(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo

(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo(Luận văn thạc sĩ) Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MiMo

LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 201… (Ký tên ghi rõ họ tên) Trần Công Danh ii LỜI CẢM ƠN Tôi chân thành cảm ơn PGS.TS Phạm Hồng Liên tận tình hƣớng dẫn tơi suốt q trình thực đề tài Tơi gởi lời cảm ơn đến Quý Thầy Cô trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh ta ̣o điề u kiê ̣n cho quá trìn h ho ̣c tâ ̣p và nghiên cƣ́u Tôi cảm ơn bạn khóa ln giúp đỡ tơi lúc khó khăn Cuối cùng, tơi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình tơi Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 201… Học viên Trần Cơng Danh iii TĨM TẮT Tên đề tài: Ứng dụng mã Turbo hệ thống MIMO Nơi nghiên cứu: Trƣờng ĐH SPKT tp.HCM, khoa Điện – Điện tử Sinh viên thực hiện: Trần Công Danh Giáo viên hƣớng dẫn: PGS TS Phạm Hồng Liên Thời gian thực hiện: Từ 23/02/2015 đến 23/08/2015 Với bùng nổ Công nghệ thông tin, nhu cầu truyền dẫn liệu không ngừng tăng lên yêu cầu truyền dẫn liệu ngày cao Tuy nhiên, với hạn chế lƣợng, băng thông, nhiều kỹ thuật ứng dụng đƣợc triển khai để khắc phục khó khăn Một kỹ thuật phân tập MIMO với nhiều ăn-ten phát thu kết hợp với mã sửa sai Turbo Hệ thống đa ăn-ten thu-phát MIMO phát triển rộng rải liên lạc không dây hệ thống tin di động thứ (3G) Hệ thống áp dụng kỹ thuật phân tập, kết hợp kỹ thuật mã hóa nhằm tăng dung lƣợng kênh truyền, cải thiện hiệu phổ mà tăng công suất phát hay băng thông Để giải tốt ảnh hƣởng mơi trƣờng truyền dẫn khơng dây di động, ngồi việc tận dụng ƣu hệ thống MIMO , luận văn nghiên cứu kết hợp mã sửa sai Turbo vào hệ thống Kết nghiên cứu xác định đặc trƣng đem lại kết tốt cho hệ thống kết hợp Các kết đạt đƣợc luận văn nhƣ sau : o Diễn giải cặn kẻ thuật toán giải mã dẫn dắt đến thuật toán giãi mã Viterbi, giãi mã phần mềm dựa vào mức điện áp bit o Diễn giải sơ đồ khối tiến trình giải mã Turbo sơ đồ khối Turbo-MIMO, đồng thời hiển thị mô cho thấy kết so sánh mô tốt hẳn mã Turbo hệ thống MIMO o Đề cập đến vấn đề ảnh hƣởng đến việc sửa lỗi hệ thống Turbo-MIMO, cụ thể chiều dài mã khối Ngồi cịn nghiên cứu vấn đề dị tìm lặp, kể bên ngồi giải mã o Mô hệ thống turbo-MIMO-OFDM dùng Matlap Simulink phiên 2009a iv ABSTRACT Project title: Application of Turbo codes in MIMO systems Place of study: HCMC University of Technical Education, Faculty of Electrical Electronics Students perform: Tran Cong Danh Instructor: Assoc Dr Pham Hong Lien Implementation period: From 23/02/2015 to 23/08/2015 With the explosion of information technology, data transmission demand keeps growing and require data transmission is increasing However, with the energy limitations, bandwidth, many new application techniques being developed to overcome this difficulty One of which is the technical diversity MIMO with multiple transmit and receive antennas combined with error proofing Turbo code Multi-antenna system transceiver bounteous developing MIMO wireless communication in the mobile communication generation 3rd (3G) This system applies the technical diversity, combining encryption techniques to increase channel capacity, improve spectral efficiency without increasing the transmit power or bandwidth To resolve possible environmental effects wireless transmission and mobile, in addition to taking advantage of MIMO systems, combined dissertation Turbo error code against this system The research results have identified the characteristics bring good results for the combined system The results obtained in this thesis are as follows: o Interpretation particularized sequential decoding algorithm led to Viterbi decoding algorithm, decoded by software based on the voltage level of bit and o Interpretation block diagram Turbo decoding process flowchart Turbo-MIMO, and displays the simulation showed comparable results much better simulation of Turbo codes in MIMO systems o Referring to the issues affecting the fixes in Turbo-MIMO system, namely the length of the block code Also study loop detection problem, including external and decoding o Simulation system MIMO-OFDM using turbo-version Matlap Simulink 2009a v MỤC LỤC : LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN ii LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT iv CÁC TỪ VIẾT TẮT ix DANH SÁCH CÁC HÌNH xi DANH SÁCH CÁC BẢNG xiv Chƣơng 1: TỔNG QUAN 15 1.1 Tổng quan chung lĩnh vực nghiên cứu 15 1.3 Mục đích đề tài : 18 1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu giới hạn đề tài : 18 1.5 Phƣơng pháp nghiên cứu 18 Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 19 2.1 KỸ THUẬT OFDM 19 2.1.1 Nguyên lý OFDM 19 2.1.2 Tín hiệu OFDM 20 2.1.3 Phổ tín hiệu OFDM 20 2.2 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG MIMO 22 2.2.1 Các kĩ thuật phân tập 22 2.2.2 Mã Alamouti 23 2.3 MÃ HÓA TURBO 25 2.3.1 Giới thiệu mã Turbo 25 2.3.2 Bộ mã hóa chập hệ thống đệ quy RSC 26 2.3.3 Bộ ghép đan xen 27 2.3.4 Bộ giải mã Turbo 27 2.3.5 Tổng quan thuật toán giải mã 28 2.4 THUẬT TỐN MÃ HĨA GIẢI MÃ VỚI MÃ CHẬP DỰA TRÊN TRELLIS – VITERBI 28 2.4.1 Thông số mã cấu trúc mã chập 29 vi 2.4.2 Đa thức đƣợc chọn 29 2.4.3 Mã hóa chuỗi 31 2.4.4 Thiết kế Bộ mã hóa 33 2.4.5 Biểu diễn biểu đồ 34 2.4.6 Mã hóa 37 2.4.7 Giải mã 38 2.4.8 Giải mã theo định mềm 47 2.5 ỨNG DỤNG MÃ TURBO TRONG HỆ THỐNG MIMO 53 2.5.1 Mô hình Hệ thống 53 2.5.2 Máy phát 54 2.5.3 Phân bố sóng mang phụ 55 2.5.4 IFFT 55 2.5.5 Kênh truyền 55 2.5.6 Máy thu 56 2.5.7 FFT 56 2.5.8 Loại bỏ FEC 56 2.5.9 Giải mã Viterbi 56 2.6 THIẾT KẾ HỆ THỐNG TURBO-MIMO HIỆU QUẢ CAO VỚI THIẾT LẬP DÕ TÌM LẶP VÀ GIẢI MÃ 58 2.6.1 Mơ hình Hệ thống TURBO-MIMO 58 2.6.2 Định hƣớng hệ thống Turbo-MIMO lặp 60 2.6.3 Kết theo mô 63 2.6.4 Kết luận: 63 2.7 CẤU TRÖC GIẢI MÃ TURBO 65 Mã Chập Ghép Song song kênh MIMO : 65 Chƣơng 3: CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 68 3.1 Kết mô từ phần mềm Matlab 68 3.2 LƢU ĐỒ GIẢI THUẬT 75 3.2.1 Lƣu đồ mã hóa 75 3.2.2 Lƣu đồ giải mã 76 Chƣơng 4: KẾT LUẬN 77 vii 4.1 KẾT LUẬN 77 4.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO 79 viii CÁC TỪ VIẾT TẮT APP A posteriori probability AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu trắng Gauss cộng BER Bit Error Rate Tốc độ lỗi bit CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh MAP Maximum A Posteriori Phƣơng Pháp hậu nghiệm tối đa MIMO Multi-input Multi-output Đa ngõ vào đa ngõ MISO Multi-input Single-output Đa ngõ vào ngõ ML Maximum Likelihood Khả lớn MMSE Minimum Mean-squares Lỗi bình phƣơng trung bình error nhỏ LOS Light of sight Đƣờng truyền thẳng Pdf Probability density function Hàm mật độ xác suất RSC Recursive systematic convolutional Mã chập có tính hệ thống đệ quy SOVA Soft Output Viterbi Algorithm SIMO Single-input Multi-output Một ngõ vào, đa ngõ SISO Single-input Single-output Một ngõ vào ngõ SISO Soft Input Soft Output Bộ giải ngõ vào mềm ngõ mềm SNR Signal Noise Ratio Tỷ số tín hiệu nhiễu ix SM Spatial Multiplexing Đa hợp khơng gian STC Space-Time Coding Mã hóa khơng gian thời gian SVD Singular Value Decomposition Phân chia giá trị đơn x DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH Trang Hình 2.1 Sơ đồ tổng quát N ăn-ten phát M ăn-ten thu 24 Hình 2.3 Trình bày sơ đồ mã kết nối song song 25 Hình 2.2 Trình bày sơ đồ kết nối nối tiếp 25 Hình 2.4 Sơ đồ khối mã hóa Turbo 26 Hình 2.5 Bộ ghép xen làm tăng trọng số từ mã 27 Hình 2.6 Các họ thuật tốn giải mã dựa sơ đồ Trellis 28 Hình 2.7 Mã chập (3,1,3) có ghi nhớ, bit đầu vào bit đầu 29 Hình 2.8 Các trạng thái mã ghi 30 Hình 2.9 Bit qua mã hóa tạo bit đầu 31 Hình 2.10 Sơ đồ trạng thái mã (2,1,4) 35 Hình 2.11 Sơ đồ Cây mã (2,1,4) 36 Hình 2.12 Sơ đồ Trellis mã (2,1,4) 37 Hình 2.13 Chuỗi mã hóa , bit ngõ vào 1011000 , bit ngõ 11011111010111 38 Hình 2.14 Đƣờng hƣớng tìm kiếm giải mã trình tự 40 Hình 2.15 Giải mã tìm kiếm đƣờng 41 Hình 2.16 Giải mã tìm kiếm đƣờng 41 Hình 2.17 Giải mã tìm kiếm đƣờng 42 Hình 2.18 Giải mã Viterbi, Bƣớc 43 Hình 2.19 Giải mã Viterbi, Bƣớc 44 Hình 2.20 Giải mã Viterbi, Bƣớc 44 Hình 2.21 Giải mã Viterbi, Bƣớc 45 Hình 2.22 Giải mã Viterbi, Bƣớc 4, sau có loại bỏ 45 xi PHẦN : Hình 3.7 Các thơng số chạy Matlap Turbo Hình 3.8 BER mã Turbo HT MIMO-OFDM, điều chế BPSK 72 Hình 3.9 BER mã Turbo HT MIMO-OFDM, điều chế 4-QAM Hình 3.10 Hiệu suất mã Turbo HT MIMO-OFDM 73  Sử dụng Puncture Turbo code (puntured) with iterations 10 -1 10 -2 -3 10 -4 10 -5 10 -6 10 -7 10 0.5 1.5 Eb/No in dB 2.5 Hình 3.11 Mã Turbo lần lặp có Puncture Turbo code (unpuntured) with iterations -1 10 -2 10 -3 10 Prob of bit error Prob of bit error 10 -4 10 -5 10 -6 10 -7 10 0.5 1.5 Eb/No in dB 2.5 Hình 3.12 Mã Turbo lần lặp khơng có Puncture 74 3.2 LƢU ĐỒ GIẢI THUẬT 3.2.1 Lƣu đồ mã hóa Mã hóa Parity bit (Phân cực) Bit Khởi tạo RSC-0 Trạng thái Chèn ký tự zero Điều chế bit mã hóa BPSK cho RSC-0, RSC-1 Chuỗi bit vào Trạng thái Thu đƣợc mã hóa bit RSC-0, RSC-1 đan xen Bit Kết thúc Khởi tạo RSC-1 (hoán vị) Trạng thái = Chèn ký tự zero Trạng thái 75 3.2.2 Lƣu đồ giải mã Tính BER Giải mã Đ BCJR = BER=1 S Tiên nghiệm hàng cột Tính BER tiếp tục từ ngõ vào đan xen Iter =1 BCJR=0 Thuật toán tiền nghiệm A Prirori S Đ Tính tốn GAMMA cho parity bit từ mã hóa RSC-0 Tính tốn GAMMA cho parity bit từ mã hóa RSC-1 Tiếp tục lặp Hiển thị Kết SNR Thuật toán alpha tầng Thuật toán beta tầng Tính tốn LAPPR tổng hợp Giải mã Kết thúc 76 Chƣơng 4: KẾT LUẬN 4.1 KẾT LUẬN Luận văn tiến hành thực phân tích xây dựng mã Turbo, triển khai mã Turbo đƣợc ứng dụng nhiều hệ thống thông tin mã Turbo khối nhằm tăng hiệu suất kiểm soát lỗi hệ thống Đồng thời luận văn xây dựng đƣợc mơ hình kênh truyền thơng vơ tuyến có kết hợp mã Turbo vào hệ thống kênh truyền MIMO thực mô trƣờng hợp Qua kết mô phỏng, luận văn cho thấy mơ hình kết hợp mã Turbo vào hệ thống MIMO để cải thiện thông số BER hệ thống, hiệu suất sửa lỗi tốt nhiều so với mã STC Áp dụng nguyên lý mã Turbo mã hóa giải mã lặp tạo loại mã là: Space Time Turbo Trellis Nó có khả sửa lỗi tốt mã Trellis khơng gian thời gian có độ lợi phân tập Kết hợp mã Turbo vào hệ thống MIMO hồn tồn khả thi đóng góp cải thiện chất lƣợng bên thu Việc phân tập không gian thời gian ST giúp hệ thống đạt đƣợc độ phân tập cao, giúp hệ thống có có đƣợc tín hiệu thu tốt nhất, bên cạnh gây số khó khăn định triển khai hệ thống vào thực tế mà cụ thể khó khăn việc xây dựng phần cứng cho thiết bị đầu cuối Đây hƣớng nghiên cứu mở đƣợc quan tâm nhà khoa học, đƣợc đánh giá có nhiều triển vọng đƣợc sử dụng cho chuẩn thông tin vô tuyến tƣơng lai nhờ tăng hiệu sử dụng phổ cải thiện chất lƣợng tín hiệu truyền dẫn  Hạn chế nghiên cứu : - Về mặt lý thuyết: chƣa sâu vào nội dung nguyên lý hệ thống MIMO, STBC, STTC, mã Turbo Space Time Turbo Trellis Code - Về mặt mô phỏng: đƣa đƣợc khả sửa lỗi Turbo sau lần lặp Và chƣa mô đƣợc nhiều kiểu điều chế kênh truyền đa dạng 4.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Trong hƣớng phát triển tới, luận văn tiếp tục nghiên cứu vấn đề sau: - Tìm giải pháp kết hợp thuật toán MAP cải tiến để cải thiện BER mã Turbo hệ thống MIMO 77 - Hoàn thiện giải pháp kết hợp thuật toán MAP với thuật toán VITERBI để dung hòa cho phép cực tiểu xác xuất lỗi bit BER - Thực mã hóa kênh truyền để cải thiện giá trị BER 78 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] “Giáo trình Thơng tin di động hệ ba” TS.Nguyễn Phạm Anh Dũng-2004-Nhà [2] [3] [4] [5] [6] [7] xuất Bƣu Điện “SIGNAL PROCESSING & SIMULATION NEWSLETTER” “ - „Coding and decoding with Convolutional Codes ‟ “Space-Time Block Coding for Wireless Communications: Performance Results IEEE Journal on Select Areas in Communications”, vol 17, pp 451^460, 1999 V Tarokh, H Jafarkhani, and A R Calderbank “High-Performance Turbo-MIMO System Design with Iterative Soft-Detection and Decoding” Der-Wei Yang, Jing-Shiun Lin, Shih-Hao Fang, Chia-Fen Lin, and Ming-Der Shieh “Performance Analysis of MIMO-OFDM System usingSpace-time Turbo Codes and Adaptive Beamforming - International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) - Volume 22– No.3, May 2011 “Performance of Turbo Encoder and Turbo Decoder using MIMO Channel” Sneha Bhanubhai Patel, Mary Grace Shajan Space-time Turbo Codes and Adaptive Beamforming [8] “Mã hóa thời gian không gian MIMO” SVTH Nguyễn Thiên Thảo, GVHD Nguyễn Quốc Cƣờng , HVCNBCVT [9] “Space-Time Block Coding from Orthogonal Designs IEEE Trans Inform Theory ”, vol 45, pp 1456^1467, 1999 V.Tarokh, H Jafarkhani, and A R Calderbank [10] “MIMO - Space Time Processing for MIMO communication” A.B Gershman anh N.D.Sidiropoulos,Wiley 2005 [11] “Space-Time Codes for High Data Rates Wireless Communications: Performance Criterion and Code Construction ” IEEE Trans.Inform Theory, vol.44, pp.744-765,1998 V.Tarokh, N.Seshadri, and A.R.Calderbank [12] “Space - Time Codes for MIMO Systems: Quasi-Orthogonal Design and Concatenation” von Diplom-Ingenieur Aydin Sezgin aus Kemah, 2005 [13] “On MIMO systems and adaptive arrays for wireless communication” Mattias Wenntrom, 2002 [14] “An Introduction to the Turbo Principle in Commiunication Systems” ChungHsuan Wang 79 Thiết kế tách sóng lặp hiệu cao hệ thống TURBO-MIMO Trần Cơng Danh TĨM TẮT Trong hệ thống Turbo-MIMO, tách sóng ngõ mềm cung cấp thơng tin tiên nghiệm cho giải mã turbo Tuy nhiên, kênh fading Rayleigh, thông tin không đáng tin cậy gây suy giảm hiệu suất hệ thống Trong báo này, tơi nghiên cứu phƣơng pháp lặp để có đƣợc thông tin tiên nghiệm độ tin cậy cao cho tách sóng ngõ mềm MIMO Trong thuật tốn giải mã turbo, ta đƣa thông tin ngoại lai từ giải mã turbo vào tỷ số log-likelihood (LLRs) dựa thuật toán log-MAP gọi giải mã cầu (LSD) Để giảm độ phức tạp tính tốn tổng thể, ta sử dụng lặp khác Các kết mô cho thấy hệ thống Turbo-MIMO cải thiện đáng kể hiệu suất hệ thống so với hệ thống Turbo-MIMO thơng thƣờng Từ khóa :Turbo-MIMO, giải mã lặp, phần mềm dị tìm lặp, bit parity kiểm tra ABSTRACT In turbo-multiple-input multiple-output (Turbo-MIMO) systems, the soft-output detector can provide the priori information to the turbo decoder However, Rayleigh fading channels are applied, the induced unreliable priori information would cause the system performance degradation In this paper, I research an iterative method to acquire the high reliability priori information for MIMO soft-detector In the turbo decoding algorithm, we utilize the extrinsic information from the turbo decoder give into the loglikelihood ratios (LLRs) based on log-MAP algorithm in the list sphere decoding (LSD) algorithm To reduce the overall computational complexity, different iteration profiles are also ussed Simulation results show that the Turbo-MIMO system significantly improve the system performance compared to that of the conventional Turbo-MIMO system Keywords :Turbo-MIMO, iterative decoding, Iterative Soft-Detection, parity-check I GIỚI THIỆU Trong băng thông bị giới hạn, anten truyền tín hiệu khác để tăng tốc độ truyền, đƣợc gọi phân tập khơng gian Để khơi phục lại tín hiệu thu, thuật tốn tách sóng MIMO khác 80 đƣợc sử dụng Mặc dù phƣơng pháp tách sóng tuyến tính có độ tính tốn phức tạp nhƣng tỷ lệ lỗi bit (BER) không đủ nhỏ, đặc biệt mơi trƣờng SNR thấp Vì phƣơng pháp khác thuật toán khả tối đa (Maximum likelihood) (ML) đƣợc dùng để nâng cao hiệu hệ thống Bộ tách sóng ngõ mềm MIMO ƣớc tính tối đa xác suất hậu nghiệm (MAP) cung cấp kết đầu ra, đƣợc gọi giải mã cầu (LSD) Bộ tách sóng ngõ MIMO giải mã bên trong, hồi tiếp cho tách sóng ngõ vào giải mã Turbo Hơn nữa, nguyên lý turbo áp dụng tách sóng đầu MIMO mềm giải mã lặp thực giải mã bên Các đáp ứng đầu vào giải mã Turbo khơng đƣợc xử lý đầy đủ tách sóng lặp Vì tơi nghiên cứu phƣơng pháp lặp để xác định thông tin tiên nghiệm có độ tin cậy cao Hiệu hệ thống đƣợc cải thiện đáng kể thuật tốn hoạt động đồng thời với q trình lặp Trong phần sau tơi trình bày mơ hình hệ thống số tính tốn thơng tin mềm liên quan, thông tin mềm cập nhật cho thuật toán xem xét dạng lặp khác kết thực nghiệm mô II Mơ hình Hệ thống TURBO-MIMO Xét mơ hình hệ thống turbo-MIMO gồm M anten phát N anten thu, N ≥ M Ở máy phát, để chống lại lỗi chùm, ta sử dụng đan xen, ký hiệu Π, để hốn vị bit mã hóa Sau đan xen , bit mã hóa hốn vị đƣợc điều chế tạo thành chuỗi kí tự Chuỗi kí tự đƣợc truyền song song từ M ăng-ten phát ma trận kênh truyền H với kích thƣớc N-M đƣợc thể là: Khi vector s tín hiệu phát truyền qua kênh MIMO, vector tín hiệu nhận y = [y1 y2 yN]T đƣợc biểu diễn nhƣ sau : Y = Hs + n (2) Trong đó, n = [n1,n2, …, nN]T Nhiễu Gaus trắng cộng (AWGN) phân bố giống nhau, cách độc lập với khoảng trung bình zero Tại máy thu, dùng tách sóng MIMO để tìm kí tự truyền Ngồi ra, ta dùng „giải mã cầu‟ LSD (list sphere detector) để tách sóng đầu từ vector tín hiệu nhận tiên nghiệm LA1 bit mã hóa bên tính tốn thông tin mềm mang chất LE1 Thông qua hoạt động giải đan xen, ký hiệu Π -1, LE1 đƣợc thay thành thông tin tiên nghiệm LA2 giải mã turbo Trong giải mã turbo, dùng thuật tốn hậu nghiệm tối đa (MAP: The Maximum A-Posteriori Algorithm) thuật toán Bahl-CockeJelinek-Raviv (BCJR) để tìm yếu tố ngoại lai LE2 cho bit mã hóa bên ngồi Sau đó, LE2 qua tái đan xen hồi tiếp nhƣ tiên nghiệm LA1 để tách sóng ngõ mềm 81 Trong giải mã turbo, (4) (5) đƣợc gọi giải pháp Max-log MAP LogMAP tƣơng ứng III Định hƣớng hệ thống Turbo-MIMO lặp Để giải mã turbo, ta kết hợp tách sóng cầu ngõ mềm (LSD) lặp Để phép Max-log-MAP gần đúng, ta dùng thuật tốn log-MAP để tính thơng tin từ ngồi Ngồi ra, ta dùng thơng tin ngồi giải mã turbo để tính tốn tỷ số Log-Likehood (LLR) dựa Log-MAP thuật toán LSD Tuy nhiên giải mã Turbo thƣờng tính tốn thơng tin từ bên ngồi bit hệ thống Vì lƣợng thơng tin mềm cập nhật LD1 LD2 ngƣợc dấu nhau, nên thông tin tiên nghiệm đáng tin cậy bit parity-kiểm tra, đặc biệt xét kênh fading Rayleigh Do phải đƣa thơng tin bên ngồi vào bit paritykiểm tra để cập nhật thay đổi hệ thống turbo-MIMO lặp nói Các thơng số lặp khác đƣợc bàn tới nhằm làm giảm độ phức tạp tính tốn Hình Sơ đồ khối Turbo-MIMO Trong hình 1, số bên dƣới "1" "2" biểu thị khối xử lý nối với tách sóng tƣơng ứng Khi hồn thành chuyển đổi thơng tin số "1" "2" có nghĩa xong lần lặp Trong tách sóng, thơng tin bit thứ l biểu tƣợng thứ k đƣợc thể nhƣ là: số (k, l) biểu thị cho thơng tin (𝑘,𝑙) bit thứ l có biểu tƣợng thứ k, 𝐿𝐷1 đƣợc diễn tả : Trong x[k,l] biểu thị vector bit thơng tin thơng qua giá trị xk,l , LA1,[k,l] LA1 thông qua giá trị (𝑘,𝑙) 𝐿𝐴1 ; Xk,l,+1 Xk,l,-1 đƣợc thiết lập từ 2M.Mc −1 vectơ bit x , bao gồm xk,l = + xk,l = - đƣợc đƣa vào Thông qua xấp xỉ Max-log, ta có: A Thuật tốn Log-MAP tính tốn thơng tin parity-kiểm tra: Thông tin cập nhật theo quy tắc thuật tốn LLR : Đầu tiên, ta có vector tín hiệu nhận đƣợc thông tin tiên nghiệm 82 tƣơng ứng LA1 , đƣợc khởi tạo từ zero, tính thơng tin LE1 tƣơng ứng Sau đó, LE1 thực giải đan xen Π- tạo thông tin tiên nghiệm LA2 Trong giải mã turbo, thuật tốn MAP tạo thơng Trong bảng trên, thông số lặp khác đƣợc xem xét để hiệu hệ thống chấp nhận đƣợc Vì tính tốn giải mã Turbo tính tốn có giới hạn thông tin mềm đƣợc cập nhật, nên ta thƣờng chọn số tính tốn thấp cho giải mã Turbo Do đó, thơng số lặp lại đƣợc chọn iterturbo = iterouter = để tính tốn LLRp hệ thống TurboMIMO 𝑠𝑦𝑚 tin mềm 𝐿𝐷2 cho hệ thống thơng qua q trình lặp Ký hiệu iterturbo số lần lặp tối đa cho giải mã turbo 𝑠𝑦𝑚 Thông tin thực ban đầu 𝐿𝐷2 bit parity-kiểm tra tính đƣợc Sử dụng thông tin thực ban đầu thông tin tiên nghiệm LA2 để tính tốn thơng tin bên ngồi LE2 Sau đó, LE2 qua q trình tái đan xen hồi tiếp với tƣ cách tiên nghiệm LA1 Các trình đƣợc thực lần lặp ngoài; lặp lại tối đa bên đƣợc ký hiệu iterouter IV Kết theo mô Xét mã hóa chập Rc = 1/2 có đa thức hồi tiếp : Gr (D) = + D + D2 , đa thức thuận : Gf(D) = + D2 Kích thƣớc khối đan chen mã turbo 9216 bit Đối với hệ thống MIMO 4x4 (M = N = 4), kí tự truyền mang bit thông tin (Mc = 4) tạo từ điều chế 16QAM Tại máy thu, thuật toán LSD dùng 512 nút dự bị để tách sóng ngõ MIMO Bảng Bảng tra cứu tính tốn Khi lƣợng tín hiệu trung bình ăng-ten nhận Es ; lƣợng tín hiệu bit thông tin truyền đến Eb = (N/RcMMc) Es Ta có cơng thức SNR cho hệ thống Turbo-MIMO đƣợc xem là: c tính tốn B Các thông số lần lặp khác nhau: Xét giá trị khác iterturbo iterouter Các hệ thống Turbo-MIMO thƣờng đặt iterturbo = iterouter = , không liên quan đến phép LLR bit parity-kiểm tra (ký hiệu LLRp) Để tăng độ tin cậy giá trị LLRp, ta nên chọn giá trị iterouter lớn Các kết mô thể hình đƣợc xác định kênh Rayleigh, kênh tạo phân phối Gauss số phức Nếu thuật toán Max-log MAP sử dụng LLR 83 xấp xỉ hiệu suất BER xấu so với sử dụng thuật tốn Log MAP LLR đƣợc tính thuật toán Max-Log MAP thuật toán Log MAP có độ lợi hiệu suất theo yêu cầu 0,2 ~ 0,3 dB BER = 10-3 So sánh hình thức lặp dẫn đến chọn hình thức lặp có: iterturbo = iterouter = có hiệu suất tốt Thuật tốn LLR bit parity kiểm tra truy xuất nhiều lần tƣơng ứng với tăng số lƣợng iterouter để tính xác thực đáng tin cậy V Kết luận Trong báo, thuật toán đa truy cập, phƣơng pháp sửa lỗi phƣơng pháp lặp tạo thông tin tiên nghiệm tạo độ tin cậy cao tách sóng ngõ mềm MIMO Thơng qua thuật toán LLR bit parity-kiểm tra đồng thời kết hợp với số lần lặp hệ thống Turbo-MIMO, ta tăng độ lợi so với hệ thống Turbo-MIMO thơng thƣờng Ngồi ra, phép LLR bit kiểm tra parity cải thiện hiệu suất thu đƣợc cách tăng số trình lặp bên ngoài, mà đƣợc xem hiệu so với cách tăng số lần lặp giải mã turbo Hình Các kết mô hệ thống Turbo- MIMO sử dụng LLR cho thông tin parity-kiểm tra với số lần lặp khác TÀI LIỆU TAM KHẢO [1] Z.Guo and P.Nilsson, “Algorithm and implementation of the K-best sphere decoding for MIMO detection,” IEEE J Sel Areas Commun., vol 24, no 3, pp 491–503, 2006 [2] C A Shen, and A M Eltawil, “A radius adaptive K-Best decoder with early termination: algorithm and VLSI architecture,” IEEE Trans Circuit Syst I: Regular Papers, vol 57, no 9, pp 2476– 2486, Sep 2010 [3] C Studer, A Burg, and H Bölcskei, “Soft-output sphere decoding: algorithms and VLSI implementation,” IEEE J Sel Areas Commun., vol 26, no 2, 84 pp 290–300, Feb 2008 Ứng dụng mã Turbo hệ thống MIMO GVHD: PGS.TS Phạm Hồng Liên Thông tin liên hệ tác giả (người chịu trách nhiệm viết): Họ tên: Trần Công Danh Điện thoại: 0169 694 2761 Email: kongpongcham88@gmail.com Ngày 26 tháng 11 năm 2015 Xác nhận Giáo Viên hƣớng dẫn HVTH: Trần Công Danh – MSHV: 128520203005 Trang S K L 0 ... cứu mã RSC, ghép đan xen, mã chập ghép song song Turbo, tiến trình mã hóa giải mã hệ thống  Thiết kế giải mã khối Turbo, mã chập Turbo hệ thống MIMO  Mô Matlab kết lần lặp mã Turbo, mã Turbo. .. 2.3.2 Bộ mã hóa chập hệ thống đệ quy RSC Mã Turbo sử dụng mã chập hệ thống đệ quy (Recursive Systematic Convolutional -RSC) dựa mã chập truyền thống Bộ mã hóa Turbo gồm hai mã hóa chập hệ thống. .. hẳn mã Turbo hệ thống MIMO o Đề cập đến vấn đề ảnh hƣởng đến việc sửa lỗi hệ thống Turbo- MIMO, cụ thể chiều dài mã khối Ngồi cịn nghiên cứu vấn đề dị tìm lặp, kể bên ngồi giải mã o Mô hệ thống turbo- MIMO- OFDM