Nghiên cứu phân tích cấu hình đường lên - đường xuống động trong mạng tế bào nhỏ dựa trên TDD

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (4.37 MB, 21 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<small>CHANTHACHONE ACKHAVONG</small>

NGHIEN CUU PHAN TICH CAU HINH DUONG LEN-DUONG XUONG

DONG TRONG MANG TE BAO NHO DUA TREN TDD

Chun ngành : Kỹ thuật Viễn thơng

Mãsó :60.52.02.08

HÀ NỘI - 2015

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<small>Luận văn được hoàn thành tại:</small>

HỌC VIỆN CƠNGN NGHỆ BƯU CHÍNH VIÊN THONG

Người hướng dẫn khoa học: TS. ĐINH CHÍ HIẾU

Phản biện 1: TS. Đăng Thế Ngoc

nghệ Bưu chính Viễn thơng

<small>Vào lục: ic ngày 20 tháng 09 năm 2015.</small>

- Thu viện của Học viện Cơng nghệ Bưu chính Viễn Thơng

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

MỞ DAU

Thế hệ tiếp theo của mạng hỗn hợp (HetNets) được dự kiến sẽ có sự biến đổi lớn trong lưu lượng truyền tải giữa các tế bào khác nhau và vào những thời điểm khác nhau. Hơn nữa, do có sự gia tăng rất lớn trong việc sử dụng điện thoại thông minh (Smart

phone) và các ứng dụng Video streaming, lưu lượng đường lên và đường xuống thay đổi bat đối xứng và động (dynamically) đã được dự kiến đến và phát sinh ra các loại can

nhiễu xuyên liên kết mới. Đề ứng phó với thách thức này cần phải phát triển mạng khơng dây hiện nay dé có thé dap ứng được sự bat đối xứng lưu lượng truyền tai dir liệu đường lên và đường xuống. Trong khi hệ thống TDD có khả năng xử lý sự bất đối xứng này,

cụ thể là sự vận hành các tế bào trong TDD được giả định là đồng bộ trong truyền tải đường lên và đường xuống của nó. Nói cách khác, chúng có thé bị một loại can nhiễu

mới từ sự phát tín hiệu của trạm gốc trong hướng ngược nhau, can nhiễu này được gọi là can nhiễu xuyên liên kết. Về cơ bản, có hai loại nhiễu liên quan đến sự vận hành trong TDD đó là: can nhiễu từ đường lên (UL) tới đường xuống (DL) tức là từ UE tới UE và

can nhiễu đường xuống (DL) tới đướng lên (UL) tức là từ BS tới BS

Mục tiêu trong luận văn này sẽ nghiên cứu, phân tích và đưa ra đề xuất thiết lập

cau hình đường lên — đường xuống động cho môi trường tế bào nhỏ dựa trên TDD với mục đích để giảm thiểu trễ tổng đường lên và đường xuống trong từng tế bào và bằng cách tự chủ hoàn toàn. Cu thé là bài tốn được hình thành như là một trị chơi khơng hợp tác trong các trạm gốc tế bào nhỏ là những người chơi. Trong trò chơi này mỗi trạm

gốc tế bào nhỏ sẽ học và ước tính trễ đường lên và đường xuống hiện hành của mình

như là một hàm về lưu lượng tải, mức can nhiễu và dịng mức lưu lượng động của mình, chỉ dựa trên sự quan sát tức thời của mình và vận dụng giá tri ước tính nay để cập nhật vào điểm chuyên đường lên — đường xuống của mình. Sự vận hành phân cấp (vận hành không tập trung) và thuật toán học theo cơ chế tự tổ chức là được đề xuất để tìm sự cân

bằng trong trị chơi. Các phương pháp đề xuất sẽ cho thấy kết quả đạt được lợi ích đáng

ké so với các trién khai TDD cố định va TDD ngẫu nhiên đối với kích thước mạng khác nhau. Thêm vào đó, kết quả mơ phỏng cho thấy rằng thuật toán đề xuất là rất phù hợp trong các môi trường tế bào nhỏ với động thái lưu lượng lớn. Theo đó kết quả nghiên

<small>cứu được trình bày với câu trúc gơm ba chương như sau:</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

Chương | trình bày tơng quan về mạng tế bào nhỏ, các băng thông và song công linh hoạt trong mạng tế bào nhỏ, lớp vật lý cấu hình khung truyền trong TDD, những van đề thách thức về kỹ thuật triển khai trong mạng tế bào nhỏ, những tình huống can

nhiễu xảy ra trong mạng tế bào nhỏ và hiện tượng can nhiễu trong hệ thống TDD.

<small>Chương 2: trình bày mơ tả xây dựng mơ hình mạng, xác định xảy ra can nhiễu</small>

và biểu diễn can nhiễu trên hình vẽ trong mơi trường mạng tế bào nhỏ, xây dựng các

van đề và giới thiệu đề xuất thiết lập tối ưu hóa đường lên - đường xuống theo cơ chế tự

tổ chức.

Chương 3: trình bày quy trình tiến hành mơ phỏng khả sát hiệu năng mạng và đánh giá và nhận xét kết quả mô phỏng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

CHƯƠNG 1 TONG QUAN VE MẠNG TE BAO NHỎ

1.1 Tổng quan về mang tế bào nhỏ

Do các thiết bị thế hệ mới sử dụng mạng không dây và sự gia tăng của các ứng

<small>dụng băng rộng, lưu lượng truy nhập dữ liệu người sử dụng và tải lưu lượng mạng tương</small>

ứng đang tăng lên theo hàm mũ. Hau hết các lưu lượng truy nhập dữ liệu mới này được

tạo ra trong nhà, trong đó yêu cầu tăng chi phí liên kết và mở rộng vùng phủ dé cung cấp trải nghiệm thỏa đáng cho người sử dụng. Kết quả là, các mạng di động hiện nay

đang đạt đến điểm giới hạn của nó và kiến trúc di động thông thường mà được đưa ra nhằm phục vụ cho vùng phủ sóng lớn và việc tối ưu hóa cho lưu lượng đồng nhất (homogeneous traffic) đang phải đối mặt với những thách thức chưa từng có dé đáp ứng những nhu cầu của người sử dụng.

Triển khai các tế bào nhỏ trong một mạng không dây nhằm giảm tải các macrocells, cải thiện vùng phủ trong nhà và các tế bào biên sử dụng hiệu suất và tăng hiệu quả phổ tần trên một don vị diện tích thơng qua việc tái sử dụng khơng gian. Nó có thé triển khai với tong chi phí mạng tương đối thấp và có tiềm năng cao cho việc giảm

<small>tiêu thụ năng lượng của các mạng không dây trong tương lai.</small>

Bảng 1.1. Sự khác nhau của các tế bào nhỏ so sánh với macrocell [4]

Loại các nút Công suất phát Vùng phủ sóng Backhaul

<small>Macrocell 46 dBm Vai km Giao dién S1Picocell 23-30 dBm <300 m Giao diện X2</small>

Mạng tế bào nhỏ dựa trên kỹ thuật LTE có thể sử dụng cả phô tần cặp đôi và phổ

tan đơn (Paired spectrum and unpaired spectrum). Phổ tần cặp được sử dụng cho FDD

và phổ tần đơn được sử dụng cho TDD

Các tính năng nổi bật của LTE là công nghệ đa truy nhập là như nhau cho cả sự vận hành FDD và TDD. Các tính năng quan trọng khác nữa của LTE là nó cung cấp

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

băng thơng truyền tải linh hoạt. LTE có thé cung cấp băng thơng truyền tải trong khoảng giữa 1.4 MHz đến 20 MHz [1]. Điều này cho phép sự linh hoạt dé sử dụng băng thơng

có săn một cách hiệu quả dựa trên các yêu cầu lưu lượng.

1.3 Lớp vật lý cấu hình khung truyền 1.3.1 Cau trúc khung truyền TDD

Cả đường lên và đường xuống đối với TDD LTE được chia thành các khung vơ tuyến, mỗi khung có độ dài 10 ms. Hình 1.6 cho thay cấu trúc khung truyền TDD.

<small>Một khung vơ tuyến T; = 10 ms</small>

<small>Hình 1.6. Cấu trúc khung truyền [16]</small>

1.3.2 Cấu trúc tài nguyên (Resource structure)

1.3.3 Cấu hình đường lén/dwong xuống

Bảng 1.4 Cấu hình đường lên/đường xuống [16]

Cau hình đường | Chu kỳ điểm chuyến từ Số lượng khung truyền nhỏ

lên/đường xuống | đường xuống-đường lên | 0

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

<small>1.3.4 Các trường đặc biệt DwPTS, GP, UpPTS</small>

1.4 Những thách thức về kỹ thuật triển khai trong mạng tế bào nhỏ

Những thách thức kỹ thuật quan trọng phải đối mặt với các mạng tế bào nhỏ bao gồm các vấn đề sau đây:

1.4.1 Tự tổ chức

1.4.2 Đường truyền dẫn (Backhauling) 1.4.3 Chuyển giao (Handover)

1.4.4 Sự can nhiễu (Interference)

1.5 Sự can nhiễu trong hệ thống TDD

Can nhiễu nội tế bào (Intra-cell interference) có thể tránh được đến một mức độ lớn trong hệ thống TDD do sóng mang con trực giao trong truyền tải OFDM. Tuy nhiên

các truyền tải TDD trong một tế bào vốn đã dé bị can nhiễu đồng kênh do sự sắp xếp song cơng của nó. Vì sự truyền tải đường xuống và đường lên sử dụng kênh tần số như

nhau nhưng tại những khoảnh khắc thời gian khác nhau. Những hạn chế thời gian nghiêm ngặt được áp đặt dé tránh can nhiễu giữa truyền tải đường xuống và đường lên trong một tế bào nhỏ. Tuy nhiên có một tình huống can nhiễu có thể khác mà có thê xảy ra trong mạng tế bào nhỏ có khả năng gây hại cho hệ thống. Nó được thảo luận trong

[13, 9] và được thảo luận ngắn gọn ở đây

- Can nhiễu nội tế bào (Intra-cell interference) - Can nhiễu liên tế bào (Inter-cell interference)

<small>- Can nhiéu xuyén khe (Cross-slot interference)</small>

1.6 Kết luận chương

Sự triển khai các tế bào nhỏ trong một mạng không dây nhằm giảm tải các macrocells, cải thiện vùng phủ trong nhà và các tế bào biên sử dụng hiệu suất và tăng hiệu quả phố tần trên một đơn vị diện tích thơng qua việc tái sử dụng khơng gian. Nó có thể triển khai với tổng chi phí mạng tương đối thấp và có tiềm năng cao cho việc giảm

<small>tiêu thụ năng lượng của các mạng không dây trong tương lai.</small>

Mang tế bào nhỏ dựa trên kỹ thuật LTE có thé sử dụng cả phố tần cặp và phô tan đơn. Nhưng đối với mục tiêu của luận văn này chúng ta sẽ tập trung nghiên cứu vào

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

Mạng tế bào nhỏ đã sử dụng khung truyền như cấu hình khung của LTE TDD cho nên cả đường lên và đường xuống của mạng tế bào nhỏ được chia thành khung vô tuyến. Cầu hình khung truyền này gồm có 7 cấu hình được sử dụng cho việc truyền tải lưu lượng trong các mạng tế bào nhỏ.

Những thách thức kỹ thuật quan trọng phải đối mặt với các mạng tế bào nhỏ bao

gồm các van dé: tự tô chức (self-ỏganization), đường truyền dẫn (backhauling), chuyên

giao (handover) và sự can nhiễu (Interference), Đối với luận văn này đã tập trung nghiên cứu phân tích các hiện tượng can nhiễu thường xảy ra trong hệ thống TDD.

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

CHƯƠNG 2 XÂY DUNG MÔ HÌNH VA PHAN TÍCH SỰ CAN

- _ Giả sử rằng một thiết bị người sử dụng (UE) đến tại địa điểm X trong vùng địa lý

xem xét theo một quá trình đến Poisson với tốc độ À (x) . Mỗi thiết bị người sử dụng yêu cầu một tập tin đường lên hoặc đường xuống có kích thước theo phân bố mũ trung bình 1//(x).

- _ Chiến lược truy nhập kín được giả định trong việc này, có nghĩa là mỗi trạm gốc tế bào nhỏ có thuê bao thiết bị người sử dụng riêng của mình và vì thế sẽ khơng có sự

chun giao được xem xét [14]. Chúng ta cũng giả định L, là vùng phủ của một tram

gốc tế bào nhỏ b, với một thiết bị người sử dụng tại vị trí X được phục vu bởi một

trạm gốc tế bào nhỏ b nếu X cổ.

- _ Hệ thống hoạt động trong chế độ TDD.

- Su dụng khung truyền TDD bao gồm có một số lượng N z khung nhỏ (subframe). Có điểm chuyên 1, được xác định như một điểm trong trạm gốc tế bào nhỏ b

chuyển từ chế độ đường lên tới chế độ đường xuống. như trong hình 2.1.

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

2.1.2 Hình thành các vấn dé và phân tích can nhiễu xảy ra

Chúng ta xác định vector 1, €{1,...,W,} là vector điểm chuyền cho tat cả các tram

gốc tế bào nhỏ trong hệ thống. Tỷ lệ tín hiệu trên can nhiễu cộng tạp âm hình học đường lên và đường xuống (DL and UL geometry SINRs) được sử dụng như thước đo hiệu

<small>năng chính cho sự phân tích can nhiễu. SINR hình học được định nghĩa là tỷ lệ giữa mật</small>

độ phơ cơng suất trung bình của tín hiệu hữu ích nhận được trên mật độ cơng suất trung

<small>bình của tín hiệu gây can nhiệu cộng với tạp âm.</small>

<small>Do vậy tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cộng tạp âm (SINR) cho đường lên và đường</small>

xuống, lần lượt đối với một nút thu tại vị trí EL, bang:

Ø +, jeBu, Ÿ) Ay x) + bo, h Py.)

(Sự phân tích can nhiễu xảy ra trong trường hợp đơn giản va tổng quát đã được trình bày và phân tích trong quyền luận văn)

Tốc độ di liệu của một thiết bị người sử dung (UE) tại vi trí X€ L, cho đường lên

và đường xuống được xác định theo công thức shannon lần lượt như sau:

Với Ie{ULDL} và 4!) (x):=d (x)/u (x) là mật độ tai tại vị trí x, Cơng thức

(2.5) là để biểu thị cho phần thời gian cần thiết để cung cấp tải lưu lượng ^0 (x) từ

Mật độ tải tế bào cho tế bào b €{I,2,....B} được xác đỉnh như là trễ thời gian cần

thiết dé phục vụ cho lưu lượng đường lên và đường xuống được thé hiện như sau:

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

O(,,\-— (xd 2.6

A) = Say <sup>es G1 26)</sup>

Voile {UL,DL} „ ởU (w,) là chu kỳ nhiệm vụ đường lên và đường xuống, đó là

phần của khung thời gian dành riêng cho đường lên hoặc đường xuống phục vụ trong một khung và được thé hiện như sau:

lưu lượng trung bình bang cách giảm thiểu » heB trên toàn bộ khung thoi gian [8].

<small>Vì vậy ta xác định một hàm đánh giá mà phản ánh trễ dịng lưu lượng trung bình trên</small>

<small>toàn bộ khung nhỏ trong một khung thời gian được tính như sau:</small>

2.2 Phân tích thiết lập đường lên và đường xuống theo cơ chế tự tổ chức

Đề giải bài toán (2.9), chúng ta sẽ phát triển thuật toán phân bố tối ưu hóa động các thiết lập cau hình đường lên và đường xuống. Mục đích là dé thiết kế một thuật tốn

khơng tập trung mà lựa chọn một vector điểm chuyên w dé tối thiểu hàm đánh giá trong

Chúng ta mơ hình vấn đề này như là một chiến lược trị chơi khơng hợp tác

G= (B{A, hen 17, Scr ) với B là bộ của những người choi (trong tram gốc tế bào nhỏ),

trong đó mỗi người chơi lựa chọn hành động của mình al”) từ một tập hành động

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

A, = {4),at),....at"") , với N,, là số hành động có thé, tương ứng với số điểm chuyển

W, trong van dé chúng ta đang xét. Đối với mỗi trạm gốc be, hàm đánh giá tương ứng có thê được thê hiện như sau:

TỐ TÔ My > I—Ø7(t00,) W,—0, 2, I— Ø7 (w,)

Với al”) là hành động được chọn của người choi va @_, là vector hành động của

<small>người chơi khác.</small>

Mỗi người chơi lựa chọn một hành động tuân theo một biên dạng chiến lược hỗn

hop 7, =, 40-8 gore W trong đó là vector của hàm phân bơ xác st trên tập

hành động có thé A,. Các chiến lược lựa chọn một hành động a”) bởi người chơi b

tạ một khung thời gian ; là xác suất mà hành động này lựa chọn

<small>Tm () = PI(4, (t)=a;"”). Sau đó, bằng cách lựa chọn hành động ngẫu nhiên theo chiến</small>

lược hỗn hợp của nó, những người chơi nhằm mục đích giảm thiểu hàm đánh giá lâu dài

của họ (dự kiến) được cho bởi:

<small>Với .4 =.Á, x...x.4, là không gian biên dạng hành động (action profiles).</small>

Trong trò chơi này, mỗi trạm sốc tế bào nhỏ sẽ lựa chọn hành động mà có thể dẫn tới để giảm thiểu hàm đánh giá của J, mà làm cho người chơi khác hành động.

Chúng ta đề xuất một thuật toán mà bắt hiện tượng này bằng cách áp dụng các phân bố xác suất dựa trên mẫu Gibbs, trong đó xác suất của sự chơi một hành động at) có thé

được thê hiện như sau [10]:

exp (-4J, (at) a, )

Do vậy, mỗi người chơi sẽ chạy hai cặp quá trình tìm hiểu tăng cường dé ước lượng hàm đánh giá và vector chiến lược của mình. Mục đích của các quá trình này là dé tìm ra chiến lược cho phép đạt được hiệu suất dài hạn tốt nhất trong khi đó chỉ dựa trên những quan sát tức thời. Hai quá trình chạy song song và cho phép mỗi trạm gốc tế

<small>bào nhỏ xây dựng một ước lượng của vector hàm đánh giá hiện tại của nó</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

cau hình chiến lược hiện tại của mình T,(). Hai q trình này có thể viết Vbe và

TU nan... (Jo “xa 0)

TOA, yo D6, OA, GED) —, uy (f- 0)

Với J(t—1) là hàm đánh giá quan sát tức thời tại thời gian £—1, A („ được xác<sub>b,a;</sub>

định ở (2.12), a,(t) va ¢,(¢) là các tham số tìm hiểu và phải thỏa mãn các ràng buộc sau

Nó được trình bay trong [10] rang q trình tìm hiểu tăng cường nay đảm bảo rằng các thuật toán hội tụ cho cân bằng Logarit (LE) [5]. Cân bang Logarit là trường hợp đặc biệt của trạng thái cân bằng Nash ¿ trong đó khơng có ai trong số người chơi có thé làm giảm hàm đánh giá bởi hơn một giá trị e mà không sai lệch từ chiến lược hiện tại của nó. Khi ¢ —>0 trạng thái cân bằng trùng với trạng thái cân bang Nash.

Dé giải thích những lý do cân bằng Logarit , chung ta nhớ lại từ (2.12) ảnh hưởng

của biến đổi hệ số nhiệt độ của Boltzmann /đ,. Nếu /, — 0, kết quả hỗn hợp chiến

lược tuân theo một phân bố đều không phụ thuộc vào chiến lược của những người chơi

khác, chăng hạn Nl (a_,)= ¬ cho tất cả a €A,. Khi 8>», kết quả là một phân

bố đều trên các hành động tốt nhất cho một chiến lược của những người chơi khác 7_,.

quan với giá trị trung bình thấp và xác suất thấp cho hành động liên quan với giá trị cao. Do đó nếu một biên dạng chiến lược (strategy profile) x} , với Vbe/ cung cấp các giới han sau đây dé giảm giá trị người chơi có thé đạt được bằng cách đơn phương sai lệch

từ một hỗn hợp chiến lược nhất định [10]:

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

thái cân bằng này làm nổi bat sự cân bằng trong việc lựa chon giá trị của hệ số /,. Tuy

nhiên, nó tuân theo từ (2.15) cho răng việc giảm giá trị thu được bằng cách một người

chơi đơn phương sai lệch từ chiến lược của nó là nhiều khả năng xảy ra bằng cách sử

dung các giá trị thấp hơn của /,, mặt khác giá trị lớn làm cho trang thái cân bằng Nash

e đầy đủ gần với trang thái cân bằng Nash như rút ra từ (2.12).

2.3 Kết luận chương

Tại chương này luận văn đã trình bày xây dựng mơ hình mạng trong tế bào nhỏ, các cơng thức liên quan đến q trình xây dựng hàm đánh giá mà phản ánh trễ dịng lưu

<small>lượng trung bình trên toàn bộ khung nhỏ trong một khung thời gian.</small>

Từ việc hình thành các vấn đề trong mạng, chúng ta đã tiễn hành giải bài tốn đó theo phương pháp phân tích theo cơ chế tự tổ chức mà đã xác định được hai cặp quá trình tìm hiểu tăng cường đề ước lượng hàm đánh giá và vector chiến lược của mình. Với mục đích của các q trình này là đề tìm ra chiến lược cho phép đạt được hiệu suất dài hạn tốt nhất trong khi đó chỉ dựa trên những quan sát tức thời.

</div>