Giải pháp ước lượng thích nghi kết hợp bộ cân bằng miền thời gian trong hệ thống OFDM theo tiêu chuẩn wimax di động

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA PHẠM PHÚ MỸ GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG THÍCH NGHI KẾT HỢP BỘ CÂN BẰNG MIỀN THỜI GIAN TRONG HỆ THỐNG OFDM THEO TIÊU CHUẨN WIMAX DI ĐỘNG Chuyên ngành : KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số: 605270 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 12 năm 2012 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán hướng dẫn khoa học : PGS.TS Phạm Hồng Liên (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : TS Chế Viết Nhật Anh (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Cán chấm nhận xét : TS Trương Công Dung Nghi (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị chữ ký) Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp.HCM ngày 26 tháng 12 năm 2012 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) TS Nguyễn Minh Hoàng PGS.TS Phạm Hồng Liên TS Chế Viết Nhật Anh TS Trương Công Dung Nghi TS Phạm Quang Thái Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Bộ môn quản lý chuyên ngành Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập – Tự Do – Hạnh Phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: PHẠM PHÚ MỸ Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 15/08/1986 Nơi sinh: Lâm Đồng Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ MSHV: 11140032 I-TÊN ĐỀ TÀI: GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG THÍCH NGHI KẾT HỢP BỘ CÂN BẰNG MIỀN THỜI GIAN TRONG HỆ THỐNG OFDM THEO TIÊU CHUẨN WIMAX DI ĐỘNG II-NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Do hạn chế mặt thời gian, luận văn tập trung vào phần ước lượng thích nghi:  Tìm hiểu kỹ thuật điều chế OFDM, hệ thống ước lượng kênh truyền cho Wimax di động  Tìm hiểu áp dụng giải thuật Unscented Kalman Filter vào ước lượng kênh truyền hệ thống Wimax di động, đánh giá độ xác so với giải thuật Kalman Filter Extended Kalman Filter  Viết chương trình mơ ngơn ngữ Matlab III-NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 02/07/2011 IV-NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/11/2012 V-CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN ThS NGUYỄN ĐỨC QUANG CÁN BỘ HƯỚNG DẪN BỘ MÔN QUẢN LÝ NGÀNH (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) TRƯỞNG KHOA (Họ tên chữ ký) Lời Cám Ơn Đầu tiên tơi xin tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến cô Phạm Hồng Liên, người tận tình giúp đỡ, hướng dẫn, định hướng nghiên cứu để tơi hồn thành luận văn Đồng thời xin gửi lời cảm ơn chân thành đến anh Nguyễn Đức Quang lời bảo, đóng góp ý kiến, hỗ trợ tài liệu, trao đổi suốt q trình tơi thực luận văn Tơi xin gửi lời cám ơn chân thành đến thầy trường đại học Bách Khoa thành phố Hồ Chí Minh, người tận tình hướng dẫn, truyền dạy cho kiến thức suốt năm đại học, giúp tơi có kiến thức đáng q bổ ích q trình thực luận văn suốt chặng đường nghiệp sau Cuối tơi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, người thân bạn bè bên cạnh động viên, chia sẻ, tạo động lực cho tơi hồn thành luận văn Tơi xin gửi đến gia đình, thầy cơ, bạn bè, người thân lời kính chúc sức khỏe hạnh phúc thành cơng Tp Hồ Chí Minh, ngày 27 tháng 11 năm 2012 Phạm Phú Mỹ ABSTRACT Mobile WiMAX (Worldwide Interoperability for Microwave Access) system has been recently applied widely in wireless communication systems WiMAX uses OFDM as a technical platform because of highspectral efficiency In this thesis, the channel estimation algorithms are studied for mobile WiMAX system The comb-pilot structure is used for channel estimation algorithms We constructed an algorithm of channel estimation based on adaptive filter: Unscented Kalman, then compared with Kalman and Extended Kalman Filter The results showed that Estimator based on Unscented Kalman Filter is better than Kalman and Extended Kalman Filter in slow fading condition and limited quality in fast fading condition Keywords: Kalman filter, adaptive filter, estimation channel, mobile WiMAX TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Ngày nay, với phát triển khoa học kỹ thuật kèm theo nhu cầu thông tin liên lạc ngày cao, địi hỏi hệ thống thơng tin đặc biệt viễn thơng ngày phát triển nhanh chóng, xác Nhiều kỹ thuật, công nghệ đời nhằm đáp ứng nhu cầu Hệ thống WiMAX đời ngoại lệ WiMAX (World Interoperability for Microwave Access) hệ thống truy nhập viba có tính tương tác tồn cầu dựa sở tiêu chuẩn kỹ thuật IEEE 802.16-2004 Là công nghệ vơ tuyến tiên tiến, WiMAX có đặc điểm vượt trội khả truyền dẫn tốc độ cao, cung cấp khả kết nối Internet không dây nhanh so với WiFi, tốc độ uplink downlink cao hơn, sử dụng nhiều ứng dụng hơn, quan trọng vùng phủ sóng rộng hơn, khơng bị ảnh hưởng địa hình Với mạnh trên, WiMAX ngày sử dụng rộng rãi Do đó, việc nghiên cứu tìm hiểu phương pháp khác nhằm cải tiến chất lượng WiMAX vấn đề cần thiết có ý nghĩa Trong phạm vi nghiên cứu đề tài, tìm hiểu phương pháp ước lượng thích nghi sử dụng giải thuật Unscented Kalman hệ thống OFDM theo tiêu chuẩn WiMAX nhằm cải thiện số tiêu chất lượng so với phương pháp trước Kalman Kalman mở rộng Nội dung đề tài gồm chương sau: Chương 1: Giới thiệu Giới thiệu hệ thống WiMAX mục tiêu đề tài Chương :Kỹ thuật điều chế OFDM Trong chương giới thiệu sơ lược kỹ thuật OFDM,ưu nhược điểm hệ thống sử dụng kỹ thuật Đồng thời, chương giới thiệu đặc tính kênh truyền bao gồm: hiệu ứng ảnh hưởng kênh truyền, mơ hình thống kê kênh truyền Fading Chương 3: Hệ thống ước lượng kênh truyền cho Wimax di động Trình bày tầm quan trọng việc sử dụng hệ thống ước lượng, giới thiệu phương pháp chèn Pilot, phương pháp ước lượng sử dụng cho Pilot dạng lược phương pháp nội suy Chương 4: Ứng dụng lọc Unscented Kalman vào ước lượng kênh truyền hệ thống WiMAX di động Chương giới thiệu lọc sử dụng trước Kalman Filter (KF) Extended Kalman Filter (EKF) Từ tập trung xây dựng thuật toán ước lượng Unscented Kalman Filter (UKF) cho loại pilot dạng lược, đánh giá độ xác giải thuật Chương : Mơ thuật tốn ước lượng Unscented Kalman cho hệ thống WiMAX di động Thực mô phỏng, so sánh kết thu thuật tốn Unscented Kalman Filter với hai thuật tốn trước họ Kalman Kalman Filter (KF) Extended Kalman Filter (EKF) kiểu điều chế khác mơ hình kênh truyền theo tiêu chuẩn Mobile WiMAX Từ đó, thấy rõ ưu điểm phương pháp ước lượng sử dụng Unscented Kalman Filter so với hai phương pháp KF EKF số mô hình Chương : Kết luận hướng phát triển luận văn Trình bày kết đạt thời gian nghiên cứu đề tài này, nêu lên hướng phát triển đề tài tương lai MỤC LỤC Chương 1: Giới thiệu Chương 2: Kỹ thuật điều chế OFDM 2.1.Giới thiệu chương 2.2.Kĩ thuật OFDM 2.2.1.Giới thiệu kỹ thuật OFDM 2.2.1.1.Lịch sử phát triển 2.2.1.2.Khái niệm 2.2.1.3 Các ưu nhược điểm kĩ thuật OFDM 2.2.2.Nguyên lý điều chế OFDM 2.2.2.1 Nguyên lý OFDM 2.2.2.2 Tính trực giao 2.2.3.Mơ tả tốn học - ứng dụng IFFT/FFT kĩ thuật OFDM 13 2.2.4.Khoảng bảo vệ (guard interval) kỹ thuật OFDM 15 2.2.4.1.Khoảng bảo vệ 15 2.2.4.2.Ứng dụng khoảng bảo vệ 15 2.2.5.Kĩ thuật điều chế tín hiệu OFDM 16 2.2.5.1.Điều chế BPSK 17 2.2.5.2.Điều chế QPSK 18 2.2.5.3.Điều chế QAM 21 2.3.Đặc tính kênh truyền vơ tuyến kỹ thuật OFDM 22 2.3.1.Đặc tính kênh truyền 22 2.3.2.Các hiệu ứng ảnh hưởng đến chất lượng kênh truyền 23 2.3.2.1.Hiện tượng đa đường 23 2.3.2.2 Hiện tượng Doppler 23 2.3.2.3 Suy hao đường truyền 24 2.3.2.4.Hiệu ứng bóng râm 24 2.3.2.5 Nhiễu trắng Gauss 24 2.3.3.Các mơ hình thống kê kênh truyền Fading 24 2.3.3.1 Fading Rayleigh 24 2.3.3.2 Phân bố Rice : 25 2.4.Kết luận chương 26 Chương 3: Hệ thống ước lượng kênh truyền cho WiMAX di động 27 3.1.Giới thiệu chương 27 3.2.Hệ thống ước lượng kênh truyền 27 3.2.1.Sơ đồ hệ thống ước lượng kênh truyền 27 3.2.2.Cấu trúc Pilot chèn vào liệu 29 3.2.2.1 Block type pilot 30 3.2.2.2 Comb type pilot 30 3.2.3.Kỹ thuật nội suy ước lượng kênh truyền sử dụng chuỗi huấn luyện dạng lược ( comb pilot) 31 3.2.3.1 Nội suy nearest neighbor 32 3.2.3.2 Nơi suy tuyến tính (linear interpolation) 32 3.2.3.3 Nội suy bậc (second order) 32 3.2.3.4 Nội suy lowpass 32 3.2.3.5 Nội suy spline cubic 33 3.3 Mơ hình kênh truyền ITU sử dụng cho WiMAX di động 33 3.4 Kết luận chương 35 Chương 4: Ứng dụng lọc Unscented Kalman Filter vào ước lượng kênh truyền hệ thống WiMAX di động 36 4.1 Giới thiệu chương 36 4.2 Kalman Filter 36 4.2.1 Giới thiệu Kalman Filter 36 4.2.2 Tổng quan lọc Kalman 37 4.2.2.1 Xây dựng thuật toán cho lọc Kalman 37 4.2.3 Ứng dụng lọc Kalman vào hệ thống ước lượng kênh truyền 41 4.3 Extended Kalman Filter 43 4.3.1 Giới thiệu Extended Kalman Filter 43 4.3.2 Tổng quan Extended Kalman Filter 43 4.3.2.1 Xây dựng thuật toán cho lọc Kalman mở rộng 43 4.3.2.2 Tóm tắt tốn lọc Kalman mở rộng 45 4.3.3 Ứng dụng Kalman mở rộng vào hệ thống ước lượng kênh truyền 46 4.4 Unscented Kalman Filter 47 4.4.1 Giới thiệu Unscented Kalman Filter 47 4.4.2 Tổng quan Unscented Kalman Filter 48 4.4.2.1 Unscented Transformation 48 4.4.2.2 Giải thuật Unscented Kalman Filter 52 4.4.2.3.Đánh giá độ xác giải thuật UKF 53 4.4.3.Ứng dụng giải thuật UKF vào hệ thống ước lượng kênh truyền 56 4.5 Kết luận chương 59 Chương : Mơ thuật tốn ước lượng Unscented Kalman cho hệ thống WiMAX di động 60 5.1 Mô 1: 60 5.2 Mô 2: 66 5.3 Mô 3: 68 5.4 Kết luận chương 73 Chương : Kết luận hướng phát triển luận văn 74 6.1 Kết luận 74 6.2 Hướng phát triển 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 75 Mô Chương BER 1KMPH 10 KF with 4QAM EKF with 4QAM UKF with 4QAM KF with 16QAM EKF with 16QAM UKF with 16QAM -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 10 15 SNR[dB] 20 25 30 Hình 5.1: Đồ thị BER ước lượng UKF cho kênh truyền indoor 1km/h SNR (dB) Modulation Kalman filter 4EKF QAM UKF Kalman filter 16EKF QAM UKF 10 15 20 25 30 35 40 0.2144 0.0861 0.0182 0.0008 0.0000 0 0 0.1698 0.0610 0.0091 0.0002 0.1721 0.0628 0.0096 0.0002 0 0 0 0 0.3402 0.2204 0.1096 0.0320 0.0039 0.0002 0 0.3033 0.1907 0.0831 0.0223 0.0016 0.0000 0.3087 0.1839 0.0778 0.0184 0.0012 0.0000 0 0 0 0 Bảng 5.2: Dữ liệu BER ước lượng UKF cho kênh truyền indoor 1km/h 61 HVTH: Phạm Phú Mỹ GVHD: PGS.TS Phạm Hồng Liên Ths Nguyễn Đức Quang Mô Chương Kênh truyền Pedestrian Trong kênh truyền này, sử dụng vận tốc mobile 5km/h Kết mơ biểu diễn hình 5.2 Dựa vào kết mô phỏng, thấy kênh truyền này, giải thuật EKF cho kết tốt phương pháp KF khoảng SNR từ đến 20dB Từ 30 dB trở lên EKF cho kết không tốt so với KF Tuy nhiên, UKF cho kết tốt hẳn EKF KF BER 5KMPH 10 KF with 4QAM EKF with 4QAM UKF with 4QAM KF with 16QAM EKF with 16QAM UKF with 16QAM -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 40 Hình 5.2: Đồ thị BER ước lượng UKF cho kênh truyền Pedestrian 5km/h SNR (dB) 10 15 20 25 30 35 40 Modulation Kalman 0.2176 0.0984 0.0317 0.0099 0.0024 0.0005 0.0000 0 filter 4EKF 0.1814 0.0763 0.0238 0.0070 0.0021 0.0008 0.0003 0.0001 0.0001 QAM 16QAM UKF 0.1808 0.0757 0.0228 0.0062 0.0016 0.0003 0.0000 0 Kalman 0.3494 0.2300 0.1195 0.0474 0.0141 0.0042 0.0011 0.0004 0.0002 filter EKF 0.3113 0.1987 0.0977 0.0388 0.0124 0.0033 0.0012 0.0005 0.0003 UKF 0.3172 0.1957 0.0925 0.0321 0.0100 0.0030 0.0009 0.0003 0.0001 Bảng 5.3: Dữ liệu BER ước lượng UKF cho kênh truyền Pedestrian 5km/h 62 HVTH: Phạm Phú Mỹ GVHD: PGS.TS Phạm Hồng Liên Ths Nguyễn Đức Quang Mô Chương Kênh truyền vehicular Trong kênh truyền này,chúng ta sử dụng vận tốc mobile 10km/h, 15km/h, 20km/h Kết mơ cho hình (5.3), (5.4), (5.5) Kết thu cho thấy giải thuật ước lượng UKF cho BER tốt KF EKF môi trường vehicular BER 10KMPH 10 KF with 4QAM EKF with 4QAM UKF with 4QAM KF with 16QAM EKF with 16QAM UKF with 16QAM -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 40 Hình 5.3: Đồ thị BER ước lượng UKF cho kênh truyền vehicular 10km/h SNR (dB) 10 15 20 25 30 35 40 Modulation Kalman 0.2166 0.0954 0.0263 0.0037 0.0003 0.0003 0 filter 4EKF 0.1819 0.0725 0.0165 0.0026 0.0004 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 QAM 16QAM UKF 0.1788 0.0695 0.0146 0.0014 0.0000 0 0 Kalman 0.3415 0.2282 0.1165 0.0421 0.0110 0.0024 0.0002 0.0001 0.0001 filter EKF 0.3091 0.1953 0.1011 0.0369 0.0090 0.0027 0.0008 0.0006 0.0006 UKF 0.3188 0.1965 0.0894 0.0275 0.0039 0.0003 0.0000 Bảng 5.4 Dữ liệu BER ước lượng UKF kênh truyền vehicular vận tốc 10km/h 63 HVTH: Phạm Phú Mỹ GVHD: PGS.TS Phạm Hồng Liên Ths Nguyễn Đức Quang Mô Chương BER 15KMPH 10 KF with 4QAM EKF with 4QAM UKF with 4QAM KF with 16QAM EKF with 16QAM UKF with 16QAM -1 10 -2 BER 10 -3 10 -4 10 -5 10 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 40 Hình 5.4: Đồ thị BER ước lượng UKF cho kênh truyền vehicular 15km/h SNR (dB) 10 15 20 25 30 35 40 Modulation Kalman 0.2150 0.0966 0.0299 0.0074 0.0023 0.0009 0.0005 0.0005 0.0004 filter 4EKF 0.1780 0.0724 0.0206 0.0070 0.0040 0.0030 0.0028 0.0027 0.0026 QAM 16QAM UKF 0.1759 0.0685 0.0170 0.0037 0.0011 0.0005 0.0002 0.0002 0.0002 Kalman 0.3444 0.2270 0.1182 0.0461 0.0129 0.0032 0.0015 0.0012 0.0011 filter EKF 0.3139 0.1995 0.0984 0.0387 0.0140 0.0060 0.0052 0.0048 0.0047 UKF 0.3186 0.1921 0.0881 0.0261 0.0045 0.0006 0.0001 0.0001 0.0000 Bảng 5.5 Dữ liệu BER ước lượng UKF kênh truyền vehicular vận tốc 15km/h 64 HVTH: Phạm Phú Mỹ GVHD: PGS.TS Phạm Hồng Liên Ths Nguyễn Đức Quang Mô Chương BER 20KMPH 10 KF with 4QAM EKF with 4QAM UKF with 4QAM KF with 16QAM EKF with 16QAM UKF with 16QAM -1 BER 10 -2 10 -3 10 -4 10 10 15 20 SNR[dB] 25 30 35 40 Hình 5.5: Đồ thị BER ước lượng UKF cho kênh truyền vehicular 20km/h SNR (dB) 10 15 20 25 30 35 40 Modulation Kalman 0.2186 0.1003 0.0348 0.0137 0.0084 0.0067 0.0061 0.0058 0.0057 filter 4EKF 0.1811 0.0753 0.0289 0.0151 0.0119 0.0109 0.0103 0.0104 0.0104 QAM UKF 0.1778 0.0723 0.0218 Kalman 0.3424 0.0312 0.1172 filter 16EKF 0.3068 0.2008 0.0998 QAM UKF 0.3161 0.1928 0.0859 0.0092 0.0055 0.0046 0.0038 0.0036 0.0036 0.0487 0.0162 0.0070 0.0052 0.0040 0.0039 0.0450 0.0228 0.0142 0.0115 0.0114 0.0111 0.0265 0.0056 0.0017 0.0010 0.0008 0.0007 Bảng 5.6 Dữ liệu BER ước lượng UKF kênh truyền vehicular vận tốc 20km/h 65 HVTH: Phạm Phú Mỹ GVHD: PGS.TS Phạm Hồng Liên Ths Nguyễn Đức Quang Mô Chương 5.2 Mô 2: Để đánh giá hiệu UKF, đề tài mô LS, KF, EKF, UKF theo vận tốc SNR 15 20dB kênh truyền vehicular BER 15DB -1 10 BER LS KF EKF UKF -2 10 -3 10 10 15 20 25 V[km/h] Hình 5.6: Đồ thị BER ước lượng UKF theo vận tốc 15dB V (km/h) 10 15 20 25 Modulation LS 0.0043 0.0063 0.0098 0.0128 KF 0.0035 0.0079 0.0136 0.0235 EKF 0.0028 UKF 0.0016 0.0038 0.0091 0.0162 4QAM 0.007 0.0156 0.0256 Bảng 5.7 Dữ liệu BER ước lượng UKF theo vận tốc SNR=15dB 66 HVTH: Phạm Phú Mỹ GVHD: PGS.TS Phạm Hồng Liên Ths Nguyễn Đức Quang Mô Chương BER 20DB -1 10 -2 BER 10 -3 10 LS KF EKF UKF -4 10 -5 10 10 15 20 25 V[km/h] Hình 5.7: Đồ thị BER ước lượng UKF theo vận tốc 20dB V(km/h) 10 15 20 25 Modulation LS 0.0001 0.0009 0.0028 0.0049 KF 0.0002 0.0021 0.0083 0.0179 EKF 0.0005 0.0039 0.0119 0.0221 0.0000 12 0.0011 0.0062 0.0127 4QAM UKF Bảng 5.8 Dữ liệu BER ước lượng UKF theo vận tốc SNR=20dB Nhận xét:  Ở 15dB, UKF cho kết tốt v < 22km/h Trên 22km/h, LS cho kết tốt  Ở 20dB, UKF cho kết tốt v