5. Bố cục của luận án
2.2.3.1 Phương pháp mô phỏng
Hiệu năng của hệ thống được thực hiện bằng phương pháp mô phỏng Monte-
Carlo nhằm đưa ra kết quả có tính chất đại diện minh chứng hiệu quả của phương pháp đề xuất tại các điều kiện mô phỏng khác nhau.
Vai trò của mô phỏng nhằm phân tích, đánh giá và so sánh hiệu năng của phương pháp / thuật toán / mô hình đề xuất với các kỹ thuật đã có. Mô phỏng ước lượng ảnh hưởng của một số tham số lên hiệu năng của hệ thống. Các thông số bao gồm: Tỉ số công suất can nhiễu trên công suất tín hiệu (ISR- Interference-to-Signal Ratio), tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR), cấu hình của ăng-ten mảng (ULA- Uniform Linear Array, URA- Uniform Rectangular Array và UCA- Uniform Circular Array), số các phần tử ăng-ten (M), tốc độ lấy mẫu , góc lệch giữa tín hiệu phát và can nhiễu Δθ.
Thuật toán mô phỏng bao gồm các bước tuần tự như sau:
• Bước 1: Khởi tạo mô hình hệ thống, tạo tín hiệu phát, can nhiễu và nhiễu
AWGN theo các tham số về SNR, INR (Interference-to-Noise Ratio) và góc lệch khác nhau.
• Bước 2: Thu nh n tín hiậ ệu theo vector định hướng sóng t i ớ ( ),can nhiễu và nhiễu AWGN tại các sensor.
• Bước 3: Tạo beamforming, tính toán trọng số beamforming theo các mẫu tín hiệu nhận được bằng các thuật toán khác nhau.
• Bước 4: So sánh tín hiệu ra với tín hiệu nguồn và tính toán giá trị trung bình NRMSE theo phương pháp Monte-Carlo.
Tín hiệu phát là tín hiệu băng hẹp có định dạng sin biên độ phức. Tín hiệu phát liên tục thông qua chuỗi huấn luyện và có biên độ hoặc phương sai thay đổi để nhận được tỉ số SNR mong muốn tại mỗi ăng-ten. Tín hiệu phát có dạng:
( ) = (
/ ) (2.66)
Trong đó: là tần số sóng mang, là tần số ấ l y mẫu, là góc pha của tín hiệu,
Về mô phỏng can nhiễu, có hai trường hợp là can nhiễu băng hẹp có tần số trùng với tần số của tín hiệu phát và can nhiễu băng rộng. Can nhiễu băng rộng có dạng:
( ) = (0,1) (2.67)
Nhiễu AWGN n(t) N(0,1) có độ lệch chuẩn được chuẩn hóa bằng 1 xuất hiện tại tất cả các ăng- thu. ten
Trong mô phỏng, phương pháp Monte Carlo được sử dụng để ước lượng thông số hiệu năng hệ thống là RMSE chuẩn hóa NRMSE, giá trị ước lượng cuối cùng được tính là trung bình tất cả các giá trị đo được sau mỗi lần mô phỏng.Q
( ) ( ) ( ) 2 1 1 1 - ( ) max - min( ( ) ˆ ) N q q k q Q q q x k x k N NRMSE mean x k x k = ≤ ≤ = ∑ (2.68)
Bên cạnh mô phỏng hiệu năng của hệ thống theo SNR, còn mô phỏng ảnh hưởng của can nhiễu lên hiệu năng của hệ thống. Mức độ nghiêm trọng của can nhiễu được xác đinh bởi tỉ số can nhiễu trên nhiễu nền AWGN (INR).
INR[ ] = ISR[ ] +SNR[ ] (2.69)