Thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến

Trong hệ thống thông tin vô tuyến đa ăng ten này, ngoài các tham số của tín hiệu trong miền thời gian, miền tần số như trong các hệ thống thông tin vô tuyến truyền thống thì các tham số

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ CÔNG THƯƠNG

VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ - TIN HỌC - TỰ ĐỘNG HOÁ

THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ CÔNG THƯƠNG

VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ - TIN HỌC - TỰ ĐỘNG HOÁ

THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

Chuyên ngành : Kỹ thuật Viễn thông

LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2012

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận án: "Thuật toán ước lượng các tham số của tín

hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến" là công trình nghiên cứu của riêng

tôi

Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là trung thực, một phần đã được công bố trên các tạp chí khoa học chuyên ngành, kỷ yếu hội nghị khoa học trong nước và quốc tế

Phần còn lại chưa được công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào

Hà Nội, ngày 05 tháng 12 năm 2012

NGHIÊN CỨU SINH

Phạm Duy Phong

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới PGS.TS Vũ Văn Yêm người

đã tận tình hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận án Đặc biệt, sự chỉ bảo tận tình và tạo điều kiện thuận lợi trong các hoạt động nghiên cứu khoa học của PGS.TS Vũ Văn Yêm có ý nghĩa vô cùng to lớn để tôi có thể hoàn thành Luận án này

Xin trân trọng cảm ơn GS.TSKH Nguyễn Xuân Quỳnh đã định hướng và có những chỉ dẫn quan trọng khi xây dựng đề cương nghiên cứu, cũng như trong quá trình thực hiện Luận án.

Xin trân trọng cảm ơn sự giúp đỡ tận tình của Viện Nghiên cứu Điện tử- Tin học- Tự động hóa trong quá trình học tập và nghiên cứu tại Viện.

Xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Điện lực đã hỗ trợ, giúp đỡ

để tôi có điều kiện và thời gian học tập, nghiên cứu.

Cuối cùng tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và người thân đã giúp đỡ, chia sẻ, khích lệ, động viên để tôi có thể hoàn thành luận

án này.

Hà Nội, ngày 05 tháng 12 năm 2012

NGHIÊN CỨU SINH

Phạm Duy Phong

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT vi

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ xi

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU xiii

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN 9

1.1 Tổng quan về ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến 9

1.2 Kỹ thuật ước lượng DOA 11

1.2.1 Điều kiện và những thông số ảnh hưởng đến việc ước lượng DOA 11

1.2.2 Công thức tổng quát của bài toán DOA 12

1.2.3 Phương trình ma trận cho dàn ăng ten 15

1.2.4 Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu từ dàn ăng ten: 15

1.2.5 Thuật toán ước lượng DOA 17

1.2.6 Ước lượng DOA của các tín hiệu tương quan 17

1.3 Kỹ thuật ước lượng tần số CFO và FDOA 21

1.3.1 Kỹ thuật ước lượng CFO 21

1.3.2 Kỹ thuật ước lượng FDOA 22

1.4 Kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng 24

1.4.1 Kỹ thuật phân tập ở phía thu 24

1.4.2 Kỹ thuật cảm nhận phổ kết hợp 26

1.5 Đặt vấn đề nghiên cứu: 27

Kết luận chương 1 28

CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG MỘT THAM SỐ CỦA TÍN

HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN 29

2.1 Đề xuất thuật toán ước lượng FDOA với độ phân giải cao cho hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến 29

2.1.1 Tổng quan chung về thuật toán 29

2.1.2 Mô hình toán học 30

2.1.3 Kết quả mô phỏng 32

2.1.4 Phân tích độ phân giải của thuật toán 34

2.1.5 Nhận xét 37

2.2 Đề xuất giải pháp ước lượng dịch tần sóng mang CFO trong hệ thống thông tin vô tuyến MIMO 38

2.2.1 Giới thiệu 38

2.2.2 Mô hình hệ thống 40

2.2.3 Đề xuất phương pháp ước lượng dịch tần số 41

2.2.4 Kết quả mô phỏng 43

2.3 Đề xuất kiến trúc hệ thống thu cho bài toán ước lượng DOA 46

2.3.1 Giới thiệu 46

2.3.2 Hệ thống tìm hướng đơn kênh và xử lý tín hiệu 48

2.3.3 Kết quả mô phỏng 51

2.3.4 Nhận xét 52

Kết luận chương 2 53

CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG ĐỒNG THỜI NHIỀU THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN 54

3.1 Thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị, tần số Doppler và trễ truyền sóng 54

3.1.1 Giới thiệu 54

3.1.2 Xử lý tín hiệu không gian - thời gian và tần số 55

3.1.3 Kết quả mô phỏng 59

3.2 Thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới theo góc phương vị và góc ngẩng 63

3.2.1 Giới thiệu 63

3.2.2 Quy trình ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu trong mặt phẳng phương vị và mặt phẳng đứng 64

3.2.3 Kết quả mô phỏng 66

Kết luận chương 3 69

CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP CẢM NHẬN PHỔ TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN ĐA ĂNG TEN 72

4.1 Đề xuất kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng 73

4.1.1 Giới thiệu 73

4.1.2 Mô hình hệ thống và bộ tách sóng năng lượng 74

4.1.3 Máy thu vô tuyến nhận thức 76

4.1.4 Ước lượng tín hiệu, nhiễu và các tham số không tập trung 79

4.1.5 Kết quả mô phỏng 81

4.2 Đề xuất giải pháp cảm nhận phổ dùng kỹ thuật xử lý song song và luật OR 84

4.2.1 Giới thiệu 84

4.2.2 Các máy thu vô tuyến nhận thức đa ăng ten và đơn ăng ten 85

4.2.3 Hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý song song và luật OR 89

4.2.4 Hệ thống đề xuất sử dụng hai ăng ten 90

4.2.5 Kết quả mô phỏng 93

Kết luận chương 4 96

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 97

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 99

TÀI LIỆU THAM KHẢO 100

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

Converter

Bộ biến đổi tương tự - số

2 ABF Adaptive Beam-Forming Định dạng búp sóng thích nghi

3 AOA Angle of Arrival Góc sóng tới

5 ARMA Autoregressive Moving

Average

Tự hồi quy trung bình động

6 AWGN Additive White Gaussian

Noise

Nhiễu Gauss trắng cộng

8 BLER Block Error Rate Tỷ lệ lỗi khối

12 CIR Channel Impulse Response Đáp ứng xung của kênh

13 CNR Carrier to Noise Ratio Tỷ số công suất sóng mang trên

tạp âm

14 CR Cognitive Radio Vô tuyến nhận thức

15 CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh

16 CSM Coherent Signal Subspace

Method

Phương pháp không gian con tín hiệu tương quan

18 DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc

STT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

20 DOA Direction Of Arrival Hướng sóng tới

21 DOD Direction Of Departure Hướng sóng đi

23 DSP Digital Signal Processing Xử lý tín hiệu số

24 EGC Equal Gain Combining Kết hợp tăng ích đều

26 ESPRIT Estimation of Signal

Parameters via Rotational Invariance Techniques

Ước lượng tham số tín hiệu dựa vào kỹ thuật bất biến quay

Song công phân chia theo tần số

29 FDOA Frequency Difference Of

Arrival

Dịch tần sóng tới

30 FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh

31 HLST Horizontal Layered Space

Phân bố độc lập giống nhau

34 ICI Inter Carrier Interference Nhiễu liên sóng mang

35 IDFT Inverse Discrete Fourier

Transform

Biến đổi Fourier ngược rời rạc

36 IFFT Inverse Fast Fourier

Transform

Biến đổi Fourier ngược nhanh

37 ISI Inter Symbol Interference Nhiễu liên ký hiệu

STT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

38 ISM Industrial, Scientific and

Medical

Y tế, khoa học và công nghiệp

39 LMMSE Linear Minimum Mean

43 LST Layered Space Time Không gian thời gian theo tầng

44 LSTC Layered Space Time Code Mã không gian thời gian theo

tầng

Interference

Nhiễu đa ăng ten

46 MAP Maximum Probability Tối đa hậu nghiệm

47 MIMO Multiple Input Multiple

Output

Nhiều đầu vào nhiều đầu ra

48 MISO Multiple Input Single

Output

Nhiều đầu vào một đầu ra

49 ML Maximum Likelihood Khả năng lớn nhất

50 MLSE Maximum Likelihood

52 MPC Multi- Path Components Các thành phần đa đường

53 MRC Maximum Ratio Combing Kết hợp tỷ số tối đa

54 MSE Mean Square Error Lỗi bình phương trung bình

Smoothing

Phương pháp làm mượt miền không gian cải tiến

STT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

60 PPM Parts Per Million Phần triệu

61 PSD Power Spectrum Density Mật độ phổ công suất

62 QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ

64 RMS Root Mean Square Căn quân phương

65 RMSE Root Mean Square Error Lỗi căn quân phương

67 SC Selection Combining Kỹ thuật kết hợp lựa chọn

68 SDR Software Defined Radio Vô tuyến xác định bằng phần

mềm

69 SIR Signal to Interference

Ratio

Tỷ số tín hiệu trên nhiễu

70 SISO Single Input Single Output Một đầu vào một đầu ra

71 SM Spatial Multiplexing Ghép kênh không gian

72 SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên tạp âm

73 SDMA Space Division Multi

STT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

gian

76 STC Space Time Coding Mã hóa không gian thời gian

77 STS Space Time Spreading Trải phổ không gian thời gian

78 STTC Space Time Trellis Code Mã hóa xoắn không gian thời

gian thời gian

Decomposition

Phân tích giá trị riêng

80 TDD Time Division Duplex Song công phân chia theo thời

82 TLS Total Least Squares Tổng bình phương cực tiểu

83 TOA Time Of Arrival Thời gian tới

84 TOPS Test of orthogonality of

projected subspaces

Kiểm tra tính trực giao của không gian con hình chiếu

85 UE User Equipment Thiết bị đầu cuối

86 ULA Uniform Linear Array Dàn ăng ten đồng dạng tuyến

90 WLAN Wire Local Area Network Mạng cục bộ không dây

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Mô hình sóng truyền lan nhận được bởi các phần tử ăng ten tuyến

tính đồng nhất bố trí trên một đường thẳng 13

Hình 1.2: Sơ đồ khối hệ thống thu ước lượng hướng sóng tới 13

Hình 1.3 Giản đồ sắp xếp các giá trị riêng tín hiệu 17

Hình 2.1: Mô hình hệ thống MIMO 30

Hình 2.2: Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán 1 33

Hình 2.3: Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán 2 33

Hình 2.4: Kết quả mô phỏng sử dụng FFT 34

Hình 2.5: Ảnh hưởng của SNR lên độ phân giải tần số 35

Hình 2.6: Độ phân giải của FFT 37

Hình 2.7: Độ phân giải của thuật toán 1 đề xuất 37

Hình 2.8: Mô hình hệ thống MIMO để ước lượng CFO 40

Hình 2.9: RMS của f0 đã ước lượng theo số lượng ăng ten phát khác nhau 44

Hình 2.10: Các kết quả mô phỏng cho thuật toán MUSIC 45

Hình 2.11: Độ phân giải tần số của thuật toán MUSIC 46

Hình 2.12: Hệ thống tìm hướng đơn kênh 48

Hình 2.13: Xử lý tín hiệu số 49

Hình 2.14: Kết quả ước lượng với 2 tín hiệu không tương quan 51

Hình 3.1 Mô hình sóng phẳng trong dàn ăng ten đồng dạng tuyến tín bố trí theo một đường thẳng 55

Hình 3.2 Sơ đồ tính ma trận hiệp phương sai của RˆXX-SS cho N = 6, M = 7, subL = 2 và subM = 4 59

Hình 3.4 Hiển thị 3D kết quả ước lượng với 6 tín hiệu tương quan khi chưa áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến 61 Hình 3.5: Hiển thị 3D kết quả ước lượng với 6 tín hiệu tương quan khi áp

Hình 3.6: Ước lượng tần số Doppler bằng MUSIC và 3D-SS cải tiến 63

Hình 3.7: Dàn ăng ten phẳng cho việc ước lượng hướng sóng tới DOA 64

Hình 3.8 Sơ đồ các phẩn tử của Rxxđược tính toán và lựa chọn các mảng con My= 6, Mz = 7, subMy= 2 và subMz= 4 66

Hình 3.9 Kết quả mô phỏng 3D cho một tín hiệu ở (  ,  )  ( 45o, 35  ) 68

Hình 3.10 Kết quả mô phỏng 3D cho ba tín hiệu không tương quan tới các góc (-40°, 20°), (0°, 40°), (40°, 60°) 68

Hình 3.11 Kết quả ước lượng góc phương vị và góc ngẩng của các nguồn tín hiệu tương quan khi không dùng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến69 Hình 3.12 Kết quả mô phỏng 3D cho ba tín hiệu không tương quan tới các góc (-30°, 20°), (0°, 40°), (40°, 70°) khi áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến 69

Hình 4.1: Bộ tách sóng năng lượng trong cảm nhận phổ 74

Hình 4.2: Sơ đồ hệ thống sử dụng trọng số lượng tử 78

Hình 4.3: Trọng số lượng tử được chọn ngẫu nhiên 81

Hình 4.4: PDF của giá trị kiểm tra trong 3 mô hình 82

Hình 4.5:Hoạt động của ba hệ thống khi cố định PFA 82

Hình 4.6: Hoạt động của 3 hệ thống khi cố định PMD và thay đổi SNR 83

Hình 4.7: Hoạt động của 3 hệ thống khi cố định SNR và thay đổi PFA 83

Hình 4.8: Kỹ thuật xử lý song song trong cảm nhận phổ 89

Hình 4.9: Hệ thống đề xuất 91

Hình 4.10: Tín hiệu thu được trong hệ thống kết hợp 92

Hình 4.11: PFA= 0.01 và 2T = 10 mẫu 94

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Các thông số ảnh hưởng tới độ phân giải 36

Bảng 4.1: PFA= 0,001 và 2T = 30 mẫu 94

Bảng 4.2: PFA= 0,005 và SNR = -5 dB 95

Bảng 4.3: PD= 0,95 và SNR = -3 dB 95

MỞ ĐẦU

Trong thời đại phát triển bùng nổ của các hệ thống thông tin vô tuyến, nhu cầu về chất lượng, dung lượng, các dịch vụ đa phương tiện và tính đa dạng trong các hệ thống thông tin không dây như thông tin di động, internet đang tăng lên một cách nhanh chóng trên phạm vi toàn thế giới.Tuy nhiên, phổ tần số vô tuyến là hữu hạn, muốn tăng dung lượng bắt buộc phải tăng hiệu quả sử dụng phổ tần số Vì vậy, việc nghiên cứu, ứng dụng các công nghệ và kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng nhu cầu này luôn là một đòi hỏi cấp thiết Một trong những kỹ thuật có thể giúp cải thiện đáng kể chỉ tiêu, dung lượng, tốc độ dữ liệu đỉnh và phạm vi liên lạc của hệ thống được tập trung nghiên cứu trên thế giới trong thời gian gần đây chính là kỹ thuật

đa đầu vào đa đầu ra MIMO (Multiple Input Multiple Output) hay kỹ thuật

sử dụng nhiều ăng ten phát và nhiều ăng ten thu Hệ thống MIMO có thể xem như một hệ thống ghép nhiều kênh con một đầu vào một đầu ra SISO

(Single Input Single Output) hay hệ thống đơn ăng ten Dung lượng kênh

của hệ thống MIMO là tổng hợp dung lượng của các kênh con thành phần Dung lượng kênh MIMO bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi phân bố tăng ích đặc trưng của các kênh con SISO Giải pháp sử dụng nhiều phần tử ăng tentại cả máy thu và máy phát cho phép khôi phục dữ liệu phát tốt hơn, cải thiện quá trình tách dữ liệu của người sử dụng Hai mô hình MIMO cơ bản

đó là mã hóa không gian thời gian STC (Space Time Coding) và ghép kênh phân chia không gian SM (Spatial Multiplexing) Mã hóa không gian thời

gian được dùng để làm tối đa phân tập không gian trong các kênh MIMO.MIMO sử dụng nhiều ăng ten phát và nhiều ăng ten thu để mở thêm các kênh truyền trong miền không gian Do các kênh song song được mở ra cùng thời gian, cùng tần số, nên đạt được tốc độ dữ liệu cao mà không cần băng thông lớn Nói một cách khác là nhờ sử dụng nhiều phần tử ăng ten ở

cả phía phát và phía thu, mà kỹ thuật này cho phép sử dụng hiệu quả phổ

tần số cho hệ thống thông tin vô tuyến, cải thiện tốc độ dữ liệu, dung lượng kênh truyền cũng như độ tin cậy so với các hệ thống truyền thông đơn ăng ten bằng cách xử lý theo cả hai miền không gian và thời gian.

Trong thời gian gần đây, các nghiên cứu trên thế giới ngày càng quan tâm nhiều đến các hệ thống thông tin vô tuyến MIMO [7]-[17] Trong

đó có nhiều hướng nghiên cứu giải quyết các vấn đề khác nhau như bài toán dung lượng kênh MIMO, bài toán ước lượng kênh truyền, bài toán mã hóa không gian thời gian, xử lý tín hiệu không gian thời gian,

Trong hệ thống thông tin vô tuyến đa ăng ten này, ngoài các tham số của tín hiệu trong miền thời gian, miền tần số như trong các hệ thống thông tin vô tuyến truyền thống thì các tham số về không gian như hướng sóng tới, hướng sóng đi,… là các tham số đóng vai trò rất quan trọng cần được ước lượng Bên cạnh đó, việc ước lượng đồng thời hai tham số của tín hiệu tới sẽ mang lại nhiều lợi thế như hạn chế được số phần tử ăng ten sử dụng trong dàn, sẽ tiết kiệm chi phí, giảm giá thành hệ thống Do đó, nghiên cứu các thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong miền không gian, thời gian và tần số trong hệ thống thông tin vô tuyến đa ăng ten cũng như ước lượng đồng thời hai hay nhiều tham số đang là bài toán luôn được đặt

ra và đóng vai trò quan trọng trong hệ thống Nghiên cứu tập trung nhiều vào xử lý tín hiệu không gian thời gian, tần số trong hệ thống dùng nhiều ăng ten ở cả phía phát và phía thu, để nâng cao chất lượng, dung lượng của

hệ thống và giảm nhiễu trên cơ sở đa truy nhập phân chia theo không gianSDMA (Space Division Multiplexing Access) [18]- [21]

Nghiên cứu các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến, nghiên cứu tìm ra các thuật toán với độ phân giải cao để ước lượng chính xác các tham số của

tín hiệu không tương quan và tín hiệu tương quan trong cả miền không

gian, thời gian và tần số đang là chủ đề nghiên cứu được các nhà khoa học

trong và ngoài nước quan tâm Ở trong nước, tại một số trường đại học,

việc ước lượng kênh truyền cũng như các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến, di động tiên tiến Một số nghiên cứu gần đây tập trung vào bài toán cấp phát kênh động cho hệ thống thông tin di động sử dụng công nghệ MIMO- OFDMA [1], tuy nhiên tác giả chưa đề cập đến bài toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống mà hầu như chỉtập trung vào vấn đề đa truy nhập, cấp phát kênh trong hệ thống Còn trong nghiên cứu [4] tác giả lại chỉ tập trung vào vấn đề mã hóa, san bằng kênh trong hệ thống thông tin vô tuyến MIMO Các nghiên cứu gần đây liên quan trực tiếp đến bài toán ước lượng tham số không gian hướng sóng tới phải kể đến là [2, 3, 5, 6] Tuy nhiên, việc ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống chủ yếu mới dừng lại ở một tham số hướng sóng tới

trong mặt phẳng phương vị của các tín hiệu không tương quan mà chưa xử

lý đối với tín hiệu tương quan và chưa đề cập đến mô hình máy thu cụ thể

Trong các hệ thống thông tin di động tiên tiến ở đó tín hiệu cần ước lượng bao gồm cả miền không gian, miền thời gian và miền tần số, việc ước lượng một tham số của tín hiệu bị hạn chế bởi độ phân giải của hệ thống

Do đó, nghiên cứu đề xuất phương pháp ước lượng đồng thời nhiều tham

số của tín hiệu không tương quan và tương quan cũng như phát triển các kiến trúc máy thu mới hướng đến mô hình máy thu thông minh tự cấu hìnhtrong hệ thống thông tin vô tuyến thế hệ tiếp theo là rất cần thiết

Ngoài ra, do sự phát triển nhanh chóng của công nghệ vô tuyến, vấn

đề khan hiếm phổ đang giành được sự chú ý Hiện tại nhiều hệ thống thông tin vô tuyến sử dụng việc cấp phát phổ cố định như hệ thống WiMAX, WLAN, ISM hay trong hệ thống thông tin di động tế bào Việc cấp phát phổ cố định nảy sinh hai vấn đề: Một là sự khan hiếm tài nguyên phổ tần

số, thứ hai là người sử dụng phổ thường có tính chất thay đổi theo không gian và thời gian, vì vậy cấp phát phổ cố định chưa đạt được hiệu suất sử dụng phổ mong muốn Vô tuyến nhận thức là một công nghệ vô tuyến có khả năng cảm nhận về môi trường và tự động điều chỉnh các thông số cho

phù hợp với môi trường Đó chính là giải pháp cho vấn đề khan hiếm phổhiện nay Trong mạng vô tuyến nhận thức, hệ thống tận dụng nguồn tài nguyên phổ bằng mô hình sử dụng phổ động thay vì kỹ thuật cấp phát phổ

cố định như trước đây Để thực hiện được kỹ thuật này, vô tuyến nhận thức phải xác định được tín hiệu người dùng sơ cấp có tồn tại hay không bằng cách cảm nhận môi trường phổ Kỹ thuật cảm nhận phổ có thể được chia thành 4 hướng chính [22]- [24]: Xác định "lỗ trống phổ" dựa trên sự kết hợp; xác định lỗ trống phổ dựa trên nhiễu; xác định ở phía phát và xác định

ở phía thu Trong số các kỹ thuật xác định "lỗ trống phổ" ở phía phát, người ta thường sử dụng mô hình có bộ tách sóng năng lượng (energy detector) do chúng cấu trúc khá đơn giản và phù hợp với những đòi hỏi chung về thời gian cảm nhận phổ không quá dài song cũng đạt được độ chính xác nhất định Bộ xác định dựa trên năng lượng của tín hiệu để đưa

ra quyết định về sự tồn tại của tín hiệu người dùng sơ cấp mà không đòi hỏi thông tin trước đó về pha của tín hiệu hay phương thức điều chế

Để có thể cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống xác định lỗ trống phổ dựa trên năng lượng, thường sử dụng hệ thống nhiều ăng ten (multiple antennas) với các kỹ thuật tổng hợp tín hiệu khác nhau, như kỹ thuật kết hợp tỷ số tối đa (MRC- Maximum Ratio Combining), kỹ thuật kết hợp tăng ích đều (EGC- Equal Gain Combining), , đem lại hiệu quả hoạt động khác nhau cho toàn hệ thống Hạn chế đối với hệ thống xác định dựa trên năng lượng là nó vẫn đòi hỏi thông tin trạng thái kênh truyền (Channel State Information) như phương sai của nhiễu,… Một vài nghiên cứu gần đây [24] cũng đưa ra được những phương án giải quyết, tuy nhiên kết quả còn chưa được như mong muốn

Luận án này được tiến hành nhằm đề xuất các giải pháp, thuật toán

để ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin, định vị vô

tuyến một cách tách biệt và đồng thời hai hay nhiều tham số của tín hiệu

Luận án nghiên cứu về kỹ thuật cảm nhận phổ sử dụng nhiều ăng ten và bộ tách sóng năng lượng trong hệ thống vô tuyến nhận thức, đi vào kỹ thuật

xử lý, tính toán mới để tổng hợp nên tín hiệu từ nhiều ăng ten Hoạt động của các hệ thống đề xuất được xây dựng trên cơ sở toán học và kết quả mô phỏng so sánh giữa những mô hình đề xuất với mô hình truyền thống thực hiện bằng MATLAB

Mục tiêu nghiên cứu của luận án

Nghiên cứu tìm ra các giải pháp, thuật toán, mô hình mới ước lượng các tham số của tín hiệu không tương quan và tương quan trong miền thời gian, miền tần số, cảm nhận phổ và miền không gian trong hệ thống thông tin vô tuyến, định vị vô tuyến tiên tiến Luận án tập trung nghiên cứu bài toán ước lượng một tham số riêng lẻ và ước lượng đồng thời nhiều tham số dùng giải thuật có độ phân giải cao Ngoài ra, luận án cũng nghiên cứu đề xuất các kỹ thuật cảm nhận phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến

sử dụng nhiều ăng ten

Đối tượng nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu chính của luận án là:

- Hệ thống thông tin, định vị vô tuyến sử dụng một và nhiều ăng ten

- Ăng ten mảng và ứng dụng trong hệ thống thông tin, định vị vô tuyến

- Xử lý tín hiệu miền không gian, thời gian và tần số trong hệ thống thông tin, định vị vô tuyến tiên tiến

- Các kỹ thuật ước lượng một tham số, nhiều tham số của tín hiệu không tương quan và tương quan

- Hệ thống thông tin vô tuyến nhận thức và kỹ thuật cảm nhận phổ

Phương pháp nghiên cứu:

Phương pháp nghiên cứu của luận án bao gồm việc nghiên cứu lý thuyết, xây dựng mô hình, đề xuất, cải tiến các thuật toán kết hợp với mô phỏng trên máy tính

Cấu trúc của Luận án:

Luận án gồm 4 chương với nội dung tóm tắt như sau:

Chương 1: Tổng quan về ước lượng các tham số của tín hiệu trong

hệ thống thông tin vô tuyến Chương này trình bày tổng quan về các tham

số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến gồm: các tham số về thời gian (thời gian trễ, TOA- Time Of Arrival), tham số không gian (hướng sóng tới DOA- Direction Of Arrival), tham số trong miền tần số (tần số FDOA - Frequency Difference Of Arrival, tần số Doppler, dịch tần Doppler CFO -Carrier Frequency Offset) và vấn đề ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến Tiếp theo, chương 1 trình bày kỹ thuật ước lượng tham số hướng sóng tới DOA, những điều kiện và thông số ảnh hưởng đến việc ước lượng DOA, thuật toán điển hình để ước lượng DOA của tín hiệu không tương quan là MUSIC (Multiple Signal Classification), kỹ thuật ước lượng DOA trong trường hợp các tín hiệu tương quan Phần tiếp theo của chương này sẽ đề cập đến kỹ thuật ước lượng độ dịch tần số sóng mang CFO và FDOA, kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng và cuối cùng là phần đặt vấn đề nghiên cứu của luận án

Chương 2: Thuật toán ước lượng một tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến Trong chương này đề xuất một số ý tưởng mới

nhằm ước lượng một tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyếntiên tiến Thứ nhất là đề xuất cải tiến một thuật toán, mô hình mới dựa trên thuật toán phân loại tín hiệu đa đường MUSIC để ước lượng FDOA Thứ hai là đưa ra hai đề xuất cho việc ước lượng CFO trong các hệ thống thông tin vô tuyến nhiều ăng ten MIMO: Giải pháp đầu tiên là cải tiến từ giải pháp cho hệ thống SISO với điều kiện CFO của các nguồn tại một thời điểm phải bằng nhau, có thể cho phép CFO của các nguồn thay đổi theo thời gian và cho độ chính xác tương đối cao Giải pháp tiếp theo là phát

là đề xuất kiến trúc máy thu hoàn toàn số cho bài toán tìm hướng sóng tớiDOA cho hệ thống thông tin, định vị vô tuyến nhiều anten.

Chương 3: Thuật toán ước lượng đồng thời nhiều tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến: Đề xuất, cải tiến các phương pháp,

mô hình, thuật toán ước lượng đồng thời hai tham số của tín hiệu cho hệ thống thông tin, định vị vô tuyến tiên tiến, trong đó tập trung vào tham số không gian là hướng sóng tới trong cả mặt phẳng phương vị và góc ngẩng

tà hay góc tà, tham số thời gian tới của tín hiệu hay trễ truyền sóng, dịch tần Doppler của tín hiệu Các thuật toán độ phân giải cao dựa trên không gian con, mô hình dữ liệu đề xuất không chỉ áp dụng cho các nguồn tín hiệu không tương quan mà còn cho phép áp dụng được đối với các nguồn tín hiệu tương quan Đối với tín hiệu tương quan, luận án đã đề xuất, cải tiến kỹ thuật làm mịn không gian dựa trên ma trận hiệp phương sai của dữ liệu thu được để phá vỡ tính tương quan của tín hiệu trước khi áp dụng giải thuật có độ phân giải cao

Chương 4: Phương pháp cảm nhận phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến: Đề xuất một phương pháp cảm nhận phổ cho các hệ thống vô tuyến

nhận thức, sử dụng các mẫu tín hiệu thu được để ước lượng giá trị trung bình và phương sai của nhiễu và tín hiệu cộng với nhiễu, sau đó thực hiện việc cảm nhận phổ bằng các bộ tách sóng năng lượng mà không yêu cầu thông tin về trạng thái kênh CSI (Channel State Information) tại máy thu như các phương pháp thông thường khác Đồng thời chương này cũng đề xuất một hệ thống mới kết hợp kỹ thuật xử lý song song và luật OR áp dụng cho đa ăng ten để thực hiện cảm nhận phổ

Phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án: Trình bày

tóm tắt các kết quả đạt được của luận án và nêu ra hướng phát triển tiếp theo của đề tài, cũng như những nghiên cứu dự kiến sẽ thực hiện trong tương lai

3) Đề xuất giải pháp cảm nhận phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến không sử dụng CSI mà dựa trên các tham số ước lượng, đồng thời đề xuất giải pháp cảm nhận phổ sử dụng kỹ thuật xử lý song song và luật OR.

4) Đề xuất kiến trúc máy thu mới sử dụng cho bài toán ước lượng DOA

hệ tiếp theo đòi hỏi phải có thông tin tốc độ cao, với chất lượng dịch vụ (QoS) tốt hơn, hiệu quả sử dụng phổ tần số cao hơn Trong các hệ thống thông tin vô tuyến một ăng ten phát một ăng ten thu SISO truyền thống, có hai cách tiếp cận phổ biến để đạt được tốc độ dữ liệu cao Cách thứ nhất là giảm chu kỳ ký hiệu dẫn tới tăng băng thông Cách thứ hai là tận dụng các phương thức điều chế nhiều mức với công suất phát lớn hơn Tuy nhiên, do giới hạn về phổ tần số, tăng băng thông là phương án không thực tế Mặt khác, tăng công suất phát làm cho giá thành bộ khuếch đại lớn và giảm thời gian hoạt động của pin trong thiết bị đầu cuối.

Hiện nay, các hệ thống thông tin vô tuyến nhiều ăng ten phát nhiều ăng ten thu (MIMO), với nhiều ăng ten ở cả phía phát và phía thu, đang thu hút được sự quan tâm nghiên cứu do công nghệ này có khả năng đáp ứng được cả hai yếu tố là dung lượng và hiệu suất sử dụng phổ Điều này có được là do trong hệ thống MIMO, các luồng dữ liệu độc lập cùng chia sẻ các băng tần số và các khe thời gian, làm cho hiệu quả sử dụng phổ tăng lên đáng kể Theo lý thuyết thông tin, dung lượng của các hệ thống MIMO

có thể tăng tuyến tính với số lượng ăng ten phát cũng như số lượng ăng tenthu (lớn hơn hoặc bằng số lượng ăng ten phát) [32] So với hệ thống SISO truyền thống, tốc độ dữ liệu của một hệ thống MIMO tăng tuyến tính với số lượng ăng ten phát mà không cần mở rộng băng tần hay tăng công suất

phát Vì thế, các hệ thống MIMO được kỳ vọng đóng vai trò chính trong các hệ thống thông tin di động thế hệ thứ 4 cũng như các hệ thống thông tin tiến tiến trong tương lai.

Trong hệ thống thông tin vô tuyến nhiều ăng ten, bài toán ước lượng các tham số của tín hiệu thu vẫn đang là chủ đề được các cơ quan, các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước quan tâm [2, 5, 6, 25, 26, 27] Trong hệ thống này, ngoài các tham số của tín hiệu trong miền thời gian, miền tần số như trong các hệ thống thông tin vô tuyến truyền thống thì các tham số về không gian như hướng sóng tới, hướng sóng đi, …, cũng cần phải xác định chính xác Việc ước lượng các tham số về thời gian trễ và tần số cho phép khôi phục kênh truyền, thực hiện việc đồng bộ cũng như bù lệch tần số tại các thiết bị đầu cuối trong hệ thống Việc ước lượng các tham số về không gian như hướng sóng tới cho phép hệ thống thực hiện việc khôi phục kênh truyền có chứa tham số không gian thực hiện chức năng đa truy nhập phân chia theo không gian SDMA Ngoài ra, khi biết tham số không gian hướng sóng tới này, hệ thống tự động hiệu chỉnh đồ thị bức xạ của dàn ăng tentheo hướng cần thiết để tăng tỷ số tín hiệu trên tạp âm hay tăng chất lượng

hệ thống thu Bên cạnh đó, việc ước lượng được tham số không gian còn giúp cho hệ thống định vị được các nguồn tín hiệu, giúp nhà thiết kế hệ thống mô phỏng kênh không gian, thời gian Hệ thống có thể ước lượng các tham số không gian, thời gian, tần số một các độc lập Hệ thống cũng

có thể ước lượng đồng thời hai hay nhiều tham số của tín hiệu Việc ước lượng đồng thời hai tham số của tín hiệu tới sẽ mang lại nhiều lợi thế như hạn chế số phần tử ăng ten sử dụng trong dàn, do đó có thể tiết kiệm chiphí và giảm giá thành hệ thống [27]

Phần tiếp theo của Luận án sẽ trình bày tóm tắt các kỹ thuật, thuật toán ước lượng tham số không gian của tín hiệu là hướng sóng tới cũng như các tham số về tần số, tần số Doppler làm tiền đề cho các đề xuất, cải

1.2 Kỹ thuật ước lượng hướng sóng tới (DOA ) 1.2.1 Điều kiện và những thông số ảnh hưởng đến việc ước lượng DOA

Thuật toán ước lượng DOA hay AOA có độ phân giải cao được đề xuất lần đầu bởi [28, 29] Từ đó đến nay đã có thêm nhiều thuật toán mới được đề xuất với nhiều ưu điểm mới Trong bài toán ước lượng DOAtruyền thống, điều kiện để thực hiện là:

- Tín hiệu băng hẹp

- Tín hiệu không tương quan

- Tạp âm Gauss trắng tác động theo phương thức cộng

Tuy nhiên, thực tế tín hiệu ăng ten nhận được là tín hiệu từ nhiều nguồn khác nhau trong không gian cũng như các tín hiệu đa đường nên các tín hiệu có khả năng tương quan với nhau Mặt khác, trong thực tế nhiều tín hiệu có băng thông rộng và mật độ phổ công suất của nhiễu không hoàn toàn bằng phẳng trên toàn bộ dải tần, vì vậy nhiễu không chỉ là nhiễu trắng

mà đôi khi là nhiễu màu Chính vì những lý do này làm cho những thuật toán ước lượng DOA truyền thống còn có nhiều hạn chế và xảy ra sai sốkhi sử dụng để ước lượng các tham số của tín hiệu Để giải quyết vấn đềnày, người ta thường áp dụng những kỹ thuật khác để xử lý tín hiệu sao cho thỏa mãn những điều kiện của thuật toán [30, 31] Trong bài toán ước lượng DOA của các nguồn tín hiệu, người ta có thể sử dụng các dàn ăng tenthu với các phần tử sắp xếp đồng đều trên một vòng tròn hoặc trên một đường thẳng Trong bài toán ước lượng DOA này có nhiều tham số quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của thuật toán cần phải chú ý:

Thứ nhất là số phần tử trong ăng ten mảng phải lớn hơn số nguồn.

Trong thực tế, số phần tử ăng ten không thể quá lớn để hạn chế kích thước cũng như giá thành hệ thống, trong khi số nguồn tín hiệu đôi khi khá nhiều

Do đó, việc chọn lựa số phần tử trong dàn ăng ten có vai trò quyết định đến

độ chính xác của việc ước lượng

Thứ hai là khoảng cách giữa các phần tử trong ăng ten mảng thông

thường là 0,5 lần bước sóng Khi thiết kế hệ ăng ten cần chú ý đến điều kiện này bởi khi tỷ số d/ thay đổi dù nhỏ, kết quả cũng có sự thay đổi khá lớn

Thứ ba là số lượng mẫu: Tăng số lượng mẫu cũng làm tăng độ phân

giải Tuy nhiên, thông số này ảnh hưởng không nhiều, thông thường đối với hệ thống ăng ten 15 phần tử, số mẫu là vài trăm đủ để hệ thống cho kết quả tốt

Thứ tư là tỷ số tín hiệu trên tạp âm: Tỷ số tín hiệu trên tạp âm lớn thì

hình dạng của điểm dò được sẽ sắc nét hơn

Thứ năm là ước lượng DOA 1 chiều (1-D) hay 2 chiều (2-D) Đối

với ăng ten đồng dạng tuyến tính xếp theo đường thẳng ULA ta dùng ước lượng DOA 1 chiều, tức là chỉ ước lượng góc DOA trong mặt phẳng phương vị Còn đối với hệ thống 2 chiều thì hướng sóng tới có thể ước lượng cả góc phương vị và góc ngẩng

1.2.2 Công thức tổng quát của bài toán DOA

Chúng ta xét một mảng ăng ten tuyến tính đồng dạng (ULA) gồm Mphần tử có bức xạ đẳng hướng (dàn ăng ten gồm M phần tử) xếp cách đều

nhau với khoảng cách d (thường là  / 2 hoặc nhỏ hơn  / 2) nhận các tín hiệu là các nguồn không tương quan với nhau Tín hiệu nhận được chứa nhiễu Gauss trắng cộng với phương sai là  2 Giả sử tín hiệu là băng hẹp với tần số trung tâm là 0 Giả thiết thỏa mãn điều kiện trường khu xa, các tín hiệu s(t) tới dàn ăng ten thu là các sóng phẳng tạo bởi trục chứa các phần tử ăng ten một góc tới trong mặt phẳng phương vị là θ độ Giả thiết ta lấy phần tử ăng ten thứ nhất làm chuẩn tham chiếu

Tín hiệu s t nhận được ở các phần tử ăng ten trong dàn ở những vị trí khác nhau sẽ bị trễ khác nhau Vì vậy, pha của các tín hiệu dựa vào pha của phần tử thứ nhất để làm chuẩn Để đo được sự sai khác pha người ta đo

sự khác biệt về thời gian mà s t nhận được ở phần tử thứ nhất và phần tử thứ k

Hình 1.1: Mô hình sóng truyền lan nhận được bởi các phần tử ăng ten

tuyến tính đồng nhất bố trí trên một đường thẳng

Hình 1.2 là sơ đồ khối hệ thống thu thực hiện việc ước lượng hướng sóng tới DOA:

Hình 1.2: Sơ đồ khối hệ thống thu ước lượng hướng sóng tới

Dùng cấu trúc hình 1.1 và dùng những phép tính lượng giác cơ bản

ta tính được trễ truyền lan giữa các phần tử ăng ten là:

cơ sở

Hướng sóng tới Máy thu 1

Giả sử s t là tín hiệu thông dải băng hẹp tại tần số sóng mang f cvà

có đường bao phức s1 t , thì s t có thể được viết thành:

 t s t e j c t

1 Re

    j f c t k

k e t t s t

1

1 (1.4)

Điều kiện để tín hiệu là băng hẹp:

Khi tín hiệu thu được lấy mẫu với chu kỳ lấy mẫu T thì tín hiệu có

thể được viết lại thành:

Để tín hiệu là băng hẹp trong điều kiện dàn ăng ten thì chu kỳ T phải

lớn hơn rất nhiều trễ truyền lan giữa hai phần tử trong mảng:

k

t

T   (1.6) Trong trường hợp ngược lại thì gọi là tín hiệu băng rộng trong điều

e nT

Tín hiệu lấy mẫu ở phần tử thứ k là:

k n s n a

1.2.3 Phương trình ma trận cho dàn ăng ten

Với dàn ăng ten gồm M phần tử (k = 0,1,2,…, M-1) thì phương trình

(1.11) được viết lại như sau:

n n

n s

n s

n s

a a

a

a a

a

a a

a

n x

n x

n x

R R

R M M

M

R R

1 0

1

1 0

1 1 1

1 0

1

1 1 1

1 0

1

1 0 1

0 0

0

1

1 0

x[n] là vector M1, v k[n] là nhiễu được thêm vào ở mỗi phần tử

hiệu tới

Cột của A xác định bởi a(i ) gọi là véctơ dõi theo hay véc tơ chỉ

phương (steering vector) của tín hiệu s i (t).

Ta thấy a(i ) phụ thuộc góc tới của tín hiệu nên có thể tìm được góc

tới nếu biết a(i ) hoặc nếu biết hệ sinh của không gian con sinh bởi các véc

tơ đó khi góc của R tín hiệu là khác nhau.

1.2.4 Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu từ dàn ăng ten

Ma trận hiệp phương sai của véc tơ tín hiệu thu tính được là:

(1.13) Với:  H

n n

H n n H H n n

H n n n n

H n n

giá trị thực và dương R sóng tới được biểu thị bằng R giá trị riêng không

âm và được sắp xếp theo thứ tự có biên độ giảm dần như sau:

0

 +  2 > 1 +  2 > … >R1 +  2 > R = … = M1 (1.17)

M giá trị riêng tương ứng với M véc tơ riêng v0, v R1, v M1

Sau khi tính thu được ma trận hiệp phương sai như sau:



(1.18)Trong đó:

Q là ma trận có chứa các véc tơ riêng:

 0 , 1 , , 1 , , 1

Q (1.19)

Q chứa các véc tơ Q S và Q N

Q S : Là véc tơ hợp thành của R giá trị riêng lớn nhất, bao gồm các véc

tơ riêng liên kết với không gian con tín hiệu và cùng phương với các véc tơchỉ phương

Q N: Là véc tơ hợp thành của các véc tơ riêng tương ứng với giá trị

riêng M- R nhỏ nhất, bao gồm các véc tơ riêng của không gian con nhiễu và

trực giao với các véc tơ chỉ phương

Kết quả của ma trận hiệp phương sai và các giá trị riêng ta đã chỉ ratín hiệu và nhiễu thu gồm hai không gian con:

- Thứ nhất: là không gian con tín hiệu được sắp xếp theo thứ tự biên

độ giảm dần, có kích thước R tương ứng với R tín hiệu và R trị riêng

- Thứ hai: là không gian con nhiễu có giá trị riêng bằng 2 với kích

thước M- R.

Rõ ràng, điều kiện M > R sẽ tồn tại không gian con nhiễu, đó là điều

kiện để xây dựng thuật toán không gian con tín hiệu

Hình 1.3 Giản đồ sắp xếp các giá trị riêng tín hiệu

1.2.5 Thuật toán MUSIC ước lượng DOA

MUSIC là thuật toán sử dụng các phép toán ma trận để tìm ra DOAbằng cách phân loại các nguồn tín hiệu đi tới từng phần tử ăng ten theo góc

độ không gian Thuật toán này cho phép xác định số lượng nguồn phát,

cường độ của tín hiệu và công suất nhiễu Dựa trên Q S và Q N người ta xâydựng hàm độ lệch hay hàm phân loại [28]

  a   Q Q a 

N S H

Và hàm phổ giả MUSIC: P MUSIC = 1/F().

Việc ước lượng hướng sóng tới trở thành việc tìm giá trị lớn nhất của hàm

P MUSIC

1.2.6 Ước lượng DOA của các tín hiệu tương quan

Khi áp dụng các thuật toán ước lượng DOA kể trên thường phải đi kèm với giả thiết là các nguồn tín hiệu không tương quan với nhau Tuy

nhiên, trong thực tế thì các nguồn có thể tương quan với nhau, khi đó cần phải phá vỡ tính tương quan giữa các tín hiệu trước khi áp dụng các thuật toán ước lượng DOA Thuật toán cơ bản để phá vỡ tính tương quan giữa các tín hiệu là làm mịn không gian SS (Spatial Smoothing) hoặc làm mịn không gian thuận ngược FB-SS (Forward Backward Spatial Smoothing).

Trong đó: A là ma trận chứa các véc tơ chỉ phương

Ma trận hiệp phương sai của véc tơ tín hiệu x(t) được tính:

(1.22)

Với:R [ H]

ssE s s n n Giả sử R là số nguồn tương quan đến dàn anten gồm M phần tử, xây dựng L mảng con có chiều dài mR+1, mỗi mảng con chia sẻ với những

mảng con liền kề các phần tử thu của nó

Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu qua mảng con thứ i theo [31] là:

H SS

H n n H H n n

H n n n n

H n n xx

I A

AR

n n E A s s AE n

As v As E x x E R

m H i SS

i m

i m xx

2 ) ( ) 1 ( ) 1 ( ) (

) )

i m

xx R R

S A

m m

(1.35)

Ma trận hiệp phương sai đầu ra của mảng là:

I A

AR I A

S AS

SS

H xx

2 2

vô tuyến, sự tồn tại của độ lệch tần số sóng mang gây ra do hiệu ứng Doppler, sự không đồng bộ giữa các bộ dao động nội phía thu và phía phát

sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tín hiệu thu Trong các hệ thống vô tuyến, ước lượng và bù CFO là một vấn đề quan trọng và thiết thực vì lỗi xảy ra khi ước lượng CFO sẽ làm giảm độ chính xác khi ước lượng các tham số khác của hệ thống, dẫn đến làm suy giảm chất lượng

CFO được tính theo công thức sau: f  f d  f , bao gồm hai thành

phần: Dịch tần Doppler f dvà độ lệch tần số f giữa bộ dao động nội máy

phát và bộ dao động nội máy thu Vì vậy, độ lệch tần số sóng mang CFO

gây ra bởi hiệu ứng Doppler do sự chuyển động tương đối giữa máy phát

và máy thu và sự không đồng bộ giữa các bộ dao động nội của bên phát và bên thu

2 1

CFO làm tăng tỷ số lỗi bit BER, do sự tác động của CFO, điểm

chòm sao tín hiệu tương ứng với ký hiệu phát bị quay một góc (t) trong mặt phẳng tín hiệu, dẫn đến điểm chòm sao tín hiệu tương ứng với ký hiệu thu sau giải điều chế bị quay ra khỏi miền quyết định, làm xuất hiện sai số

phát hiện ký hiệu, tức là xảy ra lỗi bit, làm tăng xác suất lỗi bit P e, tăng BER và làm suy giảm chất lượng hoạt động của hệ thống, đặc biệt trong hệthống thống tin vô tuyến MIMO Do đó, việc ước lượng và bù CFO là vấn

đề cần thiết

Do cấu trúc đa ăng ten trong hệ thống MIMO, tồn tại nhiều CFO giữa các ăng ten thu và phát Vì thế, các thuật toán ước lượng CFO sử dụng trong các hệ thống SISO không thể áp dụng trực tiếp vào hệ thống MIMO

Có nhiều nghiên cứu về đồng bộ sóng mang trong hệ thống MIMO Một cách tiếp cận phổ biến là dựa trên việc lựa chọn chuỗi ước lượng một cách

có hiệu quả Một phương pháp sử dụng đặc tính trực giao của các chuỗi huấn luyện được đề xuất ở [12], [13] Bên cạnh đó, các phương pháp dựa trên các không gian con cũng thu hút được nhiều sự quan tâm [33]

Chương 2 của luận án sẽ đề xuất hai giải pháp ước lượng CFO trong

hệ thống thông tin vô tuyến MIMO Giải pháp thứ nhất dựa vào sự dịch pha giữa các tín hiệu huấn luyện để thu được CFO Giải pháp thứ hai sử dụng thuật toán MUSIC để ước lượng CFO

1.3.2 Kỹ thuật ước lượng FDOA

Vô tuyến nhận thức là một công nghệ mới sử dụng phổ tần số hiệu quả Cảm nhận phổ là một trong những vấn đề thách thức nhất trong các hệ thống vô tuyến nhận thức Có một số phương pháp cảm nhận phổ dùng để xác định phần phổ tần chưa được sử dụng để tận dụng cho việc truyền tín hiệu Phần này sẽ thảo luận về một phương pháp dựa trên thuật toán MUSIC dùng để ước lượng phổ trong hệ thống vô tuyến nhận thức Không giống như thuật toán MUSIC truyền thống dùng để ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu, thuật toán này dựa trên FDOA ước lượng tần số hoặc sóng mang của người dùng trong mạng vô tuyến nhận thức Thuật toán được

phát triển mang lại khả năng ước lượng tần số có độ phân giải cao hơn so với MUSIC truyền thống cũng như các phương pháp tiếp cận dựa trên FFT.

Vô tuyến nhận thức được đề xuất bởi Mitola III là một khái niệm mới trong công nghệ truyền thông vô tuyến với lợi thế về hiệu suất sử dụng phổ tần số [34] Cảm nhận phổ trong hệ thống vô tuyến nhận thức phải xác định được sự tồn tại của tín hiệu người dùng sơ cấp, loại tín hiệu và phần phổ tần chưa sử dụng để tận dụng Dựa vào những điều đã biết về phổ, hệ thống vô tuyến nhận thức sẽ đưa ra quyết định về việc phát và thu tín hiệu

mà không gây ra can nhiễu đến người dùng sơ cấp

Một số phương pháp cảm nhận phổ được đề xuất đối với các hệ thống vô tuyến nhận thức, như OFDM, sử dụng băng lọc [37], dựa trên phương pháp phân nhiều băng (MTM) [38] và ước lượng phổ theo chu kỳ [39] Tuy nhiên, tất cả các phương pháp này đều sử dụng FFT của tín hiệu thu được- một phương pháp cổ điển chưa phải là giải pháp tốt nhất để thu được phổ sắc nét Về độ phân giải, sử dụng các kỹ thuật có độ phân giải cao thay cho các kỹ thuật dựa trên FFT sẽ cho phổ chính xác và liền mạch hơn [37] Tuy nhiên, việc minh họa đơn giản cho phổ giả của một nút vô tuyến nhận thức cũng có giới hạn Ngoài ra, vấn đề độ phân giải, một tiêu chuẩn quan trọng để đánh giá một phương pháp ước lượng phổ, vẫn chưa được làm rõ Thuật toán MUSIC, một thuật toán có độ phân giải cao được giới thiệu lần đầu tiên bởi Ralph O Schmidt dùng cho ước lượng hướng sóng tới [28] Trong các phần sau, nghiên cứu sinh nghiên cứu phát triển, thay đổi thuật toán MUSIC này với mục đích ước lượng phổ trong các hệ thống vô tuyến nhận thức

Thuật toán MUSIC là một kỹ thuật ước lượng hướng sóng tới dựa trên phân tích các giá trị riêng, còn được gọi là phương pháp dựa trên không gian con Trong các thuật toán có độ phân giải cao, MUSIC nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn, do kỹ thuật này có thể ước lượng nhiều thông số cùng một lúc, như góc phương vị, góc ngẩng, phân cực, cũng như trễ truyền sóng Là một kỹ thuật dựa vào không gian con, MUSIC có các

ưu điểm như phân bổ tần số độc lập, hội tụ nhanh, không cần thông tin

DOA ban đầu Đặc biệt, MUSIC có thể tối thiểu RMS hơn các thuật toán không gian con đa chiều khác [29]

Các hệ thống vô tuyến nhận thức tập trung vào vấn đề ước lượng được công suất tín hiệu tại các tần số khác nhau mà chủ yếu là sử dụng MUSIC dựa trên FDOA MUSIC dựa trên FDOA không chỉ loại bỏ được ảnh hưởng của ăng ten và nhiễu mà còn giúp các hệ thống vô tuyến nhận thức sử dụng phổ tần số hiệu quả hơn Đặc biệt, có thể áp dụng thuật toán MUSIC cải tiến lên một ăng ten thu để nó có thể hoạt động như một dànăng ten thông thường, làm tăng đáng kể hiệu suất của hệ thống ăng ten và đáp ứng được các yêu cầu của hệ thống vô tuyến nhận thức Hơn nữa, như chúng ta đã biết, MUSIC thường được dùng để ước lượng các tín hiệu băng hẹp, trong khi FDOA được áp dụng cho việc định vị các nguồn tín hiệu băng rộng Do đó, sự kết hợp FDOA và MUSIC có thể được mở rộng phạm

vi ứng dụng của MUSIC Trong các phần tiếp theo sẽ nghiên cứu cải tiến thuật toán MUSIC truyền thống và Root- MUSIC để ứng dụng tốt hơn Có thể gọi thuật toán MUSIC cải tiến này là thuật toán có độ phân giải cao Thuật toán này vẫn hoạt động theo nguyên lý của MUSIC, nhưng có một số thay đổi trong mô hình hệ thống cũng như ma trận tính toán

1.4 Kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng 1.4.1 Kỹ thuật phân tập ở phía thu

Trong truyền thông vô tuyến, có hai vấn đề cơ bản thường được quan tâm giải quyết đó là hiện tượng pha đinh và hiện tượng giao thoa Các thiết

kế của hệ thống thông tin vô tuyến thường chú trọng giải quyết hai vấn đề

cơ bản này

Một trong những kỹ thuật hiệu quả để làm giảm ảnh hưởng của pha đinh là sử dụng các kỹ thuật phân tập Ý tưởng của nó là trên các đường truyền tín hiệu được giả thiết là độc lập với nhau, xác suất để tất cả đều phải chịu pha đinh sâu là rất thấp Chính vì vậy, ta sẽ gửi dữ liệu giống nhau từ phía phát nhưng qua những đường đi hoàn toàn độc lập nhau Tín hiệu thu được ở các đường truyền độc lập đó sẽ được kết hợp với nhau theo

hợp ở mức cao nhất có thể Với các cách kết hợp tín hiệu khác nhau, ta thu được các kỹ thuật phân tập khác nhau

Với kỹ thuật kết hợp lựa chọn (SC- Selection Combining) trong các nhánh đường truyền, chỉ nhánh tín hiệu có SNR cao nhất được chọn lựa để

xử lý tiếp

Trong kỹ thuật kết hợp tỷ số tối đa (MRC- Maximum Ratio Combining) tín hiệu tại tất cả các ăng ten đều được kết hợp lại và đồng pha tín hiệu theo mỗi nhánh

Kỹ thuật kết hợp tăng ích đều (EGC- Equal Gain Combining) thực hiện đồng pha tín hiệu trên mỗi nhánh và kết hợp tín hiệu với cùng một trọng số

Phần tiếp theo của Luận án sẽ đề xuất một phương pháp kết hợp tín hiệu mới, không đòi hỏi thông tin trạng thái kênh (CSI- Channel State Information), đồng thời thu được hiệu quả trong xử lý tín hiệu

Khi một tín hiệu nhận được trải qua hiện tượng pha đinh trong quá trình truyền, cả đường bao và pha của nó sẽ dao động biến đổi theo thời gian Đối với cách điều chế tương quan, hiện tượng pha đinh ảnh hưởng lên pha có thể làm suy giảm nghiêm trọng hoạt động của hệ thống trừ khi thựchiện bù sự suy giảm ở đầu thu Thông thường, khi phân tích hệ thống,thường giả thiết rằng những ảnh hưởng của pha do pha đinh đều được điều chỉnh lại một cách chính xác tại đầu thu, ta gọi là giải điều chế tương quan

lý tưởng Đối với mô hình giải điều chế không tương quan, tại đầu thu không đòi hỏi thông tin về pha, do đó sự biến đổi về pha do hiện tượng pha đinh không ảnh hưởng đến hoạt động của toàn hệ thống Vì vậy, phân tích hoạt động của hệ thống cho cả điều chế không tương quan và tương quan lý tưởng trên kênh truyền có pha đinh chỉ đòi hỏi thông tin về đường bao thống kê Chương 4 của luận án sẽ đề xuất một kỹ thuật cảm nhận phổ không yêu cầu thông tin CSI cũng như các thông tin chính xác về tín hiệu

và nhiễu