Kết quả mô phỏng trƣờng hợp 16QAM:
Hình 3.3 - Đánh giá chất lƣợng SC-FDMA theo các trạng thái thuê bao
Kết quả mô phỏng trƣờng hợp 64QAM:
Nhận xét:
Quan sát trên hình 3.3 và 3.4, thì xác suất lỗi bit của trƣờng hợp thuê bao di động ở trạng thái cố định là tốt nhất, rồi đến thuê bao di động ở trạng thái đi bộ và cuối cùng là thuê bao di động ở trạng thái đi xe có xác suất lỗi bit xấu nhất. Vì xác suất lỗi bit là hàm của tỷ số tín hiệu trên nhiễu, nhiễu gồm có nhiễu cộng và nhiễu do các hiện tƣợng fading gây ra, trong đó nhiễu do fading gây ra có nhiễu doppler mà doppler càng biểu hiện rõ nếu tốc độ chuyển động càng cao và nếu thuê bao di động ở trạng thái cố định sẽ không có hiện tƣợng doppler nên xác suất lỗi bit là nhỏ, còn trạng thái thuê bao đi bộ chuyển động nên có hiện tƣợng doppler xảy ra nên có xác suất lỗi bit lớn hơn trạng thái thuê bao cố định, tuy nhiên với vận tốc nhỏ hơn trạng thái đi xe nên xác suất lỗi bit là nhỏ hơn trạng thái thuê bao đi xe (đạt chất lƣợng kém nhất).
3.3. Đánh giá phƣơng pháp truy nhập với các mức điều chế khác nhau
Các tham số mô phỏng SC-FDMA:
Tham số Giá trị
Dữ liệu vào 160 bit, 640 bit, 960 bit Kiểu điều chế 4QAM, 16QAM, 64QAM
Số khối 16 Số symbol/khối 10 Kích thƣớc FFT 512 Số user 10 Băng thông hệ thống 5 MHz Kích thƣớc CP 20 Giới hạn SNR trong dB 0 đến 30
Kênh Fading Reyleigh, AWGN Số lần chạy 10000
Kết quả mô phỏng:
Hình 3.5 - Đánh giá chất lƣợng SC-FDMA theo các mức điều chế khác nhau
Nhận xét:
Quan sát hình 3.5 ở trên, chúng tôi thấy rằng cả ba trƣờng hợp (4QAM, 16QAM và 64QAM) tuy có cùng một công suất truyền nhƣ nhau nhƣng trƣờng hợp sử dụng kiểu điều chế 4QAM là đạt đƣợc xác suất lỗi bit tốt nhất, rồi đến trƣờng hợp sử dụng kiểu điều chế 16QAM và cuối cùng là trƣờng hợp 64QAM có xác suất lỗi bit xấu nhất. Vì miền quyết định đối với tín hiệu có số mức càng cao (64QAM) thì miền quyết định càng bé dẫn đến xác suất lỗi bit càng cao.
3.4. Đánh giá các phƣơng pháp truy nhập khác nhau với cùng một mức điều chế: Thiết lập hệ thống mô phỏng: Hình 3.6 – Hệ thống máy phát tín hiệu của MC-MC-CDMA[1] Mô tả hệ thống: Trong hệ thống máy phát MC-MC-CDMA ở hình 3.6 ở trên, một ngƣời dùng có một tập gồm M mã đƣợc gọi là tập chuỗi mã cho điều chế M-ary. Mỗi ngƣời dùng có cùng một tập chuỗi mã (G[m](n), 1 m M, n: tập chuỗi thứ n). Mỗi chuỗi mã trong tập chuỗi mã biểu diễn một ký hiệu (symbol) dữ liệu tƣơng ứng với log2(M) bit thông tin. Kích thƣớc của tập chuỗi mã phụ thuộc vào tốc độ dữ liệu yêu cầu. Tại hệ thống máy phát MC-MC-CDMA, một ký hiệu M-ary dk lựa chọn một trong số M chuỗi mã (G[m](n), 1 m M ) để truyền. Mỗi chip của chuỗi mã đƣợc sao chép lên P nhánh. Mỗi chip của chuỗi xác định ngƣời dùng sau đó đƣợc nhân với nhánh tƣơng ứng, tức là chip thứ p của chuỗi xác định ngƣời dùng đƣợc nhân với nhánh thứ p của bộ sao chép. Mỗi trong số các nhánh này, sau đó điều chế một trong số P sóng mang con trực giao và các kết quả đƣợc cộng lại. Quá trình này có thể đƣợc thực hiện bằng cách sử dụng biến đổi ngƣợc Fourier nhanh (IFFT) có kích thƣớc p để thay thế cho việc nhân sóng mang con và cộng lại. Tại hệ máy thống thu, FFT kích thƣớc p đƣợc áp dụng cho đầu vào và đầu ra của FFT, sau đó không trãi rộng để tạo ra mỗi chip của chuỗi mã thu đƣợc. Việc phát hiện tiếp theo sau đó bằng cách sử dụng một băng các bộ lọc phối hợp để phát hiện ký hiệu đƣợc truyền. Đầu tiên, chuỗi mã thu đƣợc nhân với chip của chuỗi ngƣời dùng và kết quả đƣợc tƣơng quan với mỗi trong số M chuỗi mã có thể. Chuỗi mã mà cho sự tƣơng quan tối đa thì đƣợc ánh xạ trở lại thành ký hiệu M-ary. . . . . . . Bộ sao chép X X X X X X Ck1 Cos(2f1t) Ck2 Cos(2f2t) Ckp Cos(2fpt) 1 2 3 m M G1(n) G2(n) G3(n) . . . Gm(n) GM(n) Khối chọn lọc m (1 m M) dk Ký hiệu M-ary Ck(t) Ck1 Ck2
Các tham số mô phỏng: SC-FDMA (giống nhƣ bảng 3.1)
Các tham số mô phỏng: MC-MC-CDMA
Tham số Giá trị
Kiểu mã hadamard Kích thƣớc chuỗi mã 256 Số lƣợng chuỗi mã trong tập chuỗi mã 16, 64 Giới hạn SNR trong dB 0 đến 30
Kênh Fading Reyleigh, AWGN
Số user 10
Băng thông hệ thống 5 MHz Băng tần 900 MHz Số lƣợng tần số sóng mang 16 Số lần chạy 10000
Bảng 3.3 – Các tham số mô phỏng MC-MC-CDMA
Kết quả mô phỏng: trƣờng hợp 16 QAM:
Hình 3.7 – Đánh giá chất lƣợng SC-FDMA và MC-MC-CDMA với M = 16
Nhận xét:
- Xu thế biến đổi của đƣờng cong xác suất lỗi bit phù hợp với lý thuyết.
- Với SNR < 10 dB, thì xác suất lỗi bit của hệ thống MC-MC-CDMA tốt hơn hệ thống SC-FDMA 16QAM
Độ cong của đồ thị xác suất lỗi bit khác nhau là do các tham số quyết định độ cong phụ thuộc vào cấu trúc và đặc tính của bộ điều chế.
Kết quả mô phỏng: trƣờng hợp 64 QAM:
Hình 3.8 - Đánh giá chất lƣợng SC-FDMA và MC-MC-CDMA với M =64
Nhận xét:
- Xu thế biến đổi của đƣờng cong xác suất lỗi bit phù hợp với lý thuyết.
- Với SNR < 16 dB, thì xác suất lỗi bit của hệ thống MC-MC-CDMA tốt hơn hệ thống SC-FDMA 64QAM.
- Còn SNR > 16 dB, thì xác suất lỗi bit của hệ thống SC-FDMA 64QAM tốt hơn. Độ cong của đồ thị xác suất lỗi bit khác nhau là do các tham số quyết định độ cong phụ thuộc vào cấu trúc và đặc tính của bộ điều chế.
3.5. Kết luận:
Các công việc đánh giá chất lƣợng mạng thông tin di động 4G dựa trên các mô hình mô phỏng SC-FDMA và MC-MC-CDMA trong chƣơng này, bao gồm:
Đánh giá chất lƣợng theo các trạng thái thuê bao (cố định, đi bộ và đi xe) với cùng một kiểu điều chế 16QAM và 64QAM thực hiện trên mô hình SC- FDMA.
Đánh giá chất lƣợng phƣơng pháp truy nhập SC-CDMA với các kiểu điều chế khác nhau (4QAM, 16QAM và 64QAM).
Đánh giá chất lƣợng các phƣơng pháp truy nhập khác nhau với cùng mức điều chế (16, 64).
Vậy, thông qua việc đánh giá chất lƣợng mạng thông tin di động 4G đến đây, chúng tôi kết luận rằng:
Chất lƣợng của mô hình mô phỏng SC-FDMA theo các trạng thái thuê bao di động, thì thuê bao di động ở trạng thái cố định đạt chất lƣợng là tốt nhất, rồi đến thuê bao di động ở trạng thái đi bộ và cuối cùng là thuê bao di động ở trạng thái đi xe là kém nhất.
Chất lƣợng của mô hình hệ thống SC-FDMA với trƣờng hợp số mức điều chế 4QAM là đạt chất lƣợng tốt nhất, rồi đến trƣờng hợp 16QAM và cuối cùng 64QAM đạt chất lƣợng kém nhất.
Đánh giá chất lƣợng các hệ thống SC-FDMA và MC-MC-CDMA:
- Trƣờng hợp số mức M = 16: với SNR < 10 dB, thì chất lƣợng hệ thống MC- MC-CDMA tốt hơn hệ thống SC-FDMA 16QAM. Từ SNR > 10 dB, thì hệ thống SC-FDMA 16QAM đạt chất lƣợng tốt hơn.
- Trƣờng hợp số mức M = 64: với SNR < 16 dB, thì chất lƣợng hệ thống MC- MC-CDMA tốt hơn hệ thống SC-FDMA 64QAM. Từ SNR > 16 dB, thì hệ thống SC-FDMA 64QAM đạt chất lƣợng tốt hơn.
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ + Kết luận
Mạng thông tin di động 4G là thế hệ tiếp theo của thế hệ 3G. Hiện tại có nhiều hƣớng phát triển lên 4G, trong số đó có LTE là một trong những hƣớng đang đƣợc thế giới và Việt Nam chọn làm nền tảng để phát triển lên hệ thống di động 4G (LTE- Advanced), để phục vụ nghiên cứu và triển khai sau này. Một trong những vấn đề quan tâm trong các hệ thống thông tin di động 4G là chất lƣợng mạng. Để nghiên cứu về vấn đề này, chúng tôi đã tiến hành tìm hiểu xu hƣớng phát triển lên 4G, những vấn đề còn đặt ra trong nghiên cứu và phát triển. Nghiên cứu các mô hình mô phỏng và đƣa ra phƣơng pháp cải tiến để đánh giá chất lƣợng mạng thông tin di động 4G thông qua xác suất lỗi trung bình dựa trên phƣơng pháp đánh giá chất lƣợng mạng thông tin di động theo phƣơng pháp truyền thống trƣớc đó đã đề cập ở chƣơng 2. Đến đây, chúng tôi kết luận rằng: xác suất lỗi mà trong đó có liên quan đến xác suất lỗi bit là tham số quan trọng cho thấy chất lƣợng mạng của bất kỳ hệ thống thông tin di động nào.
Qua tìm hiểu và nghiên cứu của đề tài, luận văn của học viện đạt đƣợc những kết quả nhƣ sau:
- Tính xu thế phát triển lên 4G và những vấn đề còn đặt ra trong nghiên cứu, triển khai.
- Mô hình các phƣơng pháp truy nhập.
- Phƣơng pháp đánh giá chất lƣợng hệ thống 4G thông qua xác suất lỗi.
- Cải tiến phƣơng pháp đánh giá chất lƣợng hệ thống thông qua xác suất lỗi trung bình.
- Mô phỏng kiểm chứng.
+ Hƣớng nghiên cứu tiếp
- Trên cơ sở những kết quả đạt đƣợc, chúng tôi dự kiến tiếp tục nghiên cứu và thực hiện mô phỏng kiểm chứng phƣơng pháp đƣa ra với các mô hình thực tế.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Anh
[1] Md. Sadek Ali, Md. Shariful Islam, Md. Alamgir Hossain, Md. Khalid Hossain Jewel, “BER ANALYSIS OF MULTI-CODE MULTI-CARRIER CDMA SYSTEMS IN MULTIPATH FADING CHANNEL”, International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC) Vol.3, No.3, May 2011
[2] Ian F. Akyildiz ∗, David M. Gutierrez-Estevez, Elias Chavarria Reyes, The evolution to 4G cellular systems: LTE-Advanced, Elsevier B.V. All rights reserved, 2010.
[3] Ahmad R.S.Bahai and Burton R.Saltzberg, MultiCarrier Digital Communications,
Theory and Applications of OFDM, 1999, Print ISBN: 0-306-46296-6
[4] Andrea Goldsmith, WIRELESS COMMUNICCATIONS, Stanford University
[5] Shinsuke Hara, Ramjee Prasad, Multicarrier Techniques for 4G Mobile Communications, 2003
[6] Harri Holma and Antti Toskala, LTE for UMTS OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access, John Wiley & Sons, 2009, Ltd. ISBN: 9780470994016
[7] Md.Morshedul Islam , Khondokar Fida Hasan, “Evolution of the 4th Generation Mobile Communication Network: LTE-Advanced”, Vol 2 (4), 1092-1098. ISSN:2229- 6093
[8] Hyung G. Myung, Single Carrier Orthogonal Multiple Access Technique for Broadband Wireless Communications, January 2007
[9] Ramjee Prasad, OFDM for Wireless Communications Systems, 2004
[10] Abdul Samad Shaikh, Khatri Chandan Kumar, Performance Evaluation of LTE Physical Layer Using SC-FDMA & OFDMA, Blekinge Institute of Technology, November 2010
[11] J. Zyren and W. McCoy, “Overview of the 3GPP long term evolution physical layer”, Freescale Semiconductor, Inc., white paper, 2007.
[12] Roke, LTE Uplink Physical Layer Behavioural Model
[13] Anritsu Company, LTE Resource Guide, năm 2009. www.us.anritsu.com
[14] MathWorks, Communications System Toolbox™ User’s Guide, 2011 [15] http://en.wikipedia.org/wiki/4G#History_of_4G_and_pre-4G_technologies [16] http://vntelecom.org/diendan/showthread.php?t=347&page=1 [17] http://www.radio-electronics.com/info/cellulartelecomms/lte-long-term- evolution/3gpp-4g-imt-lte-advanced-tutorial.php [18] http://vietbao.vn/Doi-song-Gia-dinh/Cac-nha-khai-thac-dong-loat-thu-nghiem- 4G/55345832/113/ [19] http://www.tchdkh.org.vn/tcbvin.asp?code=2924
PHỤ LỤC
% chuong trinh mo phong theo cac trang thai thue bao di dong (SC-FDMA, 64QAM)
clc clear all SNR=[0:2:30] SP.FFTsize = 512; SP.inputBlockSize = 16; SP.CPsize = 20; SP.subband = 0; SP.SNR = [0:2:30]; % chonn SNR la 0 : 2 : 30 SP.numRun =10000; % so lan chay chuong trinh %SP.equalizerType ='ZERO';
SP.equalizerType ='MMSE'; % chon kieu can bang
[BER_ifdma ] = scfdma_10usr_64QAM_codinh(SP) % goi ham thuc hien semilogy(SP.SNR,BER_ifdma,'gx-','LineWidth',2); % ve SNR va BER grid on % them luoi cho do thi
hold on % luu duong vua ve tren do thi xlabel('SNR(dB)'); % gan nhan SNR cho truc hoanh ylabel('BER'); % gan nhan BER cho truc tung axis([0 30 1e-6 1e0]) % gan gioi han cac truc toa do [BER_ifdma ] = scfdma_10usr_64QAM_dibo(SP) semilogy(SP.SNR,BER_ifdma,'b+-','LineWidth',2); hold on [BER_ifdma ] = scfdma_10usr_64QAM_dixe(SP) semilogy(SP.SNR,BER_ifdma,'r*-','LineWidth',2); hold on
legend('co dinh','di bo','di xe') % chu thich cho cac duong ve title('SO SANH CHAT LUONG HE THONG SC-FDMA THEO CAC TRANG THAI THUE BAO KHÁC NHAU') % Tieu de do thi
% chuong trinh mo phong phương phap truy nhap voi cac muc dieu che khac nhau
clc clear all SNR=[0:2:30] SP.FFTsize = 512; SP.inputBlockSize = 16; SP.CPsize = 20; SP.subband = 0; SP.SNR = [0:2:30];
SP.numRun =10000;
% cac kenh thue bao di dong
pedAchannel = [1 10^(-9.7/20) 10^(-22.8/20)]; pedAchannel = pedAchannel/sqrt(sum(pedAchannel.^2)); vehAchannel = [1 0 10^(-1/20) 0 10^(-9/20) 10^(-10/20) 0 0 0 10^(-15/20) 0 0 0 10^(- 20/20)]; vehAchannel = vehAchannel/sqrt(sum(vehAchannel.^2)); idenChannel = 1; %SP.channel = idenChannel; %SP.channel = pedAchannel; SP.channel = vehAchannel; %SP.equalizerType ='ZERO';
SP.equalizerType ='MMSE'; % chon kieu can bang [BER_ifdma ] = scfdma_10usr_QPSK(SP); semilogy(SP.SNR,BER_ifdma,'c+-','LineWidth',2); grid on hold on [BER_ifdma ] = scfdma_10usr_16QAM(SP); semilogy(SP.SNR,BER_ifdma,'r*-','LineWidth',2); hold on [BER_ifdma ] = scfdma_10usr_64QAM(SP); semilogy(SP.SNR,BER_ifdma,'b+-','LineWidth',2); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER');
axis([0 30 1e-6 1e0]) hold on
legend('SC-FDMA 4QAM','SC-FDMA 16QAM','SC-FDMA 64QAM')
title('SO SANH CHAT LUONG HE THONG SC-FDMA VOI CAC KIEU DIEU CHE KHÁC NHAU')
% chuong trinh mo phong cac phuong phap truy nhap voi cung muc dieu che
clc clear all SNR=[0:2:30] SP.FFTsize = 512; SP.inputBlockSize = 16; SP.CPsize = 20; SP.subband = 0; SP.SNR = [0:2:30];
% Cac kenh thue bao di dong pedAchannel = [1 10^(-9.7/20) 10^(-22.8/20)]; pedAchannel = pedAchannel/sqrt(sum(pedAchannel.^2)); vehAchannel = [1 0 10^(-1/20) 0 10^(-9/20) 10^(-10/20) 0 0 0 10^(-15/20) 0 0 0 10^(- 20/20)]; vehAchannel = vehAchannel/sqrt(sum(vehAchannel.^2)); idenChannel = 1; %SP.channel = idenChannel; %SP.channel = pedAchannel; SP.channel = vehAchannel; %SP.equalizerType ='ZERO';
SP.equalizerType ='MMSE'; % chon kieu can bang for k=1:length(SNR) F(k)=mcAdap(1,10,64,16,SNR(k),10000) end semilogy(SNR,F,'-bo','LineWidth',2) grid on hold on [BER_ifdma ] = scfdma_10usr_64QAM(SP); semilogy(SP.SNR,BER_ifdma,'c+-','LineWidth',2); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER');
axis([0 30 1e-6 1e0]) hold on
legend('MC-MC-CDMA','SCFDMA 64QAM')
title('SO SANH CHAT LUONG CUA HAI PHUONG PHAP SC-FDMA VA MC- MC-CDMA VOI M=64');
% Chuong trinh mo phong cho truong hop trang thai thue bao co dinh (64QAM)
function [BER_ifdma ]= scfdma_10usr_64QAM_codinh(SP) num_usr=10; % so nguoi dung
numSymbols = SP.FFTsize; % tong so song mang con Q = numSymbols/SP.inputBlockSize;
idenChannel = 1; % kenh truyen co dinh SP.channel = idenChannel;
H_channel = fft(SP.channel,SP.FFTsize); for n = 1:length(SP.SNR),
tic;
errCount_ifdma = 0;
t_data=round(rand(1,960)); % du lieu gom 960 bit ngau nhien M = modem.qammod('M',64); % xay dung kieu dieu che 64QAM % chuyen 960 bit tu noi tiep sang song song nhom tung 4 bit lai voi nhau qamdata=bi2de(reshape(t_data,160,6),'left-msb');
maping = bin2gray(qamdata,'qam',64); % lap ban do ma hoa % đem dieu che 64QAM, ta co duoc 160 ky tu
inputSymbols = modulate(M,maping);
% thuc hien FFT de dua 160 ky tu ve mien tan so inputSymbols_freq = fft(inputSymbols);
% Khoi tao ma tran cac song mang con inputSamples_ifdma = zeros(1,numSymbols);
% anh xa 160 ky tu lên 512 song mang con theo kieu IFDMA cho 10 nguoi dung for jj=1:10
inputSamples_ifdma(0+jj+SP.subband:Q:numSymbols) = inputSymbols_freq(16*(jj-1)+1:16*jj);
size(inputSamples_ifdma(0+jj+SP.subband:Q:numSymbols)); end
% bien doi IFFT 512 diem nay de dua tin hieu ve lai mien thoi gian inputSamples_ifdma = ifft(inputSamples_ifdma);
TxSamples_ifdma = [inputSamples_ifdma(numSymbols- SP.CPsize+1:numSymbols) inputSamples_ifdma];
RxSamples_ifdma = filter(SP.channel, 1, TxSamples_ifdma); % kenh da duong tmp = randn(2, numSymbols+SP.CPsize);
% tinh nhieu AWGN
complexNoise = (tmp(1,:) + i*tmp(2,:))/sqrt(2); noisePower = 10^(-SP.SNR(n)/10);
RxSamples_ifdma = RxSamples_ifdma + sqrt(noisePower/Q)*complexNoise; RxSamples_ifdma = RxSamples_ifdma(SP.CPsize+1:numSymbols+SP.CPsize); % lay 512 diem de dua tin hieu ve lai mien tan so
Y_ifdma = fft(RxSamples_ifdma, SP.FFTsize); r=size(Y_ifdma);
% giai anh xa song mang con a=[]; for hh=1:10 tam=[]; b = Y_ifdma(hh:Q:numSymbols); tam=[tam b]; a=[a tam]; end
for uu=1:10 tam1=[]; b1 = H_channel(uu:Q:numSymbols); tam1=[tam1 b1]; a1=[a1 tam1]; end
% thuc hien can bang theo kieu 'MMSE' H_eff=a1;
if SP.equalizerType == 'ZERO' Y_ifdma = a./H_eff;
elseif SP.equalizerType == 'MMSE'
C = conj(H_eff)./(conj(H_eff).*H_eff + 10^(-SP.SNR(n)/10));
Y_ifdma = a.*C; % nhan phan tu cua a voi C (theo hang, theo cot) end
% thuc hien ifft de dƣa tin hieu ve mien thoi gian EstSymbols_ifdma = ifft(Y_ifdma);
z=modem.qamdemod('M',64); % xay dung dieu che 64QAM % giai dieu che QAM tai may thu
demod_Data = demodulate(z,EstSymbols_ifdma ) ; % giai ma ban do
demaping = gray2bin(demod_Data,'qam',64); data1 = de2bi(demaping,'left-msb');
size(data1);
% chuyen du lieu tu song song sang noi tiep data2 = reshape(data1,1,960);
% so sanh tin hiêu truyen va nhan de dem so loi bit I_ifdma = find((t_data-data2) == 0);
% dem so loi bit ifdma