a. Kỹ thuật MRC giải mã tín hiệu thu phân tập
Kỹ thuật MRC (Maximal Ratio Combining) được sử dụng cho trường hợp hệ thống có một anten phát và nhiều anten thu như hình dưới đây:
Hình 4.5: Hệ thống anten phát nhiều anten thu (SIMO)
Trong đó X là tín hiệu phát, H là kênh truyền và Y là tín hiệu thu từ N anten.
Y H.X N0 (4.6)
Kỹ thuật giải mã tín hiệu theo phương pháp MRC áp dụng cho hệ thống một anten phát nhiều thu được thực hiện như sau:
H HY X
H H H (4.7)
với: H H là chuyển vị và liên hợp phức của H
Kỹ thuật nhiều Transducer thu một phát dựa trên đặc tính phân tập khơng gian của tín hiệu thu được độ chính xác của tín hiệu thu được tăng lên khi số lượng transducer thu
tăng. Tuy nhiên số lượng transducer thu khơng thể tăng q lớn vì khi đó hệ thống sẽ trở nên phức tạp.
b. Đề xuất phương pháp giải mã tối ưu cho N tín hiệu thu có phân tập khơng gian- thời gian
Đối với tín hiệu thủy âm, tín hiệu nhận được là N khung. Khi đó việc sử dụng N khung để giải mã tín hiệu theo phương pháp MRC khơng phải là lựa chọn tối ưu bởi vì thực tế có sự khác biệt lớn về chất lượng tín hiệu giữa các khung truyền. Vì vậy nếu áp dụng kỹ thuật MRC cho N khung thì chưa phải là giải pháp tối ưu nhất. Còn nếu áp dụng phương pháp giải mã tối ưu, nghĩa là kết hợp tất cả các trường có có thể xảy ra với N khung thì sẽ có tất cả Q khả năng:
N
i (4.8)
i
Với giá trị N lớn (ví dụ với N=5 thì sẽ có 55 khả năng). Điều này sẽ không phù hợp với một ứng dụng truyền thông tin thời gian thực hoặc sẽ ảnh hưởng tới tốc độ truyền tin. Để lựa chọn phương án tốt nhất, luận án đề xuất thuật toán giải mã tối ưu tín hiệu của N khung tín hiệu OFDM nhận được. Thuật tốn giải mã được mô tả như lưu đồ dưới đây:
Q
C
Sai Đúng
Sai Đúng
Hình 4.6. Lưu đồ thuật tốn giải mã N khung tín hiệu
Để áp dụng sơ đồ thuật tốn trong Hình 4.6, cần ước lượng tỷ lệ lỗi ký tự khi giải mã tín hiệu thu. Để ước lượng tỷ lệ lỗi ký tự SER ta phải sử dụng thuật tốn ước lượng kích thước các ngơi sao trong chịm sao tín hiệu M-QAM bằng cách tính kích thước vịng trịn có bán kính r (vịng trong màu đỏ trong hình 4.7) xung quanh mỗi điểm tín hiệu chuẩn trong chịm sao M-QAM. Với giá trị r càng nhỏ thì tỷ lệ lỗi tín hiệu SER sẽ càng bé.
Hình 4.7. Độ hội tụ các điểm tín hiệu của chịm sao M-QAM
Thuật tốn sử dụng để tính tốn kích thước trung bình các ngơi sao trong chịm sao tín hiệu X thu được từ q trình giải mã các khung tín hiệu OFDM cơng thức (4.8) được thực hiện như sau:
B1: Giải điều chế tín hiệu X thu được Xr B2: Tái điều chế tín hiệu Xr được tín hiệu Xq B3: Tính khoảng cách giữa hai tín hiệu X và Xq:
d mean X Xq (4.9)
Khoảng cách trung bình này càng nhỏ nghĩa là vịng trịn có bán kích r trên Hình 4.7 càng nhỏ thì tỷ lệ lỗi SER của tín hiệu càng thấp.
Trong sơ đồ thuật tốn Hình 4.6 có thể được chia thành hai bước:
+ Bước : Khi nhận được N khung dữ liệu, trước tiên hệ thống sẽ ước lượng tỷ lệ SER
của tất cả các khung tín hiệu dựa trên thuật tốn ước lượng SER ở trên. Tiếp đó sẽ sắp xếp lại thứ tự các khung theo trình tự SER của các khung từ bé đến lớn. Đặt giá trị
SER_min bằng SER của khung đầu tiên.
+ Bước 2: Kết hợp nhiều khung để giải mã theo phương pháp MRC. Gọi Ci là tập hợp
các khung từ 1 đến i, trước tiên cho i=2, như vậy tập đầu tiên C2 sẽ gồm hai khung số 1 và 2, giải mã MRC được áp dụng cho khung i khung liên tiếp. Tỷ lệ lỗi SER_Ci sẽ được tính lại cho i khung. Nếu tỷ lệ lỗi này thấp hơn tỷ lệ lỗi của lần tính trước đó thì tiếp tục tăng i=i+1 cho khung tiếp theo. Còn nếu tỷ lệ SER lớn hơn so với SER_min thì q trình sẽ dừng lại.
4.5.3. Thực nghiệm, mơ phỏng hệ thống và kết quả:
Luận án sẽ thực hiện bằng 2 cách mô phỏng và thực nghiệm.
Trước tiên là thực hiện mơ phỏng trong trường hợp điều chế 16-QAM. Tín hiệu nhận được là 10 khung (N=10). Các khung này có giá trị SNR giảm dần so với tín hiệu SNR của khung đầu tiên SNR_max=5 (dB) theo bảng sau:
Bảng 5. SNR của các khung truyền dữ liệu
Khung 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
SNR 1 1.4142 2.2361 3.1623 3.8730 4.4721 5 5.4772 5.9161 6.3246
Hình 4.8. Kết hợp các khung giải mã MRC theo thứ tự SNR giảm dần
Từ Hình 4.8 ta nhận xét là việc sử dụng 3 khung tốt nhất trong số 10 khung tín hiệu nhận được là có hiệu quả. Việc sử dụng thêm các khung có chất lượng tín hiệu kém khơng làm tăng hiệu quả giải mã tín hiệu theo phương pháp MRC. Tuy nhiên đây chỉ là kết quả mô phỏng với giá trị SNR ở trong Bảng 5.
Trong Hình 4.9 trục SNR là giá trị SNR nhỏ nhất các khung cịn lại có giá trị SNR tăng dần với bước tăng 2dB. Kết quả cho thấy việc sử dụng kỹ thuật MRC để kết hợp giải mã N khung tín hiệu là khơng hiệu quả. Phương pháp đề xuất có hiệu quả xấp xỉ với phương
pháp tối ưu. Tuy nhiên phương pháp tối ưu với N khung sẽ phải thực hiện N
i sự
i
kết hợp (ví dụ với N=10 thì sẽ có 1023 khả năng xảy ra) cịn theo phương pháp đề xuất thì chỉ cần thực hiện 2N-1 khả năng.
Hình 4.10. Mơ hình thực nghiệm tại Hồ Tiền
Sau đó, kết quả được xử lý bằng phần mềm do Phịng thí nghiệm Truyền thơng khơng dây (WICOM) của Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội phát triển. Các thông số của hệ thống OFDM được thể hiện trong Bảng 6. Các tín hiệu được điều chế bởi QPSK, với NFFT = 2048, độ dài khoảng bảo vệ là 1024, băng thông của hệ thống là từ 20 kHz đến 28 kHz. Tín hiệu được truyền các khung liên tiếp cách nhau khoảng 0,15s. Mỗi khung bao gồm các ký hiệu OFDM (Ns). Trong thực nghiệm, phạm vi thay đổi tốc độ tối đa từ −3,5m / s đến + 3,5m / s. Dấu trừ của tốc độ có nghĩa là máy phát di chuyển xa máy thu và dấu cộng là theo hướng đối lập. Ở tốc độ tối đa ± 3,5m / s, độ dịch tần của Doppler là khoảng -56Hz đến + 56Hz so với CFP ở 24 kHz, độ dịch tần này lớn hơn độ rộng của sóng mang phụ của tín hiệu OFDM là 46,865Hz. Trong Hình 4.11, tín hiệu thực tại máy thu trong miền thời gian và tần số thu được từ thực nghiệm trong trường hợp máy phát di chuyển ra xa máy thu và quay trở lại.
Q
C
9 3 21 20 18 16 14 13 23 1110 22 19 17 15 1 2 4 5 6 7 8 12 Hình 4.11: Hệ thống OFDM thử nghiệm Giải thích chức năng các khối trong hệ thống:
(1): Nguồn dữ liệu cần phát Data input được gửi đến bộ biến đổi nối tiếp ra song song (S/P)
(2): Khối điều chế M-QAM (3): Tín hiệu Pilot và CFP
(4): Sắp xếp dữ liệu và Pilot lên các sóng mang của hệ thống OFDM. (5): Khối để chèn không và sắp xếp đặc biệt
(6): Biến đổi IFFT
(7): Chèn khoảng bảo vệ cho tín hiệu OFDM. (8): Biến đổi tín hiệu từ song song ra nối tiếp (P/S) (9): Bộ biến đổi DAC
Transducer phát. Transducer thu
(10): Bộ biến đổi ADC (11): Bộ lọc thơng dải BPF
(12): Khối tính tốn độ lệch tần Doppler (13): Lấy mẫu lại tần số
(14): Phát hiện điểm bắt đầu của mỗi tín hiệu OFDM. (15): Khối biến đổi FFT
(16): Loại bỏ khoảng bảo vệ GI của mỗi tín hiệu OFDM (17): Khối ước lượng kênh
(18): Thực hiện việc khử nhiễu ICI trong miền thời gian của mỗi tín hiệu OFDM (19): Tính độ lệch thời gian lấy mẫu của tín hiệu OFDM cần điều chỉnh.
(20): Biến đổi Fourier thuận cho mỗi tín hiệu OFDM. (21): Tách các Pilot và ước lượng kênh truyền.
(22): Ước lượng giá trị dữ liệu truyền đi (23): Giải điều chế M-QAM
Tham số truyền của hệ thống OFDM được trình bày trong bảng dưới đây:
Bảng 6: Các tham số của hệ thống OFDM-SISO
Tham số Giá trị
1 phát-1 thu SISO
Tần số lấy mẫu (KHz) 96
Băng thông (KHz) 20-28
Độ dài FFT(NFFT) 2048
Khoảng bảo vệ (GI) 1024
Điều chế QPSK
Chiều dài ký tự OFDM (ms) 32
Số ký tự OFDM trên khung (Ns) 30
Độ dài khung (ms) 960
Biên độ của CFP 6
Roll-off factor raised cosin filter (α) 0.2
Khoảng trống giữa các khung Td (ms) 150
Biên độ trung bình Pilot 1.4142
Chiều dài g(t) trên mẫu (2L+1) 15
Trong thực nghiệm, tác giả truyền 10 khung dữ liệu liên tiếp (N=10)
Hình 4.12. Tín hiệu N=10 khung
Trên Hình 4.12 :10 khung tín hiệu nhận được bên thu. Bảng dưới đây là kết quả giải mã tín hiệu:
Bảng 7. SER của mỗi khung và khi kết hợp các khung
Khung SER Kết hợp các khung SER MRC
1 0.015909 1 0.015909 2 0.040909 1,2 0.0022727 3 0.19318 1,2,3 0.0022727 4 0.1053 1,2,3,4 0.00075758 5 0.13636 1,2,3,4,5 0.0015152 6 0.14545 1,2,3,4,5,6 0.00075758 7 0.60985 1,2,3,4,5,6,7 0.00075758 8 0.21364 1,2,3,4,5,6,7,8 0.00075758 9 0.095455 1,2,3,4,5,6,7,8,9 0.00075758 10 0.07803 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 0.00075758 4.5.4. Nhận xét
SER nhận được khi áp dụng thuật toán đề xuất cũng giống như SER nhận được khi kết
hợp 10 khung. Từ kết quả Bảng 7 có thể thấy rằng việc kết hợp 4 khung truyền (các khung 1,2,3,4) đã cho kết quả SER tốt nhất. Vì vậy, tùy điều kiện truyền và thực tế mà có thể thay đổi giá trị N cho thích hợp.
4.6. Kết luận chương
Môi trường truyền thông dưới nước là rất phức tạp do ảnh hưởng nhiều của các điều kiện vật lý, cho nên tín hiệu nhận được khi giải mã thường bị lỗi nhiều. Vì vậy việc áp dụng kỹ thuật truyền lặp lại tín hiệu phát OFDM nhiều lần và áp dụng kỹ thuật giải mã
MRC thích hợp sẽ cho phép nâng độ chính xác khi truyền thơng tin. Việc áp dụng kỹ
thuật này cũng cho phép ta giảm bớt các thiết bị phần cứng phức tạp và cồng kềnh như các transducers thu phát.
Kết quả của chương này được trình bày trong bài báo (năm 2022) tại Tạp chí Nghiên cứu Khoa học và Công nghệ quân sự (JMST):
J4. Do Dinh Hung, Nguyen Quoc Khuong, Ha Duyen Trung, Nguyen Thanh Trung, Nguyen
Thi Hai Yen, 2022, “Method of selecting signals with spatial-temporal diversity for underwatercommunication using OFDM technique”, in Journal of Military Science and Technology (JMST), pp.3-11, ISSN 1859-1043.
KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
Truyền tín hiệu trong mơi trường dưới nước và trong mơi trường khơng khí có nhiều điểm giống nhau. Khi truyền tín hiệu trong mỗi mơi trường đều gặp phải những vấn đề về đường truyền, các loại suy hao và nhiễu ảnh hưởng lên hệ thống. Nhưng vì mơi trường dưới nước là mơi trường có tính chất phức tạp hơn nên việc khơi phục tín hiệu sau khi truyền đi cũng tương đối khó khăn. Chính những khó khăn này của truyền thơng dưới nước đã thúc đẩy việc nghiên cứu của luận án để đưa ra các biện pháp kỹ thuật mới.
Đóng góp 1: Có nhiều phương pháp đồng bộ cho hệ thống OFDM, nhưng chủ yếu là
sử dụng những chuỗi tín hiệu đặc biệt để gắn vào đầu hoặc cuối mỗi khung tín hiệu, như phương pháp Schmidl, phương pháp Park, phương pháp Minn và phương pháp Seung. Nhưng thiết kế này khơng phù hợp với tiêu chí truyền tin của thơng tin dưới nước do phải tiết kiệm băng thơng. Ngồi ra do đặc điểm của sóng âm khác với sóng vơ tuyến nên việc áp dụng các phương pháp trên cho truyền tín hiệu dưới nước sẽ đạt hiệu quả khơng cao. Vì vậy luận án sẽ đề xuất một phương pháp hoàn tồn mới sử dụng thuật tốn phù hợp để đồng bộ với thơng tin dưới nước đó là chỉ sử dụng khoảng bảo vệ (GI) để xác định điểm bắt đầu của khung truyền dẫn. Từ đó cho kết quả đồng bộ tín hiệu với độ chính xác và hiệu quả sử dụng băng thơng cao.
Đóng góp 2: Việc truyền tin dưới nước gặp nhiều khó khăn do tốc độ truyền sóng âm
rất chậm (1,5km/s) nên với sự chuyển động tương đối chậm giữa bên phát và thu cũng gây ra lượng dịch tần Doppler lớn ảnh hưởng đến tín hiệu OFDM. Có nhiều nghiên cứu về bù dịch tần Doppler cho truyền thông dưới nước sử dụng công nghệ OFDM trước đây. Phương pháp đề xuất cũng khác với các phương pháp trước đây là việc tính tốn độ lệch tần Doppler trong phương pháp của tác giả luận án được thực hiện trước khi đồng bộ tín hiệu. Do đó khơng cần địi hỏi phải xác định chính xác điểm bắt đầu của các khung dữ liệu. Ngồi ra phương pháp đề xuất có khả năng xác định một cách gần chính xác độ lệch tần số Doppler của tín hiệu thu ngay từ bước ban đầu. Do vậy ở bước cuối cùng chỉ cần sử dụng thuật tốn xoay pha tín hiệu nhằm điều chỉnh chính xác chịm sao tín hiệu thu trong trường hợp vẫn chưa điều chỉnh hết độ lệch tần số. Thêm vào đó việc sử dụng sóng hình sin để xác định tần số Doppler cho phép áp dụng được với hệ thống có tốc độ chuyển động tương đối nhanh giữa phát và thu.
Các phương pháp bù dịch tần Doppler hiện nay vẫn phải sử dụng các chuỗi ký tự để thêm vào đầu các khung nên sẽ không cho hiệu quả tốt. Để tiết kiệm băng thông, trong
luận án này tác giả đề xuất một phương pháp mới hồn tồn khơng sử dụng chuỗi ký tự đặc biệt mà sử dụng một tín hiệu sóng mang dẫn đường được gọi là CFP (Carrier
Frequency Pilot) để phát hiện và bù dịch tần Doppler.
Tiếp theo, do các phương pháp hiện nay đều phải sử dụng 2 bước để bù dịch tần Doppler là: đồng bộ thô và đồng bộ tinh. Ở bước đồng bộ thô, tần số Doppler sẽ được tính tốn gần đúng và làm trịn thành số nguyên. Ở bước đồng bộ tinh, thuật toán sẽ sử dụng CFP để tính tốn chính xác tần số Doppler dựa trên hàm có sẵn của phần mềm Matlab. Việc sử dụng 2 bước tính tốn như vậy sẽ phức tạp và khơng thích ứng được khi tần số Doppler biến đổi nhanh.
Vì vậy trong luận án đã đề xuất một thuật tốn hồn tồn mới, chỉ sử dụng một bước duy nhất để xác định và bù dịch tần Doppler. Tác giả gọi đó là phương pháp giải mã trực tiếp sử dụng CFP (A Direct Decoder Method with CFP).
Đóng góp 3: Trong môi trường truyền thông dưới nước, băng thông tín hiệu rất hạn
hẹp chỉ có vài chục KHz thêm vào đó tốc độ truyền lan của sóng âm là rất thấp nếu so sánh với tốc độ truyền lan của sóng điện từ nên mọi sự chuyển động tương đối giữa bên phát và bên thu sẽ gây ra sự dịch tần Doppler rất lớn với tín hiệu thu. Vì vậy trong các hệ thống truyền thông dưới nước để nâng cao chất lượng tín hiệu cũng như hiệu quả sử dụng băng thơng thì việc sử dụng nhiều transducer thu phát để truyền thông tin dưới nước cũng nhằm tận dụng các ưu điểm của sự phân tập không gian và thời gian của tín hiệu trong hệ thống MIMO-OFDM là rất cần thiết. Tuy nhiên trong nhiều trường hợp với hệ thống có quá nhiều anten sẽ trở nên cồng kềnh tiêu tốn nhiều năng lượng và cản trở sự chuyển động của thiết bị. Vì vậy, trong luận án này, tác giả áp dụng kỹ thuật phân tập không gian thời gian cho hệ thống truyền thông dưới nước nhưng chỉ sử dụng một cặp transducer thu phát. Kỹ thuật đề xuất đặc biệt hiệu quả đối với trường hợp có sự dịch tần Doppler của tín hiệu thu được nghĩa là có sự chuyển động tương đối giữa bên phát và bên thu. Bên cạnh đó, tác giả đề xuất phương pháp lựa chọn tín hiệu thu sử dụng thuật tốn giải mã tối ưu tín hiệu của N khung tín hiệu OFDM nhận được nhằm tối ưu hóa q trình giải mã tín hiệu và tăng hiệu quả của q trình truyền tin.
DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN