MỞ ĐẦU Ngày nay, chúng ta đang được chứng kiến sự phát triển bùng nổ của các thiết bị di động như điện thoại thông minh, máy tính xách tay, máy tính bảng. Các thiết bị này đều có khả năng kết nối vào mạng thông tin di động và sử dụng rất nhiều các dịch vụ dữ liệu như truyền hình, xem phim hay chơi điện tử trực tuyến. Vì vậy, nhu cầu về lưu lượng dữ liệu trong các hệ thống thông tin không ngừng tăng lên. Theo báo cáo của Ericsson, số thuê bao điện thoại thông minh trên toàn cầu vào khoảng 7,7 tỷ năm 2017, và dự kiến tăng lên 8,7 tỷ vào năm 2024; lưu lượng dữ liệu trên mỗi điện thoại thông minh cũng tăng từ 3,1 GB/tháng/1 thiết bị năm 2017 đến khoảng 20 GB/tháng/1 thiết bị vào năm 2024 [2].
Nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng lưu lượng dữ liệu ngày càng tăng, kỹ thuật truyền tin sử dụng nhiều ăng ten ở cả phía phát và phía thu, gọi tắt là kỹ thuật MIMO (Multiple Input Multiple Output) đã được nghiên cứu và từng bước ứng dụng trong các hệ thống thông tin vô tuyến. Kỹ thuật này cho phép khai thác tăng ích phân tập để làm tăng độ tin cậy truyền tin và/ hoặc tăng ích ghép kênh để làm tăng dung lượng của hệ thống thông tin [1]. Kỹ thuật MIMO được phân loại thành 3 lớp sau: MIMO điểm- điểm (point to point MIMO), MIMO đa người dùng (MU-MIMO: Multiple-user MIMO) và Massive MIMO [3]. Hệ thống MIMO điểm-điểm (thường được gọi tắt là MIMO) được quan 1 luan an 2 tâm nghiên cứu từ cuối thập niên 1990 [4–7] và hiện nay đã trở thành chuẩn trong các hệ thống thông tin băng rộng, chẳng hạn như chuẩn LTE [8, 9].
Trong hệ thống MIMO điểm-điểm, tại mỗi thời điểm trạm gốc (BS: Base Station) được trang bị Nr ăng ten chỉ phục vụ duy nhất một thiết bị đầu cuối được trang bị NT ăng ten. Trong môi trường giàu tán xạ, ví dụ như mô hình kênh truyền fading Rayleigh, và khi tỷ số công suất tín hiệu trên tạp âm (SNR: Signal to Noise Ratio) đủ lớn thì hiệu quả sử dụng phổ tần cho cả đường lên và đường xuống tăng tuyến tính theo min(Nr , NT ) và tăng theo hàm logarit đối với SNR [3, 10]. Vì thế, theo lý thuyết, có thể tăng hiệu quả sử dụng phổ tần bằng cách tăng đồng thời số ăng ten thu và số ăng ten phát. Tuy nhiên, trong thực tế, dù số lượng ăng ten lớn được sử dụng thì MIMO điểm-điểm vẫn bị hạn chế bởi 3 yếu tố sau [3]: (1) Thiết bị đầu cuối phức tạp do yêu cầu các chuỗi cao tần (RF chain: Radio Frequency chain) độc lập trên mỗi ăng-ten cũng như việc sử dụng công nghệ xử lý số tiên tiến để tách các luồng dữ liệu.
Tăng ích ghép kênh trong hệ thống MIMO không chỉ được nghiên cứu và áp dụng cho các trường hợp đơn người dùng mà còn được nghiên cứu, mở rộng sang trường hợp đa người dùng, gọi tắt là các hệ thống MU-MIMO (Multi-Users MIMO). Trong hệ thống MU-MIMO, NT ăng ten trang bị cho luan an 3 01 người dùng trong hệ thống MIMO được phân chia cho K = NT người dùng khác nhau. Như vậy, hệ thống MU-MIMO cho phép thu được tăng ích ghép kênh theo không gian dù cho mỗi người dùng chỉ sử dụng một ăng ten [1]. Đây là ưu điểm lớn nhất của hệ thống MU-MIMO bởi vì chúng ta không thể bố trí nhiều ăng ten tại phía người dùng do sự giới hạn về kích thước và giá thành thấp của các thiết bị đầu cuối.
Ngược lại trạm gốc là nơi có thể triển khai nhiều ăng ten một cách dễ dàng. MU-MIMO không chỉ khai thác tất cả các điểm mạnh của hệ thống MIMO mà còn khắc phục hầu hết sự hạn chế về kênh truyền MIMO [1]. Trong hệ thống MU-MIMO thông thường, K người dùng liên lạc với trạm gốc bằng cách sử dụng các phương thức đa truy nhập như đa truy nhập phân chia theo thời gian (TDMA: Time Division Multiple Access), đa truy nhập phân chia theo tần số (FDMA: Frequency Division Multiple Access) hoặc đa truy nhập phân chia theo mã (CDMA: Code Division Multiple Access). Một dạng khác của MU-MIMO là K người dùng đồng thời phát dữ liệu của mình đến trạm gốc sử dụng cùng một nguồn tài nguyên tần số.
Ý tưởng này được đề xuất từ rất sớm trong các công trình [11–17]. Tuy nhiên, mãi sau này lý thuyết đầy đủ về nó mới được tiếp tục nghiên cứu, phát triển và khái quát hóa trong các công trình [18–22]. Trong hệ thống MU-MIMO, bậc tự do (Dof: Degrees of freedom) của hệ thống tăng tỉ lệ với số lượng ăng ten triển khai tại trạm gốc. Do đó, số lượng người dùng có thể truyền tin trên cùng một tần số, tại cùng một thời điểm, tăng tỉ lệ với số lượng ăng ten tại trạm gốc.
Nhờ đó chúng ta thu được thông lượng (throughput) khổng lồ. Khi số ăng ten tại một trạm gốc lớn hơn rất nhiều so với số lượng người dùng đang được phục vụ bởi BS đó thì các kỹ thuật xử lý tín hiệu tuyến tính gần đạt tối ưu [1, 23–26]. Điều đó có nghĩa luan an 4 là, cho dù ta chỉ sử dụng kỹ thuật phân tập thu kết hợp tỉ số cực đại (MRC: Maximal Ratio Combining) cho đường lên và kỹ thuật phân tập phát (MRT: Maximal Ratio Transmitting) cho đường xuống thì ảnh hưởng của fading nhanh và nhiễu trong cùng một tế bào (cell) gần như biến mất khi số anten ở trạm gốc BS rất lớn [1]. Các hệ thống MU-MIMO sử dụng hàng trăm ăng ten tại BS để phục vụ hàng chục, thậm chí là hàng trăm người dùng trên cùng một tần số, tại cùng một thời điểm được gọi là hệ thống Massive MIMO [8, 23, 24, 26, 27].
Các ưu điểm chính của hệ thống Massive MIMO bao gồm: (1) hiệu suất sử dụng phổ tần và độ tin cậy cao; (2) hiệu suất sử dụng năng lượng lớn; (3) độ phức tạp trong xử lý tín hiệu tương đối thấp [1]. Năm 2016, hệ thống Massive MIMO với trạm gốc trang bị 128 ăng ten để phục vụ cho 8 người dùng đã được chế tạo thành công trong phòng thí nghiệm [28]. Năm 2018, Massive MIMO đã được ứng dụng trong các hệ thống thông tin di động thương mại thế hệ thứ 5 (5G) [29, 30]. Tuy nhiên, số lượng ăng ten trang bị tại trạm gốc trong các hệ thống 5G hiện nay chỉ là 64 [29, 30] nên hiệu quả sử dụng phổ tần số của Massive MIMO vẫn bị giới hạn đáng kể.
Gần đây khái niệm Massive MIMO 2.0 đã được đề xuất trong công trình [30] nhằm tiếp tục nghiên cứu và phát triển kỹ thuật Massive MIMO không chỉ cho các hệ thống thông tin di động sau 5G mà còn ứng dụng cho các hệ thống Rada, Massive MIMO thông minh. Từ những phân tích nêu trên cho ta thấy Massive MIMO đã, đang và vẫn sẽ là một trong những nội dung nghiên cứu trọng tâm về thông tin vô tuyến, thu hút rất nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học trong và ngoài nước. Chính vì thế, Nghiên cứu sinh chọn và thực hiện đề tài ”Nghiên cứu kỹ thuật tách tín hiệu đường lên trong hệ thống Massive MIMO”. Mục tiêu nghiên cứu • Nghiên cứu xây dựng các giải thuật tách tín hiệu trong các hệ thống Massive MIMO cho phép hệ thống thu được phẩm chất lỗi bít tốt, độ phức tạp thấp và hiệu quả sử dụng phổ tần cao.
• Nghiên cứu kết hợp các thuật toán được đề xuất với các kỹ thuật tách tín hiệu truyền thống để tạo ra các bộ tách tín hiệu hiệu quả sử dụng trong các hệ thống Massive MIMO. Phạm vi nghiên cứu • Nghiên cứu kỹ thuật triệt nhiễu nối tiếp, kỹ thuật triệt nhiễu song song, tách tín hiệu tuyến tính, tách tín hiệu phi tuyến trong hệ thống nhiều ăng ten. • Nghiên cứu nguyên lý hoạt động và các phương pháp xử lý tín hiệu cơ bản trong hệ thống Massive MIMO. • Nghiên cứu các giải thuật tách tín hiệu đường lên trong các hệ thống Massive MIMO có tải cao trong điều kiện không có điều khiển công suất phát các người dùng và kênh truyền không có sự tương quan không gian.
• Các bộ tách tín hiệu được đề xuất xây dựng trên hệ thống Massive MIMO chỉ gồm 1 tế bào. Phương pháp nghiên cứu Luận án kết hợp sử dụng phương pháp phân tích giải tích và mô phỏng Monte-Carlo trên máy tính. Cụ thể như sau: • Sử dụng phương pháp giải tích để xây dựng các thuật toán tách tín hiệu và tính toán độ phức tạp của các bộ tách tín hiệu được đề xuất. luan an 6 • Phương pháp mô phỏng Monte-Carlo được sử dụng để ước lượng và chứng minh bằng đồ thị các phẩm chất của hệ thống.
Đóng góp của Luận án Luận án đề xuất các thuật toán tách tín hiệu theo nhóm hiệu quả cho hệ thống Massive MIMO có hệ số tải cao. Trên cơ sở đó xây dựng các bộ tách tín hiệu mới đảm bảo tốt sự cân bằng giữa phẩm chất lỗi bít cao và độ phức tạp thấp. Một số đóng góp chính của Luận án được tóm tắt như sau: 1. Đề xuất thuật toán tách tín hiệu theo nhóm (GD: Group Detection) và thuật toán tách tín hiệu lặp (IGD: Iterative Group Detection) cho các hệ thống Massive MIMO với kênh truyền fading phạm vi hẹp.
Dựa trên thuật toán GD và IGD, Luận án đề xuất 6 bộ tách tín hiệu mới được đặt tên lần lượt là ZF-GD, MMSE-GD, BLAST-GD, ZF-IGD, MMSE-IGD và BLAST-IGD. Khái quát hóa thuật toán tách tín hiệu theo nhóm (gọi là thuật toán GGDex) cho hệ thống Massive MIMO có kênh truyền chịu ảnh hưởng của cả fading phạm vi hẹp và fading phạm vi rộng. Tiếp theo Luận án đề xuất hai bộ tách tín hiệu hiệu quả có tên gọi là ZF-GGDex và SQRD- GGDex. Trên cơ sở phân tích phẩm chất lỗi bít, đề xuất thuật toán GGDex có sắp xếp trước (Presorted GGDex) và hai bộ tách tín hiệu ZF-Presorted GGDex và SQRD-Presorted GGDex.
Xây dựng thuật toán tách tín hiệu theo nhóm song song (PGD: Parallel Group Detection) bằng cách chia hệ thống Massive MIMO có hệ số tải cao thành hai hệ thống con song song với hệ số tải nhỏ hơn. Trên cơ sở đó, nghiên cứu sinh đề xuất 3 bộ tách tín hiệu là ZF-PGD, QRD-PGD luan an 7 và SQRD-PGD. Đề xuất các mô hình kết hợp các thuật toán tách tín hiệu theo nhóm suy rộng và tách tín hiệu theo nhóm song song với kỹ thuật rút gọn dàn LR nhằm loại bỏ ảnh hưởng của tạp âm và qua đó làm tăng phẩm chất tách tín hiệu tại trạm gốc. Dựa trên các mô hình kết hợp này, Luận án xây dựng 4 bộ tách tín hiệu có sự hỗ trợ của rút gọn dàn gồm: MMSE- GGD-SLV, ZF-PGD-SLB và QRD-PGD-SLB.