TRƯỜNG ĐẠI HỌC KỸ THUẬT TP HCM
KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ
BỘ MÔN VIỄN THÔNG

TÓM TẮT
LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP
ỨNG DỤNG BỘ CÂN BẰNG
DÙNG NEURAL NETWORKS
TRIỆT NHIỄU GIAO THOA KÝ TỰ
TRONG HỆ THỐNG GSM
INTER-SYMBOL INTERFERENCE CANCELLATION
FOR GSM SYSTEM USING NEURAL NETWORKS EQUALIZER
GVHD : ThS HOÀNG ĐÌNH CHIẾN
SVTH : TRƯƠNG ÁNH THU 49600887
LÊ THANH NHẬT 49601145
Khóa 1996-2001
ÖÙng duïng boä caân baèng duøng Neural Networks trieät nhieãu giao thoa kyù
töï trong heä thoáng GSM
Leâ Thanh Nhaät-Tröông AÙnh Thu 1 GVHD : Hoaøng Ñình Chieán
TÓM TẮT
Neural Networks trong một vài năm trở lại đây đang được quan tâm và đã áp dụng thành
công trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như truyền thông, kỹ thuật, tài chính, y tế, địa chất,
vật lý v.v… Thật vậy, bất cứ ở đâu có vấn đề dự báo, phân loại, điều khiển và xử lý,
Neural Networks đều có thể ứng dụng được. Sự thành công nhanh chóng của mạng Neural
là nhờ mạng có những thuật toán huấn luyện rất tinh vi, có khả năng mô phỏng các hàm cực
kì phức tạp. Neural Networks có tính học theo các ví dụ. Người sử dụng Neural Networks
thu nhập các dữ liệu đặc trưng, sau đó gọi các thuật toán huấn luyện để mạng có thể tự học
cấu trúc của dữ liệu. Quá trình huấn luyện thực ra là sự điều chỉnh các thông số trên mạng
để cực tiểu hóa bình phương sai số. Trọng số (weight) và ngưỡng (bias) là hai trong các
thông số cần được điều chỉnh.
Mục tiêu của luận văn này là ứng dụng Neural Networks vào bộ cân bằng để triệt nhiễu
giao thoa kí tự trong hệ thống GSM. Hướng về mục tiêu này, luận văn chia thành hai phần
chính -- giới thiệu hệ thống thông tin di động GSM, bộ cân bằng và Neural Networks; mô
phỏng Neural Networks trên máy tính.
Phần đầu giới thiệu bằng tổng quan Neural Networks cũng như đề cập tới các mô hình
mạng quan trọng của Neural Networks. Đồng thời một số kiến thức cơ bản liên quan đến
các hệ thống thông tin di động GSM, bộ cân bằng cũng được giới thiệu sơ quát.
Phần còn lại trình bày phần mềm mô phỏng trên máy tính được thực hiện trên môi trường
Matlab 5.3. Phần này đưa ra mô hình hệ thống thông tin trong môi trường nhiễu Gauss,
fading và nhiễu đồng kênh với các phương pháp triệt nhiễu dùng Neural Networks. Về
phương diện tổng quát Neural Networks có khả năng triệt nhiễu cho tất cả các loại tín hiệu,
nhưng do thời gian có hạn nên chúng tôi chỉ dùng cho hai loại điều chế BPSK và QPSK.
Các kết quả mô phỏng được trình bày dưới dạng đồ thị xác xuất lỗi (BER).
Cuối cùng là một số kết luận rút ra từ kết quả mô phỏng và hướng phát triển cho đề tài.
ÖÙng duïng boä caân baèng duøng Neural Networks trieät nhieãu giao thoa kyù
töï trong heä thoáng GSM
Leâ Thanh Nhaät-Tröông AÙnh Thu 2 GVHD : Hoaøng Ñình Chieán
NỘI DUNG CỦA LUẬN VĂN
Nhiệm vụ chính của luận văn là nghiên cứu Neural Networks và ứng dụng để triệt nhiễu
giao thoa ký tự trong hệ thống GSM.
Phần 1
LÝ THUYẾT
1. Hệ thống thông tin di động GSM
- Cấu trúc mạng.
- Liên kết vô tuyến.
2. Kỹ thuật cân bằng
- Nhiễu trong hệ thống thông tin.
- Bộ cân bằng.
3. Neural Networks
- Giới thiệu tổng quát.
- Các loại mạng.
Phần 2
MÔ PHỎNG
1. Mô phỏng hệ thống thông tin dùng hai phương pháp điều chế BPSK, QPSK trong
môi trường nhiễu Gauss, Fading, Cochannel.
2. Áp dụng Neural Networks để loại nhiễu nhằm nâng cao chất lượng hệ thống.
ÖÙng duïng boä caân baèng duøng Neural Networks trieät nhieãu giao thoa kyù
töï trong heä thoáng GSM
Leâ Thanh Nhaät-Tröông AÙnh Thu 3 GVHD : Hoaøng Ñình Chieán
Bản tóm tắt này chỉ trình bày một số khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin di động GSM,
kỹ thuật cân bằng Equalizer và Neural Networks. Chi tiết các phần được trình bày kỹ trong
luận văn.
1. TỔNG QUAN HỆ THỐNG GSM
Mạng GSM có thể chia thành ba phần chính. Trạm di động (Mobile Station_MS) do thuê
bao giữ. Hệ thống con trạm gốc (Base Station Subsystem_BSS) điều khiển liên kết với
trạm di động. Hệ thống mạng con (Network Subsystem_NS) là phần chính của trung tâm
chuyển mạch dịch vụ di động (Mobile services Switching Center_MSC), thực hiện chuyển
mạch cuộc gọi giữa những người sử dụng điện thoại di động, và giữa di động với thuê bao
mạng cố định. MSC xử lý các hoạt động quản lý di động. Trạm di động và hệ thống con
trạm gốc thông tin dùng giao tiếp Um, còn được gọi là giao tiếp không trung hay liên kết vô
tuyến. Hệ thống con trạm gốc liên lạc với trung tâm chuyển mạch dịch vụ di động dùng
giao tiếp A.
Mô hình hệ thống thông tin di động tế bào
Vì phổ vô tuyến là tài nguyên hữu hạn dùng chung cho tất cả thuê bao, một phương pháp
phải đưa ra là chia băng thông để càng nhiều thuê bao sử dụng càng tốt. GSM đã chọn
phương pháp kết hợp đa truy cập phân chia theo tần số và thời gian (TDMA/FDMA).
FDMA bao gồm chia tần số băng thông tối đa 25 MHz thành 124 tần số sóng mang cách
nhau 200 KHz. TDMA chia kênh vô tuyến 200 KHz thành 8 khe thời gian (tạo 8 kênh
logic). Do đó một kênh logic được định nghĩa bằng tần số và số khe thời gian của khung
TDMA. Bằng cách áp dụng 8 khe thời gian, mỗi kênh phát dữ liệu số theo từng chuỗi
“burst” ngắn : đầu cuối GSM chỉ phát 1 trong 8 khe thời gian đó.
FDMA là gán các kênh đến từng người sử dụng riêng lẻ. Các kênh này được gán dựa trên
các yêu cầu mà người sử dụng cần. TDMA chia phổ vô tuyến ra thành các khe thời gian
(time slot) và mỗi khe chỉ cho phép người sử dụng được phát hoặc thu.
ÖÙng duïng boä caân baèng duøng Neural Networks trieät nhieãu giao thoa kyù
töï trong heä thoáng GSM
Leâ Thanh Nhaät-Tröông AÙnh Thu 4 GVHD : Hoaøng Ñình Chieán
CẤU TRÚC BURST
Burst là đơn vị phát của GSM. Việc phát xảy ra trong một cửa sổ thời gian (576+12/13) s,
nghĩa là suốt chu kỳ bit (156 + ¼). Một burst thông thường chứa hai gói 58 bit (57 bit dữ
liệu + 1 bit dư (stealing bit)) và một chuỗi huấn luyện 26 bit. Chuỗi huấn luyện 26 bit là
một chuỗi biết trước dùng so sánh với chuỗi tín hiệu thu được để xây dựng lại tín hiệu gốc
(cân bằng đa đường).
2. KỸ THUẬT CÂN BẰNG
Cân bằng là một kỹ thuật sử dụng để triệt nhiễu liên ký tự. Bộ cân bằng hoạt động xử lý tín
hiệu làm giảm thiểu ISI. Trong kỹ thuật truyền vô tuyến có nhiều bộ cân bằng thích ứng
khác nhau được sử dụng để triệt nhiễu.
Các chế độ hoạt động tổng quát của bộ cân bằng thích ứng là huấn luyện và tracking. Đầu
tiên, chuỗi huấn luyện có chiều dài cố định được phát đi để bộ cân bằng máy thu có thể tìm
trị trung bình cài đặt thích hợp. Chuỗi huấn luyện thường là tín hiệu nhị phân giả ngẫu
nhiên hoặc kiểu bit cố định, mô tả trước. Theo sau tức thời chuỗi huấn luyện này, dữ liệu
user (có thể có hoặc không mã hóa) được gởi đi, và bộ cân bằng thích ứng tại máy thu sử
dụng thuật toán hồi quy xác định mức kênh truyền và ước lượng hệ số bộ lọc để bù cho
kênh truyền. Chuỗi huấn luyện được thiết kế cho phép bộ cân bằng máy thu có được các hệ
số bộ lọc đúng trong những điều kiện kênh truyền có thể xấu nhất sau khi đã truyền hết
chuỗi huấn luyện, các hệ số bộ lọc gần với giá trị tối ưu để nhận được dữ liệu user. Khi dữ
liệu user nhận được, thuật toán thích ứng của bộ cân bằng lần theo sự thay đổi của kênh
truyền. Kết quả là bộ cân bằng thích ứng thay đổi liên tục đặc tính lọc của nó.
Theo thời gian, bộ cân bằng hội tụ về hàm của thuật toán cân bằng, cấu trúc bộ cân bằng và
tốc độ thay đổi theo thời gian của kênh vô tuyến đa đường. Bộ cân bằng cần được tái huấn
luyện theo chu kỳ để duy trì hiệu suất triệt ISI, và thường sử dụng trong hệ thống thông tin
số, ở đó dữ liệu user được phân đoạn nhỏ theo thời gian. Hệ thống vô tuyến đa truy cập
phân chia thời gian (TDMA) đặc biệt phù hợp cho bộ cân bằng. Hệ thống TDMA gởi dữ
liệu theo khối thời gian chiều dài cố định, và chuỗi huấn luyện thường được gởi ở đầu khối.