Sử dụng mã LDPC tích chập trong hệ thống mimo

Đồng thời, trong luận văn đã đưa ra mô hình có sự kết hợp mã LDPC chập vào hệ thống MIMO-một hệ thống thông tin được sử dụng rộng rãi trong ngày nay, sau đó tiến hành phân tích hiệu suất

LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ TUYẾT

SỬ DỤNG MÃ LDPC TÍCH CHẬP TRONG HỆ THỐNG MIMO

NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203

S K C0 0 4 6 4 2

SỬ DỤNG MÃ LDPC TÍCH CHẬP TRONG HỆ THỐNG MIMO

Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015

LÝ LỊCH KHOA HỌC

I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC:

Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 223/19/24 Tây Sơn, Phường Quang Trung,

II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO:

1 Trung học chuyên nghiệp:

Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/ …… Nơi học (trường, thành phố):

Ngành học:

2 Đại học:

Nơi học (trường, thành phố): Trường Bách Khoa Hà Nội đào tạo liện kết cho trường Đại học Quy Nhơn

Ngành học: Điện tử - Viễn Thông

Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Tổng quan về mạng WCDMA Ngày & nơi bảo vệ đồ án: 25.6.2008 tại Trường Bách Khoa Hà Nội

Người hướng dẫn: TS Nguyễn Tiến Quyết

III QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC:

9/2008 - 3/

2009

Phòng Kỹ thuật - Công ty TC - Trần Hưng Đạo - Quận 1 - TP.HCM

Nhân viên kỹ thuật

9/2009 - nay Khoa Điện tử - Trường Cao Đẳng

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tp Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 9 năm 2015

Người viết

Phạm Thị Tuyết

LỜI CẢM TẠ

Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Quý thầy cô trường Đại học Sư phạm

kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, các thầy cô đã tận tình giảng dạy, truyền đạt cho tôi những kiến thức vô cùng quý báu trong suốt thời gian tôi học cao học Những kiến thức ấy sẽ là nền tảng cho tôi tiếp tục bước đi trên con đường sau này

Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến cô Phạm Hồng Liên đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ, hỗ trợ tài liệu và định hướng nghiên cứu giúp tôi hoàn thành luận văn này Một lần nữa, tôi xin chân thành cảm ơn bè bạn, đồng nghiệp những người đã sát cánh cùng bên tôi trong việc giải quyết các vấn đề khoa học nảy sinh khi nghiên cứu để tác giả có được lời giải đáp, tiếp tục hướng con đường nghiên cứu để đạt kết quả cuối cùng, hoàn thành hướng nghiên cứu của mình

Công trình này đã hoàn thành trong sự chờ đón, động viên và chia sẻ của những người thân trong gia đình, những người đồng nghiệp và những người bạn Cảm ơn mọi người đã luôn bên tôi trong những lúc này

Tôi xin gửi đến gia đình, Quý thầy cô, bạn bè, người thân lời kính chúc sức khỏe, hạnh phúc và thành công

Tp Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 9 năm 2015

Phạm Thị Tuyết

TÓM TẮT

Sự phát triển trong lĩnh vực viễn thông trong những năm gần đây tạo ra sự quan tâm trong sử dụng kỹ thuật mã hóa kiểm soát lỗi Một số tiêu chuẩn giao tiếp không dây mới như DVB-S2 và 802.16, vv đã áp dụng mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC), hay còn gọi là mã Gallager, được đề xuất bởi Gallager vào năm 1962

Về cơ bản đây là một loại mã khối tuyến tính có ma trận thưa Bộ mã LDPC được xem như là bộ mã sửa lỗi tốt đạt đến gần giới hạn Shannon Trong thời gian sau này người ta càng khám phá ra khả năng kiểm soát lỗi rất cao của chúng Vì thế mã LDPC có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế như thông tin vô tuyến và lưu trữ dữ liệu Trong đó, mã LDPC tích chập (LDPC convolutional codes, còn gọi

là mã LDPC chập) đã cho thấy khả năng đạt được hiệu suất kiểm soát lỗi tốt hơn và khả năng tiếp cận giống như mã LDPC khối Luận văn sẽ trình bày các phương pháp tạo ra các họ mã LDPC chập: time-varying và time-invariant từ mã LDPC khối Luận văn còn chứng minh được hiệu suất của mã LDPC chập tốt hơn so với

mã LDPC khối Đồng thời, trong luận văn đã đưa ra mô hình có sự kết hợp mã LDPC chập vào hệ thống MIMO-một hệ thống thông tin được sử dụng rộng rãi trong ngày nay, sau đó tiến hành phân tích hiệu suất của mô hình mới này

Trong phần lý thuyết, trước hết luận văn trình bày tổng quan hai họ mã nền tảng có khả năng kiểm soát lỗi rất cao được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế:

mã LDPC khối và mã LDPC gần vòng (Quasi-Cyclic LDPC) Trong phần chính, luận văn trình bày lý thuyết về bộ mã LDPC chập, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng ma trận kiểm tra chẵn lẻ H, các phương pháp mã hóa và giải mã hóa cho mã LDPC chập Đồng thời đưa ra giải pháp xây dựng ma trận kiểm tra chẳn lẽ H từ ma trận kiểm tra của mã LDPC khối và mã QC-LDPC Tiếp theo luận văn thực hiện so sánh tổng quan mã LDPC chập đã xây dựng với mã LDPC khối và mã QC-LDPC Trong phần mô phỏng, luận văn đề xuất mô hình mới có sự kết hợp của bộ mã LDPC chập vào hệ thống MIMO, thực hiện so sánh bộ mã LDPC chập và LDPC khối thông qua biễu diễn liên hệ của tỉ lệ lỗi bit (BER) và tỉ số Eb/N0 Các kết quả

mô phỏng được thực hiện bằng thuật toán Mim-Sum với số vòng lặp thay đổi, và đánh giá bộ mã LDPC chập qua việc thay đổi chu kỳ mã

Thông qua các kết quả mô phỏng đã chứng minh được khả năng kiểm soát lỗi của hệ thống khi có sử dụng bộ mã LDPC chập và hiệu suất của bộ mã LDPC chập tốt hơn so với không sử dụng mã và sử dụng mã LDPC khối

ABTRACT

In recent years, the development of the telecommunications has created interest in using the technique error control coding Some wireless communication standards such as DVB-S2 and new 802.16, etc, have used parity Low Density Parity Check Code (LDPC), also known as Gallager codes, proposed by Gallager in

1962 Basically this is a linear block code with sparse matrices LDPC Code is seen

as the better error correction codes reaches near the Shannon limit During the later the more one discovers the ability to control their high error So LDPC code can be used in many pratical application such as radio communications and data storage In particular, LDPC convolutional code have shown the ability to achieve performance better error control.This thesis shows methods create LDPC convolutional codes : time-varying and time-invariant LDPC from LDPC block code The thesis demonstrates LDPC Convolutional code has better performance than the block LDPC code Besides that, the thesis has given model that combines LDPC Convolutional code in MIMO system, the system widely used today, then proceed

to analyze the performance of this model

Theoretically, we firstly present overview of two platform codes, they have the ability to control very high error used in many practical applications: Block LDPC code and Quasi-Cylcic LDPC In the main part, we present the theory of LDPC Convolutional code, primarily focused on the contruction of parity check matrix H, the encoding and decoding methid for LDPC Convolutional code Besides, we offer constructive solutions parity check matrix H from parity check matrix of Block LDPC code and QC – LDPC And then, we compare overview of LDPC Convolutional code and Block LDPC code and QC – LDPC code

In the simulation, the thesis proposed a model with a combination of LDPC Convolutional in MIMO system, compared LDPC Convolutional code and Block LDPC through the bit error ratio (BER) and the ratio Eb/N0 The simulation results

are made by Min- Sum algorithm with the loop changes, and assess the short LDPC code by changing the length of the code This results have demonstrated the ability

to control the system error when using the LDPC Convolutional code and performance of LDPC Convolutional Code better than no coding and the Block LDPC Code

MỤC LỤC

Quyết định giao để tài

Lý lịch khoa học i

Lời cam đoan iii

Lời cảm tạ iv

Tóm tắt v

Mục lục ix

Danh sách các từ viết tắt xii

Danh sách các hình xiv

Danh sách các bảng xvi

Chương 1 TỔNG QUAN 1

1.1.Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu 1

1.2 Tính cấp thiết của đề tài 2

1.3 Mục đích của đề tài 5

1.4 Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn của đề tài 5

1.5 Phương pháp nghiên cứu 6

Chương 2 MÃ LDPC KHỐI VÀ QC-LDPC 7

2.1 Mã LDPC khối 7

2.1.1 Tổng quan về mã LDPC khối 7

2.1.2 Mã hóa và giải mã LDPC khối 11

2.1.2.1 Mã hoá 11

2.1.2.2 Giải mã 11

2.2 Mã QC-LDPC 13

2.2.1 Mã hóa QC LDPC 15

2.2.2 Giải mã QC LDPC 20

Chương 3 MÃ LDPC TÍCH CHẬP 27

3.1 Tổng quan về mã LDPC chập 27

3.2 Cải thiện bộ giải mã pipeline 32

3.3 Thực hiện so sánh độ phức tạp với LDPC khối 33

3.3.1 Độ phức tạp tính toán 34

3.3.2 Độ phức tạp phần cứng 34

3.3.3 Yêu cầu lưu trữ 34

3.3.4 Khoảng thời gian trì hoãn giải mã 35

3.4 Xây dựng mã LDPC chập từ mã LDPC khối 35

3.4.1 Xây dựng mã LDPC chập bằng cách triển khai – Unwrapping mã QC LDPC khối 36

3.4.2 Xây dựng mã LDPC chập time-varying bằng cách unwrap mã LDPC khối…… 38

3.4.3 Một phương pháp tiếp cận thống nhất để unwrap 39

Chương 4 MÔ HÌNH LDPC CC – MIMO VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 44

4.1 Tổng quan về hệ thống MIMO 44

4.1.1 Các kĩ thuật phân tập 44

4.1.1.1 Phân tập thời gian 44

4.1.1.2 Phân tập không gian 45

4.1.1.3 Phân tập tần số 46

4.1.2 Mã Alamouti 46

4.1.2.1 Alamouti 2 anten phát 1 anten nhận 47

4.1.2.2 Sơ đồ Alamouti mở rộng 50

4.1.2.3 Sơ đồ hệ thống mở rộng N ăn-ten phát và M ăn-ten thu 52

4.1.2 Giải mã STBC 54

4.2 Mô hình LDPC CC – MIMO 56

4.2.1 Sơ đồ khối hệ thống mô phỏng 56

4.2.2 Lưu đồ thuật toán cho quá trình mô phỏng 58

4.2.3 Một số kết quả mô phỏng 59

4.2.3.1 Đánh giá hiệu quả của hệ thống thông qua việc giải mã LDPC CC bằng thuật toán SPA với số vòng lặp thay đổi 59

4.2.3.2 Đánh giá hệ thống LDPC CC qua việc thay đổi kích thước syndrome former memory m s 61

4.2.3.3 Đánh giá hiệu quả của hệ thống khi có sử dụng mã LDPC CC, LDPC khối và không dùng mã với kiểu điều chế BPSK trên kênh truyền AWGN 63

4.2.3.4 Đánh giá hệ thống khi dùng mã LDPC CC và khi không dùng mã với kiểu điều chế QAM 64

4.2.3.5 Đánh giá hệ thống LDPC CC qua phân tập: 1x1; 1x2; 2x1; 2x2 66

4.2.3.6 Đánh giá hệ thống LDPC và LDPC CC qua phân tập MIMO 2x2 68

Chương 5 KẾT LUẬN 70

5.1 Kết luận 70

5.2 Kiến nghị 70

TÀI LIỆU THAM KHẢO 72

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

ra

điệp

OFDM Orthogonal Frequency Division Ghép kênh phân chia tần số

QC – LDPC Quasy Cyclic Low Density Parity Mã kiểm tra chẵn lẽ mật độ

STBC Space–time block code Mã khối không gian-

thời gian

DANH SÁCH CÁC HÌNH

Hình 1.1 Mô hình hệ thống thông tin nhị phân……….3

Hình 2.1 Đồ hình Tanner cho mã LDPC khối quy tắc (10,3,6) của ví dụ 2.1 10

Hình 2.2 Độ dài vòng kín 4(nét liền đậm) và 6(nét đứt) 11

Hình 2.3 Dạng khối biểu diễn ma trận H của QC LDPC và đồ thị Tanner 14

Hình 2.7 Sơ đồ khối hệ thống thực hiện mã hóa/giải mã QC LDPC 21

Hình 3.1 Bộ mã hóa trên thanh ghi dịch 30

Hình 3.2 Đồ hình Tanner của mã LDPC chập, tỉ lệ mã R=1/3 và minh họa của bộ giải mã pipeline 31

Hình 3.3 Đồ hình Tanner của một mã QC khối với chiều dài n=r.c=7.3=21 (a), mã QC khối với chiều dài n=r.c=14.3=42 (b), mã LDPC chập với ms=2 và vs=(ms+1).c=3.3=9 (c) 37

Hình 3.4 Đồ hình Tanner của (a) mã LDPC khối nguồn, (b) mã LDPC khối sau khi cắt dạng chéo, (c) sau khi thêm các ma trận con để mã hóa nhanh, (d) mã LDPC chập 39

Hình 3.5 Xây dựng mã LDPC chập bất biến thời gian từ một mã khối QC-LDPC: (a) mã QC-LDPC, (b) sau khi sắp xếp lại các hàng và cột, (c) kết quả mã LDPC chập time-varying, (d) kết quả mã LDPC chập bất biến thời gian 41 Hình 4.1 Sơ đồ Alamouti 2 ăn-ten phát và 1 ăn-ten thu 47

Hình 4.2 Các symbol phát và thu trong sơ đồ Alamouti 48

Hình 4.3 Sơ đồ Alamouti 2 ăn-ten phát và M ăn-ten thu 51

Hình 4.4 Sơ đồ tổng quát N ăn-ten phát và M ăn-ten thu 52

Hình 4.5 Bộ mã hóa STBC 54

Hình 4.6 Sơ đồ khối hệ thống mô phỏng 56

Hình 4.7 Lưu đồ thuật toán mô phỏng 58

Hình 4.8 Hiệu quả của hệ thống khi thay đổi số vòng lặp là 1,10, 20 và 50 khi giải mã LDPC CC dùng thuật toán giải mã mim-sum 60

Hình 4.9 So sánh BER với kích thước syndrome former memory ms thay đổi(11,

129, 257) (tương ứng với số chu kì mã chập T = 10, 128, 256) của mã LDPC CC, thuật toán giải mã min-sum 62

Hình 4.10 Đồ thị BER của hệ thống khi dùng mã LDPC CC và không dùng mã

thực hiện điều chế BPSK trên kênh truyền AWGN 64

Hình 4.11 So sánh BER của hệ thống trong trường hợp điều chế QAM khi sử dụng

mã LDPC CC và khi không dùng mã………65

Hình 4.12 So sánh BER của bộ mã LDPC CC trong các hệ thống SISO, SIMO,

MISO, và MIMO với số lượng anten phát và thu lần lượt thay đổi 66

Hình 4.13 So sánh BER của bộ mã LDPC CC và LDPC trong các hệ thống MIMO

Alamouti 2x2 , điều chế BPSK và kênh AWGN 68

DANH SÁCH CÁC BẢNG

Bảng 4.1 Hiệu quả của hệ thống khi thay đổi số vòng lặp là 1,10, 20 và 50 khi giải

mã LDPC tích chập dùng thuật toán giải mã min-sum………61

Bảng 4.2 So sánh BER với kích thước syndrome former memory ms thay đổi (11,

129, 257 tương ứng với chu kỳ mã chập 10, 128, 256 của mã LDPC tích

chập……… 61

Bảng 4.3 Đồ thị BER của hệ thống khi dùng mã LDPC CC, LDPC khối và không

dùng mã thực hiện điều chế BPSK trên kênh truyền AWGN……… 63

Bảng 4.4 Thông số BER của hệ thống trong trường hợp điều chế QAM khi sử dụng

mã LDPC CC và khi không dùng mã……….65

Bảng 4.5 So sánh BER của bộ mã LDPC CC trong các hệ thống SISO, SIMO,

MISO và MIMO với số lượng anten phát và thu lần lượt thay đổi…….67

Bảng 4.6 So sánh BER của bộ mã LDPC CC và LDPC trong các hệ thống MIMO

Alamouti 2x2 , điều chế BPSK và kênh Rayleigh……… 69

Chương 1 TỔNG QUAN

1.1.Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu

Trong luận văn thạc sĩ ”Ứng dụng mã LDPC và mã STF vào hệ thống OFDM ” của tác giả Nguyễn Đức Phúc, Đại học Sư phạm kỹ thuật TP Hồ Chí

MIMO-Minh, năm 2014 [18] đã khảo sát một hệ thống kết hợp bộ mã LDPC với hệ thống MIMO-OFDM sử dụng mã hóa STF Các kết quả mô phỏng được thực hiện trong các trường hợp khi có sử dụng bộ mã LDPC và khi không sử dụng bộ mã LDPC để

dễ dàng so sánh và đưa ra kết luận Luận văn đã sử dụng bộ mã LDPC qua với ma trận kiểm tra chẵn lẻ H(128x256), mô hình kênh truyền là COST207, các phương pháp điều chế BPSK, QPSK, 4QAM, để tiến hành mô phỏng Luận văn tiến hành

mô phỏng trên các hệ thống SIMO, MISO, MIMO với số lượng các anten thu phát khác nhau Thông qua các kết quả mô phỏng đã chứng minh được khả năng kiểm soát lỗi của hệ thống khi có sử dụng bộ mã LDPC và mã STF được cải thiện đáng

kể so với khi không sử dụng bộ mã nào

Trong luận văn “Ứng dụng mã QCLDPC vào hệ thống MIMO phân tập không thời gian ST” của tác giả Nguyễn Đức Lợi, Đại học Bách Khoa TP Hồ Chí Minh,

năm 2013 [19] đã trình bày lý thuyết về bộ mã QC-LDPC chủ yếu tập trung vào việc xây dựng ma trận kiểm tra chẵn lẻ H bao gồm các ma trận con hoán vị tuần hoàn dựa trên ma trận đơn vị và thuật toán giải mã QC-LDPC Ở phần mô phỏng, tác giả đề xuất mô hình trong đó có sự kết hợp của bộ mã QC - LDPC vào hệ thống MIMO Các kết quả mô phỏng được thực hiện trong 2 trường hợp khi có sử dụng

bộ mã QC - LDPC và khi không sử dụng bộ mã QC- LDPC để dễ dàng so sánh và đưa ra kết luận Luận văn đã sử dụng bộ mã QC LDPC quy tắc, mô hình kênh truyền là COST207, các phương pháp điều chế BPSK, QPSK, 8PSK, 16PSK, để tiến hành thực hiện mô phỏng Luận văn đã tiến hành mô phỏng trên hệ thống SISO, MIMO với sự thay đổi số anten Thông qua các kết quả mô phỏng đã chứng