2. 1T ỒNG QUAN VỀ MÃ ĐIỀU KHIỂN LỖI
4.1.3 Bộ tỏch súng nhiều người dựng phi tuyế n
Trong đú, T là ma trận chuyển đổi kớch thước UìU. Vỡ thế, vộc tơ tớnh toỏn mềm của bộ tỏch súng MMSE được xỏc định là:
( )t (R A ) y( )t
b = +σ2 −2 −1 (4.14)
Bộ tỏch súng MMSE cực tiểu húa sai số bỡnh phương trong sự hiện diện của tạp õm kờnh, và trở thành bộ tỏch súng giải tương quan khi khụng xuất hiện tạp õm. Hiệu năng bộ tỏch súng này cũng rất giống với bộ tỏch súng giải tương quan khi SNR tương đối cao (σ2 → 0), nhưng MMSE tốt hơn ở mức SNR thấp. Mặt khỏc, nếu nhiễu MAI nhỏ so với tạp õm thỡ bộ tỏch súng MMSE sẽ như là bộ tỏch súng thụng thường.
Một vài hạn chế quan trọng của bộ tỏch súng này là nú yờu cầu tớnh toỏn cỏc biờn độ tớn hiệu thu và như vậy hiệu năng của nú phụ thuộc vào cụng suất người dựng gõy nhiễu (cú tổn thất để chống lại hiệu ứng gần-xa). Vềđộ phức tạp, bộ tỏch súng MMSE, giống như bộ tỏch súng giải tương quan, đối mặt với vấn đề tớnh toỏn nghịch đảo ma trận. Hơn nữa, hầu hết cỏc phương thức gần tối ưu ỏp dụng cho bộ
tỏch súng giải tương quan đều cú thể dựng cho bộ tỏch súng MMSE.
4.1.3 Bộ tỏch súng nhiều người dựng phi tuyến
Núi chung, cỏc kỹ thuật tỏch súng nhiều người dựng tuyến tớnh đều vượt qua trở ngại của độ phức tạp, tuy nhiờn, nếu cú sự xuất hiện của nhiễu MAI và/hoặc ISI
yếu do tớn hiệu mong muốn khụng thể phõn tỏch một cỏch tuyến tớnh hơn nữa. Bởi vậy, tỏch súng phi tuyến được ỏp dụng giải quyết vấn đề trờn. Gần đõy, một họ cỏc bộ tỏch súng mới dựa trờn kỹ thuật tỡm kiếm cõy (tree search technique) đó được nghiờn cứu thành cụng. Núi chung, bộ tỏch súng gần tối ưu dựa trờn tỡm kiếm cõy cú hiệu năng tốt gần bằng bộ tỏch súng nhiều người dựng tối ưu nhưng độ phức tạp lại giảm đi đỏng kể. Bộ tỏch súng kiểu này gồm cỏc loại sau:
- Bộ tỏch súng nhiều người dựng khả năng lớn nhất lựa chọn trước (Pre- selection maximum likelihood (PSML) multiuser detector): Phương phỏp này giảm
độ phức tạp của bộ tỏch súng ML sử dụng hai khõu tỏch biệt trong việc xấp xỉ ML. Hỡnh 4.3 minh họa cấu trỳc bộ tỏch súng PSML. Bộ tách sóng thứ nhất Lựa chọn metric sử dụng Tìm kiếm gần tối −u Khâu khởi tạo
Bộ tách sóng PSML Khâu thứ hai b (t)n r(t) Hỡnh 4.3 Cấu trỳc bộ tỏch súng nhiều người dựng PSML So với bộ tỏch súng nhiều người dựng tối ưu, bộ tỏch súng PSML sử dụng một khõu khởi tạo (initial stage) để truy nhập tớn hiệu thu được nhằm hạn chế tỡm kiếm theo số lượng tổ hợp. Chức năng của khõu khởi tạo này là tạo ra cỏc tớnh toỏn mềm của cỏc người dựng gõy nhiễu để xỏc định khả năng chớnh xỏc chỳng được tỏch súng. Bộ tỏch súng khởi tạo để cho ra cỏc tớnh toỏn mềm của ký hiệu người dựng được thực hiện bằng kỹ thuật tỏch súng tuyến tớnh, như bộ tỏch súng thụng thường, giải tương quan, hay tỏch súng MMSE. Dựa vào cỏc tớnh toỏn này, metric của mỗi ký hiệu cú thể được tỏch súng chớnh xỏc bằng cỏch sử dụng độ lớn của tỷ
số likelihood (LLR). Sau đú metric này dựng cho thiết lập sắp xếp thứ tự ưu tiờn giữa cỏc người dựng. Sau khõu khởi tạo này, một quyết định cứng được tạo ra trờn cỏc ký hiệu người dựng đú với metric lớn nhất (giống nhất là đỳng nhất). Mặt khỏc,
cỏc ký hiệu đú với giỏ trị tỷ số LLR thấp hơn được giữ lại như là cỏc tớnh toỏn mềm cho khõu thứ hai của bộ tỏch súng. Khõu thứ hai của bộ tỏch súng là bộ tỏch súng người dựng tối ưu với độ phức tạp đó được giảm (giảm số tổ hợp cú thể cú) bởi quyết định cứng tạo ra ở khõu khởi tạo. Bộ tỏch súng PSML xấp xỉ giải phỏp ML với độ phức tạp giảm đi đỏng kể mà sự suy giảm hiệu năng nhỏ hơn.
- Bộ tỏch súng thuật toỏn M và thuật toỏn T (M-Algorithm and T- Algorithm detector): Giống như thuật toỏn Viterbi (VA), thuật toỏn M và thuật toỏn T là thuật toỏn tỡm kiếm lược đồ Trellis theo chiều ngang trước tiờn nhưng cú điểm khỏc là loại bỏđường. Tại một độ sõu Trellis cho trước, thuật toỏn VA loại bỏ tất cả
chỉ giữ lại đường cú metric nhỏ nhất tại mỗi trạng thỏi Trellis. Thuật toỏn M duy trỡ
đường M thay cho metric nhỏ nhất. Sau đú tỡm tất cả cỏc đường M đó duy trỡ để cho ra đầu ra mềm của bộ tỏch súng thuật toỏn M. Trong trường hợp của thuật toỏn T, chỉ tiờu loại bỏđường lại khỏc. Đầu tiờn nú tỡm tất cả cỏc đường metric nhỏ nhất mà tốt nhất và sau đú loại ra tất cỏc đường mà metric vượt quỏ metric nhỏ nhất lớn hơn ngưỡng T. Cỏc đường được thuật toỏn T giữ lại là cú giỏ trị. Từ hai kỹ thuật này cú thể tạo ra một bộ tỏch súng thuật toỏn MT lai ghộp. Khi số lượng cỏc đường sống sút quỏ lớn thỡ thuật toỏn MT lai ghộp sẽ dàn xếp tốt để đảm bảo số lượng đường
được giữ lại trong một ngưỡng lớn nhất mà vẫn duy trỡ sự phức tạp tại một mức cú thể quản lý được.
- Bộ tỏch súng Greedy (Greedy Detection - GD): Một trong cỏc thuật toỏn tỏch súng nhiều người dựng gần đõy hay sử dụng nhất là bộ tỏch súng Greedy. Thuật toỏn này tận dụng cỏc hệ số của cỏc ký hiệu người dựng theo metric giống nhất như là trọng lượng để xỏc định sự sắp xếp ký hiệu cho tớnh toỏn. Dựa vào cỏc hệ số này, bộ
tỏch súng xõy dựng một cõy Trellis sửa đổi với độ phức tạp thấp hơn so với bộ tỏch súng nhiều người dựng tối ưu. GD sẽ cho độ lợi hiệu năng đỏng kế với độ phức tạp theo tỷ lệ U2logU so với 2U của bộ tỏch súng nhiều người dựng tối ưu.