Phân tích so sánh kỹ thuật ước lượng kênh LS và MMSE trong hệ thống OFDM dưới nước

Bài viết trình bày các phương pháp tiêu biểu nâng cao độ chính xác ước lượng kênh trong hệ thống OFDM dưới nước. Việc truyền tin trong hệ thống thông tin thủy âm bị ảnh hưởng nhiều bởi các yếu tố môi trường, chất lượng hệ thống OFDM dưới nước phụ thuộc nhiều vào thông tin trạng thái kênh truyền.

Kỹ thuật Điện tử - Tự động hóa PHÂN TÍCH SO SÁNH KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH LS VÀ MMSE TRONG HỆ THỐNG OFDM DƯỚI NƯỚC Nguyễn Thị Nga1*, Phan Huy Anh1, Nguyễn Thị Huyền2, Đỗ Thành Quân2, Vũ Hải Lăng1, Trần Quang Giang1, Đinh Thị Thùy Dương3, Phạm Thanh Hiệp2 Tóm tắt: Bài báo trình bày phương pháp tiêu biểu nâng cao độ xác ước lượng kênh hệ thống OFDM nước Việc truyền tin hệ thống thông tin thủy âm bị ảnh hưởng nhiều yếu tố môi trường, chất lượng hệ thống OFDM nước phụ thuộc nhiều vào thông tin trạng thái kênh truyền Bài báo phân tích kỹ thuật ước lượng kênh theo hai thuật toán LS MMSE để đánh giá hiệu khả sử dụng cho hệ thống thông tin liên lạc nước Kết cho thấy, thuật toán MMSE tốt thuật toán LS với u cầu thơng tin trạng thái kênh Từ khóa: Ước lượng kênh; OFDM; UWA-OFDM; LS; MMSE ĐẶT VẤN ĐỀ Thơng tin nước gặp nhiều khó khăn đặc tính kênh truyền đặc trưng tượng pha-đinh, lan truyền đa đường, đặc tính hấp thụ phản xạ sóng âm [1-3] Mơi trường nước phức tạp đặt yêu cầu cao thách thức lớn để đạt hiệu cao OFDM kỹ thuật điều chế đa sóng mang có tốc độ truyền hiệu phổ cao phù hợp cho truyền tin nước [4, 5] OFDM chia băng thông kênh thành số lượng lớn sóng mang hẹp trực giao, cho sóng mang riêng lẻ chiếm băng thơng nhỏ, điều chế với sơ đồ điều chế thông thường tốc độ liệu thấp, trì tổng tốc độ liệu với hệ thống sóng mang có băng thơng [6] Trong kỹ thuật này, sóng mang đồng bộ, kênh phép xếp chồng mà không gây xuyên nhiễu kênh (ICI) [7-9], dẫn đến đạt hiệu suất cao việc chống nhiễu liên ký hiệu (ISI) giảm hiệu ứng đa đường [10, 11] Ước lượng kênh khâu quan trọng, ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống OFDM nước (UWA-underwater acoustic) [12] Do tín hiệu truyền nói chung bị méo đặc tính kênh thơng qua kênh truyền tin nước, nên phải ước lượng kênh truyền đáp ứng xung (CIR-channel impulse response) để khơi phục tín hiệu truyền máy thu Tín hiệu chèn pilot biết thường gửi với sóng mang liệu để lấy CIR để ước lượng kênh, đó, tín hiệu chèn pilot biết đến người nhận Nhờ tín hiệu pilot này, kỹ thuật ước lượng kênh sử dụng để đánh giá thông tin quan trọng CIR cho hệ thống UWA-OFDM, chẳng hạn thuật tốn bình phương tối thiểu (LS-least square), thuật tốn sai số bình phương trung bình tối thiểu (MMSE-minimum mean square error) Bài báo trình bày hệ thống OFDM nước Bài báo tập trung chủ yếu vào kỹ thuật ước lượng kênh dựa thuật tốn LS, thuật tốn MMSE Các thí nghiệm tiến hành để so sánh hiệu suất ước lượng kênh phù hợp sơ đồ điều chế khác với 16QAM, 32QAM, 64QAM cho LS, MMSE tỷ lệ lỗi bit (BER-bit error rate) so với tỷ lệ tín hiệu nhiễu (SNR-signal noise ratio) mơ hình kênh Bellhop mơ hình kênh hình học kết hợp với tham số mơi trường thực tế Cấu trúc báo sau: Mục trình bày hệ thống OFDM nước kỹ thuật ước lượng kênh; Mục trình bày thiết lập tham số mô phỏng; Cuối cùng, Mục rút kết luận HỆ THỐNG OFDM DƯỚI NƯỚC VÀ CÁC KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH 2.1 Hệ thống OFDM nước Mơ hình hệ thống OFDM nước (UWA-OFDM) thể hình [1719] 40 N T Nga, …, P T Hiệp, “Phân tích so sánh kỹ thuật … hệ thống OFDM nước.” Nghiên cứu khoa học công nghệ IFFT xg(n) Chèn CP S/P x(n) Mã hóa X(k) Chèn Pilot Điều chế Tín hiệu nhị phân P/S Nhiễu AWGN w(n) y(n) Y(k) FFT Ước lượng kênh Loại bỏ CP S/P yg(n) Kênh h(n) nước P/S Giải điều chế Giải mã Tín hiệu đầu Hình Mơ hình hệ thống OFDM nước Trên mơ hình, dịng liệu nhị phân đầu vào sau qua khối mã hóa điều chế chia thành nhiều dòng liệu song song (S/P: Serial/Parallel) Dữ liệu chèn tín hiệu tham chiếu pilot đưa đến đầu vào khối IFFT Khối tính tốn mẫu tín hiệu miền thời gian x(n) thu từ kênh nhánh miền tần số X(k) biến đổi Fourier ngược với N sóng mang trực giao [19, 20]: x(n)  IFFT  X (k)  2 j nk N 1 X (k)e N , n  0,1, , N   N k 0 (1) Sau IFFT, N sóng mang song song chèn thêm vào khoảng bảo vệ để giảm nhiễu xuyên ký tự ISI chuyển đổi thành chuỗi dịng bit Có hai cách chèn khoảng bảo vệ: chèn không ZP (Zero Padding), thêm phần mở rộng CE (Cyclic Extension) Phần mở rộng CE CP (cyclic prefix) CS (cyclic suffix) Cụ thể báo, tín hiệu truyền theo miền thời gian bao gồm tiền tố lặp CP biểu diễn sau:  x(N n), n   N g ,  N g  1, , 1 xg (n)   (2) n  0,1, , N   x(n), đó, Ng độ dài CP Tức là, Ng mẫu cuối x(n) chép dạng tiền tố tuần hoàn chèn vào đầu biểu tượng này, dẫn đến tín hiệu xg(n) với độ dài N + Ng Sau đó, tín hiệu thời gian liên tục truyền kênh nước Trong q trình truyền, kênh có nguồn nhiễu, tạp âm biển, pha-đinh gây ảnh hưởng, báo giả sử có nhiễu Gausian trắng cộng AWGN (Additive White Gaussian Noise) Ở phía thu, tín hiệu nhận yg(n): yg(n) = xg(n) ⊗ h(n) + w(n), - Ng ≤ n ≤ N − (3) đó, tốn tử ⊗ tương ứng với tích chập trịn w(n) nhiễu AWGN Và h(n) đáp ứng xung kênh biểu diễn sau: r 1 h(n)   hi (n   i ) (4) i 0 đó, δ đáp ứng xung, r số kênh truyền, hi τi đáp ứng xung thời gian trễ tia thứ i Bên phía thu, tín hiệu thu chia thành sóng mang song song CP loại bỏ Sau đó, tín hiệu miền thời gian y(n) chuyển thành miền tần số Y(k) phép biến đổi Fourier nhanh (FFT): Y (k )  FFT  y (n)  2 j nk N 1 y (n)e N , k  0,1, , N   N n 0 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san HNKH dành cho NCS CBNC trẻ, 11 - 2021 (5) 41 Kỹ thuật Điện tử - Tự động hóa Giả sử ISI loại bỏ hồn tồn, tín hiệu nhận được định dạng: Y(k) = X(k)H(k) + W(k), k = 0,1, , N − (6) đó, H(k), W(k) biến đổi Fourier h(n) w(n) tương ứng Mối quan hệ tín hiệu truyền tín hiệu thu kênh UWA biểu thị với H(k) W(k) miền tần số Tín hiệu khơi phục thu sau ước lượng kênh thuật tốn LS thuật tốn MMSE, trình bày nội dung 2.2 Tín hiệu sau chuyển thành chuỗi nối tiếp, giải điều chế giải mã phương thức tương ứng máy phát Tại đầu mơ hình hệ thống UWA-OFDM, tín hiệu thu chuỗi liệu nhị phân 2.2 Các kỹ thuật ước lượng kênh Mục đích ước lượng kênh ước lượng thơng số kênh từ tín hiệu nhận Trong biểu thức (6), thành phần sóng mang tín hiệu nhận được biểu thị dạng tích tín hiệu truyền đáp ứng tần số sóng mang con, khơng xảy nhiễu ICI Do đó, tín hiệu truyền khơi phục cách ước tính đáp ứng xung kênh sóng mang Nói chung, ước lượng kênh thực với trợ giúp ký hiệu hoa tiêu (pilot), biết trước máy phát máy thu Như thể hình 2, pilot chèn theo kiểu tần số theo kiểu thời gian khung OFDM, cụ thể dạng lược dạng khối [13], tương ứng Sau có trạng thái ước lượng pilot, đáp ứng xung kênh tất sóng mang pilot ước lượng cách sử dụng phương pháp nội suy khác nhau, chẳng hạn nội suy tuyến tính, nội suy bậc hai, nội suy khối spline [14] (a) Dạng lược (b) Dạng khối Hình Hai cấu trúc pilot hệ thống UWA-OFDM Thuật toán LS kỹ thuật điển hình phương pháp ước lượng kênh truyền thống, toán giải vấn đề cực trị Giả sử đáp ứng xung kênh ước lượng Hˆ , thuật toán LS đưa giải pháp cho việc ước lượng kênh hệ thống UWA-OFDM biểu diễn [20]: (7) Hˆ  (X H X)1 X H Y  X1 Y LS đó, số (·)H viết tắt chuyển vị Hermitian Công thức (7) biểu diễn phương pháp ước lượng kênh LS thu trực tiếp cách tối thiểu hóa khoảng cách bình phương symbol thu Y symbol truyền X Do đó, kỹ thuật sử dụng rộng rãi để ước lượng kênh tính đơn giản mà không cần thống kê kênh Tuy nhiên, bỏ qua giao thoa nhiễu q trình tính tốn, dẫn đến hiệu suất môi trường giao tiếp UWA phức tạp Để khắc phục nhược điểm thuật toán LS, thuật toán MMSE tính tốn dựa việc giảm thiểu sai số trung bình bình phương (MSE) kênh thực tế kênh ước lượng Ước lượng 42 N T Nga, …, P T Hiệp, “Phân tích so sánh kỹ thuật … hệ thống OFDM nước.” Nghiên cứu khoa học công nghệ theo MMSE phù hợp với kênh truyền nước phức tạp, kết hợp với kết ước lượng kênh LS Hˆ (7), ước lượng MMSE đạt sau [20]: LS  Hˆ MMSE  RHH (R HH  n2 I)1 Hˆ LS x (8) đó, RHH=E{HHH} ma trận tự tương quan đáp ứng xung kênh miền tần số biểu diễn ma trận tương quan chéo kênh thực tế kênh ước lượng tạm thời δn2 δx tương ứng phương sai nhiễu AWGN tín hiệu truyền Ảnh hưởng nhiễu tính thuật tốn MMSE cho phép cải thiện độ xác ước lượng kênh Tuy nhiên, phức tạp thuật tốn LS địi hỏi số thơng tin trước thuộc tính thống kê kênh, bao gồm ma trận tự tương quan kênh phương sai nhiễu THIẾT LẬP THAM SỐ, MÔ PHỎNG VÀ NHẬN XÉT 3.1 Thiết lập tham số Để chứng minh hiệu mơ hình ước lượng kênh, thí nghiệm thực để so sánh với thuật tốn LS, với thuật tốn MMSE [13] tiêu chí BER theo SNR Hiện có hai phương pháp để xây dựng mô kênh truyền thủy âm là: Phương pháp dựa mơ hình hình học phương pháp dựa liệu đo Phương pháp dựa mơ hình hình học có nhiều mơ kênh Bellhop, Fading Rice, Rayleight đa tia, Kraken,… [21] Trong báo, chúng tơi sử dụng mơ hình tia Bellhop [6, 15], [16] mơ hình kênh hình học kết hợp với tham số môi trường thực tế vùng biển nước nông Việt Nam [22] để mô môi trường nước, mô tả gần thực tế tăng độ tin cậy, độ xác thử nghiệm (a) Kênh Bellhop (b) Kênh hình học kết hợp với tham số mơi trường Hình Mơ hình kênh đa đường UWA [16] Như minh họa hình 3, mơ hình tia Bellhop mơ hình kênh hình học kết hợp với tham số môi trường sử dụng để dự đốn truyền sóng âm mực nước khác nhau, bề mặt biển đáy biển, phản xạ tán xạ, cấu hình hình học máy phát máy thu Tham số mô kênh Bellhop: Độ sâu mực nước 100 m phạm vi máy phát máy thu xấp xỉ 1000 m, độ sâu máy phát máy thu 20 m 50 m Hàm truyền đạt kênh hàm phụ thuộc nhiệt độ, độ mặn độ sâu, tốc độ sóng âm 1500 m/s Tham số mơi kênh hình học kết hợp với tham số môi trường thực tế vùng biển nước nông Việt Nam: Độ sâu mực nước 100 m phạm vi máy phát máy thu 1000 m, độ sâu máy phát máy thu 50 m Tốc độ sóng âm 1500 m/s, độ mặn 35 ppt, nhiệt độ 30 0C, số tia phản xạ lên mặt nước N1 80, số tia phản xạ xuống đáy biển N2 70 3.2 Kết mơ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san HNKH dành cho NCS CBNC trẻ, 11 - 2021 43 Kỹ thuật Điện tử - Tự động hóa Chương trình mơ tỷ lệ lỗi bit BER hệ thống UWA-OFDM với 256 điểm FFT, điều chế 16QAM, 32QAM 64QAM kênh thủy âm với khoảng cách pilot (a) Kênh Bellhop (b) Kênh hình học với tham số mơi trường Hình Đặc tính lỗi bít BER hệ thống UWA-OFDM với điều chế 16-QAM (a) Kênh Bellhop (b) Kênh hình học với tham số mơi trường Hình Đặc tính lỗi bít BER hệ thống UWA-OFDM với điều chế 32-QAM (a) Kênh Bellhop (b) Kênh hình học với tham số mơi trường Hình Đặc tính lỗi bít BER hệ thống UWA-OFDM với điều chế 64-QAM 3.3 Nhận xét Từ hình 4, hình hình 6, SNR thấp, hai phương pháp ước lượng kênh LS MMSE cho hai môi trường kênh Bellhop kênh hình học đạt hiệu suất BER ngang không xa so với trường hợp giả sử biết trước thông tin trạng thái kênh, hay gọi kênh 44 N T Nga, …, P T Hiệp, “Phân tích so sánh kỹ thuật … hệ thống OFDM nước.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ hồn hảo (perfect CSI); Tại SNR=12 dB với điều chế 16QAM, hiệu suất BER kênh hồn hảo đạt khoảng cách gần phương pháp MMSE phương pháp LS, với điều chế 32QAM, 64QAM hiệu suất BER đạt khoảng cách xa kênh hoàn hảo, phương pháp MMSE, phương pháp LS Rõ ràng hiệu suất BER cho ước lượng MMSE chứng minh tốt ước lượng LS cho ước lượng kênh hệ thống UWA-OFDM Phẩm chất lỗi bít BER với ước lượng MMSE so với LS có độ lợi SNR khoảng dB cho giá trị BER, tương ứng với tăng xác suất độ tin cậy tín hiệu thu khoảng 68% kênh Bellhop tăng khoảng 3,5 dB độ lợi, tương ứng với tăng xác suất độ tin cậy tín hiệu thu khoảng 59% Hiệu suất mô kênh Bellhop cao kênh hình học với tham số mơi trường thực tế với SNR Với các loại điều chế biên độ cầu phương 16QAM, 32QAM 64QAM điều chế 16QAM cho hiệu suất truyền cao điều chế 32QAM 64QAM Hạn chế ước lượng theo MMSE độ phức tạp cao ước lượng theo LS KẾT LUẬN Ước lượng kênh cho phép tăng độ xác xác suất độ tin cậy tín hiệu thu Sử dụng sơ đồ điều chế 16QAM, 32QAM, 64QAM kênh Bellhop kênh hình học kết hợp với tham số môi trường thực tế, hiệu suất phương pháp LS, MMSE so sánh hiệu suất theo tỷ lệ lỗi bit BER Ước lượng kênh theo thuật toán MMSE hiệu so với thuật tốn LS Trong đó, thuật tốn LS đơn giản, khơng cần tham số thống kê kênh; thuật tốn MMSE cho hiệu suất cao phức tạp u cầu số thơng tin thuộc tính kênh Để nâng cao chất lượng truyền tin hệ thống thơng tin thường hướng đến thuật tốn MMSE, tham số kênh sát thực tế chất lượng tin thu tốt TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J Preisig et al., “Acoustic propagation considerations for underwater acoustic communications network development,” Acm Sigmobile Mobile Computing & Communications Review, vol 11, no (2007), pp 2–10 [2] M Stojanovic et al., “Underwater acoustic communication channels: Propagation models and statistical characterization,” IEEE Communications Magazine, vol 47, no (2009), pp 84–89 [3] R Diamant et al., “Low probability of detection for underwater acoustic communication: A review,” IEEE Access, vol (2018), pp 19 099– 19 112 [4] G Qiao et al., “MIMO-OFDM underwater acoustic communication systems - a review,” Physical Communication, vol 23 (2017), pp 56–64 [5] T X Lufen Xu, “Digital Underwater Acoustic Communications,” 1st ed Academic Press (2017) [6] R v Nee, “OFDM for wireless multimedia communications,” Artech House, Inc., 2000 [7] R Jiang et al., “Modeling and analyzing of underwater acoustic channels with curvilinear boundaries in shallow ocean,” in 2017 IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing (ICSPCC), Oct (2017), pp 1–6 [8] P C Etter, “Underwater acoustic modeling and simulation,” CRC Press, 2018 [9] R Prasad, “OFDM for Wireless Communications Systems,” Artech House, 2004 [10] B Li et al., “Multicarrier communication over underwater acoustic channels with nonuniform doppler shifts,” IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol 33, no (2008), pp 198–209 [11] P Vimala et al., “Pilot design strategies for block sparse channel estimation in OFDM systems,” Indian Journal of Science and Technology, vol 10, no 24 (2017) [12] Y Liu et al., “Channel estimation for OFDM,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 16, no (2014), pp 1891–1908 [13] A B Singh et al., “Performance evaluation of MMSE and LS channel estimation in OFDM system,” International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), vol 15, no (2014), pp 39–43 [14] M B Sutar et al., “LS and MMSE estimation with different fading channels for OFDM system,” in International conference of Electronics, Communication and Aerospace Technology (ICECA), vol IEEE (2017), pp 740–745 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san HNKH dành cho NCS CBNC trẻ, 11 - 2021 45 Kỹ thuật Điện tử - Tự động hóa [15] M B Porter et al., “Gaussian beam tracing for computing ocean acoustic fields,” The Journal of the Acoustical Society of America, vol 82, no (1987), pp 1349–1359 [16] M B Porter, “The BELLHOP manual and user’s guide: Preliminary draft,” Heat (2011) [17] L Liu, Y Zhang et al., “PN sequence based doppler and channel estimation for underwater acoustic OFDM communication,” in IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing (ICSPCC) IEEE (2016), pp 1–6 [18] W Zuofu et al., “An improved sparse underwater acoustic OFDM channel estimation method based on joint sparse model and exponential smoothing,” (2017), pp 1–6 [19] P Chen et al., “Joint channel estimation and impulsive noise mitigation in underwater acoustic OFDM communication systems,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 16, no (2017), pp 6165–6178 [20] Yong Soo Cho et al., “MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB,” Wiley (2010) [21] Nils Morozs et al., “Channel Modeling for Underwater Acoustic Network Simulation,” IEEE Communications surveys & tutorials (2020) [22] D V Ha et al., “Methods of designing shallow underwater acoustic channel simulators,” Acoustics Australia (2016), pp 439–448 ABSTRACT A COMPARATIVE ANALYSIS OF LS AND MMSE CHANNEL ESTIMATION TECHNIQUES FOR UNDERWATER ACOUSTIC OFDM SYSTEMS This article presents typical methods to improve the accuracy of channel estimation in underwater acoustic OFDM systems The transmission of information in the underwater acoustic communication system is greatly affected by environmental factors, the quality of the underwater acoustic OFDM system depends heavily on the channel state information The paper analyzes channel estimation techniques according to two algorithms LS and MMSE to evaluate the effectiveness of usability for acoustic underwater communication systems The result shows that the MMSE algorithm is better than the LS algorithm with the requirements of channel state information Keywords: Channel estimation; OFDM; UWA-OFDM; LS; MMSE Nhận ngày 15 tháng năm 2021 Hoàn thiện ngày 19 tháng 10 năm 2021 Chấp nhận đăng ngày 28 tháng 10 năm 2021 Địa chỉ: 1Viện Điện tử, Viện KH-CN quân sự; Học viện Kỹ thuật quân sự; Phòng Quản lý KHCN, Viện KH-CN quân * Email: ngadtvt@gmail.com 46 N T Nga, …, P T Hiệp, “Phân tích so sánh kỹ thuật … hệ thống OFDM nước.” ... pháp LS, MMSE so sánh hiệu suất theo tỷ lệ lỗi bit BER Ước lượng kênh theo thuật toán MMSE hiệu so với thuật tốn LS Trong đó, thuật tốn LS đơn giản, khơng cần tham số thống kê kênh; thuật tốn MMSE. .. thuật … hệ thống OFDM nước. ” Nghiên cứu khoa học công nghệ theo MMSE phù hợp với kênh truyền nước phức tạp, kết hợp với kết ước lượng kênh LS Hˆ (7), ước lượng MMSE đạt sau [20]: LS  Hˆ MMSE  RHH... pháp LS Rõ ràng hiệu suất BER cho ước lượng MMSE chứng minh tốt ước lượng LS cho ước lượng kênh hệ thống UWA -OFDM Phẩm chất lỗi bít BER với ước lượng MMSE so với LS có độ lợi SNR khoảng dB cho giá