Thiết kế mã kênh tiếp cận dung lượng cho hệ thống truyền thông trên cao qua mô hình kênh chuyển mạch hai trạng thái

Bài viết trình bày các kết quả nghiên cứu đạt được trong thiết kế mã kênh tiếp cận dung lượng cho hệ thống truyền thông trên cao (HAP) qua mô hình kênh chuyển mạch hai trạng thái. Đầu tiên, chúng tôi thực hiện tính toán dung lượng kênh không nhớ đầu vào rời rạc – đầu ra liên tục (DCMC) cho hệ thống HAP. Các đường cong dung lượng DCMC này thiết lập đường biên trên mà hiệu năng của hệ thống HAP sử dụng mã kênh được kỳ vọng đạt đến. Để đạt được điều này, chúng tôi đề xuất sử dụng mã chập không đều (IrCC) làm mã ngoài trong cơ chế mã hóa mã chập ghép nối nối tiếp (SCCC). Mời các bạn cùng tham khảo!

Thiết kế mã kênh tiếp cận dung lượng cho hệ thống truyền thông trên cao qua mô hình kênh chuyển mạch

hai trạng thái

Nguyễn Thị Thu Hiên*, Nguyễn Việt Hùng*, Lê Nhật Thăng**

* Khoa Viễn thông 1, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

** Khoa Đào tạo sau đại học, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Email: hiennt@ptit.edu.vn.com, hungnv_vt1@ptit.edu.vn, thangln@ptit.edu.vn

Abstract— Trong bài báo, chúng tôi trình bày các kết quả

nghiên cứu đạt được trong thiết kế mã kênh tiếp cận dung

lượng cho hệ thống truyền thông trên cao (HAP) qua mô hình

kênh chuyển mạch hai trạng thái Đầu tiên, chúng tôi thực

hiện tính toán dung lượng kênh không nhớ đầu vào rời rạc –

đầu ra liên tục (DCMC) cho hệ thống HAP Các đường cong

dung lượng DCMC này thiết lập đường biên trên mà hiệu

năng của hệ thống HAP sử dụng mã kênh được kỳ vọng đạt

đến Để đạt được điều này, chúng tôi đề xuất sử dụng mã chập

không đều (IrCC) làm mã ngoài trong cơ chế mã hóa mã chập

ghép nối nối tiếp (SCCC) Các kết quả nghiên cứu đạt được

cho thấy hệ thống HAP sử dụng IrCC nhiều thành phần cho

hiệu quả cải thiện độ lợi mã hóa khoảng từ 1,73 dB đến 2,97

dB

Keywords- Hạ tầng truyền thông trên cao, dung lượng kênh

không nhớ đầu vào rời rạc – đầu ra liên tục, biểu đồ EXIT, mã

chập không đều

I GIỚI THIỆU

Nhu cầu truyền thông không dây ngày càng không

ngừng gia tăng Người dùng di động luôn mong muốn dịch

vụ truyền thông băng rộng tốc độ nhanh ở mọi, mọi lúc Vì

vậy, ngoài các giải pháp truyền thông di động mặt đất và vệ

tinh, thì giải pháp truyền thông không dây qua hạ tầng

truyền thông trên cao (HAP) cũng đã thu hút sự quan tâm

của cộng đồng nghiên cứu về truyền thông Truyền thông

băng rộng qua HAP dự kiến sẽ trở thành một giải pháp phổ

biến cho cơ sở hạ tầng truyền thông không dây [1] Mạng

HAP ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ

các hệ thống truyền thông không dây băng thông rộng thế

hệ tiếp theo như mạng di động thế hệ thứ tư (4G-LTE) và

thế hệ thứ năm (5G) [2] HAP là tàu bay có tải trọng viễn

thông, hoạt động ở độ cao từ 17 đến 30 km, tại một điểm

xác định so với trái đất Chúng có thể mang tải trọng

chuyển tiếp đa dạng hỗ trợ nhiều mục đích truyền thông

Trong cấu hình triển khai đầy đủ, HAP có thể cung cấp các

ứng dụng và dịch vụ, như truy cập không dây băng thông

rộng, viễn thám và hệ thống quan trắc/giám sát thời tiết,

viễn thông hàng hải và định vị, điện thoại di động cũng như

truyền hình kỹ thuật số [3]

Mục đích chính của việc thiết kế các hệ thống truyền thông là cung cấp kênh truyền thông tin đáng tin cậy Điều này có thể đạt được với sự hỗ trợ của mã hóa kênh [4], với điều kiện lượng thông tin kiểm tra đưa thêm vào một cách hợp lý cùng với bản tin gửi đi Một dấu mốc quan trọng trong lịch sử mã hóa kênh là việc phát minh ra mã turbo [5] vào năm 1993, đó là mã kênh thực tế đầu tiên tiếp cận gần đến dung lượng kênh Ban đầu, ý tưởng mã hóa ghép nối được đề xuất bởi Forney vào năm 1966 [6] Trong những năm 1990, ý tưởng này đã được bàn luận trong nhiều cơ chế mã hóa ghép nối [7] - [10] Trong [10], Benedetto cho rằng các cơ chế mã hóa ghép nối nối tiếp có thể cho hiệu năng tốt hơn so với các mã turbo Trên cơ sở các kết quả nghiên cứu của cơ chế mã hóa ghép nối nối tiếp cho hệ thống HAP trong dự án CAPANINA [11], chúng tôi đề xuất sử dụng mã IrCC làm mã ngoài [12, 13] để tối thiểu hóa diện tích đường hầm truyền đạt thông tin ngoại lai (EXIT) đủ mở và cải thiện hiệu năng tiếp cận dung lượng của hệ thống HAP Chúng tôi sẽ sử dụng biểu đồ EXIT [14] - một công cụ bán phân tích mạnh để thiết kế mã kênh tiếp cận dung lượng

Đóng góp của bài báo là các kết quả tính toán dung lượng DCMC cho hệ thống HAP qua kênh chuyển mạch hai trạng thái, cùng các kết quả thiết kế mã kênh tiếp cận dung lượng cho hệ thống HAP Phần tiếp theo của bài báo được tổ chức như sau Phần 2 sẽ xem xét mô hình kênh truyền HAP và tính toán dung lượng DCMC Thiết kế mã kênh tiếp cận dung lượng cho HAP qua kênh chuyển mạch hai trạng thái được trình bày trong phần 3 Cuối cùng, kết luận được đưa ra trong phần 4

II MÔ HÌNH KÊNH VÀ DUNG LƯỢNG DCMC CAPACITY

CHO HAP

Trong phần này, chúng tôi tập trung vào mô hình kênh truyền giữa HAP và tàu cao tốc trong dự án CAPANINA [11] ở khu vực đô thị Trong môi trường hoạt động này, có các tòa nhà cao tầng với bề mặt là kính, đá và các công trình bằng kim loại, đủ mịn để sinh ra những phản

xạ gương và hiện tượng truyền đa đường, tại các tần số lên đến 40 GHz [15] Đa đường là hiện tượng truyền lan làm cho tín hiệu vô tuyến đến máy thu bởi hai hoặc nhiều

đường khác nhau Kết quả là pha-đinh đa đường có thể gây

méo tín hiệu vô tuyến

Xét đường truyền dẫn đơn giữa HAP và tàu cao tốc,

biểu diễn mối quan hệ toán học đối với tín hiệu phát và tín

hiệu thu được tương ứng là x và y như sau:

trong đó, h=h s h f là hệ số pha-đinh phức, thay đổi theo từng

ký hiệu, và n là quá trình AWGN có phương sai N 0 /2/chiều

Hệ số pha-đinh được đặc tính hóa bởi phân bố Rice khi có

tín hiệu của đường truyền tầm nhìn thẳng (LOS) Còn khi

không có tín hiệu LOS, hệ số pha-đinh được đặc tính hóa

bởi phân bố Rayleigh

Trong quá trình truyền tín hiệu giữa HAP và tàu cao

tốc, cũng sẽ có những thời điểm không có tín hiệu LOS

Nói cách khác, khi các đặc tính của kênh là động và thay

đổi theo thời gian do các tòa nhà cao tầng, cây cối, … xung

quanh tàu Vì vậy, sẽ rất hữu ích khi sử dụng chuỗi Markov

để mô tả những trạng thái này Những thay đổi về việc có

hoặc không có tín hiệu LOS thường được mô hình hóa bởi

các trạng thái truyền dẫn khác nhau, có thể gọi là trạng thái

A khi có tín hiệu LOS và trạng thái B khi không có tín hiệu

LOS Do vậy, chúng tôi lựa chọn mô hình kênh chuyển

mạch [16] để mô tả chính xác kênh biến đổi theo thời gian

từ trạng thái này sang trạng thái khác tại thời điểm bất kỳ

Những trạng thái truyền dẫn này có thể được mô tả bởi

chuỗi Markov bậc 1 với trạng thái cụ thể cùng các xác suất

chuyển dịch Sự khác nhau giữa các trạng thái này là kiểu

pha-đinh ảnh hưởng đến kênn truyền

Hình 1 Mô hình kênh chuyển mạch hai trạng thái cho HAP trong

dự án CAPANINA [11]

Để đơn gian chúng tôi chỉ xem xét mô hình kênh

chuyển mạch hai trạng thái, đặc trưng hóa quá trình

pha-đinh qua việc chuyển đổi giữa hai trạng thái, một là trạng

thái A (phân bố Rice, với hệ số rice K=10 dB [18]) và

trạng thái kia là B (phân bố Rayleigh), được xác định bởi

ma trận trạng thái chuyển dịch P, trong đó mỗi phần tử P ij

thể hiện xác suất chuyển từ trạng thái i sang trạng thái j,

như sau:

AA AB

BA BB

Ma trận P có tính chất như sau:

 0P ij1,với mọi i, j



1

1,

n

ij

i

P





Vectơ xác suất trạng thái  có các phần tử π i thể hiện

phần tram thời gian chuỗi Markov ở trạng thái i, trong đó

1

i

 , cho thấy quá trình luôn ở trạng thái nào đó như sau:

A B

 

Giả sử các trạng thái của kênh được chọn tại thời điểm bắt đầu truyền dẫn Trong đó, trạng thái A với xác suất dừng  =0,565 với trường hợp kênh chịu ảnh hưởng A

pha-đinh theo phân bố Rice phẳng không tương quan, trong khi trạng thái B thể hiện cho trường hợp kênh chịu ảnh hưởng pha-đinh theo phân bố Rayleigh phẳng không tương quan với xác suất dừng B=0,435 [11]

Hơn nữa, chúng tôi cũng giả thiết rằng thông tin trạng thái kênh có sẵn ở phía phát và phía thu Khi đó, dung lượng DCMC của hệ thống HAP qua mô hình kênh chuyển mạch hai trạng thái được tính bởi [19]

A A B B

vớiCAvà CB là dung lượng DCMC của kênh ở trạng thái tương ứng A và B Những dung lượng này được tính bởi [20] và được đánh giá qua mô phỏng Monte Carlo để tính trung bình các thành phần kỳ vọng:

1

DCMC

l z l

  (3)

trong đó M là mức điều chế và E A X | l là kỳ vọng của

A với điều kiện X l Chú ý rằng l,zlà hàm của cả tín hiệu phát và kênh được định nghĩa trong [20] Đối với hệ thống

đơn ăng-ten phát và thu (SISO), ta có:

,

0

l z

l z

N

Hình 2 Dung lượng DCMC cho hệ thống HAP sử dụng phương thức điều chế QPSK qua mô hình kênh chuyển mạch hai trạng

thái

Các đường cong dung lượng DCMC của hệ thống HAP qua kênh chịu ảnh hưởng của pha-đinh phân bố Rice, Rayleigh và chuyển mạch hai trạng thái khi sử dụng phương thức điều chế QPSK cùng các đường cong dung lượng DCMC của hệ thống HAP qua kênh chuyển mạch hai trạng thái khi sử dụng các phương thức điều chế khác nhau được thể hiện tương ứng ở hình 2 và hình 3 Rõ ràng,

với tốc độ thông tin R cho trước, chúng ta hoàn toàn xác

định được tỷ số công suất tín hiệu thu trên nhiễu tương ứngSNR Tùy theo điều kiện kênh truyền, các phương r

thức điều chế thích hợp có thể được thích ứng để đạt được

dung lượng kênh mong muốn

Hình 3 Dung lượng DCMC cho hệ thống HAP qua mô hình kênh

chuyển mạch hai trạng thái.

III THIẾT KẾ MÃ KÊNH TIẾP CẬN DUNG LƯỢNG KÊNH

CHO HỆ THỐNG HAP QUA MÔ HÌNH KÊNH CHUYỂN MẠCH HAI

TRẠNG THÁI

Trong phần này, chúng tôi xem xét cơ chế mã hóa

ghép nối nối tiếp (SCCC) được thể hiện ở hình 4 Để thiết

kế mã kênh tiếp cận dung lượng kênh cho hệ thống HAP,

chúng tôi đề xuất sử dụng mã chập không đều IrCC làm mã

ngoài nhằm tối thiểu hóa diện tích đường hầm EXIT mở

[13] Đối với mã trong, chúng tôi vẫn sử dụng mã chập tỷ

lệ đơn vị (URC) để tạo ra thành phần giải ánh xạ có đáp

ứng xung vô hạn (IIR) nhằm đạt đến điểm hội tụ (1,1) của

biểu đồ EXIT, do đó có thể đạt được tỷ lệ lỗi bit (BER)

thấp nhất

Hình 4 Cơ chế mã hóa SCCC cho hệ thống HAP

Như chỉ ra ở hình 4, ở phía phát, khung tin có độ dài L

bit được mã hóa bởi bộ mã hóa ngoài (IrCC) có tỷ lệ mã

hóa R c , để tạo ra khung đầu ra có độ dài L/R c bit Sau đó,

khung này được đan xen ngẫu nhiên bởi bộ đan xen 

Khung đã đan xen lại được mã hóa lần nữa bởi bộ mã hóa

trong (URC) Khung ở đầu ra của bộ mã hóa trong được

điều chế bởi bộ điều chế M mức (MOD), trước khi được

gửi đến phía thu Tại phía thu, khung nhận được được giải

điều chế (DEMOD), và sau đó được giải mã bởi bộ giải mã

trong (URC-1) Quá trình giải mã lặp J vòng được thực hiện

giữa bộ giải mã trong (URC-1) và bộ giải mã ngoài (IrCC-1)

đối với khung sau khi được giải trong Chú ý rằng, không

có vòng lặp giải mã nào giữa bộ giải điều chế và bộ giải mã

trong [21] Vì vậy, hệ thống mã hóa ba tầng của chúng tôi

được xem như hệ thống mã hóa hai tầng gồm bộ mã

hóa/giải mã ngoài (IrCC/ IrCC-1) và bộ mã hóa/giải mã

trong (URC-MOD/DEMOD- URC-1) [21]

Đối với IrCC, mỗi mã con thành phần sẽ mã hóa một phần gồm i i r L bit thông tin của khung tin đầu vào thành

i L

 các bit mã, trong đó , i r i tương ứng là hệ số trọng

lượng và tỷ lệ mã hóa của mã con thứ i, i 1, 2, , với=8 hoặc 17 khi sử dụng IrCC-8 thành phần hoặc 17 thành phần Việc lựa chọn sử dụng IrCC-8 thành phần hay IrCC-17 thành phần sẽ tùy thuộc vào các yêu cầu của ứng dụng và dịch vụ cung cấp về tốc độ truyền, trễ cho phép và năng lực của bộ xử lý sử dụng để giải mã kênh Với IrCC-8 thành phần sẽ có 8 mã con thành phần với tỷ lệ mã hóa từ 0,2; 0,3; …; 0,9 và IrCC-17 thành phần sẽ có 17 mã con thành phần có tỷ lệ mã hóa từ 0,1; 0,15; 0,2; 0;25; …; 0,9 Những mã con thành phần này được tạo ra bằng cách bổ sung thêm đa thức sinh (13, 11) và thực hiện kỹ thuật đục lỗi để cho tỷ lệ mã hóa thấp hơn hoặc chỉ sử dụng kỹ thuật đục lỗ khi cần tỷ lệ mã hóa lớn hơn từ mã chập mẹ có đa thức sinh (17, 15) với 3 ô nhớ, trong khi đó cần đảm bảo tối đa hóa tham số khoảng cách tự do Bộ tham số của các

mã con thành phần được thể hiện như sau:

r w w i, 0, 1, , ,l i p p0, 1, 

trong đó, i 1, 2, 8 or 17,w j, j 0,1, 2,3chỉ tần suất xuất hiện của g trong ma trận sinh, j l i là chu kỳ đục lỗi và p i

là mô hình đục lỗi có liên quan tới g (dạng bát phân) như j

sau [12]:

0.1, 1, 4, 4,1 ,1, 1,1,1,1

,0.15, 1,3, 2,1 ,3, 7, 7, 7,3    

,

0.2, 1, 2,1,1 ,1, 1,1,1,1

,0.25, 1,1,1,1 ,1, 1,1,1,1    

,

0.3, 1,1,1,1 ,3, 7, 7, 7,1

,

0.35, 1,1,1 ,7, 177,177,077 

,0.4, 1,1,1 , 2, 3,3,1    

,

0.45, 1,1,1 ,9, 777, 777,021

,0.5, 1,1 ,1, 1,1    

,

0.55, 1,1 ,11, 3777, 2737

,0.6, 1,1 ,3, 7, 3    

,

0.65, 1,1 ,13, 17777, 05253

,

0.7, 1,1 , 7, 177, 025

,0.75, 1,1 ,3, 7,1    

,

0.8, 1,1 , 4, 17,1

,0.85, 1,1 ,17, 377777, 010101    

,

0.9, 1,1 ,9, 777,1

Các kết quả về đường cong EXIT của 17 mã con thành phần được thể hiện ở hình 5 Dựa trên những đường cong EXIT này, bài toán tối thiểu hóa diện tích đường hầm được tạo bởi hàm truyền đạt của mã ngoài ở tỷ lệ mã hóa cho trước với hàm truyền đạt của mã trong có tỷ lệ mã hóa xác định được thực hiện trong khi thỏa mãn (8) trong [13] Kết quả là, hệ số trọng lượng i , i=1, .,8 or 17 của các

mã con thành phần của IrCC(17,15) có tỷ lệ mã hóa R c=0,5 được xác định và được thể hiện ở hình 6 Số vòng lặp giải

mã cần thiết để đạt được BER thấp nhất là 18/30 vòng đối

với IrCC-8 thành phần/17 thành phần tương ứng tại

SNR r=2,3 dB/1,9 dB Điều đó có nghĩa là độ lợi mã hóa

tăng thêm được 0,4 dB, song số vòng lặp giải mã cũng tăng

thêm là 12 vòng Với tốc độ truyền càng lớn hoặc kích cỡ

khung tin càng ngắn, độ phức tạp giải mã của IrCC-17

thành phần càng lớn (Tab.1) Đặc biệt, đối với các dịch vụ

5G, như dịch vụ dữ liệu băng rộng, Internet vạn vật (IoT),

truyền thông xe cộ và điện toán đám mây, với tốc độ truyền

hướng đến lên tới 20 Gbps, biến động trễ rất thấp, độ tin

cậy rất cao, giải mã với độ phức tạp thấp, hiệu quả năng

lượng, [22]

Hình 5 Biểu đồ EXIT của 17 mã con thành phần từ mã chập mẹ

CC(17,15)

(a)

(b) Hình 6 Biểu đồ EXIT của IrCC-URC-QPSK tại R c=0,5 với

IrCC-8 thành phần (a)/17 thành phần (b)

Hơn nữa, chúng tôi cũng liệt kê các số liệu tính toán về

độ phức tạp giải mã (ở góc độ về thời gian cần thiết để thực hiện giải mã/vòng lặp) đối với IrCC-8 thành phần/ 17 thành

phần có tỷ lệ mã hóa R c =0.5 và độ dài khung là L=1911 bit

Chúng tôi nhận thấy độ phức tạp mã hóa tăng khi tốc độ truyền và số vòng lặp tăng Vì vậy, chúng tôi khuyến nghị nên sử dụng IrCC-8 thành phần cho hệ thống HAP Bảng 1 Độ phức tạp giải mã của IrCC-8 thành phần/17

thành phần ở tỷ lệ mã hóa R c=0.5, điều chế QPSK với độ

dài khung khác nhau

Throughput

Decoding Complexity (µs/iteration)

L=1911 bits L=10000 bits

8-subcode IrCC

17-subcode IrCC

8-subcode IrCC

17-subcode IrCC

Đối với mã chập mẹ CC(17,15) và CC(31,27), các đường cong EXIT của 8 mã con thành phần tại các tỷ lệ mã hóa khác nhau được thể hiện ở hình 7 Dựa trên những mã con này, chúng tôi tính toán các hệ số trọng lượng tối ưu của IrCC-8 thành phần nhằm tạo ra một đường hầm đủ mở giữa các đường cong EXIT của bộ giải mã trong (DEMOD-URC-1) và bộ giải mã ngoài (IrCC-1) của

IrCC(17,15) and IrCC(31,27) tại R c=0.5/0.67 Điều đó có nghĩa việc thiết kế mã kênh tiếp cận dung lượng đã được thực hiện Hơn nữa, số vòng lặp giải mã để đạt được đến hiệu năng BER thấp nhất cũng được xác định (Hình 6a, 8, 9)

Figure 7 Biểu đồ EXIT của 8 mã con thành phần từ mã chập mẹ

CC(31,27) và CC(17,15)

Để kiểm chứng lại độ chính xác về hiệu năng BER/FER (tỷ lệ lỗi khung) được dự đoán bởi thiết kế mã kênh sử dụng công cụ biểu đồ EXIT, chúng tôi thực hiện chạy mô phỏng Monte-Carlo Các kết quả đạt được thể hiện ở hình 10 và hình 11, minh chứng rõ thêm về tính chính xác của công cụ phân tích biểu đồ EXIT Cụ thể khi giá trị SNR lớn hơn các giá trị SNR hội tụ ở trên, BER của

cơ chế mã hóa đạt được thấp nhất Hơn nữa, khi so sánh về

độ lợi mã hóa với cơ chế mã hóa đề xuất trong [11], chúng tôi nhận thấy tại FER=10-6, tỷ lệ mã hóa R c=0,67, cơ chế

mã hóa IrCC(17,15)-URC-QPSK cho độ lợi mã hóa cải

thiện khoảng 1,73 dB (9,6-7,87) với cùng độ dài khung tin

(L=1911 bit) và số vòng lặp (J =15); cách xa dung lượng

DCMC khoảng 1,3 dB (với L=100000 bit, J=12) Đối với

cơ chế mã hóa IrCC(31,27)-URC-QPSK, độ lợi mã hóa cải

thiện hơn so với cơ chế mã hóa đề xuất trong [1] là 2,97 dB

(9,6-6,63) và cách xa dung lượng DCMC khoảng 0,4 dB

(với L=100000 bit, J=20) Đồng thời cơ chế mã hóa

IrCC(31,27)-URC-QPSK cho độ lợi mã hóa cải thiện hơn

cơ chế mã hóa IrCC(17,15)-URC-QPSK khoảng 0,5 dB/0,8

dB ở tỷ lệ mã hóa R c=0,5/0,67

Hình 8 Biểu đồ EXIT của IrCC(17,15)-URC-QPSK tại R c=0,67

(a)

(b) Hình 9 Biểu đồ EXIT của IrCC(31,27)-URC-QPSK tại R c=0.5

(a) và R c=0.67(b)

Cần chú ý rằng dung lượng của bộ thành phần URC-MOD thiết lập đường biên trên đối với dung lượng bộ thành phần IrCC [20] Vì vậy, dung lượng của bộ thành phần bên trong nhất (DCMC-MOD) sẽ thiết lập dung lượng đạt được lớn nhất đối với cả hệ thống sử dụng cơ chế

mã hóa kênh Hơn nữa, để ứng dụng các cơ chế mã hóa kênh tiếp cận dung lượng trong thực tế [23], cần thiết phải khảo sát hiệu năng của những cơ chế này với độ dài khung truyền dẫn khác nhau (Hình 10)

Hình 10 Hiệu năng BER của hệ thống HAP sử dụng cơ chế mã hóa IrCC-URC-QPSK qua mô hình kênh chuyển mạch hai trạng

thái

Hình 11 Hiệu năng FER của hệ thống HAP sử dụng cơ chế mã hóa IrCC-URC-QPSK qua mô hình kênh chuyển mạch hai trạng

thái

Bảng 2 Các hệ số trọng lượng của IrCC(17,15)-8 thành phần cho

hệ thống HAP qua mô hình kênh chuyển mạch hai trạng thái

Phương thức điều chế

IrCC(17,15),   1, 2, , 8

R c=0.5 R c=0.67

64QAM [0.296 0 0.217 0.101

0 0.218 0 0.167]

[0.066 0 0 0.327 0 0.265 0 0.342]

16QAM [0.205 0.120 0.154

0.138 0.057 0.135 0.082 0.109]

[0.052 0 0 0.291 0.068 0.283 0 0.306]

QPSK [0.150 0 0.011 0.703

0 0.022 0.042 0.073]

[0.094 0 0 0 0.224 0.487 0 0.195]

Tương tự quá trình thiết kế mã kênh tiếp cận dung lượng cho hệ thống HAP khi sử dụng các phương thức điều

chế khác như 16QAM và 64QAM cũng được thực hiện,

với các kết quả được liệt kê trong bảng 2 và 3 tương ứng

cho IrCC(17,15) và IrCC(31,27) Từ đó, tham số khoảng

cách đến dung lượng DCMC D c tương ứng cũng được liệt

kê trong bảng 4 và 5

Bảng 3 Các hệ số trọng lượng của IrCC(31,27) )-8 thành phần

cho hệ thống HAP qua mô hình kênh chuyển mạch hai trạng thái

Mod

Scheme IrCC(31,27)   1, 2, , 8

R c=0.5 R c=0.67

64QAM [0.275 0.123 0 0.288

0 0.092 0 0.222]

[0.040 0 0 0.445 0.010 0.103 0 0.401]

16QAM [0.185 0.102 0.237

0.148 0 0.156 0

0.172]

[0.022 0 0 0.375 0.161 0.080 0 0.361]

QPSK [0.084 0 0.547 0

0.061 0.238 0.022

0.048]

[0.020 0 0 0 0.631 0.133 0 0.216]

Bảng 4 Khoảng cách cơ chế chế mã hóa IrCC(17,15)-URC-MOD

đến dung lượng DCMC (Dc) cho hệ thống HAP qua mô hình

kênh chuyển mạch hai trạng thái

Mod

Scheme

IrCC(17,15)-8 thành phần

Rc=

0.5

CDCMC DC Rc=

0.67 CDCMC DC

16QAM 6.8 6.04 0.76 10 9.02 0.98

Bảng 5 Khoảng cách cơ chế chế mã hóa IrCC(31,27)-URC-MOD

đến dung lượng DCMC (Dc) cho hệ thống HAP qua mô hình

kênh chuyển mạch hai trạng thái

Mod

Scheme

IrCC(31,27)-8 thành phần (dB)

R c=

0.5

CDCMC D C R c=

0.67

CDCMC D C

64QAM 10.5 10 0.5 14.5 13.86 0.64

16QAM 6.4 5.92 0.48 9.5 9.02 0.48

IV KẾT LUẬN

Bài báo đã trình bày các kết quả tính toán dung lượng

DCMC cho hệ thống HAP qua mô hình kênh chuyển mạch

hai trạng thái Đồng thời, bài báo đạt được các kết quả thiết

kế mã kênh tiếp cận dung lượng của IrCC-8 thành phần từ

các mã chập mẹ CC(17,15) và CC(31,27) cho hệ thống

HAP Qua đó cho thấy đề xuất sử dụng IrCC làm mã ngoài

cho hiệu quả cải thiện độ lợi mã hóa tốt hơn và tiếp cận gần

dung lượng DCMC hơn so với cơ chế mã hóa đề xuất trong

[11] Chúng tôi hy vọng với những kết quả nghiên cứu đạt

được, cơ chế mã hóa tiếp cận dung lượng này sẽ được ứng

dụng trong các hệ thống truyền thông HAP thực tế

LỜI CẢM ƠN

Chúng tôi xin gửi lời cảm ơn trân trọng tới Quỹ Motorola Solutions đã tài trợ cho nghiên cứu này của chúng tôi

TÀI LIỆUTHAM KHẢO [1] F A Oliveira, F C L d Melo, and T C Devezas, “High altitude

platforms present situation and technology trends,” Journal of

Aerospace Technology and Management, vol 8, no 3, pp 249–262,

2016

[2] F Dong, Y He, X Zhou, Q Yao, and L Liu, “Optimization and

design of HAPs broadBand communication networks,” 5th

International Conference on Information Science and Technology (ICIST), pp 154–159, IEEE, 2015

[3] D Grace and M Mohorcic, BroadBand Communications via High

Altitude Platforms John Wiley & Sons, 2011

[4] C E Shannon, “A mathematical theory of communication,” Bell

System Technical Journal, vol 27, pp 379–423 and 623–656, June

and Oct 1948

[5] C Berrou, A Glavieux, and P Thitimajshima, “Near shannon limit

error-correcting coding and decoding: Turbo-codes 1,” IEEE

International Conference on Communications ICC’93 Geneva

Technical Program, Conference Record, vol 2, pp 1064 –1070 vol.2, May 1993

[6] C Forney, “Concatenated codes,” Cambridge: MIT Press, 1966

[7] S L Goff, A Glavieux, and C Berrou, “Turbo-codes and high

spectral efficiency modulation,” Proceedings of IEEE International

Conference on Communications, pp 645–649, 1994

[8] S Benedetto, D Divsalar, G Montorsi, and F Pollara, “Bandwidth

efficient parallel concatenated coding schemes,” IEEE Electronics

Letters, vol 31, pp 2067–2069, 23rd Nov 1995

[9] P Robertson and T Worz, “Bandwidth-Efficient Turbo

Trellis-Coded Modulation Using Punctured Component Codes,” IEEE

Journal on Selected Areas in Communications, vol 16, pp 206–218,

Feb 1998

[10] S Benedetto, D Divsalar, G Montorsi, and F Pollara, “Serial concatenation of interleaved codes: Performance analysis, design,

and iterative decoding,” IEEE Transactions on Information Theory,

vol 44, pp 909–926, May 1998

[11] A Boch, M Laddomada, M Mondin, and F Daneshgaran,

“Advanced channel coding for hap-based broadBand services [internetworking and resource management in satellite systems

series],” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol 22,

no 9, pp C–7, 2007

[12] M Tüchler, “Design of serially concatenated systems depending on

the block length," IEEE Trans Commun, vol 52, no 2, pp 209-218,

Feb 2004

[13] M Tüchler and J Hagenauer, “EXIT charts of irregular codes," in

Proc IEEE Conf Inform Sciences Syst., pp 748-753, Mar 2002

[14] S Ten Brink, “Designing iterative decoding schemes with the

extrinsic information transfer chart,” AEU Int J Electron Commun,

vol 54, no 6, pp 389–398, 2000

[15] J.L Cuevas-Ruiz and J.A Delgado-Penin, “Channel model based on semi-Markovian processes An approach for HAPs systems,” In

Proc of CONIELECOMP, pp 52-56, 16-18 Feb 2004

[16] Cuevas-Ruiz, Jose Luis, and José Antonio Delgado-Penin "A statistical switched broadband channel model for HAPS

links." Wireless Communications and Networking Conference, 2004

WCNC 2004 IEEE Vol 1 IEEE, 2004.

[17] E Lutz, D Cygan, M Dippold, F Dolainsky and W Papke, “The land mobile satellite communication channel-recording, statistics and

channel model”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, 40(2),

375–386, May 1991

[18] E Del Re and L Pierucci (Eds.), Satellite personal communications for future-generation systems –Final report: COST 252 Action, Springer, 2002

[19] John G Proakis, “Digital communications”, McGraw-Hill New York,

5th edition, 2007

[20] S Ng and L Hanzo, “On the mimo channel capacity of

multi-dimensional signal sets,” in Vehicular Technology Conference, 2004

[21] M El-Hajjar and L Hanzo, “Exit charts for system design and

analysis,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 16, no 1,

pp 127–153, 2014

[22] Parvez, Imtiaz, et al "A survey on low latency towards 5G: RAN,

core network and caching solutions." IEEE Communications Surveys

& Tutorials (2018).

[23] H V Nguyen, C Xu, S X Ng, and L Hanzo, “Near-capacity

Tutorials, vol 17, no 4, pp 1806–1833, 2015