Luận án TS: Nâng cao tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát trong mạng vô tuyến đa ăng-ten
Nghiên cứu nâng tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát mạng MIMO. Đề xuất phương pháp hiệu quả.
Luan An
Luận án tiến sĩ kỹ thuật
Năm xuất bản
Số trang
126
Thời gian đọc
19 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- Tối ưu tốc độ tính toán, giảm công suất phát vô tuyến
- Số trang:
- 126 trang
- Trường:
- Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật điện tử
- Tác giả:
- Trần Đình Thông
- Năm:
- 2020
Tóm tắt nội dung luận án
I.Tối ưu tốc độ tính toán giảm công suất phát vô tuyến
Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán tối thiểu công suất phát trong mạng truyền dẫn vô tuyến đa ăng-ten. Mục tiêu chính là nâng cao tốc độ tính toán cho các giải pháp hiện có. Sự gia tăng nhu cầu truyền tải dữ liệu đòi hỏi các hệ thống vô tuyến phải hoạt động hiệu quả hơn. Tối ưu hóa công suất là yếu tố then chốt. Luận án đề xuất các thuật toán mới. Các thuật toán này giảm thiểu đáng kể công suất tiêu thụ. Đồng thời, chúng đảm bảo chất lượng dịch vụ. Vấn đề độ phức tạp tính toán của các bài toán tối ưu công suất là một thách thức lớn. Các phương pháp truyền thống thường tốn nhiều tài nguyên. Chúng không phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực. Nghiên cứu phát triển các giải pháp tốc độ cao. Các giải pháp này dựa trên việc cải tiến các kỹ thuật tối ưu đã biết. Điều này giúp nâng cao hiệu quả năng lượng không dây. Công suất phát tối thiểu là mục tiêu chính. Hệ thống đa ăng-ten MIMO được xem xét kỹ lưỡng. Đây là nền tảng cho các mạng truyền thông tương lai. Việc tối ưu hóa không chỉ giảm chi phí vận hành. Nó còn kéo dài tuổi thọ thiết bị. Đây là một đóng góp quan trọng cho lĩnh vực truyền thông vô tuyến.
1.1. Mục tiêu nghiên cứu tối ưu hóa công suất
Luận án hướng đến việc giảm thiểu công suất phát trong các mạng truyền dẫn vô tuyến đa ăng-ten. Trọng tâm là cải thiện tốc độ xử lý của các thuật toán. Các giải pháp truyền thống đối mặt với độ phức tạp tính toán cao. Chúng không đáp ứng được yêu cầu về thời gian thực. Mục tiêu cụ thể là phát triển các phương pháp mới. Các phương pháp này phải nhanh hơn, hiệu quả hơn. Điều này giúp tối ưu hóa công suất tiêu thụ của hệ thống. Đồng thời, nó duy trì các tiêu chuẩn về hiệu suất và chất lượng. Nghiên cứu cũng tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật toán học tiên tiến. Điều này giải quyết các bài toán tối ưu lồi và quy hoạch bán xác định (SDP). Mục tiêu cuối cùng là cung cấp giải pháp tốc độ cao. Giải pháp này khả thi cho triển khai thực tế. Nó đóng góp vào hiệu quả năng lượng không dây tổng thể. Mạng truyền thông MIMO hưởng lợi từ những cải tiến này. Sự phân bổ công suất vô tuyến được kiểm soát chặt chẽ. Điều này đảm bảo hiệu suất mạng tối ưu.
1.2. Thách thức tốc độ tính toán trong mạng MIMO
Mạng truyền thông MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) mang lại lợi ích lớn. Chúng bao gồm tăng dung lượng và độ tin cậy. Tuy nhiên, việc tối ưu hóa công suất trong các mạng này rất phức tạp. Bài toán tối thiểu công suất phát yêu cầu giải quyết các vấn đề phi lồi. Điều này dẫn đến độ phức tạp tính toán cao. Các thuật toán hiện tại, như phương pháp quy hoạch bán xác định (SDP), thường chậm. Chúng không phù hợp cho các hệ thống lớn. Thách thức lớn nhất là tìm ra giải pháp tốc độ cao. Giải pháp này vẫn phải đảm bảo tính tối ưu hoặc gần tối ưu. Luận án nghiên cứu các phương pháp để giảm độ phức tạp tính toán. Các phương pháp này bao gồm việc phát triển các thuật toán lặp nhanh hơn. Chúng cũng có thể tận dụng tính toán song song. Điều này nâng cao hiệu quả năng lượng không dây. Nó giải quyết vấn đề phân bổ công suất vô tuyến một cách linh hoạt. Mục tiêu là tạo ra các hệ thống truyền thông MIMO tiết kiệm năng lượng hơn.
II.Cơ sở toán học bài toán tối thiểu công suất vô tuyến
Việc tối ưu hóa công suất phát trong mạng vô tuyến đòi hỏi nền tảng toán học vững chắc. Chương này trình bày các khái niệm cơ bản. Nó bao gồm các mô hình phân tập ăng-ten. Các kỹ thuật tối ưu như tối ưu lồi, quy hoạch bán xác định (SDP) được giới thiệu. Các phương pháp này là cốt lõi để giải quyết bài toán. Bài toán tối thiểu công suất phát thường được biểu diễn dưới dạng phi lồi. Biến đổi bài toán thành dạng lồi hoặc gần lồi là cần thiết. Điều này giúp tìm ra lời giải hiệu quả. Các hàm phạt được sử dụng để xử lý các ràng buộc. Chúng biến đổi bài toán gốc thành một chuỗi các bài toán dễ giải hơn. Nghiên cứu phân tích các mô hình truyền dẫn khác nhau. Mô hình MIMO và mô hình chuyển tiếp AF được xem xét. Mỗi mô hình có các đặc điểm và thách thức riêng. Độ phức tạp tính toán của mỗi phương pháp được đánh giá. Điều này cung cấp cái nhìn tổng quan về hiệu quả của chúng. Việc hiểu rõ cơ sở toán học là bước đầu tiên. Nó dẫn đến việc phát triển các giải pháp tốc độ cao. Các giải pháp này có khả năng ứng dụng thực tiễn cao.
2.1. Nền tảng toán học cho tối ưu công suất
Bài toán tối thiểu công suất phát dựa trên các nguyên lý toán học cơ bản. Nó bao gồm đại số tuyến tính và tối ưu lồi. Hàm phạt là một công cụ quan trọng. Nó giúp chuyển đổi các bài toán có ràng buộc phức tạp thành các bài toán không ràng buộc. Điều này đơn giản hóa quá trình giải. Các mô hình phân tập không gian MIMO là trọng tâm. Chúng được sử dụng để mô tả kênh truyền. Các mô hình phân tập ăng-ten thu và phát cũng được xem xét. Việc thiết lập đúng đắn bài toán tối ưu là quan trọng. Nó đảm bảo tìm được lời giải chính xác. Các phương pháp như quy hoạch bán xác định (SDP) thường được áp dụng. SDP cho phép giải quyết các bài toán phi lồi thông qua xấp xỉ lồi. Điều này giảm độ phức tạp tính toán. Tuy nhiên, SDP vẫn có thể tốn kém cho các hệ thống lớn. Các thách thức toán học này yêu cầu phát triển giải pháp tốc độ cao. Mục tiêu là nâng cao hiệu quả năng lượng không dây. Việc phân bổ công suất vô tuyến hiệu quả hơn.
2.2. Các kỹ thuật tối ưu hóa hiện có
Một số kỹ thuật tối ưu hóa đã được nghiên cứu. Kỹ thuật quy hoạch bán xác định (SDP) là một trong số đó. Nó thường được sử dụng để giải các bài toán tối ưu phi lồi. SDP chuyển đổi bài toán gốc thành một bài toán lồi có thể giải được. Tuy nhiên, độ phức tạp tính toán của SDP cao. Điều này giới hạn ứng dụng của nó. Một kỹ thuật khác là tối ưu lồi (SDR – Semidefinite Relaxation). SDR cung cấp một cận dưới cho bài toán gốc. Nó thường cho kết quả tốt. Kỹ thuật Nonsmooth kết hợp với hàm phạt cũng được xem xét. Kỹ thuật này tìm cách giải quyết các bài toán tối ưu không khả vi. Các phương pháp này đều có ưu và nhược điểm. Chúng có độ phức tạp tính toán khác nhau. Mục tiêu của nghiên cứu là cải tiến các kỹ thuật này. Các giải pháp tốc độ cao được đề xuất. Chúng cải thiện đáng kể hiệu quả năng lượng không dây. Điều này giúp phân bổ công suất vô tuyến hiệu quả hơn. Các thuật toán mới sẽ giảm thời gian xử lý. Chúng mở rộng khả năng ứng dụng trong các mạng truyền thông MIMO thực tế.
III.Tối ưu công suất trạm gốc thuật toán tốc độ cao
Chương này tập trung vào bài toán tối thiểu tổng công suất phát tại trạm gốc. Các phương pháp cải tiến được phát triển. Mục tiêu là đạt được giải pháp tốc độ cao. Bài toán được thiết lập chi tiết. Nó xem xét các ràng buộc về chất lượng dịch vụ. Kỹ thuật tối ưu Nonsmooth kết hợp với hàm phạt được phát triển thêm. Điều này nhằm giảm độ phức tạp tính toán. Các thuật toán mô phỏng mới được xây dựng. Chúng bao gồm thuật toán tối ưu SDR (Semidefinite Relaxation). Thuật toán tối ưu ngẫu nhiên cũng được giới thiệu. Hai phiên bản thuật toán Nonsmooth (NSM1 và NSM2) được đề xuất. NSM1 và NSM2 được thiết kế để cải thiện tốc độ hội tụ. Chúng cũng giảm thiểu chi phí tính toán. Các thuật toán này cho phép phân bổ công suất vô tuyến hiệu quả hơn. Điều này trực tiếp nâng cao hiệu quả năng lượng không dây của trạm gốc. Kết quả mô phỏng cho thấy sự ưu việt của các phương pháp mới. Chúng cung cấp các giải pháp tối ưu hóa công suất với tốc độ nhanh hơn. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các hệ thống truyền thông MIMO.
3.1. Bài toán tối thiểu công suất trạm gốc
Bài toán này tìm cách tối thiểu tổng công suất phát của trạm gốc. Nó đồng thời phải đảm bảo các yêu cầu về tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SINR) của người dùng. Đây là một bài toán tối ưu phức tạp. Nó thường là phi lồi. Các phương pháp truyền thống gặp khó khăn. Chúng có độ phức tạp tính toán cao. Luận án thiết lập bài toán này một cách chính xác. Nó xem xét các mô hình kênh truyền đa ăng-ten. Mục tiêu là cung cấp một khuôn khổ. Khuôn khổ này cho phép phát triển các thuật toán hiệu quả. Các thuật toán này hỗ trợ phân bổ công suất vô tuyến một cách thông minh. Điều này đạt được hiệu quả năng lượng không dây tối đa. Các phương pháp mới tập trung vào việc giảm chi phí tính toán. Chúng vẫn duy trì khả năng tìm kiếm giải pháp tối ưu hóa công suất gần như chính xác. Tính khả thi của các giải pháp tốc độ cao là ưu tiên hàng đầu.
3.2. Thuật toán cải tiến Nonsmooth cho tốc độ cao
Kỹ thuật tối ưu Nonsmooth kết hợp với hàm phạt được nghiên cứu sâu. Nó được cải tiến để giải quyết bài toán công suất trạm gốc. Hai thuật toán mới, NSM1 và NSM2, được đề xuất. NSM1 và NSM2 tập trung vào việc tăng tốc độ hội tụ. Chúng giảm độ phức tạp tính toán. Các thuật toán này xử lý các hàm mục tiêu không khả vi. Chúng sử dụng phương pháp tối ưu lồi. Các cải tiến bao gồm việc điều chỉnh hệ số phạt. Chúng cũng tối ưu hóa bước nhảy. Điều này giúp các thuật toán đạt được giải pháp tốc độ cao hơn. Chúng so sánh với các phương pháp SDP truyền thống. Kết quả mô phỏng chứng minh hiệu quả của NSM1 và NSM2. Các thuật toán này cung cấp một công cụ mạnh mẽ. Nó dùng để tối ưu hóa công suất trong các hệ thống truyền thông MIMO. Nó đảm bảo hiệu quả năng lượng không dây tốt hơn. Nó cũng cải thiện phân bổ công suất vô tuyến.
IV.Hiệu quả năng lượng mạng chuyển tiếp đa ăng ten
Chương này mở rộng nghiên cứu sang mạng truyền dẫn chuyển tiếp đa ăng-ten. Mô hình này tăng cường vùng phủ sóng và hiệu suất. Tuy nhiên, việc tối ưu hóa công suất phát là thách thức lớn. Đặc biệt là với phương thức khuếch đại và chuyển tiếp (AF). Luận án xây dựng bài toán tối thiểu tổng công suất phát. Nó áp dụng cho mô hình chuyển tiếp AF. Cơ sở toán học được phát triển. Nó cho phép thiết lập các phương trình tối ưu. Các thuật toán mới được đề xuất để giải quyết bài toán. Chúng bao gồm thuật toán tối ưu SDR và thuật toán Spectral. Đặc biệt, nghiên cứu đề xuất phát triển kỹ thuật tối ưu Spectral. Các phiên bản cải tiến, SPO1 và SPO2, được giới thiệu. Các thuật toán này được thiết kế để cung cấp giải pháp tốc độ cao. Chúng đồng thời đạt được hiệu quả năng lượng không dây tối ưu. Phân tích kết quả mô phỏng chứng minh hiệu quả. Các phương pháp mới vượt trội hơn các giải pháp hiện có. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với việc triển khai mạng 5G và hơn thế nữa.
4.1. Tối ưu công suất trong mạng chuyển tiếp AF
Mạng chuyển tiếp khuếch đại và chuyển tiếp (AF) là thành phần quan trọng. Nó giúp mở rộng phạm vi và tăng cường độ tin cậy. Tuy nhiên, tối ưu hóa công suất trong các mạng này là phức tạp. Nó yêu cầu phân bổ công suất vô tuyến thông minh. Bài toán tối thiểu công suất phát cho mô hình AF đa ăng-ten được thiết lập. Mục tiêu là giảm tổng công suất tiêu thụ. Đồng thời, nó vẫn đảm bảo chất lượng liên kết. Các phương pháp giải truyền thống có độ phức tạp tính toán cao. Chúng không phù hợp cho các hệ thống lớn. Luận án phát triển cơ sở toán học. Cơ sở này cho phép xây dựng các thuật toán hiệu quả hơn. Các thuật toán này cung cấp giải pháp tốc độ cao. Chúng đạt được hiệu quả năng lượng không dây đáng kể. Điều này giúp tối ưu hóa công suất của toàn bộ mạng. Nó hỗ trợ sự phát triển của truyền thông MIMO trong các kịch bản thực tế.
4.2. Phát triển thuật toán Spectral cải thiện hiệu suất
Thuật toán Spectral được đề xuất và phát triển. Nó dùng để giải quyết bài toán tối thiểu công suất trong mạng chuyển tiếp AF. Thuật toán này tận dụng đặc tính của ma trận kênh. Nó tìm kiếm giải pháp tối ưu một cách nhanh chóng. Hai phiên bản cải tiến, SPO1 và SPO2, được giới thiệu. SPO1 và SPO2 được thiết kế để tối ưu hóa công suất. Chúng giảm độ phức tạp tính toán. Các thuật toán này cung cấp giải pháp tốc độ cao. Chúng vượt trội so với các phương pháp SDR truyền thống. Kết quả mô phỏng cho thấy SPO1 và SPO2 đạt hiệu quả năng lượng không dây cao hơn. Chúng giảm đáng kể thời gian xử lý. Điều này giúp phân bổ công suất vô tuyến một cách hiệu quả. Đây là một bước tiến quan trọng. Nó giúp tối ưu thuật toán cho các mạng truyền thông MIMO phức tạp.
V.Giải pháp tối ưu thuật toán cho phân bổ công suất
Nghiên cứu so sánh và phân tích các giải pháp tối ưu thuật toán. Mục tiêu là tối ưu hóa công suất và phân bổ công suất vô tuyến hiệu quả. Các kỹ thuật như SDR, Nonsmooth và Spectral được xem xét. Mỗi kỹ thuật có những ưu điểm riêng. SDR cung cấp một cận dưới tốt nhưng có độ phức tạp tính toán cao. Nonsmooth với hàm phạt có thể xử lý các bài toán không khả vi. Nó cho thấy tiềm năng về tốc độ. Spectral là một phương pháp mới. Nó hứa hẹn giải pháp tốc độ cao cho các mạng chuyển tiếp. Luận án không chỉ đề xuất thuật toán mới. Nó còn cung cấp một cái nhìn tổng thể. Nó về cách các phương pháp này tương tác. Nó ảnh hưởng đến hiệu quả năng lượng không dây. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp là cần thiết. Nó phụ thuộc vào cấu trúc mạng và yêu cầu cụ thể. Các giải pháp được phát triển nhằm mục đích. Chúng giảm thiểu công suất phát. Đồng thời, chúng tối đa hóa hiệu suất mạng. Điều này đặc biệt quan trọng trong các hệ thống truyền thông MIMO.
5.1. So sánh thuật toán SDR và Nonsmooth
Thuật toán SDR (Semidefinite Relaxation) là phương pháp phổ biến. Nó được dùng để giải quyết các bài toán tối ưu công suất phi lồi. SDR cung cấp một xấp xỉ lồi chính xác. Tuy nhiên, độ phức tạp tính toán của nó cao. Điều này khiến nó không phù hợp cho các hệ thống lớn. Ngược lại, thuật toán Nonsmooth kết hợp với hàm phạt có tiềm năng lớn. Nó có khả năng cung cấp giải pháp tốc độ cao. Nonsmooth có thể giải quyết các bài toán không khả vi hiệu quả hơn. Các cải tiến trong NSM1 và NSM2 đã chứng minh điều này. Việc so sánh cho thấy Nonsmooth có thể đạt được hiệu quả tương đương SDR. Nó có chi phí tính toán thấp hơn. Điều này rất quan trọng. Nó giúp nâng cao hiệu quả năng lượng không dây. Nó hỗ trợ phân bổ công suất vô tuyến linh hoạt trong các mạng MIMO.
5.2. Đề xuất thuật toán Spectral hiệu quả
Luận án đề xuất thuật toán Spectral như một giải pháp mới. Nó giúp tối ưu hóa công suất trong mạng chuyển tiếp. Thuật toán Spectral được thiết kế để giảm độ phức tạp tính toán. Nó cung cấp giải pháp tốc độ cao. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các hệ thống truyền thông MIMO với nhiều ăng-ten. Các phiên bản SPO1 và SPO2 của thuật toán Spectral đã được phát triển. Chúng cho thấy hiệu suất vượt trội. Chúng so sánh với các phương pháp truyền thống. Spectral khai thác cấu trúc đặc biệt của bài toán. Nó đạt được sự hội tụ nhanh chóng. Điều này góp phần đáng kể vào hiệu quả năng lượng không dây. Nó cho phép phân bổ công suất vô tuyến một cách tối ưu. Thuật toán này hứa hẹn ứng dụng rộng rãi. Nó dùng trong các mạng truyền thông tương lai yêu cầu hiệu suất cao.
VI.Độ phức tạp tính toán và hiệu năng giải pháp mới
Nghiên cứu đánh giá chi tiết độ phức tạp tính toán của các thuật toán được đề xuất. Đây là yếu tố then chốt để xác định tính khả thi của giải pháp. Các thuật toán mới như NSM1, NSM2, SPO1 và SPO2 cho thấy ưu điểm rõ rệt. Chúng có độ phức tạp thấp hơn so với các phương pháp quy hoạch bán xác định (SDP) truyền thống. Điều này cho phép chúng hoạt động nhanh hơn. Chúng phù hợp với các ứng dụng yêu cầu giải pháp tốc độ cao. Phân tích hiệu năng được thực hiện thông qua mô phỏng rộng rãi. Các kịch bản mạng khác nhau được thử nghiệm. Kết quả mô phỏng chứng minh rằng các thuật toán mới đạt được hiệu quả năng lượng không dây cao. Chúng giảm đáng kể công suất phát. Đồng thời, chúng vẫn duy trì được chất lượng dịch vụ cần thiết. Các giải pháp này đóng góp vào sự phát triển của truyền thông MIMO. Nó cung cấp các công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa công suất trong các mạng vô tuyến hiện đại. Khả năng tính toán song song cũng được xem xét. Nó giúp tăng tốc độ xử lý hơn nữa.
6.1. Phân tích độ phức tạp tính toán thuật toán
Độ phức tạp tính toán là tiêu chí quan trọng. Nó đánh giá tính hiệu quả của thuật toán. Các thuật toán được đề xuất trong luận án được phân tích kỹ lưỡng. Điều này bao gồm SDR, Nonsmooth (NSM1, NSM2) và Spectral (SPO1, SPO2). Phân tích cho thấy các thuật toán cải tiến có độ phức tạp tính toán thấp hơn. Chúng so với phương pháp SDP truyền thống. Điều này đặc biệt đúng khi số lượng ăng-ten và người dùng tăng. Khả năng tính toán song song của các thuật toán mới cũng được thảo luận. Nó cho thấy tiềm năng tăng tốc độ xử lý hơn nữa. Việc giảm độ phức tạp tính toán trực tiếp dẫn đến giải pháp tốc độ cao. Nó giúp tối ưu hóa công suất trong các hệ thống lớn. Điều này cải thiện đáng kể hiệu quả năng lượng không dây. Nó cho phép phân bổ công suất vô tuyến linh hoạt hơn trong truyền thông MIMO.
6.2. Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu năng
Các thuật toán được đề xuất được đánh giá thông qua mô phỏng chi tiết. Kết quả mô phỏng minh họa hiệu quả của chúng. Các thuật toán NSM1, NSM2, SPO1 và SPO2 đạt được mục tiêu giảm công suất phát. Đồng thời, chúng duy trì yêu cầu SINR của người dùng. Thời gian tính toán được cải thiện đáng kể. Điều này cho thấy các giải pháp tốc độ cao là khả thi. Hiệu quả năng lượng không dây được nâng cao rõ rệt. Các đồ thị và bảng so sánh cung cấp bằng chứng cụ thể. Nó cho thấy sự vượt trội của các phương pháp mới. Chúng so với các kỹ thuật tối ưu hóa hiện có. Các kết quả này khẳng định giá trị nghiên cứu. Nó chứng minh khả năng ứng dụng thực tế của các giải pháp. Nó giúp tối ưu thuật toán trong các mạng truyền thông MIMO phức tạp. Nó mở ra hướng mới cho phân bổ công suất vô tuyến hiệu quả.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (126 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ ----------------------------------------- TRẦN ĐÌNH THÔNG NGHIÊN CỨU NÂNG CAO TỐC ĐỘ TÍNH TOÁN CHO BÀI TOÁN TỐI THIỂU CÔNG SUẤT PHÁT TRONG MẠNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN ĐA ĂNG-TEN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội – 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ QUÂN SỰ ----------------------------------------- TRẦN ĐÌNH THÔNG NGHIÊN CỨU NÂNG CAO TỐC ĐỘ TÍNH TOÁN CHO BÀI TOÁN TỐI THIỂU CÔNG SUẤT PHÁT TRONG MẠNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN ĐA ĂNG-TEN Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 9520203 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: 1. TS Dư Đình Viên 2. TS Lê Thanh Hải Hà Nội – 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
Các dữ liệu tham khảo được trích dẫn đầy đủ. Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Tác giả luận án Trần Đình Thông ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên tôi xin cảm ơn chân thành tới hai thầy hướng dẫn khoa học: TS Dư Đình Viên và TS Lê Thanh Hải đã trực tiếp giảng dạy, hướng dẫn, tận tình chỉ bảo, tạo điều kiện tốt nhất để tôi hoàn thành luận án này. Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám đốc Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự Bộ Quốc phòng, Phòng Đào tạo và Viện Điện tử đã tạo điều kiện thuận lợi giúp tôi hoàn thành nhiệm vụ và đạt kết quả mong muốn. Xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu, Khoa Điện tử Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội nơi tôi công tác, đã tạo điều kiện để tôi hoàn thành nhiệm vụ.
Xin cảm ơn các chuyên gia, các nhà khoa học và các bạn đồng nghiệp đã trực tiếp đóng góp nhiều ý kiến quý báu, giúp tôi vượt qua khó khăn để hoàn thành luận án. Cuối cùng xin gửi lời cảm ơn tới mọi thành viên trong gia đình, những người đã tạo mọi điều kiện về thời gian, vật chất và hết lòng chăm sóc, động viên về tinh thần để tôi tập trung nghiên cứu hoàn thành luận án. Hà Nội, ngày tháng năm 2020 Tác giả luận án Trần Đình Thông iii MỤC LỤC Trang DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT. vi DANH MỤC CÁC BẢNG .x DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ .xi MỞ ĐẦU.
BÀI TOÁN TỐI THIỂU CÔNG SUẤT PHÁT TRONG MẠNG TRUYỀN DẪN VÔ TUYẾN ĐA ĂNG-TEN. Tổng quan tình hình nghiên cứu. Vấn đề còn tồn tại và định hướng nghiên cứu. Cơ sở toán học.
Tối ưu hàm phạt. Xây dựng bài toán tối thiểu công suất phát đối với các mô hình phân tập. Mô hình phân tập không gian MIMO. Mô hình phân tập ăng-ten thu.
Mô hình phân tập ăng-ten phát. Một số bài toán tối thiểu công suất phát trong mạng truyền dẫn vô tuyến. Mô hình truyền dẫn trạm gốc phát quảng bá phân tập ăng-ten phát. Mô hình truyền dẫn có chuyển tiếp với phương thức xử lý AF.
Một số kỹ thuật tối ưu. Kỹ thuật tối ưu SDP. Kỹ thuật tối ưu SDR. Kỹ thuật tối ưu Nonsmooth kết hợp với hàm phạt.
Độ phức tạp tính toán của bài toán tối ưu. Kết luận chương 1. NÂNG CAO TỐC ĐỘ TÍNH TOÁN CHO BÀI TOÁN TỐI THIỂU TỔNG CÔNG SUẤT PHÁT TRẠM GỐC. Bài toán tối thiểu công suất phát trạm gốc.
Thiết lập bài toán tối ưu công suất phát trạm gốc. Phát triển kỹ thuật tối ưu Nonsmooth kết hợp với hàm phạt. Xây dựng thuật toán mô phỏng. Xây dựng thuật toán tối ưu SDR.
Xây dựng thuật toán tối ưu ngẫu nhiên. Xây dựng thuật toán tối ưu NSM1. Xây dựng thuật toán tối ưu NSM2. Phân tích kết quả mô phỏng.
Kết luận chương 2. NÂNG CAO TỐC ĐỘ TÍNH TOÁN CHO BÀI TOÁN TỐI THIỂU TỔNG CÔNG SUẤT PHÁT TRONG MẠNG TRUYỀN DẪN CHUYỂN TIẾP VÔ TUYẾN ĐA ĂNG-TEN. Bài toán tối thiểu công suất phát trong mạng chuyển tiếp vô tuyến đa ăng-ten. Mô hình chuyển tiếp vô tuyến đa ăng-ten với giao thức xử lý AF 68 3.
Phương thức khuếch đại và chuyển tiếp AF. Cơ sở toán học xây dựng bài toán tối thiểu tổng công suất phát. Xây dựng bài toán tối thiểu cho mô hình chuyển tiếp đa ăng-ten. Xây dựng bài toán tối ưu SDR.
Xây dựng bài toán tối ưu Spectral. Đề xuất phát triển kỹ thuật tối ưu Spectral. Xây dựng thuật toán mô phỏng. Xây dựng thuật toán tối ưu SDR.
Xây dựng thuật toán tối ưu SPO1. Xây dựng thuật toán tối ưu SPO2. Phân tích kết quả mô phỏng. Kết luận chương 3.
95 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ. 98 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 100 vi DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT x, y Tích vô hướng hai véc-tơ x và y XT Chuyển vị ma trận X XH Biến đổi Hermitian của ma trận X RN ,C N Không gian véc-tơ số thực và số phức N chiều Hệ số phạt d2 Phương sai nhiễu phía thu s2 Phương sai tín hiệu r2 Phương sai nhiễu tại nút chuyển tiếp max Trị riêng lớn nhất i Mức ngưỡng SINR tại người dùng thứ i i2 Công suất nhiễu trắng cộng Tích ma trận Kronecker rank . Hạng của ma trận E .
Chuẩn Frobenius của ma trận 0 Hệ số phạt khởi tạo ngẫu nhiên (k ) Hệ số phạt của bước lặp thứ k 0 Hệ số phạt tối ưu Nhiễu tại phía thu Véc-tơ ngẫu nhiên không đối xứng phân phối Gau-xơ Nhân tử lagrange 0 Nhân tử lagrange cực đại abs(.) Giá trị tuyệt đối D Ma trận chéo hóa eye(.) Ma trận đơn vị G Ma trận kênh hướng xuống(chuyển tiếp) H Ma trận kênh hướng xuống từ trạm gốc xuống đến người vii dùng phía thu hi Véc-tơ kênh truyền hướng lên giữa người dùng phát thứ i với nút chuyển tiếp HX Ma trận kênh hướng lên(chuyển tiếp) IN Ma trận đồng nhất INT Nhiễu giao thoa ITEk Bước lặp trung bình của kỹ thuật NSM1 ITEk2 Bước lặp trung bình của kỹ thuật NSM2 itemu Số bước lặp xác định hệ số phạt itemu2 Số bước lặp xác định hệ số phạt tối ưu itex Số bước lặp xác định giá trị tối ưu của kỹ thuật NSM1 itex2 Số bước lặp xác định giá trị tối ưu của kỹ thuật NSM2 L Ma trận kênh hướng xuống(trạm gốc) lj Véc-tơ kênh truyền hướng xuống giữa nút chuyển tiếp với người dùng thu thứ j M Số người dùng phía phát hoặc phía thu N Số ăng-ten tại trạm gốc hoặc chuyển tiếp n Nhiễu trắng cộng Gau-xơ nd Nhiễu tại người dùng phía thu nr Nhiễu tại nút chuyển tiếp Pkopt Tổng công suất tối ưu theo kỹ thuật NSM1 Pkopt2 Tổng công suất tối ưu theo kỹ thuật NSM2 Pn Công suất nhiễu Pn(X) Công suất riêng trên mỗi ăng-ten Popt Tổng công suất tối ưu trạm gốc theo kỹ thuật SDR Poptsdr Tổng công suất tối ưu chuyển tiếp theo kỹ thuật SDR viii Poptspo Tổng công suất tối ưu theo kỹ thuật SPO Ps Công suất tín hiệu PT Tổng công suất tại trạm gốc, chuyển tiếp PT(X) Tổng công suất tại nút chuyển tiếp Pw Công suất khởi tạo của kỹ thuật ngẫu nhiên Pwlopt Tổng công suất tối ưu theo kỹ thuật ngẫu nhiên R Ma trận xử lý phía thu R, C Tập số thực và số phức randn(.) Hàm ngẫu nhiên Rh Ma trận tương quan kênh hướng lên Rl Ma trận tương quan kênh hướng xuống sigd Công suất nhiễu phía thu sigr Công suất nhiễu tại nút chuyển tiếp sigs Công suất tín hiệu sqrt(.) Căn bậc hai trace(X) Vết của ma trận X U Ma trận trực giao vec(.) Véc-tơ hóa ma trận w Véc-tơ trọng số tối ưu của kỹ thuật ngẫu nhiên X(:,i) Cột thứ i của ma trận X X(i,j) Phần tử thứ (i, j) của ma trận X Xkopt2 Ma trận trọng số tối ưu của kỹ thuật NSM2 Xopt Ma trận trọng số tối ưu y Tín hiệu tại người dùng phía thu yrelay Tín hiệu sau khi xử lý tại nút chuyển tiếp yup Tín hiệu thu tại nút chuyển tiếp ix AF Khuếch đại và chuyển tiếp (Amplify and Forward) AWGN Tạp âm Gau-xơ trắng cộng (Additive White Gaussian Noise) BER Tỷ lệ lỗi bít (Bit Error Rate) BF Kỹ thuật tạo búp sóng (Beamforming) BS Trạm gốc (Base Station) CSI Thông tin trạng thái kênh (Chanel Status Information) DF Giải mã và chuyển tiếp (Decode and Forward) GA Thuật toán di truyền (Genetic algorithm) LMI Bất đẳng thức ma trận tuyến tính (Linear Matrix Inequality) MIMO Nhiều đầu vào nhiều đầu ra (Multiple Input Multiple Output) MISO Nhiều đầu vào một đầu ra (Multiple Input Single Output) ML Bộ tổ hợp tỷ số tối đa (Maximum Likelihood) MU-MIMO MIMO đa người dùng (Multi-user MIMO) NP-hard Bài toán đa thức bất định NSM1 Kỹ thuật tối ưu Nonsmooth kết hợp hàm phạt (Nonsmooth) NSM2 Kỹ thuật tối ưu Nonsmooth kết hợp hàm phạt đề xuất PF Tiền mã hóa chuyển tiếp (Precode-Forward) PSD Ma trận bán xác định dương (Positive Semidefinite) QCQP Bài toán toàn phương điều kiện bậc hai (Quadratically Constrained Quadratic Program) RAND Ngẫu nhiên (Random) RS Lựa chọn chuyển tiếp (Relay Selection) SCA Kỹ thuật xấp xỉ lồi (Successive Convex Approximation) SDP Kỹ thuật tối ưu bán bất định (Semidefinite Program) SDR Kỹ thuật tối ưu bán bất định giản lược (Semidefinite Relaxation) x SIMO Một đầu vào - Nhiều đầu ra (Single-Input Multiple –Output) SINR Tỷ số tín hiệu/nhiễu giao thoa (Signal to Interference Noise Ratio) SNR Tỷ số tín hiệu trên nhiễu (Signal to Noise Ratio) SISO Một đầu vào - Một đầu ra (Single-Input Single - Output) SMSE Tổng trung bình phương lỗi (Sum Mean Squared Error) SOCP Bài toán hình nón bậc hai (Second-OrderCone Programming) SPO1 Kỹ thuật tối ưu toàn dải Spectral (Spectral Optimization) SPO2 Kỹ thuật tối ưu toàn dải Spectral đề xuất SVD Phân tích giá trị đơn nhất (Singular Value Decomposition) xi DANH MỤC CÁC BẢNG Trang Bảng 2.1: Các tham số mô phỏng 1 .2: Số liệu so sánh tổng công suất phát với M = 16, N = 8.3: Số liệu so sánh tổng công suất phát với M = 24, N = 8.4: Các tham số mô phỏng 2 .5: So sánh công suất phát giữa kỹ thuật NSM1 và NSM2 .6: So sánh công suất phát giữa kỹ thuật NSM1 và NSM2 .7: So sánh công suất phát giữa kỹ thuật NSM1 và NSM2 .8: Tỷ lệ công suất PNMS2/PNMS1 .9: So sánh số bước lặp trung bình giữa kỹ thuật NSM1 và NSM2 .10: So sánh số bước lặp trung bình giữa kỹ thuật NSM1 và NSM2 .11: So sánh số bước lặp trung bình giữa kỹ thuật NSM1 và NSM2 .12: Tỷ lệ số bước lặp trung bình ITENSM2/ITENSM1 .1: Các tham số mô phỏng……………….2: So sánh tổng công suất phát giữa kỹ thuật SDR, SPO1 và SPO2 .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Trần Đình Thông (2020). Tối ưu tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát vô tuyến [Luận án tiến sĩ, Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự]. LuanAn.net. https://luanan.net/tai-lieu-khac/toi-uu-toc-do-tinh-toan-bai-toan-toi-thieu-cong-suat-phat-mang-vo-tuyen
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Tối ưu tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát vô tuyến" nghiên cứu về vấn đề gì?
Nghiên cứu nâng tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát mạng MIMO. Đề xuất phương pháp hiệu quả.
Luận án "Tối ưu tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát vô tuyến" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự. Năm bảo vệ: 2020.
Luận án "Tối ưu tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát vô tuyến" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Tối ưu tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát vô tuyến" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật điện tử. Danh mục: Tài liệu khác.
Luận án "Tối ưu tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát vô tuyến" có bao nhiêu trang?
Luận án "Tối ưu tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát vô tuyến" có 126 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Tối ưu tốc độ tính toán bài toán tối thiểu công suất phát vô tuyến" 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.