Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớn la tiến sĩ
Luận án: Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớn la tiến sĩ. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
114
Thời gian đọc
18 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Tổng quan: Nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO-MC-CDMA
- Số trang:
- 114 trang
- Trường:
- Đại học Bách khoa Hà Nội
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật Viễn thông
- Tác giả:
- Doãn Thanh Bình
- Năm:
- 2017
Tóm tắt nội dung luận án
I.Tổng quan Nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO MC CDMA
Hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn đang đối mặt nhiều thách thức. Việc kết hợp MIMO và MC-CDMA mang lại tiềm năng đáng kể. Mô hình này tăng cường khả năng truyền dẫn không dây. Đặc biệt, nó hữu ích trong các mạng di động thế hệ mới. Hiểu rõ cấu trúc là nền tảng cho việc nâng cao hiệu năng. Giao thoa đa truy nhập (MAI) gây suy giảm hiệu năng hệ thống. Đặc biệt, trong môi trường quy mô lớn, vấn đề này càng trở nên phức tạp. Hiệu suất phổ là một tiêu chí quan trọng. Cải thiện hiệu suất phổ đòi hỏi giải pháp sáng tạo. Giảm thiểu giao thoa là mục tiêu hàng đầu. Điều này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên tần số. Nhiều giải pháp đã được nghiên cứu. Bao gồm tiền mã hóa và mã hóa không gian-thời gian. Các kỹ thuật mã CI cũng được xem xét. Giải pháp tại bộ thu đa người dùng cũng đóng vai trò quan trọng. Tuy nhiên, vẫn còn những vấn đề tồn tại. Cần tiếp tục phát triển các phương pháp mới để nâng cao hiệu năng.
1.1. Mô hình hệ thống MIMO MC CDMA quy mô lớn
Hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn kết hợp ưu điểm của MIMO và MC-CDMA. Kiến trúc này hỗ trợ truyền tải dữ liệu tốc độ cao. Nó đặc biệt quan trọng trong các mạng không dây mật độ cao. Việc hiểu rõ mô hình giúp xác định các điểm cần cải thiện. Mô hình này tạo nền tảng cho việc phân tích hiệu năng hệ thống.
1.2. Vấn đề giao thoa và thách thức hiệu suất phổ
Giao thoa đa truy nhập là rào cản chính đối với hiệu năng hệ thống. Nó làm giảm thông lượng và tăng độ trễ mạng. Đặc biệt, trong hệ thống quy mô lớn, việc quản lý giao thoa phức tạp hơn. Nâng cao hiệu suất phổ là mục tiêu hàng đầu. Điều này đòi hỏi các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến.
1.3. Các giải pháp nâng cao hiệu năng đã đề xuất
Nhiều giải pháp đã được nghiên cứu để nâng cao hiệu năng. Bao gồm các kỹ thuật tiền mã hóa và mã hóa không gian-thời gian. Các phương pháp xử lý tại bộ thu cũng được chú trọng. Tuy nhiên, các giải pháp hiện có vẫn còn hạn chế. Chúng chưa thể giải quyết triệt để các vấn đề trong hệ thống Massive MIMO quy mô lớn.
II.Định hướng đa búp sóng Tối ưu hiệu suất phổ hệ thống
Kiến trúc định hướng đa búp sóng đóng vai trò thiết yếu. Nó giúp tập trung năng lượng tín hiệu vào hướng mong muốn. Điều này cải thiện chất lượng tín hiệu đáng kể. Đồng thời, nó giảm thiểu nhiễu đến các người dùng khác. Lý thuyết hệ thống cung cấp nền tảng vững chắc. Việc áp dụng lý thuyết này tối ưu hóa quá trình. Kiến trúc mới hướng tới hiệu suất phổ cao hơn. Tối ưu bền vững là cần thiết trong môi trường kênh không lý tưởng. Phương pháp Min-Max được sử dụng để giải quyết bài toán. Nó đảm bảo hiệu năng tối thiểu ngay cả trong điều kiện xấu nhất. Điều này nâng cao độ tin cậy của hệ thống. Đặc biệt, trong hệ thống quy mô lớn, tính bền vững là chìa khóa. Nó giúp duy trì hiệu năng ổn định. Các mô phỏng được thực hiện để đánh giá hiệu năng. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể. Đặc biệt, về hiệu suất phổ và thông lượng. Các kịch bản khác nhau được thử nghiệm. Điều này xác nhận hiệu quả của kiến trúc đề xuất. Giải pháp này góp phần nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO.
2.1. Kiến trúc định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống
Kiến trúc định hướng đa búp sóng được đề xuất dựa trên lý thuyết hệ thống. Nó tập trung năng lượng RF vào các hướng cụ thể. Điều này giúp tối ưu hóa việc truyền nhận tín hiệu. Kiến trúc này mang lại hiệu suất phổ cao hơn đáng kể. Nó cũng giảm thiểu tác động của nhiễu. Đây là một giải pháp then chốt để nâng cao hiệu năng hệ thống.
2.2. Phương pháp tối ưu bền vững theo tiêu chí Min Max
Phương pháp tối ưu bền vững Min-Max được áp dụng. Nó giải quyết bài toán định hướng đa búp sóng trong điều kiện không chắc chắn. Mục tiêu là đảm bảo hiệu suất tối thiểu trong trường hợp xấu nhất. Điều này cải thiện sự ổn định và độ tin cậy của hệ thống. Đặc biệt quan trọng cho hệ thống quy mô lớn.
2.3. Đánh giá kết quả mô phỏng hiệu suất hệ thống
Các mô phỏng được tiến hành để đánh giá hiệu suất của kiến trúc. Kết quả cho thấy cải thiện đáng kể về hiệu suất phổ. Nó cũng thể hiện khả năng giảm thiểu giao thoa hiệu quả. Điều này xác nhận tính khả thi và ưu việt của giải pháp. Nó góp phần vào việc nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO.
III.Tiền mã hóa GSVD Tăng cường dung lượng hệ thống MIMO
Phân tích giá trị kỳ dị tổng quát (GSVD) cung cấp công cụ mạnh mẽ. Nó hữu ích trong xử lý tín hiệu đa anten. GSVD giúp tách các kênh truyền một cách hiệu quả. Điều này đặc biệt quan trọng trong hệ thống MIMO. Việc áp dụng GSVD cải thiện đáng kể hiệu quả sử dụng phổ. Nó đặt nền tảng cho việc nâng cao hiệu năng. Một mô hình hệ thống tích hợp GSVD được đề xuất. Mô hình này áp dụng cho MIMO-CDMA đa sóng mang quy mô lớn. Nó giải quyết các vấn đề giao thoa liên sóng mang. Đồng thời, nó tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên. Mô hình này hướng tới dung lượng hệ thống cao hơn. Nó tạo ra một nền tảng truyền dẫn hiệu quả. Giải mã bằng giải thuật Zero-Forcing (ZF) được nghiên cứu. ZF loại bỏ giao thoa đa người dùng một cách hiệu quả. Kết hợp với GSVD, nó tối ưu hóa hiệu năng dung lượng. Kết quả mô phỏng xác nhận hiệu quả của phương pháp. Giải pháp này giúp tăng dung lượng hệ thống MIMO. Nó cung cấp thông lượng cao hơn cho người dùng.
3.1. Cơ sở toán học GSVD và ứng dụng trong MIMO
GSVD là một công cụ toán học mạnh mẽ cho xử lý tín hiệu. Nó cho phép phân tích và tách tín hiệu trong hệ thống MIMO. Việc áp dụng GSVD cải thiện khả năng quản lý tài nguyên. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao dung lượng hệ thống. Đặc biệt, nó hữu ích trong các hệ thống MIMO-CDMA quy mô lớn.
3.2. Mô hình hệ thống MIMO CDMA đa sóng mang quy mô lớn
Một mô hình hệ thống MIMO-CDMA đa sóng mang quy mô lớn được xây dựng. Mô hình này tích hợp thuật toán GSVD tại bộ phát. Nó giúp giải quyết vấn đề giao thoa đa truy nhập. Đồng thời, nó tối ưu hóa việc sử dụng băng tần. Mô hình này là chìa khóa để đạt được hiệu năng cao hơn.
3.3. Giải thuật Zero Forcing và hiệu năng dung lượng
Giải thuật Zero-Forcing được sử dụng tại bộ thu để loại bỏ giao thoa. Khi kết hợp với GSVD, nó tối ưu hóa hiệu năng dung lượng. Mô phỏng cho thấy sự gia tăng đáng kể về dung lượng hệ thống. Điều này giúp nâng cao thông lượng cho các ứng dụng đa người dùng. Nó góp phần giảm độ trễ mạng tổng thể.
IV.Hệ thống lai Ghép kênh không gian và búp sóng Massive MIMO
Một hệ thống đa truy nhập MIMO MC-CDMA quy mô lớn được đề xuất. Nó kết hợp định hướng đa búp sóng và ghép kênh không gian. Kiến trúc lai này tận dụng tối đa lợi ích của cả hai kỹ thuật. Nó tối ưu hóa việc truyền tín hiệu đến nhiều người dùng. Mục tiêu là đạt được hiệu suất phổ cao. Đồng thời, nó giảm thiểu giao thoa giữa các kênh. Các phương pháp tách đa người dùng được so sánh. Bao gồm kết hợp độ khuếch đại bằng nhau (EGC). Cưỡng bức không (ZF) và kết hợp tỷ số cực đại (MRC) cũng được phân tích. Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng. Lựa chọn phương pháp phù hợp cải thiện hiệu năng hệ thống. Đặc biệt, trong môi trường Massive MIMO phức tạp. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu năng của hệ thống. Các đồ thị búp sóng được xây dựng. Điều này minh họa khả năng định hướng tín hiệu. Mô phỏng xác nhận hiệu quả của kiến trúc lai. Nó cho thấy tiềm năng nâng cao thông lượng và dung lượng hệ thống. Giải pháp này góp phần giảm độ trễ mạng trong môi trường quy mô lớn.
4.1. Kiến trúc hệ thống lai với định hướng đa búp sóng
Một kiến trúc lai được phát triển cho hệ thống MIMO MC-CDMA quy mô lớn. Nó kết hợp định hướng đa búp sóng và ghép kênh không gian. Kiến trúc này tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên không gian. Nó giúp tăng cường thông lượng và dung lượng hệ thống. Giải pháp này đặc biệt phù hợp cho Massive MIMO.
4.2. Tách đa người dùng EGC ZF MRC
Các thuật toán tách đa người dùng được phân tích và so sánh. Bao gồm EGC, ZF và MRC. Mỗi phương pháp có cách xử lý tín hiệu khác nhau. Mục tiêu là giảm thiểu giao thoa liên người dùng. Việc lựa chọn thuật toán tối ưu cải thiện đáng kể hiệu năng hệ thống. Đặc biệt về hiệu suất phổ và độ trễ mạng.
4.3. Mô phỏng hiệu năng và đồ thị búp sóng
Mô phỏng chi tiết được thực hiện để đánh giá kiến trúc lai. Kết quả cho thấy sự cải thiện rõ rệt về thông lượng và dung lượng. Đồ thị búp sóng minh họa khả năng định hướng tín hiệu hiệu quả. Điều này xác nhận tiềm năng của giải pháp. Nó góp phần vào việc nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO MC-CDMA.
V.Cải thiện thông lượng Giảm độ trễ mạng trong hệ thống lớn
Các giải pháp được đề xuất tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất phổ. Đây là yếu tố then chốt cho thông lượng cao. Việc sử dụng hiệu quả băng tần là cực kỳ quan trọng. Đặc biệt trong hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn. Cải thiện hiệu suất phổ trực tiếp dẫn đến khả năng truyền dữ liệu nhanh hơn. Việc nâng cao hiệu năng hệ thống mang lại nhiều lợi ích. Bao gồm tăng dung lượng hệ thống và thông lượng. Đồng thời, nó giúp giảm độ trễ mạng. Điều này cải thiện trải nghiệm người dùng đáng kể. Nó cũng hỗ trợ các ứng dụng đòi hỏi băng thông lớn. Hệ thống hoạt động hiệu quả hơn, bền vững hơn. Nghiên cứu mở ra các hướng phát triển mới. Đặc biệt là trong lĩnh vực Massive MIMO. Các thách thức về ước lượng kênh và xử lý tín hiệu vẫn còn. Cần tiếp tục khám phá các thuật toán tiên tiến. Mục tiêu là đạt được hiệu suất tối ưu. Điều này đóng góp vào sự phát triển của công nghệ truyền thông không dây.
5.1. Tối ưu hóa hiệu suất phổ cho hệ thống MIMO MC CDMA
Các giải pháp tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất phổ. Điều này là cơ sở để đạt được thông lượng cao hơn. Nó đảm bảo việc sử dụng tài nguyên tần số hiệu quả. Đây là một yếu tố quan trọng trong việc nâng cao hiệu năng hệ thống. Đặc biệt đối với các hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn.
5.2. Lợi ích từ việc nâng cao hiệu năng hệ thống
Việc nâng cao hiệu năng hệ thống mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Nó tăng dung lượng hệ thống và cải thiện thông lượng. Đồng thời, nó giúp giảm đáng kể độ trễ mạng. Điều này cải thiện trải nghiệm người dùng và hỗ trợ các dịch vụ mới. Hệ thống trở nên mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.
5.3. Hướng nghiên cứu tiếp theo về Massive MIMO
Nghiên cứu mở ra nhiều hướng phát triển tiềm năng. Đặc biệt là trong bối cảnh Massive MIMO. Cần tiếp tục khám phá các thuật toán xử lý tín hiệu tiên tiến. Điều này nhằm đạt được hiệu suất tối ưu trong các hệ thống tương lai. Nó đóng góp vào sự tiến bộ của công nghệ thông tin.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (114 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI DOÃN THANH BÌNH GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG HỆ THỐNG MIMO-MC-CDMA QUY MÔ LỚN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Hà Nội – 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI DOÃN THANH BÌNH GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG HỆ THỐNG MIMO-MC-CDMA QUY MÔ LỚN Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông Mã số: 62520208 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. NGUYỄN HỮU TRUNG Hà Nội – 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan rằng các kết quả khoa học được trình bày trong luận án này là thành quả nghiên cứu của bản thân tôi trong suốt thời gian làm nghiên cứu sinh và chưa từng xuất hiện trong công bố của các tác giả khác. Các kết quả đạt được là chính xác và trung thực. Hà Nội, ngày….năm 2017 Giáo viên hướng dẫn khoa học Tác giả luận án PGS.
TS Nguyễn Hữu Trung Doãn Thanh Bình i LỜI CẢM ƠN Luận án tiến sỹ này được nghiên cứu sinh thực hiện tại Bộ môn Điện tử hàng không vũ trụ, Viện Điện tử viễn thông, Đại học Bách khoa Hà Nội dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Nguyễn Hữu Trung. Nghiên cứu sinh xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đối với Thầy về định hướng khoa học, chỉ dẫn thực hiện những nhiệm vụ cần thiết cũng như tạo mọi điều kiện thuận lợi để công trình nghiên cứu này được hoàn thành. Nghiên cứu sinh cũng xin trân trọng cảm ơn Lãnh đạo trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, trường Đại học Điện lực, Viện Đào tạo Sau Đại học, Viện Điện tử viễn thông, Bộ môn Điện tử hàng không vũ trụ và Phòng Khảo thí đảm bảo chất lượng đã tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.
Cuối cùng là sự biết ơn tới gia đình, bạn bè đã thông cảm, động viên giúp đỡ nghiên cứu sinh có thêm nghị lực để hoàn thành luận án này. Tác giả luận án DOÃN THANH BÌNH ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN. ii DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH. v DANH MỤC BẢNG BIỂU.
vii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT. viii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC. xi MỞ ĐẦU. 1 CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU .2 Mô hình hệ thống MIMO-MC-CDMA quy mô lớn.1 Hệ thống MIMO .2 Hệ thống MIMO quy mô lớn .3 Kỹ thuật đa truy nhập phân chia theo mã CDMA .4 Kỹ thuật đa truy nhập phân chia theo mã đa sóng mang MC-CDMA.4 Hệ thống MIMO-MC-CDMA .3 Vấn đề giao thoa đa truy nhập trong các hệ thống MIMO-MC-CDMA .4 Các giải pháp đã được đề xuất .1 Giải pháp tiền mã hóa .2 Giải pháp dùng mã CI .3 Giải pháp tại bộ thu MIMO đa người dùng và ước lượng kênh .4 Giải pháp dùng mã hóa không gian-thời gian .5 Những vấn đề còn tồn tại .5 Kết luận chương.
31 CHƢƠNG 2 ĐỀ XUẤT KIẾN TRÚC ĐỊNH HƢỚNG ĐA BÚP SÓNG THEO LÝ THUYẾT HỆ THỐNG.2 Mô hình hệ thống .1 Mô hình tín hiệu .2 Định hướng búp sóng tối ưu thống kê .3 Đề xuất định hướng đa búp sóng theo lý thuyết hệ thống .1 Phát biểu bài toán .2 Giải bài toán. Phương pháp tối ưu bền vững theo tiêu chí Min-Max .4 Kết quả mô phỏng .1 Phương pháp mô phỏng .2 Các kịch bản và kết quả mô phỏng .3 Đánh giá kết quả .5 Kết luận chương. 53 CHƢƠNG 3 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP TIỀN MÃ HÓA CHO HỆ THỐNG MIMO- CDMA ĐA SÓNG MANG QUY MÔ LỚN .2 Cơ sở toán học .1 Phân tích giá trị kỳ dị tổng quát-GSVD .2 Nghịch đảo suy rộng .3 Mô hình hệ thống .1 Mô hình hệ thống MIMO kết hợp xử lý GSVD .2 Hệ thống MIMO-CDMA đa sóng mang quy mô lớn kết hợp xử lý GSVD .3 Mô hình kênh MIMO .4 Giải mã bằng giải thuật zero-forcing .4 Kết quả mô phỏng .5 Kết luận chương. 70 CHƢƠNG 4 ĐỀ XUẤT HỆ THỐNG ĐA TRUY NHẬP MIMO MC – CDMA QUY MÔ LỚN HỖN HỢP ĐỊNH HƢỚNG ĐA BÚP SÓNG VÀ GHÉP KÊNH KHÔNG GIAN .2 Mô hình hệ thống .1 Mô hình tín hiệu và bộ phát .2 Mô hình định hướng đa búp sóng .3 Mô hình kênh .3 Tách đa người dùng .1 Kết hợp độ khuếch đại bằng nhau EGC .2 Cưỡng bức không ZF .3 Phương pháp kết hợp tỷ số cực đại MRC .4 Kết quả mô phỏng .1 Mô phỏng đánh giá hiệu năng của hệ thống .2 Mô phỏng xây dựng đồ thị búp sóng của các thuật toán định hướng búp sóng 86 4.5 Kết luận chương.
90 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN. 91 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 92 iv DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 1. Mô hình hệ thống MIMO.
Mô hình hệ thống MIMO quy mô lớn. Sơ đồ khối hệ thống CDMA. Nguyên tắc chung của MC-CDMA. Bộ phát MC-CDMA.
Bộ thu MC-CDMA. Mô hình bộ phát MIMO-MC-CDMA. Mô hình thu tín hiệu. Khái niệm về kỹ thuật CI.Cấu trúc bộ thu MIMO đa người dùng tiêu chuẩn.
Sơ đồ khối mã không gian-khời gian. Sơ đồ hệ thống MIMO và mã không gian thời gian. Hệ định hướng búp sóng.2 Bộ định hướng Frost beamformer. Cầu hình của anten mảng ULA.
Đồ thị biến thiên của NRMSE khi SNR thay đổi từ -30 ÷10dB. Đồ thị biến thiên của NRMSE khi SIR thay đổi. Đồ thị biến thiên của NRMSE khi góc sai lệch giữa hướng. 50 sóng tới của tín hiệu và của can nhiễu thay đổi.
Đồ thị biến thiên của NRMSE theo số lượng anten .Mô hình hệ thống GSVD-MIMO .Sơ đồ khối bộ phát MIMO - CDMA .Sơ đồ khối bộ thu MIMO - CDMA. Cấu hình hệ thống gồm một BTS và hai người sử dụng U1 và U2. Bộ phát MIMO-MC-CDMA kết hợp thuật toán GSVD. Bộ thu MIMO-MC-CDMA kết hợp thuật toán GSVD.
So sánh dung lượng hệ thống MIMO-MC-CDMA (a) sử dụng phương pháp GSVD, (b) SVD, (c) so sánh hai phương pháp với cấu hình MIMO 128x16. Mô phỏng tỉ lệ lỗi BER với hệ thống MIMO-MC-CDMA có sử dụng tiền mã hóa. Mô hình hệ thống MIMO MC-CDMA quy mô lớn đề xuất .Mô hình bộ cân bằng MIMO và bộ tách MUD tại phía thu. Đồ thị xác suất lỗi bit (BER) theo SNR.
Đồ thị xác suất lỗi bit BER theo số lượng người dùng. Đồ thị xác suất lỗi bit BER theo số lượng anten. Đồ thị xác suất lỗi bit BER theo công suất can nhiễu đa truy nhập MAI. Đồ thị búp sóng của thuật toán MVDR.
Đồ thị búp sóng của thuật toán LCMV. Đồ thị búp sóng của thuật toán Frost. Đồ thị búp sóng của thuật toán tối thiểu hóa búp song phụ bằng phương pháp Min-Max. 88 vi DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.
Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SIR thay đổi. Các tham số mô phỏng ứng với các kịch bản mô phỏng khi SIR thay đổi. Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi thay đổi số lượng anten.
Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi. Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi. Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi số lượng anten thay đổi. Các tham số mô phỏng ứng với kịch bản mô phỏng khi SNR thay đổi.
85 vii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt 3GPP The Third Generation Partnership Project Dự án của đối tác thế hệ thứ 3 A AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu Gauss trắng cộng B BC Broadcast Channel Kênh quảng bá BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit BIBO Bounded Input-Bounded Output Giới hạn đầu vào - giới hạn đầu ra BS Base Station Trạm gốc BTS Base Transceiver Station Trạm thu phát gốc C CAGR Compound Annual Growth Rate Tốc độ tăng trưởng hàng năm CCI Co-Channel Interference Nhiễu đồng kênh CDMA Code Division Multiple Access Đa truy nhập phân chia theo mã CI Channel Interference Nhiễu kênh CR Cognitive Radio Vô tuyến thông minh CSI Channel State Information Trạng thái kênh CSIR Co-Channel Interference Receiver Nhiễu đồng kênh thu CSIT Co-Channel Interference Transmit Nhiễu đồng kênh phát D DPC Dirty Paper Coding Mã hóa giấy bẩn Direct-Sequence Code Division Multiple Đa truy nhập phân chia theo mã DS-CDMA Access trải phổ chuỗi trực tiếp DSP Digital Signal Processing Bộ xử lý tín hiệu số E EB Exabytes EGC Equal Gain Combining Kết hợp độ khuếch đại cân bằng F Đa truy nhập phân chia theo tần FDMA Frequency-Division Multiple Access số FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh G Generalized Singular Value GSVD Phân tích giá trị kỳ dị tổng quát Decomposition viii H HDTV High-Definition Television Truyền hình độ nét cao I IFFT Inverse Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier ngược INR Interference to Noise Ratio Tỷ số can nhiễu trên nhiễu IoT Internet of Things Mạng lưới vạn vật kết nối Internet IPTV Internet Protocol Television Truyền hình giao thức Internet ISI Intersymbol Interference Nhiễu liên ký hiệu ISR Interference to Signal Ratio Tỷ số can nhiễu trên tín hiệu IF Intermediate Frequency Tần số trung tần L Linearly Constrained Minimum Variance Tối thiểu hóa phương sai có ràng LCMV Beamforming buộc tuyến tính Hệ thống nhiều đầu vào nhiều đầu LS-MIMO Large Scale-Multiple Input Multi Output ra quy mô lớn Hệ thống nhiều đầu vào nhiều đầu Large Scale-Multiple Input Multiple LS-MIMO- ra quy mô lớn kết hợp đa truy Output Multi-Carrier Code-Division MC-CDMA nhập phân chia theo mã đa sóng Multiple Access mang Hệ thống thông tin dài hạn đã LTE-A Long Term Evolution Advanced nâng cấp M M2M Machine to Machine Máy đến máy MAI Multiple Access Interference Nhiễu đa truy nhập Multi-Carrier Code-Division Multiple Đa truy nhập phân chia theo mã MC-CDMA Access đa sóng mang Multi-Carrier Spread Spectrum Multiple Đa truy nhập phổ rộng đa sóng MC-SSMA Access mang MIMO Multiple Input Multiple Output Nhiều đầu vào nhiều đầu ra MLSE Minimal Least-Square Errors Sai số bình phương tối thiểu Sai số bình phương trung bình tối MMSE Minimum Mean Squared Error thiểu MRC Maximum Ratio Combining Kết hợp tỷ số cực đại MUD Multi User Detector Bộ tách đa người dùng MRT Maximum Ratio Transmit Phát tỷ số cực đại Multi User- Multiple Input Multiple Hệ thống nhiều đầu vào nhiều đầu MU-MIMO Output ra đa người dùng Minimum Variance Distortionless Đáp ứng phương sai tối thiểu MVDR Response không méo dạng ix N Sai số toàn phương trung bình NRMSE Normalized Root Mean Square Error chuẩn hóa.
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Doãn Thanh Bình (2017). Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớ [Luận án tiến sĩ, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/giai-phap-nang-cao-hieu-nang-he-thong-mimo-mc-cdma-quy-mo-lon-la-tien-si
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớ" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án: Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớn la tiến sĩ. Xem tóm tắt và tải về tại LuanAn.net
Luận án "Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớ" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội. Năm bảo vệ: 2017.
Luận án "Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớ" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớ" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Viễn thông. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớ" có bao nhiêu trang?
Luận án "Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớ" có 114 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Giải pháp nâng cao hiệu năng hệ thống mimo mc cdma quy mô lớ" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.