THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ CÔNG THƯƠNG

VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ĐỘNG HOÁ

PHẠM DUY PHONG

THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ
CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

Chuyên ngành : Kỹ thuật Viễn thông
Mã số

: 62 52 70 05

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2012


Công trình này được hoàn thành tại:
Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa
Người hướng dẫn khoa học:
PGS.TS. Vũ Văn Yêm
Phản biện 1:
PGS.TSKH. Nguyễn Hồng Vũ
Phản biện 2:
PGS.TS. Nguyễn Viết Kính
Phản biện 3:
PGS.TS. Nguyễn Văn Đức

Luận án được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận án cấp Viện họp tại
Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa.
vào hồi

giờ ngày

tháng

năm 2013

Có thể tìm hiểu Luận án tại:
Thư viện Viện Nghiên cứu Điện tử, Tin học, Tự động hóa;
Thư viện Quốc gia.


1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Các hệ thống thông tin vô tuyến, di động tiên tiến sử dụng đa
anten đang được các nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm
nghiên cứu. Trong hệ thống này việc ước lượng các tham số của tín
hiệu trong miền thời gian, không gian, tần số ảnh hưởng trực tiếp tới
chất lượng cũng như dung lượng của hệ thống. Việc nghiên cứu các
kỹ thuật, thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu sẽ nâng cao
hiệu suất sử dụng phổ, giảm được can nhiễu, do đó nâng cao dung
lượng, chất lượng mạng và dịch vụ. Vấn đề đặt ra là nghiên cứu đề
xuất, cải tiến các giải pháp để ước lượng một tham số của tín hiệu
trong miền thời gian, tần số, không gian với độ chính xác cao. Cải
tiến các thuật toán để ước lượng đồng thời hai hay nhiều tham số của

tín hiệu như trễ truyền sóng, hướng sóng tới của tín hiệu theo góc
phương vị và góc ngẩng.
Công nghệ vô tuyến sử dụng kỹ thuật cấp phát phổ cố định gây
ra sự khan hiếm về tài nguyên phổ tần số. Vô tuyến nhận thức và vô
tuyến xác định bằng phần mềm là hai giải pháp chủ yếu trong việc
cấp phát phổ động. Để cảm nhận phổ thường phải yêu cầu thông tin
trạng thái kênh (CSI), do đó cần tìm phương pháp tổng hợp tín hiệu
bên thu mà không đòi hỏi CSI, đồng thời đề xuất giải pháp kết hợp
kỹ thuật xử lý song song và luật OR trong cảm nhận phổ.
Ngoài ra, kiến trúc thu phát mới đang hướng đến mô hình thông
minh dựa trên công nghệ vô tuyến điều khiển bằng phần mềm.
Nghiên cứu đề xuất kiến trúc máy thu trong hệ thống thông tin, định
vị tiến tiến đa anten có thể nâng cao độ phân giải của các thuật toán


2
ước lượng. Do vậy tác giả lựa chọn đề tài: Thuật toán ước lượng các
tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến.
2. Mục tiêu của luận án
Tìm ra các giải pháp, thuật toán, mô hình mới ước lượng các
tham số của tín hiệu không tương quan và tương quan trong miền
thời gian, miền tần số, cảm nhận phổ và miền không gian trong hệ
thống thông tin vô tuyến, định vị vô tuyến tiên tiến. Nghiên cứu bài
toán ước lượng một tham số và ước lượng đồng thời nhiều tham số
dùng giải thuật có độ phân giải cao. Nghiên cứu đề xuất các kỹ thuật
cảm nhận phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến sử dụng
nhiều ăng ten.
3. Nội dung, phương pháp nghiên cứu, cấu trúc của luận án
Nội dung: Nội dung nghiên cứu chính của luận án là cải tiến
một số thuật toán để nâng cao độ phân giải, tính chính xác trong ước

lượng các tham số của tín hiệu nhằm nâng cao dung lượng và chất
lượng của hệ thống thông tin vô tuyến; đề xuất giải pháp cảm nhận
phổ không sử dụng thông tin trạng thái kênh CSI nhằm nâng cao
hiệu suất sử dụng phổ và đề xuất kiến trúc máy thu mới nhằm nâng
cao chất lượng ước lượng hướng sóng tới DOA trong các hệ thống
thông tin và định vị vô tuyến.
Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu chung của
Luận án bao gồm thực hiện nghiên cứu lý thuyết, xây dựng mô hình,
đề xuất, cải tiến các thuật toán, kết hợp với mô phỏng trên máy tính.
Cấu trúc của luận án: Luận án được trình bày trong 125 trang
khổ A4, bao gồm mở đầu, 4 chương, kết luận, danh mục các công
trình đã công bố của tác giả và tài liệu tham khảo.


3
Chương 1:
TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ
CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

1.1. Khái quát về ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ
thống thông tin vô tuyến
Trong hệ thống thông tin vô tuyến đa anten, bài toán ước lượng
các tham số của tín hiệu thu hút được sự quan tâm, nghiên cứu của
các nhà khoa học trong và ngoài nước. Trong hệ thống này, ngoài
các tham số của tín hiệu trong miền thời gian, miền tần số như trong
các hệ thống thông tin vô tuyến truyền thống thì tham số về không
gian như hướng sóng tới, hướng sóng đi… cũng cần phải đặc biệt
quan tâm. Ngoài ra, việc ước lượng đồng thời hai tham số của tín
hiệu tới sẽ mang lại nhiều lợi thế như giảm thời gian xử lý, tiết kiệm
chi phí và góp phần giảm giá thành hệ thống.

1.2. Kỹ thuật ước lượng DOA
1.2.1. Điều kiện và những thông số ảnh hưởng đến việc ước
lượng DOA
Trong bài toán ước lượng DOA truyền thống, điều kiện để thực
hiện là: Tín hiệu là tín hiệu băng hẹp, tín hiệu không tương quan,
nhiễu Gauss. Các thông số ảnh hưởng đến độ chính xác của thuật
toán là: Số phần tử trong anten mảng, khoảng cách giữa các phần tử
trong anten mảng, số lượng mẫu, tỷ số tín hiệu trên tạp âm, số chiều
ước lượng.
1.2.2. Công thức tổng quát của bài toán DOA
Xét một mảng ăng ten tuyến tính đồng bộ gồm M phần tử cách
đều nhau. Các tín hiệu s(t) tới dàn ăng ten thu là các sóng phẳng tạo
bởi trục chứa các phần tử ăng ten một góc tới trong mặt phẳng
phương vị là θ. Giả thiết ta lấy phần tử ăng ten thứ nhất làm chuẩn
Khi đó tín hiệu nhận được ở phần tử thứ k là:


4



xk  t  Re s1 t tk .e j 2 fc  t tk 



(1.3)

1.2.3. Phương trình ma trận cho dàn ăng ten
Với dàn ăng ten gồm M phần tử (k = 0,1,2,…, M-1):
a0 (1 )

 x0 [n]   a0 ( 0 )
 x [n]   a ( )
a1 (1 )
 1
 1 0
   



 
a
(
)
a

x
[n]
 M 1   M 1 0
M 1 (1 )

 a0 ( 0 )   s0 [n]   v0 [n] 
 a1 ( R 1 )   s1[n]   v1[n] 



     



 


aM 1 ( R 1 )   sR 1[n] vM 1[n]

(1.12)

Trong đó: xn là vector M  1, vk [n] là nhiễu được thêm vào ở mỗi

phần tử. A là ma trận kích thước M  R chứa thông tin về góc pha của
các tín hiệu tới. Cột của A xác định bởi a(i) gọi là véctơ dõi theo
của tín hiệu si(t), có thể tìm được góc tới nếu biết a(i).
1.2.4. Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu từ dàn ăng ten
Ma trận hiệp phương sai của véc tơ tín hiệu thu:
Rxx  E  xn xnH   E  Asn  vn  Asn  vn  H  

 


 AE  sn snH  AH  E vnvnH   ARSS AH  2 I M M





(1.13)

Các véc tơ riêng và trị riêng được tính được từ Rxx . Kết quả của
ma trận hiệp phương sai và các giá trị riêng đã chỉ ra tín hiệu và
nhiễu thu gồm hai không gian con: không gian con tín hiệu và không
gian con nhiễu.
1.2.5. Thuật toán ước lượng DOA

Có một số thuật toán được sử dụng để ước lượng DOA như
MUSIC, ESPRIT, SAGE, …trong đó MUSIC là thuật toán sử dụng
các phép toán ma trận để tìm ra bằng cách phân loại các nguồn tín
hiệu đi tới từng phần tử ăng ten 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. Dựa trên Qs và Qn người ta xây dựng hàm độ lệch:
F    a H  QS QnH a  

(1.20)


5
Và hàm phổ giả MUSIC: PMUSIC = 1/F(  ). Việc ước lượng
hướng sóng tới trở thành việc tìm giá trị lớn nhất của hàm PMUSIC.
1.2.6. Ước lượng DOA của các tín hiệu tương quan
Khi áp dụng các thuật toán ước lượng DOA truyền thống
thường phải giả thiết là các nguồn tín hiệu không tương quan với
nhau. Trong thực tế các nguồn có thể tương quan với nhau, khi đó
cần phải phá vỡ tính tương quan giữa các tín hiệu trước khi áp dụng
các thuật toán ước lượng DOA. Thuật toán cơ bản để phá vỡ tính
tương quan giữa các tín hiệu là làm mịn không gian (SS- Spatial
Smoothing) hoặc làm mịn không gian thuận ngược (FB-SS Forward Backward Spatial Smoothing).
1.2.6.1. Thuật toán SS
Thuật toán SS cho ta xác định được ma trận hiệp phương sai đã
được làm mịn:



~ 1 L i 
R

 Rxx m   Rxxi m 
2 L i 1



(1.28)

(i )
Với Rxx
( m ) là ma trận hiệp phương sai của tín hiệu qua mảng

con thứ i.
1.2.6.2. Thuật toán FB- SS
Với thuật toán FB- SS, ma trận hiệp phương sai của mảng con
thứ l là:
H
H
R1f  E  xlf (t )  xlf (t )    ADl 1RSS  Dl 1  AH   2 I



(1.39)

Với Rf là ma trận hiệp phương sai thuận, Rb là ma trận hiệp
phương sai nghịch.
~ R f  Rb
R
2

(1.42)

~

Từ ma trận hiệp phương sai R ta có thể áp dụng các nguyên lý
không gian con tín hiệu để ước lượng DOA.


6
1.3. Kỹ thuật ước lượng tần số CFO và FDOA
1.3.1. Kỹ thuật ước lượng CFO
Trong thông tin vô tuyến, sự tồn tại của độ lệch tần số sóng
mang gây ra do hiệu ứng Doppler và sự không đồng bộ giữa các bộ
dao động nội thu, phát sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tín hiệu thu. Ước
lượng và bù CFO nâng cao độ chính xác khi ước lượng các tham số
khác, góp phần nâng cao chất lượng của hệ thống.
1.3.2. Kỹ thuật ước lượng FDOA
Vô tuyến nhận thức là một công nghệ mới nhằm sử dụng phổ
tần số hiệu quả. Cảm nhận phổ là một trong những vấn đề thách thức
nhất trong các hệ thống vô tuyến nhận thức. Phương pháp này phát
triển trên cơ sở thuật toán MUSIC dựa trên FDOA ước lượng tần số
hoặc sóng mang của người dùng trong mạng vô tuyến nhận thức.
1.4. Kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng
1.4.1. Kỹ thuật phân tập ở phía thu
Trong kỹ thuật MRC tín hiệu tại tất cả các anten đều được tổng
hợp lại và đồng pha tín hiệu theo mỗi nhánh. Kỹ thuật EGC thực
hiện đồng pha tín hiệu trên mỗi nhánh và kết hợp tín hiệu với cùng
một trọng số. Luận án đề xuất một phương pháp tổng hợp tín hiệu
mới, không đòi hỏi thông tin CSI, đồng thời thu được hiệu quả trong
xử lý tín hiệu.
1.4.2. Kỹ thuật cảm nhận phổ kết hợp

Trong cảm nhận phổ kết hợp, nhiều phần tử vô tuyến nhận thức
có thể được phối hợp để thực hiện việc cảm nhận phổ, sau đó trao
đổi thông tin với nhau.
Kết luận chương 1
Chương 1 đã trình bày tổng quan về các tham số và vấn đề ước
lượng các tham số của tín hiệu. Kỹ thuật ước lượng DOA, CFO và
FDOA, kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng.


7
Chương 2:
KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG MỘT THAM SỐ
CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

2.1. Đề xuất thuật toán ước lượng FDOA với độ phân giải cao
cho hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến
2.1.1. Tổng quan chung về thuật toán
Thuật toán được phát triển dựa trên giải thuật MUSIC truyền
thống và MUSIC gốc (root-MUSIC) để đưa ra thuật toán cho bài
toán ước lượng tần số. Thuật toán được đề xuất hoạt động theo các
nguyên lý cơ bản của MUSIC nhưng có một số thay đổi trong mô
hình hệ thống, cũng như mô hình toán học. Trong khi thuật toán
MUSIC thường chỉ áp dụng được cho các hệ thống MIMO thì thuật
toán đề xuất có thể áp dụng cho cả SISO và MISO.
2.1.2. Mô hình toán học
Mô hình hệ thống MIMO được thể hiện trong hình sau:
f1
Nút 1

Nguồn 1

t1+T
f2
t2+T
t1

Nguồn 2
t2



fM

tM+T

tM

Nguồn M

Nút 2


Nút M

Hình 2.1: Mô hình hệ thống MIMO

Tín hiệu ra từ anten thứ i th được tính như sau:
xi ( t ) M
k 1 sk ( t )exp(  k ) ni ( t )

Phát triển thuật toán 1 từ root-MUSIC:
 k   j 2 sin(2f k t k ) / 

(2.1)


8
Thuật toán 2 được phát triển từ thuật toán MUSIC thông
thường.
 k   j 2f k t k

Công thức ước lượng công suất của các tần số khác nhau:
PMUSIC ( f )

1
H a( f )
a ( f )H EN EN

(2.5)

2.1.3. Kết quả mô phỏng
Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán đề xuất có khả năng ước
lượng tốt hơn FFT, đặc biệt nó có thể phân biệt 2 nguồn tín hiệu có
tần số gần nhau, với độ phân giải khoảng 1MHz, phổ giả rõ ràng, sắc
nét hơn thuật toán FFT.
8

Pseudo-Spectrum (dB)

6

4

2

0

-2

-4
1.1

1.12

1.14

1.16

1.18

1.2
Frequency (GHz)

1.22

1.24

1.26

1.28

1.3

Hình 2.6: Độ phân giải của FFT
8

Pseudo-Spectrum (dB)

6

4

2

0

-2

-4
1.1

1.12

1.14

1.16

1.18

1.2

Frequency (GHz)

1.22

1.24

1.26

1.28

1.3

Hình 2.7: Độ phân giải của thuật toán 1 đề xuất

Thuật toán đề xuất khắc phục được hạn chế của thuật toán
MUSIC truyền thống. Phổ không còn phục thuộc vào hướng của ăng
ten cũng như tín hiệu tới nữa, có thể sử dụng để ước lượng các tham
số của tín hiệu băng rộng, có thể ước lượng số nguồn lớn, giúp một
ăng ten hoạt động như một dải ăng ten.


9
2.2. Đề xuất giải pháp ước lượng dịch tần sóng mang CFO trong
hệ thống thông tin vô tuyến MIMO
2.2.1. Giới thiệu
Sự không đồng bộ giữa bộ tạo dao động phía phát và phía thu,
hiệu ứng Doppler là hai nguyên nhân chính gây ra dịch tần sóng
mang CFO, làm ảnh hưởng trực tiếp đến tín hiệu thu trong các hệ
thống thông tin vô tuyến.
Hai giải pháp được đề xuất để ước lượng CFO là thuật toán ma

trận và thuật toán MUSIC dựa trên FDOA.
2.2.2. Mô hình hệ thống
Mô hình hệ thống MIMO:
h11, f11
1

Ký tự
hoa tiêu

Định
dạng

Chuỗi
dữ liệu

khối

M

hN1, f1N

.
.
.

h1M, fM1

1

.

.
.

hNM, f MN

Ước

fˆ mn

lượng
N

CFO
Máy thu

Máy phát
Hình 2.8: Mô hình hệ thống MIMO

2.2.3. Đề xuất phương pháp ước lượng dịch tần số
Thuật toán ma trận:
Với thuật toán ma trận, các CFO biểu diễn trên mỗi cặp anten
thu- phát được giả sử là bằng nhau và bằng f 0 . Pha  của mỗi thành
phần trong N thành phần đường chéo chính của ma trận W là bằng
nhau.
  2f 0 t
(2.12)
Lúc này, f có thể thu được từ  như sau:
0

f0 

Thuật toán MUSIC:


2t

(2.13)


10
Giả sử rằng một hệ thống chứa M nguồn tín hiệu băng rộng với
M khoảng dịch tần số sóng mang khác nhau đi tới N anten thu, các
tín hiệu riêng biệt từ anten phát thứ m tới N anten thu có cùng CFO
là fm. Đồ thị của hàm có đỉnh tại f = fmn:
(2.19)
1
P f  

P

a

k  M 1

H

( f )u k

2

Có thể thu được việc ước lượng fmn bằng việc chọn các giá trị fmn
khi hàm P(f) đạt cực đại.
2.2.4. Kết quả mô phỏng
Mô phỏng với một hệ thống gồm 5 nguồn tín hiệu không tương
quan với nhau.
Thuật toán ma trận:
Thuật toán ma trận là một thuật toán đơn giản có độ chính xác
cao, độ chính xác khi ước lượng phụ thuộc khá lớn vào tạp âm trong
kênh truyền dẫn.
Thuật toán MUSIC:
Ước lượng CFO dùng thuật toán MUSIC thu được phổ khá sắc
nét, thể hiện rõ ràng các CFO. SNR của các nguồn càng cao, sai số
tần số khi ước lượng càng thấp, với SNR lớn hơn 40dB, thuật toán
thu được độ phân giải là 0,001 KHz.

Hình 2.10: Kết quả mô phỏng
cho thuật toán MUSIC

Hình 2.11: Độ phân giải tần số
của thuật toán MUSIC


11
2.3. Đề xuất kiến trúc hệ thống thu cho bài toán ước lượng DOA
2.3.1. Giới thiệu
Phần này sẽ phát triển một hệ thống tìm hướng đơn kênh mới
bao gồm một mảng tuyến tính cách đều đi kèm với chuyển mạch RF
và một kiến trúc máy thu hoàn toàn số. Hệ thống này sẽ giúp tìm ra
DOA của tín hiệu RF cần quan tâm. Phương pháp pha được sử dụng
trong ước lượng DOA.

2.3.2. Hệ thống tìm hướng đơn kênh và xử lý tín hiệu
Hệ thống tìm hướng đơn kênh sử dụng kiến trúc máy thu hoàn
toàn số, bao gồm một mảng tuyến tính cách đều có M phần tử cùng
với một chuyển mạch RF và một máy thu số. Sử dụng kiến trúc máy
thu và hệ thống DF này, tín hiệu có thể lấy mẫu RF với tần số nhỏ
hơn rất nhiều so với thông thường.
~s t

Sóng phẳng

d . sin 



Mặt phẳng tới



x 1 t 

d

x 3 t 

x 2 t 

…

x M t 

…
Chuyển mạch RF

Dịch pha



x i 1 n 

2

Máy thu số
x i 2 n 

Xử lý tín hiệu số + Thuật toán độ phân giải cao

Hình 2.12: Hệ thống tìm hướng đơn kênh

2.3.3. Kết quả mô phỏng
Hai tín hiệu được ước lượng một cách chính xác với AOA là
o

-20 và 44o với hệ thống đề xuất, trong khi không thể ước lượng
được bằng hệ thống thông thường.


12
9
Conventional System
System Proposed

8

P se u d o -S pe c tru m (d B )

7
6
5
4
3
2
1
0
-1

-80

-60

-40

-20

0

20

40

60

80

DOA (degrees)

Hình 2.14: Kết quả mô phỏng với 2 tín hiệu không tương quan

Kết luận chương 2
Chương này đã đề xuất một số thuật toán mới để ước lượng
FDOA, CFO trong hệ thống thông tin vô tuyến. Đồng thời đề xuất
một hệ thống tìm hướng đơn kênh sử dụng cho hệ thống thông tin vô
tuyến, hệ thống ra đa hoặc định vị vô tuyến tiên tiến.
Chương 3:
KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG ĐỒNG THỜI NHIỀU THAM SỐ
CỦA TÍN HIỆUTRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

3.1. Thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới trong mặt
phẳng phương vị, tần số Doppler và trễ truyền sóng
3.1.1. Giới thiệu
Trong trường hợp tín hiệu tương quan, trước khi sử dụng các
giải thuật ước lượng hướng sóng tới người ta thường sử dụng phương
pháp phá vỡ tính tương quan của các nguồn tín hiệu. Cần nghiên cứu
phương pháp xác định đồng thời hướng sóng tới trong mặt phẳng
phương vị, tần số Doppler, trễ truyền sóng của tín hiệu cao tần không


13
tương quan và tương quan mà không yêu cầu số phần tử ăng ten
trong dàn lớn hơn số nguồn tín hiệu và số lượng mẫu lớn.
3.1.2. Xử lý tín hiệu không gian - thời gian và tần số

Giả sử rằng có K nguồn tín hiệu quét từ tần số f1 đến tần số fN
với khoảng cách giữa hai tần số f tới một dàn anten đồng dạng
tuyến tính xếp trên một đường thẳng gồm M phần tử anten đẳng
hướng.

Hình 3.1. Mô hình sóng phẳng trong dàn anten
đồng dạng tuyến tính bố trí theo một đường thẳng

Dữ liệu nhận được tại đầu ra của tất cả các phần tử thu có thể
biểu diễn dưới dạng ma trận như sau:
x t  A.s t   n t 

(3.4)

Ma trận hiệp phương sai dữ liệu tương ứng được cho bởi:





Rxx  E x ( t ). x H ( t )  A. RS . AH Qnn

Ước lượng

Rˆ

của ma trận hiệp phương sai có dạng:
L
Rˆ xx= 1  X ( k ) X ( k ) H
L

k 1

(3.5)
(3.6)

ˆ

Kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến được áp dụng vào R xx
thay vì vào véc tơ dữ liệu x(t):

1 S
Rˆ XX-SS   Rˆ sub u
S u 1

(3.8)

Hình 3.2 minh hoạ 3 mảng con của một ma trận hiệp phương sai
bằng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến.


14

Hình 3.2: Sơ đồ tính ma trận hiệp phương sai

3.1.3. Kết quả mô phỏng
Khi chưa áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian, kết quả ước
lượng các hướng sóng tới và thời gian trễ không đúng.
Khi dùng giải thuật có áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian cải
tiến, ước lượng với độ chính xác khá cao. Sai số chủ yếu cho hướng

sóng tới vì số phần tử ăng ten trong dàn nhỏ hơn số lượng tần số
dùng trong bài toán mô phỏng.

Hình 3.4. Hiển thị 3D kết quả ước lượng
với 6 tín hiệu tương quan khi chưa áp dụng
kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến

Hình 3.5: Hiển thị 3D kết quả ước lượng
với 6 tín hiệu tương quan khi áp dụng
kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến


15
3.2. Thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới theo góc
phương vị và góc tà
3.2.1. Giới thiệu
Trong việc mô hình hóa, mô phỏng kênh truyền và trong bài
toán định vị vô tuyến tiên tiến, việc xác định hướng sóng tới trong
mặt phẳng phương vị chưa đủ mà cần xác định hướng sóng tới theo
cả góc tà. Phần này đề xuất một phương pháp ước lượng đồng thời
hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị và tà sử dụng giải thuật
độ phân giải cao với mô hình tín hiệu khá đơn giản và hiệu quả.
3.2.2. Quy trình ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu trong mặt
phẳng phương vị và mặt phẳng đứng
Thuật toán độ phân giải cao đưa ra các đỉnh trong vùng lân cận
của DOA thực tế bằng cách chiếu không gian con tạp âm lên không
gian con tín hiệu.
(3.12)
1
P 

a H ( ,  ) E N E NH a( ,  )

Ma trận hiệp phương sai tổng được tính từ các ma trận hiệp
phương sai của các mảng phụ.
1 S
(3.13)
R

R
XX_SS

S


i 1

sub i

Hình 3.8. Sơ đồ các phẩn tử của Rxx được tính toán
và lựa chọn các mảng con My= 6, Mz = 7, subMy = 2 và subMz = 4.


16
3.2.3. Kết quả mô phỏng
Khi chưa áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến, kết quả
ước lượng khó xác định đỉnh. Khi sử dụng kỹ thuật làm mịn không
gian cải tiến cả ba nguồn tín hiệu tương quan đều được ước lượng
khá chính xác với sai số tối đa là 20.

Hình 3.11. Kết quả ước lượng góc phương vị và Hình 3.12. Kết quả mô phỏng 3D cho ba tín hiệu

góc ngẩng của các nguồn tín hiệu tương quan khi không tương quan tới các góc (-30°, 20°), (0°,
không dùng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến 40°), (40°, 70°) khi áp dụng kỹ thuật làm mịn
không gian cải tiến

Kết luận chương 3
Trong chương này đã cải tiến thuật toán ước lượng đồng thời
hai tham số của tín hiệu cho hệ thống thông tin và định vị vô tuyến
tiên tiến. Tập trung vào tham số không gian là hướng sóng tới trong
cả mặt phẳng phương vị và góc tà, thời gian tới của tín hiệu hay trễ
truyền sóng của tín hiệu, dịch tần số Doppler của tín hiệu. Các thuật
toán độ phân giải cao dựa trên không gian con, mô hình dữ liệu đề
xuất cho phép áp dụng được đối với các tín hiệu tương quan.


17
Chương 4:
GIẢI PHÁP CẢM NHẬN PHỔ
TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

4.1. Đề xuất kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước
lượng
4.1.1. Giới thiệu về kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số
ước lượng
Một trong những chức năng cơ bản của vô tuyến nhận thức (CR)
là khả năng cảm nhận phổ để tận dụng tài nguyên phổ tần số. Phần
này của luận án sẽ phát triển một kỹ thuật đơn giản để xử lý tín hiệu
thu với đa anten mà không sử dụng CSI. Trong hầu hết các nghiên
cứu trước đây, dao động nhiễu được giả thiết là có thể xác định được
bởi người dùng thứ cấp. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, thay vì
biết được dao động nhiễu, sử dụng dao động của tín hiệu và nhiễu

được ước lượng để đánh giá chất lượng của hệ thống.
4.1.2. Mô hình hệ thống và bộ tách sóng năng lượng
Đối với các mô hình khác nhau như kết hợp tỷ lệ tối đa, kết
hợp lựa chọn, kết hợp độ lợi cân bằng và kết hợp sử dụng trọng số
lượng tử nhận được các giá trị khác nhau của Y(t) là đầu vào của bộ
tách sóng năng lượng.
Điều chỉnh 
Y(k)
Y(t)
BP
F

ADC



| Y ( k ) |2
T

u(t)





H1
H0

Hình 4.1: Bộ tách sóng năng lượng trong cảm nhận phổ

Giá trị kiểm tra u(t) được tính như sau: u t    T Y k  2

(4.3)


18
được so sánh với giá trị ngưỡng để quyết định tín hiệu có xuất hiệu
hay không. Có hai cách để xác định sự tồn tại và hoạt động của hệ
thống dựa trên các tham số: Xác suất xác định đúng (PD), xác suất
xác định nhầm (PMD) và xác suất báo hiệu nhầm (PFA). Giá trị
ngưỡng được lấy từ công thức trong trường hợp xác suất báo hiệu
nhầm và phương sai của nhiễu. Dựa vào các mẫu tín hiệu tại đầu thu,
sẽ ước lượng giá trị kỳ vọng và phương sai của tín hiệu và nhiễu, tính
toán giá trị ngưỡng và bậc tự do của các tham số tập trung và không
tập trung trong phân bố Chi- square.
4.1.3. Máy thu vô tuyến nhận thức
Xem xét ba phương pháp kết hợp tín hiệu tại bộ thu đa anten:
EGC, MRC và trọng số lượng tử. EGC và MRC đều yêu cầu thông
tin trạng thái kênh, với EGC nhiễu tổng từ M ăng ten có thể gây ra
tác động xấu lên thành phần tín hiệu tổng. Phương pháp trọng số
lượng tử phức tạp và chưa hiệu quả do mỗi nhánh tín hiệu đều cần bộ
tách sóng năng lượng và bộ so sánh.
Trong hệ thống đề xuất, thành phần tín hiệu cộng với nhiễu tại
mỗi máy thu được tối đa hóa trước khi kết hợp với nhau bằng cách
nhân liên hợp các pha của tín hiệu thu:
yi t   yi t   e

j y i

y t 

1
1
 i   hi  st   ni t 
M i 1 e j yi
M i 1
1 M yi t  1 M



 hi  s t   n~i t 
M i 1 e hi
M i 1

Y

M

M

(4.14)
(4.15)
(4.16)

4.1.4. Ước lượng tín hiệu, nhiễu và các tham số không tập trung
Số lượng mẫu dùng trong bộ tách sóng năng lượng cũng được
sử dụng để ước lượng kỳ vọng và phương sai của thành phần tín hiệu
và nhiễu (μ, σ2). Tiếp theo, cần phải tìm ra hàm mật độ xác suất và


19

hàm phân bố tích lũy của u(t). Yếu tố khác nhau giữa các mô hình là
kỳ vọng, phương sai và tham số không tập trung của bộ mẫu các tín
hiệu tổng hợp đó. Khi biết phân bố của giá trị kiểm tra và cố định
một tham số, sẽ tính được giá trị ngưỡng và các tham số còn lại.
4.1.5. Kết quả mô phỏng
Đánh giá hoạt động của ba mô hình cảm nhận phổ với các kỹ
thuật tổng hợp khác nhau. Xét hệ thống gồm 4 ăng ten, số mẫu dùng
để tính toán giá trị ước lượng và cảm nhận phổ là T = 100. Trong mô
hình sử dụng trọng số lượng tử, các giá trị trọng số này được lựa
chọn ngẫu nhiên tại các điểm trên vòng tròn đơn vị như trong hình
4.3. Để đánh giá hệ thống, cố định xác suất báo hiệu nhầm PFA, sau
đó tính toán giá trị ngưỡng và xác suất xác định nhầm được PMD hoặc
ngược lại.
0.14
Noise2
0.12

W11

SNR=--7Db,PFA = 0.05

W32

0.1

T=100 Snapshots

0.08

W31

Index 1: The proposed system
Index 2: The Equal Gain Combining system
Index 3: The quantization weights system

W21

W12

Signal + Noise1

Signal + Noise2
0.06

W22

Noise1

Noise3

Signal + Noise3

0.04

0.02

0

Hình 4.3: Trọng số lượng tử
được chọn ngẫu nhiên

0

20

40

60

80

100

120

Hình 4.4: PDF của giá trị kiểm tra
trong 3 mô hình

Hình 4.4 cho thấy với hệ thống đề xuất, cả kỳ vọng của nhiễu
và tín hiệu cộng với nhiễu đều tăng, PMD của hệ thống đề xuất xấp xỉ
bằng PMD của hệ thống sử dụng mô hình EGC.
Hình 4.5 cho thấy hệ thống đề xuất hoạt động tốt tương đương
với hệ thống sử dụng mô hình EGC và tốt hơn hệ thống sử dụng
trọng số lượng tử. Hình 4.6 thể hiện xác suất báo hiệu nhầm PFA của
hệ thống sử dụng mô hình EGC và hệ thống đề xuất hội tụ về 0


20
nhanh hơn so với hệ thống sử dụng trọng số lượng tử. Khi giữ
SNR= -8 dB và vẽ đồ thị bằng cách thay đổi giá trị PFA và tính PMD

thì thấy hệ thống đề xuất hoạt động tốt tương đương hệ thống sử
dụng mô hình EGC và tốt hơn hệ thống sử dụng trọng số lượng tử.
1

0.4
The Proposed System
Using Quantization Weights
Using Equal Gain Combining Scheme

0.3
PFA = 0.05
T = 100 Snapsots

0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
-10

Using EGC Scheme
Using quantization weights
The Proposed System

0.9

The Probability of False Alarm

Probability of Misdetection

0.35

0.8
0.7

PMD = 0.001
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1

-9.5

-9

-8.5

-8

-7.5

-7

-6.5

-6

-5.5

0
-12

-5

Hình 4.5:Hoạt động của ba hệ thống
khi cố định PFA

-11

-10

-9

-8

-7

-6

-5

Signal to Noise Ratio

Signal to Noise Ratio

Hình 4.6: Hoạt động của 3 hệ thống
khi cố định PMD và thay đổi SNR

4.2. Đề xuất giải pháp cảm nhận phổ dùng kỹ thuật xử lý song
song và luật OR
4.2.1. Giới thiệu
Trong cảm nhận phổ kết hợp, nhiều phần tử vô tuyến nhận thức
có thể được phối hợp để thực hiện việc cảm nhận phổ và sau đó trao
đổi thông tin với nhau. Từ đó đề xuất ý tưởng sử dụng kỹ thuật cảm
nhận song song trong đó mỗi anten được coi như một phần tử vô
tuyến nhận thức. Luật OR được sử dụng để xác định sự có mặt của
tín hiệu sơ cấp. Với ý tưởng xử lý song song và luật OR, đề xuất một
mô hình cảm nhận phổ mới, chỉ sử dụng hai anten và một bộ tạo biến
ngẫu nhiên.
4.2.2. Các bộ thu CR đa anten và đơn anten
Đối với ăng ten đơn, tín hiệu thu được có thể được biểu diễn ở
dạng nhị phân:
nt 

y t   

h

s
t   nt 


(4.24)


21
Giá trị kiểm tra u được mô tả như sau:

u

1 2T
2
 y(k )
2 N0W k 1

(4.25)

N0, W lần lượt là mật độ phổ nhiễu và băng thông tín hiệu. N(t) có
phân bố chuẩn với kỳ vọng bằng 0 và phương sai là 2N0W. Giá trị
kiểm tra u(t) được so sánh với giá trị ngưỡng để xác định sự tồn tại
của tín hiệu người dùng sơ cấp có tồn tại hay không.
Giả sử ta có M ăng ten tại bên thu, ký hiệu s(t), n(t), h giống như
trên, i là chỉ số của mỗi ăng ten. Nhiễu và biên độ kênh truyền tại
mỗi ăng ten giả thiết là độc lập với nhau. Tín hiệu thu được tại nhánh
thứ i là:
yi  t  hi s t   ni  t 

với i = 1,2,…, M

(4.38)

4.2.3. Hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý song song và luật OR
Xét hệ thống sử dụng M ăng ten, mỗi ăng ten nhận và xử lý tín
hiệu độc lập. Tại mỗi nhánh, giá trị kiểm tra và giá trị ngưỡng được
tính toán độc lập như đối với trường hợp một ăng ten, giá trị trung
bình xác suất báo hiệu nhầm PFA được tính theo công thức:
P  J T ,  , 1,   .
d sa

thre

Các giá trị kiểm tra được so sánh với các giá trị ngưỡng này và
xác định sự xuất hiện của tín hiệu người dùng sơ cấp bằng luật OR
theo hình 4.8.
4.2.4. Hệ thống đề xuất sử dụng hai anten
Dựa trên ý tưởng về kỹ thuật xử lý song song và luật OR, đề
xuất một hệ thống cảm nhận phổ chỉ yêu cầu hai anten và một bộ tạo
biến ngẫu nhiên như hình 4.9.
Công thức tính giá trị kiểm tra của mỗi nhánh là:


22
Ui 

1 2T
 Y k  2
2T k 1 i

(4.50)

Xác suất báo hiệu nhầm và tỷ lệ không tách sóng được của hệ
thống được tính toán theo công thức (4.35) và (4.36). Lợi thế của hệ
thống được đề xuất là không cần quá nhiều ăng ten. Hạn chế của hệ
thống này là tính toán phức tạp hơn so với hệ thống hai ăng ten
truyền thống.

Hình 4.8: Kỹ thuật xử lý song song
trong cảm nhận phổ

Hình 4.9: Hệ thống đề xuất

4.2.5. Kết quả mô phỏng
Mô phỏng hoạt động của hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý song
song và luật OR được đánh giá khi so sánh với hệ thống sử dụng mô
hình kết hợp lựa chọn. Kết quả mô phỏng được biểu diễn trên hình
4.11.
Bảng 4.1 thể hiện chất lượng của hệ thống với các tham số sau:
số mẫu tín hiệu là 30, xác suất báo hiệu nhầm của hệ thống là 0,001
và số nhánh là 8. Có thể thấy rằng hệ thống hoạt động tốt trong
trường hợp SNR cao hơn 2 dB.


23

Hình 4.11: PFA = 0.01 và 2T = 10 mẫu

Kết luận chương 4
Chương 4 đề xuất một phương pháp cảm nhận phổ cho các hệ
thống vô tuyến nhận thức. Phương pháp đề xuất không yêu cầu
thông tin trạng thái kênh CSI nhưng vẫn thu được chất lượng như hệ
thống sử dụng mô hình EGC và tốt hơn hệ thống sử dụng trọng số
lượng tử. Đồng thời đưa ra giải pháp cảm nhận phổ kết hợp kỹ thuật
xử lý song song và luật OR.
KẾT LUẬN
Luận án đề xuất các giải pháp nhằm ước lượng các tham số của
tín hiệu không tương quan và tương quan trong hệ thống thông tin,
định vị vô tuyến với độ phân giải và tính chính xác cao, phát triển
kiến trúc máy thu mới hướng đến mô hình máy thu thông minh tự

cấu hình, đồng thời đề xuất kỹ thuật cảm nhận phổ sử dụng đa ăng
ten và bộ tách sóng năng lượng trong hệ thống vô tuyến nhận thức và
đã đạt được những kết quả chính sau đây:
1)

Đề xuất thuật toán ước lượng tham số CFO và FDOA của tín
hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến. Kết quả này được đăng
tải ở công trình số (4) và số (7) trong danh mục các công trình
công bố của tác giả.