Giải pháp ước lượng kênh truyền kết hợp triệt nhiễu cho tiêu chuẩn WiMAX di động

Khám phá giải pháp ước lượng kênh truyền kết hợp triệt nhiễu ICI cho tiêu chuẩn WiMAX di động tại HCMUTE. Tối ưu hóa hiệu suất mạng.

• Tác giả: PGS.TS Phạm Hồng Liên
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Khoa Điện – Điện Tử
• Đề tài: Giải Pháp Ước Lượng Kênh Truyền Kết Hợp Triệt Nhiễu ICI Cho Tiêu Chuẩn WiMAX Di Động
• Loại tài liệu: Luận Văn
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC CỦA ĐỀ TÀI Ở TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC
• 1.2. MỤC TIÊU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
• 1.3. NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI
• 1.4. XÂY DỰNG GIẢI PHÁP BỘ ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI
• 1.5. GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI SỬ DỤNG GIẢI PHÁP LẶP KALMAN CẢI TIẾN
• 1.6. GIẢI PHÁP TRIỆT NHIỄU ICI BẰNG CÁCH KẾT HỢP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN VÀ TỐI ƯU KHOẢNG BẢO VỆ GI
• 5. CHƯƠNG 5: GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI BẰNG GIẢI PHÁP BỘ ƯỚC LƯỢNG UNSCENTED KALMAN

Tóm tắt

I. Ước lượng kênh truyền WiMAX di động

Phần này tập trung vào ước lượng kênh truyền WiMAX trong môi trường di động, một vấn đề phức tạp do ảnh hưởng của nhiễu đa đường và hiệu ứng Doppler. Các phương pháp truyền thống như LS (Least Square) và MMSE (Minimum Mean Square Error) được xem xét như điểm chuẩn. Tuy nhiên, trong điều kiện nhiễu mạnh và kênh truyền biến đổi nhanh, những phương pháp này không đủ hiệu quả. Do đó, đề tài nghiên cứu các giải pháp nâng cao, đặc biệt tập trung vào các thuật toán dựa trên bộ lọc Kalman, nhằm cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của quá trình ước lượng kênh truyền. Việc phân tích kênh truyền đóng vai trò quan trọng trong việc lựa chọn và đánh giá hiệu quả của các thuật toán. Mô hình kênh truyền WiMAX, cụ thể là mô hình ITU-R channel B, được sử dụng làm cơ sở mô phỏng và đánh giá. Kỹ thuật số hóa tín hiệu WiMAX cũng được xem xét để tối ưu hóa quá trình xử lý.

1.1. Ứng dụng bộ lọc Kalman

Bộ lọc Kalman là một giải pháp mạnh mẽ cho ước lượng kênh truyền trong môi trường nhiễu. Tuy nhiên, bộ lọc Kalman cơ bản chỉ hoạt động tốt với nhiễu Gauss. Đề tài đề xuất các cải tiến cho bộ lọc Kalman, bao gồm giải pháp lặp Kalman cải tiến và Unscented Kalman Filter (UKF). Giải pháp lặp Kalman cải tiến được thiết kế để xử lý nhiễu ICI (Inter Carrier Interference) và ISI (Inter Symbol Interference) hiệu quả hơn, bằng cách lặp lại quá trình ước lượng nhiều lần cho đến khi hội tụ. Số lần lặp được xác định dựa trên phân tích MSE (Mean Square Error). UKF, như một lựa chọn khác, được xem xét vì khả năng xử lý các hệ thống phi tuyến tốt hơn so với Extended Kalman Filter (EKF). Thuật toán UKF được áp dụng cho xử lý tín hiệu WiMAX nhằm cải thiện độ chính xác của ước lượng kênh truyền. Việc so sánh hiệu quả giữa các phương pháp được thực hiện thông qua mô phỏng và phân tích kết quả BER (Bit Error Rate) và MSE. Tối ưu hóa tham số của các thuật toán cũng được đề cập để đạt hiệu suất tốt nhất.

1.2. Đánh giá hiệu quả ước lượng

Hiệu quả của các thuật toán ước lượng kênh truyền được đánh giá dựa trên các chỉ số quan trọng như BER và MSE. Kết quả mô phỏng được trình bày dưới dạng đồ thị, cho thấy sự so sánh giữa các phương pháp khác nhau trong các điều kiện hoạt động khác nhau. Phân tích hiệu suất triệt nhiễu là một phần quan trọng trong đánh giá, đặc biệt là việc giảm thiểu nhiễu liên sóng mang (ICI) và nhiễu liên ký tự (ISI). Các yếu tố như SNR (Signal to Noise Ratio) và vận tốc di động có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất ước lượng. Mô phỏng kênh truyền được thực hiện dựa trên mô hình kênh di động thực tế của chuẩn WiMAX. Phân tích kết quả mô phỏng cho phép so sánh giữa các thuật toán và xác định giải pháp tối ưu nhất trong các trường hợp khác nhau. So sánh các giải pháp triệt nhiễu cũng được thực hiện để đánh giá hiệu quả của việc kết hợp ước lượng kênh và triệt nhiễu.

II. Triệt nhiễu WiMAX di động

Phần này tập trung vào việc triệt nhiễu trong hệ thống WiMAX di động, đặc biệt là nhiễu liên sóng mang (ICI) và nhiễu liên ký tự (ISI). Các phương pháp triệt nhiễu được nghiên cứu bao gồm tối ưu hóa khoảng bảo vệ (Guard Interval - GI), sử dụng các kỹ thuật cân bằng kênh thích ứng, và cải tiến thuật toán Kalman. Giải pháp tối ưu GI nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của ISI bằng cách điều chỉnh độ dài GI phù hợp với điều kiện kênh truyền thay đổi. Kỹ thuật cân bằng kênh thích ứng giúp bù đắp sự méo tín hiệu do kênh truyền gây ra. Các thuật toán Kalman được sử dụng để ước lượng chính xác kênh truyền và từ đó triệt nhiễu ICI hiệu quả hơn. Thiết kế hệ thống WiMAX cần phải xem xét kỹ lưỡng vấn đề triệt nhiễu để đảm bảo chất lượng dịch vụ.

2.1. Tối ưu hóa khoảng bảo vệ GI

Tối ưu hóa khoảng bảo vệ GI là một kỹ thuật quan trọng trong triệt nhiễu ISI trong hệ thống OFDM. Đề tài đề xuất một thuật toán thích ứng độ dài GI dựa trên ước lượng độ trải trễ kênh truyền. Việc ước lượng độ trải trễ được thực hiện dựa trên chuỗi pilot được truyền đi trong mỗi gói OFDM. Kết quả mô phỏng cho thấy việc tối ưu hóa GI có thể giảm thiểu BER hiệu quả, so với việc sử dụng độ dài GI cố định. Phân tích hiệu quả của việc tối ưu GI được thực hiện bằng cách so sánh với các phương pháp truyền thống. So sánh độ dài GI được tính toán bằng các phương pháp khác nhau, như bằng độ trải trễ hoặc 1.5 lần độ trải trễ, cho thấy độ dài GI tối ưu nên bằng với độ trải trễ. Hiệu quả sử dụng phổ cũng được cải thiện nhờ tối ưu hóa GI.

2.2. Kết hợp ước lượng kênh và triệt nhiễu

Đề tài đề xuất kết hợp ước lượng kênh truyền và triệt nhiễu nhằm nâng cao hiệu quả toàn hệ thống. Việc ước lượng chính xác kênh truyền là cơ sở để thực hiện triệt nhiễu ICI và ISI hiệu quả. Kết quả mô phỏng cho thấy việc kết hợp này giúp cải thiện đáng kể BER và MSE, đặc biệt trong điều kiện kênh truyền xấu. So sánh kết quả giữa việc sử dụng thuật toán Kalman đơn thuần và thuật toán kết hợp ước lượng kênh và triệt nhiễu cho thấy sự cải thiện rõ rệt. Các kỹ thuật xử lý tín hiệu số được áp dụng để thực hiện các thuật toán này trên hệ thống WiMAX di động. Hiệu quả của việc kết hợp này được đánh giá dựa trên các chỉ số quan trọng như BER, MSE và hiệu suất sử dụng phổ. Tối ưu hóa tham số của toàn bộ quá trình là chìa khóa để đạt hiệu quả tối đa.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ viễn thông di động, hệ thống truyền dẫn dữ liệu tốc độ cao ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Tuy nhiên, các hệ thống này thường gặp phải các vấn đề nhiễu như nhiễu liên kí tự (ISI) và nhiễu liên sóng mang (ICI), đặc biệt trong môi trường kênh truyền biến thiên theo thời gian và tần số (doubly selective channel). Theo ước tính, sự dịch chuyển tần số do hiệu ứng Doppler gây ra làm giảm chất lượng truyền dẫn, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của các hệ thống OFDM băng rộng như WiMAX di động – một tiêu chuẩn mạng 4G tiên tiến.

Mục tiêu chính của nghiên cứu là đề xuất và phát triển các giải pháp ước lượng kênh truyền kết hợp triệt nhiễu ICI nhằm nâng cao chất lượng hệ thống WiMAX di động. Nghiên cứu tập trung vào phân tích ảnh hưởng của nhiễu ICI trong fading, đồng thời xây dựng các bộ ước lượng thích nghi cải tiến dựa trên bộ lọc Kalman và các biến thể như Extended Kalman Filter (EKF) và Unscented Kalman Filter (UKF). Phạm vi nghiên cứu được thực hiện trong năm 2013 tại Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, với mô hình kênh truyền theo chuẩn ITU-R channel B, mô phỏng trong các môi trường indoor, pedestrian và vehicular với vận tốc di chuyển từ 1 km/h đến 100 km/h.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất truyền dẫn dữ liệu, giảm tỷ lệ lỗi bit (BER) và tối ưu hóa sử dụng phổ tần, góp phần phát triển công nghệ viễn thông hiện đại, đồng thời hỗ trợ đào tạo và nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực kỹ thuật điện tử viễn thông.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Mô hình kênh truyền doubly selective channel: Kênh truyền vừa biến đổi theo thời gian vừa theo tần số, gây ra ISI và ICI, đặc biệt trong môi trường di động với hiệu ứng Doppler.
• Bộ lọc Kalman và các biến thể: Bộ lọc Kalman là giải thuật ước lượng thích nghi đệ quy, được sử dụng để ước lượng trạng thái kênh truyền. Phiên bản mở rộng EKF và UKF được áp dụng để xử lý các mô hình phi tuyến và cải thiện độ chính xác trong môi trường nhiễu phức tạp.
• Các khái niệm chính:
  • Inter Carrier Interference (ICI): Nhiễu liên sóng mang do mất trực giao giữa các sóng mang con trong OFDM.
  • Guard Interval (GI): Khoảng bảo vệ được chèn vào mỗi symbol để giảm thiểu ISI.
  • Least Square (LS) và Minimum Mean Square Error (MMSE): Các phương pháp ước lượng kênh truyền truyền thống dùng làm chuẩn so sánh.
  • Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM): Kỹ thuật ghép kênh trực giao miền tần số, nền tảng cho WiMAX.
  • Signal to Noise Ratio (SNR) và Bit Error Rate (BER): Các chỉ số đánh giá hiệu suất hệ thống.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô phỏng và phân tích toán học kết hợp:

• Nguồn dữ liệu: Mô hình kênh truyền ITU-R channel B được sử dụng để mô phỏng các môi trường indoor, pedestrian và vehicular với vận tốc di chuyển tương ứng 1 km/h, 5 km/h và 30-100 km/h.
• Phương pháp phân tích:
  • Xây dựng và cải tiến các bộ ước lượng kênh truyền dựa trên Kalman Filter, bao gồm thuật toán lặp Kalman cải tiến, kết hợp ước lượng GI tối ưu và bộ lọc Unscented Kalman Filter.
  • So sánh hiệu suất các giải pháp với các phương pháp truyền thống LS và MMSE qua các chỉ số BER và MSE.
• Timeline nghiên cứu: Thực hiện trong năm 2013, từ tháng 1 đến tháng 12, với các giai đoạn thiết kế giải pháp, mô phỏng, phân tích kết quả và hoàn thiện báo cáo.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả của thuật toán lặp Kalman cải tiến: Với 7 chu kỳ lặp, thuật toán cho kết quả BER và MSE tốt hơn đáng kể so với bộ lọc Kalman truyền thống và LS, đặc biệt trong môi trường di chuyển nhanh (vận tốc 30 km/h). Ví dụ, tại SNR dưới 25 dB, giải pháp đề xuất duy trì hiệu suất ổn định, trong khi Kalman truyền thống giảm hiệu quả do ảnh hưởng của ICI.

2. Tối ưu hóa khoảng bảo vệ GI: Giải thuật thích nghi chiều dài GI dựa trên ước lượng độ trễ RMS của kênh truyền giúp giảm thiểu ISI và ICI hiệu quả. Kết quả mô phỏng cho thấy GI thích nghi có độ dài trung bình thấp hơn GI cố định 256, đồng thời cải thiện BER trong môi trường indoor với vận tốc 1 km/h. Thiết lập GI bằng đúng độ trễ RMS cho hiệu suất tốt hơn so với thiết lập GI dài hơn 1.5 lần độ trễ, tránh lãng phí năng lượng và phổ tần.

3. Ưu điểm của bộ lọc Unscented Kalman Filter (UKF): UKF vượt trội hơn so với Kalman Filter và Extended Kalman Filter trong việc ước lượng kênh truyền có tính phi tuyến cao do ảnh hưởng của ICI trong fading. Ví dụ, trong môi trường pedestrian với vận tốc 5 km/h, UKF cho BER thấp hơn rõ rệt ở các mức SNR từ 0 đến 40 dB, đặc biệt với điều chế 16-QAM.

4. Khả năng ứng dụng đa môi trường: Các giải pháp đề xuất được mô phỏng trên nhiều mô hình kênh truyền (indoor, pedestrian, vehicular) với các vận tốc khác nhau, chứng minh tính linh hoạt và hiệu quả trong thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính giúp các giải pháp cải tiến đạt hiệu quả là do khả năng thích nghi và loại bỏ nhiễu ICI trong môi trường fading phức tạp. Thuật toán lặp Kalman cải tiến giúp các tham số hội tụ nhanh, giảm sai số ước lượng. Việc tối ưu GI giúp cân bằng giữa giảm ISI và tiết kiệm năng lượng, tránh lãng phí phổ tần. Bộ lọc UKF với phương pháp Unscented Transformation xử lý tốt các phi tuyến trong mô hình kênh, nâng cao độ chính xác ước lượng.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, các giải pháp này vượt trội hơn về mặt hiệu suất BER và MSE, đồng thời được chứng minh qua các mô phỏng chi tiết với nhiều tham số khác nhau. Kết quả có thể được trình bày qua biểu đồ BER và MSE theo SNR, minh họa sự cải thiện rõ rệt của các giải pháp đề xuất so với phương pháp truyền thống.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai thuật toán lặp Kalman cải tiến trong hệ thống WiMAX thực tế: Áp dụng giải pháp này để nâng cao chất lượng ước lượng kênh, giảm tỷ lệ lỗi bit, đặc biệt trong môi trường di động có vận tốc cao. Thời gian thực hiện đề xuất trong vòng 1-2 năm, do các đơn vị phát triển thiết bị và nhà mạng phối hợp.

2. Phát triển giải thuật tối ưu GI thích nghi: Tích hợp giải pháp ước lượng GI tự động vào thiết bị phát để tối ưu hóa hiệu suất truyền dẫn, tiết kiệm năng lượng và phổ tần. Chủ thể thực hiện là các nhà sản xuất thiết bị viễn thông, với mục tiêu giảm ISI và ICI trong vòng 1 năm.

3. Nâng cao và hoàn thiện bộ lọc Unscented Kalman Filter: Tiếp tục nghiên cứu sâu hơn để cải thiện độ chính xác và tính ổn định của UKF, hướng tới đăng tải trên các tạp chí quốc tế và ứng dụng thực tế. Thời gian nghiên cứu tiếp theo khoảng 2-3 năm, do các nhóm nghiên cứu chuyên sâu đảm nhận.

4. Đào tạo và chuyển giao công nghệ: Sử dụng kết quả nghiên cứu trong giảng dạy đại học và sau đại học, đồng thời tổ chức các khóa đào tạo chuyên sâu cho kỹ sư viễn thông nhằm nâng cao năng lực ứng dụng các giải pháp mới. Chủ thể là các trường đại học và viện nghiên cứu, triển khai liên tục.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành viễn thông, kỹ thuật điện tử: Nghiên cứu cung cấp kiến thức chuyên sâu về ước lượng kênh truyền và xử lý nhiễu ICI trong hệ thống OFDM, hỗ trợ phát triển các đề tài nghiên cứu mới.

2. Kỹ sư phát triển thiết bị viễn thông: Áp dụng các giải pháp cải tiến bộ lọc Kalman và tối ưu GI để nâng cao hiệu suất thiết bị WiMAX và các hệ thống OFDM tương tự.

3. Nhà mạng và nhà cung cấp dịch vụ viễn thông: Hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng truyền dẫn, từ đó tối ưu hóa mạng lưới và nâng cao trải nghiệm người dùng.

4. Giảng viên và cán bộ đào tạo: Sử dụng luận văn làm tài liệu tham khảo trong giảng dạy và hướng dẫn nghiên cứu sinh, góp phần nâng cao chất lượng đào tạo chuyên ngành viễn thông.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao nhiễu ICI lại ảnh hưởng lớn đến hệ thống WiMAX di động?
   Nhiễu ICI làm mất tính trực giao giữa các sóng mang con trong OFDM, gây ra sai lệch tín hiệu và tăng tỷ lệ lỗi bit. Trong môi trường di động, hiệu ứng Doppler làm tăng nhiễu này, ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng truyền dẫn.

2. Giải pháp Kalman cải tiến có ưu điểm gì so với phương pháp truyền thống?
   Kalman cải tiến sử dụng thuật toán lặp giúp các tham số hội tụ nhanh hơn, giảm sai số ước lượng trong môi trường fading phức tạp, từ đó cải thiện BER và MSE so với LS và MMSE.

3. Tối ưu hóa khoảng bảo vệ GI có tác dụng như thế nào?
   Việc điều chỉnh GI thích nghi với độ trễ kênh giúp giảm ISI và ICI hiệu quả, đồng thời tránh lãng phí năng lượng và phổ tần khi GI quá dài hoặc quá ngắn, nâng cao hiệu suất hệ thống.

4. Unscented Kalman Filter khác gì so với Extended Kalman Filter?
   UKF không tuyến tính hóa phương trình tiến trình và đo đạc mà sử dụng tập điểm mẫu để xấp xỉ phân bố trạng thái, cho độ chính xác cao hơn EKF trong các mô hình phi tuyến phức tạp như kênh truyền có ICI.

5. Các giải pháp này có thể áp dụng cho các công nghệ viễn thông khác không?
   Có, các giải pháp ước lượng kênh và triệt nhiễu ICI dựa trên Kalman và UKF có thể được điều chỉnh và áp dụng cho các hệ thống OFDM khác như LTE, 5G, giúp cải thiện hiệu suất truyền dẫn trong môi trường di động.

Kết luận

• Đề tài đã phân tích và đề xuất thành công ba giải pháp cải tiến bộ ước lượng kênh truyền kết hợp triệt nhiễu ICI cho hệ thống WiMAX di động, bao gồm thuật toán lặp Kalman cải tiến, tối ưu GI và bộ lọc Unscented Kalman Filter.
• Kết quả mô phỏng cho thấy các giải pháp này vượt trội hơn các phương pháp truyền thống về BER và MSE trong nhiều môi trường và vận tốc di chuyển khác nhau.
• Giải pháp tối ưu GI giúp cân bằng hiệu quả giữa giảm nhiễu ISI/ICI và tiết kiệm năng lượng, phổ tần.
• Bộ lọc UKF xử lý tốt các mô hình phi tuyến, nâng cao độ chính xác ước lượng trong môi trường fading phức tạp.
• Các kết quả nghiên cứu đã được công bố trên các tạp chí và hội nghị quốc tế, đồng thời có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong đào tạo và phát triển công nghệ viễn thông hiện đại.

Hành động tiếp theo: Tiếp tục hoàn thiện và ứng dụng các giải pháp trong thực tế, mở rộng nghiên cứu sâu hơn về bộ lọc UKF, đồng thời chuyển giao công nghệ cho các đơn vị phát triển thiết bị và nhà mạng. Đề nghị các nhà nghiên cứu và kỹ sư viễn thông quan tâm áp dụng và phát triển thêm các giải pháp này để nâng cao hiệu suất hệ thống truyền dẫn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU THUỘC LĨNH VỰC CỦA ĐỀ TÀI Ở TRONG VÀ NGOÀI NƯỚC Một hệ thống thông tin di động với tốc độ truyền cao sẽ gây ra nhiễu liên kí tự (ISI) trong khi sự dịch chuyển của tần số sóng mang do độ dịch tần Doppler gây ra. Kênh truyền có sự ảnh hưởng của ISI và Doppler shift được gọi là Doubly Selective channel (vừa chọn lọc về thời gian và chọn lọc về tần số). Giải pháp để ước lượng kênh truyền trong trường hợp này, thông thường đầu tiền cần phải loại bỏ tính chọn lọc về thời gian của kênh truyền vì đây là nguyên nhân làm mất sự trực giao của các sóng mang gây nhiễu ICI (nhiễu liên sóng mang- Inter carrier Interference). Các giải pháp có thể kể đến là giải pháp định dạng xung (pulse shapping)[13-14], cơ chế tự triệt tiêu nhiễu ICI [15], ước lượng độ dịch tần số offset [16], sử dụng bộ cân bằng miền thời gian để chuyển đổi kênh truyền doubly selective channel thành Frequency Selective channel (kênh truyền chọn lọc tần số) bằng cách làm ngắn đáp ứng xung kênh truyền [17].

Sau đó sử dụng các phương pháp ước lượng và cân bằng theo miền tần số để ước lượng cho kênh truyền chọn lọc miền tần số. Trong đề tài, với mô hình kênh truyền theo tiêu chuẩn của WIMAX di động là ITU-R channel B [18]. Đề tài này cũng phân tích sự ảnh hưởng của độ dịch tần Doppler (do vận tốc di chuyển thay đổi) gây ra nhiễu ICI lên chất lượng của hệ thống. Các bộ ước lượng và cân bằng truyền thống là LS (Least Square), MMSE (Minimum Mean Squared Error) cũng là những bộ cân bằng tiêu chuẩn để so sánh cho những nghiên cứu mới về bộ cân bằng trong hệ thống OFDM [19].

Kalman là một bộ ước lượng thích nghi được giới thiệu trong [10], Tuy nhiên giải pháp Kalman chỉ cho kết quả tốt nhất khi kênh truyền là nhiễu Gauss. Với ảnh hưởng của ICI trong fading, những bộ ước lượng cải tiến thuộc họ của Kalman kết hợp với những cải tiến với hướng đề cập loại bỏ ICI và ISI đã cho kết quả tốt hơn. Đề tài này nghiên cứu các giải pháp cải tiến của bộ ước lượng Kalman nhằm mục đích loại bỏ nhiễu ICI. MỤC TIÊU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI Bài báo [26] trình bày giải thuật ước lượng kênh truyền cho hệ thống OFDM dựa vào giải thuật Kalman với cấu trúc pilot dạng lược cho kênh truyền biến thiên thời gian do ảnh hưởng của fading.

Bài báo cho thấy giải thuật Kalman cho kết quả tốt hơn LS trong môi trường fading tuy nhiên chỉ mô phỏng với một độ dịch tần Doppler cố định (70Hz) cho kênh truyền fading Rayleigh chứ không mô phỏng cho nhiều trường hợp của độ dịch tần Doppler (tương ứng là tốc độ di chuyển khác nhau). Bài Báo [30] trình bày một thuật toán cải tiến của Kalman là giải thuật Kalman mở rộng sử dụng để ước lượng độ dịch tần từ đó triệt nhiễu ICI và so sánh với các cơ chế triệt nhiễu ICI khác. Tuy nhiên mô hình kênh truyền cho sự dịch tần này là kênh truyền nhiễu Gauss với sự dịch tần so sự sai lệch giữa tần số phát và thu. Qua các 1 Luan van phân tích và đề cập các hướng nghiên cứu nêu trên, có thể nhận thấy hướng nghiên cứu sử dụng các bộ lọc thích nghi cho kết quả tốt dựa trên sự kết hợp triệt nhiễu ICI trong fading.

Vì vậy đề tài này nhằm mục đích phân tích và đề xuất các giải pháp sử dụng các bộ lọc thích nghi để kết hợp ước lượng kênh truyền và triệt nhiễu ICI.3 NỘI DUNG CỦA ĐỀ TÀI Đề tài đề xuất một cải tiến cho thuật toán của Kalman theo hướng kết hợp triệt tiêu nhiễu ICI từ đó có thể giúp cho thuật toán Kalman cho kết quả tốt hơn trong điều kiện fading. Ngoài ra đề tài cũng phân tích và đề xuất sự kết hợp ước lượng khoảng bảo vệ kết hợp ước lượng kênh truyền để triệt nhiễu ISI và ICI trong fading. Một phiên bản cải tiến của Kalman là unscented Kalman Filter cũng được phân tích và đánh giá trong đề tài này. XÂY DỰNG GIẢI PHÁP BỘ ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI Chương này mô tả một số giải pháp để triệt nhiễu ICI trong fading • Cân bằng kênh • Tạo dạng xung • Tự triệt tiêu ICI • Ước lượng Maximum Likelihood (ML) • Các bộ lọc cải tiến thuộc họ của Kalman (Kalman mở rộng, Uncented Kalman,…) Các giải pháp đề cập trong đề tài này sẽ phan tích các bộ lọc cải tiến của Kalman kết hợp một số phương pháp khác để khắc phục và triệt nhiễu ICI/ISI.

GIẢI PHÁP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KẾT HỢP TRIỆT NHIỄU ICI SỬ DỤNG GIẢI PHÁP LẶP KALMAN CẢI TIẾN Để có thể loại bỏ nhiễu ICI và ISI trong fading, một giải thuật lặp dựa trên giải thuật Kalman được đề xuất để giúp cho các tham số của Kalman hội tụ trước áp dụng cho kênh truyền fading. Thuật toán như sau: + Tại vị trí OFDM đầu tiên Ma trận H được dựa vào bộ ước lượng MMSE [13] HMMSE = RyhRyy-1 Y (3.1) Bởi vì điều kiện đầu tiên của tính toán Kalman là kí tự OFDM đầu tiên cần được tính toán trước khi ứng dụng thuật toán Kalman. Trong [13] chúng tôi đã đề xuất một bộ ước lượng MMSE cải tiến đề cho kết 2 Luan van quả tốt hơn LS. Do đó chúng tôi đã đề xuất sử dụng bộ ước lượng MMSE để ước lượng kênh truyền cho kí tự OFDM đầu tiền + Tại các vị trí OFDM khác: Các tham số dựa vào giải thuật Kalman được tính toán như sau: -Vòng lặp 1 -Bước 1: Các tham số cần tính là ma trận matrix G(n) và α (n) như sau G( n) = F (n + 1, n) K (n, n − 1)C H ( n)[C ( n) K (n, n − 1)C H ( n) + Q2 ( n)]−1 (3.4) Với G(n) là Độ lợi Kalman, α ( n ) là innovation process.

K(n+1,n) ma trận tương quan dự đoán nhiễu trạng thái. C(n) ma trận chéo pilot. F(n) là ma trận đơn vị. Q1(n) và Q2(n) được định nghĩa (3.5) Q1(n) là ma trận tương quan của nhiễu tiến trình Q2(n) là ma trận tương quan của nhiễu đo đạc Trong mô phỏng, thông số được chọn Q1=0.

Bước 2 : ma trận H được quyết định từ các phương trình trên như sau: H ( n + 1) = F ( n ) H ( n ) + G ( n )α ( n ) (3.6) Chu trình lặp cho lần lặp kế tiếp 1,2,3, tiếp tục bằng cách quay trở về bước 1. Đáp ứng tần số hoàn chỉnh của kênh truyền tại tất cả các vị trị được tính toán từ đáp ứng tần số tại các vị trí pilot bằng giải thuật nội suy tuyến tính. Từ phân tích MSE, với 7 chu kì lặp, các kết quả cho là tốt nhất, với chu kì lặp cao hơn. Kết quả không thay đổi nhiều, vì vậy thuật toán đề xuất được sử dụng với 7 chu kì lặp.

3 Luan van BER Comparison 0 10 Iteration 10 Iteration 8 Iteration 7 Iteration 5 Iteration 3 -1 BER 10 Iteration 1 -2 10 -3 10 0 5 10 15 20 25 30 35 40 SNR[dB] Hình 3.1 Kết quả mô phỏng BER cho vận tốc 30km/h mô hình vehicular Kết quả mô phỏng MSE cho vận tốc di chuyển 30km/h trong được mô tả trong hình 3. Trong điều kiện này với ảnh hưởng của ICI, bộ ước lượng Kalman không cho kết quả tốt nữa trong khi giải pháp đề xuất vẫn cho kết quả tốt và tốt hơn cả giải pháp truyền thống LS với SNR nhỏ hơn 25 dB 1 MSE Comparison 10 LS estimator Kalman estimator New algorithm 0 10 MSE -1 10 -2 10 0 5 10 15 20 25 30 35 40 SNR[dB] Hình 3.2 Kết quả mô phỏng MSE cho vận tốc 30km/h mô hình vehicular 4 Luan van Với những kết quả trên, chúng tôi kết luận rằng bộ ước lượng đề xuất với 7 lần lặp cho kết quả tốt hơn so với những phương pháp trước đó với mô hình di chuyển nhanh. Với mô hình di chuyển chậm, giải pháp có kết tốt như bộ ước lượng Kalman. GIẢI PHÁP TRIỆT NHIỄU ICI BẰNG CÁCH KẾT HỢP ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN VÀ TỐI ƯU KHOẢNG BẢO VỆ GI Trong hệ thống viễn thông không dây băng rộng, trải trễ gây ra bởi Fading đa đường sẽ có những tác động nghiêm trọng đến phía thu như nhiễu ISI.Để chống lại ISI,kỹ thuật điều chế OFDM được sử dụng để chia dòng dữ liệu tốc độ cao thành các chuỗi dữ liệu song song và điều chế chúng trên các sóng mang con trực giao với nhau.Sau đó,chúng được chèn thêm khoảng bảo vệ vào đầu mỗi symbol để làm giảm ảnh hưởng của symbol liền kề nó.

Hệ thống truyền dẫn OFDM thường sử dụng khoảng bảo vệ có độ dài cố định để chống lại hiện tượng nhiễu ISI ( inter-symbol interference) được gây ra bởi trải trễ của kênh truyền trong môi trường di động không dây.Điều này có thể gây ra những tác động đáng kể khi chiều dài CP ( Cyclic Prefix) nhỏ hơn trải trễ kênh truyền RMS (Root Mean Square), hoặc có thể làm giảm năng lượng của hệ thống và hiệu suất phổ khi chiều dài CP lớn hơn rất nhiều so với trãi trễ kênh truyền. Từ những phân tích ở trên, trong chương này chúng tôi đề nghị một giải thuật nhằm ước tính giá trị của chiều dài khoảng bảo vệ đáp ứng với những sự thay đổi của kênh truyền. Đó là giải thuật tối ưu khoảng bảo vệ GI (Guard Interval). Phương pháp này dựa trên việc thích ứng chiều dài GI với sự thay đổi của độ trải trễ kênh truyền.

Dựa vào chuỗi pilot được gửi đi trong mỗi gói OFDM sẽ ước lượng độ trải trễ RMS (Root Mean Square) thông qua việc ước lượng đáp ứng xung của kênh truyền, sau đó sử dụng một tiêu chuẩn để tính chiều dài CP, cuối cùng sẽ tác động trở lại phía phát.1 mô phỏng kết qủa BER cho mô hình indoor với vận tốc di chuyển 1km/h. Có thể nhận thấy bộ ước lượng Kalman cho kết quả tốt hơn LS trong tất cả các kiểu điều chế. Thuật toán đề nghị đã cho kêt quả tốt nhất so với Kalman và LS. 5 Luan van Hình 4.1 Mô phỏng BER cho mô hình indoor, tốc độ 1 km/h Bảng sau mô tả kết quả tính toán trung bình cho độ dài GI tại các vị trí SNR khác nhau.

Có thể nhận thấy độ dài của GI của thuật toán đề nghị thấp hơn so với độ dài GI cố định được thiết lập là 256.