Một vớ dụ ứng dụng của cỏc thủ tục trờn là phỏt hiện con đường phản chiếu yếu mà nếu khụng sẽ bị bỏ qua. Trong một ra đa MIMO, điều này sẽ bao hàm sự phỏt hiện của một mục tiờu mà nếu khụng sẽ bỏ qua. Ứng dụng này được minh họa bằng kết quả mụ phỏng dưới đõy.
Hai đường phản chiếu hiện tại mụ hỡnh húa như sau: 1 , 0 u( ) ka( R k)exp( 2 k) k f j f (3.65)
ở đõy, klà độ lợi phức, a(R k, )là vộc tơ chỉ đạo cho gúc phương vị thu ,
(R k), và k là trễ thụng thường. Đối với mụ phỏng, cỏc giỏ trị được thiết lập là * /5 * /3
,
{ 0.2 j , 0.02 j } , { 80 ,150 }o o
k e e R k
, và k { 0.12, 0.42}. Cỏc tớn hiệu
thu được tạo ra như tại mục 3.4.
Hỡnh 3.13 và 3.14 cho thấy đầu ra của cỏc mối tương quan 1 chiều trong (3.43) và (3.44). Cỏc đường phản chiếu thứ hai cú thể được xỏc định rừ ràng và cỏc tham số của nú cú thể được ước lượng.
Hỡnh 3.13: Ước lượng
Cuối cựng hỡnh (3.15) và (3.16) cho thấy cỏc hàm cụng suất trễ (PDP) và hàm cụng suất gúc (PAP) thu được bằng cỏch sử dụng cỏc thủ tục ước lượng được mụ tả trong phần trước, và so sỏnh chỳng với hàm cụng suất trễ và hàm cụng suất gúc thực tế tương ứng. Cỏc đường cong chồng lờn nhau gần như hoàn hảo.
Hỡnh 3.15: So sỏnh hàm cụng suất trễ ước lượng và hàm cụng suất gúc thực tế
KẾT LUẬN
Mụ hỡnh kờnh chớnh xỏc là cụng cụ quan trọng cho sự phỏt triển của kỹ thuật khai thỏc cỏc kờnh MIMO hiệu quả , và là những cụng cụ cơ bản trong quy hoạch mạng lưới, cỏc nghiờn cứu mức hệ thống và mức liờn kết, hệ thống radar MIMO, và phỏt triển thu phỏt. Mụ hỡnh thực tế phỏt triển với sự trợ giỳp của phộp đo kờnh MIMO, đũi hỏi kỹ thuật ước lượng tham số độ chớnh xỏc cao để tỏch cỏc thụng tin trờn mụi trường truyền. Đặc biệt, cỏc thụng tin khụng gian được quan tõm trong cỏc chiến dịch đo lường MIMO.
Hầu hết cỏc thuật toỏn ước lượng dựa trờn giả định rằng cỏc kờnh cú thể được mụ hỡnh húa như một sự kết hợp của cỏc tia đi từ mỏy phỏt đến mỏy thu phản chiếu đến cỏc đối tượng nằm rải rỏc xung quanh mụi trường. Mụ hỡnh như vậy thường đũi hỏi một số lượng lớn của cỏc tia đặc trưng cho mụi trường, dẫn đến mụ hỡnh kớch thước lớn. Như một hệ quả, cỏc thuật toỏn ước lượng dựa trờn mụ hỡnh như vậy trở lờn rất phức tạp. Do đú, điều quan trọng là cụ đọng thụng tin liờn quan đến một vài tham số. Một cỏch mạnh để giải quyết vấn đề này và cú được một mụ hỡnh chỉ với một vài tham số là sử dụng một mụ hỡnh ngẫu nhiờn thay vỡ một mụ hỡnh xỏc định. Một mụ hỡnh như vậy là phự hợp mụ tả tỏn xạ khuếch tỏn, đú là một phần tớn hiệu nhận được mà khụng thể giải quyết trong đường phản chiếu riờng biệt. Cần lưu ý rằng tỏn xạ khuếch tỏn là phần quan trọng cung cấp sự phõn tập và lợi ớch trong ghộp kờnh trong hệ thống MIMO.
Trong đồ ỏn này, phương phỏp ước lượng cú nguồn gốc ước lượng đồng thời cỏc tham số của đường truyền tập trung và cỏc thành phần phõn phối tỏn xạ được quan sỏt thường xuyờn trong cỏc kờnh MIMO. Đặc biệt, cỏc tham số của thành phần tỏn xạ được ước lượng trong cả hai miền khụng gian và thời gian. Mụ hỡnh kờnh ngẫu nhiờn được giả định. Hàm cụng suất trễ của cỏc thành phần tỏn xạ được mụ hỡnh bằng cỏch sử dụng một phõn phối theo luật số mũ (exponential distribution), mà thường quan sỏt thấy trong cỏc chiến dịch đo lường. Hàm cụng suất gúc được mụ hỡnh húa bằng cỏch sử dụng một hỗn hợp của gúc phõn phối von Mises. Cỏc kết quả mụ phỏng cho thấy rằng thủ tục ước lượng của cả thành phần phản chiếu và khuếch tỏn này hội tụ với độ chớnh xỏc cao. Hội tụ chỉ sau vài bước lặp.
Phương phỏp tớnh toỏn hiệu quả đó được bắt nguồn cho việc tỡm kiếm cỏc ước lượng gần đỳng ML. Cấu trỳc của cỏc ma trận hiệp phương sai được khai thỏc hoàn toàn. Về độ phức tạp, số lượng phộp nhõn thực giảm khoảng ba đến năm lần.
Hơn nữa, giới hạn dưới Cramộr-Rao cho vấn đề này được thiết lập mụ phỏng cho thấy rằng phương sai ước lượng hội tụ gần đến giới hạn với một số lượng nhỏ của vũng lặp thủ tục ước lượng và số lượng nhỏ kờnh thực hiện (cỡ mẫu nhỏ). Đối với một số tham số giới hạn dưới Cramộr-Rao khụng phải là đạt được, nhưng khụng cú sai lệch lỗi sàn quan sỏt thấy.
Cỏc chủ đề cú thể nghiờn cứu trong tương lai bao gồm phần mở rộng của cỏc kỹ thuật xuất phỏt cho nhiều cụm trong miền gúc và miền trễ. Phần mở rộng này đũi hỏi phải cú phương phỏp tớnh toỏn mới hiệu quả, vỡ cấu trỳc Kronecker của ma trận hiệp phương sai DSC bị mất. Cựng sự quan tõm là việc ỏp dụng cỏc phương phỏp ước lượng cho dữ liệu đo từ kờnh õm thanh. Do mối quan hệ chặt chẽ giữa cỏc kờnh õm thanh MIMO và MIMO radar (RAdio Detection and Ranging: dũ tỡm và định vị bằng súng vụ tuyến), đề tài nghiờn cứu trong tương lai mở rộng cú thể để phỏt hiện mục tiờu, phõn biệt và theo dừi trong hệ thống radar MIMO. Ngoài ra thiết kế dạng súng để cải thiện hiệu suất tổng thể, chẳng hạn như theo dừi đường truyền hoặc phỏt hiện và xỏc định cỏc mục tiờu trong can nhiễu và tiếng ồn được quan tõm.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt:
[1] TS. Nguyễn Văn Đức: Lý thuyết về kờnh vụ tuyến, nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật Hà Nội.
[2] Thiết kế tự động húa Lộc Phỏt: http://locphatvn.com/
Tiếng Anh:
[1] A. Richter and R. Thoma, Parametric modeling and estimation of distributed diffuse scattering components of radio channels, COST 273 Temporary Document, vol. 3, no. 198, Sep 2003.
[2] H. Akaike, “A new look at the statistical model identification’, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. AC-19, no. 6, pp. 716-723, Dec. 1974. [3] B.H. Fleury, M. Tschudin, R. Heddergott, D. Dahlhaus, and K. I. Pedersen.
Channel paramerter estimation in mobile radio environments using the SAGE algorithm, IEEE Journal on Selected Areas in Communications. Vol. 17. No. 3. Pp. 434-450. Mar.1999.
[4] D.S. Shiu, Ed, Wire Commumnication Using Dual Antenna Arrays, Kluwer Academic, Boston, USA, 2000, 144 papes.
[5] A. Richter, M. Landmann, and R. S. Thoma, Parameter estimation results of specular and dense multipath components in micro- and macro- cell scenarios,
in Proc. Of WPMC 2004, Abano Terme, Italy, Sep. 2004.
[6] K. Yu and B. Ottersten, Models for MIMO Propagation Channels, A Review, Special Issue on Adaptive Antennas and MIMO Systems, Wiley Journal on Wireless Communications and Mobile Computing, vol. 2, no. 7, pp. 653-666, Nov. 2002.
[7] R. Roy and T. Kailath, ESPRIT – estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 37, no. 7, pp. 984 – 995, Jul. 1989.
[8] H. Ozcelik, M. Herdin, W. Weichselberger, J. Wallace, and E. Bonek,
Deficiencies of ‘Kronecker’ MIMO radio channel model, IEEE Electronic Letters, vol. 39, no. 16, pp. 1209-1210, Aug. 2003.
[9] P. Stoica and A. Nehorai, MUSIC, maximum likelihood and cramer – rao bound, IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, vol. 37. No. 5. Pp. 720-741, May 1989.
[10] J. F. Bohme, Estimation of source parameters by maximum likelihood and nonlinear regressions, in IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Mar. 1984, vol. 9, pp. 271 – 274.
[11] A. J. Weiss and B. Friedlander, Maximum likelihood signal estimation for polarization sensive arrays, IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 41. No. 7, pp. 918-925, Jul. 1993.
[12] C. B. Ribeiro, E. Ollila, and V. Koivunen, Propagation parameter estimation in mimo systems using mixture of angular distributions model, in Proc. IEEE Conference on Acousics, Speech and Signal Processing, Mar 2005.
[13] M. Bengtsson and B. Volcker, On the estimation of azimuth distributions and azimuth spectra, in IEEE VTS 54 Vehicular Technology Conference, 2001, Oct. 2001, vol. 3, pp. 1612-1215.
[14] A. Richter, Estimation of Radio Channel Parameters. Models and Algorithms,
Ph. D, Technische Universtat Ilmenau, 2005.
[15] A. F. Molisch, H. A.splund, R. Hedder, M. Steinbauer, and T. Zwick, The COST 259 directional channel model - part I: Overview and methodology,
IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 5, no. 12, pp 3421 – 3433, Dec. 2006.
[16] G. H. Golub and C. F. V. Loan, Matrix Computations, The Johns Hopkins University Press, Maryland, USA, 1989, 728 pages.
[17] M. Bengtsson and B. Ottersten, Low-complexity estimators for distributed sources, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 48, no. 8, pp. 2185-2194, Aug. 2000.