Trong truyền thông thực tế, vấn đề thường xảy ra là các relay khác nhau có cơng suất phát khác nhau do khác nhau về giao thức, loại thiết bị, ... Ta sẽ xem xét ảnh hưởng của việc phân bố công suất không cân bằng đến việc ước lượng kênh truyền.
Trong mô phỏng kế tiếp, ta xét bốn relay với ba mơ hình phân bố cơng suất tại relay khác nhau lần lượt là {0.8 , 0.8 , , }, mơ hình 2 {0.4 , 0.8 , , 1.4 }, mơ hình 3 là {0.2 , 0.4 , , 2 }. Cơng suất tổng cộng của các mơ hình là như nhau. Kết quả mô phỏng MSE theo SNR cho ba mơ hình trên cho bởi hình 4.5. Từ hình vẽ, dễ nhận thấy với phân bố công suất không đồng đều sẽ làm kém đi độ chính xác của việc ước lượng kênh truyền.
Hình 4. 5: Ước lư 4.2 Ước lượng SLS Tiếp theo ta sẽ xét đế Bảng 4.1 trình bày các thơng s SLS : Thơng s PP ước lượng
Công suất các relay v Công suất các relay v Công suất các relay v
= =
Bảng 4. 1: Thơng s
Hình 4.6, 4.7, 4.8 trình bày k
c lượng kênh LS: phân bố công suất relay không cân b
ến kết quả ước lượng kênh truyền sử dụng phương pháp SLS. 1 trình bày các thơng số được sử dụng trong ước lượng kênh dùng phương pháp
Thông số Giá trị SLS t các relay với M=2 { , 0.8 } các relay với M=4 { , 0.8 , , 0.8 } t các relay với M=8 { , 0.8 , , 0.8 , , 0.8 , 0.1
Thông số mô phỏng với phương pháp ước lượng SLS
8 trình bày kết quả ước lượng sử dụng phương pháp SLS v
t relay không cân bằng
ng phương pháp SLS. ng kênh dùng phương pháp } , , 0.8 } ợng SLS ng phương pháp SLS với các
relay thay đổi, dễ dàng nhận thấy với cùng số pilot như nhau, khi ta tăng số lượng relay trong hệ thống, kết quả ước lượng sẽ kém đi.
Ngược lại ở kịch bản hình 4.6, ta cố định số relay M=2, ta tăng dần số pilot ước lượng sử dụng, kết quả thể hiện trên hình 4.7, từ kết quả này, ta có thể thấy với số lượng relay là cố định khi ta sử dụng càng nhiều pilot ước lượng, kết quả ước lượng càng chính xác hơn. Điều này là phù hợp với lý thuyết.
Ở kết quả hình 4.8, ta cố định M=N và tăng dần tỷ số này lên, giống như trong phương pháp LS, khi tăng tỷ số M=N, chất lượng việc ước lượng kênh sẽ tăng lên.
Hình 4. 7: Ước lượng SLS với N thay đổi
Ở hình 4.9 trình bày kết quả mơ phỏng phương pháp ước lượng SLS có sử dụng tối ưu ma trận tiền mã hóa và ma trận tiền mã hóa được tạo ngẫu nhiên. Ở đây số relay và số pilot được cho bằng nhau, 3 trường hợp M=N=2, M=N=4, M=N=8 được xem xét. Với ước lượng có tối ưu huấn luyện, kết quả MSE tốt hơn so với huấn luyện ngẫu nhiên, trong đó với M=N=8 cho kết quả MSE tốt nhất. Trong phương pháp huấn luyện ngẫu nhiên, do ma trận được tạo ngẫu nhiên nên khi M=N tăng kết quả ước lượng không tốt giống như khi huấn luyện tối ưu.
Hình 4. 9: Ước lượng SLS với huấn luyện tối ưu và huấn luyện ngẫu nhiên
Kế tiếp, ta sẽ thay đổi công suất của các relay để theo dõi ảnh hưởng của việc phân bố công suất tại các relay ảnh hưởng đến chất lượng ước lượng kênh như thế nào. Bảng 4.2 miêu tả các thông số của việc ước lượng:
Thông số Giá trị
PP ước lượng SLS
Số relay và pilot M=N=4
Phân bố cơng suất relay mơ hình 1 {0.8 , 0.8 , , },
Phân bố công suất relay mơ hình 2 {0.3 , 0.7 , 0.6 , 2 },
Phân bố công suất relay mơ hình 3 {0.4 , 0.8 , 1.1 , 1.3 },
= = 0.1
Bảng 4. 2: Thông số mô phỏng ước lượng SLS với phân bố công suất khác nhau
Kết quả ước lượng cho trên hình 4.10. Giống như trong mô phỏng đối với phương pháp LS, với cùng lượng công suất phát tổng cộng như nhau, khi công suất phát trên các relay phân bố không cân bằng, chất lượng ước lượng kênh suy giảm hẳn.
Hình 4. 10: Ước lượng kênh SLS với phân bố công suất relay không cân bằng
Ở phương pháp ước lượng SLS, đại lượng { } giả sử đã biết rõ ở bộ thu, để
như trong công thức (3.32) thay cho { }. Kế tiếp ta sẽ mô phỏng phương pháp này
và so sánh với phương pháp SLS.
Hình 4.11 trình bày kết quả hai phương pháp ước lượng SLS và LS-SLS trong 3 trường hợp M=N=2, M=N=4 và M=N=8. Từ hình 4.11, ta quan sát thấy với SNR thấp, phương pháp SLS với { } biết chính xác cho MSE tốt hơn so với phương pháp LS-
SLS sử dụng giá trị ước lượng. Tuy nhiên với SNR lớn, hai bộ ước lượng này cho kết quả gần giống hệt nhau.
Hình 4. 11: So sánh ước lượng SLS và LS-SLS.
4.3 Ước lượng MMSE
Trong phần này, ta sẽ trình bày kết quả mô phỏng của phương pháp ước lượng MMSE, các thông số của bộ ước lượng được trình bày như trong bảng 4.3:
Thơng số Giá trị
PP ước lượng MMSE
Công suất các relay với M=2 { , 0.8 }
Công suất các relay với M=4 { , 0.8 , , 0.8 }
Công suất các relay với M=8 { , 0.8 , , 0.8 , , 0.8 , , 0.8 }
= = 0.1
Bảng 4. 3: Thông số mô phỏng với phương pháp ước lượng MMSE
Hình 4.12, 4.13, 4.14 lần lượt là kết quả mơ phỏng phương pháp ước lượng MMSE với N cố định, M thay đổi; M cố định, N thay đổi và M=N cùng thay đổi. Cũng giống với hai phương pháp ước lượng LS và SLS, với N cố định, khi tăng số lượng relay, chất lượng việc ước lượng kênh truyền sẽ suy giảm (hình 4.12). Ngược lại, với M cố định, khi tăng số lượng pilot, chất lượng của ước lượng kênh sẽ tăng lên (hình 4.13). Cịn khi cố định M=N và tăng số pilot và relay, MSE của phương pháp tốt hơn (hình 4.14) .
Hình 4. 13: Ước lượng MMSE với N thay đổi.
Hình 4.15, ta trình bày ước lượng MMSE với huấn luyện tối ưu và huấn luyện ngẫu nhiên. Số relay và số pilot là M=N và tăng dần.
Hình 4. 15: Ước lượng MMSE với huấn luyện tối ưu và huấn luyện ngẫu nhiên
Kết quả với M=N=8 và chuỗi huấn luyện tối ưu, chất lượng kênh truyền là tốt nhất. Nhìn tổng quát, việc tối ưu huấn luyện cho kết quả tốt hơn rất nhiều so với việc dùng ma trận tiền mã hóa tạo ngẫu nhiên.
Ở hình 4.16, ta cũng mơ phỏng hệ thống MMSE với công suất relay phân bố khác nhau, với các thông số mô phỏng như bảng 4.4:
Thông số Giá trị
PP ước lượng MMSE
Số relay và pilot M=N=4
Phân bố công suất relay mơ hình 1 {0.6 , 0.6 , , },
Phân bố cơng suất relay mơ hình 2 {0.3 , 0.6 , 0.6 , 1.7 },
Phân bố công suất relay mơ hình 3 {0.4 , 0.6 , 0.2 , 2 },
= = 0.1
Bảng 4. 4: Thông số mô phỏng ước lượng MMSE với phân bố công suất khác nhau
Kết quả thu được trên hình 4.16 cho thấy với hệ thống phân bố cơng suất không cân bằng cho kết quả ước lượng kém hơn so với phân bố công suất cân bằng.
4.4 Đánh giá các phương pháp ước lượng
Trong phần này, ta sẽ so sánh kết quả ước lượng kênh truyền sử dụng các phương pháp khác nhau: LS, SLS, LS-SLS, MMSE. Chất lượng kênh truyền được đánh giá bởi thơng số MSE trung bình. Thơng số ước lượng của các phương pháp cho bởi bảng 4.5:
Thông số Giá trị
PP ước lượng LS, SLS, LS-SLS, MMSE
Công suất các relay với M=2 { , 0.8 }
Công suất các relay với M=4 { , 0.8 , , 0.8 }
Công suất các relay với M=8 { , 0.8 , , 0.8 , , 0.8 , , 0.8 }
= = (đối với SLS và MMSE) 0.1
Bảng 4. 5:Thông số mô phỏng các phương pháp ước lượng
Hình 4.17, 4.18, 4.19 trình bày kết quả ước lượng 4 phương pháp LS, SLS, LS- SLS, MMSE với số pilot và số relay lần lượt là M=N=2, M=N=4, M=N=8. Công suất phát tại các relay với mỗi giá trị M là: phân nửa số relay có cơng suất 0.8 , nửa cịn lại có cơng suất là . Các phương pháp ước lượng kênh đều sử dụng huấn luyện tối ưu, giá trị = 0.1 (nghĩa là tương quan giữa các kênh truyền là rất thấp).
Quan sát từ kết quả mô phỏng, bộ ước lượng LS cho chất lượng thấp nhất trong các bộ ước lượng. Bộ ước lượng LS-SLS cho kết quả ước lượng kém so với SLS hay MMSE nhưng tốt hơn hẳn so với LS. Ưu điểm của phương pháp này là khơng địi hỏi kiến thức tiên nghiệm của kênh truyền.
Kết quả ước lượng của hai phương pháp SLS và MMSE gần như giống hệt nhau, trong đó bộ ước lượng MMSE cho kết quả nhỉnh hơn so với bộ ước lượng SLS, tuy nhiên đòi hỏi nhiều hơn kiến thức tiên nghiệm.
Khác biệt trên của các phương pháp ước lượng khi tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu thấp (SNR thấp), khi SNR cao, các bộ ước lượng cho kết quả gần giống nhau.
Hình 4. 17: So sánh các phương pháp ước lượng với M=N=2
Hình 4. 19: So sánh các phương pháp ước lượng với M=N=8
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