Download luận văn đồ án tốt nghiệp với đề tài: Sử dụng hiệu quả phổ và nâng cao chất lượng kênh truyền, cho các bạn làm luận văn tham khảo

1. EBOOKBKMT.COM
MỤC LỤC
Lời cảm ơnLời cảm ơn
Qua thời gian học tập tại lớp Cao học S09 của
Học viện công nghệ bưu chính viễn thông, tôi đã
được học và tiếp thu nhiều kiến thức mới từ sự chỉ
bảo tận tình của thầy, cô và sự giúp đỡ của bạn bè.
Tiểu luận môn học là nền tảng quan trọng và hỗ
trợ tôi trong tương lai khi thiết kế Luận văn tốt
nghiệp.
Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc và chân thành đến
thầy, TS Hồ Văn Cừu, người định hướng cho tôi
nghiên cứu, tìm hiểu và phát triển chuyên đề, cung
cấp cho chúng tôi những kinh nghiệm quý báu.
Tôi xin chân thành cảm ơn những người thân,
đồng nghiệp và bạn bè đã tạo mọi điều kiện để tôi
hoàn thành luận văn này.

2. EBOOKBKMT.COM
TỪ VIẾT TẮT............................................................................................................3
MỞ ĐẦU.....................................................................................................................1
CHƯƠNG I: MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ....................................................3
1.1. KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ PSK (phase shift keying).....................................3
1.2. KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ BIÊN ĐỘ CẦU PHƯƠNG (QAM).....................7
1.3. NHẬN XÉT..................................................................................................15
CHƯƠNG II: kỸ THUẬT điỀu chẾ thích nghi.....................................................16
2.1. NGUYÊN LÝ ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI.................................................16
2.2. HỆ THỐNG ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI ...................................................17
2.3. SƠ ĐỒ KHỐI CỦA HỆ THÔNG ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI.................17
2.4. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI CHO KÊNH FADING BĂNG HẸP..............20
2.5. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI TRONG MÔI TRƯỜNG BĂNG RỘNG......29
2.6. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI..........................................................................29
CHƯƠNG III: mô phỎng.......................................................................................47
KẾT LUẬN...............................................................................................................52
TÀI LIỆU THAM KHẢO........................................................................................53

3. EBOOKBKMT.COM
TỪ VIẾT TẮT
A
ABER: Adaptive Bit-Error-Rate
AMPS: Advanced Mobile Phone Service
AWGN: Additive White Gaussian Noise
B
BER: Bit-Error-Rate
BPS: Bit per Symbol
BPSK: Binary Phase Shift Keying
C
CCI: Co-Channel - Interference
CCITT: International Telgraph and Telephone Consultative Committee
CDF : Cumulative Distribution Function
CDMA: Code Division Multiple Access
CDMA-2000: Code Division Multiple Access - 2000
D
DMT:
E
ETSI: European Telecommunications Standard Institute
F
FDMA: Frequency Division Multiple Access
FEC: Forward Error Correction
FFT: Fast Fourier Transform
G
GSM: Global System for Mobile Communication
I
IEEE: Institute of Electrical and Electronics Engineers
IFFT: Invert Fast Fourier Transform
ITU: International Telecommunication Union

4. EBOOKBKMT.COM
ISI: Inter_ Symbol_ Interference
L
LOS: Line-of-sight
LMDS: local-to-multipoin-distribution-services
M
MAM: M-ary Amplitude Modulation
MEM: Maximum Entropy Method
MPSK: M-ary Phase Shift Keying
M-QAM: M-ary Quadrature Amplitude Modulation
N
NMT: Nordic Mobile Telephone
O
OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing
P
PCZ: Power Control Zone
PDF: Probability Density Function
PSAM: Pilot Symbol Assisted Modulation
PSD: Power Spectral Density
PSK: Phase Shift Keying
Q
QAM: Quadrature Amplitude Modulation
QPSK: Quadrature Phase Shift Keying
R
RF: Radio Frequency
S
SNR: Signal-to-Noise Ratio
T
TDD: Time Division Duplex
TDMA: Time Division Multiple Access

5. EBOOKBKMT.COM
W
WCDMA: Wide Code Division Multiple Access

6. EBOOKBKMT.COM
DANH SÁCH HÌNH

7. MỞ ĐẦU
1. LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
1.1. Cơ sở lý luận
Trong truyền thông vô tuyến, phổ là một yếu tố quan trọng. Nó cùng với tỷ số
tín hiệu trên nhiễu (SNR) xác định tốc độ mà chúng ta có thể truyền thông tin. Ảnh
hưởng nhiễu trong hệ thống thông tin là nhiễu từ môi trường truyền. Chúng ta nghiên
cứu các cách truyền trong môi trường nhiễu bằng điều chế thích nghi. Bằng các
phương pháp này, chúng ta sẽ thay đổi điều chế tại bộ phát dựa vào các đáp ứng phản
hồi theo các điều kiện thay đổi của kênh. Đây là một cách tối ưu để truyền đúng sơ đồ
cho các trạng thái của kênh với độ chính xác được yêu cầu. Ví dụ, kênh ở trạng thái
kém (như SNR thấp) chúng ta có thể giảm kích cỡ chòm sao tín hiệu để cải thiện chất
lượng. Ngược lại khi kênh ở trạng thái tốt (SNR cao) chúng ta có thể tăng kích cỡ
chòm sao tín hiệu để tăng tốc độ dữ liệu một cách khả thi. Vì vậy,để nâng cao tốc độ
kênh truyền dẫn số mà vẫn bảo đảm BER theo những giá trị nhất định chúng ta sử
dụng điều chế thích nghi. Điều đó làm hệ thống linh hoạt và có thể sử dụng hiệu quả
của phổ tần hơn. Lúc đó thì lưu lượng có thể đạt được ở mức cao và chất lượng truyền
tốt hơn.
1.2. Cơ sở thực tiễn
Trong quá trình truyền tin, việc sử dụng hiệu quả phổ và nâng cao chất lượng
kênh truyền là vấn đề hết sức quan trọng. Vì vậy đã có nhiều tác giả nghiên cứu, đề
cập đến vấn đề điều chế thích nghi (ở phạm vi tài liệu mà chúng tôi có được), có thể
thấy rằng: có rất nhiều bài viết trực tiếp hoặc gián tiếp liên quan đến đề tài. Tuy vậy,
những bài viết, nghiên cứu đánh giá cụ thể, sát thực với đặc điểm, tình hình của từng
đường truyền thông tin số phù hợp lại chưa nhiều và chưa thực sâu sát. Vì thế, tôi thấy
cần có được những nghiên cứu, đánh giá cụ thể hơn, sát thực hơn để giải quyết vấn đề
triệt để hơn, hiệu quả hơn. Đó chính là những lí do để chúng tôi thực hiện đề tài này.
Tuy nhiên, do những giới hạn nhất định về thời gian nghiên cứu và bản thân người
nghiên cứu nên đề tài không thể tránh khỏi những thiếu sót, chúng tôi rất mong được
nhiều sự đánh giá, góp ý, bổ sung cho đề tài để đề tài dần được hoàn thiện hơn.
2. BỐ CỤC ĐỀ TÀI
Chương I. Một số kỹ thuật điều chế
Chương II. Kỹ thuật điều chế thích nghi
Chương III. Mô phỏng
3. Ý NGHĨA KHOA HỌC
Trong hệ thống cổ điển nguồn tài nguyên được cấp cố định cho người dùng,
còn trong phương pháp thích ứng thì sau khi nhận dạng yêu cầu của người dùng mới
cấp tài nguyên , vì thế việc sử dụng tài nguyên hệ thống hiệu quả hơn, nâng cao công
suất hoạt động của hệ thống.
1

8. Kỹ thuật thích ứng cho chất lượng tín hiệu tốt hơn đến người dùng, làm giảm
nhiễu xuyên kênh, chỉ phát vừa đủ công suất tín hiệu, vì thế chất lượng tín hiệu nhận
được tốt hơn sau khi truyền tín hiệu qua một vùng phủ rộng lớn
Giải thuật thích ứng thay đổi giá trị thông số điều chế linh động hơn. Theo
những luồng kênh thích hợp , khi kênh tốt thì giá trị đó sẽ gán cho thông số điều chế
để lưu lượng đạt được ở mức cao; khi kênh xấu thì giá trị đó sẽ gán cho thông số điều
chế để chất lượng truyền tốt ở những mức truyền thấp có thể được bảo đảm. Điều đó
làm hệ thống linh hoạt và có thể sử dụng hiệu quả của phổ tần hơn. Lúc đó thì lưu
lượng có thể đạt được ở mức cao và chất lượng truyền tốt hơn. .
Điều chế thích ứng và mã hóa (AMC-Adaptation Modulation and Coding) để
tối ưu hóa băng thông tùy thuộc vào điều kiện của kênh truyền. Đối với kênh truyền
tốt (có nghĩa là tỷ số tín hiệu trên nhiễu tạp âm SNR cao) có thể điều chế ở 64-QAM.
Đối với kênh ở chất lượng thấp thì giảm dần mức điều chế xuống đến QPSK.
Học viên thực hiện
2

9. CHƯƠNG I: MỘT SỐ KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ
Điều chế là quá trình xử lý thông tin vào sóng mang vô tuyến. Ðiều chế số
cũng có thể cải thiện hiệu suất phổ, bởi vì các tín hiệu số tốt hơn cho việc hạn
chế sự suy giảm kênh. Hiệu suất phổ là một thuộc tính quan trọng cho các hệ
thống không dây.
Để đạt được hiệu suất phổ cao, các sơ đồ điều chế phải được lựa chọn để có
hiệu suất băng thông cao. Nhiều hệ thống không dây, như điện thoại tế bào, hoạt
động theo nguyên tác là tái sử dụng tần số, ở đây các tần số sóng mang được tái
sử dụng ở các vị trí địa lý đã được chia. Chất lượng hệ thống được giới hạn bởi
nhiễu đồng kênh. Các sơ đồ điều chế phải xác định được hiệu suất băng thông
và có khả năng chịu được nhiễu đồng kênh ở các mức cao. Các kỹ thuật điều chế
số được chọn lựa cho các hệ thống không dây nhờ đáp ứng các thuộc tính sau:
 Mật độ công suất: làm giảm hiệu ứng của nhiễu kênh kề, công suất bức
xạ kênh kề từ 60 đến 80 dB. Các kỹ thuật điều chế có búp chính hẹp và
rolloff nhanh của các búp biên.
 BER tốt: xác suất lỗi bít thấp phải đạt được khi có nhiễu đồng kênh,
nhiễu kênh kề, nhiễu nhiệt và sự suy giảm các kênh khác như fading
và nhiễu xuyên ký tự (ISI).
 Đặc tính đường bao: khuyếch đại phi tuyến có thể giảm tỷ số bít lỗi
cho các sơ đồ điều chế, các thông tin phát được khuyếch đại biên độ
sóng mang. Để làm giảm các phổ búp biên trong suốt thời gian
khuyếch đại phi tuyến, tín hiệu ngõ vào phải có đường bao cố định
1.1. KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ PSK (phase shift keying)
PSK là một trường lớn của các sơ đồ điều chế số. PSK được sử dụng rộng
rải trong nghành công nghiệp viễn thông. BPSK và QPSK được sử dụng hầu hết
trong các sơ đồ điều chế PSK, do hệ thống của chúng đơn giản và có hiệu suất
công suất và độ rộng băng thông rất tốt. Các sơ đồ MPSK mức cao hơn được sử
dụng nếu yêu cầu về hiệu suất băng thông cao hơn với tỷ số SNR cho phép.
1.1.1. Binary PSK.
Dữ liệu nhị phân được đặc trưng bởi hai tín hiệu với pha khác nhau, hai pha
đó là 0 vàπ , hai tín hiệu đó là :
( )1 cos 2 cs t A f tπ= , với 0 t T≤ ≤ , cho 1
( )2 cos2 cs t A f tπ= − , với 0 t T≤ ≤ , cho 0
3
(1.1)

10. Các tín hiệu này được gọi là đối cực (antipodal). Lý do chọn lựa điều chế
BPSK vì điều chế này có hệ số tương quan bằng -1, chúng cho xác suất lỗi tối
thiểu khi cùng giá trị /b oE N , hai tín hiệu trên có cùng tần số và năng lượng.
Chúng ta thấy tất cả các tín hiệu PSK có thể được đặc trưng bằng đồ thị bởi một
chòm sao tín hiệu trong một hệ toạ độ hai chiều với :
tf
T
t cπ2cos
2
)(1 =Φ , với 0 t T≤ ≤
Và ( )2
2
sin 2 ct f t
T
πΦ = − , với 0 t T≤ ≤
Tương ứng với trục thẳng đứng và trục nằm ngang của nó.
Hình 1. 1: Chòm sao tín hiệu BPSK
Dấu “-” trong ( )2 tΦ có nghĩa là các biểu thức tín hiệu PSK là một tổng thay
vì là một tín hiệu khác. Nhiều tín hiệu khác, đặc biệt là tín hiệu QAM cũng được
mô tả như vậy. Do đó chúng ta mô tả chòm sao tín hiệu BPSK với ( )1s t và ( )2s t
được biễu diễn bằng hai điểm trên trục nằm ngang.
Ở đây :
2
2
A T
E =
Giả sử luồng dữ liệu nhị phân là 10110 thì dạng sóng của tín hiệu BPSK điều
chế có dạng như sau:
(a) fc = 2T
Dạng sóng có đường bao là hằng số, có pha không liên tục tại ranh giới của
các bít, nếu /c bf mR m T= = , với m là một số nguyên và bR là tốc độ bít dữ liệu,
và thời bít đồng bộ với sóng mang, khi đó pha ban đầu tại ranh giới bít là 0 hoặc
4
( )2 tΦ
( )2s t
E
( )1 tΦ
( )1s t
E−
0
Da ta 1 0 1 1
0
(1.2)
(1.3)
(1.4)

11. π tương ứng với bít với 1 hoặc 0. Tuy nhiên, nếu cf không phải là một bội số
nguyên của bR , pha ban đầu tại một ranh giới của bít khác 0 hoặc π
Điều chế tín hiệu BPSK thật sự đơn giản. Đầu tiên một luồng dữ liệu ( )a t
được hình thành từ luồng dữ liệu nhị phân.
( ) ( )k
k
a t a p t kT
∞
=−∞
= −∑
(a)
(b)
Hình 1. 2 : Điều chế BPSK (a) và giải điều chế BPSK (b) kết hợp
1.1.2. Quadrature PSK
Trong tất cả các sơ đồ MPSK, QPSK là sơ đồ thường được sử dụng khi nó
không giảm BER trong khi yêu cầu hiệu suất băng thông tăng.
QPSK là một trường hợp đặc biệt của MPSK, tín hiệu này có dạng như sau:
( )cos 2i c is A f tπ θ= + , với 0 t T≤ ≤ , 1,2,3,4i =
Ơ đây:
( )2 1
4
i
i π
θ
−
=
5
( )Aa t cos2 cf tπ
cAcos2 f tπ
(-
1,+1)
Nguồn NRZ
Osc
(1.5)
(1.6)

12. Pha ban đầu của tín hiệu là
3 5 7
, , ,
4 4 4 4
π π π π
. Tần số sóng mang được chọn là
bội số nguyên của tốc độ symbol, vì vậy trong bất kỳ khoảng symbol
( ), 1kT k T+   , pha ban đầu của tín hiệu là một trong bốn pha trên.
Từ biểu thức trên ta có thể viết:
( ) cos cos2 sin sin 2i i c i cs t A f t A f tθ π θ π= −
( ) ( )1 1 2 2i is t s tφ φ= +
1
2
cos
sin
i i
i i
s E
s E
θ
θ
=
=
Và
1 2
1
tan i
i
i
s
s
θ −
=
Dibit Phase
iθ
1 cosi is E θ= 2 sini is E θ=
11 / 4π / 2E+ / 2E+
01 3 / 4π / 2E− / 2E+
00 3 / 4π− / 2E− / 2E−
10 / 4π− / 2E+ / 2E−
Bảng 1: Tọa độ tín hiệu QPSK
Dạng sóng QPSK sử dụng điểm tín hiệu trong hình sau:
Hình 1. 3: Chòm sao tín hiệu QPSK
S1
S2
S3
S4
E
1101
00 10
0
1θ
( )1 tΦ
( )2 tΦ
6
(1.7)
(1.8)

13. Hình 1. 4: Dạng sóng QPSK
Giống như BPSK, dạng sóng có đường bao hằng và pha không liên tục tại
ranh giới symbol. Nhưng khác BPSK, chu kỳ symbol là 2Tb. Nếu tốc độ truyền
dẫn của các symbol giống trong QPSK và BPSK, rõ ràng bằng trực giác dữ liệu
truyền QPSK gấp đôi BPSK. Khoảng cách các điểm kề nhau trong chòm sao
QPSK ngắn hơn BPSK. Điều này làm cho giải điều chế khó khăn hơn so với
BPSK để phân biệt các symbol. Tuy nhiên mặc dù xác suất lỗi symbol tăng
nhưng xác suất lỗi bít không thay đổi.
1.2. KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ BIÊN ĐỘ CẦU PHƯƠNG (QAM).
Các sơ đồ điều chế passband mà chúng ta đã nghiên cứu như BPSK, QPSK.
Tất cả các sơ đồ này đều có đường bao là hằng số. Đặc tính đường bao hằng của
{ak
} 1 -1 1 1 -1 -1 -1 1 1 1
{Ik
} 1 1 -1 -1
1
{Qk
} -1 1 -1 1 1
0
( ) cos2 cI t f tπ
( ) sin2 cQ t f tπ
( ) ( ) ( )cos2 sin2c cs t I t f t Q t f tπ π= −
I(t)
Q(t)
t
t
t
t
t
7

14. các sơ đồ này đặc biệt quan trọng cho các hệ thống với bộ khuyếch đại công suất
phải hoạt động trong các vùng không tuyến tính của đặc tính ngõ vào và ngõ ra
cho hiệu suất công suất cực đại, giống như các bộ thu phát vệ tinh. Trong một
vài hệ thống viễn thông, đường bao hằng có thể không là một yêu cầu cần thiết.
Nhưng trái lại hiệu suất băng thông là rất quan trọng. Điều chế biên độ cầu
phương (QAM) là một lớp của các sơ đồ đường bao không hằng, nó có thể đạt
được hiệu suất băng thông cao hơn MPSK khi cùng công suất tín hiệu trung
bình. Trong các sơ đồ điều chế nhiều mức biên độ (MAM: M-ary Amplitude
Modulation) tín hiệu cùng pha nhưng biên độ khác nhau. Trong các sơ đồ
MPSK, tín hiệu có cùng biên độ nhưng pha khác nhau. Và đương nhiên bước
phát triển kế tiếp là sử dụng cả hai kiểu điều chế biên độ và pha trong một sơ đồ
(QAM). Tín hiệu đó có dạng như sau:
( ) ( )cos 2i i c is t A f tπ θ= + , với 1,2,...i M= (1.9)
Ơ đây iA là biên độ và iθ là pha của tín hiệu thứ i trong tín hiệu M mức.
Dạng xung thường được sử dụng để cải tiến phổ và hạn chế ISI hỗ trợ trong
QAM. Với dạng xung đó tín hiệu QAM có dạng như sau:
( ) ( ) ( )cos 2i i c is t A p t f tπ θ= + , với 1,2,...i M= (1.10)
Với ( )p t là xung trơn xác định trên [ ]0,T . Biểu thức trên có thể viết lại như
sau:
( ) ( ) ( )1 2cos2 sin 2i i c i cs t A p t f t A p t f tπ π= − (1.11)
Với :
1
2
cos
sin
i i i
i i i
A A
A A
θ
θ
=
=
(1.12)
Và 2 2
1 2i i iA A A= + (1.13)
Tương tự MPSK, tín hiệu QAM có thể được biểu diễn một tổ hợp tuyến tính
của hại hàm trực giao. Biểu thức tín hiệu có dạng như sau:
( ) ( ) ( )1 1 2 2i i is t s t s tφ φ= + (1.14)
Ở đây:
tftp
E
t c
p
πφ 2cos)(
2
)(1 = , 0≤ t ≤ T
tftp
E
t c
p
πφ 2sin)(
2
)(2 = , 0≤ t ≤ T (1.15)
Và
8

15. 1 1
2 2
cos
2 2
sin
2 2
p p
i i i i
p p
i i i i
E E
s A A
E E
s A A
θ
θ
= =
= =
(1.16)
Với pE là năng lượng của ( )p t trong [ ]0,T . ( )2
0
T
pE p t dt= ∫ . Hệ số 2/ pE để
chuẩn hoá những hàm cơ bản ( )1 tφ và ( )2 tφ . Khi T
fc
1= , ( )p t là một đường
bao biến đổi chậm.
Đầu tiên chúng thực sự được chuẩn hoá khi:
( ) ( )2 2 2
1
0 0
2
cos 2
T T
c
p
t dt p t f tdt
E
φ π=∫ ∫
( )[ ]2
0
1
1 cos4
T
c
p
p t f t dt
E
π= +∫
1≅ , với T
fc
1=
Cũng giống như vậy cho ( )2 tφ . Thứ hai chúng thực sự trực giao khi:
( ) ( ) ( )2
1 20 0
2
cos2 sin 2
T T
c c
p
t t dt p t f t f tdt
E
φ φ π π= −∫ ∫
( )2
0
2
sin 4
T
c
p
p t f tdt
E
π= − ∫
0≅ , với T
fc
1=
Như vậy cho tất cả các trường hợp thực tế, ( )1 tφ và ( )2 tφ là trực giao. Khi
( ) 1p t = trong [ ]0,T , pE T= .
Năng lượng của tín hiệu thứ I là:
( )2 2
0
1
2
T
i i i pE s t dt A E= ≅∫ (1.17)
Và năng lượng tín hiệu trung bình là:
{ }21
.
2
avg p iE E E A= (1.18)
Công suất trung bình là:
avg
avg
E
P
T
= (1.19)
Biên độ trung bình là:
2avg avgA P= (1.20)
9

16. Tương tự MPSK, một đặc trưng hình học được gọi là chòm sao là một cách
rõ ràng để mô tả tín hiệu QAM. Trên trục nằm ngang của mặt phẳng chòm sao
là ( )1 tφ và trục thẳng đứng là ( )2 tφ . Một tín hiệu QAM được đặc trưng bởi một
điểm (hoặc vector hay pha) với toạ độ ( )1 2,i is s . Trên hai trục có thể lựa chọn
( ) cos2 cp t f tπ và ( ) sin 2 cp t f tπ− . Vì vậy toạ độ tín hiệu là ( )1 2,i iA A . Đôi khi hai
trục này được gọi là trục I và trục Q.
Tín hiệu QAM dạng I Tín hiệu QAM dạng II
Tín hiệu QAM dạng III
Hình 1. 5: Các loại chòm sao tín hiệu QPSK
Chúng ta có thể nghiên cứu các đặc tính của chòm sao QAM. Giả sử trục là
( )1 tφ và ( )2 tφ , mỗi tín hiệu được đặc trưng bởi phasor (hoặc điểm tín hiệu).
( )1 2,i i is s s=
Độ lớn của phasor là :
2 2
1 2i i i is s s E= + = (1.21)
Cái này quan hệ với biên độ tín hiệu như sau:
2
i i
p
A s
E
= (1.22)
Năng lượng trung bình là:
{ } { }2
avg i iE E E E s= = (1.23)
Pha iθ là góc của đáp ứng phasor
Q Q
I I
Q
I
10

17. 1 2
1
tan i
i
i
s
s
θ −
= (1.24)
Khoảng cách bất kỳ của một cặp phasor là:
2
ij i jd s s= −
( ) ( )
2 2
1 1 2 2i j i js s s s= − + − , với , 1,2,...i j M= (1.25)
Phụ thuộc các giá trị ( )1 2,i is s hoặc ( ),i iA θ ứng với một chòm sao QAM khác
nhau được thực hiện.
1.2.1. Chòm sao QAM
Chòm sao loại III (là Square-QAM) đã được sử dụng rộng rãi trong hầu hết
các hệ thống.
Khi thiết kế một chòm sao, phải quan tâm đến các điểm sau:
1. Khoảng cách Euclidean tối thiểu mind trong số các phasor, càng lớn
càng tốt, khi xác định xác suất lỗi symbol của sơ đồ điều chế.
2. sự khác nhau về pha giữa các phasor, càng lớn càng tốt, khi nó xác định
sai pha và chống lại sự biến dạng của sơ đồ thu lại sóng mang và clock
không hoàn hảo và xoay pha của kênh
3. công suất trung bình của phasor phải càng nhỏ thì càng tốt.
4. tỷ số công suất đỉnh trên trung bình của phasor, tỷ số này là thông số đo
đạc chống lại sự biến dạng không tuyến tính bị gây ra do bộ khuyếch đại
công suất. Nó càng đồng nhất càng tốt.
5. các đặc tính khác như chống lại ảnh hưởng của fading.
1.2.2. Square QAM
Cho tín hiệu square QAM M mức, dạng tín hiệu của nó như sau:
( ) ( ) ( )cos2 sin 2o o
i i c i c
p p
E E
s t I p t f t Q p t f t
E E
π π= −
( ) ( )1 2
2 2
o o
i i
E E
I t Q tφ φ= + (1.26)
Ơ đây oE là năng lượng của tín hiệu với biên độ thấp nhất, và ( ),i iI Q là một
cặp số nguyên độc lập cái này xác định điểm tín hiệu trong chòm sao. Giá trị tối
thiểu của ( ),i iI Q là ( )1, 1± ± . Cặp ( ),i iI Q là một phần tử của ma trận L L×
[ ]
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( )
1, 1 3, 1 ... 1, 1
1, 3 3, 3 ... 1, 3
,
1, 1 3, 1 ... 1, 1
i i
L L L L L L
L L L L L L
I Q
L L L L L L
− + − − + − − − 
 
− + − − + − − − =
 
 
− + − + − + − + − − +  
M M M M
(1.27)
11

18. Với L M= , 4n
M = , 1,2,3,...n =
Ví dụ: cho 16-QAM, 4L = , ta có ma trận như sau:
[ ]
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
( ) ( ) ( ) ( )
3,3 1,3 1,3 3,3
3,1 1,1 1,1 3,1
,
3, 1 1, 1 1, 1 3, 1
3, 3 1, 3 1, 3 3, 3
i iI Q
− − 
 
− − =
 − − − − − −
 
− − − − − −  
(1.28)
(1.29)
1.2.3. Điều chế QAM
Chúng ta có thể viết tín hiệu QAM như sau:
( ) ( ) ( )1 2cos2 sin 2c cs t s t f t s t f tπ π= − , với t−∞ < < ∞ (1.30)
Ơ đây:
( ) ( )
( ) ( )
1 1
2 2
k
k
k
k
s t A p t kT
s t A p t kT
∞
=−∞
∞
=−∞
= −
= −
∑
∑
Chuỗi bit dữ liệu được đưa vào n bộ dữ liệu n bit. Có 2n
M = bộ được phân
biệt rõ ràng. Mỗi n bộ của các bit ngõ vào để điều khiển tạo ra các mức. Bộ tạo
các mức cung cấp cho kênh I và kênh Q, đặc biệt dấu và mức cho một đường
nằm ngang và đường thẳng đứng kết hợp với trục tung của tín hiệu ( )1 2,k kA A .
Ánh xạ cho n bộ vào các điểm QAM thường sử dụng mã Gray để lỗi bit tối
thiểu.
Hình 1. 6 : Điều chế QAM
12

19. Hình 1. 7 : Chòm sao 16-QAM được mã hoá Gray
Mỗi tín hiệu trong chòm sao có thể lưu giữ trong tập các mẫu và dữ liệu n bộ
được sử dụng như địa chỉ để thu được các mẫu.
1.2.4. Giải điều chế QAM
Giải điều chế kết hợp QAM có thể được thực hiện tách sóng kết hợp cho tín
hiệu M mức. Khi tín hiệu QAM chỉ có hai hàm cơ bản, bộ thu đơn giản nhất là
sử dụng hai bộ tương quan.
Tín hiệu thu là:
( ) ( ) ( )ir t s t n t= +
Tách sóng tín hiệu QAM thống kê đầy đủ về khoảng cách:
( ) ( )
2 2
1 1 2 2i i il r s r s= − + − (1.31)
Ơ đây: 11
0
11 )()( nsdtttrr i
T
+==∫ φ
22
0
22 )()( nsdtttrr i
T
+== ∫ φ
Độc lập biến ngẫu nhiên Gaussian với giá trị mean 1is và 2is . Phương sai là
/ 2oN . Cặp ( )1 2,r r xác định một điểm trong mặt phẳng chòm sao QAM, đặc trưng
cho tín hiệu nhiễu thu được. Bộ tách sóng so sánh khoảng cách từ ( )1 2,r r đến tất
cả các đôi của ( )1 2,i is s và lựa chọn một đôi gần nhất. Việc giải điều chế dựa trên
kết quả quyết định. Chỉ số k mô tả chu kỳ symbol thứ k. chú ý rằng biên độ của
tín hiệu nhiễu có thể có bất kỳ giá trị. Cho square QAM, 1kr và 2kr có thể được
tách nhờ hai máy dò tìm nhiều ngưỡng từ 1is và 2is , do vậy tín hiệu ( )is t có thể
được tách ra.
13

20. Hình 1. 8: Giải điều chế QAM
1.2.5. Xác suất lỗi QAM
Các chòm sao square QAM với 2k
M = với k chẵn, chòm sao QAM tương
đương với hai tín hiệu MAM trên sóng mang cầu phương, mỗi tín hiệu có
L M= điểm tín hiệu. Mỗi tín hiệu MAM có thể được giải điều chế riêng. Một
symbol QAM được tách đúng chỉ khi hai symbol MAM được tách đúng. Vì vậy
xác suất đúng của sự tách sóng của một symbol QAM là:
( )
2
1c M
P P= −
Ơ đây M
P là xác suất lỗi symbol của AM M mức với một nữa công suất
trung bình của tín hiệu QAM. Chúng ta có:
( )
( )
2 1 3
1
avg
M
o
M E
P Q
M NM
−  
=  ÷
 ÷− 
(1.32)
Với /avg oE N là SNR trung bình trên symbol. Xác suất lỗi symbol của square
QAM là:
( )
2
2
1 1 2s M M M
P P P P= − − = − (1.33)
Tại SNR cao:
( )
( )
4 1 3
2
1
avg
s M
o
M E
P P Q
M NM
−  
≅ =  ÷
 ÷− 
(1.34)
Để thu được xác suất lỗi bit từ xác suất lỗi symbol, chúng ta nhận xét rằng
square QAM có thể được mã hoá Gray. Do vậy chỉ có một bit khác nhau giữa
các symbol kề nhau. Mỗi symbol lỗi hầu hết là nguyên nhân giống với một bit
lỗi tại SNR lớn. Vậy
( )ˆis t
( )p t
( )p t
2
2sin f tc
Ep
π−
2
cos 2 f tc
Ep
π
( )r t
2kr
1kr( 1)k T
kT
dt
+
∫ Tính
toán
và
chọn
giá trị
nhỏ
nhất
Khôi
phục sóng
mang
( 1)k T
kT
dt
+
∫
14

21. 2log
s
b
P
P
M
≅ (1.35)
Đường cong bP cho 4,8,16,32,64,128,256M = được cho như hình sau:
Hình 1. 9: Xác suất lỗi bit của QAM
1.3. NHẬN XÉT
Các sơ đồ điều chế M mức thường được ưa dùng hơn các sơ đồ điều chế hai
mức để truyền dẫn số liệu ở các kênh truyền dẫn đòi hỏi tiết kiệm băng tần bằng
cách tăng công suất. Bởi vì trong thực tế ít khi nào tìm thấy một kênh thông tin
có độ rộng băng tần đúng bằng độ rộng cần thiết để truyền thông tin sử dụng sơ
đồ điều chế hai mức.
♦ Đối với M-QAM và M-PSK, khi M tăng khoảng cách Euclide tối thiểu giữa các
điểm trong không gian tín hiệu giảm, suy ra xác suất lỗi tăng. Do vậy muốn duy trì xác suất
lỗi cũ (khoảng cách Euclide tối thiểu cũ) thì phải tăng công suất phát (tăng kích thước không
gian tín hiệu). Khi M tăng cũng có nghĩa là số bit trên một symbol tăng nên hiệu quả sử dụng
băng tần cũng tăng. Hiệu quả sử dụng băng tần luôn lớn hơn hoặc bằng 1.
♦ Tỷ lệ lỗi giảm đơn điệu đối với các kiểu điều chế khi giá trị Eb/No tăng.
Tuy nhiên không phải lúc nào M lớn là tốt. Cần phải có sự cân đối giữa hiệu quả sử
dụng phổ và hiệu quả sử dụng năng lượng. Trong số các tín hiệu M-PSK thì QPSK đảm bảo
sự dung hòa tốt nhất giữa hai yêu cầu về công suất và độ rộng băng tần.
15

22. CHƯƠNG II: KỸ THUẬT ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI
Trong truyền thông vô tuyến, phổ là một yếu tố quan trọng. Nó cùng với tỷ
số tín hiệu trên nhiễu (SNR) xác định tốc độ mà chúng ta có thể truyền thông tin.
Trong nhiều năm, các nhà nghiên cứu tìm nhiều cách để sử dụng phổ hiệu quả
nhất. Vào đầu những năm 90, TDMA đã cho chúng ta cải thiện hiệu quả phổ
dựa trên FDMA. Những thập niên sau, CDMA đã cung cấp hiệu quả phổ còn tốt
hơn nữa.
Ảnh hưởng nhiễu trong hệ thống thông tin di động là nhiễu từ môi trường
truyền. Chúng ta nghiên cứu các cách truyền trong môi trường nhiễu bằng điều
chế thích nghi. Bằng các phương pháp này, chúng ta sẽ thay đổi điều chế tại bộ
phát dựa vào các đáp ứng phản hồi theo các điều kiện thay đổi của kênh. Đây là
một cách tối ưu để truyền đúng sơ đồ cho các trạng thái của kênh với độ chính
xác được yêu cầu. Ví dụ, khi trạng thái của kênh kém (như SNR thấp) chúng ta
có thể giảm kích cỡ chòm sao tín hiệu để cải thiện chất lượng. Ngược lại khi
kênh ở trạng thái tốt (như SNR cao) chúng ta có thể tăng kích cỡ chòm sao tín
hiệu để tăng tốc độ dữ liệu một cách khả thi.
Điều chế thích nghi trong truyền thông vô tuyến thật sự đóng vai trò quan
trọng, điều chế thích nghi cung cấp hiệu quả sử dụng hơn các sơ đồ điều chế cố
định. Điều chế thích nghi được sử dụng trong các modem (DMT). Điều chế
thích nghi cũng phát triển mạnh trong các hệ thống vô tuyến. Các hình thức điều
chế thich nghi hiện thời được sử dụng trong CDMA và trong các chuẩn LAN
không dây như IEEE 802.11. Các yếu tố liên quan đến điều chế thích nghi là
kênh di động thay đổi theo thời gian. Do vậy phản hồi của kênh thông tin trở
thành yếu tố giới hạn trong điều chế thích nghi.
2.1. NGUYÊN LÝ ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI
Mô hình điều chế thích nghi là sự hoạt động của bộ phát tương ứng theo các
điều kiện của kênh biến thiên theo thời gian. Để đáp ứng hiệu quả với các thay
đổi của đặc tính kênh truyền, các bước sau đây được thực hiện:
- Đánh giá đặc tính kênh: để lựa chọn phù hợp các thông số được sử dụng
cho sự truyền dẫn tiếp theo, một sự đánh giá tin cậy của hàm truyền của
kênh trong suốt khe thời gian phát tích cực tiếp theo là rất cần thiết.
- Lựa chọn các thông số phù hợp cho truyền dẫn tiếp theo: dựa trên sự dự
đoán các điều kiện kênh cho khe thời gian tiếp theo, bộ phát lựa chọn
kiểu điều chế và các kiểu mã hoá kênh cho phù hợp.
16

23. 2.2. HỆ THỐNG ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI
Một cách tiếp cận hiệu quả để làm giảm những tác động xấu là điều chỉnh
một cách thích hợp các sơ đồ điều chế hoặc mã hoá kênh giống như một phạm
vi của các thông số hệ thống dựa vào chất lượng kênh thông tin gần như tức thời
ở máy thu, được phản hồi về lại máy phát với sự tham gia một kênh phản hồi.
2.3. SƠ ĐỒ KHỐI CỦA HỆ THÔNG ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI
Hình 2. 1: Sơ đồ khối hệ thống điều chế thích nghi
2.3.1.Chức năng các khối:
o Nguồn (Source): đây là các bit thông tin được tạo ra.
o Mã hoá (Encoder): các bit thông tin từ nguồn đến được mã hoá qua
một bộ FEC.
o Chuyển mạch điều chế (Modulator Switch): đây là khối quyết định
logic sơ đồ điều chế các bít từ khối mã hoá hoặc nguồn, nó yêu cầu thông
tin từ khối đo đạc kênh.
o Điều chế (Modulator): chuyển đổi dữ liệu nhị phân từ nguồn hoặc các
symbol từ khối mã hoá thành dạng sóng sin phức để truyền.
o Chèn pilot (pilot insert): ở đây các symbol pilot được chèn vào luồng
thông tin để sử dụng PSAM.
o Kênh (Channel): fading Rayleigh và AWGN được áp dụng để phát tín
hiệu qua.
o Xoá pilot (Pilot remove): tại đây, các symbol pilot được tách ra khỏi
luồng thông tin và được lưu giữ dùng cho khối đo đạc kênh.
Nguồn Mã hoá
NgưỡngChuyển
mạch điều chế Điều chế Chèn Pilot
Kênh
truyền
Xoá PilotGiải điều
chế
Giải mã Đo đạc kênhSink
17

24. o Giải điều chế (Modulator): chuyển đổi tín hiệu thu thành các bit thông
tin hoặc các symbol.
o Đo đạc kênh (Channel Measures): xác định chất lượng kênh, dự đoán
sự thích nghi, thông tin được gỡi trở về bộ ngưỡng chuyển mạch kênh cho
các quyết định thích nghi.
o Giải mã (Decoder): FEC được xoá bỏ từ các symbol, thông tin bit thu
được gởi về Sink.
o Sink: BER và hiệu suất phổ được tính toán ở đây khi frame hoặc block
thu được và giải điều chế /giải mã.
Điều chế thích nghi là một phương pháp để cải thiện hiệu quả phổ và tỷ số lỗi
bít. Chúng ta có thể tối ưu hoá nó trong một kênh Rayleigh. Để cải thiện SNR
tức thời của chúng ta. Cho phép các sơ đồ điều chế với tốc độ cao hơn được sử
dụng với xác suất lỗi thấp. Chúng ta sẽ phân tích bốn sơ đồ điều chế trong các
điều kiện lý tưởng: BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM.
2.3.2. Giới hạn thích nghi
Chúng ta cần một cách để hệ thống quyết định sơ đồ điều chế nào tốt nhất
cho điều kiện hiện tại, BER tại bộ thu sẽ tốt hơn để quyết định chuyển mạch.
Tuy nhiên, chúng ta quyết định các phạm vi nào của SNR sẽ được sử dụng cho
sơ đồ điều chế nào, vấn đề này được thực hiện trong kênh AWGN cho mỗi sơ đồ
điều chế.
Điều này đòi hỏi rằng tín hiệu của chúng ta là ( ) ( ) ( ) ( ).r t c t s t n t= + , với ( )c t là
kênh fading, ( )s t là tín hiệu phát đi và ( )n t là tín hiệu nhiễu. SNR là tỷ số công
suất tín hiệu trên công suất nhiễu. Trong hệ thống, chúng ta xem công suất tín
hiệu là công suất của tín hiệu phát nhân với kênh Rayleigh. Kết quả công suất
tín hiệu là công suất tín hiệu thu tức thời và được so sánh trực tiếp với công suất
nhiễu. Điều này cho phép chúng ta xem BER trong một kênh AWGN. Chúng ta
có các công thức xác suất lỗi bít [1] của bốn sơ đồ điều chế như sau:
( )2bpskP Q γ= (2.1)
( )qpskP Q γ= (2.2)
16
1 1
3
4 5 5 2 5
qamP Q Q Q
γ γ γ      
= + +  ÷  ÷  ÷ ÷  ÷  ÷
       
(2.3)
18

25. 1
3 5 7 5 7 11 13
12 21 21 21 21 21 21 21 21
1
3 7 964 6 21 21 21 21
1 1
3
3 21 4 21
Q Q Q Q Q Q Q Q
P Q Q Q Qqam
Q Q
γ γ γ γ γ γ γ γ
γ γ γ γ
γ γ
+ + + + + + +
= + + − +
+ +
                
  ÷  ÷  ÷  ÷  ÷  ÷  ÷  ÷
                
        
  ÷  ÷  ÷  ÷
        
    
  ÷  ÷
    
5
21
Q
γ
−







   
   ÷
   
(2.4)
với tỷ số tín hiệu trên nhiễu là γ .
( )
2
2
1
2
x
x
Q x e dx
π
∞
−
= ∫
Tính toán BER trên lý thuyết cho mỗi sơ đồ điều chế chúng ta có đồ thị như
sau:
Hình 2. 2: Thực hiện BER trong AWGN
Trên hình 2.2, đường cong từ trái sang phải đặc trưng cho BER của BPSK,
QPSK, 16QAM và 64QAM trong kênh AWGN. Để quyết định các mức chuyển
mạch chính xác từ đồ thị này, chúng ta có các điểm hoạt động của hệ thống
chúng ta, hoặc thực hiện BER. Chúng ta chọn 4
10−
như là điểm hoạt động của
chúng ta. Điều này có nghĩa là hệ thống của chúng ta sẽ giữ sao cho BER thấp
hơn 4
10−
với sơ đồ điều chế hiệu suất phổ lớn nhất bất cứ lúc nào có thể. Tại
điểm này chúng ta sẽ xác định hiệu suất phổ là số bít thông tin được mã hoá trên
một symbol truyền được điều chế. Ví dụ, BPSK có hiệu suất phổ là 1 bit trên
19

26. symbol, QPSK có một hiệu suất phổ là 2 bit trên symbol, 16QAM có 4 bít trên
symbol, và 64QAM có 6 bit trên symbol.
Do vậy điểm hoạt động của chúng ta được cho bởi đồ thị BER, chúng ta có
phạm vi SNR cho mỗi sơ đồ điều chế như sau:
BPSK 9.5dB <= SNR < 12.5dB
QPSK 12.5dB <= SNR < 19.5dB
16QAM 19.5dB <= SNR < 25.5dB
64QAM 25.5dB <= SNR
Bảng 1: Phạm vi của SNR cho các sơ đồ điều chế
Chúng ta thấy ở các mức này: tại giá trị BER 4
10−
, không có sơ đồ điều chế
nào cho ta thực hiện tại mức SNR thấp hơn 9.5dB. Do vậy, chúng ta chọn BPSK
(nếu không chặn truyền). Giữa 9.5dB và 12.5dB, chỉ một sơ đồ cho chúng ta
thực hiện BER thấp hơn 4
10−
đó là BPSK. Giữa 12.5dB và 19.5dB, QPSK cho
chúng ta BER tại đó có hiệu suất phổ tốt hơn BPSK. Và tại SNR Giữa 19.5dB
và 25.5dB, 16QAM cho chúng ta hiệu suất phổ tốt hơn QPSK và khi SNR lớn
hơn 25.5dB, 64QAM cho chúng ta hiệu suất phổ tốt nhất trong khi vẫn đáp ứng
BER như yêu cầu.
2.4. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI CHO KÊNH FADING BĂNG HẸP.
Nguyên lý điều chế thích nghi cho kênh fading băng hẹp là: trong một kênh
băng hẹp, SNR có thể thay đổi đột ngột. Nguyên lý chung của điều chế thích
nghi là sử dụng một kiểu điều chế mức cao hơn, khi đặc tính kênh thuận lợi để
tăng tốc độ truyền dẫn và ngược lại, một kiểu điều chế thấp hơn được yêu cầu.
Khi đặc tính kênh thấp. Điều này đạt được tại một tốc độ symbol không đổi, bất
chấp kiểu điều chế được lựa chọn và từ đây băng thông yêu cầu không thay đổi.
Khảo sát tiêu chuẩn và phương pháp để lựa chọn mô hình điều chế của bộ
phát. Tiêu chuẩn được sử dụng bởi Torrance [2] là công suất thu được tức thời,
được đánh giá bằng việc khảo sát sự tương hỗ của kênh trong môi trường TDD
(Time Division Duplex). Việc đánh giá này được sử dụng để lựa chọn một kiểu
điều chế có thể nhờ so sánh đánh giá đặc tính kênh dựa vào một mức ngưỡng
chuyển mạch được xác lập nl . Ví dụ: nếu như công suất thu được đánh giá tức
thời giữa hai giá trị 1l và 2l , BPSK được chọn lựa cho khung truyền tiếp theo.
Tuy nhiên, khi công suất thu tức thời thấp hơn 1l , việc truyền dẫn có thể không
cho phép truyền.
20

27. Hình 2. 3: Đặc tính của SNR trong kênh băng hẹp, được sử dụng để chọn lựa các sơ đồ
tiếp theo.
Điều chế thích nghi thu được tốc độ truyền cực đại. Điều này đạt được, khi
một mô hình điều chế mức cao hơn được sử dụng, nếu như SNR thuận lợi
(tăng). Ngược lại, sơ đồ cũng tối ưu hoá BER trung bình do sử dụng một mô
hình điều chế mạnh hơn, khi đặc tính kênh giảm. Điều này có sự trao đổi (trade-
off) giữa BER trung bình và BPS. Sự trao đổi này được điều chỉnh nhờ giá trị
của các ngưỡng chuyển mạch nl . Khi các giá trị này giảm, xác suất sử dụng các
mô hình điều chế cao hơn tăng lên, vì vậy thực hiện BPS tốt hơn. Ngược lại, nếu
như các giá trị nl tăng, các mô hình điều chế mức thấp hơn được sử dụng thường
xuyên hơn kết quả BER trung bình được cải thiện.
2.4.1. Điều khiển công suất trên kênh fading băng hẹp.
Điều khiển công suất trong điều chế thích nghi trên một kênh băng hẹp.
Ngưỡng cơ bản điều khiển công suất chỉ được sử dụng, khi công suất thu được ở
trong phạm vi trung tâm của các ngưỡng chuyển mạch của điều chế thích nghi
1 4l l− , và phạm vi này được gọi là miền điều khiển công suất (PCZ-Power
Control Zone). Độ rộng của phạm vi này được điều khiển bởi dãi động k cực đại
để điều khiển công suất. Vậy, nếu SNR thu trong phạm vi của PCZ, điều khiển
công suất được sử dụng, ở đây công suất phát có thể tăng hoặc giảm trong phạm
vi cực đại của dải động k, công suất phát có thể không thay đổi.
21

28. Hình 2.4: Sơ đồ ngưỡng điều khiển công suất
Các miền điều khiển công suất được xác định bởi các ngưỡng chuyển mạch
nl và phạm vi dãi động cực đại k của sơ đồ điều khiển công suất ngưỡng.
Mục đích chính sử dụng ngưỡng cơ bản sơ đồ điều khiển công suất để tối ưu
hệ thống trong điều chế thích nghi, ví dụ: nếu như mức SNR thu được thấp hơn
một ngưỡng chuyển mạch thích nghi thực tế, công suất phát có thể tăng để chắc
chắn rằng SNR thu thực tế ở trên mức ngưỡng thích nghi thực tế. Do vậy, một
mô hình điều chế mức cao hơn có thể được sử dụng, mức SNR thu được phải
trên mức ngưỡng chuyển mạch thích nghi, công suất phát có thể giảm đi, để sử
dụng một mô hình điều chế mức thấp hơn. Vậy chắc chắn rằng BER được cải
thiện. Một thuận lợi khác sử dụng sơ đồ điều khiển công suất trên các ngưỡng
cơ bản sẽ giảm sự chuyển mạch kiểu điều chế của máy phát. Sơ đồ này được sử
dụng dể duy trì mô hình điều chế trước tăng hoặc giảm công suất bộ phát, bất cứ
khi nào mức chuyển mạch SNR thu được nằm trong phạm vi của miền điều
khiển công suất. Điều khiển công suất dựa trên mức ngưỡng cơ bản có thể sử
dụng để cải tiến thực hiện điều chế thích nghi trong giới hạn BER, BPS trung
bình và chuyển mạch điều chế.
22

29. 2.4.2. Ngưỡng điều khiển công suất để cải thiện thực hiện tỷ số lỗi bít
Sơ đồ điều khiển công suất với ngưỡng cơ bản được tối ưu hoá để đạt được
sự cải thiện BER trung bình. Bất kỳ mức SNR thu được trên ngưỡng chuyển
mạch, nhưng nằm trong phạm vi dãi động điều khiển công suất, công suất phát
giảm để đảm bảo rằng một kiểu điều chế thấp hơn được sử dụng. BER được cải
thiện do sử dụng một kiểu điều chế mạnh hơn.
Trên cơ sở tiêu chuẩn này, một bảng chuyển tiếp kiểu điều chế thích nghi có
thể được công thức hoá như trong bảng 2
Điều chế
trước.
Không
truyền
(KT)
BPSK QPSK 16QAM 64QAM
Mức SNR
Thấp hơn
1l k−
KT KT KT KT KT
1 1l k l− → KT KT KT KT KT
1 1l l k→ + KT↓ KT↓ KT↓ KT↓ KT↓
1 2l k l k+ → − BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK
2 2l k l− → BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK
2 2l l k→ + BPSK↓ BPSK↓ BPSK↓ BPSK↓ BPSK↓
2 3l k l k+ → − QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK
3 3l k l− → QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK
3 3l l k→ + QPSK↓ QPSK↓ QPSK↓ QPSK↓ QPSK↓
3 4l k l k+ → − 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM
4 4l k l− → 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM
4 4l l k→ + 16QAM↓ 16QAM↓ 16QAM↓ 16QAM↓ 16QAM↓
Trên 4l k+ 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM
Bảng 2: Bảng chuyển tiếp điều chế thích nghi
Chú ý: ↑ và ↓ được mô tả cho công suất lên và công suất xuống, k được đặc
trưng cho phạm vi dãi động cực đại của ngưỡng điều khiển công .
Các ngưỡng chuyển mạch thích nghi và PCZ, ở đây sơ đồ điều khiển công
suất có thể được sử dụng đặc biệt ở bảng chuyển tiếp. Độ rộng của PCZ phụ
thuộc vào phạm vi dãi động cực đại, phạm vi cao hơn, PCZ rộng hơn. Kiểu điều
chế được chọn hiện tại dựa vào SNR nhận được tức thời phối hợp với ngưỡng
cơ bản của sơ đồ điều khiển công suất giống như kiểu điều chế trước. Hình
2.5(a) và 2.5(b), nó xác định độ lớn cho các dãi động k khác nhau. Được so sánh
23

30. với sơ đồ điều chế thích nghi không điều khiển công suất. BER của sơ đồ điều
chế thích nghi có điều khiển công suất đã được cải thiện.
Hình 2.5: BER và BPS trung bình của điều chế thích nghi sử dụng sơ đồ ngưỡng điều
khiển công suất cho các phạm vi dãi động khác nhau
Khi so sánh với sơ đồ điều chế thích nghi thông thường, mặc dù BPS trung
bình giảm. BER trung bình của sơ đồ hình 3.5(b) thấp hơn. Mặc dù ở chế độ
không có kiểu truyền dẫn (KT) nào được sử dụng trong sơ đồ, ở đây việc truyền
dẫn là không được phép cho đến khi chất lượng kênh tốt hơn. Đáng chú ý nữa là
khi phạm vi dãi động của điều khiển công suất tăng thì BER trung bình được cải
thiện. Điều này phù hợp, khi miền điều khiển công suất (PCZ) rộng hơn giống
như tăng phạm vi dãi động. Do vậy, ngưỡng cơ bản của sơ đồ điều khiển công
suất được sử dụng trên một phạm vi rộng hơn của SNR tức thời. Như vậy, thuận
tiện hơn để sử dụng kiểu điều chế mạnh hơn, với kết quả BER giảm.
Việc sử dụng ngưỡng cơ bản điều khiển công suất để cải thiện kết quả BER,
trong khi vẫn duy trì gần không thay đổi ngưỡng chuyển mạch. Trong phần kế
tiếp sơ đồ được tối ưu hoá để cải thiện BPS.
2.4.3. Điều khiển công suất ngưỡng để cải thiện BPS.
24

31. Khi ngưỡng điều khiển công suất được sử dụng, để tăng BPS trung bình.
Điều này đạt được bằng việc tăng công suất phát trong phạm vi PCZ, bất cứ khi
nào công suất tức thời thu được thấp hơn mức ngưỡng trung tâm. Một kiểu điều
chế mức cao hơn được sử dụng, điều này làm tăng BPS trung bình.
Một bảng chuyển tiếp kiểu điều chế thích nghi có thể được công thức hoá như
trong bảng 3
Điều chế
trước.
Không
truyền
(KT)
BPSK QPSK 16QAM 64QAM
Mức SNR
Thấp hơn
1l k−
KT KT KT KT KT
1 1l k l− → BPSK↑ BPSK↑ BPSK↑ BPSK↑ BPSK↑
1 1l l k→ + BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK
1 2l k l k+ → − BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK
2 2l k l− → QPSK↑ QPSK↑ QPSK↑ QPSK↑ QPSK↑
2 2l l k→ + QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK
2 3l k l k+ → − QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK
3 3l k l− → 16QAM↑ 16QAM↑ 16QAM↑ 16QAM↑ 16QAM↑
3 3l l k→ + 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM
3 4l k l k+ → − 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM
4 4l k l− → 64QAM↑ 64QAM↑ 64QAM↑ 64QAM↑ 64QAM↑
4 4l l k→ + 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM
Trên 4l k+ 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM
Bảng 3: Bảng chuyển tiếp điều chế thích nghi, để đạt được BPS trung
bình cao.
Chú ý: ↑ và ↓ được mô tả cho công suất lên và công suất xuống, k được đặc
trưng cho phạm vi dãi động cực đại của ngưỡng điều khiển công .
Giá trị trung bình của BER và BPS được cho ở hình 2.6(a) và 2.6(b) cho sơ
đồ điều chế thích nghi không bị chặn và bị chặn khi truyền. Những hiệu ứng của
các phạm vi dãi động k, do tiêu chuẩn BPS tăng lên đột ngột và kết quả của
phương pháp điều khiển công suất, BPS trung bình được cải thiện tại BER trung
25

32. bình cao hơn. Khi tăng dãi động điều khiển công suất cũng để tăng BPS trung
bình, ở đây miền điều khiển công suất rộng hơn thường xuyên được sử dụng
trong ngưỡng cơ bản của sơ đồ điều khiển công suất, do đó tăng BPS trung bình.
Hình 2. 6: BER và BPS trung bình của điều chế thích nghi sử dụng sơ đồ ngưỡng điều
khiển công suất cho các phạm vi dãi động khác nhau
Việc sử dụng ngưỡng điều khiển công suất để cải thiện BPS trung bình làm
giảm BER trung bình, trong khi chuyển mạch không thay đổi nhiều hoặc ít hơn,
khi so sánh với sơ đồ điều chế thích nghi. Kế tiếp sử dụng sơ đồ điều khiển công
suất được nghiên cứu để giảm chuyển mạch và các hiệu quả của BER và BPS
trung bình.
2.4.4. Ngưỡng điều khiển công suất cho sử dụng chuyển mạch tối thiểu
Trong việc tối ưu hoá sơ đồ điều chế thích nghi cho mức chuyển mạch thấp
hơn, sơ đồ ngưỡng điều khiển công suất được thiết kế để duy trì kiểu điều chế
được sử dụng trước nếu như SNR trong phạm vi của miền điều khiển công suất
và kiểu điều chế trước là một điều hợp lý trong miền điều khiển công suất, sơ đồ
ngưỡng điều khiển công suất để giảm chuyển mạch. Tương ứng bảng chuyển
tiếp kiểu điều chế được công thức hoá trong bảng 4, trong bảng này công suất
lên và công suất xuống được sử dụng phù hợp để bảo đảm rằng kiểu điều chế
26

33. còn lại không thay đổi. Kiểu công suất xuống được sử dụng chỉ riêng để giảm
BER trung bình.
Điều chế
trước.
Không
truyền
(KT)
BPSK QPSK 16QAM 64QAM
Mức SNR
Thấp hơn
1l k−
KT KT KT KT KT
1 1l k l− → KT BPSK↑ KT KT KT
1 1l l k→ + BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK
1 2l k l k+ → − BPSK BPSK BPSK BPSK BPSK
2 2l k l− → BPSK BPSK QPSK↑ BPSK BPSK
2 2l l k→ + QPSK BPSK↓ QPSK QPSK QPSK
2 3l k l k+ → − QPSK QPSK QPSK QPSK QPSK
3 3l k l− → QPSK QPSK QPSK 16QAM↑ QPSK
3 3l l k→ + 16QAM 16QAM QPSK↓ 16QAM 16QAM
3 4l k l k+ → − 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM
4 4l k l− → 16QAM 16QAM 16QAM 16QAM 64QAM↑
4 4l l k→ + 64QAM 64QAM 64QAM 16QAM↓ 64QAM
Trên 4l k+ 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM 64QAM
Bảng 4: Bảng chuyển tiếp được thiết kế để đạt được một mức chuyển
mạch thấp được sử dụng.
Tương ứng với bảng chuyển tiếp đã được công thức hoá ở bảng 4, trong bảng
này công suất lên và công suất xuống được sử dụng phù hợp để chắc rằng sơ đồ
điều chế được yêu cầu không thay đổi. Điều này khác ở bảng 2, ở đây công suất
xuống được sử dụng ngoại trừ giảm BER trung bình và bảng 3, công suất lên
được sử dụng để tăng BPS trung bình. Như trước, thực hiện sơ đồ điều khiển
công suất được phân tích các giới hạn của BER, BPS, sử dụng chuyển mạch và
sử dụng điều khiển công suất.
Mối liên hệ giữa BER trung bình và BPS trung bình được thể hiện trong hình
2.7(a) và 2.7(b) cho các trường hợp không bị chặn và bị chặn truyền dữ liệu
tương ứng với từng sơ đồ. Các kết quả được so sánh với sơ đồ điều chế thích
nghi không điều khiển công suất. Ơ đây một sự giảm dần BER trung bình tại các
SNR trung bình của kênh sử dụng các kiểu điều chế thấp hơn thì trội hơn, điều
này cho phép điều khiển công suất để giảm đến mức tối thiểu sử dụng chuyển
mạch không giảm BER trung bình hoặc BPS trung bình. Tuy nhiên, tại các SNR
trung bình của kênh khoảng 20dB, các kiểu điều chế cao hơn được lựa chọn
27

34. thường xuyên hơn. Hơn nữa, sử dụng điều chế mức cao hơn này được duy trì
bởi chế độ điều khiển công suất ngưỡng, tương ứng với một xác suất lỗi cao
hơn. Điều này làm giảm BER trung bình tại các SNR trung bình của kênh ở
20dB, như ở hình 2.7(a) và 2.7(b). Tối thiểu hoá mức chuyển mạch thấp hơn,
việc sử dụng chuyển mạch được giảm với các phạm vị dãi động điều khiển công
suất càng tăng.
Hình 2.7: BER và BPS trung bình sử dụng sơ đồ điều khiển ngưỡng công suất cho các
phạm vi dãi động khác nhau.
28

35. Bảng 5: BER trung bình, BPS trung bình, sử dụng chuyển mạch và điều
khiển công suất cho ba ngưỡng điều khiển công suất khác nhau được cho ở
bảng 2, 3 và 4 cho các phạm vi dãi động khác nhau.
2.5. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI TRONG MÔI TRƯỜNG BĂNG RỘNG.
Sử dụng điều chế thích nghi trong môi trường kênh fading băng rộng, ở đây
sự cân bằng đóng một vai trò quan trọng, vậy khi áp dụng điều chế thích nghi
trong môi trường băng rộng, chuyển mạch tối ưu hoá của bộ cân bằng cho sơ đồ
điều chế thích nghi thật sự cần thiết.
Trong môi trường băng rộng tồn tại nhiều thành phần đa đường, đồng thời
trong kênh băng rộng không chỉ suy hao về công suất trong truyền dẫn mà còn
bị ISI. Truyền dẫn trong kênh băng rộng làm giảm công suất tín hiệu và bị ISI
giống như một kết quả trong kênh fading đa đường của kênh băng rộng.
2.6. ĐIỀU CHẾ THÍCH NGHI.
Bây giờ chúng ta đã thiết lập được các điểm chuyển mạch điều chế, chúng ta
có thể thảo luận thực hiện điều chế thích nghi, về các giới hạn của BER và hiệu
suất phổ (BPS). Chúng ta sẽ xem xét thêm ở Torrance và Hanzo [2] cho việc
phân tích điều chế thích nghi.
Mục đích chính của điều chế thích nghi là duy trì một sự thực hiện cố định
với mức công suất phát thay đổi, sơ đồ điều chế, tốc độ mã hoá, vv ..., cho phép
chúng ta thay đổi tốc độ dữ liệu không có sự suy biến về BER. Trong hệ thống
thông tin di động mặt đất, giá trị trung bình của mức tín hiệu thu được thay đổi
do kênh fading, điều chế thích nghi là một cách hiệu quả để đạt được các tốc độ
dữ liệu cao. Ở đây chúng ta nghiên cứu các mức điều chế được điều khiển được
điều chế thích nghi. Chúng ta xem xét hai yếu tố quan trọng là: BER và hiệu
suất phổ. Hiệu suất phổ có thể được định nghĩa là giá trị của 2log M (số bít trên
một symbol), với M là mức điều chế. Các sơ đồ điều chế được chọn lựa cho điều
chế thích nghi là BPSK, QPSK, 16-QAM và 64-QAM với các mức đề nghị 1, 2,
4 và 6 bit trên symbol tương ứng cho mỗi sơ đồ điều chế. Chúng ta sẽ xem xét
một ngưỡng cơ bản của sơ đồ thích nghi mà các chuyển mạch giữa các sơ đồ
điều chế khác nhau phụ thuộc SNR trên kênh được đánh giá trong suốt mỗi
khung. SNR của kênh được đánh giá tại bộ thu và được báo lại cho bộ phát qua
một kênh phản hồi (feedback). Sự lựa chọn tốc độ có thể được làm tại bộ phát
hoặc bộ thu. Nếu sự lựa chọn tốc độ được thực hiện tại bộ phát, nhiều thông tin
phản hồi được yêu cầu khi SNR phải được lượng tử hoá và phát đi. Thông tin
này được sử dụng để lựa chọn một sơ đồ điều chế cho khung (frame) truyền kế
29

36. tiếp bằng cách đó để duy trì BER thấp ở một mức ngưỡng thực hiện theo yêu
cầu. Để có một SNR của kênh được đánh giá không thay đổi cho tất cả các
symbol trong khung truyền chúng ta yêu cầu một kênh fading chậm và phẳng
(flat). Điều kiện này cần thiết để chắc chắn rằng các điều kiện kênh không thay
đổi một cách đột ngột trong một khung (frame) truyền. Sơ đồ điều chế dựa trên
cơ sở SNR của kênh được đánh giá sẽ không còn tối ưu trong khung tích cực.
Chúng ta sẽ xem xét tác động của tốc độ fading trên sự thực hiện trực tiếp điều
chế thích nghi, hình sau cho một cái nhìn tổng quan về điều chế thích nghi.
Hình 2. 8: Sơ đồ điều chế thích nghi cơ bản
Như đã đề cập ban đầu, điều chế thích nghi dựa trên SNR của kênh cơ bản từ
tín hiệu thu được. Ba mức chuyển mạch được xác lập cho các sơ đồ điều chế
được thừa nhận và được đáp ứng SNR tại QPSK, 16-QAM và 64-QAM đạt
0.1%, 1% và 10% BER trong một kênh Gaussian. Lý do chúng ta sử dụng thực
hiện AWGN để chọn các ngưỡng là trong suốt khung truyền chúng ta giả sử
SNR không thay đổi, như các điều kiện của AWGN. Các phạm vi đáp ứng ba
đích BER khác nhau được mô tả trong bảng 6. Hình 2.9 cho thấy các mức BER
này với các đường cong theo lý thuyết cho các sơ đồ điều chế khác nhau trong
AWGN.
Các điều kiện dựa
trên SNR được ước
tính
Điều chế thích nghi
BER = 10%
SNR <=2dB BPSK
2dB < SNR <=8dB QPSK
8dB < SNR <=12dB 16QAM
12dB < SNR 64QAM
BER = 1%
SNR <= 8dB BPSK
8dB < SNR <=14dB QPSK
14dB < SNR <= 20dB 16QAM
Bộ phát Bộ thu
Kênh
(Rayleigh fading +
Gaussian)
Tính toán Metric của tín hiệu
thu được để điều chế thích nghi
cho khung truyền tiếp theo
30

37. 20dB < SNR 64QAM
BER = 0.1%
SNR <= 11dB BPSK
11dB < SNR <=17dB QPSK
17dB < SNR <= 25dB 16QAM
25dB < SNR 64QAM
Bảng 6: Các mức chuyển mạch
Thực hiện điều chế thích nghi có thể được tính như sau:
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
32 41 1. . 2. . 4. . 6. .16 64
0 2 3 4
ll l
P M P f d P f d P f d P f dBER BPS bpsk qpsk qam qam
l l l
γ γ γ γ γ γ γ γ γ γ γ γ γ
 ∞
 −= + + +∫ ∫ ∫ ∫ Γ Γ Γ Γ
  
(2.5)
Với ( )f γΓ là hàm phân bố của SNR tức thời được giả thiết là phân bố Chi-
Square với hai bậc tự do (tương tự, fading Rayleigh), BPSM là số bít trung bình
trên một symbol,
( ) ( ) ( ) ( )
32 4
2 3 40
1. 2. 4. 6.
ll l
BPS
l l l
M f d f d f d f dγ γ γ γ γ γ γ γ
∞
Γ Γ Γ Γ
 
= + + + 
  
∫ ∫ ∫ ∫ (2.6)
1 2 3 4, , ,l l l l là các mức cố định cho BPSK, QPSK, 16-QAM và 64-QAM, và
( ) ( ) ( ) ( )16 64, , ,bpsk qpsk qam qamP P P Pγ γ γ γ là xác suất bít lỗi của các sơ đồ điều chế tương
ứng trong một kênh AWGN với SNR là γ . Các công thức này được cho bởi
(2.1), (2.2), (2.3) và (2.4) .
Hình 2.10 (a),(b) và (c) minh họa thực hiện BER theo lý thuyết của điều chế
thích nghi cho ba tỷ số lỗi đích khác nhau trong trong sự có mặt của fading
Rayleigh như một hàm của SNR trung bình. Mỗi hình bao gồm thực hiện các sơ
đồ điều chế riêng lẽ. Hiệu suất phổ của mỗi tỷ số lỗi đích được minh họa trong
hình 2.10 (d).
31

38. Hình 2. 9: Xác suất lỗi bít trong AWGN
(a) (b)
Xác suất lỗi bít của điều chế thích nghi trong AWGN ở 10% , 1% và 0.1%
(c) (d)
32

39. Hình 2. 10: Thực hiện BER theo lý thuyết của điều chế thích nghi cho ba tỷ số lỗi đích
khác nhau
Xác suất lỗi bít và hiệu suất phổ của điều chế thích nghi trong AWGN
Hình đầu tiên sự thực hiện BER và hiệu suất phổ của điều chế thích nghi,
không có sơ đồ không thích nghi nào cho thấy sự thực hiện đồng thời cung cấp
hiệu quả phổ tốt hơn. Nói cách khác, điều chế thích nghi cung cấp đồng thời
hiệu suất phổ và năng lượng tốt nhất cho bất kỳ các sơ đồ điều chế. Trong khi
các sơ đồ cố định đạt được một trong hai hiệu quả phổ tốt hoặc hiệu quả năng
lượng tốt nhưng không thể cả hai. Điều chế thích nghi tăng hiệu suất phổ mà
không giảm sự thực hiện. Chúng ta cũng phải chọn một BER đích không chắc
chắn rằng chúng ta sẽ đạt được sự thực hiện. Điều này do thật sự có một số sơ
đồ điều chế cố định. Như có thể thấy ở hình 2.9, tại bất kỳ tỷ số lỗi đích có các
kẽ hở quan trọng giữa các sơ đồ điều chế được chọn lựa. Ví dụ: tại một tỷ số lỗi
đích 1% QPSK yêu cầu SNR là 8dB. Khi SNR của kênh tại giá trị đó, điều chế
thích nghi sẽ đạt 1% BER. Tuy nhiên, cho tất cả các giá trị giữa 8dB và 14dB,
điều chế thích nghi sẽ sử dụng QPSK và đạt được tốt hơn 1% BER. Chỉ khi
kênh đạt đến 14dB và sơ đồ điều chế chuyển mạch sang 16-QAM sẽ làm cho
BER trở lại BER đích. Vì vậy, sự thực hiện sẽ giữ để BER tốt hơn BER đích
như trong hình ngoại trừ khi SNR thấp hơn giá trị cần cho BPSK để đạt được
BER đích.
Các kiểu khác là các tác động của BER đích dựa trên hiệu suất phổ. Khi
chúng ta tăng BER đích, tức là chúng ta tăng hiệu suất phổ. Vì vậy, chúng ta có
thể dễ dàng thay đổi hiệu suất phổ bằng việc thay đổi BER đích và các mức
chuyển mạch.
2.6.1. Đánh giá kênh truyền
Công việc cuối cùng của bộ thu là giải mã tín hiệu thu được để thu được
luồng bít được xem như là luồng bit ban đầu. Không may rằng, do các nguyên
nhân gây méo do kênh truyền, nên không thể làm điều này một cách trực tiếp.
Thay vào đó chúng ta phải tìm cách hiệu chỉnh tín hiệu thu được trước khi giải
điều chế. Chúng ta sẽ làm điều này bằng cách điều chế với sự có mặt của
Symbol Pilot (PSAM-Pilot Symbol Assisted Modulation).
Ý tưởng của PSAM là chèn các symbol được biết trong luồng dữ liệu truyền
của chúng ta tại các khoảng được xác lập. Các symbol này được gọi là các
symbol pilot.
33

40. Mục đích của symbol pilot là cách để bộ thu biết được tiêu chuẩn của kênh
tại pilot. Sử dụng hệ thống này, chúng ta có các mẫu kênh khá chính xác tại tần
số bằng tốc độ symbol pilot. Sử dụng các pilot, chúng ta có thể nội suy các giá
trị của kênh nhờ sử dụng một phương pháp nội suy chính xác. Chúng ta sử dụng
các phép tính gần đúng FFT.
2.6.1.a. Cơ bản về điều chế với sự có mặt của symbol Pilot
Trong PSAM, một symbol Pilot đã được biết và các symbol thông tin được
ghép trong miền thời gian [như đa hợp phân chia theo thời gian - TDM] tại bộ
phát.
Hình 2. 11: Dạng khung của PSAM
Symbol pilot được chèn một cách có chu kỳ vào chuỗi symbol thông tin. Áp
dụng lý thuyết lấy mẫu Nyquist, chúng ta có mối quan hệ giữa tần số Doppler
Fd, chu kỳ symbol Ts và chiều dài khung N (khoảng cách symbol pilot khi có
một pilot trên khung):
1
2
d sF T
N
≤ (2.7)
Information SymbolPilot Symbol
N-1 data
symbols
Pilot
Symbols
Information
Symbols
TDM
34

41. Công thức này cho thấy các symbol pilot phải được chèn vào thường xuyên
hơn khi tốc độ Doppler tăng. Một khung có N symbol bao gồm một symbol pilot
theo sau bởi (N-1) symbol thông tin.
Điều chế Số bit trên
symbol
Symbol pilot
BPSK 1 1+j0
QPSK 2 1+j
16QAM 4 3+j3
64QAM 6 7+j7
Bảng 7: Symbol pilot được sử dụng trong các sơ đồ điều chế khác nhau
Công thức 2.7 chỉ cho chúng ta cách lấy mẫu một cách thường xuyên như thế
nào dựa vào định lý lấy mẫu Nyquist. Tuy nhiên, chúng ta phải nhớ rằng các
mẫu tại bộ thu của chúng ta bao gồm cả nhiễu. Do vậy, năng lượng symbol pilot
rất quan trọng khi xác định tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) của các mẫu. Để làm
cực đại SNR của các mẫu kênh, chúng ta chọn symbol với năng lượng lớn nhất
trong symbol được lập ở bảng7. Hình 3.12 cho thấy chòm sao tín hiệu 16-QAM
và 64-QAM với màu xẩm tối (màu đỏ) đặc trưng cho các symbol pilot với công
suất tín hiệu.
16QAM 64QAM
Hình 2. 12: Chòm sao tín hiệu QAM mô tả symbol pilot
Sau bộ lọc (như Match filtering), bộ thu giải đa hợp các symbol pilot và các
symbol thông tin. Tách chuỗi symbol pilot rồi được xử lý để chuyển điều chế và
được nội suy để cho một sự đánh giá do méo fading cho các symbol thông tin.
Do vậy, sự biến đổi biên độ và pha do fading có thể được đánh giá cho mỗi
symbol dữ liệu. Đánh giá được sử dụng để cân bằng các symbol thông tin để
tách sóng
2.6.1.b. Mô tả nội suy FFT (biến đổi Fourier nhanh)
Một ứng dụng quan trọng của giải thuật FFT là ứng dụng trong bộ lọc tuyến
tính FIR cho những chuỗi dữ liệu dài. Giải thuật FFT tạo N điểm của dữ liệu
ngõ vào và chuyển đổi N điểm sang miền tần số bằng biến đổi FFT (fast Fourier
35

42. Transform) của dữ liệu ngõ vào. Dữ liệu ngõ vào để đánh giá kênh sử dụng FFT
tỷ lệ với các symbol pilot thu được với các symbol pilot đã được biết. Hệ số này
cho một sự đo đạc về sự biến dạng symbol pilot qua kênh fading phẳng.
Hình 2.13 cho thấy giải thuật FFT. N và Np là lũy thừa bậc hai để sử dụng
FFT và IFFT. G(n) là ngõ ra của FFT được cung cấp bởi công thức 2.7 được
thoả mãn G(n) có tất cả các thành phần của kênh fading. Và n = Np, G’(n=0). Do
vậy chúng ta có thể nội suy từ 2Np symbol thành 2NNp symbol với việc chèn
thêm các điểm 0. Phép nội suy được thực hiện như sau:
( ) ( )' 0 1
2
pN
G n NG n n
  
= ≤ ≤ −  ÷
  
KKKK (2.8)
( ) ( )' 0 2 1 1
2 2
p pN N
G n n N
  
= ≤ ≤ − −  ÷
  
KKKK
( ) ( ) ( )' 1 2 1 1
2
p
p p
N
G n NG n N N N n N N
 
 = − − − ≤ ≤ −  
 
KKK
Ơ đây G’(n) được xem là hàm tuần hoàn.
( ) ( )' 2 'pG m NN r G m+ = , với ( 0, 1, 2r = ± ± K) (2.9)
Việc chèn các điểm 0 trong miền tần số bằng nội suy giữa các symbol pilot
trong miền thời gian. Sơ đồ này đơn giản bởi vì chỉ FFT và việc chèn thêm các
điểm 0 là được yêu cầu:
Hình 2. 13: Giải thật FFT tổng quát
IFFT (công thức 2.10) của tần số dữ liệu được lấy mẫu được thực hiện vào
giai đoạn cuối cùng để nhận dữ liệu trong miền thời gian.
( ) ( ) ( )
0
1 2
' exp 0,1, , 1
pNN
p
np p
nk
c k G n j k NN
NN NN
π
=
 
= = − ÷ ÷
 
∑ KKK K (2.10)
2.6.1.c. Nội suy FFT cho các symbol pilot
Bây giờ, chúng ta mô tả thủ tục nội suy FFT cho luồng thông tin thu được.
Đầu tiên chúng ta lấy ra các symbol pilot trong luồng tín hiệu thu được. Rồi
NNp
chuỗi fading
được đánh giá
2Np
chuỗi các
điểm fading
Miền thời gian Miền thời gianMiền tần số
Nội suy điểm
không
FFT IFFT
Cắt xén
(Truncation)
Xoay pha
36

43. chúng ta chia mỗi pilot bởi symbol thông tin được yêu cầu, điển hình là symbol
với năng lượng lớn nhất (điều này được xác định trước). Kế tiếp, chúng ta lấy
FFT của vector đó
( ) ( )
2 1
1 1
0
.exp
pN
l p
j nl
G n g l
N
π
−
=
 
= − ÷ ÷
 
∑ , với ( )0,1, ,2 1pn N= −K (2.11)
Ở đây 2Np là số symbol pilot được sử dụng để tạo đánh giá kênh và g1(l) là
vector của các mẫu kênh thu được từ việc chia các symbol pilot thu được. Điều
này cho chúng ta một vector của các mẫu kênh trong miền tần số. Trong miền
tần số, việc đệm các điểm zero được sử dụng để hoàn thành nội suy.
( )
( )
( )
( )( ) ( )
1
'
1
1
0 1
0 2 1 1
[ 2 1 2 1]2 1
p
p p
p pp
NG m m N
G m N m N N
N N m N NNG m N N
  ≤ ≤ − 

=   ≤ ≤ − − 

− ≤ ≤ − − −
(2.12)
Công thức 2.12 chúng ta thấy cách để thực hiện xử lý nội suy trong miền tần
số ở đây N là hệ số nội suy.
IFFT được xử lý với công thức sau:
( ) ( )
2
1 1
0
1
' ' exp
2
pNN
mp p
j mk
g k G m
NN NN
π
=
 
=  ÷ ÷
 
∑ , với (k = 0,1,....,2NNp-1) (2.13)
Kết quả của công thức 2.13 là các mẫu kênh mà chúng ta mong muốn.
Để sử dụng các mẫu kênh này trong việc bù kênh, công thức sau tín hiệu thu:
( ) ( ) ( ) ( ).r t c t s t n t= + . Cái mà chúng ta muốn để làm là chuyển hiệu ứng của ( )c t
trên tín hiệu thu được để sử dụng đánh giá ( )'c t thu được từ giải thuật FFT. Nó
có dạng như sau:
( )
( ) ( ) ( )
( )
( ) ( )
( )
( )
( )
. .
' ' '
c t s t n t c t s t n t
z t
c t c t c t
+
= = + (2.14)
Một cách lý tưởng,
( )
( )'
c t
c t
gần bằng 1, với ( )
( )
( )'
n t
s t
c t
+ ở đây giới hạn nhiễu (hy
vọng) rất nhỏ sơ với giới hạn của tín hiệu. Chú ý rằng tiến trình này không cải
thiện SNR khi chúng ta nhân dữ liệu và nhiễu bởi cùng giá trị.
2.6.1.d. Hiệu ứng đường biên của nội suy FFT
Đó là một giới hạn phương pháp đánh giá FFT, tại các điểm cuối của kênh
được nội suy, có các gợn sóng trong đánh giá kênh do kích thước chiều dài hữu
hạn của dữ liệu lấy mẫu được sử dụng. Vấn đề là có các thành phần biến mất
(leakage) trong miền tần số khi các symbol được chuyển đổi. Sử dụng trong
37

44. công thức 2.11 nó giống như bị cắt xén trong miền tần số. Điều này làm mất
thông tin, được chuyển thành một gợn sóng biên khi IFFT được sử dụng.
Để tránh hiệu ứng biên, điều này thật sự cần thiết rằng độ rộng khoảng thời
gian của ( )1g l là bội số nguyên của 1/ sf , Tuy nhiên, khó để lựa chọn tần số lấy
mẫu và khoảng thời gian cắt xén để đáp ứng yêu cầu này. Do vậy chúng ta giải
quyết vấn đề này bằng việc đưa thêm các khung trong sự bắt đầu và kết thúc của
các khung đích và sử dụng phép nội suy FFT. Sau khi thu được các mẫu trong
miền thời gian, chúng ta chỉ xem xét các khung đích của chúng ta và loại bỏ các
khung đích mà chúng ta thêm vào để đánh giá kênh. Điều này làm giảm hiệu
ứng đường biên.
Hình 2. 14: Cấu trúc khung để giảm hiệu ứng đường biên
Hình 2. 15: Minh hoạ độ chính xác sự đánh giá kênh FFT
Hình 2.15 minh hoạ một ví dụ về sự chính xác của giải thuật nội suy FFT.
Chú ý rằng kênh trong điểm giữa của tập hợp được theo dấu một cách chính xác,
nhưng kênh tại các điểm cuối thì không.
Khung đíchKhung thêm Khung thêm
38
Hiệu
ứng biên

45. Hình 2. 16: cận cảnh của hiệu ứng biên
2.6.2. Tác động của khoảng symbol pilot
Việc chèn các symbol pilot dẫn đến sự lãng phí năng lượng, vì vậy có một sự
liên hệ (tradeoff) giữa năng lượng lãng phí trong các symbol không cần thiết và
không lấy mẫu fading xử lý thường đủ để đánh giá tốt. Khi tần số Doppler lớn
hơn giới hạn lý thuyết, việc đánh giá kênh không thể bù cho sự biến dạng. Ví
dụ: sử dụng công thức 2.7: nếu như chiều dài khung N=64 symbol và Fs=16kHz
vậy bất kỳ công việc đánh giá kênh dài như:
125dF Hz<
Hình 2.17 (a,b) cho thấy đường bao fading thực như thế nào được lần theo
bằng nội suy FFT tại tốc độ Doppler của 120Hz và 130Hz cho cùng khoảng
symbol pilot. Tại Doppler của130Hz, đường bao lần theo không chính xác
không giống tại 120Hz. Điều này cũng có thể quan sát từ các chòm sao tín hiệu
được giải thích mà các symbol dữ liệu thu được bù tốt như thế nào khi so sánh
với symbol dữ liệu phát.
39

46. (a)Đường bao fading với nội suy FFT tại tần số Doppler 120Hz
(b)Đường bao fading với nội suy FFT tại tần số Doppler 130Hz
Hình 2. 17: Đường bao fading thực được lần theo bằng nội suy FFT tại tốc độ Doppler
của 120Hz và 130Hz
Suy hao công suất do chèn các symbol pilot được cho bởi:
10log ( )
1
N
Pl dB
N
 
=  ÷
− 
(2.15)
Do vậy nếu như khung có 32 symbol thì nó sẽ suy hao công suất 0.13dB do
symbol pilot.
40

47. 2.6.3. Hiệu quả SNR của Pilot
Như đã giới thiệu trong phần trước, chúng ta chọn symbol pilot với biên độ
lớn nhất trong số chòm sao tín hiệu. Khi các mẫu dữ liệu thu được tại bộ thu bị
nhiễu, nó là yếu tố cần thiết để có SNR pilot cao. Điều này được làm bằng việc
tăng biên độ pilot vì vậy nó làm giảm méo và giúp đỡ việc đánh giá chính xác
hơn các hệ số méo của dữ liệu. Như vậy, biên độ pilot cao hơn, SNR của pilot
cao hơn và như vậy sự đánh giá chính xác hơn tình trạng méo tại bộ thu sử dụng
các mẫu pilot này.
2.6.4. Ảnh hưởng của trễ phản hồi (feedback delay)
Trong điều chế thích nghi các đánh giá SNR được cung cấp qua một kênh
phản hồi. Rõ ràng, trong hệ thống thực tế có một vài độ trễ ở giữa khi SNR trên
kênh được đánh giá và khi sơ đồ điều chế mới được sử dụng. Chúng ta xác định
độ trễ theo giới hạn của các khung truyền và xem xét tác động của một, hai và
ba khung truyền trễ khi thực hiện điều chế thích nghi. Khi tăng độ trễ khung
truyền, tỷ số lỗi bit giảm. Bởi vì khi có độ trễ trong hệ thống, kênh (SNR) sẽ ưu
tiên thay đổi để thực hiện sơ đồ điều chế “tối ưu” (“optimal”). Điều này làm
giảm BER. Chú ý rằng sự suy giảm với độ trễ phụ thuộc cao vào tốc độ fading.
Tại tốc độ Doppler cao sẽ nhạy với độ trễ hơn tại tốc độ Doppler thấp. Tốc độ
Doppler cao sẽ giảm thực hiện điều chế thích nghi khi kênh thay đổi trong suốt
một khung. Nếu như tốc độ Doppler tương ứng với tốc độ của khung, thì sự thực
hiện sẽ suy giảm. Nếu như tốc độ khung thấp hơn tốc độ Doppler một cách đáng
kể, thì không có gì ảnh hưởng. Hiệu suất phổ không thay đổi do các độ trễ
khung khác nhau. Bởi vì bất chấp các sơ đồ điều chế được chọn khi chúng được
sử dụng, khi SNR phân bố không thay đổi. Độ trễ sử dụng trong sơ đồ điều chế
mới chỉ tác động tỷ số lỗi bít khi sơ đồ điều chế được sử dụng không còn phù
hợp cho các điều kiện kênh.
2.6.5. Phân tích đánh giá chất lượng kênh trong điều chế thích nghi
Giả thiết rằng SNR của kênh tức thời đã được biết. Chúng ta nghiên cứu tác
động của SNR hoặc sự ước đoán kênh dựa trên điều chế thích nghi. Kỹ thuật
điều chế thích nghi sử dụng sự đánh giá SNR tại bộ thu (điều này được báo lại
cho bộ phát thông qua kênh phản hồi) để chọn một sơ đồ điều chế để đạt được
một sự thực hiện ban đầu (BER đích). Bằng sơ đồ thích nghi, có thể cải thiện
hiệu suất phổ. Tuy nhiên sự nhận biết chính xác của SNR không thể đạt được,
và do vậy sẽ có vài lỗi trong việc đánh giá.
Các kỹ thuật đánh giá SNR và tác động của chúng trong điều chế thích nghi.
Đặc biệt, chúng ta xem xét hai phương pháp đáng giá SNR của kênh qua một
41

48. khung đơn. Chúng ta sẽ thấy rằng trong các kênh với trải Doppler cao, đánh giá
SNR có thể không chính xác.
Trong các kênh với Doppler vừa phải, trễ phản hồi có thể làm giảm sự thực
hiện. Do vậy, chúng ta nghiên cứu đánh giá SNR dài hạn, điều này không nhạy
với trễ phản hồi. Chúng ta đánh giá độ chính xác và thực hiện điều chế thích
nghi khi sử dụng đánh giá dài để thích hợp với sơ đồ điều chế.
2.6.5.a. Đánh giá chất lượng kênh
Bộ phát luôn luôn cần thông tin từ bộ thu để thích nghi sơ đồ điều chế cho
các khung tích cực tiếp theo. Thông tin được cung cấp bởi bộ thu có thể là chất
lượng kênh (cho phép bộ phát tạo tốc độ quyết định) hoặc lựa chọn một sơ đồ
điều chế. Trong cả hai trường hợp, sơ đồ điều chế được chọn lựa phụ thuộc vào
đánh giá chất lượng kênh tại bộ thu. Chất lượng kênh bao gồm tỷ số lỗi khung,
tỷ số lỗi bít, và SNR. Ở đây chúng ta sử dụng đánh giá SNR như một chỉ định
chất lượng kênh. Do vậy, bộ thu yêu cầu một kỹ thuật đánh giá SNR tốt để cung
cấp một cách đáng tin cậy chất lượng kênh tại bộ thu. Một kỹ thuật đánh giá
SNR tốt phải có các thuộc tính sau:
 Độc lập với tần số Doppler
 Độc lập với các sơ đồ điều chế
 Thích hợp sử dụng một số mẫu nhỏ
 Cung cấp một cách đánh giá chất lượng kênh chính xác trong các điều
kiện giới hạn của nhiễu tạp âm và nhiễu giao thoa.
Tuy nhiên, chúng ta thường giảm một vài thuộc tính cho việc nghiên cứu
thực tế. Mục đích của việc đo đạc SNR sẽ cho một kết quả chính xác hơn về
trạng thái của kênh. Tín hiệu chúng ta mong muốn được thu và giải điều chế sẽ
bị sai lệch do kênh Rayleigh và nhiễu thu. Bởi vì điều này, chúng ta sẽ yêu cầu
công suất tín hiệu ngắn hạn (để đánh giá hiệu ứng của fading Rayleigh) và công
suất nhiễu dài hạn.
2.6.5.b. Phân tích sự đánh giá SNR dài hạn
Chúng ta có thể giải quuyết vấn đề này trong kênh fading nhanh. Tuy nhiên,
khi sử dụng nội suy FFT, để cải thiện đánh giá SNR ngắn hạn không hiệu hiệu
quả do các hiệu ứng biên và độ trễ của điều chế thích nghi.
Chúng ta nghiên cứu sự tính toán SNR của kênh qua một thời gian dài. Một
cách tiếp cận như vậy không cung cấp một sự cải thiện trong hiệu suất băng
thông, nhưng nó không nhạy với độ trễ. Giá trị SNR trung bình này có thể được
sử dụng để thích hợp sơ đồ điều chế. Một cách tiếp cận như vậy có hạn chế mà
42

49. chúng ta có thể chỉ thích hợp với các thay đổi dài hạn trong SNR của kênh (như
các thay đổi của shadowing hoặc suy hao). Tuy nhiên, cách tiếp cận này là một
sự đánh giá SNR chính xác hơn khi nó sử dụng nhiều dữ liệu cho sự đánh giá.
Hơn nữa chúng ta thấy rằng tiếp cận lại tốt hơn do trải Doppler và trễ phản hồi.
Do vậy chúng ta xem xét sử dụng “đánh giá SNR dài hạn được cải thiện”.
Như đã thấy sự thực hiện điều chế thích nghi phụ thuộc SNR của kênh được
đánh giá tốt ra sao. Sự đánh giá SNR của kênh chính xác hơn, sự điều chế sẽ
được lựa chọn tốt hơn, và khả năng điều khiển các biến đổi trong kênh. Điều này
giúp chúng ta đưa ra sự đánh giá SNR dài hạn được cải thiện nơi SNR được tính
toán công suất tín hiệu trung bình và công suất nhiễu qua nhiều khung, chúng ta
sử dụng các symbol của nhiều khung hơn để tính toán công suất tín hiệu và
phương sai của nhiễu. Đồng thời thay vì cố gắng đánh giá SNR tức thời chúng ta
đánh giá SNR trung bình. Cho đánh giá SNR dài hạn SNR được tính toán sử
dụng cùng các công thức như trong các nguyên nhân đánh giá SNR ngắn hạn.
Sử dụng đánh giá dài hạn về độ lớn và công suất nhiễu trên kênh.
Nếu chúng ta có một tín hiệu bị sai lệch do nhiễu, chúng ta có thể đánh giá tỷ
số tín hiệu trên nhiễu thông qua các phép tính toán ‘giá trị trung bình và phương
sai’ (mean and variance). Đầu tiên, công suất thu trung bình sau fading Rayleigh
được tìm thấy bằng cách lấy bình phương trung bình của độ lớn tín hiệu thu
được. Điều này sẽ đáp ứng cho công suất tín hiệu được đánh giá. Công suất
nhiễu sẽ được tìm thấy khi tính toán phương sai tín hiệu thu được. Tính toán
phương sai này có thể được tính trung bình qua một thời gian dài.
Giả sử rằng chúng ta có một tín hiệu thu gốc dạng phức như sau:
i i i ir c d n= + (2.16)
Ơ đây ci là mẫu kênh nhận được với phương sai 2
SNRσ = ở đây SNR là tỷ số
tín hiệu trên nhiễu của kênh, di là symbol dữ liệu (với năng lượng trung bình đơn
vị), và ni là AWGN. Mỗi tín hiệu ở dạng phức và phương sai của nhiễu trong các
phần thực và ảo là 2 1
2
σ = . Với tổng công suất nhiễu là 1σ =2
toång .
Cho điều chế PSK, các công thức sau được sử dụng để tìm trung bình và
phương sai của khối dữ liệu thu hiện tại:
1
1 N
i
i
z r
N =
= ∑ (2.17a)
( )
22
1
1
'
1
N
i i
i
T r c
N =
 
= − ÷−  
∑ (2.17b)
43

50. Trong các công thức trên, z đặc trưng cho giá trị trung bình của tín hiệu thu
được, T2
đặc trưng cho phương sai của tín hiệu, và N là số symbol qua đó những
thông tin thống kê được đánh giá. Chú ý rằng tính toán phương sai phụ thuộc
vào đánh giá kênh ci từ sự đánh giá FFT. Hơn nữa hiệu ứng điều chế được giới
hạn bởi độ lớn của tín hiệu thu được. Trong một vài đánh giá, trung bình của tín
hiệu được sử dụng thay cho mẫu kênh ci. Tuy nhiên, điều này dẫn tới sự ước
lượng bị lệch trong những vùng SNR cao với các tốc độ Doppler vừa phải.
Cho các sơ đồ điều chế cho nhiều mức công suất giống như QAM chúng ta
có các công thức khác nhau để tính toán giá trị trung bình và phương sai của tín
hiệu:
1
1
ˆ
N
i
i i
r
z
N d=
= ∑ (2.18a)
2
2
1
1 ˆ' .
1
N
i i i
i
T r c d
N =
 
= − ÷−  
∑ (2.18b)
Các sơ đồ nhiều mức công suất, symbol dữ liệu cần chuyển dịch hiệu ứng mà
nhiều mức công suất có được dựa trên sự đánh giá. Điều này đạt được khi sử
dụng đánh giá symbol, ˆ
id .
Để sử dụng các công thức này, chúng ta có một cách để xác định SNR từ
chúng. SNR có thể được tính toán như sau:
2
3 1
1
zN
N T N
− 
Γ = − ÷
− 
(2.19)
Công thức 2.19 đơn giản là công suất tín hiệu chia cho công suất nhiễu. Các
đơn vị của Γ là tuyến tính, do vậy chúng ta phải chuyển đơn vị thành decibel
(dB). Chúng ta nên chú ý rằng Γ là một sự đánh giá giới hạn ngắn dựa trên một
giá trị của T2
và z. Khi công suất nhiễu không đổi trên một thời gian dài, chúng
ta có thể cải thiện đánh giá SNR của chúng ta bằng cách tạo một sự đánh giá
nhiễu dài hạn. Để thu được trung bình dài hạn, ta sử dụng công thức sau [2] để
xác định phương sai dài hạn:
( ) ( ) ( )2 2 2
0.99 1 0.01long longT n T n T n= − + (2.20)
Tuy nhiên, phương pháp này sẽ tạo thời gian để hội tụ về một sự đánh giá
đáng tin cậy. Chúng ta sửa đổi phương trình để phù hợp với nhu cầu của chúng
ta. Như vậy chúng ta đánh giá công suất nhiễu như sau:
( ) ( ) ( )2 2 21
1
1 1
long long
n
T n T n T n
n n
= − +
+ +
(2.21)
44

51. Trong công thức 2.21, vài mẫu đầu tiên vẫn còn có trọng số hơn, nhưng
không nhiều như 2.20. Trong trường hợp này, sự hội tụ đánh giá SNR sẽ nhanh
hơn.
2.6.6. Dự đoán kênh
Ý tưởng về dự đoán kênh là sử dụng các mẫu kênh quá khứ và hiện tại để dự
đoán các mẫu tương lai. Chúng ta sẽ sử dụng một sơ đồ dự đoán cho mục đích
đặc biệt trong việc dự đoán mức công suất tương lai của kênh Rayleigh. Lý do
dự đoán kênh Rayleigh tương lai là các kết quả của các phần trước chỉ ra rằng
việc nhận biết về kênh cũ là nguyên nhân chính gây ra sự suy giảm với việc điều
chế thích nghi.
Với dự đoán, chúng ta có thể đánh giá mức công suất tương lai của kênh, như
vậy vấn đề trễ đường truyền sẽ ít hơn khi chúng ta biết trạng thái nào của kênh
trước thời gian máy phát nhận thông tin điều khiển từ máy thu.
Dự đoán tuyến tính
Đó là công việc quan trọng được làm trong lĩnh vực dự đoán tuyến tính, được
sử dụng để dự đoán kênh.
( ) ( )2
1
1
. c
N
j f t i
i
i
c t A e
N
π φ+
=
= ∑ (2.22)
Chú ý rằng kênh phụ thuộc vào pha và tần số của mỗi đường hình sin (chúng
ta chuẩn hoá tất cả thành phần tán xạ thành đơn vị công suất Ai =1). Với thông
tin này, chúng ta biết được tương quan từ mẫu sang mẫu, không giống AWGN.
Do vậy, chúng ta có thể tận dụng các thuộc tính xác định và dự đoán giá trị nào
của kênh sẽ ở tại thời điểm sau.
Để dự đoán kênh Rayleigh, chúng ta sẽ sử dụng đánh giá phổ tương ứng với
phương pháp Entropy cực đại (MEM-Maximum Entropy Method) cho dự đoán
tuyến tính. Mục đích của MEM là cung cấp một tập các hệ số, hoặc các cực để
sử dụng như ngõ vào để dự đoán tuyến tính.
Sử dụng MEM, chúng ta có đáp ứng tần số của kênh được mô hình như sau:
( )
1
1
1
p
j
j
j
H z
d z
=
=
− ∑ (2.23)
Trong công thức 2.23, dj’ là các hệ số dự đoán tuyến tính, được sử dụng bởi
dự đoán tuyến tính, với các hệ số p.
Dự đoán trong trường hợp của chúng ta đơn giản là một hàm tổng của tích.
45

52. 1
'
p
n j n j
j
c d c −
=
= ∑ (2.24)
Với cn’ là một giá trị được dự đoán dựa vào tổ hợp tuyến tính của p các giá trị
trước được nhân với các hệ số dự đoán. Để dự đoán nhiều mẫu trong tương lai,
chúng ta chỉ cần xem mẫu được dự đoán gần nhất. Chúng ta có thể dự đoán xa
hơn như chúng ta mong muốn. Nhưng đương nhiên, điều đó ít chính xác hơn do
có từ lỗi tích luỹ. Xác định các hệ số dự đoán qua phương pháp tự tương quan,
hàm tự tương quan có thể thấy như sau:
1
1 N j
j i i j i i j
i
y y y y
N j
φ
−
+ +
=
≡ ≈
−
∑ (2.25)
Sử dụng kết quả này, các hệ sự đoán có thể được tìm qua hàm sau:
1
M
j kj k
j
dφ φ−
=
=∑ , với k = (1,..,M) (2.26)
Ở đây M là số cực để tính toán, được quyết định bởi các user; nhiều cực hơn,
sự dự đoán chính xác hơn. Đương nhiên, chúng ta không thể có nhiều điểm cực
hơn các mẫu kênh chúng ta có.
Tuy nhiên thực tế, các phương pháp này không để tính toán các hệ số dự
đoán một cách rõ ràng. Thay vào đó chúng ta sử dụng một thuật toán đệ quy
cung cấp bởi [6] sử dụng một phương pháp đệ quy để tính toán kφ . Trong bất kỳ
trường hợp, giải thuật dự đoán tuyến tính tốt cho các tín hiệu mịn (smooth) và
dao động, mà mô tả fading Rayleigh có phần chính xác.
46

53. Hình 2. 18: Mô tả dự đoán kênh
CHƯƠNG III: MÔ PHỎNG
Quá trình truyền dẫn qua kênh thông tin vô tuyến thực tế chịu nhiều ảnh
hưởng xấu của nhiễu, điều này đặt ra cho các nhà nghiên cứu cần phải nghiên
cứu đưa ra nhiều giải pháp cho các phương thức truyền dẫn thông tin qua môi
trường vô tuyến một cách tốt nhất sử dụng nguồn tài nguyên vô tuyến có giới
hạn trong thiên nhiên, để có thể nhìn nhận rõ ràng hơn những gì đã đề cập chúng
ta thực hiện chương trình mô phỏng với mục đích minh họa một cách trực quan
những ảng hưởng bất lợi của kênh thông tin vô tuyến, đồng thời qua đó để thấy
được hiệu quả của giải pháp điều chế thích nghi đảm bảo được một tỷ số lỗi bít
theo yêu cầu đạt ra mà vẫn đạt được hiệu suất phổ tốt nhất.
Thiết kế chương trình mô phỏng
Một hệ thống thông tin sử dụng điều chế thích nghi gồm có máy phát, kênh
truyền và máy thu. Ở máy phát, tín hiệu được điều chế theo phương pháp BPSK,
QPSK, 16QAM, 64QAM và được chèn symbol pilot và qua bộ lọc băng thông,
47

54. rồi phát đi. Tín hiệu đến máy thu sau khi qua kênh truyền có các loại nhiễu:
nhiễu trắng, fading. Để có được dữ liệu ban đầu, tín hiệu thu được tách các
symbol pilot, sau đó đi qua bộ giải điều chế, lọc thông thấp, rồi đến bộ quyết
định. Đồng thời các symbol pilot được tách ra sử dụng nội suy để đánh giá trạng
thái kênh hiện tại, thông tin sau khi đo đạc được đưa tới máy phát để quyết định
chọn lựa sơ đồ điều chế cho khung truyền kế tiếp.
Hình 3. 1: Mô hình tổng thể của chương trình mô phỏng
Nhập các thông số
- Thông số dữ liệu: là chuỗi bít nhị phân ngẫu nhiên
- Mức BER ngưỡng cho điều chế thích nghi
- Phạm vi dãi động k (dB)
- Độ trễ phản hồi (số khung trễ)
Nhập thông số đặc tính kênh
- Nhiễu Gauss
- Nhiễu fading
- Độ biến động của SNR trên kênh
Kết quả mô phỏng
- BER
- Hiệu suất phổ
- Sơ đồ điều chế sử dụng hiện tại
- SNR hiện tại trên kênh
Nguồn Mã hoá
Ngưỡng chuyển
mạch điều chế Điều chế Chèn Pilot
Kênh
truyền
Xoá PilotGiải điều
chế
Giải mã Đo đạc kênhSink
48

55. Lưu đồ giải thuật mô phỏng
Hình 3.1 là mô hình mô phỏng tổng thể được sử dụng trong chương trình để
mô phỏng những ảnh hưởng của nhiễu và hiệu quả của sơ đồ điều chế thích
nghi. Mục đích của chương trình mô phỏng là tính được BER và hiệu suất phổ
qua các giá trị dãi động và độ trễ phản hồi khác nhau sẽ ảnh hưởng đến BER và
hiệu suất phổ của điều chế thích nghi như thế nào đồng thời so sánh hiệu quả
phổ của điều chế thích nghi với các sơ đồ điều chế không thích nghi với cùng
điều kiện của môi trường.
Có thể khái quát chức năng và hoạt động của các khối trong lưu đồ như sau:
• Nguồn: khối này dùng để tạo luồng symbol thông tin ngẫu nhiên
• Mã hoá: khối này sẽ mã hoá luồng thông tin ngẫu nhiên sang dạng mã
Gray.
• Khối ngưỡng chuyển mạch điều chế: thiết lập các mức ngưỡng chuyển
mạch điều chế theo SNR của giá trị BER đích được yêu cầu cho các sơ đồ
được lựa chọn để thích nghi điều chế (BPSK,QPSK,16QAM,64QAM).
• Khối điều chế: dùng để điều chế luồng symbol sang miền không gian tín
hiệu tương ứng (sử dụng điều chế BPSK, QPSK 16QAM, 64QAM).
• Chèn pilot: khối này dùng để chèn pilot tương ứng cho mỗi sơ đồ điều chế
được lựa chọn:
Điều chế Số bit trên
symbol
Symbol pilot
BPSK 1 1+j0
QPSK 2 1+j
16QAM 4 3+j3
64QAM 6 7+j7
• Kênh truyền: trong chương trình này kênh truyền được xem là chịu ảnh
hưởng của nhiễu tạp âm trắng AWGN và nhiễu nhân Fading.
- Bộ tạo Fading (Rayleigh) tạo ra một quá trình fading (với phân bố
Rayleigh) và nhân nó vào dạng sóng tín hiệu phát để mô phỏng điều chế
thích nghi trong kênh fading.
- Bộ tạo AWGN: khối này cộng thêm nhiễu trắng Gauss vào dạng sóng tín
hiệu phát.
• Xoá pilot: khối này tách pilot ở tín hiệu thu được để phân tích đánh giá và
dự đoán kênh.
49

56. • Bộ thu tín hiệu: thực hiện giải điều chế tín hiệu và giải mã luồng thông tin
thu.
• Đo đạc kênh: dùng để đo đạc giá trị SNR trên kênh hiện tại để phản hồi
lại khối ngưỡng chuyển mạch điều chế.
• Sink: dùng để tính BER và hiệu suất phổ thu được.
- Tính ABER (BER điều chế thích nghi) = Tổng số bít lỗi/ tổng số bít thu.
- Tính ABPS (hiệu suất phổ của điều chế thích nghi):
ABPS = 1*%BPSK + 2*%QPSK + 4*%16QAM + 6*%64QAM
Giải Thuật Chuyển mạch Điều Chế Thích Nghi
50

57. (4) (3) (1)
Đ
S
S
S
S
Đ
Đ
Đ
Đ
Begi
n
SNRSNRBPSK_thres
-k
SNRSNRQPSK_thres
+k
Data_length0
SNRSNRBPSK_thres
+k
Điều chế BPSK
SNRchann
(1,index) = SNRchannel
Feedback = 1
Nhập chuỗi dữ liệu ngẫu nhiên
Nhập BER_threshold.
Dãi dộng k.
Khoảng chèn Pilot
Độ trễ phản hồi fdbackdl của kênh .
index = 1,i=0,SNR = SNRcurrent,
SNRchann
=[]
i=1+1
index= index+1
index=index+1,i=0
SNR=SNRchann
(1,index-fdbackdl-1)
Fdback=i
Feedback = 0
SNR = SNRchannel
Không truyền
51

58. (4) (3)
(3) (2)
(1)
S
S
S
S
S
S
Đ
Đ
Đ
Đ
Đ
Đ
SNRSNRQPSK_thres
-k
SNRSNR16QAM_thres
+k
Điều chế QPSK
SNRchann
(1,index) = SNRchannel
Feedback = 1
i=1+1
index= index+1
index=index+1,i=0
SNR=SNRchann
(1,index-fdbackdl-1)
Fdback=i
Feedback = 0
SNRSNR16QAM_thres
-k
SNRSNR64QAM_thres
+k
Điều chế 16QAM
SNRchann
(1,index) = SNRchannel
Feedback = 1
i=1+1
index= index+1
index=index+1,i=0
SNR=SNRchann
(1,index-fdbackdl-1)
Fdback=i
Feedback = 0
(4)
52

59. (4) (3) (2)
S
S
S
Đ
Đ
Đ
SNRSNR64QAM_thres
-k
Điều chế 16QAM
SNRchann
(1,index) = SNRchannel
Feedback = 1
i=1+1
index= index+1
index=index+1,i=0
SNR=SNRchann
(1,index-fdbackdl-1)
Fdback=i
Feedback = 0
End
53

60. Giao diện mô phỏng
Hình 3. 2: Giao diện mô phỏng điều chế thích nghi
54

61. Hình 3. 3: Giao diện vẽ ber
Kết quả mô phỏng
Ưng dụng phần mềm Matlab 2007b để xây dựng chương trình mô phỏng
kênh truyền với thông số đầu vào là:
- Số bít ngẫu nhiên: 5000000
- BER ngưỡng 0.0001
- Khoảng pilot 50
- Phạm vi dãi động k (dB)
- Kênh nhiễu AWGN
- Độ trễ phản hồi delay (frame)
- SNR trên kênh tăng tuyến tính từ 0 dB -> 40 dB
55

62. Hình 3. 4: BER ngưỡng 1.e-4,k = 0dB,delay = 0, hiệu suất phổ đạt được là 4,8172
Hình 3. 5: BER ngưỡng 1.e-3,k=0dB,delay=0,hiệu suất phổ đạt được là 4.83
56

63. Hình 3. 6: Đồ thị BER cho k=0.1dB(đường trên) và k=0.2dB(đường dưới), ứng với BER
ngưỡng 1.e-4,delay=0
Hình 3. 7: Đồ thị BER cho delay=5 (đường trên) và delay=10 (đường dưới), ứng với BER
ngưỡng 1.e-4,k=0.1dB
57