Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 50
Phân tích phổ của Zero Tail DFT-s-OFDM cho thấy nó đạt đến các giá trị thấp hơn, đường cong công suất thấp hơn so với các hệ thống trước đó. Hệ thống này cải thiện hiệu suất phổ của tín hiệu OFDM chỉ bằng cách sử dụng kỹ thuật FFT. Hình 3.10 cho thấy giá trị lớn nhất của đường cong là khoảng -70dB thay vì -50dB.
3.2 Đánh giá kết quả đạt được
Việc sử dụng tín hiệu Zero Tail DFT-s-OFDM thay thế cho việc truyền OFDM/ DFT-s-OFDM dựa trên CP truyền thống. Các tín hiệu như vậy thay thế CP bằng một tập hợp các mẫu công suất rất thấp thu được như một đầu ra tự nhiên của IFFT tại máy phát. Điều này cho phép điều chỉnh các tín hiệu với độ trễ lan truyền hoặc trễ lan truyền ước lượng của kênh mà không ảnh hưởng đến numerology của hệ thống. Hơn nữa, nó cho phép cùng tồn tại giữa các hệ thống được thiết kế cho các mơi trường khác nhau. Tín hiệu Zero Tail DFT-s-OFDM có khả năng ngăn chặn phổ tốt hơn OFDM/ DFT-s-OFDM và hiệu suất liên kết kết xấp xỉ OFDM với chi phí cực kỳ hạn chế.
3.3 Kết luận chương 3
Chương 3 đánh giá hiệu năng của hệ thống Zero Tail DFT-s-OFDM so với hệ thống OFDM và DFT-s-OFDM. Kết quả cho thấy rằng Zero Tail DFT-s-OFDM thể hiện Tỷ lệ công suất đỉnh trên cơng suất trung bình, lượng phát xạ ngồi băng thấp hơn đáng kể so với OFDM và DFT-s-OFDM, hiệu suất BLER cũng được cải thiện. Đồng thời chỉ ra rằng, việc sử dụng zero-head là cần thiết để tránh hiệu suất bị gián đoạn.
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 51
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Zero Tail DFT-s-OFDM là một kỹ thuật hiện đại với nhiều ưu điểm nổi bật. Zero Tail DFT-s-OFDM cho phép tách numerology vơ tuyến ra khỏi các đặc tính kênh, do đó cải thiện sự đồng tồn tại giữa các tế bào hoạt động trên các kênh khác nhau. Hơn nữa, nó cho phép thiết lập truyền dẫn đường lên mà khơng cần q trình định thời trước, do đó giảm độ trễ của truy cập ban đầu. Đặc tính ngăn cản quang phổ tốt của nó cải thiện khả năng phục hồi đối với nhiễu do các liên kết không đồng bộ tạo ra. Hơn nữa, Zero Tail DFT-s-OFDM cũng có lợi trong các ơ hoạt động TDD vì khoảng thời gian bảo vệ cần thiết để chuyển hướng liên kết có thể được gắn vào đi của tín hiệu mà khơng ảnh hưởng đáng kể đến các đặc tính của tín hiệu. Tác động của tần số vô tuyến không lý tưởng trong Zero Tail DFT-s-OFDM cũng đã được đánh giá; nhiễu pha có tác động gần giống như trong OFDM/ DFT-s-OFDM, trong khi kết cấu cao hơn đối với bộ khuếch đại phi tuyến được thể hiện.
Chương 1 trình bày tổng quan về hệ thống thông tin di động 5G bao gồm, các công nghệ lõi sử dụng trong 5G, kiến trúc mạng di động, kiến trúc mạng 5GC, RAN Evolution; các kỹ thuật ghép kênh sử dụng trong 4G và 5G; lưới tài nguyên vô tuyến cho hệ thống thông tin di động 5G.
Chương 2 phân tích phương thức truyền dẫn Zero Tail DFT-s-OFDM cho đường lên 5G. Đi từ tổng quan đến sự thúc đẩy cho tín hiệu Zero Tail DFT-s-OFDM, tiếp đến sự hình thành tín hiệu Zero Tail, cuối cùng là phân tích lý thuyết. Đồng thời cũng phân tích mơ hình kênh đường lên 5G và mơ hình hệ thống Zero Tail DFT-s-OFDM cho đường lên 5G.
Chương 3 đánh giá hiệu năng của hệ thống Zero Tail DFT-s-OFDM. So sánh PAPR, hiệu suất lỗi khối BLER, phát xạ ngoại băng, BER và Eb/N0 khi có và khơng có ước lượng kênh với số lượng ký hiệu ước lượng khác nhau, dạng sóng và phổ tín hiệu giữa các hệ thống Zero Tail DFT-s-OFDM, OFDM, DFT-s-OFDM.
Công việc trong tương lai là nhằm giải quyết các lợi ích của hệ thống khi sử dụng tín hiệu Zero Tail DFT-s-OFDM trên các mạng có các yêu cầu về độ trễ lan truyền khác nhau. Hơn nữa, việc sử dụng khối tần số Zero Tail DFT-s-OFDM cụ thể đã được đề cập ở trên cần được nghiên cứu. Cuối cùng, việc chứng minh khái niệm Zero Tail DFT-s- OFDM trên nền thử nghiệm vô tuyến xác định bằng phần mềm sẽ được thực hiện.
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 52
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] N. Alliance, “5G White Paper,” Tech. Rep., February 2015.
[2] Brilliantova, V., & Thurner, T. W. (2019). Blockchain and the future of energy. Technology in Society, 57, 38-45.
[3] Sheri DeTomasi, 5G Flexible Numerology – Defining What It Is and Explaining Why You Should Care (2018).
[4] Dr. John E. Smee, Five wireless inventions that define 5G NR — the global 5G standard, 2017.
[5] Sheri DeTomasi , Understanding 5G New Radio Bandwidth Parts, 2018.
[6] E Udayakumar and V Krishnaveni, A Review on Interference Management in Millimeter- Wave MIMO Systems for Future 5G Networks, Innovations in Electrical and Electronics Engineering, 715-721, 2020.
[7] Larry Peterson and Oguz Sunay, 5G Mobile Networks: A Systems Approach. [8] Technical White Paper “5G Standalone Architecture”, January 2021.
[9] C. H. S. Lopes, E. S. Lima, L. A. M. Pereira, R. M. Borges, A. C. Ferreira, M. Abreu, W. D. Dias, D. H. Spadoti, L. L. Mendes and Arismar Cerqueira S. Jr, Non-standalone 5G NR Fiber-Wireless System using FSO and Fiber-optics Fronthauls, May 2020.
[10] S. Mukherjee, R. Ravindran, D. Raychaudhuri, A Distributed Core Network Architecture for 5G Systems and Beyond, 2018
[11] Study Paper on 5g Core Network
https://www.tec.gov.in/public/pdf/Studypaper/5G%20Core%20Network_Study%20Paper_v8.pdf [12] Salah Eddine El Ayoubi, Orange Mauro Boldi, Telecom Italia Ömer Bulakci, Panagiotis Spapis, Malte Schellmann, Huawei ERC Patrick Marsch, Mikko Säily, Nokia Networks Jose F. Monserrat, Universitat Politècnica de València Thomas Rosowski, Gerd Zimmermann, Deutsche Telekom Icaro Da Silva, Ericsson Milos Tesanovic, Mehrdad Shariat, Samsung Ahmed M. Ibrahim, Intel, “Preliminary Views and Initial Considerations on 5G RAN Architecture and Functional Design”, 2016.
[13] Muralidhar Kulkarni, Orthogonal Frequency Division Multiplexing: An Overview, March 2007.
[14] Ravi Sekhar Yarrabothu, Sri Vidya Vangala and A. Surendar, Comparative Study ò 5G Waveform-OFDM-ZT with LTE-OFDM, 2017.
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 53
[16] Xiaojing Chen, Shanghai University, Wei Ni, DFT-s-OFDM: Enabling Flexibility in Frequency Selectivity and Multiuser Diversity for 5G, 2020.
[17] B.Eng., Gadjah Mada University, Locallized Discrete Fourier Transform Speread OFDM ((DFT-s-OFDM) Systems For 4G Wireless Communication, 2010.
[18] G. Berardinelli, F. Tavares, T. B. Sørensen, P. Mogensen, and K. Pajukoski, “Zero-tail DFT-spread-OFDM signals,” Globecom, 9th IEEE Broadband Wireless Access Workshop, 2013.
[19] H. Holma and A. Toskala, LTE for UMTS: OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access. Wiley, 2009
[20] M. Lampinen, F. Del Carpio, T. Kuosmanen, T. Koivisto, and M. Enescu, “System-level modeling and evaluation of itnerference suppression receivers in LTE systems,” Vehicular Technology Conference, pp. 1–5, May 2012.
[21] H. Haykin, M. Sellathurai, Y. de Jong, and T. Willink, “TurboMIMO for wireless communications,” IEEE Communications Magazine, vol. 42, no. 10, pp. 48–53, October 2004. [22] B. E. Priyanto, H. Codina, S. Rene, T. B. Sørensen, and P. Mogensen, “Initial performance evaluation of DFT-spread OFDM based SC-FDMA for UTRA LTE Uplink,” IEEE 65th Vehicular Technology Conference, VTC2007-Spring, pp. 3175–3179, April 2007. [23] G. Berardinelli, Air interface for next generation mobile communications networks: Physical Layer Design. Ph.D. dissertation, Aalborg University, 2010.
[24] H. Holma and A. Toskala, LTE for UMTS: OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access. Wiley, 2009.
[25] https://www.techplayon.com/5g-nr-reference-signals-dmrs-ptrssrs-and-csi-rs/
[26] G. Berardinelli, K. I. Pedersen, T. B. Sorensen, and P. Mogensen, “Generalized DFT- spread-OFDM as 5G waveform,” IEEE Commun. Mag., vol. 54, no. 11, pp. 99-105, 2016. [27 ]S. Salivahanan and A. Vallavaraj, Digital Signal Processing. Tata Mac-Graw Hill
Education, 2001.
[28] S. Haykin, “Cognitive Radio: Brain-Empowered Wireless Communications ,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 23, no. 2, pp. 201–220, February 2005. [29] “Deployment aspects,” 3rd Generation Partnership Project, Tech. Rep. TR 25.943, V6.0.0, 2005.
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 54 PHỤ LỤC CODE MATLAB simulation_BER_curves Nội dung INPUT DATA OFDM
OFDM Zero Tail
QAM ĐỒ THỊ INPUT DATA M = 64; k = log2(M); N = 1024; usedN = 600; unusedN = N‐usedN; % Kích thước chịm sao tín hiệu
% Số bit trên mỗi ký hiệu % Tổng số sóng mang
% Số lượng sóng mang dữ liệu % Số lượng sóng mang bảo vệ nSymbOFDM = 1000;
n = usedN*k*nSymbOFDM;
% Số lượng ký hiệu OFDM đầu vào
% Số lượng bit CP = N/8;
ZT = N/8; % Độ dài CP % Độ dài zero-tail
nSymbEst = 2; % Số ký hiệu OFDM ước tính
t = 0:1:120; BW = 20e6; % Hz Ts = (1/BW)*1e9; %ns
% Vector thời gian để biểu thị kênh đa đường
% Băng thông của hệ thống % Thời gian lấy mẫu
% Vectơ EbN0 để tạo đường cong BER
EbN0_dB = 0:1:20; % Tỷ lệ năng lượng bit trên nhiễu của mô phỏng % Khởi tạo HdB = ‐inf.*ones(1,length(t)); SER = ones(1,length(EbN0_dB)).*inf; BER = ones(1,length(EbN0_dB)).*inf; BER_ZT = ones(1,length(EbN0_dB)).*inf; BER_QAM = ones(1,length(EbN0_dB)).*inf;
% Kênh đa đường % Tỷ lệ lỗi ký hiệu % Tỷ lệ lỗi bit OFDM
% Tỷ lệ lỗi bit OFDM‐Zero Tail % Tỷ lệ lỗi bit QAM
% Kênh đơn đường HdB(1) = 0;
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 55
H = 10.^(HdB/10); % Chuyển đổi thành giá trị tự nhiên figure
stem(t,HdB) title('CHANNEL')
xlabel('Time Samples')
ylabel('Signal realtion (dB)') % Bit đầu vào
dataIn = randi([0 1],n,1); % Tạo vectơ dữ liệu nhị phân ngẫu nhiên
OFDM_________________________________________________________
% TX ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ [ofdm , dataMod] = TX_OFDM(dataIn,M,N,usedN,CP); % NOISE ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ for z=1:length(EbN0_dB) [channelCorrection] = CHANNEL_ESTIMATION(H,nSymbEst,EbN0_dB(z),k,N,usedN,CP); [ofdmChannel] = CHANNEL_OFDM(ofdm,H); [ofdmAWGN] = AWGN_OFDM(EbN0_dB(z),ofdmChannel,k,N,usedN,CP); [dataInRx , dataModRx] = RX_CHANNEL_OFDM(ofdmAWGN,M,N,usedN,CP,channelCorrection); dataSymbolsIn = qamdemod(dataMod,M,0,'gray'); dataSymbolsInRx = qamdemod(dataModRx,M,0,'gray');
[SER(z)] = sum(dataSymbolsIn ~= dataSymbolsInRx)./length(dataSymbolsIn); [~, BER(z)] = biterr(dataIn,dataInRx);
end
OFDM ZT_______________________________________________________
% TX ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐
[ofdmZT , dataModZT] = TX_OFDM_ZEROTAIL(dataIn,M,N,usedN,ZT);
% NOISE ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ for z=1:length(EbN0_dB) [channelCorrectionZT] = CHANNEL_ESTIMATION_ZEROTAIL (H,nSymbEst,EbN0_dB(z),k,N,usedN,ZT); [ofdmChannelZT] = CHANNEL_OFDM(ofdmZT,H); [ofdmAWGNZT] = AWGN_OFDM(EbN0_dB(z),ofdmChannelZT,k,N,usedN,ZT);
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 56
[dataInRxZT , dataModRxZT] = RX_CHANNEL_OFDM_ZEROTAIL (ofdmAWGNZT,M,N,usedN,ZT,channelCorrectionZT);
dataSymbolsZT = qamdemod(dataModZT,M,0,'gray'); dataSymbolsRxZT = qamdemod(dataModRxZT,M,0,'gray');
[SER_ZT(z)] = sum(dataSymbolsZT ~= dataSymbolsRxZT)./length(dataSymbolsZT); [~, BER_ZT(z)] = biterr(dataIn,dataInRxZT);
end
QAM__________________________________________________________
% Định hình lại dữ liệu thành bộ 4 ‐ nhị phân dataInMatrix = reshape(dataIn,length(dataIn)/k,k); % Chuyển đổi thành số nguyên
dataSymbolsIn = bi2de(dataInMatrix); % Điều chỉnh dữ liệu với mã Gray
dataMod = qammod(dataSymbolsIn,M,0,'gray'); % NOISE ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐
for z=1:length(EbN0_dB)
% Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu snrdB = EbN0_dB(z) + 10*log10(k); % Kênh AWGN
dataModNoise = awgn(dataMod,snrdB,'measured'); % GIải điều chế với mã Gray
dataSymbolsInRx = qamdemod(dataModNoise,M,0,'gray'); % Chuyển đổi sang dữ liệu nhị phân
dataInMatrixRx = de2bi(dataSymbolsInRx); % Định hình thành một vector nhị phân dataInRx = reshape
(dataInMatrixRx,size(dataInMatrixRx,1)*size(dataInMatrixRx,2),1);
[SER(z)] = sum(dataSymbolsIn ~= dataSymbolsInRx)./length(dataSymbolsIn); [~, BER_QAM(z)] = biterr(dataIn,dataInRx);
end
ĐỒ THỊ ________________________________________________________
% Đường cong BER lý thuyết EbN0 = 10.^(EbN0_dB/10);
SER_MQAM = 2*erfc(sqrt((3*k*EbN0)/(2*(M‐1)))); BER_MQAM = SER_MQAM./k; % Tỷ lệ lỗi bit lý thuyết figure
semilogy(EbN0_dB,[BER;BER_ZT;BER_QAM;BER_MQAM],'LineWidth',2) grid on;
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 57
QAM','Theoretical');
xlabel('Eb/N0 (dB)');ylabel('Bit Error Rate'); title('BER OFDM')
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 58
Simulation_DFTs
Nội dung
INPUT DATA
OFDM ZERO TAIL DFT-S-OFDM
OFDM ZERO TAIL
OFDM
DẠNG SĨNG
PHỔ TÍN HIỆU
INPUT DATA
M = 64; % Kích thước của chịm sao tín
hiệu
k = log2(M); % Số bit trên mỗi ký hiệu
N = 2048; % Số lượng sóng mang
usedN = 1200; % Number of data carriers
unusedN = N - usedN; % Số lượng sóng mang dữ liệu
nSymbOFDM = 100; % Số lượng đầu vào ký hiệu OFDM
n = usedN*k*nSymbOFDM; % Số lượng bit đầu vào
CP = N/8; % Độ dài CP
ZT = N/8; % Độ dài Zero tail
dataIn = randi([0 1],n,1); % Tạo vectơ dữ liệu nhị phân
ZERO TAIL DFT-s-OFDM
% TX ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ [ofdmZTDFT , ~] = TX_OFDM_ZEROTAIL_DFT(dataIn,M,N,usedN,ZT); OFDM ZEROTAIL % TX ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ [ofdmZT , ~] = TX_OFDM_ZEROTAIL(dataIn,M,N,usedN,ZT); OFDM % TX ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ [ofdm , ~] = TX_OFDM(dataIn,M,N,usedN,CP); DẠNG SÓNG figure subplot(3,1,1) plot(real(ofdm(1:N+300))) title('OFDM') subplot(3,1,2) plot(real(ofdmZT(1:N+300)),'r') title('OFDM Zero Tail')
subplot(3,1,3)
plot(real(ofdmZTDFT(1:N+300)),'g') title('Zero Tail DFT-s-OFDM')
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 59 PHỔ TÍN HIỆU figure [pxx,f] = periodogram(ofdmZT); plot(f/pi,10*log10(pxx),'r') hold on [pxx,f] = periodogram(ofdm); plot(f/pi,10*log10(pxx)) hold on [pxx,f] = periodogram(ofdmZTDFT); plot(f/pi,10*log10(pxx),'g') ylabel('Power/frecuency (dB/rad/sample)')
xlabel('Normalized Frecuency (xpi rad/sample)') title('OFDM ZEROTAIL vs ZERO TAIL DFT-s-OFDM') legend('OFDM ZT', 'OFDM', ZERO TAIL DFT-s-OFDM ')
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 61
AWGN_OFDM
% ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ % OFDM qua kênh AWGN
% Mô phỏng hiệu ứng do loại kênh này tạo ra đối với tín hiệu OFDM. % [ ofdmAWGN ] = AWGN_OFDM( EbN0_dB , ofdm, k )
% Hàm trả về ofdmNoise (cùng thứ nguyên với với OFDM) và phụ thuộc vào tham số đầu vào:
% EbN0_dB -> Tỷ lệ năng lượng bit trên nhiễu tính bằng dB % ofdm -> Chuỗi ký hiệu OFDM (hoặc một trong số chúng) % k‐> Bit trên mỗi ký hiệu QAM
% N‐> Số lượng sóng mang OFDM
% usedN‐> Số lượng sóng mang dữ liệu
% CP‐> Độ dài tiền tố tuần hồn (hoặc đi 0)
% -------------------------------------------------------------------------
function [ ofdmAWGN ] = AWGN_OFDM( EbN0_dB , ofdm, k , N , usedN , CP ) EbN0 = 10^(EbN0_dB/10);
snr = (N/(N + CP))*(usedN/N)*EbN0*k;
snrdB = 10*log10(snr); % SNR từ EbN0
ofdmAWGN = awgn(ofdm,snrdB,'measured'); % Kênh AWGN % figure % plot(real(ofdmAWGN),'r') % hold on % plot(real(ofdm)) % plot(real(ofdmAWGN)‐real(ofdm),'g') % title('OFDM NOISE') % legend('OFDM AWGN','OFDM','NOISE') end
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 62
CHANNEL_ESTIMATION
%-------------------------------------------------------------------------- % Ước lượng kênh được sử dụng trong mô phỏng để thu được các giá trị hiệu chỉnh cho sóng mang OFDM để tránh sai lệch của kênh đa đường.
% [channelCorrection] = CHANNEL_ESTIMATION( H , nSymbEst, EbN0_dB, k , N , usedN, CP )
% Hàm trả về channelCorrection (Nx1) và phục thuộc vào các tham số đầu vào: % H -> Kênh
% nSymbEst‐> Số ký hiệu kiểm tra OFDM để thực hiện ước lượng % EbN0_dB -> Tỷ lệ năng lượng bit trên nhiễu tính bằng dB % ofdm -> Chuỗi ký hiệu OFDM (hoặc một trong số chúng) % k‐> Bit trên mỗi ký hiệu QAM
% N‐> Số lượng sóng mang OFDM
% usedN‐> Số lượng sóng mang dữ liệu
% CP‐> Độ dài tiền tố tuần hồn (hoặc đi 0)
% -------------------------------------------------------------------------
function [channelCorrection] = CHANNEL_ESTIMATION(H, nSymbEst, EbN0_dB, k, N ,usedN, CP)
unusedN = N - usedN; % TX
dataModUsedN = ones(usedN,nSymbEst); %Kiểm tra dữ liệu để gửi dataModN = zeros(N,nSymbEst);
ofdm = zeros(size(dataModN,2)*N,1); ofdmSymbol = zeros(N,size(dataModN,2)); ofdmSymbolCP = zeros(N+CP,size(dataModN,2)); for j=1:size(dataModN,2)
dataModN(:,j) = ertcat(zeros(unusedN/2,1), dataModUsedN(:,j), zeros(unusedN/2,1));
% Tạo ký hiệu OFDM
ofdmSymbol(:,j) = ifft(dataModN(:,j),N); % Thêm tiền tố tuần hoàn vào đầu ký hiệu OFDM ofdmSymbolCP(:,j) = vertcat(ofdmSymbol(N- CP+1:N,j),ofdmSymbol(:,j));
% Tạo vectơ với tất cả các ký hiệu OFDM
ofdm((j-1)*length(ofdmSymbolCP)+1:j*length(ofdmSymbolCP)) = ofdmSymbolCP(:,j);
end
% Kênh
ofdmChannel = filter (H,1,ofdm); % Kênh đa đường % AWGN
EbN0 = 10.^(EbN0_dB/10);
snr = (N/(N+CP)).*(usedN/N)*EbN0*k; snrdB = 10.*log10(snr); % SNR từ EbN0 for j=1:size(snrdB)
ofdmAWGN = awgn(ofdmChannel,snrdB(j),'measured'); %Kênh AWGN end
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 63
ofdmSymbolCPRx = reshape (ofdmAWGN,N+CP,length(ofdmAWGN)/(N+CP)); ofdmSymbolRx = ofdmSymbolCPRx(CP+1:end,:);
dataModNRx = zeros(N,size(ofdmSymbolRx,2));
channelCorrectionMatrix = zeros(N,size(ofdmSymbolRx,2)); for j=1:size(ofdmSymbolRx,2)
% Thơng tin về các sóng mang CP bị bỏ qua % dataModNRx = H
dataModNRx(:,j) = fft(ofdmSymbolRx(:,j),N); % X / Y = 1 / H
channelCorrectionMatrix(:,j)=dataModN(:,j)./dataModNRx(:,j); end
channelCorrection = mean(channelCorrectionMatrix,2); % Ước lượng nSymb %figure
%subplot(4,1,1)
%stem(real(dataModN(:,1))) %title('Test Data Sent') %subplot(4,1,2)
%stem(real(dataModNRx(:,1))) %title('Test Data Received') %subplot(4,1,3)
%stem(real(channelCorrection)) %title('Channel Correction') %subplot(4,1,4)
%stem(real(channelCorrection.*dataModNRx(:,1))) %title('Test Data Received X Channel Correction')
Đặng Thị Lịch, D17CQVT02 – B Trang 64
CHANNEL_ESTIMATION_ZEROTAIL
% -------------------------------------------------------------------------