Nghiên cứu mô phỏng một số kỹ thuật nâng cao chất lượng truyền dẫn tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến

TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH 621.382 KHOA ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đề tài: NGHIÊN CỨU VÀ MÔ PHỎNG MỘT SỐ KỸ THUẬT NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THƠNG TIN VÔ TUYẾN SV thực hiện: NGUYỄN THỊ LOAN GV hướng dẫn: ThS NGUYỄN THỊ KIM THU Lớp: 51K2 - ĐTVT Khóa học: 2010 – 2015 NGHỆ AN - 01/2015 MỤC LỤC Trang MỤC LỤC i LỜI CẢM ƠN iii LỜI NÓI ĐẦU iv TÓM TẮT ĐỒ ÁN v DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT ix CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN .1 1.1 Giới thiệu .1 1.2 Lịch sử hệ thống thông tin vô tuyến 1.3 Sơ đồ khối hệ thống thông tin vô tuyến 1.4 Đặc điểm vai trò hệ thống thông tin vô tuyến 1.4.1 Phân chia dải tần số vô tuyến ứng dụng cho mục đích thơng tin 1.4.2 Đặc điểm truyền sóng vơ tuyến 1.4.3 Đặc trưng hệ thống thông tin 20 1.5 Kết luận 23 CHƯƠNG CÁC KỸ THUẬT CƠ BẢN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN 24 2.1 Giới thiệu chương 24 2.2 Kỹ thuật mã hóa kênh 24 2.2.1 Các vấn đề mã kênh 24 2.2.2 Mã khối tuyến tính .26 2.2.3 Các mã chập .28 2.3 Kỹ thuật phân tập 30 2.3.1 Phân tập thời gian .30 2.3.2 Phân tập tần số 31 2.3.3 Phân tập phân cực 32 2.3.4 Phân tập không gian 32 2.4 Kỹ thuật san 33 2.4.1 Các san tuyến tính 33 i 2.4.2 Bộ san phi tuyến 36 2.5 Mã hóa nguồn 39 2.5.1 Lọc hạn băng 40 2.5.2 Lấy mẫu 41 2.5.3 Lượng tử hóa 41 2.5.4 Mã hóa 43 2.6 Kết luận chương 46 CHƯƠNG MÔ PHỎNG, ĐÁNH GIÁ KỸ THUẬT MÃ KHỐI TUYẾN TÍNH, PHÂN TẬP ĐA ANTEN MIMO VÀ SAN BẰNG KÊNH TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN 47 3.1 Giới thiệu chương 47 3.2 Mô phỏng, đánh giá kỹ thuật mã hóa kênh 47 3.2.1 Tín hiệu trực giao .47 3.2.2 Tín hiệu đối cực truyền dẫn nhị phân .48 3.2.3 Giải mã định cứng giải mã định mềm .51 3.2.4 Mô đánh giá chất lượng mã khối tuyến tính 52 3.3 Mơ kỹ thuật cân kênh 54 3.4 Mô kỹ thuật phân tập MIMO 57 3.4.1 Mơ hình kênh MIMO 57 3.4.2 Kênh MISO × .59 3.4.3 Trường hợp kênh MIMO x 62 TÀI LIỆU THAM KHẢO 68 PHỤ LỤC 69 ii LỜI CẢM ƠN Em xin chân thành cảm ơn ThS Nguyễn Thị Kim Thu trực tiếp hướng dẫn tận tình, giúp em thực tốt đồ án Em xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo khoa Điện tử Viễn thông trường Đại học Vinh giảng dạy em suốt năm học qua, cung cấp cho em lượng kiến thức khơng nhỏ để hồn thành chương trình học Do hạn chế thời gian lực nên đề tài tránh khỏi nhiều thiếu sót Em mong nhận góp ý từ quý thầy cô bạn bè để đề tài hồn thiện iii LỜI NĨI ĐẦU Ngày nhu cầu truyền thơng khơng dây ngày tăng, hệ thống thơng tin tương lai địi hỏi phải có dung lượng cao, băng thơng hiệu quả, khả kháng nhiễu tốt…Việc truyền thông tin vô tuyến qua môi trường truyền thường xuyên bị tác động nhiễu pha – đing, Dopler, nhiễu liên ký tự (ISI)…làm cho chất lượng tín hiệu bị suy giảm mạnh Để khắc phục vấn đề nhằm nâng cao chất lượng truyền thông tin nâng cao tốc độ truyền liệu để đáp ứng nhu cầu truy nhập đa phương tiện, nhiều giải pháp đưa sử dụng kỹ thuật mã hóa nguồn để số hóa tín hiệu truyền dẫn, mã hóa kênh nhằm sửa lỗi bít thơng tin, kỹ thuật phân tập với đa anten nhằm hạn chế ảnh hưởng pha – đing kỹ thuật san kênh giảm nhiễu ISI…Vì đồ án em định lựa chọn đề tài “Nghiên cứu & mô số kỹ thuật nâng cao chất lượng truyền dẫn tín hiệu hệ thống thông tin vô tuyến “ Nội dung đồ án gồm chương, trình bày vấn đề sau: Chương 1: Tổng quan hệ thống thông tin vô tuyến Chương 2: Một số kỹ thuật nhằm nâng cao chất lượng truyền dẫn tín hiệu hệ thống thơng tin vơ tuyến Chương 3: Mô & đánh giá kỹ thuật mã khối tuyến tính, phân tập đa anten MIMO san kênh thông tin vô tuyến Sau nghiên cứu mô phỏng, đồ án thu kết hoàn toàn phù hợp với lý thuyết đưa đạt yêu cầu nâng cao chất lượng tín hiệu kỹ thuật hệ thống thơng tin vô tuyến Vinh, ngày 10 tháng 01 năm 2014 Sinh viên thực Nguyễn Thị Loan iv TÓM TẮT ĐỒ ÁN Cùng với hội nhập Internet ứng dụng đa phương tiện hệ thông tin vô tuyến, nhu cầu dịch vụ truyền thông băng rộng tốc độ cao tăng nhanh làm cho phổ tần vô tuyến bị hạn chế Vì phải thiết kế hiệu kỹ thuật truyền dẫn tín hiệu để đạt tốc độ liệu cao Đồ án trình bày tổng quan hệ thống thông tin vô tuyến, kỹ thuật cân bằng, phân tập, mã kênh, mã nguồn Chúng dùng độc lập hay phối hợp tùy theo yêu cầu hệ thống thông tin cụ thể nhằm cải thiện chất lượng tín hiệu nhận truyền qua kênh vô tuyến ABSTRACT With the integration of Internet and multimedia applications in next generation wireless communications, the demand for wide-band high rate communication services is growing as the radio spectrum is limited, higher data rates can be achieved only by designing more efficient signaling techniques Therefore, this thesis presents the overview of wireless communications system, techniques equalization, diversity, channel coding, source coding they can be used independently or in tandem to improve signal transmission quality DANH MỤC BẢNG BIỂU Trang v Bảng 1.1 Kí hiệu phân chia băng tần theo CCIR Bảng 2.1 Thuật toán xấp xỉ đặc tính nén luật A 13 đoạn thẳng (G.711) mã 45 Bảng 2.2 Thuật toán xấp xỉ đặc tính nén luật 𝛍 15 đoạn thẳng (G.711) 46 Bảng 3.1 Qui luật mã hóa khơng gian - thời gian Alamouti 59 vi DANH MỤC HÌNH VẼ Trang Hình 1.1 Sơ đồ cấu trúc tổng quát hệ thống thông tin vô tuyến Hình 1.3 Sóng phẳng Hình 1.4 Mặt sóng cầu từ nguồn đẳng hướng Hình 1.5 Hiện tượng khúc xạ biên giới hai môi trường 10 Hình 1.6 Phản xạ sóng biên giới phẳng hai mơi trường .11 Hình 1.7 Nhiễu xạ sóng điện từ .11 Hình 1.8 Sự cộng tuyến tính hai sóng có pha khác giao thoa sóng .12 Hình 1.9 Các phương thức truyền sóng 13 Hình 1.10 Sóng khơng gian chân trời vô tuyến 14 Hình 1.11 Hiện tượng ống sóng .14 Hình 1.12 Tầng điện ly thay đổi chúng theo thời gian ngày 15 Hình 1.13 Pha đinh đa đường thơng tin sóng ngắn 18 Hình 1.14 Sơ đồ chức hệ thống thông tin 21 Hình 2.1 Một mã chập với k0 = 2, n0 = 3, L = 29 Hình 2.2 Bộ lọc dàn tuyến tính 33 Hình 2.3 Sơ đồ khối hệ thống với san 34 Hình 2.4 Sơ đồ khối DFE 36 Hình 2.5 Sơ đồ khối DFE thích nghi 37 Hình 2.6 Sơ đồ thực PCM 39 Hình 2.7 Lấy mẫu tín hiệu liên tục 41 Hình 3.1 Phổ sóng mang trực giao 48 Hình 3.2 Ví dụ cặp tín hiệu đối cực 48 Hình 3.3 Máy thu tối ưu tín hiệu đối cực (a) Bộ giải điều chế dùng mạch lọc phối hợp (b) Bộ giải điều chế dùng tính tương quan 49 Hình 3.4 Hàm mật độ xác suất tín hiệu lối vào tách tín hiệu 50 Hình 3.5 Giải mã định cứng giải mã định mềm 51 vii Hình 3.6 thể bốn đồ thị tương ứng với việc truyền tin tín hiệu đối cực tín hiệu trực giao, với giải mã định cứng định mềm 53 Hình 3.6 Đồ thị thể việc truyền tin tín hiệu đối cực 54 tín hiệu trực giao, với giải mã định cứng định mềm 54 Hình 3.7 Đồ thị xung san .57 Hình 3.8 Mơ hình kênh MIMO vô tuyến 58 Hình 3.10 Kết mơ trường hợp MISO 2×1 62 Hình 3.11 Sơ đồ STBC với anten phát anten thu 63 Hình 3.12 Kết mơ trường hợp MIMO 2×2 64 Hình 3.13 So sánh mơ MISO2x1 MIMO 2x2 65 viii DANH MỤC CHỮ CÁI VIẾT TẮT Chữ viết Tên tiếng anh Tiếng việt AM Amplitude Modulation Điều biên AWGN Additive White Gaussian Noise Tạp âm nhiệt BER Bit Error Rate Tỉ lệ lỗi bit tắt Comite Consultatif International CCIR des Radiocommunication - Ủy ban tư vấn thông tin vô International Radio Consultative tuyến quốc tế Committee Consultative Committee for CCITT International Telephone and telegraph Ủy ban tư vấn quốc tế điện thoại điện báo DFE Decision-Feedback Equalizer Bộ san hồi tiếp định EHF Extremely High Frequencies Tần số cao ELF Extremely Low Frequencies Tần số thấp FIR Finite Impulse Response Bộ lọc có đáp ứng xung hữu hạn HF High Frequencies Tần số cao ISI Inter-Symbol Interference Nhiễu xuyên ký tự ITU International Telecommunication Union Liên minh Viễn thông Quốc tế Tần số thấp LF Low Frequencies LMS Least Mean Square LOS Line-Of-Sight Sóng nhìn thẳng MF Medium Frequencies Tần số trung bình MIMO Multiple Output-Multiple Input Anten đa đầu vào-đa đầu MISO Multiple Output-Single Input Anten đa đầu vào-một đầu MLD Maximum Likelihood Detetor Quyết định khả cực đại Bình phương trung bình nhỏ ix hai anten phát trường hợp phân tập phát Alamouti chuẩn hóa cơng suất phát từ anten trường hợp thu MRC thành phần tín hiệu 𝑠̃𝑘 𝑠̃𝑘+1 nửa Kết là, tỉ số SNR BER đầu hệ thống Alamouti STBC bị suy giảm 3dB so với tỉ số tương ứng hệ thống phân tập thu MRC Kết luận lại nói Alamouti STBC đạt cấp độ phân tập giống phương pháp MRC bị suy giảm phẩm chất 3dB.[4] Tách sóng tối ưu: luật định ML định nghĩa đồng thời cho sk sk+1 sau: ∗ )|2 } {𝑠𝑘 , 𝑠𝑘+1 } = 𝑎𝑟𝑔 min𝑠𝑘 ,𝑠𝑘+1 ∈𝑋𝑐 {|𝑦𝑘 − (ℎ1 𝑠𝑘 + ℎ2 𝑠𝑘+1 )|2 + |𝑦𝑘+1 − (ℎ2 𝑠𝑘∗ − ℎ2 𝑠𝑘+1 (3.14) Khai triển thành phần đối số ta có: ∗ )|2 𝐴𝑆𝑇𝐵𝐶 = |𝑦𝑘 − (ℎ1 𝑠𝑘 + ℎ2 𝑠𝑘+1 )|2 + |𝑦𝑘+1 − (ℎ2 𝑠𝑘∗ − ℎ1 𝑠𝑘+1 = [𝑦𝑘 − (ℎ10 𝑠𝑘 + ℎ2 𝑠𝑘+1 )][𝑦𝑘 − (ℎ1 𝑠𝑘 + ℎ2 𝑠𝑘+1 )]∗ ∗ )][𝑦 ∗ ∗ ∗ +[𝑦𝑘+1 − (ℎ2 𝑠𝑘∗ − ℎ1 𝑠𝑘+1 𝑘+1 − (ℎ2 𝑠𝑘 − ℎ1 𝑠𝑘+1 )] ∗ ∗ = |𝑦𝑘 |2 − 𝑦𝑘 ℎ1∗ 𝑠𝑘∗ − 𝑦𝑘 ℎ2∗ 𝑠𝑘+1 − ℎ1 𝑦𝑘∗ 𝑠𝑘 + |ℎ1 |2 |𝑠𝑘 |2 + ℎ1 ℎ2∗ 𝑠𝑘 𝑠𝑘+1 − ℎ2 𝑦𝑘∗ 𝑠𝑘+1 + ∗ ℎ2 ℎ1∗ 𝑠𝑘+1 𝑠𝑘∗ + |ℎ2 |2 |𝑠𝑘+1 |2 + |𝑦𝑘+1 |2 − 𝑦𝑘+1 ℎ2∗ 𝑠𝑘 + 𝑦𝑘+1 ℎ1∗ 𝑠𝑘+1 − ℎ2 𝑠𝑘∗ 𝑦𝑘+1 + ∗ ∗ ∗ |ℎ2 |2 |𝑠𝑘 |2 − ℎ2 𝑠𝑘∗ ℎ1∗ 𝑠𝑘+1 + ℎ1 𝑠𝑘+1 𝑦𝑘+1 − ℎ1 ℎ2∗ 𝑠𝑘 𝑠𝑘+1 + |ℎ1 |2 |𝑠𝑘+1 |2 (3.15) Để ý |𝑦𝑘 |2 |𝑦𝑘+1 |2 thành phần chung không làm thay đổi luật định, bỏ qua chúng Ngoài ra, thành phần ∗ ℎ1 ℎ2∗ 𝑠𝑘 𝑠𝑘+1 ℎ2 ℎ1∗ 𝑠𝑘+1 𝑠𝑘∗ tự triệt tiêu lẫn nhau, đối số ASTBC trở thành: ∗ 𝐴𝑆𝑇𝐵𝐶 = (ℎ12 + ℎ22 )|𝑠𝑘 |2 + (ℎ12 + ℎ22 )|𝑠𝑘+1 |2 − 𝑦𝑘 ℎ1∗ 𝑠𝑘∗ − 𝑦𝑘 ℎ2∗ 𝑠𝑘+1 ∗ ∗ ∗ −ℎ1 𝑦𝑘∗ 𝑠𝑘 − ℎ2 𝑦𝑘∗ 𝑠𝑘+1 − 𝑦𝑘+1 ℎ2∗ 𝑠𝑘 + 𝑦𝑘+1 ℎ1∗ 𝑠𝑘+1 − ℎ2 𝑠𝑘∗ 𝑦𝑘+1 + ℎ1 𝑠𝑘+1 𝑦𝑘+1 ∗ )𝑠 ∗ ∗ ∗ = (ℎ12 + ℎ22 )|𝑠𝑘 |2 + (ℎ12 + ℎ22 )|𝑠𝑘+1 |2 − (𝑦𝑘 ℎ1∗ + ℎ2 𝑦𝑘+1 𝑘 − (ℎ1 𝑦𝑘 + 𝑦𝑘+1 ℎ2 )𝑠𝑘 − ∗ )𝑠 ∗ (ℎ2 𝑦𝑘∗ − 𝑦𝑘+1 ℎ1∗ )𝑠𝑘+1 − (𝑦𝑘 ℎ2∗ − ℎ1 𝑦𝑘+1 𝑘+1 (3.16) vậy: ∗ 𝐴𝑆𝑇𝐵𝐶 = (ℎ12 + ℎ22 )|𝑠𝑘 |2 + (ℎ12 + ℎ22 )|𝑠𝑘+1 |2 − 𝑠̃𝑘 𝑠𝑘∗ − 𝑠̃𝑘∗ 𝑠𝑘 − 𝑠̃𝑘+1 𝑠𝑘+1 − ∗ 𝑠̃𝑘+1 𝑠𝑘+1 = (ℎ12 + ℎ22 )|𝑠𝑘 |2 + |𝑠̃𝑘 − 𝑠𝑘 |2 − |𝑠̃𝑘 |2 − |𝑠𝑘 |2 + (ℎ12 + ℎ22 )|𝑠𝑘+1 |2 + |𝑠̃𝑘+1 − 𝑠𝑘+1 |2 − |𝑠̃𝑘+1 |2 − |𝑠𝑘+1 |2 (3.17) 61 Một điểm thú vị nhận thấy luật định ML đồng thời cho sk Sk+l chia thành luật định độc lập cho sk sk+l Do luật định cho sk sk+l nhau, sau bỏ qua thành phần chung |𝑠̃𝑘 |2 thu luật định chung cho Alamouti STBC: 𝑠̅𝑘 = 𝑎𝑟𝑔 min𝑠𝑘 ∈𝑋𝑐 {(ℎ12 + ℎ22 − 1)|𝑠𝑘 |2 + |𝑠̃𝑘 − 𝑠𝑘 |2 } (3.18) Đối với tín hiệu BPSK lượng tín hiệu, 𝐸𝑆 = |𝑠𝑘 |2 , tất thành phần tín hiệu sk, luật định ML lược giản thành: 𝑠̅𝑘 = 𝑎𝑟𝑔 min𝑠𝑘 ∈𝑋𝑐 {|𝑠̃𝑘 − 𝑠𝑘 |2 } (3.19) Matlab script thực chương trình cho phụ lục 3a Hình 3.10 Kết mơ trường hợp MISO 2×1 3.4.3 Trường hợp kênh MIMO x Trong phần này, mở rộng nguyên lý Alamouti STBC trường hợp kênh MISO x mục a cho trường hợp kênh anten phát anten thu, tức kênh MIMO x Sơ đồ cấu hình Alamouti STBC cho trường hợp kênh MIMO x mô tả Hình 3.11 62 Hình 3.11 Sơ đồ STBC với anten phát anten thu Phương pháp kết hợp: Các tín hiệu thu anten thu thứ thứ hai thời điểm k k + là: 𝑦1,1 = ℎ1,1 𝑠𝑘 + ℎ1,2 𝑠𝑘+1 + 𝑧1,1 (3.20) ∗ 𝑦1,2 = −ℎ1,1 𝑠𝑘+1 + ℎ1,2 𝑠𝑘∗ + 𝑧1,2 (3.21) 𝑦2,1 = ℎ2,1 𝑠𝑘 + ℎ2,2 𝑠𝑘+1 + 𝑧2,1 (3.22) ∗ 𝑦2,2 = −ℎ2,1 𝑠𝑘+1 + ℎ2,2 𝑠𝑘∗ + 𝑧2,2 (3.23) zm,k mẫu tạp âm anten thu m khe thời gian k Để ước lượng tối ưu dấu tín hiệu phát sk sk+1 cần phải tách thông tin chúng chứa 𝑦1,1 , 𝑦1,2 , 𝑦2,1 𝑦2,2 Việc thực nhờ sử dụng phương pháp kết hợp sau đây: ∗ ∗ ∗ ∗ 𝑠̃𝑘 = ℎ1,1 𝑦1,1 + ℎ1,2 𝑦1,2 + ℎ2,1 𝑦2,1 + ℎ2,2 𝑦2,2 (3.24) ∗ ∗ ∗ ∗ 𝑠̃𝑘+1 = ℎ1,2 𝑦1,1 − ℎ1,1 𝑦1,2 + ℎ2,2 𝑦2,1 − ℎ2,1 𝑦2,2 (3.25) Thay công thức (2.20) đến (2.23) vào (2.24) (2.25), ta thu được: 2 2 ∗ ∗ ∗ ∗ )𝑠𝑘 + ℎ1,1 𝑠̃𝑘 = (ℎ1,1 + ℎ1,2 + ℎ2,1 + ℎ2,2 𝑧1,1 + ℎ1,2 𝑧1,2 + ℎ2,1 𝑧2,1 + ℎ2,2 𝑧2,2 (3.26) 2 2 ∗ ∗ ∗ )𝑠𝑘+1 + ℎ1,2 𝑠̃𝑘+1 = (ℎ1,1 + ℎ1,2 + ℎ2,1 + ℎ2,2 𝑧1,1 − ℎ1,1 𝑧1,2 + ℎ2,2 𝑧2,1 − ℎ2,1 𝑧2,2 (3.27) Tách sóng tối ưu: luật định ML đồng thời cho sk sk+1 định nghĩa sau: 63 {𝑠̂𝑘 , 𝑠̂𝑘+1 } = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑖𝑛𝑠𝑘 ,𝑠𝑘+1∈𝑋 {|𝑦1,𝑘 − (ℎ1,1 𝑠𝑘 + ℎ1,2 𝑠𝑘+1 )| + |𝑦1,𝑘+1 − 𝑐 2 ∗ (ℎ1,1 𝑠𝑘∗ − ℎ1,2 𝑠𝑘+1 )| − |𝑦2,𝑘 − (ℎ2,1 𝑠𝑘 + ℎ2,2 𝑠𝑘+1 )| + |𝑦2,𝑘+1 − (ℎ2,1 𝑠𝑘∗ − ∗ )| } ℎ2,2 𝑠𝑘+1 (3.28) Sử dụng phương pháp tương tự sử dụng cho trường hợp kênh MISO 2x1 trình bày mục trước thu luật định ML tổng quát sau: 2 2 𝑠̅𝑘 = 𝑎𝑟𝑔 𝑚𝑖𝑛𝑠𝑘∈𝑋𝑐 {(ℎ1,1 + ℎ1,2 + ℎ2,1 + ℎ2,2 − 1)|𝑠𝑘 |2 + |𝑠̃𝑘 − 𝑠𝑘 |2 } (3.29) Tương đương với: 𝑠̅𝑘 = 𝑎𝑟𝑔 min𝑠𝑘 ∈𝑋𝑐 {|𝑠̃𝑘 − 𝑠𝑘 |2 } Matlab script thực chương trình cho phụ lục 3b 3c Hình 3.12 Kết mơ trường hợp MIMO 2×2 64 (3.30) Hình 3.13 So sánh mơ MISO2x1 MIMO 2x2 Khi tăng số lượng anten đầu phát đầu thu ta nhận thấy chất lượng tín hiệu MIMO 2x2 tăng lên số lỗi bit BER giảm rõ rệt so với MISO 2x1 Tại Eb/N0 = 12dB, MISO 2x1 đạt BER = 10-3 MIMO 2x2 đạt BER = 10-5 tỷ lệ lỗi bit giảm đáng kể Tuy nhiên cho dù tăng công suất phát chất lượng tín hiệu khơng thể tăng nữa, giới hạn ngưỡng hệ thống Qua khẳng định kỹ thuật phân tập kỹ thuật hiệu việc giảm ảnh hưởng pha-đing lên tín hiệu, việc tăng số lượng anten phát thu làm cho chất lượng tín hiệu đạt hiệu cao Việc ứng dụng MIMO vào thông tin vô tuyến triển khai ứng dụng đề xuất cho hệ thống 3G trở Tuy nhiên, xây dựng hệ thống MIMO đạt hiệu cao vấn đề đặt Một hướng nghiên cứu cần tiếp tục phát triển việc đề xuất tách tín hiệu MIMO hiệu quả, có phẩm chất BER tốt lại không yêu cầu độ phức tạp tính tốn cao Một hướng nghiên cứu khả thi khác việc tích hợp mã khơng gian thời gian vào hệ thống băng rộng với nhiễu đồng kênh (CCI) nhiễu tương tác dấu (ISI) 65 3.5 Kết luận chương Việc khảo sát kỹ thuật mã hóa kênh, san kênh kỹ thuật phân tập cho thấy tín hiệu sau mã hóa khối tuyến tính, san thích nghi hay phân tập đa anten MIMO giảm số lỗi bit đáng kể, điều hoàn toàn phù hợp với lý thuyết nêu trước Chính vậy, kỹ thuật đóng vai trị quan trọng thông tin vô tuyến không ngày mà cho hệ thống thông tin tương lai 66 KẾT LUẬN Đồ án nghiên cứu mô thành công kỹ thuật nâng cao chất lượng truyền dẫn tín hiệu hệ thống thơng tin vơ tuyến Các kỹ thuật mã hóa nguồn, mã hóa kênh…được ứng dụng hầu hết hệ thống thông tin, kỹ thuật phân tập san kênh có hệ thống thơng tin vơ tuyến Qua đó, kết luận khả số hóa tín hiệu kỹ thuật mã hóa nguồn, khả sửa lỗi bít thơng tin kỹ thuật mã hóa kênh, khả giảm hiệu ứng pha – đinh kỹ thuật phân tập đa anten MIMO san kênh nâng cao chất lượng tín hiệu truyền dẫn Chúng có ứng dụng lớn khơng hệ thống thơng tin truyền thống mà cịn có vai trị quan trọng hệ thống thơng tin tương lai Qua ứng dụng phần mềm mô MATLAB giúp ta mô cách trực quan chức kỹ thuật để thuận tiện cho việc triển khai, áp dụng vào thực tế Do đồ án nghiên cứu mô kỹ thuật dựa phần mềm MATLAB, cần q trình nghiên cứu để hồn thiện Trong thời gian tới, đồ án tiếp tục nghiên cứu sâu mở rộng với nhiều kỹ thuật tiên tiến để nâng cao chất lượng truyền dẫn tín hiệu hệ thống thơng tin phục vụ nhu cầu sử dụng ngày cao người dùng 67 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Văn Khẩn, Đỗ Quốc Trinh, Đinh Thế Cường, Giáo trình sở kỹ thuật thông tin vô tuyến, Học viện Kỹ thuật Quân sự, 2006 [2] John G.Proakis Masoud Salehi, Contemporary Communication System Using Matlab, The PWS Bookware Companion Series [3] TS Nguyễn Quốc Bình, Giáo trình truyền dẫn số, Học viện Kỹ thuật Quân sự, 2000 [4] ThS Hoàng Quang Trung, Bài giảng thông tin số, Trường Đại học công nghệ thông tin truyền thông, 2011 [5] Trần Xuân Nam - Đinh Thế Cường - Nguyễn Tuấn Minh- Nguyễn Vĩnh Hạnh, MIMO – Công nghệ truyền dẫn vô tuyến tốc độ cao, Tạp chí Khoa học & Cơng nghệ - Số 2, Năm 2007 68 PHỤ LỤC Code mô MATLAB sử dụng đồ án Bài code a Tín hiệu đối cực với việc giải mã định cứng function [p_err,gamma_db]=p_e_hd_a(gamma_db_l,gamma_db_h,k,n,d_min) gamma_db_l=7; gamma_db_h=16; k=11; n=15; d_min=3; R_c=0.7333; gamma_db= (7:0.45:16); gamma_b=10.^(gamma_db/10); p_b=0.5.*erfc(sqrt(R_c*gamma_b)); p_err=(2^k-1).*(4*p_b.*(1-p_b)).^(d_min/2); end b Tín hiệu trực giao với việc giải mã định cứng function [p_err,gamma_db]=p_e_hd_o(gamma_db_l,gamma_db_h,k,n,d_min) gamma_db_l=7; gamma_db_h=16; k=11; n=15; d_min=3; R_c=0.7333; gamma_db= (7:0.45:16); gamma_b=10.^(gamma_db/10); p_b=0.5.*erfc(sqrt(R_c*gamma_b)); p_err=(2^k-1).*(4*p_b.*(1-p_b)).^(d_min/4); end c Tín hiệu đối cực với việc giải mã định mềm function [p_err,gamma_db]=p_e_sd_a(gamma_db_l,gamma_db_h,k,n,d_min) gamma_db_l=7; gamma_db_h=16; k=11; d_min=3; 69 R_c=0.7333; gamma_db=7:0.45:16; gamma_b=10.^(gamma_db/10); p_err=(2^k-1).*0.5.*erfc(sqrt(d_min.*R_c.*gamma_b)); end d Tín hiệu trực giao với việc giải mã định mềm function [p_err,gamma_db]=p_e_sd_o(gamma_db_l,gamma_db_h,k,n,d_min) gamma_db_l=7; gamma_db_h=16; k=11; n=15; d_min=3; R_c=0.7333; gamma_db=(7:0.45:16); gamma_b=10.^(gamma_db/10); p_err=(2^k-1).*0.5.*erfc(sqrt(d_min.*R_c.*gamma_b/2)); end e So sánh việc truyền tín hiệu đối cực với truyền tín hiệu trực giao giải mã định mềm (SD)hay giải mã định cứng (HD) echo on gamma_db=7:1:16; [p_err_ha,gamma_b]=p_e_hd_a(7,16,11,15,3); [p_err_ho,gamma_b]=p_e_hd_o(7,16,11,15,3); [p_err_so,gamma_b]=p_e_sd_o(7,16,11,15,3); [p_err_sa,gamma_b]=p_e_sd_a(7,16,11,15,3); echo off; semilogy(gamma_b,p_err_sa,'r',gamma_b,p_err_so,'g',gamma_b,p_err_ha,'b',g amma_b,p_err_ho,'k'); Bài code Thiết kế san echo on T=1; Fs=2/T; Ts=1/Fs; c_opt=[-2.2 4.9 -3 4.9 -2.2]; t=-5*T:T/2:5*T; 70 x=1./(1+((2/T)*t).^2); equalized_x=filter(c_opt,1,[x 0]); equalized_x=equalized_x(3:length(equalized_x)); for i=1:2:length(equalized_x), downsampled_equalizer_output((i+1)/2)=equalized_x(i) end; stem(equalized_x); Bài code a miso21 clear all % Input data numfr = input('Input the number of transmitted frames (ex 10^3): '); frlen=148; % Length of Tx data msg = randint(frlen,1); % Transmit message msg_demux = reshape(msg,2,frlen/2); msg_symb=2*msg-1; msg_symb_demux = reshape(msg_symb,2,frlen/2); symb_tx = msg_symb_demux./sqrt(2); msg_demux1 = reshape(msg,4,frlen/4); msg_symb1=2*msg-1; msg_symb_demux1 = reshape(msg_symb1,4,frlen/4); symb_tx1 = msg_symb_demux1./2; for iter = 1:numfr %TAO H1 h1 =(randn(2*1,1)+j*randn(2*1,1))/sqrt(2); % Channel matrix H1 = [conj(h1(1)) conj(h1(2)); h1(2) -h1(1)]; EbNodB = 0:2:25; %EbNodB = EbNodB; EbNo = 10.^(EbNodB/10); for k=1:length(EbNo) % Iteration for different input SNR % Gaussian noise w/ mean zero, deviation sigma sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); % noise deviation; z1 = sigma*(randn(2,frlen/2)+j*randn(2,frlen/2)); z11 = z1(1,:); z12=z1(2,:); z1 = [z11; conj(z12)]; rho1 = norm(h1)^2; %abs(h11)^2+abs(h21)^2; 71 % Estimating received signals symb_rx1 = rho1.*symb_tx + H1'*z1; % Making decision symb_est1 = sign(real(symb_rx1)); msg_demux_est1 = (symb_est1 + 1)/2; msg_est1 = reshape(msg_demux_est1,1,frlen); [errNum, BER1(iter,k)] = biterr(msg,msg_est1'); end end BER1=sum(BER1,1)/numfr; semilogy(EbNodB,BER1,'mo-','LineWidth',2); hold on axis([0 25 10^-8 0.5]) grid legend('BER1(nTx=2, nRx=1, Alamouti)'); xlabel('Eb/No') ylabel('Average BER') title('BER for BPSK modulation with Alamouti STBC'); b mimo22 clear all % Input data numfr = input('Input the number of transmitted frames (ex 10^3): '); frlen=148; % Length of Tx data msg = randint(frlen,1); % Transmit message msg_demux = reshape(msg,2,frlen/2); msg_symb=2*msg-1; msg_symb_demux = reshape(msg_symb,2,frlen/2); symb_tx = msg_symb_demux./sqrt(2); for iter = 1:numfr %TAO H1 h1 =(randn(2*2,1)+j*randn(2*2,1))/sqrt(2); % Channel matrix H1 = [ conj(h1(1)) h1(2) conj(h1(3)) h1(4) conj(h1(2)); -h1(1); conj(h1(4)); -h1(3)]; 72 EbNodB = 0:2:25; EbNo = 10.^(EbNodB/10); for k=1:length(EbNo) % Iteration for different input SNR % Gaussian noise w/ mean zero, deviation sigma sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); % noise deviation; z1 = sigma*(randn(4,frlen/2)+j*randn(4,frlen/2)); z11 = z1(1,:);z12=z1(2,:);z21 = z1(3,:);z22=z1(4,:); z2 = [z11;conj(z12);z21;conj(z22)]; rho1 = norm(h1)^2; %abs(h11)^2+abs(h21)^2; % Estimating received signals symb_rx2 = rho1.*symb_tx + H1'*z2; % Making decision symb_est2 = sign(real(symb_rx2)); msg_demux_est2 = (symb_est2 + 1)/2; msg_est2 = reshape(msg_demux_est2,1,frlen); [errNum, BER2(iter,k)] = biterr(msg,msg_est2'); end end BER2=sum(BER2,1)/numfr; semilogy(EbNodB,BER2,'ks-','LineWidth',2); hold on axis([0 25 10^-8 0.5]) grid legend('BER2(nTx=2, nRx=2, Alamouti)'); xlabel('Eb/No'); ylabel('Average BER'); title('BER for BPSK modulation with Alamouti STBC'); c so sánh mimo21 mimo22 clear all % Input data numfr = input('Input the number of transmitted frames (ex 10^3): '); frlen=148; % Length of Tx data msg = randint(frlen,1); % Transmit message msg_demux = reshape(msg,2,frlen/2); msg_symb=2*msg-1; 73 msg_symb_demux = reshape(msg_symb,2,frlen/2); symb_tx = msg_symb_demux./sqrt(2); msg_demux1 = reshape(msg,4,frlen/4); msg_symb1=2*msg-1; msg_symb_demux1 = reshape(msg_symb1,4,frlen/4); symb_tx1 = msg_symb_demux1./2; for iter = 1:numfr %TAO H1 h1 =(randn(2*1,1)+j*randn(2*1,1))/sqrt(2); % Channel matrix H1 = [conj(h1(1)) conj(h1(2)); h1(2) -h1(1)]; %TAO H2 h2 =(randn(2*1,1)+j*randn(2*1,1))/sqrt(2); Hh2 = [conj(h2(1)) conj(h2(2)); h2(2) -h1(1)]; H2 = [H1;Hh2]; EbNodB = 0:2:25; %EbNodB = EbNodB; EbNo = 10.^(EbNodB/10); for k=1:length(EbNo) % Iteration for different input SNR % Gaussian noise w/ mean zero, deviation sigma sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); % noise deviation; z1 = sigma*(randn(2,frlen/2)+j*randn(2,frlen/2)); z11 = z1(1,:); z12=z1(2,:); z1 = [z11; conj(z12)]; rho1 = norm(h1)^2; %abs(h11)^2+abs(h21)^2; z2 = sigma*(randn(2,frlen/2)+j*randn(2,frlen/2)); z21 = z2(1,:); z22=z2(2,:); z2 = [z11; z21; conj(z12) conj(z22)]; rho2 = norm(h2)^2+rho1; %abs(h11)^2+abs(h21)^2; % Estimating received signals symb_rx1 = rho1.*symb_tx + H1'*z1; symb_rx2 = rho2.*symb_tx + H2'*z2; % Making decision 74 symb_est1 = sign(real(symb_rx1)); msg_demux_est1 = (symb_est1 + 1)/2; msg_est1 = reshape(msg_demux_est1,1,frlen); [errNum, BER1(iter,k)] = biterr(msg,msg_est1'); % Making decision symb_est2 = sign(real(symb_rx2)); msg_demux_est2 = (symb_est2 + 1)/2; msg_est2 = reshape(msg_demux_est2,1,frlen); [errNum, BER2(iter,k)] = biterr(msg,msg_est2'); end end BER1=sum(BER1,1)/numfr; BER2=sum(BER2,1)/numfr; semilogy(EbNodB,BER1,'mo-','LineWidth',2); hold on semilogy(EbNodB,BER2,'ks-','LineWidth',2); axis([0 25 10^-8 0.5]) grid legend('BER1(nTx=2, nRx=1, Alamouti)','BER2(nTx=2, nRx=2, Alamouti)'); xlabel('Eb/No') ylabel('Average BER') title('BER for BPSK modulation with Alamouti STBC'); 75 ... lượng tín hiệu q trình truyền dẫn, chương giúp tìm hiểu sâu số kỹ thuật thường sử dụng hệ thống thông tin vô tuyến 23 CHƯƠNG MỘT SỐ KỸ THUẬT CƠ BẢN NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU TRONG HỆ... ? ?Nghiên cứu & mô số kỹ thuật nâng cao chất lượng truyền dẫn tín hiệu hệ thống thông tin vô tuyến “ Nội dung đồ án gồm chương, trình bày vấn đề sau: Chương 1: Tổng quan hệ thống thông tin vô tuyến. .. 2: Một số kỹ thuật nhằm nâng cao chất lượng truyền dẫn tín hiệu hệ thống thơng tin vơ tuyến Chương 3: Mô & đánh giá kỹ thuật mã khối tuyến tính, phân tập đa anten MIMO san kênh thông tin vô tuyến