Chủ đề: Anten thông minh, mô hình, thuật toán và độ phức tạp tính toán

- Khối vô tuyến: chấn tử, phối hợp trở kháng, lọcTín hiệu thu được xt = x1, x2, …, xn - Khối định dạng búp sóng beamforming: Xử lý tín hiệu thu xt với trọng số wt ta được tín hiệu đầu ra

Trang 1

KHOA ĐIỆN TỬ - BM ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG

Trang 2

Nội dung trình bày

• Khái niệm anten thông minh

• Khả năng ứng dụng anten thông minh.

• Phân loại anten (gồm anten thông thường và anten thông minh).

• Mô hình hệ thống anten thông minh.

• Các thuật toán thích nghi.

• So sánh độ phức tạp tính toán (chi phí) các thuật toán thích nghi.

• Kết luận và hướng phát triển

Trang 3

Khái niệm anten thông minh

• Anten thông thường với đồ thị bức xạ cố định

Trang 4

• Anten thông thường với đồ thị bức xạ cố định

Trang 5

• Anten thông minh với đồ thị bức xạ linh hoạt

Trang 6

Khả năng ứng dụng ATTM

• Anten thông minh cần phù hợp tất cả các hệthống TDMA (GSM), CDMA (IS-95 và UMTS) trong thông tin di động

• Anten thông minh kết hợp MIMO ứng dụngcho công nghệ 4G-LTE

• Anten thông minh ứng dụng trong quân sự …

 Anten thông minh: nâng cao được dung

lượng hệ thống khi bị giới hạn về phổ tần; tăngphạm vi vùng phủ sóng, tăng chất lượng dịch vụ

Trang 7

Phân loại anten

• Anten vô hướng: (Omni Antenna)

• Anten định hướng (Direction Antenna)

Trang 8

• Anten nhiều chấn tử: (n-elements antenna).

Phân loại anten

Trang 9

• Anten mảng (Array Antenna).

Phân loại anten

Trang 10

• Anten chuyển mạch búp sóng: (Switched beam)

• Anten thích nghi (Adaptive Antenna).

Trang 11

Phân loại anten

• Anten thông minh

Trang 12

Mô hình hệ thống anten thông minh

Trang 13

- Khối vô tuyến: chấn tử, phối hợp trở kháng, lọc

Tín hiệu thu được x(t) = (x1, x2, …, xn)

- Khối định dạng búp sóng (beamforming):

Xử lý tín hiệu thu x(t) với trọng số w(t) ta được tín hiệu đầu ra y(t):

y(t) = x(t) * w(t)

- Khối thuật toán thích nghi: tạo ra trọng số w(t) dựa trên các

thuật toán thích nghi MMSE (Minimum Mean-Square Error), MSINR: (Maximum Signal-to-Interference Ratio) , MV

(Minimum Variance) …

- Đánh giá: Tín hiệu thu được từ người sử dụng ưu tiên nhất cần đạt được SINR lớn nhất.

Trang 14

Thuật toán MMSE:

Minimum Mean-Square Error

- Mô hình hệ thống:

Trang 15

Thuật toán MMSE:

Trang 16

Thuật toán MMSE:

- Phương trình hệ thống:

Trung bình bình phương:

Trung bình bình phương cực tiểu:

Trọng số tối ưu:

Trang 17

Thuật toán MMSE:

Điều kiện thu lý tưởng

Và có thể biểu diễn:

Vậy có thể tính được

Trang 18

Thuật toán MMSE:

Kết quả nhận được trọng số tối ưu của dàn:

Trang 19

Thuật toán MSIR:

Maximum Signal-to-Interference Ratio

- Mô hình hệ thống:

- Trọng số w(t) có thể được lựa chọn để thoả mãn

tiêu chuẩn tỷ số tín hiệu trên tạp âm lớn nhất (MSIR)

Trang 20

Tín hiệu vào:

Tín hiệu ra:

Giả thiết rằng ta đã biết và

chúng ta có thể lựa chọn sao cho tỉ số giữa năng lượng tín hiệu đầu ra và tổng năng lượng nhiễu là lớn nhất

Thuật toán MSIR:

Trang 21

- Năng lượng tín hiệu đầu ra:

- Năng lượng nhiễu đầu ra:

- Bởi vậy, tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SIR) được:

Thuật toán MSIR:

Trang 22

- Lấy đạo hàm SIR với đối số w và đặt bằng 0

- Giá trị trọng số tối ưu nhận được:

- Tỷ số tín hiệu trên tạp âm cực đại: SIR=max

Thuật toán MSIR:

Trang 23

Thuật toán MV:

(MV: Minimum Variance)

- Nếu cường độ tín hiệu hữu ích và hướng của nó đều không được biết trước, một phương pháp đảm bảo thu nhận tốt tín hiệu chính là tối thiểu hoá phương sai của tạp âm đầu ra.

- Trọng số w(t) có thể được lựa chọn để thoả mãn

tiêu chuẩn phương sai tín hiệu đầu ra nhỏ nhất, hay phương sai của tạp âm nhỏ nhất:

Trang 24

Thuật toán MV:

(MV: Minimum Variance)

- Trọng số w(t) tối ưu trong trường hợp này:

Trang 25

Độ phức tạp tính toán

- Chúng ta sử dụng khái niệm xung nhịp (flop) cần thiết để thực hiện một phép toán số phức

- Từ đó xác định và so sánh độ phức tạp tính

toán trong các thuật toán thích nghi nêu trên

- Thuật toán thích nghi cần thực hiện trên các bộDSP bằng phương pháp số

Trang 26

Bảng thống kê số flop tối đa dùng trong mối phép toán cơ bản

Trang 27

- Một số phương pháp số được đề xuất:

DSMI: Direct Sampled Matrix Inversion(Nghịch đảo ma trận lấy mẫu trực tiếp)

Áp dụng cho thuật toán MMSE

Trang 28

Trang 29

So sánh độ phức tạp tính toán

RLS: Recursive Least Squares (bình phương tốithiểu đệ quy) áp dụng cho thuật toán MMSE

Trang 30

Thuật toán trung bình bình phương tối thiểu

(LMS: Least Mean Squares Algorithms)

Trang 31

So sánh độ phức tạp tính toán

Trang 35

Hướng nghiên cứu tiếp theo

1 Các thuật toán thích nghi khác

2 Phương pháp xác định tín hiệu tham

chiếu d(t), đây chính là tín hiệu của người dùng di động Tham khảo từ các bài báo

về DOA (direction-of-arrival estimation)

Định dạng
Số trang	35
Dung lượng	0,9 MB