ng kênh truy n là thành ph n không th thi u trong b t kì h th ng vô tuy n nào. Khác v i m t m ng truy n d n có dây, tín hi u kênh truy n trong thông tin vô tuyn b ng b i nhi u y u t u x hay tán x do các các công trình ki n trúc n m gi a thi t b phát và thi t b i u do
ng các kênh phát k nhau, ng b i t n s phát k nhau gi a các kênh, nhi u liên kí t phía thu nh c nhi u tín hi u khác nhau t cùng m t kh khôi ph c l c tín hi i ta ph i s d ng t i các b tách tín hi u hay b cân b ng kênh. Tuy nhiên, h th
t ph c t p nên v ng càng tr
phân t ng tham s c ng l
th c hi n ng kênh:
- ng kênh d a vào chu i hu n luy n: T i bên phát, th c hi n chèn tín hi u hu n luy n vào khung tín hi u OFDM v i kho ng cách nh nh trong min thi gian, t n s . T i bên thu, tín hi u l y m ng vm chèn chu i hu n luy n n h ng t i v th trí y. B
n i suy, t nh m chèn chui hu n luy n c giá tr kênh truy n t i
m khác trong khung, giúp cho vi c quy nh tín hi
- ng kênh bán mù u hun luy n
u hu n luy n ch chèn t u m i khung. T i bên thu, d a vào chui hu n luy bi t thông tin kênh t m th u tín hic quy t
nh thông qua thông tin kênh t m th i, thông tin v tín hi u v c x lý này l i tham gia vào vi c quy nh tín hi u sau... Thông tin c a c c t n d ng t m c
tín hi u l p l i quá nhi u, t x lý chung s gi áp d ng cho nh ng ng d i thi gian th c khi mà khung d u quá l n. li
- ng kênh b d ng vic chèn tín hiu hu n luy n t i bên phát, lo i b chui hu n luy n và tín hi c
khôi ph c ch d a vào thông tin c a tín hi ng c a thu t toán này d a vào tính th ng kê tín hi u. N u phía phát truy n các chòm sao tín hi i x ng v i các xác su t bi c b ng nhau, thì b thu nh n lu ng ký t có trung bình th ng kê b ng 0. V i thông tin v u phát, giá tr
tín hi u thu c n tính có th ng ph n nào giá tr kênh truy n. Thông tin th ng kê cung c p giá tr ng kênh. Nh i b kí t hu n luy n, gilo i pháp này cho hi u qu .[4]
3.2 Ước lượng kênh mù
Phn này s nói v thu ng kênh mù cho h th ng mã hóa kh i không gian - tht ra t n d ng tính c l p ng kê th c a ngu n tín hi c khi mã hóa không gian - i gian. Ngoài ra, không gith ng vu b t k m t s u ch nào c a máy phát và vì th r t phù h p v i ng c nh không h p tác.
Mã hóa kh i không gian - i gian (STBC) là m t t p h p các k th thut thit k tín hi u th c t nh m ti n g n t i gi i h t lý thuy t c a kênh MIMO. T xu u tiên, mã hóa không gian- th c nghiên c u r ng rãi. T ng v
r t nhi u h thng STBC trc giao (OSTBCs), h ng STBC g n tr c giao th (QOSTBCs) và h ng STBC không tr c giao (NOSTBCs). phía thu, vi c gith i
c th c hi n b i b cân b ng kênh không gian - th i gian. H u h t các b cân b ng kênh không gian - thu c n thông tin tr ng thái kênh (CSI). M c dù thu ng kênh mù d a vào b cân b ng kênh ML có hi u su t cao [18,19] -based l i là h n ch khi u
ch b ng h p s d ng chòm sao BPSK ho c QPSK ì b cân th b ng ML mù có th n hóa b ng n lý b c 2 (BQP)[20].
ng h p có nhi u c u trúc t ng quát s s d ng bi n pháp l tránh vic tính toán phc tp cBin pháp l p bao g m thut toán ML tun hoàn [19] và thu t toán c i k v ng (EM) [21]. Tuy nhiên, nh
pháp li quá trình thi t l p kênh truy n và các hi u ph i c n th n ký .
c bi t, m t quá trình thi t l p không c n th n có th gây ng nghiêm tr ng ti hiu sut t l ký t trên li (SER).
kh c ph c m t h n ch c a thu ng kênh ML-based,
m t vài tác gi nghiên c u s d ng không gian con [22,23] hoc
th ng kê b c hai (SOS) [24]. Tuy nhiên, ngoài t mã hóa th p riêng thì nh này b l i trong vi c tách kênh trong b i c nh mù hoàn toàn. Mc nghiên c u gi i quy t v này, bao g m truy n chu i hu n luy n ng n ho c s d ng ti n mã hóa
pháp bán mù không th c s d ng trong ng h p không k t h p vì chúng c n
u ch máy phát.
M t gi kh c ph c h n ch c a thu t toán SOS và thu t toán không gian con là s d ng th ng kê b c cao (HOS) [5]. Cách gi i quy c g i là phân tích ph n t c l p ( ICA) [25]. ICA u tiên c phát trin cho h thng không mã hóa. M c dù có r t nhi u tài li t
ng ma tr n kênh cho toàn b h th ng STBC mà không có u ch máy phát (thu t toán chui hun luy n, thu t toán ti n mã
t toán c b phù h p v i toàn b l p c a h ng STBC tuy n tính b t k t th mã hóa hay u ch nào. Ma tr n kênh
ng b ng cách t i thi u hóa hàm chi phí kurtos -based. Trái v is i các thut toán ICA c c tính toán t các ký hi ng không gian th i gian ZF.
3.2.1. Các mô hình tín hi u và các gi thi tệ ả ế :
Ta s t s vim ký hi u cho ma trn (ví d ), các chX m th hi t (ví d ) và chx ng th hi ng. Ch vi t lên trên (.) T ký hi u cho chuy n v và (.) H ký hi u cho Hecmit (Hermitian). Ký hi u j= 1 o, ký hi u (.) *
ng v i liên h p ph c và toán t . e(.) và m(.) ký hi u cho ph n th c và ph n
o. Ký hi u là tích s Kronecker, trace (.) là hàm vt và [.] là toán t k v ng. Ma tr n Inc n n là ma tr, và 0n cn n là ma trn
, e( )kn kícc n có giá tr là 1 v trí th và 0 k các v trí còn l i.
( )n [0 ... 0 1 0 ... 0]
k
e (3.1)
v trí th k
Ma tr n E( )uvn là ma trc n n có giá tr 1 t m giao nhau gi a hàng th và c u t th , các giá tr còn lv i là 0.
( )
: 0
... 0 1 0 ...
0 :
n uv
E u (3.2)
ct thv a) Các mô hình tín hi u phát:
Chúng ta hãy xem xét m t h th ng STBC tuy n tính truy n n ký hi u trong l khe th i gian qua nt mã hóa kh i không gian - i gian t o ra m th t ma trn khc nt l t m t kh i có n ký hi u s[ ,..., ]s1 sn T. Ma tr n kh i C(s) có th c th n hi i dng sau:
( ) n1 k ( )k k n ( )k k
C e s m s
s A A
(3.3)
n Akc ntl là ma tr n mã hóa không gian- thi gian.
b) Mô hình tín hi u c a m c:
Chúng ta xem xét m t máy thu bao g m nr s kênh ph ng, t n s g c mô hình hóa b ng ma tr n ph c H c nrnt . Khi tín hic th v bi u th b ng ma tr n Yvc n lr
( )
v C v v
Y H s B (3.4)
n Bv[ (1),..., ( )]bv bv l là ma tr n nhi u c ng tính có kí c n lr và bv( )u t c nr. M c tiêu c a ph ng t H các khi d li c Yvv i các gi thuy t sau:
- Gi thuy t 1: ma tr n kênh H c nrnt, có h ng theo c t ma tr n
. Ngoài ra, s i l nr nt.
- Gi thuyu g m c nhi u tr ng không gian và th i gian v i mt 2, tc là:
2
r
H
v v l n
B B I (3.5)
- Gi thuy t 3: Các hi u phát ký sv không ph i là gauss, c l p ng kê và có th cùng phân b (i.i.d).
- Gi thuy t 4: Công su t phát trung bình trên mc chu
v và bi u th :
[ ( )C v CH( )]v l nt
s s I (3.6)
- Gi thuy t 5: Mã hóa không gian - i gian th t phía thu.
Gi thuy t 1, 2, c s d r ng rãi và gi thi c chú ý cho ph n l n các h tha trong nhi u k ch b n, mã hóa không gian - i gian th
ng c gi s là bi t, m t khác nó có th ng v i thu t toán nh n di n STBC mù. u ki n cho gi thit 5 là n, l, nt và Akt phía thu.
3.2.2. Phương pháp ước lượng kênh:
Lu t p trung tìm hi u ng kênh mù d a vào HOS
này bao gc nêu c th i:
a). c 1: Data whitening
c khi x c này, kênh truy ng thành m t ma tr n unita thông qua vi c s d ng SOS. B ng cách s d ng các gi thit 1, 2, 3 và 4 ma trn hi c a tín hi u phát không nhi u R c nrnr
2
r
H
v v l n
R Y Y I có th c gi
[ ( )C v CH( )]v H
R H s s H = lHHH (3.7)
Trong gi thit 1, b c c a ma tr i x ng R là nt. Vì th có th R c phân
H
R U U (3.8)
tma trn U c nrnttha mãn t
H
n
U U I và là m t ma tr n
ng chéo c ntntcha các ph n t th c. T công th c (3.7) có th bi u di n ma trn kênh Hi dng:
12
1 H
l
H U W (3.9)
tW là m t ma tr n unita h c ntnt
Sau c ti n x thì vi c lý nh ma tr n H tr thành vic nh ma trn unita có kíW c ntnt. nh W i d lic làm tr ng X v kích c ntl
1
2 H
v l v
X U Y (3.10)
b) c 2: Xác nh ma tr n unita : W
Khối thu ZF: B gi i mã ZF tuy c nói rõ trong thu t ng kh i d liu tr ng X vc ntl. Khi s d ng công th c (3.4) và (3.9) Xv có th c bi u di
12
( )
v
H H
v v
N
C l
X W s U B (3.11)
t n Nv c ntl là tín hi u Gauss trung bình b
chiu. T là t giá tr th c c 2n t c b ng cách gh n i ép phn th c và ph n o c a sv, tc là:
1( )
( ) 1 )
( )
( ) : ( ) ( )
: ( )
v
v
v n
e s e s m s m s
s (3.12)
Hong cVec{.} xlà p ch ng t t c các c t c a ma tr n lên nhau. Khi s d c tính c a toán t vec{.} trong công th c (3.11) và (3.3 ) ta có:
x (3.13)
t x và n có c 2ntl,ma tr n W có c 2n lt 2n lt và ma tr n G c 2ntl 2n
( { }) ( { })
H v H v
e vec m vec
x X
X (3.14)
( { }) ( { })
H v H v
e vec m vec
n N
N (3.15)
1 2
1 2
( { }) { })
( { }) { })
H H
n
H H
n
e vec ec
m vec vec
A A
G A A (3.16)
( ) ( )
( ) ( )
T T
l l
T T
l l
e m
m e
W I W I
W W I W I (3.17)
W là ma tr n unita, W là ma tr n tr c giao t c là W W IT 2n lt . Nu ma tr unita n W ã bit phía thu thì các hi u phát có th ký c khôi phc thông qua b cân b ng ZF tuy n tính. B cân b c tính m t ma tr n ngh ch
bù vào hi u su t k t h p gi a kênh truy n và b mã hóa không gian - th i gian, tc là:
1( )
( )
1( )
( )
( )
( )
( ) ( )
( ) ( )
T
v
v l l
n v
v n
e s
e m
e s
m e
m s m s
W
W I W I
G W I W I x
(3.18)
n Gcó c 2n 2ntl là ma tr n gi ngh o ca G
(G G I 2n)và sk( )v ký hilà ng th c a kh i th . Khi s d ng k v công thc (3.18), sk( )v có th c biu di
kv kn kn T
s e je G W x (3.19) Trong hoàn c nh mù, ma tr n unita W c bit phía thu c
ng W lu này khai thác tính th c l p c a ký hi u c cân b n unita W ng b ng cách t hóa s thc lp c ký hia ng ZF (sk( )v ).
Hàm chi phí Kurtosis:
M t hóa s th c l p ca sk v là t
hóa ph n không nhi u gauss (nongaussianity) c a sk v . Mt cách nh không nhi u gauss c a bi n ng u nhiên (không chu n hóa) s là nh
2 2 * *
[s] 2( ) [ss] [s s ]
K s (3.20)
Ma tr n unita có th W ng b ng cách t
( )
1
n v
k K sk
tuyi. Trong h u h t các
ng h p th c t , bi ng c gi thi t và gi ng nhau v i t t c các ký hic phát. Trên th c t , n b t bi n c a h u h a u ch s
ng c a W ký hi u là W có th
c bi u di
( ) 1
( )
: min
t
n v
k k
H n
J K s
subject to
W W
W WW I (3.21)
J( ) là hàm chi phí giá trW th c ph thu c vào ma tr n ph c th c W
c . Công th c (3.21) trên c dùng cho ICA c
n C( )sv sv. 3.2.3. Thiết lập thuật toán:
Trong ph n này, ta s t p trung vào t i thi hóa hàm chi phí giá tr u thc J: trong s ràng bu c unita WWH Int, ta s d s d ng h b c, thu t toán SD yêu c u phép tính gradient. Bi u th gradient c c
chng minh trong m t vài nghiên c u v v ICA n, tuy nhiên, s th hi n c c a nó không có giá tr l n cho h ng STBC. Trong ph n này, phép tính gradient th
c thi t l p cho h th ng STBC.
a) Bi u th c gradient trong không gian Euclidean:
Trong không gian Euclidean, gradient c a hàm chi phí ( ) là ma tr n J W W có
c n nt t
*
( ) dJ
W d W
W (3.22)
( ) 1* ( ) ( )
2 ( ) ( )
dJ dJ dJ
d d e jd m
W W W
W W W (3.23)
Chúng ta s ký hi u pl ph n t hàng th và c t th c a ma tr n . Khi là p l W s d ng ma tr n thành ph n E( )plnt c n nt t thì W có th c bi u di n
W ( ) 1 1
1 ( ) ( )
2 ( ) ( )
t t
t
n n
n pl
p l pl pl
dJ dJ
d e j d m
E W W (3.24) T công thc (3.21), ta s có:
( ) ( )
W ( )
1 1 1
1
2 ( ) ( )
t t
t
v v
n n n
k k
n pl
p l k pl pl
d s d s
d e jd m
E (3.25)
t sk nh trong (3.19 Khi thay th). b c c o hàm và k vo hàm (không chu n hóa) c a Kurtosis quan h v y u t ph i c xc biu di n :
2 * * 2 * *
2 | | | 4
k k k k k
k k k k k k
dK s ds ds ds ds
s s s s s s
d d d d d
2 * * 2*
2 sk skdsdxk sk skdsdxk
(3.26) T (3.19) ma tr n wc n nt tcó th c biu di
2
( ) ( ) ( ) (2) *( ) (1)
w 1 1 1
t t
t
n n n
n v v v
pl k k plk k plk
p l k
s s s
E q q x
2( ) *( ) (2)
kv kv plk
s s
q x (3.27)
t x c 2n lt và q(1)plkvà q(2)plkcó kích
c 2n lt nh
( ) ( )
( ) ( )
t t
t t
n n
pl l pl l
n n
plk k k n n
pl l pl l
j j
j
E I E I
q e e G E I E I (3.28)
( ) ( )
( ) ( )
t t
t t
n n
pl l pl l
n n
plk k k n n
pl l pl l
j j
j
E I E I
q e e G
E I E I (3.29)
Chú thích 1: Trong th c t , các tín hi c gi
k v ng . ng công th c (3.27) có th tro c làm x p x b ng trung bình theo thi gian.
b) Thu t toán t i thi ng b c
Trong ph n này ta s t i thi u hóa hàm chi phí giá tr th ng b c unita.
V t i thi u hóa i ng bng pháp c n gi i quy t v t trong không gian Euclidean b ng cách s d ng thu t toán gradient [26]. m i m t
c l p, W c c p nh t trong chi u gradient s d ng tri x khôi ph ràng bu c unita cc a W. c này c mô t trong thu t toán 1 v c g n c nh là . H n ch chính c a SD Euclidean là nó có th d n m t gi i pháp g m c c thu n không h p lý [27].
Thu t toán 1: ng kênh cho h th ng STBC khi s d ng thu t toán SD
c n
1: Tính toán R
2: thc hin phân tích s tr R= UUH 3: tính toán d u tr ng li Xvv 3.10) i (
4: thit lp ng u nhiên W 5: l p
7: tính toán gradient wtrong không gian Euclidean v i ( 3.27) 8: c p nh t W W W
9: c p nh t W W W W H 1 2
n khi JoldJ( )W là mng.
11: tính toán H v 3.9 i ( ).
G t c c i ti n l n b ng cách s d ng tính toán trong hình h c. Cùng v i quy t c Armijo [28], nh ng thu t toán này luôn quy v c c ti c thi t l p t m d ng. Trong
ng, thu t toán SD geodesic [27] c ch n vì tính toán ph c t p th i thut toán SD nongeodesic. Thu t toán SD geodesic di chuy n theo ng SD gradient w tronng này có th c biu di [27]:
W w H H
W WW (3.30)
Wc c p nh t :
exp( W)
W W (3.31)
k0(.) / !k k là ma trlà c. Khi s dung quy tc Armijo, thu t toán g luôn quy v t i thi u hóa
t toán SD geodesic v i quy t c nói rõ trong thut toán 2.
Thu t toán 2: ng kênh cho h th ng STBC khi s d ng thu t toán SD
geodesic v i quy t c Armijo.
1: Tính toán R
2: thc hin phân tích s tr R= UUH 3: tính toán d u tr ng li Xvv 3.10) i (
4: thit lp ngW t 1 5: repeat
6: tính toán gradient Wtrong không gian Euclidean v i ( 3.27) 7: tính toán ng W trong không gian Riemannian vi (3.30) 8: tính toán W, W 1 ( ( W W))
2
e trace H
9: thit lp exp( W)và
10: while J( )W J( W) W, W do 11: set , và 2
12: end while
13: while J( )W J(W) 2 W, W do 14: set exp( W) và 12
15:end while
16: c p nh t WW
17: until W, W < là mng 18: tính toán H v 3.9 i ( ).
Hai hình 3.1 và 3.2 minh h a s h i t c a thu t toán 2 cho h ng STBC. th H ng STBC dùng mã hóa Alamouti ( th nt n l 2u ch QPSK. S kh i phát Nb=512, s nr=4 và t s tín hi u trên nhi u SNR 20dB và m = c
c c nh 105 . Hình 3.1 hi n m i quan h gi a th s1 , s2 và J(W) v s i c l p. Hình này th hi n r ng hàm chi phí t c c ti c l p. Kutosis s1 và s2 h i t v -1, kurtosis cu ch QPSK. Hình 3.2 bi u di n chòm sao c ký hi u a s1và s2trong mt ph ng ph c và sau khi
ng quy, các chòm sao c a ký hi c cân bc xoay pha so sánh v i lp v i mô hình ICA c n, s không nh chiu quay pha ca s1và s2là không c lp.
a) Chòm saos1sau khi làm trng b) òm saoCh s2sau khi làm tr ng
c) Chòm saos1sau khi lp 9 l n d) Chòm sao s2sau khi lp 9 l n Hình 3.2: Chòm sao c a s1và s2
3.2.4. Phần không xác định còn lại
V i các mô hình ICA c n có th ng ra phnh c a hoán v và pha xoay. V i h thm phn
nh s kênh truy n b ng cách l i d ng ph a không gian - th i gian ca các ký hi u phát.
nh lý 1: Chúng ta xem xét ma tr n unita M c n nt t, ma trn hoán v Pc n n và ma trng chéo có kích D c n n vu vào c (DD*=Int). Nu nh ng ma tr n này th a mãn:
( )v ( v) C s C
M PDs (3.32)
vi bt k sv thì HMH c ng là m t gi i pháp c a v ng kênh mù.
Ch ng minh: t (3.4) và (3.32) nhc:
( )
v C v v
Y H s B HM M sH C( )v Bv HMHC(PDsv)Bv (3.33) Vì các ph n t c a svlà i.i.d (phân b c l p ng kê và có cùng phân th b ) nên các ph n t c PDsvHMH là m t gi i pháp c a v ng kênh mù.
u ki n (3.32) có th c mô t i d sau:
1 2
( ( ) ) ( ( ) )
( ( ) ) ( ( ) )
H H H
v v
H H H
k k
e vec C s e vec C
m vec C s m vec C
M PDs
M PDs (3.34)
t vecCH( )s Mv Hcó c 2n lt c bi u di
H( )v H ( * l) { ( )}H v
vec C s M M I vec C s (3.35)
B ng 3.1 T p h p các ma tr n không : nh cho các h th ng STBC khác nhau khi s d ng s nt2,3,4:
Các pháp thit
k
S
ten phát nt
S ký hi u trên m t kh i
n
Code rate
n/l
Các t p h p ma tr n không nh c
ng kênh Ghép kênh
không gian nt nt nt PD
Alamouti 2 2 1 M1 ,M2