6. Nội dung của luận văn
3.6.4. Hiệu suất BER
Hình 3.10 cho thấy kết quả BER mô phỏng so với SNR cho L-DACS1, L-DACS2 và FBMC khi các tín hiệu L-DACS hoặc FBMC được phát trong RL mà không có nhiễu DME và so sánh trên cùng kênh A/G. Ước lượng kênh dựa trên CIR lý tưởng đã biết. Mô phỏng lớp vật lý sử dụng các tham số trong Bảng 3.1; Mô hình kênh sử dụng mô hình kênh A/G trên biển.
Hình 3.10 Kết quả BER không có nhiễu DME với cân bằng kênh dựa trên CIR lý tưởng
Hiệu suất của FBMC là rất gần với L-DACS1, và cả hai đều có hiệu suất gần với kênh tạp âm Gauss trắng cộng (kênh AWGN) lý thuyết không mã hóa. Đối với L-DACS2, theo [19], ta thấy rằng hiệu suất GMSK có sự suy
giảm xấp xỉ 1 dB. DME nhiễu được thêm vào các mô phỏng phù hợp cho FL và RL. Hình 3.11 cho thấy BER mô phỏng so với SNR cho hướng truyền không đối đất RL có nhiễu DME. Trong trường hợp này, các công suất phát L-DACS và FBMC được cố định ở mức 10 W, và công suất xung đỉnh cao nhất của DME là 300 W và tốc độ xung 150 ppps.
Hình 3.11 Kết quả BERhướng truyền RL có nhiễu tín hiệu DME
Mô phỏng cũng cung cấp kết quả sau khi áp dụng kỹ thuật làm trống xung PB (Pulse Blanking). PB cải thiện hiệu suất chỉ cho L-DACS1, trong khi đối với FBMC và L-DACS2 hiệu suất xấu đi. Dựa trên [5], tất cả các hệ thống đã chọn ngưỡng PB bằng giá trị biên độ cực đại của các tín hiệu phát mong muốn. Khả năng L-DACS2 và FBMC chống lại nhiễu DME là do tác dụng của các bộ lọc được sử dụng trong các máy thu. Việc so sánh FBMC với L- DACS1 và cung cấp một giải thích ngắn gọn về điều này. Theo hình 3.4, tín hiệu FBMC thu được, bao gồm nhiễu tín hiệu DME, là:
𝑟(𝑡) = 𝑥 (𝑡) + 𝑖(𝑡) + 𝑛(𝑡) (3.12) Trong đó i(t) là tín hiệu DME được tính toán dựa trên (3.1) và (3.3), và
n(t) là AWGN với công suất được tính toán dựa trên các SNR thực tế. Đối với sóng mang con m, ta có:
rm(t) = xm(t) + i(t) + n(t) (3.13) Nhiễu DME ảnh hưởng đến các sóng mang con khác nhau. Theo (3.7), và sau khi thay đổi tần số sóng mang con, ta có:
𝑟 (𝑡) = 𝑠 [𝑙] ℎ(𝑡 − 𝑙𝑇) + 𝑗𝑠 [𝑙] ℎ 𝑡 − 𝑙𝑇 −𝑇
2 + 𝑖(𝑡)𝑒
+ 𝑛(𝑡)𝑒 (3.14) Bây giờ, theo hình 3.4 cho các phần thực và ảo của mỗi sóng mang con:
𝑹𝒆𝒂𝒍(𝑟 (𝑡)) = (𝑠 [𝑙] ℎ(𝑡 − 𝑙𝑇) + 𝑖(𝑡) cos 𝑚 2𝜋 𝑇 𝑡 + 𝜋 2 + 𝑹𝒆𝒂𝒍( 𝑛(𝑡))𝑒 (3.15) 𝑰𝒎𝒂𝒈(𝑟 (𝑡) = (𝑠 [𝑙] ℎ 𝑡 − 𝑙𝑇 −𝑇 2 + 𝑖(𝑡) sin 𝑚 2𝜋 𝑇 𝑡 + 𝜋 2 + 𝑰𝒎𝒂𝒈( 𝑛(𝑡))𝑒 (3.16) Sau khi lọc nguyên mẫu, có các biến đổi sau đây, Real(rm(t))*h(t) và
Imag(rm(t))*h(t + T/2). Giả sử ước lượng kênh và đồng bộ hóa lý tưởng và sử dụng bộ lọc nguyên mẫu h(t) tại mỗi ký hiệu và được lấy mẫu tại thời điểm
t = nT (các điểm quyết định), ta có các giá trị sau cho sóng mang con m: 𝑠̂ [𝑛] = 𝑠 [𝑛] + 𝐼 + 𝑛 (3.17) 𝑠̂ [𝑛] = 𝑠 [𝑛] + 𝐼 + 𝑛 (3.18)
Trong đó các số hạng thứ hai trong các phương trình này biểu thị cho các phần thực và ảo của nhiễu DME và các số hạng thứ ba biểu thị cho tạp âm. Đối với các số hạng nhiễu, có được:
IReal = i(t)cos 𝑚 𝑡 + ∗ ℎ(𝑡) (3.19)
IImag = i(t)sin 𝑚 𝑡 + * h(t+T/2) (3.20) Do đó, đối với các sóng mang con khác nhau (các giá trị m) và giả định
i(t) là các cặp xung DME đối xứng xung quanh t = T/2, ta nhận được các giá trị tương đối khác nhau cho các phần thực và ảo tại t = T/2. Đối với m = 0,
IImag bằng không, và thay giá trị cao hơn của m, IReal >> IImag, vì h(t) là một hàm chẵn xung quanh t = T/2 (với các đỉnh tại t = T/2); do đó, các phần chuyển dịch T/2 của h(t) trong (3.20) sẽ vẫn là chẵn. Vì sin là một hàm lẻ, nên phần trong (3.20) là lẻ (với giá trị bằng không tại t =T/2). Mặt khác, trong (3.19), với h(t) chẵn xung quanh t = T/2, phần cosin cũng là chẵn.
Trong hình 3.12, cho một khoảng thời gian ký hiệu, đã diễn tả tín hiệu nhiễu DME thu được mô phỏng sau khi lọc máy thu từ (3.19) và (3.20) cho cả hai hệ thống L-DACS1 và FBMC cho ba sóng mang con đầu tiên (m = 0,1,2). Lưu ý rằng trong việc lập chỉ mục sóng mang con, ba sóng mang con đầu tiên bắt đầu từ phía bên trái của phổ L-DACS1 hoặc FBMC, và sóng mang ở giữa hoặc sóng mang con DC rơi vào m = N/2. Sau khi lấy mẫu các tín hiệu này ở đỉnh (t = T/2), nhận thấy rằng các bộ lọc FBMC làm giảm nhiễu DME ít nhất 19,5 dB so làm như vậy với tín hiệu L-DACS1, và điều này tương tự với các sóng mang con khác. Như diễn tả từ hình 3.12, mức nhiễu DME giảm khi di chuyển về phía thành phần DC của L-DACS1 hoặc FBMC.
Hình 3.12 Nhiễu tín hiệu DME sau các bộ lọc
Giá trị chỉ ra là dạng sóng FBMC trong hình 3.8 sẽ thay đổi (dịch chuyển) cho các giá trị bất kỳ của trễ, ví dụ, đối với i(t – td) trong (3.19) và (3.20), với td là trễ bất kỳ, kết quả cuối cùng tại thời điểm lấy mẫu có thể thậm chí nhỏ hơn 19,5 dB tại t = T/2. Do đó, FBMC tốt hơn OFDM trong việc loại bỏ nhiễu DME. FBMC và L-DACS2 có các bộ lọc mà nó ngăn chặn phần lớn nhiễu DME và, vì thế ở các mức công suất thực, không có mức sàn lỗi. Áp dụng PB cho FBMC và L-DACS2 mặc dù không tạo ra một sàn lỗi do việc xóa dữ liệu. Trong FBMC, PB xóa một số thông tin tín hiệu nhưng rất ít nhiễu DME vì các bộ lọc FBMC đã loại bỏ hầu hết nhiễu DME. Ngược lại, L- DACS1 cải thiện vì nhiễu được loại bỏ bởi PB đáng kể hơn nhiều. Kịch bản trường hợp xấu nhất đối với nhiễu DME xảy ra khi xung DME được truyền từ mặt đất tới máy bay FL. Hình 3.13 cho thấy kết quả BER mô phỏng so với SNR cho ba hệ thống khi tín hiệu FL DME được phát đi. Công suất xung đỉnh DME có giá trị lớn nhất là 1.000 W và tốc độ xung là 2.700 ppps.
Nhận thấy rằng FBMC mà không có PB có hiệu suất tốt nhất trong số tất cả ba hệ thống, phần lớn là do lọc nguyên mẫu của nó.
Hình 3.13 Kết quả BER hướng truyền FL có nhiễu DME
Các hình 3.14 và 3.15 hiển thị kết quả BER mô phỏng cho một đường bay mẫu (20 – 110 Km di chuyển khỏi trạm mặt đất). Những hình này biểu diễn kết quả BER ở mỗi khoảng cách cho RL và FL, tương ứng. Các mô phỏng này áp dụng nhiễu DME và sử dụng mô hình kênh thực tế cho môi trường biển. Mô hình kênh sử dụng ba thành phần: LOS, phản xạ và không liên tục. Trong hình 3.14, xu hướng của FBMC không có PB không được hiển thị rõ ràng trong toàn bộ đường bay vì nó có kết quả BER thấp (dưới 10-6) trong phần lớn thời gian. Hình thức tuần hoàn của các hình này (rõ ràng hơn trong hình 3.15) phản ánh mô hình hai tia chủ yếu của kênh trên biển, với các đỉnh trong các hình tương ứng với các giá trị SNR thấp trong hình 3.6 (mô hình CE2R). Theo các hình 3.9 và 3.11, tại các giá trị SNR ở mỗi khoảng cách (xem hình 3.6), FBMC có hiệu suất tốt hơn nhiều so với L-DACS1.
Hình 3.14 So sánh hiệu suất FBMC và L-DACS1 có nhiễu DME so với khoảng cách bay cho kênh RL
Hình 3.15 So sánh hiệu suất FBMC và L-DACS1 có nhiễu DME so với khoảng cách bay cho kênh FL
Theo thông số L-DACS, BER được đo sau FEC phải < 10-6 ở mức công suất tương ứng với độ nhạy của máy thu cho bản tin chuẩn và các điều kiện thử nghiệm (SNR 3 dB trong [7] cho kênh AWGN và –103,83 dBm công suất thu được cho RL [21]). Hình 3.10 cho thấy BER < 10-6 ở SNR > 3 dB cho kênh AWGN. Theo các kết quả trong các hình 3.11 và 3.13, BER < 2.10-2 cho các giá trị SNR trong RL, nhưng đối với FL, chỉ đạt được BER tương tự ở các giá trị SNR cao hơn nhiều. Đối với liên kết thông tin FL với nhiễu DME công suất cao (xem hình 3.13), yêu cầu PB cho L-DACS1, vì không có PB thì có một mức lỗi cao hơn 2.10-2. Nhận thấy rằng FBMC có và không có PB luôn có BER < 2.10-2 cho các giá trị SNR thực tế (ngoại trừ các đỉnh BER do các giá trị SNR rất thấp gây ra bởi các đỉnh suy hao hai tia, nó giống nhau đối với tất cả các hệ thống); do đó, FBMC không yêu cầu PB.
3.7. Kết luận chương
Trong luận văn này, tôi đã mô tả và so sánh các tính năng và hiệu suất của một số đề cử cho các hệ thống thông tin hàng không băng tần L trong tương lai. Kết quả cho thấy rằng tín hiệu nhiễu DME có tác động nghiêm trọng đến các hệ thống thông tin L-DACS và FBMC và rằng FBMC và L- DACS2 mạnh hơn trong việc chống lại nhiễu này. Kết quả mô phỏng cũng cho thấy hệ thống dựa trên dải bộ lọc đa sóng mang FBMC có khả năng hoạt động không có PB và có hiệu suất tốt nhất trong số tất cả các hệ thống. FBMC là một đề cử hấp dẫn cho FCI và hệ thống thông tin hàng không, cung cấp thông lượng cao hơn L-DACS1 bằng cách khôi phục các sóng mang con băng bảo vệ cho các sóng mang con dữ liệu và mật độ phổ ngoài dải OOB thấp hơn, điều này giảm nhiễu hệ thống thông tin liên lạc băng tần L.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Luận văn đã nghiên cứu tiềm năng của việc sử dụng các thiết kế dạng sóng đa sóng mang và có hiệu quả hơn dựa trên FBMC cho kênh không đối đất băng tần L. Nghiên cứu đã sử dụng các phân tích và mô phỏng, dựa trên các mô hình kênh thực nghiệm cho các môi trường thông tin hàng không, và đã cung cấp kết quả so sánh hệ thống thông tin FBMC được đề xuất và hệ thống thông tin dựa trên CP-OFDM như L-DACS1. Những kết quả này cho thấy các thiết kế FBMC cải thiện hơn so với các thiết kế hệ thống thông tin hàng không số băng tần L khác về thông lượng và hiệu suất xác suất lỗi. Trong phần này, các kết luận và các thảo luận chính về hướng nghiên cứu trong tương lai được trình bày.
1.Kết luận
Trong bối cảnh ngành hàng không đang tìm kiếm các giải pháp mới cho sự chật ních phổ tần và các công nghệ mới hoạt động tốt hơn,với mục tiêu chính là nghiên cứu, đánh giá và so sánh các hệ thống thông tin không đối đất đa sóng mang FBMC và L-DACS trong băng tần L, luận văn đã thực hiện và đạt được kết quả như sau:
Nghiên cứu các tài liệu liên quan đến các hệ thống thông tin không đối đất A/G trong băng tần L.
Mô tả mô hình kênh A/G, cung cấp các thông số kỹ thuật liên quan đến lớp vật lý của hệ thống L-DACS1, FBMC và thực hiện mô phỏng chúng.
Thông qua các kết quả mô phỏng tỷ lệ BER và mật độ phổ công suất PSD, luận văn đã chỉ ra rằng sử dụng FBMC mang lại những lợi thế nhất. Những ưu điểm này là hiệu suất phổ (thông lượng) tốt hơn và nhiễu ngoài băng tần OOB thấp hơn nhiều. Luận văn đã so sánh kết quả BER của FBMC với các L-DACS trong hệ thống thông tin không đối đất nơi có sự hoạt động của thiết bị DME. Kết quả cho thấy rằng FBMC có hiệu suất tương tự như các hệ thống khác, với lợi thế về thông lượng cao hơn và nhiễu kênh lân cận thấp hơn, vì thế FBMC có thể tăng phạm vi liên lạc. Các kết quả mô phỏng của luận văn tương đồng với các phép đo thực tế của Trung tâm nghiên cứu Glenn, NASA, Mỹ.
Trên thế giới, kỹ thuật FBMC đã được nghiên cứu nhiều trong lĩnh vực viễn thông, đặc biệt trong thông tin di động thế hệ thứ năm 5G. Trong lĩnh vực thông tin hàng không, FBMC mới được nghiên cứu ở châu Âu và Mỹ. Tại Việt Nam, nghiên cứu hệ thống thông tin không đối đất sử dụng dải lọc đa sóng mang FBMC là đề tài hoàn toàn mới trong ngành hàng không dân dụng Việt Nam.
2.Kiến nghị
Dựa trên những kết quả đạt được, luận văn kiến nghị FBMC là một đề cử dạng sóng mạnh và hiệu quả cho hệ thống thông tin không đối đất đa sóng mang trong tương lai.
3.Hướng phát triển tương lai
Phần mở rộng có thể có của luận văn này được đề xuất dưới đây:
- Triển khai các hệ thống thông tin FBMC trên các nền tảng sóng vô tuyến được định nghĩa bằng phần mềm SDR (Software Defined Radio) và thử nghiệm để so sánh hiệu suất với các hệ thống CP-OFDM trong các môi trường và băng tần kênh A/G khác nhau.
- Nghiên cứu và kiểm tra sự cân bằng kênh, đồng bộ hóa và khả năng MIMO của FBMC thông qua các mô phỏng và cuối cùng là triển khai trong các môi trường và băng tần kênh A/G khác nhau.
- Nghiên cứu và so sánh FBMC với các hệ thống CP-OFDM trong môi trường ở độ cao thấp. Ví dụ, máy bay không người lái UAV (Unmanned Aerial Vehicle) nhỏ có thể bay ở độ cao rất thấp, ở độ cao hàng chục mét hoặc ít hơn, và do đó các tòa nhà, cây cối và các vật thể khác có thể cản trở tín hiệu LOS.
- Tiếp tục phát triển các sơ đồ FBMC thích ứng có thể hoạt động ở cả hai băng tần L và C, xen kẽ hoặc đồng thời.
- Nghiên cứu hệ thống FBMC thay đổi linh hoạt số lượng sóng mang con, để đánh giá tỷ lệ công suất đỉnh trên trung bình PAPR và thông lượng.
- Phân tích độ trải và dịch Doppler trong các hệ thống thông tin A/G dựa trên CP-OFDM và FBMC.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Akansu, A.N. Duhamel, P. Lin, X. and Courville, M. (1998), “Orthogonal Transmultiplexers in Communication: a Review”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 46, no. 4, pp. 979–995.
[2] Bellanger, M. (2001) “Specification and design of a prototype filter for filter bank based multicarrier transmission”, IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Salt Lake City, UT, USA, pp. 2417–2420.
[3] Bellanger, M. (1999) “Digital Signal Processing-Theory and Practice”, Wiley, 3rd. Ed., Chichester.
[4] Bellanger, M. (2010) “FBMC physical layer: a primer”.
[5] Brandes, S. Ulrich, E. and Schnell, M. (2009) “Compensation of the impact of interference mitigation by pulse blanking in OFDM systems,” in Proc. IEEE Global Telecommunication Conference, Honolulu, HI, USA, pp. 1–6.
[6] Chang, R. W. (1966) “Synthesis of band-limited orthogonal signals for multichannel data transmission”, The Bell System Technical Journal, vol. 45, no. 10, pp. 1775–1796.
[7] Epple, U. Hoffmann, F. and Schnell, M. (2012) “Modeling DME interference impact on LDACS1,” IEEE Integrated Communications, Navigation and Surveillance Conference, Herndon, VA, USA.
[8] Farhang-Boroujeny, B. (2011) “OFDM versus filter bank multicarrier,”
IEEE Signal Processing Magazine, vol. 28, no. 3, pp. 92–112.
[9] Farhang-Boroujeny, B. and Yuen, C. (2010) “Cosine modulated and offset QAM filter bank multicarrier techniques: a continuous-time prospect”,
EURASIP journal on advances in signal processing 2010.
[10] Fistas, N. (2009) “L-DACS2 System Definition Proposal: Deliverable D2,” V1.0, EUROCONTROL.
[11] Fliege, N. (1992) “Orthogonal Multiple Carrier Data Transmission”,
European Transactions on Telecommunication, vol. 3, no. 3, pp. 35–44. [12] Heller, P. N. Karp, T. and Nguyen, T.Q. (1999) “A General Formulation
of Modulated Filter Banks”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 47, no. 4, pp. 986–1001.
[13] Kelly, R. J. and Cusick, D. R. (1986) “Distance measuring equipment in aviation,” in Advances in Electronics and Electron Physics, vol. 68. New York, NY, USA.
[14] Khetmalis, V. G. and Shirsat, S. A. (2013) “Wavelet Based Multicarrier Modulation Schemes,” International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT), vol.2, no. 9.
[15] Martin, K. W. (1998) “Small Side-lobe Filter Design for Multitone Data Communication”, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing, vol. 45, no. 8, pp.1155–1161.
[16] Matolak, D. and Sun, R. (2017) “Air-ground channel characterization for unmanned aircraft systems—Part I: Methods, measurements, and models for over-water settings,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 1, pp. 26–44.
[17] Matolak, D. (2012) “Air-ground channels & models: Comprehensive review and considerations for unmanned aircraft systems,” 2012 IEEE Aerospace Conference, Big Sky, MT, USA, pp. 1–17.
[18] Mostafa, M. Franzen, N. and Schnell, M. (2014) “DME signal power from inlay LDACS1 perspective,” IEEE/AIAA 33rd Digital Avionics Systems Conference (DASC), Colorado Springs, CO, USA.
[19] Murota, K. and Hirade, K. (1981) “GMSK modulation for digital mobile radio telephony,”IEEE Transactions on Communications, vol. 29, no. 7, pp. 1044–1050.
[20] Qu, D. Lu, S. and Jiang, T. (2013) “Multi-block joint optimization for the peak-to-average power ratio reduction of FBMC-OQAM signals,”
IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 61, no. 7, pp. 1605–1613. [21] Sajatovic, M. et al., (2009) “L-DACS1 System Definition Proposal:
Deliverable D2,” V1.0, EUROCONTROL.
[22] Schnell, M. Epple, U. Shutin, D. Schneckenburger, N. and Bőgl, T. (2013) “The German national project ICONAV,” IEEE Integrated Communications, Navigation and Surveillance Conference, Herndon, VA, USA, pp. 1–19.
[23] Shaat, M. and Bader, F. (2012) “Comparison of OFDM and FBMC performance in multi-relay cognitive radio network,” International Symposium on Wireless Communication Systems, pp. 756-760.
[24] Siohan, P. Siclet, C. and N. Lacaille, (2002) “Analysis and design of OFDM/OQAM systems based on filterbank theory,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 50, no. 5, pp. 1170–1183.