Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN MAI TỐ HOÀNG KỸ THUẬT MÃ HÓA VÀ ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG HỆ THỐNG MIMO-OFDM Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 06 năm 2008 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học: 1) TS NGUYỄN QUỐC LÂN TS.NGUYỄN QUỐC LÂN 2) TS PHAN HỒNG PHƯƠNG TS PHAN HỒNG PHƯƠNG Cán chấm nhận xét 1: ThS TRẦN VĂN SƯ ThS TRẦN VĂN SƯ Cán chấm nhận xét 2: TS HỒ VĂN KHƯƠNG TS HỒ VĂN KHƯƠNG Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 28 tháng 07 năm 2008 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày tháng năm NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: NGUYỄN MAI TỐ HỒNG Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 17/07/1979 Nơi sinh: Vĩnh Long Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Khoá (Năm trúng tuyển): 2006 1- TÊN ĐỀ TÀI: KỸ THUẬT MÃ HÓA VÀ ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG HỆ THỐNG MIMO-OFDM 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Tìm hiểu lý thuyết MIMO-OFDM: kỹ thuật phân tập đa anten phát & thu, cơng thức tốn, tính ứng dụng, nêu mặt ưu việt mặt hạn chế cần khắc phục - Tìm hiểu đưa phương pháp mã hóa & giải mã hệ thống MIMOOFDM: giải thuật xác suất cực đại ML (Maximum Likelihood) giải thuật xác suất có điều kiện tối ưu MAP (Maximum A Posterior) - Tìm hiểu giải thuật ước lượng kênh truyền MIMO-OFDM kênh fading lựa chọn tần số biến đổi theo thời gian - Mô giải thuật phần mềm Matlab để xem xét độ tin cậy, tính khả thi chúng - Đánh giá kết mô phỏng, kết luận kiến nghị 3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 21/01/2008 4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/06/2008 5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: CBHD 1: Tiến sĩ Nguyễn Quốc Lân CBHD 2: Tiến sĩ Phan Hồng Phương Nội dung đề cương Luận văn thạc sĩ Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua CÁN BỘ HƯỚNG DẪN 1) TS NGUYẾN QUỐC LÂN 2) TS PHAN HỒNG PHƯƠNG TRƯỞNG PHÒNG ĐT-SĐH CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH TRƯỞNG KHOA QUẢN LÝ NGÀNH Lời cảm ơn [*****\ Cảm ơn thầy cô khoa Điện tử – Viễn thông trường Đại học Bách khoa Tp.HCM thắp sáng truyền đạt cho nguồn kiến thức vô quý báu sở tảng cho trình thực đề tài Cảm ơn cô Phan Hồng Phương định hướng nhiệt tình dẫn kinh nghiệm cần thiết suốt thời gian vừa qua Cảm ơn bạn bè, đồng nghiệp động viên giúp đỡ hoàn thành tốt công việc khóa học Cảm ơn gia đình &người thân nhắc nhở dõi theo tôi, cho niềm tin nghị lực hoàn thành đề tài Xin trân trọng ghi nhớ không quên! Tp.HCM, ngày 30 tháng 06 năm 2008 Nguyễn Mai Tố Hoàng TĨM TẮT LUẬN VĂN Đề tài tập trung tìm hiểu mơ hệ thống MIMO-OFDM với mã hóa khơng gian-thời gian khác Q trình giải mã khơi phục tín hiệu cần phải có thơng tin cần thiết trạng thái kênh giải thuật phải kết hợp với việc ước lượng tham số kênh truyền phía thu KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC CỦA ĐỀ TÀI BAO GỒM Đưa giải thuật mã hóa & giải mã khơng gian-thời gian ¾ Mã hố khối khơng gian-thời gian: mã hóa Alamouti mã STBC ¾ Mã hóa Turbo: mã khối Turbo mã xoắn Turbo Đưa giải thuật ước lượng ước lượng kênh truyền: giải thuật ước lượng theo phương pháp chuỗi huấn luyện tối ưu Mô Matlab thiết kế dựa giải thuật tìm hiểu NỘI DUNG NGHIÊN CỨU Nội dung nghiên cứu kỹ thuật mã hóa khơng gian-thời gian ước lượng kênh truyền MIMO-OFDM ứng dụng mạng khơng dây trình bày chương luận văn: Chương 1: Tổng quan Chương 2: Kênh truyền vô tuyến Chương 3: Kỹ thuật MIMO-OFDM Chương 4: Kỹ thuật mã hóa khơng gian-thời gian Chương 5: Kỹ thuật ước lượng kênh truyền Chương 6: Kết mô Chương 7: Kết luận HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI Khi tiến hành thiết kế & tìm hiểu giải thuật thực đề tài ta gặp khó khăn sau đây: ¾ Đối với hệ thống MIMO-OFDM, số anten phát & thu nhiều tập liệu xử lý (dạng ma trận phát & thu) lớn đòi hỏi nhớ & tốc độ máy tính tương đối cao, không thời gian xử lý tăng lên nhiều lần ¾ Mã hóa sửa lỗi kênh truyền khác cho ứng dụng hệ thống thông tin, cần phải thiết kế phù hợp để đạt kết mong muốn ¾ Giải thuật giải mã mềm địi hỏi số lần lặp giải mã nhiều lần kết xác nhiên thời gian chờ đợi lâu ¾ Tham số kênh truyền thay đổi theo thời gian, vận tốc nguồn & đích, điều kiện môi trường nên giải thuật ước lượng cần thay đổi theo điều kiện Do đề tài có vài hạn chế: ¾ Mơ hệ thống MIMO-OFDM với số anten phát & thu thực tế số ¾ Việc chọn mã hóa thành phần cho khối mã hóa Turbo mã khối mã vịng đơn giản ¾ Việc giải mã mềm với số lần lặp thực tế có giá trị lớn để tín hiệu thu giống với tín hiệu phát ¾ Giải thuật giải mã dựa vào chuỗi huấn luyện tối ưu biết trước thu, nhiên khoảng thời gian phát liệu thu khơng biết thơng tin ngẫu nhiên dẫn đến việc ước lượng khơng xác HƯỚNG PHÁT TRIỂN & ÁP DỤNG Mã hóa khơng gian-thời gian với nhiều tốc độ mã hóa khác việc lựa chọn cẩn thận mã hóa thành phần bên làm tăng khả sửa lỗi cho hệ thống MIMO-OFDM Ở thu việc giải mã tương ứng có nhiều giải thuật đề nghị, ý độ xác tăng việc trả giá phức tạp thực Việc thiết kế chuỗi huấn luyện quan trọng hệ thống MIMOOFDM có nhiều chuỗi huấn luyện việc ước lượng xác nhiên điều làm cho băng thông truyền liệu mang tin bị chiếm dụng Ngồi việc ước lượng cịn thực nhiều chiều không gian khác (thời gian, tần số) Các tiêu chuẩn không dây dành cho mạng cục áp dụng rộng rãi ngày thu hút mối quan tâm người công nghiệp viễn thông hệ thống giáo dục thông tin vô tuyến chuyên ngành MỤC LỤC -o0o CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Tình hình nghiên cứu 1.2 Mục tiêu đề tài 1.3 Ý nghĩa 1.4 Nội dung đề tài 1.5 Phạm vi nghiên cứu 1.6 Phương pháp thực .4 CHƯƠNG KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN .5 1.1 Suy hao đường truyền 1.2 Fading 2.2.1 Kênh fading phẳng 2.2.2 Kênh fading lựa chọn tần số .9 2.3 Mơ hình thống kê cho kênh truyền fading 11 2.3.1 Mơ hình kênh fading phẳng 11 2.3.2 Mơ hình kênh fading lựa chọn tần số .15 CHƯƠNG KỸ THUẬT MIMO-OFDM 16 3.1 Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao .18 3.1.1 Đặc điểm kỹ thuật OFDM 19 3.1.2 Sơ đồ khối hệ thống OFDM 20 3.1.3 Biểu diễn tín hiệu OFDM .21 3.2 Kỹ thuật MIMO-OFDM 26 3.2.1 Sơ đồ khối hệ thống MIMO-OFDM .26 3.2.2 Biểu diễn tín hiệu MIMO-OFDM 28 3.2.3 Mã hoá kênh truyền 35 3.2.4 Ước lượng kênh truyền 35 CHƯƠNG MÃ HÓA KÊNH TRUYỀN 36 4.1 Tốc độ mã hóa 36 4.2 Mã khối không gian-thời gian 36 4.2.1 Mã hóa Alamouti 37 4.2.2 Bộ giải mã kết hợp xác suất cực đại 39 4.2.3 Mã hóa khối khơng gian-thời gian 41 4.2.4 Giải mã khối không gian-thời gian 42 4.3 Mã Turbo 43 4.3.1 Bộ giải mã mềm 44 4.3.2 Mã khối Turbo 48 4.3.3 Mã xoắn Turbo 51 CHƯƠNG ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN 55 5.1 Phương pháp ước lượng chuỗi huấn luyện tối ưu .55 5.2 Phương pháp ước lượng đơn giản kênh truyền .59 5.3 Đồng tín hiệu MIMO-OFDM 60 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 62 6.1 Ước lượng kênh truyền .62 6.2 Mã hóa kênh truyền 64 6.2.1 Mã hóa Alamouti 64 6.2.2 Mã hóa STBC 64 6.2.3 Mã hóa Turbo 65 6.3 Ảnh hưởng kiểu điều chế số, độ phân tập 66 6.3.1 Ảnh hưởng kiểu điều chế số 66 6.3.2 Ảnh hưởng độ phân tập 67 CHƯƠNG KẾT LUẬN 68 Tài liệu tham khảo Phụ lục profile kênh truyền vô tuyến theo tiêu chuẩn ITU Phụ lục ước lượng kênh truyền theo phương pháp LS -62- CHƯƠNG MÔ PHỎNG MATLAB 6.1 Ước lượng kênh truyền SER comparision based on Alamouti STC with ML channel estimation 10 Perfect Channel State Information Channel estimation -1 S y m bol E rror Rate 10 -2 10 -3 10 -4 10 10 15 20 25 30 SNR in dB Hình 6.1 So sánh tỉ lệ ký hiệu lỗi tỷ số tín hiệu nhiễu có ước lượng kênh truyền thơng tin kênh truyền biết xác thu # Nhận xét: Có chênh lệch kết mong muốn kết ước lượng Chương Mô Matlab Luận văn cao học -63- MSE Evaluation based on LS channel estimation with different CP -10 MSE CP = CP = CP = CP = 16 -10 -10 10 15 20 25 SNR [dB] 30 35 40 45 50 Hình 6.2 Biểu diễn MSE SNR giá trị CP thay đổi áp dụng ước lượng kênh truyền theo giải thuật LS MSE Evaluation based on LS channel estimation with different Doppler Frequencies -10 MSE Doppler Freq = 10 Doppler Freq = 50 Doppler Freq = 100 -10 -10 10 15 20 25 SNR [dB] 30 35 40 45 50 Hình 6.3 Biểu diễn MSE SNR giá trị tần số Doppler thay đổi áp dụng ước lượng kênh truyền theo giải thuật LS # Nhận xét: thay đổi giá trị khác khoảng thời gian bảo vệ CP tần số Doppler fD MSE khác cần phải thiết kế cẩn thận CP giá trị fD thay đổi áp dụng cho loại hệ thống riêng Chương Mô Matlab Luận văn cao học -64- 6.2 Mã hóa kênh truyền 6.2.1 Mã hóa Alamouti SER evaluation of 16QAM Modulation based on Alamouti STC 10 Alamouti Code 2x1 channel No STC 1x1 channel -1 Symbol Error Rate 10 -2 10 -3 10 -4 10 10 15 SNR in dB 20 25 30 Hình 6.4 Biểu diễn BER SNR mã hóa hệ thống với mã Alamouti khơng gian-thời gian tốc độ mã hóa cho anten phát anten thu # Nhận xét: Có chênh lệch BER hệ thống có mã hóa khơng mã hóa 6.2.2 Mã hóa STBC Space Time Block Code based on ML channel estimation S y m bol E rror P robability 10 3Tx&1Rx 2Tx&1Rx -1 10 -2 10 -3 10 10 12 14 16 10 12 14 16 SNR, [dB] B it E rror P robability 10 -1 10 -2 10 -3 10 -4 10 SNR, [dB] Hình 6.5 Biểu diễn (SER, SNR), (BER, SNR) mã hóa hệ thống với mã khối khơng gian-thời gian tốc độ mã hóa ¾ # Nhận xét: Giá trị BER khác hệ thống anten phát & thu Chương Mô Matlab Luận văn cao học -65- 6.2.3 Mã hóa Turbo BER based on Space Time Turbo Code with iterations 10 first iteration second iteration -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 -6 10 0.2 0.4 0.6 0.8 Eb/No [dB] 1.2 1.4 1.6 1.8 Hình 6.6 Biểu diễn BER Eb/N0, số lần lặp giải mã mã hóa hệ thống với mã Turbo không gian-thời gian BER based on Space Time Turbo Code with iteration for transmit & receive antenna 10 1th iteration 2th iteration 3th iteration 4th iteration -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 Eb/No [dB] 10 Hình 6.7 Biểu diễn BER Eb/N0, số lần lặp giải mã mã hóa hệ thống với mã Turbo khơng gian-thời gian # Nhận xét: Giá trị BER giảm số lần lặp lớn (tuy nhiên việc làm tăng thời gian mô phỏng) Với lần lặp thời gian mơ 4h với lần lặp thời gian cần thiết thực 24h Ngoài ta thấy Eb/N0 lớn BER giảm đáng kể khơng phụ thuộc nhiều vào số lần lặp Như cần để ý mối quan hệ độ xác giải mã (số lần lặp giải mã), tỉ số Eb/N0, thời gian thực hệ thống Chương Mô Matlab Luận văn cao học -66- 6.3 Ảnh hưởng kiểu điều chế số, độ phân tập: 6.3.1 Ảnh hưởng kiểu điều chế số Bit Error Rate based on STBC with M-ary QAM 10 4-QAM 16-QAM 64-QAM -1 BER 10 -2 10 -3 10 -4 10 10 SNR, [dB] 12 14 16 18 20 Hình 6.8 Biểu diễn (BER, SNR) mã hóa hệ thống Alamouti với kiểu điều chế QAM # Nhận xét: BER tăng số 2M điểm điều chế M-QAM lớn giải mã khó nhận dạng khoảng định giới hạn điểm Tuy nhiên số 2M điểm điều chế QAM nhiều tốc độ truyền tin cải thiện đáng kể ký tự phát 2M bit Chương Mô Matlab Luận văn cao học -67- 6.3.2 Ảnh hưởng độ phân tập Bit Error Rate based on Alamouti STC for different transmit and receive antennas 10 transmit & receive antenna transmit & receive antenna transmit & receive antenna -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 10 SNR, [dB] 12 14 16 18 20 Hình 6.9 Biểu diễn (BER, SNR) mã hóa hệ thống Alamouti thay đổi số anten phát & anten thu # Nhận xét: BER thấp độ phân tập lớn (số anten phát, anten thu nhiều nhất) Số tín hiệu phát nhiều độ phân tập cao thu có nhiều chọn lựa để định tín hiệu tốt Chương Mô Matlab Luận văn cao học -68- CHƯƠNG KẾT LUẬN # Hệ thống mô thực với số anten phát & thu (Tx,Rx) là: (2,1), (2,2), (4,4), thực tế hệ MIMO số anten thu phát # Đề tài thực mã hóa STC với tốc độ ¾ Có thể thực nhiều tốc độ mã hóa lựa chọn khác # Mã hóa Turbo thực mã RSC, thực tế việc thiết kế mã thành phần đa dạng # Bộ giải mã với số lần lặp khác cho kết xác định, đề tài áp dụng cho số lần lặp giải mã 2, # Ước lượng kênh thực trình chọn chuỗi huấn luyện tối ưu, trình truyền data cần phải chỉnh sửa lại giải thuật Chương Kết luận Luận văn cao học Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Gordon L Stüber, John R Barry, Steve W Mclaughlin, Ye (Geoffrey) Li, Mary Ann Ingram, and Thomas G Pratt, “Broadband MIMO-OFDM Wireless Communications”, Proceedings of the IEEE, Vol 92, No 2, February 2004 [2] Hongwei Yang, “A Road to Future Broadband Wireless Access: MIMO-OFDMBased Air Interface”, IEEE Communications Magazine, P 53-60, January 2005 [3] A J Paulraj, D Gore, R U Nabar, and H Băolcskei, An Overview of MIMO Communications - A Key to Gigabit Wireless”, November 4, 2003 [4] Jianhua Liu, Jian Li, “A MIMO System with Backward Compatibility for OFDMBasedWLANs”, EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2004:5, 696–706_c 2004 Hindawi Publishing Corporation [5] Bernard Sklar, “A Primer on Turbo Code Concepts”, P.94-102, IEEE Communications Magazine December 1997 [6] Pathumthani, Keattisak Sripimanwat, “Turbo Code Applications - A Journey from a Paper to Realization”, ISBN 10 1-4020-3686-8 (HB), ISBN 13 978-1-4020-3685-9 (e- book), February 2005 [7] Hamid Jafarkhani, “SPACE-TIME CODING: THEORY AND PRACTICE”, Cambridge University Press 2005 [8] M.R.SOLEYMANI, YINGZI GAO, U VILAIPORNSAWAI, “TURBO CODING FOR SATELLITE AND WIRELESS COMMUNICATIONS”, eBook ISBN: 0-306- 47677-0, Print ISBN: 1-4020-7197-3, ©2002 Kluwer Academic Publishers [9] Ye (Geoffrey) Li, Senior Member, IEEE, “Simplified Channel Estimation for OFDM Systems With Multiple Transmit Antens”, IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, VOL 1, NO 1, JANUARY 2002 [10] Ye (Geoffrey) Li, Senior Member, IEEE, Jack H Winters, Fellow, IEEE, and Nelson R Sollenberger, Fellow, IEEE, “MIMO-OFDM for Wireless Communications: Signal Detection With Enhanced Channel Estimation”, IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS, VOL 50, NO 9, SEPTEMBER 2002 [11] Bas Driesen, Tim Schenk, Jan Boer, Allert Van Zelst, “MIMO-OFDM Training and Channel Estimation”, June 30, 2003 Luận văn cao học Tài liệu tham khảo [12] Hlaing Minn, Member, IEEE and Naofal Al-Dhahir, Senior Member, IEEE, “Optimal Training Signals for MIMO OFDM Channel Estimation” [13] Imad Barhumi, Geert Leus, Marc Moonen, “Optimal Training Design for MIMO OFDM Systems in Mobile Wireless Channels”, December 17, 2002 [14] Zhongshan Wu, “MIMO-OFDM COMMUNICATION SYSTEMS: CHANNEL ESTIMATION AND WIRELESS LOCATION”, May 2006 [15] Jun Li, Guisheng Liao, Qinghua Guo, “MIMO-OFDM Channel Estimation in the Presence of Carrier Frequency Offset”, EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2005:4, P.525–531, 25 July 2004 [16] D Agarwal, V Tarokh, A Naguib, and N Seshadri, “Space-time coded OFDM for high data rate wireless communication over wideband channels,” in Proc 48th IEEE Vehicular Technology Conf., Ottawa, Canada, May 1998, pp 2232–2236 [17] Y (G.) Li, N Seshadri, and S Ariyavisitakul, “Channel estimation for OFDM systems with transmitter diversity in mobile wireless channels,” IEEE J Select Areas Commun., vol 17, pp 461–471, Mar 1999 [18] Van Duc Nguyen, Matthias Patzold, “Least Square Channel Estimation Using Special Training Sequences For MIMO-OFDM Systems In The Presence Of Intersymbol Interference”, Agder University College, Grooseveien 36 NO-4876 Grimstad Norway [19] Y.(G) Li, “Pilot-symbol-aided channel estimation for OFDM in wireless systems”, IEEE Trans Veh Technol., vol 49, pp.1207-1215, July 2000 [20] Y.(G) Li, N.Seshadri, and S Ariyavisitakul, “Channel Estimation For OFDM Systems with transmitter diversity in mobile wireless channels”, IEEE J.Select Areas Commun., vol 17, pp-461-471, Mar 1999 [21] Jinho Choi, “Adaptive and Iterative Signal Processing in Communications”, isbn13 978-0-511-25659-2 eBook (EBL), isbn-10 0-511-25659-0 eBook (EBL), Published in the United States of America by Cambridge University Press, New York, 2006 [22] Albert van Zelst, “MIMO OFDM for Wireless LANs”, Technische Universiteit Eindhoven, 14 April 2006 [23] Zhongshan Wu, “MIMO-OFDM Communication Systems: Channel Estimation and Wireless Location”, Graduate Faculty of the Louisiana State University and Agricultural and Mechanical College, May 2006 Luận văn cao học Phụ lục Profile kênh truyền vô tuyến theo tiêu chuẩn ITU PHỤ LỤC PROFILE KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN THEO TIÊU CHUẨN ITU ITU Model A (Pedestrian) No of Path Speed (km/h) 3/40/120 ITU Model B (Pedestrian) 3/40/120 ITU Model A (Vehicular) 3/40/120 ITU Model B (Vehicular) 3/40/120 Channel Profile/Multipath Path Path Path Path Path Path ITU Model A Delay (ns) 110 190 410 x x (Pedestrian) Power (dB) -19.7 -19.2 -22.8 x x ITU Model B Delay (ns) 200 800 1200 2300 3700 (Pedestrian) Power (dB) -0.9 -4.9 -8.0 -7.8 -23.9 ITU Model A Delay (ns) 310 710 1090 1730 2510 (Vehicular) Power (dB) -1.0 -9.0 -10.0 -15 -20 ITU Model B Delay (ns) 300 8900 12900 17100 20000 (Vehicular) Power (dB) -2.5 -12.8 -10.0 -25.2 -16.0 Luận văn cao học Phụ lục ước lượng kênh truyền theo phương pháp bình phương tối thiểu LS PHỤ LỤC ƯỚC LƯỢNG KÊNH THEO PHƯƠNG PHÁP LS Lý thuyết ước lượng phần việc xử lý thống kê tín hiệu Nó liên quan đến vấn đề xấp xỉ tham số dựa liệu đo lường Bộ ước lượng lấy liệu đo lường ngõ vào tạo giá trị xấp xỉ ngõ Hệ thống MIMO-OFDM STBC với NT anten phát & NR anten thu Tín hiệu nhận anten thu thứ j thời điểm thứ n là: NT Y j [n, k ] = ∑ X i [n, k ]H ij [n, k ] + N j [n, k ] (1) i =1 Với: i – số anten phát k – số sóng mang phụ thứ k (k = 0, 1, 2, , N-1) Nj – nhiễu AWGN Để đơn giản, đặt: X i (n) = diag ( X i [n,0] X i [n,1] X i [n, N − 1]) [ ] X (n) = X [n] X [n] X N T [n] H i = [H i (0) H i (1) H i ( N − 1)] T [ H = H1T H 2T H NT T ] T Y (n) = [Y (n,0) Y (n,1) Y (n, N − 1)] T Lúc đó, phương trình (1) trở thành: Luận văn cao học Phụ lục ước lượng kênh truyền theo phương pháp bình phương tối thiểu LS Y(n) = X(n)H + N(n) (2) Xét trường hợp có P khối ký tự pilot, ta được: [ X (n) = [X N (n) = [N ] T Y (n) = Y T (0) Y T (1) Y T ( P − 1) ∈ C NPx1 ] ( P − 1)] ∈ C T T (0) X T (1) X T ( P − 1) ∈ C NPxNNT T (0) N T (1) NT T NPx1 Trong miền tần số, phương trình có dạng: Y = XH + N (3) Đáp ứng tần số kênh truyền là: H i [ n, k ] = K −1 ∑ h [n, l ]W l =0 i kl N ⎛ j 2π ⎞ WN = exp⎜ − ⎟ ⎝ N ⎠ với Như vậy, đáp ứng kênh miền thời gian biểu diễn sau: hi = [hi (0) hi (1) hi ( L − 1)] T [ h = h1T h2T hNT T ] T (4) ∈ C N T Lx1 Đặt FN ma trận DFT N x N điểm M ma trận đệm zero N x L điểm có dạng: ⎡ W 00 L W ( N −1) ⎤ ⎢ ⎥ FK = ⎢ M O M ⎥ ⎢W ( N −1) L W ( N −1)( N −1) ⎥ ⎣ ⎦ [ M = I LxL 0( N − L ) xL (5) ] (6) T với ILxL ma trận đơn vị kích thước LxL Đáp ứng xung miền thời gian biến đổi sang miền tần số có dạng: với: H = FMh (7) FM = diag(FNM FNM FNM) (8) ma trận đường chéo khối NTN x NTL có NT ma trận đường chéo Thay (7) vào (3), ta có: Y = XFMh + N (9) Gọi : A = XFM ma trận liệu NP x NTL điểm Lúc phụ thuộc tín hiệu Y miền tần số đáp ứng kênh truyền miền thời gian xem quan hệ tuyến tính: Luận văn cao học Phụ lục ước lượng kênh truyền theo phương pháp bình phương tối thiểu LS Y = Ah + N (10) Bộ ước lượng kênh truyền tìm giá trị xấp xỉ hˆ cho A hˆ ≈ Y Ước lượng kênh truyền theo phương pháp bình phương tối thiểu LS (Least Square) nghĩa làm cho chuẩn Euclidean bình phương phần dư A hˆ – Y nhỏ Như vậy: Ahˆ − Y ( = Ahˆ − Y ) (Ahˆ − Y ) H = ( Ahˆ) H ( Ahˆ) − Y H Ahˆ − ( Ahˆ) H Y + Y H Y Hàm nhỏ khi: 2AHA hˆ - 2AHY = ⇒ AHA hˆ = AHY Do đó, hˆ cho phương trình: hˆ = (AHA)-1AHY (11) Với điều kiện A ma trận có hạng theo cột đầy đủ Thành phần (ATA)-1AH gọi làm ma trận giả-nghịch đảo ma trận A, ký hiệu A+ Luận văn cao học LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên : NGUYỄN MAI TỐ HOÀNG Ngày sinh: 17/07/1979 Lý lịch: Nguyên quán : Tam Bình, Vĩnh Long Nơi sinh Thường trú : 28, phường 1, thị xã Vĩnh Long, tỉnh Vĩnh Long Dân tộc : Kinh Điện thoại : 0918 057 765 Email : hoangnmt@yahoo.com Thành phần gia đình : Trung nơng Ngày vào Đoàn TNCS : 30/04/1994 : Vĩnh Long Quá trình đào tạo: Đại học Chế độ học : Chính quy Thời gian học: Từ 1997 đến 2002 Nơi học : Trường Đại học Bách Khoa, Thành phố Hồ Chí Minh Ngành học : Điện tử-Viễn thơng Cao học Chế độ học : Chính quy Thời gian học: Từ 2006 đến Nơi học : Trường Đại học Bách Khoa, Thành phố Hồ Chí Minh Ngành học : Kỹ thuật Điện tử Q trình cơng tác: Từ 2002 đến 2003: nhân viên dịch vụ khách hàng, Công ty TID Tp.HCM Từ 2003 đến 2004: nhân viên kỹ thuật, Công ty Arrive Technology Tp.HCM Từ 2004 đến nay: giáo viên khoa Điện-Điện tử trường CĐSPKT Vĩnh Long ... ngành: Kỹ thuật điện tử Khoá (Năm trúng tuyển): 2006 1- TÊN ĐỀ TÀI: KỸ THUẬT MÃ HÓA VÀ ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG HỆ THỐNG MIMO- OFDM 2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: - Tìm hiểu lý thuyết MIMO- OFDM: kỹ thuật. .. sát mã hóa giải mã không gian thời gian Ước lượng tham số kênh môi trường truyền khác Mô hệ thống MIMO- OFDM với điều kiện mã hóa kênh truyền khác 1.3 Ý nghĩa Đánh giá chất lượng hệ thống truyền. .. đặc tính kênh truyền vơ tuyến Tìm hiểu kỹ thuật MIMO- OFDM Tìm hiểu kỹ thuật mã hố điều khiển lỗi kênh truyền hệ thống MIMO- OFDM: mã không gian thời gian STC (Space Time Code) bao gồm: mã khối