Tăng cường độ ổn định đồng bộ hệ thống thông tin CDMA băng rộng trong điều kiện có nhiễu

Tăng cường độ ổn định đồng bộ hệ thống thông tin CDMA băng rộng trong điều kiện có nhiễu

Bộ giáo dục và đào tạo tập đoàn bu chính viễn thông việt nam Học viện công nghệ bu chính viễn thông YXUWZ Phạm Hồng Ký Tăng cờng độ ổn định đồng bộ hệ thống thông tin cdma băng rộng trong điều kiện có nhiễu Chuyên ngành : Kỹ thuật Viễn thông Mã số : 62 52 70 05 Tóm tắt luận án TIến sĩ kỹ thuật Hà Nội - 2008 Danh mục công trình đ công bố của tác giả 1. Phạm Hồng Ký, Trần Hồng Quân, Lê Thành Hào, Nguyễn Hoàng Linh.,Tăng độ bám đồng bộ hệ thống W-CDMA trong điều kiện kênh có can nhiễu đa truy nhập, Kỷ yếu hội thảo Khoa học quốc gia lần thứ nhất - Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin, 340-348, NXB KHKT, 2004. Công trình đợc hoàn thành tại: Học viện Công nghệ Bu chính Viễn thông. 2. Phạm Hồng Ký, Trần Hồng Quân, Lê Thành Hào, Nguyễn Hoàng Linh.,Ước lợng trễ và hệ số kênh phađinh đa đờng bằng UKF trong hệ thống CDMA, Kỷ yếu hội thảo Khoa học quốc gia lần thứ nhất - Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng công nghệ thông tin (FAIR), 394-398, NXB KHKT, 2004. Ngời hớng dẫn khoa học: 1. PGS. TS. Trần Hồng Quân 2. PGS. TS. Trần Văn Khoa 3. Pham Hong Ky.,Fine Time Synchronization algorithm for MIMO-OFDM, ASEAN Journal on Science & technology for Development, Vol. 23 No. 1&2, pp. 83-87, June, 2006. Phản biện 1: PGS.TS Phan Hữu Huân Trờng Đại học dân lập Phơng Đông 4. Phạm Hồng Ký, Nguyễn Đức Long., Đồng bộ định thời cho hệ thống MC-CDMA sử dụng kênh đồng bộ ghép theo thời gian, Tạp chí Bu chính Viễn thông và Công nghệ thông tin- Các công trình nghiên cứu khoa học, nghiên cứu triển khai công nghệ thông tin-truyền thông, 25-29, Kỳ 3-tháng 2/2007. Phản biện 2: PGS.TS Vơng Đạo Vi Trờng Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Phản biện 3: PGS.TS Lê Mỹ Tú Học viện Kỹ thuật Mật mã Luận án sẽ đợc bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp nhà nớc họp tại Học viện Công nghệ Bu chính Viễn thông. vào hồi: giờ ngày tháng năm 200 Có thể tìm hiểu luận án tại: - Th viện Quốc gia - Th viện Học viện Công nghệ Bu chính Viễn thông -1- -24- Mở đầu Các định hớng nghiên cứu trong tơng lai 1. Có thể áp dụng giải pháp tơng tự cho tuyến xuống hớng từ trạm gốc tới máy di động. Đồng bộ trong hệ thống thông tin vô tuyến số nói chung và đồng bộ trong hệ thống thông tin vô tuyến CDMA băng rộng nói riêng trong trờng hợp có nhiễu là một vấn đề quan trọng và thực tiễn đợc nhiều nhà khoa học quan tâm. 2. Dựa trên các kết quả đạt đợc, có thể nâng cao độ chính xác trong vấn đề xác định vị trí thuê bao bằng cách xác định chênh lệch thời gian trễ đến máy di động từ các trạm gốc lân cận. Tính bức thiết, ý nghĩa khoa học thực tiễn của đề tài: Cho tới nay, đã có nhiều công trình nghiên cứu đa ra các giải pháp khắc phục các yếu tố ảnh hởng tới quá trình đồng bộ nh tăng cờng dải bám của mạch bám đồng bộ mã, khắc phục độ cân bằng của hai nhánh khuếch đại của mạch bám mã Tuy nhiên, ớc lợng nhanh và chính xác trễ tín hiệu vẫn là yêu cầu quan trọng nhất của bài toán đồng bộ. Trong các môi trờng vô tuyến tế bào CDMA, nhiễu đa tuy nhập, hiệu ứng gần-xa và phađinh có tác động lớn đến chất lợng đồng bộ thì bài toán này càng trở nên khó khăn. 3. Từ các kết quả đạt đợc, chúng ta có thể mở rộng nghiên cứu áp dụng UKF đối với một số trờng hợp với giả thiết mật độ xác xuất của biến trạng thái là không Gauss. Xuất phát từ những nhợc điểm khi sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng (EKF) để khắc phục tác động của phađinh đa đờng đối với bộ ớc lợng trễ một đối tợng sử dụng thông thờng, luận án đề xuất giải pháp mới tăng cờng độ ổn định đồng bộ cho hệ thống CDMA băng rộng sử dụng thuật toán lọc Kalman sử dụng biến đổi có chọn lọc mẫu (UKF). Các kết quả nghiên cứu của luận án góp phần vào việc giải quyết vấn đề tăng cờng tốc độ và độ chính xác bám trễ và hệ số kênh trong quá trình bám đồng bộ mã trải phổ. Kết quả này có thể ứng dụng cho mạch bám trễ mã trải phổ của hệ thống W-CDMA. Mục đích nghiên cứu của luận án: tìm kiếm phơng pháp tăng cờng độ ổn định đồng bộ của hệ thống thông tin vô tuyến CDMA băng rộng trong điều kiện có nhiễu bằng cách tăng tốc độ bám trễ và độ chính xác giá trị ớc lợng trễ của quá trình bám đồng bộ mã trải phổ. -23- -2- Đối tợng và nội dung nghiên cứu: của luận án bao gồm các vấn đề nh sau: đồng bộ trong các hệ thống thông tin vô tuyến số; quá trình bám đồng bộ mã trải phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến CDMA và các yếu tố ảnh hởng tới chất lợng đồng bộ; các giải pháp hiện tại tăng cờng chất lợng quá trình bám đồng bộ của hệ thống thông tin vô tuyến CDMA trong điều kiện nhiễu và phađinh. Mô hình toán học của giải pháp Bayes, lọc Kalman, lọc Kalman mở rộng và lọc UKF cho quá trình đồng bộ. Sử dụng lọc UKF cho quá trình ớc luợng trễ mã trải phổ và hệ số kênh dùng cho quá trình bám đồng bộ mã trải phổ trong hệ thống CDMA trong điều kiện có nhiễu đa truy nhập và phađinh. Kết luận Các kết quả của luận án 1. Luận án đã đề xuất giải pháp mới tăng cờng độ ổn định đồng bộ cho hệ thống CDMA băng rộng sử dụng thuật toán UKF. Giải pháp mới này u việt hơn so với giải pháp trớc đây sử dụng EKF vì giảm đợc khối lợng tính toán, không cần xấp xỉ hàm phi tuyến bằng các hàm tuyến tính, tránh đợc việc tính Jacobi mà vẫn đảm bảo độ chính xác ớc lợng vì sai số tuyệt đối trong các số hạng bậc 4 của hiệp phơng sai nhỏ hơn so với giải pháp sử dụng EKF. 2. Luận án đã xây dựng mô hình mô phỏng áp dụng cho cả hai giải pháp đồng bộ sử dụng EKF và UKF trong trờng hợp phađinh và nhiều đối tợng sử dụng. Mô hình mô phỏng của giải pháp sử dụng EKF trớc kia chỉ áp dụng cho một đối tợng sử dụng. Phơng pháp nghiên cứu: phân tích lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm mô phỏng trên môi trờng mô phỏng Matlab. Giới thiệu nội dung luận án: Luận án bao gồm phần mở đầu, 5 chơng và phần kết luận. Chơng 1 trình bày vấn đề cơ bản của quá trình bám đồng bộ mã trải phổ trong trong hệ thống DS- CDMA và đề xuất bài toán cần giải quyết. Chơng 2 phân tích quá trình ớc lợng các tham số đồng bộ theo tiêu chuẩn ML và MAP; giải pháp Bayes cho quá trình ớc lợng tham số đồng bộ. Chơng 3, phân tích thuật toán lọc Kalman rời rạc, xuất phát từ quan hệ Bayes đối với hàm mật độ xác suất có điều kiện của trạng thái để trình bày thuật toán lọc Kalman mở rộng. Chơng 4 phân tích phép biến đổi có chọn lọc mẫu, hiệu quả của thuật toán UKF trong ớc lợng giá trị trung bình và hiệp phơng sai. Chơng 5 đề xuất giải pháp đồng bộ mới dựa trên UKF. Hiệu quả và u điểm của giải pháp mới này đợc chứng minh bằng các kết quả mô phỏng. 3. Luận án đã phân tích đánh giá bằng kết quả mô phỏng thực tế giữa giải pháp sử dụng EKF và giải pháp đề xuất sử dụng UKF về tốc độ bám và độ chính xác. Giải pháp mới sử dụng UKF có tốc độ bám trễ nhanh hơn so với giải pháp sử dụng EKF khoảng 2 lần trong trờng hợp hệ thống có 1 đối tợng sử dụng và khoảng 3 lần trong trờng hợp hệ thống có 2 đối tợng sử dụng. Tốc độ bám hệ số kênh của giải pháp mới nhanh hơn gấp khoảng 4 lần so với giải pháp sử dụng EKF trong cả hai trờng hợp 1 đối tợng sử dụng và 2 đối tợng sử dụng. Sai số ớc lợng của phơng pháp mới ít chịu tác động của phađinh và nhiễu đa đối tợng sử dụng hơn so với phơng pháp sử dụng EKF. -3- -22- Nội dung luận án Chơng 1. Tổng quan về đồng bộ trong hệ thống thông tin 5.4 Kết luận Trong phần này, luận văn đã đề xuất bộ ớc lợng dựa trên UKF có khả năng ớc lợng các biên độ và trễ trong điều kiện phađinh đa đờng và MAI. Trong phần 4.4, chúng ta đã đánh giá về lý thuyết về hiệu quả của phơng pháp đồng bộ sử dụng UKF. Phơng pháp này đợc chứng minh là có chất lợng tốt hơn nhiều so với phơng pháp sủ dụng EKF tiêu chuẩn. UKF tránh đợc những khó khăn trong khi sử dụng EKF vì không cần xấp xỉ hàm phi tuyến bằng các hàm tuyến tính. Sử dụng UKF tránh đợc việc phải tính Jacobi nh trong EKF do đó có thể thấy ngay rằng tốc độ bám của UKF sẽ nhanh hơn so với EKF. 1.1 Tổng quan về hệ thống đồng bộ Quá trình đồng bộ bao gồm việc khôi phục các tham số chuẩn từ tín hiệu thu đợc và dùng thông tin đó để giải điều chế, tách số liệu từ tín hiệu thu. Tuy nhiên, để có đợc thông tin định thời, máy thu phải tách nó từ chính tín hiệu thu đợc. Để làm điều đó, nhiệm vụ của quá trình đồng bộ phải thực hiện: 1. Ước lợng độ lệch giữa tín hiệu thu đợc và xung nhịp máy thu; 2. Sử dụng giá trị ớc lợng đợc để tạo ra chuẩn thời gian trùng với tín hiệu thu đợc. Có một số hệ thống đồng bộ nh sau: đồng bộ bám sai số, đồng bộ cấp thuận, đồng bộ phi tuyến Kết quả mô phỏng cho thấy: 1.2 Đồng bộ trong hệ thống CDMA - Giải pháp mới sử dụng UKF có tốc độ bám trễ nhanh hơn so với giải pháp sử dụng EKF khoảng 2 lần trong trờng hợp hệ thống có 1 đối tợng sử dụng và khoảng 3 lần trong trờng hợp hệ thống có 2 đối tợng sử dụng. Tốc độ bám hệ số kênh của giải pháp mới nhanh hơn gấp khoảng 4 lần so với giải pháp sử dụng EKF trong cả hai trờng hợp 1 đối tợng sử dụng và 2 đối tợng sử dụng. Đồng bộ trong hệ thống CDMA đợc đặc trng bởi quá trình đồng bộ mã trải phổ, bao gồm hai quá trình: tìm kiếm mã, đồng chỉnh các pha của tín hiệu PN tới và pha của tín hiệu PN nội bộ trong máy thu tới dải kéo (pull-in) của mạch bám đồng bộ; bám đồng bộ mã, thực hiện việc điều chỉnh pha chính xác để sai pha giữa hai mã PN tiến tới 0. Yêu cầu đặt ra đối với các quá trình đồng bộ nói chung và quá trình bám đồng bộ mã trải phổ nói riêng là ớc lợng nhanh và chính xác trễ tín hiệu. - Độ chính xác của giải pháp mới sử dụng UKF, đợc đánh giá qua giá trị sai số ớc lợng bình phơng trung bình trễ và hệ số kênh, cao hơn so với giải pháp sử dụng EKF trong cả hai trờng hợp hệ thống có một đối tợng sử dụng nhiều đối tợng sử dụng. 1.5 Các nghiên cứu liên quan tới luận án và giải pháp đề xuất - Kết quả mô phỏng tác động của số đối tợng sử dụng, hai ma trận F và Q đối với sai số ớc lợng trễ và hệ số kênh cho thấy sai số ớc lợng của phơng pháp mới ít chịu tác động của phađinh và nhiễu đa đối tợng sử dụng hơn so với phơng pháp sử dụng EKF. Cho tới nay, đã có rất nhiều công trình nghiên cứu đa ra các giải pháp khắc phục các yếu tố ảnh hởng tới quá trình đồng bộ mã PN. Các công trình nghiên cứu về lĩnh vực bám đồng bộ mã trong điều kiện phađinh, đa đối tợng sử dụng, tập trung chủ yếu vào mấy hớng sau: -21- -4- Huớng thứ nhất là tăng cờng dải bám của mạch DLL. Wilde [40] cải tiến đợc một chút đờng đặc trng của mạch bám trễ kết hợp trong khi giảm đợc công suất nhiễu đi 3 dB. Hình 5-20: So sánh sai số ớc lợng trễ ( ) theo F khi sử dụng thuật toán EKF và UKF trờng hợp 1 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. Hình 5-21: So sánh sai số ớc lợng trễ ( ) theo Q khi sử dụng thuật toán EKF và UKF trờng hợp 1 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. 11.522.533. Hớng nghiên cứu thứ hai là khắc phục độ không cân bằng hệ số khuếch đại của hai nhánh mạch bám đồng bộ mã trải phổ [6], [23], [39], sử dụng chỉ một bộ tơng quan nhng cần thêm các mạch phụ. 5 Hớng thứ ba là sử dụng sử dụng chung một mạch phần cứng cho cả hai quá trình tìm kiếm và bám đồng bộ nh trong [5], giảm đáng kể độ phức tạp phần cứng. Hớng nghiên cứu nữa là sử dụng kỹ thuật logic mờ đề xuất trong [21], tuy nhiên, yêu cầu phần cứng phức tạp và chi phí cao. Hớng nghiên cứu tiếp theo là sử dụng lọc Kalman mở rộng để bám trễ định thời của mã PN thu đợc trên thông tin về các số đo với sự trợ giúp của các giá trị ớc lợng kênh và số liệu từ máy thu RAKE [8], [9], [10], tuy nhiên, phơng pháp này chỉ có thể áp dụng cho các hệ thống một đối tợng sử dụng. Kỹ thuật lọc Kalman xử lý các tín hiệu theo mô hình vectơ, nhờ đó có khả năng ớc lợng kết hợp các tham số của tín hiệu. Tuy nhiên, đối với mô hình kênh phi tuyến, sử dụng EKF, chúng ta gặp phải vấn đề khó là cần tuyến tính hoá hàm phi tuyến. Hình 5-22: So sánh sai số ớc lợng hệ số kênh ( ) theo F khi sử dụng thuật toán EKF và UKF trờng hợp 1 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. Hình 5-23: So sánh sai số ớc lợng hệ số kênh ( ) theo Q khi sử dụng thuật toán EKF và UKF trờng hợp 1 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. 44.55 x 10 -4 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 Q MSE Sai so uoc luong tre ( ) theo Q UKF EKF 0.1 0.2 0.3 0.4 Để phát triển hơn nữa các bộ bám trễ dựa trên DLL (Delay Lock Loop), luận án này đa ra bộ ớc lợng tham số đa đối tợng sử dụng cho quá trình ớc lợng kết hợp và bám trễ cùng tham số kênh biến đổi theo thời gian dựa trên cơ sở sử dụng bộ lọc UKF [16], [17] cho phép xác định các tham số kênh, khắc phục đợc quá trình tuyến tính hoá và có độ phức tạp ít hơn so với lọc Kalman mở rộng. 0.5 0.6 0.7 0.8 10 -5 10 -4 10 -3 F MSE Sai so uoc luong he so kenh ( ) theo F UKF EKF 11.522.533.544.55 x 10 -4 10 -4 10 -3 10 -2 Q MSE Sai so uoc luong he so kenh ( ) theo Q EKF UKF -20- 5.4.3 Tác động của số đối tợng sử dụng Hình 5-18 và Hình 5-19 là kết quả mô phỏng sai số ớc lợng trễ và hệ số kênh theo số đối tợng sử dụng với điều kiện SNR=30dB. Hình 5-18: So sánh sai số ớc lợng trễ ( ) khi sử dụng thuật toán EKF và UKF theo số đối tợng sử dụng. Hình 5-19: So sánh sai số ớc lợng hệ số kênh ( ) khi sử dụng thuật toán EKF và UKF theo số đối tợng sử dụng. 5.4.4 Tác động của ma trận F và Q Hình 5-20 đến Hình 5-23 là các kết quả mô phỏng tác động của ma trận F và Q đối với chất lợng các bộ bám đồng bộ sử dụng hai thuật toán EKF và UKF đối với trờng hợp 1 đối tợng sử dụng và SNR=30dB. Từ các kết quả chúng ta có nhận xét rằng, sai số giá trị ớc lợng hệ số kênh có biến đổi chậm hơn so với sai số ớc lợng trễ theo biến đổi của F và Q và số đối tợng sử dụng. Điều này có thể lý giải nh sau. Từ công thức (5.5) có thể thấy rằng ( ) tuyến tính theo hệ số kênh, nhng phi tuyến theo trễ. Do vậy, các giá trị ớc lợng hệ số kênh và hiệp phơng sai tơng ứng không chịu tác động trực tiếp của các sai số do quá trình tuyến tính hoá. rl 1 2 3 4 5 10 -4 10 -3 10 -2 So doi tuong su dung MSE Sai so uoc luong tre ( ) theo so doi tuong su dung UKF EKF 1 2 3 4 5 10 -4 10 -3 10 -2 So doi tuong su dung MSE Sai so uoc luong he so kenh ( ) theo so doi tuong su dung UKF EKF -5- Chơng 2. Giải pháp Bayes cho quá trình đồng bộ Chơng này sẽ giới thiệu một cách tóm tắt phơng pháp trong [14]. Từ đây, cũng chỉ ra các u và nhợc điểm của công trình này, và làm cơ sở cho việc trình bày lý thuyết lọc Kalman dựa trên phơng pháp Bayes. 2.1 Mô hình truyền dẫn kênh phađinh và các tham số đồng bộ Trong phần này, các mô hình truyền dẫn và các tham số đồng bộ đợc xem xét và đa ra dới dạng thích hợp cho quá trình tách sóng và đồng bộ. Dựa trên các mô hình này, luận văn hệ thống hoá các quá trình tách sóng kết hợp tối u, các chiến lợc và các thuật toán ớc lợng tham số đồng bộ. Tuỳ thuộc vào mô hình kênh truyền dẫn, và độ khả dụng của thông tin biết trớc, các tham số đồng bộ có thể bao hàm chỉ số bắt đầu của khung à , dịch tần tơng đối , các vectơ đáp ứng xung kênh phađinh chọn tần biến đổi theo thời gian, , các trọng số kênh phađinh phẳng , dịch định thời h c , và pha sóng mang . Bảng 2-1: Các tham số đồng bộ đối với các kênh phađinh phẳng và chọn tần. Mô hình kênh Các tham số đồng bộ Phađinh chọn tần ( ) 01 1 , ', T TT T N à =hhh h (Chọn tần, cố định) () () ( ) 01 ,', ; k à = =hh h h h Phađinh phẳng { } 01 1 , ', , N cc c à =c (Phẳng cố định, nghĩa là AWGN) [ ] ( ) ,',, ; k arc c c c à == 2.5 Giải pháp Bayes cho quá trình đồng bộ Trong thực tế, chúng ta phân biệt giữa các tham số S thực sự là tĩnh nh à , , hay các tham số kênh, không biến đổi theo thời gian và các tham số h D có thể đợc coi là động theo nghĩa chúng -19- -6- đợc lấy từ các quá trình biến đổi theo thời gian, nh các vectơ quá trình kênh phađinh phẳng hay chọn tần, hay . Thông thờng, có rất ít hoặc không có thông tin xác suất về các tham số tĩnh, thờng là chúng đợc cho trong một phạm vi xác định. Do vậy, bình của giá trị ớc lợng trễ và hệ số kênh đều thấp hơn so với giải pháp cũ sử dụng EKF. c h ( ) S p Hình 5-14: So sánh sai số ớc lợng trễ khi sử dụng thuật toán EKF và UKF, trờng hợp 1 đối tợng sử dụng. Hình 5-15: So sánh sai số ớc lợng hệ số kênh ( ) khi sử dụng thuật toán EKF và UKF, trờng hợp 1 đối tợng sử dụng Hình 5-16: So sánh sai số ớc lợng trễ ( ) khi sử dụng thuật toán EKF và UKF, trờng hợp 2 đối tợng sử dụng. Hình 5-17: So sánh sai số ớc lợng hệ số kênh khi sử dụng thuật toán EKF và UKF, trờng hợp 2 đối tợng sử dụng. không tồn tại hoặc có thể coi là không đổi trong một khoảng hữu hạn. Theo cách biểu thị thứ hai trong hệ thức(2.23), quá trình tách sóng và ớc lợng tham số tĩnh kết hợp sẽ cực đại hàm khả năng kết hợp, )( |,p S ra theo ( ) , S a . Mặt khác, thông tin về xác suất các tham số động thờng khả dụng. Do đó, quá trình kết hợp tách sóng và ớc lợng các tham số động cần cực đại hoá hàm mật độ xác suất ( ) ,|p ra D . Bài toán đặt ra ở đây là đồng bộ bằng ớc lợng tham số đồng bộ theo giải pháp Bayes. Thủ tục này cần hai bớc. Giá trị ớc lợng tham số đồng bộ cần đợc xác định và sau đó áp dụng cho quá trình tách sóng nh là tham số thực. Phơng pháp này có những nhợc điểm là: - Chỉ đúng trong trờng hợp Gauss tuyến tính. - Độ phức tạp tính toán lớn, thờng khó khả thi trong thực tế, đặc biệt khi bao hàm các tham số động do tác động của phađinh. Trong trờng hợp kênh phađinh, luận văn sẽ đề xuất một giải pháp khác mà t tởng của nó là dựa vào các hệ thức (2.32) và (2.44) (ML) và (2.36) và (2.50) (MAP) làm cơ sở. Thông qua quan hệ Bayes để thực hiện ớc lợng đồng bộ bằng lọc Kalman. Lúc đó, quá trình đồng bộ sẽ đơn giản hơn và độ bám sẽ tốt hơn. -18- Hình 5-10: Kết quả bám hệ số kênh bằng EKF, trờng hợp 1 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. Hình 5-11: Két quả bám hệ số kênh bằng UKF, trờng hợp 1 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. Hình 5-12: Kết quả bám hệ số kênh bằng EKF, trờng hợp 2 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. Hình 5-13: Kết quả bám hệ số kênh sử dụng UKF, trờng hợp 2 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB 5.4.2 Độ chính xác quá trình bám đồng bộ Hình 5-14 đến Hình 5-17 cho thấy trong cả hai trờng hợp, giải pháp mới sử dụng UKF cho kết quả là sai số bình phơng trung -7- Chơng 3. Tăng cờng độ ổn định đồng bộ bằng lọc Kalman và lọc Kalman mở rộng Trong chơng này, kế tục t tởng Bayes, luận án mở rộng sang thuật toán lọc Kalman (KF) cho quá trình đồng bộ. Dựa trên quan hệ Bayes đối với hàm mật độ xác suất có điều kiện của trạng thái, luận án trình bày quá trình dẫn đến thuật toán EKF từ KF. Mục tiêu của t tởng này là mở rộng phạm vi lọc trong các điều kiện kênh vật lý thực, tăng cờng độ bám đồng bộ và thuật toán lặp dễ dàng sử dụng trong quá trình lọc số. Trong thực tế truyền dẫn khi kênh có nhiễu, phađinh thì độ bám không ổn định nữa. Vấn đề đặt ra ở đây là chọn thuật toán nào cho đồng bộ để có độ bám tốt trong các môi trờng truyền dẫn khác nhau. Từ chơng 3 trở đi, sẽ giải quyết vấn đề đó. 3.1 Lọc Kalman Để tiến hành đồng bộ, trớc hết hệ thống đồng bộ phải ớc lợng các tham số trạng thái kênh. Để đơn giản, ta coi kênh là hệ thống tuyến tính, biến đổi theo thời gian, các tham số kênh sẽ tuơng ứng với các biến trạng thái hệ thống chúng ta giả thiết. 3.1.1 Mô hình hệ thống Giả thiết rằng kênh thông tin tạo ra một tập hợp vectơ giá trị đo tại đầu vào bộ đồng bộ ( ) i+ đợc đặc trng bằng các phơng trình không gian trạng thái: 00 0 12 , , , ikk k Zzz z ++ = 1kkkk x Ax v + = + kkk kk (3.1) Z yeCx k e = += + k (3.2) 3.1.2 Đồng bộ bằng thuật toán lọc Kalman Bài toán đồng bộ gắn với ớc lợng trạng thái kênh đợc mô tả ở các phơng trình (3.1) và (3.2) tạo nên ớc lợng tối u x của -8- vectơ trạng thái k x tại tất cả các thời điểm trên cơ sở sử dụng giá trị đo tín hiệu vào k k Z . Thuật toán lọc Kalman gồm hai giai đoạn: Giai đoạn 1: các hệ thức cập nhật thời gian: 1| | kk kk k x Ax + = 1| | T kkkk PA + = 1 11| 1| 1 Te kkk k P C Q (3.51) v k Q+ (3.52) kk PA Giai đoạn 2: các hệ thức cập nhật số đo: () 11| 1 FT kkkk kk KP C C ++ + ++ + + + ( (3.53) ) 1| 1 1| kk kk xxK ++ + =+ 1 1 1 1| F k k k kk ZCx + + + + () 1 1 1| F k k k PIKC ++ + + + = () 1 , k (3.54) k P (3.55) 1| 1kk 3.2 Lọc Kalman mở rộng 3.2.1 Mô hình hệ thống kkk x fxu v + = ( + (3.56) ) kkk Z hx e=+ -17- thời gian gần 7 chip, giá trị ớc lợng đã hội tụ tới giá trị trễ thực, còn đối với EKF, khoảng thời gian này gần 15 chip. Hình 5-6: Kết quả bám trễ bằng EKF trong trờng hợp 1 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. Hình 5-7: Kết quả bám trễ bằng UKF, trờng hợp 1 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. (3.57) 3.2.2 Đồng bộ bằng thuật toán lọc Kalman mở rộng Hình 5-8: Kết quả bám trễ sử dụng EKF, trờng hợp 2 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. Hình 5-9: Kết quả bám trễ bằng UKF, trờng hợp 2 đối tợng sử dụng, SNR=30 dB. Đồng bộ bằng thuật toán EKF áp dụng cho các hệ thống phi tuyến bằng cách tuyến tính hoá các mô hình phi tuyến sao cho có thể áp dụng đợc các hệ thức lọc Kalman thông thờng. Với khái niệm đó, đôi khi có tác giả gọi là Kalman mở rộng là lọc xấp xỉ tuyến tính bậc nhất. Thuật toán lọc Kalman mở rộng đợc cho trong bảng 3-1. 3.3 Kết luận Có nhiều cách để đa đến thuật toán KF. Phơng pháp đầu tiên để dẫn đến thuật toán lọc KF rời rạc dựa trên phơng pháp chiếu trực giao [1]. Các phơng pháp khác để dẫn tới thuật toán KF là trớc tiên giả thiết bộ ớc lợng là tuyến tính, sau đó tối u nó bằng cách giảm tối thiểu độ dài vectơ lỗi ớc lợng [7]. Trong chơng này, dựa trên các kỹ thuật nh đã đề cập, luận án trình bày phơng pháp truyền hàm mật độ xác suất có điều kiện [...]... Chơng 5 Thuật toán tăng cờng độ ổn định đồng bộ dK (t ) Trong các phần trớc đã đề cập và phân tích giải pháp ớc lợng bằng hK ( t ) 2 PK cK cos (c t + K ) KF, EKF và UKF áp dụng cho bài toán đồng bộ mã PN code Trong phần này, luận án sẽ đề xuất một thuật toán tăng cờng độ ổn định Hình 5-1: Mô hình hệ thống đồng bộ bao gồm: Tín hiệu của đối tợng sử dụng thứ k đợc biểu thị dới - Mô hình hệ thống dạng: sk... quy trong lọc (n ( 2K + ) i = 1, K , 4 K Sử dụng thuật toán UKF trong hệ thống đồng bộ là sự khai ( (5.28) i=0 4.3 Đồng bộ bằng lọc UKF toán nh sau: (5.25) i ( l l ) = i ( l l ) + ( l l ) 2 Giá trị trung bình đợc xác định bằng cách lấy trung bình hợp các mẫu mới: F của chúng ta đợc cho trong các hệ thức từ (5.25) đến (5.36) điểm sigma chuyển đổi: k i + n = x a|k 0 Các hệ thức cập nhật đồng bộ. .. toán UKF cho mô hình trên để tăng cờng độ ổn định (5.3) Tín hiệu của mỗi đối tợng sử dụng đợc truyền qua kênh 5.1 Mô hình hệ thống đợc mô hình bởi đờng trễ M nhánh: Hệ thống đợc khảo sát ở đây là DS -CDMA, trong đó K đối M hk ( t ) = f k ,i ( t k ,i ( t ) ) tợng sử dụng phát tín hiệu tới cùng một trạm gốc nh mô tả trong (5.4) i =1 hình 5-1 Tín hiệu băng thông thu đợc là tổng các tín hiệu của các đối... đợc cùng độ chính xác chuyển đổi Lợng tính toán của UT tỉ lệ trực tiếp với số các điểm sigma sử dụng Nhờ đó, tối hiểu hoá các điểm sigma sẽ tối thiểu hoá đợc khối lợng tính toán Chơng 4 Đồng bộ bằng UKF Trong chơng này, luận án sẽ trình bày một bộ đồng bộ tuyến Bộ ớc lợng (bỏ qua lỗi trong quá trình tuyến tính hoá) sử tính mới có tính chất tơng đơng bộ lọc Kalman đối với các hệ dụng mô hình trong [11]... ml Tb k ,i ( l ) ) + n ( l ) (4.24) i =0 (5.10) T (4.25) i =0 k =1 i =1 Độ lợi Kalman đợc xác định: 5.2 Thuật toán tăng cờng độ ổn định đồng bộ ( K k +1|k = Pkxz 1|k Pkzz 1|k + + Với các mẫu tín hiệu thu đợc từ hệ thức (5.10), r ( l ) , mục đích của chúng ta là có đợc các giá trị ớc lợng với phơng sai nhỏ nhất của các tham số hệ số kênh, = [ 1 ,K , K ] T = [ 1 ,K , K ] T và trễ, 1 (4.26) 4.4 Phân... đòi hỏi số các EKF tăng với dạng hàm mũ thống tuyến tính, hơn nữa còn phù hợp với các hệ thống phi tuyến mà theo số đối tợng sử dụng Mô trong [12] áp dụng cho 1 đối tợng sử không cần các bớc tuyến tính hoá nh trong thuật toán EKF Thành dụng, mô hình mới khắc phục đợc các nhợc điểm này phần quan trọng của bộ lọc này là biến đổi có chọn lọc mẫu 5.3 Lu đồ chơng trình mô phỏng và điều kiện mô phỏng (Unscented... chuỗi xung nhị phân biên độ đơn vị, độ rộng Tc giây: ck ( t ) = pháp mới là nhỏ hơn 4.5 Kết luận d1 ( t ) Phơng pháp đồng bộ bằng cách sử dụng thuật toán lọc UKF N 1 c n =0 k , n pTc ( t nTc ) (5.2) h1 ( t ) 2 P c1 cos (c t + 1 ) 1 đã khắc phục đợc vấn đề tuyến tính hoá hàm phi tuyến trong lọc EKF, chỉ cần sử dụng các điểm mẫu có chọn lọc Ngoài ra, UKF có d2 (t ) sai số tuyệt đối trong các số hạng bậc... toán thuật toán trong chơng trình mô phỏng 4.1 Mô hình hệ thống Các mã trải phổ PN dùng trong cả hai trờng hợp mô phỏng Zk = h ( xk ) + ek đợc chọn từ tập hợp các mã Gold có độ dài 32 và tạo ra bởi các đa thức x + x + 1 và x + x + x + x + 1 5 2 5 4 2 x k +1 = f ( x k , u k ) + v k (4.1) (4.2) 4.2 Biến đổi có chọn lọc mẫu Đối với mô hình trạng thái, ma trận chuyển tiếp trạng thái Biến đổi có chọn lọc mẫu... của đối tợng sử dụng K thứ k , bao gồm các xung biên độ đơn vị có độ rộng Tb giây dk (t ) = d m = k , m pTb ( t mTb ) tợng sử dụng bị trễ: rBP = (5.1) M k =1 i =1 ( ) ( ) 2 Pk d k , m f k ,i ( t ) ck t mk Tb k ,i ( t ) cos c t + k ,i ( t ) + nBP ( t ) (5.5) Giả thiết trớc khi đợc lấy mẫu, tín hiệu đợc giới hạn băng thông tới 1 Tc Hz bằng bộ lọc thông thấp lý tởng với đáp ứng xung: ... 2 Tc (5.8) Vì nhiễu quá trình quan sát là cộng và độc lập, hiệp phơng sai quá trình cập nhật số đo là: 2 na Pkzz 1|k = Wi ( Zik +1|k z k +1|k )( Zik +1|k z k +1|k ) + Giả thiết tín hiệu đợc lấy mẫu tại tốc độ gấp q lần tốc độ chip, chu kỳ giữa các mẫu Ts = Tc q Nh vậy, tín hiệu băng tần gốc thu đợc tại thời điểm t = lTs có dạng: K T Ma trận tơng quan chéo đợc xác định là: 2 na Pkxz 1|k . cờng độ ổn định đồng bộ của hệ thống thông tin vô tuyến CDMA băng rộng trong điều kiện có nhiễu bằng cách tăng tốc độ bám trễ và độ chính xác giá trị ớc lợng trễ của quá trình bám đồng bộ mã. vấn đề nh sau: đồng bộ trong các hệ thống thông tin vô tuyến số; quá trình bám đồng bộ mã trải phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến CDMA và các yếu tố ảnh hởng tới chất lợng đồng bộ; các giải. toán tăng cờng độ ổn định đồng bộ bao gồm: - Mô hình hệ thống - Sử dụng thuật toán UKF cho mô hình trên để tăng cờng độ ổn định. 5.1 Mô hình hệ thống Hệ thống đợc khảo sát ở đây là DS -CDMA,