![Phân tích tư tưởng của nhân dân qua đoạn thơ: Những người vợ nhớ chồng… Những cuộc đời đã hóa sông núi ta trong Đất nước của Nguyễn Khoa Điềm](https://timtailieu.net/upload/document/136415/phan-tich-tu-tuong-cua-nhan-dan-qua-doan-tho-039-039-nhung-nguoi-vo-nho-chong-nhung-cuoc-doi-da-hoa-song-nui-ta-039-039-trong-dat-nuoc-cua-nguyen-khoa-136415.jpg)
Nghiên cứu hệ thống MIMO MC-CDMA sử dụng SVD nhiều chiều dựa trên cơ sở giải thuật MMSE
Số trang: 8
Loại file: pdf
Dung lượng: 320.51 KB
Lượt xem: 7
Lượt tải: 0
Xem trước 2 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Bài viết này trình bày mô hình 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 và kiểm chứng bằng mô phỏng trên Matlab. Trên cơ sở đó, nghiên cứu ứng dụng thiết kế các bộ thu tối ưu cho hệ thống MIMO MC-CDMA.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu hệ thống MIMO MC-CDMA sử dụng SVD nhiều chiều dựa trên cơ sở giải thuật MMSE Nghiên cứu khoa học công nghệ NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG MIMO MC CDMA SỬ DỤNG SVD NHIỀU CHIỀU DỰA TRÊN CƠ SỞ GIẢI THUẬT MMSE Doãn Thanh Bình* Tóm tắt: Kỹ thuật 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. Bài báo này trình bày mô hình 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 và kiểm chứng bằng mô phỏng trên Matlab. Trên cơ sở đó, nghiên cứu ứng dụng thiết kế các bộ thu tối ưu cho hệ thống MIMO MC-CDMA Từ khóa: MC- CDMA; Singular Value Decomposition (SVD); MMSE; MIMO. 1. MỞ ĐẦU 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 giải quyết những khó khăn đó bằng cách sử dụng phân tích SVD nhiều chiều dựa trên cơ sở giải thuật MMSE. Đồng thời đưa ra mô hình thực ngiệm kiểm chứng tính hiệu quả của các giải pháp đề ra trong tối ưu chất lượng hệ thống qua đó cho thấy khả năng thực thi của hệ thống MIMO MC- CDMA trên thực tế. 2. MÔ HÌNH HỆ THỐNG MIMO MC-CDMA Ta xét hệ thống MIMO MC-CDMA với K người dùng và L sóng mang con, trạm gốc sử dụng N anten phát và mỗi người dùng sử dụng M anten thu M ≥ N. Sau điều chế các bit dữ liệu, vector dữ liệu của người dùng thứ m tại trạm gốc có công thức = , , , ,…, , với J là số luồng con, ∈ {1, … , }. 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 = ( − ) với , ∈ {1, … , }, trong đó, là ma trận xác định với kích thước JxJ [1]. Hình 1. Mô hình đơn giản bộ phát MIMO MC-CDMA. Trong hệ thống MC-CDMA thông thường mỗi ký tự dữ liệu sẽ được trải phổ trên miền tần số. 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) = , , , ,…, , với Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 61, 6 - 2019 121 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử kích thước NLxJ bao gồm J vector mã trực giao trải phổ khác nhau và = ( − ) với , ∈ {1,2, … , } với = 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: = (1) Hình 2. Mô hình đơn giản bộ thu MIMO MC-CDMA. Tại bộ thu của người dùng thứ m, vector tín hiệu tại đầu ra khối FFT sẽ là: = + (2) Với là vector tín hiệu thu được MLx1 và là vector bổ sung nhiễu trắng Gauss với ma trận hiệp phương sai và trung bình không = . Ngoài ra, là ma trận kênh không gian-tần số khối chéo MLxNL giữa trạm gốc và người dùng thứ m, ( ) ⎡ 0 … 0 ⎤ ( ) ⋱ ⋮ ⎥ (3) ⎢0 =⎢ ⎥ ⎢ ⋮ ⋱ ⋱ 0 ⎥ ( ) ⎣ 0 … 0 ⎦ Để làm nổi bật sự có mặt của cả MAI/CSI và MUI, vector được biểu diễn như sau: í ệ ố / ễ = + ∑ , + (4) 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 có biểu thức như sau: = (5) Trong đó, và là các ma trận đơn nhất, MLxNL và NLxNL và là ma trận trực giao NLxNL. Chúng ta sử dụng ma trận như là ma trận truyền hướng búp sóng với người dùng thứ m, = ∑ trở thành vector truyền miền không gian-tần số. Tín hiệu tại bộ thu của trạm gốc nhận được sẽ có biểu thức như sau [3]: 122 Doãn Thanh Bình, “Nghiên cứu hệ thống MIMO MC CDMA … giải thuật MMSE.” Nghiên cứu khoa học công nghệ = + = + (6) Ma trận hiệu chỉnh và hướng búp sóng có thể viết như sau: = = + + (7) Để loại bỏ MUI, quá trình giải mã trải phổ được trình bày như sau: = (8) = + + (9) Như vậy, tính trực giao của mã trải phổ giữa các người dùng sẽ bị phá vỡ do nhiễu gây ra bởi ma trận , do đó sẽ không loại bỏ được MUI khi sử dụng thuật toán SVD thông thường. Bộ thu SVD dựa trên giải thuậ ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu hệ thống MIMO MC-CDMA sử dụng SVD nhiều chiều dựa trên cơ sở giải thuật MMSE Nghiên cứu khoa học công nghệ NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG MIMO MC CDMA SỬ DỤNG SVD NHIỀU CHIỀU DỰA TRÊN CƠ SỞ GIẢI THUẬT MMSE Doãn Thanh Bình* Tóm tắt: Kỹ thuật 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. Bài báo này trình bày mô hình 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 và kiểm chứng bằng mô phỏng trên Matlab. Trên cơ sở đó, nghiên cứu ứng dụng thiết kế các bộ thu tối ưu cho hệ thống MIMO MC-CDMA Từ khóa: MC- CDMA; Singular Value Decomposition (SVD); MMSE; MIMO. 1. MỞ ĐẦU 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 giải quyết những khó khăn đó bằng cách sử dụng phân tích SVD nhiều chiều dựa trên cơ sở giải thuật MMSE. Đồng thời đưa ra mô hình thực ngiệm kiểm chứng tính hiệu quả của các giải pháp đề ra trong tối ưu chất lượng hệ thống qua đó cho thấy khả năng thực thi của hệ thống MIMO MC- CDMA trên thực tế. 2. MÔ HÌNH HỆ THỐNG MIMO MC-CDMA Ta xét hệ thống MIMO MC-CDMA với K người dùng và L sóng mang con, trạm gốc sử dụng N anten phát và mỗi người dùng sử dụng M anten thu M ≥ N. Sau điều chế các bit dữ liệu, vector dữ liệu của người dùng thứ m tại trạm gốc có công thức = , , , ,…, , với J là số luồng con, ∈ {1, … , }. 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 = ( − ) với , ∈ {1, … , }, trong đó, là ma trận xác định với kích thước JxJ [1]. Hình 1. Mô hình đơn giản bộ phát MIMO MC-CDMA. Trong hệ thống MC-CDMA thông thường mỗi ký tự dữ liệu sẽ được trải phổ trên miền tần số. 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) = , , , ,…, , với Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 61, 6 - 2019 121 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử kích thước NLxJ bao gồm J vector mã trực giao trải phổ khác nhau và = ( − ) với , ∈ {1,2, … , } với = 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: = (1) Hình 2. Mô hình đơn giản bộ thu MIMO MC-CDMA. Tại bộ thu của người dùng thứ m, vector tín hiệu tại đầu ra khối FFT sẽ là: = + (2) Với là vector tín hiệu thu được MLx1 và là vector bổ sung nhiễu trắng Gauss với ma trận hiệp phương sai và trung bình không = . Ngoài ra, là ma trận kênh không gian-tần số khối chéo MLxNL giữa trạm gốc và người dùng thứ m, ( ) ⎡ 0 … 0 ⎤ ( ) ⋱ ⋮ ⎥ (3) ⎢0 =⎢ ⎥ ⎢ ⋮ ⋱ ⋱ 0 ⎥ ( ) ⎣ 0 … 0 ⎦ Để làm nổi bật sự có mặt của cả MAI/CSI và MUI, vector được biểu diễn như sau: í ệ ố / ễ = + ∑ , + (4) 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 có biểu thức như sau: = (5) Trong đó, và là các ma trận đơn nhất, MLxNL và NLxNL và là ma trận trực giao NLxNL. Chúng ta sử dụng ma trận như là ma trận truyền hướng búp sóng với người dùng thứ m, = ∑ trở thành vector truyền miền không gian-tần số. Tín hiệu tại bộ thu của trạm gốc nhận được sẽ có biểu thức như sau [3]: 122 Doãn Thanh Bình, “Nghiên cứu hệ thống MIMO MC CDMA … giải thuật MMSE.” Nghiên cứu khoa học công nghệ = + = + (6) Ma trận hiệu chỉnh và hướng búp sóng có thể viết như sau: = = + + (7) Để loại bỏ MUI, quá trình giải mã trải phổ được trình bày như sau: = (8) = + + (9) Như vậy, tính trực giao của mã trải phổ giữa các người dùng sẽ bị phá vỡ do nhiễu gây ra bởi ma trận , do đó sẽ không loại bỏ được MUI khi sử dụng thuật toán SVD thông thường. Bộ thu SVD dựa trên giải thuậ ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Hệ thống MC-CDMA Cơ sở giải thuật MMSE Tính bền vững với Fading Kỹ thuật điều khiển Thiết kế bộ thu tối ưuTài liệu liên quan:
-
59 trang 165 0 0
-
80 trang 137 0 0
-
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu và phát triển hệ thống năng lượng điện mặt trời
142 trang 130 0 0 -
Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Mô hình hóa và điều khiển dự báo hệ thống phân phối vật liệu nano
27 trang 123 0 0 -
10 trang 123 0 0
-
27 trang 113 0 0
-
Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Xây dựng bộ ổn định và thuật toán điều khiển bám quỹ đạo cho UAV cánh bằng
190 trang 99 0 0 -
153 trang 67 0 0
-
163 trang 67 0 0
-
188 trang 54 0 0