PHạm minh Hà Ngành : kỹ thuật điện tử M∙ số: 50 62 70 Nguyễn Thị diệu Hồng Quá trình xử lý không gian và thời gian trong hệ thống CDMA Luận văn thạc sĩ khoa họcBộ giáo dục đμo tạo Tran
Định nghĩa và phân loại quá trình xử lý không gian và thời gian (STP)
Định nghĩa
Với việc sử dụng nhiều anten, tín hiệu thu và phát có thể được phân tách thông qua cả xử lý thời gian và xử lý không gian Việc kết hợp hai quá trình này được gọi là xử lý không gian - thời gian (STP), mang lại cải tiến cách mạng cho hiệu quả và tính kinh tế của hệ thống vô tuyến số, đặc biệt là trong hệ thống thông tin vô tuyến tế bào.
Kết hợp quá trình xử lý không gian và thời gian tạo ra sự đa dạng và phức tạp trong hệ thống xử lý tín hiệu, khác biệt so với phương pháp xử lý riêng biệt trước đây Để mô tả và phân loại các quá trình STP, chúng ta sẽ sử dụng các tiêu chí khác nhau Trong các phần tiếp theo, chúng ta sẽ tập trung vào việc phân loại và trình bày từng quá trình STP cùng với các quá trình xử lý tín hiệu liên quan, đã được thay đổi nhờ sự áp dụng của STP trong các phần khác.
Việc phân loại các STP trong hệ thống thông tin vô tuyến có thể được thực hiện dựa trên các khía cạnh khác nhau, như kiến trúc hệ thống và thuật toán xử lý tín hiệu Phân loại theo kiến trúc tập trung vào các thiết kế khác nhau cho lớp vật lý của mạng vô tuyến, trong khi phân loại theo thuật toán liên quan đến các lựa chọn xử lý tín hiệu và tiêu chuẩn tối ưu đánh giá Những phân loại này ảnh hưởng cơ bản đến các đặc điểm của kênh truyền, bao gồm góc, độ trễ và trải phổ Doppler.
Phân loại theo kiến trúc
Phân loại hệ thống vô tuyến theo kiến trúc dựa trên thiết kế lớp vật lý bị ảnh hưởng bởi STP có thể chia thành ba hướng chính Thứ nhất, trong cấu trúc đường truyền, cần xác định cách và thời điểm áp dụng xử lý không gian-thời gian trong các phần tử mạng Thứ hai, việc sử dụng lại kênh truyền, đặc biệt là tái sử dụng phổ tần số trong hệ thống thông tin di động, cũng là một lựa chọn quan trọng Cuối cùng, đa truy nhập là yếu tố then chốt của lớp vật lý, chịu ảnh hưởng trực tiếp từ STP.
Quá trình xử lý không gian thời gian (STP)
Kiến trúc Kênh Thuật toán
Cấu trúc đường truyền trong hệ thống STP liên quan đến các đường truyền vô tuyến giữa trạm thu và phát Các cấu trúc này được phân loại dựa trên số lượng anten ở đầu phát và đầu thu, cũng như cách sử dụng STP tại các trạm này Các loại cấu trúc đường truyền như SISO, MISO và MIMO được mô tả rõ ràng trong hình 1.3.
STP tại trạm gốc và đơn vị thuê bao
STP sử dụng phân tập anten có thể được áp dụng tại trạm gốc và đơn vị thuê bao, với sự khác biệt về môi trường truyền dẫn và các giới hạn vật lý dẫn đến lựa chọn khác nhau về số lượng và loại anten Tại trạm gốc, việc sử dụng anten dễ dàng hơn do kích thước và chi phí ít hạn chế Phân tập anten đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra tính đa dạng, đặc biệt khi sự hiệu chỉnh giữa các phần tử anten không cao Tại đơn vị thuê bao, khoảng cách giữa các anten thường là từ 0.3 đến 0.5 chiều dài sóng, trong khi tại trạm gốc, khoảng cách này có thể lên đến 5 đến 10 lần chiều dài sóng để đạt được sự giải tương quan tương tự Do đó, số lượng anten, thiết kế phần tử và cấu trúc mạng khác nhau giữa hai vị trí này Hiện nay, STP tại trạm gốc là trọng tâm chính, mặc dù STP tại đơn vị thuê bao đang trở nên khả thi hơn.
Cấu trúc đường truyền C ơ chế đa truy nhập
Hình 1.2 Phân loại STP theo kiến trúc
STP có thể được sử dụng trong cả quá trình phát và thu, nhưng việc xác định kênh truyền dẫn phù hợp cho STP là một thách thức Đặc tính của STP trong quá trình thu và phát có thể khác nhau do sự nhận biết khác nhau về các kênh liên kết Tại đầu thu, các kênh có thể được đánh giá bằng phương pháp blind hoặc non-blind, với tín hiệu được truyền qua kênh trước khi được giám sát Nhiễu cũng có thể xuất hiện tại đầu vào bộ thu và có thể được lượng tử hóa hoặc loại bỏ Do đó, việc truyền STP yêu cầu nhận biết trước về kênh truyền, và sự nén nhiễu trong quá trình truyền dẫn cũng cần nhận thức về các kênh truyền cho các thuê bao cùng sử dụng kênh.
Phân loại theo thuật toán
Thuật toán STP được phân loại dựa trên cách thức sử dụng trong việc tính toán kênh và trong quá trình xử lý ở cả hai phía thu và phát, như thể hiện trong hình 1.4.
1.1.3.1 Thuật toán −ớc tính kênh Ước tính kênh đầu thu
Trong các thuật toán ước tính kênh đầu thu, có hai phương pháp chính là non-blind và blind Phương pháp blind không sử dụng tín hiệu huấn luyện, do đó, không cần biết cấu trúc cơ bản của kênh hoặc dạng điều chế tín hiệu được áp dụng.
Trong các phương pháp không mù, tín hiệu huấn luyện được truyền cùng với tín hiệu thông tin, cho phép ước tính kênh tại bộ thu.
Hình 1.4 Phân loại STP theo thuật toán
Trong hệ thống TDMA, chuỗi huấn luyện cho phép ước tính kênh hiệu quả Hầu hết các kênh vô tuyến có thể được mô phỏng chính xác bằng bộ lọc FIR thời gian rời rạc Phương pháp phổ biến nhất để ước tính kênh là xác định các nhánh ư trong bộ lọc FIR thông qua phương pháp bình phương nhỏ nhất Để đánh giá nhiễu và giao thoa, chúng ta có thể ước tính một bảng kê ma trận mẫu cho các sóng có độ trễ thời gian khác nhau Từ đó, ít nhất năm bảng kê ma trận khác nhau có thể được xác định để phân tích các đặc tính của nhiễu và kênh.
Việc lọc thời gian trong bộ phát và bộ thu giúp giảm số lượng tham số cần xác định, từ đó cải thiện độ chính xác trong ước tính kênh Điều này đặc biệt hữu ích khi chuỗi huấn luyện ngắn và xung trong bộ thu và bộ phát có quãng thời gian dài.
Kênh truyền được mô phỏng thông qua các đường tín hiệu, trong đó các hướng truyền và hệ số khuếch đại tương ứng được biểu diễn bằng tham số hóa Các hệ số này đóng vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu suất của kênh truyền.
−ợc tăng thêm do sử dụng dữ liệu đã lựa chọn để
Sau khi khởi tạo cân bằng, việc ước tính lại kênh và phổ nhiễu cộng giao thoa là rất cần thiết Hai phương pháp chính được sử dụng trong kênh truyền là mạch đảo và hồi tiếp Trong phương pháp mạch đảo, các kênh thu và phát được tách riêng với 4 đến 5% tần số sóng mang Các kênh này sau đó được đảo, xác định và sử dụng để cải thiện ước tính kênh Tuy nhiên, tỷ lệ lỗi bit (BER) của bộ cân bằng không được cải thiện đồng nhất, do không phải tất cả các khía cạnh của ước tính kênh đều quan trọng.
Số lượng ký hiệu huấn luyện đã tăng đáng kể, giúp cải thiện ước tính cho cả kênh và phổ của nhiễu cộng giao thoa Điều này dẫn đến việc nâng cao sự cân bằng và khả năng triệt nhiễu trong các kênh.
Kênh phát sóng có cùng tần số và thời điểm sẽ đồng nhất theo nguyên lý mạch đảo Các kênh thu có thể được ước tính như đã mô tả, do đó, kênh phát đôi khi gần đúng khi áp dụng nguyên lý này.
Trong hệ thống song công phân chia theo tần số FDD, nếu góc tín hiệu nhỏ, dấu hiệu không gian của kênh sẽ gần giống như nghịch đảo Khi kênh phát không thể xem xét nh− mạch đảo, chúng ta có thể tham số hóa các nhánh trong kênh FIR dựa trên các dạng đường tín hiệu và hệ số khuếch đại Việc ước tính trong kênh thu có thể được chuyển đổi thành ước tính kênh truyền, tuy nhiên, điều này thực tế có thể gặp khó khăn Một thách thức quan trọng là cần tính toán chính xác kích cỡ các mảng anten.
Trong hệ thống song công phân chia theo thời gian TDD, kênh thu và phát được phân tách theo thời gian nhưng không tách biệt về tần số Nguyên lý này cho phép chúng ta sử dụng mạch đảo và các ước tính kênh phát để tối ưu hóa quá trình truyền dữ liệu.
−ớc tính kênh Hoặc có thể chọn các tham số của kênh phát đ ợc xác định tại −
Trong TDMA, các nhiệm vụ chính bao gồm việc thực hiện bởi một bộ thu không gian, cân bằng nhiễu liền ký tự và triệt nhiễu liền kênh Các thuật toán TDMA có thể được phân loại thành STP, được tách riêng.
Trong STP, quá trình xử lý không gian và bộ xử lý thời gian (bộ cân bằng) được tách biệt Bộ xử lý không gian giúp giảm thiểu độ phức tạp, trong khi bộ xử lý thời gian của kênh thu được sử dụng để ước tính kênh truyền Tuy nhiên, đối với các kênh thay đổi theo thời gian, mạch đảo chỉ có giá trị khi thời gian song công nhỏ hơn nhiều so với thời gian liên lạc đồng nhất Do đó, độ chính xác trong việc ước tính kênh truyền phụ thuộc vào kỹ thuật truyền song công và các đặc tính của kênh.
Một phương pháp gần đúng để ước tính kênh truyền là sử dụng hồi tiếp, trong đó tín hiệu thu được tại đầu thu được đưa trở lại đầu phát Điều này cho phép cải thiện độ chính xác của việc ước tính Tuy nhiên, đặc tính của các kỹ thuật hồi tiếp phụ thuộc vào đặc điểm của kênh truyền và bản chất của thuật toán hồi tiếp được sử dụng.
1.1.3.2 Thuật toán thu TDMA thời gian thực hiện sự phân tập hoặc chung trong miền không gian và thời gian Điều này đ−ợc mô tả ở hình 1.5
Phân tách không gian và thời gian của người dùng dựa trên lý thuyết thời gian giúp tạo ra beamformer không nhiễu liền kênh, đồng thời tối đa hóa phân tập không gian Đầu ra từ bộ xử lý không gian sẽ được chuyển đến bộ xử lý thời gian để giảm nhiễu liền ký tự và khôi phục sự phân tập thời gian.
Ước tính kênh
Các kiểu kê được áp dụng để nâng cao đặc tính của hệ thống, trong khi phân tích hệ thống chính xác giúp dự đoán các đặc tính và dung lượng của nó.
Các tham số trong hệ thống được mô tả thông qua độ dài tín hiệu với anten đa hướng Một vấn đề quan trọng trong các hệ thống không gian-thời gian là khả năng nhận biết hướng đến DOA của các tín hiệu nhận, điều này không có trong các kiểu thông thường Bằng cách áp dụng các khái niệm kinh điển như fading, trải phổ Doppler và tương quan, chúng ta có thể xây dựng các kiểu kênh không gian để kết hợp thành các khái niệm như phổ trễ thời gian, DOA và hình học mảng tương thích.
Trong phần này, chúng ta sẽ tập trung vào việc ước tính các kênh thông tin vô tuyến thông qua việc phân tích các ký tự được truyền tải và so sánh với các tín hiệu mẫu mà chúng ta nhận được Việc này giúp xác định độ chính xác và hiệu quả của các kênh truyền thông trong việc truyền tải thông tin.
Hình 1.7 Mô hình của kênh thông tin vô tuyến vô h−ớng
Mẫu băng gốc tổng quát của mộ hình 1.7 bao gồm các ký tự d(t) và n(tc), với tc thể hiện thời gian liên tục Sự tổng hợp tín hiệu yêu cầu và nhiễu cộng giao thoa được thực hiện qua quá trình điều chế, kênh truyền, cũng như các bộ lọc đầu thu và đầu phát Chúng ta cũng thảo luận về các loại nhiễu và giao thoa ảnh hưởng đến tín hiệu thu được Kênh thông tin vô tuyến được mô tả với nguồn và thông tin được mã hóa kênh trong miền thời gian rời rạc, được điều chế thành dạng tín hiệu xung và truyền qua kênh tới đầu thu.
Giao thoa và nhiễu nhiệt được thể hiện qua bộ lọc trong bộ thu trước khi lấy mẫu Quá trình này thường dẫn đến việc xuất hiện thành phần nhiễu trong tín hiệu đã được lấy mẫu.
Kênh truyền bao gồm cả truyền đa đường, tạo ra phổ không gian và thời gian cho tín hiệu, với các tín hiệu đến từ nhiều hướng và có độ trễ khác nhau Khi nguồn, đầu thu hoặc môi trường di chuyển hoặc thay đổi, kênh cũng sẽ thay đổi theo thời gian Chúng ta sẽ tập trung vào các kiểu kênh thay đổi theo thời gian, điều này có thể được chứng minh qua sơ đồ hệ thống TDMA khi độ dài khung ngắn.
Kênh băng gốc bao gồm bộ điều chế, kênh truyền với thời gian thay đổi, và các bộ lọc thu Các thành phần này chủ yếu được tạo ra bởi bộ lọc FIR trong miền thời gian rời rạc, với thời gian biến đổi cụ thể.
Trong bài viết này, t là số nguyên đại diện cho thời gian rời rạc, y(t) là tín hiệu đã được lấy mẫu, và b(q -1) = b0 + b1q -1 + + bnbq - nb là đáp ứng của bộ lọc FIR cho tín hiệu đầu vào D là mảng ký hiệu rời rạc được truyền đi, trong khi n(t) là nhiễu cộng giao thoa tại một thời điểm lấy mẫu Tín hiệu nhận được y(t) bao gồm phần thực (pha) và phần ảo (thành phần trực giao).
Các hệ số trong bộ lọc FIR, b(q -1), là giá trị phức hợp Tùy thuộc vào loại điều chế được sử dụng, các ký hiệu truyền đi d(t) có thể có giá trị thực hoặc giá trị phức.
Khi sử dụng nhiều anten tại bộ thu, tín hiệu nhận được có thể được biểu diễn dưới dạng một cột vectơ y(t) = [y1(t) y2(t) yM(t)]T, trong đó M là số lượng anten Tín hiệu này có thể được định hình theo công thức y(t) = b(q -1)d(t) + n(t), với b(q) là vectơ cột đa thức chứa các kênh đa thức bi(q -1) với bậc nb, tương ứng với từng anten riêng biệt.
Nhiễu cộng giao thoa của mỗi anten khác nhau, n i (t), đ−ợc đại diện bởi một vectơ: n(t) = [n 1 (t) n 2 (t) n M (t)] T (1.3)
Nhiễu cộng giao thoa có thể được xem là tổng của giao thoa liền kênh và nhiễu nhiệt Đối với hệ thống có nhiều anten, nhiễu này có thể được biểu diễn theo một cách cụ thể.
K là số lượng giao thoa liền kênh, b k (q - 1) đại diện cho các kênh FIR vectơ tương ứng, trong khi d k (t) là các mảng ký tự tương ứng và v(t) là nhiễu nhiệt Việc ước tính kênh vô tuyến rất quan trọng vì nó đóng vai trò then chốt trong thiết kế và điều chỉnh các bộ tách sóng.
Bộ tách sóng có thể hoạt động như một bộ cân bằng hoặc một bộ ước tính mảng giống nhất Việc ước tính kênh đường lên từ trạm di động đến trạm gốc không chỉ quan trọng mà còn giúp ước tính kênh đường xuống, từ đó đánh giá hiệu quả truyền tải thông tin xuống.
Trong hệ thống truyền thông, nếu tần số của đường truyền lên và xuống giống nhau, kênh xuống sẽ tương tự như kênh lên Ngược lại, khi tần số của hai đường truyền khác nhau, việc tham số hóa kênh xuống theo các hướng tín hiệu và hệ số khuếch đại sẽ trở nên cần thiết để đảm bảo hiệu suất truyền tải tối ưu.
Khi sử dụng nhiều anten thu, việc ước tính kênh trở nên đặc biệt quan trọng để cải thiện tỷ lệ BER Hệ thống với nhiều anten có khả năng loại bỏ hoàn toàn và khuếch đại tín hiệu mong muốn, mang lại hiệu quả tốt hơn so với chỉ một anten Tuy nhiên, để đạt được cải thiện tối đa, các hệ số của bộ cân bằng không gian-thời gian cần phải được điều chỉnh một cách chính xác.
Cân bằng
Căn bản về quá trình cân bằng
Nhiễu liền ký tự ISI là một trong những trở ngại lớn nhất đối với việc truyền dữ liệu tốc độ cao qua các kênh vô tuyến di động Để khắc phục vấn đề này, kỹ thuật cân bằng được áp dụng nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu liền ký tự.
Thuật ngữ "cân bằng" được sử dụng để mô tả quá trình xử lý tín hiệu nhằm tối thiểu hóa hiện tượng ISI Do fading kênh vô tuyến có tính ngẫu nhiên và thay đổi theo thời gian, các bộ cân bằng cần phải dò tìm các đặc tính biến đổi của kênh, vì vậy chúng được gọi là các bộ cân bằng thích ứng.
Bộ cân bằng thích ứng hoạt động chủ yếu qua hai chế độ: huấn luyện và dò tìm Trong chế độ huấn luyện, một chuỗi huấn luyện có độ dài cố định được phát từ đầu phát, giúp bộ cân bằng tại đầu thu tính toán và thiết lập các thông số phù hợp Chuỗi huấn luyện này thường là tín hiệu nhị phân giả ngẫu nhiên hoặc cố định với mẫu bit đã biết trước Sau chuỗi huấn luyện, dữ liệu người sử dụng được gửi đi, và bộ cân bằng tại đầu thu áp dụng thuật toán đệ quy để đánh giá kênh và ước lượng các hệ số bộ lọc cần thiết Chuỗi huấn luyện được thiết kế nhằm đảm bảo bộ cân bằng có thể nhận diện chính xác các hệ số bộ lọc ngay cả trong điều kiện kênh kém nhất, giúp tối ưu hóa việc nhận dữ liệu người sử dụng Khi dữ liệu được thu thập, thuật toán thích ứng sẽ dò tìm sự thay đổi trong kênh.
Phân loại các kỹ thuật cân bằng
Các kỹ thuật cân bằng được chia thành hai loại chính: cân bằng tuyến tính và phi tuyến Sự phân loại này dựa vào đầu ra của bộ cân bằng thích ứng trong quá trình điều khiển hồi tiếp Nếu giá trị của bit dữ liệu số được quyết định mà không sử dụng tín hiệu trong đường hồi tiếp, bộ cân bằng sẽ là tuyến tính Ngược lại, nếu tín hiệu được hồi tiếp để điều chỉnh các đầu ra tiếp theo, bộ cân bằng sẽ là phi tuyến Các cấu trúc bộ lọc khác nhau được áp dụng để thực hiện cả hai loại bộ cân bằng, và mỗi cấu trúc có thể tương thích với nhiều thuật toán khác nhau Hình 1.8 minh họa sự phân loại chung các kỹ thuật cân bằng theo loại, cấu trúc và thuật toán sử dụng.
Bộ cân bằng ngang tuyến tính (LTE) được cấu trúc từ các đ−ờng trễ nhánh với khoảng trễ Ts Các thành phần trễ có hệ số khuếch đại duy nhất và độ trễ Ts, cho phép hàm truyền đạt của bộ cân bằng được biểu diễn dưới dạng toán tử trễ exp(-jωTs) hoặc z^-1 Bộ lọc này có nhiều điểm không, chỉ có điểm cực tại z=0, được gọi là đáp ứng xung xác định FIR Nếu bộ cân bằng bao gồm cả nhánh hồi tiếp âm và hồi tiếp dương, hàm truyền đạt của nó trở thành hàm hữu tỷ của z^-1, được gọi là bộ lọc đáp ứng xung không xác định IIR với các điểm cực và điểm không.
RLS Fast RLS Sq.Root RLS
Các cấu trúc Các loại
Hình 1.8 Phân loại các bộ cân bằng.
Xử lý mảng
Giới thiệu chung
Chúng ta tồn tại nhờ khả năng cảm nhận môi trường xung quanh, với mắt phát hiện sóng điện từ trong khoảng 450 THz đến 750 THz Sự phát xạ này cung cấp nhiều thông tin hữu ích, cho phép hệ thống xử lý quang của chúng ta nhận biết cường độ, hướng truyền và nội dung phổ của ánh sáng Nhờ đó, não bộ có thể nhận dạng các đặc điểm, đối tượng yêu thích, cũng như những vẻ đẹp và nguy hiểm trong thế giới mà chúng ta sống.
Tai của chúng ta hoạt động như một bộ lọc, giúp phát hiện và xử lý âm thanh Bộ phận cảm ứng âm thanh trong tai có khả năng ước lượng chính xác hướng của sóng âm Nhờ đó, chúng ta có thể chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành thông tin cụ thể về khoảng cách của các sự kiện, chẳng hạn như sự gần gũi của bão kèm theo sấm sét hay tiếng kêu của các bộ phận xe hơi.
Hình 1.9 Mảng các cảm biến để xác định đặc tính không gian-thời gian của tr−êng sãng
Mục tiêu của xử lý tín hiệu là lọc ra thông tin tối ưu từ môi trường Xử lý mảng tín hiệu tập trung vào tín hiệu được truyền đạt qua các cảm biến đặt tại vị trí không gian khác nhau để đo trường sóng, bao gồm điện từ, âm thanh và địa chấn Các cảm biến hoạt động như bộ chuyển đổi, biến đổi năng lượng từ trường thành năng lượng điện Hình 1.9 minh họa các mẫu trường f(x, r, t) tại vị trí cảm biến và khoảng thời gian tương ứng.
Mảng cảm biến có mối quan hệ với trường tại vị trí của chúng thông qua hệ số biến đổi, bao gồm cả hệ số khuếch đại và việc lọc không gian, thời gian Chúng thu thập các dạng sóng để tạo ra tín hiệu đầu ra z(t), đồng thời tách biệt thông tin từ tín hiệu truyền (s) Việc kết hợp một vài mảng lấy mẫu trường chung giúp tạo ra thông tin chính xác hơn về tín hiệu (s) Mục tiêu của xử lý mảng là kết hợp các đầu ra từ các bộ cảm biến để nâng cao độ chính xác của thông tin thu thập được.
Nâng cao tỷ số tín hiệu trên nhiễu S/N tốt hơn so với đầu ra của một cảm biến đơn lẻ
Đặc điểm của trường được thể hiện thông qua việc xác định số lượng nguồn năng lượng truyền, vị trí của các nguồn này và các dạng sóng mà chúng phát ra.
Lọc h − ớng
Lọc hướng được áp dụng cho các thuật toán xử lý tín hiệu nhằm cải thiện khả năng bắt tín hiệu của mảng theo hướng cụ thể Dựa trên tính tương tự của ánh sáng, búp chính của mô hình hướng của mảng được gọi là chùm tia Thuật toán Lọc hướng tập trung vào việc điều chỉnh bộ lọc không gian về phía các hướng mong muốn, mang tính chất thuật toán hơn là vật lý Các thuật toán này thực hiện các hoạt động tương tự tại đầu ra của bộ cảm biến, bất chấp sự hiện diện của nhiều nguồn hoặc đặc tính nhiễu trong trường sóng.
Các thuật toán xử lý tín hiệu đã phát triển theo hướng các thuật toán lọc truyền thống từ những ngày đầu của xử lý mảng Việc áp dụng các thuật toán lọc truyền thống kết hợp với các kỹ thuật xử lý số tín hiệu hiện đại, như biến đổi Fourier nhanh (FFT), mang lại nhiều lợi ích đáng kể trong việc cải thiện hiệu suất xử lý.
1.4.2.1 Lọc h−ớng kiểu trễ và cộng
Lọc hướng trễ-và-cộng là một thuật toán xử lý tín hiệu đơn giản và lâu đời, vẫn được sử dụng hiệu quả đến ngày nay Nguyên tắc cơ bản của nó là tái hiện tín hiệu trong độ mở của mảng bằng cách làm trễ các đầu ra của bộ cảm biến và cộng chúng lại, nhằm tăng cường tín hiệu so với nhiễu và các sóng truyền theo hướng khác nhau Việc tạo ra độ trễ để tăng cường tín hiệu liên quan trực tiếp đến thời gian tín hiệu truyền giữa các bộ cảm biến Cụ thể, tín hiệu s(t) phát ra từ nguồn tại điểm x0 có thể bao gồm nhiều nguồn khác nhau, và tổng phát xạ của chúng được đo bởi các bộ cảm biến Mảng gồm M bộ cảm biến tại các vị trí {xm} với m=0, ,M-1, trong đó trung tâm pha của mảng được xác định bởi các vectơ ∑xm.
Bộ cảm biến thứ m đo đạc dạng sóng bằng cách lấy mẫu không gian các trường sóng tại vị trí của nó Bộ lọc hướng trễ-và-cộng kết hợp độ trễ và biên độ vào đầu ra của từng bộ cảm biến, sau đó tổng hợp các tín hiệu lại với nhau.
Tín hiệu đầu ra của bộ lọc hướng trễ-và-cộng đ ợc xác định bằng: ư
Việc đánh trọng số biên độ trong mảng, hay còn gọi là búp sóng, giúp cải thiện định dạng chùm tia và giảm thiểu các búp sóng phụ Độ trễ được điều chỉnh ξ 0 nhằm tập trung chùm tia vào các tín hiệu được truyền theo hướng hoặc từ một điểm x 0 trong không gian.
Hình 1.10 Nguyên lý bộ lọc h−ớng trễ-và-cộng
1.4.2.2 Bộ lọc không gian và thời gian
Trong xử lý tín hiệu cổ điển, các hệ thống tuyến tính thời gian không thay đổi được mô tả bằng cách khảo sát tín hiệu đầu ra khi tín hiệu đầu vào là hình sin Phân tích đáp ứng tần số của hệ thống ở tất cả các tần số đầu ra cung cấp đặc tính đầy đủ về mối quan hệ vào-ra Đối với tín hiệu đầu ra z(t) của beamformer trễ-và-cộng, hàm thời gian không thay đổi của trường sóng cho phép chúng ta đặc tính hoá mối quan hệ này tương tự Chúng ta chỉ cần xác định đáp ứng của bộ lọc hướng trễ-và-cộng tại tần số sóng phẳng đơn sắc được truyền theo hướng cụ thể.
Đáp ứng của bộ lọc hướng trễ-và-cộng trong trường hợp tổng quát chỉ xác định đầu ra khi có sự xếp chồng của các sóng phẳng, điều này phản ánh sự ảnh hưởng của trường sóng Đối với sóng đơn sắc, đáp ứng này thường được gọi là kiểu mảng và tương đương với đáp ứng tần số của nhiều sóng khác nhau.
( ) t z bộ lọc không gian-thời gian Dẫn đến, kiểu mảng quyết định dạng hướng của mảng
1.4.2.3 Lọc h−ớng kiểu lọc và cộng
Trong phần mô tả về bộ lọc hướng trễ-và-cộng, chúng ta giả định rằng các bộ cảm biến lấy mẫu trường sóng mà không bị méo hoặc lọc Tín hiệu từ bộ cảm biến thứ m được biểu diễn là y m (t) = f(x, t) Như đã trình bày trong [5], các bộ cảm biến thực chất hoạt động như các bộ chuyển đổi, thực hiện việc lọc tín hiệu về không gian và thời gian Nếu có nhiều tín hiệu xuất hiện trong trường sóng, nhiễu sẽ gây khó khăn trong việc giám sát Để loại bỏ nhiễu không mong muốn, cần áp dụng lọc tuyến tính Do đó, việc lọc tại các đầu ra của bộ cảm biến là cần thiết Kết hợp các đầu ra đã được lọc để định dạng chùm tia được gọi là lọc hướng lọc-và-cộng, như mô tả trong hình 1.11.
Có thể áp dụng bộ lọc không gian và thời gian một cách riêng biệt hoặc kết hợp cả hai Các đặc điểm và khả năng ứng dụng của từng loại bộ lọc được trình bày chi tiết trong tài liệu 12.
Filter Hình 1.11 Nguyên lý bộ lọc h−ớng lọc-và-cộng
Trong phần này, chúng tôi đã trình bày về lọc hướng, đặc biệt là lọc hướng trễ-và-cộng và các biến thể của nó Lọc hướng cơ bản là quá trình xử lý tín hiệu mảng, điều chỉnh độ trễ tương đối giữa các tín hiệu bộ cảm biến để sóng truyền theo hướng cụ thể với tốc độ riêng Nhiễu và sóng từ các hướng khác không được truyền Do đó, trễ-và-cộng beamformer hoạt động như một bộ lọc thông dải không gian-thời gian Tần số trung tâm của bộ lọc tương ứng với sóng truyền có hướng giả định dựa trên độ trễ bộ lọc hướng Góc mở và sắc thái của mảng xác định băng thông của bộ lọc, trong khi số lượng và vị trí của các bộ cảm biến quyết định cấu trúc "băng chặn" Hàm truyền đạt của bộ lọc có thể được tối ưu hóa thông qua lọc đúng tại mỗi bộ cảm biến Việc lọc trước-sau có thể thực hiện trong không gian, thời gian hoặc cả hai, nhằm tăng cường các đặc tính lọc của bộ lọc hướng trễ-và-cộng.
Mảng có thể được sử dụng theo hai cách khác nhau Bộ lọc hướng cho phép tìm kiếm năng lượng truyền bằng cách quét qua nhiều hướng giả định thông qua việc điều chỉnh hệ thống độ trễ của bộ cảm biến, tương tự như cách điều chỉnh bộ thu vô tuyến Kết quả của quá trình quét này là đồ thị năng lượng đầu ra của bộ lọc hướng, thể hiện như một hàm của hướng truyền giả định Ngoài ra, chúng ta cũng có thể cố định độ trễ của bộ lọc hướng, xác định chùm tia mà tất cả tín hiệu được lọc giữ lại từ một hướng nhất định.
Mã không gian và thời gian STC
Nguyên lý của STC
B gi ộ ải mã không gian thời gian
B nh d ng ộ đị ạ không gian c Ant u est
B ộ giải đ ều i chế không gian thời gian
Hình 1.12 Sơ đồ khối tham chiếu cho mã hoá và giải mã hoá không gian-thời gian [8]
Trong hệ thống mã hóa không gian-thời gian (STC), dữ liệu được mã hóa bằng mã kênh và chia thành các đường truyền để truyền đồng thời qua anten Tín hiệu thu tại mỗi anten là sự chồng chéo của tín hiệu phát, bị ảnh hưởng bởi nhiễu do việc sử dụng nhiều anten phát Sơ đồ khối tổng quát của hệ thống STC được trình bày trong hình 1.12.
Trong hệ thống này, các tín hiệu được điều chế cho tất cả các anten phát đồng thời Sau đó, tín hiệu băng gốc thu được sẽ được giải mã bằng bộ giải mã không gian-thời gian Mỗi kênh không gian, tức là đường liên kết giữa anten phát và anten thu, được giả định là độc lập với hiện tượng fading.
Mã không gian-thời gian có thể được định nghĩa là sự kết hợp giữa mã điều khiển lỗi và quá trình xử lý không gian, trong bối cảnh của Rayleigh phẳng.
Tiêu chuẩn đặc tính của STC
Các tiêu chuẩn đặc tính được sử dụng để ước tính và thiết kế STC dựa trên những đặc tính xác định Đối với các kênh Rayleigh và Rician phẳng gần tĩnh, các tiêu chuẩn này được mô tả với ưu điểm phân tập và ưu điểm mã hóa, được xác định thông qua mảng các ma trận và các định thức tương ứng Các ma trận này được xây dựng từ các cặp từ mã kênh riêng biệt.
Chúng ta giả thiết rằng tín hiệu thu đy t j −ợc từ anten j (1