Luận văn: Hiệu năng của hệ thống thông tin không dây MIMO - Đại học Công nghệ

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu hiệu năng hệ thống thông tin không dây MIMO. Phân tích, đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mạng. Tải ngay!

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2010

78
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG I - GIỚI THIỆU CHUNG

1. Sự ra đời của MIMO. Sự ra đời của MIMO

1.1. Cấu trúc hệ thống MIMO

1.2. Kỹ thuật phân tập dùng trong MIMO

1.2.1. Khái niệm về kỹ thuật phân tập

1.2.2. Kỹ thuật tổ hợp

2. CHƯƠNG II - MÔ HÌNH KÊNH MIMO

2.1. Các đặc trƣng lan truyền của kênh vô tuyến

2.1.1. Hiệu ứng đa đường

2.1.2. Hiệu ứng Doppler

2.1.3. Hiệu ứng Phading

2.2. Các thuộc tính kênh MIMO và dung năng

2.3. Phân loại mô hình kênh

2.3.1. Mô hình giải tích

2.3.2. Các mô hình giải tích dựa trên tương quan

2.3.2.1. Mô hình Kronecker
2.3.2.2. Mô hình Weichselberger

2.3.3. Các mô hình giải tích dựa vào chuyển động

2.3.4. Mô hình tán xạ hữu hạn

2.3.5. Mô hình Entropy cực đại

3. CHƯƠNG III - DUNG NĂNG CỦA KÊNH MIMO

3.1. Khái niệm về dung năng kênh

3.2. Phân loại dung năng

3.3. Nguyên tắc chung tính dung năng

3.4. Dung năng của kênh MIMO trong một số trƣờng hợp cụ thể

3.4.1. Dung năng của hệ kênh SISO

3.4.2. Dung năng của kênh MIMO có sự ràng buộc công suất

3.4.3. Dung năng của kênh MIMO, nếu phía phát biết kênh truyền

3.4.4. Một vài kết quả mô phỏng (chƣơng trình xem phần phụ lục)

4. CHƯƠNG IV - NHỮNG GIỚI HẠN KẾT QUẢ VỀ DUNG NĂNG CỦA HỆ MIMO ĐƠN NGƢỜI DÙNG

4.1. Một vài chú ý :

4.2. MIMO đơn ngƣời dùng

4.3. Lý do nghiên cứu MIMO đơn người dùng

4.4. Mô hình kênh và tính dung năng của kênh

4.4.1. Mô hình kênh

4.4.2. Biết thông tin trạng thái kênh ở phía thu (CSIR) và thông tin về phân bố kênh ở phía phát (CDIT) hoàn hảo

4.4.3. Mô hình CDIT và mô hình CDIR :

4.4.4. Dung năng kênh MIMO không thay đổi

4.4.5. Dung năng kênh MIMO phading

4.4.6. Dung năng với CSIT hoàn hảo và CSIR hoàn hảo:

4.4.7. Dung năng với mô hình CSIR và CDIT : Mô hình ZMSW

4.4.8. Dung năng với mô hình CSIR và CDIT hoàn hảo:Các mô hình CMI và CCI

4.4.9. Dung năng với CDIT và CDIR : Mô hình ZMSW

4.4.10. Dung năng với CDIR và CDIT : Mô hình CCI

4.4.11. Các kênh Phading chọn lọc tần số

4.4.12. Việc tập luyện đối với các hệ thống đa anten

4.4.13. Các vấn đề mở trong MIMO đơn ngƣời dùng

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Hiệu năng hệ thống MIMO Luận văn thạc sĩ

Luận văn thạc sĩ về hiệu năng hệ thống MIMO tập trung vào việc khám phá và đánh giá tiềm năng của công nghệ MIMO trong truyền thông không dây. Công nghệ MIMO, với khả năng sử dụng nhiều anten phát và thu, hứa hẹn mang lại tốc độ dữ liệu cao hơn và độ tin cậy tốt hơn so với các hệ thống truyền thống như SISO (Single-Input Single-Output). Tuy nhiên, việc triển khai MIMO hiệu quả đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng, bao gồm mô hình kênh truyền, các kỹ thuật xử lý tín hiệu và các giới hạn về dung lượng kênh. Luận văn này đi sâu vào phân tích các khía cạnh này, cung cấp một cái nhìn tổng quan về các phương pháp đánh giá hiệu năng MIMO và các thách thức liên quan. Hiệu năng hệ thống này phụ thuộc nhiều vào các yếu tố như mô hình kênh truyền MIMO, dung lượng kênh MIMO, và các giải thuật MIMO được sử dụng. Một mục tiêu quan trọng của luận văn là xác định các phương pháp tối ưu để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ MIMO trong các ứng dụng thực tế. Các nghiên cứu về MIMO trong truyền thông không dây liên tục được cập nhật để theo kịp sự phát triển của công nghệ.

1.1. Lịch sử phát triển và ứng dụng ban đầu của kỹ thuật MIMO

Công nghệ MIMO ra đời từ những năm 1990, với những nghiên cứu tiên phong về khả năng tăng dung lượng kênh truyền thông không dây bằng cách sử dụng nhiều anten. Các ứng dụng ban đầu tập trung vào việc cải thiện tốc độ dữ liệu trong các hệ thống Wi-Fi và mạng di động. "Năm 1996, một nhóm nghiên cứu trong trường Đại học Standford đã giới thiệu mô hình MIMO." (Trích từ tài liệu gốc) cho thấy sự khởi đầu quan trọng của công nghệ này. Sự phát triển của kỹ thuật MIMO đã mở đường cho các tiêu chuẩn truyền thông không dây hiện đại như 802.11n và các thế hệ mạng di động 4G, 5G.

1.2. Vai trò của MIMO trong các hệ thống truyền thông không dây hiện đại

MIMO đóng vai trò then chốt trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về băng thông và độ tin cậy trong truyền thông không dây. Bằng cách sử dụng đa hợp không gianbeamforming, MIMO có thể tăng cường dung lượng kênh MIMO và giảm thiểu ảnh hưởng của fading đa đường. "Với giả thiết sự thăng giáng độc lập và nguồn ồn khác nhau tại các anten khác nhau, dung năng của hệ thống đa anten so với hệ thống đơn anten có thể là rất lớn" (Trích từ tài liệu gốc) thể hiện tiềm năng to lớn của công nghệ này. Công nghệ này là một phần không thể thiếu của các công nghệ 5G MIMO6G MIMO.

II. Phân tích Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng MIMO

Hiệu năng của hệ thống MIMO chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm đặc tính của kênh truyền, các kỹ thuật xử lý tín hiệu được sử dụng, và cấu hình anten. Mô hình kênh truyền có vai trò quan trọng trong việc mô tả đặc tính của kênh, bao gồm fading đa đường, độ trễ, và nhiễu. Các kỹ thuật xử lý tín hiệu như tiền xử lý MIMO và giải mã MIMO ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng khôi phục tín hiệu và giảm thiểu can nhiễu. Ngoài ra, cấu hình anten, bao gồm số lượng anten, khoảng cách giữa các anten, và hướng anten, cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu năng hệ thống MIMO. Dung lượng kênh MIMO, độ tin cậy truyền dẫn MIMO, và các giải thuật MIMO là những yếu tố then chốt cần xem xét.

2.1. Ảnh hưởng của Mô hình kênh truyền MIMO đến hiệu năng

Mô hình kênh truyền MIMO là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hiệu năng hệ thống. Các mô hình khác nhau, như Rayleigh, Rice, và Nakagami, mô tả các đặc tính khác nhau của kênh truyền và ảnh hưởng đến lựa chọn kỹ thuật xử lý tín hiệu. "Các mô hình kênh vật lý trình bày cho môi trường lan truyền, trên cơ sở của việc lan truyền sóng điện từ, cụ thể bằng việc miêu tả sự lan truyền đa đường theo hai hướng giữa vị trí mảng phát (Tx) và vị trí của mảng thu (Rx)." (Trích từ tài liệu gốc) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc mô hình hóa kênh truyền chính xác. Việc lựa chọn mô hình kênh truyền MIMO phù hợp là rất quan trọng để đánh giá hiệu năng một cách chính xác.

2.2. Vai trò của Xử lý tín hiệu MIMO trong việc cải thiện hiệu năng

Xử lý tín hiệu MIMO, bao gồm các kỹ thuật như ước lượng kênh MIMO, tiền xử lý MIMO, và giải mã MIMO, đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu năng hệ thống. Các kỹ thuật này cho phép khôi phục tín hiệu và giảm thiểu can nhiễu. "Các kỹ thuật xử lý tín hiệu như tiền xử lý MIMO và giải mã MIMO ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng khôi phục tín hiệu và giảm thiểu can nhiễu" (Trích dẫn từ phần trước). Việc lựa chọn kỹ thuật xử lý tín hiệu MIMO phù hợp phụ thuộc vào đặc tính của kênh truyền và các yêu cầu về hiệu năng.

2.3. Ảnh hưởng của cấu hình Anten đến Hiệu năng hệ thống MIMO

Cấu hình anten, bao gồm số lượng anten, khoảng cách giữa các anten, và hướng anten, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng khai thác phân tập không gianđa hợp không gian. Việc tối ưu hóa cấu hình anten có thể cải thiện đáng kể hiệu năng hệ thống MIMO. "Trong một anten mảng, tín hiệu thu được từ các phần tử khác nhau có thể lấy trọng số phù hợp để tạo ra tín hiệu kết hợp biến thiên chậm hơn từng tín hiệu thành phần." (Trích từ tài liệu gốc) cho thấy tầm quan trọng của việc tối ưu hóa cấu hình anten.

III. Phương pháp Đánh giá hiệu năng MIMO Luận văn thạc sĩ

Đánh giá hiệu năng MIMO đòi hỏi việc sử dụng các phương pháp phân tích và mô phỏng khác nhau. Các phương pháp phân tích thường dựa trên lý thuyết thông tin và các mô hình toán học để ước lượng dung lượng kênh MIMO và các chỉ số hiệu năng khác. Các phương pháp mô phỏng sử dụng phần mềm như MATLAB MIMONS-3 MIMO để mô phỏng hệ thống MIMO trong các điều kiện khác nhau và đánh giá kết quả mô phỏng MIMO. Đánh giá hiệu năng MIMO thường tập trung vào các chỉ số như tốc độ dữ liệu, độ tin cậy, và phạm vi phủ sóng. Các nghiên cứu về MIMO thường sử dụng kết hợp cả phương pháp phân tích và mô phỏng để có được cái nhìn toàn diện về hiệu năng.

3.1. Sử dụng Lý thuyết thông tin để đánh giá dung lượng kênh MIMO

Lý thuyết thông tin cung cấp các công cụ mạnh mẽ để đánh giá dung lượng kênh MIMO. Công thức Shannon-Hartley có thể được sử dụng để ước lượng dung lượng kênh dựa trên tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) và băng thông. "Từ các công thức (2.11) ta thấy rằng dung năng kênh MIMO phụ thuộc rất nhiều vào kênh lan truyền, thông qua ma trận kênh H." (Trích từ tài liệu gốc) cho thấy mối liên hệ trực tiếp giữa kênh truyền và dung lượng. Các nghiên cứu về MIMO thường sử dụng lý thuyết thông tin để xác định các giới hạn về hiệu năng và phát triển các kỹ thuật tối ưu.

3.2. Mô phỏng hiệu năng MIMO bằng MATLAB và NS 3

MATLAB MIMONS-3 MIMO là các công cụ mô phỏng phổ biến được sử dụng để đánh giá hiệu năng hệ thống MIMO. MATLAB cung cấp môi trường lập trình linh hoạt để mô phỏng các thuật toán xử lý tín hiệu và kênh truyền. NS-3 là một trình mô phỏng mạng cho phép mô phỏng các hệ thống MIMO trong các kịch bản mạng thực tế. "Thực hiện chương trình mô phỏng xác suất lỗi ký hiệu (SER) của kỹ thuật phân tập không gian." (Trích từ tài liệu gốc) cho thấy một ví dụ về ứng dụng của mô phỏng. Kết quả mô phỏng MIMO có thể được sử dụng để xác minh các kết quả phân tích và đánh giá hiệu năng trong các điều kiện khác nhau.

3.3. Các chỉ số Đánh giá hiệu năng MIMO Tốc độ độ tin cậy phạm vi

Các chỉ số chính để đánh giá hiệu năng MIMO bao gồm tốc độ dữ liệu, độ tin cậy (tỷ lệ lỗi bit - BER), và phạm vi phủ sóng. Tốc độ dữ liệu đo lường lượng dữ liệu có thể được truyền trong một đơn vị thời gian. Độ tin cậy đo lường khả năng truyền dữ liệu một cách chính xác. Phạm vi phủ sóng đo lường khoảng cách mà tín hiệu có thể được truyền đi một cách đáng tin cậy. "Đánh giá về hiệu năng của hệ thống thông tin không dây MIMO liên quan đến các vấn đề, bao gồm dung năng kênh, tỷ lệ lỗi bít, v.v…" (Trích từ tài liệu gốc) cho thấy tầm quan trọng của các chỉ số này. Các nghiên cứu về MIMO thường tập trung vào việc tối ưu hóa các chỉ số này để đáp ứng các yêu cầu cụ thể của các ứng dụng khác nhau.

IV. Tối ưu hóa hiệu năng MIMO Cách Phương pháp hiệu quả

Tối ưu hóa hiệu năng MIMO là một quá trình phức tạp đòi hỏi sự cân bằng giữa các yếu tố khác nhau, bao gồm mô hình kênh truyền, kỹ thuật xử lý tín hiệu, và cấu hình anten. Các phương pháp tối ưu hóa hiệu năng MIMO có thể được chia thành ba loại chính: tối ưu hóa dựa trên lý thuyết, tối ưu hóa dựa trên mô phỏng, và tối ưu hóa dựa trên thực nghiệm. Tối ưu hóa dựa trên lý thuyết sử dụng các mô hình toán học để tìm ra các cấu hình tối ưu. Tối ưu hóa dựa trên mô phỏng sử dụng phần mềm để mô phỏng hệ thống trong các điều kiện khác nhau và tìm ra các cấu hình tối ưu. Tối ưu hóa dựa trên thực nghiệm sử dụng các thử nghiệm thực tế để đánh giá và cải thiện hiệu năng.

4.1. Tối ưu hóa cấu hình anten cho Hiệu năng hệ thống MIMO

Tối ưu hóa cấu hình anten, bao gồm số lượng anten, khoảng cách giữa các anten, và hướng anten, có thể cải thiện đáng kể khả năng khai thác phân tập không gianđa hợp không gian. Các phương pháp tối ưu hóa cấu hình anten thường dựa trên các thuật toán tìm kiếm và tối ưu hóa. "Để hệ thống phân tập không gian hoạt động có hiệu quả, thì các tín hiệu thu được từ các nhánh anten khác nhau phải không, hoặc ít tương quan với nhau, để tín hiệu ở một phần tử phading sâu, thì vẫn có thể phục hồi được bằng cách thu nó ở phần tử khác." (Trích từ tài liệu gốc) cho thấy tầm quan trọng của việc tối ưu hóa cấu hình anten.

4.2. Tối ưu hóa kỹ thuật Xử lý tín hiệu MIMO

Tối ưu hóa kỹ thuật xử lý tín hiệu MIMO, bao gồm các thuật toán ước lượng kênh, tiền xử lý, và giải mã, có thể cải thiện khả năng khôi phục tín hiệu và giảm thiểu can nhiễu. Các phương pháp tối ưu hóa kỹ thuật xử lý tín hiệu thường dựa trên các thuật toán học máy và tối ưu hóa thích nghi. "Khi phía phát biết kênh truyền, dung năng tối đa của một kênh MIMO có thể thu được bằng việc sử dụng thuật toán đổ nước, với ma trận hiệp phương sai phát." (Trích từ tài liệu gốc) cho thấy một phương pháp tối ưu hóa xử lý tín hiệu.

4.3. Điều chỉnh tham số mô hình kênh truyền MIMO để cải thiện hiệu năng

Việc điều chỉnh các tham số trong mô hình kênh truyền MIMO, như độ trễ, phân tán góc đến và góc đi, có thể phản ánh chính xác hơn môi trường truyền dẫn thực tế và cải thiện hiệu năng của hệ thống. Các phương pháp điều chỉnh tham số mô hình kênh truyền thường dựa trên dữ liệu đo lường thực tế và các kỹ thuật ước lượng thống kê.

V. Ứng dụng thực tiễn của MIMO Nghiên cứu Kết quả nổi bật

Công nghệ MIMO đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm truyền thông di động, Wi-Fi, và truyền hình số. Các nghiên cứu về MIMO đã chứng minh khả năng cải thiện đáng kể tốc độ dữ liệu, độ tin cậy, và phạm vi phủ sóng. Trong truyền thông di động, MIMO được sử dụng để tăng dung lượng mạng và cải thiện trải nghiệm người dùng. Trong Wi-Fi, MIMO được sử dụng để tăng tốc độ truyền dữ liệu và giảm thiểu can nhiễu. Trong truyền hình số, MIMO được sử dụng để tăng phạm vi phủ sóng và cải thiện chất lượng hình ảnh. Các ứng dụng của MIMO tiếp tục được mở rộng và phát triển.

5.1. MIMO trong các hệ thống truyền thông di động 4G và 5G

MIMO đóng vai trò then chốt trong các hệ thống truyền thông di động 4G và 5G, cho phép tăng dung lượng mạng và cải thiện trải nghiệm người dùng. Các kỹ thuật MIMO tiên tiến như đa người dùng MIMO (MU-MIMO)beamforming được sử dụng để tối ưu hóa hiệu năng trong môi trường di động phức tạp.

5.2. MIMO trong các mạng Wi Fi thế hệ mới

MIMO được tích hợp trong các tiêu chuẩn Wi-Fi thế hệ mới như 802.11ac và 802.11ax, cho phép tăng tốc độ truyền dữ liệu và giảm thiểu can nhiễu trong môi trường Wi-Fi đông đúc. Các kỹ thuật MIMO như đa hợp không gianbeamforming được sử dụng để cải thiện hiệu năng trong các mạng Wi-Fi.

5.3. Ứng dụng của MIMO trong truyền hình số và các lĩnh vực khác

MIMO cũng được sử dụng trong truyền hình số để tăng phạm vi phủ sóng và cải thiện chất lượng hình ảnh. Ngoài ra, MIMO đang được nghiên cứu và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác, như radar, cảm biến, và hệ thống định vị. Các ứng dụng của MIMO tiếp tục được mở rộng và phát triển để đáp ứng các nhu cầu ngày càng tăng của xã hội.

VI. Kết luận Hạn chế của MIMO và Hướng phát triển tương lai

Công nghệ MIMO đã chứng minh được tiềm năng to lớn trong việc cải thiện hiệu năng của các hệ thống truyền thông không dây. Tuy nhiên, MIMO cũng có những hạn chế nhất định, như độ phức tạp cao, chi phí triển khai lớn, và yêu cầu về xử lý tín hiệu phức tạp. Các hướng phát triển tương lai của MIMO tập trung vào việc giải quyết những thách thức này và khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ. Các lĩnh vực nghiên cứu về MIMO bao gồm tối ưu hóa cấu hình anten, phát triển các thuật toán xử lý tín hiệu hiệu quả, và khám phá các ứng dụng mới.

6.1. Thách thức và Hạn chế của MIMO hiện tại

Các thách thức của MIMO bao gồm độ phức tạp trong thiết kế và triển khai, chi phí cao của các thành phần phần cứng, và yêu cầu về xử lý tín hiệu phức tạp để ước lượng kênh, tiền xử lý, và giải mã. Ngoài ra, hiệu quả của MIMO có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố môi trường như fading đa đường và can nhiễu.

6.2. Các Hướng phát triển tương lai của MIMO 6G Tối ưu hóa

Các hướng phát triển tương lai của MIMO bao gồm việc khám phá các kỹ thuật MIMO tiên tiến cho các hệ thống 6G, phát triển các thuật toán xử lý tín hiệu hiệu quả hơn, và tối ưu hóa cấu hình anten để giảm thiểu chi phí và độ phức tạp. Các nghiên cứu về MIMO cũng tập trung vào việc tích hợp MIMO với các công nghệ khác, như trí tuệ nhân tạo và Internet of Things.

6.3. Tài liệu tham khảo về MIMO Các Nghiên cứu Lý thuyết quan trọng

Việc tham khảo các tài liệu tham khảo về MIMO quan trọng là rất cần thiết để hiểu sâu sắc về công nghệ này. Các nghiên cứu về MIMO tiên phong và các lý thuyết thông tin, truyền thông không dây, và xử lý tín hiệu số cung cấp nền tảng vững chắc cho việc phát triển và ứng dụng MIMO trong tương lai.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 trình bày tổng quan về hệ MIMO, những lợi điểm của hệ này so với hệ SISO truyền thống. Chương 2 giới thiệu về mô hình kênh. Chương 3, trình bày về dung năng kênh MIMO trong một số trường hợp. Và chương 4 tìm hiểu về những giới hạn tồn tại trong hệ MIMO đơn người dùng TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 2 Chƣơng I - GIỚI THIỆU CHUNG [5], [8] 1.

Sự ra đời của MIMO Hiệu năng của hệ thống thông tin không dây MIMO đang dần được khẳng định, và nhờ vào đó, con người có thể giao tiếp với nhau mọi lúc mọi nơi, một cách thuận lợi hơn. Nhưng để đạt được những thành tựu như vậy, thì hệ thống thông tin không dây phải đối phó được với phading, trong đó có phading đa đường và can nhiễu giữa các tín hiệu. Theo truyền thống, việc thiết kế hệ thống thông tin không dây tập trung chủ yếu vào việc tăng độ tin cậy của tín hiệu ở nơi thu, qua không gian với sự có mặt của phading và can nhiễu, được coi là một vấn đề lớn. Gần đây, do tài nguyên là phổ tần số hầu như đã sử dụng hết, nên vấn đề tăng cường hiệu suất phổ trong hệ phading do hiện tượng đa đường, được coi như một bài toán cần có lời giải.

Từ yêu cầu đó, năm 1996 một nhóm nghiên cứu trong trường Đại học Standford đã giới thiệu mô hình MIMO. Đây là thành công đầu tiên của công nghệ trong phòng thí nghiệm, được công bố tại trung tâm nghiên cứu không dây thuộc Bell Labs ở New Jersy tháng 9, 1998. Sau đó là thành công trong việc chứng minh mô hình ngoài trời được Gigabit Wireless, inc và Đại học Standford giới thiệu vào tháng 6, 1999. Tháng 9, 2002 Isopan Wireless, inc đã giới thiệu sản phẩm đầu tiên… Và gần đây, đã có rất nhiều bài báo và các sự kiện đã đóng góp to lớn đến việc xây dựng nền tảng trong lĩnh vực này.

Trong số đó, phải kể đến bài báo mã hóa không thời gian, đây là bước ngoặt lớn cho hệ thống thông tin không dây, và hứa hẹn một dung năng khổng lồ mà hệ thống đa anten trong kênh truyền phading mang lại. Tại đó, đã được chứng minh rằng: với giả thiết sự thăng giáng độc lập và nguồn ồn khác nhau tại các anten khác nhau, dung năng của hệ thống đa anten so với hệ thống đơn anten có thể là rất lớn. Chẳng hạn: nếu số lượng anten thu bằng số lượng anten phát, dung năng truyền có thể tăng tuyến tính xấp xỉ số lượng này. Cấu trúc hệ thống MIMO Có hai phương pháp khác nhau có thể được sử dụng để xử lý những vấn đề gây ra bởi hiện tượng phading là tính phân tập và tạo chùm tia.

Ý tưởng cơ bản của phân tập là để thực hiện hai hay nhiều bản sao của cùng một tín hiệu thông tin, được truyền thông qua các kênh phading độc lập, khi đó sẽ làm giảm đồng thời xác suất của tất cả các thành phần bị phading. Trong khi đó, phương pháp tạo chùm lại tập trung năng lượng về hướng mà cả SNR và SIR đều tăng. Các hệ TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 3 thống MIMO sử dụng cả hai phương pháp ở trên để chống lại phading và có những lợi điểm của việc đưa vào độ lợi phân tập tại cả hai phía qua hệ liên kết, trong đó mỗi một phía là một anten mảng (xét chi tiết ở phần sau). Một hệ thống đa anten thu và phát thông thường được trình bày thông qua các hình 1.2 như sau: Hình 1.

Sơ đồ khối phát của hệ thống đa anten thông thường Hình 1. Sơ đồ khối thu của hệ thống đa anten thông thường 1.1 Khối phát Theo sơ đồ khối của hình 1.1, dữ liệu đầu tiên được mã hóa và được ghép xen. Khi đó có một khối dữ liệu gồm Nt ký hiệu được chuyển đổi từ nối tiếp sang song song thông qua bộ chuyển đổi nối tiếp - song song, sau đó được điều chế. Cuối cùng, mỗi một ký hiệu được cấp tới một trong số Nt anten, vì vậy mà Nt ký hiệu được truyền đi.

o Bộ mã hóa: Là một thiết bị dùng để chuyển đổi tín hiệu (chẳng hạn như một dòng bít) hay dữ liệu được chuyển thành một mã. Mã có thể dùng cho bất kỳ mục đích nào như là nén thông tin cho việc truyền dẫn, và lưu trữ mật mã hóa. Một bộ mã hóa kênh được sử dụng để đưa thêm một số dư thừa vào trong chuỗi thông tin TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 4 nhị phân, và điều này đã khiến cho bộ thu có thể loại bỏ được các hiệu ứng của ồn và can nhiễu xuất hiện trong quá trình truyền dẫn. o Bộ ghép xen Ghép xen được sử dụng trong công nghệ truyền dẫn tín hiệu số để chống lại lỗi cụm, các lỗi này dưới dạng các bit theo một dòng.

Vì vậy, một sơ đồ sửa lỗi điển hình, trong đó coi rằng phân bố lỗi là có dạng phân bố đều, có thể tránh được khó khăn này. Ghép xen được sử dụng để ngẫu nhiên hóa lỗi bít trước khi dữ liệu được giải mã. Tại nơi phát, các bit mã hóa được hoán vị theo một cách nhất định để đảm bảo rằng các bit liền kề được cách nhau một vài bit sau khi ghép xen. Còn tại nơi thu, sự hoán vị ngược lại được thực hiện trước khi giải mã.

Kiểu ghép xen thường được sử dụng là xen khối (block interleaver) gồm NB bit = d cột x m hàng, trong đó chuỗi dữ liệu vào, được đưa vào một ma trận theo cột và được đọc theo hàng, khi đó bit xen thứ i liên hệ với bit mã hóa thứ k ở lối vào là:  id  k  id  ( N B  1) floor  (1.1)  B N o Bộ điều chế Bộ điều chế thực hiện chức năng điều chế, và đảm nhiệm như một giao diện với kênh thông tin. Mục đích cơ bản của điều chế số là để ánh xạ chuỗi thông tin nhị phân, thành những dạng sóng tín hiệu. Điều chế thực chất là một qúa trình thay đổi một dạng sóng để sử dụng tín hiệu đó cho việc truyền tải một bản tin, và thường sử dụng các bộ điều chế M - QAM, MPSK, v. Khối thu Theo hình 1.2, đầu tiên véc tơ thu được đưa tới bộ giải điều chế.

Sau đó, mỗi khối Nt các ký hiệu đã được giải điều chế, được chuyển đổi từ song song sang nối tiếp thông qua bộ chuyển đổi song song nối tiếp. Sau đó được ghép xen và giải mã. Vì vậy dữ liệu được truyền đi bởi Nt anten phát sẽ được khôi phục lại tại bộ thu. o Bộ giải điều chế Một bộ giải điều chế được sử dụng để khôi phục lại nội dung thông tin từ tín hiệu thu được, có thể sử dụng các bộ giải điều chế gần giống nhất ML (Maxium Likelihood), truyền tuyến tính và BLAST SIC với véc tơ cưỡng ép 0/lỗi trung bình bình phương nhỏ nhất (ZF/MMSE) TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 5 o Bộ giải ghép xen Tại phía thu, sau khi giải điều chế, một bộ giải ghép xen được sử dụng để loại bỏ những ảnh hưởng của việc ghép xen.

Bộ giải ghép xen đẩy dữ liệu thành chuỗi thích hợp và chuyển nó tới bộ giải mã. Nó sắp xếp dữ liệu thành dạng mảng hình chữ nhật, giống như bộ ghép xen nhưng nó đọc ra thành hàng. o Bộ giải mã Một bộ giải mã có chức năng ngược lại của bộ mã hóa, việc giải mã để thông tin ban đầu có thể được khôi phục. Có thể dùng một số thuật toán cho việc giải mã các mã nhân chập, chẳng hạn như thuật toán Viterbi, v.v… Trong đó, thuật toán Viterbi được sử dụng phổ biến vì thu được hiệu năng theo kiểu gần giống nhất.

Ƣu điểm cơ bản của hệ thống MIMO Như đã nói, hệ thống MIMO ra đời với mục đích: đáp ứng các nhu cầu truy cập tốc độ cao, do việc tăng các hiệu ứng môi trường và sức ép cạnh tranh từ mạng có dây LAN, thêm vào đó, trong tương lai của hệ thống audio/video gia đình vẫn sẽ đòi hỏi tốc độ dữ liệu cao. Bên cạnh đó, hệ thống MIMO ra đời với hy vọng có thể cải thiện được những giới hạn của kênh truyền SISO, do tính năng đáng chú ý của hệ thống MIMO là khả năng truyền dẫn tốt trong kênh truyền chịu tác động của hiện tượng đa đường. Những ưu điểm chính của hệ thống MIMO có thể tóm tắt như sau: a) Cải thiện được công suất tại nơi thu Xét một hệ thống SIMO 1 anten phát và 2 anten thu, thì tại nơi thu 2 anten sẽ nhận được các tín hiệu s1, s2 khác nhau của cùng một tín hiệu s phát. Do điều kiện truyền dẫn khác nhau, nên hai tín hiệu thu được này sẽ có sự sai khác về biên độ và pha.

Thông tin trạng thái kênh truyền được nhận biết một cách chính xác tại nơi thu, và công suất tại nơi thu có thể được cải thiện nếu áp dụng một thuật toán xử lý tín hiệu để kết hợp s1, s2 thích hợp. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Độ lợi mảng Hay nói cách khác, SNR ở đầu ra là tổng của tất cả các SNR trên các đường truyền riêng biệt, khi đó sẽ thu được độ lợi mảng (hình 1.3) và chất lượng tín hiệu được nâng cao. Cũng có thể độ lợi mảng được sử dụng để đo sự tăng công suất tín hiệu thu trung bình (trong hệ MIMO, độ lợi mảng là một hàm của các giá trị riêng lớn nhất trong ma trận kênh truyền, và phụ thuộc vào số lượng anten thu/phát.) b) Tăng dung năng của hệ thống.

Tăng dung năng của hệ thống hay làm giảm can nhiễu mà không cần phải tăng băng thông. Can nhiễu trong hệ thống không dây cũng giống như trong mạng điện thoại tế bào, nguyên lý cơ bản khi sử dụng lại tần số để tăng dung năng của hệ thống, tuy nhiên sẽ xuất hiện nhiễu đồng kênh CCI, nhiễu này cộng vào ồn làm giảm hiệu năng của hệ thống.4 minh họa rõ ý tưởng cơ bản của phương pháp làm giảm can nhiễu trong hệ thống MIMO xét với hai máy thu. Với tín hiệu mong muốn s, tín hiệu không mong muốn i cùng đến tại máy thu, và ký hiệu phân chia không gian tương ứng là [s1s2 ]T và [i1i2]T TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. Suy giảm can nhiễu Để có thể tăng tỷ số tín trên can nhiễu, thì bộ thu có thể lợi dụng sự khác nhau về không gian tín hiệu để giảm nhiễu.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ