Để tiện so sánh giữa hai mô hình kênh OneRing và SCM, ta sẽ chọn một số điều kiện đầu vào như sau:
54
Bảng 3-1: Lựa chọn môi trường mô phỏng LTE Extended Vehicular A case C, băng tần 5 MHz, model C [3]
Tham số đầu vào Giá trị Ghi chú
Chuẩn mô phỏng LTE Extended Vehicular A case C.
Áp dụng cho kênh băng tần 5 MHz, model C.
Môi trường mô
phỏng Sub-urban macro cell
Có 3 mô trường có thể mô phỏng:
- Sub-urban macro cell: khoảng cách từ BS tới BS cỡ 3 km.
- Urban macro cell: khoảng cách từ BS tới BS cỡ 3 km. - Urban micro cell: khoảng
cách từ BS tới BS cỡ 1 km.
Tốc độ chuyển động
MS 30 km/h
Đề xuất tốc độ chuyển động tương đối giữa BS và MS hỗ trợ bởi chuẩn C là: 3, 30, 120 km/h [3].
Bảng 3-2: Giá trị công suất trễ của các tuyến dựa theo môi trường mô phỏng LTE Extended Vehicular case C, băng tần 5 MHz, model C [3]
Path (No) Trễ truyền dẫn (ns) Giá trị (dBm) Giá trị thập phân
1 0 0 1.0000 2 310 -1 0.7943 3 710 -9 0.1259 4 1090 -10 0.1000 5 1730 -15 0.0316 6 2510 -20 0.0100
55
Bảng 3-3: Các tham số cho mô hình kênh SCM áp dụng cho môi trường mô phỏng sub-urban macro cell [3]
#cluster N 6 #sub-path / cluster 20 , MS BS 0 AS r 1.2 AS 0.69 AS 0.13 DS -6.8 DS 0.288 DS r 1.4 Per-path AS at BS 0 2 Per-path AS at MS 0 35
Bảng 3-4: Bảng góc lệch AoA và AoD offset tương ứng với từng path, kênh SCM model [3]
Sub-path #m
(Offset for a 2 deg AS at BS)
0 , ,
n m AOD
Offset for a 35 deg AS at MS
0 , , n m AOA 1, 2 0.0894 1.5649 3, 4 0.2826 4.9447 5, 6 0.4984 8.7224 7, 8 0.7431 13.0045 9, 10 1.0257 17.9492 11, 12 1.3594 23.7899 13, 14 1.7688 30.9538 15, 16 2.2961 40.1824 17, 18 3.0389 53.1816 19, 20 4.3101 75.4274
56
Mô hình kênh áp dụng theo chuẩn LTE Extended Vehicular A case C ,băng 5Mhz, với max 2510 ns(
Bảng 3-2) áp dụng công thức (1.3) , độ ổn định của kênh là
9 max 1 1 0.39 B 5 MHz 2510 *10 c f MHz
Điều đó có nghĩa kênh mô phỏng SCM và OneRing với các điều kiện đầu vào như trên là kênh băng rộng ( B= 5MHz) và chọn lọc tần số ( f B)
Mô hình kênh OneRing
Hình 3-13 là đồ thị hàm SCCF bên phía MS và BS sử dụng các giá trị đầu vào như trong Bảng 3-1 đến Bảng 3-4.
Hàm SCCF bên phía phát BS Hàm SCCF bên phía thu MS
Hình 3-11: Hàm CCF ở hai phía thu và phát với mô hình kênh OneRing [7]
Nhận xét:
Dựa vào kết quả mô phỏng trong Hình 3-11ta có một số nhận xét sau: Giá trị hàm SCCF ở phía thu khi BS 10 ( c
f
với f là tần số sóng mang tín hiệu ) sẽ đạt giá trị cực tiểu tại các điểm MS 0.5 , ,1.5 ... Giá trị hàm SCCF ở
57
khi lựa chọn triển khai, các anten MIMO cùng phía (phát hoặc thu) luôn được đặt sao cho gần nhau nhất và giá trị tương quan chéo là tốt nhất.
Tài liệu [8] chỉ ra rằng cặp giá trị s, u tối ưu nhất là 10 ,0.5
Hình 3-12: Tỷ số SER phía thu khi thay đổi khoảng cách cặp anten phát s
và cặp anten thu u
Nhận xét:
Căn cứ vào Hình 3-12 khi cấu hình khoảng cách cặp anten thu u 0,5và
thay đổi khoảng cách cặp anten phát s, giá trị SER nhỏ nhất ứng với giá trị
10
s
(đường màu đỏ), giá trị SER lớn nhất ứng với s 4( đường màu xanh lá
cây). Điều này là trùng hợp với kết quả mô phỏng ở Hình 3-11 khi mà giá trị hàm tương quan chéo không gian phía phát tại s 4 rất lớn, trong khi tại s 10
đang đạt giá trị cực tiểu.
Khi giữ cố định s 10 , thay đổi khoảng cách cặp anten thu
0, 25 ; 0,5 ; 2
u
ta thấy giá trị SER tại u 0, 25 đạt giá trị lớn nhất ( đường
58
thiết bị đầu cuối UE cần nhỏ gọn nên giá trị u 2 chưa phải là giá trị tối ưu,
0,5
u
có tỷ số SER cao hơn một chút nhưng không nhiều.
Mô hình kênh SCM
Hình 3-13 là đồ thị hàm SCCF bên phía MS và BS sử dụng các giá trị đầu vào như trong Bảng 3-1 đến Bảng 3-4.
Hàm SCCF bên phía phát BS Hàm SCCF bên phía thu MS
Hình 3-13:Hàm CCF ở hai phía thu và phát với mô hình kênh SCM
Nhận xét: Dựa vào kết quả Hình 3-13ta có một số nhận xét như sau:
Khi giữ cố định du 0.5 và thay đổi dsta thấy giá trị hàm SCCF ở phía
phát đạt giá trị nhỏ nhất tại ds 15 , tại ds 10 có giá trị hàm r11,22có giá trị cao hơn một chút, điều này là hợp lý với kết quả mô phỏng tỷ số SER ở Hình 3-14 khi đường màu đỏ ứng với ds 10 ; du 0, 5 có giá trị cao hơn đường màu tím ứng với
giá trị ds 15 ; du 0,5 , đường màu vàng ứng với ds 0,5 ; du 0,5 cho giá trị
SER lớn nhất vì giá trị hàm tương quan chéo ở cặp giá trị này cao nhất.
Khi giữ cố định ds 10, ta thấy hàm r11,22 phía thu cho giá trị nhỏ nhất tại
0.4 ;0.9 ,1.4
u
59
3-14 khi đường màu hồng ứng với ds 10 ; du 0.9cho kết quả tốt nhất, đường
màu đỏ ứng với ds 10 ; du 0.4có giá trị SER cao hơn một chút và SER cao nhất
ứng với ds 10 ; du 0.25là đường màu xanh da trời, trùng với kết quả mô phỏng
giá trị r11,22ở phía phát khi
11,22( s 10 ; u 0.25 ) 11,22( s 10 ; u 0.4 ) 11,22( s 10 ; u 0.9 )
r d d r d d r d d .
Hình 3-14: Tỷ số SER phía thu khi thay đổi khoảng cách cặp anten phát ds
và cặp anten thu du
3.4.3 Ƣu nhƣợc điểm của các mô hình kênh và phạm vi áp dụng mô phỏng
Hai mô hình kênh OneRing và SCM đều được tổ chức 3GPP áp dụng cho việc mô phỏng hệ thống LTE MIMO-OFDM. Đây đều là hai mô hình kênh lựa chọn tần số, tuy nhiên phạm vi áp dụng của chúng sẽ khác nhau, cụ thể như sau:
Mô hình kênh OneRing
Ưu điểm: Trong công thức tính hàm đáp ứng xung của mô hình kênh (3.1) có xuất hiện tham số BS, MS, tức là góc lệch giữa phương đăt hai anten phát và hai
60
đến trường hợp các cặp anten phát và thu đặt không song song với nhau, mà có thể chéo nhau một cách tùy ý. Đây là điểm rộng hơn so với mô hình kênh SCM.
Nhược điểm: Nhược điểm rõ nhất của mô hình kênh OneRing là giả thiết rằng các điểm tán xạ phân bố đều trên một đường tròn có tâm là hai anten thu và bán kính vòng tròn tán xạ phải rất nhỏ hơn rất nhiều so với khoảng cách từ BS đến MS. Điều này chỉ đạt được nếu: anten phát rất cao so với anten thu và không gian từ anten phát đến anten thu phải rất thoáng, ít che chắn.
Phạm vi áp dụng: Mô hình kênh OneRing phù hợp khi mô phỏng môi trường nông thôn , nơi vùng địa hình thoáng , ít các tòa nhà cao tầng, đồi núi,…
Mô hình kênh SCM
Ưu điểm: Trái ngược với mô hình kênh OneRing, mô hình kênh SCM coi phân bố các điểm tán xạ là ngẫu nhiên, với góc lệch AoA và AoD tuân theo phân bố xắc suất. Như vậy mô hình kênh SCM không bị giới hạn bởi điều kiện địa hình.
Nhược điểm: Trong công thức tính đáp ứng xung của kênh SCM không đề cập đến BS, MS, tức không xem xét đến trường hợp cặp anten phát và cặp anten thu
không song song với nhau. Hình 3-7 chỉ rõ hai cặp anten này đặt vuông góc với phương ngang.
Phạm vi áp dụng: Mô hình kênh SCM sẽ thích hợp cho việc mô phỏng điều kiện địa hình đô thị, nhiều đồi núi.
3.5 Kết luận chƣơng
Chƣơng 3 ta đã nghiên cứu công thức toán học của hai mô hình kênh cơ bản cho hệ thống MIMO. Việc đưa ra các mô hình kênh như vậy chỉ nhằm mục đích mô phỏng cho các hệ thống MIMO-OFDM trước khi áp dụng triển khai thực tế. Về nguyên tắc, phía thu không thể biết chính xác công thức toán học của kênh truyền dẫn như thế nào, vì vậy trong Chƣơng 4, ta sẽ nghiên cứu hai phương pháp ước lượng kênh cho phía thu nhằm khôi phục lại hệ số kênh trước khi giải mã tín hiệu nhận được.
61
CHƢƠNG 4: THUẬT TOÁN ƢỚC LƢỢNG VÀ CÂN BẰNG KÊNH
4.1 Giới thiệu chƣơng
Trong Chƣơng 3, ta đã nghiên cứu hai mô hình kênh SCM và OneRing với kết luận là đưa ra công thức toán học tính hệ số kênh. Tuy nhiên, giá trị hệ số kênh truyền phía thu sẽ không thể biết trước, do đó, trước khi giải mã tín hiệu cần thực hiện quá trình khôi phục kênh truyền.
Khôi phục kênh truyền là việc xác định giá trị hàm truyền đạt của kênh ở phía thu một cách gần chính xác, là dữ liệu đầu vào cho khối cân bằng kênh (Equalizer). Thực tế, kênh truyền luôn biến đổi liên tục theo thời gian và tần số (kênh là phụ thuộc thời gian và tần số), do đó, phía thu luôn phải tính toán và ước lượng được hệ số kênh tại từng thời điểm và ở miền tần số trên toàn băng tần truyền tín hiệu để có thể giải mã tín hiệu.
4.2 Khôi phục kênh truyền
4.2.1 Sắp xếp chuỗi dữ liệu tham khảo trên miền thời gian và tần số
Để có thể ước lượng được hệ số kênh trên toàn băng tần tín hiệu, trong chuỗi dữ liệu phát đi, người ta chèn vào đó chuỗi dữ liệu tham khảo (reference signal) hay chuỗi dữ liệu dẫn đường (pilot). Vị trí và giá trị của chuỗi tham khảo được tính toán và sắp xếp theo một quy luật nhất định cho cả hai phía thu và phát. Phía thu sau khi nhận được khung dữ liệu, sẽ tính toán hệ số suy hao của dữ liệu tham khảo bằng cách so sánh chúng với dữ liệu tham khảo ban đầu (phía thu sẽ tạo chuỗi dữ liệu giống phía phát với cùng một quy tắc). Từ đó xác định được hàm truyền đạt của kênh ở vị trí đặt dữliệu tham khảo (Hình 4-1).
62
Hình 4-1: Hàm truyền đạt kênh tại vị trí đặt dữ liệu tham khảo
Căn cứ giá trị hàm truyền đạt của kênh, người ta sử dụng các phương pháp nội suy khác nhau để tính toán được hàm truyền đạt kênh tại vị trí đặt dữ liệu có ích. Dữ liệu tham khảo sẽ được sắp xếp trong cả miền thời gian và miền tần số một cách có quy luật. Hình 4-2chỉ ra sự phân bố này.
Hình 4-2: Sắp xếp dữ liệu có ích và dữ liệu tham khảo trong miền thời gian và tần số
,
t f
D D là khoảng cách giữa hai mẫu tín hiệu tham khảo liên tiếp trong miền thời gian và miền tần số. Cặp giá trị D Dt, f phụ thuộc vào từng hệ thống MIMO- OFDM khác nhau.
63
Điều kiện cho việc lựa chọn D Dt, f ?
Thực tế, việc lựa chọn giá trị D Dt, f phải thỏa mãn điều kiện lấy mẫu ở miền tần số và miền thời gian tương ứng. Gọi rf là tỷ số lấy mẫu ở miền tần số, rt là tỷ
số lấy mẫu ở miền thời gian. Cụ thể tham khảo Tài liệu [1]:
max 1 1 f f s r D f (4.1) ,max 1 1 2 t D t s G r f D T T (4.2) Trong đó, s f
là khoảng cách giữa hai sóng mang phụ liên tiếp.
max là trễ truyền dẫn lớn nhất. ,max D f là tấn số dịch Doppler cực đại. s
T thời gian một ký hiệu OFDM sau FFT.
G
T là thời gian khoảng bảo vệ.
Nếu điều kiện ở miền nào không được thỏa mãn thì không thể khôi phục được kênh truyền bằng tín hiệu tham khảo trong miền đó được. Bảng 4-1tham khảo
Tài liệu [4] với chuẩn LTE kênh dữ liệu đường xuống PDSCH:
Bảng 4-1: Bảng tham số giá trị chuẩn LTE dành cho kênh PDSCH
f D s f Dt Ts TG 6 15 KHz 3 512,1024,2048 36,72,144
64
Dữ liệu nhận được tại phía thu sau khi đã giải điều chế băng cơ sở OFDM ( bao gồm việc tách chuỗi bảo vệ và thực hiện FFT), sẽ được phân tách thành hai luồng tín hiệu. Luồng thứ nhất chứa dữ liệu tham khảo nhằm mục đích khôi phục hàm truyền đạt của kênh. Luồng thứ hai chỉ chứa dữ liệu có ích. Luồng dữ liệu có ích và hàm truyền đạt ước lượng của kênh là dữ liệu đầu vào cho khối cân bằng cân, thực hiện các thuật toán giải mã nhằm khôi phục tín hiệu được phát đi (Hình 4-3).
Hình 4-3: Khối ước lượng và cân bằng kênh MIMO-OFDM ở phía thu
4.2.2 Bộ tạo dữ liệu tham khảo
Như đã trình bày ở trên, dữ liệu tham khảo phải là dữ liệu biết trước ở cả phía thu và phía phát. Cách tạo ra dữ liệu tham khảo ở từng hệ thống khác nhau sẽ khác nhau. Đó thường là các bộ tạo mã giả ngẫu nhiên, với các thanh ghi dịch được đặt trước các giá trị khởi tạo ở từng thanh ghi. Ở đây xin trình bày cách tạo ra chuỗi dữ liệu tham khảo áp dụng cho hệ thống LTE kênh PDSCH (Hình 4-4) như một ví dụ. Hình vẽ và công thức toán tham khảo ở Tài liệu [4].
65
Hình 4-4: Bộ tạo chuỗi dữ liệu tham khảo cho kênh PDSCH chuẩn LTE
Biểu thức toán [4]: 1 2 ( ) ( C) ( C) mod 2 c n x n N x n N (4.3) 1( 31) 1( 3) 1( ) mod 2 x n x n x n (4.4) 2( 31) 2( 3) 2( 2) 2( 1) 2( ) mod 2 x n x n x n x n x n (4.5)
Với NC 1600, x x1, 2là các thanh ghi có chiều dài 31 bits.
Giá trị khởi tạo ở các thanh ghi x x1, 2 như sau:
1 init x c với 14 13 9 cell init RNTI 2 2 s 2 2 ID c n q n N (4.6) 2 1 x (4.7) Trong đó: cell RNTI, ID , , s
n N q n là các tham số mà cả phía phát và phía thu đều đã biết. ( )
c n là chuỗi bit đầu ra.
66 1 1 ( ) 1 2 (2 ) 1 2 (2 1) , 0,1,..., 1 2 2 RS m c m j c m m N (4.8) Trong đó: ( )
RS m là dữ liệu tham khảo ở một vị trí sóng mang.
N là chiều dài chuỗi dữ liệu cần tạo.
Chúng ta sẽ cùng nghiên cứu một số phương pháp nội suy hàm truyền đạt của kênh.
4.2.3 Khôi phục kênh dùng thuật toán Linear
Phương pháp khôi phục kênh Linear căn cứ vào giá trị hệ số kênh tại hai mẫu tín hiệu tham khảo liên tiếp. Cụ thể, hệ số kênh của dữ liệu nằm trong khoảng hai mẫu tín hiệu dẫn đường liền kề sẽ tuân theo đồ thị đường của hàm bậc nhất. Hình 4-5chỉ rõ cách nội suy của thuật toán này.
Hình 4-5: Nội suy hệ số kênh tại vị trí dữ liệu bằng phương pháp Linear
Nội suy Linear còn được gọi là phương pháp nội suy tuyến tính.
4.2.4 Khôi phục kênh dùng hàm SI
Lý thuyết về việc khôi phục kênh dựa trên phương pháp SI (tức là dựa trên hàm sin(x)/x) được trình bày trong Chƣơng 7, Tài liệu [9].
67
Bản chất của phương pháp này là sử dụng một bộ lọc thông thấp (lowpass filter) trong miền tần số với bước cửa sổ L bằng khoảng cách giữa hai ký hiệu pilot liền kề. Khi biến đổi sang miền thời gian, nó được biểu diễn thành hàm sin(x)/x.
Giả sử có N điểm đầu vào trong đó có Npilot điểm chứa dữ liệu pilot. Bài toán đặt ra là từ Npilot điểm pilot cần nội suy ra N điểm còn lại.