Nghiên cứu ứng dụng mã turbo trong hệ thống thông tin trải phổ FHMFSK không kết hợp.

Nghiên cứu ứng dụng mã turbo trong hệ thống thông tin trải phổ FHMFSK không kết hợp.

Bé GI¸O DôC Vµ §µO T¹O Bé quèc phßng

HäC VIÖN Kü THUËT QU¢N Sù

Công trình được hoàn thành tại:

Học viện Kỹ thuật quân sự

Người hướng dẫn khoa học:

PGS - TS Đinh Thế Cường

Phản biện 1: GS - TS Nguyễn Bình

Phản biện 2: PGS - TS Lê Mỹ Tú

Phản biện 3: PGS - TS Nguyễn Quốc Trung

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án cấp nhà nước họp tại Học viện Kỹ thuật quân sự

vào hồi 08 giờ 25 ngày 05 tháng 05 năm 2009

Có thể tìm hiểu luận án tại:

Thư viện Học viện Kỹ thuật quân sự

Thư viện Quốc gia

1 Nguyễn Tùng Hưng, Nguyễn Trọng Thái, Đinh Thế Cường, Phạm

Văn Bính (2003), “Thuật toán thiết kế mới bộ xáo trộn của mã

Turbo và tính toán xác suất lỗi ở vùng “sàn lỗi””, Tạp chí Khoa

học và Kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật quân sự, (số 105), tr 48-60

2 Nguyễn Trọng Thái, Nguyễn Tùng Hưng, Mai Quốc Khánh, Vũ

Thanh Hải (2005), “Cải tiến sơ đồ giải mã liên kết các mã chập

nối tiếp”, Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật quân

sự, (số 112), tr 83-90

3 Nguyễn Trọng Thái, Nguyễn Danh Khoa, Nguyễn Tùng Hưng (2006),

“Đơn giản hóa thu không kết hợp đối với điều chế BFSK khi sử

dụng mã Turbo”, Chuyên san các công trình nghiên cứu – triển

khai viễn thông và công nghệ thông tin, Bộ bưu chính viễn thông,

(số 16), tr 43-49

4 Nguyễn Trọng Thái, Đinh Thế Cường, Nguyễn Tùng Hưng, Hà Thị

Kim Thoa (2007), “Nghiên cứu ứng dụng mã Turbo vào hệ thống

thông tin trải phổ nhảy tần điều chế dịch tần không kết hợp”, Tạp

chí Khoa học và Kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật quân sự, (số 119),

tr 118-128

A Më §ÇU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Một kỹ thuật truyền tin được nghiên cứu để phục vụ cho thông tin

vô tuyến chuyên dụng là kỹ thuật trải phổ gồm FH và DS, cho phép giảm khả năng bị thu trộm và tăng tính chống nhiễu cố ý của đối phương So với DS thì FH thực hiện cùng với điều chế / giải điều chế NC-MFSK được sử dụng phổ biến trong thông tin quân sự và được gọi

là hệ thống thông tin trải phổ FH/NC-MFSK Một loại gây nhiễu cố ý đặc trưng nhất lên hệ thống FH là PBNJ gồm BBNJ, PBNJ và WC-PBNJ Phương pháp nâng cao chất lượng hệ thống cũng như nâng cao khả năng chống nhiễu là sử dụng mã kênh Mã chập được sử dụng phổ biến cho hệ thống này, tuy nhiên gần đây một họ mã kênh mới được giới thiệu đó là mã Turbo bao gồm PCCC và SCCC Cho tới hôm nay, so với các bộ mã đã biết từ trước, mã Turbo có thể xem là họ mã có chất lượng tốt nhất trên kênh lý tưởng AWGN Chính vì vậy, tác giả đã lựa chọn

hướng nghiên cứu này

2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Mã chập, mã Turbo, hệ thống thông tin điều chế NC-MFSK và hệ

thống thông tin trải phổ FH/NC-MFSK có PBNJ

3 Mục đích, phương pháp nghiên cứu, kết cấu luận án

Mục đích luận án: Nhằm cải tiến chất lượng mã Turbo, ứng dụng

mã Turbo phù hợp với đặc tính kênh truyền và đánh giá đúng chất lượng trong hệ thống NC-MFSK và FH/NC-MFSK có PBNJ

Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp tính toán giải tích được sử

dụng để tính LLR và xây dựng các đường biên mới Phương pháp mô phỏng trên máy tính được sử dụng để đánh giá chất lượng hệ thống

Kết cấu luận án: Luận án gồm mở đầu, 03 chương, kết luận và 05 phụ

lục Có 59 hình, 05 bảng, 61 tài liệu tham khảo và 141trang luận án

B NéI DUNG Chương 1 TæNG QUAN VÒ HÖ THèNG TH¤NG TIN TR¶I PHæ FH/NC-MFSK

Chương này đề cập một cách tổng quát về các hệ thống thông tin trải phổ cơ bản, sau đó đi sâu nghiên cứu các kỹ thuật tiên tiến bao gồm

cả lý thuyết và ứng dụng đã đạt được hiện nay của hệ thống trải phổ FH/NC-MFSK, từ đó đặt ra các vấn đề nghiên cứu của luận án

• Mô hình hệ thống trải phổ sử dụng mã kênh và xáo trộn bit

Trên hình 1.4, bộ mã hóa kênh thực hiện thêm vào các bit kiểm tra

để bảo vệ chuỗi dữ liệu khi truyền qua kênh Bộ xáo trộn bit thực hiện hoán đổi vị trí các bit nhằm biến lỗi cụm thường xuất hiện trên kênh thành lỗi đơn sau khi giải xáo trộn ở máy thu để giúp cho bộ giải mã kênh làm việc hiệu quả hơn Kênh truyền chịu tác động của gây nhiễu cố

ý được giả thiết là PBNJ là và tạp âm nhiệt giả thiết là AWGN Tại máy thu cũng có các khối tương tự để thực hiện chức năng ngược lại với các khối ở đầu phát Thông tin trạng thái gây nhiễu được sử dụng để bộ giải

mã kênh hoạt động sửa lỗi hiệu quả hơn

Hình 1.4: Mô hình tổng quát hệ thống thông tin trải phổ

Bộ

mã hóa kênh

Bộ xáo trộn bit

Bộ điều chế

Bộ trải phổ

Bộ giải xáo trộn bit

Bộ giải điều chế

Bộ giải trải phổ

+ +

AWGN Jamming Thông tin trạng thái gây nhiễu (JSI)

ˆu

Có nhiều chiến thuật gây nhiễu, tuy nhiên không kiểu nhiễu nào

mà lại ảnh hưởng xấu nhất lên tất cả các loại hệ thống trải phổ và không

có một hệ thống trải phổ riêng lẻ nào mà lại có khả năng chống nhiễu tốt nhất với tất cả các kiểu gây nhiễu Giới hạn nghiên cứu của luận án là các trường hợp PBNJ gồm BBNJ, PBNJ và WC-PBNJ Trong đó, gây nhiễu trải tạp âm được giả thiết là Gauss có mật độ phổ công suất tạp âm

đơn biên dạng hình chữ nhật là N J =J/ρW ss, với ρ là tỷ lệ băng tần gây nhiễu ρ=W J /W ss =(0,1] Khi ρ=1 là trường hợp BBNJ, khi 0<ρ<1 là

trường hợp PBNJ và khi ρ được thay đổi theo tỷ lệ E b /N J sao cho xác suất lỗi đạt cực đại thì đây là trường hợp WC-PBNJ (ρ=ρwc)

• Nghiên cứu về giải mã kênh: Có hai dòng thuật toán giải mã lặp

đánh giá theo lưới được sử dụng cho giải mã lặp là thuật toán giải mã SOVA và SOVA cải tiến thực hiện đánh giá theo chuỗi; các thuật toán MAP, Log-MAP và Max-log-MAP thực hiện đánh giá từng ký hiệu Sắp xếp theo chiều tăng dần về độ phức tạp và cũng đúng cho chiều tăng dần

về chất lượng là: SOVA, Max-Log-MAP, Log-MAP, MAP Để đạt tới chất lượng như đã công bố, ngoài việc lựa chọn thuật toán, còn phụ thuộc vào các yếu tố như đặc tính của bộ xáo trộn, kích thước khung dữ liệu, số lần lặp… Do vậy, để có sơ đồ giải mã Turbo đơn giản phù hợp với thực tế mà vẫn cho chất lượng cao thì đang đặt ra cho các nhà nghiên cứu

về mã hóa Xuất phát từ quan điểm đó, luận án sẽ nghiên cứu cải tiến nâng cao chất lượng mã SCCC với độ phức tạp chấp nhận được Đầu tiên nghiên cứu được thực hiện trong hệ thống BPSK, sau đó được kiểm chứng trong hệ thống NC-BFSK và hệ thống FH/NC-BFSK có PBNJ

• Nghiên cứu về giải điều chế: Khi các bộ giải mã thành phần là các bộ

giải mã SISO thì chúng có thể sử dụng một trong các thuật toán giải mã lặp ở trên Chất lượng của chúng phụ thuộc nhiều vào thông tin mềm

nhận được từ đầu ra mềm của bộ giải điều chế Khi sử dụng thuât toán MAP và log-MAP thì yêu cầu đầu vào phải tính tỷ lệ hợp lẽ theo hàm log (LLR) cho từng bit mã nhận được từ đầu ra bộ giải điều chế Đối với

hệ thống BPSK kết hợp, đầu ra bộ giải điều chế có phân bố Gauss nên tính toán LLR khá dễ Tuy nhiên, với hệ thống NC-MFSK thì việc tính toán LLR trở nên phức tạp hơn rất nhiều, nguyên nhân là do các đầu ra

bộ tách sóng đường bao có phân bố Rice và Rayleigh Chính vì những lý

do này, việc đơn giải hóa tính toán LLR là một vấn đề nghiên cứu đặt ra cho luận án Vấn đề nghiên cứu này cần được bắt đầu từ hệ thống NC-MFSK sau đó sẽ làm cơ sở cho hệ thống FH/NC-MFSK có PBNJ

• Nghiên cứu về đường biên chất lượng: Để đánh giá nhanh chất

lượng mã Turbo thì cần sử dụng đường biên chất lượng được tính bằng phương pháp giải tích Đường biên chất lượng cho mã Turbo trong hệ thống BPSK kết hợp đã được làm sáng tỏ Tuy nhiên, đối với hệ thống NC-MFSK thì hiện nay vẫn sử dụng đến đường biên Chernoff là một dạng đường biên tổng có kết quả không chính xác so với kết quả mô phỏng nhưng vẫn được sử dụng vì nó đơn giản và dễ tính toán Sau khi đạt được kết quả nghiên cứu về đơn giản hóa tính toán LLR cho kênh không kết hợp thì việc xây dựng đường biên mới cho trường hợp này là rất quan trọng Nó sẽ mang ý nghĩa thực tiễn là: cho phép xác định nhanh chất lượng của hệ thống để làm cơ sở cho việc chọn chế độ công tác cũng như chọn công suất phát phù hợp nhất có thể trong thông tin quân sự; dựa trên đường biên mới sẽ giúp cho việc thiết kế bộ xáo trộn

để nâng cao chất lượng mã Turbo tại vùng sàn lỗi Xuất phát từ những yêu cầu đó, luận án sẽ nghiên cứu xây dựng các đường biên chất lượng mới cho mã Turbo trong hệ thống NC-MFSK và FH/NC-MFSK có PBNJ

• Kết luận chương 1: Giới hạn nghiên cứu của luận án là:

- Về mã kênh: Cải tiến sơ đồ giải mã SCCC nhằm nâng cao chất lượng

- Về hệ thống: Đơn giản hóa tính toán LLR cho ứng dụng mã Turbo

vào hệ thống NC-MFSK và FH/NC-MFSK có PBNJ với tốc độ nhảy tần bằng tốc độ ký hiệu truyền đi

- Về đánh giá chất lượng mã hóa Turbo trong hệ thống: Xây dựng các

đường biên chất lượng mới có độ chính xác cao hơn đường biên Chernoff thông thường cho mã Turbo trong hệ thống NC-MFSK và FH/NC-MFSK có PBNJ sử dụng ước lượng LLR mới

Chương 2 NGHI£N CøU øng dông m∙ TURBO trong

hÖ thèng NC-MFSK vμ FH/NC-MFSK 2.1 Mô hình hệ thống trải phổ FH/NC-MFSK sử dụng mã Turbo

Giới hạn nghiên cứu về mã hóa và giải mã Turbo trên trường nhị phân, còn mã chập thì có thể trên trường nhị phân hoặc phi nhị phân Với điều chế BFSK không cần thiết sử dụng bộ xáo trộn bit, gọi là hệ thống mã Turbo trên kênh NC-BFSK và FH/NC-BFSK Với điều chế MFSK (M>2) cần thiết sử dụng bộ xáo trộn bit, gọi là hệ thống mã Turbo trên kênh

Hình 2.2: Mô hình tổng quát hệ thống FH/NC-MFSK sử dụng mã Turbo

PBNJ

AWGN +

+

Mã Turbo Xáo trộnbit

Điều chế MFSK

Trải phổ

FH

Giải trải phổ FH

Giải điều chế NC-MFSK

Tính LLR

Thông tin trạng thái kênh

Giải xáo trộn bit

Giải mã Turbo

Giải xáo trộn bit

BICM-NC-MFSK và FH/BICM-NC-MFSK hay gọi chung là hệ thống mã

Turbo trên kênh NC-MFSK và FH/NC-MFSK

2.2 Ước lượng LLR mới trong hệ thống NC-MFSK và FH/NC-MFSK

Trong phần này sẽ đề xuất sử dụng bộ Reed cải tiến để ước lượng

LLR cho hệ thống NC-MFSK dựa trên hệ thống BPSK tương đương và

cho hệ thống FH/NC-MFSK dựa trên hệ thống DS/BPSK tương đương

2.2.1 Ước lượng LLR mới trong hệ thống NC-BFSK

Đặt x0,j = e0,j và x1,j = e1,j , đây là các biến ngẫu nhiên Rice và

Rayleigh LLR tối ưu cho tín hiệu phát sj khi tín hiệu thu rj là:

Để tính toán LLR tối ưu như (2.3), cần phải đánh giá chính xác

phương sai nhiễu trên kênh E s / σg2 và tính hàm Bessel khá phức tạp, điều

này khó thực hiện chính xác trong các hệ thống thông tin thực tế

Xét đặc tính thống kê đối với metric của giải điều chế, ta có:

1, 0,

Đây là hiệu của biến ngẫu nhiên phân bố Rice và biến ngẫu nhiên phân

bố Rayleigh được tạo ra từ các biến phân bố chuẩn độc lập thống kê,

trung bình 0 và có cùng phương sai 2

là trung bình của biến ngẫu nhiên phân bố Rice và μRa là trung bình của

biến ngẫu nhiên phân bố Rayleigh Ta có:

2N E s N E N s/ 1

Sử dụng phương pháp ước lượng Gauss, ta so sánh hàm phân bố

xác suất (pdf) của r j là fr(x) xác định bằng thống kê với số mẫu đủ lớn

(106 mẫu) với pdf của biến Gauss là fg(x) có trung bình là μ và phương

sai σ 2 (tại các giá trị E N s/ 0 khác nhau) Ta nhận thấy rằng, sự khác nhau

giữa fr(x) và fg(x) không quá lớn nên r j với s i,j ; i = 1 có thể xấp xỉ bằng

biến ngẫu nhiên Gauss trung bình μ, phương sai σ 2 Do tính chất đối

xứng nên khi phát tín hiệu s i,j ; i = 0 và r j cũng là biến ngẫu nhiên Gauss

trung bình − μ có cùng phương sai σ 2 Ước lượng LLR mới là:

trong đó L c là hệ số khuếch đại Sơ đồ ước lượng LLR mới được mô tả

trên hình 2.6, trong đó đầu ra r j chỉ cần nhân với hệ số khuếch đại L c là

đủ Tiếp theo, luận án sẽ trình bày một phương pháp ước lượng L c này

Một số phương pháp ước lượng phương sai kênh AWGN với điều

chế BPSK gọi là bộ ước lượng Reed cải tiến Tuy nhiên chúng không

phù hợp để ứng dụng trực tiếp đánh giá L c với giải điều chế NC-BFSK

Ta để ý rằng, nếu tính LLR như (2.18) thì việc giải mã hoàn toàn

giống như giải điều chế BPSK và tách sóng kết hợp (về pha) trên kênh

AWGN tương đương có năng lượng tín hiệu phát là 2

s

E = μ và phương sai tạp âm là σ 2 Như vậy, với việc cải tiến đầu ra bộ giải điều chế trong

hệ thống NC-BFSK ta có một hệ thống BPSK tương đương, do đó có thể

sử dụng bộ ước lượng Reed cải tiến để đánh giá μ và σ 2 theo tín hiệu

thu kết hợp với quyết định cứng của bộ giải mã Turbo Với phương pháp

ước lượng Reed cải tiến áp dụng cho hệ thống NC-BFSK dựa trên mô

hình hệ thống BPSK tương đương đã cho phép xác định được μ và σ 2

ngay tại lần lặp đầu tiên của khung phát đầu tiên và sau đó chúng được lấy trung bình liên tục trong các khung phát tiếp theo

Chất lượng giải mã Turbo với phương pháp ước lượng LLR mới kết hợp ước lượng kênh Reed cũng được mô tả trên hình 2.7 Ta thấy rằng, chất lượng của phương pháp giải mã Turbo mới bị suy giảm khoảng 0,02dB Nguyên nhân làm suy giảm chất lượng là do sai số giữa việc làm gần đúng hàm mật độ phân bố xác suất của r j thành phân bố

chuẩn Về độ phức tạp, gọi j là chiều dài từ mã, với tính toán LLR tối ưu

cần phải sử dụng 2×j phép tính của hàm Bessel, 2×j hàm log và phải đánh giá chính xác E s và 2

g

σ khá phức tạp Trong khi đó, phương pháp ước lượng LLR mới chỉ cần thực hiện một lần nên đơn giản hơn nhiều Kết quả này đã được công bố trong công trình số 3 của tác giả

2.2.2 Ước lượng LLR mới trong hệ thống NC-MFSK

Bộ giải điều chế NC-MFSK gồm M bộ tách sóng năng lượng tương ứng với các ký hiệu phát si, i=1,2…,M Đầu ra của các bộ tách sóng năng lượng thứ i tương ứng với ký hiệu phát đi thứ j, j=1,2,…,N, N là số lượng của các ký hiệu NC-MFSK được đưa tới bộ tính toán LLR là ei,j

Hình 2.6: Sơ đồ ước lượng

LLR mới cho giải mã Turbo

Bộ giải mã Turbo được giả thiết là bộ giải mã trên trường nhị phân thông thường, LLR tối ưu phải được tính toán cho từng bit mã nhị phân Đối với bit mã 0

g

σ cũng rất khó thực hiện Tác giả

sẽ tìm cách biến đổi hệ thống NC-MFSK thành một hệ thống BPSK tương đương và như vậy thì việc nghiên cứu, thực hiện kỹ thuật sẽ đơn giản hơn Xét metric của giải điều chế NC-MFSK là:

Với n0i và n1i là các biến ngẫu nhiên phân bố chuẩn Gauss độc lập thống

kê có trung bình 0 và phương sai là 2

bố của biến ngẫu nhiên chuẩn với trung bình là μ và phương sai σ 2 và

so sánh với hàm mật độ phân bố ước lượng của r j Cuối cùng, ta cũng nhận được hệ thống NC-MFSK là một hệ thống BPSK với năng lượng

ký hiệu phát tương đương là E s = μ 2 và nhiễu tạp âm AWGN tương đương trung bình 0 và mật độ phổ công suất song biên 2

0 = 2 σ

N Khi mô phỏng hệ thống NC-4FSK ta thấy rằng, chất lượng của phương pháp giải mã Turbo mới bị suy giảm khoảng 0,01dB tại BER=10-5 Các nhận xét khác cũng tương tự như hệ thống NC-BFSK

2.2.3 Ước lượng LLR mới trong hệ thống FH/NC-MFSK có PBNJ

Giả thiết, đặc trưng thống kê về nhiễu bao gồm tạp âm nhiệt luôn

tồn tại trên kênh truyền (có mật độ phổ công suất N0 với phương sai của kênh 2 0/ 2

0 =N

σ ) và PBNJ (cũng được giả thiết là tạp âm chuẩn Gauss có

đặc trưng thống kê là trung bình bằng 0 và có mật độ phổ công suất là N j

với phương sai nhiễu σ 2 / 2 ρ

j

j =N ) Khái niệm thông tin trạng thái kênh là khi ứng với mỗi ký hiệu thu được, máy thu có thể biết được có bị nhiễu

PBNJ hay không Định nghĩa z là chuỗi thông tin về tình trạng của nhiễu

ta có: z ={z1, z2,…, zK} với zi =0 nếu không bị nhiễu và zi =1 nếu bị nhiễu Trường hợp NJSI thì zj =1 LLR lúc này là: