Mã khối không gian –thời gian Alamouti vớ i2 anten phát và M

Một phần của tài liệu Nghiên cứu mã không gian – thời gian_ HVKTQS (Trang 75 - 90)

anten thu

Trong nhiều ứng dụng cần có bậc phân tập cao và khả năng thực hiện nhiều anten thu tại máy thu là khả thi. Trong những tr-ờng hợp này có thể thực hiện bậc phân tập 2M với 2 anten phát và M anten thu. Trong phần này sẽ xét chi tiết với M = 2.

Hình 3.7 Sơ đồ mã khối không gian -thời gian Alamouti với 2 anten phát và 2 anten thu.

Bảng 3.2 Định nghĩa kênh giữa các anten phát và anten thu

Bảng 3.3 Các tín hiệu thu tại các anten thu

Hình 3.7 chỉ ra sơ đồ băng gốc của sơ đồ với 2 anten phát và 2 anten thu. Chuỗi mã hoá và truyền dẫn của các symbol thông tin có dạng giống

với tr-ờng hợp máy thu đơn, đ-ợc chỉ ra trong Bảng 3.1. Bảng 3.2 định nghĩa kênh giữa các anten phát và anten thu, Bảng 3.3 xác định tín hiệu thu tại 2 anten thu.

Trong đó: r0 = h0s0 + h1s1 + n0 r1 =-h0s* 0 + h1s* 0 + n1 r2 = h2s0 + h3s1 + n2 r3 =-h2s* 1 + h3s* 0 + n3 (3.14)

Với n0, n1, n2 và n3 là các biến ngẫu nhiên phức biểu diễn tạp âm và

xuyên nhiễu máy thu. Sau khi kết hợp tín hiệu đ-ợc gửi tới bộ tách sóng hợp lẽ cực đại: s ~ 0 = h* 0r0 + h1r* 1 + h* 2r2 + h3r* 3 s ~ 1 = h* 1r0 - h0r* 1 + h* 3r2 - h2r*3 (3.15) Thay thế các đẳng thức t-ơng ứng ta có: s ~ 0 = (02 +12 + 22 +32)s0 + h* 0n0 + h1n* 1 + h* 2n2 + h3n* 3 s ~ 1 = (02 +12 + 22 +32)s1 - h0n* 1 + h* 1n0 - h2n* 3 + h* 3n2 (3.16) Với tín hiệu PSK, sử dụng tiêu chuẩn quyết định đ-ợc mô tả trong (1.17) và (1.18). Chọn si nếu: (02 + 12 + 22 +32-1) si 2+ d2(~s0, si)  (02 +12+ 22 +32-1)sk 2+ d2(~s0, sk) ik (3.17) Chọn si nếu: d2(~s 0, si)  d2(~s 0, sk) ik (3.18) T-ơng tự nh- vậy cho s1 quy tắc quyết định là chọn si nếu:

(02 + 12 + 22 +32-1) si 2+ d2(~s1, si)

 (02 +12+ 22 +32-1)sk 2+ d2(~s1, sk) ik (3.19) Với tín hiệu PSK chọn sinếu:

d2(~s 1, si)  d2(~s 1, sk) ik (3.20) Có thể dễ dàng chứng minh đ-ợc các tín hiệu đ-ợc kết hợp trong (3.16) là t-ơng đ-ơng với tr-ờng hợp MRRC 4 nhánh (Tr-ờng hợp này không đ-ợc xét kỹ trong đồ án). Do đó bậc phân tập từ sơ đồ này bằng với tr-ờng hợp MRRC 4 nhánh.

Kết quả mô phỏng cho tr-ờng hợp này đ-ợc chỉ ra trong Hình 3.8. Ch-ơng trình mô phỏng đ-ợc trình bày trong Phụ lục 5.

Hình 3.8 BER của sơ đồ mã khối không gian –thời gian Alamouti với 2 cặp anten thu phát.

3.5 Kết luận

Tăng ích phân tập là hàm của nhiều tham số bao gồm cả điều chế và mã hoá. Hình 3.9 chỉ ra hiệu suất BER của tín hiệu giải mã BPSK t-ơng kết với các tr-ờng hợp phân tập thu MRRC và các sơ đồ mã không gian –thời gian Alamouti trong kênh fading Rayleigh.

Giả sử rằng tổng công suất phát từ 2 anten trong sơ đồ Alamouti bằng với công suất phát từ 1 anten của sơ đồ MRRC, và công suất trong các

Hình 3.9 So sánh BER trong các tr-ờng hợp khác nhau.

anten phát cuả sơ đồ Alamouti bằng nhau. Ngoài ra ta cũng giả sử rằng biên độ fading trong kênh truyền giữa các cặp anten có phân bố Rayleigh và không t-ơng quan với nhau. Đồng thời máy thu có đầy đủ thông tin trạng thái kênh.

Kết quả mô phỏng cho thấy các sơ đồ có phân tập cho hiệu suất BER tốt hơn nhiều so với không phân tập (kênh SISO). Điều này cho thấy rất rõ lợi ích của các giải pháp phân tập. Các cặp sơ đồ (Alamouti với 2 anten, 1 anten thu và MRRC 2 nhánh); (Alamouti 2 anten phát, 2 anten thu và MRRC 4 nhánh) đều có cùng bậc phân tập vì các cặp đ-ờng cong t-ơng ứng có độ rốc bằng nhau, hay chúng song song với nhau. Tuy nhiên các sơ đồ Alamouti có thiệt hại hơn khoảng 3dB so với các sơ đồ MRRC t-ơng ứng. Điều này là do ta giả sử công suất tổng phát trong sơ đồ Alamouti bằng với công suất phát của anten đơn trong sơ đồ MRRC và các nhánh phát của sơ đồ Alamouti có công suất bằng nhau, nên mỗi nhánh chỉ có công suất bằng một nửa so với phân tập thu MRRC.

KếT LUậN

Sau một thời gian tích cực nghiên cứu, với sự nỗ lực của bản thân và đ-ợc sự giúp đỡ chỉ bảo tận tình của thầy giáo h-ớng dẫn, cùng toàn thể các thầy cô giáo trong Khoa VTĐT em đã hoàn thành xong đồ án của mình. Nội dung trọng tâm của đồ án là nghiên cứu nguyên lý và đánh giá chất l-ợng của mã không gian – thời gian, đi sâu vào tr-ờng hợp mã khối không gian – thời gian.

Đồ án bắt đầu từ việc khảo sát tổng quan về kênh MIMO, đi sâu vào phân tích và đ-a ra dung l-ợng của kênh này. Qua đó làm nổi bật nên -u điểm của kênh MIMO. Đó chính là khả năng chống fading hiệu quả, độ tin cậy cao và có dung l-ợng lớn. Để cụ thể hoá những -u thế của kênh MIMO thì mã hoá không gian – thời gian là một kỹ thuật mới, thực thi và hiệu quả để đạt đ-ợc tăng ích phân tập, tăng ích mã hoá, tăng tốc độ dữ liệu, cải thiện chất l-ợng đ-ờng truyền trong khi không làm tổn hao băng tần. Đặc điểm căn bản của mã không gian – thời gian chính là việc xử lý tín hiệu đ-ợc thực hiện trong cả miền không gian và thời gian. Đồ án đã phân tích nguyên lý chung của các loại mã không gian – thời gian. Đi sâu vào đánh giá chất l-ợng của mã qua việc xét xác suất lỗi cặp với nhiều tr-ờng hợp và khả năng khác nhau.

Theo cấu trúc mã thì mã không gian – thời gian đ-ợc chia ra thành các loại: Mã khối không gian – thời gian, mã không gian – thời gian phân lớp, mã l-ới không gian – thời gian, mã không gian – thời gian vi sai, mã l-ới Turbo không gian – thời gian. Đồ án tập trung vào nghiên cứu mã khối không gian – thời gian vì đây là loại mã có tính chất đơn giản và hiệu quả cao. Các kết quả nghiên cứu lý thuyết đ-ợc kiểm chứng thông qua mô phỏng. Ch-ơng trình mô phỏng đ-ợc soạn thảo trong M- file của phần mềm Matlab. Kết quả mô phỏng cho thấy mã khối không gian – thời gian do

Alamouti đề xuất đạt đ-ợc bậc phân tập đủ và bằng với tr-ờng hợp phân tập thu MRRC t-ơng ứng.

Quá trình thực hiện đồ án đã giúp cho em củng cố kiến thức chuyên môn, nâng cao khả năng nghiên cứu và làm việc độc lập khi tiếp xúc với một vấn đề khoa học mới. Đồng thời đồ án cũng mở ra cho em các h-ớng nghiên cứu mới về mã không gian – thời gian, để có thể đề xuất áp dụng mã này vào các hệ thống không dây t-ơng lai. Mặc dù đã hết sức cố gắng tận dụng thời gian nghiên cứu, nh-ng do kiến thức có chỗ còn hạn chế, vấn đề đ-a ra còn mới nên đồ án khó tránh khỏi những thiếu sót. Em kính mong nhận đ-ợc những nhận xét và góp ý của các thầy cô giáo để đồ án đạt chất l-ợng tốt hơn.

Một lần nữa em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo PGS-TS

Đinh Thế C-ờng, thầy giáo TS Trần Xuân Nam cùng toàn thể các thầy

cô giáo trong Khoa VTĐT đã giúp đỡ em hoàn thành đồ án này.

Tài liệu tham khảo Tiếng Việt

1. Nguyễn Quốc Bình (2001), Kỹ thuật truyền dẫn số, Nxb Quân đội Nhân dân, Hà Nội.

2. Nguyễn Quốc Bình (2002), Mô phỏng các hệ thống thông tin số, Nxb Quân đội Nhân dân, Hà Nội.

3. Nguyễn Quốc Bình, Nguyễn Huy Quân (2003), Các hệ thống thông tin

4. Nguyễn Tăng C-ờng, Lê Chung, Huỳnh L-ơng Nghĩa (2001), MATLAB, Nxb Quân đội Nhân dân, Hà Nội.

5. Nguyễn Thuý Vân (1999), Lý thuyết mã, Nxb Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội.

Tiếng Anh

7. Alamouti S. M. (Oct. 1998), “A simple transmitter diversity scheme for wireless communications”, IEEE, Jour on Selected Areas in

Communications, pp. 1451-1458,.

8. Dinh The Cuong (1999), Generalized permutation alphabets and extended Wei codes: Two approaches to the construction of

multidimensional geometrically uniform trellis codes, Ph. D.

Dissertation, The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan.

9. Hamid Jarkhani (2005), Space Time Coding: Theory and Practice, Cambridge University Press, UK.

10. Tran Xuan Nam (2005), Space Diversity in Wireless Communications, Department of Info. And Comm. Engineering, The University of Electro-Communications, Tokyo, Japan.

11. Tarokh V., Seshadri N., and Calderbank A. R (1998), “Space-time codes for high data rate wireless communications: Performance criterion and code construction”, IEEE Trans. On Information

Theory, 44:744.765.

12. Vucetic B., and Yuan J. (2003), Space-Time Coding, John Wiley, England.

PHụ LụC

Phụ lục 1: Ch-ơng trình mô phỏng kênh đơn SISO

% Progam1Tx1Rx

% Chuong trinh mo phong kenh SISO clear all

N= 1000000; % Tao ra N bit BPSK

s=1-2*temp; % Bien thanh chuoi {1,-1}

EbNodB= 0:5:50; % Chon EbNodB

EbNo= 10.^(EbNodB/10); % Chon EbNo

sigma= sqrt(1./EbNo); % Tao kenh Rayleigh

h= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); for k=1:length(EbNo)

% Tao tap am n

n= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); % Tin hieu sau khi qua kenh

y= s.*h + n;

% Tin hieu sau tach song coherent sts= y.*conj(h);

% Thong ke quyet dinh shat=-(1-2*(sts>0)); % Xet loi

error= s-shat; % So loi

Noerror(k)=length(find(error~=0)); % Ty so loi bit BER

BER(k)=Noerror(k)/N; end

% Ve do thi BER theo EbNo semilogy(EbNodB, BER); grid;

xlabel('Eb/No');

ylabel('BER trung binh');

Phụ lục 2: Ch-ơng trình mô phỏng phân tập thu MRRC 2 nhánh

% Progam1Tx2Rx

% Chuong trinh mo phong phan tap thu MRRC 2 nhanh clear all

N= 1000000; % Tao ra N bit BPSK

temp= rand(1,N)>=0.5; % Tao thanh chuoi {0,1}

s=1-2*temp; % Bien thanh chuoi {1,-1}

EbNodB= 0:5:50; % Chon EbNodB

EbNo= 10.^(EbNodB/10); % Chon EbNo

sigma= sqrt(1./EbNo); % Tao kenh Rayleigh

h0= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); h1= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); for k=1:length(EbNo) % Tao tap am n n0= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); n1= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); % Tin hieu sau tach song coherent

sts= s.*(abs(h0).^2 + abs(h1).^2)+ conj(h0).*n0+ conj(h1).*n1; % Thong ke quyet dinh

shat=-(1-2*(sts>0)); % Xet loi

error= s-shat; % So loi

Noerror(k)=length(find(error~=0)); % Ty so loi bit BER

end

% Ve do thi BER theo EbNodB semilogy(EbNodB, BER); grid;

xlabel('Eb/No');

ylabel('BER trung binh');

––––––––––––––––––––––––––––––.

Phụ lục 3: Ch-ơng trình mô phỏng phân tập thu MRRC 4 nhánh

% Progam1Tx4Rx

% Chuong trinh mo phong phan tap thu MRRC 4 nhanh clear all

N= 5*100000; % Tao ra N bit BPSK

temp= rand(1,N)>=0.5; % Tao thanh chuoi {0,1}

s=1-2*temp; % Bien thanh chuoi {1,-1}

EbNodB= 0:3:15; % Chon EbNodB

EbNo= 10.^(EbNodB/10); % Chon EbNo

sigma= sqrt(1./EbNo); % Tao kenh Rayleigh

h0= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); h1= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); h2= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); h3= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); for k=1:length(EbNo) % Tao tap am n n0= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); n1= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); n2= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N));

n3= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); % Tin hieu sau tach song coherent

sts= s.*(abs(h0).^2 + abs(h1).^2 + abs(h2).^2 + abs(h3).^2)+... conj(h0).*n0+ conj(h1).*n1 + conj(h2).*n2+ conj(h3).*n3; % Thong ke quyet dinh

shat=-(1-2*(sts>0)); % Xet loi

error= s-shat; % So loi

Noerror(k)=length(find(error~=0)); % Ty so loi bit BER

BER(k)=Noerror(k)/N; end

% Ve do thi BER theo EbNodB semilogy(EbNodB, BER); grid;

xlabel('Eb/No');

ylabel('BER trung binh');

––––––––––––––––––––––––––––––.

Phụ lục 4: Ch-ơng trình mô phỏng phân tập phát Alamouti với 2 anten phát và 1 anten thu

% Progam2Tx1Rx

% Chuong trinh mo phong ma khoi khong gian -thoi gian Alamouti % Voi 2 anten phat va 1 anten thu

clear all

N= 1000000; % Tao ra N bit BPSK

s=1-2*temp; % Bien thanh chuoi {1,-1}

EbNodB= 0:5:50; % Chon EbNodB

EbNo= 10.^(EbNodB/10); % Chon EbNo

sigma= sqrt(1./EbNo); % Tao kenh Rayleigh

h0= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); h1= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); for k=1:length(EbNo) % Tao tap am n n0= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); n1= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); % Tin hieu sau tach song coherent

sts= (1/sqrt(2))*s.*(abs(h0).^2 + abs(h1).^2)+ conj(h0).*n0+

h1.*conj(n1);

% Thong ke quyet dinh shat=-(1-2*(sts>0)); % Xet loi

error= s-shat; % So loi

Noerror(k)=length(find(error~=0)); % Ty so loi bit BER

BER(k)=Noerror(k)/N; end

% Ve do thi BER theo EbNodB semilogy(EbNodB, BER); grid;

xlabel('Eb/No');

––––––––––––––––––––––––––––––.

Phụ lục 5: Ch-ơng trình mô phỏng mã khối không gian –thời gian Alamouti với 2 anten phát và 2 anten thu

% Progam2Tx2Rx

% Chuong trinh mo phong ma khoi khong gian thoi gian Alamouti % voi 2 cap anten thu phat

clear all

N= 5*100000; % Tao ra N bit BPSK

temp= rand(1,N)>=0.5; % Tao thanh chuoi {0,1}

s=1-2*temp; % Bien thanh chuoi {1,-1}

EbNodB= 0:3:15; % Chon EbNodB

EbNo= 10.^(EbNodB/10); % Chon EbNo sigma= sqrt(1./EbNo); % Tao kenh h0= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); h1= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); h2= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); h3= (1/sqrt(2))*(randn(1,N)+ j*randn(1,N)); for k=1:length(EbNo) % Tao tap am n0= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); n1= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); n2= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); n3= (sigma(k)/sqrt(2))*(randn(1,N) + j*randn(1,N)); % Tin hieu sau tach song coherent

sts= (1/sqrt(2))*s.*(abs(h0).^2 + abs(h1).^2 + abs(h2).^2 +

abs(h3).^2)+ ... conj(h0).*n0+ h1.*conj(n1) + conj(h2).*n2+

h3.*conj(n3);

% Thong ke quyet dinh shat=-(1-2*(sts>0)); % Xet loi

error= s-shat; % So loi

Noerror(k)=length(find(error~=0)); % Ty so loi bit BER

BER(k)=Noerror(k)/N; end

% Ve do thi BER theo EbNodB semilogy(EbNodB, BER); grid;

xlabel('Eb/No');

Một phần của tài liệu Nghiên cứu mã không gian – thời gian_ HVKTQS (Trang 75 - 90)