Nghiên Cứu Nâng Cao Hiệu Suất Phổ Và Năng Lượng Trong Mạng Vô Tuyến MIMO Song Công

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật viễn thông tập trung nâng cao hiệu suất phổ và năng lượng trong mạng vô tuyến MIMO song công, ứng dụng công nghệ tiên tiến.

• Tác giả: Nguyen Xuan Xinh
• Người hướng dẫn: PGS. Ha Hoang Kha
• Trường học: Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia TP. HCM
• Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông
• Đề tài: Nâng cao hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng trong mạng vô tuyến MIMO song công
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Đặt vấn đề nghiên cứu
• 1.2. Yêu cầu kỹ thuật cho mạng vô tuyến thế hệ thứ 5 - 5G
• 1.3. Xu hướng tăng trưởng của lưu lượng dữ liệu di động
• 1.4. Mức tiêu thụ năng lượng trong ngành viễn thông
• 1.5. Lý do chọn đề tài
• 1.6. Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn
• 1.7. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.8. Phương pháp nghiên cứu
• 1.9. Bố cục của luận văn
• 1.10. Các bài báo đã hoàn thành trong luận văn
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
• 2.1. Kỹ thuật đa ngõ vào đa ngõ ra MIMO
• 2.1.1. MIMO điểm đến điểm
• 2.1.2. MIMO đa người dùng (MU-MIMO)
• 2.2. Truyền thông vô tuyến song công (FD)
• 2.2.1. Giới thiệu FD. Nhược điểm
• 2.2.2. Phương pháp loại bỏ tự can nhiễu trong thông tin vô tuyến song công
• 2.2.2.1. Triệt tự can nhiễu thụ động
• 2.2.2.2. Triệt tự can nhiễu trên miền tương tự
• 2.2.2.3. Triệt tự can nhiễu trên miền số
• 2.2.3. Mô hình ứng dụng của song công trong thông tin vô tuyến
• 2.3. Vô tuyến song công trong mạng thông tin tế bào
• 2.4. Vấn đề truyền thông xanh
• 2.5. Mạng vô tuyến nhận thức CR
• 2.6. Lý thuyết cơ bản về toán tối ưu
• 2.6.1. Bài toán tối ưu cơ bản
• 2.6.2. Bài toán tối ưu hàm mục tiêu dạng phân số
• 2.6.2.1. Cơ bản của hàm lõm-lồi
• 2.6.2.2. Giải thuật Dinkelbach cho tối ưu phân số lõm-lồi
• 2.6.3. Phương pháp lặp cho bài toán tối ưu không lõm
• 2.6.3.1. Phương pháp Majorization-Minimization (MM)
• 2.6.3.2. Giải thuật tối ưu lõi tuần tự - SCP
• 2.6.3.3. Giải thuật lặp SCP dựa trên DC
• 2.7. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ TIỀN MÃ HOÁ TỐI ĐA HIỆU SUẤT PHỔ TRONG FD MIMO
• 3.1. Mô hình hệ thống MU-MIMO song công và bài toán tối ưu hiệu suất phổ
• 3.2. Thiết kế bộ tiền mã hoá cho hệ thống MU-MIMO song công
• 3.2.1. Thiết kế bộ tiền xử lý tối ưu
• 3.2.2. Thiết kế phân bổ công suất đều
• 3.3. Kết quả mô phỏng và nhận xét
• 3.3.1. Mô phỏng 1: Đặc tính hội tụ của thuật toán tối ưu
• 3.3.2. Mô phỏng 2: Sự thay đổi của tổng tốc độ theo công suất phát cực đại
• 3.3.3. Mô phỏng 3: Ảnh hưởng của mức độ tự can nhiễu đến hiệu năng hệ thống
• 3.4. Kết luận chương
• 4. CHƯƠNG 4: HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG FD MU-MIMO ĐA TẾ BÀO
• 4.1. Mô hình hệ thống MU-MIMO song công đa tế bào
• 4.2. Tối đa hiệu suất năng lượng và giải thuật tối ưu
• 4.3. Kết quả mô phỏng và nhận xét
• 4.4. Kết luận chương
• 5. CHƯƠNG 5: TIỀN MÃ HOÁ CHO CR FD MU-MIMO VỚI CSI KHÔNG HOÀN HẢO
• 5.1. Mô hình hệ thống
• 5.1.1. Mô hình tín hiệu
• 5.1.2. Các ràng buộc bền vững của công suất can nhiễu
• 5.2. Thiết kế bộ tiền mã hoá bền vững cho tối đa hoá tổng tốc độ kênh của hệ thống FD MU-MIMO
• 5.2.1. Bài toán tối đa hoá tổng dung lượng
• 5.2.2. Biến đổi hiệu quả của hai hàm lõm cho hàm mục tiêu
• 5.2.3. Biến đổi LMI cho các ràng buộc công suất can nhiễu bền vững tại PU
• 5.3. Kết quả mô phỏng
• 5.3.1. Trường hợp mô phỏng 1: Đặc tính hội tụ của giải thuật và CDF can nhiễu tại PU
• 5.3.2. Trường hợp mô phỏng 2: Ảnh hưởng của mức độ sai lệch trong kênh SU-PU Channel lên chất lượng hệ thống
• 5.4. Kết luận chương
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU KẾ TIẾP
• 6.1. Kết luận chung
• 6.2. Hướng nghiên cứu kế tiếp
• 6.2.1. Thông tin kênh truyền không hoàn hảo
• 6.2.2. Sự suy hao phần cứng thu-phát
• 6.2.3. Bảo mật trong hệ thống song công
• 6.2.4. Truyền đồng thời thông tin và năng lượng
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Nâng cao hiệu suất phổ và năng lượng trong mạng vô tuyến MIMO song công

Luận văn tập trung vào việc nâng cao hiệu suất phổ (SE) và hiệu suất năng lượng (EE) trong mạng vô tuyến MIMO hoạt động ở chế độ song công (FD). Với sự gia tăng nhanh chóng của lưu lượng dữ liệu di động và nhu cầu về tốc độ truyền dẫn cao, việc tối ưu hóa hiệu suất phổ và năng lượng trở thành yêu cầu cấp thiết trong mạng thế hệ thứ 5 (5G). Luận văn đề xuất các giải pháp thiết kế bộ tiền mã hóa để tối đa hóa hiệu suất phổ và năng lượng, đồng thời giải quyết các vấn đề như tự can nhiễu và can nhiễu liên người dùng trong hệ thống MU-MIMO.

1.1. Tối ưu hóa hiệu suất phổ

Luận văn thiết kế các bộ tiền mã hóa để tối đa hóa hiệu suất phổ (SE) trong hệ thống MU-MIMO song công. Các giải pháp tập trung vào việc giảm thiểu tự can nhiễu và can nhiễu liên người dùng, đồng thời tối ưu hóa phân bổ công suất. Kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện đáng kể về tổng tốc độ kênh so với các phương pháp truyền thống.

1.2. Tối ưu hóa hiệu suất năng lượng

Luận văn đề xuất các giải pháp phối hợp giữa các tế bào để tối ưu hóa hiệu suất năng lượng (EE). Các giải thuật tối ưu được thiết kế để cân bằng giữa hiệu suất phổ và tiêu thụ năng lượng, đảm bảo hiệu quả vận hành của hệ thống. Kết quả mô phỏng cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất năng lượng so với các phương pháp hiện có.

II. Kỹ thuật MIMO và truyền thông song công

Luận văn nghiên cứu sâu về kỹ thuật MIMO và truyền thông song công (FD), hai công nghệ tiên phong trong việc cải thiện hiệu suất phổ và năng lượng. MIMO cho phép tăng cường dung lượng kênh truyền thông qua việc sử dụng nhiều anten, trong khi FD cho phép truyền và nhận dữ liệu đồng thời trên cùng một tần số. Tuy nhiên, FD đối mặt với thách thức lớn là tự can nhiễu, đòi hỏi các giải pháp triệt tiêu hiệu quả.

2.1. Triệt tiêu tự can nhiễu

Luận văn đề xuất các phương pháp triệt tiêu tự can nhiễu trên cả miền tương tự và miền số. Các giải pháp bao gồm sử dụng kỹ thuật triệt tự can nhiễu thụ động và triệt tự can nhiễu chủ động, giúp giảm thiểu ảnh hưởng của tự can nhiễu đến hiệu suất hệ thống.

2.2. Ứng dụng MIMO trong mạng đa tế bào

Luận văn nghiên cứu ứng dụng MIMO trong mạng đa tế bào, nơi các tế bào phối hợp với nhau để tối ưu hóa hiệu suất phổ và năng lượng. Các giải pháp đề xuất giúp giảm thiểu can nhiễu liên tế bào và cải thiện chất lượng dịch vụ cho người dùng.

III. Kết quả mô phỏng và đánh giá

Luận văn trình bày chi tiết các kết quả mô phỏng để đánh giá hiệu quả của các giải pháp đề xuất. Các kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng so với các phương pháp truyền thống. Đặc biệt, các giải pháp triệt tiêu tự can nhiễu và can nhiễu liên người dùng đã chứng minh tính hiệu quả trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ.

3.1. Đánh giá hiệu suất phổ

Kết quả mô phỏng cho thấy các giải pháp đề xuất giúp tăng tổng tốc độ kênh lên đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Đặc biệt, khi công suất phát tăng, hiệu suất phổ của hệ thống được cải thiện rõ rệt.

3.2. Đánh giá hiệu suất năng lượng

Các giải pháp tối ưu hóa hiệu suất năng lượng cho thấy sự cải thiện đáng kể về hiệu quả sử dụng năng lượng. Kết quả mô phỏng cho thấy tổng hiệu suất năng lượng của hệ thống tăng lên khi áp dụng các giải pháp đề xuất.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và truyền thông, đặc biệt là mạng vô tuyến thế hệ thứ 5 (5G), nhu cầu về lưu lượng dữ liệu di động và hiệu suất sử dụng tài nguyên phổ tần ngày càng tăng cao. Theo báo cáo của ngành, tổng lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu đã tăng 63% trong năm 2016 và dự kiến đạt 49 Exabytes mỗi tháng vào năm 2021, với tốc độ tăng trưởng phức hợp hàng năm lên đến 47%. Đồng thời, mức tiêu thụ năng lượng trong ngành viễn thông cũng gia tăng đáng kể, trong đó phần lớn năng lượng tiêu thụ tập trung tại các trạm gốc (BS), đặc biệt là ở phần khuếch đại công suất và xử lý giải nền.

Trước thực trạng này, luận văn tập trung nghiên cứu nâng cao hiệu suất phổ (Spectral Efficiency - SE) và hiệu suất năng lượng (Energy Efficiency - EE) trong mạng vô tuyến MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) hoạt động ở chế độ song công đầy đủ (Full Duplex - FD). Mục tiêu cụ thể là thiết kế các bộ tiền mã hóa tối ưu nhằm tối đa hóa tổng tốc độ truyền tải và hiệu suất năng lượng trong hệ thống MU-MIMO song công đa tế bào, đồng thời tích hợp kỹ thuật vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR) để chia sẻ phổ tần hiệu quả dưới các ràng buộc can nhiễu cho phép.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình mạng MU-MIMO song công đa người dùng và đa tế bào, với giả định trạng thái thông tin kênh (CSI) được biết đầy đủ tại trung tâm xử lý và các điều kiện phần cứng thu-phát hoàn hảo. Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn 2017-2018 tại Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc góp phần giải quyết các thách thức kỹ thuật trong mạng 5G, nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần và tiết kiệm năng lượng, từ đó giảm chi phí vận hành và tác động môi trường.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu sau:

• Kỹ thuật MIMO và MU-MIMO: Sử dụng đa anten để tăng độ tự do truyền dẫn, phục vụ đồng thời nhiều người dùng trên cùng tài nguyên phổ tần, nâng cao hiệu suất phổ.
• Truyền thông song công đầy đủ (Full Duplex - FD): Cho phép truyền và nhận đồng thời trên cùng một kênh tần số, tiềm năng tăng gấp đôi hiệu suất phổ nhưng gặp thách thức lớn về tự can nhiễu (Self-Interference - SI).
• Loại bỏ tự can nhiễu: Kết hợp các phương pháp triệt tự can nhiễu thụ động (cách ly anten, triệt theo hướng), triệt trên miền tương tự và miền số để giảm thiểu SI đến mức nền nhiễu.
• Toán tối ưu: Áp dụng các bài toán tối ưu lồi và không lồi, trong đó có tối ưu hàm mục tiêu dạng phân số (tối đa hóa SE và EE), sử dụng các giải thuật như Dinkelbach, Majorization-Minimization (MM), Sequential Convex Programming (SCP) và giải thuật DC (Difference of Convex functions).
• Vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR): Mô hình chia sẻ phổ tần giữa người dùng sơ cấp (PU) và người dùng thứ cấp (SU) với các ràng buộc can nhiễu, nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần.

Các khái niệm chính bao gồm: hiệu suất phổ (SE), hiệu suất năng lượng (EE), tự can nhiễu (SI), can nhiễu đồng kênh (CCI), trạng thái thông tin kênh (CSI), và các thuật toán tối ưu hóa.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô phỏng trên mô hình toán học của hệ thống MU-MIMO song công đa tế bào. Cỡ mẫu mô phỏng bao gồm số lượng anten phát và thu tại trạm gốc, số người dùng đường lên và đường xuống, với giả định CSI hoàn hảo và phần cứng thu-phát không có lỗi.

Quy trình nghiên cứu gồm:

1. Thu thập và phân tích các tài liệu, công trình liên quan về MIMO, FD, CR và tối ưu hóa.
2. Xây dựng mô hình hệ thống MU-MIMO song công, thiết lập bài toán tối ưu hóa hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng.
3. Áp dụng các giải thuật tối ưu hóa (SCP, Dinkelbach, MM, DC) để thiết kế bộ tiền mã hóa tối ưu.
4. Mô phỏng đánh giá hiệu suất của các giải pháp thiết kế, so sánh với các phương pháp phân bổ công suất đều và các giải pháp hiện có.
5. Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố như mức độ tự can nhiễu, sai số CSI đến hiệu suất hệ thống.

Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 7/2017 đến tháng 2/2018, với các kết quả được kiểm chứng qua mô phỏng số liệu máy tính.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Thiết kế bộ tiền mã hóa tối đa hóa hiệu suất phổ trong MU-MIMO song công: Thuật toán tối ưu lồi tuần tự (SCP) giúp cải thiện tổng tốc độ hệ thống so với phương pháp phân bổ công suất đều (EPA). Ví dụ, tổng tốc độ kênh tăng lên khoảng 15-20% khi công suất phát tối đa đạt 20 dBm.

2. Tối ưu hiệu suất năng lượng trong mạng MU-MIMO song công đa tế bào: Giải pháp phối hợp thiết kế đa tế bào đạt hiệu suất năng lượng trung bình cao hơn 25% so với thiết kế chỉ tối ưu hiệu suất phổ. Mức tiêu thụ năng lượng giảm đáng kể khi áp dụng thuật toán tối ưu EE.

3. Tích hợp vô tuyến nhận thức (CR) với MU-MIMO song công: Thiết kế bộ tiền mã hóa bền vững dưới các ràng buộc can nhiễu cho phép giúp tối đa hóa tổng tốc độ kênh trong môi trường CSI không hoàn hảo. Mô phỏng cho thấy tổng tốc độ kênh giảm dưới 10% khi sai số CSI tăng lên 15%, nhưng vẫn duy trì hiệu suất vượt trội so với các phương pháp không bền vững.

4. Ảnh hưởng của tự can nhiễu (SI): Mức độ SI ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất phổ. Khi SI tăng từ -90 dBm lên -60 dBm, tổng tốc độ kênh giảm khoảng 30%, cho thấy tầm quan trọng của kỹ thuật triệt SI hiệu quả.

Thảo luận kết quả

Các kết quả mô phỏng được trình bày qua biểu đồ tổng tốc độ kênh theo công suất phát tối đa và mức độ tự can nhiễu, cũng như bảng so sánh hiệu suất năng lượng giữa các giải pháp. Kết quả cho thấy việc kết hợp kỹ thuật FD và MIMO đa người dùng, cùng với tối ưu hóa bộ tiền mã hóa, mang lại lợi ích rõ rệt về hiệu suất phổ và năng lượng.

So với các nghiên cứu trước đây, luận văn đã mở rộng phạm vi sang mô hình đa tế bào và tích hợp vô tuyến nhận thức, đồng thời áp dụng các giải thuật tối ưu hóa tiên tiến để giải quyết bài toán không lồi phức tạp. Điều này góp phần nâng cao tính thực tiễn và khả năng ứng dụng trong mạng 5G.

Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc tăng cường hiệu suất truyền dẫn mà còn giảm thiểu tiêu thụ năng lượng, góp phần vào mục tiêu truyền thông xanh và bảo vệ môi trường.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai kỹ thuật triệt tự can nhiễu đa tầng: Kết hợp triệt thụ động, trên miền tương tự và miền số để đạt độ lợi loại bỏ SI trên 110 dB, đảm bảo hiệu suất truyền dẫn trong mạng FD MU-MIMO. Thời gian thực hiện: 1-2 năm; chủ thể: các nhà sản xuất thiết bị và nhà mạng.

2. Phát triển thuật toán tối ưu hóa bộ tiền mã hóa tập trung: Áp dụng giải thuật SCP và Dinkelbach để tối đa hóa hiệu suất phổ và năng lượng trong mạng đa tế bào. Thời gian: 1 năm; chủ thể: các trung tâm nghiên cứu và phát triển.

3. Tích hợp vô tuyến nhận thức trong mạng 5G: Thiết kế các giải pháp bền vững với CSI không hoàn hảo, đảm bảo chia sẻ phổ tần hiệu quả và giảm thiểu can nhiễu cho người dùng sơ cấp. Thời gian: 2 năm; chủ thể: các nhà cung cấp dịch vụ và tổ chức tiêu chuẩn.

4. Đào tạo và nâng cao nhận thức về truyền thông xanh: Tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo về hiệu suất năng lượng và các giải pháp tiết kiệm năng lượng trong viễn thông. Thời gian: liên tục; chủ thể: các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật viễn thông: Nắm bắt kiến thức chuyên sâu về MIMO, FD, CR và tối ưu hóa trong mạng 5G, phục vụ cho nghiên cứu và phát triển đề tài.

2. Kỹ sư phát triển sản phẩm viễn thông: Áp dụng các giải pháp thiết kế bộ tiền mã hóa và triệt tự can nhiễu để nâng cao hiệu suất thiết bị và hệ thống.

3. Nhà quản lý và hoạch định chính sách viễn thông: Hiểu rõ các thách thức và giải pháp kỹ thuật để xây dựng chiến lược phát triển mạng 5G hiệu quả và bền vững.

4. Doanh nghiệp cung cấp dịch vụ mạng di động: Tối ưu hóa vận hành mạng, giảm chi phí năng lượng và nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua các giải pháp kỹ thuật được đề xuất.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao cần kết hợp MIMO và Full Duplex trong mạng 5G?
   Kỹ thuật MIMO tăng độ tự do truyền dẫn, phục vụ nhiều người dùng cùng lúc, trong khi Full Duplex cho phép truyền và nhận đồng thời trên cùng kênh tần số, giúp tăng gấp đôi hiệu suất phổ. Kết hợp hai kỹ thuật này giúp mạng 5G đáp ứng nhu cầu lưu lượng và tốc độ cao.

2. Làm thế nào để xử lý vấn đề tự can nhiễu trong hệ thống Full Duplex?
   Phương pháp hiệu quả là kết hợp triệt tự can nhiễu thụ động (cách ly anten), triệt trên miền tương tự (tạo tín hiệu SI đảo pha) và triệt trên miền số (ước lượng và loại bỏ kênh SI), nhằm giảm SI xuống mức nền nhiễu.

3. Hiệu suất năng lượng được đo như thế nào trong nghiên cứu này?
   Hiệu suất năng lượng (EE) được định nghĩa là tỷ lệ thông lượng trên tổng công suất tiêu thụ (bits/Joule). Nghiên cứu tối ưu EE bằng cách thiết kế bộ tiền mã hóa và phân bổ công suất hợp lý trong mạng MU-MIMO song công.

4. Vô tuyến nhận thức (CR) đóng vai trò gì trong mạng MU-MIMO song công?
   CR cho phép người dùng thứ cấp chia sẻ phổ tần với người dùng sơ cấp dưới các ràng buộc can nhiễu, giúp tận dụng phổ tần hiệu quả hơn, đồng thời thiết kế bền vững giúp duy trì hiệu suất trong điều kiện CSI không hoàn hảo.

5. Các giải pháp trong luận văn có thể áp dụng thực tế như thế nào?
   Các giải pháp được mô phỏng trên mô hình thực tế và có thể triển khai trong các hệ thống mạng 5G hiện đại, đặc biệt trong các trạm gốc đa tế bào và mạng nhận thức, giúp nâng cao hiệu suất và tiết kiệm năng lượng.

Kết luận

• Luận văn đã thiết kế thành công các bộ tiền mã hóa tối ưu cho hệ thống MU-MIMO song công, nâng cao hiệu suất phổ và năng lượng.
• Giải pháp phối hợp đa tế bào và tích hợp vô tuyến nhận thức giúp tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường thực tế với CSI không hoàn hảo.
• Mức độ tự can nhiễu ảnh hưởng lớn đến hiệu suất, do đó kỹ thuật triệt SI đa tầng là yếu tố then chốt.
• Các thuật toán tối ưu hóa như SCP, Dinkelbach và MM được áp dụng hiệu quả trong bài toán không lồi phức tạp.
• Hướng nghiên cứu tiếp theo tập trung vào bảo mật trong hệ thống song công, truyền đồng thời thông tin và năng lượng, cũng như xử lý kênh truyền không hoàn hảo.

Để tiếp tục phát triển, các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng và mở rộng các giải pháp này trong các hệ thống mạng 5G và tương lai, góp phần nâng cao hiệu quả và bền vững của công nghệ viễn thông.

Trích đoạn nội dung tài liệu

mở đầu, bao gồm đặt vẫn đề nghiên cứu, lý do chọn đề tài, phạm vi và đối tượng nghiên cứu, nhiệm vụ của luận văn và các bài báo đã hoàn thành của luận văn. e Chương 2 trình bày tóm lược tổng quan về các vấn đề nghiên cứu và cung cấp các lý thuyết toán tối ưu được sử dụng trong thiết kế ở các chương kế tiếp. e Chương 3 trình bày thiết kế các bộ tiền mã hoá để tối ưu hiệu suất phổ của hệ thống MIMO da người dùng ở chế độ song công. e Chương 4 nghiên cứu tối đa hoá hiệu suất năng lượng trong mạng di động song công MIMO đa người dùng đa tế bào.

e Chương 5 thiết kế giải thuật bền vững cho cho tối ưu hiệu suất phổ trong hệ thống MIMO nhận thức dạng nền với thông tin kênh liên kết không hoàn hảo. e Chương 6 tóm tắt lại kết quả nghiên cứu đồng thời đề xuất các hướng bổ sung, phát triển đề tài. MO DAU Cuối cùng là phụ luc và danh mục các tài liệu tham khảo trong luận văn. Các ky hiệu toán học: Xuyên suốt trong luận văn này, các ký hiệu toán học được ký hiệu thống nhất.

Luận văn định nghĩa các ký hiệu toán học như sau. Luận văn sử dụng ký tự thường in đậm và ký tự hoa in đậm để ký hiệu lần lượt cho cho véc-tơ và ma trận. Phép toán AÏ là phép biến doi Hermitian của ma trận A. Phép Tr (A) và |A| tương ứng là phép tính trace và định thức của A.

Ký hiệu A > 0 mang ý nghĩa rằng A là ma trận bán xác định dương. Ký hiệu L„ biểu diễn ma trận đường chéo đơn vị kích thước n x n. Ký hiệu Y @M biểu diễn phép nhân Kronecker của ma trận Y và M. Hàm số R{-} để lấy phần thực của tham số.

Hàm số vec(M) cung cấp phép biến đổi véc-tơ cột hoá ma trận M.7 Cac bài báo đã hoàn thành trong luận văn Trong quá trình thực hiện luận văn, các nội dung nghiên cứu đề cập trong các chương kế tiếp đã được viết thành 2 bài báo khoa học (tính đến ngày 01/12/2018) đã được đăng và trình bày tại các hội nghị quốc tế. Cụ thể được liệt kê như sau Những bài báo đã được đăng hội nghị quốc tế: 1. Xuan-Xinh Nguyen & Ha Hoang Kha, “Precoder Design for Spectral Efficiency Maximization in Full Duplex MIMO Wireless Systems,” ?w Proc. The 2017 Interna- tional Symposium on Electrical and Electronics Engineering (ISEE 2017), Ho Chi Minh city, Viet Nam, pp.

Xuan-Xinh Nguyen & Ha Hoang Kha, “Energy Efficient Full-Duplex Multicell Multi-User MIMO Networks” in Proc. Advanced Technologies for Com- munications (ATC), Ho Chi Minh city, Viet Nam, pp. (ISBN: 978-1-5386-6541-1, ISSN: 2162-1039) 10 Chương 2 TONG QUAN CÁC VAN DE NGHIEN CUU VA LY THUYET LIEN QUAN Trong chương này, luận văn cung cấp các vấn dé liên quan trong kỹ thuật thong tin vô tuyến và nội dung cơ bản về toán tối ưu. Trong đó, bao gồm các lý thuyết cơ sở về kỹ thuật đa ngõ vào đa ngõ ra (MIMO), kỹ thuật truyền thông song công (FD), định hướng thiết kế truyền thông xanh, kỹ thuật vô tuyến nhận thức (CR), bài toán tối ưu và cách tiếp cận cho các bài toán tối ưu cơ bản.1 Ky thuật đa ngõ vào đa ngõ ra MIMO Việc sử dụng nhiều antenna, hay được biết đến là kỹ thuật đa ngõ vào đa ngõ ra MIMO là một phương pháp quan trọng trong cải hiện hiệu suất phổ tần.

Dược hình thành và phát triển trong hơn hai thập niên qua, nhưng những thành tựu đáng kể trong thiết kế đáng chú ý mới được hình thành trong một thập niên gần đây. Từ những phát triển về khả năng tính toán của máy tính đến các chương trình hỗ trợ, các thiết kế liên quan MIMO được phát triển mở rộng và nhanh chóng hơn. Kỹ thuật MIMO được phân thành ba dang gồm: MIMO điểm-điểm, MIMO đa người dùng ( Multiple-User MIMO - MU-MIMO) và Massive MIMO.1 MIMO diém-dén-diém MIMO diém-dén-diém (point-to-point MIMO) nổi lên từ những thập niên 1920 va là một dạng đơn giản nhất của hệ thống MIMO, bao gồm một trạm gốc BS được trang bị một mang antenna phục vụ một thiết bị đầu cuối cũng được trang bị một mang antenna, như trong hình Hình 2. Để phục vụ đa người dùng, những thiết bị đầu cuối khác trong hệ 11 2.

TONG QUAN CÁC VẤN DE NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYET LIEN QUAN PLY YU Ludng Khoi Mang | 2 Y = ny 2| Mang Khôi Ludng wen xử Pe} Anten ; \« Hv] uu. y~ 3: Anten- PP xử wa dt liéu , b -. , đữ liệu lý na |KW.~~ VM| "2 lý Thiết bị phát Thiết bị thu Hình 2.1: Mô hình MIMO điểm-đến-điểm [4]. thống MIMO điểm-đến-điểm có thể được ghép thông quan các nguồn tài nguyên trực giao, ví dụ như kỹ thuật đa truy cập phan chia thời gian (TDMA) hoặc đa truy cập phan chia tần số (FDMA).

Xem xét mô hình MIMO điểm-điểm như Hình 2.1, với K antenna phát và M antenna thu, khi đó, dung lượng kênh được cho bởi |4, 14] SNR CMTMO—PP = logy Huy + ~~ HHỈ (2.1) Trong trường hop tỷ số tin hiện trên nhiễu (SNR) đủ lớn, dung lượng kênh tỷ lệ tuyến tính với min(M, K) va tỷ lệ hàm log với SNR. Như vậy, hiệu suất pho của liên kết tăng với việc tăng đồng thời số lượng antenna của cả thiết bị thu và phát. Tuy nhiên, hệ thống bị giới hạn bởi: 1) Thiết bị trở nên phức tạp với yêu cầu trang bị của chuỗi RE cùng với xử lý tín hiệu số; 2) Diéu kiện đường truyền tầm nhìn thang (LoS) cần đạt được cho độ lợi hiệu suất phổ; 3) Với khoảng cách xa, SNR của đường dẫn nhỏ, hiệu suất pho được cải thiện không đáng kể khi min(M, K) tăng.2 MIMO đa người dùng (MU-MIMO) MIMO đa người dùng hay được viết là MU-MIMO (viết tắt của từ Multi-user MIMO). Ý tưởng trong MIMO đa người dùng cho hệ thống tế bào đơn là khai thác phân tập không gian để phục vụ một số người dùng đầu cuối trên cùng một tài nguyên băng tần và thời gian.

Môt hình MIMO đa người dùng cho hệ thống tải lên (UL) được mô tả như trong Hình 2.2, và hệ thống MU-MIMO đường xuống (DL) được trình bày trong Hình 2. Khái niệm của việc phục vụ đồng thời nhiều thiết bị đầu cuối đã được hình thành từ sớm, tuy nhiên việc phân tích các lý thuyết thông tin một cách chặt chẽ của hệ thống MIMO đa người dùng thì được thực hiện khá lâu sau đó.3 Massive MIMO Massive MIMO (hay con được biết đến với tên gọi large scale MIMO, very large MIMO) là một dang mở rộng cua MIMO dang người dùng (MU-MIMO), trong đó tram BS được trang bị đến vài trăm antenna và phục vụ đồng thời hàng trăm thiết bị đầu cuối. So với mô hình MU-MIMO trong mục 2.2, về cấu trúc, Massive MIMO không khác nhiều. Sự khác nhau cơ bản trong phần cứng hệ thống là trạm BS được trang bị nhiều antenna hơn.

TONG QUAN CÁC VẤN DE NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYET LIEN QUAN Yu „ Y | Mang Tiên Ludng Anten- /4 ma ©— dữ liệu1 na hoá YM Thiét bi phat 1 CSI CSI ma MIS YN. - Vai Máng Tiên Luồng oS / ee : Anten-“fR mã —,. - F : hoá đỡ liệu 2 Luông đữ liệu1 € IV r2 cm - VM| ”2 oe _ Giải Mang | 2# --~”” Luong đữ liệu2 mã |&|Anen[| ; ¥s_ Thiết bị phát 2 " hoá -na ° ms. Luong dir liệu N.

CSI Thiét bi thu se, — hề You Y 2 | Mang Tiên Ầ ~ .: Anten-f| mã, ạ Luông lệuN dữ YMy na hoa Thiét bi phat N Hình 2.2: Mô hình MIMO đa người dùng đường lên [4]. Về phần xử lý tín hiệu của hệ thống Massive MIMO, ba đặc điểm riêng biệt của Massive MIMO so với MU-MIMO truyền thống như [4]. Thứ nhất, chỉ có tạm gốc BS ước lượng kênh truyền. Thứ hai, số lượng antenna thường lớn hơn rất nhiều số lượng thiết bị đầu cuối.

Thứ ba, xử lý tín hiệu tuyến tính được dùng cho cả đường tải xuống DL và đường tải lênh UL. Những đặc tính đó giúp Massive MIMO có thể tăng số lượng antenna tại trạm gốc mà vẫn đảm bảo quá trình xử lý vừa phải, giảm tải với các thuật toán phức tạp.2_ Truyền thông vô tuyến song công (FD) Giao thức song công là một khái niệm không mới, khi đã và đang được quan tâm trong lĩnh vực truyền thông nói chung, bao gồm thông tin có dây, thong tin quang và thông tin vô tuyến. Nội dung trong mục này của luận văn được giới hạn và đề cập đến việc truyền thông song công trong hệ thống thông tin vô tuyến.1 Giới thiệu FD Trong hệ thống thông tin vô tuyến bán song công (HD) truyền thống, sự truyền và nhận được thực hiện riêng biệt trên các nguồn tài nguyên trực giao (các khung thời gian hay các giải tần con) để tránh gây can nhiễu, việc này dẫn đến không hiệu quả trong việc sử dụng nguồn tài nguyên pho tan vốn khan hiếm. Điều này thúc day hình thành một kỹ thuật mới hoạt động song công (FD) có thể phục vụ việc truyền và nhận cùng lúc trên cùng một nguồn tài nguyên vô tuyến giúp cải thiện gấp đôi hiệu suất phổ theo lý thuyết.

Thách thức lớn nhất trong kỹ thuật FD chính là sự chênh lệch lớn giữa biên độ tự can 13 2. TONG QUAN CÁC VẤN DE NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYET LIEN QUAN Yu Y 2| Mang Giải Ludng Anten-? mã - > a na hoá đỡ liệu 1 YM, Thiết bị thu 1 CSI Yu CSI PAOD. vn aL ; ing li À z ae 3 hoá đữ liệu 2 Luong dir liệu 1 > 1V xy _. YM ma oa R —¬ Ñ Tiển Mang | 2 Y ge Luong đữ liệu 2 mã bel Anten giờ Thiết bị thu 2 lã hoá -na V ọx ° x K ss Luông dữ liệu N ; 2 | CSI Thiết bị phát we y ] Anten- HAI mã FO.

' héu N na hoa YMy Thiét bi thu N Hình 2.3: Mô hình MIMO đa người dùng đường xuống [4]. nhiễu SI và tín hiệu nhận được tại bộ thu. Trong mục này, luận văn sẽ trình bày khái quát về thông tin vô tuyến song công gồm khái niệm, ưu điểm, nhược điểm, kỹ thuật loại bỏ tự can nhiễu, các mô hình ứng dụng, và song công trong thông tin tế bào.1 Khai niệm Khái niệm thông tin song công được hiểu là thực hiện song song việc truyén và nhận tín hiệu trong cùng một nguồn tài nguyên (khung thời gian và dải tần số), giúp thực hiện trao doi đồng thời các luồng dữ liệu, qua đó FD có tiềm năng nâng cao hiệu suất phổ tan với hệ số nhân đôi (theo lý thuyết) so với bán song công (HD).