Tối ưu hiệu suất năng lượng cho hệ thống Massive MIMO đường xuống
Số trang: 5
Loại file: pdf
Dung lượng: 623.46 KB
Lượt xem: 39
Lượt tải: 0
Xem trước 1 trang đầu tiên của tài liệu này:
Thông tin tài liệu:
Bài viết Tối ưu hiệu suất năng lượng cho hệ thống Massive MIMO đường xuống nghiên cứu việc phân bổ công suất nhằm tối ưu hóa hiệu suất năng lượng của hệ thống mMIMO đường xuống thông qua tối ưu lồi. Hiệu quả của giải thuật đề xuất trong nghiên cứu này sẽ được kiểm chứng thông qua mô phỏng Monte Carlo và kết quả số.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tối ưu hiệu suất năng lượng cho hệ thống Massive MIMO đường xuống ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 21, NO. 5, 2023 57 TỐI ƯU HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG CHO HỆ THỐNG MASSIVE MIMO ĐƯỜNG XUỐNG ENERGY EFFICIENCY OPTIMIZATION FOR DOWNLINK MASSIVE MIMO Nguyễn Trung Hiếu1,2, Lê Thị Phương Mai2*, Nguyễn Văn Hiếu2 1 VNPT Đà Nẵng 2 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng *Tác giả liên hệ: lpmai@dut.udn.vn (Nhận bài: 15/3/2023; Chấp nhận đăng: 18/5/2023) Tóm tắt - Massive MIMO (mMIMO) được xem là công nghệ Abstract - Massive MIMO (mMIMO) is regarded as a core technology cốt lõi cho mạng 5G và là thành phần chính cho các thế hệ mạng for 5G networks and a key component for the next generation of tiếp theo (6G trở đi). Việc sử dụng mMIMO mang lại nhiều lợi networks (6G and beyond). The use of mMIMO can provide significant ích đáng kể như tăng tốc độ truyền dữ liệu, tăng độ tin cậy, benefits such as increasing data transmission rates, increasing reliability, giảm thời gian trễ, tăng hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng. reducing delay time, increasing spectrum efficiency and energy Tuy nhiên, khi mMIMO sử dụng hàng trăm hoặc thậm chí hàng efficiency. However, a mMIMO system typically uses hundreds or even ngàn ăng-ten dẫn đến lãng phí năng lượng và gây ra khí thải thousands of antennas to transmit and receive data, which may lead to a nhà kính có hại cho môi trường. Bài báo này nghiên cứu việc huge waste of energy and cause greenhouse gas emissions that are phân bổ công suất nhằm tối ưu hóa hiệu suất năng lượng của harmful to the environment. This paper investigates the power allocation hệ thống mMIMO đường xuống thông qua tối ưu lồi. Hiệu quả optimization problem to maximize the energy efficiency of the proposed của giải thuật đề xuất trong nghiên cứu này sẽ được kiểm chứng downlink mMIMO system by adopting convex optimization tool. The thông qua mô phỏng Monte Carlo và kết quả số. effectiveness of the proposed algorithm is then verified via numerical results and implemented through Monte Carlo simulation. Từ khóa - Massive MIMO (mMIMO); tối ưu lồi; hiệu suất năng Key words - Massive MIMO (mMIMO); convex optimization; lượng; hiệu suất phổ; 6G energy efficiency; spectral efficiency; 6G 1. Giới thiệu chung đối thấp. Điều này cho phép truyền đồng thời cho nhiều Massive MIMO (mMIMO) là công nghệ mạng di động, người dùng UEs, với hàng chục người dùng được ghép kênh trong đó các trạm gốc BS (Base Station) được trang bị một số (multiplexing) ở cả đường lên (UL) và đường xuống (DL) lượng rất lớn ăng-ten để phục vụ nhiều người dùng UE (User của mỗi cell, từ đó tăng đáng kể thông lượng của hệ thống Equipment) bằng cách ghép kênh không gian [1]. Khi sử dụng thông qua hệ số ghép kênh [2]. Tuy nhiên, độ lợi thông lượng vector kết hợp/ tiền xử lý MMSE (Minimum mean square kênh truyền mang lại từ mMIMO lại đến phần nhiều từ việc error) tối ưu và kênh không gian có tương quan thấp, dung triển khai nhiều phần cứng hơn (tức là sử dụng nhiều chuỗi lượng tăng lên không giới hạn ở đường lên UL (Uplink) và cao tần RF (Radio Frequency) tại mỗi trạm BS) và tăng độ đường xuống DL (Downlink) khi tăng số lượng ăng-ten [2]. phức tạp của việc xử lý tín hiệu số (tức là sử dụng bộ kết hợp / tiền mã hóa). Lưu ý rằng, trong hệ thống massive MIMO, Theo báo cáo của Qualcomm [3], tốc độ tăng trưởng mỗi ăng-ten thường gắn với một chuỗi RF [2]. Điều này hàng năm của mạng di động dự kiến tăng từ 41% đến 59%, đồng thời lại làm tăng công suất mạch CP (Circuit Power) và điều này dẫn đến sự tăng lượng dữ liệu gấp 1000 lần trong của trạm BS [2]. Do đó, để tối ưu hóa hiệu suất năng lượng vòng 15-20 năm tới. Điều này đặt ra thách thức lớn cho công của mạng, cần cân bằng các yếu tố này một cách đúng đắn. suất tiêu thụ PC (Power Consumption) do các mạng hiện tại chủ yếu được cấp nguồn cố định dựa trên lưu lượng đỉnh và Với tầm quan trọng của việc tối ưu hóa hiệu suất năng hầu như không thay đổi so với lưu lượng thực tế của cell. lượng cho hệ thống mMIMO, đã có khá nhiều công trình liên Trong khi đó, số lượng UEs hoạt động trong một cell có thể quan đến hướng nghiên cứu này, một số công trình gần đây có thay đổi nhanh chóng do sự thay đổi trong hành vi người thể kể đến như [6, 7]. Cụ thể, công trình [6] nghiên cứu việc dùng và tính chất truyền loạt của truyền dữ liệu theo gói. Các thiết kế bộ tiền mã hóa và kết hợp chéo khối nhằm tăng hiệu đo lường được báo cáo trong [4] cho thấy tải mạng tối đa suất năng lượng cho hệ thống mMIMO ở tần số mmWave. hàng ngày cao gấp từ 2 đến 10 lần so với tải tối thiểu hàng Trong khi đó, các tác ...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tối ưu hiệu suất năng lượng cho hệ thống Massive MIMO đường xuống ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 21, NO. 5, 2023 57 TỐI ƯU HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG CHO HỆ THỐNG MASSIVE MIMO ĐƯỜNG XUỐNG ENERGY EFFICIENCY OPTIMIZATION FOR DOWNLINK MASSIVE MIMO Nguyễn Trung Hiếu1,2, Lê Thị Phương Mai2*, Nguyễn Văn Hiếu2 1 VNPT Đà Nẵng 2 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng *Tác giả liên hệ: lpmai@dut.udn.vn (Nhận bài: 15/3/2023; Chấp nhận đăng: 18/5/2023) Tóm tắt - Massive MIMO (mMIMO) được xem là công nghệ Abstract - Massive MIMO (mMIMO) is regarded as a core technology cốt lõi cho mạng 5G và là thành phần chính cho các thế hệ mạng for 5G networks and a key component for the next generation of tiếp theo (6G trở đi). Việc sử dụng mMIMO mang lại nhiều lợi networks (6G and beyond). The use of mMIMO can provide significant ích đáng kể như tăng tốc độ truyền dữ liệu, tăng độ tin cậy, benefits such as increasing data transmission rates, increasing reliability, giảm thời gian trễ, tăng hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng. reducing delay time, increasing spectrum efficiency and energy Tuy nhiên, khi mMIMO sử dụng hàng trăm hoặc thậm chí hàng efficiency. However, a mMIMO system typically uses hundreds or even ngàn ăng-ten dẫn đến lãng phí năng lượng và gây ra khí thải thousands of antennas to transmit and receive data, which may lead to a nhà kính có hại cho môi trường. Bài báo này nghiên cứu việc huge waste of energy and cause greenhouse gas emissions that are phân bổ công suất nhằm tối ưu hóa hiệu suất năng lượng của harmful to the environment. This paper investigates the power allocation hệ thống mMIMO đường xuống thông qua tối ưu lồi. Hiệu quả optimization problem to maximize the energy efficiency of the proposed của giải thuật đề xuất trong nghiên cứu này sẽ được kiểm chứng downlink mMIMO system by adopting convex optimization tool. The thông qua mô phỏng Monte Carlo và kết quả số. effectiveness of the proposed algorithm is then verified via numerical results and implemented through Monte Carlo simulation. Từ khóa - Massive MIMO (mMIMO); tối ưu lồi; hiệu suất năng Key words - Massive MIMO (mMIMO); convex optimization; lượng; hiệu suất phổ; 6G energy efficiency; spectral efficiency; 6G 1. Giới thiệu chung đối thấp. Điều này cho phép truyền đồng thời cho nhiều Massive MIMO (mMIMO) là công nghệ mạng di động, người dùng UEs, với hàng chục người dùng được ghép kênh trong đó các trạm gốc BS (Base Station) được trang bị một số (multiplexing) ở cả đường lên (UL) và đường xuống (DL) lượng rất lớn ăng-ten để phục vụ nhiều người dùng UE (User của mỗi cell, từ đó tăng đáng kể thông lượng của hệ thống Equipment) bằng cách ghép kênh không gian [1]. Khi sử dụng thông qua hệ số ghép kênh [2]. Tuy nhiên, độ lợi thông lượng vector kết hợp/ tiền xử lý MMSE (Minimum mean square kênh truyền mang lại từ mMIMO lại đến phần nhiều từ việc error) tối ưu và kênh không gian có tương quan thấp, dung triển khai nhiều phần cứng hơn (tức là sử dụng nhiều chuỗi lượng tăng lên không giới hạn ở đường lên UL (Uplink) và cao tần RF (Radio Frequency) tại mỗi trạm BS) và tăng độ đường xuống DL (Downlink) khi tăng số lượng ăng-ten [2]. phức tạp của việc xử lý tín hiệu số (tức là sử dụng bộ kết hợp / tiền mã hóa). Lưu ý rằng, trong hệ thống massive MIMO, Theo báo cáo của Qualcomm [3], tốc độ tăng trưởng mỗi ăng-ten thường gắn với một chuỗi RF [2]. Điều này hàng năm của mạng di động dự kiến tăng từ 41% đến 59%, đồng thời lại làm tăng công suất mạch CP (Circuit Power) và điều này dẫn đến sự tăng lượng dữ liệu gấp 1000 lần trong của trạm BS [2]. Do đó, để tối ưu hóa hiệu suất năng lượng vòng 15-20 năm tới. Điều này đặt ra thách thức lớn cho công của mạng, cần cân bằng các yếu tố này một cách đúng đắn. suất tiêu thụ PC (Power Consumption) do các mạng hiện tại chủ yếu được cấp nguồn cố định dựa trên lưu lượng đỉnh và Với tầm quan trọng của việc tối ưu hóa hiệu suất năng hầu như không thay đổi so với lưu lượng thực tế của cell. lượng cho hệ thống mMIMO, đã có khá nhiều công trình liên Trong khi đó, số lượng UEs hoạt động trong một cell có thể quan đến hướng nghiên cứu này, một số công trình gần đây có thay đổi nhanh chóng do sự thay đổi trong hành vi người thể kể đến như [6, 7]. Cụ thể, công trình [6] nghiên cứu việc dùng và tính chất truyền loạt của truyền dữ liệu theo gói. Các thiết kế bộ tiền mã hóa và kết hợp chéo khối nhằm tăng hiệu đo lường được báo cáo trong [4] cho thấy tải mạng tối đa suất năng lượng cho hệ thống mMIMO ở tần số mmWave. hàng ngày cao gấp từ 2 đến 10 lần so với tải tối thiểu hàng Trong khi đó, các tác ...
Tìm kiếm theo từ khóa liên quan:
Công nghệ mạng di động Hiệu suất năng lượng Hiệu suất phổ Hệ thống Massive MIMO Mô phỏng Monte CarloTài liệu có liên quan:
-
13 trang 189 0 0
-
Đánh giá an toàn xác suất kết cấu dàn thép thiết kế theo tiêu chuẩn TCVN 5575: 2012
7 trang 82 0 0 -
4 trang 48 0 0
-
1 trang 44 0 0
-
7 trang 41 0 0
-
Bài giảng môn Quản lý sản xuất và tác nghiệp 2 - Bài 7
4 trang 39 0 0 -
Kỹ thuật tái sử dụng tần số mềm trong mạng LTE
5 trang 37 0 0 -
Đồ án tốt nghiệp Đại học Ănten thông minh và ứng dụng trong WCDMA
115 trang 34 0 0 -
Giải pháp mới về quản lý năng lượng
3 trang 31 0 0 -
Phân tích đặc trưng ngẫu nhiên của tần số dao động riêng của ô tô với nhiều tham số ngẫu nhiên
12 trang 31 0 0