Ứng dụng mạng neuron, hệ thống mờ và hệ thống neuron mờ thích ứng vào bộ cân bằng (application neural networks, fuzzy systems and adaptive neural fuzzy systems to the equalizer)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA WX WX LUẬN ÁN CAO HỌC ĐỀ TÀI APPLICATION NEURAL NETWORKS, FUZZY SYSTEMS AND ADAPTIVE NEURAL FUZZY SYSTEMS TO THE EQUALIZER GVHD : Th.s HOÀNG ĐÌNH CHIẾN SVTH : NGUYỄN THỊ THU HẰNG NGÀNH: KT VÔ TUYẾN-ĐIỆN TỬ LỚP : CAO HỌC ĐTVT-KHÓA 10 TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2002 MỤC LỤC Abstract Tóm tắt Mục lục PHẦN 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT THÔNG TIN CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU KÊNH THÔNG TIN I Các thành phần thông tin số II.Kênh thông tin số III.Mô hình kênh vô tuyến Trang 2 10 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ SỐ TÍN HIỆU VÀ BỘ CÂN BẰNG A TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ SỐ TÍN HIỆU I Tín hiệu rời rạc hệ thống rời rạc II Phân tích hệ thống bất biến B BỘ CÂN BẰNG I Tổng quan cân II.Bộ cân thích ứng tổng quát III.Bộ cân máy thu V Tổng quát kỹ thuật cân 17 17 17 21 30 36 32 36 45 PHAÀN CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NEURON, HỆ THỐNG MỜ, HỆ THỐNG NEURON MỜ THÍCH ỨNG CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT CƠ SỞ VỀ NEURAL NETWORKS A MÔ HÌNH NEURAL NETWORKS B MẠNG NEURON TUYẾN TÍNH THÍCH ỨNG Mô hình 2.Cấu trúc mạng 3.Trung bình bình phương sai số Thuật toán LMS Lọc thích ứng Kết luận C MẠNG BACKPROPAGATION Tổng quát Huấn luyện nhanh So sánh nhớ tốc độ 60 61 61 67 67 68 69 69 70 75 76 76 82 86 Các kỹ thuật cải tiến tổng quát hóa 5.Giới hạn mô hình mạng Bachpropagation 6.Tóm tắt D MẠNG RADIAL BASIS E MẠNG HỒI TIẾP Mạng Elman Mạng Hopfield CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT CƠ SỞ VỀ MẠNG FUZZY (MỜ) Khái niệm tập mờ Các phép toán tập mờ Luật hợp thành mờ Giải mờ Bộ điều khiển mờ 87 91 92 94 100 100 102 105 105 106 111 115 119 CHƯƠNG 3: LÝ THUYẾT CƠ SỞ VỀ ADAPTIVE NEURAL FUZZY SYSTEMS I Giới thiệu 127 II Mạng neuron mờ sử dụng luật fuzzy TSK 127 Luật fuzzy 127 Cấu trúc mạng neuron fuzzy 128 3.Cấu trúc học điều chỉnh thông số 129 PHẦN THIẾT KẾ BỘ CÂN BẰNG 132 CHƯƠNG 1: BỘ CÂN BẰNG DÙNG NEURAL NETWORKS 132 Cấu trúc tổng quát 132 Lưu đồ giải thuật mô 136 CHƯƠNG 2: BỘ CÂN BẰNG DÙNG MẠNG FUZZY 139 Cấu trúc tổng quát 139 Các bước thực thiết kế 140 Lưu đồ giải thuật huấn luyện 144 CHƯƠNG 3: BỘ CÂN BẰNG DÙNG ADAPTIVE NEURAL FUZZY SYSTEMS Cấu trúc tổng quát 145 Thiết kế 145 Lưu đồ giải thuật 146 PHẦN KẾT QUẢ CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG 148 PHẦN KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 169 LUẬN ÁN CAO HỌC PHẦN CƠ SỞ LÝ THUYẾT THÔNG TIN CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU KÊNH THÔNG TIN CHƯƠNG II:TỔNG QUAN XỬ LÝ TÍN HIỆU VÀ BỘ CÂN BẰNG Phần 1-Chương 1: Giới thiệu kênh thông tin Trang LUẬN ÁN CAO HỌC Chương I GIỚI THIỆU KÊNH THÔNG TIN I CÁC THÀNH PHẦN CƠ BẢN CỦA THÔNG TIN SỐ Nguồn tin chuyển đổi ngõ vào Mã hóa nguồn Mã hóa kênh Điều chế số Kênh truyền Tín hiệu ngõ Bộ chuyển đổi ngõ Giải mã nguồn Giải mã kênh Giải điều chế số Hình :Các thành phần hệ thống thông tin số Hình mô tả sơ đồ khối chức thành hệ thống thống thông tin số Ngõ nguồn tín hiệu tương tự tín hiệu âm tín hiệu hình tín hiệu số Trong hệ thống thông tin số, tin tức phát nguồn chuyển đổi thành số nhị phân Chuỗi số nhị phân từ mã hoá nguồn đưa đến mã hoá kênh Mục đích sữ dụng mã hóa kênh để khắc phục ảnh hưởng nhiễu can nhiễu gặp phải truyền tín hiệu qua kênh truyền Chuỗi nhị phân ngõ mã hóa kênh đưa tới điều chế số, mà đóng vai trò phần giao tiếp kênh thông tin Mục đích điều chế biến đổi chuỗi nhị phân sang dạng sóng tín hiệu Kênh thông tin môi trường vật lý sử dụng để gởi tín hiệu từ nguồn phát đến nguồn thu Ở phần thu giải điều chế số sữ lý dạng sóng phát bị sai kênh truyền biến đổi dạng sóng thành chuỗi giá trị mà biểu diễn ước lượng liệu phát Sau đó, chuỗi qua giải mã kênh để khôi phục lại dạng tín hiệu ban đầu biết từ mã sữ dụng giải mã kênh phần dư chứa đựng liệu nhận Phần 1-Chương 1: Giới thiệu kênh thông tin Trang LUẬN ÁN CAO HỌC Cuối cùng, tín hiệu qua giải mã nguồn để phục hồi lại tín hiệu nguyên thủy Hệ thống thông tin yêu cầu kỹ thuật xử lý tín hiệu để cải thiện hoạt động liên kết môi trường sóng di động Kênh vô tuyến có đặc tính động nhiễu đa đường trải Doppler Điều ảnh hưởng lớn đến tỉ lệ lỗi bit kỹ thuật điều chế Sự suy yếu kênh vô tuyến làm tín hiệu máy thu bị méo giảm đáng kể Cân bằng, phân tập mã hóa kênh ba kỹ thuật sử dụng độc lập kết hợp lại để tăng chất lượng tín hiệu thu Cân (Equalization) bù nhiễu liên kí tự ISI (inter symbol interference) nhiễu đa đường kênh phân tán theo thời gian Nếu băng thông điều chế vượt băng thông phù hợp kênh vô tuyến, ISI xuất xung điều chế trải miền thời gian Bộ cân máy thu bù cho trị trung bình biên độ kênh yêu cầu đặc tính trễ Các cân phải tương thích với tất kênh thời điểm Phân tập (Diversity) kỹ thuật khác sử dụng để bù fading, thường sử dụng hai hay nhiều antenna thu Như với cân bằng, chất lượng kết nối thông tin di động cải tiến mà không làm tăng công suất máy phát băng thông Tuy nhiên, cân sử dụng để chống lại ảnh hưởng phân tán thời gian (ISI), phân tập thường dùng để giảm độ sâu chu kì suy giảm máy thu dãy kênh fading (băng thông hẹp) Các kỹ thuật phân tập áp dụng cho trạm gốc máy di động Kỹ thuật phân tập thông thường gọi phân tập không gian (spatial diversity), nhờ nhiều antenna thu đặt vị trí chiến lược kết nối với hệ thống thu thông thường Khi antenna không nhận tín hiệu, antenna lại nhận đỉnh tín hiệu, máy thu thời điểm chọn antenna có tín hiệu tốt Các kỹ thuật phân tập khác phân tập phân cực antenna, phân tập theo tần số, phân tập theo thời gian Mã hóa đường truyền (Channel coding) gia tăng hoạt động liên kết thông tin cách thêm bit liệu thừa vào thông điệp phát Tại dải tần gốc máy phát, mã hóa kênh truyền chuyển chuỗi thông điệp số thành chuỗi mã cụ thể có nhiều bit thông điệp gốc Thông điệp mã hóa điều chế phát kênh vô tuyến Mã hóa kênh truyền sử dụng máy thu để phát lỗi Phần 1-Chương 1: Giới thiệu kênh thông tin Trang LUẬN ÁN CAO HỌC sửa lỗi Vì giải mã thực sau phần giải điều chế máy thu, giải mã xem kỹ thuật phát thực sau Những bit mã thêm vào làm giảm tốc độ phát liệu thô kênh truyền (chiếm nhiều băng thông tốc độ liệu cụ thể) Có hai loại mã hóa kênh truyền : mã hóa khối (block codes) mã hóa xoắn (convolution codes) Mã hóa kênh truyền xem độc lập với loại điều chế, điều gần thay đổi sử dụng kiểu điều chế mã chéo (trellis coded modulation schemes), kết hợp điều chế mã hóa để đạt độ lợi mã hóa lớn mà không làm mở rộng băng thông II KÊNH THÔNG TIN SỐ Trong môi trường thông tin, liên lạc trạm phát thu, đường truyền tín hiệu trực tiếp khó tồn tại, tín hiệu bị nhiễu xạ phân tán cao ốc, cối, đồi núi xe cộ di chuyển Bởi đường truyền tín hiệu trực tiếp, tín hiệu phát nhiều đường với độ trễ thời gian, độ dịch pha, suy giảm biên độ góc pha khác đến máy thu So sánh với tín hiệu đường truyền tự do, tín hiệu đa đường bị thay đổi lớn Kênh thông tin chịu ảnh hûng loại nhiễu, tượng fading đa đường giao thoa kí tự ISI hai tượng quan trọng Nhiễu Gauss: Nhiễu Gauss loại nhiễu tồn hệ thống thông tin Đây loại nhiễu nhiệt có phân bố theo hàm Gauss nên thường gọi nhiễu Gauss, sinh bỡi chuyển động ngẫu nhiên điện tử, hàm mật độ xác suất Gaussian, p(n): ⎡ ⎛ n ⎞2 ⎤ p(n) = exp ⎢− ⎜ ⎟ ⎥ σ 2π ⎣⎢ ⎝ σ ⎠ ⎦⎥ Trong σ2 variance n Nhiễu nhiệt có hàm mật độ phổ công suất Gn(f) phẳng trục số, mô tả sau: Gn(f ) = No (W / Hz) Công suất trung bình Pn nhiễu trắng vô hạn băng thông vô hạn Điều thấy phương trình: Phần 1-Chương 1: Giới thiệu kênh thông tin Trang LUẬN ÁN CAO HOÏC Pn = N0 df = ∞ −∞ ∞ ∫ Hình 2: Mật độ công suất nhiễu trắng Vì có băng thông nhiễu Gauss vô hạn nên ảnh hưởng đến tần số Phương pháp điều chế hệ thống thông tin số thường dùng PSK, xét phương pháp điều chế BPSK, QPSK, xác suất lỗi nhiễu Gauss tính sau: Pe = với erfc(x ) = +∞ erfc E b / N E b , N tương ứng với lượng bit, mật độ công π suất nhiễu Đồ thị xác suất sai bit BER phương pháp điều chế BPSK, QPSK môi trường nhiễu Gauss ∫ x e −t dt Hình 3: Đồ thị xác suất sai bit kênh thông tin với ảnh hưởng nhiễu Gauss Phần 1-Chương 1: Giới thiệu kênh thông tin Trang LUẬN ÁN CAO HỌC Nhiễu đồng kênh ( CCI ) Nhiễu đồng kênh tổng quát gồm hai hay nhiều tín hiệu độc lập phát lúc dải tần số Tần số tái sử dụng gây CCI làm giới hạn hiệu suất hệ thống Nhiễu kênh kề: Là loại can nhiễu tuyến gây việc hạn chế băng thông kênh Can nhiễu xảy phần lượng kênh lọt vào băng thông kênh kế cận khác Keânh f1 Keânh f2 Keânh f3 Can nhiễu kênh kế cận Hình 4:Phổ công suất kênh can nhiễu lẫn Hiện tượng Fading: Fading biến đổi cường độ tín hiệu sóng mang vô tuyến siêu cao tần thu thay đổi khí ảnh hưởng mưa đường truyền sóng Trong hệ thống thông tin, thiết kế, người ta quan tâm đến loại fading sau: Fading lựa chọn tần số Fading không lựa chọn tần số (fading phẳng) Các tác động fading: ¾ Tác động gây méo biên độ:Fading gây tăng, giảm ngẫu nhiên cường độ trường anten máy thu, kết lỗi xuất luồng liệu sau giải điều chế ¾ Tác động gây méo đặc tuyến biên độ tần số kênh thông tin:Fading gây méo ngẫu nhiên đặc tuyến (đáp tuyến) biên độ, tần số kênh thông tin vô tuyến Phần 1-Chương 1: Giới thiệu kênh thông tin Trang LUẬN ÁN CAO HỌC ¾ Tác động gây méo đặc tuyến pha tần số:Fading gây méo ngẫu nhiên đặc tuyến pha – tần số kênh thông tin thời điểm khác Dạng xung băng tần gốc bị méo so với dạng truyền từ máy phát, dẫn đến can nhiễu kí hiệu với nhau, gọi ISI Sự can nhiễu dẫn đến ‘quyết định’ sai giải điều chế, làm gia tăng bit lỗi hệ thống ¾ Fading tác động xấu đếùn chất lượng hệ thống thông tin số fading Rayleigh Đối với kênh truyền có Fading Rayleigh sóng thu máy thu có dạng: s(t ) = α d (t ) (1) n(t ) + Trong : n(t) nhiễu Gauss, α suy hao biên độ Fading, α có phân bố Rayleigh, hàm mật độ xác suất cho bỡi: p(r) = ⎛ r2 r ⎜⎜ − exp σ2 ⎝ 2σ ⎞ ⎟⎟ ⎠ 0≤r (2) Hình 5: Đồ thị hàm mật độ xác suất phân bố Rayleigh ¾ Xác suất lỗi phương pháp điều chế BPSKvà QPSK: γb Pe = (1 − ) 1+ γ b với γ b = (3) Eb E (α ) , E b , N tương ứng với lượng bit, mật độ công suất nhiễu N0 Đồ thị xác suất lỗi cho bỡi hình sau: Phần 1-Chương 1: Giới thiệu kênh thông tin Trang LUẬN ÁN CAO HỌC Hình Phần 4: Kết chương trình mô Trang 163 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình Phần 4: Kết chương trình mô Trang 164 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình Phần 4: Kết chương trình mô Trang 165 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình Phần 4: Kết chương trình mô Trang 166 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình Phần 4: Kết chương trình mô Trang 167 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình Phần 4: Kết chương trình mô Trang 168 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình Phần 4: Kết chương trình mô Trang 170 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình 10 Phần 4: Kết chương trình mô Trang 171 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình 11 Phần 4: Kết chương trình mô Trang 172 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình 12 Phần 4: Kết chương trình mô Trang 173 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình 13 Phần 4: Kết chương trình mô Trang 174 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình 14 Phần 4: Kết chương trình mô Trang 175 LUẬN ÁN CAO HỌC Hình 15 Phần 4: Kết chương trình mô Trang 176 LUẬN ÁN CAO HỌC TÀI LIỆU THAM KHAÛO [1] Theodore S.Rappaport, Wireless Communications, ISBN 0-13-375536-3 [2] Lee, Williams C.Y., Mobile Cellular Telecommunications : Analog and Digital Systems, ISBN 0-07-038089-9 [3] Chin-Teng Lin and C.S George Lee, Neural Fuzzy System [4] IEEE Communications Magazine [5] San K Mitra, Digital Signal Processing _ A Computer-Based Approach [6] John G.Proakis_Dimitris G Manolakis, Introduction to Digital Signal Processing [8] A Bruce Carlson, Communications systems _ An Introduction to Signal and Noise in Electrical Communications [9] NXB Bưu Điện, Viba số Taäp 1,2 [10] John G Proakis_Dimitris G Manolakis, Digital Signal Processing, ISBN 0-13-373762-4 [11] Duc Truong Pham_Liu Xing, Neural Networks for Identification, Prediction and Control, ISBN 3-540-19959-4 [12] Bart Kosko, Neural Networks for Signal processing, ISBN 0-13-614694-5 [14] Li Xin Wang, A course in fuzzy systems anh control, Prentice-Hall International,Inc, 1997 Thực Nguyễn Thị Thu Hằng- CHDTVTK10 LUẬN ÁN CAO HOÏC [15] Saced V.Vaseghi, Advanced Digital Signal Processing anh Noise Reduction, 2000 [16] Marilyn McCord Nelson_W.T.Illingworth, A practical Guide to Neural [17] Jack kurzweil, An Introdution to digital Communications [18] www.ee.ed.ac.uk/~sasg/paper/98-paper/EUSIPCO98skp.ps [19] IEEE TRANS VOL 10 NO JULY 1999, Design of Fuzzy Systems Using Neurofuzzy Networks [20] IEEE TRANS VOL8 NO OCTOBER 2000, Eaualization of nolinear using Fuzzy adaptive Filter [21] FF.Cocchi E.D Di Claudio, R Paris anh G Orlandi, Improdved decision feedback equalixer using discriminative neural learning Thực Nguyễn Thị Thu Hằng- CHDTVTK10 ... HIỆU VÀ BỘ CÂN BẰNG A TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ SỐ TÍN HIỆU I Tín hiệu rời rạc hệ thống rời rạc II Phân tích hệ thống bất biến B BỘ CÂN BẰNG I Tổng quan cân II .Bộ cân thích ứng tổng quát III .Bộ cân máy... thuật cân 17 17 17 21 30 36 32 36 45 PHAÀN CƠ SỞ LÝ THUYẾT MẠNG NEURON, HỆ THỐNG MỜ, HỆ THỐNG NEURON MỜ THÍCH ỨNG CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT CƠ SỞ VỀ NEURAL NETWORKS A MÔ HÌNH NEURAL NETWORKS B MẠNG NEURON. .. (0