Hình 4.20, 4.21, 4.22 trình bày kết quả mơ phỏng của 4 phương pháp trên nhưng trong điều kiện ≠ , lần lượt là M=2, N=4; M=2, N=8 và M=4, N=8. Ta có thể nhận thấy LS vẫn là phương pháp ước lượng cho kết quả kém nhất, tuy nhiên khi tăng số lượng pilot N, tại SNR thấp, 3 phương pháp SLS, LS-SLS và MMSE cho kết quả hội tụ lại với nhau.
Hình 4. 20: So sánh các phương pháp ước lượng với M=2, N=4
Hình 4. 22: So sánh các phương pháp ước lượng với M=4, N=8.
4.5 Kết luận chương
Sau q trình mơ phỏng các phương pháp ước lượng kênh truyền trong mạng hợp tác, ta có thể rút ra các kết luận sau:
Phương pháp ước lượng LS đơn giản nhất, không cần yêu cầu kiến thức tiên nghiệm của ma trận hiệp phương sai kênh truyền, tuy nhiên phương pháp này chỉ tối thiểu hóa lỗi tín hiệu ước lượng chứ khơng quan tâm đến lỗi ước lượng kênh. Cho nên phương pháp này cho kết quả kém nhất.
Phương pháp SLS cho chất lượng cải thiện hơn hẳn so với phương pháp LS và yêu cầu về ma trận kênh truyền thấp hơn so với phương pháp MMSE, kết quả ước lượng dùng phương pháp này kém hơn so phương pháp MMSE nhưng cải thiện hơn nhiều so với LS.
Phương pháp MMSE cho kết quả ước lượng tốt nhất, tuy nhiên phương pháp này có nhược điểm phức tạp hơn so với các phương pháp trên, ngoài ra sử
dụng phương pháp này ước lượng địi hỏi thơng tin đầy đủ về ma trận kênh truyền.
Ngồi ra, các thơng số khác của kênh truyền cũng ảnh hưởng lên kết quả ước lượng:
Số lượng relay: với cùng lượng pilot cố định, khi tăng số relay trong hệ thống, kết quả ước lượng sẽ kém đi, do relay không chỉ khuếch đại bản tin mà còn khuếch đại cả nhiễu gửi đến bộ thu.
Số lượng pilot: với số relay trong mạng là cố định, khi tăng số lượng pilot thì kết quả ước lượng tốt hơn, tuy nhiên băng thông tiêu tốn sẽ tăng lên.
Khi số lượng pilot và số relay trong mạng đều tăng lên và số relay bằng với số pilot, kết quả ước lượng cũng cải thiện hơn.
Ngoài ra, việc tối ưu chuỗi huấn luyện và việc phân bố công suất trên các relay cũng ảnh hưởng đến việc ước lượng kênh. Kết quả ước lượng bởi bộ ước lượng được tối ưu chuỗi huấn luyện vượt trội hơn hẳn so với không được tối ưu, dù sử dụng bộ ước lượng nào đi chăng nữa. Việc phân bố công suất ở các relay cũng ảnh hưởng đến việc ước lượng kênh.
Tuy nhiên, một điểm cần lưu ý là các đặc điểm trên chỉ đúng đối với SNR thấp, khi tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu cao (SNR lớn), các phương pháp ước lượng đều cho kết quả ước lượng là xấp xỉ như nhau. Vì vậy, tùy vào mơi trường chúng ta sẽ sử dụng phương pháp ước lượng phù hợp để thu được hiệu quả tốt nhất.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
5.1 Kết luận
Ước lượng kênh truyền là khâu quan trọng trong việc khơi phục lại tín hiệu, ngồi ra nó cịn giúp vấn đề đồng bộ được thực hiện tốt hơn. Luận văn đã trình bày khá chi tiết về các phương pháp ước lượng kênh truyền trong mạng relay khuếch đại và chuyển tiếp. Trước khi đi sâu vào nghiên cứu các kỹ thuật ước lượng kênh truyền, tác giả đã trình bày tương đối đầy đủ về những vấn đề cơ bản của kênh truyền vô tuyến, mạng thông tin hợp tác nhằm có một cái nhìn sâu sắc hơn về kỹ thuật ước lượng kênh truyền.
Từ cơ sở lý thuyết , tác giả đã phân tích và đánh giá chất lượng của các phương pháp ước lượng kênh truyền khác nhau: LS, SLS, MMSE. Giới thiệu mơ hình kênh truyền relay, kết hợp với ma trận tiền mã hóa dùng mã QOSTC sau đó tác giả tìm ra biện pháp tối ưu chuỗi huấn luyện với mỗi kỹ thuật ước lượng kênh.
Phần mô phỏng chia làm hai phần lớn, đầu tiên mô phỏng các phương pháp ước lượng LS, SLS, MMSE trong mạng hợp tác, sau đó là so sánh, đánh giá các phương pháp ước lượng với nhau. Phương pháp truyền thống LS thực hiện tương đối đơn giản và không cần bất cứ thơng tin gì về thống kê của kênh truyền, tuy nhiên phương pháp này cho kết quả ước lượng kém nhất. Cải thiện chất lượng hơn so với phương pháp LS, phương pháp SLS yêu cầu thông tin về vết đường chéo của ma trận hiệp phương sai kênh truyền, việc này có thể khắc phục nhờ kỹ thuật LS-SLS, tuy kết quả ước lượng của kỹ thuật này kém hơn SLS nhưng vẫn tốt hơn so với LS truyền thống. Cuối cùng, phương pháp MMSE cho kết quả ước lượng tốt nhất trong tất cả các phương pháp, nhưng địi hỏi phải có đầy đủ thông tin tiên nghiệm về ma trận hiệp phương sai và công suất nhiễu của bộ thu.
Đối với mỗi kỹ thuật ước lượng nêu trên, luận văn cũng đã nghiên cứu việc tối ưu chuỗi huấn luyện, bên cạnh đó, phần mơ phỏng cịn trình bày ảnh hưởng của các nhân tố khác ảnh hưởng đến chất lượng kênh truyền như: số lượng relay, công suất phân bố trên các relay, ...
5.2 Hướng phát triển
Bên cạnh những giải thuật ước lượng nêu trên, cịn có các giải thuật ước lượng kênh truyền khác như BLUE, Kalman Filter, ... hay các nghiên cứu gần đây là giải thuật ước lượng Unscented Kalman Filter, cần nghiên cứu thêm để đánh giá khả năng áp dụng của các mơ hình trong thực tế cụ thể.
Ngoài ra, chuỗi huấn luyện dùng cho ước lượng kênh có thể được tối ưu dựa trên việc thiết kế tốt ma trận precoding. Ta có thể xem xét việc sử dụng các bộ mã STC khác nhau để giúp đỡ việc tối ưu đồng thời đơn giản thiết kế các relay.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] F. Raphel and S. M. Sameer, "A novel interim channel estimation technique for MIMO mimicking AF cooperative relay systems," Proc. National Conf. Commun., Feb. 2012.
[2] Steven M. Kay, Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory, Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1993.
[3] M.PremKumar, V.N.S.Kumaran and S.J.Thiruvengadam, "Channel Estimation Technique for Amplify and Forward based Wireless Relay Networks using BLUE Approach", ETRI Jounal, vol.34, no.4, Aug.2012.
[4] F. Gao, T. Cui, and A. Nallanathan, “On Channel Estimation and Optimal Training Design for Amplify and Forward Relay Networks,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 7, no. 5, pp. 1907-1916, May 2008.
[5] O. Amin , B. Gedik and M. Uysal "Channel estimation for amplify-and-forward relaying: Cascaded against disintegrated estimators", IET Commun., vol. 4, no. 10, pp.1207 -1216, 2010.
[6] H. Yomo and E. de Carvalho, “A CSI estimation method for wireless relay network”, IEEE Communications Letters, vol. 11, no. 6, Jul. 2007.
[7] A. S. Behbahani and A. Eltawil, “On channel estimation and capacity for amplify and forward relay networks,” IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM), pp. 1–5, Dec. 2008.
[8] Hala M.Mahmoud, Rashid Saleem, “Channel Estimation Based in Comb type Pilots Aragement for OFDM system over Time Varying Channel”, Journal of Network, pp. 702-706, Jul.2010.
[9] C. Kastenholz and W. Birkemeier, “A simultaneous information transfer and channel-sounding modulation technique for wide-band channels,” IEEE Trans. on communications, vol. 12, pp.162-165, June 1965.
[10] A. S. Lalos, A. A. Rontogiannis, and K. Berberidis, “Channel estimation techniques in amplify and forward relay networks,”, IEEE 9th Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), Jul. 2008.
[11] G. Wang, F. Gao, and C. Tellambura, “Channel Estimation with Amplitude Constraint: Super-imposed Training or Conventional Training?”, Proc. IEEE CWIT, Kelowa, Canada, pp. 1-4,May.2011.
[12] A. K. Jagannatham and B. D. Rao, “Superimposed pilots vs. conventional pilots for channel estimation,” Signals, Systems and Computers, 2006. ACSSC ’06.
Fortieth Asilomar Conference on, pp. 767–771, Oct.-Nov. 2006.
[13] F. Gao and X. Zhang “Superimposed Training Based Channel Estimation for OFDM Modulated AF Relay Networks”, in Proc.IEEE, pp.1-5, June 2011. [14] E. C. van der Meulen, “Transmission of information in a T-terminal discrete
memoryless channel”, Ph.D. dissertation, Dept. Statist., Univ. Calif., Berkeley, 1968.
[15] E. C. van der Meulen, "Three-terminal communication channels", Adv. Appl.
Probab., vol. 3, pp.120 -154, 1971.
[16] A. Sendonaris, E. Erkip, and B. Aazhang, “User Cooperation Diversity-Part I: System Description,” IEEE Trans. Commun., vol.51, no. 11, pp. 1927-1938,
Nov. 2003.
[17] J.N. Laneman, D.N.C. Tse, and G.W. Wornell, “Cooperative Diversity in Wireless Networks: Efficient Protocols and Outage Behavior,” IEEE Trans. Inf.
[18] Y. Jing and B. Hassibi, "Distributed space time coding in wireless relay networks", IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 5, pp. 3524- 3536, Dec 2006. [19] M. Biguesh and A. B. Gershman, "Training-based MIMO channel estimation: A
study of estimator tradeoffs and optimal training signals," IEEE Trans. Signal Process., vol. 54, pp. 884-893, Mar. 2006.
[20] P.Lioliou, M.Viberg and M.Coldrey, “Efficient Channel Estimation Techniques for Amplify and Forward Relaying Systems,” IEEE Trans. Commun., vol. 60,
no. 11, pp. 3150-3155, Nov. 2012.
[21] H. Jafarkhani, “A quasi-orthogonal space time block code”, IEEE Trans. Commun., vol. 49, pp. 1-4, Jan. 2001.
[22] Z.Yi and I.M.Kim, “Diversity order analysis of the decode and forward cooperative networks with relay selection”, IEEE Transactions Wireless Commun., vol. 7, no. 5, pp. 1792–1799, May 2008.
[23] T.M.Cover and A. El Gamal. “Capacity theorems for the relay channel,” IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 25, pp. 572-584, Sept. 1979.
LÝ LỊCH TRÍCH NGANG
1. Lý lịch sơ lược:
- Họ và tên Đỗ Khánh Thuyên - Ngày sinh 02/09/1985
- Nơi sinh Mỏ Cày, Bến Tre
- Quốc tịch Việt Nam
- Giới tính Nam
- Địa chỉ liên lạc 88/1H, ấp Mỹ Hịa 1, Trung Chánh, Hóc Mơn, TP.HCM
- Số điện thoại 0917.440.445
- Địa chỉ mail dokhanhthuyen@gmail.com 2. Quá trình đào tạo:
Đào tạo đại học:
- Hệ đào tạo: Chính qui.
- Thời gian đào tạo: từ 09/2003 đến 06/2008. - Nơi đào tạo: Đại học Bách Khoa TP.HCM. - Ngành học: Điện tử - Viễn thông.
Đào tạo thạc sĩ:
- Thời gian đào tạo: từ 08/2011 đến 06/2013. - Nơi đào tạo: Đại học Bách Khoa TP.HCM. - Ngành học: Kỹ thuật Điện tử.
3. Q trình cơng tác chun mơn kể từ khi tốt nghiệp Đại học:
Thời gian Nơi công tác Chức vụ
5/2008– 9/2010 Công ty dịch vụ viễn thông Hà Nội (HTEs) Kỹ sư Viễn thông 9/2010-nay Trung tâm Viễn thông khu vực 2 (Vinaphone 2) Kỹ sư Viễn thông