bài giảng mô phỏng hệ thống truyền thông

i

HC VIN CÔNG NGH BU CHệNH VIN THÔNG


BÀI GING
MÔ PHNG H THNG TRUYN THÔNG
KHOA VIN THÔNG 1


Tác gi: TS. Nguyn c Nhân





HÀ NI 07-2014
ii


LI M U
Trong s phát trin nhanh chóng các h thng vin thông cùng vi s phát trin mnh
m ca các h thng máy tính, ngày nay mô phng đư tr thành mt công c không th thiu
trong quá trình nghiên cu phát trin h thng cng nh trong quá trình thit k và trin khai
h thng. Do vy cun bài ging ắMô phng h thng truyn thông” đc vit nhm cung
cp cho sinh viên nhng kin thc b ích liên quan đn môn hc. Tài liu gm 6 chng vi
các ni dung c bn nh sau:
 Chng 1: Trình bày tng quan v k thut mô phng bao gm phng pháp lun,
các vn đ v mô hình hóa và vai trò ca mô phng trong thit k h thng.
 Chng 2: Gii thiu v MATLAB giúp sinh viên nm đc vn đ c bn trong vic
s dng MATLAB làm công c tính toán trong k thut nói chung và trong mô phng

h thng truyn thông  các chng sau.
 Chng 3: Gii thiu v Simulink, mt công c trong MATLAB đc s dng đ mô
phng da trên mô hình hay s đ khi, thun tin cho vic mô phng h thng.
 Chng 4: Mô phng quá trình thu phát tín hiu bao gm các vn đ c bn v tín
hiu trong mô phng, mô phng các quá trình c bn thc hin ti b phát và b thu
trong mt h thng truyn thông.
 Chng 5: Mô phng kênh thông tin bao gm phng pháp thc hin đ mô phng
các kênh c bn nói chung đn các kênh thông tin c th nh kênh hu tuyn và kênh
vô tuyn.
 Chng 6: c tính tham s và hiu nng h thng giúp sinh viên nm đc các vn
đ c bn v c tính trong thng kê, đc bit là trong đánh giá hiu nng h thng.
Chúng tôi hy vng rng cun bài ging s là tài liu tham kho hu ích cho sinh viên
chuyên ngành vin thông và nhng ngi quan tâm. Tuy nhiên đ giúp sinh viên nm bt
nhng vn đ c bn nht ca k thut mô phng h thng truyn thông đòi hi ngi hc
phi có nhng kin thc tng hp ca các môn hc c s khác mà không phi thuc mc tiêu
và ni dung chính ca môn hc này. ây cng là phiên bn đu tiên đc vit trong thi gian
ngn do vy s không tránh khi nhng sai sót. Chúng tôi rt mong nhn đc ý kin đóng
góp ca các quí thy cô, các bn sinh viên và nhng ngi quan tâm đ hoàn thin hn cun
tài liu này.

Tác gi
TS. Nguyn c Nhân
iii

MC LC

Chng 1 Tng quan v k thut mô phng 1
1.1 Gii thiu chung 1
1.2 Phng pháp lun mô phng 2
1.2.1 Mô hình hóa bài toán 2

1.2.2 Tính đa mt trong mô phng 5
1.3 Các khái nim c bn v mô hình hóa 7
1.3.1 Mô hình hóa h thng 10
1.3.2 Mô hình hóa thành phn chc nng 11
1.3.3 Mô hình hóa quá trình ngu nhiên 11
1.3.4 Mô hình hóa h thng gi đnh 12
1.4 K thut đánh giá hiu nng 13
1.5 Sai s trong mô phng 14
1.5.1 Sai s trong mô hình hóa h thng 14
1.5.2 Sai s trong mô hình hóa linh kin 15
1.5.3 Sai s trong mô hình hóa quá trình ngu nhiên 16
1.5.4 Sai s x lý 17
1.6 Vai trò mô phng trong thit k h thng truyn thông 17
1.7 Tng kt chng 21
Câu hi/bài tp chng 1 21
Chng 2 Gii thiu v MATLAB 22
2.1 Gii thiu chung 22
2.2 Các cu trúc c bn trong MATLAB 23
2.2.1 Các bin MATLAB 23
2.2.2 Các phép tính s hc 27
2.2.3 Các phép tính logic và quan h 31
2.2.4 Các hàm toán hc 33
2.2.5 Các hàm đ ha 35
iv

2.2.6 Các hot đng I/O 43
2.3 Thao tác ma trn và vect 44
2.4 Lp trình trong MATLAB 47
2.4.1 Các th tc MATLAB 47
2.4.2 Các hàm con MATLAB 49

2.4.3 Cu trúc ngôn ng MATLAB 50
2.4.4 Hàm eval 54
2.4.5 iu khin hàm 55
2.5 MATLAB Editor và Debugger 56
2.5.1 Các chc nng Editor 56
2.5.2 Các chc nng Debugger 57
2.6 Mt s phng pháp s s dng MATLAB 58
2.6.1 Phng pháp tìm nghim 58
2.6.2 Phng pháp tích phân 59
2.6.3 Phng pháp gii phng trình vi phân 61
2.7 Tng kt chng 68
Câu hi/bài tp chng 2 69
Chng 3 Gii thiu v Simulink 72
3.1 Gii thiu chung 72
3.2 Nguyên lý hot đng ca Simulink 73
3.2.1 Xây dng s đ khi Simulink 73
3.2.2 Tham s hóa các khi Simulink 74
3.2.3 Mô phng bng Simulink 76
3.3 Gii phng trình vi phân bng Simulink 77
3.4 n gin hóa h thng Simulink 81
3.5 Tng tác vi MATLAB 83
3.5.1 Truyn các bin gia Simulink và MATLAB 83
3.5.2 Lp li các mô phng Simulink trong MATLAB 83
3.5.3 Truyn các bin thông qua các bin toàn cc 85
3.6 Tng kt chng 85
v

Câu hi/bài tp chng 3 86
Chng 4 Mô phng tín hiu và quá trình thu phát 87
4.1 Gii thiu 87

4.1.1 Mô hình mô phng tín hiu bng gc và thông di 88
4.1.2 Quá trình ly mu và ni suy 91
4.1.3 Khai trin Fourier 96
4.2 Mô phng ngun tín hiu 98
4.2.1 Ngun tín hiu tng t 98
4.2.2 Ngun tín hiu s 100
4.2.3 Ngun tín hiu ngu nhiên 101
4.3 Mã hóa 106
4.3.1 Mã hóa ngun 106
4.3.2 Mư đng truyn 109
4.3.3 Mã hóa kênh 113
4.4 iu ch và gii điu ch 116
4.4.1 iu ch tín hiu tng t 116
4.4.2 iu ch tín hiu s 119
4.4.3 Quá trình thu và gii điu ch 122
4.5 Quá trình lc 127
4.5.1 Lc to dng ph 127
4.5.2 Lc to dng xung 129
4.5.3 Các b lc phi hp 132
4.6 Quá trình đng b 136
4.6.1 Quá trình đng b trong mô phng 136
4.6.2 Mô phng mch vòng khóa pha (PLL) 140
4.7 Tng kt chng 142
Chng 5 Mô phng kênh thông tin 145
5.1 Gii thiu chung 145
5.2 Mô hình kênh AWGN 148
5.3 Các mô hình kênh thông tin c th 152
vi

5.3.1 Kênh hu tuyn và ng dn sóng 152

5.3.2 Kênh vô tuyn 153
5.3.3 Kênh pha đinh đa đng 157
5.3.4 Kênh ri rc 162
5.4 Tng kt chng 168
Câu hi/bài tp chng 5 168
Chng 6 c tính các tham s và đánh giá hiu nng 170
6.1 c tính các tham s 170
6.1.1 c tính mc sóng trung bình 170
6.1.2 c tính công sut trung bình 171
6.1.3 c tính ph 172
6.2 c tính t s SNR 174
6.3 ánh giá hiu nng h thng 176
6.3.1 Phng pháp Monte-Carlo 177
6.3.2 Phng pháp bán gii tích 182
6.3.3 Các phng pháp khác 183
6.3.4 Mt s ví d mô phng h thng vin thông 184
6.4 Tng kt chng 187
Câu hi/bài tp chng 6 187
Tài liu tham kho 188
Ph lc A 189


vii

DANH SÁCH THUT NG VIT TT


Thut ng ting Anh
Thut ng ting Vit
A

ADC
Analog to Digital Conversion
Chuyn đi tín hiu tng t
sang s
AM
Amplitude Modulation
iu ch biên đ
AMI
Alternate Mark Inversion
o du mã
ASK
Amplitude Shift Keying
Khóa dch biên đ
AWGN
Additive White Gaussian Noise
Nhiu Gauss trng cng
B


BER
Bit Errors Rate
Tc đ li
D


DFT
Discrete Fourier Transform
Khai trin Fourier ri rc

DPSK
Differential Phase Shift Keying
Khóa dch pha vi sai
DSB
Double Side Band
iu ch biên kép
DSP
Digital Signal Processing
X lý tín hiu s
E


erp
equivalent random process
Quá trình ngu nhiên tng
đng
F


FIR
Finite Impulse Response
áp ng xung hu hn
FM
Frequency Modulation
iu ch tn s
FSK
Frequency Shift Keying
Khóa dch tn
H

HDL
Hardware Description Language
Ngôn ng đc t phn cng
HMM
Hiden Markov Model
Mô hình Markov n
I


I/O
Input/Output
Vào/Ra
IDFT
Inverse Discrete Fourier Transform
Khai trin Fourier ri rc đo
IIR
Infinite Impulse Response
áp ng xung vô hn
IS
Important Sampling
Ly mu quan trng
ISI
Inter-Symbol Interference
Giao thoa gia các ký hiu
N


NRZ
Non-Return-to-Zero

Không tr v không
O


OFDM
Orthogonal Frequency Division
Ghép kênh phân chia theo tn
viii

Multiplexing
s trc giao
P


PCM
Pulse Code Modulation
iu ch xung mã
PET
Performance Evaluation Technique
K thut c tính hiu nng
PLL
Phase Locked Loop
Mch vòng khóa pha
PM
Phase Modulation
iu ch pha
PSD
Power Spectral Density
Mt đ ph công sut
PSK

Phase Shift Keying
Khóa dch pha
Q


QA
Quasi-Analytical
Bán gii tích
QAM
Quadrature Amplitude Modulation
iu ch biên đ cu phng
QPSK
Quadrature Phase Shift Keying
Khóa dch pha cu phng
R


RNG
Random Number Generator
B to s ngu nhiên
RZ
Return-to-Zero
Tr v không
S


SER
Symbol Error Rate
Tc đ li ký hiu
SNR

Signal to Noise Ratio
T s tín hiu trên nhiu
SSB
Single Side Band
iu ch đn biên
T


TDL
Tributary Delay Line
ng tr nhánh
V


VSB
Vestigial Side Band
iu ch rt biên


1

Chng 1 Tng quan v k thut mô phng


Mô phng ngày này có mt trong nhiu lnh vc khoa hc k thut đc bit
trong thit k h thng truyn thông. Ni dung chng này s trình bày nhng vn
đ tng quan và c bn nht trong k thut mô phng nói chung và trong mô phng
h thng truyn thông nói riêng.
1.1 Gii thiu chung
Trong nhng thp k qua các h thng truyn thông và k thut x lý tín

hiu ngày càng tng nhanh chóng v mc đ phc tp. Trong sut thi gian này s
ni lên các loi công ngh mi liên quan đn phn cng tc đ cao và chi phí r hn
trong x lý tín hiu s, công ngh quang si, các linh kin mch tích hp đư có tác
đng mnh m đn vic trin khai các h thng truyn thông. Trong khi s phát
trin v mc đ phc tp ca h thng truyn thông tng lên theo thi gian và n
lc đòi hi cho quá trình phân tích và thit k, thì s cn thit đ đa các công ngh
mi vào các sn phm thng mi nhanh chóng cng đòi hi rng thit k đc
hoàn thành đúng thi gian, hiu qu v chi phí và không mt nhiu công sc. Các
nhu cu này có th đc đáp ng ch bng cách s dng các công c thit k và
phân tích mnh m đc tr giúp bi máy tính.
Mt lot các k thut tr giúp bi máy tính đư đc phát trin trong nhiu
nm qua đ h tr trong quá trình mô hình hóa, phân tích và thit k các h thng
truyn thông. Các k thut đc tr giúp bi máy tính này nm  hai loi c bn:
tip cn da trên công thc mà  đó máy tính đc s dng đ c tính các công
thc phc tp và tip cn da trên mô phng mà  đó máy tính đc s dng đ mô
phng các dng sóng hoc tín hiu truyn qua h thng.
Hiu nng ca các h thng truyn thông có th đc đánh giá bng vic s
dng các tính toán da trên công thc, mô phng dng sóng hoc bng đo kim và
ch to mu th.
Các k thut da trên công thc da vào các mô hình đc đn gin hóa
cung cp cái nhìn sâu v mi quan h gia các tham s thit k và hiu nng h
2

thng và chúng rt hu ích trong các giai đon đu ca quá trình thit k cho vic
khám phá không gian thit k m rng. Tuy nhiên ngoi tr các trng hp quá đn
gin và lý tng hóa thì nó rt khó đ đánh giá hiu nng ca các h thng truyn
thông phc tp ch bng các k thut gii tích vi đ chính xác cn cho quá trình
thit k chi tit hn.
ánh giá hiu nng da trên các phép đo kim thu đc t các mu thit k
th phn cng tt nhiên là mt phng pháp chính xác và đáng tin cy, hu ích

trong các giai đon sau ca thit k khi các la chn thit k đc gii hn trong
mt tp nh. Tip cn này nhìn chung là rt tn kém và mt nhiu thi gian và
không linh hot. Nó rõ ràng là không kh thi đ s dng tip cn này trong giai
đon đu chu trình thit k khi s lng các la chn thit k ln.
Bng tip cn da trên mô phng đ đánh giá hiu nng, các h thng có th
đc mô hình hóa gn nh  bt k mc chi tit mong mun nào và không gian
thit k có th đc khai thác c th và chi tit hn bng các tip cn da trên công
thc hoc đo kim. Da trên mô phng ta cng có th kt hp các mô hình thc
nghim và toán hc mt cách d dàng và kt hp các đc tính đo đc ca các linh
kin và các tín hiu thc vào trong phân tích và thit k. Các dng sóng đc mô
phng cng có th đc s dng nh là tín hiu đo th cho vic kim tra chc nng
hot đng ca phn cng.
Thc s, mt tip cn da trên mô phng có th đc s dng đ to ra mt
môi trng ch to mu th nhanh chóng cho vic phân tích và thit k các h thng
x lý tín hiu và truyn thông, mt môi trng trong đó các mô hình phn mm có
th đc kt hp vi d liu phn cng và các tín hiu thc đ to ra các mu thit
k không li tit kim chi phí và thi gian.
Nhc đim c bn ca tip cn mô phng là ti tính toán ln cái có th
đc gim thiu bng s la chn cn thn các k thut mô hình hóa và mô phng.
1.2 Phng pháp lun mô phng
1.2.1 Mô hình hóa bài toán
Mc đích cui cùng ca mô phng là phng to li các đc tính ca mt h
thng vt lý thc t thông qua tính toán da trên máy tính. Mt bài toán mô phng
đn gin nht thng bao gm bn bc c bn sau:
3

- Ánh x mt bài toán đư cho thành mt mô hình mô phng, đâycng là
bc quan trng nht ca bài toán mô phng. Bc này có th đc xem
là bc mô hình hóa đ chuyn mt mô hình vt lý thc thành mô hình
toán hc.

- Phân gii bài toán tng th thành mt tp các bài toán nh hn. Vic phân
chia này cng là cách đ đn gin hóa bài toán xây dng đm bo tính
kh thi trong tính toán.
- La chn mt tp các k thut phù hp v mô hình hóa, mô phng và c
tính và áp dng chúng đ gii các bài toán con đư đc phân chia. Các k
thut gii đc s dng đ tính toán tìm nghim thông qua h thng máy
tính.
- Kt hp các kt qu ca các bài toán con đ cung cp nghim cho bài
toán tng th xác đnh ban đu.
Mt h thng truyn thông thc t nhìn chung quá phc tp đ có th mô t
và mô phng nó mt cách toàn b. Do vy nó rt cn thit đ đn gin hóa mt s
mt ca bài toán mô phng giúp d dàng hn cho vic tính toán. Ngoài vic phân
chia bài toán tng th thành các bài toán nh hn, thì vic chuyn t bài toán ln
hn thành dng đn gin hn đc xem nh là thc hin thí nghim có điu kin là
cng cn thit. Xét dng sóng đu ra V
t
ca mt h thng ti thi đim ri rc t theo
dng V
t
= g(

), trong đó g là hàm truyn ca h thng và

= (z
1
, z
2
, …, z
K
) là tp

các quá trình đu vào (ri rc thi gian). Chc nng ca mt mô phng nói chung là
đ to ra mt chui giá tr {V
t
} đi vi t = kT
s
, k = 1, 2,…, vi T
s
là chu k ly
mu. Chui này s đc x lý theo kiu đ thu đc đi lng hiu nng hoc
thông tin phù hp khác. Mt thí nghim có điu kin s to ra V
t
= g(

’) trong đó

’ = (z
1
, …, z
k
, z
k+1
=

k+1
, …, z
K
=

K
). ó là k quá trình đu tiên đc mô phng

trong khi các quá trình còn li đc duy trì ti các giá tr c đnh đ to ra thí
nghim đn gin hn. Các giá tr này có th đc đt bng 0 tng đng vi vic
b qua các quá trình này. Mt dng điu kin khác là đn gin hóa bn thân h
thng. S đn gin hóa này có th bao gm mt s mô t mt hot đng vi đ
phc tp đc rút gn hoc b qu hoàn toàn mt hoc nhiu hot đng. Kt hp
đt điu kin lên h thng và lên các quá trình đu vào, h thng đc đn gin hóa
bi g’, thí nghim mô phng đc mô t bi V
t
= g’(

’). Mc đích cui cùng ca
quá trình đn gin hóa là đm bo kh nng tính toán trong quá trình mô phng.
4

Tuy nhiên quá trình này đc thc hin bng các phép gn đúng cng có ngha rng
có s sai lch gia mô hình và h thng thc t.

Hình 1-1 (a) Thit b vt lý và các mô hình, (b) Các nh hng đ phc tp ca mô hình.
Có hai kiu mô hình mà ta cn xem xét: mô hình gii tích và mô hình mô
phng và c hai đu là s tru tng ca mt linh kin hay h thng vt lý nh cho
thy trong hình 1-1a. Linh kin vt lý có th là mt phn t mch nh mt đin tr
hoc mt phân h nh mt mch vòng khóa pha, mà nó cng có th là mt h thng
truyn thông. Bc đu tiên và cng là quan trng nht trong quá trình mô hình hóa
là nhn ra đc các thuc tính và các đc tính hot đng ca thit b vt lý đc mô
t trong mô hình. Các mô hình gii tích đin hình thuc các dng phng trình hoc
h phng trình xác đnh quan h đu vào ậ đu ra ca thit b vt lý. Các phng
trình này ch là s mô t mt phn ca thit b đc mô hình hóa vì ch mt s mt
xác đnh ca thit b đc mô hình hóa. Thêm na các phng trình đnh ngha thit
b thng ch chính xác trên mt di gii hn các tham s (đin áp, dòng, tn s).
Mô hình mô phng luôn là mt tp các gii thut thc hin tính toán nghim s ca

các phng trình đnh ngha mô hình gii tích. Các k thut phân tích s và x lý
tín hiu s là nhng công c đc s dng đ phát trin các gii thut này. Các mô
hình có các mc tru tng khác nhau và tng lên khi dch chuyn t thit b vt lý
ti mô hình gii tích và cui cùng là mô hình mô phng. S tng mc tru tng là
kt qu ca các gi đnh và các gn đúng đc đa ra khi đi t thit b vt lý lên mô
hình gii tích và mô hình mô phng.
Mt vn đ cn lu ý trong bài toán mô phng là s nh hng ca mc đ
phc tp ca mô hình. Các mô hình đn gin cho phép thc hin nhanh hn các mô
hình phc tp hn. Tuy nhiên các mô hình đn gin có th không mô t mt cách
đày đ các thuc tính quan trng ca thit b do đó mô phng có th thu đc kt
qu có sai s ln. Nh vy có s bù tr gia đ chính xác ca mô hình và thi gian
5

chy mô phng nh cho thy trong hình 1-1b. Mt mô phng trong thc t đc
thit k tt đm bo vùng hot đng ti u cung cp đ chính xác và tc đ thc
hin hp lý. Tuy nhiên tùy thuc vào mc đích mô phng mà trong mt s trng
hp đòi hi mc đ chính xác cao, nói cách khác mc đ phc tp mô hình phi đ
đ đáp ng yêu cu, do vy thi gian chay mô phng lâu là khó tránh khi.
1.2.2 Tính đa mt trong mô phng
Trc nhng nm 1970 bài toán mô phng thng đc gii quyt theo cách
thiên v dng đc bit. Phng pháp lun đ phát trin mô phng và các ngun li
xut hin trong mi chng trình mô phng không đc hiu mt cách đy đ. Hn
20 nm qua, cng đng nghiên cu đư to ra mt khi lng ln kin thc, to ra
phng pháp lun đ phát trin mô phng cng nh vic thng nht v lý thuyt đ
gii quyt nhiu vn đ ny sinh trong quá trình trin khai chng trình mô phng.
Theo đó, vic dùng mô phng nh là công c phân tích cn thit đ hiu và hiu sâu
sc nhm trin khai mô phng có đ tin cy. Xây dng ln khi lng kin thc này
đòi hi phi tích hp t nhiu kin thc trong nhiu lnh vc khác nhau. Mc dù
cha đc thu đáo nhng 9 lnh vc nghiên cu quan trng nh hng đn quá
trình nghiên cu v mô phng đc mô t  hình 1-2. Ta xét ngn gn 9 lnh vc

này nhm rõ hn v mi quan h ca chúng vi khoa hc mô phng.

Hình 1-2 Các lnh vc nh hng lên nghiên cu mô phng các h thng truyn thông
Các khái nim v lý thuyt h thng tuyn tính cho ta các k thut đ xác
đnh các quan h vào/ ra ca h thng tuyn tính, cho phép trình bày mô hình h
6

thng trong min thi gian  dng hàm đáp ng xung kim h thng và min tn s 
dng hàm truyn đt h thng cng nh vic xây dng nn tng cho nhiu vn đ.
Hin nhiên, kin thc lý thuyt truyn thông là rt quan trng. Cu trúc h
thng, đc tính hot đng ca các phân h (b gii điu ch, b cân bng, chi tit
hóa các mô hình kênh…) phi đc hiu rõ trc khi trin khai mô phng. Khi s
dng mô phng đ xác đnh các giá tr ca tham s h thng, cn phi lu ý đn di
giá tr ca nó có ý ngha thc t trc khi trin khai mô phng. Cn phi có nhng
hiu bit sâu sc v đc tính h thng đ đm bo hot đng mô phng chính xác và
kt qu hp lý.
Các công c ca x lý tín hiu s (DSP) đc dùng đ trin khai các gii
thut, t đó xây dng mô hình mô phng h thng truyn thông. Mô hình mô phng
này thng bao gm mt s phép ly xp x ri rc ca các phn t h thng liên
tc, do vy cn có kin thc v x lý tín hiu s đ hiu và đánh giá bn cht ca
các phép ly xp x này. Thc t, mi khi chc nng trong mô hình mô phng là
mt hot đng DSP, vì vy các công c ca DSP cho ta các k thut thc hin mô
phng.
Gii tích s có quan h cht ch vi DSP, nhng đc đ cp tách bit vì nó
là phn kin thc c hn. Nhiu k thut kinh đin nh phân tích s, ni suy đa
thc, k thut fit đ th đu có ngun gc trong gii tích s.
Các khái nim v xác sut cng là nn tng cn bn cho mô phng. Vic
đánh giá hiu nng h thng truyn thông thng đc biu din trong các thut
ng xác sut. Ví d khi đ cp xác sut li bit hay xác sut li ký hiu trong h
thng truyn thông s; khi xét bài toán đng b, ta quan tâm xác sut li pha vt

quá mt mc cho trc. Lý thuyt xác sut c bn cho ta khái nim v bin ngu
nhiên và hàm mt đ xác sut. Kin thc v hàm mt đ xác sut cho phép tính toán
các đi lng nh đư đ cp phn trên. Kt qu ca mô phng thng là mt bin
ngu nhiên và phng sai ca bin ngu nhiên đó là mt đi lng đo đ chính xác
thng kê ca mô phng.
Trong nhiu trng hp, các dng sóng tín hiu và tp âm đc x lý bi mô
phng đc coi là các hàm mu ca mt quá trình ngu nhiên. S phát trin các
thut toán đ to dng sóng có các thuc tính thng kê phù hp s đòi hi kin thc
quá trình ngu nhiên c bn. Lý thuyt quá trình ngu nhiên cho ta các công c đ
mô t các quá trình này trong min thi gian (hàm t tng quan), và trong min tn
7

s (mt đ ph công sut). Nhiu ng dng khác ca lý thuyt quá trình ngu nhiên
cng s đc đ cp trong ni dung bài ging.
Mt vài khái nim c bn v lý thuyt s cung cp các công c đ trin khai
các b to s ngu nhiên. Các b to s ngu nhiên này là các khi c bn ca b
to dng sóng đ biu din các chui s, dng sóng tp âm, pha đinh tín hiu, nhiu
ngu nhiên.
Khái nim c bn v khoa hc máy tính cng s có ích trong mô phng. Ví
d nh đ dài t mã, đnh dng t mư đc dùng đ biu din các mu tín hiu s
nh hng đn tính chính xác ca mô phng. Vic chn ngôn ng lp trình cng
quan trng khi trin khai các b mô phng thng mi. B nh kh dng, t chc
b nh s nh hng cách thc d liu và các lnh đc chuyn qua gia các phn
t ca mô phng. Các yêu cu và nng lc v đ ha s xác đnh dng sóng đc
hin th nh th nào và s nh hng quá trình truyn ti mư chng trình mô
phng t máy tính này đn máy tính khác.
Các công c và khái nim v lý thuyt c tính cho phép đnh lng tính
hiu qu ca kt qu mô phng. Nh đư đ cp, kt qu mô phng ngu nhiên là
mt bin ngu nhiên. Mi khi thc hin mô phng s to ra mt giá tr ca bin
ngu nhiên đó và bin ngu nhiên này to thành b c tính cho đi lng cn đc

c tính. Mt cách tng quát, lý thuyt c tính cho ta các công c gii tích cn
thit đ đánh giá mc đ kh tin ca các kt qu mô phng.
1.3 Các khái nim c bn v mô hình hóa
Theo ngha rng, thut ng ắh thng truyn thông” ám ch đn mt mng
truyn thông toàn cu, h thng v tinh đa tnh, h thng truyn dn quang hoc
mt modem tích hp sn trong mt máy tính cá nhân. Mt cách nhìn phân cp
thng đc s dng đ mô t các h thng truyn thông nh cho thy trong hình
1-3. Mc đnh trong mô t này là mt mng truyn thông đc to bi các nút mng
kt ni vi nhau qua các tuyn thông tin hoc các h thng truyn dn nh đc mô
t trong lp di. Mt tuyn truyn dn li đc hình thành t các phn t nh các
b điu ch, các b mã hóa, các b lc, các b khuych đi và các thành phn khác
thc hin các hot đng x lý tín hiu. Các phn t này có th là các mch đin
tng t, các mch s hoc mt thut toán thc thi trên mt b x lý tín hiu s
(DSP) kh lp trình. Chi tit ca các phn t này đc mô t  lp di cùng ca
phân cp.
8


Hình 1-3 Cu trúc phân cp trong mô phng
Mt lot các k thut mô phng khác nhau đc s dng đ đánh giá hiu
nng ca các lp khác nhau. Ti mc mng, lung các gói và các bn tin trên mng
đc mô phng bng vic s dng mt b mô phng các s kin ri rc và các đi
lng hiu nng nh thông lng mng, thi gian đáp ng và hiu sut s dng tài
nguyên đc c tính nh là mt hàm ca các tham s mng nh tc đ x lý, kích
c b đm ti nút mng và dung lng tuyn. Các mô phng mng đc s dng đ
thit lp các đc tính cho các b x lý, các giao thc và các tuyn truyn dn.
Các h thng truyn thông gii quyt vic truyn dn các dng sóng mang
thông tin trên các kiu kênh thông tin khác nhau (không gian t do, cáp đng, si
quang,, ). i vi các h thng truyn dn s, hiu nng ca tuyn thông tin đc
đo theo đc tính li bít, và hiu nng tc đ li thng đc c tính bng k thut

mô phng dng sóng qua mô hình ca các khi chc nng. Khác vi mô phng
mng đc s dng đ thit lp các đc tính ca tuyn, thì mô phng mc h thng
đc s dng đ kim tra rng thit k tuyn đáp ng đc các đc tính này. Các
tham s thu đc t mô phng mc h thng đc chuyn sang cho b mô phng
mc mng đ kim tra hiu nng mng.
Lp di cùng trong hình 1-3 liên quan đn hot đng ca các thành phn
nh các b lc và các b cân bng s dng hoc công ngh tng t hoc công
ngh s. Các b mô phng mch nh Spice hoc b mô phng s nh HDL
(Hardware Description Language) đc s dng đ mô phng, kim tra chc nng
9

hot đng và đc tính ca các thành phn linh kin. Mô phng mc h thng thit
lp các đc tính cho vic thc thi hoàn tt và mô phng  mc mch thc thi đc
s dng đ cung cp các mô hình đc tính (ví d: hàm truyn đt ca mt b lc)
cho mc h thng.
Trong phm vi gii hn ni dung, bài ging này s tp trung vào mô phng
h thng truyn thông s dng k thut mô phng dng sóng.
Nhìn chung v bn cht đ mô hình càng chính xác thì mc đ mô t nó càng
chi tit. S mô t h thng đc phân chia theo mc đ chi tit khác nhau. Cách mô
t h thng mt cách trc quan thng đc thc hin thông qua mt s đ khi.
Mi khi trong s đ có th đc trin khai và đc mô t bi mt s đ các khi
con khác kt ni vi nhau trong bn thân khi đó. Quá trình này có th tip tc đc
thc hin cho đn khi không th rút gn xung thành các khi con đc na. Kt
qu ca vic khai trin s đ khi có th đc biu din trc quan qua s đ dng
cây vi các nhánh liên tip đc trng cho các mc đ chi tit tng dn lên nh cho
thy trong hình 1-4. Cu trúc này cng cho thy tính phân cp trong vic thc thi
phn mm và cho c vic qun lý mc đ phc tp ca mô hình hóa. Cây phân cp
tng dn theo dng ln ngc vi phía trên là các mô hình mc cao và đi dn xung
là các mô hình mc thp. Mc đ chi tit s tng dn t trên xung di. Mt mô
hình mc thp đc xem nh là mt phn đc phân chia ra t mô hình mc cao

hn bao hàm mt s mô t sát hn vi mc vt lý.

Hình 1-4 Cu trúc phân cp trong mô hình hóa
10


Hình 1-5 Mô t mô hình hóa phân cp h thng truyn thông.
S phân cp có th đc minh chng rõ nh mô t h thng truyn thông cho
trong hình 1-5. Nó cng cho thy rõ rng mc đ phc tp tn ti c hai chiu: theo
mc phân cp (chiu dc) và ti mi mc (chiu ngang). Mc trên cùng đc xem
là mc h thng gm các khi chc nng thc hin mt x lý xác đnh trong h
thng. Mi khi chc nng  mc h thng cng có th đc mô t chi tit hn 
mc di gi là mc phân h. Quá trình phân chia chi tit có th tip tc xung
mc các thành phn linh kin. Tng ng vi cu trúc phân cp này bài toán mô
hình hóa cng đc phân chia thành ba kiu mô hình hóa đó là: mô hình hóa h
thng, mô hình hóa các thành phn linh kin và mô hình hóa quá trình.
1.3.1 Mô hình hóa h thng
Mt h thng  đây là mt tuyn truyn dn đc mô t  mc cao nht bng
s đ khi kt ni các phân h hay h thng con. Vn đ mô hình hóa h thng là
mt vn đ v cu hình theo ngha s đ khi mô phng và càng sát vi thc t thì
mô hình h thng càng chính xác. Nh đư đ cp, mô hình mc cao nht có th cn
đc s dng cho mô phng đ gim ti tính toán. Tuy nhiên,  bt k mc nào
trong cây phân cp đu có th gim mc đ phc tp mô hình hóa bng cách ch s
11

dng mt tp con các khi ti mc đó. ây là dng rút gn mc đ phc tp thng
đc s dng  mc mô hình hóa h thng, điu này mun nói rng mt s các
phân h có th đc b qua khi mô phng hoc đc mô t theo kiu đn gin
hóa. Ví d trong mt s trng hp mô phng h thng nh mô t trong hình 1-5
các khi mã hóa ngun thc hin chuyn đi tín hiu tng t sang s (ADC) có th

đc b qua mà s dng luôn ngun tín hiu s đu vào.
Nh vy nói chung điu đáng mong mun là mô phng s đ khi đc rút
gn nhiu nht có th t quan đim tính toán hiu qu và vic rút gn nh vy có
th hoàn toàn chp nhn đc trong nhiu trng hp. Nói cách khác mc đ gn
đúng trong mt s trng hp mô phng là không th tránh khi.
1.3.2 Mô hình hóa thành phn chc nng
Mt thành phn linh kin  đây đn gin là mt khi chc nng  mc phân
h có nhng tính cht mà nhà thit k h thng mong mun. T quan đim tính
toán, mô hình linh kin lý tng có th din t duy nht  mc phân h ca cây cu
trúc mô hình hóa. Kiu mô t mô hình các thành phn linh kin có th đc th hin
qua mt phng trình, mt tp phng trình, mt thut toán hoc mt bng tra cu
d liu (lookup table). Tuy nhiên trong mô phng mc h thng, các khi thành
phn có th đc mô t đn gin bng mt hàm truyn đt. Có th ví d nh mch
vòng khóa pha (PLL) trong khi khôi phc sóng mang có th đc mô t bng mt
phng trình vi phân bc hai. Mt ví d khác nh ngun laser trong b phát quang
có th đc đc trng bi các phng trình tc đ là mt h phng trình vi phân.
Mt mô hình các thành phn linh kin tt cho phép kho sát chi tit các đc
tính ca các thành phn linh kin ph thuc vào tt c các tham s nh hng. Kt
qu kho sát có th s đc s dng đ xem xét các nh hng ca các thành phn
linh kin trong mô phng mc h thng.
1.3.3 Mô hình hóa quá trình ngu nhiên
Mt điu rõ ràng rng các tín hiu đu vào và đu ra ca các h thng và các
phân h là các quá trình ngu nhiên mong mun (thông tin) và không mong mun
(nhiu và giao thoa) và mc đích c bn ca mô phng là đ tính toán mc đ đm
bo cht lng tín hiu mong mun. Do vy mc đ trung thc ca tính toán này
ph thuc vào mc đ các quá trình mô phng có th sao chép các tính cht ca các
quá trình thc. Nhim v mô hình hóa nhìn chung là đ bt chc mt quá trình
ngu nhiên ti ngun sinh ra nó, nên nu ta có các mô hình các khi chc nng tt
12

thì các quá trình này s tác đng lên tín hiu đu vào đ sinh ra tín hiu đu ra chính
xác và hp lý. Vic sao chép quá trình ngu nhiên đc thc hin bi mt b to s
ngu nhiên trong quá trình mô phng.
Mc dù các ngun tin và các ngun nhiu c hai đu là các quá trình ngu
nhiên trong vn hành, trong thit k và đo kim h thng các ngun tín hiu thng
đc s dng hoc gi đnh là các tín hiu đo th thng có tính xác đnh. Ví d
nh mt tín hiu đo th có th là tín hiu hình sin hoc mt chui s có cu trúc sn
đc to ra bi thanh ghi dch trong mt kt ni c th. Các chui s này thng
đc gi là các chui gi ngu nhiên.
Có mt kiu quá trình ngu nhiên khác mà ta cn mô hình hóa nhng không
mô t quá trình nhiu hay thông tin, đó là mt kênh ngu nhiên nh kênh pha đinh.
 đây bài toán mô hình hóa là đáp ng xung ca kênh thng đc gi đnh bin
đi ngu nhiên theo thi gian.
Mt dng cu trúc mô hình hóa khác là mô hình quá trình ngu nhiên tng
đng (erp). Ý tng mô hình này nh sau: gi s rng quá trình ngu nhiên đu
vào x(t) đi qua n các khi hay phân h ni tip nhau và xut hin ti đu ra là quá
trình y(t). Nu bng mt s công c ta có th suy ra mt s đc tính ca quá trình
ngu nhiên y(t) thì toàn b quá trình x lý xy ra có th đc rút gn hay đn gin
hóa bng cách tìm và to ra mt chui ngu nhiên sao chép y(t) mà không cn phi
x lý x(t) qua n khi. Nh vy mô hình erp có th giúp đn gin hóa quá trình tính
toán. Mt ví d ng dng mô hình này là mô phng nhiu pha trong h thng truyn
thông.
1.3.4 Mô hình hóa h thng gi đnh
Trong mt s trng hp không phi tt c các thc th đc mô hình hóa
đu đư đc xác đnh rõ ràng trc. Có th hu ht các hot đng mô phng đc
thc hin đ tr giúp quá trình thit k mt h thng mà các đc tính riêng bit ca
h thng ban đu không đc bit và ch dn dn đc xác đnh mt cách rõ ràng
hn theo quá trình. Mt h thng mi đc thit k đc xem nh là mt h thng
gi đnh.
Mt trong các mt hu ích ca mô phng là kh nng c tính hiu nng ca

mt h thng mt cách chân thc trc khi nó đc xây dng trên thc t. Do vy
điu mong mun là có th đnh hng quá trình phát trin phn cng đm bo mt
hiu nng xác đnh. Vn đ then cht đi vi quá trình này là hin thc hóa s nh
13

hng ca bt k thành phn thit b nào có th đc d đoán ch bng mt s tham
s quan trng đc la chn tt. Mc dù đc tính ca mt linh kin thành phn có
th bin đi bt k trong cu trúc chi tit ca nó thm chí sau khi các tham s đư nói
trc đc thit lp, thì nhng bin đi này cn gây ra s thay đi tng đi nh v
hiu nng vì các tham s chính đư đc la chn đ c đnh các đc tính cn thit
ca linh kin. Do đó nu các tham s này đc la chn nh là các yu t điu
khin cho thit k phn cng và nhm chúng thành các thông s k thut thì mt h
thng gi đnh có th đc tng hp đ gn vi các thông s này, và hiu nng ca
mt h thng đc hin thc hóa đc gn đúng hoc đc gii hn tt bi hiu
nng ca mô hình phn mm ca h thng gi đnh.
1.4 K thut đánh giá hiu nng
Mc tiêu cui cùng ca mô phng là thu đc mt c tính mt s đi lng
hiu nng mc h thng thông qua mt s k thut đánh giá hiu nng. Mt k
thut đánh giá hiu nng (PET) là mt tp các công c gii tích và các gi đnh đc
áp dng vi nhau trong mt gói phn mm mô phng cho mc đích c tính hiu
qu mt s phép đo hiu nng. i vi h thng truyn thông tng t, phép đo
hiu nng c bn là t s tín hiu trên nhiu đu ra (SNR). Vi h thng truyn
thông s, phép đo hiu nng là t s li bit (BER). T s tín hiu trên nhiu cng là
phép đo hiu nng th cp trong các h thng truyn dn s.
Trong các k thut PET, phng pháp Monte-Carlo thng đc s dng đ
c tính BER. Tuy nhiên cn chú ý thi gian chy mô phng có th rt lâu khi s
dng phng pháp này. i lng đo ca mt mô phng Monte-Carlo (SNR hoc
BER) là mt bin ngu nhiên. Thi gian chy mô phng càng lâu thì các quan sát
càng sát vi giá tr thc. Nh đư đ cp có mt s bù tr gia thi gian chy và đ
chính xác ca phép đo. Nu mt h thng đc d đnh đ có BER c 10

-5
thì khi
đó mt bít li đc mong đi quan sát thy c mi 10
5
bits.  thuyt phc đc
rng BER thc s khong 10
-5
thì s không đ đ ch quan sát 1 li trong 10
5
bít. 
đm bo đ tin cy ca kt qu c tính BER, s lng bít cn truyn đi cn nm
trong di 10/p đn 100/p vi p là BER thc. i vi p = 10
-5
thì 10/p tng ng vi
10
6
bít.
Trong trng hp vi p đ nh, s lng bít cn truyn ln làm cho thi gian
chy mô phng rt lâu và không kh thi. Do vy có mt s PET khác nh s thay
th hoc bin đi ca phng pháp Monte-Carlo. Trong h thng tuyn tính, nhiu
Gauss đc bit đ duy trì tính Gauss. Kin thc này cho phép ta kt hp các biu
14

thc gii tích vi mô phng không nhiu đ thu đc các c tính BER rt hiu qu
nhanh hn nhiu phng pháp MC. S kt hp gia kin thc gii tich và k thut
mô phng đc gi là k thut bán gii tích (QA). Ngoài k thut QA, mt s k
thut c tính khác cng đc áp dng đ gim thi gian chy mô phng nh k
thut ly mu quan trng (IS) và k thut ngoi suy đuôi phân b. Vic la chn
PET phù hp cng s ph thuc vào nhiu yu t liên quan đn tính cht h thng
đc mô phng.

1.5 Sai s trong mô phng
Tính hu ích ca chy mô phng liên h trc tip vi đ chính xác ca nó
tc các kt qu mô phng sát vi các đc tính ca h thng vt lý thc đc mô
phng. Nhìn chung đ chính xác b gii hn bi hai loi sai s đó là sai s mô hình
hóa tng ng vi các kiu mô hình hóa đư đ cp  trên (mô hình hóa h thng,
mô hình hóa các thành phn linh kin và mô hình hóa quá trình ngu nhiên) và sai
s x lý vì các gii hn tính toán và bn cht thc ca mô phng. Hình 1-6 cho bc
tranh tóm tt các ngun sai s này.

Hình 1-6 Các ngun sai s trong mô phng
1.5.1 Sai s trong mô hình hóa h thng
Nu s đ khi mô phng không phi đúng nguyên trng tc là đc sp xp
theo cu hình mt ậ mt vi h thng thc, khi đó s không tránh khi kt qu mô
15

phng không chính xác hoàn toàn vi đc tính ca h thng thc. Lí do s đ khi
mô phng có th không phi là bn sao chính xác h thng thc là đ ct gim mc
đ phc tp t đó gim thi gian chy mô phng. Tuy nhiên s rút gn s đ khi
cn lu ý đ không tác đng nhiu đn tính chân thc ca mô hình.
Mt tình hung khác khi kt hp cu hình có th không chính xác hoàn toàn
là s loi b khi s đ khi mô phng các thành phn đóng góp nh đn méo dng.
Ví d nh ta không mô hình hóa ng-ten trong mt mô phng vì mt ng-ten
thng có đ rng bng tn tng đi rng so vi tín hiu đi vào. Tng t, trong
các ng dng thông tin v tinh bu khí quyn thng b b qua nh mt phn t
méo dng vì đc tính hàm truyn thng (nhng không phi luôn) trong sut vi tín
hiu. Do vy điu quan trng trong mô hình hóa h thng là cn xác đnh đúng các
thành phn quan trng và loi b nhng thành phn nh hng ít đn hiu nng đ
gim mc đ phc tp, tuy nhiên s có sai s trong kt qu và cn đm bo mc sai
s là không đáng k.
1.5.2 Sai s trong mô hình hóa linh kin

Mt s sai s s đc sinh ra t mô hình hóa các thành phn linh kin. Ti
mc c bn nht ta không th mong đi mt mô hình có đ chân thc hoàn ho đi
vi thành phn thc, nhng có th có đ chân thc gn hoàn ho đi vi mt mô
hình rút gn đc lý tng hóa ca linh kin vt lý. Trong phân tích mc tiêu thc
t trong mô phng là đ phát trin các mô hình đ tt hay to ra li trong kt qu
cui cùng nh có th chp nhn đc.
Kt qu đu ra mô phng và thc t quan sát ví d nh trng hp b lc nói
chung luôn có s khác nhau. Mt lí do là bn thân các phép đo vt lý cng không
hoàn ho. Nh vy các đc tính vt lý đo đc không ging mt cách cn thit nh
các đc tính tht. Mt lý do khác là các đc tính ca thành phn linh kin không th
không đi theo thi gian vì có th do già hóa và phn ng khác nhau đi vi các
điu kin môi trng khác nhau.
Nó không cn thit đ sao chép mt đc tính ca linh kin mt cách chi tit
nht đ có mt mô hình tt. Nó s ch cn thit đ sao chép các đc tính ni bt
chính v các hiu ng gây ra méo dng ca linh kin. Khó khn tim tàng chính
nm  mô hình hóa các b khuych đi có nh. Tuy nhiên nó s rt khó đ c tính
nh hng tích ly ca các sai s mô hình hóa trong mt chui các khi kt ni vi
16

nhau. ó chính là lí do ti sao s thm đnh bn thân mô hình ti các mc mô hình
hóa khác nhau phi đc thc hin trong quá trình mô phng.
1.5.3 Sai s trong mô hình hóa quá trình ngu nhiên
Mt ngun sai s tim tàng na nm  mc đ mà các mô hình các quá trình
ngu nhiên không mô t chính xác nh các quá trình thc. Các quá trình quan tâm
thng là các ngun tín hiu và các ngun nhiu. Vic phng to mt quá trình
ngu nhiên đc thc hin bi mt b to s ngu nhiên sinh ra mt chui các s
nh là mt tp mu. Nh vy đi vi các ngun tín hiu tng t nh ting nói, b
to s ngu nhiên ging nh to ra mt tp các mu thoi. Tuy vy các k thut s
dng cho b to s ngu nhiên có kh nng b gii hn đ sao chép tt c các tính
cht ca quá trình ngu nhiên. Nó thng ch có th sao chép hai tính cht ca mt

quá trình ngu nhiên là mt đ xác sut biên đ bc mt và mt đ ph công sut.
Nhng tính cht này nói chung là có th đ đ nm đc các tính cht cn thit ca
mt quá trình cho nhiu mc đích.
Các mô hình ngun cho h thng s là các bng mu t ri rc và có th có
nh. Có hai trng hp đ mô phng h thng vi đu vào là tín hiu đo th hoc là
mt ngun tín hiu thc. Trong trng hp đu chui đo th thng là chui gi
ngu nhiên có đ dài ln nht và đc sinh ra t máy tính. Thêm na c tính hiu
nng s không có sai s nu mt chui de Bruijn có đ dài q
m
vi q là s lng ký
hiu trong bng mu t và m là dung lng nh ca h thng đc s dng và các
ký hiu đc sinh ra mt cách đc lp. Nu ngun thc không sinh ra các ký hiu
mt cách đc lp thì mô hình hóa ngun đó bng mt b to ký hiu đc lp có th
gây ra sai s vì các mu giao thoa gia các ký hiu s không đc phân b đu. Sai
s có th nh hn hoc ln hn ph thuc vào các mu nào thng xuyên xut hin
hn. Nu ngun đc bit có các ph thuc thì khi đó nó cn đc mô hình hóa đ
phn ánh các tính cht thc ca nó. Các ph thuc này thng đc mô hình hóa
nh là các máy trng thái hu hn và nu mô hình đó đc bit thì đn gin cn
thit kt hp nó vào trong mô phng.
i vi các ngun nhiu trong h thng truyn thông có ba kiu thng đc
quan tâm là nhiu nhit, nhiu pha và nhiu n (nhiu xung kim). Nhiu nhit đin
hình đc mô hình hóa nh nhiu Gauss trng và các b to nhiu Gauss hin nay
hoàn toàn đ tt đ xem nh mô phng nhiu nhit không gây sai s. Tuy nhiên
nhiu pha v tính không n đnh b dao đng và nhiu n là các quá trình không
phi lúc nào cng đc bit rõ hoàn toàn. Do vy các b to s ngu nhiên đc s
17

dng đm bo sao chép sát nht có th vi quá trình thc đ sai s sinh ra là nh
nht đ đm bo đ tin cy.
1.5.4 Sai s x lý

Các sai s x lý là vì bn cht ca mô phng và gii hn b nh, tc đ và
đ chính xác ca máy tính.
Trc ht ta thy vic s dng đc trng ri rc v thi gian cho các dng
sóng liên tc hoc mô t ca các b lc s dn ti sai s chng ph. Tuy nhiên sai
s này có th đc tính và đc gii hn  mc nh theo mong mun. V c bn
trách nhim ca ngi dùng mô phng là đm bo tc đ ly mu phù hp đ gim
sai s gây ra đn mc nh nht.
Mt vn đ gii hn na gây ra sai s có th thy khi mô phng quá trình lc
s dng phng pháp bt bin xung kim do phi rút gn đáp ng xung ca b lc.
iu này s thy rõ ràng đi vi b lc IIR. Có mt s bù tr gia đ ln sai s, đ
dài đáp ng xung đc rút gn và ti tính toán. Do đó cn lu ý đ sai s nm 
mc nh chp nhn đc bng vic tính toán phn nng lng b b qua trong đáp
ng xung ch nên nh  mc 1-2%.
Mt s kiu sai s x lý khác cng cn lu ý trong mô phng nh vic s
dng mô hình tng đng bng gc cho các quá trình thông di hay gii hn tc
đ ca máy tính khi chy mô phng Monte-Carlo không đm bo đ lâu. Do vy
ngoài mô hình hóa thì quá trình x lý tính toán trong mô phng cng cn xem xét
đ tránh các li nghiêm trng có th xy ra trong kt qu đu ra.
1.6 Vai trò mô phng trong thit k h thng truyn thông
Trong th gii thc t ca quá trình thit k và xây dng các h thng truyn
thông, mô phng tr thành công c đ h tr trong quá trình này. Mô phng không
ch đc s dng đ c tính hiu nng và ti u tham s trong thit k mà còn
đc dùng đ thit lp các th tc kim tra và kim chun, các d đoán tui th
cng nh nghiên cu tính bt thng sau khi h thng đc trin khai trong thc t.
C phng pháp lun mô phng và mô hình mô phng đu đc s dng đ biu
din h thng ph thuc vào các giai đon khác nhau ca quá trình thit k, trin
khai và vòng đi ca h thng. Phng pháp lun mô phng cng s đc kim
soát hoc đnh hng bi quá trình thit k tng th.