HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THÔNG

Dƣơng Đình Trƣờng
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÃ TURBO VÀO
HỆ THỐNG HẠ TẦNG TRUYỀN THÔNG TRÊN CAO Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông
Mã số: 60.52.02.08
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

chính Viễn thông
Vào lúc: giờ ngày tháng năm

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

1 MỞ ĐẦU
Hệ thống hạ tầng truyền thông trên cao – High Altitude Platform (HAP)
được quan tâm nhiều trong những năm gần đây cho thấy nhu cầu và tính khả dụng
của nó trong việc xây dựng và hình thành mạng truyền thông mới, nhằm khắc phục
những hạn chế của các mạng viễn thông hiện tại (mạng thông tin di động mặt đất,
hệ thống thông tin vệ tinh,…).
HAP cho phép triển khai dễ dàng và nhanh chóng, có khả năng cấu hình lại,
hoạt động chi phí thấp, trễ truyền dẫn thấp, vùng phủ sóng rộng, có khả năng truyền
thông quảng bá đa hướng, có khả năng di chuyển theo nhiều hướng trong trường
hợp khẩn cấp,… Một đặc điểm quan trọng khác của hệ thống HAP là khi các hệ
thống mặt đất cần một số lượng lớn các trạm gốc để phủ sóng, hệ thống thông tin vệ
tinh GEO lại bị giới hạn về kích thước ô tối thiểu chiếu lên mặt đất, và các vệ tinh
quỹ đạo thấp LEO gặp phải vấn đề chuyển giao, thì HAP lại được xem là giải pháp
hứa hẹn: nó có thể đảm nhiệm với vai trò là trạm gốc hoặc các nút chuyển tiếp,
thậm chí có thể là một vệ tinh LEO rất hiệu quả.
Mã Turbo được C. Berrou et.al giới thiệu vào năm 1993, loại mã này có đặc
tính sửa lỗi gần với giới hạn Shannon trên kênh nhiễu trắng cộng Gauss-AWGN
(Additive White Gaussian Noise). Với kỹ thuật giải mã lặp khá hiệu quả nên mã
Turbo đã được ứng dụng cho các mạng thông tin di động 3G, 4G…
Với những ưu điểm của mã Turbo, việc nghiên cứu, ứng dụng mã này cho hệ
thống HAP nhằm nâng cao hiệu quả, độ tin cậy cho hoạt động của hệ thống này là

phải tại tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR-Signal to Noise Ratio) rất thấp.
1.2. Lịch sử ra đời của mã Turbo
Năm 1993, tại hội nghị truyền thông quốc tế, Berrou và các cộng sự đã đưa
ra bộ mã được xây dựng trên cơ sở kết nối song song hai bộ mã chập hệ thống đệ
quy RSC (Recursive Systematic Convolutional).
Các điểm chính của mã Turbo gồm: Bộ giải mã soft in-soft output, hồi tiếp,
giải mã lặp, quá trình truyền của thông tin trong, thông tin ngoài, bộ nối song song
và bộ ghép xen. Berrou và các cộng sự của ông đã lựa chọn xây dựng các khối này
trong quá trình xử lý để thử những sai sót gây ra nhằm tối ưu hóa để đạt giới hạn
của Shannon. Như vậy, mã Turbo là loại mã kênh sửa lỗi trước (FEC-Forward Error
Correction) được được tạo ra bằng cách ghép nối các bộ mã chập hệ thống đệ quy.
1.3. Bộ mã hóa Turbo
1.3.1. Tổng quan
Như chỉ ra ở Hình 1.1, bộ mã hóa Turbo bao gồm hai bộ mã hóa thành phần
được phân tách bởi một bộ ghép xen. Hai bộ mã hóa thành phần gồm RSC1 và
class="bi x17 y42 w6 h14" src="data:image/png;base64,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