Mô phỏng hệ thống truyễn dẫn vô tuyến mimo

TRƯỜNG ĐẠI HỌC VINH KHOA ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Đề tài: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG VÔ TUYẾN MIMO Giảng viên hướng dẫn Sinh viên thực Lớp : ThS Nguyễn Phúc Ngọc : Nguyễn Văn Dũng : 48K-ĐTVT Nghệ An 1/2012 DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng việt AWGN Additive White Gaussian Noise Tạp âm Gauss trắng cộng BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit BS Base Station Tạm gốc BPSK Binary Phase Shift Keying Khóa dịch pha nhị phân QAM Quadrature Amplitude Điều chế biên độ vng góc Modulation QPSK Quaternary Phase Shift Keying Điều chế dịch pha bốn mức MS Mobile Station Trạm di động MRC Maximal Ratio Combining Kết hợp độ lợi tối đa MLD Maximum Likehood Detection Tách sóng hợp lệ tối đa MIMO Multiple Input Multiple Output Đa đầu vào đa đầu MISO Multiple Input Multiple Output Đa đầu vào đơn đầu ML Maximum Likehood Hợp lẽ cực đại SNR Signal to Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu tạp âm SIMO Single Input Multiple output Đơn đầu vào đa đầu SISO Single Input Single Output Đơn đầu vào đơn đầu STTD Space Time Transmit Diversity Phân tập phát không gian thời gian STBC Space Time Block Code Mã khối không gian thời gian STE Space Time Encoder Bộ mã hóa khơng gian thời gian STC Space Time Code Mã không gian thời gian STD Switched Transmit Diversity Phân tập phát chuyển mạch SIR Signal to Interference Ratio Tỷ số tín hiệu nhiễu MỞ ĐẦU Sự bùng nổ nhu cầu thông tin vô tuyến nói chung thơng tin di động nói riêng năm gần thúc đẩy phát triển cơng nghệ truyền thơng vơ tuyến Trong đó, phải kể đến công nghệ MIMO, anten thông minh,… Sự đời hệ thống truyền dẫn vô tuyến số sử dụng đa anten MIMO nhằm nâng cao dung lượng chất lượng truyền thông vô tuyến, đồng thời thực mơ hình hóa tiến hành mô xác suất lỗi bit(BER), xác suất lỗi ký tự (SER) lượng xạ kỹ thuật phân tập anten [2] Ngoài ảnh hưởng suy hao, can nhiễu, tín hiệu truyền qua kênh vơ tuyến di động bị phản xạ, khúc xạ, nhiễu xạ, tán xạ, …và gây tượng pha - đinh đa đường Điều dẫn đến tín hiệu nhận thu xấu nhiều so với tín hiệu phát, làm giảm đáng kể chất lượng truyền thông [2] Những nghiên cứu gần cho thấy, việc sử dụng kết hợp phương pháp điều chế vào hệ thống MIMO cho phép cải thiện đáng kể ảnh hưởng pha - đinh từ môi trường truyền, cho phép nâng cao chất lượng tốc độ truyền thơng, hệ thống MIMO cịn sử dụng mã khối không gian - thời gian (STBC) cho phép cải thiện xác suất lỗi bít (BER) ký tự (SER) lượng xạ anten [3] Kỹ thuật truyền dẫn vô tuyến số sử dụng đa anten dùng kỹ thuật mã hóa khơng gian - thời gian (STC) thích hợp đạt hệ số tăng ích lớn truyền dẫn đa đường Alamouti đề xuất kỹ thuật phân tập đơn anten kết hợp với mã hóa, dựa kỹ thuật đó, mã hóa khơng gian - thời gian phát triển ứng dụng lĩnh vực truyền thông vô tuyến gần đây, mã khối không gian - thời gian chấp nhận thông tin di động hệ thứ ba với mục đích thực truyền thơng đa phương tiện Nó sử dụng phổ biến kỹ thuật mã hóa khơng gian - thời gian khác Các cơng trình nghiên cứu rằng, dung lượng hệ thống thông tin vô tuyến tăng lên đáng kể sử dụng nhiều anten thu phát [3] Các phương pháp phân tập thường gặp phân tập tần số, phân tập thời gian, phân tập không gian (phân tập anten) Trong đó, kỹ thuật phân tập anten quan tâm ứng dụng vào hệ thống MIMO nhờ khả khai thác hiệu thành phần không gian nhằm nâng cao chất lượng dung lượng hệ thống, giảm ảnh hưởng pha - đinh, đồng thời tránh hao phí băng thơng tần số - yếu tố quan tâm hoàn cảnh tài nguyên tần số ngày khan [3] Trong đề tài đồ án tốt nghiệp chủ yếu đề cập tới mã khối không gian - thời gian, trình ước lượng kênh truyền hệ thống MIMO mô hệ thống truyền dẫn vô tuyến sử dụng đa anten Đồ án với bố cục gồm ba chương sau: Chương I: Tổng quan kênh truyền vô tuyến Chương II: Hệ thống truyền dẫn đa anten Chương III:Mô hệ thống truyền dẫn đa anten Với thời gian, tài liệu kinh nghiệm thân cịn hạn chế, nhìn nhận vấn đề cịn mang tính chủ qua nên đồ án khơng thể tránh thiếu sót Em mong đóng góp ý kiến q thầy giáo bạn đọc để đồ án hoàn thiện thân tác giả nhận ý kiến quý báu để mở rộng thêm kiến thức xác sâu rộng Trong trình học tập thực đề tài đồ án này, em nhận nhiều giúp đỡ từ Thầy Khoa Điện Tử Viễn Thơng - Đại học Vinh, gia đình, bạn bè lớp đặc biệt Th.S Nguyễn Phúc Ngọc Vì vậy, cho phép em bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo, giáo Khoa Điện Tử Viễn Thông - Đại học Vinh, Thầy giáo Th.S Nguyễn Phúc Ngọc tận tình bảo giúp đỡ trình thực đồ án CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN 1.1 Giới thiệu chung Trong mạng thông tin vô tuyến, ngồi nguồn tin nhận tin kênh truyền ba khâu quan trọng So với kênh truyền hữu tuyến ổn định dự đốn được, kênh truyền vơ tuyến chịu tác động hồn tồn ngẫu nhiên nhiều yếu tố q trình phân tích phức tạp Các ảnh hưởng kênh truyền vơ tuyến chia làm nhóm sau: (i) suy hao tín hiệu, (ii) ảnh hưởng tạp âm, (iii) bị che khuất, phản xạ, tán xạ… chướng ngại vật đường truyền gây tượng pha – đinh Các hệ thống thông tin sử dụng để truyền đưa tin tức từ nơi đến nơi khác Tin tức truyền đưa từ nguồn tin tới nhận tin dạng tin Bản tin dạng hình thức chứa đựng lượng thơng tin Các tin tạo từ nguồn dạng liên tục hay rời rạc, tương ứng có nguồn tin liên tục hay rời rạc tập tin có tập hữu hạn Biểu diễn vật lý tin gọi tín hiệu Có nhiều loại tín hiệu khác tùy theo đại lượng vật lý sử dụng để biểu diễn tín hiệu Tùy theo dạng tín hiệu sử dụng để truyền tải tin tức hệ thống truyền tin tín hiệu tương tự tín hiệu số tương ứng có hệ thống thơng tin analog hay hệ thống thông tin digital Nhược điểm hệ thống thông tin số so với hệ thống thông tin tương tự trước phổ chiếm tín hiệu số truyền các tin liên tục tương đối lớn so với phổ tín hiệu tương tự Do hạn chế kỹ thuật nay, phổ chiếm tín hiệu số cịn tương đối lớn phổ chiếm tín hiệu tương tự truyền tin liên tục, nhiên tương lai kỹ thuật số hóa tín hiệu liên tực tiên tiến áp dụng phổ tín hiệu số so sánh với phổ tín hiệu liên tục 1.2 Các tham số chất lượng hệ thống thông tin số Các tham số chất lượng chủ yếu hệ thống thơng tin số độ xác truyền tin tốc độ truyền Các yêu cầu hệ thống thông tin số nhanh chóng xác Cần nói thêm rằng, hai u cầu nói chung ln mâu thuẫn với Về nguyên tắc, muốn truyền tin thật xác phải chấp nhận giảm tốc độ tuyền ngược lại, truyền tin nhanh lỗi truyền tin xảy dày Đối với thông tin số, tham số đo độ xác truyền tin thường đánh giá qua tỷ lệ lỗi bit (BER: Bit - Error Ratio) thường hiểu tỷ lệ số bit nhận bị lỗi tổng số bít truyền khoảng thời gian quan sát Khi thời gian quan sát tiến đến vơ hạn tỷ lệ tiến tới xác suất lỗi bít Trong thực tế, thời gian quan sát vô hạn nên tỷ lệ lỗi bít gần với xác suất lỗi bit, nhiên nhiều trường hợp thực tế người ta thường xem gọi BER xác suất lỗi bít Trong nhiều trường hợp, ứng với loại dich vụ định, tham số phát sinh độ xác truyền tin thường xét đến giây bị lỗi trầm trọng (SES: Severely Errored Seconds), giây bị lỗi (ES: Errored Seconds), phút suy giảm chất lượng (DM: Degraded Minutes)… Trong số hệ thống thông tin số sử dụng biện pháp mã hóa hiệu tiếng nói điện thoại di động, độ xác truyền tin thể qua tham số chất lượng tiếng nói xết khía cạnh chất lượng dịch vụ Khả truyền tin nhanh chóng hệ thống thông tin số thường đánh giá qua dung lượng tổng cộng hệ thống, tốc độ truyền thông tin tổng cộng hệ thống với độ xác cho Nhìn chung, dung lượng hệ thống tùy thuộc vào băng tần truyền dẫn hệ thống, sơ đồ điều chế số, mức độ tạp nhiễu Ngoài yêu cầu tham số có tính ngun tắc nói trên, hệ thống thơng tin số cịn có thêm u cầu tính bảo mật độ tin cậy (Khả làm việc hệ thống BER không vượt giá trị xác định) Các yêu tố giá thành tốc độ thu hồi vốn đầu tư, gọi chung u cầu tính kinh tế có vai trị lớn [1] 1.3 Hệ thống truyền dẫn số Hệ thống truyền dẫn số tập hợp phương tiện sử dụng để truyền tín hiệu số từ chối lối thiết bị tạo khuôn phần phát tới đầu vào thiết bị tái tạo khuôn thông tin phần thu hệ thống thơng tin số Có nhiều loại hệ thống truyền dẫn số qua vệ tinh viễn thông, hệt thống vô tuyến chuyển tiếp số mặt đất, hệ thống vô tuyến di động, hệ thống thơng tin dùng cáp đồng trục, cáp xốn hay cáp sợ quang học… Kỹ thuật sử dụng để truyền dẫn số hệ thống truyền dẫn khác tương đối khác nhau, phản ánh tính chất đặc thù mơi trường truyền dẫn, tần số cơng tác loại hình dịch vụ… Các tham số chất lượng hệ thống truyền dẫn số đánh giá thông qua tỷ lệ lỗi bít hệ thống BER dung lượng truyền dẫn Một tham số liên quan tới dung lượng tổng cộng hệ thống, thường dùng để so sánh hệ thống truyền dẫn số, tích số B L, với L cự ly khoảng vài trăm Mb/s - km đến vài Gb/s - km hệ thống vô tuyến chuyển tiếp số hay cáp đồng trục lên tới hàng ngàn Gb/s - km hệt thống thông tin quang Đối với hệ thống truyền dẫn số nay, tín hiệu số nhận giá trị tập hữu hạn giá trị có có thời gian tồn hữu hạn Khi tập giá trị có tín hiệu gồm hai phần tử hệ thống gọi nhị phân tín hiệu gọi bít, số giá trị có tín hiệu khác 2, tổng qt M hệ thống gọi hệ thống M mức tín hiệu gọi ký hiệu (symbol) Gọi giá trị symbol thứ k Dk thời gian tồn Tk (đối với hệ thống thông thường  nay, Tk=T số với k) Ở đầu thu tín hiệu khôi phục lại D k     có độ rộng T k , D k ≠ T k tín hiệu thứ k gọi bị lỗi, T k ≠T tín hiệu k gọi có jitter Các tham số kỹ thuật chung loại hệ thống truyền dẫn số khác nhau, thể tiêu chất lượng hệ thống, tỷ lệ bít lỗi BER jitter (rung pha) Đối với hệ thống nhị phân, xác suất lỗi bít BER (Bit - Error Ratio) định nghĩa:    BER  P Dk  Dk  , với P{ } xác suất   (1.1)  Khi T k =T+ δT |δ| gọi jitter, tính theo phần trăm (1.2) Trong trường hợp hệ thống truyền dẫn nhiều mức P Dk  Dk     gọi tỷ lệ lỗi symbol (SER :Symbol - Error Ratio) có quan hệ chặt chẽ với BER hệ thống [1] 1.4 Suy hao Suy hao truyền dẫn trung bình xảy tượng như: mở rộng hướng tín hiệu, hấp thụ tín hiệu nước, cối…và phản xạ từ mặt đất Suy hao truyền dẫn trung bình phụ thuộc vào khoảng cách biến đổi chậm thuê bao di chuyển với tốc độ cao Tại anten phát, sóng vơ tuyến truyền theo hướng (nghĩa sóng mở rộng theo hình cầu) Ngay dùng anten định hướng để truyền tín hiệu, sóng mở rộng dạng hình cầu mật độ lượng tập trung vào vùng ta thiết kế Vì thế, mật độ cơng suất sóng giảm tỉ lệ với diện tích mặt cầu Hay nói cách khác cường dộ sóng giảm tỉ lệ với bình phương khoảng cách Phương trình (1.3) tính cơng suất thu sau tuyền qua khoảng cách R:    PR PT GT GR    4R  (1.3) đó: PR: Cơng suất tín hiệu thu (W) PT: Công suất phát (W) GR: Độ lợi anten thu GT: Độ lợi anten phát R: Khoảng cách λ: Bước sóng sóng mang Ta viết lại công thức (1.3) là: PT    1  4  2 1     R f PR  4R  GT GR  C  GT GR 2 (1.4) Gọi Lpt hệ số suy hao việc truyền dẫn không gian tự do: L pt (dB)  PT (dB)  PR (dB)  10 log10 GT  10 log10 GR  20 log10 f  20 log10 R  47.6dB (1.5) Nói chung xây dựng mơ hình xác cho tuyến thơng tin vệ tinh tuyến liên lạc trực tiếp (không vật cản) tuyến liên lạc vi ba điểm nối điểm phạm vi ngắn Tuy nhiên hầu hết tuyến thông tin mặt đất thông tin di động, mạng LAN không dây, môi trường truyền dẫn phức tạp nhiều việc tạo mơ hình khó khăn Ví dụ kênh truyền dẫn vô tuyến di động, điều kiện khơng gian tự khơng thỏa mãn, có cơng thức suy hao đường truyền sau: 10 PHỤ LỤC CHƯƠNG TRÌNH MISO 2x1 clear all % DU LIEU DAU VAO numfr=input('Input the number of transmited frames(ex.10^3):'); frlen=148; msg=randint(frlen,1); 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*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; EbNo=10.^(EbNodB/10); for k=1:length(EbNo) % Tao tin hieu nhieu z1 sigma=sqrt(1/(2*EbNo(k))); 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; % 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, BER(iter,k)]=biterr(msg,msg_est1'); end end BER=sum(BER,1)/numfr; semilogy(EbNodB,BER,'mo-','LineWidth',2); hold on axis([0 25 10^-5 0.5]) grid legend('BER(nTx=2,nRx=1,Almouti dieu che dung BPSK)'); xlabel('Eb/No'); ylabel('Average BER'); title('BER for BPSK modelation with Alamouti STBC'); CHƯƠNG TRÌNH MIMO 2x2 clear all % DU LIEU DAU VAO numfr=input('Input the number of transmited frames(ex.10^3):'); frlen=148; msg=randint(frlen,1); msg_demux=reshape(msg,2,frlen/2); msg_symb=2*msg-1; 90 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)) conj(h1(2)); h1(2) -h1(1) ; conj(h1(3)) conj(h1(4)); h1(4) -h1(3)]; EbNodB=0:2:25; EbNo=10.^(EbNodB/10); for k=1:length(EbNo) %Tao tin hieu nhieu z2 sigma=sqrt(1/(2*EbNo(k))); 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; % 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,'mo-','LineWidth',2); hold on axis([0 25 10^-5 0.5]) grid legend('BER(nTx=2,nRx=2,Almouti dieu che dung BPSK)'); xlabel('Eb/No'); ylabel('Average BER'); title('BER for BPSK modelation with Alamouti STBC'); CHƯƠNG TRÌNH MISO 4x1 clear all % Input data numfr=input('Input the number of transmited frames(ex.10^3):'); frlen=148; msg=randint(frlen,1); msg_demux=reshape(msg,4,frlen/4); msg_symb=2*msg-1; msg_symb_demux=reshape(msg_symb,4,frlen/4); symb_tx=msg_symb_demux./sqrt(2); for iter=1:numfr %TAO H1 h1=(randn(4*1,1)+j*randn(4*1,1))/sqrt(2); % Channel H1 matrix H1=[conj(h1(1)) conj(h1(2)) conj(h1(3)) -conj(h1(4)); conj(h1(2)) -conj(h1(1)) conj(h1(4)) -conj(h1(3)); conj(h1(3)) -conj(h1(4)) -conj(h1(1)) conj(h1(2)); conj(h1(4)) conj(h1(3)) -conj(h1(2)) -conj(h1(1)); h1(2) h1(2) h1(3) -h1(4); h1(2) -h1(1) h1(4) -h1(3); 91 h1(3) -h1(4) -h1(1) h1(2); h1(4) h1(3) -h1(2) -h1(1)]; EbNodB=0:2:25; EbNo=10.^(EbNodB/10); for k=1:length(EbNo) %Tao tin hieu nhieu z1 sigma=sqrt(1/(2*EbNo(k))); z1=sigma*(randn(8,frlen/4)+j*randn(8,frlen/4)); z11=z1(1,:); z12=z1(2,:);z13=z1(3,:);z14=z1(4,:);z15=z1(5,:);z16=z1(6,:);z17=z1(7,:);z 18=z1(8,:); z1=[z11;z12;z13;z14; conj(z15);conj(z16);conj(z17);conj(z18)]; rho1=norm(h1)^2; %abs(h11)^2+abs(h21)^2; % 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,BER(iter,k)]=biterr(msg,msg_est1'); end end BER=sum(BER,1)/numfr; close all figure semilogy(EbNodB,BER,'mo-','LineWidth',2); hold on axis([0 25 10^-5 0.5]) grid on legend('BER(nTx=4,nRx=1,Almouti dieu che BPSK)'); xlabel('Eb/No'); ylabel('Average BER'); title('BER for BPSK modelation with Alamouti STBC'); CHƯƠNG TRÌNH MIMO 4x2 clear all % Input data numfr=input('Input the number of transmited frames(ex.10^3):'); frlen=148; msg=randint(frlen,1); msg_demux=reshape(msg,4,frlen/4); msg_symb=2*msg-1; msg_symb_demux=reshape(msg_symb,4,frlen/4); symb_tx=msg_symb_demux./sqrt(2); for iter=1:numfr %TAO H2 h2=(randn(4*2,1)+j*randn(4*2,1))/sqrt(2); % Channel H2 matrix H2=[conj(h2(1)) conj(h2(2)) conj(h2(3)) -conj(h2(4)); conj(h2(2)) -conj(h2(1)) conj(h2(4)) -conj(h2(3)); conj(h2(3)) -conj(h2(4)) -conj(h2(1)) conj(h2(2)); conj(h2(4)) conj(h2(3)) -conj(h2(2)) -conj(h2(1)); h2(1) h2(2) h2(3) -h2(4); h2(2) -h2(1) h2(4) -h2(3); h2(3) -h2(4) -h2(1) h2(2); h2(4) h2(3) -h2(2) -h2(1); conj(h2(5)) conj(h2(6)) conj(h2(7)) -conj(h2(8)); conj(h2(6)) -conj(h2(5)) conj(h2(8)) -conj(h2(7)); 92 conj(h2(7)) -conj(h2(8)) -conj(h2(5)) conj(h2(6)); conj(h2(8)) conj(h2(7)) -conj(h2(6)) -conj(h2(5)); h2(5) h2(6) h2(7) -h2(8); h2(6) -h2(5) h2(8) -h2(7); h2(7) -h2(8) -h2(5) h2(6); h2(8) h2(7) -h2(6) -h2(5)]; EbNodB=0:10; EbNo=10.^(EbNodB/10); for k=1:length(EbNo) %Tao tin hieu nhieu z2 sigma=sqrt(1/(2*EbNo(k))); z2=sigma*(randn(16,frlen/4)+j*randn(16,frlen/4)); z11=z2(1,:); z12=z2(2,:);z13=z2(3,:);z14=z2(4,:);z15=z2(5,:);z16=z2(6,:);z17=z2(7,:);z 18=z2(8,:); z21=z2(9,:);z22=z2(10,:);z23=z2(11,:);z24=z2(12,:);z25=z2(13,:);z26=z2(14 ,:);z27=z2(15,:); z28=z2(16,:); z2=[z11;z12;z13;z14; conj(z15);conj(z16);conj(z17);conj(z18); z21;z22;z23;z24; conj(z25);conj(z26);conj(z27);conj(z28)]; rho2=norm(h2)^2; %abs(h11)^2+abs(h21)^2; % Estimating received signals symb_rx2=rho2.*symb_tx+H2'*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,BER(iter,k)]=biterr(msg,msg_est2'); end end BER=sum(BER,1)/numfr; close all figure semilogy(EbNodB,BER,'mo-','LineWidth',2); hold on axis([0 10 10^-5 0.5]) grid on legend('BER(nTx=4,nRx=2,Almouti dieu che BPSK)'); xlabel('Eb/No'); ylabel('Average BER'); title('BER for BPSK modelation with Alamouti STBC'); CHƯƠNG TRÌNH MIMO 4x3 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,4,frlen/4); msg_symb=2*msg-1; msg_symb_demux = reshape(msg_symb,4,frlen/4); symb_tx = msg_symb_demux./2; %numfr = 10^5; % Number of frames transmitted for iter = 1:numfr %TAO H4 % Generating channels, for simplicity channels are set to static 93 h4=(randn(4*3,1)+j*randn(4*3,1))/sqrt(2); % Channel matrix H4 = [ conj(h4(1)) conj(h4(2)) conj(h4(3)) conj(h4(4)) h4(1) h4(2) h4(3) h4(4) conj(h4(5)) conj(h4(6)) conj(h4(7)) conj(h4(8)) h4(5) h4(6) h4(7) h4(8) conj(h4(9)) conj(h4(10)) conj(h4(11)) conj(h4(12)) h4(9) h4(10) h4(11) h4(12) conj(h4(2)) -conj(h4(1)) -conj(h4(4)) conj(h4(3)) h4(2) -h4(1) -h4(4) h4(3) conj(h4(6)) -conj(h4(5)) -conj(h4(8)) conj(h4(7)) h4(6) -h4(5) -h4(8) h4(7) conj(h4(10)) -conj(h4(9)) -conj(h4(12)) conj(h4(11)) h4(10) -h4(9) -h4(12) h4(11) conj(h4(3)) conj(h4(4)) -conj(h4(1)) -conj(h4(2)) h4(3) h4(4) -h4(1) -h4(2) conj(h4(7)) conj(h4(8)) -conj(h4(5)) -conj(h4(6)) h4(7) h4(8) -h4(5) -h4(6) conj(h4(11)) conj(h4(12)) -conj(h4(9)) -conj(h4(10)) h4(11) h4(12) -h4(9) -h4(10) -conj(h4(4)); -conj(h4(3)); conj(h4(2)); -conj(h4(1)); -h4(4); -h4(3); h4(2); -h4(1); -conj(h4(8)); -conj(h4(7)); conj(h4(6)); -conj(h4(5)); -h4(8); -h4(7); h4(6); -h4(5); -conj(h4(12)); -conj(h4(11)); conj(h4(10)); -conj(h4(9)); -h4(12); -h4(11); h4(10); -h4(9)]; EbNodB = 0:5; EbNo = 10.^(EbNodB/10); for k=1:length(EbNo) %TAO TIN HIEU NHIEU Z3 sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); z3 = sigma*(randn(24,frlen/4)+j*randn(24,frlen/4)); z31 = z3(1,:);z32=z3(2,:);z33 = z3(3,:);z34=z3(4,:);z35 = z3(5,:); z36=z3(6,:);z37 = z3(7,:);z38=z3(8,:); z39 = z3(9,:);z310=z3(10,:);z311 = z3(11,:);z312=z3(12,:);z313 = z3(13,:); z314=z3(14,:); z315 = z3(15,:); z316=z3(16,:); z317 =z3(17,:); z318=z3(18,:); z319 = z3(19,:); z320=z3(20,:); z321 = z3(21,:); z322=z3(22,:); z323 = z3(23,:); z324=z3(24,:); z3 =[z31; z32; z33; z34; conj(z35); conj(z36); conj(z37); conj(z38); z39; z310;z311;z312; conj(z313); conj(z314); conj(z315); conj(z316); z317;z318;z319;z320;conj(z321); conj(z322); conj(z323); conj(z324)]; rho3 = norm(h4)^2; symb_rx3 = 2*rho3.*symb_tx + H4'*z3; %Making decision symb_est3 = sign(real(symb_rx3)); msg_demux_est3 = (symb_est3 + 1)/2; msg_est3 = reshape(msg_demux_est3,1,frlen); [errNum, BER3(iter,k)] = biterr(msg,msg_est3'); end end BER3=sum(BER3,1)/numfr; close all figure semilogy(EbNodB,BER3,'r+-','LineWidth',2); hold on axis([0 10^-5 0.5]) grid on legend('BER3(nTx=4, nRx=3, Alamouti dieu che BPSK)'); 94 xlabel('Eb/No'); ylabel('Average BER'); title('BER for BPSK modulation with STBC4'); CHƯƠNG TRÌNH SO SÁNH MISO 2x1, MIMO 2x2, MISO 4x1, MIMO 4x2, MIMO 4x3 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)]; %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]; %TAO H3 % Generating channels, for simplicity channels are set to static h3 =(randn(4*1,1)+j*randn(4*1,1))/sqrt(2); %h=rayleigh(fd,Ts,Np,N*M*P,1); % Use this for Jakes' model % Channel H1 matrix H3 = [conj(h3(1)) conj(h3(2)) conj(h3(3)) -conj(h3(4)); conj(h3(2)) -conj(h3(1)) conj(h3(4)) -conj(h3(3)); conj(h3(3)) -conj(h3(4)) -conj(h3(1)) conj(h3(2)); conj(h3(4)) conj(h3(3)) -conj(h3(2)) -conj(h3(1)); h3(1) h3(2) h3(3) -h3(4); h3(2) -h3(1) h3(4) -h3(3); h3(3) -h3(4) -h3(1) h3(2); h3(4) h3(3) -h3(2) -h3(1)]; %TAO H4 % Generating channels, for simplicity channels are set to static h4=(randn(4*3,1)+j*randn(4*3,1))/sqrt(2); % Channel matrix H4 = [ conj(h4(1)) conj(h4(2)) conj(h4(3)) conj(h4(4)) h4(1) h4(2) h4(3) h4(4) conj(h4(5)) conj(h4(2)) -conj(h4(1)) -conj(h4(4)) conj(h4(3)) h4(2) -h4(1) -h4(4) h4(3) conj(h4(6)) 95 conj(h4(3)) conj(h4(4)) -conj(h4(1)) -conj(h4(2)) h4(3) h4(4) -h4(1) -h4(2) conj(h4(7)) -conj(h4(4)); -conj(h4(3)); conj(h4(2)); -conj(h4(1)); -h4(4); -h4(3); h4(2); -h4(1); -conj(h4(8)); conj(h4(6)) conj(h4(7)) conj(h4(8)) h4(5) h4(6) h4(7) h4(8) conj(h4(9)) conj(h4(10)) conj(h4(11)) conj(h4(12)) h4(9) h4(10) h4(11) h4(12) -conj(h4(5)) -conj(h4(8)) conj(h4(7)) h4(6) -h4(5) -h4(8) h4(7) conj(h4(10)) -conj(h4(9)) -conj(h4(12)) conj(h4(11)) h4(10) -h4(9) -h4(12) h4(11) conj(h4(8)) -conj(h4(5)) -conj(h4(6)) h4(7) h4(8) -h4(5) -h4(6) conj(h4(11)) conj(h4(12)) -conj(h4(9)) -conj(h4(10)) h4(11) h4(12) -h4(9) -h4(10) -conj(h4(7)); conj(h4(6)); -conj(h4(5)); -h4(8); -h4(7); h4(6); -h4(5); -conj(h4(12)); -conj(h4(11)); conj(h4(10)); -conj(h4(9)); -h4(12); -h4(11); h4(10); -h4(9)]; % TAO H5 % Generating channels, for simplicity channels are set to static h5=(randn(4*2,1)+j*randn(4*2,1))/sqrt(2); % Channel matrix H5 = [conj(h5(1)) conj(h5(2)) conj(h5(3)) -conj(h5(4)); conj(h5(2)) -conj(h5(1)) conj(h5(4)) -conj(h5(3)); conj(h5(3)) -conj(h5(4)) -conj(h5(1)) conj(h5(2)); conj(h5(4)) conj(h5(3)) -conj(h5(2)) -conj(h5(1)); h5(1) h5(2) h5(3) -h5(4); h5(2) -h5(1) h5(4) -h5(3); h5(3) -h5(4) -h5(1) h5(2); h5(4) h5(3) -h5(2) -h5(1) conj(h5(5)) conj(h5(6)) conj(h5(7)) -conj(h5(8)); conj(h5(6)) -conj(h5(5)) conj(h5(8)) -conj(h5(7)); conj(h5(7)) -conj(h5(8)) -conj(h5(5)) conj(h5(6)); conj(h5(8)) conj(h5(7)) -conj(h5(6)) -conj(h5(5)); h5(5) h5(6) h5(7) -h5(8); h5(6) -h5(5) h5(8) -h5(7); h5(7) -h5(8) -h5(5) h5(6); h5(8) h5(7) -h5(6) -h5(5)]; EbNodB = 0:2:20; %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; % Tao tin hieu nhieu z2 = sigma*(randn(2,frlen/2)+j*randn(2,frlen/2)); z21 = z2(1,:); z22=z2(2,:); z2 = [z11; conj(z12) z21; conj(z22)]; rho2 = norm(h2)^2+rho1; %TAO TIN HIEU NHIEU Z1 sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); z3 = sigma*(randn(8,frlen/4)+j*randn(8,frlen/4)); z31=z3(1,:);z32=z3(2,:);z33=z3(3,:);z34=z3(4,:);z35=z3(5,:); z36=z3(6,:);z37 =z3(7,:);z38=z3(8,:); z3 = [z31;z32;z33;z34;conj(z35);conj(z36);conj(z37);conj(z38)]; rho3 = norm(h3)^2; %TAO TIN HIEU NHIEU Z4 sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); 96 z4 = sigma*(randn(24,frlen/4)+j*randn(24,frlen/4)); z41 = z4(1,:);z42=z4(2,:);z43 = z4(3,:);z44=z4(4,:);z45 = z4(5,:); z46=z4(6,:);z47 = z4(7,:);z48=z4(8,:); z49 = z4(9,:);z410=z4(10,:);z411 = z4(11,:);z412=z4(12,:);z413 = z4(13,:); z414=z4(14,:); z415 = z4(15,:); z416=z4(16,:); z417 =z4(17,:); z418=z4(18,:); z419 = z4(19,:); z420=z4(20,:); z421 = z4(21,:); z422=z4(22,:); z423 = z4(23,:); z424=z4(24,:); z4 =[z41; z42; z43; z44; conj(z45); conj(z46); conj(z47); conj(z48); z49; z410;z411;z412; conj(z413); conj(z414); conj(z415); conj(z416); z417;z418;z419;z420;conj(z421); conj(z422); conj(z423); conj(z424)]; rho4 = norm(h4)^2; %TAO TIN HIEU NHIEU Z5 sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); z5 = sigma*(randn(16,frlen/4)+j*randn(16,frlen/4)); z51 = z5(1,:); z52=z5(2,:); z53 = z5(3,:); z54=z5(4,:); z55 = z5(5,:); z56=z5(6,:); z57 = z5(7,:); z58=z5(8,:); z59 = z5(9,:); z510=z5(10,:); z511 = z5(11,:); z512=z5(12,:); z513 = z5(13,:); z514=z5(14,:); z515 = z5(15,:); z516=z5(16,:); z5 = [z51;z52;z53;z54;conj(z55);conj(z56);conj(z57);conj(z58); z59;z510;z511;z512;conj(z513);conj(z514);conj(z515);conj(z516)]; rho5 = norm(h5)^2; % Estimating received signals symb_rx1 = rho1.*symb_tx + H1'*z1; symb_rx2 = rho2.*symb_tx + H2'*z2; symb_rx3 = 2*rho3.*symb_tx1 + H3'*z3; symb_rx4 = 2*rho4.*symb_tx1 + H4'*z4; symb_rx5 = 2*rho5.*symb_tx1 + H5'*z5; % 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'); % 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'); % Making decision symb_est3 = sign(real(symb_rx3)); msg_demux_est3 = (symb_est3 + 1)/2; msg_est3 = reshape(msg_demux_est3,1,frlen); [errNum, BER3(iter,k)] = biterr(msg,msg_est3'); %Making decision symb_est4 = sign(real(symb_rx4)); msg_demux_est4 = (symb_est4 + 1)/2; msg_est4 = reshape(msg_demux_est4,1,frlen); [errNum, BER4(iter,k)] = biterr(msg,msg_est4'); %Making decision symb_est5 = sign(real(symb_rx5)); 97 msg_demux_est5 = (symb_est5 + 1)/2; msg_est5 = reshape(msg_demux_est5,1,frlen); [errNum, BER5(iter,k)] = biterr(msg,msg_est5'); end end BER1=sum(BER1,1)/numfr; BER2=sum(BER2,1)/numfr; BER3=sum(BER3,1)/numfr; BER4=sum(BER4,1)/numfr; BER5=sum(BER5,1)/numfr; semilogy(EbNodB,BER1,'mo-','LineWidth',2); hold on semilogy(EbNodB,BER2,'ks-','LineWidth',2); semilogy(EbNodB,BER3,'bv-','LineWidth',2); semilogy(EbNodB,BER4,':bs','LineWidth',2); semilogy(EbNodB,BER5,'xc','LineWidth',2); axis([0 20 10^-5 0.5]) grid legend('BER1(nTx=2,nRx=1,Alamouti dieu che BPSK)','BER2(nTx=2,nRx=2,Alamouti dieu che BPSK)','BER3(nTx=4,nRx=1,Alamouti dieu che BPSK)','BER4(nTx=4,nRx=3,Alamouti dieu che BPSK)','BER4(nTx=4,nRx=2,Alamoutidieu che BPSK)'); xlabel('Eb/No') ylabel('Average BER') title('BER for BPSK modulation with Alamouti STBC'); CHƯƠNG TRÌNH SO SANH MISO 4x1, MIMO 4x2, MIMO 4x3 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)]; %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]; %TAO H3 % Generating channels, for simplicity channels are set to static h3 =(randn(4*1,1)+j*randn(4*1,1))/sqrt(2); %h=rayleigh(fd,Ts,Np,N*M*P,1); % Use this for Jakes' model % Channel H1 matrix H3 = [conj(h3(1)) conj(h3(2)) conj(h3(3)) -conj(h3(4)); 98 conj(h3(2)) conj(h3(3)) conj(h3(4)) h3(1) h3(2) h3(3) h3(4) -conj(h3(1)) -conj(h3(4)) conj(h3(3)) h3(2) -h3(1) -h3(4) h3(3) conj(h3(4)) -conj(h3(1)) -conj(h3(2)) h3(3) h3(4) -h3(1) -h3(2) -conj(h3(3)); conj(h3(2)); -conj(h3(1)); -h3(4); -h3(3); h3(2); -h3(1)]; %TAO H4 % Generating channels, for simplicity channels are set to static h4=(randn(4*3,1)+j*randn(4*3,1))/sqrt(2); % Channel matrix H4 = [ conj(h4(1)) conj(h4(2)) conj(h4(3)) -conj(h4(4)); conj(h4(2)) -conj(h4(1)) conj(h4(4)) -conj(h4(3)); conj(h4(3)) -conj(h4(4)) -conj(h4(1)) conj(h4(2)); conj(h4(4)) conj(h4(3)) -conj(h4(2)) -conj(h4(1)); h4(1) h4(2) h4(3) -h4(4); h4(2) -h4(1) h4(4) -h4(3); h4(3) -h4(4) -h4(1) h4(2); h4(4) h4(3) -h4(2) -h4(1); conj(h4(5)) conj(h4(6)) conj(h4(7)) -conj(h4(8)); conj(h4(6)) -conj(h4(5)) conj(h4(8)) -conj(h4(7)); conj(h4(7)) -conj(h4(8)) -conj(h4(5)) conj(h4(6)); conj(h4(8)) conj(h4(7)) -conj(h4(6)) -conj(h4(5)); h4(5) h4(6) h4(7) -h4(8); h4(6) -h4(5) h4(8) -h4(7); h4(7) -h4(8) -h4(5) h4(6); h4(8) h4(7) -h4(6) -h4(5); conj(h4(9)) conj(h4(10)) conj(h4(11)) -conj(h4(12)); conj(h4(10)) -conj(h4(9)) conj(h4(12)) -conj(h4(11)); conj(h4(11)) -conj(h4(12)) -conj(h4(9)) conj(h4(10)); conj(h4(12)) conj(h4(11)) -conj(h4(10)) -conj(h4(9)); h4(9) h4(10) h4(11) -h4(12); h4(10) -h4(9) h4(12) -h4(11); h4(11) -h4(12) -h4(9) h4(10); h4(12) h4(11) -h4(10) -h4(9)]; % TAO H5 % Generating channels, for simplicity channels are set to static h5=(randn(4*2,1)+j*randn(4*2,1))/sqrt(2); % Channel matrix H5 = [conj(h5(1)) conj(h5(2)) conj(h5(3)) -conj(h5(4)); conj(h5(2)) -conj(h5(1)) conj(h5(4)) -conj(h5(3)); conj(h5(3)) -conj(h5(4)) -conj(h5(1)) conj(h5(2)); conj(h5(4)) conj(h5(3)) -conj(h5(2)) -conj(h5(1)); h5(1) h5(2) h5(3) -h5(4); h5(2) -h5(1) h5(4) -h5(3); h5(3) -h5(4) -h5(1) h5(2); h5(4) h5(3) -h5(2) -h5(1) conj(h5(5)) conj(h5(6)) conj(h5(7)) -conj(h5(8)); conj(h5(6)) -conj(h5(5)) conj(h5(8)) -conj(h5(7)); conj(h5(7)) -conj(h5(8)) -conj(h5(5)) conj(h5(6)); conj(h5(8)) conj(h5(7)) -conj(h5(6)) -conj(h5(5)); h5(5) h5(6) h5(7) -h5(8); h5(6) -h5(5) h5(8) -h5(7); h5(7) -h5(8) -h5(5) h5(6); h5(8) h5(7) -h5(6) -h5(5)]; EbNodB = 0:2:20; %EbNodB = EbNodB; 99 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; % Tao tin hieu nhieu z2 = sigma*(randn(2,frlen/2)+j*randn(2,frlen/2)); z21 = z2(1,:); z22=z2(2,:); z2 = [z11; conj(z12) z21; conj(z22)]; rho2 = norm(h2)^2+rho1; %TAO TIN HIEU NHIEU Z1 sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); z3 = sigma*(randn(8,frlen/4)+j*randn(8,frlen/4)); z31=z3(1,:);z32=z3(2,:);z33=z3(3,:);z34=z3(4,:);z35=z3(5,:); z36=z3(6,:);z37 =z3(7,:);z38=z3(8,:); z3 = [z31;z32;z33;z34;conj(z35);conj(z36);conj(z37);conj(z38)]; rho3 = norm(h3)^2; %TAO TIN HIEU NHIEU Z4 sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); z4 = sigma*(randn(24,frlen/4)+j*randn(24,frlen/4)); z41 = z4(1,:);z42=z4(2,:);z43 = z4(3,:);z44=z4(4,:);z45 = z4(5,:); z46=z4(6,:);z47 = z4(7,:);z48=z4(8,:); z49 = z4(9,:);z410=z4(10,:);z411 = z4(11,:);z412=z4(12,:);z413 = z4(13,:); z414=z4(14,:); z415 = z4(15,:); z416=z4(16,:); z417 =z4(17,:); z418=z4(18,:); z419 = z4(19,:); z420=z4(20,:); z421 = z4(21,:); z422=z4(22,:); z423 = z4(23,:); z424=z4(24,:); z4 =[z41; z42; z43; z44; conj(z45); conj(z46); conj(z47); conj(z48); z49; z410;z411;z412; conj(z413); conj(z414); conj(z415); conj(z416); z417;z418;z419;z420;conj(z421); conj(z422); conj(z423); conj(z424)]; rho4 = norm(h4)^2; %TAO TIN HIEU NHIEU Z5 sigma = sqrt(1/(2*EbNo(k))); z5 = sigma*(randn(16,frlen/4)+j*randn(16,frlen/4)); z51 = z5(1,:); z52=z5(2,:); z53 = z5(3,:); z54=z5(4,:); z55 = z5(5,:); z56=z5(6,:); z57 = z5(7,:); z58=z5(8,:); z59 = z5(9,:); z510=z5(10,:); z511 = z5(11,:); z512=z5(12,:); z513 = z5(13,:); z514=z5(14,:); z515 = z5(15,:); z516=z5(16,:); z5 = [z51;z52;z53;z54;conj(z55);conj(z56);conj(z57);conj(z58); z59;z510;z511;z512;conj(z513);conj(z514);conj(z515);conj(z516)]; rho5 = norm(h5)^2; % Estimating received signals symb_rx1 = rho1.*symb_tx + H1'*z1; symb_rx2 = rho2.*symb_tx + H2'*z2; symb_rx3 = 2*rho3.*symb_tx1 + H3'*z3; symb_rx4 = 2*rho4.*symb_tx1 + H4'*z4; symb_rx5 = 2*rho5.*symb_tx1 + H5'*z5; % 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'); 100 % 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'); % Making decision symb_est3 = sign(real(symb_rx3)); msg_demux_est3 = (symb_est3 + 1)/2; msg_est3 = reshape(msg_demux_est3,1,frlen); [errNum, BER3(iter,k)] = biterr(msg,msg_est3'); %Making decision symb_est4 = sign(real(symb_rx4)); msg_demux_est4 = (symb_est4 + 1)/2; msg_est4 = reshape(msg_demux_est4,1,frlen); [errNum, BER4(iter,k)] = biterr(msg,msg_est4'); %Making decision symb_est5 = sign(real(symb_rx5)); msg_demux_est5 = (symb_est5 + 1)/2; msg_est5 = reshape(msg_demux_est5,1,frlen); [errNum, BER5(iter,k)] = biterr(msg,msg_est5'); end end BER1=sum(BER1,1)/numfr; BER2=sum(BER2,1)/numfr; BER3=sum(BER3,1)/numfr; BER4=sum(BER4,1)/numfr; BER5=sum(BER5,1)/numfr; semilogy(EbNodB,BER1,'mo-','LineWidth',2); hold on semilogy(EbNodB,BER2,'ks-','LineWidth',2); semilogy(EbNodB,BER3,'bv-','LineWidth',2); semilogy(EbNodB,BER4,':bs','LineWidth',2); semilogy(EbNodB,BER5,'xc','LineWidth',2); axis([0 20 10^-5 0.5]) grid legend('BER1(nTx=2,nRx=1,Alamouti dieu che BPSK)','BER2(nTx=2,nRx=2,Alamouti dieu che BPSK)','BER3(nTx=4,nRx=1,Alamouti dieu che BPSK)','BER4(nTx=4,nRx=3,Alamouti dieu che BPSK)','BER4(nTx=4,nRx=2,Alamoutidieu che BPSK)'); xlabel('Eb/No') ylabel('Average BER') title('BER for BPSK modulation with Alamouti STBC'); 101 MỤC LỤC Trang phụ lục bìa Mục lục Tóm tắt đồ án Abstract Danh mục chữ viết tắt Danh mục quy ước toán học Danh mục bảng vẽ Danh mục hình vẽ CHƯƠNG I TỔNG QUAN VỀ KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Các tham số chất lượng hệ thống thông tin số 1.3 Hệ thống truyền dẫn số 1.4 Suy hao 1.5 Kênh tạp âm AWGN 11 1.5.1 Tạp âm AWGN 11 1.5.2 Mô tạp âm AWGN 13 1.6 Kênh pha - đinh 15 1.7 Kênh pha - đinh chọn lọc theo tần số pha - đinh phẳng 17 1.7.1 Pha - đinh hệ thống vô tuyến 17 1.7.2 Pha - đinh đa đường chọn lọc theo tần số 22 1.8 Kênh pha - đinh Rayleigh 25 1.9 Can nhiễu tác động khác đường truyền 26 102 1.9.1 Can nhiễu 26 1.9.2 Một số tác động khác đến đường truyền 27 1.10 Tóm tắt chương I 30 CHƯƠNG II HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN ĐA ANTEN 31 2.1 Mơ hình hệ thống MIMO 31 2.2 Dung lượng kênh truyền MIMO 32 2.2.1 Dung lượng kênh truyền cố định 32 2.2.2 Dung lượng kênh truyền Rayleigh pha - đinh 37 2.3 Các phương pháp truyền dẫn kênh MIMO 38 2.4 Mã không gian –thời gian 39 2.4.1 Giới thiệu 39 2.4.2 Mã khối không gian - thời gian 40 2.4.3 Mã STBC cho khơng gian tín hiệu thực 42 2.4.4 Mã STBC cho khơng gian tín hiệu phức 46 2.5 Kỹ thuật kết hợp đa anten thu 50 2.5.1 Mơ hình tín hiệu 50 2.5.2 Kết hợp chọn lọc 51 2.5.3 Kết hợp tỉ lệ tối đa (MRC) 53 2.5.4 Kết hợp đồng độ lợi 56 2.6 Tóm tắt chương II 58 CHƯƠNG III MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN ĐA ANTEN 59 3.1 Lý thuyết mô 59 3.1.1 Vai trị mơ 59 103 3.1.2 Xây dựng mơ hình mơ 60 3.1.3 Các tham số đánh giá phẩm chất hệ thống 61 3.2 Mô đánh giá phẩm chất BER hệ thống thông tin đa anten 62 3.3 Các hệ thống mô 63 3.3.1 Trường hợp kênh MISO 2x1 63 3.3.2 Trường hợp kênh MIMO 2x2 68 3.3.3 Trường hợp kênh MISO 4x1 71 3.3.4 Trường hợp kênh MIMO 4x2 76 3.3.5 Trường hợp kênh MIMO 4x3 80 3.3.6 So sánh BER trường hợp mô 85 3.4 Tóm tắt chương III 86 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO 89 PHỤ LỤC 90 104 ... thông tin phần thu hệ thống thơng tin số Có nhiều loại hệ thống truyền dẫn số qua vệ tinh viễn thông, hệt thống vô tuyến chuyển tiếp số mặt đất, hệ thống vô tuyến di động, hệ thống thơng tin dùng... kênh truyền hệ thống MIMO mô hệ thống truyền dẫn vô tuyến sử dụng đa anten Đồ án với bố cục gồm ba chương sau: Chương I: Tổng quan kênh truyền vô tuyến Chương II: Hệ thống truyền dẫn đa anten... thu Rx hình gọi hệ thống đa đầu vào - đa đầu (MIMO) Một hệ thống truyền dẫn kênh MIMO gọi hệ thống truyền dẫn MIMO Ta xét trường hợp đặc biệt như: Khi N=1 M=1 tương ứng với hệ thống phân tập thu