khôi phục lại thời gian ký hiệu là tương quan chéo (cross-correlate) những mẫu mang giá trị phức sau bộ lọc phối hợp với bản sao được dịch thời gian của chuỗi training được phát. Bằng cách dịch thời gian đi từng bước theo số lần T/Q, trong đó Q là số mẫu trên một symbol, thời gian ký hiệu có thể được tìm thấy với độ độ chính xác T/Q. Về mặt toán học, nếu { } 1
0 ( ) Ln
c n =− là bản sao nội bộ của ký hiệu không gian phức của chuỗi training QPSK có độ dài L và r n( )biểu thị đầu ra từ bộ lọc
phối hợp, thời gian có thể được tìm theo biểu thức: 1 0 arg max L ( ) * ( ) samp samp k t − r kQ t c k = = + ÷ ∑
Những đặc tính tương quan của chuỗi training là quan trọng bời vì chúng ảnh hưởng tới độ chính xác ước lượng. Lý tưởng nhất là hàm tự tương quan của chuỗi training nên bằng hàm xung delta, tức là tương quan bằng không ở bất kỳ điểm nào trừ điểm 0. Do đó, một chuỗi training cần được thiết kế một cách cẩn thận.
Trong quá trình mô phỏng, để có thể thực hiện được quá trình đồng bộ, ta sử dụng cách tính tương quan chéo. Hàm tương quan chéo sẽ cho biết mức độ giống nhau giữa tín hiệu training sequence và tín hiệu thu được. Qua giá trị hàm tương quan chéo tính được, ta sẽ biết được thời điểm nào là thời điểm lấy mẫu tốt nhất. Giả sử tương quan chéo giữa tín hiệu nhận được và chuỗi training sequence có giá trị như trong Hình 4 .43. Nhìn vào Hình 4 .43 ta nhận thấy rằng, tại thời điểm có giá trị 211 thì tương quan chéo có giá trị lớn nhất. Do đó, thời điểm bắt đầu lấy mẫu sẽ là: tsamp =211. Các thời điểm lấy mẫu sẽ là: t t= samp+nQvới n là số nguyên.
Hình 4.43 Tương quan chéo giữa tín hiệu nhận và training sequence 4.1.3.5 Lấy mẫu (Sampling)
Đầu ra từ bộ lọc phối hợp được lấy mấu xuống với tốc độ lấy mẫu 1/Q, tức là mọi ký hiệu thứ Q ở chuỗi đầu ra đều được giữ lại. Vị trí lấy mẫu (được minh họa bởi những mũi tên ở Hình 4 .41 được điểu khiển bởi thiết bị đồng bộ được mô tả từ trước).
4.1.3.6 Ước lượng pha (Phase Estimation)
Bộ ước lượng pha ước lượng pha của tín hiệu phát, bộ ước lượng pha là cần thiết để giải điều chế tín hiệu. Quá trình ước lượng pha, đặc biệt là ở miền SNR thấp là một vấn đề khó khăn (phức tạp) và có khá nhiều thuật toán khác nhau được đưa ra. Thuật toán ước lượng pha được sử dụng trong phạm vi đồ án này được mô tả sau đây. Sử dụng một mẫu tín hiệu ở băng tần cơ sở dạng phức, những mẫu con của bộ lọc phối hợp đầu ra một chuỗi có dạng:
1 1 2
( ) ( ) ( ) ( )
...,ej φn−+ϕ ,ej φ ϕn+ ,ej φn+ +ϕ ,ej φn+ +ϕ ,...,
Trong đó, φn∈ ±{ π / 4, 3 / 4± π } là tập những pha của symbol thứ n và ϕ là
pha bù gây ra bởi kênh. Nếu φn được biết trong quá trình chuỗi training, bộ thu có thể dễ dàng loại bỏ ảnh hưởng khỏi thông tin trong mỗi ký hiệu nhận được bằng việc nhân với liên hợp phức của bản sao chuỗi training được điều chế QPSK được
tạo ra bởi bộ thu. Giá trị của ϕ có thể dễ dàng thu được sau đó bằng cách lấy trung
bình trên chuỗi. Nói một cách khác, nếu { }~ 1 0 ( ) L n r n − =
biểu thị L symbol QPSK thu được (tức là tín hiệu thu được sau khi lấy mẫu xuống) trong suốt quá trình chuỗi training và { } 1
0 ( ) Ln
c n =− là bản sao nội bộ của chuỗi training phức, thì một pha bù chưa xác định có thể thu được là: 1 ^ ~ 0 1 arg( ( ) ( )*) L k r k c k L ϕ − = = ∑
Chuỗi training càng dài thì quá trình uớc luợng pha càng chính xác bởi vì khi đó ảnh hưởng của nhiễu giảm. Nhưng mặt khác lại giảm số lượng dữ liệu có thế được phát đi trong cùng một khoảng thời gian cho trước.
4.1.3.7 Quyết định (Decision)
Một thiết bị quyết định là một thiết bị có ngưỡng để so sánh với kênh I và Q, tương ứng với ngưỡng 0. Nếu biến quyết định lớn hơn 0 thì mức logic “0” được quyết định, và nết nó nhỏ hơn 0 thì mức logic “1” được quyết định.
4.2 Kết quả Mô phỏng
Phần sau đây sẽ trình bày những kết quả đạt được trong quá trình mô phỏng. Kết quả sẽ được trình bày theo 3 phần: Phỏng tạo nhiễu màu trong kênh dưới nước, tính chất đa đường trong hệ thống và xác suất lỗi của hệ thống dưới sự ảnh hưởng của các yếu tố.
4.2.1 Phỏng tạo nhiễu màu
Nhiễu màu sẽ được xấp xỉ bằng nhiễu Gauss với biênđộ xác định theo tần số. Hai hình vẽ dưới đây minh họa hàm mật độ phổ công suất của nhiễu màu theo lý thuyết và theo mô phỏng:
Hình 4.45 Hàm mật độ phổ công suất nhiễu khi xấp xỉ bởi nhiễu Gauss. 4.2.2 Tính chất đa đường của tín hiệu tới
Như đã trình bày trong chương 2, đa đường là một trong những nguyên nhân gây ảnh hưởng đến dữ liệu nhận được. Tín hiệu nhận được sẽ đến từ nhiều đường khác nhau với biên độ và độ lệch pha khi so với tuyến thẳng là khác nhau. Tùy thuộc vào độ phản xạ của đáy cũng như khoảng cách thu phát mà tín hiệu đa đường nhận được sẽ là khác nhau về dạng cũng như các thành phần đa đường trong đó. Các phần dưới đây trình bày về thành phần tín hiệu khi tiến hành mô phỏng cho các loại đáy có tính chất phản xạ khác nhau.
a. Đánh giá cho các loại đáy khác nhau
Ta sẽ tiến hành đánh giá cho các loại đáy mà giá trị bt được trình bày trong Bảng 2.1. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các tham số khác được cố định như sau: - Tần số sóng mang: 30kHz
- Tọa độ máy phát, thu: (0, 10) và (500,20 ) - Vận tốc gió: 10m/s
- Độ sâu của nước: 40m
Hình 4.46 Tín hiệu đa đường trong môi trường đáy cát và đáy bùn
Hình 4.47 Tín hiệu đa đường trong môi trường đáy cát và đáy là đất sét.
Hình 4.48 Tín hiệu đa đường trong môi trường đáy bùn và đáy là đất sét
Từ Hình 4 .47, ta nhận thấy rằng tín hiệu phản xạ từ đáy tới bên thu có biên độ rất khác nhau cho những môi trường khác nhau. Với môi trường mà đáy có tính chất phản xạ tốt, tín hiêu thu do sự phản xạ từ đáy đóng vai trò đáng kể. Như vậy,
khi tiến hành triển khai hệ thống trên thực tế, việc nghiên cứu tính chất phản xạ của mặt đáy là vô cùng quan trọng.
Ta cũng nhận thấy rằng, sự ảnh hưởng của tính chất đa đường đến tín hiệu trong môi trường đáy bùn và đáy đất sét hầu như không có sự khác biệt nào đáng kể.
b. Đánh giá cho những khoảng cách khác nhau giữa máy thu và máy phát Kịch bản ứng với:
- Tần số sóng mang: 25kHz
- Tọa độ máy phát: (r zs, s) (= 0, 20)m
- Tọa độ máy thu: (x, 20)m , với x=10, 100, 500, 1000 - Loại đáy: bt=4;
Hình 4.49 Tính chất đa đường tại các khoảng cách khác nhau với đáy bùn
Hình 4.50 Tín hiệu đa đường với những tọa độ khác nhau nhưng cùng khoảng cách
Hình 4.51 Tính chất đa đường tại các khoảng cách khác nhau với đáy cát, phản xạ tốt
Ta nhận thấy rằng tính chất đa đường chỉ thể hiện rõ khi khoảng cách truyền là lớn. Trong Hình 4 .51, khi khoảng cách giữa máy thu và máy phát là 100m, độ sâu của môi trường nước là 40m, rõ ràng là tính chất đa đường không được thể hiện. Chỉ có biên độ của tia truyền thẳng, còn các tia phản xạ khác biên độ nhỏ và có thể được bỏ qua. Khi khoảng cách tăng thì tín hiệu phản xạ qua bề mặt và đáy tới đích cũng sẽ có biên độ tăng dần. Khi khoảng cách là 100m, thì chỉ có tia thẳng và tia phản xạ qua bề mặt là có biên độ đáng kể. Khi khoảng cách truyền tăng đến 500m và 1000m, tính chất truyền đa đường được thể hiện rõ ràng hơn.
Từ Hình 4 .50, ta nhận thấy rằng mặc dù tọa độ có thay đổi, tuy nhiên khoảng cách là không đổi, do đó nên ảnh hưởng của việc truyền dẫn đa đường là không khác nhau với hai trường hợp trên.
4.2.3 Đặc tuyến BER
Như đã trình bày, việc lựa chọn tần số truyền phụ thuộc nhiều vào loại ứng dụng cũng như khoảng cách truyền. Trong phần này ta sẽ đánh giá đường đặc tuyến BER của kênh truyền với một số khoảng cách truyền khác nhau, với các tần số sóng mang và kích thước gói dữ liệu khác nhau.
Với các yếu tố như hệ số phản xạ đáy và mặt, ta coi môi trường là tốt, ứng với hệ số phản xạ đáy bt=1.
4.2.3.1 Đặc tuyến BER theo tỉ số Eb/N0
a. Khi ta không xem xét tới ảnh hưởng của multipath
Hình 5.9 biểu diễn kết quả tính BER khi ta coi chỉ có tuyến thẳng trong truyền tín hiệu:
Kịch bản cho hình: - Đáy phản xạ tốt: bt=1
- Tọa độ máy thu và phát: (0, 20), (500,20)m - Vận tốc sóng âm: 1500m/s
- Độ sâu môi trường: D=40m - Độ mặn: 35ppt
- Nhiệt độ: 14oC - pH=8
Hình 4.52 Tỉ lệ lỗi bit khi ta không tính đến đa đường
b. Khi có xem xét ảnh hưởng của multipath (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Khi có tính đến multpath thì với những khoảng cách khác nhau cũng như với tứng loại đáy khác nhau thì ảnh hưởng của môi trường cũng rất khác nhau. Để minh họa ta sẽ chọn hai loại đáy: đáy phản xạ tốt (bt=1) và đáy bùn phản xạ kém (bt=7).
Kịch bản chạy:
- Tọa độ máy thu và phát: (0, 20), (500,20)m - Vận tốc sóng âm: 1500m/s
- Độ sâu môi trường: D=40m - Độ mặn: 35ppt
- Nhiệt độ: 14oC - pH=8
- vận tốc gió: vw=5m/s
Hình 4.53 Tỉ lệ lỗi bit theo SNR với đáy bt=0 và bt=7.
Từ Hình 4 .53, ta nhân thấy rằng với môi trường có đáy phản xạ bt=7, thành phần phản xạ sẽ có biên độ nhỏ hơn sơ với trường hợp đáy có hệ số phản xạ là bt=0., ảnh hưởng của thành phản xạ sẽ là nhỏ hơn. Do vậy, tỉ lệ lỗi bit của trường hợp bt=7 sẽ nhỏ hơn tỉ lệ lỗi bit của bt=0.
4.2.3.2 Đặc tuyến BER với các tần số khách nhau, SNR cố định.
- Nhiệt độ: 14oC - pH=8
- Vận tốc gió: 10m/s
Hình 4.54 Tỉ lệ BER của hệ thống khi hoạt động tại các tần số khác nhau với khoảng cách máy thu và máy phát là 1000m
b. Khoảng cách máy thu phát là 400m
Hình 4.55 Tỉ lệ BER của hệ thống khi hoạt động tại các tần số khác nhau với khoảng cách máy thu và máy phát là 400m
c. Với khoảng cách 200m
Hình 4.56 Tỉ lệ BER của hệ thống khi hoạt động tại các tần số khác nhau với khoảng cách máy thu và máy phát là 200m
Từ các Hình: Hình 4 .54, Hình 4 .55, Hình 4 .56 ta nhận thấy rằng, tỉ lệ bit lỗi của kênh truyền khi chạy với tần số khác nhau sẽ là khác nhau. Ứng với mỗi khoảng cách, sẽ có một tần số mà tại đó tỉ lệ lỗi bit là nhỏ nhất.
4.3 Hướng phát triển trong tương lai
Dựa trên những kết quả đã đạt được, đồ án có thể được phát triển dựa theo các hướng sau:
Đưa các tham số liên quan đến vị trí của bên thu và bên phát theo thời gian, qua đó đánh giá được ảnh hưởng của chuyển động tới kênh truyền
Đưa kĩ thuật điều chế OFDM, xây dựng kiến trúc kênh truyền theo hướng hệ thống MIMO-OFDM nhằm tăng hiệu quả sử dụng.
Đánh giá kênh truyền dựa trên các tham số của điều kiện biển ở Việt Nam. Việc đánh giá được tọa độ, vị trí của các bên thu phát theo thời gian sẽ giúp ta có được những đánh giá hệ thống sát với thực tế hơn.Việc cập nhật được vị trí của hệ thống sẽ giúp ta có cơ sở để từ đó đánh giá thêm được ảnh hưởng của hiệu ứng Doppler - một trong những yếu tố ảnh hưởng rất mạnh đến kênh dưới nước.
Bên cạnh đó, sử dụng kĩ thuật điều chế đa sóng mang trực giao OFDM là thực sự cần thiết, kĩ thuật này giúp ta khắc phục được hậu quả của hiện tượng nhiễu liên kí tự ISI (inter-symbol interference).
Việc đánh giá hiệu năng của kênh truyền với các tham số thực tế lấy từ điều kiện biển Việt Nam là thực sự cần thiết. Nó cung cấp cho ta cơ sở lý thuyết để xem xét trước khi triển khai hệ thống trên thực tế. Qua đó đánh giá xem với điều kiện môi trường ở Việt Nam thì những yếu tố như: tần số, khoảng cách truyền, loại ứng dụng sẽ được chọn như thế nào để sát với thực tế nhất.
KẾT LUẬN
Các kết quả đã đạt được:
Đã xây dựng được cách mô phỏng nhiễu cho kênh truyền
Đã đánh giá được ảnh hưởng của hiện tượng đa đường với những khoảng cách và loại đáy phản xạ khác nhau
Đã đánh giá được tỉ lệ bit lỗi của kênh truyền với từng loại môi trường và những khoảng cách khác nhau
Kết quả chưa đạt được: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chưa đánh giá được hiệu năng của kênh truyền với các kĩ thuật điều chế bậc cao như OFDM.
Chưa đánh giá được ảnh hưởng của hiệu ứng Doppler.
Những kết quả đánh giá hệ thống chưa dựa trên những thông số phù hợp với môi trường nước ta.
Đánh giá:
Đồ án đã đánh giá được ảnh hưởng của hiện tượng đa đường, nhiễu lên việc truyền dữ liệu trong hệ thống. Những kết quả mô phỏng sẽ là cơ sở để tham chiếu sau khi triển khai hệ thống trên thực tế. Tuy nhiên, trong thời gian tới cần triển khai hệ thống trên thực tế để có thể có được những đánh giá chính xác hơn cũng như có được sự so sánh giữa lý thuyết áp và kết quả thực nghiệm.
THAM KHẢO
[1] http://laum-vld.univ-lemans.fr/definition.htm , truy nhập lần cuối: 26/5/2012 [2] Anuj Sehgal, Analysis & Simulation of the Deep Sea Acoustic Channel for Sensor Network. Bremen, Jacobs University Bremen, 2009.
[3] H.G. Urban, Handbook of Underwater Acoustic Engineerin. Bremen, STN Atlas Elektronik GmbH, 2002.
[4] Kalangi Pullarao Prasanth, Modelling and Simulation of an Underwater Acoustic Communication Channel. Hochschule Bremen University of applied sciences, 2009.
[5] I.Vasilescu et al.: Data Collection, Storage, and Retrieval with an Underwater Sensor Network. Proceedings of ACM Sensys 2005, pp. 154-165, November 2005.
[6] M.Stojanovic, “On the Relationship Between Capacity and Distance in an Underwater Acoustic Communication Channel,” ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review (MC2R), pp.34-43, vol.11, Issue 4, Oct. 2007.
[7] M. Stojanovic,“ Underwater Acoustic Communication Channels: Propagation Models and Statistical Characterization”, IEEE Communications Magazine, issue 1, Feb 2009
[8] M. Stojanovic, “Efficient Processing of Acoustic Signals for High Rate Information Transmission over Sparse Underwater Channels”, to appear,
Elsevier J.Physical Commun
[9] W. Li and J.Preisig, “Estimation of Rapidly Varying Sparse Channels,” Proc. IEEE J. Oceanic Eng.,vol.32, no. 4, Oct.2007, pp927-39
[10] M. Stojanovic, “OFDM for Underwater Acoustic Com munications: Adaptive Synchronization and Sparse Channel Estimation,” Proc. ICASSP, 2008.
[11] D. Kilfoyle, J. Preisig, and A. Baggeroer, “Spatial Modulation Experiments in the Underwater Acoustic Channel,” IEEE J. Oceanic Eng., vol. 30, no. 2, Apr. 2005, pp. 406–15
BẢNG ĐỐI CHIẾU THUẬT NGỮ ANH VIỆT
Current field
Multipath propagation Thermoline
Halocline
Geometrical spreading loss Spherical loss
Cylindrical
Very coarse sand Coarse sand Medium sand Fine sand Very fine sand Very coarse silt Coarse silt Medium silt Fine silt Very fine silt Clay
Turbulence noise Shipping noise
Trường dòng điện Sự truyền đa đường Miền dị biệt nhiệt Miền dị biệt độ mặn Suy hao trải hình học Suy hao hình trụ Suy hao hình cầu Cát rất thô Cát thô Cát trung bình Cát mịn Cát rất mịn Bùn rất thô Bùn thô Bùn trung bình Bùn mịn Bùn rất mịn Đất sét
Nhiễu do chuyển động cuốn xoáy của nước Nhiễu do tàu thuyền
Wind driven waves noise Complex-space signal
Sound atennuation in sediment
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});