Trong tiến trình phát triển của xã hội lài người, thông tin và sự trao đổi thông tin luôn là lĩnh vực tiên phong, điều kiện tiên quyết, điều kiện cần và cũng là cơ hội để mỗi quốc gia, mỗi dân tộc thu hẹp khoảng cách phát triển, tránh nguy cơ lạc hậu, tăng năng lực cạnh tranh. hẹp hơn đối với các doanh nghiệp, cách ngành công nghiệp, các nhà đầu tư có cơ hội nâng cao năng lực cạnh tranh, cơ hội tìm kiếm đầu tư mở rộng sản xuất kinh doanh hay nói cách khác xu thế và nhu cầu tất yếu của xã hội loài người hiện tại & tương lai là thông tin, trao đổi tin. sự khẳng định này đang được minh chứng một cách nhanh chóng thông qua các chương trình như chính phủ điện tử, thương mại điện tử.v.v.bởi lẽ tính hiệu quả của nó đã và đang được khẳng định trong mọi lĩnh vực kinh doanh & đời sống xã hội. Trong xã hội thông tin đó, nổi bật nhất là thông tin vô tuyến mà đặc biệt là thông tin di động do tính linh hoạt, mềm dẻo, di động, tiện lợi. của nó. Như vậy, nhu cầu tất yếu về sử dụng hệ thống thông tin di vô tuyến và đang được gia tăng điều này đồng nghĩa với nhu cầu sự chiếm dụng tài nguyên vô tuyến gia tăng hay nói cách khác tồn tại mâu thuẫn lớn giữa nhu cầu chiếm dụng tài nguyên & tài nguyên vốn có của thông tin vô tuyến. Do đặc điểm vốn có của truyền dẫn vô tuyến như tài nguyên hạn chế, chất lượng phụ thuộc nhiều vào môi trường địa hình, thời tiết.dẫn đến làm hạn chế triển khai đáp ứng nhu cầu của xã hội của các nhà công nghiệp và dịch vụ viễn thông. Trước mâu thuẫn này, đặt ra bài toán lớn cho các nhà khoa học và các nghành công nghiệp có liên quan phải giải quyết. Chẳng hạn khi nói về vấn đề tài nguyên vô tuyến, lịch sử phát triển đã cho thấy chúng được giải quyết bằng các giải pháp kỹ thuật, công nghệ như: FDMA, TDMA, SDMA, CDMA, sự kết hợp giữa chúng ở đó đã tìm mọi cách để khai thác triệt để tài nguyên ở dạng thời gian, tần số, không gian, mã. Nói vấn đề giải quyết ở đây được hiểu là sự khám phá tài nguyên vốn có, tìm các giải pháp để khắc phục đối phó nhược điểm chứ không phải là cải tạo hay tạo ra tài nguyên mới. Mặt khác, do tính liên mạng của quá trình truyền tin đòi hỏi gữa các phần tử trong liên mạng phải hoạt động đồng bộ với nhau, điểu này có nghĩa là vấn đề đồng bộ là vấn đề có tính chất sống còn của mạng viễn thông. Vậy thử hỏi điều gì gây ra mất đồng bộ, có thể liệt kê ở đây như: ảnh hưởng của môi trường truyền tin (môi trường cáp quang, vô tuyến. ), sự bất ổn định của các phần tử trong hệ thống viễn thông. trong những ảnh hưởng đó thì ảnh hưởng của môi trường vô tuyến là nghiêm trọng nhất và phức tập nhất vì rằng do đặc tính của môi trường vô tuyến, chất lượng truyền tin phụ bị ảnh hưởng một cách ngẫu nhiên rất lớn,. làm thăng giáng tín hiệu một cách ngẫu nhiên. Vì thế gây khó khăn lớn cho vấn đề đồng bộ mạng.
Nhận thức rõ được tầm quan trọng vấn đề đồng bộ trong mạng viễn thông và nhân tố ảnh hưởng lên vấn đề đồng bộ cùng với sự định hướng của thày giáo TS. Nguyễn Phạm Anh Dũng và thày giáo KS Nguyễn Viết Đảm, đồ tốt nghiệp chọn chủ đề nghiên cứu các giải pháp đồng bộ trong môi trường kênh pha đinh cụ thể là:
"Ứng dụng thuật toán ML để đồng bộ pha sóng mang và định thời cho kênh phađinh"
Theo đó, từ quan điểm nhìn nhận mô hình truyền tin ở dạng chức năng và hệ thống cũng như các đặc tính kênh pha đinh đồ án được chia thành 4 chương như sau:
Chương 1: Mô hình kênh pha đinh và các thông số đặc trưng
Trình bầy tổng quan các mô hình kênh pha đinh liên tục và rời rạc, phân loại kênh pha đinh, tính cách hoá, đặc tính hoá cho kênh được thể hiện ở dạng các thông số đặc trưng. Các tính cách phụ thuộc thời gian và tần số, thông số hoá các ảnh hưởng của kênh lên các thông số ước tính định thời ký hiệu và pha sóng mang.
Chương 2: Tổng hợp các thuật toán đồng bộ
Định nghĩa hàm ML để ước tính pha và định thời và phân loại các ước tính theo các tiêu trí cụ thể. Phân tích tổng hợp các thuật toán ML được dùng trong hệ thống truyền thông phù hợp với các điều kiện xét như ảnh hưởng của môi trường truyền tin, loại tín hiệu tin.
Chương 3: Ứng dụng thuật toán ML để đồng bộ pha sóng mang và định thời
Ứng dụng thuật toán ML để đồng bộ pha sóng mang và định thời ký hiệu cho các phương pháp điều chế và loại dữ liệu cụ thể trong thông tin vô tuyến từ đó xây dựng sơ đồ khối chức năng để khôi phục pha sóng mang và định thời.
Chương 4: Chương trình mô phỏng
Xây dựng chương trình mô phỏng bằng Matlab để khảo sát hoạt động đồng bộ sóng mang và đồng bộ định thời ký hiệu điển hình.
Được sự quan tâm giúp đỡ chỉ bảo tận tình trong nghiên cứu và cung cấp tài liệu của thày giáo TS. Nguyễn Phạm Anh Dũng và thày giáo KS Nguyễn Viết Đảm và ý kiến đóng góp của các thày cô giáo trong bộ môn Vô tuyến cùng với sự cố gắng, nỗ lực của bản thân đồ án được hoàn thành với nội dung được giao ở mức độ và phạm vi nhất định. Tuy nhiên, do trình độ và thời gian có hạn, đồ án chắc chắn không tránh khỏi những sai sót, kính mong các thày cô giáo và bạn đồng nghiệp chỉ bảo, đóng góp ý kiến chỉnh xửa và định hướng nội dung cho hướng phát triển tiếp theo.
Em xin chân thành cảm ơn thày giáo TS. Nguyễn Phạm Anh Dũng và thày giáo KS Nguyễn Viết Đảm đã tận tình giúp đỡ trong thời gian học tập, công tác và làm đồ án tốt nghiệp.
29 trang |
Chia sẻ: oanhnt | Lượt xem: 1190 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Đồ án Ứng dụng thuật toán ML để đồng bộ pha sóng mang và định thời cho kênh pha đinh, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Ch¬ng I
m« h×nh kªnh pha®ing & c¸c th«ng sè ®Æc trng
1.1. Giíi thiÖu
Víi môc ®Ýnh cña ®å ¸n lµ tr×nh bÇy c¸c gi¶i ph¸p ®ång bé ®Ó ®Þnh thêi vµ pha sãng mang hay nãi c¸ch kh¸c lµ tr×nh bÇy c¸c ph¬ng ph¸p kh«i phôc sãng mang vµ ®Þnh thêi ký hiÖu cho hÖ thèng truyÒn th«ng trong m«i trêng kªnh pha ®inh. Muèn vËy viÖc ®Çu tiªn lµ ph¶i biÕt ®îc tÝnh c¸ch cña kªnh pha ®inh nghÜa lµ ph¶i biÕt ®îc c¸c th«ng sè ®Æc trng cña kªnh pha ®inh, c¸ch thøc mµ kªnh pha ®inh g©y ¶nh hëng lªn d÷ liÖu tin ®îc truyÒn trªn nã ë d¹ng c¸c th«ng sè ®Æc trng cña kªnh pha ®inh t¸c ®éng vµo c¸c th«ng sè ®Æc trng cña d÷ liÖu tin.
Theo ®ã, ch¬ng nµy ®å ¸n tr×nh bÇy m« h×nh kªnh pha ®inh liªn tôc vµ rêi r¹c, ph©n lo¹i kªnh pha ®inh vµ rót ra c¸c th«ng sè ®Æc trng cña kªnh pha ®inh ®ång thêi còng ®a ra c¸c th«ng sè ®Æc trng cho mét sè kªnh pha ®inh quan träng.
§Ó ®¸p øng yªu cÇu gia t¨ng c¶ vÒ tÝnh di ®éng vµ chÊt lîng vô cña nhiÒu lo¹i h×nh dÞch vô chÊt lîng cao, th× viÖc truyªn th«ng v« tuyÕn sè cho tiÕng sè ho¸, h×nh ¶nh tÜnh hoÆc ®éng, b¶n tin, c¸c d÷ liÖu kh¸c ®ãng vai trß vai trß quan träng trong thiÕt kÕ vµ thùc thi c¸c hÖ thèng th«ng tin di ®éng vµ c¸ nh©n [1,2]. VÒ mÆt b¶n chÊt, tÊt c¶ c¸c kªnh v« tuyªn dï Ýt hay nhiÒu ®Òu cã tÝnh ph©n t¸n (dispersive) vµ tÝnh phô thuéc thêi gian (time-variant). Tuy vËy, nhiÒu m«i trêng ®iÖn tõ nh: kªnh vÖ tinh hoÆc kªnh Vi ba tÇm nh×n th¼ng LOS,.. thêng ®îc coi lµ bÊt biÕn theo thêi gian (time-invariant), khi nµy cã thÓ ¸p dông c¸c cÊu tróc m¸y thu gåm c¸c bé ®ång hå ®îc rót ra tõ c¸c kªnh tÜnh.
MÆt kh¸c, c¸c m«i trêng nh kªnh di ®éng mÆt ®Êt (LM: Land-Mobile), di ®éng vÖ tinh (SM: Satellite-Mobile), hoÆc sãng ng¾n tÇng ®iÖn ly (tÇn sè cao, HF) tá ra biÕn ®æi tÝn hiÖu ®¸ng kÓ trong ph¹m vi thêi gian ng¾n (short-term time scale), sù th¨ng gi¸ng tÝn hiÖu g©y ¶nh hëng gÇn nh ë mäi tÇng cña hÖ thèng truyÒn tin. §å ¸n tËp chung nghiªn cøu cho lo¹i ®iÒu chÕ tuyÕn tÝnh. C¸c thay ®æi lín vÒ møc tÝn hiÖu thu do pha®ing cïng víi c¸c phÇn tö cña m¸y thu sè; v× vËy ®é chÝnh x¸c cho c¸c bé chuyÓn ®æi A/D vµ xö lý tÝn hiÖu sè ph¶i cao h¬n so víi c¸c kªnh tÜnh. §Æc biÖt, khi x¶y ra pha®ing s©u, cÇn ph¶i dïng c¸c kü thuËt ph©n tËp ®Ó kh¾c phôc, thêng ph©n tËp thêi gian Èn vµ hiÖn (®îc thÊy ë d¹ng c¸c giao thøc ph¸t l¹i hoÆc sö dông m· ho¸ kªnh thÝch hîp víi ®an xen), anten, kh«ng gian, vµ ph©n tËp ph©n cùc [3]. Ngoµi ra, nÕu ph©n t¸n kªnh g©y ra giao thoa gi÷a c¸c ký hiÖu ISI, th× ph¶i ®îc kh¾c phôc bëi bé c©n b»ng (thÝch øng). Cuèi cïng, viÖc truyÒn dÉn trªn c¸c kªnh pha ®inh cÇn ph¶i cã c¸c cÊu tróc bé ®ång bé ®îc thiÕt kÕ ®Æc biÖt vµ c¸c thuËt to¸n, nh×n chung vÒ c¬ b¶n kh¸c so víi c¸c kªnh tÜnh.
Theo ®ã, ®å ¸n sÏ tËp trung rót ra c¸c bé ®ång bé díi d¹ng to¸n hÖ thèng, dùa trªn m« h×nh phï hîp cho tÊt c¶ c¸c tÝn hiÖu vµ c¸c hÖ thèng ®îc cho trong [4]. §Æc biÖt quan t©m nhiÒu nhÊt vµo viÖc m« h×nh ho¸ kªnh pha ®ing thÝch hîp. V× khi quan tr¾c sù thay ®æi kªnh t¹i m¸y thu lµ ngÉu nhiªn, nªn ta xÐt m« h×nh kªnh thèng kª. H¬n n÷a, do c¸c bé ®ång bé chñ yÕu ph¶i ®èi phã víi c¸c biÕn ®æi ng¾n h¹n cña c¸c ®¹i lîng biªn ®é vµ pha cña tÝn hiÖu thu, nªn thêng coi c¸c thuéc tÝnh kªnh thèng kª lµ dõng Ýt nhÊt trong khung thêi gian ®ñ ng¾n.
Trªn c¬ së ®ã ®å ¸n sÏ thùc hiÖn x©y dùng m« h×nh to¸n häc ®Æc trng ho¸ cho c¸c kªnh pha ®inh mét c¸ch v¾n t¾t ®èi víi líp c¸c kªnh pha®inh liªn tôc vµ rêi r¹c theo thêi gian. Tr×nh bµy v¾n t¾t c¸c ®Æc tÝnh thèng kª cña kªnh pha®inh còng nh viÖc ph©n lo¹i kªnh pha®inh. §Æc biÖt m« h×nh ho¸ c¸c ¶nh hëng cña kªnh lªn c¸c th«ng sè ®ång bé ë d¹ng to¸n häc, nhê ®ã lµm c¬ së nÒn t¶ng cho viÖc íc tÝnh vµ thùc hiÖn ®ång bé c¸c th«ng sè ®ång bé ë c¸c ch¬ng sau.
1.2. M« h×nh kªnh pha ®inh liªn tôc
Trong qu¸ tr×nh truyÒn tin sè trªn c¸c kªnh tuyÕn tÝnh, th× tÝn hiÖu b¨ng tÇn c¬ së ph¸t t¬ng ®¬ng s (t) lµ chuçi c¸c ®¸p øng xung bé läc ph¸t , bị trÔ bëi kT vµ ®îc ®¸nh träng lîng bëi c¸c ký hiÖu d÷ liÖu M-PSK hoÆc cña M-QAM:
(1.1)
Do quan t©m ®Õn viÖc truyÒn th«ng v« tuyÕn giíi h¹n b¨ng th«ng chÆt. V× vËy, tÊt c¶ c¸c tÝn hiÖu vµ hÖ thèng ®îc hiÓu lµ sù tr×nh bµy ®êng bao gi¸ trÞ phøc th«ng thÊp t¬ng ®¬ng cña c¸c b¶n sao b¨ng th«ng cña chóng. TÊt c¶ hÖ thèng vµ c¸c tÝn hiÖu ®êng bao th«ng thÊp quy vµo sãng mang m¸y ph¸t sao cho tÝn hiÖu th«ng b¨ng ph¸t ®îc tËp trung xung quanh tÇn sè sãng mang ph¸t. Kªnh pha ®inh vËt lý chØ lµ hÖ thèng tuyÕn tÝnh th«ng thÊp t¬ng ®¬ng ®îc ®Æc tÝnh ho¸ bëi ®¸p øng xung kªnh CIR (Channel Impulse Response) pha ®inh phô thuéc thêi gian gi¸ trÞ phøc hoÆc hµm truyÒn ®¹t kªnh tøc thêi lµ biÕn ®æi chuçi Fourier cña theo biÕn trÔ t¹i thêi ®iÓm t. HÇu hÕt c¸c kªnh v« tuyÕn ®îc ®Æc tÝnh ho¸ bëi truyÒn sãng ®a ®êng ë ®ã tån t¹i nhiÒu tia ph¶n x¹ vµ t¸n x¹ ®Õn phÝa thu. KÞch b¶n t¸n x¹ ®iÓn h×nh ®îc cho ë h×nh 1.1 ®èi víi m«i trêng v« tuyÕn di ®éng. Trõ khi bÞ che khuÊt, tia LOS (®êng nÐt ®øt) ®Õn m¸y thu sím nhÊt, trong khi ®ã c¸c tia kh¸c (c¸c ®êng liÒn) bÞ ph¶n x¹ tõ c¸c vËt thÓ kh¸c trong c¸c vïng l©n cËn. Mçi mét tia ®îc ®Æc tÝnh ho¸ bëi suy gi¶m (biªn ®é “khuyÕch ®¹i” ), dÞch pha vµ trÔ truyÒn sãng riªng. Hai vÊn ®Ò trªn ®îc biÓu diÔn hîp bëi hÖ sè khuyÕch ®¹i gi¸ trÞ phøc trong ®ã lµ khuyÕch ®¹i biªn ®é phô thuéc thêi gian vµ lµ dÞch pha ngÉu nhiªn. ë ®©y, c¸c trÔ ®îc rót ra tõ quan hÖ víi trÔ truyÒn sãng cña tia ®Õn ®Çu tiªn (thêng lµ tia LOS). Quan hÖ trÔ truyÒn sãng vµ kho¶ng c¸ch truyÒn sãng gi÷a m¸y ph¸t vµ m¸y thu lµ:
(1.2)
H×nh 1.1 KÞch b¶n t¸n x¹ ®iÓn h×nh trong th«ng tin di ®éng
Trong ®ã c vËn tèc cña ¸nh s¸ng. Thêng, vµ thay ®æi chËm theo thêi gian; v× vËy trÔ ph©n biÖt tøc thêi ®îc coi lµ dõng trong trong khung thêi gian phï hîp sao cho chóng cã thÓ ®îc ®¸nh chØ sè . §¸p øng xung kªnh vËt lý chøa trÔ truyÒn sãng ®îc tr×nh bµy nh lµ sù xÕp chång cña N xung Dirac ®îc ®¸nh träng lîng vµ bÞ trÔ:
(1.3)
Trong truyÒn tin sè ë ®ã c¸c pha ®ång hå m¸y ph¸t vµ m¸y thu cã thÓ kh¸c nhau, nªn trÔ ®ång hå m¸y thu (hoÆc sím nhÞp, nÕu ©m) ph¶i ®îc céng vµo trÔ truyÒn sãng. Gi¶ sö tèc ®é ®ång hå ph¸t vµ thu , lÖch ®Þnh thêi t¬ng ®èi lµ dõng vµ . §é trÔ truyÒn sãng b©y giê ®îc biÓu diÔn theo kho¶ng thêi gian ký hiÖu T nh sau:
(1.4)
Víi lµ sè nguyªn sao cho trÔ phô ph©n ®o¹n (hoÆc sím) còng trong ph¹m vi . Tõ h×nh 1.2, thÊy râ lµ trÔ ph©n ®o¹n cña tia ®a ®êng ®Õn ®Çu tiªn theo nhÞp ®ång hå ký hiÖu m¸y thu gÇn nhÊt.
Víi môc ®Ých thiÕt kÕ m¸y thu, cÇn ph¶i ®a ra ®¸p øng xung kªnh theo chuÈn ®Þnh thêi m¸y thu:
(1.5)
H×nh 1.2 C¸c ph¹m vi thêi gian m¸y ph¸t vµ m¸y thu
(xem h×nh 1.2). Tæng qu¸t, do trÔ truyÒn sãng kh«ng ph¶i lµ nguyªn lÇn chu kú ký hiÖu T, nªn trÔ ®Þnh thêi cã thÓ nhËn gi¸ trÞ bÊt kú trong ph¹m vi thËm chÝ trong trêng hîp thÝch hîp chÝnh x¸c gi÷a ®ång hå bé m¸y ph¸t vµ m¸y thu . V× vËy, “khëi ®Çu” cña ®¸p øng xung kªnh (tia ®Õn ®Çu tiªn) cã thÓ bÞ lÖch ®i mét nöa ký hiÖu t¬ng øng víi chuÈn ®Þnh thêi m¸y thu.
Tõ m« h×nh kªnh (1.5), cÇn ph¶i ®ång nhÊt c¸c nhiÖm vô ®ång bé m¸y thu. XÐt vÒ nhÊt qu¸n hoÆc chØ thu nhÊt qu¸n vi sai, tån t¹i c¸c träng lîng ®êng truyÒn gi¸ trÞ phøc thay ®æi ngÉu nhiªn cÇn cã mét sè lo¹i kh«i phôc sãng mang, nghÜa lµ ph¶i dïng c¬ chÕ ®ång bé pha vµ ®iÒu khiÓn khuyÕch ®¹i nÕu ®iÒu chÕ ®a møc (M-QAM). C¸c trÔ ®Þnh thêi vµ ®a ®êng ph©n biÖt vµ t¬ng øng, phôc vô cho ®ång bé ®Þnh thêi. NÕu kªnh lµ kh«ng chän läc(, xem bªn díi), th× ®ång bé ®Þnh thêi ®îc thùc hiÖn b»ng c¸ch íc tÝnh vµ bï trÔ ®Þnh thêi .
Trêng hîp kªnh chän läc tÇn sè:
Trêng hîp c¸c kªnh chän läc, th× phiªn b¶n ®¸p øng xung kim kªnh ®· ®îc läc vµ lÊy mÉu ph¶i ®îc íc tÝnh vµ bï b»ng kü thuËt c©n b»ng.
Ngoµi dÞch pha ngÉu nhiªn do kªnh, sù kh«ng hoµn h¶o cña c¸c bé dao ®éng ph¸t vµ thu còng ¶nh hëng ®¸ng kÓ, thêng kh«ng ngÉu nhiªn nhng kh«ng biÕt tríc dÞch tÇn. NÕu xÈy ra sù lÖch rÊt lín hoÆc vît qu¸ tèc ®é ký hiÖu , th× cÇn ph¶i ®ång bé tÇn sè s¬ bé trong m¸y thu. Theo ®ã díi ®©y, ta coi r»ng dÞch tÇn sè nhá vµ ë møc ®é võa ph¶i trong ph¹m vi , nghÜa lµ, phæ tÝn hiÖu thu cã thÓ bÞ dÞch lªn ®Õn 10-15% tèc ®é ký hiÖu. NÕu ®a vµo m« h×nh tÝn hiÖu vµ kÕt hîp dÞch pha sãng mang kh«ng ®æi vµo c¸c träng lîng ®êng truyÒn sãng gi¸ trÞ phøc, th× tÝn hiÖu mang tin [ph¬ng tr×nh (1.1)] ®îc truyÒn qua kªnh mang l¹i tÝn hiÖu thu bÞ dÞch tÇn th«ng qua sù quay pha :
(1.6)
Víi lµ ®¸p øng xung kªnh hiÖu lùc phô thuéc thêi gian, bao gåm läc ph¸t vµ trÔ ®Þnh thêi ph©n ®o¹n. CIR vµ hµm chuyÓn ®¹t cña nã cã thÓ ®îc khai triÓn nh sau:
(1.7)
trong ®ãlµ phÐp tÝch chËp, vµ lµ CIR & kªnh vËt lý t¬ng øng, chØ lÊy xÐt c¸c trÔ ph©n biÖt, v× vËy bá qua trÔ ®Þnh thêi vµ truyÒn sãng. ViÖc khai triÓn nµy h÷u hiÖu cho viÖc m« h×nh ho¸ vµ m« pháng kªnh v× c¸c ¶nh hëng cña kªnh vËt lý (pha ®ing, ph©n t¸n), läc m¸y ph¸t vµ lÖch ®Þnh thêi (truyÒn sãng, ®ång hå m¸y thu) ®îc quy vµo c¸c phÇn tö vµ t¬ng øng.
Ta chó ý r»ng ®Þnh nghÜa vÒ ®¸p øng xung kim kªnh ®îc dïng ë ®©y kh«ng bao gåm viÖc läc thu vµ v× vËy kh¸c víi c¸c tµi liÖu thêng dïng ë ®ã hµm ý ®Õn tÇng cã bé läc ph¸t, kªnh vËt lý vµ bé läc thu. ë ®©y, n(t) lµ t¹p ©m Gaussian tr¾ng céng (AWGN) víi mËt ®é phæ c«ng suÊt N0, MÆc dï, thùc tÕ n(t) bÞ ¶nh hëng nhiÒu bëi nhiÔu ®ång kªnh (CCI: Co-channel interference) trong m«i trêng ®îc h¹n chÕ nhiÔu. Ngoµi ra, n(t) bÞ t¬ng quan th«ng qua viÖc läc bëi bé läc. Tuy vËy, víi ®iÒu kiÖn ph¼ng (, xem bªn díi) ®îc ¸p dông cho , th× kh«ng bÞ mÐo t¹p ©m trong b¨ng th«ng xÐt, nh vËy nã kh«ng cßn quan träng dï cã xÐt ®Õn ¶nh hëng cña hay kh«ng.
V× phæ lµ nguån tµi nguyªn cùc kú quan träng trong c¸c m«i trêng ®a truy nhËp, nªn cÇn cã c¸c bé läc lÊy d¹ng xung ph¸t h¹n chÕ b¨ng chÆt chÏ cho tÝn hiÖu b¨ng hÑp. Theo ®ã, còng ®îc øng dông cho truyÒn th«ng CDMA trong ®ã thuËt ng÷ “b¨ng hÑp” coi lµ tèc ®é chip thay cho tèc ®é ký hiÖu. ViÖc lÊy d¹ng xung chÆt chÏ còng gãp phÇn khö nhiÔu kªnh l©n cËn (ACI: adjacent channel interference). V× vËy, ta coi r»ng bé läc ®îc lÊy gÇn ®óng b»ng b¨ng th«ng B cña tÝn hiÖu RF sao cho kªnh [ph¬ng r×nh (1.7)] còng ®îc giíi h¹n b¨ng chÆt tíi B. Thêng, chän bé läc ph¸t cã hµm truyÒn ®¹t lµ hµm truyÒn ®¹t cosin t¨ng[8].
(1.8)
trong ®ã n¨ng lîng bé läc
(1.9)
b»ng kho¶ng ký hiÖu T. Nh vËy bé läc vµ kªnh cã b¨ng ®îc giíi h¹n b¨ng chÆt hai phÝa lµ víi hÖ sè dèc më réng b¨ng . BiÕt r»ng, bé läc thÝch hîp thu (chuÈn ho¸ n¨ng lîng) cho trêng hîp kªnh kh«ng lùa chän (AWGN, kh«ng dÞch tÇn) ®îc cho bëi . Do ®ã, tÇng lÊy d¹ng xung vµ c¸c bé läc thÝch hîp xung b»ng
(1.10)
lµ xung dèc cosin tho¶ m·n ®iÒu kiÖn Nyquit vÒ viÖc truuyÒn dÉn kh«ng cã ISI [Ch¬ng 2, [1]]. Lu ý r»ng, truyÒn dÉn b¨ng tÇn c¬ së th× B ®îc ®Þnh nghÜa lµ ®é réng b¨ng tÇn mét phÝa cßn ®èi víi truyÒn dÉn th«ng b¨ng th× B ®îc ®Þnh nghÜa lµ ®é réng b¨ng tÇn B tÝn hiÖu RF hai phÝa.
Nh ®îc gi¶i thÝch ë trªn, néi dung tÇn sè cña tÝn hiÖu thu ®îc phÐp dÞch tÇn do sù kh«ng hoµn h¶o bé dao ®éng ®Õn mét gi¸ trÞ cùc ®¹i cô thÓ, v× vËy sau biÕn ®æi h¹ tÇn, bé läc ë tríc bé chuyÓn D/ A lo¹i bá tÝn hiÖu thu trong kho¶ng tÇn sè . ChØ khi, rÊt nhá hoÆc ®· ®îc bï hiÖu qu¶ b»ng tÇng ®iÒu khiÓn tÇn sè phÝa tríc, th× bá qua sù më réng gi¶i tÇn ®Çu vµo m¸y thu trong thiÕt kÕ .
Tõ ph¬ng tr×nh (1.7), thÊy râ kªnh dï nhiÒu hay Ýt ®Òu thÓ hiÖn ®Æc tÝnh truyÒn dÉn phô thuéc tÇn sè. Møc ®é lùa chän läc tÇn sè phô thuéc vµo kªnh vËt lý vµ ®é réng b¨ng th«ng truyÒn dÉn B. §Æc biÖt, hµm truyÒn ®¹t kªnh kh«ng chän läc tÇn sè (kh«ng chän läc hoÆc ph¼ng) trong ®é réng b¨ng B nÕu , trong ®ã sÏ n»m trong kho¶ng tèc ®é ký hiÖu trong c¸c m«i trêng b¨ng th«ng bÞ giíi h¹n. V× vËy, kªnh kh«ng chän läc lµ kªnh khi ®é ph©n t¸n (tr¶i réng c¸c trÔ truyÒn tia) tho¶ m·n (trong thiÕt kÕ m¸y thu, tÝnh kh«ng chän läc thêng ®îc gi¶ ®Þnh nÕu ); víi kªnh chän läc tÇn sè th× ®é ph©n t¸n cã thÓ so s¸nh ®îc víi kho¶ng thêi gian cña ký hiÖu hoÆc vît qu¸ kho¶ng thêi gian ký hiÖu T.
Trêng hîp kªnh kh«ng chän läc tÇn sè: Hµm truyÒn ®¹t kªnh vµ ®¸p øng xung rót gän thµnh:
(1.11)
Nh vËy tÊt c¶ c¸c träng lîng ®êng truyÒn (kh«ng kh¶ gi¶i - nonresolvable) ®Òu hîp nhÊt vµo mét träng lîng ®îc gäi lµ mÐo nh©n (MD: multiplicative distortion) [11], vµ tÊt c¶ c¸c trÔ truyÒn lan lªn tíi ®Òu cã thÓ ®îc nhËn gi¸ trÞ 0 sao cho cho phÐp thÓ hiÖn trÔ ®Þnh thêi . V× vËy tÝn hiÖu thu ®îc viÕt nh:
(1.12)
LÖch tÇn rÊt nhá ®«i khi ®îc thÊy trong m« h×nh qu¸ tr×nh mÐo nh©n MD kªnh ®éng ®Ó t×m ®îc qu¸ tr×nh mÐo nh©n MD kªnh tÇn sè kÕt hîp . NÕu tÊt c¶ c¸c th«ng sè ®ång bé ®Òu ®îc biÕt tríc, th× cã thÓ xö lý tÝn hiÖu thu b»ng c¸ch sö dông bé läc thÝch hîp kªnh tÇn sè n¨ng lîng chuÈn ho¸ (lý tëng).
(1.13)
[xem ptr(1.7)], b»ng c¸ch bï tÇn sè (quay ngîc bé pha phøc ) th«ng qua thµnh vµ läc thÝch hîp kªnh bëi trêng hîp pha ®inh ph¼ng, bao gåm hiÖu chØnh pha (pha kªnh thay ®æi ngÉu nhiªn ) th«ng qua , läc thÝch hîp xung bëi , vµ bï ®é trÔ ®Þnh thêi th«ng qua .
Chó ý r»ng, khi viÖc läc thÝch hîp kªnh tÇn sè chÝnh x¸c, th× kh«ng thay ®æi thø tù c¸c ho¹t ®éng, nghÜa lµ, viÖc hiÖu chØnh tÇn sè vµ pha ®îc thùc hiÖn tríc khi läc thÝch hîp xung. HiÓn nhiªn, lÖch tÇn sè lín vµ c¸c biÕn ®æi kªnh nhanh lµm cho tÝn hiÖu thu bÞ dÞch tÇn sè, sao cho phæ cña nã thÝch hîp víi xung bé läc thÝch hîp MF. Tuy v©y, do chØ xÐt c¸c lÖch tÇn sè (d) vµ ®é réng b¨ng th«ng pha®inh kªnh lµ t¬ng ®èi nhá so víi ®é réng b¨ng th«ng B, nªn viÖc thiÕt kÕ m¸y thu vµ m« h×nh truyÒn dÉn cho c¸c kªnh pha ®ing ph¼ng ®îc ®¬n gi¶n ®¸ng kÓ b»ng c¸ch bï tÇn sè vµ pha nh sau: xung MF (®îc biÕt tríc vµ kh«ng ®æi), nh vËy tr¸nh ®îc bé läc thÝch hîp kªnh tÇn sè (lý tëng nhng kh«ng ®îc biÕt tríc). Nh vËy xung MF cã thÓ ®îc thùc hiÖn hoÆc nh phÇn ®Çu [ch¼ng h¹n, b»ng c¸ch kÕt hîp nã víi bé tiÒn läc t¬ng tù:] hoÆc nh bé läc sè theo vµ sù chuyÓn ®æi A/D. Khi ®ã ®Çu ra cña xung läc thÝch hîp MF ®îc viÕt
(1.14)
trong ®ã lµ t¹p ©m ®îc läc víi mËt ®é phæ c«ng suÊt vµ hµm tù t¬ng quan . TuyÖt ®¹i ®a sè c¸c hÖ thèng lµm viÖc trªn c¸c kªnh pha ®ing ®îc thiÕt kÕ sao cho tèc ®é pha®inh duy tr× ë bªn díi tèc ®é ký hiÖu 1/ T, nªn lÊy xÊp xØ lµ hîp lÖ trong kho¶ng cña xung mµ bóp sãng chÝnh thuéc vïng - T < t < T. Sè h¹ng thø ba cña ph¬ng tr×nh (1.14) ®îc x¸c ®Þnh lµ ®é mÐo do läc kh«ng thÝch hîp khi sö dông -thay cho tríc khi hiÖu chØnh tÇn sè. BiÕt r»ng, ®èi víi kªnh AWGN thµnh phÇn nµy lµ nhá nÕu lÖch tÇn t¬ng ®èi nhá h¬n 1. V× vËy, ®Çu ra bé läc thÝch hîp xung cã thÓ ®îc xÊp xØ bëi:
(1.15)
H×nh 1.3 M« h×nh kªnh pha ®inh tuyÕn tÝnh
H×nh 1.3 tæng hîp th¶o luËn ë trªn vµ minh ho¹ c¸c m« h×nh kªnh truyÒn dÉn cho c¸c kªnh pha ®ing chän läc tÇn sè vµ kh«ng chän läc tÇn sè. Nh ®· ®îc ®Ò cËp, chØ cho phÐp ho¸n vÞ viÖc hiÖu chØnh tÇn sè vµ läc thÝch hîp xung (nh ®îc thÊy trªn h×nh) khi c¸c lÖch tÇn t¬ng ®èi lµ nhá n»m trong kho¶ng 10 - 15 %.
NÕu ®iÒu nµy kh«ng ®îc b¶o ®¶m, th× ph¶i dïng mét bé ®ång bé tÇn sè riªng tríc . Läc thÝch hîp kªnh lùa chän tÇn sè sÏ nh¹y h¬n ®èi víi c¸c lÖch tÇn v× vËy, nÕu bé läc thÝch hîp kªnh (phô thuéc vµo thêi gian, kh«ng ®îc biÕt tríc) ®îc sö dông ®Ó thu gÇn t«i u (ch¬ng 13, [1]), th× nªn ®ång bé tÇn sè tríc khi läc thÝch hîp trõ khi dÞch tÇn sè trong kho¶ng hoÆc nhá h¬n tèc ®é kªnh pha ®inh.
1.3. M« h×nh kªnh pha®inh rêi r¹c
Trong tÊt c¶ c¸c thùc hiÖn m¸y thu sè, tÝn hiÖu thu r(t) [ph¬ng tr×nh (1.6)] ®îc lÊy mÉu. §Ó ®¶m b¶o ®ñ néi dung th«ng tin, ph¶i lÊy mÉu t¹i tèc ®é tèi thiÓu lµ bé (xem h×nh 1. 3). Tuy nhiªn, cÇn cã mét bé läc chèng chång phæ (anti-aliasing) th«ng thÊp lý tëng víi ®é réng b¨ng th«ng (mét phÝa). V× vËy, nh×n chung kh«ng t¬ng xøng víi tèc ®é ký hiÖu vµ xÐt dÞch tÇn sè nhá vµ c¸c hÖ sè dèc ®Þnh d¹ng xung ®iÓn h×nh α trong ph¹m vi gi÷a 0.2 vµ 0.7, cã thÓ chän tÇn sè lÊy mÉu danh ®Þnh lµ . V× vËy cho phÐp chuyÓn gi÷a th«ng b¨ng vµ kh«ng th«ng b¨ng mÞn b»ng c¸ch ®ã dÔ dµng thùc hiÖn bé läc chèng chång phæ .
Trong khi tÇn sè lÊy mÉu thùc tÕ cña ®ång hå m¸y thu ho¹t ®éng tù do kh«ng bao giêi chÝnh x¸c b»ng 2/T (ch¬ng 4, [1]), sù thay ®æi t¹i c¸c thêi ®iÓm ®Þnh thêi do c¸c tèc ®é kh«ng t¬ng xøng ®îc cho lµ vÉn duy tr× ®ñ nhá trong kho¶ng thêi gian ®ñ ng¾n. §iÒu nµy ®Æc biÖt phï hîp víi c¸c kªnh pha ®inh ë ®ã th«ng tin hÇu nh ®îc chuyÓn vµo khèi hoÆc gièng nh gãi. V× vËy, trong c¸c kho¶ng thêi gian cña c¸c khèi ®ã, trÔ ®Þnh thêi t¬ng ®èi cã thÓ ®îc coi lµ dõng.
TÊt nhiªn, cã nhiÒu thay ®æi vÒ viÖc lÊy mÉu. ThÝ dô, tÝn hiÖu thu cã thÓ ®îc lÊy mÉu ë tèc ®é cao h¬n 2/T, chän lµ 8/T, ®Ó chÕ t¹o bé läc kh«ng t¹o tÇn sè gi¶ ®¬n gi¶n h¬n (tÇn sè c¾t cao h¬n, ®é dèc mÞn h¬n). Tuy nhiªn, trong trêng hîp ®ã tÝn hiÖu mÉu cã thÓ chøa t¹p ©m kh«ng vµ nhiÔu kªnh l©n cËn kh«ng mong muèn. ViÖc läc th«ng thÊp sè vµ quyÕt ®Þnh nhËn ®îc tÝn hiÖu ë tèc ®é 2/T. Mét c¸ch kh¸c lµ chuyÓn tÝn hiÖu thu vµo mét vµi b¨ng trung gian (hoÆc “©m thanh”), sau ®ã lÊy mÉu ®Çu bé trén t¹i tèc ®é cao b»ng c¸ch dïng mét bé chuyÓn ®æi A/ D, sau ®ã chuyÓn sè vµo b¨ng tÇn c¬ së, vµ cuèi cïng quyÕt ®Þnh tèc ®é 2/ T.
NÕu lÊy mÉu c¸ch kÐp ë tèc ®é 2/T, th× tÝn hiÖu thu r(t) ®îc lÊy mÉu [ph¬ng tr×nh (1.6) bao gåm lÖch tÇn] cã thÓ ®îc biÓu diÔn lµ:
(1.16)
cã c¸c chØ sè i = 0, 1 ký hiÖu cho c¸c mÉu nhËn gi¸ trÞ t¹i c¸c thêi ®iÓm ®Þnh thêi kT (béi nguyªn lÇn cña T) vµ kT + T/2 (béi mét phÇn hai nguyªn lÇn cña T). Tõ ph¬ng tr×nh (1.16), ®¸p øng xung kim kªnh ph©n t¸n rêi r¹c t¬ng ®¬ng (bao gåm lÖch ®Þnh thêi m¸y thu) ®îc coi lµ:
(11-17)
H×nh 1.4 M« h×nh kªnh rêi r¹c cho c¸c kªnh pha ®inh chän läc tÇn sè
V× vËy, chÝnh kªnh thÓ hiÖn nÕu nh nã ®îc lÊy mÉu trong miÒn trÔ vµ thêi ë tèc ®é 2/T. H¬n n÷a, chØ sè cô thÓ trong c¸c ph¬ng tr×nh (1.16) vµ (1.17) thÓ hiÖn viÖc t¸ch tÝn hiÖu thu thµnh hai tÝn hiÖu thµnh phÇn t¬ng øng. Mçi mét thµnh phÇn cña c¸c tÝn hiÖu nµy phô thuéc vµo kªnh dµnh riªng cho nã trong khi ®ã nã ®éc lËp víi kªnh thµnh phÇn kh¸c. V× vËy, hÖ thèng truyÒn dÉn cã thÓ ®îc m« h×nh ho¸ nh lµ hai hÖ thèng riªng biÖt (c¸c kªnh thµnh phÇn ) c¶ hai ®Òu ®îc cung cÊp bëi cïng tÝn hiÖu vµo (luång ký hiÖu ) vµ ®Òu t¹o ra hai tÝn hiÖu thu riªng. C¸c qu¸ tr×nh t¹p ©m mÉu trong ph¬ng tr×nh (1.16) cã thÓ ®îc xem lµ kh«ng t¬ng quan riªng biÖt (chó ý c¸c thuéc tÝnh t¹p ©m), nhng nãi chung th«ng qua c¸c ho¹t ®éng cña bé läc kh«ng t¹o tÇn sè gi¶ mµ c¸c qu¸ tr×nh bÞ t¬ng quan chÐo nhau. Nh vËy, t×m ®îc m« h×nh kªnh truyÒn dÉn tõng phÇn rêi r¹c t¬ng ®¬ng ®îc minh ho¹ ë h×nh 1.4 ®èi víi kªnh hai tai. M« h×nh nµy hoµn toµn phï hîp v× tÊt c¶ c¸c hÖ thèng vµ tÝn hiÖu thµnh phÇn rêi r¹c ®Òu lµ kÕt qu¶ cña viÖc lÊy mÉu trong miÒn trÔ vµ miÒn thêi gian ë cïng mét tèc ®é, tøc lµ tèc ®é ký hiÖu 1/T (thay v× tèc ®é 2/ T nh ë tr¬c ®ã). NÕu cÇn thiÕt, kü thuËt thµnh phÇn ho¸ nµy cã thÓ ®îc më réng mét c¸ch dÔ dµng cho viÖc lÊy mÉu ë tèc ®é cao h¬n nhiÒu lÇn tèc ®é ký tù.
Trêng hîp c¸c kªnh pha ®inh kh«ng lùa chon tÇn sè: M« h×nh truyÒn dÉn sÏ ®¬n gi¶n rÊt nhiÒu. Quan s¸t ph¬ng tr×nh (1.11), ®¸p øng xung kim kªnh lÊy mÉu [ph¬ng tr×nh (1.17)] ®îc viÕt lµ:
(1.18)
Do c¸c tèc ®é pha ®inh chËm vµ võa ph¶i, nªn lÊy xÊp xØ vµ v× vËy ®Ó gi÷ xö lý MD. Bé läc bÊt biÕn sè t¬ng ®¬ng lµ ®¸p øng xung m¸y ph¸t ®îc lÊy mÉu ®îc dÞch bëi ®é trÔ ®Þnh thêi nhá. LÊy mÉu tÝn hiÖu thu r(t) [ph¬ng tr×nh (1.12)] ë tèc ®é 2/T khi ®ã ®îc:
(1.19)
Nh ®· ®îc th¶o luËt ë trªn, viÖc läc xung thÝch hîp lµm cho m« h×nh truyÒn dÉn pha ®ing ph¼ng ®¬n gi¶n h¬n. Mét khi thùc hiÖn nh bé läc t¬ng tù vµ lÊy mÉu ®Çu ra z(t) cña nã [ph¬ng tr×nh (1.5)], hoÆc t¬ng ®¬ng, ¸p dông läc thÝch hîp MF xung sè (thµnh phÇn) ®Ó läc tÝn hiÖu mÉu (thµnh phÇn) [xÊp xØ ho¸ ph¬ng trt×nh (1.19)]. Nh vËy ®Çu ra MF xung mÉu trë thµnh:
(1.20)
Trong ®ã lµ xung Nyquist ®îc lÊy mÉu bÞ trÔ . Tù t¬ng quan cña c¸c qu¸ tr×nh t¹p ©m thµnh phÇn vµ t¬ng quan chÐo gi÷a hai qu¸ tr×nh thµnh phÇn lÇn lît ®îc cho bëi:
(1.21)
VËy th×, lµ c¸c qu¸ tr×nh t¹p ©m tr¾ng riªng biÖt cã ph¬ng sai , xong ®îc ghÐp t¬ng hè nhau qua viÖc läc xung thÝch hîp xung.
Thêng biÕt tríc th«ng sè ®Þnh thêi , hoÆc th«ng qua b¾t ®Þnh thêi khëi t¹o hoÆc tõ b¸m liªn tôc trong qu¸ tr×nh ho¹t ®éng ë tr¹ng th¸i æn ®Þnh. Thùc tÕ, trong c¸c kªnh pha ®ing ph¼ng,
