Nghiên cứu cải tiến thuật toán giải mã lặp LDPC và ứng dụng trong hệ thống thông tin trải phổ nhảy tần

1

GIỚI THIỆU LUẬN ÁN
Lí do lựa chọn đề tài
Trong các hệ thống thông tin vô tuyến số, khi dữ liệu thông tin được
truyền qua kênh truyền dẫn có tạp nhiễu sẽ xảy ra lỗi. Để chống lại những
ảnh hưởng tiêu cực từ tạp nhiễu, nhiều phương pháp được áp dụng có hiệu
quả, một trong những phương pháp áp dụng cho hiệu quả cao là sử dụng
mã kênh.
Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC) được R. G. Gallager đề xuất
vào năm 1962 [9], hiện nay vẫn được đánh giá là mã kênh có khả năng sửa
lỗi cao nhất. Mã này đã được sử dụng hoặc khuyến nghị sử dụng cho nhiều
ứng dụng khác nhau trong các hệ thống truyền tin thế hệ mới [18-23].
Hệ thống thông tin trải phổ FH/NC-BFSK được sử dụng phổ biến
trong lĩnh vực quân sự, bởi nó có nhiều tính năng ưu việt. Thứ nhất, tín
hiệu của hệ thống có phổ rất rộng, khiến cho đối phương khó có thể sử
dụng nhiễu băng rộng để chèn phá. Thứ hai, tín hiệu này phù hợp với các
kênh không ổn định, và khó khăn trong việc ước lượng pha sóng mang.
Thứ ba, cấu trúc máy thu đơn giản, chịu được tác động của nhiễu mạnh.
Nhiễu tạp âm một phần băng (PBNJ) [33] là một trong những nhiễu cố
ý cơ bản mà đối phương thường sử dụng trong các hệ thống thông tin trải
phổ, loại nhiễu này gây ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng truyền tin của
hệ thống FH/NC-BFSK.
Chính vì vậy, việc ứng dụng mã LDPC trong hệ thống FH/NC-BFSK
để chống lại PBNJ có thể sẽ tạo nên một hệ thống truyền dẫn vô tuyến đáp
ứng các yêu cầu đặt ra trong lĩnh vực quân sự là một đề tài có tính thời sự
chứa cả ý nghĩa khoa học và thực tiễn.
Cũng như các bộ mã kênh khác sử dụng thuật toán giải mã lặp [78],
mã LDPC cũng phải chịu sự xuất hiện của sàn lỗi khi tỉ lệ công suất tín

2

hiệu trên mật độ phổ công suất nhiễu (SNR) tăng cao [24]. Nguyên nhân
gây nên sàn lỗi là do các tập bẫy (TS), chúng được hình thành từ những
vòng lặp ngắn trong ma trận kiểm tra trong quá trình giải mã. Sự xuất hiện
của sàn lỗi đã ảnh hưởng lớn đến hiệu quả truyền tin của các hệ thống
truyền dẫn số, đặc biệt đối với những hệ thống yêu cầu tỉ lệ lỗi bit (BER)
thấp. Vì vậy, để nâng cao chất lượng bộ giải mã lặp LDPC thì cần phải
nghiên cứu cải tiến thuật toán giải mã nhằm làm giảm những ảnh hưởng
tiêu cực từ tập bẫy. Đây là một vấn đề nghiên cứu của luận án.
Bộ giải mã lặp LDPC sử dụng thuật toán giải mã Lan truyền niềm tin
(BPA) [9; 10] có đầu vào là tỉ lệ ước lượng theo hàm lô-ga-rít (LLR) của
từng bit mã. Vì vậy, để nâng cao chất lượng bộ giải mã lặp LDPC thì cần
phải ước lượng chính xác các tham số thống kê đặc trưng của kênh truyền
từ tập tín hiệu thu được. Đây là vấn đề nghiên cứu tiếp theo của luận án.
Từ những vấn đề đã đặt ra ở trên, Nghiên cứu sinh lựa chọn đề tài
nghiên cứu của luận án là “Nghiên cứu cải tiến thuật toán giải mã lặp
LDPC và ứng dụng trong hệ thống thông tin trải phổ nhảy tần”.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Đề xuất các giải pháp nâng cao chất lượng bộ giải mã lặp LDPC bằng
việc cải tiến thuật toán giải mã và kỹ thuật ước lượng kênh cho giải mã lặp
nhằm nâng cao chất lượng truyền tin trong hệ thống thông tin trải phổ
FH/NC-BFSK bị nhiễu một phần băng.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu sử dụng trong luận án là kết hợp giải tích với
mô phỏng Monte-Carlo trên máy tính bằng công cụ MATLAB.
Đối tượng nghiên cứu


3

Bộ giải mã lặp LDPC bằng thuật toán quyết định mềm; Kỹ thuật ước
lượng kênh theo phương pháp của Reed cho giải mã lặp; Hệ thống thông
tin trải phổ FH/NC-BFSK trường hợp bị gây nhiễu một phần băng.
Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu thuật toán giải mã lặp LDPC và Kỹ thuật ước lượng kênh
cho giải mã lặp LDPC trong hệ thống thông tin FH/NC-BFSK trường hợp
bị gây nhiễu một phần băng.
Bố cục luận án
Luận án được trình bày 138 trang, ngoài phần Mở đầu và Kết luận,
luận án chia thành 3 chương. Chương 1: Tổng quan; Chương 2: Nghiên
cứu cải tiến thuật toán giải mã lặp LDPC dựa vào syndrome; Chương
3: Nghiên cứu ứng dụng mã LDPC trong hệ thống thông tin trải phổ
FH/NC-BFSK.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1 Hệ thống thông tin trải phổ nhảy tần sử dụng mã kênh
1.1.1 Mô hình hệ thống
Nguồn
tin

u

Mã hóa
kênh

y

Ghép
xen bit

y′

Điều chế sd (t ) Trải phổ
FH

st (t )

Kênh truyền

Nhiễu

Đích tin

uˆ

Giải mã
kênh

yˆ

Giải ghép
xen bit

1.1.2 Một số bộ mã kênh thông dụng

yˆ′

Giải điều rd (t ) Giải trải
chế
phổ FH

rt (t )


4

1.2 Mã LDPC
1.2.1 Định nghĩa mã LDPC
1.2.2 Phương pháp biểu diễn mã LDPC trên đồ thị Tanner
1.2.3 Mã hóa LDPC dùng ma trận kiểm tra
1.2.4 Giải mã lặp LDPC bằng thuật toán quyết định mềm
1.2.4.1 Khái quát chung
1.2.4.2 Thuật toán giải mã BPA trên miền lô-ga-rít
Thuật toán BPA trên miền lô-ga-rít có đầu vào là (2.1) để thực hiện
giải mã với ma trận H [74].
L ( y i r ) = log

P r ( yi = 0 r )
P r ( yi = 1 r )

,

(2.1)

trong đó, r là tập các ký hiệu thu nhận được qua kênh truyền.
Tại mỗi lần lặp g , thuật toán có hai công đoạn: 1) cập nhật tin cho tất
cả các nút kiểm tra và gửi thông tin từ các nút kiểm tra tới các nút bit có
liên quan; 2) cập nhật tin cho tất cả các nút bit và gửi thông tin từ các nút
bit tới các nút kiểm tra có liên quan.
( g)

Thông tin E j,i cập nhật cho các nút bit vi được tính như sau:

E j(,gi )

æ
ç1 +
= log ççç
ç
1ç
ç
è

P i ¢Î B ,i ¢¹ i t anh(M j(,gi ¢- 1) / 2) ö÷
÷
j
÷
÷,
( g- 1)
÷
P i ¢Î B ,i ¢¹ i t anh(M j ,i ¢ / 2) ø÷
÷

(1.10)

j

trong đó, B j là tập hợp các nút bit trên hàng thứ j của ma trận kiểm tra H
có giá trị bằng “1”.
( g)
Thông tin M j,i cập nhật cho các nút kiểm tra s j được tính như sau:

M j,i( g) = å j ¢Î A , j ¢¹ j E j( ¢g,i) + L in (yˆ i ),
i

(1.11)


5

trong đó, Ai là tập hợp các nút kiểm tra trên cột thứ i của ma trận kiểm tra
H có giá trị bằng “1”; Lin (yˆ i ) là LLR của bit mã thứ i ở đầu vào bộ giải

mã.
Kết thúc công đoạn 2, thuật toán sẽ tính toán LLR của các bit mã:
L( g)(yˆ i ) = å j Î Ai E j(,gi ) + Lin (yˆ i ),

(1.12)

sau đó quyết định cứng để tìm từ mã thăm dò:
yˆ

( g)
i

ìï 1,
ï
= ïí
ïï 0,
ïî

L( g)(yˆ i ) £ 0
L( g)(yˆ i ) > 0,

(1.13)

và kiểm tra từ mã hợp lệ theo điều kiện:
syndrome( g) = yˆ ( g) ´ H T = 0.

(1.14)

Thuật toán sẽ dừng lặp khi điều kiện (1.14) thỏa mãn và đưa ra từ mã
hợp lệ y ( g) , hoặc khi số lần lặp đạt giá trị cực đại gmax và đưa ra từ mã lỗi
yˆ ( gmax ) .

1.2.4.3 Độ phức tạp tính toán của thuật toán BPA
Độ phức tạp tính toán của thuật toán BPA được tính như sau:
C BP A =O (n ) ×S × gaver

(1.16)

Hệ số phức tạp tính toán của thuật toán BPA được tính như sau:
CCFBP A =

C BP A gaver
=
C BP A gmax

(1.17)

1.2.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng bộ giải mã lặp LDPC

1.2.5.1 Ảnh hưởng của độ dài từ mã
Độ dài từ mã càng lớn thì chất lượng giải mã đạt được càng cao.
1.2.5.2 Ảnh hưởng của số lần lặp cực đại
Số lượng vòng lặp cực đại càng lớn thì chất lượng giải mã càng cao.
Tuy nhiên, quan hệ này không phải tuyến tính vô hạn.


6

1.2.5.3 Ảnh hưởng của tập bẫy
Một trong những nhược điểm lớn nhất của giải mã lặp LDPC là sự
xuất hiện của sàn lỗi khi SNR tăng cao [78]. Sự xuất hiện này đã làm giảm
chất lượng của bộ giải mã, ảnh hưởng lớn đến hiệu quả truyền tin của hệ
thống truyền dẫn số. Nguyên nhân gây nên sàn lỗi của giải mã lặp LDPC
là do các tập bẫy, chúng được hình thành trong quá trình giải mã từ những
tổ hợp của các vòng lặp ngắn trong ma trận kiểm tra H .
1.2.5.4 Ảnh hưởng của sai lệch ước lượng kênh
Nếu không ước lượng chính xác các tham số của kênh truyền thì chất
lượng của bộ giải mã bị suy giảm rất đáng kể [32].
1.3 Đặt vấn đề nghiên cứu
1.3.1 Nghiên cứu cải tiến thuật toán giải mã lặp LDPC
▪ Vấn đề nghiên cứu thứ nhất của luận án là cần lựa chọn phương án
quyết định từ mã tại lần lặp g phù hợp để tìm từ mã lỗi có số bit lỗi ít
nhất nhằm cải thiện chất lượng bộ giải mã lặp LDPC.
▪ Vấn đề nghiên cứu thứ hai của luận án là cần xây dựng ma trận kiểm
tra mới trong quá trình giải mã có đặc tính thích nghi với thông tin kênh
truyền và có thể hạn chế những ảnh hưởng tiêu cực từ những vòng lặp
ngắn trong ma trận kiểm tra H nhằm cải thiện chất lượng bộ giải mã lặp
LDPC trong vùng sàn lỗi.
1.3.2 Nghiên cứu ứng dụng mã LDPC trong hệ thống thông tin trải

phổ FH/NC-BFSK
▪ Vấn đề nghiên cứu thứ ba của luận án là đề xuất phương án kết hợp
kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed với quá trình giải mã
lặp LDPC, và cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh này bằng việc dựa vào các
bit tin cậy của từ mã lỗi nhằm nâng cao chất lượng các thuật toán giải mã


7

lặp LDPC cải tiến trong hệ thống thông tin trải phổ FH/NC-BFSK.
1.4 Kết luận chương 1
Trong Chương 1 đã giới thiệu tổng quan về hệ thống thông tin trải phổ
nhảy tần và bộ mã kênh LDPC. Phần hệ thống thông tin trải phổ nhảy tần
đã đề cập đến mô hình hệ thống sử dụng mã kênh và một số bộ mã kênh
thông dụng. Phần mã LDPC đã đề cập đến phương pháp biểu diễn mã trên
đồ thị Tanner; phương pháp mã hóa dùng ma trận kiểm tra; đặc biệt đề cập
chi tiết về nội dung giải mã lặp bằng thuật toán quyết định mềm và những
yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng bộ giải mã lặp LDPC, nhất là ảnh hưởng
của TS và sự sai lệch ước lượng kênh. Từ những nội dung nghiên cứu tổng
quan, giới hạn nghiên cứu của luận án là: Về mã kênh, nghiên cứu mã
LDPC quy tắc, trong đó, vấn đề nghiên cứu tập trung vào việc cải tiến
thuật toán giải mã quyết định mềm nhằm nâng cao chất lượng bộ giải mã
lặp LDPC. Về hệ thống, nghiên cứu ứng dụng mã LDPC trong hệ thống
thông tin trải phổ FH/NC-BFSK có BPNJ, bằng việc kết hợp kỹ thuật ước
lượng theo phương pháp của Reed với quá trình giải mã lặp LDPC, và cải
tiến kỹ thuật ước lượng kênh này nhằm nâng cao chất lượng các thuật toán
giải mã cải tiến trong hệ thống.
CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN THUẬT TOÁN GIẢI MÃ
LẶP LDPC DỰA VÀO SYNDROME
2.1 Cải tiến thuật toán giải mã lặp LDPC dựa vào trọng số của

syndrome cứng
2.1.1 Đặt vấn đề
Khi thuật toán giải mã BPA không thành công ở lần lặp cực đại gmax
thì từ mã lỗi được quyết định tại gmax là yˆ ( g

max )

không hiệu quả vì từ mã lỗi yˆ ( g

max )

. Sự quyết định này có thể sẽ

có thể sẽ có số bit lỗi nhiều hơn của từ


8

mã lỗi tại lần lặp g là yˆ ( g) ( g £ gmax ). Vì vậy, cần khảo sát và lựa chọn
phương án quyết định từ mã lỗi tại lần lặp g phù hợp để giảm số bit lỗi.
2.1.2 Nghiên cứu đặc tính lỗi của giải mã lặp LDPC
Bộ giải mã lặp LDPC sử dụng thuật toán giải mã BPA có 3 loại mẫu
lỗi [25]. Loại 1: Mẫu lỗi tựa ngẫu nhiên. Đặc tính lỗi của mẫu lỗi này là
số bit lỗi của một từ mã lỗi thay đổi giống biến ngẫu nhiên với phương sai
nhỏ. Loại 2: Mẫu lỗi dao động. Đặc tính lỗi của mẫu lỗi loại này là số bit
lỗi của một từ mã lỗi thay đổi gần như có chu kỳ giữa giá trị cực đại và giá
trị cực tiểu với phương sai tương đối lớn. Loại 3: Mẫu lỗi không đổi. Đặc
tính lỗi của mẫu lỗi loại này là số bit lỗi của một từ mã lỗi giảm nhanh về
giá trị không đổi sau một số lần lặp đầu tiên.
Nhận xét: Số bit lỗi của một từ mã lỗi không chắc chắn giảm về giá

trị nhỏ nhất khi số lần lặp tăng. Vì vậy, việc quyết định từ mã lỗi tại lần
lặp cực đại sẽ không phải là giải pháp có hiệu quả. Đối với Mẫu lỗi không
đổi thì sau một số lần lặp liên tiếp, nếu trọng số của syndrome cứng không
đổi thì có thể thực hiện quyết định ngay từ mã lỗi để cải thiện tốc độ bộ
giải mã. Tương tự như vậy, đối với Mẫu lỗi dao động, có thể quyết định
ngay từ mã lỗi tại điểm cực tiểu sớm nhất của trọng số của syndrome cứng
để cải thiện tốc độ bộ giải mã.
2.1.3 Lựa chọn phương án quyết định từ mã lỗi
Phương án quyết định từ mã lỗi được đề xuất tại lần lặp g có trọng
số của syndrome cứng nhỏ nhất smin , đó là từ mã lỗi yˆ ( g) ; đồng thời sử
dụng kỹ thuật dừng sớm khi bộ giải mã có sự hiện diện của Mẫu lỗi dao
động và Mẫu lỗi không đổi.
2.1.4 Nội dung thuật toán giải mã BPA cải tiến dựa vào trọng số của
syndrome cứng
Thuật toán cải tiến được kí hiệu là BPA-MS có nội dung tương tự như


9

thuật toán BPA, chỉ khác, nếu điều kiện (2.2) không thỏa mãn thì tìm từ
mã lỗi yˆ ( g) tại lần lặp g có trọng số của syndrome cứng nhỏ nhất. Sau đó,
kiểm tra mẫu lỗi, nếu là Mẫu lỗi dao động hoặc Mẫu lỗi không đổi thì
dừng lặp, đưa ra từ mã lỗi yˆ ( g) , nếu không thì thực hiện lại quá trình trên
cho đến khi số lần lặp đạt giá trị cực đại gmax . Ở lần lặp cực đại gmax , nếu
giải mã không thành công thì bộ giải mã sẽ đưa ra từ mã lỗi yˆ ( g) .
2.1.5 Đánh giá hiệu quả thuật toán giải mã cải tiến
Phẩm chất BER (Hình 2.7) của thuật toán BPA-MS cao hơn thuật toán
BPA (khi chất lượng kênh được cải thiện). Đặc biệt, phẩm chất BER này
đã tiệm cận với trường hợp giải mã quyết định lí tưởng của thuật toán
BPA-ID.

Hình 2.7: Phẩm chất BER của thuật toán
BPA, BPA-MS và BPA-ID

Mackay code (252,504)
Hình 2.11:
Độ phức tạp giải mã của
thuật toán BPA-MS và BPA

Mackay code (252,504)

Độ phức tạp tính toán của thuật toán BPA-MS được tính như sau:
C BP A-MS =O (n ) ×S × gaver

(2.7)

Hệ số phức tạp tính toán của thuật toán BPA-MS được tính như sau:
CCFBP A-MS =

C BP A-MS gaver
=
gmax
C BP A

(2.8)

Độ phức tạp của thuật toán BPA-MS (Hình 2.11) được cải thiện rất
đáng kể so với thuật toán BPA nhờ kỹ thuật dừng sớm.
2.2 Cải tiến thuật toán giải mã lặp LDPC dựa vào giá trị của

10

syndrome mềm
2.2.1 Đặt vấn đề
Các thuật toán giải mã cải tiến được thêm vào công đoạn “giải mã lại”
khi thuật toán BPA giải mã không thành công. Trong công đoạn giải mã
lại, thuật toán cải tiến sẽ xây dựng và giải mã với các ma trận kiểm tra
tương đương hoặc ma trận kiểm tra tổng quát. Các ma trận kiểm tra này
phải có đặc tính là tăng cường thông tin từ những nút kiểm tra có độ tin
cậy cao cho những nút kiểm tra có độ tin cậy thấp nhằm sửa lỗi cho các
bit trong tập bẫy có liên quan.
2.2.2 Định nghĩa syndrome mềm
Syndrome mềm (SS) L ( si ) được định nghĩa là LLR của các nút kiểm
tra si , với i = 1,2,..., m [79]:
æL (yˆ j )

æL (yˆ j )
+ 1öø÷
e
- 1öø÷
÷+ Õ ç
÷
ç
÷
÷
ç
è
jÎ Vi
jÎ Vi
L(si ) = log æL (yˆ )

» Õ sign ( L(yˆ j )).min
L(yˆ j )
ö
æL (yˆ j )
ö
jÎ Vi
j
÷
÷
j
Î
V
ç
ç
i
+ 1ø÷
e
- 1÷
ç
Õ ççèe
÷- Õ è
÷
ç
ø

Õ ççèçe

jÎ Vi

(2.9)

jÎ Vi

2.2.3 Thuật toán giải mã nối tiếp với các ma trận kiểm tra tương đương
2.2.3.1 Định nghĩa ma trận kiểm tra tương đương
Ma trận kiểm tra tương đương ( H e ) của ma trận kiểm tra H là một
ma trận thỏa mãn điều kiện:
y ´ HeT = [0,0,...,0], ( " y , He ¹ H )

(2.10)

He = H

(2.11)

h(a )=h(b)Ź¹
h(c), a b c

2.2.3.2 Xây dựng ma trận kiểm tra tương đương dựa vào giá trị của
syndrome mềm
Sau khi kết thúc giải mã công đoạn 1, giá trị của L1(si ) sẽ được tính và
sắp xếp theo trình tự tăng dần để tìm hoán vị p . Dựa vào p , tham số a


11

được chọn tương ứng với L1(si ) có giá trị nhỏ nhất; tham số b được chọn
tương ứng với L1(si ) có giá trị lớn nhất; còn tham số c được chọn lần lượt
theo trình tự tăng dần của L1(si ) với a ¹ b ¹ c .
2.2.3.3 Nội dung thuật toán giải mã nối tiếp với các ma trận kiểm tra

tương đương
Công đoạn 1, giải mã với ma trận kiểm tra H có đầu vào là (2.1), nếu
thành công sẽ đưa ra từ mã hợp lệ, nếu không thành công sẽ chuyển
sang giải mã ở công đoạn 2; Công đoạn 2, xây dựng các ma trận kiểm
tra H e , lần lượt giải mã lại với các ma trận kiểm tra H e có đầu vào là
(2.1), nếu thành công sẽ đưa ra từ mã hợp lệ, nếu không thành công sẽ
lựa chọn đưa ra từ mã lỗi có số bit lỗi ít hơn.
2.2.3.4 Đánh giá hiệu quả thuật toán giải mã cải tiến
Hình 2.15: Phẩm chất BER của mã
LDPC kích thước (252,504)

Mackay code (252,504)
Hình 2.19:
Độ phức tạp giải mã của
thuật toán BPA-EMS và BPA

Mackay code (252,504)

Phẩm chất BER (Hình 2.15) của thuật toán BPA-EMS cao hơn nhiều
so với thuật toán BPA (khi chất lượng kênh được cải thiện), và tiệm cận
với trường hợp quyết định lí tưởng BPA-ID nhờ phương án quyết định từ
mã lỗi có số bit lỗi ít hơn.
Hệ số phức tạp tính toán của thuật toán BPA-EMS là:


12

CCFBP A -EMS =

C BP A -EMS

C BP A

≈

gaver × baver ×(1- R ) + 1
gmax

(2.25)

Khi chất lượng kênh được cải thiện, CCF BPA-EMS sẽ suy giảm và tiệm
cận với CCFBPA (Hình 2.19).
2.2.4 Thuật toán giải mã song song với các ma trận kiểm tra tương
đương cải tiến
2.2.4.1 Đặt vấn đề
Thuật toán giải mã BPA-EMS có độ phức tạp còn lớn, đặc biệt ở SNR
thấp (Hình 2.19); đồng thời tỉ lệ giải mã thành công trong công đoạn giải
mã lại chưa cao do hạn chế của phương án xây dựng ma trân kiểm tra
tương đương.
2.2.4.2 Xây dựng ma trận kiểm tra tương đương cải tiến dựa trên việc sắp
xếp lại giá trị syndrome mềm
Ma trận kiểm tra tương đương cải tiến H e được xây dựng dựa vào
các hoán vị pb tìm được nhờ việc sắp xếp lại giá trị SS của các nút kiểm
tra sau mỗi lần giải mã lại b .
2.2.4.3 Nội dung thuật toán giải mã song song với các ma trận kiểm tra
tương đương cải tiến
Công đoạn 1, giải mã với ma trận kiểm tra H có đầu vào là (2.1), nếu
thành công sẽ đưa ra từ mã hợp lệ, nếu không thành công sẽ chuyển sang
giải mã lại ở công đoạn 2; Công đoạn 2, vừa xây dựng các ma trận kiểm
tra H e , vừa đồng thời giải mã với các ma trận kiểm tra H e có đầu vào là
(2.1), nếu thành công sẽ đưa ra từ mã hợp lệ, nếu không thành công sẽ lựa

chọn đưa ra từ mã lỗi có số bit lỗi ít hơn. Bộ giải mã song song gồm Ω bộ


13

giải mã nối tiếp (SR) đồng thời làm việc, trong đó, mỗi bộ giải mã nối tiếp
¢ = bmax / W ma trận kiểm tra H e .
sẽ giải mã với bmax

2.2.4.4 Đánh giá hiệu quả thuật toán giải mã cải tiến
Hình 2.23: Tỉ lệ giải mã thành công của
thuật toán BPA-EMS và BPA-PR(Ω)

Mackay code (252,504)

Hình 2.24: Phẩm chất BER của thuật
toán BPA-EMS và BPA-PR(Ω)

Mackay code (252,504)

Tỉ lệ giải mã thành công trong công đoạn giải mã lại của các thuật
toán BPA-PR(1); BPA-PR(5) và BPA-PR(25) cao hơn thuật toán BPAEMS (Hình 2.23); và tỉ lệ này có sự suy giảm dần theo trình tự các thuật
toán BPA-PR(1); BPA-PR(5) và BPA-PR(25). Nguyên nhân, do số lượng
các nút kiểm tra có độ tin cậy thấp được khắc phục trong ma trận kiểm tra
H e của các bộ giải mã BPA-SR tỉ lệ thuận với bmax / W. Phẩm chất BER

(Hình 2.24) của các thuật toán BPA-PR(1;5;25) cao hơn thuật toán BPAEMS. Trong số đó thì phẩm chất BER của BPA-PR(1) cao hơn BPAPR(5) và cùng cao hơn BPA-PR(25) do có sự suy giảm về tỉ lệ giải mã
thành công.
Hệ số phức tạp tính toán của thuật toán BPA-PR(Ω) giảm được Ω lần
so với thuật toán BPA-EMS:

CCFBP A -P R( Ω) =

C BP A -P R( Ω)
≈
C BP A

gaver × 

baver

 Ω

×(1- R ) + 1

gmax



(2.27)


14

2.2.5 Thuật toán giải mã nối tiếp với các ma trận kiểm tra tổng quát
2.2.5.1 Đặt vấn đề
Thuật toán giải mã BPA-EMS thực hiện việc xử lí đơn nút kiểm tra
trong công đoạn giải mã lại, việc xử lí đơn nút kiểm tra có thể sẽ làm giảm
hiệu quả sửa lỗi bit trong vùng sàn lỗi. Vì vậy, hướng nghiên cứu xử lí đa
nút kiểm tra có thể sẽ cho chất lượng giải mã cao hơn.
2.2.5.2 Định nghĩa ma trận kiểm tra tổng quát

Ma trân kiểm tra tổng quát ( H G ) của ma trận kiểm tra H có kích
thước m ´ n , là một ma trận có kích thước ( m + a ) ´ n có dạng:
éH ù
H G = êê úú
êH a û
ú
ë

(2.26)

và thỏa mãn điều kiện:
y ´ H GT = éêë0, 0,..., 0ùûú

(2.28)

2.2.5.3 Xây dựng ma trận kiểm tra tổng quát dựa vào giá trị của syndrome
mềm và LLR của các bit mã
Bước 1: Tìm e nút bit có LLR thấp nhất, sau đó tìm a nút kiểm tra có
kết nối với e nút bit vừa tìm;
Bước 2: Tìm nút kiểm tra có giá trị SS lớn nhất;
Bước 3: Tạo thêm a nút kiểm tra cho ma trận kiểm tra H bằng cách
tổ hợp lần lượt nút kiểm tra đã tìm được ở Bước 2 với a nút kiểm tra đã
tìm được ở Bước 1.
2.2.5.4 Nội dung thuật toán giải mã nối tiếp với các ma trận kiểm tra tổng
quát
Công đoạn 1, giải mã với ma trận kiểm tra H có đầu vào là (2.1), nếu
thành công sẽ đưa ra từ mã hợp lệ, nếu không thành công sẽ chuyển sang
giải mã lại ở công đoạn 2; Công đoạn 2, xây dựng các ma trận kiểm tra

15

H G . Lần lượt giải mã với các ma trận kiểm tra H G có đầu vào là (2.1),

nếu thành công sẽ đưa ra từ mã hợp lệ, nếu không thành công sẽ lựa chọn
đưa ra từ mã lỗi có số bit lỗi ít hơn.
2.2.5.5 Đánh giá hiệu quả thuật toán giải mã cải tiến
Phẩm chất BER (Hình 2.32) của thuật toán G-LDPC-OSS cao hơn
nhiều so với thuật toán BPA khi chất lượng kênh được cải thiện, và tỉ lệ
thuận với số lần giải mã lại b .
Hệ số phức tạp tính toán của thuật toán G-LDPC-OSS được tính theo:
C G-LDP C-OSS gaver × S +S ×baver ×( 1- R ) 
(2.32)
CCFG-LDP C-OSS =
=
S × gmax
C BP A

Khi SNR lớn thì 1-R có giá trị rất nhỏ, và baver giảm (Hình 2.37). Vì
vậy, CCFG-LDPC-OSS sẽ suy giảm và tiệm cận với CCFBPA (1.17).
Hình 2.32: Phẩm chất BER và FER của
thuật toán BPA và G-LDPC-OSS

HìnhMackay
2.37:code
So(252,504)
sánh số lần giải mã lại trung
bình của mã LDPC kích thước (252,504)

2.2.6 Thuật toán giải mã song song với các ma trận kiểm tra tổng quát

2.2.6.1 Đặt vấn đề
Thuật toán G-LDPC-OSS có độ phức tạp còn rất lớn. Vì vậy, phương
án cải tiến công đoạn giải mã lại nối tiếp bằng công đoạn giải mã lại
song song là một phương án có tính thực tế và hiệu quả.


16

2.2.6.2 Nội dung thuật toán giải mã song song với các ma trận kiểm tra
tổng quát
Công đoạn 1, giải mã với ma trận kiểm tra H có đầu vào là (2.1), nếu
thành công sẽ đưa ra từ mã hợp lệ, nếu không thành công sẽ chuyển sang
giải mã lại ở công đoạn 2; Công đoạn 2, xây dựng các ma trận kiểm tra
H G , đồng thời giải mã với các ma trận kiểm tra H G có đầu vào là (2.1),

nếu thành công sẽ đưa ra từ mã hợp lệ, nếu không thành công sẽ lựa chọn
đưa ra từ mã lỗi có số bit lỗi ít hơn.
2.2.6.3 Đánh giá hiệu quả thuật toán giải mã cải tiến
Hình 2.40: Phẩm chất BER và FER của
Mã LDPC kích thước

Hình 2.42: Phẩm chất BER và FER của
Mã LDPC kích thước

Phẩm chất BER của thuật toán G-LDPC-P (Hình 2.40 và 2.42) cao
hơn nhiều so với thuật toán BPA, và bị suy giảm không đáng kể so với
thuật toán G-LDPC-OSS.
Hệ số phức tạp tính toán của thuật toán G-LDPC-P được giảm đi baver
lần so với thuật toán G-LDPC-OSS:
CCFG -LDP C-P =

2.3 Kết luận chương 2

C G -LDP C-P gaver × S + S ×(1- R ) 
=
S × gmax
C BP A

(2.36)


17

Trong Chương 2 đã giới thiệu các thuật toán giải mã lặp LDPC cải
tiến dựa vào trọng số của syndrome cứng và giá trị của syndrome mềm.
Phần nội dung thuật toán giải mã cải tiến dựa vào trọng số của
syndrome cứng đã nghiên cứu đặc tính lỗi của giải mã lặp LDPC bằng việc
khảo sát số lượng bit lỗi của một từ mã lỗi và trọng số syndrome cứng
tương ứng qua các lần lặp. Từ đó, đề xuất phương án quyết định từ mã lỗi
có hiệu quả tại lần lặp có trọng số của syndrome cứng nhỏ nhất, thay vì
quyết định tại lần lặp cực đại như phương pháp truyền thống. Cũng trong
nội dung này, giới thiệu kỹ thuật dừng sớm nhằm cải thiện độ trễ giải mã
khi bộ giải mã có sự hiện diện của Mẫu lỗi dao động và Mẫu lỗi không đổi
nhờ việc kiểm soát trọng số của syndrome cứng qua các lần lặp. Phần nội
dung các thuật toán giải mã cải tiến dựa vào giá trị của syndrome mềm đã
đề xuất thêm công đoạn giải mã lại (nối tiếp và song song) với các ma trận
kiểm tra tương đương và ma trận kiểm tra tổng quát khi thuật toán giải mã
BPA không thành công. Các ma trận kiểm tra này được xây dựng dựa vào
thông tin của kênh truyền (thông qua khái niệm syndrome mềm) và cấu
trúc ma trận kiểm tra nhằm hạn chế những ảnh hưởng của các TS, cải thiện

chất lượng bộ giải mã lặp LDPC trong vùng sàn lỗi. Trong nội dung này
có sử dụng kỹ thuật dừng sớm và phương án quyết định từ mã lỗi có số bit
lỗi ít hơn khi bộ giải mã không thành công.
Chất lượng của các thuật toán giải mã lặp LDPC cải tiến tốt hơn nhiều
so với thuật toán BPA truyền thống và tốt hơn một số thuật toán giải mã đã
được công bố như thuật toán BPA-OSD và thuật toán G-LDPC. Các thuật
toán này có thể ứng dụng để nâng cao hiệu quả truyền tin cho hệ thống
thông tin trải phổ FH/NC-BFSK sẽ được trình bày trong Chương 3.
CHƯƠNG 3: NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÃ LDPC TRONG HỆ
THỐNG THÔNG TIN TRẢI PHỔ FH/NC-BFSK


18

3.1 Tổng quan về hệ thống thông tin trải phổ FH/NC-BFSK sử
dụng mã LDPC
3.1.1 Mô hình hệ thống
3.1.2 Bộ giải điều chế NC-BFSK
3.1.2.1 Bộ giải điều chế NC-BFSK tính toán tối ưu LLR
LLR tối ưu cho tín hiệu phát si trong điều kiện thu được tín hiệu ri là:


  E
  E
÷
÷
P s1,i ri 
s
s


÷

L ( si ri ) = log
= log I 0  2 x 1,i ÷ - log I 0  2 x 0,i ÷÷ ,
÷
÷
  s 0
  s0
P s 0,i ri 
÷
÷


 
 

(3.3)

3.1.2.2 Bộ giải điều chế NC-BFSK tính toán xấp xỉ LLR
µ = µRi − µRa = pN 0 / 4 ( F ( E s / N 0 ) - 1) .

(3.16)

s 2 = s12 + s22 ≈ 2N 0 + E s − 1 pN 0  ( F ( E s / N 0 ) ) + 1 ÷.
4



(3.17)

2

LLR xấp xỉ cho tín hiệu phát si trong điều kiện thu được tín hiệu ri là:

(

)

1 exp - r - m2 / 2s 2
( i )
P s1,i ri 
2
2m
2
ps
L ( si ri ) = log
» log
= 2 ri = Lc ×ri ,
1 exp - r + m2 / 2s 2
s
P s 0,i ri 
(
)
i
2ps 2

(

)

(3.18)
Trường hợp bị PBNJ thì N 0 trong (3.16) và (3.17) được thay thế bằng
NT = N 0 + N J / r .

3.1.3 Bộ giải mã lặp LDPC
Bộ giải mã lặp LDPC sử dụng thuật toán BPA giải mã bằng ma trận
kiểm tra H có đầu vào là (2.1), đây là LLR của tín hiệu thu tương ứng
với từng bit mã. Vì vậy, để nâng cao chất lượng bộ giải mã cần phải
ước lượng chính xác các tham số đặc trưng thống kê của kênh truyền.
Trường hợp bị PBNJ thì cần ước lượng chính xác E s / N T để tính chính


19

xác Lc .
3.2 Ảnh hưởng của sai lệch ước lượng kênh đến chất lượng bộ giải
mã lặp LDPC
Kết quả khảo sát phẩm chất BER cho thấy, nếu ước lượng không chính
xác E s / N J thì chất lượng giải mã bị suy giảm rất đáng kể, đặc biệt ở
vùng E s / N J lớn.
3.3 Một số kỹ thuật ước lượng kênh cho giải mã lặp
3.3.1 Phương sai của biến ngẫu nhiên
3.3.2 Kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp truyền thống
Phương sai của kênh [41] sẽ được ước lượng như sau:
σˆ = E { X
2
j

2

} −E { X }

2

N −1

N −1
∑ r
∑ r2
= i =0 i,j − m i,j2 ; m i,j = E { X } = i =0 i,j
N
N

(3.21)

3.3.3 Kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed
Phương sai của kênh [41] sẽ được ước lượng như sau:
2

σˆ

2
j+ 1

N −1
∑i =0 ri,j −aiyˆi,j 
=
,
N

(3.23)

3.4 Cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed
dựa trên các bit tin cậy của từ mã lỗi
3.4.1 Đánh giá hiệu quả kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp
của Reed
Phương sai ước lượng của kênh theo phương pháp của Reed dựa vào
kết quả giải mã của từ mã trước đó để ước lượng cho giải mã từ mã tiếp
theo. Đồng thời Reed đã sử dụng tất cả các bit trong từ mã được quyết
định cứng ở đầu ra của bộ giải mã, chính điều này có thể sẽ ảnh hưởng đến
độ chính xác ước lượng phương sai của kênh truyền.
3.4.2 Các bit tin cậy của từ mã trong giải mã lặp LDPC


20

3.4.2.1 Định nghĩa các bit tin cậy
Các bit tin cậy (RBs) là các bit có giá trị LLR lớn trong từ mã lỗi sau
mỗi lần lặp, các bit còn lại là các bit không tin cậy (UBs).
3.4.2.2 Phương án xác định các bit tin cậy
Các bit RBs sẽ được xác định tại lần lặp mà syndrome cứng có trọng
số nhỏ nhất bằng thuật toán giải mã BPA-MS.
3.4.2.3 Số lượng các bit tin cậy có hiệu quả trong từ mã lỗi
Đó là M bit yˆk có giá trị LLR thỏa mãn điều kiện:
L ( yˆk = 1-M )

∑ i = 0 L ( yˆi,g )
≥
N
N -1

(3.25)

3.4.2.4 Đánh giá chất lượng của các bit tin cậy
Kết quả mô phỏng cho thấy, phẩm chất BER của các bit RBs tốt hơn
nhiều so với của cả từ mã và tốt hơn rất nhiều so với của các bit UBs.
3.4.3 Kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến dựa trên các bit tin cậy
của từ mã lỗi
Phương sai của kênh sẽ được ước lượng như sau:
2

σˆ

2
j, g

M -1
∑i =0 ri,j −yˆi,j, g 
=
; g < g,
M

(3.26)

3.5 Kết hợp kỹ thuật ước lượng Reed cải tiến với giải mã lặp
LDPC trong hệ thống thông tin trải phổ FH/NC-BFSK
3.5.1 Kết hợp kỹ thuật ước lượng Reed cải tiến với giải mã lặp
LDPC sử dụng thuật toán BPA-MS
Thực hiện giải mã với ma trận kiểm tra H có đầu vào là (2.1). Do
phương sai của kênh tại lần lặp đầu tiên chưa được ước lượng, nên giá trị

Lc được chọn đủ lớn để BER ở mức nhỏ trong vùng sai lệch ước lượng

kênh. Bằng phương pháp mô phỏng tìm ra được giá trị Lc phù hợp bằng


21

100. Quá trình giải mã, nếu từ mã thăm dò thỏa mãn điều kiện (2.2) thì
dừng lặp và đưa ra từ mã hợp lệ y ( g) , nếu không thì tìm trọng số nhỏ nhất
của syndrome cứng tại lần lặp g ( 1 ≤ g < gmax ) (Hình 2.5-2.7). Nếu tìm thấy
sẽ sắp xếp LLR của các bit trong từ mã lỗi tại lần lặp g theo trình tự tăng
dần để lựa chọn các bit RBs theo (3.25), sau đó thực hiện ước lượng
phương sai của kênh theo (3.26) với các bit RBs đã tìm được để tính giá trị
Lc trong (3.18) cho giải mã ở những lần lặp tiếp theo. Tiếp tục giải mã với
Lc đã tính được cho đến khi số lần lặp đạt giá trị cực đại gmax , nếu không

thành công đưa ra từ mã lỗi có số lỗi ít hơn.
Hình 3.18: Phương sai của các kỹ thuật
ước lượng kênh,

Mackay code (252,504)
Hình 3.21: Phẩm chất BER
của thuật toán
BPA-MS,

Mackay code (252,504)

Các kết quả mô phỏng trên Hình 3.18 cho thấy, kỹ thuật ước lượng
kênh Reed cải tiến (Modified Reed) cho kết quả chính xác hơn nhiều so
với kỹ thuật ước lượng theo phương pháp truyền thống (Conventional),

chính xác hơn kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của của Reed,
và đã tiệm cận với trường hợp bộ giải mã biết trước phương sai thực của
kênh (True). Kết quả mô phỏng trên Hình 3.21 cho thấy, phẩm chất BER
của kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến tốt nhất, và đã tiến sát với
trường hợp giá trị thực của hệ số tin cậy kênh truyền (True).
3.5.2 Đánh giá chất lượng các thuật toán giải mã lặp LDPC cải tiến


22

sử dụng kỹ thuật ước lượng Reed cải tiến
Các thuật toán giải mã BPA-EMS và G-LDPC-OSS, khi giải mã ở
công đoạn 1 với ma trận kiểm tra H , hoặc tại mỗi lần giải mã lại b ở
công đoạn 2 với ma trận kiểm tra H e , hay với ma trận H G thì quá
trình giải mã như thuật toán BPA-MS. Vì vậy, việc ước lượng kênh
cho các thuật toán này cũng được thực hiện như Mục 3.5.1.
Mackay code (252,504)
Hình 3.24: Phẩm chất BER
của thuật toán
BPA-EMS,

Mackay code (252,504)
Hình 3.25: Phẩm chất BER
của G-LDPCOSS,

Các kết quả mô phỏng trên Hình 3.24 và 3.25 cho thấy, phẩm chất
BER của các thuật toán cải tiến tốt hơn nhiều so với thuật toán BPA,
và phẩm chất BER của thuật toán G-LDPC-OSS tốt hơn BPA-EMS.
3.6 Kết luận chương 3
Trong Chương 3 đã giới thiệu tổng quan về hệ thống thông tin trải phổ

FH/NC-BFSK sử dụng mã LDPC và đề xuất phương án cải tiến kỹ thuật
ước lượng kênh theo phương pháp của Reed nhằm nâng cao chất lượng
các thuật toán giải mã lặp LDPC đã cải tiến trong hệ thống này. Phần nội
dung giới thiệu tổng quan về hệ thống thông tin trải phổ FH/NC-BFSK sử
dụng mã LDPC, đã đề cập đến mô hình hệ thống, và đi sâu nghiên cứu bộ
giải điều chế NC-BFSK với phương pháp tính toán xấp xỉ LLR. Phần nội
dung cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed, đã


23

khảo sát sự ảnh hưởng của sai lệch ước lượng kênh đến chất lượng bộ giải
mã lặp LDPC; nghiên cứu kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của
Reed cho giải mã lặp, từ đó đề xuất phương án kết hợp kỹ thuật ước lượng
kênh này với quá trình giải mã lặp LDPC, và phương án cải tiến bằng việc
dựa vào các bit tin cậy của từ mã lỗi.
Kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến cho độ chính xác cao hơn
nhiều so với kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp truyền thống,
và cao hơn kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed. Các
thuật toán cải tiến BPA-EMS, G-LDPC-OSS sử dụng kỹ thuật ước
lượng kênh Reed cải tiến trong hệ thống thông tin trải phổ FH/NCBFSK có PBNJ với các tỉ lệ gây nhiễu khác nhau đều cho phẩm chất
BER tốt hơn so với thuật toán BPA.
KẾT LUẬN
A. Các kết quả của luận án
1. Đề xuất thuật toán giải mã lặp LDPC cải tiến dựa vào trọng số của
syndrome cứng. Thuật toán giải mã BPA cải tiến sử dụng phương án
quyết định từ mã tại lần lặp có trọng số syndrome cứng nhỏ nhất đã cho
phẩm chất lỗi bit tốt hơn thuật toán giải mã BPA, và có độ phức tạp được
cải thiện rất đáng kể. Kết quả nghiên cứu của thuật toán này được công bố
tại công trình số 1.

2. Đề xuất các thuật toán giải mã lặp LDPC cải tiến dựa vào giá trị của
syndrome mềm. Các thuật toán giải mã BPA cải tiến này đã cho phẩm
chất lỗi bit tốt hơn nhiều thuật toán giải mã BPA với độ phức tạp chấp
nhận được, tốt hơn kết quả của một số thuật toán giải mã đã công bố với
độ phức tạp thấp hơn. Kết quả nghiên cứu của các thuật toán này được
công bố tại các công trình số 2; 3; 4; và 5.
3. Đề xuất phương án cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh theo phương


24

pháp của Reed cho giải mã lặp LDPC trong hệ thống thông tin trải phổ
FH/NC-BFSK bị nhiễu một phần băng. Phương án kết hợp kỹ thuật ước
lượng kênh theo phương pháp của Reed với quá trình giải mã lặp LDPC và
phương án cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh này bằng việc dựa vào các bit
tin cậy của từ mã lỗi đã cho chất lượng ước lượng phương sai của kênh
chính xác hơn. Các thuật toán giải mã LDPC cải tiến trong hệ thống thông
tin trải phổ FH/NC-BFSK bị nhiễu một phần băng sử dụng kỹ thuật ước
lượng kênh Reed cải tiến đã cho phẩm chất BER tốt hơn nhiều so với thuật
toán BPA. Kết quả nghiên cứu của thuật toán này được công bố tại công
trình số 6.
B. Hướng phát triển của luận án
▪ Hướng phát triển tiếp theo của thuật toán giải mã lặp LDPC cải tiến
dựa vào trọng số của syndrome cứng là tìm phương án quyết định từ mã
lỗi có số bit lỗi nhỏ nhất.
▪ Hướng phát triển tiếp theo của các thuật toán giải mã lặp LDPC cải
tiến dựa vào giá trị của syndrome mềm là nghiên cứu xây dựng các ma
trận kiểm tra tương đương và các ma trận kiểm tra tổng quát chỉ dựa trên
các nút kiểm tra có thông tin độc lập nhau.
▪ Hướng phát triển tiếp theo của luận án là cần khảo sát, đánh giá tính

hiệu quả của các thuật toán giải mã cải tiến trên các kênh khác nhau, đặc
biệt là kênh pha-đinh.