Nghiên cứu các thuật toán cho dàn ANTEN thích nghi trong hệ thống CDMA luận văn ths kỹ thuật vô tuyến điện tử và thông tin liên lạc 2 07 00

Với các thuậl toán khổng mù như là: lluiậl loán LMS Lcasl Mean Square và RLS Recursive Lcasl Squares; với các lluiậl loán mù nliư là: llmậl loán clánh giá í>óc lới DOA Direclion-ol-aiTÌv

NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN CHO DÀN ANTEN

CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT v ô TUYỂN ĐIỆN TỬ VÀ

THÔNG TIN LIÊN LẠC

MÃ SỐ : 2.07.00

LUẬN VĂN THẠC sĩ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỔNG DẪN KHOA HỌC:

Đ A I H Ọ C Qllốc G i A H À n Õ > Ị'

TRUNGĨÂM THÒNG ĨỈN -THƯ VỈỆN

MỤC LỤC

Chương 2 Nguvên lý cơ bản của dàn Anteil thích nghi 4

3.3.1 Các thuật toán cơ bản dựa trên sự đánh giá bởi LX)AS

3.3.3 Các lliuậl loán dưực dựa trên cơ sử, cấu Iríic mẫu riêng của

4 1 Giới Ihiộu 39

4.6 Thuật toán modul không dổi đa mục liêu nén phổ hình

Litan văn tốt ngliiệp IcJriiili KniUỊỊ JHttn h

MỎ DẢ I ỉ

C D M A là mội trong nhữni’ XII hướni> phai lriổn của CÔIIU nuliệ Ihỏnu Iin di dọnu, nó là giái pháp lối ƯU nliâì hiện nay cho mồi quốc uia Ironu lình vực viền

lliõnu lili di (.lộng nhằm lliay lliốclÀM dần chocôni» nuliộ lliônt» liu (.li tlộnu cũ (¡SM.

Tuy có nhiều ưu việi hoìi hẳn CiSM, nhữnt» bài loán co' bán tlặl ra Ironu ('D M A là can nhiễu giữa các ngiròi dùnu, hiệu ứng I>ần xa Luận án này nhằm nuliicn cứu uiái pháp uiám can nhiễu băim dàn anlcii lliònsi minh.

Iíám sál llieo mục liêu này, lác uià làm dồ tài luận văn lối nuhiệp: "NuhiOn cứu các lluiậl (oán cho dàn anlen Ihícli nghi lront> hệ lliốnu CDMA" nham giám

nhiỏLi cìmi; kCnh lừ những thuê bao khác ờ cìmg ccll hoặc ớ cell lân cân Iiliư vậy là

lã nu dum> lưựng của hệ Ihốna, lioặc lãnu cliâì IiĩỢMU Huyền lin Irong hệ lliỏìm.

lili Viện Klioa học kỹ lluiậi Biru diện, về việc llụrc hiện kêì C|iiã mô phong cùa CỈÍC Iluiậl toán nghiên cứu trong luận văn.

Tỏi xin chân thành cảm ơn Xí nụhiệp khoa học - Sản xuất Iliièì bị Ihònu Iin I (nay là Công ty cổ phần Viễn thông lin học Bưu diện) dã lạo (lien kiện lòì cho lòi llìCO học klìOH học này.

nhiệl lình tic lôi hoàn tliànli lốl luện văn lốt nuliiệp.

Do dây là một dề lài nuhiên Clin phííl tlien lluiẠl loán cònu nghệ mới, vì Iliời uian lliực hiện luẠn văn, khá ní\nt> thực nuliiỌm ilniẠl loan còn hạn cho', nùi klioim Iránli khói còn Ìihicu ihiêu SÓI Râì monu dược sựtlónii uóp ý kièn.

Hù Nội, llưínỊi 5 năm 2 0 0 2

I cíe ui ¡i: r '^/rtn// r / (ỉ / )/ọ " f í a t / / /

Luân văn lốt nghiệp ^7rin h ^ỉítdUỊ JHạ n /i

Chương 1

T Ổ N G Q U A N

1.1 Đ ịnh hướng phát triển

Nlui cầu của các dịch vụ Ihônụ tin di dộnii m>ày ITIỘI lăng mà kliònu có sự

cái Ihiện việc tận dụng phổ Mộl tiếp cận cho việc lăng hiệu suấl phổ Ironu niạnu ihông lin di dộng lố bào, dó là dùng công nghệ liai phổ đa Iruy nhập phân chia llico

mã C D M A (Code Division Multiple Access).

không gian nlìâì định) lại một trạm lim phái gốc (cell) dó là viộc xử lý không I>ian với dàn Anlcn lliích llalli ở mộl cell Dàn Anten thích nt>hi có khá năna, (lự dộng hoá Ciíc chùm lia) Irõng việc định hướng các lín hiệu mong muốn và lái Inrớnu dối vcVi các lín hiệu nhiễu Việc sử dụng anlcn lliích nghi (rong mội hệ (hống CDMA, chúng

la cỏ lile í>iám nhiều cùng kênh lừ những thuê hao khác ờ cùng cell hoặc ớ cell lân

Tlụrc lố có nhiều các lliuậl toán có thể dã được clùnu iront* dàn Hillen thích nghi Tuy nhiên, dàn anlen 111 fell llalli dược sử dụng Irong hệ lhốní> CDM A, Iront» dó

nanti, phân loại trích tín hiệu lức thời của mỗi lliuO bao, ưu điếm của nó, là thuật loan

ra.

1.2 Đặc điểm và mục tiêu của luận văn.

Mục liêu của nghiên cứu này là để phái triển các tluiậl toán thích nghi mới đòi vói dàn Anlen dùng trong hệ thốnu CDMA, và so sánh ehiint> với các lliuậl (oán kliác Iront» lài liỌu.

L u ậ n văn n à y dư ợ c trình b à y nội d u n g nliu sau:

nụữ, và nlũrng khái niệm cơ bán liên quan tiến lạo chùm tia ill ích niihi Sự phù hợp uiữa bộ lạo lia băng hẹp và bộ lọc FIR cịìng đirực trình bày

Luận văn tốt nghiệp 'J l'iiih 7 O iiih ị /Hạ III Ị

Chương 3: Trình bày cụ Ihể lổng quan những llniẠl toán lạo lia 111 fell nglii, cá

h a i ihuậl loán mù và khỏng mù Với các thuậl toán khổng mù như là: lluiậl loán LMS (Lcasl Mean Square) và RLS (Recursive Lcasl Squares); với các lluiậl loán mù nliư là: llmậl loán clánh giá í>óc lới DOA (Direclion-ol-aiTÌval), lìhữnụ lluiệl toán dựa Irèn dặc lính kỹ lluiậl phục hồi như lluiậl loan CMA (constant modulus Alụorillim)

và Ihuậl loan SCORE (Spectral Self-Coherence rcstoral), những tluiậl loán dựa tren câu iriìc luần lự rời rạc của tín hiệu số, và nhũng Ihuậl loán mù khác nhu' bộ 111 LI 2D RARE và Ihuậl toán quyết định chọn lurớng cũng được trình bày.

Chương 4: Trình bày 4 ihuẠt toán Ihíclì nghi mù dạng da mục liêu, tlượe dùng Irong mổ phỏng, tluiẠl loán MT-LSCMA (Multitargcl Lcasl-Squarcs Constant Modulus Algorithm), Ihuật toán MT-DD (Mullilargel ilicision-tlirccied), Iluiậi loán LS-DRMTA (Leasl-squares despicad respread multilargel array) và lliuậl toán LS- DRMTCMA (Leasí-quarcs despreatl resprcad mullilaruel conslanl modulus aliịorilhm LS-DRMTA và LS-DRMTCMA là hai llniậl loán mới tlược phái (lien Ironu nuliièn cứu này.

Sự khác nhau giữa llmậl loán MT-LvSCMA và MT-DU, hai llmậl loán mới này

sử dụng Irong Ihông tin trải phổ tín hiệu của mỗi thuê bao trong hệ 1 liônu, ('DMA ihích ứnu với véc uy irọnu số của dàn.

Ngoài ra LS-DRMTCMA kếl hợp trải phổ tín hiệu và dặc lililí mochil khỏni> dổi của lín hiệu dược truyền 111 ích írng véc tơ Irọng số Đổ là sự khơi lạo và UÌI diem của hai ihuAl toán mới này, cũng dược Irình bày ở chương này.

Chưong 5: Trình bày kết quả mô phỏng của các llmậl toán lliích niỉlii khác.

So sánh cụ lliể vồ đặc lính BER của các lluiậl toán khác nhau Ironu sự khác biệl vổ môi Irường Iruyền da kênh (Có nghĩa là kênh AWGN, (ruling hợp hù lhòi

!>ian, Irườnụ hợp bù tần số và môi Iriròni» truyền tia kênh).

Iluớng nghiên cứu tiếp theo.

3

Ijióii văn (u( nghiệp 'T7/7//// K >Ìiik ị Jlla n li

Chương 2

N G U Y K N L Ý C O B À N C Ủ A D À N

A N T K N T H Í C H N ( Ỉ H I

Mộl dàn Anlen bao gổm một lập hợp các Ihành phẩn aiilcn, ckrợc sắp xốp

l ron li không uian iheo mội trại tự nhất định, có liên quan I>iữa các vị trí Thay dổi pha và eườnụ dộ của dòiií» kích thícli Irong mỗi (hành phẩn anlen bàn ụ cách quét các chùm lia chính hoặc thay đổi hướng vị Irí.

Các thành phán Anlen có Ihể dược sáp xếp theo các tlạní> hình học licnu biệl lliônu lluriVng như dạng đường Ihẳni», vòng, pliẳng Trong Irườnu họp tlỉìn dườnụ Ihánu, thì các lliành phẩn Irung lâm của dàn chrợc dặt dọc Ihco mội liướnu đườrm lliánu, nếu klioánu cách giữa các thành phẩn của dàn bằiìí> nhau, thì dược uọi là dàn

tlườnụ lliẳnt’ cách đều Mội dàn vòng là khỏníi cỏ thành phẩn nào ở Innig lâm mà

các thành phần nằm trên đường tròn Trong trường hợp của mội dàn mặt phẳnu Ihì các Iliành phần cùng nằm trên mội mặi phảng, cá hai Irường hợp dàn VÒI1U và tlườnu lliấng tiều là inrờnt) hợp đặc biộl của dàn phảng lẠp họp vị Irí Ihành phần cùa các dàn clirợc cho khồnư, cùng mặt phẳng thì dược gọi là dàn tập hợp.

Mẫu bức xạ của mội dàn dưực cỊiiyốl dịnli hởi mẫu hức xạ của các thành phần riciií’ hiỏl, sự định hướng và những vị trí irong không gian liên quan den bien độ và pha của dòng cám ứng Nếu mồi thành pliíỉn của dàn là mội nguổn điêm clắnu, hướng ihì mẫu Inic xạ của dàn sẽ chỉ phụ lluiộc vào dạniỊ hình học và dòng nuôi của dàn, mẫu bức xạ lim dược khi dó dược gọi là họ số dàn NỐII mỗi thành plìÀiì của dàn là uiốnu nhau nlurng kliỏng dẳng lurớng, llieo nguyên lý của nhan mÃii, niÃu hức xạ có lile dược tính loán như mội thủ lục cùa hô số dàn và mẫu lừng lliành phần riỏnii, biệi.

2.1 D àn đường thang cách dểu.

Giá sử có mội dàn đường Ihẳng cách clều gổm M lliành phần dược minh hoạ ở hình 2.1 Trong hình 2.1 các thành phần dàn dược cách đều một khoáni> hằnu tl, và mặt phẳng sổng lới hợp với hướng của dàn mội ụóc 0, góc 9 dược uọi là DOA hoặc uỏc lới AOA (Anglc-ol-arrival) của lín hiCu dược llui, và dược tính Ilico chiều kim đổníi hồ tìr cạnh của dàn, lín hiệu thu dược ở ihành phần llìứ nliấl có (hể dược xác tlịnli nlnr sau:

X t ( t ) = i i ( t ) c o s ( 2 r f i t + ỵ ( t ) + ß ) (2.1)

SÓ11U mang thông tin, u(t) là biên d ộ IÍJ 1 hiệu, và ß là một pha Iiuầu nhiên, nó thuận

lợi clio việc dìmiỊ dường bao phức, x ( l ) dược cho bằnt> bien tlníc.

Luận văn tốt nghiệp Qỉyịuh ^Ỉ(ÙU(Ị /Ha n h

x , ( l ) = u ( i ) e x p { ị ( ỵ ( l ) + / ] ) } (2 2)

Tín hiệu được thu lại thành p h ầ n đổu liên X ¡(1) và hình hao phức X | ( l ) có lliê ’

l iê n quan bằng biểu thức.

Trong đó Reị.ị là phần Ihực của |.|, giả sử đối với thành phần Ihứ nhát ironiỉ dàn dược coi là một điểm tham chiếu Nếu tín hiệu phái lừ mộl dàn dầu xa, và tnặl phảng sóng bình thường không bị tán xạ, đầu ra của các Ihành phần khác trong dàn

có Ihể dược xác định bởi thời gian đến irirớc hoặc thời gian trễ mẫu của tín hiệu so với thành phần thứ nhất Từ hình 2.1, ta Ihấy rằng mặt phẳng sóng lới lại (hành phẩn thứ nhất sẽ được truyền thêm mội khoảng cách dsinG đến thành phần thứ 2.

Thời gian trễ đúng bằng phần cộng thêm vào khoảng truyền được lính theo

Trong dó c là vận tốc ánh sáng, khi đó tín hiệu được thu của thành phẩn thứ

2 cổ ihể dược xác định như sau:

x 2(í) = x i(i - t) = u(t - T)cos(27ựfc(t - T ) + ỵ(t - T) + J3) (2.5)

T h à n h p h ầ n

t h a m c h i ế uTinh 2.1: Mô lả mặt phẳng sóng lới hợp với mạng dường liiẳng các.h đều một góc 0.

5

Luán văn lốt nghiệp ÇJi'inlt 7Ị()Ù iu ị /Ị í a n h

hiệu diều chè'có lliể dược xử lý lựa nhu Irong khoảng Ihời gian lĩnh llico llình lự I và Ironu Irườnti hợp dó biểu thức (2.5) don giản hon nhu sau:

x 2 ( t ) = u ( i ) c o s ( 2 n f c t - 2 ĩ ĩf ( T + ỵ ( l ) + p ) (2.6)

Đối với trường hợp hình bao phức thì x 2(l) dược xác định nlur sau:

x 2 ( l ) = u ị I ) e x p { j ( - 2 r f c T + ỵ ( i ) + J3)\

= x , ( l ) e x p { - i ( 2 n f c ĩ ) }

Từ biểu tlurc (2.7), ta thấy rằng kết quả thòi gian í rễ lín hiệu được xác định

Luận văn lót nghiệp Ç Ji'in lt "JCrnuq I I I tilt h

Véc lo' X(l) 111 ườn g liên quan lới véc lo' dữ liệu chiu vào hoặc véc lo' phát xạ

và a(0) dược gọi là véc lơ lái tia Véc tư lái lia còn được gọi là véc to' clịnli hướng, manu véc lo', mạmg đáp luyến véc lơ, mạng da dạng véc lơ, véc lo' DOA, hoặc độ

mơ véc lo' Tronỉ» Iruờng hợp này, véc uy lái chỉ là hàm của tỉ óc lới Trong trường hợp lổnu quái, véc tơ lái tia cũng là hàm của đáp luyến thành phần liỏng hiệu kieii dàn và tán số tín hiôu Sự lựa chọn của các véc lơ lái tia dối với các góc và các tần số liên quan lới dàn da chức năng Mặc dù với mội vài dàn dơn gián như dàn dường Iháng cách đều được giới thiôu ờ phần trôn; dàn da hướng cố thể dược xác định bằnu phép lính, trong thực tế, mạng da hướng được đánh giá bằng đáp tuyến nguồn diểm của dàn tại những góc và tẩn số biến đổi.

Trong phẩn trên, băng thõng của tín hiệu lác dộng được xác dịnli Irong biểu llúre (2.9) giả sử rằng nhỏ hơn sự tương quan của thời gian Iruyồn nan xuyên qua dàn, bâì kỳ lín hiệu nào thoả mãn điều kiện này dược gọi là hăng hẹp, lnrờng hợp khác nó dược gọi là being rộng Trong hầu hết các trình bày tín liiỌu dược giả tliiêì là băng hẹp trừ khi các trường hợp đăc biệt khác.

Ch lí 11 í> ta có thổ mở rộng trường hợp đơn giản trôn cho trường hợp lổng quát hơn, giả sử có CỊ tín hiỌu băng hẹp S|(t), , Sq(l) Tấl cá các lần số xung quanh tổn số imni> lâm fc, lác dộng lên dàn với một DOA 0;, i = 1,2 q, nhữniỊ tín hiệu này khòm; urưng quan với nhau, các tín hiệu này đốn từ các Ihuô bao khác nhau, hoặc cổ thổ urơng quan hoàn toàn, khi xảy ra trong Iruyền dẫn da dường, trong môi lrường truyền dẫn là một phiên bản (mÃu) tỉ IÇ và trẻ vồ lliời gian của lín hiôu dược phát ban dầu, hoặc có Ihể tiro'ng quan từng phẩn do nliiỗu véc lơ dữ liỌu đẩu vào dược xác ílịnli như sau:

Luân văn lốt nghiêp ÇJtiuh ^ỉ()ìt Ị KỊ M a n h

và n(l) là véc lơ Mxl của nhiễu lại các thành phíln dàn viốl (lưới dạm» ma IrẠn cua (2.13).

Trong hiểu (hức (2.15) coi dữ liệu dầu vào là băng hẹp.

vị irí khác nhau, và mỗi tín hiệu của lliuê bao đốn dàn llieo các dườim Iruyền khác nhau, gọi LMị là số của các lliànli phẩn da dường của (huê bao llìií i T’a có

X X / LMi = (l ■ Hon nữa cho rằng lấl cá các thành phần đa dường dối với thuê hao

riêng biệl đốn irong cửa sổ lliời gian nhò hơn chu kỳ ký hiệu của llniò hao <JÓ, (hì véc lo' dữ liệu đầu vào clưực xác định như sau:

Trong dó 0¡ k là DOA của thành phần da dường thứ k dối với lluiè hao lluĩ i, a(0ik) ià

với lluiô bao thứ i, và b¡ là hệ sô khònu gian dối với lliuê bao Ihứ i và dược xác (lịnh như sau:

và S(1) = I s I( l ), , s()( í )11 Ma trận B được gọi là ma Irận k ý hiệu khônt» uian

Luân văn tôt nghiéji r îl'in ll 1(>Ùll(J J//tlttfl

Trong biểu thức (2.23), (2.24) và (2.25) ta đã Ihay thế chí số lliời íỊÌan lị với i

= I K, hằng ký hiệu dơn gian.

Với kiểu dữ liệu được tạo lập ử trên, hầu hết các vấn dề xử lý niánu có llié dược phân loại như sau Căn cứ vào dữ liệu được lấy mầu X trong hệ thống (hu phát

vô luyến, dược xác định:

I Số của C| tín hiệu

2 D ()A S 0 0tl

2.2 Tạo tia và lọc không gian.

Tạo lia là một dạng xử lý dược dùng dưới dạng các lia dồng thời lim một tín hiệu phái xạ từ một vị trí cụ thể và những tín hiệu anlen lừ các vị trí khác.

Các hệ thống được thiốl kế nhằm lim các tín hiệu truyền trong không gian, Ihường là các tín hiệu đã giao Ihoa Nếu tín hiệu mong muốn và nhiều cliiốm cùng dái lần số, trừ khi các tín hiệu không lương quan, có nghĩa là các tín hiệu CDMA lili

mong muốn và nhiễu thường khởi imuổn từ các vị trí khác nhau trong kliỏng t>ian 1'ronu khôiií> yian sự tách biệt có lliể dược dể tách lín hiệu lừ nhiễu hằng việc sử diintỊ, hộ lọc kliônu uiau ử dầu thu Bổ siinu, mọl hộ lọc lhòi gian llico ven C.HI xứ lý của dữ liệu dược lựa chọn trên mội klic tliời gian Tu'o'ni» lự lltực hiện V(í¡ hộ lọc lhòi uian yêu cầu xử lý dữ liệu dirực lựa chọn Irên klic không tỊÌan.

9

LuÚII văn lợ nghiép ÇJriuli K hiu (Ị /H a n h

hiên (cĩ nghĩa là các thành phần anlen trong dàn thích nghi) lạo liên một bộ lọc khơng gian da dạng.

Cảm biến dàn Anteil lựa chọn những mầu khơng gian của mơi ưường truyền sĩng, diều đỏ được xử lý bằng bộ tạo tia Đặc trưng một bộ lạo lia đường llìẳng kêí hợp khơng gian dược lấy mẫu chuỗi thời gian lừ mỗi dầu cảm biến (liu được về hướng chuồi thời gian đầu ra, tương lự như loại bộ lọc FIK dường Ihẳng kết hợp (hời gian được lây mẫu dữ liệu Bộ tạo tia băng hẹp dược minh hoạ ở hình 2.2 Trong hình 2.2, dầu ra ở lại thời diểm k, g(k) tkrực xác định bởi dường ihảnt* KCÍ hợp ctia

dữ liệu lại M dầu cảm biến tại thời điểm k.

Trong dỏ * là kết hợp phức, lừ dĩ ta dùng dường bao phúc tương ứng tín hiện

phần trình bày sau, mỗi cảm biến được xác nhận tấl cá đầu Ü1U diện và hộ chuyển dổi A/D nếu lạo lia dược thực hiện dưới dạng số.

Luán van tót nghiép < Jrí" h (m u t/ JU a u h

Bien lliúc (2.26) cung có ihé viél duói dang vcc lo' nliir san:

lan cbínli Bó lao lia báng róng dirac irinh bay a binli 2.3 dan ra trong luróng hop có

tbc diro'c x¿ic dinli nhir san:

vcc ta nhir irong biéu thirc (2.27) trong triróng hop nay, ca w va x(k) den la vcc to'

So sánh hmh 2.2 vói hinh 2.3, la Iháy rfmg bó tao lia báng róng piltre lap han nhicu bó tao lia báng hep Cá hai loai bó tao lia cüng tirong quan máu dñ lien, la se lap irung xét bó tao lia báng hep 6 phftn san dáy.

2.3 Máu chüm lia va khoang cácli thánh phan.

Máu chüm lia va khoang cách ihánh plián cüa dan anten có Ihé dirae xem nhu han sao cüa ciróng dó phát xa cüa bó loe FIR va chu ky lay máu cüa lín bien rói rae trong khoang tliói gian tirong írng Minh boa diém nay, la có llie so sánh van dé lái lao liáin dicu boa trong khoang Ihói gian vói van dé lao lia Irong khoang lióng (vimg phü sóng) X em xcl mol lín hicu x(l) bao góm q diróng sin pluíc, chira xác dinli các iham só trong viec cóng ihCm nhiéu:

(2.30)

Luán van tól nghiép cJt'Uih 'IC u n q J U a u h

Luân văn tôt nghiêp Ç în 'iili 7ỉ()ít n (Ị /U a n /ỉ

4 1) = Ỉ u¡ c x p {/Y2nf¡ ( ITS ) + (p¡)} + n ( /'/;

Giả sử lín hiệu được lấy mẫu dược đưa vào bộ lọc FIR với M-l dơn vị (rề, diều dó được minh ho ạ trong hình 2.4, mô tá sự lọc, trong khoảng thòi gian /Ts, dầu vào hộ lọc và M -l dầu ra của các đơn vị trỗ có thể dược xác định như sau:

Luân văn tốt nghiép rJ ñ /j]± l í n u <! /H a n li

s i ll O, lien quan lới 1 ill) srt 1'j của cl All VtU) bộ lọc FIR lừ lió la có luọv (ló giữíi 1 M ,A và

hộ lọc FIR, lọc FIR iheo thời gian cũng có thể tlưực sử dung cho dàn đường lliắnu tiếu Irong không gian Trong khoáng lliời gian, định lý lấy mẩu Nyquisl 18 1 dược áp

dược xác (lịnh rõ bởi thời gian lấy mầu riêng biệt của chúng, nếu lý lệ lấy mầu là bang hoặc lớn hon 2f Nếu lí lệ lấy mẫu nhỏ hon 21' ihì ký hiệu sẽ dược lìm lliấy Trong khoáng không gian, lí lệ lấy mẫu lương ứng dáo ngược về vị li í của sự chuẩn hoá khoang cách thành phẩn, và lần số cao nhất lương ứng sin 0| liến lới I (vì sin 0j

Bơi vậy, yếu tố khoáng cách của dàn sẽ luồn nhó hơn hoặc bằng nửa bước sóng của sóng mang Hon nữa, khoánu cách thành phần không Ihể nhỏ mộl cách luỳ liện, trừ khi 2 thành phần anten gẩn nhau sẽ chứng ló hiệu línu lác độnu qua lại nhau Đ ó là khỏ khăn thường thấy, kêì quả là, khi dó cliiing luỳ thuộc nhiều vào loại lhành phần anlen và hình dạng của dàn Hơn nữa, sự ảnh hưởng giữa 2 loại lliành phẩn ¡tillen lăng lên phụ lliuộc vào khoảng cách giữa các thành phần giam di Nhu vậy khoang cách giữa các thành phần phai rộng vừa đủ dể tránh những ;’mh Inrởnu lương hỗ nghiêm trọng Trong thực lố các dàn dường Ihẳng, khoang ciícli (hành pliíỉn Ihiiùng là gần bằng nửa bước sổng, đổ tránh dược hiệu ứng không gian và kốl quá là lác tlộnu lương hỗ ỉỉiảm tối Ihiổu.

Đáp luyến tẩn số của bộ lọc FIR với loại trọng số Wị , i = I, M, và clui kỳ

lấy mẫu Ts dược cho bởi:

Trong dó H(ej2rtf) diễn lá dáp luyến của bộ lọc hình sin phức với lần số f, dối với vấn dề lái lạo hàm điều hoà, nếu chúng ta muốn trích mội phẩn tín hiệu ở lần số [,, la cẩn tlặl trọng số phức, như vậy đáp luyến lần số của bộ lọc có hệ số cao lại lần

số r, và hệ số thấp (hoặc lý tưởng, 0) tụi tần số khác Đối với vấn đổ tao lia nì tần số

-7 > 2 X /

cl Ă

(2.37)

(2.39)

Luân văn tốt nghiệp r-.Tvìitlt KmiHỊ /lỉtiiili

I v à I s l ư ơ n ư , U'IU> s i n ü v à , ( J ă c b i c t l a CO I l i e I h a y l l i c I v à l s I i o n u h I c 11 ( h i r e

Ẵ (I

0, vậy nếu cỏ những tín hiệu riêng khác nhau đốn lừ các hướng khác nhau, và la muốn trích tín hiệu theo hướng 0|, la cần lìm đặl trọng số nlur đáp luyen dàn dại lới

ta có đáp luyến lao chùm lia.

1 s

Luán văn tôt nghiêp Ç f v iu li T ()ù n q / K a td i

M - ị ~ n ( i - / ) ( l s i I I 0g(ỡ) = ỵ e Ầ

M ầu ch ùm tia của bộ lạo lia Cling trọ n g số này được chí ra ở hình 2.5

Đ ổ thị tọa dợ cực của m ẫu ch ù m tia cũng được chí ra ở hình 2.6 T ro n g hình2.5 hệ số mẫu c h ù m tia dược chuẩn hoá ch ín h xác den dB Từ hiểu tln íc (2 4 5 ), talliấ y rằng diều c h ỉn h độ rộ n g, chùm lia , 0 BW của dàn dược xác dịnlì bởi biểu thứcsau:

Md

71 — sin 6 = K Ă

Từ biểu Ihức (2 4 6 ) xác đ ịn h như sau:

Liuïn văn lốt nghiệp Ç Jiin li I C ù tn j M i i n h

Tìr hiểu thức (2.48), la Ihấy rằn tỉ dộ rộng chùm lia, hâì kỳ tlộ ròng nào CÚÍI

mỏ' Irono, bước sóng là rộng, độ rộng chùm lia của dàn sẽ nhỏ vit bộ tạo lia sẽ có kliii năm’ phân biệl không gian tôì hơn Bộ lạo lia trường hợp lổim quái có Irnim số khác

= w ; ff\- / = —0 0 / 2 COH’•

(2.49)

(2.50)

Ị ị =1.2 M () rác lriíởm> liợp kluic

vìmtì, lương lự, đối với khoảng kliôiií> gian, mầu chùm lia lương ứng vói nhóm trọng

%

17

|~ĐAI HỌC OUOC 01A HA fiç! ỉ

ị TRỈiíí ? ỴẬMTÍISnỉ c T ìN Am vộệ I

ị \ g g H J

Luân vun tôt nghiệp C ĩrin h ^(>ÌUUỊ J K u n h

làm hãnu với m ội máu c h ù m lia c ó í>óc lớn xác (.lịnh, và tlộ rộng c h ù m lia (h oặc IƯOTIỈ» ứni> kích 111 ước đ ộ m ở Iront» bước s ó n g ) củ a bộ lạo lia trọng sô' làm bàng xác (.lililí kliônu g i a n phân biệt d un g lưựng c ủ a bộ tạo lia một cách lổ n g C|uál Vậy c ộ n g Ihêm phần lối Ihiểu c ủ a kết quả lác đ ộ n g lương h ỗ giữa các thành phần Iront! dàn, kích thước lối da c ủ a đ ộ mở là lý do d ám b ảo k h o á n g cách ihíinh phần cú a dàn t>ần băng nửa bước sont».

Từ hình 2.6 la thấy rằng mầu lạo lia của dàn là dối xứng dối với Irục kốl nối của các [hành phần dàn Tính đối xứng của mẫu tạo tia được gắn liền nhu dàn đưòìií> Ihẳnụ,, lừ hiểu llúre (2.40), la lliấy rằng g(0) = í>(7T-0), tlo dó mầu lạo lia của dàn dường Iháng cácli đều là đối xứng vì dường bao của dàn Đổi với các dàn không phái loại dường ihẳng cách đều hoặc với dạng hình học khác nhau, như dàn vòng tròn không có lính chất này.

2.4 Các dàn thích nghi.

hiệu dược ihn lại trạm gốc theo Ihời gian không ổn dịnh và lổn lại kênh ụiao thoa, da clường và nhiễu, các tham số của mỗi tín hiệu thay dổi (heo thời gian Kốl quá là dối với hộ lạo lia có trọng số không dối, khổng phái hiện dược hô số ni»ần nhiên Hơn nữa, dàn thích nghi có Ihể thay dổi mô hình tự dộng theo đáp luyến môi Irường lín hiệu Mộl dàn thích nghi là một hệ lliống anlcn khổng đổi mầu lia và các lliain sỏ khác, có nghĩa là điều khiển bù bôn Irong, trong klii hệ lliống anlen dang hoại dộm> Các dàn thích nghi cũng dược biếl nhu bộ tạo lia thích nghi, hoặc anlen thích nghi Dàn ill ích nghi băng hẹp được chí ra (V hình 2.7.

Trong hình 2.7 các véc lơ irọnu số W|, W2, ,WN| dược cliổn chínli hơi xú lý diều khiển thích nghi PliƯoìiti pháp được sử tluní> bơi xử lý dieu khiển (hích nulii limy dổi Iheo Irọng số dược gọi là lluiậl loán thích nghi Mẩn hôi các lluiậl toán Ihích nghi được lạo ra bởi plurơng pháp lặp.

lối ihiêu MSE (Mean squared error), lí lẹ I ín/lạp là cao nil Al SINK (Siỉ>nal-io- Inlciferciicc and Noise Ratio), khá năng cao, tạp nhiều hiến dổi nhi), còng suâì drill

ra nhó, hệ số klmyếch dại cao Các tiêu chuẩn này ihiròng được xác clịnh hầny mục lieu nghịch đảo được kết hợp với số lượng của lín hiệu lại dàn dầu ra Như các troHii sỏ' dược diều chỉnh lặp, hàm mục liêu sẽ nhỏ dần Khi hàm mục tiêu dại <liĩo'c nhó nliâì thì dặc lính chuẩn và lliuậl loan cl HOC nói là hội III.

Luán văn tốt nghiệp I'd v in h K t t i t t i J i l a ii / i

Hình 2.7 Dàn thích nghi băng hẹp đơn.

Đổi với một dàn thích nghi, lổn lại mộl vài thuật toán thích nghi sứ dụng diều chính Irọng số véc tơ liêu chí lựa chọn thuật toán.

/ Tốc độ của sự hội tụ: Điều này dược định nghĩa là số lần yêu cầu lặp lại dối với thuật toán, dể thuật toán hội tự Tốc dô hội tụ ổn định cho phép tluiậl loán thích nghi nhanh chóng với môi trường ổn định.

2 Sự tự diều chỉnh: Khi thuât toán Ihích nglii hoạt dộng một môi trường không ổn định, thuật toán được yêu cầu lự điều chỉnh ổn định Irong môi trường lliay (.lối.

3 Dụng thô: Trong một phạm vi, dạng thô liên quan lới khả năng của Ihuậl loán hoại dộng phù hợp với diều kiện dữ liộu dầu vào.

4 Yêu cầu tính toán: ơ dây chí ra sự liên quan (a) số phép lính (có nghía là phép nhân chia; cộng, trừ) yêu cầu tạo lặp lại của thuâl loán, (b) dung lượng bộ nhớ

10

Luán van tót nghiép Qfrính ^(m m j JHanlt

can có de chira dfr liCu va chuong trinh, va (c) dáp irng dáy dü yen cáu lluiAt loan

chuong trinh tren rnáy vi tính.

Tír nhírng ton tai náy liro'c dó gifra bó tao tia bang hep va bó loe FIR, háu bel

các tlinal loan thícb nghi diroe sír dung bó loe lliích nglii eó Ibe diroc sir dung clio bó

tao tia ibíeh nghi.

2.5 Ket luán: Trong ehirong náy ehiíng ta da giói thieu thual ngír va nhfrng khái niém co bán lien quan den dan anten va tao lia lliích nghi tiro'ng irng, gifra bó

lao lia bang hep va bó loe FIR ciing da giói IhiCu Trong chirong 3 kháo sal cúa các

Ihuál toan lao lia thícb nghi.

Luán văn tốt nghiêp rJ i'¡ n U K ) Ì i i h ị .///ati/t

Chư ong 3

CÁC THUẬT TOÁN TẠO TIA THÍCH NGHI

3.1 Giới thiệu.

Ơurơng này Irình bày lổng quan về các thuâl toán lạo lia lliícli nghi Hầu hếl các thuật loán này dược phân loại Iheo 2 lớp khôntỉ, tính dến có sử dụng ',K)ặc kliông

sử dụng dãy dào tạo Mộl trong các lluiật toán đó là thuật toán thích ntihi không mù

ở dó có sử dụng chuỗi tín hiệu nhằm diều chỉnh véc tư trọng số dàn Phương pháp khác là dùng thuật loán thích nghi mù khổng cần chuỗi tín hiệu.

Từ dó thuật toán thích nghi không mù trong thời gian chu kỳ giám sát sử dụng chuỗi tín hiệu, thì dữ liệu không được truyền Irên kênh vô tuyến Điều này làm giám hiệu suất phổ của hệ thống Do vậy thuật loán mù dược nghiên cứu bởi nhiều ưu điếm Việc nghiên cứu trọng tâm cư bản ở đây là về các thuật toán tạo lia thích nghi mù.

3.2 Các thuật toán thích nghi không mù.

Trong Ihuật toán thích nghi không mù, một chuỗi tín hiệu cho trước đ(l) nào

dó, dược truyền lừ đầu phát đến đầu thu, trong chu kỳ giám sát.

Bộ lạo lia tại dầu thu sử dụng thồng tin của tín hiệu này, ước lính lối ưu véc lơ Irọng số Wopt sau, chu kỳ giám sát dữ liệu được gửi và hộ lạo tia dùng véc lơ trọng

số đưực lính toán trước đây xử lý tín hiệu đưực thu Nếu kênh vô luyến và đặc trưng giao thoa không đổi trong một chu kỳ giám sál cho đến chu kỳ liếp Iheo, véc lơ Irọng số Wopt sẽ chứa thông tin của kônh và giao Ihoa và kết quả lín hiệu Ihn clIIọc

sẽ được bù ử đầu ra của dàn.

3.2.1 Giải pháp Wiener.

Hầu hết các ihuật toán thích nghi khổng mù dể đạt tới lỗi bình phương (rung bình là lôi Ihiổu nhất giữa tín hiệu d(l) mong muốn và dàn dầu ra y(t) Xcin y(k) và d(k) là lín hiệu dược lấy mẫu của y(l) và d(t) mong muốn và dàn dÀu ra y(t), ironiỊ Ihời HÍaiì tức thời là tK lương ứng Thì lỗi tín hiệu được xác định.

Và lỗi bình phương trung bình dị rực định nghĩa hởi

Luân văn tốt nghiệp Çjnnh 'TớujL Jilunii

\d(k)ị2 - d(k)xH(k)w - w Hx(k)d*(k) + w Hx(k)xH(k)

\d(k)\2 - p " w - w 11 p + w H Rw

)t’

(3.3) Trong đĩ:

Trong biểu thức (3.3) R là ma trận tương quan M X M của véc lư dữ liệu đầu vào x(k) và p là véc uy lương quan chéo M X 1 giữa véc lơ dữ liệu dầu vào và tín hiệu mong muốn đ(k).

Gradienl véc tư của J, v.l dược định nghía hơi

Biểu ihírc (3.9) dược gọi biểu lliức Wiener Hopf Biến dổi lương tiirơni» của hiểu lluíc (3.9) bởi R'1 nghịch dảo ma trận tương quan, chúng la Ihn dưực.

Luân văn tốt nghiệp €7r in h K m u t t J / la n h

Véc lơ trọng số lối ưu nhất Wopl trong công thức (3.10) được gọi là giái pháp Wiener Từ biểu lliức (3.10), chúng ta nhận thấy rằng để lính toán của véc lơ Irọng

số lối ưu Wopt, cẩn biết của 2 loại (1) ma trận tương quan R của véc lo' dữ liôu dầu vào x(k), và (2) ma trận tương quan chéo p giữa véc lơ dữ liệu dầu vào x(k) và tín hiệu mong muốn (đầu ra).

3.2.2 Phương pháp dốc nhất SD (Steepest - Descent).

Mặc dù biểu thức Wiener-Hopf có thể được giải quyết bằng kết quá lính loán

ma trận lương quan nghịch đảo R và véc tơ tương quan chéo p Tuy nhiên Ihủ lục hiện lại này yêu cầu sử dụng máy lính toán phức tạp hơn, khi lính loán kôì qua nghịch đảo ma trận tương quan Mộl phương pháp khác là sứ d ụn g phươ ng pháp su Tun véc tơ trụng số tối ƯU Wopt bằng phương pháp SD chúng ta thực hiện như sau.

1 Bắt đầu với giá trị ban đầu véc tơ trọng số w(0), với giá trị bấl kỳ, (Jặc trưng

4 Trơ lại bước llúr 2 và xử lý lặp lại.

Đó là trực giác thích hợp đạl được liên liếp véc lư Irụng số llieo hướng của ngược gradient véc tơ cuối cùng làm cho lỗi bình phương Irung bình lồi thiểu Jmin, với véc l(y trọng sổ mà thừa nhận đó là giá trị lối thiểu w

Với w(k) biểu thị giá trị của véc lơ trọng số tại thời gian k Tuỳ theo plnrơng pháp của SD, cập nhạt giá trị của trọng số lại thời gian k + 1 dược tính loán sử dụnt> phép quan hệ đệ quy đưn.

Trong đó J.I là hằng số lin cậy hệ số — dược dùng đơn lluiần liện lợi lừ biểu lluíc (3.8) ta có:

Luán văn tốt nghiệp <3rPỉfăft dỉôìm íỊ y //ạ ti/i

\v(k+J) = w(k) + ụ[p-R\v(k)], k = 0,1,2, (3.13) Dùng biểu thức (3.4), (3.5), (3.1) và (2.27) véc tơ gradient trong biểu llníc (3.12) có thể dược viết dưới dạng khác như sau:

3.2.3 Thuật toán bình phưong trung bỉnh tôi thiểu.

Nếu có thể làm phép do véc tơ gradien V(J(k)) chính xác tại mỗi đường truyền, và nếu tham số cữ bước |i được chọn phù hợp thì véc lơ trọng số đưực lính loán bởi sử dụng phương pháp SD sẽ có thể hội tụ (hực lới nghiệm Wiener lối Iihấl Tuy nhiên, irong Ihực tế các phép đo chính xác của véc lơ gradien là không lliể Iron lị khi có thể yêu cầu dại ra trước dó không được biết đối với cả ma Irận tương quan R của dữ liệu véc lơ đầu vào và véc tơ tương quan chéo p, giữá véc lơ dữ liệu đáu vào và tín hiệu mong muốn Do đó véc tơ gradient phải được đánh giá từ dữ liệu

có giá trị Nói cách khác, véc tơ trọng số được cập nhật phù họp với mội thuâl loán

đỏ [hích nghi với việc vào dữ liCu Tliuậl toán bình phương trung bình lối lliiểu (LMS) [5| Có ý nghĩa đặc trưng của thuật toán LMS Ihật là dơn giản, nó không yêu cầu do hàm lương quan thích hợp, và kliỏng yêu cầu nghịch đảo ma irẠn.

Trong sự phái triển đánh giá của véc lơ gradient V(J(k)), phần lớn phương thức cụ Ihể dược thay thế bởi giá trị trong biểu thức (3.14) với đánh giá tức lliời.

Luán văn tốt nghiệp Q r ỉti/i ICÙUHỊ JU an Ji

© Tham số kích thước bước, (D số của trọng số và © giá Irị riêng của ma trận lương quan của véc tơ dữ liệu đầu vào.

3.2.4 Thuật toán bình phưong tôi thiêu đệ qui (RLS).

Khác với ihuật loán LMS là sir dụng phương pháp của SD cập nhật véc lo' trọng

số, thuật toán bình phương lối thiểu dô qui dùng phương pháp hình phương lối lliiểu

dể diều chính véc tơ trọng số Trong phương pháp bình phương tối thiểu, cluìnt’ ta chọn véc tơ trọng số w(k), như vậy là giảm lối thiểu chức năng phí tổn dó hao gồm lổng các lỗi bình phương Irên một cửa sổ thời gian (khe thời gian) Trong phương pháp SD, Ihco cách khác, chúng ta chọn vốc lơ Irọng số là trung líình lối illicit của loàn bộ lỗi bình phương

Trong thuật toán RLS Irọng số hàm mũ, tại thời điểm k, véc tư trọng số dược lựa chọn hàm chi phí là giảm thiểu nhất.

Trong đó e(i) dược xác định trong biểu thức (3.1) và X là hệ số, nhưng nhỏ lum

I, bất kỳ sự xác định nhanh, dữ liêu ưu liên là không được cụ thể Trong mồi trường không dổi Ả sẽ bằng 1 Khi dó tất cá dữ liệu truyền C|iia thực tố sẽ bằng trọng sổ Thuậl toán RLS thu được lừ biểu thức lối ưu (3.21) bằng mở rộng độ lớn hình phương và cung cấp bồ đề ma trận nghịch đảo, Ihuật loan RLS có thể dược diễn lả bằng biểu thức [5] sau.

k

(3.21)

ì + Ẳ~'XH(k)P (k- ì)x(k) a(k) = d(k) - WH ị k - I)x(k) w(k) = I v(k-I) + k(k)aịk) P(k) = X'Pik-D-i'kikrt'ikiPik-l)

Luân văn tốt nghiệp <xĩi'in li ỊỊ()Ù i k ị J /iu n h

Giá trị ban dầu của p(k) được đặt bằng:

Trong đó I là ma trận vuông M X M, và 5 là hằng số xác định Một dặc trưng quan trọng của thuật toán RLS là việc dùng các thông tin được chứa Ironq dĩr liệu dầu vào, mở rộng trở lại ngay về thời gian khi thuật toán được bát dầu Tốc độ hội lụ nhanh hơn thuật loan LMS.

Sự cải tiến này được Ihực hiện, tuy nhiên cổ nhược điểm là làm lãng phức lạp của lính toán Thuật toán RLS yêu cầu 4M2 + 4M + 2 lặp lại, trong dó M là số của Irọng số dược dùng trong dàn thích nghi.

3.3 Các thuật toán thích nghi 111Ù.

Tluiật toán thích nghi mù không yêu cầu một chuỗi đào tạo Thay vì chúng sử dụng mội vài đặc tính biết trước của tín hiệu đưực thu mong muốn Hầu hết các thuật toán mù được phân thành 3 loại sau hoặc kết hợp giữa chúng.

* Co' sở thuật toán dược đánh giá bởi DOAs của các tín hiệu dược thu.

* Cư sở thuật loán dựa trôn kỹ thuật phục hồi dặc tính.

* Cơ sở thuật toán dựa trên cấu Irúc mẫu rời rạc của tín hiệu số.

3.3.1 Các thuật toán được dựa trên cơ sở đánh giá hỏi DOAs của các tín hiệu được thu.

Trong các thuật loán được dánh giá trôn cư sở DOA, DOAs cíia các lín hiệu được Ihu là dã xác định ban đầu bằng sử dụng sự biết rõ trước của đáp tuyến dàn Có nghĩa là dàn da dạng hoặc cấu Irííc dàn dặc biệt.

Phần lởn quy định cụ thể đối với sự đánh giá DOA bao gồm Music và ESPRIT Sau khi D()AS được dánh giá bằng mộl bộ tạo lia lốl nhấl lức là được xây dựng lù đáp tuyến của dàn lương ứng trích các tín hiệu dược mong muốn lừ sự giao llioa và nhiều Thực tế kỹ Ihuật này tuỳ Ihuộc chính vào độ tin cậy của kliổni> gian thông tin trước dó Trong một số hoàn cảnh thực tế cần thiếl, Ihông tin Iruyền này là không thổ Mặc dù vậy nếu thông tin truyền này có thể thì giá chi phí sẽ rai dắt và lliônt» (in

có thể bị truyền sai Sự tính toán phức lạp của thuật loán này là cũng rất lớn, sự hất lợi dó có thể được đánh giá bởi giới hạn số lượng các thành phần của dàn.

Trong hệ thống viễn thông vô luyến, dặc biệt là Irong hệ thống CDMA sổ Ihuê hao sử dụng chung một kênh vô tuyến là rất lớn, dối với các thành phán và nếu với

da kênh cho tín hiệu của mỗi người sử dụng thì cần phải dược đánh giá, tổng số của các tín hiệu lác dộng trên dàn sẽ vượi quá số thành phần của dàn, và xem xét lliuậl

Luán văn lỏí nghiêp <J,'inh TỈC u iịu i /H a itli

loán DOA Irong trường hợp này sẽ không còn clúng nữa Hơn nữa gần dây không khai thác cấu trúc đặc tính dã biết của các tín hiệu dưa vào.

3.3.2 Các thuật toán cơ bản dựa trên kỹ thuật khôi phục đặc lính.

Nói chung, hầu hết các tín hiệu viễn thông số dược xử lý Iheo một số loại, dặc lính như dặc lính modul không đổi hoặc đặc tính liên kết phổ Vậy do lililí giao llioa, nhiều và kênh biến dổi theo thời gian của hệ Ihống viỗn thông, các dặc lính này có

Ihế không phù hợp tín hiệu thu dược ờ các đầu Ihu Dàn thích nghi lại dầu lliu khôi

phục các đặc tính bằng thuật toán dựa trêu cơ sở khôi phục đặc lính và sẽ khôi phục các dặc tính khác, đầu ra của dàn lái xây dựng mẫu của lín hiệu dã Iruyền.

- Thuật toán Modul không dổi.

Một vài tín hiệu viễn ihổng như các lín hiệu dịch khoá pha PSK (pilase sililì keying), dịch khoá số FSK (frequency shift keying) và FM tương tự cỏ mội dường bao khổng đổi Đường bao không đổi này có thể bị méo khi tín hiệu được truyền qua kênh xác định Thuật toán mođul không đổi CMA (Const modulus algorithm) diều chính véc lơ Irọng số của dàn thích nghi tối thiểu biến đổi đường bao tại đầu ra của dàn Sau dó thuật loán hội tụ, dàn có thể lái một tia theo hướng của lín hiệu mong muốn SOI (Signal o f Interest) và điều chính theo định hướng của giao thoa.

CMA có hàm mục tiêu lối ưu sau:

hàm mục tiêu J với p = 1, q = 2, hoặc p = 2, q = 2 dưực sử dụng, ớ đây chúng la dùng J với p = 1, q =2 với hàm mục liêu của dạng 1 - 2, hàm tối ưu CMA.

Luán van tót nghiép 7/iiiih ^íxuuj /Hanh

\y(k) |

x(k)y*(k)

\y(k) |, /

Luân văn tôĩ nghiệp x ĩr in h 'Jíitnu j J llíiiili

giới hạn —— trong CMA dóng vai trò tương tự như tín hiệu mong muốn cl(t) trong

Ihuật toán LMS Hơn nữa tín hiệu liên quan d(t) phải được gửi lừ máy phái lới máy thu và phải được biết với cùng máy phát và máy thu nếu dùng thuật toán LMS Tluiật toán CMA không yêu cầu một tín hiệu liên quan tới lỗi chung của tín hiện ở máy thu Một trong những đặc tính đó là dịch pha hoặc không rõ pha Trong CMA, nếu véc lơ trọng số w tạo ra một dàn đầu ra với modul không đổi, thì mẩu pha của

nó dược dịch.

Nói cách khác, pha của dàn đầu ra, y(k) là không xác (lịnh, mà Irong sự lương quan tới thuật loán LMS Đây là lý do, Irong khi CMA chỉ sử dụng mộl khuyếch dại Ihông tin của dàn dầu ra trong sự diều khiển hệ (hống và thông tin pha là khổng được sử dụng.

Tốc độ sự hội tụ của CMA dưực dề câp Trong dó đã lìm ra hàm mục liêu không đổi sẽ cho cả hai lớp bằng các giải pháp không đổi, trong một môi Irường tín hiệu dược quan tâm Các giải pháp thu tín hiệu trong dó tín hiệu thu dược với giá trị cực dại dạt đến tỉ số tín hiệu giao thoa và nhiễu (SINK) và các giải pháp Ihu nhiều trong dó tín hiệu mong muốn là bằng 0 Các giái pháp llui can nhiều phải tlưực loại

bỏ (lếu dàn được sử dụng lấy mẫu tín hiệu quan lâm.

Bình phương tối thiểu CMA Thuật toán mochil khổng đổi đã được dCine, lẩn dầu liên bởi Gooch dể giải quyếl vấn đề tạo lia Sau đỏ, các kiểu thuật toán CMA dược dề xuâì sử dụng Irong các dàn lliích nghi Trom> 161 BG.Agee đã phái Iliên Iluiậl toán (LvS-CMA) bằng mờ rộng của phương pháp hình phương lối thiểu (phươnn pháp của Gauss) Mở rộng phương pháp trạng thái của Gauss đổ là nêu một hàm mục liêu có thể dược xác định dưới dạng sau:

Luán văn tốt nghiệp <U v ịiỉlỉ 'rĩũtiỉiỂỆ J U ạ n h

F(\ V + A ) ~ g ( w ) + D H (w)A (2.38) Trong dó À là véc tơ định vị, và

Luân văn Íôí nghiêji Ç ji'u th J ô t t u t j.,///d u l l

So sánh hiểu thức (3.43) với (3.36) ta thấy Irons’ trường liựp này

Luán văn t()ï nghiêji ÇJrùili 7t'ỉ)ùtuỊ /H a n h

và D(w)ỉi(w) = xrCÈA /

>(1)1-1 1X2)1-I

1 XX"u>(l) + [xx"Ỵ' Xr(l)* (3.54)

// -/

XX ‘ Xr*(ỉ)

Trong dỏ y (/) và r(/) là véc lơ <Jữ liệu dầu ra và véc lo' dữ liệu dầu ra được giới

hạn phức tương ứng véc tơ Irọng số w (/) trong lần lặp lại Ihứ I.

LS-CMA được dùng cho cả liai Irưừng hợp khổng dổi hoặc biến dổi.

LS-CMA khổng đổi sử dụng như một khối dữ liệu X được lặp lại, khi dó cluía k

Luán văn lói níỉhiêp 'J j u th TlOmnj J l/a iili

ra mới V ( / +/ > và véc lơ dữ liệu dầu ra giới hạn pluíc / ( l + / ) Véc lo' liu liệu drill la

uiiVi hạn phức mới dưực lliay Ihố vào biểu llníc (3.54) lao ra mộl véc to' Imnii sỏ mói.

TruniỊ LS-CMA tliay dổi, luy nhiên, sự khác nhau khôi dữ liệu dầu VÌIO là (lược

sứ dung trong khi cập nliậl của véc lơ Irọng số, xem nlur x(/) có nghĩa là kliòi (.lũ liệu đầu vào được sử dụng trong lần lặp thứ /, x(/) có Ihể được xác định 111.1 Ư sau:

Trong đó I là sổ lần lặp dưực yêu cầu với hội tụ llmậl toán (hội lụ) sử CỈỊIIIU x(l),

la cỏ thổ mô tả LS-CMA biến dổi bằng biểu llurc sau:

Từ các công thức trôn ta thấy khi SD-CMA cập nhật véc lo' trọnu số lấy mẫu hằnu mẫu cơ sở LvS-CMA biến đổi điều chỉnh vốc lơ trọng số Irên mộl khối bằng khôi co' sở Từ khi LS-CMA có thể khai (hác thông tin troni> khối dữ liệu, hội tu nhanh hơn thuật loán LS-CMA.

Một vài nél có thể tìm thấy trong biểu thức (3.61) lương lự nhu (3.10), (uy

véc lo' dữ liệu đầu vào, dưực lính toán trôn khối dữ liệu llìứ / hao gồm k phần lử chính của vóc lơ dữ liệu dầu vào và f) rr (7J là một đánh giá của tương quan chéo uiữa véc lơ dữ liệu đầu và giới hạn phừc tín hiệu đầu ra.

X(l) = /x( 1 +ỈK),x(2+IK) x((l+ 1 )K)Ị, 1 = 0, 1 L

y(l) = [n>H(l)X(l)\T

= [v(I + IK),y(2 + ỊK) y((l+l)K)} (3.56)

[\y(l + IK)\'\y(2 + IK)\""\y((l+ I)K)\

IALO" YÛLl (JlL tiiihiêp ÇJi'iiilt 7J(ÙHt/ /lia itII

Tronn 17 1 B.Ci.Agec dû dira ra sự biến đổi LS-CM A tới vấn dề da mục liêu và

dã pliál triển MT-LSCMA Sự đòi liỏ.i của vấn dề da mục liêu là tách và trích lín hiệu neu lái cá tín hiệu irong hệ Ihống viền [hổng dều là nliững mod 111 không dổi Chúng

la sc Ilình bày MT-LSCMA được chi liết hơn ở chương 4.

Mật khác các thuật toán kiểu CMA, bổ sung vào LS-CMA, mộl số limât toán lạo lia kiêu CM A được đổ xuâì trong tài liệu này Trong I s ị Rudc và Griffiths đã kốt hợp chãi chẽ lín hiệu hoặc lliông till môi trường Như định hướng của sự đốn hoặc lấn số sổng mang của SOI vào trong thuật toán CMA Truyền những Ưn hiệu ưu tiên dược nhận dạng vào dường Ihẳng bắt buộc trôn véc tơ trọng số và đã được phái trien

11 lãnh clirònụ, Ihẩng bát buộc CMA Trong [ 9 1 Fuji molo đã dược sử dụng phương pháp Marquardt, mà nổ là mội kết hợp của phương pháp Gauss và phương pháp SD,

de dieu khiển véc lơ trọng số, đó là dặc lính thuậi loán dùng phương pháp của Marquardt hội tụ nhanh hơn phương pháp SD.

Trong bien lliức Ị10] Shynk và Gooch đã dưa ra bộ tạo tia CM A đa mục tiêu lách nhiều tín hiệu băng hẹp Bộ tạo lia đa mục tiêu CMA bao gồm một tầng của phẩn nhó dàn CM, mồi thành phần lương ứng dại được một tín hiệu ánh hưởng đến dàn Ngoài ra, nỏ dã được trình bay irong |l I I thực hiện dược cho mỗi tầng của dàn CM cùng với sự I>iảm nguồn tương quan chéo Đổ khác phục diều này Mathur

dầu dược lính hằng lluiật loán dò hướng Kếl hợp CMA với MUvSIC Irong CMA đa mục liêu sont> song Bộ lạo lia dã di rực đưa ra trong 11 2 1.

Ciooch đã phát trien CMA trực giao O-CMA (Orlhogonali/.etl-CMA) bàng nhiều giỏi hạn chính xác, (lỷ lệ tức thơi đánh giá của véc tơ Gratiien) của CMA gốc bíing ma Irán lương quan nghịch dáo của véc lơ dữ liệu đầu vào Trong 1131

h c k h o li/ và Flbarbary dã đưa ra CMA độ C|iiy R-CMA (Recursive- CMA) dựa irên

cơ sỏ' Iiíơnu lự lới RLS nhưng lăng mầu cỉia LMS.

RLS, R -CM A sử dụng hàm mục liêu là tổng của hàm mũ trọng số hình phương lôi Irên khe thời gian Điều đổ đã được đưa trong 113| đó là R-CMA hội tụ theo một Irình tự có lốc độ lớn hơn CMA nguyên thuỷ R-CMA có thể dược coi là một cách

l o n q u á i cú a ( )-CMA.

Trong 11 4 1 Parra dã phái triển lặp lại bình phương lối thiểu với Iham chiếu iliuậi loan modul khổng dổi ILSP-CMA (Iterative Least Squares with Projection cniisiani modulus algorithm) Sự khác giữa các I 11 liât loán dược Irình bày ờ Iren.

Il SP-CMA khổng điều khiến véc to' trọng số, [hay cho việc đổ đánh I>iá lạo ma (rạn

Luân văn tốt nghiệp 'T jl'inli ICittH(Ị ///ếi/i/i

việc sử tiimu lặp lại bình phươni> tối lliiổii với phươiiíí pháp tham chic’ll ILSP-CMA

cô uănụ lối iliiểu hoá hàm mục tiêu.

.1 (A,S) = ||x - AS|||, và cỏ thể chrợc hiểu diễn như sau:

Ún hiệu ảnh hưởng đốn dàn, như thế là râì khó dổi với mộl hệ lhốnt> c u MÁ có nhiều thuê bao sử dụng

Trong lất cả các lliuẠl toán lạo lia thích nghi dưực trình bày ở (rêu lliực hiện dối với khoang cách thành phần Tính loán cũm> có thể dược ihực hiện Ironii khoiiim cách tia Trong 11 5 1 Giiba đã dưa ra khoảng cách lia CMA, BS-CMA (Hcain Space - CMA) T’rong BS-CMA, một chùm lia ciưực định dạng bằni» biến dổi Fourier nliíinli FFT (Fasl Fourier transform) và chỉ những tia của cồng suâì đẩu ra virựl quá ngưỡnu lựa chọn C M A còn dược dùng Irên sự lựa chọn chùm tia dầu ra llụrc hiện tmnu khi

xử lý Ihích nghi BS-CMA đó có ưu điểm tách sổng mang ra và thu dược của I ill hiệu mong muốn và loại bỏ sự giao llioa có hiôu quả với mức tlộ nuẫu nhiên lương ứng với số của các tín lìiệu tác đổng Sail dây, sẽ sử dụng thuật toán này dàn thích niihi, liên quan nhiều dốn số thành phần (nhiều hơn ]()) dược sử tlụniỊ trong viễn ihôiiíí di dộnụ vệ linh [ 1 5 1 BS-CMA hội tụ nhanh hơn khoang cách các thành phần CMA,

hiệu Ihu dược Trong 116] chi ha đã sử dụng BvS-CMA lạo tia Iront» khi phái.

- Tlmậl loán lái lạo phổ lự kốl hợp.

náu hốt các tín hiCu viễn Ihông chí ra mộl dặc lính dược gọi là dặc lính Iuẩn

hoàn Chúng cổ thể dưực khai llìác đạl ìới lạo tia thích nghi mù Đặc lính luần hoàn

là một niới hạn ckrực dùntỉ dể mỏ lả dặc trưng hoặc sự tuần hoàn lự nhiên, là độ do

35

L u á n van l ỏi n g h i é j l C jrin !, 7J(>ìtn Í/ /MaỊ±h

kcì hop lính lliốnu kê cỉia lín hiệu viõn lhỏni> Tính tnần hniĩii (rong lliòiiu kè bật' liai cúa lín hiệu han dầu 117|, biểu lili sự liêu quan l’ilia lín hiệu và lần số (.lược hiên clổi,

va có II 1C dược kêì hợp mẩu của nó với I>iá trị rient» hiệt lliực của lán sô hiên (loi Dặc lính này được gọi Ici phổ lự kốl hợp, hoặc phổ lự kèl hợp 118| Hàm IƯƠIIU (|iian luần hoàn và hàm lươnu quan tuần hoàn kêì liợp của (ill hiệu S(l) được (.lililí imilla như sau:

hoặc lí lệ hăng lần hoặc ti lệ chip, ).

Cơ sở của hàm lương quan mần hoàn và hàm lươnu quan kòì hợp luần Itoìm Aụcc dã phái triổn mộl lớp các lluiậl loán lái lạo phổ lự koì hợp (SCOKH) |IK|

thuật loán SCORE lự dộni> Tuy nhiên các Iluiậl toán này kliônu lliể riCnụ hièi cho nhiều lín hiệu có cùnu, đặc trirnu lnần hoàn, dieu dó chí là Iruừnụ hợp Imiiu hệ thônu

CDMA Mộl vài sự biến dổi của lluiậl loán SCORE dã dược lrình l)ày hời lỉicdkíi

Ironu Ị 19| 12 0 1 làm lăng tốc độ hội lu và làm giam sự lính loán phức I:i| cúa lluiậl toán SCORE Trong |2 1 | Casledo đã dưa ra thuật loán mới sir clụnu hàm IIHIC lièu mới, ) = ^ e |27tul — y p ( l ) ~ y Trong 12 2 1, họ dã phân lích sự anh hướnu của lliuậl loán này trong (Ja mồi Irường truyền và dã dưa ra ihuậl loán tló ánh lurớni» lèn bộ lao lia CM (rong da môi lrường iruyồn nhưnu vưựl qua tịiới hạn của các hộ lạo lia CM.

3.3.3 Các thuật toán được dựa (rên cơ sử, câu trúc m ẫu riétig cùa till hiệu sỏ.

lín hiệu iluv nliâì dể dánli I>iá Tươnu tự ILSP-CMA, kiểu cúa lhnâl loàn nìty lòi

Luán vãn lót HỊỉhiêp T ĩ i ì i i l t 7 Ị ( > n t t < i / / /( I I 1/1

lllicii hoá hàm mục liêu J(A,S) = ||x - A s|~ , Irong dó các thành phấn của s là xác

dịnh có giới hạn mẫu Trong [2 3 J Talwal dã dưa ra 3 Ihuậl loiín dó là ILSP lluiậl loán tham chiếu lặp lại bình phương tối thiển và thuật toán RLvSE (Keemsivc leasl squares wiili enumeration) Đặc tính của các tliuậl toán này tlược phàn lích IIOIIU

12 4 1 Hơn nữa, lất cả 3 thuật toán trôn được phát triển kốt hợp lâì cả các lín hiệu den dồng hộ lại dàn Điều dó khổng hoàn loàn đúng Irong lliực tố.

3.3.4 Các thuật toán tạo tia mù khác.

Ni>oài 3 lớp của thuậl toán lạo tia mù dược dề cập (V (rên còn có các (liuậl (oán mil khác Irong tài liệu này cíínu giới lliiệu rnộl cách tóm lắl.

Bộ lim 2D RADE.

Mộl bộ thu RAKE trong hệ lhống CDMA kêì hợp nhiều íhành phần của một tín hiệu cai liến dặc lính của hệ lliống 125Ị, ị261 Hon nữa, nếu độ Irề uiữa các (hành phần mà nhó hon chu kỳ chip, các thành phần khóiiíJ thể dưực giải C|uyốl và (|iii vổ

bộ thu RAKE sẽ lỏi Trong [21], |28| Suard đã dua ra bộ thu 2D RAKE, khai Iliác đặc lính không gian của nhiều thành phần nhu' thành phần lliời gian trỗ nhỏ hơn chu

kỳ chip, nhirni» với sự khác nhau D()AS có ihể dược giai qiiyêì và dược kối hop lối Iihấi Bộ llui 2D RAKE đánh ui;í tiền xử lý (trước hộ lọc hoà hợp) và xử lý nhanh dàn ma trận lương quan Tưo’m> ứng các lluiậl loán khác nhau sir dụng (hình uiá véc

lú lái lia và ma lrận lliống kê lạp, và sú dụnt> các véc to' Irọniĩ sò lạo lia.

phân lích ớ |2 9 |, ị3 0 1- Tuy nliicn, hộ thu 2 D RAKI3 có the lái mộl cliimi lia lói mỏi Ihành phần iươnu lililí mỗi lime bao.

iltiiiii lự cỊiiyốt dinh, Thuật loán DD lần dầu lien sứ clụni> cân bằnti Illicit Iiulii I ỉ I I

irụni’ sò, kốl C|iiá là lý lệ BER 111 ấp hơn và vì 111 ố nhiều (.lánh uiá chính xác của lồi lín

hiệu lliích hợp, và nhan h, luy nhiên nó c ũ n g c ó IhC làm dáo nuirợc kốl quá lìm (June

irong Inrờng h ợ p m à v éc lư trọng s ố k h ổ n g đ ả m báo dược cân hằng hoàn loàn kênh

3 7