Bộ giáo dục và đào tạo tập đoàn bu chính
viễn thông việt nam
Học viện công nghệ bu chính viễn thông

YXUWZ Phạm Hồng Ký
Tăng cờng độ ổn định đồng bộ
hệ thống thông tin cdma băng rộng
trong điều kiện có nhiễu

Chuyên ngành : Kỹ thuật Viễn thông
Mã số : 62 52 70 05 Tóm tắt luận án TIến sĩ kỹ thuật Hà Nội - 2008


4. Phạm Hồng Ký, Nguyễn Đức Long., Đồng bộ định thời cho hệ
thống MC-CDMA sử dụng kênh đồng bộ ghép theo thời gian,
Tạp chí Bu chính Viễn thông và Công nghệ thông tin- Các công
trình nghiên cứu khoa học, nghiên cứu triển khai công nghệ thông
tin-truyền thông, 25-29, Kỳ 3-tháng 2/2007.

Phản biện 2: PGS.TS Vơng Đạo Vi
Trờng Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Phản biện 3: PGS.TS Lê Mỹ Tú
Học viện Kỹ thuật Mật mã

Luận án sẽ đợc bảo vệ tại Hội đồng chấm luận án cấp nhà nớc họp
tại Học viện Công nghệ Bu chính Viễn thông.
vào hồi: giờ ngày tháng năm 200 Có thể tìm hiểu luận án tại:
- Th viện Quốc gia
- Th viện Học viện Công nghệ Bu chính Viễn thông

-1-

-24-
Mở đầu Các định hớng nghiên cứu trong tơng lai
1. Có thể áp dụng giải pháp tơng tự cho tuyến xuống hớng từ
trạm gốc tới máy di động.
Đồng bộ trong hệ thống thông tin vô tuyến số nói chung và
đồng bộ trong hệ thống thông tin vô tuyến CDMA băng rộng nói
riêng trong trờng hợp có nhiễu là một vấn đề quan trọng và thực tiễn

tăng cờng độ ổn định đồng bộ của hệ thống thông tin vô tuyến
CDMA băng rộng trong điều kiện có nhiễu bằng cách tăng tốc độ
bám trễ và độ chính xác giá trị ớc lợng trễ của quá trình bám đồng
bộ mã trải phổ.

-23-

-2-
Đối tợng và nội dung nghiên cứu: của luận án bao gồm
các vấn đề nh sau: đồng bộ trong các hệ thống thông tin vô tuyến số;
quá trình bám đồng bộ mã trải phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến
CDMA và các yếu tố ảnh hởng tới chất lợng đồng bộ; các giải pháp
hiện tại tăng cờng chất lợng quá trình bám đồng bộ của hệ thống
thông tin vô tuyến CDMA trong điều kiện nhiễu và phađinh. Mô hình
toán học của giải pháp Bayes, lọc Kalman, lọc Kalman mở rộng và
lọc UKF cho quá trình đồng bộ. Sử dụng lọc UKF cho quá trình ớc
luợng trễ mã trải phổ và hệ số kênh dùng cho quá trình bám đồng bộ
mã trải phổ trong hệ thống CDMA trong điều kiện có nhiễu đa truy
nhập và phađinh.
Kết luận
Các kết quả của luận án
1. Luận án đã đề xuất giải pháp mới tăng cờng độ ổn định
đồng bộ cho hệ thống CDMA băng rộng sử dụng thuật toán
UKF. Giải pháp mới này u việt hơn so với giải pháp trớc
đây sử dụng EKF vì giảm đợc khối lợng tính toán, không
cần xấp xỉ hàm phi tuyến bằng các hàm tuyến tính, tránh
đợc việc tính Jacobi mà vẫn đảm bảo độ chính xác ớc
lợng vì sai số tuyệt đối trong các số hạng bậc 4 của hiệp
phơng sai nhỏ hơn so với giải pháp sử dụng EKF.
2. Luận án đã xây dựng mô hình mô phỏng áp dụng cho cả hai

dụng. Sai số ớc lợng của phơng pháp mới ít chịu tác động
của phađinh và nhiễu đa đối tợng sử dụng hơn so với
phơng pháp sử dụng EKF.-3-

-22-
Nội dung luận án
Chơng 1. Tổng quan về đồng bộ trong hệ
thống thông tin
5.4 Kết luận
Trong phần này, luận văn đã đề xuất bộ ớc lợng dựa trên
UKF có khả năng ớc lợng các biên độ và trễ trong điều kiện
phađinh đa đờng và MAI. Trong phần 4.4, chúng ta đã đánh giá về
lý thuyết về hiệu quả của phơng pháp đồng bộ sử dụng UKF.
Phơng pháp này
đợc chứng minh là có chất lợng tốt hơn nhiều so
với phơng pháp sủ dụng EKF tiêu chuẩn. UKF tránh đợc những
khó khăn trong khi sử dụng EKF vì không cần xấp xỉ hàm phi tuyến
bằng các hàm tuyến tính. Sử dụng UKF tránh đợc việc phải tính
Jacobi nh trong EKF do đó có thể thấy ngay rằng tốc độ bám của
UKF sẽ nhanh hơn so với EKF.
1.1 Tổng quan về hệ thống đồng bộ
Quá trình đồng bộ bao gồm việc khôi phục các tham số
chuẩn từ tín hiệu thu đợc và dùng thông tin đó để giải điều chế, tách
số liệu từ tín hiệu thu. Tuy nhiên, để có đợc thông tin định thời, máy
thu phải tách nó từ chính tín hiệu thu đợc. Để làm điều đó, nhiệm vụ
của quá trình đồng bộ phải thực hiện: 1. Ước lợng độ lệch giữa tín
hiệu thu đợc và xung nhịp máy thu; 2. Sử dụng giá trị ớc lợng

giải pháp khắc phục các yếu tố ảnh hởng tới quá trình đồng bộ mã
PN. Các công trình nghiên cứu về lĩnh vực bám đồng bộ mã trong
điều kiện phađinh, đa đối tợng sử dụng, tập trung chủ yếu vào mấy
hớng sau: -21-

-4-
Huớng thứ nhất là tăng cờng dải bám của mạch DLL. Wilde
[40] cải tiến đợc một chút đờng đặc trng của mạch bám trễ kết
hợp trong khi giảm đợc công suất nhiễu đi 3 dB.

Hình 5-20: So sánh sai số ớc
lợng trễ (

) theo F khi sử dụng
thuật toán EKF và UKF trờng
hợp 1 đối tợng sử dụng,
SNR=30 dB.

Hình 5-22: So sánh sai số ớc
lợng hệ số kênh (

) theo F khi
sử dụng thuật toán EKF và UKF
trờng hợp 1 đối tợng sử dụng,
SNR=30 dB.
Hình 5-23: So sánh sai số ớc
lợng hệ số kênh (

) theo Q khi
sử dụng thuật toán EKF và UKF
trờng hợp 1 đối tợng sử dụng,
SNR=30 dB.
44.55
x 10

10
-3
F
MSE
Sai so uoc luong he so kenh (

) theo F
UKF
EKF
11.522.533.544.55
x 10
-4
10
-4
10
-3
10
-2
Q
MSE
Sai so uoc luong he so kenh (

) theo Q
EKF
UKF

-20-
5.4.3 Tác động của số đối tợng sử dụng
Hình 5-18 và Hình 5-19 là kết quả mô phỏng sai số ớc
lợng trễ và hệ số kênh theo số đối tợng sử dụng với điều kiện

SNR=30dB. Từ các kết quả chúng ta có nhận xét rằng, sai số giá trị
ớc lợng hệ số kênh có biến đổi chậm hơn so với sai số ớc lợng
trễ theo biến đổi của F và Q và số đối tợng sử dụng. Điều này có thể
lý giải nh sau. Từ công thức (5.5) có thể thấy rằng
(
)
tuyến tính
theo hệ số kênh, nhng phi tuyến theo trễ. Do vậy, các giá trị ớc
lợng hệ số kênh và hiệp phơng sai tơng ứng không chịu tác động
trực tiếp của các sai số do quá trình tuyến tính hoá.
rl

1 2 3 4 5
10
-4
10
-3
10
-2
So doi tuong su dung
MSE
Sai so uoc luong tre (

) theo so doi tuong su dung
UKF
EKF
1 2 3 4 5
10
-4
10

, dịch tần tơng đối


, các vectơ đáp ứng xung
kênh phađinh chọn tần biến đổi theo thời gian,
, các trọng số kênh
phađinh phẳng
, dịch định thời
h
c

, và pha sóng mang

.
Bảng 2-1: Các tham số đồng bộ đối với các kênh phađinh phẳng và
chọn tần.
Mô hình kênh Các tham số đồng bộ
Phađinh chọn tần
(
)
01 1
, ',
T
TT T
N
à

=hhh h

(Chọn tần, cố định)


2.5 Giải pháp Bayes cho quá trình đồng bộ
Trong thực tế, chúng ta phân biệt giữa các tham số
S

thực sự
là tĩnh nh
à
,

,

hay các tham số kênh, không biến đổi theo
thời gian và các tham số
h
D

có thể đợc coi là động theo nghĩa chúng

-19-

-6-
đợc lấy từ các quá trình biến đổi theo thời gian, nh các vectơ quá
trình kênh phađinh phẳng hay chọn tần,
hay . Thông thờng, có
rất ít hoặc không có thông tin xác suất về các tham số tĩnh, thờng là
chúng đợc cho trong một phạm vi xác định. Do vậy,
bình của giá trị ớc lợng trễ và hệ số kênh đều thấp hơn so với giải
pháp cũ sử dụng EKF.
c

trờng hợp 1 đối tợng sử dụng Hình 5-16: So sánh sai số ớc
lợng trễ (

) khi sử dụng thuật
toán EKF và UKF, trờng hợp 2
đối tợng sử dụng. Hình 5-17: So sánh sai số ớc
lợng hệ số kênh khi sử dụng
thuật toán EKF và UKF, trờng
hợp 2 đối tợng sử dụng.
không
tồn tại hoặc có thể coi là không đổi trong một khoảng hữu hạn. Theo
cách biểu thị thứ hai trong hệ thức(2.23), quá trình tách sóng và ớc

- Chỉ đúng trong trờng hợp Gauss tuyến tính.
- Độ phức tạp tính toán lớn, thờng khó khả thi trong thực tế,
đặc biệt khi bao hàm các tham số động do tác động của
phađinh.
Trong trờng hợp kênh phađinh, luận văn sẽ đề xuất một giải
pháp khác mà t tởng của nó là dựa vào các hệ thức (2.32) và (2.44)
(ML) và (2.36) và (2.50) (MAP) làm cơ sở. Thông qua quan hệ Bayes
để thực hiện ớc lợng đồng bộ bằng lọc Kalman. Lúc đó, quá trình
đồng bộ sẽ đơn giản hơn và độ bám sẽ tốt hơn.
-18- Hình 5-10: Kết quả bám hệ số
kênh bằng EKF, trờng hợp 1 đối
tợng sử dụng, SNR=30 dB.

giải pháp mới sử dụng UKF cho kết quả là sai số bình phơng trung
-7-

Chơng 3. Tăng cờng độ ổn định đồng bộ bằng
lọc Kalman và lọc Kalman mở rộng
Trong chơng này, kế tục t tởng Bayes, luận án mở rộng
sang thuật toán lọc Kalman (KF) cho quá trình đồng bộ. Dựa trên
quan hệ Bayes đối với hàm mật độ xác suất có điều kiện của trạng
thái, luận án trình bày quá trình dẫn đến thuật toán EKF từ KF. Mục
tiêu của t tởng này là mở rộng phạm vi lọc trong các điều kiện
kênh vật lý thực, tăng cờng độ bám đồng bộ và thuật toán lặp dễ
dàng sử dụng trong quá trình lọc số. Trong thực tế truyền dẫn khi
kênh có nhiễu, phađinh thì độ bám không ổn định nữa. Vấn đề đặt ra
ở đây là chọn thuật toán nào cho đồng bộ để có độ bám tốt trong các
môi trờng truyền dẫn khác nhau. Từ chơng 3 trở đi, sẽ giải quyết
vấn đề đó.
3.1 Lọc Kalman
Để tiến hành đồng bộ, trớc hết hệ thống đồng bộ phải ớc
lợng các tham số trạng thái kênh. Để đơn giản, ta coi kênh là hệ
thống tuyến tính, biến đổi theo thời gian, các tham số kênh sẽ tuơng
ứng với các biến trạng thái hệ thống chúng ta giả thiết.
3.1.1 Mô hình hệ thống
Giả thiết rằng kênh thông tin tạo ra một tập hợp vectơ giá trị
đo tại đầu vào bộ đồng bộ
(
)
i+
đợc đặc trng
bằng các phơng trình không gian trạng thái:
00 0

vectơ trạng thái
k
x
tại tất cả các thời điểm trên cơ sở sử dụng giá trị
đo tín hiệu vào
k
k
Z
. Thuật toán lọc Kalman gồm hai giai đoạn:
Giai đoạn 1: các hệ thức cập nhật thời gian:
1| |

kk kk

k
x
Ax
+
=
1| |
T
kkkk
PA
+
=
1
11| 1| 1
Te
kkk k
P C Q

k k k kk
ZCx
+ + + +

()
1 1 1|
F
k k k
PIKC
++ + + +
=
()
1
,
k
(3.54)

k
P (3.55)
1| 1kk
3.2 Lọc Kalman mở rộng
3.2.1 Mô hình hệ thống

kkk
x
fxu v
+
=
(
+


(3.57)

3.2.2 Đồng bộ bằng thuật toán lọc Kalman mở rộng

Hình 5-8: Kết quả bám trễ sử
dụng EKF, trờng hợp 2 đối
tợng sử dụng, SNR=30 dB.

Hình 5-9: Kết quả bám trễ bằng
UKF, trờng hợp 2 đối tợng sử
dụng, SNR=30 dB.
Đồng bộ bằng thuật toán EKF áp dụng cho các hệ thống phi
tuyến bằng cách tuyến tính hoá các mô hình phi tuyến sao cho có thể
áp dụng đợc các hệ thức lọc Kalman thông thờng. Với khái niệm
đó, đôi khi có tác giả gọi là Kalman mở rộng là lọc xấp xỉ tuyến tính
bậc nhất. Thuật toán lọc Kalman mở rộng đợc cho trong bảng 3-1.
3.3 Kết luận

1xx++
2
1
54
x
xxx
+
+++
22
0.999
.
Đối với mô hình trạng thái, ma trận chuyển tiếp trạng thái
trong hệ thức (5.20) đợc chọn là
K
Kì
=
FI
22
0.001
. Chọn
K
Kì
=QI 1q =
0,4
c
T
, hệ số lấy mẫu . Giá trị trễ ban đầu đợc giả
thiết

=

từ 0,999 đến 0,7 và từ 0,0001 đến 0,0005 trong trờng hợp
một đối tợng sử dụng với SNR=30 dB.
2K
5.4 Kết quả mô phỏng
5.4.1 Tốc độ bám
Từ kết quả mô phỏng thể hiện trên hai hình 5-6 và hình 5-7
có thể thấy một cách trực quan rằng khi sử dụng UKF trong khoảng

k
v
(4.1)
(
)
kk
=
+Zhx
k
e
(4.2)
4.2 Biến đổi có chọn lọc mẫu
Biến đổi có chọn lọc mẫu là phơng pháp mới để tính các
tham số thống kê của một biến ngẫu nhiên sau khi qua quá trình biến
đổi phi tuyến. Nội dung của biến đổi có chọn lọc mẫu là chọn các
điểm sigma sao cho trung bình và hiệp phơng sai mẫu của chúng là
x
x
x
P
và . Các điểm này sau khi qua hàm phi tuyến cho ta tập hợp các
điểm mới có các tham số thống kê là

ixxi
i
nn


=
++ = + xPW
(4.10)
()
(
)
()
; 1 2
in xx in
i
nn


++
=
+ = + xPW-10-
()
(
)
xx
i
n

(4.11)
2. Giá trị trung bình đợc xác định bằng cách lấy trung bình
có trọng số các điểm chuyển đổi:
2
0
n
i
n
B
=
=

y
i
W (4.12)
3. Hiệp phơng sai là tích có trọng số các điểm chuyển đổi:
()()
2n
T

0
i i i
PW y y
,
a
kk
Bxx@
yy
n=
= (4.13)

aaa a
ikk kk i
i
nn

=
++ = + xPW
(4.18)
()
(
)
()
||

aaa
i n kk kk
nn

++
; 1 2
a
i n
i
=
+ xP= +W
()
1| |
,
ii
kk kk k+



F0
F
0F
(5.20)
Các hệ thức cập nhật đồng bộ sử dụng UKF đối với bài toán
của chúng ta đợc cho trong các hệ thức từ (5.25) đến (5.36).
(
)
(
)

0
ll ll=
(5.25)
(
)
(
)
(
)

ii
ll ll ll=+ (5.26)
(
)
(
)
1

(
)
12 2
i
WK

=+
1, , 4iK= K
với
.
() ()()
[]
()(
[]
4
0

1111
K
T
ii i
i
ll W ll ll ll ll
=
+= ++ ++

P
)
1
(5.29)

4
2
0

1111
K
T
vv n i i i
i
ll WZllzllZllzll

=
+=+ ++ ++

P
1
(5.32)
() ()()()()
4
0


1111
K
T
zii i
i
ll W ll llZllzll

=

( )( ) ()(

1| 1 1| 1 1
KF
ll ll l l
1|l (5.34)
)
+
+= + + +Kv (5.35)
(
)
(
)
(
)
(
)
(
)
1| 1 1| 1 1| 1
T
KF vv KF
ll ll l ll l
+
+= + + + +PPKPK (5.36)
Thuật toán mới không yêu cầu hệ thức chuyển tiếp trạng thái
là vi phân đợc. Tuy nhiên, nếu hàm là không liên tục thì chất lợng
sẽ kém hơn so với hàm liên tục. Thành phần xác định của UT loại bỏ

-14-

(
,
,, ,
11
ki
KM
jt
kkmki k kb ki
ki
rt Pd f te c t mT t nt


==
=

)
)
+ (5.7)
-11-

()(
2
1| 1| 1| 1| 1|
0

a
n
T
ii
kk ikkkkkkkk

()(
2
1| 1| 1| 1| 1|
0

a
n
T
zz i i
kk ikkkk kkkk
i
++++
=
=

P WZzZz
()(
2
1| 1| 1| 1| 1|
0

a
n
T
xz i i
kk i kk kk kk kk
i
++++
=
=


0
n
cc
TT
=


+


=











q
(5.8)
)

+
(4.24)
Giả thiết tín hiệu đợc lấy mẫu tại tốc độ gấp lần tốc độ

+ (5.10)
Độ lợi Kalman đợc xác định:
5.2 Thuật toán tăng cờng độ ổn định đồng bộ
(
)
1
1| 1| 1|
xz zz
kk kk kk

+++
=KPP (4.26)
Với các mẫu tín hiệu thu đợc từ hệ thức (5.10),
(
)
rl
1
,,
T
K

= K
1
,,
T
K

= K
2K ì


(
)()
(
)
1ll+= + F w l
(5.19)
Thuật toán mới cho hiệp phơng sai đợc ớc lợng trớc có
độ chính xác tối thiểu bằng cách sử dụng thuật toán EKF. Cho dù cả

-12-
hai giải pháp ớc lợng trớc hiệp phơng sai chính xác đến bậc 2,
các sai số tuyệt đối trong các số hạng bậc 4 và cao hơn của phơng
pháp mới là nhỏ hơn.
4.5 Kết luận
Phơng pháp đồng bộ bằng cách sử dụng thuật toán lọc UKF
đã khắc phục đợc vấn đề tuyến tính hoá hàm phi tuyến trong lọc
EKF, chỉ cần sử dụng các điểm mẫu có chọn lọc. Ngoài ra, UKF có
sai số tuyệt đối trong các số hạng bậc 4 của hiệp phơng sai nhỏ hơn
so với EKF.

Chơng 5. Thuật toán tăng cờng độ ổn định
đồng bộ
Trong các phần trớc đã đề cập và phân tích giải pháp ớc lợng bằng
KF, EKF và UKF áp dụng cho bài toán đồng bộ mã PN code. Trong
phần này, luận án sẽ đề xuất một thuật toán tăng cờng độ ổn định
đồng bộ bao gồm:
- Mô hình hệ thống
- Sử dụng thuật toán UKF cho mô hình trên để tăng cờng độ
ổn định.
5.1 Mô hình hệ thống

,
0
c
N
kknT
n
ct c p tnT

=
=

k
Mã trải phổ là chuỗi xung nhị phân biên độ đơn vị, độ rộng
giây:

c

(5.2)

t
biểu thị chuỗi số liệu của đối tợng sử dụng
thứ
, bao gồm các xung biên độ đơn vị có độ rộng giây.
()
)
b

(5.1)
)
2
ht
(
)
22 2
2cos
c
Pc t


+
(
)
K
dt
(
)
K
ht
(
)
2cos
K
KcK
Pc t


+


Tín hiệu của mỗi đối tợng sử dụng đợc truyền qua kênh
đợc mô hình bởi đờng trễ
M
nhánh:

)
i
(5.4)
() ()
(
,,
1
M
kkik
i
ht f t t

=
=

Tín hiệu băng thông thu đợc là tổng các tín hiệu của các đối
tợng sử dụng bị trễ:
() ()
()
()
()
(
,, , ,
11
2cos