Toàn văn ước lượng kênh truyền MIMO dùng thuật toán bán mù cải tiến

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH

ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

ĐỖ ĐÌNH THUẤN

ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN MIMO
DÙNG THUẬT TỐN BÁN MÙ CẢI TIẾN
Chun ngành: Vật lý vơ tuyến và điện tử
Mã số: 62 44 03 01

LUẬN ÁN TIẾN SỸ VẬT LÝ
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS. TS. VŨ ĐÌNH THÀNH

TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2012


iv

LỜI CÁM ƠN
Luận án này hoàn thành là kết quả của những nỗ lực cá nhân trong suốt thời
gian học nghiên cứu sinh. Tác giả đã có bước đi dài từ việc kế thừa các kiến thức
thực nghiệm tích lũy sau thời gian dài công tác trong ngành thông tin vô tuyến cho
đến việc nghiên cứu sâu lĩnh vực ước lượng kênh. Để có được những kết quả này,
tác giả xin gửi lời cảm ơn chân thành, sâu sắc đến PGS.TS. Vũ Đình Thành. Có thể
nói thời gian học nghiên cứu sinh quả là thời gian dài với nhiều khó khăn nhưng
Thầy đã rèn cho trị tính kiên nhẫn, tỉ mỉ trong nghiên cứu khoa học, đam mê trong
lĩnh vực tư duy sáng tạo. Thầy luôn là nguồn động viên tinh thần trong suốt thời
gian dài nghiên cứu. Không những Thầy cung cấp những góp ý, những nhận xét
phản biện để luận án được hồn thiện mà cịn làm cho luận án đảm bảo tính logic và

mang giá trị khoa học cao. Bên cạnh đó, tơi cũng khơng qn sự giúp đỡ nhiệt tình,
sự tạo điều kiện về cơng tác cũng như những đóng góp xác đáng cho luận án của
các đồng nghiệp tại Đại học Khoa Học Tự Nhiên, Đại học Tôn Đức Thắng. Thông
qua luận án này, tôi muốn gửi các kết quả nghiên cứu mới, những thành quả lao
động khoa học sáng tạo này đến cha mẹ, những người đã nuôi dưỡng, tạo điều kiện
cho tôi làm khoa học cho tới ngày hôm nay. Cuối cùng, không có những sẻ chia,
động viên liên tục của vợ và con, tơi khó có thể hồn thành luận án của mình đảm
bảo đúng tiến độ đào tạo.
Nghiên cứu sinh

Đỗ Đình Thuấn


v

MỤC LỤC

Lời cam đoan

iii

Lời cảm ơn

iv

Danh mục hình vẽ

ix

Danh mục bảng

xii

Kí hiệu viết tắt

xiii

Danh mục chữ viết tắt

xiv

Tóm tắt luận án

xvi

MỞ ĐẦU

xix

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN.....................................................................................1
1.1

Giới thiệu về MIMO và mô hình kênh vơ tuyến ........................................1

1.2

Các loại kênh truyền fading....................................................................10

1.3

Dung lượng kênh MIMO ........................................................................12

1.4

Ước lượng kênh truyền trong MIMO......................................................15

1.5

Kết luận chương......................................................................................17

CHƯƠNG 2 : ƯỚC LƯỢNG KÊNH BÁN MÙ CẢI TIẾN DỰA TRÊN PHÂN
TÍCH SVD .............................................................................................................19
2.1

Giới thiệu ................................................................................................19

2.2

Một số thiết kế về chuỗi huấn luyện cho ước lượng kênh ......................19

2.3

Phương pháp ước lượng kênh bán mù cải tiến.......................................21

2.3.1 Mơ hình kênh MIMO ..............................................................................21


vi

2.3.2 Ước lượng kênh dùng phương pháp bình phương cực tiểu (LS) ............21

2.3.3 Ước lượng kênh bán mù cải tiến dùng phương pháp phân tích giá trị
riêng SVD...........................................................................................................22
2.4

Chuỗi huấn luyện đề xuất cho ước lượng kênh bán mù cải tiến ............23

2.5

Phân tích tính chính xác bộ ước lượng kênh ..........................................24

2.6

Kết quả mô phỏng ...................................................................................25

2.7

Kết luận chương......................................................................................35

CHƯƠNG 3 : ĐÁNH GIÁ ƯỚC LƯỢNG KÊNH BÁN MÙ CẢI TIẾN DỰA
TRÊN PHÂN TÍCH KHƠNG GIAN CON TÍN HIỆU .......................................37
3.1

Giới thiệu ................................................................................................37

3.2

Một số phương pháp dùng cho xác định thông tin trạng thái kênh........37

3.3

Mô hình hệ thống ....................................................................................38

3.4

Ước lượng kênh bán mù cải tiến dựa trên khơng gian con tín hiệu cho

MIMO ................................................................................................................39
3.5

Kết quả mô phỏng ...................................................................................43

3.6

Kết luận chương......................................................................................46

CHƯƠNG 4 : ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRUYỀN BÁN MÙ CHO HỆ THỐNG
MIMO OSTBC ........................................................................................................48
4.1

Giới thiệu ................................................................................................48

4.2

Vấn đề ước lượng kênh trong MIMO OSTBC ........................................48

4.3

Tổng quan về mã hóa khối khơng gian thời gian trực giao ...................49

vii

4.4

Kỹ thuật ước lượng kênh dùng thuật toán bán mù cải tiến cho MIMO

OSTBC ...............................................................................................................53
4.5

Kết quả mô phỏng ...................................................................................54

4.6

Kết luận chương......................................................................................59

CHƯƠNG 5 : ƯỚC LƯỢNG MÙ CHO KÊNH FADING LỰA CHỌN TẦN
SỐ DỰA TRÊN THUẬT TOÁN SDR ..................................................................60
5.1

Giới thiệu ................................................................................................60

5.2

Tổng quan các phương pháp ước lượng kênh fading lựa chọn tần số ...60

5.3

Mơ hình kênh fading lựa chọn tần số MIMO-OFDM ............................61

5.4

Phương pháp ước lượng kênh dựa trên ma trận bán xác định dương

SDR

................................................................................................................65

5.5

Kết quả mô phỏng ...................................................................................65

5.6

Kết luận chương......................................................................................70

CHƯƠNG 6 : ƯỚC LƯỢNG KÊNH VỚI KHUNG TÍN HIỆU PHÁT NHÚNG
DỮ LIỆU THỐNG KÊ BẬC HAI .........................................................................72
6.1

Giới thiệu ................................................................................................72

6.2

Mơ hình kênh MIMO ..............................................................................72

6.3

Khung tín hiệu phát nhúng dữ liệu thống kê bậc hai .............................73

6.4

Kết quả mô phỏng ...................................................................................74

6.5

Kết luận chương......................................................................................78


viii

CHƯƠNG 7 : CÁC KỸ THUẬT CÂN BẰNG KÊNH VÀ TRUYỀN THÔNG
MIMO BẢO MẬT...................................................................................................79
7.1

Giới thiệu ................................................................................................79

7.2

Tổng quan các kỹ thuật cân bằng kênh ..................................................79

7.3

Mơ hình kênh MIMO cho thuật tốn cân bằng kênh ..............................80

7.4

Kỹ thuật cân bằng kênh cưỡng bức không ZF ........................................81

7.5

Kỹ thuật cân bằng kênh MMSE ..............................................................81

7.6

Vấn đề truyền thông bảo mật trong MIMO ............................................81

7.7

Kết quả mô phỏng ...................................................................................84

7.8

Kết luận chương......................................................................................90

CHƯƠNG 8 : KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................91
DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ......................................................94
TÀI LIỆU THAM KHẢO ......................................................................................97
PHỤ LỤC ...............................................................................................................104


ix

Danh mục các hình vẽ
Hình 1.1. Sơ đồ khối xử lý tín hiệu một hệ thống MIMO điển hình ..................................... 3
Hình 1.2. Xử lý và tách tín hiệu trong một hệ thống MIMO khi biết giá trị kênh phía phát
và thu.............................................................................................................................. 7
Hình 1.3. Vị trí khối ước lượng kênh trong kỹ thuật MIMO-OFDM .................................. 10
Hình 1.4. So sánh dung lượng số anten thu phát MIMO khác nhau .................................... 14
Hình 1.5. Cấu trúc khung tín hiệu phát gồm chuỗi huấn luyện và tín hiệu có ích............... 16
Hình 1.6. Sơ đồ khối xử lý tín hiệu thu phát chung cho hệ thơng vơ tuyến ........................ 17

Hình 1.7. Cấu trúc cụm tín hiệu trong chuẩn vơ tuyến GSM .............................................. 17
Hình 2.1. Kiểu chuỗi huấn luyện răng cài lược (a), kiểu khối (b), kiểu vịng (c) ................ 20
Hình 2.2. Lưu đồ thuật tốn tính sai số ước lượng kênh với pilot trực giao ........................ 27
Hình 2.3. MSE và Eb/No cho ước lượng kênh bình phương cực tiểu và bán mù cải tiến... 28
Hình 2.4. MSE và độ dài chuỗi huấn luyện cho ước lượng bán mù cải tiến dựa trên SVD 30
Hình 2.5. So sánh trường hợp ước lượng bán mù cải tiến hoàn hảo và ước lượng kênh
khơng hồn hảo ............................................................................................................ 31
Hình 2.6. Đánh giá MSE cho các cấu trúc chuỗi huấn luyện khác nhau ............................. 32
Hình 2.7. So sánh mơ phỏng BER/SER cho ước lượng kênh bán mù cải tiến dùng chuỗi
huấn luyện trực giao và phương pháp của Rustam Efendi .......................................... 33
Hình 2.8. Đánh giá MSE của thuật tốn ước lượng kênh bán mù cải tiến dựa trên SVD
dùng các kỹ thuật điều chế khác nhau ......................................................................... 34
Hình 2.9. Đánh giá dung lượng kênh của phương pháp bán mù cải tiến cho hệ thống
MIMO 2 anten phát 2 anten thu ................................................................................... 35
Hình 3.1. So sánh MSE của các phương pháp ước lượng khác nhau .................................. 43


x

Hình 3.2. Đánh giá MSE cho các độ dài chuỗi huấn luyện khác nhau ................................ 45
Hình 3.3. Đánh giá MSE cho ước lượng kênh dựa trên khơng gian con tín hiệu khi xét ảnh
hưởng nhiễu ................................................................................................................. 45
Hình 3.4. Đánh giá MSE khi tỉ lệ chuỗi huấn luyện trên dữ liệu có ích là 1/100 ................ 46
Hình 4.1. Cấu trúc tín hiệu mã hóa khơng gian-thời gian.................................................... 50
Hình 4.2. Sơ đồ khối xử lý tín hiệu OSTBC trong MIMO .................................................. 53
Hình 4.3. Lưu đồ thuật toán ước lượng kênh MIMO OSTBC ............................................ 55
Hình 4.4. So sánh bộ ước lượng kênh bán mù cải tiến đề xuất và bộ ước lượng LS........... 57
Hình 4.5. MSE và Eb/No của bộ ước lượng kênh bán mù cải tiến với các hệ thống MIMO
OSTBC3 với tốc độ mã khác nhau .............................................................................. 57
Hình 4.5. MSE của bộ ước lượng kênh mù cho MIMO OSTBC dùng kĩ thuật điều chế khác

nhau .............................................................................................................................. 58
Hình 5.1. So sánh BER các phương pháp ước lượng kênh dựa trên SDR và ZF ................ 67
Hình 5.2. Phương pháp ước lượng kênh mù dựa trên SDR với số lần lặp khác nhau ......... 68
Hình 5.3. So sánh ước lượng kênh cho các hệ thống MIMO có số anten thu phát khác nhau
..................................................................................................................................... 68
Hình 5.4. So sánh độ phức tạp tính tốn của 2 phương pháp ước lượng kênh .................... 69
Hình 5.5. So sánh ước lượng kênh bán mù cải tiến dựa trên SDR và phương pháp của ZhiQuan Luo ..................................................................................................................... 70
Hình 6.1 MSE của phương pháp ước lượng kênh WR nhúng dữ liệu thống kê bậc hai SOS
..................................................................................................................................... 76
Hình 6.2 So sánh ước lượng kênh WR dùng SOS và phương pháp WR truyền thống ....... 77
Hình 6.3 Ước lượng kênh WR nhúng dữ liệu SOS khi thay đổi số anten thu phát ............ 77


xi

Hình 7.1. Cấu trúc chuỗi huấn luyện có nhúng nhiễu nhân tạo AN, X1 là chuỗi nhúng AN,
X0 là chuỗi huấn luyện thơng thường .......................................................................... 82
Hình 7.2. Kênh truyền phân biệt trong MIMO bảo mật ...................................................... 83
Hình 7.3. So sánh các kỹ thuật cân bằng kênh ZF, MMSE ................................................. 85
Hình 7.4. So sánh các kỹ thuật cân bằng kênh ZF-SIC, MMSE-SIC và ML ...................... 86
Hình 7.5a. Kỹ thuật cân bằng kênh ZF-SIC cho các cấu hình MIMO khác nhau ............... 86
Hình 7.5b. Kỹ thuật cân bằng kênh MMSE-SIC cho các cấu hình MIMO khác nhau ........ 87
Hình 7.6. Đánh giá NMSE với SNR, giả sử ( SNR A = SNRU ) và K=1 ............................... 89
Hình 7.7. Đánh giá NMSE với SNR cho K=10 ................................................................... 89
Hình 7.8. Đánh giá NMSE với các giá trị K khác nhau và SNR=30 dB ............................. 89


xii

Danh mục các bảng

Bảng 2.1. Giải thuật ước lượng kênh bán mù cải tiến MIMO dựa trên SVD ...................... 26
Bảng 2.2. Các tham số cài đặt trong mô phỏng 1 ................................................................ 28
Bảng 2.3. Các tham số cài đặt trong mô phỏng 4 ................................................................ 32
Bảng 4.1. Các tham số tín hiệu thu/phát liên quan cấu trúc OSTBC................................... 51
Bảng 4.2. Giải thuật ước lượng kênh mù MIMO OSTBC................................................... 56
Bảng 5.1. Giải thuật ước lượng kênh mù cho kênh fading lựa chọn tần số ......................... 66
Bảng 6.1. Kết quả MSE của mô phỏng với nhiều giá trị lambda ........................................ 75


xiii

Danh mục kí hiệu, chữ viết tắt
Các kí hiệu dùng trong luận án này:
Các kí tự viết hoa in đậm là ma trận,

(.)⊥ là kí hiệu ma trận giả đảo (Pseudoinverse),

(.)H là ma trận chuyển vị liên hợp phức,
2

. là phép tính chuẩn Frobenius bậc 2,
tr (.) là phép tính tổng giá trị trên đường chéo chính ma trận vng.
⊗ là phép nhân Kronecker


xiv

Các chữ viết tắt
AN
AR

BTS
CG
CSI
DOA
DOD
DVB
EM
FIR
FO
FFT
GSM

Artificial Noise
Authorized Receiver
Base Transceiver Station
Channel gain
Channel Status Information
Directions Of Arrival
Directions Of Depature
Digital Video Broadcasting
Expectation-Maximization
Finite Impulse Response
Frequency Offset
Fast Fourier tranform
Global System for Mobile
Communication
GPRS
General Packet Radio Service
HOS
Higher Order Statistics

LMS
Least Mean Squares
LS
Least Squares
MCMulti Carrier - Code Division
CDMA Modulation Access
MIMO Multiple Input Multiple Output
MISO
Multiple Input Single Output
ML
Maximum Likelihood
MMSE Minimum Mean Square Error
MSE
Mean Square Error
NMSE Normalized Mean Square Error
OSTBC Orthogonal Space Time Block
Code
RLS
Recusive Least Squares
SB
Semi-Blind
SIMO
Single Input Multiple Output
SISO
Single Input Single Output
SIC
Sucessive Interference
Cancellation
SLS
Scaled Least Square

SOS
Second Order Statistics
SNR
Signal Noise Ratio
ST
Superimposed Training
STTC
Space Time Trellis Code

: nhiễu nhân tạo
: máy thu hợp pháp
: trạm thu phát gốc
: độ lợi kênh
: thông tin trạng thái kênh
: hướng tín hiệu đến
: hướng tín hiệu phát
: video số quảng bá
: cực đại kì vọng
: đáp ứng xung hữu hạn
: độ lệch tần số
: biến đổi Fourier nhanh
: hệ thống thơng tin di động tồn cầu
: dịch vụ vơ tuyến gói chung
: thống kê bậc cao
: bình phương trung bình cực tiểu
: bình phương cực tiểu
: đa truy nhập phân chia theo mã – đa
sóng mang
: hệ thống đa anten phát đa anten thu
: hệ thống đa anten phát một anten thu

: tương đồng cực đại
: lỗi trung bình bình phương cực tiểu
: lỗi trung bình bình phương
: lỗi trung bình bình phương chuẩn hóa
: mã khối khơng gian thời gian trực
giao
: bình phương cực tiểu đệ qui
: (ước lượng) bán mù
: hệ thống 1 anten phát nhiều anten thu
: hệ thống 1 anten phát 1 anten thu
: triệt nhiễu liên tiếp
: bình phương cực tiểu tỉ lệ
: thống kê bậc hai
: tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu
: chuỗi huấn luyện xếp chồng
: mã lưới không gian thời gian


xv

SVD
TDMA
UMTS
UR
WR
ZF

Singular Value Decomposition
Time Division Multiple Access
Univeral Mobile

Telecommunications System
Unauthorized Receiver
Whitening Rotation (matrix)
Zero Forcing

: phân tích giá trị riêng
: Đa truy nhập phân chia theo thời gian
: Hệ thống thông tin di động toàn cầu
: máy thu bất hợp pháp
: ma trận trắng, ma trận có tính chu kì
: cưỡng bức về không


xvi

TĨM TẮT LUẬN ÁN
Mục đích cơ bản của bộ thu tín hiệu vơ tuyến là khơi phục tín hiệu gốc đã
phát. Hiện nay, người ta đã phát triển rất nhiều thuật toán cân bằng kênh cho hệ
thống nhiều anten phát nhiều anten thu trên cơ sở tính chất phân tập khơng gian của
nó. Hầu hết các bộ tách tín hiệu hay cân bằng kênh đều yêu cầu giá trị thông tin
trạng thái kênh để tái tạo lại tín hiệu đã phát ở phía thu. Do đó, nhu cầu phát triển
các phương pháp ước lượng kênh truyền giữa thiết bị phát và thu là thành phần
quan trọng trong thiết kế bộ thu tín hiệu. Luận án này trình bày nhiều thuật toán
khác nhau cho ước lượng kênh MIMO. Trước tiên, luận án trình bày giải pháp đề
xuất là phương pháp ước lượng kênh bán mù cải tiến kết hợp ước lượng bình
phương cực tiểu với các giải pháp mù và có sử dụng chuỗi huấn luyện trực giao.
Ngoài ra, luận án cũng nêu ra giải pháp mới kết hợp phương pháp bình phương cực
tiểu tỉ lệ với ước lượng dựa trên dự đốn tuyến tính. Đặc biệt, hệ thống dùng cấu
trúc chuỗi huấn luyện trực giao đề xuất nhằm làm giảm độ phức tạp khi tính tốn
các ma trận trong các thủ tục ước lượng kênh. Gần đây, các nghiên cứu về nhận

dạng kênh mù cho MIMO OSTBC khá thu hút nhờ ưu điểm của bộ tách tín hiệu sử
dụng thuật toán Maximum Likelihood (ML). Trong các giải pháp đề xuất, ta đều
dựa trên phân tích giá trị riêng (SVD) của kênh truyền (phân tích kênh truyền thành
2 ma trận W và Q ). Điều này được chứng minh là giảm các tham số ước lượng
nhờ kết hợp thuộc tính trực giao tín hiệu phát và do vậy nên tăng độ chính xác khối
ước lượng kênh. Bên cạnh đó, luận án cũng giải bài tốn khó đối với ước lượng
kênh là khảo sát kênh fading lựa chọn tần số dùng phương pháp SDR (SemiDefinite Relaxation). Trong một cải tiến của thuật tốn ước lượng kênh dựa trên
phân tích SVD cho trường hợp xét đến sự sai số ma trận W , luận án dùng khung tín
hiệu phát tăng cường thêm dữ liệu thống kê tín hiệu nhằm giảm ảnh hưởng thành
phần nhiễu. Dữ liệu thống kê thêm vào khung tín hiệu phát sẽ giúp giảm nhiễu xáo
trộn tín hiệu ở phía thu tuy mất một phần không đáng kể băng thông cho việc truyền
tín hiệu này. Sau cùng, luận án trình bày các kỹ thuật cân bằng kênh và vấn đề bảo


xvii

mật trong MIMO. Các phân tích lỗi trung bình bình phương (MSE), tỉ số lỗi bit
(BER) chứng tỏ sự cải thiện của bộ ước lượng kênh đề xuất so với phương pháp
truyền thống.


xviii

ABSTRACT
The ultimate goal at the receiver is to recover the signal that was originally
transmitted. A variety of equalization techniques has been developed for MIMO
systems depending on whether it is a diversity or spatial multiplexing system.
Regardless of the type of MIMO systems, most of the equalization/detection
schemes require knowledge of the channel information in order to recover the
transmitted signal. As a result, developing an efficient method of approximating the

transmission channel between the transmitter and the receiver is an essential
component in term of the receiver design. Interestingly, it have many algorithms
investigated for channel estimation in MIMO systems. Especially, these techniques
bring out some novel blind channel estimation schemes through combining the
conventional least square based method and blind ones using designed orthogonal
training sequence. Besides, we also propose a new hybrid scheme which combines
the linear prediction estimation and scaled least square algorithm. Recently, the
advanced technique in MIMO OSTBC system such as blind identification
effectively uses the advantages of Maximum Likelihood (ML) detection at the
receivers. In most of proposed schemes, one can ultilize the novel blind channel
estimation method based on the singular value decomposition (SVD) of the original
channel matrix. These algorithms have less the number of the parameters if we use
the properties of the orthogonal matrices and hence reduce the complexity in
computation. Furthermore, this dissertation also solve the hard optimization
problem in term of frequency selective fading channel estimation. In order to
combat interference part in received signal, we tranmit pure signal and its second
order statistic data as the modified whitening rotation based channel estimation.
Related channel estimation issues, we present detailed equalization techniques such
as ZF, MMSE and MIMO security. Finally, we focus on performance analysis in
terms of MSE criteria, in this dissertation, aiming to enhance the performance of
channel estimator in MIMO in comparion with previous works.


xix

MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây, lĩnh vực nghiên cứu thông tin vô tuyến đã phát
triển rất nhanh, đáp ứng được nhu cầu phát triển nhanh của các dịch vụ tốc độ cao
và chất lượng được cải thiện. Tuy nhiên, băng thông dành cho các thiết bị đầu cuối
truy nhập hệ thống vô tuyến bị giới hạn. Suốt nhiều năm qua, các nhà nghiên cứu đã

không ngừng phát triển các thiết bị vô tuyến chuẩn 4G (thế hệ mạng di động thứ 4)
hỗ trợ các ứng dụng dữ liệu đa phương tiện tốc độ cao như DVB nhằm phát triển
các dịch vụ cung cấp nội dung số độ phân giải cao.
Một trong những thách thức lớn nhất của các nhà thiết kế hệ thống vơ tuyến
là đặc tính phức tạp của kênh truyền vô tuyến. Không giống như kênh hữu tuyến,
các kênh vô tuyến thay đổi nhanh và chịu ảnh hưởng của hiện tượng fading. Bản
chất của fading kênh vô tuyến phát sinh ra đa đường tín hiệu do hiện tượng tán xạ từ
các vật thể như nhà cửa, cây cối và các vật thể khác. Từ lúc bắt đầu phát triển công
nghệ vô tuyến thế hệ 2 và thế hệ 3, các hệ thống đều là dạng một anten phát, một
anten thu (SISO). Tuy nhiên, dung lượng của các đường truyền vô tuyến này bị ảnh
hưởng bất lợi bởi fading dẫn đến tín hiệu thu bị suy hao nghiêm trọng khi bị fading
sâu. Vấn đề này có thể giảm bớt một phần nhờ sử dụng đa anten ở bộ thu. Bằng
cách đặt các anten thu cách nhau một khoảng lớn hơn xấp xỉ nửa bước sóng của tín
hiệu băng hẹp, người ta đảm bảo rằng các kênh vô tuyến giữa các cặp anten thu phát
này có khả năng xử lý fading độc lập. Vì vậy xác suất để các kênh bị fading sâu
giảm đáng kể nên đảm bảo độ tin cậy các tín hiệu. Cấu trúc sử dụng đa anten thu
đảm bảo cải thiện chất lượng tín hiệu nhờ triệt fading còn gọi là thu phân tập.
Tương tự vậy, phân tập phía phát nhờ dùng đa anten phía phát cũng giảm fading.
Do đó, hệ thống MIMO dùng đa anten phát, đa anten thu còn được gọi là hệ thống
anten thơng minh.
Ngồi ra, một trong các tính chất của hệ thống MIMO khác là dung lượng
tăng tuyến tính với số lượng anten. Do đó, hệ thống MIMO mạng lại lợi ích kép,
vừa tăng dung lượng nhờ ghép kênh không gian và triệt fading nhờ phân tập
thu/phát. Các tính chất này đã thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu về các


xx

vấn đề hệ thống vơ tuyến nhiều năm qua. Đó cũng là lý do dẫn đến các phát triển
thuật toán trình bày trong luận án này.

Đặc biệt hơn trong hệ thống MIMO, vấn đề ước lượng kênh cho hệ thống vơ
tuyến này là nhiệm vụ khó khăn từ u cầu của thiết bị đầu cuối. Tính chất di động
của các thiết bị vô tuyến gây ra sự biến thiên theo thời gian của kênh vô tuyến sinh
ra do hiệu ứng Doppler. Vì thế, khoảng thời gian mà kênh vơ tuyến khơng thay đổi,
hay cịn gọi là thời gian nhất qn (coherent time) là vài mili giây và đòi hỏi phải tái
ước lượng liên tục các hệ số kênh truyền.
Vấn đề ước lượng kênh càng đặc biệt quan trọng trong hệ thống MIMO bởi
vì khi phân tập tăng, số lượng các tham số cần ước lượng tăng một khoảng là tích số
anten phát và anten thu. Do vậy, các hệ thống MIMO cần ước lượng nhiều tham số
hơn so với hệ thống SISO. Chính những thách thức này là động cơ cho các phát
triển kỹ thuật ước lượng kênh MIMO hiệu quả được trình bày trong các phần sau
của luận án.
TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Các nghiên cứu trong nước:
Các nghiên cứu về ước lượng kênh truyền bán mù cải tiến cho hệ thống
MIMO ít được nghiên cứu chi tiết trong các tạp chí khoa học hay hội nghị khoa học
nào ở trong nước trong suốt thời gian vừa qua. Một số vấn đề được nghiên cứu
nhiều trong các luận án bậc cao học, đại học liên quan tới phương pháp ước lượng
bình phương cực tiểu dùng chuỗi huấn luyện ứng dụng cho hệ thống MIMO-OFDM
[1]. Liên quan tới ước lượng cho hệ thống MC-CDMA, nhóm tác giả Nguyễn Viết
Kính và cộng sự trình bày thuật tốn EM [2]. Đây là một phương pháp lặp để tìm
ước lượng ML của các tham số trong sự hiện diện của dữ liệu không quan sát được.
Thuật toán EM được coi là phương pháp số để giải quyết vấn đề ước lượng ML. Ý
tưởng của thuật tốn này là làm tăng thêm thơng tin cho dữ liệu quan sát được nhờ
thông tin dữ liệu tiềm tàng (dữ liệu này có thể là cả dữ liệu khơng thấy - missing
data và cả các giá trị tham số). Ngoài ra, trong tài liệu [3], tác giả cũng so sánh chất


xxi

lượng hai kỹ thuật ước lượng kênh LS và MMSE trong hệ thống MIMO-OFDM qua
đánh giá tỉ số lỗi bit BER.
Các nghiên cứu nước ngoài:
Các nghiên cứu về ước lượng kênh vơ tuyến có thể phân thành 3 loại:
-

Ước lượng kênh dựa vào chuỗi huấn luyện

-

Ước lượng kênh mù

-

Ước lượng bán mù

Ước lượng kênh truyền là thành phần không thể thiếu trong bất kì hệ thống
vơ tuyến nào. Khác với một mạng truyền dẫn có dây, tín hiệu kênh truyền trong
thông tin vô tuyến bị tác động bởi nhiều yếu tố như: fading, nhiễu xạ hay tán xạ do
các các cơng trình kiến trúc nằm giữa thiết bị phát và thiết bị thu, tương quan tín
hiệu do ảnh hưởng các kênh phát kề nhau, ảnh hưởng bởi tần số phát kề nhau giữa
các kênh, nhiễu liên kí tự, …Do đó, ngay từ hệ thông tin di động thế hệ 2 (dùng đa
truy nhập phân chia theo thời gian TDMA), người ta đã sử dụng đến phương pháp
ước lượng kênh dùng chuỗi huấn luyện. Giả sử tín hiệu phát được sắp xếp gồm các
thông tin huấn luyện như là mào đầu của chuỗi dữ liệu, sau đó là phần tín hiệu
mang tin. Những tín hiệu huấn luyện này hồn tồn được biết ở phía thu và thường
có những thiết kế đặc biệt cho chuỗi huấn luyện này (thường là các thiết kế sao cho
chuỗi huấn luyện có tính trực giao). Đây có thể xem như phương pháp ước lượng rõ
và thường được dùng kết hợp với thuật toán Maximum Likelihood tại bộ tách tín
hiệu [4-9]. Các phiên bản cải tiến của thuật tốn ước lượng bình phương cực tiểu LS

này điển hình như phuơng pháp ước lượng cực tiểu trọng số, như trong [10].
Trong thuật toán ước lượng mù, người ta loại bỏ chuỗi huấn luyện, tín hiệu
được khơi phục nhờ căn cứ trên chính thơng tin thu được. Ý tưởng chính của thuật
tốn này dựa vào tính thống kê tín hiệu [8, 11-15]. Chẳng hạn, nếu phía phát truyền
các chịm sao tín hiệu có tính đối xứng với các xác suất biết trước bằng nhau, thì bộ
thu nhận luồng kí tự có trung bình thống kê bằng 0. Thêm vào đó, với thơng tin về
tương quan tín hiệu phát, giá trị tương quan tín hiệu thu cần tính có thể ước lượng
phần nào đó giá trị kênh truyền. Do vậy, thông tin thống kê cung cấp giá trị trung


xxii

bình để ước lượng kênh. Nhờ loại bỏ kí tự huấn luyện, giải pháp này cho hiệu quả
băng thông cao. Ta có thể khái quát các kỹ thuật mù sau:
(i) Kỹ thuật dựa trên phân tích module tín hiệu hằng số thích nghi CMA
(constant module adaptive). Đây là kĩ thuật đề xuất cách đây hơn 3 thập niên, áp
dụng phổ biến cho hệ thống một anten phát một anten thu SISO [16, 17] hoặc áp
dụng cho SIMO [18].
(ii) Ước lượng mù dựa trên thống kê bậc hai (SOS) tín hiệu thu cho MIMO
và các điều kiện cho thu tín hiệu mù được phát triển khá nhiều mãi cho đến gần đây
[19].
(iii) Ước lượng mù dựa vào thống kê bậc cao (HOS), có thể thấy nhược điểm
trong các giải pháp này là cần xử lý lượng lớn thông tin, độ phức tạp tính tốn cao,
gây ra tình trạng thu tín hiệu bất định [20].
Qua phân tích các cơng trình nghiên cứu về lĩnh vực ước lượng kênh trong
thời gian gần đây, ta có các nhận xét như sau:
-

Giải pháp ước lượng kênh mù là hướng nghiên cứu khá thu hút với mục
đích nhằm tăng số bit thơng tin có ích (tiết kiệm băng thông) được phát

qua giao diện vô tuyến.

-

Các bài báo khoa học về cải tiến ước lượng mù xuất phát từ ý tưởng lai
ghép một giải thuật ước lượng dùng chuỗi huấn luyện truyền thống và
một phương pháp ước lượng mù dựa vào hàm thống kê tín hiệu [11, 21,
22].

-

Trong các công nghệ truyền thông vô tuyến mới như hệ thống MIMO,
chất lượng tín hiệu thu suy giảm nhiều do phải xử lý đa tín hiệu thu được
từ nhiều anten phát, nên việc cải tiến các bộ ước lượng kênh thực chất là
các phép tốn xử lý tín hiệu thu, tín hiệu phát, tín hiệu mơ hình hóa kênh
truyền vơ tuyến có dạng ma trận.

-

Các bài báo về ước lượng bán mù đều chỉ ra hạn chế của ước lượng dùng
chuỗi huấn luyện làm giảm băng thông dẫn đến giảm tốc độ truyền dữ
liệu trong khi các công nghệ vơ tuyến mới ra đời nhằm mục đích giải


xxiii

quyết yêu cầu nâng cao tốc độ dữ liệu của người dùng.
Vì vậy, luận án chọn hướng nghiên cứu ước lượng bán mù cải tiến (kết hợp
ước lượng rõ và ước lượng mù) nhằm tiếp tục đưa ra các thuật tốn lai ghép khác
nhau, tính tốn hệ số lai ghép, phân tích chất lượng ước lượng kênh nhằm mục đích

cuối cùng là để nâng cao hiệu quả sử dụng băng thông, tăng tốc độ truyền dẫn.
Phương pháp ước lượng bán mù cải tiến như là giải pháp trung hòa sẽ tận dụng ưu
điểm của ước lượng rõ và giảm hạn chế của ước lượng mù. Động cơ để phát triển
các thuật toán bán mù cải tiến là: cải thiện ước lượng kênh nhờ dữ liệu có tính thống
kê để giảm sai số ước lượng, tối thiểu hóa số kí tự huấn luyện để nâng cao hiệu quả
băng thông. Đây cũng là các giải pháp được phát triển ở nhiều khía cạnh (bảo mật
dữ liệu, tăng hiệu suất xử lý thông tin, giảm độ phức tạp tính tốn trong khối ước
lượng kênh hay cân bằng kênh, cải thiện tính chính xác,…) và được trình bày chi
tiết trong các phần sau trong luận án này.
MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU
Khi phát triển các cơng nghệ vô tuyến, người ta quan tâm đến hiệu quả sử
dụng băng thơng, cải tiến về chất lượng tín hiệu (đánh giá qua tỉ số lỗi bit BER, tỉ số
lỗi trung bình bình phương MSE). Do vậy, luận án này đưa ra các giải pháp ước
lượng kênh truyền nhằm cải tiến các phương pháp truyền thống. Ngoài ra, luận án
cũng đề ra yêu cầu cho các kết quả nghiên cứu phải có tính ứng dụng cao, phù hợp
cho các triển khai thiết bị phần cứng thực tế. Các thuật toán đề xuất nhằm giảm độ
phức tạp tính tốn so với giải pháp ước lượng mù đã có trước đây.
PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đề tài này nghiên cứu sâu khối ước lượng kênh vô tuyến trong một hệ thống
đa anten phát đa anten thu (MIMO). Do tính phức tạp của một số thuật tốn ở các
khâu xử lý tín hiệu khác nhau cũng như các chi tiết kỹ thuật của một hệ thống vơ
tuyến hồn chỉnh, nên trong luận án này, tác giả chỉ tập trung vào các vấn đề cụ thể
sau và đây chính là các đóng góp mới của luận án:
-

Trình bày vai trị của chuỗi huấn luyện tối ưu áp dụng cho khối ước
lượng bán mù cải tiến dựa trên phân tích SVD


xxiv

-

Đưa ra các giải pháp lai ghép giữa các kỹ thuật ước lượng mù với
phương pháp truyền thống. Các kỹ thuật được giới thiệu trong luận án
này gồm: ước lượng dựa trên thống kê bậc hai tín hiệu, ước lượng dựa
vào phân tích khơng gian con tín hiệu, ước lượng dựa trên dự đốn tuyến
tính, ước lượng bình phương cực tiểu tỉ lệ.

-

Trình bày kỹ thuật ước lượng bán mù cải tiến mới cho hệ thống MIMO sử
dụng tín hiệu mã hóa khơng gian thời gian trực giao (OSTBC)

-

Luận án đưa ra bài toán ước lượng kênh mù cho kênh fading lựa chọn
tần số dựa trên các công cụ giải hàm tối ưu lồi như SeDuMi.

-

Nhằm khắc phục hạn chế gây ra do thành phần nhiễu của phương pháp
ước lượng SVD, luận án cũng trình bày giải pháp nhúng dữ liệu thống kê
bậc hai trong khung tín hiệu phát

-

Luận án cũng trình bày và phân tích các khối xử lý tín hiệu liên quan
khối ước lượng kênh là bộ cân bằng kênh MIMO, để thấy ảnh hưởng của
khối ước lượng kênh đến vấn đề tách sóng tín hiệu ở bộ thu. Thêm vào

đó, luận án đề cập đến việc nhúng nhiễu nhân tạo vào tín hiệu phát cho
các ứng dụng MIMO yêu cầu độ bảo mật cao.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Dựa trên cơ sở dữ liệu trực tuyến của IEEE (hiệp hội kỹ sư điện tử Mỹ), luận
án căn cứ trên các bài báo khoa học để phân tích, đánh giá các phương pháp ước
lượng kênh đã được phát triển trong suốt các thập niên gần đây bởi các nhà nghiên
cứu, giáo sư ở các Đại học, Viện nghiên cứu lớn trên thế giới. Dựa vào các phát
triển đó, luận án chọn hướng nghiên cứu ước lượng bán mù cải tiến áp dụng cho hệ
thống MIMO. Đây được xem là lĩnh vực nghiên cứu khá thu hút hiện nay. Ngoài ra,
luận án cũng dựa trên các cơ sở toán học lý thuyết (lý thuyết về tính tốn ma trận,
đại số tuyến tính, lý thuyết xác suất thống kê) , các sơ sở lý thuyết tốn áp dụng cho
xử lý tín hiệu số (lý thuyết ước lượng, lý thuyết tối ưu, mô phỏng Monte Carlo)
nhằm phân tích, đề xuất các giải pháp mới trong luận án này. Sau cùng, luận án dựa
trên các cơng cụ hữu ích, được bổ sung liên tục của phần mềm MATLAB (Matlab


xxv

được xem là phần mềm mô phỏng hiệu quả trong lĩnh vực xử lý tín hiệu nói chung
và xử lý tín hiệu truyền thơng vơ tuyến nói riêng nhờ các hàm xây dựng sẵn phong
phú và cập nhật liên tục bởi các nhóm các nhà nghiên cứu cải tiến Matlab trên tồn
cầu) để mơ phỏng các mơ hình hệ thống đề xuất, cho phép hiển thị các kết quả
mang tính trực quan và kiểm nghiệm các phân tích lý thuyết (Cụ thể toàn bộ source
code luận án này được viết và chạy thử trên Matlab phiên bản 2010).
CẤU TRÚC LUẬN ÁN
Luận án trình bày các phương pháp, mục đích nghiên cứu, tóm tắt các kỹ
thuật ước lượng kênh đã được công bố thời gian gần đây trong phần mở đầu. Khái
quát về các loại kênh truyền MIMO, phân tích dung lượng MIMO, xác định vai trò
bộ ước lượng kênh MIMO là các nội dung trình bày trong chương 1 (tổng quan).

Trong phần kế tiếp, ở chương 2 tác giả trình bày một cấu trúc chuỗi huấn luyện trực
giao phù hợp cho nhu cầu nhằm giảm các thơng số trong tính tốn ma trận tín hiệu
phát của một hệ thống vơ tuyến phức tạp như MIMO (Dinh-Thuan Do, Dinh-Thanh
Vu, “A New Training Sequence for Secure Channel Estimation in MIMO Systems”,
in Proc. of The 3rd IEEE International Conference on Computer Science and
Information Technology (IEEE ICCSIT 2010), pp. 406-409, Chengdu, China, July
2010; Đỗ Đình Thuấn, Vũ Đình Thành, "Thiết kế chuỗi huấn luyện trực giao cho
ước lượng kênh bán mù trong hệ thống MIMO", Chun san Tạp chí Cơng nghệ
Thơng tin và Truyền thơng, pp. 85-90, Kì 3, Tập V-1, số 24, Nov. 2010). Với
chương 3, luận án đưa ra các phân tích khơng gian con tín hiệu nhằm tạo một giải
pháp ước lượng bán mù cải tiến dựa trên phép dự đoán tuyến tính tín hiệu phát
(Dinh-Thuan Do, Dinh-Thanh Vu, "Performance Analysis of Hybrid Scheme for
Semi-blind Channel Estimation in MIMO Systems", in Proc. of International
Conferences on Advanced Technologies for Communications (ATC/REV 2010), Ho
Chi Minh City, Vietnam, pp.273-276, Oct. 2010). Trong chương 4, tác giả trình bày
một cải tiến của phương pháp ước lượng mù cho MIMO từ việc dùng dữ liệu khơng
có cấu trúc sang ước lượng mù cho kênh MIMO dùng mã hóa khơng gian thời gian
trực giao OSTBC (Dinh-Thuan Do, "Analysis of imperfect semi-blind channel


xxvi

estimation in MIMO", in Journal of Information Engineering, (IEL, Information
Engineering Research Institute, USA), Vol. 2, No.4, pp.23-28, 2012). Vấn đề ước
lượng kênh mù cho kênh fading lựa chọn tần số được phân tích trong chương 5
(Dinh-Thuan Do, "Performance Analysis of Frequency-Selective Fading Blind
Channel Estimation in MIMO", in Proc. of the International Green Technology
Workshop/Conference/Exhibition (IGTWCE 2012), Ho Chi Minh City, pp. 32-34,
Apr. 2012). Thêm vào đó, một cải tiến của phương pháp ước lượng kênh dựa trên
phân tích SVD là nhúng dữ liệu thống kế bậc hai ngay ở khung tín hiệu phát trình

bày trong chương 6 (Dinh-Thuan Do, "Analysis of New Transmit Scheme in
Whitening-Rotation based MIMO Channel Estimation " in Proc. of 15th
International Conference on Advanced Communications Technology (ICACT2013),
Phoenix Park, PyeongChang, Korea, Jan 2013 (Accepted)). Ở chương 7, luận án
trình bày các kỹ thuật cân bằng kênh cưỡng bức không (ZF), cân bằng bình phương
trung bình cực tiểu (MMSE). Cũng trong chương này, luận án đề cập đến các ứng
dụng của nhiễu nhân tạo như là thành phần thêm vào chuỗi huấn luyện để tạo ra
chất lượng kênh phân biệt giữa các thuê bao hợp pháp và phi pháp trong các ứng
dụng đa phương tiện theo yêu cầu (Dinh-Thuan Do, "A Comparative Study of
Optimal Equalizers Applied in MIMO Systems", in Proc. of the International
Green Technology Workshop/Conference/Exhibition (IGTWCE 2012), Ho Chi Minh
City, pp.47-48, Apr. 2012; Dinh-Thuan Do, Dinh-Thanh Vu, “A New Training
Sequence for Secure Channel Estimation in MIMO Systems”, in Proc. of The 3rd
IEEE International Conference on Computer Science and Information Technology
(IEEE ICCSIT 2010), pp. 406-409, Chengdu, China, July 2010). Các kết luận trình
bày trong phần cuối ở chương 8.


1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1

Giới thiệu về MIMO và mơ hình kênh vô tuyến
Một hệ thống thông tin vô tuyến dùng M T anten phát và M R anten thu được

gọi là hệ thống đa anten phát đa anten thu MIMO, và kênh truyền sử dụng cho hệ
thống này gọi là kênh MIMO [23]. Người ta phân loại các hệ thống MIMO như sau:
• Trường hợp đặc biệt M T = M R = 1 được gọi là hệ thống một anten
phát, một anten thu SISO, và kênh tương ứng gọi là kênh SISO.

• Trường hợp đặc biệt thứ 2 là trường hợp trong đó sử dụng M T = 1 và
M R ≥ 2 . Hệ thống một anten phát và đa anten thu hay còn gọi là

SIMO, và kênh tương ứng là kênh SIMO.
• Trường hợp thứ 3 là MISO cũng tương tự với M T ≥ 2 và M R = 1 , sử
dụng đa anten phát và một anten thu .
• Trường hợp thứ 4 là MIMO với đa anten phát đa anten thu.
Trong một hệ thống MIMO tổng quát với M T anten phát và M R anten thu,
kí hiệu đáp ứng xung của kênh thơng thấp tương đương giữa anten phát thứ j và
anten thu thứ i là hij (τ ; t ) , trong đó τ được gọi là biến trễ và t là biến thời gian. Vì

thế kênh thay đổi theo thời gian một cách ngẫu nhiên được mô tả bằng ma trận
H (τ ; t ) kích thước M T × M R như sau [24]:

h12 (τ ; t ) ... h1M (τ ; t ) ⎤
⎡ h11 (τ ; t )
⎢ h (τ ; t ) h (τ ; t ) ... h (τ ; t ) ⎥
21
22
2M
⎥.
H(τ ; t ) = ⎢
M
M
M
M
⎢
⎥
⎢
⎥

⎣hM 1 (τ ; t ) hM 2 (τ ; t ) ... hM M (τ ; t )⎦
T

T

R

R

R

( 1.1)

T

Giả sử tín hiệu phát từ anten phát thứ j là s j (t ), j = 1,2,..., M T . Ta có tín hiệu
thu được ở anten thứ i trong trường hợp khơng có nhiễu là