Giải pháp ước lượng kênh truyền kết hợp kỹ thuật wavalet trong hệ thống ofdm băng rộng,luận văn thạc sỹ kỹ thuật điện tử

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI NGUYỄN PHÚ TRỊNH GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP KỸ THUẬT WAVELET TRONG HỆ THỐNG OFDM BĂNG RỘNG Ngành: Kỹ Thuật Điện Tử Mã số: 60520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS NGUYỄN CẢNH MINH TP.Hồ Chí Minh, 2014 i TRÍCH YẾU LUẬN VĂN CAO HỌC Họ tên học viên: Nguyễn Phú Trịnh Năm sinh: 1984 Cơ quan công tác: Cơng ty Fujixerox Khố: 20.1 Ngành: Kỹ Thuật Điện Tử Mã số: 60520203 Cán hướng dẫn: TS Nguyễn Cảnh Minh Bộ môn: Kỹ Thuật Viễn Thông Tên đề tài luận văn: Giải pháp ước lượng kênh truyền kết hợp kỹ thuật wavelet hệ thống OFDM băng rộng Mục đích nghiên cứu đề tài: Tìm hiểu kỹ thuật wavelet FFT/IFFT hệ thống OFDM Xác định cụ thể ưu điểm wavelet để thay FFT/IFFT hệ thống OFDM Phương pháp nghiên cứu kết đạt được: Nghiên cứu, khảo sát kế thừa kỹ thuật điều chế, điều khiển di động Tìm hiểu WIMAX, OFDM, Wavelet, đồng thời mô Wavelet OFDM tương ứng mơi trường nhiễu Gause fading Điểm bình qn môn học: Điểm bảo vệ luận văn: Ngày Xác nhận cán hướng dẫn: Xác nhận Bộ môn: tháng năm 2014 Học viên Nguyễn Phú Trịnh ii MỤC LỤC TRÍCH YẾU LUẬN VĂN CAO HỌC………………………….………………….i MỤC LỤC……………………………………………………………… ……… ii LỜI NÓI ĐẦU ………………………………………….……….…………………v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT………………………………… viii DANH MỤC CÁC HÌNH… …………………………………………………….ix DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU……………… ……………………………….xii CHƢƠNG 1-TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT OFDM VÀ CÁC KỸ THUẬT SỬ DỤNG TRONG WIMAX BĂNG RỘNG .1 1.1 Giới thiệu 1.1.1 Các kỹ thuật đa truy cập 1.1.2 Nhược điểm hệ thống vô tuyến trước OFDM 1.2 Tổng quan kỹ thuật OFDM………………………………………… 1.2.1 Lịch sử PFDM ……………………………………………………5 1.2.2 Sự thúc đẩy phát triển PFDM 1.2.3 Ứng dụng OFDM 1.2.4 Thuật toán OFDM 1.2.5 Ưu khuyết điểm hệ thống OFDM ………… …………… 20 1.3 Tìm hiểu suy hao 21 1.3.1 Các yếu tố làm suy hao đường truyền 21 1.3.2 Hiện tượng multipath 23 1.3.3 Hiện tượng Doppler 24 1.3.4 Hiện tượng Fading 25 iii 1.3.5 Nhiễu liên ký tự ISI nhiễu liên song song ICI ………………33 1.4 Kết luận chƣơng 1.………………………………….…………… …….34 CHƢƠNG - TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT WAVELET 35 2.1 Giới thiệu chung 35 2.1.1 Lịch sử wavelet 35 2.1.2 Phân tích Fourier 37 2.1.3 Ứng dụng wavelet 51 ………………………………………………54 2.2.1 Wavetlet liên tục ………………………………………………55 2.2.2 Biến đổi wavelet rời rạc 57 2.2.3 So sánh wavelet va fourier ………………………………………64 2.3 Hệ thống wavelet OFDM (WOFDM) 66 2.3.1 Ứng dụng wavelet vào hệ thống OFDM 66 2.3.2 Hệ thống WOFDM 67 2.4 Kết luận chƣơng …………….………………………………………75 CHƢƠNG - ƢỚC LƢỢNG KÊNH TRUYỀN 76 3.1 Các giải pháp 3.2 L cl 76 79 3.2.1 Mẫu ngẫu nhiên 79 3.2.2 Thuật toán Gram-Schmidt ………………………………………80 …….…………………………… ………………….80 ……………………………………….…82 iv 3.3.2 Sắp xếp pilot dạng lược 85 3.4 Cân thích nghi LMS (Least Mean Square) ………………………91 3.5 Kết luận chƣơng 3.……………………………………………………….94 CHƢƠNG - MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 95 95 4.1.1 Giới thiệu 95 4.1.2 Thông số hệ thống 97 4.1.3 Mơ hình hệ thống 98 g .99 4.2.1 Mơ hình truyền liệu khơng có nhiễu .99 4.2.2 Ứng dụng de-noise với wavelet 101 4.3 Kết luận chƣơng 4.…………………………………………………… 104 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI …………………….……105 LỜI CAM ĐOAN 106 PHỤ LỤC 107 TÀI LIỆU THAM KHẢO …………………………………… ………………112 v LỜI NĨI ĐẦU Hiện nay, băng thơng thông tin di động vấn đề trội, bên cạnh trễ nhiễu đa đường vấn đề cấp thiết truyền tín hiệu Những kỹ thuật hệ thứ hai đời TDM, FDM không giải hiệu mong muốn Kỹ thuật OFDM đời giải nhu cầu băng thông, biến đổi kênh truyền fading, chọn lọc tần số theo kênh Tuy nhiên, OFDM sử dụng biến đổi Fourier truyền thống lại có khuyết điểm sau: + Hiệu suất đường truyền giảm sử dụng chuỗi bảo vệ + Do yêu cầu điều kiện trực giao sóng mang phụ mà hệ thống OFDM nhạy với offset tần số, Doppler nhiễu pha Vì vậy, phải tìm cách cải tiến IFFT/FFT truyền thống để nâng cao chất lượng hệ thống OFDM Biến đổi Wavelet có điểm tương đồng ưu điểm so với phương pháp biến đổi Fourier truyền thống cho hệ thống WOFDM tiết kiệm băng thông, kháng nhiễu cao phải đòi hỏi đồng cao; wavelet hứa hẹn triển vọng giải tốt vấn đề Chính tơi chọn đề tài : “Giải pháp ước lượng kênh truyền kết hợp kỹ thuật wavelet hệ thống OFDM băng rộng” với mục đích tìm hiểu ưu điểm giải pháp Tôi hy vọng tìm hiểu ứng dụng tham gia phục vụ xu phát triển ngành viễn thông Mục tiêu nghiên cứu đề tài : - Tìm hiểu kỹ thuật wavelet FFT/IFFT hệ thống OFDM - Xác định cụ thể ưu điểm wavelet để thay FFT/IFFT hệ thống OFDM vi Đối tƣợng nghiên cứu đề tài : - Lý thuyết kỹ thuật Wavelet, hệ thống OFDM băng rộng - Tìm hiểu phần mềm Matlab, mơ trình kết hợp kỹ thuật wavelet vào hệ thống OFDM, nhiễu Gause, môi trưởng fading Phạm vi nghiên cứu đề tài : - Quá trình kết hợp kỹ thuật wavelet vào hệ thống OFDM nhiễu Gause - Quá trình kết hợp kỹ thuật wavelet vào hệ thống OFDM, thay FFT/IFFT fading, kết hợp ước lượng kênh truyền Phƣơng pháp nghiên cứu dựa : - Tham khảo đề tài, cơng trình khoa học hệ thống viễn thơng có, kỹ thuật điều khiển, điều chế di động, mạng lõi để rút kinh nghiệm làm sở phát triển đề tài - Nghiên cứu lý thuyết Wavelet, OFDM sử dụng Matlab để mơ dự đốn, tính tốn q trình Phƣơng pháp thực nghiệm dựa : - Mô wavelet OFDM thay cho FFT/IFFT môi trường Gause - Mô wavelet OFDM kết hợp ước lượng kênh truyền môi trường fading Kết cấu luận văn gồm chƣơng: CHƢƠNG 1-TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT OFDM VÀ CÁC KỸ THUẬT SỬ DỤNG TRONG WIMAX BĂNG RỘNG vii CHƢƠNG 2- TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT WAVELET CHƢƠNG 3- GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP KỸ THUẬT WAVELET TRONG HỆ THỐNG OFDM CHƢƠNG 4- MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ TP HCM, Ngày 22/05/2014 HVTH: Nguyễn Phú Trịnh viii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt ADC ADSL AWGN CDMA CP CWT DFT FDMA FFT GI IDWT LMS LOS MMSE MRA OFDM PSAM STFT TDMA WFT WIMAX Chữ đầy đủ Analog Digital Converter Asymmetric Digital Subscriber Line Additive White Gaussian Noise CODE Division Multiple Access Cyclic prefix Continuous Wavelet Transform Discrete Wavelet Transform Frequency Division Multiple Access Fast Fourier Transform Guard Interval Inverse Discrete Wavelet Transform Least Mean Square Light Of Sight Minimum Mean Square Error MultiResolution Analysis Orthogonal frequency-division multiplexing Pilot Symbol Assisted Modulation Short Time Fourier Transform Time Division Multiple Access the Windowed Fourier transform Worldwide Interoperability for Microwave Access ix DANH MỤC CÁC HÌNH HÌNH Hình 1.1 Hình 1.2 Hình 1.3 Hình 1.4 Hình 1.5 Hình 1.6 Hình 1.7 Hình 1.8 Hình 1.9 Hình 1.10 Hình 1.11 Hình 1.12 Hình 1.13 Hình 1.14 Hình 1.15 Hình 2.1 Hình 2.2 Hình 2.3 Hình 2.4 Hình 2.5 Hình 2.6 Hình 2.7 Hình 2.8 Hình 2.9 TÊN HÌNH TRANG Phổ tín hiệu OFDM Đáp tuyến tần số truyền dẫn kênh truyền nhiễu Nguyên lý tạo tín hiệu OFDM Sơ đồ khối xử lý tín hiệu OFDM FFT điểm Lưu đồ FFT điểm Tín hiệu OFDM với Cyclic Extension Chèn khoảng dự trữ vào OFDM Các tượng xảy trình truyền song Hiệu ứng Doppler Đáp ứng tần số kênh truyền chọn lọc tần số kênh nhiễu phẳng Tín hiệu phía thu tới L đường Kênh truyền thay đổi theo thời gian Hàm mật độ xác suất Rayleigh Ricean Nhiễu ICI Phân tích thành phần tần số tín hiệu nhờ biến đổi Fourier Tín hiệu tuần hồn phổ sử dụng biến đổi Fourier Tín hiệu khơng tuần hồn phổ sử dụng biến đổi Fourier Lấy mẫu tín hiệu theo phương pháp Fourier thời gian ngắn Thay đổi chiều rộng hàm cửa sổ Gauss Cửa sổ thời gian-tần số biến đổi Fourier thời gian ngắn Đáp ứng tần số biến đổi Fourier nhanh tín hiệu có tần số Phân tích tín hiệu sử dụng biến đổi Wavelet Mặt phẳng không gian (thời gian-tần số) tín hiệu khai triển Fourier Wavelet 13 17 17 19 20 23 24 26 26 30 32 34 37 38 39 40 42 43 47 50 51 - 99 giải thuật LS giải thuật MMSE Đối với dạng lược, giải thuật phục hồi hàm truyền phương pháp nội suy (nội suy tuyến tính, nội suy bậc hai, nội suy hạ thơng nội suy khối spline) - Wavelet Denoise: Tạo hệ số wavelet, tạo mức ngưỡng tự động loại bỏ thành phần nhỏ mức ngưỡng 4.2 4.2.1 Mơ hình truyền liệu IFFT/FFT: Hình 4.5: Phổ OFDM (hình ảnh) với Fourier giả thuyết khơng có nhiễu Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thơng Vận tải - 100 Trong hình 4.5, mơi trường khơng nhiễu theo lý thuyết, chương trình thực với số lượng bit lỗi kiểm soát tuyệt đối( Error bit= o bit), biến đổi IFFT/FFT Hình 4.6: So sánh BER FOURIER có nhiễu trắng khơng có nhiễu trắng ,với ước lượng LS Kết cho ta thấy mơi trường nhiễu ảnh hưởng đến truyền tín hiệu nhiều Nhiễu làm tăng tỉ lệ BER đáng kể Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 101 4.2.2 Ứng dụng de-noise với wavelet Mục đích phần mơ này đánh giá, so sánh sử dụng wavelet OFDM de-noise giảm nhiễu thơng số BER.[1] Hình 4.7: So sánh Wavelets har Fourier de-noise (SNR= 20 DB) với ước lượng LS Nhận xét: Ta nhận thấy kết Wavelet Har cho kết triệt nhiễu tốt ứng dụng Fourier denoise Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 102 - Hình 4.8: So sánh Wavelets har Fourier de-noise (SNR= 20 DB) với ước lượng COMB LS Hình 4.9: So sánh Fourier, Wavelets har, wavelet Daubchies, wavelet Symplets Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 103 Ta nhận thấy Sự khác biệt kỷ thuật wavelet không lớn * Wavelet kết hợp ƣớc lƣợng kênh truyền mơi trƣờng fading Hình 4.10: So sánh BER FOURIER wavelet Har mơi trường FADING, V=2km/h, có AWGN (SNR=20 DB) Trong hình 4.10 cho thấy kết Wavelet Har môi trường Fading không tốt Nguyên nhân việc cân tap wavelet khơng cịn Và hướng phát triển dùng nhiều tap với ước lượng cân thích nghi LMS Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 104 4.3 Kết luận chƣơng Nội dung chương cuối nhằm xây dựng mơ hình đường truyền tiến hành mô Matlab để đưa đánh giá kết Ta nhận thấy Wavelet có nhiều ưu điểm môi trường cụ thể: Môi trường nhiễu Gause, kết hợp nhiễu fading cho phân tích Tuy nhiên mơ cịn hạn chế, chưa tiến hành đánh giá cho cân thích nghi LMS( nhiều tap) Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 105 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI KẾT LUẬN Thơng qua q trình tìm hiểu thực mô phỏng, nội dung ước lượng kênh truyền đánh giá Ước lượng kênh truyền sử dụng luận văn ước lượng sử dụng chuỗi huấn luyện pilot Chuỗi pilot xếp theo dạng khối dạng lược Chuỗi pilot đề nghị sử dụng có dạng ngẫu nhiên dạng trực giao theo thuật toán Gram-Schmidt tap HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Trong hướng phát triển tới, luận văn tiếp tục quan tâm vấn đề sau : + Wavelet Denoise (LMS nhiều tap) Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 106 - LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết thực luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình người khác Tôi xin chịu trách nhiệm lời cam đoan Tác giả Nguyễn Phú Trịnh Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 107 - PHỤ LỤC WAVE_READ.M ([2],[3]) function bits=waveread(filename); if (nargin~=1) error('Requires a filename as an argument.'); end; if (isstr(filename)~=1) error('Requires a string filename as an argument.'); end; if (isempty(findstr(filename,'.'))==1) filename=[filename,'.wav']; end; data_in=wavread(filename); %convert wave data in range [-1,1] into 8-bit binarys data=round(128*data_in +127); [0,255] len = length(data); bits = zeros(1,len * 8); index = 1; for k = 1:len c = de2bi(data(k),8,'left-msb'); bits(index:index + 7) = c; index = index + 8; end clear data_in len c index data; WAVEWRITE.M function [output]=wavewrite(code,filename) if (isempty(findstr(filename,'.'))==1) filename=[filename,'.wav']; end; len = length(code)/8; data = zeros(len,1); index = 1; for k = 1:len d = bi2de(code(index:index + 7),'left-msb'); data(k) = d; index = index + 8; end output = (data-127)/128; wavwrite(output,11025,8,filename); clear code data len k; RECEIVE_WAVELET.M %function of receiver Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 108 function bits_output=receive_wavelet(data_channel,NFFT,numcarr,M_QAM,G,numQAM,cases, data_pilot_comb,algorithm) %data_channel : signal OFDM after through channel %find number of OFDM symbols num_OFDM = length(data_channel)/(NFFT+G); %create OFDM matrix, NFFT+G columns, num_OFDM rows base_ofdm = reshape(data_channel,NFFT+G,num_OFDM); base_ofdm = conj(base_ofdm'); clear data_channel; %Extract pilot if (cases==0) %no pilot receiver_data=[]; for i=0:num_OFDM-1 %demodulated OFDM signal receiver_OFDM = OFDM_Demodulator(base_ofdm(i+1,:),NFFT,G,numcarr); receiver_data = [receiver_data;receiver_OFDM]; clear receiver_OFDM; end elseif (cases==1) P_A = 1; D_t = 4; %insert pilot of block method % amplitude of symbol pilot % distance of pilot in time domain PP = []; for m = 0:numcarr-1; PP = [PP,P_A*exp(j*pi*(m)^2/numcarr)]; end; receiver_data = []; for i=1:num_OFDM; if (mod(i-1,D_t)==0) %symbol pilot Demodulated_Pilot = OFDM_Demodulator(base_ofdm(i,:),NFFT,G,numcarr); Demodulated_P = []; for i = 1:numcarr; Demodulated_P = [Demodulated_P; Demodulated_Pilot(i)]; end; if (algorithm==1) %LS algorithm R = LS_block(PP); H_estimated = R * Demodulated_P; kenhtruyen=H_estimated; elseif (algorithm==2) % MMSE algorithm H = Demodulated_Pilot./PP; h = ifft(H); h_estimated = h.'; R = MMSE_block(h_estimated,Demodulated_P,numcarr); H_estimated = R*Demodulated_P; end H_estimated = H_estimated.'; Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 109 else % demodulated OFDM signal Demodulated_signal = OFDM_Demodulator(base_ofdm(i,:),NFFT,G,numcarr); receiver_OFDM = Demodulated_signal./H_estimated; equalization receiver_data = [receiver_data;receiver_OFDM]; clear receiver_OFDM; end %OFDM end clear H_estimated Demodulated_signal R h h_estimated; elseif (cases==2) %insert comb pilot Pilot_Distance = 4; receiver_data = []; for i=1:num_OFDM; Demodulated_signal = OFDM_Demodulator(base_ofdm(i,:),NFFT,G,numcarr); [data_QAM,pilot_estimated] = Extractor_pilot_comb(Demodulated_signal,numcarr,Pilot_Distance); H_pilot=pilot_estimated./data_pilot_comb; positions,LS algorithm %estimation at pilot H_estimated = denoise_wavelet(H_pilot,numcarr,Pilot_Distance); receiver_OFDM = Demodulated_signal./H_estimated; equalization [receiver_OFDM,pilot_estimated] = Extractor_pilot_comb(receiver_OFDM,numcarr,Pilot_Distance); signal components %OFDM %select receiver_data = [receiver_data;receiver_OFDM]; clear receiver_OFDM; clear H_estimated; clear pilot_estimated; end end y=conj(receiver_data'); y=reshape(y,size(y,1)*size(y,2),1); receiver_QAM=y(1:numQAM); %demodulated QAM bits_output = deQAM(receiver_QAM,M_QAM); clear y receiver_QAM; Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 110 RECEIVE_KALMAN.M function bits_output=receive_kalman(data_channel,NFFT,numcarr,M_QAM,G,numQAM,data_pi lot_comb,algorithm,v,B,fc,Transform,Denoise) %data_channel : signal OFDM after through channel global kenhtruyen; %find number of OFDM symbols num_OFDM = length(data_channel)/(NFFT+G); Np=length(data_pilot_comb); %create OFDM matrix, NFFT+G columns, num_OFDM rows base_ofdm = reshape(data_channel,NFFT+G,num_OFDM); base_ofdm = conj(base_ofdm'); clear data_channel; Pilot_Distance = 4; receiver_data = []; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%kalman%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% c=3e8; %light velocity v=v*10^3/3600; %convert km/h into m/s f_dmax=v*fc/c; %shift Doppler max Tfft= NFFT/B;% time FFT Tgi= Tfft*G/NFFT; %GI duration T=Tfft+Tgi; % duration of the OFDM symbol sigma_u = 0.01; %noise process sigma = sqrt(0.1); % observation noise %creat transition matrix F %W=[]; for l=1:Np for k=1:Np W= exp(-2*pi*i*k*l/Np); end end M=besselj(0,2*pi*f_dmax*T)*eye(Np); F=W*M*W'; %F=M; C= diag(data_pilot_comb);%measurement matrix V=sigma_u^2* eye(Np); % correlation matrix of process noise Q=sigma^2*eye(Np); % correlation matrix of measurement noise P=V;% initial error covariance matrix for k=1:num_OFDM; if k==1 Demodulated_signal = OFDM_Demodulator(base_ofdm(k,:),NFFT,G,numcarr,Transform); [data_QAM,pilot_estimated] = Extractor_pilot_comb(Demodulated_signal,numcarr,Pilot_Distance); H_pilot = pilot_estimated./data_pilot_comb; H=reshape(H_pilot,Np,1);% gia tri H ban dau Y=reshape(pilot_estimated,Np,1);% gia tri Y ban dau else % thuc hien kalman tu i=2 Demodulated_signal = OFDM_Demodulator(base_ofdm(k,:),NFFT,G,numcarr,Transform); [data_QAM,pilot_estimated] = Extractor_pilot_comb(Demodulated_signal,numcarr,Pilot_Distance); %%%% cong thuc kalman%%%%%%% K=F*P*C'*inv(C*P*C'+Q);% gain kalman Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 111 Alpha=Y-C*H; %innovation process H=F*H+K*Alpha;%channels impulse response P=F*(P-inv(F)*K*C*P)*F'+V;%error covariance matrix %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% H_pilot=reshape(H,1,Np); Y=reshape(pilot_estimated,Np,1); end if(algorithm==1) %linear interpolation H_estimated = interpolation_linear(H_pilot,numcarr,Pilot_Distance); elseif(algorithm==2) %second order interpolation H_estimated = interpolation_secondorder(H_pilot,numcarr,Pilot_Distance); elseif(algorithm==3) %lowpass interpolation H_estimated = interpolation_lowpass(H_pilot,numcarr,Pilot_Distance); elseif(algorithm==4) % spline cubic interpolation H_estimated = interpolation_spline(H_pilot,numcarr,Pilot_Distance); end receiver_OFDM = Demodulated_signal./H_estimated; equalization [receiver_OFDM,pilot_estimated] = Extractor_pilot_comb(receiver_OFDM,numcarr,Pilot_Distance); signal components %OFDM %select receiver_data = [receiver_data;receiver_OFDM]; clear receiver_OFDM; clear H_estimated; clear pilot_estimated; end y=conj(receiver_data'); y=reshape(y,size(y,1)*size(y,2),1); receiver_QAM=y(1:numQAM); %demodulated QAM bits_output = deQAM(receiver_QAM,M_QAM); clear y receiver_QAM; Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 112 TÀI LIỆU THAM KHẢO TIẾNG VIỆT [1] Nguyễn Hồng Hà(2007), Mạng không dây bang rộng wimax: Các vấn đề công nghệ triển khai ứng dụng, Luận án thạc sĩ ,Đại học BKHN [2] PGS.TS Phạm Hồng Liên( 2005), Matlab ứng dụng viễn thông, NXB Đại học quốc gia TP HCM [3] PGS.TS Lê Tiến Thường(2012), Xử lý số tín hiệu wavelets, NXB DHQG [4] Phạm thị Ngọc Yến( 2005), Cơ sở matlab ứng dụng, NXB khoa học kỹ thuật TIẾNG ANH [5] M Huang, X Chen, L Xiao, S Zhou and J Wang(2010), LS-filterbased channel estimation for orthogonal frequency-division multiplexing systems in time-varying channels, IEEE Xplore [6] Md Masud RANA, Jinsang KIM, Won-Kyung CHO(2010), LMS Based Adaptive Channel Estimation for LTE Uplink, IEEE Xplore [7] Hala M Mahmoud, Allam S Mousa, Rashid Saleem(2010), Channel Estimation Based in Comb-Type Pilots Arrangement for OFDM System over Time Varying Channel , JOURNAL OF NETWORKS [8] Frank Orthman(2005), Wimax handbook: Building 802.16 Wireless networks, McGraw Hill [9] Hye Mi Park and Jae Hong Lee (2006), Estimation of Time-Variant Channels for OFDM Systems, School of Electrical Engineering and INMC, Seoul National University Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải - 113 [10] Ravichandran K.R, Ashmita G, reyas V, Aghil K.R(2010), LMS Channel Estimation and Time Domain Equalization for SC-FDMA Systems, IEEE Xplore Nguyễn Phú Trịnh - Cao học KTĐT K20.1 Đại học Giao thông Vận tải