tóm tẮt luẬn án tiẾn sỸ kỸ thuẬt - · pdf fileanten đang được...

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ CÔNG THƯƠNG

VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HOÁ

PHẠM DUY PHONG

THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ

CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

Chuyên ngành : Kỹ thuật Viễn thông

Mã số : 62 52 70 05

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2012

Công trình này được hoàn thành tại:

Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa

Người hướng dẫn khoa học:

PGS.TS. Vũ Văn Yêm

Phản biện 1:

PGS.TSKH. Nguyễn Hồng Vũ

Phản biện 2:

PGS.TS. Nguyễn Viết Kính

Phản biện 3:

PGS.TS. Nguyễn Văn Đức

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận án cấp Viện họp tại

Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa.

vào hồi giờ ngày tháng năm 2013

Có thể tìm hiểu Luận án tại:

Thư viện Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa;

Thư viện Quốc gia.

1

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Các hệ thống thông tin vô tuyến, di động tiên tiến sử dụng đa

anten đang được các nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm

nghiên cứu. Trong hệ thống này việc ước lượng các tham số của tín

hiệu trong miền thời gian, không gian, tần số ảnh hưởng trực tiếp tới

chất lượng cũng như dung lượng của hệ thống. Việc nghiên cứu các

kỹ thuật, thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu sẽ nâng cao

hiệu suất sử dụng phổ, giảm được can nhiễu, do đó nâng cao dung

lượng, chất lượng mạng và dịch vụ. Vấn đề đặt ra là nghiên cứu đề

xuất, cải tiến các giải pháp để ước lượng một tham số của tín hiệu

trong miền thời gian, tần số, không gian với độ chính xác cao. Cải

tiến các thuật toán để ước lượng đồng thời hai hay nhiều tham số của

tín hiệu như trễ truyền sóng, hướng sóng tới của tín hiệu theo góc

phương vị và góc ngẩng.

Công nghệ vô tuyến sử dụng kỹ thuật cấp phát phổ cố định gây

ra sự khan hiếm về tài nguyên phổ tần số. Vô tuyến nhận thức và vô

tuyến xác định bằng phần mềm là hai giải pháp chủ yếu trong việc

cấp phát phổ động. Để cảm nhận phổ thường phải yêu cầu thông tin

trạng thái kênh (CSI), do đó cần tìm phương pháp tổng hợp tín hiệu

bên thu mà không đòi hỏi CSI, đồng thời đề xuất giải pháp kết hợp

kỹ thuật xử lý song song và luật OR trong cảm nhận phổ.

Ngoài ra, kiến trúc thu phát mới đang hướng đến mô hình thông

minh dựa trên công nghệ vô tuyến điều khiển bằng phần mềm.

Nghiên cứu đề xuất kiến trúc máy thu trong hệ thống thông tin, định

vị tiến tiến đa anten có thể nâng cao độ phân giải của các thuật toán

2

ước lượng. Do vậy tác giả lựa chọn đề tài: Thuật toán ước lượng các

tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến.

2. Mục tiêu của luận án

Tìm ra các giải pháp, thuật toán, mô hình mới ước lượng các

tham số của tín hiệu không tương quan và tương quan trong miền

thời gian, miền tần số, cảm nhận phổ và miền không gian trong hệ

thống thông tin vô tuyến, định vị vô tuyến tiên tiến. Nghiên cứu bài

toán ước lượng một tham số và ước lượng đồng thời nhiều tham số

dùng giải thuật có độ phân giải cao. Nghiên cứu đề xuất các kỹ thuật

cảm nhận phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến sử dụng

nhiều ăng ten.

3. Nội dung, phương pháp nghiên cứu, cấu trúc của luận án

Nội dung: Nội dung nghiên cứu chính của luận án là cải tiến

một số thuật toán để nâng cao độ phân giải, tính chính xác trong ước

lượng các tham số của tín hiệu nhằm nâng cao dung lượng và chất

lượng của hệ thống thông tin vô tuyến; đề xuất giải pháp cảm nhận

phổ không sử dụng thông tin trạng thái kênh CSI nhằm nâng cao

hiệu suất sử dụng phổ và đề xuất kiến trúc máy thu mới nhằm nâng

cao chất lượng ước lượng hướng sóng tới DOA trong các hệ thống

thông tin và định vị vô tuyến.

Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu chung của

Luận án bao gồm thực hiện nghiên cứu lý thuyết, xây dựng mô hình,

đề xuất, cải tiến các thuật toán, kết hợp với mô phỏng trên máy tính.

Cấu trúc của luận án: Luận án được trình bày trong 125 trang

khổ A4, bao gồm mở đầu, 4 chương, kết luận, danh mục các công

trình đã công bố của tác giả và tài liệu tham khảo.

3

Chương 1:

TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ


1.1. Khái quát về ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ

thống thông tin vô tuyến

Trong hệ thống thông tin vô tuyến đa anten, bài toán ước lượng

các tham số của tín hiệu thu hút được sự quan tâm, nghiên cứu của

các nhà khoa học trong và ngoài nước. Trong hệ thống này, ngoài

các tham số của tín hiệu trong miền thời gian, miền tần số như trong

các hệ thống thông tin vô tuyến truyền thống thì tham số về không

gian như hướng sóng tới, hướng sóng đi… cũng cần phải đặc biệt

quan tâm. Ngoài ra, việc ước lượng đồng thời hai tham số của tín

hiệu tới sẽ mang lại nhiều lợi thế như giảm thời gian xử lý, tiết kiệm

chi phí và góp phần giảm giá thành hệ thống.

1.2. Kỹ thuật ước lượng DOA

1.2.1. Điều kiện và những thông số ảnh hưởng đến việc ước

lượng DOA

Trong bài toán ước lượng DOA truyền thống, điều kiện để thực

hiện là: Tín hiệu là tín hiệu băng hẹp, tín hiệu không tương quan,

nhiễu Gauss. Các thông số ảnh hưởng đến độ chính xác của thuật

toán là: Số phần tử trong anten mảng, khoảng cách giữa các phần tử

trong anten mảng, số lượng mẫu, tỷ số tín hiệu trên tạp âm, số chiều

ước lượng.

1.2.2. Công thức tổng quát của bài toán DOA

Xét một mảng ăng ten tuyến tính đồng bộ gồm M phần tử cách

đều nhau. Các tín hiệu s(t) tới dàn ăng ten thu là các sóng phẳng tạo

bởi trục chứa các phần tử ăng ten một góc tới trong mặt phẳng

phương vị là θ. Giả thiết ta lấy phần tử ăng ten thứ nhất làm chuẩn

Khi đó tín hiệu nhận được ở phần tử thứ k là:

4

2Re .1j f t tc kx t s t t ek k (1.3)

1.2.3. Phương trình ma trận cho dàn ăng ten

Với dàn ăng ten gồm M phần tử (k = 0,1,2,…, M-1):0 0 0 1 0 00 0 0

1 0 1 1 1 11 1 1

1 0 1 1 1 11 1 1

( ) ( ) ( )[n] [n] [n]

( ) ( ) ( )[n] [n] [n]

( ) ( ) ( )[n] [n] [n]

R

M M M RM R M

a a ax s v

a a ax s v

a a ax s v

(1.12)

Trong đó: xn là vector M1, [n]kv là nhiễu được thêm vào ở mỗi

phần tử. A là ma trận kích thước MR chứa thông tin về góc pha của

các tín hiệu tới. Cột của A xác định bởi a(i) gọi là véctơ dõi theo

của tín hiệu si(t), có thể tìm được góc tới nếu biết a(i).

1.2.4. Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu từ dàn ăng tenMa trận hiệp phương sai của véc tơ tín hiệu thu:

HHR E x x E As v As vxx n n n n n n

2H H H HAE s s A E v v AR A In n n n SS M M

(1.13)

Các véc tơ riêng và trị riêng được tính được từ xxR . Kết quả của

ma trận hiệp phương sai và các giá trị riêng đã chỉ ra tín hiệu và

nhiễu thu gồm hai không gian con: không gian con tín hiệu và không

gian con nhiễu.

1.2.5. Thuật toán ước lượng DOA

Có một số thuật toán được sử dụng để ước lượng DOA như

MUSIC, ESPRIT, SAGE, …trong đó MUSIC là thuật toán sử dụng

các phép toán ma trận để tìm ra bằng cách phân loại các nguồn tín

hiệu đi tới từng phần tử ăng ten theo góc độ không gian. Thuật toán

này cho phép xác định số lượng nguồn phát, cường độ của tín hiệu và

công suất nhiễu. Dựa trên Qs và Qn người ta xây dựng hàm độ lệch:

aQQaF H

nS

H (1.20)

5

Và hàm phổ giả MUSIC: PMUSIC = 1/F( ). Việc ước lượng

hướng sóng tới trở thành việc tìm giá trị lớn nhất của hàm PMUSIC.

1.2.6. Ước lượng DOA của các tín hiệu tương quan

Khi áp dụng các thuật toán ước lượng DOA truyền thống

thường phải giả thiết là các nguồn tín hiệu không tương quan với

nhau. Trong thực tế các nguồn có thể tương quan với nhau, khi đó

cần phải phá vỡ tính tương quan giữa các tín hiệu trước khi áp dụng

các thuật toán ước lượng DOA. Thuật toán cơ bản để phá vỡ tính

tương quan giữa các tín hiệu là làm mịn không gian (SS- Spatial

Smoothing) hoặc làm mịn không gian thuận ngược (FB-SS -

Forward Backward Spatial Smoothing).

1.2.6.1. Thuật toán SS

Thuật toán SS cho ta xác định được ma trận hiệp phương sai đã

được làm mịn:

L

i

i

mxx

i

mxxRR

LR

12

1~ (1.28)

Với )()(

imxxR là ma trận hiệp phương sai của tín hiệu qua mảng

con thứ i.

1.2.6.2. Thuật toán FB- SS

Với thuật toán FB- SS, ma trận hiệp phương sai của mảng con

thứ l là:(1.39)

Với Rf là ma trận hiệp phương sai thuận, Rb là ma trận hiệp

phương sai nghịch.

2

~ bf RRR

(1.42)

Từ ma trận hiệp phương sai R~

ta có thể áp dụng các nguyên lý không gian con tín hiệu để ước lượng DOA.

1 1 21 ( ) ( )

H Hf f f l l Hl l SSR E x t x t AD R D A I

6

1.3. Kỹ thuật ước lượng tần số CFO và FDOA1.3.1. Kỹ thuật ước lượng CFO

Trong thông tin vô tuyến, sự tồn tại của độ lệch tần số sóng mang gây ra do hiệu ứng Doppler và sự không đồng bộ giữa các bộdao động nội thu, phát sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tín hiệu thu. Ước lượng và bù CFO nâng cao độ chính xác khi ước lượng các tham sốkhác, góp phần nâng cao chất lượng của hệ thống. 1.3.2. Kỹ thuật ước lượng FDOA

Vô tuyến nhận thức là một công nghệ mới nhằm sử dụng phổ tần số hiệu quả. Cảm nhận phổ là một trong những vấn đề thách thức nhất trong các hệ thống vô tuyến nhận thức. Phương pháp này phát triển trên cơ sở thuật toán MUSIC dựa trên FDOA ước lượng tần số hoặc sóng mang của người dùng trong mạng vô tuyến nhận thức. 1.4. Kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng1.4.1. Kỹ thuật phân tập ở phía thu

Trong kỹ thuật MRC tín hiệu tại tất cả các anten đều được tổng hợp lại và đồng pha tín hiệu theo mỗi nhánh. Kỹ thuật EGC thực hiện đồng pha tín hiệu trên mỗi nhánh và kết hợp tín hiệu với cùng một trọng số. Luận án đề xuất một phương pháp tổng hợp tín hiệu mới, không đòi hỏi thông tin CSI, đồng thời thu được hiệu quả trong xử lý tín hiệu.1.4.2. Kỹ thuật cảm nhận phổ kết hợp

Trong cảm nhận phổ kết hợp, nhiều phần tử vô tuyến nhận thức có thể được phối hợp để thực hiện việc cảm nhận phổ, sau đó trao đổi thông tin với nhau. Kết luận chương 1

Chương 1 đã trình bày tổng quan về các tham số và vấn đề ước lượng các tham số của tín hiệu. Kỹ thuật ước lượng DOA, CFO và FDOA, kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng.

7

Chương 2:

KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG MỘT THAM SỐ


2.1. Đề xuất thuật toán ước lượng FDOA với độ phân giải cao

cho hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến

2.1.1. Tổng quan chung về thuật toán

Thuật toán được phát triển dựa trên giải thuật MUSIC truyền

thống và MUSIC gốc (root-MUSIC) để đưa ra thuật toán cho bài

toán ước lượng tần số. Thuật toán được đề xuất hoạt động theo các

nguyên lý cơ bản của MUSIC nhưng có một số thay đổi trong mô

hình hệ thống, cũng như mô hình toán học. Trong khi thuật toán

MUSIC thường chỉ áp dụng được cho các hệ thống MIMO thì thuật

toán đề xuất có thể áp dụng cho cả SISO và MISO.

2.1.2. Mô hình toán học

Mô hình hệ thống MIMO được thể hiện trong hình sau:

Hình 2.1: Mô hình hệ thống MIMO

Tín hiệu ra từ anten thứ thi được tính như sau:( ) ( )exp( ) ( )1

Mx t s t n ti k k ik (2.1)

Phát triển thuật toán 1 từ root-MUSIC: /)2sin(2 kkk tfj

Nguồn 1 Nút 1

Nguồn 2

Nguồn M

f1

f2

fM

t1+T

t2+T

tM+T

t1

t2

tM

Nút 2

Nút M

8

1.1 1.12 1.14 1.16 1.18 1.2 1.22 1.24 1.26 1.28 1.3-4

-2

0

2

4

6

8

Frequency (GHz)

Pse

udo-

Spe

ctru

m (

dB)

1.1 1.12 1.14 1.16 1.18 1.2 1.22 1.24 1.26 1.28 1.3-4

-2

0

2

4

6

8

Frequency (GHz)

Pse

udo-

Spe

ctru

m (

dB)

Thuật toán 2 được phát triển từ thuật toán MUSIC thông

thường.

kkk tfj 2

Công thức ước lượng công suất của các tần số khác nhau:1

( )( ) ( )

P fMUSIC H Ha f E E a fN N

(2.5)

2.1.3. Kết quả mô phỏng

Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán đề xuất có khả năng ước

lượng tốt hơn FFT, đặc biệt nó có thể phân biệt 2 nguồn tín hiệu có

tần số gần nhau, với độ phân giải khoảng 1MHz, phổ giả rõ ràng, sắc

nét hơn thuật toán FFT.

Hình 2.6: Độ phân giải của FFT

Hình 2.7: Độ phân giải của thuật toán 1 đề xuất

Thuật toán đề xuất khắc phục được hạn chế của thuật toán MUSIC truyền thống. Phổ không còn phục thuộc vào hướng của ăng ten cũng như tín hiệu tới nữa, có thể sử dụng để ước lượng các tham số của tín hiệu băng rộng, có thể ước lượng số nguồn lớn, giúp một ăng ten hoạt động như một dải ăng ten.

9

2.2. Đề xuất giải pháp ước lượng dịch tần sóng mang CFO trong

hệ thống thông tin vô tuyến MIMO

2.2.1. Giới thiệu

Sự không đồng bộ giữa bộ tạo dao động phía phát và phía thu,

hiệu ứng Doppler là hai nguyên nhân chính gây ra dịch tần sóng

mang CFO, làm ảnh hưởng trực tiếp đến tín hiệu thu trong các hệ

thống thông tin vô tuyến.

Hai giải pháp được đề xuất để ước lượng CFO là thuật toán ma

trận và thuật toán MUSIC dựa trên FDOA.

2.2.2. Mô hình hệ thống

Mô hình hệ thống MIMO:

Hình 2.8: Mô hình hệ thống MIMO

2.2.3. Đề xuất phương pháp ước lượng dịch tần số

Thuật toán ma trận:

Với thuật toán ma trận, các CFO biểu diễn trên mỗi cặp anten

thu- phát được giả sử là bằng nhau và bằng 0f . Pha của mỗi thành

phần trong N thành phần đường chéo chính của ma trận W là bằng

nhau. tf 02 (2.12)

Lúc này, 0f có thể thu được từ như sau:

tf

20 (2.13)

Thuật toán MUSIC:

Ký tự hoa tiêu

Chuỗidữ liệu

Máy phát Máy thu

mnf̂

h11, f11

hNM, fMN

1

M

1

N

hN1, f1N

h1M, fM1

Định

dạng

khối

Ước

lượng

CFO

.

.

.

.

.

.

10

Giả sử rằng một hệ thống chứa M nguồn tín hiệu băng rộng với M khoảng dịch tần số sóng mang khác nhau đi tới N anten thu, các tín hiệu riêng biệt từ anten phát thứ m tới N anten thu có cùng CFO là fm. Đồ thị của hàm có đỉnh tại f = fmn:

P

Mkk

H ufa

fP

1

2)(

1 (2.19)

Có thể thu được việc ước lượng fmn bằng việc chọn các giá trị fmn

khi hàm P(f) đạt cực đại.


Mô phỏng với một hệ thống gồm 5 nguồn tín hiệu không tương

quan với nhau.

Thuật toán ma trận:

Thuật toán ma trận là một thuật toán đơn giản có độ chính xác

cao, độ chính xác khi ước lượng phụ thuộc khá lớn vào tạp âm trong

kênh truyền dẫn.

Thuật toán MUSIC:

Ước lượng CFO dùng thuật toán MUSIC thu được phổ khá sắc

nét, thể hiện rõ ràng các CFO. SNR của các nguồn càng cao, sai số

tần số khi ước lượng càng thấp, với SNR lớn hơn 40dB, thuật toán

thu được độ phân giải là 0,001 KHz.

Hình 2.10: Kết quả mô phỏngcho thuật toán MUSIC

Hình 2.11: Độ phân giải tần sốcủa thuật toán MUSIC

11

d

ts~

2.3. Đề xuất kiến trúc hệ thống thu cho bài toán ước lượng DOA


Phần này sẽ phát triển một hệ thống tìm hướng đơn kênh mới

bao gồm một mảng tuyến tính cách đều đi kèm với chuyển mạch RF

và một kiến trúc máy thu hoàn toàn số. Hệ thống này sẽ giúp tìm ra

DOA của tín hiệu RF cần quan tâm. Phương pháp pha được sử dụng

trong ước lượng DOA.

2.3.2. Hệ thống tìm hướng đơn kênh và xử lý tín hiệu

Hệ thống tìm hướng đơn kênh sử dụng kiến trúc máy thu hoàn

toàn số, bao gồm một mảng tuyến tính cách đều có M phần tử cùng

với một chuyển mạch RF và một máy thu số. Sử dụng kiến trúc máy

thu và hệ thống DF này, tín hiệu có thể lấy mẫu RF với tần số nhỏ

hơn rất nhiều so với thông thường.

Hình 2.12: Hệ thống tìm hướng đơn kênh


Hai tín hiệu được ước lượng một cách chính xác với AOA là

-20o và 44o với hệ thống đề xuất, trong khi không thể ước lượng

được bằng hệ thống thông thường.

…

Sóng phẳngsin.d

Mặt phẳng tới

Xử lý tín hiệu số + Thuật toán độ phân giải cao

Dịch pha

tx 1 tx 2

tx 3 tx M

nx i1 nx i 2

2

Chuyển mạch RF

Máy thu số

…

12

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

DOA (degrees)

Pse

ud

o-S

pect

rum

(d

B)

Conventional System

System Proposed

Hình 2.14: Kết quả mô phỏng với 2 tín hiệu không tương quan

Kết luận chương 2

Chương này đã đề xuất một số thuật toán mới để ước lượng

FDOA, CFO trong hệ thống thông tin vô tuyến. Đồng thời đề xuất

một hệ thống tìm hướng đơn kênh sử dụng cho hệ thống thông tin vô

tuyến, hệ thống ra đa hoặc định vị vô tuyến tiên tiến.

Chương 3:

KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG ĐỒNG THỜI NHIỀU THAM SỐ

CỦA TÍN HIỆUTRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

3.1. Thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới trong mặt

phẳng phương vị, tần số Doppler và trễ truyền sóng


Trong trường hợp tín hiệu tương quan, trước khi sử dụng các

giải thuật ước lượng hướng sóng tới người ta thường sử dụng phương

pháp phá vỡ tính tương quan của các nguồn tín hiệu. Cần nghiên cứu

phương pháp xác định đồng thời hướng sóng tới trong mặt phẳng

phương vị, tần số Doppler, trễ truyền sóng của tín hiệu cao tần không

13

tương quan và tương quan mà không yêu cầu số phần tử ăng ten

trong dàn lớn hơn số nguồn tín hiệu và số lượng mẫu lớn.

3.1.2. Xử lý tín hiệu không gian - thời gian và tần số

Giả sử rằng có K nguồn tín hiệu quét từ tần số f1 đến tần số fN

với khoảng cách giữa hai tần số f tới một dàn anten đồng dạng

tuyến tính xếp trên một đường thẳng gồm M phần tử anten đẳng

hướng.

Hình 3.1. Mô hình sóng phẳng trong dàn anten đồng dạng tuyến tính bố trí theo một đường thẳng

Dữ liệu nhận được tại đầu ra của tất cả các phần tử thu có thể

biểu diễn dưới dạng ma trận như sau:

.x t A s t n t (3.4)

Ma trận hiệp phương sai dữ liệu tương ứng được cho bởi:

( ). ( ) . .H HR E x t x t A R A Qxx S nn (3.5)

Ước lượng R̂ của ma trận hiệp phương sai có dạng:

R̂ xx=1

1( ) ( )

LH

k

X k X kL (3.6)

Kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến được áp dụng vào xxR̂

thay vì vào véc tơ dữ liệu x(t):

S

1uusubSS-XX R̂

1R̂

S(3.8)

Hình 3.2 minh hoạ 3 mảng con của một ma trận hiệp phương sai

bằng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến.

14

Hình 3.2: Sơ đồ tính ma trận hiệp phương sai


Khi chưa áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian, kết quả ước

lượng các hướng sóng tới và thời gian trễ không đúng.

Khi dùng giải thuật có áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian cải

tiến, ước lượng với độ chính xác khá cao. Sai số chủ yếu cho hướng

sóng tới vì số phần tử ăng ten trong dàn nhỏ hơn số lượng tần số

dùng trong bài toán mô phỏng.

Hình 3.4. Hiển thị 3D kết quả ước lượngvới 6 tín hiệu tương quan khi chưa áp dụng

kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến

Hình 3.5: Hiển thị 3D kết quả ước lượngvới 6 tín hiệu tương quan khi áp dụngkỹ thuật làm mịn không gian cải tiến

15

3.2. Thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới theo góc phương vị và góc tà 3.2.1. Giới thiệu

Trong việc mô hình hóa, mô phỏng kênh truyền và trong bài toán định vị vô tuyến tiên tiến, việc xác định hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị chưa đủ mà cần xác định hướng sóng tới theo cả góc tà. Phần này đề xuất một phương pháp ước lượng đồng thời hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị và tà sử dụng giải thuật độ phân giải cao với mô hình tín hiệu khá đơn giản và hiệu quả.3.2.2. Quy trình ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu trong mặt phẳng phương vị và mặt phẳng đứng

Thuật toán độ phân giải cao đưa ra các đỉnh trong vùng lân cận của DOA thực tế bằng cách chiếu không gian con tạp âm lên không gian con tín hiệu.

),(),(

1

aEEaP

HNN

H

(3.12)

Ma trận hiệp phương sai tổng được tính từ các ma trận hiệp phương sai của các mảng phụ.

S

1iisubXX_SS R

1R

S (3.13)

Hình 3.8. Sơ đồ các phẩn tử của Rxx được tính toánvà lựa chọn các mảng con My= 6, Mz = 7, subMy = 2 và subMz = 4.

16


Khi chưa áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến, kết quả

ước lượng khó xác định đỉnh. Khi sử dụng kỹ thuật làm mịn không

gian cải tiến cả ba nguồn tín hiệu tương quan đều được ước lượng

khá chính xác với sai số tối đa là 20.

Hình 3.11. Kết quả ước lượng góc phương vị vàgóc ngẩng của các nguồn tín hiệu tương quan khi không dùng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến

Hình 3.12. Kết quả mô phỏng 3D cho ba tín hiệu không tương quan tới các góc (-30°, 20°), (0°, 40°), (40°, 70°) khi áp dụng kỹ thuật làm mịn

không gian cải tiến


Trong chương này đã cải tiến thuật toán ước lượng đồng thời

hai tham số của tín hiệu cho hệ thống thông tin và định vị vô tuyến

tiên tiến. Tập trung vào tham số không gian là hướng sóng tới trong

cả mặt phẳng phương vị và góc tà, thời gian tới của tín hiệu hay trễ

truyền sóng của tín hiệu, dịch tần số Doppler của tín hiệu. Các thuật

toán độ phân giải cao dựa trên không gian con, mô hình dữ liệu đề

xuất cho phép áp dụng được đối với các tín hiệu tương quan.

17

Chương 4:

GIẢI PHÁP CẢM NHẬN PHỔ

TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

4.1. Đề xuất kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước

lượng

4.1.1. Giới thiệu về kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số

ước lượng

Một trong những chức năng cơ bản của vô tuyến nhận thức (CR)

là khả năng cảm nhận phổ để tận dụng tài nguyên phổ tần số. Phần

này của luận án sẽ phát triển một kỹ thuật đơn giản để xử lý tín hiệu

thu với đa anten mà không sử dụng CSI. Trong hầu hết các nghiên

cứu trước đây, dao động nhiễu được giả thiết là có thể xác định được

bởi người dùng thứ cấp. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, thay vì

biết được dao động nhiễu, sử dụng dao động của tín hiệu và nhiễu

được ước lượng để đánh giá chất lượng của hệ thống.

4.1.2. Mô hình hệ thống và bộ tách sóng năng lượng

Đối với các mô hình khác nhau như kết hợp tỷ lệ tối đa, kết

hợp lựa chọn, kết hợp độ lợi cân bằng và kết hợp sử dụng trọng số

lượng tử nhận được các giá trị khác nhau của Y(t) là đầu vào của bộ

tách sóng năng lượng.

Hình 4.1: Bộ tách sóng năng lượng trong cảm nhận phổ

Giá trị kiểm tra u(t) được tính như sau: 2kYtu T (4.3)

BP

FADC T

kY 2|)(|Y(t) u(t)

H1

Y(k)

H0

Điều chỉnh

18

được so sánh với giá trị ngưỡng để quyết định tín hiệu có xuất hiệu

hay không. Có hai cách để xác định sự tồn tại và hoạt động của hệ

thống dựa trên các tham số: Xác suất xác định đúng (PD), xác suất

xác định nhầm (PMD) và xác suất báo hiệu nhầm (PFA). Giá trị

ngưỡng được lấy từ công thức trong trường hợp xác suất báo hiệu

nhầm và phương sai của nhiễu. Dựa vào các mẫu tín hiệu tại đầu thu,

sẽ ước lượng giá trị kỳ vọng và phương sai của tín hiệu và nhiễu, tính

toán giá trị ngưỡng và bậc tự do của các tham số tập trung và không

tập trung trong phân bố Chi- square.

4.1.3. Máy thu vô tuyến nhận thức

Xem xét ba phương pháp kết hợp tín hiệu tại bộ thu đa anten:

EGC, MRC và trọng số lượng tử. EGC và MRC đều yêu cầu thông

tin trạng thái kênh, với EGC nhiễu tổng từ M ăng ten có thể gây ra

tác động xấu lên thành phần tín hiệu tổng. Phương pháp trọng số

lượng tử phức tạp và chưa hiệu quả do mỗi nhánh tín hiệu đều cần bộ

tách sóng năng lượng và bộ so sánh.

Trong hệ thống đề xuất, thành phần tín hiệu cộng với nhiễu tại

mỗi máy thu được tối đa hóa trước khi kết hợp với nhau bằng cách

nhân liên hợp các pha của tín hiệu thu:

iyjii etyty

(4.14)

M

iii

M

iji tntsh

Me

ty

MY

iy 11

11

(4.15)

M

i

M

iii

i tntshMe

ty

M ih1 1

~11

(4.16)

4.1.4. Ước lượng tín hiệu, nhiễu và các tham số không tập trung

Số lượng mẫu dùng trong bộ tách sóng năng lượng cũng được

sử dụng để ước lượng kỳ vọng và phương sai của thành phần tín hiệu

và nhiễu (μ, σ2). Tiếp theo, cần phải tìm ra hàm mật độ xác suất và

19

hàm phân bố tích lũy của u(t). Yếu tố khác nhau giữa các mô hình là

kỳ vọng, phương sai và tham số không tập trung của bộ mẫu các tín

hiệu tổng hợp đó. Khi biết phân bố của giá trị kiểm tra và cố định

một tham số, sẽ tính được giá trị ngưỡng và các tham số còn lại.


Đánh giá hoạt động của ba mô hình cảm nhận phổ với các kỹ

thuật tổng hợp khác nhau. Xét hệ thống gồm 4 ăng ten, số mẫu dùng

để tính toán giá trị ước lượng và cảm nhận phổ là T = 100. Trong mô

hình sử dụng trọng số lượng tử, các giá trị trọng số này được lựa

chọn ngẫu nhiên tại các điểm trên vòng tròn đơn vị như trong hình

4.3. Để đánh giá hệ thống, cố định xác suất báo hiệu nhầm PFA, sau

đó tính toán giá trị ngưỡng và xác suất xác định nhầm được PMD hoặc

ngược lại.

0 20 40 60 80 100 1200

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14Noise2

Noise3

Signal + Noise3

Signal + Noise2

Noise1

Signal + Noise1

Index 1: The proposed systemIndex 2: The Equal Gain Combining systemIndex 3: The quantization weights system

SNR=--7Db,PFA = 0.05

T=100 Snapshots

Hình 4.3: Trọng số lượng tửđược chọn ngẫu nhiên

Hình 4.4: PDF của giá trị kiểm tra trong 3 mô hình

Hình 4.4 cho thấy với hệ thống đề xuất, cả kỳ vọng của nhiễu

và tín hiệu cộng với nhiễu đều tăng, PMD của hệ thống đề xuất xấp xỉ

bằng PMD của hệ thống sử dụng mô hình EGC.

Hình 4.5 cho thấy hệ thống đề xuất hoạt động tốt tương đương

với hệ thống sử dụng mô hình EGC và tốt hơn hệ thống sử dụng

trọng số lượng tử. Hình 4.6 thể hiện xác suất báo hiệu nhầm PFA của

hệ thống sử dụng mô hình EGC và hệ thống đề xuất hội tụ về 0

W11

W12

W21

W22

W31

W32

20

nhanh hơn so với hệ thống sử dụng trọng số lượng tử. Khi giữ

SNR= -8 dB và vẽ đồ thị bằng cách thay đổi giá trị PFA và tính PMD

thì thấy hệ thống đề xuất hoạt động tốt tương đương hệ thống sử

dụng mô hình EGC và tốt hơn hệ thống sử dụng trọng số lượng tử.

-10 -9.5 -9 -8.5 -8 -7.5 -7 -6.5 -6 -5.5 -50

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

Signal to Noise Ratio

Pro

babi

lity

of M

isde

tect

ion

The Proposed System

Using Quantization Weights

Using Equal Gain Combining Scheme

PFA

= 0.05

T = 100 Snapsots

-12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -50

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Signal to Noise Ratio

Th

e P

rob

ab

ility

of F

als

e A

larm

Using EGC Scheme

Using quantization weights

The Proposed System

PMD

= 0.001

Hình 4.5:Hoạt động của ba hệ thốngkhi cố định PFA

Hình 4.6: Hoạt động của 3 hệ thốngkhi cố định PMD và thay đổi SNR

4.2. Đề xuất giải pháp cảm nhận phổ dùng kỹ thuật xử lý song

song và luật OR


Trong cảm nhận phổ kết hợp, nhiều phần tử vô tuyến nhận thức

có thể được phối hợp để thực hiện việc cảm nhận phổ và sau đó trao

đổi thông tin với nhau. Từ đó đề xuất ý tưởng sử dụng kỹ thuật cảm

nhận song song trong đó mỗi anten được coi như một phần tử vô

tuyến nhận thức. Luật OR được sử dụng để xác định sự có mặt của

tín hiệu sơ cấp. Với ý tưởng xử lý song song và luật OR, đề xuất một

mô hình cảm nhận phổ mới, chỉ sử dụng hai anten và một bộ tạo biến

ngẫu nhiên.

4.2.2. Các bộ thu CR đa anten và đơn antenĐối với ăng ten đơn, tín hiệu thu được có thể được biểu diễn ở

dạng nhị phân:

tntsh

tnty (4.24)

21

Giá trị kiểm tra u được mô tả như sau:

21 2( )2 0 1

Tu y k

N W k

(4.25)

N0, W lần lượt là mật độ phổ nhiễu và băng thông tín hiệu. N(t) có

phân bố chuẩn với kỳ vọng bằng 0 và phương sai là 2N0W. Giá trị

kiểm tra u(t) được so sánh với giá trị ngưỡng để xác định sự tồn tại

của tín hiệu người dùng sơ cấp có tồn tại hay không.

Giả sử ta có M ăng ten tại bên thu, ký hiệu s(t), n(t), h giống như

trên, i là chỉ số của mỗi ăng ten. Nhiễu và biên độ kênh truyền tại

mỗi ăng ten giả thiết là độc lập với nhau. Tín hiệu thu được tại nhánh

thứ i là: y t h s t n ti i i với i = 1,2,…, M (4.38)

4.2.3. Hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý song song và luật OR

Xét hệ thống sử dụng M ăng ten, mỗi ăng ten nhận và xử lý tín

hiệu độc lập. Tại mỗi nhánh, giá trị kiểm tra và giá trị ngưỡng được

tính toán độc lập như đối với trường hợp một ăng ten, giá trị trung

bình xác suất báo hiệu nhầm PFA được tính theo công thức:

thredTJP

sa

,1,, .

Các giá trị kiểm tra được so sánh với các giá trị ngưỡng này và

xác định sự xuất hiện của tín hiệu người dùng sơ cấp bằng luật OR

theo hình 4.8.

4.2.4. Hệ thống đề xuất sử dụng hai anten

Dựa trên ý tưởng về kỹ thuật xử lý song song và luật OR, đề

xuất một hệ thống cảm nhận phổ chỉ yêu cầu hai anten và một bộ tạo

biến ngẫu nhiên như hình 4.9.

Công thức tính giá trị kiểm tra của mỗi nhánh là:

22

21 2

2 1

TU Y kii T k

(4.50)

Xác suất báo hiệu nhầm và tỷ lệ không tách sóng được của hệ thống được tính toán theo công thức (4.35) và (4.36). Lợi thế của hệ thống được đề xuất là không cần quá nhiều ăng ten. Hạn chế của hệ thống này là tính toán phức tạp hơn so với hệ thống hai ăng ten truyền thống.

Hình 4.8: Kỹ thuật xử lý song songtrong cảm nhận phổ

Hình 4.9: Hệ thống đề xuất


Mô phỏng hoạt động của hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý song

song và luật OR được đánh giá khi so sánh với hệ thống sử dụng mô

hình kết hợp lựa chọn. Kết quả mô phỏng được biểu diễn trên hình

4.11.

Bảng 4.1 thể hiện chất lượng của hệ thống với các tham số sau:

số mẫu tín hiệu là 30, xác suất báo hiệu nhầm của hệ thống là 0,001

và số nhánh là 8. Có thể thấy rằng hệ thống hoạt động tốt trong

trường hợp SNR cao hơn 2 dB.

23

Hình 4.11: PFA = 0.01 và 2T = 10 mẫu


Chương 4 đề xuất một phương pháp cảm nhận phổ cho các hệ

thống vô tuyến nhận thức. Phương pháp đề xuất không yêu cầu

thông tin trạng thái kênh CSI nhưng vẫn thu được chất lượng như hệ

thống sử dụng mô hình EGC và tốt hơn hệ thống sử dụng trọng số

lượng tử. Đồng thời đưa ra giải pháp cảm nhận phổ kết hợp kỹ thuật

xử lý song song và luật OR.

KẾT LUẬN

Luận án đề xuất các giải pháp nhằm ước lượng các tham số của

tín hiệu không tương quan và tương quan trong hệ thống thông tin,

định vị vô tuyến với độ phân giải và tính chính xác cao, phát triển

kiến trúc máy thu mới hướng đến mô hình máy thu thông minh tự

cấu hình, đồng thời đề xuất kỹ thuật cảm nhận phổ sử dụng đa ăng

ten và bộ tách sóng năng lượng trong hệ thống vô tuyến nhận thức và

đã đạt được những kết quả chính sau đây:

1) Đề xuất thuật toán ước lượng tham số CFO và FDOA của tín

hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến. Kết quả này được đăng

tải ở công trình số (4) và số (7) trong danh mục các công trình

công bố của tác giả.

24

2) Đề xuất, cải tiến thuật toán ước lượng đồng thời các tham số

của tín hiệu là DOA, tần số Doppler, trễ truyền sóng và DOA

theo góc phương vị, góc ngẩng trong hệ thống thông tin vô

tuyến. Kết quả này được đăng tải ở công trình số (8) trong danh

mục các công trình công bố của tác giả.

3) Đề xuất giải pháp cảm nhận phổ trong hệ thống thông tin vô

tuyến không sử dụng CSI mà dựa trên các tham số ước lượng,

đồng thời đề xuất giải pháp cảm nhận phổ sử dụng kỹ thuật xử

lý song song và luật OR. Kết quả này được đăng tải ở công

trình số (1), số (2) và số (3) trong danh mục các công trình

công bố của tác giả.

4) Đề xuất kiến trúc máy thu mới sử dụng cho bài toán ước lượng

DOA. Kết quả này được đăng tải ở công trình số (5) trong danh

mục các công trình công bố của tác giả.

Hướng nghiên cứu tiếp theo của Luận án:

Để tiếp tục nghiên cứu, phát triển những kết quả đã đạt được,

mở rộng phạm vi nghiên cứu và ứng dụng thực tế trong lĩnh vực

thông tin vô tuyến, từ công việc nghiên cứu của mình, chúng tôi thấy

xuất hiện hướng nghiên cứu tiếp theo của Luận án như sau:

1) Nghiên cứu bài toán ước lượng các tham số tín hiệu trong

trường hợp tín hiệu băng rộng.

2) Nghiên cứu phương pháp xử lý trong trường hợp nhiễu không

phải là nhiễu trắng mà là nhiễu màu.

3) Nghiên cứu hoàn thiện bài toán ước lượng số nguồn tín hiệu.

Ngoài ra, nếu điều kiện cho phép, trong thời gian tới có thể chế

tạo thử nghiệm các thiết bị để đo thử, áp dụng giải pháp ước lượng

các tham số của tín hiệu đã đề xuất.

DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ

1. Pham Duy Phong, Dang Trung Chinh anh Vu Van Yem, ”A Novel Spectrum Sensing Without Channel State Information Using Estimated Parameters,“ Research, Development and Application on Information & Communication Technology journal, Volume E-1, Number 3 (7), p. 56-63, December 2010.

2. Pham Duy Phong, Dang Trung Chinh and Vu Van Yem, "OR Rule and Parallel Processing Technique in Multiple antennas for Spectrum Sensing"The third International Conference on Communications and Electronics, ICCE 2010, Nha Trang, Vietnam, August 13-15, p. 273 - 277, 2010.

3. Pham Duy Phong, Dang Trung Chinh, Vu Van Yem and Nguyen Van Khang,” More Practical Spectrum Sensing Technique in Cognitive Radio Networks,” The 2010 International Conference on Advanced Technologies for Communications, ATC 2010, Ho Chi Minh City, Vietnam, October 20-22, 2010.

4. Tran Ngoc Dung, Mai Thanh Nga, Vu Van Yem, Pham Duy Phong and Nguyen Xuan Quynh, “Candidates for Estimating Carrier Frequency Offset in MIMO Systems”, International Conference on Advanced Technologies for Communications, September 2009.

5. Yem Van Vu, Phong Duy Pham, Thanh Huu Nguyen, Viet Minh Pham, “A Robust Single Channel Direction Finding System”, in Proceedings of International Symposium on Multimedia and Communication Technology 2009 (ISMAC 2009), January 22- 23, 2009, Bangkok, Thailand.

6. Mai Thanh Nga, Vu Van Yem, Pham Duy Phong and Nguyen Huu Thanh, “A planar quasi-Yagi For Next Generation Wireless Communication Systems,” Research, Development on Electronics, Telecommunications and Information technology Journal, Issue 3, December 2008.

7. Pham Duy Phong, Vu Van Yem "High rosolution agorithm for frequency difference of arrival estimation", Proceeding of South East Asian Technical University Consortium (SEATUC), Bangkok, Thailand, March 2012.

8. Pham Duy Phong and Vu Van Yem ”Joint signal parameters estimation for advanced wireless positioning systems” Proceeding of South East Asian Technical University Consortium (SEATUC), Bangkok, Thailand, March 2012.

tóm tẮt luẬn án tiẾn sỸ kỸ thuẬt - · pdf fileanten đang được...

Documents