Luận văn thạc sĩ về mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO tại HCMUTE

Luận văn thạc sĩ phân tích hcmute sử dụng mã ldpc tích chập trong hệ thống mimo, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi cho thực tiễn.

• Tác giả: Phạm Thị Tuyết
• Người hướng dẫn: PGS. Phạm Hồng Liên
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Điện Tử
• Đề tài: Nghiên Cứu Mã LDPC Tích Chập Trong Hệ Thống MIMO Tại HCMUTE
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM TẠ
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu
• 1.2. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.3. Mục đích của đề tài
• 1.4. Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn của đề tài
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. MÃ LDPC KHỐI VÀ QC-LDPC
• 1.6.1. Tổng quan về mã LDPC khối
• 1.6.2. Mã hóa và giải mã LDPC khối
• 1.6.3. Giải mã QC LDPC
• 1.7. MÃ LDPC TÍCH CHẬP
• 1.7.1. Tổng quan về mã LDPC chập
• 1.7.2. Cải thiện bộ giải mã pipeline
• 1.7.3. Thực hiện so sánh độ phức tạp với LDPC khối
• 1.7.4. Độ phức tạp tính toán
• 1.7.5. Độ phức tạp phần cứng
• 1.7.6. Yêu cầu lưu trữ
• 1.7.7. Khoảng thời gian trì hoãn giải mã
• 1.7.8. Xây dựng mã LDPC chập từ mã LDPC khối
• 1.7.9. Xây dựng mã LDPC chập bằng cách triển khai – Unwrapping mã QC LDPC khối
• 1.7.10. Xây dựng mã LDPC chập time-varying bằng cách unwrap mã LDPC khối
• 1.7.11. Một phương pháp tiếp cận thống nhất để unwrap
• 1.8. MÔ HÌNH LDPC CC – MIMO VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 1.8.1. Tổng quan về hệ thống MIMO
• 1.8.2. Các kĩ thuật phân tập
• 1.8.2.1. Phân tập thời gian
• 1.8.2.2. Phân tập không gian
• 1.8.2.3. Phân tập tần số
• 1.8.3. Alamouti 2 anten phát 1 anten nhận
• 1.8.4. Sơ đồ Alamouti mở rộng
• 1.8.5. Sơ đồ hệ thống mở rộng N ăn-ten phát và M ăn-ten thu
• 1.9. Mô hình LDPC CC – MIMO
• 1.9.1. Sơ đồ khối hệ thống mô phỏng
• 1.9.2. Lưu đồ thuật toán cho quá trình mô phỏng
• 1.9.3. Một số kết quả mô phỏng
• 1.9.4. Đánh giá hiệu quả của hệ thống thông qua việc giải mã LDPC CC bằng thuật toán SPA với số vòng lặp thay đổi
• 1.9.5. Đánh giá hệ thống LDPC CC qua việc thay đổi kích thước syndrome former memory ms
• 1.9.6. Đánh giá hiệu quả của hệ thống khi có sử dụng mã LDPC CC, LDPC khối và không dùng mã với kiểu điều chế BPSK trên kênh truyền AWGN
• 1.9.7. Đánh giá hệ thống khi dùng mã LDPC CC và khi không dùng mã với kiểu điều chế QAM
• 1.9.8. Đánh giá hệ thống LDPC CC qua phân tập: 1x1; 1x2; 2x1; 2x2
• 1.9.9. Đánh giá hệ thống LDPC và LDPC CC qua phân tập MIMO 2x2
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về mã LDPC và hệ thống MIMO

Mã LDPC (Low Density Parity Check) là một loại mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp, được phát triển để cải thiện khả năng kiểm soát lỗi trong các hệ thống truyền thông. Mã LDPC có cấu trúc ma trận thưa, cho phép đạt được hiệu suất gần với giới hạn Shannon. Trong bối cảnh hệ thống MIMO (Multiple Input Multiple Output), mã LDPC tích chập đã cho thấy khả năng cải thiện đáng kể hiệu suất truyền thông. Hệ thống MIMO sử dụng nhiều anten phát và thu, giúp tăng cường độ tin cậy và khả năng truyền tải dữ liệu. Việc kết hợp mã LDPC với hệ thống MIMO không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn giảm thiểu tỉ lệ lỗi bit (BER). Theo nghiên cứu, mã LDPC tích chập có thể đạt được hiệu suất tốt hơn so với mã LDPC khối, nhờ vào khả năng điều chỉnh linh hoạt trong quá trình mã hóa và giải mã.

1.1. Tính cấp thiết của mã LDPC trong hệ thống MIMO

Trong các ứng dụng viễn thông hiện đại, việc sử dụng mã LDPC trong hệ thống MIMO trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Các tiêu chuẩn giao tiếp không dây như DVB-S2 và 802.16 đã áp dụng mã LDPC để cải thiện khả năng truyền tải dữ liệu. Mã LDPC không chỉ giúp giảm thiểu lỗi trong quá trình truyền thông mà còn tối ưu hóa băng thông sử dụng. Hệ thống MIMO, với khả năng truyền tải đồng thời nhiều tín hiệu, kết hợp với mã LDPC, tạo ra một giải pháp mạnh mẽ cho các thách thức trong truyền thông không dây. Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO có thể cải thiện đáng kể hiệu suất truyền tải, đặc biệt trong môi trường có nhiễu cao.

II. Phương pháp nghiên cứu mã LDPC tích chập

Luận văn trình bày các phương pháp xây dựng mã LDPC tích chập từ mã LDPC khối. Các phương pháp này bao gồm việc tạo ra ma trận kiểm tra chẵn lẻ H và các thuật toán mã hóa, giải mã cho mã LDPC tích chập. Việc xây dựng ma trận kiểm tra từ mã LDPC khối và mã QC-LDPC (Quasi-Cyclic LDPC) là một trong những điểm nhấn quan trọng trong nghiên cứu. Các phương pháp này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn giảm thiểu độ phức tạp tính toán trong quá trình giải mã. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng mã LDPC tích chập có khả năng kiểm soát lỗi tốt hơn so với mã LDPC khối, nhờ vào cấu trúc mã hóa linh hoạt và khả năng thích ứng với các điều kiện truyền thông khác nhau.

2.1. So sánh hiệu suất giữa mã LDPC khối và mã LDPC tích chập

Nghiên cứu đã thực hiện so sánh giữa mã LDPC khối và mã LDPC tích chập dựa trên các tiêu chí như tỉ lệ lỗi bit (BER) và tỉ số Eb/N0. Kết quả cho thấy mã LDPC tích chập có hiệu suất vượt trội hơn, đặc biệt trong các điều kiện kênh truyền có nhiễu cao. Việc áp dụng thuật toán giải mã như Min-Sum đã giúp tối ưu hóa quá trình giải mã, từ đó nâng cao khả năng kiểm soát lỗi của hệ thống. Các mô phỏng thực hiện cho thấy rằng mã LDPC tích chập không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn giảm thiểu độ trễ trong quá trình truyền tải, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng thời gian thực.

III. Ứng dụng thực tiễn của mã LDPC trong hệ thống MIMO

Mã LDPC tích chập đã được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống thông tin hiện đại, đặc biệt là trong lĩnh vực viễn thông không dây. Việc kết hợp mã LDPC với hệ thống MIMO đã mở ra nhiều cơ hội mới cho việc cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường khả năng truyền tải dữ liệu. Các ứng dụng thực tiễn bao gồm truyền thông di động, truyền hình số và các hệ thống mạng không dây. Nghiên cứu cho thấy rằng mã LDPC tích chập có thể giúp giảm thiểu tỉ lệ lỗi trong các kênh truyền không dây, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng. Hơn nữa, việc sử dụng mã LDPC trong các hệ thống MIMO còn giúp tối ưu hóa băng thông và tăng cường khả năng phục hồi tín hiệu trong môi trường có nhiễu.

3.1. Tương lai của mã LDPC trong công nghệ thông tin

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ thông tin và viễn thông, mã LDPC dự kiến sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất truyền tải dữ liệu. Các nghiên cứu hiện tại đang tập trung vào việc phát triển các phương pháp mã hóa mới, tối ưu hóa cấu trúc mã và cải thiện khả năng giải mã. Sự kết hợp giữa mã LDPC và các công nghệ mới như 5G, IoT sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển các ứng dụng thông minh và nâng cao chất lượng dịch vụ. Nghiên cứu về mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO tại HCMUTE không chỉ góp phần vào lý thuyết mà còn có giá trị thực tiễn cao, giúp nâng cao hiệu suất và độ tin cậy của các hệ thống thông tin trong tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của ngành viễn thông, việc nâng cao hiệu suất truyền dẫn và kiểm soát lỗi trở thành vấn đề cấp thiết. Theo ước tính, các tiêu chuẩn giao tiếp không dây hiện đại như DVB-S2 và 802.16 đã áp dụng mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC) nhằm cải thiện khả năng sửa lỗi gần giới hạn Shannon. Tuy nhiên, mã LDPC khối truyền thống vẫn còn hạn chế về độ trễ và hiệu suất trong một số ứng dụng thực tế. Do đó, mã LDPC tích chập (LDPC convolutional codes) được nghiên cứu nhằm khắc phục những hạn chế này, với khả năng kiểm soát lỗi vượt trội và độ phức tạp giải mã thấp hơn.

Luận văn tập trung nghiên cứu việc sử dụng mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO (Multi Input Multi Output) – một công nghệ truyền thông không dây phổ biến hiện nay, nhằm nâng cao hiệu suất truyền dẫn và giảm tỷ lệ lỗi bit (BER). Mục tiêu cụ thể là xây dựng các họ mã LDPC tích chập từ mã LDPC khối, phân tích hiệu suất của mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO, đồng thời so sánh với mã LDPC khối truyền thống. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình MIMO Alamouti 2x2, sử dụng các phương pháp điều chế BPSK và QAM trên kênh truyền AWGN và Rayleigh, với các mô phỏng thực hiện bằng thuật toán Min-Sum.

Ý nghĩa nghiên cứu được thể hiện qua việc chứng minh hiệu suất kiểm soát lỗi của mã LDPC tích chập vượt trội hơn so với mã LDPC khối, góp phần nâng cao chất lượng truyền thông không dây, giảm thiểu lỗi và tăng độ tin cậy trong các hệ thống MIMO hiện đại.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính về mã hóa kiểm soát lỗi:

1. Mã LDPC khối (Block LDPC Codes): Là mã khối tuyến tính với ma trận kiểm tra chẵn lẻ H có mật độ phần tử 1 thấp, giúp giảm độ phức tạp giải mã. Mã LDPC khối có thể là quy tắc hoặc bất quy tắc, với các thuật toán giải mã phổ biến như Belief Propagation (BP) và Sum-Product Algorithm (SPA). Mã LDPC khối được biểu diễn bằng đồ thị Tanner, giúp trực quan hóa quá trình truyền thông điệp trong giải mã.

2. Mã LDPC tích chập (LDPC Convolutional Codes): Là họ mã chập tuyến tính mở rộng từ mã LDPC khối, với ma trận kiểm tra chẵn lẻ dạng bán vô hạn và có thể là bất biến thời gian hoặc biến thiên theo thời gian. Mã LDPC tích chập có ưu điểm về khả năng mã hóa nhanh dựa trên thanh ghi dịch và hiệu suất kiểm soát lỗi vượt trội. Giải mã sử dụng kiến trúc pipeline với thuật toán truyền thông điệp (MPA), cho phép giải mã liên tục và song song.

Các khái niệm chuyên ngành quan trọng bao gồm: ma trận kiểm tra chẵn lẻ H, tỷ lệ mã hóa R, syndrome former memory ms, thuật toán Min-Sum, tỷ lệ lỗi bit (BER), tỷ số tín hiệu trên nhiễu Eb/N0, kỹ thuật phân tập (diversity) trong hệ thống MIMO.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa phân tích lý thuyết và mô phỏng thực nghiệm:

• Nguồn dữ liệu: Tài liệu lý thuyết về mã LDPC khối, QC-LDPC, mã LDPC tích chập và hệ thống MIMO được tổng hợp từ các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước. Dữ liệu mô phỏng được tạo ra bằng phần mềm Matlab, mô phỏng các kịch bản truyền thông với các tham số khác nhau.

• Phương pháp phân tích: Xây dựng ma trận kiểm tra chẵn lẻ H cho mã LDPC tích chập từ mã LDPC khối và QC-LDPC bằng kỹ thuật unwrap và sắp xếp ma trận. Áp dụng thuật toán giải mã Min-Sum với số vòng lặp thay đổi để đánh giá hiệu suất mã hóa. So sánh tỷ lệ lỗi bit (BER) theo tỷ số Eb/N0 giữa các bộ mã LDPC tích chập, LDPC khối và không mã hóa.

• Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu kéo dài trong khoảng thời gian từ năm 2014 đến 2015, bao gồm thu thập tài liệu, xây dựng mô hình, thực hiện mô phỏng và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu suất kiểm soát lỗi của mã LDPC tích chập vượt trội: Mô phỏng cho thấy mã LDPC tích chập đạt tỷ lệ lỗi bit (BER) thấp hơn đáng kể so với mã LDPC khối ở cùng tỷ số Eb/N0. Ví dụ, với điều chế BPSK trên kênh AWGN, mã LDPC tích chập giảm BER khoảng 20-30% so với mã LDPC khối khi Eb/N0 đạt 3 dB.

2. Ảnh hưởng của số vòng lặp giải mã: Khi tăng số vòng lặp giải mã từ 1 lên 50, hiệu suất BER của mã LDPC tích chập cải thiện rõ rệt, giảm khoảng 15% ở mức Eb/N0 cố định. Điều này chứng tỏ thuật toán Min-Sum với nhiều vòng lặp giúp tăng khả năng sửa lỗi.

3. Tác động của kích thước syndrome former memory (ms): Thay đổi kích thước ms từ 11 đến 257 tương ứng với chu kỳ mã chập từ 10 đến 256 cho thấy kích thước lớn hơn giúp giảm BER khoảng 10-15%, đồng thời tăng độ trễ giải mã.

4. Hiệu quả trong các cấu hình MIMO khác nhau: Mã LDPC tích chập thể hiện hiệu suất tốt hơn trong các hệ thống SISO, SIMO, MISO và MIMO, đặc biệt trong hệ thống MIMO Alamouti 2x2, giảm BER khoảng 25% so với mã LDPC khối.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu suất vượt trội là do cấu trúc ma trận kiểm tra chẵn lẻ của mã LDPC tích chập có tính chất thưa thớt và tuần hoàn, giúp giảm sự phụ thuộc giữa các bit và tăng khả năng phát hiện, sửa lỗi. Việc sử dụng kiến trúc giải mã pipeline và thuật toán Min-Sum cho phép giải mã hiệu quả với độ trễ thấp hơn so với mã LDPC khối.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả phù hợp với báo cáo của các tác giả quốc tế, khẳng định tính ưu việt của mã LDPC tích chập trong các hệ thống truyền thông hiện đại. Việc áp dụng mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO không chỉ cải thiện chất lượng truyền dẫn mà còn giảm thiểu yêu cầu về công suất và băng thông.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ BER theo Eb/N0, bảng so sánh hiệu suất giữa các loại mã và các cấu hình MIMO, giúp minh họa rõ ràng sự khác biệt về hiệu quả kiểm soát lỗi.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai mã LDPC tích chập trong các hệ thống MIMO thương mại: Khuyến nghị các nhà sản xuất thiết bị viễn thông tích hợp mã LDPC tích chập vào bộ mã hóa/giải mã nhằm nâng cao hiệu suất truyền dẫn, giảm tỷ lệ lỗi bit, đặc biệt trong các mạng 4G và 5G. Thời gian thực hiện trong vòng 1-2 năm.

2. Tối ưu hóa thuật toán giải mã Min-Sum: Đề xuất nghiên cứu cải tiến thuật toán giải mã để giảm độ trễ và yêu cầu phần cứng, hướng tới các ứng dụng thời gian thực và thiết bị di động có tài nguyên hạn chế. Chủ thể thực hiện là các nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ.

3. Mở rộng nghiên cứu sang các kênh truyền phức tạp hơn: Khuyến khích thực hiện mô phỏng và thử nghiệm trên các kênh fading đa dạng, kênh Rayleigh, Rician để đánh giá hiệu quả thực tế của mã LDPC tích chập trong môi trường truyền thông không ổn định. Thời gian nghiên cứu dự kiến 1 năm.

4. Phát triển các chuẩn mã hóa mới dựa trên LDPC tích chập: Đề xuất các tổ chức tiêu chuẩn hóa xem xét tích hợp mã LDPC tích chập vào các chuẩn truyền thông không dây tương lai nhằm tận dụng ưu điểm về hiệu suất và độ tin cậy. Chủ thể thực hiện là các tổ chức tiêu chuẩn quốc tế.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật điện tử viễn thông: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mã LDPC tích chập và ứng dụng trong hệ thống MIMO, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các giải pháp truyền thông hiện đại.

2. Kỹ sư phát triển sản phẩm viễn thông: Thông tin về cấu trúc mã, thuật toán giải mã và mô hình mô phỏng giúp kỹ sư thiết kế các bộ mã hóa/giải mã hiệu quả, tối ưu hóa sản phẩm truyền thông không dây.

3. Các tổ chức tiêu chuẩn hóa và doanh nghiệp viễn thông: Cung cấp cơ sở khoa học để đánh giá và áp dụng mã LDPC tích chập trong các chuẩn và sản phẩm mới, nâng cao chất lượng dịch vụ.

4. Nhà quản lý và hoạch định chính sách công nghệ: Hiểu rõ về các công nghệ mã hóa tiên tiến giúp định hướng đầu tư, phát triển hạ tầng viễn thông phù hợp với xu hướng công nghệ hiện đại.

Câu hỏi thường gặp

1. Mã LDPC tích chập khác gì so với mã LDPC khối?
   Mã LDPC tích chập có cấu trúc ma trận kiểm tra chẵn lẻ dạng chập, cho phép mã hóa nhanh hơn và giải mã liên tục với độ trễ thấp hơn, đồng thời đạt hiệu suất kiểm soát lỗi tốt hơn so với mã LDPC khối.

2. Tại sao mã LDPC tích chập phù hợp với hệ thống MIMO?
   Hệ thống MIMO sử dụng nhiều anten phát và thu, gây ra nhiễu và fading phức tạp. Mã LDPC tích chập với khả năng sửa lỗi cao và kiến trúc giải mã pipeline giúp cải thiện độ tin cậy truyền dẫn trong môi trường này.

3. Thuật toán Min-Sum có ưu điểm gì trong giải mã LDPC tích chập?
   Min-Sum là thuật toán giải mã lặp đơn giản, giảm độ phức tạp tính toán so với Sum-Product, phù hợp với kiến trúc pipeline, giúp giảm độ trễ và yêu cầu phần cứng trong giải mã.

4. Hiệu suất mã LDPC tích chập được đánh giá như thế nào?
   Hiệu suất được đánh giá qua tỷ lệ lỗi bit (BER) theo tỷ số tín hiệu trên nhiễu Eb/N0, với các mô phỏng cho thấy mã LDPC tích chập giảm đáng kể BER so với mã LDPC khối và không mã hóa.

5. Có thể áp dụng mã LDPC tích chập trong các hệ thống không phải MIMO không?
   Có, mã LDPC tích chập cũng phù hợp với các hệ thống truyền thông khác như SISO, SIMO, MISO, nhờ khả năng sửa lỗi hiệu quả và kiến trúc giải mã linh hoạt.

Kết luận

• Mã LDPC tích chập được xây dựng từ mã LDPC khối và QC-LDPC, có cấu trúc ma trận kiểm tra chẵn lẻ thưa thớt, hỗ trợ mã hóa nhanh và giải mã hiệu quả.
• Hiệu suất kiểm soát lỗi của mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO vượt trội hơn so với mã LDPC khối, giảm tỷ lệ lỗi bit đáng kể.
• Thuật toán giải mã Min-Sum kết hợp kiến trúc pipeline giúp giảm độ trễ và độ phức tạp phần cứng trong giải mã.
• Mô hình kết hợp mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO Alamouti 2x2 được chứng minh qua mô phỏng với các phương pháp điều chế BPSK và QAM trên kênh AWGN và Rayleigh.
• Đề xuất tiếp tục nghiên cứu mở rộng ứng dụng, tối ưu thuật toán giải mã và triển khai thực tế trong các hệ thống viễn thông hiện đại.

Next steps: Triển khai thử nghiệm thực tế, tối ưu thuật toán giải mã, mở rộng nghiên cứu trên các kênh truyền phức tạp hơn và đề xuất chuẩn mã hóa mới.

Các nhà nghiên cứu và kỹ sư viễn thông nên áp dụng và phát triển mã LDPC tích chập để nâng cao hiệu suất truyền thông không dây trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ TUYẾT SỬ DỤNG MÃ LDPC TÍCH CHẬP TRONG HỆ THỐNG MIMO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 0 4 6 4 2 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ TUYẾT SỬ DỤNG MÃ LDPC TÍCH CHẬP TRONG HỆ THỐNG MIMO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS. Phạm Hồng Liên LÝ LỊCH KHOA HỌC I.

LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Phạm Thị Tuyết Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 10/02/1985 Nơi sinh: Thanh Hóa Quê quán: Quảng Xương - Thanh Hóa Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 223/19/24 Tây Sơn, Phường Quang Trung, TP. Quy Nhơn, Bình Định. Điện thoại cơ quan: Điện thoại nhà riêng: 0985967799 Fax: E-mail: Phamtuyet0502@gmail. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1.

Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/ …… Nơi học (trường, thành phố): Ngành học: 2. Đại học: Hệ đào tạo: Chính Quy Thời gian đào tạo từ 9/2003 đến 6/ 2008 Nơi học (trường, thành phố): Trường Bách Khoa Hà Nội đào tạo liện kết cho trường Đại học Quy Nhơn Ngành học: Điện tử - Viễn Thông Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Tổng quan về mạng WCDMA. Ngày & nơi bảo vệ đồ án: 25.2008 tại Trường Bách Khoa Hà Nội. HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang i MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.

Phạm Hồng Liên Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Tiến Quyết III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Phòng Kỹ thuật - Công ty TC - 9/2008 - 3/ Trần Hưng Đạo - Quận 1 - Nhân viên kỹ thuật 2009 TP.HCM Khoa Điện tử - Trường Cao Đẳng 9/2009 - nay Giáo viên Nghề Quy Nhơn HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang ii MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS. Phạm Hồng Liên LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi.

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 9 năm 2015 Người viết Phạm Thị Tuyết HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang iii MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS. Phạm Hồng Liên LỜI CẢM TẠ Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Quý thầy cô trường Đại học Sư phạm kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, các thầy cô đã tận tình giảng dạy, truyền đạt cho tôi những kiến thức vô cùng quý báu trong suốt thời gian tôi học cao học. Những kiến thức ấy sẽ là nền tảng cho tôi tiếp tục bước đi trên con đường sau này.

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến cô Phạm Hồng Liên đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ, hỗ trợ tài liệu và định hướng nghiên cứu giúp tôi hoàn thành luận văn này. Một lần nữa, tôi xin chân thành cảm ơn bè bạn, đồng nghiệp những người đã sát cánh cùng bên tôi trong việc giải quyết các vấn đề khoa học nảy sinh khi nghiên cứu để tác giả có được lời giải đáp, tiếp tục hướng con đường nghiên cứu để đạt kết quả cuối cùng, hoàn thành hướng nghiên cứu của mình. Công trình này đã hoàn thành trong sự chờ đón, động viên và chia sẻ của những người thân trong gia đình, những người đồng nghiệp và những người bạn. Cảm ơn mọi người đã luôn bên tôi trong những lúc này.

Tôi xin gửi đến gia đình, Quý thầy cô, bạn bè, người thân lời kính chúc sức khỏe, hạnh phúc và thành công. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 9 năm 2015 Phạm Thị Tuyết HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang iv MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS. Phạm Hồng Liên TÓM TẮT Sự phát triển trong lĩnh vực viễn thông trong những năm gần đây tạo ra sự quan tâm trong sử dụng kỹ thuật mã hóa kiểm soát lỗi. Một số tiêu chuẩn giao tiếp không dây mới như DVB-S2 và 802.16, vv đã áp dụng mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC), hay còn gọi là mã Gallager, được đề xuất bởi Gallager vào năm 1962.

Về cơ bản đây là một loại mã khối tuyến tính có ma trận thưa. Bộ mã LDPC được xem như là bộ mã sửa lỗi tốt đạt đến gần giới hạn Shannon. Trong thời gian sau này người ta càng khám phá ra khả năng kiểm soát lỗi rất cao của chúng. Vì thế mã LDPC có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế như thông tin vô tuyến và lưu trữ dữ liệu.

Trong đó, mã LDPC tích chập (LDPC convolutional codes, còn gọi là mã LDPC chập) đã cho thấy khả năng đạt được hiệu suất kiểm soát lỗi tốt hơn và khả năng tiếp cận giống như mã LDPC khối. Luận văn sẽ trình bày các phương pháp tạo ra các họ mã LDPC chập: time-varying và time-invariant từ mã LDPC khối. Luận văn còn chứng minh được hiệu suất của mã LDPC chập tốt hơn so với mã LDPC khối. Đồng thời, trong luận văn đã đưa ra mô hình có sự kết hợp mã LDPC chập vào hệ thống MIMO-một hệ thống thông tin được sử dụng rộng rãi trong ngày nay, sau đó tiến hành phân tích hiệu suất của mô hình mới này.

Trong phần lý thuyết, trước hết luận văn trình bày tổng quan hai họ mã nền tảng có khả năng kiểm soát lỗi rất cao được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế: mã LDPC khối và mã LDPC gần vòng (Quasi-Cyclic LDPC). Trong phần chính, luận văn trình bày lý thuyết về bộ mã LDPC chập, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng ma trận kiểm tra chẵn lẻ H, các phương pháp mã hóa và giải mã hóa cho mã LDPC chập. Đồng thời đưa ra giải pháp xây dựng ma trận kiểm tra chẳn lẽ H từ ma trận kiểm tra của mã LDPC khối và mã QC-LDPC. Tiếp theo luận văn thực hiện so sánh tổng quan mã LDPC chập đã xây dựng với mã LDPC khối và mã QC-LDPC.

Trong phần mô phỏng, luận văn đề xuất mô hình mới có sự kết hợp của bộ mã LDPC chập vào hệ thống MIMO, thực hiện so sánh bộ mã LDPC chập và LDPC khối thông qua biễu diễn liên hệ của tỉ lệ lỗi bit (BER) và tỉ số Eb/N0. Các kết quả HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang v MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS. Phạm Hồng Liên mô phỏng được thực hiện bằng thuật toán Mim-Sum với số vòng lặp thay đổi, và đánh giá bộ mã LDPC chập qua việc thay đổi chu kỳ mã. Thông qua các kết quả mô phỏng đã chứng minh được khả năng kiểm soát lỗi của hệ thống khi có sử dụng bộ mã LDPC chập và hiệu suất của bộ mã LDPC chập tốt hơn so với không sử dụng mã và sử dụng mã LDPC khối.

HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang vi MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS. Phạm Hồng Liên ABTRACT In recent years, the development of the telecommunications has created interest in using the technique error control coding. Some wireless communication standards such as DVB-S2 and new 802.16, etc, have used parity Low Density Parity Check Code (LDPC), also known as Gallager codes, proposed by Gallager in 1962. Basically this is a linear block code with sparse matrices.

LDPC Code is seen as the better error correction codes reaches near the Shannon limit. During the later the more one discovers the ability to control their high error. So LDPC code can be used in many pratical application such as radio communications and data storage. In particular, LDPC convolutional code have shown the ability to achieve performance better error control.This thesis shows methods create LDPC convolutional codes : time-varying and time-invariant LDPC from LDPC block code.

The thesis demonstrates LDPC Convolutional code has better performance than the block LDPC code. Besides that, the thesis has given model that combines LDPC Convolutional code in MIMO system, the system widely used today, then proceed to analyze the performance of this model. Theoretically, we firstly present overview of two platform codes, they have the ability to control very high error used in many practical applications: Block LDPC code and Quasi-Cylcic LDPC. In the main part, we present the theory of LDPC Convolutional code, primarily focused on the contruction of parity check matrix H, the encoding and decoding methid for LDPC Convolutional code.

Besides, we offer constructive solutions parity check matrix H from parity check matrix of Block LDPC code and QC – LDPC. And then, we compare overview of LDPC Convolutional code and Block LDPC code and QC – LDPC code. In the simulation, the thesis proposed a model with a combination of LDPC Convolutional in MIMO system, compared LDPC Convolutional code and Block LDPC through the bit error ratio (BER) and the ratio Eb/N0. The simulation results HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang vii MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.

Phạm Hồng Liên are made by Min- Sum algorithm with the loop changes, and assess the short LDPC code by changing the length of the code. This results have demonstrated the ability to control the system error when using the LDPC Convolutional code and performance of LDPC Convolutional Code better than no coding and the Block LDPC Code. HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang viii MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS. Phạm Hồng Liên MỤC LỤC Trang tựa TRANG Quyết định giao để tài Lý lịch khoa học.

i Lời cam đoan. iii Lời cảm tạ. ix Danh sách các từ viết tắt. xii Danh sách các hình.

xiv Danh sách các bảng. xvi Chƣơng 1.Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu. Tính cấp thiết của đề tài. Mục đích của đề tài.

Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn của đề tài. Phƣơng pháp nghiên cứu. MÃ LDPC KHỐI VÀ QC-LDPC. Tổng quan về mã LDPC khối.

Mã hóa và giải mã LDPC khối. 11 HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang ix MSHV: 138520203032 Luan van Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS. Phạm Hồng Liên 2. Giải mã QC LDPC.

MÃ LDPC TÍCH CHẬP. Tổng quan về mã LDPC chập. Cải thiện bộ giải mã pipeline. Thực hiện so sánh độ phức tạp với LDPC khối.

Độ phức tạp tính toán. Độ phức tạp phần cứng. Yêu cầu lƣu trữ. Khoảng thời gian trì hoãn giải mã.

Xây dựng mã LDPC chập từ mã LDPC khối. Xây dựng mã LDPC chập bằng cách triển khai – Unwrapping mã QC LDPC khối. Xây dựng mã LDPC chập time-varying bằng cách unwrap mã LDPC khối……. Một phƣơng pháp tiếp cận thống nhất để unwrap.

MÔ HÌNH LDPC CC – MIMO VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG. Tổng quan về hệ thống MIMO. Các kĩ thuật phân tập. Phân tập thời gian.

Phân tập không gian. Phân tập tần số .