Nghiên ứu phương pháp định hướng búp sóng và anten thông minh kích thước lớn ứng dụng cho hệ 5g

75 Trang 6 2 A/D Analog/ Digital Tƣơng tự/ số 3 ADC Analog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tƣơng tự/số 4 AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo 5 AIPN All IP Network Tất cả các m

thiện luận văn này.

Tôi cũng xin được g i l i cử ờ ảm ơn tớ ậi t p th ể các thầy, cô giáo của Viện Điện

t - ử Viễn thông trường Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tận tình giúp đỡ tôi trong suốt thời gian h c tập và nghiên cứ ạọ u t i trư ng ờ

M t l n nộ ầ ữa tôi xin trân trọng cảm ơn tấ ả cát c c thầy cô giáo, bạn bè, đồng nghiệp đã giúp đỡ và ủng h ộ tôi trong thời gian qua Xin kính chúc các thầy cô giáo, các anh chị và các bạn m nh kho , hạ ẻ ạnh phúc và thành công

Hà Nội, ngày 01 tháng 10 năm 2018

Tác giả luận văn

Bế Công Thoan

Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! 17057204983691000000

c a PGS.TS Nguyủ ễn Hữu Trung, Viện Điệ ửn t - Viễn Thông, Trường Đạ ọc Bách i hKhoa Hà Nội

Các số ệ li u, k t lu n c a luế ậ ủ ận án là trung thực, dựa trên sự nghiên cứu, c a ủ

bản thân, chưa từng được công bố dướ ất ký hình thức nào trước khi trình, bải b o v ệtrước “Hội đồng đánh giá luận văn thạc s k thu tỹ ỹ ậ ” Các số ệ li u, k t qu , k t lu n ế ả ế ậđược tôi tham khảo đã được trích dẫn nguồn đẩy đủ

Một lần nữa tôi xin khẳng định v s ề ựtrung thực của lời cam kết trên

Hà Nội, ngày 01 tháng 10 năm 2018

Tác giả luận văn

Bế Công Thoan

LỜI MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG I: LÝ THUYẾT VỀ KĨ THUẬT ĐỊNH HƯỚNG BÚP SÓNG 3

1.1 Giới thiệu chung 3

1.2 Các thuật ngữ và khái niệm cơ bản 4

1.2.1 Định hướng búp sóng và bộ lọc không gian 5

1.2.2 Thống kê thứ hai 10

1.2.3 Phân loại beamformer 12

1.3 Định hướng búp sóng độc lập dữ liệu 12

1.3.1 Định hướng búp sóng cơ bản 13

1.3.2 Thiết kế đáp ứng dữ liệu độc lập chung 14

1.4 Định hướng búp sóng tối ưu thống kê 19

1.4.1 Multiple Sidelobe Canceller (MSC) 19

1.4.2 Sử dụng tín hiệu tham chiếu 21

1.4.3 Tối đa hóa tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) 21

1.4.4 Định hướng búp sóng tuyến tính hạn chế tối thiểu phương sai 22

1.4.5 Hủy bỏ tín hiệu trong định hướng búp sóng tối ưu thống kê 25

1.5 Các thuật toán thích nghi của định hướng búp sóng 25

1.6 Khử nhiễu và Định hướng búp sóng thích nghi một phần 29

1.7 Tổng kết chương 30

CHƯƠNG II: LÝ THUYẾT VỀ ANTEN THÔNG MINH VÀ HỆ THỐNG ANTEN THÔNG MINH KÍCH THƯỚC LỚN 32

2.1 Tổng quan về anten thông minh (Smart Antenna) 32

2.1.1 Anten vô hướng 32

2.1.2 Anten định hướng 33

2.1.3 Anten nhiều phần tử 34

2.2 Anten thông minh 36

2.2.1 Anten chùm chuyển mạch 37

2.2.2 Anten mảng thích nghi 37

2.2.3 Mục đích của hệ thống anten thông minh 39

2.2.4 Kiến trúc của các hệ thống anten thông minh 39

2.3 Hệ thống anten thông minh kích thước lớn 43

2.3.1 Phân tích hiệu quả của LSAS 45

THÔNG MINH KÍCH THƯỚC LỚN CHO HỆ 5G 57

3.1 Tổng quan hệ thống thông tin di động 5G 57

3.1.1 Phân loại hệ thống thông tin di động 57

3.1.2 Một số thế hệ mạng thông tin di động hiện nay 59

3.1.3 Hệ thống thông tin di động 5G 62

3.3 Kỹ thuật định hướng búp sóng trong hệ thống 5G 80

3.3.1 Giới thiệu 81

3.3.2 MIMO cỡ lớn trong các hệ thống thông tin di động 5G 82

3.3.3 Beamforming sóng milimet cho các hệ thống MIMO cỡ lớn 87

3.3.4 Các vấn đề còn tồn tại và xu hướng trong tương lai 90

Chương IV: KẾT LUẬN 93

Tài liệu tham khảo 94

DANH MỤC B NG BI U Ả Ể Bảng 1.1 Tổng kết của tối ưu các beamformer 18

B ng 1.2 so ả sánh thuật toán thích nghi trọng s ố LMS và RLS 28

Bảng 2.1: Các đặc trưng và lợi ích của hệ thống anten thông minh 39

Bảng 3.1 Đặc điểm của anten thông minh 73

của các nguồn lan truyền 8

Hình 1.3 Sự tương tự giữa một mảng băng hẹp cách đều nhau về mọi hướng và một kênh đơn bộ lọc FIR 9

Hình 1.4 Định hướng búp sóng đôi khi đượ c th c hi n trong mi n t n s ự ệ ề ầ ố khi quan tâm đế n tín hiệu băng rộ ng 12

Hình 1.5 Beamformer ở ả ữ ệu độ ập và tối ưu về ặ c d li c l m t th ống kê 17

Hình 1.6 Multiple sidelobe canceller (MSC) 20

Hình 1.7 GSC đạ i di n cho vi c th c hi n LCMV beamformer 24 ệ ệ ự ệ Hình 2.1 Anten vô hướng và vùng phủ của Anten vô hướng 32

Hình 2.2 Anten định hướng và phổ của anten định hướng 34

Hình 2.3 Anten quạt và vùng phủ của nó 34

Hình 2.4 Phân tập chuyển mạch và vùng phủ 35

Hình 2.5 Kết hợp phân tập và vùng phủ 36

Hình 2.6 Phổ tín hiệu của anten chùm 37

Hình 2.7 Phổ tín hiệu của anten mảng thích nghi 38

Hình 2.8 Vùng phủ với chùm chuyển mạch và anten thích nghi 42

Hình 2.9 Truyền thông không dây hợp tác quy mô lớn 44

Hình 2.10 Hệ thống antena đa tế bào đa người dùng kích thước lớn phân tán 47

Hình 3.1 Lộ trình phát triển của hệ thống thông tin di động tế bào 59

Hình 3.2 Mạng di động thế hệ 5G dự kiến sẽ được triển vào năm 2020 63

Hình 3.3 Mô hình trạm HAPS 64

Hình 3.4 Công nghệ điện toán đám mây 68

Hình 3.5 Sự khác biệt giữa mô hình truyền thông trực tiếp và truyền thông hợp tác, mở rộng phạm vi truyền của chuyển tiếp hợp tác 74

Hình 3.6 Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao OFDM 75

Hình 3.7 Phổ tín hiệu OFDM với 5 sóng mang 76

2 A/D Analog/ Digital Tương tự/ số

Coding

Điều chế và mã hóa thích nghi

Line

Đường dây thuê bao số bất đối xứng

không dây

15 DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc

17 DFT Discrete Fourier transform Biến đổi Fourier rời rạc

22 GSC Generalized Sidelobe Canceller Loại bỏ búp sóng phụ

Access

Truy nhập gói đường xuống tốc độ cao

Access

Truy nhập gói đường lên tốc độ cao

25 IAA-APES Iterative Adaptive Approach

for Amplitude and Phase EStimation

Tiế ậ ặp thích nghi đốp c n l i

với biên độ và ước lượng pha

29 LMS Least Mean-Square Bình phương nhỏ nhất

variance

Hạn chế tối thiểu phương sai

31 MUSIC Multiple Signal Classification Phân loại nhiều tín hiệu

Group-Layer 3

Một định dạng nén âm thanh

33 MPEG Moving Picture Experts Group Một chuẩn nén video

34 MSC Multiple Sidelobe Canceller Loại bỏ nhiều búp sóng

40 RADAR RAdio Detection And Ranging Dò và định v bị ằng sóng

45 SNR Signal- -noise ratio to T s ỷ ố tín hiệu trên nhiễu

46 SINR Signal- -interference-plus-to

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 1

L I M Ờ Ở ĐẦ U

H ệ thống truyền thông di động th h p theo hoế ệ tiế ặc còn gọi là hệ thống thông tin di động 5G, s ẽ được h tr bỗ ợ ởi các công nghệ ạ t o ra nh ng c i tiữ ả ến đáng

k v ể ề thông lượng t ế bào Trong những năm gần đây, các nghiên cứu khác nhau đã

tập trung vào các hệthống MIMO c l nỡ ớ , được coi là đóng một vai trò quan trọng trong 5G Các hệ ố th ng MIMO lớn là các hệ ố th ng MIMO trong đó các bộ ải mã gi

và / hoặc các đầu dò có chứa các anten rấ ốt t t S lư ng anten lố ợ ớn hơn cho phép đạt được hi u suệ ất cao hơn và hiệu suất năng lượng cao hơn Mộ ố ại anten có thểt s lođược s d ng cho mử ụ ục đích này, một trong s ố đó được gọi là anten thông minh Anten thông minh cho phép tăng dung lượng trong các hệ ố th ng truyền thông không dây bằng cách giảm nhiễu đa kênh và nhiễu kênh, có thể th c hi n bự ệ ằng cách tập trung b c x ứ ạ tín hiệu theo hướng d kiự ến và thay đổi b c x ứ ạ đó theo môi trường xung quanh tín hiệu hoặc các tình huống giao thoa khác nhau sử ụng công nghệ dbeamforming

Trong luận văn này cung cấ ổng quan chuyên sâu ỹp t k thuật beamforming.,

t ừ đó ứng d ng k thu beamforming ụ ỹ ật vào hệ thống anten thông minh, cũng như anten thông minh kích thước l n Ti p theo, luớ ế ận văn trình bày tổng quan v h ề ệ

thống thông tin di động 5G, các kỹ thuật được áp dụng trong h th ng 5G ng ệ ố Ứ

d ng k thuụ ỹ ật beamforming và hệ thống MIMO c l n trong 5G ỡ ớ

Nội dung luận văn gồm 4 chương:

Chương 1 Lý thuyế ề ỹ t v k thu t đ ậ ịnh hướng búp sóng.

Trong chương này, sẽ tìm hiểu v ề các khái niệm, thu t ng ậ ữ được s d ng ử ụtrong luận văn Bắt đầu bằng định nghĩa về ộ ệ m t h thống định hướng búp sóng và tìm hiểu v ề các bộ ọ ờ ạ l c r i r c Ti p theo s ế ẽ là phần gi i thi u v d li u m ngớ ệ ề ữ ệ ả , các

ma trận phát triển cho phương sai (ma trận sai s ) c a d u mố ủ ữ liệ ảng và so sánh sựkhác biệt gi a đữ ịnh hướng búp sóng băng hẹp và băng rộng, cuối cùng, ta xét tới các loại beamformers

Chương 2 : Lý thuyế ề anten thông minh và hệt v thống anten thông minh kích thướ ớc l n

Ứ ụ ỹ thuật beamforming đã tìm hiể ở chương I vào hệ thố

thông minh, phân tích các kỹ thuật cũng như mục đích của h thệ ống anten thông minh, t ừ đó, đi sâu tìm hiểu v h ề ệ thống anten thông minh kích thướ ớn Phân tích c l

hi u qu c a h ệ ả ủ ệthống anten thông minh kích thướ ớn cũng như thu thập thông tin c ltrạng thái kênh CSI

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 2

Chương 3 : Ứng d ng k thuụ ỹ ật định hướng búp sóng và anten thông minh kích thướ ớc l n cho h 5G ệ

T nhừ ững phân tích tìm hiểu v ề beamforming, anten thông minh kích thước

ở chương 1, chương 2 Chương này sẽ áp dụng hai k thuỹ ật trên cho hệ ống thông thtin di động 5G Xây các bộ phát hiện/dò cho hệ ố th ng MIMO c lỡ ớn cũng được xem xét Đồng th i, luờ ận văn cũng đề xuất chùm tia lai giữa digital beamforming và analog beamforming cho h ệthống MIMO c l n ỡ ớ

Chương 4 : Kế t luận

Cuối cùng, các kết luận được cung cấp trong chương này

Do thời gian và kiến th c c a bứ ủ ản thân còn nhiều h n ch ạ ế nên luận văn không thể tránh khỏi thiếu sót, kính mong các thầy cô cùng các bạn góp ý để ậ lu n văn được hoàn thiện hơn

Cuối cùng, tôi xin gử ờ ảm ơn chân thành đếi l i c n thầy giáo, PGS.TS Nguyễn

Hữu Trung, người đã hướng dẫn tôi rấ ận tình giúp tôi hoàn thành luận văn đúng t ttiến độ

Tôi xin chân thành cảm ơn!

- Hà Nội 2018

-GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 3

CHƯƠNG LÝ THUYẾ I: T V Ề KĨ THUẬ ĐỊNH HƯỚNG BÚP SÓNG T

1.1 Giới thiệu chung

Các hệ thống được thi t k nhế ế để ận tín hiệu trong không gian thường g p ặ

phải sự có mặ ủt c a nhi u Nễ ếu tín hiệu mong muốn và nhiễu nằm trên cùng băng tần thời gian, các bộ ọ l c theo thời gian không thể tách nhiễu ra khỏi tín hiệu Mặc dù

vậy, tín hiệu mong muốn và nhiễu thường xuất phát từ các vị trí khác nhau trong không gian Sự phân chia về mặt không gian này có thể được khai thác để tách nhi u ra khễ ỏi tín hiệu s d ng mử ụ ột bộ ọc ở phía thu l

Một beamformer là mộ ộ ử lý dùng để ế ợt b x k t h p v i m t mớ ộ ảng các ầ ửph n t cho phép khảo sát dạng thay đổ ủi c a b lộ ọc không gian Giớ ại h n c a ủ định hướng búp sóng ừ ự ế là các bộ ọc không gian lúc đầu đượ t th c t l c thi t k d ng cế ế ở ạ ủa búp sóng để nhận tín hiệu b c x t m t v ứ ạ ừ ộ ị trí đặc biệt và triệt tiêu các tín hiệ ừ các vịu t trí khác Forming beams (định hình búp sóng) cho ta thấy năng lượng b c x ; tuy ứ ạnhiên định hướng búp sóng có thể áp dụ, ng cho c ả năng lượng b c x ho c h p th ứ ạ ặ ấ ụ

M t b l c th i gian c n x ộ ộ ọ ờ ầ ử lý dữ u thu thliệ ập thông qua các khe thời gian Tương

t , m t b lự ộ ộ ọc không gian cần x ử lý dữ u thu thliệ ập thông qua các khoảng cách không gian

trong luận văn Bắt đầu bằng định nghĩa về ộ ệ m t h thống định hướng búp sóng và tìm hiểu v ề các bộ ọ ờ ạ l c r i r c Ti p theo s ế ẽ là phần gi i thi u v d li u mớ ệ ề ữ ệ ảng, các

ma trận phát triển cho phương sai (ma tr n sai s ) c a d u mậ ố ủ ữ liệ ảng và so sánh sựkhác biệt gi a ữ định hướng búp sóng băng hẹp và băng rộng, cuối cùng, ta xét tới các loại beamformers

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 4

1.2 Các thuật ng ữ và khái niệm cơ bản

Phần này sẽ ớ gi i thiệu các khái niệm, thu t ng ậ ữ đượ ử ục s d ng trong luận văn

Bắt đầu bằng định nghĩa về ộ ệ m t h thống nh đị hướng búp sóng và tìm hiểu v ề các

b l c r i r c Ti p theo s ộ ọ ờ ạ ế ẽ là phần gi i thi u v d u mớ ệ ề ữ liệ ảng, các ma trận phát triển cho phương sai của d ệữ li u mảng và so sánh sự khác biệt giữa băng hẹp và băng rộng định hướng búp sóng, cuối cùng, ta xem xét tới các lo i beamformers ạ

Các định nghĩa trong chương này:

 Beamformer: là một thi t b s d ng k t h p m t loế ị ử ụ ế ợ ộ ạt các phầ ử ảng đển t mchia tách tín hiệu và nhiễu trên cơ sở các đặc tính không gian của chúng Đầu

ra beamformer thường được cho b i s k t hở ự ế ợp các trọng s cố ủa các phầ ửn t đầu ra

 Array response vector (vector đáp ứng mảng): là vector được mô tả có biên

độ và pha quan hệ ữa các thành phần sóng lan truyề ạ gi n t i m i ph n t ỗ ầ ử như

là một hướng trong không gian và tần s thố ời gian Đây là dạng cơ bản đểxác đị h đáp ứn ng beamformer

 Beampattern: bình phương độ ớ l n của đáp ứng b lộ ọc không gian beamformer như là hướng trong không gian, tần s thố ời gian có thể có

 Data independent, statistically optimum, adaptive, and partially adaptive beamformers (Dữ liệu độ ậc l p, tối ưu về thống kê, thích nghi, và các beamformer thích nghi một ph n)ầ : các trọng s trong m t beamformer ố ộ

độ ậc l p d liữ ệu được chọn độ ậc l p v i thớ ống kê của d li u M t beamformer ữ ệ ộ

tối ưu về thống kê chọn các trọng s cố ủa nó để ối ưu mộ ố t t s chức năng thống kê của đầu ra beamformer như là tỉ ố tín hiệu trên nhiễ s u M t ộbeamformer thích nghi điều chỉnh các trọng s cố ủa nó trong đáp ứng d li u ữ ệ

để chứa các thống kê chưa biết hoặc thay đổi theo th i gian Beamformer ờthích nghi một ph n ch s d ng m t t p con c a h s t ầ ỉ ử ụ ộ ậ ủ ệ ố ự do thích nghi có

sẵn để ảm sự tính toán hoặc cả gi i thi n tệ ốc độ ội tụ thích nghi h

 Multiple sidelobe canceller: cấu trúc beamformer thích nghi trong đó dữliệu nhận được ở các phầ ửn t ph ụ được s dử ụng để kh ử thích nghi các n ễhi u đến búp song chính hoặc búp sóng phụ ủ c a m t ph n t ộ ầ ử không gian tăng ích cao

 Linearly constrained minimum variance (LCMV)beamformer: là beamformer trong đó các trọng s ố được chọn để ố t i thiểu hóa công suất đầu

ra thùy thuộc vào một gi i hớ ạn đáp ứng tuyến tính Các giớ ại h n b o v ả ệ tín

hiệu mà ta quan tâm trong khi tối thiểu hóa năng lượng c a nhiủ ễu và tín hiệu can nhiễu

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 5

 Minimum variance distortionless response (MVDR) beamformer : là một

d ng c a LCMV beamformer s d ng m t giạ ủ ử ụ ộ ới hạn duy nhất được thi t k ế ế đểcho một tín hiệu có hướng và tấn s nhố ất định đi qua với tăng ích đạt được

 Generalized sidelobe canceller (GSC): cấu trúc cho việc th c hiự ện các beamformer LCMV để phân cách các thành phần h n ch ạ ế không hạn ch c a ế ủvector tr ng s ọ ố thích nghi Các thành phần không hạn ch kh ế ử thích nghi nhiễu sinh ra do các búp sóng phụ ủ c a một beamformer độ ậc l p d ữliệu được thi t kế ế để đáp ứng các hạ n chế/gi i hớ ạn

1.2.1 Định hướng búp sóng và bộ ọc không gian l

Để tìm hiểu v ề định hướng búp sóng, ta quan sát hình 1.1, hình miêu tả hai beamformer Đầu tiên, các mẫ tín hiệu u lan truyền dưới dạng sóng trong không gian Đầu ra thở ời điểm k là nhận được bằng cách kế ợt h p tuyến tính dữ ệ ở li u

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 6

Hình 1.1 D ng c a m t beamformer k t h p tuyạ ủ ộ ế ợ ến tính của các phần t u ra.ử đầ

Beamformer này sử ụng cho các tín hiệu băng hẹp Băng thông thông thườ d ng c a ủ

beamformer được minh h a ọ ở hình 1.1

Trong beamformer trong ví dụ hình 1.1, các mẫu lan truyền trong c ả miền

không gian, thời gian Đầu ra có thể được cho bằng công thức :

(1.2)

Với là số các bộ mtrễ ở ỗi kênh phầ ử thứ Jn t Nếu tín hiệ ởu m i ph n t ỗ ầ ử

giống đầu vào, thì beamformer được gọi là hệ thống nhiều đầu vào, một đầu

ra(MISI) Công thức (1.1) (1.2) và có thế được viết lại một cách tổng quát là :

(1.3)

Bằng cách chọn tr ng s ọ ố thích hợp cho vector w và vector dữ liệ u Ta s d ng ử ụchữ in thường th hiể ện vector và chức in đậm th hi n s lư ng ma trể ệ ố ợ ận, và H được

viết lên số mũ là chuyển v ị Hermitian (liên hợp phức) Các vector được gi ả định là

các vector cột, w và là N chiề ; ta có u ở công thức (1.2) và ởcông thức (1.1) Ngo i tr ph n 1.5 trong thuạ ừ ầ ật toán thích nghi, ta sẽ ỏ đi thành b

ph n thầ ời gian và giả đị nh r ng s hi n di n cằ ự ệ ệ ủa thời gian được hi u trong suể ốt phần

còn lạ ủi c a luận văn Do vậy, công thức (1.3) được viết là Nhiều công nghệ nêu ra trong phần này áp dụng cho định hướng búp sóng thời gian liên

tục cũng như định hướng búp sóngthời gian rời rạc

T n s ầ ố đáp ứng c a m t b l c FIR v i tr ng s ủ ộ ộ ọ ớ ọ ố , và trễ T giây sẽ là :

(1.4)Ngoài ra

đáp ứng c a b lủ ộ ọc, có tần s ph c ố ứ và là 1 vector mô tả xung hình sin ứph c

ng cTương tự, đáp ứ ủa beamformer được định nghĩa là biên độ và pha của

sóng bề m t phặ ức như chức năng của v ị trí và tần s V ố ị trí thông thường có ba

chiều, nhưng chúng ta thường quan tâm đến m t hoặộ c hai chi u cề ủa hướng búp sóng

t i (DOA) ớ Hình 1.2 minh h a m t m ng g m ọ ộ ả ồ các phần t ử và tín hiệu lan truyền

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 7

trong không gian Giả ử các tín hiệu là một sóng phứ s c b m t về ặ ới DOA là θ và tần

s ố ω Đểthuận ti n, ta cho pha bệ ằng không ở ph n t ầ ử đầu tiên Tức là

ph n t ầ ử đầu tiên đến ph n t ầ ử thứ l Th ế vào công thức (1.2), ta được đầu ra của beamformer là :

(1.6)

V i ớ và là đáp ứng beamformer và có thể được viết dưới d ng ạvector là :

(1.7)Thành phần tương đương vớ ố mũ phứi s c Bình thường có thể

viết là :

(1.8)

V i ớ là thời gian tr lan truy n t ễ ề ừ pha không đến một điểm có trọng

s ốthứ i Quy ước là vector đáp ứng c a mủ ảng Vector này gọi và vector lái (steering vector),hoặ vector điều hước ng (direction vector) ho c array manifold ặvector Các đặc tính của ph n t ầ ử không lý tưởng có thể tích hợp vào b ng ằcách nhân mỗ ộ ịi đ d ch pha v i ớ

lBeampattern được định nghĩa là bình phương độ ớn của Chú ý rằng

m i tr ng s ỗ ọ ốw tác động đến đáp ứng c a beamformer c v m t thủ ả ề ặ ời gian và không gian S d ng b lử ụ ộ ọc FIR được mô tả là cho chúng ta các trọng s ph ố ụthuộc vào tần

s mố ở ỗi kênh

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 8

Hình 1.2 một mảng được gắn với các phần tử trễ cung cấp mẫu về không

gian/ thời gian của các nguồn lan truyền

Hình 1.2 minh h a m t mọ ộ ẫu tín hiệu lan truy n bề ằng sóng phẳng t ngu n DOA ừ ồ ở

θ Với J ph n t ầ ử và K ẫu trên mộ m t ph n t , m i thầ ử ở ọ ời điểm, tín hiệu ngu n lan ồtruyền đượ ấc l y m u ẫ ở J K điểm không kế ợ T(θ) là t h p kho ng th i gian t mả ờ ừ ẫu đầu tiên của ph n t ầ ử đầu tiên đế n m u cuẫ ối cùng của ph n t cuầ ử ối Như quy ước,

khẩu độthời gian (temporal aperture) là một thành phần của DOA θ Sự lan truyền sóng phẳng có nghĩa là ở ọ m i thời điểm k, một tín hiệu lan truy n, b thu b t c ề ộ ở ấ ứnơi nào trên mặt trước phẳng vuông góc với đư ng th ng v t nguờ ẳ ẽ ừ ồn đến một điểm trên mặt phẳng, có cường độ ằ b ng nhau S lan truyự ền tín hiệu giữa hai điểm trong không gian được đặc trưng bởi tr thuễ ần túy Trong hình 1.2, i diđạ ện cho độ

trễ ủa sóng phẳ c ng lan truy n t ph n t ứề ừ ầ ử th nh t (ph n t tham chi uấ ầ ử ế ) đến ph n t ầ ử

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 9

Hình 1.3 Sự tương tự giữa một mảng băng hẹp cách đều nhau về mọi hướng

và một kênh đơn bộ lọc FIR

Lọc FIR và định hướng búp sóng khá tương thích với nhau khi beamformer

hoạt động trên mộ ầt t n s ố góc và hình dạng mảng là tuyến tính và cách đều nhau

như hình 1.3 G i khoọ ảng cách giữa các phầ ửn t là d, v n t c lan truyậ ố ền là và θ là c,

coi m i quan h gi a t n s ỗ ệ ữ ầ ố góc trong (bộ ọc FIR) và hướ l ng trong

(beamformer) là Do đó, tần s ố góc trong mộ ộ ọt b l c FIR tương ứng v i ớ hướng hình sin trong một beamformer băng hẹp tuyến tính cách

đều nhau

Ký hiệu vector đượ ớ ệu trong công thứ cho phép ta nghĩ đến

một không gian vector của định hướng búp sóng Quan điểm này tạo thu n l i trong ậ ợ

c ả phân tích và thiết k beamformer Ta s dế ử ụng không gian vector ở đây khi xét

đến b l c r i rộ ọ ờ ạc và hình dạng cấu trúc mảng Tr ng s vector ọ ố wvà các vector đáp

ứng là các vector trong một không gian vector N-chiều Các góc giữa w và

ng

và là 90othì đáp ứng bằng không Nếu góc bằng 0o , thì độ đáp ứng s ẽ khá

l n Kh ớ ả năng phân biệt giữa các nguồ ở các vị trí hoặc các tần n s ố khác nhau, là

và , được xác định bởi góc giữa các vector đáp ứng m ng, ả

gian Không gian răng cưa tương ứng v i m t s ớ ộ ự không rõ ràng các các vị trí nguồn

Điều này kéo theo là các nguồ ở các vị trí khác nhau có cùng vector đáp ứn ng

mảng, ví dụ đố i với các n ồn băng hẹgu p và Điều này có thể

x y ra nả ếu các ầ ử đặt ở cách xa nhau quá Nếu các phầ ử đặt quá gầph n t n t n nhau, ta

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 10

không thể phân biệt được không gian, đây là kết qu c a viả ủ ệc đặt các phầ ửn t nh ỏhơn so với khoảng cách tối thi u; ể Các vector đáp ứng mảng không phân tán tốt trong không gian vector N chiều Một trường hợp không rõ ràng nữa x y ra vả ới tín

hiệu băng rộng khi m t ngu n m t v ộ ồ ở ộ ị trí và tần s ố không thể phân biệ ừt t một ngu n m t v ồ ở ộ ị trí và tần s ố khác, như và Ví dụ, điều này xảy

ra trong m t mộ ảng các phần t tuyử ến tính cách đều nhau mà có

( B ổ sung các mẫu th i gian m t ph n t ờ ở ộ ầ ử ngăn chặn được điều này)

Điểm chính trong phần này là thiế ế đáp ứng thông qua lựt k a chon tr ng s ; ọ ốtuy nhiên công thức (1.7) ch ra rỉ ằng đáp ứng cũng là một chức năng của hình học

mảng Tương phản v i lớ ọc kênh đơn thi bộ chuyển đổi A/D cung c p m t mấ ộ ẫu thống nh t theo th i gian V ấ ờ ị trí của các phầ ửn t cung cấp thêm bậ ực t do trong vi c ệthiết k m đáp ứế ột ng mong muốn và có thể được l a chự ọn để qua ph m vi c a ạ ủ

mong muốn, các vectơ đáp ứng mảng là rõ ràng và cũng phân tách trong không gian vector N chiều S dử ụng các bậ ự do có thể ẫn đếc t d n r t ph c t p do ấ ứ ạtính chất đa chiều c a l y mủ ấ ẫu không gian và các mối quan h phi tuy n gi a ệ ế ữ

N u d ế ữ liệu có chiề ộng không đổ , thì u r i ,

d u ma tr n thữ liệ ậ ống kê độ ậc l p th i gian Mờ ặc dù ta thường g p d ặ ữ liệu thay đổi,

d u ữliệ ở đây ả định được dùng để phát triể ối ưu hệ thống beamformer và trong gi n tđánh giá hiệu qu c a trả ủ ạng thái ổn định

Giả thiết x là các mẫ ừ ộu t m t chu i th i gian l y m u th ng nhỗ ờ ấ ẫ ố ất có một mật

độ ph ổ năng lượng và không có năng lượng bên ngoài dải ph ổ có

thể được th hi n v m t mể ệ ề ặ ật độ ph ổ năng lượng c a d ệ ử ụủ ữ li u s d ng quan h bi n ệ ếđổi Fourier là:

(1.9)

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 11

Với được định nghĩa cho (1.5) Gi nh r ng m ng d ả đị ằ ả ữliệu x được xuất phát

t m t ngu n v ừ ộ ồ ở ị trí có hướng Theo cách như với trường h p chu i th i gian ợ ỗ ờchúng ta có th có đưể ợc ma trậ phương sai củn a dữ ệ li u mảng như sau:

(1.10)

M t nguộ ồn được nói là băng hẹ ở ầp t n s ố n u ế có thể được bi u diể ễn như là

một cấp độ bên ngoài:

(1.11)Với là phương sai (sai s cố) ủa nguồn hoặc năng lượng ngu n ồ

của băng thông tín hiệ sau đó mỗ ạng sóng quan sát có hình dạu, i d ng c a mủ ột hình sin Chú ý rằng, khi kho ng th i gả ờ ian quan sát tăng lên, băng thông phải giảm đi đểhình sin vẫn xu t hiấ ện Như vậy, dựa trên lý thuyết thống kê, TBWP là các thông số

cơ bản xác định dù một nguồn là băng hẹp

M t m ng cung c p m t khộ ả ấ ộ ẩu độthời gian hi u qu ệ ả hơn mà một ngu n quan ồsát Hình 1.2 minh h a khọ ẩu độ ời gian này th cho m t nguộ ồn đế ừ hướn t ng

Rõ ràng TBWP phụ thu c DOA c a ngu n M t mộ ủ ồ ộ ảng được coi là hẹp n u TBWP ếquan sát là ít hơn nhiều so v i t t c ớ ấ ả hướng có thể ủ c a ngu n ồ

Định hướng búp sóng băng hẹp là khái niệm đơn giản hơn băng rộng do ta có

thể ỏ b qua s ự thay đổ ầi t n s ờố th i gian S ự phân tích băng hẹp thường th c hi n ự ệ

bằng cách lấy biến đổi Fourier r i r c (DFT) c a d ờ ạ ủ ữliệu trên mỗi ph n t ầ ử kênh sử

d ng thuụ ật toán FFT Các dữ liệu trên các mảng m i t n s ở ỗ ầ ố quan tâm được x ử lý theo cách của beamformer Điều này thường được gọi là tần s mi n ố ề định hướng búp sóng Mi n t n s ề ầ ố đầu ra beamformer có thể được th c hiự ện tương đương với DFT của đầu ra beamformer băng thông rộng được mô tả trong hình 1.1(b) v i lớ ựa chọn đúng các trọng s ố beamformer và phân vùng dữ ệ li u c n th n ẩ ậ

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 12

1.2.3 Phân loại beamformer

Beamformer có thể được phân loạ ữ liệu độ ậ ặc là theo tối ưu

thống kê phụ thuộc vào cách chọn tr ng sọ ố Các trọng s ốtrong một beamformer độc

l p d ậ ữliệu không phụ thuộc vào dữ liệ u mảng và được ch n lọ ựa để đưa ra đáp ứng theo lý thuyết cho m i dọ ạng tín hiệu/ nhiễu Các trọng s trong beamformer tố ối ưu

v m t thề ặ ống kê được ch n l a dọ ự ựa trên số u thliệ ống kê của d u mữliệ ảng để “tối ưu” đáp ứng m ng ả

Hình 1.4 Định hướng búp sóng đôi khi được thực hiệ n trong mi n t n s khi quan ề ầ ố

tâm đến tín hiệu băng rộng

Hình trên minh họ ự ến đổ ủa s bi i c a d li u m i ph n t ữ ệ ở ỗ ầ ử vào ở mi n t n s ề ầ ốTrọng s k t h p c a d li u m i t n s ố ế ợ ủ ữ ệ ở ỗ ầ ố (bin) được x ử lý Một biến đổi fourier r i ờ

rạc nghịch đảo t o ra chuạ ỗi thời gian đầu ra

Nói chung, những nơi beamformer tối ưu về ặ m t thống kê không có hiệ ựu l c theo các hướng c a ngu n nhi u trong khi muủ ồ ễ ốn làm tăng tỉ ệ tín hiệu trên nhiễ l u (SNR) beamfở ormer đầu ra Một so sánh giữa beamformer d ữ liệu độ ập và c lbeamformer tối ưu về ặ m t thống kê ẽ đượ trinh bày ởs c ph n tiầ ếp theo và minh họa

ở hình 1.5

1.3 Định hướng búp sóng độ c lập dữ liệ u

Các trọng s ố trong beamformer độ ậc l p d liữ ệu được thi t k sế ế ao cho đáp ứng beamformer x p x mấ ỉ ột đáp ứng độ ậc l p mong mu n cố ủa các dữ u m ng ho c d liệ ả ặ ữliệu thống kê Mục tiêu thiế ế này – ất k x p x mỉ ột đáp ứng mong mu n - ố cũng giống

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

1.3.1 Định hướng búp sóng cơ bản

Xem xét các vấn đề ề tách một thành phầ ầ ố ức đơn từ các thành

ph n tầ ần số khác sử ụ d ng J b l c FIR nhộ ọ ư hình 1.3 N u t n s ế ầ ố là tần s ta quan ốtâm thì tần s ố đáp ứng mong muốn là duy nhấ ởt và bằng không ở các vị trí khác Giải pháp chung cho vấn đề này là chọn w và L a chự ọn này có thế chứng mình là tối ưu giảm thiểu bình phương lỗi giữa các đáp ứng th c t ự ế và các đáp ứng mong muốn Đáp ứng th c t ự ế được đặc trưng bởi búp sóng chính (hay chùm tia) và nhiều búp sóng phụ T ừ đó w = , mỗi thành phần của w có một

đơn v cưị ờng độ Làm thon ho c thu nh c a s ặ ỏ ử ổ biên độ các thành phần c a w cho ủphép thay đổ búp sóng chính hoặc độ ội r ng chùm tùy theo các cấp độ búp sóng phụ

để ạo thành các đáp ứ t ng theo một hình dạng mong mu n ố Để T là một J trong ma

trận chéo J với đường chéo là các trong số có giá trị ực th Các vector trọng s cố ủa

b l c ộ ọ được tính bởi

Trong b lộ ọc không gian, người ta thường quan tâm đến vi c nhệ ận được một tín hiệu đế ừ ộ ị trí đã biến t m t v t Gi s ả ử các tín hiệu là băng hẹp (tần số ), một

l a ch n ph bi n cho vector tr ng s ự ọ ổ ế ọ ố beamformer là vector đáp ứng m ng ả

K t qu ế ả là mảng và beamformer được gọi là một m ng pha bả ởi vì đầu ra

c a m i c m biủ ỗ ả ến là giai đoạn chuyển pha trước khi t ng h p lổ ợ ại Hình 1.5(b) mô tả

độ ớ l n c a củ ác đáp ứng th c t khi ự ế , với thực hi n m t chệ ộ ức nănglàm thon phổ bi n Dolph-Chebyshev ế Như trong bộ ọ l c FIR th o lu n ả ậ ở trên, độ

rộng chùm và ấp độ búp sóc ng ph ụ là đặc tính quan trọng của đáp ứng Biên độ làm thon có thể đượ ử ụng để điềc s d u khiển hình dạng của đáp ứng, ví dụ như dạng của chùm Sự tương đương của mảng băng hẹp tuyến tính cách đều nhau và bộ ọ l c FIR (xem hình 1.3) bao hàm rằng các kĩ thuật tương tự cho các chức năng lựa chọn làm thon được áp dụng được cho c hai vả ấn đề Phương pháp lựa chọn các trọng s ố

gi m dả ần còn tồ ại cả cho các cấu hình nhiền t u m ng chung ả

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 14

1.3.2 Thiế t kế đáp ứng d ữ liệ u đ ộ c lập chung

x p x mấ ỉ ột đáp ứng thi t k ế ế tùy ý Đây là điều quan tâm trong nhiều ứng dụng khác nhau Ví dụ ta mu n nhố ận các tín hiệu đế ừ ộn t m t loạt các hướng, trong trường h p ợnày đáp ứng mong muốn là duy nhất trên toàn bộ ph m vi Mạ ột ví dụ khác, ta biết là

có nhiều ngu n nhi u mồ ễ ạnh đế ừ các hướn t ng trong ph m vi nhạ ất định, trong trường

hợp này, đáp ứng mong muốn là bằng không trong phạm vi này Hai ví dụ này tương đương vớ ọc thông dải l i và lọc ch n d i FIR ắ ả

Xem xét việc ch n ọ w, sao cho đáp ứng th c t ự ế x p x ấ ỉđáp ứng theo thi t k ế ế Tương tự kĩ thuật Ad hoc s d ng trong thi t k b ử ụ ế ế ộ

lọc FIR có thể đượ ử ụng để ực s d l a chọn w Ngoài ra, các phương pháp thiế ế ối t k t

ưu hóa chính thức có thể đượ ử ục s d ng Ở đây, để minh họa cho các thiế ế ối ưu t k tchung, ta ch ỉ xem xét lựa ch n ọ w để ả gi m thiểu bình phương trọng s ố trung bình

của sự khác biệt giữa đáp ứng thiết kế

Xem xét việc giảm bình phương lỗi giữa đáp ứng thực kế và đáp ứng thiết kế

Một chú ý quan trọng trong phần này Tăng ích nhiễu trắng của beamformer được định nghĩa như là năng lượng đầu ra của phương sai đơn vị nhiễu trắng ở các phần tử Do vậy, chuẩn bình phương của vector trọng số, đại diện cho tăng ích nhiễu trắng Nếu độ tăng ích nhiễu trắng là lớn, thì độ chính xác bởi việc xấp xỉ đáp ứng thiết kế là một điểm bởi vì đầu ra beamformer sẽ có SNR thấp do có sự w can thiệp của nhiễu trắng Nếu A trong tình trạng xấu, thì w có thể có một chuẩn rất

lớn và vẫn x p x ấ ỉ đáp ứng thi t k Ma tr n ế ế ậ A trong tình trạng x u khi s ấ ốchiều hi u ệ

qu cả ủa không gian được m r ng b i ở ộ ở là ít hơn N Ví dụ, nếu

chỉ có một hướng nguồn được lấy mẫu, sau đó các số hạng của vector A là xấp xỉ

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 16

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 17 Hình 1.5 Beamformer c d ở ả ữliệu độc lập và tối ưu về ặt thống kê m

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 18

Từ (a) đến (e) ta xét một mảng 16 phần tử băng hẹp cách đều nhau một khoảng bằng một nửa bước sóng Trong hình (a) (b) (c) độ lớn của trọng số và beampattern trong hệ tọa độ cực được thể hiện, tương ứng một beamformer Dolph-Chebyshev với búp sóng 30dB Trong hình (d) và (e) các beampatterns được biểu -diễn về mặt beamformers tối ưu thống kê mà được thiết kế để giảm thiểu năng lượng đầu ra đảm bảo rằng đáp ứng thống nhất để góc tới bằng 18o Năng lượng được giả định là đi đến mảng từ một vài nguồn nhiễu Trong hình (d) một vài nguồn nhiễu nằm giữa -200 và 230, với mỗi năng lượng 30dB sẽ tương ứng với năng lượng không có nhiễu trên một cảm biến đơn Deep nulls được hình thành trong các hướng

của nhiễu Các nhiễu trong hình (d) nằm ở vị trí giữa 200 và 230, và cũng tương ứng với năng lượng 30dB Một lần nữa deep nulls được hình thành ở hướng của nhiễu; mặc dù vậy, độ lớn búp sóng phụ cao hơn đáng kể ở các hướng khác Hình (f) miêu

tả độ lớn đáp ứng beamformer băng rộng LCMV ở tám tần số ở khoảng tần số

-5,75khi hai nhiễu đến từ các hướng 0 và -17,50 trong khi có nhiễu trắng Các nhiễu có phổ trắng trong và có năng lượng 40dB và 30dB tương ứng với nhiễu trắng Các điều kiện rằng buộc được thiết kế để tăng ích đơn vị

và pha tuyến tính ở ngoài ở một DOA là 180 Mảng là 16 phần t ửtuyến tính cách đều nhau v i khoớ ảng cách mộ ửa bước sóng ở ầt n t n s ố và năm bộ lọc FIR được sử dụng trong mỗi kênh phần tử

Bảng 1.1 Tổng kết của tối ưu các beamformer

Đầu ra:

– d

liệu mảng – thành phần

tín hiệu – thành phần

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

SNR đạt cực đại đúng

Linh hoạt và hạn chế chung chung

Phải tính toán vector trọng số giới hạn

Miller [1980]

Frost [1972]

1.4 Định hướng búp sóng tối ưu thống kê

Trong định hướng búp sóng tối ưu về mặt thống kê, các trọng số được lựa chọn dựa trên dữ liệu thống kê nhận được tại mảng Nói một cách sơ lược, mục tiêu

là để “tối ưu” đáp ứng beamformer sao cho đầu ra chứa nhiễu và các tín hiệu can nhiễu ít nhất Ta sẽ đưa ra một vài tiêu chí khác nhau cho sự lựa chọn các trọng số của beamformer tối ưu thống kê Bảng 1.1 tổng kết những cách tiếp cận khác nhau Nếu có thể, phương trình mô tả tiêu chuẩn và các trọng số được giới hạn trong bảng 1.1 Sự xác định các trọng số khi các thống kê dữ liệu là không biết hoặc thời gian khác nhau được thảo luận ở các thuật toán thích nghi

1.4.1 Multiple Sidelobe Canceller (MSC)

Multiple sidelobe canceller (MSC) là beamformer tối ưu về m t thặ ống kê

s m nh tớ ấ Một MSC bao gồm một “kênh chính” và có một hoặc nhiều hơn “kênh phụ” như được miêu tả trong hình 1.6(a) Kênh chính có thể là một antenna đơn tăng ích cao hoặc là một beamformer độc lập dữ liệu Nó có đáp ứng hướng cao, được định hướng theo hướng tín hiệu mong muốn Các tín hiệu can nhiễu được giả định thông qua búp sóng kênh chính Các kênh phụ chỉ nhận các tín hiệu can nhiễu Mục tiêu là để lựa chọn các trọng số kênh phụ để xóa bỏ các thành phần nhiễu kênh chính Điều này có nghĩa là các đáp ứng với các nhiễu của kênh chính và tổ hợp

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

từ đó các trọng số tối ưu ta sẽ không phải quan tâm nữa, hoặc khi tín hiệu mong muốn được biết là vắng mặt trong một khoảng thời gian nhất định Các trọng số sau

đó có thể thích nghi trong khi không có tín hiệu mong muốn và giữ nguyên khi có tín hiệu

Hình 1.6 Multiple sidelobe canceller (MSC)

MSC bao g m m t ồ ộ kênh chính và một vài kênh phụ như được miêu tả trong hình (a) Các trọng s ố kênh phụ được chọn để “hủy” nhiễu đi qua búp sóng kênh chính (b) mô tả đáp ứng của kênh chính, nhánh phụ và hệ th ng t ng th ố ổ ể khi có

một nhiễu đế ừ hướn t ng

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 21

1.4.2 S dử ụ ng tín hiệu tham chi u ế

Nếu tín hiệu mong muốn đã biết, các trọng s ố đượ ực l a chọn để ả gi m thiểu

l i giỗ ữa đầu ra beamformer và tín hiệu mong mu n Tố ất nhiên tin tức của tín hiệu thiế ết k ạ ỏ ự ầlo i b s c n thi t c a định hướng búp sóngế ủ Mặc dù vậy, v i m t s ng ớ ộ ố ứ

dụng, đủ để có thể ết được tín hiệ bi u mong muốn để ạ t o ra một tín hiệu mà có liên quan ch t chặ ẽ Tín hiệu này được gọi là tín hiệu tham chi u Theo b ng ế ả 1.1, các trọng s ố được chọn để gi m thiả ểu bình phương trung bình lỗi giữa đầu ra beamformer và tín hiệu tham chi u ế

(the cross covariance) gi

tín hiệu mong muốn kí hiệu là và tín hiệx u tham chi u Hi u su t ch p nhế ệ ấ ấ ận được được tính bằng phương sai của tín hiệu mong muốn chưa biế ới chính nó Ví dụt v ,

nếu tín hi u mong muệ ốn là tín hiệu điều biên, hiệu su t ch p nhấ ấ ận được thường thu được bằng cách thiế ập tín hiệt l u tham kh o b ng vả ằ ới sóng mang Cũng giả đị nh

rằng các tín hiệu tham chiếu là không tương quan với tín hiệu can nhi u ễ ởx Trên thự ế,ta không cầ quan tâm hước t n ng của tín hiệu mong muốn là một tính năng phân biệ ủa phương pháp tiết c p cận tín hiệu tham chiếu Vì lý do này, đôi khi nó được gọi là định hướng búp sóng “mù” Các kĩ thuậ định hướng búp sóng “mù” t khác chọn các trọng s bố ằng cách khai thác các thuộc tính của tín hiệu mong mu n ốnhư là mô đun liên tục, các thống kê bậc th ứ ba và bậc cao hơn nữa

1.4.3 Tối đa hóa tỷ ệ tín hiệu trên nhiễ l u (SNR)

và có thể thu được từ các xung truyền đã biết và hướng quan tâm Nếu các thành

ph n cầ ủa tín hiệu là băng hẹp, có tần s ố và có có hướng , thì

từ kết quả trong phần 1.2 Trong trường hợp này, các trọng số thu được là:

Với α là một hằng số phức khác không nào đó Thế phương trình (1.16) vào biểu thức của SNR cho thấy SNR độc lập với giá trị được chọn α

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 22

1.4.4 Định hướng búp sóng tuyến tính hạn chế tối thiểu phương sai

Trong nhiều ứng dụng khác với các ứng dụng ở trên, tín hiệu mong muốn có thể không biết độ lớn và có thể luôn luôn có mặt, dẫn đến kết quả bị hủy bỏ với MSC và ngăn chặn các ước lượng các ma trận phương sai của tín hiệu và nhiễu trong bộ xử lý cực đại SNR Thiếu các thông tin về tín hiệu mong muốn có thể ngăn chặn việc tiếp cận tín hiệu tham chiếu Những hạn chế này có thể được khắc phục thông qua ệc áp dụng các ràng buộvi c tuyến tính với vector tr ng s Vi c s d ng ọ ố ệ ử ụcác ràng buộc tuyến tính là một cách tiếp c n rậ ất chung mà cho phép mở ộ r ng quyền

kiểm soát các đáp ứng thích nghi của beamformer Phần này sẽ minh họa các rằng

bu c tuyộ ến tính được s dử ụng như thế nào để điều khiển đáp ứng beamformer, thảo luận v các về ấn đề ối ưu ràng buộ t c tuyến tính định hướng búp sóng, và giới thi u ệ

v cề ấu trúc tổng quát đểloại bỏ búp sóng phụ

Ý tưởng cơ bản đầu tiên đằng sau định hướng búp sóng hạn chế tối thiểu sai

số (LCMV) là để hạn chế đáp ứng của beamformer thì các tín hiệu đến từ hướng ta quan tâm được thông qua với tăng ích và pha xác định Các trọng số được chọn để giảm thiểu sai số đầu ra hoặc năng lượng của đối tượng để hạn chế đáp ứng Điều này có tác dụng bảo vệ các tín hiệu mong muốn trong khi giảm thiểu các các thành phần ở đầu ra như tín hiệu can nhiễu hoặc nhiễu đến từ các hướng khác nhiều hơn ở hướng mong muốn Bộ lọc tương tự FIR có trọng số được lựa chọn để tối thiểu hóa năng lượng các thành phần ở đầu ra bộ lọc để hạn chế các đáp ứng của tín hiệu có tần số

Trong ph n 1.2 ta th y rầ ấ ằng đáp ứng beamformer v i m t ngu n ớ ộ ồ ở góc và

t n s ầ ố được tính bởi: Do vậy, bằng cách hạn chế tuyến tính các trọng

số thỏa mãn = g với g là hằng s phố ức, đảm b o r ng mả ằ ọi tín hiệu đến

t ừ góc và có tần s ố được thông qua đầu ra với đáp ứng g Gi m thiả ểu các thành

ph n u ra do nhiầ ở đầ ễu (các tín hiệu không đế ừ hướn t ng v i t n s ớ ầ ố ) được thực

hi n bệ ằng cách chọn các trọng s t i thiố để ố ểu hóa năng lượng đầu ra ho c sai s ặ ố

Vấn đề LCMV với việc lựa chọn trọng số được viết:

(1.17)

Phương pháp hệ số nhân Lagrange có thể được dùng để gi i ả phương trình (1.17),

kết quả là:

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

của ma trận nghịch đảo

Các hạn chế tuyến tính đơn trong công thức (1.17) dễ dàng tổng quát hóa thành các hạn chế tuyến tính để thêm quyền kiểm soát beampattern Ví dụ, nếu có một nguồn gây nhiễu cố định ở một hướng chưa biết , sau đó ta muốn tăng ích Zero theo hướng đó và thêm cả việc duy trì đáp ứng g với tín hiệu mong muốn Điều này được thể hiện:

Nếu có h n ch tuyạ ế ến tính trên w, ta viết chúng dướ ại d ng v i ma ớtrận C có kích thước và vector f có L chiều được gọi là ma trận h n ch ạ ế và vector đáp ứng Nh ng h n ch ữ ạ ế được gi ả định là độ ậc l p tuyến tính bởi v y ậ C có

h ng vạ L ấn đề LCMV và nghiệm với phương trình hạn ch tế ổng quát hơn được cho trong bảng 1.1

M t s ộ ố lý thuyết khác nhau có thể được s d ng cho vi c l a ch n ma trử ụ ệ ự ọ ận

gi i h n ớ ạ và vector đáp ứng Các tiếp c n ậ điểm đặc trưng đạo hàm và giớ, i hạn vector đặc trưng là phổ ế bi n M i gi i h n tuyỗ ớ ạ ến tính sử ụ d ng m t b c t do trong ộ ậ ựvector tr ng sọ ố, do đó với L các giớ ại h n, ch ỉ có ậ ựb c t do có sẵn để ố t i thi u ểhóa sai số

Generalized sidelobe canceller (GSC) đại diện cho công thức khác của v n ấ

đề LCMV, v i nhớ ững gì đã biết, r t hấ ữu ích cho việc phân tích và có thể làm đơn

gi n vi c th c hiả ệ ự ện LCMV beamformer Nó cũng minh họa cho m i quan h giỗ ệ ữa MSC và LCMV định hướng búp sóng V ề cơ bản, GSC là một kĩ thuật để thay đổi bài toán giớ ạ ối h n t i thiểu thành dạng không bị ớ ạ gi i h n

Giả ử ta phân tích vector trọ ốw thành hai thành phầ ự và –

v (w= v) và nằm trong phạm vi và không gian rỗng c a Phạm vi và không ủ Cgian r ng c a m t ma tr n m rỗ ủ ộ ậ ở ộng bao hàm toàn bộ không gian do đó sự phân tích này có thể đượ ử ục s d ng cho bất kì w Do v=0, ta có:

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 24

N u ế w thỏa mãn các giớ ạn Công thức (1.20) là mội h t nghi m chu n ệ ẩ c c ti u ự ểtương đương với công thức (1.12) Vector v là mộ ổ ợt t h p tuyến tính của các cột kích thước c a ủ C có thể thu đượ ừc t s d ng m t s C ử ụ ộ ố cách trực giao hóa như là Gram-Schmidt, khai tri n QR, ho c khai triể ặ ển giá trị đơn Vector trọng

s ố được môt tả dướ ạng sơ đồ ối trong hình 1.7 Sự ựi d kh l a ch n ọ

và tức là w thỏa mãn các giớ ạn độ ậi h c l p c a ủ và làm giảm bài toán LCMV bài toán không bị ớ ạ gi i h n

Hình 1.7GSC đạ i di n cho ệ việc thự c hi n LCMV beamformer ệ

Trong đó các trọng s ố thích nghi không bịgiớ ạn Nó bao gồi h m m t ti n x ộ ề ử lý của

m t beamformer c nh ộ ố đị và một ma tr n h n ch , và mộ ộ ọc thích nghi ậ ạ ế t b ltiêu chuẩn v i vector tr ng s ớ ọ ố không giới hạn

m i cỗ ột có thể được xem là beamformer độ ậc l p d ữliệu và vô

hiệu theo hướng t n s : ở ầ ố Do đó một tín hiệ ở ầu t n s ốtheo hướng n m ng s b đế ả ẽ ị ngăn chặn hoặc vô hiệu b i ma tr n ở ậ Nói chung,

nếu các hạn ch ế được thi t k ế ế để đưa ra đáp ứng cho tín hiệu t m t t p hừ ộ ậ ợp các hướng và tần số, sau đó các cộ ủt c a s ẽ ngăn chặn những hướng và tần s ố đó Đặc

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 25

điểm này dẫn đến thu t ng ậ ữ “blocking matrix” để miêu tả Những tín hiệu này chỉ đượ ử lý bởc x i và do đó thỏa mãn các hạn chế, chúng được trình bày với đáp ứng mong muốn độ ậc l p c a ủ Các tín hiệu đế ừ các hướng và có các tần n t

s ố mà các đáp ứng không bị ạ h n ch s ế ẽ đi qua các nhánh trên trong hình 1.7 với đáp ứng xác định b ng ằ Nhánh dướ ẽi s ch n ọ để ước lượng các tín hiệ ở đầu u ra của như là ổ ợt h p tuyến tính của các dữ ệ ở đầ li u u ra c a ma tr n h n chủ ậ ạ ế Điều này tương tự như các hoạt động của MSC, trong đó các trọng s ố được áp dụng cho

đầu ra của các phầ ửn t ph c lưụ để ướ ợng kênh đầu ra chính (hình 1.6)

1.4.5 H y b ủ ỏ tín hiệu trong định hướng búp sóng ối ưu thống kê t

Đị hướng búp sóng ối ưu cầ ộ ố thông tin của đặc điểm tín hiệu mong mu n, hoố ặc là thống kê của nó ( đố ới v i SNR cực đại hoặc các phương pháp tín hiệu tham chiếu), nó là phương hướng (v i MSC), hoớ ặc là vector đáp ứng

i LCMV beamformer) N u nh

beamformer tối ưu sẽ làm giảm tín hiệu mong muốn và thay vào đó là nhiễu Vi c ệ

h y b ủ ỏ tín hiệu mong muốn thường là đáng kể, đặc bi t n u SNR cệ ế ủa tín hiệu mong muốn là lớn M t s ộ ố cách tiếp c n ậ được đưa ra để làm giảm sự suy thoái này

hai d n s h y b Nguyên nhân thứ ẫn đế ự ủ ỏ tín hiệu là sự tương quan giữa tín

hi u mong muệ ốn và một ho c nhiặ ều hơn các tín hiệu can nhiễu Điều này có thể ẫn d

đến ho c hi u ặ ệ ứng đa đường của tín hiệu mong mu n ho c t ố ặ ừ smart (tương quan) jamming Khi nhiễu và các tín hiệu mong muốn không tương quan, beamformer làm suy giảm nhiễu để ả gi m thiểu năng lượng đầu ra Mặc dù vậy, v i nhiớ ễu tương quan, beamformer gi m thiả ểu năng lượng đầu ra bằng cách xử lý tín hiệu can nhiễu

như cách để ủ h y b ỏ tín hiệu mong mu n N u nhiố ế ễu tương quan một ph n vầ ới tín

hi u mong muệ ốn, thì beamformer sẽ ủ h y b m t phỏ ộ ần tín hiệu mong muốn mà tương quan với nhi u ễ

1.5 Các thuật toán thích nghi củ địa nh hư ớng búp sóng

a vector tr ng s beamformer t

b ng ả 1.1 đòi hỏi các thông tin của thống kê thứ hai Nh ng thữ ống kê này thường không được biết đến, nhưng với các giả đị nh của ergodicity, các thông kê(và các

trọng s tố ối ưu) có thể được ước lượng t d ệu có sẵ Các thống kê cũng có thểừ ữli nthay đổi theo thời gian, ví dụ do nhiễu thay đổi Để ả gi i quyết các vấn đề này, các trọng s thưố ờng được xác định bằng các thuật toán thích nghi

n:

Có hai thuật toán thích nghi cơ bả

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 26

 Thích nghi khối, với các tham số được ước lượng t m t kh i th i gian cừ ộ ố ờ ủa

d u mữliệ ảng và sử ụng trong phương trình tối ưu trọ d ng s ; ố

 Thích nghi liên tục, với các trọng s ố được điều ch nh khi l y m u d u, ỉ ấ ẫ ữ liệnhư vậy k t qu chu i vector tr ng s h i t vế ả ỗ ọ ố ộ ụ ới các giải pháp tối ưu Nếu có

một môi trường thay đổi nhưng dự đoán được, thích nghi khối có thể được sử

d ng, v i ụ ớ điều kiện là các trọng s ố được tính toán lại định kì Thích nghi tối

ưu thường được s dử ụng khi các tham số là thay đổi theo th i gian hoờ ặc, vì các lý do tính toán, khi số các trọng s ố thích nghi M là từ trung bình đế ớn l n, giá trị là ph bi n ổ ế

Trong s ố các thuật toán thích nghi đáng chú ý cho định hướng búp sóng là vòng lặp thích nghi Howells Applebaum được phát triển vào cuố- i những năm 1950

và được công bố ở b i Howells - Applebaum và thuật toán phủ LCMV Thay vì tính toán lại các thuật toán thích nghi cho mỗi beamformer tối ưu liệt kê trong bảng 1.1, chúng ta có một phương pháp tiếp c n th ng nh t bậ ố ấ ằng cách sử ụng mô hình bộ d

lọc thích nghi tiêu chuẩn được mô tả ở phía bên phải hình 1.7

1.7, vector tr ng s Trong hình ọ ố wM được chọn để ước tính tín hiệu mong muốn là tổ ợ h p tuyến tính các phầ ử ủn t c a vector d ữliệu u Ta chọn wM để ả gi m thiểu MSE

So sánh công thức (1.23) với tiêu chuẩn liệt kê trong bảng 1.1 ch ra r ng vỉ ằ ấn đề ủ c a

b lộ ọc tiêu chuẩn này tương đương với c vả ấn đề ủ c a MSC beamformer (v i ớ

=

và u xa) và vấn đề tính hiệu tham chi u c a beamformer (v i u = x) Vấn ế ủ ớ

đề LCMV thì khác Mặc dù xem xét kĩ hình 1.6, công thứ 1.22) và (1.24) c ( cho th y ấ

r ng vằ ấn đề ủ c a b lộ ọc thích nghi tiêu chuẩn là tương đương vớ ấn đềi v LCMV thực

Giá trị SNR cực đại beamformer không thể ể bi u di n bễ ởi hình 1.7

và công thức (1.24) Mặc dù vậy, nó được ghi nh n b i (1.18) r ng nậ ở ằ ếu các tín hiệu mong muốn là tín hiệu băng hẹp, thì giá trị SNR cực đại và LCMV của beamformer

là tương đương

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 27

hình thành từ mK ẫu c a ủ và , Ph bi n nhổ ế ất là ma trận sai số ấ l y m u ẫ

giá trị lan truyền riêng Khi

giá trị lan truyền riêng lớn, sự

so với thu đƣợc sử dụng thuật toán LMS bởi vì nó độc lập với giá trị lan truyền riêng

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 28

hội tụ có thể rất chậm

Bảng 1.2 so sánh thuật toán thích nghi trọng s ố LMS và RLS

c d Các thuật toán thích nghi liên tụ ễ dàng triển khai trong trong hình 1.7 và công thức (1.23) Chú ý rằng (j wM) là mộ ề ặ ỗ ật b m t l i b c hai T ừ đó bề ặ ỗ ậ m t l i b c hai của “Hessian” Rulà ma trận sai s c a d u lố ủ ữliệ ỗi, nó có sự tích cực nhất định Điều này ngụ ý rằng b m t lề ặ ỗi là một “bowl” Hình dạng c a mủ ột “bowl” được xác

định b i c u trở ấ ức riêng của Ru Vector tr ng s tọ ố ối ưu wopt tương ứng với đáy của bowl

Một cách tiếp c n b lậ ộ ọc thích nghi là để hình dung một điểm trên bề ặ ỗi m t l

mà tương ứng v i vector tr ng s hi n t i wMớ ọ ố ệ ạ (k) Ta ch n m t vector tr ng s mọ ộ ọ ố ới

wM(k+1) gi m b mđể ả ề ặt lỗi Vector gradient:

Cho ta biết hướng để điều ch nh vector tr ng s Thuỉ ọ ố ật toán LMS thay thế

(1.28)

H ng s ằ ố tăng ích µ điều khiển đặc điểm h i t cộ ụ ủa trình tự các vector ngẫu nhiên

wM(k) B ng 1.2 cung cả ấp các chỉ ẫn cho các lựa chọ d n

h i t tộ ụ ốt hơn nên được xem xét Các biệ pháp thay thến cho việc tìm kiếm l i b ỗ ề

mặt đã đượ thêm vào các thuật toán cơ sở trong bình phương tốc i thiểu và bộ ọc lKalman Nh ng thuữ ật toán này yêu cầ ốc độ ội tụ và u t h

M t s thay th ộ ự ế cho LMS là thuật toán RLS (Recursive Reast Squares) Ởbước thời điểm th K, ứ được chọn để ố t i thiểu hóa mộ ổt t ng tr ng s cọ ố ủa bình phương lỗi:

(1.29)

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 29

rộng biên độ bình phương và áp dụng cho b ma trổ đề ận nghich đảo B ng 1.2 t ng ả ổ

kết hai thuật toán LMS và RLS

1.6 Kh nhiử ễu và Định hướng búp sóng thích nghi một ph n ầ

Các yêu cầu tính toán của m i l n c p nhỗ ầ ậ ật trong các thuật toán thích nghi là

t l ỷ ệthuận ho c vặ ới kích thước vector tr ng s (LMS) hoọ ốM ặc bình phương số chiều tín hiệu (RLS) N u lế M ớn, yêu cầu này là khá khó và thực hi n trong th i gian ệ ờthực, ta thường xuyên cần ph i gi m M Hơn nữả ả a, t l ỉ ệ mà một thuật toán thích nghi

h i t n nghi m tộ ụ đế ệ ối ưu là khá chậm khi M ớn Tính hộ ụ ủl i t c a thuật toán thích nghi có thể được c i thi n bả ệ ằng cách giảm M

Khái niệ ề “bậ ự do” có liên quan đế ấn đề đượ ảo luận hơn là sốtrọng s Bi u th c b c tự do dùng để ỉ ố ợng không bị ớ ạố ể ứ ậ ch s lư gi i h n hoặc các trọng

s ố “tự do” trong việc th c hiự ện Ví dụ, m t beamformer LCMV v i gi i h n trong ộ ớ ớ ạ L

N ng s trọ ố thì có b c t do Vi c th c hiậ ự ệ ự ện GSC phân tách vector trọng s ốkhông giớ ại h n Có M b c t ậ ự do trong hình 1.7 một beamformer thích nghi đầy

Thả ậ ần này là tổ ợp, áp dụng cho các loạ

khác nhau mặc dù ta sử ụ d ng nhiều kí hiệ ừu t GSC Gi thi t rả ế ằng beamformer được miêu tả ở b i cấu trúc bộ ọc hình l 1.7 với tín hiệu mong mu n ố thu được b ng ằ

và vector dữ ệ li u Do đó, đầu ra beamformer là v iớ Để phân biệt gi a vi c triữ ệ ển khai thích nghi đầy đủ và một ph n, ầ

ta phân tích T thành hai ma trận CnTM Định ngh a c a ĩ ủ Cn phụ thuộc vào beamformer c ụ thể và TM i diđạ ện cho ánh xạ gi m b c t ả ậ ự do MSC và GSC thu được như là trường hợp đặc bi t cệ ủa đại diện này Trong MSC, wo là một vector N

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 30

Mục đích của vi c thi t k ệ ế ế beamformer thích nghi một phần là để chọn TM (hoặc T) sao cho thuộc tính nhiễ ốt được lưu giữu t thậm chí M nhỏ Đểthấy là điều này là có thể ề nguyên tắc, ta xét vấn đề ủ v h y b ng th i hai nguỏ đồ ờ ồn băng hẹ ừp t hướng và t n s ở ầ ố Vi c h y b ệ ủ ỏ lý tưởng nh ng nguữ ồn này cần

Với gi là đáp ứng của đến nhánh nhiễu th Gi s ứi ả ử

và độ ậc l p tuyến tính và khác không, và với điều kiện là , thì ít

nh t mấ ột t n tồ ại mà thỏa mãn (1.30) M r ng nhở ộ ững lý luận này, ta thấy r ng ằ

có thể chọn để ử ễu băng hẹ M (giả ử là độ ậc l p tuyến tính

và khác không), độ ậc l p v i T S kh ớ ự ử toàn bộ ả x y ra n u ế được ch n sao cho ọđáp ứng c a T ủ hoàn toàn phù hợp với nhánh đáp ứng n nhi u Tđế ễ ổng quát,

M các nhiễu băng hẹp có thể được kh s d ng ử ử ụ M b c t ậ ự do thích nghi với ạh n ch ếtương đối yếu trên T

Không như các quy tắ ồc t n tại trên trường hợp băng rộng Ở đây khử hoàn toàn các nhiễu đơn cần ch n ọ T do đó đáp ứng của nhánh thích nghi,

, phù hợp với đáp ứng của nhánh , , trên toàn bộ ả d i

t n s nhiầ ố ễu Trong trường hợp này, mức độ kh nhi u ph ử ễ ụ thuộc vào hai đáp ứng phù hợp và đặc bi t ph thuệ ụ ộc vào hướng c a nhi u, t n sủ ễ ầ ố, và T Kh tử ốt có thể thu được trong m t s trư ng h p khi ộ ố ờ ợ , trong khi m t s trư ng hộ ố ờ ợp khác có M

l n ớ nhưng kết qu kh nhiả ử ễu kém

M t loộ ạt các kĩ thuật trực quan và tối ưu hóa cho thi t k ế ếTM mà đạt đượ ực s

kh nhi u t t vử ễ ố ới hệ ố ự do tương đố s t i nh ỏ

1.7 T ng k t ổ ế chương

T ng k t l i, m t beamformer t o mổ ế ạ ộ ạ ột tín hiệu vô hướng ở đầu ra như mộ ựt s

k t h p ế ợ các trọng s c a d u nhố ủ ữ liệ ận được ở ộ m t m ng ph n tả ầ ử Các trọng s ố xác định đặc tính bộ ọc không gian của beamformer và cho phép phân chia tín hiệu có ltrùng lặp n i dung t n s nộ ầ ố ếu chúng có nguồn g c t ố ừ các vị trí khác nhau Các trọng

s trong beamformeố r độ ậc l p d ữ liệu được chọn để cung c p mấ ột đáp ứng c nh ố đị

độ ậc l p v i d li u nhớ ữ ệ ận được Các beamformer tối ưu về m t thặ ống kê chọn các

trọng s tố để ối ưu đáp ứng beamformer dựa trên số ệli u thống kê của d ệu Các ữ lithông kê của d liữ ệu thường là không ết và có thể thay đổbi i theo thời gian nên các thuật toán thích nghi được sử ụng để d thu đư c các tr ng s mà h i t v nghi m t i ợ ọ ố ộ ụ ề ệ ố

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 32

CHƯƠNG II: LÝ THUYẾ T V Ề ANTEN THÔNG MINH VÀ HỆ THỐNG ANTEN THÔNG MINH KÍCH THƯỚ C L N Ớ

2.1 T ng quan v ổ ề anten thông minh (Smart Antenna)

H ệthống anten thông minh là mộ ệ thốt h ng g m nhi u ph n t anten k t hồ ề ầ ử ế ợp

v i kh ớ ả năng xử lý tín hiệu để ối ưu hoá phát xạ và/hoặ t c thu nh n t ậ ự động đáp ứng

với môi trường tín hiệu Vậy anten đóng vai trò là cổng truyền năng lượng t n s ầ ố vô tuyến (RF) được ghép vớ ộ phát tới môi trường bên ngoài và ngượ ại đếi b c l n b thu ộ

t ừ môi trường bên ngoài Anten là hệ thống b ị sao nhãng nhất trong các hệ thống truyền thông cá nhân Cách thức mà năng lượng được phát và thu từ không gian xung quanh có ảnh hướng lớn đến hi u su t s d ng phệ ấ ử ụ ổ, chi phí thiế ật l p m t m ng ộ ạ

mới, và chất lượng d ch v do m ng cung c p Trong phị ụ ạ ấ ần đầu tiên của chương này

s gi i thiẽ ớ ệu các khái niệm cơ bản v ề các hệ thống anten thông minh và các đặc tính vượt tr i quan tr ng c a thi t k h thộ ọ ủ ế ế ệ ống anten thông minh so với các phương pháp

vô hướng truy n th ng Nhề ố ững điểm khác biệt để phân biệt giữa các công nghệkhác nhau cũng được đề ập đến Các công nghệ này bao gồm các anten phân tậ c p đơn giản đến các hệ ống dàn anten thích nghi Các hệ ố th th ng an ten hi n nay bao ệ

Hình 2.1 Anten vô hướng và vùng phủ của Anten vô hướng

GVHD: PGS.TS Nguyễn Hữu Trung Học viên: Bế Công Thoan – CB

Page | 33

Vì hạn ch trên, chi n lư c thi t k ế ế ợ ế ế anten đơn hướng c gố ắng vượt qua

những thách thức của môi trường bằng cách đơn giản là nâng cao mức công suất

của tín hiệu phát quảng bá Trong mộ ố lượt s ng lớn các đối tượng s dử ụng (và kèm

c nhiả ễu), tình huống x u nhấ ất là đối tượng s d ng b mử ụ ị ất tín hiệu do nhi u cễ ủa các

đối tượng trong cùng tế bào hoặc các tế bào liền k ề

Trong ứng dụng hướng lên (đối tượng s dử ụng đến tr m gạ ốc), anten đơn hướng không cung cấp tăng ích mong muốn cho tín hiệu của đối tượng s d ng ử ụdành riêng Nói một cách khác, đối tượng s dử ụng át năng lượng tín hiệu c nh ạtranh Tuy vậy, kĩ thuật m t ph n t ộ ầ ử không thể loạ ỏ có lựi b a chọn các tín hiệu gây nhi u vễ ới các tín hiệu của đối tượng s dử ụng được ph c v ụ ụ và không có khả năng định hướng đa đường không gian hay khả năng cân bằng

Các cách thực truy n tin ề đơn hướng tr c tiự ếp và ngượ ạ ảnh hưởng đếc l i n

hi u su t ph ệ ấ ổ và tái sử ụ d ng t n s Nh ng h n ch ầ ố ữ ạ ế này thúc đẩy các nhà thiế ế ệt k h thống và hoạch định mạng liên tục có các phát ế và điềki n u ch nh hi u qu Trong ỉ ệ ảnhững năm gần đây, hạn ch v chế ề ất lượng, dung lượng và vùng phủ sóng của công ngh ệ anten phát quảng bá trong các hệ thống không dây đã đưa đến m t cuộ ộc cách

m ng trong thiạ ết kế ề ảng và vai trò củ n n t a anten trong h ệthống không dây

với các anten đơn hướng Điều này thường được biết đến như là tăng ích phần t ửanten và không nên nhầm với tăng ích xử lý trong các hệ ống anten thông minh th

Khi các anten quạt nhân lên số kênh sử ụng, chúng không tránh khỏ d i nh ng ữ

h n ch cạ ế ủa anten đơn hướng tiêu chuẩn như nhiễu đồng kênh, được miêu tả chi tiết

ở ph n sau ầ