Giải pháp đảm bảo chất lượng truyền dẫn trong mạng thông tin không dây dùng anten thông minh

Trong các hệ thống này, dãy anten thông minh có khả năng tự hiệu chỉnh cấu trúc đồ thị búp sóng để tạo ra búp sóng định hướng theo hướng các di động mong muốn, trong khi tạo các null về

- -

LÊ QUỐC CHIẾN

GIẢI PHÁP ĐẢM BẢO CHẤT LƯỢNG TRUYỀN DẪN TRONG MẠNG THÔNG TIN KHÔNG DÂY DÙNG

ANTEN THÔNG MINH

Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP HỒ CHÍ MINH, tháng 6 năm 2009

LUẬN VĂN ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS ĐỖ HỒNG TUẤN

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

- -oOo -

Tp HCM, ngày tháng năm 2009

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ và tên học viên: LÊ QUỐC CHIẾN Giới tính: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 08-07-1982 Nơi sinh: Vĩnh Long Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

Khoá (Năm trúng tuyển): 2007

MSHV : 01407329

1- TÊN ĐỀ TÀI: Giải pháp đảm bảo chất lượng truyền dẫn trong mạng thông tin

không dây dùng anten thông minh

2- NHIỆM VỤ LUẬN VĂN:

• Tìm hiểu cơ sở lý thuyết dãy anten thông minh

• Ứng dụng các giải thuật trong việc xử lý dãy anten thông minh

• Ứng dụng phương pháp Sparse Arrays trong việc xử lý dãy

• Mô phỏng đánh giá kết quả cho hai giải thuật LCMV và LMS vào bài toán được đưa ra

3- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ:

4- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 06 – 07 – 2009

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

PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN

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

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN

(Họ tên và chữ ký)

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin kính gởi đến thầy TS Đỗ Hồng Tuấn lòng biết ơn sâu sắc nhất Thầy

đã dành nhiều thời gian quý báu để trực tiếp hướng dẫn, chỉ dạy cho tôi những kiến thức quý báu cũng như cung cấp cho tôi nhiều tài liệu để tôi có thể hoàn thành luận văn này một cách tốt đẹp

Tôi cũng xin chân thành cảm ơn quý thầy cô ở khoa Điện-Điện tử của trường Đại học Bách Khoa, là những người truyền đạt kiến thức, định hướng cho tôi từ những năm đại học cho đến sau này, những năm sau đại học

Tôi cũng nhận được sự giúp đỡ của các bạn cùng khoá, cùng lớp Các bạn đã đóng góp cho tôi những ý kiến và những tài liệu giá trị Xin gởi đến các bạn lời cảm

ơn chân thành của tôi

Cuối cùng, tôi xin kính gởi đến gia đình lòng biết ơn chân thành, sâu sắc nhất Gia đình, Cha Mẹ đã động viên, giúp đỡ, tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tôi trong suốt quá trình học tập cũng như nghiên cứu đã qua

TP HCM, ngày 28 tháng 06 năm 2009

LÊ QUỐC CHIẾN

TÓM TẮT

Ngày nay, công nghệ truyền dẫn trong mạng thông tin không dây dùng dãy anten thông minh được phát triển ngày càng mạnh mẽ và đã đáp ứng được nhu cầu ngày càng nhiều trong lĩnh vực thông tin vô tuyến

Luận văn liên quan đến ứng dụng hệ thống dãy anten thông minh trong các

hệ thống thông tin di động Trong các hệ thống này, dãy anten thông minh có khả năng tự hiệu chỉnh cấu trúc đồ thị búp sóng để tạo ra búp sóng định hướng theo hướng các di động mong muốn, trong khi tạo các null về phía các di động khác (triệt tiêu các thành phần can nhiễu) Có nhiều thuật toán thích nghi được đề xuất và

áp dụng cho hệ thống dãy anten thông minh, nhưng ở đây ta đặc biệt quan tâm tới hai thuật toán là Least Mean Square (LMS) và Linearly Contrained Minimum Variance ( LCMV), được biết nhiều đến và ứng dụng phổ biến trong các dãy anten thông minh Thuật toán LMS liên tục điều chỉnh các trọng số từ dữ liệu ngõ vào đã được lấy mẫu và liên tục cập nhật nó cho đến khi nó hội tụ đến tiêu chuẩn cực tiểu trung bình bình phương lỗi – Minimum Mean Square Error (MMSE) giữa tín hiệu thu được và tín hiệu chuẩn Khi đó, tín hiệu ngõ ra của dãy anten thông minh LMS,

là tín hiệu thu được nhân với các trọng số thích nghi, có thể xem là một ước lượng tốt nhất của tín hiệu mong muốn Trong khi đó, dãy anten thông minh dùng thuật toán LCMV, ta cần xác định trước góc đến của tín hiệu mong muốn sau đó ta đi tìm vector trọng số tối ưu của hệ thống anten thông minh theo giải thuật LCMV sao cho giá trị phương sai ngõ ra của hệ thống là tối thiểu, đồng thời thỏa mãn điều kiện ràng buộc về độ lợi định hướng của hệ thống

Mặt khác, vì tính khả thi và tính kinh tế nên đề tài sẽ tìm cách hạn chế số lượng phần tử anten trong dãy anten Bài toán ở đây là chúng ta không thể sử dụng quá nhiều phần tử anten cho một dãy do yêu cầu về tính khả thi và kinh tế đặc biệt ở vùng tần số HF (Ví dụ cho ứng dụng liên lạc giữa các tàu bè trên biển sử dụng băng tần HF) Vì thế trong luận văn này đã đưa ra lời giải thích hợp cho bài toán trên là

vận dụng phương pháp Sparse arrays (dãy lược) nhưng vẫn đảm bảo được độ lợi và khoảng cách truyền dẫn giữa chúng

Luận văn đã mô phỏng thành công các giải pháp được đưa ra trong bài toán, giải pháp đảm bảo chất lượng truyền dẫn trong mạng thông tin không dây dùng anten thông minh

MỤC LỤC

Tóm tắt v

Mục lục vii

Danh mục hình ix

Danh mục bảng x

Danh mục từ viết tắt xi

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ 1

1.1 Giới thiệu vấn đề và tình hình nghiên cứu hiện nay 1

1.1.1.Giới thiệu vấn đề 1

1.1.2.Tình hình nghiên cứu hiện nay 2

1.2 Giải quyết vấn đề và phạm vi nghiên cứu 6

1.3 Bố cục đề tài 8

1.4 Ý nghĩa đề tài 9

CHƯƠNG II: GIỚI THIỆU HỆ THỐNG ANTEN THÔNG MINH 10

2.1 Anten 10

2.1.1 Anten 10

2.1.2 Anten đẳng hướng 10

2.1.3 Anten định hướng 10

2.2 Lý thuyết dãy anten thông minh 11

2.3 Phân loại anten thông minh 19

2.3.1 Switched Beam Antennas ( Anten búp sóng chuyển đổi ) 20

2.3.2 Adaptive Antennas Arrays ( Dãy anten thích nghi ) 20

2.4 Các thông số cơ bản anten 22

2.5 Lợi ích của anten thông minh 24

CHƯƠNG III: CÁC GIẢI THUẬT TRONG VIỆC XỬ LÝ DÃY ANTEN THÔNG MINH TRÊN TÀU BIỂN 27

3.1 Giải thuật LCMV (Linearly Constrained Minimum Variance) 27

3.2 Giải thuật LMS (Least Mean Square) 34

3.3 Các giải pháp đưa hai giải thuật LCMV và LMS thích hợp vào bài toán

trên tàu biển 43

3.3.1 Giải thuật LCMV ứng dụng để liên lạc giữa tàu biển với đất liền 44

3.3.2 Giải thuật LMS ứng dụng để liên lạc giữa các tàu biển với nhau 44

3.3.3 Giải thuật LMS ứng dụng để liên lạc giữa đất liền với tàu biển 45

3.4 Khoảng cách truyền sóng vô tuyến giữa các dãy anten trong dãy tần HF (High Frequency) 45

3.5 Các sản phẩm anten thông minh, máy thu-máy phát trong dãy tần HF hiện có trên thị trường 48

CHƯƠNG IV: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP SPARSE ARRAYS VÀO DÃY ANTEN THÔNG MINH 49

4.1 Giới thiệu 49

4.2 Minimum Redundancy Arrays and Minimum Hole Arrays 50

4.3 Phương pháp chọn dãy Sparse Arrays 53

4.3.1 Phương pháp MRA (Minimum Redundancy Arrays) 53

4.3.2 Phương pháp MHA (Minimum Hole Arrays) 56

4.4 Kết quả mô phỏng 58

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 69

5.1 Kết luận 69

5.2 Hướng phát triển đề tài 69

PHỤ LỤC 70

TÀI LIỆU THAM KHẢO 71

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Tàu thuyền được liên lạc với nhau qua việc truyền dẫn không dây 2

Hình 1.2 Mô hình thiết kế các giải thuật để giải quyết vấn đề truyền dẫn 7

Hình 2.1 Anten đẳng hướng và đồ thị phủ sóng 10

Hình 2.2 Anten định hướng và đồ thị phủ sóng 11

Hình 2.3 Dùng dạng hình học để xác định hướng đến của sóng mặt với một dãy anten có các phần tử bất kỳ 12

Hình 2.4 Các dãy anten (a) ULA,(b) UCA,(c) URA,(d) dãy anten 3 chiều 13

Hình 2.5 Dãy anten ULA nằm trên trục x của hệ trục tọa độ đề cát 14

Hình 2.6 Mô hình dãy anten ULA định hướng theo trục x, thu nhận sóng mặt theo hướng (θ, ф ) 15

Hình 2.7 Mô tả các kỹ thuật anten thích nghi và búp chuyển đổi 19

Hình 2.8 Switched beam antennas 20

Hình 2.9 Adaptive antenna arrays 21

Hình 2.10 Hệ thống dãy anten thích nghi 22

Hình 2.11 Đồ thị bức xạ của anten 23

Hình 2.12 Đồ thị kiểu bức xạ với dãy anten tuyến tính có bước sóng và số phần tử anten khác nhau 24

Hình 3.1 Mô hình dãy anten ULA định hướng theo trục x 30

Hình 3.2 Mô hình tổng quát của hệ thống anten thông minh dùng tín hiệu tham khảo 35

Hình 3.3 Minh họa các ngõ vào và ngõ ra của hệ thống 42

Hình 3.4 Mô tả hai giải thuật LCMV và LMS vào bài toán trên tàu biển 44

Hình 3.5 Mô hình cơ bản của một cặp thu-phát vô tuyến 45

Hình 4.1 Cách sắp xếp hai dãy anten 52

Hình 4.2 Maximum SLL vs.3dB beamwidth for a minimum redundancy array with n=6 và M=14 54

Hình 4.3 Sơ đồ hình học, mô hình co-array và kết quả mô phỏng beampatern của một minimum redundancy array với n=6 và M=14 56

Hình 4.4 Sơ đồ hình học, mô hình co-array và kết quả mô phỏng beampatern của một minimum hole array với n=6 và M=18 57

Hình 4.5 Đồ thị hướng tính của mỗi phần tử anten khi thiết kế góc đến là 00 và độ lợi là 10dBi 59

Hình 4.6 Đồ thị kiểu búp sóng cho dãy anten gồm 6 phần tử thang tuyến tính với góc đến là 00 60

Hình 4.7 Đồ thị kiểu búp sóng cho dãy anten gồm 6 phần tử thang dB với góc đến là 00 60

Hình 4.8 Đồ thị kiểu búp sóng cho dãy anten gồm 6 phần tử thang tuyến tính với góc đến là -100 61

Hình 4.9 Đồ thị kiểu búp sóng cho dãy anten gồm 6 phần tử thang dB với góc đến là -100 61

Hình 4.10 Đồ thị kiểu búp sóng cho dãy anten gồm 6 phần tử thang tuyến tính với

góc đến là 100 62 Hình 4.11 Đồ thị kiểu búp sóng cho dãy anten gồm 6 phần tử thang dB với góc đến

là 100 62 Hình 4.12 Đồ thị hướng tính của mỗi phần tử anten khi thiết kế góc đến là 00 và độ

lợi là 10 dBi 63 Hình 4.13 Sai số MSE giữa tín hiệu mẫu với ngõ ra của hệ thống trong bộ tạo búp

sóng 64 Hình 4.14 Đồ thị kiểu búp sóng tại các hướng -400; 00; 400 cho dãy anten ULA 6

phần tử (vẽ nét liền) và dãy anten Sparse Array 4 phần tử (nét vẽ chấm chấm) 64 Hình 4.15 Đồ thị kiểu búp sóng tại các hướng -600; 00; 600 cho dãy anten ULA 6

phần tử (vẽ nét liền) và dãy anten Sparse Array 4 phần tử (nét vẽ chấm chấm) 65

DANH MỤC BẢNG

Bảng 4.1 So sánh dãy anten ULA với dãy anten MRA và dãy anten MHA 58

Bảng 4.2 Mô tả mối quan hệ giữa số phần tử anten, độ lợi và khoảng cách

thu-phát vô tuyến với f=30Mhz và Pt=-38,5dBm 67 Bảng 4.3 Mô tả mối quan hệ giữa số phần tử anten, độ lợi và khoảng cách thu-

phát vô tuyến với f=3Mhz và Pt=-38,5dBm 67 Bảng 4.4 Mô tả mối quan hệ giữa số phần tử anten, độ lợi và khoảng cách thu-

phát vô tuyến với f=30Mhz và Pt=-28,5dBm 68 Bảng 4.5 Mô tả mối quan hệ giữa số phần tử anten, độ lợi và khoảng cách thu-

phát vô tuyến với f=3Mhz và Pt=-28,5dBm 68

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

CDMA Code Division Multiple Access

DOA Direction-Of-Arrival

FDMA Frequency Division Multiple Access

GPS Global Position System

LCMV Linearly Constrained Minimum Variance

SIR Signal to Interference Ratio

SNOI Signal Not Of Interest

TDMA Time Division Multiple Access

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ

1.1 Giới thiệu vấn đề và tình hình nghiên cứu hiện nay:

1.1.1 Giới thiệu vấn đề:

Ngày nay cùng với sự phát triển của công nghệ thông tin, công nghệ truyền

dẫn không dây gần đây cũng có những bước phát triển vượt bậc đặc biệt là đảm

bảo được vấn đề truyền dẫn không dây khoảng cách xa với tần số cao Tuy

nhiên, các công nghệ không dây hiện nay còn phải gặp rất nhiều khó khăn như:

¾ Tài nguyên băng tần có giới hạn: các băng tần đã được phân chia theo

quy định của quốc tế, không thể mở rộng tiếp tục Hơn nữa, công nghệ

hiện nay khó chế tạo các thiết bị hoạt động ở tần số cao

¾ Môi trường truyền dẫn: ngày nay môi trường vô tuyến ngày càng phức

tạp với sự ảnh hưởng của nhiễu bên ngoài, nhiễu đồng kênh, fading do

địa hình phức tạp…nên tác động đến hệ thống làm giảm đi S/N

Trong luận văn này bài toán được đặt ra là chúng ta phải đảm bảo được

vấn đề truyền dẫn không dây khoảng cách xa dùng dãy anten thông minh ở

băng tần HF được ứng dụng cho các tàu thuyền trên biển khi muốn liên lạc

với đất liền hoặc có thể liên lạc được trực tiếp với nhau Hơn nữa, các tàu

thuyền cần liên lạc với nhau hoặc với đất liền có khoảng cách hàng trăm km với

tốc độ di chuyển thay đổi liên tục thì yêu cầu chúng ta phải tìm ra giải pháp như

thế nào để giải quyết được bài toán được đặt ra

Vấn đề đặt ra là chúng ta phải định vị và truyền dẫn như thế nào để đạt

được và mang tính khả thi hơn Chúng ta luôn biết rằng trong bất kỳ môi trường

Hình 1.1: Tàu thuyền được liên lạc với nhau qua việc truyền dẫn không dây

1.1.2 Tình hình nghiên cứu hiện nay: (Trang 2÷3, [8])

Trong thời đại thông tin ngày nay, lĩnh vực thông tin vô tuyến đang phát

triển ngày càng mạnh mẽ và chiếm ưu thế Cùng với sự phát triển của công nghệ,

các dịch vụ ngày càng gia tăng, giá thành ngày càng giảm xuống, kéo theo là một

số lượng lớn thuê bao tăng vọt trong những kênh thông tin chỉ có dung lượng giới

hạn Ứng dụng của hệ thống dãy anten đã được sự quan tâm và phát triển trong

những năm qua cho các hệ thống thông tin không dây nhằm khắc phục những vấn

đề giới hạn của kênh thông tin Nhiều kết quả nghiên cứu đã cho thấy rằng sử

dụng hệ thống dãy anten trong thông tin vô tuyến sẽ giúp cải thiện tốt hoạt động

hệ thống thông qua việc tăng dung lượng kênh truyền và hiệu suất sử dụng phổ,

mở rộng tầm phủ sóng, thay đổi định dạng búp sóng, lái được nhiều chùm búp

sóng theo các đối tượng di động và khả năng điều chỉnh bù trừ cho những sai sót

điện tử xuất hiện Nó cũng làm giảm hiện tượng đa đường, can nhiễu đồng kênh,

nâng cao chỉ tiêu chất lượng hệ thống (BER, và xác xuất mất thông tin) Sự hiện

diện của hệ thống dãy anten trên những phương tiện xe cộ, tàu thuỷ, máy bay, vệ

tinh, trạm thu phát di động, … đã minh hoạ rõ vai trò của nó trong các dịch vụ

thông tin ngày nay Với những thế mạnh, ưu điểm của mình, hệ thống anten thông

minh chứng tỏ là một sự lựa chọn cần thiết, là một ứng dụng quan trọng, và là một

lĩnh vực cần được quan tâm, nghiên cứu và phát triển

Hệ thống anten thông minh là một hệ thống kết hợp một dãy anten và khả

năng xử lý số tín hiệu để tối ưu hoá đồ thị bức xạ dãy anten và thu phát theo cách

thích nghi và nhạy cảm theo không gian Các hệ thống anten thông minh có thể

được chia thành hai loại gồm: hệ thống chuyển đổi búp sóng (switched beam) và

hệ thống dãy anten thích nghi (adaptive array) Trong hai hệ thống này, dãy anten

thích nghi được xem là thông minh hơn hệ thống chuyển đổi búp sóng Một dãy

anten 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 triệt tiêu các thành

phần can nhiễu Ở đây, các tín hiệu nhận được từ mỗi phần tử anten (sắp xếp phân

bố theo không gian) sẽ được nhân bởi một trọng số phức để điều chỉnh về biên độ

và pha, sau đó được kết hợp lại với nhau để cho ra tín hiệu ngõ ra của dãy Các

trọng số phức này sẽ được tính toán bằng một thuật toán thích nghi thích hợp

nhằm điều khiển định hướng bức xạ theo tín hiệu mong muốn

Các thuật toán thích nghi có thể được phân loại dựa theo các phương thức

tiếp cận khác nhau: dựa theo sự thích nghi và dựa theo thông tin tham chiếu Các

thuật toán dựa theo sự thích nghi bao gồm thích nghi liên tục và thích nghi khối

Các thuật toán thích nghi dựa theo thông tin tham chiếu có thể chia thành nhóm

thuật toán dựa vào tín hiệu chuẩn và nhóm thuật toán thích nghi mù Có nhiều

thuật toán thích nghi được đề xuất và áp dụng cho hệ thống dãy anten thích nghi,

nhưng ở đây ta đặc biệt quan tâm tới thuật toán Least Mean Square (LMS) và

Linearly Contrained Minimum Variance (LCMV), được biết nhiều đến và ứng

dụng phổ biến trong các dãy anten thích nghi Thuật toán LMS thuộc nhóm thuật

Minimum Mean Square Error (MMSE) giữa tín hiệu thu được và tín hiệu chuẩn

Khi đó, tín hiệu ngõ ra của dãy anten thích nghi LMS, là tín hiệu thu được nhân

với các trọng số thích nghi, có thể xem là một ước lượng tốt nhất của tín hiệu

mong muốn

Các kỹ thuật dãy anten thích nghi truyền thống đã được nghiên cứu phát

triển cho các nguồn tín hiệu đến dãy anten là nguồn điểm – point source và dãy

anten được xem là lý tưởng Ngoài ra, dãy anten được giả sử là lý tưởng với các

đặc tính anten như vị trí, độ lợi và pha được biết trước, và các thông tin này được

giả sử là chính xác và bất biến

Tuy nhiên, trong nhiều ứng dụng thực tế, hiện tượng đa đường do phản xạ

và tán xạ của các nguồn tín hiệu, đặc biệt là các nguồn tán xạ tại lân cận anten thu

gây nên sự trải năng lượng tín hiệu xung quanh giá trị DOA chuẩn Khi đó, các tín

hiệu nhận được tại một dãy không chỉ là một tín hiệu từ một đường trực tiếp (được

xét trong tín hiệu nguồn điểm), mà còn có các tín hiệu trải theo góc có độ trễ pha,

biên độ, tần số tương quan với tín hiệu đường trực tiếp Các tín hiệu quan sát được

từ một dãy lúc này được xem như là sự chồng chập các sóng phẳng tại một khoảng

hướng đến liên tục

Thêm vào đó, việc giả sử dãy anten là lý tưởng không được đảm bảo chắc

chắn do có nhiều yếu tố tác động làm thay đổi các đặc tính của dãy, cũng như sự

không đồng nhất và sự biến đổi về đặc tính điện và vật lý của các phần tử dãy

anten Thật vậy, vị trí thực tế của các anten có thể khác so với thông tin giả sử đã

biết về cấu trúc hình học dãy Và những nhân tố tĩnh (do thời gian) hay động (do

yếu tố môi trường) tác động vào sẽ dẫn đến làm thay đổi độ lợi cũng như pha, vị

trí của dãy Các yếu tố này có thể là: sự già cỗi của linh kiện theo thời gian, một

vài phần tử trong dãy bị hư hỏng, không hoạt động, hoặc các phần tử bị dịch

chuyển sai khác đi vị trí đã biết, ảnh hưởng của điều kiện môi trường như nhiệt độ,

độ ẩm… Ngoài ra phải kể đến sự không đồng nhất của các đồ thị của các anten; sự

không đồng nhất về đáp ứng tần số của các bộ lọc, khuếch đại… ; sự sai lệch pha

của các bộ feeder, khuếch đại, lọc… Do đó, khi xét đến mô hình dãy anten không

lý tưởng trong bài toán thực tế, các giá trị về biên độ, pha, vị trí của dãy đã có sai

khác so với giá trị danh định đã biết (giá trị lý tưởng)

Với một loạt các trường hợp thực tế nêu trên, các kỹ thuật xử lý dãy anten

thích nghi đã bị giảm bớt tính hiệu quả khi xuất hiện các lỗi trong dãy anten và

ảnh hưởng của nguồn tín hiệu đến dãy anten là nguồn phân bố Đã có nhiều

phương pháp được đề xuất để xác định những lỗi trong dãy anten và xác định các

thông tin đặc tính thực sự của anten, từ đó cân chỉnh lại dãy Cũng như các

phương pháp ước lượng hướng đến DOA xác định hướng đến của nguồn tín hiệu

từ đó xác định hàm phân bố của nguồn Đề tài sẽ sử dụng dãy anten thích nghi

LMS để triệt can nhiễu cho nguồn phân bố và dãy anten không lý tưởng Dãy

anten thích nghi LMS thừa nhận sự sai khác trong dãy anten, nguồn tín hiệu đến

trải theo góc, mà không xác định các lỗi trong dãy cũng như hàm phân bố của

nguồn tín hiệu đến dãy anten Nghĩa là, khi xét đến mô hình nguồn phân bố và dãy

anten không lý tưởng, các vector tín hiệu thu của dãy cho tất cả các hướng và

vector đáp ứng ngõ ra dãy anten đã có sai khác so với trường hợp lý tưởng Dãy

anten thích nghi LMS không quan tâm đến sự sai khác này, mà sử dụng vector đáp

ứng ngõ ra dãy anten làm dữ liệu ngõ vào của dãy anten thích nghi để xây dựng

mô hình thích nghi Ở đây, từ dữ liệu ngõ vào được lấy mẫu liên tục, các trọng số

sẽ được thay đổi và cập nhật liên tục cho đến khi nó hội tụ đến tiêu chuẩn cực tiểu

trung bình bình phương lỗi MMSE giữa tín hiệu thu được và tín hiệu chuẩn Khi

đó, tín hiệu ngõ ra của dãy anten thích nghi LMS, là tín hiệu thu được được nhân

với các trọng số thích nghi, có thể xem là một ước lượng tốt nhất của tín hiệu

mong muốn Hiệu quả triệt can nhiễu dùng dãy anten thích nghi LMS sẽ thể hiện

thông qua đồ thị bức xạ Trên đồ thị bức xạ, búp sóng chính của dãy anten sẽ được

1.2 Giải quyết vấn đề và phạm vi nghiên cứu:

Trong phần đặt vấn đề trên chúng ta đã đưa ra bài toán là phải đảm bảo

được vấn đề truyền dẫn không dây khoảng cách xa ở băng tần HF được ứng

dụng cho các tàu thuyền trên biển khi muốn liên lạc được với đất liền hoặc liên

lạc trực tiếp được với nhau khi các tàu thuyền này di chuyển liên tục với tốc độ

thay đổi

Trong phần giải quyết vấn đề tôi muốn đưa ra các giải pháp để giải quyết

được những khó khăn đó Với các khó khăn đó, Anten thông minh được đề

xuất như một giải pháp toàn diện và có thể xử lý các vấn đề:

¾ Anten thông minh phải thu được mọi hướng khi user di chuyển liên tục

¾ Anten thông minh phải đạt được được độ lợi cao ( do tính thực tế nên

các phần tử anten là hướng tính)

¾ Mở rộng được tầm phủ sóng

¾ Chất lượng truyền dẫn được đảm bảo khoảng cách xa ( giảm được

interference, giảm noise và giảm được fading)

¾ Làm tăng tỷ số S/N do anten thông minh ước lượng hướng đến và tạo

búp sóng tương ứng hướng đến tín hiệu, làm giảm công suất phát, tăng

công suất thu, giảm nhiễu đồng kênh

¾ Tăng dung lượng của hệ thống, giảm giá thành khi lắp đặt các trạm thu/

phát sóng

¾ Tính kinh tế và khả thi

Để giải quyết các vấn đề trên tôi đề xuất các giải thuật như LMS ( Least

Mean Squares) và LCMV ( Linearly Contrained Minimum Variance)

Với các giải thuật này để ứng dụng vào bài toán được nêu ra ở trên thì ta

phải đặt trên mỗi tàu và tại đất liền một dãy anten với hai công việc:

¾ Công việc 1: Sử dụng cho việc liên lạc giữa tàu biển với đất liền ta có thể

dùng giải thuật LCMV bằng cách xác định θ0 ,từ đó điều khiển các bộ

trọng số Wopt để hướng búp sóng đến vị trí thu / phát trên đất liền

¾ Công việc 2: Sử dụng cho việc liên lạc giữa các tàu thuyền với nhau hay ở

tại đất liền mà ta cần liên lạc với các tàu Bởi vì các tàu thuyền luôn di

chuyển liên tục và ở một khoảng cách xa hàng trăm kilometer Từ đây ta có

thể sử dụng giải thuật LMS với chuổi huấn luyện được biết trước để hướng

búp sóng của dãy anten đến các user mong muốn

Ta sử dụng một dãy anten trên mỗi tàu hay trên đất liền để thực hiện hai công

việc trên bằng cách sử dụng bộ xử lý số tín hiệu (DSP) để điểu khiển

Trên thực tế, bài toán được ứng dụng cho tàu thuyền trên biển thì dãy anten

nếu có số phần tử anten quá nhiều thì sẽ không khả thi và tốn kém Vì vậy một

vấn đề được đặt ra nữa là chúng ta phải tìm cách giảm bớt số lượng phần tử

anten trên mỗi dãy nhưng vẫn đảm bảo được khoảng cách truyền dẫn và độ lợi

Vì thế phương pháp Sparse arrays (dãy lược) được đề xuất cho vấn đề này

Anten thông minh hoạt động dựa trên kỹ thuật xử lý dãy (Array processing) Một trong những vấn đề quan trọng của kỹ thuật xử lý dãy đó là xác

định hướng đến của tín hiệu (Direction of Arival - DOA) vô tuyến sử dụng dãy

anten Các thông tin về hướng đến của tín hiệu sẽ được sử dụng để tính toán các

trọng số thích hợp cho từng phần tử anten nhằm tạo búp sóng hướng đến nguồn tín

hiệu và null tại các hướng khác giúp làm giảm ảnh hưởng của nhiễu đồng kênh từ

các nguồn tín hiệu khác Về phía phát, dãy anten chỉ bức xạ công suất về hướng

máy thu bằng cách tạo các búp sóng lái Bằng cách này, phía máy phát có thể tập

trung năng lượng về phía máy thu, dẫn đến tiết kiệm được năng lượng, giảm ảnh

hưởng nhiễu đồng kênh đến các máy thu khác

Với những thế mạnh thì hệ thống anten thông minh chứng tỏ là một sự lựa

chọn cần thiết, một ứng dụng quan trọng và là một lĩnh vực cần được quan tâm,

nghiên cứu và phát triển

1.3 Bố cục đề tài:

Luận văn được chia thành 5 chương chính bao gồm:

Chương 1: Giới thiệu vấn đề

¾ Đặt vấn đề và tình hình nghiên cứu hiện nay

¾ Giải quyết vấn và phạm vi nghiên cứu

¾ Bố cục đề tài và ý nghĩa của nó

Chương 2: Giới thiệu hệ thống anten thông minh

¾ Anten

¾ Lý thuyết dãy anten thông minh

¾ Phân loại anten thông minh

¾ Các thông số cơ bản của anten

¾ Lợi ích của anten thông minh

Chương 3: Các giải thuật trong việc xử lý dãy anten thông minh

¾ Giải thuật LCMV

¾ Giải thuật LMS

¾ Các giải pháp đưa hai giải thuật LCMV và LMS thích hợp vào bài

toán tàu biển

¾ Xét khoảng cách truyền sóng vô tuyến giữa các dãy anten trong dãy

tần HF

¾ Các sản phẩm anten thông minh, máy thu-máy phát trong dãy tần HF

hiện có trên thị trường

Chương 4: Ứng dụng thuật toán Sparse array (Thinned array) vào việc xử lý

dãy anten

¾ Giới thiệu thuật toán Sparse array

¾ Dãy giảm thiểu phần dư và dãy giảm thiểu lỗ trống (Minimum Redundancy and Minimum Hole Arrays)

Đề tài gắn liền với vấn đề thực tế trong việc sử dụng dãy anten vào các hệ

thống thông tin di động, trong đó dãy anten thích nghi sử dụng giải thuật LMS và

giải thuật LCMV là ứng dụng phổ biến, rộng rãi trong thực tế Hơn nữa, ngày nay

các hệ thống thông tin vô tuyến được ứng dụng rất phổ biến cùng với sự phát triển

của công nghệ hiện nay

Hiện nay, các phương tiện đi lại của con người đa dạng với nhiều phương

tiện như: đường bộ, đường thủy và đường hàng không Điều đó đòi hỏi chúng ta

phải ngày càng tìm ra những ứng dụng thực tế khả thi để có thể hổ trợ cho việc thông tin liên lạc giữa các thiết bị di động

Đề tài trong luận văn được đưa ra để giải quyết các bài toán về thông tin di

động được ứng dụng vào các tàu thuyền trên biển để liên lạc được với nhau khi

chúng ở khoảng cách hàng trăm hay hàng nghìn km Đây cũng là đề tài có tính khả

thi và mang ý nghĩa thực tế

CHƯƠNG 2 GIỚI THIỆU HỆ THỐNG ANTEN THÔNG MINH

2.1 Anten: (Trang 5÷6 [8])

2.1.1 Anten (Antenna):

Anten vô tuyến là phần tử ghép năng lượng điện từ từ một môi trường

(không gian) đến một môi trường khác (như cáp xoắn, cáp đồng trục hoặc ống dẫn

sóng)

2.1.2 Anten đẳng hướng (Omnidirectional Antenna):

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

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 Trong trường hợp với một số lượng lớn

người sử dụng (và người gây nhiễu), các tín hiệu không đến được người sử dụng

mong muốn sẽ trở thành nhiễu đối với những người sử dụng khác

Hình 2.1: Anten đẳng hướng và đồ thị phủ sóng

2.1.3 Anten định hướng (Directional antenna):

Anten định hướng được thiết kế để có các hướng truyền và nhận cố định

Các vùng phủ sóng của một tháp anten thường được chia ra (hay phân

vùng) thành các tế bào (cell) Thí dụ, một vùng 360o thường được chia thành ba

vùng con 120o, 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: Anten định hướng và đồ thị phủ sóng

2.2 Lý thuyết dãy anten thông minh: (trang 83÷88 [1])

Anten mảng được sử dụng rộng rãi nhờ những yếu tố mềm dẻo của nó Ta có

thể cải thiện độ lợi của Anten mảng theo hướng mong muốn bằng cách thay đổi

điện áp kích thích, thay đổi độ định hướng bằng cách thay đổi số phần tử anten

Anten mảng kết hợp với các giải thuật tạo búp thích nghi sẽ tạo ra một hệ thống

anten có khả năng tương thích với các điều kiện truyền khác nhau Sự kết hợp đó

tạo nên một hệ thống anten thông minh Dãy anten gồm các phần tử bất kỳ có

dạng ở hình 2.3

Hình 2.3: Dùng dạng hình học để xác định hướng đến của sóng mặt với một dãy

anten có các phần tử bất kỳ

Ở đây ф là góc phương vị (-π <ф<π) và θ là góc ngẩng của sóng phẳng

truyền đến dãy anten (-π/2<θ<π/2) Trục nằm ngang có θ = π/2 Để đơn giản khi

phân tích dãy anten, ta giả định như sau:

+ Khoảng cách giữa các phần tử của dãy anten đủ nhỏ để không có sự sai

khác về biên độ tín hiệu giữa các thành phần anten đối với cùng một tín hiệu đến

+ Không có ghép tương hỗ giữa các phần tử anten

+ Tất cả các trường đến có thể được tách ra riêng biệt thành các sóng mặt

rời rạc Tức số lượng tín hiệu là hữu hạn

+ Băng thông của tín hiệu đến dãy các phần tử anten là nhỏ so với tần số

sóng mang

+ Đối với sóng mặt đến dãy anten theo hướng (θ, ф), độ sai pha giữa các tín

hiệu đến phần tử m và phần tử tham khảo tại gốc tọa độ là:

Δψm = βΔdm = β(xm cosфsinθ + ym sinфsinθ + zm cosθ) (2.1)

Ở đây β = 2π/λ là hệ số truyền pha Số hạng λ = c/f là bước sóng với c = 3*108 m/s

là vận tốc ánh sáng và f là tần số sóng mang (hz)

Dãy anten gồm nhiều phần tử anten có đặc tính giống nhau được sắp xếp

theo một phân bố hình học nhất định và thường có tính đối xứng Ví dụ như dãy

anten phân bố trên một đường thẳng ULA (Uniform Linear Array), dãy anten phân

bố trên hình chữ nhật URA (Uniform Rectangular Array), dãy anten phân bố trên

hình tròn UCA (Uniform Circular Array) hay dãy anten 3 chiều phân bố trên hình

hộp chữ nhật Các dạng này được mô tả qua hình 2.4

Hình 2.4: Các dãy anten (a) ULA (b) UCA (c) URA (d) Dãy anten 3 chiều

Dãy anten ULA gồm M phần tử định hướng theo trục x, mỗi phần tử cách nhau

một khoảng Δx được minh họa ở hình 2.5

Hình 2.5: Dãy anten ULA nằm trên trục x của hệ trục tọa độ đề cát.(Trang 84, [1])

Thành phần sóng đến được xác định bởi góc phương vị ф và góc ngẩng θ

Xoay trục x theo phương nằm ngang, trục y theo phương thẳng đứng và trục z

vuông góc với mặt phẳng (x, y) thì ta sẽ được hình 2.5

Hình 2.6 còn diễn tả mô hình đường bao phức dải nền của dãy anten Mỗi

nhánh của dãy anten có một phần tử trọng số wm Phần tử trọng số wm này có cả

thành phần biên độ và pha tương ứng với nó

Hình 2.6: Mô hình dãy anten ULA định hướng theo trục x, thu nhận sóng mặt

theo hướng (θ, ф) (Trang 85, [1]) Xét sóng phẳng tới dãy anten theo góc (θ, ф) ứng với trục tọa độ của dãy

Ta biểu diễn sự điều chế sóng mặt s(t) bằng cách dùng mô hình đường bao phức

dải nền Giả sử mọi phần tử của dãy anten đều là các anten đẳng hướng không

nhiễu có độ lợi không đổi theo mọi hướng Từ công thức (4.1) với xm = mΔx, tín

hiệu thu được tại phần tử anten thứ m trên dãy anten ULA là:

um (t) = As(t)e-jβmΔd = As(t)e-jβmΔxcosΦsinθ (2.2)

phần tử thứ 2

s(t)

z(t)

u0(t) u1(t) u2(t) uM-1(t)

z(t) = ∑− wmum(t) = As(t) wme-jβmΔxcosΦsinθ = As(t)f(θ,ф) (2.3)

=

1 0

M

=

1 0

M

m

Số hạng f(θ,ф) được gọi là hệ số dãy anten Hệ số dãy anten quyết định tỉ số

của giá trị tín hiệu thu được tại ngõ ra dãy anten là z(t) và As(t) đo được tại phần

tử tham khảo Hệ số dãy anten được xem như là một hàm của hướng đến (θ, ф)

Bằng cách điều chỉnh tập các trọng số {wm } (với m=1,2,…,M), ta có thể hướng trị

số cực đại búp chính của hệ số dãy anten đến bất kỳ hướng mong đợi (θ0, ф0)

Công suất thu được tại ngõ ra của dãy anten là:

Pr = 2

1

|) (

|

|) (

φ θ

f t

f(θ, Φ) = ∑− e-jβmΔx(cosΦsinθ-cosΦ)

=

1 0

(cos2sin

)cossin

(cos2

sin

φ

φ

θφβ

θφβ

−

(2.6)

Xét trường hợp sóng tới dãy anten ở hình 2.6 nằm trong mặt phẳng (x, y) là

mặt phẳng ngang sao cho θ = π/2 Đây là sự xấp xỉ gần đúng cho nhiều ứng dụng

thông tin tế bào và anten thông minh

Đặt cosψ = cosфsinθ với ψ là góc tới của sóng mặt tính từ trục x, θ tính từ

trục z Điều này cho thấy dãy anten tuyến tính của các phần tử đẳng hướng có đồ

thị bức xạ đối xứng tròn quanh trục của dãy

Tổng quát, hệ số dãy anten là hàm theo θ và ф Nếu trường của mỗi phần tử

trong dãy anten là ga(θ, ф) và tất cả các phần tử đều đồng nhất và có cùng hướng

thì trường bức xạ tổng hợp của dãy anten được cho bởi công thức:

F(θ, ф) = f(θ, ф).ga (θ, ф) (2.7) Đây là nguyên lý nhân đồ thị (pattern multiplication)

Vector trọng số được định nghĩa như sau:

W = [w0 w1 … wM-1 ]H (2.8)

Ở đây H viết phía trên là lấy chuyển vị Hermit, là phép chuyển vị kết hợp

với phép lấy liên hợp phức Các tín hiệu từ mỗi phần tử anten được nhóm thành

các vector dữ liệu như sau:

u(t) = [u0(t) u1(t)… uM-1(t)]T (2.9) Khi đó ngõ ra của dãy anten z(t) từ công thức (2.3) có thể được biểu diễn

dưới dạng tích của vector trọng số dãy anten w và vector dữ liệu u(t):

Hệ số dãy anten theo hướng (θ, ф) là:

f(θ, ф) = wHa(θ, ф) (2.11) Vector a(θ, ф) được gọi là vector lái theo hướng (θ, ф) Với sóng mặt đến

theo hướng (θ, ф) trong hình 2.6, vector lái a(θ, ф) mô tả pha của tín hiệu tại mỗi

phần tử anten có liên quan với pha của tín hiệu tại phần tử tham khảo (phần tử 0)

Từ công thức (4.1) người ta đã đưa ra công thức tính vector lái như sau:

phân tích các dãy , array manifold rất quan trọng trong việc xác định hướng, hình

thành búp bức xạ downlink và các hoạt động khác của dãy anten

Cặp góc (θ, ф) được gọi là hướng đến DOA (Direction-Of-Arrival) của

sóng mặt đã nhận được Để đơn giản, ta giả sử rằng các thành phần đa đường

(multipath) đến trạm gốc (base station) theo mặt phẳng ngang (θ = π/2), do đó góc

phương vị ф là hoàn toàn đủ để xác định hướng đến DOA

Nói chung, tính hữu dụng của dãy anten được quyết định bởi nhiều hệ số

Kích cỡ hoặc độ mở (aperture) của dãy anten quyết định độ lợi lớn nhất mà dãy

anten có thể đạt được Nói cách khác, số lượng phần tử quyết định số bậc tự do

(degrees of freedom) mà mỗi phần tử có khi thiết kế các mô hình dãy Đối với các

dãy anten ULA, 2 đại lượng này có mối quan hệ với nhau Nếu khoảng cách giữa

các phần tử trong dãy anten ULA vượt quá λ /2, thì các hiện tượng grating lobe có

thể xảy ra, làm sinh ra các búp không mong muốn của dãy anten, nó có thể làm

tăng thêm can nhiễu

Tuy nhiên, ta mong muốn đạt được độ mở cao hơn (longer aperture) bằng

cách dùng nhiều phần tử hơn là dùng các dãy anten có khoảng cách bằng một nữa

bước sóng Điều này thường được thực hiện bằng phần cứng RF kết hợp với mỗi

phần tử anten có thể đắt và cồng kềnhNói chung, tính hữu dụng của dãy anten

được quyết định bởi nhiều hệ số Kích cỡ hoặc độ mở (aperture) của dãy anten

quyết định độ lợi lớn nhất mà dãy anten có thể đạt được Nói cách khác, số lượng

phần tử quyết định số bậc tự do (degrees of freedom) mà mỗi phần tử có khi thiết

kế các mô hình dãy Đối với các dãy anten ULA, 2 đại lượng này có mối quan hệ

với nhau Nếu khoảng cách giữa các phần tử trong dãy anten ULA vượt quá λ /2,

thì các hiện tượng grating lobe có thể xảy ra, làm sinh ra các búp không mong

muốn của dãy anten, nó có thể làm tăng thêm can nhiễu

Tuy nhiên, ta mong muốn đạt được độ mở cao hơn (longer aperture) bằng

cách dùng nhiều phần tử hơn là dùng các dãy anten có khoảng cách bằng một nữa

bước sóng Điều này thường được thực hiện bằng phần cứng RF kết hợp với mỗi

phần tử anten có thể đắt và cồng kềnh

2.3 Phân loại anten thông minh ( Smart Antenna System):

Các hệ thống anten thông minh có thể được chia thành 2 loại là hệ thống búp

sóng chuyển đổi (Switched Beam System) và hệ thống dãy anten thích nghi

(Adaptive Array System)

¾ Hệ thống búp sóng chuyển đổi – Switched Beam System:Các hệ

thống búp chuyển đổi dùng nhiều búp cố định tại 1 vị trí đặt anten

Bộ thu sẽ chọn búp cung cấp tín hiệu mạnh nhất và giảm nhiễu Các

hệ thống búp chuyển đổi không thể cung cấp độ cải thiện hiệu quả bằng các hệ thống thích nghi, nhưng chúng thường ít phức tạp và dễ trang bị thêm cho các kỹ thuật không dây hiện hữu

¾ Hệ thống dãy anten thích nghi – Adaptive Array System: Là dãy

các anten mà nó có thể thay đổi hệ số bức xạ anten động của nó để điều chỉnh can nhiễu và đa đường Các anten dãy thích nghi có thể điều chỉnh đồ thị bức xạ của chúng để dõi theo (tracking) người dùng đang di chuyển Các anten thích nghi được dùng để tăng chất lượng các tín hiệu thu được và để tạo các búp cho việc truyền đi

Hình 2.7: Mô tả các kỹ thuật anten thích nghi và búp chuyển đổi

Hình 2.7: Hai kỹ thuật anten thông minh: (a) Hệ thống các búp chuyển đổi có thể

chọn một trong các búp để tăng chất lượng tín hiệu thu được Búp 2 được chọn là

tín hiệu mong muốn (b) Anten thích nghi có thể điều chỉnh đồ thị bức xạ để tăng

chất lượng tín hiệu mong đợi, triệt tiêu hoặc làm giảm can nhiễu, và thu thập công

suất đa đường tương quan

2.3.1 Switched Beam Antennas (Anten búp sóng chuyển đổi) :(Trang

12÷13,[2])

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 một hoặc một nhóm máy thu

Do khả năng định hướng của nó tốt hơn so với anten thông thường nên nó

đạt được độ lợi cao hơn

Hình 2.8: Switched beam antennas.( Trang 12, [2])

2.3.2 Adaptive Antennas Arrays ( Dãy anten thích nghi ):

Hệ thống anten dãy thích nghi được xem là thông minh hơn hệ thống búp

sóng chuyển đổi 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 can nhiễu

Hình 2.9: Adaptive antenna arrays (Trang 14, [2])

Ở đây, các tín hiệu nhận được từ mỗi phần tử anten (sắp xếp phân bố theo

không gian) sẽ được nhân bởi một trọng số Các trọng số là giá trị phức và dùng để

điều chỉnh về biên độ và pha Các tín hiệu này được kết hợp lại với nhau để cho ra

tín hiệu ngõ ra của dãy Các trọng số phức này sẽ tính toán bằng một thuật toán

thích nghi thích hợp nhằm điều khiển định hướng bức xạ tín hiệu mong muốn

Dạng không gian của xử lý thích nghi với một số các anten đặt tại các vị trí khác

nhau trong không gian để thu tín hiệu, và các anten cung cấp một mẫu trung bình

của tín hiệu nhận được theo không gian Quá trình lọc theo không gian được biết

đến là quá trình “beamforming” Thiết bị thực hiện beamforming được gọi là một

bộ “beamformer”

Mô hình của một hệ thống dãy anten thích nghi L phần tử anten với M nguồn tín

hiệu đến có thể được minh hoạ như hình 2.10

Hình 2.10: Hệ thống dãy anten thích nghi.(Trang 9,[8])

Ngõ ra của dãy là tổng của các tín hiệu nhận được ,

tại các phần tử dãy và nhiễu tại các bộ thu sau khi đã được nhân trọng số Các

trọng số , được tính toán theo vòng lặp dựa vào ngõ ra của dãy

, một tín hiệu chuẩn là xấp xỉ của tín hiệu mong muốn, và các giá trị

trọng số trước đó Tín hiệu chuẩn xấp xỉ của tín hiệu mong muốn là một chuỗi

huấn luyện hay một mã trải phổ, đã được biết trước ở hệ thống Định dạng của tín

hiệu chuẩn có thể là nhiều dạng khác nhau, tuỳ thuộc vào thuật toán thích nghi

được sử dụng trong hệ thống Tín hiệu chuẩn thường có tính tương quan cao với

tín hiệu mong muốn và mức độ tương quan này sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác và

hội tụ của thuật toán

w l= 1 K , 2 , ,L

)

(t

2.4 Các thông số cơ bản của anten: (Trang 26÷28, [2])

2.4.1 Kiểu bức xạ ( Radiation pattern):

Kiểu bức xạ (đồ thị bức xạ) được định nghĩa như một hàm toán học hay

một đồ thị của một hàm toán học thể hiện tính chất bức xạ của dãy anten

2.4.2 Búp sóng chính ( Main lobe):

Búp sóng chính của một kiểu một bức xạ là búp sóng có hướng mà công

suất bức xạ lớn nhất ( Maximum radiation power)

2.4.3 Búp sóng phụ ( Side lobes):

Búp sóng phụ là những búp sóng có hướng khác búp sóng chính Với một

dãy tuyến tính cân bằng thì búp sóng phụ đầu tiên ( là búp sóng gần búp sóng

chính nhất) có kiểu bức xạ thấp hơn đỉnh của búp sóng chính khoảng 13dB

2.4.4 Độ rộng búp sóng chính (Beamwidth):

Độ rộng búp sóng chính của một anten là độ rộng thường tính thông qua độ

rộng nữa công suất HPBW ( Half power beamwidth) hay còn được gọi là độ rộng

3dB Độ rộng này được tính từ đỉnh của main lobe giảm xuống 3dB như hình vẽ

Hình 2.11: Đồ thị bức xạ của anten.(Trang 27,[2])

2.4.5 Grating lobe:

Trong một dãy anten chỉ có một búp sóng chính nằm tại góc θ =0 là búp

sóng mong muốn và tất cả những búp sóng khác mà cũng giống như búp sóng

chính nhưng không nằm trong hướng mong muốn được gọi là grating lobe

Trong một dãy anten nếu khoảng cách giữa các phần tử lớn thì hiện tượng grating

lobes sẽ xuất hiện Để tránh hiện tượng grating lobe ta cần phải thiết kế đúng

khoảng cách giữa các phần tử anten Khoảng cách này phải đạt tối đa bằng nửa

Một số ví dụ sau để thể hiện cách chọn λ tốt nhất cho dãy anten tuyến tính

(a) d = λ 4,M = 40 (b) d= λ 2,M = 20

(c) d = λ ,M = 1 0 (d) d = 2 , λ M = 5

Hình 2.12 : Đồ thị kiểu bức xạ với dãy anten tuyến tính có bước sóng và số phần

tử anten khác nhau.(Trang 28,[2])

2.5 Lợi ích của anten thông minh: (Trang 56÷58,[9])

2.5.1 Giảm nhiễu đồng kênh:

Hệ thống anten thông minh với đặc tính lọc theo không gian và tập trung

năng lượng bức xạ dưới dạng các chùm hẹp hướng theo hướng tín hiệu di động

mong muốn Ngoài ra chúng cũng tạo ra các điểm không – null trong đồ thị bức xạ

của chúng ở các hướng di động khác trong một khoảng lân cận xung quanh Do

đó, có thể xem nhiễu đồng kênh là không đáng kể trong hệ thống anten thông

minh

2.5.2 Cải thiện tầm phủ sóng:

Hệ thống anten thông minh gồm tập hợp các phân tử đơn lẻ được sắp xếp

tạo thành một dãy anten, sẽ làm tăng độ lợi chùm phủ sóng khi so sánh với các

loại anten thông thường có cùng công suất Việc tăng độ lợi này dẫn đến mở rộng

vùng hoạt động và tầm phủ sóng của hệ thống

2.5.3 Tăng dung lượng hệ thống:

Hệ thống anten thông minh giảm nhiễu đồng kênh, từ đó làm tăng đặc tính

tái sử dụng tần số Nghĩa là hệ thống anten thông minh cho phép nhiều thuê bao

hơn dùng chung phổ tần số tại cùng một thời điểm, làm tăng hiệu suất sử dụng phổ

và tăng dung lượng hệ thống

2.5.4 Giảm công suất phát:

Các anten thông thường bức xạ năng lượng trên tất cả các hướng dẫn đến

làm lãng phí một lượng lớn công suất Trong khi đó, hệ thống anten thông minh

chỉ bức xạ theo hướng mong muốn Do đó chỉ cần lượng công suất ít hơn dùng để

bức xạ tại trạm nền Giảm công suất phát cũng được xem là đã giảm được can

nhiễu với các thuê bao khác

2.5.5 Giảm nhu cầu về chuyển vùng (hand-off):

Để cải thiện dung lượng trong một hệ thống thông tin tế bào lớn, các tế bào

bị tắt nghẽn trước đây thường được phân thành các tế bào nhỏ để làm tăng đặc tính

tái sử dụng tần số, tạo ra các chuyển vùng Sử dụng hệ thống anten thông minh tại

trạm nền, sẽ không cần phải phân chia các tế bào khi dung lượng đã được tăng lên

do sử dụng các chùm sóng độc lập Do đó, hiện tượng chuyển vùng hiếm khi xảy

ra, chỉ khi mà hai chùm cùng tần số đụng độ nhau

hoặc nó có thể sử dụng các thành phần đa đường và thêm chúng vào để cải thiện

hoạt động của hệ thống

2.5.7 Tương thích cao:

Kỹ thuật anten thông minh có thể được ứng dụng trong nhiều kỹ thuật đa

truy cập khác nhau như TDMA, FDMA, và CDMA Nó có thể tương thích với hầu

hết các phương thức điều chế, băng thông hay dải tần

CHƯƠNG 3 CÁC GIẢI THUẬT TRONG VIỆC XỬ LÝ DÃY ANTEN

THÔNG MINH TRÊN TÀU BIỂN

3.1 Giải thuật LCMV (Linearly Constrained Minimum Variance):(Trang

220-225,[6])

Giải thuật LCMV (Linearly Constrained Minimum Variance) đã được nêu

lên trong mục chương 1 Đây là giải thuật đi tìm vector trọng số tối ưu của hệ

thống anten thông minh sao cho giá trị phương sai ngõ ra của hệ thống là tối thiểu,

đồng thời thỏa mãn điều kiện ràng buộc về độ lợi định hướng của hệ thống

Yêu cầu của giải thuật LCMV là tìm ra vector trọng số tối ưu W0 sao cho

công suất Pr thu được tại ngõ ra của dãy anten trong chương 2 là nhỏ nhất (tức

E[Pr] min với E là kỳ vọng toán học) với điều kiện ràng buộc về độ lợi định hướng

của hệ thống được cho bởi:

R g

S(θ, ф) = [1 S1(θ, ф) SM-1(θ, ф)]T (3.3) Các số hạng S1(θ, ф), S2(θ, ф), …, SM-1(θ, ф) được tính như sau:

Sm(θ, ф) = e−jβ (x mcos( φ ) sin( θ ) +y msin( φ ) sin( θ ) +z mcos( θ )) (3.4)

Công thức (3.6) tương ứng với hướng 00 vuông góc trục của dãy anten (trục x)

Nếu hướng 00 trùng với trục của dãy anten (trục x) thì công thức (3.6) trở thành:

Sm(θ, ф) = e−jβ (x msin( φ ) sin( θ ) +y mcos( φ ) sin( θ ) +z mcos( θ )) (3.5)

Với cặp góc (θ, ф) đặc trưng cho hướng đến của tín hiệu đến dãy anten trong đó θ

là góc ngẩng và ф là góc phương vị; M là tổng số phần tử của dãy anten; xm, ym,

zm là tọa độ theo trục x, y, z của phần tử anten thứ m trong dãy anten và 1 m≤ ≤

M-1; β = 2π/λ là hệ số truyền pha; λ = c/f là bước sóng với c = 3*108 m/s là vận tốc

ánh sáng và f là tần số sóng mang (hz)

+ R là ma trận tương quan của dãy anten được định nghĩa:

R = E[u(t)uH(t)] (3.6) + Còn u(t) là các tín hiệu thu nhận được tại M phần tử của dãy anten được định

nghĩa theo công thức:

Ở đây dk(n) biểu thị cho mẫu tin, p(t) là xung lấy mẫu, Δ là khoảng lấy mẫu mk(t)

cũng có thể được tính theo công thức:

mk(t) = dk(t)g(t) (3.10) Trong đó dk(n) biểu thị cho chuỗi tin và g(t) là chuỗi nhị phân nhiễu ngẫu nhiên

giả (pseudo random-noise binary sequence) có các giá trị là +1 và -1

Với vector trọng số tối ưu Wo ở công thức (3.2), ta có công thức để tính hệ số dãy

anten theo hướng (θ, ф) theo vector lái S:

f(θ, ф) = W0HS(θ, ф) (3.11) Ứng dụng giải thuật LCMV beamforming cho dãy anten ULA (Uniform

Linear Array) trong không gian 2D

+ Chọn dãy anten ULA có 6 phần tử phân bố đều trên trục x, mỗi phần tử cách

nhau một khoảng là d và trục z vuông góc với mặt phẳng (x,y) như ở hình 3.1

+ Chọn hướng 00 trùng với trục x Để đơn giản ta giả sử góc ngẩng θ = π/2 nên

sin(θ)=1 Vì dãy anten ULA phân bố đều 6 phần tử trên trục x nên 6 phần tử này

chỉ có tọa độ xm khác không còn các tọa ym, zm đều bằng 0 Từ công thức (3.5) ta

suy ra:

Sm(θ, ф) = e−jβ (x msin( φ )= exp(-jβxmsin(ф)) (3.12)

Ở đây xm là tọa độ theo trục x của phần tử anten thứ m của dãy ULA và được tính: