ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TÊN ĐỀ TÀI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP: NGHIÊN CỨU CÁCH ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP OMP (Orthogonal matching Pursuit) VÀO ƯỚC LƯỢNG KÊNHTRUYỀN DƯỚI NƯỚC

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ KỸ THUẬT CÔNG NGHIỆP ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP TÊN ĐỀ TÀI ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP: NGHIÊN CỨU CÁCH ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP OMP (Orthogonal matching Pursuit) VÀO ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN DƯỚI NƯỚC Ngành đào tạo: Công nghệ kỹ thuật Điện tử - Truyền thông Mã số ngành: D510302 Họ tên sinh viên: Chu Hải Long Người hướng dẫn đồ án tốt nghiệp Th.S Phạm Anh Tuấn Hà Nội – 2018 Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpiĐồ án tốt nghiệp LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan đồ án kết tìm hiểu thân em, không chép bất hợp lệ với đề tài có trước Mọi tài liệu liên quan liệt kê mục tài liệu tham khảo GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpiiĐồ án tốt nghiệp LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn nhà trường tạo điều kiện, cám ơn dạy bảo tận tình thầy khoa Điện Tử trường Đại Học Kinh Tế Kỹ Thuật Công Nghiệp, giúp em hoàn thành đồ án tốt nghiệp Đặc biệt, em xin cảm ơn giảng viên Phạm Anh Tuấn– người có nhiều năm nghiên cứu lĩnh vực Dưới hướng dẫn, bảo tận tình thầy em cung cấp điều kiện sở định, để tự tin bước vào thực luận văn Để có kết ngày hôm nay, em biết ơn gia đình động viên khích lệ, tạo điều kiện trình học tập, trình thực đồ án tốt nghiệp Mặc dù em có nhiều cố gắng chắn đồ án cịn nhiều thiếu sót, em mong nhận bảo, góp ý thầy GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpiiiĐồ án tốt nghiệp MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN I LỜI CẢM ƠN II MỤC LỤC .III DANH MỤC BẢNG BIỂU VIII DANH MỤC HÌNH VẼ IX LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG NGHIÊN CỨU VÀ KHẢO SÁT CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH ÁP DỤNG CHO KÊNH TRUYỀN ÂM THANH DƯỚI NƯỚC .2 1.1 KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN VÀ PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN NÓI CHUNG 1.1.1 Kênh truyền vô tuyến 1.1.1.1 Khái niệm hệ thống thông tin vô tuyến 1.1.1.2 Các tượng ảnh hưởng đến chất lượng kênh truyền vô tuyến .3 a Hiện tượng đa đường (Multipath) .3 b Hiệu ứng Doppler c Suy hao đường truyền d Hiệu ứng bóng râm ( Shadowing ) 1.1.1.3 Các dạng kênh truyền vô tuyến 1.1.1.3.1 Kênh truyền chọn lọc tần số kênh truyền không chọn lọc tần số 1.1.1.3.2 Kênh truyền chọn lọc thời gian Kênh truyền không chọn lọc .8 thời gian 1.1.2 Ước lượng kênh truyền vô tuyến 1.2.2.1 Giới thiệu .8 1.2.2.2 Các phương pháp ước lượng kênh truyền vô tuyến hệ thống OFDM 10 a Ước lượng kênh dùng tín hiệu Pilot (Pilot-Aided Channel Estimation - PACE) .10 b Ước lượng kênh đệ quy (Decision-Directed Channel Estimation - DDCE) 10 c Ước lượng kênh phương pháp mù (Blind/Semi-Blind Channel Estimation - BCE) 10 1.2 KÊNH TRUYỀN DƯỚI NƯỚC 11 1.2.1 Các kênh truyền nước 11 1.2.1.1 Kênh nước nông 11 1.2.1.2 Kênh âm ngầm 12 1.2.1.3 Kênh âm mặt 16 1.2.1.4 Kênh âm ngầm với trục 18 1.3.1 Loại sóng sử dụng thơng tin nước 19 1.3.1.1 Sóng điện từ nói chung .19 1.3.1.2 Sóng âm 19 1.3.1.3 Kết luận 23 GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Cơng nghiệpivĐồ án tốt nghiệp 1.3.1.4 Các mơ hình kênh truyền âm nước 24 1.4 CÁC PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN ÂM THANH DƯỚI NƯỚC 24 1.4.1 Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu (LSE) 24 1.4.1.1 Phương pháp sử dụng pilot 24 1.4.1.2 Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu (Least Squares Estimation) 27 1.4.1.3 Thuật toán nội suy FIR 29 1.4.2 Phương pháp ước kênh thưa (SCE) .30 1.4.2.1 Mơ hình kênh thưa dựa biểu tượngPilot: 32 1.4.2.2 Các phương pháp ước lượng kênh thưa .32 1.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 33 CHƯƠNG CÁC ĐẶC TUYẾN TRUYỀN DẪN CHO KÊNH TRUYỀN ÂM THANH DƯỚI NƯỚC 34 2.1 ĐẶC TUYẾN SUY HAO TRONG MÔI TRƯỜNG NƯỚC 34 2.1.1 Suy hao kênh truyền nước 34 2.1.2 Suy hao kênh truyền dựa mơ hình sở hình học .35 2.1.2.1 Suy hao trải hình cầu 36 Hình 2.2 Suy hao theo phân bố cầu vùng nước sâu [4] .36 2.1.2.2 Suy hao trụ 36 2.1.3 Suy hao hấp thụ 37 2.1.3.1 Sự hấp thụ chuyển động hạt 38 2.1.3.2 Sự hấp thụ hóa học 38 2.1.3.3 Sự suy giảm âm chất lắng cặn 39 2.2 ĐẶC TUYẾN HÀM CÔNG SUẤT TRỄ 46 2.2.1 Hàm tự tương quan đáp ứng xung kênh vô tuyến 46 2.2.2 Hàm công suất trễ kênh (Power delay profile of the channel) .47 2.2.3 Xác định hàm công suất trễ kênh truyền âm nước cho mơ hình thí nghiệm 47 2.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG 50 CHƯƠNG MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN VÀ MƠ PHỎNG 51 3.1 HỆ THỐNG OFDM BĂNG RỘNG DÙNG CHO ƯỚC LƯỢNG VÀ MÔ PHỎNG KÊNH DƯỚI NƯỚC .51 3.2 TÍNH TỐN LỰA CHỌN THƠNG SỐ MƠ PHỎNG CHO HỆ THỐNG 52 3.2.1 Mơ hình mô hệ thống 52 3.2.2 Tính tốn hệ số điều chế tỉ lệ chèn Pilot mô với ước lượng LSE với hệ thống M-QAM OFDM .54 3.2.2.1 Hệ số điều chế M=8 54 GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpvĐồ án tốt nghiệp 3.2.2.2 Hệ số điều chế M=16 59 3.2.2.3 Hệ số điều chế M=32 63 3.2.2.4 Kết luận thông số hệ số điều chế tỉ lệ chèn Pilot với ước lượng LSE .67 3.2.3 Tính tốn hệ số điều chế tỉ lệ chèn Pilot mô với ước lượng SCE với hệ thống M-QAM OFDM .67 3.2.3.1 Hệ số điều chế M=8 67 3.2.3.2 Hệ số điều chế M=16 71 3.2.3.3 Hệ số điều chế M=32 75 3.2.3.4 Hệ số điều chế M=64 79 3.2.2.5 Kết luận thông số hệ số điều chế tỉ lệ chèn Pilot với ước lượng LSE .83 CHƯƠNG ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 84 4.1 SO SÁNH TỈ LỆ LỖI KHUNG GIỮA SCE VÀ LSE KHI TỈ LỆ CHEN PILOT LÀ 20% .84 4.2 SO SÁNH TỈ LỆ LỖI KHUNG GIỮA SCE VÀ LSE KHI TỈ LỆ CHEN PILOT LÀ 33% .85 4.3 KẾT LUẬN 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO .86 DANH MỤC VIẾT TẮT Từ Tiếng anh Tiếng việt OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao PACE Pilot Aided Channel Estimation Decision Directed Channel Estimation Ước lượng kênh dùng tín hiệu Pilot Ước lượng kênh đệ quy Blind/Semi Blind Channel Estimation Inter Symbol Interference Ước lượng kênh phương pháp mù nhiễu liên kí tự Line Of Side Tán xạ hình học tầm nhìn thẳng DDCE BCE ISI LOS GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpviĐồ án tốt nghiệp LSE Least Squares Estimation Phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu FIR Finite Impulse Response Đáp ứng xung hữu hạn DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc LS Least Square Bình phương nhỏ SCE Sparse Channel Estimation Ước lượng kênh thưa CS Compressive Sensing Thuật toán đo độ nén OMP Orthogonal matching Pursuit Kết hợp Phép chiếu trực tiếp IFFT Inverse Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier ngược FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier Thuận QAM Quadrature Amplitude Modulation Symbol Error Rate Điều chế biên độ vng góc Tỉ lệ lỗi kí tự SER GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpviiĐồ án tốt nghiệp DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Hệ thống thông số kênh .24 GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpviiiĐồ án tốt nghiệp DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Quan hệ nhiệt độ độ sâu Hình 1.2 Quan hệ vận tốc âm độ sâu Hình 1.3 Quan hệ vận tốc âm độ mặn Hình 1.4 Sự hình thành vùng tối hình học tốc độ âm giảm đơn điệu theo độ sâu .7 Hình 1.5 Các pilot miền thời gian tần số Hình 1.6 Thực ước lượng LS .12 Hình 1.7 Thực thuật tốn nội suy FIR 14 Hình 2.1 Hệ số suy hao hấp thụ a(f) [dB/km] 19 Hình 2.2 Mơ hình kênh dựa sở hình học 20 Hình 2.3 Ví dụ hàm cơng suất trễ kênh 23 Hình 2.4 Kiến trúc hệ thống thí nghiệm .24 Hình 2.5 PDP đo kênh với khoảng cách 100m 25 Hình 3.1 Hệ thống OFDM băng rộng dùng cho ước lượng mô kênh nước 26 Hình 3.2 Mô hệ thống ước lượng kênh truyền nước 28 Hình 3.3 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng LSE (Pilot percent=20%,M=8) 29 Hình 3.4 Tín hiệu đầu vào LSE M-QAM(Pilot percent=20%,M=8) 30 Hình 3.5 Tín hiệu đầu LSE M-QAM(Pilot percent=20%,M=8) .30 Hình 3.6 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng LSE (Pilot percent=33%,M=8) 31 Hình 3.7 Tín hiệu đầu vào LSE M-QAM(Pilot percent=33%,M=8) 32 Hình 3.8 Tín hiệu đầu LSE M-QAM(Pilot percent=33%,M=8) .32 Hình 3.9 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng LSE (Pilot percent=20%,M=16) 33 Hình 3.10 Tín hiệu đầu vào LSE M-QAM(Pilot percent=20%,M=16) 34 Hình 3.11 Tín hiệu đầu LSE M-QAM(Pilot percent=20%,M=16) 34 Hình 3.12 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng LSE (Pilot percent=33%,M=16) 35 Hình 3.13 Tín hiệu đầu vào LSE M-QAM(Pilot percent=33%,M=16) 36 Hình 3.14 Tín hiệu đầu LSE M-QAM(Pilot percent=33%,M=16) 36 GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpixĐồ án tốt nghiệp Hình 3.15 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng LSE (Pilot percent=20%,M=32) 37 Hình 3.16 Tín hiệu đầu vào LSE M-QAM(Pilot percent=20%,M=32) 38 Hình 3.17 Tín hiệu đầu LSE M-QAM(Pilot percent=20%,M=32) 38 Hình 3.18 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng LSE (Pilot percent=50%,M=32) 39 Hình 3.19 Tín hiệu đầu vào LSE M-QAM(Pilot percent=50%,M=32) 40 Hình 3.20 Tín hiệu đầu LSE M-QAM(Pilot percent=50%,M=32) 40 Hình 3.21 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=20%,M=8) 41 Hình 3.22 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=20%,M=8) 42 Hình 3.23 Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=20%, M=8) 42 Hình 3.24 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=33%,M=8) 43 Hình 3.25 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=33%,M=8) 44 Hình 3.26 Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=33%, M=8) 44 Hình 3.27 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=20%,M=16) .45 Hình 3.28 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=20%,M=16) 46 Hình 3.29 Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=20%, M=16) 46 Hình 3.30 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=33%,M=16) .47 Hình 3.31 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=33%,M=16) 48 Hình 3.32 Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=33%, M=16) 48 Hình 3.33.Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=20%,M=32) 49 Hình 3.34 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=20%,M=32) 50 Hình 3.35 Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=20%, M=32) 50 Hình 3.36 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=33%,M=32) .51 Hình 3.37 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=33%,M=32) 52 Hình 3.38 Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=33%, M=32) 52 Hình 3.39 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=20%,M=64) .53 Hình 3.40 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=20%,M=64) 54 Hình 3.41 Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=20%, M=64) 54 Hình 3.42 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=33%,M=64) .55 Hình 3.43 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=33%,M=64) 56 GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Chu Hải Long Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp71Đồ án tốt nghiệp - Đánh giá: Với m=16 tỉ lệ chèn pilot 20% SCE cho tỉ lệ lỗi khung sai khác tín hiệu lớn so với hệ số điều chế m=8 + Lần 2: Với tỉ lệ chèn pilot 33%, hệ số điều chế M=16 thu kết sau: - Tỉ lệ lỗi khung (SER): Hình 3.31 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=33%,M=16) - Một đoạn tín hiệu đầu vào hệ thống: GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Cơng nghiệp72Đồ án tốt nghiệp Hình 3.32 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=33%,M=16) - Một đoạn tín hiệu đầu hệ thống, tương ứng với đoạn đầu vào chọn: Hình 3.33.Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=33%, M=16) GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp73Đồ án tốt nghiệp - Đánh giá:Với tỉ lệ chèn pilot 33% tỉ lệ lỗi khung cải thiện so với tỉ lệ pilot 20% giá trị pilot 33% hệ số điều chế m=8 có tăng lên lỗi khung 3.2.3.3 Hệ số điều chế M=32 + Lần 1: Với tỉ lệ chèn pilot 20%, hệ số điều chế M=32 - Tỉ lệ lỗi khung (SER): Hình 3.34.Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=20%,M=32) GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp74Đồ án tốt nghiệp - Một đoạn tín hiệu đầu vào hệ thống: Hình 3.35 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=20%,M=32) - Một đoạn tín hiệu đầu hệ thống, tương ứng với đoạn đầu vào chọn: Hình 3.36.Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=20%, M=32) GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp75Đồ án tốt nghiệp - Đánh giá: Với m=32 tỉ lệ chèn pilot 20% SCE cho tỉ lệ lỗi khung sai khác tín hiệu lớn so với hệ số điều chế m=16 m=8 giống LSE + Lần 2: Với tỉ lệ chèn pilot 33%, hệ số điều chế M=32 thu kết sau: - Tỉ lệ lỗi khung (SER): Hình 3.37 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=33%,M=32) GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp76Đồ án tốt nghiệp - Một đoạn tín hiệu đầu vào hệ thống: Hình 3.38 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=33%,M=32) - Một đoạn tín hiệu đầu hệ thống, tương ứng với đoạn đầu vào chọn: Hình 3.39.Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=33%, M=32) GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp77Đồ án tốt nghiệp - Đánh giá:Với tỉ lệ chèn pilot 33% tỉ lệ lỗi khung cải thiện so với tỉ lệ pilot 20% giá trị pilot 33% hệ số điều chế m=8 m=16 có tăng lên lỗi khung 3.2.3.4 Hệ số điều chế M=64 + Lần 1: Với tỉ lệ chèn pilot 20%, hệ số điều chế M=64 - Tỉ lệ lỗi khung (SER): Hình 3.40 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=20%,M=64) - Một đoạn tín hiệu đầu vào hệ thống: GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp78Đồ án tốt nghiệp Hình 3.41 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=20%,M=64) - Một đoạn tín hiệu đầu hệ thống, tương ứng với đoạn đầu vào chọn: Hình 3.42.Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=20%, M=64) - Đánh giá: Với m=64 tỉ lệ chèn pilot 20% SCE cho tỉ lệ lỗi khung sai khác tín hiệu lớn nhiều so với hệ số điều chế m=8, lỗi khung mức cao khoảng GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp79Đồ án tốt nghiệp + Lần 2: Với tỉ lệ chèn pilot 33%, hệ số điều chế M=64 thu kết sau: - Tỉ lệ lỗi khung (SER): Hình 3.43 Tỉ lệ lỗi khung ước lượng SCE(Pilot percent=33%,M=64) - Một đoạn tín hiệu đầu vào hệ thống: GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Cơng nghiệp80Đồ án tốt nghiệp Hình 3.44 Tín hiệu đầu vào SCE M-QAM(pilot percent=33%,M=64) - Một đoạn tín hiệu đầu hệ thống, tương ứng với đoạn đầu vào chọn: Hình 3.45.Tín hiệu đầu SCE M-QAM(pilot percent=33%, M=64) - Đánh giá: Mặc dù tăng tỉ lệ chèn pilot lên 33% tỉ lệ lỗi khung không cải thiện với hệ số điều chế M=64 GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp81Đồ án tốt nghiệp 3.2.2.5 Kết luận thông số hệ số điều chế tỉ lệ chèn Pilot với ước lượng LSE Tương tự ước lượng LSE, ước lượng SCE, Khi tỉ lệ chèn pilot cao tỉ lệ lỗi SER sẽ giảm hệ số điều chế cao tỉ lệ lỗi sai khác lớn, hệ số điều chế nhỏ tỉ lệ sai khác nhỏ Phương pháp ước lượng SCE sử dụng cho kênh truyền âm nước với hiệu tương đối tốt CHƯƠNG 4.ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Để đánh giá kết quả, em sẽ so sánh hai phương pháp ước lượng LSE SCE, theo tiêu chí hệ thống M-QAM OFDM, sử dụng hệ GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp82Đồ án tốt nghiệp số điều chế M tỉ lệ chèn Pilot tỉ lệ lỗi khung SER phương pháp sẽ nào, phương pháp sẽ cho tỉ lệ lỗi khung SER thấp Ta sẽ thực chọn chung tỉ lệ chèn Pilot cho hệ số điều chế thay đổi từ 8, 16, 32 64 4.1 SO SÁNH TỈ LỆ LỖI KHUNG GIỮA SCE VÀ LSE KHI TỈ LỆ CHEN PILOT LÀ 20% Hình 4.46 So sánh ước lượng LSE SCE, Khi tỉ lệ chèn pilot 20%, số sóng mang NFFT 64, số kí hiệu OFDM 100, hệ số điều chế M=8, 16, 32 64, tần số sóng mang f0=14kHz Ta nhận thấy ước lượng SCE cho tỉ lệ lỗi khung SER tốt LSE, tỉ lệ chèn pilot 20%, số sóng mang NFFT 64, số kí hiệu OFDM 100, hệ số điều chế M=8, 16, 32 64, tần số sóng mang f0=14kHz 4.2 SO SÁNH TỈ LỆ LỖI KHUNG GIỮA SCE VÀ LSE KHI TỈ LỆ CHEN PILOT LÀ 33% GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Cơng nghiệp83Đồ án tốt nghiệp Hình 4.47 So sánh ước lượng LSE SCE, Khi tỉ lệ chèn pilot 33%, số sóng mang NFFT 64, số kí hiệu OFDM 100, hệ số điều chế M=8, 16,32 64, tần số sóng mang f0=14kHz Ta nhận thấy ước lượng SCE cho tỉ lệ lỗi khung SER tốt LSE, tỉ lệ chèn pilot 33%, số sóng mang NFFT 64, số kí hiệu OFDM 100, hệ số điều chế M=8, 16,32 64, tần số sóng mang f0=14kHz 4.3 KẾT LUẬN Qua kết mơ q trình xây dựng thơng số hệ thống ta nhận thấy: Cả hai phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu(LSE) phương pháp ước lượng kênh thưa(SCE), ta tăng tỉ lệ chèn pilot lên cao tỉ lệ lỗi khung kí tự giảm Nhưng SCE cho kết cải thiện tín hiệu tốt LSE Khi ta tăng hệ số điều chế lên cao hai phương pháp ước lượng bình phương tối thiểu(LSE) phương pháp ước lượng kênh thưa(SCE) cho kết tỉ lệ lỗi khung kí tự tăng lên Tuy nhiên phương pháp SCE tỉ lệ lỗi thay đổi tương đối nhỏ LSE hệ số điều chế gần Kết luận: Phương pháp ước lượng kênh thưa SCE cho tỉ lệ lỗi khung kí tự thấp LSE tỉ lệ chèn pilot nhỏ thay đổi hệ số điều chế lên cao SCE cho kết tốt Ta thấy SCE có tính khả thi khả ứng dụng cho kênh truyền nước cao LSE TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Văn Đức, Vũ Văn Yêm, Đào Ngọc Chiến, Nguyễn Quốc Khương, Nguyễn Trung Kiên “Bộ sách kỹ thuật thông tin số”, tập 4, NXB Khoa Học Và Kỹ Thuật Hà Nội January 2007 [2] Rashad, I Budiarjo, and H Nikookar (2007), “Efficient Pilot Pattern for OFDMbased Cognitive Radio Channel Estimation”, Delft University of Technology [3] O Simeone and U Spagnolini (2004), “Adaptive pilot pattern for OFDM systems” GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp84Đồ án tốt nghiệp [4] Ruoyu Su, R Venkatesan, and Cheng Li , 2010, “A review of channel modeling techniques for underwater acoustic communications”,NECEC 2010 [5] I Budiarjo, I Rashad, and H Nikookar (2008), “On The Use of Virtual Pilots with Decision Directed Method in OFDM Based Cognitive Radio Channel Estimation Using 2x1- D Wiener Filter”, Delft University of Technology [6] Jin Xinzhu, “Channel Estimation Techniques of SC-FDMA”, Karlstad University, 2007 [7] S Coleri, M Ergen, A Puri, A Bahai, “Channel Estimation Techniques Based on Pilot Arrangement in OFDM Systems”, IEEE Trans Broadcast., Vol 48, No 3, September 2002 [8] O Edfors, M Sandell, J.J Van Der Beek, S K Wilson, P O.Borjesson, “OFDM Channel Estimation by Singular Value Decomposition”, IEEE Trans Comm., Vol 46, No 7, July 1998, pp 931-939 [9] Biao Wang and Yan Chen, 2013 “Sparse Underwater Acoustic Channel Estimation Based on Compressive Sensing” Information Technology Journal, 12: 1040-1044 [10] Michael C.Grant, Stephen P.Boyd, January 09, 2015 “ The CVX Users’ Guide”, Release 2.1 CVX Research, Inc [11] Meisam Naderi, Matthias Patzold, and Alenka G.Zajic, 2014, “A Geometry-Based Channel Model for Shallow Underwater Acoustic Channels Under Rough Surface and Bottom Scattering Conditions” [12] Van Duc Nguyen, Viet Ha Do,“Using geometry-based shallow underwater acoustic channel model for simulating Baymau Lake’s channel in Hanoi”, ComNavi 2014 in Ha Noi [13] M Stojanovic,“On the Relationship Between Capacity and Distance in an Underwater Acoustic Communication Channel” ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review (MC2R), pp.34-43, vol.11, Issue 4, Oct 2007 [14] L.Berkhovskikh and Y.Lysanov, “Fundamentals of Ocean Acoustics” New York: Springer, 1982 GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệp85Đồ án tốt nghiệp [15] Ho Hoa, Van Duc Nguyen, Quang Hong Nguyen, Khuong Nguyen Quoc, Minh Phan Van, “An Analysis of Shallow Underwater Acoustic Channel Measurements in Hanoi’s Areas”, The first NAFOSTED National Conference on Information and Computer Science, pp.349-358 March 13-14, 2014 [16].Hagmann, Elias (Spring Term 2009), “Design of a High Speed, Short Range Underwater Communication System”, Part I - Electronic Concept and Simulation of the Acoustic Underwater Channel [17] Phạm Văn Huấn, biên dịch.“Cơ Sở Âm Học Đại Dương”, Nhà Xuất Bản Đại Học Quốc Gia Hà Nội 2005 [18] Anuij Sehgal, “Analysis & Simulation of the Deep Sea Acoustic Channel for Sensor Networks ”, Jacobs University [19] Kalangi Pullarao Prasanth, “Modelling and Simulation of an Underwater Acoustic Communication Channel”, Hochschule Bremen University ofapplied sciences GVHD: Th.S Phạm Anh Tuấn SVTH: Hà Minh Thắng ...Trường Đại học Kinh tế Kỹ thuật Công nghiệpiĐồ án tốt nghiệp LỜI CAM ĐOAN Em xin cam đoan đồ án kết tìm hiểu thân em, không chép bất hợp lệ với đề tài có trước Mọi... nghiệpiiĐồ án tốt nghiệp LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn nhà trường tạo điều kiện, cám ơn dạy bảo tận tình thầy khoa Điện Tử trường Đại Học Kinh Tế Kỹ Thuật Công Nghiệp, giúp em hoàn thành đồ án. .. gia đình động viên khích lệ, tạo điều kiện trình học tập, trình thực đồ án tốt nghiệp Mặc dù em có nhiều cố gắng chắn đồ án cịn nhiều thiếu sót, em mong nhận bảo, góp ý thầy GVHD: Th.S Phạm Anh