ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA ĐIỆN-ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN VIỄN THÔNG
o0o LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA
KÊNH TRUYỀN HỒI TIẾP KHÔNG LÝ TƯỞNG
LÊN CHẤT LƯỢNG CỦA HỆ THỐNG ĐIỀU CHẾ
THÍCH ỨNG GVHD: PGS TS. HOÀNG ĐÌNH
CHIẾN
Danh Sách Hình Vẽ vi
Danh Sách Bảng Biểu ix
Danh mục từ viết tắt x
Chương 1 Giới thiệu chung 1
1.1 Giới thiệu 2
1.2 Một số loại kênh truyền 4
1.2.1 Kênh truyền Rayleigh 4
1.2.2 Kênh truyền Rician 5
1.2.3 Kênh truyền Nakagami 7
Chương 2 Đặc tính của kênh truyền và mô hình kênh truyền 9
2.1 Giới thiệu 10
2.2 Kênh truyền AWGN 11
2.3 Kênh truyền fading 16
2.3.1 Xác suất rớt 16
2.3.2 Xác suất lỗi trung bình 16
2.3.3 Hàm sinh các momen 17
2.4 Giải thuật mô phỏng và kết quả 20
2.4.1 Giải thuật mô phỏng 21
2.4.2 Kết quả mô phỏng 26
2.4.3 Code mô phỏng 30
Chương 3 Điều chế thích ứng 32
3.1 Giới thiệu 33
3.2 Mô hình hệ thống 33
3.3 Các phương pháp điều chế thích ứng 34
3.3.1 Phương pháp thích ứng công suất và tốc độ liên tục 35
3.3.2 Phương pháp thích ứng công suất liên tục, tốc độ rời rạc 38
3.3.3 Đảo kênh truyền với tốc độ cố định 42
3.3.4 Đảo kênh truyền với tốc độ rời rạc 46

v

Chương 6 Kết luận và hướng phát triển của đề tài 121
6.1 Kết luận 121
6.2 Hướng phát triển của đề tài 121
Tài liệu tham khảo 122 vi

Danh Sách Hình Vẽ Chương 1
 5
 6
-m. 8
Chương 2
 11
Hình 2.2 S  cho kênh AWGN. 21
Hình 2.3 S   22
Hình 2.4 Ph kênh Rayleigh. 22
Hình 2.5 Ph 25
Hình 2.6 Ph-m. 26
 27
 27
 28
 29
 29
Chương 3
 34
-normal. 39

Chương 4
Hình 4.1 Mô hình AMDC li v  77
 79
Hình 4.3 Mô hình AMDC li v t. 80
Chương 5
 85
 86
Hình 5.3 Giá tr ca ngng 2 và 3 theo ngng 1. 90
Hình 5.4 Giá tr có th c ca xác sut li 91
Hình 5.5 Hiu sut ph ca h thu ch thích ng. 91
Hình 5.6 Gii thut mô phng ca h thu ch thích ng trong trng hp
có li trên kênh hi tip. 92
Hình 5.7 Gii thut bù li cho phng pháp AMDC option 2. 95
Hình 5.8 Cách tính cn cho trng hp . 99
Hình 5.9 Cách tính cn cho trng hp . 99
Hình 5.10 Cách tính cn cho trng hp . 98

 108
Hình 5.12 S ng kt hp cho h thu ch thích ng kt hp t hp phân
tp. 109
Hình 5.13 Hiu sut ph cho h thu ch thích ng kt hp t hp phân
tp. 110

viii

Hình 5.14 Xác sut li cho h thu ch thích ng kt hp t hp phân tp 111
Hình 5.15 Xác sut li lý thuyt ca h thu ch thích ng kt hp t hp
phân tp. 111
Hình 5.16 Hình nh trc khi truyn. 112
Hình 5.17 Hình c khi kênh hi tip lý tng. 112

LOS Line-Of-Sight
AWGN Additive White Gaussian Noise
ARMA Autoregression and Moving Average
SNR Signal-to-Noise Ratio
MGF Moment-Generating Function
GSM Global System for Mobile Communications
EGPRS Enhanced General Packet Radio Service
CDMA Code Division Multiple Access
WiMAX Worldwide Interoperability for Microwave Access
SC Selection Combining
MRC Maximal Ratio Combining
EGC Equal Gain Combining
SSC Switch-And-Stay Combining
GSC Generalized Selection Combining
AT-GSC Absolute Threshold Generalized Selection Combining
NT-GSC Normalized Threshold Generalized Selection Combining
MS-GSC Minimum Selection Generalized Selection Combining
AMDC Adaptive Modulation and Diversity Combining
IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers
MEDS Method of Exact Doppler Spread GVHD: HOÀNG ĐÌNH CHIẾN 1
Chương 1 Giới thiệu chung Nội dung

1.1 Giới thiệu
1.2 Một số loại kênh truyền

đưa ra nhằm làm giảm sự suy giảm chất lượng và hạn chế vùng gián đoạn do lỗi đường
hồi tiếp. Trong luận văn này, phương pháp được dùng là sử dụng phân tập thu thích
ứng để bù cho sự suy giảm chất lượng hệ thống do kênh truyền hồi tiếp không lí tưởng.
Chương 1 Giới thiệu chung
GVHD: HOÀNG ĐÌNH CHIẾN 3
Với sự phát triển gần đây của kĩ thuật kết hợp phân tập như tổ hợp chọn lựa suy
rộng GSC (Generalized Selection Combining), tổ hợp chọn lựa tối thiểu MS-GSC
(Minimum Selection-GSC), và tổ hợp tỉ số cực đại kết hợp ngưỡng ngõ ra (Output
threshold-maximum ratio combining), có một số mô hình kết hợp giữa tổ hợp phân tập
và điều chế thích ứng AMDC (Adaptive Modulation and Dirversity Combining) được
đề xuất và nghiên cứu để cải thiện hiệu suất phổ của hệ thống nhiều hơn dưới cùng
điều kiện về xác suất lỗi. Với mô hình AMDC, máy thu quyết định kiểu điều chế thích
hợp và cấu trúc tổ hợp phân tập dựa trên chất lượng kênh truyền và yêu cầu về xác
suất lỗi.
Luận văn này cũng sẽ xem ảnh hưởng của kênh hồi tiếp không lí tưởng và làm giảm
nhẹ ảnh hưởng của nó trong điều kiện của hệ thống AMDC. Cụ thể là giả sử lỗi hồi
tiếp gây nên kiểu điều chế thích ứng dùng cho máy phát là khác so với kiểu được chọn
bởi máy thu sau khi máy thu ước lượng kênh truyền. Trong trường hợp có lỗi hồi tiếp,
máy thu có thể nhận dạng chính xác kiểu điều chế thực sự dùng để truyền ban đầu và
thực hiện cấu trúc lại bộ giải điều chế tương ứng. Trước tiên ta đánh giá ảnh hưởng
của lỗi kênh hồi tiếp lên chất lượng của hệ thống AMDC. Sau đó, ta điều chỉnh số
đường phân tập ở máy thu để làm giảm sự suy giảm chất lượng hệ thống do lỗi và tiết
kiệm thêm công suất sử dụng qua việc hạn chế các đường phân tập được dùng.
Trong trường hợp nhất định, máy thu có thể kết hợp nhiều đường hơn nếu có thể để
bù cho việc xác suất lỗi BER tăng khi máy phát chuyển dữ liệu ở kiểu điều chế cao
hơn kiểu được chọn bởi máy thu. Mặt khác, máy thu có thể dùng ít đường hơn để tiết
kiệm năng lượng xử lí khi kiểu điều chế được dùng thấp. Vì thế số đường kết hợp có
thể thay đổi thích ứng tùy thuộc vào đặc tính lỗi của kênh hồi tiếp. Ta nghiên cứu ảnh
hưởng của phương pháp bù lỗi này bằng việc phân tích số đường kết hợp trung bình,
hiệu suất phổ trung bình và xác suất lỗi BER trung bình của mô hình điều chế thích


và 

đều là biến
ngẫu nhiên Gauss với trung bình bằng không, variance 

, ta có[15]



















 




Chương 1 Giới thiệu chung
GVHD: HOÀNG ĐÌNH CHIẾN 5











 







 





1.2.2 Kênh truyền Rician
Rician fading là kết quả của sự kết hợp hiện tượng đa đường và đường trực tiếp
LOS (Light of Sight). Tín hiệu LOS tạo thêm một thành phần biết trước trong tín hiệu

GVHD: HOÀNG ĐÌNH CHIẾN 6
Trong đó 

là công suất trung bình của thành phần không chứa đường trực tiếp LOS
(Light Of Sight) và 

là công suất của thành phần đường trực tiếp. 

là hàm Bessel
bậc không.
Công suất trung bình nhận được trong kênh truyền Rician fading là













 













 





 











 






Với 



là hàm gama,
Đối với phân bố Nakagami thì . Đối với giá trị 0.5 phân bố Nakagami có
dạng một nửa phân bố Gauss. Phân bố Nakagami trở thành Reyleigh đối với ,
và đối với giá trị  Nakagami trở thành Rician. Hàm mật độ xác suất Nakagami
thì đủ tổng quát để bao gồm cả phân bố Rayleigh và Rician.
Với


 


 

thì phân bố trên xấp xỉ là Rician fading với tham số . Khi  thì không có fading.
Chương 1 Giới thiệu chung
GVHD: HOÀNG ĐÌNH CHIẾN 8
Hàm phân bố công suất cho Nakagami fading như sau









2.4 Giải thuật mô phỏng và kết quả
2.4.1 Giải thuật mô phỏng
2.4.2 Kết quả mô phỏng
2.4.3 Code mô phỏng Chương 2 Đặc tính của kênh truyền và mô hình kênh truyền
GVHD: HOÀNG ĐÌNH CHIẾN 10
2.1 Giới thiệu
Chất lượng của bất kỳ hệ thống thông tin nào cũng phụ thuộc vào môi trường truyền.
Môi trường này có thể là cáp quang, các loại dây dẩn hoặc là vô tuyến, được gọi chung
là kênh truyền. Có nhiều loại kênh truyền, có thể hữu tuyến hoặc vô tuyến như đã nói
trên. Đối với kênh truyền vô tuyến, sự thay đổi trạng thái của kênh truyền có thể diễn
ra trong thời gian rất ngắn. Điều này khiến cho việc truyền tín hiệu trong môi trường
như vậy trở nên khó khăn. Có nhiều môi trường truyền sóng như vùng đô thị, ngoại ô,
trong nhà với những đặc trưng khác nhau. Sự lan truyền giữa máy thu và máy phát như
vậy chịu ảnh hưởng bởi các vật che chắn như các tòa nhà, núi. Đường truyền thẳng có
thể không tồn tại giữa máy phát và máy thu, và tốc độ di chuyển của máy thu cũng ảnh
hưởng đến sự suy hao của tín hiệu ở máy thu. Việc thử nghiệm một hệ thống trước khi
đem ra sử dụng có ý nghĩa rất quan trọng vì có thể giảm thiểu nhiều chi phí, từ đó đặt
ra yêu cầu phải có mô hình mô phỏng kênh truyền.
Mô phỏng kênh truyền là một vấn đề đã được đặt ra từ rất lâu và cũng đã gặp phải
rất nhiều khó khăn.
Sóng lan truyền trong môi trường có thể truyền theo hướng trực tiếp, nhưng cũng có
thể bị phản xạ khi gặp các vật cản lớn như các tòa nhà, nhiễu xạ khi gặp các vật có góc
cạnh chắn, hoặc tán xạ khi gặp phải cây cối (hình 2.1). Dọc môi trường truyền sóng có
thể gặp các vấn đề như vậy, sóng lan truyền được mô tả bằng các hiện tượng như suy
hao (path loss), bóng mờ (shadowing) và đa đường (mutipath). Các hiện tượng này
tuân theo những nguyên tắc vật lý khác nhau mà khi mô hình hóa cần phải quan tâm.
Ở đây ta chỉ đề cập đến việc mô phỏng kênh truyền Rayleigh, Rician và Nakagami.

). Sau đó
chúng ta xem xét xác suất lỗi trên kênh AWGN cho những kĩ thuật điều chế khác nhau.
Ta định nghĩa tỉ số công suất tín hiệu trên nhiễu thu được (SNR) là tỉ số của công suất
nhận trên công suất nhiễu trong băng thông tín hiệu phát. Công suất tín hiệu nhận được
tính từ công suất phát, suy hao đường truyền, hiệu ứng bóng mờ, fading đa đường.
Tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR thường được mô tả theo năng lượng tín hiệu trên mỗi bit


hay trên mỗi kí tự 
























với tín hiệu nhị phân.
Với đặc tính công suất, chúng ta quan tâm đến xác suất lỗi 

như một hàm của SNR
trên bit 

. Tuy nhiên với tín hiệu M-aray (MPAM hoặc MPSK) xác suất bit lỗi phụ
thuộc cả xác suất lỗi kí tự và kiểu ánh xạ từ bit sang kí tự. Vì thế thông thường chúng
ta tính xác suất lỗi kí tự 

như một hàm của SNR trên ký tự 

dựa trên khái niệm
không gian tín hiệu và sau đó có được 


như một hàm của 

dùng một biến đổi chính
xác hoặc xấp xỉ. Biến đổi xấp xỉ thường giả sử rằng năng lượng kí tự được chia đều
giữa các bit và mã hóa Gray được dùng để một lỗi kí tự tương ứng chính xác một bit
lỗi. Những giả sử này với tín hiệu M-aray cho ta công thức sau










 với . Năng lượng kí tự là




nên 






. Với vector thu được 

trong hệ tọa độ cực, một lỗi
xuất hiện nếu như điểm thứ i trong giản đồ chòm sao tín hiệu được phát và




   





 











Do tính đối xứng, xác suất lỗi là như nhau ở mỗi điểm của giản đồ chòm sao. Vì thế,
chúng ta tìm được 

từ xác suất lỗi của một điểm trên giản đồ chòm sao 


được phát đi. 

 





 

 

GVHD: HOÀNG ĐÌNH CHIẾN 14








 
 
  





 
 

Xác suất lỗi cho tín hiệu MPAM

Giản đồ chòm sao cho MPAM 

    , . Mỗi   điểm
trong giản đồ chòm sao này có 2 điểm kế cận gần nhất ở khoảng cách . Xác suất tạo
ra một lỗi khi gửi một trong những điểm trong giản đồ chòm sao chỉ là xác xuất mà
nhiễu vượt quá  trong cả hai hướng : 



 























Trung bình năng lượng trên mỗi kí tự MPAM là













 








 

Chương 2 Đặc tính của kênh truyền và mô hình kênh truyền
GVHD: HOÀNG ĐÌNH CHIẾN 15
Xác suất lỗi cho tín hiệu MQAM

Ta xem xét tín hiệu điều chế MQAM với giản đồ chòm sao tín hiệu vuông 

. Hệ
thống này có thể xem như hai hệ thống MPAM với giản đồ chòm sao tín hiệu kích
thước L trong mỗi thành phần đồng pha và thành phần vuông pha, mỗi hệ thống mang
một nửa năng lượng của hệ thống MQAM gốc. Những điểm trong nhánh đồng pha và
vuông pha có giá trị 


lỗi kí tự cho hệ thống MQAM như sau


   


 










Xấp xĩ xác suất lỗi kí tự cho hệ thống MQAM vuông được tính như sau [15]





 







được định nghĩa [15]






















Trong đó, 


là giá trị SNR cực tiểu mà chất lượng kênh truyền còn có thể chấp nhận
được. Đối với kênh truyền Rayleigh thì tỷ số tín hiệu trên nhiễu có phân bố hàm mũ,
nên biểu thức trên trở thành 






  



Điều này có nghĩa là giá trị 

phải lớn hơn giá trị 


một lượng là




 để đảm bảo chất lượng kênh truyền có thể chấp nhận
được.
2.3.2 Xác suất lỗi trung bình
Xác suất lỗi trung bình được tính bằng tích phân xác suất lỗi kênh truyền AWGN
trên phân phối fading [15]

Trích đoạn Mô hình AMDC lợi về băng thông và công suất Phương pháp AMDC option 2 Hướng phát triển của đề tài

---