Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu kỹ thuật tách tín hiệu trong hệ thống Massive MIMO

• Tác giả: Nguyễn Thanh Bình
• Người hướng dẫn: TS. Lê Minh Tuấn
• Trường học: Học viện Kỹ thuật Quân sự
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Kỹ Thuật Tách Tín Hiệu Trong Hệ Thống Massive MIMO
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC KÝ HIỆU TOÁN HỌC
• MỞ ĐẦU. MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MASSIVE MIMO
• 1.1. Mô hình hệ thống
• 1.2. Nguyên lý làm việc
• 1.3. Phân biệt Massive MIMO và MIMO đa người dùng
• 1.4. Tách tín hiệu trong các hệ thống Massive MIMO
• 1.5. Tách tín hiệu tuyến tính
• 1.6. Tách tín hiệu dựa trên kỹ thuật phân rã QR
• 1.7. Tách tín hiệu triệt nhiễu nối tiếp BLAST
• 1.8. Độ phức tạp tính toán của bộ tách tín hiệu
• 1.9. Bối cảnh nghiên cứu
• 1.10. Các thách thức cần giải quyết
• 2. CHƯƠNG 2: ĐỀ XUẤT CÁC BỘ TÁCH TÍN HIỆU DỰA TRÊN THUẬT TOÁN TÁCH TÍN HIỆU THEO NHÓM
• 2.1. Đề xuất thuật toán tách tín hiệu theo nhóm GD
• 2.2. Xây dựng các bộ tách tín hiệu dựa trên thuật toán tách tín hiệu theo nhóm
• 2.3. Bộ tách tín hiệu ZF-GD và MMSE-GD
• 2.4. Bộ tách tín hiệu ZF-IGD và MMSE-IGD
• 2.5. Bộ tách tín hiệu BLAST-GD và BLAST-IGD
• 2.6. Phân tích độ phức tạp
• 2.6.1. Độ phức tạp của bộ tách ZF-GD và BLAST-GD
• 2.6.2. Độ phức tạp của các bộ tách ZF-IGD và BLAST-IGD
• 2.7. So sánh phẩm chất lỗi bít
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT CÁC BỘ TÁCH TÍN HIỆU XÂY DỰNG TRÊN HỆ THỐNG MỞ RỘNG TƯƠNG ĐƯƠNG
• 3.1. Xây dựng các bộ tách tín hiệu dựa trên thuật toán tách tín hiệu theo nhóm suy rộng-GGDex
• 3.2. Đề xuất thuật toán GGDex
• 3.3. Xây dựng các bộ tách tín hiệu dựa trên thuật toán GGDex
• 3.4. Phân tích độ phức tạp
• 3.5. So sánh phẩm chất lỗi bít
• 3.6. Xây dựng các bộ tách tín hiệu dựa trên thuật toán tách tín hiệu theo nhóm song song
• 3.7. Đề xuất các bộ tách tín hiệu dựa trên thuật toán PGD
• 3.8. Phân tích độ phức tạp tính toán
• 3.9. So sánh phẩm chất lỗi bít
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG CÁC BỘ TÁCH TÍN HIỆU CÓ SỰ HỖ TRỢ CỦA RÚT GỌN DÀN
• 4.1. Tổng quan về tách tín hiệu có sự hỗ trợ của rút gọn dàn
• 4.2. Định nghĩa dàn và rút gọn dàn
• 4.3. Tách tín hiệu tuyến tính có sự hỗ trợ của rút gọn dàn
• 4.4. Xây dựng bộ tách MMSE trên mô hình kết hợp GGD-SLV
• 4.5. Thuật toán GGD
• 4.6. Bộ tách tín hiệu MMSE-GGD-SLV
• 4.7. Phân tích độ phức tạp
• 4.8. So sánh phẩm chất lỗi bít
• 4.9. Xây dựng các bộ tách dựa trên mô hình kết hợp PGD-SLB
• 4.10. Bộ tách ZF-PGD-SLB
• 4.11. Bộ tách QRD-PGD-SLB
• 4.12. Phân tích độ phức tạp
• 4.13. So sánh phẩm chất lỗi bít
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TƯƠNG LAI
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Massive MIMO

Hệ thống Massive MIMO là một trong những công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực truyền thông không dây, cho phép sử dụng một số lượng lớn ăng ten tại trạm gốc để phục vụ nhiều người dùng cùng một lúc. Hệ thống MIMO truyền thống chỉ sử dụng một số lượng ăng ten hạn chế, trong khi Massive MIMO có thể sử dụng hàng trăm ăng ten, từ đó tăng cường khả năng truyền tải dữ liệu và giảm thiểu nhiễu. Nguyên lý hoạt động của Massive MIMO dựa trên việc khai thác tín hiệu không gian và tín hiệu đa anten, cho phép tối ưu hóa băng thông và nâng cao chất lượng dịch vụ. Theo nghiên cứu, việc sử dụng kỹ thuật tách tín hiệu trong Massive MIMO không chỉ giúp cải thiện hiệu suất truyền tải mà còn giảm thiểu độ phức tạp trong việc xử lý tín hiệu.

1.1 Mô hình hệ thống

Mô hình của Massive MIMO thường được xây dựng dựa trên các yếu tố như số lượng ăng ten, số lượng người dùng và điều kiện kênh truyền. Mô hình này cho phép phân tích hiệu suất của hệ thống trong các điều kiện khác nhau. Việc phân tích tín hiệu không gian và tín hiệu đa anten là rất quan trọng để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của hệ thống. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, khi số lượng ăng ten tăng lên, khả năng tách biệt các tín hiệu từ các người dùng khác nhau cũng tăng theo, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ và giảm thiểu nhiễu. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc phát triển các kỹ thuật tách tín hiệu hiệu quả trong Massive MIMO.

II. Kỹ thuật tách tín hiệu trong Massive MIMO

Kỹ thuật tách tín hiệu trong Massive MIMO đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất truyền tải. Các phương pháp tách tín hiệu như tách tín hiệu tuyến tính, tách tín hiệu dựa trên kỹ thuật phân rã QR, và tách tín hiệu triệt nhiễu nối tiếp BLAST đã được nghiên cứu và áp dụng rộng rãi. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, tùy thuộc vào điều kiện kênh và số lượng ăng ten. Việc áp dụng các kỹ thuật tách tín hiệu này không chỉ giúp cải thiện chất lượng tín hiệu mà còn giảm thiểu độ phức tạp tính toán. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc sử dụng tách tín hiệu đa kênh có thể mang lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống.

2.1 Tách tín hiệu tuyến tính

Tách tín hiệu tuyến tính là một trong những phương pháp phổ biến nhất trong Massive MIMO. Phương pháp này sử dụng các thuật toán như Zero Forcing (ZF) và Minimum Mean Squared Error (MMSE) để tách biệt các tín hiệu từ các người dùng khác nhau. Nghiên cứu cho thấy rằng, tách tín hiệu tuyến tính có thể đạt được hiệu suất cao trong các điều kiện kênh tốt, tuy nhiên, hiệu suất sẽ giảm khi có nhiều nhiễu. Việc tối ưu hóa các thuật toán tách tín hiệu tuyến tính là cần thiết để cải thiện khả năng hoạt động của hệ thống trong các điều kiện thực tế.

III. Đề xuất các bộ tách tín hiệu

Nghiên cứu đã đề xuất nhiều bộ tách tín hiệu dựa trên các thuật toán tách tín hiệu theo nhóm, như GD (Group Detection) và PGD (Parallel Group Detection). Các bộ tách này được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất trong các hệ thống Massive MIMO với số lượng ăng ten lớn. Việc áp dụng các bộ tách tín hiệu này không chỉ giúp cải thiện chất lượng tín hiệu mà còn giảm thiểu độ phức tạp tính toán. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng, việc sử dụng các bộ tách tín hiệu này có thể mang lại hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống, đặc biệt trong các điều kiện kênh phức tạp.

3.1 Đề xuất thuật toán tách tín hiệu theo nhóm

Thuật toán tách tín hiệu theo nhóm GD được đề xuất nhằm cải thiện khả năng tách biệt các tín hiệu trong môi trường có nhiều nhiễu. Thuật toán này cho phép phân chia các tín hiệu thành các nhóm nhỏ hơn, từ đó giảm thiểu độ phức tạp trong việc xử lý tín hiệu. Nghiên cứu cho thấy rằng, việc áp dụng thuật toán GD có thể cải thiện đáng kể hiệu suất truyền tải trong các hệ thống Massive MIMO, đặc biệt khi số lượng người dùng tăng lên. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc phát triển các thuật toán tách tín hiệu hiệu quả trong bối cảnh hiện đại.

IV. Kết luận và hướng nghiên cứu tương lai

Nghiên cứu về kỹ thuật tách tín hiệu trong Massive MIMO đã chỉ ra rằng, việc phát triển các phương pháp tách tín hiệu hiệu quả là rất cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về lưu lượng dữ liệu. Các kỹ thuật tách tín hiệu hiện tại đã đạt được nhiều thành tựu, tuy nhiên vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán tách tín hiệu mới, tối ưu hóa hiệu suất trong các điều kiện kênh phức tạp, và ứng dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo để cải thiện khả năng xử lý tín hiệu. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển các hệ thống thông tin không dây trong tương lai.