Hcmute giải pháp ước lượng kênh truyền kết hợp triệt nhiễu ici cho tiêu chuẩn wimax di động

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI CHO TIÊU CHUẨN WIMAX DI ÐỘNG MÃ SỐ: T2013-03TÐ SKC004272 Tp Hồ Chí Minh, tháng 11 - 2013 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BÁO CÁO TĨM TẮT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI CHO TIÊU CHUẨN WIMAX DI ĐỘNG Mã số: T2013-03TĐ Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS Phạm Hồng Liên TP HCM, tháng 11 năm 2013 Luan van TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BÁO CÁO TĨM TẮT ĐỀ TÀI KH&CN CẤP TRƯỜNG GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI CHO TIÊU CHUẨN WIMAX DI ĐỘNG Mã số: T2013-03TĐ Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS Phạm Hồng Liên Thành viên đề tài: ThS Nguyễn Đức Quang TP HCM, Tháng 11 năm 2013 Luan van DANH SÁCH THÀNH VIÊN THAM GIA Đơn vị công tác TT lĩnh vực chuyên môn Nội dung nghiên cứu cụ thể giao PGS.TS.Phạm Khoa Điện –Điện tử - Đại Trực tiếp thực báo Hồng Liên học Sư Phạm Kĩ Thuật cáo đề tài Họ tên TPHCM ThS.Nguyễn Bộ môn Viễn Thông - Đại Triển khai chương trình Đức Quang học Bách Khoa TPHCM giải thuật Luan van Chữ ký MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC CỦA ĐỀ TÀI Ở TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC 1.2 MỤC TIÊU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI 1.3 NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI CHƯƠNG XÂY DỰNG GIẢI PHÁP BỘ ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI CHƯƠNG GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI SỬ DỤNG GIẢI PHÁP LẶP KALMAN CẢI TIẾN CHƯƠNG GIẢI PHÁP TRIỆT NHIỄU ICI BẰNG CÁCH KẾT HỢP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN VÀ TỐI ƯU KHOẢNG BẢO VỆ GI CHƯƠNG GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI BẰNG GIẢI PHÁP BỘ ƯỚC LƯỢNG UNSCENTED KALMAN CHƯƠNG KẾT LUẬN ĐỀ TÀI VÀ KIẾN NGHỊ 12 5.1 KẾT LUẬN ĐỀ TÀI 12 5.2 KẾT LUẬN VỀ NỘI DUNG ĐỀ TÀI 12 5.3 KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT 13 i Luan van DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT BER Bit Error Rate: Tỉ lệ bit lỗi CP Cycle Prefix: Khoảng chèn trước truyền CSI Channel Status Information : thông tin trạng thái kênh truyền EKF Extended Kalman Filter: Bộ lọc Kalman mở rộng FFT Fast Fourier Transform: Biến đổi Fourier nhanh GI Guard Interval: Khoảng bảo vệ ISI Inter Symbol Interference: Nhiễu liên kí tự ICI Inter Carrier Interference: Nhiễu liên sóng mang KF Kalman Filter: Bộ lọc Kalman LS Least Square : giải thuật bình phương tối thiểu MSE Mean Square Error : lỗi trung bình bình phương OFDM Orthogonal Frequency-Division Multiplexing: Ghép kênh trực giao miền tần số QAM Quadrature Amplitude Modulation: Điều chế QAM SNR Signal Noise Ratio : Tỷ lệ tín hiệu nhiễu MMSE Minimum Mean Square Error Giải thuật tối thiểu lỗi trung bình bình phương WiMAX Worldwide Interoperability for Microwave Access: tiêu chuẩn cho mạng 4G UKF Unscented Kalman Filter ii Luan van TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH BM 08TĐ Thơng tin kết nghiên cứu CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự - Hạnh phúc KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ Tp HCM, Ngày tháng năm THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông tin chung: - Tên đề tài: GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI CHO TIÊU CHUẨN WIMAX DI ĐỘNG - Mã số: T2013-03TĐ Chủ nhiệm: PGS.TS Phạm Hồng Liên - Cơ quan chủ trì: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh - Thời gian thực hiện: 1/2013-12/2013 Mục tiêu: + Đóng góp vào việc nghiên cứu phát triển công nghệ viễn thông tiên tiến + Đề xuất thành công giải pháp nâng cao chất lượng hệ thống cho công nghệ OFDM băng rộng + Chứng minh mô giải pháp đề xuất khả thi để nâng cao ước lượng kênh truyền, đăng tối thiểu tạp chi nước 3.Tính sáng tạo: + Đề tài đề xuất giải pháp để nâng cao ước lượng kênh truyền cho hệ thống OFDM băng rộng, sử dụng tiêu chuẩn cho hệ thống 4G WiMAX di động, công nghệ tiên tiến + Đề tài nghiên cứu giải pháp để cải thiện ước lượng kênh truyền chuyên sâu vào hệ thống tính tốn tốn học kết hợp mơ máy tính Kết nghiên cứu: Đề xuất hướng giải pháp để cải thiện hiệu ước lượng kênh truyền Sản phẩm: I.Tạp chí Quang Nguyen Duc, Lien Pham Hong, Thang Nguyen Manh, Tra Luu Thanh, “A combined algorithm of Kalman estimator and Guard Interval optimization for Mobile WiMAX”, International Journal of Distributed Systems and Technologies, January-March 2013, Vol 4, No II Hội nghị IEEE Lien Pham-Hong, Quang Nguyen-Duc, “Channel Estimation with Iterative Kalman algorithm for Mobile WiMAX”, IEEE conference (the 10th IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies), Ha Noi city, 11/2013 Luan van III Hướng dẫn học viên cao học Luận văn Thạc sĩ “CÁC GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG ĐỘ LỆCH TẦN SỐ SÓNG MANG KẾT HỢP LOẠI BỎ ICI TRONG HỆ THỐNG OFDM”, Trương Thái Trọng Khanh, chuyên ngành kĩ thuật Điện tử, Đại học Bách Khoa TPHCM, tháng 6/2013 Hiệu quả, phương thức chuyển giao kết nghiên cứu khả áp dụng: + Giải pháp cho kết tốt phương pháp thông thường với kết mơ với nhiều mơ hình khác + Kết nghiên cứu thể tạp chí hội nghị quốc tế + Các kết nghiên cứu cịn ứng dụng trình giảng dạy đào tạo đại học sau đại học Trưởng Đơn vị (ký, họ tên, đóng dấu) Chủ nhiệm đề tài (ký, họ tên) Luan van BM 09TĐ Thông tin kết nghiên cứu tiếng Anh INFORMATION ON RESEARCH RESULTS General information: Project title: CHANNEL ESTIMATION COMBINED WITH ICI REDUCTION FOR MOBILE WIMAX Code number: T2013-03TD Coordinator: Associate Professor Pham Hong Lien Implementing institution: University of Technical Education Ho Chi Minh city Duration: from 01/2013 to 12/2013 Objective(s): + Contributing for researching and developing modern telecommunication technologies nowadays + Proposing successfully solutions to improve quality of system for wide band OFDM technology + Proving and simulating proposed solutions to improve successfully system of channel estimation , publishing a paper on a state journal at least Creativeness and innovativeness: The project proposed solutions to enhance system of channel estimation and analyzed detail system as well as mathematic calculations combined with computer simulation Research results: Project proposed solutions to enhance effectiveness of channel estimation Products: I International Journal Quang Nguyen Duc, Lien Pham Hong, Thang Nguyen Manh, Tra Luu Thanh, “A combined algorithm of Kalman estimator and Guard Interval optimization for Mobile WiMAX”, International Journal of Distributed Systems and Technologies, January-March 2013, Vol 4, No II IEEE Conference Lien Pham-Hong, Quang Nguyen-Duc, “Channel Estimation with Iterative Kalman algorithm for Mobile WiMAX”, IEEE conference (the 10th IEEE-RIVF International Luan van Conference on Computing and Communication Technologies), Ha Noi city, 11/2013 III Instruction for Post graduate students Thesis master “CARRIER FREQUENCY OFFSET ESTIMATION COMBINED WITH ICI REDUCTION FOR OFDM”, Trương Thái Trọng Khanh, , Ho Chi Minh city University of Technology, 06/2013 Effects, transfer alternatives of research results and applicability: + Proposed solutions had better results than popular methods and simulation results for different models + Project results were published on an international journal and an international conference + Project results can be applied for education of graduate and post graduate Luan van 5.1.2 Giải thuật Unscented Kalman Filter UKF ứng dụng đơn giản Unscented Transformation Trong trường hợp đặc biệt ( thường gặp) nhiễu tiến trình nhiễu đo đạc nhiễu cộng, độ phức tạp tính tốn UKF giảm xuống Nó giúp giảm kích thước số điểm sigma-point cần sử dụng Phương sai nhiễu cộng vào phương sai biến trạng thái Sau giải thuật UKF: ([40]) • Khởi tạo giá trị ban đầu: = [ ] , • Với k=1,…,∞: o = [( − )( − ) ] (5.8) Tính điểm sigma-point: = + − (5.9) § Phương trình cập nhật theo thời gian: ∗ = ( | (5.11) ( ) = (5.12) ∗ | = | = ℎ( ( ∗ , | | | ) , ) (5.10) ( ) ∗ , | = ∗ , | − + )( ∗ , | − ∗ , | (5.4) 35 Luan van ) + − (5.3) ( ) = , | (5.5) • Phương trình đo đạc cập nhật: ( ) =∑ ( , | −1 − ( ) =∑ − )( , | −1 | −1 − − )( − − ) + , | −1 − (5.5) − ) (5.7) = (5.8) = + = • Thơng số trạng thái, đạc, với ( − ) (5.9) − =√ + (5.10) gọi tham số mở rộng, L số chiều biến phương sai nhiễu trình, = phương sai nhiễu đo ( + )− Theo công thức (5.9), điểm sigma-point mở rộng với việc thêm vào ma trận bậc phương sai nhiễu q trình nhằm mục đích đưa nhiễu q trình vào điểm sigma-point quan sát Điều có nghĩa tăng kích thước điểm sigma-point từ L thành 2L tính tốn lại trọng số Ngồi ra, ta tính lại tập sigma-point mới, ví dụ : | = + − (5.11) Điều giúp giảm bớt số điểm sigma-point cần tính tốn mà loại bỏ thành phần bậc lẻ khai triển Taylor 5.1.3 Đánh giá độ xác giải thuật UKF Để đánh giá hiệu UKF, ta phân tích độ xác phương pháp sigma-point việc tính tốn giá trị ngõ ([40] pp.138-142) 36 Luan van Trong UKF, điểm sigma-point mở rộng tính bởi: = = ± ±√ + (5.12) (5.13) Do đó: cột thứ I bậc ma trận Với = (5.14) ! + Truyền điểm sigma-point qua hàm phi tuyến sử dụng khai triển Taylor : = ( )= ( )+ + + ! Bậc ℓ khai triển Taylor tính bởi: +⋯ ! (5.15) ℓ = ℓ! ℓ Trong đó: , ( )| , thành phần thứ j , (5.15) toán tử đạo hàm riêng theo , số chiều Sử dụng phương trình trên, tính giá trị trung bình ngõ ra: = (5.17) ( )+ + = ( )+ (5.18) 2( + ) 2( + ) ( )+ 2! + 4! Do điểm sigma-point đối xứng qua + 2! + 5! + 3! +⋯ +⋯ nên thành phần bậc lẻ khai triển Taylor Thành phần bậc viết lại sau: ( = ( ) ∑ ) ∑ ! ∇ = ( ) ∇ ∑ ( )| ( ) 37 Luan van (5.19) (5.20) = ( ) = ( ) ( ) = = [∇ ∑ ∇ ∑ √ + ∇ ∇ √ + ( )| ∇ ( )| [∇ ∇] ( )| (5.21) (5.22) (5.23) ∇] ( )| (5.24) Với =2 Cuối ta có: = ( ) + [∇ (5.25) ∇] ( )| + 2( + ) 4! + 5! +⋯ Từ phương trình (5.25) cho thấy giá trị trung bình ngõ tính xác tới bậc sai số xảy bậc cao Ngược lai, phương pháp tuyến tính hóa EKF cho kết xác tới bậc 5.2 GIẢI THUẬT UNSCENTED KALMAN TRONG HỆ THỐNG ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN Vì đáp ứng xung kênh truyền miền tần số số phức Khơng tính tổng qt giả sử H(n)= số thực ( )= chưa ( ), biết ( ), … , ( ) Trong ε(n)={ ( ) phụ thuộc ( ) =[ ( ) , ( ) ,, vào ( ) thời ( ) , , ,,…,} hàm ] Tương tự giải thuật EKF, ta có phương trình tiến trình đo đạc: ε(n + 1) = ε(n) + v (n) ( )= ( ) ( )+ (5.26) ( )= ( ) • Tại OFDM đầu tiên: ( ) + ( ) (5.27) Sử dụng giải thuật LS để tính đáp ứng xung kênh truyền = (5.28) 38 Luan van gian n: Tính: (0) = (5.29) Tính giá trị trung bình: (̅ 0) = [ (0)] = (0) (5.30) Phương sai : = [( (0) − (̅ 0))( (0) − (̅ 0)) ] = (5.31) • Tại OFDM symbol khác (n>1): tiến hành bước sau Bước 1: Tính điểm lấy mẫu (sigma point) Do biến ngẫu nhiên ước lượng có kích thước Số sigma point cần thiết : + = -> L=1 χ = ε̅(n − 1) (5.32) χ = ε̅(n − 1) − (L + K)P (5.34) χ = ε̅ (n − 1) + (L + K)P (5.33) χ (n − 1) = χ χ χ (5.35) Trọng số liên hợp: ( ) ( ) = ( ) = ( ) = với i = 1,2 + ( ) , K = α L − Lvới Bước 2: Tính giá trị ngõ phương sai = + (5.36) = 0,001 Công thức chuyển đổi trạng thái mang lại: ( | − 1) = ( − 1) (5.37) Giá trị trung bình biến trạng thái: (̅ | − 1) = ∑ ( ) ( | − 1) Phương sai tương ứng: | (5.39) =∑ ( ) (5.38) [ ( | − 1) − (̅ | − 1)][ ( | − 1) − (̅ | − 1)] + Q D∗ (n|n − 1) = ε̅ (n|n − 1) (5.40) D∗ (n|n − 1) = ε̅ (n|n − 1) + (L + K)P D∗ (n|n − 1) = ε̅ (n|n − 1) − (L + K)P | | 39 Luan van (5.41) (5.42) Giá trị ngõ sau truyền qua phương trình phi tuyến: ( | − 1) = [ ∗( | − 1)] = Giá trị trung bình ngõ ra: ( ) ( | − 1) = ∑ ( | − 1) ∗( | ) ( | − 1) (5.43) (5.44) Phương sai ước lượng ngõ ra: ( ) ( ) =∑ ( ) [ ( ) [ ( | − 1) − ( | − 1)][ ( | − 1) − ( | − 1)] (5.45) Phương sai ước lượng ngõ với ngõ vào: ( ) ( ) =∑ ∗( | − 1) − ( | − 1)][ Bước 3: Cập nhật giá trị ( | − 1) − ( | − 1)] (5.46) Tính độ lợi Kalman: Update: = ( ) ( ) ( 5.47) ( ) ( ) Giá trị trung bình ngõ vào: ( | ) = ( | − 1) + ( )− ( ) Phương sai : | = ( )= | ( ) − (5.48) (5.49) ( ) ( ) (5.50) Bước 4: Cũng giống ước lượng Kalman, bước sử dụng giải thuật nội suy để tính đáp ứng xung kênh truyền vị trí sóng mang data 5.3 KẾT QUẢ VÀ MƠ PHỎNG Dựa vào kết thu được, thấy phương pháp ước lượng sử dụng UKF cho kết tốt so với phương pháp ước lượng KF EKF Cụ thể kiểu điều chế 4-QAM, phương pháp UKF cho kết BER tương đồng với EKF tốt KF hầu hết giới hạn SNR Đối với kiểu điều chế 15-QAM, kết BER phương pháp UKF tốt hẳn so với KF EKF 40 Luan van BER 1KMPH 10 KF with 4QAM EKF with 4QAM UKF with 4QAM KF with 16QAM EKF with 16QAM UKF with 16QAM -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 10 15 SNR[dB] 20 25 30 Hình 5.5: Mơ BER ước lượng UKF cho kênh truyền indoor 1km/h Trong kênh truyền Pedestrian, sử dụng vận tốc mobile 5km/h Kết mô biểu diễn hình 5.6 Dựa vào kết mơ phỏng, thấy kênh truyền này, giải thuật EKF cho kết tốt phương pháp KF khoảng SNR từ đến 20dB Từ 30 dB trở lên EKF cho kết khơng tốt so với KF Tuy nhiên, UKF cho kết tốt hẳn EKF KF 41 Luan van BER 5KMPH 10 KF with 4QAM EKF with 4QAM UKF with 4QAM KF with 16QAM EKF with 16QAM UKF with 16QAM -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 40 Hình 5.6: Đồ thị BER ước lượng UKF cho kênh truyền Pedestrian 5km/h 5.3 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương trình bày việc phân tích ứng dụng giải pháp ước lượng kênh truyền dựa vào giải pháp Unscented Kalman Nhờ sử dụng phương pháp lấy mẫu, giải pháp cải thiện yếu điểm Kalman EKF từ cho kết tốt điều kiện ảnh hưởng ICI fading gây méo dạng phi tuyến hệ thống 42 Luan van Chương Kết luận đề tài hướng phát triển CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 44 Luan van Chương Kết luận đề tài hướng phát triển 6.1 KẾT LUẬN ĐỀ TÀI: Đề tài phân tích ảnh hưởng nhiễu ICI phương pháp ước lượng kết hợp triệt nhiễu ICI Đề tài đưa giải pháp để ước lượng kênh truyền đạt hiệu cao nhờ kết hợp cải tiến để triệt nhiễu ICI fading Từ việc phân tích ảnh hưởng ICI fading, giải pháp ước lượng đề xuất cho kết tốt kết truyền thống Đề tài đề cập hướng giải pháp sau: + Giải pháp cải tiến thuật toán Kalman thuật toán lặp để giúp cho tham số Kalman hội tụ từ giúp cho hệ thống có chất lượng tốt + Giải pháp thuật tốn Kalman kết hợp tính tốn khoảng bảo vệ tối ưu, từ hạn chế ảnh hưởng nhiễu ICI/ISI cho kết tốt + Giải pháp thuật toán Unscented Kalman cách đề cập tuyến tính hóa mơ hình phi tuyến (trường hợp ảnh hưởng ICI fading gây ảnh hưởng hệ thống thay đổi phi tuyến) Thuật toán cho kết tốt kết trước 6.2 KẾT LUẬN VỀ NỘI DUNG ĐỀ TÀI + Hoàn thành yêu cầu đề nội dung mục đích đề tài + Về sản phẩm, nội dung đề tài triển khai hội nghị IEEE Hà Nội tạp chí nước ngồi 6.3 KIẾN NGHỊ VÀ ĐỀ XUẤT Hiện giải pháp Unscented Kalman cần phân tích sâu để sản phẩm đăng tạp chí hội nghị Giải pháp cần cải thiện nhiều thời gian tới 45 Luan van TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] “Air Interface for Fixed Broadband Wireless Access Systems,” IEEE STD 802.16 – 2004, October, 2004 [2] “Air Interface for Fixed and Mobile Broadband Wireless Access Systems,” IEEE P802.16e/D12, February, 2005 [3] “Mobile WiMAX – Part II: A Comparative Analysis”, WiMAX Forum, 2006 [4] F Wang, A Ghosh, “Mobile WiMAX Systems: Performance and Evolution”, IEEE Communications Magazine, Vol 46, No.10, October 2008, pp.41-49 [5] “Draft Table of Content for the IEEE 802.16m System Description, Document”, IEEE C80216m-08/702r3, Mar 2008 [6] Chengyang Li and Sumit Roy,”Subspace-Based Blind Channel Estimation for OFDM by Exploiting Virtual Carriers”, IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 2, no 1, January 2003 [7] Sumit Roy and Chengyang Li, “A Subspace Blind Channel Estimation Method for OFDM Systems without Cyclic Prefix”, IEEE Transactions on Wireless communications, Vol 1, No 4, October 2002 [8] Tao Cui , Chintha Tellambura, “Semiblind Channel Estimation and Data Detection for OFDM Systems With Optimal Pilot Design”, IEEE Transactions on Communications, Vol 55, No 5, May 2007 [9] Ming-Xian Chang and Yu T Su,”Blind and Semiblind Detections of OFDM Signals in Fading Channels”, IEEE transactions on communications, Vol 52, No 5, May 2004 [10] “Air Interface for Broadband Wireless Access Systems”, IEEE Standard for Local and metropolitan area networks, Approved 13 May 2009 [11] Altera Corporation, “Channel Estimation & Equalization for WiMAX”, Application Note 434 Version 1.1 , May 2007.Application [12] Dr.S.S.Riaz Ahamed, “Performance Analysis of OFDM”, Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 2008 [13] Srabani Mohapatra, Susmita Das, “Performance Enhancement of OFDM System with ICI Reduction Technique”, Proceedings of the World Congress on Engineering 2009 Vol I WCE 2009, London, U.K July 2009 [14] Bayarpurev Mongol, Takaya Yamazatoz, Masaaki Katayama, “Efficient Channel Estimation Scheme for Pulse-shaping OFDM Systems”, 2007 International 46 Luan van Symposium on Nonlinear Theory and its Applications NOLTA'07, Vancouver, Canada, September 2007 [15] Yi-Hao Peng, Ying-Chih Kuo, Gwo-Ruey Lee and Jyh-Horng Wen, “Performance Analysis of a New ICI-Self-Cancellation-Scheme in OFDM Systems”, IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol 53, No 4, NOVEMBER 2007 [16] Eric Pierre Simon1, Hussein Hijazi1, Laurent Ros2, “Joint Carrier Frequency Offset and Fast Time-varying Channel Estimation for MIMO-OFDM Systems”, "The 7th IEEE IET International Sumposium on Communication Systems, Networks and Digital Signal Processing , Newcastle, United Kingdom , 2010 [17] Imad Barhumi, Geert Leus and Marc Moonen, Equalization for OFDM over DoublySelective Channels, IEEE Transactions on Signal Processing, July 2004 [18] Rebeca Maria Colda, Tudor Palade, Emanuel Puschita, Irina Vermesan ,Ancuta Moldovan, Stefan-Victor Nicolaescu, “BER performance evaluation of a mobile WiMAX system over an ITU-R pedestrian B multipath channel”, ACTA Technica Napocensis, Volume 50, Number 3, 2009 [19] Sinem Coleri, Mustafa Ergen, Anuj Puri, and Ahmad Bahai, “Channel Estimation Techniques Based on Pilot Arrangement in OFDM Systems”, IEEE Transactions on Broadcasting, Vol 48, No 3, September 2002 [20] Md Jobayer Alam, “Low Complexity Channel Estimation for OFDM Systems Based on LS and MMSE Estimators”, Master of Science in Electrical Engineering, Blekinge Institute of Technology , September 2010 [21] Tao Cui and Chintha Tellambura, “Semiblind Channel Estimation and Data Detection for OFDM Systems With Optimal Pilot Design”, IEEE Transactions on Communications, Vol 55, No 5, May 2007 [22] Sami Touati, JM Mamfoumbi Ocloo, Pierre Duhamel and Florence Alberge, “semiblind channel estimation for OFDM systems via an EM-block algorithm”, Signal Processing Advances in Wireless Communications, France, June 2005 [23] Ming Zhao, Zhenning Shi, and Mark C Reed, “Iterative Turbo Channel Estimation for OFDM System over Rapid Dispersive Fading Channel”, The 7th IEEE International Conference on Communication , Scotland, June 2007 [24] K Elangovan and PLK Priyadarsini, “Performance Enhancement Technique for OFDM using Channel Estimation Technique”, International Journal of Engineering Science and Technology Vol 2(8), 2010 [25] Greg Welch, Gary Bishop, “An Introduction to the Kalman Filter”, UNC-Chapel Hill, TR 95-041, July 2006 [26] Hala M Mahmoud, Allam S Mousa, Rashid Saleem, “Channel Estimation Based in Comb-Type Pil ots Arrangement for OFDM System over Time Varying Channel” , JOURNAL OF NETWORKS, VOL 5, NO 7, JULY 2010 47 Luan van [27] DANIEL LARSSON, “Analysis of channel estimation methods for OFDMA”, Master of Science Thesis”, Stockholm, Sweden, December 2009 [28] Hye Mi Park and Jae Hong Lee, “Estimation of Time-Variant Channels for OFDM Systems Using Kalman and Wiener Filters”, The 64th IEEE Vehicular Technology Conference, 2006 [29] Wei Chen , “Time- Frequency- Selective Channel Estimation of OFDM Systems”, Doctor of Philosophy, October 2005 [30] Jan-Jaap van de Beek, Ove Edfors, Magnus Sandell, “On Channel Estimation In OFDM Systems”, In Proceedings of Vehicular Technology Conference, Vol 2, pp 815-819, Chicago, USA, September 1995 [31] Simon Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, the third Edtition, 1996 [32] “Air Interface for Fixed and Mobile Broadband Wireless Access Systems,” IEEE P802.16e/D12, February, 2005 [33] “Guidelines for evaluation of radio transmission technologies for IMT-2000”, REC ITU-R M.1225, 1997 [34] Rebeca, M.Colda, ,Tudor Palade, “Transmission Performance Evaluation of Mobile WiMAX Pedestrian Environments”, 17th Telecommunications forum (TELFOR), Serbia, Belgrade, November 2009 [35] Hui Li, Sifeng FENG, “Parameter Modulated Chaotic Communication Based on Particle Filter”, Journal of Computational Information Systems, February 2011 [36] Ki-Young Han, Sang-Wook Lee, Jun-Seok Lim, Koeng-Mo Sung,” Channel estimation for OFDM with fast fading channels by modified Kalman filter”, IEEE Transactions on In Consumer Electronics, IEEE Transactions on, Vol 50, No (2004), pp 443-449 [37]“IEEE 802.16m Evaluation Methodology Document (EMD)”, IEEE 802.16 Broadband Wireless Access Working Group Project, July 2008 [38] Weihua Gao, Chunjie Duan, Jinyun Zhang, “Subcarrier Spreading for ICI Mitigation in OFDM/OFDMA Systems”, Mitsubishi Electric Research Laboratories, July 2010 [39] Dinsefa Mustefa and Ermias Assefa, “OFDM system offset estimation anh cancellation using UKF and EKF”, School of Computer Science, Physics and Mathematics, Linnaeus University, 2011 [40] Quang Nguyen Duc, Lien Pham Hong, Tra Luu Thanh, “Giải pháp sử dụng lọc thích nghi Kalman cho hệ thống ước lượng kênh truyền WiMAX di động”, Tạp chí Cơng nghệ Thơng tin truyền thông, chuyên san Kỳ 3, Tập V-1, năm 2012 [41] Quang Nguyen-Duc, Lien Pham-Hong, Thang Nguyen-Manh, Tra Luu-Thanh, “An Optimal Algorithm of Estimation Channel Combining Kalman Filter with Adaptive 48 Luan van Guard Interval for Mobile WiMAX Standard”, IEEE conference (the 9th IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies), Ho Chi Minh city, February 2012 [42] Lien Pham Hong, Quang Nguyen Duc, Tra Luu Thanh, “Performance Evaluation of Channel Estimation Based on Adaptive Filters and Adaptive Guard Interval for Mobile WiMAX”, IEEE conference (2012 IEEE International Conference on Computer Science and Automation Engineering -CSAE 2012), China, May 2012 [43] Quang Nguyen Duc, Lien Pham Hong, Tra Luu Thanh, “An Enhanced Algorithm of Channel Estimation Based on Extended Kalman Filter for Mobile WiMAX”, IEEE conference (2012 IEEE International Conference on Control, Automation and Information Science - ICCAIS), Vietnam, November 2012 49 Luan van Luan van