1.4.1. Kỹ thuật phân tập ở phía thu
Trong truyền thông vô tuyến, có hai vấn đề cơ bản thường được quan tâm giải quyết đó là hiện tượng pha đinh và hiện tượng giao thoa.Các thiết kế của hệ thống thông tin vô tuyến thường chú trọng giải quyết hai vấn đề cơ bản này.
Một trong những kỹ thuật hiệu quả để làm giảm ảnh hưởng của pha đinh là sử dụng các kỹ thuật phân tập. Ý tưởng của nó là trên các đường truyền tín hiệu được giả thiết là độc lập với nhau, xác suất để tất cả đều phải chịu pha đinh sâu là rất thấp. Chính vì vậy, ta sẽ gửi dữ liệu giống nhau từ phía phát nhưng qua những đường đi hoàn toàn độc lập nhau. Tín hiệu thu được ở các đường truyền độc lập đó sẽ được kết hợp với nhau theo những cách khác nhau, mục đích là nhằm giảm pha đinh ở tín hiệu tổng
hợp ở mức cao nhất có thể. Với các cách kết hợp tín hiệu khác nhau, ta thu được các kỹ thuật phân tậpkhác nhau.
Với kỹ thuật kết hợp lựa chọn (SC- Selection Combining) trong các nhánh đường truyền, chỉ nhánh tín hiệu có SNR cao nhất được chọn lựa để xử lý tiếp.
Trong kỹ thuật kết hợp tỷ số tối đa (MRC- Maximum Ratio Combining) tín hiệu tại tất cảcác ăng ten đều được kết hợp lại và đồng pha tín hiệu theo mỗi nhánh.
Kỹ thuật kết hợp tăng ích đều (EGC- Equal Gain Combining) thực hiện đồng pha tín hiệu trên mỗi nhánh và kết hợp tín hiệu với cùng một trọng số.
Phần tiếp theo của Luận án sẽ đề xuất một phương pháp kết hợp tín hiệu mới, không đòi hỏi thông tin trạng thái kênh (CSI- Channel State Information), đồng thời thu được hiệu quảtrong xửlý tín hiệu.
Khi một tín hiệu nhận được trải qua hiện tượng pha đinh trong quá trình truyền, cả đường bao và pha của nó sẽ dao động biến đổi theo thời gian. Đối với cách điều chế tương quan, hiện tượng pha đinh ảnh hưởng lên pha có thể làm suy giảm nghiêm trọng hoạt động của hệ thống trừ khi thực hiện bù sự suy giảm ở đầu thu. Thông thường, khi phân tích hệ thống, thường giả thiết rằng những ảnh hưởng của pha do pha đinh đều được điều chỉnh lại một cách chính xác tại đầu thu, ta gọi là giải điều chế tương quan lý tưởng. Đối với mô hình giải điều chế không tương quan, tại đầu thu không đòi hỏi thông tin về pha, do đó sự biến đổi về pha do hiện tượng pha đinh không ảnh hưởng đến hoạt động của toàn hệ thống. Vì vậy, phân tích hoạt động của hệ thống cho cả điều chế không tương quanvà tương quanlý tưởng trên kênh truyền có pha đinh chỉ đòi hỏi thông tin về đường bao thống kê. Chương 4 của luận án sẽ đề xuất một kỹ thuật cảm nhận phổ không yêu cầu thông tin CSI cũng như các thông tin chính xác về tín hiệu và nhiễu.
1.4.2. Kỹ thuật cảm nhận phổ kết hợp1.4.2.1. Giới thiệu 1.4.2.1. Giới thiệu
Trong các hệ thống thông tin vô tuyến, việc cấp phát phổ tần số theo phương pháp truyền thống trở nên không phù hợp do sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Công nghệ vô tuyến nhận thức CR [34- 35] là một công nghệ vô tuyến tiên tiến, với tính năng nổi bật là cảm nhận phổ nhằm tăng hiệu suất sử dụng phổ tần số vô tuyến. Dựa trên kỹ thuật cảm nhận phổ, người dùng thứ cấp sẽ cố gắng tìm ra những khoảng phổ còn trống để sử dụng. Vấn đề chính của cảm nhận phổ là xác định chính xác sự có mặt của người dùng sơ cấp.
Trong những nghiên cứu gần đây, các tín hiệu thu được tại hệ thống đa ăng ten được kết hợp với nhau và được xử lý bởi một hệ thống máy thu đơn. Luật OR đã được đề xuất trong cảm nhận phổ kết hợp và kỹ thuật xử lý song song được dùng để xác định sự có mặt của tín hiệu sơ cấp. Ngoài ra, phần này cũng đề xuất một mô hình cảm nhận phổ mới chỉ sử dụng hai ăng tendựa trên kỹ thuật xử lý song song và luật OR.
Trong phần này, chất lượng của hai kỹ thuật được so sánh về mặt kết hợp phân tập MRC và SC. Yêu cầu về thông tin CSI là hạn chế của các kỹ thuật như MRC hay kỹ thuật EGC. Chất lượng của hệ thống đề xuất trong [46] không cao như hệ thống sử dụng kỹ thuật EGC. Nghiên cứu trong [47] đãđánh giá chất lượng của hệ thống sử dụng các tham số ước lượng để tính toán giá trị ngưỡng.
Trong phương pháp truyền thống tận dụng đa ăng ten, những tín hiệu nhận được tại mỗi ăng ten được kết hợp với nhau bởi các kỹ thuật khác nhau. Trong [48], ý tưởng về kỹ thuật cảm nhận song song dùng với đa ăng tenđược đề xuất.
1.4.2.2. Kỹ thuật cảm nhận phổ kết hợp
Trong cảm nhận phổ kết hợp, nhiều phần tử vô tuyến nhận thức có thể được phối hợp để thực hiện việc cảm nhận phổ và sau đó trao đổi thông tin với nhau. Dựa trên ý tưởng này phần tiếp theo của luận án sẽ đề xuất ý tưởng sử dụng kỹ thuật cảm nhận song song trong đó mỗi ăng ten được coi
như một phần tử vô tuyến nhận thức. Luật OR được sửdụng để xác định sự có mặt của tín hiệu sơ cấp. Luật OR đã được sử dụng trong cảm nhận phổ kết hợp, sau đó lại được áp dụng vào đa ăng ten trong vô tuyến nhận thức để nâng cao hiệu suất của hệ thống. Với ý tưởng xử lý song song và luật OR, luận án đề xuất một mô hình cảm nhận phổ mới, chỉ sử dụng hai ăng ten và một bộ tạo biến ngẫu nhiên.
Trong mục 4.2. của chương 4 sẽ trình bày phương pháp kết hợp kỹ thuật xử lý song song và luật OR áp dụng cho đa ăng ten để thực hiện cảm nhận phổ. Đề xuất một hệ thống mới sử dụng kỹ thuật xử lý song song và một bộ tạo biến ngẫu nhiên.
1.5. Đặt vấn đề nghiên cứu:
Trong hệ thống thông tin vô tuyến nhiều ăng ten, ước lượng các tham số của tín hiệu thu trong miền thời gian, miền tần số như trong các hệ thống thông tin vô tuyến rất cần được quan tâmnghiên cứu.
Vấn đề đặt ra là nghiên cứu đề xuất, cải tiến các giải pháp để ước ước lượng các tham số của tín hiệuvới độ phân giải và tính chính xác cao nhằm nâng cao chất lượng và dung lượng của hệ thống, đồng thời đề xuất kiến trúc máy thu để nâng cao khả năng ước lượng chính xác tham sốDOA của tín hiệu. Với mục tiêu như vậy, luận án tập trung nghiên cứu vào các nội dung chính như sau:
- Nghiên cứu đề xuất thuật toán ước lượng tham số CFO và FDOA của tín hiệu băng hẹp trong ngữ cảnh dàn anten trong hệ thống thông tin vô tuyến.
- Nghiên cứu đề xuất, cải tiến thuật toán ước lượng đồng thời các tham số của tín hiệu là DOA, tần số Doppler, trễ truyền sóng và DOA theo góc phương vị, gócngẩngtrong hệ thống thông tin vô tuyến.
- Nghiên cứu đề xuất giải pháp cảm nhận phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến không sử dụng thông tin CSI mà dựa trên các tham số ước lượng, đồng thời đề xuất giải pháp cảm nhận phổ sử dụng kỹ thuật xử lý song song và luật OR.
- Đề xuất kiến trúc máy thu sử dụng hiệu quả cho bài toán ước lượng DOA.
Kết luận chương 1
Chương 1 đã trình bày tổng quan về ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến như các tham số về thời gian (thời gian trễ, TOA), tham số không gian (DOA), tham số tần số (tần số Doppler, FDOA, CFO). Chương 1 cũng trình bày kỹ thuật ước lượng DOA, những điều kiện và thông số ảnh hưởng đến việc ước lượng DOA, thuật toán điển hình để ước lượng DOA là MUSIC, kỹ thuật ước lượng DOAtrong trường hợp các tín hiệu tương quan. Kỹ thuật ước lượng tần số CFO và FDOA, kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng và sau đó là phần đặt vấn đề nghiên cứu cho các chương tiếp theo của luận án.
CHƯƠNG 2:
THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG MỘT THAM SỐ
CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN 2.1. Đề xuất thuật toán ước lượng FDOA với độ phân giải cao cho hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến
2.1.1. Tổng quan chung về thuật toán
MUSIC - Phân loại tín hiệu đa đường là một kỹ thuật ước lượng hướng sóng tới DOA dựa vào không gian con. Thuật toán này còn được gọi là phương pháp không gian con. Trong các thuật toán ước lượng có độ phân giải cao, thuật toán MUSIC có nhiều ưu thế nổi bật,có thể ước lượng nhiều tham số của tín hiệu như góc ngẩng, phân cực, dải hoạt độngvà góc phương vịcủa sóng tới. Là một kỹ thuật dựa trên phương pháp không gian con, MUSIC có nhiều ưu điểm như phân bố độc lập các tần số và không yêu cầu thông tin DOA ban đầu. MUSIC biểu diễn đơn giản, có lỗi căn quân phương (Root Mean Square Error- RMSE) ước lượng DOA nhỏ hơn các thuật toán không gian con nhiều tham số khác. Đặc biệt, MUSIC sử dụng tự tương quan để phân biệt không gian tín hiệu và không gian nhiễu.
Mặc dù MUSIC có nhiều ưu điểm, nhưng nó cũng có một nhược điểm đó là hoạt động phụ thuộc vào góc tới của các ăng ten thu. Như vậy, khi góc ăng ten thay đổi so với vị trí ban đầu, kết quả ước lượng sẽ bị giảm đi rõ rệt, mà thực tế là góc của ăng tenlà một biến thay đổi theo thời gian. Vấn đề đặt ra là phải loại bỏ ảnh hưởng của góc ăng ten lên hoạt động của thuật toán, hay nói cách khác là biến nó không chỉ là phương pháp DOA nữa. Khi nghiên cứu về thông tin vô tuyến, vấn đề tần số được quan tâm chủ yếu và mục đích chính của việc dò phổ là dò tần số mà những người dùng sơ cấp đang sử dụng. Chính vì những lý do nêu trên mà ý tưởng về sử dụng thuật toán MUSIC để ước lượng FDOA ra đời.Do đó MUSIC FDOA không chỉ loại bỏ được ảnh hưởng của vị trí ăng ten cũng như nhiễu, mà còn tăng hiệu suất sử dụng phổ dựa trên việcphát hiện ra phổcòn trống.
Nếu áp dụng MUSIC cho một ăng ten thu và xử lý tín hiệu trong miền tần số, ăng tennày với nhiều điểm tần số sẽ đóng vai trò như một dàn ăng tentrong không gian và nếu áp dụng cho một dànăng tenthì ta đã thực hiện cấp số nhân số lượng ăng ten thựctế. Như vậy, hiệu suất sử dụng phổ tăng cao, thoả mãn được yêu cầu đặt ra cho các hệ thống vô tuyến tiên tiến. Một điều đáng chú ý nữa là trong khi MUSIC chỉ ước lượng được các tham số củatín hiệu băng hẹp, thì FDOA có thể ước lượng được cáctham số của tín hiệu băng rộng. Với khả năng này, có thể ước lượng các tham số của tín hiệu cho nhiều loại nguồn, do đó phạm vi ứng dụng sẽ rộng hơn. Phần này sẽ phát triển thuật toán dựa trên giải thuật MUSIC truyền thống và MUSIC gốc (Root- MUSIC) để chọn ra thuật toán thích hợp cho bài toán ước lượng tần số. Thuật toán được đề xuất có độ phân giải cao, hoạt động theo các nguyên lý cơ bản của MUSIC nhưng có một số thay đổi trong mô hình hệ thống, cũng như mô hình toán học. Trong khi thuật toán MUSIC thường chỉ áp dụng được cho các hệ thống MIMO, thì thuật toán này có thể áp dụng cho cả hệ thống SISO và MISO.
2.1.2. Mô hình toán học
Giả thiết mô hình hệ thống thông tin như hình 2.1, gồm R nguồn tín hiệu ở trường khu xa tới một ăng ten thu và các tín hiệu tới này được chia thành N điểmtần số. Giả thiết các giá trị R và N phải thoả mãn điều kiện là
N > R. Hình 2.1: Mô hình hệthống MIMO Nguồn 1 Nút 1 Nguồn 2 Nguồn R f1 f2 fM t1+T t2+T tM+T t1 t2 tM Nút 2 Nút M
Tín hiệu ra thu từ ăng tentại tần số thứ ithđược tính như sau:
1
( ) R ( ) exp( ) ( )
i k k k i
x t s t n t (2.1) Với sk(t)là tín hiệu tới từ nguồn thứkthvà ni(t)là nhiễu trắngtại máy thutại tần số thứ ith. Chuyển công thức (2.1) về dạng ma trận, ta có: ) ( ) ( . ) (t AS t N t X (2.2) Với X t( )x t x t1( ), ( ),..., ( ),...,2 x tk x tN( )T 1 2 ( ) ( ), ( ),..., ( ),..., ( )k R T S t s t s t s t s t 1 2 ( ) ( ), ( ),..., ( ),...,k N( )T N t n t n t n t n t ( ), ( ),..., ( ),..., ( )1 2 k R A a f a f a f a f
Có hai hướng để xây dựng thuật toán có độ phân giải cao hay còn gọi là siêu phân giải.
Thuật toán 1:
Phát triển thuật toán 1 từ root-MUSIC:
sin(2 )/ 2 k k k j f t
Ở đây, A là ma trận chứa véc tơ chỉ tần thay cho ma trận chứa véc tơ chỉ hướng như bình thường. Mỗi véc tơchỉ tần số có dạng như sau:
1 2 1 ( ) 1, , ,..., ,...,k N a f z z z z ) / ) 2 sin( 2 ( j fti e
z với Δ là thành phần chỉ tương ứng với khoảng cách giữa hai phần tử trong dàn,λlà bước sóng của tín hiệu.
Thuật toán 2:
Thuật toán 2 được phát triển từ thuật toán MUSIC thông thường.
k k k j2f t 1 2 ( ) [1, j ft a f e ,ej2ft2,…. ,ej2ft3… ,ej2ftN1] Trong cả hai thuật toán trên thì ti t0 (i1)T với i = 1÷ N
Các hàm tự tương quan là: 2 1 1 ( ) H( ) Tsample ( ) H( ) . . H . XX t SS o sample R E X t X t X t X t AR A I T (2.3) ( ) H( ) SS R E S t S t
Với S là véc tơ của các tín hiệu phát hay của nguồn và 2
o
là công suất nhiễu của từng kênh.
Từ (2.3) ta có: H N N H S S S N i H i i i XX ee E E E E R 2 1 (2.4)
với ES e1,....,eRlà không gian con tín hiệu, và EN eR1....eN là không gian con nhiễu.
Các điều kiện cần cho các véc tơriêng là:
1) 2
1 2 ... R R1 R 2 ... N o
2) eR1...eN a f( )... ( )1 a fR
Có thể tạo ra phổ giả từ thuật toán MUSIC. Để được như vậy, xây dựng công thức ước lượng công suất của các tần số khác nhau rồi đánh giá:
) ( . . ) ( 1 ) ( f a E E f a f P H N H MUSIC N (2.5)
Nếu lấy các giá trị khác nhau của f, thì có thể tạo nên hình ảnh phổ giả với các đỉnh ở các giá trị 0. Đây là cách thích hợp để vẽ phổ giả, thay cho việc sử dụng các phương pháp khác.
2.1.3. Kết quả mô phỏng
Để biểu diễn hoạt động của thuật toán 1 và thuật toán 2, ta tạo một hệ thống gồm 5 nguồn tín hiệu và 1 ăng ten thu. Các tần số của các sóng mang là 1,2GHz; 1,4GHz; 2,3GHz; 2,6GHz và 3,7GHz. SNR của các sóng mang là các giá trị ngẫu nhiên từ 1dB tới 20dB. Theo giả thuyết, những tín hiệu này là không xác định và độc lập tuyến tính với nhau. Nói cách khác, các tín hiệu này không tương quan. Chọn dải tần số ước lượng là từ 1GHz tới 5GHz và dải tần số nàyđược chia thành 15 điểm tần số cách đều nhau.
Trong mô phỏng này chúng tôi dùng 500 mẫutrong miền thời giankhi thực hiện thuật toán.
Hình 2.2: Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán 1
Hình 2.3: Kết quảmô phỏng sửdụng thuật toán 2
Hình 2.2 và 2.3 thể hiện kết quả mô phỏng sử dụng các thuật toán đề xuất. Như quan sát, phổ giả rất rõ ràng và sắc nét. Những hình này chỉ ra có 5 tần số đang được sử dụng và ở giữa chúng là những phổ trống có thể tận