Luận văn thạc sĩ: Đánh giá ảnh hưởng của kênh fading đối với điều chế không gian

Tổng hợp kiến thức Đánh giá ảnh hưởng của kênh fading trong điều chế không gian, tiếp cận khoa học, hỗ trợ học tập và nghiên cứu hiệu quả trong

• Tác giả: Nguyễn Tạ Thái
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Quốc Tuấn
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Điện tử
• Đề tài: Đánh Giá Ảnh Hưởng Của Kênh Fading Tới Điều Chế Không Gian
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỆ THỐNG MIMO VÀ ĐIỀU CHẾ KHÔNG GIAN
• 1.1. Các hệ thống thông tin không dây
• 1.2. Hệ thống MIMO
• 1.2.1. Mô hình MIMO
• 1.2.2. Các ràng buộc công suất
• 1.2.3. Dung lượng kênh MIMO
• 1.3. Ghép kênh không gian (SM)
• 1.3.1. Mô hình hệ thống MIMO-SM
• 1.3.2. Các bài toán MIMO-SM
• 1.4. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN
• 2.1. Kênh truyền tin
• 2.1.1. Suy hao đường truyền
• 2.1.2. Hiện tượng kênh bị che khuất
• 2.1.3. Hiện tượng kênh đa đường
• 2.1.4. Mô hình tap-delay
• 2.1.5. Giãn xung do hiệu ứng Doppler
• 2.2. Kênh Fading Rayleigh
• 2.2.1. Fading chọn lọc tần số (Frequency-selective fading)
• 2.2.2. Kênh fading phân bố Rayleigh
• 2.2.3. Kênh fading theo phân bố khác
• 2.3. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA KÊNH FADING TỚI ĐIỀU CHẾ KHÔNG GIAN
• 3.1. Kịch bản mô phỏng
• 3.2. Mô phỏng kênh Fading
• 3.3. Chương trình mô phỏng
• 3.3.1. Giải thuật phát hiện (detected) dựa trên MMSE-VBlast
• 3.3.2. Kết quả mô phỏng
• 3.4. Kết luận chương
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về kênh fading và điều chế không gian

Kênh fading là một yếu tố quan trọng trong truyền thông không dây, ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu và hiệu suất truyền tải. Kênh fading xảy ra khi tín hiệu truyền đi bị suy giảm do nhiều nguyên nhân như phản xạ, khúc xạ và tán xạ. Điều này dẫn đến hiện tượng tín hiệu thu được có cường độ và pha khác nhau, gây ra sự biến dạng tín hiệu. Trong bối cảnh điều chế không gian, việc hiểu rõ về ảnh hưởng của fading là rất cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất truyền thông. Hệ thống MIMO (Multiple Input Multiple Output) đã được phát triển để khai thác lợi thế của nhiều ăng-ten, giúp cải thiện đáng kể dung lượng kênh và độ tin cậy. Tuy nhiên, kênh fading vẫn có thể gây ra những thách thức lớn cho các hệ thống này. Việc nghiên cứu và đánh giá ảnh hưởng của kênh fading đến điều chế không gian là cần thiết để phát triển các giải pháp kỹ thuật hiệu quả hơn.

1.1. Mô hình kênh fading

Mô hình kênh fading được sử dụng để mô phỏng các hiện tượng suy hao tín hiệu trong môi trường truyền thông không dây. Các mô hình phổ biến bao gồm mô hình Rayleigh và Rician, mỗi mô hình có những đặc điểm riêng biệt. Mô hình Rayleigh thường được áp dụng trong các môi trường đô thị, nơi có nhiều vật cản gây ra hiện tượng phản xạ. Ngược lại, mô hình Rician được sử dụng khi có một đường truyền thẳng rõ ràng giữa máy phát và máy thu. Việc lựa chọn mô hình phù hợp là rất quan trọng để đánh giá chính xác ảnh hưởng của fading đến hiệu suất của hệ thống. Các nghiên cứu cho thấy rằng mô hình fading có thể ảnh hưởng đến tỷ lệ lỗi bit (BER) và dung lượng kênh, từ đó ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ mà người dùng nhận được.

II. Kỹ thuật điều chế không gian

Kỹ thuật điều chế không gian (Spatial Modulation - SM) là một phương pháp mới trong truyền thông không dây, cho phép cải thiện hiệu suất truyền tải mà không cần tăng băng thông. Trong SM, chỉ một ăng-ten phát được kích hoạt trong mỗi chu kỳ tín hiệu, giúp giảm thiểu hiện tượng can nhiễu giữa các kênh (ICI). Điều này làm cho SM trở thành một giải pháp khả thi để đối phó với ảnh hưởng của fading. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng SM có thể đạt được hiệu suất tương đương với các kỹ thuật MIMO truyền thống nhưng với độ phức tạp thấp hơn. Việc áp dụng SM trong các hệ thống MIMO giúp tối ưu hóa dung lượng kênh mà không làm tăng yêu cầu về băng thông. Tuy nhiên, kênh fading vẫn có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của SM, do đó cần có các giải pháp để giảm thiểu tác động này.

2.1. Lợi ích của điều chế không gian

Điều chế không gian mang lại nhiều lợi ích cho hệ thống truyền thông không dây. Đầu tiên, nó giúp giảm thiểu độ phức tạp trong việc xử lý tín hiệu tại máy thu. Thứ hai, SM cho phép sử dụng hiệu quả hơn các tài nguyên tần số, từ đó nâng cao dung lượng kênh mà không cần tăng băng thông. Hơn nữa, SM có khả năng cải thiện độ tin cậy của tín hiệu trong môi trường có kênh fading. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng SM có thể cải thiện tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) và giảm tỷ lệ lỗi bit (BER) so với các phương pháp điều chế truyền thống. Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả tối ưu, cần phải có các chiến lược điều chỉnh phù hợp nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của fading.

III. Đánh giá ảnh hưởng của kênh fading đến điều chế không gian

Đánh giá ảnh hưởng của kênh fading đến điều chế không gian là một phần quan trọng trong nghiên cứu truyền thông không dây. Các mô phỏng cho thấy rằng kênh fading có thể làm giảm hiệu suất của hệ thống SM, đặc biệt trong các điều kiện môi trường phức tạp. Việc phân tích các kịch bản mô phỏng cho phép xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất truyền tải, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các kỹ thuật như phân tập không gian có thể giúp giảm thiểu tác động của kênh fading. Hơn nữa, việc tối ưu hóa các tham số điều chế cũng có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của hệ thống trong môi trường có fading.

3.1. Các giải pháp giảm thiểu ảnh hưởng của fading

Để giảm thiểu ảnh hưởng của fading đến điều chế không gian, có thể áp dụng một số giải pháp kỹ thuật. Một trong những giải pháp hiệu quả là sử dụng các kỹ thuật phân tập không gian, cho phép thu thập nhiều tín hiệu từ các ăng-ten khác nhau, từ đó cải thiện độ tin cậy của tín hiệu. Ngoài ra, việc sử dụng các thuật toán điều chế thông minh cũng có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất truyền tải. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc kết hợp giữa SM và các kỹ thuật phân tập có thể mang lại hiệu quả cao hơn trong việc giảm thiểu tác động của kênh fading. Hơn nữa, việc phát triển các mô hình kênh chính xác cũng là một yếu tố quan trọng trong việc đánh giá và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của ngành truyền thông không dây, nhu cầu về các dịch vụ đa phương tiện với tốc độ cao và độ tin cậy lớn ngày càng tăng. Theo báo cáo của ngành, việc sử dụng hiệu quả tài nguyên tần số và nâng cao chất lượng truyền dẫn là những thách thức lớn đối với các hệ thống truyền thông hiện đại. Hệ thống MIMO (Multiple Input Multiple Output) với khả năng sử dụng nhiều anten phát và thu đã được chứng minh là giải pháp tiềm năng để tăng dung lượng kênh và cải thiện hiệu suất truyền dẫn. Tuy nhiên, hiện tượng fading đa đường gây ra sự biến động về cường độ và pha của tín hiệu thu, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng điều chế không gian (Spatial Modulation - SM) trong hệ thống MIMO.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là đánh giá ảnh hưởng của kênh fading đến hiệu năng điều chế không gian trong hệ thống MIMO-SM, từ đó đề xuất các giải pháp giảm thiểu tác động tiêu cực của fading. Nghiên cứu tập trung vào mô hình kênh fading Rayleigh và Rician, sử dụng các thuật toán phát hiện tín hiệu như MMSE-VBlast và Maximum Likelihood Detector (MLD) để phân tích tỉ lệ lỗi bit (BER) trong các điều kiện kênh khác nhau. Phạm vi nghiên cứu bao gồm mô phỏng trên môi trường MATLAB với các cấu hình anten phát và thu đa dạng, trong khoảng thời gian và điều kiện kênh fading điển hình của các hệ thống truyền thông không dây hiện nay.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp cái nhìn sâu sắc về ảnh hưởng của fading đến điều chế không gian, góp phần nâng cao hiệu suất truyền thông không dây đa anten, đặc biệt trong các ứng dụng LTE và 5G. Kết quả nghiên cứu hỗ trợ thiết kế các hệ thống MIMO-SM hiệu quả hơn, tăng cường độ tin cậy và tốc độ truyền dữ liệu trong môi trường kênh fading phức tạp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: lý thuyết thông tin trong truyền thông MIMO và mô hình kênh fading trong truyền thông vô tuyến. Lý thuyết thông tin của Shannon được áp dụng để xác định dung lượng kênh MIMO, trong đó dung lượng tăng tuyến tính theo số lượng anten phát và thu, với các ràng buộc công suất và ma trận kênh phức tạp. Mô hình kênh fading Rayleigh và Rician được sử dụng để mô phỏng hiện tượng đa đường và biến động tín hiệu do môi trường truyền dẫn.

Ba khái niệm chuyên ngành quan trọng được nghiên cứu gồm:

• MIMO-SM (Spatial Modulation): kỹ thuật điều chế không gian sử dụng một anten phát tại mỗi chu kỳ tín hiệu, giảm thiểu nhiễu giữa các kênh (ICI) và độ phức tạp giải mã.
• Kênh fading Rayleigh và Rician: mô hình thống kê biểu diễn sự biến động tín hiệu do đa đường và hiệu ứng Doppler, ảnh hưởng đến chất lượng truyền dẫn.
• Thuật toán phát hiện tín hiệu MMSE-VBlast và MLD: các phương pháp giải mã tín hiệu tại máy thu nhằm tối ưu hóa tỉ lệ lỗi bit trong môi trường kênh phức tạp.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là các mô hình kênh và thuật toán được xây dựng và mô phỏng trên phần mềm MATLAB. Cỡ mẫu mô phỏng bao gồm các cấu hình hệ thống MIMO với số anten phát (nT) và thu (nR) đa dạng, phổ biến là 2x2, 4x4, nhằm đánh giá ảnh hưởng của số lượng anten đến hiệu năng điều chế không gian. Phương pháp chọn mẫu là mô phỏng ngẫu nhiên các trạng thái kênh fading theo phân bố Rayleigh và Rician, kết hợp với các mức SNR khác nhau từ 0 đến 30 dB.

Phân tích dữ liệu dựa trên việc tính toán tỉ lệ lỗi bit (BER) dưới các điều kiện kênh fading khác nhau, so sánh hiệu năng giữa các thuật toán phát hiện tín hiệu và các cấu hình anten. Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 6 tháng, bao gồm giai đoạn xây dựng mô hình, chạy mô phỏng, phân tích kết quả và đề xuất giải pháp.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Ảnh hưởng của kênh fading Rayleigh đến BER: Mô phỏng cho thấy khi sử dụng kênh fading Rayleigh, tỉ lệ lỗi bit tăng đáng kể ở mức SNR thấp, ví dụ tại SNR = 10 dB, BER đạt khoảng 10^-2, trong khi ở SNR = 20 dB, BER giảm xuống dưới 10^-4. Điều này phản ánh sự biến động mạnh của tín hiệu do đa đường và hiệu ứng Doppler.

2. So sánh hiệu năng giữa kênh Rayleigh và Rician: Kênh Rician với hệ số K lớn hơn 5 cho thấy hiệu năng tốt hơn kênh Rayleigh khoảng 20-30% ở cùng mức SNR, do sự tồn tại thành phần LOS (Line of Sight) giúp giảm thiểu biến động tín hiệu.

3. Ảnh hưởng số lượng anten đến hiệu suất điều chế không gian: Hệ thống MIMO 4x4-SM có dung lượng kênh và độ tin cậy cao hơn khoảng 35% so với cấu hình 2x2-SM, thể hiện qua tỉ lệ BER thấp hơn đáng kể ở các mức SNR tương đương.

4. Hiệu quả thuật toán phát hiện MMSE-VBlast và MLD: Thuật toán MLD đạt hiệu năng tốt nhất với BER thấp nhất, tuy nhiên độ phức tạp tính toán cao. Thuật toán MMSE-VBlast có độ phức tạp thấp hơn nhưng BER cao hơn khoảng 15-20% ở mức SNR trung bình.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự suy giảm hiệu năng trong điều chế không gian là do hiện tượng fading đa đường gây ra sự biến động cường độ và pha tín hiệu, làm tăng tỉ lệ lỗi bit. Kênh Rician với thành phần LOS giúp giảm thiểu ảnh hưởng này, phù hợp với môi trường truyền dẫn có đường nhìn thẳng. Sự gia tăng số lượng anten phát và thu làm tăng dung lượng kênh và độ phân tán không gian, từ đó cải thiện hiệu suất điều chế không gian.

So sánh với các nghiên cứu gần đây, kết quả mô phỏng phù hợp với xu hướng chung về ảnh hưởng của fading đến hệ thống MIMO-SM. Việc lựa chọn thuật toán phát hiện tín hiệu cần cân nhắc giữa hiệu năng và độ phức tạp tính toán, đặc biệt trong các ứng dụng thực tế yêu cầu độ trễ thấp và tiết kiệm năng lượng.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ BER theo SNR cho các cấu hình kênh và thuật toán khác nhau, giúp trực quan hóa sự khác biệt hiệu năng và hỗ trợ việc lựa chọn giải pháp tối ưu.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tối ưu hóa cấu hình anten MIMO-SM: Khuyến nghị tăng số lượng anten phát và thu lên ít nhất 4x4 để tận dụng tối đa độ lợi phân tán không gian, nâng cao dung lượng kênh và giảm tỉ lệ lỗi bit. Thời gian thực hiện trong vòng 12 tháng, do các nhà thiết kế hệ thống và kỹ sư mạng.

2. Áp dụng thuật toán phát hiện tín hiệu kết hợp: Sử dụng thuật toán MLD cho các ứng dụng yêu cầu độ tin cậy cao, đồng thời phát triển các thuật toán MMSE-VBlast cải tiến để giảm độ phức tạp tính toán, phù hợp với thiết bị di động có giới hạn tài nguyên. Thời gian triển khai 6-9 tháng, do nhóm nghiên cứu và phát triển phần mềm.

3. Triển khai kỹ thuật ước lượng kênh chính xác: Cải thiện độ chính xác của thông tin kênh tại máy thu bằng các kỹ thuật huấn luyện và ước lượng kênh nâng cao, giảm thiểu sai số trong giải mã tín hiệu. Thời gian thực hiện 6 tháng, do các chuyên gia truyền thông và kỹ sư phần cứng.

4. Phát triển mô hình kênh fading phù hợp với môi trường thực tế: Nghiên cứu và mô phỏng các mô hình kênh fading đặc thù cho từng khu vực địa lý và điều kiện môi trường nhằm tối ưu hóa thiết kế hệ thống. Thời gian nghiên cứu 12 tháng, do các viện nghiên cứu và trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành truyền thông không dây: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về hệ thống MIMO-SM và ảnh hưởng của kênh fading, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật truyền thông mới.

2. Kỹ sư thiết kế hệ thống mạng di động: Thông tin về mô hình kênh và thuật toán phát hiện tín hiệu giúp tối ưu hóa thiết kế mạng LTE, 5G, nâng cao hiệu suất và độ tin cậy truyền dẫn.

3. Các công ty phát triển thiết bị truyền thông: Áp dụng các giải pháp điều chế không gian và thuật toán giải mã hiệu quả để cải thiện sản phẩm, giảm chi phí và tăng tính cạnh tranh trên thị trường.

4. Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách viễn thông: Hiểu rõ về các thách thức kỹ thuật trong truyền thông không dây để xây dựng các chính sách quản lý tần số và phát triển hạ tầng phù hợp.

Câu hỏi thường gặp

1. Điều chế không gian (SM) là gì và ưu điểm của nó?
   Điều chế không gian là kỹ thuật sử dụng vị trí anten phát để mã hóa thông tin, chỉ kích hoạt một anten phát tại mỗi chu kỳ tín hiệu. Ưu điểm là giảm nhiễu giữa các kênh (ICI), giảm độ phức tạp giải mã và tăng dung lượng kênh mà không cần tăng băng thông.

2. Hiện tượng fading ảnh hưởng như thế nào đến hệ thống MIMO-SM?
   Fading gây biến động cường độ và pha tín hiệu do đa đường và hiệu ứng Doppler, làm tăng tỉ lệ lỗi bit và giảm độ tin cậy truyền dẫn. Kênh fading Rayleigh thường gây ảnh hưởng nghiêm trọng hơn so với kênh Rician có thành phần LOS.

3. Thuật toán phát hiện tín hiệu nào phù hợp cho MIMO-SM?
   Thuật toán Maximum Likelihood Detector (MLD) cho hiệu năng tốt nhất nhưng độ phức tạp cao. Thuật toán MMSE-VBlast có độ phức tạp thấp hơn nhưng hiệu năng kém hơn, phù hợp với thiết bị có tài nguyên hạn chế.

4. Làm thế nào để giảm thiểu ảnh hưởng của fading trong hệ thống MIMO-SM?
   Có thể tăng số lượng anten để tận dụng độ lợi phân tán không gian, áp dụng kỹ thuật ước lượng kênh chính xác, sử dụng thuật toán giải mã tối ưu và phát triển mô hình kênh phù hợp với môi trường thực tế.

5. Nghiên cứu này có ứng dụng thực tiễn nào?
   Kết quả nghiên cứu hỗ trợ thiết kế các hệ thống truyền thông không dây tốc độ cao như LTE, 5G, giúp cải thiện chất lượng dịch vụ, tăng dung lượng mạng và giảm tỉ lệ lỗi trong môi trường kênh fading phức tạp.

Kết luận

• Luận văn đã đánh giá chi tiết ảnh hưởng của kênh fading đến hiệu năng điều chế không gian trong hệ thống MIMO-SM, sử dụng mô hình kênh Rayleigh và Rician cùng các thuật toán phát hiện tín hiệu hiện đại.
• Kết quả mô phỏng cho thấy tỉ lệ lỗi bit phụ thuộc mạnh vào loại kênh fading, số lượng anten và thuật toán giải mã, với kênh Rician và cấu hình anten lớn mang lại hiệu suất tốt hơn.
• Nghiên cứu đề xuất các giải pháp tối ưu hóa cấu hình anten, thuật toán phát hiện và kỹ thuật ước lượng kênh nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của fading.
• Các kết quả này có ý nghĩa quan trọng trong việc thiết kế và triển khai các hệ thống truyền thông không dây đa anten hiện đại, đặc biệt trong bối cảnh phát triển mạng LTE và 5G.
• Bước tiếp theo là triển khai thử nghiệm thực tế và phát triển các thuật toán giải mã hiệu quả hơn, đồng thời mở rộng nghiên cứu sang các mô hình kênh phức tạp hơn.

Hành động khuyến nghị: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư nên áp dụng các kết quả và giải pháp trong luận văn để nâng cao hiệu suất hệ thống MIMO-SM, đồng thời tiếp tục phát triển các kỹ thuật mới nhằm đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của truyền thông không dây hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN TẠ THÁI ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA KÊNH FADING TỚI ĐIỀU CHẾ KHÔNG GIAN LUẬN VĂN THẠC SỸ HÀ NỘI - 2017 z ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNGLỜI ĐẠICAM HỌCĐOAN CÔNG NGHỆ  Tôi xin cam đoan luận văn tốt nghiệp “ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA KÊNH FADING TỚI ĐIỀU CHẾ KHÔNG GIAN” là công trình nghiên cứu NGUYỄN TẠ THÁI của riêng tôi và đƣợc sự hƣớng dẫn của PGS. Nguyễn Quốc Tuấn. Các kết quả trong luận văn này đƣợc nghiên cứu và tổng hợp rút ra từ các tài liệu tham khảo, nội dung của đồ án này không phải là bản sao chép của bất cứ đồ án hoặc công trình đã có từ, thông tin trong các tài liệu tham khảo trên có độ tin cậy cao ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA KÊNH FADING và đã đƣợc chọn lọc kỹ. Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn TỚI toàn chịu trách nhiệm về ĐIỀU luận văn CHẾ KHÔNG GIAN của mình.

Hà Nội, ngày tháng năm 2017 Học viên cao học LUẬN VĂN THẠC SỸ Chuyên ngành : Kỹ thuậtNguyễn Điện tửTạ Thái Mã số : 60520203 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. NGUYỄN QUỐC TUẤN HÀ NỘI - 2017 z MỤC LỤC LỜI NÓI ĐẦU. 4 TỔNG QUAN HỆ THỐNG MIMO VÀ ĐIỀU CHẾ KHÔNG GIAN .1 Các hệ thống thông tin không dây .2 Hệ thống MIMO .1 Mô hình MIMO .2 Các rằng buộc công suất .3 Dung lƣợng kênh MIMO .3 Ghép kênh không gian (SM) .1 Mô hình hệ thống MIMO-SM .2 Các bài toán MIMO-SM .4 Kết luận chƣơng. 25 CHƢƠNG 2: CÁC MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN .1 Kênh truyền tin .1 Suy hao đường truyền .2 Hiện tượng kênh bị che khuất .3 Hiện tượng kênh đa đường .4 Mô hình tap-delay .5 Giãn xung do hiệu ứng Doppler .3 Kênh Fading Rayleight .2 Fading chọn lọc tần số (Frequency-selective fading).3 Kênh fading phân bố Rayleigh .4 Kênh fading theo phân bố khác .4 Kết luận chƣơng.

52 CHƢƠNG 3: MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA KÊNH FADING TỚI ĐIỀU CHẾ KHÔNG GIAN .2 Kịch bản mô phỏng. Mô phỏng kênh Fading .4 Chƣơng trình mô phỏng: .1 Giải thuật phát hiện (detected) dựa trên MMSE-VBlast .2 Kết quả mô phỏng .5 Kết luận chƣơng. 65 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI. 66 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

68 z DANH MỤC BẢNG BIỂU HÌNH VẼ Hình 1.1 Hệ thống SISO .2: Hệ thống MISO .3: Kênh MIMO với NT anten phát và NR anten thu .4: Dung lƣợng kênh MIMO .5: Mã khối không gian-thời gian .6: Mô hình hệ thống MIMO-Alamouti .8: Mô tả sơ đồ mã hóa với k = 1, K = 3 và n = 2 .9: Lƣới mã và sơ đồ trạng thái với k = 1, K = 3 và n = 2 .10: Mô hình hệ thống MIMO-SM.11:Mô hình MIMO-SM.1: Kênh không dây .2: Hiện tƣợng kênh che khuất .3 Phân bố Lognormal .4: Hiện tƣợng kênh đa đƣờng.5 : Suy hao theo khoảng cách.6: Xung tại máy thu và máy phát theo các thời điểm khác nhau .7 Mô hình hóa tap-delay .8: Hiện ứng Doppler do di chuyển .9: Mật độ phổ của tín hiệu thu .10 Hàm mật độ phổ công suất của nhiễu Gauss .11: Phân loại fading theo chu kỳ và băng thông .12 Kênh truyền và băng thông kết hợp Bcohor.13 Kênh truyền fading phẳng (Bcohor > W) .15: Hàm phân bố xác suất Rayleigh.17: Hàm phân bố xác suất Rice theo các giá trị k .18 : Phân bố Nakagami-m .1: Hệ thống MIMO-SM .2 : Flowchat giải thuật mô phỏng.3: Histogram kênh Raylaeigh và Rician .4: So sánh ảnh hƣởng kênh Rayleigh và Ricean Fadinh tín hiệu 16-QAM. SNR kênh Gauss, MQAM. 63 z DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU Từ viết tắt Tiếng anh Tiếng việt Tạp âm Gausse trắng có tính AWGN Additive White Gaussian Noise cộng BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit BS Base Station Trạm cơ sở Equivalent Isotropically Công suất bức xạ đẳng hƣớng EIRP Radiated Power hiệu dụng ICI Intercarrier Interference Can nhiễu giữa các kênh Hệ thống nhiều đầu vào 1 đầu MISO Multiple Input Single Output ra Hệ thống nhiều đầu vào nhiều MIMO Multiple Input Multiple Output đầu ra Maximum Likelihood MLD Giải điều chế hợp lý cực đại Demodulation Maximal Ratio Combining MRC Kết hợp tỷ lệ cực đại MS Mobile Set Thiết bị di động Ƣớc lƣợng sai số trung bình MMSE Minimum Mean Square Error bình phƣơng cực tiểu LOS Light of Sight Đƣờng nhìn thẳng Tiến hóa dài hạn – công nghệ LTE Long Term Evolution di động thế hệ thứ 4 Orthogonal Frequency Division Hợp kênh phân chia theo tần số OFDM Multiplexing trực giao z RF Radio Frequency Tần số vô tuyến SISO Single Input Single Output Hệ thống 1 đầu vào 1 đầu ra Hệ thống 1 đầu vào nhiều đầu SIMO Single Input Multiple Output ra SM Spatial Multiplexing Hợp kênh không gian STC Space–time code Mã không gian - thời gian STTC Space-Time Trellis Code Mã lƣới không gian thời gian STBC Space-Time Block Code Mã khối không gian thời gian SNR Signal-to-noise ratio Tỷ lệ tín hiệu trên ồn ZF Zero Forcing Phƣơng pháp ép không z LỜI NÓI ĐẦU Trong sự phát triển không ngừng của ngành thông tin và truyền thông, nhất là truyền thông không dây, những dịch vụ đa phƣơng tiện là một yêu cầu tất yếu của đời sống xã hội. Tuy nhiên, những thách thức của công nghệ truyền thông không phải là nhỏ.

Nó ảnh hƣởng trực tiếp đến chất lƣợng các dịch vụ đã, đang và sẽ đƣợc cung cấp cho xã hội. Khi mà dịch vụ gia tăng cả về mặt số lƣợng lẫn chất lƣợng thì ảnh hƣởng ấy càng trở nên rõ ràng, nghiêm trọng hơn. Thứ nhất phải kể đến vấn đề sử dụng tần số một cách hiệu quả. Nhƣ đã biết, tần số là nguồn tài nguyên hạn chế và đƣợc hoạch định và quản lý rất chặt chẽ.

Mọi hoạt động truyền thông không dây dù ít hay nhiều đều cần đến một dải tần số nhất định để thu-phát tín hiệu. Nâng cao hiệu suất phổ đã là vấn đề “nóng” không chỉ của riêng ai, nay lại càng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Thứ hai, việc tăng tốc độ truyền tin nhƣng không thể lơ là việc nâng cao độ tin cậy thông tin nhằm đáp ứng lại những yêu cầu của dịch vụ truyền thông đa phƣơng tiện ngày càng phát triển mạnh mẽ. Một khi tốc độ và độ tin cậy thông tin đƣợc cải thiện, chất lƣợng dịch vụ cũng đƣợc nâng cao.

Thứ ba là thách thức đến từ hiện tƣợng fading đa đƣờng gây ra. Trong môi trƣờng truyền thông không dây, tín hiệu phát đến đƣợc nơi thu qua nhiều đƣờng khác nhau do sự phản xạ, khúc xạ và tán xạ gây nên. Tín hiệu thu đƣợc sẽ gồm nhiều tín hiệu chồng chập mà mức độ thăng giáng cƣờng độ và pha là khác nhau. Xét cho cùng thì đó không phải do nhiễu gây nên, mà đó là một dạng của tín hiệu phát bị biến dạng và nó cũng mang thông tin của tín hiệu phát.

Nếu tận dụng đƣợc những thông tin ấy để nâng cao chất lƣợng bên thu thì sẽ tăng đáng kể tỉ số SNR. Một ƣu điểm chính của hệ thống truyền thông không dây là khả năng di động của các thiết bị đầu cuối thông tin. Đó cũng là một thách thức cho quá trình thu. Khi máy thu và máy phát chuyển động tƣơng đối với nhau bằng vận tốc khác không, tần số tại máy thu sẽ bị xê dịch so với tần số gốc một lƣợng nhất định tùy thuộc vào vận tốc di chuyển, ngƣời ta gọi đó là hiệu ứng Doppler.

1 z Để giải quyết đƣợc vấn đề tăng tốc độ và độ tin cậy truyền tin, hiện đã và đang dùng hai kỹ thuật chính, đó là phân tập thời gian và phân tập tần số. Phân tập thời gian dựa vào những thông tin đƣợc phát lặp lại ở bên phát còn phân tập tần số dựa trên cơ sở phát lặp ở những dải tần khác nhau. Tuy vậy, cả hai giải pháp đó đều gây nên sự lãng phí về tốc độ truyền cũng nhƣ băng tần. Một giải pháp kỹ thuật khác đã khắc phục đƣợc phần nào những khuyết điểm của hai kỹ thuật trên, đó là phân tập không gian hay còn đƣợc gọi là phân tập ăng-ten.

Phƣơng pháp này sử dụng những thông tin phát ở nhiều ăng-ten khác nhau mà không ảnh hƣởng đến sự vi phạm về dải tần cũng nhƣ tốc độ truyền thông tin. Tƣơng tự nhƣ bên phát, tại bên thu cũng có thể sử dụng nhiều ăng-ten để “gom lại” tối đa những thông tin thu đƣợc để quyết định giải mã những thông tin đã phát. Hệ thống sử dụng nhiều ăng-ten phát và nhiều ăng-ten thu đƣợc gọi là hệ thống MIMO - hệ thống nhiều lối vào - nhiều lối ra (Multi-Input Multi-Output). Hiện nay, hệ thống thông tin vô tuyến đặc biệt truyền thông đa phƣơng tiện tốc độ cao trên các kênh vô tuyến fading ngày càng tăng đòi hỏi nhiều kĩ thuật mới ra đời đáp ứng đƣợc nhu cầu của ngƣời sử dụng.Các kỹ thuật truyền nhiều đầu vào nhiều đầu ra (MIMO) với nhiều ăng-ten đƣợc trang bị ở máy phát và máy thu là những giải pháp đầy triển vọng.

Trong kĩ thuật truyền dẫn MIMO, cả máy phát và máy thu vô tuyến đƣợc trang bị nhiều ăng-ten, từ đó hình thành các hệ thống MIMO đƣợc gọi là kênh MIMO. Ƣu điểm nổi bật của hệ thống MIMO là dung năng kênh tăng tuyến tính với số lƣợng ăng-ten truyền đƣợc chứng minh bởi Foschini và Tetalar. Để khai thác ƣu điểm của hệ thống MIMO, ba chiến lƣợc truyền dẫn MIMO chính đƣợc các nhà nghiên cứu thế giới đề xuất đó là: Truyền dẫn sử dụng mã khối không thời gian (STBC) để cải thiện chất lƣợng truyền tin, giảm tỉ lệ lỗi bit của hệ thống Truyền dẫn sử dụng ghép kênh theo không gian để tăng tốc độ truyền tin Truyền dẫn tổ hợp đồng thời cả ghép kênh theo không gian và mã hóa không thời gian nhằm tăng tốc độ và độ truyền tin cậy. Tuy nhiên các hệ thống MIMO đều gặp phải một số vấn đề nhƣ Can nhiễu giữa các kênh (ICI), là do sự chồng chuỗi thông tin độc lập đƣợc truyền bởi nhiều ăng-ten phát đồng bộ giữa các ăng-ten, đại diện cho các giả định cơ sở cho không-thời gian và trễ phân tập giữa các phƣơng pháp mã hóa; Cần thiết nhiều chuỗi tần số vô tuyến cần thiết để truyền tải tất cả các tín hiệu đồng thời Trong 2 z những năm trở lại đây Mesleh đã giới thiệu một khái niệm mới là điều chế không gian (SM) nhằm khắc phục những vấn đề trên của hệ thống MIMO trƣớc đó.

Trong hệ thống MIMO-SM, bộ phát chỉ kích hoạt một ăng-ten phát trong một chu kì tín hiệu và phát đi tín hiệu điều chế bằng các kĩ thuật điều chế truyền thống nhƣ BPSK hay QAM.