b.Mục tiệu BER 10-4(BER trung bình với dữ liệu truyền)
Trường hợp hệ thống dùng để truyền số liệu có BER mục tiêu = 10-4 chỉ ra trên Hình 3.7(b). BPSK BER 4 QAM BER 16 QAM BER AQAM RBF DFE-BER: Chặn TX AQAM RBF DFE-BPS: Chặn TX 100 10-1 10-2 10-3 10-4 10-5 10-6 0 5 10 15 20 25 30 35 40 SNR(dB) B ER 6 5 4 3 2 B P S
Hình 3.7: Kết quả mô phỏng hệ thống kết hợp sử dụng các phương thức điều chế BPSK, 4- QAM, 16-QAM, 64-QAM
Trong trường hợp này xu thế biến đổi có giá trị BER, BPS tương tự trên chỉ có khoảng biến đổi SNR là có khác nhau. Tuy vậy lưu ý rằng, với khoảng SNR từ8dB đến 20dB thì BER của giải pháp thích nghi không gián đoạn phát sẽ tốt hơn so với BPSK. Hiện tượng này cũng được nhận thấy trong điều chế thích nghi băng hẹp và điều chế thích nghi kết hợp cân bằng Nơron. Điều đó được giải thích như sau:
BER trung bình của hệ thống là tỷ số tổng các bit lỗi trên tổng sốcác bit được phát đi . BER trung bình của hệ thống sẽ giảm khi giảm số bit lỗi và khi tăng tổng số bit phát đi trong cụm số liệu. Với số ký hiệu phát cốđịnh, khi sử dụng tổng số bit phát trong cụm số liệu phát là không đổi, trong khi đó với điều chế QAM thích nghi, thì tổng số bit phát trong cụm số liệu tăng khi sử dụng AQAM bậc cao. Như vậy trong trường hợp này BER tăng.
So sánh kết quả mô phỏng trong hình 3.7(a) và 3.7(a) nhận thấy:
Với truyền số liệu, xác suất chặn phát tương đối cao nhằm đạt BER mục tiêu thấp.
Khi SNR tăng khoảng trên 16dB và 20dB với BER = 10-2 và BER = 10-7 thì xác suất chặn
phát gần tới 0.
Tóm lại, phương pháp truyền kết hợp điều chế thích nghi và cân bằng Nơron có ưu việt hơn khi so sánh các phương thức điều chế cố định riêng rẽ. Tuy vậy phương pháp điều chế thích nghi không chặn phát thì có thể đạt được hiệu năng mục tiêu BER = 10-2 và BER = 10-4 nếu SNR của kênh cao hơn 9dB và 18dB tương ứng.
Mục tiêu BER trung bình khi truyền thoại BER = 10-2 và truyền số liệu BER = 10-
4
đạt được đối với tất cả các SNR của kênh khi sử dụng trong chặn phát.
3.8 So sánh hiệu năng BER trong trường hợp cân bằng thông thường và cân
bằng nơron- điều chế thích nghi kết hợp
BER của cân bằng Nơron và điều chế thích nghi BPSK và 4-QAM tốt hơn so với cân bằng thông thường riêng rẽ nếu SNR tăng.
Trái lại, hiệu năng của phương thức kết hợp thấp hơn so với hiệu năng của cân
bằng thông thường trong trường hợp 16 và 64-QAM. Tuy vậy có thểtăng được hiệu năng
bằng cách tăng cả thời gian trễ quyết định và bậc của bộnơron hướng thuận m.
Hình 3.8: Mô phỏng hiệu năng trường hợp DFE thông thường và trường hợp kết hợp RBF DFE
Dựa vào hình 3.8 ta so sánh hiệu năng của phương pháp điều chế thích nghi kết hợp cân bằng nơron:
- Với BER mục tiêu 10-2, thì giải pháp kết hợp cho hiệu năng BER tốt hơn so với giải pháp khác.
DFE thông thường: Tốc độ truyền:
Hiệu năng BER trung bình Hiệu năng BPS trung bình Dữ liệu truyền:
RBF DFE: Tốc độ truyền: Tốc độ truyền:
Hiệu năng BER trung bình Hiệu năng BPS trung bình Dữ liệu truyền: 100 10-1 10-2 10-3 10-4 10-5 0 5 10 15 20 25 30 35 40 SNR(dB) B ER 6 5 4 3 2 B P S
- Với mục tiêu BER = 10-4, hiệu năng BER của phương pháp dùng cân bằng
nơron kết hợp điều chế thích nghi so với cân khác hoàn toàn tương tự nếu
SNR nằm trong khoảng 5dB đến 12dB, nhưng BPS thì tốt hơn. Trong khoàng SNR này chủ yếu dùng điều chế bậc thấp. Vì phương pháp cân
bằng nơron kết hợp điều chế thích nghi cho hiệu năng BER tốt hơn so với
phương pháp riêng rẽđối với các phương pháp điều chế bậc thấp.
Kết luận:
Sau khi đã nghiên cứu các giải pháp điều chế thích nghi, các mạng nơron cơ bản,
luận văn đã nghiên cứu giải pháp kết hợp điều chế thích nghi và cân bằng mạng nơron. Trước hết, luận văn đã kế tục mô hình tổng quát có tính chất nguyên lý về hệ thống kết hợp đã được các công trình trước đây giới thiệu. Luận văn đi sâu nghiên cứu và giới thiệu một số thuật toán đào tạo ho bộ cân bằng dùng:
- Mạng nơron truyền thẳng đơn giản.
- Cân bằng kênh phức bằng mạng perceptron hai lớp. - Cân bằng bằng mạng Hopfield.
- Cân bằng bằng nơron xuyên tâm.
Các thuật toán này tương đối đơn giản. Phần cuối cùng của chương đã giới thiệu một số kết quả mô phỏng của các tác giả trước đó đã có và luận văn đã phân tích, bình luận để rút ra những hoàn cảnh ứng dụng cụ thể khi áp dụng phương thức điều chế thích nghi kết hợp cân bằng nơron.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
Luận văn nghiên cứu giải pháp kết hợp điều chế thích nghi và cân bằng nơron để
cải thiện hiệu năng truyền dữ liệu cho hệ thống thông tin di động băng rộng là một trong những khảđề nghiên cứu đã và đang thu hút nhiều nhà nghiên cứu.
Sau khi giới thiệu một số lý luận cơ bản về hiệu năng của hệ thống thông tin di động, điều chế thích nghi và mạng nơron thích hợp với hệ thống di động băng rộng và theo phương án kết hợp với điều chế thích nghi.
- Luận văn đã xây dựng luật học cho bộ cân bằng bằng mạng nơron truyền thẳng
đơn giản có giám sát.
- Sử dụng cân bằng phức bằng mạng perceptron hai lớp và luật học cho nó. - Xây dựng luật học cho cân bằng mạng nơron Hopfield và đánh giá độổn định
cho nó.
- Ứng dụng mạng nơron xuyên tâm để cân bằng kênh và luật học.
Cuối cùng luận văn đã giới thiệu kết quả mô phỏng hệ thống kết hợp điều chế thích nghi và cân bằng nơron xuyên tâm. Trên cơ sở đó luận văn đã phân tích, nhận xét và rút ra các hoàn cảnh ứng dụng khi kênh có sự biến động về SNR.
Hướng nghiên cứu tiếp theo:
1. Nghiên cứu ứng dụng hiệu quả mạng nơron trong cân bằng kênh truyền các cụm tín hiệu tốc độ cao.