BÁO CÁO XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ

BÁO CÁO, XỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ

CHƯƠNG 1: Vai trò mã hóa hệ thống thơng tin Mục tiêu chương tóm tắt số kiến thức cần thiết lý thuyết thông tin giới thiệu nguyên tắc mã hóa chống nhiễu nói chung, để làm sở tìm hiểu mã xoắn mà ta nghiên cứu đồ án 1.1 Cấu trúc hệ thống thông tin số Các hệ thống thơng tin số có cấu trúc chung hiểu biết cấu trúc hữu ích việc tìm hiểu hệ thống mã hóa điều chế Cấu trúc đơn giản gồm máy phát Tx, kênh máy thu Rx biểu diễn hình 1.1 chia chi tiết Ta có nguồn thơng tin số sinh số nhị phân, nghĩa đầu chuỗi số Sau nguồn tin mã hóa nguồn, mã hóa kênh điều chế Tx Kênh Rx thơng tin Hình 1.1: Cấu trúc đơn giản hệ thống thông tin số Hệ thống thông tin số đại có sơ đồ khối đơn giản minh họa Hình 1.2 Nguồn tin tương tự số truyền qua toàn hệ thống tới máy thu tin Nếu nguồn tin tín hiệu tương tự chúng phải qua biến đổi A/D mã hóa nguồn để chuyển thành tín hiệu số Nếu nguồn tin số (thường dạng bit nhị phân) khơng cần q trình Trong nguồn tin số có bit dư khơng cần thiết nhiệm vụ mã hóa nguồn loại bỏ bit dư hay gọi nén liệu Nguồn Tin Mã Nguồn Tx Mã Kờnh iu Ch Kênh thông tin Rx Hình 1.1: Cấu trúc đơn giản hệ thống thông tin số Kênh Tin Tức Khôi Phục Giải Mã Giải Mã Giải Điều Nguồn Kênh Chế Hình 1.2: Mơ hình hệ thống thông tin số Chức khối: Khối mã nguồn giải mã nguồn tín hiệu, thực nén giải nén tin nhằm giảm tốc độ bít để giảm phổ chiếm tín hiệu Khối Mã kênh giải mã kênh nhằm chống nhiễu tác động xấu khác đường truyền dẫn Dữ liệu sau bị nén đưa tới mã kênh, ngược lại với khối mã nguồn, khối mã kênh thực thêm bit dư cần thiết kết hợp với khối giải mã kênh đầu thu để phát sửa lỗi tác động kênh truyền Dựa vào bit dư, đầu thu phát bít tin sai yêu cầu tự động phát lại (ARQ) tự động sửa sai (FEC) Bộ điều chế giải điều chế có chức biến đổi chuỗi bít tin thành chuỗi dạng sóng (các symbol) phù hợp với kênh truyền kênh truyền thực tế kênh dạng sóng khơng thể truyền trực tiếp tín hiệu số Dưới tác động kênh truyền, chuỗi đầu giải điều chế khơng giống hệt đầu vào điều chế, nhiệm vụ giải mã kênh dựa vào bít tin dư thêm vào đầu phát để giải mã thành chuỗi tin có tỷ lệ lỗi nhỏ Trong nhiều hệ thống, khối mã kênh kết hợp với khối điều chế thành khối gọi mã hóa dạng sóng Các dạng tiêu biểu chúng là: MPSK, QPSK, QAM, TCM… với mục đích tăng hiệu sử dụng phổ băng tần Mơ hình kết hợp thường có dạng sau: c X Mã Kênh Kênh truyền PYX(Y/X) Y c Giải mã kênh Nguồn tin Tin tức Khơi phục Hình 2.4 Mơ hình kênh kết hợp Trên mơ hình hệ thống kết hợp khối điều chế giải điều chế thành khối gọi mơ hình kênh kết hợp gồm đầu vào, đầu rời rạc theo thời gian, xác suất chuyển dịch liên quan đầu vào đầu Thực tế xác suất chuyển dịch thay đổi, tương quan với theo thời gian kênh có đặc tính ta gọi kênh có nhớ Ví dụ điển hình kênh có nhớ kênh thơng tin di động Do phức tạp mã, phạm vi nghiên cứu đề tài xét mơ hình kênh kênh tạp trắng cộng tính (AWGN) hạn chế cơng suất phát có băng thơng vơ hạn (kênh lý tưởng) Đầu kênh ký hiệu biến Y đầu vào X cộng với tạp âm nhiệt n: Y=X+n n biến ngẫu nhiên có phân bố Gauss, phương sai σ², kỳ vọng Khi đó, biến ngẫu nhiên X có phân bố Gauss, phương sai σ², kỳ vọng x đầu kênh Y biến ngẫu nhiên Gauss, phương sai σ², kỳ vọng x với hàm mật độ Mã Kênh phổ xác suất là: Mã PY/X(y/x) = (1.1) Mã lưới khối Mã Mã không 1.2 tuyến Bộ mã tínhhóa kênh tuyến tính 1.2.1 Mục đích mã hóa kênh Mã tuyến tính khơng Mục đích mã hóa kênh đưa khả sửa lỗi vào bít tínMã hiệu ( mã xoắn) Tuyến tính đầu mã hóa nguồn để chống lại lỗi kênh gây Để đạt điều này, vài lượng thông tin dư cần thêm vào đầu mã hóa nguồn Mã cyclic Trên đầu nguồn bít kiểm tra thêm vào dãy bít liệu có độ dài nhau, gọi tin Bằng cách lượng dư thêm vào tin điều khiển phía thu biết cấu trúc lượng dư Đây khác biệt với độ dư thông tin gốc không điều khiển Tùy theo cách đưa thêm bít kiểm tra vào chuỗi liệu, kỹ thuật mã phân thành mã khối mã lưới hình 1.4 Cả hai kỹ thuật xem việc ánh xạ từ không gian dãy ký tự rời rạc đầu vào gọi tin (Message), tới không gian dãy ký tự rời rạc đầu gọi từ mã (code-word) Hình 1.4: Phân loại kỹ thuật mã hóa kênh Chúng ta xem ví dụ đơn giản với lênh nhị phân đối xứng (BSC) mã lặp (3,1) biểu diễn hình 1.5 Hình 1.5: BSC mã lặp (3,1) Lưu đồ truyền dẫn lưu đồ truyền dẫn tổng hợp kênh có lỗi truyền dẫn xảy với xác suất p Bộ mã hóa kênh có kênh thêm vào bít kiểm tra để nhận biết symbol nguồn, kết bít từ mã phát kênh bít Chúng ta xem việc truyền dẫn việc sử dụng kênh BSC hình 1.5 liên tục ba lần Nếu (0,1,0) ba bít đầu lần sử dụng BSC Ta định bít (0,0,0) phát Và bít nguồn phát sửa lỗi kênh truyền vị trí thứ Như với bít đầu vào, mã hóa cho ba bít đầu kênh BSC dựa luật đa số để sửa lỗi kênh cách đơn giản Ta mơ tả việc giải mã sử dụng hình lập phương biểu diễn hình 1.6 Trong ví dụ trình bày ta có khả sửa lỗi kênh truyền t=1 tương ứng với khoảng cách Hamming cực tiểu dừ mã d Hmin số cạnh nối hai điểm 000 111 hình lập phương Hình 1.6: Việc giải mã điểm hình lập phương Việc phát lỗi vấn đề quan trọng mã hóa kênh Chúng ta yêu cầu qua kênh hồi tiếp để truyền lại từ mã phát có lỗi ví dụ, có thêm lỗi nhận (0,1,1) (0,0,0) phát Nhưng khơng có khả phát mẫu lỗi giải mã định (1,1,1) từ mã phát Rõ ràng lỗi đơn ln phát Trong trường hợp tổng quát [ dHmin/2] lỗi truyền ln phát hiện, với ví dụ có lỗi phát được, [x] phần nguyên nhỏ x Tuy nhiên ta sử dụng 1→(1,1,1,1) 0→(0,0,0,0) ta có dHmin=4 lỗi phát sửa lỗi Chú ý bít phát mang bít thơng tin ta nói tốc độ mã 1/4 Và mã đơn giản có tốc độ 1/3 có khả phát lỗi nhỏ so với mã tốc độ 1/4 vừa nêu Với mã hóa thơng thường, mã tốc độ 1/3 phát sử dụng kênh BSC lần cho bít thơng tin Để thực điều thực tế cần tăng tốc độ symbol phát lên lần Điều làm tăng dải thông yêu cầu kênh truyền 1.2.2 Cơ sở mã hóa kênh Tại phải giám sát điều khiển lỗi? Ý tưởng lý thuyết thông tin mà thông tin số chủ yếu, tương đương tạo ra, phát thu lại chọn cách ngẫu nhiên số nhị phân hay bít Khi bít phát kênh thơng tin lưu trữ nhớ chúng bị lỗi ISI nhiễu tạp… vv gây Shanon việc truyền dẫn thơng tin từ nguồn, qua kênh tới đích ln ln tách riêng để nghiên cứu thực mà khơng tính tối ưu nó, bao gồm hai phần: Biễu diễn tín hiệu đầu nguồn dãy bít (mã hóa nguồn) phát bít độc lập ngẫu nhiên kênh (mã hóa kênh) Phần mã hóa kênh thiết kế cách độc lập với phần mã hóa nguồn, điều làm đơn giản cho việc sử dụng kênh thông tin cho nhiều nguồn tin khác Để trình bày lý thuyết mã hóa kênh Shannon, kênh thông tin mô tả tham số: Ct dung lượng kênh R t tốc độ truyền liệu phát cách tùy ý kênh R t2,trường hợp gọi "giải mã dùng định mềm" Lúc dãy bít thông tin khôi phục không trước định bít Ví dụ đinh mềm lượng tử hóa bít, giá trị Zi chia thành khoảng có mức ngưỡng, nhận kênh rời rạc không nhớ lượng tử hóa mềm với mức Ưu điểm lượng tử hóa Q mức (Q >2) so với trường hợp khơng lượng tử hóa (analog) tất mạch hồn tồn thực mạch số Do dạng biểu diễn gần giống với giải mã định mềm không lượng tử hóa Shanon chỏ rằng, dung lượng kênh không nhớ Gaussian với mật độ phổ tạp âm hai phía No/2 băng tần khơng giới hạn là: S ) Ct ∞ = wlim W log (1+ →∞ N 0W S bít/s No ln = (1.2) Trong W độ rộng băng tần S cơng suất tín hiệu Nếu phát K bít thơng tin khoảng thời gian τ giây ( τ bội T) ta có: Eb = Sτ K (1.3) Vì tốc độ truyền liệu Rt=K/ τ bít/s nên lượng bít viết: S Eb = R t (1.4) Kết hợp (1.1) (1.3) ta được: 10-2 ∞ Ct Eb = Rt N ln Pb (1.5) BPSK không mã Theo lý thuyết mã hóa Shannon, hệ thống thơng tin thực phải có Rt < Ct ∞ Do từ (1.5) ta có: 10-3 Eb > ln = 0,69 = −1,6dB N0 (1.6) 10-4 Giải mã định cứng 0.4 dB 10-5 Giới hạn Shannon -1,6 dB 10-6 -2 (dB) 10 12 Eb/N0 Hình 1.7 Giới hạn dung lượng vùng tăng ích mã hóa Đây giới hạn Shannon sở phát biểu sau: "Trong hệ thống đảm bảo thông tin tin cậy có mặt nhiễu Gaussian tỷ số tín tạp âm Es/No khơng thể nhỏ -1,6dB" Mặt khác miễn tỷ số E s/No không vượt giới hạn Shannon (-1,6 dB), theo lý thuyết mã hóa kênh Shannon đảm bảo tồn hệ thống (có lẽ phức tạp) để truyền dẫn thông tin tin cậy kênh Trong hình 1.7 vẽ giới hạn sở Shannon (1.6) với đường cong tỷ lệ lỗi bít BPSK khơng mã Tại tỷ lệ lỗi bít 10 -5, băng tần vơ hạn với kênh Gauss yêu cầu tỷ số E b/No tối thiểu 9,6dB Do tỷ lệ lỗi bít nhận độ lợi mã hóa 11,2dB Nếu hạn chế với việc sử dụng định cứng để truyền thơng tin tin cậy phải có Eb π > ln2 = 1.09 = 0,4 dB N0 (1.7) Theo dung lượng sử dụng định mềm lợi dB so với dùng định cứng Mặc dù thực tế nhận độ lợi mã hóa 11,2 dB theo lý thuyết, song khả nhận từ đến dB hồn tồn 1.3 Giới thiệu mã khối Để đơn giản xét với mã khối nhị phân Ở mã khối, tồn dãy bít thông tin dài chia thành khối nhỏ, khối có độ dài K bít, khối gọi tin (message) chúng ký hiệu u=u 0u1 uk-1 Mã khối nhị phân B ký hiệu (N,K) tập M=2 K từ mã gồm N thành phần (Ntyple) v=v0v1…vN-1 gọi từ mã (code-word), N gọi độ dài khối R= log M = K/N N (1.8) gọi tốc độ mã hóa Tốc độ truyền liệu (bít/giây) nhận cách nhân tốc độ mã (1.8) với symbol kênh phát giây (symbol/s) ta có: Rt = R T (1.9) Ví dụ: Tập B={000,011,101,110} mã (3,2) với từ mã có tốc độ mã hóa R=2/3 Bộ mã hóa mã khối (N,K) ánh xạ 1-1 từ tập M=2 K tin tới tập từ mã B, ví dụ Tốc độ mã R=K/N đo tỷ số bít thơng tin bít từ mã để biểu diễn thông tin Phần dư 1-R = (N-K)/N sử dụng để phát sửa lỗi Giả sử từ mã v tương ứng với tin u gửi kênh BSC Đầu kênh r=r0r1…rN-1 dãy bít thu giả mã chuyển 10 Nhưng số hạng tổng xác xuất lỗi theo cặp hai véc tơ mã đoạn không hợp lại Đối với kênh đầu vào nhị phân, chặn hàm khoảng cách véc tơ mã đoạn không hợp lại Nếu ký hiệu khoảng cách Hamming véctơ xj x’j d(xj, x’j) = d kênh đầu đối xứng xác suất lỗi theo cặp chặn giới hạn Bhattacharyya p ( y ) p1 ( y ) ] Pd ≤ exp[d ln ∑ i (2.18) pi(y) xác xuất điều kiện đầu y với bít đầu vào i (i=0,1) Một cách tương đương, ta biểu diễn chặn dạng thuận tiện p o ( y ) p1 ( y ) : Z ≡ ∑ y P d ≤ Zd (2.19) Do có a(d) đường sai với khoảng cách Hamming d so với đường đoạn khơng hợp lại từ (2.16) ta có: Pe(j) ≤ ∞ ∑ Pr { lỗi gây đường a(d) d =d f đường sai khoảng cách d } ∞ ∑ a(d ) P ≤ d d =d f ≤ ∞ ∑ a (d ) Z d (2.20) d =d f df khoảng cách nhỏ đường so với đường gọi khoảng cách tự Ta tìm phần trước tập khoảng cách từ đường tới tất đường khác hàm truyền Hàm truyền ví dụ hình 2.3.a T(D)= D5 = D + D + D + + k −5 D k + − 2D ∞ =∑2 d −5 Dd d =5 35 Do trường hợp df=5 a(d) = d-df tương tự áp dụng với mã nhị phân hàm truyền xác định giống phần trước Do trường hợp tổng quát ∞ T(D) = ∑ a (d ) D d (2.21) d =d f từ (2.20) (2.21 ) ta có: Pe(j) ≤ T(D)D=Z (2.22) Chú ý xác xuất kiện lỗi chặn cho mã xoắn cố định tất nút B= ∞ chặn với B hữu hạn Bây ta quay trở lại với xác suất lỗi bít Pb gây đường sai tách từ đường nút j chặn số hạng trọng lượng cận tổng (union bound) Ta sử dụng đường liệu tồn khơng đường (khơng tính tổng quát kênh đầu đối xứng) Do chặn số lỗi bít gây đường sai tách từ nút j là: ∞ E[nb(j)] ≤ ∑ ∞ ∑ ia(d , i) Pd ≤ i =1 d = d f ∞ ∑ ∑ ia(d , i)Z i =1 d = d f d (2.23) a(d, i) số đường tách từ đường (ở nút j ) với khoảng cách d i bít "1" dãy liệu đoạn không hợp lại Nhưng hệ số a(d,i) hệ số hàm sinh T(D, I) đưa phần trước Với ví dụ ta xét hàm truyền có dạng (L=1 khơng quan tâm đến chiều dài đường dẫn) D5 I T(D, I) = = D5I + 2D6I2 + 4D7I3 + +2k-5Dk-5Ik-4 + + − DI ∞ =∑2 d −5 D d I d −4 d =5 i=d-4, d ≥ lại 36 2 d − a(d, i)=   Trong trường hợp ∞ ∑ ( d − 4) E[nb(j)] ≤ d =5 d −5 |Zd = ∂T ( D, I ) I=1,D=Z ∂I Khai triển hàm sinh dạng ∞ ∞ T(D, I) = ∑ ∑ a (d , i) D d Ii (2.24) i =1 d = d f đạo hàm với I = ∂T ( D, I ) I=1 = ∂I ∞ ∞ ∑ ∑ ia(d , i) D d (2.25) i =1 d = d f So sánh (2.16) (2.18) ta E[nb(j)] ≤ ∂T ( D, I ) I=1, D=Z ∂I (2.26) Đây chặn xác suất lỗi bít gây đường sai tách từ nút j Đối với mã tốc độ 1/n nút biểu diễn bít thơng tin mã hố giải mã Do xác suất lỗi bít xác định số bít lỗi số bít giải mã chặn Pb(j) = E{nn(j)} ≤ ∂T ( D, I ) I=1, D=Z ∂I (2.27) với mã tốc độ b/n nhánh tương ứng b bít thơng tin Pb(j)= E{nb ( j )} ∂T ( D, I ) ≤ b ∂I b 37 I=1, D=Z (2.28) 2.5 Kết luận chương Trong chương ta giới thiệu lý thuyết tạo mã thuật toán giải mã Viterbi cho mã xoắn, với số sơ đồ tạo mã cụ thể để minh họa cho phần biểu diễn giải mã Mã xoắn biểu diễn ma trận sinh, lưu đồ dạng cây, lưới lưu đồ trạng, thuật toán giải mã dễ hiểu thông qua trợ giúp lưu đồ Đầu tiên trình bày với mã xoắn tốc độ 1/n sau tổng quát hoá cho mã với tốc độ b/n Cận xác suất kiện lỗi cận xác suất lỗi bít Viterbi đề cập chương Trong chương ta đánh giá cận xác suất lỗi bít Viterbi,Ve_de_Meeberg, cận chặt với kết mô mẫu mã tìm theo cận cách tính cận xác suất lỗi bít phương pháp số 38 CHƯƠNG 3: Chất lượng mã xoắn kết hợp với dạng điều chế 3.2.2 Các tham số ảnh hưởng tới chất lượng mã Như đề cập chương hai mã Turbo có năm yếu tố chủ yếu ảnh hưởng đến chất lượng mã là: lựa chọn mã, cấu trúc xáo trộn, thuật tốn giải mã thành phần, kích thước xáo trộn, số lần giải mã lặp Việc lựa chọn mã tùy thuộc vào độ phức tạp cần thiết chi phí hệ thống nên ta xét yếu tố lại: Về xáo trộn, kích thước N tham số liên quan đến độ trễ chuỗi liệu (chẳng hạn với hệ thống truyền tín hiệu thoại với độ trễ N=640, tín hiệu thoại trễ lên tới 10 ms [3]) Nếu độ trễ lớn ảnh hưởng đễn chất lượng tín hiệu thoại Ngồi ra, xáo trộn có kích thước lớn, tham số cần quan tâm độphức tạp việc tạo chuỗi địa muốn giảm nhớ Đối với xáo trộn có cấu trúc đại số, việc ghi nhớ địa xáo trộn đơn giản chương trình Trong đó, xáo trộn có cấu trúc ngẫu nhiên, địa cần phải tốn nhớ cụ thể  Vai trò xáo trộn 39 Bộ xáo trộn có vai trò quan trọng mã hóa giải mã chống nhiễu kênh Nó sử dụng để giải tương quan lỗi cụm thường gặp thực tế Vai trò xáo trộn tổng kết lại sau: - Tạo từ mã có chiều dài lớn từ mã chập có chiều dài ràng buộc nhỏ mà theo lý thuyết mã hóa ngẫu nhiên có chất lượng tiến tới giới hạn Shannon - Giảm tương quan đầu vào giải mã thành phần dùng phương pháp giải mã lặp Thuật toán giải mã lặp thuật toán cận tối ưu dựa trao đổi thông tin không tương quan với giải mã thành phần Thường lỗi cụm tạo giải mã phân tán xáo trộn cho chúng giải mã giải mã Nếu số lần giải mã lặp lớn, xác suất lỗi bit tiến tới giới hạn kênh - Loại bỏ mẫu lỗi có trọng số thấp mã hóa để khơng gây mẫu lỗi trọng số thấp mã Như tăng khoảng cách Hamming mã giảm số lượng từ mã tạo khoảng cách nhỏ phổ khoảng cách Với mã PCCC sử dụng mã thành phần mã đệ quy có tăng ích xáo trộn (Interleaving Performance Gain) N-1  Thuật toán giải mã thành phần: Như đề cập chương 2, thuật toán giải mã sử dụng cho mã Turbo giải mã lặp, song chưa có biểu thức toán học tường minh để chứng minh ảnh hưởng số lần lặp tới chất lượng giải mã Theo kết mô phỏng, tăng số lần lặp, chất lượng tăng đến vùng hồi quy Hình 3.3 minh họa thay đổi tỷ lệ lỗi bit BER theo số lần lặp giải mã: vài lần lặo đầu tiên, cải thiện BER hiệu với Eb/No Sau đó, kết BER xuất tiến gần tới giá trị trung bình với giá trị Eb/No Rõ ràng cần phải cân nhắc lựa chọn số lần lặp, lượng xử lý tỷ số Eb/No tìm kiếm BER 40 Hình 3.9 Sự thay đổi BER theo số lần lặp Eb/No Theo Hình 3.9 ta có nhận xét với số lần lặp từ đến 6, tỷ lệ lỗi bit gần đạt tời giá trị hồi quy, giá trị hồi quy tùy thuộc vào tỷ lệ Eb/No 3.2.3 Ảnh hưởng phương thức điều chế Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng mã Turbo nghiên cứu kỹ trước Trong đề tài tập trung nghiên cứu ảnh hưởng phương thức điều chế tín hiệu tới chất lượng hệ thống để chứng tỏ tính đắn việc lựa chọn mã Turbo kết hợp với điều chế QPSK hệ thống 3G 3GPP đề xuất lựa chọn mã Turbo kết hợp với điều chế 16 QAM sử dụng ánh xạ Gray hệ thống 3G Ta biết rằng, mục tiêu hệ thống truyền thông tận dụng tối ưu khan phổ tần lượng cần thiết để truyền tải đơn vị tin tức trì biện pháp thực biết giới hạn tỷ lệ lỗi bit Mã Turbo đạt đặc tính gần tới dung kênh mà giới hạn vật lý tuyệt đối chứng minh Shannon Khi mã Turbo sử dụng với tín hiệu điều chế BPSK, thực tốt, Berrou việc thực 41 đạt hiệu gần tới giới hạn Shannon Trong điều chế BPSK lại thực đơn giản hiệu nghiên cứu tốt Các mã Turbo giới thiệu chương có tốc độ mã 1/3 sử dụng loại bỏ xen kẽ, luồng bit mã hóa mã Turbo sau điều chế BPSK để cải thiện hiệu phổ Tuy nhiên giá phải trả cho việc sử dụng điều chế BPSK tốc độ truyền dẫn không cao hiệu sử dụng phổ tần lại thấp yêu cầu tốc độ truyền dẫn hệ thống thông tin số yêu cầu quan trọng hàng đầu tài nguyên tần số lại có hạn Do đó, để tăng hiệu sử dụng phổ, người ta thường dùng loại điều chế với mức cao Trong 3GPP W-CDMA khuyến cáo sử dụng điều chế QPSK cho đường xuống đường lên BPSK (với phương thức FDD) Đây hai kỹ thuật điều chế số đơn giản, minh họa cụ thể hai phương thức nh sau: Hình 10 Điều chế BPSK BPSK l phương thức điều chế pha hai mức, pha tương ứng với bit pha ð tương ứng với bit Khi mã Turbo sử dụng với điều chế BPSK, chất lượng hệ thống thể hin: 42 Hình 3.11 Tỷ lệ lỗi bit hệ thống sử dụng mã Turbo kết hợp với điều chế BPSK Nhận xét chất lượng hệ thống tốt song với vấn đề phổ tần tốc độ truyền dẫn đề cập trên, ta xem xét dạng điều chế mức cao sau:  Điều chế QPSK: điều chế pha bốn mức, gọi điều chế pha vng góc (hay cầu phương) pha ð ứng với cặp bit 11, pha ð/2 ứng với 01, 3ð/2 ứng với 10 pha ứng với 00 43 Hình 3.12 Điều chế QPSK thc hin iu chế QPSK (4PSK) người ta chia luồng số đầu vào thành hai luồng số cách cho luồng tín hiệu qua biến đổi nối tiếp-song song Sơ đồ thc hin iu ch nh sau: Hình 3.13 Sơ ®å khèi ®iÒu chÕ QPSK Khi mã Turbo sử dụng với điều chế BPSK, chất lượng hệ thống thể hiện: Hình 3.14 Tỷ lệ lỗi bit hệ thống sử dụng mã Turbo kết hợp với điều chế QPSK thơng thường QPSK có hồi tiếp giải điều chế 44 Ta có nhận xét hiệu phổ tín hiệu đánh giá tốc độ truyền tin cho phép đơn vị bề rộng phổ tần số (có đơn vị b/s/Hz) Việc điều chế M mức làm tăng thời gian tồn symbol T lên log2M lần so với độ rộng bit, cho phép giảm mạnh phổ tín hiệu, phương thức diều chế QPSK tăng hiệu phổ so với trường hợp nhị phân Tuy nhiên, lĩnh vực Wimax thông tin vệ tinh hệ thống di động hệ mới, để thực truyền dẫn với tốc độ cao, giải pháp đề cập tới sử dụng mã Turbo kết hợp với điều chế 16QAM QAM phương thức điều chế kết hợp điều pha điều biên tạo hiệu sử dụng phổ tần hẳn Dưới ta khảo sát việc sử dụng điều chế QAM với mã Turbo thông qua khảo sát tỷ lệ lỗi bit hệ thống Các bit thông tin mã hóa mã Turbo tiêu chuẩn sau nhóm vào symbol k bit điều chế điều chế QAM Một số hàm mà ánh xạ symbol thu tới bit riêng lẻ thông tin mềm giữ symbol thu tương ứng Các hàm tùy theo điều chế QAM cụ thể mà sử dụng ánh xạ cụ thể symbol tới điểm chóm tín hiệu Tại máy thu, hàm sử dụng để giải ghép symbol thu thành bit-symbol thành phần với mát thơng tin mềm Bộ giải mã tiêu chuẩn Turbo chẳng hạn giải mã MAP sau sử dụng để giải mã bit-symbol thành bit Việc ánh xạ bit tới chòm tín hiệu tực theo nhiều cách khác mềm dẻo đạt tới tỷ lệ lỗi symbol, để thông thường hay sử dụng ánh xạ Gray Trong ánh xạ Gray, symbol lân cận khác bit Do đó, symbol lỗi dẫn tới bit lỗi Với chòm M điểm, tỷ lệ lỗi bit Pe xấp xỉ: Trong đó, PM tỷ lệ lỗi symbol 45 Một điều đáng lưu ý sử dụng điều chế QAM kích thước hốn vị cần phải bội số nhân số bit chòm tín hiệu Với chòm M điểm M = 2k kích thước hốn vị N là: N = nk = nlog2M Với vài số nguyên n Rõ ràng hoán vị dài nói chung thực tốt ngắn Xét điều chế 16QAM với ánh xạ Gray, ta biểu diễn ánh xạ dạng thập phân: [0, 1, 3, 2, 4, 5, 7, 6, 12, 13, 15, 14, 8, 9, 11, 10] tương ứng với constellation sau: Hình 3.15 Ánh xạ Gray điều chế 16QAM Sự thực mã Turbo với điều chế 16QAM sử dụng thành cơng kênh fading phi tuyến Sự thực mã Turbo sử dụng ánh xạ Gray gần với cấu trúc điều chế mã lưới liên kết song song cới kích thước hốn vị số lần lặp Từ thực phần cứng, cấu trúc mã Turbo dựa tốc độ sơ cấp bị loại bỏ xen kẽ mã xoắn thành phần dẫn tới giảm độ 46 phức tạp giải mã Turbo so với trường hợp mã tốc độ 2/3 sử dụng  Giải mã QAM Thuật toán giải mã mã sử dụng điều chế QAM việc tách symbol nhận thành k bit bit vào symbol riêng lẻ kết hợp với bit riêng lẻ Các symbol sau đưa vào giải mã Turbo giống điều chế BPSK sở giải mã MAP giải mã đầu mềm SOVA Một phương thức để thực tách (giải điều chế) sử dụng định cứng với symbol thu được, sau kết hợp k symbol thành bit tương ứng với bit điểm tín hiệu định cứng Tuy nhiên, làm làm thông tin mềm symbol thu Khi mã Turbo sử dụng với điều chế 16QAM thông thường chất lượng hệ thống tăng lên nhiều so với sử sụng điều chế QPSK Khi kết hợp mã Turbo với điều chế QPSK điều chế 16QAM ta thấy hai đầu giải mã APP có đầu mang thông tin kênh đầu tin tức truyền Bằng cách sử dụng đường phản hồi mang thông tin kênh từ giải mã APP giải điều chế ta cải thiện chất lượng hệ thống 47 Hình 3.17 So sánh chất lượng điều chế 16QAM có hồi tiếp giải điều chế Hình 18 So sánh chất lượng mã Turbo với dạng điều chế khác 48 3.3 Kết luận chương Bằng phương pháp đánh giá tỷ lệ BER qua phương pháp mô MonteCarlo chứng minh cải thiện chất lượng hệ thống truyền tin sử dụng mã xoắn Kết mô cho thấy mã xoắn sử dụng kết hợp với điều chế QPSK 16QAM với ý tưởng dùng giải điều chế có hồi tiếp từ giải mã APP chất lượng BER cải thiện đáng kể đồng thời tốc độ truyền hiệu phổ hệ thống tăng lên Do đó, đưa đề xuất sử dụng mã xoắn kết hợp với điều chế 16QAM sử dụng ánh xạ Gray hệ thống 3G 49