I. Tổng Quan Hệ Thống MIMO và Điều Chế Không Gian Hiệu Quả
Truyền thông không dây đã trải qua sự thay đổi đáng kể. Nhu cầu về khả năng truyền tải nhiều hơn tăng lên do sự gia tăng người dùng các dịch vụ truyền thông hiện đại. Vì băng thông là một nguồn tài nguyên hạn chế, nhu cầu về công suất truyền tải cao phải được đáp ứng bằng cách sử dụng tốt hơn băng tần số hiện tại và điều kiện kênh. Một trong những đột phá về kỹ thuật gần đây, có khả năng cung cấp tốc độ dữ liệu cần thiết, là việc sử dụng nhiều antenna ở cả hai đầu kết nối. Các hệ thống này được gọi là hệ thống không dây đa đầu vào đa đầu ra (MIMO). Các nghiên cứu lý thuyết ban đầu từ Foschini và Telatar, cũng như các công trình tiên phong khác đã cho thấy tiềm năng của các hệ thống như vậy.
1.1. Các Hệ Thống Thông Tin Không Dây Hiện Đại
Các hệ thống MIMO có khả năng đạt thông lượng cao hơn mà không tăng băng thông hoặc công suất truyền. Rõ ràng là hệ thống MIMO đã đạt được độ lợi về tốc độ truyền và độ tin cậy kèm theo chi phí tính toán cao hơn. May mắn thay, các mạch tích hợp với công suất tính toán cao đã ra đời đáp ứng các yêu cầu thực hiện các thuật toán xử lý tín hiệu cần thiết. Có hai độ lợi có thể thu được từ các hệ thống MIMO: độ lợi phân tập (diversity gain) và độ lợi do hợp kênh không gian (spatial multiplexing gain). Xét hệ thống một lối vào một lối ra (SISO).
1.2. Kỹ Thuật Phân Tập Không Gian trong MIMO
Tín hiệu vô tuyến thu được bởi antenna thu sẽ bị chồng chéo của nhiều kênh khác nhau. Trong trường hợp này, định lý giới hạn được áp dụng và đường truyền dẫn có thể được mô hình hóa như là một biến phức Gauss (có pha phân bố đồng đều và biên độ phân bố Rayleigh). Do đặc tính thống kê, độ lợi kênh có thể đôi khi trở nên rất nhỏ nên không phải lúc nào cũng đáng tin cậy có thể truyền được tín hiệu. Để đối phó với vấn đề này, các kỹ thuật phân tập được sử dụng để có độ lợi phân tập. Một số kỹ thuật phân tập phổ biến là phân tập thời gian và phân tập tần số, trong đó các thông tin được truyền “lặp” trong các khoảng thời gian và các dải tần số.
II. Mô Hình Kênh Truyền Dẫn Không Dây và Ảnh Hưởng Fading
Xét một mô hình truyền thông đơn người dùng và một liên kết điểm- điểm, tại đó máy phát được trang bị nT antenna và máy thu sử dụng nR antenna. Bên cạnh giả định người dùng duy nhất với mô tả như liên kết điểm-điểm, chúng ta giả sử rằng không có nhiễu giữa các biểu tượng (ISI). Điều này ngụ ý rằng băng thông của tín hiệu truyền là rất nhỏ và có thể được giả thiết là tần số phẳng (hay giả thiết băng hẹp), sao cho mỗi đường dẫn tín hiệu có thể được biểu diễn bởi một hệ số độ lợi kênh phức.
2.1. Kênh Tần Số Phẳng và Mô Hình MIMO
Nhìn một cách thực tế, mô hình kênh tần số phẳng là mô hình kênh có băng thông của hệ thống nhỏ hơn nghịch đảo của độ trễ trải của kênh; Do đó một hệ thống băng rộng hoạt động với độ trễ trải khá nhỏ và đôi khi cũng có thể được coi là tần số phẳng. Nếu kênh có tần số chọn lọc, người ta có thể sử dụng hệ thống OFDM (hợp kênh phân chia tần số trực giao), để biến kênh MIMO thành một tập hợp các tần số phẳng song song.
2.2. Các Giả Định và Biểu Diễn Tín Hiệu
Ngoài các hạn chế này, chúng ta sẽ tiếp tục giả định, rằng hệ thống hoạt động bất biến thời gian. Những giả định này cho phép chúng ta sử dụng các tín hiệu băng hẹp, băng cơ sở (baseband) có tiêu giá trị phức có thể được viết dưới dạng rời rạc (bỏ qua sự phụ thuộc vào thời gian). Nếu tại một thời điểm nhất định thì tín hiệu có giá trị phức được phát qua nT antenna tương ứng, tín hiệu thu được tại antenna i có thể được biểu diễn bằng công thức.
2.3. Ma Trận Kênh và Mô Hình Truyền Thông
Mối liên hệ tuyến tính này có thể dễ dàng được viết trong một khuôn khổ ma trận. Như vậy, hãy đặt s là một vector có kích thước nT chứa các giá trị được truyền, và y là một vector của kích thước nR chứa các giá trị đã nhận, tương ứng. Hơn nữa, nếu định nghĩa ma trận kênh H như biểu thức trên biểu thị sự truyền tải chỉ trong khoảng thời gian một biểu tượng, nhưng dễ dàng thích nghi với trường hợp một số liên tiếp các biểu tượng được truyền (ở đây, L biểu thị tổng số biểu tượng được sử dụng để truyền) qua kênh.
III. Dung Lượng Kênh MIMO và Các Yếu Tố Ảnh Hưởng
Dung lượng kênh MIMO được xác định với giả thiết ma trận kênh H được xác định. Các hiểu biết về kênh tại máy thu có thể được thực hiện nhờ các chuỗi huấn luyện, bám sát. Tuy nhiên môi trường thay đổi theo thời gian làm khó khăn cho hiểu biết chính xác về ma trận kênh H. Trong đó được coi là hàm khối xác suất kết hợp còn là hàm khối xác suất của s và y.
3.1. Entropy và Thông Tin Tương Hỗ trong MIMO
Vì y được xác định thông qua mô hình truyền dẫn MIMO tuyến tính, vector s và vector n độc lập tuyến tính. Nếu ta có thể sử dụng đồng nhất. Với giả thiết trên đây, H(n) có thể được tính bởi công thức. Ma trận đồng biến Cɣ của ɣ thỏa mãn. Với Cs là ma trận đồng biến của s. Như vậy, thông tin tương hỗ I(s,ɣ) được tính bởi.
3.2. Tối Đa Hóa Dung Lượng Kênh và Kỹ Thuật Water Filling
Dung lượng kênh MIMO được tính bởi biểu thức. Nếu kênh H được máy phát biết trước thì ma trận tương quan Cs có thể được lựa chọn để tối đa hóa dung lượng kênh đối với kênh lý tưởng cho trước. Công cụ chính để thực hiện tối đa hóa này là kỹ thuật thường được gọi là “water-filling” hay thuật toán "đổ nước". Hiệu suất đạt được phương pháp này liên quan đến một hệ thống phức tạp, bởi vì CSI được đưa trở lại máy phát. Điều này có nghĩa là các antenna sẽ phát các chuỗi không tương quan với công suất trung bình như nhau.
IV. Đánh Giá Ảnh Hưởng Kênh Fading Đến Điều Chế Không Gian
Trong những năm trở lại đây Mesleh đã giới thiệu một khái niệm mới là điều chế không gian (SM) nhằm khắc phục những vấn đề trên của hệ thống MIMO trước đó. Trong hệ thống MIMO-SM, bộ phát chỉ kích hoạt một antenna phát trong một chu kỳ tín hiệu và phát đi tín hiệu điều chế bằng các kỹ thuật điều chế truyền thống như BPSK hay QAM. Do chỉ có một tín hiệu được phát đi trong mỗi chu kỳ bit nên vấn đề IUI được giải quyết.
4.1. Ưu Điểm của Điều Chế Không Gian SM
Ý tưởng về điều chế không gian khá mới mẻ mà khắc phục được nhiều nhược điểm của hệ thống MIMO lại làm giảm độ phức tạp tại bộ thu vẫn tăng dung lượng kênh mà không cần tăng băng thông. Tuy nhiên, điều chế không gian vẫn có thể chịu ảnh hưởng nhất định do hiện tượng fading gây ra. Chính vì thế tác giả chọn nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của kênh fading lên điều chế không gian làm đề tài nghiên cứu, qua đó có thể phần nào đưa ra các giải pháp phù hợp để giảm các ảnh hưởng này.
4.2. Mục Tiêu và Nhiệm Vụ Nghiên Cứu
Mục đích nghiên cứu: Tìm hiểu mô hình hệ thống MIMO-SM, và ảnh hưởng của kênh fading lên hệ thống MIMO-SM. Nhiệm vụ nghiên cứu: Nghiên cứu lý thuyết về thông tin vô tuyến MIMO, nghiên cứu các kỹ thuật phân tập, nghiên cứu kỹ thuật về điều chế không gian, nghiên cứu các mô hình kênh và ảnh hưởng của kênh fading, mô phỏng điều chế để đưa ra tỉ lệ lỗi bit.
