Luận văn thạc sĩ HCMUTE về ứng dụng mã turbo trong hệ thống MIMO

Khám phá luận văn thạc sĩ HCMUTE về ứng dụng mã turbo trong hệ thống MIMO, phân tích hiệu suất và tiềm năng cải tiến công nghệ truyền thông.

• Tác giả: Trần Công Danh
• Người hướng dẫn: PGS.TS 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: Ứng Dụng Mã Turbo Trong Hệ Thống MIMO
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LÝ LỊCH KHOA HỌC
• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu
• 1.2. Mục đích đề tài
• 1.3. Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn của đề tài
• 1.4. Phương pháp nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. KỸ THUẬT OFDM
• 2.2. Phổ của tín hiệu OFDM
• 2.3. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG MIMO
• 2.4. Các kĩ thuật phân tập
• 2.5. Giới thiệu về mã Turbo
• 2.6. Bộ mã hóa chập hệ thống đệ quy RSC
• 2.7. Bộ ghép đan xen
• 2.8. Bộ giải mã Turbo
• 2.9. Tổng quan về các thuật toán giải mã
• 2.10. THUẬT TOÁN MÃ HÓA và GIẢI MÃ VỚI MÃ CHẬP DỰA TRÊN TRELLIS – VITERBI
• 2.11. Thông số mã và cấu trúc của mã chập
• 2.12. Đa thức được chọn
• 2.13. Thiết kế Bộ mã hóa. Biểu diễn bằng biểu đồ
• 2.14. Giải mã theo quyết định mềm
• 2.15. ỨNG DỤNG MÃ TURBO TRONG HỆ THỐNG MIMO
• 2.16. Mô hình Hệ thống. Phân bố sóng mang phụ
• 2.17. Loại bỏ FEC
• 2.18. THIẾT KẾ HỆ THỐNG TURBO-MIMO HIỆU QUẢ CAO VỚI THIẾT LẬP DÒ TÌM LẶP VÀ GIẢI MÃ
• 2.19. Mô hình Hệ thống TURBO-MIMO
• 2.20. Định hướng hệ thống Turbo-MIMO lặp
• 2.21. Kết quả theo mô phỏng
• 2.22. CẤU TRÚC GIẢI MÃ TURBO
• 2.23. Mã Chập Ghép Song song trong kênh MIMO
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 3.1. Kết quả mô phỏng từ phần mềm Matlab
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN
• 4.1. HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về mã Turbo và hệ thống MIMO

Mã Turbo là một trong những kỹ thuật mã hóa tiên tiến, có khả năng sửa lỗi gần đạt đến giới hạn Shannon. Hệ thống MIMO (Multiple Input Multiple Output) sử dụng nhiều anten để tăng cường hiệu suất truyền dẫn. Việc kết hợp mã Turbo với hệ thống MIMO giúp cải thiện đáng kể hiệu quả truyền tải dữ liệu. Luận văn này nghiên cứu ứng dụng của mã Turbo trong hệ thống MIMO, nhằm tối ưu hóa hiệu suất truyền tải trong các điều kiện môi trường khác nhau. Kết quả cho thấy rằng việc áp dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO không chỉ nâng cao dung lượng kênh mà còn cải thiện độ tin cậy của tín hiệu truyền tải.

1.1. Tầm quan trọng của mã Turbo

Mã Turbo đã được chứng minh là một trong những phương pháp mã hóa hiệu quả nhất trong việc sửa lỗi. Với khả năng đạt được hiệu suất gần với giới hạn Shannon, mã Turbo cho phép truyền tải dữ liệu với tỷ lệ lỗi thấp hơn. Trong bối cảnh hệ thống MIMO, mã Turbo giúp tối ưu hóa việc sử dụng băng thông và năng lượng, từ đó nâng cao hiệu suất truyền dẫn. Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO có thể cải thiện đáng kể hiệu suất truyền tải, đặc biệt trong các môi trường có nhiễu cao.

II. Phân tích hiệu suất của hệ thống Turbo MIMO

Luận văn tiến hành phân tích hiệu suất của hệ thống Turbo-MIMO thông qua các mô phỏng và thực nghiệm. Kết quả cho thấy rằng việc áp dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO giúp giảm tỷ lệ lỗi bit (BER) một cách đáng kể. Các mô phỏng được thực hiện trên phần mềm Matlab cho thấy rằng hệ thống MIMO kết hợp với mã Turbo có thể đạt được hiệu suất truyền tải cao hơn so với các hệ thống truyền thống. Đặc biệt, việc tối ưu hóa chiều dài mã khối và các thông số khác trong hệ thống Turbo-MIMO đã được nghiên cứu kỹ lưỡng, cho thấy sự ảnh hưởng lớn đến hiệu suất tổng thể của hệ thống.

2.1. Kết quả mô phỏng và phân tích

Kết quả mô phỏng cho thấy rằng hệ thống Turbo-MIMO có thể đạt được tỷ lệ lỗi bit thấp hơn so với các hệ thống không sử dụng mã Turbo. Các thông số như tỷ số công suất tín hiệu trên nhiễu (SNR) và chiều dài mã khối được điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc sử dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO không chỉ cải thiện hiệu suất truyền tải mà còn giúp giảm thiểu các ảnh hưởng tiêu cực từ môi trường truyền dẫn. Điều này chứng tỏ rằng mã Turbo là một giải pháp hiệu quả cho các hệ thống truyền thông hiện đại.

III. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu

Nghiên cứu về ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO có nhiều giá trị thực tiễn trong lĩnh vực viễn thông. Việc áp dụng mã Turbo trong các hệ thống truyền thông không dây giúp cải thiện đáng kể hiệu suất và độ tin cậy của các dịch vụ truyền tải dữ liệu. Các ứng dụng trong thực tế bao gồm các hệ thống di động thế hệ mới, nơi mà yêu cầu về băng thông và độ tin cậy ngày càng cao. Luận văn cũng đề xuất các hướng phát triển tiếp theo cho việc nghiên cứu và ứng dụng mã Turbo trong các hệ thống MIMO, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của thị trường.

3.1. Tác động đến ngành viễn thông

Nghiên cứu này có thể ảnh hưởng lớn đến ngành viễn thông, đặc biệt là trong việc phát triển các công nghệ mới cho hệ thống MIMO. Việc áp dụng mã Turbo không chỉ giúp cải thiện hiệu suất truyền tải mà còn mở ra cơ hội cho các ứng dụng mới trong lĩnh vực truyền thông không dây. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư có thể sử dụng các kết quả từ luận văn này để phát triển các giải pháp tối ưu hơn cho các hệ thống truyền thông hiện tại và tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh sự bùng nổ của công nghệ thông tin, nhu cầu truyền dẫn dữ liệu ngày càng tăng cao, đòi hỏi các hệ thống truyền thông phải nâng cao hiệu suất và dung lượng kênh truyền. Tuy nhiên, các giới hạn về năng lượng và băng thông đặt ra nhiều thách thức trong việc đáp ứng yêu cầu này. Hệ thống MIMO (Multiple Input Multiple Output) với nhiều anten phát và thu đã trở thành một giải pháp hiệu quả, được ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống di động thế hệ 3G và chuẩn IEEE 802. MIMO tận dụng kỹ thuật phân tập không gian để tăng dung lượng kênh truyền và cải thiện hiệu quả phổ mà không cần tăng công suất phát hay băng thông.

Bên cạnh đó, mã sửa lỗi Turbo được xem là một trong những loại mã có khả năng sửa lỗi gần giới hạn Shannon, giúp nâng cao độ tin cậy truyền dẫn trong môi trường kênh truyền không dây có nhiều nhiễu và fading. Việc kết hợp mã Turbo với hệ thống MIMO hứa hẹn mang lại hiệu suất truyền dẫn vượt trội, đặc biệt trong các kênh fading Rayleigh và kênh nhiễu AWGN.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng và mô phỏng hệ thống Turbo-MIMO nhằm đánh giá hiệu quả của mã Turbo trong việc sửa lỗi và tăng dung lượng kênh truyền. Nghiên cứu tập trung vào mã chập ghép song song Turbo và mã RSC, sử dụng các thuật toán giải mã như Viterbi và MAP, đồng thời mô phỏng trên phần mềm Matlab Simulink phiên bản 2009a. Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong kênh truyền quasi-static với chiều dài khối mã 512 bit, thời gian thực hiện từ tháng 2 đến tháng 8 năm 2015 tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh.

Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển các hệ thống truyền thông không dây thế hệ mới, đặc biệt là trong việc nâng cao hiệu suất sử dụng phổ tần và cải thiện độ tin cậy truyền dẫn trong môi trường kênh truyền phức tạp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu sau:

• Kỹ thuật OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing): Là kỹ thuật đa sóng mang chia luồng dữ liệu tốc độ cao thành nhiều sóng mang con trực giao, giúp giảm nhiễu liên kênh và tăng hiệu quả sử dụng phổ tần. Tín hiệu OFDM được biểu diễn qua biến đổi Fourier rời rạc (DFT/IDFT), với các sóng mang con có độ lệch tần số $\Delta f = \frac{1}{T_s}$, đảm bảo tính trực giao.

• Hệ thống MIMO: Sử dụng nhiều anten phát và thu nhằm tăng dung lượng kênh truyền và độ lợi phân tập không gian. Các kỹ thuật phân tập bao gồm phân tập thời gian, phân tập không gian, phân tập tần số, phân tập phân cực và phân tập góc. Mã hóa không gian-thời gian (STBC) như mã Alamouti được áp dụng để tăng độ tin cậy truyền dẫn.

• Mã Turbo: Là loại mã sửa lỗi kết nối song song các bộ mã chập hệ thống đệ quy (RSC) với bộ ghép xen nhằm tăng khoảng cách tự do tối thiểu của mã. Mã Turbo có khả năng sửa lỗi gần giới hạn Shannon, sử dụng các thuật toán giải mã lặp như MAP và Viterbi.

• Thuật toán giải mã: Giải mã Viterbi dựa trên nguyên lý Maximum Likelihood, sử dụng sơ đồ Trellis để tìm chuỗi bit đầu vào có xác suất cao nhất. Giải mã tuần tự và giải mã MAP cũng được nghiên cứu nhằm tối ưu hiệu suất sửa lỗi và độ phức tạp tính toán.

Các khái niệm chính bao gồm: tỷ lệ mã hóa, chiều dài khối mã, khoảng cách Hamming, xác suất lỗi bit (BER), tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR), và các thuật toán giải mã mềm (soft decision decoding).

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Tổng hợp các tài liệu lý thuyết, các công trình nghiên cứu quốc tế và trong nước về mã Turbo, hệ thống MIMO, kỹ thuật OFDM và các thuật toán giải mã.

• Phương pháp phân tích: Phân tích lý thuyết về cấu trúc mã Turbo, thuật toán giải mã Viterbi và MAP, mô hình hóa hệ thống Turbo-MIMO. Sử dụng phần mềm Matlab Simulink 2009a để mô phỏng các kịch bản truyền dẫn trong kênh quasi-static với fading Rayleigh và nhiễu AWGN.

• Cỡ mẫu và chọn mẫu: Mô phỏng với chiều dài khối mã 512 bit, thực hiện nhiều lần lặp để đánh giá tỷ lệ lỗi bit (BER) tương ứng với các mức SNR khác nhau. Các tham số mô phỏng được lựa chọn dựa trên các nghiên cứu trước và tiêu chuẩn kỹ thuật của hệ thống MIMO-OFDM.

• Timeline nghiên cứu: Thực hiện từ tháng 2 đến tháng 8 năm 2015, bao gồm thu thập tài liệu, phân tích lý thuyết, thiết kế mô hình, mô phỏng và tổng hợp kết quả.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa phân tích lý thuyết và mô phỏng thực nghiệm nhằm đánh giá hiệu quả của mã Turbo trong hệ thống MIMO, từ đó đề xuất các giải pháp cải tiến.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả sửa lỗi của mã Turbo trong hệ thống MIMO: Mô phỏng cho thấy mã Turbo cải thiện đáng kể tỷ lệ lỗi bit (BER) so với hệ thống MIMO không sử dụng mã sửa lỗi. Ví dụ, tại SNR = 5 dB, BER giảm từ khoảng $10^{-2}$ xuống dưới $10^{-4}$ khi áp dụng mã Turbo với 6 lần lặp giải mã.

2. Ảnh hưởng của chiều dài khối mã: Chiều dài khối mã 512 bit được lựa chọn phù hợp để cân bằng giữa hiệu suất sửa lỗi và độ trễ giải mã. Kết quả mô phỏng cho thấy chiều dài khối mã lớn hơn giúp giảm BER nhưng làm tăng độ trễ và phức tạp tính toán.

3. So sánh các thuật toán giải mã: Thuật toán giải mã Viterbi cho hiệu suất sửa lỗi tốt với độ phức tạp tính toán thấp hơn so với thuật toán MAP. Tuy nhiên, MAP cho kết quả BER thấp hơn khi số lần lặp giải mã tăng lên, đặc biệt trong môi trường kênh fading Rayleigh.

4. Tác động của số lần lặp giải mã: Việc tăng số lần lặp trong giải mã Turbo-MIMO làm giảm đáng kể BER. Mô phỏng cho thấy từ 4 đến 6 lần lặp là điểm cân bằng tối ưu giữa hiệu suất và độ trễ.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện hiệu suất là do mã Turbo tận dụng khả năng sửa lỗi lặp lại, kết hợp với đa dạng không gian của hệ thống MIMO giúp giảm thiểu ảnh hưởng của fading và nhiễu. Kết quả mô phỏng được thể hiện qua các biểu đồ BER-SNR, minh họa rõ ràng sự vượt trội của hệ thống Turbo-MIMO so với các hệ thống truyền thống.

So với các nghiên cứu trước, kết quả này phù hợp với báo cáo của ngành và các công trình quốc tế, khẳng định tính khả thi và hiệu quả của việc ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO-OFDM. Việc lựa chọn chiều dài khối mã và số lần lặp giải mã là các tham số quan trọng cần cân nhắc để tối ưu hóa hiệu suất và độ trễ trong thực tế.

Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp một công cụ mô phỏng và phân tích chi tiết, giúp các nhà thiết kế hệ thống viễn thông có cơ sở để phát triển các giải pháp truyền dẫn dữ liệu tốc độ cao, tin cậy trong các mạng không dây thế hệ mới.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO-OFDM: Khuyến nghị các nhà phát triển hệ thống viễn thông tích hợp mã Turbo với cấu hình mã chập ghép song song và bộ ghép xen tối ưu để nâng cao hiệu suất sửa lỗi, giảm tỷ lệ lỗi bit (BER) xuống dưới $10^{-5}$ trong vòng 6 tháng tới.

2. Tối ưu hóa chiều dài khối mã và số lần lặp giải mã: Đề xuất nghiên cứu thêm về ảnh hưởng của chiều dài khối mã lớn hơn 512 bit và số lần lặp giải mã từ 6 đến 8 để cân bằng giữa hiệu suất và độ trễ, áp dụng cho các dịch vụ dữ liệu tốc độ cao trong 1 năm tới.

3. Phát triển thuật toán giải mã MAP hiệu quả: Khuyến khích nghiên cứu cải tiến thuật toán MAP nhằm giảm độ phức tạp tính toán, tăng tốc độ giải mã mà vẫn giữ được hiệu suất sửa lỗi cao, phù hợp với các thiết bị có tài nguyên hạn chế, thực hiện trong 18 tháng.

4. Triển khai mô phỏng thực tế và thử nghiệm trên phần cứng: Đề xuất xây dựng mô hình thử nghiệm thực tế hệ thống Turbo-MIMO trên nền tảng FPGA hoặc DSP để đánh giá hiệu suất trong môi trường truyền dẫn thực tế, hoàn thành trong 2 năm.

Các giải pháp trên cần sự phối hợp giữa các viện nghiên cứu, doanh nghiệp viễn thông và các trường đại học để đảm bảo tính khả thi và ứng dụng rộng rãi.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mã Turbo, hệ thống MIMO và kỹ thuật OFDM, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các đề tài liên quan đến truyền thông không dây.

2. Kỹ sư phát triển hệ thống viễn thông: Các kỹ sư thiết kế và tối ưu hóa mạng 3G, 4G và các hệ thống không dây có thể áp dụng các kết quả mô phỏng và thuật toán giải mã để nâng cao hiệu suất mạng.

3. Doanh nghiệp sản xuất thiết bị truyền thông: Các công ty sản xuất thiết bị thu phát có thể tham khảo để tích hợp mã Turbo và kỹ thuật MIMO vào sản phẩm, cải thiện chất lượng dịch vụ và cạnh tranh trên thị trường.

4. Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách viễn thông: Thông tin về hiệu quả sử dụng phổ tần và khả năng sửa lỗi của hệ thống Turbo-MIMO giúp xây dựng các tiêu chuẩn kỹ thuật và chính sách phát triển mạng viễn thông hiện đại.

Mỗi nhóm đối tượng sẽ nhận được lợi ích cụ thể từ việc áp dụng các kết quả nghiên cứu vào thực tiễn, từ việc nâng cao kiến thức đến cải tiến sản phẩm và chính sách.

Câu hỏi thường gặp

1. Mã Turbo là gì và tại sao nó quan trọng trong hệ thống MIMO?
   Mã Turbo là loại mã sửa lỗi kết nối song song các bộ mã chập hệ thống đệ quy với bộ ghép xen, giúp sửa lỗi gần giới hạn Shannon. Trong hệ thống MIMO, mã Turbo tăng khả năng sửa lỗi, cải thiện độ tin cậy truyền dẫn trong môi trường nhiễu và fading.

2. Hệ thống MIMO hoạt động như thế nào để tăng dung lượng kênh?
   MIMO sử dụng nhiều anten phát và thu để tạo ra đa dạng không gian, cho phép truyền nhiều dòng dữ liệu song song hoặc tăng độ lợi phân tập, từ đó nâng cao dung lượng kênh mà không cần tăng công suất hay băng thông.

3. Thuật toán giải mã Viterbi và MAP khác nhau ra sao?
   Giải mã Viterbi dựa trên nguyên lý Maximum Likelihood, có độ phức tạp thấp và hiệu quả cao trong sửa lỗi khung. Thuật toán MAP cho kết quả sửa lỗi bit tốt hơn nhưng phức tạp hơn, thường được sử dụng trong giải mã mềm lặp của mã Turbo.

4. Chiều dài khối mã ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất hệ thống?
   Chiều dài khối mã lớn giúp tăng hiệu suất sửa lỗi và giảm tỷ lệ lỗi bit, nhưng đồng thời làm tăng độ trễ giải mã và phức tạp tính toán. Cần cân nhắc để chọn chiều dài phù hợp với yêu cầu ứng dụng.

5. Làm thế nào để mô phỏng hệ thống Turbo-MIMO hiệu quả?
   Sử dụng phần mềm Matlab Simulink với các mô hình kênh fading Rayleigh và nhiễu AWGN, thiết lập các tham số như chiều dài khối mã, số lần lặp giải mã, tỷ lệ SNR để đánh giá tỷ lệ lỗi bit (BER) và hiệu suất tổng thể của hệ thống.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình hệ thống Turbo-MIMO kết hợp mã Turbo và kỹ thuật MIMO-OFDM, mô phỏng trên Matlab Simulink với chiều dài khối mã 512 bit và kênh quasi-static fading Rayleigh.

• Kết quả mô phỏng cho thấy mã Turbo cải thiện đáng kể hiệu suất sửa lỗi, giảm tỷ lệ lỗi bit (BER) so với hệ thống MIMO không sử dụng mã sửa lỗi, đặc biệt khi số lần lặp giải mã tăng lên.

• Thuật toán giải mã Viterbi và MAP được phân tích chi tiết, trong đó MAP cho hiệu suất tốt hơn nhưng phức tạp hơn, phù hợp với các ứng dụng yêu cầu độ chính xác cao.

• Nghiên cứu đề xuất các giải pháp tối ưu hóa chiều dài khối mã, số lần lặp giải mã và phát triển thuật toán giải mã hiệu quả nhằm nâng cao hiệu suất hệ thống trong tương lai.

• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mô hình mô phỏng, thử nghiệm thực tế trên phần cứng và ứng dụng trong các hệ thống viễn thông thế hệ mới. Đề nghị các nhà nghiên cứu và kỹ sư tiếp tục khai thác và phát triển các kết quả này để nâng cao chất lượng truyền dẫn không dây.

Hãy bắt đầu áp dụng các giải pháp mã Turbo trong hệ thống MIMO để nâng cao hiệu quả truyền thông không dây ngay hôm nay!

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 TRẦN CÔNG DANH ỨNG DỤNG MÃ TURBO TRONG HỆ THỐNG MIMO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 0 4 6 6 7 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11/2015 Luan van BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN CÔNG DANH ỨNG DỤNG MÃ TURBO TRONG HỆ THỐNG MIMO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN Tp. Hồ Chí Minh, tháng 11/2015 Luan van LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Trần Công Danh Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 14/08/1963 Nơi sinh: TP.HCM Quê quán: Tiền Giang Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 358/12T Lê Đức Thọ, Gò Vấp, TP.HCM Điện thoại cơ quan: Điện thoại nhà riêng: Fax: E-mail: kongpongcham88@gmai.

QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1. Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Trung cấp nghề Thời gian đào tạo từ 09/2004…… đến 05/2006 Nơi học (trƣờng, thành phố): Trƣờng Trung cấp Việt-Hàn Ngành học: Kỹ Thuật Điện Tử 2. Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 09/2006 đến 01/2011 Nơi học (trƣờng, thành phố): Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Tp. HCM Ngành học: Kỹ Thuật Điện – Điện Tử Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Môn thi Kỹ thuật Audio - Video Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án hoặc thi tốt nghiệp: tháng 7/2010, ĐH SPKT Ngƣời hƣớng dẫn: III.

QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 2011 - nay Phụ giúp gia đình i Luan van 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 chƣa từng đƣợc ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 201… (Ký tên và ghi rõ họ tên) Trần Công Danh ii Luan van LỜI CẢM ƠN Tôi chân thành cảm ơn PGS.TS Phạm Hồng Liên đã tận tình hƣớng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện đề tài. Tôi cũng gởi lời cảm ơn đến Quý Thầy Cô trƣờng Đại học Sƣ Phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh đã ta ̣o điề u kiê ̣n cho tôi trong quá trìn h ho ̣c tâ ̣p và nghiên cƣ́u.

Tôi cảm ơn các bạn cùng khóa luôn giúp đỡ tôi trong lúc khó khăn. Cuối cùng, tôi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình tôi. Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 201… Học viên Trần Công Danh iii Luan van TÓM TẮT Tên đề tài: Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO Nơi nghiên cứu: Trƣờng ĐH SPKT tp.HCM, khoa Điện – Điện tử Sinh viên thực hiện: Trần Công Danh Giáo viên hƣớng dẫn: PGS. TS Phạm Hồng Liên Thời gian thực hiện: Từ 23/02/2015 đến 23/08/2015 Với sự bùng nổ của Công nghệ thông tin, nhu cầu truyền dẫn dữ liệu không ngừng tăng lên và yêu cầu truyền dẫn dữ liệu ngày càng cao.

Tuy nhiên, với các hạn chế về năng lƣợng, băng thông, nhiều kỹ thuật ứng dụng mới đƣợc triển khai để khắc phục khó khăn này. Một trong đó là kỹ thuật phân tập MIMO với nhiều ăn-ten phát và thu kết hợp với mã sửa sai Turbo. Hệ thống đa ăn-ten thu-phát MIMO đang phát triển rộng rải trong liên lạc không dây của thế hệ thống tin di động thứ 3 (3G). Hệ thống này áp dụng kỹ thuật phân tập, kết hợp kỹ thuật mã hóa nhằm tăng dung lƣợng kênh truyền, cải thiện hiệu quả phổ mà không phải tăng công suất phát hay băng thông.

Để giải quyết tốt các ảnh hƣởng do môi trƣờng truyền dẫn không dây và di động, ngoài việc tận dụng ƣu thế của hệ thống MIMO , luận văn nghiên cứu kết hợp mã sửa sai Turbo vào hệ thống này. Kết quả nghiên cứu đã xác định các đặc trƣng đem lại kết quả tốt cho hệ thống kết hợp. Các kết quả đạt đƣợc trong luận văn này nhƣ sau : o Diễn giải cặn kẻ thuật toán giải mã tuần tự dẫn dắt đến thuật toán giãi mã Viterbi, giãi mã bằng phần mềm dựa vào các mức điện áp bit 1 và 0 o Diễn giải sơ đồ khối tiến trình giải mã Turbo trong sơ đồ khối Turbo-MIMO, đồng thời hiển thị mô phỏng cho thấy kết quả so sánh mô phỏng tốt hơn hẳn của mã Turbo trong hệ thống MIMO o Đề cập đến các vấn đề ảnh hƣởng đến việc sửa lỗi trong hệ thống Turbo-MIMO, cụ thể là chiều dài mã khối. Ngoài ra còn nghiên cứu vấn đề dò tìm lặp, kể cả bên ngoài và giải mã.

o Mô phỏng hệ thống turbo-MIMO-OFDM dùng Matlap Simulink phiên bản 2009a iv Luan van ABSTRACT Project title: Application of Turbo codes in MIMO systems Place of study: HCMC University of Technical Education, Faculty of Electrical - Electronics Students perform: Tran Cong Danh Instructor: Assoc. Dr Pham Hong Lien Implementation period: From 23/02/2015 to 23/08/2015 With the explosion of information technology, data transmission demand keeps growing and require data transmission is increasing. However, with the energy limitations, bandwidth, many new application techniques being developed to overcome this difficulty. One of which is the technical diversity MIMO with multiple transmit and receive antennas combined with error proofing Turbo code.

Multi-antenna system transceiver bounteous developing MIMO wireless communication in the mobile communication generation 3rd (3G). This system applies the technical diversity, combining encryption techniques to increase channel capacity, improve spectral efficiency without increasing the transmit power or bandwidth. To resolve possible environmental effects wireless transmission and mobile, in addition to taking advantage of MIMO systems, combined dissertation Turbo error code against this system. The research results have identified the characteristics bring good results for the combined system.

The results obtained in this thesis are as follows: o Interpretation particularized sequential decoding algorithm led to Viterbi decoding algorithm, decoded by software based on the voltage level of bit 1 and 0 o Interpretation block diagram Turbo decoding process flowchart Turbo-MIMO, and displays the simulation showed comparable results much better simulation of Turbo codes in MIMO systems o Referring to the issues affecting the fixes in Turbo-MIMO system, namely the length of the block code. Also study loop detection problem, including external and decoding. o Simulation system MIMO-OFDM using turbo-version Matlap Simulink 2009a v Luan van MỤC LỤC : LÝ LỊCH KHOA HỌC. i LỜI CAM ĐOAN .ii LỜI CẢM ƠN.

iv CÁC TỪ VIẾT TẮT. ix DANH SÁCH CÁC HÌNH. xi DANH SÁCH CÁC BẢNG. xiv Chƣơng 1: TỔNG QUAN.

Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu. Mục đích đề tài :. Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn của đề tài :. Phƣơng pháp nghiên cứu.

18 Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT. KỸ THUẬT OFDM. Phổ của tín hiệu OFDM. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG MIMO.

Các kĩ thuật phân tập. Giới thiệu về mã Turbo. Bộ mã hóa chập hệ thống đệ quy RSC. Bộ ghép đan xen.

Bộ giải mã Turbo. Tổng quan về các thuật toán giải mã. THUẬT TOÁN MÃ HÓA và GIẢI MÃ VỚI MÃ CHẬP DỰA TRÊN TRELLIS – VITERBI. Thông số mã và cấu trúc của mã chập.

29 vi Luan van 2. Đa thức đƣợc chọn. Thiết kế Bộ mã hóa. Biểu diễn bằng biểu đồ.

Giải mã theo quyết định mềm. ỨNG DỤNG MÃ TURBO TRONG HỆ THỐNG MIMO. Mô hình Hệ thống. Phân bố sóng mang phụ.

Loại bỏ FEC. THIẾT KẾ HỆ THỐNG TURBO-MIMO HIỆU QUẢ CAO VỚI THIẾT LẬP DÕ TÌM LẶP VÀ GIẢI MÃ. Mô hình Hệ thống TURBO-MIMO. Định hƣớng hệ thống Turbo-MIMO lặp.

Kết quả theo mô phỏng. CẤU TRÖC GIẢI MÃ TURBO. 65 Mã Chập Ghép Song song trong kênh MIMO :. 65 Chƣơng 3: CÁC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG.

Kết quả mô phỏng từ phần mềm Matlab. 76 Chƣơng 4: KẾT LUẬN. 77 vii Luan van 4. HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI.

77 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 79 viii Luan van CÁC TỪ VIẾT TẮT APP A posteriori probability AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu trắng Gauss cộng BER Bit Error Rate Tốc độ lỗi bit CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh MAP Maximum A Posteriori Phƣơng Pháp hậu nghiệm tối đa MIMO Multi-input Multi-output Đa ngõ vào đa ngõ ra MISO Multi-input Single-output Đa ngõ vào một ngõ ra ML Maximum Likelihood Khả năng lớn nhất MMSE Minimum Mean-squares Lỗi bình phƣơng trung bình error nhỏ nhất LOS Light of sight Đƣờng truyền thẳng Pdf Probability density function Hàm mật độ xác suất RSC Recursive systematic convolutional Mã chập có tính hệ thống đệ quy SOVA Soft Output Viterbi Algorithm SIMO Single-input Multi-output Một ngõ vào, đa ngõ ra SISO Single-input Single-output Một ngõ vào một ngõ ra SISO Soft Input Soft Output Bộ giải ngõ vào mềm ngõ ra mềm SNR Signal Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên nhiễu ix Luan van SM Spatial Multiplexing Đa hợp không gian STC Space-Time Coding Mã hóa không gian thời gian SVD Singular Value Decomposition Phân chia giá trị đơn x Luan van DANH SÁCH CÁC HÌNH HÌNH Trang Hình 2. Sơ đồ tổng quát N ăn-ten phát và M ăn-ten thu. Trình bày sơ đồ mã kết nối song song.

Trình bày sơ đồ kết nối nối tiếp. Sơ đồ khối bộ mã hóa Turbo. Bộ ghép xen làm tăng trọng số của các từ mã. Các họ thuật toán giải mã dựa trên sơ đồ Trellis.

Mã chập (3,1,3) có 3 thanh ghi bộ nhớ, 1 bit đầu vào và 3 bit đầu ra. Các trạng thái của mã trong thanh ghi. Bit 1 đi qua bộ mã hóa tạo 8 bit ở đầu ra. Chuỗi mã hóa , bit ngõ vào 1011000 , bit ngõ ra 11011111010111.

Đƣờng hƣớng tìm kiếm của giải mã trình tự. Giải mã tuần tự tìm kiếm con đƣờng đi. Giải mã tuần tự tìm kiếm đƣờng đi. Giải mã tuần tự tìm kiếm con đƣờng đi.

Giải mã Viterbi, Bƣớc 1. Giải mã Viterbi, Bƣớc 2. Giải mã Viterbi, Bƣớc 3. Giải mã Viterbi, Bƣớc 4.

Giải mã Viterbi, Bƣớc 4, sau khi có sự loại bỏ. 45 xi Luan van Hình 2. Giải mã Viterbi, Bƣớc 5. Giải mã Viterbi, Bƣớc 6.

Giải mã Viterbi, Bƣớc 7. Hai tín hiệu 1 và 0 tạo nhiễu. Tạo 4 vùng quyết định. Xác suất chính xác đƣợc tính toán từ diện tích dƣới đƣờng cong gaussian.

Xác suất giải mã bit 0 hoặc 1 tùy thuộc vào độ lớn của điện áp nhận đƣợc, với điện áp đƣợc lƣợng tử hóa thành 4 cấp. Thiết bị phát MIMO OFDM. Thiết bị thu MIMO OFDM. Sơ đồ khối Turbo-MIMO.

Các kết quả mô phỏng hệ thống Turbo-MIMO sử dụng LLR cho thông tin parity-kiểm tra với số lần lặp khác nhau. Mã Chập Ghép Song song trong kênh MIMO. So sánh BER giữa SIO, SIMO, MISO, MIMO .3 So sánh BER trong HT VBLAST-OFDM. So sánh BER trong các HT MIMO.