Tối ưu truyền dữ liệu trong WIMAX bằng kỹ thuật OFDM

Giới thiệu chương

Chuyển đổi A/D và D/A bao gồm những tiêu chuẩn của bộ lọc thông thấp với băng thông. Một chu kỳ thời gian mở rộng có độ dài là TG được sử dụng để loại trừ nhiễu liên khối và bảo toàn tính trực giao của tones. Chúng ta xem đáp ứng xung của kênh g(t) như là chuỗi xung thời gian giới hạn có dạng:. Khi biên độ αmcó giá trị phức tạp và 0≤τmTs ≤TG, thì toàn bộ đáp ứng xung nằm trong khoảng bảo vệ. Hình 3.2: khoảng hở giữa những điểm cho những kênh liên tục ).

Hệ thống khi đó là mô hình sử dụng N điểm chuyển đổi Fourier thời gian rời rạc (DFTN. Tính hiệu quả của mẫu tuần hoàn được mô tả bởi (3.1) và (3.2) phụ thuộc vào những mục tiêu phù hợp của khoảng bảo vệ, làm thế nào để nó có thể loại được nhiễu liên khối. Tuy nhiên, với xung non-T-spaced, nếu τmkhông phải là số nguyên, năng lượng của nó sẽ chảy qua mọi điểm gk.

Chú ý rằng hầu hết mọi năng lượng là được giữ trong những vùng lân cận của vị trí xung đầu tiên. Biểu tượng truyền xkxuất hiện trong biểu thức ước lượng, là biểu tượng huấn luyện hoặc biến lượng tử hóa thay đổi trong ước lượng trực tiếp. Nếu g là không 37aussian ,hˆMMSE không nhất thiết là ước lượng MMSE(minimum mean square error).

Ước lượng MMSE yêu cầu việc tính toán có độ phức tạp cao, nhưng ngược lại ước lượng LS có bình phương sai số trung bình lớn.

Giảm kích thước FFT của ước lượng MMSE và LS

Ước lượng LS là tương đương với cái gì đó được quy cho là thấp nhất. Bởi vậy phải cải tiến ước lượng MSE, khi đó chỉ những điểm với năng lượng có ý nghĩa là được chọn. Những phần tửRggđáp ứng đến những điểm năng lượng thấp nhất trong g là gần bằng 0.

Nếu ma trận T biểu thị cột L đầu tiên của ma trận_DFT F và Rgg' biểu thị góc trái phía trên LxL của Rgg. Mặc dầu sự phức tạp của ước lượng LS không yêu cầu phải thay đổi, nó biểu diễn trong điều kiện của MSE có thể được cải tiến cho độ lớn của SNR bởi những khái niệm tổng. Một cách trực quan, nó loại trừ những điểm năng lượng thấp của g, sẽ bổ sung một số vị trí thiếu sót của năng lượng g, giảm nhanh chóng những điểm nằm ngoài điểm đầu tiên (L), khi năng lượng của nhiễu được cho là không thay đổi trên toàn bộ dãy.

Giới thiệu chương

Về cơ bản, nếu mỗi biểu tượng là một bit thì tốc độ lỗi biểu tượng là tốc độ bit, tuy nhiên nếu biểu tượng là một số bit thì tốc độ biểu tượng khác tốc độ bit. Nhìn vào kết quả ở hình 4.1( đường màu đen-là SER của MMSE, đường màu xanh-là SER của LS ), ta thấy tỷ lệ lỗi biểu tượng của MMSE nhỏ hơn so với LS ở từng SNR (6 mức SNR). Nếu nhìn vào của sổ Command thì ta thấy kết quả SER của MMSE có giá trị nhỏ hơn nhiều so với SER của LS ở từng mức SNR khác nhau.

Có thể nói ước lượng MMSE có chất lượng tốt hơn ước lượng LS (tại cùng một SNR trên biểu đồ thì điểm ước lượng MMSE luôn nằm dưới điểm ước lượng LS). Tuy MMSE cho kết quả chính xác hơn LS nhưng quá trình tính toán cũng như công thức của ước lượng MMSE phức tạp hơn ước lượng LS nhiều. Hơn nữa ước lượng MMSE là kiểu ước lượng có liên quan đến các thông số thống kê của kênh và kích thước của ma trận Fourier nên quá trình tính toán thực hiện chậm hơn, nhưng ước lượng LS hoàn toàn không tuân theo quy luật thống kê.

Như vậy chỉ những đáp ứng xung có mức năng lượng cần thiết mới được giữ lại còn những đáp ứng xung có mức năng lượng gần bằng 0 thì ta bỏ đi, khi đó sẽ làm giảm đi đáng kể kích thước của ma trận Fourier. Tuy phương pháp này cho kết qủa tính toán nhanh hơn nhưng thiếu tính chính xác, việc giảm bớt kích thước FFT sẽ tỷ lệ nghịch với mức độ chính xác. Ở biểu đồ sau dây ta có thể thấy mức độ chính xác sẽ tăng dần khi ta tăng kích thước của FFT thì các đường có kích thước cửa sổ lớn hơn (như MMSE5, MMSE10) tiến gần hơn với đường MMSE mặc định.

Tuy nhiên với việc giảm kích thước FFT ta vẫn thấy rằng với một số điểm nhất định, nó vẫn có tính chính xác hơn ước lượng LS, đó là những điểm nằm dưới đường LS.

Hướng phát triển đề tài

Ta thấy rằng khi kích thước FFT tăng lên thì mức độ chính xác của ước lượng MMSE cũng tăng dần đến đường mặc định.