Mô hình kênh truyền trong hệ thống OFDM

LÝ THUYẾT VỀ KÊNH TRUYỀN 3.1 Giới thiệu chương

• Đáp ứng xung của kênh phụ thuộc thời gian (time_invariant channel impulse)
• Các mô hình kênh cơ bản .1 Kênh theo phân bố Rayleigh
• Quan hệ giữa tín hiệu phát, tín hiệu thu và mô hình của kênh
• Kênh truyền dẫn trong môi trường nhiễu trắng .1 Khái niệm về nhiễu trắng
• Dung lượng kênh vô tuyến

Đáp ứng xung của kênh là một dãy xung thu được ở máy thu khi máy phát phát đi một xung cực ngắn gọi là xung Dirac δ(t) (Dirac impulse). Dựa vào hàm truyền đạt của kênh ta có thể nhận biết được ở miền tần số nào tín hiệu bị suy hao tương ứng với độ fading lớn (deep fading), hoặc ở miền tần số nào tín hiệu ít bị suy hao. Tùy thuộc vào bề rộng băng tần của hệ thống so với bề rộng độ ổn định tần số của kênh mà kênh được định nghĩa là kênh phụ thuộc tần số hay không.

Tùy thuộc vào sự so sánh giữa bề rộng độ ổn định về thời gian của kênh với độ dài mẫu tín hiệu sẽ cho ta kết quả liệu kênh vô tuyến đựoc gọi là kênh phụ thuộc thời gian hay không. Trong trường hợp môi trường truyền dẫn có tuyến truyền dẫn trong tầm nhìn thẳng thì công suất tín hiệu từ tuyến này vượt trội so với các tuyến khác. Trong mục này ta phân loại ra hai loại tín hiệu phát: Tín hiệu phát thuộc về lớp hàm xác định (deterministic function) và tín hiệu phát thuộc về lớp các hàm xác suất.

Mô hình của tín hiệu phát và thu cũng được mô tả tương tự như ở hình(y) , tuy nhiên tín hiệu phát được giả thiết là một quá trình xác suất ξ(t)và do đó tín hiệu thu cũng sẽ là một quá trình xác suất η(t). Đối với các quá trình xác suất sẽ không tồn tại phép biến đổi Fourier, do vậy mối liên hệ giữa hàm truyền đạt của kênh, tín hiệu phát và thu như ở phương trình (x) sẽ không còn phù hợp. Để xây dựng mối liên hệ này người ta sử dụng các hàm tương quan và các hàm tương quan chéo của các quá trình xác suất, vì phép biến đổi Fourier có thể thực hiện được cho các hàm tương quan. 3.11.3 Mối liên hệ giữa hàm tương quan chéo của các tín hiệu vào và ra của kênh. Ở miền thời gian, mối quan hệ này có thể viết được ). Trong đó φξη(jω) và φξξ(jω) lần lượt là biến đổi Fourier của ϕξη(τ) và ϕξξ(τ). 3.11.4 Mối liên hệ giữa hàm tương quan của các tín hiệu vào và ra của kênh. Mối liên hệ này ở miền thời gian được thể hiện bởi phương trình sau. Ở miền tần số được biểu diễn dưới dạng )2. Quan hệ trên là quan hệ Wiener-Lee, thể hiện mối quan hệ giữa các hàm tự tương quan của các quá trình đầu vào và đầu ra của kênh. Dựa vào các hàm tự tương quan, người ta tính công suất tín hiệu đầu vào và đầu ra của kênh như sau. Công suất tín hiệu phát:. Tương tự ta có thể tính công suất của tín hiệu thu như sau:. 3.12 Kênh truyền dẫn trong môi trường nhiễu trắng 3.12.1 Khái niệm về nhiễu trắng. Hình 3.4: Môi trường truyền dẫn với sự có mặt của nhiễu trắng. Môi trường truyền dẫn thực tế không chỉ có tác động của hiệu ứng phân tập đa đường và hiệu ứng Doppler, mà còn có sự tác động của nhiễu trắng như trình bày ở. Mô hình kênh. Tín hiệu thu ).

(2.30) Chú ý rằng tất cả các biến ngẫu nhiên đều không tồn tại phép biến đổi Fourier mà chỉ tồn tại hàm tự tương quan và mật độ phổ công suất, trong đó hàm mật độ công suất là phép biến đổi Fourier của hàm tự tương quan. Sự can thiệp của nhiễu trắng đến kênh truyền dẫn, cụ thể hơn là tỷ số công suất tín hiệu trên tạp âm, ảnh hưởng trực tiếp đến thông lượng của kênh và chất lượng tín hiệu thu. Do vậy việc nghiên cứu các ảnh hưởng của nhiễu đến tỉ lệ lỗi thông tin và một số biện pháp dung hòa giữa mức nhiễu và hiệu quả phổ hệ thống là rất quan trọng.

ISI, được định nghĩa là xuyên nhiễu (crosstalk) giữa các kí tự trong khoảng thời gian T của các frame FFT liên tiếp (trong miền thời gian), nghĩa là các kí tự cạnh nhau sẽ giao thoa với nhau dẫn đến méo dạng kí tự và máy thu có thể quyết định sai về kí tự này. Trong đó p(a1) là xác suất xảy ra sự kiện mẫu tin a1 được truyền đi. Lượng tin ). Lượng tin mất mát khi phát đi mẫu tin a1 nhưng lại nhận được mẫu tin b1 là ). Tổng lượng tin mất mát là:. Thông lượng kênh tương ứng với lượng tin không bị thất thoát. Trong trường hợp kênh không nhiễu thì lượng tin thất thoát bằng không, có nghĩa là ). Lý thuyết về lượng thông lượng kênh của Shannon cho chúng ta biết tỉ lệ lỗi bít của tín hiệu nhận được có thể được giảm đến một mức nhỏ tùy ý bằng các kỹ thuật mã kênh và kỹ thuật điều chế, chừng nào mà tốc độ tín hiệu vẫn còn nhỏ hơn thông lượng kênh.

ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG HỆ THỐNG OFDM

• Giới thiệu chương
• Nội suy
• Mô phỏng

Bước đầu tiên là ước lượng hệ số kênh truyền trong miền tần số tại vị trí của kí hiệu dẫn đường, dùng kết quả đó nội suy toàn bộ hệ số kênh truyền trong miền tần số ở vị trí của kí hiệu dữ liệu, cuối cùng là nội suy thời gian. Ta có thể ước lượng số lượng của tap này thông qua kí hiệu pilot và sau đó tính toán đáp ứng tần số ước lượng của kênh truyền với phép tính DFT. Sau khi thực hiện thuật toán nội suy FIR, bởi vì không phải tất cả các kí hiệu OFDM đều chứa kí hiệu pilot, do đó nội suy thời gian phải được thực hiện.

Với U là ma trận Unita với vectơ riêng nằm ở cột có vị trí tương ứng với giá trị riêng, V là ma trận chéo có các giá trị riêng nằm trên đường chéo. Việc ước lựong sẽ trở nên chính xác hơn nếu ta sử dụng thông tin ở cả hai miền thời gian và tần số, đó là phương pháp ước lương 2D. Cách tiếp cận để xây dựng nên bộ lọc 2D đơn giản nhất là dùng hai bộ ước lượng 1D, một bộ ước lượng kênh truyền trong miền thời gian , một bộ ước lượng kênh truyền trong miền tần số.

Bộ ước lượng thích nghi là bộ ước lượng thường xuyên cập nhật các thông số của kênh truyền do hệ quả của việc thay đổi thống kê kênh truyền. +H^ interpolatedf là đáp ứng kênh truyền được nội suy trong miền tần số +H^ P là đáp ứng kênh truyền được ước lượng tại vị trí pilot. Với U là ma trận Unita với vectơ riêng nằm ở cột có vị trí tương ứng với giá trị riêng, V là ma trận chéo có các giá trị riêng nằm trên đường chéo.

Bộ nội suy này hoạt động dựa trên giả thuyết là các kí hiệu OFDM gần với nhau về thời gian và có hàm tương quan mạnh giữa đáp ứng tần số của chúng. Đầu tiên bộ nội suy sẽ tạo ra ma trận A có kích thước bằng với kích thước tổng thể frame đường lên và bằng 0 ở mọi vị trí, sau đó tất. Kênh truyền multipath được mô phỏng gồm đường: 1 đường LOS và 2 đường trễ, thời gian trễ của mỗi đường là τ =0.5àsvàτ =3.5àsvà kờnh truyền này sẽ là kênh truyền fading chậm lựa chọn tần số ( do thời gian trễ > thời gian symbol) đối với hệ thống đa sóng mang OFDM.

+Tín hiệu tương tự sau bộ D/A được đưa qua bộ lọc thông thấp cho ra tín hiệu thời gian s(t) sẵn sàng đưa ra kênh truyền, kênh truyền ở đây có 3 đường cho tín hiệu Fading. Tiến trình trên được lặp lại ứng với mỗi giá trị SNR của nhiễu Gauss từ 5 đến 30 ta sẽ tính được tỉ lệ lỗi symbol ( SER ), lỗi bình phương trung bình ( MSE ). Từ đó vẽ đồ thị SER, MSE của hệ thống OFDM theo SNR. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG. a) Kết quả mô phỏng MSE với phương pháp ước lượng LS và MMSE(uocluong2.m). Nhận xét: Đồ thị cho thấy phương pháp MMSE và LS đều có giá trị lỗi bình phương trung bình nhỏ nhất ( MSE ) là 1 hàm giảm tuyến tính theo SNR, tuy nhiên phương pháp MMSE cho ta trị lỗi bình phương trung bình nhỏ nhất ( MSE ) chính xác hơn so với phương pháp LS. c) Kết quả mô phỏng hệ thống OFDM với đầu thu dựa vào ước lượng MMSE/LS(uocluong1.m).

Trong chương 4, chúng ta đã tìm hiểu về những vấn đề cơ bản trong kỹ thuật ước lượng kênh truyền, tìm hiểu sâu hai phương pháp ước lượng kênh phổ biến, đó là phương pháp LS và MMSE, vấn đề nội suy cũng được đề cập đến. Phần mô phỏng cuối chương chứng tỏ ưu điểm của phương pháp MMSE so với LS, tuy nhiên MMSE lại phức tạp hơn LS do đó vấn đề cân bằng giữa độ chính xác của phương pháp ước lượng và phương pháp tiến hành ước lượng phải được quan tâm khi thiết kế bộ ước lượng kênh.