Đang tải... (xem toàn văn)
Chương 1 Vai trò của mô phỏng 5 Chương 1 VAI TRÒ CỦA MÔ PHỎNG 1 1 Mở đầu Mức độ phức tạp của các hệ thống truyền thông hiện đại là động lực để sử dụng mô phỏng Tính phức tạp là do (i) Cấu trúc phức tạ[.]
Chương 1: Vai trị mơ Chương VAI TRỊ CỦA MƠ PHỎNG 1.1 Mở đầu Mức độ phức tạp hệ thống truyền thông đại động lực để sử dụng mơ Tính phức tạp do: (i) Cấu trúc phức tạp hệ thống thơng tin đại; (ii) Mơi trường hệ thống triển khai Yêu cầu hệ thống truyền thông đại hoạt động tốc độ cao với độ rộng băng tần hạn chế, công suất hạn chế Các yêu cầu đối lập dẫn đến định dạng xung, điều chế phức tạp với mã hoá kiểm soát lỗi tăng mức độ xử lý tín hiệu máy thu; (iii) Các yêu cầu đồng trở nên chặt chẽ tốc độ cao dẫn đến máy thu trở nên phức tạp Trong việc phân tích hệ thống truyền thơng tuyến tính làm việc mơi trường kênh AWGN đơn giản, hầu hết hệ thống đại làm việc môi trường khắc nghiệt Các hệ thống nhiều chặng cần có khuếch đại phi tuyến Các hệ thống vô tuyến tế bào thường làm việc môi trường nhiễu nghiêm trọng với ảnh hưởng che chắn đa đường gây thăng giáng tín hiệu thu Vì vậy, hệ thống phức tạp yêu cầu đối nghịch dẫn đến tốn thiết kế phân tích khơng khả thi với kỹ thuật truyền thống Sự phát triển máy tính số khả xử lý, giá thành, tính thân thiện sử dụng làm cho việc phân tích, thiết kế trợ giúp máy tính hữu hiệu Phát triển gói phần mềm cho hệ thống truyền thơng hay viễn thông thúc đẩy việc sử dụng mô lĩnh vực Theo đó, gia tăng tính phức tạp hệ thống đồng nghĩa với gia tăng mức độ tính tốn Trong nhiều trường hợp, khả tính toán phù hợp trực tiếp dẫn đến nhiều cấu trúc xử lý tín hiệu phức tạp mà tạo thành khối chức hệ thống truyền thông đại Tăng trưởng cơng nghệ máy tính đồng nghĩa với tăng trưởng nhanh lý thuyết mô Kết quả, cần có cơng cụ phương pháp luận để ứng dụng thành công mô cho tốn phân tích thiết kế Động thúc đẩy quan trọng dẫn đến dùng mô phỏng: (i) Là công cụ quý giá mang lại hiểu biết sâu sắc tính cách hệ thống; (ii) Triển khai mơ phù hợp giống thực thi phịng thí nghiệm hệ thống; (iii) Dễ dàng đo kiểm điểm khác hệ thống; (iv) Dễ dàng quản lý kiểm sốt việc nghiên cứu tham số, giá trị tham số như: độ rộng băng lọc, SNR bị thay đổi ảnh hưởng lên hiệu hệ thống cách nhanh chóng quan sát được; (v) Dễ dàng tạo dạng sóng miền thời gian miền tần số như: phổ tín hiệu, biểu đồ mắt, hình tín hiệu hiển thị khác; (vi) Dễ dàng so sánh đánh giá kết 1.2 Minh họa mức độ phức tạp Mức độ phức tạp hệ thống truyền thông thay đổi rộng Để tường minh, ta xét ba hệ thống truyền thông với mức độ phức tạp tăng dần Ta thấy rõ, hệ thống Chương 1: Vai trị mơ không cần thiết mô phỏng; hệ thống thứ hai việc mơ khơng thiết phải có có hữu hiệu; hệ thống thứ ba, cần thiết phải thực mơ để kiểm sốt quản lý nghiên cứu hiệu cách chi tiết 1.2.1 Hệ thống dễ xử lý theo phép giải tích Một hệ thống truyền thơng đơn giản minh họa hình 1.1 Nguồn liệu (DMS) dk Bộ điều chế máy phát Tạp âm Gausơ trắng Mơ hình kênh dˆk So sánh với ngưỡng Vk Lấy mẫu cuối chu kỳ ký hiệu Bộ lọc thích hợp Máy thu tối ưu Hình 1.1: Hệ thống truyền thơng xử lý theo phép giải tích Nguồn liệu (DMS): Khối nguồn liệu tạo chuỗi ký hiệu rời rạc dk., coi phần tử từ thư viện ký hiệu hữu hạn Chẳng hạn, với hệ thống truyền thơng nhị phân gồm hai ký hiệu {0,1} Ngồi ra, nguồn coi không nhớ nghĩa ký hiệu thứ k tạo từ nguồn độc lập với tất ký hiệu khác tạo từ nguồn Nguồn liệu thoả mãn hai tính chất gọi nguồn không nhớ rời rạc DMS Bộ điều chế máy phát: Vai trò điều chế xếp ký hiệu nguồn thành dạng sóng, dạng sóng thể cho ký hiệu nguồn Chẳng hạn, hệ thống truyền thông nhị phân có hai dạng sóng tạo từ điều chế s1 (t ), s2 (t ) Trường hợp này, máy phát giả định khuếch đại tín hiệu đầu điều chế cho tín hiệu từ điều chế phát xạ với lượng mong muốn bit Mô hình kênh: Ở dạng tổng qt, việc mơ hình hóa xác kênh vơ tuyến phần khó hệ thống Tuy nhiên, ta đơn giản hoá, kênh cộng tạp âm vào tín hiệu truyền qua Tạp âm giả thiết có mật độ phổ cơng suất PSD khơng đổi tồn dải tần Tạp âm thoả mãn tính chất PSD không đổi coi tạp âm trắng Biên độ tạp âm giả định có hàm mật độ xác suất phân bố Gausơ Kênh tạp âm phân bố Gausơ, trắng, cộng gọi kênh AWGN Nói cách khác kênh AWGN kênh thỏa mã ba tính chất đề cập Máy thu tối ưu: Chức máy thu quan trắc tín hiệu vào, từ quan trắc tạo ước tính dˆk tín hiệu liệu gốc d k Máy thu minh họa hình 1.1 xem Chương 1: Vai trị mơ máy thu tối ưu việc thực ước tính ký hiệu làm giảm thiểu xác suất lỗi PE Thấy rõ từ lý thuyết truyền thông số bản, máy thu tối ưu cho hệ thống mô tả (tín hiệu nhị phân mơi trường kênh AWGN) gồm lọc thích hợp (hoặc máy thu tương quan) thực quan trắc tín hiệu chu kỳ ký hiệu Đầu lọc thích hợp lấy mẫu thời điểm cuối chu kỳ ký hiệu để tạo giá trị Vk, Vk biến ngẫu nhiên (vì kênh tác động vào tín hiệu truyền qua dạng tốn tử cộng, phân bố Gausơ, tần số) so sánh với ngưỡng T Nếu Vk > T, định ký hiệu 1, ngược lại định ký hiệu Ta coi hệ thống hệ thống xử lý theo phép giải tích theo lý thuyết truyền thơng bản, việc phân tích hệ thống thực dễ dàng Chẳng hạn, xác suất lỗi tìm thấy là: E PE Q k s N0 (1.1) Trong ES thể lượng trung bình tính tốn chu kỳ ký hiệu tương ứng với tập dạng sóng s1 (t ), s2 (t ) , N0 mật độ phổ cơng suất phía tạp âm kênh cộng Tham số k xác định tương quan dạng sóng s1 (t ), s2 (t ) Ví dụ: với truyền dẫn FSK, dạng sóng s1 (t ), s2 (t ) hình sin có tần số khác cơng suất Giả sử tần số chọn xác tín hiệu khơng tương quan k = Đối với PSK, tín hiệu dùng để truyền dẫn liệu coi hình sin có tần số cơng suất pha ban đầu khác Nếu khác pha π radian cho s2 (t ) s1 (t ) tín hiệu đối tương quan k = Hiệu hệ thống: Dễ dàng xác định hiệu hệ thống cho hình 1.1 kỹ thuật phân tích truyền thống Vì vậy, ta phân loại hệ thống thuộc loại hệ thống xử lý theo phép giải tích Tại hệ thống xử lý theo phép giải tích? Vì 03 lý sau: (i) Kênh AWGN máy thu tuyến tính Theo đó, tạp âm Gausơ lọc thích hợp hệ thống tuyến tính, nên giá trị định Vk biến ngẫu nhiên Gausơ ta tính BER theo phép giải tích hàm tham số lọc máy thu, việc xác định giá trị tham số dẫn đến BER cực tiểu Nhiều nhân tố dẫn đến hệ thống cho hình 1.1 hệ thống xử lý theo phép giải tích Các nhân tố gắn liền việc đơn giản hoá q trình lập mơ hình hệ thống (do giả định hay điều kiện xét ); (ii) Nguồn liệu khơng nhớ (thực tế không đúng); (iii) Giả thiết việc đồng ký hiệu xác biết xác thời điểm bắt đầu kết thúc ký hiệu liệu Giả định cho phép giá trị định Vk trích cách xác Vậy mơ có quan trọng hệ thống xử lý theo phép giải tích khơng? Câu trả lời có Vì hệ thống cho hình 1.1 khối hệ thống phức tạp Mã chương trình mơ phát triển, nâng cấp cho hệ thống phức tạp Thành mơ dễ dàng thừa nhận việc phân tích hệ thống dễ hiểu Tại đây, theo yêu cầu hệ thống điều kiện nghiên cứu cụ thể, để mơ hình hóa hệ thống cách xác cần phải biến đổi khối nguồn liệu, điều chế, kênh, máy thu cho phù hợp Chương 1: Vai trị mơ Ngồi ra, phân hệ (hệ thống con) khác cần đưa thêm vào mơ hình mơ Do tiếp tục nhiệm vụ phát triển mơ hình mơ từ hệ thống đó, nên tin tưởng điểm bắt đầu 1.2.2 Hệ thống khó xử lý theo phép giải tích Xét hệ thống mức độ phức tạp Theo đó, ta mở rộng mức độ phức tạp hệ thống hình 1.1 thành hệ thống cho hình 1.2 cách thêm khối khuếch đại công suất cao phi tuyến HPA lọc máy phát Nguồn liệu (DMS) dk Bộ điều chế HPA phi tuyến lọc Tạp âm Gausơ trắng Mơ hình kênh dˆ k So sánh với ngưỡng Vk Lấy mẫu cuối chu kỳ ký hiệu Bộ lọc thích hợp Máy thu tối ưu Hình 1.2: Hệ thống truyền thơng khó xử lý theo phép giải tích Bộ khuếch đại phi tuyến: Hiệu cơng suất khuếch đại phi tuyến cao nhiều so với khuếch đại tuyến tính thường dùng môi trường công suất bị hạn chế như: ứng dụng không gian vũ trụ, hệ thống thơng tin di động cơng suất pin phải trì Do tính phi tuyến gây méo điều chế ký sinh tạo hài Hậu làm nở rộng phổ tín hiệu vào khuếch đại tuyến tính bảo tồn phổ tín hiệu vào Bộ lọc làm giảm bớt hài méo điều chế ký sinh (do tính phi tuyến gây ra) lại gây tán thời tín hiệu Theo đó, tín hiệu lọc khơng cịn bị giới hạn thời gian so với chu kỳ ký hiệu nữa, dẫn đến giao thoa ký hiệu ISI Hiệu BER hệ thống: Hậu ISI làm cho xác suất lỗi ký hiệu thứ i phụ thuộc vào nhiều ký hiệu trước Số lượng ký hiệu trước phải tính đến q trình giải điều chế ký hiệu thứ i (lưu ý tính có nhớ hệ thống) Cũng vậy, xác suất lỗi ký hiệu thứ i phụ thuộc vào k ký hiệu trước ta tính đại lượng: Pr Ei di -1di di -k Trường hợp nhị phân, có 2k chuỗi khác có độ dài k Nếu xác suất xuất ký hiệu liệu {0,1} xác suất lỗi ký hiệu thứ i là: Chương 1: Vai trò mô PE 2k Pr Ei di-1di-2 di-k di -1 di -2 (1.2) di - k Nói cách khác, cần phải tính 2k xác suất lỗi khác nhau, với xác suất lỗi phụ thuộc vào 2k chuỗi độ dài k trước lấy trung bình k kết Vì kênh giả định kênh AWGN, nên xác suất lỗi 2k xác suất lỗi hàm Q Gausơ Tuy dễ hiểu, khó tính tốn đối số hàm Q thường dùng mơ Hệ thống minh họa hình 1.2 có tính chất quan trọng dễ phân tích Lưu ý hệ thống tuyến tính kênh AWGN (hệ thống tuyến tính xét từ điểm tạp âm phun vào tới điểm xuất Vk) Vì vậy, số thống kê Vk thường có dạng: Vk Sk I k N k (1.3) Trong Ik , Sk thành phần giao thoa ký hiệu tín hiệu mang tin, Nk thành phần tạp âm kênh Vì vậy, tạp âm kênh Gausơ Nk biến ngẫu nhiên Gausơ (lưu ý chuyển đổi tuyến tính biến ngẫu nhiên Gausơ) Ngoài ra, Vk biến ngẫu nhiên Gausơ có phương sai với Nk giá trị trung bình Sk + Ik (cả hai tất định) Có thể dễ dàng tìm giá trị trung bình Vk Phương sai Vk xác định từ mật độ phổ công suất kênh tạp âm độ rộng băng thông tạp âm tương đương Biết hàm mật độ xác suất pdf Vk, dễ dàng tìm xác suất lỗi Tóm lại, dễ dàng tìm hàm mật độ xác suất pdf Vk hệ thống phi tuyến tạp âm khơng qua phần tử phi tuyến hệ thống (chỉ có HPA phi tuyến tạp âm kênh) Trường hợp cụ thể này, tạp âm qua phần tuyến tính hệ thống, nên có ảnh hưởng quan trọng đến phương pháp luận mơ Vì tạp âm khơng qua phần tử phi tuyến, nên nhanh chóng xác định trung bình Vk mô phi tạp âm Phương sai Vk xác định theo phép giải tích, kết biết pdf Vk dễ dàng xác định xác suất lỗi Các khái niệm kết hợp kỹ thuật mô cách nhanh chóng đơn giản Kết phương pháp bán giải tích (nghĩa việc phân tích mơ kết hợp với nhau), dẫn đến mô nhanh, cơng cụ quan trọng chủ đề chương sau 1.2.3 Hệ thống khơng thể xử lý theo phép giải tích Hệ thống minh họa hình 1.3 coi hệ thống xử lý theo phép giải tích, mơ hình đơn giản hệ thống thơng tin vệ tinh hai chặng Bộ phát đáp vệ tinh mơ hình hóa khuếch đại cơng suất cao HPA phi tuyến lọc thực khử méo hài ngồi băng tính phi tuyến HPA gây So sánh hình 1.2 hình 1.3, chúng giống Trường hợp này, mơ hình kênh vệ tinh bao gồm hai nguồn tạp âm (tạp âm đường lên tạp âm đường xuống) Vấn đề tạp âm máy thu gồm tạp âm đường xuống, tạp âm đường lên qua HPA phi tuyến Thậm chí coi tạp âm đường lên đường xuống phân bố Gausơ, khó xác định hàm pdf tạp âm máy thu Từ hình vẽ cho thấy, dễ dàng mơ hình hóa tạp âm đường xuống qua phần tuyến tính hệ thống Chương 1: Vai trị mơ 10 tạp âm đường lên khó xác định phải qua HPA phi tuyến Dù tạp âm đường lên phân bố Gausơ pdf đầu vào máy thu khơng cịn phân bố Gausơ Theo đó, việc xác định pdf Vk khó Vì vậy, mơ công cụ thiết yếu cho loại hệ thống Phạm vi hệ thống xét phần hẹp Các hệ thống chọn nhằm mục đích minh họa: tăng mức độ phức tạp dẫn đến mô Rất nhiều hệ thống thuộc loại hệ thống xử lý giải tích Ví dụ hệ thống thơng tin di động làm việc môi trường đa đường nhiễu cao Việc mơ ln cần thiết để phân tích chi tiết hệ thống Nguồn liệu (DMS) dk Bộ điều chế HPA phi tuyến lọc Tạp âm đường lên HPA phi tuyến lọc Tạp âm đường xuống Mơ hình kênh dˆk So sánh với ngưỡng Vk Lấy mẫu cuối chu kỳ ký hiệu Bộ lọc thích hợp Máy thu tối ưu Hình 1.3: Hệ thống truyền thơng khơng thể xử lý theo phép giải tích 1.3 Các mặt đa kỷ luật mơ Trước năm 1970 tốn mơ thường giải theo cách thiên dạng đặc biệt Phương pháp luận để phát triển mô nguồn lỗi xuất chương trình mô không hiểu cách đầy đủ Hơn 20 năm qua, cộng đồng nghiên cứu tạo khối lượng lớn kiến thức, tạo phương pháp luận để phát triển mô việc thống lý thuyết để giải nhiều vấn đề nảy sinh q trình triển khai chương trình mơ Theo đó, việc dùng mơ cơng cụ giải tích cần thiết để hiểu hiểu sâu sắc nhằm triển khai mô khả tin Cần phải xây dựng khối lượng lớn kiến thức tích hợp từ nhiều tài liệu nhiều lĩnh vực khác Mặc dù chưa thấu đáo 09 lĩnh vực nghiên cứu quan trọng ảnh hưởng đến trình nghiên cứu mơ Chương 1: Vai trị mơ 11 mơ tả hình 1.4 Ta xét ngắn gọn 09 lĩnh vực nhằm rõ mối quan hệ chúng với khoa học mô Các khái niệm lý thuyết hệ thống tuyến tính cho ta kỹ thuật để xác định quan hệ vào/ra hệ thống tuyến tính, cho phép trình bày mơ hình hệ thống miền thời gian dạng hàm đáp ứng xung kim hệ thống miền tần số dạng hàm truyền đạt hệ thống việc xây dựng tảng cho nhiều vấn đề Hiển nhiên, kiến thức lý thuyết truyền thông quan trọng Cấu trúc hệ thống, đặc tính hoạt động phân hệ (bộ giải điều chế, cân bằng, chi tiết hóa mơ hình kênh ) phải hiểu rõ trước triển khai mô Khi sử dụng mô để xác định giá trị tham số hệ thống, cần phải lưu ý đến dải giá trị có ý nghĩa thực tế trước triển khai mơ Cần phải có hiểu biết sâu sắc tính cách hệ thống để đảm bảo hoạt động mơ xác kết hợp lý Lý thuyết truyền thông Lý thuyết hệ thống tuyến tính Xứ lý tín hiệu số Lý thuyết xác suất MÔ PHỎNG CÁC HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG Lý thuyết ước tính Khoa học máy tính Phân tích số Lý thuyết số Lý thuyết trình ngẫu nhiên Hình 1.4: Các lĩnh vực ảnh hưởng lên nghiên cứu mô hệ thống truyền thông Các công cụ xử lý tín hiệu số (DSP) dùng để triển khai giải thuật, từ xây dựng mơ hình mơ hệ thống truyền thơng Mơ hình mơ thường bao gồm số phép lấy xấp xỉ rời rạc phần tử hệ thống liên tục, cần có kiến thức xử lý tín hiệu số để hiểu đánh giá chất phép lấy xấp xỉ Thực tế, khối chức mơ hình mơ hoạt động DSP, công cụ DSP cho ta kỹ thuật thực mơ Giải tích số có quan hệ chặt chẽ với DSP, lưu ý tách biệt phần kiến thức cũ Nhiều kỹ thuật kinh điển tích phân số, nội suy đa thức, phù hợp hóa đồ thị có nguồn gốc giải tích số Các khái niệm xác suất tảng cho nghiên cứu Việc đánh giá hiệu hệ thống truyền thông thường biểu diễn thuật ngữ xác suất Chẳng hạn: đề cập xác suất lỗi bit hay xác suất lỗi ký hiệu hệ thống truyền thông số; xét toán đồng bộ, ta quan tâm xác suất lỗi pha vượt mức cho trước Lý thuyết xác suất Chương 1: Vai trị mơ 12 cho ta khái niệm biến ngẫu nhiên hàm mật độ xác suất Kiến thức hàm mật độ xác suất cho phép ta tính toán đại lượng đề cập phần Phần sau ta trình bày rõ, kết nhiều mô (được gọi mô ngẫu nhiên (stochastic)) biến ngẫu nhiên điển hình phương sai thường đánh giá tính hữu hiệu tính xác thống kê mơ Trong nhiều trường hợp, dạng sóng tín hiệu tạp âm xử lý mô coi hàm mẫu trình ngẫu nhiên Việc triển khai thuật tốn để tạo dạng sóng có thuộc tính thống kê phù hợp cần có kiến thức q trình ngẫu nhiên bản, đặc biệt có ý nghĩa triển khai mơ hình mơ kênh Lý thuyết q trình ngẫu nhiên cho ta cơng cụ để mơ tả q trình miền thời gian (ví dụ hàm tự tương quan), miền tần số (ví dụ mật độ phổ cơng suất) Ta đề cập nhiều ứng dụng khác lý thuyết trình ngẫu nhiên Cần hiểu sơ lược khái niệm lý thuyết số, cho ta cơng cụ để triển khai tạo số ngẫu nhiên Các tạo số ngẫu nhiên khối tạo dạng sóng để biểu diễn chuỗi số, dạng sóng tạp âm, pha đinh tín hiệu, nhiễu ngẫu nhiên Khái niệm khoa học máy tính hữu hiệu Ví dụ: độ dài từ mã, khuôn dạng từ mã dùng để biểu diễn mẫu tín hiệu, ảnh hưởng đến tính xác mơ Việc chọn ngơn ngữ quan trọng triển khai mô thương mại Bộ nhớ khả dụng, tổ chức nhớ ảnh hưởng cách thức liệu lệnh qua phần mô Các yêu cầu đồ họa dung lượng xác định dạng sóng hiển thị ảnh hưởng trình truyền tải mã chương trình mơ từ máy tính đến máy tính khác Chương 1: Vai trị mô Bộ điều chế QAM (Băng gốc) Nguồn tạp âm Nguồn tạp âm Bộ lọc phát Bộ khuếch đại phi tuyến Bộ ước tính tỉ số lỗi Bộ lọc thu Thu Tham chiếu công suất Phần thực Phần thực Tần số (Hz) Tần số (Hz) Tần số (Hz) Tần số (Hz) Phần thực Biểu đồ mắt Số ký hiệu chuẩn hóa Biểu đồ tán xạ Tỉ số lỗi tế ực Th ng Lý tư SNR (Eb/N0) [dB] Phần ảo Phổ tín hiệu Phần thực Phần ảo Phần thực Log (xác suất lỗi ký hiệu) Chòm tín hiệu Phần ảo Nguồn tin 13 Phần ảo Hình 1.5: Minh họa mơ mức dạng sóng cho hệ thống truyền thơng điển hình Các cơng cụ khái niệm lý thuyết ước tính cho phép định lượng tính hiệu kết mơ Kết mô ngẫu nhiên biến ngẫu nhiên Mỗi thực mô tạo giá trị biến ngẫu nhiên (lưu ý: biến ngẫu nhiên giá trị thực hàm giá trị thực), biến ngẫu nhiên tạo thành ước tính cho đại lượng cần ước tính Một cách điển hình, tất giá trị tạo mô khác Việc mô hữu hiệu ước tính (nó tạo mơ phỏng) khơng chệch kiên định Ước tính khơng chệch ước tính giá trị trung bình ước tính đại lượng đo (đại lượng đo kiểm thực tế) Đây cách nói khác việc trung bình hóa ước tính tạo mơ xác Rõ ràng thuộc tính mong muốn Ước tính kiên định ước tính mà phương sai giảm thời gian mơ tăng Nói cách khác, thực đo 100 lần độc lập độ cao người lấy trung bình kết quả, ta mong đợi kết xác so với trường hợp đo lần Tổng qt, lý thuyết ước tính cho ta cơng cụ giải tích cần thiết để đánh giá mức độ khả tin kết mơ Tóm tắt ước tính tỉ số lỗi thơng qua mơ bao gồm bước sau: - Tạo giá trị mẫu q trình đầu vào (dạng sóng) - Xử lý mẫu thơng qua mơ hình tạo mẫu đầu Chương 1: Vai trị mơ 14 - Ước tính tỉ số lỗi cách so sánh giá trị mô chuỗi đầu vào dạng sóng đầu Một minh họa cho mơ mức dạng sóng cho hình 1.5, giúp trực quan hóa các tín hiệu mô điểm đặc trưng hệ thống Các vấn đề tóm lược khơng có hàm ý làm cho việc nghiên cứu mô trở nên nặng nề mà đơn giản để thấy việc mơ lĩnh vực nghiên cứu đáng Nó hút lĩnh vực khác 1.4 Các mơ hình Bước q trình triển khai mô hệ thống truyền thông triển khai mô hình mơ cho hệ thống hay lập mơ hình Ta làm quen với mơ hình nên hiểu mơ hình mơ tả quan hệ vào/ra thiết bị hay hệ thống vật lý Cụ thể, mô hình biểu biễn dạng tốn học Nghệ thuật lập mơ hình triển khai mơ hình tính cách (ta dùng thuật ngữ mơ hình bắt giữ tính cách thiết bị điền kiện cụ thể), đủ mức độ chi tiết để trì nét đặc trưng chủ yếu của hệ thống không phức tạp cho mức độ chi phí tài ngun tính tốn hợp lý Vì vậy, cần phải dung hịa tiêu chí đối lập độ xác, mức độ phức tạp, u cầu tính tốn Cần phải nghiên cứu hai loại mơ hình là: mơ hình giải tích mơ hình mơ Cả hai trừu tượng hóa thiết bị vật lý hệ thống minh họa hình 1.6(a) Thiết bị hình 1.6(a) mạch điện tử hay phân hệ vòng khóa pha PLL Bước bước quan trọng q trình lập mơ hình nhận biết thuộc tính đặc tính hoạt động thiêt bị trình bày mơ hình Việc nhận biết tính cốt lõi thường cần có phán đốn thiết kế đáng kể ln ln cần phải có hiểu biết thấu đáo ứng dụng mà mơ hình triển khai Mức độ xác cần thiết mơ hay phân tích tốn học dựa mơ hình bị hạn chế tính xác mơ hình Một vấn đề giải quyết, ta triển khai mơ hình giải tích để nắm giữ tính cốt lõi thiết bị vật lý Một cách điển hình, mơ hình giải tích có dạng phương trình hệ phương trình để xác định quan hệ vào/ra thiết bị Các phương trình mơ tả phần thiết bị mơ hình hóa có khía cạnh thiết bị mơ hình hóa Ngồi ra, phương trình định nghĩa cho thiết bị xác phạm vi giới hạn điện áp, dịng điện hay tần số Mơ hình mơ thường tập hợp giải thuật nhằm tìm nghiệm số phương trình (các phương trình định nghĩa mơ hình giải tích đó) Các kỹ thuật phân tích số xử lý tín hiệu số cơng cụ để triển khai giải thuật Thấy rõ từ hình 1.6(a), mức độ trừu tượng tăng dần từ thiết bị qua mô hình giải tích cuối mơ hình mơ Việc tăng mức độ trừu tượng giả định xấp xỉ hóa q trình di chuyển từ thiết bị vật lý - mơ hình giải tích - mơ hình mơ Chương 1: Vai trị mơ 15 Thiết bị vật lý Phần cứng Các phương trình Lỗi mơ hình hóa ợ ng tư u tr độ M ứ c Mã máy tính Mơ hình giải tích Dài Vùng hoạt động thực tế Thấp Thời gian chạy mơ Cao Mơ hình mơ Thời gian chạy chương trình theo độ phức tạp Lỗi theo độ phức tạp Ngắn Thấp (a) Độ phức tạp mô hình Cao (b) Hình 1.6: (a) Các thiết bị mơ hình; (b) Các ảnh hưởng tính phức tạp mơ hình Trong nghiên cứu ta thường gặp phải mơ hình có mức độ trừu tượng khác Ví dụ: ta thấy rằng, kênh mơ hình hóa giải pháp mức dạng sóng giá trị mẫu dạng sóng xử lý mơ hình Mặt khác, kênh trình bày q trình Markov rời rạc dựa ký hiệu khơng phải dựa mẫu dạng sóng Ngồi ra, mơ hình Markov thường lơi điều chế, máy phát, máy thu vào kênh Các mô hình trừu tượng khó khăn tham số hóa cách xác tìm mang lại mơ hiệu cao thực nhanh Tính hiệu lý dẫn đến mơ hình hóa mức trừu tượng Hình 1.6(b) thấy rõ trình mơ hình hóa Trực quan mà nói, thuộc tính mong muốn mô thực mã mô nhanh Các mơ hình đơn giản thực nhanh mơ hình phức tạp cần đường nối đến mã máy tính mơ hình thể mơ Tuy nhiên, mơ hình đơn giản khơng đặc trưng hóa hết thuộc tính quan trọng thiêt bị dẫn đến kết khơng xác, cần có mơ hình phức tạp song lại tăng thời gian mô 1.5 Mô tất định mô ngẫu nhiên Tồn hai loại mô mô tất định mô ngẫu nhiên Mô tất định: Loại quen thuộc với ta Ví dụ mơ mạch điện tử cố định, quan tâm đáp ứng cho tín hiệu vào tất định cụ thể Triển khai chương trình phần mềm để biểu diễn thành phần mạch tín hiệu vào Mơ tạo dịng điện, điện áp tương ứng nhánh, thường biểu diễn dạng sóng Cần phải quy định khoảng thời gian biểu diễn dạng sóng trước mơ Do tính bất biến mạch tính tất định tín hiệu vào nên kết mô sau lần mơ Ngồi ra, nhận dạng sóng xử lý mạng kỹ thuật truyền thống Mô tiết kiệm thời gian tránh lỗi tốn học tính tốn dài dịng Mơ ngẫu nhiên: Giả sử đưa vào mạng dạng sóng ngẫu nhiên (hàm mẫu q trình ngẫu nhiên) Một cách tương đương, mơ hình hệ thống cần có trở kháng điện trở biến ngẫu nhiên xác định hàm mật độ xác suất cụ thể Kết mơ Chương 1: Vai trị mơ 16 khơng cịn dạng sóng tất định nữa, mẫu dạng sóng tạo tập biến ngẫu nhiên Những mô xuất đại lượng ngẫu nhiên được quy vào mơ ngẫu nhiên Ví dụ: Giả sử điện áp e(t) phần tử mạch thực mô tạo giá trị e(t) thời điểm ms, nghĩa muốn có e(0,001) Trong mơ tất định e(0,001) cố định lần mô hay dùng kỹ thuật phân tích truyền thống cho kết Trong mơ ngẫu nhiên e(0,001) biến ngẫu nhiên lần mô kết khác Ví dụ: Hệ thống truyền thơng số tín hiệu thu gồm tín hiệu phát cộng với tạp âm ngẫu nhiên Giả sử phải tính xác suất lỗi ký hiệu đầu máy thu Thấy rõ, truyền tín hiệu BPSK mơi trường kênh AWGN xác suất lỗi ký hiệu là: Eb PE Q N0 (1.4) Trong Eb lượng ký hiệu, N0 mật độ phổ cơng suất tạp âm phía Q(.) hàm Q Gausơ định nghĩa là: Q x 2 x e y2 dy (1.5) Lưu ý PE số biến ngẫu nhiên, đầu vào máy thu đại lượng ngẫu nhiên Số PE trung bình vô hạn thử nghiệm, thử nghiệm ký hiệu qua hệ thống quan sát kết Tất nhiên kết định lỗi quan sát đầu máy thu Đối với q trình ergodic xác định xác suất lỗi theo hai cách: (i) Quan sát bit phát tính PE trung bình tồn ta có tồn vơ hạn dạng sóng tạp âm có đặc tính thống kê; (ii) Xác định PE trung bình theo thời gian cách phát nhiều vô hạn ký hiệu nhị phân dùng hàm mẫu tạp âm Vấn đề then chốt tính PE dùng vơ hạn ký hiệu phát Nếu thay xác định PE dựa vào vơ hạn ký hiệu phát, ta ước tính PE sử dụng hữu hạn ký hiệu nhị phân phát ta thấy việc ước tính PE thực biến ngẫu nhiên, hàm mẫu khoảng thời gian hữu hạn tạo giá trị khác (hy vọng không khác) xác suất lỗi Điều sáng tỏ phần sau ta xét kỹ thuật Monte Carlo Cần lưu ý rằng: Trường hợp tất định, mô tất định phân tích dẫn đến số Mỗi thực phân tích mơ nhận giá trị Trường hợp ngẫu nhiên, mô ngẫu nhiên dẫn đến biến ngẫu nhiên tính cách thống kê biến ngẫu nhiên quan trọng việc xác định chất lượng kết mô 1.5.1 Minh họa mô tất định Mặc dù mục đích trình bày khám phá kỹ thuật sử dụng mô ngẫu nhiên cần lưu ý mô tất định đầy đủ công cụ quan trọng Chương 1: Vai trị mơ 17 để hiểu biết sâu sắc tính cách hoạt động hệ thống truyền thơng Mơ để xác định dạng sóng điểm quan tâm hệ thống Các tham số hệ thống bị thay đổi dễ dàng khảo sát ảnh hưởng Có thể dùng mơ hình đơn giản mà có kết quan trọng Như ví dụ đơn giản: Xét vịng khóa pha PLL dùng q trình đồng giải điều chế minh họa hình 1.7, đơn giản Tuy nhiên, đặc tính phi tuyến tách pha nên việc phân tích vịng khóa pha chế độ bắt phức tạp Trường hợp đơn giản, tham số hiệu quan trọng PLL thời gian cần thiết để bắt tín hiệu cho trước tham số PLL đặc tính kỹ thuật tín hiệu vào Để giải toán theo cách giải tích, phải có nghiệm phương trình vi phân phi tuyến Theo đó, cần chuyển hướng sang mơ Giả sử PLL thiết kế với tần số tự nhiên (natural frequency) Hz, hệ số tắt dần (damping factor) theo thời gian 0,707 Cũng coi PLL hoạt động chế độ khóa tần số đầu vào thay đổi tức 20 Hz t = 0,1s Khi tỉ số thay đổi bước nhảy tần số đầu vào với tần số tự nhiên PLL lớn, PLL khóa pha phải bắt lại tín hiệu vào Do tính cách phi tuyến vòng dẫn đến tượng gọi "trượt chu kỳ - cycle slipping", thời gian bắt giữ phụ thuộc nhiều vào số chu kỳ bị trượt trình bắt giữ 25 Bộ tách pha Bộ lọc vòng Bộ khuếch đại vòng Bộ dao động điều khiển điện áp Độ lệch tần số (Hz) 20 Đầu vào Đầu vào 15 10 VCO -5 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 Thời gian (giây) Hình 1.7: Mơ hình vịng khóa pha PLL Hình 1.8: Tính cách bắt vịng khóa pha PLL Kết mô đơn giản minh họa hình 1.8, bước nhảy tần số đầu vào xảy t = 0,1s Ta thấy PLL trượt chu kỳ sau bắt lại t 0, 6s Mơ hoàn toàn tất định, thực nhiều lần mô sử dụng tham số PLL mơ hình tín hiệu nhận kết Bài toán khai thác sâu chương sau để nghiên cứu kỹ thuật triển khai mô hệ thống mà chịu phức tạp dao động ngẫu nhiên 1.5.2 Minh họa mô ngẫu nhiên Tại ta xét tình hồn tồn khác Xét hệ thống truyền thông số đơn giản minh họa hình 1.1, giả sử ta muốn tìm BER Kỹ thuật mô để xác định phép đo hiệu quan trọng BER cho nhiều ký hiệu số qua hệ thống đếm lỗi Chương 1: Vai trị mơ 18 đầu máy thu, gọi kỹ thuật Monte Carlo Nếu N ký hiệu xử lý hệ thống quan trắc Ne lỗi đầu máy thu ước tính Monte Carlo xác suất lỗi N PˆE e N (1.6) Được biết BER dựa N ký hiệu, giá trị BER tạo ước tính xác suất lỗi ký hiệu, sử dụng định nghĩa tần xuất tương đối xác suất, ta có Ne N N PE lim (1.7) Vì mơ xử lý hữu hạn ký hiệu nên xác suất lỗi ký hiệu lấy xấp xỉ Bảng 1.1: So sánh khác BER xác suất lỗi PE Tỉ số lỗi bit BER Xác suất lỗi bit PE BER dựa vào việc thực K lần thí nghiệm, lần truyền qua kênh N ký hiệu, lần đếm Ne lỗi số N ký hiệu phát, giá trị Ne lần số K lần thực thí nghiệm thường khác (do tính ngẫu nhiên kênh gây ra) Hay nói cách khác, tái tạo lại thí nghiệm ngẫu nhiên cách phát N ký hiệu qua kênh tạp âm (ngẫu nhiên) K lần, thường nhận K kết đếm lỗi Ne khác Phát hữu hạn ký hiệu qua hệ thống (N hữu hạn) Xác suất lỗi bit dựa việc truyền vô hạn ký hiệu qua hệ thống N PE lim e N N Tỉ số lỗi bit BER biến ngẫu nhiên (ngẫu nhiên giá trị Ne lần đếm lỗi khác nhau) Xác suất lỗi bit PE số (tất định), ví Phát vơ hạn ký hiệu qua hệ thống ( N ) dụ hệ thống BPSK PE Q Ne Sè ký hiƯu bÞ lỗi l mt u l tt nh Tỉ số lỗi bit: BER PE N Số ký hiệu đ-ợc phát t s BER l mt c tớnh xác suất lỗi bit 2Eb / N0 Tất Vì thuật ngữ tỉ số lỗi bit BER xác suất lỗi bit thường lấy trung bình kiện nên dễ gây nhầm lẫn chúng Tuy nhiên, thực tế chúng khác lẽ: (i) Tỉ số lỗi bit BER ước tính xác suất lỗi bit Nên nhớ "tỷ số" tạo phân số (ví dụ số km/giờ) BER tỷ số (Ne lỗi/N ký hiệu phát) Tái tạo lại thí nghiệm ngẫu nhiên cách phát N ký hiệu qua kênh tạp âm (ngẫu nhiên) K lần, thường nhận K kết đếm lỗi Ne khác nhau; (ii) Xác suất lỗi bit dựa việc truyền vô hạn ký hiệu qua hệ thống Xác suất lỗi bit số khơng phải biến ngẫu nhiên Ví dụ xác suất lỗi bit hệ thống BPSK kênh AWGN PE Q Eb / N , Eb lượng bit N0 mật độ phổ công suất phía tạp âm kênh Con số giữ cố định miễn Eb N0 giữ không đổi Sự khác tỉ số lỗi bit BER xác suất lỗi bit PE cho bảng 1.1 Giả sử ta thực K = lần mô Monte Carlo độc lập hệ thống truyền thơng BPSK ta điều chỉnh Eb/N0 cho xác suất lỗi ký hiệu 0,1 Mỗi mô dựa vào phát N = 1000 ký hiệu Kết việc tái tạo lại thí nghiệm ngẫu nhiên việc Chương 1: Vai trị mô 19 cho 1000 ký hiệu qua kênh ngẫu nhiên lần cho hình 1.9 Tính ngẫu nhiên hiển nhiên mà BER dựa số truyền dẫn N 1000 tạo dải kết Tổng quát, tượng trải rộng kết liên quan với phương sai ước tính để kết mô hữu hiệu trải rộng nên nhỏ Lưu ý kết cho hình 1.9 có phương sai nhỏ N lớn Đây tính cách điển hình ước tính triển khai xác Cũng cần lưu ý rằng, N lớn kết co xác suất ta có xu hướng tin rằng, mơ triển khai đúng, ước tính PˆE hội tụ xác suất lỗi PE phù hợp với định nghĩa tần suất tương đối xác suất Đây đặc trưng ước tính triển khai xác Hai điều kiện mong muốn khái niêm định rõ lý thuyết ước tính Nếu phương sai ước tính dần tới N lớn tuỳ ý ta nói ước tính kiên định Cũng vậy, E{Pˆ } P ta nói ước tính khơng chệch Ta đề E E cập nhiều tính chất ước tính chương sau, ta học cách để triển khai mơ dựa hình 1.9 0,25 Xác suất lỗi ký hiệu = 0,1 Q BER 0,2 Es / N 0,15 0,1 0,05 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 Các ký hiệu phát Hình 1.9: Các kết mơ Monte Carlo 1.6 Vai trị mơ Mơ sử dụng rộng rãi nhiều giai đoạn trình thiết kế triển khai hệ thống truyền thông đại Mô chủ yếu sử dụng để ước lượng hiệu nghiên cứu dung hoà thiết kế (tối ưu tham số) mà dùng để thiết lập thủ tục kiểm tra kiểm chuẩn, dự đoán tuổi thọ nghiên cứu tính bất Chương 1: Vai trị mô 20 thường sau hệ thống triển khai thực tế Cả phương pháp luận mô mơ hình mơ sử dụng để biểu diễn hệ thống phụ thuộc vào giai đoạn khác trình thiết kế, thực thi vịng đời hệ thống Phương pháp luận mơ kiểm sốt định hướng trình tự thiết kế tổng thể Ta minh họa trình tự thiết kế sử dụng mô giai đoạn thiết kế khác vòng đời hệ thống truyền thơng Q trình thiết kế hệ thống truyền thông phức tạp thực từ "đỉnh xuống", ngược lại thực thi phần cứng thường từ đáy lên Theo đó, thiết kế hệ thống ta bắt đầu mức hệ thống (mức trừu tượng cao nhất) hoàn thiện chi tiết thiết kế từ mức hệ thống, xuống mức hệ thống cuối mức thành phần Sau đạt tới mức đáy mà tính chi tiết phận thiết bị thành phần nhận dạng Vì vậy, trình tự xây dựng hệ thống gồm: (i) Tạo thành phần; (ii) Hợp thành phần thành hệ thống con; (iii) Xây dựng hệ thống thổng thể từ hệ thống con; (iv) Triển khai mô theo giải pháp từ đỉnh xuống Ta bắt đầu việc mô mức hệ thống có mức trừu tượng cao tăng dần tính chi tiết, mô hệ thống thành phần Do thực thi khởi đầu nên đặc tính đo thành phần phân hệ chứa mơ hình mơ Tại ta mô tả giai đoạn khác trình thiết kế cách sử dụng mơ giai đoạn khác trình thiết kế 1.6.1 Quá trình đặc tả kỹ thuật mức hệ thống độ dự trữ tuyến Quá trình thiết kế hệ thống truyền thơng bắt đầu việc trình bày, phân tích yêu cầu người dùng hiệu mong muốn gồm: thông lượng, tỷ số lỗi, xác suất ngừng hoạt động, hạn chế băng thông, công suất, trọng lượng, phức tạp/chi phí, kênh hệ thống hoạt động, tuổi thọ trung bình hệ thống Trên sở yêu cầu người dùng, "kỹ sư hệ thống" xuất phát từ khái niệm ban đầu hệ thống như: sơ đồ điều chế, kỹ thuật mã hoá, cân cần Tập giá trị tham số gọi tiêu kỹ thuật mức A mức công suất, băng thông, số điều chế thiết lập giai đoạn khởi đầu q trình thiết kế Mục đích tồn diện điểm là: (i) xác định cấu hình hệ thống; (ii) giá trị tham số (sẽ đáp ứng mục đích hiệu thoả mãn ràng buộc thiết kế) Thấy rõ, hiệu hệ thống hàm SNR (tương đương Eb/N0) méo tổng tất thành phần tuyến truyền thơng SNR thiết lập thơng qua q trình gọi dự trữ tuyến, phần tính tốn mạnh đưa vào mô tả nhân tố như: công suất phát, hệ số khuếch đại ăng ten, suy hao đường truyền, khuếch đại công suất, hệ số tạp âm khuếch đại lọc Trong dự trữ tuyến khơng phải đại lượng mơ phỏng, thiết lập dải giá trị SNR Eb/N0 phải mơ để ước tính hiệu Vì khơng thể xây dựng thành phần lý tưởng nên việc thực thi thành phần thực tế khuếch đại lọc tạo tính khơng lý tưởng Dẫn đến méo tín hiệu, ảnh hưởng lên hiệu hệ thống Chúng phải tính đến dự tuyến cách tính tốn hiệu hệ thống theo thành phần lý tưởng, sau cộng với "tổn thất thực thi" Tổn thất thực thi đánh giá tăng Eb/N0 để vượt qua ảnh hưởng méo thành phần khơng lý Chương 1: Vai trị mô 21 tưởng gây Đôi tổn thất thực thi xem tham số truyền thông tham số méo Lưu ý số tham số băng thông lọc ảnh hưởng lên công suất tạp âm điểm khác hệ thống ảnh hưởng lên độ dự trữ méo Người thiết kế hệ thống bắt đầu cấu hình khởi đầu cho hệ thống, tiêu kỹ thuật mức A độ dự trữ tuyến Dự trữ tuyến thường biểu diễn dạng bảng tính dịng cuối dự trữ tuyến Eb/N0 mạng điểm tới hạn hệ thống sau tất tổn thất thực thi tính đến "Điểm tới hạn" thường đầu vào máy thu Dự trữ tuyến gọi "kín" hay "cân bằng" tuyến có Eb/N0 đủ lớn với hệ số dự phịng an tồn để tạo hiệu hệ thống chấp nhận Tồn nhiều phép đo hiệu hệ thống chẳng hạn: (i) hệ thống tương tự thường dùng lỗi trung bình bình phương MSE; (ii) hệ thống số, phép đo hiệu điển hình tỷ số lỗi bit BER Tại điểm này, số đo hiệu tính tốn từ cơng thức xấp xỉ chưa mơ Vì tất tổn thất thực thi tính đến Eb/N0 mạng nên tính BER theo cơng thức hệ thống lý tưởng Nếu độ dự trữ tuyến khơng kín hay khơng cân tiêu kỹ thuật mức A, tổn thất thực thi chí cấu hình hệ thống bị thay đổi độ dự trữ tuyến tính tốn lại Ví dụ băng thơng lọc thay đổi, kích thước ăng ten tăng đặc tính kỹ thuật hệ số tạp âm khuếch đại thấp Quá trình xảy liên tục độ dự trữ tuyến cân với hệ số dự trữ thích hợp Trên sở cấu hình hệ thống khởi đầu, đặc tính kỹ thuật mức A độ dự trữ tuyến, coi kín, cho phép xây dựng mơ hình mơ để kiểm tra độ dự trữ tuyến tinh chỉnh thiết kế Có thể ước tính xác phép đo hiệu kiểm tra suy thoái hiệu thực thi không lý tưởng thông qua mô chi tiết Nếu phân bổ độ dự trữ tuyến kiểm tra thông qua mô độ dự trữ tuyến kín q trình thiết kế chuyển sang giai đoạn mà chứa thiết kế chi tiết, thực thi hệ thống thành phần Nếu độ dự trữ tuyến khơng kín số phân bổ méo, cấu hình hệ thống đặc tính kỹ thuật mức A bị thay đổi Giai đoạn đầu thiết kế liên quan "nghệ thuật" thuộc người có kinh nghiệm thiết kế hệ thống truyền thông Hầu hết trường hợp thiết kế ban đầu dựa vào thiết kế trước với sửa đổi nhỏ 1.6.2 Thực thi kiểm tra thành phần then chốt Thiết kế hệ thống truyền thông chứa số thuật tốn xử lý tín hiệu công nghệ phần cứng (phần mềm) Bất kỳ cơng nghệ ln có rủi ro khơng chắn hiệu Nếu cơng nghệ có phần tử tới hạn trước hết thành phần phải xây dựng kiểm tra điều kiện thực tế nhằm kiểm tra hiệu giảm thiểu rủi ro Vì vài thành phần then chốt xây dựng giai đoạn đầu tiến trình thiết kế nên khơng thể kiểm tra tồn hệ thống phần cứng Trong tình này, mơ tạo môi trường kiểm tra tuyệt vời sử dụng mơ tốn nhiều so với Chương 1: Vai trị mơ 22 dùng phần cứng để ngun mẫu hóa tồn hệ thống Tất thành phần tín hiệu mơ với đặc tính đo phải đưa vào mơ hình mơ Ví dụ, thành phần kiểm tra khuếch đại mới, đặc tính hàm truyền đạt AM-AM AM-PM đo đặc tính đưa vào mơ hình phi tuyến cho khuếch đại Sau mơ tồn hệ thống để kiểm tra hiệu độ dự trữ tuyến Một lần đưa đặc tính đo vào mơ cho thấy méo tốt mong đợi lưu lại hệ thống Nếu độ dự trữ tuyến kín việc triển khai phần cứng đến thành phần tới hạn Nếu khơng thiết kế lại thành phần, xây dựng lại kiểm tra lại độ dự trữ tuyến sửa đổi để tính đến suy thối phụ thành phần (ngồi phân bổ độ dự trữ tuyến cho thành phần đó) Quy trình lặp lại thành phần then chốt khác 1.6.3 Hoàn thiện nguyên mẫu phần cứng phê chuẩn mơ hình mơ Như thủ tục mô tả, nguyên mẫu phần cứng toàn hệ thống bắt đầu xuất với mơ hình mơ kèm theo Tại đây, mơ hình mơ bao hàm đặc tính đo cho hầu hết thành phần hệ thống Nhiều số đo hiệu cho toàn hệ thống thực nguyên mẫu phần cứng Các mô song song kiểm sốt Có thể so sánh đặc tính hiệu đo với kết mô ngược lại Mô tạo điểm chuẩn để kiểm tra kết kiểm tra phê chuẩn mô Kết cuối q trình thiết kế ngun mẫu hồn chỉnh hệ thống, cho ta sở để triển khai phiên sản phẩm hệ thống Ngoài ra, có mơ hình mơ phê chuẩn, dự đoán tuổi thọ với mức tin tưởng cao 1.6.4 Dự đốn tuổi thọ Trong quy trình dẫn đến thiết kế đảm bảo mức hiệu cho trước triển khai hệ thống yêu cầu quan trọng phải đáp ứng cho hầu hết hệ thống, hiệu tuổi thọ Nhiều hệ thống truyền thông vệ tinh truyền thông, hệ thống cáp biển mong đợi phải có tuổi thọ dài (thường khoảng 10 năm hơn) khoảng thời gian hiệu phải đảm bảo Tất nhiên, kiểm tra vòng đời thực tế dựa nguyên mẫu phần cứng Trong thủ tục kiểm tra vòng đời tăng tốc triển khai, thực tế thường dùng mô giải pháp bổ sung để kiểm tra vịng đời tăng tốc Các dự đốn hiệu tuổi thọ dùng mơ mơ hình già hóa cho thành phần hệ thống Nếu ta có mơ hình mơ phê chuẩn cho toàn hệ thống lúc bắt đầu vịng đời có mơ hình tính cách tốt thành phần hàm tuổi mơ hình già hóa thay mơ hình bắt đầu vịng đời để đạt số đo hiệu tuổi thọ cho hệ thống Nếu hiệu dự đoán tuổi thọ thoả đáng dự trữ tuyến cuối đời kín với hệ số dự phịng thoả đáng việc thiết kế thực thi hệ thống hồn thiện Ngược lại q trình phải lặp lại đạt hội tụ Chương 1: Vai trị mơ 23 Tóm tắt bước then chốt trình tự thiết kế vai trị mơ thiết kế hệ thống truyền thơng minh họa hình 1.10 Các yêu cầu người dùng Các khái niệm hệ thống khởi đầu Độ dự trữ tuyến, tiêu mức A phân bổ méo Điều chỉnh độ dự trữ tuyến tham số méo Mô kiểm tra độ dự trữ tuyến Độ dự trữ tuyến có kín? Khơng Triển khai phần cứng Có Lặp triển khai phần cứng hồn tất Mơ kiểm tra độ dự trữ tuyến Hồn thiện mơ hình mơ SỰ CỐ!! Các đặc tính đo thành phần Hoàn thiện nguyên mẫu phần cứng HW Phê chuẩn mơ hình mơ Đo hiệu phần cứng Dự đốn tuổi thọ Các mơ hình già hóa cho thành phần Sai Tuyến kín? Đúng THỰC HIỆN! Hình 1.10: Trình tự thiết kế vai trị mơ 1.7 Gói phần mềm để mơ khuyến nghị Gói phần mềm để mơ Trong thập kỷ qua nhiều gói phần mềm triển khai sử dụng rộng rãi để mô hệ thống truyền thơng mức dạng sóng Các thành phần cốt yếu cấu trúc khung mô cho hệ thống truyền thông gồm: (i) xây dựng mơ hình; (ii) thư viện mơ hình; (iii) nhân mơ phỏng; (iv) hậu xử lý Bất kể dùng gói mô nữa, bước mô hệ thống truyền thông gồm: (i) xây dựng mơ hình mơ cho phân hệ khác nhau; (ii) cấu hình hóa phân hệ thành mơ hệ thống đầu cuối - đầu cuối Các mô hình mơ xây dựng ngơn ngữ lập trình mục đích chung viết mã thích hợp sử dụng xây dựng mơ hình đồ họa Với xây dựng đồ họa, triển khai mơ hình mơ cho phân hệ cho tồn hệ thống truyền thơng khối có sẵn từ thư viện mơ hình Các Chương 1: Vai trị mơ 24 biểu tượng biểu diễn khối chức nguồn tin, mã hố, điều chế, ghép/phân kênh, mơ hình kênh, tạp âm nguồn nhiễu, lọc, giải điều chế, giải mã chọn từ thư viện mơ hình Kết nối biểu tượng tạo mơ hình mơ dạng sơ đồ khối phân cấp Điển Simulink Matlab gói mô tương đối đơn giản sử dụng giải pháp xây dựng mơ hình đồ họa Các mơ hình xây dựng từ đỉnh xuống từ đáy lên xây dựng từ đỉnh xuống thích hợp cho thiết kế hệ thống giải pháp từ đáy lên lựa chọn thiết kế phần cứng Tại "mức lá" mức nhỏ phân cấp, mơ hình có số biểu diễn phạm vi từ thường trình dấu phẩy động thủ tục ngôn ngữ lập trình FORTRAN, C, C++ tới thực mức bit mơ hình hệ thống VHDL Giải pháp thay dùng trình soạn thảo sơ đồ khối đồ họa để xây dựng mơ hình dùng ngơn ngữ trung gian ngôn ngữ lệnh Matlab Việc tạo mô để định hướng triển khai hệ thống truyền thông phức tạp tốn phù hợp với giải pháp sơ đồ khối xây dựng mơ hình đồ họa Bởi lẽ giải pháp sơ đồ khối trình bày mang tính chất hệ thống truyền thông tạo môi trường sử dụng thân thiện cho kỹ sư hệ thống Mở rộng nỗ lực xây dựng mơ hình mơ quy vào tính khả dụng thư viện mơ hình Nhiều gói mơ thương mại cho hệ thống truyền thơng khả dụng ngày có thư viện mơ hình mở rộng khả dụng Sau mơ hình mơ triển khai tham số mô (như: tốc độ lấy mẫu, số gốc tạo số ngẫu nhiên thời gian mô phỏng) tham số thiết kế (như: độ rộng băng tần lọc, tỉ lệ mã, SNR) phải định rõ Sau thực mơ Liên kết tất mơ hình với tạo mã khả thi (có khả thực mơ phỏng), bắt đầu mô phỏng, lưu giá trị mẫu dạng sóng tạo mơ giám sát tiến trình mơ hàm thường thực nhân mô phỏng/bộ quản lý Sau hồn tất mơ phỏng, tính phép đo hiệu BER, SNR từ dạng sóng mơ phỏng, sử dụng "bộ hậu xử lý" để trực quan hóa kết mô hàm tham số thiết kế Cho phép khảo sát phổ, dạng sóng, biểu đồ tán xạ, biểu đồ mắt theo tham số đặc trưng mơ hình mơ cách chi tiết, trực quan gỡ rối mô Nhờ khả đồ họa tương tác hỗ trợ đắc lực cho phân tích, thiết kế, nâng cấp, mở rộng mơ hình mô so sánh đánh giá hiệu chúng Các cốt lõi mô tạo kỹ thuật lấy mẫu mô khác nhau, chúng thường phân loại điều khiển thời gian (lấy mẫu tốc độ, lấy mẫu đa tốc độ lấy mẫu tốc độ khả biến), điều khiển luồng, điều khiển kiện kết hợp Trường hợp đơn giản mô điều khiển thời gian, có đồng hồ mơ khối chức mơ hình mơ thực "tick" đồng hồ mơ Sau đồng hồ mô nhịp lên chu kỳ lấy mẫu (chu kỳ đồng hồ chu kỳ lấy mẫu) Tất khối chức mơ hình kích hoạt chu kỳ đồng hồ mơ hình cập nhật trạng thái ứng với giá trị đồng hồ mô Mô loại xây dựng dạng vòng "do" vịng "for" nhịp đồng hồ mơ số vịng lặp tăng lên đơn vị Chương 1: Vai trị mơ 25 Trường hợp mô điều khiển kiện, đặt trước đồng hồ lượng cho thời gian biểu kiện khối chức cập nhật trạng thái ứng với giá trị thời điểm mơ Một cách điển hình, vài khối cần kích hoạt để cập nhật trạng riêng không cần xử lý khoảng thời gian "liên kết kiện" Mô hệ thống hàng đợi thường triển khai theo cách Các mô điều khiển kiện mơ kích thước bước khả biến có hiệu tính tốn cao mơ điều khiển thời gian Tuy nhiên, số trường hợp cần phải nội suy lấy mẫu lại chúng chứa thông tin mào đầu liên quan tới lập lịch Mô hệ thống truyền thông thường dùng mô điều khiển thời gian với lấy mẫu đơn tốc đa tốc độ Lấy mẫu đa tốc để mơ tín hiệu hệ thống có băng thơng thay đổi rộng, điển hình hệ thống trải phổ, ta sử dụng lấy mẫu đa tốc độ nhằm giảm thiểu thời gian mô Các thuật tốn xử lý tín hiệu số đóng vai trị quan trọng mô thực thi hệ thống truyền thơng Vì vậy, cần quan tâm độ rộng bit, chia sẻ tài ngun mơ hình mơ cứng hóa mơ hình mơ Khi thực thi phần cứng cách sử dụng ngôn ngữ mô tả phần cứng VHDL để tạo giao diện cấu mô mức hệ thống công cụ thiết kế phần cứng Khi mềm hóa phân hệ, cấu mơ biên dịch thuật tốn mô vào mã ngôn ngữ Assembly cho xử lý DSP đích Những liên kết để thực thi ngày quan trọng hết mà nhiều hàm máy thu truyền thông thực phần cứng số phần mềm nhúng Khuyến nghị Ta không nên nghĩ mô thay phân tích phép đo phần cứng truyền thống Mô hữu hiệu sử dụng với mục đích phân tích đo Bằng cách thực mô nhiều lần cho phép phát tham số tới hạn đơn giản hóa hệ thống Khi đơn giản hố cần phải có phân tích bổ sung Cần có mức độ phân tích định để giải tốn mức hệ thống Ví dụ: phải hiểu rõ tính phụ thuộc tham số hiệu BER, lỗi trung bình quân phương MSE đầu giải điều chế SNR đầu vào máy thu; tham số hệ thống công suất phát băng thông, dạng điều chế tỷ lệ mã để đảm bảo hệ thống hoạt động kết mơ hợp lý Nói cách khác tham số thay đổi mô phỏng, ta phải đảm bảo kết quan sát thay đổi hợp lý kiên định theo lý thuyết biết Những "kiểm tra khôn khéo" quan trọng để phê chuẩn mô cần có nỗ lực phân tích định 1.8 Sử dụng Matlab Matlab sử dụng để giải thích khái niệm, giải vấn đề thực mô mẫu Một số lý cho lựa chọn Matlab: Thứ nhất, Matlab ngôn ngữ lập trình bậc cao, ngơn ngữ kỹ thuật, ngơn ngữ chun gia có thư viện tốn cực mạnh, giao diện đồ họa phong phú, khả thích ứng ngơn ngữ khác, cho phép tạo giao diện người dùng tiện lợi Đặc biệt cho phép ứng dụng kết nối điều khiển thiết bị phần cứng, thực tế nhiều hãng sản suất thiết bị viễn thông như: hãng sản Chương 1: Vai trị mơ 26 xuất thiết bị đo Agilent Technology (được tách từ HP), hãng Motorola việc thiết kế, sản suất thiết bị hệ thống sở phân lớp công đoạn sản suất chẳng hạn: Xét hệ thống theo quan điểm chức năng, sau cơng thức hố khối chức năng, xây dựng quan hệ hàm biến cho khối chức năng, đánh giá khối chức theo tiêu chí đặc thù (các thơng số tối ưu hố, tiêu chuẩn đánh giá), mô khối chức nhiều miền tín hiệu (miền tần số, miền thời gian, miền Z ) thông qua biểu đồ, đồ thị Tiếp theo công đoạn thiết kế mạch điện cụ thể cho khối chức năng, công đoạn tính liên kết Matlab thể cực mạnh đây, Matlab cho phép liên kết với chương trình thiết kế mạch điện chuyên dụng CiruitMaker Cuối sản xuất thiết bị viễn thông dây chuyền sản xuất, thiết bị đánh giá thơng qua tín hiệu phản hồi trở Matlab đạt chất lượng mong muốn Matlab có ưu việt trội khả mơ hệ thống động, cho phép thể tín hiệu hệ thống nhiều miền xét (miền thời gian, miền tần số, miền Z ) Hơn nữa, tính đọng (nhiều thuật tốn phức tạp trình bày dịng lệnh mã), hỗ trợ đồ họa, tính modul Thứ hai, Matlab dùng rộng rãi chương trình đào tạo kỹ sư, hầu hết sinh viên thực có tài nguyên cần thiết để thực chương trình Matlab Với chương trình Matlab có tính dung hịa khối lượng tính tốn lớn thời gian cần thiết để chạy chương trình phù hợp, cần phải dùng ngôn ngữ biên dịch C C++ Đặc biệt có ý nghĩa dùng mơ Monte Carlo để ước tính BER SNR lớn, phải xử lý nhiều ký hiệu qua kênh để đạt ước tính BER chất lượng (ước tính khơng chệch kiên định) Tuy nhiên, Matlab cơng cụ cực mạnh tình này, mơ ngun mẫu triển khai Matlab để thiết kế kiểm chứng giải thuật xử lý tín hiệu DSP riêng mơ tồn diện Mã chương trình Matlab kết ánh xạ vào mã chương trình C C++ nhằm thực hiệu kết đạt so sánh với kết thực Matlab Dùng Matab để nguyên mẫu hóa cho phép nhận biết lỗi khái niệm cách nhanh chóng, làm tăng tốc phát triển phần mềm cuối Chương 1: Vai trò mô I u liệ u q Dữ liệ Dữ 27 Hàm chính.m D Dữ ữ li ệ liệ u I u q Dữ liệu I Dữ liệu q Hàm con1.m Đầu I Đầu q Hàm con2.m I q ầ u Đ ầu Đ I u q ầ Đ u Đầ Hàm con.m Trao đổi đối số đầu ra1, đầu ra2 Hàm p1,p1, Tên hàm Các tham số đầu vào hàm Các kết hay đối số đầu vào % Bắt đầu file hàm Biến đầu = phương trình tính toán dùng đối số đầu vào Hàm Biến đầu = phương trình tính toán dùng đối số đầu vào Hàm : % kết thóc file hµm chÝnh Hình 1.11: Minh họa tính phân lớp hàm - Quan hệ file hàm hàm Thứ ba, với mục đích làm sáng tỏ giải thuật dùng q trình mơ hình hóa mơ hệ thống việc đánh giá kết mơ phỏng, tập trung khai thác thư viện tốn Matlab, hay nói cách khác sử dụng hàm có thư viện, khai thác tối đa khả phân lớp hàm Matlab để viết chương trình mơ Theo đó, chương trình mơ thực thuật tốn sử dụng ngơn ngữ lập trình Matlab, chúng viết dạng file.m Trong chừng mực định, điều minh họa hình 1.11 Khả phân lớp phù hợp với tính phân lớp mơ hình mơ Lưu ý ta dùng biến tồn cục SIMULINK thiết kế cho mô phỏng, không đề cập khơng phù hợp để trình bày tính chi tiết thuật tốn chương trình mơ phương pháp luận để triển khai mã chương trình Cuối là, Matlab sử dụng rộng rãi cộng đồng thiết kế kỹ thuật Matlab kết hợp khả tính tốn tuyệt vời với khả đồ họa thân thiện Matlab chứa đựng thư viện phong phú hàm tiền lập trình (các file.m) để: tạo, phân tích, xử lý hiển thị tín hiệu Các thư viện bổ sung (các hộp công cụ) cho phép bổ sung vào thư viện Matlab file.m để định rõ lĩnh vực ứng dụng Cho phép người dùng Matlab dễ dàng tạo file.m phục vụ ứng dụng riêng Ngoài mã chương trình Matlab súc tích, ngắn gọn, làm cho có khả biểu diễn thuật tốn xử lý tín hiệu phức tạp vài dịng mã Có lẽ mà hầu hết trường Đại học, Viện nghiên cứu lớn chọn Matlab để phục công tác đào tạo, nghiên cứu phát triển, đặc biệt thực thi hố kết cơng trình nghiên cứu vào thực tế Chương 1: Vai trị mơ 28 Vì mục đích trình bày phương pháp luận mơ phỏng, thực thi mô thiết kế cách dễ hiểu giới hạn khôn khổ sách, nên hệ thống xét để làm ví dụ minh họa dừng mức đơn giản dạng riêng biệt đơn giản nhiều giả định lý tưởng Tất thuộc loại khơng thích ứng, từ góc độ sử dụng tài nguyên không hiệu Như minh họa đơn giản nhất: tính cách thay đổi ngẫu nhiên theo thời gian môi trường truyền làm tín hiệu thu bị thăng giáng ngẫu nhiên, thiết kế để đảm bảo chất lượng BER ta thường phải đưa thêm độ dự trữ pha đinh dùng sơ đồ điều chế BPSK (hiệu thông lượng thấp) cho trường hợp kịch kênh tồi, tồn nhiều thời điểm kịch kênh tốt, dùng sơ đồ điều chế 4QAM, 16-QAM, đảm bảo chất lượng BER, ta khơng khai thác triệt để tài ngun dung lượng hệ thống Nhiều chương trình mơ viết Matlab, trình bày phần văn bản, việc định đưa mã chương trình Matlab vào nội dung sách với mục đích: (i) làm sáng tỏ việc sử dụng phương pháp luận để triển khai mô minh họa thuật tốn xử lý tín hiệu số DSP quan trọng; (ii) nhiều đoạn mã chương trình Matlab ví dụ hỗ trợ mở rộng triển khai mơ hình mô riêng bạn đọc Tuy nhiên, để không làm gián đoạn tính liên tục sách, có chương trình ngắn (dài khơng q trang trang văn bản) thực hiện: định nghĩa thông số đặc trưng, liên kết chương trình (ở dạng file.m), đặc trưng vào của, kết mơ trình bày Với chương trình q dài, để phù hợp với trang văn chương trình liên kết phù hợp lưu đĩa CD-ROM ... quan trọng hệ thống xử lý theo phép giải tích khơng? Câu trả lời có Vì hệ thống cho hình 1. 1 khối hệ thống phức tạp Mã chương trình mơ phát triển, nâng cấp cho hệ thống phức tạp Thành mô dễ dàng... loại hệ thống Phạm vi hệ thống xét phần hẹp Các hệ thống chọn nhằm mục đích minh họa: tăng mức độ phức tạp dẫn đến mô Rất nhiều hệ thống thuộc loại hệ thống khơng thể xử lý giải tích Ví dụ hệ thống. .. s2 (t ) s1 (t ) tín hiệu đối tương quan k = Hiệu hệ thống: Dễ dàng xác định hiệu hệ thống cho hình 1. 1 kỹ thuật phân tích truyền thống Vì vậy, ta phân loại hệ thống thuộc loại hệ thống xử lý