ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRONG OFDM CỦA WIMAX 8 doc

biểu thị cột L đầu tiên của ma trận_DFT F và
'
gg
R biểu thị góc trái phía trên LxL của
gg
R .

3.2.2 Giảm kích thước FFT với ước lượng MMSE:
Từ những đặc điểm trên, phương trình của ước lượng MMSE sẽ trở thành:
yXTTQh
ˆ
HH'
MMSEMMSE

(3.13)
Khi đó:
-1HH-1HH'
gg
'
MMSE
XT)X(TXT)X(T[RQ 
(3.14)
Những biến đổi này được minh hoạ ở hình 3.5.

Hình 3.5: Cấu trúc sơ đồ cải tiến ước lượng.
Hệ thống OFDM thường được thiết kế sao cho L là nhỏ so với N. Như vậy, sự phức tạp
của ước lượng MMSE sẽ giảm đáng kể.
3.2.3 Giảm FFT với ước lượng LS:
Mặc dầu sự phức tạp của ước lượng LS không yêu cầu phải thay đổi, nó biểu diễn
trong điều kiện của MSE có thể được cải tiến cho độ lớn của SNR bởi những khái niệm
tổng quát ở trên. Ước lượng LS không sử dụng thống kê của kênh.

Một cách trực quan, nó loại trừ những điểm năng lượng thấp của g, sẽ bổ sung một số
vị trí thiếu sót của năng lượng g, giảm nhanh chóng những điểm nằm ngoài điểm đầu
tiên (L), khi năng lượng của nhiễu được cho là không thay đổi trên toàn bộ dãy.
Chỉ xét đến điểm đầu tiên L của g vào phép tính, như vậy hoàn toàn sử dụng thống kê
kênh, cải tiến ước lượng LS trở thành :
yXTTQh
ˆ
HH'
LSLS
 (3.15)
Khi đó:
-1HH'
LS
XT)X(TQ  (3.16)
Giảm kích thước FFT với ước lượng LS sẽ có cấu trúc như hình 3.5.














CHƯƠNG 4: Mô Phỏng Ước Lượng

4.1 Giới thiệu chương
Chúng ta đã biết rằng các phương pháp ước lượng MMSE và ước lượng LS đều có
những ưu và nhược điểm của nó. Tùy theo những trường hợp và các đòi hỏi của các
ứng dụng cụ thể mà phương pháp này hay phương pháp kia được lựa chọn. Để đánh
giá được các đặc điểm của các phương pháp này, ta phải dựa vào các thông số cụ thể
để đưa ra những so sánh và kết luận thực tế.
4.2 Mô phỏng SER với MMSE và LS :
SER ( symbol error rate) là mô phỏng tốc độ lỗi biểu tượng lỗi trên số biểu tượng
truyền đi. Về cơ bản, nếu mỗi biểu tượng là một bit thì tốc độ lỗi biểu tượng là tốc độ
bit, tuy nhiên nếu biểu tượng là một số bit thì tốc độ biểu tượng khác tốc độ bit.
Nhìn vào kết quả ở hình 4.1( đường màu đen-là SER của MMSE, đường màu xanh-là
SER của LS ), ta thấy tỷ lệ lỗi biểu tượng của MMSE nhỏ hơn so với LS ở từng SNR
(6 mức SNR). Nếu nhìn vào của sổ Command thì ta thấy kết quả SER của MMSE có
giá trị nhỏ hơn nhiều so với SER của LS ở từng mức SNR khác nhau.

ình 4.1: Mô phỏng SER của MMSE và LS.
4.3 Mô phỏng ước lượng MMSE so với LS:



Hình 4.2: So sánh MMSE và LS.
4.3.1 Ưu điểm của MMSE:
Từ biểu đồ ta thấy, đường màu xanh mô tả ước lượng MMSE, đường màu đỏ mô tả
ước lượng LS.
Có thể nói ước lượng MMSE có chất lượng tốt hơn ước lượng LS (tại cùng một SNR
trên biểu đồ thì điểm ước lượng MMSE luôn nằm dưới điểm ước lượng LS).
Ta cũng có thể chứng minh điều đó bởi những thông số của
mmse
H và
ls

H trong cửa sổ
Command của Matlab. Ước lượng MMSE luôn cho những con số thấp hơn ước lượng
LS từ 0.1 cho đến 0.01.
4.3.2 Nhược điểm của MMSE:
Tuy MMSE cho kết quả chính xác hơn LS nhưng quá trình tính toán cũng như công
thức của ước lượng MMSE phức tạp hơn ước lượng LS nhiều.
Hơn nữa ước lượng MMSE là kiểu ước lượng có liên quan đến các thông số thống kê
của kênh và kích thước của ma trận Fourier nên quá trình tính toán thực hiện chậm
hơn, nhưng ước lượng LS hoàn toàn không tuân theo quy luật thống kê.
4.4 Mô phỏng phương pháp giảm kích thước FFT:
4.4.1 Ưu điểm:
Như ta đã biết, với ước lượng MMSE thì độ phức tạp càng tăng dần khi ta tăng số
lượng các sóng mang con, điều này sẽ làm tăng khoảng thời gian tính toán, cũng như
gây ra việc chậm trễ sẽ ảnh hưởng đến các chất lượng dịch vụ đòi hỏi việc xử lý nhanh
chóng. Để giảm thời gian tính toán thì ta phải giảm bớt kích thước FFT bằng cách dựa
vào đáp ứng xung.

Như vậy chỉ những đáp ứng xung có mức năng lượng cần thiết mới được giữ lại còn
những đáp ứng xung có mức năng lượng gần bằng 0 thì ta bỏ đi, khi đó sẽ làm giảm đi
đáng kể kích thước của ma trận Fourier.
4.4.3.2 Nhược điểm:
Tuy phương pháp này cho kết qủa tính toán nhanh hơn nhưng thiếu tính chính xác, việc
giảm bớt kích thước FFT sẽ tỷ lệ nghịch với mức độ chính xác. Ở biểu đồ sau dây ta có
thể thấy mức độ chính xác sẽ tăng dần khi ta tăng kích thước của FFT thì các đường có
kích thước cửa sổ lớn hơn (như MMSE5, MMSE10) tiến gần hơn với đường MMSE
mặc định.


Hình 4.3: Mô phỏng giảm kích thước FFT
Đường màu đỏ mô tả ước lượng MMSE0.

Đường màu đen mô tả ước lượng MMSE5.
Đường màu xanh biển mô tả ước lượng MMSE10.
Đường màu xanh lục mô tả ước lượng MMSE với FFT là 64 phần tử.
Ta thấy rằng khi kích thước FFT tăng lên thì mức độ chính xác của ước lượng MMSE
cũng tăng dần đến đường mặc định.
Tuy nhiên với việc giảm kích thước FFT ta vẫn thấy rằng với một số điểm nhất định,
nó vẫn có tính chính xác hơn ước lượng LS, đó là những điểm nằm dưới đường LS.
4.5 Kết luận
Như vậy, với việc so sánh ước lượng kênh giữa MMSE và LS, cùng với phương pháp
giảm kích thước FFT, cho ta thấy những ưu nhược điểm của từng phương pháp. Nó
giúp ta xác định cũng như lựa chọn trong các ứng dụng cụ thể để lựa chọn từng phương
pháp cho phù hợp nhằm đạt được hàm truyền của kênh gần với yêu cầu đề ra.
4.6 Hướng phát triển:
Công nghệ OFDM ngày nay được ứng dụng rất nhiều trong các hệ thống đòi hỏi tốc độ
cao và được phát triển không ngừng vì những ưu điểm của nó. Các bộ ước lượng kênh
càng trở nên cần thiết trong các máy phát cũng như máy thu để đảm bảo được chất
lương tín hiệu cũng như tốc độ ngày càng cao.
Hiện nay, nó được ứng dụng nhiều trong hệ thống OFDMA, MC_CDMA với việc có
sử dụng hoặc không sử dụng biểu tượng Pilot.
Tài liệu tham khảo
[1] Artech-Multicarrier Techniques for 4G Mobile Communications.
[2]Apress.WiMax.Operators.Manual.Building.802.16.Wireless.Networks.2nd.Edition.
Nov.2005.
[3]John.Wiley.and.Sons.Advanced.Wireless.Networks.4G.Technologies.Jun.2006.
[4]Wiley.Interscience.OFDM
Based.Broadband.Wireless.Networks.Design.and.Optimization.Nov.2005.eBook-DDU