GIỚI THIỆU
Tổng quan hệ thống thông tin di động
Trong các mạng di động tế bào, khoảng 2/3 cuộc gọi và 90% dịch vụ dữ liệu xuất phát từ trong nhà, điều này cho thấy tầm quan trọng của việc cung cấp độ bao phủ trong nhà tốt Các nhà mạng cần đảm bảo không chỉ cho cuộc gọi voice mà còn cho các dịch vụ truyền dữ liệu tốc độ cao và video, vốn ngày càng trở nên thiết yếu trong kỷ nguyên công nghệ số Tuy nhiên, khảo sát cho thấy 45% hộ gia đình và 30% doanh nghiệp không hài lòng với chất lượng dịch vụ Độ bao phủ và chất lượng dịch vụ cao không chỉ mang lại lợi nhuận cho các nhà đài mà còn nâng cao sự gắn bó của khách hàng Ngược lại, độ bao phủ kém sẽ gây tác động tiêu cực Do đó, thách thức lớn nhất của các nhà khai thác di động là cung cấp dịch vụ dữ liệu tốc độ cao và cải thiện độ bao phủ trong nhà.
Cách thông thường để cung cấp độ bao phủ trong nhà là sử dụng các trạm macrocells Nhƣng việc khai thác này có một số hạn chế :
Sử dụng cách tiếp cận outdoor để giải quyết vấn đề độ bao phủ trong nhà là rất tốn kém Trong mạng UMTS, người dùng trong nhà cần trạm gốc (RBS) phát ra công suất cao hơn để vượt qua sự suy giảm tín hiệu khi xuyên qua tường Điều này dẫn đến việc các người dùng khác sẽ nhận được ít công suất hơn, làm giảm thông lượng mạng Nguyên nhân là do mạng UMTS hoạt động dựa trên nguyên tắc điều khiển công suất phát, tức là công suất phát càng cao thì băng thông càng lớn.
Mạng dung lượng cao yêu cầu một số lượng lớn trạm gốc ngoài trời, dẫn đến chi phí lắp đặt các trạm RBS và thuê địa điểm trở nên phức tạp, đặc biệt trong bối cảnh mật độ dân cư ngày càng gia tăng.
Mạng dung lượng cao thường khó được xây dựng do vấn đề nhiễu và yêu cầu công suất lớn hơn từ trạm gốc để phục vụ người dùng trong nhà.
Khi mật độ tế bào trong mạng tăng cao, việc tối ưu và thiết kế mạng trở thành thách thức lớn Trong mạng GSM/GPRS/EDGE, vấn đề nổi bật là thiết kế tần số, trong khi ở mạng CDMA, thách thức chính là thiết kế các miền chuyển giao mềm (soft-handover).
Các mạng 3G và tương lai là 4G (LTE, Wimax) thường hoạt động ở tần số 2 GHz trở lên, do đó khả năng đâm xuyên là tương đối hạn chế
Chất lượng mạng trong nhà, như thông lượng, thường không được đảm bảo Để đạt tốc độ dữ liệu cao hơn, cần sử dụng các lược đồ điều chế và mã hóa tiên tiến Tuy nhiên, điều này yêu cầu điều kiện kênh truyền tốt, chẳng hạn như có đường nhìn thẳng (LOS) và ít hiện tượng fading Trong các mạng HSDPA, WiMAX và LTE, chất lượng mạng chỉ được cải thiện khi thiết bị di động được đặt gần cửa sổ, nơi có suy hao tín hiệu thấp hơn.
Các giải pháp trong nhà như hệ thống antenna phân tán (DAS) và picocells đang trở thành xu hướng nghiên cứu quan trọng, đặc biệt khi được triển khai tại các điểm hotspot như trung tâm thương mại và tòa nhà văn phòng Những giải pháp này không chỉ cải thiện độ bao phủ trong tòa nhà mà còn giảm tải cho các trạm macrocells, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ và hỗ trợ các dịch vụ tốc độ cao nhờ vào chất lượng kênh truyền vô tuyến được cải thiện Trong mạng UMTS, tính trực giao được nâng cao, dẫn đến thông lượng cao hơn Đối với mạng HSPA/LTE hay WiMAX, điều kiện kênh truyền tốt hơn giúp tối ưu hóa các lược đồ điều chế và mã hóa, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng.
Mặc dù các giải pháp trong nhà đã cải thiện đáng kể về giá so với macrocell để cung cấp độ bao phủ cho dịch vụ thoại và truyền dữ liệu tốc độ cao, nhưng chúng vẫn còn quá đắt cho các môi trường như SOHO và người dùng cá nhân Gần đây, sự phát triển của
Femtocells mang lại giải pháp lý tưởng cho việc cải thiện kết nối trong nhà, phục vụ cả doanh nghiệp lớn và các văn phòng nhỏ (SOHO) Khác với picocells, femtocells được triển khai trực tiếp bởi người dùng thuê bao, giúp nâng cao chất lượng dịch vụ viễn thông trong môi trường nội bộ.
Tính cấp thiết và ý nghĩa thực tiễn
Triển khai Femtocell trên diện rộng đƣợc hi vọng vào năm 2012 [2], nhƣng tại sao nó lại quan trọng tới như vậy Các lý do dưới đây sẽ giải thích
Nó có thể cung cấp độ bao phủ trong nhà tại những nơi mà macrocells không thể lắp đặt
Đường traffic ra ngoài có thể hoạt động độc lập với lớp macrocell, từ đó nâng cao dung lượng của macrocell Khi sử dụng macrocells để cung cấp độ bao phủ trong nhà, cần phải tăng cường công suất từ trạm gốc nhằm bù đắp cho sự mất mát tín hiệu khi xuyên qua các vật cản, điều này dẫn đến việc giảm dung lượng của macrocell.
Việc bổ sung tầng femtocell trong một môi trường có sự cách ly tốt, nơi rò rỉ tín hiệu từ trong nhà ra ngoài là nhỏ, sẽ cải thiện đáng kể tổng dung lượng mạng thông qua việc tái sử dụng nguồn phổ.
Nhu cầu về tốc độ dữ liệu ngày càng tăng cao, nhưng nhiều khu vực trong nhà vẫn gặp khó khăn với tín hiệu yếu hoặc gần như không có, dẫn đến việc dịch vụ dữ liệu tốc độ cao không thể cung cấp Điều này xuất phát từ yêu cầu chất lượng kênh truyền RF tốt để đảm bảo tốc độ dữ liệu cao HSDPA là một ví dụ điển hình cho dịch vụ này, và việc khai thác femtocell dựa trên công nghệ HSDPA có thể mang lại chất lượng dịch vụ tuyệt vời.
Sử dụng femtocells giúp các thiết bị người dùng (UEs) tiết kiệm năng lượng hiệu quả, vì độ suy hao tín hiệu khi kết nối với các điểm truy cập trong nhà (indoor FAP) thấp hơn nhiều so với các trạm gốc ngoài trời (outdoor macrocell) Thời lượng pin là một trong những yếu tố hạn chế quan trọng khi cung cấp dịch vụ dữ liệu tốc độ cao cho các thiết bị đầu cuối.
Khi thuê bao đang ở trong nhà (home femtocells) hoặc ở nơi làm việc (enterprise femtocells), thiết bị đầu cuối chỉ cần chuyển sang chế độ làm việc
Sử dụng indoor femtocell giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào sóng từ các trạm macrocell, đồng thời giảm chi phí tiêu thụ năng lượng cho các trạm gốc Việc này không chỉ mang lại lợi ích về hiệu quả chi tiêu cho nhà mạng mà còn góp phần làm cho hệ thống mạng trở nên “xanh hơn” so với việc sử dụng trạm outdoor macrocell Tại Anh, mỗi trạm BTS tiêu thụ hơn 3W cho mỗi thuê bao, trong khi ở một số nước đang phát triển, năng lượng tiêu thụ có thể chiếm tới 2/3 chi phí hoạt động.
Femtocell cung cấp một giải pháp lý tưởng cho FMC (Fixed Mobile Convergence)
Femtocell đóng một vai trò quan trọng trong thông tin di động băng rộng
Femtocell đại diện cho sự chuyển dịch mô hình kiểu mẫu trong việc lắp đặt mạng di động Người dùng sẽ tự lắp đặt femtocells, mở ra cơ hội tích hợp và khai thác mạng dữ liệu tốc độ cao như LTE ngay tại nhà, nơi có nhu cầu cao nhất về dữ liệu Việc triển khai LTE sẽ khác biệt so với các mạng GSM hay UMTS trước đây Mô hình chuyển dịch này chính là bước đà quan trọng cho sự kết nối và phát triển mạng thông tin di động trong tương lai.
Femtocell có thể mang lại rất nhiều thuận lợi cho cả nhà khai thác dịch vụ di động cũng như người sử dụng thuê bao
1.2.1 Triển vọng nhà khai thác dịch vụ di động
Khi lượng traffic đạt từ 70-80%, có thể tách luồng từ các trạm macrocells, dẫn đến giảm tải cho chúng Việc này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí CAPEX cho các nhà đài mà còn giảm đáng kể dung lượng đường truyền backhaul.
Cắt giảm số lượng trạm macrocells sẽ giúp đơn giản hóa khảo sát và lập kế hoạch, từ đó giảm chi phí lắp đặt và vận hành các trạm gốc Việc triển khai mạng 3G/4G gặp nhiều khó khăn, đặc biệt là trong việc tìm kiếm địa điểm lắp đặt trạm, điều này trở thành thách thức lớn cho các nhà mạng, nhất là ở những khu vực khó khăn.
Femtocells giúp các nhà mạng tiết kiệm chi phí xây dựng và lắp đặt mạng lưới, đồng thời giảm thiểu rủi ro tài chính trong quá trình nâng cấp dung lượng mạng Có hai lý do chính cho điều này: đầu tiên, femtocells là giải pháp tiết kiệm chi phí cho việc cung cấp tín hiệu trong nhà; thứ hai, người dùng chỉ cần chi trả một phần phí lắp đặt thiết bị, trong khi nhà mạng sẽ đảm nhận việc bảo trì các thiết bị này.
Femtocell không chỉ nâng cao chất lượng dịch vụ mà còn gia tăng sự trung thành của người dùng Theo khảo sát, chất lượng dịch vụ tốt là yếu tố quyết định hàng đầu giúp giữ chân thuê bao gắn bó với nhà mạng.
Femtocells sẽ giúp các nhà mạng di động cung cấp đa dạng dịch vụ, tăng cường lợi nhuận Chỉ với dịch vụ thoại không đủ để đáp ứng nhu cầu của các thế hệ mạng 3G/4G; các nhà mạng cần cung cấp dịch vụ băng rộng tốc độ cao như video call, mobile TV và game online để thu hút khách hàng.
So với picocells và các công nghệ trong nhà khác, femtocells là giải pháp tiết kiệm nhất để nâng cao độ phủ sóng và cải thiện chất lượng dịch vụ Femtocells cho phép các nhà mạng cung cấp trải nghiệm đồng nhất cho người dùng ở mọi môi trường, bao gồm trong nhà, ngoài trời, nơi làm việc, khi di chuyển, và tại nhà, đồng thời tích hợp các dịch vụ thoại, video và dữ liệu cho các thiết bị di động.
Ngay cả trong những khu vực được phục vụ bởi macrocells, femtocells vẫn mang lại nhiều lợi ích, giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào dịch vụ từ các macrocell ngoài trời.
Femtocells cung cấp cho các nhà mạng di động nhiều giải pháp triển khai mạng hiệu quả Một nhà mạng mới có thể sử dụng picocells và femtocells để cung cấp dịch vụ trong nhà tại các điểm hotspot, đồng thời triển khai femtocells cho người dùng gia đình nhằm tăng cường khả năng cạnh tranh với các nhà mạng lớn đã có kinh nghiệm trong ngành thông tin di động.
Femtocells mang lại nhiều lợi ích cho nhà mạng, nhưng cũng gây ra một số vấn đề, đặc biệt là nhiễu giao thoa giữa các trạm femtocells và giữa femtocells với macrocells Vấn đề này thường xảy ra trong các mạng sử dụng công nghệ CDMA và WCDMA Để tăng cường dung lượng mạng, nhà mạng thường sử dụng cùng băng tần cho cả trạm macrocell và femtocell, dẫn đến nhiễu từ femtocells làm giảm hiệu suất của trạm macrocell và tạo ra các hố bao phủ Đặc biệt, trong các mạng CDMA, nếu không kiểm soát tốt các trạm femtocell, macrocell sẽ dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu giao thoa.
1.2.2 Triển vọng phía thuê bao
Mục đích của đề tài
Phân tích và mô phỏng các giải thuật beamforming nhằm xác định các chỉ số của anten phân tập trong bối cảnh đa người dùng Nghiên cứu bao gồm cả trường hợp khi thông tin kênh (CSI) được biết trước (Centralized & Semi-decentralized) và không biết trước (Robust design), nhằm tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.
Nhiệm vụ của đề tài và giới hạn đề tài
Nghiên cứu trước đây về mạng phân chia theo lớp chủ yếu tập trung vào việc nhà khai thác dịch vụ di động triển khai mạng macrocell kết hợp với mạng microcell đơn hoặc đa Trạm microcell có độ bao phủ vô tuyến từ 100-500m, lớn hơn nhiều so với femtocell, và thường được nhà cung cấp dịch vụ triển khai theo mô hình tập trung Điều này cho phép nhà khai thác cân bằng tải cho người dùng hoặc tạo điều kiện cho một nhóm người dùng trải nghiệm dịch vụ tốc độ cao Hơn nữa, femtocells được cài đặt bởi người tiêu dùng, với yêu cầu lưu lượng do người dùng đặt ra, không phụ thuộc vào nhà mạng.
Trong bài báo [10], Huang giới thiệu mô hình truyền theo lớp với việc tái sử dụng nguồn phổ Nghiên cứu này phân tích khả năng truyền tải khi các người dùng ở rìa của cell được hỗ trợ bởi một node relay.
Các giải thuật điều khiển công suất đường lên (uplink) cho mạng macrocell và femtocell đã được nghiên cứu với hai phương pháp chính là centralized và distributed Sử dụng lý thuyết thông tin và các bộ triệt nhiễu, các vùng tốc độ uplink được phân chia cho hệ thống đơn cell và đa cell tương ứng với MBS và FAP Phương pháp tránh nhiễu và phân tích khả năng đường lên đã được giới thiệu cho mạng CDMA hai lớp, cùng với việc mở rộng phân tích độ bao phủ đường xuống cho trường hợp nhiều antenna với bộ tiền mã hóa zero-forcing Ngoài ra, các phương pháp beamforming đơn giản cho FAPs cũng được đề xuất nhằm giảm nhiễu xuyên tầng.
Một phương pháp quản lý nhiễu xuyên tầng giữa femtocell và macrocell là sử dụng hệ thống OFDM Lựa chọn sóng mang đường xuống và điều khiển công suất phát được đề xuất như những kỹ thuật chính để quản lý nhiễu cho hệ thống 3G Tuy nhiên, việc tối ưu mạng hai lớp về quản lý nhiễu và phức tạp của hệ thống trong mạng femtocell chưa được nghiên cứu sâu, đặc biệt là về tính bất định của thông tin trạng thái kênh truyền (CSI) Ngoài ra, các đường backhaul giữa các trạm gốc femtocell và macrocell thường bị hạn chế về băng thông, ảnh hưởng đến kết nối Internet băng rộng của người dùng.
MIMO (Multiple-Input-Multiple-Output) là kỹ thuật sử dụng nhiều anten phát và thu, đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất của kênh truyền không dây Bằng cách triển khai nhiều anten ở cả máy phát và máy thu, hệ thống hướng đến việc tạo ra thông tin tin cậy với tốc độ cao Kỹ thuật giải mã và giải điều chế lặp đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực truyền thông, bao gồm xử lý đa người dùng, xử lý không gian-thời gian và xử lý của bit interleaved coded modulation (BICM) Ngoài ra, MIMO cũng nâng cao hiệu suất trên kênh truyền AWGN (Additive White Gaussian Noise).
Nhiều anten có thể khai thác độ lợi ghép kênh, độ lợi phân tập và độ lợi anten để cải thiện tốc độ dữ liệu, chất lượng lỗi và SINR trong hệ thống không dây Trong mô hình hạn chế nhiễu với nhiều người dùng, các nghiên cứu đã chỉ ra cách sử dụng kỹ thuật beamforming để giảm nhiễu và đáp ứng QoS của hệ thống Vấn đề cân bằng SINR và tối thiểu công suất phát được nghiên cứu thông qua việc kết hợp tối ưu beamformer đường xuống và công suất phát Ngoài ra, các vấn đề về tối thiểu MSE và cân bằng MMSE cũng được đề xuất.
Trong hệ thống CDMA, việc ước lượng thông tin kênh (CSI) không chính xác sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của beamforming trong MIMO Một phương pháp mới cho việc thiết kế các vector beamforming dựa trên tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SLNR) đã được đề xuất cho các kênh truyền MIMO nhiều người dùng trong chế độ đường xuống Do đó, hướng phát triển trong tương lai cần tập trung vào việc cải thiện ước lượng CSI để tối ưu hóa beamforming.
9 dụng tối ưu MIMO trong các mạng femtocell khi CSI không lý tưởng và các mạng đa lớp ảnh hưởng lẫn nhau
Trong luận văn này, chúng tôi nghiên cứu mạng hai lớp downlink với một MBS đa antenna và một FAP đa antenna, phục vụ nhiều người dùng với đơn antenna Chúng tôi thiết lập các công thức để giải quyết các bài toán tối ưu beamforming trong môi trường nhiễu Gauss, bao gồm: i) tối thiểu hóa tổng công suất phát, ii) cân bằng MSE, và iii) tối thiểu hóa công suất can nhiễu Mục tiêu của các giải pháp này là đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cho từng người dùng, bao gồm cả MUs và HUs.
Nội dung của luận văn có cấu trúc nhƣ sau:
Chương này trình bày các vấn đề liên quan đến độ bao phủ, tài nguyên băng thông phổ, tiêu thụ năng lượng và nhiễu điện từ trong hệ thống thông tin di động hiện tại Đồng thời, nó cũng đề xuất giải pháp sử dụng công nghệ femtocell trong tương lai gần, cùng với những thách thức về nhiễu và can nhiễu khi áp dụng công nghệ này.
Trong chương này, chúng tôi sẽ trình bày tóm tắt về tình hình nghiên cứu hiện tại liên quan đến các giải pháp triệt nhiễu và cải thiện hiệu suất truyền thông tin Các phương pháp đáng chú ý bao gồm kỹ thuật MIMO, OFDM và mạng hai lớp downlink Chúng tôi cũng sẽ đưa ra những đánh giá tổng quan cho từng phương pháp này nhằm giúp người đọc hiểu rõ hơn về hiệu quả và ứng dụng của chúng trong lĩnh vực truyền thông.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Khái niệm Femtocell
Femtocells, hay còn gọi là trạm gốc trong nhà, là điểm truy cập mạng di động kết nối các thiết bị di động với hệ thống mạng thông tin di động Chúng sử dụng cơ sở hạ tầng truyền dẫn sẵn có như DSL, cáp băng rộng, sợi quang hoặc công nghệ truyền dẫn không dây trong bán kính khoảng 1 dặm.
2.1.2 Femtocell Access Point gồm những gì
Thiết bị femtocell hoạt động tương tự như một trạm gốc truyền thống (node-B trong UMTS) nhưng có hình dáng giống một WiFi access point Femtocell không chỉ là một trạm gốc mà còn tích hợp chức năng của RNC (Radio Network Controller trong UMTS) và BSC (Base Station Controller trong GSM) cùng các thành phần của mạng lõi, giúp nó không cần mạng lõi tế bào Chỉ cần kết nối dữ liệu tới Internet qua cable hoặc DSL, femtocell có thể kết nối vào mạng lõi của nhà mạng Femtocell Access Point (FAP) là thuật ngữ thay thế cho femtocell unit, tương tự như trạm phát sóng WiFi trong nhà (WAP), nhưng sử dụng công nghệ di động tế bào như GSM/GPRS/EDGE, UMTS/HSPA/LTE và mobile WiMAX (IEEE 802.16e) thay vì công nghệ WiFi theo chuẩn IEEE 802.11b, 802.11g, và 802.11n.
Các loại nhiễu
Việc triển khai femtocells đã tạo ra những thay đổi quan trọng trong cấu trúc tổng thể của các mô hình mạng macrocellular Kiến trúc mạng mới này bao gồm hai lớp riêng biệt: lớp macrocell và lớp femtocell, được gọi là mạng hai lớp hay two-tier network Lớp đầu tiên chứa mạng tế bào truyền thống, trong khi lớp thứ hai tích hợp các cells tầm ngắn, có thể là microcells hoặc cells phân bố.
Femtocells được lắp đặt ngẫu nhiên trong khu vực mà mạng tế bào lớn hơn (macrocell) đã phủ sóng, cho phép chúng sử dụng cùng một phổ tần số Việc triển khai các femtocells giúp tăng cường độ bao phủ ở những khu vực còn thiếu sóng từ macrocell, đồng thời cải thiện tốc độ dữ liệu nhờ vào việc chúng phục vụ cho một số lượng thuê bao hạn chế.
Cấu trúc của các mạng hai lớp gây ra nhiều thách thức trong thiết kế, đặc biệt khi nhiều bộ phát phát tín hiệu trong cùng một dải tần và khu vực địa lý Hệ thống thu không thể phân biệt bộ phát nào đang lắng nghe, dẫn đến vấn đề nhiễu trong viễn thông, đặc biệt là khi triển khai femtocell Các hệ thống chống nhiễu như CDMA sẽ bị ảnh hưởng nghiêm trọng và cần áp dụng các kỹ thuật như time-hopping và điều khiển công suất Hơn nữa, các hệ thống hạn chế dung lượng như OFDMA cần sử dụng chiến thuật phân chia tần số để giảm thiểu nhiễu trên các sóng mang phụ do femtocell gây ra.
Femtocells mang lại hiệu suất phổ cao hơn và khả năng tái sử dụng tần số, đồng thời cải thiện độ bao phủ tại những khu vực khó tiếp cận như trong nhà và gần biên của cell Tuy nhiên, nếu không áp dụng các kỹ thuật triệt nhiễu hoặc tránh nhiễu, sẽ xuất hiện các vùng chết, gây gián đoạn dịch vụ.
Nhiễu đồng lớp (co-layer interference) là tín hiệu không mong muốn thu được tại một femtocell, phát ra từ các femtocells khác, gây giảm chất lượng thông tin Thuật ngữ “co-layer” được sử dụng vì tất cả các femtocells thuộc cùng một lớp, trong khi các thành phần khác như BTS và NodeB thuộc về lớp khác.
13 macrocell Nhiễu đồng lớp xảy ra giữa các cell xung quanh do độ tách biệt giữa các căn hộ sử dụng femtocell không tốt
Nhiễu đồng lớp từ các femtocells lân cận có thể gây ra vấn đề nghiêm trọng tại vị trí La, nơi mà femtocell GSM fa hoạt động Khi có nhiều tín hiệu từ các femtocells sử dụng cùng tần số, La trở thành khu vực bị ảnh hưởng bởi nhiễu đồng kênh Nếu mức CINR (Tỷ lệ giữa Tín hiệu và Nhiễu) thấp, việc thiết lập kết nối tới các femtocell khác sẽ không khả thi, dẫn đến việc khu vực mà femtocell này quản lý trở thành vùng chết Điều này thường bị nhầm lẫn với hố bao phủ, mà xảy ra do CINR thấp do tổn thất đường truyền.
UE (User Equipment) không nhận đƣợc sóng
Femtocells có thể được sử dụng trong các chế độ như nhóm thuê bao đóng CSG, truy cập mở hoặc truy cập lai Ảnh hưởng của nhiễu đồng lớp sẽ thay đổi tùy thuộc vào phương pháp truy cập được áp dụng.
Trong femtocell, có hai loại nguồn có khả năng tạo ra nhiễu đồng lớp tới các femtocells khác : FAP (downlink) và UE (uplink) Nếu tất cả các femtocells trong
Khi 14 femtocell trong cùng một khu vực được đồng bộ, việc truyền thông tin từ một FAP sẽ gây ra nhiễu cho các UEs của các femtocell lân cận qua đường downlink Tương tự, trong chu kỳ uplink, nếu các femtocell gần nhau cũng được đồng bộ, người dùng của chúng sẽ trở thành nguồn gây nhiễu, làm cho thông tin truyền từ người dùng femtocell này bị coi là nhiễu trên đường uplink của các FAP lân cận.
Trong trường hợp femtocell không đồng bộ, nguồn gây nhiễu trong hệ thống TDD trở nên khó xác định Chu kỳ uplink và downlink của các femtocells trùng lắp, dẫn đến sự xuất hiện của các nguồn nhiễu hỗn tạp từ FAPs và UEs Điều này làm cho các femtocells xung quanh phải sử dụng timeslot của nhau, gây khó khăn trong việc kiểm soát nhiễu Định thời chính xác là một đặc tính quan trọng của FAPs dựa trên công nghệ TDD, nhưng việc đồng bộ FAPs một cách chính xác lại không phải là nhiệm vụ dễ dàng.
Hình 2.2 : Nhiễu đồng lớp và xuyên lớp
Tất cả các trạm phát sóng macrocell (MBS) đều thuộc cùng một lớp mạng, dẫn đến hiện tượng nhiễu giữa các macrocell, gọi là nhiễu đồng lớp Việc triển khai macrocells phụ thuộc vào kế hoạch của nhà mạng, vì vậy vấn đề nhiễu đồng lớp macrocell không liên quan đến vấn đề của femtocell.
Hình 2.3 : Các cách tiếp cận xử lý nhiễu đồng lớp
Trong các mạng hai lớp, nhiễu xuyên lớp xảy ra khi nguồn gây nhiễu và nạn nhân thuộc về hai lớp mạng khác nhau, ví dụ như méo từ FAP (lớp femtocell) gây nhiễu cho đường downlink của các macrocells (lớp macrocell) và ngược lại Vấn đề này đặc biệt nghiêm trọng trong mạng CDMA khi cả femtocell và macrocell sử dụng cùng một dải tần Hơn nữa, việc điều khiển công suất phát cao có thể tạo ra nhiều vùng chết, làm giảm tính khả thi của mạng.
Hình 2.4 : Các vấn đề chính gây bởi nhiễu xuyên lớp
Chia phổ là giải pháp hiệu quả để giảm thiểu nhiễu xuyên lớp trong mạng viễn thông Tuy nhiên, chi phí cao và sự khan hiếm của phổ trường điện từ làm cho việc tái sử dụng tần số trở nên kém hiệu quả Quá trình chia phổ diễn ra khi nhà mạng sở hữu giấy phép cho dải băng tần độ rộng B MHz, chia dải băng này thành hai đoạn 1 và 2 với băng thông B1 và B2 = B –
Băng tần 1 sẽ được sử dụng cho lớp macrocell, trong khi băng tần 2 dành cho lớp femtocell Khi mật độ femtocell cao trong khu vực macrocell, việc chia phổ trở thành giải pháp tối ưu để giảm thiểu nhiễu xuyên lớp Tuy nhiên, khi hai băng tần gần nhau, nhiễu kề băng (adjacent band interference) trở thành vấn đề cần giải quyết Để thiết kế công suất phát hiệu quả, cần giảm thiểu chỉ số ACIR (Adjacent Channel Interference Rejection ratio), được định nghĩa là tỷ số giữa tổng công suất phát từ nguồn gây nhiễu và tổng công suất nhiễu gây ra cho nạn nhân.
ACLR : Adjacent Channel Leakage Ration đo tỷ số của công suất trung bình gửi tới các kênh lân cận bởi bộ phát do bộ lọc không lý tưởng
ACS : Adjacent Channel Selectivity đo tỷ số suy hao bộ lọc thu trên băng tần đƣợc gán chia cho suy hao trên kênh truyền lân cận
Dù việc chia phổ được thực hiện, ACIR vẫn gặp phải những hạn chế Vì vậy, công suất của FAP và UEs cần được điều chỉnh để giảm thiểu tác động lên macrocell.
Trong các hệ thống OFDMA, phổ được chia thành các sóng mang con, giúp phân bổ nguồn phổ một cách hiệu quả để giảm thiểu nhiễu Femtocell sử dụng công nghệ OFDMA là giải pháp hiệu quả cho việc xử lý nhiễu xuyên lớp và đồng lớp Tuy nhiên, các hệ thống này có thể gặp phải vấn đề về đồng bộ và tần số, khi các thành phần khác trong mạng gây ra nhiễu, đặc biệt là nhiễu giữa các sóng mang do lệch tần Điều này làm giảm tính trực giao và có thể ảnh hưởng đến độ ổn định của hệ thống.
Các mô hình kênh truyền
Trong hệ thống thông tin di động, kênh truyền vô tuyến đóng vai trò quan trọng, với bản chất thay đổi theo thời gian và không gian, ảnh hưởng lớn đến hoạt động của hệ thống Để giảm thiểu tác động của kênh truyền và thiết kế hệ thống thông tin hiệu quả với các thông số tối ưu, cần nắm rõ đặc tính của kênh truyền vô tuyến và mô hình hóa chúng hợp lý Chương này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về đặc tính kênh truyền và phân loại kênh truyền vô tuyến dựa trên các đặc điểm của chúng, đồng thời xem xét ảnh hưởng lên tín hiệu qua các mô hình large scale fading và small scale fading.
2.3.1 Large Scale: suy hao trong lan truyền không gian tự do
Tại antenna phát, các sóng vô tuyến được truyền đi theo mọi hướng (sóng mở rộng theo hình cầu) Công thức điện trường của một sóng phẳng đơn sắc
E 0 : Biên độ trường điện từ không gian tự do ở khoảng cách R 0 ω 0 : Tần số của sóng
Mật độ công suất của sóng tỉ lệ nghịch với diện tích mặt cầu, tức là cường độ sóng giảm theo bình phương khoảng cách Công thức tính mật độ thông lượng cho thấy sự giảm sút này.
(2.6) Khẩu độ antenna tại nơi thu
Công thức Friis sau mô tả công suất thu sau khi truyền tin qua khoảng cách R
P R : Công suất tín hiệu thu đƣợc (W)
G T : Độ lợi anten phát λ : Bước sóng của sóng mang
Hệ số suy hao do việc truyền dẫn trong không gian tự do L pt là :
= -10logG T – 10logG R + 20logf + 20logR - 47.6dB (2.11)
2.3.1.2 Ảnh hưởng của phản xạ
Tín hiệu đến từ antenna thu nhận theo nhiều hướng khác nhau, trong đó tín hiệu phản xạ trên mặt đất được gọi là đa đường thẳng đứng Phản xạ theo phương ngang cũng tương tự như đa đường thẳng đứng và đều gây suy giảm tín hiệu trong quá trình truyền tải.
Mô hình phản xạ 2 tia bao gồm tín hiệu truyền trực tiếp từ phía phát đến phía thu và tín hiệu phản xạ mạnh từ mặt đất Trường điện từ cho tín hiệu trực tiếp được ký hiệu là E d, trong khi trường điện từ cho tín hiệu phản xạ được ký hiệu là E R Tại bộ thu, trường điện từ tổng cộng là tổng hợp của hai trường điện từ này Khoảng cách truyền sóng theo đường trực tiếp và đường phản xạ lần lượt được ký hiệu là d 1 và d 2 Giả sử phản xạ hoàn toàn từ mặt đất, tín hiệu phản xạ có hệ số phản xạ bằng -1 và ngược pha với sóng tới.
Hình 2.7 : Mô hình phản xạ hai tia Định nghĩa : = d 1 – d 2
Trường điện từ tổng cộng :
Trong trường hợp truyền thẳng, công suất bức xạ sẽ giảm 6 dB khi khoảng cách tăng gấp đôi Ngược lại, nếu có đa đường thẳng đứng, công suất nhận được tại máy thu sẽ giảm 12 dB khi khoảng cách truyền cũng tăng gấp đôi.
2.3.1.3 Suy hao do sự che khuất
Khi truyền tín hiệu vô tuyến, vật cản như đồi núi và tòa nhà cao tầng có thể che khuất tín hiệu, đặc biệt trong khu vực đô thị Ảnh hưởng của sự che khuất phụ thuộc vào tần số sử dụng, với tần số thấp thì tính nhiễu xạ càng lớn Đối với các tín hiệu tần số cao như UHF hay sóng vi ba, cần có đường truyền trực tiếp để đảm bảo cường độ tín hiệu Để khắc phục vấn đề này, việc đặt bộ phát ở vị trí cao giúp loại bỏ tầm che khuất từ các vật cản.
Hình 2.8 : Bộ phát đƣợc đặt trên cao
2.3.2 Small Scale fading và hiệu ứng đa đường
Small scale fading là sự thay đổi về biên độ và pha của tín hiệu khi có sự thay đổi nhỏ về khoảng cách bộ phát và bộ thu
Khi truyền sóng, sự di chuyển của bộ phát hoặc bộ thu gây ra hiện tượng dịch tần số Doppler Bên cạnh đó, các vật thể chuyển động trong môi trường vô tuyến cũng tạo ra hiệu ứng Doppler.
Xét bộ thu di chuyển với vận tốc v, chênh lệch đường truyền sóng từ nguồn S đến vật X và Y được xác định bởi công thức Δl = dcosθ = νΔtcosθ, trong đó Δt là thời gian xe di chuyển từ điểm X đến điểm Y.
Khi đó sự thay đổi về pha giữa 2 điểm X và Y là
Từ đó độ dịch tần số đƣợc định nghĩa d vcos f
(2.18) Dịch Doppler cực đại f m : f m = vf c /c khi |cos| = 1, ở đây f c là tần số sóng mang
Khi một sóng sin được truyền đi, tín hiệu tại bộ thu phổ không chỉ bị dịch một tần số duy nhất mà trải rộng từ f c - f m đến f c + f m, hiện tượng này được gọi là phổ Doppler Sử dụng mô hình hai chiều và giả sử góc đến của mỗi tín hiệu được chọn từ một phân bố đồng nhất từ 0 đến 2π, phổ tại bộ thu được xác định như sau:
Công suất nhận trung bình được ký hiệu là s Khi tần số dịch chuyển Doppler f m rất nhỏ, phổ nhận sẽ trở nên hẹp và ảnh hưởng của dịch Doppler lên tín hiệu nhận sẽ tăng lên Ngược lại, nếu băng thông của tín hiệu lớn hơn nhiều so với băng thông Doppler B D = 2f m, tín hiệu sẽ ít bị tác động bởi dịch Doppler.
2.3.3 Các thông số của Small Scale Fading
2.3.3.1 Thông số tán xạ thời gian Để so sánh tính chất của các kênh truyền dẫn đa đường, người ta sử dụng các thông số nhƣ độ trễ trung bình vƣợt mức (mean excess delay), trải trễ hiệu dụng (rms delay spread) Các thông số này có thể đƣợc tính từ đặc tính công suất truyền tới bộ thu của các thành phần đa đường ( power delay profile)
Hình 2.10 : Đáp ứng xung của mô hình kênh truyền đa đường không dây
Giả sử kênh truyền tĩnh , đáp ứng xung kênh truyền có thể biểu diễn nhƣ sau :
(2.20) (4.2.5) Với N là số đường đi lan truyền từ bộ phát đến bộ thu a n là biên độ
n là trễ thời gian đường đi thứ n Độ trễ trung bình vƣợt mức
Tại tần số 900MHz, thời gian trễ hiệu dụng dao động từ 1.3 đến 25µs trong môi trường đô thị, từ 200 đến 2100ns ở khu vực ngoại ô, và chỉ từ 10 đến 140ns khi sử dụng trong nhà.
2.3.3.2 Băng thông kết hợp (Coherence Bandwidth)
Băng thông kết hợp B được xác định bởi độ trễ rms, là khoảng tần số mà kênh truyền được coi là "phẳng", tức là kênh truyền cho phép tất cả các thành phần tần số trong khoảng đó với độ lợi gần như nhau và pha gần như tuyến tính Băng thông kết hợp là dải tần số mà trong đó các kênh vẫn duy trì biên độ có giá trị hằng số.
Băng thông kết hợp B 90 trong đó hàm tương quan giữa các tín hiệu có tần số trong khoảng này trên mức 90% đƣợc xấp xỉ là :
Còn hàm tương quan trên 50% băng thông kết hợp B 50 sẽ là
Mặc dù ước lượng B (2.24) không thể hiện mối quan hệ chính xác giữa trải trễ và băng thông kết hợp, nhưng để có những ước lượng tốt hơn, người ta thường dựa vào các phép biến đổi Fourier của đặc tính trễ công suất (power delay profile).
2.3.3.3 Trải Doppler và thời gian kết hợp
Trải trễ và băng thông kết hợp là các thông số mô tả tính chất tán xạ thời gian của kênh truyền, nhưng không phản ánh sự thay đổi của kênh theo thời gian do sự di chuyển tương đối giữa các bộ phát và thu hoặc do sự chuyển động của các vật thể trong môi trường Để mô tả sự thay đổi này, khái niệm Doppler và thời gian kết hợp là những thông số quan trọng.
Khi một sóng sin tần số f đƣợc truyền đi, phổ tín hiệu nhận đƣợc gọi là phổ
CÁC VẤN ĐỀ TỐI ƯU TRONG MẠNG HAI LỚP ĐA USER
Mô hình hệ thống
Hình 3.1 : Mạng hai lớp gồm một mạng macrocell đơn và femtocell đơn
Mạng MBS và FAP có N m và N f anten tương ứng, với mô hình truy cập đóng cho các trạm gốc phát ngẫu nhiên trong băng tần số chung cho L MUs và K HUs Mỗi MU và HU được trang bị một anten đơn Trong mô hình này, chúng ta tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất của MU trong khi giảm thiểu nhiễu hoặc duy trì chất lượng dịch vụ (QoS) tại MU.
Giả sử môi trường đa user với hai trạm gốc MBS và FAP giao tiếp với L MUs và K
Từ sơ đồ khối hình 3.2, tín hiệu data s m,l (n) được MBS truyền cho user thứ l tại thời điểm n, trong khi tín hiệu FAP s f,k (n) được truyền cho user thứ k tại cùng thời điểm Symbol vô hướng s m,l được nhân với vector beamforming w m trước khi truyền qua kênh, tương tự như symbol s f,k được nhân với vector beamforming w f trước khi được phát.
Bằng cách này, như trong hình 3.2, các vector phát từ MBS và FAP tương ứng là m m l , m l , l L x s w
Cho MU l và HU k là các user thứ l và k tại macrocell và femtocell với l ∈ L ≜ {1,2, … , L} và k ∈ K ≜ {1,2, … , K}, tín hiệu thu đƣợc tại MU l và HU k đƣợc biểu diễn nhƣ sau :
Với ∈ và ∈ là các vector kênh truyền ngẫu nhiên từ MBS tới MU l và HU k; ∈ và ∈ là các vector kênh truyền ngẫu nhiên từ FAP tới MU l và HU k.
( ) là các nhiễu Gaussian trắng cộng với trung bình bằng 0
Ký hiệu [ ] và [ ], khi đó SINR tại
MU l và HU k đƣợc biểu diễn nhƣ sau [21]
SLNR tức thời của MU l và HU k đƣợc cho bởi [20] – [22]
Tất cả các bộ thu ứng dụng bộ lọc MMSE tuyến tính cho ước lượng chuỗi bit thu đều có mối quan hệ 1 – 1 giữa MSE và SINR, như đã nêu trong tài liệu [23].
Thông số MSE là một ma trận quan trọng thể hiện chất lƣợng mà bộ thu có thể khôi phục lại chuỗi bit thu đƣợc.
Thiết kế CENTRALIZED
Dựa trên các kết quả lý thuyết đã được chứng minh trong các tài liệu [24], [30] và một số nghiên cứu khác, giả định rằng CSI là lý tưởng giữa các mạng qua đường backhaul, chúng tôi thiết lập các vấn đề tối ưu hóa Centralized dựa trên MSE và QoS.
3.2.1 Vấn đề tối thiểu công suất phát
Công suất phát đóng vai trò quan trọng trong hệ thống không dây, yêu cầu tính toán công suất phát trung bình để đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) Tuy nhiên, với xu hướng gia tăng công suất phát do ô nhiễm điện từ, hiệu ứng nhà kính và khí thải CO2, các cơ quan lập pháp đang hạn chế tổng công suất phát nhằm giảm nhiễu giao thoa giữa MBS và FAP Thiết kế Centralized nhằm tối ưu hóa các ma trận beamforming W m và W f, từ đó cải thiện hiệu suất hệ thống.
Tối thiểu 55 suất phát được yêu cầu trong khi đảm bảo rằng ràng buộc MSE tại mỗi người dùng không vượt quá mức chấp nhận Vấn đề tối ưu được thiết lập dựa trên tài liệu [25].
Trong đó P pt có thể đƣợc biểu diễn lại nhƣ sau :
Lưu ý rằng thành phần góc quay của các vector beamforming không ảnh hưởng đến việc ràng buộc, do đó chúng ta chỉ sử dụng phần thực của các giá trị, và các giá trị này phải là không âm.
Dựa vào kết quả chứng minh từ [25], lời giải vector beamforming cho ràng buộc (3.12) nhƣ sau : i
Sử dụng giải thuật lặp để tìm ra bộ trọng số tối ƣu beamforming w f i , và w m k ,
2 for n = 1 to num_of_interation
Tổng công suất phát đƣợc cho bởi
3.2.2 Vấn đề cân bằng MSE Để đảm bảo tính công bằng giữa các HU, ta có thể tối ƣu beamformer theo đó tỷ số
MSE f,k /ε f,k là cân bằng giữa tất cả các HU Đại lƣợng ε f,k đƣợc sử dụng để ƣu tiên các
Các HU được phân loại dựa trên yêu cầu về QoS và độ trễ, nhằm đảm bảo rằng chúng đáp ứng tiêu chuẩn QoS thay vì phải chịu ảnh hưởng từ nhiễu do fading hoặc sự không chính xác của hệ thống macrocell Mục tiêu thiết kế là tối ưu hóa ma trận beamforming W m và W f để giảm thiểu cận trên của chuẩn MSE cho từng HU.
57 trong khi đảm bảo QoS và công suất phát tới mỗi user của MBS và FAP Cụ thể, ta thiết lập vấn đề sau từ tham khảo số [26]
Sử dụng biến τ ∈ R+ ta viết lại các ràng buộc nhƣ sau
Mặc dù ràng buộc đầu tiên không phải là lồi, nhưng P mse không phải là một bài toán tối ưu lồi Khi áp dụng biến τ, Pmse(τ) sẽ trở thành một bài toán lồi như sau:
Theo tài liệu tham khảo [40], MSE của Macrocell user thứ i đƣợc cho bởi
Tổng MSE của tất cả các user : MSE = K – tr{I} + σ 2 tr{T -1 }, T -1 biểu diễn dưới dạng
Giải thuật để tìm các vector beamforming
1 maximum generalized eigenvalued eigenvector of 1 and 1
Giải thuật để tối ƣu nhƣ sau
1 Khởi tạo τ min và τ max sao cho τ min ≤ τ ≤ τ max và tập δ ∈ R ++
2 Giải các ràng buộc ở P mse (τ) bằng việc cố định τ = (τ min + τ max ) / 2
3 Nếu P mse (τ) đạt đƣợc, thay τ max = τ, nếu không thay τ min = τ
4 Dừng vòng lặp khi (τ min - τ max) nhỏ hơn Quay trở lại bước 1
5 Tìm và thu được ở bước 2
3.2.3 Vấn đề tối thiểu nhiễu mạng
Việc tái sử dụng phổ và phát sóng trong mạng không dây dẫn đến sự tồn tại đồng thời của hai mạng macrocell và femtocell, gây ra hiện tượng giao thoa nhiễu và giảm chất lượng thu tại bộ thu Do đó, cần tối thiểu hóa mức độ nhiễu mạng trong khi vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cho mỗi người dùng (MU) và người dùng chính (HU) Các kỹ sư thiết kế hệ thống có thể tận dụng mạng con để tái sử dụng nguồn phổ, với mục tiêu tối ưu hóa các ma trận beamforming W m và W f nhằm giảm thiểu tổng công suất nhiễu và đảm bảo QoS của hệ thống Chúng ta thiết lập các ràng buộc cho vấn đề tối ưu hóa này.
Hay biểu diễn theo cách khác
Từ tài liệu tham khảo [20], các vector beamforming đƣợc tính nhƣ sau
Thiết kế SEMI-DECENTRALIZED
Mặc dù việc tối ưu hóa P tp, P mse và P ip có thể thực hiện được, nhưng phương pháp Centralized gặp khó khăn trong thực tế do yêu cầu về CSI và tính toán các ma trận.
60 trận beamforming [27] Do đó, ta sử dụng phương pháp Semi-decentralized trong đó MBS và FAP giải quyết vấn đề tối ƣu riêng
Trong thiết kế bán phân cấp (Semi-decentralized), chúng ta bắt đầu bằng cách viết các công suất phát α f,k và α m,l cho các người dùng di động (MU l) và người dùng cố định (HU k) tương ứng Đồng thời, các vector beamforming chuẩn hóa được ký hiệu là ∈ và ∈.
MU l và HU k tương ứng, ví dụ ‖ ‖ ‖ ‖ Khi đó các vector beamforming chuẩn cho MU l và HU k đƣợc chọn để tìm giá trị lớn nhất của SLNR tương ứng [33]
B) là vector trị riêng của cặp ma trận (A, B) Kế đến, ta chỉ cần xác định các công suất [ ] và [ ] cho MBS và FAP Để thuận tiện ta ký hiệu [ ] và [ ] Dựa vào bài báo [30], các vấn đề tối ƣu đƣợc đƣa ra cho các phần tiếp theo sau đây
3.3.1 Vấn đề tối thiểu hóa công suất
Thay vì tối ưu hóa đồng thời các tham số α m và α f, chúng ta sẽ phân chia ràng buộc P pt trong phương trình (3.11) thành hai vấn đề nhỏ, như được trình bày trong (3.18) và (3.19) Vấn đề đầu tiên là tối ưu hóa công suất phát cho MBS với ràng buộc MSE.
Với P int,l biểu diễn mức độ chịu đựng tối đa tại MU khi có nhiễu mạng femtocell
Giả sử là kết quả tối ƣu, dựa vào [34] ta có
, ( ) ∈ , và ( ) ∈ với (l, j) là cặp đƣợc cho bởi
Sử dụng ở (3.21) ta có vấn đề phụ tối ƣu thứ hai nhƣ sau :
Ta nhận thấy rằng đại lƣợng * m l , m k , * m l , 2 l L h u
Các phương trình (3.18), (3.19), và (3.21) được sử dụng để tính toán, dẫn đến việc ràng buộc (3.25) trở thành một hệ các bất phương trình tuyến tính (Linear Programming) với ẩn là Theo tài liệu [32], luôn tồn tại ít nhất một nghiệm tối ưu cho hệ bất phương trình (3.25).
Kết quả cuối cùng khi giải , các beamforming tương ứng là √ và √
Do đó tổng công suất phát tại trạm MBS tối thiểu là MBS * m l , * m l , 2
3.3.2 Vấn đề cân bằng MSE
Tương tự như phần 3.2.2, P mse trong (3.13) được phân chia thành hai vấn đề nhỏ theo công thức (3.18) và (3.19) Vấn đề thứ nhất liên quan đến trạm MBS được mô tả như sau:
Từ công thức (3.21), nghiệm của ràng buộc (3.26) là :
Từ đó vấn đề thứ hai cho trạm FAP đƣợc diễn tả nhƣ sau :
Sử dụng giải thuật tương tự như đề nghị để giải P mse trong phần 3.2, ta có thể giải
P U U ở (3.27) bằng cách viết lại nhƣ sau
Từ ràng buộc (3.29), đại lƣợng m l , m k , m l * , 2 l L h u
Ràng buộc (3.29) được hình thành từ các phương trình (3.18), (3.19) và (3.21), tạo thành một hệ bất phương trình tuyến tính Theo tài liệu tham khảo [32], luôn tồn tại một nghiệm tối ưu cho hệ bất phương trình này.
Tuy nhiên, biến τ vẫn chưa được xác định, do đó nó phụ thuộc vào biến τ Vì vậy, chúng ta sẽ áp dụng giải thuật đã đề cập ở phần 3.2.2 để tìm ra lời giải cho vấn đề này.
1 Khởi tạo τ min và τ max sao cho τ min ≤ τ ≤ τ max và tập δ ∈ R ++
2 Giải các ràng buộc ở P mse (τ) bằng việc cố định τ = (τ min + τ max) / 2
3 Nếu P mse (τ) đạt đƣợc, thay τ max = τ, nếu không thay τ min = τ
4 Dừng vòng lặp khi (τ min - τ max ) nhỏ hơn Quay trở lại bước 1
5 Tìm và thu được ở bước 2
Kết quả cuối cùng khi giải , các beamforming tương ứng là √ và √
3.3.3 Tối thiểu công suất nhiễu
Ta chia P ip ở (3.16) thành 2 vấn đề nhỏ
Vấn đề thứ nhất áp dụng cho trạm MBS nhƣ sau
Từ công thức (3.21), nghiệm của ràng buộc (3.30) đƣợc rút ra nhƣ sau ta tính đƣợc
Từ đó, vấn đề thứ hai áp dụng cho trạm FAP nhƣ sau :
Ta nhận thấy rằng đại lƣợng * m l , m k , * m l , 2 l L h u
Các phương trình (3.18), (3.19) và (3.21) cho thấy rằng ràng buộc (3.31) là một hệ các bất phương trình tuyến tính (Linear Programming) với ẩn là Theo tài liệu [32], hệ bất phương trình (3.31) luôn có ít nhất một nghiệm tối ưu.
Kết quả cuối cùng khi giải , các beamforming tương ứng là √ và √
Thiết kế ROBUST với CSI không hoàn hảo
Trong các phần 3.2 và 3.3, chúng ta giả định rằng Channel State Information (CSI) là lý tưởng tại bộ phát, tuy nhiên điều này không phản ánh thực tế do sự biến đổi theo thời gian của đường truyền vô tuyến Do đó, cần áp dụng thiết kế beamforming mạnh mẽ trong trường hợp không có thông tin CSI trước Phần này sẽ tập trung vào việc tối thiểu hóa công suất phát trong điều kiện CSI không lý tưởng, áp dụng cho cả hai mô hình Centralized và Semi-decentralized.
Ta mô hình hóa covariance kênh truyền từ phương trình (3.18) và (3.19) như sau : ̂ (3.32) ̂ (3.33) ̂ (3.34) ̂ (3.35)
Với ̂ và ̂ là các ma trận covariance kênh truyền đƣợc ƣớc lƣợng từ MBS tới
Ma trận covariance kênh truyền MU l và HU k được ước lượng từ FAP tới MU l và HU k tương ứng Các đại lượng bất định Δ m,l , Δ f,l , Θ m,k , và Θ f,k có chuẩn Frobenius nằm trong giới hạn đã được xác định.
Xấp xỉ lại công thức (3.36) ta thu đƣợc [39]
Bằng việc viết và , ta chuyển (3.37) thành dạng sau:
(3.38) Biến đổi lại ràng buộc (3.38) nhƣ sau
Dựa vào hai bất phương trình (3.38a) và (3.38b), có thể nhận thấy rằng ràng buộc (3.38) tạo thành một hệ các bất phương trình tuyến tính với hai ẩn.
[39] lời giải tối ƣu cho ràng buộc (3.38) là :
Sử dụng giải thuật lặp để tìm ra bộ trọng số tối ƣu beamforming và
2 for n = 1 to num_of_interation
Sử dụng các ma trận covariance bất định ở (3.32)–(3.35), các vector beamforming chuẩn hóa cho MU l và HU k đƣợc chọn để tối đa SLNR nhƣ sau
1 arg max min m l F m l m l m k F m k rob m l m l m u u SLNR W
1 arg max min f l f l f k F f k F f k rob f k f k f u u SLNR W
Theo cách tiếp cận worst-case [39], ta có thể xấp xỉ các vector beamforming robust ở (3.39) và (3.40) nhƣ sau
Ký hiệu [ ] , ta xét tới vấn đề nhỏ thứ nhất nhƣ sau m,l ,
69 là giá trị làm cho P tp (1) U m rob tối ƣu,
Với ( ) ∈ ( ) ∈ , và ( ) ∈ cặp giá trị (l, j) đƣợc cho bởi
Sử dụng ở (3.45) ta giải quyết vấn đề nhỏ thứ hai nhƣ sau
min 1 1 , min m f m k F m k f k F f k f l F f l w w f rob rob f k f k f k f k rob rob rob rob rob f j f j f k f j m l m l m k m l f k f k j K j k l L rob f k f k f l u H u s t k K u H u u H u u G
(3.50) Cũng giống nhƣ phần 3.3.1, ta nhận thấy rằng đại lƣợng ∑ ∈ ( ̂
) được tính từ các phương trình (3.41), (3.42), và (3.45) Đo đó ta thấy ràng buộc (3.50) chính là một hệ các bất phương trình tuyến tính (Linear
Programming) với ẩn là Theo nhƣ chứng minh trong tài liệu [32], luôn tồn tại ít nhất một nghiệm tối ưu cho hệ bất phương trình (3.25)
Kết quả cuối cùng khi giải , các beamforming tương ứng là √ và √
Do đó tổng công suất phát tại trạm MBS tối thiểu là ∑ ∈ ( )
