Luận văn Hệ thống mạng di động WCDMA

của ma trận đối xứng ssuu RR 1 .Giá trị riêng lớn nhất là max thoả mãn wwRR ssuu max 1  (3.25) Đó cũng chính là giá trị lớn nhất của SINR .Vector riêng INRMSw đáp ứng với giá trị max là vector trọng số tối ưu làm cho giá trị SINR tại ngõ ra của mảng là lớn nhất. Vì vậy ,giải pháp MSINR cho vector trọng số tối ưu được tính bởi vector riêng tương ứng với các giá trị riêng tổng quát sau: .RMSINuuMSINRss wRwR  (3.26) 29 Chúng ta có thể thấy rằng ma trận hiệp phương sai của nhiễu giao thoa và tiếng ồn đã được giới thiệu trong biểu thức trước được dùng để xác định cấu trúc không gian của tín hiệu nhiễu .Ma trận uu R cũng được dùng trong việc xác định vector trọng số bằng cách giải bài toán giá trị riêng wwR ss  .MSINR beamforming có thể được xem là kỹ thuật xác định giá trị lớn nhất của SNR trong trường hợp nhiễu tác động là nhiễu màu, hay MSNR beamforming là trường hợp đặc biệt của MSINR trong điều kiện nhiễu tác động là nhiễu không gian trắng. Trong việc phân tích sau đây, nếu tín hiệu đến được xác định bởi góc tới là d ,ma trận hiệp phương sai của tín hiệu được biết như sau :   ),()(2 dHdss aadER  (3.27) Từ (3.26) ta có thể viết lại như sau    MSINRMSINdHduu wwaadER maxR21 )()(   (3.28) Ta đặt   max R 2 )(    MSINd H wadE  ,Vector trọng số MSINR được cho như sau ).( 0 1 R  aRw uuMSIN  (3.29) Một lần nữa ta có thể nhận thấy rằng ma trận hiệp phương sai (của nhiễu giao thoa và tiếng ồn ) cùng với vector trọng số MSNR được dùng để tính trọng số MSINR. Như thế biểu thức cho vector trọng số dễ dàng được thay đổi theo góc tới của các đường tín hiệu khác nhau. 3.3.2 Xác định giá trị cực đại của tỉ số tín hiệu trên nhiễu (MSINR) Nếu tín hiệu thu được bao gồm cả nhiễu giao thao và tiếng ồn, ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu được biểu diễn như sau : uussxx RRR  (3.30) Tỉ số tín hiệu/nhiễu giao thoa +tiếng ồn (RSINR) trở thành RSINR=1+SINR (3.31) Như vậy việc làm cực đại giá trị RSINR sẽ làm cực đại SINR, và như thế sẽ không có sự phân biệt giữa 2 giá trị này trong phương pháp tìm giá trị của vector trọng lượng. Ta phát biểu giải pháp MRSINR như sau: Giải pháp MRSINR dùng phương pháp vector riêng để tìm ra vector trọng lượng tối ưu của chuổi các giá trị riêng đơn giản (GE: Generalized Eigenvalue): .MRSINRuuMRSINRxx wRwR  (3.32) Phương trình (3.32) là phương trình đầy đủ cho trường hợp nhiễu tác động vào tín hiệu là nhiễu màu (noise colored) .Trong trường hợp này việc xác định MSNR dựa 30 vào việc phân chia ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu thành 2 không gian con trực giao và tìm giá trị vector riêng sao cho nó trực giao với thành phần nhiễu và đáp ứng với thành phần tính hiệu cần thu. Hai không gian con trong trường hợp này của MRSINR beamforming chúng trực giao với nhau và là không gian con của ma trận hiệp phương sai tín hiệu với nhiễu. Điều này cho phép dễ dàng điều chỉnh vector trọng số sao cho phù hợp với cấu trúc không gian của tín hiệu không mong muốn. 3.4 Kỹ thuật MMSE Beamforming Kỹ thuật MMSE (Minimum Mean Squared Error) được dùng để tìm ra giá trị của vector trọng lượng MMSEw mà làm cực tiểu sự sai lêch giữa tín hiệu mẫu ban đầu với tín hiệu tổ hợp. Sự sai đó được định nghĩa bởi phương trình sau : ),()()( kxwkdke H (3.33) Với d là một mẫu tín hiệu tại anten đầu tiên, w là vector trọng lượng của mảng, x là vector tín hiệu thu được tại mảng anten , k biểu thị cho mẩu tín hiệu đang xét . Vì thế MMSE được cho như sau  2)(keEJ  (3.34) Từ 3.33 ta viết lại như sau :      2 )()( kxwkdEJ H    *)()()()( kxwkdkxwkdE HH   wkxkxwkxwkdkxkdkdE HHHH )()()()()()()( *2  (3.35)   wRwrwwrkdE xx H xd HH xd  2)( Với  )()( kxkxER H xx  là ma trận hiệp phương sai của tín hiệu ,  )()( * kdkxEr xd  Là vector tương quan chéo giữa vector tín hiệu thu được x và tín hiệu mẫu d. MSE J nhỏ nhất khi 0)(  J . Với gradient vector được định nghĩa như sau : *2)( w J    (3.36) Với *w  là dẫn xuất liên hợp đối với vector w . Vì thế ta có thể viết 0|)(  MMSEw J (3.37) 022  MMSExxxd wRr 31 xdMMSExx rwR  (3.38) Từ 3.38 ta có thể viết lại như sau : xdxxMMSE rRw 1 (3.39) Nếu tín hiệu thu được bao gồm cả nhiễu giao thoa và tiếng ồn thì uussxx RRR  (3.40) Nếu tín hiệu và nhiễu đến với một góc tới là d ,ta có   )()(2 dHdss aadER  (3.41)   )(2 dxd adEr  Bằng cách áp dụng Woodbury’s Identity [2], ta được   1 12 1 )()(1 1              uu duud Hxx R aRadE R  (3.42) Như thế, trọng số MMSE được tính như sau ),( 0 1  aRw uuMMSE  (3.43) với                 duud H aRadE dE   12 2 )(1 (3.44) So sánh 2 biểu thức (3.43) với biểu thức (3.29), ta thấy vector trọng số MMSE chỉ khác MSINR bởi một số thực vô hướng. Khi SINR tại ngõ ra của beamformer không phụ thuộc vào số thực vô hướng này, vector trọng số của MMSE sẽ làm cực đại SINR. 3.5 So sánh MSINR và MMSE Beamforming trong một trường hợp đơn giản Phần này sẽ tiến hành so sánh việc thực hiện 2 phương pháp MSINR và MMSE trong một trường hợp đơn giản. Tín hiệu truyền đi bị ảnh hưởng bởi 2 nhiễu giao thoa và nhiêu nhiệt, với bộ thu tín hiệu dùng anten ULA 4 phần tử, khoảng cách giữa các anten là nữa bước sóng sóng mang. Với góc đến của tín hiệu là 30o , hai nhiễu truyền đến với góc đến là 60o và -60o .Sau đây là biểu đồ minh hoạ cho 2 phương pháp: 32 Hình 3.1 Biểu đồ thể hiện đồ thị bức xạ của anten ULA theo các kỹ thuật MSINR và MMSE Hình 3.2 Giản đồ BER theo các kỹ thuật MSINR và MMSE 33 Kết luận chương Trong chương này chúng ta đã nghiên cứu các kỹ thuật khác nhau trong bộ Beamfermer. Các kỹ thuật đó là MSNR, MSINR và MMSE. Trong đó hai kỹ thuật MSNR và MSINR đều dùng phương pháp giải bài toán tìm giá trị riêng của ma trận, còn kỹ thuật MMSE thì dựa vào tính tương quan giữa tín hiệu thu và tín hiệu mẫu. Mục đích chính của 3 kỹ thuật trên đều là làm giảm tỷ số tín hiệu/nhiễu tại đầu ra của bộ thu Beamformer. Mỗi kỹ thuật trên đều có những lợi điểm khác nhau ở cấp độ tính toán. Trong chương tiếp chúng ta sẽ nghiên cứu các thuật toán khác nhau cho từng kỹ thuật trên. 34 CHƯƠNG 4 CÁC THUẬT TOÁN BEAMFORMING Giới thiệu chương Chương này chúng ta sẽ đi sâu tìm hiểu các thuật toán khác nhau để giải bài toán tìm vector trọng lượng w của mảng anten theo các kỹ thuật khác nhau đó là kỹ thuật MSNR ,MSINR và MMSE. Đối với 2 kỹ thuật MSNR và MSINR thì việc giải bài toán tìm w được thực hiện bằng cách tìm vector riêng của ma trận (bài toán SE đối với kỹ thuật MSNR và bài toán GE đối với kỹ thuật MSINR), còn đối với kỹ thuật MMSE thì thực hiện theo nguyên lý tìm w sao cho trung bình bình phương sai lệch giữa tín hiệu thu và tín hiệu mẫu là nhỏ nhất. Có nhiều phương pháp để thực hiện các kỹ thuật trên. Sau đây ta sẽ nghiên cứu các phương pháp đó. 4.1 Định nghĩa ma trận đánh giá độ phức tạp tính toán Trước khi đi nghiên cứu các thuật toán để giải quyết vấn đề các giá trị riêng đơn giản, chúng ta cần định nghĩa một chuẩn hay còn gọi là một đơn vị để đánh giá độ phức tạp trong tính toán của những thuật toán đó . Xét 2 vector x và y có dạng như sau:  TNimagNrealimagreal jxxjxxx  ......11  TNimagNrealimagreal jyyjyyy  .....11 Lúc đó tích scalar của 2 vector đó có dạng sau:        N i i imag i real i real i imag i imag i imag i real i real H yxyxjyxyxyx 1 (4.1) Ta nhận thấy khi thực hiện tính tích scalar của 2 vector có kích thước N 1 bao giờ cũng phức tạp hơn khi tính toán tích 2 vector có kích thước (N-1) 1 . Ta định nghĩa )( NO  là một đại lượng để đánh giá độ phức tạp trong tính toán của các phép tính scalar, với  là số lần thực hiện tích tích scalar, N là kích thước của vector. Trong tài liệu này chúng ta sẽ sử dụng )( NO  làm đơn vị để so sánh độ phức tạp trong tính toán của các thuật toán. 4.2 Thuật toán cho kỹ thuật MSNR Trong kỹ thuật MSNR có 3 phương pháp chính để giải bài toán giá trị riêng đơn giản đó là :  Phương pháp sức mạnh (power)  Phương pháp bội số nhân Lagrange 35  Phương pháp Liên hợp Gradien Sau đây là nội dung từng phương pháp. 4.2.1 Phương pháp power Đây là phương pháp hiệu quả nhất để giải các bài toán SE, phương pháp này được định nghĩa bởi biểu thức cập nhật như sau : )()( )( 1)1( iwkR i iw ss  (4.2) với giá trị riêng được tính lặp lại như sau )()( )()()( )( iwiw iwkRiw i H ss H  (4.3)  i là tham số lặp theo mẫu tín hiệu k. Khi i , ta sẽ tìm được giá trị riêng và vector riêng phù hợp. Khi tín hiệu đến thay đổi, ma trận hiệp phương sai của tín hiệu cũng thay đổi theo, lúc đó phương trình cập nhật của ma trận hiệp phương sai được tính như sau : )()()1()( kskskRfkR H ssss  (4.4)  f gọi là hệ số bỏ quên, với f được chọn sao cho 0< f <1. Từ trên, ta nhận thấy rằng vector riêng là điểm mấu chốt để thực hiện Beamforming, chúng ta có thể định nghĩa phương trình tính toán cho phương pháp power như sau (dùng phương pháp lặp). )()()1( kwkRkq ss  (4.5) )1( )1( )1(    kq kq kw Chú ý rằng tham số lặp i đã suy giảm thành tham số snapshot index k. Tuy lúc này không cần phải tính giá trị riêng đáp ứng cho từng tích số thực scalar. Song, ta nhận thấy rằng độ phức tạp trong tính toán của phương pháp power là O(N2+N) với N là số lượng các phần tử trong vector phức hợp. Chúng ta có thể có thuật toán khác để cập nhật ma trận hiệp phương sai với mức độ phức tạp trong tính toán là O(1.5N2) . Để thực hiện phương pháp này, trước tiên ta phải chọn một giá trị bắt đầu cho việc tính toán các giá trị lặp. Mỗi một tín hiệu nào trong không gian N tín hiệu đều có thể được biểu diễn bởi một dãy tổ hợp các vector riêng như sau :     1 0 N i ii qas (4.6) Ở đây 1210 ,....,,, N qqqq là những vector riêng tương ứng với các giá trị riêng 1210 ,....,  N . Nếu điều kiện ban đầu 00 a , thì phương pháp power sẽ được 36 hội tụ (tìm được vector riêng và giá trị riêng thích hợp), và để cho quá trình nhanh chóng được hội tụ thì giá trị dự đoán ban đầu q0 phải phù hợp, trong trường hợp này thì hệ số a0 phải khác nhiều so với các hệ số khác. Tín hiệu tại ngõ ra của các bộ tương quan trong CDMA sẽ đáp ứng được diều đó do có sự điều khiển độ lợi. Như vậy, chọn )0( )0()0( s sw  là giá trị bắt đầu tốt nhất cho các thuật toán lặp để giải quyết bài toán SE. Với )0(s là mẫu đầu tiên của vector tín hiệu tại ngỏ ra của bộ giải trải phổ (despreader). Trong đồ án này chúng ta sẽ dùng điều kiện ban đầu trên trong tất cả các thuật toán dùng để giải bài toán SE cũng như GE dựa vào Eigen- Beamforming . Nếu chúng ta dùng giá trị tức thời của ma trận hiệp phương sai )()()( kskskR H ss  (đã có sẵn ở đầu ra của bộ thu), phương pháp power có thể được cho bằng các biểu thức sau : )1( )1( )1( )()()1( )()()( *      kq kq kw kskykq kskwky H (4.7) Điều này đã làm giảm bớt độ phức tạp trong tính toán của phương pháp power xuống còn O(3N). Tuy nhiên, để làm đơn giản độ phức tạp trong tính toán này sẽ gặp nhiều khó khăn và trong việc mô phỏng các kết qua tính toán chúng ta cũng không dùng phương pháp này. 4.2.2 Phương pháp bội số Lagrange Phương pháp này dùng để tính toán vector trọng số tối ưu bởi việc xử lý đơn giản các giá trị riêng. Với mục đích là tìm vector trọng số w làm cực đại giá trị wRw ss H với ràng buộc 1wwH . Như thế ta có hàm như sau : ),1()( wwwRwwJ H ss H   (4.8) Với  là bội số nhân lagrange cho sự ràng buộc 1wwH Như thế, phương pháp này sẽ tìm giá trị cực đại của hàm  wJ với sự ràng buộc 1wwH . Nếu như có sử dụng phương pháp lặp để tìm vector trọng số w sao cho nó làm cho cực đại  wJ , chúng ta có thể viết như sau :      kkwkw   2 11 (4.9) 37 Ở đây  là một số thực dương được chọn cho sự hội tụ của thủ tục trên , là gradient vector của hàm  wJ với tham số đáp ứng Hw . Vì thế phương trình cập nhật cho vector trọng số được có như sau :           kwIkkRkwkw ss  1 (4.10) Với I là ma trận đơn vị NN  . Ta nhận thấy phương trình (4.10) có dạng một cấp số nhân, để đảm bảo cho sự hội tụ về một giá trị của vector trọng số w thì phải thoả mãn điều kiện sau : 1,.....,2,1,20 0    Ni i  (4.11) 110 ...  N là những giá trị riêng của ma trận hiệp phương sai ssR . Một khi sự ràng buộc đã được thoả mãn tại mỗi bước lặp, trong biểu thức (4.10) ta có thể dùng phương trình ràng buộc     111  kwkwH . Do đó ta có thể đưa ra giải pháp để giải quyết  k như sau [11]: Hình 4.1 Lưu đồ thuật toán của phương pháp bội số lagrange     :00 sw  Giá trị đầu        kskskRfkR H ssss  1                   a acbbk kwkdkdkdc kwkdb a kRwkd H ss H       2 2 1                   1 11 1     kw kwkw kwkkdkwkw H  38   a acbbk  2  (4.12) Với      kwkRkwba ss H  1, (4.13)            kwkRkwkwkRkwc ss H ss H 2. 2   Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu bây giờ cũng giống như biểu thức (4.4) )()()1()( kskskRfkR H ssss  (4.14) Đầu tiên, chọn giá trị ban đầu      0 00 s sw  . Vector trọng số  kw sẽ được tìm ra sau nhiều lần lặp. Hình (4.1) mô tả lưu đồ thuật toán của phương pháp bội số lagrange . Chúng ta có thể thấy rằng cứ mỗi lần lặp trong phương pháp bội số lagrange, độ phức tạp tính toán là  NNO 5.42 2  . Như thế độ phức tạp tính toán được đánh giá tỷ lệ với bình phương số phần tử anten trong mảng . Chúng ta có thể làm giảm độ phức tạp trong tính toán và làm cho nó tỷ lệ tuyến tính với các phần tử trong mảng bằng cách chỉ sử dụng vector tín hiệu tức thời để đánh giá ma trận hiệp phương sai [11] ,như vậy ta có :      .kskskR H ss  Vector trọng số cập nhật trở thành như sau :           kskykwkkw *..11   (4.15) Ở đây   a acbbk  2  (4.16)             kskwkykskyckyba H ,2,1, 222  (4.17) Ban đầu, chọn      0 00 s sw  sau đó giá trị của vector trọng số sẽ được tính lại sau mỗi lần lặp. Sau đây là lưu đồ thuật toán của phương pháp bội số lagrange đã được cải tiến . 39 Ta nhận thấy độ phức tạp trong tính toán của phương pháp này sau khi được cải tiến là O(4N) .Vậy độ phức tạp tính toán đã được giảm xuống và tỷ lệ tuyến tính với N. 4.2.3 Phương pháp liên hợp Gradient Phương pháp liên hợp gradient (CGM) là phương pháp tốt nhất để giải các phương trình ma trận dạng yxA . , với ma trận A và y đã biết trước .Trong phương pháp này phương trình cập nhật của vector trọng số của mảng có dạng như sau :        .1 ivipiwiw  (4.18) Độ lợi  ip được xác định sao cho nó làm cực đại hàm số sau, với mẫu tín hiệu index k=1, 2,….             iwiw iwkRiw iwJ H ss H  (4.19) với ràng buộc     1iwiwH . Ở đây i là tham số lặp trong một mẫu được cho. Hàm   iwJ đạt cực đại khi cho lặp i = 1, 2,…. đối với mẫu Snapshots index k. Quá     :00 sw  Giá trị đầu Vector tín hiệu mới  ks                a acbbk kskyc kyb a kskwky H       2 22 2 2 1                     1 11 ..11      kw kwkw kskykwkkw  Hình 4.2 Lưu đồ thuật toán của phương pháp bội số lagrange đã được đơn giản. 40 trình lặp được tiếp tục cho mỗi mẩu tín hiệu và vector trọng số sẽ được cập nhật sau mỗi lần lặp bằng biểu thức (4.18). Độ lợi  ip làm cực đại   iwJ phải thoả mãn điều kiện sau :       01    iwJ ip (4.20) Từ phương trình (4.18) & (4.19) và xét trong điều kiện     1iwiwH , chúng ta có thể có [9]:   A ACBBip 2 42   , (4.21) với          iaidicibA ReRe       idiibB  (4.22)        iciiaC ReRe  và        iwkRiwi ss H                ivkRivibivkRiwia ss H ss H  , (4.23)            ivividiviwic HH  , Ở đây Re[*] là phần thực của các số liên hợp phức . Từ trên ta thấy cần phải xác định vector chi phương  iv cho tham số lặp i . Vector chỉ phương được xác định sao cho nó liên hợp với vector liên hợp trước đó và đáp ứng với ma trận hiệp phương sai  kR ss .Vậy biểu thức cập nhật đối với vector chỉ phương là :        iviiriv  11 (4.24) Ở đây r là vector biểu thị giá trị lỗi tức thời và phương trình cập nhật của nó có dạng sau :          1111  iwkRiwiir ss  (4.25) Giá trị riêng lớn nhất được cập nhật bởi :        111  iwkRiwi ss H (4.26) Hệ số  i được cho như sau :              ivkRiv ivkRir i ss H ss H 1  (4.27) 41 Bằng cách sử dụng tham số lặp i theo mẫu tín hiệu k .Vector trọng số sẽ được tính sau cuối mỗi chu kì lặp. Các giá trị bắt đầu của thủ tục (CGM) được sử dụng là :      0 00 s sw         0000 wRw ss H (4.28)            000000 wRwrv ss   Sau đây là lưu đồ thuật toán của phương pháp này. 42 Từ lưu đồ thuật toán trên (h4.3) ta nhận thấy cần phải thực hiện nhiều phép nhân ma trận, và độ phức tạp trong tính toán tỷ lệ với bình phương số phần tử anten trong mảng. Ta có thể thấy độ phức tạp tính toán trong trường hợp này là O(4N2+10.5N) , điều này khó có thể chấp nhận được trong thực tế. Để làm giảm độ              1 1 1 1     kw kwkw kvkpkwkw Giá trị ban đầu        kskskRfkR H ssss  1                                    kvkvkd kvkwkc kvkRkvkb kvkRkwka kwkRkwk H H ss H ss H ss H                                A ACBBkp kckkaC kdkkbB kakdkckbA 2 4 ReRe ReRe 2                                               kvkkrkv kvkRkv kvkRkr k kwkRkwkkr kwkRkwk ss H ss H ss ss H          11 1 1111 111 Hình 4.3 Lưu đồ thuật toán của phươgn pháp liên hợp gradient 43 phức tạp, chúng ta có thể xác định giá trị tức thời      kskskR H ss  như đã làm trong phương pháp bội số nhân lagrange. Điều này sẽ làm giảm được độ phức tạp tính toán của phương pháp này ở một cấp độ nào đó. Sau đây là biểu đồ thuật toán của phương pháp liên hợp gradient đã được đơn giản hoá. Ta nhận thấy độ phức tạp tính toán còn lại là O(9.5N).(Hình 4.4) New signal vector  ks                                      kvkvkd kvkwkc kkb kkyka kyk kskvkkskwky H H HH        2 2 ,                                              kvkkrkv kb kkzk kskykwkkr kyk kskrkzkskwky HH             11 111 1 1,1 1 2 1 1                           A ACBBkp kckkaC kdkkbB kakdkckbA 2 4 ReRe ReRe 2                     1 11 1     kw kwkw kvkpkwkw Giá trị ban đầu Hình 4.4 Lưu đồ thuật toán của phương pháp liên hợp Gradient đã đơn giản 44 4.2.4 Đánh giá chung các phương pháp Phương pháp Độ phức tạp tính toán Power O(N2+N) Bội số nhân Lagrange O(2N2+4.5N) Cải tiến của phương pháp bội số nhân lagrange O(4N) Liên hợp gradient O(4N2+10.5N) Cải tiến phương pháp liên hợp gradient O(9.5N) 4.2.5 Áp dụng kỹ thuật MSNR Beamformer cho đường lên WCDMA Phần này cung cấp nguyên lý hoạt động của bộ thu Beamformer-Rake dựa trên kỹ thuật MSNR được áp dụng cho đường tín hiệu lên trong hệ thống WCDMA. Trong đường lên của hệ thống WCMDA, các kênh tín hiệu được định dạng thành khung và được nhận biết bởi chỉ thị kết hợp khuôn dạng truyền tải (TFCI) mang ở kênh điều khiển vật lý riêng (DPCCH). Vì thế, vector trọng số của kênh điều khiển và kênh dữ liệu phải được tính riêng lẽ. Đầu tiên, kênh điều khiển được tổ hợp và giãi mã. Mã trãi phổ của kênh tín hiệu được nhận biết, máy thu sẽ tiến hành nén phổ và tính vector trọng số cho kênh dữ liệu. Để đơn giản trong tính toán, ta giả thiết rằng đã nhận biết được thông tin điều khiển tín hiệu (TFCI). Thực hiện phép toán tính vector trọng số của kênh điều khiển , dùng vector đó để định dạng beam cho kênh dữ liệu tương ứng đồng thời dùng làm giá trị bắt đầu cho việc tính toán ở kênh điều khiển tiếp theo. Để đảm bảo cho quá trình tính toán, tín hiệu điều khiển DPCCH phải được đồng bộ với tín hiệu tại anten thu đầu tiên (reference anten). Sau đó, phải chắc chắn rằng, vector trọng số phải có giá trị thực tại anten đầu tiên, như thế sẽ không có sự liên quan về pha của tín hiệu trong Eigen-beamforming. Sau đây là mô hình của bộ thu : 45 Hình 4.5 Bộ thu Beamformer-Rake (đường lên WCDMA) dùng kỹ thuật MSNR 4.3 Giải pháp tính toán cho kỹ thuật MSINR 4.3.1 Giới thiệu: Trong phần này sẽ giới thiệu các thuật toán khác nhau để giải bài toán tìm giá trị lớn nhất của tỷ số tín hiệu/nhiễu giao thoa & nhiễu nhiệt (SINR). Bắt đầu với việc làm sáng tỏ bài toán nhóm các giá trị riêng GE (Generalized Eigenvalue) cho hệ thống CDMA. Tiếp theo là những giải thuật để giải bài toán GE. Bộ thu Beamforming_Rake dựa vào cấu trúc không gian để xử lý tín hiệu thu cho ra giá trị MSINR cực đại tại đầu ra của bộ thu tín hiệu đường lên. 4.3.2 MSINR Beamforming trong hệ thống CDMA Có khá nhiều kỹ thuật MSINR Beamforming khác nhau được dùng trong hệ thống di động CDMA. Trong đó, quá trình xử lý độ lợi trong các bộ tương quan CDMA thường được dùng để giải bài toán về vấn đề giá trị riêng. Phần này sẽ làm sáng tỏ 3 kỹ thuật khác nhau được ứng dụng đó là: giải pháp lọc số tiếp cận (CFA), phương thức cải tiến CFA và giải thuật mã hóa cổng (CGA). 4.3.2.1 Giải pháp lọc số tiếp cận (CFA) Đồng bộ Đồng bộ RC RC   wH MSNR Beamformer SE s scr ic scr ic d ic d ic  * ,il 1 DPCCH Processing N Known after DPCCH processing Finger#1 46 Hình 4.6 Giãi trải phổ trong CDMA Ta có :     mxmxER H xx .           HmumsmumsE  .                    mumsEmumsEmumuEmsmsE HHHH  (4.29) Từ trên ta có uussxx RRR  (4.30) Tương tự uuxxyy RRGR  (4.31) Từ đó ta có   xxyyss RR G R    1 1 (4.32) Và   yyxxuu RRG G R    1 1 (4.33) Dùng các biểu thức trên để đánh giá các ma trận hiệp phương sai của tín hiệu và nhiễu, đồng thời dùng chúng để giải bài toán GE. 4.3.2.2 Phương pháp cải tiến CFA (M-CFA) Ứng dụng bài toán GE cho MSINR ta có MSINRuuMSINRss wRwR  (4.34) Từ các biểu thức (4.32), (4.33), (4.34) ta được :     MSINRyyxxMSINRxxyy wRRGGwRRG  11 1  MSINRxxMSINRyy wR GwR            1 1 (4.35) Biểu thức (4.35) có thể viết lại như sau : MSINRxxMSINRyy wRwR ' (4.36) Từ (4.36) ta thấy không cần phải tính ma trận hiệp phương sai của tín hiệu mong muốn và tín hiệu nhiễu giao thoa ta cũng tính được RMSINw . Ta chỉ cần định dạng ma trận hiệp phương sai của tín hiệu đầu vào và tín hiệu đầu ra của các bộ tương quan 47 và dùng chúng để giải bài toán GE. Như thế giá trị cực đại MSINR được tính như sau: wRw wRw SINR uu H ss H out  (4.37) 1 1    outxx H yy H SINR GG wRw wRw (4.38) Ta nhận thấy 0wRw xx H , 0w . Vì vậy vector trọng lượng nào làm cực đại giá trị biểu thức wRw wRw xx H yy H cũng sẽ làm cực đại giá trị wRw wRw SINR uu H ss H out  Nếu G >1 (luôn có trong hệ thống WCDMA do có sự tăng ích xử lý độ lợi), vector trọng lượng tối ưu cho giải pháp MSINR được dễ dàng tính được bằng cách giải bài toán giá tị riêng của phương trình (4.36). Sau đây là mô hình của bộ thu CFA MSINR Beamformer-Rake. Hình 4.7 Bộ thu CFA MSINR Beamformer-Rake (đường lên WCDMA) 4.3.2.3 Giải thuật mã hoá cổng (CGA) Giải thuật mã hoá cổng CGA cũng là một giải thuật dung để làm cực đại tỷ số RSINR thu được. Khi tín hiệu đến được giải trải phổ, tín hiệu sau giải trải phổ bao RC Đồng bộ scr ic d ic  Decimation RC Đồng bộ scr ic d ic  Decimation Hw MSINR Beamfor ming s u 1 N N 1 N 1 1 DPCCH Processing N  Finger#1 48 gồm tín hiệu hữu ích ở dạng băng hẹp và tín hiệu nhiễu giao thoa và nhiễu nhiệt ở băng tần rộng. Tín hiệu này sẽ được lọc để đánh giá ma trận hiệp phương sai của tín hiệu cần thu và tín hiệu nhiễu. Hình dưới mô tả quá trình đó. Hình 4.8 Sơ đồ nguyên lý cho giải pháp CGA Và sau đây là mô hình bộ thu CGA MSINR Beamformer-Rake: Hình 4.9 Mô hình bộ thu CGA MSINR Beamformer-Rake (đường lên WCDMA) 4.3.3 Các giải thuật dùng để giải bài toán GE Trong phần này sẽ mô tả các giải thuật adaptive khác nhau được dùng để tính toán bài toán GE. RC Đồng bộ scr ic d ic  RC Đồng bộ scr ic d ic  Hw MSINR Beamfor ming s u 1 N N 1 N 1 1 DPCCH Processing N  Finger#1 * ,il HPF HPF   49 4.3.3.1 Phương pháp power: Phương pháp này dùng thuộc tính dương của ma trận để giảm bớt vấn đề giá trị riêng phức tạp thành vấn đề giá trị riêng đơn giản hơn. Phương pháp này cũng áp dụng tương tự như chương trước. Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu giao thoa và nhiễu có thể làm mất theo cách sau: H uu RRR . (4.39)  R là hệ số cholesky [199] của ma trận uu R , vì thế ta có   wRwRRRR HHH ss  11 (4.40) Ta định nghĩa các giá trị sau:       wR RRR H ss 1 11 (4.41) Vì vậy biểu thức (4.40) được viết lại như sau:   (4.42) Phương trình (4.42) trở thành phương trình đặc trưng của bài toán tìm giá trị riêng đơng giản SE. Từ (4.42) ta có thể tính được giá trị  bằng các phương pháp trong phần trước. Từ đó suy ra giá trị w cần tính bởi phương trình sau: wRH (4.43) 4.3.3.2 Phương pháp hệ số nhân Lagrange: Phương pháp bội số nhân Lagrange tính toán vector trọng lượng tối ưu xoay quanh vấn đề tìm giá trị riêng lớn nhất của một ma trận. Mục đích của phương pháp này là tìm vector trọng lượng tối ưu làm cực đại giá trị wRw ss H với ràng buộc wRw uu H =1. Từ đó ta định nghĩa hàm sau :    wRwwRwwJ uu H ss H  1 (4.44)   là bội số lagrange cho giá trị wRw uu H =1. Để tìm ra vector trọng lượng làm cực đại hàm  wJ , ta định nghĩa hàm sau:      kkwkw   2 11 (4.45)   k là gradient vector của hàm  wJ đáp ứng theo Hw và được viết như sau    wRwRk uuss  2 (4.46)       kwRwRkwkw uuss   1 (4.47) 50 Từ (4.46) ta thấy cần phải tìm bội số nhân Lagrange sau mỗi lần cập nhật. Nếu wRw uu H =1, giá trị  phải thoả mãn     111  kwRkw uu H .   0 2 22223   wRRwwRRw wRRRwwRRRRRwwRw uuss H ssuu H ssuuss H uussuussuu H uu H  (4.48) Từ trên, để tìm được hệ số nhân lagrange  ta phải giải phương trình bậc hai với hệ số là tích các ma trận hiệp phương sai, như thế thì độ phức tạp của phép toán sẽ rất lớn. Để tránh phải giải trực tiếp phương trình trên, ta có thể sửa đổi để làm giảm bớt độ phức tạp tinh toán và lúc này bội số nhân có thể được tính như sau: a acbb   2  (4.49)  22a   *2 Re zb     *22 Re2 zzc    uuH , xu H , uwH , xwz H Với giá trị  ở biểu thức (4.48) , vector trọng số cập nhật được viết như sau                 kwkukukwkxkxkwkw HH  1 (4.50) Chú ý rằng, u được lấy mẫu ở tốc độ chip, trong khi tín hiệu nén phổ x được lấy mẫu ở tốc độ symbol, vì thế vector u cũng được lấy mẫu ở tốc độ kí hiệu symbol để có sự đồng bộ giữa u và x . Sau đây là lưu đồ thuật toán của phương pháp: 51 4.3.3.3 Phương pháp đảo ma trận (AMI) Trong phần này sẽ đề xướng một giải thuật mới để giải quyết bài toán GE. Phương pháp mới này được gọi là phương pháp đảo ma trận. Bắt đầu phương pháp bởi việc phân ma trận hiệp phương sai tín hiệu giao thoa và tiếng ồn uu R thành 2 phần như sau : D uu O uuuu RR R Với D uu R là một ma trận mà các phần tử của nó xác định theo ma trận uu R nhưng các phần tử trên đường chéo của nó bằng 0, còn O uu R là ma trận có các phần tử ngoài đường chéo bằng 0 còn các phần tử trên đường chéo xác định theo uu R .Như vậy ta có:                       1 11 1     kw kwkw kwkukukwkxkxkwkw HH      :00 sw  Giá trị bắt đầu Giá trị mới :    kuks ,     a acbb zzc zb a xwz uw xu uu H H H H          2 *22 *2 22 ..Re2 .Re.        Hình 4.10 Lưu đồ thuật toán phương pháp GLM (MSINR) 52  wRRwR O uu D uuss   (4.51)     wwRRR O uuss D uu   1 (4.52) Ta có biểu thức cập nhật cho vector trọng số sau:                k kwkRkkRkR kw O uuss D uu    1 1 (4.53)                  k kwkRkkRkR kwkw uuss D uu    1 1 (4.54) Trong biểu thức trên giá trị    1kR D uu được tính theo giá trị của uu R , còn giá trị riêng  k được tính lặp lại theo biểu thức              kwkRkw kwkRkw k uu H ss H  . Các ma trận hiệp phương sai được cập nhật bởi các biểu thức sau:        kskskRfkR H ssss  1        kukukRfkR H uuuu  1 (4.55) Ban đầu, chọn giá trị    00 sw  . Nếu tín hiệu giao thoa và nhiễu không gian trắng thì     Nuuu IkkR 2 , N O uu R 0 ,      Nu D uu I k kR 2 1 1    . (4.56) Lúc đó, (4.53) trở thành :             k kwkkRI kkw NssN u    01 1 2           kk kwkRI u ssN  2         kwkR k kw ss' 11   ;      kkk u  2'  Tương tự               kwkkwk kwkRkw k H u ss H 2               kwkkw kwkRkw k H ss H  ' (4.57) Sau đây là lưu đồ thuật toán của phương pháp: 53 Bây giờ ta có thể làm giảm độ phức tạp tính toán băng cách phân tích sau:      k kk den num     (4.58) với        kwkRkwk ss H num            kwkskskRfkw H ss H  1              kwkskskwkwkRkwf HH ss H  1                kwkskskwkwkRkwfk HH ss H num  111 Nếu đặt      kwksk H , ta có       21 kkfk numnum   (4.59)       21 kkfk denden   với      kwkuk H Biểu thức (4.53) được viết lại như sau:      kzkwkw 1 (4.60)     :00 sw  Bắt đầu                kukukRfkR kskskRfkR H ssss H ssss   1 1              kwkRkw kwkRkw k ss H ss H  Đánh giá :  kR D ss                        1 11 1 1       kw kwkw k kwkRkkRkR kwkw ssss D ss   Hình 4.11 Lưu đồ thuật toán của phương pháp AMI 54                k kwkRkkRkR kz uuss D uu    1              kwkRkkR k kR uuss D uu    1                       kwkukukRfkkskskRf k kR H uu H ss D uu   11 1                                             kwkukukwkRf kwkskskwkRf kkRkz H uu H ssD uu 1 111  (4.61) Ta có thể có :                      kwkskskwkRfkwkskskwkRfkv H ss H ss  111      kskkvf  1 (4.62) Chọn giá trị khởi đầu là:      000 sv  Tương tự:                  kukkyfkwkukukwkRfky H uu  11 (4.63) Chọn giá trị khởi đầu là:      000 uy  Vì vậy, ta có:                   kykv k kRkz D uu  11 (4.64) Giản đồ sau, minh hoạ giải pháp DMI đã được đơn giản hoá 55 4.4 Giải pháp tính toán cho kỹ thuật MMSE 4.4.1 Giới thiệu Trong các phần trước đã khảo sát các kỹ thuật Beamformer_Rake dựa trên các kỹ thuật MSNR và MSINR. Phần này sẽ xét đến một kỹ thuật mới đó là tối thiểu trung bình bình phương sai lệch (MMSE). 4.4.2 Tiêu chí kỹ thuật của phương pháp MMSE. Vector trọng lượng MMSE đã được đề cập trong chương được tính như sau: xdxxMMSE rRw 1 (4.65)  1 xx R nghịch đảo của ma trận hiệp phương sai (     kxkxER H xx  ) của vector tín hiệu thu được và     kdkxEr xd * là vector sai số tương quan giữa tín hiệu thu và tín hiệu chuẩn (interference signal) d.     :00 sw  Giá trị đầu Giá trị vector mới :    kuks ,                              k kk kkfk kkfk kwkuk kwksk den num denden numnum H H             2 2 1 1                                           1 11 .1 1 .1 1 1 *               kw kwkw kd kykv kkwkw kuconjkukdfkd kykkyfky kskkvfkv    Hình 4.12 Lưu đồ thuật toán của phương pháp Linear AMI (MSINR) 56 4.4.2.1 Phương pháp trực tiếp tính ma trận đảo (DMI): Ma trận hiệp phương sai tín hiệu thu, được đánh giá bằng cách lấy trung bình L mẫu         k Lkl H xx lxlx L kR 1 1 (4.66)   lx là mẫu tín hiệu index l trong L mẫu tín hiệu thu được đánh giá. Tương tự, vector tương quan được tính như sau:         L Lkl xd ldlxL kr 1 *1 (4.67)   ld * liên hợp của mẫu tín hiệu thực được gửi đến. Giải pháp DMI [7] tính toán ma trận nghịch đảo của ma trận hiệp phương sai xx R , sau đó áp dụng giải pháp Wiener để tính vector trọng lượng MMSE ( MMSEw ) . Dựa vào biểu thức (4.66) & (4.67) ta có:      krkRkw xdxxMMSE 11  (4.68) Việc trực tiếp tính toán ma trận đảo yêu cầu độ phức tạp tính toán rất cao, như thế sẽ làm chậm tiến trình xử lí tín hiệu, sau đây là giải pháp đơn giản hơn thay thế cho việc phải tính trực tiếp giá trị ma trận đảo :                  kxkRkx kRkxkxkR kRkR xx H xx H xx xxxx 11 11 1 1 11 11       (4.69)   ,101 IR xx   .0 Biểu thức cập nhật (4.69) được gọi là kỹ thuật nghịch đảo ma trận mẫu (SMI), [8], [9]. Độ phức tạp tính toán ở phương trình (4.69) lúc này là  NNO 25.3 . Trong trường hợp kênh tín hiệu không thay đổi nhiều thì không cần thiết phải cập nhật vector trọng lượng cho mỗi mẫu tín hiệu thu được mà có thể chỉ dùng chung một vector trọng lượng cho L mẫu tín hiệu thu. Như thế, ma trận hiệp phương sai của tín hiệu và vector tương quan được đánh giá bằng cách lấy trung bình từ khối nhiều mẫu thu. Từ đó, sẽ có nhiều kỹ thuật khác nhau được áp dụng để tính vector trọng lượng MMSE [6], [13]. Sau đây là các bước tính toán được thực hiện theo phương pháp DMI :          11 LN Nl H xx i Start i start lxlx L iR          1 *1 LN Nl xd i start i start ldlx L ir (4.70) 57      iRiRiR H xx  (4.71)      iriyiR xd      iyiwiR MMSEH  (4.72)  i là index block (khối tín hiệu lấy mẫu i), istartN là mẫu tín hiệu đầu tiên trong index block i,  iR là hệ số cholesky của  i xx R . 4.4.2.2 Phương pháp tính từng bước Phương pháp này có cách tính đơn giản hơn phương pháp DMI, dùng để thay thế cho phương pháp DMI. Các bước của phương pháp như sau: [10], [12] 1. Chọn giá trị ban đầu của w là  0w ,  0w là vector cột kích thước 1N . 2. Dùng vector  kw ( giá trị ban đầu  0w được dùng cho k=1) hiện thời để tính gradient vector cho lần lặp thứ k. 3. Tính toán vector trọng lượng tiếp theo  1kw bằng cách thay đổi giá trị phỏng đoán ban đầu. 4. Trở lại bước 2 và tiếp tục. Ở phương pháp này, bằng cách thay đổi liên tục vector trọng lượng  kw trong quá trình tính toán gradient vector, dần dần sẽ dẫn tới tối thiểu hàm minJ . Giá trị  kw làm tối thiểu minJ chính là vector trọng số tối ưu MMSEw của phương pháp MMSE. Nếu đã đánh giá được vector  kw trong lần lặp thứ k , thì đánh giá tiếp theo của vector trọng lượng  1kw cho lần lặp thứ (k+1) được xác định như sau:        kJkwkw   2 11 (4.73) với  là một hằng số dương nhỏ, thường gọi là kích thước bước.     kwRrkJ xxxd 22  (4.74) Vì vậy, phương trình cập nhật là :       kwRrkwkw xxxd  1 (4.75) Nếu dùng ma trận hiệp phương sai và vector tương quan chéo, thì gradient vector trong mỗi lần lặp được tính như sau:                kwkxkxEkdkxEkJ H *2                         kekxE kxkwkdkxE kwkxkdkxE H H * * * 2 2 2    (4.76) Vì vậy, biểu thức cập nhật có dạng sau : 58         kekxkwkw * 2 11  (4.77) 4.4.2.3 Phương pháp LMS Ở phần trên đã thực hiện phép toán tính toán chính xác giá trị gradient vector bằng cách chọn giá trị bước lặp  thích hợp. Tuy nhiên, với phương pháp trên, để tính toán chính xác gradient vector cần biết chính xác ma trận hiệp phương sai tín hiệu, vector tín hiệu và vector tương quan chéo giữa tín hiệu thu và tín hiệu mẫu. Vì thế, để tính toán chính xác gradient vector cần xác định nhiều giá trị cần thiết. Phương pháp LMS, cung cấp một giải pháp đánh giá gradient vector rất đơn giản như sau :       kekxkJ *2 (4.78) Phương trình cập nhật vector trọng lượng của phương pháp LMS có dạng sau:        ..1 * kekxkwkw  (4.79) Sau đây là phương trình định nghĩa cho phương pháp LMS:                kekxkwkw kxkwkdke H *1   (4.80) Như vậy, độ phức tạp tính toán của phương pháp LMS còn lại là O(2N) . Đó chính là đặc tính nổi trội của phương pháp LMS. 4.4.3 Mô hình bộ thu MMSE Beamformer-Rake trong WCDMA Sau đây là mô hình bộ thu MMSE Beamformer-Rake trong đường lên hệ thống WCDMA. Tín hiệu thu được tại các anten được đưa qua bộ lọc thông dãi, tín hiệu được đồng bộ khung, sau đó được giải mã trãi (scrembing code). Tiếp đến kênh dữ liệu và kênh điều khiển của tín hiệu được giải trải phổ riêng. Thông số kênh điều khiển được dùng để tính vector trọng lượng MMSEw , sau đó vector trọng lượng được dùng để tổ hợp cho tín hiệu ngỏ ra : 59 Hình 4.13 Mô hình bộ thu MMSE Beamformer-Rake trong WCDMA Kết luận chương: Trong chương này đã nghiên cứu rất kỹ các giải thuật tính toán khác nhau cho các kỹ thuật Beamforming, đồng thời tiến hành so sánh các giải thuật ở độ phức tạp tính toán. Đối với kỹ thuật MSNR thì phương pháp cải tiến liên hợp gradient có độ phức tạp tính toán bé nhất là O(9.5N), còn đối với kỹ thuật MSINR thì phương pháp cải tiến AMI có độ phức tạp tính toán là O(8.5N) và độ phức tạp tính toán của phương pháp LMS trong kỹ thuật MMSE là ít nhất (2N). Trong chương tiếp theo sẽ thực hiện chương trình mô phỏng để đánh giá chất lượng của hệ thống có sử dụng phân tập và đánh giá tính chính xác của các giải thuật, từ đó chọn ra được phương pháp tính thích hợp với độ phức tạp tính toán thấp và chất lượng ber cao để áp dụng cho hệ thống WCDMA. c ic RC Đồng bộ   scr ic j d ic d ic RC Đồng bộ   scr ic j c ic wH Computat -ion wMMSE 1 1 N N Reference signal * ,il  Finger#1 Anten N 60 CHƯƠNG 5 CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG 5.1 Giới thiệu chương trình. Trong chương này, nội dung chủ yếu được trình bày là lưu đồ thuật toán và kết quả của chương trình mô phỏng hệ thống WCDMA có sử dụng kỹ thuật phân tập không gian - thời gian. Chương trình mô phỏng được thực hiện bằng ngôn ngưc Matlap, rất thuận tiện cho việc tính toán các đại lượng số phức và các hàm ma trận. Chương trình mô phỏng bao gồm 3 phần chính Phần 1: - Khảo sát và vẽ đồ thị bức xạ búp sóng anten dãy 1 chiều và 2 chiều. - Thực hiện tính toán vector trọng lượng của mảng anten dãy theo góc đến của tín hiệu và nhiễu giao thoa bằng các kỹ thuật khác nhau MSNR và MSINR, rồi vẽ đồ thị bức xạ của anten dãy theo kiểu búp sóng và độ lợi bức xạ (gain). - Thực hiện tính giá trị SINR đầu vào và đầu ra của bộ Beamformer. Phần 2: - Khảo sát tỷ số tín hiệu trên nhiễu SINR đầu ra theo tỷ số SNR đầu vào (khi số nhiễu giao thoa và INR không đổi) theo các kỹ thuật MSINR và MMSE. - Thực hiện vẽ giản đồ BER cho hệ thống ứng dụng kỹ thuật MSINR và MMSE + trải phổ. Phần 3: - Thực hiện mô phỏng khảo sát chất lượng các bộ tổ hợp ( SC, MRC và EGC ) trong bộ thu Rake. - So sánh chất lượng 3 bộ tổ hợp đó. Hai quá trình trên đều thực hiện điều chế tín hiệu bằng phương pháp điều chế 16QAM trên kênh Rayleigh AWGN chậm. Chất lượng của các bộ tổ hợp được tính bằng tỷ lệ lỗi symbol SER theo số lượng anten thu và theo tỷ số SNR đầu vào. Phần 4: - Thực hiện mô phỏng chất lượng kênh truyền của hệ thống WCDMA có sử dụng kỹ thuật phân tập và không sử dụng kỹ thuật phân tập. 61 5.2 Các lưu đồ thuật toán . Mô phỏng Bắt đầu Giới thiệu Kết thúc Vẽ đồ thị beam theo các kỹ thuật điều khiển Khảo sát các kỹ thuật điều khiển MSINR & MMSE Khảo sát các bộ tổ hợp SC, EGC & MRC Ứng dụng trong WCDM A Hình 5.1 Lưu đồ thuật toán chương mô phỏng Bắt đầu Nhập thông số vào: N: Số anten d : Khoảng cách giữa các anten Theta : Góc đến của tín hiệu Tính giá trị beam Vẽ đồ thị beam Kết thúc Bắt đầu Nhập thông số vào: N: Số anten hàng và anten cột Tính giá trị beam Vẽ đồ thị beam Kết thúc Hình 5.2 Lưu đồ vẽ đồ thị beam anten dãy 1-D Hình 5.3 Lưu đồ vẽ đồ thị beam anten dãy 2-D 62 Bắt đầu Tính giá trị w : wNull, wMSINR, wMMSE Check1=? 0 2 1 Beam= G(wnull) Beam= G(wMSINR) Beam= G(wMMSE) Vẽ đồ thị Kết thúc Hình 5.4 Lưu đồ thuật toán vẽ đồ thị beam của anten dãy Theo các kỹ thuật điều khiển Null-Sterring, MSINR & MMSE Thông số vào : Số anten : N Góc đến tín hiệu : Theta Số lýợng nhiễu đồng kênh : noise Góc đến từng nhiễu đồng kênh. Chọn thông số cần tính -Chọn kiểu vẽ đồ thị : check -Chọn giải pháp điều khiển: check1 63 Bắt đầu Thông số vào: Số anten: N Góc đến tín hiệu: Theta Góc đến&INR nhiễu 1: Theta1&INR1 Góc đến &INR nhiễu 2: Theta2&INR2 Tính wMMSE & wMSINR x=randint(+1,-1,len) PN=randint(1,factor) y=traipho(x,PN) Trans=y+awgn+interference out=giaitraipho(trans,PN) out_decide=decide(out) err = symerr(out_decide,x) ber(i)=err/len i>Lap Kết thúc Xuất Đúng i=i+1 Sai Hình 5.5 Lưu đồ đếm lỗi của hệ thống trải phổ có phân tập 64 Bắt đầu x=randint(1,len) y1=y*fading trans=y1+awgn y=dmodce(x,16-qam) out_0 = ddmodce(trans) rec_sc= Combine_sc(trans) out_sc= ddmodce(rec_sc) rec_egc= Combine_ egc(trans) rec_mrc= Combine_mrc(trans ) out_egc = ddmodce(rec_egc) out_mrc = ddmodce(rec_mrc) Err_0 = symerr(out_0,x) Err_sc = symerr(out_sc,x) Err_egc = symerr(out_egc,x) Err_mrc = symerr(out_mrc,x) ber_0(i)= Err_0/len ber_sc(i)= Err_sc/len ber_egc(i) = Err_egc/len ber_mrc(i) = Err_mrc/len i>Block Xuất i=i+1 Sai Đúng Kết thúc Hình 5.6 Lưu đồ thuật toán khảo sát ber các bộ tổ hợp 65 5.3 Kết quả mô phỏng Hinh 5.7 Giao diện chính chương trình mô phỏng Hình 5.8 Giới thiệu chương trình mô phỏng Phần 1: Khảo sát búp sóng anten dãy 66 Hình 5.9 Giao diện chính phần 1 - Phần ‘Mô hình anten dãy’:Chọn kiểu 1D hoặc 2D để xem mô hình anten dãy 1D&2D. - Phần ‘Anten dãy 1-D’ : Thực hiện vẽ đồ thị bức xạ của anten dãy 1-D theo khoảng cách d giữa các anten và góc đến  của tín hiệu, với vector trọng lượng của mảng có các trọng số là bằng nhau. Nhấn run chạy ta được đồ thị sau: Hình 5.10 Đồ thị bức xạ của anten với d &  khác nhau. - Phần ‘Anten dãy 2-D’: Thực hiện vẽ đồ thị beam 3-D của anten dãy 2-D. Nhấn ‘Run’ ta được kết quả sau: 67 Hình 5.11 Đồ thị beam dạng tuyến tính của anten dãy 2D Hình 5.12 Đồ thị beam dạng dB của anten dãy 2-D -Phần “ GIẢI PHÁP ĐIỀU KHIỂN BEAM ANTEN DÃY”: Thực hiện vẽ beam theo góc đến tín hiệu và nhiễu giao thoa bằng các kỹ thuật điều khiển beam khác nhau là Null-Sterring, MSINR và MMSE. Kết quả chạy như sau: 68 Hình 5.13 Đồ thị beam dạng gain Hình 5.14 Đồ thị beam dạng búp sóng Hình (5.13 & 5.14 ) Đồ thị bức xạ của anten dãy 6 phần tử ( dạng gain và dạng búp) được điều khiển bởi phương pháp Null-Sterring khi tín hiệu đến ở góc 30 độ, 5 tín hiệu nhiễu giao thoa đến với góc 15,45,60,90,120 độ. Ta thấy búp anten có hướng về góc 30 độ song vẫn chưa cực đại tại góc đó. Sau đây sẽ là kết quả điều khiển của 69 phương pháp MSINR . Ta có thể nhận thấy hướng búp anten cực đại tại góc đến 30 độ của tín hiệu (hình 5.15&5.16). Hình 5.15 Đồ thị dạng gain được điều khiển bởi phương pháp MSINR Hình 5.16 Đồ thị dạng búp sóng được điều khiển bởi kỹ thuật MSINR Từ hình (5.13, 5.14, 5.15, 5.16) ta nhận thấy phương pháp MSINR hướng beam tới góc tín hiệu tốt hơn phương pháp Null-Sterring. Tương tự các hình tiếp là đồ thị beam được điều khiển bởi phương pháp MMSE, hướng búp cũng cực đại tại góc đến 30 độ. 70 Hình 5.17 Đồ thị bức xạ dạng beam điều khiển bởi kỹ thuật MMSE Hình 5.18 Đồ thị bức xạ dạng búp được điều khiển bởi kỹ thuật MMSE Hình 5.17 & 5.18 Đồ thị beam của anten được điều khiển bởi phương pháp MMSE. Ta nhận thấy búp sóng của anten cũng hướng cực đại tại góc 30 độ (góc đến của tín hiệu) 71 Phần 2: Hình 5.19 Giao diện chính phần 2 Nhập số anten, tín hiệu đến (góc đến), Interference1&2 (góc đến), INR1&2 (dB) Hình 5.20 Khảo sát SINR đầu ra theo SNR&INR đầu vào. 72 Nhận xét : Hình 5.20 cho thấy SINR đầu ra của bộ thu có sử dụng phân tập lớn hơn SINR đầu vào, tức là kỹ thuật phân tập đã làm tăng tỷ số SINR đầu ra so với SINR đầu vào. Hình 5.21Giản đồ Ber hệ thống trải phổ (phân tập và không phân tập) Nhận xét : Chất lượng ber của hệ thống có sử dụng kỹ thuật phân tập tăng lên đáng kể như ta thấy trên hình 5.21. Đường ber màu xanh là đường ber của hệ thống trải phổ không dùng phân tâp, 2 đường ber màu đỏ và màu xanh lá cây là hệ thống có sử dụng phân tập. 73 Phần 3: Khảo sát chất lượng các bộ tổ hợp (SC, EGC, MRC) Hình 5.22 Giao diện chính phần 3 Hình 5.23 Đồ thị SER của bộ tổ hợp SC theo số anten và SNR Nhận xét: Chất lượng SER của bộ tổ hợp SC tăng lên khi số anten tăng lên. 74 5.24 Đồ thị SER của bộ tổ hợp EGC theo số anten và SNR 5.25 Đồ thị SER của bộ tổ hợp EGC theo số anten và SNR Nhận xét: Chất lượng SER của bộ tổ hợp SC tăng lên khi số anten tăng lên. 75 Hình 5.26 So sánh 3 bộ tổ hợp Nhận xét: Trong 3 bộ tổ hợp thì bộ tổ hợp MRC cho chất lượng SER tốt nhất, vì thế bộ tổ hợp MRC đã được chọn để làm bộ tổ hợp trong bộ thu Rake. 76 Phần 4: Chất lượng kênh truyền WCDMA có sử dụng kỹ thuật phân tập Hình 5.27 Giao diện chính phần 4 Phần “Dữ liệu vào”: Tuỳ chọn: Dữ liệu vào (nhị phân) được nhập bằng tay. Ngẫu nhiên: Dữ liệu được chọn ngẫu nhiên theo số bit đầu vào. Phần “Mã hoá”: Chọn kiểu mã hoá TCM hoặc mã cuộn. ‘Chuổi phát’: Phát tín hiệu sau khi được mã hoá. Phần “Trải phổ”: Trải phổ tín hiệu theo hệ số trải 32 hoặc 256, mã trải được chon ngẫu nhiên. Phần “Điều chế”: Điều chế tín hiệu theo 2 kiểu BPSK và QPSK. Phần “Tín hiệu ra”: Xuất ra tín hiệu sau khi đã được giãi điều chế, giãi trải, giãi mã. 77 Hình 5.28 Demo mã hoá TCM Hình 5.29 Xem các giản đồ Ber theo lý thuyết Kết luận chương: Chương này đã thực hiện mô phỏng khá đầy đủ các kỹ thuật phân tập, từ đó ta có cái nhìn tổng quan về kỹ thuật phân tập Không gian -Thời gian, cụ thể là ở phần 1 đã cho ta thấy được nguyên lý hoạt động của các kỹ thuật phân tập, ở phần 2 cho ta thấy được khả năng làm tăng chất lượng ber của hệ thống có sử dụng phân tập bởi bộ thu Beamformer, còn ở phần 3 cho ta thấy được lợi ích của các bộ tổ hợp trong bộ thu Rake. Như vậy, ta có thể kết luận: Nếu hệ thống WCDMA sử dụng giải pháp phân tập này sẽ cải thiện chất lượng ber của hệ thống rất nhiều, từ đó nâng cao được dung lượng của hệ thống. 78 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Bằng việc áp dụng kỹ thuật phân tập Không gian-Thời gian , hệ thống WCDMA đã khắc phục được nhược điểm chính của nó là nhiễu fading đa đường, nhiễu giao thoa đồng kênh và các loại nhiễu khác. Bằng việc xử lý phân tập, hệ thống WCDMA đã cải thiện được chất lượng kênh truyền thông qua việc cải thiện tỷ số SINR tại đầu ra của bộ thu từ đó nâng cao được dung lượng của hệ thống . Với 80 trang đồ án bao gồm phần lý thuyết và mô phỏng đã chứng minh kết quả lý thuết được trình bày và cho chúng ta một cái nhìn tổng quan về kỹ thuật xử lý anten dãy trong hệ thống WCDMA. Không chỉ trong hệ thống WCDMA mà hầu hết các hệ thống thông tin di động không dây đều có thể áp dụng được kỹ thuật phân tập không gian thời gian để nâng cao chất lượng kênh truyền từ đó tăng dung lượng hệ thống. Song có một điều chưa hoàn chỉnh của kỹ thuật phân tập này đó là nó chỉ mới thiết kế phân tập 2-D cho đường lên tín hiệu trong WCDMA chứ chưa có kỹ thuật phân tập 2-D cho đường xuống tín hiệu. Vì vậy, hướng phát triển đề tài là: “Nghiên cứu, thiết kế kỹ thuật phân tập Không gian-Thời gian cho đường xuống của tín hiệu trong hệ thống WCDMA”.