Nghiên cứu bộ tiền mã hóa và giải mã cho hệ thống mimo trải trễ dựa trên tiêu chí cân bằng lỗi

Nội dung text: Nghiên cứu bộ tiền mã hóa và giải mã cho hệ thống mimo trải trễ dựa trên tiêu chí cân bằng lỗi

1. Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Nghiên Cứu Bộ Tiền Mã Hóa và Giải Mã cho Hệ Thống MIMO Trải Trễ dựa trên Tiêu Chí Cân Bằng Lỗi Đào Lộc Bình, Trần Thị Thu Hƣơng, và Phạm Thanh Hiệp Khoa Vô tuyến điện tử Học viện Kỹ thuật Quân sự Email: huongttt_10385@mta.edu.vn; phamthanhhiep@gmail.com Abstract— Hiện tượng trải trễ gây ra nhiễu giữa các (ISI: Inter-Symbol Interference) [3]. Do ISI nên tỷ lệ symbol (ISI: Inter-Symbol Interference), dẫn đến tỷ lệ lỗi lỗi symbol tăng đáng kể, làm suy giảm chất lƣợng hệ symbol tăng đáng kể. Trong bài báo này, chúng tôi đề thống. Vì vậy, vấn đề đặt ra là cần thiết kế hệ thống có xuất sử dụng bộ tiền mã hóa và giải mã tuyến tính cho hệ khả năng tối thiểu hóa số lƣợng lỗi symbol thu đƣợc. thống đa đầu vào - đa đầu ra (MIMO: Multiple-Input Một trong những kỹ thuật đƣợc các nhà khoa học Multiple-Output) đơn sóng mang có kênh truyền trải trễ để nâng cao chất lượng hệ thống. Bộ tiền mã hóa và giải quan t m nghiên cứu và từng bƣớc ứng dụng cho các mã tối ưu theo tiêu chí cân bằng lỗi được áp dụng cho hệ hệ thống th ng tin v tuyến đó là kỹ thuật điều chế đa thống trải trễ yêu cầu độ tin cậy đồng đều trên tất cả các sóng mang (MCM: Multi-Carrier Modulation). Về bản kênh con. Phương pháp đề xuất được kiểm chứng thông chất, có thể coi truyền d n đa sóng mang là chia nh qua mô phỏng Monte-Carlo cho các mô hình hệ thống cụ băng tần thành nhiều băng tần con, khi đó mỗi băng tần thể trên phần mềm Matlab. Ảnh hưởng của các tham số con có thể coi là phẳng và do vậy sẽ giảm thiểu tác như mức điều chế, kích thước dữ liệu và số khâu trải trễ động của ISI và nhiễu liên sóng mang (ICI: Inter- được đánh giá để lựa chọn các tham số phù hợp khi thiết Carrier Interference). Kỹ thuật truyền d n ghép kênh kế hệ thống. ph n chia theo tần số trực giao (OFDM: Orthogonal Keywords- MIMO, ISI, CSI, MMSE, trải trễ, tiền mã Frequency Division Multiplexing) là một trƣờng hợp hóa, giải mã. đặc biệt của truyền d n đa sóng mang, trong đó sử dụng các sóng mang con trực giao để n ng cao hiệu I. GIỚI THIỆU quả ph . Tuy nhiên, kỹ thuật OFDM v n c n một số Hiện nay, nhu cầu sử dụng dữ liệu tốc độ cao ngày nhƣợc điểm chƣa thể đáp ứng đƣợc yêu cầu của mạng càng tăng mạnh mẽ. Để đáp ứng nhu cầu này, hệ thống thế hệ mới nhƣ: tỷ số c ng suất đỉnh trên trung b nh đa đầu vào - đa đầu ra (MIMO: Multiple-Input (P PR: Peak-To- verage Power Ratio) v n lớn, d n Multiple-Output) đƣợc các nhà nghiên cứu tập trung đến méo phi tuyến ở các bộ khuếch đại c ng suất. Đặc phát triển với nhiều giải pháp kỹ thuật, ví dụ nhƣ ghép biệt, kỹ thuật OFDM yêu cầu sử dụng các sóng mang kênh không gian và mã hóa không gian - thời gian, để con trực giao nên khá nhạy cảm với hiệu ứng Doppler tăng dung lƣợng cũng nhƣ chất lƣợng hệ thống [1]. cũng nhƣ hiện tƣợng dịch tần và dịch thời gian [4]. Trong nhiều ứng dụng, thông tin về trạng thái kênh Để kh c phục các nhƣợc điểm này, hiện nay có (CSI: Channel State Information) thƣờng đƣợc biết nhiều nghiên cứu đ đề xuất thêm một số kỹ thuật xử l trƣớc ở máy phát và máy thu. Nhờ CSI, việc xử lý dữ tín hiệu khác nhau nhằm nâng cao hiệu quả cho hệ liệu ở một số khối của máy phát và máy thu đƣợc thực thống có kênh truyền trải trễ mà kh ng cần sử dụng tập hiện một cách tuyến tính, không chỉ đơn giản hóa quá tín hiệu có ph tần số trực giao [5, 6 . Một số c ng trình xử lý dữ liệu mà còn cải thiện chất lƣợng hệ thống tr nh nghiên cứu đ chỉ ra rằng việc kết hợp kỹ thuật [1]. Do vậy, nhiều giải pháp thiết kế hệ thống thông tin tiền m hóa và giải m để ph n chia c ng suất phát phù số ngày nay đều dựa trên giả thiết là biết trƣớc CSI tại hợp cho từng kênh con, tận dụng tối đa độ lợi kênh máy phát để tuyến tính hóa một số khối chức năng. truyền có thể n ng cao hiệu quả ph và tăng tốc độ Trong hệ thống thông tin vô tuyến, tín hiệu truyền đƣờng truyền [7, 8 . từ máy phát tới máy thu có thể đi theo nhiều đƣờng Trong những năm gần đ y, bộ tiền mã hóa và giải khác nhau do hiện tƣợng truyền thẳng, phản xạ, tán xạ, mã tuyến tính đ đƣợc thiết kế cho kênh MIMO dựa hoặc nhiễu xạ. Các phiên bản của tín hiệu đến máy thu trên các tiêu chí khác nhau. Bộ tiền mã hóa và giải mã tại các thời điểm khác nhau, có biên độ và pha khác tuyến tính t ng quát dựa trên tiêu chí lỗi trung bình nhau. Kênh truyền có đặc tính nhƣ vậy gọi là kênh trải bình phƣơng tối thiểu (MMSE: Minimum Mean- trễ [2]. Khi độ trễ của kênh truyền lớn hơn hoặc bằng Squared Error) có trọng số đ đƣợc nhóm tác giả H. chu kỳ symbol thì các symbol kế tiếp nhau có thể đến Sampath, P. Stoica, và . Paulraj đề xuất và áp dụng máy thu cùng thời điểm, gây nhiễu giữa các symbol cho hệ thống đơn sóng mang có kênh fading phẳng [9]. ISBN: 978-604-80-5076-4 230
2. Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Trong bài báo này, chúng tôi phát triển bộ tiền mã hóa Vào và giải mã tuyến tính trên cho hệ thống đơn sóng mang có kênh trải trễ. Do đó m h nh kênh và kích thƣớc các tham số trong các biểu thức toán học khác so với tài liệu tham khảo [9]. Hơn nữa, bài báo này không chỉ đánh giá chất lƣợng hệ thống khi sử dụng các bộ tiền mã hóa và giải mã tuyến tính tối ƣu, mà c n đánh giá ảnh hƣởng của các tham số nhƣ mức điều chế, kích thƣớc khối dữ liệu và số lƣợng khâu trải trễ tới chất lƣợng hệ thống tạo cơ sở để lựa chọn các tham số thích hợp khi thiết kế hệ thống. Tùy từng ứng dụng, tiêu chí tối ƣu có thể là cực đại tốc độ thông tin, chất lƣợng dịch vụ (QoS), cân bằng lỗi, hoặc MMSE không trọng số. Với thiết kế MMSE, tỷ lệ lỗi trên các kênh con có thể khác nhau. Trong các hệ thống yêu cầu việc truyền dữ liệu tin cậy trên tất cả các kênh con, tức là tỷ lệ lỗi trên các kênh con là nhƣ nhau, th hệ thống này không Ra thể áp dụng tiêu chí MMSE. Tiêu chí phù hợp cho kiểu Hình 1. Sơ đồ khối của mô hình kênh trải trễ rời rạc. hệ thống này là cân bằng lỗi. Đối với tiêu chí cân bằng lỗi, kênh chất lƣợng kém hơn th đƣợc cấp nhiều công Mỗi vector symbol đầu vào có kích thƣớc , với suất hơn trong khi kênh có chất lƣợng tốt hơn th đƣợc ( ). Vì thế, mỗi khối dữ liệu vào có kích cấp ít công suất hơn sao cho MSE của các kênh con thƣớc là . Khối dữ liệu đầu vào đƣợc đƣa qua nhƣ nhau [9]. Trong phạm vi bài báo này, bộ tiền mã bộ tiền mã hóa kích thƣớc để thực hiện hóa và giải mã tuyến tính tối ƣu theo tiêu chí c n bằng mã hóa khối dữ liệu , tạo ra symbol. Bộ chuyển lỗi đƣợc ứng dụng cho hệ thống đơn sóng mang trong đ i song song - nối tiếp (P/S) biến đ i symbol điều kiện trải trễ. thành Q vector, mỗi vector có kích thƣớc . Sau Phần còn lại của bài báo đƣợc t chức nhƣ sau: Q vector này, khối symbol đƣợc chèn thêm Trong phần II, chúng tôi trình bày mô hình hệ thống vector 0, mỗi vector 0 có kích thƣớc , để chống MIMO đơn sóng mang có kênh truyền trải trễ và nhiễu giữa các khối dữ liệu. Sau đó, dữ liệu lần lƣợt phƣơng pháp thiết kế bộ tiền mã hóa và giải mã tuyến đƣợc phát đi trên kênh MIMO. tính cho hệ thống này. Trong phần III, chúng t i đánh Ở phía thu (Hình 2(b)), anten thu đƣợc ( ) giá chất lƣợng hệ thống trải trễ dƣới ảnh hƣởng của các vector dữ liệu, mỗi vector có kích thƣớc . Khối tham số nhƣ mức điều chế, kích thƣớc khối dữ liệu và số lƣợng khâu trải trễ. Cuối cùng, chúng tôi kết luận vector thu đƣợc đƣa qua bộ chuyển đ i nối tiếp - song bài báo trong phần IV. song (S/P), tới bộ giải mã kích thƣớc ( ) , đƣợc khối dữ liệu đầu ra II. PHƢƠNG PHÁP THIẾT KẾ HỆ THỐNG ̂ ( ̂ ̂ ). Ma trận kênh của hệ thống MIMO có kênh truyền trải trễ có thể biểu diễn dƣới A. Mô hình hệ thống trải trễ dạng kh ng gian nhƣ sau [9], Mô hình hệ thống MIMO đơn sóng mang có kênh truyền trải trễ gồm anten phát và anten thu. Tại đầu thu, khi một tín hiệu đƣợc phát đi từ anten phát, anten thu sẽ thu đƣợc bản sao của tín hiệu sau những (2) quãng thời gian trễ khác nhau, gọi là khâu. Mô hình kênh có khâu trải trễ đƣợc mô tả nhƣ Hình 1 [2]. và ( ) lần lƣợt đƣợc gọi là biên độ phức (hệ ( ) ( ) số khuếch đại của kênh) và độ trễ của đƣờng trễ thứ . Đáp ứng xung của kênh trải trễ trong Hình 1 đƣợc tính Trong đó, ( ) là khâu thứ của ma trận đáp nhƣ sau [2], ứng xung của kênh. Khối dữ liệu thu ̂ đƣợc tính theo công thức sau [9], ( ) ∑ ( ). (1) ̂ (3) Mô hình hệ thống MIMO đơn sóng mang có kênh truyền trải trễ đƣợc mô tả nhƣ Hình 2 [9]. Ở phía phát với là vector tạp âm tr ng cộng tính (AWGN: (Hình 2(a)), xét khối dữ liệu đầu vào thứ chứa dditive White Gaussian Noise) có kích thƣớc vector symbol: ( ). ( ) . ISBN: 978-604-80-5076-4 231
3. Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) 1 (10) √ ( ) F P/S Chèn vector 0 với là t ng công suất phát; là hệ số; Tr là vết (t ng (a) các phần tử trên đƣờng chéo chính) của ma trận. 1 III. ĐÁNH GIÁ CHẤT LƢỢNG HỆ THỐNG Chất lƣợng hệ thống đƣợc đánh giá bằng cách sử S/P G dụng mô ph ng Monte Carlo trên phần mềm Matlab. T ng công suất phát của các anten phát đƣợc chuẩn (b) hóa: . Xét hệ thống có anten phát, anten thu, vector symbol có độ dài , sử dụng điều chế biên độ cầu phƣơng (Q M: Quadrature Hình 2. Tiền mã hóa và giải mã tuyến tính cho kênh trải trễ Amplitude Modulation). Vì cố định độ dài của vector trong hệ thống MIMO đơn sóng mang. (a) Phía phát. (b) symbol nên kích thƣớc khối dữ liệu phụ thuộc vào . Phía thu. Dƣới đ y, khi đề cập tới kích thƣớc khối dữ liệu nghĩa B. Thiết kế ma trận tiền mã hóa và giải mã tuyến tính là đề cập tới . Mô ph ng thực hiện đánh giả ảnh hƣởng của các tham số nhƣ mức điều chế , kích Ma trận và đƣợc phát triển từ tài liệu [9] cho thƣớc khối dữ liệu , và số khâu trải trễ tới tỷ lệ lỗi mô hình kênh trải trễ. Tính toán dựa trên một số giả bit (BER: Bit Error Ratio). Khi một trong ba tham số thiết sau: Ma trận kênh là bất biến trong thời gian đƣợc đánh giá th hai tham số còn lại giữ cố định. BER truyền một khối dữ liệu và biết trƣớc ở máy phát và đƣợc tính trung bình trên t ng số 10,000 khối dữ liệu. máy thu thông qua việc huấn luyện và hồi tiếp giữa máy phát và máy thu; ( ) ; t ng công suất A. Ảnh hưởng của mức điều chế phát của tất cả các anten là kh ng đ i, việc phân b Giả thiết khối dữ liệu có vector symbol và công suất phát cho các anten tuỳ thuộc vào thuật toán khâu trễ. Bài báo thực hiện đánh giá chất lƣợng phân b công suất mà hệ thống sử dụng. hệ thống khi thay đ i . Kết quả mô Vì tín hiệu và tạp âm trực giao với nhau, nên ta có ph ng BER theo tỷ số tín/tạp (SNR: Signal-to-Noise phƣơng tr nh sau [9]: Ratio) đƣợc minh họa trong Hình 3. Khi mức điều chế tăng lên, mật độ symbol trong ( ) ( ) ( ) (4) chòm sao tín hiệu cao hơn, nghĩa là khoảng cách từ điểm tín hiệu tới biên quyết định giảm, d n tới BER Ký hiệu * biểu diễn chuyển vị liên hợp phức; là kỳ tăng lên. Do đó, với cùng SNR thì BER của 4-QAM vọng; là ma trận đơn vị; là ma trận hiệp phƣơng nh nhất trong khi BER của 64-QAM lớn nhất. sai của tạp âm. Để thực hiện việc phân b công suất và thiết kế ma trận F và G, ma trận kênh đƣợc thực B. Ảnh hưởng của kích thước khối dữ liệu hiện phân tích trị riêng (EVD: Eigenvalue Xét hệ thống có khâu trễ và sử dụng điều Decomposition) nhƣ dƣới đ y [9], chế 4-QAM. Mô ph ng thực hiện với các giá trị khác nhau nhƣ trên Hình 4. Kết quả mô ph ng cho thấy, khi tăng kích thƣớc ( ̃) ( ) ( ̃) (5) ̃ khối dữ liệu th BER tăng lên. Tại SNR = 20 dB, BER ứng với xấp xỉ , trong khi Ở đ y, là ma trận trực giao có kích thƣớc ; BER ứng với xấp xỉ . Nguyên ̃ là ma trận trực giao có kích thƣớc nhân có thể giải thích nhƣ sau. Khi Q tăng tức là số ( ); là ma trận đƣờng chéo chứa trị riêng lƣợng symbol đƣợc phát đi trong một khối tăng lên. Vì khác 0 theo thứ tự giảm dần từ phía trên-bên trái xuống thế số lƣợng các symbol bị chồng lấn do hiện tƣợng đa phía dƣới-bên phải; ̃ chứa các trị riêng bằng 0. đƣờng tăng, nên lỗi symbol tăng lên d n đến BER cũng Sau khi ma trận kênh đƣợc phân tích theo thuật toán tăng lên. Khi cố định , tức là giữ nguyên số vector EVD nhƣ c ng thức (5), ma trận và đƣợc tối ƣu để symbol bảo vệ , và tăng thì hiệu quả ph tăng tối thiểu t ng số lỗi symbol theo tiêu chí cân bằng lỗi, lên. Tuy nhiên, chất lƣợng hệ thống (BER) kém đi. có công thức tính nhƣ sau [9], C. Ảnh hưởng của số khâu trải trễ (6) Giả thiết khối dữ liệu có vector symbol và (7) sử dụng điều chế 4-QAM. Mô ph ng tiến hành với số lƣợng khâu trải trễ khác nhau. Kết quả mô ph ng (8) đƣợc thể hiện trên Hình 5. ( ) (9) ISBN: 978-604-80-5076-4 232
4. Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) vậy sự chồng lấn lên nhau tăng lên. Tuy nhiên, nhiễu chồng lấn này kh ng đáng kể do mức công suất của các symbol trễ phía cuối là nh . Thứ hai, tăng lên thì số lƣợng phiên bản của một symbol thu đƣợc tại máy thu cũng tăng lên nên th ng tin về symbol thu tăng hay xác suất quyết định sai giảm. Phân tích dựa trên năng lƣợng kênh cho thấy, nếu tăng lên th ma trận đáp ứng xung có độ lớn tăng lên, nghĩa là độ lợi kênh đƣợc tăng lên, nhƣng số lƣợng symbol phát th kh ng đ i. Phần độ lợi kênh tăng lên đƣợc chia cho các kênh con, vì thế phẩm chất hệ thống đƣợc tăng lên. Tuy nhiên, do phần độ lợi tăng lên kh ng đáng kể trong khi số lƣợng kênh con lớn, nên BER đƣợc cải thiện kh ng đáng kể. Hình 3. BER của hệ thống trải trễ tại các mức điều chế QAM IV. KẾT LUẬN khác nhau. Trong bài báo này, chúng t i đề xuất sử dụng đồng thời bộ tiền mã hóa và giải mã tuyến tính tối ƣu theo tiêu chí cân bằng lỗi cho hệ thống MIMO đơn sóng mang có kênh truyền trải trễ để nâng cao phẩm chất của hệ thống. Bằng việc phân tích kênh truyền theo phƣơng pháp EVD và áp dụng tiêu chí cân bằng lỗi, bộ tiền mã hoá cho phía phát và bộ giải mã cho phía thu đ đƣợc thiết kế đồng thời để phân chia công suất phát trên từng anten và xử lý tín hiệu ở các phía phát và phía thu. Trên cơ sở đó, bài báo ph n tích ảnh hƣởng của các tham số nhƣ mức điều chế, kích thƣớc khối dữ liệu và số khâu trải trễ tới chất lƣợng hệ thống. Bài báo đ kiến nghị giải pháp để cải thiện chất lƣợng hệ thống trong điều kiện trải trễ và cơ sở để lựa chọn các tham số phù hợp nhằm nâng cao chất lƣợng hệ thống. Hình 4. BER của hệ thống trải trễ khi thay đ i kích thƣớc Việc nghiên cứu các phƣơng pháp ph n b công khối dữ liệu. suất khác hoặc việc áp dụng phƣơng pháp đ đề xuất cho các hệ thống khác nhƣ: hệ thống MIMO đa ngƣời dùng, hệ thống MIMO đa chặng sẽ đƣợc nghiên cứu trong các công trình tiếp theo. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] T. Kaiser, A. Bourdoux, H. Boche, J. R. Fonollosa, J. B. Andersen, and W. Utschick, Smart Antennas – State of the Art, chap. 14, New York, USA: Hindawi Publishing Corporation, 2005. [2] K. Pahlavan and A. H. levesque, Wireless Information Network, chap. 3, Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, 2005. [3] H. rslan and T. Yucek, “Delay Spread Estimation for Wireless Communication Systems,” in Proc. Of Eighth IEEE International Symposium on Computers and Communication, pp. 282 – 287, 2003. [4] P. Banelli, S. Buzzi, G. Colavolpe, A. Modenini, F. Rusek, and Hình 5. BER của các hệ thống trải trễ có số lƣợng khâu trải . Ugolini, “Modulation formats and waveforms for 5G networks: Who will be the heir of OFDM?: An overview of trễ khác nhau. alternative modulation schemes for improved spectral efficiency,” IEEE Signal Processing Magazine, vol. 31, no. 6, Khi số lƣợng khâu trải trễ tăng lên th có sự cải pp. 80–93, 2014. thiện về BER, mặc dù lƣợng cải thiện không nhiều. Tại [5] A. Benjebbovu, A. Li, Y. Saito, Y. Kishiyama, A. Harada, and SNR = 20 dB, BER của hệ thống ứng với T. Nakamura, “System-level performance of downlink NOMA for future LTE enhancements,” in IEEE Globecom Workshops lần lƣợt là . Khi (GC Wkshps), pp. 66–70, 2013. tăng thì có hai ảnh hƣởng nhƣ sau. Thứ nhất, tăng [6] Y. Liang, X. Li, J. Zhang, and Z. Ding, “Non-orthogonal lên tức là thời gian trễ của mỗi symbol dài hơn và do random access for 5G networks,” IEEE Transactions on ISBN: 978-604-80-5076-4 233
5. Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2020) Wireless Communications, vol. 16, no. 7, pp. 4817–4831, 2017. [7] F. Rottenberg, X. Mestre, F. Horlin, and J. Louveaux, “Single- tap precoders and decoders for multiuser MIMO FBMC- OQAM under strong channel frequency selectivity,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 65, no. 3, pp. 587–600, 2016. [8] . I. Pérez-Neira, M. Caus, R. Zakaria, D. Le Ruyet, E. Kofidis, M. Haardt, X. Mestre, and Y. Cheng, “MIMO signal processing in offset-QAM based filter bank multicarrier systems,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 64, no. 21, pp. 5733–5762, 2016. [9] H. Sampath, P. Stoica, and . Paulraj, “Generalized linear precoder and decoder design for MIMO channels using the weighted MMSE criterion,” IEEE Transaction on Communications, vol. 49, no. 12, pp. 2198 – 2206, 2001. ISBN: 978-604-80-5076-4 234