Cân bằng kênh vệ tinh phi tuyến sử dụng bộ cân bằng KERNEL RLS

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
Khoa Viễn thông I

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
ĐỀ TÀI:

CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH PHI TUYẾN SỬ DỤNG
BỘ CÂN BẰNG KERNEL RLS



Giảng viên hướng dẫn: Ths. Nguyễn Viết Minh



Sinh viên thực hiện: Đàm Thị Thanh Tâm



Lớp:



Khóa: 2012 - 2017

D12VT4

Trang 1


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016

CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH PHI TUYẾN SỬ DỤNG BỘ CÂN BẰNG KERNEL RLS

Cấu trúc đồ án
1. MỞ ĐẦU
2. NỘI DUNG CHÍNH
Chương 1: Kênh thông tin vệ tinh
Chương 2: Phương pháp kernel
Chương 3: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến
3. TỔNG KẾT

Trang 2


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH PHI TUYẾN SỬ DỤNG BỘ CÂN BẰNG KERNEL RLS

Mở đầu



Thông tin vệ tinh là thành phần không thể thiếu của mạng viễn thông. Với đường truyền truy nhập vệ tinh,
đặc tính phi tuyến của bộ khuếch đại công suất cao có ảnh hưởng lớn đến chất lượng đường truyền đặc biệt
với dịch vụ đa phương tiện băng rộng. Vì vậy việc thực hiện cân bằng cho kênh vệ tinh là một khâu hết sức
quan trọng trong quá trình thu.



Cân bằng thích nghi là kỹ thuật được ứng dụng rộng rãi trong các máy thu vệ tinh. Với yêu cầu mới của
kênh vệ tinh hiện nay thì việc nghiên cứu, cải thiện hiệu năng cân bằng đối với kênh vệ tinh phi tuyến là yêu
cầu hết sức cấp bách. Vài năm trở lại đây, phương pháp kenel được quan tâm nghiên cứu để ứng dụng cho

các bộ cân bằng thích nghi với những ưu điểm vượt trội.



Đồ án tập trung nghiên cứu phương pháp kernel và ứng dụng trong bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ
tinh phi tuyến.

Trang 3


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH PHI TUYẾN SỬ DỤNG BỘ CÂN BẰNG KERNEL RLS

CHƯƠNG I:
Kênh thông tin vệ tinh

•
•

Kênh vệ tinh
Đặc tính kênh vệ tinh

Trang 4


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG I: Kênh thông tin vệ tinh

Kênh vệ tinh phi tuyến

•

Kênh vệ tinh
o

Kênh vệ tinh gồm phần môi trường truyền sóng đường lên/xuống
và bộ phát đáp trên vệ tinh.

•

Tính phi tuyến

–
–
•

HPA
Pha-đinh chọn lọc tần số

Tính có nhớ

–
–

Pha-đinh nhanh do đa đường (đường xuống)
Trạng thái HPA

 Mô hình là hệ thống phi tuyến động

Hình 1. Cấu trúc kênh vệ tinh

Trang 5


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG I: Kênh thông tin vệ tinh

Kênh vệ tinh phi tuyến

•

Mô hình kênh vệ tinh

o

Mô hình kênh

•
•

Khối phi tuyến: Đặc trưng cho HPA: H(z)

•

Đầu ra kênh:

Bộ lọc tuyến tính: Đặc trưng cho kênh truyền sóng, N(z)

Hình 3. Mô hình kênh vệ tinh

 
(1)

Trang 6


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH PHI TUYẾN SỬ DỤNG BỘ CÂN BẰNG KERNEL RLS

CHƯƠNG II:
Phương pháp kernel

•
•
•

Nguyên lý phương pháp kernel
Định nghĩa hàm kernel
Một số hàm kernel thông dụng

Trang 7


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG II: Phương pháp kernel

Phương pháp kernel
o

Nguyên lý phương pháp kernel

•

Cơ sở phương pháp kernel: Sử dụng phép ánh xạ

–
–

Φ : Χ→F

Đặt dữ liệu vào một không gian vecto đặc trưng

x → φ ( x)

(2)

Tìm các quan hệ tuyến tính trong không gian đặc trưng

Nếu ánh xạ được chọn phù hợp, quan hệ phức tạp có thể được đơn giản hóa và dễ dàng phát
hiện

•

Thực tế ánh xạ chọn đưa về không gian

đặc tính gắn với tích vô hướng giúp việc tính
toán dễ dàng

Hình 4. Ánh xạ vào không gian đặc trưng

Trang 8


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG II: Phương pháp kernel

Phương pháp kernel
o

Hàm kernel

Φ:Χ →Η
x → φ ( x)

(3)

•

Là một hàm đối xứngKliênxtục
, xhoạt=động
φ trên
x ,không
φ x gian số liệu vào X

•

Kernel xác định dương nếu với tập số liệu vào:

•

(

2

)

( 1) ( 2 )

thỏa mãn

K :Χ x Χ →¡

(4)

Ma trận kernel: Với tập N điểm số liệu vào
N

•

1

∑

(

{ xi } i =1 ∈ Χ

)

α iα j gian

k xđặc
≥ 0;
∀αthuật
¡ tích vô hướng: H
i , x jtrưng
i , j ∈toán
Kernel giúp ánh xạ vào không
gắn với
i, j

N

, ma trận kernel được xác định

(5)

{ x1 ,..., xN }
Kij = k ( xi , x j )

Φ : Χ→Η
x → k ( x,.)

i, j = 1,..., N

(6)

(7)

Hình 5. Hoạt động của phương pháp kernel

Trang 9
9


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH PHI TUYẾN SỬ DỤNG BỘ CÂN BẰNG KERNEL RLS

CHƯƠNG III:
Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

•
•
•
•

Kỹ thuật cân bằng kênh
Giải thuật RLS
Bộ cân bằng Kernel RLS và RLS mở rộng
Hiệu năng bộ cân bằng Kernel RLS

Trang 10


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Nguyên lý cân bằng

•

Cân bằng kênh
o

Kỹ thuật máy thu

•
•
•

Mô hình hóa kênh thông tin (nhận dạng kênh)
Đánh giá thông số hàm truyền đạt mô hình
Nghịch đảo hàm truyền đạt để giảm méo kênh

 

o

Kỹ thuật cân bằng

•
•
•
o

(8)

Cực tiểu lỗi MSE (MMSE)
Tiếp thuận (FFE)
Phản hồi quyết định (DFE)

Cân bằng thích ứng

•
•

Trọng số của bộ lọc được cập nhật theo sự thay đổi của kênh
Giải thuật cập nhật thường sử dụng: LMS, RLS

Hình 6. Cân bằng kênh thích ứng

Trang 11


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Nguyên lý cân bằng

•

Cân bằng kênh

o

Đặc trưng mới của kênh vệ tinh: Phi tuyến cao, có nhớ, thích ứng

o

Yêu cầu đối với bộ cân bằng kênh

•

Cân bằng hiệu quả: Giảm thiểu can nhiễu và méo phi tuyến

Bám sát đặc tính phi tuyến của kênh

•

Thích nghi với sự thay đổi của kênh: Nâng cao hiệu quả cân bằng

Thay đổi kịp theo đặc tính kênh động (cân bằng thích ứng)

•

Cân bằng trực tiếp: Giảm trễ trong hệ thống tốc độ cao

Hội tụ nhanh (tốc độ hội tụ)

o

Giải pháp

•

Cân bằng kernel

Trang 12


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016

CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Giải thuật RLS

o

Ý tưởng của giải thuật RLS là tối thiểu hàm chi phí C bằng việc lựa chọn hệ số bộ lọc chính xác, cập nhật bộ lọc khi số liệu mới đến. Tín hiệu lỗi e(n) và tín
hiệu mong muốn d(n) được xác định theo sơ đồ hồi tiếp âm sau:

o

Lỗi tùy thuộc vào hệ số lọc thông qua ước tính:

e(n) = d (n) − dˆ (n)

o

(9)

Biểu diễn dưới dạng ma trận:

Rx (n)w n = rdx (n)

(10)

Trong đó

Rx (n)là ma trận hiệp phương sai mẫu trọng số của x(n)
rdx ( nlà
) ước tính hiệp phương sai chéo tương đương giữa d(n) và x(n).

Hình 7. Các tham số trong giải thuật RLS

o

Hệ số giúp tối thiểu hàm chi phí:

w n = Rx−1 (n)rdx (n)

(11)

Đây là nguyên tắc của RLS.
Trang 13


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Giải thuật RLS
Tóm tắt giải thuật RLS cho bộ lọc RLS bậc p:
Tham số:
p: bậc bộ lọc
λ: hệ số quên
δ: giá trị khởi đầu của P(0)
Khởi đầu:

w(n) = 0,
x(k ) = 0, k = − p,..., −1
d (k ) = 0, k = − p,..., −1
I: ma trận đơn vị

P(0) = δ −1 I

bậc p+1
Tính toán:
Với n = 1,2,...

 x ( n) 
 x (n − 1) 

x ( n) = 
 M 


 x(n − p ) 
α (n) = d (n) − xT (n)w( n − 1)
g (n) = P(n − 1) x ∗ (n) { λ + xT (n) P( n − 1) x∗ ( n)}

−1

P[n] = λ −1 P (n − 1) − g(n) x T ( n)λ −1 P(n − 1)
w( n) = w(n − 1) + α (n) g ( n)
Trang 14


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Bộ cân bằng KRLS
o

Áp dụng phương pháp kernel vào giải thuật cân bằng truyền thống RLS.

•

KRLS: Giảm đáng kể tải tính toán trong thuật toán RLS, tốc độ hội tụ nhanh nhưng độ bám trạng thái kênh kém  Thích hợp cho kênh tĩnh

•

Ex-KRLS : Xây dựng KRLS mở rộng để có thể thích ứng với mô hình trạng thái kênh phi tuyến động:

x [ i + 1] = x [ i ]

d [ i] = u [ i] x [ i] + v [ i]

(12)

T

x [ i + 1] = Ax [ i ] + n [ i ]
d [ i] = u [ i] x [ i] + v [ i]

(13)

T

x [ i + 1] = α° x [ i ] + n [ i ]
d [ i] = ϕ [ i] x [ i] + v [ i]
T

(14)

Trang 15


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Bộ cân bằng KRLS (tiếp)
Chuyển đổi kernel số liệu vào:

Φ

→ ϕ ( u ( i) ) = ϕ ( i)

u ( i)
i

min ∑ d ( j ) − ω ( j )T ϕ ( j ) + λ ω (i)

Trọng số thời điểm i được tính

ω (i )

2

(15)

2
(16)

j =1

Thay vì tính hồi quy như trên, ta có thể tính

d (i ) = [ d (1),..., d (i ) ]

T
(17)

Φ (i) = [ ϕ (1),..., ϕ (i) ]
−1

ω (i ) = λ I + Φ (i )Φ(i )T  Φ(i )d (i )

ω (i ) = Φ (i ) a(i)
Q(i) = λ I + Φ(i)T Φ(i) 

−1

Q(i − 1) −1

h(i )
Q(i) = 

T
λ + Φ (i ) T Φ (i ) 
 h (i )
−1

h(i ) = Φ (i − 1)T ϕ (i)

z (i ) = Q(i − 1)h(i )
r (i ) = λ + ϕ (i )T ϕ (i) − z (i)T h(i)

Q(i − 1)r (i ) + z (i ) z (i )T
Q(i) = r (i ) = 
− z (i)T

−1

− z (i ) 

1 

a(i ) = Q (i )d (i )
Q(i − 1) + z (i ) z (i )T r (i ) −1
=
− z (i) T r (i) −1

 a (i − 1) − z (i )r (i ) −1 e(i ) 
=

r (i ) −1 e(i )



− z (i ) r (i ) −1   d (i − 1) 


r (i ) −1   d (i ) 

Trang 16


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Bộ cân bằng KRLS (tiếp)

Giải thuật Ex-KRLS
Khởi đầu:

Q(1) = (λ + κ (u (1), u (1)) −1 , a(1) = Q(1)d (1)

(18)

Tính toán:
Lặp với

i ≥1
h(i ) = [ κ (u (i ), u (1)),..., κ (u (i), u (i − 1)) ]

T

z (i ) = Q (i − 1)h(i )
r (i ) = λ + κ (u (i ), u (i )) − z (i )T h(i )
Q(i − 1)r (i ) + z (i ) z (i )T
Q(i ) = r (i ) 
− z (i )T

e(i ) = d (i ) − h(i )T a (i − 1)

−1

− z (i ) 

1 

(19)

 a(i − 1) − z (i) r (i ) −1 e(i ) 
a (i ) = 

r (i ) −1 e(i )


Trang 17


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Bộ cân bằng Ex-KRLS
o

Giải thuật Ex-KRLS
Khởi đầu:

a [ 1] =

α d [ 1]
λβ + k u [ 1] , u [ 1] 

2
ρ r [ 1] = λβ  α β + λ q 



Q [ 1] =
Tính toán:

α

(20)
 

2

 βλ + k u [ 1] , u [ 1]    α + βλ q 



2

Lặp với i > 1

h [ i ] =  k u [ i ] , u [ 1]  ,..., k u [ i ] , u [ i − 1]  
z [ i ] = Q [ i − 1] h [ i ]

T

r [ i ] = β i ρ r [ i − 1] + k u [ i ] , u [ i ]  − h [ i ] z [ i ]

T

e [ i ] = d [ i ] − h [ i ] a [ i − 1]
T

 a [ i − 1] − z [ i ] r −1 [ i ] e [ i ] 
a [ i] = α 

r −1 [ i ] e [ i ]


2
ρ r [ i ] = ρ r [ i − 1]  α + β i q ρ r [ i − 1] 


2
Q [ i − 1] r [ i ] + z [ i ] z [ i ] T
α

Q [ i] =
T
2
r [ i ]  α + β i q ρ r [ i − 1]  
− z [ i]



(21)

−z [ i] 


1 
Trang 18


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CHƯƠNG III: Bộ cân bằng kernel RLS cho kênh vệ tinh phi tuyến

Bộ cân bằng KRLS
o

Hiệu năng MSE so sánh giữa các giải pháp cân bằng

Thuật toán

MSE (dB)

NLMS

MSE (dB)

-10,85 ± 0,50

Ex-RLS

-11,71 ± 0,32

KRLS

-14,41 ± 0,45

Ex-KRLS

-16,82 ± 0,68

Lần lặp

Hình 8. So sánh hiệu năng của các bộ cân bằng LMS, Ex-RLS, KRLS và Ex-KRLS
19

Trang 19


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH PHI TUYẾN SỬ DỤNG BỘ CÂN BẰNG KERNEL RLS

TỔNG KẾT

•
•
•
•

Kênh thông tin vệ tinh đặc trưng bởi tính phi tuyến động và tính có nhớ.
Cải thiện hiệu năng bộ cân bằng dựa vào khả năng thích nghi, tốc độ hội tụ và MSE.
Phương pháp kernel: đưa tín hiệu về không gian quan hệ tuyến tính -> giúp đơn giản việc tính toán
Bộ cân bằng kernel RLS

o Bộ cân bằng KRLS giúp giảm đáng kể tải tính toán trong thuật toán RLS, đạt được tốc độ hội tụ nhanh. Tuy nhiên độ bám trạng
thái kênh kém, chỉ phù hợp cho kênh tĩnh.

o Bộ cân bằng Ex-KRLS cần được xây dựng để thích hợp cho cả mô hình trạng thái kênh phi tuyến động.

Trang 20


ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC 2016
CÂN BẰNG KÊNH VỆ TINH PHI TUYẾN SỬ DỤNG BỘ CÂN BẰNG KERNEL RLS

Xin cám ơn thầy cô và các bạn đã lắng nghe !
Em mong nhận được sự đóng góp của hội đồng để đồ án được hoàn thiện hơn!

 Trang 21