Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống
1
/ 32 trang
THÔNG TIN TÀI LIỆU
Thông tin cơ bản
Định dạng
Số trang
32
Dung lượng
527,38 KB
Nội dung
TR I H C QU C GIA HÀ N I NG I H C CÔNG NGH LÊ XUÂN HO NG K THU T T H P T S C C I Ngành: Công ngh i n T - Vi n thông Chuyên ngành: K thu t i n t Mã s : 60.52.70 LU N V N TH C S NG IH NG D N KHOA H C: PGS.TS NGUY N VI T KÍNH ảà N i 2008 L I CAM OAN Tôi xin cam đoan, b n lu n v n nghiên c u c a b n thân v i s h ng d n c a PGS.TS Nguy n Vi t Kính N u có sai ph m xin ch u hoàn toàn trách nhi m Ng i làm cam đoan Lê Xuân Ho ng Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i M CL C CH NG 1: T N HAO NG TRUY N VÀ SUY GI M CHE KHU T11 1.1 Gi i thi u v s truy n lan Ế a sóng vô n kênh ếi đ ng 12 1.2 Mô hình tín hi u Error! Bookmark not defined 1.3 T n hao không gian t ếo Error! Bookmark not defined 1.4 K thu t tia Error! Bookmark not defined 1.4.1 Mô hình hai tia Error! Bookmark not defined 1.4.2 Mô hình tia t ng quát Error! Bookmark not defined 1.5 Mô hình t n hao đ ng truy n đ Ế đ n gi n hóa .Error! Bookmark not defined 1.6 CáẾ mô hình t n hao đ ng truy n th Ế t Error! Bookmark not defined 1.6.1 Mô hình Okumura Error! Bookmark not defined 1.6.2 Mô hình Hata Error! Bookmark not defined 1.6.3 Mô hình đa suy gi m Error! Bookmark not defined 1.6.4 Mô hình suy gi m nhà Error! Bookmark not defined 1.7 Suy gi m Ếhe khu t theo loga Ếhu n Error! Bookmark not defined 1.8 K t h p t n hao đ ng truy n suy gi m Ếhe khu t Error! Bookmark not defined 1.9 XáẾ su t hi u ế ng Error! Bookmark not defined 1.10 Di n tíẾh ph sóng Ếell Error! Bookmark not defined CH NG 2: CÁC MÔ HÌNH KÊNH A NG TH NG KÊ ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED 2.1 áp ng xung Ế a kênh thay đ i theo th i gian Error! Bookmark not defined 2.2 CáẾ mô hình faếing b ng h p Error! Bookmark not defined 2.2.1 Hàm t t ng quan, hàm t ng quan Ếhéo, hàm m t đ ph Ếông su t Error! Bookmark not defined 2.2.2 Phân b Ếông su t đ ng bao Error! Bookmark not defined 2.3 CáẾ mô hình faếing b ng r ng Error! Bookmark not defined 2.3.1 Hàm Ế ng đ đa đ ng Error! Bookmark not defined 2.3.2 r ng b ng k t h p Error! Bookmark not defined 2.3.3 Ph Ếông su t Doppler th i gian k t h p Error! Bookmark not defined 2.3.4 Bi n đ i Ếho hàm tán x hàm t t defined Lu n v n Ếao h Ế ng quan Error! Bookmark not T h pt s Ế Ếđ i 2.3.5 T ng quan đ ng bao Error! Bookmark not defined CH NG 3: PHÂN T P ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED 3.1 CáẾh thu nh n ẾáẾ đ ng faếing đ Ế l p Error! Bookmark not defined 3.2 Mô hình h th ng thu phân t p Error! Bookmark not defined 3.3 T h p Ếh n l a Error! Bookmark not defined 3.4 T h p ng ng Error! Bookmark not defined 3.5 K t h p t s Ế Ế đ i Error! Bookmark not defined 3.6 T h p Ếó h s khuy Ếh đ i b ng Error! Bookmark not defined 3.7 Ph ng pháp th ng nh t đ phân tíẾh hi u n ng Ế a MậC Error! Bookmark not defined 3.7.1 Tín hi u, h th ng ẾáẾ mô hình kênh Error! Bookmark not defined 3.7.2 Bi u ếi n ế ng tíẾh Ế a BEậ Ếó u ki n Error! Bookmark not defined 3.7.3 BEậ trung bình đ i v i tr ng h p thu kênh đ n (L =1) Error! Bookmark not defined 3.7.4 BEậ trung bình đ i v i tr ng h p thu đa kênh Error! Bookmark not defined 3.7.5 T l l i kí hi u trung bình Ế a tín hi u M-PSK Error! Bookmark not defined 3.7.6 T l l i kí hi u trung bình Ế a ẾáẾ tín hi u M-ẬAM Ế u ph Bookmark not defined ng Error! CH NG 4: T H P T S C C I V I CÁC KÊNH FADING RAYLEIGH CÓ T NG QUAN .ERROR! BOOKMARK NOT DEFINED 4.1 Gi i thi u Error! Bookmark not defined 4.2 MậC V I FADING C L P Error! Bookmark not defined 4.2.1 T s tín t p (SNậ) Error! Bookmark not defined 4.2.2 XáẾ su t l i bit Error! Bookmark not defined 4.2.3 CáẾ k t qu BEậ mô ph ng Error! Bookmark not defined 4.2.4 So sánh ẾáẾ k t qu mô ph ng v i ẾáẾ k t qu phân tíẾh Error! Bookmark not defined 4.3 MậC V I FADING CÓ T NG ẬUAN Error! Bookmark not defined 4.3.1 T s tín t p Error! Bookmark not defined 4.3.2 XáẾ su t l i bit Error! Bookmark not defined 4.3.3 CáẾ k t qu BEậ phân tíẾh Error! Bookmark not defined Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 4.3.4 CáẾ k t qu mô ph ng Ếho MậC tr m ếi đ ng Error! Bookmark not defined 4.3.5 CáẾ k t qu mô ph ng BEậ Ếho MậC tr m Ế s 13 4.3.6 So sánh ẾáẾ k t qu mô ph ng phân tíẾh 15 4.4 K T LU N 15 K T LU N 16 TÀI LI U THAM KH O 17 PH L C 20 Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i DANH M C CÁC T AOA AWGN BER BFSK BS DW EGC FSMC GR GRT GW iid ISI LAN LOS MGF MIMO MMSE M – PSK M – QAM Angle Of Arrival Additive White Gaussian Noise Bit Error Rate Binary Frequency Shift Key Base Station Double – Wall Reflected Path Equal Gain Combining Finite State Markov Model Ground – Reflected Path General Ray Trace Ground – Wall Reflected Path Invariant Independent Distribution Inter – Symbol Interference Local Area Network Light Of Sight Moment Generating Function Multi – input Multi – Output MRC MS MSE PSD rms SC SER SHF SIMO Minimum Mean Square Error M – Phase Shift Key M – Quadrature Amplitude Modulation Maximum Ratio Combining Mobile Station Mean Square Error Power Spectral Density Root Mean Square Selection Combining Symbol Error Rate SuperHigh Frequency Single – input Multi – Output SNR SW TW UHF US WG WSS WSSUS Signal Noise Ratio Single – Wall Reflected Path Triple – Wall Reflected Path UltraHigh Frequency Uncorrelated Scattering Wall – Ground Reflected Path Wide – Sense Station WSS And US Lu n v n Ếao h Ế VI T T T Góc t i n Gauss tr ng c ng tính T l l i bit Khóa d ch t n nh phân Tr m c s Tia ph n x t ng hai l n T h p có h s khuy ch đ i b ng Mô hình Markov tr ng thái h u h n Tia ph n x m t đ t Mô hình tia t ng quát Tia ph n x đ t t ng Phân b đ c l p b t bi n theo th i gian Nhi u xuyên kí hi u M ng c c b ng nhìn th ng Hàm momen chung H có nhi u anten phát nhi u anten thu Sai s bình ph ng trung bình c c ti u Khóa d ch pha M m c i u ch biên đ c u ph ng M m c T h pt s c cđ i Tr m di đ ng Sai s bình ph ng trung bình M t đ ph công su t C n bình ph ng trung bình T h p ch n l a T l l i kí hi u T n s siêu cao H ch có m t anten phát nhi u anten thu T s tín t p Tia ph n x t ng m t l n Tia ph n x t ng l n T n s c c cao Tán x không t ng quan Tia ph n x t ng đ t D ng theo ngh a r ng D ng theo ngh a r ng tán x không t ng quan T h pt s Ế Ếđ i DANH M C B NG B ng 1.1: Các s m t n hao đ ng truy n n hình Error! Bookmark not defined B ng 1.2: Các t n hao vách ng n n hình Error! Bookmark not defined Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i DANH M C HÌNH V Hình 1-1: T n hao đ ng truy n, suy gi m, đa đ ng thay đ i theo kho ng cách 12 Hình 1.2: Mô hình tia Error! Bookmark not defined Hình 1.3: Mô hình hai tia Error! Bookmark not defined ảình 1.4: Công su t nh n đ c theo kho ng cách đ i v i mô hình hai tia Error! Bookmark not defined ảình 1.5: Nhi u x l i dao Error! Bookmark not defined ảình 1.6: Tán x Error! Bookmark not defined ảình 1.7: Mô hình đa suy gi m cho t n hao đ ng truy n Error! Bookmark not defined ảình 1.8: ng bao c a công su t thu Error! Bookmark not defined ảình 2.1: Ảóc t i c a thành ph n đa đ ng Error! Bookmark not defined ảình 2.2: ả th ng đa đ ng th i m đo khác Error! Bookmark not defined ảình 2.3: áp ng c a kênh không d ng Error! Bookmark not defined Hình 2.4: ảàm Bessel đ i v i fD Error! Bookmark not defined ảình 2.5: PSD c a tín hi u pha tín hi u vuông pha Error! Bookmark not defined ảình 2.6: T n s Doppler fD 2v/ tr not defined ảình 2.7: K t h p t n hao đ ng h p phân b đ u Error! Bookmark ng truy n, suy gi m che khu t, fading b ng h p Error! Bookmark not defined Hình 2.8: Fading b ng h p Error! Bookmark not defined ảình 2.9: phân gi i đa đ ng Error! Bookmark not defined ảình 2.10: ảàm tán x Error! Bookmark not defined ảình 2.11: ảàm c ng đ đa đ ng, tr i tr đ r ng b ng k t h p Error! Bookmark not defined ảình 2.12: Ph công su t Doppler, tr i ph Doppler, th i gian k t h p Error! Bookmark not defined ảình 2.13: M i quan h bi n đ i ạourier Error! Bookmark not defined ảình 3.1: B t h p n tính Error! Bookmark not defined ảình 3.2: ải u n ng c a t h p ch n l a Error! Bookmark not defined ảình 3.3: K thu t t h p chuy n t n t i Error! Bookmark not defined ảình 3.4: ải u n ng c a t h p chuy n t n t i Error! Bookmark not defined Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i ảình 3.5: ải u n ng c a t h p t s c c đ i Error! Bookmark not defined ảình 3.6: ải u n ng c a ph ng pháp t h p có h s khuy ch đ i b ng Error! Bookmark not defined ảình 3.7: Mô hình kênh đa đ ng Error! Bookmark not defined ảình 4.1: BER theo phân tích đ i v i SNR cho tr Bookmark not defined ảình 4.2: BER mô ph ng theo SNR cho tr ng h p 1,2,3 anten thu Error! ng h p có 1,2,3,4 anten thu Error! Bookmark not defined (bao g m BER kênh AWGN fading) Error! Bookmark not defined ảình 4.3: So sánh k t qu BER mô ph ng v i k t qu BER phân tích Error! Bookmark not defined ảình 4.4: BER phân tích theo SNR cho tr ng h p có anten thu (L=1) Error! Bookmark not defined (t t c đ ng ch ng ph lên nhau) Error! Bookmark not defined ảình 4.5: BER phân tích theo SNR cho tr ng h p có anten thu (L=2) Error! Bookmark not defined ảình 4.6: BER phân tích theo SNR cho tr ng h p có anten thu (L=3) Error! Bookmark not defined ảình 4.7: BER phân tích theo SNR cho tr ng h p có anten thu (L=4) Error! Bookmark not defined ảình 4.8: BER mô ph ng theo SNR cho tr ng h p có anten thu tr m MS Error! Bookmark not defined ảình 4.9: nh h ng c a tán x tr m di đ ng lên tín hi u thu tr m c s 13 ảình 4.10: BER mô ph ng theo SNR cho tr ng h p có hai anten thu tr m BS 14 Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 10 M U Ngày v i s phát tri n nh v b o c a công ngh thông tin, công ngh n t , công ngh vi n thông i u làm cho nhu c u v lo i hình d ch v ngày phong phú đa d ng Có nh ng d ch v đòi h i b ng t n r ng, có d ch v ch đòi h i b ng t n h p, có nh ng d ch v đòi h i t c đ cao, có nh ng d ch v l i đòi h i t c đ th p đáp ng đ c nh ng nhu c u hàng lo t công ngh m i đ i đáp ng đ c nh ng nhu c u v lo i hình d ch v đòi h i b ng t n r ng hi n ta s d ng công ngh truy n d n cáp quang hay công ngh truy n d n vô n Nh ng đ i v i d ch v chuy n đ ng hi n ta ch có th s d ng công ngh truy n d n vô n Theo nghiên c u c a Hert th p k 1880 sóng n t có th truy n không gian t i v i đ ng truy n vô n có u m b ng t n không b h n ch nh ng l i có nh c m sóng n t truy n môi tr ng vô n g p ph i r t nhi u khó kh n b i không ch nh y c m v i n, nhi u, s c n tr , hi n t ng đa đ ng, mà s tr ng i thay đ i theo th i gian mà ta không th d đoán đ c s chuy n đ ng c a ng i dùng i u làm cho tín hi u thu đ c b méo ho c làm gi m công su t kh c ph c nh c m có r t nhi u k thu t thu tín hi u vô n đ c áp d ng, m t nh ng k thu t thu có hi u qu Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 18 có thêm b ph n x v i u ki n bi t v v trí tính ch t c a v t gây ph n x , đ i v i nh ng môi tr ng mà không th mô t m t cách xác b ng mô hình truy n lan không gian t do, b ng mô hình bám tia, hay b ng mô hình đ c đ n gi n hóa ph i dùng đ n mô hình th c t ây mô hình d a vào giá tr đo th c t đ c áp d ng cho môi tr ng c th Trong lu n v n c ng trình bày m t s mô hình th c t Các mô hình mà lu n v n đ c p mô hình xác đ nh Còn đ i v i mô hình không đ nh lu n v n c ng nghiên c u r t c th v mô hình kênh đa đ ng th ng kê C th ph n trình bày v mô hình kênh đa đ ng th ng kê lu n v n c ng trình bày đ y đ v đ c tính c a kênh đa đ ng, lu n v n sâu vào vi c nghiên c u mô hình đa đ ng th ng kê ng v i tr ng h p tín hi u b ng r ng tín hi u b ng h p Lu n v n c ng trình bày đ c đ y đ v k thu t phân t p không gian, c th trình bày v k thu t phân t p không gian là: K thu t k t h p ch n l a, k thu t k t h p ng ng, k thu t k t h p t s c c đ i, k thu t k t h p có h s khuy ch đ i b ng V n đ quan tr ng nh t lu n v n hoàn thành đ c m c tiêu đ t lu n v n hoàn thành vi c nghiên c u v k thu t k t h p t s c c đ i đ i v i c hai tr ng h p fading đ c l p fading có t ng quan luân v n c ng đ a đ c ch ng trình tính toán mô ph ng cho c hai tr ng h p Có th nói r ng v i s phát tri n c a d ch v vi n thông nh ngày m t đ tài h t s c thú v c n thi t cho nh ng ng i thi t k h th ng vi n thông nh t đ i v i h th ng vi n thông di đ ng TÀI LI U THAM KH O [1] Andrea Gold Smith (2003), “ Wireless communication ”, STANFORD UNIVERSITY [2] Andrea Gold Smith (December 7, 2002), “Maximal Ratio Combining with Correlated Rayleigh Fading Channels” [3] W.C Jakes, Jr., Microwave Mobile Communications New York: Wiley, 1974 Reprinted by IEEE Press Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 19 [4] D Parsons, The Mobile Radio Propagation Channel New York: Halsted Press (Division of Wiley).1992 [5] J.W McKown and R.L Hamilton, Jr., “Ray tracing as a design tool for radio networks,” IEEE Network, Vol 5, No 6, pp 27 – 30, Nov 1991 [6] N Amitay, “Modeling and computer simulation of wave propagation in lineal line-of-sight microcells,” IEEE Trans Vehic Technol., Vol VT-41, No 4, pp 337– 342, Nov 1992 [7] W.D Rummler, “More on the multipath fading channel model,” IEEE Trans Commun., Vol.COM-29, No 3, pp 346–352, March 1981 (6) [8] W.C Wong and L.J Greenstein, “Multipath fading models and adaptive equalizers in microwave digital radio,” IEEE Trans Commun., Vol COM-32, No 8, pp 928–934, Aug 1984 [9] R.J Luebbers, “Finite conductivity uniform GTD versus knife edge diffraction in prediction of propagation path loss,” IEEE Trans Antennas Propagat., Vol AP32, No 1, pp 70–76, Jan 1984 [10] C Bergljung and L.G Olsson, “Rigorous diffraction theory applied to street microcell propagation,” Globecom Conf Rec., pp 1292–1296, Dec 1991 [11] G.K Chan, “Propagation and coverage prediction for cellular radio systems,” IEEE Trans Vehic Technol., Vol VT-40, No 4, pp 665–670, Nov 1991 [12] K.C Chamberlin and R.J Luebbers, “An evaluation of Longley-Rice and GTD propagation models,” IEEE Trans Antennas Propagat., vol AP-30, No 11, pp 1093–1098, Nov 1982 [13] S.Y Seidel, T.S Rappaport, S Jain, M.L Lord, and R Singh, “Path loss, scattering, and multipath delay statistics in four European cities for digital cellular and microcellular radiotelephone,” IEEE Trans Vehic Technol., Vol VT-40, No 4, pp 721–730, Nov 1991 [14] R.S Kennedy Fading Dispersive Communication Channels New York: Wiley, 1969 [15] G.L Turin “Introduction to spread spectrum antimultipath techniques and their application to urban digital radio,” IEEE Proceedings, Vol 68, No 3, pp 328–353, March 1980 Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 20 [16] W.C Jakes, Jr., Microwave Mobile Communications New York: Wiley, 1974 [17] S.O Rice, “Mathematical analysis of random noise,” Bell System Tech J., Vol 23, No 7, pp 282–333, July 1944, and Vol 24, No 1, pp 46–156, Jan 1945 [18] G.L Stuber, Principles of Mobile Communications, Kluwer Academic Publishers, 2nd Ed., 2001 [19] H.S Wang and N Moayeri, “Finite-state Markov channel - A useful model for radio communication channels,” IEEE Trans Vehic Technol., pp 163–171, Feb 1995 [20] W Lee, Mobile Communications Engineering New York: McGraw-Hill, 1982 [21] J Winters, “Signal acquisition and tracking with adaptive arrays in the digital mobile radio system is-54 with flat fading,” IEEE Trans Vehic Technol., vol 43, pp 1740–1751, Nov 1993 [22] M K Simon and M -S Alouini, “A unified approach for the probability of error for noncoherent and differentially coherent modulations over generalized fading channels,” IEEE Trans Commun., vol COM-46, pp 1625–1638, December 1998 [23] A Paulraj, Diversity, Mobile Communications Handbook, New York: IEEE Press, 1999 [24] A Goldsmith, EE359 Wireless Communications course reader, 2002 [25] L Fang, G Bi, and A C Kot, New Method of Performance Analysis for Diversity Reception with Correlated Rayleigh-fading Signals, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol 49, No 5, September 2000, pp.1807-1812 [26] A Paulraj, EE492 Space-Time Wireless Communications class notes, 2002, lecture [27] L J Kasper, Statistical Review, http://www.kaspercpa.com/statisticalreview.htm, 1998 [28] P Lombardo, F Fedele, M M Rao, MRC Performance for Binary Signals in Nakagami Fading with General Branch Correlation, IEEE Transactions on Communications, Vol 47, No 1, January 1999, pp.44-50 Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 21 PH L C Ph l Ế1: Ch ng trình tính toán v hi u n ng BER theo mô ph ng cho h th ng có m t anten phát M anten thu s d ng k thu t thu k t h p t s c c đ i đ i v i kênh fading đ c l p % -% Xóa t t c bi n clear % nh ngh a chi u dài tín hi u N = 5000; Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 22 % nh ngh a chu i SNR count = 0:5:30; % S b c ch y mô ph ng number_runs = 500; for M_R = 1:1:4 % Xóa bi n clear kron_matrix; clear BER; % Khai báo m ng BER BER = [ ]; for SNR = count BER_next = 0; for average = 1:number_runs % T o tín hi u signal = round(rand(1,N)); % i u ch tín hi u s d ng BPSK X = * signal - 1; % T o kênh fading Rayleigh h = sqrt(0.5) * (randn(M_R,N) + i * randn(M_R,N)); %T o n noise_power = / (10^(SNR/10)); n = sqrt(noise_power/2) * (randn(M_R,N) + i * randn(M_R,N)); % T o tín hi u thu for kron_count = 1:1:M_R kron_matrix(kron_count,1) = 1; end Y = h.*(kron(X,kron_matrix)) + n; % T o tín hi u đ c c l ng s d ng MRC X_MRC = [ ]; for j = 1:N % Qúa trình x lý MRC Z_hat = h(:,j)' * Y(:,j); X_MRC_next = Z_hat / norm(h(:,j))^2; X_MRC = [X_MRC X_MRC_next]; Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 23 end % T o tín hi u gi i mã X_hat(find(real(X_MRC > 0))) = 1; X_hat(find(real(X_MRC < 0))) = -1; % Tính BER BER_next = BER_next + length(find((X - X_hat) ~= 0)) / N; end BER = [BER BER_next/number_runs]; end % V BER if (M_R == 1) semilogy(count, BER, 'black'); elseif (M_R == 2) semilogy(count, BER, 'blue'); elseif (M_R == 3) semilogy(count, BER, 'red'); elseif (M_R == 4) semilogy(count, BER, 'green'); end hold on; end % Thi t l p ch đ v title('BER Versus SNR') xlabel('SNR (dB)') ylabel('BER') axis([0 30 1e-6 1e0]) legend('L = 1','L = 2','L = 3','L = 4'); Ph l Ế 2: Ch ng trình tính toán v BER theo phân tích c a m t h th ng có m t anten phát M anten thu v i u ch BPSK s d ng k thu t thu MRC, v i gi thi t kênh fading đ c l p % -clear % Khai báo bi n hàm tích phân Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 24 syms phi; % Khai báo SNR trung bình avgSNRdB = 0:5:30; avgSNR = 10.^(avgSNRdB./10); % Khai báo h ng s cho u ch BPSK g = 1; % Vòng l p qua s anten thu for M = 1:1:4 % Tính toán BER theo phân tích for count = 1:7 avgP_b(count) = eval((1/pi) * int( ((1 + g*avgSNR(count) / ((sin(phi))^2))^(-1))^M , phi, 0, pi/2)); end % V BER semilogy(avgSNRdB, avgP_b, 'red:'); hold on; end legend('M = 1','M = 2','M = 3','M = 4'); Ph l Ế 3: Ch ng trình tính toán v BER lý thuy t c a h th ng có m t anten phát M anten thu v i u ch BPSK k thu t thu MRC, gi thi t kênh fading t quan % ng clear % Tham s fading Nakagami m = 1; % Khai báo m ng anten thu num_antennas(1) = 1; num_antennas(2) = 2; num_antennas(3) = 3; num_antennas(4) = 4; % Khai báo m ng l/lambda_c distances(1) = 0; distances(2) = 0.1; Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 25 distances(3) = 0.2; distances(4) = 100; % Khai báo bi n tích phân syms s; % Vòng l p qua s anten for L = num_antennas figure; % Khai báo h ng s ma tr n hi p ph k = 24.1; ng sai % Khai báo SNR trung bình SNRdB = 0:5:30; % Cho m i khoàng cách anten for l_over_lambda_c = distances % Khai báo m ng BER BER = []; % Thi t l p ma tr n hi p ph for i = 1:L ng sai for j = 1:L M_X(i,j) = exp((-1*k/2)*((i-j)^2)*((l_over_lambda_c)^2)); end end % Cho m i giá tr SNR for loopSNRdB = SNRdB % Khai báo công su t nhánh tín hi u thu trung bình G_0 = 10^(loopSNRdB/10); % Calculate D_G matrix and I matrix for i = 1:L for j = 1:L if (i == j) D_G(i,j) = G_0; I(i,j) = 1; else D_G(i,j) = 0; I(i,j) = 0; Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 26 end end end % Tính thành ph n ma tr n cho BER matrix_term = / det(I + s*D_G*M_X); % Tính BER avgP_b = eval((1/(2*pi)) * int( (1/(s*sqrt(s-1))) * matrix_term ,s,1,inf)); BER = [BER avgP_b]; end % V k t qu if (l_over_lambda_c == 0) semilogy(SNRdB, BER, 'black'); elseif (l_over_lambda_c == 1) semilogy(SNRdB, BER, 'blue'); elseif (l_over_lambda_c == 2) semilogy(SNRdB, BER, 'red'); elseif (l_over_lambda_c == 100) semilogy(SNRdB, BER, 'green'); end hold on; end end % Thi t l p ch đ v xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); axis([0 30 1e-6 1e0]); legend('d/lambda = 0','d/lambda = 1','d/lambda = 2','d/lambda = very large'); Ph l Ế 4: Ch ng trình tính toán v BER theo mô ph ng c a m t h th ng có m t anten phát anten thu v i u ch BPSK k thu t thu MRC, gi thi t kênh fading t ng quan s d ng mô hình tán x Jake % -clear % Khai báo s anten thu Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 27 M = 2; % Khai báo t s gi a bán kính tán x v i kho ng cách t tr m c s đ n máy di đ ng k = 005; % Khai báo eta, góc theo radians gi a đ MS eta = pi/2; ng nhìn th ng LOS h ng chuy n đ ng c a % Khai báo chi u dài c a tín hi u num_bits = 50; % Khai báo SNR trung bình SNRdB = 0:5:30; % Khai báo s b num_runs = 50; c ch y % Khai báo m ng l/lambda_c distances(1) = 10; distances(2) = 30; distances(3) = 50; distances(4) = 70; % Vòng l p theo kho ng cách anten for l_over_lambda_c = distances % Khai báo m ng BER BER = []; % Cho m i giá tr SNR for loopSNRdB = SNRdB % Tính h s t ng quan p = (besselj(0,2*pi*l_over_lambda_c*k*sin(eta)))^2 * (besselj(0,0.5*k*k*2*pi*l_over_lambda_c*sqrt(1-.75*(cos(eta))^2)))^2; % Khai báo ph ng sai kênh t ng quan (Ph ng sai thành ph n Gaussian * 2) chanvariance = 1; % Khai báo ph ng sai c a thành ph n X1, Y1, X2, Y2 c a đ XY12variance = chanvariance / 2; % Khai báo ph ng sai c a thành ph n X3, Y3, X4, Y4 c a đ XY3variance = XY12variance * (1 + p); ng báo tín hi u ng bao tín hi u XY4variance = XY12variance * (1 - p); BER_next = 0; Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 28 for looprun = 1:num_runs % T o tín hi u signal = round(rand(1,num_bits)); % Tín hi u u ch s d ng BPSK X = * signal - 1; % T o kênh t ng đ ng H3 = sqrt(XY3variance) * (randn(1, num_bits) + i * randn(1, num_bits)); H4 = sqrt(XY4variance) * (randn(1, num_bits) + i * randn(1, num_bits)); H = cat(1, H3, H4); % T o n t ng đ ng avgSNR3 = (1 + p) * (10^(loopSNRdB/10)); noise_power3 = / avgSNR3; N3 = sqrt(noise_power3 / 2) * (randn(1,num_bits) + i * randn(1,num_bits)); avgSNR4 = (1 - p) * (10^(loopSNRdB/10)); noise_power4 = / avgSNR4; N4 = sqrt(noise_power4 / 2) * (randn(1,num_bits) + i * randn(1,num_bits)); N = cat(1, N3, N4); % T o tín hi u thu Y = []; for j = 1:num_bits Y_next = H(:,j) * X(j) + N(:,j); Y = [Y Y_next]; end % T o tín hi u c l ng s d ng MRC X_MRC = []; for j = 1:num_bits % Qúa trình x lý MRC Z_hat = H(:,j)' * Y(:,j); X_MRC_next = Z_hat / norm(H(:,j))^2; X_MRC = [X_MRC X_MRC_next]; end % T o tín hi u gi i mã X_hat(find(real(X_MRC > 0))) = 1; X_hat(find(real(X_MRC < 0))) = -1; Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 29 % Tính BER BER_next = BER_next + length(find((X - X_hat) ~= 0)) / num_bits; end BER = [BER BER_next/num_runs]; end % V k t qu if (l_over_lambda_c == 10) semilogy(SNRdB, BER, 'black'); elseif (l_over_lambda_c == 30) semilogy(SNRdB, BER, 'blue'); elseif (l_over_lambda_c == 50) semilogy(SNRdB, BER, 'red'); elseif (l_over_lambda_c == 70) semilogy(SNRdB, BER, 'green'); end hold on; end % Thi t l p ch đ v title('BER Versus SNR'); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); axis([0 30 1e-6 1e0]); legend('d/lambda = 10','d/lambda = 30','d/lambda = 50','d/lambda = 70'); Ph l Ế 5: Ch ng trình tính toán v BER theo mô ph ng c a m t h th ng có anten phát anten thu v i u ch BPSK k thu t thu MRC, gi thi t kênh fading t ng quan s d ng mô hình hàm t ng quan Bessel c a Stuber %+ clear % Khai báo s anten thu M = 2; % Khai báo chi u dài tín hi u num_bits = 500; % Khai báo SNR trung bình Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 30 SNRdB = 0:5:30; % Khai báo s b c ch y num_runs = 200; % Khai báo m ng l/lambda_c distances(1) = 1; distances(2) = 2; distances(3) = 3; distances(4) = 4; distances(5) = 5; distances(6) = 6; distances(7) = 7; distances(8) = 8; distances(9) = 9; distances(10) = 1; for l_over_lambda_c = distances % Khai báo m ng BER BER = []; % Cho m i giá tr SNR for loopSNRdB = SNRdB % Tính h s t ng quan p = (besselj(0,2*pi*l_over_lambda_c))^2; % Khai báo ph ng sai kênh t ng quan(Ph ng sai thành ph n Gaussian * 2) chanvariance = 1; % Khai báo ph ng sai c a thành ph n X1, Y1, X2, Y2 c a đ XY12variance = chanvariance / 2; % Khai báo ph ng sai c a thành ph n X3, Y3, X4, Y4 c a đ XY3variance = XY12variance * (1 + p); ng bao tín hi u ng bao tín hi u XY4variance = XY12variance * (1 - p); BER_next = 0; for looprun = 1:num_runs % T o tín hi u signal = round(rand(1,num_bits)); % i u ch tín hi u s d ng BPSK X = * signal - 1; Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 31 % T o kênh kênh t ng đ ng H3 = sqrt(XY3variance) * (randn(1, num_bits) + i * randn(1, num_bits)); H4 = sqrt(XY4variance) * (randn(1, num_bits) + i * randn(1, num_bits)); H = cat(1, H3, H4); % T o n t ng đ ng avgSNR3 = (1 + p) * (10^(loopSNRdB/10)); noise_power3 = / avgSNR3; N3 = sqrt(noise_power3 / 2) * (randn(1,num_bits) + i * randn(1,num_bits)); avgSNR4 = (1 - p) * (10^(loopSNRdB/10)); noise_power4 = / avgSNR4; N4 = sqrt(noise_power4 / 2) * (randn(1,num_bits) + i * randn(1,num_bits)); N = cat(1, N3, N4); % T o tín hi u thu Y = []; for j = 1:num_bits Y_next = H(:,j) * X(j) + N(:,j); Y = [Y Y_next]; end % T o tín hi u c l ng s d ng MRC X_MRC = []; for j = 1:num_bits % X lý MRC Z_hat = H(:,j)' * Y(:,j); X_MRC_next = Z_hat / norm(H(:,j))^2; X_MRC = [X_MRC X_MRC_next]; end % T o tín hi u gi i mã X_hat(find(real(X_MRC > 0))) = 1; X_hat(find(real(X_MRC < 0))) = -1; % Tính BER BER_next = BER_next + length(find((X - X_hat) ~= 0)) / num_bits; end BER = [BER BER_next/num_runs]; end Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i 32 % V k t qu if (l_over_lambda_c == 1) semilogy(SNRdB, BER, 'black'); elseif (l_over_lambda_c == 2) semilogy(SNRdB, BER, 'blue'); elseif (l_over_lambda_c == 3) semilogy(SNRdB, BER, 'red'); elseif (l_over_lambda_c == 4) semilogy(SNRdB, BER, 'green'); elseif (l_over_lambda_c == 5) semilogy(SNRdB, BER, 'black'); elseif (l_over_lambda_c == 6) semilogy(SNRdB, BER, 'blue'); elseif (l_over_lambda_c == 7) semilogy(SNRdB, BER, 'red'); elseif (l_over_lambda_c == 8) semilogy(SNRdB, BER, 'green'); elseif (l_over_lambda_c == 9) semilogy(SNRdB, BER, 'black'); elseif (l_over_lambda_c == 1) semilogy(SNRdB, BER, 'blue'); end hold on; end % Thi t l p ch đ v title('BER Versus SNR'); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); axis([0 30 1e-6 1e0]); legend('d/lambda = 1','d/lambda = 2','d/lambda = 3','d/lambda = 4','d/lambda = 5','d/lambda = 6','d/lambda = 7','d/lambda = 8','d/lambda = 9','d/lambda = 1'); Lu n v n Ếao h Ế T h pt s Ế Ếđ i