Kỹ thuật méo trước cho bộ khuếch đại công suất cao trong thông tin vệ tinh sử dụng mạng nơron

56 807 2
Kỹ thuật méo trước cho bộ khuếch đại công suất cao trong thông tin vệ tinh sử dụng mạng nơron

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

1 111Equation Chapter Section 1LỜI MỞ ĐẦU Thông tin vệ tinh ngày phát triển, nước ta triển khai hai vệ tinh VNSAT-1 VNSAT-2 việc phát triển hệ thống thông tin vệ tinh cần thiết Hiện thông tin vệ tinh chuyển sang cung cấp dịch vụ tới trực tiếp người dùng qua đường truy nhập vệ tinh Với đường truyền này, đòi hỏi khuếch đại phải làm việc với công suất lớn để thích ứng với dịch vụ đa phương tiện băng rộng Chính vậy, việc đưa kỹ thuật làm méo trước khuếch đại HPA cần thiết Với than em, sinh viên ngành viễn thông, việc tìm hiểu đề tài giúp thân em có thêm kiến thức để hoàn thiện thân đồng thời có thêm hiểu biết trường Đề tài giúp em hiểu rõ truyền dẫn vô tuyến nói chung truyền dẫn vệ tinh nói riêng Hiện nay, Kỹ thuật cân đặc tính khuếch đại công suất cao thông tin vệ tinh sử dụng mạng nơron giải pháp quan tâm Việt Nam toàn giới Nhằm cải thiện tính phi tuyến khuếch đại HPA, em chọn đề tài: ” Kỹ thuật méo trước cho khuếch đại công suất cao thông tin vệ tinh sử dụng mạng nơron” để làm đồ án tốt nghiệp Nội dung đồ án gồm chương chính: Chương 1: Bộ khuếch đại công suất cao HPA Chương 2: Mạng nơron Chương 3: Kỹ thuật méo trước cho TWT sử dụng mạng nơron GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân LỜI CẢM ƠN Trong thời gian nghiên cứu thực đề tài em xin chân thành cảm ơn hướng dẫn tận tình ThS Nguyễn Viết Minh dạy bảo thầy cô khoa Viễn thông I suốt thời gian em học tập Học viện Công nghệ- Bưu chính- Viễn thông Cùng với em xin gửi lời cảm ơn đến bạn gia đình em làm chỗ dựa tinh thần vững cho em suốt thời gian học tập làm đồ án Một lần em xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày 30 tháng 11 năm 2014 Sinh viên: Đặng Trần Quân GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân NHẬN XÉT (Của giảng viên hướng dẫn) ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân NHẬN XÉT (Của giảng viên phản biện) ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… ……………………………………………………………………………………… MỤC LỤC GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân DANH MỤC HÌNH VẼ GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân BẢNG THUẬT NGỮ VIẾT TẮT AM ANN Amplitude Modulation AWGN BB BER BP BPSK DBS Additive White Gaussian noise DEMOD Demodulation DF DFE EIRP Decision Feedback Feedback Equalizer Effective Isotropic Radiated Power Elementary Transcendental Function ETF FET FIM FIR FIR FM FSS GSM HPA INTELSA T ISI ITU KPA LEO LMS LNA LNA Artificial Neural Network Baseband Bit Error Ratio Backpropagation Binary Phase Shift Keying Direct Broadcasting System Điều biến biên độ Mạng nơron nhân tạo Kênh Gaussian nhiễu trắng Tín hiệu băng gốc Tỷ lệ lỗi bit Thuật toán lan truyền ngược Khóa dịch pha nhị phân Dịch vụ phát truyền hình trực tiếp Bộ giải điều chế Kỹ thuật cân hồi tiếp định Bộ cân hồi tiếp để định Công suất xạ đẳng hướng hiệu dụng Hàm siêu việt sơ cấp Field-Effect Transistor Điên trở bán dẫn Fisher-Information Matrix Ma trận thông tin Fisher Finite Impulse Response Đáp ứng xung hữu hạn Finite-Impulse Response Bộ lọc đáp ứng xung kim hữu hạn Frequency Modulation Điều biến tần Fixed Satellite Service Dịch vụ vệ tinh cố định Global System For Mobile Hệ thống thông tin di động toàn cầu Communications High-Power Amplifier Bộ khuếch đại công suất cao International Telecommunications Trạm mặt đất Satellite Organization Intersymbol Interference Nhiễu liên ký hiệu International Telecommunications Liên minh viễn thông giới Union Klytron Power Amplifier Bộ khuếch đại công suất Klytron Low Earth Orbit Quỹ đạo thấp Least Mean Square Thuật toán bình phương trung bình tối thiểu low Noise Amplifier Máy thu tạp âm thấp Low-Noise Amplifier Bộ khuếch đại nhiễu thấp GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân LTI MEO MLP MMSE MOD MSE MSS NN PE PM PSD QAM RF RLS RPROP SCPC SER SNR SSPA TD TT&C TWT TWTA WSS ZF Linear Time-Invariant Medium Earth Orbit Multilayer Perceptron Minimum Mean Square Error Bất biến tuyến tính theo thời gian Quỹ đạo Trái đất tầm trung Bộ cân nơron perceptrol đa lớp Kỹ thuật cân lỗi bình phương trung bình tối thiểu Modulation Bộ điều chế Mean Square Error Lỗi bình phương trung bình Mobile Satellite Service Dịch vụ vệ tinh di động Neural Network Mạng nơron Processing Elements Phần tử xử lý Phase Modulation Điều biến pha Power Spectral Density Mật độ phổ công suất Quadrature Amplitude Điều chế biên độ cầu phương Modulation Radio Frequency Tần số vô tuyến Recursive Least Square Bình phương tối thiểu đệ quy Resilient Back Propagation Phiên phức lan truyền đàn hồi Single Channel Per Carrier Một kênh sóng mang Symbol Error Rate Tỉ lệ lỗi kí hiệu Signal-to-Noise Ratio Tỉ số tín hiệu nhiễu Solid State Power Amplifier Bộ khuếch đại công suất bán dẫn Total Degradation Giảm cấp tổng Telemetry, Tracking& Command Đo, theo dõi huy Travelling Wave Tube Sơ đồ đèn sóng chạy Traveling-Wave Tube Amplifier Bộ khuếch đại công suất đèn sóng chạy Wavelength Selective Switching Chuyển mạch chọn lọc theo bước sóng Zero-forcing Equalizer Kỹ thuật cân cưỡng GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân CHƯƠNG I: BỘ KHUẾCH ĐẠI CÔNG SUẤT CAO 1.1 Nguyên lý thông tin vệ tinh Thông tin vệ tinh hệ thống thông tin liên lạc điểm mặt đất với thông qua trạm chuyển tiếp siêu cao tần vệ tinh đặt xa trái đất Hình 1 Sơ đồ khối tổng quát hệ thống thông tin vệ tinh.[2] Trong đó: Us(t) tín hiệu thông tin fpm :Tần số lên BB: Tín hiệu băng gốc LNA: Máy thu tạp âm thấp MOD: Bộ điều chế D/C: Bộ đổi tần xuống U/C: đổi tần lên f pd : Tần số xuống HPA: Bộ khuếch đại công suất lớn DEMOD: Bộ giải điều chế Nguyên lý làm việc: Theo sơ đồ Hình (1.1) ta thấy: Thông tin liên lạc thực trạm A trạm B (hay điểm A với điểm B) trái đất cự ly xa khiến người ta liên lạc trực tiếp điểm A điểm B người ta phải thông qua trạm chuyển tiếp thông tin vệ tinh Để liên lạc A B tín hiệu thông tin U s(t) hay tín hiệu băng gốc BB đưa vào điều chế MOD để điều chế vào sóng trung tần Sau đưa đến biến đổi tần số lên (U/C) để biến đổi tần số cao (với tần số lên f pm) đưa đến khuếch đại công suất lớn để khuếch đại đủ công suất theo yêu cầu đưa anten phát để biển thành sóng siêu cao tần xạ không gian truyền lan lên anten thu vệ tinh Anten thu vệ tinh thu f pm chuyển đổi thành tín hiệu siêu cao tần đưa đến đổi tần xuống D/C mục đích thực chuyển đổi sang tần số xuống fpd đưa đến khuếch đại công suất lớn HPA vệ tinh để khuếch đại đủ lớn đưa vào anten phát, phát trở lại mặt đất đến trạm B vào anten GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân Sóng điện từ siêu cao tần qua anten biến thành tín hiệu siêu cao tần đưa đến máy thu tạp âm thấp, khuếch đại đủ lớn đưa đến đổi tần xuống D/C để từ f pd sang trung tần fIF đưa đến giải điều chế DEMOD Sau giải điều chế ta nhận tín hiệu thông tin U s(t) tín hiệu băng gốc BB 1.2 Đặc điểm thông tin vệ tinh Nói đến thông tin vệ tinh, phải kể đến ưu điểm bật so với hệ thống thông tin khác là: 1.Tính quảng bá rộng lớn cho loại địa hình: Vệ tinh giúp truyền sóng xa dễ dàng thông tin toàn cầu hệ thống thông tin khác Do khả phủ sóng rộng lớn nên vệ tinh thích hợp cho phương thức truyền tin đa điểm đến đa điểm (cho dịch vụ quảng bá) hay đa điểm đến điểm trung tâm HUB (cho dịch vụ thu thập số liệu) 2.Có dải thông rộng: Rất thích hợp với dịch vụ quảng bá truyền hình số phân giải cao HDTV (High Definition Television), phát số hay dịch vụ ISDN thông qua mạng mặt đất trực tiếp đến thuê bao DTH (Direct To Home) thông qua trạm VSAT (Very Small Aperture Terminal) 3.Nhanh chóng dễ dàng cấu hình lại cần thiết: sử dụng phương tiện truyền dẫn qua giao diện vô tuyến hệ thống thông tin vệ tinh thích hợp cho khả cấu hình lại cần thiết Các công việc triển khai mạng mới, loại bỏ trạm cũ thay đổi tuyến thực dễ dàng, nhanh chóng với chi phí thực tối thiểu Tuy nhiên vệ tinh có nhược điểm quan trọng là: 1.Không hoàn toàn cố định: Điều buộc hệ thống phải có trạm điều khiển nhằm giữ vệ tinh vị trí định cho thông tin 2.Khoảng cách truyền dẫn xa nên suy hao lớn, ảnh hưởng tạp âm lớn: Bị ảnh hưởng yếu tố thời tiết phải qua nhiều loại môi trường khác Để đảm bảo chất lượng tuyến người ta phải sử dụng kỹ thuật bù chống lỗi phức tạp 3.Gía thành lắp đặt hệ thống cao, phí phóng vệ tinh tốn mà tồn xác suất rủi ro 4.Do đường tín hiệu vô tuyến truyền qua vệ tinh dài (hơn 70.000 km vệ tinh địa tĩnh) nên từ điểm phát điểm nhận có thời gian trễ đáng kể 5.Thời gian sử dụng hạn chế, khó bảo dưỡng, sửa chữa nâng cấp 1.3 Hệ thống thông tin vệ tinh Hệ thống thông tin vệ tinh bao gồm: Phần không gian phần mặt đất Được phân chia phụ thuộc vào loại hình dịch vụ: Dịch vụ vệ tinh cố định (FSS), dịch vụ vệ tinh di động (MSS) dịch vụ phát truyền hình trực tiếp (DBS) Hình 1.2 Hình 1.3 GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 10 mô tả yếu tố hệ thống thông tin mặt đất thành phần khác dịch vụ thông tin vệ tinh Hình Các yếu tố hệ thống thông tin mặt đất.[2] (a)Dịch vụ vệ tinh di động GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 42 CHƯƠNG III: KỸ THUẬT LÀM MÉO TRƯỚC CHO BỘ KHUẾCH ĐẠI CÔNG SUẤT CAO SỬ DỤNG MẠNG NƠRON 3.1 Kỹ thuật làm méo trước 3.1.1 Tuyến tính hóa khuếch đại máy phát  Hiện có hai phương pháp để tuyến tính hóa khuếch đại làm méo trước sửa méo thuận Hai phương pháp có ưu nhược điểm riêng:  Làm méo trước: Là kỹ thuật đơn giản để tuyến tính hóa khuếch đại RF Kỹ thuật bao gôm tạo lập đặc trưng méo âm đặc trưng méo RF PA nối chung với để chúng bù trừ lẫn  Sửa méo thuận: Các kỹ thuật tuyến tính hóa sửa méo thuận sử dụng rộng rãi máy thu phát vô tuyến Mặc dù chúng phức tạp đắt tiền liên quan đến thực phần cứng, chúng có ưu điểm cho hiệu tuyến tính tuyệt hảo điều khiển kỹ thuật điều khiển tự động thích hợp  Đối với máy phát, tuyến tính hóa chủ yếu thực phần số băng gốc Các phương pháp tuyến tính hóa máy phát thường dùng là:  Làm méo trước băng gốc: Bộ làm méo trước số tạo môt âm phi tuyến so với phi tuyến PA cách tra cứu bảng tra cứu hay xấp xỉ hóa đa thức  Dùng IF số đường phản hồi: Dùng IF số đường phản hồi loại bỏ nhiều vấn đề khối I/Q, dịch DC…vì cung cấp hiệu chuẩn tốt cho hệ thống làm méo trước  Sử dụng IF số tuyến biến đổi nâng tần phản hổi: với ưu điểm rò sóng mang, loại bỏ tần số ảnh, lỗi véc tơ ký hiệu Trong đề tài này, việc ứng dụng mạng nơron để làm méo trước vô hưu ích Nó hoạt động tốt môi trường thông tin vệ tinh 3.1.2 Kỹ thuật méo trước Ở phần này, đề cập tới kỹ thuật làm méo trước tương tự thực RF IF làm mạch đơn giản Ưu điểm làm méo trước RF tuyến tính hóa toàn băng thông phù hợp cho hệ thông đa sóng mang băng rộng Nguyên lý sở làm méo trước cho hình 3.1 Hàm làm méo trước , β (.) , tác F (.) động lên tín hiệu đầu vào cho bị méo ngược với méo RF PA gây ra, GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 43 Vì tín hiệu đầu khuếch đại không bị méo so với tín hiệu đầu vào.Hình 3.1 cho thấy sơ đồ khuếch đại RF kết hợp với làm méo trước a) Sơ đồ khuếch đại công suất kết hợp làm méo trước b) Hoạt động hệ thống làm méo trước Hình Sơ đồ khuếch đại công suất vô tuyến (RF PA) kết hợp với làm méo trước [3] 3.2 Nhận dạng khuếch đại HPA sử dụng mạng nơron RBF Ở phần này, e xin đưa mô hình RBF, mô hình sử dụng đường bao tín hiệu Mạng nơron lựa chọn tối ưu để mô hình hóa hệ thống phi tuyến, xấp xỉ hàm liên tục cách tốt RBF NN sử dụng mô số liệu đầu vào đầu PA Phương thức mô hình RF PA thường dung tín hiệu đầu vào đầu lấy mẫu đại diện pha vuông pha tín hiệu ( I Q) Cách tiếp cận phổ biến mạng nơron sử dụng hai mạng nơron có giá trị thực, I ( biên độ) Q ( pha) Trong phần này, em xin trình bày cách sử dụng màng RBF NN để mô hình hóa méo AM/AM AM/PM RF PA 3.2.1 Mô hình nhận dạng HPA mạng nơron RBF Hình 3.4 sơ đồ mạng nơron RBF Mạng RBF NN gồm ba lớp: Lớp đầu vào, lớp ẩn lớp đầu Chuyển đổi từ lớp đầu vào tới lớp ẩn phi tuyến chuyển đổi từ lớp ẩn tới lớp đầu tuyến tính Cách xử lý mạng lưới phi tuyến thực GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 44 cách sử dụng hàm Gaussian đa biến ( gọi hàm Green) Nó trình bày hình 4.1 cách pha tín hiệu đầu vào dẫn bên cạnh mà không thông qua RBF NN Các pha áp dụng đầu Các méo động AM/AM AM/PM, mô hình hóa từ lớp đầu vào y1 y2 tương ứng { } yn = g [ r (n), r (n − 1), , r ( n − M ) ] × exp j Φ (n) + f [ r (n), r (n − 1), , r ( n − M ) ]  (3.3) r (n − i ) Tại mạng r (n ) mẫu i bị trễ so với đường bao đầu vào M độ dài nhớ Ngoại trừ pha tín hiệu đầu vào RBF NN có ý nghĩa đơn giản hóa mô hình đòi hỏi phải đào tạo so với tín hiệu I Q sử dụng đầu vào Các đề xuất RBF NN K (M + 3) + có giá trị thực Do đó, hai tín hiệu I Q dùng đầu vào, số lượng thông số tăng theo hệ số K M Hình Một mạng nơron RBF với M+1 nút đầu vào, nút K lớp ẩn hai nút đầu Hai nút đầu ứng với méo AM/AM AM/PM tương ứng.[5] Ban đầu lớp ẩn tế bào nơron Các bước sau lập lặp lại đến lỗi bình phương trung bình mạng giảm xuống mục tiêu, số lượng tế bào nơron đạt đến số lượng xác định trước K Mục tiêu thiết lập • • • • Bước 1: Mô mạng Bước 2: Tìm véctơ đầu vào lỗi lớn Bước 3: Thêm tế bào nơron có trọng số tương đương với véctơ Bước 4: Thiết lập lại trọng số lớp để giảm thiểu lỗi GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 45 Để tìm nút đầu vào tối ưu ( mẫu trước tối ưu) RBF NN trải trễ Đối với mô hình phi tuyến có nhớ, số lượng thông số mô hình trở nên lớn độ sâu vừa phải nhớ Khi dùng trải trễ, có nút quan trọng từ r (n), r (n − 1), , r (n − M ) dùng Chiều dài tối đa nhớ, M, dài thông số mô hình Trễ đáng kể lặp lặp lại.Trong bước thực r ( n) r (n − M ) mô hình hóa tối ưu hóa đẩy mạnh thông qua nút tới Các thủ tục tiếp tục thực tới cải thiện mô hình tìm thấy 3.2.2 Kết mô hình RBF NN Các lỗi mô hình thấp (NMSEs) đạt cách sử dụng RBF NN Đối với RBF NN với chiều dài nhớ ba mẫu, giá trị NMSE -46dB Trong hình 3.3, hình 3.4 hình 3.5 hiển thị kết thực nghiệm mô hình HPA Một tín hiệu nhiễu với tỉ số công suất trung bình 7dB băng thông 4MHz ( băng thông 3dB 3,84MHz) dùng đầu vào Các tần số trung tâm 2,14GHz Các tín hiệu thiết kế để phù hợp với băng thông tỉ số công suất thực tế PA thiết kế để sử lý loại tín hiệu Các liệu đo 150 lần, thêm đèn dẫn sóng để giảm tác động nhiễu Sau giảm nhiễu tín hiệu đầu vào có tỉ sổ công suất kênh lân cận -75dBc (Hình 3.3) u ( n) Trong hình 3.3, phổ tín hiệu đầu vào bình thường, yRBFNN (n) eRBFNN (n) , tín hiệu đầu ra, ymeans (n) , đầu ymeans (n) RBFNN, , lỗi tín hiệu Phổ có không đối xứng cho thấy nhớ có hiệu ứng đáng kể Phổ tín hiệu đầu mạng RBF cho thấy bất đối xứng tương tự; mạng RBF có mô hiệu ứng tốt nhờ nhớ Tuy nhiên , mô hình chỗ để cải thiện là, phổ tín hiệu sai số khoảng 20dB cao so với tín hiệu đầu vào kênh lân cận Cuối so sánh hiệu suất RBFNN với mô hình Parallel Hammerstein Phổ ePH (n) M =1 tín hiệu lỗi thể hình 3.3 Đối với trễ ( ), mô hình Hammerstein tốt cho NMSE khoảng -40,7dB tỉ sổ công suất lỗi kênh lân cận (ACEPR) -54dB Mô hình PH với chu kỳ trễ (có thể nhiều hơn) chu kỳ phi tuyên tăng lên 13 để NMSE đạt -41,6 dB ACEPR -62 dB Các mạng RBF với M=1 có NMSE đạt đến -46 dB ACEPR -56dB Do mạng RBF làm tốt mô hình tổng lỗi, gặp khó khăn để mô hình hóa hành vi phi tuyến cao PA, so với mô hình Hammerstein song song Hình 3.4 hình 3.5 cho thấy tương tác xác tín hiệu đầu mô hình méo động AM/AM AM/PM tương ứng GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 46 u ( n) ymeans (n) yRBFNN ( n) Hình 3 Phổ tín hiệu đầu vào, , đầu đo , đầu mạng RBF , eRBFNN (n) ePH ( n) , tín hiệu lỗi mạng RBF, , lỗi tín hiệu Parallel Hammerstein, Tất đường cong mô hình có chiều dài nhớ M=1.[5] Hình Thử nghiện mô hình hóa méo tức thời AM/AM RF PA Mạng nơron RBF với độ dài nhớ M=1 K=10.[5] GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 47 Hình Thử nghiệm mô hình hóa méo tức thời AM/PM RF PA Mạng nơron RBF với độ dài nhớ M=1 K=10.[5] Phần này, nói việc sử dụng RBFNN cho mô hình RF PA băng rộng Tín hiệu băng thông lên đến 20 MHz dùng để mô hình hóa mô hình xác nhận Băng thông ban đầu bị méo từ PA vượt 100 MHz mức công suất đầu vào cao, sử dụng trực tiếp việc phân tích tín hiệu véc tơ không hỗ trợ băng thông yêu cầu phạm vi hoạt động Băng thông sử dụng số hóa phân tích tín hiệu véc tơ sử dụng thiết lập 20 MHz Một mẫu tần số ảo 288 MHz thu Trong hình 3.6, hiệu suất mô hình RBFNN so sánh với mô hình Parallel Hammerstein loại 13 với độ dài nhớ M=5 ( mô hình PH(13,5)) cho tín hiệu đầu vào 20 MHz Mô hình RBFNN có độ dài nhớ M=1 10 tế bào nơron lớp ẩn Có thể thấy khác biệt tương đối ACEPR mô hình Do đó, RBFNN với đơn vị mô hình mẫu trễ phi tuyến PA gần giống mô hình Parallel Hammerstein tốt Tóm lại, RBFNN có tổng số lỗi thấp có lỗi băng cao so với thiết lập mô hình Parallel Hammerstein Những trạng thái nằm thỏa thuận định tính cho tín hiệu băng thông 20 MHz thử nghiệm GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 48 Hình Phổ cho tín hiệu đầu vào, tín hiệu đo đầu ra, tín hiệu đầu RBFNN, yRBFNN (n) eRBFNN (n) ePH ( n) , tín hiệu lỗi RBFNN mô hình PH(13,5), Để xác định mô hình tín hiệu nhiễu 20 MHz giốn công suất trung bình -7,8 dBm, M=1 K=10 Các giá trị ACEPR tính toán -57,3 dB -58,0 dB giá trị NMSE xác định -38,4 dB -38,6 dB cho RBFNN PH(13,5) tương ứng.[5] 3.3 Bộ méo trước sử dụng mạng nơron RBF cho khuếch đại HPA Trong phần này, ta xem xét kênh không nhớ phi tuyến gồm khuếch đại TWT Méo trước cho phép tuyến tính hóa kênh phi tuyến hàm truyền đạt tổng (của làm méo trước kết nối với HPA) tuyến tính (Hình 3.7) Một phương pháp phổ biến sử dụng méo chuỗi Volterra, đáp ứng HPA thường xấp xỉ chuỗi công suất bị chặn, sau mạch méo xây dựng để hủy bỏ ảnh hưởng phi tuyến bậc chuỗi công suất Các hệ số thường phức Việc tìm bảng méo trước bắt đầu nhận nhiều quan tâm, điều chủ yếu phát triển nhanh xử lý tín hiệu số Hình Nguyên lý méo trước.[6] Trong chương này, ta sử dụng mạng noron thích ứng để xây dựng méo trước Bộ méo trước thiết kế theo ba bước sau: GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 49 Hai mạng noron sử dụng để thích nghi mô hình AM / AM AM /PM chuyển đổi TWT (như giải thích chương 1) Một NN khác sử dụng để xấp xỉ thích ứng nghịch đảo AM / AM (Hình 3.12) Điều thực cách đảo ngược trực tiếp đặc tính AM / AM TWT cách đảo ngược mô hình AM / PM (hình 3.8.a) Hình 3.8a Nghịch đảo chuyển đổi AM/AM.[6] Cuối cùng, mô hình pha NN (thu bước 1) với nghịch đảo NN AM/AM (thu bước 2) tạo thành độ méo trước, mô tả (Hình 3.8.b) Ta thực bù pha cách trừ giá trị pha cho mô hình AM / PM NN Hình 3.8.b Sơ đồ tổng thể méo trước.[6] 3.4 Hiệu méo trước sử dụng RBF Các mô sau sử dụng chuỗi 256 –QAM biết để hướng đẫn NN khác Trong trình học, HPA hoạt động với hiệu suất tối đa (nghĩa độ lùi lựa chọn cho biên độ cao chùm ký hiệu tương ứng với điểm bão hòa HPA) Thuật toán NG sử dụng để hướng dẫn cấu trúc NN khác nhau, chúng bao gồm năm nơron thực mô hình hóa chuyển đổi AM / AM AM / PM, tám noron cho trình xấp xỉ nghịch đảo AM/AM Tổng số cần 150,000 bước lặp thuật toán NG để đạt MSE 3,6.10-5 với nghịch đảo lý tưởng GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 50 Lưu ý thuật toán BP đạt MSE 10 -3 sau 750.000 lần lặp Chính vì hiệu thấp , BP so sánh BER Hình 4.7 trình bày chuyển đổi AM / AM HPA, nghịch đảo AM / AM NG NN, chuyển đổi biên độ tổng kênh + méo trước Trường hợp sau gần với hàm đồng Hình 3.9 Nghịch đảo AM/AM NN, hàm truyền đạt tổng so sánh với hàm đồng lý tưởng [6] Hình 3.10 trình bày: chùm tín hiệu phát 256 -QAM ( Hình 3.10.a ) , chùm tín hiệu méo trước, mà bị biến dạng đặc biệt biên ( Hình 3.10.b ) , chùm tín hiệu đầu méo trước+ kênh ( Hình 3.10.c) gần với chùm tín hiệu phát Điều nghĩa méo phi tuyến pha biên độ giảm bớt GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 51 Hình 3.10.a Chùm tín hiệu đầu vào 256-QAM.[6] Hình 3.10.b Chùm tín hiệu đầu HPA (không có méo trước).[6] GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 52 Hình 3.10.c Xếp chồng chùm tín hiệu phát 256-QAM lý tưởng chùm tín hiệu sau sử dụng méo trước: Khác biệt giữa chúng nhỏ.[6] Xác suất SER méo trước + kênh cho điều chế 256-QAM điều chế đưa Hình 3.11.a , HPA sử dụng với hiệu suất tối đa SER kênh méo trước (sử dụng tách sóng khả giống cực đại tối ưu) đưa để so sánh Hiệu kênh phi tuyến +bộ méo trước NN NG gần với kênh tuyến tính, khẳng định Hình 3.10.c Lưu ý phương pháp tiếp cận Volterra thực Một cách khác để đánh giá hiệu méo trước giảm cấp tổng (TD) Nó định nghĩa bởi: TD(dB)=BO(dB)+∆(dB) (3.19) Hình 3.11.a Tỉ lệ lỗi ký hiệu theo SNR cho 256-QAM (BO=4,22dB).[6] GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 53 Trong giảm cấp tổng ,TD, định nghĩa tổng độ lùi đầu vào khuếch đại (BO) mức tăng cần thiết ) ứng với kênh tuyến tính ∆ SNR để trì SER cho trước (ở 10 - Do tăng độ lùi làm giảm trạng thái phi tuyến kênh đồng thời làm giảm hiệu suất công suất khuếch đại , với kỹ thuật méo trước có TDmin TDmin thấp kỹ thuật méo trước hiệu Hình 3.15.b so sánh hiệu TD thuật toán Nắngo với chuỗi Volterra Giá trị TDmin cho méo trước NG 0,85 dB đạt BO thấp thực chùm tín hiệu 256 (ở 4,22 dB ) Với giải pháp Volterra TDmin = 3.83 dB đạt độ lùi 7,32 - dB Giải pháp NG cho độ lợi 3,85 dB so với Volterra Lưu ý BO lớn 6.6 dB , Volterra cho TD thấp so với phương pháp NG Điều hợp lý thuật học NG thực khuếch đại vận hành với hiệu suất cao (BO = 4.22 dB), đó, hàm nghịch đảo xấp xỉ hóa tốt gần vùng bão hòa so với vùng tuyến tính Hình 3.11.b Giảm cấp tổng: So sánh giữ giải pháp volterra NG NN.[6] 3.5 Kết luận chương Nội dung trình bày đề xuất thuật toán NN khác cấu trúc cho phân dạng cân kênh phi tuyến Ứng dụng thứ liên quang tới việc mô hình hóa HPA phi tuyến không nhớ Mạng nơron hướng dẫn giảm NG thực tốt mô hình HPA truyền thống Một NN không nhớ kết nối lọc thích ứng đề xuất để nhận dạng kênh động phi tuyến, bao gồm HPA kết nối với lọc tuyến tính Cấu trúc cho GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 54 phép đặc tính hóa hàm truyền đạt phi tuyến HPA hàm tuyến tính Cấu trúc áp dụng cho thiết kế máy thu MLSE thông tin vệ tinh Máy thu NN MLSE chứng tỏ hoạt động tương tự với MLSE lý tưởng giải thiết kênh biết hoàn hảo Bộ cân thích ứng bao gồm lọc tuyến tính kết nối với khối phi tuyến không nhớ đề xuất để giảm ISI méo phi tuyến kênh GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 55 KẾT LUẬN Trong thông tin, khoảng cách truyền dẫn vấn đề quan trọng Để khắc phục vấn đề đó, giải pháp đẩy trạng thại hoạt động HPA tới gần điểm bão hòa đưa ra, làm việc điểm gần bão hòa, HPA không đảm bảo tính tuyến tính Để khắc phục điều đó, phương pháp làm méo trước cho khuếch đại công suất cao HPA mạng nơron đưa Phương pháp cải thiện đáng kể sai số so với phương pháp cổ điển - Đồ án giới thiệu hệ thống thông tin vệ tinh bản, khuếch đại công suất… - Kiến trúc mạng nơron, loại mạng nơron nguyên tăc huấn luyện mạng - Cuối cùng, đồ án đưa giải pháp nhận dạng khuếch đại HPA mạng nơron RBF dùng mạng RBF để làm méo trước khuếch đại Cuối đề tài nghiên cứu minh họa mô hình hóa đặc tính AM/AM, AM/PM khuếch đại TWT cho chùm tín hiệu 256-QAM Trên sở đề tài phân tích, nhận xét rút hoàn cảnh ứng dụng kênh có biến động SNR Trong thời gian nghiên cứu, thời gian không nhiều nên không tránh khỏi thiếu xót, mong thầy cô thông cảm GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 56 DANH SÁCH TÀI LIỆU THAM KHẢO  Tài liệu tiếng Việt: [1] “Nhập môn trí tuệ nhân tạo ” PGS.TS Nguyễn Quang Hoan –Học viện công nghệ bưu viễn thông, 2007 [2] “Thông tin vệ tinh” Biên soạn: TS Nguyễn Phạm Anh Dũng, Học viện công nghệ bưu viễn thông, 2007 [3] “Thu phát vô tuyến” TS Nguyễn Phạm Anh Dũng, Học viện công nghệ bưu viễn thông, 2013  Tài liệu tiếng Anh: [4] “Channel Equalization Using Neural Networks” Kavita Burse, R N Yadav, and S C Shrivastava IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS [5] “Nonlinear behavioral modeling of power amplifiers using radial-basis function neural networks” Magnus Isaksson [6] “Signal Processing for Mobile Communications Handbook” , Mohamed Ibnkahla, Jun Yuan, Rober Boutros [7] Chapter 4:Intersymbol Interference and Equalization, “Theory of Digital Communications” Wong & Lok GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân [...]... Kết luận chương 1 Trong chương 1, đã giới thiệu chi tiết về nguyên lý, đặc điểm và các hệ thống thông tin vệ tin cơ bản Đồng thời cũng đã trình bày về cấu tạo của bộ phát đáp trong thông tin vệ tinh Cuối chương, đã giới thiệu về các bộ khuếch đại công suất cao trong thông tin vệ tin như bộ khuếch đại công suất Klytron (KPA), bộ khuếch đại đèn sóng chạy (TWTA), bộ khuếch đại công suất bán dẫn SSPA cùng... thể sử dụng một bộ SSPA có công suất chỉ từ 1:10W - Phân loại: Có hai loại HPA thường gặp nhất trong các trạm mặt đất là: 1 Bộ khuếch đại công suất Klytron KPA (công suất lớn, dải hẹp) 2 Bộ khuếch đại công suất đèn sóng chạy TWTA (công suất lớn, dải rộng) 3 Ngoài ra, người ta đang dần sử dụng rộng rãi bộ khuếch đại công suất bán dẫn SSPA (công suất nhỏ, dải rộng) 1.5.1.2 Bộ khuếch đại công suất cao, ... suất cao 1.5.1.1 Giới thiệu khuếch đại công suất - Vị trí: Bộ khuếch đại công suất riêng đảm bảo đầu ra cho từng bộ phát đáp Bộ khếch đại công suất đặt sau bộ suy giảm đầu vào - Vai trò, đặc điểm: Một trạm mặt đất bao giờ cũng phải có bộ khuếch đại công suất Chức năng cơ bản của bộ khuếch đại công suất đối với các trạm mặt đất là dùng để nâng cao công suất của tín hiệu tạo bởi các thiết bị thông tin. .. Bộ phân kênh vào.[2] 1.5 Bộ khuếch đại công suất cao - Bộ khuếch đại công suất riêng đảm bảo đầu ra cho từng bộ phát đáp Như hình vẽ: Trước mỗi bộ khuếch đại công suất là bộ suy giảm đầu vào Bộ này cần thiết để điều chỉnh đầu vào của bộ khuếch đại công suất đến mức mong muốn Bộ suy hao có phần cố định và phần thay đổi + Phần cố định để cân bằng các thay đổi suy hao vào sao cho các kênh phát đáp có... g(.) và f(.) đặc tả tính phi tuyến của HPA, nó đặc trưng cho cơ chế AM/AM và AM/PM a) Bộ khuếch đại công suất Klytron (KPA): Hình 1.9 mô tả bộ khuếch đại công suất Klytron (KPA) Hình 1 9 Bộ khuếch đại công suất Klytron (KPA).[2] Chúng ta xét đặc điểm cơ bản của một bộ Klytron đa hốc cộng hưởng (thông thường là gồm 5 hốc cho một bộ khuếch đại công suất 3kW) Nó gồm một súng điện tử để bắn chùm electron... triển - Năm 1945: Arthur Clarke công bố ý tưởng của mình trong lĩnh vực vệ tinh địa tĩnh cho truyền thông trên toàn cầu - Năm 1958: Hoa Kỳ đầu tiên đưa ra vệ tinh Thiết lập thông tin liên lạc bằng giọng nói đầu tiên qua vệ tinh (SCORE) - Năm 1960: Vệ tinh đầu tiên được phóng vào không gian - Năm 1962: Vệ tinh đầu tiên được đưa vào hoạt động - Năm 1964: INTELSAT 1 -Vệ tinh đầu tiên được phóng vào quỹ... Mạng nơron truyền thẳng, mạng nơron phản hồi và mạng nơron tự tổ chức - Mạng nơron truyền thẳng được chia ra: + Mạng nơron truyền thẳng một lớp đặc trưng là mạng lan truyền ngược + Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp đặc trưng là mạng Percetron và Adaline -Mạng nơron phản hồi đặc trưng là mạng Brain State-in box, mạng máy Boltzmann, mạng Hopfield, mạng Cohen Grossberg, mạng Mc Culloch Pitts -Mạng nơron. .. cho từng kiểu ứng dụng Hình 1.8 mô tả sơ đồ khối và biểu đồ các mức tương đối điển hình trong một bộ phát đáp GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 17 0 dB mức tham khảo 1 Lọc vào 2 Bộ khuếch đại băng rộng 3 Bộ ghép 3dB 4 Bộ phân kênh 5 Bộ suy giảm 6 Bộ khuếch đại 7 Bộ ghép kênh Hình 1 8 Sơ đồ khối và biểu đồ các mức tương đối điển hình trong một bộ phát đáp.[2] 1.5.1 Bộ khuếch đại công suất. .. thường được sử dụng để định nghĩa chuyển đổi này Nó tương ứng với mức công suất ( đầu vào hay đầu ra được tham chuẩn) mà tại đó độ lợi bộ khuếch đại dịch (giảm) so với giá trị khuếch đại tuyến tính của nó một lượng là 1 dB Tăng thêm công suất đầu vào sẽ dẫn đến xén dạng sóng Hình 1.11 Vùng tuyến tính (I), bão hòa (II), nén (III) trong bộ khuếch đại công suất (a) AM/AM, khuếch đại và công suất ra phụ... bộ khuếch đại: Nó có thể đảm bảo khuếch đại trên một độ rộng băng tần khá rộng Tuy nhiên cần điều chỉnh cẩn thận mức vào TWT để giảm thiểu méo c) Bộ khuếch đại công suất bán dẫn SSPA Bộ SSPA là thiết bị sử dụng công nghệ bán dẫn chế tạo các FET bán dẫn Những bộ SSPA đặc biệt dùng GaAsFET đều có khả năng thay thế TWTA trong những ứng dụng cần GVDH: ThS.Nguyễn Viết Minh SVTH: Đặng Trần Quân 20 công suất

Ngày đăng: 11/07/2016, 22:37

Từ khóa liên quan

Mục lục

  • LỜI CẢM ƠN

  • DANH MỤC HÌNH VẼ

  • BẢNG THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

  • CHƯƠNG I: BỘ KHUẾCH ĐẠI CÔNG SUẤT CAO.

    • 1.1 . Nguyên lý thông tin vệ tinh.

    • 1.2. Đặc điểm của thông tin vệ tinh.

    • 1.3. Hệ thống thông tin vệ tinh cơ bản.

      • 1.3.1 Phần không gian.

      • 1.3.2 Phần mặt đất.

      • 1.3.3 Các giai đoạn phát triển.

      • 1.3.4 Đặc điểm kênh truyền vệ tinh.

      • 1.3.5 Các nghiên cứu về thiết kế hệ thống.

    • 1.4. Bộ phát đáp.

      • 1.4.1. Máy thu băng rộng.

      • 1.4.2. Bộ phân kênh vào.

    • 1.5. Bộ khuếch đại công suất cao.

      • 1.5.1 Bộ khuếch đại công suất cao.

        • 1.5.1.1 Giới thiệu khuếch đại công suất.

        • 1.5.1.2. Bộ khuếch đại công suất cao, HPA, trong thông tin vệ tinh.

      • 1.5.2. Đặc tính phi tuyến của HPA và ảnh hưởng.

        • 414* MERGEFORMAT (.)

    • 1.6. Kết luận chương 1.

  • CHƯƠNG II: KIẾN TRÚC MẠNG NƠRON.

    • 2.1.Lịch sử mạng nơron.

      • 2.1.1.Nguồn gốc ra đời.

      • 2.1.2.Mạng nơron sinh học.

      • 2.1.3. Mạng nơron nhân tạo.

        • (2.1)

        • X(s) = H(s) V(s) (2.2)

        • Bảng 2.1 Một số hàm H(s) thường dùng cho nơron nhân tạo.

          • y = g(x(t)) (2.3)

        • Bảng 2.2 Một số hàm phi tuyến thường dùng trong các mô hình nơron.

      • 2.1.4. Các loại mạng nơron nhân tạo .

    • 2.2. Đặc điểm của mạng nơron.

    • 2.3. Kiến trúc của mạng nơron.

      • 2.3.1. Kiến trúc tổng quát.

      • 2.3.2. Quá trình xử lý thông tin của một ANN.

        • (2.4)

        • (2.5)

      • 2.3.3. Phân loại cấu trúc mạng nơron

        • 2.3.3.1.Mạng nơron truyền thẳng

          • (2.6)

          • (2.7)

          • (2.8)

          • (2.9)

        • 3.3.3.2 Mạng RBF(Radial Basis Function):

        • 2.3.3.3 Mạng hồi quy - GRNN(General Regression neural network)

      • 2.3.4. Quá trình học (Learning Processing) của ANN.

        • 2.3.4.1.Học có giám sát:

        • 2.3.4.2.Học không giám sát

      • 2.3.5. Nguyên tắc huấn luyện.

      • 2.3.6. Các thuật toán sử dụng.

    • 2.4. Các ứng dụng của mạng nơron.

      • 2.4.1.Các ứng dụng trong tin học.

      • 2.4.2 Các ứng dụng trong viễn thông.

    • 2.5. Kết luận chương 2.

  • CHƯƠNG III: KỸ THUẬT LÀM MÉO TRƯỚC CHO BỘ KHUẾCH ĐẠI CÔNG SUẤT CAO SỬ DỤNG MẠNG NƠRON

    • 3.1. Kỹ thuật làm méo trước.

      • 3.1.1. Tuyến tính hóa bộ khuếch đại và máy phát

      • 3.1.2. Kỹ thuật méo trước.

    • 3.2. Nhận dạng bộ khuếch đại HPA sử dụng mạng nơron RBF.

      • 3.2.1. Mô hình nhận dạng HPA của mạng nơron RBF.

      • 3.2.2. Kết quả mô hình RBF NN.

    • 3.3. Bộ méo trước sử dụng mạng nơron RBF cho bộ khuếch đại HPA.

    • 3.4. Hiệu năng bộ méo trước sử dụng RBF.

      • (3.19)

    • 3.5. Kết luận chương 3.

  • KẾT LUẬN

  • DANH SÁCH TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan