Các thuật toán cân bằng kênh trong hệ thống SISO,MIMO

Đồ án tốt nghiệp Đánh giá đồ án tốt nghiệp (Dùng cho giảng viên hướng dẫn) Giảng viên đánh giá: Họ tên Sinh viên: MSSV:………………… Tên đồ án: ………………………………………………………………………………… Chọn mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo tiêu chí đây: Rất (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5) Có kết hợp lý thuyết thực hành (20) Nêu rõ tính cấp thiết quan trọng đề tài, vấn đề giả thuyết (bao gồm mục đích tính phù hợp) phạm vi ứng dụng đồ án Cập nhật kết nghiên cứu gần (trong nước/quốc tế) Nêu rõ chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải vấn đề Có kết mô phỏng/thưc nghiệm trình bày rõ ràng kết đạt 5 Có khả phân tích đánh giá kết (15) Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu phương pháp thực dựa kết nghiên cứu lý thuyết cách có hệ thống Kết trình bày cách logic dễ hiểu, tất kết phân tích đánh giá thỏa đáng Trong phần kết luận, tác giả rõ khác biệt (nếu có) kết đạt mục tiêu ban đầu đề đồng thời cung cấp lập luận để đề xuất hướng giải thực tương lai Nguyễn Thị Khanh 1 Đồ án tốt nghiệp Kỹ viết (10) Đồ án trình bày mẫu quy định với cấu trúc chương logic đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, đánh số thứ tự giải thích hay đề cập đến đồ án, có lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có mở đầu chương kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham khảo có trích dẫn quy định Kỹ viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập luận logic có sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.) Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn trường hợp) Có báo khoa học đăng chấp nhận đăng/đạt giải 10a SVNC khoa học giải cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa học (quốc tế/trong nước) từ giải trở lên/ Có đăng ký phát minh sáng chế Được báo cáo hội đồng cấp Viện hội nghị sinh viên 10b nghiên cứu khoa học không đạt giải từ giải trở lên/Đạt giải khuyến khích kỳ thi quốc gia quốc tế khác chuyên ngành TI contest 10c Không có thành tích nghiên cứu khoa học Điểm tổng /50 Điểm tổng quy đổi thang 10 Nhận xét thêm Thầy/Cô (giảng viên hướng dẫn nhận xét thái độ tinh thần làm việc sinh viên) Nguyễn Thị Khanh Đồ án tốt nghiệp Ngày: / /201 Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) Đánh giá đồ án tốt nghiệp (Dùng cho cán phản biện) Giảng viên đánh giá: …… Họ tên Sinh viên: MSSV:……………………… Tên đồ án: Nguyễn Thị Khanh Đồ án tốt nghiệp ……………………………………………………………………………………… Chọn mức điểm phù hợp cho sinh viên trình bày theo tiêu chí đây: Rất (1); Kém (2); Đạt (3); Giỏi (4); Xuất sắc (5) Có kết hợp lý thuyết thực hành (20) Nêu rõ tính cấp thiết quan trọng đề tài, vấn đề giả thuyết (bao gồm mục đích tính phù hợp) phạm vi ứng dụng đồ án Cập nhật kết nghiên cứu gần (trong nước/quốc tế) Nêu rõ chi tiết phương pháp nghiên cứu/giải vấn đề Có kết mô phỏng/thưc nghiệm trình bày rõ ràng kết đạt 5 Có khả phân tích đánh giá kết (15) Kế hoạch làm việc rõ ràng bao gồm mục tiêu phương pháp thực dựa kết nghiên cứu lý thuyết cách có hệ thống Kết trình bày cách logic dễ hiểu, tất kết phân tích đánh giá thỏa đáng Trong phần kết luận, tác giả rõ khác biệt (nếu có) kết đạt mục tiêu ban đầu đề đồng thời cung cấp lập luận để đề xuất hướng giải thực tương lai Kỹ viết (10) Đồ án trình bày mẫu quy định với cấu trúc chương logic đẹp mắt (bảng biểu, hình ảnh rõ ràng, có tiêu đề, đánh số thứ tự giải thích hay đề cập đến đồ án, có lề, dấu cách sau dấu chấm, dấu phẩy v.v), có mở đầu chương kết luận chương, có liệt kê tài liệu tham khảo có trích dẫn quy định Nguyễn Thị Khanh 4 Đồ án tốt nghiệp Kỹ viết xuất sắc (cấu trúc câu chuẩn, văn phong khoa học, lập luận logic có sở, từ vựng sử dụng phù hợp v.v.) Thành tựu nghiên cứu khoa học (5) (chọn trường hợp) Có báo khoa học đăng chấp nhận đăng/đạt giải 10a SVNC khoa học giải cấp Viện trở lên/các giải thưởng khoa học (quốc tế/trong nước) từ giải trở lên/ Có đăng ký phát minh sáng chế Được báo cáo hội đồng cấp Viện hội nghị sinh viên 10b nghiên cứu khoa học không đạt giải từ giải trở lên/Đạt giải khuyến khích kỳ thi quốc gia quốc tế khác chuyên ngành TI contest 10c Không có thành tích nghiên cứu khoa học Điểm tổng /50 Điểm tổng quy đổi thang 10 Nhận xét thêm Thầy/Cô Ngày: / /2015 Người nhận xét (Ký ghi rõ họ tên) Nguyễn Thị Khanh Đồ án tốt nghiệp LỜI NÓI ĐẦU Vào thời xưa, người trao đổi thông tin với tín hiệu âm tiếng trống, khói lửa Thời đại thiết bị điện báo, điện thoại, máy fax dùng thông tin viba, vô tuyến, sợi quang, thông tin vệ tinh phát triển Cuộc cách mạng không dây bắt đầu vào đầu thập niên 1900 với phát triển tiên phong lĩnh vực vô tuyến thông tin liên lạc không dây nhờ Nikola Tesla Guglielmo Marconi Công nghệ không dây làm nên hệ thần kinh thông minh nhạy bén trái đất Có thể nói lĩnh vực viễn thông thực hóa khả liên kết người quốc gia, gắn kết người với nhờ mạng lưới viễn thông vô hình hữu hình khắp trái đất vũ trụ Nhu Nguyễn Thị Khanh Đồ án tốt nghiệp cầu sử dụng truyền liệu người tăng lên Hiện nay, ngành Viễn Thông phát triển không ngừng để đáp ứng nhu cầu trao đổi thông tin người sử dụng Thông tin truyền đạt thông dụng truyền dẫn môi trường Vô Tuyến Nội dung đồ án giải vấn đề xử lý tín hiệu thu, giảm nhiễu môi trường Vô Tuyến gây ra“Các thuật toán cân kênh hệ thống SISO, MIMO” Em xin chân thành cảm ơn T.S Hàn Huy Dũng tận tâm hướng dẫn, dạy bảo tập thể Signal Processing and Radio Communications (Sparc) Lab đồng hành em suốt thời gian thực đề tài Em xin cảm ơn Thầy (Cô) viện Điện Tử - Viễn Thông giúp đỡ Em có kiến thức ngành Viễn Thông giúp em có định hướng tương lai Kiến thức em hạn chế nhiều bỡ ngỡ Do vậy, không tránh khỏi thiếu sót, em mong nhận ý kiến đóng góp quý báu Thầy (Cô) để kiến thức em lĩnh vực hoàn thiện Hà nội, ngày tháng năm 2015 Người thực đề tài NGUYỄN THỊ KHANH TÓM TẮT ĐỒ ÁN Đề tài thực nhằm giải vấn đề méo tín hiệu phía thu hệ thống thông tin vô tuyến Phương pháp đưa đồ án nâng cấp từ hệ thống SISO lên MIMO sử dụng thuật toán cân kênh Hai phương pháp sử dụng phương thức nghiên cứu lý thuyết kết hợp mô MATLAB Đối với phương pháp nâng cấp hệ thống dựa phân tích tín hiệu qua thành phần hệ thống tín hiệu phát, kênh truyền, nhiễu, lọc, cân kênh, phía thu Phương pháp nghiên cứu thuật toán cân kênh đưa thuật toán CMA, MCMA, MMA, MMMA Đặc biệt thuật toán MMMA khắc phục nhược điểm thuật toán khác Các thuật toán cân Nguyễn Thị Khanh Đồ án tốt nghiệp kênh so sánh đánh giá dựa tiêu chí giảm nhiễu liên ký tự ISI tỷ lệ lỗi bit BER ABSTRACT This thesis topic is aimed to resolve signal distortion at receiver of radio communications system Methodologies carried out in this thesis include upgrading SISO system to MIMO system and using channel equalization algorithms These two methodologies combine adopt theoretical study and simulation at MATLAB Upgrading system method is implemented due to analyzing signal transmitting through each unit of system such as transmissions, channels, interference, filter, receivers Channel equalization algorithms perform CMA, MCMA, MMA, MMMA algorithms Especially, MMMA overcomes weaknesses of other algorithms Channel equalization algorithms are compared and evaluated based on Inter Symbol Interference ISI reduction and Bits error ratio BER criteria MỤC LỤC DANH SÁCH HÌNH VẼ Nguyễn Thị Khanh Đồ án tốt nghiệp Nguyễn Thị Khanh Đồ án tốt nghiệp DANH SÁCH BẢNG BIỂU Nguyễn Thị Khanh 10 Đồ án tốt nghiệp ISI nhiều thời điểm số vòng lặp tăng lên từ 10.000 tới 40.000 nhiễu ISI giảm tốt Hình4.3 mô BER theo SNR cho thấy CMA, MCMA tương đương MMMA giảm nhiễu BER tốt 4.2 Mô hệ thống MIMO Mô anten phát anten thu Cho thuật toán: CMA, MCMA, MMMA 10−5 , 5.10 −4 ,10 −4 Kích thước bước thuật toán Tín hiệu phát tín hiệu 16-QAM, với kênh truyền cố định có dạng sau: h11=[ -.2+.1j 2j ]; h12=[ 12j 3+.1j ]; h21=[ 2j ]; 15j h22=[ 21+.1j -j 1+.1j ]; Compare CMA ,MCMA, MMMA -5 CMA MCMA MMMA -10 ISI dB -15 -20 -25 -30 1000 2000 3000 4000 5000 6000 iteration 7000 8000 9000 10000 Hình 4.31 So sánh ISI CMA, MCMA, MMMA hệ thống MIMO Nguyễn Thị Khanh 48 Đồ án tốt nghiệp Compare CMA ,MCMA, MMMA 10 CMA MCMA MMMA -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 12 13 14 15 16 SNR 17 18 19 20 Hình 4.32 So sánh BER CMA, MCMA, MMMA hệ thống MIMO Cùng thông số mô SISO thay đổi số lượng kênh truyền tín hiệu phát (môi trường truyền dẫn thay đổi) thuật toán MMMA trội kết giảm nhiễu ISI, hình () cho thấy MMMA giảm nhiễu nhanh nhiều so với CMA, MCMA 4.3 Mô thông số thay đổi hệ thống Hình 4.33 Mô hình cân tự thích ứng hệ thống đơn sóng mang Nguyễn Thị Khanh 49 Đồ án tốt nghiệp Hệ thống cân kênh có nhiễu yếu tố thay đổi ảnh hưởng tới chất lượng truyền dẫn Ở phần ta thay đổi vài thông số sau đây: • • • • • Tín hiệu phát: dạng(4-QAM, 16-QAM, 64-QAM) xác suất thay đổi Kênh truyền: Cố định, thay đổi ngẫu nhiên Bộ lọc: Chiều dài thay đổi Vòng lặp: trường hợp khác 1, 10, 100, 500 Trong thuật toán: kích thước bước 4.3.1 Tín hiệu phát 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM Compare CMA and MMMA CMA(64-QAM) MMMA(64-QAM) -5 CMA(16-QAM) MMMA(16-QAM) CMA(4-QAM) MMMA(4-QAM) ISI dB -10 -15 -20 -25 -30 0.5 1.5 iteration 2.5 3.5 4 x 10 Hình 4.34 So sánh ISI thuật toán CMA, MMMA cho 4,16,64-QAM Kết mô cho thấy tín hiệu 4-QAM, 16-QAM hay 64QAM thuật toán MMMA giảm nhiễu tốt CMA Nguyễn Thị Khanh 50 Đồ án tốt nghiệp 4.3.2 Tín hiệu phát có xác suất thay đổi Hình 4.35Quy đổi QAM sang hệ thập phân s (k ) Xác suất tín hiệu vào ngẫu nhiên Giả sử với tín hiệu 16- QAM Hình 4.7 Quy đổi giá trị phức 16-QAM dạng thập phân tương ứng Tín hiệu 16-QAM nằm ô vuông, ô vuông chứa 5,7,13,15 gọi v1, ô vuông bên bao gồm hệ số lại gọi v2 Thay đổi xác suất phân bố ô vuông ta có hình ảnh sau: input signal input signal v1 input signal v2 2000 2000 2000 1800 1800 1800 1600 1600 1600 1400 1400 1400 1200 1200 1200 1000 1000 1000 800 800 800 600 600 600 400 400 400 200 200 200 0 10 a, 15 0 10 b, 15 0 10 15 c, Hình 4.36 Xác suất tín hiệu vào trường hợp Nguyễn Thị Khanh 51 Đồ án tốt nghiệp Hình 4.8 mô tả xác suất tín hiệu vào trường hợp a, xác suất phân bố cho 16 điểm QAM, b, xác suất tập trung lớn vòng v1, c, xác suất tập trung lớn v2 Compare CMA and MMA -5 CMA MMMA CMA(V1) MMMA(V1) CMA(V2) MMMA(V2) -10 ISI( dB ) -15 -20 -25 -30 -35 1000 2000 3000 4000 5000 6000 iteration 7000 8000 9000 10000 Hình 4.37 So sánh ISI CMA, MMMA hệ thống MIMO Compare CMA and MMA 10 -1 10 -2 10 BER(dB) -3 10 -4 10 CMA MMMA CMA(V1) MMMA(V1) CMA(V2) MMMA(V2) -5 10 -6 10 -7 10 12 13 14 15 16 17 18 SNR(dB) 19 20 21 22 Hình 4.38So sánh BER CMA, MMMA hệ thống MIMO Nguyễn Thị Khanh 52 Đồ án tốt nghiệp Từ kết thu Hình 4.9 Hình 4.10 Ta nhận thấy xác suất phân bố cho kết tốt nhất, xác suất phân bố ngẫu nhiên v2 cho kết tốt xác suất phân bố tập trung v1.Với trường hợp tín hiệu phát tập trung tập trung ô v2 cho chất lượng tốt 4.3.3 Kênh truyền cố định thay đổi ngẫu nhiên Compare ISI with SNR = 20 -5 -10 CMA(Systematic) MMMA(Systematic) CMA(Random) MMMA(Random) MMSE bound ISI(dB) -15 -20 -25 -30 -35 0.5 1.5 iteration 2.5 3.5 4 x 10 Hình 4.39 So sánh ISI kênh truyền cố định ngẫu nhiên -1 10 -2 BER(dB) 10 CMA(Systematic) MMMA(Systematic) CMA(Random) MMMA(Random) -3 10 -4 10 -5 10 12 13 14 15 16 SNR(dB) 17 18 19 20 Hình 4.40 So sánh BER kênh truyền cố định ngẫu nhiên Đối với hai thuật toán CMA, MMMA có tượng xấu kênh truyền ngẫu nhiên không theo quy luật [17] Rất khó giảm nhiếu ISI Và Nguyễn Thị Khanh 53 Đồ án tốt nghiệp trường hợp kênh truyền cố định giống thuật toán MMMA cho chất lượng tín hiệu tốt Hình 4.11 4.3.4 Chiều dài lọc thay đổi Compare CMA, MMMA -5 CMA(Lw=6) MMMA(Lw=6) CMA(Lw=8) MMMA(Lw=8) CMA(Lw=10) MMMA(Lw=10) -10 ISI(dB) -15 -20 -25 -30 1000 2000 3000 4000 5000 6000 iteration 7000 8000 9000 10000 Hình 4.41 So sánh ISI chiều dài lọc thay đổi Compare CMA, MMMA 10 -1 BER(dB) 10 -2 10 -3 10 12 CMA(Lw=6) MMMA(Lw=6) CMA(Lw=8) MMMA(Lw=8) CMA(Lw=10) MMMA(Lw=10) 13 14 15 16 SNR(dB) 17 18 19 20 Hình 4.42 So sánh BER chiều dài lọc thay đổi Chiều dài lọc có giá trị cho kết tốt với hai thuật toán CMA MMMA Nguyễn Thị Khanh 54 Đồ án tốt nghiệp 4.3.5 Kích thước bước thuật toán thay đổi MMMA with 16-QAM, Lw=6, n-real=500 -5 -10 ISI(dB) -15 u=10-4 u=10-5 u=10-6 -20 u=10-7 -25 -30 -35 1000 2000 3000 4000 5000 6000 iteration 7000 8000 9000 10000 Hình 4.43 ISI với step-size MMMA thay đổi hệ thống MIMO MMMA with 16-QAM, Lw=6, n-real=500 10 u=10-4 -1 10 u=10-5 u=10-6 u=10-7 -2 SER 10 -3 10 -4 10 -5 10 12 13 14 15 16 SNR 17 18 19 20 Hình 4.44 BER với step-size MMMA thay đổi hệ thống MIMO Một yếu tố quan trọng việc giảm nhiễu ISI kích thước bước (Step-Size) thuật toán Hình 4.15 Hình 4.16 mô trường hợp khác kích thước bước thuật toán MMMA Độ dài kích thước bước giảm cho kết xấu dần, tín hiệu khó hội tụ Cách lựa chọn Step-size hợp Nguyễn Thị Khanh 55 Đồ án tốt nghiệp lý chưa có phương pháp tối ưu mà phải mô cho nhiều trường hợp tìm step-size tốt cho thuật toán 4.4 Kết luận Đây chương cuối đồ án, chương mô đánh giá toàn nội dung đưa từ chương Chương có nhìn khách quan so sánh hệ thống, thuật toán đưa ưu nhược điểm xây dựng thuật toán đưa vào hệ thống MIMO Đặc biệt thuật toán MMMA khắc phục hạn chế thuật toán cân kênh lại Nguyễn Thị Khanh 56 Đồ án tốt nghiệp KẾT LUẬN Môi trường vô tuyến môi trường truyền dẫn dự đoán kênh truyền nên tín hiệu nhận bị biến dạng yếu tố tự nhiên Vận dụng kiến thức tìm hiểu được, đồ án đạt kết chủ yếu sau: Thứ nhất, đồ án khảo sát phân tích ưu nhươc điểm mô hình hệ thống MIMO tảng phân tích hệ thống lý thuyết theo công thức toán học Thứ hai, đồ án triển khai thành công thuật toán ZF, CMA, MCMA, MMMA hệ thống SISO, MIMO So sánh thuật toán MMMA với thuật toán lại đưa nhận định thuật toán MMMA khắc phục hạn chế CMA, MCMA, MMA Thứ ba, đồ án phân tích khác biệt thành phần hệ thống thay đổi tín hiệu vào, kênh truyền, thuật toán, kích thước bước hệ thống MIMO Do hạn chế thời gian thực nên đồ án nhiều hạn chế như: chưa tìm hiểu nhiều thuật toán khác, khác biệt lý thuyết thực tế áp dụng thuật toán đưa Ý tưởng phát triển đề tài giải vấn đề Nguyễn Thị Khanh 57 Đồ án tốt nghiệp TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Văn Đức, Vũ Văn Yêm, Đào Ngọc Chiến, Nguyễn Quốc Khương, Nguyễn Trung Kiên, Bộ sách Kỹ thuật thông tin số tập Thông Tin Vô Tuyến, Nhà xuất Khoa Học Kỹ Thuật Hà Nội, 2006 [2]http://vi.wikipedia.org/wiki/Ph%C3%A2n_t%E1%BA%ADp, truy cập cuối ngày 06/05/2015 [3]http://en.wikipedia.org/wiki/Intersymbol_interference, truy cập cuối ngày 27/05/2015 [4]http://tongquanvienthong.blogspot.com/2012/02/fading-trong-thong-tin-vo tuyen html, truy cập cuối ngày 06/05/2015 [5] http://en.wikipedia.org/wiki/White_noise, truy cập cuối ngày 30/05/2015 [6] Huy Han Dung, A Modified Multiple Modulus Algorithm for Blind Channel Equalization of High Order QAM Signals, Huy-Dung Han School of Electronics and Telecommunications Hanoi University of Science and Technology Hanoi, Vietnam Email: dung.hanhuy@hust.edu.vn [7] Robust MMSE Channel Estimation in OFDM Systems with Practical Timing Synchronization, Vineet Srivastava, Chin Keong Ho, Patrick Ho Wang Fung and Sumei Sun Institute for Infocomm Research 21, Heng Mui Keng Terrace Singapore 119613 [8] David Tse, Pramod Viswanath, Fundamentals of Wireless Communication, Cambridge University Press 2005 [9] D.N Godard Self-recovering equalization carrier tracking in two dimensional data communications systems, IEEE Transaction on Communications, 28: 18671875, November 1980 [10] J.Treichler and B Agee A new approach to multipath correction of correction of correction of constant modulus signals, IEEE Transactions on Acoustics, Speed, and Signal Processing, 31(2):459-472, April 1983 Nguyễn Thị Khanh 58 Đồ án tốt nghiệp [11] http://www.tbvtsg.com.vn, truy cập cuối ngày 27/05/2015 [12] http://en.wikipedia.org/wiki/MIMO , truy cập cuối ngày 27/05/2015 [13] James E.Gilley, Bit-Error-Rate Simulation Using Matlab, Chief Scientist, Transcrypt International, August 19,2003 [14] B Papadias, A Constant Modulus Algorithm for Multiuser Signal Separation in Presence of Delay Spread Using Antenna Arrays, IEEE Signal Processing Letters, NO.6, June 1997 [15] Wang shuyan, Wu Renbiao, Shi Qingyan, Recursive Least Squares Constant Modulus Algorithm Based on the QR Decomposition, IEEE Int Conference Networks & Signal Processing, Zhenjiang, China, June 8~10, 2008 [16] Alle-Jan van der Veen, An Analytical Constant Modulus Algorithm, IEEE Transaction on Signal Processing, VOL 44 NO 5, MAY 1996 [17] Ludwig ROTA, Pierre COMON, and Sylvie ICART, Blind Equalization of MIMO Channels, IEEE Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications, 4th, 2003 [18] Adel Belouchrani, A Blind Source Separation Technique Using Second- Order Statistics, IEEE Transaction on Signal Processing, VOL.45, NO.2, February 1997 [19] Krishna Sankar, MIMO with MMSE equalizer, November 2, 2008 [20] V.Jagan Naveen, K.Murali Krishna, K.RajaRajeswari, Performance analysis of equalization techniques for MIMO systems in wireless communication, Internation Journal of Smart Home, Vol.4, No.4, October, 2010 [21] Rashmi Kashyap, Jaspal Bagga, Equalization Techniques for MIMO Systems in Wireless Communication: A Review, International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), ISSN:2249-8958, Volume-3, Issue-5, June 2014 Nguyễn Thị Khanh 59 Đồ án tốt nghiệp PHỤ LỤC Phụ lục 1: Code Matlab mô hệ thống SISO dùng cho thuật toán ZF M=3000; % number of data bit SnrdB=[0:2:30]; % SNR in dB value Lh = 3; % length channel ipBits = rand(1,M)>0.5; weight_int = [2 1]; ipInts = weight_int*reshape(ipBits,2,M/2); ipMods = qammod(ipInts,4,0,'gray'); BER = zeros(3,length(SnrdB)); Lw_vec =9; N_iter = 10; for iN=1:N_iter for iLw =1:1 for iSnr=1:length(SnrdB) h=randn(1,Lh+1)+sqrt(-1)*randn(1,Lh+1); % complex channel h=h/norm(h); Lw = Lw_vec(iLw); H=toeplitz([h zeros(1,Lw)], zeros(1,Lw+1))'; % matrix channel H_PINV = inv(H*H.')*H; C = eye(Lh+Lw+1); W = H_PINV; % filter C= H.'*W; ISI = zeros(1,Lh+Lw+1); % Inter Symbols Interference for i = 1:Lh+Lw+1 ISI(i) = (sum(abs(C(:,i)).^2)max(abs(C(:,i)).^2))/max(abs(C(:,i)).^2); end [ISImin,index] = min(ISI); w = W(:,index); x=filter(h,1,ipMods); %channel distortion n=randn(1,M/2)+sqrt(-1)*randn(1,M/2); %Additive white gaussian noise n=n/norm(n)*10^(-SnrdB(iSnr)/20)*norm(x); % scale the noise power in accordance with SNR x=x+n; % received noisy signal ipMods_r = filter(w',1,x); %received signal end ipInts_r = qamdemod(ipMods_r,4,0,'gray'); ipBits_r = dec_2_nbin(ipInts_r,2); BER_tmp = sum(xor(ipBits_r(index*2-1:end),ipBits(1:endindex*2+2)))/3000; BER(iLw,iSnr)= BER(iLw,iSnr)+BER_tmp; end end BER = BER/N_iter; Phụ lục 2: Code SISO cho thuật toán CMA Jcma=0;dJcma=0; R2=13.2 for k=loop_num:p:loop_num+K-1; x=r(nStart*p+k:-1:nStart*p+k-Nw+1).'; % receiver signal y=w'*x; Jcma = Jcma + (y*y'-R2).^2; % cost function Nguyễn Thị Khanh 60 Đồ án tốt nghiệp dJcma = dJcma+4*(y*y'-R2)*x*y'; % the minimization of the cost end dJcma=dJcma/K/p;Jcma=Jcma/K/p; dJpilot=0;Jpilot=0; %pilot cost if (weight==0) dJpilot=zeros(Nw,1);Jpilot=0; else for p1=0:Lp-1 xp=r((nStart+p1+delay)*p:-1:(nStart+p1+delay)*p-Nw+1).'; sp=s(nStart+p1); dJpilot=dJpilot+2*conj(w'*xp-sp)*(xp); end Jpilot=Jpilot+abs(w'*xp-sp)^2; end dJpilot=dJpilot/Lp;Jpilot=Jpilot/Lp; w=w-u*(weight*dJpilot+(1-weight)*dJcma); % filter J=[J weight*Jpilot+(1-weight)*Jcma.']; c=convolution(h,w',p); Pc =abs([c]).^2; [Pc_max, pos]=max(Pc); ISI=[ISI (sum(Pc)-Pc_max)/Pc_max]; % Inter Symbols Interference Phụ lục 3: Code SISO thuật toán MCMA, MMA, MMMA Thuật toán MCMA R_e_1 = 2.5; Jmcma = Jmcma + (y_r_a-R_e_1).^2 + (y_i_a-R_e_1).^2; dJmcma = dJmcma + x*conj((y_r_a - R_e_1).*y_r_sgn + 1j*(y_i_a R_e_1).*y_i_sgn); Thuật toán MMA R2_1=2; %4QAM, power = 1^2+1^2 R2_2=10; %inner 16 QAM, power=1^2+3^2 R2_3=18;%outer 16QAM, power =3^2+3^2 Jmma = Jmma + (y2-R2_1).^2 * (y2-R2_2).^2 *(y2-R2_3).^2; dJmma = dJmma + 4*(y2-R2_1)*x*y' * (y2-R2_2).^2 *(y2R2_3).^2 + 4*(y2-R2_2)*x*y' * (y2-R2_3).^2 *(y2R2_1).^2 + 4*(y2-R2_3)*x*y' * (y2-R2_1).^2 *(y2-R2_2).^2 ; Thuật toán MMMA R1_1=1; %4QAM, power = 1^2+1^2 R1_2=3; %inner 16 QAM, power=1^2+3^2 Jmmma = Jmmma + (y_r_a-R1_1).^2 * (y_r_a-R1_2).^2 + (y_i_aR1_1).^2 * (y_i_a-R1_2).^2; e_r = 2*(y_r_a-R1_1)*y_r_sgn * (y_r_a-R1_2).^2 + 2*(y_r_aR1_2)*y_r_sgn * (y_r_a-R1_1).^2 ; e_i = 2*(y_i_a-R1_1)*y_i_sgn * (y_i_a-R1_2).^2 + 2*(y_i_a-\ R1_2)*y_i_sgn * (y_i_a-R1_1).^2 ; Nguyễn Thị Khanh 61 Đồ án tốt nghiệp dJmmma = dJmmma + (x)*conj(e_r+1j*e_i); Phụ lục 4: Code MIMO cho thuật toán CMA, MCMA, MMMA Thuật toán CMA J=(y1(Lw+k).*conj(y1(Lw+k))-R2).^2+(y2(Lw+k).*conj(y2(Lw+k))-R2).^2 - gamma0*Kur; dJ_w1 =4*(y1(Lw+k).*conj(y1(Lw+k))R2)*conj(y1(Lw+k))*x_reg; dJ_w2 =4*(y2(Lw+k).*conj(y2(Lw+k))R2)*conj(y2(Lw+k))*x_reg; zz1=0;zz2=0; for l=0:Lw zz1=zz1+2*conj(y1(Lw+k))*y2(Lw+k-l)*conj(y2(Lw+k-l))2*conj(y1(Lw+k)) *E_y2sq(Lw+1)-2*conj(E_y1y2c(Lw+1+l))*conj(y2(Lw+k-l)); zz2=zz2+2*conj(y2(Lw+k))*y1(Lw+k-l)*conj(y1(Lw+k-l))2*conj(y2(Lw+k)) *E_y1sq(Lw+1)-2*conj(E_y2y1c(Lw+1+l))*conj(y1(Lw+k-l)); end dJ_w1 = dJ_w1 - gamma0*zz1*x_reg; dJ_w2 = dJ_w2 - gamma0*zz2*x_reg; Jdata=[Jdata J]; w1 = w1 - u * dJ_w1; w2 = w2 - u * dJ_w2; w.w11=w1(1:Nw);w.w12=w1(Nw+1:2*Nw); w.w21=w2(1:Nw);w.w22=w2(Nw+1:2*Nw); sig1_out=conv(conj(w.w11),r1_ov)+conv(conj(w.w12),r2_ov); sig2_out=conv(conj(w.w21),r1_ov)+conv(conj(w.w22),r2_ov); Thuật toán MCMA J = (y1_r_a-R_e_1).^2 + (y1_i_a-R_e_1).^2+(y2_r_a-R_e_1).^2 + (y2_i_a-R_e_1).^2- gamma0*Kur; dJ_w1 =x_reg*conj((y1_r_a - R_e_1).*y1_r_sgn + 1j*(y1_i_a R_e_1).*y1_i_sgn); dJ_w2 =x_reg*conj((y2_r_a - R_e_1).*y2_r_sgn + 1j*(y2_i_a R_e_1).*y2_i_sgn); Thuật toán MMMA J = (y1_r_a-R1_1).^2 * (y1_r_a-R1_2).^2 + (y1_i_a-R1_1).^2 * (y1_i_a-R1_2).^2+(y2_r_a-R1_1).^2 * (y2_r_a-R1_2).^2 + (y2_i_aR1_1).^2 * (y2_i_a-R1_2).^2; e1_r = 2*(y1_r_a-R1_1)*y1_r_sgn * (y1_r_a-R1_2).^2 R1_2)*y1_r_sgn * (y1_r_a-R1_1).^2 ; e1_i = 2*(y1_i_a-R1_1)*y1_i_sgn * (y1_i_a-R1_2).^2 R1_2)*y1_i_sgn * (y1_i_a-R1_1).^2 ; e2_r = 2*(y2_r_a-R1_1)*y2_r_sgn * (y2_r_a-R1_2).^2 R1_2)*y2_r_sgn * (y2_r_a-R1_1).^2 ; e2_i = 2*(y2_i_a-R1_1)*y2_i_sgn * (y2_i_a-R1_2).^2 R1_2)*y2_i_sgn * (y2_i_a-R1_1).^2 ; dJ_w1 =(x_reg)*conj(e1_r+1j*e1_i); dJ_w2 =(x_reg)*conj(e2_r+1j*e2_i); Nguyễn Thị Khanh 62 + 2*(y1_r_a+ 2*(y1_i_a+ 2*(y2_r_a+ 2*(y2_i_a- [...]... vô tuyến Trong chương này đã đưa ra hàng loạt công thức phân tích từ hệ thống Chương 3 Các thuật toán cân bằng kênh Nội dung chương 3 xoay quanh việc phân tích thuật toán, nhận xét ưu điểm, nhược điểm của từng thuật toán cân bằng kênh Các thuật toán cân bằng kênh đưa ra đều giảm được lượng nhiễu ISI So sánh 4 thuật toán CMA, MCMA, MMA và MMMA Chương 4 Mô phỏng và đánh giá chất lượng Đây là chương cuối... tiên Chương 4 có cái nhìn khách quan nhất so sánh các hệ thống, các thuật toán đưa ra ưu và nhược điểm khi xây dựng thuật toán đưa vào hệ thống MIMO Đặc biệt sẽ mô phỏng nhiều về thuật toán MMMA vì đây là thuật toán khắc phục được nhược điểm của các thuật toán khác Nguyễn Thị Khanh 12 Đồ án tốt nghiệp 1 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN Các phương tiện thông tin nói chung được chia thành... hệ thống nhiều anten thu phát hay xử lý tín hiệu sử dụng bộ lọc, các thuật toán cân bằng kênh Chương 2 Hệ thống MIMO Chương 2 đưa ra khái niệm hệ thống MIMO và các trường hợp đặc biệt của hệ thống MIMO Từ tín hiệu phát đi qua kênh truyền và bộ lọc thích nghi ta có thể khôi phục được tín hiệu sau khi bị tác động bởi môi trường vô tuyến Trong chương này đã đưa ra hàng loạt công thức phân tích từ hệ thống. .. 1 được gọi là hệ thống một anten phát, một anten thu SISO được biểu diễn ở Hình 2.2 và kênh tương ứng gọi là kênh SISO Hình 2.7 Hệ thống SISO • Trường hợp 2: Sử dụng NT = 1 và NR ≥ 2 Hệ thống đó được gọi là SIMO, và kênh tương ứng là kênh SIMO Hình 2.8 Hệ thống SIMO • Trường hợp 3: Sử dụng N T ≥ 2 và NR = 1 và Hệ thống đó được gọi là MISO, và kênh tương ứng là kênh MISO Hình 2.9 Hệ thống MISO 2.1.3... công thức phân tích từ hệ thống Đánh giá ưu và nhược điểm của các trường hợp hệ thống MIMO Nguyễn Thị Khanh 33 Đồ án tốt nghiệp 3 CHƯƠNG 3 CÁC THUẬT TOÁN CÂN BẰNG KÊNH Không phải lúc nào ta cũng có đầy đủ thông tin về hệ thống kênh truyền nên khi nhận được một loạt tín hiệu không rõ ràng ta cần sử dụng các phương pháp ước lượng kênh để khôi phục tín hiệu Hiện nay có nhiều thuật toán giúp tín hiệu nhận... bằng kênh và mô phỏng các thuật toán cân bằng kênh CMA, MCMA, MMA, MMMA trên hai hệ thống SISO và MIMO để khôi phục tín hiệu tại phía thu Các thuật toán cân bằng kênh được so sánh với nhau và được đánh giá dựa trên các tiêu chí giảm nhiễu ISI và BER Nguyễn Thị Khanh 11 Đồ án tốt nghiệp Chương 1 Tổng quan hệ thống thông tin vô tuyến Chương 1 tổng hợp kiến thức thông tin trong môi trường vô tuyến Đưa ra... do vì các đóng góp mạnh của LOS dẫn đến tương quan giữa các Anten mạnh hơn và điều này làm giảm ưu điểm sử dụng hệ thống MIMO 2.2 Phân tích hệ thống 2.2.1 Hệ thống SISO Cấu trúc Nguyễn Thị Khanh 23 Đồ án tốt nghiệp Hình 2.10 Mô tả hệ thống có sử dụng cân bằng kênh Ta mô phỏng truyền tín hiệu đầu vào và đầu ra của hệ thống SISO Hình 2.5 như sau: Cho tín hiệu phát s(k) phát tại thời điểm k qua kênh truyền... truyền khiến chúng có thể đến được đầu nhận tín hiệu bằng nhiều con đường khác nhau.[11] Hình 2.6 Hệ thống MIMO 2.1.2 Các trường hợp đặc biệt Một hệ thống thông tin vô tuyến dùng N T anten phát và NR anten thu được gọi là hệ thống đa anten phát đa anten thu MIMO, kênh truyền sử dụng cho hệ thống này gọi là kênh MIMO Người ta phân loại các hệ thống MIMO theo các trường hợp riêng như sau:[11] Nguyễn Thị Khanh... điểm của hệ thống SIMO hơn hệ thống SISO là thu và nhận được nhiều kết quả nhờ tăng lượng kênh truyền Kênh truyền càng đa dạng càng có xác suất cao nhận được kênh truyền tốt nhất 2.2.3 Hệ thống MIMO Qua những phân tích phía trên về hệ thống SIMO cho 1 anten phát, 2 anten thu ta có thể đưa ra dạng tổng quát cho hệ thống MIMO với N T anten phát và NR anten thu[19] [20] Hình 2.16 Cấu trúc hệ thống MIMO... 2 HỆ THỐNG MIMO Để khắc phục những nhược điểm của nhiễu do môi trường vô tuyến gây ra Ta xây dựng hệ thống MIMO (Multiple-Input, Multiple-Output) Hệ thống sẽ giúp khắc phục được nhược điểm của truyền đa đường để tăng dung lượng và chất lượng truyền dẫn Trong chương 2 sẽ đưa ra mô hình hệ thống và phân tích chi tiết tín hiệu vào raError: Reference source not found 2.1 Tổng quan về hệ thống MIMO Một trong