Đăng ký Đăng nhập
Trang chủ Nghiên cứu nâng cao chất lượng xử lý tín hiệu trong các hệ thống thông tin đa ng...

Tài liệu Nghiên cứu nâng cao chất lượng xử lý tín hiệu trong các hệ thống thông tin đa người dùng [tt]

.PDF
24
560
62

Mô tả:

1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Các hệ thống thông tin đa ngƣời dùng đang phát triển mạnh mẽ. Trong số đó các hệ thống thông tin di động tiên tiến 3G WCDMA hay 4G LTE là những ví dụ điển hình. Các hệ thống này vừa phải đáp ứng dung lƣợng cao (số lƣợng ngƣời dùng lớn) vừa phải có chất lƣợng tốt (đa dịch vụ, QoS cao). Đáp ứng đƣợc đồng thời các yêu cầu này là nhờ các tiến bộ mạnh mẽ của các kỹ thuật xử lý tín hiệu. Vì các lí do nêu trên việc nghiên cứu nâng cao chất lƣợng xử lý tín hiệu trong các hệ thống thông tin đa ngƣời dùng là cấp thiết. 2. Đối tượng phạm vi nghiên cứu Các hệ thống thông tin đa ngƣời dùng; Các phƣơng pháp tách tín hiệu đa ngƣời dùng; Mã sửa sai trong thông tin di động đa ngƣời dùng 3G và 4G. 3. Nội dung, phương pháp nghiên cứu, kết cấu luận án Nội dung nghiên cứu: Nghiên cứu các kỹ thuật chống nhiễu; Mã sửa sai BICM-ID (BitInterleaved Coded Modulation-Iterative Decoding); Các phƣơng pháp tách tín hiệu đa ngƣời dùng. Xây dựng mô hình kết hợp kỹ thuật tách tín hiệu đa ngƣời dùng MUD MMSE (khử nhiễu có độ phức tạp thấp) với sơ đồ BICM-ID (hoạt động tốt trên kênh AWGN và pha-đinh) và điều chế bậc cao (thƣờng là 16-QAM) trong hệ thống di động đa ngƣời dùng 3G trở lên để nâng cao chất lƣợng xử lý tín hiệu. Nghiên cứu đề xuất kỹ thuật kết hợp tạo dạng biểu đồ chòm sao tín hiệu 16-QAM với hệ thống BICM-ID. Tuy nhiên, do sử dụng điều chế bậc cao nên hệ thống phải trả giá về khả năng chống nhiễu và tạp âm. Để khắc phục điều này ta có thể kết hợp điều chế bậc cao với mã kênh và sử dụng tính chất bảo vệ lỗi không đều (UEP: Unequal Error Protection) của 16-QAM. Phương pháp nghiên cứu: Dựa trên phân tích giải tích, xây dựng mô hình mô phỏng hệ thống và tiến hành mô phỏng trên MATLAB để khảo sát và khẳng định kết quả nghiên cứu. 2 Kết cấu luận án được chia thành 3 chương: Chƣơng 1: Trình bày tổng quan về thông tin đa ngƣời dùng, Các phƣơng pháp đa truy nhập; Nguyên nhân và biện pháp khắc phục nhiễu MAI và MI; Tổng quan về các phƣơng pháp MUD; Vai trò của mã hóa trong thông tin di động. Chƣơng 2: Xây dựng mô hình MUD dựa trên MMSE và BICM–ID với điều chế 16-QAM. Chƣơng 3: Hệ thống BICM-ID dùng 16-QAM tái sử dụng một phần các điểm tín hiệu và khảo sát tính chất UEP trong hệ thống 4G LTE. 4. Ý nghĩa thực tiễn Các đề xuất cải tiến phƣơng pháp tách tín hiệu trong luận án cho phép nâng cao chất lƣợng của hệ thống thông tin di động đa ngƣời dùng. Chương 1 THÔNG TIN ĐA NGƢỜI DÙNG 1.1 Tổng quan về hệ thống đa người dùng Hệ thống thông tin đa ngƣời dùng hay còn gọi là hệ thống đa truy nhập. Có ba phƣơng pháp đa truy nhập hệ thống là: Đa truy nhập phân chia theo tần số (FDMA); Đa truy nhập phân chia theo thời gian (TDMA; Đa truy nhập phân chia theo mã (CDMA). 1.2 Nhiễu đa truy nhập (MAI) và nhiễu đa đường (MI) Có hai nguồn nhiễu chủ yếu trong hệ thống CDMA: nhiễu đa truy nhập MAI (Multiple Acess Interference) và nhiễu đa đƣờng MI (MultiPath Interference). MAI gây bởi các hàm tƣơng quan chéo CCF (Cross Correlation Function) không hoàn hảo của các mã CDMA, còn nhiễu MI là do hiệu quả kết hợp giữa các hàm tƣơng quan chéo CCF và Hàm tự tƣơng quan ACF (Auto Correlation Function) lệch pha của các mã trải phổ đƣợc dùng bởi hệ thống trong kênh đa đƣờng. Ngoài MAI và MI, hiệu ứng gần xa cũng ảnh hƣởng tới dung lƣợng (số ngƣời dùng trong hệ thống) và chất lƣợng của hệ thống. Hiệu ứng gần-xa xảy ra khi một máy di động ở gần trạm gốc có công suất phát quá lớn có thể ngăn chặn các máy di động ở xa hoặc có thể toàn bộ lƣu lƣợng của tế bào. 3 1.3 Các kỹ thuật để chống lại nhiễu Có một số kỹ thuật để chống lại nhiễu nhƣ: Điều khiển công suất chống lại hiệu ứng gần-xa; Tách tín hiệu đa ngƣời dùng để chống lại nhiễu MAI; Máy thu RAKE để khắc phục MI; Các kĩ thuật tạo búp để chống lại nhiễu đồng kênh; Tách tín hiệu CDMA có sự trợ giúp của pilot; Mã sửa sai kênh truyền. Luận án nghiên cứu sâu về mã sửa sai chống nhiễu kênh truyền và tách tín hiệu đa ngƣời dùng. 1.4 Tách tín hiệu đa người dùng (MUD) 1.4.1 Mô hình hệ thống Tín hiệu thu trên đƣờng lên có thể đƣợc biểu diễn bởi: (1.1) Giả thiết các xung symbol là vuông, dạng tƣơng quan của mạch lọc phối hợp đơn giản là tích phân của tín hiệu thu đƣợc nhân với mã trải phổ quan tâm ak(t) và sóng mang đồng bộ pha cos(ct ) trong khoảng thời gian symbol Tb. (1.3) Ta có thể biểu diễn tập đầu ra của mạch lọc phối hợp ở dạng véctơ nhƣ sau: (1.4) Trong đó y  [ y1 , y2 , , yK ]T và R là ma trận K  K biểu diễn sự tƣơng quan giữa các dạng sóng trải phổ trong khoảng bít đầu tiên. Do đó, nếu j,k là các phần tử của R thì: (1.5) A là ma trận đƣờng chéo với véc-tơ [A1, A2,…, AK]T dọc theo đƣờng chéo; Ak  Pk / 2, , b = [b1, b2,.., bK] là các bít dữ liệu từ từng tín hiệu trong K tín hiệu và n  [n1, n2 , , nK ]T là véctơ các mẫu tạp âm Gao-xơ, với trung bình bằng 0 và ma trận hiệp phƣơng sai ∑n=2R, tạp âm sau khi giải trải phổ.  2  N0 / 4Tb là công suất 4 Khi đó các quyết định các bít tín hiệu đƣợc thực hiện nhƣ sau: (1.6) trong đó hàm sgn(x) đƣợc áp dụng theo từng phần tử: (1.7) 1.4.2 Thu đa người dùng tối ưu (1.18) Thu đa ngƣời dùng dựa trên dãy hợp lý cực đại có độ tăng ích cao nhƣng độ phức tạp tăng theo hàm mũ của ngƣời sử dụng nên giải pháp cận tối ƣu đƣợc quan tâm. 1.4.3 Thu đa người dùng cận tối ưu tuyến tính Bộ tách tín hiệu tuyến tính là thiết bị đƣa ra các quyết định dựa trên biến đổi tuyến tính của véc tơ đầu ra bộ lọc phối hợp y: (1.19) Trong đó T là toán tử tuyến tính trên y và sgn(x) đƣợc xác định trong phƣơng trình (1.7). Hình 1.5 Sơ đồ khối của cấu trúc máy thu cận tối ưu tuyến tính tổng quát 5 1.5 Mã sửa sai và ứng dụng trong thông tin di động Mã sửa sai chống nhiễu kênh truyền thƣờng dùng là mã khối và mã xoắn. Trong đó, mã khối thƣờng dùng là mã Hamming, mã RS, mã BCH, mã Cyclic… Mã xoắn còn gọi là mã chập, áp dụng cho giải mã mềm rất hiệu quả. Để tăng hiệu quả sử dụng băng thông ngƣời ta dùng bộ điều chế nhiều mức với chòm tín hiệu M-PSK hay M-QAM. Mã lƣới TCM ánh xạ các bít đƣợc mã hoá vào tập tín hiệu không nhị phân nhƣ ASK, PSK, QAM... Hệ thống TCM đạt hiệu quả cao trên kênh AWGN nhƣng hiệu quả thấp trên kênh pha-đinh. Mã BICM-ID: Nhờ điều chế mã hóa có hoán vị bít BICM (Bit Interleaved Coded Modulation) hệ thống hiệu quả tốt trên kênh pha-đinh. Và nhờ có giải mã lặp (ID) hệ thống BICM-ID còn tốt cả trên kênh Gao-xơ. 1.6 Kết luận chương Trƣớc tiên, chƣơng này trình bày tổng quan về nhiễu đa ngƣời dùng và nhiễu đa đƣờng trong hệ thống thông tin di động. Nội dung tiếp theo của chƣơng là các giải pháp chính để khắc phục các loại nhiễu này, trong đó tập trung vào giải pháp tách tín hiệu đa ngƣời dùng (MUD). Có thể thấy rằng tách tín hiệu đa ngƣời dùng tối ƣu bảo đảm cải thiện chất lƣợng đáng kể song có độ phức tạp tăng hàm mũ theo số tín hiệu đƣợc tách. Do đó, các giải pháp cận tối ƣu bao gồm kĩ thuật tuyến tính và phi tuyến đƣợc quan tâm nghiên cứu. Phần cuối của chƣơng trình bày tổng quan về vai trò của mã kênh và các loại mã phổ biến hiện nay trong thông tin di động số. Các kiến thức trình bày ở chƣơng này là cơ sở cho các nghiên cứu trong các chƣơng tiếp theo của luận án. 6 Chương 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH MUD DỰA TRÊN MMSE VÀ BICM-ID ĐIỀU CHẾ 16-QAM 2.1 Tách tín hiệu đa người dùng MMSE Hình 2.1 Sơ đồ khối kênh đường lên CDMA đa người dùng Có thể biểu diễn vector tín hiệu thu của các ngƣời dùng nhƣ sau: y = RAb + n (2.25) Bộ tách tín hiệu tuyến tính MMSE cho ra các quyết định sau: (2.35) 2.2 Khảo sát hiệu quả tách tín hiệu đa người dùng MMSE 2.2.1 Khảo sát hiệu quả tách tín hiệu MMSE đối với điều chế BPSK Trên hình 2.8, các điểm chấm màu đỏ thể hiện tín hiệu đa ngƣời dùng trƣớc khi tách tín hiệu MMSE, còn các điểm màu xanh thể hiện các điểm tín hiệu của ngƣời dùng này sau khi áp dụng tách tín hiệu MMSE. Kết quả cho thấy rằng điểm màu xanh co cụm hơn điểu màu đỏ và cụm điểm tín hiệu 5 ngƣời dùng gọn hơn so với khi có 10 ngƣời dùng. Điều này lặp lại với cả hai giá trị SNR, cho phép nhận xét rằng nhiều MAI (khi có nhiều ngƣời dùng) gây ảnh hƣởng xấu tới tách tín hiệu. Đồng thời có thể nhận thấy rằng tách tín hiệu MMSE, mặc dù đơn giản nhờ bản chất xử lý tuyến tính, nhƣng cũng đã có hiệu quả với việc giảm nhiễu MAI. 7 (a) 5 ngƣời dùng ở SNR 5dB (b) 5 ngƣời dùng ở SNR 10dB (c) 10 ngƣời dùng ở SNR 5dB (d) 10 ngƣời dùng ở SNR 10dB Hình 2.8 Kết quả so sánh cụm điểm tín hiệu BPSK có tách tín hiệu đa người dùng MMSE với không có MMSE Khảo sát hiệu quả về BER của tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với điều chế BPSK Hình 2.9 Kết quả so sánh hiệu quả về BER của tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với điều chế BPSK 8 Kết quả khảo sát BER cho trƣờng hợp đơn ngƣời dùng K=1 và các trƣờng hợp đa ngƣời dùng K=5 và K=10 đƣợc thể hiện trên hình 2.9. Ta nhận thấy, tách tín hiệu đa ngƣời dùng chỉ có tác dụng với nhiễu MAI (khi có đa ngƣời dùng). Khi số ngƣời dùng tăng lên, nhiễu MAI tăng lên làm cho chất lƣợng của hệ thống giảm đi, ngay cả khi có tách tín hiệu đa ngƣời dùng MMSE thì độ lợi xử lý vẫn giảm đi khi số ngƣời dùng tăng lên. Khảo sát phân bố nhiễu MAI sau tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với BPSK a) BPSK 5 ngƣời dùng b) BPSK 10 ngƣời dùng c) BPSK 20 ngƣời dùng d) BPSK 30 ngƣời dùng Hình 2.10 Kết quả phân bố nhiễu MAI sau tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với BPSK Có thể thấy rằng khi số ngƣời dùng tăng lên, phân bố của nhiễu MAI sau tách tín hiệu MMSE tiến gần tới dạng Gao-xơ. Điều này chứng minh cho việc khi số ngƣời tăng lên thì chất lƣợng truyền tin bị tồi đi. 9 2.2.2 Khảo sát hiệu quả tách tín hiệu MMSE đối với điều chế 16-QAM (a) 5 ngƣời dùng ở SNR 8 dB (c) 10 ngƣời dùng ở SNR 8 dB (b) 5 ngƣời dùng ở SNR 15 dB (d) 10 ngƣời dùng ở SNR 15 dB Hình 2.11 So sánh cụm điểm tín hiệu 16-QAM có tách tín hiệu đa người dùng MMSE với không có MMSE. Trên hình 2.11, các điểm chấm màu đỏ thể hiện tín hiệu đa ngƣời dùng trƣớc khi tách tín hiệu MMSE, còn các điểm màu xanh thể hiện các điểm tín hiệu của ngƣời dùng này sau khi áp dụng tách tín hiệu MMSE. Cũng nhƣ trƣờng hợp điều chế BPSK, có thể nhận thấy rằng các điểm màu xanh co cụm hơn so với các điểm màu đỏ, và cụm điểm tín hiệu 5 ngƣời dùng gọn hơn so với khi có 10 ngƣời dùng. Điều này lặp lại với cả hai giá trị SNR, một lần nữa cho phép nhận xét rằng nhiễu MAI (khi có nhiều ngƣời dùng) gây ảnh hƣởng xấu tới tách tín hiệu. Đồng thời có thể nhận thấy rằng tách tín hiệu đa ngƣời dùng MMSE, mặc dù đơn giản nhờ bản chất xử lý tuyến tính, nhƣng cũng đã có hiệu quả với việc làm giảm nhiễu MAI. 10 Khảo sát hiệu quả về BER của tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với điều chế 16-QAM Hình 2.12 Kết quả so sánh hiệu quả về BER của tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với điều chế 16-QAM Hình 2.12 cho thấy khi chỉ có 1 ngƣời dùng đơn, đƣờng cong BER của trƣờng hợp có xử lý MMSE trùng với đƣờng cong BER của trƣờng hợp không sử dụng tách tín hiệu MMSE, minh chứng cho việc tách tín hiệu đa ngƣời dùng chỉ có tác dụng với nhiễu MAI (khi có đa ngƣời dùng). Khi số ngƣời dùng tăng lên, nhiễu MAI tăng lên làm cho chất lƣợng của hệ thống giảm đi, ngay cả khi có tách tín hiệu đa ngƣời dùng MMSE thì độ lợi xử lý vẫn giảm đi khi số ngƣời dùng tăng lên. Khảo sát phân bố nhiễu MAI sau tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với 16-QAM a) 16-QAM 5 ngƣời dùng b) 16-QAM 10 ngƣời dùng 11 c) 16-QAM 20 ngƣời dùng d) 16-QAM 30 ngƣời dùng Hình 2.13 Phân bố nhiễu MAI sau tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với 16-QAM Các kết quả trên hình 2.13 cho thấy Khi số ngƣời dùng tăng lên, phân bố của nhiễu MAI sau tách tín hiệu MMSE tiến gần tới dạng phân bố Gao-xơ. Các số liệu thống kê cho thấy giá trị trung bình của nhiễu MAI xấp xỉ bằng 0, phƣơng sai tăng dần theo số ngƣời d ùng. Điều này có nghĩa là khi số ngƣời dùng tăng lên thì chất lƣợng truyền tin, tính theo BER bị tồi đi. 2.3 Sơ đồ điều chế mã hoán v it và giải mã l p ( ICM-ID) Máy phát BICM Sơ đồ phát BICM gồm bộ mã, bộ hoán vị bit và bộ điều chế không nhớ ghép nối tiếp nhau nhƣ hình 2.14. ut Bộ mã Bộ hoán vị vt Bộ điều chế xt Hình 2.14 Sơ đồ khối máy phát BICM Giải mã lặp cho BICM Mặc dù BICM hoạt động tốt trên các kênh pha-đinh do tăng độ phân tập, nhƣng một khó khăn của BICM là sự suy giảm trên các kênh Gao-xơ do hoán vị gây ra điều chế ngẫu nhiên . Với hoán vị bit và giải mã cận tối ƣu, symbol có thể là một điểm bất k trong chòm sao. Giải mã lặp khôi phục lại điều chế ngẫu nhiên này. 12 2.4 Sơ đồ khối máy thu kết hợp tách tín hiệu đa người dùng MMSE với giải mã l p ICM-ID Từ các phân tích lý thuyết về tín hiệu đa ngƣời dùng, tách tín hiệu đa ngƣời dùng MMSE và dựa trên các kết quả mô phỏng minh họa ở mục 2.2, có thể rút ra một số nhận xét sau: - Tín hiệu thu đa ngƣời dùng bị tác động bởi pha-đinh đa đƣờng, nhiễu đa truy cập MAI, và tạp âm trắng cộng tính Gao-xơ. Giả thiết đã sử dụng các kỹ thuật phân tập để xử lý pha-đinh đa đƣờng và số ngƣời dùng đủ lớn thì có thể coi tổng các nhiễu tạp tác động xấu tới tín hiệu có ích có thể coi là phân bố Gao-xơ. - Tách tín hiệu đa ngƣời dùng MMSE là kỹ thuật đơn giản, cho phép giảm tác động của nhiễu MAI. Và do tính chất tuyến tính của MMSE nên nhiễu tạp sau tách tín hiệu đa ngƣời dùng MMSE cũng có thể coi là phân bố Gao-xơ. Để cải thiện phẩm chất của hệ thống, có thể sử dụng các loại mã sửa lỗi hƣớng đi (FEC) nhƣ trong sơ đồ khối hệ thống đƣờng lên trên hình 2.1. Cấu trúc liên kết nối tiếp của máy mã chập nhị phân, hoán vị bít và điều chế đa mức, luận án đề xuất áp dụng sơ đồ điều chế mã có hoán vị bít và giải mã lặp BICM-ID kết hợp với tách tín hiệu đa ngƣời dùng MMSE nhƣ hình 2.16. Hình 2.16 Sơ đồ khối máy thu kết hợp tách tín hiệu đa người dùng với giải mã lặp BICM-ID 2.5 Kết luận chương 2 Tín hiệu thu đƣờng lên và đƣờng xuống trong hệ thống thông tin đa ngƣời dùng CDMA bị tác động xấu bởi nhiễu đa truy nhập MAI và tạp âm Gao-xơ trắng cộng tính. Khi số ngƣời dùng đủ lớn, nhiễu tạp tổng cộng có 13 thể coi là có phân bố Gao-xơ. Tính chất phân bố của nhiễu tạp này không thay đổi nếu chúng ta sử dụng tách tín hiệu tuyến tính MMSE, vừa đơn giản vừa khá hiệu quả. Phù hợp với sơ đồ tuyến phát có kết hợp mã hóa sửa lỗi, hoán vị bít với điều chế bậc cao, luận án đề xuất kết hợp tách tín hiệu đa ngƣời dùng MMSE với giải mã lặp BICM-ID ở phía thu để nâng cao chất lƣợng tổng thể của hệ thống đa ngƣời dùng. Do nhiễu tạp sau tách tín hiệu MMSE có phân bố Gao-xơ, việc thiết kế hệ thống BICM-ID tối ƣu ở chƣơng 3 của luận án đƣợc tiến hành dễ dàng hơn. Chƣơng này cũng khảo sát và đƣa ra kết luận về việc có thể sử dụng tính chất xác suất lỗi bít không đều UEP của điều chế 16-QAM để nâng cao chất lƣợng truyền dẫn các thông tin quan trọng. Nghiên cứu về UEP đƣợc trình bày trong chƣơng 3 của luận án. Chương 3 HỆ THỐNG ĐIỀU CHẾ MÃ HÓA HOÁN VỊ BÍT VÀ GIẢI MÃ LẶP TÁI SỬ DỤNG MỘT PHẦN BỘ TÍN HIỆU QAM 3.1 Đ t vấn đề Các nghiên cứu trƣớc đây thƣờng tập trung vào đề xuất các phƣơng pháp ánh xạ (Gray, SP, Anti-SP) lên tập tín hiệu đa điểm sao cho đảm bảo a) vùng thác xảy ra sớm (tại SNR nhỏ) và b) sàn lỗi thấp (error floor). Luận án nghiên cứu kỹ thuật kết hợp tạo dạng biểu đồ chòm sao tín hiệu với hệ thống BICM-ID và đề xuất tái sử dụng một phần các điểm tín hiệu. 3.2 Mô hình hệ thống BICM-ID Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống BICM-ID 14 3.3 Điều chế 16-QAM tái sử dụng một phần điểm tín hiệu - Năng lƣợng chùm tín hiệu: - Bình phƣơng cự ly bit trung bình: ES  1 M M  (a k 1 2 dTB  2 k  bk2 ) (3.7) 1 m 2 dj m j 1 (3.9) - Tỉ lệ tín trên tạp của kênh điều chế BPSK tƣơng đƣơng bằng: (3.11) - Xác suất lỗi bit của máy mã chập tỉ lệ mã hóa b/c truyền qua kênh BPSK với tỉ lệ tín trên tạp Eb* / N0 đƣợc chặn trên bởi: (3.12) 2 mR dTB K 4 ES - Hệ số tăng ích K: (3.13) - Đối với các ánh xạ không có mức bảo vệ bit đều thì để thiết lập đƣợc đƣờng biên trên đối với xác suất lỗi (3.12) trong luận án này đề xuất chọn: d 2j  min d 2j ( sk ) 1 k  M Ánh xạ tối ưu cho 16-QAM không tái sử dụng điểm tín hiệu Hình 3.2 Gán nhãn nhị phân cho 16-QAM và các cự ly bit (3.14) 15 Tái sử dụng các điểm tín hiệu16 QAM (a) (b) (c) (d) Hình 3.3 Các phương án tái sử dụng các điểm tín hiệu của 16-QAM 16 Khi SNR nhỏ, tức là mức nhiễu lớn có thể tái sử dụng các điểm tín hiệu có năng lƣợng thấp thay cho điểm có năng lƣợng cao nhƣ hình 3.3a và 3.3b để giảm năng lƣợng trung bình của chòm sao tín hiệu dẫn đến giảm MAI đồng nghĩa với tăng dung lƣợng hệ thống đa ngƣời dùng. Khi SNR lớn, tức là mức nhiễu nhỏ, có thể tái sử dụng điểm tín hiệu nhƣ hình 3.3c và 3.3d để tăng bình phƣơng khoảng cách Ơ- cơ- lit trung bình của chòm sao tín hiệu, dẫn đến tăng chất lƣợng hệ thống (ở đây là hạ thấp sàn lỗi BER). Bảng các ánh xạ tái sử dụng một phần điểm tín hiệu của 16-QAM Kết quả mô phỏng hệ thống BICM tái sử dụng một phần bộ tín hiệu 16-QAM Kết quả mô phỏng cho BER theo Eb / N0 (dB) trên hình 3.4 khẳng định thứ tự tăng ích này. Trong các mô phỏng, máy mã chập đệ quy hệ thống đƣợc mô tả bằng đa thức sinh [1, 5 / 7] và chiều dài của hoán vị bít ngẫu nhiên đƣợc chọn bằng 4800 bit. Kết quả mô phỏng cho thấy, trừ trƣờng hợp tái sử dụng 4 điểm có năng lƣợng thấp nhất (các điểm 6, 7, 10, 11) thay cho 4 điểm có năng lƣợng cao nhất (các điểm 1, 4, 13, 16) có sàn lỗi khá cao, các trƣờng hợp tái sử dụng điểm tín hiệu khác đều có sàn lỗi thấp hơn so với trƣờng hợp dùng bộ tín hiệu 16-QAM tiêu chuẩn, không tái sử dụng điểm tín hiệu. Đƣờng biên tính theo (3.12) sát với kết quả mô phỏng và cũng khẳng định độ tăng ích tại vùng sàn lỗi. 17 Hình 3.4 So sánh kết quả mô phỏng (đường liền nét) hệ thống BICM-ID tái sử dụng một phần điểm tín hiệu 16-QAM và đường biên trên (đường đứt nét) Hình 3.5 chỉ ra ƣu điểm của xáo trộn theo dòng (inline) so với xáo trộn tổng thể (overall interleaving). Việc mô phỏng đƣợc thực hiện với mã RSC 4 trạng thái tốc độ ½ có các đa thức sinh [1, 5/7]. Chiều dài của bộ xáo trộn là 10000 bít. Một lần nữa, quy tắc ánh xạ tối ƣu trong [16] đƣợc áp dụng cho chòm sao tín hiệu 16-QAM kết hợp với các cách tái sử dụng điểm tín hiệu khác nhau (nhƣ biểu diễn trên hình 3.3). Có thể thấy rằng các đƣờng cong BER có cùng mối quan hệ khi so sánh các cách tái sử dụng điểm tín hiệu khác nhau. Ngoài ra, hệ thống với xáo trộn theo dòng (inline: đƣờng đứt nét) có chất lƣợng tốt hơn so với xáo trộn tổng thể (overall interleaving: đƣờng liền nét). Hình 3.5 Kết quả mô phỏng chất lượng của hệ thống BICM-ID với các cách sử dụng điểm tín hiệu 16-QAM khác nhau. Mã RSC tốc độ ½, 4 trạng thái, 10 lần lặp 18 Để so sánh, hình 3.6 biểu diễn các kết quả mô phỏng của các cách tái sử dụng khác nhau các điểm tín hiệu 16-QAM trong trƣờng hợp ánh xạ phân hoạch tập cải biên (MSP) của [19]. Trừ trƣờng hợp tái sử dụng các điểm tín hiệu có năng lƣợng thấp nhất thay cho các điểm tín hiệu có năng lƣợng cao nhất (tức là Es  6 ), ta cũng quan sát thấy các mối quan hệ tƣơng tự nhƣ đã nhận xét với hình 3.4. Hình 3.6 Kết quả mô phỏng (đường đậm) của BICM-ID với sử dụng một phần điểm tín hiệu 16-QAM và cận trên (đường đứt nét) sử dụng ánh xạ SP cải biên Các kết quả tính toán và mô phỏng cho thấy việc tái sử dụng một phần các điểm tín hiệu cho phép cải thiện giá trị BER tại vùng sàn lỗi. Ngoài ra, việc tạo ra nhiều phiên bản ánh xạ của cùng một tập tín hiệu với các mức BER ở sàn lỗi khác nhau và mức SNR đầu của vùng sàn lỗi khác nhau có thể đƣợc dùng cho các sơ đồ thích nghi để có đƣợc BER tốt nhất tùy theo điều kiện kênh truyền. 3.4 Tính chất ảo vệ lỗi không đều Nhƣ đã trình bày ở mục 3.3, việc tái sử dụng những điểm tín hiệu có năng lƣợng cao trong bộ tín hiệu 16-QAM thì có thể tạo ra xác suất lỗi thấp hơn so với việc tái sử dụng những điểm có năng lƣợng thấp. Nhƣ vậy những điểm có năng lƣợng cao có xác suất lỗi nhỏ hơn những điểm có năng lƣợng thấp. Tính chất này đƣợc gọi là tính chất bảo vệ lỗi không đều UEP (Unequal Error Protection). 19 Hình 3.7 Quá trình xử lý kênh vận tải đường xuống LTE Hình 3.8 Phân đoạn khối mã và chèn CRC trên khối mã Hình 3.9 Bộ mã chập trong LTE. 20 Hình 3.10 Bộ mã hóa turbo LTE Hình 3.11 Bộ hoán vị và sắp xếp chòm sao tín hiệu Đối với các mã turbo, các bít mang thông tin hệ thống quan trọng lớn hơn so với các bít kiểm tra trong quá trình giải mã. Do đó, ngƣời ta ánh xạ càng nhiều bít mang thông tin hệ thống vào các vị trí đáng tin cậy hơn trong symbol 16-QAM. Các bít mang thông tin hệ thống đƣợc đƣa vào bộ hoán vị bên trên, các bít kiểm tra đƣợc đƣa vào bộ hoán vị bên dƣới. Đầu ra từ bộ hoán vị bên trên đƣợc ánh xạ lên các vị trí bít tin cậy và đầu ra từ bộ hoán vị bên dƣới đƣợc ánh xạ lên các vị trí bít kém tin cậy hơn. Hình 3.12 Hoán vị khi dùng mã turbo
- Xem thêm -

Tài liệu liên quan