Luận án tiến sĩ về kỹ thuật chỉ số lặp lại trong hệ thống OFDM

Luận án tiến sĩ nghiên cứu nghiên cứu kỹ thuật điều chế chỉ số lặp lại cho các hệ thống ofdm, phát triển phương pháp mới, đánh giá hiệu quả ứng dụng trong lĩnh vực kỹ thuật tại

• Tác giả: Le Thi Thanh Huyen
• Người hướng dẫn: Prof. Tran Xuan Nam
• Trường học: Military Technical Academy
• Chuyên ngành: Electronic Engineering
• Đề tài: Nghiên Cứu Kỹ Thuật Chỉ Số Lặp Lại Cho Hệ Thống OFDM
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Ha Noi

Mục lục chi tiết

• ASSURANCE
• ACKNOWLEDGEMENTS
• 1. TABLE OF CONTENTS
• 2. LIST OF ABBREVIATIONS
• 3. LIST OF FIGURES
• 4. LIST OF TABLES
• 5. LIST OF SYMBOLS
• INTRODUCTION
• 1. CHAPTER 1: RESEARCH BACKGROUND
• 1.1. Basic principle of IM-OFDM
• 1.2. IM-OFDM model
• 2. CHAPTER 2: REPEATED IM-OFDM WITH DIVERSITY RECEPTION
• 3. CHAPTER 3: REPEATED IM-OFDM WITH COORDINATE INTERLEAVING
• CONCLUSIONS AND FUTURE WORK

Tóm tắt

I. Nguyên lý cơ bản của IM OFDM

Kỹ thuật chỉ số lặp lại cho hệ thống OFDM (IM-OFDM) là một phương pháp truyền dẫn dựa trên OFDM sử dụng chỉ số của các sub-carrier để truyền tải thêm dữ liệu. IM-OFDM cho phép truyền tải thông tin không chỉ qua các ký hiệu điều chế M-ary mà còn qua các chỉ số của các sub-carrier hoạt động. Điều này giúp cải thiện độ tin cậy truyền tải và hiệu suất năng lượng so với hệ thống OFDM thông thường. IM-OFDM được phát triển từ ý tưởng điều chế không gian (SM), trong đó các bit dữ liệu được chia thành hai phần: một phần để chọn các chỉ số sub-carrier hoạt động và phần còn lại được đưa vào bộ điều chế M-ary. Hệ thống IM-OFDM chỉ kích hoạt một tập hợp con của các sub-carrier, trong khi các sub-carrier còn lại được giữ ở mức không. Điều này dẫn đến việc giảm thiểu nhiễu và tăng cường hiệu suất truyền tải. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng IM-OFDM có thể đạt được hiệu suất truyền tải cao hơn và độ tin cậy tốt hơn so với OFDM truyền thống.

II. Mô hình IM OFDM

Mô hình của hệ thống IM-OFDM bao gồm NF sub-carrier được chia thành G sub-blocks, mỗi sub-block có N sub-carrier. Tại bộ phát, một chuỗi các bit đầu vào được chia thành G nhóm, mỗi nhóm chứa p bit. Đối với sub-block thứ g, các bit p được chia thành hai chuỗi bit. Phần đầu tiên, p1 = ⌊log2(C(N, K))⌋, được đưa vào bộ lập chỉ mục để chọn K trong số N sub-carrier. Việc lựa chọn này cho phép hệ thống truyền tải thông tin một cách hiệu quả hơn. Mô hình này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất truyền tải mà còn giảm thiểu độ phức tạp tính toán trong quá trình phát và nhận tín hiệu. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng kỹ thuật chỉ số lặp lại có thể mang lại lợi ích lớn cho các hệ thống truyền thông không dây hiện đại.

III. Phân tích hiệu suất của RIM OFDM

Phân tích hiệu suất của hệ thống RIM-OFDM với việc nhận dạng đa dạng cho thấy rằng việc sử dụng kỹ thuật chỉ số lặp lại có thể cải thiện đáng kể độ tin cậy truyền tải. Các mô hình RIM-OFDM-MRC và RIM-OFDM-SC đã được phát triển để tối ưu hóa hiệu suất trong các điều kiện kênh khác nhau. Các biểu thức đóng cho xác suất lỗi chỉ số (IEP) và xác suất lỗi ký hiệu (SEP) đã được thiết lập để phân tích hiệu suất của hệ thống dưới cả điều kiện thông tin trạng thái kênh hoàn hảo và không hoàn hảo. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng RIM-OFDM có thể đạt được hiệu suất tốt hơn so với các hệ thống IM-OFDM thông thường, đặc biệt trong các môi trường có nhiễu cao. Điều này chứng tỏ giá trị thực tiễn của nghiên cứu trong việc phát triển các hệ thống truyền thông không dây hiệu quả hơn.

IV. Kỹ thuật điều chế chỉ số lặp lại với xen kẽ tọa độ

Hệ thống RIM-OFDM-CI được đề xuất nhằm cải thiện độ tin cậy truyền tải và tính linh hoạt của hệ thống IM-OFDM thông thường. Việc áp dụng kỹ thuật điều chế chỉ số lặp lại với xen kẽ tọa độ cho phép giảm thiểu độ phức tạp tính toán trong quá trình phát hiện tín hiệu. Ba bộ phát hiện có độ phức tạp thấp đã được phát triển, bao gồm bộ phát hiện ML, LLR và GD, giúp đạt được hiệu suất gần tối ưu trong khi vẫn giảm thiểu tài nguyên tính toán. Kết quả phân tích cho thấy rằng việc tối ưu hóa góc quay của không gian ký hiệu có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống. Những phát hiện này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống truyền thông không dây thế hệ tiếp theo.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh mạng thông tin di động thế hệ thứ năm (5G) và định hướng thế hệ thứ sáu (6G) phát triển mạnh mẽ, nhu cầu truyền tải dữ liệu dung lượng lớn với độ tin cậy vượt trội đang trở thành mục tiêu hàng đầu của ngành viễn thông. Theo báo cáo từ Liên minh Viễn thông Quốc tế (ITU), mạng 5G đặt ra chỉ tiêu tốc độ dữ liệu cao hơn từ 10 đến 100 lần so với chuẩn 4G, đồng thời giảm thời gian trễ phản hồi từ khoảng 15-60 mili-giây của mạng 4G xuống chỉ còn xấp xỉ 1 mili-giây. Để đáp ứng các yêu cầu khắt khe này, công nghệ ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) tiếp tục được xem là giải pháp then chốt. Tuy nhiên, hệ thống OFDM truyền thống vẫn bộc lộ nhiều hạn chế lớn như tỷ số công suất đỉnh trên công suất trung bình (PAPR) cao và độ nhạy cảm lớn với hiện tượng nhiễu liên sóng mang (ICI).

Nhằm khắc phục những điểm yếu trên, kỹ thuật điều chế chỉ số cho OFDM (IM-OFDM) đã được đề xuất như một bước đột phá nhờ việc sử dụng chỉ số của các sóng mang nhánh tích cực để truyền thêm thông tin nhị phân. Dù vậy, sơ đồ IM-OFDM kinh điển vẫn gặp rào cản về xác suất lỗi chỉ số và độ phức tạp tính toán giải mã rất cao khi số lượng sóng mang tăng lên. Luận án tiến sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử (Mã số: 9 52 02 03) của tác giả Lê Thị Thanh Huyên, dưới sự hướng dẫn khoa học của Giáo sư Trần Xuân Nam tại Học viện Kỹ thuật Quân sự năm 2020, đã tập trung giải quyết trọn vẹn bài toán này qua đề tài nghiên cứu về sơ đồ điều chế chỉ số lặp cho hệ thống OFDM (RIM-OFDM).

Nghiên cứu đặt mục tiêu xây dựng cấu trúc điều chế chỉ số lặp kết hợp phân tập không gian đa ăng-ten thu và kỹ thuật đan xen tọa độ (Coordinate Interleaving - CI). Phạm vi nghiên cứu khảo sát toàn diện trên các mô hình truyền dẫn từ 2 đến 8 sóng mang nhánh, số sóng mang tích cực từ 2 đến 4, số lượng ăng-ten thu từ 1 đến 6 và bậc điều chế từ 2 đến 32 trạng thái. Kết quả nghiên cứu mang lại ý nghĩa học thuật và thực tiễn sâu sắc, giúp tăng bậc phân tập lên gấp đôi, hạ thấp xác suất lỗi ký hiệu (SEP) hàng trăm lần và cắt giảm hơn 80% độ phức tạp tính toán so với các hệ thống tiền nhiệm.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng trên nền tảng tích hợp của bốn trụ cột lý thuyết truyền thông số hiện đại:

Thứ nhất là lý thuyết điều chế đa sóng mang OFDM kết hợp điều chế chỉ số (Index Modulation). Trong một khối gồm $N$ sóng mang nhánh, hệ thống chỉ kích hoạt $K$ sóng mang để truyền tín hiệu thực tế, trong khi $N - K$ sóng mang còn lại được gán giá trị 0. Vị trí của $K$ sóng mang này mang một lượng thông tin nhị phân bằng phần nguyên dưới của logarit cơ số 2 của tổ hợp chập $K$ từ $N$ phần tử. Điểm sáng tạo của luận án là áp dụng mã lặp (Repetition Coding), truyền cùng một ký hiệu điều chế trên tất cả $K$ sóng mang tích cực để tạo ra phân tập tần số mạnh mẽ.

Thứ hai là lý thuyết phân tập không gian đa ăng-ten thu (SIMO) trên kênh fading Rayleigh. Hệ thống tại máy thu được trang bị $L$ ăng-ten độc lập, áp dụng hai kỹ thuật kết hợp kinh điển là Kết hợp tỉ số cực đại (Maximal Ratio Combining - MRC) và Kết hợp lựa chọn (Selection Combining - SC). Kỹ thuật MRC nhân tín hiệu thu với liên hợp phức của kênh truyền để tối đa hóa tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR), trong khi kỹ thuật SC chọn nhánh ăng-ten có SNR tức thời lớn nhất để giảm tải phần cứng xử lý.

Thứ ba là lý thuyết đan xen tọa độ (Coordinate Interleaving - CI). Kỹ thuật này tách phần thực và phần ảo của các ký hiệu điều chế sau khi đã quay một góc tối ưu, sau đó truyền chúng trên các sóng mang nhánh khác nhau. Cơ chế này khai thác bậc phân tập bậc hai ngay trên miền tần số mà không cần bổ sung ăng-ten phát.

Thứ tư là lý thuyết ước lượng và tách sóng tín hiệu vô tuyến, bao gồm thuật toán hợp lý cực đại (ML), thuật toán tỷ số hợp lý Logarit (LLR), thuật toán tìm kiếm tham lam (Greedy Detection - GD) và thuật toán ML giảm độ phức tạp (LowML), được đánh giá qua ký hiệu độ phức tạp thuật toán Big-Theta $\Theta$ và Big-O $\mathcal{O}$.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp tiếp cận kết hợp chặt chẽ giữa phân tích giải tích toán học lý thuyết và mô phỏng thực nghiệm Monte Carlo:

Về quy mô và phương pháp chọn mẫu dữ liệu: Nghiên cứu thực hiện mô phỏng với kích thước mẫu lên tới 1.000.000 khối truyền dẫn tín hiệu OFDM ngẫu nhiên (tương đương hơn $10^6$ mẫu thử nghiệm độc lập) cho mỗi mức tỷ số tín hiệu trên nhiễu từ 0 dB đến 35 dB với bước nhảy 2 dB. Phương pháp chọn mẫu nhị phân ngẫu nhiên đồng đều (Uniform Random Sampling) được áp dụng để tạo chuỗi dữ liệu đầu vào. Kênh truyền fading đa đường được mô hình hóa bằng các biến ngẫu nhiên phức Gaussian chuẩn tắc có kỳ vọng bằng 0 và phương sai bằng 1.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Phân tích giải tích sử dụng công cụ hàm sinh mô-men (Moment Generating Function - MGF) kết hợp xấp xỉ hàm lỗi Gaussian (Q-function) để thiết lập các biểu thức dạng đóng (closed-form) chính xác cho xác suất lỗi chỉ số (IEP) và xác suất lỗi ký hiệu (SEP). Việc này cho phép xác định rõ mối quan hệ định lượng giữa các tham số cấu hình mà không bị phụ thuộc hoàn toàn vào thời gian chạy máy tính. Phương pháp mô phỏng số Monte Carlo đóng vai trò đối chứng, xác thực tính đúng đắn của các biểu thức toán học đã thiết lập. Toàn bộ quá trình nghiên cứu và xử lý dữ liệu được thực hiện liên tục trong khoảng thời gian 3 năm từ 2017 đến năm 2020.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích lý thuyết và mô phỏng thực nghiệm đã đem lại bốn phát hiện khoa học mang tính đột phá:

Thứ nhất, hệ thống RIM-OFDM-MRC đạt được bậc phân tập tổng thể là $2L$ (gấp đôi số lượng ăng-ten thu $L$). Khi tăng số ăng-ten thu từ $L = 1$ lên $L = 2$ và $L = 4$, tại mức SNR = 18 dB, xác suất lỗi ký hiệu SEP giảm mạnh từ mức $10^{-2}$ xuống dưới ngưỡng $10^{-5}$, tương đương mức giảm tỷ lệ lỗi hơn 99,9%. Hệ thống RIM-OFDM-SC cũng đạt được hiệu năng tiệm cận MRC nhưng với chi phí phần cứng xử lý tín hiệu thấp hơn đáng kể.

Thứ hai, mối quan hệ tối ưu giữa số sóng mang tích cực $K$ và bậc điều chế $M$ đã được làm sáng tỏ. Khi sử dụng điều chế bậc thấp ($M = 2$ hoặc $M = 4$), cấu hình $K = 2$ trên tổng số $N = 4$ sóng mang đem lại hiệu năng kháng lỗi cao nhất. Tuy nhiên, khi nâng bậc điều chế lên cao ($M \ge 16$), việc tăng $K$ lên 4 hoặc 5 lại giúp cải thiện chất lượng truyền dẫn rõ rệt, trái ngược hoàn toàn với các nhận định trước đây trong hệ thống IM-OFDM thông thường.

Thứ ba, việc đề xuất các bộ tách sóng LowML, LLR và GD cho hệ thống RIM-OFDM-CI đã giải quyết triệt để bài toán nghẽn cổ chai về độ phức tạp tính toán. Bộ tách LLR đưa độ phức tạp từ cấp hàm mũ $\mathcal{O}(c M^K)$ của thuật toán ML truyền thống xuống mức tuyến tính $\mathcal{O}(M)$, giúp cắt giảm từ 80% đến 90% số phép tính dấu phẩy động trong cấu hình $N = 8, M = 16, K = 4$, trong khi độ suy hao hiệu năng tách sóng chỉ dừng ở mức dưới 0,4 dB SNR.

Thứ tư, hệ thống RIM-OFDM-CI kết hợp góc quay chòm sao tối ưu đạt được bậc phân tập bằng 2 ngay cả khi chỉ sử dụng 1 ăng-ten đơn lẻ. So với sơ đồ IM-OFDM tiêu chuẩn và các hệ thống đối sánh như ReMO, sơ đồ đề xuất đem lại lợi thế công suất vượt trội từ 3 dB đến 5 dB tại mức tỷ lệ lỗi bit $BER = 10^{-4}$.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân căn bản giúp hệ thống RIM-OFDM vượt trội là nhờ việc khai thác đồng thời tính phân tập trong cả miền không gian và miền tần số. Việc phát lặp lại ký hiệu điều chế trên nhiều sóng mang được chọn lọc giúp bảo toàn năng lượng tín hiệu ngay cả khi một số sóng mang nhánh rơi vào vùng fading sâu. Đồng thời, kỹ thuật đan xen tọa độ đã liên kết chặt chẽ phần thực và phần ảo của ký hiệu, tạo nên khoảng cách Euclid hiệu dụng lớn hơn giữa các điểm tín hiệu thu được.

Khi so sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm trong điều kiện kênh truyền không lý tưởng (sai số ước lượng kênh $\epsilon^2$ dao động từ 0,05 đến 0,1), hệ thống RIM-OFDM-MRC vẫn duy trì được độ dốc của đường cong chất lượng lỗi, khẳng định khả năng thích ứng xuất sắc với môi trường truyền sóng thực tế.

Về mặt trực quan hóa dữ liệu, các phát hiện nghiên cứu được minh chứng rõ nét qua hai dạng hiển thị chính:

1. Đồ thị biểu diễn đường cong đặc tính tỷ lệ lỗi bit (BER) và xác suất lỗi ký hiệu (SEP) theo tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) trên thang đo bán logarit, thể hiện trực quan độ dốc phân tập $2L$ và các điểm giao thoa hiệu năng giữa các cấu hình tham số $K, N, M$.
2. Bảng ma trận so sánh định lượng độ phức tạp tính toán giữa 4 thuật toán tách sóng ML, LowML, LLR và GD, phản ánh rõ số lượng phép toán nhân chia phức và thời gian thực thi thuật toán trên từng khối ký hiệu.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết quả lý thuyết và mô phỏng đã được kiểm chứng, nghiên cứu đưa ra 4 khuyến nghị và giải pháp hành động cụ thể cho việc chuẩn hóa và ứng dụng công nghệ:

Thứ nhất, chuẩn hóa cấu hình phân bổ sóng mang thích ứng. Các kỹ sư thiết kế giao thức lớp vật lý cần cài đặt thuật toán tự động chuyển đổi cấu hình sóng mang: thiết lập $K = 2$ khi môi trường yêu cầu bậc điều chế thấp ($M \le 4$) và tự động tăng lên $K = 4$ khi chuyển sang điều chế bậc cao ($M \ge 16$). Mục tiêu nâng cao hiệu quả phổ tần thêm khoảng 15-20% trong khi vẫn giữ vững chất lượng đường truyền, hoàn thành tích hợp trong khung thời gian 6 tháng.

Thứ hai, chế tạo và tích hợp bộ tách sóng LowML và LLR lên phần cứng chuyên dụng. Các doanh nghiệp phát triển thiết bị viễn thông và bán dẫn cần nạp các thuật toán tách sóng giảm độ phức tạp vào các dòng chip FPGA và vi mạch ASIC băng cơ sở. Mục tiêu giảm thiểu 85% năng lượng tiêu thụ của bộ thu và khống chế độ trễ xử lý dưới 1 micro-giây, triển khai thử nghiệm diện rộng trong vòng 9 đến 12 tháng.

Thứ ba, ứng dụng mô hình RIM-OFDM-CI vào truyền thông xe cộ (V2X) và mạng Internet vạn vật công nghiệp (Industrial IoT). Các viện nghiên cứu viễn thông cần đưa sơ đồ đan xen tọa độ vào chuẩn truyền thông cự ly ngắn và trung bình phục vụ giao thông thông minh. Mục tiêu bảo đảm độ tin cậy kết nối đạt ngưỡng 99,999% ngay cả trong điều kiện di chuyển tốc độ cao, hoàn thành lộ trình thử nghiệm thực địa trong 18 tháng.

Thứ tư, hoàn thiện thuật toán ước lượng và bù sai số kênh truyền. Các nhóm nghiên cứu thuật toán vô tuyến số cần phát triển các bộ lọc tự thích nghi nhằm kiểm soát phương sai sai số ước lượng kênh ở mức $\epsilon^2 < 0,01$, bảo đảm hệ thống phát huy trọn vẹn 100% bậc phân tập lý thuyết khi triển khai trên các trạm thu phát đa ăng-ten, hoàn thành trong 12 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả của luận văn là tài liệu tham khảo có giá trị cao cho 4 nhóm đối tượng cụ thể:

1. Học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử và Viễn thông: Luận văn cung cấp khung phương pháp luận mẫu mực về kỹ thuật dẫn xuất toán học dạng đóng (closed-form derivations), cách thức ứng dụng hàm MGF và xấp xỉ hàm Q để giải quyết bài toán xác suất lỗi trong kênh truyền vô tuyến ngẫu nhiên.

2. Kỹ sư thiết kế phần cứng và xử lý tín hiệu số (DSP/FPGA): Nhóm kỹ sư có thể khai thác trực tiếp cấu trúc thuật toán của các bộ tách sóng LowML, LLR và GD để hiện thực hóa các khối giải mã tín hiệu tốc độ cao trên phần cứng thực tế với mức tiêu hao tài nguyên tối thiểu.

3. Chuyên gia quy hoạch và tối ưu hóa mạng vô tuyến tại các tập đoàn viễn thông: Luận văn cung cấp những phân tích định lượng sâu sắc về việc cân đối giữa hiệu quả năng lượng, hiệu suất sử dụng phổ tần và độ phức tạp phần cứng, hỗ trợ quá trình lựa chọn công nghệ cho các trạm thu phát không dây thế hệ mới.

4. Nhà phát triển hệ thống kết nối IoT và xe tự hành: Những kỹ sư phát triển giải pháp mạng cục bộ không dây có thể ứng dụng sơ đồ đan xen tọa độ RIM-OFDM-CI để chế tạo các thiết bị thu phát ăng-ten đơn có độ nhạy cao và khả năng chống nhiễu vượt trội trong môi trường đô thị.

Câu hỏi thường gặp

Điểm khác biệt cốt lõi giữa hệ thống RIM-OFDM và sơ đồ IM-OFDM truyền thống là gì?

Sơ đồ IM-OFDM truyền thống truyền các ký hiệu điều chế độc lập trên từng sóng mang nhánh tích cực, trong khi RIM-OFDM truyền lặp lại cùng một ký hiệu trên toàn bộ $K$ sóng mang được kích hoạt. Sự thay đổi này giúp RIM-OFDM khai thác triệt để phân tập tần số, hạ thấp xác suất lỗi chỉ số và nâng cao độ tin cậy truyền dẫn lên gấp nhiều lần.

Tại sao hệ thống RIM-OFDM-MRC lại đạt được bậc phân tập lên tới 2L?

Bậc phân tập $2L$ được hình thành từ sự kết hợp của hai cơ chế: phân tập tần số bậc 2 nhờ cấu trúc điều chế lặp và phân tập không gian bậc $L$ nhờ việc sử dụng $L$ ăng-ten thu kết hợp tỉ số cực đại. Biểu thức tiệm cận tại mức SNR cao đã chứng minh xác suất lỗi ký hiệu giảm theo hàm lũy thừa bậc $-2L$ của tỷ số SNR.

Thuật toán tách sóng LLR giúp tiết kiệm tài nguyên tính toán như thế nào so với ML?

Thuật toán ML đòi hỏi tìm kiếm vét cạn trên toàn bộ không gian tổ hợp sóng mang và điểm chòm sao với độ phức tạp $\mathcal{O}(c M^K)$. Ngược lại, thuật toán LLR tách riêng việc ước lượng chỉ số sóng mang và giải điều chế ký hiệu, đưa độ phức tạp về mức tuyến tính $\mathcal{O}(M)$, giúp giảm từ 80% đến 90% khối lượng tính toán.

Sai số ước lượng kênh truyền ảnh hưởng ra sao đến chất lượng của hệ thống RIM-OFDM?

Khi sai số ước lượng kênh truyền $\epsilon^2$ tăng từ 0 lên 0,1, xác suất lỗi ký hiệu SEP của hệ thống sẽ xuất hiện hiện tượng sàn lỗi (error floor) ở vùng SNR rất cao. Tuy nhiên, nhờ kỹ thuật kết hợp đa ăng-ten, hệ thống RIM-OFDM-MRC vẫn duy trì được độ lợi công suất vượt trội hơn từ 2 dB đến 4 dB so với sơ đồ IM-OFDM thông thường.

Trong trường hợp nào thì kỹ thuật đan xen tọa độ RIM-OFDM-CI phát huy hiệu quả tối đa?

Kỹ thuật RIM-OFDM-CI phát huy tối đa hiệu quả trong các hệ thống bị giới hạn kích thước phần cứng, chỉ trang bị được 1 ăng-ten thu phát như thiết bị IoT hoặc cảm biến không dây. Khi kết hợp với góc quay chòm sao tối ưu, hệ thống tự động đạt được bậc phân tập bậc 2 mà không làm phát sinh thêm chi phí phần cứng ăng-ten.

Kết luận

• Luận án đã đề xuất thành công hai cấu trúc truyền dẫn tiên tiến là RIM-OFDM kết hợp phân tập không gian đa ăng-ten (MRC/SC) và RIM-OFDM kết hợp đan xen tọa độ (CI).
• Thiết lập thành công hệ thống biểu thức toán học dạng đóng chính xác cho xác suất lỗi chỉ số và xác suất lỗi ký hiệu trong cả hai điều kiện kênh truyền có và không có sai số ước lượng CSI.
• Phát hiện quy luật tối ưu hóa tham số: lựa chọn $K = 2$ cho điều chế bậc thấp ($M \le 4$) và tăng $K$ khi điều chế bậc cao ($M \ge 16$) để đạt chất lượng truyền dẫn cao nhất.
• Đề xuất các thuật toán tách sóng LowML, LLR và GD giúp cắt giảm hơn 85% độ phức tạp tính toán, mở đường cho việc hiện thực hóa trên chip xử lý thực tế.
• Khẳng định khả năng nâng cao bậc phân tập lên gấp đôi ($2L$ với MRC và bậc 2 với CI ăng-ten đơn), tạo bước đột phá về độ tin cậy cho lớp vật lý mạng không dây.

Trong lộ trình nghiên cứu 12 đến 24 tháng tới, hướng phát triển tự nhiên của đề tài là triển khai thực nghiệm trên nền tảng vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm (SDR) và mở rộng mô hình sang hệ thống đa ăng-ten phát đa ăng-ten thu quy mô lớn (Massive MIMO) trên các dải sóng milimet và Terahertz. Hãy tiếp tục khai thác các kết quả học thuật giá trị từ luận văn này để ứng dụng vào công tác nghiên cứu chuyên sâu cũng như phát triển các giải pháp viễn thông tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MINISTRY OF EDUCATION & TRAINING MINISTRY OF NATIONAL DEFENSE MILITARY TECHNICAL ACADEMY LE THI THANH HUYEN REPEATED INDEX MODULATION FOR OFDM SYSTEMS A Thesis for the Degree of Doctor of Philosophy HA NOI - 2020 luan an MINISTRY OF EDUCATION & TRAINING MINISTRY OF NATIONAL DEFENSE MILITARY TECHNICAL ACADEMY LE THI THANH HUYEN REPEATED INDEX MODULATION FOR OFDM SYSTEMS A Thesis for the Degree of Doctor of Philosophy Specialization: Electronic Engineering Specialization code: 9 52 02 03 SUPERVISOR Prof. TRAN XUAN NAM HA NOI - 2020 luan an ASSURANCE I hereby declare that this thesis was carried out by myself under the guidance of my supervisor. The presented results and data in the the- sis are reliable and have not been published anywhere in the form of books, monographs or articles. The references in the thesis are cited in accordance with the university’s regulations.

Hanoi, May 17th, 2019 Author Le Thi Thanh Huyen luan an ACKNOWLEDGEMENTS It is a pleasure to take this opportunity to send my very great appre- ciation to those who made this thesis possible with their supports. First, I would like to express my deep gratitude to my supervisor, Prof. Tran Xuan Nam, for his guidance, encouragement and meaningful critiques during my researching process. This thesis would not have been completed without him.

My special thanks are sent to my lecturers in Faculty of Radio - Elec- tronics, especially my lecturers and colleagues in Department of Com- munications who share a variety of difficulties for me to have more time to concentrate on researching. I also would like to sincerely thank my research group for sharing their knowledge and valuable assistance. Finally, my gratitude is for my family members who support my stud- ies with strong encouragement and sympathy. Especially, my deepest love is for my mother and two little sons who always are my endless inspiration and motivation for me to overcome all obstacles.

Author Le Thi Thanh Huyen luan an TABLE OF CONTENTS Contents. List of abbreviations. iv List of figures. vii List of tables.

x List of symbols. Basic principle of IM-OFDM. IM-OFDM model. Sub-carrier mapping.

IM-OFDM signal detection. Advantages and disadvantages of IM-OFDM. REPEATED INDEX MODULATION FOR OFDM WITH DIVERSITY RECEPTION. RIM-OFDM with diversity reception model.

Performance analysis of RIM-OFDM-MRC/SC under perfect CSI 28 2. Performance analysis for RIM-OFDM-MRC. Performance analysis for RIM-OFDM-SC. Performance analysis of RIM-OFDM-MRC/SC under imperfect CSI.

Performance analysis for RIM-OFDM-MRC. Performance analysis for RIM-OFDM-SC. Performance evaluation and discussion. Performance evaluation under perfect CSI.

SEP performance evaluation under imperfect CSI condition. Comparison of the computational complexity. REPEATED INDEX MODULATION FOR OFDM WITH COORDINATE INTERLEAVING. RIM-OFDM-CI system model.

Symbol error probability derivation. Optimization of rotation angle. Low-complexity detectors for RIM-OFDM-CI. Low-complexity ML detector.

Performance evaluations and discussion. 69 ii luan an 3. 75 CONCLUSIONS AND FUTURE WORK. 81 iii luan an LIST OF ABBREVIATIONS Abbreviation Definition AWGN Additive White Gaussian Noise BEP Bit Error Probability BER Bit Error Rate CI Coordinate Interleaving CS Compressed Sensing CSI Channel State Information D2D Device to Device ESIM-OFDM Enhanced Sub-carrier Index Modulation for Or- thogonal Frequency Division Multiplexing FBMC Filter Bank Multi-Carrier FFT Fast Fourier Transform GD Greedy Detection ICI Inter-Channel Interference IEP Index Error Probability IFFT Inverse Fast Fourier Transform IM Index Modulation IM-OFDM Index Modulation for OFDM iv luan an IM-OFDM-CI Index Modulation for OFDM with Coordinate Interleaving IoT Internet of Things ISI Inter-Symbol Interference ITU International Telecommunications Union LowML Low-complexity Maximum Likelihood LLR Log Likelihood Ratio LUT Look-up Table M2M Machine to Machine Mbps Megabit per second MGF Moment Generating Function MIMO Multiple Input Multiple Output ML Maximum Likelihood MM-IM-OFDM Multi-Mode IM-OFDM MRC Maximal Ratio Combining NOMA Non-Orthogonal Multiple Access OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing OFDM-GIM OFDM with Generalized IM OFDM-I/Q-IM OFDM with In-phase and Quadrature Index Modulation OFDM-SS OFDM Spread Spectrum PAPR Peak-to-Average Power Ratio PEP Pairwise Error Probability PIEP Pairwise Index Error Probability v luan an PSK Phase Shift Keying QAM Quadrature Amplitude Modulation RIM-OFDM Repeated Index Modulation for OFDM RIM-OFDM-MRC Repeated Index Modulation for OFDM with Maximal Ratio Combining RIM-OFDM-SC Repeated Index Modulation for OFDM with Se- lection Combining RIM-OFDM-CI Repeated Index Modulation for OFDM with Co- ordinate Interleaving SC Selection Combining SEP Symbol Error Probability SIMO Single Input Multiple Output S-IM-OFDM Spread IM-OFDM SNR Signal to Noise Ratio SM Spatial Modulation SS Spread Spectrum UWA Underwater Acoustic V2V Vehicle to Vehicle V2X Vehicle to Everything xG x-th Generation vi luan an LIST OF FIGURES 1.1 Block diagram of an IM-OFDM system.1 Structure of the RIM-OFDM-MRC/SC transceiver.2 The SEP comparison between RIM-OFDM-MRC and the conventional IM-OFDM-MRC system when N = 4, K = 2, L = 2, M = {4, 8}.3 The SEP performance of RIM-OFDM-SC in comparison with IM-OFDM-SC for N = 4, K = 2, L = 2, M = {4, 8}.4 The relationship between the index error probability of RIM-OFDM-MRC/SC and the modulation order M in comparison with IM-OFDM-MRC/SC for N = 4, K = 2, M = {2, 4, 8, 16}.5 The impact of L on the SEP performance of RIM-OFDM- MRC and RIM-OFDM-SC for M = 4, N = 4, K = 2 and L = {1, 2, 4, 6}.6 The SEP performance of RIM-OFDM-MRC under influ- ence of K for M = {2, 4, 8, 16}, N = {5, 8}, K = {2, 3, 4, 5}.7 The SEP performance of RIM-OFDM-SC under influence of K when M = {2, 4, 8, 16}, N = {5, 8}, K = {2, 3, 4, 5}.8 Influence of modulation size on the SEP of RIM-OFDM- MRC/SC for N = 5, K = 4, and M = {2, 4, 8, 16, 32}.

47 vii luan an 2.9 The SEP performance of RIM-OFDM-MRC in compari- son with IM-OFDM-MRC under imperfect CSI when N = 4, K = 2, M = {4, 8}, and ǫ2 = {0.10 The SEP performance of RIM-OFDM-SC in comparison with IM-OFDM-SC under imperfect CSI when N = 4, K = 2, M = {4, 8}, and ǫ2 = 0.1 Block diagram of a typical RIM-OFDM-CI sub-block.2 Rotated signal constellation.3 Computational complexity comparison of LLR, GD, ML and lowML detectors when a) N = 8, M = 16, K = {1, 2, .4 Index error performance comparison of RIM-OFDM-CI, IM-OFDM, IM-OFDM-CI and ReMO systems at the spec- tral efficiency (SE) of 1 bit/s/Hz, M = {2, 4}, N = 4, K = {2, 3}.5 SEP performance comparison between RIM-OFDM-CI, IM-OFDM and CI-IM-OFDM using ML detection at the spectral efficiency of 1 bit/s/Hz when M = {2, 4}, N = 4, K = {2, 3}.6 BER comparison between the proposed scheme and the benchmark ones when N = 4, K = {2, 3}, M = {2, 4}.7 BER comparison between the proposed and benchmark schemes at SE of 1.25 bits/s/Hz when N = {4, 8}, K = {2, 4}, M = {2, 4, 8}. 73 viii luan an 3.8 SEP performance of RIM-OFDM-CI and benchmark sys- tems using different detectors. 74 ix luan an LIST OF TABLES 1.1 An example of look-up table when N = 4, K = 2, p1 = 2 .1 Complexity comparison between the proposed schemes and the benchmark.1 Example of LUT for N = 4, K = 2, pI = 2.2 Complexity comparison between ML, LowML, LLR and GD dectectors. 68 x luan an LIST OF SYMBOLS Symbol Meaning a A complex number aR Real part of a aI Imaginary part of a |a| Modulus of a a A vector A A matrix AH The Hermitian transpose of A AT The transpose of A c Number of possible combinations of active in- dices f (.) Probability density function G Number of sub-blocks K Number of active sub-carriers N Number of sub-carriers in each sub-block NF Number of sub-carriers in IM-OFDM system L Number of receive antennas P (.) The probability of an event PI Index symbol error probability PM M -ary modulated symbol error probability xi luan an Ps Symbol error probability Q (.) The tail probability of the standard Gaussian distribution γ̄ Average SNR at each sub-carrier I Set of possible active sub-carrier indices M (.) The moment generating function.

S Complex signal constellation Sφ Rotated complex signal constellation α Index of an active sub-carrier ǫ Channel estimation error variance Θ Big-Theta notation φ Rotation angle of signal constellation φopt Optimal rotation angle of signal constellation 2 k.kF Frobenius norm of a matrix diag(.) Diagonal matrix ! C (N, K) Binomial coefficient, C (N, K) = K!(NN−K)! ⌊x⌋ Rounding down to the closest integer log2 (.) The base 2 logarithm E {. xii luan an INTRODUCTION Motivation Wireless communication has been considered to be the fastest devel- oping field of the communication industry. Through more than 30 years of research and development, various generations of wireless communi- cations have been born. The achievable data rate of wireless systems has increased to several thousands of times higher (the fourth genera- tion - 4G) than that of the second generation (2G) wireless systems.

Particularly, the 4G wireless communication systems, supported by key technologies such as multiple-input multiple-output (MIMO), orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), cooperative communications, have already achieved the data rate of hundreds Mbps [1]. The MIMO technique exploits the diversity of multiple transmit an- tennas and multiple receive antennas to enhance channel capacity with- out either increasing the transmit power or requiring more bandwidth. Meanwhile, OFDM is known as an efficient multi-carrier transmission technique which has high resistance to the multi-path fading. The OFDM system offers a variety of advantages such as inter-symbol in- terference (ISI) resistance, easy implementation by inverse fast Fourier transform/fast Fourier transform (IFFT/FFT).

It can also provide higher spectral efficiency over the single carrier system since its orthogonal sub- 1 luan an carriers overlap in the frequency domain. Due to vast developments of smart terminals, new applications with high-density usage, fast and continuous mobility such as cloud services, machine-to-machine (M2M) communications, autonomous cars, smart home, smart health care, Internet of Things (IoT), etc, the 5G sys- tem has promoted challenging researches in the wireless communication community [2]. It is expected that ubiquitous communications between anybody, anything at anytime with high data rate and transmission re- liability, low latency are soon available [3]. Although there are several 5G trial systems installed worldwide, so far there have not been any official standards released yet.

The International Telecommunications Union (ITU) has set 2020 as the deadline for the IMT-2020 standards. According to a recent report of the ITU [3], 5G can provide data rate significantly higher, about tens to hundreds of times faster than that of 4G. For latency issue, the response time to a request of 5G can reduce to be about 1 millisecond compared to that around 120 milliseconds and between roughly 15-60 milliseconds of 3G and 4G, respectively [3]. In order to achieve the above significant improvement, the 5G system continues employing OFDM as one of the primary modulation technolo- gies [2].

Meanwhile, based on OFDM, index modulation for OFDM (IM-OFDM) has been proposed and emerged as a promising multi- carrier transmission technique. IM-OFDM utilizes the indices of active sub-carriers of OFDM systems to convey additional information bits. There are several advantages over the conventional OFDM proved for IM-OFDM such as the improved transmission reliability, energy effi- 2 luan an ciency and the flexible trade-off between the error performance and the spectral efficiency [4], [5]. However, in order to be accepted for possible inclusion in the 5G standards and have a full understanding about the IM-OFDM capability, more studies should be carried out.

Inspired by the motivation of OFDM in the framework of 5G and the application potentials of IM-OFDM to the future commercial standards, the present thesis has adopted IM-OFDM as the research theme for its study with the title “Repeated index modulation for OFDM systems”.