tóm tắt nghiên cứu nâng cao chất lượng xử lý tín hiệu trong các hệ thống thông tin đa người dùng

Bit-Xây dựng mô hình kết hợp kỹ thuật tách tín hiệu đa người 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 th

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Các hệ thống thông tin đa người 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 lượng cao (số lượng người dùng lớn) vừa phải có chất lượng tốt (đa dịch vụ, QoS cao) Đáp ứng được 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 lượng xử lý tín hiệu trong các hệ thống thông tin đa người dùng là cấp thiết

2 Đối tượng phạm vi nghiên cứu

Các hệ thống thông tin đa người dùng; Các phương pháp tách tín hiệu đa người dùng; Mã sửa sai trong thông tin di động đa người 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 Interleaved Coded Modulation-Iterative Decoding); Các phương pháp tách tín hiệu đa người dùng

(Bit-Xây dựng mô hình kết hợp kỹ thuật tách tín hiệu đa người 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 (thường là 16-QAM) trong hệ thống di động đa người dùng 3G trở lên để nâng cao chất lượng

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

Kết cấu luận án được chia thành 3 chương:

Chương 1: Trình bày tổng quan về thông tin đa người dùng, Các phương pháp đa truy nhập; Nguyên nhân và biện pháp khắc phục nhiễu MAI và MI; Tổng quan về các phương pháp MUD; Vai trò của mã hóa trong thông tin di động

Chương 2: Xây dựng mô hình MUD dựa trên MMSE và BICM–ID với điều chế 16-QAM

Chương 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 phương pháp tách tín hiệu trong luận án cho phép nâng cao chất lượng của hệ thống thông tin di động đa người dùng

Chương 1

THÔNG TIN ĐA NGƯỜI DÙNG

1.1 Tổng quan về hệ thống đa người dùng

Hệ thống thông tin đa người dùng hay còn gọi là hệ thống đa truy nhập Có ba phương 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 đường MI (MultiPath Interference) MAI gây bởi các hàm tương 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 tương quan chéo CCF và Hàm tự tương quan ACF (Auto Correlation Function) lệch pha của các mã trải phổ được dùng bởi hệ thống trong kênh đa đường Ngoài MAI và MI, hiệu ứng gần xa cũng ảnh hưởng tới dung lượng (số người dùng trong hệ thống) và chất lượng 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 lưu lượng của tế bào

1.3 Các kỹ thuật để chống lại nhiễu

Có một số kỹ thuật để chống lại nhiễu như: Điều khiển công suất chống lại hiệu ứng gần-xa; Tách tín hiệu đa người 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 người dùng

1.4 Tách tín hiệu đa người dùng (MUD)

Khi đó các quyết định các bít tín hiệu đƣợc thực hiện nhƣ sau:

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:

1.5 Mã sửa sai và ứng dụng trong thông tin di động

Mã sửa sai chống nhiễu kênh truyền thường dùng là mã khối và mã xoắn Trong đó, mã khối thường 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 người ta dùng bộ điều chế nhiều mức với chòm tín hiệu M-PSK hay M-QAM Mã lưới TCM ánh xạ các bít được mã hoá vào tập tín hiệu không nhị phân như ASK, PSK, QAM Hệ thống TCM đạt hiệu quả cao trên kênh AWGN nhưng 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

Trước tiên, chương này trình bày tổng quan về nhiễu đa người dùng

và nhiễu đa đường trong hệ thống thông tin di động Nội dung tiếp theo của chương là các giải pháp chính để khắc phục các loại nhiễu này, trong

đó tập trung vào giải pháp tách tín hiệu đa người dùng (MUD) Có thể thấy rằng tách tín hiệu đa người dùng tối ưu bảo đảm cải thiện chất lượng đáng

kể song có độ phức tạp tăng hàm mũ theo số tín hiệu được tách Do đó, các giải pháp cận tối ưu bao gồm kĩ thuật tuyến tính và phi tuyến được quan tâm nghiên cứu

Phần cuối của chương 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 chương này là cơ sở cho các nghiên cứu trong các chương tiếp theo của luận án

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 người dùng như 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 người dùng trước khi tách tín hiệu MMSE, còn các điểm màu xanh thể hiện các điểm tín hiệu của người 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 người dùng gọn hơn so với khi có 10 người dùng Điều này lặp lại với cả hai giá trị SNR, cho phép nhận xét rằng nhiều MAI (khi có nhiều người dùng) gây ảnh hưởng 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, nhưng cũng đã có hiệu quả với việc giảm nhiễu MAI

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

(a) 5 người dùng ở SNR 5dB (b) 5 người dùng ở SNR 10dB

(c) 10 người dùng ở SNR 5dB (d) 10 người dùng ở SNR 10dB

Kết quả khảo sát BER cho trường hợp đơn người dùng K=1 và các trường hợp đa người dùng K=5 và K=10 được thể hiện trên hình 2.9 Ta nhận thấy, tách tín hiệu đa người dùng chỉ có tác dụng với nhiễu MAI (khi

có đa người dùng) Khi số người dùng tăng lên, nhiễu MAI tăng lên làm cho chất lượng của hệ thống giảm đi, ngay cả khi có tách tín hiệu đa người dùng MMSE thì độ lợi xử lý vẫn giảm đi khi số người dùng tăng lên

Khảo sát phân bố nhiễu MAI sau tách tín hiệu đa người dùng MMSE đối với BPSK

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 người 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 người tăng lên thì chất lượng truyền tin bị tồi đi

a) BPSK 5 người dùng b) BPSK 10 người dùng

d) BPSK 30 người dùng

c) BPSK 20 người dùng

2.2.2 Khảo sát hiệu quả tách tín hiệu MMSE đối với điều chế 16-QAM

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 người dùng trước khi tách tín hiệu MMSE, còn các điểm màu xanh thể hiện các điểm tín hiệu của người dùng này sau khi áp dụng tách tín hiệu MMSE Cũng như trường 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 người dùng gọn hơn so với khi có 10 người dùng Điều này lặp lại với cả hai giá trị SNR, một lần nữa cho phép nhận xét rằng nhiễu MAI (khi có nhiều người dùng) gây ảnh hưởng xấu tới tách tín hiệu Đồng thời có thể nhận thấy rằng tách tín hiệu

đa người dùng MMSE, mặc dù đơn giản nhờ bản chất xử lý tuyến tính, nhưng cũng đã có hiệu quả với việc làm giảm nhiễu MAI

(c) BPSK 20 người dùng

(a) 5 người dùng ở SNR 8 dB (b) 5 người dùng ở SNR 15

dB

(c) 10 người dùng ở SNR 8 dB (d) 10 người dùng ở SNR 15 dB

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 người dùng đơn, đường cong BER của trường hợp có xử lý MMSE trùng với đường cong BER của trường hợp không sử dụng tách tín hiệu MMSE, minh chứng cho việc tách tín hiệu đa người dùng chỉ có tác dụng với nhiễu MAI (khi có đa người dùng) Khi số người dùng tăng lên, nhiễu MAI tăng lên làm cho chất lượng của hệ thống giảm đi, ngay cả khi có tách tín hiệu đa người dùng MMSE thì độ lợi xử lý vẫn giảm đi khi số người 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 người dùng b) 16-QAM 10 người 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 người 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, phương sai tăng dần theo số người dùng Điều này có nghĩa là khi số người dùng tăng lên thì chất lượng 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)

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, nhưng 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

ưu, symbol có thể là một điểm bất k trong chòm sao Giải mã lặp khôi

phục lại điều chế ngẫu nhiên này

c) 16-QAM 20 người dùng d) 16-QAM 30 người dùng

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 người dùng, tách tín hiệu đa người 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 người dùng bị tác động bởi pha-đinh đa đường, 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 đường và số người 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 người 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 người 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 hướng đi (FEC) như trong sơ đồ khối hệ thống đường 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 người dùng MMSE như 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 đường lên và đường xuống trong hệ thống thông tin đa người dùng CDMA bị tác động xấu bởi nhiễu đa truy nhập MAI và tạp âm Gao-xơ trắng cộng tính Khi số người dùng đủ lớn, nhiễu tạp tổng cộng có

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 người dùng MMSE với giải mã lặp BICM-ID ở phía thu để nâng cao chất lượng tổng thể của hệ thống đa người dùng Do nhiễu tạp sau tách tín hiệu MMSE có phân bố Gao-xơ, việc thiết kế hệ thống BICM-ID tối ưu

ở chương 3 của luận án được tiến hành dễ dàng hơn

Chương này cũng khảo sát và đưa 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 lượng truyền dẫn các thông tin quan trọng Nghiên cứu về UEP được trình bày trong chương 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 trước đây thường tập trung vào đề xuất các phương 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

3.3 Điều chế 16-QAM tái sử dụng một phần điểm tín hiệu

- Năng lượng chùm tín hiệu: (3.7)

- Bình phương cự ly bit trung bình: (3.9)

- Tỉ lệ tín trên tạp của kênh điều chế BPSK tương đương 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 *

0 /

b

E N được chặn trên bởi:

- Hệ số tăng ích K: (3.13)

- Đối với các ánh xạ không có mức bảo vệ bit đều thì để thiết lập được

đường biên trên đối với xác suất lỗi (3.12) trong luận án này đề xuất chọn:

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

d mR K

E



Tái sử dụng các điểm tín hiệu16 QAM

Hình 3.3 Các phương án tái sử dụng các điểm tín hiệu của 16-QAM

(a)

(b)

(c)

(d)

Khi SNR nhỏ, tức là mức nhiễu lớn có thể tái sử dụng các điểm tín hiệu có năng lượng thấp thay cho điểm có năng lượng cao như hình 3.3a

và 3.3b để giảm năng lượng trung bình của chòm sao tín hiệu dẫn đến giảm MAI đồng nghĩa với tăng dung lượng hệ thống đa người dùng

Khi SNR lớn, tức là mức nhiễu nhỏ, có thể tái sử dụng điểm tín hiệu như hình 3.3c và 3.3d để tăng bình phương khoảng cách Ơ- cơ- lit trung bình của chòm sao tín hiệu, dẫn đến tăng chất lượng 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 E b / N0 (dB) trên hình 3.4 khẳng định thứ tự tăng ích này Trong các mô phỏng, máy mã chập đệ quy hệ thống được mô tả bằng đa thức sinh [1, 5 / 7] và chiều dài của hoán vị bít ngẫu nhiên được chọn bằng 4800 bit

Kết quả mô phỏng cho thấy, trừ trường hợp tái sử dụng 4 điểm có năng lượng thấp nhất (các điểm 6, 7, 10, 11) thay cho 4 điểm có năng lượng cao nhất (các điểm 1, 4, 13, 16) có sàn lỗi khá cao, các trường hợp tái sử dụng điểm tín hiệu khác đều có sàn lỗi thấp hơn so với trường hợp dùng bộ tín hiệu 16-QAM tiêu chuẩn, không tái sử dụng điểm tín hiệu Đường biên tính theo (3.12) sát với kết quả mô phỏng và cũng khẳng định

độ tăng ích tại vùng sàn lỗi