![14
Hình 1.7. Cửa sổ thiết lập tham số mô phỏng của mô hình
1.2.5. Mô phỏng bằng Simulink
Các tham số mô phỏng của mô hình được thiết lập qua lựa chọn menu
Simulation – Configuration Parameters để mở cửa sổ như cho thấy trong hình 1-8. Các
thiết lập cơ bản cho mô hình là lựa chọn các tham số cho bộ giải phương trình vi phân
và thời gian chạy mô phỏng. Ở chế độ mặc định thời gian mô phỏng được xác định từ 0
đến 10 giây. Ngoài ra mục Data Import/Export cho phép thiết lập và quản lý việc truy
xuất dữ liệu kết quả trên cửa sổ quản lý biến workspace.
Mô phỏng được thực hiện bằng lựa chọn lệnh menu Simulation – start hoặc kích
trực tiếp biểu tượng hình tam giác trên thanh công cụ. Khi chạy mô phỏng kết quả sẽ
được hiển thị trên khối Scope. Do các kết quả được lưu vào biến S_test1_signals như
thiết lập tham số cho khối Scope nên có thể sử dụng để vẽ đồ thị kết quả trong
MATLAB như đoạn lệnh cho dưới đây.
>> plot(S_test1_signals(:,1) ...
[S_test1_signals(:,2),S_test1_signals(:,3)])
[S_test1_signals(:,2),S_test1_signals(:,3)])
>> title('Result of s_test1 with ode3')](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-19-2048.jpg)
![22
tổng hai tín hiệu nhiễu Gauss trực giao tuân theo phân bố Rayleigh. Phân bố Rayleigh
có hàm mật độ xác suất:
)0(0
)0(
2
exp
)( 2
2
2
r
r
rr
rp (2.5)
Với σ là giá trị rms (hiệu dụng) của điện thế tín hiệu nhận được trước bộ tách
đường bao (evelope detection). σ2
là công suất trung bình theo thời gian.
Xác suất để đường bao của tín hiệu nhận được không vượt qua một giá trị R cho
trước được cho bởi hàm phân bố tích lũy:
2
2
0
2
exp1)()()(
R
drrpRrPRP
R
r (2.6)
Giá trị trung bình rmean của phân bố Rayleigh được cho bởi
2533.1
2
)(][
0
drrrprErmean (2.7)
Và phương sai 2
r (công suất thành phần ac của đường bao tín hiệu):
222
0
2222
4292.0
2
2
2
)(][
drrprrErEr (2.8)
Giá trị hiệu dụng của đường bao là 2 (căn bậc hai của giá trị trung bình bình
phương). Giá trị median của r tìm được khi giải phương trình:
medianr
medianrdrrp
0
177.1)(
2
1
(2.9)](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-27-2048.jpg)
![25
Do hầu hết nhiễu sinh ra trong hệ thống có các đặc tính này nên mô hình kênh
AWGN được coi là mô hình kênh cơ bản nhất khi mô tả ảnh hưởng nhiễu trong hệ
thống. Mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của kênh AWGN có thể được biểu diễn như
sau:
R(t)= s(t)+n(t) (2.13)
Trong đó n(t) là thành phần nhiễu trắng có phân bố Gauss với trung bình bằng 0
và được cộng thêm vào tín hiệu đầu vào của kênh truyền s(t) mô tả như hình dưới:
Hình 2.10. Mô hình kênh AWGN
Trong mô phỏng hệ thống thông tin, tùy thuộc vào loại mô hình mô phỏng hay
tín hiệu đầu vào mà thành phần nhiễu n(t) củng có tính chất phù hợp tương ứng. Đối
với trường hợp mô hình giải thông, tín hiệu đầu vào s(t) là tín hiệu thực nên thành phần
nhiễu AWGN n(t) được tạo ra củng là tín hiệu thực và có hàm tự tương quan là :
*
0( ) ( ). ( ) ( )n E n t n t N (2.14)
Trong đó E[] là phép tính kì vọng trong thống kê. Do đó mật độ phổ công suất
nhiễu n(t) qua triển khai Fourier ta có:
Sn(f)=N0 (2.15)
Đối với trường hợp mô phỏng tương đương bang tần gốc, tín hiệu đầu vào s(t) là
tín hiệu phức nên thành phần nhiễu trên AWGN n(t) cũng là tín hiệu phức gồm hai
thành phần thực và ảo và mỗi thành phần có hàm tự tương quan là 0 ( ) / 2N t . Các thành
phần nhiễu đồng pha và vuông pha đều có phân bố Gauss độc lập với nhau. Đây chính
là đặc trưng cho kênh truyền AWGN và xác định tỉ số tín hiệu trên nhiễu SNR của kênh
truyền :
0
sP
SNR
N
(2.16)
Trong đó Ps là mức công suất tín hiệu đầu vào kênh AWGN. Đối với tín hiệu đầu
vào là tín hiệu ngẫu nhiên thì công suất đầu vào có thể được ước tính qua phép tính
phương sai của tín hiệu. Tham số SNR cũng được sử dụng đặc trưng cho kênh AWGN](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-30-2048.jpg)
![26
thay cho mức công suất nhiễu. Khi đó mức công suất hay phương sai nhiễu sẽ được rút
ra từ giá trị SNR được thiết lập cho kênh và mức công suất tín hiệu đầu vào
2.5.4. Kênh rời rạc
Mô hình cơ bản của một hệ thống thông tin bao gồm một nguồn dữ liệu rời rạc,
một bộ mã hóa kênh để điều khiển lỗi, một bộ điều chế và bộ phát, một kênh thông tin,
một bộ thu và một bộ giải mã. Phụ thuộc vào ứng dụng cho hệ thống và chi tiết của mô
phỏng các phần tử khác như bộ cân bằng, các bộ ghép xen, bộ đồng bộ sóng mang ..
Được mô tả như hình phía dưới.
HÌnh 2.11. Mô hình kênh rời rạc trong hệ thống thông tin
Mô hình kênh rời rạc được sử dụng để biểu thị tất cả các phần tử của một hệ
thống thông tin nằm giữa A và B trong hệ thống, trong đó đầu vào tại điểm A là một véc
tơ kí hiệu rời rạc X=[ x1,x2…xk] và đầu B là một véc tơ kí hiệu rời rạc khác.
Y=[y1,y2…yk] . Thông thường thì đầu A sẽ là đầu ra của bộ mã hóa kênh hoặc tương
đương đầu vào của bộ điều chế và điểm B sẽ là đầu vào của bộ giải mã. Các mô hình
kênh rời rạc mô tả cơ chế tạo lỗi theo xác suất gồm có các loại sau:
- Loại mô hình đầu tiền được xem là mô hình kênh không nhớ. Được sử dụng để
mô hình hóa các lỗi truyền dẫn hoặc các chuyển tiếp từ đầu vào tới đầu ra của
kênh dưới điều kiện giả sử rằng không có sự tương quan về thời gian trong cơ
chế chuyển tiếp. Đó là xác suất chuyển tiếp đầu vào- đầu ra đối với kí hiệu đầu
vào kênh thứ n không bị tác động bởi gì xẩy ra với bất kỳ kí hiệu đầu vào khác.
Các mô hình như vậy có thể áp dụng đối với các kênh thông tin mà không có sự
giao thoa giữa các kí tự hay pha đinh và nhiễu là AWGN. Trong hệ thống thì giả
sử này bao gồm cả các lỗi bit không tương quan với nhau và các mô hình rời rạc
được nghiệm thu tầm thường
- Loại mô hình thứ hai áp dụng cho các trường hợp trong đó các chuyển tiếp từ kí
hiệu đầu vào đến ký hiệu đầu ra là tương quan về thời gian . trong trường hợp
này , xác suất lỗi bit cho kí hiệu thứ n phục thuộc vào liệu mỗi một lỗi có xảy ra](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-31-2048.jpg)
![27
trong truyền dẫn các kí hiệu trước hay không. Kênh pha đinh thường gặp phải
trong kênh thông tin vô tuyến là một ví dụ của kênh thông tin có lỗi tương quan.
Các lỗi có xu hướng xẩy ra theo cụm khi kênh đang ở trang thái pha đinh nhiều
và kênh này được xem như kênh lỗi cụm hoặc kênh có nhớ.
Các mô hình kênh rời rạc là các mô hình xác suất có hiệu quá về tính toán hơn so
với kênh dạng sóng.Hiệu quả được cải thiện từ hai yếu tố. Các mô hình rời rạc được mô
phỏng tại tốc độ kí hiệu ngược lại mô hình kênh dạng sóng được mô phỏng tại tốc độ từ
8 đến 16 lần tốc độ tín hiệu. Trong khi mỗi khối đơn được mô phỏng chi tiết theo một
mô hình sóng thì có một sư rút gọn mức cao trong mô hình kênh rời rạc. Mức rút gọn
này sẽ giảm thêm khối lượng tính toán. Hai yếu tố này giúp tiết kiệm thời gian tính toán
trong mô phỏng.
Trong các trường hợp đơn giản, các mô hình kênh rời rạc có thể thu được bằng
cách giải tích từ các mô hình của các thành phần nằm giữa đầu vào kênh tại A và đầu ra
kênh rời rạc tại B . Tuy nhiều trong hầu hết các trường hợp, các mô hình rời rạc thu
được từ các mẫu lỗi được đo kiểm hoặc mô phỏng giữa các điểm A và B.
Mô hình hóa kênh rời rạc không nhớ là một quá trình rõ ràng. Ví dụ trong trường
hợp một kênh đối xứng rời rạc không nhớ và với đầu vào và đầu ra là tín hiệu nhị phân .
Chúng ta cần mô tả kênh là một giá trị xác suất lỗi bit. Mô phỏng kênh này đòi hỏi tạo
ra một số ngẫu nhiên đơn và so sánh số đó với một ngưỡng để quyết định liệu một bit
xác định sẽ gặp lỗi truyền dẫn hay không hay thu được mà không bị lỗi.
Các kênh rời rạc có nhớ khó để mô hình hóa hơn. Cơ chế tạo lỗi tương quan về
thời gian thường được mô hình hóa bởi một chuỗi Markov rời rạc về thời gian trong đó
một mô hình trạng thái được sử dụng để đặc trưng các trạng thái khác nhau của kênh
thông tin và một tập xác suất chuyển tiếp trạng thái được sử dụng để xác định tiến trình
của các trạng thái kênh. Mỗi trạng thái cũng sẽ kết hợp với một tập xác suất chuyển tiếp
kí hiệu từ đầu vào tới đầu ra. Như vậy mô hình này phức tạp hơn và đòi hỏi nhiều tham
số hơn kênh không tương quan.
Như vậy mô phỏng kênh rời rạc đều đòi hỏi tạo mẫu lỗi ngẫu nhiên. Trong
Matlab ta có thể dùng hàm randerr để tạo mẫu lỗi bit:
Ví dụ: %Tao mau loi bit voi 2 loi gom 0 va 2 vi tri loi ngau nhien moi hang
out=randerr(5,3,[0 2])
out =
0 0 0
0 0 0](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-32-2048.jpg)
![29
CHƯƠNG 3. MÔ PHỎNG TÍN HIỆU VÀ QUÁ TRÌNH THU PHÁT
3.1.Nguồn tương tự
Để mô phỏng hoạt động các khối mã nguồn, nguồn tín hiệu tương tự phải được sử dụng
và cần được mô phỏng. Trong thực tế, các tín hiệu tương tự dạng đo kiểm được sử dụng
trong mô phỏng hơn là mô hình hóa một nguồn tín hiệu tương tự cụ thể nào đó.
Nguồn đơn tần thường là tín hiệu đo kiểm phổ biến được sử dụng trong hệ thống thông
tin. Trong mô phỏng thì tín hiệu này cần được lấy mẫu và biễu diễn rời rạc về thời gian
x(t)= Acos(2πf0t+ ) (3.1)
Chuỗi thời điểm lấy mẫu ( t )luôn có khoảng cách bằng nhau trong mô phỏng và bằng
với chu kì lấy mẫu Ts. Tần số f0 và biên độ A có thể được biến đổi để thu được đáp ứng
tần và đáp ứng công suất hay biên độ của hệ thống. Trong mô hình lý thuyến tham số
Thường được được giả sử phân bố đều trên khoảng [ 0, 2π] . Tuy nhiên trong mô
phỏng được gán cố định tại một giá trị bất kỳ. Trong các hệ thống thông dải, tần số f0
được đo từ tần số trung tâm fc . Tín hiệu ở dạng liên tục là
x(t)= Acos[ 2π(f0+fc )t+ ] (3.2)
Và tín hiệu được bao phức của tín hiệu được lấy mẫu để mô phỏng là
0( ) exp( 2 / )exp(j )sx k A j kf f (3.3)
Trong đó fs=1/Ts là tần số lấy mẫu.( fs thường được thiết lập ở giá trị bằng 8 đến 16 lần
f0 để đảm bảo chính xác dạng sóng và phổ tín hiệu)
Ví dụ: vẽ dạng sóng của tín hiệu sau:
X=2cos( 2π.200t – π/3)+ 3cos( 2π.300t+ π/4) (3.4)
%chuong trinh tao tin hieu da tan
A1=2;
f1=200;
phi1=-pi/3;
A2=3;
f2=300;
phi2=pi/4;
N=2^6;
T0=0; %thoi gian bat dau
Tf=10e-3; %thoi gian ket thuc
Ts=(Tf-T0)/(N-1); % chu ki lay mau
fs=1/Ts;% tan so lay mau](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-34-2048.jpg)
![32
Trong MATLAB có hàm sẵn để tạo ra các số ngẫu nhiên theo hàm phân bố khác nhau.
Tạo hàm ngẫu nhiên phân bố đều: sử dụng hàm rand
Ví dụ1: tạo ra ma trận 2x3 các số ngẫu nhiên phân bố đều trong khoảng [0,1]
Code:
x=rand(2,3)
x =
0.7060 0.2769 0.0971
0.0318 0.0462 0.8235
Ví dụ 2: tạo ra ma trân mxn các số ngẫu nhiên phân bố đều trong khoảng [a,b]
Sử dụng hàm: x=a +(b-a)*rand(m.n)
Vidu: tạo ma 4x5 trong khoang [2 3]
x=2+( 3-2)*rand(4,5)
x =
2.5308 2.5688 2.1622 2.1656 2.6892
2.7792 2.4694 2.7943 2.6020 2.7482
2.9340 2.0119 2.3112 2.2630 2.4505
2.1299 2.3371 2.5285 2.6541 2.0838
Ví dụ 3: tạo ra véc tơ hàng 100 số ngẫu nhiên phân bố trong khoảng [0 1] và vẽ biểu đồ
phân bố xác suất
Code: x=rand(1,100);hist(x,10);
Hình 3.2. Biểu đồ phân bố xác xuất phân bố đều của 100 mẫu](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-37-2048.jpg)
![35
Quá trình chuyển đổi từ tương tự qua số gồm 3 bước: lấy mẫu, lượng tự hóa và
mã hóa thành chuỗi nhị phân.
Hình 3.5. Quá trình chuyển đổi tín hiệu từ tương tự qua số (ADC)
Quá trình lấy mẫu ta đã biết ở trên. Bước thứ hai là lượng tử hóa được coi là quá
trình quan trọng nhất trong biến đổi ADC. Tại bước này các mẫu x(kTs) được chuyển đổi
thành một biến rời rạc xq có Q giá trị
Trong quá trình lượng tử hóa, dải biên độ tín hiệu đầu vào được phân chia thành
các khoảng có kích thước , khoảng thứ I tương ướng với dải i ( /2). Nếu giá trị
mẫu nằm trong khoảng thứ i thì nó sẽ được gán với số nguyên i và i có thể được chuyển
thành nhị phân cho chuổi bit đầu ra. Quá trình này củng được gọi là điều xung mà
(PCM). Lượng tử hóa đều được thực hiện khi bước bước lượng tử không đổi. Quá
trình lượng tử hóa sẽ gây ra sai số xq-x gọi là nhiễu lượng tử
Trong Matlab thì thực hiện quá trình PCM được viết dưới bởi hàm quantiz
Ví dụ: Bằng phương pháp điều chế PCM thực hiện lượng tử hóa với x(t)= sin(t), với
mức lượng tử là 12, độ dài các khoảng chia là như nhau. Vẽ tín hiệu trước và sau
Code: % vidu ve PCM
t=[-2*pi:.1:2*pi]; sig=sin(t);a=[-1:.2:1];%phan hoach thanh 12 khoang chia
code=[-1.2:.2:1]; [m,n]=quantiz(sig,a,code);%luong tu hoa
plot(t,sig,'r',t,n);legend('tin hieu goc','tin hieu sau luong tu');xlabel('thoi diem lay mau');
title('luong tu hoa deu');
Hình 3.6. Ví dụ lượng PCM](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-40-2048.jpg)
![37
Vi dụ: tạo chuỗi xung vuông bởi hàm myrectpulse
% buoi dien chuoi xung vuong
function [t,y]= myrectpulse(Tw,Rp,Ns,Np);
Tp=1/Rp;
timewindow=Np*Tp;
ts=timewindow/(Ns-1);
t=0:ts:timewindow;
Nsp=round(Tp/ts);
y=zeros(size(t));
for k=1:Ns
if mod( t(k), Nsp*ts) <=Tw
y(k)=1 ;
else
y(k)=0;
end
end
vi dụ
[t,y]= myrectpulse(0.5e-6,1e6,256,8);
plot(t,y);
title( 'tao chuoi xung xuong');
Hình 3.8. Tạo xung vuông
3.2.3. Mã hóa kênh
Mục đích của mã hóa kênh là để cải thiện hiệu năng của kênh truyền bằng việc
phát hiện lỗi và sữa lỗi. Các phương pháp mã hóa gồm hai loại: mã khối và mã xoắn.](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-42-2048.jpg)
![39
if rem (i-1, 2^(-j+k+1))>=2^(-j+k)
u(i,j)=1;
else
u(i,j)=0;
end
end
end
% dinh nghia ma tran G
g=[ 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 ;
1 1 1 0 0 0 1 1 1 0;
0 1 1 0 1 1 0 1 0 1;
1 1 0 1 1 1 1 0 0 1;]
c=rem (u*g,2); % tu ma dau ra
w_min=min (sum ((c( 2:2^k,:))')); % khoang cach hamming
disp(c);
disp(w_min);
disp(u);
Kết quả :
g= 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1
1 1 1 0 0 0 1 1 1 0
0 1 1 0 1 1 0 1 0 1
1 1 0 1 1 1 1 0 0 1
c= 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 0 1 1 1 1 0 0 1
0 1 1 0 1 1 0 1 0 1
1 0 1 1 0 0 1 1 0 0
1 1 1 0 0 0 1 1 1 0
0 0 1 1 1 1 0 1 1 1
1 0 0 0 1 1 1 0 1 1
0 1 0 1 0 0 0 0 1 0
1 0 0 1 1 1 0 1 1 1
0 1 0 0 0 0 1 1 1 0
1 1 1 1 0 0 0 0 1 0
0 0 1 0 1 1 1 0 1 1](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-44-2048.jpg)
![48
%LSB tren mien tan so
subplot(324)
plot(freq,SBL(1:N/2+1)); %Frequency domain plot
title('LSB tren mien tan so');
xlabel('Tan so (Hz)'); ylabel('Quang pho');
% USB,LSB trên mien tan sô
subplot(325)
plot(freq,SBU(1:N/2+1),freq,SBL(1:N/2+1));
title('USB,LSB tren mien tan so');
xlabel('Tan so'); ylabel('Quang pho');
% giai dieu che
md=sbu.*cos(2*pi*fc*t);
[b,a]=butter(2,0.1);
mf=filter(b,a,md);
subplot(326);plot(t,mf)
title('tin hieu giai dieu che');
xlabel('Thoi gian'); ylabel('tin heiu giai dieu che');
Kết quả:
Hình 3.13. Điều chế SSB](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-53-2048.jpg)
![52
Công thức tín hiệu điều chế pha số MPSK
Tín hiệu số đưa vào bộ điều chế pha số MPSK là chuổi bít [1,0,1,0…] Truyền lần
lượt, mỗi kí tự bít tạo một tín hieeujd diều chế, công thức biểu diễn điều chế pha tổng
quát như sau
2
( 1)
2 2
( ) ( ) Re ( ). . ( )cos 2 ( 1)c
j i
j f tM
MPSK m cv t s t g t e e g t f t i
M
(3.38)
Trong đó g(t) là tín hiệu xung ; có năng lượng là Eg, biên độ xung là
1
( )
2
s gg t E góc phat hay đổi lần lượt là
2
( 1); 1,2,.... ; 1,2,...m i m M i M
M
. Biến
đổi lượng giác công thức trên ta có
1 2 1 2
(t) s (t) .cos ( 1)cos2 f .sin ( 1)sin 2
2 2
MPSK m g c g cv E i t E i f t
M M
(3.39)
Code: Điều chế PSK
% Dieu che PSK
t=0:.001:1;
fc=50; % tan so song mang
fm=10; % tan so song gui di
ac=5;% bien do song mang
% ve song mang
subplot(311)
c=ac.*sin(2*pi*fc*t);
plot(t,c)
xlabel('Thoi gian')
ylabel('Bien do')
title('Song mang')
% tin hieu gui di
subplot(312)
m=square(2*pi*fm*t);
plot(t,m)
xlabel('Thoi gian')
ylabel('Bien do')
title('Tin hieu goi di')
% dieu che PSK
subplot(313)
x=c.*m;
plot(t,x)
xlabel('thoi gian')
ylabel('bien do');title('PSK')](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-57-2048.jpg)
![53
Kết quả:
Hình 3.16. Điều chế PSK
3.3.2.3. Điều chế pha số nhị phân BPSK
Công thức tín hiệu điều chế pha số nhị phân BPSK
Tín hiệu số đưa và bộ điều chế pha số nhị phân BPSK là chuỗi bít [1,0,1,0,..] truyền lần
lượt, mỗi bít tạo một tín hiệu điều chế, mỗi bít có hai trạng thái, như vậy, tổng cọng có
hai tín hiệu dạng tín hiệu điều chế BPSK: ]1,0[)( td hoặc 1,1 và năng lượng xung :
b
T
bg EdttgE
2
1
))((
2
1 2
0
. (3.40)
Công thức tín hiệu điều chế pha số nhị phân BPSK là:
)(2cos)(2cos)]1(2[cos)( tVtfEtfEitfEtV BASKcbcbcbBPSK
(3.41)
Năng lượng tín hiệu điều chế pha số nhị phân BPSK
Năng lượng tín hiệu điều chế BPSK được tín như sau:
bb
i
BPSK EEE
2
1 2
1
(3.42)](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-58-2048.jpg)
![54
Khoảng cách Euclide của hai véc tơ tín hiệu trong không gian tín hiệu điều chế số
BPSK được tính theo công thức sau:
bnm
e
Essdd 2)( 2
min
)(
(3.43)
Code: Điều chế BPSK
f = 2; fs = 100; t = 0:1/fs:1;
%thiet lap cac pha khac nhau cua BPSK
p1 = 0;p2 = pi;N = 10; % so bit duoc dieu che
bit_stream=round(rand(1,N)); % tao bit ngau nhien nhi phan
time = [];
digital_signal = [];
PSK = [];
carrier_signal = [];
for ii = 1:1:N
if bit_stream(ii) == 0
bit = zeros(1,length(t));
else
bit = ones(1,length(t));
end
% bit0 = (bit_stream(ii)==0)*zeros(1,length(t));
% bit1 = (bit_stream(ii)==1)*ones(1,length(t));
digital_signal = [digital_signal bit];
% tin hieu BPSK
if bit_stream(ii) == 0
bit = sin(2*pi*f*t+p1);
else
bit = sin(2*pi*f*t+p2);
end
PSK = [PSK bit];
%song mang
carrier = sin(2*f*t*pi);carrier_signal = [carrier_signal carrier];
time = [time t];t = t + 1;
end
% ve tin hieu so
subplot(3,1,1);
plot(time,digital_signal,'r');title(' Tin hieu so');grid on;
axis([0 time(end) -0.5 1.5]);
% ve song mang
subplot(3,1,2);
plot(time,carrier_signal);title(' song mang');grid on;axis tight;
%ve tin hieu dieu che BPSK
subplot(3,1,3);plot(time,PSK);title(' BPSK');grid on;axis tight;](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-59-2048.jpg)
![55
Kết Quả:
Hình 3.17. Điều chế BPSK
3.3.2.4. Điều chế pha số cầu phương 4PSK
Điều chế pha 4 trạng thái 4PSK hay còn gọi là điều chế cầu phương QPSK ( Quadrature
Phase Shift Keying ). Mỗi ký tự có hai bít , k=2, M=4
Công thức tín hiệu điều chế pha số nhị phân 4PSK
4
2 2
( ) ( )cos 2 ( 1) cos 2 ( 1) ; 1,2,3,4PSK c b cV t g t f t i E f t i i
M M
(3.44)
Biến đổi lượng giác ta có:
4
2 2
( ) cos ( 1)cos2 ( )sin ( 1)sin 2
4 4
PSK b c b cV t E i f E i f t
(3.45)
Tổng số vecto tín hiệu 4PSK ứng với 4 trương hợp khác nhau của chuỗi bít [ d1, d2]
4 ( ) cos2 sin 2 cos2 sin 2PSK b c b c b c b cV t E f t E f t E f t E f t (3.46)
Code: Điều chế QPSK
% du lieu truoc khi truyen
data=[0 1 0 1 1 1 0 0 1 1];
axis([ 0 11 0 1.5]);
data_NZR=2*data-1;](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-60-2048.jpg)
![56
s_p_data=reshape(data_NZR,2,length(data)/2);
br=10.^6; f=br; T=1/br;
t=T/99:T/99:T;
% QPSK
y=[];y_in=[];y_qd=[];
for(i=1:length(data)/2)
y1=s_p_data(1,i)*cos(2*pi*f*t);
y2=s_p_data(2,i)*sin(2*pi*f*t) ;
y_in=[y_in y1]; % Vector tin hieu trong pha
y_qd=[y_qd y2]; %Vector tin hieu cau phuong
y=[y y1+y2]; % Vector tin hieu dieu che
end
figure(1);subplot(3,1,1);
plot(tt,y_in,'linewidth',3), grid on;
title(' Dang song pha trong dieu che QPSK');
xlabel('Thoi gian');ylabel(' Bien do');
% Dang song cau phuong
subplot(3,1,2);plot(tt,y_qd,'linewidth',3), grid on;
title(' Dang song dang cau phương trong QPSK ');
xlabel('Thoi gian)');ylabel(' Bien do');
% song QPSK
subplot(3,1,3);plot(tt,Tx_sig,'r','linewidth',3), grid on;
title('QPSK');xlabel('thoi gian');ylabel(' bien do');
Kết quả
Hình 3.18. Điều chế QPSK](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-61-2048.jpg)
![57
3.3.2.5. Điều chế tần số FSK
Điều chế số tần số là sử dụng k bit dữ liệu số trong mỗi ký tự để dịch chuyển
tần số sóng mang, biên độ tín hiệu điều chế tần số thì không đổi. Dạng tổng quát
điều tần là:
2 2
( ) ( ) Re[ ( ) cos[2 ( ) ]cj f t S
MFSK m c
S
E
V t s t A t e f m f t
T
(3.47)
Trong đó m=1,2,…M ; M=2k
, k là số bít trong một kí tự, khoảng cách giữa 2 tần số là:
bkTT
f
2
11
(3.48)
Biến đổi lượng giác ta có
2 2
( ) cos2 cos2 sin 2 sin 2s s
MFSK c c
s s
E E
v t m f t f t m f t f t
T T
(3.49)
Thành phần biên độ trên mỗi sóng mang là :
2
( ) cos(2 )s
mc
s
E
A t m f t
T
và
2
( ) sin(2 )s
mq
s
E
A t m f t
T
(3.50)
Hình 3.19. Sơ đồ khối mạch điều chế FSK
Code: Điều chế FSK
% Dieu che FSK
t=0:0.001:1;fc1=10; fc2=30;fp=8;amp=5; amp=amp/2;
c1=amp.*sin(2*pi*fc1*t);% song mang 1
c2=amp.*sin(2*pi*fc2*t);% song mang 2](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-62-2048.jpg)
![59
3.3.2.6. Điều chế QAM
Điều chế biên độ cầu phương QAM là sự kết hợp điều chế pha số PSK với điều
chế biên độ số ASK, sử dụng hai thành phần vuông pha của sóng mang để thực hiện
điều chế biên độ số với từng luồng dữ liệu số thành phần. Công thức tổng quát của tín
hiệu điều chế biên độ cầu phương QAM như sau :
)(2sin)(2cos)()(]Re[)()( 2
tVtftgAtftgAetgjAAtstV BASKcmqcmi
tfj
mqmimMQAM
c
(3.51)
Trong đó: m = 1,2,…,M; g(t) là hàm đáp ứng xung biên độ tín hiệu điều chế.
Chuyển công thức 3.73 sang dạng tín hiệu điều chế pha số theo tham số rm và θm.
]2cos[]..Re[)();(; 2122
mcm
tfjmj
m
mi
mq
nmi tfreerts
A
A
tgAAr c
(3.52)
Tín hiệu điều chế MQAM có hai thành phần với hai sóng mang chuẩn 1 2,t t
vuông pha: 1 2( )cos2 f ; ( ) ( )sin2 fc ct g t t t g t . Biên độ tín hiệu MQAM là:
)(
2
)(
2
)( 21 t
E
At
E
Ats
g
mq
g
mim (3.53)
Code: Điều chế 16QAM
M = 16;x = (0:M-1);y = qammod(x,M);scatterplot(y)
Hình 3.21. Điều chế 16QAM](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-64-2048.jpg)
![61
Xác xuất lỗi 1s đã được truyền đi
2
2
0
0
0
1
00
1 1 1
er
2
b
b
y E
N z b
E
N
E
p e s e dy e dz fc
NN
(3.56)
Với:
2
0
2
er ( ) x
fc x e dx
Xác xuất lỗi 0s đã được truyền đi
2
2
0
0
0
000
1 1 1
er
2
b
b
y E
N z b
E
N
E
p e s e dy e dz fc
NN
(3.57)
Tổng xác suất lỗi bít
1 1 0 0bP p s p e s p s p e s (3.58)
Cho rằng chúng ta giả định rằng 1s và 0s có thể xảy ra như nhau 1 0 1/ 2p s p s , xác
suất lỗi bit là:
0
1
erfc
2
b
b
E
P
N
(3.59)
Code BER của BPSK trên kênh AWGN
N = 10^6 %so bit
rand('state',100);
randn('state',200);
% May phat
ip = rand(1,N)>0.5; %tao ma tran 0,1 voi xac suat bang nhau
s = 2*ip-1; %dieu che BPSK
n = 1/sqrt(2)*[randn(1,N) + j*randn(1,N)]; %nhieu trang GAUS
Eb_N0_dB = [-3:10]; %nhieu gia tri Eb/N0
for ii = 1:length(Eb_N0_dB)](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-66-2048.jpg)
![62
% Nhieu cong
y = s + 10^(-Eb_N0_dB(ii)/20)*n; % them nhieu trang gaus
ipHat = real(y)>0;
nErr(ii) = size(find([ip- ipHat]),2);
end
simBer = nErr/N; % simulation BER
theoryBer = 0.5*erfc(sqrt(10.^(Eb_N0_dB/10))); % BER theo l? thuy?t
% v? BER
close all
figure
semilogy(Eb_N0_dB,theoryBer,'b.-');
hold on
semilogy(Eb_N0_dB,simBer,'mx-');
axis([-3 10 10^-5 0.5])
grid on
legend('theory', 'simulation');
xlabel('Eb/No, dB');
ylabel('Bit Error Rate');
title('BER-BPSK-AWGN');
Kết quả:
Hình 3.23. BER của BPSK trên AWGN
Nhận xét: Xác suất lỗi bít BER Giữa lý thuyết và mô phỏng không chênh lệch nhau
nhiều và được xem như băng nhau ở mọi giá trị khi Eb/N0 thay đổi](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-67-2048.jpg)
![64
w=(1/sqrt(2*EbNo(n)))*(randn(1,l)+j*randn(1,l));
r=s+w;
si_=sign(real(r));
sq_=sign(imag(r));
ber1=(l-sum(si==si_))/l;
ber2=(l-sum(sq==sq_))/l;
ber(n)=mean([ber1 ber2]);
end
% ve BER
semilogy(EbNodB, ber,'o-')
xlabel('EbNo(dB)')
ylabel('BER')
title('BER-QPSK-AWGN')
grid on
Kết quả
Hình 3.25. Kết quả mô phỏng BER của QPSK trên AWGN](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-69-2048.jpg)
![65
3.4.1.3. BER của 16QAM trên kênh AWGN
Hình 3.26. Điều chế 16QAM
Công thức tính xác suất lỗi bit của 16 QAM là:
,16
0
3
= er
2 10
s
s QAM
E
P fc
N
. (3.62)
Công thức tính BER cho mã hóa Gray 16QAM trong Kênh AWGN là:
b,16
0
3
= er
2 10
b
QAM
kE
P fc
k N
. (3.63)
Code BER của 16QAM trên kênh AWGN
N = 10^5;M = 16;k = log2(M);
alphaRe = [-(2*sqrt(M)/2-1):2:-1 1:2:2*sqrt(M)/2-1];
alphaIm = [-(2*sqrt(M)/2-1):2:-1 1:2:2*sqrt(M)/2-1];
k_16QAM = 1/sqrt(10);
Eb_N0_dB = [0:15];
Es_N0_dB = Eb_N0_dB + 10*log10(k);
ref = [0:k-1];
map = bitxor(ref,floor(ref/2));
[tt ind] = sort(map);
for ii = 1:length(Eb_N0_dB)
ipBit = rand(1,N*k,1)>0.5;
ipBitReshape = reshape(ipBit,k,N).';
bin2DecMatrix = ones(N,1)*(2.^[(k/2-1):-1:0]) ;
ipBitRe = ipBitReshape(:,[1:k/2]);
ipDecRe = sum(ipBitRe.*bin2DecMatrix,2);](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-70-2048.jpg)
![66
ipGrayDecRe = bitxor(ipDecRe,floor(ipDecRe/2));
ipBitIm = ipBitReshape(:,[k/2+1:k]);
ipDecIm = sum(ipBitIm.*bin2DecMatrix,2);
ipGrayDecIm = bitxor(ipDecIm,floor(ipDecIm/2));
modRe = alphaRe(ipGrayDecRe+1);
modIm = alphaIm(ipGrayDecIm+1);
mod = modRe + j*modIm;
s = k_16QAM*mod;
n = 1/sqrt(2)*[randn(1,N) + j*randn(1,N)];
y = s + 10^(-Es_N0_dB(ii)/20)*n;
y_re = real(y)/k_16QAM;
y_im = imag(y)/k_16QAM;
ipHatRe = 2*floor(y_re/2)+1;
ipHatRe(find(ipHatRe>max(alphaRe))) = max(alphaRe);
ipHatRe(find(ipHatRe<min(alphaRe))) = min(alphaRe);
ipHatIm = 2*floor(y_im/2)+1;
ipHatIm(find(ipHatIm>max(alphaIm))) = max(alphaIm);
ipHatIm(find(ipHatIm<min(alphaIm))) = min(alphaIm);
ipDecHatRe = ind(floor((ipHatRe+4)/2+1))-1
ipDecHatIm = ind(floor((ipHatIm+4)/2+1))-1
ipBinHatRe = dec2bin(ipDecHatRe,k/2);
ipBinHatIm = dec2bin(ipDecHatIm,k/2);
ipBinHatRe = ipBinHatRe.';
ipBinHatRe = ipBinHatRe(1:end).';
ipBinHatRe = reshape(str2num(ipBinHatRe).',k/2,N).' ;
ipBinHatIm = ipBinHatIm.';
ipBinHatIm = ipBinHatIm(1:end).';
ipBinHatIm = reshape(str2num(ipBinHatIm).',k/2,N).' ;
nBitErr(ii) = size(find([ipBitRe- ipBinHatRe]),1) + size(find([ipBitIm -
ipBinHatIm]),1)
end
simBer = nBitErr/(N*k);
theoryBer = (1/k)*3/2*erfc(sqrt(k*0.1*(10.^(Eb_N0_dB/10))));
close all; figure
semilogy(Eb_N0_dB,theoryBer,'bs-','LineWidth',2);
hold on
semilogy(Eb_N0_dB,simBer,'mx-','LineWidth',2);
axis([0 15 10^-5 1])
grid on
legend('theory', 'simulation');
xlabel('Eb/No, dB')
ylabel('Bit Error Rate')](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-71-2048.jpg)
![70
% dieu che BPSK
tx = -2*(uncoded_bits-0.5);
% nhieu
N0 = 1/10^(SNR(aa)/10);
% kenh fading raylegh
h = 1/sqrt(2)*[randn(1,length(tx)) + j*randn(1,length(tx))];
rx = h.*tx + sqrt(N0/2)*(randn(1,length(tx))+i*randn(1,length(tx)));
rx = rx./h;
% Khoi phu dieu che
rx2 = rx < 0;
% tinh bi loi
diff = uncoded_bits - rx2;
T_Errors = T_Errors + sum(abs(diff));
T_bits = T_bits + length(uncoded_bits);
end
% tinh toc do bit loi
BER(aa) = T_Errors / T_bits;
disp(sprintf('bit error probability = %f',BER(aa)));
end
SNRLin = 10.^(SNR/10);
theoryBer = 0.5.*(1-sqrt(SNRLin./(SNRLin+1)));
% ve ber theo tinh toan
figure(1);
semilogy(SNR,theoryBer,'-','LineWidth',2);
hold on;
% BER
figure(1);
semilogy(SNR,BER,'or','LineWidth',2);
hold on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('SNR Vs BER plot for BPSK Modualtion in Rayleigh Channel');
%BER
figure(1);
theoryBerAWGN = 0.5*erfc(sqrt(10.^(SNR/10)));
semilogy(SNR,theoryBerAWGN,'blad-','LineWidth',2);
legend('Rayleigh Theoretical','Rayleigh Simulated', 'AWGN Theoretical');
axis([0 40 10^-5 0.5]);
grid on](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-75-2048.jpg)
![72
M8=8;
M16=16;
M64=64;
ber4qam = berfading(EbNo,'qam',M,8);
ber8qam = berfading(EbNo,'qam',M8,8);
ber16qam = berfading(EbNo,'qam',M16,8);
ber64qam = berfading(EbNo,'qam',M64,8);
semilogy(EbNo,[ber4qam ber8qam ber16qam ber64qam])
xlabel('Eb/No (dB)')
ylabel('BER')
legend('4QAM','8QAM','16QAM','64QAM')
title('BER M-QAM-RAY')
grid
Kết quả:
Hình 3.31. BER của MQAM Trên kênh Rayleigh
Nhận xét: Tùy cùng điều chế QAM nhưng ở các mức khác nhau ta cho BER khác
nhau, Khi Mức thấp thì tỉ lệ lỗi bit sẽ thấp hơn và có lợi hơn khi truyền ở mức cao
khi cùng tỉ số tín hiệu trên nhiễu và trên cùng một kênh](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-77-2048.jpg)
![73
3.4.2.3. BER của QPSK Trên kênh Rayleigh
Code:
clear all;
close all;
format long;
bit_count = 10000;
Eb_No = -3: 1: 30;
SNR = Eb_No + 10*log10(2);
for aa = 1: 1: length(SNR)
T_Errors = 0;
T_bits = 0;
while T_Errors < 100
uncoded_bits = round(rand(1,bit_count));
B1 = uncoded_bits(1:2:end);
B2 = uncoded_bits(2:2:end);
qpsk_sig = ((B1==0).*(B2==0)*(exp(i*pi/4))+(B1==0).*(B2==1)...
*(exp(3*i*pi/4))+(B1==1).*(B2==1)*(exp(5*i*pi/4))...
+(B1==1).*(B2==0)*(exp(7*i*pi/4)));
ray = sqrt(0.5*((randn(1,length(qpsk_sig))).^2+(randn(1,length(qpsk_sig))).^2));
rx = qpsk_sig.*ray;
N0 = 1/10^(SNR(aa)/10);
rx = rx + sqrt(N0/2)*(randn(1,length(qpsk_sig))+i*randn(1,length(qpsk_sig)));
rx = rx./ray;
B4 = (real(rx)<0);
B3 = (imag(rx)<0);
uncoded_bits_rx = zeros(1,2*length(rx));
uncoded_bits_rx(1:2:end) = B3;
uncoded_bits_rx(2:2:end) = B4;
diff = uncoded_bits - uncoded_bits_rx;
T_Errors = T_Errors + sum(abs(diff));
T_bits = T_bits + length(uncoded_bits);
end
figure; clf;
plot(real(rx),imag(rx),'o');
title(['constellation of received symbols for SNR = ', num2str(SNR(aa))]);
xlabel('Inphase Component'); ylabel('Quadrature Component');
BER(aa) = T_Errors / T_bits;
disp(sprintf('bit error probability = %f',BER(aa)));
end
figure(1);
semilogy(SNR,BER,'or');
hold on;](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-78-2048.jpg)
![74
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('SNR Vs BER plot for QPSK Modualtion in Rayleigh Channel');
figure(1);
EbN0Lin = 10.^(Eb_No/10);
theoryBerRay = 0.5.*(1-sqrt(EbN0Lin./(EbN0Lin+1)));
semilogy(SNR,theoryBerRay);
grid on;
figure(1);
theoryBerAWGN = 0.5*erfc(sqrt(10.^(Eb_No/10)));
semilogy(SNR,theoryBerAWGN,'g-+');
grid on;
legend('Simulated', 'Theoretical Raylegh', 'Theroretical AWGN');
axis([SNR(1,1) SNR(end-3) 0.00001 1]);
Kết quả:
Hình 3.33. BER QPSK- RAY-AWGN
Nhận xét: Giữa lý thuyết và mô phỏng cho ta kết quả gần như giống nhau. Cùng một
kiểu điều chế nhưng trên hai kênh khác nhau sẽ cho ta BER khác nhau, rõ ràng
chúng ta thấy BER trên kênh AWGN thấp hơn nhiều so với kênh Raylegh](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-79-2048.jpg)
![85
% Tinh truc giao
A1=Append_prefix(:,1);
A2=Append_prefix(:,2);
A3=Append_prefix(:,3);
A4=Append_prefix(:,4);
%chuyen doi de truyen
[rows_Append_prefix cols_Append_prefix]=size(Append_prefix)
len_ofdm_data = rows_Append_prefix*cols_Append_prefix
% Tin hieu OFDM duoc tryen
ofdm_signal = reshape(Append_prefix, 1, len_ofdm_data);
figure(3),plot(real(ofdm_signal)); xlabel('Thoi gian'); ylabel('bien do');
title('Tin hieu OFDM');grid on;
%...............................................................
% Truyen du lieu qua kenh AWGN
%..............................................................
channel = randn(1,2) + sqrt(-1)*randn(1,2);
after_channel = filter(channel, 1, ofdm_signal);
awgn_noise = awgn(zeros(1,length(after_channel)),0);
recvd_signal = awgn_noise+after_channel;
figure(4),plot(real(recvd_signal)),xlabel('Thoi gian'); ylabel('bien do');
title(' Tin hieu OFDM sau khi di qua kenh AWGN ');grid on;
%...............................................................
% May thu
%..............................................................
recvd_signal_paralleled = reshape(recvd_signal,rows_Append_prefix,
cols_Append_prefix);
recvd_signal_paralleled(1:cp_len,:)=[];
R1=recvd_signal_paralleled(:,1);
R2=recvd_signal_paralleled(:,2);
R3=recvd_signal_paralleled(:,3);
R4=recvd_signal_paralleled(:,4);
% FFT thu duoc
for i=1:number_of_subcarriers,
% FFT
fft_data(:,i) = fft(recvd_signal_paralleled(:,i),16);
end
F1=fft_data(:,1);
F2=fft_data(:,2);
F3=fft_data(:,3);
F4=fft_data(:,4);
%Khoi phuc tin hieu va giai dieu che
recvd_serial_data = reshape(fft_data, 1,(16*4));
qpsk_demodulated_data = pskdemod(recvd_serial_data,4);
figure(5)
stem(data)
hold on
stem(qpsk_demodulated_data,'rx');
grid on;xlabel('Diem du lieu');ylabel('Bien do');
title('Tin hieu thu duoc khi truyen qua kenh AWGN')](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-90-2048.jpg)
![91
TÀI LIỆU THAM KHẢO.
[1]. TS.Hồ Văn Cừu, “Bài giảng điều chế tín hiệu số”, Đại Học Sài Gòn.
[2]. TS. Nguyễn Đức Nhân, “Bài giảng mô phỏng hệ thống truyền thông”
[3]. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange
[4]. http://www.dsplog.com
[5]. http://www.matlabthayhai.info
[6]. https://www.csie.ntu.edu.tw/~hsinmu/courses/_media/wn_11fall/ofdm_new.pdf](https://image.slidesharecdn.com/luanvan27-200320071331/75/D-tai-Mo-ph-ng-kenh-truy-n-vo-tuy-n-s-b-ng-matlab-9d-96-2048.jpg)
Uploaded byDịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
Đề tài: Mô phỏng kênh truyền vô tuyến số bằng matlab, 9đ
Đề tài nghiên cứu mô phỏng kênh truyền vô tuyến số bằng MATLAB nhằm đánh giá hiệu năng của các kênh truyền thông qua việc mô phỏng các dạng sóng điều chế và tỷ số BER trên các kênh khác nhau. Đề tài này cung cấp cái nhìn tổng quan về kênh truyền và ứng dụng MATLAB trong việc mô phỏng tín hiệu, phục vụ cho việc giảng dạy và học tập tại trường Đại học Sài Gòn. Kết quả nghiên cứu có thể giúp sinh viên áp dụng kiến thức lý thuyết vào thực tiễn.
More Related Content
![[Báo cáo] Bài tập lớn Thông tin số: MIMO OFDM](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/btlttsfinal-150904172713-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[Báo cáo] Bài tập lớn Thông tin di động: mô phỏng kênh PSDCH trong 4G LTE](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/tiulun-150904171653-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Similar to Đề tài: Mô phỏng kênh truyền vô tuyến số bằng matlab, 9đ
More from Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO: 0909232620
Đề tài: Mô phỏng kênh truyền vô tuyến số bằng matlab, 9đ
- 1. UỶ BAN NHÂNDÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN MÔ PHỎNG KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN SỐ BẰNG MATLAB Mã số đề tài: SV2016-38 THUỘC NHÓM NGÀNH KHOA HỌC: ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG CHỦ NHIỆM ĐỀ TÀI: TRƯƠNG THÙY DUNG THÀNH VIÊN THAM GIA: 1.NGUYỄN TIẾN QUANG GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: ThS. NGUYỄN THỊ THU HẰNG TP Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2017
- 2. UỶ BAN NHÂNDÂN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN MÔ PHỎNG KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN SỐ BẰNG MATLAB Mã số đề tài: SV2016-38 Xác nhận của Chủ tịch hội đồng nghiệm thu (ký, họ tên) Giáo viên hướng dẫn (ký, họ tên) Chủ nhiệm đề tài (ký, họ tên) TP Hồ Chí Minh, tháng 6 năm 2017
- 3. MỤC LỤC BẢN TÓMTẮT.............................................................................................................1 DANH MỤC HÌNH ẢNH .............................................................................................2 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT..................................................5 THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU....................................................................6 MỞ ĐẦU.........................................................................................................................7 CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU VỀ MATLAB VÀ TOOLBOX .....................................9 1.1. Giới thiệu chung ..................................................................................................9 1.2. Giới thiệu về Simulink ......................................................................................10 1.2.1. Giới thiệu chung ...........................................................................................10 1.2.2. Nguyên lý hoạt động của Simulink ..............................................................11 1.2.3. Xây dựng sơ đồ khối Simulink.....................................................................11 1.2.4. Tham số hóa các khối Simulink....................................................................12 1.2.5. Mô phỏng bằng Simulink .............................................................................14 CHƯƠNG 2. GIỚI THIỆU KÊNH THÔNG TIN....................................................15 2.1. Giới thiệu tổng quan hệ thống viễn thông.......................................................15 2.2. Kênh truyền vô tuyến........................................................................................15 2.3. Các hiện tượng ảnh hưởng đến chất lượng kênh truyền...............................17 2.3.1. Hiện tượng pha đinh đa đường (Multipath)..................................................17 2.3.2. Hiệu ứng Doppler .........................................................................................18 2.3.3. Suy hao trên đường truyền ...........................................................................20 2.3.4. Hiệu ứng bóng râm (Shadowing) .................................................................20 2.4. Các dạng kênh truyền .......................................................................................20 2.4.1. Kênh truyền chọn lọc tần số và kênh truyền không chọn lọc tần số ............20 2.4.2. Kênh truyền chọn lọc thời gian và Kênh truyền không chọn lọc thời gian..21 2.5. Các mô hình kênh cơ bản .................................................................................21 2.5.1. Kênh theo phân bố Rayleigh ........................................................................21 2.5.2. Phân bố Ricean .............................................................................................23 2.5.3. Mô hình kênh AWGN ..................................................................................24 2.5.4. Kênh rời rạc ..................................................................................................26 CHƯƠNG 3. MÔ PHỎNG TÍN HIỆU VÀ QUÁ TRÌNH THU PHÁT .................29 3.1. Nguồn tương tự..................................................................................................29
- 4. 3.1.1. Nguồn tínhiệu số..........................................................................................30 3.1.2. Nguồn tín hiệu ngẩu nhiên............................................................................31 3.2. Mã hóa................................................................................................................34 3.2.1. Mã hóa nguồn ...............................................................................................34 3.2.2. Mã đường truyền ..........................................................................................36 3.2.3. Mã hóa kênh .................................................................................................37 3.3. Điều chế và giải điều chế...................................................................................40 3.3.1. Điều chế tín hiệu tương tự ............................................................................41 3.3.1.1. Điều chế AM ......................................................................................41 3.3.1.2. Điều chế FM.......................................................................................42 3.3.1.3. Điều chế PM.......................................................................................44 3.3.1.4. Điều chế đơn biên SSB( Single Side Band )......................................46 3.3.2. Điều chế số ...................................................................................................49 3.3.2.1. Khóa dịch biên độ ( ASK – Amplitude Shift Keying) .......................49 3.3.2.2. Điều chế pha số PSK( Phase Shift Keying) .......................................51 3.3.2.3. Điều chế pha số nhị phân BPSK ........................................................53 3.3.2.4. Điều chế pha số cầu phương 4PSK ....................................................55 3.3.2.5. Điều chế tần số FSK..........................................................................57 3.3.2.6. Điều chế QAM ...................................................................................59 3.4. BER Trên kênh truyền AWGN, Rayleigh. .....................................................60 3.4.1. BER trên kênh AWGN.................................................................................60 3.4.1.1. BER của BPSK trên kênh AWGN .....................................................60 3.4.1.2. BER của QPSK trên kênh AWGN.....................................................63 3.4.1.3. BER của 16QAM trên kênh AWGN..................................................65 3.4.1.4. Sử dụng BER Tool để so sánh với mô phỏng.....................................67 3.4.2. BER trên kênh Rayleigh...............................................................................68 3.4.2.1. BER BPSK Trên kênh Rayleigh ........................................................68 3.4.2.2. BER của MQAM Trên kênh Rayleigh...............................................71 3.4.2.3. BER của QPSK Trên kênh Rayleigh..................................................73 CHƯƠNG 4. KỸ THUẬT OFDM .............................................................................75 4.1. Giới thiệu về OFDM..........................................................................................75 4.2. Mô hình hệ thống OFDM .................................................................................76 4.3. Nhiễu trong OFDM và cách khắc phục...........................................................79 4.3.1. ISI và ICI (intersymbol & intercarrier interference) ....................................79 4.3.2. Chống nhiều liên ký tự ISI bằng cách chèn Guard Time. ............................80 4.4. Ưu, nhược điểm của OFDM.............................................................................82
- 5. 4.4.1. Ưu điểm........................................................................................................82 4.4.2. Nhược điểm..................................................................................................83 4.5. Kết luận ..............................................................................................................83 4.6. Mô phỏng ofdm.....................................................................................................84 CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .............................................................88 1.1. Kết quả đạt được ...............................................................................................88 1.2. Kiến nghị ............................................................................................................90 1.2.1. Áp dụng thực tế ............................................................................................90 1.2.2. Hướng phát triển...........................................................................................90 TÀI LIỆU THAM KHẢO...........................................................................................91
- 6. 1 BẢN TÓM TẮT ĐỀTÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC SINH VIÊN MÔ PHỎNG KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN SỐ BẰNG MATLAB Mã số: SV2016-38 1. Vấn đề nghiên cứu (vấn đề, tính cấp thiết) Trong những thập kỹ qua các hệ thống truyền thông và kỹ thuật xử lý tín hiệu ngày càng tăng nhanh chóng về độ phức tạp.Trong thời gian này sự phát triển liên quan đến phần cứng tốc độ cao và chi phí rẻ trong xử lý tín hiệu số ảnh hưởng đến việc triển khai hệ thống truyền thông. Trong khi sự phát triển về độ phức tạp của truyền thông tăng lên cần phân tích, thiết kế thì cần được trợ giúp bởi máy tính. Vì vậy việc mô phỏng kênh truyền giúp chúng ta đánh giá được hiệu năng của hệ thống viễn thông. 2. Mục đích nghiên cứu/mục tiêu nghiên cứu Mục đích nghiên cứu: Đề tài đã nghiên cứu đánh giá hiệu năng của kênh truyền bằng việc sử dụng tính toán trên công thức, mô phỏng các dạng sóng điều chế, OFDM, đánh giá tỉ số BER trên các kênh truyền nhằm mục đích lựa chọn kênh truyền có hiệu quả nhất trong hệ thống viễn thông và giúp sinh viên vận dụng kiến thức đã học ứng dụng vào thực tế. Mục tiêu nghiên cứu: Xây dựng Guide mô phỏng các dạng điều chế số và điều chế tương tự, OFDM, vẽ BER trên các kênh khác nhau. 3. Nhiệm vụ/nội dung nghiên cứu/câu hỏi nghiên cứu Thu thập, tìm hiểu tài liệu liên quan tới kênh truyền. Nghiên cứu phần mềm Matlab để mô phỏng các tín hiệu trên kênh truyền.Mô phỏng tín hiệu điều chế và BER. Kênh truyền nào là lựa chọn tốt nhất để truyền dữ liệu? 4. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu trong các tài liệu giáo trình, Các bài báo quốc tế, Những yêu cầu của kênh truyền. Tổng hợp lại những kiến thức liên quan đến việc mô phỏng kênh. 5. Kết quả nghiên cứu (ý nghĩa của các kết quả) và các sản phẩm (Bài báo khoa học, phần mềm máy tính, quy trình công nghệ, mẫu, sáng chế…)(nếu có) Góp vào danh mục tài liệu tham khảo phục vụ công tác nghiên cứu thực tiễn và giảng dạy, học tập ở các cơ sở đào tạo của trường đại học sài gòn. Đề tài này có thể được dùng để giúp sinh viên hiểu rõ và áp dụng kiến thức của mình trong thực hiện việc mô phỏng bằng matlab.
- 7. 2 DANH MỤC HÌNHẢNH Hình 1.1. Cửa sổ Giao Diện MATLAB 9 Hình 1.2. Mô tả một hệ thống động bằng sơ đồ khối 10 Hình 1.3. Cửa sổ giao diện trình duyệt thư viện các khối chức năng của Simulink 11 Hình 1.4. Mô hình ví dụ hệ thống tích phân test1.mdl 12 Hình 1.5. Các cửa sổ thiết lập tham số cho các khối chức năng trong mô hình 13 Hình 1.6. Cửa sổ thiết lập tham số trên khối Scope 13 Hình 1.7. Cửa sổ thiết lập tham số mô phỏng của mô hình 14 Hình 2.1. Mô hình tổng quát hệ thống viễn thông 15 Hình 2.2. Mô hình hệ thống thông tin vô tuyến 16 Hình 2.3. Hiện tượng pha đinh đa đường 18 Hình 2.4. Hiện tượng Doppler 19 Hình 2.6. Kênh chọn lọc tần số ( f0< W) 20 Hình 2.7. Kênh truyền không chọn lọc tần số ( f0> W) 21 Hình 2.8. Hàm mật độ xác suất của phân bố Rayleigh 23 Hình 2.9: Hàm mật độ xác suất của phân bố Ricean: k = dB (Rayleigh) và k = 6 dB. Với k >>1, giá trị trung bình của phân bố Ricean xấp xỉ với phân bố Gauss 24 Hình 2.10. Mô hình kênh AWGN 25 HÌnh 2.11. Mô hình kênh rời rạc trong hệ thống thông tin 26 Hình 2.12. Mô hình kênh nhị phân 28 Hình 3.1. ví dụ về tạo tín hiệu đa tần 30 Hình 3.2. Biểu đồ phân bố xác xuất phân bố đều của 100 mẫu 32 Hình 3.3. Biểu đồ phân bố chuẩn của 100 mẫu 33 Hình 3.4. Mật độ phân bố xác xuất hàm phân bố Rayleigh 34 Hình 3.5. Quá trình chuyển đổi tín hiệu từ tương tự qua số (ADC) 35 Hình 3.6. Ví dụ lượng PCM 35 Hình 3.7. Một số mã đường truyền cơ bản 36 Hình 3.8. Tạo xung vuông 37
- 8. 3 Hình 3.9. Điềuchế AM 42 Hình 3.10. Điều chế FM 44 Hình 3.11. Điều chế PM 46 Hình 3.12. Sơ đồ minh họa điều chế đơn biên SSB 36 Hình 3.13. Điều chế SSB 48 Hình 3.14. Điều chế biên độ nhị phân 10111001 50 Hình 3.15. Điều chế ASK 51 Hình 3.16. Điều chế PSK 52 Hình 3.17. Điều chế BPSK 55 Hình 3.18. Điều chế QPSK 56 Hình 3.19. Sơ đồ khối mạch điều chế FSK 57 Hình 3.20. Điều chế FSK 58 Hình 3.21. Điều chế 16QAM 59 Hình 3.22. Sơ đồ thu-phát BPSK 60 Hình 3.23. BER của BPSK trên AWGN 62 Hình 3.24. Mô hình điều chế QPSK 63 Hình 3.25. Kết quả mô phỏng BER của QPSK trên AWGN 64 Hình 3.26. Điều chế 16QAM 65 Hình 3.27. BER của 16QAM trên kênh AWGN 67 Hình 3.28 :Giao diện Bertool 67 Hình 3.29. Vẽ BER bằng Bertool 68 Hình 3.30: BER của BPSK trên AWGN và Rayleigh 71 Hình 3.31. BER của MQAM Trên kênh Rayleigh 72 Hình 3.33. BER QPSK- RAY-AWGN 74 Hình 4.1. Mô Hình OFDM 75 Hình 4.2. Sơ đồ khối trong OFDM 76 Hình 4.3. Máy thu-phát trong OFDM 7 Hình 4.4. Phổ của bốn sóng mang trực giao 79 Hình 4.5. Phổ của bốn sóng mang không trực giao 80
- 9. 4 Hình 4.6. Cácsymbol OFDM nhận được sau khi đi qua một kênh đa đường 81 Hình 4.7. Sơ đồ khối hệ thống thu phát OFDM Đơn giản 84 Hình 4.8: Dữ liệu gốc trước khi truyền 86 Hình 4.9: Điều chế QPSK 86 Hình 4.10: Tính hiệu OFDM Trước khi truyền 87 Hình 4.11: Tính hiệu OFDM sau khi truyền 87 Hình 4.12: Tín hiêu thu được sau khi truyền qua kênh so với dữ liệu gốc 87 Hình 5.1. Vẽ điều chế ASK và BER của BPSK- AWGN 88 Hình 5.2: Vẽ điều chế QPSK và BER Của QPSK trên 2 kênh AWGN và RAY 89 Hình 5.3: Tính hiệu thu-phát trong OFDM 89 Hình 5.4: Vẽ điều chế Am và BER của M-QAM trên kênh AWGN 90
- 10. 5 DANH MỤC CÁCKÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Tên Viết tắt Cụm từ đầy đủ Ý nghĩa MATLAB MATrix LABoratory Phần mềm tính toán, mô phỏng ADC Analog to Digital Conversion Chuyển đổi tương tự sang số AM Amplitude Modulation Điều chế biên độ ASK Amplitude Shift Keying Khóa dịch biên AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu cộng BER Bit Errors Rate Tốc độ lỗi DSB Double Side Band Điều biên kép FSK Frequency Shift Keying Khóa dịch tần FM Frequency Modulation Điều tần` PCM Pulse Code Modulation Điều xung mã PM Phase Modulation Điều pha PSK Phase Shift Keying Khóa dịch pha QAM Quadrature Amplitude Modulatiton Điều chế biên độ cầu phương QPSK Quadrature Phase Shift Keying Khóa dịch pha cầu phương BPSK Binary Phase Shift Keying Điều chế pha nhị phân SSB Single Side Band Điều chế đơn biên OFDM Orthogonal frequency- division multiplexing Điều chế đa sóng mang
- 11. 6 THÔNG TIN KẾTQUẢ NGHIÊN CỨU Chương 1: Nghiên cứu phần mềm matlab và các toolbox, cho chúng ta một cách nhìn tổng quan về việc sử dụng một toolbox cụ thể là Simulink trong việc mô phỏng tín hiệu trong kênh truyền Chương 2: Xây dựng mô hình kênh truyền, các dạng kênh truyền, yếu tố ảnh hưởng. Giúp sinh viên có cách nhìn tổng quan , hiểu rỏ về kênh truyền Chương 3: Lập trình ứng dụng, mô phỏng kênh truyền, các điều chế trong kênh truyền, so sánh, đánh giá chất lượng kênh truyền qua BER Chương 4: Tổng quan về OFDM và mô phỏng tín hiệu khi truyền qua kênh truyền cơ bản AWGN Chương 5: Kết luận và kến nghị
- 12. 7 MỞ ĐẦU 1. Lýdo chọn đề tài Các hệ thống thông tin hiện đại hoạt động trên một dải rộng các kênh thông tin bao gồm đôi dây xoắn, cáp đồng trục, sợi quang và kênh vô tuyến. Tất cả các kênh thực tế đều gây ra sự méo dạng, nhiễu và giao thoa. Các yếu tố này ảnh hướng tới quá trình điều chế , mã hóa và một số chức năng xử lý khác như quá trình cân bằng để loại bỏ sự suy giảm chất lượng gây ra bởi kênh thông tin nhằm tạo ra một hệ thống thỏa mãn các mục tiêu về dung lượng và chất lượng dịch vụ trong điều kiện ràng buộc về công suất, băng thông , độ phức tạp và chi phí. Trong mô phỏng hệ thống truyền thông , mô hình kênh thông tin mô tả sự suy giảm tín hiệu phát trải qua trên đường truyền tới bộ thu. Nói cách khác mô hình kênh thông tin mô tả mối quan hệ đầu vào- đầu ra của kênh dưới dạng toán học hay giải thuật. Mô hình này có thể thu được từ các phép đo kiểm hoặc dựa trên lý thuyết truyền sóng trong môi trường vật lý. Các mô hình dự trên đo kiểm đưa tới một mô tả thực nghiệm của kênh thông tin trong miền thời gian hoặc tần số và thường ở dạng các mô tả thống kê của các biến hay quá trình ngẫu nhiên. Các tham số của hàm phân bố và mật độ phổ công suất luôn được ước tính từ dữ liệu đo kiểm.Trong khi các mô hình dựa trên đo kiểm cho thấy độ tin cậy cao và thường là các mô hình hữu dụng nhất cho thiết kế thì các mô hình thực nghiệm khó tổng quát hóa trừ khi một lượng lớn các phép đo được thực hiện trên các môi trường thích hợp. Việc phát triển các mô hình toán học cho quá trình lan truyền tín hiệu trên mộ môi trường truyền dẫn đòi hỏi sự hiểu biết về các hiện tượng vật lý cơ bản. Ví dụ, để phát triển một mô hình cho kênh vô tuyến tầng điện ly , ta phải hiểu cơ sở vật lý của quá trình truyền phát sóng vô tuyến. Một trong những thách thức trong mô hình hóa kênh thông tin là sự chuyển đổi một mô hình truyền sóng chi tiết thành một dạng phù hợp trong mô phỏng. Chính vì những lý do trên đồng thời cũng muốn áp dụng kiến thức kiến thức chuyên ngành đã học vào thực tiễn. Do đó, nhóm chúng em chọn đề tài “mô phỏng kênh truyền bằng matlab” với mục đích chính là lựa chọn kênh truyền có hiệu quả nhất trong hệ thống viễn thông và Giúp sinh viên vận dụng kiến thức đã được học áp ụng vào việc mô phỏng hệ thống viễn thông bằng phần mềm matlab. 2. Tính cấp thiết của đề tài. Nghiên cứu những vấn đề khoa học trong nội dung nghiên cứu, áp dụng các kiến thức đã học vào thực tiễn, giúp cũng cố kiến thức phục vụ cho quá trình phát triển đề tài tốt nghiệp sau này.
- 13. 8 3. Mục tiêuđề tài Xây dựng Guide mô phỏng các dạng điều chế số và điều chế tương tự ,OFDM. Vẽ BER trên các kênh khác nhau. 4. Mục đích và nhiệm vụ nghiên cứu Mục đích: Đề tài đã nghiên cứu đánh giá hiệu năng của kênh truyền bằng việc sử dụng tính toán trên công thức, mô phỏng các dạng sóng điều chế,OFDM. đánh giá tỉ số BER. Nhiệm vụ: Thứ nhất: Nghiên cứu matlab và toobox Thứ hai: Tìm tài liên liên quan và Nghiên cứu lý thuyết liên quan tới kênh truyền Thứ ba. Lập tình mô phỏng, sửa lỗi và nhận xét. 5. Đối tượng và phạm vị nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Nghiên cứu những lý thuyết liên quan tới kênh truyền Phạm vi nghiên cứu: Mô phỏng các dạng điều chế và vẽ BER trên cách kênh. 6. Phương pháp nghiên cứu ➢ Nghiên cứu phần mềm matlab ➢ Nghiên cứu lý thuyết về kênh truyền ➢ Ứng dụng matlab trong mô phỏng 7. Nội dung và bố cục của đề tài Nội dung đề tài được tổ chức thành các phần chính như sau: Phần mở đầu: Trình bày lý do và mục tiêu nghiên cứu xây dựng kênh truyền. Chương 1: Nghiên cứu phần mềm matlab và các toolbox Chương 2: Xây dựng mô hình kênh truyền cho hệ thống viễn thông. Chương 3: Lập trình ứng dụng mô phỏng, đánh giá chất lượng kênh truyền Chương 4: OFDM và mô phỏng Chương 5: Kết luận và kiến nghị 8. Kết luận Mô phỏng kênh truyền bằng matlab nhằm giúp sinh viên vận dụng thực tế những kiến thức đã học áp dụng trong việc mô phỏng các tín hiệu thông tin. Giúp sinh viên có cách nhìn tổng quan về hệ thống kênh truyền trong viễn thông.
- 14. 9 CHƯƠNG 1. GIỚITHIỆU VỀ MATLAB VÀ TOOLBOX Phần này sẽ giới thiệu một công cụ tính toán trong kỹ thuật đó là MATLAB. Ngoài ra Chương này chủ yếu giới thiệu toolbox trong matlab đó là simulink 1.1.Giới thiệu chung MATLAB viết tắt từ MATrix LABoratory. MATLAB là một công cụ tính toán toán học, có thể được sử dụng để tính toán, vẽ các biểu đồ, đồ thị theo nhiều cách khác nhau. Giống như một chương trình phần mềm, chúng ta có thể tạo , thực thi và lưu một dãy các lệnh để máy tính có thể chạy tự động. MATLAB củng có thể được coi như là một ngôn ngữ lập trình , là một môi trường lập trình hay tính toán. MATLAB được thiết kế để làm việc với những tập dữ liệu đặc biệt chẳng hạn như ma trận, vectơ, hình ảnh. Trong Windows, sau khi cài MATLAB biểu tượng của nó sẽ xuất hiện trên màn hình máy tính, chúng ta có thể khởi động bằng cách double click vào biểu tượng của nó sẽ ra giao diện. Hình 1.1. Cửa sổ Giao Diện MATLAB
- 15. 10 1.2.Giới thiệu vềSimulink Với sự phát triển mạnh trong lĩnh vực mô phỏng hệ thống, MATLAB đã đưa ra một bộ công cụ mô phỏng Simulink thuận tiện cho việc mô phỏng các hệ thống động. Chương này sẽ giới thiệu những đặc điểm cơ bản nhất của Simulink giúp sinh viên hiểu và áp dụng vào mô phỏng các hệ thống đơn giản từ đó có thể phát triển mô phỏng cho các hệ thống phức tạp hơn. 1.2.1. Giới thiệu chung Simulink là một công cụ để mô phỏng các hệ thống động với giao diện đồ họa trực quan được phát triển đặc biệt cho mục đích này. Trong môi trường MATLAB, Simulink là một bộ công cụ MATLAB nhưng khác với các bộ công cụ khác cả về giao diện và kỹ thuật lập trình liên quan đến nó. Trong các hệ thống động, các quá trình phụ thuộc thời gian tuyến tính hoặc phi tuyến đều có thể được mô tả bằng các phương trình vi phân. Bên cạnh đó các hệ thống này cũng được mô tả qua sơ đồ khối như ví dụ cho trong hình 1.2. Simulink dựa trên kiểu mô tả này và một giao diện đồ họa được sử dụng để chuyển đổi một sơ đồ khối thành mô hình Simulink và mô phỏng hoạt động của hệ thống. Do vậy để sử dụng hiệu quả Simulink đòi hỏi người dùng có kiến thức tốt về công nghệ điều khiển và lý thuyết hệ thống. Hình 1.2. Mô tả một hệ thống động bằng sơ đồ khối Simulink cho phép mô phỏng hệ thống dựa trên sơ đồ khối để tìm nghiệm phương trình vi phân mô tả nó. Nói cách khác một phương trình vi phân có thể được chuyển đổi thành một sơ đồ khối để giải bằng Simulink.
- 16. 11 1.2.2. Nguyên lýhoạt động của Simulink Chương trình Simulink có thể được khởi tạo bằng lệnh simulink hoặc lệnh open_system(‘simulink.mld’) trong cửa số lệnh MATLAB. Sau khi thực hiện một cửa sổ trình duyệt thư viện các khối chức năng sẵn có trong Simulink cái thường được hiển thị ở dạng biểu tượng. Hình 1.3. Cửa sổ giao diện trình duyệt thư viện các khối chức năng của Simulink Thư viện các khối chức năng được tổ chức thành các nhóm chức năng cho mục đích mô phỏng khác nhau. Trong lĩnh vực mô phỏng hệ thống truyền thông, ngoài thư viện các khối thư viện chung Simulink các thư viện hay được sử dụng đó là Communications Blockset, Signal Processing Blockset và RF Blockset. 1.2.3. Xây dựng sơ đồ khối Simulink Để xây dựng hệ thống mô phỏng bằng việc sử dụng thư viện các khối chức năng, trước hết cần mở một cửa sổ mới bằng việc lựa chọn File – New Model trong cửa sổ trình duyệt Simulink. Cũng có thể mở mô hình có sẵn bằng việc lựa chọn File – Open. Mô hình mới được lưu lại dưới một tên phù hợp với đuôi mở rộng mdl (mdl=model) bằng việc lựa chọn File – Save As.
- 17. 12 Xây dựng mộthệ thống lấy tích phân làm ví dụ lưu trong tên tệp test1.mdl. Trước hết lấy khối nguồn sóng hình sine Sine Wave làm nguồn tín hiệu từ thư viện Sources bằng cách kéo khối đó vào cửa sổ mô hình được mở. Tiếp theo để tích phân tín hiệu, lấy khối Integrator từ thư viện Continuous, sau đó kết nối đầu ra của khối nguồn với đầu vào khối tích phân bằng sử dụng chuột. Hầu hết các khối chức năng tuyến tính được mô tả bởi khai triển Laplace hoặc khai triển z (đối với tín hiệu rời rạc). Để hiển thị tín hiệu và kết quả tích phân trên cùng một cửa sổ, khối ghép kênh Mux từ thư viện Signal Routing được sử dụng và khối Scopetừ thư viện Sinksđược lựa chọn để hiển thị. Tín hiệu nguồn và đầu ra khối tích phân được kết nối với 2 đầu vào khối ghép kênh và đầu ra sau đó nối với đầu vào khối Scope. Mô hình sau khi kết nối có giao diện như trong hình 1.4. Hình 1.4. Mô hình ví dụ hệ thống tích phân test1.mdl 1.2.4. Tham số hóa các khối Simulink Để thực hiện chạy mô hình mô phỏng Simulink trước hết các tham số của các khối sử dụng trong mô hình cần được thiết lập chính xác. Để thực hiện tốt bước này đòi hỏi người sử dụng phải hiểu rõ hệ thống đang mô phỏng và các tham số liên quan. Thiết lập tham số cho khối chức năng được thực hiện bằng việc kích đúp khối chức năng đó và giao diện thiết lập tham số sẽ được hiện ra như cho thấy ví dụ trong hình 15. Các giá trị phù hợp của các tham số sẽ được nhập vào trực tiếp hoặc lựa chọn các thuộc tính phù hợp sẵn có trong giao diện thiết lập của khối. Lấy ví dụ mô hình test1.mdl, các tham số khối nguồn sine có thể được thiết lập gồm tần số, biên độ và pha ban đầu của tín hiệu sine. Tuy nhiên có một lựa chọn quan trọng cần chú ý là kiểu tín hiệu Time based hoặc Sample based. Vì hệ thống tích phân xây dựng cho tín hiệu liên tục nên cần lựa chọn Time based cho phù hợp.
- 18. 13 Riêng đối vớikhối Scope để thiết lập tham số cần lựa chọn biểu tượng Parameters trên cửa số hiển thị để mở giao diện thiết lập như cho thấy trong hình 1.5. Tại cửa sổ này số lượng đồ thị hiển thị và lưu dữ liệu kết quả dễ dàng được thiết lập. Hình 1.5. Các cửa sổ thiết lập tham số cho các khối chức năng trong mô hình Ngoài ra, các thông tin về mô hình dạng văn bản cũng dễ dàng thêm vào bằng cách kích đúp trên cửa sổ mô hình. Tương tự tên các khối chức năng trong mô hình cũng có thể thay đổi theo ý muốn. Hình 1.6. Cửa sổ thiết lập tham số trên khối Scope
- 19. 14 Hình 1.7. Cửasổ thiết lập tham số mô phỏng của mô hình 1.2.5. Mô phỏng bằng Simulink Các tham số mô phỏng của mô hình được thiết lập qua lựa chọn menu Simulation – Configuration Parameters để mở cửa sổ như cho thấy trong hình 1-8. Các thiết lập cơ bản cho mô hình là lựa chọn các tham số cho bộ giải phương trình vi phân và thời gian chạy mô phỏng. Ở chế độ mặc định thời gian mô phỏng được xác định từ 0 đến 10 giây. Ngoài ra mục Data Import/Export cho phép thiết lập và quản lý việc truy xuất dữ liệu kết quả trên cửa sổ quản lý biến workspace. Mô phỏng được thực hiện bằng lựa chọn lệnh menu Simulation – start hoặc kích trực tiếp biểu tượng hình tam giác trên thanh công cụ. Khi chạy mô phỏng kết quả sẽ được hiển thị trên khối Scope. Do các kết quả được lưu vào biến S_test1_signals như thiết lập tham số cho khối Scope nên có thể sử dụng để vẽ đồ thị kết quả trong MATLAB như đoạn lệnh cho dưới đây. >> plot(S_test1_signals(:,1) ... [S_test1_signals(:,2),S_test1_signals(:,3)]) [S_test1_signals(:,2),S_test1_signals(:,3)]) >> title('Result of s_test1 with ode3')
- 20. 15 CHƯƠNG 2. GIỚITHIỆU KÊNH THÔNG TIN 2.1.Giới thiệu tổng quan hệ thống viễn thông Các phương tiện thông tin nói chung được chia thành hai phương pháp thông tin cơ bản, đó là thông tin vô tuyến và thông tin hữu tuyến. Mạng thông tin vô tuyến ngày nay đã trở thành một phương tiện thông tin chủ yếu, thuận tiện cho cuộc sống hiện đại. Hình 2.1. Mô hình tổng quát hệ thống viễn thông Một hệ thống thông tin đơn giản gồm 3 thành phần: Khối phát tín hiệu: Thực hiện xử lý tín hiêu đầu vào để tạo ra một tín hiệu truyền dẫn phù hợp với đặc tính của kênh truyền. Một số chức năng xử lý quan trọng là mã hóa và điều chế... Kênh thông tin: Là mô trường để truyền dẫn từ nguồn tới đích. Có nhiều loại kênh với đặc tính khác nhau. Các kênh có thể gây ra suy hao và méo tín hiệu làm tín hiệu bị giảm khi tới đầu thu Khối thu tín hiệu: Tiếp nhận tín hiệu từ kênh truyền và khôi phục lại tín hiệu được phát đi. Các chức năng xử lí ở phía thu thường thực hiện ngược lại ở đầu máy phát gồm giải điều chế, giải mã và lọc tín hiệu Trong mạng thông tin vô tuyến ngoài nguồn tin và nhận tin thì kênh truyền là một trong ba khâu quan trọng nhất, và có cấu trúc tương đối phức tạp. Nó là môi trường để truyền thông tin từ máy phát đến máy thu. Vì thế chương này tìm hiểu các thông tin về kênh truyền: • Các hiện tượng ảnh hưởng đến kênh truyền. • Các dạng kênh truyền. • Các mô hình kênh truyền cơ bản. 2.2.Kênh truyền vô tuyến Hình 2.2 thể hiện một mô hình đơn giản của một hệ thống thông tin vô tuyến. Nguồn tin trước hết qua mã hoá nguồn để giảm các thông tin dư thừa, sau đó được mã hoá kênh để chống các lỗi do kênh truyền gây ra. Tín hiệu sau khi qua mã kênh được điều chế để có thể truyền tải đi xa. Các mức điều chế phải phù hợp với điều kiện của
- 21. 16 kênh truyền. Saukhi tín hiệu được phát đi ở máy phát, tín hiệu thu được ở máy thu sẽ trải qua các bước ngược lại so với máy phát. Kết quả tín hiệu được giải mã và thu lại được ở máy thu. Chất lượng tín hiệu thu phụ thuộc vào chất lượng kênh truyền và các phương pháp điều chế và mã hoá khác nhau. Do đó ngày nay các kỹ thuật mới ra đời nhằm cải thiện chất lượng kênh truyền nói riêng và mạng vô tuyến nói chung, một trong những kỹ thuật đó là MC-CDMA. Hình 2.2. Mô hình hệ thống thông tin vô tuyến Chất lượng của các hệ thống thông tin phụ thuộc nhiều vào kênh truyền, nơi mà tín hiệu được truyền từ máy phát đến máy thu. Không giống như kênh truyền hữu tuyến là ổn định và có thể dự đoán được (cáp, cáp đồng trục, cáp quang). Kênh truyền vô tuyến là hoàn toàn ngẫu nhiên và không hề dễ dàng trong việc phân tích. Kênh truyền vô tuyến biến đổi từ đơn giản đến phức tạp.Tín hiệu được phát đi, qua kênh truyền vô tuyến, bị cản trở bởi các toà nhà, núi non, cây cối …, bị phản xạ, tán xạ, nhiễu xạ…, các hiện tượng này được gọi chung là fading. Và kết quả là ở máy thu, ta thu được rất nhiều phiên bản khác nhau của tín hiệu phát. Điều này ảnh hưởng đến chất lượng của hệ thống thông tin vô tuyến. Do đó việc nắm vững những đặc tính của kênh truyền vô tuyến là yêu cầu cơ bản để có thể chọn lựa một cách thích hợp các cấu trúc của hệ thống, kích thước của các thành phần và các thông số tối ưu của hệ thống. Hiện tượng fading trong một hệ thống thông tin có thể được phân thành hai loại: •Fading tầm rộng diễn tả sự suy yếu của trung bình công suất tín hiệu hoặc độ suy hao kênh truyền là do sự di chuyển trong một vùng rộng. Hiện tượng này chịu ảnh hưởng bởi sự cao lên của địa hình (đồi núi, rừng, các khu nhà cao tầng) giữa máy phát
- 22. 17 và máy thu.Người ta nói phía thu được bị che khuất bởi các vật cản cao. Các thống kê về hiện tượng fading tầm rộng cho phép ta ước lượng độ suy hao kênh truyền theo hàm của khoảng cách. •Fading tầm hẹp diễn tả sự thay đổi đáng kể ở biên độ và pha tín hiệu. Điều này xảy ra là do sự thay đổi nhỏ trong vị trí không gian (nhỏ khoảng nửa bước sóng) giữa phía phát và phía thu. Fading tầm hẹp có hai nguyên lý - sự trải thời gian (time- spreading) của tín hiệu và đặc tính thay đổi theo thời gian (time-variant) của kênh truyền. Đối với các ứng dụng di động, kênh truyền là biến đổi theo thời gian vì sự di chuyển của phía phát và phía thu dẫn đến sự thay đổi đường truyền sóng. Có ba cơ chế chính ảnh hưởng đến sự lan truyền của tín hiệu trong hệ thống di động: 1. Phản xạ xảy ra khí sóng điện từ va chạm vào một mặt bằng phẳng với kích thước rất lớn so với bước sóng tín hiệu RF. 2. Nhiễu xạ xảy ra khi đường truyền sóng giữa phía phát và thu bị cản trở bởi một nhóm vật cản có mật độ cao và kích thước lớn so với bước sóng. Nhiễu xạ là hiện tượng giải thích cho nguyên nhân năng lượng RF được truyền từ phía phát đến phía thu mà không cần đường truyền thẳng. Nó thường được gọi là hiệu ứng chắn (shadowing) vì trường tán xạ có thể đến được bộ thu ngay cả khi bị chắn bởi vật cản không thể truyền xuyên qua. 3. Tán xạ xảy ra khi sóng điện từ va chạm vào một mặt phẳng lớn, gồ ghề làm cho năng lượng bị trải ra (tán xạ ) hoặc là phản xạ ra tất cả các hướng. Trong môi trường thành phố, các vật thể thường gây ra tán xạ là cột đèn, cột báo hiệu, tán lá. 2.3.Các hiện tượng ảnh hưởng đến chất lượng kênh truyền 2.3.1. Hiện tượng pha đinh đa đường (Multipath) Trong một hệ thống thông tin vô tuyến, các sóng bức xạ điện từ thường không bao giờ được truyền trực tiếp đến anten thu. Điều này xẩy ra là do giữa nơi phát và nơi thu luôn tồn tại các vật thể cản trở sự truyền sóng trực tiếp. Do vậy, sóng nhận được chính là sự chồng chập của các sóng đến từ hướng khác nhau bởi sự phản xạ, khúc xạ, tán xạ từ các toà nhà, cây cối và các vật thể khác. Hiện tượng này được gọi là sự truyền sóng đa đường (Multipath propagation). Do hiện tượng đa đường, tín hiệu thu được là tổng của các bản sao tín hiệu phát. Các bản sao này bị suy hao, trễ, dịch pha và có ảnh hưởng lẫn nhau. Tuỳ thuộc vào pha của từng thành phần mà tín hiệu chồng chập có thể được khôi phục lại hoặc bị hư hỏng hoàn toàn. Ngoài ra khi truyền tín hiệu số, đáp ứng xung có thể bị méo khi qua kênh truyền đa đường và nơi thu nhận được các đáp ứng xung độc lập khác nhau. Hiện tương này gọi là sự phân tán đáp ứng xung (impulse
- 23. 18 dispersion). Hiện tượngméo gây ra bởi kênh truyền đa đường thì tuyến tính và có thể được bù lại ở phía thu bằng các bộ cân bằng. Một mô hình pha đinh có thể được đặc trưng một cách tổng quát như một bộ lọc có đáp ứng xung 2 . 1 ( ) . . . ( ) n j i i fc i i i i h t a e e t (2.1) Trong đó n đặc trưng cho số đường tryền tín hiệu từ bộ phát đến bộ thu trong đó mỗi đường truyền thứ i được đặc trưng bởi hệ số suy hao ai độ trể i và độ dịch pha i tại thời điểm t, fc là tần số sóng mang và là xung đi Dirac. Hình 2.3. Hiện tượng pha đinh đa đường 2.3.2. Hiệu ứng Doppler Hiệu ứng Doppler gây ra do sự chuyển động tương đối giữa máy phát và máy thu như trình bày ở hình 2.4 Bản chất của hiện tượng này là phổ của tín hiệu thu được bị xê lệch đi so với tần số trung tâm một khoảng gọi là tần số Doppler. Giả thiết góc tới của tuyến n so với hướng chuyển động của máy thu là αn, khi đó tần số Doppler của tuyến này là n0D αcosf c v f n (2.2) Trong đó f0, v, c lần lượt là tần số sóng mang của hệ thống, vận tốc chuyển động tương đối của máy thu so với máy phát và vận tốc ánh sáng. Nếu αn = 0 thì tần số Doppler lớn nhất sẽ là: 0maxD, f c f v (2.3)
- 24. 19 Hình 2.4. Hiệntượng Doppler Giả thiết tín hiệu đến máy thu bằng nhiều luồng khác nhau với cường độ ngang hàng nhau ở khắp mọi hướng, khi đó phổ của tín hiệu tương ứng với tần số Doppler được biểu diễn như sau 2 0 max 1 0 2 A f f f yy j f (2.4) Trong đó: 2 0 max 2 1 yy A j f f f f nếu 0 ,max 0 ,maxD Df f f f f Và 2 0yy j f các trường hợp còn lại. Mật độ phổ tín hiệu thu bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng Doppler do Jake tìm ra năm 1974. Và được gọi là phổ Jake. Ý nghĩa của phổ tín hiệu này được giải thích như sau: Giả thiết tín hiệu phát đi ở tần số sóng mang f0, khi đó tín hiệu thu được sẽ không nhận được ở chính xác trên tần số sóng màng f0 mà bị dịch đi cả về hai phía với độ dịch là fD,max như hình ở 2.5. Sự dịch tần số này ảnh hưởng đến sự đồng bộ của nhiều hệ thống. Hình 2.5. Mật độ phổ của tính hiệu thu
- 25. 20 2.3.3. Suy haotrên đường truyền Mô tả sự suy giảm công suất trung bình của tín hiệu khi truyền từ máy phát đến máy thu. Sự giảm công suất do hiện tượng che chắn và suy hao có thể khác phục bằng các phương pháp điều khiển công suất. 2.3.4. Hiệu ứng bóng râm (Shadowing) Do ảnh hưởng của các vật cản trở trên đường truyền, ví dụ như các toà nhà cao tầng, các ngọn núi, đồi,… làm cho biên độ tín hiệu bị suy giảm. Tuy nhiên, hiện tượng này chỉ xảy ra trên một khoảng cách lớn, nên tốc độ biến đổi chậm. Vì vậy, hiệu ứng này được gọi là fading chậm. 2.4.Các dạng kênh truyền Tùy theo đáp ứng tần số của kênh truyền và băng thông của tín hiệu phát mà ta có. ➢ Kênh truyền chọn lọc tần số và kênh truyền không chọn lọc tần số. ➢ Kênh truyền chọn lọc thời gian và kênh truyền không chọn lọc thời gian. 2.4.1. Kênh truyền chọn lọc tần số và kênh truyền không chọn lọc tần số Mỗi kênh truyền đều tồn tại một khoảng tần số mà trong khoảng đó, đáp ứng tần số của kênh truyền là gần như nhau tại mọi tần số (có thể xem là phẳng), khoảng tần số này được gọi là Coherent Bandwidth và được ký hiệu trên hình 2.6 là f0. Hình 2.6. Kênh chọn lọc tần số ( f0< W) Trên hình 2.6, ta nhận thấy kênh truyền có f0 nhỏ hơn nhiều so với băng thông của tín hiệu phát. Do đó, tại một số tần số trên băng tần, kênh truyền không cho tín hiệu đi qua, và những thành phần tần số khác nhau của tín hiệu được truyền đi chịu sự suy giảm và dịch pha khác nhau. Dạng kênh truyền như vậy được gọi là kênh truyền chọn lọc tần số.
- 26. 21 Hình 2.7. Kênhtruyền không chọn lọc tần số ( f0> W) Ngược lại, trên hình 2.7 kênh truyền có f0 lớn hơn nhiều so với băng thông của tín hiệu phát, mọi thành phần tấn số của tín hiệu được truyền qua kênh chịu sự suy giảm và dịch pha gần như nhau. Chính vì vậy, kênh truyền này được gọi là kênh truyền không chọn lọc tần số hoặc kênh truyền fading phẳng. 2.4.2. Kênh truyền chọn lọc thời gian và Kênh truyền không chọn lọc thời gian Kênh truyền vô tuyến luôn thay đổi liên tục theo thời gian, vì các vật chất trên đường truyền luôn thay đổi về ví trí, vận tốc…, luôn luôn có những vật thể mới xuất hiện và những vật thể cũ mất đi… Sóng điện từ lan truyền trên đường truyền phản xạ, tán xạ qua những vật thể này nên hướng, góc pha, biên độ cũng luôn thay đổi theo thời gian. Tính chất này của kênh truyền được mô tả bằng một tham số, gọi là coherent time. Đó là khoảng thời gian mà trong đó, đáp ứng thời gian của kênh truyền thay đổi rất ít (có thể xem là phẳng về thời gian). Khi ta truyền tín hiệu với chu kỳ ký hiệu (symbol duration) rất lớn so với coherent time thì kênh truyền đó được gọi là kênh truyền chọn lọc thời gian. Ngược lại, khi ta truyền tín hiệu với chu kỳ ký hiệu (symbol duration) rất nhỏ so với coherent time thì kênh truyền đó là được gọi là kênh truyền không chọn lọc thời gian hay phẳng về thời gian. 2.5.Các mô hình kênh cơ bản 2.5.1. Kênh theo phân bố Rayleigh Trong những kênh vô tuyến di động, phân bố Rayleigh thường được dùng để mô tả bản chất thay đổi theo thời gian của đường bao tín hiệu fading phẳng thu được hoặc đường bao của một thành phần đa đường riêng lẻ. Chúng ta biết rằng đường bao của
- 27. 22 tổng hai tínhiệu nhiễu Gauss trực giao tuân theo phân bố Rayleigh. Phân bố Rayleigh có hàm mật độ xác suất: )0(0 )0( 2 exp )( 2 2 2 r r rr rp (2.5) Với σ là giá trị rms (hiệu dụng) của điện thế tín hiệu nhận được trước bộ tách đường bao (evelope detection). σ2 là công suất trung bình theo thời gian. Xác suất để đường bao của tín hiệu nhận được không vượt qua một giá trị R cho trước được cho bởi hàm phân bố tích lũy: 2 2 0 2 exp1)()()( R drrpRrPRP R r (2.6) Giá trị trung bình rmean của phân bố Rayleigh được cho bởi 2533.1 2 )(][ 0 drrrprErmean (2.7) Và phương sai 2 r (công suất thành phần ac của đường bao tín hiệu): 222 0 2222 4292.0 2 2 2 )(][ drrprrErEr (2.8) Giá trị hiệu dụng của đường bao là 2 (căn bậc hai của giá trị trung bình bình phương). Giá trị median của r tìm được khi giải phương trình: medianr medianrdrrp 0 177.1)( 2 1 (2.9)
- 28. 23 Hình 2.8. Hàmmật độ xác suất của phân bố Rayleigh Vì vậy giá trị mean và median chỉ khác nhau môt lượng là 0.55dB trong trường hợp tín hiệu Rayleigh fading. Chú ý rằng giá trị median thường được sử dụng trong thực tế vì dữ liệu Rayleigh fading thường được đo trong những môi trường mà chúng ta không thể chấp nhận nó tuân theo một phân bố đặc biệt nào. Bằng cách sử dụng giá trị median thay vì giá trị trung bình, chúng ta dễ dàng so sánh các phân bố fading khác nhau (có giá trị trung bình khác nhau). Hình 2.8 minh họa hàm mật độ xác suất Rayleigh. 2.5.2. Phân bố Ricean Trong trường hợp fading Rayleigh, không có thành phần tín hiệu đến trực tiếp máy thu mà không bị phản xạ hay tán xạ (thành phần light-of-sight) với công suất vượt trội. Khi có thành phần này, phân bố sẽ là Ricean. Trong trường hợp này, các thành phần đa đường ngẫu nhiên đến bộ thu với những góc khác nhau được xếp chồng lên tín hiệu light-of-sight. Tại ngõ ra của bộ tách đường bao, điều này có ảnh hưởng như là cộng thêm thành phần dc vào các thành phần đa đường ngẫu nhiên. Giống như trong trường hợp dò sóng sin trong khi bị nhiễu nhiệt, ảnh hưởng của tín hiệu light-of-sight (có công suất vượt trội) đến bộ thu cùng với các tín hiệu đa đường (có công suất yếu hơn) sẽ làm cho phân bố Ricean rõ rệt hơn. Khi thành phần light-of-sight bị suy yếu, tín hiệu tổng hợp trông giống như nhiễu có đường bao theo phân bố Rayleigh. Vì vậy, phân bố bị trở thành phân bố Rayleigh trong trường hợp thành phần light-of-sight mất đi. Hàm mật độ phân bố xác suất của phân bố Ricean: 00 )0,0()( 20 2 )( 2 2 22 r rA Ar Ie r rp Ar (2.10) A: Biên độ đỉnh của thành phần light-of-sight. Io: Là hàm Bessel sửa đổi loại 1 bậc 0.
- 29. 24 Phân bố Riceanthường được mô tả bởi thông số k được định nghĩa như là tỉ số giữa công suất tín hiệu xác định (thành phần light-of-sight) và công suất các thành phần đa đường: 2 2 2 A k (2.11) Hay viết dưới dạng dB: dB A dBk 2 2 2 log10)( (2.12) ( k xác định phân bố Ricean và được gọi là hệ số Ricean.) Khi A → 0, k 0 ( dB) thành phần light-of-sight bị suy giảm về biên độ, phân bố Ricean trở thành phân bố Rayleigh. Hình 2.9.mô tả hàm mật độ xác suất của phân bố Ricean. Hình 2.9: Hàm mật độ xác suất của phân bố Ricean: k = dB (Rayleigh) và k = 6 dB. Với k >>1, giá trị trung bình của phân bố Ricean xấp xỉ với phân bố Gauss 2.5.3. Mô hình kênh AWGN Nhiễu Gauss trắng cộng (AWGN) là một mô hình nhiễu cơ bản trong hệ thống thông tin để mô tả các quá trình ngẫu nhiên xẩy ra trong kênh truyền. các đặc tính cơ bản bao gồm ➢ Nhiễu có tính cộng: nghĩa là nhiễu của kênh truyền được cộng thêm vào tín hiệu đươc phát đi, ở đây nhiễu có tính độc lập thống kê với tín hiệu ➢ Nhiễu là trắng: Tức mật độ công suất nhiễu là phẳng, do vậy tương quan của nhiễu trong miền thời gian là bằng không cho bất kì độ lệch thời gian khác không nào ➢ Nhiễu có phân bố Gauss hoặc phân bố chuẩn
- 30. 25 Do hầu hếtnhiễu sinh ra trong hệ thống có các đặc tính này nên mô hình kênh AWGN được coi là mô hình kênh cơ bản nhất khi mô tả ảnh hưởng nhiễu trong hệ thống. Mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra của kênh AWGN có thể được biểu diễn như sau: R(t)= s(t)+n(t) (2.13) Trong đó n(t) là thành phần nhiễu trắng có phân bố Gauss với trung bình bằng 0 và được cộng thêm vào tín hiệu đầu vào của kênh truyền s(t) mô tả như hình dưới: Hình 2.10. Mô hình kênh AWGN Trong mô phỏng hệ thống thông tin, tùy thuộc vào loại mô hình mô phỏng hay tín hiệu đầu vào mà thành phần nhiễu n(t) củng có tính chất phù hợp tương ứng. Đối với trường hợp mô hình giải thông, tín hiệu đầu vào s(t) là tín hiệu thực nên thành phần nhiễu AWGN n(t) được tạo ra củng là tín hiệu thực và có hàm tự tương quan là : * 0( ) ( ). ( ) ( )n E n t n t N (2.14) Trong đó E[] là phép tính kì vọng trong thống kê. Do đó mật độ phổ công suất nhiễu n(t) qua triển khai Fourier ta có: Sn(f)=N0 (2.15) Đối với trường hợp mô phỏng tương đương bang tần gốc, tín hiệu đầu vào s(t) là tín hiệu phức nên thành phần nhiễu trên AWGN n(t) cũng là tín hiệu phức gồm hai thành phần thực và ảo và mỗi thành phần có hàm tự tương quan là 0 ( ) / 2N t . Các thành phần nhiễu đồng pha và vuông pha đều có phân bố Gauss độc lập với nhau. Đây chính là đặc trưng cho kênh truyền AWGN và xác định tỉ số tín hiệu trên nhiễu SNR của kênh truyền : 0 sP SNR N (2.16) Trong đó Ps là mức công suất tín hiệu đầu vào kênh AWGN. Đối với tín hiệu đầu vào là tín hiệu ngẫu nhiên thì công suất đầu vào có thể được ước tính qua phép tính phương sai của tín hiệu. Tham số SNR cũng được sử dụng đặc trưng cho kênh AWGN
- 31. 26 thay cho mứccông suất nhiễu. Khi đó mức công suất hay phương sai nhiễu sẽ được rút ra từ giá trị SNR được thiết lập cho kênh và mức công suất tín hiệu đầu vào 2.5.4. Kênh rời rạc Mô hình cơ bản của một hệ thống thông tin bao gồm một nguồn dữ liệu rời rạc, một bộ mã hóa kênh để điều khiển lỗi, một bộ điều chế và bộ phát, một kênh thông tin, một bộ thu và một bộ giải mã. Phụ thuộc vào ứng dụng cho hệ thống và chi tiết của mô phỏng các phần tử khác như bộ cân bằng, các bộ ghép xen, bộ đồng bộ sóng mang .. Được mô tả như hình phía dưới. HÌnh 2.11. Mô hình kênh rời rạc trong hệ thống thông tin Mô hình kênh rời rạc được sử dụng để biểu thị tất cả các phần tử của một hệ thống thông tin nằm giữa A và B trong hệ thống, trong đó đầu vào tại điểm A là một véc tơ kí hiệu rời rạc X=[ x1,x2…xk] và đầu B là một véc tơ kí hiệu rời rạc khác. Y=[y1,y2…yk] . Thông thường thì đầu A sẽ là đầu ra của bộ mã hóa kênh hoặc tương đương đầu vào của bộ điều chế và điểm B sẽ là đầu vào của bộ giải mã. Các mô hình kênh rời rạc mô tả cơ chế tạo lỗi theo xác suất gồm có các loại sau: - Loại mô hình đầu tiền được xem là mô hình kênh không nhớ. Được sử dụng để mô hình hóa các lỗi truyền dẫn hoặc các chuyển tiếp từ đầu vào tới đầu ra của kênh dưới điều kiện giả sử rằng không có sự tương quan về thời gian trong cơ chế chuyển tiếp. Đó là xác suất chuyển tiếp đầu vào- đầu ra đối với kí hiệu đầu vào kênh thứ n không bị tác động bởi gì xẩy ra với bất kỳ kí hiệu đầu vào khác. Các mô hình như vậy có thể áp dụng đối với các kênh thông tin mà không có sự giao thoa giữa các kí tự hay pha đinh và nhiễu là AWGN. Trong hệ thống thì giả sử này bao gồm cả các lỗi bit không tương quan với nhau và các mô hình rời rạc được nghiệm thu tầm thường - Loại mô hình thứ hai áp dụng cho các trường hợp trong đó các chuyển tiếp từ kí hiệu đầu vào đến ký hiệu đầu ra là tương quan về thời gian . trong trường hợp này , xác suất lỗi bit cho kí hiệu thứ n phục thuộc vào liệu mỗi một lỗi có xảy ra
- 32. 27 trong truyền dẫncác kí hiệu trước hay không. Kênh pha đinh thường gặp phải trong kênh thông tin vô tuyến là một ví dụ của kênh thông tin có lỗi tương quan. Các lỗi có xu hướng xẩy ra theo cụm khi kênh đang ở trang thái pha đinh nhiều và kênh này được xem như kênh lỗi cụm hoặc kênh có nhớ. Các mô hình kênh rời rạc là các mô hình xác suất có hiệu quá về tính toán hơn so với kênh dạng sóng.Hiệu quả được cải thiện từ hai yếu tố. Các mô hình rời rạc được mô phỏng tại tốc độ kí hiệu ngược lại mô hình kênh dạng sóng được mô phỏng tại tốc độ từ 8 đến 16 lần tốc độ tín hiệu. Trong khi mỗi khối đơn được mô phỏng chi tiết theo một mô hình sóng thì có một sư rút gọn mức cao trong mô hình kênh rời rạc. Mức rút gọn này sẽ giảm thêm khối lượng tính toán. Hai yếu tố này giúp tiết kiệm thời gian tính toán trong mô phỏng. Trong các trường hợp đơn giản, các mô hình kênh rời rạc có thể thu được bằng cách giải tích từ các mô hình của các thành phần nằm giữa đầu vào kênh tại A và đầu ra kênh rời rạc tại B . Tuy nhiều trong hầu hết các trường hợp, các mô hình rời rạc thu được từ các mẫu lỗi được đo kiểm hoặc mô phỏng giữa các điểm A và B. Mô hình hóa kênh rời rạc không nhớ là một quá trình rõ ràng. Ví dụ trong trường hợp một kênh đối xứng rời rạc không nhớ và với đầu vào và đầu ra là tín hiệu nhị phân . Chúng ta cần mô tả kênh là một giá trị xác suất lỗi bit. Mô phỏng kênh này đòi hỏi tạo ra một số ngẫu nhiên đơn và so sánh số đó với một ngưỡng để quyết định liệu một bit xác định sẽ gặp lỗi truyền dẫn hay không hay thu được mà không bị lỗi. Các kênh rời rạc có nhớ khó để mô hình hóa hơn. Cơ chế tạo lỗi tương quan về thời gian thường được mô hình hóa bởi một chuỗi Markov rời rạc về thời gian trong đó một mô hình trạng thái được sử dụng để đặc trưng các trạng thái khác nhau của kênh thông tin và một tập xác suất chuyển tiếp trạng thái được sử dụng để xác định tiến trình của các trạng thái kênh. Mỗi trạng thái cũng sẽ kết hợp với một tập xác suất chuyển tiếp kí hiệu từ đầu vào tới đầu ra. Như vậy mô hình này phức tạp hơn và đòi hỏi nhiều tham số hơn kênh không tương quan. Như vậy mô phỏng kênh rời rạc đều đòi hỏi tạo mẫu lỗi ngẫu nhiên. Trong Matlab ta có thể dùng hàm randerr để tạo mẫu lỗi bit: Ví dụ: %Tao mau loi bit voi 2 loi gom 0 va 2 vi tri loi ngau nhien moi hang out=randerr(5,3,[0 2]) out = 0 0 0 0 0 0
- 33. 28 1 0 1 11 0 0 1 1. Một số code tạo lỗi bit cho một chuỗi bit đầu vào M=randint(a,b) ; %tao chuoi tu ma nhi phan kich thuoc a x b N=randerr(a,b); % tao loi bit voi 1 loi ngau nhien trong moi hang Out=rem(M+N,2) ; %tao chuoi tu ma bi loi dau ra Hình 2.12. Mô hình kênh nhị phân Mô hình kênh rời rạc không nhớ đơn giản nhất là kênh đối xứng nhị phân (BSC). Đầu vào kênh rời rạc này là một chuỗi nhị phân kí hiệu bỡi vecto X. Thành phần thứ n của kênh này là xk. pk tương ứng với xác suất lỗi trên lên kênh truyền dẫn ký hiệu thứ k, Đối với kênh không nhớ pk độc lập với k, do vậy lỗi trên tất cả các ký hiệu bị tác động bởi kênh thông tin theo cùng một kiểu. Một chuỗi kí hiệu có độ dài M được xử lý qua kênh không nhớ bằng cách gọi mô hình kênh M lần liên tiếp. Đối với kí hiệu thứ k một đầu vào nhị phân là 0 thu được chính xác là 0 với xác suất 1-pk và thu sai là 1 với xác suất là pk. Đầu ra kênh thứ k được kí hiệu là yk và chuỗi M kí hiệu đầu ra kênh được hiệu vecto Y. Kênh là đối xứng khi các bit 0 và 1 bị ảnh hưởng bởi kênh truyền cùng một kiểu.Đối với kênh truyền nhị phân quan hệ đầu vào- ra có thể được biểu diễn Y X E (2.17)
- 34. 29 CHƯƠNG 3. MÔPHỎNG TÍN HIỆU VÀ QUÁ TRÌNH THU PHÁT 3.1.Nguồn tương tự Để mô phỏng hoạt động các khối mã nguồn, nguồn tín hiệu tương tự phải được sử dụng và cần được mô phỏng. Trong thực tế, các tín hiệu tương tự dạng đo kiểm được sử dụng trong mô phỏng hơn là mô hình hóa một nguồn tín hiệu tương tự cụ thể nào đó. Nguồn đơn tần thường là tín hiệu đo kiểm phổ biến được sử dụng trong hệ thống thông tin. Trong mô phỏng thì tín hiệu này cần được lấy mẫu và biễu diễn rời rạc về thời gian x(t)= Acos(2πf0t+ ) (3.1) Chuỗi thời điểm lấy mẫu ( t )luôn có khoảng cách bằng nhau trong mô phỏng và bằng với chu kì lấy mẫu Ts. Tần số f0 và biên độ A có thể được biến đổi để thu được đáp ứng tần và đáp ứng công suất hay biên độ của hệ thống. Trong mô hình lý thuyến tham số Thường được được giả sử phân bố đều trên khoảng [ 0, 2π] . Tuy nhiên trong mô phỏng được gán cố định tại một giá trị bất kỳ. Trong các hệ thống thông dải, tần số f0 được đo từ tần số trung tâm fc . Tín hiệu ở dạng liên tục là x(t)= Acos[ 2π(f0+fc )t+ ] (3.2) Và tín hiệu được bao phức của tín hiệu được lấy mẫu để mô phỏng là 0( ) exp( 2 / )exp(j )sx k A j kf f (3.3) Trong đó fs=1/Ts là tần số lấy mẫu.( fs thường được thiết lập ở giá trị bằng 8 đến 16 lần f0 để đảm bảo chính xác dạng sóng và phổ tín hiệu) Ví dụ: vẽ dạng sóng của tín hiệu sau: X=2cos( 2π.200t – π/3)+ 3cos( 2π.300t+ π/4) (3.4) %chuong trinh tao tin hieu da tan A1=2; f1=200; phi1=-pi/3; A2=3; f2=300; phi2=pi/4; N=2^6; T0=0; %thoi gian bat dau Tf=10e-3; %thoi gian ket thuc Ts=(Tf-T0)/(N-1); % chu ki lay mau fs=1/Ts;% tan so lay mau
- 35. 30 %tao tin hieuda tan t=T0:Ts:Tf; x=A1*cos(2*pi*f1*t+phi1)+A2*cos(2*pi*f2*t+phi2); plot(t*1e3,x, 'o-' ); xlabel(' thoi gian (ms)'); ylabel (' bien do '); title (' vi du tao tin hieu da tan'); Hình 3.1. Ví dụ về tạo tín hiệu đa tần 3.1.1. Nguồn tín hiệu số Một nguồn số đơn giản là một nguồn rời rạc và có giá trị hữu hạn trong một bảng mẫu tự xác định. Tín hiệu số là một dạng sóng mang thông tin số. Nguồn tín hiệu số trong mô phỏng có những đặc điểm sau Kiểu mẫu hay danh sách kí hiệu thông tin có thể mà nguồn sẽ tạo ra. Trong hệ thống viễn thông, tập kiểu mẫu thường bao gồm M kí hiệu với M=2n Trong đó n là một số nguyên thường được biểu diễn A={ 0,1,2..M-1}. Trường hợp đơn giản nhấy M=1 ta có A={ 0,1} ngoài ra các kí hiệu có giá trị phức cũng được biểu diễn ví dụ A={ 1, j } Xác suất ưu tiên phát hay tần số xuất hiện tương đối mà của mỗi kí hiệu mà nguồn tạo ra. Ví dụ nguồn nhị phân tạo ra các bít 0 và bit 1 có xác suất bằng nhau Tốc độ (symbol rate ) tức là số lượng ký hiệu thông tin mà nguồn sinh ra trong một đơn vị thời gian ( baudrate). Tốc độ symbol quan hệ với tốc độ bít (Rb) với công thức sau: Rb=R log2(M) (3.5)
- 36. 31 3.1.2. Nguồn tínhiệu ngẩu nhiên Trong các hệ thống thông tin, các tín hiệu dạng sóng điện áp hoặc dòng trong truyền phát, xử lý thông tin cũng như cho điều khiển các hệ thống thiết bị là hàm của thời gian và được phân loại và xác định ngẫu nhiên. Các tín hiệu xác định có thể được mô tả bởi các hàm toán học với thời gian t như là một biến độc lập. Ngược lại với một tín hiệu ngẫu nhiên luôn có một số phần tử không xác định và không biết được trước tại bất kì thời điểm nào. Các mô hình bất định hay ngẫu nhiên có vai trò quan trọng trong phân tích và thiết kế các hệ thống thông tin nên được sử dụng nhiều trong mô phỏng hệ thống truyền thông. Các mô hình này được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau trong đó các tín hiệu cũng như các tham số hệ thống có thể thay đổi một cách ngẩu nhiên. Có thể thấy qua cách kênh truyền các dạng sóng bị tác động bởi nhiễu. Trong mô phỏng hệ thống truyền thông thì các mô hình cho các biến ngẫu nhiên hay được sử dụng là phân bố đều và phân bố chuẩn. Phân bố đều: Trong đó tất cả các giá trị trong một khoảng xác định có cùng xác suất và được biểu diễn qua hàm mật độ xác suất 1 ( ) ;f x a x b b a (3.6) Trong đó, a và b là giá trị nhỏ nhất và lớn nhất trong khoảng giá trị. Trong mô phỏng, các giá trị mẫu từ phân bố đều có thể được sử dụng để tạo ra các mẫu khác Phân bố chuẩn (Gauss) : Có biến ngẩu nhiên được mô tả qua hàm mật độ xác xuất 2 2 1 ( ) exp ; 22 x f x x (3.7) Trong đó và 2 là giá trị trung bình và phương trai của hàm phân bố Phân bố Rayleigh: Có biến ngẩu nhiên X=(X1 2 +X2 2 )1/2 . Trong đó X1 và X2 là các biến ngẫu nhiên Gauss độc lập và có trung bình bằng 0 và phương sai 2 được mô tả qua hàm mật độ 2 2 2 ( ) exp ;x 0 2 x x f x (3.8)
- 37. 32 Trong MATLAB cóhàm sẵn để tạo ra các số ngẫu nhiên theo hàm phân bố khác nhau. Tạo hàm ngẫu nhiên phân bố đều: sử dụng hàm rand Ví dụ1: tạo ra ma trận 2x3 các số ngẫu nhiên phân bố đều trong khoảng [0,1] Code: x=rand(2,3) x = 0.7060 0.2769 0.0971 0.0318 0.0462 0.8235 Ví dụ 2: tạo ra ma trân mxn các số ngẫu nhiên phân bố đều trong khoảng [a,b] Sử dụng hàm: x=a +(b-a)*rand(m.n) Vidu: tạo ma 4x5 trong khoang [2 3] x=2+( 3-2)*rand(4,5) x = 2.5308 2.5688 2.1622 2.1656 2.6892 2.7792 2.4694 2.7943 2.6020 2.7482 2.9340 2.0119 2.3112 2.2630 2.4505 2.1299 2.3371 2.5285 2.6541 2.0838 Ví dụ 3: tạo ra véc tơ hàng 100 số ngẫu nhiên phân bố trong khoảng [0 1] và vẽ biểu đồ phân bố xác suất Code: x=rand(1,100);hist(x,10); Hình 3.2. Biểu đồ phân bố xác xuất phân bố đều của 100 mẫu
- 38. 33 Tạo các sốngẫu nhiên phân bố chuẩn: sử dụng hàm randn Ví dụ 1: Tạo các số ngẫu nhiên phân bố chuẩn có trung bình 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 x=randn(m,n) %vi du voi ma tran 2x3 x=randn(2,3) x = 0.1034 0.1136 -0.4677 0.5632 -0.9047 -0.1249 Ví dụ 2: tạo các số ngẫu nhiên có trung bình a và phương sai b x=a+sqrt(b)*rand(m,n) % vi du a=2,b=3,m=2,n=3 x=2+sqrt(3)*randn(2,3) x = 4.0336 0.8624 2.2693 2.2199 -0.5659 3.4178 Ví dụ 3: tạo véc tơ hàng 100 số ngẫu nhiên có trung bình bằng 0 và độ lêch chuẩn bằng 1 và vẽ biểu đồ phân bố xác suẩt x=randn(1,100); hist(x,10); Hình 3.3. Biểu đồ phân bố chuẩn của 100 mẫu
- 39. 34 Tạo các sốngẫu nhiên phân bố Rayleigh: bằng hàm rand hoặc randn %phan bo rayleigh N=100000; %so mau a=0.3; %phuong sai x=randn(1,N); y=randn(1,N); z=sqrt(a*(x.^2+y.^2)); % bien ngau nghien rayleigh step=0.1; range=-0:step:3; h=hist(z,range); Mp= h/(step*sum(h)); % mat do xác su?t mô ph?ng Lt= (range/a).*exp(-range.^2/(2*a)); % mat do xác su?t ly thuyet bar(range,Mp);hold on; plot(range, Lt,'r');hold off; title (' mat do xac suat cua phan bo rayleigh '); Hình 3.4. Mật độ phân bố xác xuất hàm phân bố rayleigh 3.2.Mã hóa Quá trình mã hóa trong hệ thống được phân ra thành 3 loại cơ bản sau : Mã hóa nguồn, mã hóa đường truyền, và mã hóa kênh 3.2.1. Mã hóa nguồn Mã nguồn được thực hiện chuyển đổi nguồn tin thành một dạng phù hợp cho truyền dẫn số trên một kênh truyền xác định. Nếu nguồn tin là rời rạc, quá trình mã hóa sẽ được chuyển đổi các ký tự đơn hoặc nhóm các kí tự thành các ký tự logic tương ứng. Quá trình sắp xếp này thường nhằm giảm các phần dư thừa để nén dữ liệu. Nếu nguồn tin là liên tục, quá trình mã hóa nguồn liên quan đến quá trình chuyển đổi từ tương tự sang số ( ADC)
- 40. 35 Quá trình chuyểnđổi từ tương tự qua số gồm 3 bước: lấy mẫu, lượng tự hóa và mã hóa thành chuỗi nhị phân. Hình 3.5. Quá trình chuyển đổi tín hiệu từ tương tự qua số (ADC) Quá trình lấy mẫu ta đã biết ở trên. Bước thứ hai là lượng tử hóa được coi là quá trình quan trọng nhất trong biến đổi ADC. Tại bước này các mẫu x(kTs) được chuyển đổi thành một biến rời rạc xq có Q giá trị Trong quá trình lượng tử hóa, dải biên độ tín hiệu đầu vào được phân chia thành các khoảng có kích thước , khoảng thứ I tương ướng với dải i ( /2). Nếu giá trị mẫu nằm trong khoảng thứ i thì nó sẽ được gán với số nguyên i và i có thể được chuyển thành nhị phân cho chuổi bit đầu ra. Quá trình này củng được gọi là điều xung mà (PCM). Lượng tử hóa đều được thực hiện khi bước bước lượng tử không đổi. Quá trình lượng tử hóa sẽ gây ra sai số xq-x gọi là nhiễu lượng tử Trong Matlab thì thực hiện quá trình PCM được viết dưới bởi hàm quantiz Ví dụ: Bằng phương pháp điều chế PCM thực hiện lượng tử hóa với x(t)= sin(t), với mức lượng tử là 12, độ dài các khoảng chia là như nhau. Vẽ tín hiệu trước và sau Code: % vidu ve PCM t=[-2*pi:.1:2*pi]; sig=sin(t);a=[-1:.2:1];%phan hoach thanh 12 khoang chia code=[-1.2:.2:1]; [m,n]=quantiz(sig,a,code);%luong tu hoa plot(t,sig,'r',t,n);legend('tin hieu goc','tin hieu sau luong tu');xlabel('thoi diem lay mau'); title('luong tu hoa deu'); Hình 3.6. Ví dụ lượng PCM
- 41. 36 3.2.2. Mã đườngtruyền Mã đường truyền là một kiểu mã hóa được thực hiện để tạo dạng phổ tín hiệu hay để đi kèm các tính chất thống kê xác định trong chuỗi tín hiệu đảm bảo một mật độ chuyển tiếp xác định để hổ trợ quá trình đồng bộ. Dưới đây là một số các mã đường truyền cơ bản Hình 3.7. Một số mã đường truyền cơ bản Quá trình mã hóa đường truyền được thực hiện theo 2 bước: Bước 1: sắp xếp logic thực hiện chuyển đổi một chuỗi nhị phân M- mức thành một chuỗi khác có tính chất mong muốn. Bước 2: chuyển đổi các kí hiệu thành dạng sóng, quá trình này giống như điều chế băng tần gốc. Đối với bước đầu tiên khi mô phỏng mã đường truyền chỉ là sự sắp xếp logic theo luật chuyển đổi của từng mã loại khác nhau. Còn bước thứ 2 chuyển đổi sang dạng sóng đòi hỏi việc biểu diễn dạng sóng cho mỗi kí hiệu trên một cửa sổ thời gian tương ứng với chu kỳ của ký hiệu. Quá trình này sẽ liên quan đến quá trình lấy mẫu để đảm bảo chính xác dạng sóng theo yêu cầu.
- 42. 37 Vi dụ: tạochuỗi xung vuông bởi hàm myrectpulse % buoi dien chuoi xung vuong function [t,y]= myrectpulse(Tw,Rp,Ns,Np); Tp=1/Rp; timewindow=Np*Tp; ts=timewindow/(Ns-1); t=0:ts:timewindow; Nsp=round(Tp/ts); y=zeros(size(t)); for k=1:Ns if mod( t(k), Nsp*ts) <=Tw y(k)=1 ; else y(k)=0; end end vi dụ [t,y]= myrectpulse(0.5e-6,1e6,256,8); plot(t,y); title( 'tao chuoi xung xuong'); Hình 3.8. Tạo xung vuông 3.2.3. Mã hóa kênh Mục đích của mã hóa kênh là để cải thiện hiệu năng của kênh truyền bằng việc phát hiện lỗi và sữa lỗi. Các phương pháp mã hóa gồm hai loại: mã khối và mã xoắn.
- 43. 38 Trong mã hóakhối, chuỗi nguồn nhị phân có độ dài k bit sẽ được sắp xếp thành chuỗi nhị phân đầu ra có độ dài n bit, do đó tốc độ thực hiện của mã là : k/n. Một mã như vậy được xem là một mã khối (n,k) và gồm có 2k từ mã độ dài n bít kí hiệu là c1,c2...c2k . Việc sắp xếp nguồn thông tin thành chuỗi bit đầu vào kênh truyền được thực hiện một cách độc lập và đầu ra của bộ mã hóa chỉ phụ thuộc vào chuỗi đầu vào hiện tại có độ dài k bit và không phục thuộc chuỗi đầu vào trước đó. Trong mã xoắn, chuỗi nguồn có độ dài k0 được sắp xếp thành n0 bít chuỗi đầu ra nhưng các chuỗi đầu ra này không chỉ phụ thuộc và k0 mà còn phụ thuộc vào m đầu vào cuối cùng của bộ mã hóa, m thường được gọi là độ dài bộ nhớ. Trong phần này không đề cập các thuật toán về mã hóa và giải mã mà chỉ đề cập cơ bản để thực hiện mã hóa trong mô phỏng. Do quá trình mã hóa và giải mã kênh truyền đều được thực hiện trong một miền số nên các hoạt động mã hóa hay giải mã được tiến hành qua các hoạt động tính toán ma trận từ mã ở trạng thái logic. Lấy mã khối tuyến tính để làm ví dụ cho các hoạt động này trong mô phỏng. Các mã hóa khối tuyến tính là lớp mã khối quan trọng và được sử dụng rộng rãi. Một mã khối là tuyến tính nếu bất kỳ tổ hợp tuyến tính của hai từ mã là một từ mã. Trong trường hợp nhị phân điều này muốn nói rằng tổng của bất kỳ hai từ mã nào là một từ mã. Trong mã khối tuyến tinh, các từ mã hình thành một không gian con k chiều của một không gian n chiều. Các mã khối tuyến tính được mô tả theo ma trận tạo mã G, là một ma trận nhị phân k x n và mỗi từ mã c đầu ra bộ mã hóa được xác đinh dưới dạng c=uG (3.9) Trong đó u là chuỗi dữ liệu nhị phân có độ dài k bít( đầu vào bộ mã hóa) . Một tham số quan trọng trong mã khối tuyến tính là xác định khả năng sửa lỗi của nó đó là khoảng cách mã hay khoảng cách Hamming tối thiểu. khoảng cách này được kí hiệu dmin và xác định bởi: dmin=mindh(ci,cj) (3.10) Đối với mã tuyến tính , khoảng cách nhỏ nhất bằng với trọng số nhỏ nhất của mã, có nghĩa số lượng bít 1 nhỏ nhất trong bất kỳ từ mã khác không nào, định nghĩa bởi công thức sau: Wmin=min w(ci) ; ci#0 (3.11) Ví dụ code về mã khối tuyến tính %vi du ve ma khoi tuyen tinh (n,k) % k=4, n=10 k=4; for i=1:2^k; for j=k: -1:1
- 44. 39 if rem (i-1,2^(-j+k+1))>=2^(-j+k) u(i,j)=1; else u(i,j)=0; end end end % dinh nghia ma tran G g=[ 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 ; 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0; 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1; 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1;] c=rem (u*g,2); % tu ma dau ra w_min=min (sum ((c( 2:2^k,:))')); % khoang cach hamming disp(c); disp(w_min); disp(u); Kết quả : g= 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 c= 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1
- 45. 40 0 1 11 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 1 w_min=2 u=0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 3.3.Điều chế và giải điều chế Về nguyên lý chung điều chế tín hiệu được chia thành 3 loại dựa trên quy luật biến đổi một trong 3 thành phần biên độ tần số, pha của sóng mang và được gọi là điều chế biên độ AM, điều chế tần số FM và điều chế pha PM. Tuy nhiên tín hiệu tín tức là số thì gọi là phương pháp điều chế số phần thành 3 loại là : điều chế biên độ số ASK, điều chế tần số FSK, điều chế pha số PSK. Ta có thể chia thành 2 loại là điều chế tương tự và điều chế tín hiệu số.
- 46. 41 3.3.1. Điều chếtín hiệu tương tự 3.3.1.1. Điều chế AM Công thức minh họa tín hiệu điều biên là tích giữa hai tín hiệu băng tần gốc và sóng mang như sau: ( ) ( ) cos 2 (0)AM C c cv t x t V f t (3.12) Trong đó, tin tức ( ) cos 2 (0)m m mx t V f t ; (0) 0m (3.13) Công thức trên được viết lại là: ( ) cos2 cos2AM m m c cv t V f t V f t ; (0) 0c (3.14) Biến đổi lượng giác: ( ) cos2 cos 2 2 AM c c c c m m v t V f t V f f t (3.15) Hệ số điều biên: m c V m V ; 1m Dải phổ tín hiệu điều chế AM hay còn gọi băng thông kênh truyền cần thiết để truyền hết dải phổ tín hiệu là: max min 2c m c m mf f f f f f f f (3.16) Công suất tín hiệu AM: 2 2 2 2 2 AM c m c c m P P P V V (3.17) Hiệu suất sử dụng công suất: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 c m AM c c m V P m P mm V V (3.18) % tin hieu dieu che Am=5; m=1;fa=2000; Ta=1/fa;t=0:Ta/999:6*Ta; ym=Am*sin(2*pi*fa*t); subplot(3,1,1); plot(t,ym), grid on; title ( ' Tin hieu can dieu che '); xlabel ( ' thoi gian '); ylabel (' Bien do '); %tin hieu song mang Ac=Am/m;fc=fa*10;Tc=1/fc; yc=Ac*sin(2*pi*fc*t);
- 47. 42 subplot(3,1,2); plot(t,yc), grid on; title( ' Tin hieu song mang '); xlabel ( ' Thoi gian '); ylabel (' Bien do '); %dieu che AM y=Ac*(1+m*sin(2*pi*fa*t)).*sin(2*pi*fc*t); subplot(3,1,3); plot(t,y); title ( ' Tin hieu dieu che AM '); xlabel ( ' Thoi gian '); ylabel (' Bien Do '); grid on; Kết quả: Hình 3.9. Điều chế AM 3.3.1.2. Điều chế FM Điều chế tín hiệu theo tần số là dạng điều chế góc, ký hiệu là điều chế FM, trong đó tần số tín hiệu ký hiệu là: ( ) ( )FM cf t f x t ; 0( ) cos , ( )FM FMv t V t x t (3.19)
- 48. 43 Quan hệ giữagóc pha và tần số: ( ) ( ) 2 ( )FM FM FM d t t f t dt hay : 1 ( ) ( ) . 2 FM d t f t dt suy ra góc pha là : 0 0 ( ) 2 ( ). 2 ( ) 2 2 ( ). T T FM FM c ct f t dt f x t dt f x t dt (3.20) ( ) cos 2 2 ( )FM c cv t V f t x t dt (3.21) ( ) cos2m mx t V f t (3.22) ( ) cos 2 sin 2 cos 2 sin 2m FM c c m c c m m V V t V f t f t V f t m f t f (3.23) m m V m f : hệ số điều chế. Biến đổi lượng giác công thức trên ta có công thức: ( ) cos2 cos sin2 cos2 sin sin2FM c c m c c mV t V f t m f t V f t m f t (3.24) Công thức tín hiệu điều chế viết theo Bessel 0 1 ( ) ( )cos2 ( ). cos2 1 cos2 n FM c c n c m c m n v t V J m f t J m f nf t f nf t (3.25) trong đó: 2 4 6 ( ) 1 2 2 2( ) 2 ! 1! 1 ! 2! 2 ! 3! 3 ! n n m m m m J m n n n n (3.26) Mô phỏng trong matlab : Điều chế FM t=0:0.0001:0.1;fm=25; % tan so tin tuc fc=200; mi=5; % he so dieu che %tin hieu tin tuc m=sin(2*pi*fm*t); subplot(3,1,1); plot(t,m); xlabel('thoi gian'); ylabel('bien do'); title('tin hieu tin tuc'); grid on; % tin hieu song mang c=sin(2*pi*fc*t); subplot(3,1,2);
- 49. 44 plot(t,c); xlabel(' thoi gian'); ylabel('bien do'); title('song mang'); grid on; % tin hieu dieu che FM y=sin(2*pi*fc*t+(mi.*sin(2*pi*fm*t))); subplot(3,1,3); plot(t,y); xlabel(' thoi gian'); ylabel(' bien do'); title(' tin hieu FM'); grid on; Kết quả: Hình 3.10. Điều chế FM 3.3.1.3. Điều chế PM Điều chế pha tín hiệu, ký hiệu là điều chế PM, trong đó pha tín hiệu ký hiệu là: 0( ) ( )PM t x t ; ( ) cos ( )PM c PMv t V t (3.27) ( ) cos 2 (0) ( ) ; (0) 0PM c c c cv t V f t x t (3.28) ( ) 2 ( )PM ct f t x t (3.29)
- 50. 45 Quan hệ giữagóc pha và tần số: ( ) ( ) 2 ( ) 2PM PM c dx td t t f t f dt dt (3.30) Khi: ( ) cos2m mx t V f t thì 2 ( ) 2 2 .sin 2 2 sin 2PM c m m m c mf t f V f f t f m f t Công thức tín hiệu điều chế pha sẽ là: ( ) cos(2 sin 2 )PM c c mv t V f t m f t (3.31) Mô phỏng trong matlab: Điều chế PM t = 0:0.001:1; vm = 5; % bien do song tin tuc vc = 5;% bien do song mang fm = 10; %tan so song tin tuc fc = 100; %tan so song mang m =4 % he so dieu che % tin heu tin tuc sm = vm*sin(2*pi*fm*t); subplot(3,1,1); plot(t,sm); xlabel('thoi gian'); ylabel('bien do'); title('tin heu tin tuc'); grid on; %tin hieu song mang sc = vc*sin(2*pi*fc*t); subplot(3,1,2); plot(t,sc); xlabel('thoi gian'); ylabel('bien do'); title('song mang'); grid on; % tin hieu dieu che PM y = vc*sin(2*pi*fc*t+m.*sin(2*pi*fm*t)); subplot(3,1,3); plot(t,y); xlabel('Thoi gian'); ylabel('Bien do'); title('Dieu che PM'); grid on;
- 51. 46 Kết quả: Hình 3.11.Điều chế PM 3.3.1.4. Điều chế đơn biên SSB( Single Side Band ) Điều chế đơn biên SSB (Single Side Band) chỉ truyền 1 biên tần thấp LSB hoặc biên tần cao USB trong hai biên tần DSB, tín hiệu điều chế SSB như sau: 2 ( ) cos2 2 m SSB USB c m V v t f f t 2 ( ) ( ) cos2 2 m SSB LSB c m V v t f f t Điều chế cân bằng Bộ lọc USB Bộ lọc LSB Tin tức ( )USBv t ( )LSBv t ( )x t ( )c t Sóng mang Hình 3.12. Sơ đồ minh họa điều chế đơn biên SSB
- 52. 47 Công suất phát: 224 ( ) 2 4 m m SSB V V P W Dải thông tín hiệu điều chế DSB: 2 mf f Dải thông tín hiệu điều chế SSB: mf f Ưu điểm của kỹ thuật điều chế đơn biên là tiết kiệm băng thông kênh truyền, năng lượng công suất phát tập trung trên 1 biên tần và được ứng dụng nhiều trong các hệ thống ghép kênh tín hiệu phân chia theo tần số FDM Mô phỏng trong matlab: Điều chế SSB N = 1024; fs = 2048; ts = 1/fs; %t = (0:ts:1); t=(0:N-1)/fs; fc = 600; %tan so song mang fm1 = 200; Em1 = 1; m = Em1*cos(2*pi*fm1*t); %tin tuc mh = Em1*cos((2*pi*fm1*t)-pi/2); sbu = m.*2.*cos(2*pi*fc*t) - mh.*2.*sin(2*pi*fc*t); % bieu thuc tin hieu USB SSB sbl = m.*2.*cos(2*pi*fc*t) + mh.*2.*sin(2*pi*fc*t); %bieu thuc tin hieu LSB SSB SBU = 2/N*abs(fft(sbu)); % bien doi Fourier USB SSB SBL = 2/N*abs(fft(sbl)); % Bien doi Fourier LSB SSB freq = fs * (0 : N/2) / N; close all; % bieu dien USB tren mien thoi gian subplot(321); plot(10*t(1:200),sbu(1:200),'r'); title('USB trên mien thoi gian'); xlabel('thoi gian'); ylabel('tin hieu dieu che'); % Bieu dien LSB tren mien thoi gian subplot(322) plot(10*t(1:200),sbl(1:200),'g'); title('LSB tren mine thoi gian'); xlabel('Thoi gian'); ylabel('tin hieu dieu che'); % USB tren mien tan so subplot(323); plot(freq,SBU(1:N/2+1)) title('USB tren mien tan so'); xlabel('Tan so(Hz)'); ylabel('Quang pho');
- 53. 48 %LSB tren mientan so subplot(324) plot(freq,SBL(1:N/2+1)); %Frequency domain plot title('LSB tren mien tan so'); xlabel('Tan so (Hz)'); ylabel('Quang pho'); % USB,LSB trên mien tan sô subplot(325) plot(freq,SBU(1:N/2+1),freq,SBL(1:N/2+1)); title('USB,LSB tren mien tan so'); xlabel('Tan so'); ylabel('Quang pho'); % giai dieu che md=sbu.*cos(2*pi*fc*t); [b,a]=butter(2,0.1); mf=filter(b,a,md); subplot(326);plot(t,mf) title('tin hieu giai dieu che'); xlabel('Thoi gian'); ylabel('tin heiu giai dieu che'); Kết quả: Hình 3.13. Điều chế SSB
- 54. 49 3.3.2. Điều chếsố 3.3.2.1. Khóa dịch biên độ ( ASK – Amplitude Shift Keying) Công thức tổng quát biểu diễn tín hiệu điều chế biên độ M mức như sau: 2 ( ) (t) Re ( ) Re ( ) ( )cos2cj f t MASK m m m m cv t s A p t A g t e A g t f t (3.32) Trong đó m=1,2,..M ; Am=(2m-1-M) ;2d là độ chênh lệch biên độ giữa hai tín hiệu điều chế liền kề.k là số bit trong 1 symbol, M là số tín hiệu điều chế M=2k; Ts là độ rộng 1 tự (symbol); Ts=kTb; Tb là độ rộng 1 bit, g(t) là hàm biễu diễn tín hiệu xung biên độ của tín hiệu điều chế, p(t) là hàm biễu diễn tín hiệu điều chế, mật độ năng lượng của tín hiệu điều chế là Ep; mật độ năng lượng của biên độ xung tín hiệu điều chế số là Eg. Năng lượng tín hiệu điều chế biên độ ASK Năng lượng tín hiệu điều chế biên độ ASK thứ m được tính theo công thức sau 2 2 0 2 22 2 0 0 ( ) . 1 1 ( ) ( ) .E 2 2 T MASK m m m p T MASK m m m m g E E A p t dt A E E E s t A g t dt A (3.33) Năng lượng trung bình tín hiệu điều chế biên độ ASK đa mức Eav ( 1)_ ( 1) 2 2 ( 1) 1 2 2 2 2 2 2 1 (MASK) ( ) . ( ) 2. . 1 1 ( 1) 1 2. (1 3 5 ... (M 1) 2 . 6 3 M M av m m p m m M m p p E A p t P s t E A M M M M E Ep E M M (3.34) Trong đó, P(Sm) là xác suất xuất hiện véc tơ tín hiệu Sm trong tập M tín hiệu phát, Giả sử tín hiệu phát là đồng nhất thì P(Sm)=1/M Năng lượng trung bình có thể tính theo hàm xung biên độ g(t) như sau: ( 1) ( 1) 2 2 ( 1) 1 2 2 2 2 2 2 1 1 (MASK) ( ) . ( ) 2. . . 2 1 1 ( 1) 1 (1 3 5 ... ( 1) 6 6 M M av m m g m m M m g g g E A g t P S t E A M M M M E M E E M M (3.35) Năng lượng trung bình của mỗi bít tín hiệu thu sau mạch giải điều chế số Ebav có thể được tính như sau 2 2 2 2 (MASK) 1 1 ( ) log 3 log 6 p gav bav g E EE M M E E k bit M M (3.36)
- 55. 50 Công suất trungbình của tín hiệu điều chế số tính theo năng lượng trung bình như sau 2 2 2 2 (MASK) 1 1 log 3 log 6 p gav av s b b E EE M M P T T M T M (3.37) Bản chất của phương pháp điều chế biên độ là biên độ của sóng mang được chuyển đổi giữa 2 mức với tốc độ được xác định trước bởi tốc độ bít của tín hiệu nhị phân được truyền. Về mặt toán học, điều chế ASK tương đương với việc nhân tín hiệu sóng mang với tín hiệu nhị phân. Hình 3.14 minh họa quá trình điều chế biên độ một sóng mang với tín hiệu nhị phân 10111001. Nếu nguồn số có M trạng thái hoặc mức, và mỗi một mức đại diện cho một chu kỳ T, thì dạng sóng đã điều chế tương ứng với trạng thái thứ i là theo kiểu khóa dịch biên độ là: Hình 3.14. Điều chế biên độ nhị phân 10111001 Code: Mô phỏng điều chế ASK % Dieu che ASK t=0:0.001:1; fc=50; % tan so cua song mang fp=10; % tan so cua xung nhi phan ac=5; amp=4; % bien do cua song mang %ve song mang subplot(311) ysm=ac.*sin(2*pi*fc*t); subplot(3,1,1) plot(t,ysm) xlabel('Thoi gian')
- 56. 51 ylabel('Bien do') title('Song mang') %ve song vuong gui di subplot(312) x=amp/2.*square(2*pi*fp*t)+(amp/2); plot(t,x) xlabel('Thoi gian') ylabel('Bien do') title('Xung nhi phan duoc goi di') %dieu che ASK subplot(3,1,3) w=ysm.*x; plot(t,w) xlabel('Thoi gian') ylabel('Bien do') title('dieu che ASK') Kết quả: Hình 3.15. Điều chế ASK 3.3.2.2. Điều chế pha số PSK( Phase Shift Keying) Điều chế pha số PSK ( Phase Shift Keying ) là sự chuyển dịch góc pha tín hiệu sóng mang theo chuổi tín hiệu số d(t), khoảng cách góc pha giữa hai tín hiệu liền kề nhau là 2 m M . M là số tín hiệu điều chế, như vậy khi 1 chuỗi bit đi vào bộ điều chế sẽ ánh xạ 1 giá trị góc pha, kí hiệu là 1 0 2 2 k i M i i a M
- 57. 52 Công thức tínhiệu điều chế pha số MPSK Tín hiệu số đưa vào bộ điều chế pha số MPSK là chuổi bít [1,0,1,0…] Truyền lần lượt, mỗi kí tự bít tạo một tín hieeujd diều chế, công thức biểu diễn điều chế pha tổng quát như sau 2 ( 1) 2 2 ( ) ( ) Re ( ). . ( )cos 2 ( 1)c j i j f tM MPSK m cv t s t g t e e g t f t i M (3.38) Trong đó g(t) là tín hiệu xung ; có năng lượng là Eg, biên độ xung là 1 ( ) 2 s gg t E góc phat hay đổi lần lượt là 2 ( 1); 1,2,.... ; 1,2,...m i m M i M M . Biến đổi lượng giác công thức trên ta có 1 2 1 2 (t) s (t) .cos ( 1)cos2 f .sin ( 1)sin 2 2 2 MPSK m g c g cv E i t E i f t M M (3.39) Code: Điều chế PSK % Dieu che PSK t=0:.001:1; fc=50; % tan so song mang fm=10; % tan so song gui di ac=5;% bien do song mang % ve song mang subplot(311) c=ac.*sin(2*pi*fc*t); plot(t,c) xlabel('Thoi gian') ylabel('Bien do') title('Song mang') % tin hieu gui di subplot(312) m=square(2*pi*fm*t); plot(t,m) xlabel('Thoi gian') ylabel('Bien do') title('Tin hieu goi di') % dieu che PSK subplot(313) x=c.*m; plot(t,x) xlabel('thoi gian') ylabel('bien do');title('PSK')
- 58. 53 Kết quả: Hình 3.16.Điều chế PSK 3.3.2.3. Điều chế pha số nhị phân BPSK Công thức tín hiệu điều chế pha số nhị phân BPSK Tín hiệu số đưa và bộ điều chế pha số nhị phân BPSK là chuỗi bít [1,0,1,0,..] truyền lần lượt, mỗi bít tạo một tín hiệu điều chế, mỗi bít có hai trạng thái, như vậy, tổng cọng có hai tín hiệu dạng tín hiệu điều chế BPSK: ]1,0[)( td hoặc 1,1 và năng lượng xung : b T bg EdttgE 2 1 ))(( 2 1 2 0 . (3.40) Công thức tín hiệu điều chế pha số nhị phân BPSK là: )(2cos)(2cos)]1(2[cos)( tVtfEtfEitfEtV BASKcbcbcbBPSK (3.41) Năng lượng tín hiệu điều chế pha số nhị phân BPSK Năng lượng tín hiệu điều chế BPSK được tín như sau: bb i BPSK EEE 2 1 2 1 (3.42)
- 59. 54 Khoảng cách Euclidecủa hai véc tơ tín hiệu trong không gian tín hiệu điều chế số BPSK được tính theo công thức sau: bnm e Essdd 2)( 2 min )( (3.43) Code: Điều chế BPSK f = 2; fs = 100; t = 0:1/fs:1; %thiet lap cac pha khac nhau cua BPSK p1 = 0;p2 = pi;N = 10; % so bit duoc dieu che bit_stream=round(rand(1,N)); % tao bit ngau nhien nhi phan time = []; digital_signal = []; PSK = []; carrier_signal = []; for ii = 1:1:N if bit_stream(ii) == 0 bit = zeros(1,length(t)); else bit = ones(1,length(t)); end % bit0 = (bit_stream(ii)==0)*zeros(1,length(t)); % bit1 = (bit_stream(ii)==1)*ones(1,length(t)); digital_signal = [digital_signal bit]; % tin hieu BPSK if bit_stream(ii) == 0 bit = sin(2*pi*f*t+p1); else bit = sin(2*pi*f*t+p2); end PSK = [PSK bit]; %song mang carrier = sin(2*f*t*pi);carrier_signal = [carrier_signal carrier]; time = [time t];t = t + 1; end % ve tin hieu so subplot(3,1,1); plot(time,digital_signal,'r');title(' Tin hieu so');grid on; axis([0 time(end) -0.5 1.5]); % ve song mang subplot(3,1,2); plot(time,carrier_signal);title(' song mang');grid on;axis tight; %ve tin hieu dieu che BPSK subplot(3,1,3);plot(time,PSK);title(' BPSK');grid on;axis tight;
- 60. 55 Kết Quả: Hình 3.17.Điều chế BPSK 3.3.2.4. Điều chế pha số cầu phương 4PSK Điều chế pha 4 trạng thái 4PSK hay còn gọi là điều chế cầu phương QPSK ( Quadrature Phase Shift Keying ). Mỗi ký tự có hai bít , k=2, M=4 Công thức tín hiệu điều chế pha số nhị phân 4PSK 4 2 2 ( ) ( )cos 2 ( 1) cos 2 ( 1) ; 1,2,3,4PSK c b cV t g t f t i E f t i i M M (3.44) Biến đổi lượng giác ta có: 4 2 2 ( ) cos ( 1)cos2 ( )sin ( 1)sin 2 4 4 PSK b c b cV t E i f E i f t (3.45) Tổng số vecto tín hiệu 4PSK ứng với 4 trương hợp khác nhau của chuỗi bít [ d1, d2] 4 ( ) cos2 sin 2 cos2 sin 2PSK b c b c b c b cV t E f t E f t E f t E f t (3.46) Code: Điều chế QPSK % du lieu truoc khi truyen data=[0 1 0 1 1 1 0 0 1 1]; axis([ 0 11 0 1.5]); data_NZR=2*data-1;
- 61. 56 s_p_data=reshape(data_NZR,2,length(data)/2); br=10.^6; f=br; T=1/br; t=T/99:T/99:T; %QPSK y=[];y_in=[];y_qd=[]; for(i=1:length(data)/2) y1=s_p_data(1,i)*cos(2*pi*f*t); y2=s_p_data(2,i)*sin(2*pi*f*t) ; y_in=[y_in y1]; % Vector tin hieu trong pha y_qd=[y_qd y2]; %Vector tin hieu cau phuong y=[y y1+y2]; % Vector tin hieu dieu che end figure(1);subplot(3,1,1); plot(tt,y_in,'linewidth',3), grid on; title(' Dang song pha trong dieu che QPSK'); xlabel('Thoi gian');ylabel(' Bien do'); % Dang song cau phuong subplot(3,1,2);plot(tt,y_qd,'linewidth',3), grid on; title(' Dang song dang cau phương trong QPSK '); xlabel('Thoi gian)');ylabel(' Bien do'); % song QPSK subplot(3,1,3);plot(tt,Tx_sig,'r','linewidth',3), grid on; title('QPSK');xlabel('thoi gian');ylabel(' bien do'); Kết quả Hình 3.18. Điều chế QPSK
- 62. 57 3.3.2.5. Điều chếtần số FSK Điều chế số tần số là sử dụng k bit dữ liệu số trong mỗi ký tự để dịch chuyển tần số sóng mang, biên độ tín hiệu điều chế tần số thì không đổi. Dạng tổng quát điều tần là: 2 2 ( ) ( ) Re[ ( ) cos[2 ( ) ]cj f t S MFSK m c S E V t s t A t e f m f t T (3.47) Trong đó m=1,2,…M ; M=2k , k là số bít trong một kí tự, khoảng cách giữa 2 tần số là: bkTT f 2 11 (3.48) Biến đổi lượng giác ta có 2 2 ( ) cos2 cos2 sin 2 sin 2s s MFSK c c s s E E v t m f t f t m f t f t T T (3.49) Thành phần biên độ trên mỗi sóng mang là : 2 ( ) cos(2 )s mc s E A t m f t T và 2 ( ) sin(2 )s mq s E A t m f t T (3.50) Hình 3.19. Sơ đồ khối mạch điều chế FSK Code: Điều chế FSK % Dieu che FSK t=0:0.001:1;fc1=10; fc2=30;fp=8;amp=5; amp=amp/2; c1=amp.*sin(2*pi*fc1*t);% song mang 1 c2=amp.*sin(2*pi*fc2*t);% song mang 2
- 63. 58 %song mang 1 subplot(411);plot(t,c1;xlabel('Thoigian');ylabel('Bien do') title('Song mang 1') % song mang 2 subplot(412);plot(t,c2);xlabel('Thoi gian');ylabel('Bien do'); title('Song mang 2') % xung gui di m=amp.*square(2*pi*fp*t)+amp; subplot(413);plot(t,m);xlabel('Thoi gian');ylabel('Bien do') title('Xung nhi phan goi di') % dieu che FSK for i=0:1000 if m(i+1)==0 mm(i+1)=c2(i+1); else mm(i+1)=c1(i+1); end end subplot(414);plot(t,mm);xlabel('Thoi gian');ylabel('Bien do') title('FSK') Kết quả Hình 3.20. Điều chế FSK
- 64. 59 3.3.2.6. Điều chếQAM Điều chế biên độ cầu phương QAM là sự kết hợp điều chế pha số PSK với điều chế biên độ số ASK, sử dụng hai thành phần vuông pha của sóng mang để thực hiện điều chế biên độ số với từng luồng dữ liệu số thành phần. Công thức tổng quát của tín hiệu điều chế biên độ cầu phương QAM như sau : )(2sin)(2cos)()(]Re[)()( 2 tVtftgAtftgAetgjAAtstV BASKcmqcmi tfj mqmimMQAM c (3.51) Trong đó: m = 1,2,…,M; g(t) là hàm đáp ứng xung biên độ tín hiệu điều chế. Chuyển công thức 3.73 sang dạng tín hiệu điều chế pha số theo tham số rm và θm. ]2cos[]..Re[)();(; 2122 mcm tfjmj m mi mq nmi tfreerts A A tgAAr c (3.52) Tín hiệu điều chế MQAM có hai thành phần với hai sóng mang chuẩn 1 2,t t vuông pha: 1 2( )cos2 f ; ( ) ( )sin2 fc ct g t t t g t . Biên độ tín hiệu MQAM là: )( 2 )( 2 )( 21 t E At E Ats g mq g mim (3.53) Code: Điều chế 16QAM M = 16;x = (0:M-1);y = qammod(x,M);scatterplot(y) Hình 3.21. Điều chế 16QAM
- 65. 60 3.4. BER Trênkênh truyền AWGN, Rayleigh. Trong phần này chỉ trình bày công thức BER và mô phỏng của điều chế số trên các kênh truyền AWGN, Rayleigh. 3.4.1. BER trên kênh AWGN 3.4.1.1. BER của BPSK trên kênh AWGN Với Binary Phase Shift Keying (BPSK), các chữ số nhị phân 1 và 0 có lẽ đại diện bởi các mức tương tự và tương ứng. Mô hình hệ thống như thể hiện trong hình bên dưới. Hình 3.22. Sơ đồ thu-phát BPSK Tính toán xác suất lỗi Tín hiệu nhận được, 1y s n Khi bit 1 được truyền đi và 0y s n Khi bit 0 được truyền. Hàm phân phối xác suất điều kiện (PDF) của hai trường hợp là: 2 0 0 0 1 by E N p y s e N (3.54) 2 0 1 0 1 by E N p y s e N (3.55)
- 66. 61 Xác xuất lỗi1s đã được truyền đi 2 2 0 0 0 1 00 1 1 1 er 2 b b y E N z b E N E p e s e dy e dz fc NN (3.56) Với: 2 0 2 er ( ) x fc x e dx Xác xuất lỗi 0s đã được truyền đi 2 2 0 0 0 000 1 1 1 er 2 b b y E N z b E N E p e s e dy e dz fc NN (3.57) Tổng xác suất lỗi bít 1 1 0 0bP p s p e s p s p e s (3.58) Cho rằng chúng ta giả định rằng 1s và 0s có thể xảy ra như nhau 1 0 1/ 2p s p s , xác suất lỗi bit là: 0 1 erfc 2 b b E P N (3.59) Code BER của BPSK trên kênh AWGN N = 10^6 %so bit rand('state',100); randn('state',200); % May phat ip = rand(1,N)>0.5; %tao ma tran 0,1 voi xac suat bang nhau s = 2*ip-1; %dieu che BPSK n = 1/sqrt(2)*[randn(1,N) + j*randn(1,N)]; %nhieu trang GAUS Eb_N0_dB = [-3:10]; %nhieu gia tri Eb/N0 for ii = 1:length(Eb_N0_dB)
- 67. 62 % Nhieu cong y= s + 10^(-Eb_N0_dB(ii)/20)*n; % them nhieu trang gaus ipHat = real(y)>0; nErr(ii) = size(find([ip- ipHat]),2); end simBer = nErr/N; % simulation BER theoryBer = 0.5*erfc(sqrt(10.^(Eb_N0_dB/10))); % BER theo l? thuy?t % v? BER close all figure semilogy(Eb_N0_dB,theoryBer,'b.-'); hold on semilogy(Eb_N0_dB,simBer,'mx-'); axis([-3 10 10^-5 0.5]) grid on legend('theory', 'simulation'); xlabel('Eb/No, dB'); ylabel('Bit Error Rate'); title('BER-BPSK-AWGN'); Kết quả: Hình 3.23. BER của BPSK trên AWGN Nhận xét: Xác suất lỗi bít BER Giữa lý thuyết và mô phỏng không chênh lệch nhau nhiều và được xem như băng nhau ở mọi giá trị khi Eb/N0 thay đổi
- 68. 63 3.4.1.2. BER củaQPSK trên kênh AWGN Hình 3.24. Mô hình điều chế QPSK Mô hình nhiễu 2 2 ( ) 2 2 1 ( ) 2 x p x e Với 0 và 2 0 2 N Tính toán xác suất lỗi 2 0 0 2 0 0 1 2 1 1 1 er er 2 4 2 1 er er 2 4 2 QPSK s s s s P p c s E E fc fc N N E E fc fc N N (3.60) Có thể được viết lại 0 er 2 s QPSK E P fc N . (3.61) Code BER của QPSK trên kênh AWGN l=1e6; EbNodB=0:2:10; EbNo=10.^(EbNodB/10); for n=1:length(EbNodB) si=2*(round(rand(1,l))-0.5); sq=2*(round(rand(1,l))-0.5); s=si+j*sq;
- 69. 64 w=(1/sqrt(2*EbNo(n)))*(randn(1,l)+j*randn(1,l)); r=s+w; si_=sign(real(r)); sq_=sign(imag(r)); ber1=(l-sum(si==si_))/l; ber2=(l-sum(sq==sq_))/l; ber(n)=mean([ber1 ber2]); end % veBER semilogy(EbNodB, ber,'o-') xlabel('EbNo(dB)') ylabel('BER') title('BER-QPSK-AWGN') grid on Kết quả Hình 3.25. Kết quả mô phỏng BER của QPSK trên AWGN
- 70. 65 3.4.1.3. BER của16QAM trên kênh AWGN Hình 3.26. Điều chế 16QAM Công thức tính xác suất lỗi bit của 16 QAM là: ,16 0 3 = er 2 10 s s QAM E P fc N . (3.62) Công thức tính BER cho mã hóa Gray 16QAM trong Kênh AWGN là: b,16 0 3 = er 2 10 b QAM kE P fc k N . (3.63) Code BER của 16QAM trên kênh AWGN N = 10^5;M = 16;k = log2(M); alphaRe = [-(2*sqrt(M)/2-1):2:-1 1:2:2*sqrt(M)/2-1]; alphaIm = [-(2*sqrt(M)/2-1):2:-1 1:2:2*sqrt(M)/2-1]; k_16QAM = 1/sqrt(10); Eb_N0_dB = [0:15]; Es_N0_dB = Eb_N0_dB + 10*log10(k); ref = [0:k-1]; map = bitxor(ref,floor(ref/2)); [tt ind] = sort(map); for ii = 1:length(Eb_N0_dB) ipBit = rand(1,N*k,1)>0.5; ipBitReshape = reshape(ipBit,k,N).'; bin2DecMatrix = ones(N,1)*(2.^[(k/2-1):-1:0]) ; ipBitRe = ipBitReshape(:,[1:k/2]); ipDecRe = sum(ipBitRe.*bin2DecMatrix,2);
- 71. 66 ipGrayDecRe = bitxor(ipDecRe,floor(ipDecRe/2)); ipBitIm= ipBitReshape(:,[k/2+1:k]); ipDecIm = sum(ipBitIm.*bin2DecMatrix,2); ipGrayDecIm = bitxor(ipDecIm,floor(ipDecIm/2)); modRe = alphaRe(ipGrayDecRe+1); modIm = alphaIm(ipGrayDecIm+1); mod = modRe + j*modIm; s = k_16QAM*mod; n = 1/sqrt(2)*[randn(1,N) + j*randn(1,N)]; y = s + 10^(-Es_N0_dB(ii)/20)*n; y_re = real(y)/k_16QAM; y_im = imag(y)/k_16QAM; ipHatRe = 2*floor(y_re/2)+1; ipHatRe(find(ipHatRe>max(alphaRe))) = max(alphaRe); ipHatRe(find(ipHatRe<min(alphaRe))) = min(alphaRe); ipHatIm = 2*floor(y_im/2)+1; ipHatIm(find(ipHatIm>max(alphaIm))) = max(alphaIm); ipHatIm(find(ipHatIm<min(alphaIm))) = min(alphaIm); ipDecHatRe = ind(floor((ipHatRe+4)/2+1))-1 ipDecHatIm = ind(floor((ipHatIm+4)/2+1))-1 ipBinHatRe = dec2bin(ipDecHatRe,k/2); ipBinHatIm = dec2bin(ipDecHatIm,k/2); ipBinHatRe = ipBinHatRe.'; ipBinHatRe = ipBinHatRe(1:end).'; ipBinHatRe = reshape(str2num(ipBinHatRe).',k/2,N).' ; ipBinHatIm = ipBinHatIm.'; ipBinHatIm = ipBinHatIm(1:end).'; ipBinHatIm = reshape(str2num(ipBinHatIm).',k/2,N).' ; nBitErr(ii) = size(find([ipBitRe- ipBinHatRe]),1) + size(find([ipBitIm - ipBinHatIm]),1) end simBer = nBitErr/(N*k); theoryBer = (1/k)*3/2*erfc(sqrt(k*0.1*(10.^(Eb_N0_dB/10)))); close all; figure semilogy(Eb_N0_dB,theoryBer,'bs-','LineWidth',2); hold on semilogy(Eb_N0_dB,simBer,'mx-','LineWidth',2); axis([0 15 10^-5 1]) grid on legend('theory', 'simulation'); xlabel('Eb/No, dB') ylabel('Bit Error Rate')
- 72. 67 title('BER-16QAM-AWGN') Kết quả: Hình 3.27.BER của 16QAM trên kênh AWGN Nhận xét: Giữ lý thuyết và mô phỏng tỷ lệ lỗi BER không khác nhau nhiều. Khi tỉ số Eb/N0 tăng thì tỉ lệ lỗi bit giảm. 3.4.1.4. Sử dụng BER Tool để so sánh với mô phỏng Từ cửa sổ lệnh của Matlab gõ lệnh bertool để mở giao diện của bertool để thực hiện vẽ BER của các dạng điều chế trên các kênh khác nhau, Giao diện của bertool như sau: Hình 3.28 :Giao diện Bertool
- 73. 68 Vẽ BER củaBPSK,QPSK,16QAM Trên kênh AWGN Bằng bertool Hình 3.29. Vẽ BER bằng Bertool Nhận xét chung: Nhìn vào bảng Bertool ta thấy ber của BPSK và QPSK hầu như trùng nhau kết quả. Kết Quả giữa mô phỏng và dùng Bertool cơ bản là giống nhau. Khi tỉ số tín hiệu trên nhiểu ( Eb/N0) tăng thì tỉ lệ lỗi bít giảm. Chúng ta có thể chứng minh qua công thức BER của từng loại điều chế khác nhau. Trong cùng một kênh truyền, Với các mức điều chế khác nhau thì BER khác nhau. Như chúng ta thấy trong ba điều chế trên thì điều chế 16QAM có tỉ lệ lỗi bit cao nhất trong ba loại và theo mô phỏng thì Ber của BPSK là tỉ lệ lỗi bit thấp nhất. từ đó trên cùng một kênh ta chọn loại diều chế thích hợp để cho hiệu suất đường truyền cao nhất 3.4.2. BER trên kênh Rayleigh 3.4.2.1. BER BPSK Trên kênh Rayleigh Mô hình hệ thống Tín hiệu thu được trong kênh fading Rayleigh có dạng, y hx n , Trong đó y là ký hiệu đã nhận, h là hệ số rộng phức tạp tương ứng với kênh đa kênh Rayleigh x là biểu tượng truyền (lấy giá trị +1 và -1) và nlà nhiễu Gaussian tiếng ồn phụ (AWGN)
- 74. 69 Nhiễn của hàmphân bố Gaussian 2 2 2 2 1 2 n p n e Với 0 và 2 0 2 N (3.64) Ber trên kênh AWGN 0 1 = er 2 s b E P fc N . (3.65) Tuy nhiên trong sự hiện diện của kênh , hiệu quả năng lượng bit để tiếng ồn là tỷ lệ 2 0 bh E N .Vì vậy, xác suất lỗi bit cho một giá trị nhất định h là, 2 0 1 1 = er er 2 2 s b h h E P fc fc N , (3.66) Trong đó: 2 0 bh E N . Xác suất mật độ hàm của 0( / ) 0 1 ( ) ( / ) bE N b p e E N , 0 (3.67) Xác suất lỗi 0 1 er 2 bP fc p d (3.68) Công thức rút gọn 0 0 1 ( / ) 1 2 / 1 b b b E N P E N . (3.69) Code BER của BPSK trên kênh rayleigh bit_count = 10000; SNR = 0: 1: 40; for aa = 1: 1: length(SNR) T_Errors = 0; T_bits = 0; while T_Errors < 100 % bit ngau nhien uncoded_bits = round(rand(1,bit_count));
- 75. 70 % dieu cheBPSK tx = -2*(uncoded_bits-0.5); % nhieu N0 = 1/10^(SNR(aa)/10); % kenh fading raylegh h = 1/sqrt(2)*[randn(1,length(tx)) + j*randn(1,length(tx))]; rx = h.*tx + sqrt(N0/2)*(randn(1,length(tx))+i*randn(1,length(tx))); rx = rx./h; % Khoi phu dieu che rx2 = rx < 0; % tinh bi loi diff = uncoded_bits - rx2; T_Errors = T_Errors + sum(abs(diff)); T_bits = T_bits + length(uncoded_bits); end % tinh toc do bit loi BER(aa) = T_Errors / T_bits; disp(sprintf('bit error probability = %f',BER(aa))); end SNRLin = 10.^(SNR/10); theoryBer = 0.5.*(1-sqrt(SNRLin./(SNRLin+1))); % ve ber theo tinh toan figure(1); semilogy(SNR,theoryBer,'-','LineWidth',2); hold on; % BER figure(1); semilogy(SNR,BER,'or','LineWidth',2); hold on; xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title('SNR Vs BER plot for BPSK Modualtion in Rayleigh Channel'); %BER figure(1); theoryBerAWGN = 0.5*erfc(sqrt(10.^(SNR/10))); semilogy(SNR,theoryBerAWGN,'blad-','LineWidth',2); legend('Rayleigh Theoretical','Rayleigh Simulated', 'AWGN Theoretical'); axis([0 40 10^-5 0.5]); grid on
- 76. 71 Kết quả: Hình 3.30:BER của BPSK trên AWGN và Rayleigh Nhận xét: Khi tỉ số Tín hiệu trên nhiểu tăng, Thì BER giảm, Nhưng ở hai kênh khác nhau sẽ cho chúng ta biết được BER của kênh AWGN khi điều chế BPSK sẽ tốt hơn kênh rayleigh 3.4.2.2. BER của MQAM Trên kênh Rayleigh 4 1 2 1 c QAM c Pe k k (3.70) 16 3 2 28 5 1 5 c QAM c Pe k k (3.71) (3.72) Code BER của MQAM trên kênh Rayleigh %Ve BER MQAM tren kenh Rayleigh and Rician fading channel EbNo = (0:10)'; M = 4;
- 77. 72 M8=8; M16=16; M64=64; ber4qam = berfading(EbNo,'qam',M,8); ber8qam= berfading(EbNo,'qam',M8,8); ber16qam = berfading(EbNo,'qam',M16,8); ber64qam = berfading(EbNo,'qam',M64,8); semilogy(EbNo,[ber4qam ber8qam ber16qam ber64qam]) xlabel('Eb/No (dB)') ylabel('BER') legend('4QAM','8QAM','16QAM','64QAM') title('BER M-QAM-RAY') grid Kết quả: Hình 3.31. BER của MQAM Trên kênh Rayleigh Nhận xét: Tùy cùng điều chế QAM nhưng ở các mức khác nhau ta cho BER khác nhau, Khi Mức thấp thì tỉ lệ lỗi bit sẽ thấp hơn và có lợi hơn khi truyền ở mức cao khi cùng tỉ số tín hiệu trên nhiễu và trên cùng một kênh
- 78. 73 3.4.2.3. BER củaQPSK Trên kênh Rayleigh Code: clear all; close all; format long; bit_count = 10000; Eb_No = -3: 1: 30; SNR = Eb_No + 10*log10(2); for aa = 1: 1: length(SNR) T_Errors = 0; T_bits = 0; while T_Errors < 100 uncoded_bits = round(rand(1,bit_count)); B1 = uncoded_bits(1:2:end); B2 = uncoded_bits(2:2:end); qpsk_sig = ((B1==0).*(B2==0)*(exp(i*pi/4))+(B1==0).*(B2==1)... *(exp(3*i*pi/4))+(B1==1).*(B2==1)*(exp(5*i*pi/4))... +(B1==1).*(B2==0)*(exp(7*i*pi/4))); ray = sqrt(0.5*((randn(1,length(qpsk_sig))).^2+(randn(1,length(qpsk_sig))).^2)); rx = qpsk_sig.*ray; N0 = 1/10^(SNR(aa)/10); rx = rx + sqrt(N0/2)*(randn(1,length(qpsk_sig))+i*randn(1,length(qpsk_sig))); rx = rx./ray; B4 = (real(rx)<0); B3 = (imag(rx)<0); uncoded_bits_rx = zeros(1,2*length(rx)); uncoded_bits_rx(1:2:end) = B3; uncoded_bits_rx(2:2:end) = B4; diff = uncoded_bits - uncoded_bits_rx; T_Errors = T_Errors + sum(abs(diff)); T_bits = T_bits + length(uncoded_bits); end figure; clf; plot(real(rx),imag(rx),'o'); title(['constellation of received symbols for SNR = ', num2str(SNR(aa))]); xlabel('Inphase Component'); ylabel('Quadrature Component'); BER(aa) = T_Errors / T_bits; disp(sprintf('bit error probability = %f',BER(aa))); end figure(1); semilogy(SNR,BER,'or'); hold on;
- 79. 74 xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title('SNR VsBER plot for QPSK Modualtion in Rayleigh Channel'); figure(1); EbN0Lin = 10.^(Eb_No/10); theoryBerRay = 0.5.*(1-sqrt(EbN0Lin./(EbN0Lin+1))); semilogy(SNR,theoryBerRay); grid on; figure(1); theoryBerAWGN = 0.5*erfc(sqrt(10.^(Eb_No/10))); semilogy(SNR,theoryBerAWGN,'g-+'); grid on; legend('Simulated', 'Theoretical Raylegh', 'Theroretical AWGN'); axis([SNR(1,1) SNR(end-3) 0.00001 1]); Kết quả: Hình 3.33. BER QPSK- RAY-AWGN Nhận xét: Giữa lý thuyết và mô phỏng cho ta kết quả gần như giống nhau. Cùng một kiểu điều chế nhưng trên hai kênh khác nhau sẽ cho ta BER khác nhau, rõ ràng chúng ta thấy BER trên kênh AWGN thấp hơn nhiều so với kênh Raylegh
- 80. 75 CHƯƠNG 4. KỸTHUẬT OFDM 4.1.Giới thiệu về OFDM Kỹ thuật OFDM là kỹ thuật ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Đó là sự kết hợp giữa mã hóa và ghép kênh. OFDM là trường hợp đặc biệt của FDM (frequency Division Multiplex) đây là phương thức phát sóng đa sóng mang theo nguyên lý chia dòng dữ liệu tốc độ cao thành tốc độ thấp hơn và phát đồng thời trên một số sóng mang được phân bổ một cách trực giao. Nhờ thực hiện biến đổi chuỗi dữ liệu từ nối tiếp sang song song nên thời gian symbol tăng lên. Do đó, sự phân tán theo thời gian gây bởi trải rộng trễ do truyền dẫn đa đường(multipath) giảm xuống. Kỹ thuật điều chế sóng mang trực giao OFDM đã trở thành một kỹ thuật truyền dẫn số quan trọng trong các ứng dụng vô tuyến trên kênh truyền fading đa đường. OFDM dựa trên kỹ thuật truyền dẫn đa sóng mang, phân chia băng thông thành nhiều sóng mang con và truyền thông tin trên các sóng mang con theo nguyên lý điều chế trực giao, khoảng cách tần số giữa các sóng mang con được chọn sao cho chúng trực giao nhau, phổ của các sóng mang con chồng lấp lên nhau nhưng có thể tách riêng các sóng mang con bằng các xử lý băng tần gốc, hiệu quả sử dụng phổ của OFDM tăng lên. Hình 4.1. Mô Hình OFDM (a) Kỹ thuật đa sóng mang thông thường (FDM) (b) Kỹ thuật điều chế đa sóng mang trực giao ( OFDM) Nguyên lý cơ bản của OFDM là chia một luồng dữ liệu tốc độ cao thành các luồng dữ liệu tốc độ thấp hơn và phát đồng thời trên một số các sóng mang con trực giao. Vì khoảng thời gian symbol tăng lên cho các sóng mang con song song tốc độ
- 81. 76 thấp hơn, chonên lượng nhiễu gây ra do độ trải trễ đa đường được giảm xuống. Nhiễu xuyên ký tự ISI được hạn chế hầu như hoàn toàn do việc đưa vào một khoảng thời gian bảo vệ trong mỗi symbol OFDM. Trong khoảng thời gian bảo vệ, mỗi symbol OFDM được bảo vệ theo chu kỳ để tránh nhiễu giữa các sóng mang ICI. OFDM là dạng đăc biệt của ghép kênh phân chia theo tần số thông thường FDM, trong đó độ rộng băng thông có sẵn được chia thành các băng con, hay còn gọi là các sóng mang con. Các sóng mang con trong hệ thống OFDM chồng lấn lên nhau để tối đa hóa hiệu quả băng thông.. Thông thường các băng con kế cận chồng lấn lên nhau có thể nhiễu lẫn nhau. Tùy nhiên các sóng mang con trong hệ thống OFDM được trực giao một cách chính xác với nhau nên mà chúng có thể chồng lấn mà không gây nhiễu lẫn nhau. Do đó các hệ thống OFDM có thể tối đa hóa hiệu quả độ rộng băng thông mà không gây nhiễu cho các kênh lân cận. Các hệ thống OFDM có thể tận dụng tốt hơn hiệu quả phổ tần số thông qua việc chồng lấn các sóng mang con. Các sóng mang con này được sắp xếp trên miền tần số cách nhau một khoảng đều đặn sao cho công suất cực đại của mỗi sóng mang con tương ứng với công suất cực tiểu của các sóng mang con lân cận, nên chúng có thể chồng lấn một phần mà không gây nhiễu cho các symbol bên cạnh. 4.2. Mô hình hệ thống OFDM Đầu tiên, dữ liệu vào tốc độ cao được chia thành nhiều dòng dữ liệu song song tốc độ thấp hơn nhờ bộ chuyển đổi nối tiếp/song song (S/P: Serial/Parrallel). Sau đó, các luồng dữ liệu song song này được điều chế bằng các phương pháp điều chế thông thường như PSK, QAM. Giả sử hệ thống sử dụng N subcarrier, các subcarrier này được lấy mẫu với tốc độ lấy mẫu N/Ts với Ts là chu kỳ symbol OFDM. Cuối cùng, các mẫu trên mỗi subcarrier được cộng lại với nhau để hình thành một mẫu OFDM. Một symbol OFDM sẽ gồm N mẫu và mẫu thứ m của một symbol OFDM là: 1 0 2 exp N m n n mn X X j N ,0 1m N (4.1) Ở đây nX , 0, 1n N , có giá trị phức, biểu diển cho các symbol PSK/QAM và một symbol nX được truyền trên một subcarrier thứ n. Mỗi dòng dữ liệu song song mã hóa sử dụng thuật toán sửa lỗi tiến (FEC) và được sắp xếp theo một trình tự hỗn hợp. Những symbol hỗn hợp được đưa đến đầu vào của khối IDFT. Khối này sẽ tính toán các mẫu thời gian tương ứng với các kênh
- 82. 77 nhánh trong miềntần số. Sau đó, khoảng bảo vệ được chèn vào để giảm nhiễu xuyên ký tự ISI do truyền trên các kênh di động vô tuyến đa đường. Sau cùng bộ truyền trên các kênh. Trong quá trình truyền, trên các kênh sẽ có các nguồn nhiễu gây ảnh hưởng như nhiễu trắng cộng AWGN, … Ở phía thu, tín hiệu được chuyển xuống tần số thấp và tín hiệu rời rạc đạt được tại bộ lọc thu. Khoảng bảo vệ được loại bỏ và các mẫu được chuyển từ miền thời gian sang miền tần số bằng phép biến đổi DFT dùng thuật toán FFT. Sau đó, tùy vào sơ đồ điều chế được sử dụng, sự dịch chuyển về biên độ và pha của các sóng mang nhánh sẽ được cân bằng bằng bộ cân bằng kênh (Channel Equalization). Các symbol hỗn hợp thu được sẽ được sắp xếp ngược trở lại và được giải mã. Cuối cùng chúng ta sẽ thu nhận được dòng dữ liệu nối tiếp ban đầu. Hình 4.2. Sơ đồ khối trong OFDM Hình 4.3. Máy thu-phát trong OFDM
- 83. 78 Ở máy phát,chuỗi dữ liệu nối tiếp qua bộ S/P được biến đổi thành N chuỗi con song song, mỗi chuỗi này qua một bộ điều chế. Ở ngõ ra các bộ điều chế, ta thu được một chuỗi số phức D0, D1, …, DN-1, trong đó Dk = Ak + jBk. Chuỗi số phức này đi vào bộ IFFT: 1 12 2 0 0 1 1 . . k n kN Nj j f tN k k d n D k e D k e N N (4.2) Do k k s k n s k f n n f nT f t N f với sT là chu kỳ ký hiệu, kf là tần số các sóng mang. Ngõ ra bộ IFFT là các mẫu rời rạc của ký hiệu OFDM trong miền thời gian. 1 0 1 Re Re . cos2 f sin 2 1 cos2 sin 2 k k k n k n N k k n k n k y n d n A jB t j f t N A f t B f t N (4.3) Các mẫu y(n) này được chèn thêm khoảng bảo vệ, cho qua bộ biến đổi D/A để trở thành tín hiệu liên tục y(t), được khuếch đại, đưa lên tần số cao rồi phát lên kênh truyền. 1 0 1 cos2 sin 2 N k k n k n k y t A f t B f t N (4.4) Trong quá trình truyền, trên các kênh sẽ có các nguồn nhiễu gây ảnh hưởng như nhiễu Gausian trắng cộng AWGN. 1 2 0 . kN j n N n D k d n e (4.5) Ở máy thu, ta làm quá trình ngược lại: Tín hiệu OFDM được đổi tần xuống, biến đổi A/D, loại bỏ khoảng bảo vệ, rồi được đưa vào bộ FFT. Sau đó giải điều chế, biến đổi từ song song sang nối tiếp để thu lại chuỗi dữ liệu ban đầu.
- 84. 79 4.3.Nhiễu trong OFDMvà cách khắc phục 4.3.1. ISI và ICI (intersymbol & intercarrier interference) Trong môi trường vô tuyến đa đường, một symbol được truyền đến máy thu qua nhiều đường khác nhau. Đối với kênh tán xạ thời gian, chu kỳ của symbol nhận được sẽ bị trải rộng ra, làm cho symbol nhận được hiện thời chồng lấp với symbol nhận được trước đó và dẫn đến ISI (intersymbol interference). Trong OFDM, ISI dùng để chỉ đến nhiễu của một symbol OFDM với các symbol trước đó. Trong hệ thống OFDM, phổ của các subcarrier chồng lấp nhau nhưng vẫn giữ được tính trực giao với nhau. Nghĩa là tại điểm mà phổ của mỗi subcarrier đạt cực đại, tất cả phổ của của các subcarrier khác là zero. Máy thu lấy mẫu các symbol dữ liệu trên các subcarrier riêng lẻ tại điểm cực đại này và giải điều chế chúng không bị nhiễu từ các subcarrier khác. Nhiễu gây ra bởi các symbol dữ liệu trên các subcarrier kề nhau được gọi là ICI (intercarrier interference). Tính chất trực giao của sóng mang có thể được nhìn thấy trên giản đồ trong miền thời gian hoặc trong miền tần số. Từ giản đồ miền thời gian, mỗi sóng mang có dạng sin với số nguyên lần lặp với khoảng FFT. Từ giản đồ miền tần số, điều này tương ứng với mỗi sóng mang có giá trị cực đại tần số trung tâm của chính nó và bằng không tại tần số trung tâm của sóng mang khác Hình 4.4. Phổ của bốn sóng mang trực giao Tính trực giao của một subcarrier với các subcarrier khác bị mất nếu subcarrier này có giá trị phổ không bằng zero tại các tần số của các subcarrier khác. Trong miền thời gian, sóng sin tương ứng không còn là một số nguyên chu kỳ trong một thời khoảng FFT.
- 85. 80 Hình 4.5. Phổcủa bốn sóng mang không trực giao ICI xảy ra khi kênh đa đường biến đổi trong khoảng thời gian của một symbol. Khi điều này xảy ra, dịch Doppler trên mỗi thành phần đa đường gây ra một độ lệch tần số trên các subcarrier, dẫn đến mất tính trực giao giữa chúng. ICI cũng có thể xảy ra khi một symbol OFDM bị ISI. Tình huống này có thể được quan sát trong miền thời gian mà ở đó, số nguyên lần chu kỳ của mỗi subcarrier trong một thời khoảng FFT của symbol hiện thời không còn được duy trì do sự dịch chuyển pha của symbol trước đó. Cuối cùng, bất kỳ một độ lệch nào giữa các tần số của các subcarrier trong cả máy phát lẫn máy thu cũng đều gây ra ICI cho một symbol OFDM. 4.3.2. Chống nhiều liên ký tự ISI bằng cách chèn Guard Time. OFDM có khả năng tự khắc phục ISI vì chu kỳ symbol (symbol period) của nó dài hơn so với các symbol dữ liệu trong luồng dữ liệu nối tiếp. Đối với một máy phát OFDM có N subcarrier, nếu chu kỳ của một symbol dữ liệu là T , chu kỳ của một symbol OFDM tại ngỏ ra máy phát là: symT T N (4.6) Nếu trải trễ (delay spread) của một kênh đa đường lớn hơn T nhưng nhỏ hơn symT , thì các symbol trong luồng dữ liệu nối tiếp sẽ bị ảnh hưởng của fading lựa chọn tần số trong khi symbol trên mỗi subcarrier sẽ bị ảnh hưởng chỉ bởi fading phẳng. Để tăng khả năng khắc phục ISI, một guard time được chèn vào đầu mỗi symbol OFDM trước khi truyền và loại bỏ nó tại máy thu trước khi đưa qua bộ FFT. Nếu guard time được chọn lớn hơn delay spread, ISI có thể được loại bỏ hoàn toàn. Hình 4.6 minh họa khái niệm
- 86. 81 chèn guard timeđể loại bỏ ISI cho một symbol OFDM. Trong hình 4.6a, một symbol OFDM nhận được từ đường thứ nhất bị gây nhiễu bởi symbol OFDM trước đó nhận được từ đường thứ hai và thứ 3. Trong hình 4.6 b chỉ ra rằng symbol OFDM nhận được từ đường thứ nhất không còn bị nhiễu bởi symbol OFDM trước đó. Tuy nhiên, symbol nhận được vẫn còn bị nhiễu bởi chính phần “copy” của nó và ta gọi loại nhiễu này là loại tự gây nhiễu (self-interference). Để giữ được tính trực giao giữa các subcarrier, guard time được chèn vào bằng cách mở rộng theo chu kỳ một symbol OFDM. Nếu delay spread nhỏ hơn guard time, delay spread chỉ gây ra một độ dịch pha vi sai cho mỗi subcarrier nhưng không phá vỡ tính trực giao giữa các subcarrier. Việc chèn guard time có thể thực hiện trong hai cách: ISI Tự gây nhiễu Độ dài symbol Đường trực xạ Đường phản xạ 2 Đường phản xạ 1 (a) GuardTi me Độ dài FFT Độ dài symbol Tự gây nhiễu(b) Đường trực xạ Đường phản xạ 2 Đường phản xạ 1 Kênh đa đường Thời gian Hình 4.6. Các symbol OFDM nhận được sau khi đi qua một kênh đa đường: (a) không có guard time, (b) có guard time.
- 87. 82 Với cùng chiềudài guard time, phương pháp 1 cho ta một độ chịu đựng delay spread cực đại vì toàn bộ guard time đều được dùng để loại bỏ ISI. Phương pháp 2 chỉ dùng một phần guard time (phần đặt ở đầu của một symbol OFDM) để giảm ISI. Phương pháp 2 thích hợp hơn khi windowing được dùng trên một symbol OFDM để giảm phổ ngoài băng vì các vùng roll-off tại hai đầu cuối của symbol không làm suy giảm các symbol dữ liệu trên các subcarrier. 4.4.Ưu, nhược điểm của OFDM 4.4.1. Ưu điểm ➢ Hiệu quả sử dụng băng thông Trong một hệ thống FDM truyền thống, mỗi kênh con được đặt cách nhau bởi khoảng phòng vệ để đảm bảo các kênh lân cận không nhiễu lẫn nhau. Trong khi đó hệ thống OFDM có các kênh con chồng lấn lên nhau, do đó có thể sử dụng tối đa băng thông cho hệ thống. ➢ Giảm ISI Trong các hệ thống một sóng mang, ISI thường được tạo ra bởi các đặc tính truyền lan đa đường của một kênh thông tin vô tuyến. Đặc biệt khi phát một tín hiệu trên một khoảng cách dài thì tín hiệu được truyền theo rất nhiều đường khác nhau. Do đó tín hiệu thu được có chứa tín hiệu truyền theo đường thẳng trực tiếp chồng lấn với các tín hiệu phản xạ với biên độ nhỏ hơn, gây méo tín hiệu. Các hệ thống OFDM hạn chế được vấn đề này bằng cách tạo ra một khoảng symbol dài hơn trải trễ của kênh truyền. Tín hiệu từ một luồng dữ liệu tốc độ cao được chia thành L luồng dữ liệu tốc độ bit thấp hơn. Thời gian tồn tại của các symbol con tăng lên L lần sẽ làm giảm được ISI. Bằng cách chia kênh thông tin ra thành nhiều kênh con fading phẳng băng hẹp, các hệ thống OFDM chịu đựng fading lựa chọn tần số tốt hơn những hệ thống sóng mang đơn. Sử dụng việc chèn kênh và mã kênh thích hợp, hệ thống OFDM có thể khôi phục lại được các symbol bị mất do hiện tượng lựa chọn tần số của các kênh. Kỹ thuật cân bằng kênh trở nên đơn giản hơn kỹ thuật cân bằng kênh thích ứng được sử dụng trong những hệ thống đơn sóng mang. Sử dụng kỹ thuật DFT để bổ sung vào các chức năng điều chế và giải điều chế làm giảm chức năng phức tạp của OFDM.
- 88. 83 Các phương phápđiều chế vi sai (differental modulation) giúp tránh yêu cầu vào bổ sung bộ giám sát kênh. OFDM ít bị ảnh hưởng với khoảng thời gian lấy mẫu (sample timing offsets) hơn so với hệ thống đơn sóng mang. OFDM chịu đựng tốt nhiễu xung với và nhiễu xuyên kênh kết hợp. 4.4.2. Nhược điểm Ngoài những ưu điểm trên thì OFDM cũng có những hạn chế. Symbol OFDM bị nhiễu biên độ với một khoảng động lớn. Vì tất cả các hệ thống thông tin thực tế đều bị giới hạn công suất, tỷ số PARR cao là một bất lợi nghiêm trọng của OFDM nếu dùng bộ khuếch đại công suất hoạt động ở miền bão hòa đều khuếch đại tín hiệu OFDM. Nếu tín hiệu OFDM tỷ số PARR lớn hơn thì sẽ: 1 Gây nên nhiễu xuyên điều chế. Điều này cũng sẽ tăng độ phức tạp của các bộ biến đổi từ analog sang digital và từ digital sang analog. Việc rút ngắn (clipping) tín hiệu cũng sẽ làm xuất hiện cả méo nhiễu (distortion) trong băng lẫn bức xạ ngoài băng. 2 OFDM nhạy với tần số offset và sự trượt của sóng mang hơn các hệ thống đơn sóng mang. Vấn đề đồng bộ tần số trong hệ thống OFDM phức tạp hơn hệ thống đơn sóng mang. Tần số offset của sóng mang gây nhiễu cho các sóng mang con trực giao và gây nên nhiễu liên kênh làm giảm hoạt động của các bộ giải điều chế một cách trầm trọng. Vì vậy, đồng bộ tần số là một trong những nhiệm vụ thiết yếu cần phải đạt trong bộ thu OFDM. 4.5.Kết luận OFDM là dạng điều chế đa sóng mang (MCM) trong đó luồng dữ liệu đơn được chia thành nhiều luồng dữ liệu con, mỗi luồng dữ liệu con được truyền trên một kênh riêng, các sóng mang con được ghép trực giao với nhau vì vậy tiết kiệm được băng thông, nhờ việc sử dụng kỹ thuật IFFT và FFT để điều chế và giải điều chế tín hiệu nên tốc độ xử lý nhanh. Việc chia nhỏ dải tần thành nhiều kênh con đã giúp chuyển một kênh phading lựa chọn tần số thành nhiều kênh phading phẳng song song rất thuận lợi cho việc sử dụng kỹ thuật MIMO.
- 89. 84 4.6. Mô phỏngofdm Sơ đồ Khối hệ thống thu – phát OFDM đơn giản Hình 4.7. Sơ đồ khối hệ thống thu phát OFDM Đơn giản CODE: % May Phat OFDM no_of_data_bits = 64%So bit moi kenh len den 128 M =4 %so kenh song mang con n=256;% tong bit duoc truyen cua may phat block_size = 16; %Kich thuoc cua OFDM cp_len = floor(0.1 * block_size); % du lieu vao data = randsrc(1, no_of_data_bits, 0:M-1); figure(1),stem(data); grid on; xlabel('Diem du lieu'); ylabel('bien do') title('du lieu goc ') % Dieu che nguon dau vao voi dieu che BPSK qpsk_modulated_data = pskmod(data, M); figure(2),stem(qpsk_modulated_data);title(' Dieu che QPSK') % 4 song mang con S2P = reshape(qpsk_modulated_data, no_of_data_bits/M,M) Sub_carrier1 = S2P(:,1) Sub_carrier2 = S2P(:,2) Sub_carrier3 = S2P(:,3) Sub_carrier4 = S2P(:,4) % IFFT cua 4 song mang con number_of_subcarriers=4; cp_start=block_size-cp_len; ifft_Subcarrier1 = ifft(Sub_carrier1) ifft_Subcarrier2 = ifft(Sub_carrier2) ifft_Subcarrier3 = ifft(Sub_carrier3) ifft_Subcarrier4 = ifft(Sub_carrier4) for i=1:number_of_subcarriers, ifft_Subcarrier(:,i) = ifft((S2P(:,i)),16) for j=1:cp_len, cyclic_prefix(j,i) = ifft_Subcarrier(j+cp_start,i) end Append_prefix(:,i) = vertcat( cyclic_prefix(:,i), ifft_Subcarrier(:,i)) end
- 90. 85 % Tinh trucgiao A1=Append_prefix(:,1); A2=Append_prefix(:,2); A3=Append_prefix(:,3); A4=Append_prefix(:,4); %chuyen doi de truyen [rows_Append_prefix cols_Append_prefix]=size(Append_prefix) len_ofdm_data = rows_Append_prefix*cols_Append_prefix % Tin hieu OFDM duoc tryen ofdm_signal = reshape(Append_prefix, 1, len_ofdm_data); figure(3),plot(real(ofdm_signal)); xlabel('Thoi gian'); ylabel('bien do'); title('Tin hieu OFDM');grid on; %............................................................... % Truyen du lieu qua kenh AWGN %.............................................................. channel = randn(1,2) + sqrt(-1)*randn(1,2); after_channel = filter(channel, 1, ofdm_signal); awgn_noise = awgn(zeros(1,length(after_channel)),0); recvd_signal = awgn_noise+after_channel; figure(4),plot(real(recvd_signal)),xlabel('Thoi gian'); ylabel('bien do'); title(' Tin hieu OFDM sau khi di qua kenh AWGN ');grid on; %............................................................... % May thu %.............................................................. recvd_signal_paralleled = reshape(recvd_signal,rows_Append_prefix, cols_Append_prefix); recvd_signal_paralleled(1:cp_len,:)=[]; R1=recvd_signal_paralleled(:,1); R2=recvd_signal_paralleled(:,2); R3=recvd_signal_paralleled(:,3); R4=recvd_signal_paralleled(:,4); % FFT thu duoc for i=1:number_of_subcarriers, % FFT fft_data(:,i) = fft(recvd_signal_paralleled(:,i),16); end F1=fft_data(:,1); F2=fft_data(:,2); F3=fft_data(:,3); F4=fft_data(:,4); %Khoi phuc tin hieu va giai dieu che recvd_serial_data = reshape(fft_data, 1,(16*4)); qpsk_demodulated_data = pskdemod(recvd_serial_data,4); figure(5) stem(data) hold on stem(qpsk_demodulated_data,'rx'); grid on;xlabel('Diem du lieu');ylabel('Bien do'); title('Tin hieu thu duoc khi truyen qua kenh AWGN')
- 91. 86 Kết quả: Hình 4.8:Dữ liệu gốc trước khi truyền Hình 4.9: Điều chế QPSK
- 92. 87 Hình 4.10: Tínhhiệu OFDM Trước khi truyền Hình 4.11: Tính hiệu OFDM sau khi truyền Hình 4.12: Tín hiêu thu được sau khi truyền qua kênh so với dữ liệu gốc
- 93. 88 CHƯƠNG 5. KẾTLUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1.1.Kết quả đạt được Đề tài thiết kế và thi công mạch giám sát đã thực hiện được các công việc sau: - Tìm hiểu về Simulink - Tổng quát các mô hình kênh truyền - Mô phỏng nguồn tín hiệu - Mô phỏng mã hóa - Mô phỏng điều chế số và điều chế tương tự - Tính BER trên các kênh truyền - Nghiên cứu và mô phỏng OFDM - Xây dựng Guide về điều chế và vẽ BER trên các kênh khác nhau Kết quả mô phỏng Hình 5.1. Vẽ điều chế ASK và BER của BPSK- AWGN
- 94. 89 Hình 5.2: Vẽđiều chế QPSK và BER Của QPSK trên 2 kênh AWGN và RAY Hình 5.3: Tính hiệu thu-phát trong OFDM
- 95. 90 Hình 5.4: Vẽđiều chế Am và BER của M-QAM trên kênh AWGN Kết luận: đề tài đã hoàn thành tất cả các mục tiêu đã đề ra trong bản thuyết minh đề tài. 1.2.Kiến nghị 1.2.1. Áp dụng thực tế Trong đề tài đã tổng quát lại các mô hình truyền dẫn trên các kênh truyền khác nhau, giúp sinh viên có một cách nhìn tổng quan về kênh truyền trong hệ thống viễn thông nhằm mục đích trau dồi kiến thức, trực quan về các môn học trong hệ thống chương trình đào tạo 1.2.2. Hướng phát triển Xây dựng mô hình trực quan bao gồm tất cả các bước truyền dẫn tín hiệu từ nguồn phát tới máy thu, trên các kênh khác nhau. So sánh, đánh giá chất lượng kênh, tạo ra mã hóa riêng cho kênh truyền.
- 96. 91 TÀI LIỆU THAMKHẢO. [1]. TS.Hồ Văn Cừu, “Bài giảng điều chế tín hiệu số”, Đại Học Sài Gòn. [2]. TS. Nguyễn Đức Nhân, “Bài giảng mô phỏng hệ thống truyền thông” [3]. http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange [4]. http://www.dsplog.com [5]. http://www.matlabthayhai.info [6]. https://www.csie.ntu.edu.tw/~hsinmu/courses/_media/wn_11fall/ofdm_new.pdf