Nghiên cứu, mô phỏng và đánh giá kỹ thuật mã hóa kênh sử dụng mã hamming và mã xoắn trong hệ thống thông tin số

TRƢỜNG ĐẠI HỌC VINH KHOA ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU, MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KỸ THUẬT MÃ HÓA KÊNH SỬ DỤNG MÃ HAMMING VÀ MÃ XOẮN TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ Giảng viên hướng dẫn : ThS Phạm Mạnh Toàn Sinh viên thực : Phan Công Nhâm Lớp : 52K_ĐTVT MSSV : 1151083801 NGHỆ AN - 2016 LỜI CẢM ƠN Sau trình học tập nghiên cứu, em hồn thành đề tài “Nghiên cứu, mơ đánh giá kỹ thuật mã hóa kênh sử dụng mã Hamming mã xoắn hệ thống thông tin số “ dƣới hƣớng dẫn bảo tận tình Th.s Phạm Mạnh Tồn Với tình cảm trân trọng, em xin chân thành cảm ơn Th.s Phạm Mạnh Toàn hƣớng dẫn, bảo em hoàn thành đề tài Cùng với đó, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy, cô khoa Điện tử Viễn thơng tồn thể thầy trƣờng Đại Học Vinh dạy dỗ em suốt năm năm học vừa qua Sự tiến học tập nghiên cứu em có phần lớn từ giúp đỡ động viên bạn lớp thầy cô môn Em xin cảm ơn tình cảm q báu Vì q trình làm đồ án tốt nghiệp khơng thể tránh khỏi sai sót, đó, em mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp thầy bạn Em xin chân thành cảm ơn! i LỜI NÓI ĐẦU Xã hội phát triển nhu cầu trao đổi thơng tin ngày gia tăng Thơng tin đóng vai trò quan trọng đời sống, quân sự, ngoại giao….Ngoài yêu cầu tốc độ truyền tin, tỷ lệ lỗi bít, u cầu độ tin cậy truyền tin tham số đánh giá chất lƣợng hệ thống Trong hệ thống thông tin số, để đảm bảo truyền nhận xác tin, kỹ thuật mã hóa kênh đóng vai trị quan trọng Mã hóa kênh việc thêm bít dƣ có kiểm sốt vào chuỗi bít cần truyền để phát sửa lỗi Có nhiều phƣơng pháp mã hóa nhƣ mã chập, mã vòng, mã BCH nhị phân, mã Hamming Mỗi phƣơng pháp mang ƣu điểm nhƣợc điểm riêng biệt, việc lựa chọn phƣơng pháp mã hóa phải phù hợp để nâng cao chất lƣợng độ tin cậy truyền tin Đồ án “Nghiên cứu, mơ đánh giá kỹ thuật mã hóa kênh sử dụng mã Hamming mã xoắn hệ thống thơng tin số” nhằm mục đích, khảo sát, đánh giá chất lƣợng kỹ thuật mã hóa xoắn mã hóa Hamming hệ thống thơng tin số Đồ án sử dụng phần mềm matlab để mô phỏng, đánh giá chất lƣợng hệ thống trƣờng hợp sử dụng khơng sử dụng kỹ thuật mã hóa kênh thơng qua việc đánh giá tham số tỷ lệ lỗi bít Đồ án thực so sánh chất lƣợng mã Hamming mã hóa xoắn thơng qua việc đánh giá tham số tỷ lệ lỗi bít trƣờng hợp Nội dung đồ án gồm chƣơng: Chƣơng trình bày tổng quan cấu trúc hệ thống thơng tin số, tiêu chí đánh chất lƣợng, chức khối hệ thống Chƣơng trình bày phƣơng pháp sử dụng để mã hóa kênh, sơ đồ, cấu trúc q trình thực mã hóa giải mã mã xoắn mã Hamming Chƣơng thực mô phỏng, đánh giá chất lƣợng kỹ thuật mã hóa kênh sử dụng mã xoắn mã Hamming hệ thống thông tin số Do hạn chế thời gian lực nên báo cáo cịn nhiều thiếu sót Em kính mong nhận đƣợc góp ý từ thầy bạn ii TĨM TẮT ĐỒ ÁN Đồ án nghiên cứu, mô đánh giá kỹ thuật mã hóa kênh sử dụng mã Hamming mã xoắn hệ thống thông tin số Đồ án tập trung nghiên cứu hai phƣơng pháp mã hóa kênh mã Hamming mã xoắn; q trình thực mã hóa, giải mã sửa lỗi nhƣ đánh giá chất lƣợng phƣơng pháp Kết mô cho thấy chất lƣợng hệ thống thông tin số sử dụng mã hóa kênh tốt trƣờng hợp khơng sử dụng kỹ thuật mã hóa Ngoài ra, hệ thống thống tin số sử dụng mã xoắn có chất lƣợng tốt so với mã Hamming Từ thấy đƣợc vai trị quan trọng việc mã hóa kênh nhằm đảm bảo chất lƣợng truyền tin hệ thống thông tin số ABSTRACT This thesis studies, simulates and evaluates the techniques using channel code, Hamming code and convolutional code for digital information systems Thesis focused on two channel encoding methods, they are Hamming code and convolutional code; the process of encoding, decoding and error correction, as well as evaluating the quality of each method The results simulating showed that the quality of digital information systems using encryption is better thanchannel in case of not using encryption techniques Moreover, the digital information system uses convolutional code has better quality than the Hamming code Thence, we see the important role of channel code aimed to ensure the quality of tranmission in the digital information system iii MỤC LỤC Trang LỜI NÓI ĐẦU i TÓM TẮT ĐỒ ÁN iii DANH SÁCH HÌNH VẼ vi DANH SÁCH CÁC BẢNG viii DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT ix CHƢƠNG LÝ THUYẾT VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ 1.1 Giới thiệu hệ thống thông tin số 1.2 Chức khối hệ thống thông tin số .2 1.3 Vai trò vị trí quan trọng mã hóa kênh hệ thống thông tin số 1.4 Các tham số đánh giá chất lƣợng hệ thống thông tin số 1.5 Kênh tạp âm AWGN 1.5.1 Tạp âm AWGN 1.5.2 Tạp âm trắng Gauss CHƢƠNG MÃ HÓA KÊNH SỬ DỤNG MÃ HAMMING VÀ MÃ XOẮN 2.1 Kỹ thuật mã hóa kênh sử dụng mã HAMMING .8 2.1.1 Cấu trúc mã khối hệ thống 2.1.2 Mã Hamming 2.1.3 Thuật tốn mã hóa mã Hamming 10 2.1.4 Ma trận kiểm tra mã Hamming 10 2.2 Kỹ thuật mã hóa sử dụng mã xoắn .11 2.2.3 Sơ đồ cấu trúc mã xoắn 12 2.2.4 Các phƣơng pháp phân tích hoạt động mã xoắn 14 2.2.5 Giải mã thuật toán Viterbi .18 iv 2.3 Tính tốn q trình mã hóa giải mã sử dụng cho mã hóa kênh 19 2.3.1 Sử dụng mã Hamming M(7,4) cho q trình mã hóa giải mã 19 2.3.2 Sử dụng giải mã thuật toán Viterbi mã xoắn X(2,1,2) 23 2.4 Điều chế giải điều chế BPSK 30 2.4.1 Nguyên tắc khóa dịch pha nhị phân .30 2.4.2 Quá trình giải điều chế BPSK 32 2.5 Tỷ lệ lỗi bit BER 33 CHƢƠNG MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ SỬ DỤNG MÃ HAMMING VÀ MÃ XOẮN 35 3.1 Giới thiệu .35 3.2 Mô đánh giá chất lƣợng mã Hamming M(7,4) kênh truyền phần mêm Matlab 35 3.2.1 Quá trình thực truyền tin mã Hamming 35 3.2.2 Đánh giá chất lƣợng BER hệ thống sử dụng mã Hamming khơng sử dụng mã hóa 39 3.3 Mô đánh giá chất lƣợng mã xoắn kênh truyền phần mềm Matlab 40 3.3.1 Quá trình thực truyền tin mã xoắn 40 3.3.2 Đánh giá chất lƣợng BER hệ thống sử dụng mã xoắn khơng sử dụng mã hóa 43 3.4 So sánh đánh giá chất lƣợng mã hóa kênh sử dụng mã Hamming mã xoắn .44 KẾT LUẬN .46 TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 PHỤ LỤC 48 v DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1 Sơ đồ cấu trúc hệ thống thông tin số Hình 1.2 Mật độ phổ công suất hàm tự tƣơng quan tạp âm trắng Hình 2.1 Một khối mã mã khối hệ thống .8 Hình 2.2 Sơ đồ cấu trúc mã xoắn hệ thống X(2,1,2) .12 Hình 2.3 Sơ đồ cấu trúc mã xoắn hệ thống X(2,1,3) .13 Hình 2.4 sơ đồ cấu trúc mã xoắn Vayne Esse X (4,3,2) .13 Hình 2.5 Đồ hình trạng thái 16 Hình 2.6 Sơ đồ mã xoắn X(2,1,2) 17 Hình 2.7 Sơ đồ lƣới X(2,1,2) 18 Hình 2.8 Mạch điện mã hóa mã Hamming M(7,4) 20 Hình 2.9 Mạch điện giải mã mã Hamming M(7,4) .23 Hình 2.10 Trọng số Hamming t1 .24 Hình 2.11 Trọng số Hamming t2 .25 Hình 2.12 Trọng số Hamming t3 .25 Hình 2.13 Trọng số Hamming t4 .26 Hình 2.14 Trọng số hamming t5 26 Hình 2.15 Kết loại bỏ lớn trọng số hamming 27 Hình 2.16 trọng số Hamming t6 27 Hình 2.17 Kết sau loại bỏ đƣờng có trọng số hamming lớn 28 Hình 2.18 Khóa dịch pha nhị phân 31 Hình 2.19 Sơ đồ khối thực điều chế BPSK 32 Hình 2.20 Quan hệ pha, thời gian đầu điều chế BPSK theo tín hiệu vào .32 Hình 2.21 Phƣơng pháp giải điều chế BPSK 32 Hình 3.1 Sự tƣơng quan BER SNR mã Hamming .39 vi Hình 3.2 Sự tƣơng quan BER SNR mã xoắn 43 Hình 3.3 So sánh chất lƣợng mã Hamming mã xoắn 45 vii DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 2.1 Kết mã hóa 15 Bảng 2.2 Mối quan hệ S e 21 Bảng 2.3 chân lý tín hiệu điều chế BPSK 31 viii DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng anh Tiếng việt AWGN Additive White Gauss Noise Nhiễu trắng Gauss SNR Signal to Noise Ratio Chỉ số biểu thị cƣờng độ tín hiệu so với nhiễu BER Bit-Error- Ratio Tỷ lệ lỗi bit BPSK Binary Phase Shift Keying Điều chế pha nhị phân ix Hàm randint(1, N) tạo ma trận hàng N cột với giá trị ngẫu nhiên Các giá trị hàm randint (1, N) tạo so sánh với 0.5 mức điện áp so sánh Nếu phần tử có giá trị lớn 0.5 cho giá trị 1, ngƣợc lại cho giá trị 0, giá trị 0,1 đƣợc chứa ma trận m Vậy ta tạo đƣợc chuỗi bit 0,1 ngẫu nhiên Tạo sending message ngẫu nhiên vecto có chiều dài N bits Code: với N=20 smes=randn(1,20)>0.5; Kết thu đƣợc: smes = Columns through 15 0 0 0 0 0 0 Columns 16 through 20 1 0 Bước Mã hóa Bản tin vừa đƣợc tạo đƣợc mã hóa theo Hamming(7,4) truyền kênh truyền cách lấy bit tín hiệu smes mã hóa thành bits cách lấy lần lƣợt bits smes * G(ma trận sinh) Phép nhân Modulo Kết quả: x1 = 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 Bước Điều chế Biến đổi tín hiệu x1 từ số sang tƣơng tự thực trình điều chế theo kiểu BPSK tức nhân lần lƣợt phần tử x1 với 36 Kết quả: modul = 2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 -2 2 -2 -2 -2 2 -2 -2 -2 -2 2 -2 -2 Bước Tạo nhiễu Tạo nhiễu đánh vào tín hiệu điều chế modul để đánh giá đƣợc tác động nhiễu đến việc sử dụng kỹ thuật mã hóa dùng Tạo nhiễu cách ngẫu nhiên cách đƣa trực tiếp nhiễu vao kênh hệ thống Kết thu đƣợc: channel = 3.1268 -0.1965 -3.2814 2.0642 -0.8515 -2.2137 -1.0515 -3.0528 -0.7801 -1.9997 -1.7774 -2.8275 -1.1129 -1.5659 -0.1127 2.1009 2.7641 -1.6989 3.7807 1.4776 1.4265 -2.8406 -0.5032 2.6686 -2.3196 2.2300 2.2174 0.8586 -2.4076 -3.5142 1.6089 -2.2851 1.3851 -4.3542 -2.6858 Bước Giải điều chế Chuyển tín hiệu liên tục theo thời gian tín hiệu rời rạc thơng qua chuyển đổi A/D,bằng việc tạo chuỗi bít giải mã demul qua cách kiểm tra phần tử channel Nếu phần tử mảng channel >0 phần tử tƣơng ứng demul Nếu phần tử mảng channel < phần tử tƣơng ứng demul 0.Kết thu đƣợc: demul = 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 37 Bước Giải mã sửa lỗi Giải mã chuỗi demul để lấy lại chuỗi tin ban đầu cách tính syndrome cách nhân chuỗi bit code với ma trận kiểm tra H thu đƣợc bits syndrome Sau đó, ta chuyển bít syndrome thành số nguyên v Vecto lỗi e hàng thứ (v+1) ma trận E y1=zeros(5,7); H=[1 0 1 0101110 0 1 1]; E=[0 0 0 0 0010000 0100000 0000100 1000000 0000001 0001000 0 0 0];%bang vecto loi s=mod(demul*H',2); %tinh sydrome s v=bi2de(s,'left-msb'); % chuyen s so thap phan y1=mod(demul+E(v+1,:),2);% sua loi Kết y1 = 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 Bước Chuỗi bit nhận Chuỗi bit đƣợc giải mã sữa lỗi thành chuỗi bit truyền ban đầu 38 Columns through 15 0 0 0 0 0 0 Columns 16 through 20 1 0 Ta thấy xuất bit lỗi 3.2.2 Đánh giá chất lƣợng BER hệ thống sử dụng mã Hamming không sử dụng mã hóa Hình 3.1 Sự tƣơng quan BER SNR mã Hamming Nhận xét:  Lỗi sinh q trình khơng mã hóa lớn so với mã hóa  Nhƣ hiệu việc mã hóa nhằm giảm bit lỗi q trình truyền tín hiệu tác động nhiễu  Xét giá trị SNR(dB) tin đƣợc mã hóa mã Hamming (7,4) có xác suất lỗi bit thấp so với tin khơng mã hóa  Vì nhiễu ngẫu nhiên nên với giá trị A làm số bit lỗi khác dẫn đến xác xuất lỗi bit khác  Thực tế qua việc cho nhiều giá trị A đồ thị có đƣợc đƣờng cong mịn nhƣ lý thuyết Trong đồ thị hình hình 3.1 + Nếu tỉ số SNR tăng xác xuất lỗi thấp 39 + SNR= 10log(Ps/Pn)=20log(A) Với Ps công suất nguồn tín hiệu, Pn cơng suất nhiễu Nhiễu khơng thể biết đƣợc muốn tăng SNR ta phải tăng cơng suất nguồn tín hiệu Ps mà tăng cơng suất nguồn ta phải tăng băng thơng BW để đảm bảo tốc độ truyền, cịn giữ BW hạn chế làm tốc độ truyền dẫn chậm dẫn đến không đáp ứng yêu cầu Kết luận: Nhƣ vậy, truyền tin theo kênh liên lạc có nhiễu, có phần lƣợng thơng tin bị mát kênh, số liệu thu phát sinh lỗi Nếu số lƣợng lỗi nhƣ có giá trị nhỏ, chúng phát sinh với tần số cho phép, sử dụng kĩ thuật mã hóa mã Hamming để chống nhiễu Mã Hamming phát lỗi sửa lỗi đƣợc Trong mã Hamming M(7,4), q trình mã hóa giải mã cịn số bit bị lỗi, toán này, vector sửa lỗi E cho sửa đƣợc lỗi, từ hai lỗi bit trở lên khơng sửa đƣợc Việc sửa lỗi phụ thuộc vào khoảng cách Hamming tối thiểu d, d lớn khả sửa lỗi tối đa tăng khả phát lỗi tăng,khả phát sửa lỗi tăng.Và tồn xác xuất lỗi không phát đƣợc, khơng có loại mã hồn thiện tất mà mức tƣơng đối chấp nhận đƣợc 3.3 Mô đánh giá chất lƣợng mã xoắn kênh truyền phần mềm Matlab Bài toán đặt nhƣ sau: Tạo 1.000.000 từ mã ngẫu nhiên, sử dụng thuật tốn mã hóa mã xoắn để mã hóa tin truyền kênh truyền có tác động tạp âm cộng trắng chuẩn AWGN Hãy đánh giá chất lƣợng hệ thống thông qua xác suất lỗi bít trƣờng hợp có và khơng sử dụng thuật tốn mã hóa mã xoắn.Tạo file mô cách vào File > New > Model (hoặc sử dụng phím tắt Ctrl + N) Chƣơng trình mơ q trình truyền tin đƣợc thực qua bƣớc 3.3.1 Quá trình thực truyền tin mã xoắn 40 Bước Tạo tin Đầu tiên ta tạo khơng qua mã hóa tín hiệu ngẫu nhiên, dƣới dạng chuỗi bit 0,1 matlab đƣợc xây dựng dựa hàm randint( ) tạo ma trận với giá trị ngẫu nhiên Ta tạo ma trận 0, ngẫu nhiên câu lệnh.[3] N=input(’nhap vao dai bit N=’) i=randint(1,N) Kết cho ma trận có hàng N cột ngâu nhiên i =[ 0 1 1] Bước Mã hóa mã xoắn Bản tin vừa đƣợc tạo đƣợc mã hóa theo mã xoắn truyền kênh truyền Sử dụng lệnh nhƣ sau: poly2trellis(l,[g1 g2]) lệnh lệnh tạo sơ đồ mã xoắn, l=k+m số bit đƣa vào cộng số ô g1, g2 dạng vecto đa thức g1,g2 Convenc(i,m) mã hóa chuỗi mã i sơ đồ mã xoắn vừa tạo Kết quả: V= [ 0 0 1 0 0 1] Bước Điều chế Biến đổi tín hiệu x1 từ số sang tƣơng tự thực trình điều chế theo kiểu BPSK tức nhân lần lƣợt phần tử x1 với U=zeros(1,2*N) %%% tạo ma trận hàng nhiều cột for i=1:2*N if V(i)==1 U(i)=1 else U(i)=-1 end 41 end A=2 B=U*A Sử dụng vịng lặp để thực chƣơng trình, bit V(i)=1 U(i)=1, V(i)=0 U(i)=-1 Sau nhân U với Kết quả: U=[-1 -1 -1 -1 1 -1 -1 -1 B=[-2 -2 -2 -2 2 -2 -2 -1 -2 1] -2 2] Bước Tạo nhiễu cho kênh truyền Trên kênh truyền thực tế có nhiều nhiễu nên mơ đƣa phần mô nhiễu vào để giống với thực tế Câu lệnh tạo nhiễu: AWGN=randn(1,2*N) Câu lệnh cộng tin tức điều chế với nhiễu: Chanel=B+AWGN Kết quả: AWGN=[-0.4326 -1.6656 0.0376 0.3273 0.1253 0.1746 -0.1867 Chanel=[-2.4326 -3.6656 1.1909 1.1892 - 3.1909 3.1892 0.7258] -1.8747 2.0376 -1.6727 -1.8254 -2.1867 0.2877 -1.1465 -1.7123 0.8535 - 2.7258] Bước Giải điều chế Tạo chuỗi bit giải mã demul cách kiểm tra phần tử channel, phần tử mảng channel > phần tử tƣơng ứng demul Nếu phần tử mảng channel < phần tử tƣơng ứng demul Câu lệnh nhƣ sau: demul=zeros(1,2*N) %%% tạo ma trận với hàng 2N cột 42 for i=1:2*N if channel(i)>0 demul(i)=1 else demul(i)=0 end end Kết quả: Demul=[0 0 1 0 0 1] Bước Giải mã Viterbi Sử dụng câu lệnh vitdec(V,m,cs,’trurc’,’hard’) Trong đó, V chuỗi mã thu đƣợc demul, m sơ đồ mã xoắn, cs chiều sâu giải mã (chọn m=2) Kết quả: D=[ 0 1 1] Kết sau giải mã phù hợp với tin tức truyền 3.3.2 Đánh giá chất lƣợng BER hệ thống sử dụng mã xoắn không sử dụng mã hóa Hình 3.2 Sự tƣơng quan BER SNR mã xoắn 43 Nhận xét: - Lỗi sinh q trình khơng đƣợc mã hóa lớn đƣợc mã hóa - Mã hóa có hiệu lớn trình truyền tin giúp giảm số bit lỗi thông tin bị ảnh hƣởng nhiễu - Xét mức lƣơng giá trị SNR(db) tin đƣợc mã hóa theo mã xoắn có tỷ lệ lỗi bit BER thấp tin không đƣợc mã hóa - Trong đồ thị ta thấy SNR tăng tỷ lệ lỗi bit BER giảm đi, từ yêu cầu đƣa việc mô kênh lƣợng thấp nhƣng tỷ lệ lỗi bit giảm - Thực tế qua việc cho nhiều giá trị A đồ thị có đƣợc đƣờng cong mịn nhƣ lý thuyết Kết luận: Mã xoắn đƣợc sử dụng phổ biến có hệ số mã cao giảm nhiều tỷ lệ lỗi, hiệu mà chúng đạt đƣợc khơng thua loại mã kênh khác Hiệu tốt mã xoắn phần nhờ vào kỹ thuật giải mã định mềm Với kênh truyền có xác suất lỗi bit lớn thƣờng xuyên, lỗi nhiều bit liên tiếp hiểu giải mã khơng cao Thuật toán giải mã Viterbi sử dụng nhớ để ghi lại trạng thái thông số metric nên cần có nhớ cho giải mã, giải mã phức tạp dung lƣợng nhớ lớn 3.4 So sánh đánh giá chất lƣợng mã hóa kênh sử dụng mã Hamming mã xoắn Việc đánh giá chất lƣợng loại mã hoạt động tốt giúp ta có nhìn tổng qt lọai mã hệ thống thơng tin số từ đó, việc lựa chon loại mã phù hợp dùng để mã hóa kênh trƣờng hợp cụ thể, lựa chọn loại mã để sử dụng toán cụ thể liên quan đến yêu cầu đánh giá chất lƣợng khác hệ thông thông tin số nhƣ giới hạn cho phép lỗi bit việc sửa lỗi bit để đảm bảo thu đƣợc tin xác Đồ thị hình 3.3 thể so sánh đánh giá chất lƣợng mã hóa kênh sử dụng mã Hamming mã xoắn hệ thống Đồ thị biểu diễn kết đạt đƣợc từ đánh giá chất lƣợng loai mã hệ thống 44 Hình 3.3 So sánh chất lƣợng mã Hamming mã xoắn Trên hình 3.3 xét mức lƣơng tỷ lệ lỗi bit BER mã xoắn thấp so với mã Hamming , kết cho thấy mã xoắn mã tốt sử dụng hệ thống thông tin số Kết luận: Qua q trình mơ đánh giá chất lƣợng mã hóa kênh sử dụng mã xoắn mã Hamming cho thấy đƣơc chất lƣợng hệ thống đƣợc mã hóa kênh tốt hẳn so với hệ thống thơng tin số khơng đƣợc mã hóa Khi so sánh, đánh giá chất lƣợng mã hóa kênh sử dụng hai loại mã mã xoắn đƣợc đánh giá tốt so với mã Hamming đƣợc dùng để mã hóa kênh hệ thống thơng tin số Kết mô cho thấy xuất xác suất không phát đƣợc lỗi mã Hamming mã xoắn khuyết điểm việc sử dụng mã để mã hóa kênh khơng với hai mã mà tất mã khác thực mã hóa 45 KẾT LUẬN Mã hóa kênh đóng vai trị quan trọng hệ thống thơng tin số, giúp giảm số bít lỗi truyền q trình truyền tin, nâng cao độ tin cậy truyền tin Đồ án nghiên cứu lý thuyết q trình mã hóa, thực mô để đánh giá chất lƣợng hệ thống thông tin số Kết mô cho thấy xét giá trị SNR(dB) tin đƣợc mã hóa mã Hamming mã xoắn có xác suất lỗi bit thấp so với tin khơng mã hóa Khi đánh giá chất lƣợng hệ thống qua xác suất lỗi bit giá trị SNR (dB) mã xoắn có chất lƣợng tốt so với mã Hamming Trong trình phát sữa lỗi loại mã tồn xác xuất lỗi không phát đƣợc, mã xoắn mã Hamming tồn khuyết điểm nhƣng mức tƣơng đối chấp nhận đƣợc so với việc mã hóa sửa lỗi hệ thống thông tin số Hƣớng phát triển đồ án nghiên cứu phát triển đề tài để nâng cao chất lƣợng truyền tin hệ thống thông tin di động thông tin vệ tinh ứng dụng nhiều hệ thống thông tin 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Văn Hậu – Nguyễn Hiếu Minh, Cở sở lý thuyết truyền tin, NXB Khoa học kỹ thuật [2] Nguyễn Xuân Đồng, Mã Chập cấu trúc Ứng dụng, Khóa luận tốt nghiệp, Đại học Công Nghệ, ĐHQGHN [3] PROAKIS J G SALEHI M, Các hệ thống thông tin trình bày thơng qua sử dụng Matlab, Hà Nội, 2003 [4] Website http://ebook.edu.vn Truy cập ngày 20/3/2016 47 PHỤ LỤC Chƣơng trình mơ mã Hamming M(7,4) kênh truyền % -clc; N=input('Nhap vao so bit N='); SNR = 0:2:6; tinphat=randint(1,N) G=[ 1 0 0110100 1110010 1 0 1];% ma tran sinh G H=[ 0 1 0101110 0 1 1];% ma tran kiem tra H E=[ 0 0 0 0010000 0100000 0000100 1000000 0000001 0001000 0 0 0];%bang vecto loi B=reshape(tinphat,4,[])';%chuyen chuoi bit tin sang mang voi dong x1=mod(B*G,2);% tu ma phat dieuche=pskmod(x1,2); for i = 1:length(SNR) Y = real(dieuche); awgnbits = awgn(Y,SNR(i),'measured'); Giai_dieuche=pskdemod(awgnbits,2); 48 s=mod(Giai_dieuche*H',2); %tinh sydrome s v=bi2de(s,'left-msb'); % chuyen s so thap phan y1=mod(Giai_dieuche+E(v+1,:),2);% sua loi y2=y1(:,4:7); c=reshape(y2',1,[]);% chuoi bit nhan2eiving message loi=sum(mod(tinphat+c,2)) %tim so loi error1(1,i)=loi; BER1(1,i)=error1(1,i)/N; end %================================================ ======== k_dieuche=pskmod(tinphat,2); for i=1:length(SNR) p=real(k_dieuche); awgnb=awgn(p,SNR(i),'measured'); giai_dieuche=pskdemod(awgnb,2); loi2=sum(mod(tinphat+giai_dieuche,2)) error2(1,i)=loi2; BER2(1,i)=error2(1,i)/N; end semilogy(SNR,BER1,':ko',SNR, BER2,':r*')% ve thi quan he SNR(dB) va BER co ma hoa va khong co ma ho kenh tren cung thi title('do thi'); xlabel('SNR(dB)') ylabel('BER') legend('co ma hoa kenh','khong co ma hoa kenh') grid on 49 Chương trình mơ mã xoắn kênh truyền clc; close all; N=input('nhap vao N='); X=randint(1,N); Tb=1/2; EbNo=0:0.5:10; m=poly2trellis(3,[7 5]); L=distspec(m,3); V=convenc(X,m); B=pskmod(V,2); Y=real(B); noise=awgn(Y,5); D_B=pskdemod(noise,2); H=vitdec(D_B,m,2,'term','unquant'); loi=biterr(X,H) H2=vitdec(D_B,m,2,'term','hard'); loi2=biterr(X,H2) BER = bercoding(EbNo,'conv', 'hard', Tb, L);%%% conv lien tuc semilogy(EbNo,BER,'r-o') grid on; hold on; xlabel('EbNo'); ylabel('ber'); title('do thi ber'); for i=1:21; B2=pskmod(X,2); Y2=real(B2); noise2=awgn(Y2,EbNo(i)); DB=pskdemod(noise2,2); khac=biterr(X,DB) loi00(1,i)=khac; ber00(1,i)=loi00(1,i)/N; end semilogy(EbNo,ber00,'g-*'); legend('ma hoa ma xoan','khong co ma hoa kenh') 50 ... tin Đồ án ? ?Nghiên cứu, mô đánh giá kỹ thuật mã hóa kênh sử dụng mã Hamming mã xoắn hệ thống thơng tin số? ?? nhằm mục đích, khảo sát, đánh giá chất lƣợng kỹ thuật mã hóa xoắn mã hóa Hamming hệ thống. .. giá kỹ thuật mã hóa kênh sử dụng mã Hamming mã xoắn hệ thống thông tin số Đồ án tập trung nghiên cứu hai phƣơng pháp mã hóa kênh mã Hamming mã xoắn; q trình thực mã hóa, giải mã sửa lỗi nhƣ đánh. .. đánh giá chất lƣợng phƣơng pháp Kết mô cho thấy chất lƣợng hệ thống thơng tin số sử dụng mã hóa kênh tốt trƣờng hợp không sử dụng kỹ thuật mã hóa Ngồi ra, hệ thống thống tin số sử dụng mã xoắn