Dung Lượng Của Hệ Thống Khi Có Csi

5.4.2. Dung lượng của hệ thống khi có CSI

Hình 5.9 mô tả dung lượng của hệ thống khi thông tin kênh truyền được biết tại cả bên phát và bên thu với các thông số:

- Số anten phát và thu: có các trường hợp SISO (1x1), SIMO (1x2) MISO (2x1) và MIMO (2x2, 4x4, 8x8).

- Tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR: SNR= -20 đến 20.

- Dung lượng của từng hệ thống được lặp lại 104 lần, sau đó tính dung lượng trung bình để vẽ.

Hình 5.9. Dung lượng của hệ thống khi có CSI

Nhận xét:

Hình 5.9 cho ta thấy dung lượng của hệ thống MIMO 2x2 tăng lên so với các hệ thống SISO, MISO, SIMO. Xét tại SNR = 10, ta thấy, dung lượng của hệ thống MIMO 2x2 = 23.9889 tăng 12.0492 so với hệ thống SISO = 11.9397 và tăng 10.0855 so với hệ thống MISO=13.9034 và tăng 10.0443 so với hệ thống SIMO = 13.9889. Trong khi đó, hệ thống MIMO 4x4 = 48.2890 tăng gấp đôi so với hệ thống MIMO 2x2 và hệ thống MIMO 8x8 = 97.3480 tăng gấp 4 so với hệ thống MIMO 2x2. Vậy tốc độ tăng dung lượng tỷ lệ thuận với việc tăng số lượng anten phát và thu.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 97 trang tài liệu này.

Ta xét tại SNR = 10 và SNR = 20, ta thấy, tại SNR = 20 dung lượng của hệ thống SISO = , tại SNR = 10 dung lượng của hệ thống MIMO 2x2 = . như vậy, dung lượng của hệ thống MIMO 2x2 lớn hơn so với hệ thống SISO mặc dù công suất chỉ bằng một nửa so với SISO. Và trong các trường hợp MIMO thì trường hợp nào có càng nhiều số

anten thu phát thì dung lượng càng lớn. Tuy nhiên, khi tăng số anten thì chi phí cũng tăng theo. Do đó, tùy thuộc vào yêu cầu về dung lượng mà người ta sử dụng số anten thu phát phù hợp như 2x2, 4x4 hay 8x8.

Xét hệ thống MIMO 4x4 trong hai trường hợp tại SNR = 20 ta thấy. dung lượng trong trường hợp không có CSI là 22 trong khi đó trong trường hợp có CSI là 60 gần gấp 3 lần so với trường hợp đầu. Do đó, dung lượng của hệ thống không những phụ thuộc vào sự phân tập (tăng số lượng anten phát và thu) mà còn phụ thuộc vào khả năng thích ứng kênh truyền vô tuyến bằng cách sử dụng các thông tin phản hồi. nhờ các thông tin kênh truyền phản hối về bên phát mà công suất phát trên từng anten thay đổi theo chất lượng kênh truyền dẫn đến dung lượng kênh truyền thay đổi đáng kể.

Tóm lại, hệ thống MIMO cải thiện dung lượng đáng kể so với hệ thống SISO, MISO, SIMO. Trong hệ thống MIMO, dung lượng của hệ thống tăng theo việc tăng số lượng anten thu phát. Dung lượng của hệ thống không chỉ tăng theo sự phân tập anten mà còn do thông tin phản hồi từ kênh truyền cho bên phát. Ngoài ra, hệ thống MIMO cũng giúp cải thiện công suất phát của tín hiệu. công suất của hệ thống MIMO chỉ bằng một nửa hệ thống SISO nhưng dung lượng cũng lớn hơn hệ thống SISO.

5.5. Giảm PAPR dùng phương pháp PTS

PAPR là một nhược điểm của hệ thống OFDM. Nếu PAPR tăng sẽ làm tăng công suất phát, dẫn đến tăng giá thành sử dụng. Do đó, ta phải giảm PAPR.

Hình 5.10. PAPR của hệ thống OFDM dùng PTS

Nhận xét:

Hình 5.10 mô tả PAPR của hệ thống khi dùng phương pháp giảm PAPR PTS. Với các thông số:

- Chiều dài của FFT là 256.

- Hệ số quá mẫu là 4.

- Số khối con là 1, 2, 4, 8, 16.

- Điều chế dạng 16-QAM.

Chúng ta đánh giá PAPR bằng đơn vị dB trên trục x và CCDF (complementary Cunulative Distribution Function) trên trục y, dùng để đánh giá chất lượng của kỹ thuật PTS với số lượng các khối con khác nhau. Với 𝐶𝐶𝐷𝐹 = 𝑃𝑟{𝑃𝐴𝑃𝑅 > 𝑃𝐴𝑃𝑅0}

Quan sát hình 5.5 ta thấy CCDF của PAPR của hệ thống dùng PTS thấp hơn so

với OFDM không dùng PTS. Ở xác suất 10−3 PAPR của hệ thống OFDM là 10.95, PAPR của hệ thống OFDM dùng PTS chia 2 khối con là 9.95, PTS chia 4 khối con là 8.95, PTS chia 8 khối con là 8.25, và PTS chia 16 khối con là 7.65. Vậy, khi ta chia số khối con càng nhiều thì PAPR của hệ thống sẽ càng giảm.

Từ kết quả mô phỏng ta có thể ứng dụng kỹ thuật PTS vào hệ thống OFDM có giá trị PAPR phù hợp nhất. Việc giảm PAPR của hệ thống dẫn đến lợi về công suất phát sẽ làm tăng hiệu quả sử dụng.

CHƯƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

6.1. Kết luận

Kỹ thuật OFDM đã có từ lâu, là nền tảng cho các hệ thống đa sóng mang và được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống truyền hình, mạng cục bộ…Cấu trúc MIMO chỉ mới được nghiên cứu gần đây khi các nhà khoa học thấy được tìm năng to lớn của nó. Kết hợp các ưu điểm của chúng, hệ thống MIMO – OFDM hứa hẹn là nền tảng cho hệ thống thôn tin di động thế hệ tư 4G trong tương lai. Do đó, ngày càng có nhiều đề xuất về các cấu trúc kết hợp MIMO – OFDM khác nhau cùng các phương án đề xuất cải tiến chất lượng, mục đích có thể đưa vào ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống. Với đề tài “Tìm hiểu mô phỏng hệt hống MIMO – OFDM và đánh giá chất lượng hệ thống” đã trình bày một cách tổng quát về công nghệ MIMO – OFDM và mô phỏng hệ thống MIMO – OFDM tính BER để đánh giá chất lượng hệ thống.

MIMO – OFDM đang được ứng dụng trong nhiều hệ thống thông tin di động vì nó mở rộng băng thông và tăng tốc độ dữ liệu lên nhiều lần, nâng cao chất lượng tín hiệu. Hiện nay, MIMO-OFDM đang là cơ sở cho chuẩn IEEE 802.11n, đây là chuẩn mới cho hệ thống WIFI vừa hỗ trợ các chuẩn cũ vừa có tính năng ưu việt hơn hẳn, như hỗ trợ liên lạc giọng nói, trao đổi hình ảnh, video với chất lượng cao. MIMO – OFDM còn được áp dụng trong hệ thống WIMAX, hiện nay và trong một tương lai không xa nữa công nghệ này sẽ được áp dụng rộng rãi và đem lại các tiến bộ vượt bậc trong thông tin liên lạc không dây của nhân loại.

6.2. Hướng phát triển đề tài

Nhiều hướng phát triển mở ra cho các nghiên cứu về hệ thống MIMO – OFDM. Trước hết là phát triển các bộ thu ở máy thu có hiểu quả tối ưu. Bộ thu mã turbo lặp cũng được nhiều sự quan tâm cho một giải pháp tách sóng tối ưu.

Ngoài ra, các vấn đề khắc phục fading Rayleigh đa đường luôn tồn tại trong mỗi hệ thống. Có thể kết hợp STBC và mã hóa sửa lỗi Trellis để tạo thành một cấu trúc mới STTC(Space Time Trellis Coding) có nhiều ưu điểm. cấu trúc mới này đòi hỏi có bộ thu phức tạp hơn nhưng BER hệ thóng thì cải thiện đáng kể.

Ta có thể nghiên cứu thêm các hệ thống MIMO – OFDM với số anten phát và thu lớn hơn, như hệ thống 3x4, 4x4, 8x8,.. Nhưng số anten tăng cũng nảy sinh vấn đề cần giải quyết đó là : sự phức tạp trong bộ thu tín hiệu, làm cho các phép tính có độ khó cao, thiết bị cồng kềnh, giá thành cao. Tuy nhiên gần đây, với các phát minh bộ xử

lí tín hiệu số giá rẻ, các bộ xử lý đa năng, các thuật toán xử lý tín hiệu mới, điều này sẽ giúp thiết bị MIMO – OFDM gọn gàng hơn và sẽ được đưa vào áp dụng rộng rãi trong thực tế. Với những ưu điểm về mặt kỹ thuật và sự hỗ trợ của các phát minh mới, côn nghệ MIMO – OFDM sẽ là một trong những công nghệ hàng đầu sẽ được áp dụng trong hệ thống thông tin di động thế hệ mới như NGN, 4G…vv.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. TS.Phan Hồng Phương, KS.Lâm Chi Thương, “Kỹ thuật phân tập anten trong cải thiện dung lượng hệ thống MIMO”.

[2]. Phạm Hồng Liên, Đăng Ngọc Khoa, Trần Thanh Phương, “Matlab và ứng dụng trong Viễn Thông”, Nhà xuất bản Đại Học quốc gia thành phố Hồ Chí Minh- 2006.

[3]. Ths Nguyễn Anh Tuấn, “Phương pháp mã hóa không gian thời gian trong các hệ thống MIMO và một số hướng nghiên cứu”, bài báo trình tại hội nghị khoa học lần thứ VI.

[4]. ThS.Lê Văn Ninh, TS.Nguyễn Viết Kính, “Đồng bộ tần số trong miền tần số cho OFDM”, bài báo khoa học.

[5]. Ths.Nguyễn Ngọc Tiến, “Một số vấn đề kỹ thuật trong hệ thống OFDM”, Tạp chí bưu chính Viễn Thông và Công nghệ thông tin, 29/'09/2003.

[6]. TS. Phạm Hồng Liên, Đặng Ngọc Khoa - Trần Thanh Phương “Matlab & Ứng dụng trong viễn thông”

[7]. Đồ án “Tìm hiểu và mô phỏng hệ thống MIMO-OFDM” của Nguyễn Vũ Quỳnh Anh.

[8]. Luận văn thạc sĩ khoa học “Hệ thống MIMO-OFDM & Khả năng ứng dụng trong thông tin di động” của Phạm Văn Chính.

[9]. Đồ án tốt nghiệp “Kỹ thuật MIMO và đánh giá chất lượng hệ thống” của Tống Xuân Nghĩ.

[10]. http://doc.edu.vn

[11]. http://kilobooks.com

1. Giảm PAPR dùng PTS

PHỤ LỤC

function p_papr_Callback(hObject, eventdata, handles)

% hObject handle to p_papr (see GCBO)

% eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB

% handles structure with handles and user data (see GUIDATA)

% compare_CCDF_PTS.m clear, f2=figure(2), clf

N=256; Nos=4; NNos=N*Nos; % kich thuoc FFT va he so qua mau b=4; M=2^b; % so bits/QAM symbol

Nsbs=[1,2,4,8,16]; gss=['*', 'o', 'd', 's', '+']; %so khoi con

color = ['c';'r';'g';'k';'b'];

dBs = [4:0.1:11]; dBcs = dBs+(dBs(2)-dBs(1))/2;

Nblk = 3000; % so khoi OFDM cho iteration rand('twister',5489); randn('state',0);

CCDF_OFDMa = CCDF_OFDMA(N,Nos,b,dBs,Nblk);

semilogy(dBs,CCDF_OFDMa,'ko-'), hold on for k = 1:length(Nsbs)

Nsb=Nsbs(k); str(k,:)=sprintf('so khoi con=%2d',Nsb); CCDF=CCDF_PTS(N,Nos,Nsb,b,dBs,Nblk); semilogy(dBs,CCDF,['-' gss(k) color(k,:)] )

end

legend('khong dung PTS', str(1,:),str(2,:),str(3,:),str(4,:),str(5,:)) axis([dBs([1 end]) 1e-3 1]); grid on;

set(f2,'color',[1 1 1])

title([num2str(M),'-QAM CCDF cua tin hieu OFDM dung PTS']); xlabel('PAPR_0[dB]'); ylabel('CCDF');

function CCDF=CCDF_OFDMA(N,Nos,b,dBs,Nblk)

% CCDF cua tin hieu OFDM khong dung ky thuat giam pha

% N : tong so song mang con (mac dinh la 256)

% Nos : Oversampling factor (4 by default)

% b : so bits/QAM symbol

% dBs : dB vector

% Nblk : so luong khoi OFDM cho iteration NNos = N*Nos;

M=2^b; Es=1; A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); % he so chuan hoa cho M-QAM mod_object=modem.qammod('M',M,'SymbolOrder','gray');

for nblk=1:Nblk

mod_sym = A*modulate(mod_object,randint(1,N,M)); [Nr,Nc]=size(mod_sym); zero_pad_sym=zeros(Nr,Nc*Nos);

for k=1:Nr % zero padding cho qua mau zero_pad_sym(k,1:Nos:Nc*Nos)=mod_sym(k,:); end

ifft_sym=ifft(zero_pad_sym,NNos); sym_pow=abs(ifft_sym).^2;

mean_pow(nblk)=mean(sym_pow); max_pow(nblk)=max(sym_pow); end

PAPR=max_pow./mean_pow; PAPRdB=10*log10(PAPR); dBcs = dBs + (dBs(2)-dBs(1))/2;

count = 0; N_bins = hist(PAPRdB,dBcs);

for i=length(dBs):-1:1, count=count+N_bins(i); CCDF(i)=count/Nblk; end

function CCDF=CCDF_PTS(N,Nos,Nsb,b,dBs,Nblk)

% CCDFcua tin hieu OFDM dung ki thuat PTS (Partial Transmit Sequence).

% N : so song mang con

% Nos : he so qua mau

% Nsb : so luong khoi con

% b : so luong bit/ky hieu QAM

% dBs : dB vector, Nblk: so luong khoi OFDM cho iteration NNos = N*Nos; % kich thuoc FFT

M=2^b; Es=1; A=sqrt(3/2/(M-1)*Es); % he so chuan hoa cho M-QAM mod_object=modem.qammod('M',M,'SymbolOrder','gray');

for nblk=1:Nblk

w = ones(1,Nsb); % he so pha

mod_sym = A*modulate(mod_object,randint(1,N,M)); % 2^b-QAM [Nr,Nc] = size(mod_sym);

zero_pad_sym = zeros(Nr,Nc*Nos);

for k=1:Nr % zero padding cho qua mau