THIẾT kế tín HIỆU CHO hệ THÔNG THÔNG TIN KHÔNG dây PHÂN tập PHÁT dựa TRÊN KÊNH FADING RAYLEIGH

9 12 0
  • Loading ...
1/9 trang

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 02/08/2019, 17:06

THIẾT KẾ TÍN HIỆU CHO HỆ THƠNG THƠNG TIN KHƠNG DÂY PHÂN TẬP PHÁT DỰA TRÊN KÊNH FADING RAYLEIGH Tóm tắt – Trong viết này, hệ thống thông tin không dây phân tập dựa kênh fading rayleigh sử dụng mẫu pilot hỗ trợ điều chế ( pilot symbol assited modulation – PSAM) Không giống hệ thống đa chặng thông thường với PSAM để ước lượng trình fading, ước tính q trình fading tương quan đến đa máy phát cách tạo chuỗi mẫu pilot cách gần Với chuỗi mẫu nói trên, đề án điều chế mã đặc biệt thiết kế để truy nhập chặng cung cấp đa máy phát mà mở rộng băng thơng tín hiệu Các khái niệm ma trận mã giới thiệu đề án điều chế mã tiêu chuẩn thiết kế thực Thêm vào đó, làm giảm phức tạp đầu thu, kết mô đa so sánh thể vượt trội so với phương pháp hệ thống tần số bù cố định phạm vi rộng tham số hệ thống I thống sử dụng điều chế mã xen phân tập tần số bù sử dụng kỹ thuật PSAM Hình 1: Tín hiệu truyền GIỚI THIỆU Cung cấp kiến trúc phân tập quan trọng để trì hiệu suất cao thiết bị thơng tin khơng dây Phân tập thực nhiều antena, sử dụng điều chế mã hoán vị giải truyền dẫn thời gian không gian sử dụng đa máy phát [1], [2] Có lẽ cơng nghệ phổ biến hay dùng điều chế mã hoán vị Vấn đề phương pháp dánh đổi trễ giải mã hiệu suất điều chế Một ký thuật hiệu truyền thông không dây phân tập đầu thu Lợi việc phân tập truyền từ nhiều anten tách biệt khơng gian(ví dụ: trạm sở), phân tập giúp làm giảm phức tạp tín hiệu đầu thu.Ý tưởng đơn giản chuyển đổi thời gian máy phát, đảm bảo thời điểm có máy phát.Bởi máy phát làm việc khơng liên tục nên công suất lớn cao nhiều so với cơng suất trung bình, làm phức tạp việc thiết kế khuếch đại đầu Kỹ thuật phân tập máy phát mà không ngắt máy thu sử dụng kỹ thuật bù thời gian[3] bù tần số[4], quét pha[5], nhảy tần[6], điều chế phân tập[7] Trong nội dung nghiên cứu này, xem xét điều chế tuyến tính kênh phading khơng chọn lọc tần số Do vậy, ứng dụng việc nghiên cứu thực băng hẹp điều chế đa sóng mang Điều khiển lỗi giải mã kênh phading không chọn lọc tần số đòi hỏi phải ước lượng trạng thái kênh kỹ thuật tham chiếu đầu phát cung cấp phương pháp đơn giản để ước lượng trạng thái kênh Kỹ thuật phổ biến hiệu chỉnh ton(tone-calibration techniques (TCT) [8] pilot symbol assisted modulation (PSAM) PSAM thường sử dụng thực tế cung cấp tỷ số cơng suất trung bình cao mà không cần thiết kế lại xung điều chế Cả TCT PSAM tuân theo phân tích hiệu suất theo điều chế mã xen [1] tương quan pha Trong thực tế, việc thiết kế phân tích hiệu suất hệ Nội dung nghiên cứu bao gồm phần Phần trình bày cắc ký hiệu nội dung nghiên cứu Kiến trúc máy thu phân tích phần III Thông tin cung cấp phân tích sau sử dụng để làm tiêu chí thiết kế mục IV V – thiết kế ma trận pilot ma trận mã xem xét Trong mục VI, ví dụ biểu diễn so sánh kết với hệ thống bù tần số thông thường Và mục V Kết luận II ĐẶT VẤN ĐỀ Trong phần tiếp theo, ký tự chữ thường in đậm viết nghiêng thể cho véc-tơ, ký tự chữ hoa in đậm thể ma trận; x*, xT xH thể cho liên hợp phức, chuyển vị, chuyển vị Hermitian x cách tương ứng; thể tích nội véc-tơ x y, |C| thể trị tuyệt đối C, IK thể ma trận đồng kích thước K Giả sử có m bit bốt gửi đi, đại diện tín hiệu truyền cho hệ thống phát đa dạng đưa hình kênh đại diện cho tín hiệu anten khác Khi tín hiệu mang thơng tin điều chế tuyến tính, s(t) = ∑ n dn u(t-nT), u(t) đơn vị dạng xung lượng T ký tự thời gian, truyền qua tần số không chuyên biệt, thời gian biến thiên, tán xạ đẳng hướng, kênh fading Rayleigh, tín hiệu vào cuối mơ hình hóa bởi: y(t) = c(t)s(t) + n(t) (1) Trong c(t) = méo bội Gaussian phức tiến trình ngẫu nhiên n(t) = trình AWGN với mật độ quang phổ chiều N Các tiến trình c(t) n(t) giả định độc lập tán xạ đẳng hướng Rayleigh giả đình hàm ý c(t) mang nghĩa rộng q trình dừng ngẫu nhiên khơng đổi với hàm tự tương quan [2] Rc(t) E[c(t)c*(t-T)] = EsJ0(2πfDT) (2) Trong fD tần số lan truyền Doppler kênh, ES lượng trung bình ký tự truyền, J0(.) hàm Bessel lệnh Sử dụng số viết (l) để đánh số truyền, trường hợp nhiều truyền mơ tả sau: y(t) = (3) Trong {c(1)(t),c(2)(t),c(3)(t),…,c(L)(t)} thừa nhận i.i.d với hàm tự tương quan đưa (2) Các giả thiết méo bội độc lập cho anten có nghĩa anten tách cách thích hợp Đối với cấu trúc liên kết mạng nhà tách biệt lượng nhỏ bước sóng Đối với anten nâng cao ngồi trời, việc bảo quản vị trí anten đóng vai trò quan trọng [2] Bằng cách giả định fading đủ chậm để có khoảng khơng đổi xung hỗ trợ định hình cách thích hợp để việc can thiệp ký tự nội bỏ qua, kết đầu lọc phù hợp đủ số liệu thống kê gần đưa xk= = (4) Với Ck(l) Gaussian phức với E[ck(l)ck-m(l)*] = Rc(mT) Tính hợp lệ giả định xác định kết [13] Bằng cách xếp biểu tượng truyền cho anten ma trận, xác định ma trận mã truyền ký tự thời gian k như: �d d � d �d �M M �(1) (1) d k  K 1 d k  K 1 � (1) k (1) k 1 D(k) = (2) k (1) k 1 L L O L � � � M � � d k(1) K 1 � d d (L) k (1) k 1 (5) Với dj(i) ký tự truyền điều chế phức anten thứ I bốt thứ j, K chiều dài mã Lưu ý tổng cộng 2mK mã ma trận sử dụng lược đồ truyền khối bit thông tin chọn mã ma trận cho việc truyền dẫn Chúng xác định thiết lập tất mã ma trận (code) ED sử dụng số để yếu tố khác biệt mã (ví dụ Dα ∈ ED ) Một tập hợp nhận xét sử dụng để giải điều chế ký hiệu thông tin chuỗi giá trị phức cho : L �d l 1 xk = L xk+1 = ⋮ L xk+K-1 = �d l 1 c  nk (l ) (l ) k k �d l 1 c  nk  ( l ) (l ) k 1 k 1 (l ) (l ) k  K 1 k  K 1 c  nk  K 1 (6) Để xem xét ma trận ký hiệu cá thể, bỏ qua số k để giảm thiểu nhầm lẫn xác định x = [xk xk+1 … xk+K-1]T n = [nk nk+1 … nk+K-1]T AD = [D(1) D(2) … D(L)] c = [c(1)T c(2)T … c(L)T)T (7) Trong D(l) = diag [ ck( l ) ck(l)1 d k(l ) d k(l)1 … d k(l)K 1 ] c(l) = [ c (l ) … k  K 1 ] Lưu ý ký hiệu [a] ma trận vuông, nơi phần tử đường chéo yếu tố a tất yếu tố khác Do đó, nhận xét cho ma trận mã đặc biệt (6) viết lại : L �D c n (l ) (l ) x = ΛDc + n = l 1 (8) Ngoài nhận xét kết hợp với ma trận mã thông tin, tập hợp chuỗi biết chèn vài P ký tự cho mục đích dự đốn trạng thái kênh Để ước lượng trại thái kênh bốt cụ thể, người nhận sử dụng biểu tượng quan sát thí điểm gần để có thơng tin trạng thái kênh cần thiết để giải mã Các ký tự thí điểm liên tục tập hợp ma trận N x L: P= �d k(1) d k(2) � (1) d k(1)1 �d k 1 �M M �(1) (1) d k  K 1 d k  K 1 � L L O L d k(L) � � d k(1)1 � M � � (1) d k  K 1 � (9) Với d ký tự thí điểm truyền anten thứ I bốt thứ j Những quan sát tương ứng với đoạn thí điểm là: (i) pj L xp1 = �d l 1 L xp2 = ⋮ �d l 1 L xpN = c  n p1 (l ) ( l ) p1 p �d l 1 c  np (l ) (l ) p2 p2 c  n pn (l ) (l ) pn pn Hình Sơ đồ khối máy thu (10) Với pk = p1 + Pins*(k-1), lớp ma trận (với số p liên kết với ký tự pilot) L xp = Λp cp+ np = �P l 1 c c  np (l) ( l ) p (11) (l ) p Khi xp, Λp, cp, P(l), np tất định nghĩa cách tương tự biểu thức (7) (8) Lưu ý hàng i P gọi dpi cột j gọi dp(j) Và lưu ý yếu tố P không thiết phải thuộc bảng chữ thông tin alphabet III KIẾN TRÚC MÁY THU VÀ PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG Trong phần này, cấu trúc máy thu gần tối ưu đưa hình 2, cho mơ hình mô tả chương trước thiết lập Bộ giải điều chế giả sử ký tự khung đồng hóa Các giải điều chế lấy đầu lấy mẫu giải ghép kênh mẫu liệu x mẫu pilot xp Các mẫu thử nghiệm sử dụng để tạo thành kênh trạng thái dự đoán, c, cho mã ma trận Các vector quan sát x kênh dự đốn c sau tổng hợp lại máy dò tối đa likelihood để kết cuối ma trận mã truyền Cơ chế thảo luận phân tích phần đây: A Máy dò khả tối đa Các máy dò khả tối đa sử dụng quan sát liệu x máy tính quan sát pilot xp Ḋ=arg maxDƴϵE f(x|xp,Dƴ) (12) x xp số đủ để giải điều chế, trừ fD = Khi x xp không Gaussian: E(x|xp,Dƴ)=(πKdet(Cx|p) exp[-(x-ẋ)C-1x|p(x-ẋ)H] Khi ẋ = E[x|xp,Dƴ] Cx|p = cov(x|xp,Dƴ), Cx|p=E[(x-ɅDƴĈ) (x-ɅDƴĈ)H|ĉ,Dƴ]= ɅDƴCovɅHDƴ + N0Ik Khi Cov(č)=E[(c-ĉ)(c-ĉ)H] Cx|p hàm quan sát pilot ma trận mã truyền xác nhận Để phản ánh phụ thuộc này, chỉnh sửa ghi chút chứng minh Cx|p Cy Từ đó: E(x|xp,Dƴ) = E[ɅDƴĈ + n|ĉ, Dƴ] = ɅDƴE[c|ĉ]= ɅDƴĈ số liệu thống kê đầy đủ từ việc quan sát pilot ước lượng trạng thái kênh MMSE Ĉ Do đó, hàm mật độ xác suất có điều kiện x đưa xp Dy : F(x|xp,Dƴ) = (πK|Čƴ|)-1 exp(-(x - ɅDƴĈ)HČƴ-1(x - ɅDƴĈ)) (17) Cần lưu ý giải điều chế có độ phức tạp O(LK2mK) thực thời trang đệ quy [14] [15] Hệ thống thường PSAM dựa [1], [9], hình thức giảm độ phức tạp sau hàm mật độ có điều kiện sử dụng: F(x|xp,Dƴ) = (πK|Čƴ|)-1 exp(-(x - ɅDƴĈ)HČƴ-1(x - ɅDƴĈ)) (18) Trong Čƴ= N0IK HoặcČƴ= diag[(Cƴ)11, (Cƴ)22, …, (Cƴ)kk] Khi (Cƴ)ii yếu tố chéo thứ i Cy Các giải điều chế giảm phức có tính phức O(LKmK), tín hiệu truyền có cấu trúc trellis, phức tạp giảm đến mức độ phức tạp O(LK) Cần lưu ý giải điều chế sử dụng (19) tương đương với giả định ước tính trạng thái kênh tạo ký hiệu pilot hoàn hảo, giải điều chế sử dụng (20) bỏ qua thông tin trạng thái kênh Chúng ta nghiên cứu cụ thể việc tối ưu giải điều chế giải điều chế mô tả (19) (20) mở rộng đơn giản Các chức máy dò khả tối đa hình sau để tạo thành số liệu thống kê định f(x|xp,Dƴ) (hoặc tương đương, Ln[f(x|xp,Dƴ)])cho tất Dƴ ϵ E Các giải mã thực cách chọn lớn giá trị F(x|xp,Dƴ) B Ước lượng trạng thái kênh Phần mô tả chi tiết hữu hạn chiều ước lượng trạng thái kênh cách sử dụng ký hiệu pilot nhận Việc lập dự toán trạng thái kênh tối ưu rõ ràng sử dụng tất biểu tượng pilot, xem xét ước lượng sử dụng N ký hiệu pilot gần Sau khai thác N ký hiệu pilot gần với ma trận mã, ước lượng trạng thái kênh nội suy mẫu để xây dựng ước tính biến dạng thời gian biểu tượng cho kênh Trong báo áp dụng khái quát lọc Wiener đề xuất [9] ghi (16) Mặc dù lọc Wiener sử dụng để ước lượng trình biến dạng kênh [9], đơn giản để áp dụng cho trường hợp đa kênh Sai số toàn phương trung bình vector trạng thái c có dạng: Ĉ = E[c|xp] Do tính chất phối hợp Gaussian toán, toán trở thành toán ước lượng tuyến tính Ĉ = E[cxpH]Cov(xp)-1- xp = Hxp Trong Cov(xp) ma trận phương sai xp, việc sử dụng định lý chiếu trực giao [16] ước lượng sai số tồn phương trung bình, ma trận phương sai sai số ước lượng trạng thái kênh viết sau : Cov(č) = Cov(c) - Cov(ĉ) = Cov(c) – E[cxpH]Cov(xp)-1E[xpcH] Trong Cov(č) tính toán trước C Các ràng buộc Trong phần này, phân tích lỗi kiến trúc máy thu Thơng thường, dòng thơng tin truyền nhị phân Một mã hóa bên ngồi sử dụng để ánh xạ dòng vào biểu tượng ma trận mã thảo luận Vì vậy, quan tâm thực xác suất lỗi bit (BEP), xác suất lỗi mã ma trận Xác định mã ma trận lỗi theo cặp (Dα  Dβ) giống kiện mà thu giải mã ma trận Dβ Dα thực truyền Các BEP đưa Dα truyền theo cặp : PB(E|Dα) = Khi P{Dα  Dβ} = P{ln[f(xα|xp,Dβ)] ≥ } Khi xα = ɅDα c +n Phương trình (25) phân tích khó khắc phục thường bao phía loạt ràng buộc (ví dụ [1]) P{Dα  Dβ} ≤P{ln[f(xα|xp,Dα)]} = P1{Dα  Dβ} Để đánh giá (26), viết lại dạng bậc hai P1{Dα  Dβ} = P{zHQαβz ≤ δαβ} Khi δαβ = ln(|Cα|/ Cβ|), z = [xαT ĉ]T Vì hai vectơ Gauss phức tạp, sử dụng kết cho dạng bậc hai Gaussian phức Sử dụng hàm đặc trưng, đường viền tích hợp, số phép tốn đại số, (27) đánh giá theo công thức sau [1] P1{Dα  Dβ} = if δ ≤ = if δ > Khi Ø(s) = E[exp(-szHQαβz) = (IK+KL +sCov(z)Qαβ)-1 hàm đặc trưng [17] biến ngẫu nhiên zHQαβz Lưu ý tổng quát nhỏ kết [1] kể từ kênh dự tốn kênh khơng giả định độc lập cho ký hiệu mã Các liên hiệp bị ràng buộc vào xác suất lỗi bit cho truyền : PB(E|Dα) = IV THIẾT KẾ MA TRẬN MÃ Những phân tích cung cấp thơng số xác đến việc thực lỗi thực hệ thống mơ hình hóa chúng tơi Tuy nhiên, khơng cung cấp nhìn sâu sắc mối quan hệ hiệu hệ thống, thiết kế điều chế mã hoá thiết kế chuỗi nối tiếp tín hiệu dẫn Để làm rõ mục đích thiết kế ma trận mã hóa, chúng tơi làm cho số thêm giả thiết để đơn giản hóa mơ hình Từ phân tích Mục III, rõ ràng thiết kế mã phụ thuộc vào mức fading Tuy nhiên, quan tâm điều chế mã hóa Vì thiết kế giả thiết fading tĩnh, đưa kết thực nhận fading biến đổi theo thời gian Với giả định trạng thái kênh không đổi qua khoảng thời gian toàn ma trận mã … ==….= với l (8) đơn giản hóa như: x=Dcs+n (32) cs =[ c(1) c(2) ……c(n)] vector L×1mà phần tử giá trị trung bình biến ngẫu nhiên Gauss với phương sai E8 , n vector K × mà phần tử giá trị trung bình biến ngẫu nhiên Gauss với phương sai N0 Nhớ thay ma trận ˄D K×KL ma trận đại diện ma trận mã định (5), kích thức cs L×1 khơng phải KL×1 Đối với mục đích đơn giản hóa lập thiết kế mã từ việc thiết kế chuỗi biểu tượng thí điểm Chúng ta tiếp tục giả định trạng thái kênh cs ước lượng xác Với giả thuyết này, hàm mật độ xác suất có điều kiện x cho cs Dγ : Dγ) = (πN0)-K cxp (-)(33) Tiếp theo chương III-C, viết giới hạn kiện lỗi cặp ma trận mã Dα giải mã ma trận Dβ: P1{Dα Dβ} = P{ln f(xα | Dα, cs) < ln f(xα | Dβ, cs) } (34) Hoặc P1{Dα Dβ}= P { ( xα- Dαcs)H( xα- Dαcs) >( xα- Dβcs)H( xαDβcs) } (35) Để đơn giản hóa (35), ghi nhớ từ Dα giả thiết lan truyền, thay xα Dαcs + n lấy : P1{Dα Dβ} = P{ 2R[nH(Dβ - Dα)cs] > (Dβ - Dα)H(Dβ - Dα) cs} (36) Trong R(.) biểu thị phần thực đối số Do định lý khai triển giá trị suy biến (18) ma trận K×L , Dβ - Dα viết là: Dβ - Dα = VH (37) Trong V ma trận K×K , W ma trận L × L, ∑ = [бij] ma trận dương K×L mà phần tử бij = với i ≠ j б11 ≥ б22≥… бpp> бp+1,p+1=….= бqq=0, q=min{K,L} ρ 1hàng (37) Giá trị бii bặc không âm giá trị riêng (Dβ - Dα)( Dβ - Dα)H Bây (36) viết là: P1{Dα Dβ} = P{ 2R[nH VH∑Wcs] > WH∑HVVH ∑Wcs} (38) Khi V ma trận đơn, VVH ma trận đồng K×K cho phép n’ =Vn =∑Wcs (38) trở thành: P1{Dα Dβ} = P{ 2R[n’H] > (39) Trong thấy n’ vector ngẫu nhiên Gauss 1trung bình với ma trận hiệp biến N0IK , vector ngẫu nhiên Gauss trung bình với ma trận hiệp biến chéo Es∑∑H có yếu tố đường chéo {Es, Es,…., Es,0,….,0} n’và độc lập Kết (39) , vơ hại, ngụ ý việc tuyệt vời thiết kế tín hiệu tốt cho nhiều máy phát Đầu tiên, đa dạng đạt hệ thống máy phát phức tạp L+ L+ = Rank (Dα - Dβ) ≤ [L,K] (40) Từ thường dễ dàng để xây dựng mã dài nhiều máy phát, để giả thiết L+ ≤ L fading tĩnh Thứ hai, mã hóa lặp lại qua ăng-ten mà khơng có thay đổi thời gian rõ ràng khơng có hiệu từ bậc của(Dα - Dβ) Sơ đồ chuyển mạch máy phát đề cập phần giới thiệu rõ ràng L+ = L Hơn nữa, (39) cho thấy mã thiết kế phù hợp đạt L+ = L đồng thời truyền từ tất ăng-ten, mục tiêu Cũng lưu ý fading tĩnh, kênh có đa dạng đầy đủ có sẵn đạt với K=L, nên có lợi việc lựa chọn K>L để đạt hiệu băng thông lớn Từ hầu hết cấp đa dạng L có sẵn cho hệ thống với máy phát L fading tĩnh , lỗi mã phụ thuộc vào số liệu ma trận mã định nghĩa yếu tố đường chéo ∑, bậc không âm giá trị riêng (Dβ - Dα)( Dβ - Dα)H tóm tắt tiêu chuẩn thiết kế từ mã sau: Một thiết lập từ mã lý tưởng nên có bậc đầy đủ cho tất Dβ - Dα (do số lượng mục khác không ∑∑H {K,L}) nên phân bố đồng phát huy tối đa tùy thuộc vào tổng số lượng tín hiệu có sẵn A Một ví dụ cho thiết kế ma trận mã Ví dụ trình bày thiết kế khối mã đơn giản Mã lớn thiết kế, sau để hồn thành cơng việc (12) chúng thiết kế thành (19) Nửa hình cho thấy mã hóa ví dụ thiết kế Trong ví dụ này, xem xét ma trận mã khối chiều dài K=L=3 với m=4/3 bit/baud Bằng cách cho phép V=IK chọn W ma trận đơn khơng đổi 3×3 W= (41) Ma trận mã thể như: D=ΓW (42) Trong Γ ma trận đường chéo mà phần tử đường chéo {d1,d2,d3} rút từ bảng alphabet QAM Nếu block bit thông tin {I1,I2,I3,I4} mã hóa, tập hợp ma trận mã lặp đơn giản d1= ((2I1 + I2) +j (2I3 + I4)) d2= ((2I4 + I3) +j (2I2 + I1)) d3= ((2I3 + I2) +j (2I4 + I1)) (43) Trong yếu tố đưa vào để chuẩn hóa lượng Ma trận mã kết quả: D= (44 sau khơng có yếu tố khơng, đó, khơng có máy phát tắt lúc Ngoài số liệu cặp mã số liệu xác định trước tập hợp giá trị đặc trưng không âm (Dβ - Dα)( Dβ - Dα)H = (ΓβW- ΓαW) (ΓβW- ΓαW)H = (Γβ-Γα)WWH(Γβ-Γα)H = (Γβ-Γα) (Γβ-Γα)H (45) Chỉ {|dβ1-dα1| , |dβ2-dα2|2, |dβ3-dα3|2} Nó dễ dàng để thấy khơng giá trị số giá trị riêng số không kể từ lập đồ (43) 1-1 cho symbol Hình V THIẾT KẾ MA TRẬN ĐINH HƯỚNG MÃ Mặc dù mối quan hệ trực tiếp xác suất cặp kiện lỗi chuỗi kí tự định hướng thiết lập cơng thức mục III vấn đề tối ưu hóa để giảm thiểu tổng xác suất lỗi bit tất chuỗi thí điểm vơ khó khăn nói khơng thể Tuy nhiên, việc ước lượng trạng thái kênh xác dẫn đến hiệu suất hệ thống tốt Vì vậy, mã xác định, lỗi hệ thống định tính xác ước lượng trạng thái kênh, mà xác định ma trận phương sai lỗi Một tập hợp chuỗi biểu tượng thí điểm tốt sau nên dẫn tới ma trận phương sai lỗi có thuộc tính sau 1) Tổng dự toán lỗi tất kênh giảm thiểu 2) Các lỗi ước lượng phân bố đồng tất kênh 3) Các tương quan chéo lỗi ước lượng trạng thái kênh, tức là, yếu tố ngoài-đường chéo nên giữ nhỏ tốt 4) Các tính chất nên trì thay đổi bất biến từ khung tới khung Hơn nữa, hệ số lọc Wiener tối ưu liên quan (xem Phần III) nên định kỳ với khoảng thời gian ngắn để có nhớ lớn không cần thiết cho việc lưu trữ hệ số lọc Nhìn tổng phương sai sai số ước lượng trạng thái kênh toàn ma trận mã Để theo dõi lỗi ma trận phương sai [bằng cách sử dụng (23)] thể như: Bây giờ, kiểm tra sai lỗi chi tiết cho khoảnh khắc kênh đặc biệt Nhớ ma trận đường chéo: = Tr[E[Cov()E[ = Tr[E[ - Tr Cov()E[ (46) trạng thái tương tự hệ thống ăng-tenchuyển đổi Thời gian lấy mẫu hiệu kênh riêng sau thay Từ hình 4, chúng tơi lưu ý tỷ lệ lấy mẫu hiệu cao tỷ lệ Nyquist, giảm thiểu tổng số lỗi ước lượng cho chuỗi thí điểm hình thức (49) đạt hạng E[]2 = E[] - E[] = E[] - E[E[ = Tr[E[ - Tr(Cov()Cov()E[ Đây đẳng thức có sẵn Tr[AB] = Tr[BA] Với số thao tác lưu ý tất kênh i.i.d., người ta thấy thành phần Cov() = E[ Ta có: = Cov()i,j = + [E[ (47) (51) (52) Điều kiện đủ cho (52) để bình đẳng cho tất thỏa mãn là: Và [E[E[i,j =[E[ =0 với i,j (48) Phương trình (47) (48) hàm ý (46) xác định sản phẩm bên Do đó, điều kiện đủ cho trình tự biểu tượng thí điểm thay đổi bất biến (tức là, mục trên) Một tập hợp chuỗi với sẵn có: = ) số với l i#j Đó trực giao nhiều vơ hướng Các thiết lập trình tự (49) với đáp ứng điều kiện Nếu L phân chia N người ta dễ dàng thấy fading đứng yên (tức là, ma trận hiệp biến lỗi khối ma trận đường chéo: (49) Cov()= (53) nơi mà yếu tố K × K khối đường chéo tất cả: (54) Như trình phai màu lấy mẫu cao tỷ lệ Nyquist, lưu ý tương đối nhanh chóng mờ dần (ví dụ,), độ lớn mục offđường chéo ma trận phương sai lỗi phần trăm yếu tố đường chéo Như vậy, với thiết kế hợp lý chuỗi ký tự định hướng, ước tính gần độc lập kênh quốc gia cách quan sát tập kết đầu máy thu đáp ứng hạng Do đó, kết luận lựa chọn tốt cho ma trận ký tự định hướng thu cách thu thập liên tục tọa độ vectơ trực giao hàng lặp lại chúng theo thứ tự: P= (55) với sản phẩm bên (,)= ) (50) Với chuỗi định hướng vậy, (46) trở thành hàm số biến tính tốn Ví dụ, K=L=3, E/No=15 dB , N=12 KL=9 ta có Tr[E[]] =15 + 10log9= 25,54 dB đường cong tổng lỗi ước lượng bình thường đưa (46) hàm cho giá giảm âm khác Đối với 's (49) trực giao Do đó, từ (46), chúng tơi biết kênh dẫn lỗi ước lượng Trình tự định (49) ví dụ cụ thể Những tương tự tạo cách ghép ma trận Hadamard nhị phân nhiều pha cho L khác nhau, cho L=4 (51) có : = (56) Hình VI KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ SO SÁNH Trong mục này, thực số mô cho hệ thống sử dụng mã simple mục IV-A(L=3) ma trận với L = trình bày mục trước Hai ma trận mã đặt hai khung symbol, Pins Trình tự symbol P sử dụng cơng thức (49) với c= L = 3, N = 12 gần điểm quan sát sử dụng để tính tốn kênh Khi điểm pilot symbol chèn symbol Pins lượng bit thơng tin là: (57) Số bit lỗi hệ thống cho hai: fDT = fDT = 0.01 nghịch đảo với Eb/No Tối ưu hệ số lọc Wiener thuật toán giải mã mục III sử dụng cho hai tốc độ fading Chúng ta giả sử hệ thống cập nhật số liệu thống kê kênh điều khiển hệ số lọc mà các số liệu kênh thay đổi Kết tinh toán mục III – C kết mô thấy Số lượng mô dao động từ 106 – 108 phụ thuộc vào tốc độ lỗi Kết mô tính tốn dựa mơ hình Jakes [2] Do đó, số chứng minh union bound phụ thuộc vào hiệu suất ước lượng, phần lại tập trung phân tích kết union bound bị ràng buộc Hiệu suất tốt xảy fading tĩnh, khơng có thay đổi trạng thái kênh theo thời gian, ước lượng trạng thái kênh xác, có tỷ lệ lỗi thấp Khi fading tăng, ước lượng trạng thái kênh trở nên khơng xác( băng thơng lọc nội suy lớn hơn) tỷ lệ lỗi tăng cao Sự khác hai trạng thái khoảng dB Chú ý trạng thái fading tĩnh, ước lượng trạng thái kênh cho kênh hoàn toàn độc lập Khi trạng thái tốc độ fading cao hơn, chúng tương quan Điều góp phần tăng khoảng cách hai trạng thái, đặc trưng phương pháp giải điều chế PSAM Sự so sánh thực với pilot symbol hệ thống đa máy phát tần số bù [11] Union bound BEF với block thông tin {1, 1, 1, 1} hệ thống đề xuất Hình Với thơng số tần số bù foT = 0.005, chiều sâu khoảng 57 Cả hai kết fDT = fDT = 0.01 sử dụng So với phương pháp độ lệch tần số, hiệu suất trường hợp xấu chúng ta(fDT = 0.01) xấp xỉ trường hợp fading tĩnh Lý sau, phương pháp này, có kênh cần ước lượng, giai đoạn lấy mẫu kênh có 3Pins = 21 thay hệ thống bù tần số Đây giá trị quan trọng fDT = 0.01, ước lượng trạng thái kênh xác so với hệ thống bù tần số cố định Tuy nhiên, nói mục V, ước tính lỗi phương pháp gần độc lập, phương pháp hệ thống bù tần số cố định , ước tính lỗi có tính tương quan cao hơn, đặc biệt fading chậm ta quan sát mẫu pilot symbol vẽ từ mẫu chồng chéo Một nhược điểm phương pháp khơng hoạt động trải phổ Doppler mức cao tốc độ phading tương đương số lần phading kênh riêng Trong hệ thống bù tần số cố định tốc độ phading tương đương xấp xỉ độ rộng fDT foT VII KẾT LUẬN Chúng ta đa coi đa chặng phát hệ thống thông tin không dây dựa kênh phading Rayleigh sử dụng điều chế mã ước tính trạng thái kênh với pilot symbol Đây phương pháp việc truy nhập đa chặng phát cung cấp nhiều hệ thống anten truyền đề xuất Không giống phương pháp pha rộng hay tần số bù, đa chặng tăng ích mức điều chế mã thay tần số pha sóng mang – hầu hết yêu cầu mở rộng băng thông Hơn nữa, phương pháp không yêu cầu tách symbol mã để có fading độc lập cân Điều có ý nghĩa làm giảm phức tạp đầu thu giải mã tránh chậm trễ Do cấu trúc đặc biệt việc điều chế mã hóa, phương pháp này, ước tính trạng thái kênh yêu cầu ước tính tất trạng thái kênh đơn đa máy phát Không giống phương pháp thơng thường cần tính kênh ước tính Kết mơ cho thấy phương pháp nhiều ưu điểm phương pháp hệ thống bù tần số cố định với tham số tương tự THAM KHẢO [1] J K Cavers and P Ho, “Analysis of the error performance of trelliscoded modulation in Rayleigh fading channels,” IEEE Trans Commun., vol 40, pp 74–83, Jan 1992 [2] W C Jakes, Microwave Mobile Communication New York: Wiley, 1974 [3] N Seshadri and J H Winters, “Two signaling schemes for improving the error performance of frequency-division-duplex transmission system using transmitter antenna diversity,” Int J Wireless Inform Networks, vol 1, pp 49–60, 1994 [4] V Weerackody, “Characteristics of simulated fast fading indoor radio channel,” in Proc 43rd IEEE Veh Tech Conf., Secaucus, NJ, 1993, pp 231–235 [5] A Hiroike, F Adachi, and N Nakajima, “Combined effects of phase sweeping transmitter diversity and channel coding,” IEEE Trans Veh Technol., vol 41, pp 170–176, May 1992 [6] A A Saleh and L J Cimini, Jr., “Indoor radio communication using time-division multiple access with cyclical slow frequency hopping and coding,” IEEE J Select Areas Commun., vol SAC-7, pp 59–70, Jan 1989 [7] A Wittneben, “A new bandwidth efficient transmit antenna modulation diversity scheme for linear digital modulation,” in Proc IEEE Int Conf Commun., Geneva, Switzerland, 1993, pp 1630–1634 [8] F Davarian, “Mobile digital communication via tone calibration,” IEEE Trans Veh Technol., vol VT-36, pp 55–62, May 1987 [9] J K Cavers, “An analysis of pilot symbol assisted modulation for Rayleigh faded channels,” IEEE Trans Veh Technol., vol 40, pp 686–693, Nov 1991 [10] C Tellambura, Q Wang, and V K Bhargava, “A performance analysis of trellis-coded modulation schemes over Rician fading channels,” IEEE Trans Veh Technol., vol 42, pp 491–501, Nov 1993 [11] W Y Kuo and M P Fitz, “Design and analysis of transmitter diversity using intentional frequency offset for wireless communications,” IEEE Trans Veh Technol., vol 46, pp 871–881, Nov 1997 [12] J.-C Guey, M P Fitz, M R Bell, and W.-Y Kuo, “Signal design for transmitter diversity wireless communication systems over Rayleigh fading channels,” in Proc 1996 IEEE Veh Technol Conf., Atlanta, GA, 1996, pp 136–140 [13] J K Cavers, “On the validity of the slow and moderate fading models for matched filter detection of Rayleigh fading signals,” Canadian J Elect Computer Eng., vol 17, pp 183–189, Oct 1992 [14] J H Lodge and M L Moher, “Maximum likelihood sequence estimation of CPM signals transmitted over Rayleigh flat-fading channels,” IEEE Trans Commun., vol 38, pp 787–794, June 1990 [15] J P Seymour and M P Fitz, “Near-optimal symbol-by-symbol demodulation algorithms for flat Rayleigh fading,” IEEE Trans Commun., vol 43, pp 1525–1533, Feb 1995 [16] H W Sorenson, Parameter Estimation New York: Marcel Dekker, 1980 [17] G L Turin, “The characteristic function of Hermitian quadratic forms in complex normal variables,” Biometrika, pp 199–201, 1960 [18] R A Horn and C R Johnson, Matrix Analysis Cambridge, U.K.: Cambridge Univ Press, 1990, pp 411–426 [19] N Seshadri, V Tarokh, and A Calderbank, “Space–time codes for wireless communications: Code construction,” in Proc IEEE Veh Technol Conf., Phoenix, AZ, 1997, pp 637–641 [20] J C Guey and M R Bell, “Diversity waveform sets for high-resolution delay-Doppler imaging,” IEEE Trans Inform Theory, to be published ... thực hệ thống mơ hình hóa chúng tơi Tuy nhiên, khơng cung cấp nhìn sâu sắc mối quan hệ hiệu hệ thống, thiết kế điều chế mã hoá thiết kế chuỗi nối tiếp tín hiệu dẫn Để làm rõ mục đích thiết kế ma... ví dụ cho thiết kế ma trận mã Ví dụ trình bày thiết kế khối mã đơn giản Mã lớn thiết kế, sau để hồn thành công việc (12) chúng thiết kế thành (19) Nửa hình cho thấy mã hóa ví dụ thiết kế Trong... đương xấp xỉ độ rộng fDT foT VII KẾT LUẬN Chúng ta đa coi đa chặng phát hệ thống thông tin không dây dựa kênh phading Rayleigh sử dụng điều chế mã ước tính trạng thái kênh với pilot symbol Đây phương
- Xem thêm -

Xem thêm: THIẾT kế tín HIỆU CHO hệ THÔNG THÔNG TIN KHÔNG dây PHÂN tập PHÁT dựa TRÊN KÊNH FADING RAYLEIGH, THIẾT kế tín HIỆU CHO hệ THÔNG THÔNG TIN KHÔNG dây PHÂN tập PHÁT dựa TRÊN KÊNH FADING RAYLEIGH

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn