LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết khoa học trình bày luận án kết nghiên cứu thân suốt thời gian làm nghiên cứu sinh chưa xuất công bố tác giả khác Các kết đạt xác trung thực Tác giả luận án Nguyễn Thu Nga LỜI CẢM ƠN Trước hết, xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến PGS TS Nguyễn Văn Đức trực tiếp hướng dẫn khoa học hỗ trợ mặt để hoàn thành luận án sau bốn năm làm nghiên cứu Tôi bày tỏ lòng biết ơn đến Viện Điện tử-Viễn thông Viện Đào tạo Sau Đại học, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội cho môi trường học tập nghiên cứu Xin cám ơn thầy cô, anh chị, bạn đồng nghiệp em sinh viên hỗ trợ nghiên cứu học thuật công tác chuyên môn Tôi xin cám ơn tất anh chị em nghiên cứu sinh thuộc Viện Điện tử-Viễn thông chia sẻ với kinh nghiệm quý báu học tập, nghiên cứu đăng Cuối cùng, xin dành lời cám ơn yêu thương đến gia đình Sự động viên, giúp đỡ hi sinh, nhẫn nại họ động lực mạnh mẽ giúp vượt qua khó khăn để hoàn thành luận án Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 15 tháng năm 2016 Tác giả luận án Nguyễn Thu Nga Mục lục LỜI MỞ ĐẦU 14 1.1 Bối cảnh nghiên cứu 14 1.2 Lí lựa chọn đề tài 15 1.3 Mục tiêu nghiên cứu luận án 20 1.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu mô hình kênh MIMO ảnh hưởng đặc tính tương quan không gian kênh truyền đến chất lượng hệ thống MIMO-OFDMA 21 1.5 Các vấn đề giải luận án 23 1.6 Những giới hạn nghiên cứu luận án 26 1.7 Phương pháp nghiên cứu 27 1.8 Bố cục luận án 27 CHƢƠNG PHÂN TÍCH ĐẶC TÍNH TƢƠNG QUAN KHÔNG GIAN VÀ CÁC PHƢƠNG PHÁP PHỎNG TẠO KÊNH MIMO 29 1.1 Biểu diễn toán học ma trận tương quan kênh MIMO 29 1.2 Các phương pháp tạo kênh MIMO 31 1.2.1 Mô hình kênh hình học tán xạ vòng tròn Onering 31 1.2.2 Mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM 34 1.2.2.1 Các tham số mô hình SCM theo 3GPP 36 1.2.2.2 Các môi trường truyền SCM .36 1.2.2.3 Thiết lập hệ số kênh truyền 37 1.3 Đặc tính tương quan không gian mô hình tham số đo đạc không gian SCM hệ thống 2 MIMO 38 1.3.1 Mô hình kênh truyền tín hiệu tầm nhìn thẳng NLOS 38 1.3.1.1 Đặc tính hàm tương quan không gian bên thu theo phân bố góc AoA 43 1.3.1.2 Đặc tính hàm tương quan không gian bên phát theo phân bố góc AoD .45 1.3.1.3 Hàm tương quan không gian hai chiều tín hiệu tầm nhìn thẳng 46 1.3.1.4 Đặc tính hàm tự tương quan thời gian TCF .47 1.3.1.5 Đặc tính hàm tương quan tần số FCF 48 1.3.2 Mô hình kênh truyền có tín hiệu tầm nhìn thẳng LOS 49 1.3.2.1 Đặc tính hàm tương quan không gian bên thu theo phân bố góc AoA 53 1.3.2.2 Đặc tính hàm tương quan không gian bên phát theo phân bố góc AoD .54 1.3.2.3 Hàm tương quan không gian hai chiều có tín hiệu tầm nhìn thẳng .55 1.4 So sánh đặc tính tương quan không gian mô hình kênh không gian SCM mô hình kênh hình học vòng tròn Onering chuẩn LTE-A 56 1.5 Kết luận chương 69 CHƢƠNG ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA ĐẶC TÍNH TƢƠNG QUAN KHÔNG GIAN ĐỐI VỚI HỆ THỐNG MIMO-OFDM DỰA TRÊN CÁC MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN 72 2.1 Hệ thống MIMO-OFDM cho kênh đường xuống LTE-A 72 2.2 Các kỹ thuật mã hóa xử lý tín hiệu cho hệ thống MIMO-OFDM 75 2.2.1 Mã khối không gian thời gian (STBC) 75 2.2.2 Kỹ thuật xử lý tín hiệu không gian thời gian VBLAST 76 2.2.3 Mã khối tần số không gian (SFBC) 76 2.3 Ảnh hưởng đặc tính tương quan không gian lên hệ thống MIMO-OFDM 78 2.3.1 Mô hình kênh không gian SCM tín hiệu tầm nhìn thẳng NLOS 78 2.3.1.1 Kết mô bên thu sử dụng cân ZF 78 2.3.1.2 Kết mô bên thu sử dụng cân MMSE 84 2.3.2 Mô hình kênh không gian SCM có tín hiệu tầm nhìn thẳng LOS 89 2.3.3 Mô hình kênh hình học vòng tròn Onering- NLOS 90 2.4 Kết luận chương 91 CHƢƠNG ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG THUẬT TOÁN TRIỆT NHIỄU VBLAST-ZF TRÊN CÁC MÔ HÌNH KÊNH TƢƠNG QUAN KHÔNG GIAN MIMO – OFDMA 93 3.1 Hệ thống MIMO-OFDMA anten phát anten thu 93 3.2 Kỹ thuật cấp phát kênh động - Dynamic Channel Allocation (DCA) 96 3.3 Thuật toán khôi phục liệu 96 3.3.1 Thuật toán khôi phục liệu VBLAST-ZF 96 3.3.2 Thuật toán khôi phục liệu VBLAST-MMSE 97 3.4 Đánh giá hiệu thuật toán VBLAST-ZF mô hình kênh tương quan Monte Carlo 98 3.5 Đánh giá hiệu thuật toán VBLAST-ZF mô hình kênh Onering chuẩn LTE-A 102 3.6 Đánh giá hiệu thuật toán VBLAST-ZF mô hình kênh SCM chuẩn LTE-A 104 3.7 Kết luận chương 108 CHƢƠNG ĐỀ XUẤT SỬ DỤNG TỔ HỢP MÃ HÓA SFBC-MMSE DỰA TRÊN ĐẶC TÍNH TƢƠNG QUAN KHÔNG GIAN MIMO-OFDMA 109 4.1 Đánh giá hiệu tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF mô hình SCM 110 4.1.1 Kết mô mô hình kênh SCM - NLOS 110 4.1.2 Kết mô mô hình kênh SCM - LOS 114 4.2 Đề xuất sử dụng tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống đa truy nhập MIMOOFDMA kết hợp phương pháp cấp phát kênh động mô hình kênh không gian SCM –NLOS 115 4.3 Đề xuất sử dụng tổ hợp SFBC-MMSE cho hệ thống đa truy nhập MIMOOFDMA kết hợp phương pháp cấp phát kênh động mô hình kênh hình học vòng tròn 121 4.4 Kết luận chương 123 KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 124 Hình Những hướng nghiên cứu lớp vật lý lớp MAC MIMO-OFDM 16 Hình Mô hình kênh theo L.Schumacher, 2002 [79] 17 Hình Mô hình kênh theo M.Patzold, 2002 [73] 18 Hình Hướng tiếp cận nghiên cứu luận án 21 Hình Cách đánh giá hiệu hệ thống luận án 24 Hình 1.1 Mô tả mô hình kênh MIMO đường xuống 29 Hình 1.2 Mô hình kênh tán xạ vòng tròn Onering [99] 32 Hình 1.3 Tương quan không gian bên MS mô hình Onering 34 Hình 1.4 Tương quan không gian bên BS mô hình Onering 34 Hình 1.5 Thông số góc mô hình SCM [1] 35 Hình 1.6 Hàm rời rạc kênh theo 3GPP [1] 40 Hình 1.7 Hàm rời rạc kênh nội suy thực mô 40 Hình 1.8 Hàm tự tương quan thời gian TCF 40 Hình 1.9 Hàm tương quan tần số FCF 40 Hình 1.10 Hàm tương quan không gian chéo 41 Hình 1.11 Hàm tương quan không gian chéo 41 Hình 1.12 Hàm tương quan không gian chéo 41 Hình 1.13 Hàm tương quan không gian chéo 41 Hình 1.14 Hàm tương quan không gian chéo bên MS luận án 42 Hình 1.15 Hàm tương quan không gian chéo bên MS Cheng-Xiang [16] 42 Hình 1.16 Tương quan không gian bên thu 44 Hình 1.17 Tương quan không gian bên phát ( 46 Hình 1.18 Tương quan không gian chéo chiều SCM - NLOS vùng ngoại ô 46 Hình 1.19 Hàm tự tương quan thời gian theo hàm phân bố 47 Hình 1.20 Hàm FCF mô hình Onering 48 Hình 1.21 Hàm FCF mô hình SCM 48 Hình 1.22 Mô hình tín hiệu cho kênh MIMO Rice fading 49 Hình 1.23 Hàm CCF SCM - LOS 52 Hình 1.24 Hàm CCF SCM - LOS 52 Hình 1.25 Hàm CCF SCM - LOS 52 Hình 1.26 Hàm CCF SCM - LOS 52 Hình 1.27 Tương quan không gian bên thu (LOS) 54 Hình 1.28 Tương quan không gian bên phát (LOS) 55 Hình 1.29 Tương quan không gian ) 56 Hình 1.30 Tương quan không gian ) 56 Hình 1.31 Tương quan không gian ) 56 Hình 1.32 Hàm không gian hai chiều mô hình Onering 57 Hình 1.33 Hàm không gian hai chiều mô hình SCM 57 Hình 1.34 Hàm thông số kênh theo chuẩn LTE- EVA -5MHz 58 Hình 1.35 Mô hình Onering trường hợp đặc biệt 59 Hình 1.36 Hàm tương quan không gian chéo 61 Hình 1.37 Hàm tương quan không gian chéo 61 Hình 1.38 Hàm tương quan không gian chéo 61 Hình 1.39 Hàm tương quan không gian chéo 61 Hình 1.40 Mô hình hình học anten di chuyển 62 Hình 1.41 Bố trí anten BS MS vuông góc phương ngang 62 Hình 1.42 Tương quan bên BS 63 Hình 1.43 Tương quan bên MS 63 Hình 1.44 Bố trí anten BS vuông góc phương ngang, MS nghiêng 45o 63 Hình 1.45 Tương quan bên BS 63 Hình 1.46 Tương quan bên MS 63 Hình 1.47 Bố trí anten BS vuông góc phương ngang, MS nghiêng 60 o 63 Hình 1.48 Tương quan bên BS 64 Hình 1.49 Tương quan bên MS 64 o Hình 1.50 Bố trí anten BS MS nghiêng góc 30 phương ngang 64 Hình 1.51 Tương quan bên BS 65 Hình 1.52 Tương quan bên MS 65 Hình 1.53 Bố trí anten BS MS nghiêng góc 60o phương ngang 65 Hình 1.54 Tương quan bên BS 65 Hình 1.55 Tương quan bên MS 65 o Hình 1.56 Bố trí anten BS nghiêng góc 30 MS vuông góc phương ngang 65 Hình 1.57 Tương quan BS 66 Hình 1.58 Tương quan MS 66 Hình 2.1 Hệ thống phát – thu MIMO-OFDM 73 Hình 2.2 Mã hóa khối STBC 75 Hình 2.3 Kỹ thuật xử lý tín hiệu không gian thời gian VBLAST 76 Hình 2.4 Mã khối SFBC 77 Hình 2.5 SFBC – ZF- vùng ngoại ô 79 Hình 2.6 VBLAST– ZF- vùng ngoại ô 79 Hình 2.7 STBC - ZF- vùng ngoại ô 80 Hình 2.8 So sánh ZF- vùng ngoại ô 80 Hình 2.9 SER STBC – ZF- đô thị lớn 81 Hình 2.10 SER SFBC– ZF- đô thị lớn 81 Hình 2.11 SER củaVBLAST-ZF- đô thị lớn 81 Hình 2.12 So sánh mã ZF- đô thị lớn 81 Hình 2.13 SER SFBC-ZF- đô thị nhỏ 82 Hình 2.14 SER STBC-ZF- đô thị nhỏ 82 Hình 2.15 VBLAST–ZF- đô thị nhỏ 82 Hình 2.16 So sánh mã ZF- đô thị nhỏ 82 Hình 2.17 Vùng ngoại ô (NLOS) 84 Hình 2.18 Vùng Ngoai ô (NLOS) 84 Hình 2.19 MMSE – Đô thị lớn (NLOS) 85 Hình 2.20 MMSE – Đô thị nhỏ (NLOS) 85 Hình 2.21 Kênh giả định (i) 87 Hình 2.22 Kênh giả định (iv) 87 Hình 2.23 Kênh giả định (ii) 88 Hình 2.24 Kênh giả định (iii) 88 Hình 2.25 So sánh mã hóa với ; trải trễ 88 Hình 2.26 So sánh mã hóa với ; trải trễ 88 Hình 2.27 So sánh mã hóa với ; trải trễ 89 Hình 2.28 So sánh mã hóa với ; trải trễ 89 Hình 2.29 So sánh SFBC STBC – ZF mô hình SCM-LOS 90 Hình 2.30 So sánh SFBC STBC – MMSE mô hình SCM-LOS 90 Hình 2.31 So sánh mã – sử dụng ZF mô hình Onering 91 Hình 2.32 So sánh mã – sử dụng MMSE mô hình Onering 91 Hình 3.1 Bộ phát MIMO-OFDMA theo đường lên [18], [42], [65] 94 Hình Bộ thu MIMO-OFDMA theo đường lên [18], [42], [65] 94 Hình 3.3 So sánh phương pháp tách nhiễu 100 Hình 3.4 VBLAST- ZF với hệ số tương quan 100 Hình 3.5 Bộ cân ZF với hệ số tương quan 100 Hình 3.6 Số lượng người dùng- so sánh ZF VBLAST-ZF 100 Hình 3.7 Khái niệm số lượng người sử dụng 100 Hình 3.8 Kí tự khung MAC – so sánh ZF VBLAST-ZF 102 Hình 3.9 Hiệu hệ thống sử dụng ZF mô hình ORM 103 Hình 3.10 Hiệu hệ thống sử dụng VBLAST- ZF mô hình ORM 103 Hình 3.11 Số lượng thuê bao sử dụng thuật toán VBLAST-ZF 103 Hình 3.12 SER ZF ORM 105 Hình 3.13 SER ZF SCM 105 Hình 3.14 SER VBLAST -ZF - ORM 105 Hình 3.15 SER VBLAST -ZF - SCM 105 Hình 3.16 Thuê bao VBLAST-ZF- ORM 106 Hình3.17 Thuê bao VBLAST-ZF- SCM 106 Hình 3.18 VBLAST-ZF mô hình ORM 107 Hình 3.19 VBLAST-ZF mô hình SCM 107 Hình 4.1 SFBC-ZF SFBC-VBLAST-ZF-vùng ngoại ô 110 Hình 4.2 SFBC- ZF SFBC-VBLAST-ZF vùng đô thị lớn 110 Hình 4.3 SFBC- ZF SFBC-VBLAST-ZF- đô thị nhỏ 111 Hình 4.4 SFBC-ZF môi trường với người dùng 111 Hình 4.5 SFBC-VBLAST-ZF môi trường với người dùng 113 Hình 4.6 So sánh thuê bao vùng ngoại ô 113 Hình 4.7 So sánh thuê bao vùng đô thị lớn 113 Hình 4.8 So sánh thuê bao vùng đô thị nhỏ 113 Hình 4.9 SFBC – ZF - LOS đô thị nhỏ 114 Hình 4.10 SFBC-VBLAST -ZF -LOS đô thị nhỏ 114 Hình 4.11 Thuê bao SFBC-ZF - LOS 115 Hình 4.12 Thuê bao SFBC-VBLAST-ZF- LOS 115 Hình 4.13 SFBC-MMSE VBLAST-ZF– vùng ngoại ô 118 Hình 4.14 SFBC-MMSE SFBC-VBLAST-ZF – vùng ngoại ô 118 Hình 4.15 SFBC-MMSE SFBC-VBLAST-ZF – đô thị lớn 118 Hình 4.16 SFBC-MMSE SFBC-VBLAST-ZF – đô thị nhỏ NLOS 118 Hình 4.17 Thuê bao với SFBC-MMSE – Ngoại ô SCM-NLOS không tương quan 119 Hình 4.18 Thuê bao với SFBC-MMSE–Đô thị lớn SCM-NLOS không tương quan 119 Hình 4.19 Thuê bao với SFBC-MMSE–đô thị nhỏ SCM -NLOS không tương quan 119 Hình 4.20 Thuê bao với SFBC-MMSE–ngoại ô SCM -NLOS tương quan 119 Hình 4.21 Thuê bao với SFBC-MMSE–đô thị lớn SCM NLOS tương quan 120 Hình 4.22 Thuê bao với SFBC-MMSE–đô thị nhỏ SCM NLOS tương quan 120 Hình 4.23 Hiệu hệ thống SFBC-MMSE mô hình Onering tương quan 121 Hình 4.24 Thuê bao sử dụng SFBC-MMSE mô hình Onering không tương quan 121 Hình 4.25 Thuê bao sử dụng SFBC-MMSE mô hình Onering tương quan 122 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Tham số mô hình kênh 3GPP [1] 36 Bảng 1.2 Môi trường truyền dẫn [1] 37 Bảng 1.3 Tham số cho tuyến đường truyền dẫn AoD AoA [1] 43 Bảng 1.4 Thông số góc cho môi trường đô thị nhỏ [1] 50 Bảng 1.5 Thông số so sánh hai mô hình theo chuẩn LTE-A 58 Bảng 1.6 Bảng hệ số góc tương đương hai mô hình 60 Bảng 1.7 Bảng tham số góc đầu vào so sánh hai mô hình 67 Bảng 1.8 Phạm vi sử dụng hai phương pháp mô hình kênh 68 Bảng 1.9 Bảng so sánh hai mô hình theo tham số hệ thống 68 Bảng 1.10 Bảng thống kê kết mô chương 71 Bảng 2.1 Tham số hệ thống OFDM chuẩn LTE-A [48], [40] sử dụng luận án 73 Bảng 2.2 Các thông số hệ thống MIMO-OFDM 78 Bảng 2.3 Bảng so sánh SER SNR=20dB môi trường ngoại ô 80 Bảng 2.4 Thống kê kết mô chương 92 Bảng 4.1 Kết SER môi trường Env2 Env3 111 Bảng 4.2 Kết đo hiệu môi trường với số người dùng khác 112 Bảng 4.3 Xác định độ phức tạp thuật toán 116 Bảng 4.4 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-MMSE 117 Bảng 4.5 Tính toán số flop với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF: 117 Bảng 4.6 Tính toán số flop giải thuật VBLAST 117 10 thông tin di động qua hai phƣơng pháp mô hình kênh từ đề xuất cách lựa chọn mô hình kênh theo môi trƣờng truyền dẫn Hai phương pháp mô hình không gian SCM- mô hình tham số đo đạc mô hình hình học vòng tròn Onering so sánh với với chuẩn LTE-A hàm tương quan hệ thống MIMO anten phát anten thu Mô hình Onering mô hình hình học có điểm tán xạ đường truyền nằm vòng tròn bán kính R, vòng tròn phân chia thành đới tán xạ mục đích để tạo thời gian trễ truyền dẫn phù hợp với kết đo dựa mô hình hình học Với mô hình Onering người ta đo giá trị trải trễ đường truyền đưa hàm công suất trễ kênh Từ suy gần điểm tán xạ thiết lập lên vòng tròn tán xạ bán kính R với yêu cầu thực đánh giá đặc tính tương quan không gian cặp anten hai bên phát thu Đặc tính tương quan mô hình vòng tròn Onering hoàn toàn không xác số điều kiện truyền dẫn phải chuyển sang mô hình hình học thay phù hợp với điều kiện truyền dẫn mô hình hai vòng tròn Tworing, mô hình Elipse… Trong đó, với mô hình không gian SCM số lượng đường truyền N có thêm M đường truyền đường truyền để tạo thành cụm tán xạ (clusters) với thông số tương đối lớn Do mô hình không gian SCM có thêm hai bậc tự góc đường truyền thứ m đường truyền thứ n để mô tả điểm tán xạ cụm tán xạ Mặt khác, xét mô hình điểm tán xạ mô hình SCM mô hình đo điểm tán xạ cụm tán xạ đo theo kết đo thực tế môi trường truyền Với mô hình SCM, người ta đo hàm công suất trễ kênh truyền đường truyền sau thực đo điểm tán xạ, góc tán xạ đường truyền thứ m đường truyền thứ n thực đánh giá đặc tính tương quan không gian cặp anten bên phát thu Các hàm tương quan không gian dựa kết đo cho kết xác phù hợp với môi trường khảo sát đo Như vậy, với điều kiện đầu giống hàm tương quan không gian bên phát bên thu hai mô hình SCM vòng tròn tương đối giống Với mô hình Onering, với điều kiện R , ta bớt hai tham số góc bậc tự do, thực đo đổi lại hàm tương quan không xác số điều kiện truyền dẫn phải thay mô hình hình học khác mô hình hai vòng tròn hay mô hình ellipse Với mô hình không gian SCM, phải đo thực tế nên hàm tương quan không gian có xác môi trường đo nhiên mô hình lại mở rộng cho tất môi trường lại 125 Các kết phân tích so sánh hai loại mô hình theo hiểu biết NCS chưa thực nghiên cứu giới Các kết phân tích so sánh giúp nhà khoa học lựa chọn phương pháp mô hình kênh phù hợp cho trường hợp môi trường truyền dẫn Kết luận 1: Các kết mô hai mô hình cho ta tham số tối ưu bên bên phía thiết bị di động MS phía trạm gốc BS sau: Kết luận 2: Khi so sánh với điều kiện kênh truyền, xếp anten so sánh tham số hệ thống đặc tính tương quan hai mô hình gần giống nhau, đặc biệt trường hợp dàn hai anten trạm gốc vuông góc đường nối tâm hai hệ anten Vì trường hợp luận án đề xuất sử dụng mô hình Onering tính chất đơn giản Trong trường hợp anten bên phía trạm gốc dịch chuyển hàm tương quan có dịch chuyển nhau, luận án đề xuất sử dụng mô hình SCM tính chất gần thực tế sử dụng nhiều tham số mô Kết luận 3: Trong trường hợp hai mô hình có điều kiện đầu vào khác tương quan không gian hai mô hình khác nhau, việc chọn lựa mô hình phù hợp theo phân tích ưu nhược điểm mô hình Trong trường hợp truyền tín hiệu thẳng LOS, lúc đường truyền trực tiếp chiếm công suất lớn so với quỹ công suất chung, mô hình Onering phải chuyển sang mô hình hình học khác Bảng 1.8 phân tích khả ứng dụng hai mô hình môi trường 3GPP (Y: sử dụng - N: không sử dụng) Bảng 1.8 Phạm vi sử dụng hai phương pháp mô hình kênh Môi trường Thông số Suburbanmacro Urban macro Urban micro Typical urban SCMNLOS Y Y Y N SCMLOS N N Y N ORNLOS Y Y Y N OR-LOS N N Y N N N N N N N N N Ellipse N N N Tworing N ; R=312m Rural Area ; R= 79.2m Hilly Terrain ; R=2702m Indoor ; R=7.2m Từ phân tích trên, luận án có đưa tổng quát chung so sánh hai mô hình vòng tròn mô hình không gian SCM 126 a So sánh mô hình theo tham số hệ thống cách thay đổi tham số khoảng cách anten hai mô hình thấy hàm tương quan không gian có tính chất giống bảng 1.9 Bảng 1.9 So sánh hai mô hình theo tham số hệ thống Mô hình SCM , , , Mô hình OR Tham thống số hệ Hằng số cho trước Biến ngẫu nhiên tuân Giá trị ngẫu nhiên bảng theo quy luật phân bố xác định b Cách thực hai mô hình Với mô hình Onering việc xây dựng mô hình bắt đầu việc đo giá trị trải trễ đường truyền đưa hàm công suất trễ kênh Từ suy gần điểm tán xạ thiết lập lên vòng tròn tán xạ bán kính R Từ vòng tròn tán xạ bán kính R với điều kiện ta thực đánh giá đặc tính tương quan không gian cặp anten hai bên phát thu Với mô hình SCM, việc xây dựng mô hình bắt đầu việc đo hàm công suất trễ kênh truyền, sau thực đo điểm tán xạ góc tán xạ tuyến con, cuối thực đánh giá đặc tính tương quan không gian cặp anten bên phát thu Các hàm tương quan không gian dựa kết đo cho kết xác phù hợp với môi trường khảo sát đo c Ƣu nhƣợc điểm hai mô hình Onering thực đo điểm tán xạ đổi lại hàm tương quan không xác số điều kiện truyền dẫn phải mở rộng sang mô hình hình học khác Với mô hình không gian SCM, phải đo đạc thực tế nên hàm tương quan không gian có xác môi trường đo nhiên mô hình lại mở rộng cho tất môi trường lại SCM có tham số phức tạp, có nhiều tham số bậc tự so với mô hình vòng tròn, khó có liên kết kết mô phân tích lý thuyết tính toán Đóng góp 2: Dựa kết phân tích lý thuyết đặc tính tƣơng quan không gian kết mô hệ thống thông qua tiêu mô chất lƣợng hệ thống SER, luận án đề xuất tham số khoảng cách anten phát thu cho hệ thống MIMO-OFDM sử dụng kỹ thuật mã hóa kênh khác mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM mô hình kênh hình học tán xạ vòng tròn Onering Các toán tối ưu hệ thống lớp vật lý phức tạp, đưa lời giải tường minh phương pháp giải tích Cách làm thông thường mô vét cạn tất 127 trường hợp để đưa đánh giá xác đáng tin Dựa hệ thống tương quan MIMO-OFDM, trình mã hóa thực kỹ thuật mã hóa xử lý tín hiệu không gian thời gian mã không gian–tần số/thời gian SFBC, STBC hay giải thuật VBLAST kết hợp với cân kênh Với mục đích nâng cao hiệu hệ thống giảm thiểu tỉ lệ lỗi ký tự tín hiệu đường truyền, mã SFBC có ưu so với mã lại Ta thấy hiệu hệ thống cải thiện tăng khoảng cách phần tử anten, đặc biệt bên trạm phát Từ kết mô ta nhận xét rằng, hệ thống MIMO có tương quan hiệu mã SFBC tốt mà STBC SFBC tận dụng đặc tính phân tập miền tần số Vì việc điều chỉnh hệ số tương quan hệ thống MIMO, cụ thể sử dụng tham số tương quan tối ưu ( ) ta lựa chọn SFBC mã bị chịu ảnh hưởng tương quan không gian kỹ thuật mã hóa xử lý tín hiệu hệ thống MIMO-OFDM Bảng 2.4 thống kê lại tham số tổ hợp mã hoá mô chương Do khảo sát tất tham số khoảng cách anten bên phát bên thu nên luận án thực khảo sát với thông số tối ưu trình bày chương Bảng 2.4 Thống kê tham số tổ hợp mã hoá Mô hình khảo sát Mô hình SCM-NLOS Mô hình SCM-LOS Mô hình Onering Tham số khoảng cách anten tối ưu bên phát bên thu Hiệu hệ thống không phụ thuộc vào tương quan không gian Môi trường khảo Ngoại ô, đô thị lớn Đô thị nhỏ Ngoại ô sát đô thị nhỏ Kỹ thuật xử lý tín SFBC, STBC, SFBC, STBC SFBC, STBC, hiệu mã hóa VBLAST VBLAST hệ thống Hiệu hệ thống Mã SFBC Mã SFBC Mã SFBC tốt sử điều kiện tối ưu điều kiện tối ưu điều kiện tối ưu dụng mã hóa khoảng cách anten khoảng cách anten khoảng cách anten bên phát bên thu bên phát bên thu bên phát bên thu Đóng góp 3: Trên sở xem xét giải pháp mã hóa lớp vật lý, luận án xem xét tiếp tác động tƣơng quan không gian lớp MAC hệ thống MIMO-OFDMA cấp phát kênh động Kết nghiên cứu với giả thiết can nhiễu ICI MAI, chất lượng hệ thống cải thiện số lượng người dùng tăng lên giá trị bão hòa Kết 128 có phân tập kênh truyền tận dụng hiệu thông qua thuật toán cấp phát kênh số lượng người dùng tăng lên Các kết nghiên cứu trước đề cập đến mối liên hệ này, cụ thể đặc tính phân tập kênh truyền môi trường người sử dụng tận dụng, đặc tính phân tập làm cải thiện chất lượng hệ thống Từ MIMO-OFDM, luận án tiếp tục mở rộng sang hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA anten phát anten thu Luận án sử dụng giải thuật VBLAST–ZF mô hình kênh phân tập không gian SCM mô hình kênh Onering có ảnh hưởng hệ số tương quan không gian hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phương pháp cấp phát kênh động VBLAST-ZF thực triệt nhiễu theo trình lặp loại bỏ giá trị nhiễu lớp Kết hợp với phương pháp cấp phát kênh động, VBLAST-ZF cho hiệu hệ thống tốt trường hợp sử dụng cân kênh ZF/MMSE mô hình kênh tương quan Ta thấy việc áp dụng tổ hợp mã hoá mô hình kênh có ảnh hưởng tương quan không gian áp dụng thuật toán cấp phát kênh động DCA [42] không thay đổi tính chất hệ thống, số lượng người dùng số lượng ký tự khung MAC kết [42] Mặt khác, so sánh kết hai mô hình kênh, ta thấy nhóm kết mô hình Onering có tỉ lệ lỗi ký tự lớn Ta nói trường hợp sử dụng mô hình SCM gần thực tế mô hình hình học tán xạ Onering Dựa ưu cải thiện hiệu hệ thống khảo sát chương trước, luận án đưa mã SFBC vào hệ thống đa truy nhập mô hình kênh SCM có ảnh hưởng hệ số tương quan không gian Việc kết hợp mã SFBC thuật toán triệt nhiễu VBLAST-ZF cho ta tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF Với kết hợp này, hiệu hệ thống tăng tỉ lệ lỗi ký tự giảm tất môi trường ngoại ô, đô thị lớn đô thị nhỏ 3GPP Kết kênh có hệ số tương quan nhỏ hiệu hệ thống sử dụng tổ hợp mã hóa triệt nhiễu cao Quá trình đa truy nhập thể vào số lượng người dùng truy nhập vào hệ thống.Với phương thức cấp phát kênh động tổ hợp mã hóa- triệt nhiễu đề xuất, số lượng người dùng khung MAC tăng đến giá trị định hiệu hệ thống cải thiện rõ rệt Sau tiếp tục tăng số thuê bao giá trị tối ưu không tăng thêm Mặc dù hiệu thuật toán có cải thiện không đáng kể nhiên việc sử dụng triệt nhiễu VBLAST rõ ràng làm tăng tính phức tạp tốn cho hệ thống Đóng góp 4: Luận án đề xuất tổ hợp SFBC- MMSE mô hình kênh phân tập không gian SCM mô hình kênh Onering có ảnh hƣởng hệ số tƣơng quan 129 không gian hệ thống đa truy nhập MIMO-OFDMA kết hợp phƣơng pháp cấp phát kênh động Do phương pháp triệt nhiễu VBLAST thực với lớp, bước lặp lớn độ phức tạp thuật toán lớn Bộ cân MMSE nén thành phần nhiễu, loại bỏ nhiễu tiếng ồn tốt cân ZF Từ kết mô phỏng, ta thấy tổ hợp SFBC-MMSE cải thiện hiệu hệ thống tốt so với tổ hợp SFBC-VBLAST-ZF dựa phương pháp cấp phát kênh tác giả [42] đề xuất Mặc dù hiệu việc cải thiện không cao nhiên lại tránh độ phức tạp tốn chi phí sử dụng VBLAST Luận án lí giải việc tăng số lượng thuê bao điều kiện kênh tương quan không tương quan Một lần chương cuối luận án, tổ hợp đề xuất SFBC-MMSE mô hình kênh có ảnh hưởng tương quan không gian áp dụng thuật toán cấp phát kênh động DCA [42] hoàn toàn không thay đổi tính chất kênh kết [42] Mặt khác, nhóm kết đạt tỉ lệ lỗi kí tự thấp mô hình SCM mô hình SCM mô hình thực nghiệm dựa kết đo nên mô hình có tính xác cao Các trường hợp sử dụng mô hình vòng tròn Onering cho kết xấu mô hình Onering mô hình hình học tán xạ Hướng nghiên cứu đề tài vấn đề mạng adhoc MIMOOFDMA, tức node mạng (các thuê bao) dạng node ẩn node thực liên kết với mô hình kênh không gian có ảnh hưởng fading đa đường truyền 130 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN Bài báo hội thảo quốc tế: Nguyen Canh Thuong, Nguyen Van Duc, PhuongDang, Luong PhamVan, Nguyen Thu Nga, and Mathias Patzold, (2012), ―A performance study of LTE MIMO-OFDM systems using the extended one-ring MIMO channel model‖ in International Conference of Advanced Technologies for Communications, pp 263–268, Oct 2012 Nga Nguyen, Bach Tran, Quoc Khuong Nguyen, Van Duc Nguyen, and Byeungwoo Jeon, (2014), ―An Investigation of the Spatial Correlation Influence on Coded MIMO-OFDM system‖ in International Conference on Ubiquitous Information Management and Communications (IMCOM), vol Thu Nga Nguyen, Xuan Lai, Bach Tran, Quoc Khuong Nguyen, Trung Dung Nguyen, and Van Duc Nguyen, (2014), ―Performance Analysis of the VBLAST Algorithm for MIMO-OFDMA Systems on Spatial Correlated Channels‖ in International Conference of Computing, Management and Telecommunications (Com Man Tel) Thu Nga Nguyen, Bach Tran, and Van Duc Nguyen, (2014), ―A code scheme SFBC on 3GPP Channel Model in Correlated MIMO-OFDMA system‖, in The International Conferences on Advanced Technologies for Communications (ATC 2014), pp 1–6 Bach Tran, Nga Nguyen, Van Duc Nguyen, and Byeungwoo Jeon, (2016), ―Influence of the spatial correlation properties on coded MIMO-OFDM system performance based on SCM in Urban Microcell environment‖, in International Conference on Ubiquitous Information Management and Communications (IMCOM) Tạp chí trƣờng Đại học Khoa học Kỹ thuật: Nga Nguyen, Bach Tran, and Van Duc Nguyen, (2014), ―The correlation properities of spatial and Onering channel Model‖, in Journal of Science and Technology Technique Universities, Vol.101, no ISSN 0868–3980, pp 111–117 Nga Nguyen, Bach Tran, and Van Duc Nguyen, (2014), ―A comparision of 3GPP and geometrical channel models on correlated MIMO-OFDMA system‖ in Journal of Science and Technology Technique Universities, Vol 102, no ISSN 0868–3980, pp 43–49 Tạp chí Wireless Communication and Mobile Computing (SCE - IF:0.922) NCS chấp nhận báo đăng tạp chí WCM ID 2730 trình xuất Thu Nga Nguyen, Van Duc Nguyen, (2016) , ―A performance comparison of the SCM and the Onering channel modeling method for MIMO-OFDMA systems", in Journal of Wireless Communication and Mobile Computing 131 TÀI LIỆU THAM KHẢO CỦA LUẬN ÁN [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] 3GPP- TR 25.996 V10.0.0 (2011-03), (2011), ―Technical Specification Group Radio Access Network Spatial channel model for MIMO simulation.‖ 3GPP-TS 36.211 V10.3.0 (2011-09), (2011), ―Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical Channels and Modulation 36.211.‖ Abdelkader Youssefi., Bounouader Nawal, Guennoun Zouhair, and El Abbadi Jamal, (2013), ―Adaptive Switching between Space-Time and Space-Frequency Block Coded OFDM Systems in Rayleigh Fading Channel,‖ International Journal of Communications, Network and System Sciences, http://dx.doi.org/10.4236/ijcns.2013.66034, vol 2013, no June, pp 316–323 Abhay Upadhyay, Amit Singhai, Durgesh Pansary, and Mohan Narbariya, (2012), ―Bit error rate in the simulation of digital communication systems,‖ Journal of Engineering Research and Studies (JERS) E-ISSN 0976-7916, vol III, no I, pp 120–125 Agilent Technology, (2011), ―Introducing LTE-Advanced.‖ S Ajey, B Srivalli, and G.V Rangaraj, (Jan 2010), ―On performance of MIMO-OFDM based LTE systems,‖ in 2010 International Conference on Wireless Communication and Sensor Computing (ICWCSC), pp 1–5 Alamouti Siavash M, (1998), ―A simple transmit technique for Wireless Communications,‖ IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 16, no 8, pp 1451–1458 Amitav Mukherjee and Hyuck M Kwon, (Apr 2007), ―Compact Multi-user Wideband MIMO System using Multiple-Mode Microstrip Antennas,‖ 2007 IEEE 65th Vehicular Technology Conference - VTC2007-Spring, pp 584–588 Andolana Vriksh Laksha, (2014), ―ITU-R Recommend M.1225 -Guidelines for evaluation of radio transmission technology for IMT-2000,‖ in Recommendation ITU-R M.1225 Guidelines for Evaluation of radio transmission Technologies for IMT-2000, vol 2000, no November, pp 1–11 Jeffrey G Andrews, Arunabha Ghosh, and Rias Muhamed, (2007), ―Fundamentals of WiMAX Understanding Broadband Wireless Networking,‖ in AT&T Labs Inc, Prentice Hall Arsalane Nabil, Mouhamadou Moctar, Cyril Decroze, David Carsenat, Miguel Ange lgarciaFernandez, and Thierry Monedière, (2012), ―3GPP channel model emulation with analysis of MIMO-LTE performances in reverberation chamber,‖ International Journal of Antennas and Propagation, vol 2012, no Dl Boche Holger and Schubert Martin, (2006), ―Duality theory for uplink and downlink multiuser beamforming,‖ Hindawi, pp 545–576 Bruno Clerckx, (2014), ―EE4-65 / EE9-SO27 Wireless Communications Course Ojectives,‖ in Bruno Clerckx Department of Electrical and Electronic Engineeing Imperial College London, no January, I Budiarjo, H Nikookar, and L.P Ligthart, (Aug 2007), ―Cognitive Radio with Single Carrier TDCS and Multicarrier OFDM Approach with V-BLAST Receiver in Rayleigh Fading Channel,‖ in 2007 2nd International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications, pp 140–146 George Calcev, Dmitry Chizhik, Bo Goransson, Steven Howard, Howard Huang, Achilles Kogiantis, Andreas F Molisch, Aris L Moustakas, Doug Reed and Hao Xu, (2007), ―A Wideband Spatial Channel Model for System-Wide Simulations,‖ IEEE Transaction on Vehicular Technology, vol 56, no 2, pp 389–403, 2007 Cheng-Xiang Wang., Hong Xuemin, Wu Hanguang, and Xu Wen, (2007), ―Spatial-Temporal 132 [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] Correlation Properties of the 3GPP Spatial Channel Model and the Kronecker MIMO Channel Model,‖ EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, vol 2007, no 1, p 039871 Cheng-yu Hung and Wei-ho Chung, (2010), ―An Improved MMSE-Based MIMO Detection using Low-Complexity Constellation Search,‖ IEEE GLOBECOM 2010 - Workshop on Broadband Wireless Access, pp 746–750 Cho Yong Soo, Kim Jaekwong, Yang Won Young, and Kang Chung G., (2010), ―MIMOOFDM Wireless Communications with MATLAB,‖ in John Wiley&Son (Asia)- Singapore 129809, Clerckx Bruno and Oestges Claude, (2013), ―MIMO Wireless Networks, 2nd Edition Channels, Techniques and Standards for Multi-Antenna, Multi-User and Multi-Cell Systems,‖ in Elsevier- Second Edition, 2nd ed., Academic Press, p 729 Damen Mohamed Oussama, Hesham El Gamal, and Caire Giuseppe, (2003), ―On Maximum Likelihood Detection and the Search for the Closest Lattice Point,‖ IEEE Transactions on Information Theory, vol 49, no X, pp 1–13 David Tse and Pramod Viswanath, (2004), ―Fundamental of Wireless Communicationchapter10 MIMO IV: multiuser communication,‖ in Cambridge university press, NY, pp 425–495 Dominik Seethaler, Harold Art, and Franc Hlawatsch, (2005), ―Detection Techniques for MIMO Spatial Multiplexing Systems,‖ Elektrotechnik und Informations technik, Copyright 2005 Springer-Verlag, vol 122, no 3, pp 91–96 Vinko Erceg, Larry J Greenstein, Sony Y Tjandra, Seth R Parkoff, Ajay Gupta, Boris Kulic, Arthur A Julius and Renee Bianchi, (1999), ―An empirically based path loss model for wireless channels in suburban environments,‖ IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 17, no 7, pp 1205–1211 F.Kalbat and A.Al-Dweik, ―Low Complexity Space frequency MIMO OFDM system for Double Selective Fading Channels.‖ Farhan Khalid and Speidel Joachim, (2010), ―Advances in MIMO Techniques for Mobile Communications—A Survey,‖ Intenational Journal of Communications, Network and System Sciences, vol 03, no 03, pp 213–252 Fateme Shahmohammadi and Neda Naaser, (Aug 2012), ―The impact of spatial correlation on performance of SFBC and VBLAST schemes on MIMO-OFDM-LTE,‖ Seventh International Conference on Digital Information Management (ICDIM 2012), pp 84–87 Gerhard Bauch., (2003), ―Space-Time Block Codes Versus Space-Frequency Block Codes,‖ in Conf IEEE Vehicular Tecnology, pp 567–571 Hari KVS and Carl Bushue, (2000), ―Interim Channel Models for G2 MMDS Fixed Wireless Applications- IEEE 802.16.3c-00/49r,‖ 2000 Helmut Bolcskei and Arogyaswami Paulraj, (2000), ―Space Frequency Coded boadband OFDM system,‖ in Conf Wireless Communications and Netwoking, pp 1–6 Holma Harri and Toskala Antti, (2009), ―LTE for UMTS – OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access,‖ in John Wiley&Son- 978-0-470-99401-6, This editi., Toskala, H H and A Toskala, Eds John Wiley & Sons Ltd, The Atrium, Southern Gate, Chichester, West Sussex, PO19 8SQ, United Kingdom: John Wiley and Sons Hui Chong Jin, Ng Chee Kyun, Noordin Nor Kamariah, and Ali Borhanuddin Mohd, (Jun 2014), ―A low computational complexity V-BLAST/STBC detection mechanism in MIMO system,‖ Human-centric Computing and Information Sciences- a Springer Open Journal, vol 4, no 1, p 133 [32] Jang Jiho and Lee KwangBok, (2003), ―Transmit Power Adaptation for Multiuser OFDM Systems,‖ IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 21, no 2, pp 171–178 [33] Jiang Yi, Varanasi Mahesh K, and Li Jian, (2011), ―Performance Analysis of ZF and MMSE Equalizers for MIMO Systems : An In-Depth Study of the High SNR Regime,‖ IEEE Transactions on Information Theory, vol 57, no 4, pp 2008–2026 [34] JinSam Kwak, Kang Heewon, Geoffrey LiYe, and Stüber Gordon, (2007), ―Effects of Spatial Correlation on MIMO Adaptive Antenna System With Optimum Combining,‖ IEEE Transaction on wireless communications, vol 6, no 5, pp 1722–1731 [35] Juyul Lee, (2005), ―Maximizing the Worst-User ’ s Capacity for a Multi-User OFDM Uplink Channel.‖ [36] Kaltenberger Florian, Gesbert David, Knopp Raymond, and Antipolis Sophia, (2008), ―Correlation and Capacity of Measured Multi-user MIMO Channels,‖ 2008 IEEE 19th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, vol 193, no 1, pp 1–5 [37] Kanatas Athanasios, Moraitis Nektarios, Pantos George, Constantinou Philip, and System A Measurement, (2002), ―Time Delay and Coherence Bandwidth Evaluation in Urban Environment for PCS Microcells,‖ in IST Mobile & Wireless Telecommunications Summit 2002, pp 508–512 [38] Ketonen Johanna, Juntti Markku, and Cavallaro Joseph R, (2010), ―Performance — Complexity Comparison of Receivers for a LTE MIMO – OFDM System,‖ IEEE Transactions on Signal Processing, vol 58, no 6, pp 3360–3372 [39] Khalid Farhan, (2010), ―Advances in MIMO Techniques for Mobile Communications—A Survey,‖ International Journal of Communications, Network and System Sciences, vol 03, no 03, pp 213–252 [40] Khan Farooq, (2009), ―LTE for 4G Mobile Broadband- Air interface Technologies and Performance,‖ in Cambridge university press, NY, [41] Khuong.Q Nguyen, Van Duc Nguyen, Nguyen QuocTrung, and Ha DuyenTrung, (2010), ―A channel allocation method for multicells OFDMA-TDD networks,‖ in The third International Conference on Communication and Electronics (ICCE) [42] Nguyen Quoc Khuong, Nguyen VanDuc, Nguyen QuocTrung, and Dao MinhHung, (2009), ―Proposal of a dynamic channel allocation method for MIMO-OFDMA system,‖ Journal on Information Technologies and Communication, vol E-1, no 2–12–2009 [43] Nguyen Quoc Khuong, Nguyen Van Duc, Nguyen Trung Quoc, and Nguyen Thu Nga, (2012), ―Precoding_MIMO_OFFDMA_110111,‖ Journal of Science & Technology Technique Universities, vol Vol 86, pp 49–54 [44] Kosmowski Krzysztof and Pawelec Józef, (2010), ―A Stochastic Model of Channel Correlation in MIMO Systems,‖ in Military Communications and information Systems Conference (MCC) [45] Kumar Kuldeep and Singh Manwinder, (2016), ―A comparison of different detection algorithms in a MIMO system,‖ no January 2011 [46] Harish Kumar, G Venkat Babu, Upadhayay MD, (2011), ―Dynamic Sub-Channel Allocation in Multiuser OFDM Systems to Achieve Variable Data Rate,‖ ACEEE International Journal on Communication, vol 02, no 01, pp 3–6 [47] Haipeng Lei, Xin Zhang and Yafeng Wang, (2008), ―Real-Time Traffic Scheduling Algorithm for MIMO-OFDMA Systems,‖ 2008 IEEE International Conference on Communications, pp 4511–4515 [48] Lingyang Song and Jia Shen, (2011), ―Evolved Cellular Network planning and Optimization 134 of UMTS and LTE,‖ in CRC Press, CRC Press, pp 56–58 [49] M Kottkamp, r A Roessle, and J Cshlienz, (2012), ―LTE-Advanced Technology Introduction White Paper.‖ [50] Mata Tanairat, Mori Kazuo, Kobayashi Hideo, Boonsrimuang Pisit, and Interpolation Cubic Spline, (2014), ―Channel Estimation Method for SFBC MIMO-OFDM Based Wireless TwoWay Relay System in Time-Varying Fading Channel,‖ in Communications and Electronics (ICCE), 2014 IEEE Fifth International Conference on, pp 71–76 [51] Mathias Bohge, Adam Wolisz, Anders Furuskar and Magnus Lundevall, (2008), ―Multi-User OFDM System Performance Subject to Control Channel Reliability in a Multi-Cell Environment,‖ in IEEE International conference on communications ICC’08 , Bejing, China, no May [52] Matthias Patzold and Qi Yao, (2002), ―Perfect Modeling and Simulation of Measured SpatioTemporal Wireless Channels,‖ Wireless Personal Multimedia Communications, The 5th International Symposium (WPMC), vol vol.2, no 3, pp 563 – 567 [53] Matthias Patzold, (2012), "Mobile Radio Channels - Second Edition", WILEY [54] Matthias Patzold and Bjørn Hogstad, (2005), ―Design and Performance of MIMO channel simulators derived from the Two-Ring Scatering model,‖ 14th IST Mobile & Communications Summit, IST 2005, vol 121 [55] MaYuanyuan and Matthias Patzold, (May 2008), ―A Wideband One-Ring MIMO Channel Model Under Non-Isotropic Scattering Conditions,‖ VTC Spring 2008 - IEEE Vehicular Technology Conference, pp 424–429 [56] Mehmood Asad and Cheema Waqas Aslam, (2009), ―Channel Estimation for LTE downlink,‖ Thesis of MSc in Electrical Engineering Blekinge Institution of Technology [57] Meinila Juha, (2003), ―A Set of Channel and Propagation Models for Early Link and System Level Simulations,‖ Winner, vol 1, no 41, pp 1–41 [58] R Michael Buehrer, (2002), ―The Impact of Angular Energy Distribution on Spatial Correlation,‖ in Vehicular Technology Conference (VTC), no 3, pp 1173–1177, IEEE 56th [59] Ming JiangBy and Anzo Lajos, (2007), ―Multiuser MIMO-OFDM for Next-Generation Wireless Systems,‖ Proceeding of the IEEE, vol 95, no 7, pp 1430–1469 [60] Mohammed Abbas and Mehmood Asad, (2010), ―Evolved Cellular Network Planning and Optimization-Overview of Wireless Channel Models for UMTS and LTE,‖ in CRC Press 2010 Print ISBN: 978-1-4398-0649-4 DOI: 10.1201/9781439806500-4, pp 43–78 [61] Mohammed Salemdeeb, Ammar Abu-Hudrouss, (2012), ―Performance and Capacity Comparison between hybrid BLAST-STBC, VBLAST and STBC Systems,‖ International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering (IJETAE), vol 2, no 10 [62] Andreas F Molisch, (2002), ―On Open questions of the MIMO channel model File: SCM039-MIMO-HSDPA-channel-model.doc.‖ [63] Naderi Meisam, Matthias Patzold, and Zaji Alenka G, (2015), ―The Design of MeasurementBased Underwater Acoustic Channel Simulators Using the INLSA Method,‖ in DOI: 10.1109/OCEANS-Genova.2015.7271396 IEEE Conference Publications, pp 1–6 [64] Meisam Naderi, Matthias Patzold and Alenka G Zajic, (2014), ―A Geometry-Based Channel Model for Shallow Underwater Acoustic Channels Under Rough Surface and Bottom Scattering Conditions,‖ in Communications and Electronics (ICCE), 2014 IEEE Fifth International Conference, pp 112–117 [65] Nguyen Van Duc, Haas Harald, Kyamakya Kyandoghere, and Chedjou Jean-chamerlain, (2009), ―Decentralized Dynamic Sub-Carrier Assignment for OFDMA-Based Adhoc and Cellular Networks,‖ IEICE Transaction of Communications, vol E92-B, no 12, pp 3753– 135 3764 [66] Nordin Rosdiadee, (2012), ―An Investigation of Self-Interference Reduction Strategy in a Spatially Correlated MIMO Channel,‖ Journal of Computer Networks and Communications, vol 2012, pp 1–10 [67] Nordin Rosdiadee, (2012), ―Interference aware Subcarrier allocation in a Correlated MIMO Downlink Transmission,‖ WSEAS Transactions on Communications, vol 11, no 4, pp 158– 169 [68] P Almers, E Bonek, A Burr, N Czink, M Debbah, V Degli-Esposti, H Hofstetter, i P Kyölst, D Laurenson, G Matz, A F Molisch, C Oestges, and H Ozcelik, (2007), ―Survey of channel and radio propagation models for wireless MIMO systems,‖ Eurasip Journal on Wireless Communications and Networking, vol 2007, no No 1; Section [69] P.N.Kota, Prateek Pandey, and Kalyani Bondarde, (2014), ―Performance analysis of SFBC (MIMO) OFDM System in Fast fading Channel,‖ International Journal of Electrical, Electronics and Data Communication, ISSN: 2320-2084, vol 2, no 3, pp 20–24 [70] Pan Shuo and Durrani Salman, (2007), ―MIMO Capacity for Spatial Channel Model Scenarios,‖ Proceedings of the Australian Communication Theory Workshop 2007, no 4, pp 25–29 [71] Paper White, (2011), ―CORRELATION-BASED SPATIAL CHANNEL MODELING white paper 100,‖ in Spirent USA http://www.spirent.com, p 20 [72] Matthias Patzold and Bjorn O Hogstad, (2004), ―A space-time channel simulator for mimo channels based on the geometrical one-ring scattering model,‖ IEEE 60th Vehicular Technology Conference, 2004 VTC2004-Fall 2004, vol 1, no September 2015, pp 144– 149 [73] Matthias Patzold, (2014), ―Propagation from LOS to M2M.‖ [74] Matthias Patzold, Avazov Nurilla, and Nguyen Van Duc, (2010), ―Design of measurementbased correlation models for shadow fading,‖ The 2010 International Conference on Advanced Technologies for Communications, vol 1, no 2, pp 80–87 [75] Steven W Peters, Ali Y Panah, Kien T Truong and Robert W.Heath Jr, (2009), ―Relay Architectures for 3GPP LTE-Advanced,‖ EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, vol 2009, no 1, p 618787 [76] Gajanan R Patil and Vishwanath K Kokate, (2014), ―A Combined Time and Frequency Domain Approach to Channel Estimation for SFBC MIMO-OFDM Wireless Communication System,‖ International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 93 – No.13, May 2014, vol 93, no 13, pp 16–21 [77] T Ratnarajah and R.Vaillancourt, (2003), ―Correlated MIMO Channel Capacity,‖ in Proceeding of the Thirty-seven Asilomar conference on Signal, System and Computers [78] S.Loyka, (2013), ―Lecture 10: SER / BER in a Fading Channel,‖ in ELG4179: Wireless Communication Fundemantels, vol 1, no 14, pp 1–14 [79] Schumacher Laurent, Berger Lars Torsten, and Ramiro-moreno Juan, (2002), ―Recent Advances in Propagation Characterisation and Multiple Antenna Processing in the 3GPP Framework,‖ in Proceedings of the 26th General Assembly of International Union of Radio Science (URSI ’02), Maastricht, The Netherlands, August 2002 [80] Shiu Da-shan, Gerard J.Foschini, Michael J.Gans, and Joseph M Kahn, (2000), ―Fading Correlation and Its Effect on the Capacity of Multielement Antenna Systems,‖ IEEE Trans.Communication, vol 48, no 3, pp 502–513 [81] ShiuDa-shan, (2002), ―Wireless Communication Using Dual Antenna Arrays,‖ in KLUWER ACADEMIC PUBLISHERS, Kahn, J., Ed USA: The Kluwer International Series in 136 Engineering and Computer Science, p 144 [82] Soo Cho Yong, Kim Jaekwon, Yang Won Young, and Kang Chung G., (2010), "MIMOOFDM Wireless Communications with MATLAB" John Wiley and Sons [83] Specification Technical, Radio Group, and Network Access, (2012), ―3gpp tr 37.976: 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Measurement of radiated performance for Multiple Input Multiple Output (MIMO) and multi-antenna reception for High Speed Packet Access (HSPA) and LTE t.‖ [84] Specification-Technical, Radio Group, and Network Access, (2006), ―3gpp tr 25.814: 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Physical layer aspects for evolved Universal Terrestrial Radio Access (UTRA) (Release 7).‖ [85] Specification-Technical, Radio Group, and Network Access, (2007), ―3gpp ts 36.101: The 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); User Equipment (UE) radio transmission and reception (Release 8)‖ [86] Stanczak Slawomir, Wiczanowski Marcin, and Boche Holger, (2009), ―Fundamentals of Resource Allocation in Wireless Networks: Theory and Algorithms,‖ in Springer, 2nd ed., Universitat, B T., Ed Berlin Heidelberg, Germany: Springer Dordrecht Heidelberg London New York Library, p 444 [87] Tadilo Endeshaw, Batu Krishna Chalise, and Luc Vandendorpe, (2011), ―Robust Transceiver Optimization for Downlink Multiuser MIMO Systems,‖ Signal Processing, IEEE Transactions on, vol 59, no 1, pp 446 –453 [88] Talha Batool and Matthias Patzold, (Apr 2009), ―A Geometrical Channel Model for MIMO Mobile-to-Mobile Fading Channels in Cooperative Networks,‖ VTC Spring 2009 - IEEE 69th Vehicular Technology Conference, pp 1–7 [89] Thamer Jamel and Nooreldeen R Hadi, (2010), ―Performance evaluation of vertical bell labs layered space time (vblast) algorithms for mimo system,‖ Nahrin university college of engineering journal, volume 13 , number , 2010, vol 13, no 2, pp 1–9 [90] Vahid Fotohabady, Fatin Said, and A Hamid Aghvami, (2010), ―Space Time and Frequency Adaptive Switching in Nakagami Fading Channel,‖ London communications Symposium Nanotechnology Eletronic Material Symposium photonics London, pp 1–4 [91] Venugopal V Veeravalli, Liang Yingbin, and Akbar M Sayeed, (2005), ―Correlated MIMO wireless channels: Capacity, optimal signaling, and asymptotics,‖ IEEE Transactions on Information Theory, vol 51, no 6, pp 2058–2072 [92] K Vinod Babu, G Ramachandra Reddy, Nallagatla Bala Krishna, John Bibin Baby, and Gawande Suraj, (2014), ―Adaptive Transmit Diversity Selection (ATDS) based on STBC and SFBC FIR 2X1 MIMO OFDM Systems,‖ IJRET: International Journal of Research in Engineering and Technology eISSN: 2319-1163 | pISSN: 2321-7308, vol 3, no 7, pp 56–61 [93] Joram Walfisch and Henry L Bertoni, (1988), ―Theoretical model of UHF propagation in urban environments,‖ IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol 36, no 12, pp 1788–1796 [94] P.W Wolniansky, G.J Foschini, G.D Golden, R A.Valenzuela, Laboratories Bell, Technologies Lucent, and Rd Holmdel-keyport, (1998), ―V-BLAST : An Architecture for Realizing Very High Data Rates Over the Rich-Scattering Wireless Channel,‖ Signals, Systems and Electronics,URSI International Symposium, pp 295–300 [95] Xiang Cheng, Cheng-Xiang Wang, and David Laurenson, (Nov 2009), ―A Geometry-Based Stochastic Model for Wideband MIMO Mobile-to-Mobile Channels,‖ GLOBECOM 2009 2009 IEEE Global Telecommunications Conference, pp 1–6 137 [96] Yang Bin, Gong Ping, Li Yong-hua, and Wu Wei-ling, (Sep 2007), ―MIMO-OFDM detection based on Monte Carlo probabilistic data association,‖ The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications, vol 14, no 3, pp 5–9 [97] Yin Hujun and Alamouti Siavash, (2006), ―OFDMA : A Broadband Wireless Access Technology,‖ in Sarnoff Symposium, 2006 IEEE Print ISBN: 978-1-4244-0002-7, pp 1–4 [98] Yu Wei, (2006), ―Uplink – Downlink Duality Via Minimax Duality,‖ IEEE Transactions on Information Theory, vol 52, no 2, pp 361–374 [99] Zhang Haixia, Yuan Dongfeng, Wu Yi, and Nguyen Van Duc, (2010), ―A novel wideband space-time channel simulator based on the geometrical one-ring model with applications in MIMO-OFDM systems,‖ Journal of Wireless Communications and Mobile Computing, vol 10, no 6, pp 758–771 [100] Zhao Xiongwen, Schneider Christian, Ylitalo Juha, Holappa Veli-matti, Alatossava Mikko, and Rautiainen Terhi, (2007), ―IST-4-027756 D1.1.1 V1.1 WINNER II WINNER II interim channel models,‖ Information Society Technologies, vol 1, p 153, 2007 [101] Zhou Xiangyun, Lamahewa Lamahewa, Parastoo Sadeghi, and Salman Durrani, (2008), ―Capacity of MIMO systems: Impact of spatial correlation with channel estimation errors,‖ 2008 11th IEEE Singapore International Conference on Communication Systems, pp 817– 822 138 [...]... Các mô hình được xét là phương pháp mô hình một vòng tròn Onering và phương pháp mô hình tham số đo đạc kênh không gian của 3GPP Luận án so sánh hai mô hình kênh với cùng điều kiện đầu vào và cùng hệ trục đo Dưới tác động ảnh hưởng của hệ số tương quan không gian với khoảng cách anten bên phát và bên thu thay đổi thì các hàm tương quan không gian chéo của hai mô hình có sự dịch chuyển đặc biệt trong. .. thành mô hình kênh hình học và mô hình kênh đo đạc như trong hình 3 Mô hình hình học được gán với mô hình tham chiếu gần sát điều kiện thực tế, trong khi đó mô hình đo chính xác nhưng thông số lớn phức tạp và phải tìm ra các kịch bản (môi trường) điển hình Tác giả Patzold cũng thực hiện mô hình hình học [53], [72], [88] và mô hình đo đạc cho các kênh vô tuyến trong không gian [74], [52] và cho các hệ thống. .. nhiên tuỳ vào dạng phân bố Mô hình kênh MIMO Mô hình xác định (Deterministic) Mô hình thống kê ngẫu nhiên (Stochastic) Mô hình dựa trên đặc tính hình học (Onering, tworing, elipse) Mô hình tham số (SCM) Mô hình dựa trên đặc tính tương quan (Kronecker) Hình 2 Mô hình kênh theo L.Schumacher, 2002 [79] Theo Schumacher [79] thì có hai dạng mô hình kênh MIMO: đó là mô hình kênh xác định và mô hình kênh ngẫu... kết quả của các tán xạ trong khu vực của cụm tán xạ đó, ta có các hệ số tương quan kênh là độc lập tại các đầu cuối đường truyền Tức là, tương quan bên thu thì độc lập với bên phát Mô hình đo Mô hình hình học Mô hình hình học Kênh thực tế Mô hình tham chiếu Đo đạc, thông báo dữ liệu Mô hình mô phỏng Mô hình mô phỏng Hình 3 Mô hình kênh theo M.Patzold, 2002 [73] 18 Tác giả Patzold [73] chia kênh MIMO... trong bài báo ATC, 2012, công trình công bố số 1 Hình 1.3 Tương quan không gian bên MS mô hình Onering Hình 1.4 Tương quan không gian bên BS mô hình Onering 1.2.2 Mô hình kênh tham số đo đạc không gian SCM Mô hình không gian SCM [1], [57], [60] là mô hình tham số ngẫu nhiên Đặc tính ngẫu nhiên được hiểu là duy trì việc chọn lọc các vùng quan sát một cách ngẫu nhiên và chọn ngẫu nhiên các cấu trúc trong. .. thống Nó được chia thành mô hình kênh xác định, mô hình kênh hình học và mô hình kênh không hình học Trong đó, mô hình kênh xác định là mô hình kênh tái lập lại quá trình lan truyền vật lý của sóng vô tuyến đối với một môi trường cho trước Các đặc tính điện từ hay đặc điểm hình học của môi trường được lưu trong cơ sở dữ liệu và được mô phỏng thông qua chương trình máy tính Mô hình kênh xác định rất chính... pháp mô hình kênh đã xét dưới tác động của tương quan không gian nhằm nâng cao chất lượng kênh truyền 1.4 Tổng quan tình hình nghiên cứu về mô hình kênh MIMO và ảnh hƣởng của đặc tính tƣơng quan không gian kênh truyền đến chất lƣợng hệ thống MIMO-OFDMA Trong [99] nhóm tác giả Zhang và các cộng sự đã khảo sát đặc tính tương quan của mô hình kênh tán xạ một vòng tròn Onering và hai vòng tròn Tworing [54]... LTE-A Từ đó tìm bộ thông số tối ưu về khoảng cách các phần tử anten bên thu và phát của mô hình hình học một vòng tròn Onering và mô hình tham số đo đạc không gian SCM của 3GPP Trong đó, đặc tính tương quan không gian phụ thuộc vào khoảng cách của các phần tử anten Các đặc tính tương quan trên mô hình kênh SCM trong các môi trường của 3GPP được khảo sát theo hai mô hình LOS, NLOS và theo các dạng hàm phân... kết luận và hướng phát triển của đề tài 28 CHƯƠNG 1 PHÂN TÍCH ĐẶC TÍNH TƯƠNG QUAN KHÔNG GIAN VÀ CÁC PHƯƠNG PHÁP PHỎNG TẠO KÊNH MIMO Chương này luận án tập trung khảo sát đặc tính tương quan không gian của các mô hình kênh hình học một vòng tròn Onering và mô hình tham số đo đạc không gian SCM Đặc tính tương quan không gian của kênh phụ thuộc vào khoảng cách giữa các phần tử anten bên phát và bên thu... luôn tương quan trong cả thời gian và không gian Sự tương quan giữa các kênh con không gian có ảnh hưởng cơ bản đến hiệu năng hệ thống MIMO Vì vậy, ta có thể thấy rằng việc nghiên cứu mô hình tương quan kênh MIMO vật lý là cần thiết để ước lượng chính xác hệ thống MIMO-OFDM Trong phần này, luận án khảo sát hàm tương quan không gian cũng như việc tính toán, mô phỏng hàm tương quan không gian trên các mô