Tài liệu Xác định hướng đến độ phân giải cao cho nguồn phân bố và ứng dụng để mô hình hóa kênh truyền mimo

Đại Học Quốc Gia Tp. Hồ Chí Minh TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ------------------------- NGUYỄN VĂN THẠI XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN ĐỘ PHÂN GIẢI CAO CHO NGUỒN PHÂN BỐ VÀ ỨNG DỤNG ĐỂ MÔ HÌNH HÓA KÊNH TRUYỀN MIMO Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã ngành: 2.07.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP.HỒ CHÍ MINH, tháng 07 năm 2009 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN Ký tên: Cán bộ chấm nhận xét 1: .............................................................................. Ký tên: Cán bộ chấm nhận xét 2: .............................................................................. Ký tên: Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬNVĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 16 tháng 07 năm 2009 TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Độc lập – Tự do – Hạnh phúc Tp. HCM, ngày tháng năm 2009 NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ và tên học viên: NGUYỄN VĂN THẠI Phái: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 02/12/1979 Nơi sinh: Bạc Liêu Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử MSHV: 01407358 I - TÊN ĐỀ TÀI XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN ĐỘ PHÂN GIẢI CAO CHO NGUỒN PHÂN BỐ VÀ ỨNG DỤNG ĐỂ MÔ HÌNH HÓA KÊNH TRUYỀN MIMO. II - NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG - Nghiên cứu các giải thuật xác định hướng đến cho nguồn tín hiệu băng hẹp. - Nghiên cứu và xây dựng mô hình nguồn phân bố băng hẹp. - Mở rộng các giải thuật xác định hướng đến cho nguồn phân bố băng hẹp. - Dùng DoD và DoA để mô hình hóa kênh truyền MIMO. - Viết chương trình mô phỏng các lý thuyết bằng Matlab và đề xuất. III - NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 02/02/2009 IV - NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 02/07/2009 V - HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS. ĐỖ HỒNG TUẤN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CN BỘ MÔN QL CHUYÊN NGÀNH Nội dung và đề cương luận văn thạc sĩ đã được Hội đồng chuyên ngành thông qua. Ngày tháng năm 2009 TRƯỞNG PHÒNG ĐT-SĐH TRƯỞNG KHOA QL CHUYÊN NGÀNH LỜI CẢM ƠN Tôi xin kính gởi đến Thầy TS. Đỗ Hồng Tuấn lời biết ơn sâu sắc nhất. Thầy đã dành nhiều thời gian quý báu trực tiếp hướng dẫn, tạo mọi điều kiện thuận lợi cũng như cho tôi những lời khuyên bổ ích, giúp tôi hoàn thành luận văn này. Tôi cũng xin chân thành cảm ơn quý thầy cô ở trường Đại học Bách Khoa, là những người truyền đạt kiến thức, định hướng nghiên cứu trong suốt quá trình học tập tại trường. Tôi cũng nhận được sự giúp đỡ của các bạn cùng khóa, cùng lớp. Các bạn đã đóng góp cho tôi những ý kiến và những tài liệu giá trị. Xin gởi đến các bạn lời cảm ơn chân thành của tôi. Cuối cùng, tôi xin kính gởi đến gia đình lòng biết ơn chân thành, sâu sắc nhất. Gia đình, Cha Mẹ, vợ, con gái và các em đã động viên, giúp đỡ và tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tôi trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu. TP HCM, ngày 01 tháng 07 năm 2009 Nguyễn Văn Thại TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SỸ Hướng dẫn: TS. Đỗ Hồng Tuấn Thực hiện: Nguyễn Văn Thại Công nghệ MIMO là một trong những công nghệ đầy triển vọng để giải quyết vấn đề về dung lượng kênh truyền cho các hệ thống truyền thông không dây trong tương lai. Vấn đề ước lượng kênh truyền có ý nghĩa quyết định đến chất lượng của hệ thống. Trong luận văn này, việc ước lượng kênh truyền MIMO sẽ dựa vào các thông tin về hướng đến và hướng xuất phát của các nguồn tín hiệu. Từ các kết quả mô phỏng trên máy tính, có thể kết luận rằng công nghệ MIMO rất hiệu quả trong môi trường truyền dẫn giàu nguồn tán xạ. Trong ước lượng hướng đến, nguồn tín hiệu thường được giả sử là nguồn điểm. Tuy nhiên, dưới ảnh hưởng của hiện tượng tán xạ trong môi trường truyền dẫn, nguồn tín hiệu đa đường nhận được ở dãy anten luôn luôn là nguồn phân bố. Luận văn này đề nghị một giải thuật ước lượng hướng đến dựa vào giải thuật Unitary ESPRIT cho nguồn tín hiệu phân bố băng hẹp. Bằng cách chứng minh tính chất đối xứng trung tâm liên hợp của vector lái thỏa mãn với nguồn phân bố, từ đó kết luận rằng giải thuật Unitary ESPRIT có thể được mở rộng cho nguồn phân bố băng hẹp. Hơn nữa, các tác giả [7], [9], [20] đã mở rộng giải thuật MUSIC và giải thuật ESPRIT chuẩn cho nguồn phân bố. Để đánh giá các giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao, tôi sử dụng các tiêu chuẩn kỹ thuật như sai số RMSE, xác suất phân giải và độ bền vững ước lượng. Luận văn được chia thành bốn chương với nội dung như sau: ¾ Chương 1: Giới thiệu khuynh hướng phát triển của các hệ thống thông tin di động trong tương lai, đồng thời nêu lên các vấn đề sẽ được nghiên cứu trong luận văn này. ¾ Chương 2: Trình bày các giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao cho mô hình nguồn điểm. Nghiên cứu xây dựng mô hình nguồn phân bố băng hẹp. Từ đó, mở rộng các giải thuật xác định hướng đến cho mô hình nguồn phân bố băng hẹp. Để đánh giá các kết quả mô phỏng, tôi dựa vào các chỉ tiêu chất lượng như sai số ước lượng RMSE (Root Mean Squares Error), xác suất phân giải Pr (Probability of resolution) và độ bền vững ước lượng của các giải thuật. Các kết quả mô phỏng và đánh giá được trình bày ở cuối chương. ¾ Chương 3: Giới thiệu khái quát về đặc tính của kênh truyền vô tuyến. Tính dung lượng kênh truyền MIMO. Sử dụng thông số tốc độ lỗi bit BER để đánh giá chất lượng của việc ước lượng hệ thống kênh truyền MIMO bao gồm kênh truyền Rayleigh và kênh truyền dựa vào DoD và DoA. Các kết quả mô phỏng cho việc ước lượng kênh truyền MIMO và các kết luận về chất lượng mô hình kênh truyền MIMO dựa vào DoD và DoA so với mô hình kênh truyền MIMO Rayleigh được trình bày ở cuối chương. ¾ Chương 4: Kết luận về các kết quả đạt được trong luận văn này bao gồm vấn đề ước lượng hướng đến cho mô hình nguồn điểm và mô hình nguồn phân bố, vấn đề về mô hình hóa kênh truyền MIMO dựa vào DoD và DoA. ABSTRACT MIMO technology, applying multiple element array antennas at both the ends of the wireless link, has emerged as one of the most prominent technical breakthoughs of the recent decades for resolving traffic capacity in the future wireless communication. The problem of modelling channel is crucial for the efficient design of wireless systems. In this thesis, we will estimate MIMO channel basing on the information of direction of arrival and direction of departure. From the results of Monte Carlo computer simulations, we conclude that MIMO technology is very effective in the propagation environment with many scatters. In the direction – of – arrival estimation, the signal sources is usually assumed to be the point sources. However, under influence of the scatter phenomenon in real propagation environments, multipath signal sources received at an array are always the distributed sources. This thesis suggests the new direction – of – arrival estimation algorithm based on Unitary ESPRIT algorithm for the narrowband distributed signal source models. By proving the conjugate centrosymmetric property of the steering vector satisfied with the distributed source models, we confirm that the Unitary ESPRIT algorithm can be expanded for the distributed signal sources. Furthermore, authors [7], [9], [20] expanded the MUSIC algorithm and the ESPRIT algorithm for the distributed signal sources. To evaluate high-resolution estimation algorithms, we use the technical standards such as the root mean square error, the probability of resolution and the estimation robustness. Keywords: MIMO channel, Unitary ESPRIT algorithm, ESPRIT algorithm MUSIC algorithm, the Point Source, the Distributed Source, the Root Mean Square Error, the Probability of Resolution, the Estimation Robustness. Mục lục MỤC LỤC Danh sách các hình vẽ Thuật ngữ- viết tắt Ký hiệu Chương 1. GIỚI THIỆU -------------------------------------------------------------- 1 1.1. Tình hình phát triển của hệ thống thông tin di động hiện nay ----------- 1 1.2. Phát biểu bài toán -------------------------------------------------------------- 6 1.3. Nội dung nghiên cứu ---------------------------------------------------------- 7 Chương 2. XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN ĐỘ PHÂN GIẢI CAO----------------- 8 2.1. Các giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao cho mô hình nguồn điểm ------------------------------------------------------------------------------------- 8 2.1.1. Mô hình tín hiệu------------------------------------------------------ 8 2.1.2. Giải thuật MUSIC---------------------------------------------------10 2.1.3. Giải thuật ESPRIT -------------------------------------------------12 2.1.4. Giải thuật Unitary ESPRIT----------------------------------------15 2.2. Các giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao cho mô hình nguồn phân bố---------------------------------------------------------------------------------18 2.2.1. Mô hình nguồn phân bố --------------------------------------------18 2.2.2. Giải thuật DSPE------------------------------------------------------21 2.2.3. Giải thuật TLS – ESPRIT-------------------------------------------23 2.2.4. Giải thuật DSUE -----------------------------------------------------25 2.3. Các kết quả mô phỏng--------------------------------------------------------30 2.3.1. Các thông số mô phỏng --------------------------------------------31 2.3.2. So sánh giải thuật ESPRIT và giải thuật TLS – ESPRIT ------31 2.3.3. So sánh giải thuật Unitary ESPRIT và giải thuật DSUE-------37 2.3.4. So sánh giải thuật ESPRIT và giải thuật Unitary ESPRIT ----42 2.3.5. So sánh giải thuật TLS – ESPRIT và giải thuật DSUE --------43 2.4. Kết luận ------------------------------------------------------------------------43 Mục lục Chương 3. DÙNG DoD VÀ DoA ĐỂ MÔ HÌNH HÓA KÊNH TRUYỀN MIMO ---------------------------------------------------------------------------------- 46 3.1. Đặc tính của kênh truyền vô tuyến-----------------------------------------46 3.1.1. Truyền dẫn fading đa đường --------------------------------------46 3.1.2. Sự suy hao -----------------------------------------------------------48 3.1.3. Độ rộng ổn định về tần số của kênh -----------------------------49 3.1.4. Hiệu ứng Doppler --------------------------------------------------49 3.1.5. Độ rộng ổn định về thời gian của kênh--------------------------50 3.2. Dung lượng kênh truyền MIMO -------------------------------------------53 3.3. Dùng DoD và DoA để mô hình hóa kênh truyền MIMO---------------56 3.4. Các kết quả mô phỏng -------------------------------------------------------57 3.4.1. Các thông số mô phỏng--------------------------------------------57 3.4.2. Kết quả mô phỏng --------------------------------------------------57 3.5. Kết luận------------------------------------------------------------------------62 Chương 4. KẾT LUẬN -------------------------------------------------------------- 63 4.1. Các kết quả đạt được--------------------------------------------------------63 4.2. Hướng phát triển của đề tài ------------------------------------------------65 TÀI LIỆU THAM KHẢO ----------------------------------------------------------------66 LÝ LỊCH KHOA HỌC --------------------------------------------------------------------70 DANH SÁCH CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1. Xu hướng phát triển của các hệ thống thông tin di động [25], [27]--------- 4 Hình 2.1. Mô hình tín hiệu của dãy anten -------------------------------------------------- 9 Hình 2.2. Cấu trúc dãy con trong giải thuật ESPRIT ------------------------------------12 Hình 2.3. ( a ) mô hình nguồn điểm, ( b ) mô hình nguồn phân bố. ---------------------19 Hình 2.4. Hàm mật độ phân bố Gaussian với giá trị trung bình bằng 400 và các độ lệch khác nhau --------------------------------------------------------------------------------27 Hình 2.5. So sánh RMSE theo SNR giữa ESPRIT và TLS – ESPRIT ---------------31 Hình 2.6. So sánh Pr theo SNR giữa ESPRIT và TLS – ESPRIT --------------------32 Hình 2.7. So sánh RMSE theo SNR dùng ESPRIT với số nguồn đến khác nhau --33 Hình 2.8. So sánh Pr theo SNR dùng ESPRIT với số nguồn đến khác nhau--------33 Hình 2.9. So sánh RMSE theo SNR dùng TLS – ESPRIT với số nguồn đến khác nhau---------------------------------------------------------------------------------------------34 Hình 2.10. So sánh Pr theo SNR dùng TLS – ESPRIT với số nguồn đến khác -----nhau---------------------------------------------------------------------------------------------34 Hình 2.11. So sánh RMSE theo SNR dùng TLS – ESPRIT với trải góc khác --------nhau --------------------------------------------------------------------------------------------35 Hình 2.12. So sánh RMSE theo sự chênh lệch góc đến dùng ESPRIT----------------35 Hình 2.13. So sánh RMSE theo sự chênh lệch góc đến dùng TLS – ESPRIT -------36 Hình 2.14. So sánh RMSE theo SNR giữa Unitary ESPRIT và DSUE --------------37 Hình 2.15. So sánh Pr theo SNR giữa Unitary ESPRIT và DSUE -------------------37 Hình 2.16. So sánh RMSE theo SNR dùng Unitray ESPRIT với số nguồn đến khác nhau---------------------------------------------------------------------------------------------38 Hình 2.17. So sánh Pr theo SNR dùng Unitary ESPRIT với số nguồn đến khác nhau---------------------------------------------------------------------------------------------39 Hình 2.18. So sánh RMSE theo SNR dùng DSUE với số nguồn đến khác nhau ---39 Hình 2.19. So sánh Pr theo SNR dùng DSUE với số nguồn đến khác nhau --------40 Hình 2.20. So sánh RMSE theo SNR dùng DSUE với trải góc khác nhau ----------40 Hình 2.21. So sánh RMSE theo sự chênh lệch góc đến dùng Unitary ESPRIT------41 Hình 2.22. So sánh RMSE theo sự chênh lệch góc đến dùng DSUE ------------------41 Hình 2.23. So sánh RMSE theo SNR giữa ESPRIT và Unitary ESPRIT ------------42 Hình 2.24. So sánh Pr theo SNR giữa ESPRIT và Unitary ESPRIT ------------------43 Hình 2.25. So sánh RMSE theo SNR giữa TLS – ESPRIT và DSUE-----------------44 Hình 2.26. So sánh Pr theo SNR giữa TLS – ESPRIT và DSUE ---------------------44 Hình 3.1. Truyền đa đường trong môi trường vô tuyến [24] ---------------------------47 Hình 3.2. Phổ của tín hiệu thu --------------------------------------------------------------51 Hình 3.3. Phân bố Rayleigh -----------------------------------------------------------------52 Hình 3.4. Phân bố Rician với các giá trị K khác nhau -----------------------------------53 Hình 3.5. Sơ đồ khối của hệ thống MIMO ------------------------------------------------53 Hình 3.6. Dung lượng trung bình là một hàm theo SNR và số phần tử anten của dãy truyền và dãy nhận----------------------------------------------------------------------------56 Hình 3.7. So sánh BER theo SNR giữa kênh Rayleigh và kênh DoD và DoA với điều chế QPSK --------------------------------------------------------------------------------58 Hình 3.8. So sánh BER theo SNR của kênh DoD và DoA với số DoD =1 và điều chế QPSK --------------------------------------------------------------------------------------59 Hình 3.9. So sánh BER theo SNR của kênh DoD và DoA với số DoD =3 và điều chế QPSK --------------------------------------------------------------------------------------59 Hình 3.10. So sánh BER theo sự chênh lệch về góc ở hướng đến và hướng xuất phát trong mô hình kênh DoD và DoA ----------------------------------------------------60 Hình 3.11. So sánh BER theo SNR giữa kênh Rayleigh và kênh DoD và DoA với điều chế 16 – QAM --------------------------------------------------------------------------60 Hình 3.12. So sánh BER theo SNR của kênh DoD và DoA với số DoD =1 và điều chế 16 – QAM --------------------------------------------------------------------------------61 Hình 3.13. So sánh BER theo SNR của kênh DoD và DoA với số DoD =3 và điều chế 16 – QAM --------------------------------------------------------------------------------61 Hình 3.14. So sánh BER theo SNR của kênh DoD và DoA với các kiểu điều chế 4 – QAM, 16 – QAM và 64 – QAM------------------------------------------------------------62 THUẬT NGỮ – VIẾT TẮT AMPS Advance Mobile Phone Service BER Bit Error Rate CDMA Code Division Multiple Access CD Coherently Distributed DoA Direction of Arrival DoD Direction of Departure DSPE Distributed Signal Parameter Estimator DSUE Distributed Signal Unitary ESPRIT Estimator ESPRIT Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques GSM Global System for Mobile communication ID Incoherently Distributed IMT – 2000 International Mobile Telecommunication 2000 LOS Line Of Sight MTS Mobile Telephone System MIMO Multiple Input Multiple Output MVDR Minimum Variance Distortionless Response MUSIC MUltiple SIgnal Classification NTT Nippon Telephone and Telegraph Pr Probability of Resolution QAM Quarature Amplitude Modulation RMSE Root Mean Square Error SISO Single Input Single Output SNR Signal to Noise Ratio TDMA Time Division Multiple Access TLS Total Least Squares ULA Uniform Linear Array CÁC KÝ HIỆU A Ma trận a Vector ⊥ Trực giao ( .) T Chuyển vị (.) * Liên hợp phức ( .) H Chuyển vị Hermintan . Chuẩn hóa . Modul a (n) Đạo hàm cấp n của vector a E ( .) Tính kỳ vọng ^ m× n Không gian giá trị phức \ m× n Không gian giá trị thực si ( t ) Tín hiệu đến thứ i I Ma trận đơn vị Re (.) Phần thực Im (.) Phần ảo Giới thiệu Chương 1 GIỚI THIỆU 1.1. TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN CỦA HỆ THỐNG THÔNG TIN DI ĐỘNG HIỆN NAY Ưu điểm chính của truyền thông không dây là khả năng truyền thông trong khi di động. Các hệ thống thông tin di động đã được phát triển từ hơn 100 năm qua kể từ sau thí nghiệm truyền tin không dây đầu tiên của Marconi. Hệ thống bao gồm một mạch bức xạ sóng điện từ vào môi trường truyền tin và một mạch thu, được đặt cách nhau một khoảng cách nhất định. Hệ thống như vậy được gọi bằng thuật ngữ SISO (Single Input Single Output). Kênh truyền khi đó được gọi là kênh truyền hệ thống SISO. Hệ thống điện thoại di động đầu tiên được sử dụng cho mục đích kinh doanh là MTS (Mobile Telephone System) được phát triển ở Mỹ vào năm 1946. Tuy nhiên, các hệ thống này có dung lượng rất thấp vì chúng không sử dụng các phương pháp tế bào (cellular methods). Hệ thống điện thoại tế bào tương tự đầu tiên được đề nghị bởi NTT (Nippon Telephone and Telegraph) vào năm 1979 tại Nhật Bản. AMPS (Advance Mobile Phone Service), hệ thống được sử dụng rộng rãi nhất ở Mỹ hiện nay, được đề nghị vào năm 1983. Tuy nhiên, dung lượng của hệ thống điện thoại tương tự ở trên thì quá thấp, không thể đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của các thuê bao di động. Vì vậy, các nước Châu Âu, Mỹ và Nhật Bản đã phát triển các hệ thống điện thoại tế bào số. Châu Âu tiêu chuẩn hóa hệ thống GSM (Global System for Mobile communication), IS – 54 dựa vào TDMA (Time Division Multiple Access), trong khi ở Mỹ tiêu chuẩn hóa IS – 54 dựa vào CDMA (code Division Multiple Access). Các hệ thống tế bào tương tự và số được mô tả ở trên được biết đến như là các hệ thống thông tin di động thế hệ 1G (First Generation) và 2G (Second Generation). Các hệ thống 1G và 2G không cung cấp đầy đủ dịch vụ trong các lĩnh vực, bởi vì chúng được phát triển khác nhau ở mỗi nước. Vì thế, hệ thống thông tin 1 Giới thiệu di động thế hệ 3G (Third Generation) được tiêu chuẩn hóa bởi IMT – 2000 (International Mobile Telecommunication 2000), bắt đầu được phát triển tại Nhật Bản vào tháng 10 năm 2001 nhằm khắc phục những hạn chế của các hệ thống 1G và 2G. Nhu cầu cung cấp cho người dùng các dịch vụ đa phương tiện chất lượng cao như Internet tốc độ cao, TV xách tay, thương mại điện tử, v.v. ngày càng tăng dẫn đến yêu cầu bức thiết cho sự ra đời của hệ thống thông tin di động thế hệ 4G (Fourth Generation). Công nghệ MIMO (Multiple – Input – Multiple – Output), dãy anten được sử dụng ở cả bên thu và bên phát, là một trong những công nghệ đầy triển vọng để giải quyết vấn đề về dung lượng kênh truyền trong các hệ thống truyền thông không dây tương lai [1], [2], [3], [4] và [5]. Ước lượng kênh truyền cho hệ thống MIMO là vấn đề có ý nghĩa quyết định nhằm nâng cao chất lượng hệ thống. Như chúng ta đã biết trong môi trường truyền tin vô tuyến mặt đất, kênh truyền Rayleigh là mô hình kênh truyền rất thông dụng. Tuy nhiên trong luận văn này, tôi chứng minh được rằng mô hình kênh truyền MIMO dựa vào hướng đến DoA (Direction of Arrival) và hướng xuất phát DoD (Direction of Departure) [6] có chất lượng tốt hơn mô hình kênh truyền MIMO Rayleigh trong môi trường truyền tin giàu nguồn tán xạ. Hiện nay, các phương pháp ước lượng hướng đến DoA có thể được chia thành ba loại chính [18]: ¾ Các phương pháp dựa vào phổ: Tìm phổ không gian của tín hiệu đến dãy anten, sau đó xác định DoA dựa vào đỉnh của phổ không gian. Mặc dù có khả năng phân giải cao nhưng nhược điểm chính của các phương pháp dựa vào phổ không gian là tính toán phức tạp đối với các ước lượng nhiều tham số. Tiêu biểu của phương pháp này là giải thuật MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) và giải thuật MUSIC (MUltiple SIgnal Classification ). 2 Giới thiệu (a) (b) 3 Giới thiệu (c) Hình 1.1. Xu hướng phát triển của các hệ thống thông tin di động [25], [27] ¾ Các phương pháp dựa vào không gian con: Sử dụng các tính chất không gian riêng (eigenspace) của tín hiệu và nhiễu để ước lượng các tham số. Ưu điểm chính của các phương pháp dựa vào không gian con là tính toán ít phức tạp hơn các phương pháp dựa vào phổ do tránh được việc tìm kiếm các đỉnh của phổ không gian. Tiêu biểu của phương pháp này là giải thuật ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques ). Chúng ta cũng có thể xem giải thuật MUSIC thuộc phương pháp không gian con bởi vì giải thuật này cũng thực hiện việc ước lượng không gian con tín hiệu và không gian con nhiễu trước khi tìm các đỉnh của phổ không gian tín hiệu. ¾ Các phương pháp tham số: Sử dụng các hàm maximum likelihook để ước lượng các tham số, kết quả ước lượng tốt hơn hai phương pháp trên nhưng yêu cầu tính toán phức tạp hơn [29]. Trong các phương pháp ước lượng DoA, nguồn tín hiệu thường được giả sử là các nguồn điểm, nếu DoA của một nguồn là θ p thì sẽ không có nguồn nào khác có DoA là θ p − ε hoặc θ p + ε (với ε đủ nhỏ). Tuy nhiên, trong thực tế do hiện tượng tán xạ của môi trường truyền tin vô tuyến, nguồn tín hiệu đa đường đến dãy 4 Giới thiệu nhận luôn luôn bị trải ra xung quanh giá trị θ p , tức là các tín hiệu bị trải góc tồn tại trong khoảng ⎡θ p − ε ,θ p + ε ⎤ . Chúng ta gọi một nguồn tín hiệu như thế là nguồn ⎣ ⎦ phân bố. Những ứng dụng của các phương pháp ước lượng DoA với giả thiết là nguồn điểm không bảo đảm sẽ hoạt động đúng với nguồn phân bố. Có nhiều kỹ thuật định vị nguồn phân bố đã được đề nghị trong các công trình nghiên cứu gần đây [7], [8], [9] [10], [11], [12], [13], [14], [15], [32] và [33]. Giải thuật MUSIC được đề nghị bởi Schmidt vào năm 1979 là một kỹ thuật ước lượng DoA có độ phân giải cao dựa vào việc khai thác cấu trúc riêng (eigenstructure) của ma trận tương quan ngõ vào và phổ của không gian tín hiệu [22]. Tuy nhiên, giải thuật này gặp phải hạn chế là giả thiết nguồn tín hiệu đến là nguồn điểm. Để khắc phục nhược điểm này, giải thuật DSPE [7], [9], [20] tổng quát hóa giải thuật MUSIC cho các nguồn phân bố. Tuy nhiên, giải thuật DSPE có hai nhược điểm là hình dạng của các phân bố góc của các nguồn khác nhau phải giống nhau và hình dạng của phân bố phải biết trước, giải thuật DDSPE [33] ước lượng trung tâm của hướng đến và trải góc của các nguồn CD trong trường hợp hình dạng các phân bố góc của các nguồn khác nhau thì có thể không giống nhau và không biết trước. Giải thuật ESPRIT được phát triển vào năm 1986. ESPRIT nhanh chóng trở thành một giải thuật rất hiệu quả bởi tính đơn giản của nó. Giải thuật TLS – ESPRIT [7] được phát triển để ước lượng trung tâm hướng đến cho cả nguồn CD và nguồn ID. Hạn chế của giải thuật này là phải tính toán các ma trận số phức. Hiện nay, một phiên bản mới của giải thuật ESPRIT đã được phát triển là giải thuật Unitary ESPRIT [17], [18]. Nói chung, giải thuật này chỉ có thể áp dụng cho dãy anten đối xứng trung tâm (centrosymmetric). Việc tính toán trên các giá trị thực được thực hiện ở tất cả các bước của giải thuật Unitary ESPRIT. Vì vậy, giải thuật Unitary ESPRIT không chỉ hiệu quả về mặt tính toán mà còn tăng độ chính xác ước lượng so với giải thuật ESPRIT chuẩn. Hơn nữa, giải thuật Unitary ESPRIT cần thiết phải gấp đôi số mẫu dữ liệu nhận được [17]. Thực chất, giải thuật Unitary 5 Giới thiệu ESPRIT dựa vào hai tính chất i) tính chất dịch bất biến của ma trận lái dãy, ii) tính chất tích nội của bất kỳ hai vector đối xứng trung tâm liên hợp có giá trị thực. Trong bài báo [32], các tác giả đã chỉ ra được tính chất dịch bất biến của ma trận lái dãy trong trường hợp nguồn phân bố CD. Tuy nhiên, tính chất đối xứng trung tâm liên hợp trong trường hợp này chưa được thực hiện. Trong luận văn này, tôi sử dụng khai triển chuỗi Taylor cho vector lái dãy của các nguồn phân bố CD để suy ra một cấu trúc dịch bất biến gần đúng giữa hai không gian con tín hiệu. Từ kết quả này tôi chứng minh được rằng tính chất đối xứng trung tâm liên hợp của vector lái dãy thỏa mãn với các nguồn phân bố CD. Nghĩa là, giải thuật Unitary ESPRIT có thể được phát triển để ước lượng trung tâm hướng đến của các nguồn CD, trong luận văn này tôi gọi là giải thuật DSUE (Distributed Source Unitary ESPRIT Estimator ). Ngoài ra, chúng ta còn có thể kể đến một số nghiên cứu về định vị nguồn phân bố như là: Sự khái quát hóa giải thuật Capon để ước lượng các nguồn ID được đề nghị trong bài báo [12]. Phương pháp này ước lượng góc trung tâm và trải góc của các nguồn phân bố bằng cách tìm kiếm các tham số trong không gian hai chiều. Trong bài báo [13], một giải thuật mới cho việc định vị nguồn phân bố ID được đề nghị. Giải thuật này dựa vào kỹ thuật covariance fitting. Kỹ thuật maximum likelihood được đề nghị trong bài báo [34]. Độ phức tạp tính toán của phương pháp này tăng lên theo hàm mũ với số nguồn tín hiệu. 1.2. PHÁT BIỂU BÀI TOÁN Để cải thiện tính khả thi của các giải thuật ước lượng DoA trong các ứng dụng thực tế, trong luận văn này tôi sẽ thực hiện các công việc sau : ¾ Ước lượng tham số hướng đến DoA bằng cách mở rộng các giải thuật truyền thống đã có như ESPRIT và Unitary ESPRIT cho mô hình nguồn phân bố CD băng hẹp trường xa. ¾ Ứng dụng các giải thuật mở rộng được đề nghị ở trên để mô hình hóa kênh truyền MIMO và kiểm tra tính hiệu quả của mô hình này thông qua việc thiết kế bộ cân bằng kênh. 1.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 6 Giới thiệu Với các mục tiêu đã đặt ra trong phần phát biểu bài toán, tôi sẽ thực hiện các nội dung nghiên cứu cụ thể như sau: ¾ Trình bày các giải thuật xác định hướng đến độ phân giải cao cho mô hình nguồn điểm. Nghiên cứu xây dựng mô hình nguồn phân bố băng hẹp. Từ đó, mở rộng các giải thuật xác định hướng đến cho mô hình nguồn phân bố băng hẹp. Để đánh giá các kết quả mô phỏng, tôi sử dụng các chỉ tiêu chất lượng như sai số ước lượng RMSE (Root Mean Square Error), xác suất phân giải Pr (Probability of Resolution) và độ bền vững ước lượng của các giải thuật. ¾ Dùng DoD và DoA để mô hình hóa kênh truyền MIMO. Sử dụng thông số tốc độ lỗi bit BER (Bit Error Rate) để đánh giá chất lượng của việc ước lượng hệ thống kênh truyền MIMO. Đồng thời khảo sát chất lượng của kênh truyền MIMO khi có sự thay đổi về sự chênh lệch giữa các góc ở hướng đến và hướng xuất phát. Luận văn được tổ chức như sau: Chương 1: Giới thiệu tình hình phát triển của hệ thống thông tin di động hiện nay, từ đó nêu lên nội dung nghiên cứu của luận văn. Chương 2: Trình bày vấn đề ước lượng hướng đến cho mô hình nguồn điểm và mô hình nguồn phân bố. Các kết quả mô phỏng ước lượng hướng đến và đánh giá chất lượng của các giải thuật được trình bày ở cuối chương. Chương 3: Thực hiện mô hình hóa kênh truyền MIMO dựa vào DoD và DoA. Các kết quả mô phỏng và đánh giá chất lượng kênh truyền được trình bày ở cuối chương. Chương 4: Kết luận về các kết quả đạt được trong luận văn này. 7