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 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.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.

G IỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Trong những năm gần đây, thông tin dưới nước đã trở thành một lĩnh vực quan trọng trong nhiều ngành, bao gồm thám hiểm đại dương, quan trắc địa hình dưới 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 thu hút sự chú ý của nhiều nhà nghiên cứu đối với lĩnh vực này.

Trong môi trường dưới nước, tín hiệu sóng điện từ bị giới hạn về tốc độ và khoảng cách do sự hấp thụ và suy hao nhanh chóng Ngược lại, tín hiệu sóng âm có ưu điểm vượt trội vì ít bị suy hao trong nước, do đó, việc sử dụng sóng âm để truyền thông tin dưới nước trở thành phương pháp ưu tiên hàng đầu Kết hợp với các công nghệ tiên tiến, phương pháp này hứa hẹn mang lại hiệu quả cao trong truyền thông dưới nước.

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

Trong lĩnh vực truyền thông dưới nước, có nhiều kỹ thuật như ASK, FSK, M_PAM, M_QAM, OFDM và SC-FDMA được áp dụng Kỹ thuật điều chế phân chia theo tần số trực giao (OFDM) nổi bật với hiệu quả sử dụng phổ cao, rất phù hợp với băng thông hạn hẹp của kênh truyền dưới nước Hơn nữa, OFDM còn có khả năng chống giao thoa đa đường tốt Do đó, luận án sẽ tập trung nghiên cứu việc ứng 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 bên phát trong môi trường nhiễu cao như dưới nước là một thách thức lớn.

Hai công nghệ quan trọng cần được giải quyết là ảnh hưởng của dịch chuyển tương đối giữa bên phát và bên thu, dẫn đến hiệu ứng Doppler Hiện tượng này gây ra sự sai lệch giữa tần số phát và tần số thu, tạo ra nhiễu liên sóng mang (ICI), ảnh hưởng lớn đến chất lượng tín hiệu thu.

Hệ thống thông tin dưới nước bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố môi trường, dẫn đến chất lượng tín hiệu thu thấp và tỷ lệ lỗi SER cao Việc nghiên cứu các biện pháp nâng cao chất lượng tín hiệu là cần thiết Chương 4 của luận án sẽ đề xuất tận dụng các yếu tố bất lợi trong truyền thông như chuyển động giữa phát và thu, cũng như sóng gió, để xây dựng hệ thống truyền thông sử 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 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 và đề xuất mới nhằm bù dịch tần Doppler cho hệ thống thông tin dưới nước sử dụng kỹ thuật OFDM là một lĩnh vực quan trọng Việc này không chỉ cải thiện hiệu suất truyền thông mà còn tối ưu hóa khả năng xử lý tín hiệu trong môi trường nước.

Để nâng cao chất lượng tín hiệu thủy âm, cần áp dụng các phương pháp cải thiện thông qua đặc tính phân tập không gian-thời gian Điều này cho phép hệ thống sử dụng một cặp anten thu-phát nhưng vẫn đạt hiệu quả tương đương như một hệ thống đa 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 phương pháp Schmidl, Park, Minn và Seung Tuy nhiên, những phương pháp này không phù hợp với tiêu chí truyền tin dưới nước do yêu cầu tiết kiệm băng thông Hơn nữa, đặc điểm của sóng âm khác với sóng vô tuyến, dẫn đến hiệu quả thấp khi áp dụng các phương pháp trên cho truyền tín hiệu dưới nước.

Việc truyền tin dưới nước gặp nhiều khó khăn do tốc độ truyền sóng âm chậm (1,5 km/s), dẫn đến ảnh hưởng lớn từ dịch tần Doppler khi có chuyển động tương đối giữa bên phát và thu, làm giảm chất lượng tín hiệu OFDM Nhiều nghiên cứu đã tập trung vào việc bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM Các phương pháp này thường tính toán độ dịch tần số Doppler sau khi đồng bộ Tuy nhiên, trong trường hợp 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 trên so sánh chuỗi tín hiệu không còn chính xác.

Các phương pháp bù dịch tần Doppler hiện nay vẫn sử dụng chuỗi ký tự để thêm vào đầu các khung, dẫn đến hiệu quả tiết kiệm băng thông không cao Quá trình bù dịch tần Doppler được thực hiện qua 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 Tiếp theo, ở bước đồng bộ tinh, các thuật toán sẽ được áp dụng để tính toán chính xác tần số Doppler và sử dụng ma trận ICI để khử nhiễu liên kênh trước khi giải mã tín hiệu Tuy nhiên, việc áp dụng hai bước tính toán này làm cho quá trình trở nên phức tạp và không hiệu quả khi tần số Doppler thay đổi nhanh chóng.

Vấn đề trong truyền thông dưới nước là tín hiệu thường bị sai và có chất lượng thấp do ảnh hưởng của nhiễu và dịch tần Doppler, dẫn đến tỷ lệ lỗi tín hiệu SER cao Để cải thiện chất lượng tín hiệu, các hệ thống vô tuyến thường sử dụng nhiều anten thu để khai thác tính phân tập không gian Tuy nhiên, việc áp dụng công nghệ MIMO làm cho thiết bị trở nên cồng kềnh và khó di chuyển trong môi trường dưới nước Do đó, mục tiêu của luận án là tìm ra giải pháp sử dụng hệ thống một thu - một phát (SISO) nhưng vẫn tận dụng được tính phân tập không gian-thời gian của tín hiệu như trong hệ thống MIMO.

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 đƣợc băng thông đồng thời xử lý dễ dàng hơn

Việc xác định tần số Doppler một cách gần chính xác ngay từ bước đồng bộ thô cho phép trong 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, sử dụng tần số sóng mang tín hiệu dẫn đường (Carrier Frequency Pilot-CFP) để tính toán và bù dịch tần Doppler Phương pháp này đáp ứng các tiêu chí hiệu quả và chính xác trong việc xử lý tín hiệu.

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

M ỤC 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 đƣợc băng thông đồng thời xử lý dễ dàng hơn

Việc xác định tần số Doppler một cách gần chính xác ngay từ bước đồng bộ thô cho phép ở 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, sử dụng tần số sóng mang tín hiệu dẫn đường (Carrier Frequency Pilot-CFP) để tính toán và bù dịch tần Doppler, nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu suất trong các ứng dụng liên quan.

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, đồng thời đáp ứng hiệu quả với sự biến đổi nhanh chóng của hệ thống.

Đề xuất mô hình hệ thống sử dụng một cặp anten thu-phát, đồng thời khai thác đặc tính phân tập không gian-thời gian của hệ thống MIMO Mô hình này đáp ứng các tiêu chí hiệu suất và tối ưu hóa trong truyền dẫn dữ liệu.

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

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

Đ ỐI TƢỢNG NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu mô hình truyền thông tin dưới nước sử dụng kỹ thuật điều chế OFDM

Thuật toán đồng bộ thời gian sử dụng khoảng bảo vệ GI

Thuật toán bù dịch tần Doppler sử dụng chuỗi hình sin và thuật toán xoay pha tín hiệu

The algorithm for frequency compensation utilizes Carrier Frequency Pilot (CFP) and employs Direct Decoder techniques combined with CFP for underwater communication systems using OFDM.

Giải pháp hệ thống được đề xuất sử dụng một cặp anten thu-phát, đồng thời tận dụng đặc tính phân tập không gian-thời gian của hệ thống MIMO nhằm nâng cao chất lượng tín hiệu.

P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu lý thuyết và làm thực nghiệm, từ các kết quả thực nghiệm đƣa 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.

N HỮNG 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 thực nghiệm có sự khác biệt so với nghiên cứu mô phỏng bằng mô hình kênh, do thực nghiệm chỉ có thể thực hiện trong một số hạn chế nhất định, thường chỉ từ một đến vài lần.

Bên thu và bên phát đƣợc 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, cũng như bù dịch tần Doppler.

Các 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 hỗ trợ truyền thông tin trong điều kiện biến đổi nhanh của tần số Doppler.

 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, và thuật toán bù dịch tần Doppler, từ đó nâng cao chất lượng tín hiệu trong thông tin dưới nước.

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

C ÁC ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN

Luận án có các đóng góp mới nhƣ sau:

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

Tác giả đề xuất một phương pháp bù dịch tần Doppler hiệu quả hơn bằng cách sử dụng chuỗi tín hiệu hình sin, nhằm tối ưu hóa việc sử dụng phổ và đơn giản hóa quy trình xử lý tín hiệu Ngoài ra, phương pháp bù dịch tần Doppler này không cần sử dụng các ký tự đặc biệt mà 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 nhằm giải mã trực tiếp bằng cách sử dụng Công nghệ CFP để bù dịch tần Doppler cho các hệ thống dưới nước.

Cải thiện chất lượng tín hiệu thủy âm bằng cách sử dụng đặc tính phân tập không gian-thời gian của hệ thống MIMO là một phương pháp hiệu quả Phương pháp này truyền tín hiệu thủy âm từ một 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 sự phân tập về thời gian, cùng với sự dịch chuyển tương đối giữa bên phát và bên thu, góp phần tạo nên phân tập không gian cho hệ thống Để tối ưu hóa quá trình giải mã tín hiệu, đề xuất thuật toán lựa chọn tín hiệu thu sử dụng thuật toán giải mã tối ưu cho N khung tín hiệu OFDM nhận được, từ đó nâng cao hiệu quả truyền tin.

B Ố CỤC CỦA LUẬN ÁN

G IỚI 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 khác nhau của cuộc sống Khác với các hệ thống truyền thông trên mặt đất, thông tin thủy âm có nhiều điểm khác biệt do đặc thù của môi trường dưới 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 đƣợc cái nhìn tổng quan về hệ thống.

Đ ẶC 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 riêng biệt so với các hệ thống truyền thông trên cạn.

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, nghiên cứu tập trung vào đồng bộ hệ thống, bù dịch tần Doppler, loại bỏ nhiễu ISI và ICI, cùng với giải mã và cải thiện chất lượng tín hiệu là mục tiêu chính của luận án.

H Ệ THỐNG TRUYỀN THÔNG TIN DƯỚI NƯỚC

Quá trình truyền sóng âm dưới nước chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố quan trọng, bao gồm môi trường xung quanh, tính đa đường của sóng, mức độ suy hao, nhiễu từ môi trường và hiệu ứng Doppler Những yếu tố này đóng vai trò quyết định trong việc xác định cách sóng âm lan truyền và tương tác với các vật thể trong 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 lƣợng >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 ký tự ISI (Inter-Symbol Interference) và hiện tượng Fading của kênh trong miền tần số Sự xuất hiện của đa đường dẫn đến sự khác biệt về khoảng thời gian trễ của các tín hiệu khi chúng đến 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 môi trường trên cạn, chịu ảnh hưởng bởi phản xạ âm thanh tại bề mặt, đáy và các vật thể, cũng như khúc xạ âm thanh Mỗi đường truyền âm thanh có những đặc trưng 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 cụ thể.

1.3.3 Suy hao trong môi trường nước

Khi sóng âm truyền trong môi trường nước, tín hiệu 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 và phạm vi truyền tín hiệu.

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 xung quanh luôn hiện hữu và có nguồn gốc từ sự bất ổn định, sóng vỗ, mưa, và chuyển động của tàu thuyền, không phải là nhiễu trắng mà được xấp xỉ bằng nhiều Gauss Ngược lại, nhiễu tại vị trí cụ thể thường chứa nhiều thành phần không phải nhiễu Gauss, tạo nên đặc thù cho từng địa điểm.

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 này tỉ lệ thuận với tỉ số giữa a và v.

Vận tốc âm thanh trong nước (c) là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu ứng Doppler, đặc biệt khi so sánh với vận tốc sóng điện từ trên không trung Các thiết bị tự động dưới nước thường di chuyển với tốc độ vài m/s, và ngay cả khi không có chuyển động chủ động, các yếu tố như sóng và thủy triều vẫn gây ra sự trôi dạt, 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 khắc phục vấn đề này, tương tự như các hệ thống vô tuyến dẫn qua vệ tinh Sự méo tín hiệu do chuyển động của thiết bị cũng 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 giữa nguồn thu và phát là 160 km/h, giá trị a là 1.5 × 10⁻⁷, cho thấy hiệu ứng Doppler có thể bỏ qua và 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 là 3 × 10⁻⁴ Khi độ dịch chuyển tăng lên vài m/s, giá trị a lên tới 10⁻³, điều này khiến ảnh hưởng của méo tín hiệu trở nên quan trọng và không thể bỏ qua.

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

Gần đây, việc phát hiện tín hiệu đa đường không liên tục, tức là những tín hiệu đến cách biệt nhau, đã mang lại sự cải thiện đáng kể cho hiệu năng của hệ thống đơn sóng.

Nghiên cứu gần đây đã đạt được những kết quả đáng kể trong việc đánh giá cải thiện kênh thông tin thủy âm, đặc biệt là trong lĩnh vực 12 mang và đa sóng mang.

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

Môi trường dưới nước có tính chất phức tạp, khiến 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 sâu hơn, nhằm phát triển các biện pháp kỹ thuật mới 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 OFDM, hay điều chế đa sóng mang trực giao, đã được áp dụng trong nhiều nghiên cứu trước đây.

Luận án sẽ giới thiệu về kỹ thuật OFDM và mô hình hệ thống OFDM, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về công nghệ này và ứng dụng của nó trong lĩnh vực truyền thông dưới nước.

1.4.1 Giới thiệu kỹ thuật OFDM

OFDM, viết tắt của kỹ thuật ghép kênh phân chia theo tần số trực giao, là sự kết hợp giữa mã hóa và ghép kênh Trong OFDM, chuỗi dữ liệu đầu vào có 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 đồng thời qua kênh truyền Quá trình thu tín hiệu được thực hiện ngược lại để tái tạo dữ liệu ban đầu.

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

Việc áp dụng 13 chế độ chồng lấn lên nhau giúp tách biệt từng thành phần tại phía thu, từ đó nâng cao hiệu quả sử dụng băng tần và giảm thiểu nhiễu giữa các sóng lân cận (ICI - Inter-carrier Interference) Điều này được thể hiện rõ qua phổ tín hiệu OFDM so với tín hiệu 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 tốc độ thấp, dẫn đến tốc độ ký hiệu của các chuỗi con giảm mạnh 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 làm 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, các sóng mang con có tính trực giao, cho phép chúng chồng lấp mà không gây ra xuyên nhiễu, giúp bên thu dễ dàng khôi phục thông tin ban đầu Khi tính trực giao bị mất, các tín hiệu sẽ bị nhiễu lẫn nhau, làm cho quá trình khôi phục thông tin trở nên khó khăn Một tập hợp tín hiệu được gọi là trực giao từng đôi một khi bất kỳ hai tín hiệu nào trong tập đó thỏa mãn điều kiện nhất định.

S i (1.1) với S * (t) là ký hiệu của liên hợp phức S(t) T s là chu kỳ ký hiệu K là hằng số.Tập N sóng mang phụ trong kỹ thuật OFDM có biểu thức: k S sin(2 k ) 0 f (t) T

Các sóng mang này có tần số cách đều nhau một khoảng

F  1 và trực giao từng đôi 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 được gọi là độc lập tuyến tính, với phổ của mỗi sóng mang phụ có dạng hàm sin(x) trong miền tần số Mỗi ký hiệu trong miền thời gian được giới hạn bằng một xung chữ nhật, tạo ra 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 Do đó, đỉnh của sóng mang này tương ứng với vị trí null của các sóng mang khác, giúp chúng 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, các ký tự đến máy thu qua nhiều đường khác nhau và với khoảng thời gian không đồng nhất Sự mở rộng chu kỳ ký tự dẫn đến hiện tượng chồng lấn giữa ký tự hiện tại và ký tự trước đó, gây ra nhiễu liên ký tự (ISI) Trong hệ thống OFDM, ISI chủ yếu đề cập đến nhiễu giữa các ký tự OFDM với nhau.

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 với nhau, nghĩa là tại tần số cực đại của mỗi sóng mang, phổ của các sóng mang khác bằng không Bên thu sẽ lấy mẫu dữ liệu từ các sóng mang riêng lẻ tại điểm cực đại và điều chế chúng để giảm thiểu nhiễu từ các sóng mang khác Nhiễu giữa các ký tự trên sóng mang kề nhau được gọi là nhiễu xuyên kênh (ICI).

Tính chất trực giao của sóng mang có thể được quan sát 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 một sóng mang không bằng không tại tần số trung tâm của sóng mang còn lại Theo giản đồ miền thời gian, sóng sin không được dài hơn một số nguyên lần lặp của khoảng FFT.

Hình 1.5 Phổ của bốn sóng mang không trực giao

S Ử DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU CHẾ KHÁC TƯƠNG ĐƯƠNG KỸ THUẬT OFDM

Trong lĩnh vực truyền thông dưới nước, công nghệ OFDM được ứng dụng nhờ khả năng sử dụng băng tần hiệu quả và chống nhiễu đa đường tốt Tuy nhiên, OFDM gặp phải nhược điểm là PAPR cao, ảnh hưởng đến hiệu suất của bộ khuếch đại công suất và giảm khoảng cách truyền tin Để giảm PAPR, kỹ thuật SC-FDMA trở thành một giải pháp đáng chú ý, đồng thời cũng được áp dụng trong mạng thông tin di động LTE - 4G Mặc dù đã có một số nghiên cứu so sánh giữa OFDMA và SC-FDMA, kết quả vẫn chưa rõ ràng và chưa được kiểm chứng thực nghiệm trong môi trường dưới nước với nhiều loại nhiễu khác nhau Hơn nữa, việc chuẩn hóa OFDMA và SC-FDMA trong thông tin thủy âm vẫn chưa được thực hiện như trong các hệ thống LTE Do đó, trong luận án này, tác giả tiến hành so sánh giữa hệ thống OFDMA và SC-FDMA trong việc truyền dẫn thông tin, với kết quả được kiểm chứng qua mô phỏng và thực nghiệm trên kênh thủy âm.

1.5.2 Mô hình so sánh OFDMA và SC-FDMA

Sơ đồ hệ thống OFDMA và SC-FDMA được mô tả như hình dưới đây:

Hình 1.10 Sơ đồ so sánh hệ thống sử dụng kỹ thuật OFDMA và SC-FDMA [5] Giải thích chức năng các khối trong mô hình hệ thống:

(1): Khối biến đổi từ nối tiếp sang song song

(3): Khối biến đổi Fourier rời rạc

(4): Khối sắp xếp các sóng mang con

(5): Khối biến đổi Fourier rời rạc ngƣợc

(6): Khối biến đổi từ song song sang nối tiếp

(7): Khối chèn pilot và các ký tự đặc biệt

(13): Khối loại bỏ pilot và các ký tự đặc biệt

(14): Khối biến đổi từ nối tiếp sang song song

(15): Khối biến đổi Fourier rời rạc

(16): Khối giải sắp xếp và cân bằng các sóng mang con

(17): Khối biến đổi Fourier rời rạc ngƣợc

(18): Khối giải điều chế M-QAM

(19): Khối biến đổi từ song song sang nối tiếp

Hệ thống hoạt động bằng cách chuyển đổi dòng bit dữ liệu đầu vào thành M dòng bit song song thông qua bộ biến đổi nối tiếp Sau đó, các dòng bit này được đưa vào khối điều chế M-QAM, và đầu ra của khối điều chế M-QAM là tín hiệu.

S=[S 0 S 1 … S M-1 ] (1.4) Đối với trường hợp điều chế SC-FDMA thì tín hiệu S sẽ được đưa đến khối biến đổi FFT, đầu ra khối FFT là tín hiệu:

Trong quá trình điều chế OFDM, không có khối biến đổi FFT, dẫn đến tín hiệu X = S Để truyền tín hiệu chỉ gồm các giá trị thực sau khi thực hiện biến đổi IFFT, kỹ thuật ánh xạ đặc biệt được sử dụng để sắp xếp tín hiệu lên sóng mang Ở đầu vào của khối ánh xạ có M phần tử X, và khối ánh xạ sẽ sắp xếp các tín hiệu này lên các sóng mang OFDM tại dải tần số mong muốn, được tính toán dựa trên tần số lấy mẫu Kết quả đầu ra của khối ánh xạ là N FFT tín hiệu.

Giá trị cụ thể của Y đƣợc lấy từ X và các số 0 đại diện cho các sóng mang zeros nhƣ sau:

Tín hiệu Y sau khối ánh xạ đƣợc đƣa qua khối biến đổi IFFT sẽ cho N FFT kết quả đầu ra gồm toàn số thực

Tín hiệu được chuyển đổi từ dạng song song sang nối tiếp và đưa qua khối chèn khoảng bảo vệ nhằm chống nhiễu ISI, sau đó trải qua biến đổi số tương tự (DAC) để phát ra tín hiệu sóng âm qua transducer Tại sơ đồ thu, tín hiệu nhận qua Hydrophone sẽ được giải mã bằng OFDMA hoặc SC-FDMA, tùy thuộc vào loại tín hiệu phát.

Trong mô phỏng tính tỷ lệ lỗi tín hiệu (SER), kênh truyền dưới nước được xây dựng theo mô hình Rayleigh Nhiễu trắng và nhiễu màu sẽ được thêm vào tín hiệu để mô phỏng thực tế Để đảm bảo công suất giữa hai hệ thống là đồng nhất, tại khối FFT trong SC-FDMA, tín hiệu sẽ được chia cho 1/N FFT khi phát và nhân với N FFT khi thu Để ước lượng kênh truyền, mẫu Pilot sẽ được áp dụng.

Để tính toán giá trị kênh truyền trong mô hình chèn pilot, kỹ thuật ước lượng kênh sử dụng phương pháp LS (Least Square) và nội suy bằng bộ lọc cosin nâng với hàm đặc tuyến (sinx/x).

Kết quả mô phỏng được thực hiện cho hai trường hợp kênh: kênh Gauss và kênh Rayleigh Thông số mô phỏng bao gồm độ dài N FFT = 2048 và khoảng bảo vệ.

BER for BPSK using OFDM and SC-FDMA in a 10-tap Rayleigh channel

Rayleigh-Theory Rayleigh-Simulation SC-FDMA

Hình 1.12 Kết quả mô phỏng và lý thuyết trong trường hợp điều chế BPSK,

N FFT 48, GI24, với kênh Rayleigh nTap

Nhận xét: Với cùng một giá trị SNR thấp, điều chế SC-FDMA cho chất lƣợng tín hiệu không tốt bằng hệ thống OFDMA

Kết quả trong trường hợp có cắt bỏ PAPR

Hình1.13 Dạng tín hiệu OFDM và SC-FDMA bị cắt đỉnh khi vượt ngưỡng

Hình 1.14 So sánh kết quả mô phỏng

Hệ thống được thử nghiệm tại Hồ Tiền, trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, với khoảng cách phát thu là 50m Tín hiệu phát ra đảm bảo công suất đồng nhất và vị trí của các transducer được giữ cố định Các thông số điều chế bao gồm N FFT 48, GI 24, và dải tần fmin.

KHz; fmax KHz, điều chế QPSK

Kết quả thực nghiệm cho thấy: SER của hệ thống OFDMA bằng 0.048 còn SER của hệ thống SC-FDMA là 0.103

Hệ thống truyền thông tin dưới nước áp dụng kỹ thuật điều chế OFDMA mang lại tỷ lệ lỗi ký tự sau khi giải mã thấp hơn so với hệ thống sử dụng kỹ thuật SC-FDMA.

Sau khi giải mã tín hiệu và ánh xạ tín hiệu lên các chòm sao điều chế, ta sẽ thu đƣợc các kết quả nhƣ sau:

Hình 1.15 a Chòm sao OFDMA thu được SER=0.048 b Chòm sao SC-FDMA SER=0.103

Việc truyền tin dưới nước bằng phương pháp OFDMA và SC-FDMA là khả thi, tuy nhiên SC-FDMA mặc dù có lợi thế về tỷ số PAPR nhưng vẫn cho chất lượng tín hiệu thu kém hơn so với OFDM trong các điều kiện truyền thông dưới nước Cả lý thuyết, mô phỏng và thực tế đều cho thấy rằng dù tín hiệu có cắt PAPR hay không, hệ thống SC-FDMA không đạt được hiệu suất tương đương với OFDM.

K ẾT LUẬN CHƯƠNG

Trong chương này, luận án đã phân tích chi tiết kỹ thuật OFDM, nêu rõ các ưu điểm và nhược điểm cũng như các vấn đề kỹ thuật ảnh hưởng đến chất lượng hệ thống Những lợi thế của kỹ thuật OFDM được áp dụng 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 on Information and Communications (JSTIC), ISSN 2525-2224, 2017.

ĐỒNG BỘ TÍN HIỆU CHO HỆ THỐNG OFDM TRUYỀN THÔNG

G IỚI THIỆU CHƯƠNG

Trong hệ thống thông tin số, ký tự được mã hóa và truyền qua các kênh có thể bị ảnh hưởng bởi nhiễu Tại phía thu, bộ giải điều chế thường giả định tần số sóng mang đã biết và thời khoảng ký tự cũng được xác định Tuy nhiên, do nhiễu kênh, các tham số này có thể không chính xác, dẫn đến cần thiết phải ước lượng và đồng bộ chúng Đồng bộ hóa là một vấn đề quan trọng trong hệ thống OFDM, nhưng hệ thống này dễ bị ảnh hưởng bởi lỗi đồng bộ, đặc biệt là 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, do khoảng cách giữa các sóng mang phụ thường nhỏ hơn nhiều so với tổng băng thông, việc đồng bộ tần số trở nên khó khăn hơn.

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 là phương pháp phổ biến nhất nhờ vào tính đơn giản và dễ thực hiện của nó.

ĐỒNG BỘ THỜI GIAN

Đồng bộ thời gian trong hệ thống OFDM có vai trò quan trọng trong việc 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 được phát qua kênh truyền sẽ được xác định, từ đó cho phép ước lượng kênh và khôi phục tín hiệu một cách chính xác Để thực hiện đồng bộ thời gian, phương pháp đơn giản nhất là sử dụng phép nhân tương quan tín hiệu, với điểm có giá trị tương quan lớn nhất xác định điểm bắt đầu của khoảng lặp (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 nghiên cứu, hiện nay có nhiều phương pháp đồng bộ thời gian phổ biến và được áp dụng rộng rãi Những phương pháp này đều sử dụng các ký hiệu huấn luyện được chèn vào đầu hoặc cuối mỗi khung dữ liệu Một trong số đó là phương pháp Schmidl.

Phương pháp Schmidl sử dụng một biểu tượng huấn luyện gồm hai nửa giống hệt nhau, mỗi nửa có chiều dài bằng nửa mẫu OFDM symbol, không bao gồm khoảng bảo vệ Biểu tượng này được đặt tại điểm bắt đầu của mỗi khung, tạo cấu trúc hiệu quả cho việc đồng bộ hóa.

Hình 2.2 Mô tả quá trình đồng bộ thời gian theo phương pháp Schmidl

Để xác định điểm bắt đầu của khung, chúng ta nhân tương quan mẫu giữa nửa đầu và nửa còn lại Việc tính tương quan được thực hiện bằng cách sử dụng hai cửa sổ trượt W1 và W2, mỗi cửa sổ có chiều dài L bằng chiều dài nửa mẫu symbol huấn luyện 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 nhược điểm này, chúng 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 đƣợc, n là điểm ứng với mẫu đầu tiên trong cửa sổ trƣợt 2L b Phương pháp Minn

Để cải thiện độ chính xác của phương pháp Schmidl, symbol huấn luyện trong phương pháp Minn được phân chia thành bốn khoảng Mẫu tín hiệu trên hai khoảng sau sẽ là đảo của các giá trị trong hai khoảng đầu.

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

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 Do đó, Park đã đề xuất một phương pháp sử dụng symbol huấn luyện với cấu trúc cụ thể để cải thiện độ chính xác.

Để xác định điểm bắt đầu của OFDM symbol, phương pháp này thực hiện tương tự như phương pháp Minn hay Schmidl, nhưng có sự khác biệt ở cấu trúc symbol 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, với L = N S / 4.

Khi đó, P n ( ) đƣợc xác định nhƣ sau:

Theo 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 dựa trên symbol huấn luyện đã cho kết quả rất chính xác, nhưng môi trường thủy âm với băng thông hạn chế khiến chúng không phù hợp cho kênh truyền dưới nước Việc chèn thêm symbol cấu trúc đặc biệt vào trước frame gây tốn băng thông hệ thống Để khắc phục nhược điểm 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, sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt hoặc Header, dẫn đến lãng phí băng thông cho việc gửi 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 Tốc độ truyền sóng âm chỉ đạt 1,5 km/s, chậm hơn nhiều so với 300,000 km/s của sóng vô tuyến trong chân không, dẫn đến băng thông truyền tín hiệu dưới nước rất hạn chế, chỉ từ vài kHz đến vài chục kHz Hơn nữa, sự suy hao và nhiễu từ các yếu tố như môi trường, sóng, gió và phương tiện giao thông đường thủy cũng làm giảm khoảng cách truyền tin, chỉ còn lại vài km.

Trong truyền thông dưới nước, nhiều kỹ thuật truyền tin như ASK, FSK và QAM đã được áp dụng từ lâu nhưng gặp hạn chế về tốc độ do khả năng điều chế nhiều mức kém Gần đây, công nghệ OFDM đã được ứng dụng nhờ vào hiệu quả sử dụng băng tần và khả năng chống nhiễu đa đường tốt Tuy nhiên, OFDM lại rất nhạy cảm với sai lệch tần số, do đó cần phải có sự đồng bộ chính xác để đảm bảo hiệu suất truyền tin.

Truyền tín hiệu dưới nước chịu ảnh hưởng mạnh mẽ từ nhiễu và tính chất không tuyến tính của bộ thu phát sóng âm, dẫn đến băng tần truyền dẫn bị ảnh hưởng bởi lựa chọn tần số Do băng thông hạn chế, cần giảm thiểu thông tin đầu dữ liệu Luận án đề xuất phương pháp đồng bộ sử dụng khoảng bảo vệ (GI) của tín hiệu OFDM để xác định điểm bắt đầu dữ liệu Phương pháp này cho phép xác định chính xác điểm bắt đầu của tín hiệu trong điều kiện nhiễu mạnh, đồng thời 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 tần số cao thường bị suy hao lớn, vì vậy tần số thấp khoảng vài chục kHz được sử dụng để truyền tín hiệu đi xa, với thực nghiệm thường áp dụng tần số từ 12-15 kHz Tại tần số này, tín hiệu có thể được điều chế 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 môi trường truyền thông tin dưới nước, việc sử dụng tần số sóng mang thấp, khoảng vài chục kHz, là phổ biến nhằm giảm thiểu sự mất mát và suy hao tín hiệu ở tần số cao.

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 biến đổi IFFT trở thành tín hiệu thực, trong khi phần ảo của tín hiệu sẽ bị triệt tiêu Nhờ đó, chúng ta có thể loại bỏ việc sử dụng bộ điều chế IQ Sơ đồ của hệ thống truyền tin dưới nước được thể hiện 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 đƣợc 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)

(14): Khối giải điều chế M-QAM

Chuỗi bit đầu vào được chuyển đổi qua khối S/P thành K tín hiệu ra song song, sau đó được điều chế tại khối M-QAM thành K ký hiệu phức Những ký hiệu này thể hiện thông tin được truyền tải.

S  S S S  , trong đó K (N1) / 2với N là độ dài FFT cũng là số sóng mang của hệ thống OFDM

Sau khi điều chế M-QAM, khối Zeros Insertion sẽ chèn ký tự “0” vào tín hiệu nhằm đảm bảo tín hiệu truyền đạt đúng băng tần thiết kế Quá trình này cũng chuyển đổi ký tự phức sang tín hiệu thực trước khi đưa vào khối IFFT Kỹ thuật sắp xếp này được mô tả chi tiết như sau:

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

Trong hệ thống, tần số hoạt động nằm trong khoảng từ 12 KHz đến 15 KHz với tần số lấy mẫu là 96 KHz Sau khi áp dụng kỹ thuật sắp xếp sóng mang, tín hiệu S được chuyển 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 sẽ được sao chép và dán vào đầu tín hiệu OFDM Tiếp theo, tín hiệu này 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 một khối đồng bộ thời gian, chứa thuật toán đồng bộ thời gian sẽ được trình bày chi tiết ở phần tiếp theo.

Hầu hết các phương pháp đồng bộ thời gian truyền thống sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt hoặc Header, như phương pháp của Schmidl và phương pháp của Park và Seung, gây ảnh hưởng đến hiệu suất băng thông Để khắc phục vấn đề này, luận án đề xuất một thuật toán đồng bộ thời gian cho thông tin liên lạc âm thanh dưới nước, áp dụng khoảng bảo vệ (GI) từ ký tự OFDM nhằm chống lại nhiễu ISI.

Thuật toán đồng bộ được mô tả như sau: cho x(n) là tín hiệu truyền qua kênh h(n) Tín hiệu thu được y(n) có thể được biểu diễn bằng công thức y(n) = h(n) * w(n) + n, trong đó w(n) là nhiễu.

Vị trí bắt đầu của tín hiệu OFDM được xác định thông qua việc tìm kiếm khoảng bảo vệ Thuật toán được đề xuất để phát hiện khoảng bảo vệ dựa trên tiêu chí MSE được mô tả chi tiết 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 y i( ) và y i( N)như sau:

        (2.15) Với i là chỉ số của mỗi kí tự OFDM, G là độ dài chuỗi bảo vệ GI, Llà độ dài của tín hiệu y n( )và N là độ dài FFT

Bước 2: Tính toán hàmQ i( ) như sau:

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 M i ( )  P i R i ( ) ( ):

Hệ thống được thực 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 23.4375Hz được nghiên cứu với sự hỗ trợ của transducer và hydrophone, kết hợp với mạch khuếch đại và máy tính có card âm thanh để xử lý tín hiệu Kết quả thu được sẽ được phân tích bằng phần mềm tại phòng thí nghiệm 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 đƣợc ta thấy nó có dạng chuẩn của phân bố Rayleigh

KẾT LUẬN CHƯƠNG

Đồng bộ thời gian trong hệ thống OFDM là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động Các thuật toán đồng bộ truyền thống thường dựa vào chuỗi symbol huấn luyện, tuy nhiên, chúng gây lãng phí băng thông và làm giảm tốc độ truyền dữ liệu 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 này vượt trội hơn so với các phương pháp hiện tại.

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 for OFDM-Based Underwater Acoustic Communication Systems, In 2016 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp131-134, 2016

PHƯƠNG PHÁP BÙ DỊCH TẦN DOPPLE CHO HỆ THỐNG

GIỚI THIỆU CHƯƠNG

Truyền tin dưới nước gặp khó khăn do tốc độ sóng âm chậm (1,5 km/s), cùng với chuyển động tương đối giữa bên phát và thu tạo ra hiệu ứng Doppler lớn, ảnh hưởng đến tín hiệu OFDM Do đó, việc nghiên cứu hiện tượng Doppler trong hệ thống OFDM là rất cần thiết.

ĐẶC ĐIỂM CỦA HIỆN TƢỢNG DOPPLER

Hiện tượng Doppler có ảnh hưởng hạn chế đến co giãn thời gian, ví dụ, với vận tốc 1 m/s chỉ tạo ra độ dịch tần 15 Hz và sai lệch 1 mẫu cho mỗi ký tự OFDM Một phương pháp bù dịch tần Doppler mới được đề xuất 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 Giai đoạn hai thực hiện bù dịch tần Doppler trước khi ước lượng kênh bằng ma trận ICI Để tăng độ chính xác trong ước lượng dịch tần, hệ thống sử dụng tín hiệu dẫn đường liên tục và giám sát biến đổi theo thời gian 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:

Trong hệ thống truyền tải dữ liệu, có tổng cộng (2N + 1) sóng mang phụ được sử dụng, 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, trong khi giả thiết có L đường truyền, mỗi đường truyền có độ lợi r_i và độ trễ τ_i Độ dịch tần Doppler cho tất cả các đường truyền là giống nhau và được xác định là Δt Tín hiệu thông dải thu được từ các đường truyền này sẽ được tính toán dựa trên các thông số trên.

  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 mó của các mẫu tín hiệu, được gọi là co giãn thời gian Một cách đơn giản để khắc phục vấn đề này là lấy mẫu lại các tín hiệu bị méo Tuy nhiên, hệ thống được đề xuất trong bài viết này áp dụng phương pháp khắc phục hiệu ứng Doppler ngay trong miền tần số.

Sau khi hạ tần, chúng ta thu đƣợc:

Trong đó: 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 chịu độ dịch tần khác nhau (Hz) tùy 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, vận tốc di chuyển tương đối 1 (m/s) gây ra độ dịch tần thông thường là 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 ứng 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 Do đó, 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 đa dạng, hệ thống đề xuất sử dụng tín hiệu mào đầu với 3 ký tự OFDM nhằm đồng bộ thô thời gian và tần số Hai ký tự X1 và X2 đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.

Số 46 được dùng để xác định điểm khởi đầu cho mỗi khung dữ liệu Hai cửa sổ trượt được áp dụng để tính toán độ tương quan giữa X1 và X2 ở 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 được dùng để 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 với hai ký tự X2 và X3.

(3.4) Ở phía máy thu, chúng ta đƣợc:

Sau khi bù một phần độ dịch tần, một tham số đƣợc dùng để ƣớc lƣợng phần nguyên của độ dịch tần, nó đƣợc tính nhƣ 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 tiện lợi trong giám sát độ dịch tần theo thời gian Tuy nhiên, cần lưu ý rằng độ dịch tần cực đại có thể được ước lượng bằng các phương pháp phù hợp.

Để nâng cao khả năng ước lượng độ dịch tần, hệ thống đề xuất có khả năng theo dõi sự biến đổi của phổ công suất trễ (PDP) theo thời gian Tuy nhiên, độ chính xác trong quá trình ước lượng tần số giảm sút do sự gián đoạn nghiêm trọng của các tín hiệu dẫn đường liên tục.

47 nhiễu liên kênh ICI Do vậy việc ước lượng thô độ dịch tần trước khi sử 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 được chèn liên tục cùng với dữ liệu thực, như minh họa trong Hình 3.2 Sai pha giữa hai tín hiệu dẫn đường cung cấp thông tin về độ dịch tần, được biểu thị qua các công thức liên quan.

(3.8) Ở đây, H(m, n) là hàm truyền đạt ƣớc lƣợng của kênh cho sóng mang phụ thứ m và cho ký tự thứ n, T GI là chiều dài khoảng bảo vệ

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

Do hiện tượng Doppler gây ra sự co giãn thời gian, phổ công suất trễ PDP sẽ bị dịch chuyển theo thời gian khi áp dụng một cửa sổ FFT cố định Hình 3.3 mô tả hiện tượng này, cho thấy độ dịch chuyển của PDP theo thời gian, từ đó chỉ ra sự co giãn thời gian và độ dịch tần tương ứng do hiện tượng Doppler.

Chiều dài ký tự OFDM, bao gồm cả khoảng bảo vệ, được ký hiệu là T sb, trong khi f c là tần số sóng mang Sau khi thực hiện bù tần số bằng cách 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 việc xoay ngược pha trước khi tiến hành giải điều chế FFT để bù cho các thành phần xoay pha và tần số thông thường Kết quả thu được sẽ được thể hiện như sau: (3.10)

Sau khi giải điều chế FFT, tín hiệu thu đƣợc ở sóng mang phụ thứ k:

I(k, l) đại diện cho nhiễu liên sóng mang từ sóng mang phụ thứ l tới sóng mang phụ thứ k, và nó không chỉ phụ thuộc vào tốc độ Doppler và khoảng cách (l – k) giữa hai sóng mang phụ mà còn vào vị trí của sóng mang thụ thứ l Các sóng mang phụ ở phần biên thường bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi nhiễu liên sóng mang (ICI) so với các sóng mang phụ ở phần trung tâm Do đó, giai đoạn thứ hai là bù dịch tần dựa trên vị trí các sóng mang bằng cách sử dụng ma trận ICI Giả thiết rằng tất cả các đường truyền đều có chung một độ dịch tần Doppler, điều này dẫn đến sự phân biệt rõ ràng giữa ảnh hưởng không đồng nhất của dịch tần Doppler và fading lựa chọn tần số, như được thể hiện trong biểu thức ma trận.

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, do việc truyền tin gặp khó khăn vì tốc độ sóng âm chậm (1,5 km/s) Sự chuyển động giữa bên phát và thu tạo ra dịch tần Doppler lớn, ảnh hưởng đến 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 Đặc điểm nổi bật của các phương pháp này là việc tính toán độ dịch tần số Doppler thường diễn ra sau khi đã đồng bộ.

Kỹ thuật đồng bộ tín hiệu hiện tại gặp khó khăn khi tín hiệu bị méo do nhiễu mạnh, dẫn đến việc so sánh chuỗi tín hiệu không chính xác Để cải thiện độ chính xác trong việc tính toán độ lệch tần Doppler, luận án đề xuất gắn thêm một tín hiệu sóng sin vào đuôi mỗi khung tín hiệu truyền đi, giúp tiết kiệm băng thông nhờ vào độ dài tín hiệu ngắn hơn Phương pháp này cho phép tính toán độ lệch tần Doppler trước khi đồng bộ tín hiệu, không cần xác định chính xác điểm bắt đầu của khung dữ liệu Điều này giúp xác định độ lệch tần số Doppler ngay từ bước đồng bộ thô, và ở bước đồng bộ tinh, chỉ cần điều chỉnh dựa trên sai lệch góc pha của tín hiệu Pilot Việc sử dụng sóng sin cũng phù hợp cho hệ thống có tốc độ di chuyển nhanh giữa phát và thu, cho phép thu tín hiệu ở tốc độ lớn hơn 2m/s, mặc dù điều kiện thực nghiệm có thể 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 Tín hiệu được điều chế trực tiếp tại băng tần cơ sở mà không cần điều chế IQ sau chuyển đổi từ số sang tương tự (DAC), khác với hệ thống truyền thông vô tuyến OFDM Kỹ thuật sắp xếp các sóng mang con được áp dụng 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 loại bỏ sự cần thiết của bộ điều chế IQ.

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

(5): Khối chèn khoảng bảo vệ GI

(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 sóng được mô tả 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 của tín hiệu OFDM Các dòng bít sau đó được chuyển đến khối điều chế M-QAM, và đầu ra của khối này là vector tín hiệu S = [S0, S1, , SK-1], trong đó K ≤ (N - 1) / 2, với N là tổng số sóng mang trong hệ thống OFDM.

Vector tín hiệu S được đưa qua khối chèn không (Zeros Insertion) để điều chỉnh tần số sóng mang mong muốn Do quá trình điều chế M-QAM và biến đổi IFFT tạo ra tín hiệu phức, tác giả áp dụng kỹ thuật sắp xếp tín hiệu đặc biệt nhằm đảm bảo rằng đầu ra sau biến đổi IFFT chỉ chứa các giá trị thực Việc sắp xếp tín hiệu S lên các sóng mang trong hệ thống OFDM được thể hiện như trong Hình 3.5.

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

Tác giả đã tiến hành truyền tín hiệu trong khoảng tần số từ 12kHz đến 15kHz, với tần số lấy mẫu là 96kHz Việc áp dụng kỹ thuật sắp xếp sóng mang như trong Hình 3.5 giúp tín hiệu đầu ra của khối IFFT chỉ chứa các giá trị thực.

53 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 S 0 và S K  1

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

Để bên thu xác định 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 việc gắn thêm một chuỗi tín hiệu hình sin vào đuôi 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, đảm bảo khả năng phát hiện chính xác độ dịch tần Doppler mà không gây lãng phí băng thông Với khung dữ liệu gồm 40 tín hiệu OFDM, phần tín hiệu sin chỉ chiếm khoảng 8% dung lượng hệ thống.

Quá trình đồng bộ tại phía thu được thực hiện 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 gắn vào cuối mỗi khung truyền Độ chính xác của việc tính toán này phụ thuộc vào độ dài của chuỗi tín hiệu hình sin Nếu độ dài chuỗi tín hiệu sin quá lớn, 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 độ dài của 3 tín hiệu OFDM.

Việc tính toán độ lệch tần Doppler chỉ mang tính tương đối trong bước đồng bộ ban đầu Để điều chỉnh chính xác độ lệch tần, cần 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 thu được sẽ được tính toán tương ứng với sóng mang dựa trên tín hiệu sin được phát đi và gắn vào cuối mỗi khung Tần số sóng mang tại máy thu sẽ được xác định theo chuỗi tín hiệu sin thông qua công thức (3.14).

Trong đó Z C (Zeros Cross) là số lần cắt không của tín hiệu thu đƣợc Độ lệch tần số lấy mẫu cần điều chỉnh đƣợc 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 đã sử dụng hàm nội suy cùng với chức năng lấy mẫu lại trong Matlab Sai lệch từ tần số Doppler không chính xác, quá trình làm tròn số, và ảnh hưởng của môi trường cùng với dao động sóng mặt nước sẽ được bù đắp trong phần đồng bộ tinh thông qua ước lượng kênh truyền.

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

Sau khi lấy mẫu lại tín hiệu thu được, tín hiệu yr(n) = Resample [y(n)] 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 OFDM symbol, bước đầu tiên là tính toán sai lệch lớn nhất giữa hai mẫu tín hiệu trong hai cửa sổ, theo phương trình đã nêu.

P HƯƠNG PHÁP BÙ DỊCH TẦN D OPPLER SỬ DỤNG TÍN HIỆU SÓNG MANG DẪN ĐƯỜNG (C ARRIER F REQUENCY P ILOT - CFP)

Trong chương này, luận án giới thiệu một phương pháp mới để bù tần số Doppler cho các hệ thống truyền thông âm thanh dưới nước dựa trên OFDM, không sử dụng tín hiệu mào đầu nhằm tiết kiệm băng thông Thay vào đó, sóng mang phụ trung tâm được sử dụng cho truyền dẫn pilot, gọi là tần số sóng mang dẫn đường (CFP), để phát hiện tần số Doppler Tại máy thu, hai bước đồng bộ được thực hiện: đồng bộ thô để ước lượng tần số Doppler và đồng bộ tinh sử dụng CFP để điều chỉnh ước lượng này Phương pháp này giúp giảm độ dài khung OFDM, tối ưu hóa băng thông hệ thống và theo dõi sự biến thiên nhanh của tần số Doppler trong kênh dưới nước Kết quả thử nghiệm trên kênh dưới nước thực tế với tốc độ chuyển động Rx 3m/s cho thấy tần số Doppler ước tính phù hợp với tính toán lý thuyết.

Khác với hệ thống OFDM không dây, tần số Doppler trong môi trường thủy âm có thể thay đổi do nhiều yếu tố, bao gồm chuyển động tương đối của các tranceivers, chuyển động của bề mặt nước và sự hỗn loạn của các thành phần dưới nước.

Tính trực giao của tín hiệu OFDM bị ảnh hưởng bởi nhiễu ICI trong hệ thống, do đó, cần bù đắp sự thay đổi tần số Doppler tại máy thu để giảm thiểu ICI Một số phương pháp bù trừ ICI cho UWC dựa trên OFDM đã được đề xuất, trong đó tính toán sự dịch chuyển Doppler sau khi đồng bộ hóa tần số Tuy nhiên, khi có sự thay đổi tần số Doppler lớn, kỹ thuật đồng bộ hóa hiện tại không đảm bảo độ tin cậy cao, dẫn đến ước lượng dịch chuyển tần số Doppler không chính xác Mục tiêu của tác giả là đề xuất phương pháp ước lượng tần số Doppler mà không dựa vào preamble hoặc tín hiệu postamble.

Trong phương pháp đề xuất, tần số Doppler được ước tính trước khi tín hiệu OFDM được đồng bộ, với sóng mang phụ dành riêng làm tần số tham chiếu, gọi là CFP CFP có công suất phát cao hơn so với các sóng mang phụ khác và được sử dụng để ước lượng kênh tần số Doppler Để bù đắp sự thay đổi tần số Doppler, tác giả đề xuất hai bước đồng bộ hóa tần số: đồng bộ hóa thô và đồng bộ hóa tinh Bước đồng bộ hóa thô dựa vào thông tin của CFP, trong khi bước đồng bộ hóa tinh điều chỉnh sự thay đổi tần số Doppler với độ chính xác cao hơn, dựa trên thông tin góc của tín hiệu pilot từ hai ký hiệu liên tiếp.

Phương pháp đề xuất không yêu cầu một khung dài để ước tính sự thay đổi tần số Doppler, khác với kỹ thuật trong [28] Thay vào đó, tần số Doppler có thể được ước tính chỉ trong hai ký hiệu OFDM liên tiếp.

Phương pháp đề xuất có thể được áp dụng hiệu quả cho các kênh thời gian biến đổi nhanh, nơi mà tốc độ chuyển động tương đối của các transceiver rất cao.

Phương pháp này đã cải thiện hiệu suất bằng cách tăng công suất phát trên CFP để ước lượng tần số Doppler, tuy nhiên, điều này cũng bộc lộ một nhược điểm trong nghiên cứu của nhóm.

Trong thực tế, sự chênh lệch công suất phát của tín hiệu OFDM với tín hiệu CFP là tăng khoảng 10% so với tín hiệu OFDM không sử dụng CFP

Hình 3.13 Hệ thống truyền dữ liệu số trên kênh truyền thủy âm bao gồm sơ đồ khối máy phát và máy thu

Giải thích chức năng các khối trong hệ thống:

(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

(13): Bộ lọc thông dải BPF

(14): Khối tính toán độ lệch tần Doppler

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

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

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

(21): Thực hiện việc khử nhiễu ICI trong miền thời gian của mỗi tín hiệu OFDM

(22): Biến đổi Fourier cho tín hiệu OFDM

(23): Tách các Pilot và ƣớc lƣợng kênh truyền

(24): Ƣớc lƣợng giá trị dữ liệu truyền đi

Nguyên lý hoạt động bắt đầu từ phía máy phát, nơi nguồn dữ liệu cần phát được chuyển đổi từ dạng nối tiếp sang dạng song song (S/P) Sau đó, dữ liệu này được đưa vào khối điều chế M-QAM, nơi nó kết hợp với tín hiệu Pilot và tín hiệu sóng mang dẫn đường (Carrier frequency pilot - CFP) từ khối tiếp theo Quá trình này giúp sắp xếp dữ liệu lên các sóng mang của hệ thống OFDM, đảm bảo hiệu suất truyền tải tối ưu.

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

Việc loại bỏ khoảng bảo vệ GI trong tín hiệu OFDM được thực hiện để tối ưu hóa hiệu suất Khối FFT tiến hành biến đổi Fourier thuận cho từng tín hiệu OFDM, trong khi khối Channel Estimation tính toán độ lệch pha giữa hai CFP của các tín hiệu OFDM liên tiếp Tiếp theo, khối (22) xác định độ lệch thời gian lấy mẫu cần điều chỉnh, và khối (21) thực hiện tính toán lại các mẫu tín hiệu trong miền thời gian Sau đó, khối (22) tiếp tục thực hiện biến đổi Fourier cho tín hiệu OFDM, trong khi khối (23) tách các Pilot và ước lượng kênh truyền Cuối cùng, khối (24) ước lượng giá trị dữ liệu truyền đi, và khối (25) thực hiện giải điều chế M-QAM để khôi phục dữ liệu ban đầu.

Bài báo [25] mô tả quy trình tính toán và bù dịch tần Doppler qua hai bước: đồng bộ thô và đồng bộ tinh Trong bước đồng bộ thô, phần nguyên của độ dịch tần Doppler được xác định từ các tín hiệu gắn thêm vào đầu khung X1, X2, X3, sau đó tín hiệu OFDM được quay pha lần đầu để triệt tiêu độ dịch tần này Tiếp theo, ở bước đồng bộ tinh, độ lệch tần Doppler được tính toán dựa trên các pilot liên tục trong miền tần số, đồng thời việc loại bỏ nhiễu ICI được thực hiện trong miền tần số thông qua ma trận khử nhiễu có kích thước N×N.

Bài báo [26] trình bày quy trình bù dịch tần Doppler cho hệ thống OFDM qua hai bước Trong bước đồng bộ thô, độ dịch tần Doppler được tính toán dựa trên các tín hiệu gắn trước (preamble) và sau (postamble) mỗi khung tín hiệu OFDM, sau đó tín hiệu sẽ được lấy mẫu lại Tiếp theo, trong bước đồng bộ tinh, độ dịch tần dư (CFO) sẽ được tính toán để hoàn thiện quá trình bù dịch tần.

65 trên các sóng mang “không” và ICI sẽ đƣợc loại bỏ thông qua phép nhân ma trận trong miền tần số

Các phương pháp truyền dữ liệu hiện tại thường yêu cầu thêm thông tin vào đầu hoặc cuối khung dữ liệu, dẫn đến giảm hiệu quả băng thông và tiêu tốn năng lượng phát tín hiệu Việc bù Doppler trong các phương pháp này thường được thực hiện sau khi đồng bộ tín hiệu, làm khó khăn trong việc xác định chính xác điểm bắt đầu của dữ liệu, đặc biệt khi kênh truyền bị ảnh hưởng lớn bởi dịch tần Doppler Phương pháp mới được đề xuất không cần thêm thông tin vào khung dữ liệu mà sử dụng sóng mang của hệ thống OFDM làm tín hiệu dẫn đường sóng mang (Carrier Frequency Pilot - CFP) CFP không chỉ tăng công suất phát vượt mức trung bình của tín hiệu OFDM mà còn đảm nhận hai chức năng: làm Pilot cho hệ thống và giúp bên thu tính toán độ dịch tần số Doppler Tuy nhiên, nhược điểm của phương pháp này là làm tăng công suất phát tín hiệu Tỷ lệ phần trăm mức công suất tăng thêm của tín hiệu sẽ được tính toán.

Mức công suất tăng thêm của CFP

Mức công suất trung bình (Av)

Hình 3.14 Phổ công suất trung bình tín hiệu

-P CFP là công suất phát của tín hiệu OFDM có gắn CFP

-P là công suất phát của tín hiệu OFDM không có CFP

-A c là biên độ của CFP

-K là tổng số sóng mang dữ liệu của hệ thống OFDM

-M là số mức điều chế

Trong trường hợp của phương pháp đề xuất sử dụng băng thông 20-28Khz với A c =6 thì

3.4.3 Mô tả chi tiết phương pháp thực hiện Điểm mới thứ nhất của phương pháp là đề xuất sử dụng một sóng mang trong hệ thống OFDM thành song mang dẫn đường CFP Mức biên độ cụ thể của CFP ký hiệu là

A c phải lớn hơn mức biên độ trung bình của tín hiệu OFDM:

-Tần số của sóng mang dẫn đường CFP ký hiệu là F c được tính:

Khoảng cách giữa hai sóng mang trong hệ thống OFDM được xác định bởi công thức F c F(c1) Trong đó, F đại diện cho khoảng cách giữa hai sóng mang, và c là chỉ số sóng mang tương ứng với CFP.

Với f s là tần số lấy mẫu của tín hiệu, N là độ dài dùng để biến đổi Fourier cho tín hiệu

OFDM N cũng chính là tổng số sóng mang của hệ thống

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 cho 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 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 của phương pháp này là giảm thời gian tính toán của hệ thống, cho phép theo dõi nhanh chóng sự biến thiên của tần số Doppler và cải thiện khả năng đáp ứng 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:

(14): Ƣớc lƣợng độ dài các symbol

(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

3.5.3 Giải thích nguyên lý: Ở phía máy phát: Nguồn dữ liệu cần phát (Data input) đƣợc gửi đến bộ biến đổi nối tiếp ra song song (S/P) rồi đƣa 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 Pilot, được thiết kế đặc biệt để hoạt động tương tự như sóng mang dữ liệu trong các hệ thống thông tin như VSB Điều này giúp bên thu xác định chính xác tần số tín hiệu cần thu để xử lý Tín hiệu sau đó được chuyển đến khối Zeros Insertion để chèn không và sắp xếp nhằm tạo ra tín hiệu chỉ gồm các số thực sau khi thực hiện biến đổi Fourier ngược (IFFT) Khối GI chịu trách nhiệm chèn khoảng bảo vệ cho tín hiệu OFDM, trong khi khối P/S chuyển đổi tín hiệu từ dạng song song sang nối tiếp (P/S) trước khi đưa vào bộ biến đổi số tương tự (DAC) Tín hiệu tương tự ở đầu ra của DAC được gửi đến transducer phát Tại phía thu, tín hiệu từ transducer thu được đưa qua bộ biến đổi ADC để chuyển thành tín hiệu số, sau đó được lọc qua bộ lọc thông dải (BPF) để loại bỏ các tín hiệu không thuộc dải tần thông tin phát đi Tín hiệu đầu ra cuối cùng được đưa đến khối tiếp theo.

To calculate the Doppler shift, the system utilizes a method that is subsequently resampled in the Resampling block The Symbol Detection block is responsible for identifying the starting point of each OFDM signal.

Việc loại bỏ GI sẽ tạo điều kiện cho khối FFT thực hiện biến đổi Fourier thuận cho tín hiệu OFDM Khối ƣớc lượng kênh sẽ xác định độ lệch pha giữa hai CFP của các tín hiệu OFDM liên tiếp Tiếp theo, khối (19) thực hiện biến đổi Fourier thuận, trong khi khối (20) ước lượng tín hiệu OFDM đã truyền Khối (21) sẽ tách các pilot và ước lượng kênh truyền, và cuối cùng, khối (22) sẽ giải điều chế M-QAM để khôi phục dữ liệu ban đầu.

3.5.4 Mô tả chi tiết phương pháp thực hiện

Hệ thống thu thực hiện 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 đầu ra từ 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 đƣợc tín hiệu Y:

- Tần số tín hiệu thu được F r tương ứng với CFP được tính theo công thức:

Tần số lấy mẫu của tín hiệu được ký hiệu là f s Độ lệch tần Doppler trong quá trình đồng bộ thô được xác định dựa trên tần số thu F r theo một công thức cụ thể.

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

Dựa vào khoảng zero giữa hai khung liên tiếp, ta xác định điểm bắt đầu của mỗi khung dữ liệu qua khối () ở sơ đồ phía thu Từ đó, tổng độ dài các mẫu tín hiệu của mỗi khung OFDM ký hiệu, ký hiệu là L F, được tính toán như sau:

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

Tất cả các ký hiệu OFDM trong mỗi khung được phân tách dựa vào 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 v 0 1 v N ].

Các ký hiệu này sẽ được chuyển qua ma trận lấy mẫu lại G RS, từ đó ta có thể thu được kết quả: v' = G RS * v (3.40) Trong đó, G RS là ma trận lấy mẫu lại có kích thước N x N.

G RS đƣợc tạo từ ma trận G RS với cỡ N  ( N  2* L  1) Dòng thứ i của ma trận G RS là:

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

G RS đƣợc 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 trong miền thời gian:

(3.44)Sau khi lấy mẫu lại với chiều dài N, tín hiệu v ' sẽ đƣợc đƣa qua khối FFT và khối ƣớc lƣợng kênh để giải mã tín hiệu

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 đƣợc 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 đƣợc xử lý bởi phần mềm, đƣợc 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 f ) (ms) 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 với CFP để bù dịch tần Doppler mang lại nhiều ưu điểm nổi bật Phương pháp này 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.

Việc áp dụng phương pháp đề xuất đã nâng cao 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 tới 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 thể ứng dụng trong lĩnh vực thông tin cho tàu ngầm, người nhái và điều khiển robot tự hành dưới nước.

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), explores an innovative approach to mitigate Doppler effects in underwater communication systems using Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) The method leverages sinusoidal signal processing to enhance signal clarity and reliability, addressing the challenges posed by underwater environments This research contributes valuable insights into improving communication efficiency in aquatic settings, making it a significant advancement in the field.

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 presented a direct decoder method for Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) that incorporates carrier frequency pilots, specifically designed for underwater acoustic communication systems Their research was published in the Journal of Science and Technology on Information and Communications (JSTIC) in 2018, spanning pages 21 to 26, with the ISSN 2525-2224.

Nguyễn Quốc Khương (VN), Đỗ Đình Hưng (VN), Nguyễn Văn Đức (VN), “Phương pháp bù dịch tần Doppler”, Bằng Độc quyền sáng chế Số 20 32, theo Quyết định số:

78879/QĐ-SHTT, ngày :06/11/2018, Cục Sở hữu trí tuệ, Bộ Khoa học và Công nghệ.

TRUYỀN THÔNG DƯỚI NƯỚC SỬ DỤNG MÔ HÌNH SISO (

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 nhằm tăng cường hiệu quả sử dụng băng thông là rất cần thiết, do kênh thông tin dưới nước có băng tần hạn chế chỉ vài kHz MIMO giúp tối ưu hóa việc sử dụng băng tần, tương tự như cách hoạt động của các kênh sóng vô tuyến thông thường, nhưng thay vì sử dụng anten thu-phát cho tín hiệu sóng điện từ, hệ thống truyền thông dưới nước sử dụng transducer thu-phát cho sóng âm.

MÔ HÌNH HỆ THỐNG

Hình 4.1 Mô hình hệ thống MIMO

C AC KỸ THUẬT PHAN TẬP

Hệ thống gồm có N t anten phát và N r anten thu đƣợc biểu diễn theo mô hình rời rạc nhƣ sau:

Mô hình được biểu diễn dưới dạng: yh x n 0 (4.2) Với yC N r là tín hiệu nhận đƣợc từ N r chiều từ N r anten thu

N r n  C kí hiệu nhiễu Gausse trắng N(0, 2 )

Ma trận kênh truyền N N h thuộc C × chứa các hệ số phức h ij với kích thước N R × N T Mỗi hệ số h ij có biên độ và độ dịch pha ngẫu nhiên, biểu diễn độ lợi của kênh truyền từ anten phát j đến anten thu i.

4.3 Các kỹ thuật phân tập

Trong môi trường vô tuyến, kỹ thuật phân tập đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu ảnh hưởng của fading đa đường và nâng cao độ tin cậy của kênh truyền mà không cần tăng công suất phát hay 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 môi trường fading Do đó, việc kết hợp hợp lý các phiên bản khác nhau sẽ giúp giảm thiểu tác động của fading và cải thiện độ tin cậy của đường truyền.

Có nhiều phương pháp để thu được phân tập, bao gồm phân tập thời gian và phân tập tần số Trong một kênh với nhiều anten phát hoặc thu, chúng ta có phân tập không gian Do đó, phân tập là một kỹ thuật quan trọng và có thể áp dụng nhiều loại phân tập trong hệ thống vô tuyến.

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

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

Giả sử ta phát một từ mã x[x ,x , x ] 1 2 L chiều dài ký hiệu L và tín hiệu thu là: y l  h x l l  w l , l  1; 2; ; L (4.3)

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 đƣợc phát có xen và không xen

Trong Hình 4.2, các từ mã được truyền theo các ký hiệu liên tiếp và ghép xen Từ mã x2 sẽ bị triệt tiêu bởi fading nếu không sử dụng bộ ghép xen kênh Tuy nhiên, khi sử dụng bộ xen kênh, mỗi từ mã chỉ mất một ký tự, cho phép khôi phục lại từ 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 truyền tải cùng một lượng thông tin là rất quan trọng Cần phân chia các tần số để đảm bảo rằng chúng bị ảnh hưởng bởi fading một cách độc lập Khoảng cách giữa các tần số nên lớn hơn vài lần băng thông kết hợp, nhằm đảm bảo fading trên các tần số khác nhau không tương quan Kỹ thuật trải phổ đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.

Băng thông kết hợp của kênh nhỏ rất hiệu quả, nhưng khi băng thông kết hợp của kênh truyền lớn hơn băng thông trải phổ, trải trễ đa đường sẽ nhỏ hơn chu kỳ tín hiệu Trong tình huống này, trải phổ không còn hiệu quả trong việc cung cấp phân tập tần số Phân tập tần số có thể dẫn đến tổn hao hiệu suất băng thông, phụ 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 đƣợc 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 đƣợc 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 nhƣ 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 sử dụng một anten phát và nhiều anten thu, cho phép tín hiệu thu được biến đổi đáng kể qua nhiều chiều dài bước sóng trong môi trường đa đường Trong các kênh fading Rayleigh, xác suất lỗi bit (P e ) của QPSK thường cao Tuy nhiên, nếu bộ thu nhận được nhiều kênh fading độc lập với cùng một tín hiệu, thông tin từ mỗi đường dẫn có thể được kết hợp để giảm P e tại máy thu Ngoài ra, các kỹ thuật phân tập thu đơn giản hơn như phân tập chuyển mạch 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 khó khăn do hạn chế về không gian, công suất và chi phí tăng cao Hơn nữa, phân tập phát đòi hỏi phần cứng phức tạp và yêu cầu xử lý tín hiệu đáng kể trong hệ thống.

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

D UNG LƢỢNG HỆ THỐNG MIMO

Hệ thống MIMO sử dụng đa anten ở cả phía phát và thu để cung cấp phân tập phát và thu, từ đó nâng cao chất lượng hệ thống Nó cũng thực hiện Beamforming nhằm tối ưu hóa hiệu suất công suất và giảm thiểu nhiễu Đặc biệt, dung lượng hệ thống được cải thiện nhờ vào độ lợi ghép kênh từ kỹ thuật mã hóa không gian – thời gian VBLAST Khi thông tin kênh truyền được biết tại cả hai đầu, hệ thống có thể đạt được độ lợi phân cực cao và độ lợi ghép kênh tối đa, với dung lượng trong trường hợp phân tập cực đại được xác định theo công thức: log (12 T R ).

Dung lượng hệ thống trong trường hợp đạt độ lợi ghép kênh cực đại có thể xác định theo công thức sau: min( T , R ).log (12 )

C N N SNR (4.5) Ƣu 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 lƣợng hệ thống

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

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

Nhƣợc 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.

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

nước chỉ sử dụng một cặp anten thu phát (SISO)

Hệ thống nhiều anten thu phát được sử dụng phổ biến trong các hệ thống vô tuyến nhằm nâng cao hiệu quả băng thông, tăng tốc độ truyền và cải thiện chất lượng tín hiệu Việc áp dụng nhiều anten dựa vào đặc tính phân tập không gian và thời gian của sóng vô tuyến Kỹ thuật phân tập không gian cho phép thay đổi vị trí giữa các cặp anten, từ đó 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 vô tuyến, 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 rất hạn hẹp và tốc độ truyền lan của sóng âm thấp hơn so với sóng điện từ, dẫn đến sự dịch tần Doppler lớn giữa bên phát và bên thu Để cải thiện chất lượng tín hiệu và hiệu quả sử dụng băng thông, việc sử dụng nhiều transducer là cần thiết để tận dụng ưu điểm của phân tập không gian và thời gian Tuy nhiên, hệ thống có quá nhiều transducer có thể trở nên cồng kềnh và tiêu tốn nhiều năng lượng Chương 4 đề xuất áp dụng kỹ thuật phân tập không gian - thời gian cho hệ thống truyền thông dưới nước chỉ với một cặp transducer, đặc biệt hiệu quả trong trường hợp có sự dịch tần Doppler do chuyển động tương đối giữa bên phát và bên thu.

Phương pháp truyền tín hiệu thủy âm sử dụng cặp transducer thu phát cho phép lặp lại tín hiệu nhiều lần, tùy thuộc vào chất lượng kênh truyền Việc lặp lại các tín hiệu ở những thời điểm khác nhau tạo ra sự phân tập về thời gian, giúp cải thiện khả năng truyền tải thông tin.

Do có sự chuyển động tương đối giữa bên phát và thu nên cùng một tín hiệu truyền đi sẽ

84 đƣợc thực hiện ở hai vị trí khác nhau điều này tạo nên 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 đƣợc thực hiện nhƣ sau:

 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 khi số lượng transducer sử dụng nhiều hơn.

Số lượng transducer thu không thể tăng quá lớn để tránh làm phức tạp hệ thống Đề xuất một phương pháp giải mã tối ưu cho N tín hiệu thu có phân tập không gian-thời gian là cần thiết Đối với tín hiệu thủy âm, tín hiệu nhận được là N khung, nhưng việc sử dụng N khung để giải mã theo phương pháp MRC không phải là lựa chọn tối ưu do sự khác biệt lớn về chất lượng tín hiệu giữa các khung truyền Do đó, 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, như N=5, số lượng khả năng sẽ lên tới 55, điều này không phù hợp cho ứng dụng truyền thông tin thời gian thực và có thể ảnh hưởng đến tốc độ truyền tin Để tìm phương án tối ưu, luận án đề xuất một thuật toán giải mã hiệu quả cho tín hiệu từ N khung tín hiệu OFDM nhận được, được mô tả qua lưu đồ dưới đây.

Để áp dụng sơ đồ 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 được ước lượng bằng cách sử dụng thuật toán để xác định kích thước các ngôi sao trong chòm sao tín hiệu M-QAM Điều này thực hiện bằng cách tính kích thước vòng tròn có bán kính r xung quanh mỗi điểm tín hiệu chuẩn trong chòm sao M-QAM Khi giá trị r càng nhỏ, 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, thông qua quá trình giải mã các khung tín hiệu OFDM Công thức (4.8) được thực hiện để đạt được kết quả này.

B1: Giải điều chế tín hiệu X thu đƣợc Xr

B2: Tái điều chế tín hiệu Xr đƣợc 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

Để giải mã theo phương pháp MRC, bước đầu tiên là kết hợp nhiều khung, ký hiệu là Ci, từ 1 đến i Bắt đầu với i=2, tập đầu tiên C2 sẽ bao gồm hai khung số 1 và 2 Tiến hành áp dụng giải mã MRC cho i khung liên tiếp, tỷ lệ lỗi SER_Ci sẽ được tính lại 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

Trong bài viết này, chúng tôi tiến hành mô phỏng điều chế 16-QAM với tín hiệu nhận được là 10 khung (N=10) Giá trị SNR của các khung này giảm dần so với SNR của khung đầu tiên, với SNR_max được xác định là 5 dB, theo bảng số liệu đã cung cấp.

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 3 khung tín hiệu tốt nhất trong số 10 khung được nhận cho thấy hiệu quả cao trong việc giải mã tín hiệu theo phương pháp MRC Thêm vào đó, việc bổ sung các khung có chất lượng tín hiệu kém không cải thiện hiệu suất giải mã Kết quả này chỉ dựa trên mô phỏng với giá trị SNR được trình bày trong Bảng 5.

Hình 4.9 So sánh các trường hợp

Trong Hình 4.9, trục SNR biểu thị giá trị SNR nhỏ nhất, trong khi các khung còn lại có giá trị SNR tăng dần với bước nhảy 2dB Kết quả này cho thấy hiệu quả của kỹ thuật MRC trong việc kết hợp và giải mã tín hiệu.

Phương pháp N khung tín hiệu không mang lại hiệu quả Phương pháp được đề xuất gần như đạt hiệu quả tối ưu Tuy nhiên, để áp dụng phương pháp tối ưu với N khung, cần thực hiện tổng hợp các yếu tố từ i đến N.

Q sự kết hợp (ví dụ với N thì sẽ có 1023 khả năng xảy ra) còn theo phương pháp đề xuất thì chỉ cần thực hiện 2N-1 khả năng

Hình 4.10 Mô hình thực nghiệm tại Hồ Tiền

Kết quả được xử lý bằng phần mềm của Phòng thí nghiệm Truyền thông không dây (WICOM) tại Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội, với các thông số hệ thống OFDM như trong Bảng 6 Tín hiệu được điều chế bằng QPSK, sử dụng N FFT = 2048, độ dài khoảng bảo vệ 1024, và băng thông từ 20 kHz đến 28 kHz Các khung tín hiệu truyền liên tiếp cách nhau khoảng 0,15 giây, mỗi khung chứa các ký hiệu OFDM (Ns) Trong thực nghiệm, tốc độ thay đổi từ −3,5m/s đến +3,5m/s, với dấu trừ chỉ ra máy phát di chuyển xa máy thu và dấu cộng là theo hướng ngược lại Ở tốc độ tối đa ±3,5m/s, độ dịch tần Doppler khoảng -56Hz đến +56Hz so với CFP ở 24 kHz, lớn hơn độ rộng sóng mang phụ của tín hiệu OFDM là 46,865Hz Hình 4.11 minh họa tín hiệu thực tại máy thu trong miền thời gian và tần số từ thực nghiệm khi máy phát di chuyển ra xa và quay trở lại máy thu.

Hình 4.11: Hệ thống OFDM thử nghiệm Giải thích chức năng các khối trong hệ thống:

(13): Lấy mẫu lại tần số

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

(18): Thực hiện việc khử nhiễu ICI trong miền thời gian của mỗi tín hiệu OFDM (19): Tính độ lệch thời gian lấy mẫu của tín hiệu OFDM cần điều chỉnh

Tham số truyền của hệ thống OFDM được trình bày trong bảng dưới đây:

Bảng 6: Các tham số của hệ thống OFDM-SISO

Tần số lấy mẫu (KHz) 96

Băng thông (KHz) 20-28 Độ dài FFT(N FFT ) 2048

Khoảng bảo vệ (GI) 1024 Điều chế QPSK

Chiều dài ký tự OFDM (ms) 32

Khoảng cách giữa các sóng mang con (Hz) 46.865

Số ký tự OFDM trên khung (N s ) 30 Độ dài khung (ms) 960

Roll-off factor raised cosin filter (α) 0.2

Khoảng trống giữa các khung T d (ms) 150

Biên độ trung bình Pilot 1.4142

Trong thực nghiệm, tác giả truyền 10 khung dữ liệu liên tiếp (N=10)

Trên Hình 4.12 :10 khung tín hiệu nhận được bên thu Bảng dưới đây là kết quả giải mã tín hiệu:

Bảng 7 SER của mỗi khung và khi kết hợp các khung

Khung SER Kết hợp các khung SER MRC

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

MRC (Maximum Ratio Combining) giúp nâng cao độ chính xác trong việc truyền thông tin Kỹ thuật này không chỉ cải thiện chất lượng tín hiệu mà còn giảm thiểu sự cần thiết của các thiết bị phần cứng phức tạp và cồng kềnh như các 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 and Technology (JMST), pp.3-11, ISSN 1859-1043.

KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI

Truyền tín hiệu dưới nước và trong 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 Những thách thức này đã thúc đẩy nghiên cứu để phát triển các biện pháp kỹ thuật mới Mặc dù có nhiều phương pháp đồng bộ cho hệ thống OFDM 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, sự khác biệt giữa sóng âm và sóng vô tuyến khiến việc áp dụng các phương pháp này cho truyền tín hiệu dưới nước không đạt hiệu quả cao.

Luận án đề xuất một phương pháp mới sử dụng thuật toán phù hợp để đồng bộ thông tin dưới nước, chỉ cần khoảng bảo vệ (GI) để xác định điểm bắt đầu khung truyền dẫn, từ đó đạt được độ chính xác cao và hiệu quả sử dụng băng thông Việc 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 này khác với các nghiên cứu trước, khi tính toán độ lệch tần Doppler được thực hiện trước khi đồng bộ tín hiệu, không yêu cầu xác định chính xác điểm bắt đầu khung dữ liệu Phương pháp còn có khả năng xác định gần chính xác độ lệch tần số Doppler ngay từ đầu, chỉ cần sử dụng thuật toán xoay pha tín hiệu để điều chỉnh chòm sao tín hiệu thu Ngoài ra, 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 giữa phát và thu.

Các phương pháp bù dịch tần Doppler hiện nay thường sử dụng chuỗi ký tự để thêm vào đầu các khung, điều này hạn chế hiệu quả của chúng Để tối ưu hóa băng thông, cần tìm kiếm các giải pháp cải tiến hơn.

Trong luận án này, tác giả giới thiệu một phương pháp mới hoàn toàn không sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt Thay vào đó, phương pháp này sử dụng tín hiệu sóng mang dẫn đường, được gọi là CFP (Carrier).

Frequency Pilot) để phát hiện và bù dịch tần Doppler

Các phương pháp hiện nay để bù dịch tần Doppler yêu cầu thực hiện 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 Tiếp theo, ở bước đồng bộ tinh, thuật toán sử dụng CFP để tính toán chính xác tần số Doppler dựa trên hàm có sẵn của phần mềm.

Matlab Việc sử dụng 2 bước tính toán như vậy sẽ phức tạp và không thích ứng được khi tần số Doppler biến đổi nhanh

Luận án này đề xuất một thuật toán mới, gọi là phương pháp giải mã trực tiếp sử dụng CFP, chỉ cần một bước để xác định và bù dịch tần Doppler Trong môi trường truyền thông dưới nước, băng thông tín hiệu hạn chế và tốc độ truyền sóng âm thấp, dẫn đến dịch tần Doppler lớn do chuyển động tương đối giữa bên phát và thu Để cải thiện chất lượng tín hiệu và hiệu quả băng thông, việc sử dụng nhiều transducer là cần thiết, nhưng có thể gây cồng kềnh và tiêu tốn năng lượng Do đó, tác giả áp dụng kỹ thuật phân tập không gian-thời gian chỉ với một cặp transducer, đặc biệt hiệu quả trong trường hợp có dịch tần Doppler Thêm vào đó, phương pháp lựa chọn tín hiệu thu sử dụng thuật toán giải mã tối ưu cho N khung tín hiệu OFDM nhằm tối ưu hóa quá trình giải mã và nâng cao 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," published in the Journal of Science & Technology (JST), No 129 (2018), pages 11-14, ISSN 2354-1083, discusses an innovative approach to address Doppler shift in underwater communication systems using Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) This method leverages sinusoidal signals to enhance the reliability and efficiency of data transmission in aquatic 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

[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,” IEEE Oceans Conf., Sept 2006

[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

[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 Oceans Conf., Sept 2006

[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 Magazine, vol 47, no 1, 2009

[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-uniform Doppler compensation for zero-padded OFDM over fast-varying underwater acoustic

99 channels," in OCEANS 2007-Europe IEEE, pp.1-6, 2007

In the 2013 IEEE Journal of Oceanic Engineering, Baosheng Li, Shengli Zhou, Milica Stojanovic, Lee Freitag, and Peter Willett explore multicarrier communication techniques over underwater acoustic channels, specifically addressing the challenges posed by nonuniform Doppler shifts Their research, published in volume 38, issue 4, spans pages 614 to 631, highlighting innovative solutions to enhance communication reliability in complex underwater environments.

[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 detection of acoustic OFDM signals Oceanic Engineering, IEEE Journal of 40 (2), 251–

[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 Journal of Oceanic Engineering 40 (4), 785–795

[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 water acoustic channel modeling based on analytical second order statistics for moving transmitter/receiver IEEE Transactions on Signal Processing 63 (10), 2533–2545

[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), 2011 IEEE 73rd, pp 1–5 IEEE

[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), 82–93

[44] Bjerrum-Niese, C., L Bjứrno, M A Pinto, and B Quellec (1996) A simulation 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

[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 41, no 1, pp 20–28

[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

In their 2007 study, Cheng et al conducted mobile vehicle-to-vehicle measurements and characterized the narrow-band channel of the 5.9 GHz dedicated short-range communication (DSRC) frequency band Their research, published in the IEEE Journal on Selected Areas in Communications, provides valuable insights into the performance and reliability of DSRC technology for vehicular communication systems.

[52] Chitre, M (2007) A high-frequency warm shallow water acoustic communications channel model and measurements The Journal of the Acoustical Society of America 122

[53] Chitre, M., S Shahabudeen, and M Stojanovic (2008) Underwater acoustic communications and networking: Recent advances and future challenges Marine technology 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

[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,

[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

The study by Hogstad et al (2013) explores various classes of sum-of-cisoids processes and their statistical properties, offering valuable insights for modeling and simulating mobile fading channels Published in the EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, this research contributes to the understanding of signal behavior in wireless communication environments, enhancing the development of effective communication strategies.

[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

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

[70] Lasota, H and I Kochan´ska (2011) Transmission parameters of underwater communication 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,

[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 3, no.12, pp 332–334

[73] Liu, C., Y V Zakharov, and T Chen (2012) Doubly selective underwater acoustic 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 channels: Propagation models and statistical characterization IEEE Communications Magazine

[77] Tomasi, B., G Zappa, K McCoy, P Casari, and M Zorzi (2010).Experimental study

103 of the space-time properties of acoustic channels for underwater communications 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- Hill

[80] Van Walree, P (2011) Channel sounding for acoustic communications: techniques and shallow-water examples Norwegian Defence Research Establishment (FFI), Tech Rep FFI-rapport 7

[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 Areas in

[83] Van Walree, P., R Otnes, et al (2013) Ultrawideband underwater acoustic communication channels IEEE Journal of Oceanic Engineering 38 (4), 678–688

[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, IET 10 (1), 24–31

[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,

[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.

Tiêu đề	Nghiên cứu kỹ thuật đồng bộ và bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM
Tác giả	Đỗ Đình Hưng
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Quốc Khương, PGS.TS. Hà Duyên Trung
Trường học	Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Chuyên ngành	Kỹ thuật viễn thông
Thể loại	Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật Viễn thông
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	118
Dung lượng	3,63 MB

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

G IỚI THIỆU ĐỀ TÀI

M ỤC TIÊU CỦA LUẬN ÁN

Đ ỐI TƢỢNG NGHIÊN CỨU

P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

N HỮNG GIỚI HẠN TRONG CÁC NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN

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

C ÁC ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN

B Ố CỤC CỦA LUẬN ÁN

G IỚI THIỆU CHƯƠNG

Đ ẶC ĐIỂM HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG TIN DƯỚI NƯỚC

H Ệ THỐNG TRUYỀN THÔNG TIN DƯỚI NƯỚC

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

S Ử DỤNG PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU CHẾ KHÁC TƯƠNG ĐƯƠNG KỸ THUẬT OFDM

K ẾT LUẬN CHƯƠNG

ĐỒNG BỘ TÍN HIỆU CHO HỆ THỐNG OFDM TRUYỀN THÔNG

G IỚI THIỆU CHƯƠNG

ĐỒNG BỘ THỜI GIAN

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

KẾT LUẬN CHƯƠNG

PHƯƠNG PHÁP BÙ DỊCH TẦN DOPPLE CHO HỆ THỐNG

GIỚI THIỆU CHƯƠNG

ĐẶC ĐIỂM CỦA HIỆN TƢỢNG DOPPLER

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

P HƯƠNG PHÁP BÙ DỊCH TẦN D OPPLER SỬ DỤNG TÍN HIỆU SÓNG MANG DẪN ĐƯỜNG (C ARRIER F REQUENCY P ILOT - CFP)

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

K ẾT LUẬN CHƯƠNG

TRUYỀN THÔNG DƯỚI NƯỚC SỬ DỤNG MÔ HÌNH SISO (

GIỚI THIỆU CHƯƠNG

MÔ HÌNH HỆ THỐNG

C AC KỸ THUẬT PHAN TẬP

D UNG LƢỢNG HỆ THỐNG MIMO

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

K ẾT LUẬN CHƯƠNG

Mơ hình thực nghiệm tại Hồ Tiền