Điều chế thích ứng và mô phỏng bằng Matlab

được tính toán ở đây khi frame hoặc block thu được và giải điều chế /giải mã. Điều chế thích nghi là một phương pháp để cải thiện hiệu quả phổ và tỷ số lỗi bít. Chúng ta có thể tối ưu hoá nó trong một kênh Rayleigh. Để cải thiện SNR tức thời của chúng ta. Cho phép các sơ đồ điều chế với tốc độ cao hơn được sử dụng với xác suất lỗi thấp. Chúng ta sẽ phân tích bốn sơ đồ điều chế trong các điều kiện lý tưởng: BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM. 2.3.2. Giới hạn thích nghi Chúng ta cần một cách để hệ thống quyết định sơ đồ điều chế nào tốt nhất cho điều kiện hiện tại, BER tại bộ thu sẽ tốt hơn để quyết định chuyển mạch. Tuy nhiên, chúng ta quyết định các phạm vi nào của SNR sẽ được sử dụng cho sơ đồ điều chế nào, vấn đề này được thực hiện trong kênh AWGN cho mỗi sơ đồ điều chế. Điều này đòi hỏi rằng tín hiệu của chúng ta là , với là kênh fading, là tín hiệu phát đi và là tín hiệu nhiễu. SNR là tỷ số công suất tín hiệu trên công suất nhiễu. Trong hệ thống, chúng ta xem công suất tín hiệu là công suất của tín hiệu phát nhân với kênh Rayleigh. Kết quả công suất tín hiệu là công suất tín hiệu thu tức thời và được so sánh trực tiếp với công suất nhiễu. Điều này cho phép chúng ta xem BER trong một kênh AWGN. Chúng ta có các công thức xác suất lỗi bít [1] của bốn sơ đồ điều chế như sau: (2.1) (2.2) (2.3) (2.4) với tỷ số tín hiệu trên nhiễu là . Tính toán BER trên lý thuyết cho mỗi sơ đồ điều chế chúng ta có đồ thị như sau: Hình 2. 2: Thực hiện BER trong AWGN Trên hình 2.2, đường cong từ trái sang phải đặc trưng cho BER của BPSK, QPSK, 16QAM và 64QAM trong kênh AWGN. Để quyết định các mức chuyển mạch chính xác từ đồ thị này, chúng ta có các điểm hoạt động của hệ thống chúng ta, hoặc thực hiện BER. Chúng ta chọn như là điểm hoạt động của chúng ta. Điều này có nghĩa là hệ thống của chúng ta sẽ giữ sao cho BER thấp hơn với sơ đồ điều chế hiệu suất phổ lớn nhất bất cứ lúc nào có thể. Tại điểm này chúng ta sẽ xác định hiệu suất phổ là số bít thông tin được mã hoá trên một symbol truyền được điều chế. Ví dụ, BPSK có hiệu suất phổ là 1 bit trên symbol, QPSK có một hiệu suất phổ là 2 bit trên symbol, 16QAM có 4 bít trên symbol, và 64QAM có 6 bit trên symbol. Do vậy điểm hoạt động của chúng ta được cho bởi đồ thị BER, chúng ta có phạm vi SNR cho mỗi sơ đồ điều chế như sau: BPSK 9.5dB <= SNR < 12.5dB QPSK 12.5dB <= SNR < 19.5dB 16QAM 19.5dB <= SNR < 25.5dB 64QAM 25.5dB <= SNR Bảng 1: Phạm vi của SNR cho các sơ đồ điều chế Chúng ta thấy ở các mức này: tại giá trị BER , không có sơ đồ điều chế nào cho ta thực hiện tại mức SNR thấp hơn 9.5dB. Do vậy, chúng ta chọn BPSK (nếu không chặn truyền). Giữa 9.5dB và 12.5dB, chỉ một sơ đồ cho chúng ta thực hiện BER thấp hơn đó là BPSK. Giữa 12.5dB và 19.5dB, QPSK cho chúng ta BER tại đó có hiệu suất phổ tốt hơn BPSK. Và tại SNR Giữa 19.5dB và 25.5dB, 16QAM cho chúng ta hiệu suất phổ tốt hơn QPSK và khi SNR lớn hơn 25.5dB, 64QAM cho chúng ta hiệu suất phổ tốt nhất trong khi vẫn đáp ứng BER như yêu cầu. 2.4. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI CHO KÊNH FADING BĂNG HẸP. Nguyên lý điều chế thích nghi cho kênh fading băng hẹp là: trong một kênh băng hẹp, SNR có thể thay đổi đột ngột. Nguyên lý chung của điều chế thích nghi là sử dụng một kiểu điều chế mức cao hơn, khi đặc tính kênh thuận lợi để tăng tốc độ truyền dẫn và ngược lại, một kiểu điều chế thấp hơn được yêu cầu. Khi đặc tính kênh thấp. Điều này đạt được tại một tốc độ symbol không đổi, bất chấp kiểu điều chế được lựa chọn và từ đây băng thông yêu cầu không thay đổi. Khảo sát tiêu chuẩn và phương pháp để lựa chọn mô hình điều chế của bộ phát. Tiêu chuẩn được sử dụng bởi Torrance [2] là công suất thu được tức thời, được đánh giá bằng việc khảo sát sự tương hỗ của kênh trong môi trường TDD (Time Division Duplex). Việc đánh giá này được sử dụng để lựa chọn một kiểu điều chế có thể nhờ so sánh đánh giá đặc tính kênh dựa vào một mức ngưỡng chuyển mạch được xác lập . Ví dụ: nếu như công suất thu được đánh giá tức thời giữa hai giá trị và , BPSK được chọn lựa cho khung truyền tiếp theo. Tuy nhiên, khi công suất thu tức thời thấp hơn , việc truyền dẫn có thể không cho phép truyền. Hình 2. 3: Đặc tính của SNR trong kênh băng hẹp, được sử dụng để chọn lựa các sơ đồ tiếp theo. Điều chế thích nghi thu được tốc độ truyền cực đại. Điều này đạt được, khi một mô hình điều chế mức cao hơn được sử dụng, nếu như SNR thuận lợi (tăng). Ngược lại, sơ đồ cũng tối ưu hoá BER trung bình do sử dụng một mô hình điều chế mạnh hơn, khi đặc tính kênh giảm. Điều này có sự trao đổi (trade-off) giữa BER trung bình và BPS. Sự trao đổi này được điều chỉnh nhờ giá trị của các ngưỡng chuyển mạch . Khi các giá trị này giảm, xác suất sử dụng các mô hình điều chế cao hơn tăng lên, vì vậy thực hiện BPS tốt hơn. Ngược lại, nếu như các giá trị tăng, các mô hình điều chế mức thấp hơn được sử dụng thường xuyên hơn kết quả BER trung bình được cải thiện. 2.4.1. Điều khiển công suất trên kênh fading băng hẹp. Điều khiển công suất trong điều chế thích nghi trên một kênh băng hẹp. Ngưỡng cơ bản điều khiển công suất chỉ được sử dụng, khi công suất thu được ở trong phạm vi trung tâm của các ngưỡng chuyển mạch của điều chế thích nghi , và phạm vi này được gọi là miền điều khiển công suất (PCZ-Power Control Zone). Độ rộng của phạm vi này được điều khiển bởi dãi động k cực đại để điều khiển công suất. Vậy, nếu SNR thu trong phạm vi của PCZ, điều khiển công suất được sử dụng, ở đây công suất phát có thể tăng hoặc giảm trong phạm vi cực đại của dải động k, công suất phát có thể không thay đổi. Hình 2.4: Sơ đồ ngưỡng điều khiển công suất Các miền điều khiển công suất được xác định bởi các ngưỡng chuyển mạch và phạm vi dãi động cực đại k của sơ đồ điều khiển công suất ngưỡng. Mục đích chính sử dụng ngưỡng cơ bản sơ đồ điều khiển công suất để tối ưu hệ thống trong điều chế thích nghi, ví dụ: nếu như mức SNR thu được thấp hơn một ngưỡng chuyển mạch thích nghi thực tế, công suất phát có thể tăng để chắc chắn rằng SNR thu thực tế ở trên mức ngưỡng thích nghi thực tế. Do vậy, một mô hình điều chế mức cao hơn có thể được sử dụng, mức SNR thu được phải trên mức ngưỡng chuyển mạch thích nghi, công suất phát có thể giảm đi, để sử dụng một mô hình điều chế mức thấp hơn. Vậy chắc chắn rằng BER được cải thiện. Một thuận lợi khác sử dụng sơ đồ điều khiển công suất trên các ngưỡng cơ bản sẽ giảm sự chuyển mạch kiểu điều chế của máy phát. Sơ đồ này được sử dụng dể duy trì mô hình điều chế trước tăng hoặc giảm công suất bộ phát, bất cứ khi nào mức chuyển mạch SNR thu được nằm trong phạm vi của miền điều khiển công suất. Điều khiển công suất dựa trên mức ngưỡng cơ bản có thể sử dụng để cải tiến thực hiện điều chế thích nghi trong giới hạn BER, BPS trung bình và chuyển mạch điều chế. 2.4.2. Ngưỡng điều khiển công suất để cải thiện thực hiện tỷ số lỗi bít Sơ đồ điều khiển công suất với ngưỡng cơ bản được tối ưu hoá để đạt được sự cải thiện BER trung bình. Bất kỳ mức SNR thu được trên ngưỡng chuyển mạch, nhưng nằm trong phạm vi dãi động điều khiển công suất, công suất phát giảm để đảm bảo rằng một kiểu điều chế thấp hơn được sử dụng. BER được cải thiện do sử dụng một kiểu điều chế mạnh hơn. Trên cơ sở tiêu chuẩn này, một bảng chuyển tiếp kiểu điều chế thích nghi có thể được công thức hoá như trong bảng 2 Điều chế trước. Không truyền (KT) BPSK QPSK 16QAM 64QAM Mức SNR Thấp hơn KT KT KT KT KT KT KT KT KT KT KT KT KT KT KT BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM Trên 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM Bảng 2: Bảng chuyển tiếp điều chế thích nghi Chú ý: và được mô tả cho công suất lên và công suất xuống, k được đặc trưng cho phạm vi dãi động cực đại của ngưỡng điều khiển công . Các ngưỡng chuyển mạch thích nghi và PCZ, ở đây sơ đồ điều khiển công suất có thể được sử dụng đặc biệt ở bảng chuyển tiếp. Độ rộng của PCZ phụ thuộc vào phạm vi dãi động cực đại, phạm vi cao hơn, PCZ rộng hơn. Kiểu điều chế được chọn hiện tại dựa vào SNR nhận được tức thời phối hợp với ngưỡng cơ bản của sơ đồ điều khiển công suất giống như kiểu điều chế trước. Hình 2.5(a) và 2.5(b), nó xác định độ lớn cho các dãi động k khác nhau. Được so sánh với sơ đồ điều chế thích nghi không điều khiển công suất. BER của sơ đồ điều chế thích nghi có điều khiển công suất đã được cải thiện. Hình 2.5: BER và BPS trung bình của điều chế thích nghi sử dụng sơ đồ ngưỡng điều khiển công suất cho các phạm vi dãi động khác nhau Khi so sánh với sơ đồ điều chế thích nghi thông thường, mặc dù BPS trung bình giảm. BER trung bình của sơ đồ hình 3.5(b) thấp hơn. Mặc dù ở chế độ không có kiểu truyền dẫn (KT) nào được sử dụng trong sơ đồ, ở đây việc truyền dẫn là không được phép cho đến khi chất lượng kênh tốt hơn. Đáng chú ý nữa là khi phạm vi dãi động của điều khiển công suất tăng thì BER trung bình được cải thiện. Điều này phù hợp, khi miền điều khiển công suất (PCZ) rộng hơn giống như tăng phạm vi dãi động. Do vậy, ngưỡng cơ bản của sơ đồ điều khiển công suất được sử dụng trên một phạm vi rộng hơn của SNR tức thời. Như vậy, thuận tiện hơn để sử dụng kiểu điều chế mạnh hơn, với kết quả BER giảm. Việc sử dụng ngưỡng cơ bản điều khiển công suất để cải thiện kết quả BER, trong khi vẫn duy trì gần không thay đổi ngưỡng chuyển mạch. Trong phần kế tiếp sơ đồ được tối ưu hoá để cải thiện BPS. 2.4.3. Điều khiển công suất ngưỡng để cải thiện BPS. Khi ngưỡng điều khiển công suất được sử dụng, để tăng BPS trung bình. Điều này đạt được bằng việc tăng công suất phát trong phạm vi PCZ, bất cứ khi nào công suất tức thời thu được thấp hơn mức ngưỡng trung tâm. Một kiểu điều chế mức cao hơn được sử dụng, điều này làm tăng BPS trung bình. Một bảng chuyển tiếp kiểu điều chế thích nghi có thể được công thức hoá như trong bảng 3 Điều chế trước. Không truyền (KT) BPSK QPSK 16QAM 64QAM Mức SNR Thấp hơn KT KT KT KT KT BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM Trên 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM Bảng 3: Bảng chuyển tiếp điều chế thích nghi, để đạt được BPS trung bình cao. Chú ý: và được mô tả cho công suất lên và công suất xuống, k được đặc trưng cho phạm vi dãi động cực đại của ngưỡng điều khiển công . Giá trị trung bình của BER và BPS được cho ở hình 2.6(a) và 2.6(b) cho sơ đồ điều chế thích nghi không bị chặn và bị chặn khi truyền. Những hiệu ứng của các phạm vi dãi động k, do tiêu chuẩn BPS tăng lên đột ngột và kết quả của phương pháp điều khiển công suất, BPS trung bình được cải thiện tại BER trung bình cao hơn. Khi tăng dãi động điều khiển công suất cũng để tăng BPS trung bình, ở đây miền điều khiển công suất rộng hơn thường xuyên được sử dụng trong ngưỡng cơ bản của sơ đồ điều khiển công suất, do đó tăng BPS trung bình. Hình 2. 6: BER và BPS trung bình của điều chế thích nghi sử dụng sơ đồ ngưỡng điều khiển công suất cho các phạm vi dãi động khác nhau Việc sử dụng ngưỡng điều khiển công suất để cải thiện BPS trung bình làm giảm BER trung bình, trong khi chuyển mạch không thay đổi nhiều hoặc ít hơn, khi so sánh với sơ đồ điều chế thích nghi. Kế tiếp sử dụng sơ đồ điều khiển công suất được nghiên cứu để giảm chuyển mạch và các hiệu quả của BER và BPS trung bình. 2.4.4. Ngưỡng điều khiển công suất cho sử dụng chuyển mạch tối thiểu Trong việc tối ưu hoá sơ đồ điều chế thích nghi cho mức chuyển mạch thấp hơn, sơ đồ ngưỡng điều khiển công suất được thiết kế để duy trì kiểu điều chế được sử dụng trước nếu như SNR trong phạm vi của miền điều khiển công suất và kiểu điều chế trước là một điều hợp lý trong miền điều khiển công suất, sơ đồ ngưỡng điều khiển công suất để giảm chuyển mạch. Tương ứng bảng chuyển tiếp kiểu điều chế được công thức hoá trong bảng 4, trong bảng này công suất lên và công suất xuống được sử dụng phù hợp để bảo đảm rằng kiểu điều chế còn lại không thay đổi. Kiểu công suất xuống được sử dụng chỉ riêng để giảm BER trung bình. Điều chế trước. Không truyền (KT) BPSK QPSK 16QAM 64QAM Mức SNR Thấp hơn KT KT KT KT KT KT BPSK KT KT KT BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK QPSK BPSK BPSK QPSK BPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK 16QAM QPSK 16QAM 16QAM QPSK 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 16QAM 64QAM Trên 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM Bảng 4: Bảng chuyển tiếp được thiết kế để đạt được một mức chuyển mạch thấp được sử dụng. Tương ứng với bảng chuyển tiếp đã được công thức hoá ở bảng 4, trong bảng này công suất lên và công suất xuống được sử dụng phù hợp để chắc rằng sơ đồ điều chế được yêu cầu không thay đổi. Điều này khác ở bảng 2, ở đây công suất xuống được sử dụng ngoại trừ giảm BER trung bình và bảng 3, công suất lên được sử dụng để tăng BPS trung bình. Như trước, thực hiện sơ đồ điều khiển công suất được phân tích các giới hạn của BER, BPS, sử dụng chuyển mạch và sử dụng điều khiển công suất. Mối liên hệ giữa BER trung bình và BPS trung bình được thể hiện trong hình 2.7(a) và 2.7(b) cho các trường hợp không bị chặn và bị chặn truyền dữ liệu tương ứng với từng sơ đồ. Các kết quả được so sánh với sơ đồ điều chế thích nghi không điều khiển công suất. Ơ đây một sự giảm dần BER trung bình tại các SNR trung bình của kênh sử dụng các kiểu điều chế thấp hơn thì trội hơn, điều này cho phép điều khiển công suất để giảm đến mức tối thiểu sử dụng chuyển mạch không giảm BER trung bình hoặc BPS trung bình. Tuy nhiên, tại các SNR trung bình của kênh khoảng 20dB, các kiểu điều chế cao hơn được lựa chọn thường xuyên hơn. Hơn nữa, sử dụng điều chế mức cao hơn này được duy trì bởi chế độ điều khiển công suất ngưỡng, tương ứng với một xác suất lỗi cao hơn. Điều này làm giảm BER trung bình tại các SNR trung bình của kênh ở 20dB, như ở hình 2.7(a) và 2.7(b). Tối thiểu hoá mức chuyển mạch thấp hơn, việc sử dụng chuyển mạch được giảm với các phạm vị dãi động điều khiển công suất càng tăng. Hình 2.7: BER và BPS trung bình sử dụng sơ đồ điều khiển ngưỡng công suất cho các phạm vi dãi động khác nhau. Bảng 5: BER trung bình, BPS trung bình, sử dụng chuyển mạch và điều khiển công suất cho ba ngưỡng điều khiển công suất khác nhau được cho ở bảng 2, 3 và 4 cho các phạm vi dãi động khác nhau. 2.5. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI TRONG MÔI TRƯỜNG BĂNG RỘNG. Sử dụng điều chế thích nghi trong môi trường kênh fading băng rộng, ở đây sự cân bằng đóng một vai trò quan trọng, vậy khi áp dụng điều chế thích nghi trong môi trường băng rộng, chuyển mạch tối ưu hoá của bộ cân bằng cho sơ đồ điều chế thích nghi thật sự cần thiết. Trong môi trường băng rộng tồn tại nhiều thành phần đa đường, đồng thời trong kênh băng rộng không chỉ suy hao về công suất trong truyền dẫn mà còn bị ISI. Truyền dẫn trong kênh băng rộng làm giảm công suất tín hiệu và bị ISI giống như một kết quả trong kênh fading đa đường của kênh băng rộng. 2.6. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI. Bây giờ chúng ta đã thiết lập được các điểm chuyển mạch điều chế, chúng ta có thể thảo luận thực hiện điều chế thích nghi, về các giới hạn của BER và hiệu suất phổ (BPS). Chúng ta sẽ xem xét thêm ở Torrance và Hanzo [2] cho việc phân tích điều chế thích nghi. Mục đích chính của điều chế thích nghi là duy trì một sự thực hiện cố định với mức công suất phát thay đổi, sơ đồ điều chế, tốc độ mã hoá, vv ..., cho phép chúng ta thay đổi tốc độ dữ liệu không có sự suy biến về BER. Trong hệ thống thông tin di động mặt đất, giá trị trung bình của mức tín hiệu thu được thay đổi do kênh fading, điều chế thích nghi là một cách hiệu quả để đạt được các tốc độ dữ liệu cao. Ở đây chúng ta nghiên cứu các mức điều chế được điều khiển được điều chế thích nghi. Chúng ta xem xét hai yếu tố quan trọng là: BER và hiệu suất phổ. Hiệu suất phổ có thể được định nghĩa là giá trị của (số bít trên một symbol), với M là mức điều chế. Các sơ đồ điều chế được chọn lựa cho điều chế thích nghi là BPSK, QPSK, 16-QAM và 64-QAM với các mức đề nghị 1, 2, 4 và 6 bit trên symbol tương ứng cho mỗi sơ đồ điều chế. Chúng ta sẽ xem xét một ngưỡng cơ bản của sơ đồ thích nghi mà các chuyển mạch giữa các sơ đồ điều chế khác nhau phụ thuộc SNR trên kênh được đánh giá trong suốt mỗi khung. SNR của kênh được đánh giá tại bộ thu và được báo lại cho bộ phát qua một kênh phản hồi (feedback). Sự lựa chọn tốc độ có thể được làm tại bộ phát hoặc bộ thu. Nếu sự lựa chọn tốc độ được thực hiện tại bộ phát, nhiều thông tin phản hồi được yêu cầu khi SNR phải được lượng tử hoá và phát đi. Thông tin này được sử dụng để lựa chọn một sơ đồ điều chế cho khung (frame) truyền kế tiếp bằng cách đó để duy trì BER thấp ở một mức ngưỡng thực hiện theo yêu cầu. Để có một SNR của kênh được đánh giá không thay đổi cho tất cả các symbol trong khung truyền chúng ta yêu cầu một kênh fading chậm và phẳng (flat). Điều kiện này cần thiết để chắc chắn rằng các điều kiện kênh không thay đổi một cách đột ngột trong một khung (frame) truyền. Sơ đồ điều chế dựa trên cơ sở SNR của kênh được đánh giá sẽ không còn tối ưu trong khung tích cực. Chúng ta sẽ xem xét tác động của tốc độ fading trên sự thực hiện trực tiếp điều chế thích nghi, hình sau cho một cái nhìn tổng quan về điều chế thích nghi. Bộ phát Bộ thu Kênh (Rayleigh fading + Gaussian) Tính toán Metric của tín hiệu thu được để điều chế thích nghi cho khung truyền tiếp theo Hình 2. 8: Sơ đồ điều chế thích nghi cơ bản Như đã đề cập ban đầu, điều chế thích nghi dựa trên SNR của kênh cơ bản từ tín hiệu thu được. Ba mức chuyển mạch được xác lập cho các sơ đồ điều chế được thừa nhận và được đáp ứng SNR tại QPSK, 16-QAM và 64-QAM đạt 0.1%, 1% và 10% BER trong một kênh Gaussian. Lý do chúng ta sử dụng thực hiện AWGN để chọn các ngưỡng là trong suốt khung truyền chúng ta giả sử SNR không thay đổi, như các điều kiện của AWGN. Các phạm vi đáp ứng ba đích BER khác nhau được mô tả trong bảng 6. Hình 2.9 cho thấy các mức BER này với các đường cong theo lý thuyết cho các sơ đồ điều chế khác nhau trong AWGN. Các điều kiện dựa trên SNR được ước tính Điều chế thích nghi BER = 10% SNR <=2dB BPSK 2dB < SNR <=8dB QPSK 8dB < SNR <=12dB 16QAM 12dB < SNR 64QAM BER = 1% SNR <= 8dB BPSK 8dB < SNR <=14dB QPSK 14dB < SNR <= 20dB 16QAM 20dB < SNR 64QAM BER = 0.1% SNR <= 11dB BPSK 11dB < SNR <=17dB QPSK 17dB < SNR <= 25dB 16QAM 25dB < SNR 64QAM Bảng 6: Các mức chuyển mạch Thực hiện điều chế thích nghi có thể được tính như sau: (2.5) Với là hàm phân bố của SNR tức thời được giả thiết là phân bố Chi-Square với hai bậc tự do (tương tự, fading Rayleigh), là số bít trung bình trên một symbol, (2.6) là các mức cố định cho BPSK, QPSK, 16-QAM và 64-QAM, và là xác suất bít lỗi của các sơ đồ điều chế tương ứng trong một kênh AWGN với SNR là . Các công thức này được cho bởi (2.1), (2.2), (2.3) và (2.4) . Hình 2.10 (a),(b) và (c) minh họa thực hiện BER theo lý thuyết của điều chế thích nghi cho ba tỷ số lỗi đích khác nhau trong trong sự có mặt của fading Rayleigh như một hàm của SNR trung bình. Mỗi hình bao gồm thực hiện các sơ đồ điều chế riêng lẽ. Hiệu suất phổ của mỗi tỷ số lỗi đích được minh họa trong hình 2.10 (d). Hình 2. 9: Xác suất lỗi bít trong AWGN (a) (b) Xác suất lỗi bít của điều chế thích nghi trong AWGN ở 10% , 1% và 0.1% (c) (d) Hình 2. 10: Thực hiện BER theo lý thuyết của điều chế thích nghi cho ba tỷ số lỗi đích khác nhau Xác suất lỗi bít và hiệu suất phổ của điều chế thích nghi trong AWGN Hình đầu tiên sự thực hiện BER và hiệu suất phổ của điều chế thích nghi, không có sơ đồ không thích nghi nào cho thấy sự thực hiện đồng thời cung cấp hiệu quả phổ tốt hơn. Nói cách khác, điều chế thích nghi cung cấp đồng thời hiệu suất phổ và năng lượng tốt nhất cho bất kỳ các sơ đồ điều chế. Trong khi các sơ đồ cố định đạt được một trong hai hiệu quả phổ tốt hoặc hiệu quả năng lượng tốt nhưng không thể cả hai. Điều chế thích nghi tăng hiệu suất phổ mà không giảm sự thực hiện. Chúng ta cũng phải chọn một BER đích không chắc chắn rằng chúng ta sẽ đạt được sự thực hiện. Điều này do thật sự có một số sơ đồ điều chế cố định. Như có thể thấy ở hình 2.9, tại bất kỳ tỷ số lỗi đích có các kẽ hở quan trọng giữa các sơ đồ điều chế được chọn lựa. Ví dụ: tại một tỷ số lỗi đích 1% QPSK yêu cầu SNR là 8dB. Khi SNR của kênh tại giá trị đó, điều chế thích nghi sẽ đạt 1% BER. Tuy nhiên, cho tất cả các giá trị giữa 8dB và 14dB, điều chế thích nghi sẽ sử dụng QPSK và đạt được tốt hơn 1% BER. Chỉ khi kênh đạt đến 14dB và sơ đồ điều chế chuyển mạch sang 16-QAM sẽ làm cho BER trở lại BER đích. Vì vậy, sự thực hiện sẽ giữ để BER tốt hơn BER đích như trong hình ngoại trừ khi SNR thấp hơn giá trị cần cho BPSK để đạt được BER đích. Các kiểu khác là các tác động của BER đích dựa trên hiệu suất phổ. Khi chúng ta tăng BER đích, tức là chúng ta tăng hiệu suất phổ. Vì vậy, chúng ta có thể dễ dàng thay đổi hiệu suất phổ bằng việc thay đổi BER đích và các mức chuyển mạch. 2.6.1. Đánh giá kênh truyền Công việc cuối cùng của bộ thu là giải mã tín hiệu thu được để thu được luồng bít được xem như là luồng bit ban đầu. Không may rằng, do các nguyên nhân gây méo do kênh truyền, nên không thể làm điều này một cách trực tiếp. Thay vào đó chúng ta phải tìm cách hiệu chỉnh tín hiệu thu được trước khi giải điều chế. Chúng ta sẽ làm điều này bằng cách điều chế với sự có mặt của Symbol Pilot (PSAM-Pilot Symbol Assisted Modulation). Ý tưởng của PSAM là chèn các symbol được biết trong luồng dữ liệu truyền của chúng ta tại các khoảng được xác lập. Các symbol này được gọi là các symbol pilot. Information Symbol Pilot Symbol Mục đích của symbol pilot là cách để bộ thu biết được tiêu chuẩn của kênh tại pilot. Sử dụng hệ thống này, chúng ta có các mẫu kênh khá chính xác tại tần số bằng tốc độ symbol pilot. Sử dụng các pilot, chúng ta có thể nội suy các giá trị của kênh nhờ sử dụng một phương pháp nội suy chính xác. Chúng ta sử dụng các phép tính gần đúng FFT. 2.6.1.a. Cơ bản về điều chế với sự có mặt của symbol Pilot Trong PSAM, một symbol Pilot đã được biết và các symbol thông tin được ghép trong miền thời gian [như đa hợp phân chia theo thời gian - TDM] tại bộ phát. N-1 data symbols Pilot Symbols Information Symbols TDM Hình 2. 11: Dạng khung của PSAM Symbol pilot được chèn một cách có chu kỳ vào chuỗi symbol thông tin. Áp dụng lý thuyết lấy mẫu Nyquist, chúng ta có mối quan hệ giữa tần số Doppler Fd, chu kỳ symbol Ts và chiều dài khung N (khoảng cách symbol pilot khi có một pilot trên khung): (2.7) Công thức này cho thấy các symbol pilot phải được chèn vào thường xuyên hơn khi tốc độ Doppler tăng. Một khung có N symbol bao gồm một symbol pilot theo sau bởi (N-1) symbol thông tin. Điều chế Số bit trên symbol Symbol pilot BPSK 1 1+j0 QPSK 2 1+j 16QAM 4 3+j3 64QAM 6 7+j7 Bảng 7: Symbol pilot được sử dụng trong các sơ đồ điều chế khác nhau Công thức 2.7 chỉ cho chúng ta cách lấy mẫu một cách thường xuyên như thế nào dựa vào định lý lấy mẫu Nyquist. Tuy nhiên, chúng ta phải nhớ rằng các mẫu tại bộ thu của chúng ta bao gồm cả nhiễu. Do vậy, năng lượng symbol pilot rất quan trọng khi xác định tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) của các mẫu. Để làm cực đại SNR của các mẫu kênh, chúng ta chọn symbol với năng lượng lớn nhất trong symbol được lập ở bảng7. Hình 3.12 cho thấy chòm sao tín hiệu 16-QAM và 64-QAM với màu xẩm tối (màu đỏ) đặc trưng cho các symbol pilot với công suất tín hiệu. 16QAM 64QAM Hình 2. 12: Chòm sao tín hiệu QAM mô tả symbol pilot Sau bộ lọc (như Match filtering), bộ thu giải đa hợp các symbol pilot và các symbol thông tin. Tách chuỗi symbol pilot rồi được xử lý để chuyển điều chế và được nội suy để cho một sự đánh giá do méo fading cho các symbol thông tin. Do vậy, sự biến đổi biên độ và pha do fading có thể được đánh giá cho mỗi symbol dữ liệu. Đánh giá được sử dụng để cân bằng các symbol thông tin để tách sóng 2.6.1.b. Mô tả nội suy FFT (biến đổi Fourier nhanh) Một ứng dụng quan trọng của giải thuật FFT là ứng dụng trong bộ lọc tuyến tính FIR cho những chuỗi dữ liệu dài. Giải thuật FFT tạo N điểm của dữ liệu ngõ vào và chuyển đổi N điểm sang miền tần số bằng biến đổi FFT (fast Fourier Transform) của dữ liệu ngõ vào. Dữ liệu ngõ vào để đánh giá kênh sử dụng FFT tỷ lệ với các symbol pilot thu được với các symbol pilot đã được biết. Hệ số này cho một sự đo đạc về sự biến dạng symbol pilot qua kênh fading phẳng. Hình 2.13 cho thấy giải thuật FFT. N và Np là lũy thừa bậc hai để sử dụng FFT và IFFT. G(n) là ngõ ra của FFT được cung cấp bởi công thức 2.7 được thoả mãn G(n) có tất cả các thành phần của kênh fading. Và n = Np, G’(n=0). Do vậy chúng ta có thể nội suy từ 2Np symbol thành 2NNp symbol với việc chèn thêm các điểm 0. Phép nội suy được thực hiện như sau: (2.8) Ơ đây G’(n) được xem là hàm tuần hoàn. , với () (2.9) Việc chèn các điểm 0 trong miền tần số bằng nội suy giữa các symbol pilot trong miền thời gian. Sơ đồ này đơn giản bởi vì chỉ FFT và việc chèn thêm các điểm 0 là được yêu cầu: NNp chuỗi fading được đánh giá 2Np chuỗi các điểm fading Miền thời gian Miền thời gian Miền tần số Nội suy điểm không FFT IFFT Cắt xén (Truncation) Xoay pha Hình 2. 13: Giải thật FFT tổng quát IFFT (công thức 2.10) của tần số dữ liệu được lấy mẫu được thực hiện vào giai đoạn cuối cùng để nhận dữ liệu trong miền thời gian. (2.10) 2.6.1.c. Nội suy FFT cho các symbol pilot Bây giờ, chúng ta mô tả thủ tục nội suy FFT cho luồng thông tin thu được. Đầu tiên chúng ta lấy ra các symbol pilot trong luồng tín hiệu thu được. Rồi chúng ta chia mỗi pilot bởi symbol thông tin được yêu cầu, điển hình là symbol với năng lượng lớn nhất (điều này được xác định trước). Kế tiếp, chúng ta lấy FFT của vector đó , với (2.11) Ở đây 2Np là số symbol pilot được sử dụng để tạo đánh giá kênh và g1(l) là vector của các mẫu kênh thu được từ việc chia các symbol pilot thu được. Điều này cho chúng ta một vector của các mẫu kênh trong miền tần số. Trong miền tần số, việc đệm các điểm zero được sử dụng để hoàn thành nội suy. (2.12) Công thức 2.12 chúng ta thấy cách để thực hiện xử lý nội suy trong miền tần số ở đây N là hệ số nội suy. IFFT được xử lý với công thức sau: , với (k = 0,1,....,2NNp-1) (2.13) Kết quả của công thức 2.13 là các mẫu kênh mà chúng ta mong muốn. Để sử dụng các mẫu kênh này trong việc bù kênh, công thức sau tín hiệu thu: . Cái mà chúng ta muốn để làm là chuyển hiệu ứng của trên tín hiệu thu được để sử dụng đánh giá thu được từ giải thuật FFT. Nó có dạng như sau: (2.14) Một cách lý tưởng, gần bằng 1, với ở đây giới hạn nhiễu (hy vọng) rất nhỏ sơ với giới hạn của tín hiệu. Chú ý rằng tiến trình này không cải thiện SNR khi chúng ta nhân dữ liệu và nhiễu bởi cùng giá trị. 2.6.1.d. Hiệu ứng đường biên của nội suy FFT Đó là một giới hạn phương pháp đánh giá FFT, tại các điểm cuối của kênh được nội suy, có các gợn sóng trong đánh giá kênh do kích thước chiều dài hữu hạn của dữ liệu lấy mẫu được sử dụng. Vấn đề là có các thành phần biến mất (leakage) trong miền tần số khi các symbol được chuyển đổi. Sử dụng trong công thức 2.11 nó giống như bị cắt xén trong miền tần số. Điều này làm mất thông tin, được chuyển thành một gợn sóng biên khi IFFT được sử dụng. Để tránh hiệu ứng biên, điều này thật sự cần thiết rằng độ rộng khoảng thời gian của là bội số nguyên của , Tuy nhiên, khó để lựa chọn tần số lấy mẫu và khoảng thời gian cắt xén để đáp ứng yêu cầu này. Do vậy chúng ta giải quyết vấn đề này bằng việc đưa thêm các khung trong sự bắt đầu và kết thúc của các khung đích và sử dụng phép nội suy FFT. Sau khi thu được các mẫu trong miền thời gian, chúng ta chỉ xem xét các khung đích của chúng ta và loại bỏ các khung đích mà chúng ta thêm vào để đánh giá kênh. Điều này làm giảm hiệu ứng đường biên. Khung đích Khung thêm Khung thêm Hình 2. 14: Cấu trúc khung để giảm hiệu ứng đường biên Hiệu ứng biên Hình 2. 15: Minh hoạ độ chính xác sự đánh giá kênh FFT Hình 2.15 minh hoạ một ví dụ về sự chính xác của giải thuật nội suy FFT. Chú ý rằng kênh trong điểm giữa của tập hợp được theo dấu một cách chính xác, nhưng kênh tại các điểm cuối thì không. Hình 2. 16: cận cảnh của hiệu ứng biên 2.6.2. Tác động của khoảng symbol pilot Việc chèn các symbol pilot dẫn đến sự lãng phí năng lượng, vì vậy có một sự liên hệ (tradeoff) giữa năng lượng lãng phí trong các symbol không cần thiết và không lấy mẫu fading xử lý thường đủ để đánh giá tốt. Khi tần số Doppler lớn hơn giới hạn lý thuyết, việc đánh giá kênh không thể bù cho sự biến dạng. Ví dụ: sử dụng công thức 2.7: nếu như chiều dài khung N=64 symbol và Fs=16kHz vậy bất kỳ công việc đánh giá kênh dài như: Hình 2.17 (a,b) cho thấy đường bao fading thực như thế nào được lần theo bằng nội suy FFT tại tốc độ Doppler của 120Hz và 130Hz cho cùng khoảng symbol pilot. Tại Doppler của130Hz, đường bao lần theo không chính xác không giống tại 120Hz. Điều này cũng có thể quan sát từ các chòm sao tín hiệu được giải thích mà các symbol dữ liệu thu được bù tốt như thế nào khi so sánh với symbol dữ liệu phát. Đường bao fading với nội suy FFT tại tần số Doppler 120Hz Đường bao fading với nội suy FFT tại tần số Doppler 130Hz Hình 2. 17: Đường bao fading thực được lần theo bằng nội suy FFT tại tốc độ Doppler của 120Hz và 130Hz Suy hao công suất do chèn các symbol pilot được cho bởi: (2.15) Do vậy nếu như khung có 32 symbol thì nó sẽ suy hao công suất 0.13dB do symbol pilot. 2.6.3. Hiệu quả SNR của Pilot Như đã giới thiệu trong phần trước, chúng ta chọn symbol pilot với biên độ lớn nhất trong số chòm sao tín hiệu. Khi các mẫu dữ liệu thu được tại bộ thu bị nhiễu, nó là yếu tố cần thiết để có SNR pilot cao. Điều này được làm bằng việc tăng biên độ pilot vì vậy nó làm giảm méo và giúp đỡ việc đánh giá chính xác hơn các hệ số méo của dữ liệu. Như vậy, biên độ pilot cao hơn, SNR của pilot cao hơn và như vậy sự đánh giá chính xác hơn tình trạng méo tại bộ thu sử dụng các mẫu pilot này. 2.6.4. Ảnh hưởng của trễ phản hồi (feedback delay) Trong điều chế thích nghi các đánh giá SNR được cung cấp qua một kênh phản hồi. Rõ ràng, trong hệ thống thực tế có một vài độ trễ ở giữa khi SNR trên kênh được đánh giá và khi sơ đồ điều chế mới được sử dụng. Chúng ta xác định độ trễ theo giới hạn của các khung truyền và xem xét tác động của một, hai và ba khung truyền trễ khi thực hiện điều chế thích nghi. Khi tăng độ trễ khung truyền, tỷ số lỗi bit giảm. Bởi vì khi có độ trễ trong hệ thống, kênh (SNR) sẽ ưu tiên thay đổi để thực hiện sơ đồ điều chế “tối ưu” (“optimal”). Điều này làm giảm BER. Chú ý rằng sự suy giảm với độ trễ phụ thuộc cao vào tốc độ fading. Tại tốc độ Doppler cao sẽ nhạy với độ trễ hơn tại tốc độ Doppler thấp. Tốc độ Doppler cao sẽ giảm thực hiện điều chế thích nghi khi kênh thay đổi trong suốt một khung. Nếu như tốc độ Doppler tương ứng với tốc độ của khung, thì sự thực hiện sẽ suy giảm. Nếu như tốc độ khung thấp hơn tốc độ Doppler một cách đáng kể, thì không có gì ảnh hưởng. Hiệu suất phổ không thay đổi do các độ trễ khung khác nhau. Bởi vì bất chấp các sơ đồ điều chế được chọn khi chúng được sử dụng, khi SNR phân bố không thay đổi. Độ trễ sử dụng trong sơ đồ điều chế mới chỉ tác động tỷ số lỗi bít khi sơ đồ điều chế được sử dụng không còn phù hợp cho các điều kiện kênh. 2.6.5. Phân tích đánh giá chất lượng kênh trong điều chế thích nghi Giả thiết rằng SNR của kênh tức thời đã được biết. Chúng ta nghiên cứu tác động của SNR hoặc sự ước đoán kênh dựa trên điều chế thích nghi. Kỹ thuật điều chế thích nghi sử dụng sự đánh giá SNR tại bộ thu (điều này được báo lại cho bộ phát thông qua kênh phản hồi) để chọn một sơ đồ điều chế để đạt được một sự thực hiện ban đầu (BER đích). Bằng sơ đồ thích nghi, có thể cải thiện hiệu suất phổ. Tuy nhiên sự nhận biết chính xác của SNR không thể đạt được, và do vậy sẽ có vài lỗi trong việc đánh giá. Các kỹ thuật đánh giá SNR và tác động của chúng trong điều chế thích nghi. Đặc biệt, chúng ta xem xét hai phương pháp đáng giá SNR của kênh qua một khung đơn. Chúng ta sẽ thấy rằng trong các kênh với trải Doppler cao, đánh giá SNR có thể không chính xác. Trong các kênh với Doppler vừa phải, trễ phản hồi có thể làm giảm sự thực hiện. Do vậy, chúng ta nghiên cứu đánh giá SNR dài hạn, điều này không nhạy với trễ phản hồi. Chúng ta đánh giá độ chính xác và thực hiện điều chế thích nghi khi sử dụng đánh giá dài để thích hợp với sơ đồ điều chế. 2.6.5.a. Đánh giá chất lượng kênh Bộ phát luôn luôn cần thông tin từ bộ thu để thích nghi sơ đồ điều chế cho các khung tích cực tiếp theo. Thông tin được cung cấp bởi bộ thu có thể là chất lượng kênh (cho phép bộ phát tạo tốc độ quyết định) hoặc lựa chọn một sơ đồ điều chế. Trong cả hai trường hợp, sơ đồ điều chế được chọn lựa phụ thuộc vào đánh giá chất lượng kênh tại bộ thu. Chất lượng kênh bao gồm tỷ số lỗi khung, tỷ số lỗi bít, và SNR. Ở đây chúng ta sử dụng đánh giá SNR như một chỉ định chất lượng kênh. Do vậy, bộ thu yêu cầu một kỹ thuật đánh giá SNR tốt để cung cấp một cách đáng tin cậy chất lượng kênh tại bộ thu. Một kỹ thuật đánh giá SNR tốt phải có các thuộc tính sau: Độc lập với tần số Doppler Độc lập với các sơ đồ điều chế Thích hợp sử dụng một số mẫu nhỏ Cung cấp một cách đánh giá chất lượng kênh chính xác trong các điều kiện giới hạn của nhiễu tạp âm và nhiễu giao thoa. Tuy nhiên, chúng ta thường giảm một vài thuộc tính cho việc nghiên cứu thực tế. Mục đích của việc đo đạc SNR sẽ cho một kết quả chính xác hơn về trạng thái của kênh. Tín hiệu chúng ta mong muốn được thu và giải điều chế sẽ bị sai lệch do kênh Rayleigh và nhiễu thu. Bởi vì điều này, chúng ta sẽ yêu cầu công suất tín hiệu ngắn hạn (để đánh giá hiệu ứng của fading Rayleigh) và công suất nhiễu dài hạn. 2.6.5.b. Phân tích sự đánh giá SNR dài hạn Chúng ta có thể giải quuyết vấn đề này trong kênh fading nhanh. Tuy nhiên, khi sử dụng nội suy FFT, để cải thiện đánh giá SNR ngắn hạn không hiệu hiệu quả do các hiệu ứng biên và độ trễ của điều chế thích nghi. Chúng ta nghiên cứu sự tính toán SNR của kênh qua một thời gian dài. Một cách tiếp cận như vậy không cung cấp một sự cải thiện trong hiệu suất băng thông, nhưng nó không nhạy với độ trễ. Giá trị SNR trung bình này có thể được sử dụng để thích hợp sơ đồ điều chế. Một cách tiếp cận như vậy có hạn chế mà chúng ta có thể chỉ thích hợp với các thay đổi dài hạn trong SNR của kênh (như các thay đổi của shadowing hoặc suy hao). Tuy nhiên, cách tiếp cận này là một sự đánh giá SNR chính xác hơn khi nó sử dụng nhiều dữ liệu cho sự đánh giá. Hơn nữa chúng ta thấy rằng tiếp cận lại tốt hơn do trải Doppler và trễ phản hồi. Do vậy chúng ta xem xét sử dụng “đánh giá SNR dài hạn được cải thiện”. Như đã thấy sự thực hiện điều chế thích nghi phụ thuộc SNR của kênh được đánh giá tốt ra sao. Sự đánh giá SNR của kênh chính xác hơn, sự điều chế sẽ được lựa chọn tốt hơn, và khả năng điều khiển các biến đổi trong kênh. Điều này giúp chúng ta đưa ra sự đánh giá SNR dài hạn được cải thiện nơi SNR được tính toán công suất tín hiệu trung bình và công suất nhiễu qua nhiều khung, chúng ta sử dụng các symbol của nhiều khung hơn để tính toán công suất tín hiệu và phương sai của nhiễu. Đồng thời thay vì cố gắng đánh giá SNR tức thời chúng ta đánh giá SNR trung bình. Cho đánh giá SNR dài hạn SNR được tính toán sử dụng cùng các công thức như trong các nguyên nhân đánh giá SNR ngắn hạn. Sử dụng đánh giá dài hạn về độ lớn và công suất nhiễu trên kênh. Nếu chúng ta có một tín hiệu bị sai lệch do nhiễu, chúng ta có thể đánh giá tỷ số tín hiệu trên nhiễu thông qua các phép tính toán ‘giá trị trung bình và phương sai’ (mean and variance). Đầu tiên, công suất thu trung bình sau fading Rayleigh được tìm thấy bằng cách lấy bình phương trung bình của độ lớn tín hiệu thu được. Điều này sẽ đáp ứng cho công suất tín hiệu được đánh giá. Công suất nhiễu sẽ được tìm thấy khi tính toán phương sai tín hiệu thu được. Tính toán phương sai này có thể được tính trung bình qua một thời gian dài. Giả sử rằng chúng ta có một tín hiệu thu gốc dạng phức như sau: (2.16) Ơ đây ci là mẫu kênh nhận được với phương sai ở đây SNR là tỷ số tín hiệu trên nhiễu của kênh, di là symbol dữ liệu (với năng lượng trung bình đơn vị), và ni là AWGN. Mỗi tín hiệu ở dạng phức và phương sai của nhiễu trong các phần thực và ảo là . Với tổng công suất nhiễu là . Cho điều chế PSK, các công thức sau được sử dụng để tìm trung bình và phương sai của khối dữ liệu thu hiện tại: (2.17a) (2.17b) Trong các công thức trên, z đặc trưng cho giá trị trung bình của tín hiệu thu được, T2 đặc trưng cho phương sai của tín hiệu, và N là số symbol qua đó những thông tin thống kê được đánh giá. Chú ý rằng tính toán phương sai phụ thuộc vào đánh giá kênh ci từ sự đánh giá FFT. Hơn nữa hiệu ứng điều chế được giới hạn bởi độ lớn của tín hiệu thu được. Trong một vài đánh giá, trung bình của tín hiệu được sử dụng thay cho mẫu kênh ci. Tuy nhiên, điều này dẫn tới sự ước lượng bị lệch trong những vùng SNR cao với các tốc độ Doppler vừa phải. Cho các sơ đồ điều chế cho nhiều mức công suất giống như QAM chúng ta có các công thức khác nhau để tính toán giá trị trung bình và phương sai của tín hiệu: (2.18a) (2.18b) Các sơ đồ nhiều mức công suất, symbol dữ liệu cần chuyển dịch hiệu ứng mà nhiều mức công suất có được dựa trên sự đánh giá. Điều này đạt được khi sử dụng đánh giá symbol, . Để sử dụng các công thức này, chúng ta có một cách để xác định SNR từ chúng. SNR có thể được tính toán như sau: (2.19) Công thức 2.19 đơn giản là công suất tín hiệu chia cho công suất nhiễu. Các đơn vị của là tuyến tính, do vậy chúng ta phải chuyển đơn vị thành decibel (dB). Chúng ta nên chú ý rằng là một sự đánh giá giới hạn ngắn dựa trên một giá trị của T2 và z. Khi công suất nhiễu không đổi trên một thời gian dài, chúng ta có thể cải thiện đánh giá SNR của chúng ta bằng cách tạo một sự đánh giá nhiễu dài hạn. Để thu được trung bình dài hạn, ta sử dụng công thức sau [2] để xác định phương sai dài hạn: (2.20) Tuy nhiên, phương pháp này sẽ tạo thời gian để hội tụ về một sự đánh giá đáng tin cậy. Chúng ta sửa đổi phương trình để phù hợp với nhu cầu của chúng ta. Như vậy chúng ta đánh giá công suất nhiễu như sau: (2.21) Trong công thức 2.21, vài mẫu đầu tiên vẫn còn có trọng số hơn, nhưng không nhiều như 2.20. Trong trường hợp này, sự hội tụ đánh giá SNR sẽ nhanh hơn. 2.6.6. Dự đoán kênh Ý tưởng về dự đoán kênh là sử dụng các mẫu kênh quá khứ và hiện tại để dự đoán các mẫu tương lai. Chúng ta sẽ sử dụng một sơ đồ dự đoán cho mục đích đặc biệt trong việc dự đoán mức công suất tương lai của kênh Rayleigh. Lý do dự đoán kênh Rayleigh tương lai là các kết quả của các phần trước chỉ ra rằng việc nhận biết về kênh cũ là nguyên nhân chính gây ra sự suy giảm với việc điều chế thích nghi. Với dự đoán, chúng ta có thể đánh giá mức công suất tương lai của kênh, như vậy vấn đề trễ đường truyền sẽ ít hơn khi chúng ta biết trạng thái nào của kênh trước thời gian máy phát nhận thông tin điều khiển từ máy thu. Dự đoán tuyến tính Đó là công việc quan trọng được làm trong lĩnh vực dự đoán tuyến tính, được sử dụng để dự đoán kênh. (2.22) Chú ý rằng kênh phụ thuộc vào pha và tần số của mỗi đường hình sin (chúng ta chuẩn hoá tất cả thành phần tán xạ thành đơn vị công suất Ai =1). Với thông tin này, chúng ta biết được tương quan từ mẫu sang mẫu, không giống AWGN. Do vậy, chúng ta có thể tận dụng các thuộc tính xác định và dự đoán giá trị nào của kênh sẽ ở tại thời điểm sau. Để dự đoán kênh Rayleigh, chúng ta sẽ sử dụng đánh giá phổ tương ứng với phương pháp Entropy cực đại (MEM-Maximum Entropy Method) cho dự đoán tuyến tính. Mục đích của MEM là cung cấp một tập các hệ số, hoặc các cực để sử dụng như ngõ vào để dự đoán tuyến tính. Sử dụng MEM, chúng ta có đáp ứng tần số của kênh được mô hình như sau: (2.23) Trong công thức 2.23, dj’ là các hệ số dự đoán tuyến tính, được sử dụng bởi dự đoán tuyến tính, với các hệ số p. Dự đoán trong trường hợp của chúng ta đơn giản là một hàm tổng của tích. (2.24) Với cn’ là một giá trị được dự đoán dựa vào tổ hợp tuyến tính của p các giá trị trước được nhân với các hệ số dự đoán. Để dự đoán nhiều mẫu trong tương lai, chúng ta chỉ cần xem mẫu được dự đoán gần nhất. Chúng ta có thể dự đoán xa hơn như chúng ta mong muốn. Nhưng đương nhiên, điều đó ít chính xác hơn do có từ lỗi tích luỹ. Xác định các hệ số dự đoán qua phương pháp tự tương quan, hàm tự tương quan có thể thấy như sau: (2.25) Sử dụng kết quả này, các hệ sự đoán có thể được tìm qua hàm sau: , với k = (1,..,M) (2.26) Ở đây M là số cực để tính toán, được quyết định bởi các user; nhiều cực hơn, sự dự đoán chính xác hơn. Đương nhiên, chúng ta không thể có nhiều điểm cực hơn các mẫu kênh chúng ta có. Tuy nhiên thực tế, các phương pháp này không để tính toán các hệ số dự đoán một cách rõ ràng. Thay vào đó chúng ta sử dụng một thuật toán đệ quy cung cấp bởi [6] sử dụng một phương pháp đệ quy để tính toán . Trong bất kỳ trường hợp, giải thuật dự đoán tuyến tính tốt cho các tín hiệu mịn (smooth) và dao động, mà mô tả fading Rayleigh có phần chính xác. Hình 2. 18: Mô tả dự đoán kênh CHƯƠNG III: mô phỎng Quá trình truyền dẫn qua kênh thông tin vô tuyến thực tế chịu nhiều ảnh hưởng xấu của nhiễu, điều này đặt ra cho các nhà nghiên cứu cần phải nghiên cứu đưa ra nhiều giải pháp cho các phương thức truyền dẫn thông tin qua môi trường vô tuyến một cách tốt nhất sử dụng nguồn tài nguyên vô tuyến có giới hạn trong thiên nhiên, để có thể nhìn nhận rõ ràng hơn những gì đã đề cập chúng ta thực hiện chương trình mô phỏng với mục đích minh họa một cách trực quan những ảng hưởng bất lợi của kênh thông tin vô tuyến, đồng thời qua đó để thấy được hiệu quả của giải pháp điều chế thích nghi đảm bảo được một tỷ số lỗi bít theo yêu cầu đạt ra mà vẫn đạt được hiệu suất phổ tốt nhất. Thiết kế chương trình mô phỏng Một hệ thống thông tin sử dụng điều chế thích nghi gồm có máy phát, kênh truyền và máy thu. Ở máy phát, tín hiệu được điều chế theo phương pháp BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM và được chèn symbol pilot và qua bộ lọc băng thông, rồi phát đi. Tín hiệu đến máy thu sau khi qua kênh truyền có các loại nhiễu: nhiễu trắng, fading. Để có được dữ liệu ban đầu, tín hiệu thu được tách các symbol pilot, sau đó đi qua bộ giải điều chế, lọc thông thấp, rồi đến bộ quyết định. Đồng thời các symbol pilot được tách ra sử dụng nội suy để đánh giá trạng thái kênh hiện tại, thông tin sau khi đo đạc được đưa tới máy phát để quyết định chọn lựa sơ đồ điều chế cho khung truyền kế tiếp. Nguồn Mã hoá Ngưỡng chuyển mạch điều chế Điều chế Chèn Pilot Kênh truyền Xoá Pilot Giải điều chế Giải mã Đo đạc kênh Sink Hình 3. 1: Mô hình tổng thể của chương trình mô phỏng Nhập các thông số Thông số dữ liệu: là chuỗi bít nhị phân ngẫu nhiên Mức BER ngưỡng cho điều chế thích nghi Phạm vi dãi động k (dB) Độ trễ phản hồi (số khung trễ) Nhập thông số đặc tính kênh Nhiễu Gauss Nhiễu fading Độ biến động của SNR trên kênh Kết quả mô phỏng BER Hiệu suất phổ Sơ đồ điều chế sử dụng hiện tại SNR hiện tại trên kênh Lưu đồ giải thuật mô phỏng Hình 3.1 là mô hình mô phỏng tổng thể được sử dụng trong chương trình để mô phỏng những ảnh hưởng của nhiễu và hiệu quả của sơ đồ điều chế thích nghi. Mục đích của chương trình mô phỏng là tính được BER và hiệu suất phổ qua các giá trị dãi động và độ trễ phản hồi khác nhau sẽ ảnh hưởng đến BER và hiệu suất phổ của điều chế thích nghi như thế nào đồng thời so sánh hiệu quả phổ của điều chế thích nghi với các sơ đồ điều chế không thích nghi với cùng điều kiện của môi trường. Có thể khái quát chức năng và hoạt động của các khối trong lưu đồ như sau: Nguồn: khối này dùng để tạo luồng symbol thông tin ngẫu nhiên Mã hoá: khối này sẽ mã hoá luồng thông tin ngẫu nhiên sang dạng mã Gray. Khối ngưỡng chuyển mạch điều chế: thiết lập các mức ngưỡng chuyển mạch điều chế theo SNR của giá trị BER đích được yêu cầu cho các sơ đồ được lựa chọn để thích nghi điều chế (BPSK,QPSK,16QAM,64QAM). Khối điều chế: dùng để điều chế luồng symbol sang miền không gian tín hiệu tương ứng (sử dụng điều chế BPSK, QPSK 16QAM, 64QAM). Chèn pilot: khối này dùng để chèn pilot tương ứng cho mỗi sơ đồ điều chế được lựa chọn: Điều chế Số bit trên symbol Symbol pilot BPSK 1 1+j0 QPSK 2 1+j 16QAM 4 3+j3 64QAM 6 7+j7 Kênh truyền: trong chương trình này kênh truyền được xem là chịu ảnh hưởng của nhiễu tạp âm trắng AWGN và nhiễu nhân Fading. Bộ tạo Fading (Rayleigh) tạo ra một quá trình fading (với phân bố Rayleigh) và nhân nó vào dạng sóng tín hiệu phát để mô phỏng điều chế thích nghi trong kênh fading. Bộ tạo AWGN: khối này cộng thêm nhiễu trắng Gauss vào dạng sóng tín hiệu phát. Xoá pilot: khối này tách pilot ở tín hiệu thu được để phân tích đánh giá và dự đoán kênh. Bộ thu tín hiệu: thực hiện giải điều chế tín hiệu và giải mã luồng thông tin thu. Đo đạc kênh: dùng để đo đạc giá trị SNR trên kênh hiện tại để phản hồi lại khối ngưỡng chuyển mạch điều chế. Sink: dùng để tính BER và hiệu suất phổ thu được. Tính ABER (BER điều chế thích nghi) = Tổng số bít lỗi/ tổng số bít thu. Tính ABPS (hiệu suất phổ của điều chế thích nghi): ABPS = 1*%BPSK + 2*%QPSK + 4*%16QAM + 6*%64QAM Giải Thuật Chuyển mạch Điều Chế Thích Nghi (4) (3) (1) Đ S S S S Đ Đ Đ Đ Begin SNRSNRBPSK_thres-k SNRSNRQPSK_thres+k Data_length0 SNRSNRBPSK_thres+k Điều chế BPSK SNRchann(1,index) = SNRchannel Feedback = 1 Nhập chuỗi dữ liệu ngẫu nhiên Nhập BER_threshold. Dãi dộng k. Khoảng chèn Pilot Độ trễ phản hồi fdbackdl của kênh . index = 1,i=0,SNR = SNRcurrent, SNRchann=[] i=1+1 index= index+1 index=index+1,i=0 SNR=SNRchann(1,index-fdbackdl-1) Fdback=i Feedback = 0 SNR = SNRchannel Không truyền (4) (3) (3) (2) (1) S S S S S S Đ Đ Đ Đ Đ Đ SNRSNRQPSK_thres-k SNRSNR16QAM_thres+k Điều chế QPSK SNRchann(1,index) = SNRchannel Feedback = 1 i=1+1 index= index+1 index=index+1,i=0 SNR=SNRchann(1,index-fdbackdl-1) Fdback=i Feedback = 0 SNRSNR16QAM_thres-k SNRSNR64QAM_thres+k Điều chế 16QAM SNRchann(1,index) = SNRchannel Feedback = 1 i=1+1 index= index+1 index=index+1,i=0 SNR=SNRchann(1,index-fdbackdl-1) Fdback=i Feedback = 0 (4) (4) (3) (2) S S S Đ Đ Đ SNRSNR64QAM_thres-k Điều chế 16QAM SNRchann(1,index) = SNRchannel Feedback = 1 i=1+1 index= index+1 index=index+1,i=0 SNR=SNRchann(1,index-fdbackdl-1) Fdback=i Feedback = 0 End Giao diện mô phỏng Hình 3. 2: Giao diện mô phỏng điều chế thích nghi Hình 3. 3: Giao diện vẽ ber Kết quả mô phỏng Ưng dụng phần mềm Matlab 2007b để xây dựng chương trình mô phỏng kênh truyền với thông số đầu vào là: Số bít ngẫu nhiên: 5000000 BER ngưỡng 0.0001 Khoảng pilot 50 Phạm vi dãi động k (dB) Kênh nhiễu AWGN Độ trễ phản hồi delay (frame) SNR trên kênh tăng tuyến tính từ 0 dB -> 40 dB Hình 3. 4: BER ngưỡng 1.e-4,k = 0dB,delay = 0, hiệu suất phổ đạt được là 4,8172 Hình 3. 5: BER ngưỡng 1.e-3,k=0dB,delay=0,hiệu suất phổ đạt được là 4.83 Hình 3. 6: Đồ thị BER cho k=0.1dB(đường trên) và k=0.2dB(đường dưới), ứng với BER ngưỡng 1.e-4,delay=0 Hình 3. 7: Đồ thị BER cho delay=5 (đường trên) và delay=10 (đường dưới), ứng với BER ngưỡng 1.e-4,k=0.1dB KẾT LUẬN Trong luận văn này, chúng ta đã nghiên cứu các yếu tố tác động đến sự thực hiện điều chế thích nghi. Điểm chính là tác động của sự đánh giá kênh và sự đánh giá đặc tính (SNR) của kênh. Việc thực hiện được đo theo giới hạn của hiệu suất phổ và tỷ số lỗi bít. Việc đánh giá kênh được nghiên cứu sử dụng điều chế trong kênh fading phẳng. Chúng ta thấy rằng FFT sử dụng để đánh giá kênh cung cấp nội suy chính xác. Chúng ta đã khảo sát các môi trường để điều chế thích nghi sử dụng dự đoán tuyến tính để dự đoán các mức công suất kênh tương lai trong fading nhanh. Ý tưởng cơ bản của điều chế thích nghi là cải thiện hiệu suất phổ và hiệu quả năng lượng bằng việc sử dụng BPSK và QPSK khi kênh thấp và sử dụng QAM khi kênh tốt. Các kết quả mô phỏng được cung cấp khi mô phỏng điều chế thích nghi với sự có mặt của sự đánh giá kênh, độ trãi trễ, và các phạm vi dãi động khác nhau. Chúng ta đã nghiên cứu tác động của các yếu tố đó dựa trên thực hiện BER và hiệu quả phổ. Hướng phát triển Công việc của chúng ta cung cấp một vài vấn đề thực tế liên quan đến sự điều chế thích nghi. Chúng ta tổng kết một ít phương hướng cho luận văn này. Mô hình kênh của chúng ta bao gồm một kênh fading phẳng. Nó sẽ thích hợp để nghiên cứu dự đoán trên các kênh fading lựa chọn tần số. Dự đoán tuyến tính là phương pháp được sử dụng trong luận văn này. Các phương pháp dự đoán khác có thể được lựa chọn để sử dụng như: ESPIRIT, MUSIC, hoặc dự đoán không tuyến tính. Thay vì điều chế thích nghi, phương hướng có thể là mã hoá thích nghi. Xa hơn có thay đổi các sơ đồ điều chế thích nghi, chúng ta có thể giữ trạng thái điều chế trong khi thay đổi tốc độ mã hoá. Hầu hết dữ liệu các hệ thống thông tin sử dụng các kỹ thuật mã hoá để giảm lỗi bít. Mã chập là cách được sử dụng cho mục đích này. Do vậy, nghiên cứu điều chế thích nghi với mã hoá thích nghi là một lĩnh vực nghiên cứu có thể khác. Trong mô phỏng chúng ta giả thiết kênh điều khiển là lỗi tự do, nó có thể cho thấy làm sao để thực hiện ảnh hưởng của một kênh không hoàn hảo. Chúng ta chỉ sử dụng một đường đơn mà không sử dụng ISI. Một nghiên cứu trên nhiều người dùng sẽ thích hợp trong mô phỏng. TÀI LIỆU THAM KHẢO Thông tin di động thế hệ ba – Tiến sĩ Nguyễn Phạm Anh Dũng. Thông tin di động – TS Hồ Văn Cừu, TS Phạm Thanh Đàm. Cơ sở lý thuyết truyền tin (tập 1 và 2) – Đặng Văn Chuyết, Nguyễn Tuấn Anh – Nhà xuất bản giáo dục. Lập trình Matlab – Nguyễn Hoàng Hải, Nguyễn Khắc Kiểm, Nguyễn Trung Dũng, Hà Trần Đức – Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật Vi ba số - Bùi Thiện Minh – Nhà xuất bản bưu điện.