MÔ PHỎNG KÊNH TRUYỀN BẰNG MATLAB

Đề tài mô phỏng kênh truyền bằng matlab,gồm giới thiệu chung cơ bản về simulink. sau đó trình bày lý thuyết về kênh. code cụ thể các giai đoạn trên kênh truyề, code điều chế số và tương tự, vẽ BER của các điều chế trên các kênh khác nhau. code điều chế OFDM

UỶ BAN NHÂN DÂNTHÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

MÔ PHỎNG KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN SỐ BẰNG MATLAB

Mã số đề tài: SV2016-38

THUỘC NHÓM NGÀNH KHOA HỌC: ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG

CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: TRƯƠNG THÙY DUNG

THÀNH VIÊN THAM GIA:

1.NGUYỄN TIẾN QUANG

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: ThS NGUYỄN THỊ THU HẰNG

TP Hồ Chí Minh, tháng 4 năm 2017

UỶ BAN NHÂN DÂNTHÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

MÔ PHỎNG KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN SỐ BẰNG MATLAB

MỞ ĐẦU 7

Các hệ thống thông tin hiện đại hoạt động trên một dãi rộng các kênh thông tin bao gồm đôi dây xoắn, cáp đồng trục, sợi quang và kênh vô tuyến Tất cả các kênh thực tế đều gây ra sự méo dạng, nhiễn và giao thoa Các yếu tố này ảnh hướng tới quá trình điều chế , mã hóa và một số chức năng xử lý khác như quá trình cân bằng để loại bỏ sự suy giảm chất lượng gây ra bở kênh thông tin nhằm tạo ra một hệ thống thõa mản các mục tiêu về dung lượng và chất lượng dịch vụ trong điều kiện rằng buộc về công suất, băng thông , độ phức tạp và chi phí 7

Một trong những thách thức trong mô hình hóa kênh thông tin là sự chuyển đổi một mô hình truyền sóng chi tiết thành một dạng phù hợp trong mô phỏng .7

1.1.Giới thiệu chung 9

1.2.1.Giới thiệu chung 10

1.2.2.Nguyên lý hoạt động của Simulink 10

1.2.3.Xây dựng sơ đồ khối Simulink 11

1.2.4.Tham số hóa các khối Simulink 12

1.2.5.Mô phỏng bằng Simulink 14

[S_TEST1_SIGNALS(:,2),S_TEST1_SIGNALS(:,3)]) 14

[S_TEST1_SIGNALS(:,2),S_TEST1_SIGNALS(:,3)]) 14

>> TITLE('RESULT OF S_TEST1 WITH ODE3') 14

CHƯƠNG 2 GIỚI THIỆU KÊNH THÔNG TIN 15

2.1.Giới thiệu tổng quan hệ thống viễn thông 15

2.2.Kênh truyền vô tuyến 15

2.3.2.Hiệu ứng Doppler 18

2.3.3.Suy hao trên đường truyền 20

2.3.4.Hiệu ứng bóng râm (Shadowing) 20

2.4.Các dạng kênh truyền 20

2.4.1.Kênh truyền chọn lọc tần số và kênh truyền không chọn lọc tần số 20

2.4.2.Kênh truyền chọn lọc thời gian và Kênh truyền không chọn lọc thời gian 21

2.5.Các mô hình kênh cơ bản 21

2.5.1.Kênh theo phân bố Rayleigh 21

2.5.2.Phân bố Ricean 23

2.5.3.Mô hình kênh AWGN 24

2.5.4.Kênh rời rạc 26

CHƯƠNG 3 MÔ PHỎNG TÍN HIỆU VÀ QUÁ TRÌNH THU PHÁT 29

3.1.Nguồn tương tự 29

3.1.1.Nguồn tín hiệu số 30

3.1.2.Nguồn tín hiệu ngẩu nhiên 30

3.2.1.Mã hóa nguồn 34

3.2.2.Mã đường truyền 35

3.2.3 Mã hóa kênh 37

3.3.Điều chế và giải điều chế 40

3.3.1.Điều chế tín hiệu tương tự 40

3.3.1.1.Điều chế AM 40

3.3.1.2.Điều chế FM 42

3.3.1.4.Điều chế đơn biên SSB( Single Side Band ) 46

3.3.2.Điều chế số 49

3.3.2.1.Khóa dịch biên độ ( ASK – Amplitude Shift Keying) 49

3.3.2.2.Điều chế pha số PSK( Phase Shift Keying) 51

3.3.2.3.Điều chế pha số nhị phân BPSK 53

3.3.2.4.Điều chế pha số cầu phương 4PSK 55

3.3.2.5.Điều chế tần số FSK 57

3.3.2.6.Điều chế QAM 59

3.3.BER Trên kênh truyền AWGN, Rayleigh 60

3.3.1.BER trên kênh AWGN 60

3.3.1.1.BER của BPSK trên kênh AWGN 60

3.3.1.2.BER của QPSK trên kênh AWGN 63

3.3.1.3.BER của 16QAM trên kênh AWGN 65

3.1.1.4 Sử dụng BER Tool để so sánh với mô phỏng 67

67

3.3.2.BER trên kênh Rayleigh 68

3.3.2.1.BER BPSK Trên kênh Rayleigh 68

3.3.2.2.BER của MQAM Trên kênh Rayleigh 71

3.3.2.3.BER của QPSK Trên kênh Rayleigh 72

CHƯƠNG 4 KỸ THUẬT OFDM 75

4.3.2.Chống nhiều liên ký tự ISI bằng cách chèn Guard Time 80

4.4.1.Ưu điểm 82

4.4.2.Nhược điểm 83

4.5.Kết luận 83

4.6 MÔ PHỎNG OFDM 83

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 88

1.2.Kiến nghị 90

1.2.1.Áp dụng thực tế 90

1.2.2.Hướng phát triển 90

BẢN TÓM TẮT

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN

MÔ PHỎNG KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN SỐ BẰNG MATLAB

Mã số: SV2016-38

1 Vấn đề nghiên cứu (vấn đề, tính cấp thiết)

Trong những thập kỹ qua các hệ thống truyền thông và kỹ thuật xử lý tín hiệu ngày càng tăng nhanh chóng về độ phức tạp.Trong thời gian này sự phát triển liên quan đến phấn cứng tốc độ cao và chi phí rẻ trong xử lý tín hiệu số ảnh hưởng đến việc triển khai hệ thống truyền thông Trong khi sự phát triển về độ phức tạp của truyền thông tăng lên cần phân tích, thiết kế thì cần được trợ giúp bởi máy tính Vì vậy việc mô phỏng kênh truyền giúp chúng ta đánh giá được hiệu năng của hệ thống viễn thông

2 Mục đích nghiên cứu/mục tiêu nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu: Đề tài đã nghiên cứu đánh giá hiệu năng của kênh

truyền bằng việc sử dụng tính toán trên công thức, mô phỏng các dạng sóng điều chế, OFDM, đánh giá tỉ số BER trên các kênh truyền nhằm mục đích lựa chọn kênh truyền

có hiệu quả nhất trong hệ thống viễn thông và Giúp sinh viên vận dụng kiến thức đã học ứng dụng vào thực tế

Mục tiêu nghiên cứu: Xây dựng Guide mô phỏng các dạng điều chế số và điều

chế tương tự, OFDM, vẽ BER trên các kênh khác nhau

3 Nhiệm vụ/nội dung nghiên cứu/câu hỏi nghiên cứu

Thu thập, tìm hiểu tài liệu liên quan tới kênh truyền Nghiên cứu phần mềm Matlab để mô phỏng các tín hiệu trên kênh truyền.Mô phỏng tín hiệu điều chế và BER Kênh truyền nào là lựa chọn tốt nhất để truyền dữ liệu?

4 Phương pháp nghiên cứu:

Nghiên cứu trong các tài liệu giáo trình, Các bài báo quốc tế, Những yêu cầu của kênh truyền Tổng hợp lại những kiến thức liên quan đến việc mô phỏng kênh

5 Kết quả nghiên cứu (ý nghĩa của các kết quả) và các sản phẩm (Bài báo khoa học,

phần mềm máy tính, quy trình công nghệ, mẫu, sáng chế…)(nếu có)

Góp vào danh mục tài liệu tham khảo phục vụ công tác nghiên cứu thực tiễn và giảng dạy, học tập ở các cơ sở đào tạo của trường đại học sài gòn Đề tài này có thể được dùng để giúp sinh viên hiểu rõ và áp dụng kiến thức của mình trong thực hiện việc mô phỏng bằng matlab

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Cửa sổ Giao Diện MATLAB

Hình 1.2 Mô tả một hệ thống động bằng sơ đồ khối

Hình 1.3 Cửa sổ giao diện trình duyệt thư viện các khối chức năng của Simulink Hình 1.4 Mô hình ví dụ hệ thống tích phân test1.mdl

Hình 1.5 Các cửa sổ thiết lập tham số cho các khối chức năng trong mô hình

Hình 1.6 Cửa sổ thiết lập tham số trên khối Scope

Hình 1.7 Cửa sổ thiết lập tham số mô phỏng của mô hình

Hình 2.1 Mô hình tổng quát hệ thống viễn thông

Hình 2.2 Mô hình hệ thống thông tin vô tuyến

Hình 2.3 Hiện tượng pha đinh đa đường

Hình 2.4 Hiện tượng Doppler

Hình 2.5 Mật độ phổ của tính hiệu thu

Hình 2.6 Kênh chọn lọc tần số ( f0< W)

Hình 2.7 Kênh truyền không chọn lọc tần số ( f0> W)

Hình 2.8 Hàm mật độ xác suất của phân bố Rayleigh

Hình 2.9: Hàm mật độ xác suất của phân bố Ricean: k =− ∞dB (Rayleigh) và k = 6

dB Với k >>1, giá trị trung bình của phân bố Ricean xấp xỉ với phân bố Gauss Hình 2.10 Mô hình kênh AWGN

HÌnh 2.11 Mô hình kênh rời rạc trong hệ thống thông tin

Hình 2.12 Mô hình kênh nhị phân

Hình 3.1 ví dụ về tạo tín hiệu đa tần

Hình 3.2 Biểu đồ phân bố xác xuất phân bố đều của 100 mẫu

Hình 3.3 Biểu đồ phân bố chuẩn của 100 mẫu

Hình 3.4 Mật độ phân bố xác xuất hàm phân bố rayleigh

Hình 3.5 Quá trình chuyển đổi tín hiệu từ tương tự qua số (ADC)

Hình 3.6 Ví dụ lượng PCM

Hình 3.7 Một số mã đường truyền cơ bản

Hình 3.8 Tạo xung vuông

Hình 3.9 Điều chế AM

Hình 3.27 BER của 16QAM trên kênh AWGN

Hình 3.28 :Giao diện Bertool

Hình 3.29 Vẽ BER bằng Bertool

Hình 3.30 BER của BPSK trên AWGN và Rayleigh

Hình 3.31 BER của MQAM Trên kênh Rayleigh

Hình 3.32 BER QPSK- RAY-AWGN

Hình 4.1 Mô Hình OFDM

Hình 4.2 Sơ đồ khối trong OFDM

Hình 4.3 Máy thu-phát trong OFDM

Hình 4.4 Phổ của bốn sóng mang trực giao

Hình 4.5 Phổ của bốn sóng mang không trực giao

Hình 4.6 Các symbol OFDM nhận được sau khi đi qua một kênh đa Hình 4.7 Sơ đồ khối hệ thống thu phát OFDM Đơn giản

Hình 4.8: Dữ liệu gốc trước khi truyền

Hình 5.1 Vẽ điều chế ASK và BER của BPSK- AWGN

Hình 5.2: Vẽ điều chế QPSK và BER Của QPSK trên 2 kênh AWGN và RAYHình 5.3: Tính hiệu thu-phát trong OFDM

Hình 5.4: Vẽ điều chế Am và BER của M-QAM trên kênh AWGN

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

MATLAB MATrix LABoratory Phần mềm tính toán, mô

phỏng ADC Analog to Digital Conversion Chuyển đổi tương tự sang số

ASK Amplitude Shift Keying Khóa dịch biên

AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu cộng

FSK Frequency Shift Keying Khóa dịch tần

PCM Pulse Code Modulation Điều xung mã

QAM Quadrature Amplitude

Modulatiton

Điều chế biên độ cầu phương

QPSK Quadrature Phase Shift

Keying

Khóa dịch pha cầu phương

BPSK Binary Phase Shift Keying Điều chế pha nhị phân

OFDM Orthogonal frequency-division

multiplexing

Điều chế đa sóng mang

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Chương 1: Nghiên cứu phần mềm matlab và các toolbox, cho chúng ta một

cách nhìn tổng quan về việc sử dụng một toolbox cụ thể là Simulink trong việc mô phỏng tín hiệu trong kênh truyền

Chương 2: Xây dựng mô hình kênh truyền, các dạng kênh truyền, yếu tố ảnh

hưởng Giúp sinh viên có cách nhìn tổng quan , hiểu rỏ về kênh truyền

Chương 3: Lập trình ứng dụng, mô phỏng kênh truyền, các điều chế trong

kênh truyền, so sánh, đánh giá chất lượng kênh truyền qua BER

Chương 4: Tổng quan về OFDM và mô phỏng tín hiệu khi truyền qua kênh

truyền cơ bản AWGN

Chương 5: Kết luận và kến nghị

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Các hệ thống thông tin hiện đại hoạt động trên một dãi rộng các kênh thông tin bao gồm đôi dây xoắn, cáp đồng trục, sợi quang và kênh vô tuyến Tất cả các kênh thực tế đều gây ra sự méo dạng, nhiễn và giao thoa Các yếu tố này ảnh hướng tới quá trình điều chế , mã hóa và một số chức năng xử lý khác như quá trình cân bằng để loại bỏ sự suy giảm chất lượng gây ra bở kênh thông tin nhằm tạo ra một hệ thống thõa mản các mục tiêu về dung lượng và chất lượng dịch vụ trong điều kiện rằng buộc về công suất, băng thông , độ phức tạp và chi phí

Trong mô phỏng hệ thống truyền thông , mô hình kênh thông tin mô tả sự suy giảm tín hiệu phát trải qua trên đường truyền tới bộ thu Nói cách khác mô hình kênh thông tin mô tả mối quan hệ đầu vào- đầu ra của kênh dưới dạng toán học hay giải thuật Mô hình này có thể thu được từ các phép đo kiểm hoặc dựa trên lý thuyết truyền sóng trong môi trường vật lý Các mô hình dự trên đo kiểm đưa tới một mô tả thực nghiệm của kênh thông tin trong miền thời gian hoặc tần số và thường ở dạng các mô

tả thống kê của các biến hay quá trình ngẫu nhiên Các tham số của hàm phân bố và mật độ phổ công suất luôn được ước tính từ dữ liệu đo kiểm.Trong khi các mô hình dựa trên đo kiểm cho thấy độ tin cậy cao và thường là các mô hình hữu dụng nhất cho thiết kế thì các mô hình thực nghiệm khó tổng quát hóa trừ khi một lượng lớn các phép đo được thực hiện trên các môi trường thích hợp

Việc phát triển các mô hình toán học cho quá trình lan truyền tín hiệu trên mộ môi trường truyền dẫn đòi hỏi sự hiểu biết về các hiện tượng vật lý cơ bản Ví dụ, để phát triển một mô hình cho kênh vô tuyến tầng điện ly , ta phải hiểu cơ sở vật lý của quá trình truyền phát sóng vô tuyến

Một trong những thách thức trong mô hình hóa kênh thông tin là sự chuyển đổi một mô hình truyền sóng chi tiết thành một dạng phù hợp trong mô phỏng

Chính vì những lý do trên đồng thời cũng muốn áp dụng kiến thức kiến thức

chuyên ngành đã học vào thực tiễn Do đó, nhóm chúng em chọn đề tài “mô phỏng kênh truyền bằng matlab” với mục đích chính là lựa chọn kênh truyền có hiệu quả

nhất trong hệ thống viễn thông và Giúp sinh viên vận dụng kiến thức đã được học áp ụng vào việc mô phỏng hệ thống viễn thông bằng phần mềm matlab

2 Tính cấp thiết của đề tài.

Nghiên cứu những vấn đề khoa học trong nội dung nghiên cứu, áp dụng các kiến thức đã học vào thực tiễn, giúp cũng cố kiến thức phục vụ cho quá trình phát triển

đề tài tốt nghiệp sau này

Xây dựng Guide mô phỏng các dạng điều chế số và điều chế tương tự ,OFDM

Vẽ BER trên các kênh khác nhau.

4 Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục đích: Đề tài đã nghiên cứu đánh giá hiệu năng của kênh truyền bằng việc

sử dụng tính toán trên công thức, mô phỏng các dạng sóng điều chế,OFDM đánh giá

tỉ số BER

Nhiệm vụ:

Thứ nhất: Nghiên cứu matlab và toobox

Thứ hai: Tìm tài liên liên quan và Nghiên cứu lý thuyết liên quan tới kênh truyềnThứ ba Lập tình mô phỏng, sửa lỗi và nhận xét

5 Đối tượng và phạm vị nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu những lý thuyế liên quan tới kênh truyền Phạm vi nghiên cứu: Mô phỏng các dạng điều chế và vẽ BER trên cách kênh

6 Phương pháp nghiên cứu

 Nghiên cứu phần mềm matlab

 Nghiên cứu lý thuyết về kênh truyền

 Ứng dụng matlab trong mô phỏng

7 Nội dung và bố cục của đề tài

Nội dung đề tài được tổ chức thành các phần chính như sau:

Phần mở đầu: Trình bày lý do và mục tiêu nghiên cứu xây dựng kênh truyền

Chương 1: Nghiên cứu phần mềm matlab và các toolbox

Chương 2: Xây dựng mô hình kênh truyền cho hệ thống viễn thông

Chương 3: Lập trình ứng dụng mô phỏng, đánh giá chất lượng kênh truyền

Chương 4: OFDM và mô phỏng

Chương 5: Kết luận và kiến nghị

8 Kết luận

Mô phỏng kênh truyền bằng matlab nhằm giúp sinh viên vận dụng thực tế những kiến thức đã học áp dụng trong việc mô phỏng các tín hiệu thông tin Giúp sinh viên có cách nhìn tổng quan về hệ thống kênh truyền trong viễn thông

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VỀ MATLAB VÀ TOOLBOX

Phần này sẽ giới thiệu một công cụ tính toán trong kỹ thuật đó là MATLAB Ngoài ra

Chương này chủ yếu giới thiệu toolbox trong matlab đó là simulink

1.1 Giới thiệu chung

MATLAB viết tắt từ MATrix LABoratory MATLAB là một công cụ tính toán toán học, có thể được sử dụng để tính toán, vẽ các biểu đồ, đồ thị theo nhiều cách khác nhau Giống như một chương trình phần mềm, chúng ta có thể tạo , thực thi và lưu một dãy các lệnh để máy tính có thể chạy tự động MATLAB củng có thể được coi như là một ngôn ngữ lập trình , là một môi trường lập trình hay tính toán MATLAB được thiết kế để làm việc với những tập dữ liệu đặc biệt chẳng hản như ma trận, vectơ, hình ảnh

Trong Windows, sau khi cài MATLAB biểu tượng của nó sẽ xuất hiện trên màn hình máy tính, chúng ta có thể khởi động bằng cách double click vào biểu tượng của nó sẽ ra giao diện

Hình 1.1 Cửa sổ Giao Diện MATLAB

1.2 Giới thiệu về Simulink

Với sự phát triển mạnh trong lĩnh vực mô phỏng hệ thống, MATLAB đã đưa ra một bộ công cụ mô phỏng Simulink thuận tiện cho việc mô phỏng các hệ thống động

hiểu và áp dụng vào mô phỏng các hệ thống đơn giản từ đó có thể phát triển mô phỏng cho các hệ thống phức tạp hơn.

1.2.1 Giới thiệu chung

Simulink là một công cụ để mô phỏng các hệ thống động với giao diện đồ họa trực quan được phát triển đặc biệt cho mục đích này Trong môi trường MATLAB, Simulink là một bộ công cụ MATLAB nhưng khác với các bộ công cụ khác cả về giao diện và kỹ thuật lập trình liên quan đến nó

Trong các hệ thống động, các quá trình phụ thuộc thời gian tuyến tính hoặc phi tuyến đều có thể được mô tả bằng các phương trình vi phân Bên cạnh đó các hệ thống này cũng được mô tả qua sơ đồ khối như ví dụ cho trong hình 1.2 Simulink dựa trên kiểu mô tả này và một giao diện đồ họa được sử dụng để chuyển đổi một sơ đồ khối thành mô hình Simulink và mô phỏng hoạt động của hệ thống Do vậy để sử dụng hiệu quả Simulink đòi hỏi người dùng có kiến thức tốt về công nghệ điều khiển và lý thuyết hệ thống

Hình 1.2 Mô tả một hệ thống động bằng sơ đồ khối

Simulink cho phép mô phỏng hệ thống dựa trên sơ đồ khối để tìm nghiệm phương trình vi phân mô tả nó Nói cách khác một phương trình vi phân có thể được chuyển đổi thành một sơ đồ khối để giải bằng Simulink

1.2.2 Nguyên lý hoạt động của Simulink

Chương trình Simulink có thể được khởi tạo bằng lệnh simulink hoặc lệnh open_system(‘simulink.mld’) trong cửa số lệnh MATLAB Sau khi thực hiện một cửa

sổ trình duyệt thư viện các khối chức năng sẵn có trong Simulink cái thường được hiển thị ở dạng biểu tượng

Hình 1.3 Cửa sổ giao diện trình duyệt thư viện các khối chức năng của Simulink

Thư viện các khối chức năng được tổ chức thành các nhóm chức năng cho mục đích mô phỏng khác nhau Trong lĩnh vực mô phỏng hệ thống truyền thông, ngoài thư viện các khối thư viện chung Simulink các thư viện hay được sử dụng đó là Communications Blockset, Signal Processing Blockset và RF Blockset

1.2.3 Xây dựng sơ đồ khối Simulink

Để xây dựng hệ thống mô phỏng bằng việc sử dụng thư viện các khối chức năng, trước hết cần mở một cửa sổ mới bằng việc lựa chọn File – New Model trong cửa sổ trình duyệt Simulink Cũng có thể mở mô hình có sẵn bằng việc lựa chọn File – Open

Mô hình mới được lưu lại dưới một tên phù hợp với đuôi mở rộng mdl (mdl=model) bằng việc lựa chọn File – Save As

Xây dựng một hệ thống lấy tích phân làm ví dụ lưu trong tên tệp test1.mdl Trước hết lấy khối nguồn sóng hình sine Sine Wave làm nguồn tín hiệu từ thư viện Sources bằng cách kéo khối đó vào cửa sổ mô hình được mở Tiếp theo để tích phân tín hiệu, lấy khối Integrator từ thư viện Continuous, sau đó kết nối đầu ra của khối nguồn với đầu vào khối tích phân bằng sử dụng chuột

Hầu hết các khối chức năng tuyến tính được mô tả bởi khai triển Laplace hoặc khai triển z (đối với tín hiệu rời rạc) Để hiển thị tín hiệu và kết quả tích phân trên cùng một cửa sổ, khối ghép kênh Mux từ thư viện Signal Routing được sử dụng và khối Scope từ thư viện Sinks được lựa chọn để hiển thị Tín hiệu nguồn và đầu ra khối tích phân được kết nối với 2 đầu vào khối ghép kênh và đầu ra sau đó nối với đầu vào khối Scope Mô hình sau khi kết nối có giao diện như trong hình 1.4.

Hình 1.4 Mô hình ví dụ hệ thống tích phân test1.mdl

1.2.4 Tham số hóa các khối Simulink

Để thực hiện chạy mô hình mô phỏng Simulink trước hết các tham số của các khối sử dụng trong mô hình cần được thiết lập chính xác Để thực hiện tốt bước này đòi hỏi người sử dụng phải hiểu rõ hệ thống đang mô phỏng và các tham số liên quan

Thiết lập tham số cho khối chức năng được thực hiện bằng việc kích đúp khối chức năng đó và giao diện thiết lập tham số sẽ được hiện ra như cho thấy ví dụ trong hình 15 Các giá trị phù hợp của các tham số sẽ được nhập vào trực tiếp hoặc lựa chọn các thuộc tính phù hợp sẵn có trong giao diện thiết lập của khối

Lấy ví dụ mô hình test1.mdl, các tham số khối nguồn sine có thể được thiết lập gồm tần số, biên độ và pha ban đầu của tín hiệu sine Tuy nhiên có một lựa chọn quan trọng cần chú ý là kiểu tín hiệu Time based hoặc Sample based Vì hệ thống tích phân xây dựng cho tín hiệu liên tục nên cần lựa chọn Time based cho phù hợp

Riêng đối với khối Scope để thiết lập tham số cần lựa chọn biểu tượng Parameters trên cửa số hiển thị để mở giao diện thiết lập như cho thấy trong hình 1.5 Tại cửa sổ này số lượng đồ thị hiển thị và lưu dữ liệu kết quả dễ dàng được thiết lập.

Hình 1.5 Các cửa sổ thiết lập tham số cho các khối chức năng trong mô hình

Ngoài ra, các thông tin về mô hình dạng văn bản cũng dễ dàng thêm vào bằng cách kích đúp trên cửa sổ mô hình Tương tự tên các khối chức năng trong mô hình cũng có thể thay đổi theo ý muốn

Hình 1.6 Cửa sổ thiết lập tham số trên khối Scope

Hình 1.7 Cửa sổ thiết lập tham số mô phỏng của mô hình

1.2.5 Mô phỏng bằng Simulink

Các tham số mô phỏng của mô hình được thiết lập qua lựa chọn menu Simulation – Configuration Parameters để mở cửa sổ như cho thấy trong hình 1-8 Các thiết lập cơ bản cho mô hình là lựa chọn các tham số cho bộ giải phương trình vi phân

và thời gian chạy mô phỏng Ở chế độ mặc định thời gian mô phỏng được xác định từ 0 đến 10 giây Ngoài ra mục Data Import/Export cho phép thiết lập và quản lý việc truy xuất dữ liệu kết quả trên cửa sổ quản lý biến workspace

Mô phỏng được thực hiện bằng lựa chọn lệnh menu Simulation – start hoặc kích trực tiếp biểu tượng hình tam giác trên thanh công cụ Khi chạy mô phỏng kết quả sẽ được hiển thị trên khối Scope Do các kết quả được lưu vào biến S_test1_signals như thiết lập tham số cho khối Scope nên có thể sử dụng để vẽ đồ thị kết quả trong MATLAB như đoạn lệnh cho dưới đây

CHƯƠNG 2 GIỚI THIỆU KÊNH THÔNG TIN

2.1 Giới thiệu tổng quan hệ thống viễn thông

Các phương tiện thông tin nói chung được chia thành hai phương pháp thông tin

cơ bản, đó là thông tin vô tuyến và thông tin hữu tuyến Mạng thông tin vô tuyến ngày nay đã trở thành một phương tiện thông tin chủ yếu, thuận tiện cho cuộc sống hiện đại

Hình 2.1 Mô hình tổng quát hệ thống viễn thông Một hệ thống thông tin đơn giản gồm 3 thành phần:

Khối phát tín hiệu: Thực hiện xử lý tín hiêu đầu vào để tạo ra một tín hiệu truyền dẫn

phù hợp với đặc tính của kênh truyền Một số chức năng xử lý quan trọng là mã hóa và điều chế

Kênh thông tin: Là mô trường để truyền dẫn từ nguồn tới đích Có nhiều loại kênh với

đặc tính khác nhau Các kênh có thể gây ra suy hao và méo tín hiệu làm tín hiệu bị giảm khi tới đầu thu

Khối thu tín hiệu: Tiếp nhận tín hiệu từ kênh truyền và khôi phục lại tín hiệu được phát

đi Các chức năng xử lí ở phía thu thường thực hiện ngược lại ở đầu máy phát gồm giải điều chế, giải mã và lọc tín hiệu

Trong mạng thông tin vô tuyến ngoài nguồn tin và nhận tin thì kênh truyền là một trong

ba khâu quan trọng nhất, và có cấu trúc tương đối phức tạp Nó là môi trường để truyền thông tin từ máy phát đến máy thu Vì thế chương này tìm hiểu các thông tin về kênh truyền:

• Các hiện tượng ảnh hưởng đến kênh truyền

• Các dạng kênh truyền

• Các mô hình kênh truyền cơ bản

2.2 Kênh truyền vô tuyến

Hình 2.2 thể hiện một mô hình đơn giản của một hệ thống thông tin vô tuyến Nguồn tin trước hết qua mã hoá nguồn để giảm các thông tin dư thừa, sau đó được mã hoá kênh để chống các lỗi do kênh truyền gây ra Tín hiệu sau khi qua mã kênh được

kênh truyền Sau khi tín hiệu được phát đi ở máy phát, tín hiệu thu được ở máy thu sẽ trải qua các bước ngược lại so với máy phát Kết quả tín hiệu được giải mã và thu lại được ở máy thu Chất lượng tín hiệu thu phụ thuộc vào chất lượng kênh truyền và các phương pháp điều chế và mã hoá khác nhau Do đó ngày nay các kỹ thuật mới ra đời nhằm cải thiện chất lượng kênh truyền nói riêng và mạng vô tuyến nói chung, một trong những kỹ thuật đó là MC-CDMA.

Hình 2.2 Mô hình hệ thống thông tin vô tuyến

Chất lượng của các hệ thống thông tin phụ thuộc nhiều vào kênh truyền, nơi mà tín hiệu được truyền từ máy phát đến máy thu Không giống như kênh truyền hữu tuyến là

ổn định và có thể dự đoán được (cáp, cáp đồng trục, cáp quang) Kênh truyền vô tuyến

là hoàn toàn ngẫu nhiên và không hề dễ dàng trong việc phân tích Kênh truyền vô tuyến biến đổi từ đơn giản đến phức tạp.Tín hiệu được phát đi, qua kênh truyền vô tuyến, bị cản trở bởi các toà nhà, núi non, cây cối …, bị phản xạ, tán xạ, nhiễu xạ…, các hiện tượng này được gọi chung là fading Và kết quả là ở máy thu, ta thu được rất nhiều phiên bản khác nhau của tín hiệu phát Điều này ảnh hưởng đến chất lượng của hệ thống thông tin vô tuyến Do đó việc nắm vững những đặc tính của kênh truyền vô tuyến là yêu cầu cơ bản để có thể chọn lựa một cách thích hợp các cấu trúc của hệ thống, kích thước của các thành phần và các thông số tối ưu của hệ thống

Hiện tượng fading trong một hệ thống thông tin có thể được phân thành hai loại:

•Fading tầm rộng diễn tả sự suy yếu của trung bình công suất tín hiệu hoặc độ

suy hao kênh truyền là do sự di chuyển trong một vùng rộng Hiện tượng này chịu ảnh hưởng bởi sự cao lên của địa hình (đồi núi, rừng, các khu nhà cao tầng) giữa máy phát

và máy thu Người ta nói phía thu được bị che khuất bởi các vật cản cao Các thống kê

về hiện tượng fading tầm rộng cho phép ta ước lượng độ suy hao kênh truyền theo hàm của khoảng cách

•Fading tầm hẹp diễn tả sự thay đổi đáng kể ở biên độ và pha tín hiệu Điều này

xảy ra là do sự thay đổi nhỏ trong vị trí không gian (nhỏ khoảng nửa bước sóng) giữa phía phát và phía thu Fading tầm hẹp có hai nguyên lý - sự trải thời gian (time-spreading) của tín hiệu và đặc tính thay đổi theo thời gian (time-variant) của kênh truyền Đối với các ứng dụng di động, kênh truyền là biến đổi theo thời gian vì sự di chuyển của phía phát và phía thu dẫn đến sự thay đổi đường truyền sóng

Có ba cơ chế chính ảnh hưởng đến sự lan truyền của tín hiệu trong hệ thống di động:

1 Phản xạ xẩy ra khí sóng điện từ va chạm vào một mặt bằng phẳng với kích thước rất lớn so với bước sóng tín hiệu RF

2 Nhiễu xạ xẩy ra khi đường truyền sóng giữa phía phát và thu bị cản trở bởi một nhóm vật cản có mật độ cao và kích thước lớn so với bước sóng Nhiễu xạ là hiện tượng giải thích cho nguyên nhân năng lượng RF được truyền từ phía phát đến phía thu mà không cần đường truyền thẳng Nó thường được gọi là hiệu ứng chắn (shadowing) vì trường tán xạ có thể đến được bộ thu ngay cả khi bị chắn bởi vật cản không thể truyền xuyên qua

3 Tán xạ xẩy ra khi sóng điện từ va chạm vào một mặt phẳng lớn, gồ ghề làm cho năng lượng bị trải ra (tán xạ ) hoặc là phản xạ ra tất cả các hướng Trong môi trường thành phố, các vật thể thường gây ra tán xạ là cột đèn, cột báo hiệu, tán lá

2.3 Các hiện tượng ảnh hưởng đến chất lượng kênh truyền

2.3.1 Hiện tượng pha đinh đa đường (Multipath)

Trong một hệ thống thông tin vô tuyến, các sóng bức xạ điện từ thường không bao giờ được truyền trực tiếp đến anten thu Điều này xẩy ra là do giữa nơi phát và nơi thu luôn tồn tại các vật thể cản trở sự truyền sóng trực tiếp Do vậy, sóng nhận được chính là sự chồng chập của các sóng đến từ hướng khác nhau bởi sự phản xạ, khúc xạ, tán xạ từ các toà nhà, cây cối và các vật thể khác Hiện tượng này được gọi là sự truyền sóng đa đường (Multipath propagation) Do hiện tượng đa đường, tín hiệu thu được là tổng của các bản sao tín hiệu phát Các bản sao này bị suy hao, trễ, dịch pha và có ảnh hưởng lẫn nhau Tuỳ thuộc vào pha của từng thành phần mà tín hiệu chồng chập có thể được khôi phục lại hoặc bị hư hỏng hoàn toàn Ngoài ra khi truyền tín hiệu số, đáp ứng xung có thể bị méo khi qua kênh truyền đa đường và nơi thu nhận được các đáp ứng xung độc lập khác nhau Hiện tương này gọi là sự phân tán đáp ứng xung (impulse

Một mô hình pha đinh có thể được đặc trưng một cách tổng quát như một bộ lọc có đáp ứng xung

thời điểm t, fc là tần số sóng mang và δ là xung đi Dirac

Hình 2.3 Hiện tượng pha đinh đa đường

2.3.2 Hiệu ứng Doppler

Hiệu ứng Doppler gây ra do sự chuyển động tương đối giữa máy phát và máy thu

như trình bày ở hình 2.4 Bản chất của hiện tượng này là phổ của tín hiệu thu được bị xê lệch đi so với tần số trung tâm một khoảng gọi là tần số Doppler

Giả thiết góc tới của tuyến n so với hướng chuyển động của máy thu là αn, khi đó tần số Doppler của tuyến này là

= 0 max

c

Hình 2.4 Hiện tượng DopplerGiả thiết tín hiệu đến máy thu bằng nhiều luồng khác nhau với cường độ ngang hàng nhau ở khắp mọi hướng, khi đó phổ của tín hiệu tương ứng với tần số Doppler được biểu diễn như sau

( )

2 0 max

Mật độ phổ tín hiệu thu bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng Doppler do Jake tìm ra năm

1974 Và được gọi là phổ Jake Ý nghĩa của phổ tín hiệu này được giải thích như sau: Giả thiết tín hiệu phát đi ở tần số sóng mang f0, khi đó tín hiệu thu được sẽ không nhận được ở chính xác trên tần số sóng màng f0 mà bị dịch đi cả về hai phía với độ dịch là

fD,max như hình ở 2.5 Sự dịch tần số này ảnh hưởng đến sự đồng bộ của nhiều hệ thống

Hình 2.5 Mật độ phổ của tính hiệu thu

2.3.3 Suy hao trên đường truyền

Mô tả sự suy giảm công suất trung bình của tín hiệu khi truyền từ máy phát đến máy thu Sự giảm công suất do hiện tượng che chắn và suy hao có thể khác phục bằng các phương pháp điều khiển công suất

2.3.4 Hiệu ứng bóng râm (Shadowing)

Do ảnh hưởng của các vật cản trở trên đường truyền, ví dụ như các toà nhà cao tầng, các ngọn núi, đồi,… làm cho biên độ tín hiệu bị suy giảm Tuy nhiên, hiện tượng này chỉ xảy ra trên một khoảng cách lớn, nên tốc độ biến đổi chậm Vì vậy, hiệu ứng này được gọi là fading chậm

2.4 Các dạng kênh truyền

Tùy theo đáp ứng tần số của kênh truyền và băng thông của tín hiệu phát mà ta có

 Kênh truyền chọn lọc tần số và kênh truyền không chọn lọc tần số

 Kênh truyền chọn lọc thời gian và kênh truyền không chọn lọc thời gian

2.4.1 Kênh truyền chọn lọc tần số và kênh truyền không chọn lọc tần số

Mỗi kênh truyền đều tồn tại một khoảng tần số mà trong khoảng đó, đáp ứng tần số của kênh truyền là gần như nhau tại mọi tần số (có thể xem là phẳng), khoảng tần số này được gọi là Coherent Bandwidth và được ký hiệu trên hình 2.6 là f0

Hình 2.6 Kênh chọn lọc tần số ( f 0 < W)

Trên hình 2.6, ta nhận thấy kênh truyền có f0 nhỏ hơn nhiều so với băng thông của tín hiệu phát Do đó, tại một số tần số trên băng tần, kênh truyền không cho tín hiệu đi qua, và những thành phần tần số khác nhau của tín hiệu được truyền đi chịu sự suy giảm

và dịch pha khác nhau Dạng kênh truyền như vậy được gọi là kênh truyền chọn lọc tần số

Hình 2.7 Kênh truyền không chọn lọc tần số ( f 0 > W)

Ngược lại, trên hình 2.7 kênh truyền có f0 lớn hơn nhiều so với băng thông của tín hiệu phát, mọi thành phần tấn số của tín hiệu được truyền qua kênh chịu sự suy giảm

và dịch pha gần như nhau Chính vì vậy, kênh truyền này được gọi là kênh truyền không chọn lọc tần số hoặc kênh truyền fading phẳng

2.4.2 Kênh truyền chọn lọc thời gian và Kênh truyền không chọn lọc thời gian

Kênh truyền vô tuyến luôn thay đổi liên tục theo thời gian, vì các vật chất trên đường truyền luôn thay đổi về ví trí, vận tốc…, luôn luôn có những vật thể mới xuất hiện và những vật thể cũ mất đi… Sóng điện từ lan truyền trên đường truyền phản xạ, tán xạ qua những vật thể này nên hướng, góc pha, biên độ cũng luôn thay đổi theo thời gian

Tính chất này của kênh truyền được mô tả bằng một tham số, gọi là coherent time Đó là khoảng thời gian mà trong đó, đáp ứng thời gian của kênh truyền thay đổi rất ít (có thể xem là phẳng về thời gian)

Khi ta truyền tín hiệu với chu kỳ ký hiệu (symbol duration) rất lớn so với coherent time thì kênh truyền đó được gọi là kênh truyền chọn lọc thời gian Ngược lại, khi ta truyền tín hiệu với chu kỳ ký hiệu (symbol duration) rất nhỏ so với coherent time thì kênh truyền đó là được gọi là kênh truyền không chọn lọc thời gian hay phẳng về thời gian

2.5 Các mô hình kênh cơ bản

2.5.1 Kênh theo phân bố Rayleigh

Trong những kênh vô tuyến di động, phân bố Rayleigh thường được dùng để mô

tả bản chất thay đổi theo thời gian của đường bao tín hiệu fading phẳng thu được hoặc đường bao của một thành phần đa đường riêng lẻ Chúng ta biết rằng đường bao của

tổng hai tín hiệu nhiễu Gauss trực giao tuân theo phân bố Rayleigh Phân bố Rayleigh

)0

(2

exp)

2 2

r

r r

r r

(

σ

R dr

r p R r P

)(]

2 2

4292.02

22

)(]

(2

Hình 2.8 Hàm mật độ xác suất của phân bố Rayleigh

Vì vậy giá trị mean và median chỉ khác nhau môt lượng là 0.55dB trong trường hợp tín hiệu Rayleigh fading Chú ý rằng giá trị median thường được sử dụng trong thực tế

vì dữ liệu Rayleigh fading thường được đo trong những môi trường mà chúng ta không thể chấp nhận nó tuân theo một phân bố đặc biệt nào Bằng cách sử dụng giá trị median thay vì giá trị trung bình, chúng ta dễ dàng so sánh các phân bố fading khác nhau (có giá trị trung bình khác nhau) Hình 2.8 minh họa hàm mật độ xác suất Rayleigh

2.5.2 Phân bố Ricean

Trong trường hợp fading Rayleigh, không có thành phần tín hiệu đến trực tiếp máy thu mà không bị phản xạ hay tán xạ (thành phần light-of-sight) với công suất vượt trội Khi có thành phần này, phân bố sẽ là Ricean Trong trường hợp này, các thành phần đa đường ngẫu nhiên đến bộ thu với những góc khác nhau được xếp chồng lên tín hiệu light-of-sight Tại ngõ ra của bộ tách đường bao, điều này có ảnh hưởng như là cộng thêm thành phần dc vào các thành phần đa đường ngẫu nhiên Giống như trong trường hợp dò sóng sin trong khi bị nhiễu nhiệt, ảnh hưởng của tín hiệu light-of-sight (có công suất vượt trội) đến bộ thu cùng với các tín hiệu đa đường (có công suất yếu hơn) sẽ làm cho phân bố Ricean rõ rệt hơn Khi thành phần light-of-sight bị suy yếu, tín hiệu tổng hợp trông giống như nhiễu có đường bao theo phân bố Rayleigh Vì vậy, phân

bố bị trở thành phân bố Rayleigh trong trường hợp thành phần light-of-sight mất đi

Hàm mật độ phân bố xác suất của phân bố Ricean:

)0,0()

) (

2

2 2 2

r

r A

Ar I e

r

r

p

A r

σ

A: Biên độ đỉnh của thành phần light-of-sight

Io: Là hàm Bessel sửa đổi loại 1 bậc 0

Phân bố Ricean thường được mô tả bởi thông số k được định nghĩa như là tỉ số giữa công suất tín hiệu xác định (thành phần light-of-sight) và công suất các thành phần

2

2log10)(

σ

( k xác định phân bố Ricean và được gọi là hệ số Ricean.)Khi A → 0, k → 0 (−∞dB) thành phần light-of-sight bị suy giảm về biên độ, phân bố Ricean trở thành phân bố Rayleigh Hình 2.9.mô tả hàm mật độ xác suất của phân bố Ricean

Hình 2.9: Hàm mật độ xác suất của phân bố Ricean: k =−∞dB (Rayleigh) và k = 6

dB Với k >>1, giá trị trung bình của phân bố Ricean xấp xỉ với phân bố Gauss

2.5.3 Mô hình kênh AWGN

Nhiễu Gauss trắng cộng (AWGN) là một mô hình nhiễu cơ bản trong hệ thống thông tin để mô tả các quá trình ngẫu nhiên xẩy ra trong kênh truyền các đặc tính cơ bản bao gồm

 Nhiễu có tính cộng: nghĩa là nhiễu của kênh truyền được cộng thêm vào tín hiệu

đươc phát đi, ở đây nhiễu có tính độc lập thống kê với tín hiệu

 Nhiễu là trắng: Tức mật độ công suất nhiễu là phẳng, do vậy tương quan của

nhiễu trong miền thời gian là bằng không cho bất kì độ lệch thời gian khác không nào

 Nhiễu có phân bố Gauss hoặc phân bố chuẩn

Do hầu hết nhiễu sinh ra trong hệ thống có các đặc tính này nên mô hình kênh AWGN được coi là mô hình kênh cơ bản nhất khi mô tả ảnh hưởng nhiễu trong hệ thống Mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của kênh AWGN có thể được biểu diễn như sau

Trong đó n(t) là thành phần nhiễu trắng có phân bố Gauss với trung bình bằng 0

và được cộng thêm vào tín hiệu đầu vào của kênh truyền s(t) mô tả như hình dưới

Hình 2.10 Mô hình kênh AWGN

Trong mô phỏng hệ thống thông tin, tùy thuộc vào loại mô hình mô phỏng hay tín hiệu đầu vào mà thành phần nhiễu n(t) củng có tính chất phù hợp tương ứng Đối với trường hợp mô hình giải thông, tín hiệu đầu vào s(t) là tín hiệu thực nên thành phần nhiễu AWGN n(t) được tạo ra củng là tín hiệu thực và có hàm tự tương quan là

phần nhiễu đồng pha và vuông pha đều có phân bố Gauss độc lập với nhau Đây chính

là đặc trưng cho kênh truyền AWGN và xác định tỉ số tín hiệu trên nhiễu SNR củ kênh truyền

0

s

P SNR

N

Trong đó Ps là mức công suất tín hiệu đầu vào kênh AWGN Đối với tín hiệu đầu vào là tín hiệu ngẫu nhiên thì công suất đầu vào có thể được ước tính qua phép tính phương sai của tính hiệu Tham số SNR củng được sử dụng đặc trưng cho kênh AWGN thay cho mức công suất nhiễu Khi đó mức công suất hay phương sai nhiễu sẽ được rút

2.5.4 Kênh rời rạc

Mô hình cơ bản của một hệ thống thông tin bao gồm một nguồn dữ liệu rời rạc, một bộ mã hóa kênh để điều khiển lỗi, một bộ điều chế và bộ phát, một kênh thông tin, một bộ thu và một bộ giải mã Phụ thuộc vào ứng dụng cho hệ thống và chi tiết của mô phỏng các phần tử khác như bộ cân bằng, các bộ ghép xen, bộ đồng bộ sóng mang Được mô tả như hình phía dưới

HÌnh 2.11 Mô hình kênh rời rạc trong hệ thống thông tin

Mô hình kênh rời rạc được sử dụng để biểu thị tất cả các phần tử của một hệ thống thông tin nằm giữa A và B trong hệ thống, trong đó đầu vào tại điểm A là một véc

tơ kí hiệu rời rạc X=[ x1,x2…xk] và đầu B là một véc tơ kí hiệu rời rạc khác Y=[y1,y2…yk] Thông thường thì đầu A sẽ là đầu ra của bộ mã hóa kênh hoặc tương đương đầu vào của bộ điều chế và điểm B sẽ là đầu vào của bộ giải mã Các mô hình kênh rời rạc mô tả cơ chế tạo lỗi theo xác suất gồm có các loại sau:

- Loại mô hình đầu tiền được xem là mô hình kênh không nhớ Được sử dụng để

mô hình hóa các lỗi truyền dẫn hoặc các chuyển tiếp từ đầu vào tới đầu ra của kênh dưới điều kiện giả sử rằng không có sự tương quan về thời gian trong cơ chế chuyển tiếp Đó là xác suất chuyển tiếp đầu vào- đầu ra đối với kí hiệu đầu vào kênh thứ n không bị tác động bởi gì xẩy ra với bất kỳ kí hiệu đầu vào khác Các mô hình như vậy có thể áp dụng đối với các kênh thông tin mà không có sự giao thoa giữa các kí tự hay pha đinh và nhiễu là AWGN Trong hệ thống thì giả

sử này bao gồm cả các lỗi bit không tương quan với nhau và các mô hình rời rạc được nghiệm thu tầm thường

- Loại mô hình thứ hai áp dụng cho các trường hợp trong đó các chuyển tiếp từ kí hiệu đầu vào đến ký hiệu đầu ra là tương quan về thời gian trong trường hợp này , xác suất lỗi bit cho kí hiệu thứ n phục thuộc vào liệu mỗi một lỗi có xẩy ra trong truyền dẫn các kí hiệu trước hay không Kênh pha đinh thường gặp phải trong kênh thông tin vô tuyến là một ví dụ của kênh thông tin có lỗi tương quan

Các lỗi có xu hướng xẩy ra theo cụm khi kênh đang ở trang thái pha đinh nhiều

và kênh này được xem như kênh lỗi cụm hoặc kênh có nhớ

Các mô hình kênh rời rạc là các mô hình xác suất có hiệu quá vể tính toán hơn so với kênh dạng sóng.Hiệu quả được cải thiện từ hai yếu tố Các mô hình rởi rạc được mô phỏng tại tốc độ kí hiệu ngược lại mô hình kênh dạng sóng được mô phỏng tại tố độ từ 8 đến 16 lần tốc độ tín hiệu Trong khi mỗi khối đơn được mô phỏng chi tiết theo một mô hình sóng thì có một sư rút gọn mức cao trong mô hình kênh rời rạc Mức rút gọn này sẽ giảm them khối lượng tính toán Hai yếu tố này giúp tiết kiệm thời gian tính toán trong

mô phỏng

Trong các trường hợp đơn giản, các mô hình kênh rời rạc có thể thu được bằng cách giải tích từ các mô hình của các thành phần nằm giữa đầu vào kênh tại A và đầu ra kênh rời rạc tại B Tuy nhiều trong hầu hết các trường hợp, các mô hình rời rạc thu được từ các mẫu lỗi được đo kiểm hoặc mô phỏng giữa các điểm A và B

Mô hình hóa kênh rời rạc không nhớ là một quá trình rỏ ràng Ví dụ trong trường hợp một kênh đối xứng rời rạc không nhớ và với đầu vào và đầu ra là tín hiệu nhị phân Chúng ta cần mô tả kênh là một giá trị xác suất lỗi bit Mô phỏng kênh này đòi hỏi tạo

ra một số ngẫu nhiên đơn và so sánh số đó với một ngưỡng để quyết định liệu một bit xác định sẽ gặp lỗi truyền dẫn hay không hay thu được mà không bị lỗi

Các kênh rời rạc có nhớ khó để mô hình hóa hơn Cơ chế tạo lỗi tương quan về thời gian thường được mô hình hóa bỏi một chuỗi Markov rời rạc về thời gian trong đó một mô hình trạng thái được sử dụng để đặc trưng các trạng thái khác nhau của kênh thông tin và một tập xác suất chuyển tiếp trạng thái được sử dụng để xác định tiến trình của các trạng thái kênh Mỗi trạng thái củng sẽ kết hợp với một tập xác suất chuyển tiếp

kí hiệu từ đầu vào tới đầu ra Như vậy mô hình này phức tạp hơn và đòi hỏi nhiều tham

số hơn kênh không tương quan

Như vậy mô phỏng kênh rời rạc đều đòi hỏi tạo mẫu lỗi ngẫu nhiên Trong Matlab ta có thể dùng hàm randerr để tạo mẫu lỗi bit:

Ví dụ: %Tao mau loi bit voi 2 loi gom 0 va 2 vi tri loi ngau nhien moi hang

0 1 1

Một số code tạo lỗi bit cho một chuỗi bit đầu vào

M=randint(a,b) ; %tao chuoi tu ma nhi phan kich thuoc a x b

N=randerr(a,b); % tao loi bit voi 1 loi ngau nhien trong moi hang

Out=rem(M+N,2) ; %tao chuoi tu ma bi loi dau ra

Hình 2.12 Mô hình kênh nhị phân

Mô hình kênh rời rạc không nhớ đơn giản nhất là kênh đối xứng nhị phân (BSC) Đầu vào kênh rời rạc này là một chuỗi nhị phân kí hiệu bỡi vecto X Thành phần thứ n của kênh này là xk pk tương ứng với xác suất lỗi trên lên kênh truyền dẫn ký hiệu thứ k, Đối với kênh không nhớ pk độc lập với k, do vậy lỗi trên tất cả các ký hiệu bị tác động bởi kênh thông tin theo cùng một kiểu Một chuỗi kí hiệu có độ dài M được xử lý qua kênh không nhớ bằng cách gọi mô hình kênh M lần liên tiếp Đối với kí hiệu thứ k một đầu vào nhị phân là 0 thu được chính xác là 0 với xác suất 1-pk và thu sai là 1 với xác suất là pk Đầu ra kênh thứ k được kí hiệu là yk và chuỗi M kí hiệu đầu ra kênh được hiệu vecto Y Kênh là đối xứng khi các bit 0 và 1 bị ảnh hưởng bởi kênh truyền cùng một kiểu.Đối với kênh truyền nhị phân quan hệ đầu vào- ra có thể được biểu diễn

Y = ⊕X E (2.17)

CHƯƠNG 3 MÔ PHỎNG TÍN HIỆU VÀ QUÁ TRÌNH THU PHÁT

3.1 Nguồn tương tự

Để mô phỏng hoạt động các khối mã nguồn, nguồn tín hiệu tương tự phải được sử dụng

và cần được mô phỏng Trong thực tế, các tín hiệu tương tự dạng đo kiểm được sử dụng trong mô phỏng hơn là mô hình hóa một nguồn tín hiệu tương tự cụ thể nào đó

Nguồn đơn tần thường là tín hiệu đo kiểm phổ biến được sử dụng trong hệ thống thông tin Trong mô phỏng thì tín hiệu này cần được lấy mẫu và biễu diễn rời rạc về thời gian x(t)= Acos(2πf0t+ϕ) (3.1)

Chuỗi thời điểm lấy mẫu ( t )luôn có khoảng cách bằng nhau trong mô phỏng và bằng với chu kì lấy mẫu Ts Tần số f0 và biên độ A có thể được biến đổi để thu được đáp ứng tần và đáp ứng công suất hay biên độ của hệ thống Trong mô hình lý thuyến tham số ϕ

Thường được được giả sử phân bố đều trên khoảng [ 0, 2π] Tuy nhiên trong mô phỏng

ϕđược gán cố định tại một giá trị bất kỳ Trong các hệ thống thông dải, tần số f0 được

đo từ tần số trung tâm fc Tín hiệu ở dạng liên tục là

x(t)= Acos[ 2π(f0+fc )t+ϕ] (3.2)

Và tín hiệu được bao phức của tín hiệu được lấy mẫu để mô phỏng là

x k%( )=Aexp( 2j πkf0/ ) exp(j )f s ϕ (3.3)Trong đó fs=1/Ts là tần số lấy mẫu.( fs thường được thiết lập ở giá trị bằng 8 đến 16 lần f0 để đảm bảo chính xác dạng sóng và phổ tín hiệu)

Ví dụ: vẽ dạng sóng của tín hiệu sau:

T0=0; %thoi gian bat dau

Tf=10e-3; %thoi gian ket thuc

Ts=(Tf-T0)/(N-1); % chu ki lay mau

fs=1/Ts;% tan so lay mau

title (' vi du tao tin hieu da tan');

Hình 3.1 ví dụ về tạo tín hiệu đa tần

3.1.1 Nguồn tín hiệu số

Một nguồn số đơn giản là một nguồn rời rạc và có giá trị hữu hạn trong một bảng mẫu

tự xác định Tín hiệu số là một dạng sóng mang thông tin số Nguồn tín hiệu số trong

mô phỏng có những đặc điểm sau

Kiểu mẫu hay danh sách kí hiệu thông tin có thể mà nguồn sẽ tạo ra Trong hệ thống viễn thông, tập kiểu mẫu thường bao gồm M kí hiệu với M=2n Trong đó n là một số nguyên thường được biểu diễn A={ 0,1,2 M-1} Trường hợp đơn giản nhấy M=1 ta có A={ 0,1} ngoài ra các kí hiệu có giá trị phức củng được biểu diễn ví dụ A={ ± ±1, j}

Xác suất ưu tiên phát hay tần số xuất hiện tương đối mà của mỗi kí hiệu mà nguồn tạo

ra Ví dụ nguồn nhị phân tạo ra các bít 0 và bit 1 có xác suất bằng nhau

Tốc độ (symbol rate ) tức là số lượng ký hiệu thông tin mà nguồn sinh ra trong một đơn

vị thời gian ( baudrate) Tốc độ symbol quan hệ với tốc độ bít (Rb) với công thức sau:

Rb=R log2(M) (3.5)

3.1.2 Nguồn tín hiệu ngẩu nhiên

Trong các hệ thống thông tin, các tín hiệu dạng sóng điện áp hoặc dòng trong truyền phát, xử lý thông tin củng như cho điều khiển các hệ thống thiết bị là hàm của thời gian và được phân loại và xác định ngẩu nhiên Các tín hiệu xác định có thể được

mô tả bởi các hàm toán học với thời gian t như là một biến độc lập Ngược lại với một tín hiệu ngẫu nhiên luôn có một số phần tử không xác định và không biết được trước tại bất kì thời điểm nào.

Các mô hình bất định hay ngẩu nhiên có vai trò quan trọng trong phân tích và thiết kế các hệ thống thông tin nên được sử dụng nhiều trong mô phỏng hệ thống truyền thông Các mô hình này được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau trong đó các tín hiệu củng như các tham số hệ thống có thể thay đổi một cách ngẩu nhiên Có thể thấy qua cách kênh truyền các dạng sóng bị tác động bởi nhiễu

Trong mô phỏng hệ thống truyền thông thì các mô hình cho các biến ngẫu nhiên hay được sử dụng là phân bố đều và phân bố chuẩn

Phân bố đều: Trong đó tất cả các giá trị trong một khoảng xác định có cùng xác suất và

được biểu diễn qua hàm mật độ xác suất

Phân bố chuẩn (Gauss) : Có biến ngẩu nhiên được mô tả qua hàm mật độ xác xuất

( )2 2

1

2 2

x

σ πσ

Trong đó µ và σ2 là giá trị trung bình và phương trai của hàm phân bố

Phân bố Rayleigh: Có biến ngẩu nhiên X=(X1 +X2)1/2 Trong đó X1 và X2 là các biến ngẫu nhiên Gauss độc lập và có trung bình bằng 0 và phương sai σ2 được mô tả qua hàm mật độ

Trong MATLAB có hàm sẳn để tạo ra các số ngẫu nhiên theo hàm phân bố khác nhau

Tạo hàm ngẫu nhiên phân bố đều: sử dụng hàm rand

Ví dụ1: tạo ra ma trận 2x3 các số ngẫu nhiên phân bố đều trong khoảng [0,1]

Code:

x=rand(2,3)

x =

0.7060 0.2769 0.0971

Ví dụ 2: tạo ra ma trân mxn các số ngẩu nhiên phân bố đều trong khoảng [a,b]

Hình 3.2 Biểu đồ phân bố xác xuất phân bố đều của 100 mẫu

Tạo các số ngẩu nhiên phân bố chuẩn: sử dụng hàm randn

Ví dụ 1: Tạo các số ngẩu nhiên phân bố chuẩn có trung bình 0 và độ lệch chuẩn bằng 1

4.0336 0.8624 2.2693

2.2199 -0.5659 3.4178

Ví dụ 3: tạo véc tơ hàng 100 số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và độ lêch chuẩn bằng

1 và vẽ biểu đồ phân bố xác suẩt

x=randn(1,100);

hist(x,10);

Hình 3.3 Biểu đồ phân bố chuẩn của 100 mẫu

Tạo các số ngẩu nhiên phân bố Rayleigh: bằng hàm rand hoặc randn

Mp= h/(step*sum(h)); % mat do xác su?t mô ph?ng

Lt= (range/a).*exp(-range.^2/(2*a)); % mat do xác su?t ly thuyet

bar(range,Mp);hold on;

plot(range, Lt,'r');hold off;

title (' mat do xac suat cua phan bo rayleigh ');

Hình 3.4 Mật độ phân bố xác xuất hàm phân bố rayleigh

Quá trình chuyển đổi từ tương tự qua số gồm 3 bước: lấy mẫu, lượng tự hóa và

mã hóa thành chuỗi nhị phân

Hình 3.5 Quá trình chuyển đổi tín hiệu từ tương tự qua số (ADC)

Quá trình lấy mẫu ta đã biết ở trên Bước thứ hai là lượng tử hóa được coi là quá trình quan trọng nhất trong biến đổi ADC Tại bước này các mẫu x(kTs) được chuyển đổi thành một biến rời rạc xq có Q giá trị

Trong quá trình lượng tử hóa, dải biên độ tín hiệu đầu vào được phân chia thành

mẫu nằm trong khoảng thứ i thì nó sẽ được gán với số nguyên i và i có thể được chuyển thành nhị phân cho chuổi bit đầu ra Quá trình này củng được gọi là điều xung mà (PCM) Lượng tử hóa đều được thực hiện khi bước bước lượng tử ∆ không đổi Quá trình lượng tử hóa sẽ gây ra sai số xq-x gọi là nhiễu lượng tử

Trong Matlab thì thực hiện quá trình PCM được viết dưới bởi hàm quantiz

Ví dụ: Bằng phương pháp điều chế PCM thực hiện lượng tử hóa với x(t)= sin(t), với

mức lượng tử là 12, độ dài các khoảng chia là như nhau Vẽ tín hiệu trước và sau

Code: % vidu ve PCM

t=[-2*pi:.1:2*pi]; sig=sin(t);a=[-1:.2:1];%phan hoach thanh 12 khoang chia

code=[-1.2:.2:1]; [m,n]=quantiz(sig,a,code);%luong tu hoa

plot(t,sig,'r',t,n);legend('tin hieu goc','tin hieu sau luong tu');xlabel('thoi diem lay mau');title('luong tu hoa deu');

Hình 3.6 Ví dụ lượng PCM

3.2.2 Mã đường truyền

Mã đường truyền là một kiểu mã hóa được thực hiện để tạo dạng phổ tín hiệu hay

để đi kèm các tính chất thống kê xác định trong chuỗi tín hiệu đảm bảo một mật độ chuyển tiếp xác định để hổ trợ quá trình đồng bộ Dưới đây là một số các mã đường truyền cơ bản

Hình 3.7 Một số mã đường truyền cơ bản

Quá trình mã hóa đường truyền được thực hiện theo 2 bước:

Bước 1: sắp xếp logic thực hiện chuyển đổi một chuỗi nhị phân M- mức thành một

chuổi khác có tính chất mong muốn

Bước 2: chuyển đổi các kí hiệu thành dạng sóng, quá trình này giống như điều chế

băng tần gốc

Đối với bước đầu tiên khi mô phỏng mã đường truyền chỉ là sự sắp xếp logic theo luật chuyển đổi của từng mã loại khác nhau Còn bước thứ 2 chuyển đổi sang dạng sóng đòi hỏi việc biểu diễn dạng sóng cho mỗi kí hiệu trên một cửa sổ thời gian tương ứng với chu kỳ của ký hiệu Quá trình này sẽ liên quan đến quá trình lấy mẫu để đảm bảo chính xác dạng sóng theo yêu cầu

Vi dụ: tạo chuỗi xung vuông bời hàm myrectpulse

% buoi dien chuoi xung vuong

function [t,y]= myrectpulse(Tw,Rp,Ns,Np);

Tp=1/Rp;

timewindow=Np*Tp;