Lý thuyết kỹ thuật phân tách nguồn mù được nghiên cứu hơn hai thập kỷ qua, và ngày nay được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như xử lý tín hiệu, hình ảnh y khoa, phân tích dữ liệu kinh tế, phân tách nguồn âm thanh…Thuật toán chính thường được sử dụng trong BSS là thuật toán FastICA. Thuật toán này ước lượng tín hiệu dựa vào tính độc lập thống kê của các tín hiệu ban đầu, đây là đặc tính của các tín hiệu thường gặp trong thực tế. Phần 2 của chương đã trình bày một số phương pháp đo tính độc lập của tín hiệu, trong đó phép đo tính phi Gaussian là phổ biến và đại lượng kurtosis là đại lượng đơn giản nhất thể hiện tính phi Gassian của tín hiệu. Để cực đại tính phi Gaussian, thuật toán gradient được dùng để tính cực đại giá trị tuyệt đối của phép đo phi Gaussian, nhưng thuật toán này có tốc độ hội tụ chậm. FastICA dựa trên thuật toán Newton có tốc độ hội tụ nhanh hơn và thường được dùng trong các bài toán ứng dụng BSS.
Thuật toán ICA ban đầu được dùng để phân tách tín hiệu trong trường hợp số nguồn tín hiệu bằng với số máy thu, tức ma trận lai trộn là ma trận vuông. Các thuật toán BSS sau này được phát triển như SCA có thể phân tách mù tín hiệu trong các trường hợp dưới xác định, tức số máy thu ít hơn số nguồn tín hiệu.
Trong viễn thông, BSS được nghiên cứu ứng dụng để tách dữ liệu người dùng trong mạng CDMA đa người dùng, khử nhiễu tín hiệu, ước lượng kênh truyền…Trong đó ứng dụng BSS ước lượng mù ma trận kênh truyền được nghiên cứu nhiều vì có thể nâng cao hiệu suất sử dụng băng thông cho hệ thống. Tuy nhiên vấn đề này vẫn còn là thử thách trong nghiên cứu vì các vấn đề như tốc độ xử lý, tính không xác định trong BSS…khi ứng dụng thực tế. Trong chương tiếp theo, kỹ thuật BSS được sử dụng để ước lượng mù hệ số kênh truyền ở máy relay trong hệ thống truyền thông không dây MIMO hợp tác.
CHƯƠNG 4
ỨNG DỤNG KỸ THUẬT BSS TRONG HỆ THỐNG MIMO HỢP TÁC
Trong hệ thống truyền thông hợp tác, máy đích cần có thông tin các kênh truyền (CSI) để khôi phục tín hiệu, máy relay dùng thông tin kênh giữa máy nguồn và máy relay để tính hệ số khuếch đại trong kiểu hợp tác AF hoặc giải mã tín hiệu trong hợp tác DF. Thông tin kênh có thể được ước lượng dựa vào chuỗi huấn luyện được gởi từ máy nguồn nhưng sẽ làm giảm hiệu quả sử dụng băng thông. Ta có thể sử dụng kỹ thuật tách nguồn mù (BSS) để ước lượng ma trận kênh truyền mà không cần dùng đến chuỗi huấn luyện kênh. Chương này trình bày ứng dụng kỹ thuật BSS để ước lượng mù kênh truyền (BCE – Blind Channel Estimation) trong mạng MIMO hợp tác kiểu AF. Phần 1 trình bày về vấn đề ước lượng kênh trong hệ thống MIMO hợp tác, phần 2 trình bày thuật toán ước lượng kênh dựa trên kỹ thuật BSS và phần 3 là kết quả mô phỏng thuật toán.