Thiết kế và mô phỏng hệ thống đa truy cập phân chia theo mã ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn

Luận văn cao học Võ Hoàng Anh LỜI GIỚI THIỆU Sự hỗn loạn, vài năm trước lĩnh vực thú vị cho nhà nghiên cứu trạng thái hệ thống phi tuyến động với cấu trúc toán học biết Những hệ thống hỗn loạn thường xem xét không gian pha, nơi mà trạng thái hệ thống tồn vĩnh viễn Những vùng khác không cần xem xét đến điểm vùng tiến tới vô hạn đóng góp tích cực đến trình hỗn loạn Các phương trình hỗn loạn miêu tả hoạt động tọa độ không gian bước lặp phương trình biểu diễn đoạn thời gian tăng dần Những mô (tọa độ không gian pha) cho phép biễu diễn quỹ đạo hay phạm vi hoạt động hệ thống hỗn loạn theo tiến triển thời gian mà dễ dàng làm rõ khái niệm đồng bộ, vai trò trung tâm đặc tính truyền thông hỗn loạn Bằng cách đồng hai hệ thống hỗn loạn, xác định tình trạng mà hệ thống điều khiển (ghép nối) pha tín hiệu hệ thống hỗn loạn khác theo cách mà hai hệ thống đạt đồng với Hay nói cách khác, pha khác hệ thống hội tụ đến giá trị 1-1 Khái niệm truyền dẫn thông tin từ hệ thống đến hệ thống khác phát triển theo hội tụ Ví dụ xây dựng hai hệ thống hỗn loạn mà có đồng thế, cách thêm vào thông tin tín hiệu truyền đi, điều khiển hệ thống khác, sau đạt đến đồng bộ, tách (giải mã) thông tin từ tương quan tín hiệu cặp kết nối hệ thống hỗn loạn Theo luận văn trình bày ý sau Chương I Giới thiệu tổng quát khái niệm hỗn loạn Chương II Cách thức tín hiệu hỗn loạn tạo truyền Luận văn cao học Võ Hoàng Anh Chương III Trình bày thiết kế loại thiết bị truyền nhận tín hiệu hỗn loạn Chương IV Kỹ thuật điều chế giải điều chế tín hiệu hỗn loạn (ứng dụng hỗn loạn vào CDMA) Chương V Mô hệ thống tương quan CSK Để hoàn thành luận văn này, trước tiên em muốn gởi đến TS Hoàng Mạnh Thắng lời cảm ơn chân thành giúp đỡ, bảo tận tình thầy suốt thời gian qua Em xin gởi đến quý thầy cô, gia đình bạn bè lời cảm ơn chân thành biết ơn sâu sắc giúp đỡ suốt thời gian em học tập trường Luận văn cao học Võ Hoàng Anh CHƯƠNG I TỔNG QUAN 1.1 Mô hình hỗn loạn Trong ngày đầu, theo thần học triết học Hy Lạp cổ đại 1) Các nhà triết học tin vũ trụ chi phối vạn vật, vũ trụ hình thành hỗn loạn Người Hy Lạp cổ đại không đưa định nghĩa cụ thể cho hỗn loạn nghĩ liên quan đến vô cùng, hỗn độn tiên đoán Diễn biến lâu dài hỗn loạn, Heraclitus nói “Tα παντα ρει”, có nghĩa tất thứ điều theo dòng chảy tất luồng, việc giải thích vũ trụ hình thành hỗn loạn Nói cách khác, người Hy Lạp cổ đại tin rối loạn dẫn đến trật tự theo điều kiện định - điều mà khoa học đại khám phá sau vài kỷ - người Hy Lạp cho thấy tồn điểm hấp dẫn hay chu kỳ giới hạn Sự tiến triển chứng minh hoàn toàn nhà khoa học tất qua trình tự nhiên điều có tiến hóa, gia tăng entropy đạt đến trạng thái lượng tối thiểu Nếu suy luận rộng ra, vũ trụ điểm hấp dẫn vụ nổ Big Bang Bởi tạo từ gì, cần thiết tin hỗn loạn nghĩa trật tự điều có tồn trật tự hỗn loạn Trình tự hỗn loạn không rõ ràng, mà không điều kiện ban đầu để đến trình tự Những kết luận tinh tế này, tạo điều kiện thúc đẩy quan tâm nhà khoa học từ thời cổ đại Đây xác nhà khoa học sử dụng, biến hóa hỗn loạn, để nghiên cứu nhiều tượng trình, bao gồm viễn thông, ta thấy chương sau Hỗn loạn diễn biến lâu dài không theo chu kỳ hệ thống xác định, biểu nhạy cảm lại phụ thuộc vào điều kiện ban đầu Ba cấu thành hỗn loạn định nghĩa sau: “Trạng thái dài hạn không tuần hoàn” có nghĩa quỹ đạo hệ thống không gian không ổn định tới điểm xác định (trạng thái ổn định), quỹ đạo tuần hoàn, tình trạng gần tuần hoàn (quasi-periodic) Luận văn cao học Võ Hoàng Anh thời gian tiến tới vô Một phần định nghĩa tính không tuần hoàn khác dựa động thái hỗn hoạn từ tính không tuần hoàn thời tương tự tạo dao động hệ thống tức thời bị nhiễu “Xác định” hệ thống thông số ngẫu nhiên (xác suất) Đó nhận thức sai lầm chung cho hệ thống hỗn loạn mà nhiễu hệ thống điều khiển trình ngẫu nhiên Các trạng thái bất thường hệ thống hỗn loạn phát sinh từ hệ phi tuyến nội nhiễu “Nhạy cảm phụ thuộc vào điều kiện đầu” yêu cầu, quỹ đạo xuất phát gần với điều kiện ban đầu phân kỳ theo hàm mũ cách nhanh chóng Chúng ta phân tích rõ vấn đề này: Phát triển dựa theo mô hình toán học có, gọi hệ thống Lorenz, sử dụng mẫu cho hệ thống hỗn loạn để đáp ứng định nghĩa Hệ thống Lorenz bao gồm cặp phương trình vi phân bậc thông thường: x&1   ( x2  x1 ) x&2   x1 x3  rx1  x2 (1.1) x&3  x1 x2  bx3 Lorenz chọn tham số   10, b  / 3, r  28 , tham số hệ thống Lorenz hỗn loạn mô tả đặc tính định nghĩa hỗn loạn Cấu thành thứ định nghĩa hiểu rõ với hệ thống Lorenz tham số ngẫu nhiên Để chứng minh tính không tuần hoàn hệ thống, mô số học hệ thống Lorenz thực [1] Một chuỗi thời gian vẽ tọa độ x thay đổi cho hình 1.1 (các điều kiện ban đầu cho tùy ý) Quan sát trực tiếp chuỗi thời gian hình 1.1a, hợp lý để nói biến x1 không tuần hoàn Để chắn chắn hệ thống không gần tuần hoàn, phổ lượng theo biến x cho hình 1.1b Ký tự F hình 1.1b đại diện cho biến đỗi Fourier Phổ lượng rộng mà tần số đặc biệt bật rõ ràng Các trạng thái bất thường cho x xảy biến khác nữa, không co hẹp thời gian tăng Cấu thành thứ định nghĩa hỗn loạn đòi hỏi nhạy cảm tín hiệu ban đầu Một lần nữa, mô số học chứng minh hệ thống Lorenz đáp ứng điều Luận văn cao học Võ Hoàng Anh kiện Mô chạy cho hệ thống giống nhau, x y, bắt đầu với điều kiện đầu gần đồng Sự khác biệt điều kiện đầu biến chúng, x2 y2 Đại lượng biến đổi biến hàm theo thời gian, t t tuyến tính, điều kiện đầu gần giống - phát triển theo hàm mũ Một khái niệm khác cho lý thuyết hỗn loạn chứng minh dựa mô hình số học sử dụng đồ thị x2 dựa vào x1 Chúng ta thu điểm “hấp dẫn lạ” giải thích rõ chương sau Chuỗi thời gian Phổ lượng Thời gian, t(a.u.) Tần số, f(a.u.) (a) (b) Hình 1.1 Cả hai đồ thị sử dụng phương trình Lorenz tham số có giá trị 1.2 Sự đồng (a) Biễu diễn chuỗi thời gian theo biến x Lorenz (b) Một tiêu biểu phổ Hai hệ thống hỗn loạn đồng chúng kết nối với lượng theo biến x1 cách thích hợp Để minh họa khái niệm đồng bộ, xem xét hai hệ thống Lorenz độc lập, x y Đồng hóa hai hệ thống xảy [x(t) – y(t)] tiến đến mà t tiếp cận vô Kết cuối trình đẳng thức thực biến x1, x2, x3 tương ứng với y1, y2 y3, theo thời gian Về mặt hình học, động lực hệ thống kết hợp, bao gồm hệ thống Lorenz, ban đầu xảy không gian pha chiều, với chiều tương ứng với hệ thống riêng biệt Khi hệ thống trở thành đồng bộ, đó, quỹ đạo hệ hỗn hợp dịch chuyển đến không gian chiều (hoặc siêu phẳng) pha không gian chiều ban đầu Không gian thường gọi pha tạp đồng Nó bao gồm tất điểm mà x1(t) – y1(t) = x2(t) –y2(t) = x3(t) –y3(t) =0 Xét hệ thống hỗn loạn n chiều u& f (u ) (1.2) Pecora Caroll [3] đề xuất phân hệ thống thành hệ thống con, v& g (v, w) (m chiều) (1.3) & h(v, w) w (k chiều) (1.4) Luận văn cao học Võ Hoàng Anh Khi n = m + k hệ thống hệ hệ thống điều khiển Hệ v phương trình( 1.3) sử dụng để điều khiển đáp ứng hệ thống với chức tương tự phương trình (1.4) Cho nên, hệ đáp ứng viết lại &  h(v, w ') w' (1.5) Sự ghép nối hệ thống xảy thông qua biến v từ hệ thồng điều khiển, thay biến tương tự v hệ đáp ứng Để xác định xem đồng hệ thống, ta phải phân tích phát triển đáp ứng hệ hỗn hợp theo hướng phát triển ngang đến đa tạp đồng Để làm vậy, khai triển hệ thống, w   w  w ' , phân tích thành & h(v, w)  h(v, w ') w (1.6) (1.7)  Dw h(v, w)w  với w  nhỏ h(v, w) Khi Dw h  hệ Jacobian hệ thống w w Để làm rõ khái niệm đồng minh họa kỹ thuật Pecora – Carroll, sử dụng lại hệ Lorenz để phân tích Hệ điều khiển cho phương trình Lorenz, x&   ( x1  x2 ) x&2  rx1  x2  x1 x3 (1.8) (1.9) (1.10) x&3  x1 x2  bx3 Với   10, b  / 3, r  28 Biến x2 xem ghép nối đến hệ đáp ứng, đóng vai trò tương tự hệ v phương trình (1.3) Từ ta có y&1   ( x2  y2 ) y&3  y1 x2  by3 (1.11) (1.12) Khi biến y2 thay hoàn toàn x2 Một minh họa đồ thị đơn giản phép khai triển ngắn cho hình 1.2 Khi đó, phương trình tương tự (1.7)  e&   1   e&  x  3  0   b   e1   e3 Đồng hệ thống Lorenz Hàm mũ đồng (1.13) Khi e1 = x1 –y1 e3 =x3 – y3 Trong trường hợp này, giá trị riêng ma trận may mắn không phụ thuộc vào biến điều khiển, x2 Kết không cần phép tích phân số học để xác định tham số mũ Lyapunov Các giá trị riêng Jacobian, Điều khiển Đáp ứng Hình 1.2 Đồng hóa hệ thống điều khiển đáp ứng Biến y2 thay hoàn toàn x2 t(a.u.) t(a.u.) (b) (a) Hình 1.3 (a) Nhanh chóng đạt đồng với hệ thống Lorenz 6ngay chúng điều kiện đầu khác (b) Đồng hóa xảy nhanh chóng Độ dốc tính toán dựa phương trình (1.13) Luận văn cao học Võ Hoàng Anh tham số mũ Lyapunov thực, dễ dàng thu được; 1   2  b Cả hai số âm với thời gian, đó, biến lỗi e1 e3 hội tụ tới t   Phương trình (1.13) xấp xỉ, nên chứng minh hệ thống đồng t   , điều kiện đầu Sự đồng nhanh so với tốc độ dao động hệ thống cho hình 1.1 Mặc dù hình 1.3a cho thấy đường cong phân chia điểm khởi đầu, hình 1.3b cho thấy hai hệ thống kết nối hội tụ cách nhanh chóng Độ dốc đường đồ thị loga cho đường số mũ hội tụ Người ta dự đoán số mũ số mũ Lyapunov ghép với e 1, với giá trị xác định trước 1    10 Biến đổi  đến hàm mũ số 10, lúc giá trị  10  4,34 Giá trị phù hợp độ dốc đường cho hình 1.3b Phương pháp khác cho đồng bao gồm lỗi hồi đáp [1] Sự đơn giản phương pháp làm cho tuân theo thực nghiệm đồng Một ưu điểm số lượng nhỏ ghép nối hệ thống yêu cầu cho đồng hóa u& f (u ) y& h(u ) (1.14) Và hệ thống đáp ứng viết u&'  f (u ')  g ( y  y ') y '  h(u ') (1.15) Phương trình (1.15) rõ ràng cho thấy cách thức thông tin phản hồi Cùng kiểu phân tích dẫn đến phương trình (1.7) Đồng hóa xảy với lựa chọn thích hợp cho biến y hàm ghép nối g Như trước đó, phần thực kết số mũ Lyapunov có điều kiện phải số âm cho hệ thống tiến tới đồng Độ lớn số hạng phản hồi, g ( y  y ') , tiến đến hệ thống trở thành Luận văn cao học Võ Hoàng Anh đồng Như kỹ thuật lỗi hồi đáp cho phép hệ thống hỗn loạn dự đoán [1] Sơ đồ đồng bao gồm hệ thống điều khiển hệ thống hồi đáp Phương pháp lỗi hồi đáp cho phép thiết bị kết nối tương hổ với Trong kết nối tương hổ, hệ thống ảnh hưởng lẫn Hai hệ thống, hai bên thông qua tín hiệu lỗi hồi đáp, biễu diễn sau u& f (u )  g ( y ' y ) y  h(u ) y&'  f (u ')  g ( y  y ') y '  h(u ') (1.16) Cho kết nối tương hổ, hệ thống bao gồm thiết bị : điều khiển đáp ứng Đồng hóa tổng quát Ở phần trước tập trung vào khái niện đồng đồng nhất,một loại đồng bộ, mà kết nối hệ thống đồng biểu lộ hỗn loạn động Một cách hạn chế đồng bộ, gọi đồng hóa tổng quát (GS), nghiên cứu gần [1] GS xảy hệ thống với thống số không phù hợp hặc chí hệ thống có chức khác Các kết động lực học ghép nối không tương tự [1] 1.3 Kỹ thuật truyền thông hỗn loạn Mối quan hệ đồng hóa với truyền thông cho truyền thông hỗn loạn Trong thông tin liên lạc radio AM, tin điều chế biên độ với tần số đặc biệt đơn sóng mang Một thiết bị thu điều chỉnh đến tần số sóng mang cụ thể để khôi phục lại tin Nhắc lại đồng (cho hệ thống hỗn loạn) yêu cầu tần số chung cho hệ thống, máy phát máy thu xem nhu đồng Trong hệ thống viễn thông số thế, yêu cầu có đồng máy phát thu Máy thu phải lấy lấy mẫu bít với thời gian thích hợp để khôi phục lại tin cách xác Một sóng mang hỗn loạn thay đổi liên tục mang thông tin đại diện cho trường hợp tổng quát hình sin sóng mang số Như với nhiều kỹ Luận văn cao học Võ Hoàng Anh thuật truyền thông, truyền thông hỗn loạn phụ thuộc vào đồng Bản tin truyền đạt đơn giản mang dạng sóng hỗn loạn Một máy thu, đồng với máy phát, phục hồi tin từ hỗn loạn Ứng dụng đồng hỗn loạn đến truyền thông nghiên cứu tham khảo Cấu hình đề xuất cấu hình đơn giản để giải thích Ý tưởng sử dụng hệ Lorenz sở nó, thể hình 1.4 Như minh họa hình, tin biên độ nhỏ thêm vào dao động hỗn loạn lớn nhiều với biến x3 truyền đến máy thu Bởi tin có biên độ nhỏ tín hiệu hỗn loạn, nên xem ẩn đi, che dấu, tín hiệu hỗn hoạn trình truyền Các kênh truyền thông khác lại sử dụng biến x để truyền, máy thu thay biến nhận y2, hình 1.4 Sự thay biến x2 thành y2 khiến cho hệ thống y đồng hoàn toàn với hệ thống x Sự đồng cho phép tin gốc phục hồi từ tín hiệu che dấu cách đơn giản trừ biến y3 từ tín hiệu truyền mã hóa, x3  m(t ) Một tin biên độ nhỏ, m(t) che dấu tín hiệu hỗn loạn biên độ lớn, x3(t) suốt trình truyền Bởi hệ thống đồng bộ, trừ tín hiệu y3 từ x3 + m(t) thu hồi tin chìm tín hiệu hỗn loạn truyền Trong kỹ thuật mô tả trên, kênh hệ thống đòi hỏi giao tiếp tin Một miêu tả trực quan phương pháp thể hình 1.5 Một tin biên độ nhỏ m(t), che dấu tín hiệu hỗn loạn biên độ lớn , x1(t) Tín hiệu kết hợp, x1(t) + m(t), điều khiển hệ thống thu, đồng với máy phát Bản tin phục hồi việc trừ y 1(t) từ tín hiệu kết hợp Như hình 1.4, tin truyền với tín hiệu hỗn loạn lớn nhiều Mặc dù có bổ sung tin tín hiệu, máy thu đồng hóa với động lực máy phát Bản tin biên độ nhỏ tín hiệu truyền tác động nhiễu nhỏ ảnh hưởng đến tín hiệu điều khiển lớn Bởi đồng hóa ổn định, nên nhiễu tin khả gây độ lệch lớn từ đồng đa tạp Nguyên tắc cho thấy đồng hệ thống hỗn loạn sử dụng cách để lọc nhiễu tín hiệu hỗn loạn Hình 1.4 Miêu tả cho kỹ thuật truyền thông hỗn loạn đơn giản Hình 1.5 Miêu tả kỹ thuật truyền thông hỗn loạn mà không đòi hỏi tín hiệu truyền tách rời Luận văn cao học Võ Hoàng Anh Hiệu kỹ thuật chứng minh thực nghiệm sử dụng mạch thực hệ thống Lorenz Được cho hình, lấy biến x thay cho y1, phương trình điều khiển tiến trình y y3 y1 Tuy nhiên thay phần, đồng hệ thống tổng thể ổn định tiệm cận Một phép trừ tín hiệu liên quan từ máy phát mà mát thu cho phép phục hồi tin Để giải thích làm mà tin mang tín hiệu hỗn loạn mà khôi phịc hoàn toàn, ta sử dụng ‘hệ nghịch’ để phân tích Theo đó, hàm nghịch đảo biến truyền động học tín hiệu thông tin sử dụng để điều khiển hệ thống nhận Máy thu đảo ngược hàm hồi phục tin đồng xác với máy phát Một lần nữa, mô hình Lorenz lại sử dụng cho ví dụ này, Máy phát, dựa vào phương trình Lorenz ta có: x&  ( s  x1 ) x&2  rx1  x2  x1 x3 (1.17) (1.17) x&3  x1 x2  bx3 Như thường lệ,   10, b  / 3, r  28 , hàm nghịch chọn Hình 1.6 Sơ đồ thựcđược “hệ nghịch” hệ thống Lorenz s  x2  m(t ) (1.18) với m(t) tin cần truyền Hệ thứ cho xác dạng đây: y&1  ( s  y1 ) y&2  ry1  y2  y1 y3 (1.19) y&3  y1 y2  by3 Cấu hình cho hệ thống thông tin cho hình 1.6 Hai hệ thống đồng xác, cho phép tái tạo lại hoàn hảo tin Những phương trình cho động thái lỗi, e = x – y 10 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh x&1   ( x2  x1 ) x&2   x1 x3  rx1  x2 Với   10, b  / 3, r  28 x&3  x1 x2  bx3 Miêu tả: phương trình x&1   ( x2  x1 ) Lorent x1 x2 thành (x2 –x1) nhân cho   10 ( Tín hiệu x1, x2 đến đạo hàm thành tín hiệu out1: x&1   ( x2  x1 ) Tương tự với tín hiệu x2 ta có out2: x&2   x1 x3  rx1  x2 r=28 -x3x1 + rx1 –x2 rx1 x2 x3*x1 x1 Khối đạo hàm x3 Khối nhân x1 x1x2 x2 sau Với tín hiệu x3: out3 x&3  x1 x2  bx3 bx3 102 b = 8/3 x1x2 – bx3 ) chuyển Luận văn cao học Võ Hoàng Anh Kết hợp lại ta sơ đồ khối phát chuỗi hỗn loạn Lorent hình 5.3 x1 x2 Hình 5.3 Mô hệ phương trình Lorenz Simulink - Matlab x3 6.2.1.2 Sơ đồ khối điều chế CSK Hình 5.5 Sơ đồ khối data 103 Hình 5.4 Sơ đồ khối điều chế CSK Luận văn cao học Võ Hoàng Anh a) Khối data (Hình 5.5) Tạo chuỗi liệu mang tính ngẫu nhiên với độ rộng xung biên độ ±1 Khối chuyển mạch với thời gian lấy mẫu 0.15s ngõ vào ≥ chuyển mạch đóng lên ngược lại đóng xuống Hằng số Sau xác định tín hiệu Data có dạng hình 5.6 ta đưa vào khối điều chế CSK để thực điều chế tín hiệu b) Khối điều chế CSK (Hình 5.7) Khối chuyển mạch với chu kỳ lấy mẫu 0.15s ngưỡng liệu (Data) đầu vào (In2) ≥ lấy phương trình dao động Lorent thứ (ngõ x 1) ngược lại lấy phương trình x3, ngõ x2 phương trình Lorent để đồng 104 Hình 5.6 Tín hiệu đầu Data Luận văn cao học Võ Hoàng Anh Hình 5.7 Sơ đồ khối điều chế CSK Đầu điều chế có dạng hình 5.8 105 Hình 5.8 Tín hiệu sau điều chế Luận văn cao học c) Võ Hoàng Anh Khối giải điều chế CSK Tín hiệu truyền nhận r(t) Tín hiệu x2 phương r(t)* c(t) trình Lorent c(t) Bộ tương quan Hình 5.9 Sơ đồ khối giải điều chế CSK 106 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh Tín hiệu nhận r(t) sau nhân với tín hiệu c(t) đưa tương quan Tín hiệu r(t)*c(t) đưa  r (t )c(t )dt Sau đó, đầu tương quan lấy mẫu vào tích phân so sánh Mạch định để tái tạo lại liệu ban đầu 6.2.2 Kết mô Nhận xét tín hiệu sau khôi phục trễ so với tín hiệu gốc 0.5s trễ đường truyền Kết quả: Tỷlệ lỗi: 0.03453 Số lỗi so sánh với liệu gốc: 23 Trên tổng số ký tự: 666 Kết mang lại tỉ lệ lỗi cao điều phụ thuộc vào nhiễu đường truyền chất lượng hệ thống Mô mang tính minh họa, tham khảo cho trình điều chế - giải điều chế tương quan CSK 107 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh 6.3 Sơ đồ tổng quát điều chế - giải điều chế tương quan CSK Trễ đường truyền Tỷ số lỗi Tổng số lỗi Tổng số ký tự Hình 5.10 Sơ đồ khối tổng quát điều chế - giải điều chế CSK tương quan mô Simulink Matlab 108 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh KẾT LUẬN Như đề cập phần trên, tín hiệu hỗn loạn đặc trưng chất ngẫu nhiên phổ công suất rộng Vì vậy, việc nhúng thông tin vào tín hiệu hỗn loạn làm tăng tính bảo mật liệu cách chắn Với hệ thống băng rộng, sử dụng tín hiệu hỗn loạn để truyền tin thừa hưởng ưu điểm tín hiệu trải phổ truyền thống xác suất tách sóng thấp, khả chống nhiễu, làm giảm hiệu ứng đa đường… Ngoài ra, mặt lý thuyết, tín hiệu hỗn loạn dễ dàng tạo số vô hạn, đưa so sánh giải pháp có giá thành thấp để xây dựng hệ thống trải phổ Đặc biệt, hệ thống đa truy nhập phân chia theo mã chuỗi trực tiếp DS-CDMA mặt lý thuyết tính hệ thống điều kiện dung lượng tỉ số lỗi bit cao chuỗi trải sinh việc lượng tử hoá lấy mẫu chuỗi tín hiệu hỗn loạn theo thời gian Tuy nhiên hệ thống truyền thông dựa hỗn loạn chưa quan tâm nhiều theo quan điểm kỹ thuật thực tế có nhiều vấn đề quan trọng cần giải Theo đó, cần đề cập đến vài khó khăn phát triển hệ thống truyền thông dựa hỗn loạn thực tế Đặc biệt, độ rộng băng tín hiệu phát phải quan tâm Cho đến thời điểm này, dường chưa có kỹ thuật thức đánh giá độ rộng băng tín hiệu hỗn loạn Sự mô máy tính để giải trí Trong luận văn đề cập cách tổng quan kỹ thuật hỗn loạn, kỹ thuật hỗn loạn ứng dụng vào CDMA Phân tích đưa ưu điểm khuyết điểm hệ thống hỗn loạn từ cho ta nhìn sâu hỗn loạn.Tuy nhiên trình tìm hiểu kỹ thuật hỗn loạn có nhiều hạn chế mặt tài liệu công nghệ nên không tránh thiếu sót 109 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh Hướng phát triển đề tài + Tìm hiểu ứng dụng kỹ thuật hỗn loạn CDMA việc cải thiện chất lượng đường truyền, sử dụng tín hiệu chaotic vào CDMA + Tìm hiểu sâu kỹ thuật đồng máy phát thu hỗn loạn (đây vấn đề quan trọng nghiên cứu, thiết kế hệ thống hỗn loạn) + Trong phần mô xây dựng hệ thống hoàn chỉnh điều chế BPSK, QPSK sử dụng chuỗi BERNULLI, TENT, LOGISTIC, QUADRATIC…nghiên cứu sâu cách thức sử dụng chuỗi điều chế hỗn loạn + Tìm hiểu ứng dụng hỗn loạn thông tin quang Một lần em xin chân thành cảm ơn TS Hoàng Mạnh Thắng, thầy cô khoa Điện tử-Viễn thông trường Đại học Bách khoa Hà Nội tất bạn giúp đỡ em nhiều để hoàn thành luận văn này./ 110 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh MỤC LỤC LỜI GIỚI THIỆU .1 CHƯƠNG I TỔNG QUAN .3 1.1 Mô hình hỗn loạn .3 1.2 Sự đồng 1.3 Kỹ thuật truyền thông hỗn loạn 1.4 Truyền thông bảo mật 12 CHƯƠNG II PHÁT VÀ TRUYỀN TÍN HIỆU HỖN LOẠN 14 2.1 Giới thiệu .14 2.2 Lý thuyết hỗn loạn .15 2.2.1 Những hệ thống động học rời rạc 16 2.3 Truyền thông hỗn loạn 19 2.3.1 Tín hiệu ngẫu nhiên NRZ .21 2.3.2 Nguyên lý hệ thống băng sở DS-SS 25 2.4 Ứng dụng chuỗi NRZ hỗn loạn đến DS-SS băng cở sở 27 2.4.1 Máy phát DS-SS băng sở sử dụng chuỗi NRZ-PN .27 2.4.2 Máy phát DS-SS băng sở sử dụng chuỗi NRZ-hỗn loạn 29 2.4.3 Máy thu DS-SS băng sở sử dụng chuỗi NRZ-PN .30 2.4.4 Máy thu DS-SS băng sở sử dụng chuỗi NRZ-hỗn loạn 30 2.5 Hiệu suất truyền thông DS-SS băng sở 30 CHƯƠNG III THIẾT KẾ BỘ THU PHÁT HỖN LOẠN .34 3.1 Giới thiệu .34 111 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh 3.1.1 Hệ thống truyền thông hỗn loạn .35 3.2 Thiết kế phát 36 3.2.1 Những mô hình điểm hấp dẫn lạ 36 3.2.1.1 Điểm hấp dẫn Henon 36 3.2.1.2 Điểm hấp dẫn đối xứng Hennon 38 3.2.1.3 Động thái hỗn loạn đoạn parabol khác 42 3.2.1.4 Điểm cố định Henon 42 3.2.2 Truyền mô hình PDF 43 3.2.2.1 Henon PDF 45 3.2.2.2 Đối xứng Henon PDF 45 3.2.2.3 Truyền PDF 46 3.3 Thiết kế thu .46 3.3.1 Ba khối ước lượng 48 3.3.1.1 Cực đại hậu nghiệm (MAP- Maximum A Posteriori) giá trị truyền 48 3.3.1.1.1 Cửa sổ truyền PDF 49 3.3.1.1.2 Tính giá trị truyền MAP 52 3.3.1.1.3 Đơn giản hóa tính giá trị truyền MAP .53 3.3.1.2 Ngoài phương pháp ước lượng khác .54 CHƯƠNG IV KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ & GIẢI ĐIỀU CHẾ DỰA TRÊN HỖN LOẠN .55 4.1 Một ví dụ truyền thông đơn giản 55 4.1.1 Nguồn tin (Information source) 55 4.1.2 Điều chế 56 4.1.3 Kênh tin (Channel) 56 4.1.4 Giải điều chế 57 112 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh 4.2 Khái niệm trải phổ 57 4.2.1 Khái niệm .57 4.2.2 Trải nén phổ 57 4.3 Ứng dụng hỗn loạn vào truyền thông 58 4.3.1 Bộ điều chế tương tự 58 4.3.2 Bộ điều chế số 58 4.3.3 Trải phổ chuỗi trực tiếp 59 4.3.4 Lợi ích khó khăn 59 4.4 Hệ thống truyền thông số hỗn loạn .60 4.4.1 Điều chế số hỗn loạn (Chaos Shift Keying: CSK) 61 4.4.2 Bộ giải điều chế kết hợp dựa tương quan 62 4.4.3 Bộ giải điều chế không kết hợp dựa tính toán lượng bit 64 4.4.4 Điều chế số hỗn loạn vi sai (Differential Chaos Shift Keying: DCSK) 66 4.5 Các hệ thống điều chế khác 68 4.5.1 Khoá đóng mở hỗn loạn 68 4.5.2 DCSK điều tần .68 4.5.3 Khoá dịch trễ tương quan (Correlation Delay Shift Keying: CDSK) .69 4.5.4 Khoá dịch hỗn loạn đối xứng 70 4.5.5 Khoá dịch hỗn loạn cầu phương 71 4.6 Mô hình băng tương đương băng sở rời rạc 73 4.6.1 Hệ thống băng dải 73 4.6.2 Mô hình tương đương thông thấp 74 4.6.3 Mô hình tương đương thông thấp rời rạc 76 4.6.4 Tỷ số lượng bit trung bình mật độ phổ công suất nhiễu 77 113 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh 4.7 Đa truy cập ứng dụng hệ thống hỗn loạn 79 4.7.1 Tổng quan hệ thống CSK 81 4.7.2 Phân tích hệ thống CSK đa truy nhập 82 4.7.2.1 Cấu trúc máy phát .82 4.7.2.2 Cấu trúc máy thu 83 4.7.2.3 Tỷ số lỗi bit thu 84 a Kỹ thuật phân tích mô kết hợp 86 b Phân tích BER 86 4.8 Hệ thống DCSK không kết hợp 90 4.8.1 Tổng quan hệ thống DCSK 90 4.8.2 Hệ thống DCSK đa truy nhập 91 4.8.3 Hệ thống DCSK đa truy nhập dựa thời gian trễ .93 4.8.3.1 Cấu trúc khung tín hiệu phát 93 4.8.3.2 Cấu trúc máy thu 96 4.8.3.3 Tỉ số lỗi bit thu 97 CHƯƠNG V MÔ PHỎNG 107 6.1 Tổng quát 107 6.2 Mô 109 6.2.1 Sơ đồ khối CSK đơn giản (mô simulink – Matlab) 109 6.2.2 Kết mô 114 6.3 Sơ đồ tổng quát điều chế - giải điều chế tương quan CSK 116 KẾT LUẬN 117 114 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh TÀI LIỆU THAM KHẢO Vanwiggeren, G.D., Chaotic Communication with Erbium-Doped Fiber Ring Lasers, Ph.D dissertation, Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia, 2000 Shannon, C.E., Communication theory of secrecy systems Bell Sys Tech J., 28, 657–715, 1949 Pecora, L.M and Caroll, T.L., Synchronization in chaotic systems, Phys Rev.Lett., 64, 821–824, 1990 Parlitz, U., Analysis and Synchronization of Chaotic Systems, Digital Communication Devices based on Nonlinear Dynamics and Chaos, Third Physical Institute, Georg-August-University Göttingen, WS 2001 Itoh, M., Chaos-based spread spectrum communication systems, in Industrial Electronics, Proc ISIE 98 IEEE Int Symp., 2, 430–435, 1998 Chen, G and Ueta, T., Eds., Chaos in Circuits and Systems, World Scientific, Singapore, 2002 Hasler, M., Chaos shift keying: modulation and demodulation of a chaotic carrier using self-synchronizing Chua’s circuit, IEEE Trans Circuits Systems Part II, 40(10), 634–642, 1993 Galias, Z and Maggio, G.M., Quadrature chaos shift keying, Proc IEEE Int Symp Circuits Syst., Sydney, Australia, Vol III, 2001, 313–316 Strogatz, S.H., Nonlinear Dynamics and Chaos: With Applications to Physics, Biology, Chemistry and engineering, Perseus Books, New York, 2001 10 Tam, W.M., Lau, F.C.M., and Tse, C.K., Analysis of bit error rates for multiple access CSK and DCSK communication systems, IEEE Trans Circuits and Systems Part I, 50(5), 702–707, 2003 11 Viterbi, A.J., CDMA-Principles of Spread Spectrum Communication, Addison-Wesley, Reading, 1995 12 Yang, T and Chua, L.O., Chaotic digital code-division multiple access communication systems, Int J Bifurcation Chaos, 7, 2789–2805, 1997 115 Luận văn cao học Võ Hoàng Anh 13 Peter Stavroulakis, Chaos applications in telecommunications, © 2006 by Taylor & Francis Group, LLC 14 CDMA Reference Blockset For Use with Simulink®, Algorex, Inc, ©COPYRIGHT 2000-2001 by The MathWorks, Inc and Algorex, Inc 15 TS Nguyễn Phạm Anh Dũng, Sách “Thông tin di động hệ ba”, Nhà xuất Bưu Điện, 2001 16 Lam, A.W and Tantarana, S., Theory and Applications of SpreadSpectrum Systems, IEEE/EAB Self-Study Course, NJ, 1994 17 Mathwork.com 116 ... tn s v biờn ln hn cú th truyn i theo cỏch ny 1.4 Truyn thụng bo mt Nguyờn lý ca mt n hn lon gi ý mt gii phỏp ln hn cho truyn thụng bo mt, xut hin t nhiờn cuc tho lun truyn thụng hn lon Gii phỏp... bin x3 v c truyn n mỏy thu Bi bn tin l cú biờn nh hn tớn hiu hn lon, nờn nú xem nh n i, hoc che du, bi tớn hiu hn hon quỏ trỡnh truyn i Cỏc kờnh truyn thụng khỏc li s dng bin x truyn, mỏy... LON 2.1 Gii thiu 12 Lun cao hc Vừ Hong Anh Truyn thụng, theo ngha rng, c thnh lp thp niờn 1930 v 1940 bt ngun phỏt minh in thoi v tip theo thp k sau ú bi truyn hỡnh Trong bt k trng hp no, mc tng