(2) tóm tắt luận án tiến sĩ NGHIÊN cứu GIẢI PHÁP GIẢM CAN NHIỄU VÀ MÉO PHI TUYẾN TRONG hệ THỐNG THÔNG TIN vệ TIN

Với lý do trên mà việc nghiên cứu đề xuất giải pháp nhằm khắc phục méo phi tuyến và giảm can nhiễu, nâng cao hiệu năng của hệ thống thông tin vệ tinh đa phương tiện là một yêu cầu cấp th

NGUYỄN VIẾT MINH

NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP GIẢM CAN NHIỄU VÀ MÉO PHI TUYẾN TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VỆ TINH

Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông

Mã số: 9.52.02.08

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Hà Nội - 2018

Công trình hoàn thành tại:

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học:

Có thể tìm hiểu luận án tại:

1 Thư viện Quốc gia Việt Nam

2 Thư viện Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

MỞ ĐẦU

Thông tin vệ tinh trên thế giới đang chuyển sang các hệ thống thông tin vệ tinh tiên tiến hoàn toàn dựa trên nền IP, hỗ trợ tốt cho việc truyền hình ảnh số và video qua vệ tinh như các chuẩn Quảng bá hình ảnh số qua vệ tinh phiên bản hai, DVB-S2 và Quảng bá hình ảnh số qua vệ tinh với kênh phản hồi, DVB-RCS Kênh vệ tinh có pha-đinh tác động, có các phần tử lọc làm cho tín hiệu thu bị méo tuyến tính [1] [3] Trên vệ tinh sử dụng bộ khuếch đại công suất hoạt động trong điều kiện tổn hao kênh biến đổi nên công suất phát phải biến đổi, sử dụng phương pháp truyền dẫn ghép kênh phân chia theo tần số trực giao, OFDM, số lượng kênh con biến đổi ngẫu nhiên dẫn đến tải bộ khuếch đại biến đổi ngẫu nhiên Các yếu tố cơ bản đó làm cho bộ khuếch đại công suất phải làm việc ở chế độ phi tuyến cao, đặc biệt đối với các hệ thống thông tin vệ tinh sử dụng quỹ đạo địa tĩnh với khoảng cách truyền dẫn trên 36.000km

Bên cạnh đó, với kết nối đa phương tiện qua vệ tinh cho nên các yếu

tố phi tuyến khác của hệ thống sẽ tác động đến kênh [3] Ảnh hưởng của các tác động đó dẫn đến: Xuyên nhiễu giữa các ký hiệu, ISI, biến động các điểm định thời, xuyên nhiễu giữa các sóng mang con trong hệ thống, ICI Các ảnh hưởng này đặc biệt nghiêm trọng đối với các hệ thống thông tin vệ tinh di động sử dụng truyền dẫn đa sóng mang Các hệ thống này thường triển khai

vệ tinh ở quỹ đạo thấp để đảm bảo công suất cho máy đầu cuối

Với lý do trên mà việc nghiên cứu đề xuất giải pháp nhằm khắc phục méo phi tuyến và giảm can nhiễu, nâng cao hiệu năng của hệ thống thông tin

vệ tinh đa phương tiện là một yêu cầu cấp thiết, thu hút được nhiều sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học ở trong và ngoài nước Chính vì thế,

nghiên cứu sinh đã quyết định lựa chọn hướng “Nghiên cứu giải pháp giảm

can nhiễu và méo phi tuyến trong hệ thống thông tin vệ tinh” cho luận án

của mình Luận án hướng tới xây dựng bộ cân bằng sử dụng mạng nơ-ron và phương pháp kernel để cải thiện hiệu năng cân bằng đáp ứng yêu cầu của kênh vệ tinh đa phương tiện

Đối tượng nghiên cứu của luận án là hệ thống thông tin vệ tinh số đa phương tiện Phạm vi nghiên cứu tập trung vào tính phi tuyến của HPA và

nhiễu ISI do đa đường của kênh truyền sóng đường xuống, giải pháp khắc phục nhiễu ISI và méo phi tuyến của HPA bằng việc sử dụng bộ cân bằng tại máy thu

Để khắc phục nhiễu liên ký hiệu và méo phi tuyến cho hệ thống thông tin vệ tinh mới, luận án tập trung vào giải pháp cải thiện hiệu năng bộ cân bằng thực hiện theo hai hướng:

+ Cải thiện hiệu năng MSE của bộ cân bằng nhờ việc sử dụng mạng neuron trong quá trình xây dựng bộ cân bằng Nghiên cứu của luận án tập trung vào cải tiến, nâng cao hiệu năng của các bộ cân bằng nơ-ron như bộ cân bằng RBF để từ đó áp dụng vào cân bằng cho kênh vệ tinh phi tuyến cao như kênh vệ tinh địa tĩnh

+ Cải thiện hiệu năng tốc độ hội tụ, đơn giản hóa việc tính toán cho các

bộ cân bằng thích nghi truyền thống Phương pháp kernel được sử dụng để cải tiến các giải thuật này Luận án tập trung nghiên cứu giải thuật KRLS áp dụng cho kênh phi tuyến thay đổi để ứng dụng vào các bộ cân bằng thích nghi cho kênh vệ tinh di động

Phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong luận án là nghiên cứu lý thuyết dựa trên mô hình giải tích, các công cụ mới trong xây dựng bộ cân bằng, kết hợp với tính toán, mô phỏng để kiểm chứng

Luận án được bố cục trong 4 chương với các nội dung như sau:

Chương 1: Tổng quan về giảm can nhiễu và méo phi tuyến trong hệ

thống thông tin vệ tinh

Chương 2: Kỹ thuật cân bằng cho kênh vệ tinh

Chương 3: Giảm can nhiễu và méo phi tuyến cho hệ thống thông tin vệ tinh cố định dựa trên quỹ đạo địa tĩnh

Chương 4: Giảm can nhiễu và méo phi tuyến cho hệ thống thông tin vệ tinh di động dựa trên quỹ đạo thấp

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ GIẢM CAN NHIỄU VÀ MÉO PHI TUYẾN TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VỆ

TINH

Tóm tắt 1: Nội dung chương 1 trình bày về Hệ thống thông tin vệ tinh và các phương pháp giảm nhiễu liên ký hiệu và méo phi tuyến cho hệ thống Các công trình nghiên cứu liên quan đến đề tài luận án cũng được giới thiệu trong chương, từ đó chỉ rõ hướng nghiên cứu của luận án

1.1 HỆ THỐNG THÔNG TIN VỆ TINH

1.1.1 Giới thiệu

Thông tin vệ tinh là hệ thống truyền dẫn vô tuyến chuyển tiếp sử dụng các thiết bị thu phát trên vệ tinh để chuyển tiếp tín hiệu vô tuyến giữa các trạm mặt đất

1.1.1.1 Cấu trúc hệ thống thông tin vệ tinh

Hình 1.1 giới thiệu cấu trúc tổng quan của một hệ thống thông tin vệ tinh

Thông tin thu

HPA: Bộ khuếch đại công suất cao Rx: Máy thu

LNA: Bộ khuếch đại tạp âm thấp UC/DC: Trộn nâng tần/Trộn hạ tần

Mod/DeMod: Điều chế/Giải điều chế UL/DL: Đường lên/Đường xuống

Hình 1.1 Hệ thống thông tin vệ tinh [8]

Hệ thống vệ tinh bao gồm phân đoạn không gian và phân đoạn mặt đất:

1 : Một phần nội dung chương 1 được trình bày tại Hội nghị quốc gia về Điện tử

và truyền thông REV2013-KC01 [H1]

+ Phân đoạn không gian bao gồm một hoặc một vài vệ tinh hoạt

động phân tán được tổ chức như một chòm sao Phân hệ thông tin trên vệ tinh là các bộ phát đáp đóng vai trò chuyển tiếp tín hiệu giữa các trạm mặt đất

+ Phân đoạn mặt đất bao gồm các trạm lưu lượng mặt đất

1.1.1.2 Các hệ thống thông tin vệ tinh

Các hệ thống thông tin vệ tinh về cơ bản được chia thành các loại [2]:

Hệ thống thông tin vệ tinh cố định

Hệ thống thông tin vệ tinh cố định sử dụng vệ tinh trên quỹ đạo địa tĩnh, GEO, cung cấp đường chuyển tiếp cho các trạm mặt đất cố định với dịch vụ

vệ tinh cố định, FSS

Hệ thống thông tin vệ tinh di động

Hệ thống thông tin vệ tinh di động cung cấp dịch vụ kết nối di động cho người dùng, MSS, thường sử dụng quỹ đạo trung bình, MEO, hoặc quỹ đạo thấp, LEO

Trong phạm vi nghiên cứu của luận án, các giải pháp giảm can nhiễu và méo phi tuyến được tập trung nghiên cứu trên cơ sở đặc trưng truyền dẫn của hai hệ thống thông tin vệ tinh cố định và thông tin vệ tinh di động

1.1.1.3 Đặc điểm hệ thống

Tính phi tuyến

Tính phân tán

1.1.2 Hệ thống thông tin vệ tinh băng rộng đa phương tiện

1.1.2.1 Dịch vụ vệ tinh đa phương tiện

Thông tin vệ tinh trên thế giới đang chuyển sang các hệ thống thông tin

vệ tinh tiên tiến hoàn toàn dựa trên nền IP, hỗ trợ tốt cho truyền dẫn đa phương tiện Thay đổi này đòi hỏi phải có phải có sự điều chỉnh, thích nghi của các phần tử hệ thống trong điều kiện truyền dẫn mới

1.1.2.2 Đặc trưng mới của kênh vệ tinh đa phương tiện

Trên vệ tinh sử dụng bộ khuếch đại công suất hoạt động trong điều kiện: + Tổn hao kênh biến đổi nên công suất phát phải biến đổi

+ Sử dụng phương pháp truyền dẫn đa sóng mang OFDM, số lượng kênh con biến đổi ngẫu nhiên dẫn đến tải bộ khuếch đại biến đổi

Điều đó làm cho bộ khuếch đại công suất làm việc ở chế độ phi tuyến cao Với kết nối đa phương tiện qua vệ tinh cho nên các yếu tố phi tuyến khác của hệ thống sẽ tác động đến kênh Ảnh hưởng của các tác động đó dẫn đến:

+ Xuyên nhiễu giữa các ký hiệu

+ Biến động các điểm định thời

+ Xuyên nhiễu giữa các sóng mang con trong hệ thống

1.2 GIẢI PHÁP GIẢM CAN NHIỄU VÀ MÉO PHI TUYẾN

1.2.1 Tổng quan về can nhiễu và méo phi tuyến

1.2.1.1 Méo phi tuyến

1.2.1.2 Can nhiễu

1.2.2 Kỹ thuật méo trước

1.2.3 Kỹ thuật cân bằng

1.2.3.3 Các tham số đánh giá hiệu năng của bộ cân bằng

Lỗi trung bình bình phương

Tốc độ hội tụ

Độ phức tạp tính toán

1.3 CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN

1.3.1 Các công trình nghiên cứu trong nước

Nhìn chung các nghiên cứu trong nước về lĩnh vực thông tin vệ tinh còn

ít, chủ yếu tập trung vào nghiên cứu triển khai hệ thống, vận hành, khai thác

hệ thống [22] [23]

1.3.2 Các công trình nghiên cứu trên thế giới

1.3.2.1 Các nghiên cứu về cân bằng nơ-ron

Các nghiên cứu trong lĩnh vực này đã tập trung vào các kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau và các thuật toán học để giải quyết vấn đề của cân bằng kênh thông tin vô tuyến Hạn chế cơ bản của các bộ cân bằng nơ-ron là độ phức tạp tính toán lớn do việc huấn luyện rộng [38]

1.3.2.2 Các nghiên cứu về cân bằng kernel

Phương pháp kernel dùng cho cân bằng kênh phi tuyến là một phương pháp rất hấp dẫn các nhà nghiên cứu trong một vài năm trở lại đây Các công trình cân bằng phi tuyến bằng phương pháp kernel hiện nay đang dừng ở thuật toán KRLS [41] hoặc phương pháp KLMS [42]

Trong vài năm gần đây, đã xuất hiện một số công trình sử dụng kernel cho cân bằng và đạt được kết quả nhất định Các tác giả [40] [45] [46] cho thấy việc kết hợp đa kernel mang lại cải thiện hiệu năng đáng kể cho các bộ cân bằng kênh phi tuyến

1.4 HƯỚNG NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN

Luận án tập chung vào các hướng nghiên cứu:

+ Nghiên cứu đặc trưng của kênh truyền vệ tinh đối với hệ thống thông tin vệ tinh cố định dựa trên quỹ đạo địa tĩnh và hệ thống thông tin vệ tinh di động dựa trên quỹ đạo thấp

+ Nghiên cứu cải tiến bộ cân bằng cho kênh vệ tinh đa phương tiện trên cơ sở cải thiện hiệu năng bộ cân bằng sử dụng các công cụ và phương pháp mới

+ Nghiên cứu bộ cân bằng nơ-ron RBF cho kênh phi tuyến, phân tích các hướng cải tiến bộ cân bằng RBF trên cơ sở đề xuất về lựa chọn hàm phi tuyến, thuật toán huấn luyện, thay đổi kiến trúc mạng … + Nghiên cứu bộ cân bằng kernel với các giải thuật cập nhật RLS, LMS Đề xuất các hướng cải tiến bộ cân bằng kernel RLS, kernel LMS áp dụng cho kênh vệ tinh đa phương tiện

1.4.2.2 Các nội dung nghiên cứu

1 Nghiên cứu đề xuất giải pháp cải tiến bộ cân bằng nơ-ron RBF trên cơ

sở đưa ra giải thuật học cải tiến cho mạng RBF để giảm số tâm cần tính toán qua đó nâng cao tốc độ hội tụ của bộ cân bằng

2 Nghiên cứu cải tiến bộ cân bằng KRLS dựa trên giải thuật KRLS mở

rộng với khả năng thích nghi bộ cân bằng với kênh vệ tinh phi tuyến động

Bộ cân bằng Ex-KRLS được luận án đề xuất cho giải pháp này

3 Nghiên cứu đề xuất bộ cân bằng đa kernel LMS với việc lựa chọn các

kernel đơn thành phần nhằm đặt được hiệu năng tốt nhất của bộ cân bằng kết hợp MK-LMS trên cơ sở cải thiện độ phức tạp tính toán và tốc độ hội tụ

CHƯƠNG 2: KỸ THUẬT CÂN BẰNG CHO KÊNH VỆ

TINH

Tóm tắt 2: Nội dung chương này trình bày về các kỹ thuật cân bằng cho

kênh vệ tinh Các yêu cầu hiệu năng đối với bộ cân bằng cho kênh vệ tinh đa phương tiện được đề cập cùng với nó là khái quát các giải pháp nâng cao hiệu năng của bộ cân bằng sử dụng mạng nơ-ron và phương pháp kernel

2.1 CÂN BẰNG CHO KÊNH VỆ TINH ĐA PHƯƠNG TIỆN

Trong nghiên cứu này, NCS tập trung vào phương pháp sử dụng bộ cân bằng (Equalizer) vì một số lý do sau:

+ Kỹ thuật cân bằng giúp giảm méo phi tuyến hiệu quả Việc sử dụng

bộ cân bằng tại máy thu mặt đất sẽ xử lý đồng thời méo phi tuyến trên toàn tuyến vệ tinh, giúp giảm tải xử lý trên vệ tinh

+ Kết hợp giảm méo phi tuyến với giảm đồng thời ISI giúp cho việc

xử lý nhanh hơn phù hợp với yêu cầu thích ứng trực tiếp trong kênh pha-đinh nhanh trên đường truyền tốc độ cao

2.2 YÊU CẦU HIỆU NĂNG ĐỐI VỚI BỘ CÂN BẰNG CHO KÊNH

VỆ TINH ĐA PHƯƠNG TIỆN

2.2.1 Các yêu cầu hiệu năng

+ Cân bằng hiệu quả

+ Thích nghi với sự thay đổi của kênh

+ Cân bằng trực tiếp

2.2.2 Phương pháp đánh giá hiệu năng bộ cân bằng

Phân tích hiệu năng bằng phương pháp giải tích

Đánh giá hiệu năng bằng đo lường

Đánh giá hiệu năng bằng mô phỏng

2.3 GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG BỘ CÂN BẰNG

2 : Một phần nội dung chương 2 được trình bày tại Hội nghị quốc gia về Điện tử

và truyền thông REV2013-KC01 [H1]

Hình 2.2 Cân bằng thích ứng của kênh phi tuyến có nhớ

Đầu ra các bô lọc có thể được viết như sau [5]:

Việc đề xuất cải tiến bộ cân bằng RBF cho kênh vệ tinh phi tuyến được luận án trình bày trong phần 3.3 và 3.4 chương 3

2.3.2 Cân bằng sử dụng phương pháp kernel

Phương pháp kernel dùng cho cân bằng kênh phi tuyến là một phương pháp chứng tỏ được sự vượt trội so với các bộ cân bằng nơ-ron RBF Với cân bằng KLMS [52] [55] tuy đơn giản nhưng tốc độ hội tụ chậm, không thích hợp cho kênh tốc độ cao Còn cân bằng KRLS có cải thiện tốc độ hội

tụ hơn so với KLMS nhưng nó lại có độ bám trạng thái kênh kém [44] Vì vậy phương pháp này chỉ thích hợp khi kênh có tham số không biến đổi theo thời gian hoặc biến đổi rất chậm

Trong trường hợp kênh pha đinh, kênh phi tuyến, mô hình trạng thái có dạng:

Như vậy khi sử dụng phương pháp kernel đã thay u[i], trong không gian

trạng thái của lọc Kalman thích hợp với kênh tuyến tính, bằng [i] trong

KRLS phù hợp kênh phi tuyến bất kỳ nhưng các phép tính trong không gian

đặc trưng H là tuyến tính – tích vô hướng Điều này làm đơn giản tính toán

cho các thuật toán tính toán trọng số phức tạp Việc ứng dụng và đề xuất mở rộng bộ cân bằng kernel luận án sẽ giới thiệu ở mục 4.3 và 4.4 chương 4

CHƯƠNG 3: GIẢM CAN NHIỄU VÀ MÉO PHI TUYẾN CHO HỆ THỐNG THÔNG TIN VỆ TINH CỐ ĐỊNH DỰA

TRÊN QUỸ ĐẠO ĐỊA TĨNH

Tóm tắt 3: Chương tập trung trình bày giải pháp cải tiến tham số bộ cân

bằng RBF bằng cách bố trí hợp lý số tâm của nó trong quá trình huấn luyện, giúp giảm khối lượng tính toán, cải thiện tốc độ hội tụ

3.1 HỆ THỐNG THÔNG TIN VỆ TINH CỐ ĐỊNH QUỸ ĐẠO ĐỊA TĨNH

Quỹ đạo địa tĩnh, với khoảng cách truyền dẫn quá xa nên máy phát phải

có công suất lớn hàng trăm Oát để bù cho tổn hao truyền sóng Vấn đề lớn cần giải quyết của hệ thống thông tin vệ tinh quỹ đạo địa tĩnh chính là méo phi tuyến Đây chính là nhiệm vụ của bộ cân bằng kênh vệ tinh này

3.2 MÔ HÌNH KÊNH VỆ TINH CỐ ĐỊNH QUỸ ĐẠO ĐỊA TĨNH 3.2.1 Đặc tính kênh truyền sóng cố định quỹ đạo địa tĩnh

3.2.3 Mô hình kênh FSS

Đối với kênh vệ tinh địa tĩnh, vấn đề chính cần giải quyết là đặc tính phi tuyến cao của bộ khuếch đại công suất cao gây ra méo phi tuyến mạnh Kênh thông tin vệ tinh về cơ bản hoạt động như kênh không nhớ phi tuyến do đầu

ra chỉ phụ thuộc vào đầu vào hiện tại [4]

Biểu diễn tín hiệu đầu vào HPA là 𝑥(𝑛) = 𝑟(𝑛)𝑒𝑗𝜙0(𝑛), khi đó đầu ra được biểu diễn như sau [56]:

𝑦(𝑛) = 𝑓(𝑥(𝑛)) = 𝐴(𝑟(𝑛))𝑒𝑗[𝜙(𝑟(𝑛))+𝜙0 (𝑛)] (3.1)

Phương trình giải tích thông số hóa Saleh nổi tiếng [57] là ví dụ điển hình cho mô hình HPA truyền thống

Tuy nhiên với đặc tính của hệ thống vệ tinh đa phương tiện, cần có các

mô hình phân tích HPA hiệu quả

3 : Kết quả nghiên cứu của chương 3 được công bố trong 02 bài báo đăng trên Tạp chí Khoa học Công nghệ Quân sự [T1], Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Công nghiệp Hà Nội [T4]

3.3 CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH BẰNG BỘ CÂN BẰNG NƠ-RON

Bộ cân bằng RBF

Hình 3.3 biểu thị hệ thống cân bằng sử dụng mạng RBF [6]

Chuỗi số liệu s(k) được phát qua kênh phi tuyến bao gồm phần tuyến tính

mô tả bởi hàm truyền đạt H(z) và phần phi tuyến N(z) được điều chỉnh bởi

Trong đó p là bậc của kênh, D i là hệ số thành phần phi tuyến thứ i Chuỗi

ký hiệu phát s(k) được giả sử là chuỗi nhị phân độc lập đồng xác suất nhận giá trị {±1} Ta coi đầu ra kênh bị ảnh hưởng của tạp âm Gaussian trắng cộng e(k) Với giả thiết này đầu ra kênh có thể được viết:

     .

Hình 3.3 Cấu trúc hệ thống cân bằng RBF

Nếu q ký hiệu cho bậc cân bằng (số phần tử trễ nhánh trong bộ cân bằng),

khi đó tồn tại 𝑀 = 2𝑝+𝑞+1 chuỗi đầu vào khác nhau có thể thu được (mỗi thành phần có thể là 1 hoặc -1).:

    , 1 , ,  

s k s k s k s k p q  (3.18)

Với bậc của kênh và của bộ cân bằng xác định, số mẫu vào ảnh hưởng tới

bộ cân bằng là M và véc-tơ đầu vào bộ cân bằng khi không có nhiễu là:

Nhiệm vụ của bộ cân bằng là khôi phục ký hiệu phát s(k-d) dựa trên

véc-tơ thu y(k) Giải pháp tạo ra bộ cân bằng Bayesian tối ưu được cho như sau

3.4 CẢI TIẾN THAM SỐ BỘ CÂN BẰNG RBF

3.4.1 Bộ cân bằng RBF cải tiến

Trong luận án này NCS đưa ra giải pháp “Quá trình học lai” gồm hai giai

đoạn khắc phục được hiện tượng sai số do bỏ qua một số tâm có ý nghĩa

+ Giai đoạn học tự tổ chức: Mục đích của nó là ước lượng vị trí các tâm một cách hợp lý cho các hàm xuyên tâm trong lớp ẩn

+ Giai đoạn học có giám sát: Mục đích của nó là hoàn thành thiết kế mạng bằng cách ước lượng các trọng số tuyến tính của lớp ra

Giai đoạn học tự tổ chức: Thuật toán tạo cụm k mean (k trung bình) [28]

chỉ lấy các tâm của RBF trong các miền không gian tín hiệu vào ℋ có ý

nghĩa nhất Ký hiệu m 1 là số hàm RBF, {𝑐𝑘(𝑛)}𝑘=1𝑚1 là số tâm của các hàm

RBF tại bước lặp thứ n của thuật toán Thuật toán tạo cụm k mean như sau:

1 Khởi đầu: Chọn ngẫu nhiên các giá trị của tâm ban đầu 𝑐𝑘(0) với những giá trị khác nhau

2 Lấy mẫu: Lấy ra một véc-tơ mẫu x từ không gian vào 𝑋 với một xác

suất nào đó Véc-tơ x là đầu vào của thuật toán tại bước lặp n