Nghiên cứu và đánh giá phương pháp giải mã LDPC

MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ ii THUẬT NGỮ VIẾT TẮT iv MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THƠNG TIN SỐ 1.1 Hệ thống thơng tin số 1.2 Giới hạn Shannon chất lượng 1.3 Kết luận chương 10 CHƯƠNG 2: MÃ LDPC 11 2.1 Giới thiệu mã LDPC 11 2.2 Mã hóa (encoding) 13 2.3 Giải mã (decoding) 14 2.3.1 Giải thuật giải mã truyền belief 15 2.3.2 Giải thuật tổng tích SPA (Sum Product Algorithm) 27 2.4 Kết luận chương 37 CHƯƠNG 3: MƠ PHỎNG MÃ LDPC ỨNG DỤNG TRONG HỆ THỐNG MIMO 38 3.1 Tổng quan hệ thống MIMO 38 3.1.1 Sơ đồ khối tổng qt thiết bị vơ tuyến số hệ thống thơng tin số 38 3.1.2 Anten thơng minh 39 3.1.3 Hệ thống đa anten đầu phát đầu thu 40 3.1.4 Sự phân tập 48 3.1.5 Mã kênh hệ thống MIMO 52 3.2 Mơ mã LDPC ứng dụng hệ thống MIMO 59 3.2.1 Sơ đồ khối hệ thống mơ 59 3.2.2 Lưu đồ thuật tốn cho q trình mơ 60 3.2.3 Giao diện mơ 61 3.2.4 Một số kết mơ 62 3.3 Kết luận chương 69 KẾT LUẬN 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 71 DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Các thành phần hệ thống thơng tin số Hình 1.2 Sơ đồ kênh kết hợp Hình 1.3 Sơ đồ phân loại mã kênh Hình 1.4 Hiệu sử dụng phổ sơ đồ điều chế mã hóa khác tính tốn cho trường hợp BER 10 kênh AWGN Hình 1.5 So sảnh sơ đồ mã hóa LDPC, TCP, Reed - Solomon Hình 2.1 Ma trận kiểm tra chẵn lẻ mã LDPC (20, 3, 4) 11 Hình 2.2 Các trường họp đường dẫn từ X sang Y bị chặn, cho trước tập dấu hiệu E 17 Hình 2.3 Bốn kiểu suy diễn mạng belief 18 Hình 2.4 Đồ thị phức 19 Hình 2.5 (a) Tính Pi(xị) (b) Ằị(xi) 22 Hình 2.6 (a) Truyền thơng báo từ lên; (b) truyền thơng báo từ xuống 24 Hình 2.7 Mạng belief mã LDPC 25 Hình 2.8 Đồ thị thừa số tích cho ứong phương trình (2.19) 29 Hình 2.9 Đồ thị thừa số mã khối tuyến tính cho ma trận kiểm tra chẵn lẻ phương ừình (2.20) 29 Hình 2.10 Đồ thị thừa số hiệp xác suất hậu nghiệm mã khối tuyến tính có ma trận kiểm tra chẵn lẻ phương trình (2.20) 31 Hình 2.11 (a) Cây biểu diễn vế phải phương trình (2.23) (b) Đồ thị thừa số dạng phương trình (2.23) với x3 gốc 33 Hình 3.1 Sơ đồ khối tổng qt thiết bị vơ tuyến số hệ thống thơng tin số 38 Hình 3.2 Hệ thống anten MIMO đầu thu phát 40 Hình 3.3 Hệ thống truyền thơng số với nhiều anten đầu phát thu 41 Hình 3.4 Chuyển đổi kênh truyền MIMO thành kênh truyền song song 46 Hình 3.5 Mơ hình kênh truyền MIMO nT > nR 46 Hình 3.6 Mơ hình kênh truyền MIMO nT < nR 47 Hình 3.7 Sự xen kênh 49 Hình 3.8 Sự phân tập anten 51 Hình 3.9 Ma trận mã STBC 53 Hình 3.10 Sơ đồ mã lưới 57 11 Hình 3.11 Bộ mã lưới k = 1, K = vàn = 58 Hình 3.12 Lưới mã sơ đồ trạng thái với k = l , K = v n = .58 Hình 3.13 Sơ đồ khối hệ thống mơ .59 Hình 3.14 Lưu đồ thuật tốn mơ .60 Hình 3.15a Giao diện mơ 61 Hình 3.15b Giao diện mơ 61 Hình 3.16 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều chế QPSK 62 Hình 3.17 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều chế QPSK 62 Hình 3.18 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều chế 8PSK .63 Hình 3.19 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều chế 16PSK 63 Hình 3.20 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều che 8QAM 64 Hình 3.21 So sánh kiểu điều chế M-PSK trường hợp anten phát anten thu 64 Hình 3.22 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế 8PSK .65 Hình 3.23 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế 16PSK 66 Hình 3.24 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế 8QAM 66 Hình 3.25 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế 16QAM 67 Hình 3.26 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế 32QAM 67 Hình 3.27 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế 64QAM 68 Hình 3.28 So sánh kiểu điều chế M-QAM trường hợp anten phát anten thu 68 iii THUẬT NGỮ VIẾT TẮT APP ARQ A Posteriori Probability Automatic Repeat Request Xác st hậu nghiệm u cầu lặp lại tự động AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu Gauss trắng cộng BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit CSI Channel State Information Thơng số trạng thái kênh truyền ISI Inter Symbol Interference Nhiễu liên ký tự GF Galois Field Trường Galois LDPC Low Density Parity Check Code Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp MIMO Multiple Input Multiple Output Nhiều đầu vào nhiều đầu MRC Maximal Ratio Combining Kết hợp tỷ số tối đa PSK QAM Phase Shift Keying Quadrature Amplitude Modulation Khóa dịch pha Điều chế biên độ vng góc QPSK Quadrature Phase Shift Keying Khóa dịch pha cầu phương SNR Singal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu tạp âm SPA Sum Product Algorithm Thuật tốn tổng - tích STBC Space - Time Block Code Mã khối khơng gian - thời gian STTC SVD Space - Time Trellis Code Singular Value Decomposition Mã lưới khơng gian - thời gian Phương pháp phân tích ma trận MỞ ĐẦU Thơng tin đóng vai trò quan trọng đời sống Tuy nhiên mơi truờng truyền dẫn thay đổi làm cho thơng tin bên phát bên thu có sụ sai lệch Sự sai lệch làm thơng tin khơng xác khơng có cách xử lý ta phải truyền lại thơng tin gây lãng phí thời gian băng thơng Do đó, việc sử dụng loại mã kênh truyền giúp ta sửa sai tránh việc truyền lại thơng tin Các loại mã mã tích chập, mã khối đặc biệt mã turbo cho thấy khả vượt trội so với loại mã khác Tuy nhiên, nghiên cứu gần mã LDPC (Low Density Parity Check) cho thấy mã tốt mã turbo Khi Mackay chứng minh có khả tiệm cận tới hạn Shannon gây ý tới nhà khoa học em chọn đề tài: “Nghiên cứu đánh giá phương pháp giải mã LDPC” Để cải thiện hiệu suất sửa lỗi, giảm ảnh hưởng nhiễu fading, nâng cao chất lượng đầu thu, dựa vào kỹ thuật ứng dụng rộng rãi hệ thống thơng tin ngày nay, đề xuất mơ hình truyền có kết hợp mã LDPC vào hệ thống MIMO Nội dung đồ án gồm chương: Chương 1: Tổng quan hệ thống thơng tin số Chương 2: Mã LDPC Chương 3: Mơ mã LDPC ứng dụng hệ thống MIMO CHƯƠNG TƠNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THƠNG TIN SỐ 1.1 Hệ thống thơng tin số Vào cuối kỷ 20 đầu kỷ 21 đời nhiều loại hệ thống thơng tin số, chúng khác giải pháp xử lý tín hiệu số nhằm thực việc truyền tín hiệu số cách có hiệu phương diện chiếm dụng băng tần cơng suất tín hiệu Một giải pháp dùng kỹ thuật mã hố sửa lỗi (Error Correction Code) Mục tiêu mã sửa lỗi hệ thống thơng tin số làm cho độ tin cậy truyền tin đạt cực đại phạm vi bị ràng buộc độ rộng băng tần, cơng suất tín hiệu độ phức tạp mạch điện hệ thống Để làm rõ vai trò việc mã hố sửa lỗi, ta đưa mơ hình hệ thống thơng tin số tổng qt sau: Hình 1.1 Các thành phần hệ thống thơng tin số Trong đó, nguồn tin nơi tạo tin chứa đựng thơng tin cần phát đi, tin từ, ký hiệu mã Đầu nguồn tin chuỗi ký hiệu biến đổi từ bảng chữ đó, thơng thường ký hiệu nhị phân Đầu nguồn tin có nhiều thơng tin dư nên mã nguồn thiết kế để chuỗi đầu nguồn tin trở thành chuỗi chữ số nhị phân có độ dư thừa cực tiểu Nếu mã nguồn tạo rb biưgiây rb gọi tốc độ liệu Kênh truyền ngun nhân chủ yếu gây lỗi cho tín hiệu thu, nên mã kênh (giải mã kênh) thực thêm vào bit kiểm tra vào chuỗi thơng tin nhằm giảm tối thiểu lỗi xuất đường truyền Bộ mã kênh ấn định tin k chữ số đầu vào thành tin n chữ số đầu dài gọi từ mã Một kiểm sốt lỗi gọi tốt tạo từ mã có khoảng cách sai khác (khoảng cách Hamming lớn) Mỗi mã mơ tả tỷ số R = k/n < gọi tốc độ mã, tốc độ liệu đầu mã kênh rc = rựR bit/giây Như vậy, mã kênh làm giảm tốc độ truyền liệu làm tăng độ rộng băng tần kênh Đe tín hiệu đầu mã kênh phù họp với kênh truyền, điều chế thực xếp chuỗi số đầu mã kênh thành chuỗi dạng sóng tưomg tự (các ký hiệu) phù họp với đặc tính kênh truyền Đe tăng tốc độ truyền, ký hiệu (symbol) mang nhiều bit thơng tin hệ thống điều chế nhiều mức (QPSK, MPSK, QAM, TCM ) Một điều chế M mức thực xếp khối n chữ số nhị phân đầu mã kênh thành M dạng sóng có thể, M = 2“ Q trình điều chế thực cách biến đổi giá trị biên độ, pha tần số dạng sóng hình sin gọi tải tin Chu kỳ dạng sóng đầu điều chế T giây rs = 1/T gọi tốc độ ký hiệu Độ rộng băng tần tín hiệu cực tiểu rs Hz biểu diễn sau: Kênh phương tiện sử dụng để truyền tải tin Ví dụ, kênh hữu tuyến điện, kênh vơ tuyến điện, kênh sợi quang Hai ảnh hưởng quan trọng kênh tạp nhiễu độ rộng băng tần Ngồi ra, kênh thơng tin di động bị hạn chế truyền lan đa đường, cáp sợi quang bị tán sắc tín hiệu Tuỳ theo u cầu đầu vào giải mã kênh, giải điều chế tạo chuỗi nhị phân hay lượng tử Bộ giải mã kênh thực đánh giá tin thu được, với mục tiêu làm giảm tối thiểu ảnh hưởng tạp nhiễu kênh, q trình giải mã dựa ngun tắc mã hố đặc tính kênh Sau đó, giải mã nguồn biến đổi chuỗi đầu vào thành chuỗi đầu phân phối tới nơi nhận tin Nếu giải điều chế làm việc với định cứng đầu chuỗi nhị phân giải mã gọi giải mã định cứng Để đơn giản q trình nghiên cứu mã kênh, ta kết họp điều chế, khối kênh giải điều chế thành sơ đồ kênh kết hợp sau: Tạp nhiễu Hình 1.2 Sơ đồ kênh kết hợp Từ sơ đồ kênh kết họp, giá trị đầu kênh kết họp phụ thuộc vào giá trị hành đầu vào giải mã mà khơng phụ thuộc vào vài giá trị tín hiệu trước ta gọi kênh khơng nhớ Nó miêu tả xác suất truyền P(i[j), i ký hiệu đầu vào nhị phân j ký hiệu đầu nhị phân Mơ hình kênh đơn giản xác suất xuất lỗi ký hiệu nhị phân “0” “1” kênh kênh khơng nhớ Mơ hình kênh loại biết đến kênh đối xứng nhị phân (BSC - Binary Symmetric Channel) Với giải pháp định cứng đầu giải điều chế làm cho giải mã kênh cải thiện tổn hao thơng tin Chỉ giải điều chế thực lượng tử hố đầu ra, với số mức lượng tử lớn hai đưa mẫu tín hiệu băng gốc liên tục vào giải mã kênh q trình giải mã gọi giải mã định mềm cải thiện tổn hao thơng tin Sơ đồ mã kênh thường chia làm hai loại, mã dạng sóng (Waveform) mã chuỗi có cấu trúc (Structured sequence) Mã kênh >f Mã chuỗi có cấu trúc - >f Mã dạng sóng Mã khối —> Mã đối cực > Mã chập —> Mã trực giao > Mã liên kết > Mã lưới > —> Hình 1.3 Sơ đồ phân loại mã kênh Mã tín hiệu đa mức Mã khối mã khơng nhớ (chuỗi bit đầu mã phụ thuộc vào tín đầu vào hành mà khơng phụ thuộc vài tin trước đó) Trái ngược với mã khối mã chập, mã có nhớ (chuỗi bit nhận đầu mã khơng phụ thuộc vào tin đầu vào hành mà phụ thuộc vào vài tin trước đó) Mã liên kết kết họp hai mã vòng vòng ngồi phân biệt ghép xen (xáo trộn) Năm 1967, Forney đưa sơ đồ mã hố gồm mã vòng mã chập mã vòng ngồi mã khối Reed - Solomon Sau đó, năm 1993 Berrou đưa mã Turbo có cấu trúc gồm hai mã chập kết nối song song thơng qua ghép xen năm 1996 Benedetto đưa sơ đồ mã gồm hai mã chập liên kết nối tiếp Các mã sử dụng thuật tốn giải mã lặp có chất lượng tiến tới giới hạn Shannon Giờ đây, hướng phát triển cho kỹ thuật mã hố có tên gọi LDPC (Low Density Parity Check Code) - mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp lên có khả thay cho mã chập mã liên kết LDPC mã khối tuyến tính khơng nhớ tìm hiểu kỹ chương 1.2 Giới hạn Shannon chất lượng Đối với hệ thống thơng tin số có tốc độ rb bị giới hạn độ rộng băng tần w đánh giá qua hiệu sử dụng phổ ký hiệu rị = ~~ (bit/giây/Hz) w (1.2) Thay (1.1) vào (1.2) ta có: I = rs^ (biƯgiây/Hz) T w (1.3) Khi độ rộng băng tần u cầu tối thiểu cho tín hiệu sau điều chế rs Hz hiệu sử dụng phổ đạt cực đại ký hiệu rimax V^=nR (1.4) Để đạt hiệu sử dụng cơng suất u cầu tỷ số Eb/N0 (Eb lượng trung bình thu bit thơng tin, No mật độ phổ cơng suất tạp âm đơn biên) phải đạt xác suất lỗi bit theo lý thuyết có quan hệ với tỷ số tín hiệu tạp âm S/N nhu sau: — = nR^ N Nữ (1.5) Như vậy, giới hạn ừên tốc độ truyền liệu kênh có liên quan tới tỷ số tín hiệu tạp âm độ rộng băng tàn hệ thống Theo khái niệm dung lượng kênh, ký hiệu c, Shannon - Hartley đưa năm 1948, tốc độ cực đại mà thơng tin truyền qua kênh có tạp âm định nghĩa lượng thơng tin tương hỗ cực đại tất phân bố đầu vào kênh xảy c = max/(X,7) (1.6) P(x) Trong I(X,Y) thơng tin tương hỗ X (đầu vào kênh) Y (đầu kênh) định nghĩa cho kênh rời rạc là: (1.7) + seA ftT ( s - arg ( V V* 3.1.5.2 Mã lưới khơng gian - thời gian STTC 'y \ |2 ri y (3.24) STTC cho phép phân tập đầy đủ độ lợi mã cao, STTC loại mã chập mở rộng cho trường họp MIMO, cấu trúc mã chập đặc biệt phù họp với truyền thơng vũ trụ vệ tinh, sử dụng mã hóa đom giản đạt hiệu cao nhờ vào phưomg pháp giải mã phức tạp Nếu STBC xử lý độc lập khối ký tự đầu vào để tạo chuỗi vector mã độc lập, STTC xử lý chuỗi ký tự đầu vào để tạo chuỗi vector mã phụ thuộc vào trạng thái mã trước mã hóa Bộ mã hóa tạo vector mã cách dịch chuyển bit liệu qua ghi dịch qua K tầng tầng có k bit Một n phép cộng nhị phân với đầu vào K tầng tạo vector mã n bit cho k bit đầu vào Tại thời điểm, k bit liệu đầu vào dịch vào tầng ghi dịch, k bit tầng đầu dịch vào k bit tầng kế Mỗi lần dịch k bit liệu vào tạo vector mã n bit Tốc độ mã là: R = k / n K số tầng ghi dịch gọi constrain length mã Hình 3.10 cho ta thấy rõ vector mã mã lưới phụ thuộc vào kK bit, bao gồm k bit liệu vào tầng (K - l)k bit K - tầng cuối mã hóa, K - tầng cuối gọi trạng thái mã hóa, có k bit liệu đầu vào mã khối ảnh hưởng tới vector mã Tầgl Tấg Hình 3.10 Sơ đồ mã lưới 58 TầgK Mã lưới biểu diễn thơng qua lưới mã (code trellis) sơ đồ hạng thái (state diagram) mơ tả biến đổi từ trạng thái sang hạng thái tùy thuộc k bit liệu đầu vào Ví dụ: Bộ mã lưới k = 1, K = n = Hình 3.11 Bộ mã lưới k= 1,K = vàn = Hình 3.11 mơ tả sơ đồ mã hóa với k = 1, K = n = 2, hình 3.12 mơ tả lưới mã sơ đồ trạng thái mã ĩ rang thau hieatãí Trang that! keảieạ o II o o V ► - Vector mao 00-0 00 11 > 01 - 11.00 01-1 ^ 10-2 ^ c\l 113 II o A ► 11=3 ^ 10.01 01, 10 Lõớmã - Bit vao - Bitvaoũ Ngõ/ao 110 111 TX1 1 1 T X 0 0 Hình 3.12 Lưới mã sơ đồ trạng thái với k = l , K = v n = Tín hiệu nhận máy thu giải mã tương quan tối đa khơng gian - thời gian STMLD (Space - Time Maximum Likelihood Decoder) giải mã Bộ STMLD thực thành giải thuật Viterbi, đường mã có metric tích lũy nhỏ chọn chuỗi liệu giải mã Độ phức tạp giải mã tăng theo hàm mũ với số trạng thái giản đồ chòm số 59 trạng thái mã lưới, mã STTC có bậc phân tập D truyền liệu YỚi tốc độ Rbps độ phức tạp giải mã tỉ lệ với hệ số 2R(D~1) STTC cung cấp độ lợi mã tốt nhiều STBC, độ lợi mã STTC tăng lên tăng số trạng thái lưới mã Tuy nhiên độ phức tạp STBC thấp nhiều độ phức tạp STTC, STBC mã hóa giải mã đơn giản nhờ vào giải thuật xử lý tuyến tính, nên STBC phù họp với ứng dụng thực tế hệ thống MIMO STTC 3.2 Mơ mã LDPC ứng dụng hệ thống MIMO 3.2.1 Sơ đồ khối hệ thống mơ Hình 3.13 Sơ đồ khối hệ thống mơ Đầu tiên ta phát chuỗi liệu ngẫu nhiên, sau mã hóa chuỗi nhị phân mã LDPC Trong phần điều chế sử dụng kiểu điều chế QPSK, 8QAM, 16QAM, 32QAM, 64QAM, 8PSK, 16PSK Sau điều chế tín hiệu truyền đến mã hóa Alamouti Sau tín hiệu truyền kênh truyền MIMO Bộ thu dò tín hiệu tạo đáp xung kênh Sau giải mã khơng gian - thời gian, khơng gian - tàn số, tín hiệu truyền đến giải mã LDPC ta thu tín hiệu ban đầu 60 3.2.2 Lưu đồ thuật tốn cho q trình mơ Hình 3.14 Lưu đồ thuật tốn mơ Phương pháp mơ sử dụng kỹ thuật mơ Monte Carlo Trong việc tính tốn tỷ lệ lỗi Symbol hệ thống truyền thơng số, kỹ thuật mơ Monte Carlo bao gồm bước sau: - Đặt số lượng bit cho mẫu mơ 10 lần nghịch đảo tỷ số lỗi bit (BER) cần đánh giá (ở tối thiểu 106 bit) - Thiết lập điều chế, giải điều chế băng gốc, mơ kênh truyền - Chạy chương trình mơ tính tốn BER - Vẽ đồ thị BER/SNR 61 3.2.3 Giao diện mơ Hình 3.15b Giao diện mơ Hình 3.15a Giao diện mơ 62 3.2.4 Một số kết mơ 4- Trường họp sử dụng kiểu điều chế QPSK Hĩnh 3.16 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế QPSK Nhận xét: có sử dụng mã LDPC chất lượng hệ thống cải thiện khơng sử dụng mã LDPC Cụ thể BER=10~3 cải thiện gần 4dB so với trường hợp khơng sử dụng mã LDPC Điều thể rõ hệ thống sử dụng anten phát anten thu thơng qua mơ đây: Hình 3.17 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế QPSK 63 Nhận xét: Tương tự trường hợp anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC BER cải thiện so với trường hợp khơng sử dụng mã LDPC Cụ thể BER=103 cải thiện khoảng 3dB 4- Trường họp sử dụng kiểu điều chế 8PSK: Hình 3.18 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều chế 8PSK 4- Trường họp sử dụng kiểu điều chế 16PSK: Hình 3.19 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều che 16PSK 64 4- Trường hợp sử dụng kiểu điều chế 8QAM: Hình 3.20 BER hệ thống Alamouti anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế 8QAM 4- Trường hợp so sánh MPSK hệ thống 2Tx - 2Rx Hình 3.21 So sánh kiểu điều chế M-PSK trường hợp anten phát anten thu Nhận xét: Khi ta sử dụng chòm phức tạp để điều chế ta có dung lượng hệ thống cao, đổi lại hệ thống có đường BER khơng tốt 65 dùng chòm có kích thước nhở hom Cụ thể hình 3.21 với kiểu điều chế QPSK cho ta thơng số BER=103 SNR=7dB, với kiểu điều chế 8PSK SNR=15dB, 16PSK SNR=21dB Cùng hệ thống, thay đổi kiểu điều chế khác mức độ cải thiện hệ thống khác Hình 3.22 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều che 8PSK Nhận xét: Trong hệ thống anten phát anten thu kiểu điều chế 8PSK có sử dụng mã LDPC BER cải thiện so với trường hợp khơng sử dụng mã LDPC Cụ thể BER=103 cải thiện khoảng 1.5dB, BER=10'5 cải thiện khoảng 2dB Ta thấy giá trị SNR nằm khoảng từ đến lOdB có sử dụng mã LDPC BER hệ thống khơng cải thiện, giá ưị SNR>10dB lúc BER hệ thống cải thiện rõ rệt Hình 3.23 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều che 16PSK Hình 3.24 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC 66 Tương tự: trường họp sử dụng kiểu điều che 8QAM Nhận xét: Tương tự ừong trường hợp điều chế PSK với kiểu điều chế 8QAM có sử dụng mã LDPC, BER cải thiện so với trường họp khơng sử dụng mã LDPC Cụ thể với kiểu điều chế 8QAM BER=103 cải thiện khoảng ldB, BER=10^ cải thiện khoảng 1.2dB 67 Hình 3.25 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều chế 16QAM Nhận xét: Tưorng tự ứong trường hợp điều chế PSK với kiểu điều chế 16QAM có sử dụng mã LDPC, BER cải thiện horn so với trường hợp khơng sử dụng mã LDPC Cụ thể với kiểu điều chế 8QAM BER=10"3 cải thiện khoảng ldB, BER=10^ cải thiện khoảng 1.3dB Nhận xét: Trong hình mơ trường hợp sử dụng kiểu điều chế 32QAM BER=10'3 có sử dụng mã LDPC cải thiện 2dB Hình 3.26 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường họp sử dụng kiểu điều chế 32QAM 68 Hình 3.27 BER hệ thống anten phát anten thu có sử dụng mã LDPC trường hợp sử dụng kiểu điều chế 64QAM Hình 3.28 So sánh kiểu điều chế M-QAM trường hợp anten phát anten thu Nhận xét: Tương tự hệ thống, thay đổi kiểu điều chế khác mức độ cải thiện hệ thống khác Cụ thể nhu hình 3.28 với kiểu điều chế 16QAM cho ta thơng số BER=10'3 69 SNR=21dB, với kiểu điều chế 32QAM SNR=23dB, 64QAM SNR=27dB Ta có nhận xét tương tự ta sử dụng chòm phức tạp để điều chế ta có dung lượng hệ thống cao, trả giá lại hệ thống khơng tốt dùng chòm có kích thước nhỏ 3.3 Kết luận chương Hệ thống MIMO sử dụng nhiều anten đầu phát lẫn đầu thu, sử dụng kỹ thuật phân tập khơng gian - thời gian để nâng cao tốc độ truyền dẫn liệu mà khơng cần tăng băng thơng kênh truyền Bên cạnh việc sử dụng kỹ thuật phân tập anten tối ưu hóa q trình truyền dẫn liệu Ở phần mơ phỏng, đề xuất mơ hình có kết hợp mã LDPC vào hệ thống MIMO Các kết mơ thực trường họp có sử dụng mã LDPC khơng sử dụng mã LDPC để dễ dàng so sánh đưa kết luận Đồ án sử dụng phương pháp điều chế QPSK, 8PSK, 16PSK, 8QAM, 16QAM, 32QAM, 64QAM để tiến hành thực mơ Đồ án tiến hành mơ hệ thống có anten phát anten thu, hệ thống có anten phát anten thu, hệ thống có anten phát anten thu Thơng qua kết mơ chứng minh khả kiểm sốt lỗi hệ thống có sử dụng mã LDPC cải thiện đáng kể so với khơng sử dụng mã LDPC KET LUAN • Sau thời gian tìm hiểu, nghiên cứu với giúp đỡ tận tình thầy giáo ThS Trần Trung Dũng, với cố gắng nỗ lực thân, đồ án hồn thành thời gian quy định đạt mục tiêu nghiên cứu đề với nội dung sau: Đồ án đưa mơ hĩnh có kết hợp mã LDPC vào hệ thống MIMO - hệ thống thơng tin sử dụng rộng rãi ngày Trong phần lý thuyết, trước hết đồ án trình bày tổng quan hệ thống thơng tin số Tiếp theo đồ án trình bày lý thuyết mã LDPC Ở phần mơ phỏng, đề xuất mơ hình có kết hợp mã LDPC vào hệ thống MIMO Thơng qua kết mơ chứng minh khả kiểm sốt lỗi hệ thống có sử dụng mã LDPC 70 cải thiện đáng kể so với khơng sử dụng mã LDPC Đồ án chưa trình bày hết vấn đề mã LDPC, đồ án chủ yếu tập trung vào sở lý thuyết thuật tốn giải mã lặp cho mã LDPC, cụ thể giải thuật truyền thơng báo giải thuật tổng - tích Hướng phát triển đề tài: Đánh giá chất lượng mơ hình hệ thống trường hợp điều chế phức tạp 128QAM, 256QAM Đánh giá chất lượng mơ hình hệ thống trường họp sử dụng nhiều số anten phát anten thu anten phát anten thu, anten phát anten thu Có thể mở rộng mơ hình cách kết hợp thêm kỹ thuật điều chế OFDM, tức kết họp mã LDPC vào hệ thống MIMO - OFDM TÀI LIỆU THAM KHẢO • [1] Y Tarokh, H Jafarkhani, and A R Calderbank, “Space-time block coding for wireless communication: Performance results’’, IEEE Journal on selected areas in communications, vol.17, no.3, pp 451 - 460, March 1999 [2] V Tarokh, H Jafarkhani, and A R Calderbank, “Space-time block codes from orthogonal designs”, IEEE Transactions on Information Theory, vol 45, no 5, pp 1456 - 1467, July 1999 [3] Y Tarokh, N Seshadri, A R Calderbank, “Space-time-codes for high data rate wireless communication: Performance criterion and code construction”, IEEE Trans Inform Theory, vol 44, pp.744 - 765, Mar 1998 [4] R G Gallager, “Low density parity check codes”, IRE Tran.s on Information Theory, IT-8, pp 21-28, Jan 1962 [5] M c Davey and D J c Mackay, “Low density parity check codes over GF(q)”, IEEE Communication Letters, Volume 2, June 1998 [6] R M Tanner, “A recursive approach to low complexity codes”, IEEE Transactions on Information Theory, Vol IT-27, No 5, Sep 1981 [7] F R Kschischang, B J Frey and H Loeliger, “Factor graphs and the sum 71 product algorithm ”, IEEE Transactions on Information Theory, Vol 47, pp 498519, Feb 2001 [8] Lê Tiến Thường, Nguyễn Hữu Phương, Nguyễn Chí Kiên, Hồng Đình Chiến, “Sử dụng mã LDPC thơng tin di động sổ”, Tạp chí Cơng nghệ thơng tin truyền thơng, 09/2003 [9] Đỗ Huy Khơi, “Bài giảng Mơ hệ thống viễn thơng”, Đại học cơng nghệ thơng tin truyền thơng 72 [...]... được phát dựa trên từ mã nhận được r Một phương pháp giải mã thường được sử dụng cho mã khối tuyến tính là phương pháp giải mã syndrome 2“ từ mã có thể nhận được sẽ được chia thành 2k nhỏm Mỗi nhỏm có một từ mã đại diện, là một từ mã họp lệ và 2n " k - 1 từ mã không họp lệ gần với từ mã đại diện này nhất (tính theo khoảng cách Hamming) Từ mã nhận được thuộc về nhóm nào sẽ được giải mã thành từ thông tin... Giới thiệu về bộ mã LDPC Mã LDPC (Low Density Parity Check - Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp), hay còn gọi là mã Gallager, được đề xuất bởỉ Gallager vào năm 1962 về cơ bản mã này được xem như một loại mã khối tuyến tính Mã LDPC được xem như là bộ mã sửa lỗi tốt đạt đến gần gỉởỉ hạn Shannon Trong thời gian sau này người ta càng khám phá ra khả năng kiểm soát lỗi rất cao của chúng Vì thế mã LDPC có thể được... khối mã và cũng chính là số cột của ma ưận H Tại thời điểm ra đời của mã LDPC, năng lực tính toán của máy tính còn khá hạn chế nên các kết quả mô phỏng không phản ánh được khả năng kiểm soát lỗi cao của mã này Cho đến tận gần đây, đặc tính vượt ưộỉ của mã LDPC mới được chứng minh và Mackay và Neal là hai người được coi là đã phát minh ra mã LDPC một lần nữa nhờ sử dụng giải thuật giải mã dựa ưên giải. .. Tanner và các đồ hình thừa so (factor graph) chính là một dạng tổng quát của đồ hình Tanner Đối với quá trình giải mã cho mã LDPC, các giải thuật giải mã xác suất lặp thường được sử dụng McEliece cùng các tác giả khác đã chứng minh rằng các giải thuật giải mã này có thể được xây dựng từ giải thuật truyền Belief Pearl, hay còn gọi là giải thuật truyền thông báo (message passing algorithm), một giải thuật... thuật mã hoá mới có tên gọi LDPC - kiểm tra bit chẵn lẻ mật độ thấp (Low-Density Parity Check), đang nổi lên và có khả năng sẽ thay thế mã hoá turbo trong việc lựa chọn FEC do nó cho phép nhà thiết kế tiến gần hơn tới giới hạn Shannon Chương 2 sẽ tập trung vào cơ sở lý thuyết của các thuật toán giải mã lặp cho mã LDPC, cụ thể là giải thuật truyền thông báo và giải thuật tổng - tích 11 CHƯƠNG 2 M LDPC. .. hiệu, Q: biến truy vấn 2.3.I.2 Giải thuật truyền belief Giải thuật giải mã truyền belief là một dạng của giải thuật truyền thông báo còn được gọi là giải thuật giải mã lật bit thực chất là một loại của giải thuật giải mã lặp Trong đồ án sẽ mô tả giải thuật truyền belief Pearl, giải thuật này có thể được sử dụng để tính các xác suất có điều kiện của một tập các biến, cho trước giá trị của các biến dấu hiệu... phức tạp giải mã bằng cách sử dụng ma trận H Đầu tiên chúng ta tạo ra ma trận H và sau đó dùng phép thử Gaussian (Gaussian Elimination) để chuyển đổi H thành H = [IPT] Sau đó ta có thể tính ma trận sinh G bằng G = [PI] 14 2.3 Giải mã (decoding) Trong phần này ta tập trung vào các giải thuật giải mã xác suất lặp cụ thể là giải thuật truyền belief (là một dạng của giải thuật truyền thông báo) và giải thuật... giả khác đã tổng quát hóa giải thuật truyền thông báo để xây dựng giải thuật tổng - tích Đây là một giải thuật có thể được áp dụng trong rất nhiều ngành khoa học kĩ thuật như trí tuệ nhân tạo, xử lí tín hiệu số và thông tin số Sau đây sẽ đi vào tìm hiểu quá trình mã hóa, giải mã của bộ mã này Như chúng ta đã biết, mã LDPC có thể được coi là một loại mã khối tuyến tính Một mã khối tuyến tính c sẽ hoàn... thông tin tương ứng với từ mã đại diện của nhóm đó Tóm lại, trên cơ sở từ mã thu được, bộ giải mã sẽ lựa chọn từ mã họp lệ có khả năng đã được gửi đi cao nhất 2.2 Mã hóa (encoding) Thông thường chúng ta dùng ma trận sinh G để mã hóa mã khối tuyến tính Nếu chúng ta dùng d để biểu diễn dữ liệu nguồn và X để biểu diễn từ mã, chúng ta có thể sử dụng phương trình G.d = 0 để tạo từ mã Mặc dù tính toán ma trận... Davey và Mackay khảo sát các mã không đều trên GF(q) với q > 2 (GF: Galois Field - trường Galois) Theo các tác giả này, khả năng kiểm soát lỗi của loại mã trên GF(q) được cải thiện đáng kể so với các mã trên GF(2) Việc biểu diễn mã LDPC bằng đồ hình (graph) đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các giải thuật giải mã Tanner được coi là người đề xuất các mã dựa trên đồ hình Nhiều nhà nghiên cứu ... s lý thuyt ca cỏc thut toỏn gii mó lp cho mó LDPC, c th l gii thut truyn thụng bỏo v gii thut tng - tớch 11 CHNG MLDPC 2.1 Gii thiu v b mó LDPC Mó LDPC (Low Density Parity Check - Mó kim tra chn... trỡnh by lý thuyt v b mó LDPC ch yu trung vo c s lý thuyt ca cỏc thut toỏn gii mó lp cho mó LDPC Chng s mụ phng v ỏnh giỏ hiu qu b mó LDPC h thng MIMO 38 CHNG Mễ PHNG M LDPC NG DNG TRONG H THNG... mt mụ hỡnh truyn mi ú cú s kt hp ca mó LDPC vo h thng MIMO Ni dung ỏn gm chng: Chng 1: Tng quan v h thng thụng tin s Chng 2: Mó LDPC Chng 3: Mụ phng mó LDPC ng dng h thng MIMO CHNG TễNG QUAN