Ước lượng kênh truyền là một trong những công nghệ thiết yếu cần cho mạng không dây. Việc nắm rõ thông tin trạng thái kênh truyền, khơng chỉ giúp phát hiện tín hiệu dễ dàng hơn cịn giúp ích trong việc phân bố cơng suất và thiết kế cải thiện dung lượng hệ thống. Để có thể khơi phục tốt tín hiệu truyền đi, ảnh hưởng của kênh truyền cần được ước lượng. Bộ ước lượng kênh dùng để suy ra giá trị chưa biết từ dữ liệu đo,
nếu không ước lượng đúng, các ưu điểm của hệ thống hợp tác có thể bị mất. Ước lượng kênh tốt kết hợp hiệu quả với tín hiệu nhân được đem đến SNR tốt hơn.
2.3.2 Các bộ ước lượng kênh truyền
Dựa trên các giải thuật tính tốn, người ta chia thành các bộ ước lượng kênh truyền khác nhau. Phần này trình bày một số bộ ước lượng thường gặp, tài liệu tham khảo chủ yếu sử dụng là [2].
Bộ ước BLUE (best linear unbiased estimator) phù hợp trong thực tế vì nó có thể sử dụng trong điều kiện hàm mật độ phân bố xác không xác định. Nếu tồn tại tín hiệu tuyến tính có dạng:
= + (2.17) với H là ma trận đã biết, θ là vector thông số cần ước lượng và w là vector nhiễu với trung bình bằng 0 và covariance C, BLUE có thể diễn giải tốn học như sau:
= ( ) (2.18) Bộ ước lượng MMSE (minimum mean square error) là bộ ước lượng bayesian, tối thiểu hóa trung bình bình phương lỗi của việc ước lượng biến ngẫu nhiên bằng cách sử dụng một số phần đã biết của biến như hàm pdf của bộ ước lượng. Đôi khi việc xác định của bộ ước lượng MMSE là khơng chính xác. Khi đó bộ ước lượng LMMSE (linear MMSE) có thể được sử dụng. LMMSE xem h như vector ngẫu nhiên và tối thiểu hóa trung bình bình phương lỗi (mean square error). Kết quả ước lượng LMMSE là:
= ( ) + ( − ( )) (2.19)
Bộ ước lượng tối đa hậu nghiệm MAP (maximum a posteriori) là bộ ước lượng bayesian tối đa phân bố hậu nghiệm của biến ngẫu nhiên:
= argmax ( | ) (2.20) Nó có thể dử dụng dữ liệu quan sát để xác định các điểm ước lượng của một biến chưa biết
Bộ ước lượng bình phương tối thiểu LS (Least square) tối thiểu bình phương sai biệt giữa tín hiệu cho s[n] và tín hiệu quan sát x[n]. Sai biệt tối thiểu được xác định bởi tiêu chí lỗi LS như sau:
( ) = ∑ ( [ ] − [ ]) (2.21) Trong đó khoảng quan sát là n=0, 1..., N-1. Do đó LSE là giá trị của θ để tối thiểu giá trị J(θ). Kết quả ước lượng cho bởi bộ ước lượng LS:
= ( ) (2.22) LS có thể không cho kết quả tối ưu nhưng dễ thực hiện do khơng địi hỏi bất kỳ thống kê dữ liệu nào.
Ngồi ra cịn có các bộ ước lượng khác như ML (Maximum Likelihood), các bộ ước lượng đáp ứng thích nghi như Wiener, Kalman,...
2.3.3 Các phương pháp ước lượng kênh truyền
Hiện nay có nhiều phương pháp ước lượng kênh truyền khác nhau, chia làm 3 phương pháp ước lượng cơ bản: dùng chuỗi huấn luyện (pilot), ước lượng mù (blind) và phương pháp ước lượng bán mù (semi-blind) là kết hợp của 2 phương pháp trên.
Phương pháp truyền thống dùng chuỗi huấn luyện (training sequences) để ước lượng kênh truyền địi hỏi bộ phát phải gửi định kỳ các tín hiệu đã biết sẵn đến bộ thu để cho phép xác định kênh. Mặc dù đó là một phương pháp ước lượng kênh vững
mạnh, tuy nhiên việc truyền định kỳ chuỗi huấn luyện tiêu thụ một lượng băng thông đáng kể và làm giảm hiệu suất sử dụng băng thông. Trong thực tế, hầu như tất cả các hệ thống di động tế bào hiện hành đều nhúng kèm chuỗi huấn luyện trong việc truyền dữ liệu, ví dụ trong GSM khoảng 20% băng thông (1dB) là dành cho chuỗi huấn luyện. Hơn nữa, trong các kênh vô tuyến biến đổi nhanh theo thời gian, chuỗi huấn luyện chỉ đem lại kết quả chính xác trong thời gian ngắn và chúng ta có thể phải huấn luyện lại thường xuyên dẫn đến hiệu suất băng tần kém.
Phương pháp ước lượng kênh mù có thể ước lượng kênh mà khơng cần sử dụng chuỗi huấn luyện xác định. Phương pháp ước lượng kênh mù nhận dạng kênh vơ tuyến chỉ dựa trên tín hiệu thu và một vài thơng tin thống kê tiên nghiệm hoặc tính chất của tín hiệu đầu vào mà không cần xử lý trực tiếp vào các tín hiệu truyền đi. Vì vậy, phương pháp mù có thể được dùng để loại trừ hoặc giảm thiểu các chuỗi huấn luyện, do đó tiết kiệm băng thơng và cải thiện cơng suất hệ thống.
Nhìn chung, các thuật tốn mù thường có xu hướng phức tạp, phải tính tốn tốn chi phí hơn. Một số phương pháp mù hội tụ về một cục bộ do tính chất phi tuyến của chúng. Vấn đề trên có thể giải quyết bằng cách sử dụng một chuỗi tín hiệu huấn luyện ngắn hạn. Mặc dù các thuật tốn sau đó khơng cịn mù, nhưng nó kết hợp những ưu điểm của thuật tốn mù và khơng mù. Phương pháp tiếp cận như thế gọi là ước lượng bán mù.
Trong luận văn này, việc ước lượng kênh truyền cho mạng chuyển tiếp AF (AF relay network) được thực hiện bằng phương pháp dùng chuỗi huấn luyện..
2.4 Mạng truyền thông hợp tác 2.4.1 Giới thiệu 2.4.1 Giới thiệu
Ý tưởng chính đằng sau thuật ngữ truyền thông hợp tác (cooperative communications) trong nghiên cứu về các kênh truyền relay đề xuất bởi Van der
Muelen [14,15]. Trong các nghiên cứu này, vấn đề chung của truyền thông giữa ba thiết bị đầu cuối đã được xây dựng và đồng thời qui định các giới hạn cho năng lực của các kênh relay (nghĩa là kênh truyền bao gồm nguồn, truyền tín hiệu đến đích thơng qua sự giúp đỡ của một relay). Sau đó vào năm 1979, Cover và El Gammal công bố các kết quả nghiên cứu mở rộng về kênh truyền relay trong [23], trong đó cải thiện đáng kể nhất là lập ra giới hạn bên trong và bên ngoài. Đây được xem là nghiên cứu nổi bật nhất về kênh truyền relay cho đến ngày nay vì nhiều kết quả đến nay vẫn khơng thể thay thế được.