Giải pháp sử dụng bộ lọc thích nghi Kalman cho hệ thống ước lượng kênh truyền WiMAX di động

Một trong số những công nghệ 4G nổi bật và đang được triển khai trên thế giới là mạng WiMAX di động, một công nghệ được phát triển theo tiêu chuẩn IEEE 802.16e -2005. Mục tiêu của hệ thống này là khắc phục được những vấn đề về đa đường và môi trường vô tuyến khó có thể ước lượng trong hệ thống thông tin di động, vì vậy mà WiMAX tích hợp những công nghệ tiên tiến như MIMO.

Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 Giải pháp sử dụng lọc thích nghi Kalman cho hệ thống ước lượng kênh truyền WiMAX di động Solution of Applying Adaptive Kalman Filter for Channel Estimation in Mobile WiMAX System Nguyễn Đức Quang, Phạm Hồng Liên Lưu Thanh Trà Abstract: Mobile WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) system has been recently applied widely in wireless communication systems [1] WiMAX uses OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) as a technical platform because of high spectral efficiency [2] In this paper, the channel estimation algorithms were studied for OFDM system for mobile WiMAX The comb-pilot structure was used for channel estimation algorithms We proposed algorithms of channel estimation based on two adaptive filters: Kalman and Extended Kalman, These algorithms were compared with popular LS (Least Square) estimator The simulation results showed that Estimators based on Kalman Filters had performance improvement in slow fading condition with low Doppler shift and limited quality in fast fading condition with high Doppler shift I GIỚI THIỆU Một số công nghệ 4G bật triển khai giới mạng WiMAX di động, công nghệ phát triển theo tiêu chuẩn IEEE 802.16e -2005 Mục tiêu hệ thống khắc phục vấn đề đa đường mơi trường vơ tuyến khó ước lượng hệ thống thơng tin di động, mà WiMAX tích hợp cơng nghệ tiên tiến MIMO (Multi Input Multi Output), OFDMA (Multi-user Orthogonal Frequency Division Multiplexing), AMC (Adaptive Modulation and Coding) Để thực việc thiết kế cách xác hệ thống vơ tuyến việc đánh giá ước lượng xác mơ hình kênh truyền quan trọng mơi trường thơng tin di động ln thay đổi khó tìm hàm truyền kênh truyền cách hồn hảo, nhiều mơ hình kênh truyền đề xuất theo mơi trường thực tế mơ hình tính tốn cho kênh truyền vơ tuyến [3], giải thuật ước lượng kênh truyền ảnh hưởng loại nhiễu ISI (Inter Symbol Interference Nhiễu liên kí tự), nhiễu Gauss, mơi trường đa đường nghiên cứu báo Trong tiêu chuẩn WiMAX di động, phiên IEEE 802.16m chấp thuận vào tháng 4/2011, cải tiến so với tiêu chuẩn IEEE 802.16e cấu trúc MIMO cho lớp vật lí cấu trúc lớp vật lí, có thông tin cụ thể cho hệ thống ước lượng kênh truyền theo tiêu chuẩn số lượng pilot, số lượng sóng mang, chiều dài FFT, [4], giải thuật ước lượng kênh truyền hệ thống mở phát triển tùy vào nhà sản xuất thiết bị Hãng Altera sử dụng ước lượng kênh truyền dựa vào giải thuật LS (Least square) kết hợp với nội suy chiều cho thiết bị tiêu chuẩn WiMAX di động [5] Tương tự, nhà sản xuất bán dẫn Motorola Mỹ (hãng Freescale Semiconductor) sử dụng giải thuật ước lượng LS kết hợp với giải thuật nội suy trung bình chiều cho cấu trúc pilot dạng lược [6] Vì vậy, nhận thấy giải pháp ước lượng kênh truyền cho thiết bị theo tiêu chuẩn WiMAX di động nghiên cứu rộng rãi với mục đích tìm giải pháp tốt để ứng dụng cho nhà sản xuất thiết bị Ước lượng kênh truyền thực cách chèn pilot vào ký tự OFDM Đó phương pháp ước lượng kênh pilot dạng lược (comb), đưa để cân với thay đổi kênh truyền tác động - 35 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT fading, chí thay đổi kí tự OFDM Ước lượng kênh truyền pilot dạng lược bao gồm giải thuật để ước lượng kênh truyền tần số pilot nội suy kênh truyền tần số chứa liệu [7] Các ước lượng sử dụng phổ biến LS (Least Square), MMSE (Minimum Mean Squared Error), ML (Maximum Likelihood)…Tuy nhiên ước lượng trực tiếp chưa thể cho kết tốt tính tốn dựa vào thơng tin kênh truyền thơng tin huấn luyện (pilot) [8] Vì cân thay đổi thích nghi dựa vào điều kiện kênh truyền ứng dụng có khả cho kết tốt ước lượng trực tiếp LMS (Least Mean Square) RLS (Recursive Least Square) ước lượng thích nghi phổ biến sử dụng [9] Giá trị xác định trực tiếp thông qua giải thuật LS, giá trị tính tốn dựa vào ước lượng trước ngõ kênh truyền Cũng giống LMS hay RLS, Kalman họ lọc thích nghiên cứu ứng dụng hệ thống ước lượng kênh truyền giải thuật cho kết tốt môi trường fading [10] Từ kết này, báo phát triển phiển cải tiến lọc Kalman Kalman mở rộng (EKF- Extended Kalman Filter) kết hợp với phương pháp ước lượng dựa cấu trúc pilot dạng lược để xây dựng ước lượng thích nghi cho hệ thống ước lượng kênh truyền có khả đáp ứng tốt môi trường fading, sử dụng tham số mô theo tiêu chuẩn WiMAX di động để xây dựng hệ thống OFDM Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 Discrete Fourier Transform) sử dụng để biến đổi chuỗi liệu có chiều dài N phần tử {X(k)} tín hiệu miền thời gian {x(n)} theo phương trình : x (n ) = IFFT N −1 {X (k )} = ∑ k=0 X (k )e j π kn N n = ,1 , , … N − (1 ) x f (n) y f (n) n Hình Sơ đồ hệ thống ước lượng kênh truyền dựa vào pilot Sau khối IDFT, khoảng bảo vệ (Guard Interval) chọn theo tiêu chuẩn WiMAX di động, đưa vào để chống nhiễu liên ký tự (ISI) Băng thông bảo vệ bao gồm thành phần lặp lại mở rộng ký tự OFDM để loại bỏ nhiễu liên ký tự (ISI) Kết chuỗi liệu cho ký tự OFDM tính tốn :  x (N + n ), n = − N g , − N g + 1, ⋯ , −1 x f (n ) =  (2 ) n = 0,1, ⋯ N −  x (n ), Với Ng : chiều dài khoảng bảo vệ Tín hiệu truyền x f (n ) sau biến đổi từ song song sang nối tiếp đưa qua kênh truyền fading, cộng thêm nhiễu Gauss Tại thu, tín hiệu nhận : (3) y f (n) = x f (n) ⊗ h(n) + w (n) Với w(n) : nhiễu Gauss, h(n) : đáp ứng xung kênh truyền Tại thu, sau qua biến đổi số lọc thông thấp, khoảng bảo vệ loại bỏ, tín hiệu ngõ miền thời gian xác định: II MƠ HÌNH HỆ THỐNG A Mơ hình ước lượng kênh truyền hệ thống OFDM Hệ thống OFDM ước lượng kênh dựa vào pilot biểu diễn Hình Tín hiệu nhị phân đưa qua điều chế QAM (Quadrature Amplitude Modulation) Sau đó, tín hiệu huấn luyện pilot chèn vào liệu thông tin, khối IDFT (Inverse y (n ) = y f (n + N g ), n = 0,1, ⋯ N − (4 ) Sau đó, y(n) đưa đến khối DFT (Discrete Fourier Transform) : - 36 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT 2πkn −j N −1 Y (k ) = FFT {y (n )} = y (n )e N ∑ N n =0 k = 0,1,2, … N − (5 ) Sau qua khối DFT, tín hiệu pilot loại bỏ với đáp ứng kênh truyền ước lượng He(k) miền tần số có sau thực ước lượng kênh truyền liệu truyền ước lượng công thức sau: X e = Y (k ) , H e (k ) k = ,1 … , N − Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 sử dụng giải thuật nội suy tuyến tính tính phổ biến đơn giản giải thuật Đáp ứng tần số kênh truyền He(k) sóng mang liệu thứ k, mL < k < (m+1)L, cách sử dụng nội suy tuyến tính xác định sau : H e ( k ) = H e ( mL + l ) = ( H p ( m + 1) − H p ( m )) 0≤l < L l + H p (m ) L (9) (10) (6) Tiếp đến, liệu thông tin nhị phân ngõ đầu thu có cách giải điều chế QAM khối Demap B Hệ thống ước lượng kênh truyền dựa vào pilot dạng lược Ước lượng kênh truyền sử dụng chuỗi huấn luyện dạng lược chứng minh tốt so với pilot dạng khối môi trường fading [7] Trong ước lượng kênh truyền cho cấu trúc pilot dạng lược, NP tín hiệu pilot chèn vào tín hiệu truyền X(k) theo phương trình sau: X ( k ) = X ( mL + l ) =  x p (m), Data, l=0 l = 1, , L − (7) Với L số sóng mang chia cho NP, xp(m) giá trị số pilot thứ m, Data liệu cần truyền Định nghĩa { Hp(k) , k = 0, 1, , Np } đáp ứng tần số kênh truyền vị trí tần số pilot Bộ ước lượng kênh truyền tần số pilot theo giải thuật LS (Least Square) xác định : H p (k ) = Y p (k ) X p (k ) , k = ,1, … , N p − (8) Hình Pilot dạng lược III.ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG HỆ THỐNG ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN Bộ lọc Kalman sử dụng thuật toán ước lượng nhằm mục đích để tính tốn giá trị đáp ứng xung kênh truyền mặt tần số pilot [12] Giải thuật sử dụng cho hệ thống ước lượng sử dụng pilot dạng lược Sau tính giá trị đáp ứng kênh truyền tần số pilot, sử dụng thuật tốn nội suy để tính giá trị đáp ứng xung kênh truyền tần số sóng mang chứa liệu Giải thuật ước lượng cho lọc thích nghi Kalman cho hệ thống pilot dạng lược hệ thống OFDM theo tiêu chuẩn WiMAX di động mô tả phân tích [13] Với YP(k) XP(k) tín hiệu ngõ ngõ vào sóng mang pilot thứ k Trong ước lượng kênh truyền dựa vào cấu trúc pilot dạng lược, kỹ thuật nội suy hiệu cần thiết để ước lượng kênh truyền sóng mang chứa liệu cách sử dụng thơng tin kênh truyền từ sóng mang pilot Trong báo - 37 - Hình Mơ hình ước lượng kênh truyền sử dụng lọc thích nghi Kalman Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT IV.ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG TRONG HỆ THỐNG ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN , thực truyền theo công thức (13) Để ước lượng xấp xĩ tuyến tính cách sử dụng khai triển Taylor bậc sau: ≈ , ̂ −1+( A Giới thiệu lọc Kalman mở rộng (Extended Kalman Filter- EKF) Với ảnh hưởng fading đa đường độ dịch tần Doppler, đặc tính thay đổi kênh truyền khơng cịn tuyến tính Do đó, số mơ hình phi tuyến, để ứng dụng ưu điểm thuật toán Kalman, phiên cải tiến giải thuật Kalman lọc Kalman mở rộng hay giải thuật Kalman mở rộng ( Extended Kalman Filter - EKF) [14] Chúng ta ước lượng đáp ứng xung kênh truyền miền tần số theo phương trình sau: +1 = = + , , (11) + Vì đáp ứng xung kênh truyền miền tần số số phức Khơng tính tổng quát giả sử Trong (n)={ 1(n), 2(n),…, hàm số thực chưa biết Do có phương trình sau: Np(n)} = , [ ,…, , , , = !" ] (13) + =$ + (14) Với v2(n) nhiễu cộng kênh truyền Phương trình (14) cho thấy Y(n) có quan hệ phi tuyến với giá trị mong muốn Phương trình (12) tương đương với phương trình (14), ta có phương trình sau: , = , =$ ′ , ̂ −1 [ − (16) sử dụng Kalman mở rộng kí tự OFDM, phương trình chuyển đổi trạng thái giả sử xây dựng từ +1 = +) (17) Với d(n) vector với phần tử số thực thêm vào nhằm xấp xĩ giá trị véc tơ trạng thái phi tuyến Với kết chứng minh [14], phương trình (17) viết lại sau : +1 =* , +) (18) Trong * , = Từ ma trận chuyển tiếp F(n+1,n) tính tốn theo cơng thức (21) Ngồi ra, tính tốn khác trình ước lượng đáp ứng kênh truyền cho hệ thống sử dụng pilot dạng lược phương pháp Kalman mở rộng tương tự với giải thuật ước lượng Kalman [13] B Đề xuất giải thuật ước lượng kênh truyền sử dụng lọc Kalman mở rộng: + Tại OFDM symbol đầu tiên: sử dụng giải thuật ước lượng LS (least square) để tính đáp ứng xung kênh truyền kí tự OFDM Theo công thức tín hiệu qua kênh truyền, ta có phương trình sau: =$ −1 + Trong ̂ − ước lượng −1 , C’(n) đạo hàm C(n) Để ước lượng thông số (12) Với F(n,H(n)) C(n,H(n)) ma trận chuyển tiếp đo lường phi tuyến, hàm phụ thuộc vào đáp ứng kênh truyền H(n) với n thời điểm vị trí OFDM thứ n H(n)= Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 +" =, " (19) Yp tín hiệu pilot phía thu, Xp tín hiệu pilot phía phát Sau tính giá trị H1, ta có = - / (20) Đây xem điều kiện ban đầu thuật toán Kalman mở rộng tính tốn Kalman mở rộng thực từ kí tự OFDM thứ hai (15) Trong giải thuật này, cần ước lượng, sau sử dụng giá trị để tính đáp ứng xung kênh + Tại OFDM symbol khác (n>1): chia làm bước - 38 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Bước : Chúng ta tính ma trận chuyển đổi trạng thái F ma trận đo đạc C(n) dựa vào phương trình (18) phương trình (15) + 1, = = 07 , | 01 , | 34 = = 56 34 ,9 :; < =$ | 4-QAM, 16-QAM, 64 QAM Mô sử dụng thông số BER (Bit Errror Rate) theo kĩ thuật MonteCarlo với số lượng 100,000 bit đầu vào với số lần lặp (21) Bảng Tham số mô 34 8 Thông số WiMAX di động Số sóng mang 840 Kích thước FFT 1024 4-QAM, 16-QAM, Điều chế sử dụng 64-QAM Số lượng Pilot 210 Indoor pedestrian Mơ hình Fading (Kênh truyền B) Khoảng bảo vệ 256 Tần số phát 2.5 GHz Băng thông 20 MHz = (22) Với F(n+1,n) C(n) phần tử đạo hàm hàm phi tuyến F C theo công thức xấp xỉ Taylor bậc Id ma trận đơn vị có kích thước kích thước Pilot Bước 2: Tính tốn ma trận Gf(n) α(n) theo phương trình sau: >1 =? , − @2 −1 B =C / [ ? , −1 + 1, / + − (23) , (24) K(n)= [I-Gf(n)C(n)]K(n,n-1) ? @ = + 1, ? (25) / + 1, + (26) Bước 3: Chúng ta xác định đáp ứng kênh truyền H vị trí sóng mang pilot theo phương trình sau: ̂ = + 1, = Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 ̂ −1 +D ? B (27) (28) Bước 4: thực giải thuật nội suy tuyến tính để tính đáp ứng kênh truyền vị trí sóng mang liệu V MÔ PHỎNG HỆ THỐNG OFDM THEO TIÊU CHUẨN WIMAX DI ĐỘNG A Các tham số mô Bài báo sử dụng tham số tiêu chuẩn IEEE 802.16e để mô Mô thực tần số 2.5 Ghz, với băng thông 20 MHz, mơ hình indoor mơ với vận tốc di chuyển km/h km/h, mơ hình pedestrian với vận tốc di chuyển 5km/h 15 km/h Các loại điều chế sử dụng gồm có B Mơ hình kênh truyền theo tiêu chuẩn WiMAX di động Các mơ hình kênh truyền phân thành mơ hình: mơ hình tính tốn (mơ hình kênh truyền A) mơ hình thực tế (Mơ hình kênh truyền B) Mơ hình thực tế dựa vào thông số đo đạc mơi trường thực tế mơ hình tính tốn thực tính tốn thơng số kênh truyền thơng qua ước lượng tốn học Mơ hình kênh truyền cho WiMAX thường dùng mơ hình kênh truyền SUI (Standford University Interim), mơ hình dùng để mô hệ thống IEEE 802.16-2004 (WiMAX cố định), mơ hình ITU-R (International Telecommunications Union - Radio) phát triển theo khuyến cáo ITU-R M.1225 [15] Mơ hình dùng để mô hệ thống IEEE 802.16e 2005 (WIMAX di động) Hệ thống WiMAX ban đầu phát triển cho cơng nghệ IMT-2000, mơ hình ITU-R sử dụng để mô hệ thống WiMAX di động WiMAX di động chấp nhận công nghệ IMT-2000 vào tháng 10/2007 [16] Kênh truyền ITU-R chia làm nhiều tap (fading đa đường) với số lượng lớn tap, tap phân biệt - 39 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT độ trễ hệ số công suất tín hiệu bị suy hao Tín hiệu ngõ xem tổng tất tín hiệu mà bị suy hao hay bị trễ tín hiệu gốc ban đầu Tap mô tả cho tín hiệu LOS (Light of Site) tương ứng với tín hiệu có cơng suất lớn độ trễ nhỏ nhất, theo [17] mơ hình khác sử dụng để mơ mơ hình nhà (indoor), mơ hình bên ngồi (outdoor) gồm có mơ hình di chuyển người (pedestrian) mơ hình di chuyển phương tiện vận chuyển (mơ hình vehicular) Trong báo sử dụng mơ hình kênh truyền B mơ hình indoor outdoor (pedestrian) cho mơ tính tốn -1 Channel A Delay Power (ns) (dB) 0 110 -9.7 190 -19.2 410 -22.8 - BER -3 -4 10 Channel B Delay Power (ns) (dB) 0 100 -3.6 200 -7.2 300 -10.8 500 -18 700 -25.2 Channel B Delay (ns) 200 800 1200 2300 3700 -2 10 10 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 So sanh BER giua cac bo can bang 10 LS,4-QAM Kalman,4-QAM EKF,4-QAM LS,16-QAM Kalman,16-QAM EKF,16-QAM LS,64-QAM Kalman,64-QAM EKF,64-QAM -1 10 Bảng Mơ hình kênh truyền Pedestrian Tap LS,4-QAM Kalman,4-QAM EKF,4-QAM LS,16-QAM Kalman,16-QAM EKF,16-QAM LS,64-QAM Kalman,64-QAM EKF,64-QAM 10 BER Channel A Delay(ns) Power (dB) 0 50 -3 110 -10 170 -18 290 -16 310 -32 So sanh BER giua cac bo can bang 10 Hình So sánh BER cho kênh truyền indoor với vận tốc di chuyển km/h Bảng Mơ hình kênh truyền Indoor Tap Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 -2 10 -3 10 Power (dB) -0.9 -4.9 -8 -7.8 -23.9 -4 10 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 Hình So sánh BER cho kênh truyền indoor với vận tốc di chuyển 4km/h VI KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ NHẬN XÉT A Kênh truyền theo mơ hình Indoor Trong mơi trường này, vận tốc di chuyển sử dụng 1km/h km/h Các thông số sử dụng để mô không thay đổi Kết mô biểu diễn Hình Hình Dựa vào kết thu được, thấy phương pháp ước lượng sử dụng Kalman mở rộng cho kết tốt so với phương pháp ước lượng Kalman LS Điều kết luận môi trường indoor, điều kiện fading với độ dịch tần Doppler thấp (tốc độ di chuyển chậm) cân EKF cho kết tốt hai cân EKF Kalman cho kết tốt cân LS B Kênh truyền theo mơ hình Pedestrian Trong kênh truyền này, báo sử dụng vận tốc di chuyển km/h 15 km/h tương ứng với độ dịch tần Doppler thấp cao So sánh kết BER kiểu điều chế, với vận tốc 5km/h (hình 6), ước lượng EKF cho kết tốt với SNR nhỏ - 40 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT 20dB điều chế 4-QAM, với SNR lớn 20dB EKF khơng cho kết tốt cân LS Kalman Trong điều chế 16-QAM 64-QAM, cân Kalman EKF cho kết tốt LS nhiên lúc Kalman EKF cho kết gần giống Với trường hợp vận tốc di chuyển 15km/h, so sánh kết BER (Hình 7), giải thuật ước lượng Kalman EKF cho kết tốt với SNR nhỏ 15dB, lại cân LS cho kết tốt ước lượng Kalman EKF Điều giải thích sau: So sanh BER giua cac bo can bang LS,4-QAM Kalman,4-QAM EKF,4-QAM LS,16-QAM Kalman,16-QAM EKF,16-QAM LS,64-QAM Kalman,64-QAM EKF,64-QAM 10 -1 BER 10 -3 -4 10 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 40 Hình So sánh BER cho kênh truyền pedestrian với vận tốc di chuyển km/h So sanh BER giua cac bo can bang 10 -1 10 BER Khi vận tốc di chuyển cao độ dịch tần Doppler lớn điều kiện fading đa đường gây trực giao tần số sóng mang Giải thuật Kalman EKF tính tốn dựa vào thơng tin trạng thái trước để ước lượng trạng thái với mơ hình tốn cho trước (ma trận chuyển tiếp đo lường, nhiễu đo đạc, nhiễu tiến trình,…) Tuy nhiên với điều kiện kênh truyền thay đổi nhanh với độ dịch tần Doppler lớn việc ứng dụng giải pháp Kalman EKF không tốt so sánh với ước lượng LS mơ hình tốn hay giả sử Kalman EKF khơng cịn Trường hợp này, ước lượng Kalman EKF dẫn đến sai số sai số tích lũy dần từ giải thuật có tính chất đệ qui dẫn đến kết sai số tăng Kết EKF lúc xấu Kalman sai số EKF cịn ngun nhân từ tuyến tính hóa giải thuật Kalman Trong ước lượng LS lại có kết tốt mức SNR tăng hay công suất nhiễu giảm -2 10 10 LS,4-QAM Kalman,4-QAM EKF,4-QAM LS,16-QAM Kalman,16-QAM EKF,16-QAM LS,64-QAM Kalman,64-QAM EKF,64-QAM -2 10 -3 Như đổi với mơi trường indoor có độ dịch tần thấp, đáp ứng kênh truyền không thay đổi nhanh lọc thích nghi cho kết tốt giải thuật tính tốn dựa vào so sánh với thời điểm trước sai số Giải thuật lọc thích nghi điều chỉnh cho trạng thái ước lượng tốt với độ xác cao ước lượng truyền thống Còn với môi trường pedestrian độ trãi trễ suy hao lớn so với môi trường indoor, lọc thích nghi Kalman hay EKF cho kết tốt độ dịch tần thấp, nhiên môi trường fading nhanh với độ dịch tần cao (tốc độ di chuyển lớn), lúc đáp ứng kênh truyền thay đổi nhanh so với thời điểm trước giải thuật Kalman khơng có kết tốt sai số cho giải thuật Kalman lũy tiến dẫn đến kết không tốt so với ước lượng truyền thống VII KẾT LUẬN 10 -4 10 Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 40 Hình So sánh BER cho kênh truyền pedestrian với vận tốc di chuyển 15 km/h Bài báo phân tích ước lượng thích nghi sử dụng lọc Kalman Kalman mở rộng (EKF) Các thông số mô dựa tiêu chuẩn 802.16e mô tần số 2.5GHz với băng thông 20MHz Bài báo mô ứng dụng ước - 41 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT lượng thích nghi dựa vào lọc Kalman môi trường fading với vận tốc di chuyển khác (tương ứng với độ dịch tần Doppler khác nhau) Với môi trường fading với tốc độ di chuyển thấp (môi trường indoor), Bộ ước lượng EKF cho kết tốt Với môi trường pedestrian, ước lượng cho kết chấp nhận với độ dịch tần thấp (tốc độ di chuyển chậm) Với độ dịch tần cao cân cho kết khơng tốt có sai số lớn Với ưu điểm hạn chế lọc thích nghi Kalman EKF, ngồi ưu điểm đề xuất nâng cao chất lượng hệ thống, để khắc phục nhược điểm giải thuật Kalman, báo đề xuất nên hạn chế sử dụng giải thuật lọc thích nghi phát mơi trường fading q nhanh, kết hợp ước lượng thích nghi truyền thống sử dụng linh hoạt tùy điều kiện kênh truyền Đây hướng nghiên cứu báo nhằm khắc phục môi trường fading với độ dịch tần Doppler lớn [7] Sinem Coleri, Mustafa Ergen, Anuj Puri, and Ahmad Bahai,”Channel Estimation Techniques Based on Pilot Arrangement in OFDM Systems” IEEE transactions on broadcasting, vol 48, no 3, september 2002 [8] Muhammad Saad Akram, “Pilot-based Channel Estimation in OFDM”, Systems Master Thesis, Nokia Denmark, 2007 [9] K Elangovan and Dr PLK Priyadarsini, “Performance Enhancement Technique for OFDM using channel estimation technique”, international Journal of Engineering Science and Technology , Vol 2(8), 2010 [10] Hala M Mahmoud, Allam S Mousa and v Rashid Saleem, “Channel Estimation Based in Comb-Type Pilots Arrangement for OFDM System over Time Varying Channel”, Journal of networks, Vol 5, No 7, July 2010 [11] Greg Welch, Gary Bishop, “An Introduction to the Kalman Filter”, UNC-Chapel Hill, TR 95-041, July 2006 [12] M Huang, X Chen, L Xiao, S Zhou and J TÀI LIỆU THAM KHẢO Wang, “Kalman Filter Based Channel Estimation For Orthogonal Frequency Division Multiplexing Systems In Time-Varying Channels”, IET Communication, Vol 1, No 4, August 2007 [1] WiMAX Forum, “Mobile WiMAX - Part 1: A Technical Overview and Performance Evaluation”, August 2006, pp 32-34 [2] WiMAX Forum, “WiMAX System Methodology”, Version 2.1, July 2008 Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 Evaluation [13] Quang Nguyen-Duc, Lien Pham-Hong, Thang Nguyen-Manh, Tra Luu-Thanh, “An Optimal Algorithm of Estimation Channel Combining Kalman Filter with Adaptive Guard Interval for Mobile WiMAX Standard”, the 9th IEEE-RIVF International Conference on Computing and Communication Technologies, Ho Chi Minh city, February 2012 [3] Daniel Larrson, “Analysis of channel estimation methods for OFDMA”, Master of Science Thesis, Stockholm, Sweden 2006-12-19 [4] “Air Interface for Broadband Wireless Access Systems”, IEEE Standard for Local and metropolitan area networks, Approved May 2009 [5] Altera Corporation, “Channel Estimation & Equalization for WiMAX”, Application Note 434 Version 1.1, May 2007 [6] Yushi Shen and Ed Martinez, “WiMAX Channel Estimation: Algorithms and Implementations”, Document Number: AN3429, Application Note, Freescale Semiconductor [14] V.Jagan Naveen and K.RajaRajeswari, “ICI Reduction using Extended Kalman Filter in OFDM System”, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887) Volume 17– No.7, March 2011 [15] “Channel models for Fixed Wireless Application,” IEEE 802.16.3c - 01/29r4, July, 2001 - 42 - Các cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT Tập V-1, Số (28), tháng 12/2012 PHẠM HỒNG LIÊN [16] F Wang, A Ghosh, “Mobile WiMAX Systems: Performance and Evolution”, IEEE Communications Magazine, vol 46, no.10, October 2008, pp.41-49 [17] Rebeca, M.Colda, Tudor Palade, “Transmission Performance Evaluation of Mobile WiMAX Pedestrian Environments”, the 17th Telecommunications forum TELFOR, Serbia, Belgrade, November, 2009 Sinh năm 1957 Tốt nghiệp đại học năm 1979, nhận tiến sĩ kĩ thuật Đại học Slovakia năm 1993, phong Phó Giáo sư năm 2006 Hiện Phó trưởng Khoa Điện – Điện Tử Trường Đại học Sư Phạm Kỹ Thuật TP.HCM Hướng nghiên cứu: Tổng đài, hệ thống thông tin di động, mạng máy tính Nhận ngày: 28/02/2012 Email: phamhonglien2005@yahoo.com SƠ LƯỢC VỀ TÁC GIẢ Điện thoại: 0988202124 NGUYỄN ĐỨC QUANG LƯU THANH TRÀ Sinh năm 1983 Sinh năm 1978 Tốt nghiệp đại học năm 2006 chuyên ngành Điện tử - Viễn Thông thạc sĩ kĩ thuật năm 2008 Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM; Đang nghiên cứu sinh môn Viễn Thông Trường Đại học Bách Khoa TPHCM từ năm 2009 Hiện công tác Công ty thông tin di động Việt Nam (Mobifone) Hướng nghiên cứu : WIMAX, ước lượng kênh truyền hệ thống thống thông tin di động Tốt nghiệp Đại học năm 2001, nhận thạc sĩ Đại học Paris 6, Pháp nhận tiến sĩ năm 2006 Ecole Nationale Supérieure Telecommunications (ENST), Paris, chuyên ngành mạng viễn thông Hiện giảng viên Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM Hướng nghiên cứu: Mạng máy tính, mạng truyền dẫn E-mail : quangnd@vms.com.vn; Email: luu@hcmut.edu.vn Điện thoại : 0933465140 Điện thoại: 0908575476 - 43 - ... hình ước lượng kênh truyền sử dụng lọc thích nghi Kalman Các cơng trình nghi? ?n cứu, phát triển ứng dụng CNTT-TT IV.ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN MỞ RỘNG TRONG HỆ THỐNG ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN , thực truyền. .. trình ước lượng đáp ứng kênh truyền cho hệ thống sử dụng pilot dạng lược phương pháp Kalman mở rộng tương tự với giải thuật ước lượng Kalman [13] B Đề xuất giải thuật ước lượng kênh truyền sử dụng. .. III.ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN TRONG HỆ THỐNG ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN Bộ lọc Kalman sử dụng thuật toán ước lượng nhằm mục đích để tính tốn giá trị đáp ứng xung kênh truyền mặt tần số pilot [12] Giải thuật