lệ lỗi nhỏ hơn SFBC-VBLAST-ZF đồng thời có có độ phức tạp và số lượng phép toán thực hiện nhỏ hơn rất nhiều. Hình 4.20 và 4.25 khảo sát số lượng người dùng trên hai mô hình kênh khi sử dụng tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE trên các kênh tương quan (ρ = 0,9). Khi tăng số lượng người dùng, hiệu năng hệ thống giảm trên kênh tương quan cao. Các đồ thị trên hình 4.17 và hình 4.24 khảo sát số lượng thuê bao trên mô hình kênh không gian SCM và Onering khi sử dụng tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE trên các kênh không tương quan (ρ = 0,1). Với ưu điểm của thuật toán DCA, khi ta tăng số lượng người dùng đến một mức nhất định thì tỉ lệ lỗi ký tự giảm. Hình 4.14 SFBC-MMSE và SFBC- VBLAST-ZF – vùng ngoại ô SCM Hình 4.23 Hiệu năng hệ thống SFBC- MMSE mô hình Onering 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R SFBC-MMSE va SFBC-VBLAST-ZF tren kenh tuong quan SCM vung ngoai o SFBC-MMSE p=0.9 SFBC-MMSE p=0.8 SFBC-MMSE p=0.7 SFBC-MMSE p=0.2 SFBC-MMSE p=0.1 SFBC-MMSE p=48e-6 SFBC-VBLAST-ZF p=0.9 SFBC-VBLAST-ZF p=0.8 SFBC-VBLAST-ZF p=0.7 SFBC-VBLAST-ZF p=0.2 SFBC-VBLAST-ZF p=0.1 SFBC-VBLAST-ZF p=48e-6 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R SFBC - MMSE tren mo hinh kenh Onering tuong quan p=0.9 p=0.8 p=0.7 p=0.6 p=0.4 p=0.3 p=0.1 18 Hình 4.20 Thuê bao với SFBC-MMSE ngoại ô SCM tương quan Hình 4.25 Thuê bao với SFBC-MMSE mô hình Onering tương quan Hình 4.17 Thuê bao với SFBC-MMSE– ngoại ô SCM-NLOS không tương quan Hình 4.24 Thuê bao sử dụng SFBC-MMSE mô hình Onering không tương quan 4.4 Kết luận chƣơng Việc áp dụng tổ hợp mã hoá đề xuất SFBC-MMSE cho hệ thống MIMO-OFDMA dựa trên thuật toán cấp phát kênh động với hai mô hình kênh có ảnh hưởng của tương quan không gian thì các tính chất của hệ thống trong [42] không thay đổi. NLOS thì mô hình Onering hoàn toàn có thể thay thế cho mô hình thực nghiệm SCM. Từ các kết quả mô phỏng, khi tăng số lượng các thuê bao MS, hiệu năng của của hệ thống phụ thuộc vào điều kiện tương quan của kênh truyền. Nếu các kênh không tương quan thì càng tăng số lượng thuê bao đến một giá trị nhất định thì hiệu năng của hệ thống càng tốt. Còn trong trường hợp các kênh có tương quan lớn thì càng tăng số lượng thuê bao thì hiệu năng hệ thống càng giảm. Như vậy, với việc áp dụng tổ hợp mã hoá đề xuất SFBC-MMSE cho hệ thống MIMO- OFDMA dựa trên thuật toán cấp phát kênh động với hai mô hình kênh không gian SCM và một vòng tròn Onering có ảnh hưởng của tương quan không gian thì các tính chất của hệ thống trong [42] không thay đổi. Mặt khác khi áp dụng SFBC-MMSE cho mô hình 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R So luong thue bao SFBC-MMSE tren kenh tuong quan- SCM ngoai o 1 user 2 users 5 users 10 users 20 users 50 users 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R Hieu nang he thong SFBC-MMSE tren kenh tuong quan-ORM 1 nguoi dung 5 nguoi dung 10 nguoi dung 20 nguoi dung 50 nguoi dung 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R So luong thue bao SFBC-MMSE tren kenh khong tuong quan- SCM ngoai o 1 user 2 users 20 users 50 users 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 SNR in dB S E R So nguoi dung tren cac kenh Onering khong tuong quan- SFBC-MMSE 1 nguoi dung 2 nguoi dung 5 nguoi dung 20 nguoi dung 19 Onering trong môi trường NLOS ta nhận thấy các đường đồ thị của Onering luôn đạt được các giá trị SER gần với kết quả của mô hình SCM. Như vậy, một lần nữa trong chương này chứng mình rằng nếu như các điều kiện ban đầu của hai mô hình là trùng nhau thì trong điều kiện NLOS thì mô hình Onering hoàn toàn có thể thay thế cho mô hình thực nghiệm SCM. KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Dựa trên đặc tính tương quan của mô hình kênh phân tập không gian SCM (Case II, Model C) theo chuẩn LTE với băng thông 5MHz cho các kênh đường xuống trong hệ thống MIMO 2 anten phát 2 anten thu. Theo trích dẫn của 3GPP, SCM có ba môi trường với các bán kính và bộ tham số góc đặc trưng cho từng môi trường. Luận án khảo sát bộ thông số tối ưu về bước sóng với khoảng cách phần tử anten của đặc tính tương quan không gian trên mô hình kênh phân tập không gian SCM. Bảng 1.10 là thống kê về việc khảo sát các hàm tương quan không gian được thực hiện trong luận án trong chương 1. Hàm tương quan không gian của SCM phụ thuộc vào khoảng cách giữa các phần tử anten bên thu/phát. Luận án cũng khảo sát hàm tương quan bên thu/phát dưới dạng các phân bố của các biến ngẫu nhiên của các giá trị góc tới AoA và góc đi AoD. Đóng góp 1: Luận án so sánh đặc tính tƣơng quan không gian của phƣơng pháp mô hình tham số đo đạc không gian SCM và phƣơng pháp mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering với cùng chuẩn LTE-A. Đồng thời đánh giá hiệu năng hệ thống thông tin di động qua hai phƣơng pháp mô hình kênh từ đó đề xuất cách lựa chọn mô hình kênh theo các môi trƣờng truyền dẫn. Hai phương pháp mô hình không gian SCM- mô hình tham số đo đạc và mô hình hình học một vòng tròn Onering được so sánh với nhau với cùng chuẩn LTE-A về các hàm tương quan trong hệ thống MIMO 2 anten phát 2 anten thu. Mô hình Onering là mô hình hình học có các điểm tán xạ của các đường truyền chính nằm trên vòng tròn bán kính R, vòng tròn này được phân chia thành các đới tán xạ mục đích là để tạo ra các thời gian trễ truyền dẫn phù hợp với kết quả đo dựa trên mô hình hình học. Với mô hình Onering người ta đo các giá trị trải trễ của mỗi đường truyền và đưa ra hàm công suất trễ của kênh. Từ đó có thể suy ra gần đúng các điểm tán xạ và thiết lập lên vòng tròn tán xạ bán kính R với yêu cầu rồi thực hiện đánh giá đặc tính tương quan không gian của các cặp anten hai bên phát thu. Đặc tính tương quan của mô hình một vòng tròn Onering có thể hoàn toàn không chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và sẽ phải chuyển sang các mô hình hình học thay thế phù hợp hơn với điều kiện truyền dẫn như mô hình hai vòng tròn Tworing, mô hình Elipse Trong khi đó, với mô hình không gian SCM thì ngoài số lượng đường truyền chính là N thì còn có thêm M đường truyền con của mỗi đường truyền chính để tạo thành các cụm tán xạ (clusters) với bộ thông số tương đối lớn. Do vậy mô hình không gian SCM có thêm hai bậc tự do là góc của đường truyền con thứ m của đường truyền chính thứ n để mô tả các điểm tán xạ trong một cụm tán xạ. 20 Bảng 1.10 Thống kê về các hàm tương quan không gian Mặt khác, xét về mô hình các điểm tán xạ thì mô hình SCM là mô hình đo vì các điểm tán xạ trong các cụm tán xạ được đo theo các kết quả đo thực tế của môi trường truyền. Với mô hình SCM, người ta đo các hàm công suất trễ của kênh truyền trên các đường truyền chính sau đó sẽ thực hiện đo các điểm tán xạ, góc tán xạ của đường truyền con thứ m của đường truyền chính thứ n rồi thực hiện đánh giá đặc tính tương quan không gian của các cặp anten bên phát thu. Các hàm tương quan không gian dựa trên kết quả đo sẽ cho kết quả chính xác phù hợp với môi trường khảo sát đo. Như vậy, với các điều kiện đầu giống nhau thì các hàm tương quan không gian bên phát và bên thu của hai mô hình SCM và một vòng tròn tương đối giống nhau. Với mô hình Onering, với điều kiện là R , ta có thể bớt được hai tham số góc là bậc tự do, không phải thực hiện đo nhưng đổi lại là hàm tương quan không còn chính xác trong một số điều kiện truyền dẫn và phải thay thế bởi mô hình hình học khác như mô hình hai vòng tròn hay mô hình ellipse. Với mô hình không gian SCM, do phải đo trên thực tế nên các hàm tương quan không gian có được là chính xác trong môi trường đã đo tuy nhiên mô hình lại không thể mở rộng cho tất cả các môi trường còn lại. Các kết quả phân tích và so sánh hai loại mô hình này theo hiểu biết của NCS là chưa được thực hiện ở bất kỳ nghiên cứu nào trên thế giới. Các kết quả phân tích và so sánh này giúp các nhà