Nghiên cứu giải pháp kết hợp điều chế thích nghi và cân bằng noron để cải thiện hiệu năng truyền dữ liệu cho hệ thống thông tin di động băng rộng (tt)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Tạ Đăng Hải NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP KẾT HỢP ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI VÀ CÂN BẰNG NƠRON ĐỂ CẢI THIỆN HIỆU NĂNG TRUYỀN DỮ LIỆU CHO HỆ THỐNG THÔNG TIN DI ĐỘNG BĂNG RỘNG Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử Mã số: 60.52.70 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2011 Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Hồng Quân Phản biện 1: …………………………………………… Phản biện 2: …………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông MỞ ĐẦU Với đời hệ thống thơng tin di động tốc độ cao fading tác động mạnh đến chất lượng truyền dẫn hệ thống, kênh thường biểu chất lượng tức thời thay đổi theo thời gian Do phương thức điều chế cố định, cân cổ điển bị tác động cụm lỗi Một phương pháp có hiệu để loại trừ ảnh hưởng có hại điều chế thích nghi dạng điều chế, mã hóa theo tham số hệ thống dựa vào thông tin chất lượng kênh gần tức thời máy thu nhận phản hồi trở lại máy phát Đó phương pháp điều chế-mã hóa thích nghi Ngồi ra, kênh tác động can nhiễu fading gây ra, kênh băng rộng có tính phi tuyến biểu khe thăng giáng sâu băng tần Vì để giảm can nhiễu dựa vào cân tuyến tính thơng thường khơng cịn hiệu quả, mà cần phải có cân giải tính phi tuyến kênh, phương pháp đơn giản, hiệu cân mạng nơron Luận văn nghiên cứu điều chế thích nghi-cân bằng nơron kết hợp chúng giải pháp hệ thống nhằm đáp ứng yêu cầu thực tiễn hệ thống di động băng rộng có có Phương pháp nghiên cứu: - Trước hết nghiên cứu vấn đề điều chế thích nghi, cân cách riêng rẽ Từ lý thuyết điều chế thích nghi, cân mạng nơron tác dụng đưa lại cho hệ thống - Xây dựng số luật học cho số cân nơron nhằm tham số cho cân - Dựa vào kết mơ có tác giả khác, luận văn phân tích, nhận xét để rút khuyến nghị áp dụng Ý nghĩa khoa học đề tài: - Xây dựng số thuật toán cho cân nơron thuận, phản hồi xuyên tâm đơn giản - Đánh giá độ ổn định Ý nghĩa thực tiễn: - Khuyến nghị áp dụng phương thức điều chế vào điều kiện hồn cảnh khác Cơng cụ nghiên cứu: - Tốn xác suất đại số tuyến tính - Lý thuyết truyền tin mạng nơron Nội dung luận văn: Chương 1: Tổng quan hệ thống thơng tin thích nghi Chương nhằm nét hệ thống, cơng trình nghiên cứu chúng, hiệu kênh Chương 2: Điều chế thích nghi cân Chương giới thiệu giải pháp điều chế thích nghi cân nhằm làm sở cho nghiên cứu mở rộng chương Chương 3: Kết hợp điều chế thích nghi- cân nơron Trong chương sở mơ hình kết hợp, luận văn nghiên cứu sâu cân thuật tốn đào tạo cho cân hồn cảnh kết hợp Chương TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THƠNG TIN THÍCH NGHI VÀ HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG 1.1 Giới thiệu Để sâu vào nghiên cứu toán điều chế cân hệ thống thích nghi, trước hết luận văn giới thiệu nét hệ thống thích nghi, hiệu hệ thống kênh nhiễu Gauss, kênh fading Rayleigh Luận văn điểm qua số cơng trình nghiên cứu bật giới xung quanh lĩnh vực 1.2 Nguyên lý thích nghi Điều chế thích nghi AQAM giải pháp thích hợp cho thơng tin trạm gốc máy di động Thích nghi AQAM hoạt động máy phát để đáp ứng điều kiện biến đổi theo thời gian kênh Nhằm phản ứng cách hiệu biến đổi chất lượng kênh, hệ thống thích nghi thực bước sau:  Ước lượng chất lượng kênh  Chọn tham số truyền dẫn cách thích hợp  Báo hiệu phát tham số sử dụng 1.3 Hiệu hệ thống QAM kênh nhiễu Gauss Hầu hết ước lượng chất lượng kênh tỷ lệ lỗi bit (BER – Bit Error Rate), Lý thuyết phản ánh chất lượng kênh không kể đến nguồn bảnBPSK: chất suy giảm chất lượng BPSK: Mô QPSK: Lý thuyết QPSK: Mô 10-1 BER 10-2 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Hình 1.1: Biểu thị BER hệ thống BPSK, 4QAM, 16QAM, 64QAM kênh fading phẳng Rayleigh SNR(dB) 1.4 Một số cơng trình bật nghiên cứu hệ thống điều chế thích nghi cân Nơron Luận văn học viên nhằm theo hướng nghiên cứu luật học đơn giản kết hợp điều chế thích nghi với cân nơron Cùng đưa phân tích số cơng trình nghiên cứu trước lĩnh vực Kết luận: Qua nội dung ta thấy tranh tổng quát để thực hệ thống điều chế thích nghi phải có khâu Tiếp đó, giới thiệu hiệu kênh vô tuyến mà đặc trưng BER kênh nhiễu Gauss ứng với loại điều chế khác Luận văn nghiên cứu BER kênh fading Rayleigh ứng với dạng điều chế khác Qua để giúp định hướng xác định phương thức điều chế SNR thay đổi Cuối chương điểm qua số cơng trình tiêu biểu q trình nghiên cứu điều chế thích nghi-cân mạng nơron để qua định hướng tốn theo nghiên cứu luận văn Chương ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI VÀ CÂN BẰNG MẠNG NƠRON 2.1 Điều chế thích nghi 2.1.1 Giới thiệu Điều chế thích nghi giải pháp hiệu để thiết lập hệ thống truyền dẫn kênh fading biến đổi theo thời gian Nguyên lý phải ước lượng kênh máy thu phản hồi ước lượng trở lại máy phát để máy phát thay đổi phương pháp điều chế tương ứng với thay đổi đặc tính kênh truyền để cho trì xác suất lỗi đầu thu Các kỹ thuật điều chế khơng thích nghi kịp điều kiện fading mà cần có độ dự phịng tuyến cố định để trì hiệu chấp nhận chất lượng kênh xấu Như hệ thống thiết lập đáp ứng điều kiện kênh xấu Do thích nghi với kênh fading làm tăng độ thơng qua trung bình, giảm cơng suất phát cần thiết, giảm xác suất lỗi bít trung bình 2.1.2 Tổng quan hệ thống truyền dẫn thích nghi Máy phát Kênh Mã hóa điều chế thích nghi R[i].C[i] Điều khiển nguồn S[i] x[i] [i] y[i] X + Trễ if Kênh phản hồi ̂ [i] Giải mã giải điều chế n[i] [] r[i] Máy thu Ước lượng kênh Độ trễ: ie; [i] Hình 2.1: Mơ hình hệ thống truyền dẫn thích nghi 2.1.3 Điều chế thích nghi biến đổi tốc độ Trong điều chế biến đổi tốc độ tốc độ số liệu ( ) biến đổi theo độ lợi kênh Người ta thực điều cách cố định tốc độ ký hiệu điều chế Rs = 1/Tsvà sử dụng giải pháp nhiều sơ đồ điều chế cỡ nhiều chùm tín hiệu điều chế cố định sơ đồ điều chế thay đổi tốc độ ký hiệu 2.1.4 Điều chế thích nghi biến đổi cơng suất Để bù lại biến đổi SNR fading, người ta thường dùng phương pháp điều chế thích nghi biến đổi cơng suất phát Mục tiêu trì xác suất lỗi bít cố định tương đương với SNR thu khơng đổi Thích nghi cơng suất phát nghĩa bù đảo ngược fading kênh cho kênh biểu kênh AWGN giải pháp điều chế giải điều chế 2.1.5 Điều chế thích nghi biến đổi tốc độ biến đổi cơng suất hệ thống MQAM Ở mục này, luận văn nghiên cứu dạng điều chế thích nghi đặc biệt, điều chế cách biến đổi tốc độ công suất hệ thống MQAM để đạt cực đại hiệu suất phổ lúc đáp ứng mục tiêu pb tức thời cho Ở luận văn có khe hở công suất không đổi hiệu phổ kỹ thuật điều chế MQAM thích nghi dung lượng fading phẳng khe hở khép lại phần cách thêm vào mã lưới điều chế thích nghi 2.1.6 Thích nghi cơng suất biến đổi ngược kênh với tốc độ cố định Hiện nay, người ta cịn nghiên cứu giải pháp thích nghi cơng suất biến đổi ngược kênh để trì SNR thu cố định Sau phát tín hiệu điều chế MQAM tốc độ cố định để đạt mục tiêu pb 2.1.7 Thích nghi tốc độ rời rạc Khi thiết kế MQAM thích nghi cầu phải xác định biên Rj Trong lúc tối ưu biên để làm cực đại hiệu phổ, việc trở lại cách sử dụng phương pháp cận tối ưu 2.1.8 Hiệu hệ thống điều chế thích nghi Trước vào tính tốn xác suất lỗi trung bình hệ thống điều chế thích nghi, ta định nghĩa xác suất lỗi cho hệ thống điều chế thích nghi tổng quát: ố = ố ỗ đ (2.1) Khi hệ thống có tốc độ bit thích nghi liên tục theo , ký hiệu tốc độ ( ) xác suất lỗi bit trung bình là: ∞ = ( ) ( ) ( ) ∫ ∞ ∫ ( ) ( ) (2.2) Trong trường hợp hệ thống điều chế thích nghi với tốc độ rời rạc thì: ∑ = ( ) ( ) ∫ ∑ ∫ ( ) (2.3) Trong đó: ( ) xác suất lỗi bit biến đổi theo p( ) hàm mật độ phân bố xác suất 2.2 Cân bằng mạng Nơron 2.2.1 Giới thiệu Trong mục đưa nhìn tổng quan cân dựa vào mạng nơron Cân kênh xem dạng phân loại toán Giải pháp tối ưu toán tốn phi tuyến khơng kết hợp Vậy thảo luận làm để cấu trúc phi tuyến mạng nơron nhân tạo nâng cao hiệu cân kênh so với cách truyền thống nghiên cứu cách thiết kế mạng nơron để đáp ứng cân kênh mạng đào tạo nhiều lớp (Multi-Layer Perceptron - MLP), mạng đào tạo đa thức (Polynomial Perceptron-PP) mạng nơron xuyên tâm (Radial Basis Function - RBF) Chúng ta nghiên cứu cấu trúc mạng nơron RBF chi tiết áp dụng cho cân kênh Hơn nữa, mô tả tổng quan mạng RBF vào ứng dụng 2.2.2 Mơ hình kênh Một kênh băng thơng giới hạn tạo nhiễu giao thoa liên ký tự (Inter Symbol Interference –ISI) mơ tả lọc ngang rời rạc có hàm truyền đạt: ( )= ∑ (2.4) Ở đâyp fn đáp ứng xung thứ n kênh L+1 chiều dài đáng ứng xung kênh (channel impulse respone – CIR) {Ik} {f0} Z-1 Z-1 {f0} {fL-1} Z-1 {fL} { { } } Hình 2.2: Mơ hình rời rạc thời gian kênh nhiễu xuyên ký tự nhiễu Gauss trắng chìm trạng thái kênh phân tách suy giảm bất biến biểu tượng tác dụng suy giảm nhanh qua thời lượng nhóm lỗi Kết hợp với kênh nghiên cứu phi tuyến tính, tượng giải thích có mặt BER dư Do đó, cần lưu ý kênh suy giảm chậm Chương KẾT HỢP ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI - CÂN BẰNG MẠNG NƠRON 3.1 Giới thiệu Trước người ta thường nghiên cứu hệ thống điều chế thích nghi hệ thống sử dụng cân cách riêng rẽ Tuy hệ thống điều chế thích nghi giảm đáng kể ảnh hưởng fading, thực tế khơng thể loại bỏ hồn tồn ảnh hưởng Để tiếp tục giảm ảnh hưởng fading lại, đầu thu tiếp tục dùng thêm giải pháp cân Ở luận văn nghiên cứu trường hợp cân bằng mạng Nơron xuyên tâm điều chế thích nghi trường hợp hệ thống phát có sử dụng BPSK, 4QAM, 16QAM 64QAM tạo cho cân trường hợp: mạng đa lớp, mạng đa thức mạng xun tâm Sau kết hợp tính tốn số hiệu sử dụng đồng thời điều chế thích nghi cân 3.2 Mơ hình điều chế thích nghi - cân mạng Nơron Hình 3.1 biểu thị mơ hình hệ thống sử dụng kết hợp điều chế thích nghi cân mạng nơron xuyên tâm Trong phía phát sử dụng phương pháp chuyển mạch điều chế Về nguyên tắc có nhiều mạch điều chế khác M-QAM Cân liệu Nhiễu Dữ liệu Chuyển đổi phương thức điều chế Máy phát Kênh Máy thu RBF DFE Ước lượng mức điều chế Phương thức điều chế Burst liệu Bảng đối chiếu chuyển ngưỡng Xác suất bit lỗi Burst liệu Hình 3.1: Mơ hình hệ thống kết hợp điều chế thích nghi cân mạng Nơron Chương giới thiệu tổng quát cân nơron đây, mơ hình kết hợp tính toán cụ thể hàm ánh xạ phi tuyến tham số 3.3 Xây dựng luật học cho giám sát cân mạng nơron truyền thẳng đơn giản 3.3.1 Giới thiệu Mạng nơron loại gồm có phần tử thích nghi tuyến tính hệ thống tự học thông minh đơn giản Về cấu trúc cân có nơron tuyến tính tín hiệu vào X = [x1, x2,…xm]T, tín hiệu Y vector trọng số W = [w1,w2,…wm]T, hàm truyền đạt a(∙) có dạng tuyến tính x1 w1 f(v) x2 ⋮ w2 y r=d-y xn wm - + d Hình 3.2: Cân mạng nơron truyền thẳng đơn giản học có giám sát 3.3.2 Xây dựng luật học Để tín hiệu bám tín hiệu tham chiếu d ta cần điều chỉnh giá trị vector trọng số w Sau luận văn giới thiệu số phương pháp học cho cân  Luật học Adaline (Adaptor linear)  Luật học LMS 3.4 Cân kênh phức mạng perceptron hai lớp 3.4.1 Cấu trúc cân mạng perceptron hai lớp Để khắc phục điều luận văn đưa cân kênh phức, sử dụng thủ tục đào tạo phản hồi ngược cho mạng truyền thẳng hai lớp, hai đầu vào đầu hình 3.3 PE1 X1 w11 w31 w22 PE3 y3 X2 w12 w32 w21 PE2 a.Sơ đồ cấu trúc mạng lớp truyền thẳng Nơron w11 X1 u1 w22 ℒ y1 w31 Nơron u3 w12 X2 u2 w21 ℒ ℒ y3 w32 y2 Nơron b.Sơ đồ tính tốn mạng lớp truyền thẳng Hình 3.3: Bộ cân kênh phức mạng perceptron lớp 3.4.2 Luật học cân Nơron lan truyền ngược hai lớp Luật học cho mạng nơron loại Bryson Ho đề xuất năm 1969 Ở luận văn sử dụng vào hoàn cảnh cụ thể cân phức hai đầu đầu vào, luật học tương ứng với hình 3.3 3.5 Cân mạng nơron Hopfìeld 3.5.1 Đặc điểm Trong hệ thống thông tin di động dùng kết hợp điều chế thích nghi cân người ta thường dùng cân nơron Hopfìeld Đó mạng nơron có vài vùng phản hồi khả thực ánh xạ phi tuyến nhắm giảm can nhiễu ký hiệu fading gây méo phi tuyến có nhiễu thuật toán cấu trúc để thực mạng nơron perceptron đa lớp, mạng phát xạ xuyên tâm việc thực phản hồi từ nơron đến lớp vào, từ lớp ẩn đến lớp vào Tín hiệu vào Kênh {SM} Méo phi tuyến Cân {yn} Nơron + Tín hiệu Quyết định {xn} + {dn} + Bộ tạo dãy đào tạo Hình 3.4: Mơ hình hệ thống thơng tin sử dụng cân Hopfìeld j1 x1 …… = -1 j = -1 y1 ịj Xj yj …… jn Xn n = -1 yn Hình 3.5: Sơ đồ cấu trúc cân dùng Hopfield Đặc điểm nơron thứ j nhận tín hiệu từ bên ngồi xj định thiên kj với j =1,2,…n Tín hiệu nơron thứ j yj đưa ngược trở lại đầu vào nơron khác với trọng số wij: i =1, 2,…, n i≠ 3.5.2 Luật học cho cân Nơron Hopfield rời rạc Trong phương thức đồng bộ, trọng số nơron mạng cập nhật đồng Trong phương thức khơng đồng trọng số nơron cập nhật thời điểm tính, có nơron chọn n nơron có mạng nên xác suất lựa chọn 1/n 3.5.3 Tính ổn định cân nơron Hopfield Năng lượng mạng không tăng trạng thái nơron mạng thay đổi, cân loại ổn định Đây ưu điểm trội cân 3.6 Luật học cho cân Nơron xuyên tâm 3.6.1 Các hàm truyền đạt -Hàm Gauss: -Hàm Multiquadric: -Hàm Multiquadric ngược: -Hàm Cauchy: 3.6.2 Luật học cho mạng nơron xuyên tâm Gọi c = {cki| k = 1, 2, …, k; i = 1, 2, …m} ={ ki| k = 1, 2, …, k; i = 1, 2, …m} w = {wki| k = 1, 2, …, k; i = 1, 2, …m} Cho N cặp liệu vào-ra sử dụng mạng nơron xuyên tâm học cặp liệu cho trước, tức cần xác định giá trị k nhỏ hàm sở với giá trị tối ưu (c*, * * ) để tồn E(c*, , * , E(c, , w) = ∑ [ ] Trong * ) < , với E xác định: [ ]− ∑ [ ] [ ] đầu mong muốn đầu Sử dụng phương pháp gradient, thông số điều chỉnh mạng tính sau: [ℎ ] = [ℎ − 1]−∝ [ℎ ] = [ℎ − 1]−∝ [ℎ ] = [ℎ − 1]−∝ Với i = 1, 2, …, m; k = 1, 2, …, k; j = 1, 2, …, n h thời điểm lấy mẫu = = − − 2 [ ]− [ ]− [ ] [ ] ( ( ), ( ( ), , )[ [ ] − ] , )[ [ ] − ] = [ ]− [ ] ( ( ), , ) Trong số cơng trình trước sử dụng phương pháp đào tạo bình phương bé trực giao OLS, phương pháp hiệu khó thực Ở luận văn dùng phương pháp Gradient đơn giản dễ thực 3.7 Phân tích kết mơ kết hợp đồng thời điều chế thích nghi nơron RBF thích nghi Mục luận văn tóm tắt lại kết mơ hệ thống di động số điều chế thích nghi MQAM kết hợp cân thích nghi RBF tác giả Sau luận văn phân tích rút kết luận so sánh với trường hợp sử dụng riêng rẽ điều chế cân 3.7.1 Một số giả thiết mô - Máy thu thực ước lượng trạng thái kênh ước lượng tỷ số tín hiệu can nhiễu sóng mang Các trạng thái kênh định trung tâm mạng RBF - Tỷ số tín hiệu can nhiễu khoảng thời gian cụm phát không thay đổi theo thời gian có biến đổi cụm sang cụm khác, điều tương ứng coi kênh biến đổi thuận theo thời gian Lỗi đầu kênh có can nhiễu đáp ứng cân - Máy thu biết phương thức điều chế sử dụng cụm phát thu - Xác suất ước lượng lỗi thời gian ngắn Pbit biết trước để truyền tất phương thức điều chế hệ thống 3.7.2 Mơ hình mơ - Máy phát phát ký hiệu giả ngẫu nhiên với cụm có độ dài cố định cho tất phương thức điều chế qua kênh băng rộng không biến đổi cụm - Máy thu thu cụm số liệu có phương thức điều chế khác cân cụm cách độc lập - Xác suất lỗi bit (hoặc BER) tính cho phương thức điều chế: = BPSK 4QAM 16QAM 64QAM ∑ Kênh cố định Burst ( ) RBF DFE Bộ tính tốn BER ngắn hạn Bộ chọn khung với chế độ điều chế cao với BER ngắn hạn