ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Nghiên cứu thuật toán MUSIC và ứng dụng

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

MỤC LỤC
MỤC LỤC..........................................................................................................................4
LỜI NÓI ĐẦU...................................................................................................................5
TÓM TẮT ĐỒ ÁN............................................................................................................6
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ............................................................................7
DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU....................................................................................9
Bảng 1.1. Tương quan giữa con người và công nghệ anten thông minh…………13....9
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT..............................................................10
MỞ ĐẦU..........................................................................................................................11
CHƯƠNG 1. KHÁI QUÁT VỀ ANTEN THÔNG MINH.............................................12
1.1. Mở đầu..............................................................................................................................................12
1.1.1. Nguyên lý hoạt động............................................................................................................................13
1.1.2. Ứng dụng của anten thông minh..........................................................................................................14
1.2 Anten mảng thích nghi.......................................................................................................................17
1.2.1. Định nghĩa anten mảng thích nghi.......................................................................................................17
1.2.2. Cấu trúc của anten thích nghi...............................................................................................................18

CHƯƠNG 2. MỘT SỐ THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG HƯỚNG SÓNG TỚI............20
2.1. Thuật toán ước lượng phổ.................................................................................................................20
2.2. Thuật toán khả năng lớn nhất MLM (maximum likehood method).................................................20
2.3 Thuật toán MUSIC.............................................................................................................................21
2.4. So sánh các thuật toán.......................................................................................................................21
2.5.Ứng dụng thuật toán MUSIC xác định DOA....................................................................................22

CHƯƠNG 3. KHẢO SÁT CÁC THÔNG SỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN THUẬT TOÁN
MUSIC VÀ MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN BẰNG MATLAB......................................28
3.1. Xây dựng chương trình để giải quyết thuật toán MUSIC bằng ngôn ngữ MATLAB......................28

3.1.1. Đặt giả thiết ban đầu về số nguồn tín hiệu, số phần tử mảng và số mẫu quan sát...............................30
3.1.2. Đặt khoảng cách giữa các phần tử trong mảng và các góc ban đầu, xây dựng véctơ hướng..............30
3.1.3. Xây dựng ma trận tín hiệu thu được....................................................................................................31
3.1.4. Xây dựng ma trận hiệp phương sai, các giá trị riêng, véctơ riêng của nó ..........................................32
3.1.5. Xây dựng hàm độ lệch, xác định hướng sóng đến nhờ thuật toán MUSIC.........................................32
3.1.6. Chương trình mô phỏng MUSIC bằng Matlab....................................................................................33
3.2. Sự ảnh hưởng của các tham số đến kết quả của thuật toán MUSIC.................................................34
3.2.1. Ảnh hưởng của tham số dlamda (d/ : khoảng cách giữa các phần tử anten trên bước sóng sử dụng).34
3.2.2. Sự ảnh hưởng của số phần tử anten và số nguồn tín hiệu tới độ chính xác của thuật toán MUSIC....36
3.2.3. Độ phân giải thuật toán........................................................................................................................39
3.2.4. Khi có một nguồn nằm ở hướng đúng 900..........................................................................................41
3.2.5. Khi các nguồn tín hiệu tương quan trễ với nhau..................................................................................42

KẾT LUẬN......................................................................................................................46
TÀI LIỆU THAM KHẢO...............................................................................................48

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

4


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

PHỤ LỤC : CHƯƠNG TRÌNH MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN MUSIC BẰNG
MATLAB.........................................................................................................................49

LỜI NÓI ĐẦU
Để hoàn thành được khóa luận này em xin chân thành gửi lời cảm ơn Ban giám

hiệu nhà Trường, ban chủ nhiệm Khoa Điện Tử Viễn Thông, các thầy cô giáo trong
Khoa đã truyền thụ cho em những kiến thức bổ ích trong quá trình làm khóa luận cũng
như học tập và rèn luyện tại Trường .
Em xin chân thành cảm ơn Thầy giáo Hán Trọng Thanh đã trực tiếp hướng dẫn,
chỉ bảo giúp đỡ em rất tận tình trong quá trình làm khóa luận để em có thể hoàn thành
khóa luận này.
SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

5


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

Con xin cảm ơn tới gia đình và người thân đã động viên, sát cánh bên con trong
suốt quá trình học tập, rèn luyện xa nhà.
Do điều kiện thời gian và trình độ có hạn nên trong khóa luận này không thể
không có sai sót.Em rất mong được sự góp ý từ Thầy cô và các bạn để khóa luận được
hoàn thiện hơn.
Em xin chân thành cảm ơn.

Hà nội, ngày 30 tháng 05 năm 2015
Sinh viên

Trần Văn Tâm

TÓM TẮT ĐỒ ÁN
Bài khóa luận tốt nghiệp này nghiên cứu về thuật toán Multiple Signal
Classification algorithm (MUSIC), thuật toán được sử dụng phổ biến nhất trong việc

định hướng của anten và mang lại kết quả chính xác cao. Phương pháp được sử dụng
trong bài luận văn này là lập trình matlab mô phỏng hệ thống xử lý tìm hướng sóng đến
MUSIC bao gồm giả lập các nguồn sóng tới, sau đó thay đổi các thông số cần nghiên
cứu và xem xét sự thay đổi tương ứng kết quả của thuật toán để từ đó tìm ra được
những qui luật biến đổi cũng như sự phụ thuộc của kết quả thuật toán khi thay đổi các
thông số. Bài khóa luận thông qua mô phỏng đã đánh giá được tương đối đầy đủ về các
thông số ảnh hưởng tới thuật toán MUSIC như: số phần tử anten và số nguồn tín hiệu,
SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

6


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

tỉ số giữa khoảng cách giữa các phần tử trong anten trên bước sóng sử dụng, độ phân
giải của thuật toán...

This graduation thesis studies the Multiple Signal Classification algorithms
algorithm (MUSIC), the algorithm is used most commonly in the direction of the
antenna and provides highly accurate results. The method used in this thesis is
programmed matlab to simulate direction of arrival on MUSIC systems includes
simulate the arrivals, then change the required parameters studied and consider the
corresponding changes of the algorithm results from which to find the rule of changes
as well as the dependence of the results when changing algorithm parameters. Last
thesis through simulations has been quite complete evaluation of the parameters
affecting the algorithm MUSIC as: number of antenna and arrivals, the ratio of the
distance between the antenna elements on the wavelength used, resolution of
algorithms...

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ
Hình 1.1. Xác định vị trí ứng dụng anten………………………….…...................16
Hình 1.2. Mảng anten tuyến tính ……………………………………....................17
Hình 1.3. Một mô hình anten thích nghi……………………………….................18
Hình 2.1a. Thuật toán ước lượng phổ………………………………….................21
Hình 2.1b. Thuật toán khả năng lớn nhất………………………………................21
Hình 2.1c. Thuật toán MUSIC…………………………………………................21
Hình 2.2. K sóng tới dàn M phần tử……………………………………………...22
Hình 2.3. Sơ đồ khối xác định hướng sóng tới………………………...................27
Hình 3.1. Sơ đồ mô phỏng thuật toán MUSIC…………………………................29
SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

7


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

Hình 3.2. Kết quả của thuật toán với góc tới 60 độ
a. Khi d/ =0.5

b. Khi d/ =0.6…………............35

Hình3.3. Kết quả trong trường hợp D = 7, Ne = 8………………………..............37
Hình 3.4. Kết quả trong trường hợp D = 7 và Ne = 9………………..…...............40
Hình 3.5. Phổ giả của thuật toán Music với các nguồn tương quan trễ ở các
góc

− 50 0 ,−30 0 ,5 0 ,10 0 ,25 0 ,40 0 …………….….........40

Hình 3.6. Phổ giả của thuật toán Music các góc − 50 0 ,−30 0 ,5 0 ,10 0 ,25 0 ,40 0 ……...41
Hình 3.7. Góc 70 độ và 90 độ………………………………………….................41
Hình 3.8. Ảnh hưởng khi các nguồn tương quan trễ nhau ………………............43
Hình 3.9. Ảnh hưởng khi các nguồn tương quan trùng nhau…………….............44
Hình 3.10. Khi chỉ có các tín hiệu trùng lặp nhau………………………..............45

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

8


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

DANH SÁCH CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1. Tương quan giữa con người và công nghệ anten thông minh…………13

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

9


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DOA

Direction of Arrival- Hướng tới

MUSIC

Multiple Signal Classification algorithm - Thuật toán
phân loại đa tín hiệu

CDMA

Code Divison Multiple Accsess – Đa truy nhập
phân chia theo mã

MLM

Maximum likehoot method: Thuật toán khả năng lớn
nhất

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

10


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

MỞ ĐẦU
Ngày nay, khi lĩnh vực thông tin truyền thông ngày càng phát triển, các loại
anten được thiết kế để xử lý tín hiệu một cách chính xác nhất được sử dụng ngày càng
phổ biến đem lại những ích lợi trong nhiều lĩnh vực ứng dụng như thông tin di động,
truyền hình. Việc sử dụng sự biến thiên của sóng điện từ để truyền tin thông qua sự
phát và thu của anten cho tính linh động, tính bảo mật và kinh tế cao, tuy nhiên việc
truyền tin này có hiệu suất kém hơn dùng cáp để truyền. Chính vì lý do đó mà các công
nghệ về anten luôn được đầu tư nghiên cứu nhằm tăng hiệu suất lên một mức cao hơn .
Một trong những hướng phát triển của kĩ thuật xử lý tín hiệu trong anten được đầu tư
và nghiên cứu là việc xác định hướng các sóng tới . Có nhiều thuật toán được đề ra để
xử lý phát hiện ra sóng tới như thuật toán ước lượng phổ, thuật toán khả năng lớn nhất,
thuật toán MUSIC. Trong đó thuật toán được dùng phổ biến nhất hiện nay chính là
thuật toán MUSIC với những ưu điểm vượt trội như : Độ chính xác cao, phân giải được
các nguồn tốt và tốc độ tính toán nhanh.
Tuy nhiên, trong điều kiện hoàn cảnh khác nhau sẽ gây ảnh hưởng nhất định
đến kết quả của thuật toán MUSIC. Bài khóa luận tốt nghiệp này nghiên cứu về sự ảnh
hưởng của các thông số hay thay đổi thường gặp trong thực tế qua đó có thể giúp cho
việc thiết kế, xử lý hệ thống anten hiệu quả hơn, phù hợp cho việc áp dụng trong các
ứng dụng thực tế với điều kiện hoàn cảnh biến đổi hơn.
Phương pháp được sử dụng trong bài luận văn này là lập trình matlab mô phỏng
hệ thống xử lý tìm hướng sóng đến MUSIC bao gồm giả lập các nguồn sóng tới, sau đó
thay đổi các thông số cần nghiên cứu và xem xét sự thay đổi tương ứng kết quả của
thuật toán để từ đó tìm ra được những qui luật biến đổi cũng như sự phụ thuộc của kết
quả thuật toán khi thay đổi các thông số.

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

11

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

CHƯƠNG 1. KHÁI QUÁT VỀ ANTEN THÔNG MINH
1.1. Mở đầu
Sóng điện từ truyền trong không gian tới điểm thu (anten), ngoài các thông tin
biến đổi theo thời gian còn mang các thông tin về đặc tính không gian, vì thế ta có thể
coi đó là dạng tín hiệu không gian – thời gian.
Khi sử dụng một anten thu đơn giản, ví dụ một anten thẳng thì bản thân tín hiệu
nhận được ở đầu ra anten sẽ không phản ánh được đặc tính không gian của sóng tới.
Còn khi sử dụng một hệ anten gồm nhiều phần tử sắp xếp trong không gian thì việc xử
lý các tín hiệu nhận được từ mỗi phần tử sẽ cho phép khai thác được cả lượng tin tức
mang đặc tính không gian của sóng đó.
Hệ anten, trong đó có kết hợp sử dụng các phương thức xử lý tín hiệu sẽ làm
tăng khả năng của hệ thống trong việc thu nhận thông tin, và ở mức độ cao hơn có thể
đáp ứng một cách linh hoạt những biến động có thể xảy ra để duy trì các mục tiêu đã
đặt ra cho hệ thống. Ta gọi đó là hệ anten có xử lý tín hiệu, hay ở mức độ cao hơn là
anten thông minh (smart antenna).
Ngày nay, thuật ngữ anten thông minh được sử dụng khá rộng rãi để chỉ các hệ
anten có xử lý tín hiệu do các phương thức và các thuật toán xử lý tín hiệu đã đạt tới
trình độ cao và đạt được hiệu quả rõ rệt.
Anten thông minh (Smart Antennas) bao gồm nhiều phần tử anten. Tín hiệu đến
các phần tử này được tính toán và xử lý giúp anten xác định được hướng của nguồn tín
hiệu, tập trung bức xạ theo hướng mong muốn và tự điều chỉnh theo sự thay đổi của
môi trường tín hiệu. Quá trình tính toán này đòi hỏi thực hiện theo thời gian thực, để
anten thông minh có thể bám theo nguồn tín hiệu khi nó chuyển động. Vì vậy, anten
thông minh còn được gọi bằng một tên khác là “Anten thích nghi” (Adaptive
SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

12


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

Antennas). Với tính chất như vậy, anten thông minh có khả năng giảm thiểu ảnh hưởng
của hiện tượng đa đường và can nhiễu.
Anten thông minh là một trong những xu hướng được quan tâm nhiều trong
những năm gần đây. Với ứng dụng trong các hệ thống thông tin vô tuyến, nó có thể cải
thiện chất lượng tín hiệu, tăng dung lượng, mở rộng phạm vi hoạt động của hệ thống.
Với ứng dụng trong các hệ thống rađa, định vị, anten thông minh cho phép nâng cao
khả năng phát hiện mục tiêu, nâng cao độ chính xác, xác định tọa độ và tạo thêm
những khả năng mới mà các hệ thống bình thường không có được.
1.1.1. Nguyên lý hoạt động
Công nghệ anten thông minh giống như việc định hướng âm thanh của con người.
Con người có hai cái tai để nghe (thu tín hiệu), miệng để nói (phát tín hiệu) và bộ não
để suy nghĩ - định hướng (xử lý, phân tích tín hiệu)

Bảng 1.1: Tương quan giữa con người và công nghệ anten thông minh
.

Con người

Anten thông minh

Phát tín hiệu

Miệng

Anten phát

Nhận tín hiệu

Tai

Anten thu

Xử lý thông tin và

Bộ não

Bộ phận xử lý và các thuật

định hướng

toán định hướng ( DOA)

Hãy tưởng tượng bạn đang đứng ở một cánh đồng và nhắm mắt lại. Một người ở
đằng xa nói với bạn, để nghe rõ nhất người đó nói gì thì bạn phải quay về phía người
đó. Bạn có thể xác định vị trí của người nói nhờ vào sự khác nhau về trễ của âm thanh
mà hai tai của bạn nghe thấy, bộ não sẽ phân tích sự khác nhau này và chỉ cho bạn

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

13


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

chính xác hướng của nguồn âm phát ra. Như vậy bạn có thể quay đúng về hướng để
bạn và người nói chuyện cùng có thể nghe rõ nhất. Lời nói của bạn phát ra đúng với
hướng của nguồn âm thanh mà bạn nghe được .
Một anten thông minh bao gồm nhiều phần tử anten. Cũng giống như cách phân
tích của bộ não về sự khác nhau giữa âm thanh thu được ở hai tai, những tín hiệu phát
ra từ những máy di động đến anten thành phần được phân tích giúp xác định hướng của
nguồn tín hiệu. Trên thực tế thì các anten thành phần được phân bố tĩnh. Việc xác định
được hướng của nguồn tín hiệu là kết quả của việc tính toán tín hiệu nhận được từ
những anten thành phần, và không có phần nào của anten phải quay đổi hướng cả.
Anten thông minh sử dụng các thuật toán thông minh để tối ưu hóa công suất và
chính xác hóa vị trí của nguồn phát, nhờ đó giúp cho những gói tin có thể truyền đến
nguồn tín hiệu trong một búp sóng hẹp theo đúng hướng từ nguồn tín hiệu phát ra đến
nơi nhận, việc này giúp cho năng lượng sóng truyền đi theo một hướng tập trung, nhờ
đó giảm thiểu năng lượng ở máy phát mà nơi thu vẫn có thể nhận được tín hiệu rõ ràng.
Công việc tính toán phức tạp và đòi hỏi thời gian đáp ứng nhanh dẫn đến việc
phải gia tăng đáng kể công việc xử lý ở tại trạm phát sóng.
Lợi ích của việc sử dụng anten thông minh: anten thông minh đóng góp hai lợi
ích chính đối với đường truyền vô tuyến là tối ưu hoá công suất, giảm nhiễu đường
truyền. Bởi vì anten thông minh đặc biệt hiệu quả trong việc tăng công suất tín hiệu thu
được và giảm công suất phát đến ngưỡng nhỏ nhất. Bên cạnh đó, nó được sử dụng giúp
tăng dung lượng đường truyền. Việc giảm đáng kể công suất phát ra chính là giảm sự
can nhiễu trong một vùng phủ sóng của trạm phát (làm tăng mức tín hiệu trên tạp âm SNIR).
1.1.2. Ứng dụng của anten thông minh
• Anten thông minh trong mạng GSM
Đã có một số loại anten thông minh được sản xuất cho thị trường mạng di động
sử dụng công nghệ GSM. Chúng giúp tối ưu công suất thu phát, giảm nhiễu. Nhưng
SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

14


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

cho đến nay việc sử dụng anten thông minh trong mạng GSM vẫn còn rất hạn chế. Đây
không phải bởi lý do công nghệ mà bởi công nghệ GSM sử dụng đa truy nhập theo thời
gian (TDMA) và quản lý vị trí tần số. Điều này có nghĩa là mỗi kênh vô tuyến có một
khe thời gian và một băng tần. Không có sự can nhiễu giữa những người dùng trong
một ô (cell) trạm phát. Giống như hai người nói chuyện với nhau trong một căn phòng
vắng không có tiếng ồn của những cuộc hội thoại khác. Điều này có nghĩa là lợi ích
của Anten thông minh trong mạng GSM là rất hạn chế.
• Anten thông minh trong mạng 3G
Bởi anten thông minh giúp tăng công suất thu và giảm nhiễu nên điều này đặc
biệt có ý nghĩa đối với các mạng di động 3G sử dụng công nghệ CDMA. CDMA (Code
Division Multiple Access) chia phổ tần bằng cách xác định mỗi kênh vô tuyến trong
một trạm thu phát và thuê bao bằng một mã số. Thuê bao chỉ được nhận ra bằng mã
của mình. Tín hiệu thu và phát từ những máy di động khác (với những mã khác) đối
với một máy điện thoại di động chính là nhiễu. Cho nên, càng nhiều điện thoại trong
một vùng phủ sóng của trạm thu phát thì nhiễu càng nhiều. Điều đó làm giảm số điện
thoại di động mà trạm thu phát có thể phục vụ được. Tất cả các tiêu chuẩn điện thoại
3G (UMTS, CDMA2000 và TD-SCDMA...) đều sử dụng công nghệ CDMA. Đối với
những hệ thống CDMA, anten thông minh giúp giảm nhiễu trong một ô bởi vì nó tăng
công suất phát để duy trì tất cả các kênh vô tuyến từ trạm phát tới mọi thuê bao. Điều
này đặc biệt quan trọng khi nhu cầu tốc độ số liệu cao ngày càng tăng. Một kênh vô
tuyến tốc độ cao cần mức công suất cao gấp 10 lần một kênh thoại trong mạng GSM.
Tăng mức công suất để duy trì một kênh vô tuyến cũng có nghĩa là giảm khả năng

phục vụ các thuê bao còn lại trong ô cũng như từ các ô liền kề.
Anten thông minh giảm sự can nhiễu bằng 2 cách:
- Búp sóng của anten hướng chính xác đến thuê bao, do vậy công suất phát chỉ
phát đúng đến hướng cần thiết.

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

15


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

- Khả năng điều khiển tín hiệu định hướng, anten thông minh tránh phát tín hiệu
về phía nguồn can nhiễu.
Búp sóng của anten thông minh giống như một bông hoa với những cánh hoa có
độ dài khác nhau, mỗi cánh hoa là một búp sóng phục vụ một thuê bao. Những búp
sóng này sẽ bám theo đúng hướng của thuê bao khi di chuyển.
• Ứng dụng của anten thông minh trong việc xác định vị trí
Bằng cách xác định được hướng sóng tới từ anten phát tới ít nhất 2 hệ anten thu
ta có thể xác định được vị trí của anten phát từ giao điểm của 2 hướng đó. Hình dưới
mô tả việc xác định nguồn phát qua việc xác định được hướng sóng tới từ nguồn phát
tới 3 trạm thu có sử dụng anten thông minh có sử dụng phương pháp xác định hướng
sóng tới DOA.
Trạm 2
Nguồn phát
T2

T1

Trạm 1
Trạm 3
T3
Hình 1.1. Xác định vị trí ứng dụng anten thông minh

Anten thông minh là một tập hợp các anten thành phần được điều khiển để có
thể bức xạ ra các búp sóng hẹp với mức công suất phù hợp với yêu cầu nên nó nâng
cao được công suất thu, giảm nhiễu nội bộ giữa các kênh vô tuyến trong cùng một trạm

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

16


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

phát. Với những đặc điểm và nguyên lý hoạt động của anten thông minh, việc sử dụng
anten thông minh trong mạng 2G (GSM) không mang lại hiệu quả cao. Đối với mạng
di động 3G (CDMA), khi thiết kế, xây dựng cần xem xét khả năng triển khai anten
thông minh ngay để giảm số trạm phát, tăng dung lượng thuê bao, chất lượng dịch vụ.

1.2 Anten mảng thích nghi
1.2.1. Định nghĩa anten mảng thích nghi
Anten thông minh thông thường được chia làm 3 loại: anten định dạng búp sóng
băng hẹp, anten thích nghi và anten thích nghi băng rộng. Trong đó anten định dạng
búp sóng băng hẹp là các hệ anten có xử lý tín hiệu với thuật toán không phức tạp,
trong khi anten thích nghi xử dụng các phương thức cũng như thuật toán phức tạp hơn.
Một mảng anten là một dãy các anten được đặt theo một trật tự xác định tại

những điểm cố định trong không gian. Một mảng thích nghi là một hệ thống anten có
thể biến đổi những mẫu tín hiệu bằng điều khiển phản hồi trong hệ thống anten điều
khiển.
Các phần tử của anten có thể được sắp đặt ở những vị trí bất kì trong không
gian, trên thực tế loại anten thường được sử dụng là anten mảng thích nghi phẳng, là
loại anten mà tâm các phần tử của anten được sắp xếp nằm trên cùng một mặt phẳng.
Có 2 loại anten mảng phẳng được biết đến rộng rãi là anten mảng tròn và anten tuyến
tính. Trong mảng tuyến tính, tâm các phần tử anten được sắp xếp theo một đường
thẳng, các phần tử của anten thường được đặt cách nhau một khoảng khác 0.
dc
os
θ
d

z

Hình 1.2. Mảng anten tuyến tính

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

17


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

1.2.2. Cấu trúc của anten thích nghi

1

U1
U2

2
.
.
.

W1

W2
U3

WM

M
Mảng
anten

Định dạng búp
sóng

Thuật toán điều
khiển thích nghi

Xử lý tín hiệu

Bộ xử
lý

thích
nghi

Hình 1.3. Một mô hình anten thích nghi

Hình trên mô tả một trong các mô hình của anten thích nghi, trong đó có 3 khối
cơ bản là khối mảng anten, khối bộ xử lý thích nghi và khối định dạng búp sóng. Mảng

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

18


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

anten là một hệ thống bao gồm một dàn các anten phần tử, thường là bao gồm M phần
tử được sắp xếp tuyến tính. Bộ xử lý thích nghi xử lý với thời gian thực, nó tiếp nhận
các thong tin liên tục từ đầu vào của dàn rồi tự động điều khiển các trọng số Wi của bộ
định đạng búp sóng nhằm điều khiển liên tục đồ thị phương hướng của dàn sao cho
thỏa mãn yêu cầu đề ra với các chỉ tiêu nhất định. Các trọng số được điều chỉnh để đạt
bộ trọng số tối ưu theo một tiêu chuẩn nào đó, phù hợp với thuật toán được lựa chọn.
Trong hệ anten xử lý tín hiệu thích nghi, thông thường ta sử dụng phép định
dạng búp sóng của dàn anten sao cho đồ thị phương hướng có cực đại của búp sóng
hướng theo phía nguồn tín hiệu có ích, còn các hướng không hoặc hướng cực tiểu
hướng theo các nguồn nhiễu để triệt tiêu hoặc giảm thiểu nhiễu. Trong trường hợp này,
việc xác định được hướng nguồn tín hiệu có ích hay hướng nguồn nhiễu là rất quan
trọng, nó là điều kiện thiết yếu để có thể định dạng được búp sóng như mong muốn. Để
tìm ra hướng các tín hiệu này, bộ xử lý tín hiệu thích nghi phải bao hàm một số thuật

toán để tìm ra hướng sóng đến, thuật toán được dùng phổ biến với độ chính xác cao đó
là thuật toán MUSIC (Multiple Signal Classification algorithm). Thuật toán này do
Schmidt đề xuất năm 1979, đạt được độ phân giải cao khi phát hiện và phân loại nhiều
sóng đến đồng thời.

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

19


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

CHƯƠNG 2. MỘT SỐ THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG
HƯỚNG SÓNG TỚI
Một trong những công việc xử lý tín hiệu quan trọng nhất trong anten thông
minh chính là việc xác định được hướng của búp sóng tới. Quá trình nghiên cứu và
phát triển anten thông minh đã đưa ra được một số loại thuật toán ước lượng hướng
sóng tới như thuật toán ước lượng phổ, thuật toán khả năng lớn nhất và đặc biệt được
ứng dụng rộng rãi với độ chính xác cao là thuật toán MUSIC.

2.1. Thuật toán ước lượng phổ
Trên cơ sở nếu ta ước lượng được ma trận tự tương quan đầu vào và biết các
véctơ hướng a(φ), thì ta có thể xác định được công suất đầu ra theo hàm của góc sóng
tới ( là giá trị góc φ ứng với giá trị của hàm phổ công suất này).
P[ϕ ] =

A(ϕ ) H .Ruu . A(ϕ )
L2

Trong đó:
A(φ) là véctơ hướng hay còn gọi là véctơ dõi theo
R uu là mà trận tự tương quan hay ma trận hiệp phương sai của tổng các tín hiệu
thu được U(t) tại mảng anten thu.
P(φ) là hàm phổ công suất trung bình theo góc tới
L là cỡ của dãy tín hiệu hay số mẫu quan sát

2.2. Thuật toán khả năng lớn nhất MLM (maximum likehood method)
Thuật toán này tối đa hóa hàm loglikehood để ước lượng DOA từ một bộ mẫu
chuỗi cho trước. Hàm likehood được cho bởi hàm mật độ xác xuất của dữ liệu từ các
thông tin về DOA:

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

20


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
M

F(x) =

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

1

∏ π det[δ
i +1

2

I]

exp(

1
| x(t i ) − A(ϕ ) S (t i ) | 2
2
δ

Trong đó :
δ 2 là năng lượng tạp âm.

I : là ma trận đơn vị kích thước K x K.
A(φ) : là véctơ hướng .
X(t i ) : tín hiệu nhận được tại đầu ra của phần tử thứ i.
S(t i ) : tín hiệu đầu ra tại phần tử thứ i.
Khi các biến không tương quan, thuật toán MLM cho kết quả khá tốt

2.3 Thuật toán MUSIC
MUSIC là thuật toán sử dụng các phép toán mà trận để tìm ra DOA bằng cách
phân loại các nguồn tín hiệu đi tới từng phần tử anten theo góc độ không gian. Thuật
toán này cho phép xác định số lượng nguồn phát, cường độ của tín hiệu và công suất
nhiễu.

2.4. So sánh các thuật toán
Kết quả mô phỏng khả năng ước lượng hướng sóng tới ( DOA) trong trường
hợp các góc tới bằng 30 o và 60 o của ba thuật toán trên được trình bày ở hình dưới :

Hình 2.1a. ước lượng phổ

Hình 2.1b. khả năng lớn nhất

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

Hình 2.1c. MUSIC

21


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

Từ kết quả trên ta có thể thấy được thuật toán DOA cho kết quả chính xác vượt
trội so với 2 thuật toán ước lượng phổ và khả năng lớn nhất cả về độ chính xác lẫn độ
phân giải.

2.5.Ứng dụng thuật toán MUSIC xác định DOA
Giả sử ta có K nguồn phát phát đi K sóng, cùng tần số với các góc phương vị
tương ứng là φ 1 , φ 2 , …, φ

k

, … φ K tới dàn anten thông minh gồm M phần tử với K

< M (hình 2.2).

Hình 2.2. K sóng tới dàn M phần tử

Gọi U(t) là tổng các tín hiệu nhận được ở đầu ra của M máy thu Rx 1 ….Rx M đặt trên M
phần tử dàn, bao gồm cả nhiễu, và coi phần tử thứ nhất là chuẩn, ta có :
K

U(t)= ∑ a(ϕ ) k .s k (t ) + N (t )

(2-1)

k =1

Viết biểu thức trên dưới dạng ma trận ta được:

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

22


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

U(t)=A(φ).S(t)+N(t)

(2-2)

Trong đó :
-U(t) là véctơ M chiều biểu thị đáp ứng đầu ra của M cổng máy thu :
U(t)=[u 1 (t),u 2 (t),….u 3 (t),…uM (t)]

(2-3)

-A(φ) là ma trận các véc tơ chỉ phương (direction vector hoặc steering vector), kích
thước M x K mang thông tin về góc pha của các tín hiệu tới.
A(φ)=[a(φ 1 ),a(φ 2 ),…,a(φ k ),…a(φ K )]

(2-4)

Với :
a(φ k )=[1,e,…, e

− j sin ϕ k

2πd
λ ,…, e

− j ( M −1) sin ϕk

2πd
λ ]

(2-5)

-S(t) là véctơ của K tín hiệu tới :
S(t)=[s 1 (t)s 2 (t) …S K (t)] T

(2-6)

Với s k (t) là tín hiệu tới thứ k
-N(t) là véctơ nhiễu nhận được trên M cổng máy thu.

N(t)=[n 1 (t),n 2 (t),…,n m (t),…,n M (t)] T

(2-7)

Ma trận hiệp phương sai R uu của véctơ tín hiệu thu U(t) được tính bởi :
1 L
H
R uu =E{U(t).U (t)} = ∑ [U (t ).U (t )]
L i =1
H

(2-8)

Với : U H (t) là phép biến đổi Hermitlien của U(t)
L là số mẫu quan sát.
Kết hợp (2-3) và (2-8) ta có :

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

23


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

R uu = E{(A.S + N)(A.S + N) H }
= A.E{S.S H }A H + E{N.N H }

(2-9)

(2-10)

Coi nhiễu N là tạp âm trắng ta nhận được :
R uu = A.R s .A H + σ 2 I

(2-11)

Trong đó :
- R s = E[S.S H ] là ma trận hiệp phương sai của tín hiệu không kể nhiễu.
- σ 2 là năng lượng tạp âm trắng.
- I là ma trận đơn vị kích thước K x K.
Từ ma trận hiệp phương sai R uu ta tính được các giá trị riêng µ i và véctơ riêng.
Vì ma trận R uu là Hermitlien và xác định dương, nên các giá trị riêng của nó là thực và
dương. K giá trị riêng không âm biểu thị cho K sóng tới, được sắp xếp theo thứ tự biên
độ giảm dần :
µ1 > µ 2 > µ 3 > …> µ k ….> µ M > 0

Do năng lượng tạp âm là σ 2 nên các giá trị riêng nhận được ở cổng ra của các
máy thu, khi tính cả nhiễu bằng :
λ1 = µ1 + σ 2

…. λ K = µ K + σ 2
Và
λ K +1 = λ K +2 = ……= λ M = σ 2

Do đó :
λ1 > λ 2 > … > λ K > λ K +1 = …. = λ M
µ1 + σ 2 > µ 2 + σ 2 > … > µ K + σ 2 > λ K +1 = …. = λ M

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

(2-12)
24


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

M giá trị riêng ứng với M véctơ riêng β 1 , β 2 , …., β

K

, …, β

M

.

Ma trận hiệp phương sai cuối cùng có thể viết như sau :
K

R uu =

∑ λ .β
k =1

k

k

.β kH = N. Λ. N H

(2-13)

Trong đó :
N = [ β 1 , β 2 , …., β

K

,β

k +1

,…, β

M

]

Λ = diag[ λ1 , λ 2 , … λ K , σ 2 , …, σ 2 ,]

N = [ β 1 , β 2 , …., β

K

,β

k +1

,…, β

M

(2-14)
(2-15)

] lại có thể được tách làm 2 véctơ E K và E M − K :

E K là véctơ hợp thành của K giá trị riêng có giá trị lớn nhất. E K chứa các véctơ riêng
liên kết với không gian con tín hiệu, cùng phương với các véctơ chỉ phương.
E K = [ β 1 , β 2 , …., β

K

]

(2-16)

E M − K là véctơ hợp thành của các véctơ riêng tương ứng với M-K giá trị riêng nhỏ nhất,
E M − K chứa các véctơ riêng của không gian con nhiễu, trực giao với các véctơ chỉ
phương.
E M −K = [ β

k +1

,β

k +2

…, β

M

]

(2-17)

Như vậy, bằng cách tính ma trận hiệp phương sai và các giá trị riêng ta đã phân
loại tín hiệu và nhiễu thu được thành 2 không gian con :
- Không gian con tín hiệu có kích thước K, tương ứng K tín hiệu và K giá trị riêng
được sắp xếp theo thứ tự biên độ giảm dần.
- Không gian con nhiễu, kích thước M-K , mà giá trị riêng có cùng mức là σ 2 .Ta
thấy để tồn tại không gian con nhiễu thì cần có điều kiện M > K. Đó chính là điều kiện
để xây dựng thuật toán MUSIC.
SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

25


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

Như vậy, để xác định đồng thời K sóng tới ta cần một dàn anten thích nghi với số
phần tử ít nhất là M = K +1.
Dựa trên E K và E M − K ta xây dựng hàm độ lệch (hàm phân loại) kí hiệu là hàm
F D ( λ , ϕ ):
F D ( λ , ϕ ) = a H ( ϕ ).E K . E H

M −K

.a( ϕ )

(2-18)

Việc xấp xỉ hướng sóng tới từ một nguồn phát được xác định khi có độ lệch cực
tiểu:
F D ( λ , ϕ ) → Min
Hay
P MUSIC = 1 / F D ( λ , ϕ ) → Max
Vậy, việc ước lượng góc sóng tới trở thành việc tìm giá trị lớn nhất của hàm
sau:
FD(λ , ϕ ) =

1
1
= H
a (ϕ ).E N .E NH .a(ϕ )
F (λ , ϕ )

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

26


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

- Hình 2.3 dưới đây là sơ đồ khối thực hiện việc xác định hướng sóng tới DOA

KD 1
R1

Bộ
xử
lý
tín
hiệu
MUSIC

Góc tới

KD M
RM
Hình 2.3. Sơ đồ khối xác định hướng sóng tới.

SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

27


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

GVHD: ThS. HÁN TRỌNG THANH

CHƯƠNG 3. KHẢO SÁT CÁC THÔNG SỐ ẢNH
HƯỞNG ĐẾN THUẬT TOÁN MUSIC VÀ MÔ
PHỎNG THUẬT TOÁN BẰNG MATLAB

3.1. Xây dựng chương trình để giải quyết thuật toán MUSIC bằng ngôn ngữ
MATLAB
Bài toán mô phỏng một cách đầy đủ phải bao gồm các thành phần:
- Các nguồn phát.
- Không gian truyền sóng.
- Hệ thống thu.
- Xử lý tín hiệu.
Trong phạm vi nghiên cứu đến việc ảnh hưởng của các thông số đến thuật toán
tìm hướng sóng đến MUSIC, thay vì phải mô phỏng đầy đủ các thành phần kể trên, ta
chỉ giả định các hướng sóng tới, theo đó xây dựng các véctơ chỉ phương A( ϕ ). Bước
tiếp theo là xây dựng ma trận các thành phần biên độ đường bao phức S(t) và ma trận
véctơ nhiễu N(t) để có tín hiệu tổng U(t) hay đáp ứng nhận được ở đầu ra của cả dàn
anten thích nghi, đưa và xử lý theo thuật toán MUSIC. Hình 3.1 là sơ đồ thực hiện việc
mô phỏng.
Việc khảo sát các thông số ảnh hưởng đến kết quả của thuật toán sẽ được thực
hiện bằng cách đặt giả thiết các góc tới ban đầu cố định, sau đó thay đổi các tham số
cần khảo sát như khoảng cách giữa các phần tử trong dàn anten chia cho bước sóng sử
SVTH: TRẦN VĂN TÂM – MSSV: 20102124

28