Giải Pháp Mã Hóa PLDPC Nâng Cao Hiệu Năng Hệ Thống MIMO Cỡ Lớn

LỜI CAM ĐOAN

LỜI CẢM ƠN

1. LỜI MỞ ĐẦU

1.1. Lý do nghiên cứu

1.2. Mục đích nghiên cứu

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Những đóng góp của luận án

1.6. Cấu trúc luận án

2. TỔNG QUAN VỀ KÊNH TRUYỀN DẪN MIMO VÀ MÃ PROTOGRAPH LDPC

2.1. Hệ thống thông tin số

2.2. Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (Low-Density Parity Check Codes LDPC)

2.3. Giải mã LDPC dùng giản đồ Tanner (Thuật toán tổng tích)

2.4. Cách tạo từ mã Protograph LDPC

2.5. Mã không đục lỗ

2.6. Hiệu năng của mã Protograph LDPC trên kênh AWGN

2.7. Hệ thống đa đầu vào đa đầu ra (Multiple-Input Multiple-Output)

2.8. Các nghiên cứu liên quan đến đề tài luận án

2.8.1. Những nghiên cứu trong nước

2.8.1.1. Tách sóng tín hiệu MIMO cỡ lớn

2.8.1.2. Giải mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC)

2.8.2. Những nghiên cứu ngoài nước

2.8.2.1. Tách sóng tín hiệu MIMO

2.8.2.2. Bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp trong kênh MIMO cỡ lớn

2.9. Kết luận chương 1

3. TÁCH SÓNG TÍN HIỆU CHO KÊNH LS-MIMO DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN TIN CẬY

3.1. Mô hình kênh LS-MIMO với bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp ở phía thu

3.2. Thuật toán tách sóng tín hiệu dựa trên thuật toán lan truyền độ tin cậy

3.2.1. Cập nhật thông tin tại nút quan sát ON

3.2.2. Cập nhật thông tin ở nút ký hiệu SN

3.3. Kết quả mô phỏng

3.4. Kết luận chương 2

4. THIẾT KẾ MÃ PROTOGRAPH LDPC CHO KÊNH LS-MIMO

4.1. Mô hình máy thu kết hợp tách sóng và giải mã LDPC dựa trên giản đồ Tanner

4.2. Thuật toán LS-MIMO-PEXIT

4.3. Thiết kế mã Protograph LDPC cho kênh LS-MIMO

4.4. Hiệu năng các mã Protograph LDPC đề xuất cho các kênh LS-MIMO

4.5. Kết luận chương 3

5. PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG LS-MIMO VỚI BỘ ADC CÓ ĐỘ PHÂN GIẢI THẤP

5.1. Mô hình kênh thông tin LS-MIMO với Bộ ADC có độ phân giải thấp

5.2. Thuật toán tách sóng và giải mã Protophraph LDPC cho kênh LS-MIMO với bộ ADC có độ phân giải thấp

5.2.1. Thông tin truyền từ nút quan sát đến nút ký hiệu

5.2.2. Thông tin truyền từ nút biến đến nút kiểm tra

5.2.3. Thông tin truyền từ nút kiểm tra đến nút biến

5.2.4. Thông tin truyền từ nút ký hiệu đến nút quan sát

5.2.5. Thông tin hậu nghiệm của bit từ mã

5.3. Thuật toán tính ngưỡng giải mã cho kênh LS-MIMO với độ phân giải thấp

5.3.1. MIMO-LDPC Protograph liên hợp

5.3.2. Luồng thông tin tương hỗ chuyển tiếp

5.3.3. Luồng thông tin tương hỗ ngược lại

5.3.4. Thông tin tương hỗ APP

5.3.5. Thuật toán PEXIT đề xuất

5.4. Phân tích hiệu năng của các mã protograph LDPC phổ biến

5.5. Kết quả mô phỏng

5.6. Kết luận chương 4

NHỮNG ĐÓ LUÂNNG GÓP CỦA LUẬN ÁN

Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

NHỮNG HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giải pháp mã hóa PLDPC

Luận án tập trung vào giải pháp mã hóa PLDPC (Protograph Low-Density Parity-Check) để nâng cao hiệu năng của hệ thống MIMO cỡ lớn. Mã hóa PLDPC được nghiên cứu nhằm tối ưu hóa quá trình truyền dẫn, giảm tỷ lệ lỗi bit (BER) và khung (FER). Phương pháp này sử dụng giản đồ Tanner và thuật toán lan truyền tin cậy (BP) để giải mã, đảm bảo hiệu suất cao trong môi trường nhiễu. Giải pháp mã hóa PLDPC được đánh giá là một trong những phương pháp tiên tiến nhất hiện nay, đặc biệt phù hợp với các hệ thống MIMO cỡ lớn.

1.1. Cơ sở lý thuyết mã hóa PLDPC

Mã hóa PLDPC dựa trên nguyên lý kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp, sử dụng ma trận cơ sở để tạo từ mã. Phương pháp này cho phép giảm độ phức tạp tính toán so với các mã sửa lỗi truyền thống. Giải pháp mã hóa PLDPC được thiết kế để hoạt động hiệu quả trên kênh AWGN và các kênh truyền dẫn phức tạp khác. Các nghiên cứu chỉ ra rằng, mã hóa PLDPC có khả năng đạt được hiệu suất gần với giới hạn lý thuyết của kênh truyền.

1.2. Ứng dụng trong hệ thống MIMO cỡ lớn

Trong hệ thống MIMO cỡ lớn, mã hóa PLDPC được kết hợp với các thuật toán tách sóng tín hiệu để tối ưu hóa hiệu suất. Phương pháp này giúp giảm thiểu nhiễu và cải thiện chất lượng tín hiệu thu. Các kết quả mô phỏng cho thấy, giải pháp mã hóa PLDPC đạt được hiệu suất cao ngay cả khi sử dụng bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp, giúp tiết kiệm năng lượng và chi phí.

II. Hệ thống MIMO cỡ lớn

Hệ thống MIMO cỡ lớn là một trong những công nghệ lõi của mạng 5G và 6G, với số lượng ăng-ten lên đến hàng trăm. Luận án nghiên cứu các phương pháp tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống MIMO cỡ lớn, bao gồm tách sóng tín hiệu và mã hóa kênh. Hệ thống MIMO cỡ lớn đòi hỏi các thuật toán có độ phức tạp thấp nhưng vẫn đảm bảo hiệu suất cao, đặc biệt trong môi trường nhiễu và với bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp.

2.1. Tách sóng tín hiệu trong MIMO cỡ lớn

Luận án đề xuất thuật toán tách sóng tín hiệu dựa trên thuật toán lan truyền tin cậy (BP) cho hệ thống MIMO cỡ lớn. Phương pháp này giúp giảm độ phức tạp tính toán so với các thuật toán tách sóng truyền thống như MMSE. Các kết quả mô phỏng cho thấy, thuật toán này đạt được hiệu suất cao ngay cả khi sử dụng bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp, giúp tiết kiệm năng lượng và chi phí.

2.2. Tối ưu hóa hiệu suất MIMO

Tối ưu hóa hiệu suất MIMO là một trong những mục tiêu chính của luận án. Các phương pháp được đề xuất bao gồm tối ưu hóa ma trận kênh, sử dụng bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp, và kết hợp với mã hóa PLDPC. Các kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, việc tối ưu hóa hiệu suất MIMO không chỉ cải thiện chất lượng tín hiệu mà còn giảm thiểu năng lượng tiêu thụ, phù hợp với các yêu cầu của mạng 5G và 6G.

III. Nâng cao hiệu năng hệ thống

Luận án tập trung vào việc nâng cao hiệu năng hệ thống thông qua việc kết hợp giải pháp mã hóa PLDPC và hệ thống MIMO cỡ lớn. Các phương pháp được đề xuất bao gồm tối ưu hóa thuật toán tách sóng, sử dụng bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp, và cải tiến quy trình mã hóa. Nâng cao hiệu năng hệ thống không chỉ cải thiện chất lượng tín hiệu mà còn giảm thiểu năng lượng tiêu thụ, phù hợp với các yêu cầu của mạng 5G và 6G.

3.1. Phương pháp mã hóa tiên tiến

Phương pháp mã hóa tiên tiến được nghiên cứu trong luận án bao gồm mã hóa PLDPC và các phương pháp mã hóa khác như Turbo Codes và Polar Codes. Các phương pháp này được so sánh về hiệu suất và độ phức tạp tính toán, với mục tiêu tìm ra giải pháp tối ưu cho hệ thống MIMO cỡ lớn. Mã hóa PLDPC được đánh giá là phương pháp hiệu quả nhất, đặc biệt khi kết hợp với các thuật toán tách sóng tín hiệu.

3.2. Ứng dụng thực tiễn

Các kết quả nghiên cứu của luận án có thể được ứng dụng trong thực tế để cải thiện hiệu suất của các hệ thống truyền thông không dây, đặc biệt là mạng 5G và 6G. Giải pháp mã hóa PLDPC và hệ thống MIMO cỡ lớn được kỳ vọng sẽ trở thành công nghệ lõi trong các hệ thống truyền thông tương lai, giúp đáp ứng các yêu cầu về tốc độ truyền dẫn và độ trễ thấp.

Luận Án Tiến Sĩ: Nghiên Cứu Giải Pháp Mã Hóa PLDPC Để Tăng Hiệu Năng Cho Hệ Thống MIMO Cỡ Lớn