GIỚI THIỆU
Vai trò của đề tài
Xã hội phát triển kéo theo nhu cầu trao đổi thông tin ngày càng cao, dẫn đến sự ra đời của các hệ thống truyền thông có dây Tuy nhiên, do yêu cầu về tiện lợi, hệ thống truyền thông không dây đã dần thay thế và trở thành xu hướng hiện nay Công nghệ truyền thông không dây không ngừng được cải tiến, nhưng vẫn gặp khó khăn như ảnh hưởng của ISI, ICI và sự ổn định của hệ thống Để khắc phục, kỹ thuật điều chế phân chia tần số trực giao (OFDM) đã được áp dụng, giúp cải thiện băng thông và loại bỏ nhiễu ISI, ICI Tuy nhiên, ảnh hưởng từ kênh truyền vô tuyến vẫn rất lớn, do đó, ước lượng kênh truyền để khôi phục tín hiệu phát là rất quan trọng Một giải pháp hiệu quả là sử dụng bộ ước lượng kênh truyền kết hợp tín hiệu pilot với hệ thống điều chế OFDM.
Mục đích của đề tài
Luận văn này trình bày các vấn đề liên quan đến kênh truyền thông tin vô tuyến, bao gồm các loại mô hình kênh và những ảnh hưởng đến kênh truyền Bài viết cũng giới thiệu kỹ thuật điều chế OFDM, với lý thuyết, hệ thống và phân tích ưu nhược điểm của công nghệ này Cuối cùng, luận văn đề cập đến các phương pháp ước lượng kênh truyền sử dụng tín hiệu pilot và mô phỏng hệ thống OFDM trong các điều kiện môi trường kênh truyền khác nhau.
Phạm vi nghiên cứu và giới hạn của đề tài
Việc nghiên cứu các vấn đề đã nêu là một quá trình phức tạp, đòi hỏi thời gian và kiến thức chuyên sâu Do hạn chế về thời gian chỉ trong vài tháng và kiến thức có giới hạn, đề tài sẽ chỉ tập trung vào một số vấn đề cụ thể.
- Lý thuyết về mô hình kênh truyền vô tuyến và các ảnh hưởng đến kênh truyền
- Lý thuyết về kỹ thuật điều chế phân chia tần số trực giao OFDM
- Các phương pháp ước lượng kênh truyền dùng tín hiệu pilot
Bài viết trình bày việc áp dụng các phương pháp ước lượng kênh truyền sử dụng tín hiệu pilot dạng lược, kết hợp với giải thuật LS trong hệ thống OFDM, đặc biệt trong môi trường truyền Rayleigh Fading Việc điều chế được thực hiện bằng các phương pháp PSK và QAM, và quá trình mô phỏng được thực hiện thông qua phần mềm Matlab.
Bố cục đề tài
Từ các vấn đề được đặt ra thì luận văn được thực hiện theo bố cục như sau:
Chương 1 của bài viết sẽ giới thiệu về tình hình nghiên cứu ước lượng kênh truyền mù, nêu rõ mục đích và phạm vi nghiên cứu, đồng thời trình bày bố cục của đề tài một cách hệ thống và logic.
Chương 2 sẽ trình bày lý thuyết liên quan đến các loại mô hình kênh truyền vô tuyến, cách mà chúng ảnh hưởng đến kênh truyền, cùng với lý thuyết về OFDM.
Chương 3: Phương pháp ước lượng kênh truyền dùng tín hiệu pilot
Chương 4 trình bày kết quả mô phỏng, bao gồm các vấn đề liên quan đến các thông số sử dụng trong quá trình mô phỏng Ngoài ra, chương này cũng cung cấp các kết quả mô phỏng và đánh giá dựa trên những kết quả đó.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển tổng hợp các công việc đã thực hiện trong luận văn, đưa ra những kết luận quan trọng và đề xuất các hướng phát triển cho đề tài.
LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
Kênh truyền vô tuyến
Kênh truyền vô tuyến đóng vai trò quyết định trong việc xác định chất lượng hệ thống thông tin di động Do sự biến đổi ngẫu nhiên theo thời gian và không gian, kênh truyền có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của toàn bộ hệ thống Để giảm thiểu tác động của kênh truyền và thiết kế hệ thống thông tin hiệu quả với các thông số tối ưu, cần nắm rõ các đặc tính của kênh truyền vô tuyến và thực hiện mô hình hóa kênh truyền một cách hợp lý.
Nghiên cứu này xem xét ảnh hưởng của kênh truyền lên tín hiệu thông qua các mô hình suy giảm diện rộng (Large scale path loss) và mô hình fading diện hẹp cùng với hiệu ứng đa đường (Small scale fading and multipath) [4].
2.1.1 Mô hình suy giảm diện rộng
2.1.1.1 Suy hao theo khoảng cách truyền
Mô hình truyền sóng trong không gian tự do giúp xác định cường độ tín hiệu tại điểm thu khi có tầm nhìn thẳng giữa anten phát và anten thu, không bị ảnh hưởng bởi méo Công suất tại anten thu, cách anten phát một khoảng cách d, được tính theo phương trình Friis trong không gian tự do.
Công suất phát (Pt) được đo bằng watt (W), trong khi công suất thu được (Pr(d)) phụ thuộc vào độ lợi của anten phát (Gt) và anten thu (Gr) Khoảng cách truyền (d) được tính bằng mét, và hệ số mất mát (L) có giá trị lớn hơn hoặc bằng 1 Cuối cùng, khoảng cách bước sóng (𝝀) cũng được tính bằng mét.
Có thể viết lại công thức Friis như sau:
Hệ số suy hao do việc truyền dẫn trong không gian tự do là:
Có 3 cơ chế truyền cơ bản là:
2.1.1.2 Ảnh hưởng của phản xạ
Anten thu không chỉ nhận tín hiệu trực tiếp từ anten phát mà còn bị ảnh hưởng bởi sự phản xạ khi sóng vô tuyến truyền qua các môi trường khác nhau Khi sóng gặp môi trường có tính chất điện từ khác, một phần sóng sẽ truyền đi và một phần sẽ bị phản xạ, gây ra hiện tượng suy hao tín hiệu Sự phản xạ này có thể xảy ra trên mặt đất (đa đường thẳng đứng) hoặc theo phương ngang, làm giảm chất lượng tín hiệu truyền đi.
Ví dụ ta xét mô hình phản xạ 2 tia: một tin truyền trực tiếp từ phía phát đến phía thu và một đường phản xạ từ mặt đất
Hình 2.1 Mô hình phản xạ 2 tia
Anten phát và anten thu được lắp đặt ở các độ cao khác nhau, lần lượt là ℎ 𝑡 và ℎ 𝑟 Nếu 𝐸 0 đại diện cho trường điện từ tại một điểm tham khảo cách anten phát một khoảng 𝑑 0, thì trường điện từ tổng hợp tại điểm thu, nằm ở khoảng cách 𝑑 (với 𝑑 > 𝑑 0), có thể được xác định theo công thức cụ thể.
Thì trường điện từ tổng hợp :
𝜆𝑑 (2.5) Theo đó, công suất nơi nhận :
𝑑 4 (2.6) Như vậy, trong trường hợp truyền thẳng, công suất bức xạ giảm 6dB khi khoảng cách gấp đôi, còn đối với đa đường, giá trị này là 12dB
2.1.1.3 Suy hao do vật cản
Trên đường truyền vô tuyến, tín hiệu có thể bị cản trở bởi các vật thể như đồi, núi và nhà cao tầng, đặc biệt là trong môi trường đô thị.
Sự nhiễu xạ từ các vật che chắn gây ra hình ảnh tín hiệu không mong muốn, với mức độ nhiễu xạ tăng lên khi tần số tín hiệu giảm Để giảm thiểu vấn đề này, các bộ phát thường được lắp đặt ở vị trí cao, tuy nhiên, phương pháp này không phải lúc nào cũng thuận tiện.
Hình 2.2 Mô hình suy hao do vật cản
2.1.2 Mô hình fading diện hẹp và hiệu ứng đa đường
Fading nhỏ là hiện tượng biến đổi về biên độ và pha của tín hiệu khi khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu thay đổi một cách nhỏ.
2.1.2.1 Hiệu ứng đa đường Đa đường trong truyền vô tuyến tạo nên hiệu ứng fading diện hẹp, có 3 hiệu ứng quan trọng nhất là:
- Sự thay đổi đột ngột mật độ công suất tín hiệu trên khoảng cách di chuyển nhỏ hoặc trong khoảng thời gian nhỏ
- Sự điều chế tín hiệu ngẫu nhiên do những dịch Doppler khác nhau trên những tín hiệu đa đường khác nhau
- Sự trãi về thời gian gây nên bởi trễ trong truyền đa đường
Khi tín hiệu được truyền từ bộ phát đến bộ thu, nó đi qua nhiều đường khác nhau, mỗi đường tạo ra một bản sao của tín hiệu gốc Sự khác biệt về khoảng cách giữa các đường truyền dẫn đến hiện tượng trễ và dịch pha so với tín hiệu ban đầu Tại bộ thu, tín hiệu nhận được có biên độ và pha khác biệt đáng kể so với tín hiệu gốc Nếu các tín hiệu cùng pha, fading sẽ làm tăng cường độ tín hiệu tại bộ thu; ngược lại, nếu không cùng pha, hiện tượng fading sâu sẽ xảy ra, dẫn đến việc triệt tiêu tín hiệu.
Máy phát Tx Máy thu
Hình 2.3 Hiệu ứng đa đường
Hiệu ứng Doppler xuất hiện khi có sự dịch chuyển tần số giữa bộ phát và bộ thu, cũng như khi các vật thể di chuyển trong môi trường vô tuyến Cụ thể, khi một thuê bao di chuyển với vận tốc không đổi 𝑣 trên đoạn đường dài 𝑑 giữa hai điểm X và Y, nó sẽ nhận tín hiệu từ một nguồn phát S.
Hình 2.4 Hiệu ứng Doppler Độ lệch về chiều dài đường truyền khi sóng từ nguồn S đến các điểm X và Y là
Trong công thức 𝛥𝑙 = 𝑑𝑐𝑜𝑠𝜃 = 𝑣𝛥𝑡𝑐𝑜𝑠𝜃, Δt đại diện cho khoảng thời gian mà thuê bao di chuyển từ điểm X đến Y Góc θ được giả định là không đổi khi nguồn phát ở khoảng cách xa Do đó, độ dịch pha của tín hiệu thu được sẽ phụ thuộc vào các đường truyền khác nhau.
𝜆 𝑐𝑜𝑠𝜃 (2.8) Như vậy, độ thay đổi tần số hay dịch Doppler là
Ta thấy độ dịch Doppler càng lớn khi tốc độ di chuyển của vật càng nhanh Dịch Doppler cực đại khi |𝑐𝑜𝑠𝜃| = 1 và bằng 𝑓 𝑚 = 𝑣𝑓 𝑐 ⁄𝑐 với 𝑓 𝑐 là tần số sóng mang
Khi một sóng sin được truyền đi, nó không chỉ bị dịch một tần số duy nhất tại bộ thu mà còn tạo ra một phổ tín hiệu trải rộng từ 𝑓 𝑐 − 𝑓 𝑚 đến 𝑓 𝑐 + 𝑓 𝑚, được gọi là phổ Doppler.
Sử dụng mô hình 2 chiều, giả định rằng góc đến của mỗi tín hiệu được chọn từ một phân bố đồng nhất trong khoảng từ 0 đến 2π, phổ tại bộ thu được xác định theo cách này.
Công suất nhận trung bình được ký hiệu là 𝑠 Khi tần số 𝑓 𝑚 rất nhỏ, phổ nhận sẽ trở nên hẹp và ảnh hưởng của dịch Doppler lên tín hiệu nhận là không đáng kể Ngược lại, nếu băng thông tín hiệu lớn hơn nhiều so với băng thông Doppler 𝐵 𝐷 = 2𝑓 𝑚, tín hiệu sẽ ít bị ảnh hưởng bởi dịch Doppler.
Kỹ thuật điều chế OFDM
2.2.1 Nguyên lí cơ bản của OFDM
Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) là phương thức phát đa sóng hiệu quả, chia một luồng dữ liệu tốc độ cao thành các luồng dữ liệu tốc độ thấp hơn và phát đồng thời trên nhiều sóng mang con trực giao Việc sử dụng sóng mang con với tốc độ thấp hơn giúp tăng thời gian ký tự, từ đó giảm thiểu nhiễu do độ trễ đa đường Hiện tượng nhiễu ISI gần như được loại bỏ hoàn toàn nhờ vào khoảng thời gian bảo vệ được thêm vào mỗi ký tự OFDM, giúp bảo vệ các ký tự theo chu kỳ và tránh nhiễu giữa các sóng mang ICI.
Kỹ thuật điều chế đa sóng mang không chồng phổ và kỹ thuật điều chế đa sóng mang chồng phổ có sự khác biệt rõ rệt Trong khi kỹ thuật chồng phổ cho phép tiết kiệm khoảng 50% băng thông, nó yêu cầu các sóng mang phải trực giao với nhau để triệt tiêu nhiễu.
Trong OFDM, dữ liệu trên mỗi sóng mang được chồng lên dữ liệu của các sóng mang lân cận, giúp tăng hiệu quả sử dụng phổ Dưới những điều kiện nhất định, dung lượng hệ thống OFDM có thể được cải thiện đáng kể bằng cách điều chỉnh tốc độ dữ liệu trên mỗi sóng mang dựa vào tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) của sóng mang đó.
OFDM, hay Băng tần phân chia tần số trực giao, là một phương thức phát đa sóng mang đặc biệt, trong đó dữ liệu tốc độ cao được chia thành các dòng dữ liệu tốc độ thấp hơn và phát đồng thời trên nhiều sóng mang phân bổ trực giao Phương pháp này giúp chuyển đổi dữ liệu từ dạng nối tiếp sang song song, làm tăng thời gian ký tự và giảm thiểu sự phân tán theo thời gian do trễ truyền dẫn đa đường.
Hình 2.8 So sánh kỹ thuật điều chế đa sóng mang không chồng xung
(a) và kỹ thuật điều chế đa sóng mang chồng xung (b)
Hệ thống thông tin sử dụng điều chế đa sóng mang với phát song song 𝑁 𝑐 ký hiệu nguồn 𝑆 𝑛, trong đó n = 0, , 𝑁 𝑐 − 1 trên 𝑁 𝑐 sóng mang con Các ký hiệu nguồn này có thể được tạo ra từ quá trình mã hóa nguồn và mã hóa kênh, bao gồm chèn và ánh xạ ký hiệu Chu kỳ ký hiệu của chuỗi các ký hiệu nguồn nối tiếp là 𝑇 𝑑, và sau khi chuyển đổi từ nối tiếp sang song song, các ký hiệu OFDM sẽ có chu kỳ 𝑇 𝑠.
𝑇 𝑠 = 𝑁 𝑐 𝑇 𝑑 (2.20) Nguyên tắc cơ bản của OFDM là điều chế Nc chuỗi con trên các sóng mang con có tần số cách đều nhau một khoảng:
Để đảm bảo tính trực giao cho các tín hiệu trên 𝑁 𝑐 sóng mang con, cần sử dụng định dạng xung kiểu cửa sổ chữ nhật trong việc điều chế 𝑁 𝑐 ký hiệu nguồn song song 𝑆 𝑛, với n từ 0 đến 𝑁 𝑐 − 1, được gọi là ký hiệu OFDM.
𝑁 𝑐 sóng mang con có các tần số là:
Trong miền tần số, chúng ta có thể xác minh tính trực giao của tín hiệu OFDM thông qua phổ của các sóng mang con Mỗi sóng mang con có phổ dạng hàm sin(x)/x, với đỉnh nằm ở trung tâm và các điểm 0 phân bố cách đều xung quanh tần số trung tâm, tương ứng với khoảng cách tần số của các sóng mang Do đó, vị trí đỉnh của mỗi sóng mang con sẽ trùng với vị trí 0 của các sóng mang con khác, đảm bảo tính trực giao trong tín hiệu.
(a) Phổ mỗi sóng mang con và các mẫu rời rạc nhận được ở máy thu
(b) Phổ của tín hiệu kết hợp bởi 5 sóng mang con
Hình 2.9 Phổ các sóng mang con trong hệ thống OFDM Đường bao phức của ký hiệu OFDM theo phương pháp định dạng xung chữ nhật có dạng:
Các ký tự OFDM x v (v = 0, , N c -1) là các tín hiệu lấy mẫu x(t) với tốc độ 1/T d, và đồng thời chúng cũng là biến đổi IDFT của chuỗi ký hiệu nguồn S n.
OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) là một kỹ thuật điều chế đa sóng mang cho phép truyền dữ liệu song song qua nhiều sóng mang con, giúp tối ưu băng thông và giảm thiểu nhiễu giữa các ký tự Tuy nhiên, nhược điểm lớn là mỗi sóng mang cần một máy phát và bộ điều chế riêng, gây khó khăn khi triển khai hệ thống với số lượng sóng mang con lớn Để khắc phục vấn đề này, thuật toán IDFT/DFT (Inverse Discrete Fourier Transform/Discrete Fourier Transform) hoạt động như một giải pháp cho nhiều bộ điều chế và giải điều chế Sử dụng thuật toán IFFT/FFT (Inverse Fast Fourier Transform/Fast Fourier Transform) có thể giảm đáng kể độ phức tạp của hệ thống.
IDFT N điểm yêu cầu N lần nhân phức, thực chất là các phép quay pha Mặc dù có phép cộng, nhưng độ phức tạp phần cứng của phép cộng đơn giản hơn nhiều so với phép nhân hoặc dịch pha, vì vậy chỉ so sánh các phép nhân IFFT giúp giảm đáng kể số lượng phép tính bằng cách tận dụng tính đều đặn trong hoạt động của IDFT.
2.2.2 Sơ đồ khối hệ thống OFDM
Hệ thống thu phát OFDM tiêu biểu bao gồm các bước quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu Đầu tiên, dữ liệu nhị phân tốc độ cao được điều chế bằng M-QAM và mã hóa thông qua thuật toán sửa lỗi thuận (FEC), sau đó được sắp xếp thành ký tự hỗn hợp Các ký tự này được chuyển đổi thành nhiều dòng dữ liệu song song với tốc độ thấp hơn nhờ bộ chuyển đổi nối tiếp thành song song (S/P) Tiếp theo, các ký tự hỗn hợp được đưa vào khối IDFT, nơi chúng được tính toán để tạo ra các mẫu thời gian tương ứng với các kênh nhánh trong miền tần số Cuối cùng, khoảng bảo vệ được chèn vào nhằm giảm nhiễu xuyên ký tự ISI, từ đó hình thành các ký tự OFDM song song.
Bài viết mô tả quy trình truyền tín hiệu trong hệ thống truyền thông, bắt đầu từ việc bộ lọc phía phát định dạng tín hiệu thời gian liên tục sang tần số cao để truyền qua các kênh Trong quá trình này, tín hiệu có thể bị ảnh hưởng bởi nhiễu trắng và AWGN Tại phía thu, tín hiệu được chuyển xuống tần số thấp và tín hiệu rời rạc được thu nhận Sau khi loại bỏ khoảng bảo vệ, các mẫu được chuyển đổi từ miền thời gian sang miền tần số thông qua phép biến đổi DFT với thuật toán FFT Dựa vào sơ đồ điều chế sử dụng, bộ cân bằng kênh sẽ điều chỉnh sự dịch chuyển về biên độ và pha của các sóng mang Cuối cùng, các ký tự hỗn hợp được sắp xếp lại và giải mã, giúp thu được dòng dữ liệu nối tiếp ban đầu.
Hình 2.10 Sơ đồ khối của hệ thống OFDM
Ký tự b bít sẽ được đưa vào bộ mapper nhằm nâng cao dung lượng kênh truyền Mỗi ký tự b bit tương ứng với một trong M = 2^b trạng thái hoặc vị trí trong giản đồ chòm sao.
- BPSK sử dụng ký tự 1bit, bit 0 hoặc bit 1 sẽ xác định trạng thái pha 0 0 hoặc
180 0 , tốc độ baund hay tốc độ chuỗi sẽ bằng tốc độ bit Baund = R b Ánh xạ điều chế
Khuếch đại điều chế RF P/S
Giải ánh xạ điều chế
Loại bỏ khoảng bảo vệ
Khuếch đại giải điều chế RF S/P Ước lượng kênh truyền
Dữ liệu nhị phân đầu vào
- QPSK sử dụng ký tự 2 bit (Dibit), Baund = R b /2
- 8-PSK hay 8-QAM sử dụng ký tự 3 bit (Tribit), Baund = R b /3
- 16-PSK hay 16-QAM sử dụng ký tự 4 bit (Quabit), Baund = R b /4
Hình 2.11 Bộ điều chế và giải điều chế
Hình 2.12 Quan hệ giữa tốc độ bit và tốc độ baund
Khi số bit truyền trong một ký tự tăng lên (M tăng), hiệu quả băng thông Befficiency = R b /B T = log2(M) = b[bps/Hz] cũng sẽ tăng theo Tuy nhiên, điều này đi kèm với việc sai số BER cũng sẽ gia tăng.
Nyquist đã phát triển công thức xác định dung lượng kênh tối đa trong môi trường không nhiễu, được biểu diễn bằng C = 2Blog2 M, trong đó B đại diện cho băng thông của kênh truyền Điều này cho thấy rằng việc tăng dung lượng kênh là không thể nếu không có sự gia tăng băng thông.
M lên tùy ý được, công thức trên cho phép ta xác định M lớn nhất, số bit lớn nhất có thể truyền trong một ký tự
Một số phương thức điều chế số thường dùng trong bộ Mapping:
PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN DÙNG TÍN HIỆU PILOT
Cấu trúc của tín hiệu pilot
Trong phương pháp ước lượng kênh truyền sử dụng tín hiệu pilot, kênh được ước lượng thông qua việc gửi các tín hiệu pilot đã biết trước đến bên thu Phương pháp này được phân loại dựa trên cách sắp xếp tín hiệu pilot, bao gồm ba dạng chính: ước lượng kênh với pilot dạng khối (Block), pilot dạng lược (Combo) và pilot dạng Lattice.
Hình 3.1 Sơ đồ bố trí pilot dạng khối trong ước lượng kênh truyền OFDM
Sắp xếp pilot dạng khối, như mô tả trong Hình 3.1, cho phép phát tín hiệu pilot OFDM trên tất cả các sóng mang một cách tuần hoàn, nhằm mục đích ước lượng kênh truyền Để tận dụng các tín hiệu pilot này, cần thực hiện nội suy trong miền thời gian để ước lượng chính xác kênh truyền.
Trong miền thời gian, chu kỳ của các ký tự pilot được ký hiệu là St Để theo dõi các đặc tính của kênh truyền biến đổi theo thời gian, các ký tự pilot cần được đặt một cách thường xuyên như thời gian kết hợp Thời gian kết hợp được biểu diễn dưới dạng đảo của tần số Doppler fDoppler trong kênh truyền, và chu kỳ ký tự pilot phải đáp ứng các điều kiện nhất định.
Hình 3.2 Sơ đồ bố trí pilot dạng lược trong ước lượng kênh truyền OFDM
Cách sắp xếp pilot dạng lược được mô tả trong Hình 3.2, trong đó mỗi ký hiệu OFDM chứa pilot trên các sóng mang nhất định Việc sử dụng loại pilot này cho phép thực hiện nội suy trong miền tần số để ước tính các kênh dọc theo trục tần số Ký hiệu Sf đại diện cho chu kỳ của tones pilot trong miền tần số, và chu kỳ này phải thỏa mãn một bất phương trình nhất định.
𝜎 𝑚𝑎𝑥 (3.2) σmax là trải trễ cực đại
Hình 3.3 minh họa sơ đồ bố trí pilot dạng Lattice, trong đó các tín hiệu pilot được thêm vào theo chu kỳ nhất định cả trong miền thời gian và miền tần số Ký hiệu St đại diện cho chu kỳ của các ký tự pilot trong miền thời gian, trong khi Sf là chu kỳ của tones pilot trong miền tần số Để đảm bảo theo dõi các đặc tính của kênh truyền biến đổi theo thời gian và tần số, việc sắp xếp các pilot cần phải tuân thủ các biểu thức (3.1) và (3.2).
Hình 3.3 Sơ đồ bố trí pilot dạng Lattice trong ước lượng kênh truyền OFDM
Ước lượng kênh truyền sử dụng tín hiệu pilot
3.2.1 Ước lượng kênh truyền sử dụng pilot dạng khối
Trong ước lượng kênh truyền dựa trên pilot dạng khối, các kí tự ước lượng kênh OFDM được phát đi tuần hoàn và tất cả các sóng mang con được sử dụng như các pilot Nhiệm vụ chính là ước lượng điều kiện kênh truyền từ tín hiệu pilot và tín hiệu thu, có thể kết hợp với hiểu biết về thống kê kênh truyền Phía thu sử dụng các điều kiện kênh ước lượng để giải mã tín hiệu nhận được cho đến khi tín hiệu pilot tiếp theo được nhận Phương pháp ước lượng này có thể áp dụng các thuật toán LS (Least Square), MMSE (Minimum Mean Square Error) và MMSE cải tiến.
Khi ký hiệu các điều kiện kênh truyền là 𝐻̅, tín hiệu pilot được biểu diễn dưới dạng ma trận là 𝑋 hoặc dưới dạng vector là 𝑋̅, và tín hiệu nhận được là 𝑌̅, bộ ước lượng LS sẽ tối thiểu hóa thông số (𝑌̅ − 𝑋𝐻̅) 𝐻 (𝑌̅ − 𝑋𝐻̅) Trong đó, ký hiệu ( ) 𝐻 đại diện cho phép toán chuyển vị liên hợp phức Kết quả ước lượng LS của 𝐻̅ được xác định dựa trên các thông số này.
Ĥ LS = X −1 Y = [(X k / )] Y k T (k = 0, … , N − 1) (3.3) Nếu không áp dụng kiến thức về thống kê kênh truyền, việc ước lượng LS có thể thực hiện đơn giản, tuy nhiên, phương pháp này lại dẫn đến sai số trung bình bình phương (MSE) lớn.
3.2.1.2 Ước lượng MMSE Ước lượng MMSE dùng thống kê bậc 2 của các điều kiện kênh truyền để tối thiểu hoá sai số trung bình bình phương MSE
Kí hiệu 𝑅 𝑔𝑔 , 𝑅 𝐻𝐻 , 𝑣à 𝑅 𝑌𝑌 đại diện cho các ma trận tự tương quan của 𝑔̅, 𝐻̅ và 𝑌̅, trong khi 𝑅 𝑔𝑌 là ma trận tương quan chéo giữa 𝑔̅ và 𝑌̅ Ngoài ra, 𝜎 𝑁 2 biểu thị phương sai của nhiễu 𝐸{|𝑁̅| 2 } Nếu giả sử rằng các vector kênh truyền 𝑔̅ và nhiễu 𝑁̅ không tương quan, chúng ta có thể rút ra các kết luận quan trọng về mối quan hệ giữa các biến này.
Giả sử rằng 𝑅 𝑔𝑔 (suy ra 𝑅 𝐻𝐻 cũng vậy) và 𝜎 𝑁 2 là những đại lượng biết trước tại phía thu, ước lượng MMSE của 𝑔̅ được cho như sau:
Trong công thức 𝑔̂ 𝑀𝑀𝑆𝐸 = 𝑅 𝑔𝑌 𝑅 𝑌𝑌 −1 𝑌̅ 𝐻 (3.7), cần lưu ý rằng nếu 𝑔̅ không tuân theo phân bố Gauss, thì 𝑔̂ 𝑀𝑀𝑆𝐸 không phải là ước lượng tối ưu cho sai số trung bình bình phương (MSE) tối thiểu Tuy nhiên, nó vẫn giữ vai trò là ước lượng tuyến tính tốt nhất cho MSE.
Ước lượng MMSE mang lại chất lượng tốt hơn so với ước lượng LS, đặc biệt trong các trường hợp có tỉ số SNR thấp Tuy nhiên, hạn chế lớn nhất của ước lượng MMSE là độ phức tạp tính toán cao, đặc biệt là khi phải liên tục tính toán các ma trận nghịch đảo mỗi khi dữ liệu 𝑋 thay đổi.
3.2.1.3 Ước lượng MMSE cải tiến Ước lượng MMSE cải tiến được nghiên cứu khá rộng rãi để giảm độ phức tạp tính toán Trong số các nghiên cứu này, ta có thể giới thiệu một phương pháp là OLR- MMSE (optimal low-rank MMSE) Các bước thực hiện có thể giới thiệu như sau:
1 Bước đơn giản hoá đầu tiên trong ước lượng MMSE là thay thế (𝑋𝑋 𝐻 ) −1 trong phương trình (3.8) bằng kì vọng của nó 𝐸{(𝑋𝑋 𝐻 ) −1 } Giả sử tập mẫu tín hiệu giữ nguyên và xác suất tất cả các điểm trong tập mẫu đó như nhau, ta có:
𝐸 {(𝑋𝑋 𝐻 ) −1 } = 𝐸{|1 𝑋⁄ 𝑘 | 2 }𝐼 (3.9) Giả sử định nghĩa SNR trung bình là:
𝛽 = 𝐸{|𝑋 𝑘 | 2 } 𝐸{|1 𝑋⁄ 𝑘 | 2 } thì đại lượng 𝜎 𝑁 2 (𝑋𝑋 𝐻 ) −1 sẽ xấp xỉ bằng (𝛽 𝑆𝑁𝑅⁄̅̅̅̅̅̅)𝐼 , trong đó 𝛽 là một hằng số chỉ phụ thuộc vào tập mẫu tín hiệu Chẳng hạn, đối với truyền 16-QAM, thì 𝛽 = 17/9
2 Bước đơn giản hoá thứ hai là dựa trên xấp xỉ hạng thấp (low-rank approximation) Ta thấy rằng hầu hết năng lượng của đáp ứng xung kênh truyền 𝑔̅ tập trung tại, hoặc gần (𝐿 + 1) búp đầu tiên , trong đó 𝐿 = (𝑇 𝐺 ⁄ )𝑁 , 𝑁 là kích thước 𝑇 𝑆 DFT, 𝑇 𝑆 , 𝑇 𝐺 lần lượt là chu kì lấy mẫu và thời gian chèn khoảng bảo vệ Theo đó, chúng ta chỉ quan tâm đến những vùng có năng lượng đáng kể, tương ứng với bộ phận nằm ở góc trên bên trái của ma trận tự tương quan 𝑅 𝑔𝑔 , như vậy, kích thước ma trận đã được giảm đáng kể sau bước xấp xỉ này
3 Bước đơn giản hoá thứ ba là sử dụng khai triển SVD Khai triển SVD của 𝑅 𝐻𝐻 là 𝑅 𝐻𝐻 = 𝑈 ∧ 𝑈 𝐻 , trong đó 𝑈 là ma trận unitary thoả mãn 𝑈𝑈 𝐻 = 𝐼 𝑛 và ∧ là ma trận đường chéo chứa các đơn trị thoả mãn 𝜆 0 ≥ 𝜆 1 ≥ ⋯ ≥ 𝜆 𝑁−1 Khai triển SVD cũng làm giảm đáng kể độ phức tạp tính toán
Khi áp dụng các kỹ thuật đơn giản hóa, ước lượng OLR-MMSE sẽ xác định số cấp cần thiết cho bộ ước lượng, ký hiệu là 𝑝, với điều kiện 𝑝 < (𝐿 + 1) Dựa trên tập mẫu tín hiệu, phương sai của nhiễu, và ma trận tự tương quan của kênh truyền 𝑅 𝐻𝐻, bộ thu sẽ tiến hành tính toán các tham số như 𝛽, 𝑆𝑁𝑅̅̅̅̅̅̅, ma trận 𝑈, và các giá trị 𝜆 𝑘 Kết quả cuối cùng là ma trận đường chéo (𝑁𝑥𝑁) ∆ 𝑝.
Trong quá trình truyền, các pilot được phát đi là 𝑋, và tín hiệu nhận được là 𝑌̅ Từ đó, 𝐻̂ 𝐿𝑆 được tính theo phương trình (2.9) Ước lượng OLR-MMSE với cấp 𝑝 được xác định theo cách sau:
Ước lượng OLR-MMSE có thể được diễn giải là việc kết hợp ước lượng LS vào không gian con và thực hiện ước lượng đó, giúp cải thiện độ phức tạp tính toán so với MMSE trong khi vẫn đảm bảo chất lượng Tuy nhiên, các bộ ước lượng cấp thấp có thể gây ra ngưỡng sai không thể loại bỏ do sự tồn tại của phần kênh truyền không thuộc không gian con Nếu (𝐿 + 1) quá lớn, ví dụ như trong trường hợp kích thước DFT là 𝑁 = 2048 và [𝑇 𝐺 ⁄ ] = 1/4𝑇 𝑆, thì (𝐿 + 1) có thể lên đến 513 Một giải pháp cho vấn đề này là chia mẫu thành các khối kích thước hợp lý và thực hiện ước lượng độc lập trong từng khối, như việc xem hệ thống 2048 luồng như 32 hệ thống 64-luồng song song, cho phép ước lượng độc lập mỗi suy hao kênh truyền bằng ước lượng OLR-MMSE với cấp 𝑝 = 64.
Khi (𝐿 + 1) tăng, phương pháp giải quyết này làm giảm đáng kể độ phức tạp của hệ thống Tuy nhiên, lợi ích này đi kèm với việc giảm chất lượng hệ thống do bỏ qua sự tương quan giữa các luồng trong các hệ thống con.
3.2.2 Ước lượng kênh truyền sử dụng pilot dạng lược
Trong ước lượng kênh sử dụng tín hiệu pilot dạng lược, mỗi ký tự được phát đi sẽ chèn 𝑁 𝑃 tín hiệu pilot một cách đồng bộ vào 𝑋̅, với 𝑆 sóng mang con tách biệt, trong đó 𝑆 được tính bằng công thức 𝑆 = 𝑁 𝑁⁄ 𝑃 Tại phía thu, vị trí các pilot 𝑃̅ = [𝑃 𝑘 ] 𝑇 được biết trước.
0, 1, … , 𝑁 𝑃 − 1) , các giá trị pilot 𝑋̅ 𝑃 = [𝑋 𝑘 𝑃 ] 𝑇 (𝑘 = 0, 1, … , 𝑁 𝑃 − 1) , và tín hiệu nhận được 𝑌̅ Ước lượng LS cho các điều kiện kênh truyền tại các sóng mang con pilot 𝐻̅ 𝑃 được tính toán như sau:
KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
Mô phỏng
Chương trình mô phỏng hệ thống OFDM sử dụng ước lượng kênh dùng tín hiệu pilot dạng lược bằng giải thuật LS
Kênh truyền sử dụng trong hệ thống là kênh truyền Rayleigh Fading với các thông số theo chuẩn ITU Channel B với các trường hợp indoor, pedestrian và vehicular
Các thông số hệ thống số hệ thống như sau:
- Chiều dài dữ liệu: N = 10000 bit
- Tần số sóng mang: 5GHz
- Số lượng sóng mang: Ncarr = 52
- Phép biến đổi FFT/IFFT: NFFT = 64
- Phương pháp điều chế: M – QAM/PSK với M = 4, 8, 16
- Chiều dài khoảng bảo vệ: G = 16
- Mô phỏng với các mức SNR: SNR = [0:20] dB
4.1.1 Sơ đồ khối của hệ thống OFDM áp dụng phương pháp ước lượng kênh dùng tín hiệu pilot
Mô hình kênh truyền ITU sử dụng cho WiMax di động
Các mô hình kênh truyền thông được chia thành hai loại chính: mô hình thống kê và mô hình kinh nghiệm Mô hình kinh nghiệm dựa trên các thông số thu thập từ môi trường thực tế, trong khi mô hình thống kê sử dụng các ước lượng toán học để phân tích kênh truyền thông.
The widely used experience models for WiMAX include the SUI (Stanford University Interim) channel model, which simulates the IEEE 802.16-2004 standard for fixed WiMAX systems Additionally, the ITU (International Telecommunications Union) model, developed in accordance with ITU-R M.1225 recommendations, is utilized to simulate the IEEE 802.16e 2005 standard for mobile WiMAX systems.
Hệ thống WiMAX được phát triển cho công nghệ IMT-2000 và được chấp nhận là một trong các công nghệ của IMT-2000 vào tháng 10/2007 Kênh truyền băng rộng ITU mô tả tín hiệu bị trễ, phân chia thành nhiều tap với tối đa 5 tap, mỗi tap có độ trễ và hệ số biên độ riêng Tín hiệu đầu ra là tổng hợp của tất cả các tín hiệu đã bị suy hao hoặc trễ so với tín hiệu gốc Tap đầu tiên đại diện cho tín hiệu LOS (Line of Sight) với biên độ lớn nhất và độ trễ nhỏ nhất Ba mô hình được sử dụng để mô phỏng bao gồm mô hình trong nhà, mô hình di chuyển của người đi bộ và mô hình di chuyển nhanh của phương tiện vận chuyển.
Khuếch đại điều chế RF P/S
Giải ánh xạ điều chế
Loại bỏ khoảng bảo vệ
Khuếch đại giải điều chế RF S/P
Loại bỏ pilot Ước lượng kênh truyền
Dữ liệu nhị phân đầu vào
Mô hình kênh truyền ITU được áp dụng cho ba môi trường: trong nhà (indoor), đi bộ (pedestrian) và xe cộ (vehicular) Trong đó, mô hình kênh truyền B theo kinh nghiệm được sử dụng để mô tả kênh truyền đa đường.
Bảng 4.1 Mô hình kênh truyền indoor
Trễ (ns) Công suất (dB) Trễ (ns) Công suất (dB)
Bảng 4.2 Mô hình kênh truyền pedestrian
(dB) Trễ (ns) Công suất (dB)
Bảng 4.3 Mô hình kênh truyền vehicular
Trễ (s) Công suất (dB) Trễ (s) Công suất (dB)
Kênh truyền vô tuyến không chỉ bị ảnh hưởng bởi các mô phỏng đa đường mà còn chịu tác động của nhiễu Gauss Việc ước lượng chính xác hàm truyền trong điều kiện này trở nên phức tạp do kênh truyền bị tác động bởi nhiều yếu tố thường xuyên thay đổi, khiến cho việc nội suy kênh truyền gặp khó khăn vì chúng ta không thể xác định quy luật hoạt động của nó.
Kết quả mô phỏng
So sánh BER của ước lượng LS khi sử dụng điều chế 16QAM và 16PSK:
Bảng 4.4 Kết quả BER của ước lượng LS khi sử dụng điều chế 16QAM và 16PSK
Hình 4.2 So sánh BER của 16QAM và 16PSK
Hình 4.2 trình bày kết quả mô phỏng tỉ lệ lỗi bit giữa hai phương pháp ánh xạ điều chế: điều chế biên độ pha QAM và điều chế pha PSK, với mức điều chế 16 Mô phỏng được thực hiện ở vận tốc thiết bị 5 km/h trong điều kiện LOS Kết quả cho thấy tỉ lệ lỗi bit của QAM thấp hơn so với PSK, điều này phù hợp với lý thuyết Sự khác biệt này xuất phát từ việc QAM điều chế cả pha và biên độ, trong khi PSK chỉ điều chế pha của tín hiệu.
SO SANH BER CUA DIEU CHE QAM VA PSK
Bảng 4.5 trình bày kết quả tỷ lệ lỗi bit (BER) của ước lượng LS khi áp dụng các loại điều chế khác nhau, cho thấy sự khác biệt trong hiệu suất giữa các phương pháp điều chế.
Hình 4.3 So sánh BER các kiểu và các mức điều chế khác nhau
Hình 4.3 trình bày kết quả mô phỏng so sánh tỷ lệ lỗi bit giữa hai phương pháp ánh xạ điều chế là QAM và PSK, với ba mức điều chế 4, 8 và 16 Mô phỏng được thực hiện với vận tốc thiết bị 5 km/h trong điều kiện LOS Kết quả cho thấy tỷ lệ lỗi bit của phương pháp điều chế QAM có sự khác biệt rõ rệt so với PSK ở các mức điều chế khác nhau.
SO SANH BER CUA CAC KIEU VA CAC MUC DIEU CHE
4PSK8QAM8PSK16QAM16PSK
Mức điều chế 46 luôn thấp hơn so với điều chế PSK tương ứng Cả hai phương pháp điều chế đều cho thấy tỷ lệ lỗi bit tỉ lệ thuận với mức điều chế; tức là, khi mức điều chế tăng, tỷ lệ lỗi bit cũng gia tăng.
So sánh BER ước lượng LS khi sử dụng các hàm nội suy khác nhau:
Hình 4.4 So sánh BER với các hàm nội suy khác nhau
Hình 4.4 trình bày kết quả mô phỏng tỉ lệ lỗi bit giữa hai phương pháp ánh xạ điều chế: điều chế biên độ pha QAM và điều chế pha PSK Cả hai phương pháp đều được thử nghiệm với mức điều chế 16, sử dụng các hàm nội suy khác nhau để ước lượng kênh truyền.
Mô phỏng với vận tốc thiết bị 5km/h trong điều kiện LOS cho thấy tỷ lệ lỗi bit thấp nhất khi sử dụng hàm nội suy tuyến tính, tiếp theo là hàm nội suy bậc 2, và cao nhất là hàm nội suy spline cubic Tỷ lệ lỗi bit bị ảnh hưởng nhiều bởi phương pháp điều chế; cụ thể, dù sử dụng hàm nội suy tuyến tính, tỷ lệ lỗi bit với phương pháp điều chế PSK vẫn cao hơn so với hàm nội suy spline cubic khi áp dụng điều chế QAM.
SO SANH BER CUA CAC PHUONG PHAP NOI SUY
LinearQAMLinearPSKSecond OrderQAMSecond OrderPSKLowpassQAMLowpassPSKSplineQAMSplinePSK
So sánh BER ước lượng LS trong môi trường Single Path (LoS) với các vận tốc khác nhau:
Bảng 4.6 Kết quả BER ước lượng LS trong môi trường Single Path (LoS) với các vận tốc khác nhau
Hình 4.5 So sánh BER với các vận tốc khác nhau trong điều kiện LOS
Hình 4.5 trình bày kết quả mô phỏng tỉ lệ lỗi bit ở các vận tốc khác nhau của thiết bị di chuyển Mô phỏng áp dụng điều chế 4QAM với hàm nội suy tuyến tính trong điều kiện LOS Kết quả cho thấy tỉ lệ lỗi bit có xu hướng tăng lên khi vận tốc thiết bị di chuyển tăng.
SO sanh BER trong moi truong Single Path voi cac van toc khac nhau
1Km/h5Km/h20Km/h60Km/h100Km/h
48 khi vận tốc di chuyển của thiết bị càng tăng Điều này được giải thích do hiệu ứng Doppler
So sánh BER ước lượng LS trong các môi trường khác nhau:
Bảng 4.7 Kết quả BER ước lượng LS trong các môi trường khác nhau
Hình 4.6 So sánh BER với các môi trường khác nhau
Hình 4.6 trình bày kết quả mô phỏng tỉ lệ lỗi bit giữa các môi trường kênh truyền khác nhau, sử dụng phương pháp ánh xạ điều chế biên độ pha QAM với mức điều chế 4 Mô phỏng được thực hiện với vận tốc thiết bị 1 km/h và áp dụng hàm nội suy tuyến tính Kết quả cho thấy tỉ lệ lỗi bit khi truyền qua đường truyền LOS.
SO SANH BER TRONG CAC MOI TRUONG KHAC NHAU
SinglePath4QAMIndoor4QAMPedestrian4QAMVehicular4QAM
Chỉ số BER (Bit Error Rate) thấp nhất được ghi nhận trong môi trường Indoor, trong khi chỉ số này cao hơn khi truyền trong môi trường Pedestrian và cao nhất trong môi trường Vehicular Sự khác biệt này xuất phát từ ảnh hưởng của độ trễ và độ lợi công suất, với môi trường Indoor ít bị tác động bởi các yếu tố này so với môi trường Pedestrian, và môi trường Vehicular chịu ảnh hưởng nhiều nhất.
