Nghiên cứu hệ thống mimo ofdm

Thông qua bộ mã hóa không gian-thời gian STC, ghép kênh thời gian SM bên phát và phương pháp tổ hợp tín hiệu đầu thu, hệ thống MIMO có thể tăng dung năng kênh mà không cần tăng dải tần v

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

Nguyễn Quang Vinh

NGHIÊN CỨU HỆ THỐNG MIMO-OFDM

Ngành: Công nghệ Điện tử - Viễn thông

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: GS.TSKH HUỲNH HỮU TUỆ

Hà Nội - 2007

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin bày tỏ sự biết ơn đến thầy giáo GS.TSKH Huỳnh Hữu Tuệ đã hướng dẫn, chỉ bảo tận tình và dành thời gian quý báu để giúp đỡ tôi hoàn thành luận văn này Tôi cũng bày tỏ sự cảm ơn đến gia đình, cơ quan và bạn bè đã động viên, hỗ trợ

và giúp đỡ tôi trong quá trình học tập và làm luận văn

i

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

MỤC LỤC ii

DANH MỤC HÌNH iv

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT vi

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài

2 Thực trạng nghiên cứu MIMO-OFDM

3 Mục tiêu của luận văn và hướng giải quyết

1 3 4 CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH KÊNH MIMO 5

1.1 Mô hình kênh MIMO

1.2 Dung năng kênh MIMO

1.2.1 Dung năng kênh SISO, SIMO, MISO, MIMO .

1.2.2 Dung năng kênh UT, IT

1.3 Mã hóa không thời gian và ghép kênh không gian

1.3.1 Các kỹ thuật phân tập

1.3.2 Mã hóa không gian - thời gian (STC)

1.3.3 Ghép kênh không gian (SM)

1.3.4 So sánh STC và SM

1.4 Một số phương pháp tổ hợp đầu thu

1.4.1 Tổ hợp lựa chọn (SC)

1.4.2 Tổ hợp chuyển mạch (SWC)

1.4.3 Tổ hợp tỉ số tối đa (MRC)

1.4.4 Tổ hợp khuếch đại đồng đều (EGC)

5

8

8

10

13

13

15

26

29

29

30

30

31

32

ii

MIMO-OFDM 34

2.1 Đặc trưng kênh đa đường

2.2 Hệ thống OFDM và nguyên lý hoạt động

2.3 Kết hợp MIMO-OFDM

2.4 Ước lượng kênh trong hệ thống MIMO-OFDM

2.4.1 Phương pháp ước lượng kênh dùng tín hiệu hoa tiêu (PACE)

2.4.2 Ước lượng kênh trong hệ thống MIMO-OFDM

34 37 43 45 45 51 CHƯƠNG 3: MÔ PHỎNG 55

3.1 Thiết lập tham số mô phỏng

3.2 So sánh chất lượng OFDM và MIMO-OFDM

3.3 So sánh LS và MMSE

3.4 Ảnh hưởng của độ dịch tần Doppler fd

3.5 Ảnh hưởng của trải trễ rms

3.6 Ảnh hưởng của số lượng đường truyền

3.7 Ảnh hưởng của trải trễ tối đa τmax

55 56 58 60 62 63 65 KẾT LUẬN 68

TÀI LIỆU THAM KHẢO 70

PHỤ LỤC A LÝ THUYẾT THÔNG TIN 73

PHỤ LỤC B MỘT SỐ KHÁI NIỆM, ĐỊNH NGHĨA VỀ MA TRẬN 78

PHỤ LỤC C MÃ NGUỒN CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG 83

iii

DANH MỤC HÌNH

Hình 1-1 Hệ thống MIMO có nT ăng-ten phát và nR ăng-ten thu 5

Hình 1-2 Dung năng kênh SISO, MISO, MISO 9

Hình 1-3 Dung năng kênh MIMO 10

Hình 1-4 Minh họa kênh theo trị riêng 11

Hình 1-5 Minh họa định lý “đổ đầy” 13

Hình 1-6 Mã hóa STBC 16

Hình 1-7 Sơ đồ khối mã hóa Alamouti 19

Hình 1-8 Mã hóa STTC 22

Hình 1-9 Bộ mã hóa STTC với trường hợp 2 ăng-ten phát 23

Hình 1-10 Sơ đồ mã lưới điều chế QPSK 4 trạng thái với 2 ăng-ten 25

Hình 1-11 Cấu trúc D-BLAST 26

Hình 1-12 Giải mã D-BLAST 27

Hình 1-13 Phương pháp tổ hợp lựa chọn 30

Hình 1-14 Phương pháp tổ hợp chuyển mạch 31

Hình 1-15 Phương pháp tổ hợp tỉ số tối đa 32

Hình 1-16 So sánh chất lượng các phương pháp tổ hợp đầu thu 33

Hình 1-17 Tổ hợp EGC với số ăng-ten thu khác nhau 33

Hình 2-1 Phân bố Rayleigh 36

Hình 2-2 Phân bố Ricean 36

Hình 2-3 Nguyên lý điều chế OFDM 38

Hình 2-4 Dạng sóng của một ký hiệu OFDM 38

Hình 2-5 Nguyên lý giải điều chế OFDM 39

Hình 2-6 Thêm CP vào ký hiệu OFDM 40

Hình 2-7 Chèn khoảng bảo vệ triệt tiêu nhiễu ISI 41

Hình 2-8 Sơ đồ khối hệ thống thu-phát OFDM 42

iv

Hình 2-10 Mô hình chèn ký hiệu hoa tiêu trong một khung dữ liệu OFDM 46

Hình 2-11 Ước lượng kênh PACE 2x1D 49

Hình 2-12 Hệ thống MIMO-OFDM 52

Hình 2-13 Cấu trúc khung tín hiệu MIMO-OFDM 53

Hình 3-1 Phân bố công suất đa đường theo hàm e mũ 56

Hình 3-2 Giản đồ chòm sao với hệ thống OFDM 57

Hình 3-3 Giản đồ chòm sao với hệ thống MIMO-OFDM 57

Hình 3-4 So sánh chất lượng hệ thống OFDM và MIMO-OFDM 58

Hình 3-5 Giản đồ chòm sao với ước lượng kênh theo luật LS 59

Hình 3-6 Giản đồ chòm sao với ước lượng kênh theo luật MMSE 59

Hình 3-7 So sánh chất lượng hệ thống khi ước lượng theo LS và MMSE 60

Hình 3-8 Giản đồ chòm sao với độ dịch tần Doppler khác nhau 61

Hình 3-9 Ảnh hưởng của độ dịch tần Doppler lên chất lượng hệ thống 61

Hình 3-10 Giản đồ chòm sao với trải trễ rms khác nhau 62

Hình 3-11 Ảnh hưởng của rms lên chất lượng hệ thống 62

Hình 3-12 Giản đồ chòm sao khi số lượng đường truyền khác nhau 64

Hình 3-13 Ảnh hưởng của số lượng đa đường đối với chất lượng hệ thống 64

Hình 3-14 Giản đồ chòm sao khi trải trễ tối đa thay đổi so với CP 66

Hình 3-15 Ảnh hưởng của trải trễ tối đa lên chất lượng hệ thống 66

Hình A-1 Mô hình kênh AWGN 75

v

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

Estimation

Ước lượng kênh bằng phương pháp

mù

phòng thí nghiệm Bell đề xuất

Estimation

Ước lượng kênh đệ quy

đầu ra

vi

SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số công suất tín hiệu trên tạp

nhiễu

vii

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Trong sự phát triển không ngừng của ngành thông tin và truyền thông, nhất là truyền thông không dây, những dịch vụ đa phương tiện là một yêu cầu tất yếu của đời sống xã hội Tuy nhiên, những thách thức của công nghệ truyền thông không phải là nhỏ Nó ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng các dịch vụ đã, đang và sẽ được cung cấp cho xã hội Khi mà dịch vụ gia tăng cả về mặt số lượng lẫn chất lượng thì ảnh hưởng

ấy càng trở nên rõ ràng, nghiêm trọng hơn

Thứ nhất phải kể đến vấn đề sử dụng tần số một cách hiệu quả Như đã biết, tần

số là nguồn tài nguyên hạn chế và được hoạch định và quản lý rất chặt chẽ Mọi hoạt động truyền thông không dây dù ít hay nhiều đều cần đến một dải tần số nhất định để thu-phát tín hiệu Nâng cao hiệu suất phổ đã là vấn đề “nóng” không chỉ của riêng ai, nay lại càng trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết

Thứ hai, việc tăng tốc độ truyền tin nhưng không thể lơ là việc nâng cao độ tin cậy thông tin nhằm đáp ứng lại những yêu cầu của dịch vụ truyền thông đa phương tiện ngày càng phát triển mạnh mẽ Một khi tốc độ và độ tin cậy thông tin được cải thiện, chất lượng dịch vụ cũng được nâng cao

Thứ ba là thách thức đến từ hiện tượng pha-đinh đa đường gây ra Trong môi trường truyền thông không dây, tín hiệu phát đến được nơi thu qua nhiều đường khác nhau do sự phản xạ, khúc xạ và tán xạ gây nên Tín hiệu thu được sẽ gồm nhiều tín hiệu chồng chập mà mức độ thăng giáng cường độ và pha là khác nhau Xét cho cùng thì đó không phải do nhiễu gây nên, mà đó là một dạng của tín hiệu phát bị biến dạng

và nó cũng mang thông tin của tín hiệu phát Nếu tận dụng được những thông tin ấy để nâng cao chất lượng bên thu thì sẽ tăng đáng kể tỉ số SNR

Một ưu điểm chính của hệ thống truyền thông không dây là khả năng di động của các thiết bị đầu cuối thông tin Đó cũng là một thách thức cho quá trình thu Khi máy thu và máy phát chuyển động tương đối với nhau bằng vận tốc khác không, tần số tại máy thu sẽ bị xê dịch so với tần số gốc một lượng nhất định tùy thuộc vào vận tốc di chuyển, người ta gọi đó là hiệu ứng Doppler

Để giải quyết được vấn đề tăng tốc độ và độ tin cậy truyền tin, hiện đã và đang dùng hai kỹ thuật chính, đó là phân tập thời gian và phân tập tần số Phân tập thời gian dựa vào những thông tin được phát lặp lại ở bên phát còn phân tập tần số dựa trên cơ

sở phát lặp ở những dải tần khác nhau Tuy vậy, cả hai giải pháp đó đều gây nên sự lãng phí về tốc độ truyền cũng như băng tần Một giải pháp kỹ thuật khác đã khắc phục được phần nào những khuyết điểm của hai kỹ thuật trên, đó là phân tập không gian hay còn được gọi là phân tập ăng-ten Phương pháp này sử dụng những thông tin phát ở nhiều ăng-ten khác nhau mà không ảnh hưởng đến sự vi phạm về dải tần cũng như tốc độ truyền thông tin Tương tự như bên phát, tại bên thu cũng có thể sử dụng nhiều ăng-ten để “gom lại” tối đa những thông tin thu được để quyết định giải mã những thông tin đã phát Hệ thống sử dụng nhiều ăng-ten phát và nhiều ăng-ten thu được gọi là hệ thống MIMO - hệ thống nhiều lối vào - nhiều lối ra (Multi-Input Multi-Output)

Thông qua bộ mã hóa không gian-thời gian (STC), ghép kênh thời gian (SM) bên phát và phương pháp tổ hợp tín hiệu đầu thu, hệ thống MIMO có thể tăng dung năng kênh mà không cần tăng dải tần và công suất phát Bên cạnh đó, với việc mã hóa và giải mã trực giao, thông tin phục hồi tại bên thu có thể tăng độ tin cậy, giảm thiểu lỗi kênh truyền Cộng với việc tận dụng thông tin kênh truyền có được tại bộ thu, mà máy phát điều chỉnh công suất phát hợp lý để nâng cao chất lượng hệ thống

Nếu như ở những hệ truyền thông vô tuyến một ăng-ten phát - một ăng-ten thu (SISO - Single Input Single Output) hiện tượng pha-đinh đa đường gây khó khăn lớn cho bộ thu thì với hệ MIMO, nó lại được chuyển hóa thành tín hiệu có ích, tạo nên một lợi thế nhất định Từ đó, năng lượng tín hiệu thu được cải thiện đáng kể từ những tín hiệu có ích, làm tăng tỉ số công suất tín hiệu trên tạp nhiễu và rất hữu ích cho việc quyết định tín hiệu phát ban đầu

Tuy nhiên, khi tín hiệu được phát trong môi trường pha-đinh đa đường, trải trễ do kênh gây ra sẽ rất lớn Khi muốn tăng tốc độ truyền tin, nghĩa là phải giảm chu kỳ ký hiệu của thông tin phát Lúc đó, trải trễ sẽ lớn hơn chu kỳ ký hiệu và gây ra kênh suy giảm chọn lọc tần số, tín hiệu sẽ bị méo dạng và dễ gây ra nhiễu xuyên ký hiệu ISI Trong khi đây là một trong những ưu điểm của kỹ thuật ghép kênh phân chia tần

số trực giao (OFDM - Orthogonal Frequency Division Multiplexing) Kỹ thuật này phân chia dải tần băng rộng thành những băng tần hẹp, phát tín hiệu song song trên những băng con này Với việc sử dụng tiền tố vòng (CP - Cyclic Prefix), chu kỳ từng

ký hiệu phát trên các băng con vốn đã được mở rộng tỷ lệ với số băng con được chia nay lại càng lớn hơn Chính vì vậy, chu kỳ ký hiệu phát sẽ lớn hơn độ trải trễ do kênh truyền tạo nên và kênh truyền sẽ trở nên “phẳng” hơn, nghĩa là tín hiệu truyền sẽ không bị méo và tránh được nhiễu xuyên ký hiệu ISI

Không những vậy, kỹ thuật OFDM đã chia dải tần thành những kênh con có dải tần hẹp hơn, nhưng các dải tần đó trực giao và được ghép xen kẽ Do vậy hiệu suất phổ tăng lên đáng kể Một thuận lợi khác phải kể đến trong kỹ thuật OFDM đó là việc cân bằng kênh được thực hiện đơn giản hơn vì được thực hiện cân bằng trong miền tần số Như vậy, kỹ thuật MIMO đã tận dụng thông tin dư thừa trong miền không gian làm tăng dung năng kênh và độ tin cậy trong truyền tin Nhưng lại vướng phải một vấn

đề về đặc tính chọn lọc tần số của kênh trong môi trường đa đường

Với một bổ sung hợp lý, kỹ thuật OFDM đã khắc phục được nhược điểm ấy bằng việc phân chia băng tần dải rộng thành những băng hẹp mà mỗi băng con là một kênh

có đặc tính phẳng, nghĩa là tín hiệu truyền qua, kênh chỉ có tác dụng như một hệ số nhân thông thường mà không hề làm méo tín hiệu Bên cạnh đó nó còn có nhiều điểm

ưu việt như nâng cao hiệu suất phổ do sự bố trí dải tần đan xen và làm giảm độ phức tạp cân bằng kênh

Sự kết hợp giữa hai kỹ thuật MIMO và OFDM đã trở thành một đề tài rất được quan tâm trong những năm trở lại đây vì sự hiệu quả trong sử dụng phổ cũng như tăng dung năng, tốc độ truyền tin và nâng cao độ tin cậy thông tin truyền dẫn

2 Thực trạng nghiên cứu MIMO-OFDM

MIMO là công nghệ mới được phát triển trong những năm gần đây và nó nhanh chóng trở thành một đề tài rất được quan tâm Đã có rất nhiều công trình khoa học, luận văn các cấp nghiên cứu vấn đề này dưới nhiều góc độ

Với công nghệ OFDM, những nghiên cứu còn lâu, nhiều và đầy đủ hơn Điều đó thể hiện rõ về mặt thời gian phát triển và ứng dụng vào đời sống Một trong những ứng dụng nổi bật nhất là trong lĩnh vực phát thanh và truyền hình số quảng bá

Việc kết hợp hai công nghệ tiên tiến MIMO và OFDM đã thu hút sự quan tâm từ các nhà khoa học, các công ty, tổ chức trên khắp thế giới Nó đã, đang và sẽ còn phát triển nhiều hơn nữa cả về mặt lý thuyết lẫn triển khai ứng dụng một cách rộng rãi Tuy vậy, do mới được phát triển trong vài năm trở lại đây, công nghệ kết hợp MIMO-OFDM vẫn còn nhiều điều đáng được quan tâm, nghiên cứu

3 Mục tiêu của luận văn và hướng giải quyết

Mục tiêu chính của luận văn là nghiên cứu kỹ thuật MIMO-OFDM một cách có

hệ thống Đi từ việc nghiên cứu hệ thống MIMO và những yếu tố liên quan rồi đến kỹ thuật OFDM và sau cùng là kết hợp MIMO-OFDM Một phần quan trọng của luận văn

là việc nghiên cứu phương pháp ước lượng kênh trong hệ thống MIMO-OFDM và

dùng matlab để mô phỏng chất lượng phương pháp ước lượng kênh dùng tín hiệu hoa tiêu (PACE)

Để thực hiện được những nội dung, mục đích đề ra như trên, tiến trình luận văn

sẽ được trình bày như sau:

Ban đầu luận văn phân tích ưu, nhược điểm của kỹ thuật MIMO trong việc đáp lại những thách thức trong truyền thông vô tuyến hiện tại và tương lai OFDM là kỹ thuật có thể khắc phục được nhược điểm của kỹ thuật MIMO và dẫn tới việc kết hợp MIMO-OFDM là tất yếu Cùng với thực trạng nghiên cứu đề tài để đề ra những mục đích thích hợp mà luận văn cần hướng tới Đó là những gì phải làm trong phần “MỞ ĐẦU” này

Những vấn đề liên quan đến kỹ thuật MIMO như dung năng kênh SISO, SIMO, MISO, MIMO, mã hóa không gian-thời gian, ghép kênh không gian,… sẽ được giải quyết trong chương 1, “MÔ HÌNH KÊNH MIMO”

Mở đầu chương 2, “HỆ THỐNG MIMO-OFDM”, sẽ trình bày các đặc trưng kênh đa đường và ảnh hưởng của nó, tiếp đến là nguyên lý điều chế OFDM Sau đó trình bày kết hợp MIMO-OFDM trong cùng một hệ thống Phần cuối cùng cũng là phần rất quan trọng Phần này sẽ trình bày những phương pháp ước lượng kênh cho hệ thống MIMO-OFDM mà trọng tâm là phương pháp sử dụng kỹ thuật chèn tín hiệu hoa tiêu (PACE)

Từ những phân tích lý thuyết, tác giả sẽ dùng phần mềm ứng dụng matlab để mô phỏng chất lượng hệ thống dùng phương pháp PACE trong chương 3, “MÔ PHỎNG” Cuối cùng là phần “KẾT LUẬN” tổng kết những gì đã thực hiện và kết quả đạt được trong luận văn Đồng thời đề xuất một số hướng nghiên cứu của tác giả trong tương lai

CHƯƠNG 1 MÔ HÌNH KÊNH MIMO

1.1 Mô hình kênh MIMO

Giả sử hệ thống MIMO ta xét gồm n T đầu vào tương ứng với n T ăng-ten phát và

n R đầu ra tương ứng với n R ăng-ten thu Hệ thống có thể được mô tả trên hình 1-1

1

2

2 , 1

h

1 , 1

h

T n

h1,

1 , 2

h

2 , 2

h

T n

h1,

T

R n n

h , n R,2h

1 ,

R n

h

M

M

MM

x

R n

y

Hình 1-1 Hệ thống MIMO có n T ăng-ten phát và n R ăng-ten thu

Khi chỉ có một ăng-ten phát và một ăng-ten thu, hệ thống suy biến thành hệ SISO

(Single-Input Single-Output) Còn nếu có nT > 1 ăng-ten phát và một ăng-ten thu thì đó

là hệ MISO (Multi-Input Single-Output), ngược lại nếu chỉ có một ăng-ten phát và có

nR > 1 ăng-ten thu thì hệ thống suy biến thành hệ SIMO (Single-Input Multi-Output)

Với mô hình trên, mỗi kênh truyền dẫn giữa một cặp ăng-ten phát i và ăng-ten thu

j là một kênh vô tuyến có đáp ứng kênh truyền là h ,i, j =1 K,2, ,n R,

Các kênh thành phần này có thể độc lập hoặc tương quan với nhau

x x

x1, 2,K,

đó, quan hệ giữa tín hiệu phát, tín hiệu thu và đáp ứng kênh truyền được biểu diễn như

sau:

R n

y y

y1, 2,K,

w Hx

Trong đó, [ ]T,

n R

y y y

n T

x x x

hiệu T phía trên để biểu thị phép chuyển vị trong ma trận, cụ thể ở đây là chuyển từ

véctơ hàng sang biểu diễn dạng véctơ cột

T

n n n

n

h h

h h

H

, 1

,

, 1 1

, 1

L

MOM

Lúc này, mối quan hệ vào-ra có thể được biểu diễn dưới dạng ma trận như sau:

N

X X

Trong đó, Y=[Y1Y2 KY N], X = [ X1 X2K X N], W =[W1W2KW N] là các

thành phần tín hiệu thu, tín hiệu phát và nhiễu

Để biểu diễn và thuận tiện trong quá trình mô phỏng tính toán, người ta cũng

thường dùng cách biến đổi qua lại từ ma trận (biểu diễn bằng mảng 2 chiều) sang

hàng, cột dữ liệu (biểu diễn bằng mảng 1 chiều) và ngược lại Phép biến đổi véctơ hóa

được giới thiệu trong phụ lục B dùng để chuyển đổi từ mảng nhiều chiều sang mảng

một chiều Nếu đặt y vec =vec (Y), h vec =vec (H) và w vec =vec (W), thì biểu thức (1.2)

có thể được viết lại dưới dạng như sau:

Một giả thuyết thường được sử dụng khi nghiên cứu về mô hình kênh MIMO là

các phần tử trong ma trận kênh H độc lập thống kê với nhau, cũng có nghĩa là các

kênh đơn độc lập thống kê với nhau Tuy nhiên, trên thực tế thì các thành phần ấy

không độc lập với nhau vì nếu 2 sóng điện từ có nguồn gốc từ 2 ăng-ten khác nhau,

được phản xạ bởi cùng một vật thể, các hệ số lan truyền kết hợp với mỗi sóng này sẽ

tương quan Nói chung, những thành phần của H là tương quan bằng một lượng phụ

thuộc vào môi trường lan truyền cũng như sự phân cực hóa của các thành phần ăng-ten

và khoảng cách giữa chúng

Một mô hình khả thi với H là tách sự tương quan pha-đinh hệ thống thành 2

thành phần độc lập, tương quan phát (transmit correlation) và tương quan thu (receive

correlation), được mô hình như sau [5,7]:

(1.4)

2 / 1 2 / 1

t w

R

Trong đó, Hw là ma trận mà các phần tử của nó là biến Gauss và độc lập có

phương sai 1 và ký hiệu ()1 / 2 là căn Hermitian bậc 2 của ma trận

hình sự tương quan giữa các ăng-ten nhận Ma trận Rt được gọi là ma trận tương quan

phát và mô hình hiệp phương sai của các cột của H tương ứng

Một điều quan trọng khác của kênh vô tuyến mà không thể không quan tâm, đó là

hiện tượng pha-đinh đa đường Khi không gian lan truyền sóng mở rộng theo thời gian

cũng như khoảng cách, tín hiệu phát không chỉ truyền thẳng mà một phần bị phản xạ,

khúc xạ, tán xạ bởi môi trường Nó làm cho tín hiệu thu không còn là duy nhất mà

được tổng hợp, chồng chập của các tín hiệu đến trễ, có cường độ, pha là khác nhau Để

biểu diễn cả hiện tượng pha-đinh đa đường ấy vào trong mối liên hệ lối vào-lối ra bằng

ma trận, trước hết ta biểu diễn đáp ứng kênh truyền ứng giữa máy phát thứ i và máy

thu thứ j bằng:

Trong đó, L là độ trễ lớn nhất trong kênh đa đường, h ,i(k),k=0,1,K,L−1 là độ

tăng ích với từng thành phần đa đường

Từ đó, biểu thức liên hệ giữa tín hiệu thu và tín hiệu phát có thể được viết dưới

dạng:

(1.6) )

()(

)()

(

1

, 1

,

, 1 1

, 1

k k

k k

T T R R

T

n n n n

n

w x

x h

h

h h

1.2 Dung năng kênh MIMO

1.2.1 Dung năng kênh SISO, SIMO, MISO, MIMO

Năm 1948, Shannon lần đầu tiên đề xuất dung năng kênh cho kênh nhiễu Gauss trắng cộng tính (AWGN) có giá trị bằng (phụ lục A):

σ

P B

Trong đó, B, P 0 và σ2 là dải thông kênh truyền, công suất phát và công suất nhiễu

Bằng việc thực hiện phân tập không gian, hệ thống MIMO có thể cải thiện đáng

kể chất lượng truyền thông (tỉ lệ bít lỗi BER) cũng như tốc độ truyền dẫn (bits/s) Trước tiên, chúng ta sẽ khảo sát dung năng kênh MIMO với số lượng ăng-ten phát, thu khác nhau và suy biến SISO, SIMO, MISO

Dung năng kênh SISO

Với n T =n R =1, hệ thống trên hình 1-1 trở thành hệ SISO Lúc đó ma trận kênh suy biến thành hệ số nhân, H → h Vậy nên dung năng hệ thống SISO trở thành:

2 0

2 1log

σ

h P

Dung năng kênh SIMO

hiệu từ ăng-ten bên phát Chưa kể đến việc xử lý tín hiệu tại bên thu, năng lượng thu được đã tăng lên đáng kể Vậy nên dung năng kênh SIMO được tính bằng:

2,

→h n T H

=

R n j j

C

1

2 2

0

2 1log

trong đó, h j là hệ số tăng ích phức của kênh từ ăng-ten phát đến ăng-ten thu thứ j

Trong trường hợp này, dung năng kênh tăng theo hàm loga của cả tỉ số SNR và số

lượng ăng-ten thu n R Do vậy dung năng kênh SIMO chắc chắn sẽ lớn hơn trường hợp

hệ SISO Chất lượng thực của hệ phụ thuộc vào bản chất của kênh và độ tương quan giữa các ăng-ten

Dung năng kênh MISO

1,

T

P C

1

2 2

0

2 1log

trong đó, h i là hệ số tăng ích phức của kênh từ ăng-ten phát thứ i đến đến ăng-ten thu

Hình 1-2 Dung năng kênh SISO, MISO, MISO Nhìn vào công thức dung năng trường hợp SIMO và MISO ta dễ nhận thấy rằng

CMISO < CSIMO và điều này dễ dàng chứng minh Nếu cả 2 trường hợp đều có mức phân

tập hay số ăng-ten bằng nhau, nghĩa là n T (MISO) = n R (SIMO) = n thì biểu thức tổng

=

n m m

trường hợp SIMO công suất phát chỉ dành riêng cho 1 ăng-ten và bằng P 0 còn trường

hợp MISO, công suất phải chia đều cho n ăng-ten và bằng P 0 /n Vậy nên dung năng

kênh MISO nhỏ hơn dung năng kênh SIMO Nhận xét này cũng dễ dàng được minh họa bằng đồ thị mô phỏng các kênh SISO, SIMO và MISO như hình 1-2

Dung năng kênh MIMO

Như chỉ ra trong mục lục A, dạng tổng quát của dung năng kênh MIMO là:

trong đó, I là ma trận đồng nhất n R × , P là ma trận hiệp phương sai của véctơ tín n T

hiệu phát, H H là ma trận chuyển vị, liên hợp phức của H

Hình 1-3 Dung năng kênh MIMO

1.2.2 Dung năng kênh UT, IT

Bên phát không biết thông tin kênh (Uninformed-Transmitter)

Khi không biết thông tin về kênh tại bên phát, công suất phát tại các ăng-ten sẽ được phát đều Khi đó, dung năng kênh MIMO có dạng:

Để tìm hiểu những đặc tính của H, chúng ta có thể thực hiện phân hoạch ma trận

H theo giá trị kỳ dị (SVD) để chéo hóa và tìm giá trị riêng SVD của một ma trận H cỡ

bất kỳ có thể được viết như sau:

là ma trận không âm, và đường chéo có giá trị:

)(n T n T

diag

với diag(A) là véctơ bao gồm các phần tử đường chéo của A, λ1 , λ2 , , λm là các trị

riêng không âm của Φ, m = min(n R×n T ) và

R T H

T R H

n n H H

n n HH

,,

Hình 1-4 Minh họa kênh theo trị riêng

Các cột của U là véctơ riêng của HH H và các cột của V là véctơ riêng của

H

H H Phép biến đổi SVD chỉ ra rằng ma trận H có thể chéo hóa thành một số lượng

kênh con độc lập trực giao, có công suất ứng với kênh thứ i là λi

Do đó, ta có thể viết lại như sau:

w x D

n P C

2

/1

với λ1 , λ2 , , λm là các trị riêng khác không của ma trận Wishart Φ [5]

Bên phát đã biết thông tin kênh (Informed-Transmitter)

Khi đã biết thông tin kênh tại bên phát, người ta áp dụng phương pháp “đổ đầy”

(waterfilling) để tối ưu hóa công suất tín hiệu phát Định lý “đổ đầy” chỉ ra rằng cần

phân chia tổng cộng suất phát vào từng kênh con Với kênh có độ tăng ích cao thì công

suất phát cần phải lớn, với những kênh độ tăng ích thấp thì công suất phát thấp đi và

thậm chí là bằng 0 vì công suất phát bị hạn chế:

(1.21)

0 1

P P

T n i

i =

∑

=

Với P i là công suất phát tại ăng-ten i và P 0 là tổng công suất phát Dung năng

kênh MIMO khi đó được xác định như sau:

P C

2 1log

σ

λ

(1.22) Theo phương pháp nhân Lagrange, người ta đưa ra hàm [5]:

i

i

P Z

1

0

2 1log

P P

L

1 0

i là giá trị kỳ dị thứ i của ma trận kênh và σ2 là công suất nhiễu Các

công suất phát thành phần được xác định thông qua đạo hàm của Z:

1

/2ln

=

∂

∂

L P

P

Z

i i

i

σλ

(1.25) Nếu đặt µ =1 (Lσ2ln2) thì công suất thành phần P i có thể xác định bằng:

1 2

Hình 1-5 Minh họa định lý “đổ đầy”

Dễ nhận thấy rằng, một số thành phần có nhiễu quá cao nên công suất phát bằng

0 Để thể hiện điều đó, biểu thức (1.22) được viết lại như sau:

(1.27) [ ]

C

1 2

Trong đó, (⋅)+ để chỉ những thành phần dương và λ1 , λ2 , , λm là các trị riêng

của Φ với m=min(N T ,N R )

So với mô hình phát công suất đồng đều, phát tín hiệu theo định lý “đổ đầy” có

lợi ích đáng kể, đặc biệt tại vùng có SNR thấp Tuy nhiên lợi ích này không còn hữu

hiệu nhiều với vùng có SNR cao

1.3 Mã hóa không gian-thời gian và ghép kênh không gian

1.3.1 Các kỹ thuật phân tập

Trong truyền thông di động không dây, các kỹ thuật phân tập được dùng rộng rãi

để giảm tác động của pha-đinh đa đường và cải thiện độ tin cậy của truyền dẫn mà

không tăng công suất phát hay băng thông Phân tập nhằm tạo ra các bản sao tín hiệu

phát tại nơi thu, tất cả đều mang cùng thông tin nhưng sự tương quan về thống kê

pha-đinh là nhỏ Ý tưởng của phân tập là tạo ra hai hay nhiều mẫu độc lập của tín hiệu

được phát đi và suy giảm trên đường truyền với mức độ suy giảm khác nhau Điều này

có nghĩa là xác suất để toàn bộ các mẫu đồng thời thấp hơn ngưỡng cho trước là nhỏ

hơn xác suất của mỗi mẫu riêng biệt nhỏ hơn ngưỡng ấy Do vậy, một tổ hợp thích hợp

của những mẫu tín hiệu ấy làm giảm ảnh hưởng của pha-đinh và do vậy cải thiện được

độ tin cậy trong truyền dẫn

Dựa vào đặc tính phân tập theo miền mà người ta phân loại các kỹ thuật phân tập

thành 3 loại: Phân tập thời gian, phân tập tần số và phân tập không gian

Phân tập thời gian

Phân tập thời gian có thể đạt được bằng cách phát những mẩu tin giống nhau trong các khe thời gian khác nhau, kết quả là có được các tín hiệu pha-đinh không tương quan tại đầu thu Yêu cầu của phương pháp này là khoảng thời gian giữa các lần phát bản sao phải ít nhất bằng thời gian kết hợp của kênh Trong truyền thông di động,

mã sửa sai được kết hợp với bộ xáo trộn để đạt được phân tập thời gian Trong trường hợp này, những bản sao của tín hiệu phát thường đưa tới bên thu dưới dạng dư thừa trong miền thời gian bằng bộ mã sửa sai Khoảng thời gian tách biệt giữa các bản sao của tín hiệu phát được tạo ra bằng bộ xáo trộn để thu được các pha-đinh độc lập tại lối vào của bộ giải mã Vì thời gian xáo trộn dẫn tới giải mã trễ, kỹ thuật này thường rất hiệu quả với môi trường pha-đinh nhanh (tốc độ di chuyển lớn) khi mà thời gian kết hợp là nhỏ Với kênh pha-đinh chậm, một bộ xáo trộn lớn có thể dẫn tới trễ rất lớn và không thể dùng cho những ứng dụng thời gian thực như video, âm thanh,… Chính vì vậy, phân tập thời gian đôi khi cũng không thể áp dụng trong một số hệ thống di động

Ví dụ, khi trạm thu phát ở trạng thái dừng, phân tập thời gian không thể giúp giảm được suy hao pha-đinh Một nhược điểm nữa đó là mô hình này tạo ra dư thừa miền thời gian, nghĩa là làm lãng phí băng thông

Phân tập tần số

Trong phân tập tần số, một vài tần số được dùng để phát cùng một tín hiệu Các tần số cần cách nhau một khoảng lớn hơn hoặc bằng băng thông kết hợp để tạo ra được các pha-đinh độc lập Băng thông kết hợp sẽ khác nhau với các môi trường khác nhau Trong những hệ truyền thông di động, những bản sao tín hiệu phát được đưa tới nơi thu dưới dạng dư thừa trong miền tần số bằng tín hiệu trải phổ Các kỹ thuật trải phổ sẽ hiệu quả khi băng thông kết hợp của kênh là nhỏ Tuy nhiên, khi băng thông kết hợp của kênh lớn hơn dải thông tín hiệu trải phổ, trải trễ đa đường sẽ nhỏ so với chu kỳ ký hiệu (kênh phẳng) Trong trường hợp này, trải phổ sẽ không hữu hiệu trong việc phân tập tần số Cũng giống như phân tập thời gian, phân tập tần số làm giảm hiệu suất phổ

do có dư thừa trong miền tần số

Phân tập không gian

Phân tập không gian là kỹ thuật phổ biến trong truyền thông vi sóng không dây

và còn được gọi là phân tập ăng-ten Kỹ thuật này sử dụng nhiều ăng-ten hay những dãy ăng-ten sắp xếp cùng nhau trong không gian để truyền hay nhận tín hiệu Những ăng-ten này được đặt cách nhau một khoảng thích hợp để các tín hiệu trên từng ăng-ten không tương quan Khoảng cách này thay đổi theo độ cao ăng-ten, môi trường lan truyền và tần số Thường thì khoảng cách này bằng khoảng một vài bước sóng là đủ để

có được những tín hiệu không tương quan [5] Trong phân tập không gian, những bản sao của tín hiệu phát thường được gửi tới máy thu dưới dạng dư thừa trong miền không gian Không như phân tập thời gian và phân tập tần số, phân tập không gian không làm suy giảm hay mất mát về hiệu suất phổ Tính chất này cho thấy đây là kỹ thuật thích hợp với sự phát triển của công nghệ truyền thông vô tuyến tốc độ dữ liệu cao trong tương lai

Phân tập phân cực và phân tập góc là 2 ví dụ về phân tập không gian Trong phân tập phân cực, các tín hiệu phân cực ngang và phân cực dọc được phát bởi 2 ăng-ten phân cực khác nhau và nhận bởi 2 ăng-ten phân cực khác Các phân cực khác nhau đảm bảo rằng 2 tín hiệu là không tương quan mà không cần đặt ăng-ten ở khoảng cách

xa Phân tập góc thường được dùng cho truyền dẫn có tần số sóng mang lớn hơn 10GHz Trong trường hợp này, vì những tín hiệu phát bị phân tán nhiều trong không gian, những tín hiệu thu từ các hướng khác nhau là độc lập với nhau Do vậy, 2 hay nhiều ăng-ten định hướng có thể được đặt theo những hướng khác nhau ở bên thu để nhận được các bản sao độc lập của tín hiệu phát

Tùy thuộc vào những ăng-ten được dùng cho việc phát hay thu, chúng ta có thể phân loại phân tập không gian thành 2 loại: phân tập phát và phân tập thu Trong phân tập thu, nhiều ăng-ten được dùng tại bên thu để “thu gom” các bản sao của tín hiệu phát Những bản sao này được tổ hợp thích hợp để tăng tỉ số SNR và khử bớt pha-đinh

đa đường Trong phân tập phát, những ăng-ten được dùng tại bên phát Những thông tin được xử lý và phát trên các ăng-ten Phân tập phát sẽ được nói chi tiết hơn ở phần sau

Trong hệ thống truyền thông thực tế, để đạt được những yêu cầu về chất lượng hệ thống, có thể phải kết hợp 2 hay nhiều kỹ thuật phân tập gọi là phân tập đa chiều (multidimensional diversity) Ví dụ, trong hệ thống mạng tổ ong GSM, nhiều ăng-ten thu ở trạm cơ sở được dùng kết hợp với việc xáo trộn và mã điều khiển lỗi (error control coding) để ứng dụng cả 2 kỹ thuật phân tập không gian và phân tập thời gian

Có 2 kỹ thuật chính để thực hiện được việc phân tập ăng-ten trong hệ thống MIMO là mã hóa không gian-thời gian (STC - Space-Time Coding) và ghép kênh không gian (SM - Spatial Multiplexing)

1.3.2 Mã hóa không gian - thời gian (STC)

Chúng ta xét một hệ thống truyền thông mã không gian-thời gian có nT ăng-ten phát và nR ăng-ten thu Dữ liệu phát được mã hóa bằng một bộ mã hóa không gian-thời gian Tại thời điểm t, một khối m ký hiệu thông tin nhị phân

( m)

t t

c

c 1, 2, ,

được đưa vào bộ mã hóa không gian thời gian Bộ mã hóa không gian-thời gian ánh xạ

khối dữ liệu m bít nhị phân vào nT ký hiệu điều chế từ một tập M =2m điểm Tốc độ

dữ liệu mã hóa được chuyển đổi từ nối tiếp sang song song, tạo ra chuỗi nT ký hiệu

song song, được xếp thành một véctơ cột nT×1

t t

x

x 1, 2, ,

ký hiệu T phía trên là chuyển vị ma trận Lối ra song song nT được phát đồng thời bằng

các ký hiệu phát cùng thời gian phát T

không gian-thời gian

Mã không gian-thời gian được phân ra làm 2 loại: mã khối không gian-thời gian

(STBC) và mã lưới không gian-thời gian (STTC)

STBC

Mã hóa STBC

Hình 1-6 chỉ ra cấu trúc bộ mã hóa STBC Nói chung, một mã STBC được định

nghĩa bởi ma trận truyền dẫn X, kích cỡ n T × Ở đây np T là số ăng-ten phát và p là số

chu kỳ ký hiệu phát của một khối mã

Điều chế không gian-thời gian Mã khối M

khối gồm km bít thông tin được ánh xạ vào chòm sao tín hiệu để tạo ra k tín hiệu điều

chế x1,x2,K,x k k tín hiệu được mã hóa bằng bộ mã hóa STBC để tạo ra nT chuỗi tín

hiệu song song có chiều dài p theo ma trận truyền dẫn X Các chuỗi tín hiệu này được

phát đồng thời qua nT ăng-ten trong p chu kỳ ký hiệu

Trong mã STBC, số lượng ký hiệu lối vào của STBC trong một lần mã hóa là k

Số chu kỳ cần đề phát mã khối đó trên những ăng-ten phát là p Nói cách khác, có p ký

hiệu không gian-thời gian được phát từ mỗi ăng-ten cho mỗi khối gồm k ký hiệu đầu

vào Tốc độ của mã STBC được định nghĩa bằng tỉ số giữa số ký hiệu đã đem mã hóa

và số chu kỳ phát hết khối đó trên các ăng-ten:

p k

Hiệu suất phổ của mã STBC là:

p

km r

mR r B

với và là tốc độ bít và tốc độ ký hiệu, và B là dải thông r b r s

Lối vào của ma trận truyền dẫn X là tổ hợp tuyến tính của k ký hiệu điều chế

với c là hằng số, XH là biến đổi Hermitian của X và I n T là ma trận đơn vị n T ×n T

Hàng thứ i của X chính là những ký hiệu phát từ ăng-ten thứ i một cách liên tiếp trong

p chu kỳ, trong khi cột thứ j của X chỉ thị những ký hiệu phát đồng thời qua nT ăng-ten

phát tại thời điểm thứ j Phần tử của X trong hàng thứ i và cột thứ j, ký hiệu là ,

Từ đó chỉ ra rằng tốc độ của mã STBC có phân tập phát đầy đủ nhỏ hơn hoặc

bằng 1, R≤1 Mã có tốc độ R=1 thì không cần mở rộng băng tần, nhưng khi mã có R<1

thì đòi hỏi phải tăng tốc độ lấy mẫu, nghĩa là mở rộng băng thông 1/R Với các mã

STBC có nT ăng-ten phát, ma trận truyền dẫn được ký hiệu bằng Mã đó được gọi

khối, các chuỗi tín hiệu từ 2 ăng-ten phát bất kỳ là trực giao Ví dụ, nếu chúng ta giả

1

* ,

được phân tập phát đầy đủ với một số lượng ăng-ten phát cho trước Thêm nữa, nó cho

phép bộ thu tách các tín hiệu phát từ những ăng-ten khác nhau và do vậy, giải mã ML

đơn giản, chỉ dựa trên xử lý tuyến tín các tín hiệu thu

j

i x

Giải mã STBC

hợp để có được tính trực giao Ký hiệu

T

n T

x x

dấu của vị trí tương ứng là sgnt(i)

Ta cũng giả thiết là hệ số kênh truyền giữa các cặp ăng-ten thu phát không thay

đổi trong p chu kỳ ký hiệu liên tiếp, nghĩa là:

p t

h t

Để giải mã được mã STBC, ta cần tách được các ký hiệu phát ở nơi thu dựa vào

tính trực giao của các tín hiệu phát

j

i j

j t t

x

* )

)(sgn

t

n

j t i

1

Vì giá trị ước lượng x~ i chỉ phụ thuộc vào ký hiệu , do vậy việc tìm giá trị nhỏ

nhất trong biểu thức tổng trở thành việc tìm giá trị nhỏ nhất của từng phần tử:

2

1

~

i n

t

n

j t i

* 2 1

2

[

x x

x x x

đầu mỗi nhóm m bít thông tin được điều chế, với m=log2 M Sau đó, bộ mã hóa lấy

một khối gồm 2 ký hiệu đã điều chế x1 và x2 đưa vào mã hóa và cho ra những ăng-ten

2 1

x x

x x

X

Lối ra bộ mã hóa được phát thành 2 chu kỳ liên tiếp bằng 2 ăng-ten phát Trong

suốt chu kỳ truyền dẫn đầu tiên, 2 tín hiệu x1 và x2 được phát đồng thời từ ăng-ten 1 và

ăng-ten 2, dấu * để biểu thị giá trị liên hợp phức

∗

1

x

Rõ ràng là việc mã hóa được làm cả trong miền không gian và miền thời gian Để

ký hiệu cho chuỗi tín hiệu phát từ ăng-ten thứ nhất và ăng-ten thứ 2, ta biểu diễn bằng:

(1.41) ]

,[

],[

* 1 2 2

* 2 1 1

x x x

x x x

=

−

=

Đặc điểm quan trọng của mô hình Alamouti là chuỗi tín hiệu phát từ 2 ăng-ten là

trực giao với nhau, vì tích vô hướng của các chuỗi x1 và x2 bằng 0, nghĩa là:

(1.42)

2

* 2 1 2

1

* 2 1 2

1⋅ =∑ ⋅ = − =

=

x x x x x

x x

x

t

t t

Ma trận mã có tính chất sau:

2

2 2

2 1

2 2

2 1

2 2

2 1

)(

0

0

I x x

x x

x x X

⋅+

(1.44)

j j

j j

j j

j j

w x h x h r

w x h x h r

2

* 1 2 ,

* 2 1 , 2

1 2 2 , 1 1 , 1

++

−

=

++

* 1 , 2

1

1 2

1

2 ,

2

1

* 2 2 , 1

* 1 , 1

j j

i j

i j

j j

j j

w h w h x

h

r h r h x

* 2 , 2

1

2 2

1

2 ,

2

1

* 2 1 , 1

* 2 , 2

j j

i j

i j

j j

j j

w h w h x

h

r h r h x

Sau đó, nguyên tắc giải mã ML cho 2 tín hiệu ~ x x1,~2 để quyết định tín hiệu ban

=

∈min ( ) 1 ~ (~,ˆ )arg

1 2

1

2 2 ,

2 1 , ˆ

1

1

x x d x h

h x

j

j j

S x

=

∈min ( ) 1 ~ (~ ,ˆ )arg

2 2

1

2 2 ,

2 1 , ˆ

2

2

x x d x h

h x

j

j j

S x

(1.48)

Mã lưới không gian-thời gian (STTC)

Mã STBC có thể đạt được mức phân tập tối đa với một thuật toán giải mã đơn

giản Đây là mã rất được quan tâm vì tính đơn giản của nó Tuy nhiên nó lại không có

độ lợi mã hóa (coding gain), trong khi tỉ lệ (tốc độ) mã hóa không cao Trong khi đó

mã STTC lại có được độ lợi mã hóa, hiệu suất phổ cao và cải thiện được mức phân tập

trên kênh pha-đinh phẳng

Cấu trúc bộ mã hóa STTC

Với mã STTC, bộ mã hóa ánh xạ dữ liệu nhị phân thành ký hiệu điều chế Phép

ánh xạ được thực hiện theo sơ đồ lưới

liệu lối vào:

(c0,c1,K ,,c t K)

với là tập gồm c t m=log2M bít thông tin tại thời điểm t:

t t t

Quá trình mã hóa

Trong bộ mã hóa STTC chỉ ra trong hình 1-8, m chuỗi nhị phân lối vào

được đưa vào bộ mã hóa, bao gồm m thanh ghi dịch Chuỗi tín hiệu vào

k = 0, 1,K, ,K, =1,2,K, được truyền tới thanh ghi dịch thứ k và

nhân với tập hệ số bộ mã hóa Toàn bộ lối ra sau bộ nhân tín hiệu được cộng mô-đun

M, cho lối ra bộ mã hóa x (x1,x2, ,x n T )

K

cộng mô-đun m có thể được mô tả bằng chuỗi các tập hệ số nhân:

)]

,,,(,),,,,(),,,,[( 10,1 10,2 10, 11,1 11,2 11, 1,1 1,2 1,

1

1 1

g

(1.53) )]

,,,(,),,,,(),,,,

,

2 2 ,

2 1 ,

2 , 1

2 2 , 1

2 1 , 1

2 , 0

2 2 , 0

2 1 , 0

2

2 2

,,

n m

m m

n m

m m

n m

m m

T m m

m T

g g

x

(1.54)

T m

k j

k j t

k i

D D

),,( 0,1 0m,

n m

T

g

),,(g K1m,1 g1m,n T

),

),,

,

1 1 , 1

),,(g10,1 K g10,n T

dạng ký hiệu không gian-thời gian phát tại thời điểm t:

Trong đó, toán tử ⎣ ⎦• là phép làm tròn thành số nguyên gần 0 hơn

Tổng số trạng thái của bộ mã hóa lưới là 2ν m chuỗi tập hệ số nhân được gọi là

các chuỗi sinh (generator sequence), vì chúng có thể mô tả đầy đủ cấu trúc mã

Ví dụ, xét một mã STTC QPSK đơn giản có 2 ăng-ten phát Bộ mã hóa bao gồm

2 thanh ghi dịch Cấu trúc bộ mã hóa có bậc nhớ là ν được chỉ ra trong hình 1-9

D D

),

2 , 0

2 1 ,

g

),

2 , 1

2 1 ,

g

),

2 ,

2 1

2 , 1

1 1 ,

g

),

2 ,

1 1

2 , 0

1 1 ,

lượt được đưa vào các nhánh ghi dịch trên và nhánh ghi dịch dưới Bậc nhớ của các

nhánh ghi dịch lần lượt là ν1 và ν2, với ν =ν1+ν2 2 dòng lối vào được làm trễ và

2 1 ,

2 2 , 1

2 1 , 1

2 2 , 0

2 1 , 0 2

1 2 ,

1 1 ,

1 2 , 1

1 1 , 1

1 2 , 0

1 1 , 0

2 2

1 1 ν ν

ν ν

g g g

g g

g g

g g g

g g

g

K

K

un 4, được lối ra như sau:

g x

k j

k j t

k i

i t

)]

,(,),,(),,

4mod

Biểu diễn theo đa thức sinh

Bộ mã hóa STTC có thể được mô tả theo dạng đa thức sinh Xét bộ mã hóa

không gian-thời gian có 2 ăng-ten phát như hình 1-9 Chuỗi nhị phân lối vào của

nhánh ghi dịch trên có thể được biểu diễn như sau:

(1.59) L

++

++

3 2 1 2

1 1

1 0 1

++

++

3 2 2 2

2 1

2 0

c

hóa nhánh trên và ăng-ten phát i, với

2,1,

,3,2,1,0

c k

2,1

=

(1.61)

1 1

1 ,

1 , 1

1 , 0

2 ,

2 , 1

2 , 0

mod)

()()()()

)()()()

1 2

D G D c D c D x

i

i i

Một mã hệ thống STTC có thể thu được bằng việc đặt:

2)(

1 D G

Có nghĩa là, lối ra của ăng-ten thứ nhất có được bằng cách ánh xạ trực tiếp từ

chuỗi lối vào c1 và c2 vào trong chuỗi QPSK

Phân tập trễ (Delay Diversity)

Giả sử các hệ số nhân với mô hình điều chế QPSK có 2 ăng-ten phát bằng:

[(01),(10)]

)20(),02(2

Cấu trúc lưới mã được biểu diễn trong sơ đồ hình 1-10 Lưới mã bao gồm 2v =4

trạng thái, được thể hiện bằng các nút trạng thái Bộ mã hóa lấy bít làm lối vào

t t t

Hình 1-10 Sơ đồ mã lưới điều chế QPSK 4 trạng thái với 2 ăng-ten

Giả sử chuỗi lối vào là: c=(10,01,11,00,01,K), thì chuỗi lối ra sau bộ tạo mã

Ví dụ này thực tế là mô hình phân tập trễ vì tín hiệu phát ở ăng-ten thứ nhất là

một bản trễ của tín hiệu phát đi từ ăng-ten thứ 2

Với mã STTC, bộ giải mã dùng thuật toán Viterbi để thực hiện giải mã ML Giả

thiết có biết thông tin kênh tại bộ thu (CSIR), với mỗi nhánh được đánh dấu bằng giá

trị ( n T)

t t

x1, 2, ,

giữa những ký hiệu thu giả thiết và những ký hiệu thu thật sự:

n i

i t

t i

j

Thuật toán Viterbi lựa chọn đường dẫn có số đo nhỏ nhất làm kết quả giải mã

1.3.3 Ghép kênh không gian (SM)

Kỹ thuật ghép kênh không gian dùng cấu trúc BLAST (Bell Labs LAyered

Space-Time) để thực hiện được phân tập ăng-ten tại bên phát Với n T ăng-ten phát,

phương pháp này có thể cho tốc độ tối đa gấp nT lần kênh đơn thông thường khi tín

hiệu phát dạng các chuỗi được ánh xạ nối tiếp – song song (S/P) Phần này, chúng ta

sẽ tìm hiểu sơ qua về 2 loại cấu trúc chính, đó là phân lớp chéo D-BLAST

(Diagonal-BLAST) và phân lớp dọc V-BLAST (Vertical-(Diagonal-BLAST).

D-BLAST

Mã hóa

Bộ mã hóa sẽ sắp xếp không gian-thời gian tương ứng với lớp chéo Dòng bít

thông tin đến từ nguồn được phân kênh thành một vài dòng nhỏ (S/P) và mỗi dòng nhỏ

được mã hóa riêng rẽ và ánh xạ vào những ký hiệu phức Sau đó những ký hiệu của

mỗi dòng được sắp chéo theo không gian và thời gian Hình 1-11 cho thấy chỉ số

ăng-ten và thời điểm cũng như những ký hiệu của mỗi lớp được phát, với một hệ thống có

4 ăng-ten phát Mỗi lớp có thể có số ký hiệu nhiều hơn số ăng-ten phát, nếu quá dài thì

sắp thành hàng chéo tiếp theo như lớp số 1 chỉ ra dưới hình vẽ

Thời gian

Chỉ số

ăng-ten

Lớp 1 có thể tiếp tục tại vị trí này Hình 1-11 Cấu trúc D-BLAST

Nhược điểm chính của bộ mã hóa này là lãng phí về không gian-thời gian Mỗi khối mới được phát đi lại có không gian trống ở hai đầu cuối khối mã do sự sắp xếp chéo tạo nên Điều này làm cho D-BLAST không thể đạt tới giới hạn dung năng Chính vì vậy chiều dài của khối mã hóa không nên quá ngắn, nhưng nếu quá dài thì sẽ cần nhiều bộ nhớ trong quá trình giải mã

Mặt khác, vì những ký hiệu được trải ra các ăng-ten nên mô hình này đã thực hiện được việc phân tập phát

Giải mã

Bộ giải mã bắt đầu giải mã từng lớp một Trong chu kỳ ký hiệu đầu tiên của khối,

do tính chất chéo nên chỉ có một ký hiệu được phát đi, nghĩa là các ăng-ten thu chỉ nhận tín hiệu của một ký hiệu Trên hình thì đó là ký hiệu đầu tiên của lớp 1 Ta dễ dàng dò được ký hiệu đầu tiên này Sau đó, ký hiệu trong cùng lớp đó ở chu kỳ tiếp theo sẽ được giải điều chế với giả thiết coi tín hiệu ở cùng ăng-ten với ký hiệu ban đầu

là một can nhiễu Tương tự, với ký hiệu thứ 2 của lớp 1 cũng được giải điều chế, Cho đến khi tìm được hết các ký hiệu trong lớp 1, dòng dữ liệu lớp 1 sẽ được giải mã Khi lớp 1 đã được giải mã, tín hiệu thu sẽ khử bỏ phần tín hiệu tương ứng, lúc này đã mất đi lớp 1 và bắt đầu giải mã lớp 2 Lặp lại cho đến khi hết các lớp thì hoàn thành khối đó và bắt đầu thao tác với khối mới

Quá trình giải mã được minh họa trong hình 1-12, mà mỗi lớp chỉ gồm 3 ký hiệu

V-BLAST

Dữ liệu chưa giải điều chế

Ký hiệu đã giải điều chế

Ký hiệu đang được giải điều chế

Ký hiệu được coi như can nhiễu

Hình 1-12 Giải mã D-BLAST

ánh xạ vào không gian phức tương ứng với một dạng điều chế như QAM, PSK,

Khác với D-BLAST, các ký hiệu của một lớp không phát đi ở các ăng-ten khác nhau

mà chỉ ở 1 ăng-ten duy nhất Cách làm này loại trừ được sự lãng phí về không

gian-thời gian, nhưng mất đi tính phân tập phát, vì mỗi dòng bị bó buộc trong ăng-ten của

k s T

s1, ,K, , với s i,k là ký hiệu thứ k của dòng dữ liệu thứ i

Giải mã

Bộ g

sử dụng, những ký hiệu giải điều chế cần được đưa vào bộ đệm cho đến khi có

toàn bộ khối mới giải mã Còn nếu không có mã kênh, việc giải điều chế có thể được

tiến hành tức thời tại mỗi thời điểm thu

Trong tập các tín hiệu thu được, ta

tỉ số SNR lớn nhất Để tách được ký hiệu đó, ta coi các ký hiệu khác như là can

nhiễu Sau khi giải mã được ký hiệu đó, ta khử phần tín hiệu do tín hiệu đó tạo ra trong

tín hiệu hỗn hợp tại bộ thu Tiếp tục chọn tín hiệu mạnh nhất trong số các tín hiệu còn

lại để giải mã,… cứ như vậy cho đến tín hiệu cuối cùng Do vậy, để giải mã được thì

số ăng-ten thu cần phải lớn hơn hoặc bằng tín số lượng ăng-ten phát (n R ≥n T)

ó (interference nulling), ta có thể thực hiện theo một vài phương pháp: [10]

Phương pháp giải mã phi tuyến ML (Maximum Likelihood)

2

E

minargˆ

Trong đó, Ω là không gian mẫu của các tín hiệu phát

dựa trên nguyên lý giải mã hình

yền sẽ được ước lượng và tìm nghịch đảo của hàm truyền làm hệ số nhân với tín hiệu thu

Bộ giải mã gần như tối ưu với việc giảm độ phức tạp

cầu, nghĩa là quyết định tín hiệu gốc bằng khoảng cách Euclid nhỏ nhất

Phương pháp giải mã tuyến tính

Trong phương pháp này, hàm tru

y H y G

Với phương pháp ZF (Zero-forcing: Ép không),

H S

T H

S

T MMSE

Với mã STBC, ưu điểm lớn nhất thực hiện mã hóa rất đơn giản, có độ lợi phân

c độ lợi mã hóa và khi số lượng ăng-ten phát lớn hơn 2 thì

Phần trước đã trình bày về việc thực hiện phân tập phát bằng các mã không

phát-thu, phần này sẽ trình bày về các phươ

tăng tổng

chính: tổ hợp lựa chọn (selection combining - SC), tổ hợp chuyển mạch (switched

tập Nhưng lại chưa có đượ

TBC trực giao lại không có được tốc độ mã hóa đầy đủ, nghĩa là để truyền được

nT (>2) ký hiệu thì phải mất p > nT chu kỳ

STTC cũng là mã có độ lợi phân tập đầy đủ và tốc độ mã hóa cao Bên cạnh đó

nó còn có được độ lợi mã hóa, nhưng thực

Các phương pháp ghép kênh không gian luôn mang lại độ lợi về tốc độ mã hóa,

nhưn

i phân tập, các ký hiệu của một lớp chỉ được phát đi trên cùng một ăng-ten Hơn

thế, nó luôn đòi hỏi phải có số ăng-ten thu phải lớn hoặc bằng số ăng-ten phát Cấu

trúc D-BLAST tuy có hơi phức tạp trong việc mã hóa và lãng phí đôi chút trong 2 đầu

cuối của khối tin, nhưng lại không yêu cầu về số lượng ăng-ten thu nhiều hơn ăng-ten

phát và đặc biệt là có được độ lợi phân tập

1.4 Một số phương pháp tổ hợp đầu thu [5]

thời gian và ghép kênh Để hoàn thiện quá trình

ng pháp tổ hợp tại bên thu để có được tín hiệu quyết định trước khi giải mã

Nói chung, chất lượng của hệ thống truyền thông với các kỹ thuật phân tập phụ

thuộc vào việc có bao nhiêu bản sao tín hiệu phát được tổ hợp tại bên thu để làm

SNR Do đó, những mô hình phân tập có thể cũng được phân loại theo các

phương pháp phân tập sử dụng tại nơi thu Theo độ phức tạp trong thực hiện và mức

độ thông tin kênh yêu cầu tại bên thu mà có thể phân loại thành 4 loại kỹ thuật tổ hợp

combining - SWC), tổ hợp khuếch đại đồng đều (equal-gain combining - EGC) và tổ hợp tỉ số tối đa (maximal ratio combining - MRC)

1.4.1 Tổ hợp lựa chọn (SC)

Tổ hợp lựa chọn là một phương pháp tổ hợp phân tập đơn giản Xét một hệ thống

có n ăng-ten thu Trong hệ thống này, tín hiệu có tỉ số SNR cao nhất tại mỗi chu kỳ

ối ra, nghĩa là tín hiệu này ứng với tín hiệu tới tốt nhất Tron

1.4.2 Tổ hợp chuyển mạch (SWC)

và lựa chọn một nhánh cụ thể có SNR lớn hơn một ngưỡng cho trước Tín hiệu này

NR của nhánh đó nhỏ hơn ngưỡng Khi đó, bộ thu lại b

yêu cầu giám sát các nhánh liên tục và đồng thời

điều

R

ký hiệu được lựa chọn làm l

g thực tế thì tín hiệu đến là tổng của tín hiệu gốc và nhiễu, S+N, sẽ được lựa chọn

vì để đo được SNR là rất khó

3 Phương pháp tổ hợp lựa ch

ng tổ hợp chuyển mạch , bộ thu quét toàn b

được chọn làm lối ra, cho đến khi S

ắt đầu quét lại và chuyển sang nhánh khác Mô hình này cũng còn được gọi là

phân tập quét (scanning diversity)

So với phân tập lựa chọn, phân tập chuyển mạch có chất lượng kém hơn vì phương pháp SWC không chọn lọc tín hiệu tốt nhất một cách liên tục Tuy nhiên, nó lại thực hiện đơn giản hơn vì không

Với cả 2 mô hình phân tập lựa chọn và phân tập chuyển mạch, tín hiệu lối ra chỉ bằng một trong những nhánh phân tập mà thôi Thêm nữa, chúng lại không yêu cầu bất

kỳ một thông tin nào về kênh Do đó, 2 mô hình này có thể sử dụng để kết hợp với chế có liên kết cũng như điều chế không có liên kết

LỰA CHỌN SNR TỐI ĐA

1.4.3 Tổ hợp tỉ số tố

Tổ hợp tỉ số tối đa là một phương pháp tổ hợp tuyến tính Trong một bộ xử lý tổ

n hiệu lối vào được đánh trọng số riêng và cộng với nhau

i 1

(1.73)

ới

i đa (MRC)

hợp tuyến tính nói chung, các tí

để làm thành tín hiệu lối ra Những hệ số có thể được lựa chọn theo một vài cách

Tín hiệu lối ra là một tổ hợp tuyến tính của các bản sao của tín hiệu nhận được:

= n R i r i

=

v r i,αi là tín hiệu thu và hệ số nhân của ă

những hệ số nhân của các ăng-ten thu được chọn tỷ lệ với tỉ số công suất tín hiệu trên

s ất

ng-ten thứ i Trong tổ hợp tỉ số tối đa,

công u nhiễu Đặt A i và φi là biên độ và pha của tín hiệu thu r i Giả sử mỗi ăng-ten

có cùng công suất nhiễu trung bình, hệ số nhân αi có thể biểu diễn dưới dạng:

i

j i

Phương pháp này được gọi là tổ hợp tối ư

ố SNR lối ra tối đa bằng tổng tỉ số SNR của từ

lý là tổng các tín hiệu

u vì nó có thể tối đa hóa SNR lối ra Tỉ

Trong mô hình này, mỗi tín hiệu riêng biệt phải được làm đồng pha và nhân một

hệ số tương ứng với biên độ của mỗi nhánh Tín hiệu sau khi đã xử

của các nhánh đã được đồng pha và nhân hệ số Trong mô hình này yêu cầu thông

tin về pha và biên độ của kênh pha-đinh Vậy nên, nó có thể phải kết hợp với việc dò

kênh có liên kết, nhưng không thể thực hiện được với dò kênh không liên kết

1.4.4 Tổ hợp khuếch đại đồng đều (EGC)

qual Gain Combining) là một phương pháp

thu tăng lên thì chất lượng cũng tăng theo

Trườ

tổ hợp

Tổ hợp khuếch đại đồng đều (EGC - E

p tuyến tính tối ưu Nó không yêu cầu thông tin về biên độ pha-đinh của mỗi

nhánh Hệ số nhân với mỗi nhánh là 1

α = j i

u thu được làm đồng pha và cộng lại với nhân bằng nhau Tuy chất lượng không bằng so với phương pháp tổ hợp tỉ số tối

đa nhưng độ phức tạp trong việc thực hiện lại đơn giản hơn nhiều

Chất lượng các phương pháp tổ hợp đầu thu được so sánh tr

u đơn lẻ và lấy trung bình lỗi bít chất lượng sẽ rất kém Chất lượng tăng dần lên

khi dùng phương pháp tổ hợp lựa chọn, tổ hợp khuếch đại đều và tổ hợp tỉ số tối đa

Phương pháp MRC cho chất lượng tốt nhất, nhưng cái giá phải trả là sự phức tạp trong

khi thiết kế bộ thu Phương pháp EGC cho chất lượng kém hơn chút ít, nhưng độ phức

tạp lại giảm đi do chỉ phải đồng bộ về pha

Với mỗi phương pháp, khi số ăng-ten

ng hợp sử dụng phương pháp EGC được minh họa trong hình 1-17 Khi số lượng

ăng-ten tăng từ 2 lên 4 thì chất lượng tăng đáng kể Nhưng khi tăng từ 6 lên 8 ăng-ten

thì chất lượng cải thiện ít hơn Và đến khi ăng-ten tăng đến số lượng nhất định chất

lượng sẽ đạt đến giới hạn