Cải thiện chất lượng kênh truyền không dây thay đổi theo thời gian bằng kỹ thuật thích nghi không thời gian

Tuy nhiên trong điều kiện kênh truyền thay đổi theo thời gian thì ảnh hưởng của nhiễu liên ký tự và can nhiễu phức tạp hơn nhiều, và kỹ thuật của bộ cân bằng và anten thông minh truyền t

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

CHÂU MINH ĐỨC

CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KHÔNG DÂY THAY ĐỔI THEO THỜI GIAN BẰNG KỸ THUẬT

THÍCH NGHI KHÔNG GIAN-THỜI GIAN

Chuyên ngành : KÝ THUẬT ĐIỆN TỬ

Mã số ngành: 60.52.70

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS.ĐỖ HỒNG TUẤN

Cán bộ chấm nhận xét 1: TS PHAN HỒNG PHƯƠNG

Cán bộ chấm nhận xét 2: ThS TRẦN VĂN SƯ

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 21 tháng 7 năm 2007

- -oOo -

Tp HCM, ngày tháng năm

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: CHÂU MINH ĐỨC Giới tính : Nam

Ngày, tháng, năm sinh : 31/08/1982 Nơi sinh : TRÀ VINH

Chuyên ngành : KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

Khoá (Năm trúng tuyển) : 2005

1- TÊN ĐỀ TÀI :

CẢI THIỆN CHẤT LƯỢNG KÊNH TRUYỀN KHÔNG DÂY THAY ĐỔI THEO THỜI GIAN BẰNG KỸ THUẬT THÍCH NGHI KHÔNG GIAN- THỜI GIAN

2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:

NGHIÊN CỨU SƠ ĐỒ KẾT HỢP HỆ THỐNG THÍCH NGHI KHÔNG GIAN

VÀ THỜI GIAN (ADAPTIVE BEAMFORMER VÀ ADAPTIVE EQUALIZER) XÉT ẢNH HƯỞNG CỦA KÊNH TRUYỀN THAY ĐỔI THEO THỜI GIAN ĐỐI VỚI HỆ THỐNG KẾT HỢP THÍCH NGHI KHÔNG GIAN VÀ THỜI GIAN

MÔ PHỎNG HỆ THỐNG KẾT HỢP TRONG MÔI TRƯỜNG CÓ NHIỄU GAUSS VÀ FADING

3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 05/02/2007

4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ : 05/07/2007

5- HỌ VÀ TÊN CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS ĐỖ HỒNG TUẤN

Nội dung và đề cương Luận văn thạc sĩ đã được Hội Đồng Chuyên Ngành thông qua

(Họ tên và chữ ký) QUẢN LÝ CHUYÊN NGÀNH

(Họ tên và chữ ký)

LỜI CẢM ƠN

Em xin chân thành cảm ơn TS ĐỖ HỒNG TUẤN, người đã trực tiếp hướng dẫn, tận

tình chỉ bảo và tạo mọi điều kiện thuận lợi cho em hoàn thành luận văn tốt nghiệp này Trong suốt thời gian làm việc với thầy, thầy đã hết sức thân thiện, nhiệt tình chỉ dạy tạo

co chúng em một cảm giác gần gũi Đó là một thuận lợi rất quan trọng để em có thêm

tự tin hoàn thành tốt đề tài tốt nghiệp này

Em xin chân thành cảm ơn các Thầy, Cô trong bộ môn Viễn Thông, Khoa Điện-Điện

tử Trường Đại Học Bách Khoa Tp HCM đã tận tình giảng dạy, cung cấp kiến thức trong suốt thời gian em học ở trường Đó là nền tảng cơ bản để em thực hiện luận văn tốt nghiệp này

Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè giúp đỡ, động viên em trong suốt quá trình học tập và thực hiện đề tài tốt nghiệp này

Châu Minh Đức

ABSTRACT

In mobile communication systems, capacity and performance are usually limited by two major impairments They are multipath fading, which causes inter-symbol interference (ISI), and interference ISI can be cancelled by equalizers and beamformers (smart antennas) can be used to reduce the effects of the interference However, in time-varying channel, the effects of ISI and interference become more complex, and traditional equalization and smart antenna techniques may not deal with

In this thesis, we investigate alogrithms in which the weights of the equalizers and beamformers can be updated with time varying in time-varying channels After successfully building an adaptive equalizer and an adaptive beamformer, we will associate both of them so that both ISI and interference can be cancelled in time-varying channels

TÓM TẮT NỘI DUNG

Trong những hệ thống thông tin di động, dung lượng và hiệu suất thường bị giới hạn bởi hai sự hư hại chính: fading đa đường gây ra nhiễu liên ký tự (ISI) và can nhiễu Nhiễu liên ký tự thì có thể triệt bởi bộ cân bằng, còn bộ tạo búp sóng (anten thông minh) có thể làm giảm sự ảnh hưởng của can nhiễu Tuy nhiên trong điều kiện kênh truyền thay đổi theo thời gian thì ảnh hưởng của nhiễu liên ký tự và can nhiễu phức tạp hơn nhiều, và kỹ thuật của bộ cân bằng và anten thông minh truyền thống có thể không giải quyết được Trong luận văn này chúng tôi xây dựng các giải thuật mà các trọng số của bộ cân bằng và bộ tạo búp sóng có thể tự động cập nhật theo thời gian theo sự thay đổi của kênh truyền Sau khi thành công trong việc xây dựng bộ cân bằng thích nghi và

bộ tạo búp sóng thích nghi (anten thông minh) để triệt nhiễu ký tự và can nhiễu trong kênh truyền thay đổi theo thời gian, ta sẽ kết hợp hai bộ trên để đồng thời nhiễu liên ký

GIỚI THIỆU VỀ LUẬN VĂN

1 Giới thiệu về môi trường truyền không dây

Trong hệ thống thông tin di động, chất lượng hệ thống thường bị giới hạn bởi hai tác nhân chính: nhiễu liên ký tự (ISI) và can nhiễu (interference)

a Nhiễu liên ký tự xuất hiện do nhiều nguyên nhân, nhưng quan trọng nhất vẫn là do

hiện tượng đa đường, do sự không tuyến tính của đặc tuyến bộ lọc môi trường và kênh truyền thay đổi theo thời gian (time-varying channel)

• Đa đường xuất hiện khi tín hiệu đến chịu sự phản xạ từ các vật cản khác nhau trong môi trường truyền sóng, do đó có nhiều tín hiệu đến từ các hướng khác nhau ở các thời điểm khác nhau, các tín hiệu này sẽ chồng lấn lên các tín hiệu khác tạo nên nhiễu liên ký tự

• Nhiễu liên ký tự còn có thể xuất hiện do môi trường truyền có thể xem như là một

bộ lọc có đặc tuyến không tuyến tính, nên tín hiệu khi truyền qua kênh truyền xem như đang truyền qua một bộ lọc, làm cho tín hiệu sẽ bị méo dạng, chồng lấn lên các tín hiệu khác tạo nên nhiễu liên ký tự

• Do kênh truyền thay đổi theo thời gian cũng là nguyên nhân gây nên nhiễu liên ký

tự, vì các tín hiệu khi truyền qua kênh truyền có thể bị tác động bởi hai điều kiện môi trường khác nhau, tạo nên các độ trễ, tán xạ… khác nhau, nên khi đến phía thu các tín hiệu này chồng lấn lên nhau, tạo nên nhiễu liên ký tự

b Can nhiễu xuất hiện do 2 nguyên nhân chính: nhiễu đồng kênh (CCI) và nhiễu đa

truy cập (MAI)

• Nhiễu đồng kênh xuất hiện do các tín hiệu hoạt động ở cùng tần số Trong mạng viễn thông tế bào, nhiễu đồng kênh xuất hiện do những tín hiệu từ các tế bào khác nhau chiếm giữ cùng băng tần

• Khi bộ thu giải điều chế để thu một tín hiệu nhưng vẫn thu được một phần các tín hiệu khác do sự trực giao của các tín hiệu không tốt sẽ tạo nên nhiễu đa truy cập Nhiễu đa truy cập đặc biệt xuất hiện nghiêm trọng trong hệ thống CDMA do sự trực giao chuỗi ngẫu nhiên (PN) của các tín hiệu không tuyệt đối

2 Tổng quan tình hình nghiên cứu

Hiện nay tình hình nghiên cứu của nước ta, đặc biệt là các luận văn đại học và thạc sỹ mới đề cập đến khắc phục hiện tượng nhiễu liên ký tự bằng cách sử dụng bộ cân bằng

[6] và dùng bộ tạo búp sóng trong hệ thống anten thông minh [6] để làm giảm sự ảnh

hưởng của can nhiễu Tuy nhiên đối với kênh truyền thay đổi theo thời gian thì vẫn chưa có nghiên cứu nào đề cập tới, và đặc biệt là sự kết hợp của bộ cân bằng thích nghi

và bộ tạo búp sóng thích nghi để triệt đồng thời nhiễu liên ký tự và can nhễu trong môi trường kênh truyền thay đổi theo thời gian vẫn còn là một hướng hoàn toàn mới

3 Mục tiêu của luận văn

Kênh truyền thay đổi theo thời gian là một vấn đề nghiêm trọng đối với môi trường không dây, ở mỗi thời điểm khác nhau kênh truyền sẽ khác nhau Do đó các trọng số của bộ cân bằng và anten thông minh chỉ phù hợp với kênh truyền ở thời điểm huấn luyện, khi kênh truyền thay đổi thì các trọng số này không còn phù hợp nữa Các trọng

số này phải tự cập nhật được theo thời gian theo sự thay đổi của kênh truyền, các giải thuật giúp cho các trọng số thỏa mãn yêu cầu trên được gọi là các giải thuật thích nghi Luận văn này sẽ tập trung tìm hiểu các giải thuật thích nghi đối với bộ cân bằng và bộ

nhiễu liên ký tự và can nhiễu trong môi trường có kênh truyền thay đổi theo thời gian

Bộ beamformer này lấy mẫu trong cả miền không gian và miền thời gian, nó còn được gọi là bộ cân bằng không gian - thời gian

Luận văn được trình bày làm 6 chương:

Chương 1: Giới thiệu chung

Chương 2: Bộ cân bằng thích nghi

Chương 3: Anten thông minh

Chương 4: Kết hợp anten thông minh và bộ cân bằng thích nghi

Chương 5: Kết quả mô phỏng

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển của đề tài

MỤC LỤC

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP iii

LỜI CẢM ƠN iv

ASTRACT v

GIỚI THIỆU LUẬN VĂN vi

MỤC LỤC ix

DANH SÁCH HÌNH VẼ xii

DANH SÁCH CÁC BẢNG xvii

CÁC CHỮ VIẾT TẮT xviii

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG 1

1.1 GIỚI THIỆU VỀ MÔI TRƯỜNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN 1

1.2 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THÔNG TIN VÔ TUYẾN 2

1.2.1 Suy hao đường truyền (path loss and attentuation) 2

1.2.2 Nhiễu 3

1.2.2.1 Nhiễu AWGN 3

1.2.2.2 Can nhiễu 3

1.2.3 Fading đa đường (multipath fading) 5

1.2.3.1 Rayleigh Fading 6

1.2.3.2 Ricean Fading 7

CHƯƠNG II: BỘ CÂN BẰNG THÍCH NGHI 10

2.1 CÁC BỘ CÂN BẰNG THÍCH NGHI 11

2.1.1 Bộ cân bằng khoảng cách ký hiệu 11

2.1.2 Bộ cân bằng định khoảng tỉ lệ 12

2.1.3 Bộ cân bằng hồi tiếp quyết định 13

2.1.4 Các bộ cân bằng MLSE (Maximum likelihood sequence estimation) 14

2.1.5 Nguyên lý hoạt động chung của bộ cân bằng thích nghi 16

2.2.1 Tiêu chuẩn méo dạng đỉnh (peak distorition criteria) 17

2.2.2 Tiêu chuẩn trung bình bình phương sai số (MSE) 18

2.3 CÁC GIẢI THUẬT CÂN BẰNG THÍCH NGHI 18

2.3.1 Giải thuật bình phương trung bình cực tiểu (LMS-Least Mean Square) 19

2.3.2 Giải thuật LMS chuẩn hóa 20

2.3.3 Giải thuật bình phương cực tiểu hồi quy (RLS-Recursive Least Square) 21

2.3.4 Giải thuật modulus hằng só (constant modulus algorithm) 22

CHƯƠNG III: ANTEN THÔNG MINH 23

3.1 KHÁI QUÁT VỀ HỆ THỐNG ANTEN THÔNG MINH 23

3.1.1 Định nghĩa 23

3.1.2 Anten và hệ thống anten 23

3.1.2.1 Anten 23

3.1.2.2 Hệ thống anten 25

3.1.3 Hệ thống anten thông minh (Smart antenna system) 28

3.1.3.1 Khái niệm 28

3.1.3.2 Phân loại 29

3.1.4 Mục đích của hệ thống anten thông minh 36

3.2 DÃY ANTEN THÍCH NGHI 38

3.2.1 Định nghĩa 38

3.2.2 Mô hình tín hiệu của dãy anten 40

3.2.3 Mô hình toán học của anten thông minh thích nghi 43

3.2.3.1 Các tiêu chuẩn để tối ưu hoạt động của beamforming thích nghi 44

3.2.3.2 Các thuật toán thích nghi 49

CHƯƠNG IV: KẾT HỢP ANTEN THÔNG MINH VÀ BỘ CÂN BẰNG THÍCH NGHI 55

4.1 MỤC ĐÍCH 55

4.2 MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN 56

4.3 MÔ HÌNH KẾT HỢP DÙNG DÃY ANTEN THÍCH NGHI VÀ KỸ THUẬT CÂN

BẰNG THÍCH NGHI 57

4.3.1 BỘ BEAMFORMER THÍCH NGHI 60

4.3.2 BỘ CÂN BẰNG THÍCH NGHI 61

CHƯƠNG V: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 63

5.1 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG BỘ CÂN BẰNG THÍCH NGHI 63

5.1.1 So sánh hiệu quả khi có bộ cân bằng thích nghi và không có bộ cân bằng thích nghi 63

5.1.2 So sánh các loại bộ cân bằng 67

5.1.3 So sánh hiệu quả của bộ cân bằng thích nghi khi tín hiệu truyền qua các loại kênh truyền khác nhau 69

5.2 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ANTEN THÔNG MINH 72

5.2.1 Kênh truyền không đổi theo thời gian (time-unvariant channel) 72

5.2.1.1 Sự ảnh hưởng của số anten M 72

5.2.1.2 Sự ảnh hưởng giá trị của tham số độ rộng μ 85

5.2.2 Kênh truyền thay đổi theo thời gian (time-variant channel) 98

5.3 SỰ KẾT HỢP CỦA BỘ BEAMFORMER THÍCH NGHI VÀ KỸ THUẬT CÂN BẰNG THÍCH NGHI 101

5.3.1 Kênh truyền không thay đổi theo thời gian (time-invariant channel) 101

5.3.2 Kênh truyền thay đổi theo thời gian (time-variant channel) 109

CHƯƠNG VI: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 113

6.1 KẾT LUẬN 113

6.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 115

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1.1: Mật độ xác suất của phân bố Rayleigh và phân bố Rician 9

Hình 2.1: Kênh truyền và bộ cân bằng 10

Hình 2.2: Bộ cân bằng định khoảng theo ký hiệu 11

Hình 2.3: Bộ cân bằng định khoảng tỉ lệ 12

Hình 2.4: Bộ cân bằng định khoảng tỷ lệ 14

Hình 2.5: Sơ đồ của bộ cân bằng MLSE 16

Hình 3.1: Anten đẳng hướng và đồ thị bao phủ 24

Hình 3.2: Anten có hướng và đồ thị bao phủ 25

Hình 3.3: Hệ thống phân vùng và đồ thị bao phủ 26

Hình 3.4: Phân tập chuyển mạch 27

Hình 3.5: Phân tập kết hợp 27

Hình 3.6: Sơ đồ khối tổng quát của anten thông minh 29

Hình 3.7: Chuyển mạch búp sóng & dãy anten thích nghi 30

Hình 3.8: Đồ thị bao phủ của hệ thống chuyển mạch búp sóng (switched beam) 31

Hình 3.9: Sơ đồ khối của hệ thống chuyển mạch búp sóng 32

Hình 3.10: Đồ thị bao phủ của hệ thống thích nghi 34

Hình 3.11: Sự so sánh vùng che phủ của anten chuyển mạch búp sóng và anten thích

nghi 36

Hình 3.12: Hệ thống anten thích nghi 38

Hình 3.13: Các dạng hình học của anten thích nghi 39

Hình 3.14: Mô hình tín hiệu của dãy anten 41

Hình 3.15: Cấu hình một dãy anten thích nghi .43

Hình 3.16: Cấu hình beamforming thích nghi dùng giải thuật LMS 50

Hình 4.1: Kênh truyền fading 56

Hình 4.2: Sơ đồ kết hợp bộ beamformer thích nghi và bộ cân bằng thích nghi 59

Hình 5.1: Hiệu quả của bộ cân bằng thích nghi với μ =0.01 64

Hình 5.2: Hiệu quả của bộ cân bằng thích nghi với μ =0.0001 65

Hình 5.3: So sánh các loại cân bằng thích nghi 68

Hình 5.4: Hiệu quả của bộ cân bằng thích nghi khi truyền tín hiệu qua các loại kênh truyền khác nhau 70

Hình 5.5: Hàm Array factor khi M=4, μ =0.002 và các góc đến [-40; 0; 20; 60] 73

Hình 5.6: Sai số ước lượng ở ngõ ra theo số mẫu với M=4, μ =0.002 và các góc đến [-40; 0; 20; 60] 74

Hình 5.7: Biên độ trọng số thích nghi theo số mẫu với M=4, μ =0.002 và các góc đến

[-40; 0; 20; 60] 75

Hình 5.8: BER khi có hoặc không có dùng bộ beamformer thích nghi khi M=4,

μ =0.002 và các góc đến [-40; 0; 20; 60] 76

Hình 5.9: Hàm hệ số sắp xếp dãy khi M=4, μ =0.002 và các góc đến [-100, -200, -300; -400] 77

Hình 5.10: Sai số ước lượng ở ngõ ra theo số mẫu với M=4, μ =0.002 và các góc đến

Hình 5.14: Sai số ước lượng ở ngõ ra theo số mẫu với M=9, μ =0.002 và các góc đến

Hình 5.17: Biên độ trọng số thích nghi theo số mẫu với M=4, μ =0.03 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 86 Hình 5.18:Hàm hệ số sắp xếp dãy với M=4, μ =0.03 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 87

Hình 5.19: Sai số ước lượng ở ngõ ra theo số mẫu với M=4, μ =0.03 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 88

Hình 5.20: BER khi có hoặc không có dùng bộ beamformer thích nghi với M=4,

μ =0.03 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 89

Hình 5.21: Biên độ trọng số thích nghi theo số mẫu với M=4, μ =0.001 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 90 Hình 5.22: Hàm hệ số sắp xếp dãy với M=4, μ =0.001 và các góc đến [00, -300, 300,

600] 91 Hình 5.23: Sai số ước lượng ở ngõ ra theo số mẫu với M=4, μ =0.001 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 92

Hình 5.24: BER khi có hoặc không có dùng bộ beamformer thích nghi với M=4,

μ =0.001 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 93 Hình 5.25: Biên độ trọng số thích nghi theo số mẫu với M=4, μ =0.001 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 94 Hình 5.26: Hàm hệ số sắp xếp dãy với M=4, μ =0.0001 và các góc đến [00, -300, 300,

600] 95

Hình 5.27: Sai số ước lượng ở ngõ ra theo số mẫu với M=4, μ =0.0001 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 96 Hình 5.28: Biên độ trọng số thích nghi theo số mẫu với M=4, μ =0.0001 và các góc đến [00, -300, 300, 600] 97

Hình 5.29: Hàm hệ số sắp xếp dãy của bộ kết hợp beamformer thích nghi và bộ cân bằng thích nghi khi SNR=0 102

Hình 5.30: Hàm hệ số sắp xếp dãy của bộ kết hợp beamformer thích nghi và bộ cân bằng thích nghi khi SNR=2 103

Hình 5.31: Hàm hệ số sắp xếp dãy của bộ kết hợp beamformer thích nghi và bộ cân bằng thích nghi SNR=4 104

Hình 5.32: Hàm hệ số sắp xếp dãy của bộ kết hợp beamformer thích nghi và bộ cân bằng thích nghi SNR=6 105

Hình 5.33: Hàm hệ số sắp xếp dãy của bộ kết hợp beamformer thích nghi và bộ cân bằng thích nghi SNR=8 106

Hình 5.34: Hàm hệ số sắp xếp dãy của bộ kết hợp beamformer thích nghi và bộ cân bằng thích nghi SNR=10 107

Hình 5.35: BER khi truyền tín hiệu khi không dùng bộ beamformer thích nghi+không dùng bộ cân bằng thích nghi, khi có dùng bộ beamformer thích nghi+có dùng bộ equalizer thích nghi, hoặc khi có dùng cả bộ beamformer thích nghi và bộ equalizer thích nghi 108 Hình 5.36: BER khi kênh truyền thay đổi theo thời gian 111

DANH SÁCH CÁC BẢNG

Bảng 5.1: Chỉ ra mối quan hệ giữa SIR, thông số bước và số mẫu để hệ thống beamformer thích nghi hội tụ lại 99

Bảng 5.2: Chỉ ra mối liên hệ giữa góc thay đổi của các user, thông số bước và số mẫu

để hệ thống beamformer hội tụ lại 100

Bảng 5.3: Mối liên hệ giữa SNR và số mẫu để hệ thống kết hợp beamformer thích nghi và bộ cân bằng thích nghi hội tụ 109

Bảng 5.4: Mối liên hệ giữa SNR và số mẫu để hệ thống kết hợp beamformer thích nghi

và bộ cân bằng thích nghi hội tụ lại khi kênh truyền fading thay đổi 110

Bảng 5.5: Mối liên hệ giữa SNR và số mẫu để hệ thống kết hợp beamformer thích nghi

và bộ cân bằng thích nghi hội tụ lại khi góc đến của tín hiệu và can nhiễu thay đổi 110

Bảng 5.6: Mối liên hệ giữa SNR và số mẫu để hệ thống kết hợp beamformer thích nghi

và bộ cân bằng thích nghi hội tụ lại thì kênh truyền fading và góc đến của tín hiệu, can nhiễu thay đổi 110

CÁC CHỮ VIẾT TẮT

RLS Recursive Least Square

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG

1.1 GIỚI THIỆU VỀ MÔI TRỪƠNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

Kênh truyền thể hiện một vai trò rất là quan trọng trong chất lượng hệ thống thông tin Kênh truyền thường không ổn định, luôn luôn thay đổi, nên việc tìm hiểu rõ kênh truyền sẽ giúp cho chúng ta tìm ra được những phương pháp, những kỹ thuật có thể giảm ảnh hưởng của kênh truyền đến chất lượng thông tin cao nhất có thể Khi nghiên cứu tính toán, người ta chỉ có thể xây dựng các mô hình xấp xỉ kênh truyền một cách gần đúng nhất, phù hợp theo các tiêu chí đặt ra

Các tín hiệu khi truyền qua kênh vô tuyến di động sẽ bị phản xạ, khúc xạ, nhiễu xạ, tán xạ… và gây ra hiện tượng đa đường (multipath) Tín hiệu nhận được tại bộ thu yếu hơn nhiều so với tín hiệu tại bộ phát do các ảnh hưởng như: suy hao truyền dẫn trung bình (mean propagation loss), fading đa đường (multipath fading), suy hao đường truyền (path loss)

Suy hao truyền dẫn trung bình xảy ra là do sự mở rộng về mọi hướng của tín hiệu, sự hấp thu tín hiệu bởi nước, lá cây, sự phản xạ từ mặt đất Mức độ suy hao phụ thuộc vào khoảng cách và biến đổi rất chậm, ngay cả đối với các máy đầu cuối mobile di chuyển với tốc độ cao

Fading chậm (slow fading) do sự cản trở của các tòa nhà và địa hình tự nhiên như đồi, núi, và được gọi là long-term fading

Fading nhanh (Fast fading) gây ra do sự tán xạ đa đường ở vùng xung quanh máy đầu cuối di động Loại fading này còn đựơc gọi là short-term fading hay small scale fading

Tín hiệu băng tần gốc thay đổi nhanh như thế nào so với tốc độ thay đổi của kênh sẽ quyết định một kênh là slow fading hay là fast fading Trong một kênh fast fading, đáp ứng xung của kênh thay đổi nhanh trong một chu kỳ symbol, và thường do phản xạ nhiều tia của sóng truyền, do các vật thể tán xạ như nhà cửa, các kiến trúc hoặc các vật thể tự nhiên như rừng Hình bao tín hiệu nhận đựơc có fast fading thường phân bố theo Rayleigh hoặc Rician

1.2 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THÔNG TIN VÔ TUYẾN

1.2.1 Suy hao đường truyền (path loss and attentuation)

Tại anten phát, các sóng vô tuyến sẽ được truyền đi theo mọi hướng (nghĩa là sóng được mở rộng theo hình cầu) Ngay cả khi chúng ta dùng anten định hướng để truyền tín hiệu, sóng cũng đựơc mở rộng dưới dạng hình cầu nhưng mật độ năng lượng khi đó

sẽ tập trung vào một vùng nào đó do ta thiết kế Vì thế, mật độ công suất của sóng giảm tỉ lệ với diện tích mặt cầu Hay nói cách khác là cường độ sóng giảm tỉ lệ với bình phương khoảng cách

Phương trình sau mô tả công suất thu đựơc sau khi truyền tín hiệu qua một khoảng

λ: Bước sóng của sóng mang

R: Khoảng cách truyền

Biểu thức trên còn có thể viết lại là:

R T R

T R

T

G G f R c G

G

R P

2 2 (x-m) - 2

1 p(x)= e k

nhiễu nhân tạo được sinh ra từ các bộ đánh lửa xe cộ, ánh sáng đèn huỳnh quang, các công tắc điện hoặc bởi nhiễu không gian

a Can nhiễu đồng kênh

Nhiễu đồng kênh xuất hiện khi có nhiều hơn một tín hiệu độc lập (được điều chế hay không điều chế) phát cùng lúc trong cùng một băng tần só Trong hệ thống di động tế bào sử dụng kỹ thuật đa truy cập TDMA, do giới hạn về băng thông vô tuyến nên người ta phải sử dụng phương pháp tái sử dụng tần số, khi đó, nhiễu đồng kênh xuất hiện từ các trạm gốc xung quanh được phân phối cùng băng tần với trạm gốc đang xét Trong hệ thống dùng kỹ thuật đa truy cập CDMA, do tất cả các user đều cùng sử dụng chung một dải tần nên nhiễu đồng kênh ảnh hưởng nhiều đến hệ thống Để giảm ảnh hưởng của nhiễu đồng kênh, hệ thống phải sử dụng các mã ngẫu nhiên có tính trực giao cao Bằng cách sử dụng anten thông minh ta cũng có thể hạn chế tối đa nhiễu đồng kênh này

b Nhiễu kênh kề

Nhiễu kênh kề xuất phát do việc thiết kế bộ lọc điều chế vô tuyến không hòan hảo Tín hiệu truyền không có băng thông giới hạn trong một phổ hình chữ nhật vì thế công suất phổ được phát xen vào trong băng tần của kênh kề gây ra nhiễu kênh kề

Ngòai ra còn có những yếu tố gây nhiễu khác, có thể kể ra như sau:

Nhiễu nhân tạo: gây ra bởi các cơ chế đánh tia lửa điện như: động cơ điện, đèn huỳnh quang, đánh lửa động cơ xe, chúng đến anten thu theo cách của tín hiệu vô tuyến Nhiễu này xuất hiện ở vùng tần số dưới 500Mhz

Nhiễu khí quyển: một dạng nhiễu ngẫu nhiên gây bởi sự xáo động bầu khí quyển của trái đất, chủ yếu do sấm chớp Phổ của nó được xem như là vô hạn, nhưng có mật độ tỷ

lệ nghịch với tần số, do đó thường chỉ gây ra ảnh hưởng trong vùng tần số nhở hơn 20Mhz

Nhiễu vũ trụ: gây ra bởi bức xạ mặt trời, mặt trăng, sao chúng có phổ từ 8Mhz đến 1.5Ghz Thật ra chúng có thành phần tần số thấp hơn 8Mhz, tuy nhiên các phần đó bị hấp thu bởi tầng điện ly của trái đất trước khi đến mặt đất

c Jammer

Ngoài các yếu tố gây nhiễu không chủ ý vừa kể trên, còn có một yếu tố khác được xem như là kẻ thù của các hệ thống thông tin, với chủ ý phá hoại hệ thống, làm suy giảm khả năng của hệ thống vì nhiều mục đích khác nhau Những kẻ cố ý gây nhiễu hệ thống được gọi là Jammer Jammer có nhiều chiến lược gây nhiễu hệ thống khác nhau

Mục đích của jammer là làm mất đi tính tin cậy của hệ thống thông tin của đối phương

và thực hiện việc phá hoại đó đối với chi phí tối thiểu

1.2.3 Fading đa đường (multipath fading)

Trong hệ thống thông tin vô tuyến, do các hiện tượng như phản xạ, tán xạ, khúc xạ, nhiễu xạ, tín hiệu truyền từ bộ phát tới bộ thu sẽ bị tách thành nhiều phần (giống với tín hiệu gốc) và mỗi thành phần sẽ có những đường đi khác nhau Hiện tượng này được gọi là truyền dẫn đa đường (multipath propagation)

Trong kênh thông tin di động có 2 loại fading: large scale fading và small scale fading Large scale fading chính là sự suy hao công suất hay suy hao đường truyền Small scale fading là sự thay đổi đột ngột (thay đổi nhanh) về biên độ và pha của tín hiệu khi

có sự thay đổi nhỏ về khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu Sóng vô tuyến khi truyền qua một khoảng cách lớn sẽ bị ảnh hưởng bởi cả small scale và large scale fading

Small scale fading là sự dao động nhanh về biên độ và pha của tín hiệu radio qua một thời gian hoặc khoảng cách truyền nhỏ sao cho ảnh hưởng của suy hao đường truyền

có thể bỏ qua Fading được gây ra bởi hai hay nhiều phiên bản của tín hiệu được truyền tới bộ thu bằng nhiều con đường khác nhau tại những thời điểm khác nhau Những sóng này kết hợp với nhau tại anten thu tạo thành tín hiệu tổng Tín hiệu này có thể rất khác nhau về biên độ và pha tùy thuộc vào sự phân bố cường độ của tín hiệu, thời gian truyền tương đối giữa các phiên bản và độ rộng của tín hiệu phát

1.2.3.1 Rayleigh Fading

Trong những kênh vô tuyến di động, phân bố Raleigh thường được dùng để mô tả bản chất thay đổi theo thời gian của đường bao tín hiệu fading phẳng thu được hoặc đường bao của một thành phần đa đường riêng lẻ

Đường bao của tổng hai tín hiệu nhiễu Gauss trực giao tuân theo phân bố Rayleigh với hàm mật độ xác suất:

Với σ là giá trị RMS (hiệu dụng) của điện thế tín hiệu nhận được trước bộ tách đường

bao (envelope detection)

σ 2 là công suất trung bình

Xác suất để đường bao của tín hiệu nhận được không vượt qua một giá tri R cho trước được cho bởi hàm phân bố tích lũy (CDF – Cumulative Distributive Function):

0

R P(R)= P (r R)= p(r)dr = 1- exp(- )

2

2

4292.02

22

)(]

(2

1.2.3.2 Ricean Fading

Trong trường hợp fading Rayleigh, không có thành phần tín hiệu đến trực tiếp máy thu line of sight (LOS) Khi có thành phần này, phân bố sẽ là Ricean Trong trường hợp này, các thành phần đa đường ngẫu nhiên đến bộ thu với những góc khác nhau được xếp chồng lên tín hiệu LOS Tại ngõ ra của bộ tách đường bao, điều này có ảnh hưởng như là cộng thêm thành phần DC vào các thành phần đa đường ngẫu nhiên Ảnh hưởng của tín hiệu LOS (có công suất vượt trội) đến bộ thu cùng với các tín hiệu đa đường (có công suất yếu hơn) sẽ làm cho phân bố Ricean rõ rệt hơn Khi thành phần LOS bị suy

yếu, tín hiệu tổng hợp trông giống như nhiễu có đường bao theo phân bố Rayleigh Vì vậy, phân bố bị trở thành phân bố Rayleigh trong trường hợp thành phần LOS mất đi Hàm mật độ phân bố xác suất của phân bố Ricean:

)0,0()

) ( 2

2 2 2

r

r A

Ar I e

r r

p

A r

σ

A: biên độ đỉnh của thành phần LOS

I o: là hàm Bessel sửa đổi loại 1 bậc 0

Phân bố Ricean thường được mô tả bởi thông số k được định nghĩa như là tỉ số giữa

công suất tín hiệu xác định LOS và công suất các thành phần đa đường:

2 22

A K

2

A K

σ

K xác định phân bố Ricean và được gọi là hệ số Ricean

Khi A → 0, K → 0 (− dB) thành phần LOS bị suy giảm về biên độ, phân bố Ricean ∞trở thành phân bố Rayleigh

Hình 1.1: Mật độ xác suất của phân bố Rayleigh và phân bố Rician với K = 2dB và

K = 10dB

CHƯƠNG II: BỘ CÂN BẰNG THÍCH NGHI

Nhiễu liên ký tự là một loại nhiễu phổ biến trong viễn thông Nhiễu này xuất hiện ở các kênh truyền phân tán theo thời gian Chẳng hạn trong một môi trường tán xạ đa đường, một ký hiệu có thể đựơc truyền theo các đường khác nhau, đến máy thu ở các thời điểm khác nhau, do đó có thể giao thoa với các ký hiệu khác Nhiễu này còn có thể xuất hiện do môi trường có thể xem như là một bộ lọc có đặc tuyến không tốt, nên tín hiệu khi truyền qua kênh truyền xem như đang truyền qua một bộ lọc, làm cho tín hiệu

sẽ bị méo dạng tạo nên nhiễu liên ký tự Kênh truyền thay đổi theo thời gian cũng là một nguyên nhân gây nên nhiễu liên ký tự Để khắc phục hiện tượng nhiễu liên ký tự

và cải thiện chất lượng hệ thống, có nhiều phương pháp khác nhau nhưng phương pháp được nhiều nhất là sử dụng bộ cân bằng để bù lại đặc tính tán xạ thời gian của kênh truyền

Hình 2.1: Kênh truyền và bộ cân bằng

Có hai cách thức để thực hiện kỹ thuật cân bằng là: định sẵn (preset equalizer) và thích nghi (adaptive equalizer)

+ Bộ cân bằng định sẵn (preset equalizer): bộ cân bằng dạng này giả sử là kênh truyền không biến đổi theo thời gian và cố gằng tìm H(f) và thiết kế bộ cân bằng dựa vào H(f) + Bộ cân bằng thích nghi (adaptive equalizer): bộ cân bằng dạng này giả sử kênh truyền biến đổi theo thời gian nhưng biến đổi rất chậm và cố gắng thiết kế bộ lọc cân

số này sẽ được điều chỉnh tự động và liên tục dựa vào dữ liệu được phát Nó cố gắng ước lượng nhiễu liên ký tự ISI và các nhiễu nhiệt thêm vào tại mỗi thời điểm Khi các

hệ số lựa chọn phù hợp kênh truyền biến đổi theo thời gian có thể làm suy hao nhiễu ISI (đến mức chấp nhận được) còn nếu ngược lại thì giải thuật sẽ không hội tụ

Ở đây ta dùng bộ cân bằng thích nghi vì kênh truyền thay đổi theo thời gian

2.1 CÁC BỘ CÂN BẰNG THÍCH NGHI

2.1.1 Bộ cân bằng khoảng cách ký hiệu

Bộ cân bằng khoảng cách ký hiệu là bộ cân bằng tuyến tính cấu tạo bởi một dãy các khối tạo trễ để lưu trữ các mẫu tín hiệu vào Sau mỗi một chu kỳ ký hiệu, bộ cân bằng

sẽ tính tổng (có trọng số) của các mẫu dữ liệu trong các khối trễ và xuất kết quả ra ngõ

ra, đồng thời cập nhật các trọng số theo một trong các giải thuật thích nghi (LMS, RLS…)

Hình 2.2: Bộ cân bằng định khoảng theo ký hiệu

Các trọng số của bộ cân bằng được cập nhật bằng các giải thuật thích nghi Giá trị của

bộ trọng số cập nhật sẽ phụ thuộc vào giá trị của bộ trọng số hiện tại, giá trị ngõ ra, giá trị ngõ ra

2.1.2 Bộ cân bằng định khoảng tỉ lệ

Bộ cân bằng định khoảng tỉ lệ cũng là bộ cân bằng tuyến tính với cấu tạo tương tự như

bộ cân bằng khoảng theo ký hiệu đã được giới thiệu ở trên Tuy nhiên, bộ cân bằng

định khoảng tỉ lệ chỉ xuất dữ liệu ra và cập nhật trọng số sau khi đã nhận được K mẫu

dữ liệu vào với K là một số nguyên (thường lớn hơn 1) Như vậy tốc độ dữ liệu ra và tốc độ cập nhật trọng số sẽ chậm hơn K lần so với tốc độ dữ liệu vào Thường chọn

K=2 Sơ đồ nguyên lý của bộ cân bằng định khoảng tỉ lệ được minh họa ở hình 2.3

Hình 2.3: Bộ cân bằng định khoảng tỉ lệ

2.1.3 Bộ cân bằng hồi tiếp quyết định

Bộ cân bằng hồi tiếp quyết định là bộ cân bằng phi tuyến, cấu tạo bởi một bộ lọc thuận

và một bộ lọc hồi tiếp Bộ lọc thuận có cấu tạo tương tự như bộ cân bằng tuyến tính, còn bộ lọc hồi tiếp cấu tạo bởi một dãy các khối trễ mà ngõ vào của nó là các quyết định thực hiện trên tín hiệu ngõ ra của bộ cân bằng Hay nói cách khác ngõ vào của bộ lọc hồi tiếp chính là các ký tự đã được nhận biết trước đó thay vì tín hiệu thu được Bộ cân bằng hồi tiếp quyết định chẳng những sử dụng các mẫu tín hiệu thu được trong các phép toán của nó mà còn sử dụng những ký tự đã nhận biết trước đó cho nên các nhiễu gây ra bởi các ký tự này có thể đươc loại bỏ

Ý tưởng chính của bộ cân bằng này là nếu các giá trị của những ký tự trước đã được dò tìm thì coi như chúng ta đã biết và nếu có nhiễu liên ký tự ISI trên những ký tự này thì chúng ta sẽ loại bỏ nhiễu ISI một cách chính xác tại đầu ra của bộ lọc sau đó

Mục đích của bộ cân bằng hồi tiếp quyết định (DFE) là vừa triệt nhiễu giao thoa liên

ký tự ISI (mục đích chính của các bộ cân bằng) đồng thời tối thiểu hóa sự tăng cường nhiễu của bộ cân bằng Đối với các bộ cân bằng tuyến tính thì vấn đề tăng cường nhiễu

là một nhược điểm lớn

Hình 2.4: Bộ cân bằng hồi tiếp quyết định

Bộ cân bằng sẽ tính tổng có trọng số của tất cả các giá trị lưu trong bộ lọc thuận và bộ lọc hồi tiếp, đồng thời cập nhật các trọng số để chuẩn bị cho chu kỳ ký hiệu kế tiếp Giải thuật cập nhật trọng số phải tối ưu hóa đồng thời các trọng số thuận và các trọng

số hồi tiếp

2.1.4 Các bộ cân bằng MLSE (Maximum likelihood sequence estimation)

Các bộ cân bằng MLSE cũng thuộc loại cân bằng phi tuyến Nhưng bộ cân bằng này khác với những bộ cân bằng ở trên ở chỗ nó không sử dụng các bộ lọc để bù lại các đặc tính tán xạ của kênh truyền

Tất cả các kỹ thuật cân bằng được trình bày trước đây đều chủ yếu dựa vào hai tiêu chuẩn: tiêu chuẩn méo dạng đỉnh và tiêu chuẩn trung bình bình phương sai số (MSE)

đợi Tiêu chuẩn méo dạng đỉnh cực tiểu nhiễu ISI nhưng lại tăng cường nhiễu nhiệt (noise), tiêu chuẩn trung bình bình phương sai số không khuyếch đại nhiễu nhiệt nhưng chỉ cung cấp xác suất lỗi nhỏ nhất khi kênh truyền không có hiện tượng khuyếch đại méo dạng Vì vậy mà bộ cân bằng MLSE không dựa vào xác suất lỗi nhỏ nhất mà nó cung cấp sai số nhỏ nhất dưới dạng một chuỗi ước lượng khả năng cực đại, chuỗi này chính là sai số nhỏ nhất MLSE sử dụng thông tin về kênh truyền để xác định tất cả những chuỗi thu được có khả năng không có nhiễu nhiệt Sau đó nó sẽ so sánh các chuỗi giả thuyết là không có nhiễu này với chuỗi tín hiệu thu được có nhiễu nhiệt Chuỗi mà gần nhất với chuỗi thu được sẽ được chọn làm chuỗi ước lượng

Vì bộ cân bằng MLSE luôn cần biết đặc tính về kênh truyền nên ta phải sử dụng một

bộ ước lượng kênh truyền (channel estimation) đặt trước nó để thu nhập các tính chất của kênh truyền Bộ ước lượng kênh truyền này sử dụng các giải thuật thích nghi dựa trên tiêu chuẩn trung bình bình phương sai số để tính toán đáp ứng xung của kênh truyền Khi bộ ước lượng kênh truyền đã hội tụ, bộ cân bằng MLSE sẽ sử dụng kết quả ước lượng cuối cùng làm các chuỗi giả thuyết là không có nhiễu Nhưng không giống các giải thuật thích nghi của bộ cân bằng khác, giải thuật thích nghi của bộ ước lượng kênh truyền này cập nhật các thay đổi đáp ứng xung của kênh truyền, thay vì các trọng

số của bộ cân bằng Giá trị hàm sai số là:

( )n u n( ) u n( )

Với u n( )=∑a k( )* ( )x k giá trị ước lượng

u(n): giá trị của tín hiệu thu được

Kết quả của giải thuật LMS áp dụng cho bộ ước lượng kênh truyền:

* 1

Với a n+1: đáp ứng xung của kênh truyền tại thời điểm n+1

a n: đáp ứng xung của kênh truyền tại thời điểm n

x n: dữ liệu được phát đi

Hình 2.5: Sơ đồ của bộ cân bằng MLSE Sau khi đã ước lượng được kênh truyền, bộ cân bằng MLSE sử dụng giải thuật Viterbi

để tính toán các đường dẫn lùi và độ đo trạng thái, chính là các số được gán cho các ký hiệu ở mỗi bước của giải thuật Viteribi Các độ đo dựa trên không gian Euclide Quá trình của giải thuật Viterbi thường được diễn tả dưới dạng một sơ đồ lưới Sơ đồ lưới này chỉ ra các đường sống sót sau mỗi ký tự được nhận Thông thường giải thuật Viterbi sẽ hội tụ một chuỗi ước lượng sau một số mẫu được nhận

2.1.5 Nguyên lý hoạt động chung của bộ cân bằng thích nghi

Bộ cân bằng thích nghi hoạt động ở hai chế độ: chế độ huấn luyện (training mode) và chế độ hướng quyết định:

• Trong suốt khoảng thời gian huấn luyện, một chuỗi huấn luyện đã biết trước sẽ

được phát và một bản sao đã được đồng bộ của tín hiệu này sẽ được sinh ra tại

bộ thu và đi vào bộ cân bằng thích nghi, nó được coi như tín hiệu mong ước Chuỗi huấn luyện có thể là một chuỗi tuyến tính có chiều dài cực đại hay là một chuỗi giả ngẫu nhiên (pseudo-noise sequence) Đây là quá trình mà bộ cân bằng thích nghi sẽ thu nhập các thông tin về đặc tính kênh truyền để cập nhật trọng

số một cách phù hợp Nó cho phép bộ cân bằng thích nghi hội tụ ở trạng thái gần với các trạng thái hiện tại của kênh truyền

• Sau khi thời gian huấn luyện kết thúc, bộ cân bằng thích nghi sẽ chuyển sang

chế độ thứ hai là chế độ hướng quyết định (decision-directed mode) Chế độ này

để theo dõi các biến đổi nhỏ của kênh truyền xảy ra ở thời điểm sau chế độ huấn luyện Lúc này các tín hiệu ngõ vào sẽ được nhân với bộ trọng số, tín hiệu ngõ

ra được tạo ra

2.2 CÁC TIÊU CHUẨN

Việc tối ưu bộ trọng số của bộ cân bằng tuyến tính thích nghi là một công việc khó khăn Có nhiều tiêu chuẩn để lựa chọn bộ trọng số đó Trong số đó có hai tiêu chuẩn được sử dụng phổ biến nhất là: tiêu chuẩn méo dạng đỉnh (peak distortion criteria) và tiêu chuẩn trung bình bình phương sai số (mean square error criteria)

2.2.1 Tiêu chuẩn méo dạng đỉnh (peak distorition criteria)

Bộ cân bằng thích nghi sử dụng tiêu chuẩn này sẽ chọn nhiễu ISI nào ở đầu ra của bộ cân bằng thích nghi là nhỏ nhất Bộ cân bằng thích nghi sử dụng tiêu chuẩn này cần biết trước số tap của bộ cân bằng Ví dụ điển hình của tiêu chuẩn này là bộ cân bằng cưỡng bức 0 (zero forcing equalizer) Tuy nhiên tiêu chuẩn này tuy loại trừ được nhiễu liên ký tự nhưng lại tăng cường nhiễu nhiệt (noise) của bộ cân bằng Điều này làm

giảm tỷ số tín hiệu trên nhiễu Vì vậy mà trong các hệ thống vô tuyến không sử dụng tiêu chuẩn này mà sử dụng một tiêu chuẩn khác để triệt thành phần nhiễu noise của tín hiệu thu được đó là tiêu chuẩn trung bình bình phương sai số

2.2.2 Tiêu chuẩn trung bình bình phương sai số (MSE)

Dưới tiêu chuẩn này, các trọng số của bộ cân bằng được điều chỉnh để cực tiểu trung bình bình phương sai số giữa tín hiệu gốc ban đầu và tín hiệu ra khỏi bộ cân bằng

E{|e n | 2 }=E{|z n -y n | 2 } (2.3)

Với z n là dữ liệu gốc ban đầu, y n là tín hiệu ra khỏi bộ cân bằng

Tùy theo giải thuật khác nhau mà sẽ sử dụng E{|e n | 2 } khác nhau để cập nhật trọng số

Điều này sẽ được nói chi tiết trong phần các giải thuật cân bằng thích nghi

2.3 CÁC GIẢI THUẬT CÂN BẰNG THÍCH NGHI

Có nhiều giải thuật thích nghi có thể dùng trong bộ cân bằng thích nghi, các giải thuật này thích nghi dựa trên một số tiêu chuẩn Hai tiêu chuẩn thường sử dụng nhiều nhất là tiêu chuẩn méo dạng đỉnh và tiêu chuẩn trung bình bình phương sai số Những tiêu chuẩn này diễn tả loại giá trị hàm được sử dụng trong các giải thuật thích nghi Nhưng giá trị hàm này được tạo ra từ sự so sánh giá trị thật sự ở ngõ ra và giá trị mong muốn Một trong những nhân tố quan trọng trong các giải thuật thích nghi là tốc độ hội tụ của giải thuật Nó diễn tả một giải thuật thích nghi nhanh như thế nào để diễn đạt lời giải tối ưu Tốc độ hội tụ nhanh cho phép bộ thu thực hiện các quyết định nhanh hơn tốc độ hội tụ chậm Tốc độ hội tụ nhanh cũng cho phép bộ cân bằng thích nghi dò tìm tốt hơn đối với những biến đổi nhanh của kênh truyền

Nhân tố thứ hai là sự sai số Nó chỉ ra cách mà một tiêu chuẩn đạt gần đến với lý thuyết tối ưu Sai số càng nhỏ, dữ liệu ước lượng càng chính xác Sự phức tạp trong tính toán cũng cần được xem xét đến khi lựa chọn giải thuật thích nghi Một vài giải thuật yêu cầu nhiều phép tính toán trong một mẫu trong khi một số giải thuật khác yêu cầu phép tính toán ít hơn Đôi khi các giải thuật có phép tính quá phức tạp có thể trở thành vấn

đề lớn

Mục đích của các giải thuật thích nghi là thích nghi liên tục để cực tiểu giá trị hàm Phương pháp phổ biến nhất trong việc biểu diễn sai số là thực hiện phép tính trừ giữa tín hiệu đầu ra bộ cân bằng thích nghi và tín hiệu mong muốn:

Hai giải thuật thích nghi thường được sử dụng nhiều nhất là giải thuật trung bình bình phương tối thiểu (least mean square) và bình phương tối thiểu đệ quy (Recursive least square) Giải thuật LMS được sử dụng phổ biến nhất trong các giải thuật thích nghi vì

nó đơn giản, tính toán không nhiều nhưng tốc độ hội tụ của giải thuật chậm Giải thuật RLS lại phức tạp hơn giải thuật LMS nhưng lại có tốc độ hội tụ nhanh hơn

Khâu cập nhật trọng số là khâu quan trọng nhất của bộ cân bằng Nó quyết định hiệu quả của bộ cân bằng Các bộ cân bằng thích nghi sử dụng các giải pháp cập nhật trọng

số thích nghi, nghĩa là các trọng số mới sẽ phụ thuộc vào trọng số cũ và các giá trị ngõ vào, ngõ ra và tín hiệu sai số giữa ngõ vào và ngõ ra

2.3.1 Giải thuật bình phương trung bình cực tiểu (LMS-Least Mean Square)

Giải thuật LMS tìm cách cập nhật trọng số để tối thiểu hoá giá trị trung bình của bình phương sai số giữa giá trị ngõ ra của bộ cân bằng với giá trị ngõ ra mà ta mong muốn

Giả sử I k (k=1,2…N) là các giá trị ngõ ra mong muốn, I k (k=1,2…N) là các giá trị ngõ

ra thực tế, thì mục đích của giải thuật LMS là tối thiểu hóa đại lượng:

2 1

1

N

k k k

μ một hằng số gọi là kích cỡ bước (step size)

2.3.2 Giải thuật LMS chuẩn hóa

Giải thuật này sử dụng quy tắc cập nhật trọng số sau đây:

*( 1) ( ) H e

tín hiệu vào có giá trị nhỏ Ký hiệu UH biểu diễn ma trận chuyển vị Hermit của ma trận

U

2.3.3 Giải thuật bình phương cực tiểu hồi quy (RLS-Recursive Least Square)

Giải thuật này được thực hiện trên cơ sở một ma trận P gọi là ma trận tương quan

nghịch đảo, và một hằng số thực nằm trong khoảng [0 1] gọi là hệ số “quên” (forget

factor), ký hiệu f Ở trạng thái đầu, P=c 0 I N với c 0 là một hằng số nào đó còn I N là ma

trận đơn vị cấp N (N là số trọng số của bộ cân bằng)

Ở mỗi bước cập nhật trọng số, đầu tiên giải thuật này sẽ tiến hành xác định một vector

K gọi là độ lợi Kalman Nếu gọi P là ma trận tương quan nghịch đảo hiện tại, và U là

vector ngõ vào hiện tại thì:

H

U K

f U U

=+

P là ma trận tương quan nghịch đảo mới

Cuối cùng , tập trọng số mới sẽ được xác định bởi :

w(k +1)= w(k)+ K * e (2.11)