bài giảng mô phỏng hệ thống truyền thông

Tác gi TS... Các quá trình quan tâm th ng là các ngu n tín hi u và các ngu n nhi u... Error using ==> mtimes Inner matrix dimensions must agree.

L I M U

Trong s phát tri n nhanh chóng các h th ng vi n thông cùng v i s phát tri n m nh

m c a các h th ng máy tính, ngày nay mô ph ng đư tr thành m t công c không th thi u

trong quá trình nghiên c u phát tri n h th ng c ng nh trong quá trình thi t k và tri n khai

h th ng Do v y cu n bài gi ng ắMô ph ng h th ng truy n thông” đ c vi t nh m cung

c p cho sinh viên nh ng ki n th c b ích liên quan đ n môn h c Tài li u g m 6 ch ng v i

các n i dung c b n nh sau:

 Ch ng 1: Trình bày t ng quan v k thu t mô ph ng bao g m ph ng pháp lu n,

các v n đ v mô hình hóa và vai trò c a mô ph ng trong thi t k h th ng

 Ch ng 2: Gi i thi u v MATLAB giúp sinh viên n m đ c v n đ c b n trong vi c

s d ng MATLAB làm công c tính toán trong k thu t nói chung và trong mô ph ng

h th ng truy n thông các ch ng sau

 Ch ng 3: Gi i thi u v Simulink, m t công c trong MATLAB đ c s d ng đ mô

ph ng d a trên mô hình hay s đ kh i, thu n ti n cho vi c mô ph ng h th ng

 Ch ng 4: Mô ph ng quá trình thu phát tín hi u bao g m các v n đ c b n v tín

hi u trong mô ph ng, mô ph ng các quá trình c b n th c hi n t i b phát và b thu

trong m t h th ng truy n thông

 Ch ng 5: Mô ph ng kênh thông tin bao g m ph ng pháp th c hi n đ mô ph ng các kênh c b n nói chung đ n các kênh thông tin c th nh kênh h u tuy n và kênh

vô tuy n

 Ch ng 6: c tính tham s và hi u n ng h th ng giúp sinh viên n m đ c các v n

đ c b n v c tính trong th ng kê, đ c bi t là trong đánh giá hi u n ng h th ng

Chúng tôi hy v ng r ng cu n bài gi ng s là tài li u tham kh o h u ích cho sinh viên chuyên ngành vi n thông và nh ng ng i quan tâm Tuy nhiên đ giúp sinh viên n m b t

nh ng v n đ c b n nh t c a k thu t mô ph ng h th ng truy n thông đòi h i ng i h c

ph i có nh ng ki n th c t ng h p c a các môn h c c s khác mà không ph i thu c m c tiêu

và n i dung chính c a môn h c này ây c ng là phiên b n đ u tiên đ c vi t trong th i gian

ng n do v y s không tránh kh i nh ng sai sót Chúng tôi r t mong nh n đ c ý ki n đóng

góp c a các quí th y cô, các b n sinh viên và nh ng ng i quan tâm đ hoàn thi n h n cu n

tài li u này

Tác gi

TS Nguy n c Nhân

M C L C

1.5.3 Sai s trong mô hình hóa quá trình ng u nhiên 16

3.5.2 L p l i các mô ph ng Simulink trong MATLAB 833.5.3 Truy n các bi n thông qua các bi n toàn c c 85

5.3.1 Kênh h u tuy n và ng d n sóng 152

ASK Amplitude Shift Keying Khóa dch biên đ

AWGN Additive White Gaussian Noise Nhi u Gauss tr ng c ng

DSP Digital Signal Processing X lý tín hi u s

HDL Hardware Description Language Ngôn ng đ c t ph n c ng

I

IDFT Inverse Discrete Fourier Transform Khai tri n Fourier r i r c đ o IIR Infinite Impulse Response áp ng xung vô h n

ISI Inter-Symbol Interference Giao thoa gi a các ký hi u

Multiplexing s tr c giao

P

PET Performance Evaluation Technique K thu t c tính hi u n ng

PSD Power Spectral Density M t đ ph công su t

SNR Signal to Noise Ratio T s tín hi u trên nhi u

Ch ng 1 T ng quan v k thu t mô ph ng

Mô ph ng ngày này có m t trong nhi u l nh v c khoa h c k thu t đ c bi t trong thi t k h th ng truy n thông N i dung ch ng này s trình bày nh ng v n

đ t ng quan và c b n nh t trong k thu t mô ph ng nói chung và trong mô ph ng

h th ng truy n thông nói riêng

1.1 Gi i thi u chung

Trong nh ng th p k qua các h th ng truy n thông và k thu t x lý tín

hi u ngày càng t ng nhanh chóng v m c đ ph c t p Trong su t th i gian này s

n i lên các lo i công ngh m i liên quan đ n ph n c ng t c đ cao và chi phí r h n trong x lý tín hi u s , công ngh quang s i, các linh ki n m ch tích h p đư có tác

đ ng m nh m đ n vi c tri n khai các h th ng truy n thông Trong khi s phát tri n v m c đ ph c t p c a h th ng truy n thông t ng lên theo th i gian và n

l c đòi h i cho quá trình phân tích và thi t k , thì s c n thi t đ đ a các công ngh

m i vào các s n ph m th ng m i nhanh chóng c ng đòi h i r ng thi t k đ c hoàn thành đúng th i gian, hi u qu v chi phí và không m t nhi u công s c Các nhu c u này có th đ c đáp ng ch b ng cách s d ng các công c thi t k và phân tích m nh m đ c tr giúp b i máy tính

M t lo t các k thu t tr giúp b i máy tính đư đ c phát tri n trong nhi u

n m qua đ h tr trong quá trình mô hình hóa, phân tích và thi t k các h th ng truy n thông Các k thu t đ c tr giúp b i máy tính này n m hai lo i c b n:

ti p c n d a trên công th c mà đó máy tính đ c s d ng đ c tính các công

th c ph c t p và ti p c n d a trên mô ph ng mà đó máy tính đ c s d ng đ mô

ph ng các d ng sóng ho c tín hi u truy n qua h th ng

Hi u n ng c a các h th ng truy n thông có th đ c đánh giá b ng vi c s

d ng các tính toán d a trên công th c, mô ph ng d ng sóng ho c b ng đo ki m và

ch t o m u th

Các k thu t d a trên công th c d a vào các mô hình đ c đ n gi n hóa cung c p cái nhìn sâu v m i quan h gi a các tham s thi t k và hi u n ng h

th ng và chúng r t h u ích trong các giai đo n đ u c a quá trình thi t k cho vi c khám phá không gian thi t k m r ng Tuy nhiên ngo i tr các tr ng h p quá đ n

gi n và lý t ng hóa thì nó r t khó đ đánh giá hi u n ng c a các h th ng truy n thông ph c t p ch b ng các k thu t gi i tích v i đ chính xác c n cho quá trình thi t k chi ti t h n

ánh giá hi u n ng d a trên các phép đo ki m thu đ c t các m u thi t k

th ph n c ng t t nhiên là m t ph ng pháp chính xác và đáng tin c y, h u ích trong các giai đo n sau c a thi t k khi các l a ch n thi t k đ c gi i h n trong

m t t p nh Ti p c n này nhìn chung là r t t n kém và m t nhi u th i gian và không linh ho t Nó rõ ràng là không kh thi đ s d ng ti p c n này trong giai

đo n đ u chu trình thi t k khi s l ng các l a ch n thi t k l n

B ng ti p c n d a trên mô ph ng đ đánh giá hi u n ng, các h th ng có th

đ c mô hình hóa g n nh b t k m c chi ti t mong mu n nào và không gian thi t k có th đ c khai thác c th và chi ti t h n b ng các ti p c n d a trên công

th c ho c đo ki m D a trên mô ph ng ta c ng có th k t h p các mô hình th c nghi m và toán h c m t cách d dàng và k t h p các đ c tính đo đ c c a các linh

ki n và các tín hi u th c vào trong phân tích và thi t k Các d ng sóng đ c mô

ph ng c ng có th đ c s d ng nh là tín hi u đo th cho vi c ki m tra ch c n ng

ho t đ ng c a ph n c ng

Th c s , m t ti p c n d a trên mô ph ng có th đ c s d ng đ t o ra m t môi tr ng ch t o m u th nhanh chóng cho vi c phân tích và thi t k các h th ng

x lý tín hi u và truy n thông, m t môi tr ng trong đó các mô hình ph n m m có

th đ c k t h p v i d li u ph n c ng và các tín hi u th c đ t o ra các m u thi t

k không l i ti t ki m chi phí và th i gian

Nh c đi m c b n c a ti p c n mô ph ng là t i tính toán l n cái có th

đ c gi m thi u b ng s l a ch n c n th n các k thu t mô hình hóa và mô ph ng

- Ánh x m t bài toán đư cho thành m t mô hình mô ph ng, đâyc ng là

b c quan tr ng nh t c a bài toán mô ph ng B c này có th đ c xem

là b c mô hình hóa đ chuy n m t mô hình v t lý th c thành mô hình toán h c

- Phân gi i bài toán t ng th thành m t t p các bài toán nh h n Vi c phân chia này c ng là cách đ đ n gi n hóa bài toán xây d ng đ m b o tính

kh thi trong tính toán

- L a ch n m t t p các k thu t phù h p v mô hình hóa, mô ph ng và c tính và áp d ng chúng đ gi i các bài toán con đư đ c phân chia Các k thu t gi i đ c s d ng đ tính toán tìm nghi m thông qua h th ng máy tính

- K t h p các k t qu c a các bài toán con đ cung c p nghi m cho bài toán t ng th xác đ nh ban đ u

M t h th ng truy n thông th c t nhìn chung quá ph c t p đ có th mô t

và mô ph ng nó m t cách toàn b Do v y nó r t c n thi t đ đ n gi n hóa m t s

m t c a bài toán mô ph ng giúp d dàng h n cho vi c tính toán Ngoài vi c phân chia bài toán t ng th thành các bài toán nh h n, thì vi c chuy n t bài toán l n

h n thành d ng đ n gi n h n đ c xem nh là th c hi n thí nghi m có đi u ki n là

c ng c n thi t Xét d ng sóng đ u ra Vt c a m t h th ng t i th i đi m r i r c t theo

d ng Vt = g(), trong đó g là hàm truy n c a h th ng và  = (z1, z2, …, zK) là t p các quá trình đ u vào (r i r c th i gian) Ch c n ng c a m t mô ph ng nói chung là

đ t o ra m t chu i giá tr {Vt} đ i v i t = kTs, k = 1, 2,…, v i Ts là chu k l y

m u Chu i này s đ c x lý theo ki u đ thu đ c đ i l ng hi u n ng ho c thông tin phù h p khác M t thí nghi m có đi u ki n s t o ra Vt = g(’) trong đó

’ = (z1, …, zk, zk+ 1 = k+ 1, …, zK = K) ó là k quá trình đ u tiên đ c mô ph ng trong khi các quá trình còn l i đ c duy trì t i các giá tr c đ nh đ t o ra thí nghi m đ n gi n h n Các giá tr này có th đ c đ t b ng 0 t ng đ ng v i vi c

b qua các quá trình này M t d ng đi u ki n khác là đ n gi n hóa b n thân h

th ng S đ n gi n hóa này có th bao g m m t s mô t m t ho t đ ng v i đ

ph c t p đ c rút g n ho c b qu hoàn toàn m t ho c nhi u ho t đ ng K t h p

đ t đi u ki n lên h th ng và lên các quá trình đ u vào, h th ng đ c đ n gi n hóa

b i g’, thí nghi m mô ph ng đ c mô t b i Vt = g’(’) M c đích cu i cùng c a

quá trình đ n gi n hóa là đ m b o kh n ng tính toán trong quá trình mô ph ng

Tuy nhiên quá trình này đ c th c hi n b ng các phép g n đúng c ng có ngh a r ng

có s sai l ch gi a mô hình và h th ng th c t

Hình 1-1 (a) Thi t b v t lý và các mô hình, (b) Các nh h ng đ ph c t p c a mô hình

Có hai ki u mô hình mà ta c n xem xét: mô hình gi i tích và mô hình mô

ph ng và c hai đ u là s tr u t ng c a m t linh ki n hay h th ng v t lý nh cho

th y trong hình 1-1a Linh ki n v t lý có th là m t ph n t m ch nh m t đi n tr

ho c m t phân h nh m t m ch vòng khóa pha, mà nó c ng có th là m t h th ng truy n thông B c đ u tiên và c ng là quan tr ng nh t trong quá trình mô hình hóa

là nh n ra đ c các thu c tính và các đ c tính ho t đ ng c a thi t b v t lý đ c mô

t trong mô hình Các mô hình gi i tích đi n hình thu c các d ng ph ng trình ho c

h ph ng trình xác đ nh quan h đ u vào ậ đ u ra c a thi t b v t lý Các ph ng trình này ch là s mô t m t ph n c a thi t b đ c mô hình hóa vì ch m t s m t xác đ nh c a thi t b đ c mô hình hóa Thêm n a các ph ng trình đ nh ngh a thi t

b th ng ch chính xác trên m t d i gi i h n các tham s (đi n áp, dòng, t n s )

Mô hình mô ph ng luôn là m t t p các gi i thu t th c hi n tính toán nghi m s c a các ph ng trình đ nh ngh a mô hình gi i tích Các k thu t phân tích s và x lý tín hi u s là nh ng công c đ c s d ng đ phát tri n các gi i thu t này Các mô hình có các m c tr u t ng khác nhau và t ng lên khi d ch chuy n t thi t b v t lý

t i mô hình gi i tích và cu i cùng là mô hình mô ph ng S t ng m c tr u t ng là

k t qu c a các gi đ nh và các g n đúng đ c đ a ra khi đi t thi t b v t lý lên mô hình gi i tích và mô hình mô ph ng

M t v n đ c n l u ý trong bài toán mô ph ng là s nh h ng c a m c đ

ph c t p c a mô hình Các mô hình đ n gi n cho phép th c hi n nhanh h n các mô hình ph c t p h n Tuy nhiên các mô hình đ n gi n có th không mô t m t cách đày đ các thu c tính quan tr ng c a thi t b do đó mô ph ng có th thu đ c k t

qu có sai s l n Nh v y có s bù tr gi a đ chính xác c a mô hình và th i gian

ch y mô ph ng nh cho th y trong hình 1-1b M t mô ph ng trong th c t đ c thi t k t t đ m b o vùng ho t đ ng t i u cung c p đ chính xác và t c đ th c

hi n h p lý Tuy nhiên tùy thu c vào m c đích mô ph ng mà trong m t s tr ng

h p đòi h i m c đ chính xác cao, nói cách khác m c đ ph c t p mô hình ph i đ

đ đáp ng yêu c u, do v y th i gian chay mô ph ng lâu là khó tránh kh i

Tr c nh ng n m 1970 bài toán mô ph ng th ng đ c gi i quy t theo cách thiên v d ng đ c bi t Ph ng pháp lu n đ phát tri n mô ph ng và các ngu n l i

xu t hi n trong m i ch ng trình mô ph ng không đ c hi u m t cách đ y đ H n

20 n m qua, c ng đ ng nghiên c u đư t o ra m t kh i l ng l n ki n th c, t o ra

ph ng pháp lu n đ phát tri n mô ph ng c ng nh vi c th ng nh t v lý thuy t đ

gi i quy t nhi u v n đ n y sinh trong quá trình tri n khai ch ng trình mô ph ng Theo đó, vi c dùng mô ph ng nh là công c phân tích c n thi t đ hi u và hi u sâu

s c nh m tri n khai mô ph ng có đ tin c y Xây d ng l n kh i l ng ki n th c này đòi h i ph i tích h p t nhi u ki n th c trong nhi u l nh v c khác nhau M c dù

ch a đ c th u đáo nh ng 9 l nh v c nghiên c u quan tr ng nh h ng đ n quá trình nghiên c u v mô ph ng đ c mô t hình 1-2 Ta xét ng n g n 9 l nh v c này nh m rõ h n v m i quan h c a chúng v i khoa h c mô ph ng

Hình 1-2 Các l nh v c nh h ng lên nghiên c u mô ph ng các h th ng truy n thông

Các khái ni m v lý thuy t h th ng tuy n tính cho ta các k thu t đ xác

đ nh các quan h vào/ ra c a h th ng tuy n tính, cho phép trình bày mô hình h

th ng trong mi n th i gian d ng hàm đáp ng xung kim h th ng và mi n t n s

d ng hàm truy n đ t h th ng c ng nh vi c xây d ng n n t ng cho nhi u v n đ

Hi n nhiên, ki n th c lý thuy t truy n thông là r t quan tr ng C u trúc h

th ng, đ c tính ho t đ ng c a các phân h (b gi i đi u ch , b cân b ng, chi ti t hóa các mô hình kênh…) ph i đ c hi u rõ tr c khi tri n khai mô ph ng Khi s

d ng mô ph ng đ xác đ nh các giá tr c a tham s h th ng, c n ph i l u ý đ n d i giá tr c a nó có ý ngh a th c t tr c khi tri n khai mô ph ng C n ph i có nh ng

hi u bi t sâu s c v đ c tính h th ng đ đ m b o ho t đ ng mô ph ng chính xác và

k t qu h p lý

Các công c c a x lý tín hi u s (DSP) đ c dùng đ tri n khai các gi i thu t, t đó xây d ng mô hình mô ph ng h th ng truy n thông Mô hình mô ph ng này th ng bao g m m t s phép l y x p x r i r c c a các ph n t h th ng liên

t c, do v y c n có ki n th c v x lý tín hi u s đ hi u và đánh giá b n ch t c a các phép l y x p x này Th c t , m i kh i ch c n ng trong mô hình mô ph ng là

m t ho t đ ng DSP, vì v y các công c c a DSP cho ta các k thu t th c hi n mô

ph ng

Gi i tích s có quan h ch t ch v i DSP, nh ng đ c đ c p tách bi t vì nó

là ph n ki n th c c h n Nhi u k thu t kinh đi n nh phân tích s , n i suy đa

th c, k thu t fit đ th đ u có ngu n g c trong gi i tích s

Các khái ni m v xác su t c ng là n n t ng c n b n cho mô ph ng Vi c đánh giá hi u n ng h th ng truy n thông th ng đ c bi u di n trong các thu t

ng xác su t Ví d khi đ c p xác su t l i bit hay xác su t l i ký hi u trong h

th ng truy n thông s ; khi xét bài toán đ ng b , ta quan tâm xác su t l i pha v t quá m t m c cho tr c Lý thuy t xác su t c b n cho ta khái ni m v bi n ng u nhiên và hàm m t đ xác su t Ki n th c v hàm m t đ xác su t cho phép tính toán các đ i l ng nh đư đ c p ph n trên K t qu c a mô ph ng th ng là m t bi n

ng u nhiên và ph ng sai c a bi n ng u nhiên đó là m t đ i l ng đo đ chính xác

th ng kê c a mô ph ng

Trong nhi u tr ng h p, các d ng sóng tín hi u và t p âm đ c x lý b i mô

ph ng đ c coi là các hàm m u c a m t quá trình ng u nhiên S phát tri n các thu t toán đ t o d ng sóng có các thu c tính th ng kê phù h p s đòi h i ki n th c quá trình ng u nhiên c b n Lý thuy t quá trình ng u nhiên cho ta các công c đ

mô t các quá trình này trong mi n th i gian (hàm t t ng quan), và trong mi n t n

s (m t đ ph công su t) Nhi u ng d ng khác c a lý thuy t quá trình ng u nhiên

c ng s đ c đ c p trong n i dung bài gi ng

M t vài khái ni m c b n v lý thuy t s cung c p các công c đ tri n khai các b t o s ng u nhiên Các b t o s ng u nhiên này là các kh i c b n c a b

t o d ng sóng đ bi u di n các chu i s , d ng sóng t p âm, pha đinh tín hi u, nhi u

ng u nhiên

Khái ni m c b n v khoa h c máy tính c ng s có ích trong mô ph ng Ví

d nh đ dài t mã, đ nh d ng t mư đ c dùng đ bi u di n các m u tín hi u s

nh h ng đ n tính chính xác c a mô ph ng Vi c ch n ngôn ng l p trình c ng quan tr ng khi tri n khai các b mô ph ng th ng m i B nh kh d ng, t ch c

b nh s nh h ng cách th c d li u và các l nh đ c chuy n qua gi a các ph n

t c a mô ph ng Các yêu c u và n ng l c v đ h a s xác đ nh d ng sóng đ c

hi n th nh th nào và s nh h ng quá trình truy n t i mư ch ng trình mô

ph ng t máy tính này đ n máy tính khác

Các công c và khái ni m v lý thuy t c tính cho phép đ nh l ng tính

hi u qu c a k t qu mô ph ng Nh đư đ c p, k t qu mô ph ng ng u nhiên là

m t bi n ng u nhiên M i khi th c hi n mô ph ng s t o ra m t giá tr c a bi n

ng u nhiên đó và bi n ng u nhiên này t o thành b c tính cho đ i l ng c n đ c

c tính M t cách t ng quát, lý thuy t c tính cho ta các công c gi i tích c n thi t đ đánh giá m c đ kh tin c a các k t qu mô ph ng

Theo ngh a r ng, thu t ng ắh th ng truy n thông” ám ch đ n m t m ng truy n thông toàn c u, h th ng v tinh đ a t nh, h th ng truy n d n quang ho c

m t modem tích h p s n trong m t máy tính cá nhân M t cách nhìn phân c p

th ng đ c s d ng đ mô t các h th ng truy n thông nh cho th y trong hình 1-3 M c đ nh trong mô t này là m t m ng truy n thông đ c t o b i các nút m ng

k t n i v i nhau qua các tuy n thông tin ho c các h th ng truy n d n nh đ c mô

t trong l p d i M t tuy n truy n d n l i đ c hình thành t các ph n t nh các

b đi u ch , các b mã hóa, các b l c, các b khuy ch đ i và các thành ph n khác

th c hi n các ho t đ ng x lý tín hi u Các ph n t này có th là các m ch đi n

t ng t , các m ch s ho c m t thu t toán th c thi trên m t b x lý tín hi u s (DSP) kh l p trình Chi ti t c a các ph n t này đ c mô t l p d i cùng c a phân c p

Hình 1-3 C u trúc phân c p trong mô ph ng

M t lo t các k thu t mô ph ng khác nhau đ c s d ng đ đánh giá hi u

n ng c a các l p khác nhau T i m c m ng, lu ng các gói và các b n tin trên m ng

đo theo đ c tính l i bít, và hi u n ng t c đ l i th ng đ c c tính b ng k thu t

mô ph ng d ng sóng qua mô hình c a các kh i ch c n ng Khác v i mô ph ng

m ng đ c s d ng đ thi t l p các đ c tính c a tuy n, thì mô ph ng m c h th ng

đ c s d ng đ ki m tra r ng thi t k tuy n đáp ng đ c các đ c tính này Các tham s thu đ c t mô ph ng m c h th ng đ c chuy n sang cho b mô ph ng

m c m ng đ ki m tra hi u n ng m ng

L p d i cùng trong hình 1-3 liên quan đ n ho t đ ng c a các thành ph n

nh các b l c và các b cân b ng s d ng ho c công ngh t ng t ho c công ngh s Các b mô ph ng m ch nh Spice ho c b mô ph ng s nh HDL (Hardware Description Language) đ c s d ng đ mô ph ng, ki m tra ch c n ng

ho t đ ng và đ c tính c a các thành ph n linh ki n Mô ph ng m c h th ng thi t

l p các đ c tính cho vi c th c thi hoàn t t và mô ph ng m c m ch th c thi đ c

s d ng đ cung c p các mô hình đ c tính (ví d : hàm truy n đ t c a m t b l c) cho m c h th ng

Trong ph m vi gi i h n n i dung, bài gi ng này s t p trung vào mô ph ng

h th ng truy n thông s d ng k thu t mô ph ng d ng sóng

Nhìn chung v b n ch t đ mô hình càng chính xác thì m c đ mô t nó càng chi ti t S mô t h th ng đ c phân chia theo m c đ chi ti t khác nhau Cách mô

t h th ng m t cách tr c quan th ng đ c th c hi n thông qua m t s đ kh i

M i kh i trong s đ có th đ c tri n khai và đ c mô t b i m t s đ các kh i con khác k t n i v i nhau trong b n thân kh i đó Quá trình này có th ti p t c đ c

th c hi n cho đ n khi không th rút g n xu ng thành các kh i con đ c n a K t

qu c a vi c khai tri n s đ kh i có th đ c bi u di n tr c quan qua s đ d ng cây v i các nhánh liên ti p đ c tr ng cho các m c đ chi ti t t ng d n lên nh cho

th y trong hình 1-4 C u trúc này c ng cho th y tính phân c p trong vi c th c thi

ph n m m và cho c vi c qu n lý m c đ ph c t p c a mô hình hóa Cây phân c p

t ng d n theo d ng l n ng c v i phía trên là các mô hình m c cao và đi d n xu ng

là các mô hình m c th p M c đ chi ti t s t ng d n t trên xu ng d i M t mô hình m c th p đ c xem nh là m t ph n đ c phân chia ra t mô hình m c cao

h n bao hàm m t s mô t sát h n v i m c v t lý

Hình 1-4 C u trúc phân c p trong mô hình hóa

Hình 1-5 Mô t mô hình hóa phân c p h th ng truy n thông

S phân c p có th đ c minh ch ng rõ nh mô t h th ng truy n thông cho trong hình 1-5 Nó c ng cho th y rõ r ng m c đ ph c t p t n t i c hai chi u: theo

m c phân c p (chi u d c) và t i m i m c (chi u ngang) M c trên cùng đ c xem

là m c h th ng g m các kh i ch c n ng th c hi n m t x lý xác đ nh trong h

th ng M i kh i ch c n ng m c h th ng c ng có th đ c mô t chi ti t h n

m c d i g i là m c phân h Quá trình phân chia chi ti t có th ti p t c xu ng

m c các thành ph n linh ki n T ng ng v i c u trúc phân c p này bài toán mô hình hóa c ng đ c phân chia thành ba ki u mô hình hóa đó là: mô hình hóa h

th ng, mô hình hóa các thành ph n linh ki n và mô hình hóa quá trình

1.3.1 Mô hình hóa h th ng

M t h th ng đây là m t tuy n truy n d n đ c mô t m c cao nh t b ng

s đ kh i k t n i các phân h hay h th ng con V n đ mô hình hóa h th ng là

m t v n đ v c u hình theo ngh a s đ kh i mô ph ng và càng sát v i th c t thì

mô hình h th ng càng chính xác Nh đư đ c p, mô hình m c cao nh t có th c n

đ c s d ng cho mô ph ng đ gi m t i tính toán Tuy nhiên, b t k m c nào trong cây phân c p đ u có th gi m m c đ ph c t p mô hình hóa b ng cách ch s

d ng m t t p con các kh i t i m c đó ây là d ng rút g n m c đ ph c t p th ng

đ c s d ng m c mô hình hóa h th ng, đi u này mu n nói r ng m t s các phân h có th đ c b qua kh i mô ph ng ho c đ c mô t theo ki u đ n gi n hóa Ví d trong m t s tr ng h p mô ph ng h th ng nh mô t trong hình 1-5 các kh i mã hóa ngu n th c hi n chuy n đ i tín hi u t ng t sang s (ADC) có th

đ c b qua mà s d ng luôn ngu n tín hi u s đ u vào

Nh v y nói chung đi u đáng mong mu n là mô ph ng s đ kh i đ c rút

g n nhi u nh t có th t quan đi m tính toán hi u qu và vi c rút g n nh v y có

th hoàn toàn ch p nh n đ c trong nhi u tr ng h p Nói cách khác m c đ g n đúng trong m t s tr ng h p mô ph ng là không th tránh kh i

M t thành ph n linh ki n đây đ n gi n là m t kh i ch c n ng m c phân

h có nh ng tính ch t mà nhà thi t k h th ng mong mu n T quan đi m tính toán, mô hình linh ki n lý t ng có th di n t duy nh t m c phân h c a cây c u trúc mô hình hóa Ki u mô t mô hình các thành ph n linh ki n có th đ c th hi n qua m t ph ng trình, m t t p ph ng trình, m t thu t toán ho c m t b ng tra c u

d li u (lookup table) Tuy nhiên trong mô ph ng m c h th ng, các kh i thành

ph n có th đ c mô t đ n gi n b ng m t hàm truy n đ t Có th ví d nh m ch vòng khóa pha (PLL) trong kh i khôi ph c sóng mang có th đ c mô t b ng m t

ph ng trình vi phân b c hai M t ví d khác nh ngu n laser trong b phát quang

có th đ c đ c tr ng b i các ph ng trình t c đ là m t h ph ng trình vi phân

M t mô hình các thành ph n linh ki n t t cho phép kh o sát chi ti t các đ c tính c a các thành ph n linh ki n ph thu c vào t t c các tham s nh h ng K t

qu kh o sát có th s đ c s d ng đ xem xét các nh h ng c a các thành ph n linh ki n trong mô ph ng m c h th ng

1.3.3 Mô hình hóa quá trình ng u nhiên

M t đi u rõ ràng r ng các tín hi u đ u vào và đ u ra c a các h th ng và các phân h là các quá trình ng u nhiên mong mu n (thông tin) và không mong mu n (nhi u và giao thoa) và m c đích c b n c a mô ph ng là đ tính toán m c đ đ m

b o ch t l ng tín hi u mong mu n Do v y m c đ trung th c c a tính toán này

ph thu c vào m c đ các quá trình mô ph ng có th sao chép các tính ch t c a các quá trình th c Nhi m v mô hình hóa nhìn chung là đ b t ch c m t quá trình

ng u nhiên t i ngu n sinh ra nó, nên n u ta có các mô hình các kh i ch c n ng t t

thì các quá trình này s tác đ ng lên tín hi u đ u vào đ sinh ra tín hi u đ u ra chính xác và h p lý Vi c sao chép quá trình ng u nhiên đ c th c hi n b i m t b t o s

ng u nhiên trong quá trình mô ph ng

M c dù các ngu n tin và các ngu n nhi u c hai đ u là các quá trình ng u nhiên trong v n hành, trong thi t k và đo ki m h th ng các ngu n tín hi u th ng

đ c s d ng ho c gi đ nh là các tín hi u đo th th ng có tính xác đ nh Ví d

nh m t tín hi u đo th có th là tín hi u hình sin ho c m t chu i s có c u trúc s n

đ c t o ra b i thanh ghi d ch trong m t k t n i c th Các chu i s này th ng

đ c g i là các chu i gi ng u nhiên

Có m t ki u quá trình ng u nhiên khác mà ta c n mô hình hóa nh ng không

mô t quá trình nhi u hay thông tin, đó là m t kênh ng u nhiên nh kênh pha đinh đây bài toán mô hình hóa là đáp ng xung c a kênh th ng đ c gi đ nh bi n

đ i ng u nhiên theo th i gian

M t d ng c u trúc mô hình hóa khác là mô hình quá trình ng u nhiên t ng

đ ng (erp) Ý t ng mô hình này nh sau: gi s r ng quá trình ng u nhiên đ u

vào x(t) đi qua n các kh i hay phân h n i ti p nhau và xu t hi n t i đ u ra là quá trình y(t) N u b ng m t s công c ta có th suy ra m t s đ c tính c a quá trình

ng u nhiên y(t) thì toàn b quá trình x lý x y ra có th đ c rút g n hay đ n gi n hóa b ng cách tìm và t o ra m t chu i ng u nhiên sao chép y(t) mà không c n ph i

x lý x(t) qua n kh i Nh v y mô hình erp có th giúp đ n gi n hóa quá trình tính toán M t ví d ng d ng mô hình này là mô ph ng nhi u pha trong h th ng truy n thông

m t h th ng m t cách chân th c tr c khi nó đ c xây d ng trên th c t Do v y

đi u mong mu n là có th đ nh h ng quá trình phát tri n ph n c ng đ m b o m t

hi u n ng xác đ nh V n đ then ch t đ i v i quá trình này là hi n th c hóa s nh

h ng c a b t k thành ph n thi t b nào có th đ c d đoán ch b ng m t s tham

s quan tr ng đ c l a ch n t t M c dù đ c tính c a m t linh ki n thành ph n có

th bi n đ i b t k trong c u trúc chi ti t c a nó th m chí sau khi các tham s đư nói

tr c đ c thi t l p, thì nh ng bi n đ i này c n gây ra s thay đ i t ng đ i nh v

hi u n ng vì các tham s chính đư đ c l a ch n đ c đ nh các đ c tính c n thi t

c a linh ki n Do đó n u các tham s này đ c l a ch n nh là các y u t đi u khi n cho thi t k ph n c ng và nh m chúng thành các thông s k thu t thì m t h

th ng gi đ nh có th đ c t ng h p đ g n v i các thông s này, và hi u n ng c a

m t h th ng đ c hi n th c hóa đ c g n đúng ho c đ c gi i h n t t b i hi u

n ng c a mô hình ph n m m c a h th ng gi đ nh

M c tiêu cu i cùng c a mô ph ng là thu đ c m t c tính m t s đ i l ng

hi u n ng m c h th ng thông qua m t s k thu t đánh giá hi u n ng M t k thu t đánh giá hi u n ng (PET) là m t t p các công c gi i tích và các gi đ nh đ c

áp d ng v i nhau trong m t gói ph n m m mô ph ng cho m c đích c tính hi u

qu m t s phép đo hi u n ng i v i h th ng truy n thông t ng t , phép đo

hi u n ng c b n là t s tín hi u trên nhi u đ u ra (SNR) V i h th ng truy n thông s , phép đo hi u n ng là t s l i bit (BER) T s tín hi u trên nhi u c ng là phép đo hi u n ng th c p trong các h th ng truy n d n s

Trong các k thu t PET, ph ng pháp Monte-Carlo th ng đ c s d ng đ

c tính BER Tuy nhiên c n chú ý th i gian ch y mô ph ng có th r t lâu khi s

d ng ph ng pháp này i l ng đo c a m t mô ph ng Monte-Carlo (SNR ho c BER) là m t bi n ng u nhiên Th i gian ch y mô ph ng càng lâu thì các quan sát càng sát v i giá tr th c Nh đư đ c p có m t s bù tr gi a th i gian ch y và đ chính xác c a phép đo N u m t h th ng đ c d đ nh đ có BER c 10-5 thì khi

đó m t bít l i đ c mong đ i quan sát th y c m i 105 bits thuy t ph c đ c

r ng BER th c s kho ng 10-5 thì s không đ đ ch quan sát 1 l i trong 105 bít

đ m b o đ tin c y c a k t qu c tính BER, s l ng bít c n truy n đi c n n m trong d i 10/p đ n 100/p v i p là BER th c i v i p = 10-5thì 10/p t ng ng v i

106 bít

Trong tr ng h p v i p đ nh , s l ng bít c n truy n l n làm cho th i gian

ch y mô ph ng r t lâu và không kh thi Do v y có m t s PET khác nh s thay

th ho c bi n đ i c a ph ng pháp Monte-Carlo Trong h th ng tuy n tính, nhi u Gauss đ c bi t đ duy trì tính Gauss Ki n th c này cho phép ta k t h p các bi u

th c gi i tích v i mô ph ng không nhi u đ thu đ c các c tính BER r t hi u qu nhanh h n nhi u ph ng pháp MC S k t h p gi a ki n th c gi i tich và k thu t

mô ph ng đ c g i là k thu t bán gi i tích (QA) Ngoài k thu t QA, m t s k thu t c tính khác c ng đ c áp d ng đ gi m th i gian ch y mô ph ng nh k thu t l y m u quan tr ng (IS) và k thu t ngo i suy đuôi phân b Vi c l a ch n PET phù h p c ng s ph thu c vào nhi u y u t liên quan đ n tính ch t h th ng

mô hình hóa các thành ph n linh ki n và mô hình hóa quá trình ng u nhiên) và sai

s x lý vì các gi i h n tính toán và b n ch t th c c a mô ph ng Hình 1-6 cho b c tranh tóm t t các ngu n sai s này

Hình 1-6 Các ngu n sai s trong mô ph ng

1.5.1 Sai s trong mô hình hóa h th ng

N u s đ kh i mô ph ng không ph i đúng nguyên tr ng t c là đ c s p x p theo c u hình m t ậ m t v i h th ng th c, khi đó s không tránh kh i k t qu mô

ph ng không chính xác hoàn toàn v i đ c tính c a h th ng th c Lí do s đ kh i

mô ph ng có th không ph i là b n sao chính xác h th ng th c là đ c t gi m m c

đ ph c t p t đó gi m th i gian ch y mô ph ng Tuy nhiên s rút g n s đ kh i

c n l u ý đ không tác đ ng nhi u đ n tính chân th c c a mô hình

M t tình hu ng khác khi k t h p c u hình có th không chính xác hoàn toàn

là s lo i b kh i s đ kh i mô ph ng các thành ph n đóng góp nh đ n méo d ng

Ví d nh ta không mô hình hóa ng-ten trong m t mô ph ng vì m t ng-ten

th ng có đ r ng b ng t n t ng đ i r ng so v i tín hi u đi vào T ng t , trong các ng d ng thông tin v tinh b u khí quy n th ng b b qua nh m t ph n t méo d ng vì đ c tính hàm truy n th ng (nh ng không ph i luôn) trong su t v i tín

hi u Do v y đi u quan tr ng trong mô hình hóa h th ng là c n xác đ nh đúng các thành ph n quan tr ng và lo i b nh ng thành ph n nh h ng ít đ n hi u n ng đ

gi m m c đ ph c t p, tuy nhiên s có sai s trong k t qu và c n đ m b o m c sai

s là không đáng k

1.5.2 Sai s trong mô hình hóa linh ki n

M t s sai s s đ c sinh ra t mô hình hóa các thành ph n linh ki n T i

m c c b n nh t ta không th mong đ i m t mô hình có đ chân th c hoàn h o đ i

v i thành ph n th c, nh ng có th có đ chân th c g n hoàn h o đ i v i m t mô hình rút g n đ c lý t ng hóa c a linh ki n v t lý Trong phân tích m c tiêu th c

t trong mô ph ng là đ phát tri n các mô hình đ t t hay t o ra l i trong k t qu

cu i cùng nh có th ch p nh n đ c

K t qu đ u ra mô ph ng và th c t quan sát ví d nh tr ng h p b l c nói chung luôn có s khác nhau M t lí do là b n thân các phép đo v t lý c ng không hoàn h o Nh v y các đ c tính v t lý đo đ c không gi ng m t cách c n thi t nh các đ c tính th t M t lý do khác là các đ c tính c a thành ph n linh ki n không th không đ i theo th i gian vì có th do già hóa và ph n ng khác nhau đ i v i các

đi u ki n môi tr ng khác nhau

Nó không c n thi t đ sao chép m t đ c tính c a linh ki n m t cách chi ti t

nh t đ có m t mô hình t t Nó s ch c n thi t đ sao chép các đ c tính n i b t chính v các hi u ng gây ra méo d ng c a linh ki n Khó kh n ti m tàng chính

n m mô hình hóa các b khuy ch đ i có nh Tuy nhiên nó s r t khó đ c tính

nh h ng tích l y c a các sai s mô hình hóa trong m t chu i các kh i k t n i v i

nhau ó chính là lí do t i sao s th m đ nh b n thân mô hình t i các m c mô hình hóa khác nhau ph i đ c th c hi n trong quá trình mô ph ng

1.5.3 Sai s trong mô hình hóa quá trình ng u nhiên

M t ngu n sai s ti m tàng n a n m m c đ mà các mô hình các quá trình

ng u nhiên không mô t chính xác nh các quá trình th c Các quá trình quan tâm

th ng là các ngu n tín hi u và các ngu n nhi u Vi c ph ng t o m t quá trình

ng u nhiên đ c th c hi n b i m t b t o s ng u nhiên sinh ra m t chu i các s

nh là m t t p m u Nh v y đ i v i các ngu n tín hi u t ng t nh ti ng nói, b

t o s ng u nhiên gi ng nh t o ra m t t p các m u tho i Tuy v y các k thu t s

d ng cho b t o s ng u nhiên có kh n ng b gi i h n đ sao chép t t c các tính

ch t c a quá trình ng u nhiên Nó th ng ch có th sao chép hai tính ch t c a m t quá trình ng u nhiên là m t đ xác su t biên đ b c m t và m t đ ph công su t

Nh ng tính ch t này nói chung là có th đ đ n m đ c các tính ch t c n thi t c a

m t quá trình cho nhi u m c đích

Các mô hình ngu n cho h th ng s là các b ng m u t r i r c và có th có

nh Có hai tr ng h p đ mô ph ng h th ng v i đ u vào là tín hi u đo th ho c là

m t ngu n tín hi u th c Trong tr ng h p đ u chu i đo th th ng là chu i gi

ng u nhiên có đ dài l n nh t và đ c sinh ra t máy tính Thêm n a c tính hi u

n ng s không có sai s n u m t chu i de Bruijn có đ dài qm v i q là s l ng ký

hi u trong b ng m u t và m là dung l ng nh c a h th ng đ c s d ng và các

ký hi u đ c sinh ra m t cách đ c l p N u ngu n th c không sinh ra các ký hi u

m t cách đ c l p thì mô hình hóa ngu n đó b ng m t b t o ký hi u đ c l p có th gây ra sai s vì các m u giao thoa gi a các ký hi u s không đ c phân b đ u Sai

s có th nh h n ho c l n h n ph thu c vào các m u nào th ng xuyên xu t hi n

h n N u ngu n đ c bi t có các ph thu c thì khi đó nó c n đ c mô hình hóa đ

ph n ánh các tính ch t th c c a nó Các ph thu c này th ng đ c mô hình hóa

nh là các máy tr ng thái h u h n và n u mô hình đó đ c bi t thì đ n gi n c n thi t k t h p nó vào trong mô ph ng

i v i các ngu n nhi u trong h th ng truy n thông có ba ki u th ng đ c quan tâm là nhi u nhi t, nhi u pha và nhi u n (nhi u xung kim) Nhi u nhi t đi n hình đ c mô hình hóa nh nhi u Gauss tr ng và các b t o nhi u Gauss hi n nay hoàn toàn đ t t đ xem nh mô ph ng nhi u nhi t không gây sai s Tuy nhiên nhi u pha v tính không n đ nh b dao đ ng và nhi u n là các quá trình không

ph i lúc nào c ng đ c bi t rõ hoàn toàn Do v y các b t o s ng u nhiên đ c s

d ng đ m b o sao chép sát nh t có th v i quá trình th c đ sai s sinh ra là nh

s này có th đ c tính và đ c gi i h n m c nh theo mong mu n V c b n trách nhi m c a ng i dùng mô ph ng là đ m b o t c đ l y m u phù h p đ gi m sai s gây ra đ n m c nh nh t

M t v n đ gi i h n n a gây ra sai s có th th y khi mô ph ng quá trình l c

s d ng ph ng pháp b t bi n xung kim do ph i rút g n đáp ng xung c a b l c

i u này s th y rõ ràng đ i v i b l c IIR Có m t s bù tr gi a đ l n sai s , đ dài đáp ng xung đ c rút g n và t i tính toán Do đó c n l u ý đ sai s n m

m c nh ch p nh n đ c b ng vi c tính toán ph n n ng l ng b b qua trong đáp

ng xung ch nên nh m c 1-2%

M t s ki u sai s x lý khác c ng c n l u ý trong mô ph ng nh vi c s

d ng mô hình t ng đ ng b ng g c cho các quá trình thông d i hay gi i h n t c

đ c a máy tính khi ch y mô ph ng Monte-Carlo không đ m b o đ lâu Do v y ngoài mô hình hóa thì quá trình x lý tính toán trong mô ph ng c ng c n xem xét

đ tránh các l i nghiêm tr ng có th x y ra trong k t qu đ u ra

1.6 Vai trò mô ph ng trong thi t k h th ng truy n thông

Trong th gi i th c t c a quá trình thi t k và xây d ng các h th ng truy n thông, mô ph ng tr thành công c đ h tr trong quá trình này Mô ph ng không

ch đ c s d ng đ c tính hi u n ng và t i u tham s trong thi t k mà còn

đ c dùng đ thi t l p các th t c ki m tra và ki m chu n, các d đoán tu i th

c ng nh nghiên c u tính b t th ng sau khi h th ng đ c tri n khai trong th c t

C ph ng pháp lu n mô ph ng và mô hình mô ph ng đ u đ c s d ng đ bi u

di n h th ng ph thu c vào các giai đo n khác nhau c a quá trình thi t k , tri n khai và vòng đ i c a h th ng Ph ng pháp lu n mô ph ng c ng s đ c ki m soát ho c đ nh h ng b i quá trình thi t k t ng th

Hình 1-7 Ph ng pháp lu n thi t k h th ng truy n thông và vai trò c a mô ph ng

Quá trình thi t k m t h th ng truy n thông ph c t p đ c th c hi n t ắtrên xu ng”, ng c l i th c thi ph n c ng th ng t ắd i lên” Theo đó, trong thi t k h th ng ta b t đ u t i m c h th ng (m c tr u t ng cao nh t) và b t đ u tri n khai chi ti t thi t k t m c h th ng, xu ng m c h th ng con và cu i cùng là

m c thành ph n linh ki n T i m c d i cùng chi ti t c a các b ph n thi t b đ c

nh n d ng Trong khi xây d ng m t h th ng các thành ph n linh ki n đ c ch t o

tr c, sau đó l p ráp thành các h th ng con và cu i cùng toàn b h th ng đ c xây d ng t các h th ng con Tri n khai mô ph ng đi theo cách ti p c n t trên

xu ng v i b t đ u b ng vi c mô ph ng m c h th ng có m c tr u t ng cao t ng

d n m c đ chi ti t và các mô ph ng các h th ng con và các thành ph n

Quá trình thi t k h th ng s tr i qua các giai đo n khác nhau và m i giai

đo n mô ph ng đ u đóng m t vai trò nh t đ nh

Quá trình thi t k m t h th ng truy n thông b t đ u b ng vi c trình bày, phân tích các yêu c u ng i dùng và hi u n ng mong mu n g m: thông l ng, t s

l i, xác su t ng ng ho t đ ng, h n ch b ng thông, công su t, tr ng l ng, ph c

t p/chi phí, kênh truy n trên đó h th ng ho t đ ng, và tu i th trung bình c a h

th ng Trên c s nh ng yêu c u c a ng i dùng, ắk s h th ng” xu t phát t khái ni m ban đ u v h th ng nh : s đ đi u ch , k thu t mã hóa, cân b ng n u

c n T p giá tr tham s g i là các ch tiêu k thu t m c A nh các m c công su t,

b ng thông, ch s đi u ch c ng đ c thi t l p trong giai đo n kh i đ u c a quá

trình thi t k M c đích toàn di n t i đi m này là: (i) xác đ nh c u hình h th ng; (ii) các giá tr c a tham s c n đ đáp ng các m c tiêu hi u n ng và th a mãn nh ng ràng bu c thi t k Hi u n ng h th ng là m t hàm c a SNR (t ng đ ng Eb/No)

và méo t ng gây ra b i t t c các thành ph n trong tuy n truy n thông SNR đ c thi t l p thông qua m t quá trình g i là d tr tuy n là ph n tính toán công su t xem xét các y u t nh : công su t phát, h s khuy ch đ i ng ten, suy hao đ ng truy n, khuy ch đ i công su t, h s nhi u c a b khuy ch đ i và b l c Trong khi

d tr tuy n không ph i là đ i l ng quan tâm chính trong mô ph ng, nh ng nó thi t l p m t d i các giá tr SNR ho c Eb/No trên đó mô ph ng đ c th c hi n đ

c tính hi u n ng

Ng i thi t k h th ng b t đ u b ng c u hình c a h th ng, các ch tiêu k thu t m c A và đ d tr tuy n ban đ u D tr tuy n th ng đ c bi u di n

d ng b ng tính và dòng cu i cùng trong d tr tuy n là Eb/N0 th c t i đi m t i h n trong h th ng sau khi t t c các t n hao th c thi đ c tính đ n ắ i m t i h n” này

th ng là đ u vào b thu D tr tuy n đ c g i là ắkín” hay ắcân b ng” n u tuy n

có Eb/N0 đ l n v i h s d phòng an toàn đ t o ra hi u n ng h th ng ch p nh n

đ c T i đi m này trong quá trình thi t k , s đo hi u n ng đ c tính toán t các công th c x p x và ch a đ c mô ph ng Vì t t c nh ng t n hao th c thi đư đ c tính đ n trong Eb/N0 th c nên có th tính BER theo công th c cho h th ng lý

t ng N u đ d tr tuy n không kín hay không cân b ng thì khi đó các ch tiêu k thu t m c A, các t n hao th c thi và th m chí c u hình h th ng đ c thay đ i và

đ d tr tuy n đ c tính toán l i Ví d b ng thông c a b l c có th thay đ i, kích

th c ng ten có th t ng lên và đ c tính k thu t h s t p âm c a b khuy ch đ i

có th đ c làm th p đi Quá trình này s ti p t c cho đ n khi đ d tr tuy n đ c cân b ng v i h s d tr thích h p

Trên c s c u hình h th ng ban đ u, các đ c tính k thu t m c A và đ d

tr tuy n, khi này đ c coi là kín, cho phép xây d ng m t mô hình mô ph ng đ

ki m tra đ d tr tuy n và tinh ch nh thi t k Có th c tính chính xác các phép

đo hi u n ng và ki m tra suy thoái hi u n ng do th c thi không lý t ng thông qua các mô ph ng chi ti t N u nh ng phân b trong đ d tr tuy n đ c ki m tra thông qua mô ph ng và đ d tr tuy n v n đ c kín thì quá trình thi t k chuy n sang giai đo n k ti p mà đó ch a thi t k chi ti t, th c thi các h th ng con và các thành ph n N u đ d tr tuy n không kín thì m t s phân b méo, c u hình h

th ng và đ c tính k thu t m c A có th b thay đ i Quá trình l p cho đ n khi đ

d tr tuy n cân b ng cung c p các đ c tính k thu t cho phát tri n ph n c ng (và

ph n m m)

Thi t k m t h th ng truy n thông m i s luôn ch a m t s thu t toán x lý tín hi u m i và các công ngh ph n c ng (ph n m m) m i B t k công ngh m i luôn có r i ro ho c tính không ch c ch n v hi u n ng N u công ngh m i đ c

đ a vào m t ph n t quan tr ng c a m t h th ng thì tr c h t thành ph n đó ph i

đ c xây d ng và ki m tra trong các đi u ki n th c t nh m ki m tra hi u n ng và

gi m thi u r i ro Vì ch vài thành ph n then ch t đ c xây d ng t i giai đo n đ u

c a ti n trình thi t k nên không th ki m tra toàn b h th ng ph n c ng Trong tình hu ng này, mô ph ng t o ra môi tr ng ki m tra tuy t v i và s d ng mô

ph ng ít t n kém h n nhi u so v i ch t o m u th ph n c ng T t c các thành

ph n và tín hi u đ c mô ph ng v i các đ c tính đo đ c c a thành ph n đ c đ a vào trong mô hình mô ph ng Ví d , n u thành ph n s đ c ki m tra là b khuy ch

đ i m i, thì các đ c tính hàm truy n đ t AM-AM và AM-PM c a nó đ c đo và các

đ c tính này đ c đ a vào mô hình phi tuy n cho b khuy ch đ i đó Sau đó mô

ph ng toàn b h th ng đ ki m tra hi u n ng và đ d tr tuy n N u đ d tr tuy n kín thì vi c phát tri n ph n c ng ti p t c cho thành ph n quan tr ng ti p theo

N u không thì thi t k l i thành ph n, xây d ng l i và ki m tra l i ho c đ d tr tuy n đ c s a đ i đ tính đ n suy thoái ph gây ra do thành ph n (ngoài nh ng gì

đư đ c phân b trong đ d tr tuy n cho thành ph n đó) Quy trình này đ c l p

l i đ i v i các thành ph n then ch t khác

Nh th t c đư đ c mô t , ch t o nguyên m u ph n c ng c a toàn b h

th ng b t đ u xu t hi n cùng v i mô hình mô ph ng kèm theo Mô hình mô ph ng bây gi bao g m các đ c tính đo đ c cho h u h t các thành ph n trong mô hình Nhi u s đo hi u n ng cho toàn h th ng có th đ c th c hi n trên nguyên m u

ph n c ng này Các mô ph ng song song c ng đ c th c hi n Các đ c tính hi u

n ng đo đ c có th so sánh v i các k t qu mô ph ng và ng c l i Các mô ph ng cung c p nh ng đi m chu n đ ki m tra và k t qu ki m tra s ki m đ nh mô

ph ng K t qu cu i cùng c a quá trình thi t k này là m t nguyên m u hoàn ch nh

c a h th ng, cho ta c s đ tri n khai phiên b n s n ph m c a h th ng Ngoài ra,

mô hình mô ph ng đ c ki m đ nh có th đ c s d ng đ d đoán tu i th v i đ tin c y cao

Trong khi quy trình trên d n đ n thi t k đ m b o m c hi u n ng cho tr c khi tri n khai h th ng thì m t yêu c u quan tr ng n a ph i đ c đáp ng cho h u

h t các h th ng, là hi u n ng tu i th Nhi u h th ng truy n thông nh v tinh, h

th ng cáp bi n đ c mong đ i ph i có tu i th dài (th ng kho ng 10 n m ho c

h n), trong kho ng th i gian này hi u n ng ph i đ c đ m b o T t nhiên, không

th ki m tra vòng đ i th c t d a trên nguyên m u ph n c ng Trong khi các th t c

ki m tra vòng đ i t ng t c đư đ c phát tri n, th c t th ng dùng mô ph ng nh

gi i pháp b sung đ ki m tra vòng đ i t ng t c Các d đoán hi u n ng tu i th dùng mô ph ng đ c th c hi n b ng s d ng các mô hình già hóa cho các thành

ph n chính c a h th ng N u ta có mô hình mô ph ng đư đ c ki m chu n cho toàn b h th ng t i lúc b t đ u vòng đ i và c ng có nh ng mô hình đ c tính t t c a các thành ph n nh hàm th i gian thì các mô hình già hóa có th đ c thay th trong mô hình b t đ u vòng đ i đ đ t đ c các s đo hi u n ng tu i th cho h

th ng N u hi u n ng d đoán tu i th là th a đáng và d tr tuy n cu i đ i là kín

v i h s d phòng th a đáng thì vi c thi t k và th c thi h th ng là hoàn thi n

Ng c l i quá trình ph i l p l i cho đ n khi đ t đ c h i t

Tóm t t các b c then ch t trong trình t thi t k và vai trò c a mô ph ng trong thi t k các h th ng truy n thông đ c minh h a hình 1-7

Ch ng 1 đư cung c p nh ng v n đ c b n nh t liên quan đ n mô ph ng nói chung và mô ph ng h th ng truy n thông nói riêng Các b c c b n th c hi n trong bài toán mô ph ng và nh ng v n đ đ n gi n hóa bài toán đư đ c trình bày

C u trúc phân c p trong mô ph ng và nh ng v n đ v mô hình hóa c ng đ c bàn

lu n đ n Cu i cùng vai trò c a mô ph ng trong thi t k h th ng truy n thông đư

đ c phân tích giúp ng i đ c hi u rõ h n vai trò c a môn h c này

Câu h i/bài t p ch ng 1

1/ M t bài toán mô ph ng đ c th c hi n nh th nào ?

2/ Trong xây d ng bài toán mô ph ng c n chú ý nh ng v n đ gì ?

3/ Vai trò c a mô hình phân c p trong mô ph ng ?

4/ Có các ki u mô hình hóa nào? T i sao mô hình hóa quá trình ng u nhiên có ý ngh a quan tr ng trong mô ph ng h th ng truy n thông ?

5/ Mô ph ng có vai trò gì trong thi t k h th ng truy n thông?

Ch ng 2 Gi i thi u v MATLAB

Ch ng này gi i thi u m t công c tính toán trong k thu t đó là MATLAB Ngoài nh ng n i dung v c u trúc c b n c a MATLAB giúp sinh viên bi t cách s

d ng cho tính toán, ch ng này c ng còn cung c p m t s ph ng pháp s và v n

d ng MATLAB đ gi i m t s bài toán hay g p trong k thu t

ch ng trình có tên MATLAB vi t t t t MATrix LABoratory

Hình 2-1 C a s giao di n MATLAB

MATLAB c ng là m t ngôn ng d ch cho phép các l nh đ c th c hi n tr c

ti p và cho ra k t qu ngay, đây c ng là đ c đi m thu n ti n c a MATLAB so v i các ngôn ng l p trình khác h tr các phép tính toán d ng bi u t ng gi ng

nh các ch ng trình MAPLE hay MATHEMATICA, m t b công c symbolic

c ng đư đ c b sung trong MATLAB k t phiên b n 7.0

3.0000 1.0000 + 2.0000i 2.0000

4.0000 0 -5.0000

Chú ý ma tr n m ch a m t ph n t là s ph c Các s ph c có th đ c đ nh ngh a theo cách đ c tr ng đ i s s d ng kí hi u i và j làm s o N u không có tên

bi n đ c đ t thì MATLAB t gán tên ans (answer) cho k t qu nh ví d sau:

workspace c a MATLAB đ ki m tra tr ng thái c a bi n b t c lúc nào L nh

who s tr v các tên bi n đ c l u gi và l nh whos cung c p các thông tin b sung v các bi n

C a s workspace c ng cho đ y đ các thông tin v các bi n đ c l u gi

nh trong hình 2-2 B ng vi c kích đúp vào m t bi n trong c a s này s m ra m t

c a s variable editor và hi n th các n i dung c a các bi n theo ki u b ng tính Excel nh cho th y trong hình 2-3 Nhi u bi n có th đ c m đ ng th i cùng lúc, khi đó m t thanh công c đ c m ra đ cho s l a ch n bi n Kích th c c a ma

tr n, đ nh d ng và các gí tr c a các ph n t trong ma tr n có th đ c thay đ i trong variable editor i u này s r t h u ích đ i v i các ma tr n kích th c l n

xóa toàn b các bi n có th s d ng l nh clear ho c clear all Các ho t

đ ng này c ng có th th c hi n qua c a s workspace

bi n MATLAB có th đ c thay đ i b ng vi c tr t i v trí ph n t đó trong ma tr n qua ngo c đ n (n,m) v i n là ch s hàng và m là ch s c t nh ví d sau:

>> m(1,3) = 1

m =

3.0000 1.0000 + 2.0000i 1.0000 4.0000 0 -5.0000

Vi c truy xu t giá tr các ph n t trong ma tr n c ng đ c th c hi n theo cách t ng t

4.0000 0 -5.0000 2.0000 1.0000 2.0000 3.0000 3.0000

L nh trên th c hi n t o ra m t d i giá tr có th đ c th c hi n theo cú pháp

t ng quát sau: tên_bi n = a:del:b v i a, b là các giá tr đ u và cu i c a d i giá

tr và del là giá tr c b c thay đ i D u ; cu i câu l nh s ch n vi c hi n th k t

qu trên c a s l nh, n u không s d ng d u này k t qu có th đ c hi n th l n

l t trên c a s b ng l nh more on ho c t t ch c n ng này b ng l nh more off

2.2.2 Các phép tính s h c

Các ho t đ ng s h c (+, -, *, v.v.) trong MATLAB đ c th c hi n đ n gi n

và thu n ti n, giúp ng i m i b t đ u d dàng th c hi n các phép tính

Các phép tính ma tr n: Vì c u trúc d li u c b n c a MATLAB là ma tr n nên các ho t đ ng s h c đ c xem nh là các phép tính ma tr n Do đó mà các quy

t c tính toán trong ma tr n c n ph i đ c tuân th Ví d phép nhân 2 ma tr n ph i

đ m b o s c t ma tr n tr c b ng s hàng c a ma tr n sau N u đi u ki n không

đ c th a mãn phép tính không th c hi n đ c và s báo l i M t ngo i l v i quy

??? Error using ==> mtimes

Inner matrix dimensions must agree

Các phép tính theo t ng ph n t : Bên c nh các phép tính ma tr n, trong

nhi u tr ng h p có nhu c u th c hi n các phép tính đ i s t ng ng cho t ng

ph n t Các phép tính theo t ng ph n t đ c xem nh các phép tính tr ng hay

m ng trong MATLAB đ c th c hi n b ng vi c su d ng d u ch m (.) tr c toán t

th c hi n Tuy nhiên ho t đ ng toán h c đ i v i hai ma tr n theo t ng ph n t đòi

??? Error using ==> mtimes

Inner matrix dimensions must agree

ans =

1 -2 0

8 -1 -2

phân bi t gi a chia ph i / và chia trái \ hi u rõ s khác bi t xét tr ng h p các

ma tr n vuông, phép chia hai ma tr n X = A/B có th xem nh là X = A.B-1 n u ma

tr n đ o B-1 t n t i i v i phép chia trái X = A\B có th xem nh là X = A-1.B n u

M t trong nh ng phép chia có th áp d ng đ tìm nghi m cho bài toán h

ph ng trình đ i s tuy n tính trong k thu t A x b 

  , nghi m đ c xác đ nh qua phép chia trái x A b 

Các toán t quan h hay so sánh c ng làm vi c theo ki u t ng t toán t logic Ví d v ki m tra li u các thành ph n ma tr n A l n h n các thành ph n ma

Nh v y ch nh ng ph n t nào th a mưn đi u ki n s tr v k t qu logic 1 (true), n u không th a mãn s tr v k t qu logic 0 (false) Các toán t quan h khác bao g m  và  (theo cú pháp MATLAB s là >= và <=), nh h n (<), b ng nhau (==) và không b ng nhau (~=)

bi t đ c h t t t c các toán t c b n trong MATLAB có th s d ng

l nh tr giúp trong c a s l nh help ops Sau khi th c hi n m t danh sách các toán t MATLAB s đ c li t kê

Vi c s d ng các toán t quan h và logic có nhi u ý ngh a trong mô ph ng

Ví d bài toán l a ch n các thành ph n t m t vector có giá tr l n h n 2:

c ng đ c đ nh ngh a tr c ti p theo cách sau:

% T o bi n tr c ti p

>> logiField1 = [true, true, false, true, false, true]

logiField1 =