Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.

Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghNghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM.ệ OFDM.

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Trong những năm gần đây, thông tin dưới nước đã trở thành một lĩnh vực quan trọng trong thám hiểm đại dương, quan trắc địa hình biển, và đặc biệt là trong quân sự và an ninh quốc phòng Với hàng nghìn km bờ biển và vùng hải phận rộng lớn ở biển Đông, Việt Nam đang chú trọng phát triển nghiên cứu về thông tin dưới nước, thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học.

Trong môi trường dưới nước, tín hiệu sóng điện từ gặp phải sự hấp thụ và suy hao nhanh chóng, dẫn đến hạn chế về tốc độ và khoảng cách truyền dẫn Ngược lại, tín hiệu sóng âm có ưu điểm vượt trội do ít bị suy hao trong nước Do đó, việc sử dụng sóng âm để truyền thông tin dưới nước là phương pháp ưu tiên hàng đầu, đặc biệt khi kết hợp với các công nghệ tiên tiến để đạt hiệu quả cao.

Trong môi trường dưới nước, sóng âm chịu ảnh hưởng từ biến đổi nhiệt độ, nhiễu và hiện tượng truyền dẫn đa đường do phản xạ và tán xạ Tốc độ truyền dẫn sóng âm chỉ khoảng 1.5 km/s, thấp hơn nhiều so với sóng điện từ (300.000 km/s), dẫn đến hiện tượng trễ truyền dẫn và ảnh hưởng lớn hơn của dịch tần Doppler đến tín hiệu thu Những đặc điểm này tạo ra sự khác biệt rõ rệt giữa kênh truyền dưới nước và kênh truyền sử dụng sóng điện từ.

Có nhiều kỹ thuật truyền thông dưới nước như ASK, FSK, M-PAM, M-QAM, OFDM và SC-FDMA Trong đó, kỹ thuật điều chế phân chia theo tần số trực giao (OFDM) nổi bật với hiệu quả sử dụng phổ cao, phù hợp với băng thông hạn hẹp của kênh truyền dưới nước và khả năng chống giao thoa đa đường tốt Luận án này sẽ tập trung nghiên cứu việc áp dụng kỹ thuật OFDM trong truyền thông dưới nước.

Tín hiệu OFDM rất nhạy cảm với sai lệch thời gian và tần số, do đó việc xác định chính xác điểm bắt đầu và sai lệch tần số trong môi trường nhiễu cao, như dưới nước, là một thách thức công nghệ quan trọng Hơn nữa, sự dịch chuyển tương đối giữa bên phát và bên thu gây ra hiệu ứng Doppler, dẫn đến sai lệch tần số thu và phát, làm gia tăng nhiễu liên sóng mang (ICI) và ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng tín hiệu thu.

Hệ thống thông tin dưới nước chịu ảnh hưởng lớn từ các yếu tố môi trường, dẫn đến suy hao tín hiệu và tỷ lệ SNR thấp, làm gia tăng tỷ lệ lỗi SER Việc nghiên cứu các biện pháp nâng cao chất lượng tín hiệu là cần thiết Chương 4 của luận án sẽ đề xuất sử dụng các yếu tố bất lợi trong truyền thông, như chuyển động tương đối giữa phát và thu, cùng với chuyển động của sóng gió mặt nước, để xây dựng hệ thống truyền thông tận dụng tính phân tập không gian-thời gian tương tự như hệ thống MIMO, nhằm cải thiện chất lượng tín hiệu và giảm tỷ lệ lỗi ký tự SER trong quá trình giải mã Luận án sẽ tập trung nghiên cứu ba vấn đề chính để giải quyết những thách thức này.

- Thứ nhất là nghiên cứu và giải quyết các vấn đề về đồng bộ thời gian cho tín hiệu OFDM trong môi trường dưới nước.

Nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật mới nhằm bù dịch tần Doppler cho hệ thống thông tin dưới nước là rất quan trọng Việc áp dụng kỹ thuật OFDM sẽ giúp cải thiện hiệu suất truyền thông trong môi trường nước Các đề xuất này có thể tạo ra những bước đột phá trong việc nâng cao chất lượng và độ tin cậy của thông tin dưới nước.

Để cải thiện chất lượng tín hiệu thủy âm, cần áp dụng các phương pháp sử dụng đặc tính phân tập không gian-thời gian Hệ thống sẽ chỉ cần một cặp anten thu-phát nhưng vẫn đạt hiệu quả tương đương như một hệ thống nhiều anten (MIMO).

2 Những vấn đề còn tồn tại

Có nhiều phương pháp đồng bộ cho hệ thống OFDM, chủ yếu sử dụng chuỗi tín hiệu đặc biệt gắn vào đầu hoặc cuối mỗi khung tín hiệu, như Schmidl, Park, Minn và Seung Tuy nhiên, các phương pháp này không phù hợp với tiêu chí truyền tin của thông tin dưới nước do yêu cầu tiết kiệm băng thông Hơn nữa, đặc điểm sóng âm khác với sóng vô tuyến, nên việc áp dụng các phương pháp này cho truyền tín hiệu dưới nước sẽ không đạt hiệu quả cao.

Truyền tin dưới nước gặp nhiều thách thức do tốc độ truyền sóng âm chậm (1,5 km/s), dẫn đến sự dịch chuyển tương đối giữa bên phát và thu gây ra dịch tần Doppler lớn, ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu OFDM Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để bù dịch tần Doppler trong truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM, như trong các tài liệu [18,25] Các phương pháp này thường tính toán độ dịch tần số Doppler sau khi đã đồng bộ Tuy nhiên, trong trường hợp có độ dịch tần Doppler lớn và nhiễu mạnh, tín hiệu thu được có thể bị méo dạng nghiêm trọng, khiến cho kỹ thuật đồng bộ dựa vào việc so sánh chuỗi tín hiệu để xác định độ dịch tần Doppler không còn chính xác.

Hiện nay, các phương pháp bù dịch tần Doppler vẫn phụ thuộc vào chuỗi ký tự để thêm vào đầu các khung, dẫn đến hiệu quả tiết kiệm băng thông không cao Các phương pháp này thường trải qua hai bước: đồng bộ thô và đồng bộ tinh Trong bước đồng bộ thô, tần số Doppler được ước lượng gần đúng và làm tròn thành số nguyên Bước đồng bộ tinh sử dụng thuật toán để tính toán chính xác tần số Doppler và áp dụng ma trận ICI nhằm khử nhiễu liên kênh trước khi giải mã tín hiệu Tuy nhiên, quy trình hai bước này có độ phức tạp cao và không linh hoạt khi tần số Doppler thay đổi nhanh chóng.

Vấn đề 4: Kênh truyền dưới nước chịu tác động của nhiều yếu tố như nhiễu và dịch tần Doppler, dẫn đến tín hiệu thu được thường bị sai lệch và có chất lượng thấp, với tỷ lệ lỗi tín hiệu SER cao [15-17] Để cải thiện chất lượng tín hiệu trong các hệ thống vô tuyến, thường sử dụng nhiều anten thu để tận dụng tính phân tập không gian [86,87] Tuy nhiên, việc áp dụng MIMO làm cho thiết bị trở nên cồng kềnh, khó di chuyển trong môi trường dưới nước Do đó, mục tiêu của luận án là phát triển một giải pháp sử dụng hệ thống một thu - một phát (SISO) nhưng vẫn khai thác được tính phân tập không gian-thời gian của tín hiệu, nhằm giải quyết các vấn đề hiện tại.

3 Mục tiêu của luận án

Nghiên cứu thuật toán để đồng bộ thời gian cho tín hiệu OFDM trong môi trường truyền tin dưới nước với tiêu chí:

 Chỉ sử dụng khoảng bảo vệ GI để phát hiện điểm đồng bộ cho khung dữ liệu nên cho hiệu quả sử dụng băng thông tốt.

 Cho hiệu quả đồng bộ và chất lượng tín hiệu thu được tốt hơn các phương pháp phổ biến.

Nghiên cứu phương pháp bù dịch tần Doppler sử dụng chuỗi tín hiệu hình sin với các ưu điểm so với các phương pháp hiện có:

 Việc tính độ dịch tần Doppler được thực hiện trước khi đồng bộ nên không cần phải xác định chính xác điểm bắt đầu của mỗi khung tín hiệu.

 Độ dài chuỗi sin ngắn nên tiết kiệm được băng thông đồng thời xử lý dễ dàng hơn.

Xác định chính xác tần số Doppler ngay từ giai đoạn đồng bộ thô cho phép sử dụng thuật toán xoay pha đơn giản trong bước đồng bộ tinh.

Đề xuất một phương pháp bù dịch tần Doppler hoàn toàn mới, sử dụng tần số sóng mang tín hiệu dẫn đường (Carrier Frequency Pilot-CFP) để tính toán và điều chỉnh dịch tần Doppler Phương pháp này nhằm cải thiện độ chính xác trong việc xác định vị trí và nâng cao hiệu suất của hệ thống dẫn đường.

 Không sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt để gắn thêm vào nên tiết kiệm băng thông so với các phương pháp khác.

 Sử dụng 2 bước đồng bộ thô và đồng bộ tinh để tính toán và xác định độ dịch tần Doppler.

Nghiên cứu cải tiến và đưa ra phương pháp giải mã trực tiếp (Direct Decoder) sử dụng kết hợp CFP để bù dịch tần Doppler với các tiêu chí:

 Không sử dụng chuỗi ký tự gắn thêm vào (preamble) mà chỉ sử dụng CFP nên tiết kiệm được băng thông so với cá phương pháp khác.

Phương pháp giải mã chỉ cần một bước duy nhất để tính độ dịch tần Doppler, giúp rút ngắn thời gian tính toán và đáp ứng nhanh chóng với sự biến đổi của hệ thống.

MỤC TIÊU CỦA LUẬN ÁN

Nghiên cứu thuật toán để đồng bộ thời gian cho tín hiệu OFDM trong môi trường truyền tin dưới nước với tiêu chí:

 Chỉ sử dụng khoảng bảo vệ GI để phát hiện điểm đồng bộ cho khung dữ liệu nên cho hiệu quả sử dụng băng thông tốt.

 Cho hiệu quả đồng bộ và chất lượng tín hiệu thu được tốt hơn các phương pháp phổ biến.

Nghiên cứu phương pháp bù dịch tần Doppler sử dụng chuỗi tín hiệu hình sin với các ưu điểm so với các phương pháp hiện có:

 Việc tính độ dịch tần Doppler được thực hiện trước khi đồng bộ nên không cần phải xác định chính xác điểm bắt đầu của mỗi khung tín hiệu.

 Độ dài chuỗi sin ngắn nên tiết kiệm được băng thông đồng thời xử lý dễ dàng hơn.

Xác định tần số Doppler gần chính xác ngay từ bước đồng bộ thô giúp đơn giản hóa bước đồng bộ tinh, chỉ cần áp dụng thuật toán xoay pha đơn giản.

Đề xuất một phương pháp bù dịch tần Doppler hoàn toàn mới, áp dụng tần số sóng mang tín hiệu dẫn đường (Carrier Frequency Pilot-CFP) nhằm tính toán và bù dịch tần Doppler hiệu quả.

 Không sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt để gắn thêm vào nên tiết kiệm băng thông so với các phương pháp khác.

 Sử dụng 2 bước đồng bộ thô và đồng bộ tinh để tính toán và xác định độ dịch tần Doppler.

Nghiên cứu cải tiến và đưa ra phương pháp giải mã trực tiếp (Direct Decoder) sử dụng kết hợp CFP để bù dịch tần Doppler với các tiêu chí:

 Không sử dụng chuỗi ký tự gắn thêm vào (preamble) mà chỉ sử dụng CFP nên tiết kiệm được băng thông so với cá phương pháp khác.

Việc giải mã chỉ cần một bước duy nhất để tính toán độ dịch tần Doppler, giúp rút ngắn thời gian xử lý và phù hợp với sự biến đổi nhanh chóng của hệ thống.

Đề xuất mô hình hệ thống sử dụng một cặp anten thu-phát, tận dụng đặc tính phân tập không gian-thời gian của hệ thống MIMO, với các tiêu chí tối ưu hóa hiệu suất và độ tin cậy.

 Hệ thống đơn giản, nhỏ gọn dễ di chuyển trong môi trường nước.

 Cải thiện chất lượng tín hiệu sau khi giải mã.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu lý thuyết và làm thực nghiệm, từ các kết quả thực nghiệm đưa ra các đề xuất mới phù hợp thực tế.

Nghiên cứu các thuật toán xử lý tín hiệu sóng âm truyền dưới nước.

Thu thập dữ liệu của hệ thống thông tin dưới nước tại Hồ Tiền-Đại học Bách Khoa

Phân tích và xử lý dữ liệu sử dụng phần mềm Matlab kết hợp phần mềm phân tích dữ liệu của phòng Lab Wicom.

NHỮNG GIỚI HẠN TRONG CÁC NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN

Nghiên cứu thực hiện chủ yếu ở môi trường nước nông có độ sâu không quá 50m.

Các kết quả nghiên cứu thu thập từ thực nghiệm thường khác biệt so với những kết quả từ mô phỏng sử dụng mô hình kênh, do thực nghiệm chỉ có thể được thực hiện với một số hạn chế nhất định, thường chỉ từ một đến vài lần.

Bên thu và bên phát được gắn cố định hoặc bên thu là điểm cố định và bên phát chuyển động tương đối với bên thu.

Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

Các kết quả nghiên cứu của luận án đóng góp quan trọng cho lĩnh vực truyền thông tin không dây dưới nước, tập trung vào việc giải quyết các vấn đề như đồng bộ tín hiệu, mã hóa và giải mã tín hiệu, loại bỏ nhiễu và bù dịch tần Doppler.

Kết quả của luận án đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các phương pháp đồng bộ tín hiệu và tối ưu hóa băng thông cho thông tin dưới nước, đồng thời cải thiện khả năng truyền thông tin trong điều kiện tần số Doppler biến đổi nhanh.

Nội dung trình bày trong Chương 3 của luận án được Cục sở hữu trí tuệ - Bộ Khoa học và công nghệ cấp bằng độc quyền sáng chế.

Luận án trình bày các phương pháp khả thi và ứng dụng thực tiễn nhằm phát triển thuật toán tối ưu, thuật toán đồng bộ tín hiệu, thuật toán bù dịch tần Doppler, và nâng cao chất lượng tín hiệu trong thông tin dưới nước.

Các kết quả này có thể được ứng dụng để giúp các nhà sản xuất trong nước thiết kế hệ thống truyền thông tin dưới nước, hệ thống tàu ngầm, thăm dò đáy biển và bảo vệ chủ quyền lãnh hải.

CÁC ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN

Luận án có các đóng góp mới như sau:

Đề xuất thuật toán về đồng bộ thời gian sử dụng chuỗi bảo vệ GI cho hệ thống OFDM dưới nước.

Đề xuất phương pháp bù dịch tần Doppler bằng chuỗi tín hiệu hình sin nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng phổ và đơn giản hóa xử lý tín hiệu Ngoài ra, tác giả còn giới thiệu phương pháp bù dịch tần Doppler không sử dụng ký tự đặc biệt, thay vào đó áp dụng tần số sóng mang CFP, nội dung này đã được cấp bằng sáng chế bởi Cục sở hữu trí tuệ.

Bộ Khoa học và Công nghệ đã giới thiệu một phương pháp mới về giải mã trực tiếp, sử dụng CFP để bù dịch tần Doppler cho các hệ thống dưới nước.

Cải thiện chất lượng tín hiệu thủy âm thông qua đặc tính phân tập không gian-thời gian của hệ thống MIMO Phương pháp đề xuất truyền tín hiệu từ cặp anten thu-phát (SISO), với tín hiệu được lặp lại nhiều lần tùy thuộc vào chất lượng kênh truyền Việc lặp lại tín hiệu ở các thời điểm khác nhau tạo ra phân tập về thời gian, trong khi sự dịch chuyển tương đối giữa bên phát và bên thu tạo ra phân tập về không gian Thuật toán lựa chọn tín hiệu thu sử dụng giải mã tối ưu tín hiệu từ N khung tín hiệu OFDM nhằm tối ưu hóa quá trình giải mã và nâng cao hiệu quả truyền tin.

BỐ CỤC CỦA LUẬN ÁN

GIỚI THIỆU CHƯƠNG

Hệ thống thông tin dưới nước đã được nghiên cứu từ nhiều thập kỷ trước và ngày càng trở nên quan trọng trong các lĩnh vực đời sống Khác với các hệ thống truyền thông trên mặt đất, thông tin thủy âm có những đặc điểm riêng biệt do ảnh hưởng của môi trường nước.

Chương 1 trình bày về các đặc điểm của sóng âm - loại sóng được sử dụng trong truyền thông tin dưới nước, và các yếu tố ảnh hưởng đến hệ thống, qua đó giúp ta có được cái nhìn tổng quan về hệ thống.

ĐẶC ĐIỂM HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG TIN DƯỚI NƯỚC

Hệ thống truyền thông tin dưới nước, đặc biệt là trong môi trường nước nông, có những đặc điểm khác biệt rõ rệt so với các hệ thống truyền thông trên cạn Những đặc tính này ảnh hưởng đến cách thức truyền tải và nhận diện thông tin trong môi trường nước, đòi hỏi các phương pháp và công nghệ phù hợp để đảm bảo hiệu quả truyền thông.

Trong môi trường nước, nhiều yếu tố như đặc tính môi trường, địa hình đáy, tính đa đường và hiệu ứng Doppler ảnh hưởng đến quá trình truyền thông tin Do đó, luận án tập trung nghiên cứu các vấn đề như đồng bộ hệ thống, bù dịch tần Doppler, loại bỏ nhiễu ISI và ICI, cùng với giải mã, khôi phục và cải thiện chất lượng tín hiệu.

HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG TIN DƯỚI NƯỚC

Quá trình truyền sóng âm dưới nước bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quan trọng, bao gồm các yếu tố môi trường như nhiệt độ và độ mặn, tính đa đường trong việc phản xạ sóng, suy hao năng lượng do khoảng cách, nhiễu từ môi trường xung quanh, và hiệu ứng Doppler Những yếu tố này đều đóng vai trò quyết định trong việc xác định chất lượng và hiệu quả của sóng âm khi di chuyển qua nước.

1.3.1 Các thông số chủ yếu của môi trường thủy âm

Bảng 1 Các thông số của hệ thống truyền tin dưới nước [10,11,12]

Sóng âm Sóng vô tuyến Sóng ánh sáng

Suy hao năng lượng >0,1dB/m/Hz ~28 dB/km/100MHz Phụ thuộc vào độ đục của nước

Băng thông ~kHz ~MHz ~10-150 MHz

Dải tần hoạt động ~kHz ~MHz 10  14 - 10 15 Hz

1.3.2 Tính đa đường trong lan truyền sóng âm

Truyền dẫn đa đường trong truyền thông vô tuyến gây ra nhiễu liên kí tự ISI (Inter-Symbol Interference) và hiện tượng fading trong miền tần số Ngoài ra, nó cũng dẫn đến sự khác biệt về khoảng thời gian trễ của các tín hiệu được nhận tại phía thu, làm cho quá trình hiệu chỉnh dữ liệu trở nên khó khăn hơn.

Trong môi trường nước, hiện tượng đa đường khác biệt rõ rệt so với trên cạn, bị ảnh hưởng bởi phản xạ âm thanh tại bề mặt, đáy và các vật thể khác, cũng như khúc xạ âm thanh Mỗi đường truyền âm thanh có những đặc điểm riêng như sự lan truyền, hấp thụ và tốc độ trải trễ Vì vậy, cần xem xét mô hình hệ thống thực nghiệm cho từng loại đường dẫn âm thanh.

1.3.3 Suy hao trong môi trường nước

Khi tín hiệu sóng âm truyền trong môi trường nước, nó sẽ bị ảnh hưởng bởi suy hao Suy hao này tác động đến nhiều yếu tố, bao gồm việc lựa chọn tần số sóng âm phù hợp và phạm vi truyền tín hiệu hiệu quả.

Nhiễu trong kênh thông tin dưới nước bao gồm nhiễu từ môi trường xung quanh và nhiễu tại vị trí cụ thể Nhiễu từ môi trường luôn tồn tại, phát sinh từ các nguồn như sự bất ổn định, sóng vỗ, mưa và chuyển động của tàu thuyền, và không phải là nhiễu trắng mà thường được xấp xỉ bằng nhiều Gauss Ngược lại, nhiễu tại vị trí cụ thể thường chứa nhiều thành phần không phải nhiễu Gauss.

Chuyển động tương đối giữa máy thu và máy phát dẫn đến sự thay đổi trong đáp ứng của kênh truyền, được gọi là hiệu ứng Doppler Biên độ của hiệu ứng Doppler tỉ lệ với tỉ số tốc độ giữa máy thu và máy phát.

Trong môi trường nước, vận tốc âm thanh khá nhỏ so với sóng điện từ, dẫn đến hiệu ứng Doppler có ảnh hưởng lớn Các thiết bị tự động dưới nước di chuyển với tốc độ vài m/s, cùng với các yếu tố như sóng và thủy triều gây ra sự trôi dạt, luôn tạo ra chuyển động tương đối giữa máy thu và máy phát Do đó, hệ thống thông tin dưới nước cần được thiết kế để giải quyết vấn đề này, tương tự như các hệ thống vô tuyến dẫn qua vệ tinh Méo tín hiệu do chuyển động của thiết bị ảnh hưởng đến việc thiết kế thuật toán đồng bộ và ước lượng kênh truyền.

Mức độ ảnh hưởng của méo lên tín hiệu phụ thuộc vào giá trị của thông số a Trong hệ thống thông tin vô tuyến với độ dịch chuyển 160 km/h, a = 1.5×10⁻⁷, cho thấy ảnh hưởng của hiệu ứng Doppler có thể bỏ qua Điều này có nghĩa là việc xem xét độ méo tín hiệu trong quá trình đồng bộ là không cần thiết do xác suất lỗi bit rất nhỏ Ngược lại, trong kênh thông tin dưới nước, với độ dịch chuyển 0.5 m/s, giá trị a khoảng 3×10⁻⁴ Nếu dịch chuyển tăng lên vài m/s, giá trị a sẽ là 10⁻³, điều này cho thấy ảnh hưởng của méo không thể bỏ qua.

Dịch chuyển Doppler và trải phổ Doppler do chuyển động tương đối là yếu tố chính phân biệt kênh thông tin dưới nước với kênh thông tin trên cạn Trải phổ Doppler gây ra lệnh pha và trễ đồng bộ, đặc biệt nghiêm trọng trong hệ thống thông tin dưới nước sử dụng đa sóng mang Trong khi đó, hệ thống thông tin vô tuyến trên không trung có thể bỏ qua sự nén và giãn theo thời gian, dẫn đến hiệu ứng Doppler tương tự cho tất cả các sóng mang con Ngược lại, trong hệ thống thông tin dưới nước, ảnh hưởng của dịch chuyển Doppler lên từng sóng mang con khác nhau đáng kể, gây ra méo Doppler không động bộ trên toàn bộ băng thông tín hiệu.

Gần đây, việc phát hiện tín hiệu đa đường không liên tiếp đã cải thiện đáng kể hiệu năng của hệ thống đơn sóng mang và đa sóng mang Các nghiên cứu mới cũng đã đạt được kết quả tích cực trong việc đánh giá những cải tiến trong kênh thông tin thủy âm.

KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ ĐA SÓNG MANG TRỰC GIAO (OFDM) TRONG MÔI TRƯỜNG DƯỚI NƯỚC

Môi trường dưới nước có tính chất phức tạp, làm cho việc khôi phục tín hiệu sau khi truyền đi trở nên khó khăn Những thách thức này trong truyền thông dưới nước đã thúc đẩy nghiên cứu chuyên sâu nhằm phát triển các biện pháp kỹ thuật mới, như được trình bày trong luận án.

1.4 Kỹ thuật điều chế đa sóng mang trực giao (OFDM) trong môi trường dưới nước

Có nhiều kỹ thuật truyền thông tin dưới nước như ASK, FSK, M-PAM, và M-QAM, mỗi kỹ thuật đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng Để tối ưu hóa việc sử dụng băng thông, kỹ thuật điều chế OFDM được lựa chọn trong luận án này Kỹ thuật điều chế đa sóng mang trực giao OFDM đã được áp dụng trong nhiều nghiên cứu trước đó.

Luận án sẽ giới thiệu về kỹ thuật OFDM và mô hình hệ thống OFDM, từ đó cung cấp cái nhìn tổng quát về kỹ thuật này cũng như ứng dụng của nó trong truyền thông dưới nước.

1.4.1 Giới thiệu kỹ thuật OFDM

OFDM, hay Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao, là một kỹ thuật kết hợp mã hóa và ghép kênh Trong OFDM, chuỗi dữ liệu đầu vào tốc độ cao (R) được chia thành N chuỗi con song song với tốc độ thấp hơn (R/N) Các chuỗi con này được điều chế bằng N sóng mang phụ trực giao, sau đó được cộng lại và phát lên kênh truyền đồng thời Quá trình thu tín hiệu sẽ thực hiện ngược lại để tái tạo dữ liệu ban đầu.

OFDM là một dạng đặc biệt của FDM (Multiplexing phân chia tần số) Tính chất trực giao của các sóng mang phụ trong OFDM cho phép các phổ của các chuỗi con không bị chồng chéo, tối ưu hóa hiệu suất truyền tải dữ liệu.

Băng thông tiết kiệm f cho phép các tín hiệu chồng lấn lên nhau mà vẫn đảm bảo tách biệt từng thành phần tại phía thu Điều này giúp tăng hiệu quả sử dụng băng tần và giảm thiểu nhiễu giữa các sóng mang lân cận (ICI) Sự khác biệt này có thể được quan sát qua phổ của tín hiệu OFDM và FDM.

Hình 1.1 Phổ của tín hiệu FDM và OFDM

Chuỗi dữ liệu nối tiếp tốc độ cao được chia thành các chuỗi con có tốc độ thấp, dẫn đến tốc độ ký hiệu của các chuỗi con giảm nhiều so với chuỗi ban đầu Điều này giúp giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu liên ký tự ISI và hiệu ứng trễ, từ đó giảm độ phức tạp của các bộ cân bằng ở phía thu.

Kỹ thuật OFDM có ưu điểm nổi bật trong việc chống lại fading chọn lọc tần số và nhiễu băng hẹp Trong hệ thống đơn sóng mang, nhiễu nhỏ có thể gây ảnh hưởng lớn đến toàn bộ tín hiệu Ngược lại, trong hệ thống đa sóng mang, chỉ một phần trăm nhỏ sóng mang con bị ảnh hưởng bởi nhiễu, cho phép khắc phục hiệu quả thông qua các phương pháp mã hoá sửa sai.

Hình 1.2 a.Tác động của nhiễu đối với hệ thống đơn sóng mang b.Tác động của nhiễu đến hệ thống đa sóng mang

Các tín hiệu được coi là trực giao khi chúng độc lập với nhau Tính chất trực giao này cho phép nhiều tín hiệu thông tin được truyền và thu nhận hiệu quả trên cùng một kênh.

Trong hệ thống OFDM, tính trực giao giữa các sóng mang con là yếu tố quan trọng giúp ngăn chặn sự xuyên nhiễu giữa các tín hiệu thông tin Khi các sóng mang con chồng lấp lên nhau mà vẫn duy trì tính trực giao, tín hiệu có thể được khôi phục một cách chính xác mà không bị ảnh hưởng bởi các sóng mang kế cận Điều này đảm bảo rằng thông tin ban đầu không bị mất mát, ngay cả khi các tín hiệu trong tập hợp có sự tương tác.

T i j  0 i  j với S * (t) là ký hiệu của liên hợp phức S(t) Ts là chu kỳ ký hiệu K là hằng số.Tập N sóng mang phụ trong kỹ thuật OFDM có biểu thức:

Các sóng mang này có tần số cách đều nhau một khoảng F  1 và trực giao từng đôi

S S một do thỏa mãn điều kiện.

Ta xét hai sóng mang

Hình 1.3 Phổ của các sóng mang trực giao

Các sóng mang trực giao, hay còn gọi là độc lập tuyến tính, tạo thành phổ tần số với dạng hàm sin(x) do các ký hiệu trong miền thời gian bị giới hạn bởi xung chữ nhật Mỗi sóng mang phụ có đỉnh tại tần số trung tâm và các vị trí null tại các điểm cách tần số trung tâm một khoảng bằng bội số của FS Điều này dẫn đến việc vị trí đỉnh của sóng mang này trở thành vị trí null của các sóng mang khác, đảm bảo rằng các sóng mang không gây nhiễu cho nhau.

1.4.3.Nhiễu giao thoa ký tự và nhiễu giao thoa sóng mang a Khái niệm

Trong môi trường đa đường, ký tự đến máy thu với các khoảng thời gian khác nhau qua nhiều đường truyền, dẫn đến sự chồng lấn giữa ký tự hiện tại và ký tự trước đó Hiện tượng này gây ra nhiễu liên ký tự (ISI), thường xuất hiện trong hệ thống OFDM, nơi ISI đề cập đến nhiễu giữa các ký tự OFDM.

Hình 1.4 Phổ của bốn sóng mang trực giao

Trong hệ thống OFDM, các sóng mang có phổ chồng lấn nhưng vẫn giữ tính trực giao, nghĩa là tại tần số cực đại của mỗi sóng mang, phổ của các sóng mang khác bằng không Thiết bị thu nhận mẫu các ký tự dữ liệu từ từng sóng mang tại điểm cực đại và điều chế chúng để giảm thiểu nhiễu từ các sóng mang khác Nhiễu từ ký tự trên các sóng mang kề nhau được gọi là nhiễu xuyên kênh (ICI).

Tính chất trực giao của sóng mang được thể hiện rõ qua giản đồ trong miền thời gian và miền tần số Trong miền thời gian, mỗi sóng mang có dạng hình sin với số nguyên lần lặp tương ứng với khoảng FFT Ngược lại, trong miền tần số, mỗi sóng mang đạt giá trị cực đại tại tần số trung tâm của nó và bằng không tại tần số trung tâm của các sóng mang khác Hình 1.5 minh họa phổ của bốn sóng mang trong miền tần số cho trường hợp trực giao.

Tính trực giao giữa hai sóng mang sẽ bị mất nếu giá trị của sóng mang không bằng không tại tần số trung tâm của sóng mang khác Điều này có thể được minh họa qua giản đồ miền thời gian, trong đó hình sin không dài hơn số nguyên lần lặp khoảng FFT.

Hình 1.5 Phổ của bốn sóng mang không trực giao

KẾT LUẬN CHƯƠNG

Chương này của luận án tập trung vào kỹ thuật OFDM, phân tích các ưu và nhược điểm cũng như các vấn đề kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống sử dụng OFDM Qua đó, chúng ta có thể ứng dụng những lợi thế của OFDM để giải quyết các thách thức trong hệ thống thông tin dưới nước.

Kết quả của Chương được trình bày trong bài báo sau:

J1 Dinh Hung Do, Quoc Khuong Nguyen (Hanoi University of Science and

Technology, Vietnam), “Comparison of single carrier FDMA vs OFDMA in underwater acoustic communication systems”, in pp.65-68 Journal of Science& Technology onInformation and Communications (JSTIC), ISSN 2525-2224, 2017.

ĐỒNG BỘ TÍN HIỆU CHO HỆ THỐNG OFDM TRUYỀN THÔNG

GIỚI THIỆU CHƯƠNG

Trong hệ thống thông tin số, các ký tự mã hoá trải qua quá trình điều chế và truyền tải, nhưng thường bị ảnh hưởng bởi nhiễu Ở phía thu, bộ giải điều chế thường giả định tần số sóng mang đã biết, tuy nhiên, quá trình nhiễu làm cho các tham số này không còn chính xác Do đó, việc ước lượng và đồng bộ tần số sóng mang cùng thời khoảng ký tự là cần thiết Đồng bộ hoá là vấn đề quan trọng trong hệ thống OFDM, và một trong những hạn chế của nó là dễ bị ảnh hưởng bởi lỗi đồng bộ, đặc biệt là lỗi đồng bộ tần số do mất tính trực giao của các sóng mang con.

Sự đồng bộ của hệ thống OFDM rất khác so với những hệ thống đơn sóng mang.

Hệ thống OFDM phân chia dữ liệu thành nhiều sóng mang phụ với tốc độ dữ liệu thấp Tuy nhiên, khoảng cách giữa các sóng mang phụ thường nhỏ hơn nhiều so với tổng băng thông, dẫn đến khó khăn trong việc đồng bộ tần số.

Trong hệ thống OFDM, có nhiều phương pháp đồng bộ như đồng bộ tần số lấy mẫu, đồng bộ tần số sóng mang và đồng bộ thời gian Trong số đó, đồng bộ thời gian được ưa chuộng nhờ tính đơn giản và dễ thực hiện.

ĐỒNG BỘ THỜI GIAN

Đồng bộ thời gian trong hệ thống OFDM nhằm xác định điểm bắt đầu của chuỗi tín hiệu và ranh giới các khung dữ liệu Sau khi thực hiện đồng bộ, tín hiệu OFDM ban đầu sẽ được nhận diện, từ đó cho phép ước lượng kênh và khôi phục tín hiệu một cách chính xác Để đạt được đồng bộ thời gian, cần tìm điểm khởi đầu của khung OFDM đầu tiên, phương pháp đơn giản nhất là sử dụng phép nhân tương quan tín hiệu; điểm có giá trị tương quan cao nhất sẽ xác định điểm bắt đầu của GI trong khung tín hiệu OFDM đầu tiên.

Hình 2.1 Phổ tín hiệu đồng bộ OFDM

2.2.2 Một số phương pháp đồng bộ thời gian phổ biến hiện nay

Theo tác giả, hiện nay có nhiều phương pháp đồng bộ thời gian phổ biến trong thực tế, trong đó có phương pháp Schmidl Các phương pháp này sử dụng symbol huấn luyện được chèn vào đầu hoặc cuối mỗi khung truyền dữ liệu để đảm bảo tính chính xác trong việc đồng bộ hóa.

Phương pháp Schmidl sử dụng một symbol huấn luyện đối xứng, mỗi nửa có chiều dài bằng nửa mẫu symbol OFDM không bao gồm khoảng bảo vệ, được đặt tại điểm bắt đầu của mỗi frame.

Quá trình đồng bộ thời gian theo phương pháp Schmidl được mô tả bằng cách xác định điểm bắt đầu của khung thông qua việc nhân tương quan mẫu của nửa đầu với nửa còn lại Để thực hiện tính tương quan, hai cửa sổ trượt W1 và W2 có chiều dài L, tương ứng với chiều dài nửa mẫu symbol huấn luyện, được sử dụng Kích thước cửa sổ là N S /2 mẫu, dẫn đến việc hàm giá trị độ lệch có một vùng phẳng trong các khoảng CP, không hữu ích cho việc ước lượng độ lệch thời gian symbol Để khắc phục điều này, ta tính trung bình giá trị tương quan trên độ dài một khoảng CP theo phương trình đã đề xuất.

Ta có là tín hiệu thu được, n là điểm ứng với mẫu đầu tiên trong cửa sổ trượt 2L. b Phương pháp Minn

Để cải thiện độ chính xác của phương pháp Schmidl, phương pháp Minn đã chia symbol huấn luyện thành bốn khoảng, trong đó mẫu tín hiệu trên hai khoảng sau là đảo ngược các giá trị trong hai khoảng đầu tiên.

Hình 2.3 Mô tả quá trình đồng bộ thời gian theo phương pháp Minn k

Mặc dù phương pháp Minn đã khắc phục nhược điểm của phương pháp Schmidl, nhưng sai số trung bình bình phương (MSE) vẫn còn lớn trong kênh bị nhiễu ISI Vì lý do này, Park đã đề xuất một phương pháp mới sử dụng symbol huấn luyện với cấu trúc cụ thể.

Để xác định điểm bắt đầu của ký hiệu OFDM, phương pháp này được thực hiện tương tự như phương pháp Minn hoặc Schmidl, với sự khác biệt là cấu trúc ký hiệu huấn luyện S được chia thành bốn khoảng A, B, A*, B* Trong đó, A* và B* là liên hợp phức của A và B tương ứng.

Khi đó, P(n) được xác định như sau:

Dựa trên phương pháp Park, cấu trúc huấn luyện symbol được thể hiện với B* là liên hợp phức của mẫu tín hiệu đối xứng với mẫu A.

Các phương pháp đồng bộ thời gian hiện tại dựa trên symbol huấn luyện đạt được độ chính xác cao, nhưng không phù hợp với môi trường thủy âm do băng thông hạn chế Việc chèn thêm symbol cấu trúc đặc biệt vào trước frame gây tốn kém băng thông Để giải quyết vấn đề này, tác giả đề xuất một thuật toán đồng bộ thời gian mới, sử dụng khoảng bảo vệ GI để xác định điểm bắt đầu của khung dữ liệu OFDM Chi tiết về thuật toán sẽ được trình bày trong phần tiếp theo.

THUẬT TOÁN Đ ỒNG BỘ THỜI GIAN SỬ DỤNG KHOẢNG BẢO VỆ GI

Hầu hết các phương pháp đồng bộ thời gian truyền thống, như của Schmidl và Park & Seung, thường sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt hoặc Header, dẫn đến việc lãng phí băng thông để gửi các ký hiệu thí điểm Để khắc phục vấn đề này, tác giả đề xuất một thuật toán đồng bộ hóa thời gian cho thông tin liên lạc âm thanh dưới nước, sử dụng khoảng bảo vệ (GI) từ ký tự OFDM nhằm chống lại nhiễu ISI.

Thông tin dưới nước (UWA) đang thu hút sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu do những thách thức trong việc truyền tin, bao gồm tốc độ truyền sóng âm chậm (1,5 km/s) so với sóng vô tuyến (300,000 km/s) và băng thông hạn chế chỉ vài kHz đến vài chục kHz Các yếu tố như môi trường, sóng, gió và phương tiện giao thông đường thủy gây ra suy hao lớn và nhiễu mạnh, làm giảm khoảng cách truyền tin xuống chỉ còn vài km Mặc dù nhiều kỹ thuật truyền tin như ASK, FSK, QAM đã được áp dụng, nhưng tốc độ truyền vẫn bị hạn chế Công nghệ OFDM đã được áp dụng nhờ khả năng sử dụng băng tần hiệu quả và chống nhiễu đa đường tốt, nhưng nó rất nhạy cảm với sai lệch tần số, yêu cầu đồng bộ chính xác Để cải thiện tình hình, luận án đề xuất một phương pháp đồng bộ sử dụng khoảng bảo vệ (GI) của tín hiệu OFDM nhằm xác định điểm bắt đầu của dữ liệu, giúp xác định chính xác tín hiệu trong điều kiện nhiễu mạnh và loại trừ ảnh hưởng của nhiễu trước khi có tín hiệu thực sự được truyền đi.

Trong truyền thông thủy âm, sóng âm thanh có đặc điểm suy hao lớn ở tần số cao, vì vậy tần số thấp khoảng vài chục kHz thường được sử dụng để truyền tín hiệu đi xa Thực nghiệm cho thấy tần số từ 12-15 kHz là hiệu quả nhất Ở tần số này, việc điều chế tín hiệu có thể thực hiện trực tiếp ở băng tần cơ sở mà không cần qua bước nhân với sóng mang, khác với các hệ thống OFDM sử dụng sóng radio Để truyền tín hiệu chỉ gồm các giá trị thực sau khi biến đổi IFFT, kỹ thuật ánh xạ sắp xếp tín hiệu lên sóng mang đặc biệt được áp dụng.

Trong truyền thông dưới nước, tần số sóng mang thường được sử dụng là khoảng vài chục kHz Việc chọn tần số này giúp giảm thiểu sự suy hao tín hiệu, đặc biệt là khi so với các tần số cao hơn.

Tín hiệu sẽ được điều chế trực tiếp tại băng tần cơ sở mà không cần sử dụng điều chế IQ sau khi chuyển đổi từ số sang tương tự (DAC), tương tự như trong hệ thống truyền thông vô tuyến OFDM Luận án mô tả kỹ thuật sắp xếp các sóng mang con để tín hiệu truyền sau khi biến đổi IFFT trở thành tín hiệu thực, trong khi phần ảo của tín hiệu sẽ bị triệt tiêu, giúp tránh việc sử dụng bộ điều chế IQ Hệ thống truyền tin dưới nước được minh họa trong Hình 2.4.

Hình 2.4 Sơ đồ hệ thống OFDM Giải thích chức năng các khối trong hệ thống:

(1): Nguồn dữ liệu cần phát Data input được gửi đến bộ biến đổi nối tiếp ra song song (S/ P)

(5): Chèn khoảng bảo vệ cho tín hiệu OFDM

(6): Biến đổi tín hiệu từ song song ra nối tiếp (P/S)

(9): Khối thuật toán đồng bộ thời gian

(10): Loại bỏ khoảng bảo vệ GI

(11): Bộ biến đổi nối tiếp ra song song (S/P)

(13): Biến đổi tín hiệu từ song song ra nối tiếp (P/S)

(14): Khối giải điều chế M-QAM

(15): Biến đổi tín hiệu từ song song ra nối tiếp (P/S)

Chuỗi bit đầu vào được chuyển đổi qua khối S/P thành K tín hiệu ra song song, sau đó được điều chế ở khối M-QAM thành K ký hiệu phức Những ký hiệu này được thể hiện bởi:

S  [S 0 , S 1 , , S K 1 ] , trong đó của hệ thống OFDM.

K  (N 1) / 2 với N là độ dài FFT cũng là số sóng mang

Sau khi thực hiện điều chế M-QAM, khối chèn số "0" (Zeros Insertion) sẽ thêm ký tự "0" vào tín hiệu để đảm bảo tín hiệu được truyền ở băng tần thiết kế Đồng thời, quá trình này cũng chuyển đổi ký tự phức thành tín hiệu thực trước khi đưa vào khối IFFT.

Hình 2.5 Kỹ thuật sắp xếp sóng mang trong hệ thống OFDM

Hệ thống hoạt động trong khoảng tần số từ 12 KHz đến 15 KHz với tần số lấy mẫu 96 KHz Sau khi áp dụng kỹ thuật sắp xếp sóng mang, tín hiệu S được biến đổi sang miền thời gian qua khối IFFT, tạo ra tín hiệu thực do phần ảo đã bị triệt tiêu Để chống nhiễu liên ký tự (ISI), GI mẫu tín hiệu S được sao chép vào đầu tín hiệu OFDM Tín hiệu này sau đó được chuyển đổi thành chuỗi tín hiệu nối tiếp qua khối P/S Trước khi truyền trong môi trường nước, tín hiệu số được biến đổi sang dạng sóng âm thanh nhờ khối DAC Tại phía thu, tín hiệu sẽ được giải mã theo trình tự ngược lại Đặc biệt, trong hệ thống này có khối đồng bộ thời gian, chứa thuật toán đồng bộ mà luận án sẽ trình bày chi tiết ở phần sau.

Hầu hết các phương pháp đồng bộ thời gian hiện nay, như của Schmidl và Park cùng Seung, sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt hoặc Header, điều này có thể làm giảm hiệu suất băng thông Để khắc phục vấn đề này, luận án đề xuất một thuật toán đồng bộ thời gian mới cho thông tin liên lạc âm thanh dưới nước, tận dụng khoảng bảo vệ (GI) từ ký tự OFDM Mục tiêu chính của việc sử dụng GI là giảm thiểu nhiễu ISI.

Thuật toán đồng bộ được đề xuất mô tả tín hiệu x(n) truyền qua kênh h(n), dẫn đến tín hiệu thu được y(n) có thể được biểu diễn một cách rõ ràng.

Vị trí khởi đầu của mỗi tín hiệu OFDM được xác định thông qua việc tìm kiếm khoảng bảo vệ Thuật toán đề xuất để phát hiện khoảng bảo vệ GI dựa trên tiêu chí MSE được trình bày như sau:

Hình 2.6 Thuật toán đồng bộ thời gian sử dụng chuỗi GI

Nội dung của lưu đồ thuật toán được diễn giải như sau:

Bước : Tính tổng chênh lệch biên độ giữa tín hiệu thu được sau: y(i) và y(i  N) như

Với i là chỉ số của mỗi kí tự OFDM, G là độ dài chuỗi bảo vệ GI, L là độ dài của tín hiệu y(n) và N là độ dài FFT.

Bước 3: Nhân tín hiệu y(i) và y(i  N) như sau:

Bước 4: Ma trận thời gian

M (i)  P(i).R(i) được xác định bằng cách nhân P(i) với

Bước 5: Chuẩn hóa ma trận thời gian

Hệ thống đã được thử nghiệm tại Hồ Tiền thuộc Đại Học Bách Khoa Hà Nội, với khoảng cách giữa bên phát và thu là 60m và độ sâu 1m Các tham số của hệ thống được trình bày trong bảng dưới đây.

Bảng 2 Các thông số của hệ thống thủy âm sử dụng thuật toán đồng bộ thời gian

Hệ thống SISO 1phát-1 thu

Tần số lấy mẫu 96kHz

Băng thông 12-15Khz Độ dài FFT 4096 Độ dài khoảng bảo vệ GI 1024

Kiểu điều chế QPSK Độ dài OFDM 51.21 ms

Khoảng cách giữa các sóng mang con là 23.4375Hz Transducer và hydrophone được sử dụng cùng với mạch khuếch đại và máy tính có card âm thanh để xử lý tín hiệu Các kết quả thu được sẽ được phân tích bằng phần mềm tại phòng WICOM Lab.

Hình 2.7 Hệ thống OFDM thực nghiệm

Hình 2.8 Tín hiệu OFDM thu được trên hệ thống tại Hồ Tiền

Kiểm tra hàm mật độ xác suất của biên độ tín hiệu tín hiệu thủy âm thu được ta thấy nó có dạng chuẩn của phân bố Rayleigh.

Hình 2.9 trình bày hàm phân bố mật độ xác suất của biên bộ tín hiệu OFDM Để đánh giá hiệu quả của phương pháp này, chúng ta sẽ so sánh với kết quả thu được từ phương pháp Schmidl trong hệ thống thử nghiệm tại Hồ Tiền Kết quả so sánh sẽ được trình bày chi tiết.

Hình 2.10 cho thấy tín hiệu của phương pháp mà luận án trình bày có sự ổn định hơn so với phương pháp Schmidl.

Hình 2.10 So sánh độ ổn định tín hiệu giữa 2 đỉnh đồng bộ gần nhất

Tiếp theo ta so sánh tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR của hai phương pháp:

Hình 2.11 So sánh SNR giữa hai phương pháp

Mô hình chòm sao tín hiệu thu được cho thấy sự phân bố của các điểm xung quanh chòm sao rất nhỏ và tập trung Điều này dẫn đến biên độ và pha của tín hiệu thu được có kết quả tốt hơn so với phương pháp Schmidl.

Schmidl’s method Proposed methodHình 2.12 Chòm sao tín hiệu thu được sau giải mã của 2 phương pháp

KẾT LUẬN CHƯƠNG

Đồng bộ thời gian trong hệ thống OFDM là yếu tố quyết định hiệu suất của hệ thống Các thuật toán đồng bộ hiện tại thường dựa vào chuỗi symbol huấn luyện, dẫn đến việc lãng phí băng thông và giảm tốc độ truyền dữ liệu Tuy nhiên, phương pháp được trình bày trong luận án này đã cải thiện hiệu quả sử dụng băng thông bằng cách chỉ sử dụng chuỗi GI để đồng bộ Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp của tác giả có hiệu suất tốt hơn so với các phương pháp hiện hành.

Kết quả của chương này đã được công bố trong bài báo sau:

C1 Dinh Hung Do, Quoc Khuong Nguyen, Viet Ha Do and Van Duc Nguyen (Hanoi

Unversity of Science and Technology, Vietnam) A Time Synchronization Method forOFDM-Based Underwater Acoustic Communication Systems, In 2016 InternationalConference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp131-134, 2016. n

PHƯƠNG PHÁP BÙ DỊCH TẦN DOPPLE CHO HỆ THỐNG

GIỚI THIỆU CHƯƠNG

Truyền tin dưới nước gặp nhiều thách thức do tốc độ sóng âm chỉ đạt 1,5 km/s, dẫn đến sự chuyển động chậm giữa thiết bị phát và thu, gây ra hiệu ứng Doppler đáng kể ảnh hưởng đến tín hiệu OFDM Do đó, việc nghiên cứu hiện tượng Doppler trong hệ thống OFDM là cần thiết.

ĐẶC ĐIỂM CỦA HIỆN TƯỢNG DOPPLER

Hiện tượng Doppler có tác động hạn chế đến co giãn thời gian, ví dụ, với vận tốc 1 m/s chỉ gây ra độ dịch tần 15 Hz và sai lệch 1 mẫu cho mỗi ký tự OFDM Một phương pháp bù dịch tần Doppler mới gồm hai giai đoạn mà không cần lấy mẫu lại tín hiệu: giai đoạn đầu là xoay ngược pha trước khi điều chế FFT để bù dịch tần thông thường, và giai đoạn hai là bù dịch tần Doppler trước khi ước lượng kênh bằng ma trận ICI Hệ thống mới còn cải thiện độ chính xác ước lượng độ dịch tần bằng cách sử dụng tín hiệu dẫn đường liên tục và giám sát biến đổi của hàm phân bố công suất trễ (PDP).

Phần này sẽ trình bày hai yếu tố ảnh hưởng tới dịch tần Doppler trong miền tần số.

Tín hiệu truyền đi của một ký tự OFDM có thể được viết dưới dạng:

Tổng cộng có (2N + 1) sóng mang phụ để truyền tải dữ liệu, với fc là tần số sóng mang và f0 là khoảng cách tần số giữa các sóng mang phụ Dữ liệu được biểu diễn trên sóng mang phụ thứ n là Cn Giả thiết có L đường truyền, mỗi đường truyền có độ lợi r i và độ trễ  i, và độ dịch tần Doppler cho tất cả các đường truyền là giống nhau.

(t) Do đó, tín hiệu thông dải thu được là:

N i n với: (t)  v(t) c Ở đây, v(t) là vận tốc tương đối giữa máy phát và máy thu.

Trong miền thời gian, hiệu ứng Doppler gây ra sự méo tín hiệu, được gọi là co giãn thời gian Để khắc phục hiện tượng này, một ý tưởng đơn giản là lấy mẫu lại các tín hiệu bị méo Tuy nhiên, hệ thống đề xuất sử dụng phương pháp khắc phục hiệu ứng Doppler trong miền tần số, khác với các phương pháp truyền thống.

Sau khi hạ tần, chúng ta thu được:

A i  re i  j 2  f C (1(t ))  i Đầu tiên, tất cả các sóng mang phụ đều chịu độ dịch tần thông thường (Hz).

Mỗi sóng mang phụ trong hệ thống viễn thông có độ dịch tần khác nhau (Hz), phụ thuộc vào vị trí của chúng, được gọi là hiệu ứng dịch tần Doppler không đồng nhất Hiệu ứng này ảnh hưởng nghiêm trọng đến các quá trình điều chế bậc cao như 16-QAM và 64-QAM Trong mô phỏng hệ thống, khi vận tốc di chuyển tương đối là 1 (m/s), sẽ gây ra độ dịch tần khoảng 16 (Hz), tương đương 16% khoảng cách giữa các sóng mang phụ Ngoài ra, các sóng mang phụ ở phía biên cũng chịu độ dịch tần tương ứng.

Doppler không đồng nhất (Hz) tương đương với 2.5% khoảng cách giữa các sóng mang phụ Sóng mang phụ trung tâm với giá trị n = 0 không bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng dịch tần này Vì vậy, cần xem xét kỹ lưỡng hiệu ứng dịch tần phụ thuộc vào vị trí.

3.2.2 Đồng bộ thô tần số

Trong môi trường phức tạp với độ dịch tần Doppler cao và nhiễu từ nhiều nguồn khác nhau, hệ thống đề xuất sử dụng tín hiệu mào đầu gồm 3 ký tự OFDM để đồng bộ thô thời gian và tần số Hai ký tự X1 và X2 được áp dụng để xác định điểm bắt đầu của mỗi khung dữ liệu, trong khi hai cửa sổ trượt được sử dụng để tính độ tương quan giữa X1 và X2 tại phía thu.

Hình 3.1 Cấu trúc khung dữ liệu

Tiền tố vòng CP (Cyclic Prefix) của ký tự X1 được sử dụng để ước lượng thành phần phân số của độ dịch tần, trong khi các ký tự X2 và X3 ước lượng thành phần giá trị nguyên của độ dịch tần, có thể gấp nhiều lần khoảng cách giữa các sóng mang phụ Dữ liệu được chèn vào tất cả các sóng mang phụ thay vì chỉ một số sóng mang phụ Ý tưởng chính là thực hiện điều chế pha vi phân bằng cách sử dụng hai ký tự X2 và X3.

(3.4) Ở phía máy thu, chúng ta được:

Sau khi bù một phần độ dịch tần, một tham số được dùng để ước lượng phần nguyên của độ dịch tần, nó được tính như sau:

3.2.3 Kiểm soát bù tần số bằng việc sử dụng tín hiệu dẫn đường liên tục kết hợp giám sát công suất trễ

Việc sử dụng các tín hiệu dẫn đường liên tục mang lại sự thuận tiện trong việc giám sát độ dịch tần theo thời gian Tuy nhiên, cần lưu ý rằng độ dịch tần cực đại có thể được ước lượng một cách chính xác.

Để nâng cao khả năng ước lượng độ dịch tần, hệ thống đề xuất cần theo dõi sự biến đổi của phổ công suất trễ PDP theo thời gian Độ chính xác trong quá trình ước lượng tần số giảm sút do các tín hiệu dẫn đường liên tục bị gián đoạn bởi nhiễu liên kênh ICI Vì vậy, việc thực hiện ước lượng thô độ dịch tần trước khi áp dụng các tín hiệu dẫn đường liên tục là rất quan trọng.

Hình 3.2 Tín hiệu dẫn đường liên tục

Các tín hiệu dẫn đường liên tục được tích hợp cùng với dữ liệu thực, như minh họa trong Hình 3.2 Sai pha giữa hai tín hiệu dẫn đường cho thấy độ dịch tần, được biểu diễn qua các công thức sau.

(3.8) Ở đây, H(m, n) là hàm truyền đạt ước lượng của kênh cho sóng mang phụ thứ m và cho ký tự thứ n, TGI là chiều dài khoảng bảo vệ.

Hình 3.3 Hiện tượng dịch chuyển phổ công suất trễ gây bởi sự co giãn thời gian

Hiện tượng Doppler gây ra sự co giãn thời gian, dẫn đến việc phổ công suất trễ PDP bị dịch chuyển theo thời gian khi áp dụng cửa sổ FFT cố định Độ dịch chuyển này phản ánh sự co giãn thời gian và độ dịch tần tương ứng, như được mô tả trong Hình 3.3.

Chiều dài ký tự OFDM, bao gồm cả khoảng bảo vệ, được ký hiệu là Tsb, trong khi fc đại diện cho tần số sóng mang Sau khi thực hiện bù thành phần tần số qua việc xoay ngược pha, độ dịch tần còn lại được ước lượng thông qua các tín hiệu dẫn đường liên tục đã được trình bày trước đó.

Trong phần này, chúng tôi sẽ trình bày hai giai đoạn bù dịch tần Doppler mà không cần lấy mẫu lại Đầu tiên, hệ thống thực hiện xoay ngược pha trước khi tiến hành giải điều chế FFT nhằm bù đắp cho các thành phần xoay pha và tần số thông thường Kết quả thu được từ tín hiệu sẽ được trình bày sau đây.

(3.11) Sau khi giải điều chế FFT, tín hiệu thu được ở sóng mang phụ thứ k:

Nhiễu liên sóng mang (ICI) giữa sóng mang phụ thứ k và l được biểu diễn bằng I(k, l), phụ thuộc vào tốc độ Doppler, khoảng cách giữa hai sóng mang phụ, và vị trí của sóng mang thụ l Các sóng mang phụ ở biên chịu ảnh hưởng nhiều hơn từ ICI so với các sóng mang ở trung tâm Do đó, cần bù dịch tần theo vị trí sóng mang bằng ma trận ICI Giả thiết rằng tất cả các đường truyền có chung một độ dịch tần Doppler, cho thấy ảnh hưởng không đồng nhất của dịch tần Doppler và fading lựa chọn tần số, như được chỉ ra trong biểu thức ma trận.

Đường chéo chính của ma trận I lớn hơn nhiều so với các đường chéo khác, và giá trị tuyệt đối của các thành phần trong I(k, l) giảm nhanh chóng khi xa đường chéo chính Điều này mở ra nhiều phương pháp khác nhau để tránh việc tìm ma trận nghịch đảo của I, chẳng hạn như sử dụng phương pháp lặp Jacobi.

Đ Ề XUẤT PHƯƠNG PHÁP BÙ DỊCH TẦN D OPPLER DỰA TRÊN CHUỖI TÍN HIỆU HÌNH SIN

Thông tin dưới nước đang thu hút sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu, đặc biệt trong lĩnh vực truyền thông dưới nước với công nghệ OFDM Việc truyền tin gặp khó khăn do tốc độ sóng âm chậm (1,5 km/s) và hiện tượng dịch tần Doppler, gây ảnh hưởng đến tín hiệu Các phương pháp hiện tại thường tính toán dịch tần Doppler sau khi đồng bộ, nhưng trong trường hợp dịch tần lớn và nhiễu mạnh, tín hiệu thu có thể bị méo Đề xuất trong luận án này là gắn thêm tín hiệu sóng mang hình sin vào đuôi mỗi khung tín hiệu, giúp tiết kiệm băng thông và cải thiện độ chính xác trong tính toán độ lệch tần Doppler Phương pháp này cho phép tính toán độ lệch trước khi đồng bộ, không cần xác định chính xác điểm bắt đầu của khung dữ liệu Ngoài ra, việc sử dụng sóng hình sin cũng hỗ trợ xác định độ lệch tần số Doppler ngay từ bước đồng bộ thô, giúp điều chỉnh tín hiệu chính xác hơn Thực nghiệm cho thấy có thể thu tín hiệu ở tốc độ lớn hơn 2 m/s, mặc dù điều kiện thí nghiệm hiện tại hạn chế khả năng đạt được tốc độ cao hơn.

Trong môi trường truyền thông UWA, tần số sóng mang thấp, khoảng vài chục kHz, được sử dụng để giảm thiểu suy hao tín hiệu ở tần số cao Tín hiệu được điều chế trực tiếp tại băng tần cơ sở mà không cần điều chế IQ sau khi chuyển đổi từ số sang tương tự (DAC), khác với hệ thống OFDM Kỹ thuật sắp xếp các sóng mang con cho phép tín hiệu sau khi biến đổi IFFT trở thành tín hiệu thực, trong khi phần ảo của tín hiệu sẽ bị triệt tiêu, giúp tránh việc sử dụng bộ điều chế IQ.

Hình 3.4 Sơ đồ hệ thống thu – phát Giải thích chức năng các khối trong hệ thống:

(1): Nguồn dữ liệu cần phát Data input được gửi đến bộ biến đổi nối tiếp ra song song (S/P)

(5): Khối chèn khoảng bảo vệ GI

(6): Biến đổi tín hiệu từ song song ra nối tiếp (P/S)

(10): Khối tính toán độ lệch tần Doppler ( Đồng bộ thô)

(11): Khối lấy mẫu lại tần số

(12): Phát hiện điểm bắt đầu của mỗi tín hiệu OFDM

(16): Giải điều chế M-QAM. a Hệ thống phát:

Hệ thống phát được trình bày trong Hình 3.4, trong đó tín hiệu nhị phân đầu vào được chia thành K dòng dữ liệu song song, với K là số sóng mang dữ liệu trong tín hiệu OFDM Sau đó, các dòng bít được chuyển đến khối điều chế M-QAM, và đầu ra của khối M-QAM tạo thành vector tín hiệu S = [S0, S1, , SK].

1 ] trong đó: K  (N 1) / 2 , với N là tổng số sóng mang của hệ thống OFDM.

Vector tín hiệu S được đưa qua khối chèn không (Zeros Insertion) để điều chỉnh tần số sóng mang Kỹ thuật điều chế M-QAM và biến đổi IFFT tạo ra tín hiệu phức, vì vậy tác giả áp dụng một phương pháp sắp xếp tín hiệu đặc biệt nhằm đảm bảo đầu ra sau IFFT chỉ gồm các giá trị thực Sắp xếp tín hiệu S lên các sóng mang trong hệ thống OFDM được minh họa trong Hình 3.5.

Hình 3.5 Kỹ thuật sắp xếp dữ liệu lên các sóng mang con cho hệ thống OFDM

Cụ thể, tác giả đã thực hiện truyền tín hiệu trong khoảng: f min 

Với tần số lấy mẫu 96kHz, tín hiệu có tần số 15kHz được xử lý bằng kỹ thuật sắp xếp sóng mang, như thể hiện trong Hình 3.5, giúp cho tín hiệu đầu ra của khối IFFT chỉ chứa các giá trị thực.

, , S K 1 , 0, , 0] trong đó: L 1  f min / ( f s / N) và L 2  f max / ( f s / N) là điểm bắt đầu và kết thúc của sóng mang dữ liệu tại vị trí tương ứng của S0 và SK1

Sau khi sắp xếp các sóng mang, tín hiệu S được biểu diễn trong miền thời gian và chuyển đến khối IFFT Tín hiệu này sau đó được đưa qua khối chèn khoảng bảo vệ (GI Insertion) để giảm thiểu nhiễu liên ký tự (ISI) Tiếp theo, tín hiệu được chuyển đổi từ dạng song song sang dạng nối tiếp (P/S) và đi vào bộ biến đổi số sang tương tự (DAC) để được phát qua transducer dưới dạng sóng âm.

Để đảm bảo bên thu xác định chính xác độ dịch tần Doppler do chuyển động tương đối giữa bên phát và bên thu, tác giả đã thiết kế khung truyền dẫn tín hiệu với một chuỗi tín hiệu hình sin gắn vào đuôi của mỗi khung truyền.

Hình 3.6 Khung tín hiệu phát

Việc gắn chuỗi tín hiệu hình sin vào cuối mỗi khung dữ liệu giúp ngăn chặn nhiễu ISI đối với tín hiệu OFDM Độ dài chuỗi sóng sin tương đương với 3 ký hiệu OFDM, đủ để phát hiện chính xác độ dịch tần Doppler mà không lãng phí băng thông Trong một khung gồm 40 tín hiệu OFDM, phần tín hiệu sin chiếm khoảng 8% dung lượng hệ thống.

Quá trình đồng bộ tại phía thu diễn ra qua hai bước: đồng bộ thô và đồng bộ tinh Trong bước đồng bộ thô, độ lệch tần số Doppler được tính toán dựa trên chuỗi tín hiệu sin ở cuối mỗi khung truyền, với độ chính xác phụ thuộc vào độ dài chuỗi tín hiệu này Tuy nhiên, nếu chuỗi tín hiệu quá dài, nó sẽ ảnh hưởng đến băng thông của hệ thống Do đó, trong thực nghiệm, chuỗi sin được sử dụng có độ dài tương đương với ba tín hiệu OFDM, dẫn đến việc tính toán độ lệch tần số Doppler chỉ mang tính tương đối Việc điều chỉnh chính xác độ lệch tần số sẽ được thực hiện trong bước đồng bộ tinh.

Các khung dữ liệu sẽ được phân tách dựa trên khoảng trắng giữa chúng Tại máy thu, tần số sóng mang sẽ được tính toán dựa trên tín hiệu sin được phát đi và gắn vào cuối mỗi khung Tần số sóng mang tại máy thu được xác định theo chuỗi tín hiệu sin thông qua công thức (3.14).

Z C (Zeros Cross) là số lần cắt không của tín hiệu thu được Độ lệch tần số lấy mẫu cần điều chỉnh được tính bởi công thức (3.15):

Trong đó Fc là tần số sóng mang bên phát phát đi và [.] là phép làm tròn số.

Để lấy mẫu lại tín hiệu, giá trị cần được làm tròn số, và tác giả sử dụng hàm nội suy cùng với lấy mẫu lại trong Matlab Sai lệch do tính không chính xác tần số Doppler, quá trình làm tròn số, và ảnh hưởng từ môi trường cũng như dao động do sóng mặt nước gây ra sẽ được bù lại trong phần đồng bộ tinh thông qua ước lượng kênh truyền.

Tiếp theo đó tín hiệu thu sẽ được tái lấy mẫu lại theo tần số lấy mẫu mới bằng :

Sau khi tiến hành lấy mẫu lại tín hiệu, tín hiệu thu được là yr(n) = Resample [y(n)] Tín hiệu này sẽ được đưa qua khối tìm đồng bộ tinh để xác định điểm bắt đầu của khung tín hiệu.

Để xác định điểm bắt đầu của ký hiệu OFDM, trước tiên chúng ta cần tính toán sai lệch lớn nhất giữa hai mẫu tín hiệu nằm trong hai cửa sổ, theo phương trình được đưa ra dưới đây.

Chiều dài khoảng bảo vệ được tính bằng công thức GI = NG – 1 Để xác định giá trị K, ta áp dụng công thức K = NS + NG – 2 = 2*N FFT + GI + 1 Tiếp theo, cần tìm tập giá trị tương quan của liên hợp phức của mẫu trong cửa sổ W2 với mẫu tín hiệu trong cửa sổ W1.

Để cải thiện độ chính xác trong việc xác định điểm bắt đầu của ký hiệu OFDM, việc tách biệt rõ ràng các đỉnh tương quan là cần thiết Để đạt được điều này, hai phương trình được nhân với nhau, và kết quả chuẩn hóa sẽ được trình bày theo phương trình dưới đây.

Bước 2: Xoay pha tín hiệu

P HƯƠNG PHÁP GIẢI MÃ TRỰC TIẾP (D IRECT DECODE )

Luận án giới thiệu một phương pháp mới nhằm bù đắp sự thay đổi tần số Doppler trong các hệ thống truyền thông âm thanh dưới nước dựa trên công nghệ OFDM Phương pháp này áp dụng sóng mang phụ trung tâm, gọi là tần số sóng mang dẫn đường (CFP), để phát hiện tần số Doppler Tại phía thu, tác giả đề xuất chỉ sử dụng một bước duy nhất để giải mã tín hiệu, thay vì hai bước đồng bộ thô và đồng bộ tinh như trước đây Ưu điểm nổi bật của phương pháp này là giảm thời gian tính toán, cho phép theo dõi sự biến thiên nhanh của tần số Doppler và đáp ứng hiệu quả với tín hiệu truyền trong thời gian thực.

3.5.2 Hệ thống thủy âm giải mã trực tiếp

Hình 3.15 Mô hình hệ thống giải mã trực tiếp Giải thích chức năng các khối trong hệ thống:

(1): Nguồn dữ liệu cần phát Data input được gửi đến bộ biến đổi nối tiếp ra song song (S/ P)

(3): Tín hiệu Pilot và CFP

(4): Sắp xếp dữ liệu và Pilot lên các sóng mang của hệ thống OFDM.

(5): Khối để chèn không và sắp xếp đặc biệt

(7): Chèn khoảng bảo vệ cho tín hiệu OFDM.

(8): Biến đổi tín hiệu từ song song ra nối tiếp (P/S)

(11): Bộ lọc thông dải BPF

(12) : Phát hiện điểm bắt đầu của mỗi tín hiệu

(14): Ước lượng độ dài các symbol

(15): Khối tính toán độ lệch tần Doppler

(16) Loại bỏ khoảng bảo vệ GI của mỗi tín hiệu OFDM

(17): Tính độ lệch thời gian lấy mẫu của tín hiệu OFDM cần điều chỉnh.

(18): Ma trận lấy mẫu lại.

(19): Biến đổi Fourier thuận cho mỗi tín hiệu OFDM.

(20): Ước lượng giá trị dữ liệu truyền đi

(21): Tách các Pilot và ước lượng kênh truyền

3.5.3 Giải thích nguyên lý: Ở phía máy phát: Nguồn dữ liệu cần phát (Data input) được gửi đến bộ biến đổi nối tiếp ra song song (S/P) rồi đưa đến khối điều chế M-QAM sau đó nó kết hợp với tín hiệu Pilot (tín hiệu dẫn đường) và tín hiệu sóng mang dẫn đường (Carrier frequency pilot – CFP) từ khối tiếp theo để sắp xếp lên các sóng mang của hệ thống OFDM.

Tín hiệu sóng mang dẫn đường CFP là một loại Pilot được thiết kế để hoạt động giống như sóng mang dữ liệu trong các hệ thống thông tin như VSB, giúp bên thu xác định chính xác tần số tín hiệu cần thu để xử lý Tín hiệu này sau đó được chuyển đến khối Zeros Insertion để chèn không và sắp xếp nhằm tạo ra tín hiệu chỉ chứa các số thực sau khi thực hiện biến đổi Fourier ngược IFFT Khối GI chèn khoảng bảo vệ cho tín hiệu OFDM, trong khi khối P/S chuyển đổi tín hiệu từ dạng song song sang nối tiếp và đưa đến bộ biến đổi số tương tự DAC Tín hiệu tương tự đầu ra từ DAC sẽ được truyền đến transducer phát Tại phía thu, tín hiệu từ transducer thu được chuyển qua bộ biến đổi ADC để trở thành tín hiệu số, sau đó được lọc qua bộ lọc thông dải BPF nhằm loại bỏ các tín hiệu không thuộc dải tần thông tin Tín hiệu đầu ra tiếp tục được xử lý để tính toán độ lệch tần Doppler và được lấy mẫu lại ở khối Resampling, trong khi khối Symbol Detection thực hiện việc phát hiện điểm bắt đầu của mỗi tín hiệu OFDM.

GI Removal sẽ loại bỏ khoảng bảo vệ GI của tín hiệu OFDM Khối FFT thực hiện biến đổi Fourier thuận cho tín hiệu OFDM, trong khi khối Channel Estimation tính toán độ lệch pha giữa hai CFP của các tín hiệu OFDM liên tiếp Khối (19) thực hiện biến đổi Fourier thuận của tín hiệu OFDM, và khối (20) ước lượng tín hiệu OFDM đã truyền Tiếp theo, khối (21) tách các pilot và ước lượng kênh truyền, và cuối cùng, khối (22) giải điều chế M-QAM cho dữ liệu nhận được để khôi phục lại dữ liệu ban đầu.

3.5.4 Mô tả chi tiết phương pháp thực hiện

Hệ thống thu thực hiện việc lấy mẫu lại tín hiệu trước khi đồng bộ, giúp đảm bảo phát hiện chính xác điểm bắt đầu của khung dữ liệu Tín hiệu ở đầu ra của khối BPF được ký hiệu là y.

(11), L f là độ dài của y Tại khối (14) thực hiện biến đổi Fourier rời rạc cho y với độ dài L f được tín hiệu Y:

- Tần số tín hiệu thu được F r tương ứng với CFP được tính theo công thức: arg max Y  1: L F / 2   f s

Tần số lấy mẫu f s của tín hiệu Độ lệch tần Doppler được tính toán dựa trên tần số thu F r khi thực hiện đồng bộ thô, theo công thức quy định.

Trong đó hàm [.] dùng để làm tròn số Khi đó tần số lấy mẫu mới f rs được tính : f s  f s  f (3.37)

Dựa vào khoảng zero giữa hai khung liên tiếp, ta xác định điểm bắt đầu của mỗi khung dữ liệu thông qua khối () ở sơ đồ phía thu Tổng độ dài các mẫu tín hiệu của mỗi khung OFDM ký hiệu được tính bằng công thức: f v ' = G RS * v g(LT + Δt i ), , g(Δt i ), , g(−LT + Δt i ), 0 0.

Trong đó: N S là số ký tự OFDM trong mỗi khung N là độ dài của số mẫu OFDM phía thu được tính như sau:

Tất cả các ký hiệu OFDM trong mỗi khung sẽ được phân tách dựa trên đáp ứng của bên thu Sau đó, khoảng bảo vệ GI sẽ được loại bỏ, và mỗi OFDM sẽ được biểu diễn dưới dạng một véc tơ có chiều dài N: v N 1  [v 0 , v 1 , , v N ].

Các symbols này sẽ được đưa qua ma trận lấy mẫu lại G RS , từ đó ta thu được:

(3.40) Trong đó G RS là ma trận lấy mẫu lại có cỡ N  N

G RS được tạo từ ma trận G RS với cỡ g i  [0, , 0,

N (N  2* L 1) Dòng thứ i của ma trận

(3.41) trong đó: L là độ dài của bộ lọc g(t), chỉ số i  1 N

G RS được tạo ra từ cột L+1 đến N  L của ma trận G RS g(t) là hàm định dạng cosin nâng dùng để xây dựng ma trận

G RS g(t)  sin(  t / T ) cos( t / T ) trong miền thời gian:

Sau khi lấy mẫu lại với chiều dài N, tín hiệu kênh để giải mã tín hiệu. v ' sẽ được đưa qua khối FFT và khối ước lượng

3.5.5 Thực nghiệm và kết quả

Các thí nghiệm dưới nước được thực hiện tại hồ Hồ Tiền tại Đại học Bách Khoa Hà Nội (HUST).

Mô hình thí nghiệm được minh họa trong Hình 3.16.

Hình 3.16 Mô hình thực nghiệm

Trong thí nghiệm này, bộ thu tín hiệu được cố định bên cạnh hồ, trong khi bộ phát được đặt trên một chiếc thuyền nhỏ Chiếc thuyền này được kéo bằng dây thừng từ cả hai phía, di chuyển theo hướng bên phải về phía bộ nhận tín hiệu.

Sau đó, các kết quả được xử lý bởi phần mềm, được phát triển bởi Phòng thí nghiệm truyền thông không dây WICOM.

Bảng 4 Các thông số của hệ thống thủy âm sử dụng CFP

1 Transducer phát – 1 Transducer thu SISO

Tần số lấy mẫu (KHz) 96

Băng thông (KHz) 20-28 Độ dài FFT ( N ) 2048 Độ dài khoảng bảo vệ (GI) 1024

Phương pháp điều chế QPSK

Chiều dài của OFDM symbol (ms) 32

Khoảng cách giữa các sóng mang OFDM (Hz) 46.865

Số OFDM symbol trên một khung ( N S ) 30

Chiều dài khung ( T ) (ms) f 960 Độ dài chuỗi sin (ms) 200

Biên độ của sóng mang thường 1,4142

Khoảng trống giữa các khung (ms) 150 Độ dài của g(t) 15

Hình 3.17 a Tín hiệu OFDM thu được trong miền thời gian b Phổ của tín hiệu với sóng mang CFP ở trung tâm

Hình 3.18 Biến thiên của độ dịch tần Doppler theo vận tốc dịch chuyển tương đối giữa bên phát và bên thu

Hình 3.19 So sánh SER của phương pháp giải mã trực tiếp và giải mã 2 bước

Phương pháp giải mã trực tiếp (Direct Decoder) kết hợp CFP để bù dịch tần Doppler mang lại nhiều ưu điểm vượt trội Cụ thể, quá trình giải mã chỉ cần một bước duy nhất để tính toán độ dịch tần Doppler, giúp rút ngắn thời gian tính toán và đáp ứng hiệu quả với sự biến đổi nhanh chóng của hệ thống.

KẾT LUẬN CHƯƠNG

Việc áp dụng phương pháp đề xuất giúp tăng hiệu quả sử dụng băng thông trong hệ thống OFDM, cho phép truyền tín hiệu OFDM dưới nước với tốc độ cao Các mô phỏng cho thấy độ lệch tần Doppler giữa bên phát và bên thu có thể lên đến hàng nghìn Hz, tương đương với tốc độ di chuyển tương đối hàng trăm m/s, trong khi thực nghiệm tại hồ Tiền trường Đại học Bách Khoa Hà Nội ghi nhận tốc độ dưới 4 m/s Kết quả này có tiềm năng ứng dụng trong lĩnh vực thông tin cho tàu ngầm, người nhái và điều khiển robot tự hành dưới biển.

Kết quả của chương này đã được công bố trong bài báo và công bố khoa học sau:

J2 Đỗ Đình Hưng, Nguyễn Quốc Khương (Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội),

The article titled "A Doppler Compensation Method Based on the Sinusoidal Signal in OFDM Underwater Communication System," published in the Journal of Science & Technology (JST), No 129 (2018), ISSN 2354-1083, discusses an innovative approach to address Doppler effects in underwater communication systems utilizing Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) This method leverages sinusoidal signal processing to enhance signal integrity and reliability in aquatic environments The findings, presented on pages 11-14, contribute to the advancement of underwater communication technologies.

C2 Quoc Khuong Nguyen, Dinh Hung Do and Van Duc Nguyen (Hanoi Unversity of

Science and Technology, Vietnam), “ Doppler Compensation Method using Carrier Frequency Pilot for OFDM-Based Underwater Acoustic Communication Systems”, In

2017 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp.254-259, 2017.

Dinh Hung Do and Quoc Khuong Nguyen present a direct decoder method for Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) that utilizes carrier frequency pilots in underwater acoustic communication systems Their research, published in the Journal of Science and Technology on Information and Communications (JSTIC) in 2018, spans pages 21-26 and is identified by ISSN 2525-2224.

Nguyễn Quốc Khương, Đỗ Đình Hưng, và Nguyễn Văn Đức đã phát triển "Phương pháp bù dịch tần Doppler", được cấp Bằng Độc quyền sáng chế Số 20 32 theo Quyết định số 78879/QĐ-SHTT, ngày 06/11/2018, bởi Cục Sở hữu trí tuệ, Bộ Khoa học và Công nghệ.

TRUYỀN THÔNG DƯỚI NƯỚC SỬ DỤNG MÔ HÌNH SISO ( ANTEN PHÁT-1 ANTEN THU) KẾT HỢP ĐẶC TÍNH PHÂN TẬP KHÔNG GIAN-THỜI

GIỚI THIỆU CHƯƠNG

Kỹ thuật MIMO (Multi Input-Multi Output) xuất hiện rất sớm do A.R Kaye và D.A George đề xuất năm 1970, Branderburg và Wyner (1974), và W van Etten năm 1975,

1976 [41-43] Trong quá trình cải tiến, công nghệ này không ngừng phát triển.

Việc áp dụng kỹ thuật MIMO (Multiple Input Multiple Output) trong truyền thông dưới nước giúp tăng cường hiệu quả sử dụng băng thông, đặc biệt khi băng tần của kênh thông tin dưới nước rất hạn chế chỉ vài kHz MIMO là giải pháp hiệu quả để tối ưu hóa băng tần trong môi trường này Sự khác biệt giữa MIMO trong kênh truyền dưới nước và kênh sóng vô tuyến thông thường nằm ở việc sử dụng hệ thống transducer thu-phát thay vì anten thu-phát cho tín hiệu sóng âm.

MÔ HÌNH HỆ THỐNG

Hình 4.1 Mô hình hệ thống MIMO

Hệ thống gồm có sau:

N t anten phát và N r anten thu được biểu diễn theo mô hình rời rạc như

C AC KỸ THUẬT PHAN TẬP

Mô hình được biểu diễn dưới dạng: y  h.x  n 0 (4.2)

C N r là tín hiệu nhận được từ

N r chiều từ N r anten thu. n C N r kí hiệu nhiễu Gausse trắng N(0, 2 ). h C N R

N t là ma trận kênh truyền với kích thước NR×NT, trong đó các hệ số phức hij đại diện cho độ lợi của kênh từ anten phát j đến anten thu i Các hệ số hij có biên độ và độ dịch pha ngẫu nhiên, thể hiện sự biến đổi của tín hiệu trong quá trình truyền.

4.3 Các kỹ thuật phân tập

Trong môi trường vô tuyến, kỹ thuật phân tập giúp giảm thiểu ảnh hưởng của fading đa đường và nâng cao độ tin cậy của kênh truyền mà không cần tăng công suất phát hoặc băng thông Kỹ thuật này yêu cầu nhiều bản sao tín hiệu tại nơi thu, tất cả đều mang cùng một thông tin nhưng có sự tương quan rất nhỏ trong điều kiện fading Sự kết hợp hợp lý giữa các phiên bản khác nhau sẽ giảm thiểu tác động của fading và cải thiện đáng kể độ tin cậy của đường truyền.

Có nhiều phương pháp để thực hiện phân tập, bao gồm phân tập theo thời gian và tần số Trong các kênh sử dụng nhiều anten phát hoặc thu, phân tập không gian cũng được áp dụng Chính vì vậy, phân tập trở thành một kỹ thuật quan trọng, cho phép hệ thống vô tuyến sử dụng nhiều loại phân tập khác nhau.

Phân tập qua thời gian có thể đạt được thông qua việc mã hóa và ghép xen thông tin mã hóa, trong đó các ký hiệu mã hóa được phân tán theo thời gian trong các chuỗi dữ liệu.

Từ mã kỳ kết hợp khác nhau để các các phần khác nhau của từ mã có thể độc lập khi xảy ra hiện tượng fading.

Giả sử ta phát một từ mã x [x1,x2, xL ] chiều dài ký hiệu L và tín hiệu thu là: y l  h l x l  w l ,l  1; 2; ;

Giả sử ghép xen lý tưởng để các ký tự liên tiếp x l được phát đủ xa theo thời gian, ta có thể giả thiết rằng h l là độc lập.

Hình 4.2 Từ mã được phát có xen và không xen

Trong Hình 4.2, các từ mã được truyền liên tiếp và ghép xen kẽ Nếu không sử dụng bộ ghép xen kênh, từ mã x2 sẽ bị triệt tiêu bởi fading Tuy nhiên, khi áp dụng bộ xen kênh, mỗi từ mã chỉ mất một ký tự, cho phép khôi phục lại ba ký tự không bị ảnh hưởng bởi fading.

Trong phân tập tần số, việc sử dụng các thành phần tần số khác nhau để phát cùng một lượng thông tin là cần thiết để đảm bảo rằng fading ảnh hưởng độc lập Khoảng cách giữa các tần số phải lớn hơn vài lần băng thông kết hợp để tránh sự tương quan fading Kỹ thuật trải phổ trở nên hiệu quả khi băng thông kết hợp của kênh nhỏ, nhưng khi băng thông này lớn hơn băng thông trải phổ, trải trễ đa đường sẽ trở nên nhỏ hơn chu kỳ tín hiệu, làm cho trải phổ không còn hiệu quả trong việc cung cấp phân tập tần số Ngoài ra, phân tập tần số có thể gây tổn hao hiệu suất băng thông tùy thuộc vào mức độ dư thừa thông tin trong cùng băng tần.

4.3.3 Phân tập không gian Để khai thác phân tập thời gian cần phải ghép xen và mã hóa qua các chu kỳ thời gian kết hợp Khi có các ràng buộc về độ trễ, thì phân tập này có thể không sử dụng được Lúc này có thể sử dụng một loại phân tập khác gọi là phân tập anten hay phân tập không gian [86-88] Phân tập không gian có thể thu được bằng cách đặt nhiều anten tại đầu phát hoặc đầu thu Nếu các anten đặt với khoảng cách đủ xa, độ lợi kênh giữa các anten độc lập nhau Khoảng cách giữa các anten phụ thuộc vào môi trường tán xạ cũng như tần số sóng mang [88].

Những loại phân tập không gian phổ biến hiện nay:

Hình 4.3 Các loại phân tập không gian

Phân tập SIMO (Single Input Multiple Output) sử dụng một anten phát và nhiều anten thu, giúp cải thiện khả năng thu tín hiệu trong môi trường đa đường Tín hiệu thu được có thể biến đổi lớn qua nhiều chiều dài bước sóng, dẫn đến xác suất lỗi bit (Pe) của QPSK trong các kênh fading Rayleigh không tốt Tuy nhiên, nếu bộ thu nhận được nhiều kênh fading độc lập với cùng một tín hiệu, việc kết hợp thông tin từ các đường dẫn này có thể giảm Pe tại máy thu Bên cạnh đó, các kỹ thuật phân tập thu đơn giản như phân tập chuyển mạch có thể được áp dụng, cho phép lựa chọn anten thay thế khi cường độ tín hiệu của anten hiện tại giảm xuống dưới một ngưỡng nhất định.

Phân tập MISO sử dụng nhiều anten phát kết hợp với một anten thu, tuy nhiên, việc thực hiện phân tập thu tại máy thu di động gặp nhiều khó khăn do hạn chế về không gian, chi phí tăng cao và phụ thuộc vào hình dạng thiết bị Trong khi đó, phân tập phát đòi hỏi phần cứng phức tạp và tăng cường khả năng xử lý tín hiệu cho hệ thống.

-Phân tập MIMO sử dụng nhiều anten phát và nhiều anten thu để tăng tốc độ truyền dẫn và cải thiện chất lượng của tín hiệu.

D UNG LƯỢNG HỆ THỐNG MIMO

Hệ thống MIMO sử dụng đa anten ở cả phía phát và thu, giúp cung cấp phân tập phát và thu nhằm nâng cao chất lượng và hiệu suất hệ thống Thông qua kỹ thuật Beamforming, hệ thống có thể tối ưu hóa công suất và giảm thiểu nhiễu Đặc biệt, dung lượng hệ thống được cải thiện đáng kể nhờ vào độ lợi ghép kênh từ kỹ thuật mã hóa không gian – thời gian VBLAST Khi thông tin kênh truyền được biết rõ tại cả hai đầu, hệ thống có khả năng cung cấp độ lợi phân cực cao và độ lợi ghép kênh tối đa Dung lượng hệ thống trong trường hợp phân tập cực đại có thể được xác định theo một công thức cụ thể.

Dung lượng hệ thống trong trường hợp đạt độ lợi ghép kênh cực đại có thể xác định theo công thức sau:

SNR) (4.5) Ưu điểm hệ thống MIMO

Tăng độ lợi mảng: làm tăng tỉ số tính hiệu trên nhiễu, từ đó làm tăng khoảng cách truyền dẫn mà không cần tăng công suất phát.

Tăng độ lợi phân tập: làm giảm hiệu ứng fading thông qua việc sử dụng hệ thống anten phân tập, nâng cao chất lượng hệ thống.

Tăng hiệu quả phổ: Bằng cách sử dụng ghép kênh không gian, thời gian.

Tăng dung lượng kênh mà không cần tăng công suất phát và băng thông.

Nhược điểm hệ thống MIMO

Tăng độ phức tạp trong xử lý tín hiệu phát và thu.

Kích thước, độ phức tạp của thiết bị tăng lên (do sử dụng nhiều anten).

Nhiễu đồng kênh: do sử dụng nhiều anten truyền dữ liệu cùng với một băng tần.

ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP PHÂN TẬP KHÔNG GIAN THỜI GIAN CHO TRUYỀN THÔNG DƯỚI NƯỚC CHỈ SỬ DỤNG MỘT CẶP ANTEN THU PHÁT (SISO)

Hệ thống nhiều anten thu phát được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống vô tuyến nhằm nâng cao hiệu quả băng thông, tăng tốc độ truyền và chất lượng tín hiệu Việc áp dụng nhiều anten nhờ vào đặc tính phân tập không gian và thời gian của sóng vô tuyến Kỹ thuật phân tập không gian liên quan đến sự thay đổi vị trí giữa các cặp anten, làm thay đổi trạng thái kênh truyền Trong khi đó, kỹ thuật phân tập thời gian dựa trên đặc tính phụ thuộc thời gian của kênh, cho phép tín hiệu được truyền ở nhiều thời điểm khác nhau Sự kết hợp giữa phân tập không gian và thời gian đã dẫn đến việc áp dụng nhiều kỹ thuật mã hóa như STBC, SFBC và Alamouti.

Trong môi trường truyền thông dưới nước, băng thông tín hiệu hạn chế và tốc độ truyền sóng âm thấp gây ra hiện tượng dịch tần Doppler lớn giữa bên phát và thu Để cải thiện chất lượng tín hiệu và hiệu quả băng thông, việc sử dụng nhiều transducer thu phát là cần thiết để tận dụng ưu điểm của phân tập không gian và thời gian Tuy nhiên, quá nhiều transducer có thể gây cồng kềnh, tiêu tốn năng lượng và cản trở chuyển động Chương 4 đề xuất áp dụng kỹ thuật phân tập không gian - thời gian với chỉ một cặp transducer thu phát, đặc biệt hiệu quả trong trường hợp có dịch tần Doppler do chuyển động tương đối giữa bên phát và thu.

Phương pháp truyền tín hiệu thủy âm sử dụng cặp transducer thu phát cho phép tín hiệu được lặp lại nhiều lần, tùy thuộc vào chất lượng của kênh truyền Sự lặp lại này xảy ra ở các thời điểm khác nhau, dẫn đến hiện tượng phân tập về thời gian.

Sự chuyển động tương đối giữa bên phát và thu dẫn đến việc cùng một tín hiệu truyền đi được thực hiện tại hai vị trí khác nhau, từ đó tạo ra tính phân tập trong không gian tín hiệu.

Hình 4.4 Mỗi khung tín hiệu được phát lặp N lần 4.5.2.Giải mã N tín hiệu phân tập không gian thời gian a Kỹ thuật MRC giải mã tín hiệu thu phân tập

Kỹ thuật MRC (Maximal Ratio Combining) được sử dụng cho trường hợp hệ thống có một anten phát và nhiều anten thu như hình dưới đây:

Hình 4.5: Hệ thống anten phát nhiều anten thu (SIMO)

Trong đó X là tín hiệu phát, H là kênh truyền và Y là tín hiệu thu từ N anten.

Kỹ thuật giải mã tín hiệu theo phương pháp MRC áp dụng cho hệ thống một anten phát nhiều thu được thực hiện như sau:

X H H H (4.7) với: H H là chuyển vị và liên hợp phức của H

Kỹ thuật nhiều transducer cho phép thu tín hiệu một cách hiệu quả nhờ vào đặc tính phân tập không gian Độ chính xác của tín hiệu thu được sẽ tăng lên đáng kể khi số lượng transducer được sử dụng nhiều hơn.

Số lượng transducer thu không thể tăng quá lớn do hệ thống sẽ trở nên phức tạp Để giải mã tối ưu cho N tín hiệu thu có phân tập không gian-thời gian trong tín hiệu thủy âm, việc sử dụng N khung để áp dụng phương pháp MRC không phải là lựa chọn tốt nhất, vì có sự khác biệt lớn về chất lượng tín hiệu giữa các khung truyền Do đó, việc áp dụng phương pháp giải mã tối ưu, kết hợp tất cả các trường có thể xảy ra với N khung, sẽ tạo ra tất cả Q khả năng.

Với giá trị N lớn, số khả năng tăng lên đáng kể (ví dụ N=5 tạo ra 55 khả năng), điều này không phù hợp cho ứng dụng truyền thông tin thời gian thực và có thể làm giảm tốc độ truyền tin Để tìm ra phương án tối ưu, luận án đề xuất một thuật toán giải mã hiệu quả cho tín hiệu của N khung tín hiệu OFDM nhận được Thuật toán giải mã này được trình bày thông qua một lưu đồ cụ thể.

Để áp dụng thuật toán giải mã N khung tín hiệu, cần ước lượng tỷ lệ lỗi ký tự (SER) khi giải mã tín hiệu thu Tỷ lệ lỗi ký tự SER được ước lượng bằng cách sử dụng thuật toán xác định kích thước các ngôi sao trong chòm sao tín hiệu M-QAM, thông qua việc tính kích thước vòng tròn có bán kính r xung quanh mỗi điểm tín hiệu chuẩn Giá trị bán kính r càng nhỏ thì tỷ lệ lỗi tín hiệu SER sẽ giảm.

Hình 4.7 Độ hội tụ các điểm tín hiệu của chòm sao M-QAM

Thuật toán được áp dụng để tính toán kích thước trung bình của các ngôi sao trong chòm sao tín hiệu X, dựa trên quá trình giải mã các khung tín hiệu OFDM theo công thức (4.8).

B1: Giải điều chế tín hiệu X thu được Xr

B2: Tái điều chế tín hiệu Xr được tín hiệu Xq

B3: Tính khoảng cách giữa hai tín hiệu X và Xq: d  mean X  X q (4.9)

Khoảng cách trung bình này càng nhỏ nghĩa là vòng tròn có bán kích r trên Hình 4.7 càng nhỏ thì tỷ lệ lỗi SER của tín hiệu càng thấp.

Trong sơ đồ thuật toán Hình 4.6 có thể được chia thành hai bước:

Khi nhận được N khung dữ liệu, hệ thống sẽ ước lượng tỷ lệ SER cho từng khung tín hiệu bằng thuật toán ước lượng SER Sau đó, các khung sẽ được sắp xếp theo thứ tự tỷ lệ SER từ thấp đến cao.

SER_min bằng SER của khung đầu tiên.

Bước 2 trong phương pháp MRC là kết hợp nhiều khung để giải mã Đầu tiên, xác định tập hợp khung từ 1 đến i, bắt đầu với i=2, tức là tập C2 bao gồm khung 1 và 2 Giải mã MRC được thực hiện cho i khung liên tiếp, và tỷ lệ lỗi SER_Ci sẽ được tính toán cho i khung Nếu tỷ lệ lỗi này thấp hơn tỷ lệ lỗi trước đó, tiếp tục tăng i lên 1 để thêm khung tiếp theo Ngược lại, nếu tỷ lệ SER lớn hơn SER_min, quá trình sẽ dừng lại.

4.5.3 Thực nghiệm, mô phỏng hệ thống và kết quả:

Luận án sẽ thực hiện bằng 2 cách mô phỏng và thực nghiệm.

Mô phỏng điều chế 16-QAM được thực hiện với tín hiệu nhận được gồm 10 khung (N=10) Các khung này có giá trị SNR giảm dần so với SNR của khung đầu tiên, với SNR_max=5 (dB) như thể hiện trong bảng dưới đây.

Bảng 5 SNR của các khung truyền dữ liệu

Hình 4.8 Kết hợp các khung giải mã MRC theo thứ tự SNR giảm dần

Việc sử dụng ba khung tín hiệu tốt nhất trong số mười khung nhận được là hiệu quả, theo Hình 4.8 Thêm vào đó, việc sử dụng các khung có chất lượng tín hiệu kém không làm tăng hiệu quả giải mã tín hiệu bằng phương pháp MRC Tuy nhiên, đây chỉ là kết quả mô phỏng với giá trị SNR được trình bày trong Bảng 5.

Hình 4.9 So sánh các trường hợp

Hình 4.9 thể hiện trục SNR với giá trị SNR nhỏ nhất, trong khi các khung còn lại có giá trị SNR tăng dần theo bước 2dB Kết quả cho thấy kỹ thuật MRC được áp dụng để kết hợp giải mã hiệu quả.

Phương pháp N khung tín hiệu không mang lại hiệu quả tối ưu Phương pháp đề xuất cho kết quả gần giống với phương pháp tối ưu, nhưng lại giảm thiểu đáng kể số lượng khả năng cần thực hiện Cụ thể, trong khi phương pháp tối ưu yêu cầu thực hiện N i sự i kết hợp (với N có thể lên tới 1023 khả năng), phương pháp đề xuất chỉ cần thực hiện 2N-1 khả năng.

Hình 4.10 Mô hình thực nghiệm tại Hồ Tiền

KẾT LUẬN CHƯƠNG

Môi trường truyền thông dưới nước rất phức tạp, chịu ảnh hưởng lớn từ các điều kiện vật lý, dẫn đến tín hiệu giải mã thường bị lỗi Do đó, việc sử dụng kỹ thuật lặp lại tín hiệu phát OFDM nhiều lần và áp dụng các phương pháp giải mã là cần thiết để cải thiện độ chính xác của tín hiệu nhận được.

MRC giúp nâng cao độ chính xác trong việc truyền thông tin, đồng thời giảm thiểu sự cần thiết của các thiết bị phần cứng phức tạp và cồng kềnh như transducers thu phát.

Kết quả của chương này được trình bày trong bài báo (năm 2022) tại Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự (JMST):

J4 Do Dinh Hung, Nguyen Quoc Khuong, Ha Duyen Trung, Nguyen Thanh Trung, Nguyen

Thi Hai Yen, 2022, “Method of selecting signals with spatial-temporal diversity for underwatercommunication using OFDM technique”, in Journal of Military Science andTechnology (JMST), pp.3-11, ISSN 1859-1043.

KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI

Truyền tín hiệu trong môi trường dưới nước và không khí có nhiều điểm tương đồng, nhưng môi trường dưới nước phức tạp hơn, dẫn đến khó khăn trong việc khôi phục tín hiệu sau khi truyền Những thách thức này đã thúc đẩy nghiên cứu để phát triển các biện pháp kỹ thuật mới Trong số các phương pháp đồng bộ cho hệ thống OFDM, có nhiều kỹ thuật như Schmidl, Park, Minn và Seung, nhưng chúng không phù hợp với yêu cầu tiết kiệm băng thông trong truyền thông dưới nước Hơn nữa, do đặc tính của sóng âm khác với sóng vô tuyến, việc áp dụng các phương pháp này cho truyền tín hiệu dưới nước sẽ không đạt hiệu quả cao.

Luận án này đề xuất một phương pháp mới sử dụng thuật toán phù hợp để đồng bộ thông tin dưới nước, chỉ cần sử dụng khoảng bảo vệ (GI) để xác định điểm bắt đầu của khung truyền dẫn, từ đó đạt được độ chính xác cao và hiệu quả sử dụng băng thông Truyền tin dưới nước gặp khó khăn do tốc độ sóng âm chậm (1,5 km/s) và chuyển động tương đối giữa bên phát và thu gây ra dịch tần Doppler lớn, ảnh hưởng đến tín hiệu OFDM Phương pháp đề xuất khác biệt so với các nghiên cứu trước đây ở chỗ tính toán độ lệch tần Doppler được thực hiện trước khi đồng bộ tín hiệu, không cần xác định chính xác điểm bắt đầu của khung dữ liệu Hơn nữa, phương pháp này có khả năng xác định gần chính xác độ lệch tần số Doppler từ bước đầu, cho phép sử dụng thuật toán xoay pha tín hiệu để điều chỉnh chòm sao tín hiệu thu Việc sử dụng sóng hình sin để xác định tần số Doppler cũng cho phép áp dụng cho hệ thống có tốc độ chuyển động tương đối nhanh.

Phương pháp bù dịch tần Doppler truyền thống vẫn dựa vào việc thêm chuỗi ký tự vào đầu khung, dẫn đến hiệu suất không tối ưu Để tối ưu hóa băng thông, bài luận này giới thiệu một phương pháp mới hoàn toàn không cần sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt, mà thay vào đó áp dụng tín hiệu sóng mang dẫn đường được gọi là CFP (Carrier).

Frequency Pilot) để phát hiện và bù dịch tần Doppler.

Hiện nay, các phương pháp bù dịch tần Doppler thường sử dụng hai bước: đồng bộ thô và đồng bộ tinh Trong bước đồng bộ thô, tần số Doppler được tính toán gần đúng và làm tròn thành số nguyên Bước đồng bộ tinh sử dụng thuật toán CFP để tính toán chính xác tần số Doppler dựa trên hàm có sẵn trong phần mềm Matlab Tuy nhiên, việc áp dụng hai bước tính toán này có thể gây phức tạp và không hiệu quả khi tần số Doppler thay đổi nhanh chóng.

Luận án đề xuất một thuật toán mới, chỉ cần một bước để xác định và bù dịch tần Doppler, được gọi là phương pháp giải mã trực tiếp với CFP Trong môi trường truyền thông dưới nước, băng thông hạn hẹp và tốc độ truyền sóng âm thấp dẫn đến sự dịch tần Doppler lớn giữa bên phát và bên thu Để nâng cao chất lượng tín hiệu và hiệu quả băng thông, việc sử dụng nhiều transducer trong hệ thống MIMO-OFDM là cần thiết, nhưng có thể gây cồng kềnh và tiêu tốn năng lượng Vì vậy, tác giả áp dụng kỹ thuật phân tập không gian-thời gian với chỉ một cặp transducer thu phát, đặc biệt hiệu quả trong trường hợp có dịch tần Doppler Ngoài ra, phương pháp lựa chọn tín hiệu thu bằng thuật toán giải mã tối ưu cho N khung tín hiệu OFDM được đề xuất nhằm tối ưu hóa quá trình giải mã và tăng cường hiệu quả truyền tin.

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN

Bài báo hội thảo quốc tế:

1 C1 Dinh Hung Do, Quoc Khuong Nguyen, Viet Ha Do and Van Duc Nguyen (Hanoi

Unversity of Science and Technology, Vietnam), 2016, “A Time Synchronization Method for OFDM-Based Underwater Acoustic Communication Systems”, In 2016 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp131-134.

2 C2 Quoc Khuong Nguyen, Dinh Hung Do and Van Duc Nguyen (Hanoi Unversity of

Science and Technology, Vietnam), 2017, “ Doppler Compensation Method using Carrier Frequency Pilot for OFDM-Based Underwater Acoustic Communication Systems”, In 2017 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp.254-259.

Bài báo tạp chí Khoa học và Kỹ thuật:

1 J1 Dinh Hung Do, Quoc Khuong Nguyen (Hanoi University of Science and Technology,

Vietnam), 2017, “Comparison of single carrier FDMA vs OFDMA in underwater acoustic communication systems”, in pp.65-68 Journal of Science& Technology on Information and Communications (JSTIC), ISSN 2525-2224.

2 J2 Đỗ Đình Hưng, Nguyễn Quốc Khương (Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội), 2018,

The article titled "A Doppler Compensation Method Based on the Sinusoidal Signal in OFDM Underwater Communication System" discusses a novel approach to mitigate Doppler effects in underwater communication systems using Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) Published in the Journal of Science & Technology (JST), Issue 129 in 2018, the research spans pages 11-14 and is identified by ISSN 2354-1083 This method leverages sinusoidal signals to enhance the reliability and efficiency of data transmission in challenging underwater environments.

3 J3 Dinh Hung Do, Quoc Khuong Nguyen, 2018, “A Direct decoder method for OFDM with carrier frequency pilot in underwater acoustic communication systems”, in Journal of Science and Technology on Information and Communications (JSTIC), pp.21-26, ISSN 2525-2224.

4 J4 Do Dinh Hung, Nguyen Quoc Khuong, Ha Duyen Trung, Nguyen Thanh Trung, Nguyen

Thi Hai Yen, 2022, “Method of selecting signals with spatial-temporal diversity for underwatercommunication using OFDM technique”, in Journal of Military Science and Technology (JMST), pp.3-11, ISSN 1859-1043.

Bằng Độc quyền sáng chế:

Nguyễn Quốc Khương, Đỗ Đình Hưng và Nguyễn Văn Đức đã phát triển phương pháp bù dịch tần Doppler, được cấp Bằng Độc quyền sáng chế số 20 32 theo Quyết định số 78879/QĐ-SHTT vào ngày 06/11/2018 bởi Cục Sở hữu trí tuệ, Bộ Khoa học và Công nghệ.

TÀI LIỆU THAM KHẢO CỦA LUẬN ÁN

[1] PGS.TS Nguyễn Văn Đức,”Bộ sách kỹ thuật thông tin số ,tập 1-2”,Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật ,2006

[2] J Li, Y Du, and Y Liu, "Comparison of Spectral Efficiency for OFDM and SC-FDE under IEEE 802.16 Scenario," Proceedings of the 11th IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC'06), 2006.

[3] T Shi, S Zhou, and Y Yao, "Capacity of single carrier systems with frequency-domain equalization,"IEEE 6th CAS Symp on Emerging Technologies: Mobile and Wireless

[4] H G Myung, J Lim, and J Goodman, "Peak-to-Average Power Ratio of Single Carrier

FDMA Signals with Pulse Shaping," The 17th Annual IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC'06), pp 1-5, Sep.

[5] H G Myung, J Lim, and D J Goodman, "Single Carrier FDMA for Uplink Wireless

Transmission,"IEEE Vehicular Technology Magazine, vol 1, no 3, pp 30-38, Sep. 2006.

[6] Arjun Thottappilly , “OFDM for Underwater Acoustic Communication’’, Virginia

Polytechnic Institute and State University,2011.

[7] Ove Edfors, Magnus Sandell, Jan-Jaap van de Beek, An introduction to Orthogonal

[8] M.Stojanovic,“ Underwater Acoustic Communication Channels: Propagation Models and Statistical Characterization”, IEEE Communications Magazine, issue 1, Feb 2009

[10] Loyd Butler, “Underwater Radio Communication”, Originally published in Amateur

[11] MandarChitre, Shiraz Shahabudeen, “Underwater Acoustic Communications and

Networking: Recent Advances and Future Challenges”.

[12] Mohd Ansor Bin Yusof, Shahid Kabir, “Underwater Communication Systems: A

Review”, Progress In Electromagnetics Research Symposium Proceedings, Marrakesh,

[13] H Esmaiel and D Jiang, “Review article: Multicarrier communication for underwater acoustic channel,” Int J Communications, Network and System Sciences, vol 6, pp 361–376, aug 2013.

[14] P A van Walree, “Propagation and scattering effects in underwater acoustic communication channels,” IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol 38, no 4, pp 614-

[15] Milica Stojanovic, Member, IEEE “Recent Advances in High-Speed Underwater

Acoustic Communications” IEEE Journal of oceanic engineering, vol 21, no.2,april

[16] G.M Wenz, “Acoustic ambient noise in the ocean: Spectra and sources,” J.Acoust.

Soc Amer., vol.34, no 12, pp 1936-1956, Dec 1962.

[17] M.Stojanovic, “Low complexity OFDM detector for underwater acoustic channels,”

[18] B.Li, S.Zhou, M.Stojanovic, L.Freitag and P.Willet, “Non-uniform Doppler compensation for zeropadded OFDM over fast-varying underwater acoustic channels,”

[19] Adegbenga B Awoseyila, Christos Kasparis ans Barry G Evans “Improved Preamble

– Aided Timing Estimation for OFDM systems” IEEE communications letters, vol 12, no 11, November 2008.

[20] T Schmidl and D Cox, “Robust frequency and timingsynchronization for OFDM,” IEEE Trans Commun, vol 45, no.12, 1997:1613-1621.

[21] A.M Khan, Varun Jeoti, M A Zakariya, and M.Z Ur Rehman, “Robust Symbol

Timing Synchronization for OFDM Systems Using PN Sequence” International Journal of Information and Electronics Engineering, Vol 4, No.3, May 2014.

[22] M.Stojanovic, Low complexity OFDM detector for underwater acoustic channels, IEEE

[23] H Esmaiel and D Jiang, "Review article: Multicarrier communication for underwater acoustic channel," Int J Communications, Network and

[24] M Stojanovic and J Preisig, "Underwater acoustic communication channels:

Propagation models and statistical characterization," IEEE Communications

[25] Tran Minh Hai, Saotome Rie, Suzuki Taisuki, Tomohisa Wada, "A Transceiver Architecture for Ultrasonic OFDM with Adaptive Doppler Compensation," International Journal of Information and Electronics Engineering, vol 4, no.3,2014.

[26] B Li, S Zhou, M Stojanovic, L Freitag, and P Willett, "Non-uniformDoppler compensation for zero-padded OFDM over fast-varying underwater acoustic channels," in OCEANS 2007-Europe IEEE, pp.1-6, 2007.

Baosheng Li, Shengli Zhou, Milica Stojanovic, Lee Freitag, and Peter Willett, all esteemed members of IEEE, explore multicarrier communication techniques in their research on underwater acoustic channels, focusing on the challenges posed by nonuniform Doppler shifts Their findings contribute significantly to the field of underwater communication, enhancing the understanding of how varying Doppler effects impact signal transmission This study is published in the IEEE Journal, showcasing innovative approaches to improve communication reliability in underwater environments.

Oceanic Engineering," vol 38, no 4, pp 614-631, 2013.

[28] Hai Minh Tran, Tomohisa Wada , "On ICI Canceller for Mobile OFDM DTV Receivers," TACT vol 2, pp 290-297, 2013.

[29] A.B.Awoseyila, C.Kasparis, and B.G.Evans," Improved preambleaided timing estimation for OFDM systems," IEEE Communications Letters, vol.12,no.11,pp.825-827,2008.

[30] J A Hildebrand, "Anthropogenic and natural sources of ambient noise in the ocean," Marine Ecology Progress Series, vol 395, pp 5-20, 2009.

[31] T Schmidl and D Cox, "Robust frequency and timing synchronization for OFDM," IEEE Trans Commun, vol 45, no.12, pp 1613-1621, 1997.

[32] Simon Haykin, Simon S Haykin, " Commmunication System" Second Edition ISSN 0271-6046, Wiley, 1983.

[33] Gerard J Foschini (Autumn 1996) "Layered space-time architecture for wireless

Communications in a fading environment when using multi-element antennas" Bell Labs Technical Journal 1 (2): 41–59.

[34] H Esmaiel and D Jiang, "Review article: Multicarrier communication for underwater acoustic channel," Int J Communications, Network and System Sciences, vol 6, pp 361-376, aug 2013.

[35] Tran Minh Hai, Saotome Rie, Suzuki Taisuki, Tomohisa Wada, "A

Transceiver Architecture for Ultrasonic OFDM with Adaptive Doppler

Compensation," International Journal of Information and Electronics Engineering, vol 4, no 3, 2014.

[36] Kahn, Leonard (November 1954) "Ratio Squarer" Proc IRE (Corresp.) 42 (11): 1704. doi:10.1109/JRPROC.1954.274666

[37] Ahmed, S and H Arslan (2008) Evaluation of frequency offset and Doppler effect interrestrial RF and in underwater acoustic OFDM systems IEEE Military

Communications Conference, MILCOM, San Diego, CA, USA.

[38] Aval, Y M and M Stojanovic (2015) Differentially coherent multichannel de- tection of acoustic OFDM signals Oceanic Engineering, IEEE Journal of 40 (2), 251– 268.

[39] Aval, Y M., S K Wilson, and M Stojanovic (2015) On the achievable rate of a class of acoustic channels and practical power allocation strategies for ofdm systems IEEE

[40] Badiey, M., Y Mu, J Simmen, S E Forsythe, et al (2000) Signal variability in shallow- water sound channels IEEE Journal of Oceanic Engineering 25 (4), 492–500.

[41] Baktash, E., M J Dehghani, M R F Nasab, and M Karimi (2015) Shallow wa- ter acoustic channel modeling based on analytical second order statistics for moving transmitter/receiver IEEE Transactions on Signal Processing 63 (10),

[42] Bernad´o, L., A Roma, A Paier, T Zemen, N Czink, J Karedal, A Thiel,

F Tufvesson, A F Molisch, and C F Mecklenbrauker (2011) In-tunnel vehicular radiochannel characterization In Vehicular Technology Conference (VTC Spring),

[43] Bernado, L., T Zemen, F Tufvesson, A F Molisch, and C F Mecklenbrauker

(2014) Delay and doppler spreads of nonstationary vehicular channels for safety- relevant scenarios IEEE Transactions on Vehicular Technology 63 (1),

[44] Bjerrum-Niese, C., L Bjứrno, M A Pinto, and B Quellec (1996) A simula- tion tool for high data-rate acoustic communication in a shallow-water, time-varying channel Oceanic Engineering, IEEE Journal of 21 (2), 143–149.

[45] Blankenagel, B and A G Zajic (2013) Simulation model for wideband mobile- to- mobile underwater fading channels In 2013 IEEE 77th Vehicular Technology

[46] Bouvet, P.-J and A Loussert (2010) Capacity analysis of underwater acoustic mimo communications In OCEANS 2010 IEEE-Sydney, pp 1–8 IEEE.

[47] Brekhovskikh, L and Y Lysanov (2003) Fundamentals of Ocean Acoustics New York.

[48] Brekhovskikh, L M and Y P Lysanov (1991) Fundamentals of Ocean

Acoustics Berlin, Germany: Springer-Verlag.

[49] Caley, M and A Duncan (2013.) Investigation of underwater acoustic multi-path

Doppler and delay spreading in a shallow marine environment Acoustics Australia, vol

[50] Capoglu, I R., Y Li, and A Swami (2005) Effect of Doppler spread in OFDM- based UWB systems IEEE Trans Wireless Commun., vol 4, no 5, pp 2559–2567

[51] Cheng, L., B E Henty, D D Stancil, F Bai, and P Mudalige (2007) Mobile vehicle-to-vehicle narrow-band channel measurement and characterization of the 5.9 ghz dedicated short range communication (dsrc) frequency band IEEE Journal on

[52] Chitre, M (2007) A high-frequency warm shallow water acoustic communica- tions channel model and measurements The Journal of the Acoustical Society of America

[53] Chitre, M., S Shahabudeen, and M Stojanovic (2008) Underwater acoustic com- munications and networking: Recent advances and future challenges Marine tech- nology society journal 42 (1), 103–116.

[54] Clay, C S and H Medwin (1998) Fundamentals of Acoustical Oceanography

(Applications of modern acoustics) Academic Press.

[55] De Rango, F., F Veltri, and P Fazio (2012) A multipath fading channel model for underwater shallow acoustic communications In 2012 IEEE International Con- ference on Communications (ICC), pp 3811–3815 IEEE.

[56] Deane, G B., J C Preisig, and A C Lavery (2013) The suspension of large bubbles near the sea surface by turbulence and their role in absorbing forward- scattered sound.

IEEE Journal of Oceanic Engineering 38 (4), 632–641.

[57] Dol, H., M Colin, M Ainslie, P van Walree, and J Janmaat (2013) Simulation of an underwater acoustic communication channel characterized by wind-generated surface waves and bubbles Oceanic Engineering, IEEE Journal of 38 (4), 642–654.

[58] Esmaiel, H and D Jiang (2013) Review article: Multicarrier communication for underwater acoustic channel Int J Communications, Network and System Sci- ences 6, 361–376.

[59] Fayziyev, A., M Paetzold, E Masson, Y Cocheril, and M Berbineau (2014).

[60] A measurement-based channel model for vehicular communications in tunnels In

Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2014 IEEE, pp 116–

[61] Flatte, S M (1983) Wave propagation through random media: Contributions from ocean acoustics Proceedings of the IEEE 71 (11), 1267–1294.

[62] Fleury, B H., M Tschudin, R Heddergott, D Dahlhaus, and K I Pedersen (1999)

Channel parameter estimation in mobile radio environments using the SAGE algorithm IEEE Journal on Selected Areas in Communications 17 (3), 434–450.

[63] Fuhl, J., J.-P Rossi, and E Bonek (1997) High-resolution 3-D direction-of- arrival determination for urban mobile radio IEEE Transactions on Antennas and Propa- gation 45 (4), 672–682.

[64] Hamdi, K A (2010) Exact SINR analysis of wireless OFDM in the presence of carrier frequency offset IEEE Transactions on Wireless Communications 9 (3).

[65] Hashemi, H (1993) The indoor radio propagation channel Proceedings of the IEEE

[66] Heitsenrether, R M., M Badiey, M B Porter, M Siderius, and W A Kuperman

(2004) Modeling acoustic signal fluctuations induced by sea surface roughness In AIP

Conference Proceedings, Volume 728, pp 214–221 AIP.

In their 2013 study published in the EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, Hogstad et al explore various classes of sum-of-cisoids processes and their statistical properties This research contributes to the modeling and simulation of mobile fading channels, providing valuable insights for improving wireless communication systems.

[68] Ijaz, S., A J Silva, O C Rodr´ıguez, and S M Jesus (2011) Doppler domain decomposition of the underwater acoustic channel response In

OCEANS, 2011 IEEE-Spain, pp 1–7 IEEE.

[69] Jornet, J M and M Stojanovic (Sep 2008.) Distributed power control for un- derwater acoustic networks in Proc OCEANS 2008, Quebec City, Canada.

[70] Lasota, H and I Kochan´ska (2011) Transmission parameters of underwater com- munication channels Hydroacoustics 14, 119–126.

[71] Lee, P., J Barter, K Beach, E Caponi, C Hindman, B Lake, H Rungaldier, and

J Shelton (1995) Power spectral lineshapes of microwave radiation backscattered from sea surfaces at small grazing angles In IEE Proceedings-Radar, Sonar and Navigation, Volume 142, pp 252–258 IET.

[72] Li, J and M Kavehrad (Dec 1999.) Effects of time selective multipath fading on

OFDM systems for broadband mobile applications IEEE Communications Letters, vol

[73] Liu, C., Y V Zakharov, and T Chen (2012) Doubly selective underwater acous- tic channel model for a moving transmitter/receiver Vehicular Technology, IEEE

[74] Lucani, D E., M Stojanovic, and M M´edard (2008) On the relationship between transmission power and capacity of an underwater acoustic communication channel In OCEANS 2008-MTS/IEEE Kobe Techno-Ocean, pp 1–6 IEEE.

[75] Stojanovic, M (October 2007) On the relationship between capacity and distance an underwater acoustic communication channel ACM SIGMOBILE Mobile

Computing and Communications Review (MC2R), vol.11, no 4, pp 34–43

[76] Stojanovic, M and J Preisig (2009) Underwater acoustic communication chan- nels: Propagation models and statistical characterization IEEE Communications

[77] Tomasi, B., G Zappa, K McCoy, P Casari, and M Zorzi (2010).Experimental study of the space-time properties of acoustic channels for underwater communica- tions In

OCEANS 2010 IEEE-Sydney, pp 1–9 IEEE.

[78] Tuteur, F., H Tung, and J Zornig (1980) Asymmetric doppler amplitudes in the surface scatter channel for crosswind transmitter–receiver geometry The Journal of the Acoustical Society of America 68 (4), 1184–1192.

[79] Urick, R J (1967) Principles of underwater sound for engineers Tata McGraw-

[80] Van Walree, P (2011) Channel sounding for acoustic communications: techniques and shallow-water examples Norwegian Defence Research Establishment (FFI),

[81] Van Walree, P., T Jenserud, and R Otnes (2010) Stretched-exponential doppler spectra in underwater acoustic communication channels The Journal of the Acous- tical Society of America 128 (5), EL329–EL334.

[82] Van Walree, P., T Jenserud, M Smedsrud, et al (2008) A discrete-time channel simulator driven by measured scattering functions IEEE Journal on Selected

[83] Van Walree, P., R Otnes, et al (2013) Ultrawideband underwater acoustic com- munication channels IEEE Journal of Oceanic Engineering 38 (4),

[84] Walker, D (2000) Experimentally motivated model for low grazing angle radar doppler spectra of the sea surface IEE Proceedings-Radar, Sonar and Naviga- tion

[85] Watts, S., L Rosenberg, S Bocquet, and M Ritchie (2016) Doppler spectra of medium grazing angle sea clutter; part 1: characterisation Radar, Sonar Navigation,

[86] H Bolcskei, "MIMO-OFDM Wireless Systems: Basics, Perspectives, and Challenges," IEEE Wireless Communication, August 2006.

[87] Ming Jiang and Lajos Hanzo, “Multiuser MIMO-OFDM for Next-Generation

Wireless Systems”, Proceedings of the IEEE, Vol 95, No.7, July 2007.

[88] Helmut Bolckei ETH Zurich, “MIMO-OFDM Wireless Systems: Basics, Persectives and Challenges”, IEEE Wireless Communications, August 2006.

[89] “MIMO-OFDM Wireless Communications with Matlab, Yong Soo Cho”, Jaekwon

Kim, Won Young Yang, Chung G.Kang, IEEE Press, John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd,2018.

[90] S Azeez, B Das, “Performance Analysis of Underwater Acoustic Communication System with Massive MIMO-OFDM,” Evolution in Signal Processing and Telecommun Networks, vol 839 Springer, 2022, pp 315–324.

[91] S.S Ganesh, S Rajaprakash, “Study and Comparision of “MIMO-OFDM” Under Acoustic Communication Systems,” Lecture Notes in Networks and Systems, vol 351. Springer, Singapore, 2022.

[92] Li, Y.; Li, Y.; Chen, X.; Yu, J.; Yang, H.; Wang, L A New Underwater Acoustic Signal Denoising Technique Based on CEEMDAN, Mutual Information, Permutation Entropy, and Wavelet Threshold Denoising Entropy 2018, 20, 563. https://doi.org/10.3390/e20080563.

[93] Chang, S.; Li, Y.; He, Y.; Wang, H Target Localization in Underwater Acoustic Sensor Networks Using RSS Measurements Appl Sci 2018, 8, 225. https://doi.org/10.3390/app8020225.

[94] Yang, H.; Shen, S.; Yao, X.; Sheng, M.; Wang, C Competitive Deep-Belief Networks for Underwater Acoustic Target Recognition Sensors 2018, 18, 952. https://doi.org/10.3390/s18040952.

[95] Muhammed, D.; Anisi, M.H.; Zareei, M.; Vargas-Rosales, C.; Khan, A Game Theory- Based Cooperation for Underwater Acoustic Sensor Networks: Taxonomy, Review, Research Challenges and Directions Sensors 2018, 18, 425. https://doi.org/10.3390/s18020425.

[96] Wang, X.; Liu, A.; Zhang, Y.; Xue, F Underwater Acoustic Target Recognition: A Combination of Multi-Dimensional Fusion Features and Modified Deep Neural Network Remote Sens 2019, 11, 1888 https://doi.org/10.3390/rs11161888.

[97] S H Park, P D Mitchell and D Grace, "Reinforcement Learning Based MAC Protocol (UW-ALOHA-Q) for Underwater Acoustic Sensor Networks", IEEE Access, vol 7, pp 165531-165542, 2019.

[98] T Polonelli, D Brunelli and L Benini, "Slotted ALOHA overlay on lorawan: a distributed synchronization approach", Proceedings of the 16th IEEE International

Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC 2018), pp 1-7, 2018.

[99] E Khatter and D Ibrahim, "Proposed ST-Slotted-CS-ALOHA Protocol for Time Saving and Collision Avoidance", ISeCure-The ISC International Journal of Information

[100] E Hemalatha, M Dhamodaran and E Punarselvam, "Robust Data Collection with Multiple Sink Zone in 3-D Underwater Sensor Networks", International Journal on

Applications in Basic and Applied Sciences, vol 5, no 1, pp 8-14, December 2019.