Báo cáo bài tập lớn môn thông tin vô tuyến: Cân bằng kênh bằng phương pháp ZFF và MMSE

Chia sẻ: Nguyen Thanh Tuyen | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:21

Thêm vào BST

Báo xấu

801
lượt xem 102
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển, vai trò của thông tin vô tuyến trở nên ngày càng quan trọng. Với sự ra đời liên tiếp của các công nghệ mới như 3G, 4G, ... trong một khoảng thời gian ngắn, thông tin vô tuyến đã cho thấy sự phát triển vượt bậc cũng như các ứng dụng phong phú của nó vào điện tử - viễn thông. Để có thể tiếp cận, và xa hơn nữa là ứng dụng các công nghệ mới, trước hết cần phải nắm được các kỹ thuật cơ bản của thông tin vô tuyến.... Suu tam boi vietjack.com

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo bài tập lớn môn thông tin vô tuyến: Cân bằng kênh bằng phương pháp ZFF và MMSE

HA NOI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY School of Electronics and Telecommunications ========00======= BÁO CÁO BÀI TẬP LỚN MÔN THÔNG TIN VÔ TUYẾN ĐỀ TÀI: CÂN BẰNG KÊNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP ZFF VÀ MMSE Giáo viên hướng dẫn : Ts. Vũ Văn Yêm : Đào Bá Duy Sinh viên Nguyễn Thanh Tuyền Lớp : KSTN-ĐTVT-K53 Hà Nội – 11/2011 1
Mục lục Mục lục ....................................................................................................... 2 Mở đầu ....................................................................................................... 3 A. Tổng quan về cân bằng kênh ............................................................. 4 1. Khái niệm, mục đích và vai trò của cân bằng kênh:................... 4 2. Vài nét về nhiễu xuyên ký tự ISI: ................................................ 4 3. Bộ cân bằng thích nghi (Adaptive Equalizer): ............................ 6 4. Bộ cân bằng thích nghi thông thường ......................................... 7 5. Các kỹ thuật cân bằng kênh: ..................................................... 11 B. Phương pháp cân bằng kênh ZFF và MMSE ................................. 13 1. Bộ cân bằng kênh ZF.................................................................. 13  Kết quả mô phỏng sử dụng phương pháp ZFF trên matlab: .......... 17 2. Bộ lọc MMSE .............................................................................. 17  Kết quả mô phỏng phương pháp cân bằng MMSE trên matlab: .... 20 Tài liệu tham khảo ................................................................................... 21 2
Mở đầu Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển, vai trò của thông tin vô tuyến trở nên ngày càng quan trọng. Với sự ra đời liên tiếp của các công nghệ mới như 3G, 4G, ... trong một khoảng thời gian ngắn, thông tin vô tuyến đã cho thấy sự phát triển vượt bậc cũng như các ứng dụng phong phú của nó vào điện tử - viễn thông. Để có thể tiếp cận, và xa hơn nữa là ứng dụng các công nghệ mới, trước hết cần phải nắm được các kỹ thuật cơ bản của thông tin vô tuyến. Nhận thấy vai trò quan trọng của cân bằng kênh trong hệ thống thông tin vô tuyến, chúng em đã chọn đề tài cho bài tập lớn của mình là “Cân bằng kênh bằng phương pháp ZFF và MMSE”. Mục đích của bài tập này là hiểu thêm về kỹ thuật cân bằng kênh, cụ thể là 2 phương pháp ZFF và MMSE và vai trò của chúng. Bài tập lớn của chúng em không tránh khỏi những sai sót, vì thế chúng em kính mong thầy giáo góp ý để thể hoàn thiện bài tập của mình. Qua đây, chúng em xin cảm ơn Thầy giáo, Ts Vũ Văn Yêm đã chỉ bảo, giảng giải và giúp đỡ trong thời gian qua. Những bài giảng của thầy là nguồn tư liệu quý báu để chúng em tham khảo. Chúng em chúc thầy luôn mạnh khỏe và công tác tốt. 3
A. Tổng quan về cân bằng kênh 1. Khái niệm, mục đích và vai trò của cân bằng kênh: Trong hệ thống thông tin vô tuyến, tín hiệu thu được ở máy thu thông thường bị suy giảm và méo do suy hao trên đường truyền ở cả miền tần số và thời gian. Chính vì thế, các bộ thu tín hiệu đều cần có sự cân bằng kênh và lọc nhiễu. Cân bằng kênh và lọc nhiễu là quá trình khôi phục lại tín hiệu thu sao cho nó có xác suất lỗi nhỏ nhất. Nguyên nhân gây suy giảm và méo chủ yếu là nhiễu liên ký hiệu ISI (InterSymbol Interference) sinh ra do truyền sóng đa đường, vì vậy mục đích chính của bộ cân bằng kênh là giảm nhiễu ISI (Khái niệm bộ cân bằng vì thế còn được hiểu theo nghĩa rộng là bộ xử lý tín hiệu làm tối thiểu nhiễu ISI). Nhiễu ISI gây méo và làm tăng tỉ lệ lỗi bit ở phía thu nên phải đặt bộ cân bằng kênh ở phía thu. Do đặc tính biến đổi theo thời gian của kênh, bộ cân bằng kênh phải có khả năng thích nghi (adaptive) theo thời gian. Bộ quyết định Thông tin phía thu Bộ lọc Bộ lọc Bộ cân Kênh + phát, P(f) bằng, E(f) C(f) thu, H(f) n(t) Vị trí bộ cân bằng trong hệ thống vô tuyến 2. Vài nét về nhiễu xuyên ký tự ISI: ISI intersymbol interference, là hiện tượng nhiễu liên kí hiệu. ISI xảy ra do hiệu ứng đa đường, trong đó một tín hiệu tới sau sẽ gây ảnh hưởng lên kí hiệu trước đó. Trong môi trường truyền dẫn vô tuyến, nhiễu xuyên ký tự 4
(ISI) gây bởi tín hiệu phản xạ có thời gian trễ khác nhau từ các hướng khác nhau từ phát đến thu là điều không thể tránh khỏi. Ảnh hưởng này sẽ làm biến dạng hoàn toàn mẫu tín hiệu khiến bên thu không thể khôi phục lại được tín hiệu gốc ban đầu. Path 1 S1 S2 S3 S1 S2 S3 t τ1 Path 2 TX S1 S2 S3 τ2 Trong các hệ thống đơn sóng mang, ISI là một vấn đề khá nan giải. Lí do là độ rộng băng tần tỉ lệ nghịch với khoảng thời gian kí hiệu, do vậy, nếu muốn tăng tốc độ truyền dữ liệu trong các hệ thống này, tức là giảm khoảng kí hiệu , vô hình chung đã làm tăng mức trải trễ tương đối. Lúc này hệ thống rất nhạy với trải trễ. Và việc thêm khoảng bảo vệ khó triệt tiêu hết ISI. Ngoài nhiễu ISI, tín hiệu có ích còn bị ảnh hưởng bởi nhiễu đồng kênh (Co-Channel Interference CCI), nhiễu kênh lân cận (Adjacent Channel Interference ACI), nhiễu đa truy nhập (Multiple Access Interference MAI), nhiễu đa người sử dụng (Multi User Interference MUI), ... nhưng nhiễu ISI là nguyên nhân chính gây ảnh hưởng tới chất lượng TTVT, vì vậy cần phải có bộ cân bằng kênh để giảm thiểu ảnh hưởng này. 2 kỹ thuật cân bằng kênh phổ biến để giảm nhiễu ISI là dùng bộ lọc ép không ZFF và bộ lọc bình phương tối thiểu MMSE. 5
Tín hiệu trước và sau khi cân bằng 3. Bộ cân bằng thích nghi (Adaptive Equalizer): Do hiện tượng fading của kênh là ngẫu nhiên và thay đổi theo thời gian, các bộ cân bằng cần khảo sát tính chất của kênh vô tuyến theo thời gian, hay nói cách khác, nó phải có tính thích nghi. Chế độ hoạt động thông thường của bộ cân bằng thích nghi bao gồm quá trình huấn luyện (Training) và tự hiệu chỉnh (Tracking). o Quá trình huấn luyện (Training): Trong quá trình này, phía phát gửi đi một chuỗi luyện tập (uk) đã biết. Chuỗi này thường là chuỗi nhị phân giả ngẫu nhiên hoặc là một chuỗi bit xác định, giúp cấu hình phù hợp cho bộ cân bằng. Thông tin có ích được gửi đi ngay sau chuỗi huấn luyện này, và bộ cân bằng thích nghi sẽ tính toán các hệ số của bộ lọc để bù cho kênh. Chuỗi 6
huấn luyện được thiết kế để bộ cân bằng có các hệ số phù hợp trong tình huống kênh làm việc ở điều kiện xấu nhất. o Quá trình tự hiệu chỉnh (Tracking): Sau khi nhận được thông tin có ích, bộ toán học thích nghi của bộ cân bằng sẽ phát hiện những thay đổi của kênh theo thời gian, từ đó thay đổi các hệ số cho phù hợp. Bộ cân bằng cần luyện tập theo chu kỳ để giảm nhiễu ISI một cách hiệu quả. Quá trình cân bằng kênh thường được thực hiện ở băng tần cơ sở hoặc trung tần (Intermediate Frequency IF) ở phía thu. 4. Bộ cân bằng thích nghi thông thường Sơ đồ khối của hệ thống viễn thông có bộ cân bằng kênh thích ứng đặt ở phía thu 7
x(t) : Tín hiệu gốc ở băng tần cơ sở. f(t) : Tổng hợp đáp ứng xung ở băng tần cơ sở của máy phát, kênh và phần cao tần/trung tần của máy thu. f*(t) : liên hợp phức của f(t). nb(t) : nhiễu ở băng tần cơ sở ở đầu vào bộ cân bằng. heq(t) : đáp ứng của bộ cân bằng Biểu thức của tín hiệu vào bộ cân bằng: y (t )  x(t )  f *(t )  nb (t ) Tín hiệu sau khi cân bằng: ^ d (t )  x(t )  f * (t )  h (t )  nb (t )  heq (t ) eq  x (t )  g (t )  nb (t )  heq (t ) Trong đó g(t) là đáp ứng xung tổng hợp của máy phát, kênh, phần cao tần/trung tần của máy thu, và bộ cân bằng g (t )  f * (t )  heq (t ) Mặt khác có: heq (t )   cn (t  nT ) n với cn là hệ số bộ lọc của bộ cân bằng. Ta muốn đầu ra của bộ cân bằng là tín hiệu ban đầu x(t). Giả sử nb(t)=0. Khi đó để ^ d (t )  x(t ) thì g (t )  f *(t )  heq (t )   (t ) Trong miền tần số, biểu thức trên được viết lại thành: H eq ( f ) F * (  f )  1 8
Phương trình trên chỉ ra rằng, bộ cân bằng thực chất là bộ lọc đảo của kênh. Khi kênh thay đổi tính chất theo thời gian, bộ cân bằng thích nghi được thiết kế sao cho phương trình trên được thỏa mã n.  Bộ cân bằng thích nghi thông thường: k: chỉ số thời gian rời rạc hóa. z-1: bộ trễ. ωnk: Bộ nhân có thể điều chỉnh được (trọng số). Adaptive Alogorithm: Bộ số học thích nghi. Bộ cân bằng thích nghi có cấu trúc như trên được gọi là bộ lọc ngang. Bộ số học thích ứng liên tục cập nhật giá trị các trọng số. Khối số học được điều khiển bởi tín hiệu lỗi ek, tín hiệu này được sinh ra bằng cách so sánh tín hiệu ra của bộ cân bằng với tín hiệu yk (thông thường ta chọn yk = xk). Bộ cân bằng thích ứng dựa vào ek để cập nhật các trọng số để tối thiểu hàm chi phí. 9
Theo lý thuyết cân bằng kênh, hàm chi phí thông dụng nhất là hàm trung bình bình phương lỗi MSE (Mean Square Error) giữa tín hiệu mong muốn và tín hiệu ra bộ cân bằng. Hàm MSE được biểu thị bằng E[e(k)e*(k)]. Khi có yêu cầu tín hiệu so sánh (tín hiệu gốc), phía phát sẽ phát đi chuỗi luyện tập. Khi phát hiện chuỗi luyện tập, bộ toán học thích ứng tính toán và tối thiểu hàm chi phí bằng cách điều chỉnh trọng số sao cho phù hợp. Gần đây, đã phát triển bộ số học thích ứng không cần sử dụng chuỗi huấn luyện, gọi là bộ số học mù. Để tìm hiểu thêm về bộ số học thích ứng, ta sử dụng công cụ vector và ma trận. Định nghĩa tín hiệu vào bộ cân bằng yk như sau: yk = [yk yk-1 yk-2 ... yk-N]T Tín hiệu ra của bộ cân bằng thích ứng: N ^   nk yk  n d k n 0 Vector trọng số: ωk = [ω0k ω1k ω2k ... ωNk]T Tín hiệu ra của bộ cân bằng vì thế có thể viết lại thành: ^ T T dy   k yk k k k Tín hiệu lỗi: ^ ^ ek  d k  d  xk  d k k Suy ra: T T ek  xk  yk k  xk  k yk 10
Bình phương 2 vế ta có: | e |2  xk  k yk yk k  2 xk yk k 2 T T T k Lấy kỳ vọng 2 vế: E[| e |2 ]  E[ xk2 ]  k E[ yk yk ]k  2 E[ xk yk ]k T T T k Nếu xk và yk là độc lập, phương trình trên có thể đơn giản hóa hơn nữa, tuy nhiên ta không thể làm vậy vì thông thường vector tín hiệu vào xk có tương quan với tín hiệu ra mong muốn yk của bộ cân bằng. Vì thế, ta sử dụng vector tương quan p để chỉ ra mối tương quan giữa chúng. T p  E[ xk yk ]  E[ xk yk xk yk 1 xk yk  2 ... xk yk  N ] Ma trận tương quan đầu vào R được định nghĩa là ma trận vuông cỡ (N+1)x(N+1) 2   yk yk y k  N  yk yk 1 y k yk  2   yk21  yk 1 yk  N  yy yk 1 yk  2 R  E[ yk yk ]  E  k 1 k *        yk2 N    yk  N y k yk  N yk 1 yk  N yk  2   Nếu xk và yk là cố định thì MSE có thể viết thành: MeanSquareError    E  xk2    T R  2 p T   Tối thiểu hóa MSE ta sẽ được giá trị ωk tối ưu. 5. Các kỹ thuật cân bằng kênh: Có thể chia kỹ thuật cân bằng kênh thành 2 nhóm chính, đó là cân bằng tuyến tính và cân bằng phi tuyến. 2 nhóm này được xác định từ cách sử dụng đầu ra của bộ cân bằng thích nghi cho tín hiệu phản hồi. Tín hiệu sau cân bằng sẽ được xử lý ở bộ quyết định để tìm lại tín hiệu ban đầu. Nếu như tín hiệu sau bộ quyết định được phản hồi về để thay đổi tín hiệu ra bộ cân bằng 11
thì kỹ thuật cân bằng kênh đó gọi là cân bằng phi tuyến. Ngược lại ta gọi kỹ thuật đó là cân bằng tuyến tính. Phân loại các bộ cân bằng Bảng so sánh 2 kỹ thuật cân bằng kênh Cân bằng tuyến tính Cân bằng phi tuyến  Tín hiệu ra bộ cân  Có hồi tiếp. bằng không quay trở lại đầu vào (không hồi tiếp)  Khá phức tạp.  Đơn giản, dễ thực  Nhiễu ít hơn so với hiện. cân bằng tuyến tính  Tăng nhiễu. Do tính đơn giản dễ thực hiện nên chúng ta sẽ chỉ nghiên cứu kỹ thuật cân bằng tuyến tính, mà cụ thể là 2 phương pháp ZFF và MMSE. 12
B. Phương pháp cân bằng kênh ZFF và MMSE 1. Bộ cân bằng kênh ZF  Giới thiệu Bộ cân bằng kênh ZF (Zero Forcing Equalizer) là dạng cân bằng kênh tuyến tính sử dụng trong hệ thống viễn thông để chuyển đổi đáp ứng của kênh truyền. Dạng cân bằng này được đề xuất bởi Robert Lucky. Bộ cân bằng kênh ZF hay còn gọi là bộ lọc đảo có rất nhiều ứng dụng. Ví dụ trong chuẩn IEEE 802.11n . Tên gọi Zero Forcing tương ứng với việc ép nhiễu ISI xuống mức 0. Điều này có ý nghĩa khi nhiễu ISI lớn so với tạp âm.  Đặc trưng bộ lọc Sơ đồ bộ cân bằng kênh 13
Khi không có bộ cân bằng kênh ta có:y(t)=x(t)*h(t) Trong miền tần số: Y(jω)=X(jω)H(jω). Nếu có bộ cân bằng kênh: y(t)=x(t)*h(t)*g(t). Trong miền tần số: Y(jω)=X(jω).H(jω).G(jω). Bộ cân bằng kênh lý tưởng :h(t)*g(t)=(t). Trong miền tần số: G(j)H(j)=1.  G(j)=1/ H(j). Hay bộ lọc ZF còn gọi là bộ lọc đảo. Nếu có nhiễu trắng AGWN: Y(jω)=[X(jω).H(jω)+N(jω)]G(jω). =X(jω)+N(jω)/H(jω). Nếu H(jω) bé, nhiễu N(jω) sẽ được khuếch đại, gây ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu thu được.  Tính toán thông số bộ lọc Gọi T=1/fs là chu kì lấy mẫu tín hiệu sau khi đi qua bộ lọc N  c  (t  nT ) g (t )  n n  N cn là hệ số bộ lọc. N  c h '(t  nT ) p (t )  g (t )  h '(t )  n n  N 14
Với thời gian lấy mẫu t=mT, h’(t) là tín hiệu trước cân bằng kênh. Ta có: N  c h '[(m-n)T] p (mT )  n n  N Biến đổi ta được ma trận:  h '[2 N ] c N   P[ N ]  h '[0] h '[1]             P[0]    h '[ N ] h '[ N  1]  h '[ N ]   c0              h '[0]   cN   P[ N ]   h '[2 N ] h '[2 N  1]        p  h '. c   1 c  h' . p Ở điều kiện lý tưởng, p(t) là xung Dirac 15
p(t)=g(t)  h'(t)= (t) 0 0     0 p(t)= 1   0    0 0  Thực tế, cân bằng kênh ZF không hoạt động trong đa số các ứng dụng vì:  Do C(z)=1/H(z), bộ lọc đảo sẽ khuyêch đại tạp âm rất lớn.Do đó bộ lọc này ít được sử dụng trong các hệ thống cần SNR cao.  Dù cho đáp ứng xung của kênh truyền có chiều dài hữu hạn thì đáp ứng xung của bộ cân bằng có chiều d ài vô hạn  Trong vài trường hợp tín hiệu nhận được nhỏ, để bù đắp , tín hiệu ra của bộ lọc phải lớn. 16
 Kết quả mô phỏng sử dụng phương pháp ZFF trên matlab: 2. Bộ lọc MMSE  Giới thiệu Là bộ cân bằng kênh tuyến tính Mục đích là tối thiểu hóa sự khác biệt giữa dữ liệu chuỗi huấn luyện và tín hiệu ở đầu ra bộ cân bằng. Bộ cân bằng MMSE yêu cầu hàm tự tương quan và tương quan chéo để đánh giá việc truyền dẫn tín hiệu đã biết qua kênh truyền.  Đặc trưng bộ lọc 17
y(t) ... ... T T T T c-N+1 c0 cN c-N z(t) d(t) (chuẩn) e(t) Xét bộ lọc dùng MMSE, trong đó d(t) là tín hiệu chuẩn do bên thu và bên phát quy ước với nhau. y(t) là chuỗi đầu vào bộ cân bằng. z(t) là chuỗi đầu ra bộ cân bằng. e(t) là chuỗi lỗi. Mục đích của phương pháp MMSE là tối thiểu hóa biểu thức: e  E{[z(t)-d(t)]2 } =Min Trong đó: N  c y (t  nT ) z (t )  n n  N 18
Cn là hệ số bộ lọc. 2 => e  E{[z(t)-d(t)] } =Min là hàm của cn, n   N , N . Ta có: e 0 cn  z (t )   2 E [ z (t ) - d (t )] 0 cn    E [ z (t ) - d (t )] y (t  nT )  0  E  z (t ) y (t  nT )  E d (t ) y (t  nT ) Đặt τ =nT. Suy ra: E  z (t ) y (t   )  E d (t ) y (t   )  Rzy ( )  Rdy ( ) Tương tự như ZFF ta có phương trình ma trận cho trường hợp MMSE:  Ryy [-2 NT ] c N   Ryd [ NT ]  Ryy [0]                Ryy [ NT ]  Ryy [- NT ]   c0    Ryd [0]                Ryy [2 NT ] Ryy [0]   cN   Ryd [ NT ]         Ryy .c  Ryd   1  c  Ryy . Ryd 19
 Bên cạnh cân bằng kênh, MMSE còn hạn chế nhiễu.  MMSE không cho phép tạp âm vô hạn như ZF với kênh có phổ không.  Khi nhiễu không đáng kể=> N 0 tiến đến 0: MMSE và ZF là giống nhau.  Kết quả mô phỏng phương pháp cân bằng MMSE trên matlab: 20