Bộ cân bằng turbo mù dùng bộ giải mã LDPC blind turbo equalizer using LDPC decoder

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ẹAẽI HOẽC BACH KHOA à á PHM LINH TNG B CN BẰNG TURBO MÙ DÙNG BỘ GIẢI MÃ LDPC BLIND TURBO EQUALIZER USING LDPC DECODER CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VÔ TUYẾN-ĐIỆN TỬ MÃ SỐ NGÀNH: 2.07.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH THÁNG -NĂM 2008 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : PGS-TS: LÊ TIẾN THƯỜNG (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét :PGS-TS DƯƠNG HOÀI NGHĨA (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : TS HỒNG ĐÌNH CHIẾN (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 28 tháng năm 2008 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHIÃ VIỆT NAM Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc -oOo Tp HCM, ngày tháng năm 2008 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: PHẠM LINH TÙNG Giới tính : Nam Ngày, tháng, năm sinh : 07-06-1978 Nơi sinh : Thái Bình Chuyên ngành : Kỹ thuật vô tuyến điện tử MSHV: 01405332 I-TÊN ĐỀ TÀI: Bộ cân Turbo mù dùng Bộ giải mã LDPC II-NHIỆM VỤ LUẬN VĂN: Nghiên cứu giải thuật giải mã SPA thiết kế mơ mã hóa giải mã Low Density Parity Check (LDPC) Nghiên cứu giải thuật cân BCJR, ước lượng kênh EM thiết kế mô cân turbo mù với ứng dụng mã LDPC vào cân Turbo mù Từ kết mô phỏng, rút đánh giá, nhận xét, kết luận ưu điểm hiệu suất cân turbo mù dùng giải mã LDPC so với phương pháp cân khác III-NGÀY GIAO NHIỆM VỤ (Ngày bắt đầu thực LV ghi Quyết định giao đề tài): ………………………………………………………………………… IV-NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : ………………………… V-CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : PGS.TS LÊ TIẾN THƯỜNG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH (Họ tên chữ ký) Nội dung đề cương luận văn thạc sĩ Hội đồng chuyên ngành thông qua Ngày tháng năm TRƯỞNG PHÒNG ĐT – SĐH TRƯỞNG KHOA QL NGÀNH Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder THD: PGS.TS Lê Tiến Thường LỜI CẢM ƠN TP HCM ngày tháng năm 2008 Trước hết, xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến PGS-TS Lê Tiến Thường người tận tình hướng dẫn tơi hồn thành luận án Đã có lúc tơi nghĩ khơng thể tiếp tục công việc ban đầu định, tưởng khơng vượt qua khó khăn u cầu đề tài đặt Song với bảo đưa phương pháp luận thầy giúp tơi cảm thấy trưởng thành nhiều, mở mang, khám phá điều kỳ diệu khoa học Tôi xin gửi lời cảm ơn tới tập thể thầy cô giáo trường ĐH Bách Khoa thầy thuộc: mơn viễn thơng, phịng đào tạo sau đại học, thư viện trường tạo điều kiện cho tơi suốt q trình học tập nghiên cứu trường Nhân đây, Tơi xin có lời cảm ơn chân thành tới người bạn giúp đỡ động viên suốt thời gian học tập vừa qua Sau xin cảm ơn tới gia đình, người tạo điều kiện thời gian kinh tế cho học tập nghiên cứu, nguồn động viên giúp tơi hồn thành chương trình học Xin chân thành cảm ơn Học viên: Phạm Linh Tùng HV: Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường ABSTRACT Low Density Parity Check Codes (LDPC codes) are forward error- correction (FEC) code, first proposed in the 1962 PhD thesis of Gallager at MIT, but then largely neglected for over 35 years By the early 90’s, researcher were largely resigned to these codes And two potential applications of LDPC codes are mobile communication and data storage The name thesis is “Blind turbo equalizer using LDPC decoder” Firstly we present the concept of LDPC codes And the mathematical bases of algorithms for encoder and decoder LDPC codes were introduced, and sum-product algorithm (SPA) was used to decoder LDPC The advantage is from LDPC code has channel coding near Shannon limit which was used to compute joint probabilities of arbitrary sets of codeword and parity checks These probabilities were used for estimator channel and to make sure received information has wrong probabilities are minimum Secondly we describe channel estimator and EM (Expectation maximization) algorithm was applied to estimate the channel coefficient EM algorithm used to compute probabilities of arbitrary sets codeword and parity checks, bases blind channel estimator without the code constraints BCJR (Bahl-Cocke-Jelinek-Ravin) algorithm was used in equalizer channel and estimator channel Blind Turbo equalizer used BCJR algorithm to compute information probability of bit MAP (Maximum a posteriori) and APP (a posteriori probability) algorithm will be also computed to estimate probabilities of bits Thirdly, in the simulation part, we use Malab to model a communication system that employed the “Blind turbo equalizer using LDPC decoder”, the objective of the simulation in Malab is to create an LDPC code with short block length and run over AWGN channel and estimate coefficient channels The results show that LDPC code and Blind turbo equalization have good performance in the examined Eb/N0 range **********************o0o************************ Abstract -i- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường TÓM TẮT NỘI DUNG ĐỀ TÀI Low Density Parity Check Codes (LDPC): mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp dạng mã sửa lỗi sai FEC Đầu tiên giới thiệu luận văn tiến sĩ Gallager MIT vào năm 1962 Nhưng bị lãng quên suốt 35 năm, đến đầu năm 90 kỷ trước, phần lớn nhà nghiên cứu quan tâm, ứng dụng hai lĩnh vực viễn thơng lưu trữ thơng tin Đề tài “ Nghiên cứu thiết kế cân turbo mù sử dụng giải mã LDPC”, phần đầu trình bày khái niệm mã LDPC, cơng thức tốn học giải thuật mã hóa giải mã LDPC, phần giải mã, giải thuật tổng tích (SPA) vận dụng vào giải mã LDPC Sử dụng ưu điểm mã LDPC có kênh truyền gần giới hạn Shannon để tính cặp xác suất thành phần từ mã xác suất bit kiểm tra chẵn lẻ, nhằm ước lượng thông tin nhận cách xác Trong phần thứ hai trình bày ước lượng kênh giải thuật EM (Expectation maximization) dùng để ước lượng hệ số kênh truyền, giải thuật EM dựa theo chế ước lượng kênh mù (Blind estimated channel) Giải thuật BCJR (Bahl-Cocke-Jelinek-Ravin) dùng cân kênh ước lượng kênh trình bày phần Ngoài cân turbo mù (Blind Turbo equalizer) kết hợp nhận dạng kênh (identification channel) cân turbo(Turbo equalizer) sử dụng với giải thuật BCJR, MAP (Maximum a posteriori) APP (a posteriori probability) giải thuật dùng để ước lượng xác suất bit thông tin Trong phần mơ sử dụng chương trình Malab 7.3 để mơ hình hóa hệ thống viễn thơng sử dụng “Cân Turbo mù sử dụng giải mã LDPC” Mục đích phần mơ tạo khối mã LDPC kích thước nhỏ chạy mơi trường có nhiễu AWGN đồng thời ước lượng hệ số kênh truyền hệ thống Kết chứng tỏ mã LDPC cân Turbo mù thực tốt việc kiểm soát lỗi dải khảo sát Eb/N0 *********************o0o********************* Tóm Tắt ii TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường MỤC LỤC ABSTRACT CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1.2 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ ĐỀ TÀI 1.3 TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 1.4 CẤU TRÚC LUẬN VĂN CHƯƠNG MÃ HÓA VÀ GIẢI MÃ LDPC 2.1 GIỚI THIỆU VỀ MÃ HÓA 2.2 MÃ LDPC 12 2.3 MÃ HÓA LDPC VÀ GIẢI MÃ LDPC 16 2.4 BỘ GIẢI MÃ LDPC 21 CHƯƠNG BỘ CÂN BẰNG TURBO MÙ 36 3.1 MƠ HÌNH CỦA HỆ THỐNG VÀ HIỆU SỐ LLR 36 3.2 ƯỚC LƯỢNG KÊNH 42 3.3 GIẢI THUẬT EM (EXPECTATION MAXIMIZATION) 45 3.4 ỨNG DỤNG EM TRONG NHẬN DẠNG KÊNH 48 3.5 GIẢI THUẬT BCJR VÀ THIẾT KẾ BỘ CÂN BẰNG BCJR 52 3.6 BỘ CÂN BẰNG TURBO MÙ 54 CHƯƠNG MÔ PHỎNG VÀ KẾT QUẢ 65 4.1 FLOWCHART CHO BỘ GIẢI MÃ LDPC TRÊN MATLAB 66 4.2 FLOWCHART CHO BỘ ƯỚC LƯỢNG VÀ GIẢI THUẬT BCJR 67 Mục lục iii TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường 4.3 FLOWCHART CHO BỘ CÂN BẰNG TURBO TRÊN MATLAB 68 4.4 CÁC THÔNG SỐ SƠ KIỆN CHO HỆ THỐNG MÔ PHỎNG 69 4.5 MƠ PHỎNG LDPC(64,128) CĨ NHIỄU AWGN 70 4.6 MÔ PHỎNG SO SÁNH CẤU TRÚC MÃ LDPC CÓ NHIỄU AWGN 72 4.7 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ƯỚC LƯỢNG HỆ SỐ KÊNH TRUYỀN 74 4.8 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CÂN BẰNG TURBO –BCJR-LDPC 77 4.9 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CÂN BẰNG TURBO MÙ- EM-LDPC-BCJR 78 4.10 BẢNG THÔNG SỐ KẾT QUẢ CHẠY MÔ PHỎNG 79 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG 83 5.1 KẾT LUẬN 83 5.2 ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN 84 CHƯƠNG PHỤ LỤC THAM KHẢO .86 6.1 TỶ SỐ SNR VÀ NHIỄU AWGN 86 6.2 ĐIỀU CHẾ BPSK-BINARY PSK 86 6.3 MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ XÁC SUẤT 87 CHƯƠNG TÀI LIỆU THAM KHẢO .89 Muïc Luïc iv TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường DANH SÁCH CÁC HÌNH TRONG LUẬN VĂN Hình 1.1: Sơ đồ thơng tin tổng quát trang Hình 1.2: Mơ hình bên phát trang Hình 1.3: Mơ hình bên thu trang Hình 1.4: Sơ đồ nhận dạng kênh dùng EM trang Hình 1.5: Sơ đồ Turbo equalizer trang Hình 2.1:Giản đồ TANNER trang 14 Hình 2.2: Lưu đồ giải thuật tạo ma trận H G LDPC trang 15 Hình 2.3: Mã hóa LDPC trang 17 Hình 2.4: Graph mã hóa * 01 * 11 trang 17 Hình 2.5: Mơ tả giải thuật xác định bit * trang 18 Hình 2.6: Mơ tả giải thuật xác định bit * đầu trang 18 Hình 2.6-1: Đồ thị thừa số cho hàm g(x) ………………………………… trang 19 Hình 2.6-2: Đồ thị thừa số cho mã LDPC có ma trận H………………… trang 19 Hình 2.6-3: Đồ thị thừa số hiệp xác suất hậu nghiệm LDPC có ma trận kiểm tra chẵn lẻ H …………………………………………………………… trang 21 Hình 2.7: Cách tính giá trị từ c-node v-node ngược lại……… trang 22 Hình 2.8: Lưu đồ giải thuật SPA trang 31 Hình 3.1: Mơ hình thiết kế hệ thống ………………………………… … trang 36 Hình 3.2 : Tỷ số LLR L(u) theo xác suất P(u) trang 37 Hình 3.2-1: Sơ đồ minh họa phương pháp ước lượng tham số xác định trang 43 Hình 3.2-2: Sơ đồ minh họa phương pháp ước lượng tham số ngẫu nhiên trang 44 Hình 3.2-3: Đồ thị hàm số f(x[n],mi) trang 45 Hình 3.3: Sơ đồ giải thuật EM trang 47 Hình 3.4: Minh họa hàm y=y(x) trang 48 Hình 3.5: Sơ đồ khối giải thuật EM cho ước lượng kênh trang 51 Mục lục -v- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường Hình 3.6: Sơ đồ khối giải thuật BCJR cho cân trang 53 Hình 3.7: Mơ hình thiết kế hệ thống mã hóa LDPC cân Turbo trang 55 Hình 3.8 : Sơ đồ cân SISO…………………………………………… trang 58 Hình 3.9 : Tín hiệu qua cân SISO kênh truyền SISO LTI………… trang 59 Hình 3.10: Sơ đồ tổng quát cân turbo mù dùng giải mã LDPC trang 63 Hình 4.1: Sơ đồ khối mô hệ thống thông tin sử dụng mã LDPC cân turbo mù Matlab trang 65 Hình 4.2: Flowchart Giải mã LDPC …………………………………… trang 66 Hình 4.3 Flowchart giải thuật EM……………………………………… trang 67 Hình 4.4 Flowchart giải thuật BCJR …………………………………… trang 67 Hình 4.5: Flowchart cho cân Turbo ………………………………… trang 68 Hình 4.6 BER LDPC(64,128) có AWGN…………………………… trang 70 Hình 4.7 FER LDPC(64,128) ………………………………………… trang 71 Hình: 4.8 So sánh cấu trúc LDPC BER cân Turbo …… trang 72 Hình: 4.9 So sánh cấu trúc LDPC FER cân Turbo …… trang 73 Hình: 4.10 : Kết ước lượng cho cân turbo mù Proaskis kênh B trang 74 Hình 4.11 : Kết ước lượng cho cân turbo mù với kênh truyền khơng chuẩn hóa ………………………………………………………………… trang 75 Hình 4.12 : Kết ước lượng cho cân turbo mù Proaskis kênh C trang 76 Hình 4.13 : Kết mô cân turbo Proaskis kênh B …… trang 77 Hình 4.14: So sánh cấu trúc mã LDPC cân Turbo mù có nhiễu AWGN ………………………………………………………… trang 78 DANH SÁCH BẢNG BIỂU VÀ CHỮ VIẾT TẮT TRONG LUẬN VĂN DANH SÁCH BẢNG BIỂU Mục lục Bảng I: Chuẩn hóa giải mã LDPC trang 28 Bảng II: Chuẩn hóa giải mã LDPC bổ sung trang 29 Bảng III: Số liệu BER thu Eb/No=[0:3]dB trang 70 - vi - TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder 4.8 HD: PGS.TS Lê Tiến Thường KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CÂN BẰNG TURBO –BCJR-LDPC SO SANH CAU TRUC TURBO LDPC-BCJR 10 -1 10 -2 10 -3 BER 10 LDPC(64,128) -4 10 LDPC(128,256) LDPC(256,512) -5 10 LDPC(512,1024) -6 10 -7 10 EB/No(dB) Hình 4.13 : Kết mơ cân turbo Proaskis kênh B Khi kích thước mã LDPC tăng BER cân Turbo giảm đáng kể Bởi ta biết kích thước mã LDPC tăng làm cho việc giải mã hiệu thơng tin có nhiều khơng gian, nhớ để mã hóa thơng tin mềm tạo có độ tin cậy cao hơn, việc giải mã xác Ngược lại Kết chất lượng tín hiệu khơng cải thiện sau vài lần lặp kích thước mã nhỏ việc truyền thông tin mềm hồi tiếp lỗi Tuy nhiên giải mã LDPC việc tăng kích thước làm thời gian hệ thống xử lý tăng lên phải xử lý khối lượng mã nhiều Chương 4:Mô kết -77- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder 4.9 HD: PGS.TS Lê Tiến Thường KẾT QUẢ MÔ PHỎNG CÂN BẰNG TURBO MÙ- EM-LDPC-BCJR Hình 4.14: So sánh cấu trúc mã LDPC cân turbo mù turbo có nhiễu AWGN Xem đồ thị hình 4.13 4.14 kết việc thực so sánh cân turbo cân turbo mù đáp ứng xung dùng giải thuật BCJR ta thấy giá đạt xấp xỉ Nhưng cân turbo mù phải tính toán phức tạp nhiều vòng lặp Bộ cân turbo mù tính toán gấp lần so với cân turbo để đạt giá trị độ gợn Như việc sử dụng cân Turbo mù có lợi kênh truyền thay đổi khơng có thơng tin từ kênh truyền ta xác định tin tức ước lượng kênh truyền Nhưng giá phải trả khối lượng tính tốn tăng gấp lần so phần kênh truyền có hệ số có sẵn Chương 4:Mơ kết -78- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder 4.10 HD: PGS.TS Lê Tiến Thường BẢNG THÔNG SỐ KẾT QUẢ CHẠY MÔ PHỎNG Bảng X: Kết mô EM với Proaskis kênh B Chương 4:Mô kết 1.0000 0 0.6661 0.1825 -0.0019 0.6762 0.3057 0.0778 0.6848 0.4768 0.0407 0.6554 0.5665 0.1256 0.6227 0.5941 0.1811 0.6413 0.5607 0.2197 0.6446 0.5681 0.2097 0.6345 0.5596 0.2208 0.5871 0.6933 0.2461 0.4933 0.8019 0.3514 0.4058 0.8302 0.4147 0.3928 0.8404 0.4050 0.3928 0.8404 0.4050 0.3857 0.8378 0.4153 0.4026 0.8282 0.4163 0.4099 0.8299 0.4095 0.3928 0.8404 0.4050 0.4003 0.8443 0.4172 0.4051 0.8462 0.4121 0.3928 0.8404 0.4050 0.3928 0.8404 0.4050 0.3928 0.8404 0.4050 0.3928 0.8404 0.4050 0.3897 0.8392 0.4095 0.3956 0.8418 0.4105 0.3946 0.8413 0.4086 0.3918 0.8402 0.4107 0.3901 0.8395 0.4120 0.3941 0.8412 0.4120 0.3968 0.8425 0.4120 0.3959 0.8419 0.4104 0.3952 0.8416 0.4092 0.3989 0.8434 0.4124 0.3977 0.8427 0.4109 0.3982 0.8430 0.4121 0.3972 0.8425 0.4108 0.3942 0.8425 0.4107 -79- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder Chương 4:Mô kết HD: PGS.TS Lê Tiến Thường 0.3970 0.8439 0.4134 0.3984 0.8443 0.4132 0.3974 0.8436 0.4118 0.3987 0.8440 0.4119 0.3997 0.8446 0.4154 0.3987 0.8439 0.4138 0.3978 0.8434 0.4125 0.3978 0.8435 0.4135 0.3971 0.8430 0.4123 0.3955 0.8423 0.4127 0.3968 0.8428 0.4126 0.3979 0.8433 0.4125 0.3972 0.8429 0.4116 0.3970 0.8427 0.4111 0.3967 0.8426 0.4108 0.3965 0.8424 0.4104 0.3963 0.8423 0.4101 0.3961 0.8422 0.4098 0.3959 0.8421 0.4096 0.3960 0.8421 0.4096 0.3961 0.8422 0.4097 0.3964 0.8423 0.4098 0.3967 0.8425 0.4100 0.3969 0.8426 0.4103 0.3971 0.8427 0.4106 0.3974 0.8428 0.4108 0.3974 0.8428 0.4109 0.3976 0.8428 0.4110 0.3976 0.8428 0.4110 0.3977 0.8427 0.4110 0.3977 0.8427 0.4111 0.3977 0.8427 0.4111 0.3977 0.8427 0.4112 0.3977 0.8427 0.4112 0.3978 0.8427 0.4113 0.3978 0.8427 0.4113 0.3978 0.8427 0.4113 0.3978 0.8427 0.4112 0.3979 0.8427 0.4112 0.3979 0.8427 0.4113 0.3979 0.8427 0.4112 -80- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường Bảng XI: Kết mô EM với Proaskis kênh C 0.5524 0.5007 0.4078 0.3697 0.3624 0.3854 0.3311 0.3297 0.2881 0.2555 0.2678 0.2736 0.2360 0.2287 0.2289 0.2390 0.2320 0.2321 0.2143 0.2372 0.2762 0.2554 0.2596 0.2518 0.2493 0.2454 0.2486 0.2460 0.2409 0.2438 0.2423 0.2399 0.2430 0.2434 0.2440 0.2470 0.2442 0.2398 0.2393 0.2421 0.2427 0.2445 0.2448 0.2460 0.2481 0.2446 Chương 4:Mô kết 0.3157 0.4281 0.4773 0.4475 0.4901 0.5163 0.5027 0.5043 0.4803 0.4197 0.4696 0.4586 0.4312 0.4137 0.4182 0.4449 0.4377 0.4468 0.4382 0.4448 0.4885 0.4767 0.4870 0.4727 0.4685 0.4772 0.4816 0.4835 0.4787 0.4734 0.4684 0.4564 0.4554 0.4577 0.4676 0.4683 0.4641 0.4693 0.4651 0.4657 0.4606 0.4612 0.4622 0.4627 0.4610 0.4647 0.1185 0.2144 0.3255 0.4319 0.4383 0.4414 0.4852 0.4642 0.4587 0.4923 0.5233 0.5010 0.5012 0.5275 0.5888 0.6298 0.6174 0.6210 0.6121 0.6493 0.6424 0.6486 0.6431 0.6387 0.6479 0.6544 0.6533 0.6525 0.6492 0.6418 0.6424 0.6410 0.6436 0.6410 0.6389 0.6375 0.6346 0.6398 0.6393 0.6370 0.6374 0.6332 0.6312 0.6300 0.6308 0.6333 0.0172 0.0552 0.1325 0.2185 0.2939 0.3139 0.3143 0.3279 0.3512 0.3651 0.3933 0.4329 0.4837 0.4864 0.5048 0.4974 0.4896 0.4871 0.4775 0.4798 0.4970 0.4892 0.4807 0.4805 0.4872 0.4889 0.4875 0.4914 0.4873 0.4863 0.4838 0.4877 0.4882 0.4849 0.4841 0.4825 0.4846 0.4841 0.4825 0.4834 0.4835 0.4815 0.4835 0.4865 0.4856 0.4879 -81- -0.0501 -0.0188 0.0232 0.0343 0.0190 -0.0149 -0.0209 0.0147 0.0230 0.0833 0.1061 0.0994 0.1235 0.1518 0.1788 0.1927 0.2283 0.2528 0.2471 0.2647 0.2801 0.2810 0.2812 0.2682 0.2655 0.2658 0.2647 0.2657 0.2567 0.2506 0.2566 0.2493 0.2558 0.2538 0.2547 0.2527 0.2482 0.2556 0.2575 0.2532 0.2568 0.2506 0.2463 0.2480 0.2461 0.2479 TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder 0.2411 0.2397 0.2403 0.2419 0.2419 0.2414 0.2414 0.2415 0.2419 0.2421 0.2421 0.2423 0.2424 0.2425 0.2428 0.2431 0.2434 0.2436 0.2439 0.2443 0.2446 0.2450 0.2454 0.2457 0.2460 0.2463 0.2466 0.2469 0.2472 0.2474 0.2476 0.2477 0.2478 0.2479 Chương 4:Mô kết 0.4623 0.4601 0.4606 0.4651 0.4654 0.4652 0.4651 0.4647 0.4644 0.4640 0.4636 0.4635 0.4633 0.4630 0.4628 0.4627 0.4628 0.4626 0.4627 0.4627 0.4629 0.4633 0.4635 0.4637 0.4640 0.4642 0.4641 0.4641 0.4640 0.4638 0.4636 0.4632 0.4629 0.4625 HD: PGS.TS Lê Tiến Thường 0.6325 0.6329 0.6326 0.6321 0.6311 0.6307 0.6298 0.6293 0.6294 0.6294 0.6294 0.6294 0.6292 0.6289 0.6284 0.6280 0.6277 0.6277 0.6276 0.6275 0.6275 0.6274 0.6273 0.6271 0.6269 0.6268 0.6266 0.6266 0.6266 0.6267 0.6268 0.6268 0.6269 0.6270 0.4846 0.4836 0.4854 0.4830 0.4805 0.4797 0.4793 0.4788 0.4790 0.4793 0.4795 0.4796 0.4796 0.4796 0.4794 0.4791 0.4789 0.4786 0.4785 0.4786 0.4786 0.4787 0.4787 0.4788 0.4788 0.4788 0.4788 0.4789 0.4788 0.4789 0.4790 0.4791 0.4791 0.4792 -82- 0.2490 0.2479 0.2490 0.2497 0.2499 0.2492 0.2485 0.2476 0.2468 0.2461 0.2456 0.2451 0.2446 0.2443 0.2442 0.2441 0.2438 0.2433 0.2430 0.2426 0.2424 0.2422 0.2419 0.2418 0.2417 0.2416 0.2414 0.2413 0.2412 0.2411 0.2410 0.2409 0.2407 0.2405 TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ ĐỊNH HƯỚNG 5.1 KẾT LUẬN Trong luận văn này, chương chúng tơi trình bày số khái niệm LDPC, giải thuật tạo ma trận H G cho mã LDPC Đồng thời đưa LDPC tiêu chuẩn LDPC tổng quát hóa nhằm giảm thời gian tính tốn làm cho cơng thức tính phức tạp Trình bày chi tiết giải thuật SPA dùng cho giải mã LDPC Chương trình bày giải thuật ước lượng kênh EM, giải thuật BCJR cho cân kênh triển khai ý tưởng từ cân turbo đến cân turbo mù Chương phần mô phỏng, chạy chương trình mơ Matlab ước lượng kênh dùng EM, cân turbo dùng giải mã LDPC cân turbo mù dùng giải mã LDPC Có thể tóm tắt luận văn đạt điểm sau: • Nghiên cứu mã hóa LDPC – cấu trúc mã hóa LDPC • Nghiên cứu giải mã LDPC – giải thuật SPA– Mơ Matlab • Nghiên cứu ước lượng kênh- cân kênh- giải thuật EM, BCJR- Mơ Matlab • Nghiên cứu cân Turbo • Thiết kế mô hình SPA cho LDPC decoder, EM cho ước lượng kênh • Mô chương trình cân turbo mù dùng giải mã LDPC Matlab Trong q trình mơ LDPC chúng tơi đưa kích thước mã khác để thấy tính hiệu mã tăng kích thước mã Đối với ước lượng kênh EM thử dùng số kênh truyền chuẩn Proaskis channel B, C dùng cho số kênh ngẫu nhiên Kết chương trình mơ thấy khả khôi phục thông tin giải thuật cao Cân Turbo đề cập tới cân có kết hợp vòng lặp cân BCJR giải mã LDPC Bộ cân phát huy khả giải thuật đề cập BCJR SPA cho giải mã LDPC Chương 5: Kết Luận Định Hướng -83- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường Cuối Cân Turbo mù kết hợp vòng lặp cân Turbo ước lượng kênh EM Đây kết trình tư duy, tổng hợp ưu điểm khả giải thuật Kết mô cho thấy cân Turbo cân Turbo mù khơng khác tăng kích thước mã LDPC, kênh truyền khác Qua kết mô ta thấy dù mã LDPC có đặc tính tốt kênh truyền AWGN, mã LDPC phát huy ưu điểm tăng độ dài mã lên Ngoài người ta chứng minh mã LDPC có đặc tính mã LDPC khơng Vì phương pháp tạo cấu trúc mã LDPC có tính tối ưu thách thức đối nhà khoa học Bộ ước lượng kênh với giải thuật EM giải thuật mạnh lĩnh vực ước lượng thông tin bị mất, khả tìm cao với độ xác lên đến 90% áp dụng nhiều kỹ thuật xữ lý ảnh, nhằm tái tạo lại ảnh cũ, khôi phục ảnh v.v Giải thuật BCJR việc dùng cho cân cịn áp dụng vào giải mã , dùng cân turbo nhằm tăng khả tính độ xác thơng tin xác suất bit liệu truyền đến Tuy nhiên giải thuật phức tạp đòi hỏi lực tính tốn nhiều áp dụng khâu giải mã làm tăng thời gian trễ hệ thống, thích hợp việc cân kênh đề tài sử dụng giải thuật hiệu 5.2 ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN Cân turbo mù nhiều nhà khoa học nghiên cứu song việc giải tốn địi hỏi nhiều thời gian công sức, cân turbo mù đề tài trung tâm nghiên cứu trường đại học giới Bên cạnh ưu điểm thuận lợi giải mã LDPC, đề tài gặp khó khăn giải thuật tính toán BCJR, MAP,APP,EM giải thuật phức tạp có độ khó cao mang tính lý thuyết Nên việc tìm hiểu thấu đáo thực giải thuật đòi hỏi nhiều thời gian Chương 5: Kết Luận Định Hướng -84- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường cuõng khối lượng kiến thức mà thời gian thực đề tài có giới hạn, trở ngại lớn phải đương đầu Việc ứng dụng mã LDPC vào cân turbo mù nhiều ứng dụng mã LDPC có ưu điểm làm giảm ISI, gần giới hạn Shannon, nên cấu trúc mã LDPC nghiên cứu rộng rãi trường đại học trung tâm nghiên cứu giới Các giải thuật tạo mã LDPC mã LDPC không nghiên cứu nhiều sâu nhờ ưu điểm vượt trội đặc tính ma trận kiểm tra có trọng lượng khơng đồng giúp mã hội tụ nhanh trình giải mã Đồng thời giải thuật giải mã cải tiến để giải mã nhanh với từ mã dài Tuy nhiên trình nghiên cứu đề tài chúng tơi thấy có số điểm hạn chế giải thuật cân BCJR phức tạp, giải thuật giải mã LDPC chạy chậm cấu hình máy tính với kích thước mã (1024, 2056) xấp xỉ triệu bit thời gian chạy khoảng 28 h Quan trọng đề tài chạy mơ Matlab chưa chạy mơ hình phần cứng FPGA Và nghĩ giải hạn chế hướng phát triển đề tài Nội dung nghiên cứu mang túy tính lý thuyết tìm hiểu mã LDPC áp dụng cho cân turbo mù, hoàn toàn có khả đưa ý tưởng áp dụng vào thực tế để nâng cao chất lượng truyền liệu tốc độ xử lý[18] Và ứng dụng hệ thống thông tin viễn thông đặc biệt lĩnh vực thông tin di động lưu trữ liệu phát triển mạnh mẽ ngày Nhìn chung kết đề tài đạt khiêm tốn, dừng mức độ nghiên cứu lý thuyết mã hóa kênh truyền Để ứng dụng vào thực tế chúng tơi nghĩ cần đầu tư nhiều thời gian thiết bị phần cứng để có bước đưa ý tưởng đề vào phục vụ sống Chương 5: Kết Luận Định Hướng -85- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường CHƯƠNG PHỤ LỤC THAM KHẢO 6.1 TỶ SỐ SNR VÀ NHIỄU AWGN Tỷ số công suất tín hiệu nhiễu (SNR) sau: L SNR = signal power = noise power ∑h l =0 σ l 2 = σ2 Kênh truyền AWGN hay nhiễu trắng nhiễu có biên độ phân bố theo xác suất chuẩn với trung bình phương sai σ2 σ2 cơng suất nhiễu AWGN Ta có cơng thức: σ = N0 N0 mật độ cơng suất phía nhiễu trắng.Với điều chế BPSK, bit điều chế thành mức +1, bit điều chế thành mức -1 Giả sử độ dài bit ta có lượng bit Eb = Khi tỷ số lượng bit mật độ phổ công suất: Eb 1 = = hay σ = N N 2σ E b N0 Nếu cho dạng dB, ta có: σ = 2.10 ⎛ Eb ⎞ ⎜ ⎟ ⎜N ⎟ ⎝ 0⎠ ( dB ) 10 Đây cơng thức sử dụng chương trình mơ để tính độ lệch chuẩn nhiễu AWGN từ giá trị cho trước 6.2 Eb N0 ĐIỀU CHẾ BPSK-BINARY PSK Điều chế BPSK, chuỗi bit vào đảo pha 1800 lần có chuyển tiếp từ bit sang bit ngược lại Dạng sóng ngõ điều chế thay đổi pha 00 1800 Chương 6:Phụ Lục Tham Khảo -86- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder Dạng sóng BPSK: x(t ) = A cos(ω sc t + HD: PGS.TS Lê Tiến Thường 2πi ) với i = 0, 1; λ = Dữ liệu vào chuỗi số nối tiếp có tốc độ Rb (bit/s) trộn với sóng mang cos(ω sc t ) dao động nội Đầu tín hiệu sóng mang có hai trạng thái pha 00 1800 phụ thuộc vào liệu đầu vào có mức logic 6.3 MỘT SỐ KHÁI NIỆM VỀ XÁC SUẤT a Xác suất tiền nghiệm Xác suất tiền nghiệm (A priori probability), hay xác suất không điều kiện, mệnh đề a , ký hiệu P(a) Ví dụ xác suất kiện xảy có mưa vào hơm 0.1 P(có mưa)=0.1, khơng có thơng tin khác xác suất xảy mưa vào hơm 10% Gọi X miền xác định khả x, x={a1,…ai }, x∈X, P(X) xác suất phân ngẫu nhiên biến X b Xác suất hậu nghiệm Một có dấu hiệu hay thơng tin liên quan đến biến ngẫu nhiên X xác suất tiên nghiệm khơng cịn sử dụng Thay vào ta sử dụng xác suất có điều kiện hay cịn gọi xác suất hậu nghiệm Ký hiệu P(A|B), xác suất kiện A biết thông tin liên quan B Xác suất điều kiện tính từ xác suất khơng điều kiện: P(A|B)= P(A,B)/P(B) với P(B)>0 Chương 6:Phụ Lục Tham Khảo -87- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường Trong P(A, B) xác suất để hai kiện A, B xảy đồng thời Phương trình viết lại sau: P(A,B)=P(A|B).P(B) Tổng quát hóa với n biến ngẫu nhiên: P(X1,…,Xn) =P(X1| X2,…,Xn) P(X2| X1,…,Xn)… P(Xn) Gọi quy tắc nhân (Product rule) c Phân phối hiệp xác suất Xác suất để n biến ngẫu nhiên X1,…,Xn nhận giá trị x1,…,xn gọi hiệp xác suất P(X1=x1,…,Xn=xn) phân phối hiệp xác suất xác định tất tổ hợp giá trị có X1,…,Xn d Xác suất biên Xác suất biên P(Xi=xi) phân phối hiệp xác suất P(X1=x1,…,Xn=xn) định nghĩa sau: P(Xi=xi)=Σj=1 n j ≠i P(X1=x1,…,Xn=xn) e Định lý Bayes ⎡ Theo quy tắc nhân ta có: ⎢ P(Y | X ) = ⎣ ⎡ ξ ta viết sau: ⎢ P(Y | X , ξ ) = ⎣ Chương 6:Phụ Lục Tham Khảo P( X | Y ) P(Y ) ⎤ ⎥ cho thêm dấu hiệu cho trước P( X ) ⎦ P( X | Y , ξ ) P(Y | ξ ) ⎤ ⎥ P( X | ξ ) ⎦ -88- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder HD: PGS.TS Lê Tiến Thường CHƯƠNG TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] K Abed-Meraim,W.-Z Qiu, and Y Hua, “Blind system identification”, Proc IEEE, vol 85, no 8, pp 1310–1322, Aug 1997 [2] G K Kaleh and R.Vallet, “Joint parameter estimation and symbol detection for linear or nonlinear unknown channels”, IEEE Trans Communication,vol 42, no 7, pp 2406–2403, Jul 1994 [3] R R Lopes and J R Barry, “Blind iterative channel identification and equalization”, Proc IEEE Int Conf Communication, Helsinki, Finland, Jun 2001 [4] L Bahl, J Cocke, F Jelinek, and J Raviv, “Optimal decoding of linear codes for minimizing symbol error rate”, IEEE Trans Inf Theory, vol.IT-20, no 2, pp 284–287, Mar 1974 [5] J Hagenauer and P Hoeher, “A Viterbi algorithm with soft-decision outputs and its applications”, Proc IEEE Global Telecommunication Conf., 1989, pp 1680– 1686 [6] J G Proaskis, “Digital Communications”, 4th edition New York: Mc-Graw- Hill, 1995 [7] T K Moon, “The expectation-maximization algorithm”, IEEE Signal Process Mag., vol 13, no 11, pp 47–60, Nov 1996 [8] R Koetter, A C Singer, and Muchler, “Turbo equalization”, IEEE Signal Process Mag., vol 27, Jan 2004 [9] T K Moon, Error Correcting Coding: “Mathematical Methods and Algorithms”, NewYork , Jonh Wiley, 2005 [10] R Gallager, “Low-Density Parity-Check”, Ph.D dissertation, Mass.Inst Technology, Cambridge, MA, 1963 [11] L R Rabiner, “A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition”, Proc IEEE, vol 77, no 1, pp 257–285, Jan 1989 Chương 7:Tài liệu tham Khảo -89- TH: KS Phạm Linh Tùng Blind Turbo Equalizer using LDPC decoder [12] HD: PGS.TS Lê Tiến Thường R R Lopes and J R Barry, “Exploiting error-control coding in blind channel estimation”, Proc IEEE Global Communication Conf., vol.2, San-Antonio, TX, Nov 2001, pp 1317–1321 [13] A.P Dempster, N.M.Laird and D.B.Rubin, “Maximum likelihood from incomplete data via the EM algorithm”, Royal statiscal Soc, Ser B, vol39, no pp 138, 1977 [14] R.M Tanner, “A recursive approach to low complexity codes ”, IEEE Trans Inform.Theory, vol IT-27, no 5, pp 533-547, Sep 1981 [15] C Douillard, M Jezequel, C Berrou, A Picart, P Didier, and A Glavieux, “Iterative correction of intersymbol interference: Turbo equalization”, Eur Trans Telecommunication, vol 6, pp 507–511, Sep.–Oct 1995 [16] “Turbo Code Applications – A Journey from a Paper to Realization”, Springer 2005, ISBN 10 1-4020-3685-X (e-book) [17] Y Sato, “Blind equalization and blind sequence estimation”, IEICE trans Communication, Vol E77-B, pp 545-556, May 1994 [18] Ivan B Djordjevic and Bane Vasic, “Nonlinear BCJR equalizer for suppression of intrachannel nonlinearities in 40 Gb/s optical communications systems”, 29 May 2006 / Vol 14, No 11 / OPTICS EXPRESS 4625 [19] Poor H V., “An Introduction to Signal Detection and Estimation”, Second Edition, Springer-Verlag, 1994 [20] G K Kaleh and R Vallet, “Joint Parameter Estimation and Symbol Detection for Linear or Nonlinear Unknown Channels”, IEEE Transactions on Communications, vol 42, no 7, pp 2406-2413, July 1994 [21]David J.C Markay: “Near Shannon Limit Performance of low density parity check codes”, Cavendish Laboratory, Cambridge, CB3 0HE, July 12, 1996 ****************o0o**************** Chương 7:Tài liệu tham Khảo -90- TH: KS Phạm Linh Tùng Lý lịch trích ngang: Họ tên: PHẠM LINH TÙNG Ngày, tháng, năm sinh: 07-06-1978 Nơi sinh: THÁI BÌNH Địa liên lạc: 5/2 HV KP1, F LONG BÌNH TÂN, BIÊN HỊA, ĐỒNG NAI QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO 1996-2001 : Kỹ sư Đại Học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, khoa Điện-Điện tử, ngành kỹ thuật Điện tử Viễn thông, 2005-2007 :Thạc sĩ Đại Học Bách Khoa Tp Hồ Chí Minh, khoa Điện-Điện tử, ngành kỹ thuật Điện tử Q TRÌNH CƠNG TÁC 2001-2003 : Kỹ sư điều khiển, công ty Petrovietnam gas 2003-Đến : Kỹ sư Đo lường Tự Động Hóa, Xí Nghiệp Liên Doanh ‘‘Vietsovpetro’’ ... kế cân turbo mù sử dụng giải mã LDPC? ??, phần đầu trình bày khái niệm mã LDPC, cơng thức tốn học giải thuật mã hóa giải mã LDPC, phần giải mã, giải thuật tổng tích (SPA) vận dụng vào giải mã LDPC. .. MAP dùng cân giải mã tính tốn phức tạp Đề tài tận dụng ưu điểm mã LDPC áp dụng cho giải mã LDPC thay cho giải mã MAP Nên giải thuật giải mã dùng cấu trúc lặp, dùng mã khối thay phải dùng mã chập... LDPC có ma trận kiểm tra chẵn lẻ H 2.4 BỘ GIẢI MÃ LDPC 2.4.1 Giải thuật giải mã cho mã LDPC Trong giải thuật giải mã cho mã LDPC giải thuật tổng tích sử dụng để xây dựng giải thuật cho giải mã