2. Ngày hồn thành đồ ỏn: / /20
3.6.Bộ tỏch súng tối ưu (Optimum Multiuser Detector)
Trước tiờn trường hợp kờnh truyền hai user sẽ được phõn tớch trước. Trong mụ hỡnh kờnh truyền CDMA đồng bộ hai user thỡ
(3.6.1)
Thỡ vấn đề tỏch súng tối ưu ở đõy là đũi hỏi bộ thu phải chọn ra cặp (b1,b2) để tối thiểu húa xỏc suất
(3.6.2) Khi bốn giỏ trị của (b1,b2) là đẳng xỏc suất thỡ quy luật tỏch súng tối ưu là chọn ra cặp (b1,b2) để tối đa húa hàm mật độ xỏc suất cú điều kiện sau
(3.6.3) Trong đú:
(3.6.4 )
Với yk là ngừ ra của bộ lọc Matched thứ k
(3.6.5)
Bởi vỡ dữ liệu là đẳng xỏc suất và độc lập cho nờn những quyết định tối ưu kết hợp là cỏc quyết định cực đại khả năng được chọn để gần nhất với tớn hiệu được phỏt.
Thỡ để cực đại húa vế bờn phải của (2.6.4) thỡ cỏc thừa số khụng phu thuộc vào (b1,b2) sẽ được bỏ qua. Vỡ thế mà sự quyết định tối đa húa xỏc suất đỳng là phải cực đại húa hàm Ω2. Nếu min{A1|y1|,A2|y2|} A1A2|ρ| thỡ cỏc quyết định tối ưu là
(3.6.6) Trỏi lại thỡ
(3.6.7) Mụ hỡnh của bộ tỏch súng tối ưu hai user cú thể được vẽ như sau:
Hỡnh 3.11: Bộ tỏch súng tối ưu user 1 với một can nhiễu đồng bộ
Như cụng thức (2.6.7) thỡ để thực hiện bộ tỏch súng tối ưu thỡ cần phải biết trước (hoặc ước lượng được) biờn độ của bit phỏt cũng như là sự tương quan chộo của cỏc mĩ. Mụ hỡnh kờnh truyền CDMA K user sẽ được xột
(3.6.8)
(3.6.9) Là chọn ra b cú khả năng nhất để cực đại húa
(3.6.9) Hay tương đương với việc cực đại húa
Trong đú vector cột của cỏc ngừ ra bộ lọc Matched là
(3.6.11) Và ma trận đường chộo của cỏc biờn độ thu được là
(3.6.12) Và ma trận tương quan chộo chưa chuẩn húa là
H=ARA (3.6.13) Cũn R là ma trận tương quan chộo chuẩn hoỏ cú cỏc thành phần đường chộo bằng 1 và cỏc thành phần (i,j) bằng tương quan chộo
Ta cú: Phương trỡnh chỉ ra sự phụ thuộc của hàm khả năng tớn hiệu thu thụng qua vectơ ngừ ra bộ lọc tương thớch y, do đú y là thống kờ đầy đủ đối với việc giải điều chế dữ liệu truyền.
Tối đa hoỏ hàm là vấn đề tối đa hoỏ tổ hợp, được giải quyết bằng cỏch tỡm kiếm tồn diện tức là tớnh hàm cho mỗi đối số b cú thể cú và chọn đối số àm hàm cú giỏ trị lớn nhất. Do cú 2K khả năng cú thể cú nờn bộ tỏch súng tối ưu cú độ phức tạp theo hàm mũ theo số lượng người dựng K.
Nhận xột chung bộ tỏch súng tối ưu:
Bộ tỏch súng tối ưu cú khả năng thu được tớn hiệu cú xỏc suất lỗi rất thấp vỡ đĩ tối ưu hoỏ hàm khả năng, nhưng thực tế sẽ rất khú sử dụng vỡ mức độ phức tạp trong tớnh toỏn tăng theo bậc luỹ thừa đối với số user truy cập. Ngồi ra, việc chế tạo phần
cứng cho bộ tỏch súng tối ưu vụ cựng phức tạp, nờn để cú khả năng thực thi ta sẽ khảo sỏt thuật toỏn khỏc trong tương lai.
CHƯƠNG 4
Mễ PHỎNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Chương 4 trỡnh bày kết quả mụ phỏng cỏc bộ tỏch súng CDMA và đưa ra hướng phỏt triển cho đề tài.
4.1. Mụ hỡnh đồng bộ
41.1. Bộ tỏch súng kinh điển (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Hỡnh 4.1: bộ tỏch súng kinh điển
Mụ phỏng với mụ hỡnh đồng bộ cỏc thụng số sau:
Số bit truyền 1000, số user 10, mĩ trải phổ dung mĩ Gold. Kết quả mụ phỏng cho ta thấy với cựng tỷ số SNR < 8 thỡ tỉ lệ BER của bộ tỏch súng kinh điển nhỏ hơn BER của bộ tỏch súng tương quan, và khi SNR >8 Thỡ ngược lại, điều này chứng tỏ khi tỷ số SNR càng lớn thỡ bộ tỏch súng tương quan cú BER tốt hơn nhiều so với bộ tỏch súng kinh điển.và trường hợp đơn user cú BER nhỏ nhất chứng tỏ rằng khụng cú nhiễu đa truy cập. Khi cựng giỏ trị BER là 10-2 thỡ tỷ số SNR của trường hợp đơn user < SNR tỏch súng kinh điển < SNR của tỏch súng tương quan điều này chứng tỏ hiệu suất tỏch súng bộ giải tương quan là tốt hơn nhiều so với bộ kinh điển. Và trường hợp đơn user là tốt nhất phự hợp với những lý thuyết đĩ nờu ở phần trờn
4.1.2. Bộ tỏch súng MMSE
Hỡnh 4.2: Bộ tỏch súng MMSE
Tương tự với phần tỏch súng kinh điển ta cũng mụ phỏng với cựng cỏc thụng số trờn ta được kết quả như sau:
Với cựng tỷ số SNR <6 ta so sỏnh BER của bộ tỏch súng MMSE và tỏch súng kinh điển là gần như nhau, khi SNR >6 thỡ BER của MMSE giảm đỏng kể so với bộ tỏch súng kinh điển, và cố định thụng số BER của 3 bộ tỏch súng cú BER là 10-2thỡ cú SNR đơn user < SNR MMSE < SNR kinh điển Điều này chứng MMSE tốt hơn rất nhiều so với kinh điển, và trường hợp đơn user hiển nhiờn là tốt nhất
4.1.3. Bộ triệt nhiễu nối tiếp-SIC
Hỡnh 4.3: Bộ triệt nhiễu nối tiếp-SIC
Với cựng tỷ số SNR <4 ta so sỏnh BER của bộ tỏch súng MMSE và tỏch súng kinh điển là gần như nhau, khi SNR >4 thỡ BER của MMSE giảm đỏng kể so với bộ tỏch súng kinh điển, và cố định thụng số BER của 3 bộ tỏch súng cú BER là 10-2 thỡ cú SNR đơn user < SNR SIC < SNR kinh điển. Điều này chứng SIC tốt hơn rất nhiều so với kinh điển so sỏnh với phần trờn ta thấy SIC tốt hơn MMSE, và trường hợp đơn user hiển nhiờn là tốt nhất.
4.1.4. Bộ triệt nhiễu song song PIC tầng 1 là bộ thu kinh điển.
Hỡnh 4.4: Bộ triệt nhiễu song song PIC tầng 1 là bộ thu kinh điển.
4.1.5. Bộ triệt nhiễu song song PIC tầng 1 là bộ thu giải tương quan.
Hỡnh 4.5: Bộ triệt nhiễu song song PIC tầng 1 là bộ thu giải tương quan.
khắc phục của bộ triệt nhiễu nối tiếp (SIC) nờn bộ thu triệt nhiễu song song giải vừa giải quyết khỏ tốt về vần đề nhiễ đa truy cập. Hiệu suất tỏch súng trong trường hợp này là khỏ cao. Do bộ thu ở tầng 1 là bộ thu giải tương quan nờn cỏc nhiễu đa truy cập đĩ bị loại bỏ gần hết, nờn việc ước lượng nhiễu sẽ khụng gõy nờn việc sai số như trong trường hợp bộ thu tầng thứ nhất là bột tỏch súng kinh điển. Bộ tỏch súng pic do phải cú nhiều tầng nờn việc thực thi thiết kế cũng rất là phức tạp nờn khả năng ứng dụng của triệt nhiễu song song cũng khụng cao.
4.1.6. Bộ thu tối ưu
Hỡnh 4.6: Bộ thu tối ưu
Kết quả cho ta thấy rằng BER của bộ tỏch súng tối ưu gần đạt được như trương hợp là đơn USER, do khả năng ước lượng đạt tới hàm tối ưu mà như võy hiệu quả tỏch súng là gần như tuyệt đối, nhưng trong thực tế để thiết kế một mạch như vậy rất phức tạp. Do vậy khả năng ỏp dụng thực tế của bộ thu này là khụng cao.
Hỡnh 4.7: so sỏnh cỏc phương phỏp tỏch súng trong mụ hỡnh đồng bộ
Mụ phỏng với số bit truyền là 5000 và số user là 10 trong mụi trường cú nhiễu Guasse và nhiễu đa truy cập. Như vậy nhỡn vào so sỏnh tỷ số Ber của cỏc phương phỏp với cựng một tỷ lệ SNR cho ta thấy được chất lượng cỏc bộ tỏch súng tỷ lệ nghịch với Ber tức bộ tỏch súng nào cú tỷ lệ Ber càng thấp thỡ hiệu suất tỏch súng càng cao và ngược lại. Và tỷ lệ Ber sẽ tuyến tớnh theo số user ở ngừ vào.
4.2. Mụ hỡnh bất đồng bộ 4.2.1. Bộ tỏch súng kinh điển
Hỡnh 4.8: Bộ tỏch súng kinh điển trong mụ hỡnh bất đồng bộ.
Kết quả mụ phỏng cho ta thẩy với cựng tỷ số SNR < 8 thỡ tỉ lệ BER của bộ tỏch súng kinh điển nhỏ hơn BER của bộ tỏch súng tương quan, và khi SNR >8 Thỡ ngược lại, điều này chứng tỏ khi tỷ số SNR càng lớn thỡ bộ tỏch súng tương quan cú BER tốt hơn nhiều so với bộ tỏch súng kinh điển. Và trường hợp đơn user cú BER nhỏ nhất chứng tỏ rằng khụng cú nhiễu đa truy cập. Nhưng BER của trường bất đồng bộ lơn hơn trong trường hợp đồng bộ.
4.2.2. Bộ tỏch súng MMSE
Hỡnh 4.9: Bộ tỏch súng MMSE trong mụ hỡnh bất đồng bộ
Với cựng tỷ số SNR <6 ta so sỏnh BER của bộ tỏch súng MMSE và tỏch súng kinh điển là gần như nhau, khi SNR >6 thỡ BER của MMSE giảm đỏng kể so với bộ tỏch súng kinh điển, và cố định thụng số BER của 3 bộ tỏch súng cú BER là 10-2thỡ cú SNR đơn user < SNR MMSE < SNR kinh điển.
Điều này chứng MMSE tốt hơn rất nhiều so với kinh điển, và trường hợp đơn user hiển nhiờn là tốt nhất. So sỏnh với trường hợp đồng bộ thỡ BER trong bất đồng bộ lớn hơn do đo trong mụ hỡnh bất đồng bộ thỡ sẽ rất khú khăn trong trường hợp đồng bộ vỡ thờm nhiễu đa truy cập, điều này đỳng với lý thuyết đĩ đưa ra.
4.2.3. Bộ tỏch súng PIC giải tương quan.
Hỡnh 4.10: Bộ tỏch súng giải tương quan trong mụ hỡnh bất đồng bộ
Cũng giống với mụ hỡnh pic giải tương quan đồng bộ, kết quả mụ phỏng cho ta thấy tỷ lệ Ber giảm dần khi tỷ lệ SNR tăng lờn, và khi so sỏnh với mụ hỡnh tỏch súng kinh điển thỡ BER của pic giải tương quan tốt hơn rất nhiều. Do trong mụ hỡnh lý thuyết đõy là bộ thu gồm nhiều tầng việc giải trải phổ cỏc user song song nờn nú khắc phục được những nhược điểm của bộ tỏch súng nối tiếp (SIC). Và người ta sử dụng tầng đầu tiờn là bộ thu giải tương quan nờn việc ước lượng nhiễu nếu sai thỡ cũng khụng ảnh hưởng vỡ với bộ tỏch súng Pic giải tương quan người ta sử dụng một trọng số cỏc trọng số này sẽ được update liờn tục nờn giảm việc ước lượng sai. Và ngừ ra là quyết định mềm. Với tỷ sụ SNR > 4 thỡ tỷ lệ Ber của tỏch súng pic giải tương quan giảm khỏ nhanh so với bộ tỏch súng kinh điển. Điều này cho thấy bộ tỏch súng này cú hiệu suất tỏch súng khỏ cao. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.2.4. Tổng hợp cỏc phương phỏp trong mụ hỡnh bất đồng bộ
Hỡnh 4.11: Tổng hợp cỏc bộ tỏch súng trong mụ hỡnh bất đồng bộ.
Đối với mụ hỡnh bất đồng bộ sự tương quan chộo giữa cỏc user là rất lớn. Do vậy bài toỏn đặt ra là làm sao để cú thể triệt nhiễu MAI trong hệ thống một cỏch tối ưu và hiệu quả nhất nhưng vẫn đảm bảo tớnh ứng dụng thực tiễn cao. Từ kết quả mụ phong với số bit truyền là 3000 và số user là 10 khi ta cố đinh tỷ số SNR =8 và so sỏnh cỏc tỷ lệ Ber của cỏc phương phỏp tỏch súng với nhau ta thấy: Ber của đơn user < Ber bộ tỏch súng Pic giải tương quan < Ber bộ tỏch súng Pic kinh điển < Ber bộ tỏch súng MMSE < Ber bộ tỏch súng Pic < Ber bộ tỏch súng giải tương quan < Ber bộ tỏch súng kinh điển. tỷ số ber cho thấy nếu Ber càng nhỏ thỡ hiệu xuất lỗi bit càng thấp do vậy hiệu suất tỏch súng càng cao. Và tỷ lệ này cú thay đổi với trường hợp của bộ tỏc súng Sic với tỷ số SNR khoảng 8.5 ber của bộ tỏch súng này cũn giảm yếu hơn so với bộ tỏch súng tương quan và bộ tỏch súng MMSE điều này cho thấy khi số user tăng lờn vấn triệt nhiễu cho nhưng user sau thỡ hiệu suất tỏch súng cũng giảm dần.
4.3. So sỏnh mụ hỡnh đồng bộ và Bất đồng bộ
Hỡnh 4.12: So sỏnh hai mụ hỡnh đồng bộ và bất đồng bộ của bộ tỏch súng kinh điển
Hỡnh 4.14: So sỏnh mụ hỡnh đồng bộ và bất đồng bộ của bộ tỏch súng MMSE
Trong hai mụ hỡnh trờn ta thấy tỷ lệ ber của hai mụ hỡnh đồng bộ và bất đồng bộ cú một khoảng cỏch nhỏ hơn rất nhiều so với bộ tỏch súng kinh điển. Tỷ lệ ber của mụ hỡnh đồng bộ vẫn nhỏ hơn so với mụ hỡnh bất đồng bộ. Và ta thấy khi tỷ lệ SNR tăng lờn thỡ tỷ lệ ber của SIC với hai mụ hỡnh là cũng khỏ xa nhau. Điều này chứng tỏ phương phỏp tỏch súng MMSE giải quyết tốt hơn trong mụ hỡnh bất đồng bộ cả SIC và mụ hỡnh tỏch súng kinh điển. Trờn đõy chỉ đưa ra một số cỏc bộ tỏch súng để thấy được việc khỏc nhau giữa hai mụ hỡnh đồng bộ và bất đồng bộ về tỷ lệ nhiễu đa truy cập và đồng thời chứng minh khả năng tỏch súng của những bộ tỏch súng khỏc nhau để thấy từng ưu khuyết điểm.và từ đú ta đưa được những ỏp dụng vào thực tế
4.4. KẾT LUẬN
Qua phần mụ phỏng chi tiết đỏnh giỏ được một cỏch tổng quan về cỏc bộ tỏch súng. Và để đỏnh giỏ được chất lượng của cỏc bộ tỏch súng người ta dựa vào cỏc thụng số như là tỷ lệ lỗi bit (BER) và tỷ số tớn hiệu trờn nhiễu (SNR), mà người so sỏnh đƣợc chất lượng của từng bộ tỏch súng trong cả mụ hỡnh đồng bộ và bất đồng bộ và đồng thời so sỏnh cựng một bộ tỏch súng trờn cả hai mụ hỡnh đồng bộ và khụng đụng bộ để thấy được cỏc vấn đề tồn tại như cú tớnh trễ, tớnh tương quan chộo giữa cỏc user gõy nhiễu MAI…vv, và xem xột trờn hệ thống tồn tại những loại nhiễu nào cỏc giải phỏp để triệt nhiễu cú hiệu quả mà vẫn cú tớnh ứng dụng thực tiễn cao.
4.5. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Việc khảo sỏt cỏc mụ phỏng trờn mụ hỡnh CDMA là nền tảng cho người nghiờn cứu hiểu được bản chất của về nguyờn lý làm việc cũng như từng đặc tớnh kỹ thuật của mụ hỡnh CDMA cũng như cỏc bộ tỏch súng. Từ đú khụng chỉ ỏp dụng cỏc phương phỏp tỏch súng này vào cỏc mụ hỡnh CDMA cơ bản mà cũn ứng dụng cho cỏc hệ thống thụng tin trải phổ khỏc cú độ phức tạp và tiờn tiến hơn ( Hệ thống MC- CDMA, MTC-MC CDMA…….).
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] TS.Nguyễn Phạm Anh Dũng, “ Lý thuyết trải phổ và ứng dụng”, Nhà Xuất Bản Bưu Điện Hà Nội, 5-2000.
[2] Vũ Đỡnh Thành, Huỳnh Phỳ Minh Cường, "Tỏch Súng đa truy cập trong hệ thống thụng tin di động DS-CDMA đồng bộ“ ,Tạp chớ Khoa Học và Cụng Nghệ, tập 42, số 1, năm 2004.
[3] S.Verdu, Multiuser detection, Cambridge University Press, 1998.
[4] R. L. Peterson, R. E. Ziemer, D.E. Borth, Introduction to Spread-Spectrum Communications,1995.
Và một số trang web:
http://www.matlabworks.com http://www.vntelecom.org
PHỤ LỤC 1. Bộ tỏch súng giải tương quan
%DONG BO
%Ham tao chuoi bit sau khi va su dung phuong tach song GIAI TUONG QUAN function kq=bthu_conv_db(data,SNR,m)
global T %clc %K=3;
%n=12;%n chia het cho 2M+1 %data=randsrc(K,n) %SNR=10; %m=3; %T=dotre_T(K,8); %--- K=size(data,1); n=size(data,2); N=2^m-1; A=(10^(SNR/20))*eye(K); b=data;
R_tq=R(K,m);% tao ma tran tuong quan cheo, K user %Tao tin hieu ngo ra cua bo loc phoi hop
%--- y=R_tq*A*b;
y= y+wgn(size(y,1),size(y,2),0); kq=sign(y);
%BAT DONG BO
%Ham tao chuoi bit sau khi va su dung phuong tach song GIAI TUONG QUAN %Chia ma tran data thanh cac frame dai 2M+1 de truyen di va giai dieu che function [kq_gtq]=bthu_gtq_bdb(data,SNR,m,M)
global T % clc % M=1; % K=2;
% n=6;%n chia het cho 2M+1 % data =randsrc(K,n) % SNR=10; % m=3; % T=dotre_T(K,8); % %--- K=size(data,1); n=size(data,2); (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
N=2^m-1; nframe=floor(n/(2*M+1)); R_0=R0(K,T,m); R_1=R1(K,T,m); R_1_T=R_1'; A=(10^(SNR/20))*eye(K);