3.3.1. Nhiễu AWGN
3.3.1.1. Hiện tượng đa đường
(a) (b) Hình 3.18: Chi tiết khối tạo kênh truyền (khối H)
Đề tài tạo giá trị nhiễu ngẫu nhiên sử dụng kết hợp 2 bộ tạo nhiễu phân bố Gaussian với Variance bằng 0.5 nhằm tạo các giá trị nhiễu Rayleigh trong điều kiện đường bao của tổng hai tín hiệu nhiễu Gauss trực giao:
Kênh truyền 1 tại đường thứ nhất (path 1) bao gồm 4 giá trị phức cho 2 an-ten Giá trị kênh truyền (H11, H12, H21, H22) được tạo bởi 2 bộ tạo nhiễu phân bố Gaussian.
Hình 3.19: Hàm phân bố Rayleigh
3.3.2. Mô hình kênh truyền SUI [7]
Mô hình SUI chính là mô hình mở rộng của nhóm Wireless AT&T và Erceg, được phát triển bởi IEEE. Nó sử dụng cho ba loại địa hình cơ bản: loại A, B và C. Các loại địa hình trên cung cấp một phương pháp đơn giản để đánh giá chính xác hơn suy hao đường truyền của các kênh vô tuyến (RF channel).
Khoảng cách: 7 km.
Phân loại: Có hai hình thức để phân loại các mô hình SUI: Dựa vào từng dạng địa hình:
Bảng 3.2: Phân bố các mô hình theo loại địa hình.
Loại địa hình Loại mô hình kênh truyền
C SUI1, SUI2
B SUI3, SUI4
Với các dạng địa hình:
Loại A - Đồi núi/có mật độ cây cối từ vừa đến rậm rạp.
Loại B - Đồi núi/mật độ cây cối thưa hoặc địa hình phẳng/có mật độ cây cối từ vừa đến rậm rạp.
Loại C - Địa hình phẳng/mật độ cây cối thưa.
Bảng 3.3 trình bày chi tiết về SUI-1 mà đề tài sử dụng các thông số kênh truyền này trong mô phỏng hệ thống MIMO-OFDM SDM. Trong đó, các mô hình kênh truyền SUI đều mô phỏng đa đường là 3 tap, delay là độ trễ của mỗi tap khi đến phía thu (us), Power là công suất của từng tap (dB), với mức độ phủ sóng là 90% thì Rician K-factor sẽ có giá trị 4 (dB) ở tap đầu (phải đổi sang giai tuyến tính), xét 2 trường hợp an-ten chỉ có định hướng phân cực thẳng theo chiều dọc và an-ten 30o, tần số Doppler ở chỉ số cao nhất tương ứng với mỗi tap (Hz). Tuy nhiên do giới hạn về phạm vi nghiên cứu, đề tài chỉ mô phỏng ảnh hưởng đa đường và bỏ qua các ảnh hưởng khác như Doppler.
Bảng 3.3: SUI-1 Channel
SUI-1 Channel
Tap 1 Tap 2 Tap 3 Units
Delay 0 0.4 0.9 µs
Power (omni ant.) 90% K-fact. (omni) 75% K-fact. (omni) 0 4 20 -15 0 0 -20 0 0 dB Power (30o ant.) 90% K-fact. (30o) 75% K-fact. (30o) 0 16 72 -21 0 0 -32 0 0 dB
3.3.3. Mô hình kênh truyền TGn [8]
Mô hình TGn bao gồm 6 mô hình từ A đến F đại diện cho các loại môi trường trong nhà khác nhau. Trong đó, mô hình từ A đến C đại diện cho các môi trường nhỏ như nhà ở với độ trãi trễ từ 0 đến 30ns, mô hình từ D đến F đại diện cho các môi trường rộng lớn hơn như các không gian mở và văn phòng với độ trãi trễ từ 50 đến 150ns.
Bảng 3.4 trình bày về các thông số kênh truyền theo chuẩn 802.11n TGn. Trong đó so sánh về khoảng cách địa lý của các mô hình, điều kiện LOS/NLOS, độ trải trễ và số tap đa đường trên mỗi mô hình.
Bảng 3.4: Thông số mô hình kênh truyền TGn
Mô hình Khoảng cách giới hạn về địa lý Điều kiện K (dB) LOS/NLOS RMS delay spread (ns) (NLOS) Số tap A 5 LOS/NLOS 0 0 1 B 5 LOS/NLOS 0 15 9 C 5 LOS/NLOS 0 30 14 D 10 LOS/NLOS 3 50 18 E 20 LOS/NLOS 6 100 18 F 30 LOS/NLOS 6 150 18
Giống như đã nêu, đề tài chỉ giới hạn tại kênh truyền đa đường của mô hình B và bỏ qua các ảnh hưởng kênh truyền khác. Kênh truyền mô hình B được trình bày trong Hình 3.20.
Hình 3.20: Mô hình B kênh truyền TGn
3.3.4. Đánh giá kết quả của hệ thống
Đề tài đưa ra các trường hợp đánh giá:
Đánh giá 1: Khả năng của bộ ước lượng kênh truyền.
Đánh giá 3: Kiểm tra tỉ lệ lỗi của hệ thống đối với kênh truyền Rayleigh. Đánh giá 4: Khả năng hệ thống, được tính bằng tốc độ đạt được (bit/giây) với các các loại kênh truyền đa đường khác nhau (SUI1, TGn-B).
3.3.4.1. Đánh giá khả năng của bộ ước lượng kênh truyền Đối với mô hình SUI-1:
Với tốc độ hệ thống là 20Mbps: bộ ước lượng kênh làm việc tốt do biến đổi của kênh truyền trong 1 symbol không lớn.
Hình 3.21: Ước lượng kênh truyền SUI1 tại tốc độ truyền dữ liệu 20 Mbps
Với tốc độ hệ thống là 70Mbps: do biến đổi của kênh truyền nhanh giữa các pilot, nên ước lượng không còn chính xác, tuy nhiên với tỉ lệ lỗi BER đạt 10-3, kết quả này vẫn chấp nhận trong truyền dữ liệu.
Đối với mô hình TGn-B:
Với tốc độ hệ thống là 250Mbps, bộ ước lượng làm việc rất hiệu quả khi kết quả ước lượng so với kênh truyền thực có sai số nhỏ.
Hình 3.23: Ước lượng kênh truyền TGn-B tại tốc độ truyền dữ liệu 250 Mbps
Với tốc độ hệ thống là 400 Mbps: khả năng bộ ước lượng bị giảm nhiều như Hình 3.24.
Để đánh giá chính xác hơn về khả năng của kỹ thuật ước lượng, đề tài đánh giá dự trên sự sai lệch của dự liệu nhận với lý thuyết trên chòm sao QAM (MSE – Mean Square Error) biểu diễn ở Hình 3.25 và Hình 3.26, giá trị MSE càng lớn tương đương với kết quả ước lượng càng không chính xác. Đề tài sử dụng kỹ thuật điều chế số 16-QAM, do đó độ sai lệch không được vược quá 2⁄√10 /2≈0.3162.
Hình 3.25: Đánh giá MSE của hệ thống với kênh truyền SUI1
3.3.4.2. Đánh giá tỉ lệ lỗi của hệ thống với nhiễu AWGN
Trong trường hợp đánh giá này, đề tài chỉ sử dụng 1 đường LOS (không có hiệu ứng đa đường), kênh truyền cố định (không sử dụng kênh truyền Rayleigh). Kết quả thể hiện ở Hình 3.27. Hệ thống sử dụng kỹ thuật MMSE cho kết quả tốt hơn kỹ thuật MMSE khoảng 0.15 dB đối với cả 2 trường hợp có và không sử dụng mã hoá kênh.
Hình 3.27: Tỉ lệ lỗi của hệ thống với nhiễu AWGN
3.3.4.3. Đánh giá tỉ lệ lỗi của hệ thống với ảnh hưởng của nhiễu AWGN kết hợp kênh truyền Rayleigh
Trong thử nghiệm này, đề tài chỉ sử dụng 1 đường duy nhất, đồng nghĩa với việc bỏ qua ảnh hưởng đa đường mà chỉ xét đến ảnh hưởng của kênh truyền Rayleigh và AWGN, kết quả biểu diễn tại Hình 3.28.
Nhìn vào kết quả, trong trường hợp không sử dụng Mã hoá kênh, hệ thống sử dụng phương pháp MMSE (màu đỏ) cho kết quả tốt hơn so với Zero-Forcing (màu xanh dương). 2 đường cách nhau 1 khoảng 0.4dB.
Trong trường hợp có sử dụng Mã hoá kênh, hệ thống sử dụng phương pháp MMSE (màu xanh lá) vẫn cho kết quả tốt hơn so với Zero-Forcing (màu vàng) một khoảng 2 dB.
Như vậy, dựa vào kết quả, ta có thể làm sáng tỏ 2 vấn đề, một là đã chứng minh phương pháp MMSE cho hiệu quả tốt hơn so với Zero-Forcing. Hai là cho thấy khả năng của hệ thống trong môi trường kênh truyền Raylegih kết hợp với nhiễu AWGN:
Đối với MMSE, lỗi chấp nhận được (10-3) tại SNR=38dB (nếu không sử dụng mã hoá kênh), SNR=29.5dB (nếu có sử dụng mã hoá kênh)
Đối với Zero-Frocing, lỗi chấp nhận được tại SNR=38.4dB (nếu không sử dụng mã hoá kênh), SNR=31dB (nếu có sử dụng mã hoá kênh)
Hình 3.28: Tỉ lệ lỗi của hệ thống đối với kênh truyền Rayleigh và nhiễu AWGN
3.3.4.4. Đánh giá khả năng hệ thống đối với hiện tượng đa đường Đối với mô hình SUI-1:
Tốc độ dữ liệu truyền cho phép với lỗi chấp nhận được (10-3) nằm ở khoảng 35 Mbps nếu không sử dụng mã hoá kênh, và nằm ở khoảng 70 Mbps nếu sử dụng mã hoá kênh.
Nếu sử dụng mã hoá kênh, thì tại tốc độ khoảng 20 Mbps thì không còn lỗi, đồng nghĩa với việc bộ ước lượng có khả năng xác định gần như chính xác kênh truyền.
Hình 3.29: Khảnăng của hệ thống đối với mô hình kênh truyền SUI1
Đối với mô hình TGn:
Tốc độ dữ liệu truyền cho phép với lỗi chấp nhận được (10-3) nằm ở khoảng 200 Mbps nếu không sử dụng mã hoá kênh, và nằm ở khoảng 400 Mbps nếu sử dụng mã hoá kênh.
Nếu sử dụng mã hoá kênh, thì tại tốc độ khoảng 250 Mbps thì không còn lỗi.
4 CHƯƠNG 4: THỰC HIỆN HỆ THỐNG MIMO-OFDM SDM 2X2 TRÊN NỀN FPGA
Đề tài thiết kế hệ thống MIMO-OFDM SDM 2x2 trên nền FPGA sử dụng các phần mềm, công cụ hỗ trợ của hãng Synphony bao gồm: Synopsys là phần mềm chuyên dụng để thiết kế trên FPGA, Synplify là phần mềm tổng hợp thiết kế và biên dịch.
Trong chương này, các thông số sử dụng để thiết kế trên nền FPGA hoàn toàn giống với các thông số được sử dụng trong mô hình mô phỏng trên Matlab (chương 3). Tuy nhiên, điểm khác biệt cơ bản nhất giữa hai thiết kế chính là mọi tính toán trong thiết kế FPGA đều quy về dạng số nhị phân (trên Matlab định dạng số thực), biểu diễn dạng dấu chấm cố định 18 bit (5 bit trước dấu phẩy và 13 bit sau dấu phẩy). Chính việc sử dụng số nhị phân và giới hạn kích thước 18 bit nên thách thức lớn nhất trong thiết kế là vấn đề tính toán bị tràn, đề tài sẽ trình bày cách giải quyết trong phần cuối chương.
Trong Hình 4.1 là mô hình thiết kế hoàn chỉnh hệ thống MIMO-OFDM SDM. Tại chương 4 này, đề tài sẽ đi sâu vào kỹ thuật thiết kế.
4.1. Bộ tạo thông tin điều khiển (khối Controller_TX) (Hình 4.2)
Đây là khối quan trọng nhất trong hệ thống, nhằm tạo các tín hiệu điều khiển giúp các khối khác hoạt động đồng bộ với nhau. Để tạo thông tin điều khiển thống nhất, đề tài sử dụng 1 mạch đếm lên và các khối so sánh. Trong Bảng 4.1 là chi tiết bên trong khối tạo thông tin điều khiển.
Bảng 4.1: Thông tin của các tín hiệu điều khiển
Tên tín hiệu Kích
thước (bit) Nhiệm vụ
SOS 1 Xác định bắt đầu 1 symbol
EOS 1 Xác định kết thúc 1 symbol
Valid_1 1 Xác định tính hợp lệ của dữ liệu trước khi qua khối Mã hoá kênh
Valid_2 1 Xác định tính hợp lệ của dữ liệu sau khi qua khối Mã hoá kênh
C/P 1
Sử dụng để báo hiệu dữ liệu sẽ được dùng làm Cyclic Prefix (dữ liệu thứ 192 đến 256 của symbol OFDM)
OFDM_con_1 6 Xác định vị trí chèn zeros, pilot của an-ten thứ nhất
OFDM_con_2 6 Xác định vị trí chèn zeros, pilot của an-ten thứ hai
De_OFDM_con 6 Được sử dụng tại khối tách symbol OFDM Xác định các vị trí sẽ bị bỏ (các zeros và pilot) Extract_pilot_1 1 Sử dụng tại khối Estimation để xác định vị trí các
pilot của an-ten thứ nhất.
Extract_pilot_1 1 Sử dụng tại khối Estimation để xác định vị trí các pilot của an-ten thứ hai.
Hình 4.2: Các tín hiệu đồng bộ
4.2. Bộ tạo dữ liệu (khối Data TX)
Hình 4.3 trình bày thiết kế bộ tạo dữ liệu truyền.
Đây là bộ tạo chuỗi dữ liệu ngẫu nhiên liên tục 2 mức 0 và 1. Tại khối này đề tài tạo ra 2 luồngg dữ liệu song song, mỗi luồngg được tạo ra bằng cách XOR 2 khối Random nhằm tạo tính ngẫu nhiên cao nhất, tránh các trường hợp dữ liệu bị lặp lại quá nhanh. Kết quả ngõ ra các khối XOR được AND với tín hiệu điều khiển
valid_1, nhằm giới hạn kích thước mang thông tin trong 1 symbol là 374 giá trị trên 640 giá trị, các giá trị còn lại (266/640) là giá trị 0.
Hình 4.4: Sựthay đổi số lượng giá trị trên 1 symbol khi qua từng khối.
Con số 374 được tính toán như Hình 4.4. Một symbol dữ liệu cuối cùng truyền đi là 320 giá trị, để đạt được số lượng này thì lượng giá trị trong 1 symbol ban đầu phải là 354/640. 354 giá trị ban đầu không thay đổi khi đi qua khối Randomizer, tuy nhiên khi đi qua khối Channel Encoder sử dụng (K=1/2, L=6) nên số lượng giá trị sau khi mã hoá là (354+6) x 2. Như vậy sau khi qua khối Channel Encoder, từ 2 luồngg dữ liệu 354 giá trị sẽ thành 4 luồngg dữ liệu 360 giá trị và đi vào khối Modulation. Đề tài sử dụng 16-QAM, 4 giá trị 1 điểm trên chòm sao nên ngõ ra của khối Modulation là 360 giá trị phức. Đề tài xây dựng hệ thống MIMO 2x2 nên 360 giá trị được phân lại thành 2 luồngg 180 giá trị cho 2 an-ten và đi vào khối OFDM Symbol. Tại khối này, dữ liệu được thêm vào 45 giá trị Zero, 31 giá trị Pilot và 64 giá trị Cyclic Prefix, nên cuối cùng đạt được lượng giá trị trên 1 symbol trên 1 an- ten là 320, đúng như yêu cầu ban đầu.
4.3. Bộ ngẫu nhiên hoá (khối Randomizer) và giải ngẫu nhiên hoá dữ liệu (khối De-Randomizer) (khối De-Randomizer)
Hình 4.5: Bộ tạo ngẫu nhiên hoá cho dữ liệu
Như mục 3.1.1 đã đề cập, để tạo ngẫu nhiên hoá cho dữ liệu ta sử dụng mạch tạo chuỗi PRBS “1 + X14 + X15” với giá trị khởi tạo ‘100101010000000’, mạch này được tạo ra bởi 1 thanh ghi dịch 14 bit kết hợp với 1 thanh ghi 1 bit và 1 cổng XOR, được mô tả như Hình 4.6.
Hình 4.6: Mô tả thiết kế mạch PRBS
Dữ liệu mang thông tin sẽ được XOR với kết quả ngõ ra của mạch tạo ngẫu nhiên hoá PRBS, sau đó tiếp tục được AND với tín hiệu điều khiển valid_1 để loại bỏ trường hợp 286/640 giá trị 0 khi XOR với ngõ ra của mạch PRBS sẽ tạo ra dữ liệu không hợp lệ.
Tại phía đầu nhận sẽ lặp lại giống hoàn toàn với phía đầu phát để khôi phục lại dữ liệu như ban đầu: A ^ B = C thì C ^ B = A.
Mô hình thiết kế của khối ngẫu nhiên hoá và giải ngẫu nhiên hoá được thể hiện tại Hình 4.7.
Hình 4.7: Mạch thiết kế bộ tạo và giải giả ngẫu nhiên hoá.
4.4. Bộ mã hoá kênh và bộ giải mã kênh
4.4.1. Bộ mã hoá kênh (khối Channel Encoder)
Bộ mã hoá kênh được chia thành 2 phần: Mã hoá dữ liệu sử dụng mã tích chập và Đan xen khối. Mã hoá dữ liệu nhằm khôi phục dữ liệu nếu bị lỗi khi truyền qua môi trường truyền, đan xen khối giúp tránh các bit lỗi liên tục nhau nhằm tăng cường cho bộ giải mã tích chập vốn rất nhạy với lỗi chùm.
Hình 4.8: Cấu trúc bộ mã hoá kênh
4.4.1.1. Khối Convolutional Encoder
Khối tạo mã tích chập được xây dựng dựa vào khối có sẵn trong thư viện của phần mền Synopsys với các thông số:
Bảng 4.2: Thông số cấu hình bộ mã hoá Convolutional Code
Tên thông số Giá trị Ý nghĩa thông số
Contraint length array 7 Số delay sử dụng (K=L-1=6)
Generator polymial
matric (octal) [171 133]
Vị trí (giữa các liên kết của các khối delay) các dữ liệu sẽ XOR với nhau Hai giá trị tương đương với tỉ lệ mã là ½ (nếu không có puncture)
4.4.1.2. Khối Interleaver
Hình 4.9: Mô hình thiết kế khối Interleaver
Gồm 5 nhóm khối chính:
Remove Pading: nhằm loại bỏ toàn bộ giá trị 0 của 1 symbol dữ liệu, tuy
nhiên do dữ liệu là nối tiếp và liên tục nên khối này có nhiệm vụ dồn toàn bộ giá trị 0 về cuối như ví dụ tại Hình 4.10.
Hình 4.10: Nguyên tắc hoạt động khối Remove Pading
Commutator: có nhiệm vụ chuyển dữ liệu từ nối tiếp thành song song, tốc độ
Interleaver: là subsystem, bên trong còn nhiều khối chức năng khác nhằm thực hiện đan xen khối, với 2 lần đan xen tách rời như công thức (3.1) và (3.2). Do giới hạn nội dung, đề tài sẽ không trình bày sâu vào thiết kế chi tiết bên trong.
Decommutator: có nhiệm vụ chuyển dữ liệu từ song song thành nối tiếp, tốc
độ dữ liệu ngõ ra chậm hơn n lần dữ liệu ngõ vào (với n là số luồng dữ liệu song song). Như vậy tốc độ ngõ vào khối Commutator và ngõ ra khối Decommutator là không thay đổi.
Add Padding: chuyển dữ liệu lại cấu trúc ban đầu như Hình 4.11: