Tìm hiểu mô phỏng hệ thống MIMO - OFDM và đánh giá chất lượng hệ thống - 2


LỜI NÓI ĐẦU

Trong những năm gần đây, kỹ thuật thông tin vô tuyến đã có những bước tiến triển vượt bật. Sự phát triển nhanh chóng của video, thoại và thông tin dữ liệu trên internet, điện thoại di động có mặt ở khắp mọi nơi, cũng như nhu cầu về truyền thông đa phương tiện di động đang ngày một phát triển.

Trong việc truyền thông bằng sóng vô tuyến, những chướng ngại trên đường truyền từ đầu phát đến đầu thu như địa hình, các tòa cao ốc, dây điện và những cấu trúc khác trong khu vực đều có thể cho sóng bị phản xạ hoặc khúc xạ. Những yếu tố này ít nhiều cũng làm chp sóng bị nhiễu hay mất hẳng. Ngoài ra, sự hoạt động của các hệ thống vô tuyến này phụ thuộc rất nhiều vào đặc tính của kênh thông tin vô tuyến như: fading lựa chọn tần số, độ rộng băng thông bị giới hạn, điệu kiện đường truyền thay đổi một cách nhanh chóng và tác động qua lại của các tín hiệu.

Nếu chúng ta vẫn sử dụng hệ thống đơn sóng mang truyền thống cho những dịch vụ này thì hệ thống thu phát sẽ có độ phức tạp cao hơn rất nhiều so với việc sử dụng hệ thống đa sóng mang, ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) là một trong những giải pháp đang được quan tâm giải quyết vấn đề này.

Sự ra đời của hệ thống MIMO là một giải pháp khắc phục các nhược điểm của kênh truyền vô tuyến nhờ ứng dụng kỹ thuật ghép kênh phân chia theo tần số trực giao OFDM nhằm tiết kiệm băng thông và mã hóa không gian-thời gian khối, có thể sử dụng nhiều anten để truyền theo hướng khác nhau làm tăng lưu lượng thông tin và tăng cường độ tin cậy.

Các sản phẩm Wi-Fi sử dụng công nghệ MIMO được nhiều nhà sản xuất quan tâm vì chúng có khả năng cải thiện tốc độ, tầm phủ sóng và độ tin cậy. Thêm vào đó, ngày nay sự kết nối internet trên các thiết bị di động, máy tính xách tay là tất yếu. Với tính năng vượt trội trong truyền dẫn vô tuyến và khả năng đáp ứng các nhu cầu ngày càng cao của con người, MIMO đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển thông tin vô tuyến.

Từ những ưu điểm trên của công nghệ MIMO và tầm quan trọng trong tương lai, em đã quyết định chọn đề tài: “Tìm hiểu mô phỏng hệ thống MIMO-OFDM và đánh giá chất lượng hệ thống”. Nhằm hướng tới công nghệ mới và tìm hiểu sâu hơn trong lĩnh vực người nghiên cứu đam mê.

Trong đề tài này em sẽ tìm hiểu các vấn đề sau:


Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 97 trang tài liệu này.

Chương I: Tổng quan về hệ thống MIMO

Trong chương này sẽ trình bày những khái niệm về hệ thống MIMO, về cấu trúc, dung lượng, các kỹ thuật sử dụng trong hệ thống cũng như ưu, nhược điểm của hệ thống.

Tìm hiểu mô phỏng hệ thống MIMO - OFDM và đánh giá chất lượng hệ thống - 2

Chương II: Kỹ thuật OFDM

Trong chương này trình bày những khái niệm cơ bản, nguyên lý điều chế và giải điều chế OFDM, ưu điểm, nhược điểm của kỹ thuật này.

Chương III: Mã hóa không gian-thời gian

Trong chương này trình bày về các loại mã hóa không gian-thời gian như: mã hóa không gian - thời gian khối, mã hóa không gian - thời gian lớp, mã hóa không gian – thời gian lưới.

Chương IV: Phương pháp giảm PAPR

Trong chương này giới thiệu về các phương pháp giảm PAPR và trình bày phương pháp giảm PAPR dùng kỹ thuật PTS.

Chương V: Mô phỏng hệ thống MIMO

Để hiểu hơn những vấn đề trình bày trong những chương trước. Trong chường này này sẽ trình bày chương trình mô phỏng về tín hiệu thu phát của hệ thống MIMO dùng mã hóa không gian - thời gian. Chương trình này được viết bằng Matlab, bao gồm các phần: dung lượng của hệ thống MIMO, kỹ thuật mã hóa không gian – thời gian và kỹ thuật giảm PAPR PTS

Chương VI: Kết luận và hướng phát triển đề tài

Trong chương này, đưa ra những kết luận có được sau khi thực hiện đề tài và những kiến nghị để có thể phát triển đề tài tốt hơn nữa.

Qua quá trình làm đồ án người em đã cố gắng rất nhiều nhưng do thời gian có hạn và kiến thức còn hạn chế nên đề tài không tránh khỏi những sai sót. Kính mong nhận được những ý kiến đóng góp của quý thầy cô và các bạn.

Em xin chân thành cảm ơn!

Đà Nẵng, tháng 06 năm 2012 Sinh viên

Lưu Thị Tuyết


TÓM TẮT ĐỒ ÁN

Đồ án “Tìm hiểu mô phỏng hệ thống MIMO – OFDM & đánh giá chất lượng hệ thống” được thực hiện tại Trường CĐ CNTT Hữu Nghị Việt Hàn từ tháng 04/2013 đến 06/2013, gồm 92 trang chia thành sáu chương. Hệ thống trên đã được nghiên cứu và phát triển nhằm mục đích đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật cho hệ thống thông tin di động 4G. Trong phạm vi của đồ án tôi tập trung tìm hiểu về hệ thống MIMO, kỹ thuật OFDM, mã hóa không gian-thời gian( kỹ thuật mã hóa để thực hiện với nhiều anten phát. Việc mã hóa được thực hiện ở cả miền thời gian và khôn gian để tạo ra sự tương đương giữa các tín hiệu được phát từ các anten khác nhau ở các chu kỳ khác nhau), các kỹ thuật giảm PAPR, hệ thống kết hợp cấu trúc V- BLAST, STBC với OFDM. V – BLAST là cấu trúc ghép kênh không gian thời gian theo lớp dọc, cai thiện hiệu quả phổ và tăng dung lượng hệ thống. STBC là kỹ thuật mã hóa khối không gian thời gian đạt được độ lợi phân tập cao. Kết hợp V – BLAST và STBC thành một mô hình mã hóa khối không gian thời gian đa lớp (MLSTBC – Multi Layer Space Time Block Coding) có tốc độ dữ liệu cao đồng thời đạt được phân tập phát trong mỗi lớp. Trong đồ án này tôi mô phỏng hệ thống MIMO – OFDM tính BER của hệ thống theo mô hình Alamuoti , mô hình MIMO 4x4, tính BER hệ thống khi sử dụng kỹ thuật giảm PAPR dùng phương pháp PTS(phương pháp làm giảm PAPR không làm méo dạng tín hiệu) và tính dung lượng hệ thống khi có CSI và không có CSI (thông tin kênh truyền).


CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG MIMO

1.1. Khái niệm kênh MIMO

MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) trong truyền thông là kỹ thuật sử dụng nhiều anten phát và nhiều anten thu để truyền và nhận dữ liệu. Hệ thống MIMO làm tăng độ phân tập của kênh truyền fading, do đó có thể làm giảm xác suất lỗi bit (BER hay FER), tăng dung lượng của kênh truyền do đó có thể làm tăng tốc độ dữ liệu. Tuy nhiên, chi phí cho các thiết bị cao hơn do có nhiều anten thu và phát, giải thuật xử lý tín hiệu phức tạp hơn. Các kỹ thuật MIMO thông dụng như:

- Beamforming (dùng cấu trúc anten mảng).

- Kỹ thuật phân tập không gian – thời gian: mã khối không gian-thời gian, mã lưới không gian-thời gian, và ghép kênh không gian.


Anten phát

Anten thu

Dữ liệu

vào

*

*

*

Hij

Dữ liệu ra

Bộ chuyển

đổi MIMO

Bộ giải chuyển đổi

MIMO


Trong đó: Hij là hệ số đặc tính kênh truyền, truyền từ anten j đến anten i.

Hình 1.1. Mô hình một hệ thống MIMO tiêu biểu.

Các kỹ thuật MIMO thường gặp: phân tập theo không gian, phân tập theo thời gian, phân tập theo tần số, mã hóa khối không gian_thời gian, mã hoá lưới không gian_thời gian, ghép kênh không gian.

1.2. Mô hình tổng quan kênh MIMO


Hình 1 2 Sơ đồ khối hệ thống MIMO Giả sử xem xét một hệ thống MIMO điểm 1

Hình 1.2. Sơ đồ khối hệ thống MIMO


Giả sử xem xét một hệ thống MIMO điểm-điểm với 𝑛𝑇 anten phát và 𝑛𝑅 anten thu có sơ đồ khối như hình 1.3. Tín hiệu phát trong mỗi chu kỳ symbol biểu diễn bằng ma trận cột x có kích thước 𝑛𝑇 × 1, trong đó phần tử xi là tín hiệu được phát trên anten thứ i. Các thành phần của x có phân bố Gaussian với trị trung bình bằng không. Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu phát cho như sau:

𝑅𝑥𝑥 = 𝐸{𝑥𝑥𝐻 } (1.2)

Với E {.} là kỳ vọng và 𝐴𝐻 là Hermitian của ma trận A, nghĩa là chuyển vị liên hiệp phức của ma trận A.

Tổng công suất phát P không phụ thuộc vào số lượng anten phát 𝑛𝑇 cho bởi công

thức:


𝑃 = 𝑡𝑟(𝑅𝑥𝑥) (1.3)

Với tr(A) là vết của ma trận A, là tổng các thành phần đường chéo của A. Nếu

bên phát biết trước thông tin kênh truyền, ta giả sử tín hiệu phát trên mỗi anten có công suất 𝑃⁄𝑛𝑇. Lúc này, ma trận hiệp phương sai của tín hiệu phát:

𝑅𝑥𝑥

= 𝑃

𝑛𝑇

𝐼𝑛𝑇

(1.4)

Với 𝐼𝑛𝑇 là ma trận đơn vị kích thước 𝑛𝑇 × 𝑛𝑇 . Băng thông tín hiệu phát phải đủ nhỏ để đáp ứng tần số của nó xem như phẳng. Nói cách khác, chúng ta giả sử rằng kênh là không nhớ.

Kênh truyền được mô tả bằng ma trận phức H kích thước 𝑛𝑇 × 𝑛𝑇 . Phần tử hij của H biểu thị hệ số fading kênh từ anten phát j tới anten thu i. Để chuẩn hóa ta giả sử rằng công suất thu ở mỗi nhánh thu bằng công suất phát tổng. Theo lý thuyết điều đó có nghĩa là chúng ta bỏ qua sự khuếch đại, suy giảm tín hiệu, hiệu ứng chắn, độ lợi anten … Từ đây ta có phần tử H trên kênh có hệ số xác định như sau:

𝑛𝑇 |ℎ

2

| = 𝑛

, 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛

(1.5)

𝑗=1

𝑖𝑗 𝑇 𝑅

Khi các phần tử của ma trận kênh là các biến ngẫu nhiên, thì chuẩn hóa được áp dụng để biểu diễn giá trị của biểu thức trên.

Giả sử rằng ma trận kênh được biết ở máy thu, nhưng không thường xuyên được biết ở máy phát. Ma trận kênh có thể được đánh giá ở máy thu bằng cách phát một chuỗi huấn luyện. Thông tin trạng thái kênh có thể được truyền tới máy phát thông qua kênh phản hồi.

Các phần tử của ma trận H có thể là tiền định hoặc ngẫu nhiên. Ta tập trung vào


hệ thống thông tin không dây mà các phần tử của ma trận kênh có phân bố Ricean và Rayleigh, chủ yếu xem xét phân bố Rayleigh vì nó thể hiện tốt nhất cho truyền dẫn vô tuyến không có tầm nhìn thẳng (NLOS).

Tạp âm ở máy thu được mô tả bằng ma trận cột 𝑛 có kích thước 𝑛𝑅 × 1. Các phần tử của nó có đặc tính thống kê là các biến ngẫu nhiên Gaussian trung bình 0 phức độc lập, với phần ảo và phần thực biến đổi bằng nhau, độc lập. Ma trận hiệp phương sai của tạp âm máy thu là:

𝑅𝑛𝑛 = 𝐸{𝑛𝑛𝐻} (1.6)

Nếu các phần tử của 𝑛 không tương quan, ma trận trên sẽ tương đương với:

𝑅

𝑅𝑛𝑛 = 𝜎2𝐼𝑛 (1.7)

Và mỗi nhánh thu sẽ có công suất tạp âm đơn vị 𝜎2 như nhau.

Máy thu được xây dựng theo lý thuyết giống nhau lớn nhất (maximum likelihood) với 𝑛𝑅 anten thu. Tín hiệu thu được biểu diễn bằng ma trận cột 𝑟 có kích thước 𝑛𝑅 × 1, mỗi phần tử phức tương ứng với một anten. Đặt công suất trung bình ở đầu ra của anten thu là 𝑃𝑟. Tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) ở mỗi anten thu là:

𝛾 =𝑃𝑟

𝜎2

(1.8)

Giả sử rằng công suất thu tổng trên mỗi anten bằng công suất phát tổng, SNR sẽ bằng với tỷ số công suất phát trên công suất tạp âm tại anten thu và sẽ không phụ thuộc vào 𝑛𝑇 , ta có:

𝛾 = 𝑃

𝜎2

Bằng cách sử dụng mô hình tuyến tính, vecto thu có thể được biểu diễn như sau:

(1.9)

𝑟 = 𝐻𝑥 + 𝑛 (1.10)

Sử dụng công thức (1.10) ta có ma trận hiệp phương sai tín hiệu thu E {rrH} như sau:

𝑅𝑟𝑟 = 𝐻𝑅𝑥𝑥𝐻𝐻 (1.11)

Trong đó công suất thu tổng được biểu diễn là (𝑅𝑟𝑟) .

1.3. Lợi ích của kỹ thuật MIMO

Lợi ích của kỹ thuật MIMO giúp thu được độ lợi về hiệu suất như là độ lợi beamforming, độ lợi phân tập không gian, độ lợi ghép kênh không gian và giảm can nhiễu.

1.3.1. Độ lợi beamforming

Độ lợi beamforming làm tăng tỷ số SNR bằng hiệu ứng kết hợp (Coherent


combining) tín hiệu không dây ở bộ thu. Coherent combining thực chất là xử lý không gian tại anten bộ thu và tiền xử lý tại bộ phát. Độ lợi beamforming giúp tăng năng lượng bức xạ theo hướng mong muốn, làm giảm nhiễu, từ đó mà tăng chất lượng và vùng phủ cho mạng không dây.

1.3.2. Độ lợi phân tập không gian

Trong truyền dẫn vô tuyến, mức tín hiệu luôn thay đổi theo thời gian, không gian và tần số, làm cho tín hiệu tại bộ thu không ổn định, điều này gây ra bởi hiện tượng fading. Độ lợi phân tập không gian làm giảm fading bằng cách cung cấp cho các bộ thu các bản sao tín hiệu phát qua các kênh truyền fading trong miền không gian, thời gian và miền tần số. Với việc tăng số lượng các bản sao (số lượng các bản sao là bậc của phân tập), xác suất ít nhất một bản sao không bị thăng giáng tăng, làm tăng chất lượng và độ tin cậy của hệ thống. Một kênh truyền MIMO với 𝑀𝑇 anten phát và 𝑀𝑅 anten thu có 𝑀𝑇 𝑀𝑅 tuyến fading và cũng là 𝑀𝑇 𝑀𝑅 bậc phân tập.

1.3.3. Độ lợi ghép kênh không gian

Tận dụng các kênh truyền song song có được từ đa anten tại phía phát và phía thu trong hệ thống MIMO, các tín hiệu sẽ được phát độc lập và đồng thời qua các anten, nhằm tăng dung lượng kênh truyền mà không cần tăng công suất phát hay tăng băng thông trong hệ thống. Dung lượng hệ thống sẽ tăng tuyến tính theo số kênh truyền song song hệ thống. Số chuỗi dữ liệu trên kênh truyền MIMO bằng số nhỏ nhất giữa số anten phát và số anten thu min{𝑀𝑇 , 𝑀𝑅}

1.3.4. Giảm can nhiễu

Trong thông tin vô tuyến, can nhiễu xuất hiện là do nhiều user cùng sử dụng trên cùng nguồn thời gian hoặc tần số. Hệ thống MIMO có thể làm giảm can nhiễu bằng cách lợi dụng các hướng không gian để tăng khoảng cách giữa các user.

1.4. Khuyết điểm của hệ thống MIMO

- Tăng độ phức tạp trong xử lí tín hiệu phát và thu.

- Kích thước của thiết bị di động tăng lên.

- Nhiễu đồng kênh: do sử dụng nhiều anten truyền dữ liệu với cùng một băng tần.

- Nhiễu liên kênh: do nhiều người dùng sử dụng cùng

1.5. Dung lượng hệ thống MIMO

Dung lượng hệ thống là tốc độ truyền dẫn cực đại với xác suất lỗi nhỏ nhất định. Giả sử ma trận kênh truyền không được biết trước ở bộ phát nhưng lại biết rất rõ ở bộ


thu.

Theo đinh lý phân tích giá trị riêng (singular value decomposition SVD), ma trận

H kích thước 𝑛𝑇 × 𝑛𝑅 biểu diễn thành:

𝐻 = 𝑈𝐷𝑉𝐻 (1.12)

𝑅

Trong đó D là ma trận đường chéo không âm có kích thước 𝑛𝑅 × 𝑛𝑇, U V là các ma trận đơn vị kích thước 𝑛𝑅 × 𝑛𝑅 𝑛𝑇 × 𝑛𝑇 tương ứng. Nghĩa là 𝑈𝑈𝐻 = 𝐼𝑛

𝑇 𝑅 𝑇

𝑉𝑉𝐻 = 𝐼𝑛 , trong đó là các ma trận đơn vị 𝐼𝑛 𝐼𝑛 có kích thước 𝑛𝑅 × 𝑛𝑅

𝑛𝑅 × 𝑛𝑇 tương ứng. Các phần tử đường chéo của D là căn bậc 2 không âm của giá trị riêng ma trận 𝐻𝐻𝐻. Các giá trị riêng 𝜆 xác định theo công thức:

𝐻𝐻𝐻𝑦 = 𝜆𝑦, 𝑦 ≠ 0 (1.13)

Trong đó 𝑦 là vector ứng với 𝜆 có kích thước 𝑛𝑅 × 1, được gọi là vector riêng.

Căn bậc 2 không âm của giá trị riêng trên cũng chính là giá trị riêng của 𝐻. Hơn nữa, các cột của 𝑈 là vector riêng của 𝐻𝐻𝐻 và các cột của 𝑉 là vecto riêng của 𝐻𝐻𝐻 Thay (1.12) vào (1.10) ta có vector thu:


Thực hiện biến đổi:

𝑟 = 𝑈𝐷𝑉𝐻𝑥 + 𝑛 (1.14)


𝑟= 𝑈𝐻𝑟

𝑥= 𝑉𝐻𝑥 (1.15)

𝑛= 𝑈𝐻 𝑛

Với 𝑈, 𝑉 là khả nghịch. Rõ ràng việc nhân các vecto 𝑟, 𝑥, 𝑛 bằng các ma trận tương ứng như trong (1.15) có tác dụng tỷ lệ. Vector 𝑛 là biến ngẫu nhiên Gaussian trung bình 0 có phần thực và phần ảo phân bố đồng nhất độc lập. Do vậy kênh ban đầu tương đương với kênh được đưa ra như sau:

𝑟= 𝐷𝑥+ 𝑛(1.16)

Số lượng các giá trị riêng khác 0 của ma trận 𝐻𝐻𝐻bằng hạng r của ma trận 𝐻. Ma trận 𝐻 có hạng lớn nhất là = min{𝑛𝑅, 𝑛𝑇} , vậy số lượng lớn nhất các giá trị riêng khác 0 là 𝑚. Đặt giá trị riêng của 𝐻 bằng √𝜆𝑖, 𝑖 = 1,2, … , 𝑟. Thay các giá trị riêng

√𝜆𝑖 vào (1.16), ta có các thành phần tín hiệu thu:


𝑟= √𝜆𝑖 𝑥𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑟 (1.17)

𝑖 𝑖

𝑟= 𝑛𝑖 = 𝑛 + 1, 𝑛 + 2, ⋯ , 𝑛𝑅

𝑖 𝑖

𝑖

Phương trình (1.17) chỉ ra rằng các thành phần thu, 𝑟, 𝑖 = 𝑟 + 1, 𝑟 + 2, … , 𝑛𝑅

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 23/05/2023