Các thuật toán thích nghi [3] - TỔNG QUAN ANTEN TH- 123docz.net

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN ANTEN THÔNG MINH

2.2.3. Các thuật toán thích nghi [3]

Các thuật toán tao búp sóng thích nghi thực hiện các phép lặp tiến tới xấp xỉ các trọng số tối ưu. Sau đây là một số phép toán cơ bản được ding trong tạo búp sóng.

2.2.3.1. Trung bình phương nhỏ nhất.

Thuật toán trung bình phương nhỏ nhất (LMS) sử dụng phương pháp có bước giảm dần và tính toán vectơ trọng số đệ quy sử dụng phương trình:

 1     (2 15)

)

( 1 * 1

1 n w n  n p n 

w pLMS

Trong đó p là hằng hệ số tăng ích và điều khiển tốc độ thích nghi

Thuật toán LMS yêu cầu biết trước thông tin về tín hiệu mong muốn.

Điều này có thể thực hiện được trong một thống số bằng cách phát theo một chu kì chuỗi chuẩn được máy thu biết trước, hoặc sử dụng mã trải phổ trong trường hợp hệ thống CDMA trải phổ trực tiếp. Thuật toán này hội tụ chậm nếu dải vectơ riêng của Rxx lớn.

Ưu điểm: Luôn luôn hội tụ.

(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.thuat.toan.music.trong.dinh.huong.song.den.doi.voi.he.anten.mang.tron(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.thuat.toan.music.trong.dinh.huong.song.den.doi.voi.he.anten.mang.tron(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.thuat.toan.music.trong.dinh.huong.song.den.doi.voi.he.anten.mang.tron(LUAN.VAN.THAC.SI).Ung.dung.thuat.toan.music.trong.dinh.huong.song.den.doi.voi.he.anten.mang.tron

2.2.3.2. Nghịch đảo ma trận lấy mẫu trực tiếp.

Công thức cập nhật thuật toán là: wopt Rxx1rxd (214) nhưng Rxx và rxd

được đánh giá từ dữ liệu được đánh giá từ dữ liệu được lấy mẫu trên một khoảng xác định.

) 16 2 ( ) ( )

ˆ 2 (





 N

N i

xx x i x i

) 17 2 ( ) ( ) (

ˆ 2 *







t x t d r

N i xd

Ưu điểm: Luôn hội tụ; tốc độ họi tụ nhanh hơn LMS.

Nhược điểm: Yêu cầu tín hiệu tham chiếu, tính toán phức tạp.

2.2.3.3. Thuật toán bình phương tối thiểu đệ quy

Thuật toán bình phương tối thiểu đệ quy (RLS) ước lượng Rxx và rxd sử dụng các tổng trọng số như sau:

    (2 18)

1 





xix i

R H

i n

xx 

  2 19

)

~ (

1 

 



 d i xi

i n

xd 

Nghịch đảo ma trận hiệp biến có thể thực hiện bằng cách đệ quy, ta có phương trình cập nhật trọng số.

  ˆ( 1) ( ) ( ) ˆ ( 1) ( ) (2 20)

ˆ n w n q n d n w n x n 

w H

Trong đó

 1( 1)   ( ) 1( 1) (2 22)

1        

 R n qn x n R n

Rxx  xx xx

Ưu điểm: Luôn luôn hội tụ, tốc độ hội tụ nhanh gấp 10 lần so với LMS.

Nhược điểm: Yêu cầu đánh giá ban đầu về Rxx1và tín hiệu tham khảo.

2.2.3.4. Các thuật toán quyết định trực tiếp.

Trong thuật toán quyết định trực tiếp, các trọng số có thể được cập nhật bằng bất kì thuật toán nào ở trên, nhưng tín hiệu chuẩn được lấy ra từ quá trình thực hiện giải điều chế tín hiệu y t , tức là không yêu cầu thông tin chuẩn từ bên ngoài. Tuy nhiên, thuật toán này không đảm bảo sự hội tụ vì y t có thể khác

 t

d .

2.2.3.5. Thuật toán hằng số theo khối[3].

Thuật toán hằng số theo khối không yêu cầu biết trước thông tin về tín hiệu mong muốn. Thay vào đó, nó tận dụng các thuộc tính biên độ không đổi hoặc gần như không đổi của hầu hết các khuân dạng điều chế được sử dụng

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

trong thông tin vô tuyến. Bằng cách xem tín hiệu thu được có biên độ không đổi, thuật toán hằng số theo khối sẽ phục vụ được tín hiệu mong muốn. Biểu thức cập nhật trọng số:

n1w n  x    n  n 223

w  

Trong đó:  n 1 y n 2y   n xn (224)

Khi thuật toán hằng số theo khối hội tụ tới nghiệm tối ưu, sự hội tụ của thuật toán này không được đảm bảo vì hàm chi phí  không lồi và có thể có giá trị cực tiểu sai. Một vấn đề tiềm ẩn khác là có nhiều hơn tín hiệu có cường độ mạnh, thuật toán có thể đưa ra quyết định nhầm đối với tín hiệu không mong muốn. Các biến thể hiện tại của thuật toán hằng số theo khối sử dụng các hàm chi phí khác nhau.

Thuật toán hằng số theo khối trung bình tối thiểu là một biến thể của thuật toán hằng số theo khối sử dụng phép nghịch đảo ma trận trực tiếp. Trọng số có thể được tính toán như sau:

) 25 2

1 ( 

Rxxrxd w

Với Rxx1 và rxd mô tả ở (3-18) và (3-19), ngoại trừ việc sử dụng ước lượng khối không đổi của tín hiệu mong muốn là

y d y .

Thuật toán hằng số theo khối có thể phân biệt số tín hiệu bằng số phần tử awnten mảng. Có thể sử dụng trực giao mền hoặc trực giao cứng. Với phép trực giao cứng, anten mảng N phần tử, N vectơ trọng số trực giao được sử dụng. Mỗi vectơ trọng số được cập nhật độc lập với nhau sử dụng thuật toán hàng số theo khối như trong (3-23) và (3-25). Tất cả các vectơ trừ vectơ đầu tiên được khởi tạo lại định kì như sau nhằm tránh trường hợp có nhiều hơn một vectơ hội tụ tới cùng một giá trị.

) 26 2 ( ,..., 3 , 2 ,







 



M k

w w R w

w R w w

w j

j xx jH

k xx jH k

Ưu điểm: Không yêu cầu tín hiệu tham khảo

Nhược điểm: Về mặt lý thuyết, có thể không hội tụ.

Kết luận

- Kỹ thuật phõn tập anten cải thiện tốt xỏc suất lỗi trong điều kiện kờnh truyền cú fading. Độ lợi thu được của phương phỏp phõn tập anten lờn đến hàng chục dB. Đõy là thụng số thể hiện rừ tớnh ưu việt của kỹ thuật phõn tập anten

ứng dụng vào cỏc hệ thống truyền thụng, đặc biệt là cỏc hệ thống thụng tin di động vốn đũi hỏi cỏc yờu cầu về nõng cao dung lượng, chất lượng dịch vụ, tiết kiệm năng lượng sử dụng, thu gọn kớch thước thiết bị mỏy đầu cuối.

- Kết quả mụ phỏng đó chứng tỏ phương phỏp MRC cho phộp cải thiện SER tốt hơn nhiều so với cỏc phương phỏp EGC và SC, phự hợp với cỏc phõn tớch lý thuyết cũng như cỏc nghiờn cứu khỏc. Tuy nhiờn, độ phức tạp trong thi cụng phương phỏp MRC cao hơn nhiều so với SC hay EGC. Điều này đũi hỏi phải cú những đỏnh giỏ chuyờn sõu về hiệu quả kinh tế khi lựa chọn phương phỏp kết hợp để triển khai thực tế.

- Thụng số SER được cải thiện đỏng kể khi tăng số lượng anten. Tuy nhiờn, cựng với sự gia tăng của số anten thỡ độ gia tăng độ lợi hệ thống cú xu hướng giảm. Kết quả mụ phỏng cho thấy độ gia tăng độ lợi tốt nhất khi tăng từ 1 lờn 2 anten. Đõy cũng là một ưu điểm đỏng quan tõm cho việc ứng dụng kỹ thuật phõn tập anten vào thực tế, đặc biệt khi triển khai trờn mỏy đầu cuối của mạng di động. Số anten khụng nhiều sẽ giỳp tiết kiệm chi phớ và độ phức tạp thi cụng, đỏp ứng được yờu cầu giảm kớch thước mỏy đầu cuối mà vẫn đảm bảo ứng dụng kỹ thuật phõn tập anten vào nõng cao chất lượng dịch vụ.

- Từ cỏc mẫu Beam pattern nhận thấy, phương phỏp phõn tập anten làm gia tăng đỏng kể năng lượng tớn hiệu thu: biờn độ Beam patern của kỹ thuật phõn tập anten lớn hơn rất nhiều biờn độ Beam pattern của Beamforming.

Điều này làm tăng đỏng kể độ lợi của hệ thống. Tuy nhiờn, trong khi Beamforming điều chỉnh Beam pattern bỏm theo tớn hiệu đến dựa vào việc điều chỉnh cả biờn độ và pha của trọng số tối ưu thỡ Beam pattern của phõn tập anten khụng thay đổi theo hướng tớn hiệu đến do trọng số của phõn tập anten là cỏc số thực (khụng điều

- chỉnh pha). Rừ ràng, Beamforming tỏ ra ưu việt hơn trong triệt nhiễu đồng kờnh nhờ khả năng bỏm theo tớn hiệu, phõn bố mẫu Beam pattern của anten cực đại ở cỏc hướng tớn hiệu đến, và ”null” ở cỏc hướng cú tớn hiệu khụng mong muốn.

- Qua cỏc nghiờn cứu và lý thuyết cựng kết quả mụ phỏng về kỹ thuật phõn tập anten, cú thể khẳng định đõy là kỹ thuật rất hiệu quả trong việc giảm ảnh hưởng của fading lờn tớn hiệu, nõng cao độ lợi hệ thống, cải thiện đỏng kể chất lượng cũng như dung lượng, cũng như cho phộp khai thỏc hiệu quả thành phần khụng gian – khụng làm hao tổn tài nguyờn tần số, thời gian như

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com

cỏc phương phỏp phõn tập khỏc. Với cỏc ưu ưu điểm đú, cú thể thấy việc ứng dụng mụ hỡnh phõn tập anten vào hệ thống MIMO là hoàn toàn phự hợp, đặc biệt trong việc nõng

- cao dung lượng hệ thống – một yờu cầu đang rất được quan tõm của cỏc cụng nghệ truyền thụng hiện đại.