Kĩ thuật phân tập phát và mô hình alamouti dùng MATLAB ( có code bên dưới )

có sơ đồ nguyên lý, sơ đồ khối, sơ đồ thuật toán và code và hướng dẫn chi tiết về Kĩ thuật phân tập phát và mô hình alamouti dùng MATLAB .................................................................................................................................

ĐỒ ÁN Trang 1/30 MỤC LỤC ……………… ……………………………………………… .23 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Phân loại phân tập theo kĩ thuật ………………………………………5 Hình 1.2 Phân loại phân tập theo cách thức triển khai …………………………6 Hình 1.3 Phân tập theo tần số ………………………………………………… Hình 1.4 Phân tập theo thời gian ……………………………………………….7 Hình 1.5 Phân tập không gian ………………………………………………….7 Hình 1.6 Mô hình phân tập anten thu kết hợp bộ chọn lọc …………………….8 Hình 1.7 Mô hình phân tập anten thu TC ………………………………………8 Hình 1.8 Mô hình phân tập anten thu MRC…………………………………….9 Hình 2.1 Sơ đồ Alamouti sử dụng anten phát, anten thu ………………….10 Hình 2.2 Sơ đồ phát của Alamouti ……………………………………………11 Hình 2.3 Sơ đồ Alamouti sử dụng anten phát, anten thu ………………….14 Hình 3.1 Sơ đồ các bước mô phỏng ………………………………………… 18 Hình 3.2 Kết quả mô phỏng ………………………………………………… 18 DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1 Quy luật mã hóa không gian- thời gian …………………………….11 Kĩ tḥt phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 2/30 Bảng 2.2 Quy luật mã hóa không gian- thời gian …………………………… 14 Bảng 2.3 Đáp ứng kênh truyền giữa anten phát và thu ………………………15 Bảng 2.4 Tín hiệu thu được tại hai anten thu …………………………………15 THUẬT NGỮ VIẾT TẮT BER Bit Error Ratio BTS Base Transceiver Station MS Mobile Station MRC Maximum Ratio Combiner QPSK Quadrature Phase Shift Keying SISO Single Input Single Output STBC Space Time Block Code SC Selection Combiner TC Threshold Combiner Kĩ tḥt phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 3/30 LỜI MỞ ĐẦU Trong những năm gần nhu cầu trao đổi bằng thông tin vô tuyến càng tăng Các hệ thống thông tin đòi hỏi phải có dung lượng cao, tin cậy hơn, khả giảm nhiễu tốt… vì vậy các kĩ thuật tiên tiến đời nhằm đáp ứng yêu cầu Một các giải pháp đưa là kĩ thuật phân tập anten vào việc thu phát tín hiệu Ở xin trình bày đề tài “ các kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti” Nội dung tìm hiểu đề tài gồm chương và lần lượt trình bày các vấn đề sau: Chương 1: Tổng quan về kĩ thuật phân tập Chương 2: Mô hình Alamouti Chương 3: Mô phỏng và đánh giá hiệu suất Để hoàn thành đề tài này, trước hết phải cảm ơn đến thầy cô bộ môn Điện tử –viễn thông Đặc biệt là sự quan tâm và hướng dẫn của giảng viên Ngô Tú Quỳnh suốt quá trình thực hiện đề tài Em xin chân thành cảm ơn ! Kĩ thuật phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 4/30 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ KĨ THUẬT PHÂN TẬP 1.1 Giới thiệu về phân tập Phân tập ( diversity) là phương pháp dùng để nâng cao độ tin cậy của việc truyền tín hiệu bằng cách truyền một tín hiệu giống nhiều kênh truyền khác để đầu thu có thể chọn hoặc kết hợp nhiều tín hiệu để có tín hiệu tốt nhất Hay nói cách khác là kĩ thuật giúp phía thu (MS hoặc BTS) cải thiện chất lượng tín hiệu bị suy giảm quá trình truyền Lợi dụng việc truyền nhiều kênh mà ta có độ lợi phân tập, thường đo bằng dB Có các loại phân tập sau: Theo kĩ thuật phân tập, được mô tả ở hình 1.1 Phân tập Phân tập tần sô Phân tập thời gian Hình 1.1 Phân loại phân tập theo kĩ thuật  Phân tập tần số Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti Phân tập khơng gian ĐỜ ÁN Trang 5/30  Phân tập thời gian  Phân tập không gian Theo cách thức triển khai, được mô tả cụ thể ở hình 1.2 Phân tập Phân tập phát Phân tập thu Hình 1.2 Phân loại phân tập theo cách thức triển khai  Phân tập phát  Phân tập thu Việc phân tập ở nhằm mục đích: tăng tốc độ phát và giảm BER Phân tập phát làm giảm mức công suất phát đường truyền từ anten phát nhờ đó sẽ giảm điện tiêu thụ và đơn giản hóa các vấn đề về thiết kế bộ khuếch đại công suất 1.2 Các kĩ thuật phân tập phát 1.2.1 Phân tập tần số ( Frequency Diversity) Phân tập tần số là kĩ thuật dùng hai hoặc nhiều kênh tần số sóng vô tuyến để truyền tín hiệu Tức cùng một tín hiệu được phát hai kênh tần số khác đến anten thu, đó tín hiệu nào tốt thì lấy tín hiệu đó Nhược điểm của phương pháp phân tập tần số là sự tiêu tốn phổ tần Ngoài các nhánh phân tập có tần số khác nên cần sử dụng một máy thu phát cao tần riêng F1 Tx Kĩ tḥt phân tập phát và mơ hình Alamouti Rx ĐỜ ÁN Trang 6/30 TX1 TX2 F2 Hình 1.3 Phân tập theo tần số 1.2.2 Phân tập thời gian Là kĩ thuật bản, dùng những khe thời gian để truyền tín hiệu ban đầu Tx s1 Rx s2 Hình 1.4 Phân tập theo thời gian Khoảng thời gian để các tín hiệu fading không tương quan tại máy thu tối thiểu là thời gian đồng bộ của kênh truyền Trong đó: c = 108 m/s là tốc độ ánh sáng v là tốc độ di chuyển của máy động (m/s) c là tần số sóng mang (Hz) Nhược điểm: Phương pháp phân tập thời gian làm suy giảm hiệu suất băng tần vì cần thời gian để xử lý tín hiệu 1.2.3 Phân tập không gian Phân tập không gian là kỹ thuật sử dụng nhiều anten được sắp xếp với theo các khoảng cách phù hợp để tín hiệu các anten là độc lập Khoảng cách yêu cầu thay đổi tùy theo độ cao anten, môi trường truyền và tần số Tx Kĩ thuật phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 7/30 Rx Tx Hình 1.5 Phân tập không gian Ưu điểm của phương pháp phân tập không gian là không làm suy giảm hiệu suất băng tần, không tiêu tốn phổ tần số, dễ sử dụng và sử dụng được nhiều nhánh phân tập 1.3 Các kĩ thuật phân tập thu 1.3.1 Kĩ thuật SC (Selection Combiner) Kĩ thuật phân tập thu SC hoạt động dựa nguyên tắc lựa chọn tín hiệu có tỉ số tín hiệu nhiễu SNR tốt nhất tất cả các tín hiệu nhận được từ các nhánh khác rồi đưa vào xử lý Trong đó bộ kết hợp tính cường độ tín hiệu tức thời số Nr anten thu sau đó chọn tín hiệu tốt nhất Sơ đồ này được dùng các hệ thống đơn giản, giảm bớt yêu cầu phần cứng vì sự đơn giản Máy phát Bộ SC Hình 1.6 Mô hình phân tập anten thu kết hợp bộ chọn lọc Tại mỗi thời điểm chỉ có một nhánh được sử dụng và đó là nhánh có tín hiệu tốt nhất, và tại máy thu sẽ hồi tiếp về để cho máy phát Trên mỗi nhánh đều có bộ theo dõi SNR đồng thời và liên tục 1.3.2 Kĩ thuật TC (Threshold Combiner) Nguyên lý kĩ thuật TC gần giống với SC thay vì đặt các bộ mỗi nhánh thì ta chỉ đặt một bộ so sánh rồi quét tất cả các nhánh theo thứ tự, mức SNR của các nhánh sẽ so sánh với mức SNR ngưỡng γ, nếu SNR nhánh nào cao mức ngưỡng sẽ chọn và đưa vào xử lý Kĩ tḥt phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 8/30 h1 Máy phát Bộ TC hj Bộ giải điều chê Hình 1.7 Mô hình phân tập anten thu TC Vì kĩ thuật này phụ thuộc vào các ngưỡng đặt bộ so sánh nên phương pháp có độ lợi phân tập thấp 1.3.3 Kĩ thuật MRC ( Maximum Ratio Combiner) Mỗi tín hiệu ở mỗi nhánh có một trọng số αi #0 tương ứng với SNR của nó, đồng thời tín hiệu mỗi nhánh phải cùng pha với αi = e − jθi với θi là pha nhánh thứ i x x x x x x ∑ Hình 1.8 Mô hình phân tập anten thu MRC Ưu điểm nổi trội của MRC là tổng SNR đạt được bằng cách cộng các SNR của các nhánh với các trọng số tương ứng Vì vậy, SNR của tín hiệu thu sẽ tăng tuyến tính theo số nhánh phân tập i Kĩ thuật phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 9/30 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH ALAMOUTI 2.1 Mơ hình Alamouti 2x1 Mô hình Alamouti Mô hình Alamouti được Siavash M Alamouti đưa bài báo “ A Simple Transmit Diversity Technique for Wireless Communications ” của chính mình năm 1998 Mô hình đưa phương pháp để đạt được phân tập phát với việc sử dụng hai anten phát và một anten thu Mô hình Almaouti sử dụng phương pháp mã hóa không gian thời gian (STBC) Kĩ thuật Alamouti thực hiện theo bước sau: - Mã hóa và truyền dẫn - Bộ kết hợp tại máy thu - Quy tắc quyết định khả tối đa ( Maximum Likelihood Decision Rule) Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti ĐỒ ÁN Trang 10/30 Hình 2.1 Sơ đồ Alamouti sử dụng anten phát, anten thu [1] 2.1.1 Mã hóa Xét hệ thống sử dụng mã không gian- thời gian với hai anten phát Phương pháp này xét việc truyền các bits QPSK Hệ thống sẽ lấy hai kí tự s1,s2 để truyền hai anten hai khe thời gian Khe thời gian thứ nhất, anten phát s1 , anten phát s2, khe thời gian thứ hai, anten phát – phát s1* s2* , anten Được minh họa ở hình 2.2 Trong đó: * là ký hiệu của liên hợp phức Tx1 Điều chê (s1 s2)  s1   s2 − s2*  ÷ s1*  S1 = (s1 - ) Tx2 S2 = (s2 - Kĩ thuật phân tập phát và mơ hình Alamouti s2* s1* ) ĐỜ ÁN Trang 17/30 Ở bộ kết hợp ta tổng hợp được s°1 và s°2 Sau đó đưa đến bộ tách sóng gần giống tối đa Và chọn tín hiệu Si nếu và chỉ nếu: 2 (α12 +α 22 +α 32 +α 42 -1) s i +d (s°1 , si ) ≤ (α12 +α 22 +α 32 +α 42 -1) s k +d (s°1 , sk ) hay d (s°1 , si ) ≤ d (s°1 , sk ), ∀i # k Tương tự với s2 d (s°2 , si ) ≤ d (s°2 , sk ), ∀i # k Tín hiệu được chọn là tín hiệu gần giống nhất với tín hiệu si ban đầu Kĩ thuật phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 18/30 CHƯƠNG 3: MƠ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU ŚT 3.1 Mơ tả mô phỏng Yêu cầu mô phỏng: - Thống kê BER và SNR của từng phương pháp (SISO, Alamouti STBC 2x1, Alamouti STBC 2x2 ) - So sánh độ lợi phân tập giữa phương pháp Các bước mô phỏng được thể hiện qua hình 3.1 Tạo data truyền Điều chế QPSK Nhận tín hiệu Giải điều chế QPSK Tính BER Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti Nhân kí tự với kênh và thêm nhiễu Gausse Equalization ĐỒ ÁN Trang 19/30 Hình 3.1 Sơ đồ các bước mô phỏng Equalization: thu được dữ liệu truyền cùng với nhiễu và hiệu ứng kênh truyền Giải thích sơ đồ mô phỏng: - Tạo ngẫu nhiên thứ tự mã nhị phân của +1 và -1 - Nhóm chúng vào cặp của kí tự và gửi chúng tới khe thời gian - Nhân kí tự với kênh truyền và thêm nhiễu trắng Gausse - Cân bằng các kí hiệu nhận được ( Equalization ) - Giải mã và đếm bit lỗi - Lặp lại cho nhiều giá trị - Tính BER = tổng mã lỗi / tổng bits 3.2 Kết quả mô phỏng Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti ĐỒ ÁN Trang 20/30 Hình 3.2 Kết quả mô phỏng Từ kết quả mô phỏng ở hình 3.2, ta có thể thấy phương pháp dùng phân tập anten Alamouti STBC cải thiện BER tốt so với không phân tập Khi cùng SNR = 5dB, hệ thống SISO có tỷ số bits lỗi lớn dùng hệ thống Alamouti STBC 2x1 và 2x2 Điều này cũng tương tự SNR ở cùng những mức khác Xét tại SNR =15 dB, độ chênh lệch giữa tỷ số lỗi bit BER giữa không phân tập với Alamouti STBC 2x1 (10-1 ) là nhỏ giữa SISO và Alamouti STBC 2x2 (0.5x10-3) Với cùng các mức SNR, Alamouti STBC 2x2 có BER nhỏ nhất, và SISO có BER lớn nhất 3.3 Đánh giá hiệu suất Ta có thể thấy, Alamouti STBC 2x2 có BER nhỏ nhất cho tất cả giá trị SNR dB Điều này cho thấy phân tập anten phát thu tốt chỉ có phát 1thu hay phát thu Kết quả này cũng có thể dự đoán trước vì hệ thống Alamouti 2x2 có nhiều anten nhận so với Alamouti 2x1 Hệ thống SISO có BER cao nhất cho tất cả các giá trị SNR dB vì nó không có phân tập Kĩ thuật phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 21/30 CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN Sau thực hiện đề tài này, đã có hiểu biết về các kĩ thuật phân tập, lý thuyết của STBC, mô hình hệ thống mới Alamouti để nâng cao hiệu suất truyền tín hiệu Phát triển kĩ sử dụng Matlab Ứng dụng rõ ràng của hệ thống Alamouti STBC là cải thiện độ phân tập ở hệ thống không dây, sử dụng anten phát ở trạm sở để cải thiện chất lượng thu Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti ĐỒ ÁN Trang 22/30 TÀI LIỆU THAM KHẢO: [1] Siavash M Alamouti “ A Simple Transmit Diversity Technique for Wireless Communications ”, IEEE journal on select areas in communication Vol 16, No.8, October 1998 [2] http://www.electronicspoint.com/threads/alamouti-stbc-2x1-2x2-and-nodiversity-1x1-systems-comparison-with-qpsk-modulation-matlab-code.268751/ [3] http://www.dsplog.com/2008/10/16/alamouti-stbc/ [4] http://slidegur.com/doc/31382/mimo -tai-lieu-hoc-tap [5] http://www.mathworks.com/help/comm/examples/introduction-to-mimosystems.html?refresh=true Kĩ thuật phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 23/30 PHỤ LỤC [2] %Alamouti STBC 2x1 clear all;close all; %This conditions are used determining X1 and X2 vectors durum1=[0 0 0];durum2=[0 0 1];durum3=[0 0];durum4=[0 1];durum5=[0 0]; durum6=[0 1];durum7=[0 1 0];durum8=[0 1 1];durum9=[1 0 0];durum10=[1 0 1]; durum11=[1 0];durum12=[1 1];durum13=[1 0];durum14=[1 1];durum15=[1 1 0];durum16=[1 1 1]; numberofbits=10^6; d=1; SNRdB=-5:2:25; data=randn(1,numberofbits)>=0.5;%tao du lieu ngau nhien hay randomuret1=((randn(1,numberofbits/4)) +1i*(randn(1,numberofbits/4)))./sqrt(2);%Generating for n1 randomuret2=((randn(1,numberofbits/4)) +1i*(randn(1,numberofbits/4)))./sqrt(2);%Generating for n2 randomuret3=((randn(1,numberofbits/4)) +1i*(randn(1,numberofbits/4)))./sqrt(2);%Generating for h1 randomuret4=((randn(1,numberofbits/4)) +1i*(randn(1,numberofbits/4)))./sqrt(2);%Generating for h2 random numbers random numbers random numbers random numbers for q=1:length(SNRdB) sigma=sqrt(1)/sqrt(((10^((SNRdB(q)/10))))); %Modulation while ((d-1))~=(numberofbits/2) %while loop controls generating X vector.(d-1)=(numberofbits/2) means we determine X vector for k=1:4:numberofbits %vong lap xac dinh d/c if data(k:k+3)== durum1 Kĩ tḥt phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 24/30 s(d)=-1-1i; s(d+1)=-1-1i; elseif data(k:k+3)== durum2 s(d)=-1-1i; s(d+1)=-1+1i; elseif data(k:k+3)== durum3 s(d)=-1-1i; s(d+1)=1-1i; elseif data(k:k+3)== durum4 s(d)=-1-1i; s(d+1)=1+1i; elseif data(k:k+3)== durum5 s(d)=-1+1i; s(d+1)=-1-1i; elseif data(k:k+3)== durum6 s(d)=-1+1i; s(d+1)=-1+1i; elseif data(k:k+3)== durum7 s(d)=-1+1i; s(d+1)=1-1i; elseif data(k:k+3)== durum8 s(d)=-1+1i; s(d+1)=1+1i; elseif data(k:k+3)== durum9 s(d)=1-1i; s(d+1)=-1-1i; elseif data(k:k+3)== durum10 s(d)=1-1i; s(d+1)=-1+1i; elseif data(k:k+3)== durum11 s(d)=1-1i; s(d+1)=1-1i; elseif data(k:k+3)== durum12 s(d)=1-1i; s(d+1)=1+1i; elseif data(k:k+3)== durum13 s(d)=1+1i; s(d+1)=-1-1i; elseif data(k:k+3)== durum14 s(d)=1+1i; s(d+1)=-1+1i; elseif data(k:k+3)== durum15 s(d)=1+1i; s(d+1)=1-1i; elseif data(k:k+3)== durum16 s(d)=1+1i; s(d+1)=1+1i; end d=d+2; end end x=s./sqrt(2); w=1:numberofbits/4; %W tao x1,x2 x1=x(2*w-1); x2=x(2*w); h1=randomuret3; h2=randomuret4; %X1 is generated %X2 is generated %Rayleigh channel for 1st transmitter %Rayleigh channel for 2nd transmitter Kĩ tḥt phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 25/30 n1=sigma*randomuret1; n2=sigma*randomuret2; %Noise for channel %Noise for channel y1=h1.*x1+h2.*x2+n1; % firts time slot y2=h1.*-conj(x2)+h2.*conj(x1)+n2; % second time slot %Equalization x1eq=(conj(h1).*y1+h2.*conj(y2)); x2eq=(conj(h2).*y1-h1.*conj(y2)); % Demodulation for f=1:numberofbits/4 if real(x1eq(f))>0 && imag(x1eq(f))>0 x1last(f)=1+1i; elseif real(x1eq(f))>0 && imag(x1eq(f))0 && imag(x2eq(f))0 x1last_siso(f_siso)=1+1i; elseif real(xeq_siso(f_siso)>0) && imag(xeq_siso(f_siso))0 x1last_2x2(f)=1+1i; Kĩ tḥt phân tập phát và mơ hình Alamouti ĐỜ ÁN Trang 30/30 elseif real(x1eq_2x2(f))>0 && imag(x1eq_2x2(f))0 && imag(x2eq_2x2(f)) 0 && imag(x2eq(f )) < 0 x2last(f)=1-1i;... real(x1eq_2x2(f )) < 0 && imag(x1eq_2x2(f )) > 0 x1last_2x2(f)=-1+1i; elseif real(x1eq_2x2(f )) < 0 && imag(x1eq_2x2(f )) < 0 x1last_2x2(f)=-1-1i; end if real(x2eq_2x2(f )) > 0 && imag(x2eq_2x2(f )) > 0 x2last_2x2(f)=1+1i;... randomuret6_2x2 =(( randn(1,numberofbits_2x2/ 4)) +1i*(randn(1,numberofbits_2x2/ 4)) ). /sqrt( 2); %Generating numbers for h22 for q_2x2=1:length(SNRdB_2x 2) sigma_2x2=1/sqrt (( ( 10 ^(( SNRdB_2x2(q_2x 2)/ 1 0)) )) ) ; % Modulation