NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG MIMO MC CDMA SỬ DỤNG SVD NHIỀU

CHIỀU DỰA TRÊN CƠ SỞ GIẢI THUẬT MMSE ỨNG DỤNG THIẾT KẾ

CÁC BỘ THU TỐI ƯU CHO MIMO MC-CDMA

TÓM TẮT

Hai vấn đề khó khăn và thách thức không hề nhỏ đối với các hệ thống MC-

CDMA khi truyền thông trên các kênh MIMO đó là nhiễu đa người dùng ( MUI-

Multi User Interference ) và nhiễu đa anten ( MAI-Multi Antenna Interference ) hay

nhiễu đồng không gian (CSI-Co-space Interference). Bài báo này đưa ra giải pháp

để giải quyết những khó khăn đó sử dụng phân tích SVD nhiều chiều dựa trên cơ sở

giải thuật MMSE và mã trải phổ không gian thời gian (đối với uplink MIMO MC-

CDMA); và triển khai mã CI để giải quyết vấn đề truyền thông trong môi trường vô

tuyến thông minh (đối với downlink MIMO MC-CDMA). Và từ đó đưa ra mô hình

thực ngiệm kiểm chứng tính hiệu quả của các giải pháp đề ra trong tối ưu chất

lượng hệ thống. Từ những kết quả đó cho thấy khả năng thực thi của hệ thống

MIMO MC-CDMA trên thực tế.

I. GIỚI THIỆU

Để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người sử dụng, ý tưởng về kỹ thuật

MC-CDMA đã ra đời, dựa trên sự kết hợp CDMA và OFDM. MC-CDMA kế thừa

tất cả những ưu điểm của CDMA và OFDM: tốc độ truyền cao, tính bền vững với

Fading chọn lọc tần số, sử dụng băng thông hiệu quả, tính bảo mật cao và giảm độ

phức tạp của hệ thống. Chính vì vậy MC-CDMA là một trong những kỹ thuật được

chọn cho hệ thống thông tin di động trong tương lai. Bên cạnh đó, sự đòi hỏi tốc độ

dữ liệu cao trong các mạng không dây đã tăng một cách đáng kể trong một vài năm

gần đây và đã gây được sự quan tâm tới việc sử dụng hiệu quả hơn của các hệ thống

được gọi là MIMO. Bằng cách sử dụng kiến trúc đa anten ở cả phía phát và phía thu

của mạng MC-CDMA, dung lượng của kênh truyền tăng cao một cách đáng kể tới

gần với đường truyền bằng dây dẫn. Sự nâng cao dung lượng dựa vào việc sử dụng

đa anten cũng có thể đạt được trong một viễn cảnh thông tin đa người dùng như

kênh đường xuống điểm-đa điểm của một hệ thống mà trong đó, một đường truyền

tập trung với nhiều anten để truyền các luồng thông tin độc lập một cách đồng thời

tới một vài MS trong các địa điểm khác nhau.

Bài báo này sẽ trình bày hệ thống MIMO MC-CDMA kết hợp với SVD

nhiều chiều trên cơ sở giải thuật MMSE để đạt hiệu quả tốt hơn trong sử dụng kênh

truyền cũng như khắc phục được ảnh hưởng của nhiễu fading và tận dụng được tài

nguyên tần số đang ngày một khan hiếm. Dựa trên cơ sở đó trình bày các mô hình

thực nghiệm với các bộ thu phát cho hệ thống uplink và downlink MIMO MC-

CDMA ứng dụng trong hệ thống vô tuyến thông minh.

II. SVD và phân tích ma trận theo SVD

Phân tích SVD là một phương pháp đại số rất mạnh và hữu dụng với nhiều

ứng dụng trong xử lý tín hiệu số và khoa học thống kê. Phương pháp SVD được sử

dụng nhiều trong nhiều bài toán có liên quan đến việc tính toán ma trận mà nếu áp

dụng các phương pháp thông thường như phương pháp khử Gauss hay phương pháp

phân tích LU sẽ cho kết quả với sai số lớn.

Phương pháp SVD dựa trên định lý sau đây trong đại số tuyến tính: bất kỳ

ma trận A kích thước M x N nào mà số M ≥ N , có thể được viết dưới dạng tích của

một ma trận U trực giao theo cột có kích thước M x N , một ma trận chéo W có kích

thước NxN với các số trên đường chéo là không âm, và ma trận chuyển vị của một

ma trận trực giao V có kích thước NxN :

M=UΣV ¿, hay có dạng trực quan sau

[ A ]=[U ](w 1

.. .

w 2 ...

. . … .

. . wN)(V )T (1)

Ma trận U và ma trận V trực giao theo nghĩa: các cột của chúng là trực giao:

(2)

(3)

trong đó δkn=1 nếu k=n và bằng 0 nếu k≠n. Hoặc biểu diễn dưới dạng ma trận:

(UT ) (U )=(V T ) (V )=1 (4)

Vì V là ma trận vuông nên V đồng thời là ma trận trực giao theo hàng:

V ∙V T=1 (5)

Nếu ký hiệu ui và vi tương ứng là các cột của U và V, thì phương trình (1)

được viết dưới dạng các tích ngoài như sau:

A=∑i=1

n

w iui v iT

(6)

Các giá trị wi được gọi là các giá trị kỳ dị của A. Không mất tính tổng quát,

chúng ta quy ước rằng các giá trị kỳ dị này được sắp xếp theo thứ tự giảm dần:

w1>w2>⋯>wn>0. Chỉ số của giá trị kỳ dị khác 0 cuối cùng trong dãy được ký hiệu

là p0, tức là wi=0 với i>P0và wi>0 với i<P0

Từ những phân tích trên, chúng ta có mô hình xây dựng hệ thống SVD MIMO như

sau:

Hình 1. Mô hình hệ thống SVD-MIMO

III. MÔ HÌNH TOÁN HỌC HỆ THỐNG MC-CDMA

MC-CDMA sử dụng một mã trải phổ và biến đổi luồng tốc độ nối tiếp thành

luồng con tốc độ thấp song song để trải phổ dữ liệu ban đầu trên băng thông rộng

sau đó phát đi N chips cùng lúc bằng cách gán mỗi chip vào một sóng mang con

riêng biệt sử dụng máy phát OFDM để phát mỗi ký tự đầu vào trên N sóng mang

con. Chuỗi mã hóa được sử dụng để giải trải phổ tương ứng với các mẫu tín hiệu tại

đầu ra OFDM, tại đầu ra bộ thu ký tự được phát sẽ được xử lý. Hệ thống máy phát

MC-CDMA được biểu diễn trên hình 1, trong đó au[i] biểu diễn chuỗi dữ liệu nhị

phân đầu vào phụ thuộc vào người dùng uth tại thời gian ith.

Hình 2. Sơ đồ máy phát MC-CDMA

Chúng ta khảo sát trường hợp chiều dài độ lợi xử lý PG bằng số lượng sóng

mang con NC (NC = PG), dữ liệu vào thứ i au[i] được sao chép vào kênh con NC trước

sau đó nhân với mã trải phổ Cmu tương ứng với người dùng thứ u , sau đó được tổng

và số hóa để tạo ra tín hiệu máy phát MC-CDMA xn[i] như phương trình sau:

xn [i ]=∑n=0

NC−1

xm [i ] ej 2πmn

NC , n=0,1 ,… , NC−1(7)

Trong đó,

xm [i ]=∑u=0

U−1

au [ i ] Cmu ,Cm

u =C0u ,C1

u ,…,C PG

u −1(8)

Tín hiệu phát xn[i] trong biểu thức (1) có công thức tương như tín hiệu phát

của OFDM bao gồm dung lượng ghép kênh đa người dùng đã được đưa ra trong kỹ

thuật CDMA cơ bản. Một cách đơn giản có thể bỏ qua hệ số (i) trong trường hợp

một ký tự OFDM và giả thiết kênh fading đa đường bao gồm L đường, thì tín hiệu

thu được sẽ có biểu thức sau:

yn=∑l=0

L−1

hn ,l xn−l+wl(9)

Trong đó, hn , l biểu diễn đáp ứng xung kênh của đường thứ i tại thời n và wn

là thành phần nhiễu. Tín hiệu thu được trong miền tần số nếu không có nhiễu xuyên

sóng mang con (ICI) sẽ có biểu thức như sau:

Y m=[∑l=0

L−1

H l0 e

− j 2 πlmN C ] Xm+W m=αm X m+W m

(10)

Trong đó, W m là thành phần nhiễu trong miền tần số, L biểu diễn số đường,

α m biểu diễn ảnh hưởng fading đa đường, và H l0 biểu diễn hàm truyền kênh. Nếu

kênh là tổng bất biến thời gian trong suốt chu kỳ ký tự thì nó có thể được bù một

cách dễ dàng bằn đồng bộ miền tần số, với đầu ra bộ đồng bộ biểu diễn theo biểu

thức sau:

X=H−1Y T (11)

Trong đó H−1 là hàm truyền kênh đảo được ước lượng. Dựa trên (9), (10),

(11) chúng ta có sơ đồ biểu diễn hệ thống ước lượng và đồng bộ cho bộ thu MC-

CDMA.

Hình 3. Sơ đồ máy thu MC-CDMA

IV. HỆ THỐNG MIMO MC-CDMA SỬ DỤNG PHÂN TÍCH SVD

NHIỀU CHIỀU DỰA TRÊN CƠ SỞ GIẢI THUẬT MMSE

4.1 Mô hình hệ thống

Hình 4. Mô hình đơn giản bộ phát MIMO MC-CDMA

Hình 5. Mô hình đơn giản bộ thu MIMO MC-CDMA

Để sử dụng MC-CDMA trong truyền phát vô tuyến thông minh (CR), trạm

gốc SU chỉ có thể triển khai các điểm phổ tần không liền kề nhau (non-contiguous)

bằng cách ngưng các sóng mang con mà các PU sử dụng trong phổ tần. Hệ thống có

đặc điểm như vậy gọi là NC MC-CDMA [5,6]. Trong trường hợp này, số sóng

mang con hữu ích có thể là bất cứ giá trị nguyên nào. Các mã trực giao Hadamard-

Walsh (HW) thông thường chỉ tồn tại khi chiều dài của chúng là bội số của bốn. Do

vậy các mã này không thể cung cấp tính trực giao trong môi trường vô tuyến thông

minh (CR).

Trong hệ thống NC MIMO MC-CDMA, việc ngưng hoạt động của các sóng

mang con khiến cho mã trải phổ mất tính trực giao và do đó các vấn đề thách thức

về sự có mặt của MUI và CSI sẽ chấm dứt. Mã giao thoa sóng mang con (CI) [7] là

các mã trải phổ trực giao phức tạp được tạo ra với độ dài bất kỳ số nguyên có giá

trị. Việc sử dụng mã CI đối với hệ thống MC-CDMA một đầu vào một đầu ra NC

được khảo sát trong [5]. Trong bài báo này, chúng ta đưa ra mô hình hệ thống

downlink NC MIMO MC-CDMA triển khai trong môi trường truyền phát CR. Hai

bộ thu dựa trên cơ sở SVD tuyến tính, TIC và SC-MMSE được phát triển để có thể

áp dụng trong truyền phát NC khi một số sóng mang con bị ngưng hoạt động. Ngoài

ra còn triển khai mã CI để giải quyết tính không trực giao của mã HW thông

thường. Và do đó chúng ta gọi chúng là các bộ thu CI-TIC và CI-SC-MMSE, chúng

đảm bảo cho các hoạt động giảm nhiễu khi số sóng mang con bị ngưng hoạt động

tăng lên và là lựa chọn tốt nhất cho bất kỳ hệ thống CR nào dựa trên hệ thống băng

thông rộng đa người dùng.

Ta xét hệ thống MIMO MC-CDMA với K người dùng và L sóng mang con

tại đó trạm gốc sử dụng N anten phát và mỗi người dùng sử dụng M anten thu (đối

với hệ thống downlink, đối với hệ thống uplink tại trạm gốc sử dụng M anten phát

và mỗi người dùng sử dụng N anten thu và tiến trình thực thi là tương tự như nhau).

Chúng ta giả thiết M ≥ N [2]. Sau khi điều chế các bit dữ liệu, vector dữ liệu của

người dùng thứ m tại trạm gốc có công thức dm=[dm,1 , dm,2 , …, dm,J ]Tvới J là số luồng

con, J∈ {1 , …,N }. Chúng ta giả thiết rằng các ký tự dữ liệu thuộc các luồng khác

nhau của những người dùng khác nhau là độc lập với công suất chuẩn, do đó chúng

ta có E [dm dkH ]=I J δ(m−k ) với k , m∈ {1 ,… ,K } trong đó I J là ma trận xác định với

kích thước JxJ. Trong hệ thống MC-CDMA thông thường mỗi ký tự dữ liệu sẽ được

trải phổ trên miền tần số (trên L sóng mang con). Tuy nhiên để tận dụng được sự đa

dạng không gian và lợi ích từ thiết kế các máy thu loại bỏ ISI cho MIMO MC-

CDMA thì có thể thực hiện việc trải phổ trên cả không gian và tần số. Ma trận mã

trải phổ không gian-tần số (SF) Cm=[cm, 1 , cm, 2, …, cm, J ]với kích thước NLxJ bao gồm

J vector mã trực giao trải phổ khác nhau và chúng ta có CmH Ck=γI J δ (m−k ) với

k ,m∈ {1,2 ,…, K } với γ=NL là độ lợi xử lý. Ký tự của tất cả người dùng sẽ được trải

phổ trên NL kênh con không gian-tần số và sau khi thêm vào các dữ liệu trải phổ

này, trạm gốc sẽ gửi vector dữ liệu đi:

xSFD=∑k=1

K

C k dk(12)

Tại bộ thu của người dùng thứ m, vector tín hiệu tại đầu ra khối FFT sẽ là:

ym=Hm∑k=1

K

C k dk+ζm(13)

Với ym là vector tín hiệu thu được MLx1 và ζ m là vector bổ sung nhiễu trắng

Gauss với ma trận hiệp phương sai và trung bình không Rζ =σζ2 I ML. Ngoài ra Hm là

ma trận kênh không gian-tần số khối chéo MLxNL giữa trạm gốc và người dùng thứ

m,

Hm=[ Hm(1) 0

0 Hm(2)

…⋱

0⋮

⋮⋱ ⋱ 00 … 0 Hm

( L)] (14)

Để làm nổi bật sự có mặt của cả MAI/CSI và MUI, vector ym được biểu diễn

như sau:

ym= HmCm dm⏞tínhiệu mongmuốn+MAI/CSI

+H k ∑k=1 ,k ≠m

K

Ck dk

⏞MUI

+ ζ m⏞nhiễu

(15)

Nhìn vào công thức ta có thể dễ dàng nhận thấy rằng không dễ dàng để khử

MUI bằng mã trực giao vì nó đã bị làm hỏng theo kênh truyền dữ liệu của các người

dùng khác. Một cách hiệu quả để giảm thiểu MAI/CSI là sử dụng SVD dựa trên kỹ

thuật hướng búp sóng. SVD của ma trận kênh chéo Hm có biểu thức như sau:

Hm=Um Λm V mH (16)

Trong đó Um và V m là các ma trận đơn nhất MLxNL và NLxNL và Λm là ma

trận trực giao NLxNL.

Chúng ta sử dụng ma trận V m như là ma trận truyền hướng búp sóng với

người dùng thứ m, xSFD=V m∑k=1

K

C k dk trở thành vector truyền miền không gian-tần số.

Xem xét tất cả những hoạt động của người dùng, tín hiệu tại bộ thu của trạm gốc

nhận được sẽ có biểu thức như sau:

ym=∑k=1

K

H k V k C k dk+ζ=∑k=1

K

U k Λk C k dk+ζ(17)

Để tìm tín hiệu truyền đi của người dùng thứ m, ma trận hiệu chỉnh và hướng

búp sóng có thể viết như sau:

~ym=Λm−1Um

H ym=∑k=1

K

C k dk+ Λm−1U m

H∑k=1k ≠1

K

U k Λk Ck dk+ Λm−1Um

H ζ(18)

Từ biểu thức trên ta thấy rằng MAI/CSI đã giảm thiểu đáng kể. Để loại bỏ

MUI, quá trình giải mã trải phổ được trình bày như sau :

d̂m=CmH ~ym (19)

d̂m=dm+CmH Λm

−1U mH∑

k=1k ≠1

K

U k Λk C k dk+ Λm−1U m

H ζ(20)

Như vậy, tính trực giao của mã trải phổ giữa các người dùng sẽ bị phá vỡ do

nhiễu gây ra bởi ma trận U k, do đó sẽ không loại bỏ được MUI khi sử dụng thuật

toán SVD thông thường.

Trong bộ thu SVD dựa trên giải thuật TIC, nó là đầy đủ để triển khai các ma

trận đồng bộ và hướng búp sóng tại bộ thu và không cần triển khai ma trận V m khi

truyền phát ma trận hướng búp sóng cho người dùng thứ m. Do vậy chúng ta có:

~ym=Λm−1Um

H ym=V mH ∑

k=1

K

C k d k+ Λm−1U m

H ζ m(21)

Cuối cùng để triệt tiêu MAI/CSI và MUI chúng ta triển khai ma trận giải trải

phổ tại bộ thu sao cho thỏa mãn biểu thức quan hệ sau:

GmH=Cm

H V m (22)

Trong đó kích thước Gm là NLxJ. Sau khi giải trải phổ chúng ta có:

d̂m= 1NL

GmH ~ym=dm+ηm

(23)

Trong đó ηm=GmH Λm

−1 UmH ζ m là vector nhiễu Jx1 tại đầu ra bộ giải trải phổ.

Theo biểu thức (23), chúng ta thấy rằng cả MAI/CSI và MUI bị giảm thiểu hoàn

toàn và tổng nhiễu bằng không; do đó phương pháp này gọi là khử tổng nhiễu

(TIC).

Việc tách sóng tuyến tính ở trên được biểu diễn cho tất cả các hoạt động

người dùng trong trạm gốc (BS) không cần xét thêm cho phi tuyến tính và quá trình

tuyến tính.

Sự hạn chế của SVD dựa trên phương thức TIC đưa ra là việc sử dụng Λm−1

như ma trận tiền đồng bộ. Từ đó công suất phát cần được điều chỉnh để chuẩn hóa,

thành phần đường chéo nhỏ của Λm ( trị đơn nhỏ) làm suy giảm công suất chip trên

kênh con không gian-tần số và do đó làm suy giảm hiệu suất (BER). Để khắc phục

vấn đề khó khăn này, trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ phát triển thêm các phương

thức triển khai mã CI cho TIC và phân tích SVD dựa trên cơ sở giải thuật MMSE.

4.2 Khảo sát bộ thu CI TIC cho NC-MIMO MC-CDMA

Trong các hệ thống vô tuyến thông minh, người dùng thứ cấp sẽ sử dụng một

phần phổ tần chưa dùng của người dùng sơ cấp. Chúng ta xét trường hợp các sóng

mang con P trên tổng số các sóng mang con L bị chiếm dụng bởi người dùng sơ

cấp. Đối với người dùng MC-CDMA thứ cấp, các sóng mang con này bị ngưng hoạt

động để tránh nhiễu và trạm gốc sẽ chỉ trải phổ các ký tự dữ liệu người dùng trên

các sóng mang con I = L – P. Trong NC-MIMO MC-CDMA, ký tự dữ liệu của mỗi

người dùng được trải phổ trên NI kênh con không gian-tần số với NI có thể là bất

kỳ giá trị nguyên nào và do đó cho phép tối đa K tải đầyđủ=I người dùng riêng biệt.

Tính trực giao của các mã trải phổ thông thường chỉ có thể áp dụng khi chiều dài

của chúng có giá trị xác định. Như chúng ta đã biết, mã HW chỉ tồ tại khi I là một

bội số của bốn. Để giải quyết vấn đề này chúng ta triển khai tập hợp mã giao thoa

sóng mang phức sao cho tính chất trực giao của nó độc lập với chiều dài các mã.

Cho ma trận mã trải phổ CI của người dùng thứ k là C k' =[ ck , 1

' , ck , 2' , …, ck , J

' ] với

kích thước NIxJ. Cột thứ j của C k' có dạng như sau:

ck , j' =[ e j 0, e j θk , j , …, e j (¿−1)θk, j ]T (24)

Trong đó, pha của vector mã trải phổ được thiết lập như sau:

θk, j=2 π¿ k ' ,0≤ k ' ≤∋−1 (25)

Trong đó,

k '= (k−1 ) J+ j , 1≤ k ≤ I , 1≤ j ≤ J (26)

là hệ số của luồng con. Điều đó cho thấy rằng chiêu dài mã là NI. Mã CI là trực

giao, do vậy chúng ta có :

Cm' H C k

' =γ I J δ (m−k ) (27)

Đối với k ,m∈ {1,2 ,…, K } và γ=¿ là độ lợi xử lý mới.

Bằng cách trải phổ vector dữ liệu của tất cả người dùng, vector dữ liệu SF

của các sóng mang con hoạt động sẽ có biểu thức:

xSFD' =∑

k=1

K

C k' dk=[ xSFD

' (1)T , xSFD'(2)T , …, xS FD

' (I)T ]T(28)

Với kích thước của xSFD' là NIx1 và xSFD

' (i) biểu diễn không gian vector dữ liệu

Nx1 trên sóng mang con thứ i.

Để triển khai IDFT L-điểm tại bộ phát, vector dữ liệu NIx1, xSFD' , được ánh

xạ tới sóng mang con hoạt động của vector dữ liệu NLx1, xSFD=Map (xSFD' ). Cho tập

hợp con xác định các hệ số của các sóng mang con F=[ f 1 , f 2 ,…, f I ] với f i∈ {1, ... , L }.

Triển khai theo cú pháp MATLAB cho tham chiếu hàng và cột của các ma trận,

chúng ta có:

{xSFD ( n f i ,1 )=xSFD' (¿ ,1 ) , f i∈F

x SFD (ng ,1 )=0 ,nếu g∉F, với n∈ {1 , …,N } (29)

Vector dữ liệu xSFD cũng có thể viết như sau:

xSFD=[ xSFD(1)T , x SFD

(2)T , …,xS FD(L)T ]T (30)

Trong đó xSFD(1)T biểu diễn vector dữ liệu không gian Nx1 trên sóng mang con

thứ l . Ma trận lựa chọn PNL NLxNL sẽ chọn các sóng mang con thuộc mỗi nhánh

anten để truyền phát xSFD. Do vậy vector dữ liệu miền thời gian sẽ có biểu thức sau:

xTD=√L√I

W BDH PNL x SFD=[ xTD

(1)T , xTD(2)T ,…, xTD

(N )T ]T (31)

Trong đó W BDH là ma trận DFT chéo NLxNL có dạng thức như sau:

W BDH =blockdiag (W LxL , …, W LxL ) (32)

Và W LxL là ma trận FFT với thành phần thứ (i,j) của nó là [W LxL ]i , j=1√L

e−2 π√−1 (i−1)( j−1)

L

. Trong biểu thức (31) hệ số √L√ I

dùng cho công suất hữu ích đối với các sóng mang

con hoạt động. xTD sẽ được phát bởi N anten sau khi thêm vào cycle prefix (CP) và

chuyển đổi lên.

Tại bộ thu, sau khi loại bỏ CP, DFT, và các sóng mang con bị ngưng hoạt

động, vector dữ liệu không gian tần số NIx1 đối với các kênh con hoạt động sẽ có

dạng như sau:

ym' =Hm

' ∑k=1

K

C k' dk+ζ '

m(33)

Trong đó Hm' là ma trận chéo không gian-tần số MIxNI có được bằng cách

loại bỏ ma trận kênh con bị ngưng hoạt động trong Hm. Tương tự (16), chúng ta có

SVD của Hm' :

Hm' =Um

' Λm' V m

' H (34)

Trong đó Um' và V m

' là các ma trận đơn nhất và Λm' là ma trận NixNI. Khai

triển ma trận giải trải phổ, bộ hướng búp sóng mà đồng bộ chúng ta có:

d̂m= 1NL

Gm' H Λm

'−1Um' H ym

' =dm+1

NLGm

' H Λm'−1Um

' H ζm' (35)

Ma trận giải trải phổ Gm' H có biểu thức tính toán như sau:

Gm' H=Cm

' H V m' (36)

Vì công suất hữu ích được phân bổ cho các sóng mang con hoạt động, nên

trong (51) hệ số giải trải phổ là 1NL . Mặc dù một số sóng mang con bị ngưng hoạt

động, nhưng bằng cách khai triển mã CI phức trực giao tồn tại với bất cứ chiều dài

số nguyên có giá trị nào, khả năng loại bỏ hoàn toàn MAI/CSI và MUI của CI-TIC

được duy trì. Theo (51), chúng ta thấy rằng nhiễu SF tại đầu vào slicer được nhân

lên với nghịch đảo của các giá trị đơn liên quan của ma trận kênh tại kênh con đó.

Do vậy giá trị kỳ dị nhỏ làm giảm hiệu suất của phương pháp CI-TIC. Trong phần

tiếp theo chúng ta sẽ phát triển một phương pháp khác dựa trên MMSE để giải

quyết vấn đề này trong cùng môi trường truyền phát vô tuyến thông minh.

4.3 Phân tích SVD dựa trên cơ sở giải thuật MMSE

Chúng ta xét vector dữ liệu SF thu được trong biểu thức (33), theo phương

pháp này, đầu tiên chúng ta sử dụng ma trận hướng búp sóng Um' H như sau:

~ym' =Um

' H ym' (37)

Chúng ta sử dụng ma trận hướng búp sóng (beamforming matrix), Um' H và ma

trận chéo tiền đồng bộ FT ,m, cho tín hiệu phát của người dùng thứ m, và tín hiệu này

sẽ có biểu thức như sau:

xSFD=V m' H FT , mUm

' H dm=V m' H U m

' H dm (38)

Sau khi áp dụng U k' H và FT , k=I NL, chúng ta có tín hiệu thu được ở trạm gốc

như sau:

ym' =U k

' H∑k=1

K

H k' V k

' H dk+ζ =∑k=1

K

U k' H Λk

' Gk' dk

(39)

Để tránh nhiễu đối với trị đơn nhỏ của Λm'−1 chúng ta triển khai riêng ma trận

đồng bộ NIxNI cho mỗi luồng con. Do đó luồng dữ liệu thu được thứ j sau khi giải

trải phổ có biểu thức :

d̂m, j=gm, j' H Fm, j

H ~ym' (40)

Để tính toán các hệ số đồng bộ, chúng ta hoán đổi vị trí bộ giải trải phổ và

đòng bộ cho nhau và viết lại biểu thức (40), chúng ta sẽ có:

d̂m , j= f m, jH ~Gm, j

' H ~ym' =f m, j

H ~Gm, j' H Λm

' V m' H Cm

' dm+f m, jH ~Gm, j

' H Λm' V m

' H ∑k=1k ≠ m

K

C k' d k+ f m, j

H ~Gm, j' H Um

' H ζm'

(41)

Trong biểu thức trên, chu kỳ đầu tiên biểu diễn ký tự mong muốn của người

dùng thứ m, chu kỳ thứ hai và thứ ba là MAI/CSI và MUI tương ứng và chu kỳ cuối

cùng biểu diễn một phần nhiễu. Để tính toán vector đồng bộ, f m, j được sử dụng tại

mức chip, giải thuật MMSE được sử dụng sau quá trình giải trải phổ tại mức ký tự.

Do vậy phương pháp này còn được gọi là SC-MMSE.

Hình 6. Bộ thu SC MMSE cho MIMO MC-CDMA

Lỗi bình phương trung bình tại mức chip có dạng thức như sau:

ε=E [‖dm, j− d̂m , j‖2 ] (42)

Thực hiện tối thiểu ε bằng f m, j tương ứng, chúng ta có:

f m, j=( Am, j+Bm, j )−1am, j (43)

Trong đó, ta có:

Am, j=~Gm, j

' H Λm' V m

' H (∑k=1

K

Ck' C k

H ')V m' Λm

' ~Gm, j'

(44)

Bm, j=σζ2~Gm, j

' H ~Gm, j' (45)

am , j=~Gm, j

' H Λm' V m

' H cm' (46)

Bộ thu NC-CI-SC-MMSE loại bỏ sự ảnh hưởng của trị đơn nhỏ của ma trận

kênh. Do đó khi so sánh phương trình (41) đối với SC-MMSE với (35) đối với TIC,

chúng ta có thể thấy rằng tính trực giao không còn được duy trì, do đó phương pháp

SC-MMSE chưa loại bỏ được hoàn toàn MUI. Tuy nhiên, ảnh hưởng của can thiệp

và nhiễu trong việc dò tìm ở mức ký tự đã được giảm thiểu, dẫn đến hiệu suất vượt

trội.

4.4 Mô hình thực nghiệm và so sánh với hệ thống uplink MIMO MC CDMA

Chúng ta sẽ thực hiện mô phỏng với một hệ thống UPLINK MIMO MC-

CDMA với các dữ liệu khởi tạo như sau:

M = N =2 và 4 khi số người dùng lớn nhất là K = 64.

Sử dụng mã trải phổ gốc Walsh-Hadamard.

Số sóng mang con là L = 64.

Các đường dẫn phân giải Lc = 16.

Mô hình kênh giữa cặp anten thu-phát thứ i và j được mô tả bởi phương trình

sau:

hi , j (n )=∑l=1

Lc

αi , j(l)e− βl

2 δ (n−l)(47)

Trong đó α i , j(l) là phức hợp trung bình không. Hoạt động liên hợp phức và β

là thành phần phân rã theo cấp số nhân và trong mô phỏng này chúng ta chọn β=0.1

. Chúng ta giả thiết rằng thông tin trạng thái kênh hoàn chỉnh có sẵn cả ở bên phát

và bên thu. Để tránh ISI chúng ta cộng thêm mã vòng có cùng chiều dài với thời

gian kênh. Tính toán hoạt động dựa trên BER từ hoạt động của người dùng đơn và

trong các tình huống khác nhau với tiêu chuẩn. Trong hình 6 là so sánh BER của

phương pháp TIC (Total Interference Cancellation) với BER của SVD thông thường

(CSVD) dựa trên phương pháp đa búp sóng, đối với điều chế 16-QAM và J = M =

N = 2. Các kết quả chứng minh cho cả các trường hợp đơn người dùng và tải đầy đủ

(K=64). CSVD không thể loại bỏ MUI (Multiuser Interference) nhưng TIC giảm

thiểu hoàn toàn MUI và BER của nó biểu diễn cho K = 64 tương tự như với K = 1

Hình 7. BER với SNR của phương pháp TIC và CSVD (điều chế 16-QAM,

J=M=N=2)

Kịch bản thực nghiệm với các phương pháp điều chế khác nhau:

Phương pháp điều chế: BPSK, QPSK, 16-QAM, 64-QAM

Môi trường: đơn người dùng và đa người dùng (K=1:64)

J = M = N = 2 (kết quả hình 8)

J = M = N = 4 (kết quả hình 9)

Đánh giá:

Trường hợp đơn người dùng (K=1): BER của TIC và CSVD là như nhau

Đối với TIC thì MUI được loại bỏ hoàn toàn thậm chí dưới điều kiện tải đầy

đủ (K=1:64)

Hình 8. BER và SNR của phương pháp TIC và CSVD (sử dụng điều chế khác

nhau, J=M=N=2)

Hình 9. BER và SNR của phương pháp TIC và CSVD (sử dụng điều chế khác

nhau, J=M=N=4)

Kịch bản thực nghiệm so sánh SC-MMSE và TIC

Hình 10. Bộ thu SC MMSE với ước lượng các luồng dữ liệu song song

Phương pháp điều chế: 16-QAM

Môi trường: đơn người dùng và đa người dùng (K=1:64)

J = 1, J = 2, M = N = 2 (kết quả hình 10)

J = 1, J = 4, M = N = 4 (kết quả hình 11)

Đánh giá:

Phương pháp SC-MMSE làm tốt hơn TIC trong cả trường hợp đơn người

dùng và đa người dùng.

Hình 11. BER của phương pháp TIC và SC-MMSE (điều chế 16-QAM,

M=N=2, J=1, J=2)

Hình 12. BER của phương pháp TIC và SC-MMSE (điều chế 16-QAM,

M=N=4, J=1, J=4)

4.5 Mô hình thực nghiệm và so sánh với hệ thống downlink MIMO MC-

CDMA

Chúng ta xét hệ thống DOWNLINK MIMO MC-CDMA trong môi trường

truyền thông vô tuyến thông minh với các dữ liệu khởi tạo như sau:

J = M = N = 2

Số sóng mang con L = 32

Vector tín hiệu phân bố độc lập với điều chế 16 QAM

Profile trễ công suất hàm mũ với Lc = 8, phân biệt giữa mỗi kênh MIMO lựa

chọn tần số với trạm gốc và mỗi người dùng.

Thành phần suy giảm theo hàm mũ giả thiết là β = 0.1

Hai bộ thu đề xuất là CI-TIC và CI-SC-MMSE

Các mã sử dụng khai triển để so sánh HW và CI

Việc đánh giá hiệu suất thực hiện dựa trên BER

Các kiến trúc triển khai mã CI:

Hình 13. Kiến trúc máy phát triển khai mã CI cho MC-CDMA

Hình 14. Kiến trúc máy thu triển khai mã CI cho MC-CDMA

Trong mô hình đầu tiên, chúng ta sẽ so sánh bốn phương pháp CI-TIC, HW-

TIC, CI-SC-MMSE, và HW-SC-MMSE với các tham số tính toán:

P = 8 sóng mang con phân bố cho các người dùng sơ cấp

Số song mang con hoạt động I = L – P = 24

Do vậy khi tải đầy đủ, chúng ta có K = I = 24 người dùng hoạt động

Từ kết quả trên hình 15, chúng ta thấy rằng các bộ thu TIC (CI-TIC và HW-

TIC) đã loại bỏ hoàn toàn MUI, tuy nhiên hiệu suất bị suy giảm do trị đơn nhỏ của

kênh. Các bộ thu SC-MMSE đã giải quyết được hạn chế này và còn cho thấy hiệu

suất vượt trội cả trong trường hợp đơn người dùng và tải đầy đủ.

Hình 15. BER và SNR đối với các phương pháp TIC và SC MMSE khi I = 24

Chúng ta xét đến mô hình thứ 2 (kết quả trên hình 16) với các tham số tính

toán như sau:

P = 9 sóng mang bị ngưng hoạt động

NI = 46 không phải là bội số của 4, do vậy mã HW không có tính trực giao

nên xuất hiện sai số lớn tại BER = 10-2 đối với HW-TIC. Nhưng CI-TIC vẫn

duy trì được khả năng loại bỏ MUI do sử dụng mã CI (Mã giao thoa sóng

mang con). Đối với các bộ SC-MMSE thì hiệu suất là như nhau trong trường

hợp đơn người dùng, nhưng trong môi trường tải đầy đủ HW-SC-MMSE bị

suy giảm 5 dB tại BER = 10-2 so với CI-SC-MMSE, và HW-SC-MMSE cũng

không bị lỗi như HW-TIC. Điều đó cho thấy các bộ thu SC-MMSE vượt trội

hơn hẳn so với các bộ thu TIC đối với MUI thậm chí ngay cả khi không có

tính trực giao.

Hình 16. BER và SNR đối với các phương pháp TIC và SC MMSE khi I = 23

Chúng ta xét mô hình thứ ba (kết quả trên hình 17) khi số sóng mang con bị

ngưng hoạt động tăng lên:

P = 21, do vậy chỉ có I = 11 sóng mang con hoạt động.

Trong trường hợp này chiều dài mã NI = 22 không phải là bộ số của 4

So sánh kết quả trên hình 17 và hình 18, chúng ta thấy rằng hiệu suất của các

bộ thu CI-TIC là thấp hơn và chỉ có SNR là cao.

Tuy nhiên nhìn vào kết quả này, chúng ta thấy rằng hiệu suất CI-TIC không

phục thuộc vào số sóng mang con hoạt động, còn hiệu suất BER của các bộ

thu SC-MMSE phụ thuộc vào số sóng mang con hoạt động. Hiệu suất của CI

SC-MMSE và HW-SC-MMSE bị suy giảm 5 dB tại BER = 10-4 trong trường

hợp tải đầy đủ.

Hình 18. BER và SNR đối với các phương pháp CI-TIC và SC-MMSE khi I

= 11

4.6 Đánh giá hệ thống MIMO sử dụng phân tích SVD

Ở phần thực nghiệm này, chúng ta khảo sát một môi trường thông tin di động

có mức độ phân tán cao đối với kênh MIMO nt x nr (nt-anten phát và nr-anten thu)

để đánh giá dung lượng của hệ thống MIMO sử dụng phân tích SVD (kết quả hình

19). Và bên cạnh đó khảo sát kết quả của hàm mật độ xác xuất (Probability density

function-PDF) để đánh giá dung lượng hệ thống MIMO trong cả hai trường hợp

tăng số lượng máy phát và máy thu (kết quả hình 20).

Hình 19. Dung lượng hệ thống MIMO sử dụng phân tích SVD

Hình 20. Phân bố hàm mật độ xác suất (PDF) cho hệ thống MIMO sử dụng

phân tích SVD

Nhận xét: chúng ta dễ dàng thấy rằng dung lượng hệ thống MIMO tăng lên khi số

lượng máy phát và máy thu tăng lên, đồng thời phân bố công suất cũng tăng theo.

V. KẾT LUẬN

MAI/CSI, MUI, và mất tính trực giao mã trải phổ để ngưng hoạt động một số

sóng mang con đang là thách thức hàng đầu đối với các hệ thống MIMO MC-

CDMA. Bài báo này đã trình bày các bộ thu dựa trên SVD đối với uplink MIMO

MC-CDMA và downlink MIMO MC-CDMA trong môi trường truyền phát vô

tuyến thông minh. Đầu tiên, trên hệ thống uplink MIMO MC-CDMA chúng ta đã

thấy rõ sự vượt trội của phương pháp đề xuất SC-MMSE so với TIC trong cả hai

trường hợp đơn người và đa người dùng trong việc loại bỏ MAI/CSI, MUI và đảm

bảo hiệu suất của hệ thống. Đối với hệ thống downlimk MIMO MC-CDMA được

xét trong môi trường truyền thông vô tuyến thông minh, các bộ thu đề xuất là CI-

TIC và CI-SC-MMSE đã cho thấy khả năng loại bỏ MAI/CSI và MUI rất tốt, tuy

nhiên CI-TIC thì gặp hạn chế là khuếch đại công suất nhiễu và bị suy giảm hiệu suất

đối với các trị đơn nhỏ; nhưng CI-SC-MMSE đã khắc phục được hạn chế đó và còn

cho thấy sự vượt trội về mặt hiệu suất. Từ các nhận xét thực nghiệm, chúng ta thấy

rằng hệ thống MC-CDMA có khả năng thực thi cao và đáp ứng được số lượng thuê

bao lớn với các tiêu chí chất lượng cao.

VI. HƯỚNG NGHIÊN CỨU TRONG TƯƠNG LAI

Từ kết quả nghiên này trong bài báo này, chúng ta thấy rằng tiềm năng phát

triển của hệ thống MIMO nói chung là rất khả quan và đối với MIMO MC-CDMA

là hoàn toàn khả thi trong thực tế. Do đó, trong tương lai, cần quan tâm nghiên cứu

thêm các giải pháp kết hợp để nâng cao chất lượng hệ thống hơn nữa (lọc Kalman,

ước lượng kênh với bộ cân bằng MMSE, SVD đa tuyến tính, …v..v), làm giảm độ

phức tạp của MC-CDMA với MMSEC, hướng tới tính hiệu quả về mặt kinh tế khi

triển khai hệ thống.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] T. Weiss and F. Jondral, "Spectrum pooling: an innovative strategy for the

enhancement of spectrum efficiency," IEEE Commun. Mag., vol. 42, pp. 8-14,

March 2004.

[2] M. Vehkapera, D. Tujkovic, Z. Li and M. Juntti, "Receiver design for Technol.,

vol. 54, No. 3, pp. 1042 - 1055, May 2005.

[3] H. Zamiri-Jafarian, M. Rajabzadeh, ”SVD-based receiver for downlink MIMO

MC-CDMA systems,” IEEE ICC, June 2009, pp. 1-5. MIMO MC-CDMA systems,"

,” in Proc. IEEE VTC, May 2008, pp.1271-1275.

[5] Z. Wu, P. Ratazzi, V. D. Chakravarthy and Lang Hong, "Performance

evaluation of adaptive non-contiguous MC-CDMA and non-contiguous CI/MC-

CDMA for dynamic spectrum access", IEEE CrownCom, May 2008, pp.1-6.

[6] R. Rajbanshi, et al., “Quantitative comparison of agile modulation techniques

for cognitive radio transceivers,” IEEE CCNC, Jan. 2007, pp

[7] B. Natarajan, C. R. Nassar, M. Michelini, and Z. Wu, “High- performance

MC-CDMA via carrier interferometry codes,” IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 50,

no. 6, pp. 1344–1353, Nov. 2001.

[8] M. Juntti, M. Vehkapera, J. Leinonen, Zexian Li and D. Tujkovic,

"MIMO MC-CDMA communications for future cellular systems," IEEE Commun.

Mag., vol. 43, No. 2, pp. 118-124, Feb. 2005.

[9] N. Benvenuto, P. Bisaglia, G. Carnevale, D. Bornancin, “SIC-VBLAST

receiver for coded uplink MIMO MC-CDMA systems,” IEEE PIMRC, Sept. 2005,

pp. 2410-2414

[10] X. Qiao, W. Yang, W. Liu, “Iteratative soft interference cancellation for

uplink turbo-coded MIMO MC-CDMA system,” IEEE WiCOM, Sept.

2007, pp. 113-117