Tổng quan mô hình kênh SCM

ô hình kênh SC ( Spatial Channel odel) được đưa ra bởi tổ chức 3GPP và đặc tính tương quan không gian và thời gian của kênh cũng đ được nghiên cứu. SCM là mô hình kênh nhiều tuyến truyền dẫn, được thiết kế cho hệ thống MIMO nhiều anten phát và nhiều anten thu. Trong mô hình SC , các điểm tán xạ được giả định là phân bố một cách ngẫu nhiên trong toàn bộ không gian, thay vì chỉ tập trung trên một vòng tròn xung quanh S(One Ring). Các điểm tán xạ có thể có mặt

ở tất cả mọi vị trí trong không gian nên độ trễ và suy hao năng lượng của mỗi tuyến là một quá trình hoàn toàn ngẫu nhiên.

Xét một hệ thống thông tin có bên phát BS và bên thu MS sử dụng nhiều hơn một anten để truyền và nhận tín hiệu. Tín hiệu thu được ở bên MS là tổng hợp của tất cả các tín hiệu bên phát được truyền qua N tuyến truyền dẫn khác nhau. N tuyến truyền dẫn này được xác định đặc trưng bởi hàm công suất trễ PDP ( Power Delay Profile) của từng môi trường.

Mỗi tuyến truyền dẫn thứ n( n =1... N ) được chia thành M tuyến con, được đánh số theo thứ tựm =1,..., M . Các giá trị N và M phụ thuộc vào từng môi trường.

Cluster n Subpath m ∆ n , m , AoD δ n , AoD Ω BS θ BS Hình 4.4 Mô hình kênh SCM[3]

Hình 4.5 mô tả phân bố các điểm tán xạ trong mô hình kênh SCM. Trong đó có các tham số:

 Ω

BS : là hướng anten phía BS, xác định bởi góc giữa trục bên của giàn anten phát và hướng chính bắc.

 θ

BS : góc truyền thẳng từ BS tới MS so với trục bên của giàn anten phía BS  δ

n , AoD : góc truyền phát của tuyến thứ n( n =1,..., N

) so với đường truyền thẳng θ

0 .

 ∆

n , m , AoD : góc lệch của tia truyền thứ m( m =1,..., M ) so với tia truyền góc δ

n , AoD

 θ

n , m , AoD : góc tuyệt đối của tia thứ m so với trục bên BS

 θ

 Ω

MS : hướng anten phía thu S, xác định bởi góc giữa trục bên của giàn anten bên thu và hướng chính bắc.

: góc truyền thẳng từ BS tới MS so với trục bên của giàn anten phía MS

 δ

n , AoA : góc tới của tuyến thứ n( n =1,..., N ) so với đường truyền thẳng θ

0,MS

 ∆

n , m , AoA :góclệchcủatiatớithứ m( m =1,..., M )sovớitiatớigóc δ

n , AoA

 θ

n , m , AOA : góc tuyệt đối của tia tới thứ m trong tuyến thứ n so với trục bên MS  v

: vector chuyển động của MS  θ

v : góc dịch chuyển của MS so với cạnh bên giàn anten MS, θ

v = agr (v)

4.2.2 Tham số m i trƣờng Suburban Macrocell

Các tham số góc AoA và AoD của mô hình kênh SCM quyết định bởi sự phân bố các điểm tán xạ trong không gian, hay chính xác hơn là vào đặc tính địa lý của khu vực truyền phát.

3GPP đưa ra ba mô hình môi trường:

 Suburban Macrocell: khi truyền ở khu ngoại ô, khoảng cách BS và MS là 3km.  Urban Macrocell: khi truyền ở nội đô, khoảng cách MS và BS là 3km.

 Urban Microcell: khi truyền ở nội đô, khoảng cách MS và MS nhỏ hơn 1km. Trong đồ án này, ta chỉ tập trung nghiên cứu mô hình Suburban Macrocell với anten phía BS được đặt ở độ cao lớn hơn các tòa nhà.

Bảng 4.1 Tham số môi trường Su ur an Macrocell[5]

Do các cụm điểm tán xạ n(n = 1,…,N) phân bố trong không gian không theo hàm phân bố đều, do vậy các góc AoA và AoD cũng không có phân bố đều. Để tìm được góc AoA và AoD, ta lần lượt tính toán qua các bước như sau:

Góc truyền AoD( δ

n , AoD)

Trước tiên tạo một biến ngẫu nhiên theo phân bố chuẩn, kỳ vọng bằng 0 và độ lệch chuẩnσ AoD :

δn' ~ η(0, σ2

AoD )

Trong đó σAoD =rAS δAS , các giá trịrAS và δAS

Sắp xếp lại các giá trị δ' ( n =1,..., N ) sao cho

n

giá trị góc AoD của δn,AoD = δn'

Góc tới AoA( δ

n , AoA)

Góc tới δn,AoA là một biến ngẫu nhiên tuân theo phân bố chuẩn với kỳ vọng bằng 0 và độ lệch chuẩn σn,AoD :

δn ,AoA ~ η(0, σ2

AoD ) , n =1,..., N

Với δn,AoD = 104.12(1 −e−0.2175|10log

10P

n| ), n =1,..., N .

Pn là công suất phát trên tuyến thứ n. Các góc tính bằng độ.

Mỗi tuyến truyền dẫn bao gồm M tuyến con. Xét một tuyến con m thuộc cụm điểm tán xạ n, ta gọi góc AoA và AoD lần lượt là θn,m,AoD và θn,m,AoA

 n , m , AoD = θ BS + δ n , AoD +δ n , m , AoD θ n , m , AoA = θ MS + δ n , AoA +δ n , m , AoA Trong đó: 68

 θ

BS : góc truyền thẳng từ BS tới MS so với trục bên của giàn anten phía BS  δ

n , AoD : góc truyền phát của tuyến thứ n( n =1,..., N

) so với đường truyền thẳng θ

0 .

 ∆

n , m , AoD : góc lệch của tia truyền thứ m ( m =1,..., M ) so với tia truyền góc  n , AoD

 θ

n , m , AoD : góc tuyệt đối của tia thứ m so với trục bên BS  θ

MS : góc truyền thẳng từ BS tới MS so với trục bên của giàn anten phía MS  δ

n , AoA : góc tới của tuyến thứ n( n =1,..., N ) so với đường truyền thẳng θ

0,MS

 ∆

n , m , AoA :góclệchcủatiatớithứ m( m =1,..., M )sovớitiatớigóc δ

n , AoA

 θ

n , m , AOA : góc tuyệt đối của tia tới thứ m trong tuyến thứ n so với trục bên MS  BS và θ

MS là các giá trị cố định, phụ thuộc vào cách bố trí hướng anten bên phát và bên thu. δ

n , AoD và δ

n , AoA được xác định là các quá trình ngẫu nhiên, ∆

n , m , AoD

và ∆

n , m , AoA được cho bởi bảng 4.2:

Bảng 4.2 Góc lệch AoD và AoA của các tuyến con[5]

Sub-path # (m)

4.2.3 Hệ số kênh

Sau khi xác định các tham số môi trường, ta có thể tìm được hệ số đáp ứng của kênh như công thức bên dưới. Xét trong một hệ thống bao gồm S anten bên phát đặt thẳng hàng, U anten bên thu cũng được đặt thẳng hàng, hệ số kênh của tuyến thứn( n =1,..., N) , giữa anten thu thứ u(u =1,..., U) và anten phát thứ s ( s =1,..., S) phụ thuộc theo thời gian như sau:

N hus (τ , t) = ∑ n =1 Trong đó: P nσ SF M M m=1

 Pn : Công suất truyền ở đường thứ n  σSF : Hệ số Fading

 M : số tia sóng con trong một tuyến

 θn,m,AoD : góc tuyệt đối AoD của tia tới thứ m trong tuyến thứ n so với trục bên MS

 θn,m ,AoA : góc tuyệt đối AoA của tia tới thứ m trong tuyến thứ n so với trục bên BS

 GBS (θn,m ,AoD ) : hệ số tăng ích bên BS trên mỗi đường

 GMS (θn,m,AoA : hệ số tăng ích bên S trên mỗi đường

 k : hằng số sóng 2π / λ với λ là bước sóng(m)

 ds : khoảng cách tham chiếu của các anten bên phát thứ s so với với anten phát thứ nhất. Khi s=1, d1=0.

 du : khoảng cách tham chiếu của các anten bên thu thứ u so với anten thu thứ nhất. Khi u=1, d1=0.

 φnm : pha của tia sóng thứ m  || v || : độ lớn vận tốc

 θv : góc di chuyển.

4.2.4 Các hàm tƣơng qu n

Trong phần này, ta sẽ xem xét đến tính tương quan không gian và thời gian của mô hình kênh SCM

Để đơn giản, ta giả sử:

 Bỏ qua ảnh hưởng của Fading hẹp σ

SF - 0dB

 Hệ số tăng ích của anten bên thu và phát bằng 1: G

BS = G

MS =1 Khi đó ta có thể viết lại biểu thức tính hệ số kênh

  exp (j  kds sin (θn,m,AoD )+φnm  ) N hus (τ , t) = ∑ n =1

4.2.4.1 Hàm tƣơng qu n kh ng gi n bên thu

Phương trình bên dưới mô tả sự phụ thuộc của hệ số tương quan vào khoảng cách anten bên thu MS:

r

11,22 (∆ d

u) =r

11,22∆ds=0 = ∑

Theo mô hình Suburban Macro, θn,m,AoA

θ n , m , AoA = θ MS + δ n , AoA + ∆ n , m , AoA Trong đó :  θ MS : hằngsố  δn,AoA ~ η(0, σ2 AoA )

 ∆n,m,AoA : lấy giá trị như bảng 4.1

4.2.4.2 Hàm tƣơng qu n kh ng gi n bên phát

Phương trình bên dưới mô tả sự phụ thuộc của hệ số tương quan vào khoẳng cách anten bên phát BS:

r

11,22 (∆ d

s) =r

11,22∆du=0 = ∑

Theo mô hình Suburban Macro, θn,m,AoA được tính bằng biểu thức:

θ n , m , AoD = θ BS + δ n , AoD + ∆ n , m , AoD Trong đó :  θBS : hằng số  δn,AoD ~η(0,σ2 AoD )

 ∆n,m,AoD : lấy giá trị như bảng 4.2.

CHƢƠNG 5: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 5.1 Giới thiệu chung

Trong chương này, chúng ta sẽ tiến hành mô phỏng một hệ thống thông tin di động TE 4G đơn giản, áp dụng các kỹ thuật mã hóa kênh và kỹ thuật mã hóa phân tập không gian đ trình bày trong Chương 2 và Chương 3 trong mô hình kênh truyền SCM. Hệ thống mô phỏng và đánh giá hiệu quả của m hóa kênh kết hợp m hóa I O được xây dựng dựa trên các thành phần đ được trình bày ở các chương trước. Tiêu chí đánh giá ở đây là tỉ lệ lỗi bít đối với từng trường hợp kết hợp của phương thức m hóa kênh và m hóa I O. Việc mô phỏng này nhằm mục đích đánh giá ảnh hưởng của các phương pháp lên chất lượng tín hiệu tại đầu thu. Việc so sánh như vậy, sẽ giúp cho ta có những lựa chọn hợp lý nhất khi áp dụng vào triển khai thực thế. Để thực hiện mô phỏng, chúng ta sử dụng công cụ mô phỏng MATLAB 2011b. Hệ thống mô phỏng được mô tả trên hình sau:

Random Bit Generator CRC Encoder OFDM Modulation Spatial Channel Model AWGN OFDM Demodulation

Hình 5.1 Sơ đồ hệ thống mô phỏng

Bên phát:

 Random Bit Generator: Khối tạo dữ liệu bit ngẫu nhiên với chiều dài tương ứng được xác định bởi tham số mô phỏng data en. Các bít được tạo ra tương

ứng với dữ liệu của một subframe (14 hoặc 12 OFDM sym ol t y theo phương th c ch n khoảng ảo vệ là Normal hay Extended).

 CRC Encoder: Khối m hóa CRC, thực hiện thuật toán m hóa CRC-24A trong chuẩn TE, tính toán 24 bít dữ liệu dư thừa để nhận diện lỗi ở bên thu. Đầu ra của khối là dữ liệu đầu vào đ được chèn thêm 24 bit CRC ở phía cuối. Chiều dài chuỗi bit đầu ra sẽ là (data en 24)

 Turbo/Convolutional Encoder: Khối m hóa Turbo hoặc m hóa xoắn, thực hiện m hóa dòng bit đầu vào như được mô tả ở Chương 2. Tỉ lệ m hóa ở đây là xấp xỉ 1/3. Chiều dài chuỗi bít đầu ra sẽ là 3(data en 28) đối với m Turbo và 3(data en 24) đối với m xoắn.

 Rate atching: Khối phối hợp tốc độ trong TE, thực hiện lựa chọn một số bít đầu ra nhất định từ dòng bít đầu vào. Số lượng bít đầu ra được tính toán dựa theo số sóng mang con (Resource Element) được cấp phát hiện tại trong TE. Thuật toán Rate atching được trình bày như sau .Chi tiết về thuật toán có thể tham khảo phần 5.1.4 trong chuẩn 3GPP 36.212.

 odulation: Khối điều chế, thực hiện điều chế bit đầu vào thành tín hiệu điều chế QPSK, 16-QA hoặc 64-QA . ỗi cụm 2,4, hoặc 6 bít đầu vào được ánh xạ thành một tín hiệu điều chế. Bảng ánh xạ tín hiệu điều chế được mô tả trong phần 7.1 của chuẩn 3GPP 36.211.

 Khối ayer apping: Thực hiện ánh xạ các

tín hiệu điều chế lên các layer. Đối với hệ thống mô phỏng hiện

tại, khối ayer apping sẽ ánh xạ các tín hiệu điều chế ở vị trí ch n lên một layer và các tín hiệu điều chế ở vị trí lẻ lên layer còn lại giống như mô tả ở phần 6.3.3.3 của chuẩn 3GPP 36.211.

 Khối I O Precoding: thực hiện thuật toán I O

coding như SFBC, VB AST để đưa tín hiệu từ các layer lên các anten tương ứng. Chi

tiết về cách thức ánh xạ từ layer lên các anten được trình bày ở phần 6.3.4.3 của chuẩn 3GPP 36.211.

Khối Resource Element apping: thực hiện đưa

dữ liệu của các sóng mang con lên các sóng mang con tương ứng trong miền tần số.

 Khối OFD odulation: thực hiện điều chế OFD và chèn khoảng bảo

vệ Cyclic Prefix vào đầu tín hiệu OFD .

Kênh truyền: Tín hiệu được đưa ra từ bên phát được truyền trên kênh truyền. ô hình kênh truyền ở đây là mô hình SC . Tín hiệu sau khi đi qua kênh truyền được cộng thêm với nhiễu trắng có mật độ phổ công suất được xác định tham số mô phỏng.

Bên thu:

Khối OFD Demodulation: thực hiện giải điều chế OFD và loại bỏ khoảng bảo vệ Cyclic Prefix .

 Khối Channel Estimation: ước lượng đáp ứng kênh truyền của kênh SC .

Khối I O Equalizer: thực hiện cân bằng kênh theo thuật toán Zero-Forcing

 Khối Demodulation: khối giải điều chế tín hiệu, thực hiện giải điều chế mềm tín hiệu thành các bit dữ liệu. Thuật toán giải điều chế mềm sử dụng ở đây có thể là Exact og ikehood Ratio ( R) hoặc Approximate R .

 Khối Rate Dematching: khối giải phối hợp tốc độ, tái tạo các bít đầu ra sau m hóa từ các bit nhận được từ khối giải điều chế.

 Khối Turbo/Convolutional Decoder: thực hiện giải m Turbo, giải m xoắn theo thuật toán được mô tả ở phần

Kết quả giải m từ khối Turbo/Convolutional Decoder ở bên thu sẽ được so sánh với dòng bit đầu ra ở khối CRC Encoder ở bên phát để tính toán tỉ lệ lỗi bít tương ứng với bộ tham số mô phỏng hiện tại của hệ thống. Chi tiết về các tham số mô phỏng của hệ thống được trình bày ở phần sau.

5.2 Th m số m phỏng

Bảng liệt kê các tham số và giá trị hoặc dải giá trị các tham số mô phỏng của hệ thống

Bảng 5.1 Các tham số mô phỏng của hệ thống

Th m số m phỏng maxSimulationSf maxNumErr d_s d_u bandwidth cpType codingType modulationType dataLen nofRbUsed demodMode turboDecodingMode iterationCnt 76

5.3 Kết quả mô phòng

Hình 5.2 Ảnh hưởng của số lần giải mã lặp đến hiệu năng mã Tur o

Hình 5.2 cho ta kết quả của việc tín hiệu giải mã hóa với giải mã Turbo với số lần thực hiện giải mã lặp khác nhau. Kết quả chỉ ra rằng, với số lần giải mã lặp càng lớn thì khả năng sửa lỗi của mã Turbo càng tốt, dẫn đến tỉ lệ bit lỗi BER càng giảm. Tuy nhiên BER chỉ giảm mạnh khi tăng số lần lặp mã hóa từ 1-6. Nếu ta tăng số lần giải mã từ 6 lên một giá trị lớn hơn thì BER giảm không đáng kể

Hình 5.3 Ảnh hưởng của m c điều chế đến tỉ lệ lỗi t

Hình 5.3 cho ta kết quả của việc sử dụng kết hợp mã hóa Turbo với các phương thức điều chế khác nhau. Phương thức điều chế có mức điều chế càng cao thì càng nhạy cảm với nhiễu, nên tỉ lệ lỗi bit càng cao.

Hình 5.4 So sánh khả năng sửa lỗi của mã Tur o và mã xoắn khi sử dụng mã hóa MIMO SFBC

Hình 5.4 cho ta kết quả mô phỏng hệ thống được mô tả có sử dụng kết hợp mã hóa MIMO SFBC với mã hóa kênh và điều chế QAM-64.

Hình 5.5 So sánh khả năng sửa lỗi của mã Tur o và mã xoắn khi sử dụng mã hóa MIMO VBLAST

Hình 5.5 cho ta kết quả mô phỏng hệ thống kết hợp mã hóa MIMO VBLAST với m hóa kênh và điều chế QAM-64

Hình 5.6 So sánh sự kết hợp giữa mã hóa MIMO và mã hóa kênh

Dựa vào những kết quả so sánh ở hình ở trên, ta có thể đưa ra được những nhận xét sau:

- Mã Turbo có khả năng sửa lỗi cao hơn m xoắn nên đạt được tỉ lệ lỗi bit thấp