Mô phỏng kênh truyền dẫn AWGN sử dụng điều chế MQAM bằng MATLAB

Chia sẻ: Basso Basso | Ngày: | Loại File: DOC | Số trang:7

Thêm vào BST

Báo xấu

1.010
lượt xem 181
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phương pháp điều chế MQAM là phương pháp nâng cao hiệu quả của một kênh truyền mà không cần tăng công suất phát hay tăng độ rộng băng thông.Việc điều chế hai thành phần đồng pha và pha vuông góc một cách độc lập với nhau cho ta một sơ đồ điều chế mới gọi là điều chế biên độ vuông góc (hay cầu phương) M trạng thái (QAM, Quadrature Amplitude Modulation). Như vậy, trong sơ đồ điều chế này sóng mang bị điều chế cả về biên độ lẫn pha.......

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Mô phỏng kênh truyền dẫn AWGN sử dụng điều chế MQAM bằng MATLAB

TuyÓn tËp ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc HS-SV M« pháng kªnh truyÒn dÉn AWGN sö dông ®IÒu chÕ MQAM b»ng MatLab 1. Lêi giíi thiÖu C«ng viÖc kh¶o s¸t vµ tÝnh to¸n, thiÕt kÕ mét kªnh truyÒn dÉn sè nãi chung vµ kªnh truyÒn dÉn AWGN sö dông ®iÒu chÕ MQAM nãi riªng ... trong thùc tÕ gÆp ph¶i rÊt nhiÒu khã kh¨n. VÝ dô nh: viÖc tÝnh to¸n c¸c th«ng sè, ®¹i lîng cña kªnh truyÒn phøc t¹p vµ ph¹m vi thay ®æi cña c¸c th«ng sè ®Ó quan s¸t, thö nghiÖm rÊt h¹n chÕ ... h¬n n÷a chi phÝ cho c«ng viÖc nµy sÏ tèn kÐm. Trong khi ®ã, viÖc kh¶o s¸t kªnh truyÒn dÉn th«ng qua m¸y tÝnh l¹i dÔ dµng h¬n, chi phÝ Ýt tèn kÐm vµ ®Æc biÖt cã kh¶ n¨ng thay ®æi th«ng sè ®Çu vµo ®êng truyÒn mét c¸ch linh ho¹t. Do vËy, chóng t«i ®· x©y dùng nªn ch- ¬ng tr×nh nµy ®Ó ®¸p øng yªu cÇu ®ã. 2.C¬ së lý thuyÕt. Ph¬ng ph¸p ®iÒu chÕ MQAM lµ ph¬ng ph¸p n©ng cao hiÖu qu¶ cña mét kªnh truyÒn mµ kh«ng cÇn t¨ng c«ng suÊt ph¸t hay t¨ng ®é réng b¨ng th«ng.ViÖc ®iÒu chÕ hai thµnh phÇn ®ång pha vµ pha vu«ng gãc mét c¸ch ®éc lËp víi nhau cho ta mét s¬ ®å ®iÒu chÕ míi gäi lµ ®iÒu chÕ biªn ®é vu«ng gãc (hay cÇu ph¬ng) M tr¹ng th¸i (QAM, Quadrature Amplitude Modulation). Nh vËy, trong s¬ ®å ®iÒu chÕ nµy sãng mang bÞ ®iÒu chÕ c¶ vÒ biªn ®é lÉn pha. Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT 127
TuyÓn tËp ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc HS-SV Chïm tÝn hiÖu M-QAM bao gåm mét m¹ng c¸c ®iÓm b¶n tin h×nh ch÷ 2E 0 2E 0 S i (t ) = − .b i . sin( 2Π f c t ) + .a i . cos( 2Π f c t ) T T nhËt .D¹ng tæng qu¸t cña M-QAM ®îc x¸c ®Þnh b»ng tÝn hiÖu ph¸t: trong ®ã : E o lµ n¨ng lîng cña tÝn hiÖu cã biªn ®é thÊp nhÊt. (ai ,bi ) lµ cÆp sè nguyªn ®éc lËp ®îc chän tuú ý theo vÞ trÝ ®iÓm b¶n tin. D¹ng c¬ së cña chïm tÝn hiÖu M-QAM lµ d¹ng cña hai tÝn hiÖu ASK cã L tr¹ng th¸i. Nh vËy, tÝn hiÖu Si (t) gåm hai thµnh phÇn sãng mang cã pha vu«ng gãc ®îc ®iÒu chÕ bëi mét tËp tÝn hiÖu rêi r¹c cho nªn cã tªn lµ “ §iÒu chÕ biªn ®é vu«ng gãc “. Ph©n tÝch tÝn hiÖu Si (t) thµnh cÆp hai hµm c¬ së 2E 0 2E 0 Φ 1 (t ) = − sin( 2Π f c t ) Φ 2 (t ) = cos( 2Π f c t ) T T To¹ ®é c¸c ®iÓm b¶n tin lµ : a i E 0 bi E0 Trong ®ã (ai ,bi ) lµ phÇn tö cña mét ma trËn LxL : (-L+1,L-1) (-L+3,L-1) … (L-1,L-1) (-L+1,L-3) (-L+3,L-3) … (L-1,L-3) (ai,bi) = … … … … … … … … (-L+1,-L+1) (-L+3,-L+1) … (L-1,-L+1) Víi : L= M Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT 128
TuyÓn tËp ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc HS-SV Do vËy, tæng qu¸t mét tÝn hiÖu ®iÒu chÕ M-QAM cho phÐp truyÒn M=L 2 ký hiÖu ®éc lËp trªn cïng mét ®é réng b¨ng tÇn cña kªnh cÇn thiÕt cho s¬ ®å ®iÒu chÕ ASK-M tr¹ng th¸i. Ta xem xÐt s¬ ®å mét kªnh truyÒn tiªu biÓu : n(t) §iÒu Gi¶i Gi¶ TÝn M «i t r - TÝn M· ho¸ ®iÒu chÕ êng i HiÖ hiÖu chÕ u 3. Lu ®å ch¬ng tr×nh. B¾t M« ®êng Giíi VÝ dô QAM ®iÒu chÕ M«i tr êng M¸y thu TruyÒn M¸y ph¸t Ph©n Gi¶i t¹p ®iÒu §iÒu Kh«ng gian §¸nh gi¸ chÕ chÊt lîng VÐc t¬ 4. Kh¸i qu¸t vÒ ch¬ng tr×nh MQAM Version 1.0 Ch¬ng tr×nh MQAM Version 1.0 lµ mét ch¬ng tr×nh m« pháng ®îc lËp tr×nh b»ng ng«n ng÷ lËp tr×nh MatLab vµ ®ång thêi ®îc ch¹y trªn nÒn cña Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT 129
TuyÓn tËp ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc HS-SV MatLab (tõ 5.0 trë lªn). Víi giao diÖn ®å ho¹ chuÈn ®¬n gi¶n, tiÖn dông, gióp cho ngêi sö dông cã thÓ dÔ dµng sö dông ch¬ng tr×nh nµy cho môc ®Ých cña m×nh. Môc ®Ých cña ch¬ng tr×nh MQAM Version 1.0 lµ m« pháng kªnh truyÒn dÉn sö dông ®iÒu chÕ MQAM (Quadrature Amplitude Modulation ) díi sù t¸c ®éng cña t¹p ©m AWGN (Addivitive White Gaussian Noise) phôc vô cho c¸c bµi thÝ nghiÖm. Do ®ã, chóng t«i ®· m« pháng mét kªnh truyÒn dÉn cã chøc n¨ng t ¬ng tù nh mét kªnh truyÒn dÉn Viba sè thùc vµ ®ång thêi m« t¶ mét c¸ch chi tiÕt c¸c thµnh phÇn cña kªnh truyÒn. Ch¬ng tr×nh gióp ngêi sö dông cã thÓ h×nh dung, so s¸nh, thö nghiÖm c¸c th«ng sè quan träng trªn ®êng truyÒn nh mËt ®é phæ c«ng suÊt t¹p ©m, n¨ng lîng truyÒn mçi bit t¹i m¸y ph¸t, x¸c suÊt lçi ký hiÖu, tû sè lçi,... ®èi víi ph¬ng thøc ®iÒu chÕ nµy vµ so s¸nh sù u viÖt cña nã so víi c¸c ph¬ng thøc ®iÒu chÕ kh¸c. Do nh÷ng ®iÒu kiÖn h¹n chÕ nªn t¹i ®©y ta chØ xem xÐt ®Õn ®êng truyÒn ®èi víi ®iÒu chÕ 4-QAM vµ 16-QAM mµ th«i. Ph¬ng thøc ®iÒu chÕ biªn ®é vu«ng gãc lµ mét trong nh÷ng ph¬ng thøc ®iÒu chÕ c¬ b¶n ®îc sö dông réng r·i trong c¸c hÖ thèng truyÒn tin. Do vËy, ch¬ng tr×nh còng lµ mét c«ng cô rÊt cã Ých cho nh÷ng ai cã nhu cÇu t×m hiÓu vÒ QAM ®Ó cã ®îc nh÷ng hiÓu biÕt c¬ b¶n vÒ ph¬ng thøc ®iÒu chÕ nµy. 5. Néi dung ch¬ng tr×nh 1. Khëi ®éng ch¬ng tr×nh • Tõ m«i tr êng WINDOWS, khëi ®éng ch¬ng tr×nh Matlab. • Chän ®êng dÉn tíi th môc chøa toµn bé ch¬ng tr×nh MQAM. • §¸nh lÖnh MQAM ®Ó khëi ®éng. 2. Sö dông ch¬ng tr×nh Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT 130
TuyÓn tËp ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc HS-SV Sau khi khëi ®éng trªn mµn h×nh xuÊt hiÖn cöa sæ giíi thiÖu ch¬ng tr×nh. Giao diÖn lóc khëi ®éng ch¬ng tr×nh. ⇒ MQAM : Khëi ®éng ch¬ng tr×nh chÝnh. ⇒ M«i tr êng : Giíi thiÖu vÒ ®êng truyÒn sãng Viba trong kh«ng gian thùc. ⇒ §¸nh gi¸ : cho ra ®å thÞ vÒ s¸c xuÊt lçi øng víi c¸c ph¬ng ph¸p ®iÒu chÕ kh¸c nhau. ⇒Trî gióp : Nh÷ng trî gióp ban ®Çu ®Ó sö dông tèt ch¬ng tr×nh. ⇒KÕt thóc : Tho¸t khái ch¬ng tr×nh. 6. KÕt luËn Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT 131
TuyÓn tËp ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc HS-SV Ch¬ng tr×nh m« pháng kªnh truyÒn dÉn sö dông ®iÒu chÕ M-QAM víi sù t¸c ®éng cña t¹p ©m AWGN gióp cho ta cã mét c¸i nh×n trùc quan vÒ mét kªnh truyÒn dÉn nãi chung. Th«ng qua ch¬ng tr×nh, ta cã thÓ xem xÐt ®îc d¹ng cña tÝn hiÖu ®iÒu chÕ còng nh tÝn hiÖu sau khi bÞ t¹p ©m ¶nh hëng. Ch¬ng tr×nh nµy cã thÓ sö dông trong lÜnh vùc gi¶ng d¹y trªn líp còng nh trong phßng thÝ nghiÖm, cã thÓ øng dông vµo viÖc m« pháng c¸c bµi tËp vµ phôc vô cho viÖc nghiªn cøu c¸c ¶nh hëng cña t¹p ©m lªn tÝn hiÖu trªn ®êng truyÒn, gióp cho sinh viªn hiÓu s©u h¬n vÒ bµi häc cña m×nh ®Ó tõ ®ã cã thÓ më réng bµi häc. Tuy nhiªn, do míi bíc ®Çu tiÕp cËn c«ng viÖc nghiªn cøu khoa häc còng nh thêi gian thùc hiÖn ®Ò tµi nªn ch¬ng tr×nh vÉn cßn cã nh÷ng h¹n chÕ khã tr¸nh khái. Chóng t«i rÊt mong nhËn ®îc sù gãp ý gióp ®ì cña c¸c thÇy c«, c¸c b¹n sinh viªn vµ toµn thÓ mäi ngêi quan t©m ®Õn lÜnh vùc nµy ®Ó ch¬ng tr×nh ngµy cµng hoµn thiÖn vµ cã nhiÒu øng dông vµo c«ng viÖc gi¶ng d¹y còng nh nghiªn cøu. Tµi liÖu tham kh¶o [1] C¬ së truyÒn dÉn vi ba sè - Ts. NguyÔn Ph¹m Anh Dòng [2] C¸c hµm vµ x¸c suÊt øng dông trong viÔn th«ng - Ts. NguyÔn Ph¹m Anh Dòng [3] V« tuyÕn chuyÓn tiÕp - Ts. NguyÔn Ph¹m Anh Dòng [4] Vi ba sè - Ts. Bïi ThiÖn Minh [5] Lý thuyÕt tÝn hiÖu vµ truyÒn dÉn - Ts. Hµ Thu Lan Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT 132
TuyÓn tËp ®Ò tµi nghiªn cøu khoa häc HS-SV [6]. C¬ së Matlab vµ øng dông - NguyÔn H÷u T×nh, Lª TÊn Hïng Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT 133