Có hai lược đồ thuật toán được sử dụng để tính toán các trọng số ănten và kết hợp các tín hiệu. Lược đồ thứ nhất là kết hợp phân tập, trong đó các tín hiệu ănten được kết hợp để tối đa SNR đầu ra. Lược đồ thứ hai là kết hợp tương thích hay còn gọi là tạo búp sóng, trong đó các trọng số dàn ănten được điều chỉnh một cách linh động để tăng cường tín hiệu mong muốn đồng thời loại bỏ các tín hiệu nhiễu để làm tối đa tỷ số tín hiệu trên tạp âm cộng nhiễu (SINR).
Sau đây chúng ta sẽ đi nghiên cứu cụ thể từng lược đồ.
2.1. Kết hợp phân tập
Kết hợp phân tập có mục đích chính là giảm pha đinh đa đường. Tín hiệu đa đường truyền trong môi trường có pha ngẫu nhiên, do đó nhiễu tín hiệu có thể kết hợp lại và triệt tiêu nhau. Khi tín hiệu kết hợp bị triệt tiêu thì công suất tín hiệu thu được rất thấp, có nghĩa là tín hiệu bị suy giảm.
Khi đầu thu sử dụng ănten thông minh, công suất tín hiệu có thể giảm tuỳ thời điểm khác nhau và λ các phần tử ănten khác nhau. Do đó, để thu được tín hiệu tốt thì cần giảm số phần tử ănten, và vì vậy mà tín hiệu đầu ra và nhiễu đầu vào kết hợp sẽ cho SNR tốt nhất.
Có bốn lược đồ cơ bản trong kỹ thuật kết hợp phân tập : phân tập lựa chọn, phân tập chuyển mạch, kết hợp độ lợi cân bằng và kết hợp tỷ lệ tối đa. Ngoài ra còn có lược đồ kết hợp lựa chọn tổng quát hoá.
2.1.1 Phân tập chuyển mạch
Lược đồ phân tập đơn giản nhất và được sử dụng nhiều nhất là phân tập chuyển mạch. Trong lược đồ này, hệ thống sẽ chuyển mạch giữa các ănten, tức là chỉ một ănten được sử dụng trong bất cứ một khoảng thời gian nào như thấy λ hình 3.1. Tiêu chuẩn chuyển mạch dựa vào sự mất mát mức tín hiệu thu được tại ănten đang sử dụng. Chuyển mạch có thể được thiết lập tại tầng tần số vô tuyến, không cần một bộ chuyển đổi đường xuống đối với mỗi ănten.
T¸ch sãng
®êng bao
Gi¶i ®iÒu chÕ
Hình 2.1 : Kết hợp phân tập chuyển mạch 2.1.2 Phân tập lựa chọn (SD)
Phân tập lựa chọn là một cải tiến của phân tập chuyển mạch, khi đó hệ thống có thể đồng thời điều khiển mức tín hiệu trên tất cả các ănten, và lựa chọn nhánh có SNR lớn nhất tại bất cứ thời điểm nào cho trước, nên cần một đầu vào RF cho mỗi một ănten trong hệ thống, như thấy λ hình 2.2.
T¸ch sãng
®êng bao T¸ch sãng
®êng bao T¸ch sãng
®êng bao
Gi¶i ®iÒu chÕ
Hình 2.2 : Kết hợp phân tập lựa chọn
Trong môi trường pha đinh Rayleigh, pha đinh tại mỗi nhánh được giả thiết là độc lập để các nhánh cách nhau một khoảng hợp lý. Nếu mỗi nhánh có một SNR tức thời γl, thì hàm mật độ xác suất của γl là:
1
( )l l
p e
γ = −Γγ
Γ (2.1) Với Γ là SNR trung bình tại mỗi nhánh. Xác suất mà một nhánh đơn lẽ có SNR bé hơn ngưỡng γ nào đó là:
P[γl ≤γ] =∫0∞p( )γ γl d l = −1 e−γΓ (2.2) Do đó, xác suất mà tất cả các nhánh không có SNR lớn hơn γ là:
[ 1 2 ]
( ) , ,..., (1 L)L
L L
P γ =P γ γ γ ≤γ = −e−γ (2.3) Từ điều này, hàm mật độ xác suất của cường độ pha đinh trong mối liên hệ với phân tập lựa chọn có thể đạt được :
( ) ( ) (1 )L 1
L L
d L
p P e e
d
γ γ
γ γ
γ
−Γ − −Γ
= = −
Γ , (2.4) Dẫn đến SNR trung bình, γ , của phân tập lựa chọn hỗ trợ các kênh phađinh Rayleigh là:
0 1
( ) L 1
L
l
p d
γ ∞γ γ γ l
=
=∫ = Γ∑ (2.5)
2.1.3 Phân tập kết hợp tỷ lệ tối đa (MRC)
Trong kết hợp tỷ lệ tối đa, tín hiệu của mỗi một ănten được đo b λi SNR tức thời của nó. Các tín hiệu đo được sẽ kết hợp với nhau để tạo một tín hiệu đầu ra, như trong hình 2.3. Người ta cũng chỉ ra rằng kỹ thuật kết hợp tỷ lệ tối đa là tối ưu nếu các tín hiệu nhánh phân tập không tương quan với nhau và theo phân phối Rayleigh, nghĩa là tạp âm có phân bố Gausian và trung bình bằng không. Nếu mỗi nhánh có một độ khuyếch đại,
gl, đầu ra của bộ kết hợp là:
1 L
L l l
l
s g s
=
=∑ (2.6) Và nếu mỗi nhánh có công suất tạp âm, σn2, tổng công suất tạp âm tại đầu ra của bộ kết hợp là:
∑=
= L
l l
n
N g
1 2 2
2 σ
σ (2.7) Do đó, SNR tại đầu ra của bộ kết hợp là :
2 2
2 N
l L
s
γ = σ (2.8) Có thể thấy rằng γL lớn nhất, khi gl =sl2 σn2 . Do đó, phương trình 2.8 được viết lại là :
2 2
2 2
1
2 2
2 1 1
2 1 2
1 1
2 2
L l
l l L L
n l
L l
l n l
L l
n l
n
s s
s s
γ σ γ
σ σ
σ
=
= =
=
= = =
∑ ∑ ∑
∑
(2.9)
Khi γL có phân bố chi-squared ,hàm mật độ phổ xác suất của γL là:
1
( ) ( 1)!
L L L
L L
p e
L γ γ
λ
− −Γ
= Γ − (2.10)
Xác suất γLbé hơn ngưỡng γ là:
[ ]
1
0 1
( )
( ) 1
( 1)!
l L
L L L
l
P p d e
l
γ γ
γ
γ γ γ γ
−
−Γ
=
≤ = = − Γ
∑ −
∫ (2.11)
Kỳ vọng của phương trình 2.11, γL, là SNR trung bình tại đầu ra của bộ kết hợp:
1 L L
l
γ L
=
=∑Γ = Γ, (2.12)
Với Γlà SNR trung bình tại mỗi nhánh.
Kết hợp tối ưu xử lý các tín hiệu nhận được từ một dàn ănten để giảm việc phân phối từ các tài nguyên đồng kênh không mong muốn, trong khi đó lại tăng cường sự phân phối của tín hiệu mong muốn. Một trạm gốc sử dụng dàn ănten kết hợp tỷ lệ tối đa có thể điều chỉnh trọng số dàn trong suốt chu kỳ nhận, nhằm tăng cường tín hiệu đến từ một máy di động mong muốn. Một hệ thống sử dụng cùng một tần số để thu và phát các tín hiệu trong các khe thời gian khác nhau, ví dụ như trong hệ thống điện thoại không dây Châu Âu số (DECT) song công phân chia theo thời gian (TDD) có thể sử dụng liên hợp phức của các trọng số này trong chu kỳ phát để xử lý lại tín hiệu phát và tín hiệu thu tại máy di động mong muốn, trong khi đó triệt tiêu tín hiệu này tại các máy di động khác. Tiến trình này dựa trên thực tế là các trọng số được điều chỉnh trong suốt chu kỳ nhận để giảm nhiễu đồng kênh, do đó đặt các nút sóng trong hướng các máy di động đồng kênh. Từ đó, bằng cách sử dụng liên hợp phức của các trọng số này trong suốt chu kỳ phát, mẫu ănten giống nhau có thể được tạo ra, dẫn đến không có năng lượng nào được phát hướng đến các máy di động đồng kênh.
MRC đạt được hiệu năng cao nhưng rất khó để tính toán chính xác SNR của mỗi
T¸ch sãng
®êng bao
T¸ch sãng
®êng bao
T¸ch sãng
®êng bao
§ång pha
§ång pha
§ång pha
∑ Gi¶i ®iÒuchÕ
Hình 2.3 : Kết hợp tỷ kệ tối đa.
2.1.4 Kết hợp độ lợi cân bằng (EGC)
Lược đồ kết hợp độ lợi cân bằng đơn giản là gán mỗi tín hiệu ănten một trọng số có giá trị bằng nhau. Ví dụ, mỗi một tín hiệu ănten được gán trọng số là 1/L với dàn ănten có L phần tử.
2.1.5 Kết hợp lựa chọn tổng quát hoá GSC (Generalized Selection Combining) Bên cạnh các kỹ thuật kết hợp phân tập cổ điển, người ta đã đưa ra một kỹ thuật kết hợp phân tập mới, đó là kết hợp lựa chọn tổng quát hoá. Thay thế cho việc chọn tất cả các nhánh như trong trường hợp kết hợp tỷ lệ tối ưu, kỹ thuật kết hợp lựa chọn tổng quát hoá (GSC) chọn m nhánh tốt nhất trong L nhánh dựa trên SNR hay độ mạnh của tín hiệu và kết hợp chúng lại với nhau. GSC còn được gọi là SC/MRC lai ghép. Số lượng nhánh được lựa chọn m được quyết định b λi quyền ưu tiên của GSC ban đầu, trong khi GSC thay đổi rất linh hoạt. Đối với lần áp dụng sau cùng, lựa chọn các nhánh có SNR lớn hơn một ngưỡng cho trước, thì được gọi là GSC ngưỡng tuyệt đối (Absolute Threshold GSC – AT-GSC). Thay vào đó, nếu việc lựa chọn các nhánh có SNR tương đối trên SNR lớn nhất trong tất cả các nhánh, i
max
SNR
SNR , lớn hơn một ngưỡng cho trước, thì phương pháp này được gọi là GSC ngưỡng chuẩn hoá (Normalized Threshold GSC – NT-GSC).
Chúng ta sẽ xem xét các đặc tính của ba phương pháp GSC này, GSC ban đầu, AT- GSC, NT-GSC. Giả thiết đã biết SNR tức thời γicủa nhánh i và γ1≥γ2 ≥ ≥K γL đối với bộ thu Rake có L phần tử.
GSC ban đầu, biễu diễn là GSC(m,L), sẽ lựa chọn m nhánh tốt nhất trong L nhánh với m là cố định, và cộng các SNR để được kết quả là
1 m
i i
γ
∑= . SNR tổng của GSC ban đầu lớn hơn GSC(L,L) và thấp hơn GSC(1,L). GSC (L, L) và GSC (1, L) trong thực tế là MRC và SC.
AT-GSC, biễu diễn dưới dạng AT-GSC(Ta, L), lựa chọn nhánh có SNR γi lớn hơn một ngưỡng Ta cho trước, tức là thuật toán này tìm m sao cho γ ≥m Ta và γm+1<Ta. SNR lớn nhất của AT-GSC là AT-GSC (0, L) và đó chính là MRC.
NT-GSC, được biễu diễn dưới dạng NT-GSC (Tn, L), lựa chọn nhánh i có SNR chuẩn hoá
1
γi
γ lớn hơn một ngưỡng cho trước Tn. Với γ1 là SNR lớn nhất trong các nhánh và 0≤ ≤Tn 1. NT-GSC lựa chọn m nhánh sao cho
1 m Tn
γ
γ ≥ và 1
1
m Tn
γ
γ+ < . SNR giới hạn trênvà dưới của NT-GSC tương ứng là NT-GSC (0, L) và NT-GSC (1, L). NT-GSC (0, L) và NT-GSC (1, L) tương ứng là MRC và SC. Để có thể so sánh ba loại kỹ thuật này, các đặc tính của chúng được tổng kết trong bảng 2.1.
Kỹ thuật Điều kiện cho trước
Số lượng các nhánh lựa chọn
SNR kết hợp
Giới hạn dưới/trên
GSC Số lượng
nhánh, m
m cố định
1 m
i i
γ
∑= GSC(1,L)/GSC(L,L) AT-GSC Ngưỡng, Ta m thay đổi để γ ≥m Ta
và γm+1<Ta 1 m
i i
γ