CHƢƠNG 4: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG MIMO_OFDM THÍCH NGHI [4]
4.2.2.Điều chế thích ngh
Ưu điểm của OFDM là độ rộng băng thông khá nhỏ và giả sử rằng chịu fading phẳng. Tuy nhiên, rất có thể có những kênh con có độ lợi thấp, gây nên BER lớn. Do vậy, người ta mong muốn sử dụng được lợi thế kênh con để nâng cao hiệu quả hoạt động bằng điều chế thích nghi. Khi kênh thay đổi theo thời gian, sẽ có thời gian làm thay đổi tính chọn lọc theo tần, gọi là thời gian giải tương quan. Do vậy sự thích nghi mới được thực hiện mỗi khi giải tính tương quan của kênh.
Truyền dẫn thích nghi tối ưu đạt được dung năng Shannon đối với công suất phát cố định nhờ phân bổ rót nước (waterfilling) trong kênh lựa chọn tần số. Tuy nhiên, trong khi phân bổ rót nước là giải pháp tối ưu, khó tính toán và yêu cầu chòm sao có kích thước không giới hạn, điều này không thực tế. Vì vậy, kỹ thuật điều chế được áp dụng trong phần này là kỹ thuật hiệu quả để đạt được tối ưu hóa về công suất và tốc độ dựa trên những độ lợi kênh con đã biết. Chỉ 6 chòm sao tín hiệu MQAM khác nhau được sử dụng, hệ thống này hoạt động hiệu quả khá gần giống trường hợp chòm sao không giới hạn số điểm.
Giả sử một tập N hàm lồi tăng ln(b), biểu diễn năng lượng cần thiết để truyền b bit trên kênh con n với xác suất lỗi, ứng với một cơ chế mã hóa đã cho. Chúng ta sẽ giả sử rằng ln(0) = 0.
a, Đầu tiên là tối thiểu hóa năng lượng: Tối thiểu hóa
N N n ln bn 1 ) ( B N n bn 1 (4.2.2.1) bn Z, bn 0, n = 1, 2 … N
Thủ tục phân phối bit có thể tóm tắt như sau: Bắt đầu thuật toán:
1. Tính SNR của các kênh con
2. Tính số bit cho kênh con thứ i dựa trên công thức:
)/ / ) ( 1 ( log2 ) ( GAP i SNR bi (4.2.2.2) 3. Làm tròn giá trị b(i) xuống b(i)
4. Giá trị b(i) giới hạn trong tập 0, 1, 2, 4, 6, 8 (tương ứng với bậc điều chế)
5. Tính năng lượng cho kênh con thứ i dựa trên số bit đã sắp xếp sử dụng công thức: li(b(i)) = (2b(i) – 1)/GNR(i) trong đó GNR(i) = SNR(i)/GAP
6. Tính độ tăng năng lượng cho kênh con thứ i
GNRb b b b b i i i l l l 2 1 ) 1 ( ) ( ) ( (4.2.2.3) Xem xét kênh con thứ k. Với độ lợi kênh và PSD nhiễu đã cho, độ tăng năng lượng sẽ cho biết năng lượng cần tăng thêm cho mỗi kênh con để chuyển từ 0 bit lên 1 bit, từ 1 bit lên 2 bit, từ 2 bit lên 3 bit, vân vân… Do hệ thống chỉ có tối đa là 8 bit, độ tăng năng lượng chuyển từ 8 bit sang 9 bit sẽ hiểu là được đặt ở giá trị quá cao, do vậy kênh con chỉ có thể có 0, 1, 2, 4, 6 hay 8 bit, số bit lẻ trừ 1
không được sử dụng. Để đảm bảo điều này, bảng tăng năng lượng được thay đổi dựa trên kỹ thuật lấy trung bình thông minh. Ta mô tả điều này trong ví dụ sau:
Giả sử rằng mức tăng năng lượng đòi hỏi để hỗ trợ cho việc cấp 1 bit thêmđược yêu cầu cung cấp bit 2 bit trong kênh con thứ n là 30 đơn vị năng lượng 1 bit thêm từ 3 bit là 40 đơn vị. Khi ấy, cần gán lại mức tăng năng lượng phải cùng một giá trị, tức là lấy trung bình của 2 giá trị đó, trong trường hợp của ta là 35 đơn vị. Điều này đảm bảo rằng nếu một kênh con được phân phối một bit đơn từ 2 bit lên 3 bit, thì ở lần lặp lại tiếp sau cùng một lượng tối thiểu như vậy của năng lượng đòi hỏi phải thêm vào để hỗ trợ một bit khác, ngầm hiểu rằng chính kênh con đó sẽ cũng được phân phối bit tiếp theo.
Thủ tục trung bình tương tự được lặp lại với tất cả các khả năng chuyển đổi số bit truyền khác. Chỉ trừ riêng trường hợp khi thuật toán kết thúc, không có bit được gán cuối cùng là chẵn trong tổng số bit gán cho kênh con đó. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta dùng thuật toán Phân giải bit cuối cùng ở phần tiếp theo.
Ở đây GAP là thông số điều chỉnh, giá trị GAP sẽ thay đổi ứng với tỉ số Eb/N0 khác nhau đưa ra giá trị số bit truyền B mong muốn. GAP ảnh hưởng trực tiếp đến việc tính toán giá trị bảng năng lượng. Do vậy điều chỉnh GAP cho phép chúng ta hiểu được đặc tính thông số BER của hệ thống.
b, Tiếp theo sẽ tối ưu hóa việc phân phối bit Thuật toán B-Tighten
Thông số đầu vào:
b: phân phối bit ban đầu B: tổng số bit được phân phối Thông số đầu ra:
Thuật toán:
c, Cuối cùng để giải quyết với chuỗi bit bị phạm luật, chúng ta sử dụng thuật toán sau:
Thuật toán Phân giải bit cuối cùng:
1. Kiểm tra xem phân phối bit đầu vào có bị lỗi nhiễu nhất là 1 trong chuỗi bit
2. Nếu có lỗi đơn lẻ (xảy ra ở kênh con thứ v) tìm bit đó trong phân phối bit hiện tại có năng lượng tăng lớn nhất mà có thể sử dụng để cung cấp cho kênh con v
Tính E1 = lv(b(v)) - li(b(i)) (4.2.2.4) 3. Tìm bit mà tăng năng lượng ít nhất trong những kênh con khác được phân phối chỉ 0 hay 1 bit. Kết quả là ta có chuỗi bit ở tất cả các kênh con khác là 2, 4, 6, 8 và phân phối một bit đơn vào đó sẽ vi phạm luật chuỗi bit
Tính E2 = lj(b(j) + 1) - lv(b(v)) (4.2.2.5) 4. Thực hiện sự thay đổi năng lượng với giá trị nhỏ nhất của E1 và E2
Với 3 thuật toán trên, chúng ta có thủ tục phân phối bit hoàn chỉnh đối với kênh lựa chọn tần số đã cho
4.2.3 Hệ thống MIMO
Như đã nói ở chương 2, hệ thống MIMO được định nghĩa là kết nối truyền thông điểm điểm với nhiều anten ở cả máy phát và máy thu. Kỹ thuật này làm tăng tốc độ truyền dữ liệu mà không cần tăng công suất phát và dải thông. Cái giá phải trả là chi phí để sử dụng nhiều anten, yêu cầu không gian để lắp anten và độ phức tạp yêu cầu để xử lý tín hiệu nhiều chiều.
MIMO kết hợp với OFDM sử dụng được ưu điểm của cả hai hệ thống vừa tăng được tốc độ đường truyền vừa loại bỏ được ảnh hưởng của trễ. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Điều khiển công suất trong hệ thống MIMO/OFDM tăng hiệu suất phổ và hiệu suất sử dụng công suất. Không có nhiễu, điều khiển công suất tốt nhất được tối ưu hóa nhờ thuật toán waterfilling. Như thảo luận ở trên, sẽ không thực tế nếu ta áp dụng thuật toán phân phối bit cho hệ thống MIMO/OFDM với 1 anten.
Phân tích hệ thống MIMO/OFDM
Xét hệ MIMO có t anten phát và r anten thu. Đối với mỗi sóng mang, đáp ứng kênh MIMO có thể biểu diễn bằng ma trận kích thước m x n, với các phần tử hj,k biểu diễn độ lợi kênh từ anten phát thứ k đến anten thu thứ j.
Xét trường hợp thông tin trạng thái kênh đã hoàn toàn được biết, chúng ta phân tích kênh MIMO trong mỗi sóng mang con thành các kênh SISO song song không nhiễu sử dụng SVD.
Ma trận kênh tức thời của âm thứ i có SVD là:
VS S U Hi i i i * (4.2.3.1) Trong đó Ui và Vi là ma trận đơn vị, Si là ma trận chéo với các giá trị đơn lẻ của Hi. Nếu chúng ta sử dụng bộ lọc trước khi truyền Vi và bộ lọc định dạng ở máy thu Ui
*
thành các kênh con song song. Số kênh con song song tương ứng với những giá trị riêng khác 0 của Hi, gọi số này là C(i).
Sự phân tích tương tự được áp dụng cho mỗi kênh con của hệ thống OFDM. Nói chung mỗi ma trận định dạng và mã hóa trước sẽ thay đổi với mỗi kênh con khác nhau.
* Điều chế thích nghi cho MIMO/OFDM
Hệ thống MIMO/OFDM điều chế thích nghi yêu cầu mỗi kênh con có bộ mã hóa trước và ma trận định dạng. Chúng ta có M là số kênh con hiệu quả được tính là: N i ci M 1 () (4.2.3.2) Nói cách khác, điều chế thích nghi MIMO/OFDM tải bit thông qua tất cả những giá trị đơn lẻ khác 0 của tất cả các sóng mang con. Do đó vấn đề sẽ lớn hơn trong trường hợp SISO nhưng việc phân tích SVD cho phép chúng ta thực hiện mà không có thay đổi nào trong thuật toán tối ưu.
4.3 Mô phỏng