Một số kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần của hệ thống OFDM ứng dụng trong thông tin di động thế hệ thứ 4

1 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG NGUYỄN THỊ HỒNG THỦY MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG PHỔ TẦN CỦA HỆ THỐNG OFDM ỨNG DỤNG TRONG THƠNG TIN DI ĐỘNG THẾ HỆ THỨ 4 Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 60.52.70 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Đà Nẵng - Năm 2011 2 Cơng trình được hồn thành tại ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. TĂNG TẤN CHIẾN Phản biện 1: TS. NGUYỄN VĂN CƯỜNG Phản biện 2: TS. LƯƠNG HỒNG KHANH Luận văn được bảo vệ tại Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 26 tháng 6 năm 2011. * Cĩ thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Thơng tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng. - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng. 3 MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Tăng hiệu quả phổ tần trong hệ thống thơng tin vơ tuyến là một trong những thách thức lớn nhất đối với các kỹ sư vơ tuyến điện. 2. Mục đích nghiên cứu Trình bày được các kỹ thuật cải tiến hiệu quả sử dụng phổ tần, ứng dụng ở thế hệ di động thứ 4. Nghiên cứu một số thuật tốn ấn định tài nguyên thích nghi trong hệ thống OFDM đa người dùng. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Tập trung nghiên cứu thuật tốn về ấn định tài nguyên, chủ yếu là thuật tốn tối ưu tổng tốc độ dữ liệu thích nghi. 4. Phương pháp nghiên cứu Vận dụng các cơ sở lý thuyết cĩ liên quan đề xuất một thuật tốn thích nghi tốc độ dữ liệu nhằm nâng cao tổng dung lượng của thuê bao cũng như tốc độ thực hiện tính tốn với các điều kiện bắt buộc về cơng suất và mức cơng bằng giữa các thuê bao này. Sử dụng cơng cụ Matlab tiến hành mơ phỏng. 5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài Đề tài bước đầu là tài liệu bổ ích cho những người muốn tìm hiểu về các kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần trong hệ thống di động 4G. Cho thấy tính ứng dụng cao của thuật tốn đề xuất trong việc thỏa mãn yêu cầu dịch vụ của các thuê bao trong hệ thống OFDM đa người dùng. 6. Cấu trúc của luận văn Ngồi phần mở đầu, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục trong báo cáo luận văn được tổ chức thành 4 chương như sau : Chương 1 : Tổng quan về hệ thống đa sĩng ..., Chương 2 : Một số kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng ..., Chương 3 : Các thuật tốn thích nghi ấn định tài nguyên trong hệ thống OFDM. 4 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GHÉP KÊNH ĐA SĨNG MANG VÀ KÊNH VƠ TUYẾN TRONG MẠNG 4G 1.1. CÁC KHÁI NIỆM OFDMA Kỹ thuật OFDMA là kỹ thuật đa truy nhập phù hợp giao diện vơ tuyến của các chuẩn thế hệ di động hiện tại như Wimax, LTE. 1.1.1. Các thuận lợi của OFDMA Hình 1.2: Quá trình thực thi băng tần cơ sở cho OFDM ở bộ phát và bộ thu 1.1.2. Lớp vật lý 1.1.2.1. Điều chế OFDM 1.1.2.2. Cấu trúc lớp vật lý OFDMA cho phép phân chia nguồn tài nguyên thời gian và tần số thành các ký hiệu OFDM và các sĩng mang con OFDM, theo cách đĩ thì 1 thuê bao cĩ thể được gán tới 1 khung để truyền trên 1 sĩng mang con (hoặc một khoanh tần). Hình 1.3: Đồ thị thời gian - tần số trong giao diện vơ tuyến của OFDMA 1.1.3. Lớp liên kết 5 1.1.3.1. Lập biểu gĩi động Lập biểu gĩi động trong OFDM bao gồm việc gán tài nguyên vơ tuyến động đến các thuê bao để chúng cĩ thể thực hiện việc truyền dẫn theo thứ tự thơng qua giao diện vơ tuyến. 1.1.3.2. Thích nghi liên kết động Thích nghi liên kết động căn cứ vào chất lượng kênh ước lượng ở đường lên, thu được từ sự thu nhận tín hiệu tham chiếu đã được định nghĩa trước, và đối với đường xuống, được cho trong thơng tin chứa trong các bản báo cáo trạng thái kênh và gửi cho các thuê bao. Từ sự ước lượng này, nĩ cĩ thể xác định kiểu điều chế và sơ đồ mã hĩa để đảm bảo BER mà nĩ sẽ phụ thuộc vào dịch vụ được đề nghị và sơ đồ mã hĩa sẵn cĩ. Hình 1.6: Thích nghi liên kết động dựa trên điều khiển tốc độ 1.2. GIAO DIỆN VƠ TUYẾN CHUẨN 4G DỰA TRÊN OFDMA Vài hệ thống 4G hiện nay sử dụng OFDMA như kỹ thuật ghép kênh trong giao diện vơ tuyến sử dụng rộng khắp thế giới là 3GPP LTE và IEEE 802.16 Wimax… 1.2.1. Sự thực thi OFDMA trong LTE 1.2.2. Việc thực thi OFDM trong Wimax 1.3. CÁC KHÁI NIỆM TỰ TỔ CHỨC (self organization) 1.3.1. Mạng tự tổ chức (SON) Một mạng tự tổ chức (SON) là một mạng thơng tin hỗ trợ các chức năng tự vận động (self-x), ví dụ như tự cấu hình, hoặc tự tối ưu 6 hĩa. Self-x cho phép thực hiện hoạt động tự động và do vậy tối ưu được sự can thiệp của con người. 1.3.2. Tổng quan về SO trong các dự án và chuẩn hĩa 1.4. KHÁI NIỆM HỌC TĂNG CƯỜNG (Reinforcement learning RL) RL xuất phát từ mảng trí tuệ nhân tạo và sự tự học của máy. RL là việc học làm cái gì để tăng tối đa những sản phẩm được cho là cĩ tương tác với mơi trường. Hình 1.9: Cấu trúc khung RL 1.5. ẤN ĐỊNH TÀI NGUYÊN THÍCH NGHI TRONG HỆ THỐNG OFDM Hình 1.10: Sơ đồ khối của hệ thống OFDM đa người dùng với ấn định sĩng mang con và cơng suất thích nghi Vấn đề của ấn định tài nguyên trong hệ thống OFDM với N sĩng mang con và K người dùng là việc xác định các phần tử của ma trận C = [ck,n ]KxN của sĩng mang con được ấn định cho người dùng User K C h a n n e l G a i n Subcarrier Channel State Information Multiuser Subcarrier & Power Allocation Quadrature Amplitude Modulation IFFT Add Cyclic Prefix Transmit Filter/RF User 1 … .. 7 nào và vectơ p =[pn ]Nx1 cho thấy bao nhiêu cơng suất được ấn định cho mỗi sĩng mang. Hai kiểu chính của mơ hình ấn định linh động tài nguyên đã được nghiên cứu: - Thích nghi độ dự trữ (Margin Adaption MA) - Thích nghi tốc độ (Rate Adaption RA) Hình 1.11: Tổng quan vấn đề ấn định tài nguyên trong hệ thống OFDM. 1.6. CÁC GIẢ ĐỊNH CẦN THIẾT a/ Thơng tin trạng thái kênh là hồn hảo đối với tất cả thuê bao tại trạm gốc trước khi ấn định bất kỳ tài nguyên nào. b/ Kênh fading chọn lựa tần số với nhiễu trắng cộng Gaussian c/ Sử dụng cơng thức tính dung lượng kênh Shannon liên tục đo tốc độ dữ liệu d/ Mơi trường đơn Cell e/ Luơn luơn xét K thuê bao đang hoạt động C h a n n e l G a i n Subcarrier System Objective & Constraints Adaptive Subcarrier & Power Allocation                 c .....c c c ..... c c c ..... c c KNK2K1 2N2221 1N1211 MMMM             NP P P M 2 1 Channel State Information 8 CHƯƠNG 2. MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG BĂNG TẦN VÀ ĐÁNH GIÁ, SO SÁNH TRẢI PHỔ ĐA SĨNG MANG GHÉP 2.1. SỰ THÍCH ỨNG ĐƯỜNG TRUYỀN (LA) Hình 2.1: Các điểm ngưỡng chuyển SNR cho hệ thống LA Trong đường truyền đa sĩng mang thích nghi hệ thống, một tập các SMC liên tục thường được nhĩm lại với nhau để tạo băng con, tạo nên đơn vị cơ sở của hoạt động. Để duy trì một ngưỡng BLER nhất định (trong hình là 10 1− ), kiểu điều chế và tỉ lệ mã cần phải thay đổi linh động theo SNR đo được tại mỗi băng con cho mỗi ký tự OFDM. Hiệu quả phổ tần của mỗi kiểu điều chế và tỉ lệ mã đạt đến điểm bão hịa sau một SNR nhất định. 2.2. NHỮNG CẢI TIẾN KỸ THUẬT NÂNG CAO HIỆU QUẢ SỬ DỤNG BĂNG TẦN THƠNG DỤNG 2.2.1. Thích nghi độ rộng băng tần SMC 2.2.1.1. Thích nghi độ rộng băng tần SMC trong TDM-OFDM Mơ tả hệ thống 9 Số lượng các SMC trong các khe khác nhau cĩ thể thay đổi để tạo ra các độ rộng băng tần SMC khác nhau. Tồn bộ băng tần sẵn cĩ được chia thành các băng nhỏ hơn với các độ rộng băng tần SMC khác nhau trong mỗi băng. Hình 2.5: Giãn đồ tần số thời gian cho TDM đề xuất dựa trên ASB FDM 2.2.1.2. Thuật tốn thích nghi độ rộng băng tần sĩng mang con 2.2.2. Các kết quả 2.2.3. Khung của mơ hình hệ thống OFDMA Hình 2.11: Cấu hình vùng tần số của VSB OFDM 2.2.4. Kết luận chung về đề xuất Các kết quả phân tích cho thấy tiềm năng của mơ hình đề xuất VSB để cải tiến hiệu suất của hệ thống FSB OFDM. 2.3. SỰ THÍCH NGHI ĐƯỜNG TRUYỀN GHÉP 2.3.1. Mơ hình hệ thống 2.3.2. Các chiến lược LA ghép 10 2.3.2.1. LA với kích thước kênh con khác nhau Với tần số Dopler và các giá trị độ trễ trải phổ thấp, nên sử dụng kích thước băng con nhỏ hơn để tối ưu hố hiệu suất của hệ thống trong khi với tần số Dopler và các giá trị độ trễ trải phổ cao, ta dùng kích thước băng con lớn để đạt được cùng một hiệu suất. 2.3.2.2. Tỉ lệ mã cố định Xác định được tỉ lệ mã nào cho hiệu suất cao nhất. Do vậy các tỉ lệ mã cố định khác nhau với điều chế thích ứng và nạp cơng suất được xét đến. Thực hiện chuẩn điều chế thích ứng, điều khiển mã và cơng suất (APMC). 2.3.2.3 Tốc độ PC và LA khác nhau Hình 2.16: Kết hợp LA chậm với điều khiển cơng suất nhanh Ý tưởng này là giảm tốc độ LA, sử dụng LA ở các chu kỳ lớn hơn thời gian tương quan của kênh để giảm độ phức tạp. 2.4. SỰ TƯƠNG TÁC GIỮA PHÂN TẬP KHƠNG GIAN VÀ THÍCH ỨNG ĐƯỜNG TRUYỀN Bất cứ dạng nào của kỹ thuật sử dụng nhiều anten đều đem lại lợi ích nhiều hơn hệ thống SISO dưới các điều kiện kiểm tra. Power control Interval Modulation Adaptation interval Modulation Adaptation interval … … Time 11 CHƯƠNG 3. CÁC THUẬT TỐN ẤN ĐỊNH TÀI NGUYÊN THÍCH NGHI TRONG HỆ THỐNG OFDM 3.1. THUẬT TỐN ẤN ĐỊNH PHỔ TẦN LINH ĐỘNG 3.1.1. Thuật tốn kinh nghiệm Phương pháp kinh nghiệm được dùng để cung cấp một giải pháp hợp lý cho việc ấn định phổ tần trong một cell bằng một thủ tục trực giác bao gồm 2 giai đoạn. Đầu tiên, tính tốn một số SMC ấn định cho cell cĩ xét đến lưu lượng tải của cell và yêu cầu QoS của người dùng. Sau đĩ, thực hiện thủ tục ấn định làm giảm nhiễu trong cell để quyết định số lượng SMC ấn định cho mỗi cell. 3.1.1.1. Thuật tốn HEUR DSA 1 a. Giai đoạn 1: tính tốn số lượng SMC để ấn định trong mỗi cell ( ) ,,1max,min max arg                                         = ω η N W thU NN ettkk (3.1) b. Giai đoạn 2: ấn định hết các SMC cho các cell với xác định khả năng nhiễu giao thoa trong cell. 3.1.1.2. Thuật tốn HEUR DSA 2      ∆− ∆− = kk k kk k ϖϖ ϖ ϖϖ ϖ , if if if up th k up th kdown down th k PP PPP PP ett ett ett ≥ ≤≤ < arg arg arg (3.2) a. Giai đoạn 1: tính tốn số lượng SMC để ấn định cho mỗi cell. Sau khi cập nhật hệ số dự trữ sử dụng (3.2), số lượng SMC để ấn định cho cell thứ k được tính tốn sử dụng (3.1) sau khi thay thế ϖ bởi ϖk. 12 b. Giai đoạn 2: ấn định các SMC tồn bộ cho mỗi cell xác định khả năng gây nhiễu trong cell. Thuật tốn HEUR DSA 2 thực hiện việc ấn định tương tự như thuật tốn thứ nhất. 3.1.1.3. Thuật tốn HEUR DSA 3 Thuật tốn HEUR DSA 3 xét hệ thống băng tần được chia thành hai băng riêng biệt với các SMC sẵn cĩ dành cho các thuê bao ở trung tâm và vùng ven tương ứng. Số lượng lớn nhất các SMC trong mỗi băng con là C và E cho các băng con vùng trung tâm và vùng ven tương ứng với N = C + E. Giai đoạn 1: tính tốn số SMC để ấn định trong mỗi cell ( ) ,,1max,min max arg                                           = ω η N W thU CC ettCkk (3.3) ( ) ,,1max,min max arg                                           = ω η N W thU EE ettEkk (3.4) Giai đoạn 2: ấn định tồn bộ các SMC cho mỗi cell xác định khả năng nhiễu giao thoa 3.1.1.4. Thuật tốn HEUR DSA 4 Giai đoạn 1: tính tốn số lượng SMC để ấn định cho mỗi cell ( ) ,,1max max arg                               = ω η N W thU C ettCkk (3.5) 13 ( ) ,,1max max arg                               = ω η N W thU E ettEkk (3.6) với tổng số SMC trong một cell là: Nk = Ck + Ek. Trong trường hợp số lượng SMC kết quả Nk lớn hơn số lượng lớn nhất sẵn cĩ N thì tiến hành một bước điều chỉnh sâu hơn. Đặc biệt:       ← k k k N CNC (3.7) và       ← k k k N ENE (3.8) Giai đoạn 2: ấn định tồn bộ các SMC cho mỗi cell xác định khả năng nhiễu giao thoa. 3.1.2. Đánh giá Hình 3.2: Tính thích ứng của các thuật tốn HEUR DSA 14 3.1.3. Thuật tốn học tăng cường lặp lại (Reinforcement Learning Algorithm) Chúng ta đã biết luật học tăng cường như một phương pháp cĩ thể học các hành động tốt nhất cung cấp để đạt được kết quả tốt nhất hoặc các trả giá từ một mơi trường biến đổi sau khi trải qua các tác động lớn. 3.1.3.1. Sơ lược về các phương pháp tăng cường 3.1.3.2. Cấu trúc hàm RL-DSA và thủ tục 3.2. ẤN ĐỊNH TÀI NGUYÊN THÍCH NGHI TỐC ĐỘ TRONG HỆ THỐNG OFDM ĐA NGƯỜI DÙNG Trong đường xuống của hệ thống, trạm gốc sẽ liên lạc với nhiều thuê bao với nguồn tài nguyên giới hạn, độ rộng băng tần và cơng suất. Giả thiết rằng cĩ K thuê bao và N sĩng mang con trong một hệ thống cĩ 1 cell. Kênh vơ tuyến được giả định là fading đa đường chọn lựa tần số biến đổi theo thời gian băng rộng. Mơ hình đa đường được chọn lựa là nhiễu cộng trắng Gaussion xuất hiện trong tất cả các sĩng mang con của tất cả thuê bao Hình 3.7: Sơ đồ khối của hệ thống OFDM đa người dùng OFDM Transceiver User 1 User 2 . . . Subcarrier And Bit Allocation Algorithm Subcarrier And Bit Allocation Channel Information OFDM Transceiver Subcarrier Selector Data Subcarrier and Bit Information for Mobile K Base station Mobile K Subcarrier and Bit Information 15 3.2.1. Hiệu quả phổ tần và sự cơng bằng Hiệu quả phổ tần và sự cơng bằng là hai thơng số cực kỳ quan trọng trong ấn định tài nguyên đối với hệ thống thơng tin vơ tuyến. 3.2.2. Vấn đề ấn định tài nguyên cơng bằng thích nghi Giả định là U= {1, 2, …, K} và A = {1, 2, … N} là tập các thuê bao và sĩng mang con tương ứng. Tốc độ của người dùng thứ k ký hiệu là Rk theo đơn vị bit/s được định nghĩa là : Rk = ∑ = + N n nknkcN B 1 ,2, )1(log γ (3.12) nk ,γ là tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) của sĩng mang con thứ n cho người thứ k và được cho bởi : nk ,γ = N BN hp nknk 0 2 ,, nk,nk, Hp = (3.13) BER cho một kênh AWGN : )1/(5,12 −−≤ Me γβ (3.14) với M= 2 r và r chỉ số bít. γ được định nghĩa theo cơng thức SNR trên. Nếu r ≥ 2 và 0≤ γ ≤ 30 dB, BER được tính xấp xỉ trong 1 dB và cĩ cơng thức : )1/(5,12.0 −−≤ Me γβ (3.15) sử dụng cơng thức trên, số lượng bít r cĩ thể được tính là : r = log       Γ + γ12 (3.16) với Γ là độ dự trữ SNR và là một hàm của BER : 5.1 )5ln( β− =Γ (3.17) 16 Từ cơng thức (3.12) tổng tốc độ dữ liệu được cho bởi : RT = ∑∑ = = + K k N n nknkcN B 1 1 ,2, )1(log γ (3.18) Vấn đề tối ưu hĩa với các bắt buộc tốc độ tỉ lệ được cơng thức hĩa như sau : Mục đích : RT= ∑∑ = =             Γ + K k N n nknk nk N BN hp c N B 1 1 0 2 ,, 2, 1log (3.19) với điều kiện: C1 : ck,n ∈{0,1}, ∀ k,n C2 : ∑ = K k nkc 1 , = 1, ∀n C3 : pk,n ≥ 0 , ∀ k,n (3.20) C4 : ∑∑ = = ≤ K k N n nknk pc 1 1 ,, Ptotal C5 : R1 : R2 : … : RK = α1 : α2 : … : αK 3.2.3. Các giải pháp Các thuật tốn gần tối ưu được phát tiển với sự khác nhau ở: - Đề xuất họ chọn lựa chia thủ tục ra thành nhiều bước để làm cho vấn để trở nên dễ xử lý và - Họ đơn giản hĩa các giả định để làm giảm độ phức tạp của quá trình ấn định. max ck,n,pk,n 17 Độ phức tạp của thuật tốn phụ thuộc vào việc cơng thức hĩa vấn đề và tính hợp lý của sự đơn giản hĩa các giả định. Trong tiến trình ấn định sĩng mang con, hai mục tiêu diễn ra liên tiếp nhau. - Duy trì sự cơng bằng giữa các thuê bao bằng cách ưu tiên cho các thuê bao cĩ tốc độ đạt được nhỏ nhất chọn lựa các sĩng mang con tiếp theo. - Tối đa hĩa tổng tốc độ dữ liệu bằng cách ấn định sĩng mang con sẵn cĩ tốt nhất cho thuê bao này Hai trường hợp đặc biệt được mơ tả dưới đây: - Trường hợp tỉ số kênh - trên - nhiễu cao - Trường hợp tuyến tính 3.2.4. Cơ chế Water-filling Quá trình Water-filling là một giải pháp tối ưu đối với các vấn đề phân phối cơng suất thích nghi giữa các kênh khác nhau với mục đích là tối đa hĩa tổng cơng suất. Hình 3.9: Water-filling cho các kênh song song Ấn định cơng suất thích nghi cho một thuê bao đơn với một tổng cơng suất bắt buộc cĩ thể được cơng thức hĩa như sau : N1 P1 P2 N2 N3 Channel 1 Channel 2 Channel 3 Water level Power 18 ( )nn N n Hp N B +∑ = 1log 1 2 (3.21) với điều kiện: ∑ = N n np 1 ≤ Ptotal max pn 19 CHƯƠNG 4. MƠ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ 4.1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Phần mơ phỏng sau phát triển mơ hình ấn định sĩng mang dựa trên chuyển hĩa tuyến tính ấn định cơng suất trong khi vẫn đạt được xấp xỉ tỉ lệ tốc độ. Vấn đề ấn định cơng suất do vậy giảm xuống cịn giải các phương trình tuyến tính. Trong mơ phỏng, thuật tốn đề xuất đạt được tổng dung lượng cao hơn các nghiên cứu trước đĩ, yêu cầu ít tính tốn hơn, trong khi vẫn đạt được tỉ lệ tốc độ chấp nhận được. Hình 4.1: Sơ đồ khối hệ thống OFDMA cho K thuê bao 4.2. MƠ HÌNH HỆ THỐNG Tỉ số kênh con trên nhiễu tương ứng (subchannel - to - noise) được biểu diễn là : Hk,n = 2 2 , δ nkg và SNR (tỉ số tín hiệu trên nhiễu) thu được của người dùng thứ k trên sĩng mang con thứ n là : γk,n = pk,n . Hk,n Chanel Estimation User K's FFT/Decoder User 2's FFT/Decoder User 1's FFT/Decoder K,2H H2,2 1,2H IFFT/ Cyclic Prefit Add X1 2X Xk . . .. . . kb b2 1b Subcarrier Bit, and Power Allocation Block 20 Khi gặp các điều kiện bắt buộc về BER, theo đĩ cần phải điều chỉnh SNR hiệu dụng.       − − ≈ 12 6.1 exp2.0)( , , , nkr nk nkMQAMBER γγ (4.1) Giải phương trình cho rk,n , ta cĩ :       Γ +=      Γ += nknk nk nk H pr , ,2 , 2, 1log1log γ (4.2) Với Γ ( ) 6.1/5ln BER−= là một độ dự trữ SNR khơng đổi. Ấn định nguồn tài nguyên được cơng thức hĩa như sau : ∑∑ = =       Γ + K k N n nk nknkPc H pc N B nknk 1 1 , ,2, , 1log max ,, (4.3) với điều kiện : C1 : ck,n ∈{0,1} ∀k,n C2 : pk,n ≥ 0 , ∀ k,n C3 : ∑ = K k nkc 1 , = 1, ∀n C4 : ∑∑ = = ≤ K k N n nknk pc 1 1 ,, Ptot C5 : Ri : Rj = φi : φj ∀i, j ∈ {1, …, K}, i ≠ j Trong C5, ta cĩ : ∑ = = N n nknkk rcN BR 1 ,, (4.4) là tổng tốc độ dữ liệu cho thuê bao k và φ1 : φ2 : φ3 …:φk là các hằng số tỉ lệ được chuẩn hĩa với ∑ = = K k k1 1φ 21 4.3. CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN Người dùng với dung lượng tỉ lệ thấp nhất cĩ ưu tiên trong việc chọn lựa sĩng mang con tốt nhất của họ. Sau khi ấn định sĩng mang con, vấn đề trong (4.3) được đơn giản hĩa thành việc làm lớn nhất các biến liên tục pk,n được cho bởi : ∑ ∑ = Ω∈       Γ + K k n nk nkp K nk H p N B 1 , ,2 1logmax , (4.5) với điều kiện : với Ωk tham chiếu đến tập các sĩng mang con được ấn định cho người dùng thứ k, rk,n được định nghĩa trong (4.2) và ∑ Ω∈ = kn nkk rN BR , (4.6) là tổng tốc độ dữ liệu cho người dùng thứ k. Tổng cơng suất bắt buộc : ∑ = = K k totk PP 1 (4.11) Thuật tốn trên cĩ đề xuất một phương pháp xấp xỉ, yêu cầu tỉ số SNR kênh con cao, giảm vấn đề xuống cịn giải một phương trình khơng tuyến tính theo một biến. Việc xấp xỉ này giả thiết Vk = 0 và Hk,1Pk/Nk >> 1, và phương trình khơng tuyến tính kết quả là : ∑ = =− K k total d k PPc k 1 1 0)( (4.12) { } jiKjiRRC PpC jiji K k totn nkK ≠∈∀= ≤ ∀≥ ∑ ∑ = Ω∈ ,,.....,1, :::3 :2 n k, 0 p :C1 1 , nk, φφ 22 Chúng ta sẽ tham chiếu phương pháp ấn định cơng suất và sĩng mang con này là Root - finding. 4.4. GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT 4.5. SƠ ĐỒ THỰC HIỆN CHƯƠNG TRÌNH CHÍNH 4.5.1. Tổng quát chương trình Hình 4.2: Sơ đồ thực hiện chương trình tổng quát Xác định số lượng sĩng mang con Nk khởi đầu được ấn định cho mỗi người dùng Ấn định các sĩng mang con cho mỗi người dùng với một tỉ lệ thơ Ấn định tồn bộ cơng suất Pk cho người dùng thứ k để tối ưu hĩa dung lượng trong khi vẫn tuân theo tính tỉ lệ Ấn định cơng suất pk,n cho các sĩng mang con của mỗi người dùng tùy thuộc vào tổng cơng suất bắt buộc Pk của người dùng In kết quả và thời gian thực hiện chương trình 23 4.5.2. Sơ đồ thực hiện ấn định sĩng mang con, dung lượng Hình 4.3: Sơ đồ thực hiện ấn định sĩng mang con, dung lượng 4.6. CÁC KẾT QUẢ MƠ PHỎNG 4.6.1. Thơng số mơ phỏng 4.6.2. Độ phức tạp tính tốn Khởi nhập tất cả các giá trị biến; Rk theo dõi dung lượng của mỗi người dùng, N* là tập các sĩng mang con chưa ấn định Ấn định đến mỗi thuê bao các sĩng mang con chưa ấn định mà cĩ được độ lợi lớn nhất cho thuê bao đĩ Ấn định các sĩng mang con cho người dùng theo cơ chế là thuê bao cần một sĩng mang con trong hầu hết mỗi lần lặp bắt đầu chọn lựa sĩng mang con tốt nhất cho nĩ. Bắt buộc tỉ lệ tốc độ, khơng được ấn định thêm sĩng mang con trong bước tiếp theo Ấn định N* sĩng mang con cịn lại cho các thuê bao tốt nhất đối với chúng, theo khía cạnh mỗi người dùng cĩ thể lấy nhiều nhất một sĩng mang con chưa được ấn định Thốt chương trình 24 Hình 4.4: Thời gian chạy CPU trung bình 4.6.3. Tổng dung lượng 2 4 6 8 10 12 14 16 4 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 So thue bao h i e u q u a p h o t a n ( b i t / s / H z ) LINEAR ROOT-FINDING Hình 4.5: Hiệu quả phổ tần so với số thuê bao 2 4 6 8 10 12 14 16 10-4 10-3 10-2 So thue bao t h o i g i a n C P U t r u n g b i n h ( s ) So sanh thoi gian thuc hien trung binh LINEAR ROOT-FINDING 25 Tính tỉ lệ Hình 4.6: So sánh tính tỉ lệ Phương pháp Root-fing cĩ thời gian thực hiện chậm hơn so với phương pháp tuyến tính, đồng thời phương pháp tuyến tính cho dung lượng đạt được cao hơn đối với các thơng số mơ phỏng. Trái với phương pháp Root-finding, tỉ lệ tốc độ giữa các thuê bao cho phương pháp tuyến tính khơng bắt buộc tuân theo một cách nghiêm ngặt. 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 proportions LINEAR ROOT-FINDING 26 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Đề tài nghiên cứu một số kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần của hệ thống OFDM ứng dụng trong thơng tin di động thế hệ thứ 4 đã giải quyết được các vấn đề sau: - Luận văn là cơ sở lý thuyết vững chắc để người sử dụng muốn tìm hiểu và nghiên cứu các thơng số cũng như kỹ thuật nâng cao hiệu quả sử dụng băng tần trong mạng 4G. Đặc biệt là lý thuyết về vấn đề tối ưu hĩa việc ấn định tài nguyên như cơng suất, độ rộng băng tần trong hệ thống OFDM đa người dùng. - Đề xuất một thuật tốn cĩ độ phức tạp thấp về ấn định tài nguyên tỉ lệ trong hệ thống OFDMA, từ đĩ nâng cao tổng dung lượng của các thuê bao với các điều kiện bắt buộc về tổng cơng suất phát, tỉ lệ tốc độ dữ liệu truyền phát trong khi vẫn thực hiện độ cơng bằng giữa các thuê bao này trong hệ thống OFDM đa người dùng. Do tốc độ thực hiện tính tốn của thuật tốn đề xuất là nhanh hơn hẳn các thuật tốn nghiên cứu đã cĩ trước đĩ, nên tính ứng dụng trong các hệ thống thời gian thực là khá cao. Luận văn vẫn cịn nhiều điểm chưa khai thác như thế mạnh của kỹ thuật ấn định phổ tần Reinforcement Learning cho DSA, đây là kỹ thuật được các nhà nghiên cứu cũng như các nhà sản xuất thiết bị của thế hệ di động thứ tư khuyến khích đầu tư ứng dụng; đem lại hiệu quả ứng dụng rất cao trong thực tế sẽ được nghiên cứu sâu hơn là hướng phát triển của đề tài luận văn này.