Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 43 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
43
Dung lượng
599,81 KB
Nội dung
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 42
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
I. BỘ TÁCHSÓNG KINH ĐIỂN :
1. Phân tích mô hình bộ thu :
Trong chương này, chúng ta phân tích phươngpháp đơn giản nhất để giải
điều chế những tín hiệu CDMA đó là: bộ lọc thích nghi (matched filter) cho
single–
user. Đây là bộ giải điều chế đầu tiên mà tín hiệu được thông qua trong
máy thu CDMA. B
ộ táchsóng thích nghi đơn kênh được sử dụng trong giải
điều chế những tín hiệu CDMA từ lúc bắt đầu của những ứng dụng đa kênh
trong trải phổ trực tiếp. Trong cáctàiliệu về táchsóng Multiuser, nó thường
được gán cho là bộ táchsóng kinh điển (conventional detector) hay bộ tách
sóng thông thường. Do đó, chúng ta xuất phát từ Matched filter xem như là bộ
lọc tối ưu trong kênh đơn user.
Với tín hiệu y(t) của K user là tín hiệu từ nơi phát đến nơi thu, ta xét bộ thu
kinh điển có sơ đồ khối như hình 4.1.
Hình 4.1 : Bộ táchsóng kinh điển
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 43
1.1. Mô hình đồng bộ :
Mô hình kênh CDMA K user đồng bộ:
1
( ) ( ) ( )
K
k k k
k
y t A b s t n t
Các ngõ ra của bộ lọc thích nghi (Matched Filter) là:
*
0
, ( ) ( )
T
k k k
k k j j jk k
j k
y y s y t s t dt
A b A b n
(1.1)
Ta có d
ữ liệu K kênh thu được tương ứng với K ngõ ra của bộ lọc thích
nghi, được xác định K bộ quyết định:
)sgn(
ˆ
kk
yb
(1.2)
T
ừ phương trình 1.1 ta thấy rằng khác với trường hợp kênh single-user
trong đó tín hiệu phát chỉ chịu ảnh hưởng của nhiễu trắng Gaussian, ở
trườ
ng hợp K user tín hiệu phát còn chịu tác động của thành phần nhiễu
đa truy cập
kj
jkjj
bA
do tính không hoàn toàn trực giao của các tín hiệu
mã tr
ải phổ.
Bi
ểu diễn (1.1) dưới dạng vectơ :
y = RAb +n (1.3)
ở đây R là ma trận tương quan chéo chuẩn hoá, đối xứng, đường chéo
chính b
ằng 1, với các phần tử .
k
T
k
T
k
AAdiagA
bbb
yyy
, ,
, ,
, ,
1
1
1
và n là một vectơ ngẫu nhiên Gaussian trung bình zero với ma trận hợp
bi
ến bằng :
RnnE
T 2
(1.4)
1.2. Mô hình bất đồng bộ :
Đối với mô hình bất đồng bộ, ngõ ra của bộ lọc thích nghi :
][]1[][
][]1[][][
inibAibA
ibAibAibAiy
k
kj
jkjj
kj
kjjj
kj
jkjj
kj
kjjjkkk
(1.5)
v
ới
dtiTtstnin
TiT
iT
kkk
k
k
)()(][
(1.6)
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 44
Chúng ta có thể viết ở dạng ma trận :
][]1[]1[][]0[]1[]1[][ iniAbRiAbRiAbRiy
T
(1.7)
Ở đây xử lý Gaussian trung bình zero có ma trận tương quan chéo :
khaùcVuøng
1-ijneáu
ijneáu
1ijneáu
,0
],1[
],0[
],1[
][][
2
2
2
R
R
R
jninE
T
T
(1.8)
và các ma tr
ận R[0]và R[1] được định nghĩa :
kjneáu,
kjneáu,
jneáu
kj
jk
k
R
jk
,1
0
(1.9)
kjneáu,
kjneáu0,
kj
1
jk
R
(1.10)
Có th
ể viết lại (1.7) dạng vectơ như sau :
y=R_MAb + n (1.11)
V
ới
]0[]1[ 00
]1[]0[
0]1[0
]1[]0[]1[
0 0]1[]0[
_
RR
RR
R
RRR
RR
MR
T
T
T
R_M là ma trận có (2M+1)K x (2M+1)K phần tử.
A là ma tr
ận có (2M+1)K x (2M+1)K phần tử :
A=diag{Ak[i]} ; i=-
M M ; k=1 k ; Ak[i] là biên độ tín hiệu bit thứ i
c
ủa người dùng thứ k.
Như đã đề cập ở phần trước có thể xem kênh truyền bất đồng bộ K user
như là một kênh đồng bộ (2M+1)K user, mỗi user bất đồng bộ phát một
gói d
ữ liệu (2M+1) bit.
2. Hiệu suất táchsóng :
2.1. Xác su
ất lỗi đối với kênh đồng bộ :
Ngõ ra của bộ lọc thích nghi :
kj
kjkjjkk
T
kk
nbAbAdttstyy
.).().(
0
với :
0
( ) ( ). ( ).
T
k
n t n t s t dt
(1.12)
là bi
ến ngẫu nhiên Gaussian với trung bình zero và phương sai bằng
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 45
Nếu dạng sóng tín hiệu của User thứ k là trực giao với những dạng
sóng tín hi
ệu khác, tức
0,
jk
j k
thì ngõ ra của bộ lọc thích nghi trở
thành :
.
k k k k
y A b n
Xác suất của lỗi trong trường hợp này:
( )
c
k
k
A
P Q
(1.13)
Giá tr
ị này giống với trường hợp không có mặt các user khác, do đó sự
có mặt của các user khác không làm giảm xác suất lỗi, chúng ta kết luận
r
ằng một nhóm single–user là tối ưu trong trường hợp đặc biệt của hệ
thống CDMA trực giao đồng bộ.
Bây gi
ờ, chúng ta xét kênh thông tin CDMA không trực giao. Đầu tiên,
ta xét trường hợp có hai user:
Xác su
ất lỗi của user 1:
1|01)(
111
^
111
byPbPbbPP
c
(1.14)
1|01
111
byPbP
(1.15)
Xác su
ất lỗi trên với việc tăng cường cho giải điều chế b2 được biểu
di
ễn như sau:
11,1|01|0
221111
bPbbyPbyP
11,1|0
2211
bPbbyP
11
22112211
bPAAnPbPAAnP
2121
2
1
2
1
AA
Q
AA
Q
(1.16)
Do tính đối xứng, chúng ta thu được biểu thức tương tự cho :
Vì v
ậy, xác suất lỗi của máy thu thích hợp đối với user 1 trong sự hiện
di
ện nhiễu của một user khác :
Hình 4.2 : Ngõ ra bộ lọc thích nghi 2 user
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 46
2121
1
2
1
2
1
)(
AA
Q
AA
QP
c
(1.17)
||
2
1
||
2
1
2121
AA
Q
AA
Q
(1.18)
Hoán đổi vai trò của user 1 và 2, ta thu được xác suất lỗi cho user 2 :
1212
2
2
1
2
1
)(
AA
Q
AA
QP
c
(1.19)
Vì hàm Q là hàm
đơn điệu giảm, từ (3.18) ta nhận được biên trên :
||
)(
21
1
AA
QP
c
(1.20)
khi mà :
1
1
2
A
A
Tiếp theo đó ta xét xác suất lỗi khi phương sai thay đổi, điều này được
suy ra t
ừ (1.18):
2
1
)(lim
1
c
P
Một đặc tính chúng ta sẽ loại trừ từ các bộ tách sóng, khi tiến về cực
còn l
ại, ta nhận được :
2
1
)(lim
1
0
c
P
Khi ->0, xác suất của đầu ra của bộ lọc kinh điển cho user 1 bị chi
ph
ối do b
2
lớn hơn b
1
Vì vậy, với sự hiện diện của nhiễu, tốc độ lỗi bit được giới hạn trong
kho
ảng ½
Trong trường hợp đặc biệt sau :
1
1
2
A
A
Xác suất lỗi của bộ lọc thích nghi single–user (1.18) giảm còn :
1
1
2
2
1
4
1
)(
A
QP
c
Tổng quát về tốc độ bit lỗi của bộ lọc thích nghi single–user cho trường
h
ợp K user.
T
ừ những phân tích như trên, chúng ta có thể viết biểu thức xác suất lỗi
c
ủa user thứ K :
1|0.11|0.1)(
kkkkkk
c
k
byPbPbyPbPP
kj
jkjjkk
kj
jkjjkk
bAAnPbAAnP
2
1
2
1
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 47
kj
jkjjkk
bAAnP
(1.21)
1,11,1 1,1
1
1
2
1
kj
e kj
jk
j
j
k
e e
k
A
e
A
Q
(1.22)
Ta nh
ận thấy rằng xác suất lỗi của bộ lọc thích nghi trong kênh CDMA
Gaussian ph
ụ thuộc các dạng của tín hiệu xác định thông qua tương
quan chéo giữa chúng. Xác suất lỗi còn phụ thuộc vào biên độ thu được
và m
ức nhiễu
chỉ do tỉ số
k
A
.
T
ương tự như đã phân tích trong (1.18), từ tính chất của hàm Q trong
(1.22) s
ẽ có biên trên giới hạn :
||
jk
kj
j
k
c
k
A
A
QP
(1.23)
Ta th
ấy rằng số thao tác yêu cầu cho việc tính toán (1.22) tăng theo hàm
mũ theo số user. Từ nguyên nhân này, một số tác giả đã thay thế gần
đúng (1.22) bằng biến ngẫu nhiên nhị thức :
#
j j jk
j k
A b
bởi một biến ngẫu nhiên Gaussian. Xác suất lỗi gần đúng trở thành:
2 2 2
( )
c
k
k
j jk
j k
A
P Q
A
(1.24)
S
ự thay thế này chỉ đúng khi tỷ số tín hiệu trên nhiễu thấp, khi tỷ số tín
hi
ệu trên nhiễu cao thì điều này trở nên không tin cậy.
2.2. Xác suất lỗi đối với kênh bất đồng bộ :
Việc phân tích trong kênh bất đồng bộ hoàn toàn tương tự. Sự khác biệt
chính bây gi
ờ là mỗi bit bị tác động bởi 2K-2 bit gây nhiễu. Điều này
tăng gấp đôi số hạng trong (3.22):
2 2 2
1 1 1 1
1
( , ) ( 1,1) ( , ) ( 1,1) ( , ) ( 1,1)
1
( ) ( )
4
j j
j
c
k
k j jk j kj
K
j k
e d e d e d
A
A
P Q e d
Điều kiện tổng quát cho trường hợp bất đồng bộ là :
Ak >
j jk kj
j k
A
Nhận xét :
Khi số user truy cập càng tăng thì tỉ lệ lỗi bit càng tăng , và tỉ lệ lỗi của
mô hình
đồng bộ luôn thấp hơn mô hình bất đồng bộ có dung lượng
tương đương.
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 48
II. BỘ TÁCHSÓNG ĐA USER TUYẾN TÍNH :
1. Táchsóng gi
ải tương quan (Decorrelating Detector) :
1.1. Kênh CDMA đồng bộ :
Vector ngõ ra của K ngõ ra bộ lọc thích nghi có thể cho bởi:
y RAb n
(2.1)
Ở đây n là một vector ngẫu nhiên Gaussian với trung bình zero và ma
tr
ận hợp biến bằng R
2
.
Khi không có t
ạp âm, ta giả sử rằng ma trận R là khả đảo, nếu nhân
vector ngõ ra b
ộ lọc phối hợp với :
R
-1
y = R
-1
RAb = Ab (2.2)
Như vậy, dữ liệu thu được :
kk
yRb )(sgn
ˆ
1
(2.3)
k
Ab)(sgn
(2.4)
= b
k
(2.5)
Ta có th
ể kết luận rằng nếu các dạng sóng tín hiệu trải phổ xác định là
độc lập tuyến tính với nhau, bộ táchsóng trong (2.3) có thể đạt được
vi
ệc giải điều chế hoàn hảo cho mỗi user xác định.
Bây gi
ờ ta sẽ xét đến trường hợp có nhiễu. Quá trình xử lý các ngõ ra
c
ủa bộ lọc thích nghi (2.1) với R
-1
cho ta kết quả sau :
1 1
R y Ab R n
(2.6)
Chú ý r
ằng thành phần thứ k trong (2.6) không bị ảnh hưởng nhiễu giao
thoa gây ra b
ởi bất kỳ các user khác, nghĩa là nó là độc lập với tất cả
,
j
b j k
.Nguồn nhiễu duy nhất chính là không gian nhiễu. Đó chính
là lý do bộ táchsóng được biểu diễn theo (2.3) được gọi là bộ táchsóng
gi
ải tương quan. Sơ đồ khối của bộ thu giải tương quan được biểu diễn
theo hình 4.3.
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 49
Boä loïc thích nghi
cho user 1
Boä loïc thích nghi
cho user 2
Boä loïc thích nghi
cho user K
Boä loïc thích nghi
cho user 3
Sync 1
Sync 2
Sync 3
Sync K
y(t)
1
ˆ
b i
)
2
ˆ
b i
)
3
ˆ
b i
)
ˆ
K
b i
)
R
-1
Hình 4.3 : Bộ táchsóng giải tương quan cho kênh bất đồng bộ
Bộ táchsóng giải tương quan có một số đặc tính mong muốn :
Không yêu cầu biết công suất người dùng.
Độc lập với công suất của các người dùng giao thoa.
Đòi hỏi duy nhất của bộ táchsóng này là sự nhận biết về thời gian cần
thi
ết cho giải mã trải phổ tại máy thu.
Việc giải điều chế cho mỗi user có thể thực thi một cách độc lập hoàn
toàn.
Ký hi
ệu
kj
R
là một dạng viết tắt của (R
-1
)
kj
và lưu ý rằng ngõ ra thứ k
c
ủa phép biến đổi tuyến tính R-1 bằng với :
1
1
1
( )
( , )
K
k kj j
j
K
kj j
j
R y R y
R y s
1
y,
K
kj j
j
R s
=
,
k
y s
%
= (2.7)
trong đó:
)()(
~
1
tsRts
j
K
j
kjk
(2.8)
Tín hi
ệu trong (4.8) có thể biến đổi theo các đơn vị bên trong với dạng
sóng tín hi
ệu tương ứng của nó như sau :
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 50
1
1
0
, ( ) ( ) 1
T
K
k k jk j k
kk
j
s s R s t s t dt R R
%
(2.9)
và, do đó
1
~
k
s
theo bất đẳng thức Cauchy-Schwarz.
Ta có th
ể thấy rằng bất kỳ sự kết hợp tuyến tính của
K
ss , ,
1
với tất cả
các thành phần trực giao với nhau ngoại trừ sk như là một phép biến đổi
gi
ải tương quan tuyến tính của s
k
với
kj
j
s
. Rõ ràng, phép biến đổi này
không t
ồn tại nếu s
k
là một sự kết hợp tuyến tính của
kj
j
s
. Nếu
K
ss , ,
1
là độc lập tuyến tính với nhau, thì
k
s
~
trong (2.8) là một phép
bi
ến đổi giải tương quan duy nhất của s
k
với
kj
j
s
.
T
ừ (2.7) ta có thể xem bộ táchsóng giải tương quan của user thứ k như
là một bộ lọc thích nghi đã được biến đổi theo hình 2.2 ở dưới đây.
1
ˆ
b i
)
2
ˆ
b i
)
3
ˆ
b i
)
ˆ
K
b i
)
Sync 1
Sync 3
Sync K
y(t)
Boä loïc thích nghi
1
s
%
Boä loïc thích nghi
2
s
%
Boä loïc thích nghi
3
s
%
Boä loïc thích nghi
K
s
%
Sync 2
Hình 4.4 : Bộ lọc thích nghi đã được biến đổi trong táchsóng giải
tương quan
Sự thống kê quyết định của bộ táchsóng giải tương quan (R
-1
y)
k
(hay
ngõ ra c
ủa bộ lọc thích nghi theo phương trình (2.8) không chứa tín
hi
ệu đã điều chế của những user giao thoa. Thực vậy, với bất kỳ vector
K
K
Raa ), ,(
1
,
1
0 0
1
( ) ( ) ( ) ( )
T T
K
i i k i i jk j
i k i k j
i
i k
ik
a s t s t dt a s t R s t dt
a R R
%
CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 51
= 0 (2.10)
M
ột cách khác để phát biểu thuộc tính quan trọng này là bố trí nó trong
mô hình hình h
ọc của không gian vector tuyến tính được mở rộng bởi K
d
ạng sóng tín hiệu xác định: bộ táchsóng giải tương quan tương ứng
v
ới hình chiếu của s
k
(tỷ lệ với ) trong không gian con trực giao với
không gian con được mở rộng bởi những tín hiệu xác định giao thoa
kjs
j
,
.
Trong trường hợp 2 user, ma trận nghịch đảo:
1
1
1
1
1
1
2
1
1
R
(2.11)
Vì nh
ững hệ số nhân dương không ảnh hưởng khi thực hiện việc lấy
d
ấu, ta có thể thấy rằng trong một kênh 2 user việc giải tương quan cho
user 1 tương tự như bộ
lọc thích nghi kinh điển đơn user ngoại trừ việc
thay s
1
bởi
21
ss
, hay tương đương quá trình xử lý ngõ ra của bộ lọc
thích nghi đơn user được biểu diễn trong hình 4.5 như sau:
1 1 2
ˆ
sgn( y )
b y
(2.12)
Hình 4.5 : Bộ thu giải tương quan cho kênh đồng bộ 2 user
Sử sụng phép biến đổi giải tương quan tuyến tính liên quan đến mô hình
b
ộ lọc thích nghi trắng (the whitened matched filter). Ta lại có:
R = F
T
F
ở đây F là ma trận tam giác dưới. Tín hiệu :
)()()(
~
1
1
1
tsFts
jj
K
j
T
(2.13)
là m
ột phép biến đổi giải tương quan của s1 đối với , vì :
[...]... y - A( R- I ) b(s) ) (3.18) trong đó: b(1) = sgn(y) và quyết định cuối cùng là: (3.19) bPIC =b(m) Ngược lại với điều chúng ta mong đợi, khi m->, các quyết định của bộ táchsóng PIC m-tầng khơng hội tụ Thực sự, các vùng quyết định của bộ táchsóng (m+2) tầng giống với vùng quyết định của bộ táchsóng m-tầng khi m=2,3,… Điều này có nghĩa là việc tăng thêm số tầng có thể làm giảm hiệu suất Bộ tách sóng. .. NGUYỄN QUỐC TRỌNG 64 CHƯƠNG 4 : CÁC PHƯƠNGPHÁPTÁCH SĨNG tiếp Lặp lại q trình xử lý như trên cho đến khi táchsóng cho tất cả các user Nếu có quyết định sai (là do bộ táchsóng cho user khơng được chính xác) thì sẽ tăng gấp đơi phần nhiễu đa truy cập của user đó khi táchsóng cho user kế tiếp Vì vậy thứ tự của các user được giải điều chế có ảnh hưởng đến hiệu suất của phương pháp triệt nhiễu nối tiếp Thơng... bộ táchsóng giống như phương trình (2.56), và đạt được cách sau dùng để giải quyết phương trình (2.44) SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 61 CHƯƠNG 4 : CÁC PHƯƠNGPHÁPTÁCH SĨNG Bộ lọc thích nghi cho user 1 Bộ lọc thích nghi cho user 2 )ˆ b1 i Sync 1 )ˆ b2 i Sync 2 y(t) Bộ lọc thích nghi cho user 3 Bộ lọc thích nghi cho user K -1 Sync 3 R 2A-2 )ˆ b3 i )ˆ bK i Sync K Hình 4.7 : Bộ tách sóng. .. chéo, và bộ táchsóng MMSE tiến đến bộ táchsóng cổ điển khi Nếu ta giữ tất các biên độ cố định và cho 0 thì : 1 R A2 1 R 1 (2.60) Do đó, khi những tỉ số tín hiệu trên nhiễu tiến đến vơ cực, bộ táchsóng tuyến tính MMSE hội tụ về bộ táchsóng giải tương quan Điều này ngụ ý rằng bộ táchsóng tuyến tính MMSE có tiệm cận hiệu suất và trở kháng gần xa giống như bộ táchsóng giải tương... trượt của các quyết định thử nghiệm được lưu trữ ở mỗi tầng Ví dụ: đối với một kênh bất đồng bộ K user, bộ táchsóng 2 tầng phải lưu trữ một cửa sổ chứa K quyết định cho mỗi user SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 71 CHƯƠNG 4 : CÁC PHƯƠNGPHÁPTÁCH SĨNG Tầng thứ nhất là bộ táchsóng giải tương quan : Ngun tắc của bộ táchsóng PIC nhiều tầng trong trường hợp này hồn tồn tương tự như trong trường hợp táchsóng nhiều... Detection) Với các tính chất ưu việt, bộ táchsóng đa tầng là đề tài nghiên cứu và phát triển của rất nhiều nhà khoa học Trong phần này ta sẽ xét đến bộ táchsóng đa tầng kinh điển và một số SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 70 CHƯƠNG 4 : CÁC PHƯƠNGPHÁPTÁCH SĨNG cải tiến của nó nhằm nâng cao hiệu suất, cải tiến dung lượng hệ thống.Mơ hình đa tầng cho K user có sơ đồ khối được biểu diễn như hình 4.13 Bộ táchsóng kinh... bộ táchsóng mới MMSE) Trong trường hợp này, sự kết hợp các ngõ ra bộ lọc thích nghi gần như khơng khử tất cả các giao thoa đa truy cập, và lọc đơn kênh khơng hoạt động như bộ cân SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG R T [1] R[0] 2 A 2 R[1] M 0 63 CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SĨNG bằng zero–forcing (khơng như một bộ cân bằng MMSE cho chuỗi đơn kênh) 2.3 Hiệu suất của bộ táchsóng MMSE : Vì bộ tách sóng. .. khi bộ táchsóng giải tương quan loại bỏ giao thoa đa kênh khơng quan tâm đến nhiễu nền Ngược lại, bộ táchsóng tuyến tính MMSE có thể coi như một giải pháp thỏa hiệp để đưa vào mối quan hệ giữa các user giao thoa với nhiễu nền 1 SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 62 CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SĨNG Thực vậy, cả máy thu cổ điển lẫn máy thu giải tương quan đều là những trường hợp giới hạn của bộ tách sóng. .. thì bộ táchsóng này hoạt động khá tốt 2 Bộ táchsóngphương sai tối thiểu – MMSE (Minimun Mean Square Error) : Một cách phổ biến trong lý thuyết ước lượng để ước lượng một biến ngẫu nhiên W trên cơ sở của những quan sát Z là chọn hàm W (Z ) nhằm tối thiểu hóa bình phương trung bình lỗi (MSE): 2 E W W (Z ) SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 58 CHƯƠNG 4 : CÁCPHƯƠNGPHÁPTÁCH SĨNG... tiên là bộ táchsóng thơng thường Chỉ thay thế các quyết định thử nghiệm ở tầng đầu tiên bằng các ngõ ra của bộ táchsóng giải tương quan, tức là : (3.20) b (1) sgn( R 1 y ) Trong trường hợp táchsóng hai tầng cho 2 user đồng bộ, ta có: b1 sgn y1 A2 sgn( y2 y1 ) (3.21) b2 sgn y2 A1 sgn( y1 y2 ) (3.22) Do tính chất đối xứng, ta có thể viết BER của bộ táchsóng 2-tầng với . CHƯƠNG 4 : CÁC PHƯƠNG PHÁP TÁCH SÓNG
SVTH : NGUYỄN QUỐC TRỌNG 42
CHƯƠNG 4 : CÁC PHƯƠNG PHÁP TÁCH SÓNG
I. BỘ TÁCH SÓNG KINH ĐIỂN :
1. Phân. trực tiếp. Trong các tài liệu về tách sóng Multiuser, nó thường
được gán cho là bộ tách sóng kinh điển (conventional detector) hay bộ tách
sóng thông thường.