Tách sóng nhiều người sử dụng dùng kỹ thuật feed forward trong hệ thống cdma luận án thạc sỹ khoa học kỹ thuật chuyên ngành kỹ thuật điện tử

Luận án thạc sỹ khoa học kỹ thuật chuyên ngành kỹ thuật điện tử nghiên cứu kỹ thuật feed forward trong hệ thống CDMA để tách sóng nhiều người dùng hiệu quả.

• Tác giả: Dương Thị Cẩm Tú
• Người hướng dẫn: TS. Võ Xuân Tựu
• Trường học: Đại học Giao thông Vận tải
• Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
• Đề tài: Kỹ thuật feed forward trong tách sóng đa người dùng hệ thống CDMA
• Loại tài liệu: luận án thạc sỹ
• Năm xuất bản: 2007
• Địa điểm: TPHCM

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN HỆ THỐNG CDMA
• 1.1. Tổng quát
• 1.2. Kỹ thuật trải phổ DS – CDMA
• 1.3. Dung lượng mạng CDMA
• 1.3.1. Tái sử dụng tần số và chia vùng phủ sóng
• 1.3.2. Khả năng dung lượng mềm dẻo của mạng CDMA
• 1.4. Điều khiển công suất trong CDMA
• 1.4.1. Đường lên (Forward), đường xuống (backforward)
• 1.4.2. Khống chế nhiễu qua cơ chế điều khiển công suất
• 1.5. Đặc điểm của kênh truyền vô tuyến
• 1.5.1. Các kiểu kênh truyền khác nhau
• 1.5.2. Phân bố Rayleigh
• 1.5.3. Phân bố Rician
• 1.5.4. Kênh Fading chọn thời gian
• 1.5.5. Kênh Fading chọn tần
• 1.5.6. Suy hao trên đường truyền vô tuyến
• 1.5.7. Hiện tượng Doppler
• 1.5.8. Mô hình kênh nhiều đường
• 1.6. Tổng kết chương 1
• 2. CHƯƠNG II: KỸ THUẬT TÁCH SÓNG TRONG CDMA
• 2.1. Mô hình hệ thống DS-CDMA
• 2.1.1. Mô hình hệ thống DS – CDMA đồng bộ rời rạc theo thời gian
• 2.1.2. Hình chiếu trực chuẩn
• 2.2. Ngõ ra bộ lọc phối hợp
• 2.3. Kỹ thuật tách sóng trong CDMA
• 2.3.1. Kỹ thuật tách sóng thông thường
• 2.3.2. Kỹ thuật tách sóng giải tương quan
• 2.4. Kỹ thuật tách sóng MMSE
• 2.5. Tổng kết chương 2
• 3. CHƯƠNG III: MẠNG NEURON
• 3.1. Mạng Neuron nhân tạo và sinh học
• 3.2. Cấu trúc mạng Neuron
• 3.2.1. Mô hình nơron
• 3.2.2. Cấu trúc mạng
• 3.2.3. Cấu trúc dữ liệu
• 3.2.4. Kiểu huấn luyện
• 3.3. Tổng quát
• 3.4. Huấn luyện mạng
• 3.5. Huấn luyện nhanh
• 3.6. So sánh bộ nhớ và tốc độ
• 3.7. Tổng kết chương 3
• 4. CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT FEED FORWARD DÙNG MẠNG NEURON
• 4.1. Các phương pháp tách sóng dùng mạng Neuron
• 4.2. Tổng quan hệ thống DS – CDMA đồng bộ
• 4.3. Phương pháp tách sóng dùng mạng nơron
• 4.4. Ứng dụng kỹ thuật tách sóng Feed forward dùng mạng noron trong hệ thống CDMA
• 4.5. Bộ tách sóng CDMA sử dụng mạng truyền thẳng
• 4.6. Tổng quan về thuật toán huấn luyện mạng
• 4.7. Ứng dụng để huấn luyện mạng
• 4.8. Tổng kết chương 4
• LỜI MỞ ĐẦU
• KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI

Tóm tắt

I. Tổng quan về kỹ thuật trải phổ trong CDMA

Kỹ thuật trải phổ là nền tảng cơ bản của hệ thống CDMA, giúp tăng khả năng chống nhiễu và cải thiện hiệu suất truyền thông. CDMA sử dụng các mã trực giao để phân biệt các người dùng khác nhau trên cùng một băng tần. Kỹ thuật feed forward được áp dụng để tối ưu hóa quá trình tách sóng đa người dùng, giảm thiểu nhiễu và nâng cao chất lượng tín hiệu. Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật feed forward trong hệ thống CDMA, đặc biệt là trong việc xử lý tín hiệu đa người dùng.

1.1. Nguyên lý kỹ thuật trải phổ

Kỹ thuật trải phổ dựa trên việc sử dụng các mã giả ngẫu nhiên (PN) để trải rộng phổ tín hiệu, giúp tăng khả năng chống nhiễu và cải thiện hiệu suất truyền thông. Trong hệ thống CDMA, mỗi người dùng được phân bổ một mã duy nhất, cho phép nhiều người dùng truyền tín hiệu đồng thời trên cùng một băng tần. Kỹ thuật feed forward được sử dụng để tối ưu hóa quá trình tách sóng đa người dùng, giảm thiểu nhiễu và nâng cao chất lượng tín hiệu.

1.2. Ưu điểm của CDMA

CDMA có nhiều ưu điểm vượt trội so với các kỹ thuật đa truy nhập khác như FDMA và TDMA. CDMA có khả năng chống nhiễu tốt hơn, tăng dung lượng hệ thống và hỗ trợ nhiều người dùng hơn. Kỹ thuật feed forward được áp dụng để tối ưu hóa quá trình tách sóng đa người dùng, giảm thiểu nhiễu và nâng cao chất lượng tín hiệu. Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật feed forward trong hệ thống CDMA, đặc biệt là trong việc xử lý tín hiệu đa người dùng.

II. Kỹ thuật tách sóng trong CDMA

Tách sóng đa người dùng là một trong những thách thức lớn trong hệ thống CDMA. Kỹ thuật feed forward được sử dụng để tối ưu hóa quá trình tách sóng, giảm thiểu nhiễu và nâng cao chất lượng tín hiệu. Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật feed forward trong hệ thống CDMA, đặc biệt là trong việc xử lý tín hiệu đa người dùng.

2.1. Tách sóng thông thường

Tách sóng thông thường trong CDMA dựa trên việc sử dụng các bộ lọc phối hợp để tách tín hiệu của từng người dùng. Tuy nhiên, phương pháp này có hạn chế về khả năng chống nhiễu và hiệu suất tách sóng. Kỹ thuật feed forward được sử dụng để tối ưu hóa quá trình tách sóng đa người dùng, giảm thiểu nhiễu và nâng cao chất lượng tín hiệu.

2.2. Tách sóng giải tương quan

Tách sóng giải tương quan là một phương pháp tiên tiến hơn, giúp loại bỏ nhiễu giữa các người dùng. Kỹ thuật feed forward được áp dụng để tối ưu hóa quá trình này, giúp cải thiện hiệu suất tách sóng và giảm thiểu nhiễu. Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật feed forward trong hệ thống CDMA, đặc biệt là trong việc xử lý tín hiệu đa người dùng.

III. Ứng dụng kỹ thuật feed forward trong CDMA

Kỹ thuật feed forward được áp dụng rộng rãi trong hệ thống CDMA để tối ưu hóa quá trình tách sóng đa người dùng. Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật feed forward trong hệ thống CDMA, đặc biệt là trong việc xử lý tín hiệu đa người dùng.

3.1. Mạng neuron trong tách sóng

Mạng neuron được sử dụng để tối ưu hóa quá trình tách sóng đa người dùng trong hệ thống CDMA. Kỹ thuật feed forward được áp dụng để huấn luyện mạng neuron, giúp cải thiện hiệu suất tách sóng và giảm thiểu nhiễu. Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và ứng dụng kỹ thuật feed forward trong hệ thống CDMA, đặc biệt là trong việc xử lý tín hiệu đa người dùng.

3.2. Kết quả thực nghiệm

Các kết quả thực nghiệm cho thấy kỹ thuật feed forward có hiệu quả cao trong việc tối ưu hóa quá trình tách sóng đa người dùng trong hệ thống CDMA. Kỹ thuật feed forward giúp giảm thiểu nhiễu và nâng cao chất lượng tín hiệu, đóng góp quan trọng vào việc cải thiện hiệu suất hệ thống.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của mạng thông tin di động toàn cầu, kỹ thuật đa truy nhập phân chia theo mã (CDMA) đã trở thành một trong những công nghệ chủ đạo nhằm nâng cao dung lượng và chất lượng mạng viễn thông. Theo ước tính, dung lượng mạng CDMA có thể đạt tới 72 Erlang trên một trạm gốc với băng tần 1,25 MHz, vượt trội hơn so với các kỹ thuật FDMA và TDMA truyền thống. Tuy nhiên, hệ thống CDMA vẫn tồn tại nhiều thách thức như hiện tượng nhiễu đa truy cập (MAI), nhiễu Gaussian trắng, và hiện tượng đa đường (multipath), ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu và hiệu suất truyền dẫn.

Luận văn tập trung nghiên cứu kỹ thuật tách sóng nhiều người sử dụng trong hệ thống CDMA bằng phương pháp mạng neuron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network). Mục tiêu chính là giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu đa truy cập và cải thiện tỷ lệ lỗi bit (BER) trong môi trường truyền dẫn phức tạp. Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi hệ thống DS-CDMA đồng bộ, với các mô hình kênh truyền vô tuyến có hiện tượng fading và nhiễu đa đường, áp dụng cho môi trường đô thị tại thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2007.

Việc ứng dụng mạng neuron truyền thẳng trong tách sóng CDMA không chỉ giúp nâng cao hiệu quả phân tách tín hiệu người dùng mà còn góp phần cải thiện khả năng điều khiển công suất, giảm thiểu hiện tượng near-far và tăng dung lượng mạng. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các hệ thống thông tin di động thế hệ mới, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu truyền tải dữ liệu đa phương tiện ngày càng tăng cao.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính:

1. Kỹ thuật trải phổ và đa truy nhập CDMA: CDMA sử dụng kỹ thuật trải phổ trực tiếp (DSSS) hoặc nhảy tần (FH-SS) để phân biệt các người dùng thông qua các chuỗi giả ngẫu nhiên (PN sequences) có tính trực giao hoặc gần trực giao. Các chuỗi PN như chuỗi m, chuỗi Gold được sử dụng để tạo mã trải phổ với hệ số trải N, giúp giảm thiểu nhiễu đa truy cập (MAI) và tăng tính bảo mật. Dung lượng mạng CDMA được xác định dựa trên tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (Eb/N0), hệ số trải và khả năng điều khiển công suất.

2. Mạng neuron nhân tạo Feed Forward: Mạng neuron truyền thẳng gồm nhiều lớp nơron, trong đó tín hiệu được truyền theo một chiều từ lớp đầu vào đến lớp đầu ra. Mạng này được huấn luyện bằng thuật toán lan truyền ngược (Backpropagation) để tối ưu hóa trọng số, giúp phân tách tín hiệu người dùng trong môi trường nhiễu phức tạp. Các hàm truyền như Log-Sigmoid và Tansig được sử dụng để mô hình hóa phi tuyến tính của mạng.

Các khái niệm chính bao gồm:

• Chuỗi PN và tính trực giao
• Hệ số trải (spreading factor) N
• Tỷ lệ lỗi bit (BER) và tỷ lệ lỗi khung (FER)
• Hiện tượng near-far và điều khiển công suất (FLPC, RLPC)
• Mạng neuron Feed Forward và thuật toán huấn luyện Backpropagation

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm mô hình toán học của hệ thống DS-CDMA đồng bộ với K người dùng, mô phỏng kênh truyền vô tuyến có hiện tượng fading Rayleigh và Rician, cùng các mô hình nhiễu AWGN và MAI. Cỡ mẫu mô phỏng được lựa chọn phù hợp với số lượng người dùng trong phạm vi nghiên cứu, thường từ vài chục đến hàng trăm người dùng đồng thời.

Phương pháp phân tích sử dụng mô phỏng số với các thuật toán tách sóng truyền thống như giải tương quan, MMSE, kết hợp với mạng neuron truyền thẳng để so sánh hiệu suất. Thuật toán huấn luyện mạng neuron được thực hiện theo quy trình: khởi tạo trọng số, lan truyền tín hiệu, tính sai số, cập nhật trọng số bằng thuật toán Backpropagation với hàm mất mát bình phương tối thiểu.

Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng 6 tháng, bao gồm các bước: tổng hợp lý thuyết, xây dựng mô hình, huấn luyện mạng neuron, mô phỏng và đánh giá kết quả, so sánh với các phương pháp truyền thống.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả tách sóng bằng mạng neuron Feed Forward: Mạng neuron truyền thẳng cho thấy khả năng giảm tỷ lệ lỗi bit (BER) đáng kể so với các phương pháp tách sóng giải tương quan và MMSE. Ví dụ, tại mức Eb/N0 = 10 dB, BER giảm từ khoảng 10^-2 xuống còn khoảng 10^-4, tương đương cải thiện 2 bậc logarit.

2. Giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu đa truy cập (MAI): Mạng neuron có khả năng học và phân biệt tín hiệu người dùng trong môi trường có nhiều nhiễu MAI, giúp giảm thiểu hiện tượng near-far. Kết quả mô phỏng cho thấy tỷ lệ lỗi bit giảm khoảng 30% so với máy thu MMSE trong điều kiện nhiễu cao.

3. Tăng dung lượng mạng CDMA: Nhờ khả năng tách sóng hiệu quả, dung lượng mạng CDMA có thể tăng lên khoảng 20-30% so với hệ thống sử dụng bộ tách sóng truyền thống, đồng thời duy trì chất lượng dịch vụ với tỷ lệ lỗi khung (FER) dưới 2%.

4. Khả năng điều khiển công suất tối ưu: Ứng dụng mạng neuron trong điều khiển công suất giúp cân bằng công suất phát giữa các thuê bao, giảm thiểu hiện tượng nhiễu và tăng hiệu suất sử dụng băng tần. Mức công suất phát được điều chỉnh tự động theo vị trí và điều kiện kênh, giảm thiểu lãng phí năng lượng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện hiệu suất là do mạng neuron truyền thẳng có khả năng mô hình hóa phi tuyến và học các đặc trưng phức tạp của tín hiệu trong môi trường nhiễu đa người dùng. So với các phương pháp truyền thống dựa trên giải tích tuyến tính, mạng neuron có thể thích ứng tốt hơn với các biến đổi kênh và nhiễu không tuyến tính.

Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực xử lý tín hiệu CDMA sử dụng mạng neuron và học máy, đồng thời mở ra hướng phát triển các hệ thống thu phát thông minh, tự động điều chỉnh theo môi trường thực tế.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ BER theo Eb/N0, so sánh giữa các phương pháp tách sóng, và bảng thống kê dung lượng mạng tương ứng với các mức công suất phát khác nhau.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai mạng neuron Feed Forward trong hệ thống thu CDMA: Áp dụng mô hình mạng neuron truyền thẳng để tách sóng nhiều người dùng, nhằm giảm tỷ lệ lỗi bit và tăng dung lượng mạng. Thời gian thực hiện dự kiến 12 tháng, do các nhà phát triển thiết bị thu và nhà mạng phối hợp.

2. Tối ưu thuật toán huấn luyện mạng neuron: Nâng cao tốc độ huấn luyện và khả năng thích ứng của mạng bằng cách áp dụng các thuật toán học sâu và tối ưu hóa trọng số. Mục tiêu giảm thời gian huấn luyện xuống dưới 1 giờ cho cỡ mẫu lớn, thực hiện trong 6 tháng.

3. Phát triển hệ thống điều khiển công suất tự động dựa trên mạng neuron: Tích hợp mạng neuron trong vòng điều khiển công suất lên và xuống, nhằm cân bằng công suất phát, giảm thiểu hiện tượng near-far và tăng hiệu quả sử dụng băng tần. Thời gian nghiên cứu và thử nghiệm khoảng 9 tháng.

4. Mở rộng nghiên cứu cho các môi trường kênh phức tạp hơn: Nghiên cứu ứng dụng mạng neuron trong các kênh truyền có fading nhanh, đa đường phức tạp và môi trường đô thị đông đúc. Mục tiêu nâng cao độ tin cậy và chất lượng dịch vụ, thực hiện trong 1 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư viễn thông: Nghiên cứu sâu về kỹ thuật tách sóng CDMA và ứng dụng mạng neuron trong xử lý tín hiệu, giúp phát triển các giải pháp nâng cao hiệu suất mạng.

2. Các nhà phát triển thiết bị thu phát CDMA: Áp dụng các thuật toán mạng neuron để cải tiến thiết bị thu, giảm thiểu lỗi và tăng dung lượng mạng, nâng cao chất lượng dịch vụ.

3. Nhà quản lý và hoạch định mạng viễn thông: Hiểu rõ về khả năng mở rộng dung lượng và điều khiển công suất trong mạng CDMA, từ đó xây dựng các chính sách phát triển mạng hiệu quả.

4. Sinh viên và học viên cao học ngành kỹ thuật điện tử viễn thông: Tài liệu tham khảo quý giá về lý thuyết trải phổ, đa truy nhập CDMA và ứng dụng mạng neuron trong truyền thông không dây.

Câu hỏi thường gặp

1. Mạng neuron truyền thẳng giúp gì trong hệ thống CDMA?
   Mạng neuron truyền thẳng giúp tách sóng nhiều người dùng hiệu quả hơn, giảm tỷ lệ lỗi bit và cải thiện khả năng chống nhiễu đa truy cập, từ đó tăng dung lượng và chất lượng mạng.

2. Chuỗi PN trong CDMA có vai trò gì?
   Chuỗi PN tạo mã trải phổ giúp phân biệt các người dùng khác nhau trong cùng băng tần, đảm bảo tín hiệu không bị lẫn lộn và giảm thiểu nhiễu đa truy cập.

3. Hiện tượng near-far ảnh hưởng thế nào đến CDMA?
   Near-far xảy ra khi tín hiệu của người dùng gần trạm gốc mạnh hơn nhiều so với người dùng xa, gây nhiễu và làm giảm chất lượng tín hiệu của người dùng xa. Điều khiển công suất là giải pháp khắc phục.

4. Tại sao cần điều khiển công suất trong CDMA?
   Điều khiển công suất giúp cân bằng mức công suất phát của các thuê bao, giảm nhiễu và tăng dung lượng mạng, đồng thời tiết kiệm năng lượng và nâng cao chất lượng dịch vụ.

5. Phương pháp huấn luyện mạng neuron nào được sử dụng?
   Thuật toán Backpropagation được sử dụng để huấn luyện mạng neuron truyền thẳng, giúp tối ưu trọng số và nâng cao khả năng phân tách tín hiệu trong môi trường nhiễu.

Kết luận

• Ứng dụng mạng neuron truyền thẳng trong tách sóng CDMA giúp giảm đáng kể tỷ lệ lỗi bit và nhiễu đa truy cập.
• Nghiên cứu đã chứng minh khả năng tăng dung lượng mạng CDMA lên khoảng 20-30% so với phương pháp truyền thống.
• Kỹ thuật điều khiển công suất kết hợp mạng neuron tối ưu hóa hiệu suất mạng và giảm hiện tượng near-far.
• Mạng neuron truyền thẳng là giải pháp tiềm năng cho các hệ thống thông tin di động thế hệ mới.
• Đề xuất tiếp tục phát triển thuật toán huấn luyện và mở rộng ứng dụng trong môi trường kênh phức tạp hơn.

Khuyến khích các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp viễn thông triển khai thử nghiệm thực tế kỹ thuật mạng neuron trong hệ thống CDMA để đánh giá hiệu quả và mở rộng ứng dụng trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

chương 1 Trang 53 CHƯƠNG II: KỸ THUẬT TÁCH SÓNG TRONG CDMA Trang 55 2. Mô hình hệ thống DS-CDMA Trang 55 2.2 Mô hình hệ thống DS – CDMA đồng bộ rời rạc theo thời gian Trang 57 2.1 Hình chiếu trực chuẩn Trang 57 2.2 Ngõ ra bộ lọc phối hợp Trang 59 2.3 Kỹ thuật tách sóng trong CDMA Trang 62 2.1 Kỹ thuật tách sóng thông thường Trang 63 2.2 Kỹ thuật tách sóng giải tương quan Trang 68 2. Kỹ thuật tách sóng MMSE Trang 75 2.4 Tổng kết chương 2 Trang 80 CHƯƠNG III: MẠNG NEURON Trang 81 3. Mạng Neuron nhân tạo và sinh học Trang 81 3.

Cấu trúc mạng Neuron Trang 84 3.1 Mô hình nơron Trang 84 3.2 Cấu trúc mạng Trang 87 3.3 Cấu trúc dữ liệu Trang 89 3.4 Kiểu huấn luyện Trang 89 3.1 Tổng quát Trang 90 3.2 Huấn luyện mạng Trang 94 3.3 Huấn luyện nhanh Trang 97 3.6 So sánh bộ nhớ và tốc độ Trang 104 3.10 Tổng kết chương 3 Trang 104 CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG KỸ THUẬT FEED FORWARD DÙNG MẠNG NEURON Trang 108 4. Các phương pháp tách sóng dùng mạng Neuron Trang 108 4.1 Tổng quan hệ thống DS – CDMA đồng bộ Trang 108 4.2 Phương pháp tách sóng dùng mạng nơron Trang 110 4.2 Ứng dụng kỹ thuật tách sóng Feed forward dùng mạng noron trong hệ thống CDMA Trang 113 4.1 Bộ tách sóng CDMA sử dụng mạng truyền thẳng Trang 113 4.2 Tổng quan về thuật toán huấn luyện mạng Trang 117 4.3 Ứng dụng để huấn luyện mạng Trang 122 4.3 Tổng kết chương 4 Trang 129 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO CỦA ĐỀ TÀI Trang 130 LÔØI MÔÛ ÑAÀU Trong heä thoáng thoâng tin voâ tuyeán, caùc heä thoáng ñeàu phaûi hoaït ñoäng chung trong moät moâi tröôøng truyeàn neân raát deã bò taùc ñoäng nhieãu laãn nhau. Do ñoù, kyõ thuaät ña truy nhaäp ñoùng vai troø quan troïng trong vieäc giaûm can nhieãu giöõa caùc heä thoáng. So vôùi caùc kyõ thuaät ña truy caäp khaùc nhö ña truy caäp phaân chia theo thôøi gian TDMA vaø ña truy caäp phaân chia theo taàn soá thì kyõ thuaät ña truy caäp phaân chia theo maõ CDMA coù nhieàu öu ñieåm hôn.

CDMA coù khaû naêng choáng laïi hieän töôïng ña ñöôøng vaø can nhieãu. Taùch soùng ña user laø tieán haønh thöïc hieän giaûi ñieàu cheá tín hieäu khi coù söï aûnh höôûng cuûa caùc tín hieäu user khaùc leân tín hieäu caàn thu, söï can nhieãu ñoù chính laø nhieãu ña truy caäp trong heä thoáng CDMA. Ngoaøi nhieãu ña truy caäp ra coøn coù caùc loaïi nhieãu khaùc taùc ñoäng vaøo heät thoáng nhö nhieãu Gauss, nhieãu gai,. Heä thoáng thoâng tin di ñoäng DS – CDMA hieän nay coøn toàn taïi nhieàu vaán ñeà ñeå giaûi quyeát nhaèm naâng cao chaát löôïng cuûa heä thoáng.

Muïc ñích cuûa ñeà taøi nhaèm nghieân cöùu heä thoáng thoâng tin di ñoäng CDMA vaø thöïc hieän boä taùch soùng ña truy caäp duøng maïng Noron truyeàn thaúng (Feed Forward) ñeå haïn cheá cuûa nhieãu taùc ñoäng leân heä thoáng. Trong quaù trình thöïc hieän luaän vaên toát nghieäp, toâi ñaõ nhaän ñöôïc söï giuùp ñôõ vaø chæ baûo taän tình cuûa Tieán só Voõ Xuaân Töïu, ngöôøi tröïc tieáp höôùng daãn toâi trong suoát quaù trình thöïc hieän ñeà taøi. Tuy nhieân do ñaây laø coâng ngheä phöùc taïp, thôøi gian nghieân cöùu coù haïn cuõng nhö khaû naêng cuûa baûn thaân neân quyeån luaän vaên naøy khoâng theå traùnh khoûi nhöõng sai soùt. Vì vaäy raát mong ñöôïc söï ñoùng goùp vaø pheâ bình cuûa caùc thaày giaùo, coâ giaùo vaø caùc ñoäc giaû quan taâm.

Toâi xin chaân thaønh caûm ôn söï giuùp ñôõ taän tình cuûa Tieán só Voõ Xuaân Töïu, caùc thaày giaùo, coâ giaùo, gia ñình vaø baïn beø ñaõ giuùp ñôõ, ñoäng vieân toâi hoaøn thaønh luaän vaên toát nghieäp naøy. Ngöôøi thöïc hieän Döông Thò Caåm Tuù Luaän Vaên Cao Hoïc Taùch Soùng Nhieàu Ngöôøi Söû Duïng Duøng Kyõ Thuaät Feed Forward Trong Heä Thoáng CDMA Chöông 1 TOÅNG QUAN HEÄ THOÁNG CDMA 1.1 TOÅNG QUAN VEÀ KYÕ THUAÄT TRAÛI PHOÅ TRONG CDMA 1.1 Tổng quaùt: Söï phaùt trieån nhanh choùng cuûa maïng ñieän thoaïi toå ong treân toaøn theá giôùi trong thaäp kyû qua cho thaáy heä thoáng vieãn thoâng coù yù nghóa raát lôùn trong vieäc truyeàn thoâng tin trong xaõ hoäi ngaøy nay. Kyõ thuaät truy caäp phaân chia theo theo taàn soá FDMA vaø phaân chia theo thôøi gian TDMA laàn löôït ra ñôøi ñaõ taïo neân böôùc phaùt trieån raát lôùn trong ngaønh coâng ngheä vieãn thoâng. Tuy nhieân vieäc phaùt trieån thaønh moät heä thoáng thoâng tin di ñoäng treân toaøn theá giôùi thì caàn phaûi coù coâng ngheä môùi hôn, cao hôn vaø ñöa ra caùc chuaån môùi ñeå taêng khaû naêng töông thích giöõa caùc heä thoáng treân toaøn theá giôùi.

Cuøng vôùi noù, toác ñoä truyeàn tin cho caùc dòch vuï ña phöông tieän, döõ lieäu, xem phim, aûnh, nghe nhaïc vôùi chaát löôïng vaø toác ñoä toát nhaát. Kyõ thuaät truy nhaäp phaân chia theo maõ laø kyõ thuaät vöôït troäi coù theå giaûi quyeát ñöôïc nhöõng yeâu caàu maø heä thoáng thoâng tin di ñoäng 3G ñöa ra. Trong phaàn naøy chuùng ta seõ tìm hieåu veà nguyeân lyù traûi phoå trong phöông phaùp ña truy caäp phaân chia theo maõ CDMA.1 Ñònh nghóa: Coù nhieàu kyõ thuaät traûi phoå (SS – Spread Spectrum) khaùc nhau. Nhöng taát caû ñeàu coù ñaëc ñieåm chung laø söû duïng caùc maõ khaùc nhau trong keânh thoâng tin.

Caùch cheøn caùc maõ phaûi thaät chính xaùc laø moät vaán ñeà trong kyõ thuaät traûi phoå. Coù nhieàu ñònh nghóa khaùc nhau: GVHD: TS. Voõ Xuaân Töïu Trang 1 Luaän Vaên Cao Hoïc Taùch Soùng Nhieàu Ngöôøi Söû Duïng Duøng Kyõ Thuaät Feed Forward Trong Heä Thoáng CDMA − Traûi phoå trong heä thoáng thoâng tin voâ tuyeán laø khi baêng thoâng cô sôû ñöôïc traûi roäng treân toaøn baêng thoâng roäng hôn bôûi moät tín hieäu coù taàn soá cao hôn. Do ñoù, naêng löôïng söû duïng trong quaù trình truyeàn tín hieäu ñoù töông ñöông vôùi nhieãu.

Tyû soá giöõa tín hieäu ñaõ traûi phoå vôùi tín hieäu goác ñöôïc goïi laø ñoä lôïi – Ñoä lôïi cuûa SS naèm trong khoaûng 10dB ñeán 60dB. − Hoaït ñoäng traûi phoå ñöôïc thöïc hieän baèng caùch nhaân tín hieäu thoâng tin vôùi moät chuoãi maõ goïi laø chuoãi traûi phoå tröôùc khi phaùt leân anten. Keát quaû khueách taùn tín hieäu treân baêng thoâng roäng hôn. Ngöôïc laïi, taïi boä thu ta coù theå taùch maõ traûi phoå ra khoûi tín hieäu thoâng tin tröôùc khi phuïc hoài döõ lieäu.

Neáu nhö taïi boä phaùt vaø thu coù hai maõ traûi phoå gioáng nhau khi ñoù tín hieäu traûi phoå seõ ñöôïc phaùt hieän taïi boä thu. Coøn caùc tín hieäu khaùc khoâng coù cuøng maõ traûi phoå seõ gioáng nhö nhieãu neàn ñoái vôùi tín hieäu ñoù. Qua ñoù chuùng ta keát luaän raèng: SS laø kyõ thuaät baêng roäng − Khaû naêng choáng nhieãu toát: Trong moâi tröôøng truyeàn tin coù nhieàu loaïi nhieãu khaùc nhau goàm: + Nhieãu neàn (Background Noise) do nhaân taïo hoaëc töï nhieân. + Nhieãu giöõa caùc User, caùc tín hieäu caûn trôû.

Nhôø söû duïng kyõ thuaät gheùp maõ trong tín hieäu thoâng tin neân seõ loaïi boû caùc tín hieäu khoâng coù cuøng maõ traûi phoå taïi ñaàu thu, chæ coøn tín hieäu mong muoán. Nhö theá coù theå cho pheùp truyeàn nhieàu tín hieäu SS treân cuøng moät baêng thoâng ñoàng thôøi. − Khoâng cho pheùp truy caäp baát hôïp phaùp: ñaây laø thuaän lôïi thöù hai cuûa kyõ thuaät traûi phoå. Bôûi vì caùc tín hieäu khi khoâng coù cuøng maõ traûi phoå GVHD: TS.

Voõ Xuaân Töïu Trang 2 Luaän Vaên Cao Hoïc Taùch Soùng Nhieàu Ngöôøi Söû Duïng Duøng Kyõ Thuaät Feed Forward Trong Heä Thoáng CDMA seõ töông ñöông vôùi nhieãu neàn hoaëc coù theå thaáp hôn. Do ñoù seõ khoâng bò phaùt hieän bôûi caùc boä nhaän khaùc. − Choáng hieän töôïng fadinh (Hieän töôïng ña ñöôøng – Multipath Effect) Keânh thoâng tin voâ tuyeán thöôøng xuaát hieän töôïng ña ñöôøng ví tín hieäu truyeàn trong khoâng gian seõ bò phaûn xaï, khuùc xaï töø maët ñaát, khoâng khí, ñoài nuùi, nhaø cöûa… neân tín hieäu seõ tôùi boä nhaän baèng nhieàu ñöôøng khaùc nhau.1: Hieän töôïng ña ñöôøng Döïa treân hình chuùng ta thaáy R laø tia phaûn xaï, D laø tia tröïc tieáp. Nhöng tín hieäu mong muoán taïi ñaàu thu laø chæ coù tia D duø cho tín hieäu R coù cuøng maõ traûi phoå.2 Phaân loaïi Sô ñoà khoái cuûa heä thoáng thoâng tin traûi phoå coù theå ñöôïc minh hoïa nhö hình 1.

Muïc tieâu haàu heát cuûa heä thoáng vieãn thoâng laø truyeàn thoâng tin töø nôi naøy sang nôi khaùc. Voõ Xuaân Töïu Trang 3 Luaän Vaên Cao Hoïc Taùch Soùng Nhieàu Ngöôøi Söû Duïng Duøng Kyõ Thuaät Feed Forward Trong Heä Thoáng CDMA Döõ lieäu Maõ hoùa Cheøn Ñieàu cheá Traûi phoå vaøo keânh döõ lieäu Nhieãu-Taïp aâm traéng Keânh truyeàn Ñoàng boä Döõ lieäu Giaûi maõ Giaûi cheøn Giaûi ñieàu Neùn phoå ra keânh cheá Hình 1.2: Sô ñoà khoái heä thoáng thoâng tin traûi phoå Döõ lieäu vaøo coù theå laø döõ lieäu soá hoaëc döõ lieäu töông töï. Ñoái vôùi döõ lieäu töông töï, chuùng ta caàn phaûi laáy maãu, löôïng töû, soá hoaù. Khoái maõ hoùa keânh thöôøng laø maõ hoùa söûa sai nhö maõ chaäp, maõ khoái,… Chöùc naêng cheøn vaø giaûi cheøn nhaèm muïc ñích phaân boá loãi keânh moät caùch ngaãu nhieân tröôùc khi ñeán boä giaûi ñieàu cheá.

Khoái ñieàu cheá döõ lieäu coù theå laø ñieàu cheá MFSK hay ñieàu cheá pha MPSK. Döõ lieäu sau khi ñieàu cheá ñöôïc traûi phoå vaø ñöa ra keânh truyeàn coù nhieãu coù phaân boá vaø moät soá can nhieãu baêng heïp trong moâi tröôøng voâ tuyeán. Taïi nôi thu, tín hieäu thu seõ ñöôïc giaûi neùn phoå vaø giaûi ñieàu cheá theo nhòp cuûa xung ñoàng boä töø ñöôøng truyeàn. Sau ñoù tín hieäu ñöôïc giaûi cheøn, giaûi maõ keânh töông öùng vaø khoâi phuïc döõ lieäu töø beân phaùt.

Kyõ thuaät traûi phoå laø thöïc hieän ñieàu cheá hai laàn cuûa döõ lieäu ñaõ ñöôïc ñieàu cheá söû duïng soùng mang baêng roäng. Tín hieäu duøng ñeå traûi phoå phaûi coù thuoäc tính thích hôïp ñeå taïi ñaàu thu coù theå giaûi ñieàu cheá vaø taùch ñöôïc döõ lieäu ban ñaàu. Vieäc taïo tín hieäu baêng roäng coù theå söû duïng ñieàu cheá tröïc tieáp döõ lieäu ñaõ ñöôïc ñieàu cheá bôûi soùng mang baèng tín hieäu baêng roäng hoaëc baèng moät chuoãi giaû ngaãu nhieân goïi laø traûi phoå chuoãi tröïc tieáp (DSSS - Direct Sequence Spread Spectrum). Voõ Xuaân Töïu Trang 4 Luaän Vaên Cao Hoïc Taùch Soùng Nhieàu Ngöôøi Söû Duïng Duøng Kyõ Thuaät Feed Forward Trong Heä Thoáng CDMA Moät phöông thöùc traûi phoå khaùc laø söû duïng chuoãi maõ ñeå ñieàu khieån taàn soá soùng mang cuûa tín hieäu phaùt.

Trong tröôøng hôïp naøy tín hieäu phaùt laø tín hieäu ñaõ ñöôïc ñieàu cheá nhöng soùng mang nhaûy töø taàn soá naøy sang taàn soá khaùc. Phöông thöùc traûi phoå naøy ñöôïc goïi laø traûi phoå nhaûy taàn (FH-SS - Frquency Hopping Spread Spectrum). Moät phöông thöùc maø heä thoáng traûi phoå söû duïng caû hai phöông thöùc naøy ñöôïc goïi laø phöông thöùc traûi phoå gheùp (Hybrid).