Hình 4.7 biểu diễn FER của một ST Turbo TC với 4 trạng thái với hai anten truyền trong kênh Fading chậm với kích thước khối là 130 ký tự, cùng với FER của một STTC 4 trạng thái. Hệ số feedforward của mã lấy từ bảng 4.5 và hệ số feedback qj = 1, j = 1,2,…,v1. ST Turbo TC tốt hơn STTC gần 2 dB tại FER 10-3.
Hình 4.7: Hiệu suất FER so sánh giữa 4-trạng thái QPSK STTC và 4-trạng thái QPSK ST Turbo TC với 2 anten truyền và 2 anten nhận và kích
thước bộ ghép xen là 130 trên kênh Fading chậm. 4.3.2 Khả năng sửa lỗi của số lần lặp
Hiệu quả của số lần lặp trong hiệu suất mã được minh họa trong hình 4.8. Khả năng sửa lỗi lớn khi của số lần lặp từ 1 đến 6, Khả năng sửa lỗi lớn khi của số lần lặp từ 6 đến 10. Nó không hiệu quả khi số lần lặp lớn hơn 10, với kích thước khung là 130 symbol. Số lần lặp tại nơi mà tốc độ lỗi bão hòa thì quy mô hơn dành cho kích thước bộ ghép xen cao hơn.
Hình 4.8: Hiệu suất FER của 4-trạng thái QPSK ST Turbo TC với số lần lặp thay đổi, 2x2 anten truyền và nhận với kích thước bộ ghép xen 130 symbol trên kênh Fading
chậm.
Hình 4.9: Hiệu suất của FER so sánh QPSK ST Turbo TC với 4-trạng thái hợp
thành mã từ bảng 4.5, với không tương quan và tương quan anten nhận trong hệ
thống với 2x2 anten truyền và nhận, kích thước bộ ghép xen là 130 symbol trên kênh
4.3.3 Hiệu suất của tương quan anten
Sự kết hợp ST Turbo TC tương đối sự tương quan giữa các anten thu được minh họa trong hình 4.9. Hiệu quả của ST Turbo TC với 4-trạng thái hợp thành mã và 2 anten truyền thì chỉ làm giảm sút trong kênh Fading chậm dành cho thừa số tương quan là 0.5. và thừa số tương quan là 0.75, FER giảm đi khoảng 2 dB so với trường hợp không tương quan anten.
4.3.4 Hiệu suất trong kênh Fading nhanh
Hình 4.10 biểu diễn sự so sánh hiệu quả FER của 16-trạng thái QPSK STTC hiển thị trong bảng 4.1 và 16-trạng thái QPSK ST Turbo TC trong kênh Fading nhanh. 16- trạng thái đệ quy QPSK STTC từ bảng 4.1 là cấu tạo mã trong trạng thái ST Turbo TC. Hiệu suất đường cong hiển thị rằng trạng thái ST Turbo TC đưa ra cải thiện đáng kể. Tại FER 10-3, với 10 lần lặp và kích thước bộ ghép xen là 1024, nó đạt được độ lợi nhiều hơn 7 dB so với STTC. Tại cùng FER, độ lợi nhiều hơn khoảng 0.2 dB trong kênh Fading nhanh so sánh với ST Turbo TC với thành phần mã của bộ nhớ khác nhau tương tự.
Sự tương quan giữa các thành phần anten thì không tác dụng nhiều trong hiệu suất của ST Turbo TC trong kênh Fading nhanh như mô tả trong hình 4.11. Với thừa số tương quan là 0.75 dB giữa các anten nhận, sự suy hao liên quan đến sự không tương quan anten là thấp hơn 0.5dB.
Hình 4.10: Hiệu quả FER so sánh giữa 16-trạng thái QPSK STTC và 16-trạng thái
.
Hình 4.11: Hiệu quả FER của QPSK ST Turbo TC với 4-trạng thái hợp thành mã từ
bảng 4.5, trong hệ thống 2 anten truyền và 2 anten nhận, với kích thước bộ ghép xen
130 symbol trong tương quan kênh Fading nhanh
4.4 Tồng kết
Mã ST Turbo Trellis có khả năng sửa sai tốt hơn STTC nhưng có cùng độ lợi phân tập. Tuy nhiên bộ giải mã của ST Turbo Trellis giải mã khá phức tạp và đòi hỏi cao trong việc tính toán.
CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG
Giao diện chương trình
Chương trình mô phỏng đánh giá khả năng sửa lỗi của bộ giải mã lặp Turbo
sau n lần lặp
Giao diện chương trình mô phỏng mã hóa và giải mã Turbo:
Hình: Giao diện chính của chương trình mô phỏng
Do hạn chế về thời gian nên trong đề tài chỉ chọn đa thức sinh là: g = [ 1 1 1 1 1 ; 1 0 0 0 1] và kiểu ghép xen là kiểu ngẫu nhiên.
Thuật toán giải mã: chọn thuật toán giải mã SOVA hoặc Log_MAP
Kích thước khung:là kích thước khung truyền đi, gồm các bit thông tin và các bit
đuôi.
Puncture: có 2 chế độ là puncture và unpuncture. Trong bộ mã hóa ta có dùng kỹ thuật puncture hay không. Nếu puncture thì tốc độ mã là 1/2, ngược lại tốc độ mã là 1/3.
Số lần lặp: số lần lặp lại việc giải mã tín hiệu thu được.
Số lượng khung lỗi để tính cho việc dừng: do thuật toán sử dụng là truyền nhiều khung để tính BER nên phải hạn chế khung truyền đi.
AWGN: nhiểu AWGN
Giá trị EbNo (dB): nhập giá trị EbNo
Kết quả mô phỏng
Hình 1: Mối quan hệ giữa BER và EbNo trong kênh AWGN, kích thước khung
400, thuật toán giải mã Log_MAP, không sử dụng kỹ thuật puncture
Hình 1: biểu diễn mối quan hệ giữa BER và EbNo trong kênh AWGN có dùng mã hóa và giải mã Turbo như sau:
Bộ mã hóa Turbo có kích thước khung 400, dùng kỹ thuật puncture, đa thức sinh mã hóa Turbo là: g = [ 1 1 1 1 1 ; 1 0 0 0 1] và truyền trong kênh AWGN.
Bộ giải mã Turbo sử dụng thuật toán giải mã Log_MAP. Hình trên biểu diễn khả năng sửa lỗi sau 5 lần lặp của bộ giải mã.
Hình 2: Mối quan hệ giữa BER và EbNo trong kênh AWGN, kích thước khung
400, thuật toán giải mã SOVA , không sử dụng kỹ thuật puncture
Hình 2: biểu diễn mối quan hệ giữa BER và EbNo trong kênh AWGN có dùng mã hóa và giải mã Turbo như sau:
Bộ mã hóa Turbo có kích thước khung 400, dùng kỹ thuật puncture, đa thức sinh mã hóa Turbo là: g = [ 1 1 1 1 1 ; 1 0 0 0 1] và truyền trong kênh AWGN.
Bộ giải mã Turbo sử dụng thuật toán giải mã SOVA. Hình trên biểu diễn khả năng sửa lỗi sau 5 lần lặp của bộ giải mã.
Hình 3: Mối quan hệ giữa BER và EbNo trong kênh AWGN, kích thước khung
100, thuật toán giải mã Log_MAP, không sử dụng kỹ thuật puncture
Hình 3: biểu diễn mối quan hệ giữa BER và EbNo trong kênh AWGN có dùng mã hóa và giải mã Turbo như sau:
Bộ mã hóa Turbo có kích thước khung 100, dùng kỹ thuật puncture, đa thức sinh mã hóa Turbo là: g = [ 1 1 1 1 1 ; 1 0 0 0 1] và truyền trong kênh AWGN.
Bộ giải mã Turbo sử dụng thuật toán giải mã Log-MAP. Hình trên biểu diễn khả năng sửa lỗi sau 5 lần lặp của bộ giải mã.
Hình 4: Mối quan hệ giữa BER và EbNo trong kênh AWGN, kích thước khung
100, thuật toán giải mã Log_MAP và sử dụng kỹ thuật puncture
Hình 4: biểu diễn mối quan hệ giữa BER và EbNo trong kênh AWGN có dùng mã hóa và giải mã Turbo như sau:
Bộ mã hóa Turbo có kích thước khung 100, dùng kỹ thuật puncture, đa thức sinh mã hóa Turbo là: g = [ 1 1 1 1 1 ; 1 0 0 0 1] và truyền trong kênh AWGN.
Bộ giải mã Turbo sử dụng thuật toán giải mã Log-MAP. Hình trên biểu diễn khả năng sửa lỗi sau 5 lần lặp của bộ giải mã.
Nhận xét và kết luận
Từ hình 1 và hình 3. Khi cùng đa thức sinh,thuật toán giải mã và không sử dụng puncture. Ta thấy khi tăng kích thước khung truyền thì khả năng sửa lỗi càng tốt. Như khi tăng kích thước khung từ 100 lên 400 thì có khả năng sửa lỗi từ 4.599.10-5 lên 7.8668.10-6 tại EbNo = 4 dB.
Từ đó ta đánh giá: khi tăng kích thước khung truyền thì bộ giải mã Turbo có
khả năng sửa lỗi tốt hơn.
Từ hình 1 và hình 2. Khi cùng đa thức sinh, cùng kích thước khung truyền và không sử dụng puncture. Khi kích thước khung là 400 ta thấy khi sử dụng thuật toán giải mã SOVA hay Log-MAP khả năng sửa lỗi của 2 thuật toán này gần tương đương nhau.
Vì thời gian có hạn nên trong đề này không thể cho kích thước khung lớn hơn. Chính vì thế không thể đánh giá khả năng sửa lỗi của thuật toán SOVA hơn thuật toán Log-MAP khi kích thước khung lớn
Từ hình 3 và hình 4. Khi cùng đa thức sinh, kích thước khung truyền và cùng thuật toán giải mã Log-MAP. Trong hình 3 không có sử dụng puncture và hình 4 sử dụng puncture. Khảnăng sửa lỗi của bộ giải mã Turbo khi bộ mã hóa Turbo không dùng kỹ thuật puncture (tốc độ r = 1/3) tốt hơn so với bộ mã hóa Turbo dùng kỹ thuật puncture từ 4.599.10-5 so với 6.2004.10-6 tại EbNo = 4 dB.
Từ đó ta có thể xác định: khi không dùng kỹ thuật puncture ở bộ mã hóa Turbo thì ở bộ giải mã sẽ cho hiệu quả sửa lỗi tốt hơn. Tuy nhiên khi không dùng kỹ thuật puncture thì tốc độ là r = 1/3. Nhưng điều này lại không mang lại hiệu quả sử dụng phổ.
KẾT LUẬN
Sau khi xem xong cuốn luận án này, ta có thể thấy rõ ràng mã hóa không gian thời gian là một trong nhưng kỹ thuật hiệu quả nhất để đáp ứng những yêu cầu về tốc độ truyền cũng như chất lượng truyền của các đường truyền vô tuyến trong các hệ thống thông tin di động 3G, 4G và thế hệ sau nữa. Áp dụng những nguyên lý của mã Turbo là mã hóa và giải mã lặp đã tạo loại mã mới là: Space Time Turbo Trellis. Có khả năng sửa lỗi tốt hơn mã Trellis không gian thời gian nhưng có cùng độ lợi phân tập giống nhau.
Hướng mở của đề tài: về việc ứng dụng mã Turbo vào trong mô hình hệ thống MIMO. Chúng ta có thể lấy bộ mã hóa Turbo làm bộ mã ngoài trước khi đưa vào mã hóa không gian thời gian. Đặc biệt là áp dụng cho mã STBC. Vì mã STBC chỉ mang lại độ lợi phân tập mà không mang lại độ lợi mã. Chính vì thế ta có thể áp dụng kiểu kết hợp như đã đề cập ở trên để nâng cao độ lợi mã của hệ thống.
Hạn chế của đề tài: có thể nói, sự hạn chế nhiều về kinh nghiệm và thời gian gây nên nhiều thiếu sót không thể tránh khỏi chính là hạn chế đầu tiên của đề tài này.
o Về mặt lý thuyết: chỉ giới thiệu chung chung về nguyên lý của hệ thống MIMO, STBC, STTC, mã Turbo và Space Time Turbo Trellis Code.
o Về mặt mô phỏng: chỉ mới đưa ra được khả năng sửa lỗi của Turbo sau n lần lặp. Và chưa mô phỏng được qua điều chế và kênh truyền.
Trên đây là những hướng mở và hạn chế của cuốn luận văn này. Rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu từ phía các thầy cô và bạn bè để đề tài được hoàn thiện hơn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] “Giáo trình Thông tin di động thế hệ ba” TS.Nguyễn Phạm Anh Dũng-2004-Nhà xuất bản Bưu Điện
[2] “Giáo trình truyền dẫn Vi ba số” TS.Nguyễn Phạm Anh Dũng-2000-Nhà xuất bản Bưu Điện
[3] “Space-Time Block Coding for Wireless Communications: Performance Results. IEEE Journal on Select Areas in Communications”, vol. 17, pp. 451÷460, 1999. V. Tarokh, H. Jafarkhani, and A. R. Calderbank
[4] “MIMO OFDM for Wireless LANs” Albert van Zelst
[5] “Space-Time Coding” Branka Vucetic & Jinhong Yuan, 2003
[6] “Nghiên cứu mã Turbo trong hệ thống CDMA” SVTH: Nguyễn Thanh Hùng, GVHD: Nguyễn Huy Hùng. Trường Đại học DL Kỹ Thuật Công Nghệ
[7] “Mã hóa thời gian không gian trong MIMO” SVTH Nguyễn Thiên Thảo, GVHD Nguyễn Quốc Cường , HVCNBCVT
[8] “Space-Time Block Coding from Orthogonal Designs. IEEE Trans. Inform. Theory ”, vol. 45, pp. 1456÷1467, 1999. V.Tarokh, H. Jafarkhani, and A. R. Calderbank
[9] “MIMO – Space Time Processing for MIMO communication” A.B. Gershman anh N.D.Sidiropoulos,Wiley 2005
[10] “The Turbo Principle in Wireless Communications” Joanchim Hagenauer, 2004 [11]: “Space-Time Codes for High Data Rates Wireless Communications: Performance Criterion and Code Construction ” IEEE Trans.Inform. Theory, vol.44, pp.744-765,1998. V.Tarokh, N.Seshadri, and A.R.Calderbank
[12] “Space – Time Codes for MIMO Systems: Quasi-Orthogonal Design and Concatenation” von Diplom-Ingenieur Aydin Sezgin aus Kemah, 2005
[13]“On MIMO systems and adaptive arrays for wireless communication” Mattias Wenntrom, 2002
[14] “An Introduction to the Turbo Principle in Commiunication Systems” Chung-Hsuan Wang
[15] “The MIMO radio channel”, Ernst Bonek, Technische Universität Wien, Vienna, Austria
[16] “The Soft – Output M–Algorithm And Its Applicatons” Kitty Kar Yan Wong, August 2006
