V. Giới hạn đề tài
5.3.1.1 Ước lượng chuỗi khả năng cao nhất (MLSE)
Giải thuật MLSE tìm cách tối thiểu xác suất lỗi so với chuỗi phát, nĩi cách khác là
cực đại xác suất cĩ điều kiện P{dµ|r} (xác suất để dµ là vecto phát nếu vecto thu là
r). ước lượng của chuỗi d theo giải thuật MLSE được xác định bởi:
(5.17)
để tối thiểu hĩa bình phương khoảng cách Euclide giữa vecto thu với tất cả MK
vecto phát cĩ thể:
(5.18) Chuỗi phát cĩ khả năng cao nhất sẽ là:
(5.19)
5.3.1.2 Ước lượng theo từng ký hiệu cĩ khả năng cao nhất (MLSSE)
Giải thuật MLSSE tìm cách tối thiểu hĩa xác suất lỗi ký hiệu giữa ký hiệu thu với
ký hiệu phát, nghĩa là cực đại xác suất cĩ điều kiện P{d(k)
µ |r}. ước lượng của d(k)
theo giải thuật MLSSE là:
(5.20)
Nếu Nl là nhiễu thì ký hiệu cĩ khả năng cao nhất là:
(5.21)
Cĩ thể thấy rằng giải thuật MLSSE phức tạp hơn giải thuật MLSE. Ưu điểm của giải thuật này là nĩ tạo ra các thơng tin về độ tin cậy của mỗi ký hiệu phát hiện được mà ta cĩ thể sử dụng trong bộ giải mã hĩa kênh mềm sau đĩ.
5.3.2 Bộ cân bằng khối tuyến tính
Phương pháp cân bằng sẽ khử giao thoa giữa các tín hiệu (ISI). Bộ cân bằng trong máy thu cĩ nhiệm vụ sửa lại dạng tín hiệu thu được cho giống tín hiệu trước khi truyền đi, để cải thiện tốc độ đường truyền (một yêu cầu quan trọng trong hệ thống thơng tin di động). Đối với bộ cân bằng tuyến tính, ta cĩ hai tiêu chuẩn để tìm các hệ số của bộ cân bằng:
• Tối thiểu hĩa suy hao đỉnh
• Tối thiểu hĩa trung bình bình phương sai số (MSE)
Cấn bằng khối tuyến tính là một phương pháp khơng tối ưu nhưng đơn giản để phát hiện đa user, nĩ địi hỏi thơng tin về ma trận hệ thống A của máy thu. Để cĩ thơng tin này, cĩ thể dùng một trong hai chuẩn:
Phương pháp phát hiện kết hợp cùng bộ cần bằng khối tuyến tính cưỡng bức zero sẽ tạo ra vecto dữ liệu quyết định mềm sau đây:
v = (AH .A)-1 .AH .r = (v(0), v(1),…,v(K-1))T (5.22)
trong đĩ (.)H biểu diễn chuyển vị Hermit của ma trận.
5.3.2.2 Cân bằng khối tuyến tính MMSE
Bộ cần bằng khối tuyến tính MLSE cho ra vecto dữ liệu quyết định mềm như sau: v = (AH .A + σ2I)-1 .AH .r = (v(0), v(1),…,v(K-1))T (5.23)
các bộ cân bằng khối tuyến tính cĩ thể kết hợp với phương pháp triệt nhiễu giao thoa (IC) để tạo thành các bộ cân bằng khối tuyến tính hồi tiếp quyết định.
5.3.3 Triệt nhiễu giao thoa (IC – Interference Cancellation)
Nguyên tắc của phương pháp này là ước lượng các thành phần nhiễu giao thoa và loại khỏi tín hiệu thu trước khi phát hiện tín hiệu mong muốn. phương pháp này cũng cĩ khả năng loại bỏ các giao thoa trong cùng cell và giao thoa liên cell. Tín hiệu dùng để ước lượng các thành phần giao thoa cĩ thể lấy ở ngõ ra bộ phát hiện (mơ hình IC “cứng”) hoặc ở ngõ ra của bộ giải mã hĩa kênh (mơ hình “mềm”), trong đĩ mơ hình sau cho chất lượng tốt hơn.
Ước lượng giao thoa cứng – khơng cĩ bộ giải mã hĩa kênh
y
Hình 5.4 Mơ hình triệt giao thoa cứng
y
Hình 5.5 Mơ hình triệt giao thoa mềm
Hàm tanh(.) : hoạt động như là một yếu tố chọn lọc trong mảng, phạm vi và giới hạn của hàm bao gồm các giá trị phức, tất cả các gĩc tính bằng radian.
Cả 2 mơ hình đều được thực hiện qua nhiều lần lặp. ta dùng chỉ số [j] để chỉ dẫn lặp
thứ j, trong đĩ j = 0,1, …, Jit (Jit là tổng số lần lặp, [0] chỉ trạng thái đầu). phương
pháp triệt giao thoa cĩ thể thực hiện theo kỹ thuật triệt song song (PIC – Parallel IC) hoặc triệt liên tiếp (SIC – Successive IC) hoặc kết hợp cả hai kỹ thuật này.
5.3.3.1 Triệt nhiễu giao thoa song song PIC (Parallel Interference Cancellation)
Kỹ thuật PIC thực hiện tách sĩng kết hợp triệt nhiễu MAI cho đồng thời tất cả các thuê bao. Số lần tách sĩng-triệt nhiễu trong hệ thống phụ thuộc vào độ phức tạp cho phép của hệ thống.
Kỹ thuật này phát hiện và loại bỏ đồng thời tồn bộ các tín hiệu giao thoa trước khi phát hiện tín hiệu mong muốn. đầu tiên, các ký hiệu của tất cả K user được ước lượng đồng thời bằng phương pháp phát hiện đơn user:
(5.24)
Trong đĩ G(k)[0] biểu diễn các hệ số cân bằng ở trạng thái khởi đầu. Các bước tiếp
theo được lặp lại nhiều lần: sử dụng các quyết định nhận được từ lần lặp trước để ước lượng thành phần giao thoa rồi loại khỏi tín hiệu thu, như vậy dữ liệu được quyết định sau mỗi bước sẽ cĩ mức nhiễu MAI giảm dần. ký hiệu ra ở lần lặp thứ j sẽ là:
(5.25)
Trừ lần lặp cuối, ở tất cả các lần lặp khác, phương trình trên được áp dụng cho tất cả K user. ở mỗi lần lặp cĩ thể dùng các kỹ thuật phát hiện khác nhau (EGC,MRC,MMSE…)
5.3.3.2 Triệt nhiễu giao thoa liên tiếp SIC (Successive Interference Cancellation)
Kỹ thuật này phát hiện và loại bỏ các thành phần giao thoa theo thứ tự cơng suất của chúng. Đầu tiên, thành phần giao thoa cĩ cơng suất lớn nhất sẽ bị loại bỏ, rồi sau đĩ đến thành phần cĩ cơng suất lớn thứ 2,..Như vậy, ở bước lặp thứ j, ký hiệu ngõ ra sẽ là:
(5.26)
Trong đĩ g là thành phần giao thoa mạnh nhất trong lần lặp đang xét và j = 1,2,
…,Jit. Quá trình lặp kết thúc khi đạt được một tiêu chuẩn nào đĩ đã định sẵn. kỹ
thuật SIC thích hợp cho các hệ thống cĩ sự giao động lớn về cơng suất giữa các thành phần giao thoa.
Bộ triệt nhiễu nối tiếp cĩ đặc điểm:
• Yêu cầu phải biết đến biên độ thu được.
• Các user yếu hơn user cần xét được bỏ qua.
• Ngược với các bộ tách sĩng tuyến tính (khơng thích nghi), bộ triệt nhiễu
nối tiếp khơng yêu cầu các phép tính số học đối với các tương quan chéo ngồi tích của chúng đối với biên độ thu được.
• Độ phức tạp trên bit là tuyến tính theo số lượng user.
Một khuyết điểm của bộ triệt nhiễu nối tiếp là hiệu suất khơng đối xứng : các user cĩ cùng cơng suất được giải điều chế với độ tin cậy khác nhau.
5.3.3.3 Triệt nhiễu giao thoa mềm
Như đã nĩi ở trên, mơ hình triệt can nhiễu mềm đạt chất lượng cao hơn mơ hình triệt can nhiễu cứng. Đĩ là do mơ hình này cĩ sử dụng đến thơng tin về độ tin cậy của quá trình phát hiện giao thoa trong quá trình quyết định ký hiệu ở ngõ ra bộ
quyết định mềm đạt được sau quá trình phát hiện đơn user, và giải ánh xạ ký hiệu là w(g)[j], đồng thời tương ứng với nĩ là vecto tỷ số LLR (log – likelihood ratio) l(g)[j]. Ngược lại với bộ tách sĩng SIC, kỹ thuật PIC thực hiện tách sĩng kết hợp triệt nhiễu MAI cho đồng thời tất cả các thuê bao. Số lần tách sĩng-triệt nhiễu trong hệ thống phụ thuộc vào độ phức tạp cho phép của hệ thống.
Sau bộ giải mã hĩa kênh mềm, bên cạnh các bit được giải mã, ta cịn cĩ thơng tin về độ tin cậy của quá trình phát hiện được biểu diễn bằng vector tỷ số LLR:
(5.27) Trong đĩ:
(5.28)
Sự ước lượng LLR được thực hiện trên tất cả các giái trị quyết định của chuỗi w(g)
[j]. để giảm sai số, giá trị quyết định ngõ ra được lấy trung bình theo các giá trị của
bit mã hĩa b(g). vậy giá trị quyết định mềm ngõ ra sẽ là:
(5.29)
a. Tỷ số LLR trong hệ thống OFDM
Tỷ số LLR được định nghĩa là:
(5.30)
LLR cĩ thể nhận các giá trị từ -∞ đến +∞. Với trường hợp fading trên các sĩng
mang phụ là phẳng và cĩ sự hiện diện của nhiễu Gauss thì LLR của hệ thống OFDM trở thành:
(5.31)
Trong hệ thống MC – CDMA, vector b(k) được truyền song song trên L sĩng mang phụ, trong đĩ mỡi sĩng mang phụ cĩ thể bị ảnh hưởng một cách độc lập bởi fading của kênh truyền và nhiễu MAI. Do đĩ, LLR cho hệ thống OFDM khơng thể áp dụng cho hệ thống MC – CDMA.
• Trường hợp phát hiện đơn user
Giá trị quyết định mềm cĩ được ở máy thu MC – CDMA sau bộ phát hiện đơn user là:
Nếu mã trải phổ đủ dài, các thành phần nhiễu cĩ thể xem là nhiễu AWGN (theo
định lý giới hạn trung tâm). Suy hao khi truyền ký hiệu phát d(k) là tổng của tất cả
các hệ số cân bằng kênh truyền Gl,lHl.l, với trọng số tương ứng là |C(k)
l|2. Sau bộ giải
ánh xạ ký hiệu, ta nhận được các giá trị quyết định mềm (các số thực) w(k). ở đây, ta
cĩ LLR của hệ thống MC – CDMA xác định bởi:
(5.32)
Vì các variance ứng với các thành phần nhiễu trị số thực nên w(k) được nhân với 2.
Nếu sử dụng mã Walsh – Hadamard, tích C(k)
lC(k)*
l , l = 0,…,L-1 (g ≠ k) nhận giá trị -1 trong một nửa số trường hợp và nhận giá trị +1 trong các trường hợp cịn lại.
Ngồi ra, giả sử rằng b(k) = +1 và b(k) = -1 với xác suất bằng nhau. Vậy, LLR của hệ
thống MC – CDMA dùng phương pháp phát hiện đơn user sẽ là:
(5.33)
• Trường hợp phát hiện khả năng cao nhất (Maximum Likelihood)
Tỷ số LLR trong hệ thống MC – CDMA dùng phương pháp phát hiện kết hợp dùng giải thuật MLSSE được cho bởi phương trình sau:
(5.34)
Và được xác định cùng với quá trình ước lượng theo từng ký hiệu. gọi tập hợp các vector phát dµ cĩ thể cĩ sao cho bit b(k) của user thứ k bằng +1 là D+(k), và tập các
vector phát sao cho b(k) bằng -1 là D(k) . LLR của hệ thống MC – CDMA dùng
MLSSE là:
(5.35)
Trong đĩ ∆2 (dµ , r) là bình phương khoảng cách Euclide giữa dµ và r.
Với hệ thống MC – CDMA dùng phương pháp phát hiện kết hợp với giải thuật MLSE, quá trình ước lượng chuỗi khơng tạo ra các thơng tin về độ tin cậy của từng bit phát hiện được. Tuy nhiên, cĩ thể tính LLR theo cơng thức xấp xỉ sau đây:
(5.37)
Với ∆2(dµ+ , r) và ∆2(dµ- , r) lần lượt là cực tiểu của bình phương khồng cách Euclide giữa dµ và r sao cho b(k) bằng +1 và b(k) bằng -1.
• Triệt nhiễu giao thoa
Với các máy thu MC – CDMA sử dụng phương pháp triệt giao thoa, LLR cĩ thể được xác định cùng với quá trình phát hiện đơn user ở mỗi giai đoạn, trong đĩ kể từ giai đoạn thứ 2 trở đi, thành phần nhiễu MAI trong biểu thức của LLR cĩ thể xem như bằng 0.
Các bộ dị tìm đơn user cĩ ưu điểm là sự đơn giản, một bộ dị tìm đơn user cho một người dùng khơng cần biết thơng tin về các người dùng khác (như mã trải rộng, đặc tính kênh truyền của các người dùng khác …) tuy nhiên nĩ lại chịu sự tác động rất lớn của xuyên nhiễu MAI.
Bảng 5.1 So sánh các phương pháp tách sĩng đơn user
MMSE ORC MRC EGC
Luơn hoạt động tốt hơn hơn so với ORC, MRC và EGC, mặc dù nĩ phức tạp và nĩ địi hỏi sự ước lượng cơng suất của nhiễu.
Hiệu suất BER rất thấp vì sự gia tăng của nhiễu nền mặc dù triệt được nhiễu MAI. MRC phá vỡ tính trực giao giữa các mã trải phổ vì vậy làm tăng nhiễu MAI. - Là kỹ thuật dị tìm đơn giản nhất, nĩ khơng làm tăng nhiễu nền nhưng khơng triệt tiêu được nhiễu MAI do mất tính trực giao giữa các tín hiệu người dùng.
Là sự thay thế tốt cho MMSE trong mơi trường nhiễu nhiều
Các bộ dị tìm đa user (MUD-MMSE, MUD-ZF, PIC, SIC …) tuy cĩ mức độ phức tạp cao hơn và địi hỏi nhiều thơng tin hơn các bộ dị tìm đơn user nhưng chúng đã hạn chế được sự tác động của xuyên nhiễu MAI, chất lượng của hệ thống từ đĩ được nâng lên khi sử dụng các bộ dị tìm này.
Bảng 5.2 So các phương pháp tách sĩng đa user
MMSE PIC SIC ZF
- MMSE luơn cho kết quả tốt nhất khi
- Độ hiệu quả phụ thuộc mạnh vào
- Bộ triệt nhiễu nối tiếp khơng yêu cầu
- Sự cân bằng ZF khơi phục tính trực
hệ thống cĩ nhiều người dùng
chất lượng của việc ước lượng MAI với can nhiễu đa truy cập được khơi phục từ hệ số kênh truyền và ước lượng dữ liệu cho các người dùng
các phép tính số học đối với các tương quan chéo ngồi tích của chúng với biên độ thu được. - Độ phức tạp trên bit là tuyến tính theo số lượng các người dùng.
- Hiệu suất khơng đối xứng: các người dùng cĩ cùng cơng suất được giải điều chế với độ tin cậy khác nhau.
giao giữa các tín hiệu người dùng và tránh nhiễu MAI. Tuy nhiên, nĩ lại làm tăng nhiễu nền.
- Trong mơi trường
ít nhiễu ZF là sự thay thế tuyệt vời cho MMSE.
MƠ PHỎNG
6.1Giao diện mơ phỏng
Hình 6.1-Giao diện mơ phỏng
6.2.Nội dung mơ phỏng
Giao diện nội dung mơ phỏng được thiết kế như sau:
Hình 6.2- Giao diện nội dung mơ phỏng Nội dung mơ phỏng bao gồm:
- Đặc tính kênh truyền. - Offset tần số.
- Triệt nhiễu MAI
- Tách sĩng đơn user trong MC-CDMA. - Tách sĩng đa user trong MC-CDMA. - Hệ thống MC-CDMA.
6.3.Đặc tính các chuỗi mã
6.3.1 Đặc tính tương quan của các chuỗi mã.
Trong phần mơ phỏng này ta sẽ khảo sát tính tự tương quan của các chuỗi mã, tính trực giao và tính tương quan chéo của hai chuỗi mã xác định trong các cặp chuỗi mã khác nhau.
6.3.2 Chuỗi mã giả nhiễu
Hình 6.3- Đặc tính chuỗi mã giả nhiễu
Trên hình trên ta cĩ thể thấy chuỗi mã giả nhiễu cĩ đặc tính tự tương quan tốt tuy nhiên đặc tính tương quan chéo giữa hai chuỗi giả nhiễu trong tập cĩ giá trị lớn, đặc tính tương quan chéo khơng tốt.
6.3.3 Chuỗi mã Walsh-Hadamard
Hình 6.4 biểu diễn một chu kỳ của hàm tự tương quan cho một mã Walsh-Hadamard (mã cuối cùng trong tập mã) và biểu diễn một chu kỳ cho hàm tương quan chéo của 2 mã Walsh-Hadamard (hai mã cuối cùng trong tập mã), các
mã cĩ chiều dài là L=27=128.
Hình 6.4- Đặc tính chuỗi Walsh-Hadamard.
Nhận xét : Qua hình 6.4 ta cĩ thể thấy đặc tính tự tương quan và tự tương quan chéo thấp. Tuy nhiên chúng cĩ một đặc tính tốt là khi được đồng bộ (tương ứng với vị trí đầu tiên trong đồ thị hàm tương quan chéo) thì chúng trực giao với nhau. Hàm Walsh và ma trận Hadamard tạo nên một tập các hàm trực giao sữ dụng cho CDMA và được dùng theo hai cách: là mã trải phổ hoặc tạo ra các ký hiệu trực giao.
Hình 6.5 cho thấy đặc tính tụ tương quan và tương quan chéo của chuỗi
Gold trong trường hợp các chuỗi mã Gold cĩ chiều dài L=27-1.Với vị trí mã thứ 3
và 4 trong tập mã.
Hình 6.5 -Đặc tính của chuỗi Gold.
Nhận xét: Qua hình 6.5 cho thấy đặc tính tụ tương quan của chuỗi Gold khơng tốt nhưng đặc tính tương quan chéo lại tương đối tốt.
6.3.5 Chuỗi mã Kasami
Chuỗi Kasami cĩ đặc tính tự tương quan và đặc tự tính tương quan chéo
Hình 6.6 -Đặc tính chuỗi Kasami.
Nhận xét : Hình 6.6 cho thấy đặc tính tự tương quan và tương quan chéo của chuỗi mã Kasami tốt, nhưng số lượng mã trong tập mã kasami là rất ít.
6.4 Tách sĩng đơn user trong MC-CDMA
Trong giao diện mơ phỏng đã thể hiện rõ các thơng số được sử dụng như: kỹ thuật dị tìm, mơi trường nhiễu, mả trải phổ… Trong phần mơ phỏng này, nhĩm thực hiện đề tài sử dụng chung một mã trải phổ Walsh-Hadamard vì nĩ cĩ tính trực giao tốt nhất, các phương pháp tách sĩng được sử dụng là:
Bảng 6.1 Các phương pháp tách sĩng đơn user dùng trong mơ phỏng
SUP MRC EGC ZF MMSE SUD MRC EGC
ZF MMSE
6.4.1 Mơ phỏng BER trong MC-CDMA tuyến xuống theo Eb/N0
Trong tuyến xuống, dữ liệu của người dùng bị tác động như nhau bởi kênh