Xác định hướng đến của tín hiệu trong trường hợp mô hình dãy anten không lý tưởng

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Ngày, tháng, năm sinh: 14/02/1981 Nơi sinh: Đà Nẵng Chuyên ngành: Kỹ thuật vô tuyến-điện tử MSHV:01404357 I- TÊN ĐỀ TÀI: ‘Xác định hướng đến của tín hiệu tr

Đại Học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

MẠNH TÙNG

XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN CỦA TÍN HIỆU TRONG TRƯỜNG HỢP

MÔ HÌNH DÃY ANTEN KHÔNG LÝ TƯỞNG

Chuyên ngành : Kỹ thuật vô tuyến -điện tử

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Tp Hồ Chí Minh, tháng 7 năm 2006

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS Đỗ Hồng Tuấn

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH ĐỘC LẬP – TỰ DO – HẠNH PHÚC

Tp HCM, ngày 20 tháng 02 năm 2006

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Ngày, tháng, năm sinh: 14/02/1981 Nơi sinh: Đà Nẵng

Chuyên ngành: Kỹ thuật vô tuyến-điện tử MSHV:01404357

I- TÊN ĐỀ TÀI:

‘Xác định hướng đến của tín hiệu trong trường hợp mô hình dãy anten

không lý tưởng’

II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

• Nghiên cứu các mô hình và thuật toán trong bài toán xác định hướng đến

của tín hiệu trong hệ thống anten thông minh ở các điều kiện lý tưởng và

không lý tưởng

• Đề xuất một phương pháp tự cân chỉnh hệ thống không lý tưởng bằng phần

mềm dựa vào ma trận các bản lưu của dãy, áp dụng cho dãy anten có cấu

trúc bất kỳ gồm các phần tử đẳng hướng trong điều kiện các tín hiệu đến là

băng hẹp và không tương quan

• Thực hiện mô phỏng kiểm chứng và đánh giá thông qua nhiều thông số

khác nhau

III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:20/02/2006

IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 30/6/2006

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin kính gởi đến TS Đỗ Hồng Tuấn lời trân trọng tri ân với lòng biết ơn

sâu sắc nhất Thầy đã trực tiếp hướng dẫn, tạo mọi điều thuận lợi về tài liệu cũng như đã cho tôi những lời khuyên bổ ích, giúp tôi hoàn thành luận văn này Tôi cũng xin chân thành cảm ơn quý thầy cô ở trường Đại học Bách khoa, là những người truyền đạt kiến thức, định hướng nghiên cứu từ những năm đại học cho đến sau này, những năm sau đại học Đặc biệt, xin gởi lời cám ơn những thầy cô trong bộ môn Cơ Sở Kỹ Thuật Điện nói riêng và Khoa Điện – Điện tử nói chung, là nơi tôi đang công tác Các thầy cô không những đã tạo những điều kiện vật chất tốt nhất mà còn dành những lời động viên tinh thần quý báu, giúp tôi vững bước trên con đường học tập của mình

Cuối cùng xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên trong suốt quá trình học tập cũng như nghiên cứu đã qua

Tp.HCM, 30 tháng 06 năm 2006

Học viên CH K15 Mạnh Tùng

TÓM TẮT

Đề tài liên quan đến ứng dụng hệ thống anten thông minh (Smart Antenna System- SAS) trong các hệ thống thông tin di động Trong các hệ thống này, một dãy các anten kết hợp với việc xử lý số tín hiệu để tạo ra một đồ thị búp sóng sao cho các búp sóng tạo ra bởi dãy anten hướng về phía các di động mong muốn (gọi là các người sử dụng hay users), trong khi tạo các null về phía các di động khác (còn gọi là các nguồn nhiễu - inteferers) Việc tạo búp sóng cũng như các null đòi hỏi phải biết trước hướng của các di động, sau đó hệ thống sẽ tạo ra đồ thị mong muốn Để tìm các hướng của tín hiệu, gọi là DOA – Direction of Arrivals, người ta sử dụng các thuật toán xác định hướng đến Các thuật toán này thường dựa trên mô hình dãy anten lý tưởng, trong đó các yếu tố như sự thay đổi vị trí của các phần tử trong dãy anten, sự bức xạ qua lại của các phần tử anten, sự không lý tưởng của các thiết bị, linh kiện điện tử ….thường không được xét đến Việc không lý tưởng của hệ thống dẫn đến các vấn đề sai lệch về pha, biên độ, …của tín hiệu đến, làm các kết quả đạt được bằng các thuật toán trên bị sai lệch, dẫn đến định hướng sai và do đó, làm giảm hiệu suất của hệ thống Yêu cầu tất yếu là phải tìm cách cân chỉnh (calibrate) hệ thống, nghĩa là tìm cách bù cho các sai lệch trên, đưa hệ thống trở về trường hợp lý tưởng trước khi xử lý

Đề tài trình bày một thuật toán tự cân chỉnh (auto-calibration) hệ thống bằng phần mềm dựa trên ma trận các bản lưu (array manifold matrix) của dãy Việc cân chỉnh hệ thống được thực hiện với giả thiết các nguồn tín hiệu tín hiệu đến

là băng hẹp không tương quan ở trường xa so với dãy anten và dãy anten có hình dạng bất kỳ với các phần tử của nó là các anten đẳng hướng (omnidirectional antenna) Việc đánh giá hiệu quả của thuật toán được thể hiện bằng các kết quả mô phỏng, so sánh với trường hợp lý tưởng trên nhiều thông

số khác nhau

MỤC LỤC

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ 1

1.1 ĐẶTVẤNĐỀVÀTÌNHHÌNHNGHIÊNCỨUHIỆNNAY 1

1.2 MỤCĐÍCH–ĐỐITƯỢNG–PHẠMVINGHIÊNCỨU 4

1.3 BỐCỤCCỦAĐỀTÀI 5

1.4 ÝNGHĨACỦAĐỀTÀI 5

CHƯƠNG 2 LÝ THUYẾT VỀ HỆ THỐNG ANTEN THÔNG MINH 6

2.1 MỘTSỐĐỊNHNGHĨACƠBẢN 6

2.1.1 Anten 6

2.1.1.1 Anten đẳng hướng (Omnidirectional antenna) 6

2.1.1.2 Anten định hướng (Directional antenna) 7

2.1.2 Dãy anten (Antenna array) 7

2.1.3 Các hệ thống anten thông thường (Antenna systems) 8

2.1.3.1 Các hệ thống phân vùng (Sectorized Systems ) 8

2.1.3.2 Các hệ thống phân tập (Diversity Systems) 9

2.1.4 Các hệ thống anten thông minh (Smart Antenna Systems) 10

2.1.4.1 Các hệ thống chuyển đổi búp sóng (Switched Systems) 10

2.1.4.2 Các hệ thống dãy thích nghi (Adaptive Array Systems) 11

2.2 MÔHÌNHTÍNHIỆUTRONGBÀITOÁNSA 13

2.3 CÁCTHUẬTTOÁNSA 19

2.3.1 Tạo búp sóng định hướng (DOB) 19

2.3.1.1 Tạo búp sóng cổ điển 20

2.3.1.2 Tạo búp sóng lái null 22

2.3.1.3 Tạo búp sóng tối ưu 23

2.3.2 Tạo búp sóng dựa trên tín hiệu tham chiếu tạm thời (TRB) 27

2.3.3 Tạo búp sóng dựa trên cấu trúc tín hiệu (SSBF) 31

2.4 CÁCTHUẬTTOÁNDOA 33

2.4.1 Các phương pháp ước lượng phổ 34

2.4.1.1 Phương pháp Bartlett 34

2.4.1.2 Phương pháp ước lượng MVDR 34

2.4.1.3 Phương pháp dự đoán tuyến tính 35

2.4.1.4 Phương pháp cực đại Entropy (MEM) 35

2.4.1.5 Phương pháp cực đại khả năng xảy ra (MLM) 37

2.4.2 Các phương pháp dựa trên cấu trúc trị riêng 37

2.4.2.1 Phương pháp MUSIC 38

2.4.2.2 Phương pháp cực tiểu chuẩn hóa (Min-Norm) 44

2.4.2.3 Phương pháp CLOSET 45

2.4.2.4 Phương pháp ESPRIT 45

2.4.3 Các vấn đề khác của DOA 49

2.4.3.1 Tiền xử lý tín hiệu 49

2.4.3.2 Ước lượng số nguồn 50

2.4.3.3 Hiệu suất 51

2.4.3.4 Phân tích độ nhạy 51

CHƯƠNG 3 XÁC ĐỊNH HƯỚNG ĐẾN CỦA TÍN HIỆU TRONG TRƯỜNG HỢP MÔ HÌNH DÃY ANTEN KHÔNG LÝ TƯỞNG 53

3.1 TỔNGQUAN 53

3.2 MÔHÌNHBÀITOÁNKHÔNGLÝTƯỞNG 54

3.3 GIẢIPHÁP 57

3.4 KẾTQUẢ 58

3.4.1 Đánh giá hiệu quả của thuật toán thông qua RMSE 60

3.4.2 Đánh giá hiệu quả của thuật toán thông qua xác suất phân giải 65 3.4.2.1 Xác suất phân giải khi SNR thay đổi 66

3.4.2.2 Xác suất phân giải khi khoảng cách nguồn thay đổi 66

CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 68

DANH SÁCH CÁCH HÌNH

Hình 2-1 Đồ thị phủ sóng của anten đẳng hướng khi nhìn ngang và nhìn từ trên

xuống 6

Hình 2-2 Đồ thị phủ sóng của anten định hướng 7

Hình 2-3 Các cấu hình hình học của dãy anten 8

Hình 2-4 Đồ thị phủ sóng của hệ thống anten phân vùng 9

Hình 2-5 Hệ thống chuyển đổi búp sóng Butler 11

Hình 2-6 Đồ thị phủ sóng của dãy anten thích nghi 12

Hình 2-7 Sơ đồ một hệ thống dãy thích nghi 12

Hình 2-8 Hệ tọa độ cầu 13

Hình 2-9 Mô hỉnh bộ tạo búp sóng băng hẹp 16

Hình 2-10 Cấu trúc bộ tạo búp sóng làm trễ và lấy tổng 2 phần tử 21

Hình 2-11 Cấu trúc bộ tạo búp sóng băng hẹp sử dụng tín hiệu tham chiếu 29

Hình 3-1 Mô hình hệ thống anten 54

Hình 3-2 Cấu trúc hình học dãy anten sử dụng trong mô phỏng 59

Hình 3-3 Dạng phổ MUSIC 3D trong trường hợp lý tưởng tại SNR = 20dB 61

Hình 3-4 Dạng contour MUSIC trong trường hợp lý tưởng 61

Hình 3-5 Dạng phổ MUSIC 3D trong trường hợp không lý tưởng tại SNR = 20dB 62 Hình 3-6 Dạng contour MUSIC trong trường hợp không lý tưởng tại SNR = 20dB 62 Hình 3-7 Dạng phổ MUSIC 3D sau khi đã tiến hành bù các sai số tại SNR = 20dB.63 Hình 3-8 Dạng contour MUSIC sau khi đã tiến hành bù các sai số tại SNR = 20dB.63 Hình 3-9 RMSE ứng với hướng nguồn tại vị trí ( ) 0 0 1 , 1 (40 , 60 ) φ θ = 64

Hình 3-10 RMSE ứng với hướng nguồn tại vị trí ( ) 0 0 2 , 2 (45 , 45 ) φ θ = 64

Hình 3-11 Xác suất phân giải khi SNR thay đổi, sử dụng thuật toán MUSIC phổ 66

Hình 3-12 Xác suất phân giải khi khoảng cách góc thay đổi, sử dụng thuật toán 67

DANH SÁCH CÁC BẢNG

Bảng 3-1 Vị trí của các phần tử anten trong dãy trong hệ tọa độ (x, y, z) 59 Bảng 3-2 Các thông số sai số độ lợi, pha và vị trí của các phần tử anten 60

THUẬT NGỮ - VIẾT TẮT

AAS Adaptive Antenna System

AMPS Advanced Mobile Phone System

AOA Angle of Arrival

ASIC Application Specific Integrated Chip

BF Beam-former

CDMA Code Division Multiplexing Access

CMA Constant Modulus Algorithm

DOA Direction of Arrivals

DOB Direction of Beam-former

ESPRIT Estimation of signal parameters via rotational invariance technique

FDMA Frequency Division Multiplexing Access

FSK Frequency Shift Key

GSM Global System for Mobile

ILSE Iterative Least Square with Enumeration

ILSP Iterative Least Square Projection

LMS Least mean Square

LM-CMA Least mean-Constant Modulus Algorithm

MEM Maximum Entropy Method

ML Maximum likelihood

MLM Maximum likelihood Method

MMSE Minimum mean square error

MSE Mean square error

MUSIC Multiple signal classification

MVDR Maximum variance distortionless response

PSK Phase Shift Key

RMS Recursive Least Square

SAS Smart Antenna System

SDMA Space Division Multiplexing Access

SFIR Spatial Filtering for Interference Reduction SINR Signal to Interference and Noise Ratio SNR Signal to Noise Ratio

SSBF Signal Structure based Beam-former

TDMA Time Division Multiplexing Access

TRB Temporal Reference Beam-former

Chuyển vị phức Modul

F Chuẩn hóa Frobenius

ˆA Ước lượng của A

A Ma trận A trong điều kiện lý tưởng

A Ma trận A sau khi đã được bù bằng thuật toán

đó thỏa mãn đòi hỏi về tốc độ gia tăng không ngừng đối với một lượng lớn thuê bao di động trên các kênh thông tin chính là xử lý dãy tín hiệu (array signal -processing) [1-5] Bắt đầu vào những năm 50 với các ứng dụng trong radar và các vấn đề chống nhiễu (antijam), ý tưởng sử dụng hệ thống anten thông minh (Smart Antenna System - SAS) trong các hệ thống thông tin không dây đã nhận được nhiều sự quan tâm từ những năm đầu thập niên 90 đến nay Với khả năng xử lý trên miền không gian (thêm vào các khả năng trước đây là xử lý trên miền thời

gian và miền tần số), một SAS có thể cải thiện đáng kể hiệu suất sử dụng phổ Các SAS có thể thực hiện điều này bằng nhiều cách khác nhau, bao gồm triệt các thành phần gây nhiễu (inteference suppression), đa truy cập phân chia theo không gian (SDMA) và phân tập không gian Hơn nữa, với mong muốn tạo ra một vùng phủ sóng lớn hơn, một SAS có khả năng tập trung năng lượng tín hiệu bức xạ theo không gian (beam forming) ở cả hai chế độ truyền (transmitting mode) và nhận (receiving mode) [1-5]

SAS là một hệ thống kết hợp một dãy anten (antennas array) và khả năng xử lý số tín hiệu để tối ưu đồ thị dãy anten và thu phát theo cách thích nghi và nhạy cảm theo không gian Các hệ thống này có khả năng thay đổi hướng của các đồ thị bức

xạ để đáp ứng lại sự thay đổi của môi trường tín hiệu Một cách tổng quát, có 3 phương pháp chính được sử dụng trong các SAS: chuyển đổi búp sóng (switched beam), kết hợp tối ưu (optimum combining) và định hướng (direction finding) [8, 9] Quá trình xử lý thích nghi không gian của một SAS theo phương pháp định hướng có thể chia làm 2 giai đoạn chính : (1) Xác định hướng đến của các tín hiệu (DOA) và sau đó (2) các thông tin này sẽ được sử dụng để tính toán các trọng số của bộ tạo búp sóng để tạo ra đồ thị búp sóng hướng đến các nguồn tín hiệu mong muốn cũng như triệt tiêu các thành phần gây nhiễu (interferers) (Còn gọi là quá trình tạo búp sóng – beam forming) Có thể thấy tầm quan trọng của DOA trong một SAS, khi mà việc xác định hướng đến là cơ sở để tạo ra đồ thị bức xạ thích hợp, đáp ứng sự thay đổi liên tục của môi trường cũng như vị trí của các di động Nhiều thuật toán DOA đã ra đời, mỗi thuật toán có những ưu và nhược điểm riêng, thích hợp với những điều kiện bài toán cụ thể Một lớp các phương pháp DOA được nghiên cứu rộng rãi chính là các phương pháp dựa trên cấu trúc trị riêng (eigenstructure methods) [6, 7, 12, 13] Nổi tiếng nhất và được quan tâm nhiều nhất có lẽ là thuật toán MUSIC [6] và thuật toán ESPRIT [13] Nhiều nghiên cứu

đã cho thấy ưu điểm của các thuật toán dựa trên cấu trúc trị riêng khi chúng cho hiệu suất tốt hơn so với các phương pháp DOA cổ điển [10] Tuy nhiên, việc áp

Cùng với vấn đề cân chỉnh ban đầu dãy như đã nói trên, một vấn đề khác cũng không kém phần quan trọng là giữ được sự cân chỉnh này Nhiều yếu tố có thể tác động làm thay đổi đáp ứng của dãy theo thời gian: Sự thay đổi đáp ứng của các phần tử trong dãy theo thời gian; sự thay đổi vị trí của các phần tử trong dãy (các phần tử có thể dịch chuyển xung quanh vị trí lý tưởng của nó do nhiều yếu tố môi trường tác động lên hoặc cũng có thể có một hoặc một vài phần tử nào đó bị hư hỏng, không họat động được); sự không giống nhau về đặc tính của các linh kiện điện tử trong các bộ đổi tần, khuếch đại nối với từng phần tử trong dãy (các ảnh hưởng của nhiệt độ, sự già cỗi của các linh kiện theo thời gian …tương ứng với từng phần tử là không giống nhau) …Điều này dẫn đến sự suy giảm nghiêm trọng hiệu suất của hệ thống Trong những năm gần đây, nhiều bài báo [8, 10, 11, 15-23]

đã tập trung vào vấn đề thực tế này bằng cách sử dụng các tín hiệu thu được để hiệu chỉnh, bù cho các sai số gây ra bởi các hiện tượng trên; từ đó xác định một cách chính xác hướng đến của tín hiệu Một cách tổng quát, có thể chia các

phương pháp cân chỉnh sự thay đổi của hệ thống ra làm 2 loại chính : Tự cân chỉnh (self-calibration) và cân chỉnh sử dụng tín hiệu tham chiếu Các phương pháp tự cân chỉnh [8, 10-11, 19-23], ước lượng các thông số và tín hiệu đồng thời bằng cách lặp vòng [10-11] hoặc sử dụng các cấu trúc đặc biệt của dãy [22-23] với mục tiêu tối ưu một hàm giá trị để tự bù cho các khiếm khuyết của hệ thống Ngược lại, các phương pháp sử dụng tín hiệu tham chiếu [15-18] sử dụng các nguồn ở các hướng biết trước truyền đến dãy anten cần cân chỉnh và sau đó sẽ phân tích, xử lý tín hiệu ngõ ra của dãy Việc cân chỉnh cân chỉnh, hoặc có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phần cứng đo đạt các thông số để mô hình hóa các sai lệch và sau đó dùng phần mềm để bù cho các sai lệch hoặc thực hiện trực tiếp bằng phần mềm, trên các tín hiệu băng hẹp hoặc băng rộng

1.2 MỤC ĐÍCH – ĐỐI TƯỢNG – PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đề tài tập trung vào vấn đề cân chỉnh một SAS ứng với mô hình dãy anten không

lý tưởng trong thực tế (bao gồm các vấn đề về sai số pha, biên độ ứng đặc trưng cho sự khác nhau về đặc tính điện tử trong các bộ đổi tần, khuếch đại nối với từng phần tử trong dãy, các ảnh hưởng của nhiệt độ, sự già cỗi của các linh kiện theo thời gian ….; sai lệch về vị trí của các phần tử trong dãy và hiện tượng bức xạ năng lượng qua lại lẫn nhau giữa các phần tử trong dãy (còn gọi là hiện tượng mutual coupling)) trong điều kiện giả thiết các tín hiệu đến dãy là tín hiệu băng hẹp từ các nguồn không tương quan và dãy anten có hình dạng bất kỳ với các phần

tử của dãy là các anten đẳng hướng Đề tài trình bày một phương pháp tự cân chỉnh bằng phần mềm dựa vào ma trận các bản lưu (array manifold matrix) của dãy Tính hiệu quả của thuật toán sẽ được minh họa bằng các kết quả mô phỏng thực hiện trên phần mềm MATLAB phiên bản 7.0

5

1.3 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI

Luận văn được chia thành 4 chương chính, bao gồm :

Chương 1: Giới thiệu vấn đề

Đặt vấn đề và nêu ra mục đích cũng như ý nghĩa của đề tài

Chương 2 : Lý thuyết về hệ thống anten thông minh, với các phần chính :

• Hệ thống anten thông minh

• Tạo búp sóng trong hệ thống anten thông minh

• Xác định hướng đến của tín hiệu và các thuật toán xác định hướng đến

Chương 3 : Xác định hướng đến tín hiệu trong trường hợp mô hình dãy anten không lý tưởng, trình bày :

• Mô hình bài toán không lý tưởng

• Giải quyết vấn đề

• Các kết quả mô phỏng

Chương 4 : Kết luận và hướng phát triển của đề tài

1.4 Ý NGHĨA CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài gắn liền với vấn đề thực tế trong việc áp dụng anten thông minh vào các hệ thống thông tin di động Đề tài đề xuất một phương pháp cân chỉnh các sai số xảy

ra trong một hệ thống anten thông minh thực, từ đó góp một phần nhỏ vào lĩnh vực nghiên cứu về ứng dụng anten thông minh trong thực tiễn Các kết quả mô phỏng là tiền đề cho việc thử nghiệm phần cứng, từ đó thiết kế các ASIC và/hoặc các bộ vi xử lý phục vụ trong một hệ thống thực

Chương 2 LÝ THUYẾT VỀ HỆ THỐNG ANTEN THÔNG MINH 2.1 MỘT SỐ ĐỊNH NGHĨA CƠ BẢN

2.1.1 Anten

Anten vô tuyến là phần tử ghép năng lượng điện từ từ một môi trường (chẳng hạn không gian) đến một môi trường khác (chẳng hạn như cáp xoắn, cáp đồng trục hoặc ống dẫn sóng)

2.1.1.1 Anten đẳng hướng (Omnidirectional antenna)

Một anten đẳng hướng có đồ thị bức xạ như nhau trên tất cả mọi hướng, có nghĩa

là khả năng thu phát thông tin theo mọi hướng là như nhau (Hình 2-1) Rõ ràng là, anten đẳng hướng phân tán năng lượng như nhau theo các hướng làm cho năng lượng hữu dụng đến với người sử dụng mong muốn chỉ là một phần rất nhỏ năng lượng được gởi vào môi trường

Hình 2-1 Đồ thị phủ sóng của anten đẳng hướng khi nhìn ngang và nhìn từ trên xuống

Với hạn chế này, các anten đẳng hướng cố gắng vượt qua các ảnh hưởng của môi trường bằng cách tăng cường mức công suất tín hiệu quảng bá Với một số lượng lớn người sử dụng (và người gây nhiễu), sẽ xảy ra tình trạng xấu là, các tín hiệu không đến được người sử dụng mong muốn sẽ trở thành nhiễu đối với những người sử dụng khác Trong thông tin di động, việc sử dụng anten đẳng hướng một cách riêng lẻ không thể loại bỏ có chọn lọc các nguồn nhiễu với các người sử dụng được phục vụ và không có các khả năng làm giảm hoặc cân bằng đa đường không gian (spatial multipath) Anten đẳng hướng cũng làm giảm hiệu suất sử dụng phổ

7

tần số, giới hạn việc tái sử dụng tần số Các giới hạn này làm các nhà thiết kế hệ thống và những người họach định mạng phải tạo ra các phương pháp bù đắp phức tạp và đắt tiền

2.1.1.2 Anten định hướng (Directional antenna)

Một anten cũng có thể được xây dựng để có các hướng truyền và nhận cố định (Hình 2-2) Ngày nay các vùng phủ sóng của một tháp anten thường được chia ra (hay phân vùng) thành các tế bào (cell) Một vùng 3600 thường được chia thành 3 vùng con 1200 , mỗi vùng được phủ sóng tập trung hơn bởi một anten Điều này làm tăng độ lợi trong một tầm cố định theo góc phương vị so với anten đẳng hướng

Hình 2-2 Đồ thị phủ sóng của anten định hướng

2.1.2 Dãy anten (Antenna array)

Thay vì sử dụng các anten một cách riêng rẽ, người ta tìm cách kết hợp chúng theo một cấu trúc hình học nhất định nào đó trong không gian để tạo ra đồ thị búp sóng như mong muốn Các anten riêng lẻ trong một dãy bây giờ được xem như là các phần tử (element) hoặc các cảm biến (sensor) của dãy Mỗi phần tử của dãy anten

có thể được kích thích bởi các dòng hoặc áp với pha và biên độ khác nhau Tín hiệu từ các phần tử sau đó sẽ được kết hợp với nhau theo cách thích hợp, để tạo đồ thị búp sóng như mong muốn Trong một dãy với các anten giống nhau được sử dụng, đồ thị tổng cộng của dãy là tích của hệ số dãy (array factor) và đồ thị của phần tử thành phần Hệ số dãy được xác định bởi sự sắp xếp của dãy trong không gian, và biên độ cũng như pha của các dòng cung cấp Do đó, bằng cách điều

khiển các biến số này, đáp ứng của dãy anten theo bất kỳ hướng nào cũng có thể được kiểm soát

Các dãy có thể được sắp xếp theo nhiều cấu hình hình học khác nhau Các cấu trúc hình học cơ bản của dãy cho ở hình 2-3

Hình 2-3 Các cấu hình hình học của dãy anten (a) Dạng vòng UCA (b) Dạng tuyến tính ULA (c) Dạng phẳng (Planar)

2.1.3 Các hệ thống anten thông thường (Antenna systems)

2.1.3.1 Các hệ thống phân vùng (Sectorized Systems )

Các hệ thống anten phân vùng chia một vùng tế bào truyền thống thành các phân vùng (sector) Mỗi phân vùng này được phủ sóng bởi một anten định hướng từ cùng một trạm nền Về mặt họat động, mỗi phân vùng được xem như là một tế bào khác nhau, có tầm lớn hơn trường hợp đẳng hướng Các phân vùng anten làm tăng khả năng tái sử dụng của 1 kênh tần số trong các hệ thống tế bào bằng cách làm giảm nhiễu xuyên qua giữa các tế bào Khi kết hợp nhiều anten định hướng lại với nhau, trạm nền có thể phủ tất cả mọi hướng (Hình 2-4)

9

Hình 2-4 Đồ thị phủ sóng của hệ thống anten phân vùng

2.1.3.2 Các hệ thống phân tập (Diversity Systems)

Một hệ thống phân tập liên kết 2 (hoặc nhiều) phần tử anten tại trạm nền, sự phân chia vật lý (phân tập không gian) của chúng được sử dụng có tính lịch sử là để cải thiện khả năng thu tín hiệu khi có các hiệu ứng đa đường

Phân tập cung cấp một cải tiến trong độ hiệu quả của tín hiệu nhận bằng cách sử dụng một trong 2 phương pháp sau đây:

• Phân tập chuyển đổi – Giả sử rằng ít nhất một anten ở trong một vị trí

thuận lợi tại một thời điểm cho trước, hệ thống này sẽ chuyển đổi liên tục giữa các anten (kết nối mỗi kênh nhận với anten phục vụ tốt nhất), việc làm

này không làm tăng độ lợi vì chỉ một anten được sử dụng tại mỗi thời điểm

• Phân tập kết hợp Phương pháp này sửa các lỗi pha trong các tín hiệu đa

đường và kết hợp hiệu quả công suất của các tín hiệu để tạo ra độ lợi Ngoài

ra, còn có các hệ thống phân tập khác, chẳng hạn hệ thống phân tập kết hợp

tỷ số cực đại, kết hợp các ngõ ra của các anten để tối đa tỷ số của năng

lượng tín hiệu kết hợp trên nhiễu

Phân tập anten chỉ đơn thuần là chuyển đổi họat động từ một phần tử đang họat động sang một phần tử khác Mặc dù phương pháp này làm giảm fading đa đường đáng kể, việc sử dụng một phần tử tại mỗi thời điểm không làm cải thiện độ lợi so với các phương pháp dùng phần tử đơn khác Trong các môi trường nhiễu cao, việc khóa tín hiệu mạnh nhất hoặc trích công suất tín hiệu mạnh nhất từ các anten

rõ ràng là không thích hợp và có thể tạo ra kết quả là nhận được nhiễu thay vì

nhận được tín hiệu mong muốn

Việc cần thiết để truyền một lượng lớn người sử dụng hiệu quả hơn mà không kèm

thêm vấn đề nhiễu dẫn đến bước thế hệ kết tiếp của các hệ thống anten kết hợp

một cách thông minh họat động đồng thời của các phần tử anten phân tập

2.1.4 Các hệ thống anten thông minh (Smart Antenna Systems)

Một SAS có thể được xem là sự kết hợp dãy anten với các phần tử bức xạ, một

mạng chia/ kết hợp tín hiệu và một đơn vị điều khiển Đơn vị điều khiển chính là

bộ óc của một SAS, nơi khiến một SAS thật sự thông minh Thông thường, đơn vị

điều khiển là một bộ xử lý tín hiệu số (DSP) Các hệ thống anten thông minh nói

chung có thể được chia thành 2 dạng chính là các hệ thống búp sóng chuyển đổi và

các hệ thống dãy thích nghi

2.1.4.1 Các hệ thống chuyển đổi búp sóng (Switched Systems)

Một hệ thống chuyển đổi búp sóng tạo ra nhiều búp sóng liên tiếp nhau và ngõ ra

của hệ thống sẽ chuyển đổi từ búp sóng này đến búp sóng khác để phủ sóng cho 1

hoặc một nhóm máy thu Do đó, một tế bào được phủ sóng bởi một tập các búp

sóng liên tiếp nhau

Kỹ thuật tạo búp sóng chuyển đổi phổ biến nhất là sử dụng ma trận Butler Cấu

trúc tạo búp sóng Bulter với một hệ thống 8 búp sóng liên tiếp cho trong hình 2-5

với 8 ngõ vào và 8 ngõ ra Ma trận bao gồm các bộ hybrid và các bộ dịch pha cố

định Số lượng các bộ dịch pha và các bộ hybrid phụ thuộc vào số lượng các búp

sóng được tạo ra Đối với một dãy tuyến tính L phần tử, số lượng các bộ hybrid là

2log2

Các dãy Butler có thể tạo ra số lượng cách búp sóng theo hàm mũ cơ số 2, nghĩa là

2, 4, 8, 16, 32 … Số lượng các búp sóng bằng với số lượng các phần tử có trong dãy Các búp sóng có khoảng cách bằng nhau và đỉnh của búp sóng này nằm tại null của búp sóng kia

Hình 2-5 Hệ thống chuyển đổi búp sóng Butler

2.1.4.2 Các hệ thống dãy thích nghi (Adaptive Array Systems)

Vị trí của các di động thay đổi liên tục và do đó, cần cập nhật các trọng số của dãy

để dõi theo các thuê bao Nếu các trọng số là biến đổi chậm theo thời gian, ta có

các dãy thích nghi Một dãy thích nghi có khả năng tự hiệu chỉnh cấu trúc đồ thị của nó để tạo ra búp sóng định hướng theo hướng của nguồn tín hiệu mong muốn

và các null tại các hướng của nguồn nhiễu (Hình 2-6) Điều này được thực hiện điển hình bằng một vòng điều khiển hồi tiếp nội và ước lượng các trọng số mong muốn sử dụng DSP như trên hình 2-7

Hình 2-6 Đồ thị phủ sóng của dãy anten thích nghi

Hình 2-7 Sơ đồ một hệ thống dãy thích nghi

Nếu một trạm nền trong một hệ thống thông tin tế bào sử dụng dãy anten thích nghi để định hướng bức xạ của nó về hướng di động mà nó cần thông tin, việc làm này sẽ cho một số lợi ích sau:

• Công suất truyền với một chất lượng tín hiệu cho trước có thể được giảm xuống trên cả 2 tuyến đường lên (uplink) và đường xuống (downlink); hoặc

2.2 MÔ HÌNH TÍN HIỆU TRONG BÀI TOÁN SA

Phần này trình bày một mô hình cơ bản thường được sử dụng trong hầu hết các bài báo liên quan đến SA

Xét một dãy anten Lphần tử đẳng hướng trong môi trường đồng nhất ở trường xa

của M nguồn điểm băng hẹp không tương quan có tần số sóng mang f0 Hệ tọa độ

tham chiếu là hệ tọa độ cầu như trong hình 2.8, với φ là góc phương vị (azimuth)

và θ là góc nâng (elevation) Khoảng thời gian một sóng phẳng đến từ nguồn thứ

i theo hướng (φ θ và được đo trên phần tử thứ i, i) l tính từ gốc là :

trong đó, rlà vector vị trí của phần tử thứ l, vˆ(φ θi, i)là vector đơn vị theo hướng

(φ θ , i, i) c là tốc độ truyền của sóng phẳng và biểu thị cho tích trong Đối với một

dãy tuyến tính với các phần tử sắp xếp ở những khoảng cách bằng nhau và bằng d

dọc theo trục x, phần tử đầu tiên đặt tại gốc tọa độ, (2.3) trở thành:

( ) ( 1 cos)

d l c

Tín hiệu gây ra trên 1 phần tử tham chiếu của dãy từ nguồn thứ i thường được

biểu diễn ở dạng phức như sau:

( ) j2 f t0

i

với m t i( ) biểu thị cho hàm điều chế phức Cấu trúc của hàm điều chế phản ánh

từng loại điều chế cụ thể được sử dụng trong từng hệ thống Ví dụ, đối với một hệ

thống FDMA, tín hiệu sau điều chế được cho bởi công thức ( ) j i( )t

trong đó, p t( ) biểu thị cho xung lấy mẫu, biên độ d n i( ) biểu thị cho ký hiệu của

thông điệp và Δ là thời đoạn lấy mẫu Với hệ thống CDMA thì

( ) ( ) ( )

với d t i( ) biểu thị cho chuỗi thông điệp và g t( )biểu thị cho chuỗi nhị phân giả

ngẫu nhiên mang các giá trị +1 và −1

Tổng quát, hàm điều chế thường được mô hình như là một quá trình băng gốc

phức, với trung bình khộng và variance bằng công suất nguồn tín hiệu

Giả sử rằng sóng phẳng đến phần tử thứ l τ φ θ giây trước khi nó đến phần tử l( i, i)

tham chiếu, tín hiệu gây ra trên phần tử thứ l do nguồn thứ igây ra có thể được

biểu diễn

( ) j2 f t0 ( l( i,i) )

i

Biểu diễn này dựa trện giả sử băng hẹp đối với việc xử lý tín hiệu của dãy, nghĩa

là băng thông của tín hiệu là đủ nhỏ và các chiều của dãy là đủ nhỏ đối với hàm

điều chế để xem như là không đổi trong suốt τ φ θ giây, nghĩa là l( i, i)

trong đó n t l( ) biểu thị cho thành phần tạp âm ngẫu nhiên trên phần tử thứ l, bao

gồm tạp âm nền và tạp âm điện tử gây ra trong kênh thứ l; với giả sử tạp âm ngẫu

nhiên là tạp âm trắng với trung bình không và variance 2

n

σ Khi các phần tử không đẳng hướng thì các tín hiệu trên mỗi phần tử do một nguồn

nào đó gây ra tỷ lệ với lượng đáp ứng của phần tử theo hướng của nguồn

Hình 2-9 Mô hỉnh bộ tạo búp sóng băng hẹp

Xem xét một bộ tạo búp băng hẹp như trong hình 2.9, trong đó các tín hiệu từ mỗi

phần tử được nhân với một trọng số phức và lấy tổng để tạo ra ngõ ra của dãy

Trong hình 2.9 không cho thấy các thành phần như các bộ tiền khuếch đại, các bộ

lọc thông dải, …Từ hình vẽ, biểu thức ngõ ra của dãy được cho bởi

( ) * ( )

1

L

l l l

=

trong đó * biểu thị cho phép lấy liên hợp phức

Biểu thị các trọng số của bộ tạo búp sóng ở dạng vector

Nếu các thành phần của x( )t có thể được mô hình như là các quá trình tĩnh với

trung bình không, thì với một wcho trước, công suất trung bình ngõ ra của bộ xử

lý đươc cho bởi

( ) ( ) ( )* H

trong đó E[ ]. biểu thị cho toán tử kỳ vọng và Rlà ma trận tương quan của dãy

được định nghĩa bởi

( ) ( )H

Các phần tủ của ma trận này biểu thị cho tương quan giữa các phần tủ khác nhau

của dãy Ví dụ, Rij biểu thị cho tương quan giữa phần tử thứ i và phần tử thứ j

của dãy Gọi vector lái (steering vector) theo hướng (φ θ hay nguồn thứ i, i) i là một

M

H

i i i n i

=

với Ilà ma trận đơn vị và p i biểu thị cho công suất nguồn thứ i được đo tại một

trong các phần tử của dãy, cũng là variance của hàm điều chế m t i( )khi nó được

mô hình như là một quá trình ngẫu nhiên băng gốc

Sử dụng biểu diễn bằng ma trận, ma trận tương quan Rcũng có thể được biểu diễn

ở dạng

2

H n

σ

trong đó ma trận A gọi là ma trận các bản lưu của dãy; các cột của ma trận AL M×

được tạo thành từ các vector lái:

[ 1 , , , 2 M]

=

và ma trận S biểu thị cho tương quan nguồn Với các nguồn không tương quan, S

là ma trận đường chéo với

, 0,

i ij

Thỉnh thoảng, việc sử dụng R được thay bằng các trị riêng và vector riêng của nó

Các trị riêng của Rcó thể chia thành 2 tập hợp con khi môi trường bao gồm các

nguồn không tương quan và tạp âm trắng không tương quan

Các trị riêng trong tập hợp 1 có các giá trị bằng nhau Các giá trị này không phụ

thuộc vào nguồn và bằng variance của tạp âm trắng Các trị riêng trong tập hợp

thứ 2 là hàm của các thông số về nguồn, và số lượng của chúng bằng với số lượng

nguồn Mỗi trị riêng tương ứng với một nguồn, và giá trị của nó thay đổi khi công

suất của nguồn thay đổi Các trị riêng trong tập hợp này lớn hơn các trị riêng ứng

với tạp âm trắng, và được gọi là các trị riêng tín hiệu; trong khi các trị riêng ứng

với tạp âm trắng gọi là các trị riêng nhiễu Vì thế, một dãy có Lphần tử chịu tác

động của M nguồn định hướng thì ma trận tương quan R sẽ có M trị riêng tín

hiệu và L M− trị riêng nhiễu

Biểu thị L trị riêng của R theo thứ tự nhỏ dần bằng ký hiệu λl,l=1, ,L và các

vector riêng chuẩn hóa tương ứng với chúng là Ul,l=1, ,L, ma trận R được viết

M

H

l l l n l

=

• Các thuật toán dựa trên DOA tín hiệu đến, định hướng tín hiệu dựa trên các

bộ tạo búp sóng (Direction of Beamformer-DOB)

• Các thuật toán dựa trên chuỗi huấn luyện, có thể xem như là bộ tạo búp sóng tham chiếu tạm thời (Temporal Reference Bemformer - TRB)

• Các thuật toán dựa trên cấu trúc tín hiệu, tạo búp sóng dựa trên cấu trúc tín hiệu (Signal Structure based Beamformer- SSBF)

SSBF sử dụng các đến tín hiệu tạm thời và/hoặc các đặc tính về phổ của chúng chẳng hạn như cấu trúc alphabet xác định của các tín hiệu số hoặc các tính chất biên độ hằng của các tín hiệu PSK Trong ngữ cảnh về thông tin di động, một DOB cần sự dõi theo các góc đến (AOA tracking), trong khi TRB dùng tín hiệu huấn luyện nên hiệu suất phổ bị suy giảm

2.3.1 Tạo búp sóng định hướng (DOB)

Trong DOB, hướng đến của các tín hiệu nhận được được xác định trước, sử dụng các kỹ thuật ước lượng hướng đến, sau đó các trọng số của BF được tính toán Có

3 loại BF tối ưu : BF dựa trên việc cực đại tỷ số SINR, cực đại khả năng xảy ra (maximum likelihood-ML) và cực tiểu variance của đáp ứng không méo (MVDR) Một nhóm khác trong DOB là các BF độc lập dữ liệu, các bộ BF cổ điển và các bộ

BF lái null Các kỹ thuật DOB là tương đối dễ sử dụng, tuy nhiên các phương pháp này cần sự cân chỉnh Việc ước lượng hướng đến của tín hiệu cũng cần điều

kiện số nguồn tín hiệu đến phải nhỏ hơn số lượng các phần tử của dãy Hiệu suất

của DOB có thể suy giảm nghiêm trọng khi có đa đường kết hợp, tạo ra việc khử

tín hiệu tại ngõ ra của dãy

2.3.1.1 Tạo búp sóng cổ điển

Bộ tạo búp sóng cổ điển là bộ tạo búp sóng đơn giản nhất, còn gọi là bộ làm trễ và

lấy tổng, với tất cả các trọng số của nó bằng biên độ Nếu một tín hiệu mong muốn

từ một hướng DOA đã biết được chọn (φ θ , gọi là hướng nhìn, thì búp sóng 0, 0)

chính sẽ được lái theo hướng này bằng cách nhân các phần tử của dãy với một hệ

số phức, ứng với một độ trễ, vì thế các tín hiệu từ các phần tử gây ra bởi một

nguồn theo hướng mong muốn sau khi đuợc đặt trọng số sẽ được kết hợp cùng pha

(in-phase) Với s0 biểu thị cho vector lái theo hướng nhìn, các trọng số của dãy

được cho bởi

Dãy với các trọng số như vậy có đáp ứng đơn vị theo hướng nhìn, nghĩa là, công

suất trung bình ngõ ra của bộ xử lý tạo bởi một nguồn theo hướng nhìn bằng với

công suất nguồn Điều này được làm rõ như sau:

Giả sử rằng một nguồn có công suất p s theo hướng nhìn, với m t s( ) biểu thị cho

hàm điều chế Tín hiệu do chỉ duy nhất nguồn này gây ra trên phần tử thứ l cho

Vì thế công suất trung bình ngõ ra của bộ tạo búp sóng cổ điển theo hướng nhìn

bằng với công suất nguồn theo hướng nhìn Quá trình xử lý rằng tương tự như lái

dãy bằng cơ khí theo hướng nhìn nhưng được thực hiện bằng các điều chỉnh các

pha Điều này đuợc gọi là lái điện tử, và các bộ dịch pha đuợc dùng để hiệu chỉnh

các pha cần thiết

Khái niệm bộ tạo trễ và lấy tổng có thể được làm rõ hơn trong hình 2.10 với một

dãy anten 2 phần tử, cách nhau một khoảng d Giả sử rằng có một sóng phẳng đến

từ hướng θ tạo ra điện áp s t( ) trên phần tử thứ nhất Sóng phẳng đến phần tử thứ

2 sau Tˆ giây, với

ˆ dcos

T

và tạo ra điện áp trên phần tử thứ 2 bằng s t T( )− ˆ Nếu điện áp trên phần tử thứ

nhất được làm trễ một khoảng thời gian Tˆ, tạo ra điện áp s t T( )− ˆ và không có trễ

trên phần tử thứ 2 thì cả 2 sóng điện áp xuất hiện cùng pha và ngõ ra của bộ tạo

búp sóng được tạo ra bằng cách lấy tổng các dạng sóng này Một hằng số tỷ lệ 0.5

được thêm vào để độ lợi theo hướng θ là đơn vị

Hình 2-10 Cấu trúc bộ tạo búp sóng làm trễ và lấy tổng 2 phần tử

Trong môi trường chỉ có tạp âm không tương quan và không có nhiễu định hứơng,

bộ tạo búp sóng này cung cấp SNR cực đại Đối với tạp âm không tương quan,RN

được cho bởi

Phương trình (2.32) cho thấy công suất nhiễu tại ngõ ra của dãy nhỏ hơn L lần

công suất nhiễu trên mỗi phần tử Vì thế, bộ xử lý với độ lợi đơn vị theo hướng tín

hiệu làm giảm tạp âm L lần, tạo ra SNR tại ngõ ra là 2

s N

SNR= p L σ Khi mà SNR ngõ vào là 2

s N

p σ , nó cung cấp độ lợi của dãy, được định nghĩa như là tỷ số giữa

SNR ngõ ra và SNR ngõ vào, bằng L số phần tử của dãy

Mặc dù bộ tạo búp sóng này cung cấp SNR ngõ ra cực đại khi không có nhiễu

định hướng họat động tại cùng một tần số, nó không hiệu quả khi có sự hiện diện

của các nhiễu định hướng Giới hạn của phương pháp này là do nó không kiểm

soát các búp sóng phụ, làm cho đồ thị anten cho phép các tín hiệu nhiễu ảnh hướng

đến máy thu sau khi các các trọng số được áp dụng Bộ BF lái null được tạo ra để

khắc phục hiện tượng trên

2.3.1.2 Tạo búp sóng lái null

Bộ BF lái null tạo ra các trọng số thích nghi để hướng búp sóng chính đến tín hiệu

mong muốn và đặt các null theo các hướng gây nhiễu Giả sử s0 là vector lái theo

hướng nguồn tín hiệu mong muốn và s1, ,sk là k vector lái theo các nguồn nhiễu,

vector trọng số của dãy là nghiệm của các phương trình sau

0 1

0, =1, ,

H H

1

H = T

trong đóA là ma trận các vector lái và e1T là vector chỉ gồm các phần tử có giá trị

không ngọai trừ phần tử đầu tiên, nghĩa là

Với k = −L 1, Alà ma trận vuông Giả sử tồn tại nghịch đảo của A, điều này đòi

hỏi tất cả các vector lái đều độc lập tuyến tính, nghiệm đối với vector trọng số cho

bởi

1 1

H = T −

Trong trường hợp các vector lái không độc lập tuyến tính, A không khả đảo, giả

nghịch đảo của nó có thể được sử dụng

Từ phương trình này cho thấy rằng do cấu trúc của vector e1, hàng đầu tiên của

nghịch đảo ma trận A tạo thành vector trọng số Vì thế, các trọng số được chọn là

hàng đầu tiên của nghịch đảo ma trận A với các tính chất mong muốn về đáp ứng

đơn vị theo hướng nhìn và null tại các hướng có nguồn nhiễu

Khi số các null nhỏ hơn L-1, A không phải là ma trận vuông Ước lượng các trọng

số có thể tạo ra bằng cách sử dụng

( ) 1 1

H = T H H −

Cơ chế tạo null ở trên đòi hỏi phải có thông tin về hướng của các nguồn nhiễu, và

BF này không tạo ra SNR cực đại tại ngõ ra Các DOB tối ưu khắc phục được điều

này

2.3.1.3 Tạo búp sóng tối ưu

Gọi ˆw là vector trọng số của BF, sao cho cực đại SNR ngõ ra Với một dãy không

cưỡng bức, biểu thức của ˆw được biểu diễn

0 0

ˆ =μ −N

trong đó RN là ma trận tương quan của các thành phần nhiễu và tạp âm, nghĩa là

nó không chứa tín hiệu đến theo hướng nhìn (θ φ0 , 0)và μ là một hằng số Với một 0

dãy bị cưỡng bức có đáp ứng theo hướng nhìn bằng đơn vị, hằng số này được tính

từ đó vector trọng số trở thành

1 0 1

Đây cũng được biết đến như là bộ lọc ML, khi nó ước lượng ML của nguồn tín

hiệu, với giả sử tất cả các nguồn là nhiễu

Trong thực tế, việc ước lượng ma trận nhiễu và tạp âm là không thể thực hiện

được, ma trận tổng cộng (tín hiệu + nhiễu + tạp âm) được sử dụng để ước lượng

các trọng số Trong trường hợp này, vector trọng số là

1 0 1

0 0ˆ

Điều kiện này đảm bảo các tín hiệu đi qua bộ xử lý không bị méo dạng Quá trình

cực tiểu sau đó sẽ cực tiểu tạp âm tổng cộng, bao gồm các nhiễu và tạp âm không

tương quan, do đó thuật toán này còn được biết đến như là MVDR

MVDR cực tiểu công suất ngõ ra tổng cộng trong khi vẫn giữ tín hiệu ngõ ra

khộng đổi, điều này tương đương với việc cực đại SNR tại ngõ ra Do đó, có thể

chứng minh các trọng số của các bộ lọc ML và MVDR, các phương trình (2.41) và

(2.42), là giống nhau như sau:

Định lý nghịch đảo ma trận cho ma trận A và vector x được phát biểu như sau:

11

H H

H s

Thay R− 1 trong (2.46) vào (2.42) và tính toán đại số, ta sẽ được (2.41)

Bộ xử lý trên được gọi là bộ xử lý tối ưu SNR ngõ ra α của bộ xử lý tối ưu cho ˆ

L

=s

Vì thế, các trọng số của bộ xử lý tối ưu khi không có lỗi là giống với các bộ xử lý

cổ điển; chứng tỏ rằng bộ xử lý cổ điển là tối ưu trong trường hợp chỉ có tạp âm và

không có nhiễu định hướng SNR ngõ ra và độ lợi dãy Gˆ của bộ xử lý tối ưu trong

trường hợp này lần lượt là

2

ˆ s n

p L

ασ

I

p L

σρα

σσ

+

=

+

(2.51)

và độ lợi dãy là

2

1ˆ

là một đại lượng tỷ lệ và phụ thuộc vào hướng của nhiễu ứng với nguồn tín hiệu và

cấu trúc hình học của dãy Từ (2.25), (2.53) và sau khi đã sắp xếp

1 H H

c I I c

Vì thế, thông số này đặc trưng cho các trọng số của bộ xử lý cổ điển Khi thông số

này đặc trưng cho hiệu suất của bộ xử lý tối ưu, nó nói rằng hiệu suất của bộ xử lý

tối ưu trên phương diện về khả năng khử nhiễu phụ thuộc sự mở rộng đáp ứng của

bộ xử lý cổ điển đối với nhiễu

Một trường hợp khá thú vị là, khi nhiễu có hướng rất mạnh so với tạp âm nền,

p Lρα

p L

σ

Khi nhiễu có hướng ở xa so với búp sóng chính của bộ xử lý cổ điển, ρ≈1, dẫn

đến SNR ngõ ra của bộ xử lý tối ưu trong điều kiện có 1 nhiễu có hướng mạnh là

giống như trong trường hợp không có nhiễu có hướng , điều này chứng tỏ rằng bộ

xử lý khử hầu hết nhiễu, tạo ra độ lợi dãy lớn

Hiệu suất của bộ xử lý tối ưu theo phương diện SNR ngõ ra và độ lợi dãy không bị

ảnh hưởng bởi hướng nhìn cưỡng bức, vì nó chỉ là tỷ lệ của các trọng số Do đó,

sự họat động được trình bày ở trên là hợp lý trong trường hợp bộ xử lý không cưỡng bức

Đối với bộ tạo búp sóng tối ưu họat động như mô tả ở trên và để cực đại SNR

bằng cách khử nhiễu, số lượng các nguồn nhiễu phải nhỏ hơn hoặc bằng L-2, khi một dãy L phần tử có L-1 bậc tự do và mỗi bậc được sử dụng để cưỡng bức theo 1

hướng nhìn Điều này không đúng trong môi trường di động do sự tồn tại của đa đường, và bộ tạo búp sóng của dãy có thể không đạt được sự tối ưu SNR ngõ ra bằng cách nén các nhiễu Trong tài liệu về hệ thống thông tin di động, tạo búp sóng tối ưu thường được gọi là kết hợp tối ưu Các bộ tạo búp sóng MVDR không yêu cầu phải biết hướng và mức công súât của nhiễu cũng như mức công suất tạp

âm nền để cực tiểu SNR ngõ ra Nó chỉ yêu cầu hướng của tín hiệu mong muốn Trong phần sau, một bộ xử lý đòi hỏi một tín hiệu tham chiếu thay vì hướng của tín hiệu

2.3.2 Tạo búp sóng dựa trên tín hiệu tham chiếu tạm thời (TRB)

Tạo búp sóng dựa trên tín hiệu huấn luyện hay tạo búp sóng tham chiếu thời gian

là phương pháp tính toán hiệu quả sử dụng hữu hiệu hiệu suất phổ Thông tin về không gian, chẳng hạn như DOA hoặc ma trận các bản lưu của dãy là không cần thiết Tín hiệu tham chiếu có thể là một tín hiệu ưu tiên biết trước hoặc tín hiệu được tái tạo từ các ký tự phát hiện được Việc sử dụng các tín hiệu huấn luyện đòi hỏi phải khôi phục sóng mang và tín hiệu trước, điều này khó có thể thực hiện được khi có nhiễu đồng kênh (CCI) TRB khử nhiễu bằng cách tạo null theo các hướng nhiễu và cho thấy tính hiệu quả của chúng trong môi trường có các đặc tính kênh truyền thay đổi liên tục Kỹ thuật TRB kết hợp một cách tối ưu các thành phần đa đường, làm tăng tỷ số SNR và làm giảm ảnh hưởng của fading

Trong một môi trường đa đường không kết hợp, cả DOB và TRB đều có khả năng khắc phục được ISI khi hai ký hiệu khác nhau của cùng một người sử dụng sẽ không tương quan và được xem như tạp âm

Thay vì cần phải cân chỉnh như trong DOB, TRB đòi hỏi sự đồng bộ chính xác

Cấu trúc TRB dựa trên lọc Weiner để ước lượng các trọng số của bộ tạo búp sóng

cho ở hình 2.11 Ngõ ra của dãy được trừ cho tín hiệu tham chiếu có sẵn r t( ) để

tạo ra tín hiệu sai số ε( ) ( )t =r t − w xH ( )t , tín hiệu này được dùng để kiểm soát các

trọng số Các trọng số được hiệu chỉnh sao cho MSE giữa ngõ ra và tín hiệu tham

chiếu là cực tiểu MSE được cho bởi

( )2 ( )2

2

MSE E= ⎡⎣ε t ⎤⎦=E r t⎡⎣ ⎤⎦+w Rw− w z (2.57) với

( ) ( )

E t r t

= ⎡⎣ ⎤⎦

là tương quan giữa tín hiệu tham chiếu và vector các tín hiệu của dãy x( )t

Mặt phẳng MSE là một hàm bậc hai của biến w và được cực tiểu bằng cách đặt

gradient của nó với wbằng zero, dẫn đến phương trình Wiener-Hoff đối với vector

Cơ chế này được áp dụng để thu tín hiệu yếu khi có nhiễu mạnh bằng cách đặt tín

hiệu tham chiếu là zero và cài đặt các trọng số để có được một đồ thị đẳng hướng

Quá trình sẽ bắt đầu xử lý các nhiễu mạnh trước và sau đó xử lý tín hiệu yếu Khi

một cơ chế thích nghi được sử dụng để ước lượng wˆMSE, nhiễu mạnh được khử

trước hết bằng cách các trọng số được hiệu chỉnh để tạo null theo hướng đó để tạo

ra tỷ số tín hiệu trên nhiễu đủ lớn để có thể thu được