BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
NGUYỄN LƯƠNG KHÁNH
ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN
TRONG MẠNG UMTS LTE
Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử
Mã số: 60.52.70
LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT
Đà Nẵng - Năm 2013
Công trình được hoàn thành tại
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. TĂNG TẤN CHIẾN
Phản biện 1: TS. NGUYỄN LÊ HÙNG
Phản biện 2: TS. LƯƠNG HỒNG KHANH
Luận văn được bảo vệ tại Hội đồng chấm luận văn tốt nghiệp Thạc
sĩ kỹ thuật họp tại Đại học Đà Nẵng vào ngày 02 tháng 06 năm
2013.
* Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Trung tâm Thông tin - Học liệu, Đại học Đà Nẵng
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Sự ra đời của 4G mở ra khả năng tích hợp tất cả các dịch vụ,
cung cấp băng thông rộng, dung lượng lớn, truyền dẫn dữ liệu tốc độ
cao, cung cấp cho người sử dụng những hình ảnh video màu chất
lượng cao, các trò chơi đồ hoạ 3D linh hoạt, các dịch vụ âm thanh số.
Việc phát triển công nghệ giao thức đầu cuối dung lượng lớn, các
dich vụ gói dữ liệu tốc độ cao, công nghệ dựa trên nền tảng phần
mềm công cộng mang đến các chương trình ứng dụng download,
công nghệ truy nhập vô tuyến đa mode, và công nghệ mã hoá media
chất lượng cao trên nền các mạng di động.
Công nghệ 4G/LTE sẽ cung cấp tốc độ truyền dữ liệu cao
(1Gbps cho truyền dẫn đường xuống và 500Mbps cho đường lên),
băng thông rộng (lên đến 100MHz) và dung lượng lớn. Để đạt được
các tiêu chuẩn trên, cùng với việc đảm bảo tốt chất lượng dịch vụ,
tốc độ truyền và độ tin cậy của hệ thống, các kỹ thuật tiên tiến đã
được sử dụng trong hệ thống như: OFDMA, MIMO anten, … Một
trong những kỹ thuật được quan tâm là ước lượng kênh truyền trong
mạng UMTS LTE. Những ưu điểm của kỹ thuật này:
- Nâng cao được chất lượng và độ tin cậy của hệ thống
- Tối ưu hiệu suất mạng
- Tối đa hóa tốc độ truyền
Từ những vấn đề nêu trên cùng với tầm nhìn tổng quan về các
hướng nghiên cứu mới hiện thời, người thực hiện chọn đề tài: “Ước
lượng kênh truyền trong mạng UMTS LTE”
2
2. Mục tiêu nghiên cứu
Đề tài tập trung nghiên cứu các vấn đề sau:
Nghiên cứu các quy tắc và kỹ thuật ước lượng kênh truyền
trong mạng UMTS LTE (đường xuống của UMTS LTE)
Ứng dụng kỹ thuật ước lượng để khai thác tối đa hiệu suất
mạng và nâng cao chất lượng trong mạng UMTS LTE
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu:
Nghiên cứu các mô hình kênh truyền, phương pháp ước
lượng kênh trong miền thời gian và ứng dụng trong mạng UMTS
LTE.
Các yếu tố ảnh hưởng và lợi ích thu được khi ứng dụng kỹ
thuật ước lượng kênh truyền
Ứng dụng matlab để mô phỏng
Phạm vi nghiên cứu:
Đề tài đưa ra giải pháp ứng dụng kỹ thuật ước lượng kênh
truyền để tăng tốc độ truyền dữ liệu và tính ổn định, tin cậy của hệ
thống trong mạng UMTS LTE.
4. Phương pháp nghiên cứu
- Thu thập, phân tích các tài liệu và thông tin liên quan đến
đề tài.
- Nghiên cứu quy tắc, kỹ thuật ước lượng kênh truyền trên
cơ sở lý thuyết.
3
- Nghiên cứu phần mềm Matlab để xây dựng chương trình
mô phỏng.
5. Bố cục đề tài
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LTE
CHƯƠNG 2. MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN
CHƯƠNG 3. ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG
MIỀN THỜI GIAN
CHƯƠNG 4. TÍNH TOÁN – MÔ PHỎNG ƯỚC LƯỢNG
KÊNH TRUYỀN
CHƯƠNG 1
TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG LTE
1.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG
Một trong những thay đổi chính trong hệ thống LTE được so
sánh với 3G-UMTS là lớp vật lý. Trong mạng thế thệ 3, WCDMA là
công nghệ được thừa nhận rộng rãi nhất.
1.2 TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT OFDM
Kỹ thuật của OFDM dựa trên cơ sở kỹ thuật ghép kênh phân
chia tần số FDM. Kỹ thuật OFDM khác với kỹ thuật FDM truyền
thống bởi các sóng mang con, chúng trực giao với các thành phần
còn lại.
4
1.3 CẤU TRÚC KHUNG
Hình 1.2 Cấu trúc khung trong LTE
1.4 CÁC THÔNG SỐ OFDM ĐƯỜNG XUỐNG
1.5 TRUYỀN DẪN DỮ LIỆU ĐƯỜNG XUỐNG
Tín hiệu được truyền đi trong mỗi slot được mô tả bởi một
lưới tài nguyên của các sóng mang NBW và Nsym ký tự OFDM. Để đạt
được số lượng truy cập nhiều, độ rộng băng được phân bổ cho các
UE trong chu kỳ của các khối tài nguyên. Khối tài nguyên vật lý,
NRB chứa 12 sóng mang con liên tiếp trong miền tần số. Trong miền
thời gian, khối tài nguyên vật lý chứa Nsym ký tự OFDM liên tiếp,
xem trong hình 1.3. Nsym bằng với số lượng ký tự OFDM trong 1 khe
thời gian.
Hình 1.4 Lưới tài nguyên đường xuống
5
1.5.1 Điều chế
1.5.2 Cấu trúc tín hiệu tham chiếu
Hình 1.5 Cấu trúc ký tự tham chiếu đối với 1 khe thời gian
với 6 ký tự OFDM sử dụng 2 anten
1.5.3 Tìm kiếm cell
Trong suốt quá trình tìm kiếm cell, các loại thông tin khác
nhau cần phải được nhận dạng bởi UE, chẳng hạn như thời gian
khung, tần số, cell ID, độ rộng băng truyền, cấu hình anten, chiều
dài CP.
1.6 ĐỘ TRỄ
Độ trễ của user plane nên ở mức dưới 5ms. Đối với trường hợp
đường xuống thì user plane được xác định trong khoảng thời gian
truyền 1 chiều giữa 1 packet đang có sẵn ở lớp IP tại NodeB và sự
sẵn có của packet này tại lớp IP ở UE. NodeB cung cấp giao diện tới
mạng core.
6
1.7 BỘ THU PHÁT OFDM
Hình 1.6 Sơ đồ khối của bộ phát OFDM trong LTE
Hình 1.7 Sơ đồ khối của bộ thu OFDM trong LTE
1.7.1 Bộ phát nhị phân
Nguồn phát nhị phân tạo ra tín hiệu ngẫu nhiên. Số lượng ký
tự nhị phân được tạo ra phụ thuộc vào mô hình điều chế, chẳng hạn
như số lượng bit trên mỗi ký tự QAM và số lượng sóng mang con.
1.7.2 Bộ điều chế
Trong quá trình điều chế cần thiết phải chuẩn hóa các ký tự
truyền đi để hiệu chỉnh tỷ số SNR
7
1.7.3 Bộ biến đổi FF đảo
Hình 1.9 Sự tạo ra các ký tự OFDM sử dụng
bộ biển đổi IFFT N-điểm
1.8 KẾT LUẬN CHƯƠNG
Các đặc tính quan trọng của lớp vật lý trong LTE đường
xuống đã được trình bày như trên. Ước lượng kênh truyền có thể đạt
được riêng rẽ đối với từng anten vì các ký tự tham chiếu trực giao
với nhau trong không gian. OFDMA được sử dụng như là mô hình
đa truy cập trong đường xuống, trong đó mỗi người dùng được cấp
một hoặc vài khối tài nguyên và lập lịch được thực hiện đối với mỗi
khung con. Để phân tích các phương pháp ước lượng khác nhau thì
phải sử dụng mô hình kênh tích hợp.
8
CHƯƠNG 2
MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN
2.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG
Nội dung chương này đề cập đến các loại mô hình kênh
truyền, cũng như các yếu tố ảnh hưởng trong mô hình kênh, qua đó
hiểu rõ tính năng, ưu, nhược điểm của mỗi loại mô hình kênh, là cơ
sở để đánh giá và lựa chọn loại mô hình sẽ được sử dụng trong mô
phỏng trong chương tiếp theo.
2.2 TRUYỀN DẪN ĐA ĐƯỜNG
Hình 2.1. Môi trường vô tuyến đa đường
2.3 TRỄ LAN TRUYỀN
2.4 KÊNH BIẾN ĐỔI THEO THỜI GIAN
2.4.1 Hiệu ứng Doppler
Khi một UE di chuyển với vận tốc vUE đến nodeB, nó gây ra
hiện tượng Doppler fd, được cho bởi công thức (2.11) đối với đường
dẫn đơn:
9
(2.11)
2.4.2 Vị trí của các ký tự tham chiếu trong miền thời gian
Các ký tự tham chiếu được thay thế tại mỗi ký tự OFDM thứ
4, nhưng không phải luôn luôn được tìm thấy tại cùng sóng mang
con. Tuy nhiên kênh truyền có thể được ước lượng sau mỗi ký tự
OFDM thứ 3 và do đó khoảng cách giữa các ký tự tham chiếu trong
miền thời gian được xác định:
TR = 3Ts = 0.250ms (2.18)
2.5 TƯƠNG QUAN THỜI GIAN – TẦN SỐ
(2.21)
Công thức (2.21) là quá trình tự tương quan của đáp ứng tần số
kênh biến đổi theo thời gian.
2.6 CÁC MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN CHUẨN
Một số mô mình được sử dụng để mô phỏng sự truyền sóng vô
tuyến, mỗi mô hình thích hợp với 1 loại môi trường. Mô hình kênh
truyền được sử dụng trong đề tài này được dựa trên cơ sở khuyến
nghị của 3GPP. Mô hình kênh truyền đô thị tiêu biểu 3GPP được
thiết kế để mô phỏng trễ lan truyền cao trong môi trường đô thị sử
dụng băng thông lên đến 5MHz.
2.7 KÊNH FADING RAYLEIGH
Khi tín hiệu được truyền trong một môi trường có chướng ngại
vật (truyền dẫn NLOS), có nhiều đường truyền sẽ xuất hiện gây ra
10
bởi sự phản xạ. Đầu thu sau đó sẽ xử lý tín hiệu bị chồng lấn bởi
nhiều đường truyền chính.
2.8 SỰ THỰC THI MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN
Mô hình kênh truyền được thực hiện với bộ thu OFDM như
mô tả trong hình 2.2.
Hình 2.2: Sơ đồ khối của sự thực thi mô hình
kênh truyền Rayleigh với bộ phát và bộ thu
2.8.1 AWGN
2.8.2 Chiều dài đáp ứng xung
Đáp ứng xung được tạo ra bởi mô hình Rayleigh dựa trên cơ
sở 6 đường truyền tại các thời điểm trễ khác nhau, phụ thuộc vào
cách chọn kênh. Độ phân giải của trễ là 1
16.3.84 MHz =0.0163μs.
Đối với tốc độ lấy mẫu Tc , đáp ứng xung được giả thiết đã lọc thông
thấp với tần số cắt fcut=1
2Tc phụ thuộc vào tiêu chuẩn lấy mẫu
Nyquist.
2.9 KẾT LUẬN CHƯƠNG
Để mô phỏng gần với thực tế nhất có thể, điều quan trọng là có
được mô hình kênh truyền tốt. Các mô hình kênh truyền di động bất
11
biến theo thời gian và biến đổi theo thời gian đã được nghiên cứu. Và
mô hình được chọn là Rayleigh fading, tạo ra các thông số kênh
truyền dựa trên tiêu chuẩn 3GPP. Sự lựa chọn của chiều dài đáp ứng
xung và thích nghi đáp ứng ứng xung với tần số lấy mẫu Tc được mô
tả để thực hiện mô phỏng các phương pháp ước lượng LTE đường
xuống.
CHƯƠNG 3
ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN TRONG MIỀN THỜI GIAN
3.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG
Trong chương này trình bày các phương pháp ước lượng kênh
truyền được sử dụng trong miền thời gian, bao gồm ước lượng kênh
bất biến trong miền thời gian và ước lượng kênh thay đổi trong miền
thời gian.
3.2 ƯỚC LƯỢNG KÊNH BẤT BIẾN TRONG MIỀN THỜI
GIAN
3.2.1 Mô hình tín hiệu OFDM
Mô hình tín hiệu cho truyền dẫn OFDM có thể được biểu diễn
như sau:
(3.1)
3.2.2 Ước lượng sai số bình phương tối thiểu (LSE)
Phương pháp ước lượng đầu tiên là ước lượng bình phương tối
thiểu trong miền tần số đối với đáp ứng xung kênh truyền:
12
(3.6)
3.2.3 Ước lượng sai số bình phương trung bình tối thiểu
tuyến tính (LMMSE)
Ước lượng LMMSE tính toán đáp ứng xung kênh truyền (CIR)
, tối thiểu hóa sai số bình phương trung bình E{ - h’}, được cho
bởi yr và Xr :
(3.7)
3.2.4 Giảm tỷ lệ lấy mẫu
3.2.5 Giảm cấp LMMSE
3.3 ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN BIẾN ĐỔI TRONG MIỀN
THỜI GIAN
3.3.1 Khai triển Slepian cơ bản
Hình 3.3: Mô tả quá trình ước lượng
13
3.3.2 Các chuỗi Slepian ứng dụng trong LTE đường xuống
3.3.3 Nội suy Wiener
Ước lượng tối ưu đạt được bằng cách sử dụng nội suy Wiener
2 chiều. Vì các bộ lọc Wiener 2D có độ phức tạp tính toán lớn, xếp
chồng 2 bộ nội suy Wiener 1 chiều là 1 cách làm hợp lý về cả hiệu
năng và độ phức tạp.
3.3.4 Ước lượng dựa trên cơ sở biến đổi Fourier rời rạc –
DFT
Vì năng lượng của kênh tập trung trong miền thời gian, vì vậy
phương pháp DFT được sử dụng để triệt nhiễu trong miền thời gian
để có hiệu suất tốt ở mức SNR thấp. Ưu điểm của phương pháp này
là có độ phức tạp thấp hơn LSE vì độ phức tạp của bộ biến đổi DFT
N-điểm là O(NlogN). Nếu số lượng các sóng mang con pilot lớn hơn
số lượng tap của kênh và tất cả các sóng mang con pilot đều cùng độ
dài, thì hiệu suất của phương pháp ước lượng DFT sẽ tốt hơn ước
lượng LSE.
Hình 3.5 Ước lượng trên cơ sở biến đổi DFT
14
3.3.5 Ước lượng dựa trên cơ sở biến đổi Cosine rời rạc –
DCT
Khi trễ đa đường không phải là bội số nguyên thì phương pháp
ước lượng kênh DFT không còn phù hợp do suy hao tần số gây ra
bởi alias. Tín hiệu thời gian thực có các thành phần tần số cao nhỏ
hơn nhưng DFT tiếp cận các kết quả trong thành phần tần số cao.
Thành phần tần số cao này có thể được giảm bởi biến đổi cosine rời
rạc DCT, được sử dụng rộng rãi để xử lý âm thanh, hình ảnh bởi vì
DCT sử dụng phần mở rộng đối xứng của chuỗi dữ liệu N-điểm đến
chuỗi dữ liệu 2N-điểm loại bỏ thành phần biên không liên tục.
3.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG
Trong phần này, các phương pháp ước lượng kênh biến đổi
theo thời gian cho LTE đường xuống đã được trình bày. Kênh truyền
được ước lượng sử dụng các chuỗi Slepian trong chiều thời gian,
trong khi sử dụng LMMSE CIR, giảm tỷ lệ lấy mẫu CIR, giảm cấp
LMMSE, nội suy tuyến tính, các chuỗi Slepian như là các phương
pháp ước lượng trong miền tần số. Sử dụng các chuỗi Slepian trong
miền thời gian tương ứng với giảm cấp nội suy Wiener với phổ
Doppler phẳng. Hơn nữa các chuỗi Slepian mang lại độ phức tạp
thấp để ước lượng kênh truyền biến đổi theo thời gian trong miền
thời gian. Để đánh giá hiệu suất của các phương pháp được giới
thiệu, ta so sánh phép nội suy Wiener 2x1D với các hàm tự tương
quan phù hợp với kênh. Kết hợp ước lượng kênh phức tạp tấp đạt
được trong miền thời gian đã được giới thiệu bởi các chuỗi Slepian
với các bộ ước lượng khác trong miền tần số, ta đạt được giải pháp
thay thế ít phức tạp cho phép nội suy Wiener 2x1D.
15
CHƯƠNG 4
TÍNH TOÁN - MÔ PHỎNG ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN
4.1 GIỚI THIỆU CHƯƠNG
Kết quả tương ứng với mỗi thuật toán và thông số đánh giá là
BER và MSE, luận văn sẽ tiến hành phân tích kết quả và đánh giá
hiệu quả thuật toán đối với hệ thống LTE. Các thuật toán ước lượng
kênh truyền LS, LMMSE, DFT, DCT sẽ được sử dụng trong mô
phỏng. Sau khi đánh giá hiệu suất ước lượng thông qua các thông số
BER/SNR và MSE/SNR của các thuật toán sẽ là phần tổng hợp kết
quả mô phỏng và đề xuất phương pháp ước lượng hiệu quả nhất.
4.2 TIẾN TRÌNH MÔ PHỎNG
4.3 ĐÁNH GIÁ
4.3.1 Đánh giá hiệu suất ước lượng thông qua chiều dài CP
và chiều dài kênh
a. Trường hợp L ≤ LCP
Hình 4.1. BER/SNR với L=6
0 5 10 15 20 25 3010
-6
10-5
10-4
10-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
R
LS and LMMSE performance
LS-6
LMMSE-6
16
Hình 4.2. MSE/SNR với L=6
Chiều dài CP lớn hơn thời gian trễ tối đa của kênh truyền, tức
là ISI và ICI hoàn toàn bị triệt tiêu, do đó việc ước lượng kênh truyền
sẽ được thực hiện tốt hơn.
b. Trường hợp L > LCP
Hình 4.3(a). BER/SNR với L=45
0 5 10 15 20 25 30 3510
-4
10-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
MS
E
LS and LMMSE performance
LS-6
LMMSE-6
0 5 10 15 20 25 30 3510
-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
R
LS and LMMSE performance
LS-45
LMMSE-45
17
Hình 4.3(b). BER/SNR với L=60
Chiều dài CP ngắn hơn khoảng thời gian trễ tối đa của kênh
truyền nên ISI và ICI sẽ xuất hiện làm giảm hiệu suất ước lượng
kênh.
Hình 4.4(a). MSE/SNR với L=45
0 5 10 15 20 25 30 3510
-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
R
LS and LMMSE performance
LS-60
LMMSE-60
0 5 10 15 20 25 30 3510
-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
MS
E
LS and LMMSE performance
LS-45
LMMSE-45
18
Hình 4.4(b) MSE/SNR với L=60
4.3.2 Đánh giá hiệu suất ước lượng thông qua việc thay đổi
kích thước FFT
Hình 4.5 BER vs SNR với kích thước FFT = 128 sử dụng thuật toán
LS, LMMSE, DFT và DCT sử dụng điều chế 16QAM
0 5 10 15 20 25 30 3510
-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
MS
E
LS and LMMSE performance
LS-60
LMMSE-60
0 5 10 15 20 25 3010
-5
10-4
10-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
R
BER vs SNR dB for FFTsize=128
LS
LMMSE
DFT
DCT
19
Hình 4.6 BER vs SNR với kích thước FFT = 256 sử dụng thuật toán
LS, LMMSE, DFT và DCT sử dụng điều chế 16QAM
Hình 4.7 BER vs SNR với kích thước FFT = 512 sử dụng thuật toán
LS, LMMSE, DFT và DCT sử dụng điều chế 16QAM
0 5 10 15 20 25 3010
-5
10-4
10-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
R
BER vs SNR dB for FFTsize=256
LS
LMMSE
DFT
DCT
0 5 10 15 20 25 30 3510
-4
10-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
R
BER vs SNR dB for FFTsize=512
LS
LMMSE
DFT
DCT
20
Hình 4.8 BER vs SNR với kích thước FFT = 1024 sử dụng thuật toán
LS, LMMSE, DFT và DCT sử dụng điều chế 16QAM
Hình 4.9 BER vs SNR với kích thước FFT = 2048 sử dụng thuật toán
LS, LMMSE, DFT và DCT sử dụng điều chế 16QAM
Khi kích thước FFT nhỏ hơn hoặc bằng 1024 thì ta nhận thấy
rằng thuật toán LMMSE vẫn thực hiện tốt đặc biệt là sau khi SNR
lớn hơn 5dB. Riêng đối với thuật toán DCT thì hiệu suất vẫn không
0 5 10 15 20 25 30 3510
-4
10-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
R
BER vs SNR dB for FFTsize=1024
LS
LMMSE
DFT
DCT
0 5 10 15 20 25 30 3510
-4
10-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
R
BER vs SNR dB for FFTsize=2048
LS
LMMSE
DFT
DCT
21
thay đổi đáng kể khi thay đổi kích thước FFT, thay đổi chủ yếu diễn
ra đối với thuật toán LMMSE và DFT.
Hình 4.10 BER vs SNR đối với điều chế QPSK sử dụng các thuật
toán ước lượng LS, LMMSE, DFT, DCT
Hình 4.11(a). MSE vs SNR đối với phương pháp điều chế 16QAM
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 2010
-4
10-3
10-2
10-1
100
SNR(dB)
BE
RBER vs SNR dB for QPSK modulation
LS
LMMSE
DFT
DCT
0 5 10 15 20 25 30 3510
-5
10-4
10-3
10-2
10-1
100
101
SNR(dB)
MS
E
MSE vs SNR dB for 16QAM modulation
LS
LMMSE
DFT
DCT
22
Hình 4.11(b). MSE vs SNR đối với phương pháp điều chế QPSK
Thực hiện mô phỏng với phương pháp điều chế QPSK và thay
đổi các kích thước FFT ta nhận thấy hiệu suất ước lượng của 3 thuật
toán ước lượng kênh truyền LMMSE, DFT, DCT có xu hướng hội tụ
khi SNR nhỏ hơn hoặc bằng 12dB và bắt đầu phân kỳ khi SNR lớn
hơn 12dB. Hiệu suất ước lượng của thuật toán LS là thấp nhất.
Thực hiện mô phỏng và thay đổi kích thước FFT ta thấy kết
MSE của các thuật toán ước lượng đối với 2 phương pháp điều chế
16QAM và QPSK hầu như không khác nhau và thuật toán ước lượng
LMMSE vẫn cho giá trị MSE tốt nhất.
4.4 KẾT LUẬN CHƯƠNG
Trong chương này, ta đã đánh giá hiệu suất ước lượng của các
thuật toán ước lượng LS, LMMSE, DFT, DCT thông qua tác động
của chiều dài tiền tố vòng CP và sự thay đổi kích thước FFT. Đối với
0 5 10 15 20 25 30 3510
-5
10-4
10-3
10-2
10-1
100
101
SNR(dB)
MS
E
MSE vs SNR dB for QPSK modulation
LS
LMMSE
DFT
DCT
23 tiền tố vòng thì các tiền tố này thường được chèn vào đầu của mỗi ký
tự OFDM và thông thường bằng hoặc dài hơn chiều dài kênh để triệt
ICI và ISI. Kết quả mô phỏng cũng cho thấy khi chiều dài CP lớn
hơn hoặc bẳng chiều dài kênh thì kỹ thuật ước lượng sử dụng thuật
toán LMMSE cho hiệu suất tốt hơn LS nhưng phức tạp hơn vì phụ
thuộc vào kênh truyền và nhiễu. Trong trường hợp ngược lại, khi
chiều dài CP ngắn hơn chiều dài kênh thì hiệu suất của phương pháp
LMMSE cao hơn LS ở mức SNR thấp và thấp hơn LS ở mức SNR
cao. Còn đối với tác động của kích thước FFT, ta nhận thấy bộ ước
lượng dựa trên thuật toán LMMSE đạt hiệu suất cao trong đa phần
các trường hợp mô phỏng, và hiệu suất của LMMSE đặc biệt tăng
nhanh đối với các trường hợp SNR cao hơn 20dB. Thuật toán
LMMSE thực hiện tốt với các kênh truyền biến đổi chậm theo thời
gian với việc chèn các pilot kiểu block.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Ước lượng kênh truyền là một khâu cực kì quan trọng trong
việc khôi phục lại tín hiệu OFDM, ngoài ra nó còn giúp cho vấn đề
đồng bộ được thực hiện tốt hơn. Bộ ước lượng là một thành phần
quan trọng trong hệ thống LTE, do bộ ước lượng phải tiếp nhận
thông tin trạng thái kênh, xử lý thông tin và khắc phục sự chậm trễ
phản hồi nhằm nâng cao tốc độ và chất lượng hệ thống mạng LTE.
Nội dung luận văn tập trung nghiên cứu về các kỹ thuật ước
lượng trong mạng LTE, sau đó luận văn ứng dụng mô phỏng hoạt
24 động của các kỹ thuật này nhằm có được số liệu cần thiết, phục vụ
cho việc so sánh và đánh giá hiệu quả của các kỹ thuật này với nhau.
Các kỹ thuật được chọn là LS, LMMSE, DFT, DCT. Trước hết, kết
quả là bước kiểm chứng cho lý thuyết ước lượng, ưu nhược điểm của
các kỹ thuật này. Sau đó là bước so sánh các kỹ thuật nhằm đề xuất
kỹ thuật ước lượng hiệu quả nhất.
Việc áp dụng kỹ thuật ước lượng trong hệ thống di động LTE
cần nhiều thông tin hơn nữa để có thể ứng dụng kỹ thuật ước lượng
cho LTE như lưu lượng hiện thời của mạng, lưu lượng tương lai, việc
bố trí mạng lưới, vị trí địa lý, đặc điểm và thói quen sử dụng, truy
cập của khách hàng, dung lượng của đường truyền, khả năng xử lý
của eNodeB... Rất nhiều yếu tố được liệt kê cho thấy việc áp dụng kỹ
thuật ước lượng rất quan trọng, ảnh hưởng rất nhiều đến hệ thống di
động như LTE và đối với cả người dùng. Do vậy vai trò của kỹ thuật
ước lượng kênh truyền là tất yếu trong hệ thống LTE.
Nội dung luận văn chỉ ở mức độ nghiên cứu và mô phỏng các
thuật toán ước lượng trong môi trường LTE, qua đó đánh giá các
thông số lỗi. Luận văn chưa đề cập đến các vấn đề chất lượng dịch
vụ cũng như tác động của các thuật toán ước lượng đến từng dịch vụ.
Vì thế hướng phát triển của đề tài là nghiên cứu các thuật toán ước
lượng và tác dụng của nó đối với chất lượng dịch vụ.