Luận văn ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO - Trần Công Danh

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ứng dụng mã Turbo kết hợp hệ thống MIMO nhằm tăng dung lượng kênh truyền và cải thiện chất lượng truyền dẫn không dây.

• 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

Tóm tắt

I. Tổng quan về Ứng dụng mã Turbo trong Hệ thống MIMO Nâng cao hiệu suất truyền dẫn không dây

Trong bối cảnh bùng nổ của công nghệ thông tin, nhu cầu truyền dẫn dữ liệu không dây ngày càng tăng cao, đòi hỏi các hệ thống phải đạt được dung lượng kênh lớn và hiệu suất ổn định. Tuy nhiên, các hạn chế về năng lượng và băng thông là thách thức không nhỏ. Để khắc phục điều này, nhiều kỹ thuật tiên tiến đã được triển khai, trong đó nổi bật là sự kết hợp giữa kỹ thuật đa anten MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) và mã sửa sai Turbo. Hệ thống MIMO, với khả năng sử dụng nhiều anten phát và thu, đã trở thành nền tảng quan trọng trong các hệ thống liên lạc di động thế hệ thứ ba (3G) và các thế hệ sau. Kỹ thuật này tận dụng sự 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. Để tối ưu hóa khả năng chống lỗi và độ tin cậy của dữ liệu khi đối mặt với môi trường truyền dẫn không dây phức tạp, việc ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO là một giải pháp then chốt. Sự kết hợp này hứa hẹn mang lại những bước tiến đáng kể trong việc giảm tốc độ lỗi bit (BER) và tăng cường độ tin cậy của thông tin. Luận văn nghiên cứu của Trần Công Danh đã chứng minh rõ ràng những đặc trưng ưu việt khi kết hợp hai kỹ thuật này, mở ra hướng đi mới cho việc phát triển các hệ thống truyền thông hiện đại.

1.1. Tại sao mã Turbo lại quan trọng đối với Hệ thống MIMO

Mã Turbo là loại mã sửa sai tiến bộ, được biết đến với khả năng đạt hiệu suất gần với giới hạn Shannon. Khi được ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO, chúng đóng vai trò then chốt trong việc khắc phục những thách thức vốn có của kênh truyền không dây, đặc biệt là hiện tượng pha-đin (fading) và nhiễu. Kỹ thuật phân tập của MIMO giúp tăng cường độ lợi không gian, nhưng để đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu ở mức tối ưu, cần có một cơ chế sửa lỗi mạnh mẽ. Mã Turbo, với cấu trúc giải mã lặp, có khả năng phát hiện và sửa lỗi hiệu quả, giảm đáng kể tốc độ lỗi bit (BER) so với các mã sửa sai truyền thống. Sự tích hợp này không chỉ nâng cao độ tin cậy của liên kết truyền dẫn mà còn cho phép hệ thống hoạt động ở tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) thấp hơn, từ đó tiết kiệm năng lượng và tối ưu hóa việc sử dụng băng thông.

1.2. Các lợi ích chính khi ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO

Việc ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO mang lại nhiều lợi ích thiết thực, cải thiện đáng kể hiệu suất tổng thể của hệ thống truyền dẫn. Đầu tiên, nó tăng cường dung lượng kênh truyền một cách hiệu quả mà không đòi hỏi thêm băng thông hoặc công suất phát. Bằng cách kết hợp khả năng phân tập không gian của MIMO với hiệu suất sửa lỗi vượt trội của mã Turbo, hệ thống có thể truyền nhiều dữ liệu hơn trong cùng một khoảng thời gian. Thứ hai, sự kết hợp này giúp cải thiện hiệu suất phổ, tức là khả năng truyền dữ liệu trên mỗi đơn vị băng thông. Mã Turbo giúp giảm thiểu lỗi, cho phép sử dụng các sơ đồ điều chế phức tạp hơn, từ đó tăng tốc độ bit. Cuối cùng, hệ thống trở nên mạnh mẽ hơn trước các điều kiện kênh truyền dẫn khắc nghiệt, đảm bảo độ tin cậy cao cho dữ liệu, yếu tố cực kỳ quan trọng trong các ứng dụng di động và IoT.

II. Các Thách thức khi Triển khai và Phương pháp Giải quyết trong Hệ thống Turbo MIMO

Việc ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đặt ra không ít thách thức kỹ thuật cần được giải quyết để đạt được hiệu suất tối ưu. Một trong những vấn đề cốt lõi là sự phức tạp của thuật toán giải mã Turbo, đặc biệt khi kết hợp với các kỹ thuật tách sóng MIMO. Các thuật toán giải mã lặp đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn và độ trễ cao, điều này có thể ảnh hưởng đến các ứng dụng thời gian thực. Ngoài ra, việc lựa chọn tham số mã hóa và giải mã, như chiều dài mã khối và số lần lặp, có tác động trực tiếp đến hiệu suất của hệ thống. Hiệu suất của hệ thống Turbo-MIMO cũng bị ảnh hưởng bởi đặc tính của kênh truyền dẫn không dây, bao gồm hiện tượng pha-đin và nhiễu xuyên kênh. Luận văn của Trần Công Danh đã tập trung vào việc nghiên cứu và đề xuất các phương pháp giải quyết những thách thức này, đặc biệt là thông qua việc tối ưu hóa các thuật toán giải mã và cấu hình hệ thống để đạt được hiệu suất cao nhất trong điều kiện thực tế. Mục tiêu là phát triển một hệ thống mạnh mẽ, có khả năng thích ứng tốt với môi trường truyền dẫn di động.

2.1. Vấn đề về độ phức tạp và độ trễ trong Giải mã Turbo

Một thách thức lớn khi ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO là độ phức tạp tính toán và độ trễ liên quan đến quá trình giải mã lặp. Thuật toán giải mã Turbo, đặc biệt là các thuật toán như Log-MAP hoặc Max-Log MAP, yêu cầu nhiều phép tính và nhiều vòng lặp để đạt được hiệu suất sửa lỗi tối ưu. Trong môi trường MIMO, nơi dữ liệu từ nhiều anten cần được xử lý đồng thời, điều này càng làm tăng gánh nặng tính toán. Độ trễ phát sinh từ quá trình giải mã lặp có thể không chấp nhận được đối với các ứng dụng yêu cầu thời gian thực như truyền giọng nói hoặc video. Luận văn đã tìm hiểu cách diễn giải cặn kẽ thuật toán giải mã tuần tự dẫn dắt đến thuật toán giải mã Viterbi và các phương pháp giải mã phần mềm, nhằm tìm kiếm giải pháp tối ưu để cân bằng giữa hiệu suất và độ phức tạp. Việc tối ưu hóa kiến trúc giải mã và tận dụng khả năng xử lý song song là những hướng đi tiềm năng để giảm thiểu vấn đề này.

2.2. Ảnh hưởng của Chiều dài mã khối và Số lần lặp đến Hiệu suất Turbo MIMO

Hiệu suất của hệ thống Turbo-MIMO bị ảnh hưởng đáng kể bởi hai yếu tố quan trọng: chiều dài mã khối và số lần lặp trong quá trình giải mã. Chiều dài mã khối càng lớn, khả năng sửa lỗi của mã Turbo càng cao, tuy nhiên, điều này cũng làm tăng độ phức tạp và độ trễ. Ngược lại, mã khối quá ngắn có thể không đủ mạnh để chống lại nhiễu. Số lần lặp giải mã cũng có vai trò quyết định. Mỗi lần lặp giúp cải thiện thông tin tiên nghiệm (a priori information) và từ đó nâng cao hiệu suất giải mã, giảm tốc độ lỗi bit (BER). Tuy nhiên, việc tăng số lần lặp vô hạn sẽ không mang lại lợi ích đáng kể sau một ngưỡng nhất định mà chỉ làm tăng độ trễ và tiêu thụ năng lượng. Luận văn đã nghiên cứu vấn đề này, đặc biệt là việc dò tìm lặp, kể cả bên ngoài và bên trong bộ giải mã, nhằm xác định cấu hình tối ưu để đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất và tài nguyên.

III. Phương pháp và Giải pháp Nâng cao Hiệu suất Thuật toán LLR và Kỹ thuật Lặp

Để giải quyết các thách thức và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống, luận văn tập trung vào các phương pháp cải tiến trong quá trình giải mã và tương tác giữa mã Turbo và MIMO. Một trong những giải pháp chính là việc khai thác tối đa thuật toán Log-Likelihood Ratio (LLR), một công cụ mạnh mẽ để đánh giá mức độ tin cậy của bit nhận được. Việc tính toán LLR ở các bit kiểm tra chẵn lẻ (parity-check bits) đóng vai trò quan trọng trong việc truyền thông tin tiên nghiệm giữa các bộ giải mã lặp. Hơn nữa, kỹ thuật lặp được nghiên cứu sâu sắc, không chỉ ở cấp độ giải mã Turbo bên trong (inner iteration) mà còn ở cấp độ lặp bên ngoài (outer iteration) giữa bộ tách sóng MIMO và bộ giải mã Turbo. Sự phối hợp nhịp nhàng giữa các vòng lặp này là chìa khóa để đạt được độ tin cậy cao và giảm thiểu tốc độ lỗi bit (BER) trong môi trường truyền dẫn phức tạp. Các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc tối ưu hóa số lần lặp và cách tính LLR có thể mang lại độ lợi hiệu suất đáng kể, vượt trội so với các hệ thống Turbo-MIMO thông thường, khẳng định vai trò trung tâm của các phương pháp này trong việc ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO.

3.1. Tối ưu hóa Giải mã với Thuật toán LLR trong Turbo MIMO

Thuật toán LLR là nền tảng cho quá trình giải mã mềm trong hệ thống Turbo-MIMO, cung cấp thông tin về độ tin cậy của mỗi bit dữ liệu. Việc tính toán LLR có thể được thực hiện bằng thuật toán Log-MAP hoặc Max-Log MAP. Mặc dù thuật toán Max-Log MAP đơn giản hơn về mặt tính toán, hiệu suất BER của nó thường kém hơn so với Log-MAP do tính chất xấp xỉ. Luận văn đã chỉ ra rằng việc sử dụng thuật toán LLR có thể mang lại độ lợi hiệu suất từ 0,2 đến 0,3 dB tại tốc độ lỗi bit (BER) = 10^-3. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc lựa chọn và tối ưu hóa thuật toán LLR để nâng cao khả năng sửa lỗi của mã Turbo trong môi trường MIMO. Việc tạo ra các giá trị LLR tiên nghiệm đáng tin cậy từ các bit kiểm tra chẵn lẻ là yếu tố then chốt giúp bộ giải mã Turbo cải thiện hiệu suất qua mỗi lần lặp, đảm bảo dữ liệu được phục hồi với độ chính xác cao nhất.

3.2. Vai trò của Kỹ thuật lặp bên trong và bên ngoài trong Ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO

Kỹ thuật lặp là một đặc trưng quan trọng của mã Turbo và được mở rộng sang hệ thống Turbo-MIMO. Quá trình lặp bao gồm các vòng lặp bên trong (iterturbo) trong bộ giải mã Turbo và các vòng lặp bên ngoài (iterouter) giữa bộ tách sóng MIMO và bộ giải mã Turbo. Nghiên cứu đã so sánh các hình thức lặp và kết luận rằng việc lựa chọn iterturbo = 4 và iterouter = 6 mang lại hiệu suất tốt hơn. Đặc biệt, việc tăng số lượng iterouter (lặp bên ngoài) được chứng minh là hiệu quả hơn trong việc cải thiện tốc độ lỗi bit (BER) so với việc chỉ tăng số lần lặp của giải mã Turbo bên trong. Điều này cho phép thuật toán LLR của bit kiểm tra chẵn lẻ truy xuất thông tin nhiều lần, tạo ra sự xác thực đáng tin cậy hơn và nâng cao độ lợi tổng thể của hệ thống. Sự phối hợp giữa các vòng lặp này là yếu tố then chốt giúp hệ thống ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO đạt được độ tin cậy cao trong bộ tách sóng ngõ ra mềm MIMO.

IV. Kết quả Mô phỏng và Ứng dụng Thực tiễn của Hệ thống Turbo MIMO OFDM

Các nghiên cứu thực nghiệm và mô phỏng đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc xác nhận hiệu quả của việc ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO. Luận văn đã tiến hành mô phỏng hệ thống Turbo-MIMO-OFDM sử dụng công cụ Matlab Simulink, một nền tảng mạnh mẽ cho việc phân tích hiệu suất hệ thống truyền thông. Các kết quả mô phỏng đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về đặc tính và ưu điểm của hệ thống kết hợp. Cụ thể, mô phỏng đã chứng minh rõ ràng rằng hiệu suất của mã Turbo trong hệ thống MIMO vượt trội đáng kể so với các hệ thống không sử dụng mã Turbo hoặc chỉ sử dụng các mã sửa sai truyền thống. Các kết quả này không chỉ khẳng định giá trị lý thuyết mà còn mở ra tiềm năng lớn cho việc triển khai thực tế của công nghệ này trong các hệ thống truyền dẫn không dây hiện đại. Việc phân tích các yếu tố như chiều dài mã khối, số lần lặp và cách tính LLR thông qua mô phỏng đã giúp định hình các khuyến nghị tối ưu cho việc thiết kế và vận hành hệ thống Turbo-MIMO trong tương lai.

4.1. Mô phỏng hiệu suất của Mã Turbo trong hệ thống MIMO bằng Matlab Simulink

Để đánh giá khách quan hiệu suất của ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO, luận văn đã sử dụng phần mềm Matlab Simulink để xây dựng mô hình hệ thống Turbo-MIMO-OFDM. Mô phỏng được thiết kế để hiển thị sơ đồ khối tiến trình giải mã Turbo trong tổng thể sơ đồ khối Turbo-MIMO, từ đó trực quan hóa cách các thành phần tương tác. Kết quả mô phỏng đã cho thấy sự cải thiện rõ rệt về hiệu suất khi tích hợp mã Turbo, đặc biệt là trong việc giảm tốc độ lỗi bit (BER) so với các hệ thống không mã hóa hoặc chỉ sử dụng các phương pháp sửa lỗi cơ bản. Khả năng tùy chỉnh các thông số như số lượng anten, tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) và cấu hình mã hóa trong Simulink đã giúp xác định được các điều kiện hoạt động tối ưu, cung cấp bằng chứng thực nghiệm mạnh mẽ cho những lợi ích lý thuyết của việc kết hợp này.

4.2. So sánh hiệu suất với các phương pháp sửa lỗi truyền thống và hệ thống Turbo MIMO thông thường

Một trong những điểm nổi bật của nghiên cứu là việc so sánh hiệu suất giữa hệ thống Turbo-MIMO được đề xuất với các hệ thống chỉ sử dụng MIMO mà không có mã sửa sai hoặc sử dụng các mã sửa sai truyền thống. Các kết quả mô phỏng đã xác nhận rằng hệ thống ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO mang lại độ lợi đáng kể, có thể tăng độ lợi hơn 491–503 (tham khảo [1] Z.Nilsson, 2006) so với các hệ thống Turbo-MIMO thông thường. Điều này đạt được thông qua việc tận dụng thuật toán LLR ở các bit kiểm tra chẵn lẻ kết hợp với số lần lặp tối ưu. Cụ thể, phép LLR ở bit kiểm tra chẵn lẻ có thể cải thiện hiệu suất thu được bằng cách tăng số lần lặp bên ngoài, mà được xem là hiệu quả hơn so với cách tăng số lần lặp của giải mã Turbo bên trong. Sự so sánh này không chỉ chứng minh tính ưu việt của giải pháp mà còn định hướng cho việc lựa chọn kỹ thuật tối ưu trong thiết kế hệ thống truyền thông không dây.

V. Kết luận và Tương lai phát triển của Ứng dụng Mã Turbo trong Hệ thống MIMO

Việc ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO đã được chứng minh là một giải pháp hiệu quả để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về truyền dẫn dữ liệu không dây dung lượng lớn và độ tin cậy cao. Luận văn đã phân tích sâu sắc các thuật toán đa truy cập, phương pháp sửa lỗi và kỹ thuật lặp để tạo ra một độ tin cậy vượt trội trong bộ tách sóng ngõ ra mềm MIMO. Nhờ sự kết hợp giữa thuật toán LLR ở các bit kiểm tra chẵn lẻ và số lần lặp tối ưu trong hệ thống Turbo-MIMO, hiệu suất của hệ thống đã được nâng cao đáng kể, vượt trội so với các cấu hình thông thường. Đặc biệt, việc tăng cường số lần lặp bên ngoài đã được xác định là phương pháp hiệu quả hơn trong việc cải thiện tốc độ lỗi bit (BER) so với việc chỉ tăng số lần lặp bên trong bộ giải mã Turbo. Những kết quả này không chỉ khẳng định tiềm năng của công nghệ mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu và phát triển trong tương lai, đặc biệt là trong bối cảnh các thế hệ mạng di động tiếp theo.

5.1. Tóm tắt những thành tựu nổi bật của việc ứng dụng mã Turbo vào MIMO

Nghiên cứu về ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO đã đạt được nhiều thành tựu quan trọng. Đầu tiên, nó đã diễn giải cặn kẽ thuật toán giải mã tuần tự, dẫn đến thuật toán Viterbi và cách giải mã bằng phần mềm dựa trên các mức điện áp bit 1 và 0. Thứ hai, mô phỏng đã hiển thị rõ ràng sơ đồ khối và tiến trình giải mã Turbo trong sơ đồ khối Turbo-MIMO, khẳng định hiệu suất vượt trội của mã Turbo. Thứ ba, nghiên cứu đã đề cập đến các vấn đề ảnh hưởng đến việc sửa lỗi, như chiều dài mã khối và dò tìm lặp, và đưa ra các khuyến nghị tối ưu về số lần lặp (iterturbo = 4 và iterouter = 6) để đạt hiệu suất tốt nhất. Các thành tựu này là nền tảng vững chắc cho việc phát triển các hệ thống truyền thông không dây hiệu quả và tin cậy hơn.

5.2. Hướng phát triển và triển vọng tương lai của công nghệ Turbo MIMO

Triển vọng tương lai của ứng dụng mã Turbo trong hệ thống MIMO là rất lớn, đặc biệt khi các mạng di động tiến tới 5G và xa hơn. Công nghệ này có thể được tối ưu hóa hơn nữa bằng cách nghiên cứu các biến thể mới của mã Turbo (ví dụ: mã Turbo phân cấp), hoặc tích hợp với các kỹ thuật MIMO tiên tiến hơn như massive MIMO hay millimeter wave (mmWave) MIMO. Việc cải thiện hiệu quả tính toán của các thuật toán LLR và giảm độ trễ giải mã sẽ là những trọng tâm nghiên cứu quan trọng để đáp ứng yêu cầu của các ứng dụng IoT và truyền thông thời gian thực. Ngoài ra, việc phát triển các kiến trúc phần cứng chuyên dụng (VLSI) cho bộ giải mã Turbo-MIMO hiệu quả cũng là một hướng đi đầy hứa hẹn. Công nghệ Turbo-MIMO sẽ tiếp tục đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng các hệ thống truyền dẫn dữ liệu không dây mạnh mẽ, có khả năng thích ứng cao và dung lượng lớn 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 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 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 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 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 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 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 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 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.

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. HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI. 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 79 viii 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 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 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. 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.4 So sánh BER trong các điều chế HT MIMO .5 So sánh BER trong HT MIMO-OFDM .6 So sánh BER trong OFDM .7 Các thông số chạy Matlap Turbo .