Kĩ thuật phân tập phát và mô hình alamouti dùng MATLAB ( có code bên dưới )

ĐỒ ÁN 3
Trang 1/30
MỤC LỤC

………………...……………………………………………….......23

DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1 Phân loại phân tập theo kĩ thuật ………………………………………5
Hình 1.2 Phân loại phân tập theo cách thức triển khai …………………………6
Hình 1.3 Phân tập theo tần số …………………………………………………..6
Hình 1.4 Phân tập theo thời gian ……………………………………………….7
Hình 1.5 Phân tập không gian ………………………………………………….7
Hình 1.6 Mô hình phân tập anten thu kết hợp bộ chọn lọc …………………….8
Hình 1.7 Mô hình phân tập anten thu TC ………………………………………8
Hình 1.8 Mô hình phân tập anten thu MRC…………………………………….9
Hình 2.1 Sơ đồ Alamouti sử dụng 2 anten phát, 1 anten thu ………………….10
Hình 2.2 Sơ đồ phát của Alamouti ……………………………………………11
Hình 2.3 Sơ đồ Alamouti sử dụng 2 anten phát, 2 anten thu ………………….14
Hình 3.1 Sơ đồ các bước mô phỏng …………………………………………..18
Hình 3.2 Kết quả mô phỏng …………………………………………………..18
DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1 Quy luật mã hóa không gian- thời gian …………………………….11

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 2/30
Bảng 2.2 Quy luật mã hóa không gian- thời gian ……………………………..14
Bảng 2.3 Đáp ứng kênh truyền giữa anten phát và thu ………………………15
Bảng 2.4 Tín hiệu thu được tại hai anten thu …………………………………15

THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
BER

Bit Error Ratio

BTS

Base Transceiver Station

MS

Mobile Station

MRC

Maximum Ratio Combiner

QPSK

Quadrature Phase Shift Keying

SISO

Single Input Single Output

STBC

Space Time Block Code

SC

Selection Combiner

TC

Threshold Combiner

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 3/30

LỜI MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây nhu cầu trao đổi bằng thông tin vô tuyến càng
tăng. Các hệ thống thông tin đòi hỏi phải có dung lượng cao, tin cậy hơn, khả
năng giảm nhiễu tốt… vì vậy các kĩ thuật tiên tiến ra đời nhằm đáp ứng yêu cầu
trên.
Một trong các giải pháp đưa ra là kĩ thuật phân tập anten vào việc thu
phát tín hiệu. Ở đây xin trình bày đề tài “ các kĩ thuật phân tập phát và mô hình
Alamouti” .
Nội dung tìm hiểu đề tài gồm 3 chương và lần lượt trình bày các vấn đề
sau:
Chương 1: Tổng quan về kĩ thuật phân tập
Chương 2: Mô hình Alamouti
Chương 3: Mô phỏng và đánh giá hiệu suất
Để hoàn thành đề tài này, trước hết phải cảm ơn đến thầy cô trong bộ
môn Điện tử –viễn thông. Đặc biệt là sự quan tâm và hướng dẫn của giảng viên
Ngô Tú Quỳnh trong suốt quá trình thực hiện đề tài.

Em xin chân thành cảm ơn !

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 4/30

CHƯƠNG 1:

TỔNG QUAN VỀ KĨ THUẬT PHÂN TẬP

1.1 Giới thiệu về phân tập
Phân tập ( diversity) là phương pháp dùng để nâng cao độ tin cậy của
việc truyền tín hiệu bằng cách truyền một tín hiệu giống nhau trên nhiều
kênh truyền khác nhau để đầu thu có thể chọn hoặc kết hợp nhiều tín hiệu
để có tín hiệu tốt nhất.
Hay nói cách khác là kĩ thuật giúp phía thu (MS hoặc BTS) cải thiện chất
lượng tín hiệu bị suy giảm trong quá trình truyền.
Lợi dụng việc truyền trên nhiều kênh mà ta có độ lợi phân tập, thường đo
bằng dB. Có các loại phân tập sau:
Theo kĩ thuật phân tập, được mô tả ở hình 1.1.
Phân tập

Phân tập tần sô

Phân tập thời gian

Hình 1.1 Phân loại phân tập theo kĩ thuật
 Phân tập tần số.

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

Phân tập không gian


ĐỒ ÁN 3
Trang 5/30
 Phân tập thời gian.
 Phân tập không gian.

Theo cách thức triển khai, được mô tả cụ thể ở hình 1.2
Phân tập

Phân tập phát

Phân tập thu

Hình 1.2 Phân loại phân tập theo cách thức triển khai
 Phân tập phát.
 Phân tập thu.

Việc phân tập ở trên nhằm 2 mục đích: tăng tốc độ phát và giảm BER.
Phân tập phát làm giảm mức công suất phát trên đường truyền từ anten phát
nhờ đó sẽ giảm điện năng tiêu thụ và đơn giản hóa các vấn đề về thiết kế bộ
khuếch đại công suất.
1.2 Các kĩ thuật phân tập phát
1.2.1 Phân tập tần số ( Frequency Diversity)
Phân tập tần số là kĩ thuật dùng hai hoặc nhiều kênh tần số sóng vô tuyến
để truyền tín hiệu. Tức cùng một tín hiệu được phát trên hai kênh tần số khác

nhau đến anten thu, khi đó tín hiệu nào tốt hơn thì lấy tín hiệu đó.
Nhược điểm của phương pháp phân tập tần số là sự tiêu tốn phổ tần. Ngoài
ra do các nhánh phân tập có tần số khác nhau nên cần sử dụng một máy thu phát
cao tần riêng.
F1
Tx

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

Rx


ĐỒ ÁN 3
Trang 6/30
TX1
TX2
F2
Hình 1.3 Phân tập theo tần số

1.2.2 Phân tập thời gian
Là kĩ thuật cơ bản, dùng những khe thời gian để truyền tín hiệu ban đầu.
Tx

s1

Rx

s2

Hình 1.4 Phân tập theo thời gian

Khoảng thời gian để các tín hiệu fading không tương quan tại máy thu tối
thiểu là thời gian đồng bộ của kênh truyền.

Trong đó: c = 3.

108

m/s là tốc độ ánh sáng.

v là tốc độ di chuyển của máy đi động (m/s).
c là tần số sóng mang (Hz).
Nhược điểm: Phương pháp phân tập thời gian làm suy giảm hiệu suất băng
tần vì cần thời gian để xử lý tín hiệu.
1.2.3 Phân tập không gian
Phân tập không gian là kỹ thuật sử dụng nhiều anten được sắp xếp với nhau
theo các khoảng cách phù hợp để tín hiệu trên các anten là độc lập. Khoảng
cách yêu cầu thay đổi tùy theo độ cao anten, môi trường truyền và tần số.

Tx

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 7/30

Rx
Tx

Hình 1.5 Phân tập không gian

Ưu điểm của phương pháp phân tập không gian là không làm suy giảm hiệu
suất băng tần, không tiêu tốn phổ tần số, dễ sử dụng và sử dụng được nhiều
nhánh phân tập.
1.3 Các kĩ thuật phân tập thu
1.3.1 Kĩ thuật SC (Selection Combiner)
Kĩ thuật phân tập thu SC hoạt động dựa trên nguyên tắc lựa chọn tín hiệu
có tỉ số tín hiệu trên nhiễu SNR tốt nhất trong tất cả các tín hiệu nhận được từ
các nhánh khác nhau rồi đưa vào xử lý.
Trong đó bộ kết hợp tính cường độ tín hiệu tức thời trong số Nr anten thu
sau đó chọn tín hiệu tốt nhất. Sơ đồ này được dùng trong các hệ thống đơn giản,
giảm bớt yêu cầu phần cứng vì sự đơn giản.
Máy phát

Bộ SC

Hình 1.6 Mô hình phân tập anten thu kết hợp bộ chọn lọc
Tại mỗi thời điểm chỉ có một nhánh được sử dụng và đó là nhánh có tín
hiệu tốt nhất, và tại máy thu sẽ hồi tiếp về để cho máy phát. Trên mỗi nhánh
đều có bộ theo dõi SNR đồng thời và liên tục.
1.3.2 Kĩ thuật TC (Threshold Combiner)
Nguyên lý kĩ thuật TC gần giống với SC nhưng thay vì đặt các bộ trên mỗi
nhánh thì ta chỉ đặt một bộ so sánh rồi quét tất cả các nhánh theo thứ tự, mức
SNR của các nhánh sẽ so sánh với mức SNR ngưỡng γ, nếu SNR nhánh nào
cao hơn mức ngưỡng sẽ chọn và đưa vào xử lý.

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 8/30

h1

Máy phát

Bộ TC

hj

Bộ giải
điều chê

Hình 1.7 Mô hình phân tập anten thu TC

Vì kĩ thuật này phụ thuộc vào các ngưỡng đặt ra trong bộ so sánh nên
phương pháp có độ lợi phân tập thấp.
1.3.3 Kĩ thuật MRC ( Maximum Ratio Combiner)
Mỗi tín hiệu ở mỗi nhánh có một trọng số αi #0 tương ứng với SNR của nó,
đồng thời tín hiệu trên mỗi nhánh phải cùng pha với nhau αi = ai

e − jθi

với θi là

pha trên nhánh thứ i.
x

x

x

x

x

x

∑

Hình 1.8 Mô hình phân tập anten thu MRC
Ưu điểm nổi trội của MRC là tổng SNR đạt được bằng cách cộng các SNR
của các nhánh với các trọng số tương ứng. Vì vậy, SNR của tín hiệu thu sẽ tăng
tuyến tính theo số nhánh phân tập i.

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 9/30

CHƯƠNG 2:

MÔ HÌNH ALAMOUTI

2.1 Mô hình Alamouti 2x1
Mô hình Alamouti
Mô hình Alamouti được Siavash M. Alamouti đưa ra trong bài báo “ A
Simple Transmit Diversity Technique for Wireless Communications ” của
chính mình năm 1998. Mô hình đưa ra phương pháp để đạt được phân tập phát
với việc sử dụng hai anten phát và một anten thu.
Mô hình Almaouti sử dụng phương pháp mã hóa không gian thời gian

(STBC).
Kĩ thuật Alamouti thực hiện theo 3 bước sau:
- Mã hóa và truyền dẫn.
- Bộ kết hợp tại máy thu.
- Quy tắc quyết định khả năng tối đa ( Maximum Likelihood Decision
Rule)

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 10/30

Hình 2.1 Sơ đồ Alamouti sử dụng 2 anten phát, 1 anten thu [1]
2.1.1 Mã hóa
Xét hệ thống sử dụng mã không gian- thời gian với hai anten phát.
Phương pháp này xét việc truyền các bits QPSK. Hệ thống sẽ lấy hai kí tự
s1,s2 để truyền trên hai anten trong hai khe thời gian. Khe thời gian thứ nhất,
anten 1 phát s1 , anten 2 phát s2, khe thời gian thứ hai, anten 1 phát –
phát

s1*

s2*

, anten 2

. Được minh họa ở hình 2.2.

Trong đó: * là ký hiệu của liên hợp phức.

Tx1

Điều chê

(s1 s2)

 s1

 s2

− s2* 
÷
s1* 

S1 = (s1 -

)

Tx2
S2 = (s2 -

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

s2*

s1*

)

ĐỒ ÁN 3
Trang 11/30
Hình 2.2 Sơ đồ phát của Alamouti
Tín hiệu phát của Alamouti tại anten phát là tín hiệu đã được
mã hóa thành các khối ma trận :

S=

 s1

 s2

− s2* 
÷
s1* 

Ma trận trên, cột đầu tiên tương ứng với khe thời gian thứ nhất va cột thứ 2
tương ứng với khe thời gian thứ 2. Hàng đầu tiên tương ứng với các kí tự được
phát ở anten1, hàng thứ 2 được phát ở anten 2. Cụ thể ở bảng 2.1.
Thời điểm
t
t +T

Anten 1
S1
S2

Anten 2
- S2*
S1*

Bảng 2.1 Quy luật mã hóa không gian- thời gian

y=H.s +n
Phía thu y =

(2.1)

( y1 , y2* )T

Đáp ứng kênh truyền H =

 h1
 *
 h2

h2 
÷
−h1* 

(2.2)

Các kênh truyền từ anten phát thứ nhất và thứ hai tương ứng:
h1 = h1 (t ) = h1 (t + T ) = α1e jθ1
h2 = h2 (t ) = h2 (t + T ) = α 2e jθ2

Tín hiệu phát :
S = (s1, s2)T

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

(2.3)
(2.4)


ĐỒ ÁN 3
Trang 12/30
Nhiễu Gausse :
n = (n1, n2*)T

Vậy

 y1   h1
 ÷=  *
 y2   h2

h2   s1   n1 
÷ ÷+  ÷
−h1*   s2   n2 

(2.5)tín hiệu tại khe thời gian thứ

nhất
y1 = y1(t) =

h1

h2

.s1 +

.s2 + n1

tín hiệu tại khe thời gian thứ hai
y2 = y2( t+T ) =

h2* s1 −h1* s2

.

.

+

n2

trong đó:
y1, y2 : tín hiệu nhận được trong khe thời gian thứ nhất và hai.
h1, h2: lần lượt là kênh truyền từ anten 1 và 2 tới anten nhận.
s1, s2 : các tín hiệu phát.
n1, n2: là nhiếu Gausse trên khe thời gian 1 và 2.

Để nơi nhận không bị tín hiệu liên hợp phức của tín hiệu truyền lúc đầu thì ta
lấy liên hợp phức của tín hiệu tại khe thời gian thứ 2 là y2.
*

y2 =

h2* s1 −h1* s2

.

.

+

n2*

khi đó (2.5) được viết lại
 y1   h1
 * ÷=  *
 y2   h2

h2  s1   n1 
÷ ÷+  ÷
−h1*  s2   n2* 

2.1.2 Bộ kết hợp
Lấy (2.6) nhân với H-1 ta được

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

(2.6)


ĐỒ ÁN 3
Trang 13/30
y 
s 
n 

H −1  1* ÷ = H −1 H  1 ÷+ H −1  1* ÷
 y2 
 s2 
 n2 

Trong đó :

H −1 H

=

 h1*
 *
 h2

h2   h1
÷ *
−h1   h2

(2.7)

h2   (α12 + α 22 )

0
=

÷
÷
−h1*  
0

(α12 + α 22 ) 

(2.8)

Từ (2.3) và (2.4) ta có:

0
 y   (α 2 + α 22 )
s%= H −1  1* ÷ =  1
2
2 ÷
0
(α1 + α 2 ) 
 y2  

.

 s1 
 ÷
 s2 

+

H −1

.

 n1 
 *÷
 n2 

(2.9)

Khai triển ta được:
s°1 = (α12 + α 22 ) s1 + h1*n1 + h2 n2*
s°2 = (α12 + α 22 ) s2 - h1 n2* + h2*n1
Bộ kết hợp trên tạo ra hai ký hiệu kết hợp và gửi chúng đến bộ tách sóng
gần giống cực đại.
2.1.3 Maximum Likelihood Decision Rule
2
2
(α12 +α 22 -1) s1 + s%
1 -s1

Chọn s1 :
2
(α12 +α 22 -1) s 2 + s%
2 -s 2

2

Chọn s2 :
Chọn s1, s2 gần giống với tín hiệu truyền lúc ban đầu nhất.
Phương pháp STBC của Alamouti 2x1 có sự quay pha của các tạp âm nhưng
không làm suy giảm tỷ số SNR đầu ra.
2.2 Alamouti STBC 2x2
Sơ đồ của trường hợp Alamouti STBC sử dụng 2 anten phát và 2 anten thu
được mô tả ở hình 2.3.

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

ĐỒ ÁN 3
Trang 14/30

Hình 2.3 Sơ đồ Alamouti sử dụng 2 anten phát, 2 anten thu [1]
Giả sử hai tín hiệu tại thời gian thứ t là : s1, s2. Trong thời gian thứ (t+T) là
–s2*, s1*.
Giống với Alamouti 2x1, tại khe thời gian thứ t anten thứ 1 phát đi s1, anten
2 phát s2. Tại khe thời gian tiếp theo, (t+T), anten 1 phát đi –s2*, trong đó anten
2 phát s1*. Minh họa ở bảng 2.2.
Thời gian

Anten 1

Anten 2

t
t+T

s1
–s2*

s2
s1*

Bảng 2.2 Quy luật mã hóa không gian- thời gian
Gọi h là đáp ứng kênh truyền của các anten phát và thu với nhau và được
thể hiện ở bảng 2.3.

Tx anten 1
Tx anten 2

Rx anten 1
h1
h2

Rx anten 2
h3
h4

Bảng 2.3 Đáp ứng kênh truyền giữa anten phát và thu

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 15/30
Gọi y là tín hiệu thu được của anten 1 và 2 tại từng thời điểm khác nhau, được
biểu diễn ở bảng 2.4.
Rx anten 1
y1
y2

t
t+T

Rx anten 2
y3
y4

Bảng 2.4 Tín hiệu thu được tại hai anten thu

Tín hiệu thu được anten thu là : Y1 = (y1 ,y2*)T và Y2 = (y2 ,y3*)T.

Tín hiệu phát

Đáp ứng kênh truyền

S=

 s1

 s2

H0 =

 h1
 *
 − h2

− s2* 
÷
s1* 
h2 
÷
h1* 

và

 h
H1 =  3 *
 −h4

h4 
÷
h3* 

(2.10)

Cho đáp ứng kênh truyền với từng anten phát

h1 = h1 (t ) = h1 (t + T ) = α1e jθ1
h2 = h2 (t ) = h2 (t + T ) = α 2e jθ2
h3 = h3 (t ) = h3 (t + T ) = α 3e jθ3

h4 = h4 (t ) = h4 (t + T ) = α 4 e jθ4
Tạp âm Gauss:

Ở thời điểm t :

(2.11)
(2.12)
(2.13)
(2.14)

N1 = (n1, n2*)T và N2 = (n3, n4*)T

 y1   h1
 ÷=  *

 y2   −h2

h2   s1
÷
h1*   − s2*

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

s2   n1 
÷+  ÷
s1*   n2 

(2.15)


ĐỒ ÁN 3
Trang 16/30

Thời điểm t+T :

 y3   h3
 ÷=  *
 y4   −h4

h4   s1
÷
h3*   − s2*

s2   n3 
÷+  ÷

s1*   n4 

(2.16)

Tín hiệu thu được của anten thu thứ 1 và thứ 2 tại các thời điểm t và t+T là:
y1 =

h1

.s1 +

h2

.s2 + n1

(2.17)

y2 = − h1s2* + h2 s1* + n2

y3 =

h3

.s1 +

h4

(2.18)

.s2 + n3

(2.19)

y4 = − h3 s2* + h4 s1* + n4

(2.20)

Để ước lượng được dấu các tín hiệu phát s1, s2 ta cần phải tách thông tin chứa
trong y1, , y2, y3, y4. Việc này nhân với ma trận chuyển vị H-1.
H1−1Y1 = H1−1 H 0 s + H1−1 N 0
H 2−1Y2 = H 2−1 H1s + H 2−1 N1

Kết hợp 2 phương trình trên với nhau với:

H1−1

=

 h1*
 *
 h2

h2 
÷
− h1  H 2−1

;

=

 h3*
 *
 h4

s°1 = (α12 + α 22 + α 32 + α 42 ) s1 + h1*n1 + h2 n2 + h3*n3 + h4 n4
s°2 = (α12 + α 22 + α 32 + α 42 ) s2 - h1 n1 + h2*n1 − h3 n3 + h4*n4

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

h4 
÷
− h3 


ĐỒ ÁN 3
Trang 17/30
Ở bộ kết hợp ta tổng hợp được

s°1

và

s°2

. Sau đó đưa đến bộ tách sóng gần

giống tối đa. Và chọn tín hiệu Si nếu và chỉ nếu:

2
2

(α12 +α 22 +α 32 +α 42 -1) s i +d 2 (s°1 , si ) ≤ (α12 +α 22 +α 32 +α 42 -1) s k +d 2 (s°1 , sk )

hay
d 2 (s°1 , si ) ≤ d 2 (s°1 , sk ), ∀i # k

Tương tự với s2

d 2 (s°2 , si ) ≤ d 2 (s°2 , sk ), ∀i # k
Tín hiệu được chọn là tín hiệu gần giống nhất với tín hiệu si ban đầu.

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 18/30

CHƯƠNG 3:

MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT

3.1 Mô tả mô phỏng
Yêu cầu mô phỏng:
- Thống kê BER và SNR của từng phương pháp (SISO, Alamouti STBC 2x1,
Alamouti STBC 2x2 ).
- So sánh độ lợi phân tập giữa phương pháp.
Các bước mô phỏng được thể hiện qua hình 3.1.

Tạo data truyền

Điều chế

QPSK

Nhận tín hiệu

Giải điều chế
QPSK

Tính BER

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

Nhân kí tự với
kênh và thêm
nhiễu Gausse

Equalization


ĐỒ ÁN 3
Trang 19/30
Hình 3.1 Sơ đồ các bước mô phỏng
Equalization: thu được dữ liệu truyền cùng với nhiễu và hiệu ứng kênh truyền.
Giải thích sơ đồ mô phỏng:
- Tạo ngẫu nhiên thứ tự mã nhị phân của +1 và -1.
- Nhóm chúng vào cặp của 2 kí tự và gửi chúng tới 1 khe thời gian.
- Nhân kí tự với kênh truyền và thêm nhiễu trắng Gausse.

- Cân bằng các kí hiệu nhận được ( Equalization ).
- Giải mã và đếm bit lỗi.
- Lặp lại cho nhiều giá trị.

- Tính BER = tổng mã lỗi / tổng bits.
3.2 Kết quả mô phỏng

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 20/30
Hình 3.2 Kết quả mô phỏng
Từ kết quả mô phỏng ở hình 3.2, ta có thể thấy phương pháp dùng phân tập
anten Alamouti STBC cải thiện BER tốt hơn so với khi không phân tập.
Khi cùng SNR = 5dB, hệ thống SISO có tỷ số bits lỗi lớn hơn khi dùng hệ
thống Alamouti STBC 2x1 và 2x2. Điều này cũng tương tự khi SNR ở cùng
những mức khác nhau.
Xét tại SNR =15 dB, độ chênh lệch giữa tỷ số lỗi bit BER giữa khi không
phân tập với Alamouti STBC 2x1 (10-1 ) là nhỏ hơn giữa SISO và Alamouti
STBC 2x2 (0.5x10-3).
Với cùng các mức SNR, Alamouti STBC 2x2 có BER nhỏ nhất, và SISO có
BER lớn nhất.
3.3 Đánh giá hiệu suất
Ta có thể thấy, Alamouti STBC 2x2 có BER nhỏ nhất cho tất cả giá trị
SNR dB. Điều này cho thấy phân tập 2 anten phát 2 thu tốt hơn khi chỉ có 1
phát 1thu hay 2 phát 1 thu.
Kết quả này cũng có thể dự đoán trước vì hệ thống Alamouti 2x2 có nhiều
hơn anten nhận so với Alamouti 2x1. Hệ thống SISO có BER cao nhất cho tất
cả các giá trị SNR dB vì nó không có phân tập.

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

ĐỒ ÁN 3
Trang 21/30

CHƯƠNG 4:

KẾT LUẬN

Sau khi thực hiện đề tài này, tôi đã có hiểu biết về các kĩ thuật phân tập, lý
thuyết của STBC, mô hình hệ thống mới Alamouti để nâng cao hiệu suất truyền
tín hiệu. Phát triển kĩ năng sử dụng Matlab. Ứng dụng rõ ràng của hệ thống
Alamouti STBC là cải thiện độ phân tập ở hệ thống không dây, sử dụng 2 anten
phát ở trạm cơ sở để cải thiện chất lượng thu.

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 22/30

TÀI LIỆU THAM KHẢO:
[1] Siavash M. Alamouti “ A Simple Transmit Diversity Technique for
Wireless Communications ”, IEEE journal on select areas in communication
Vol 16, No.8, October 1998.
[2] />[3] />[4] />[5] />
Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 23/30

PHỤ LỤC [2]
%Alamouti STBC 2x1
clear all;close all;
%This conditions are used determining X1 and X2 vectors.
durum1=[0 0 0 0];durum2=[0 0 0 1];durum3=[0 0 1 0];durum4=[0 0 1
1];durum5=[0 1 0 0];
durum6=[0 1 0 1];durum7=[0 1 1 0];durum8=[0 1 1 1];durum9=[1 0 0
0];durum10=[1 0 0 1];
durum11=[1 0 1 0];durum12=[1 0 1 1];durum13=[1 1 0 0];durum14=[1 1 0
1];durum15=[1 1 1 0];durum16=[1 1 1 1];
numberofbits=10^6;
d=1;
SNRdB=-5:2:25;
data=randn(1,numberofbits)>=0.5;%tao du lieu ngau nhien 0 hay 1
randomuret1=((randn(1,numberofbits/4))
+1i*(randn(1,numberofbits/4)))./sqrt(2);%Generating
for n1
randomuret2=((randn(1,numberofbits/4))
+1i*(randn(1,numberofbits/4)))./sqrt(2);%Generating
for n2
randomuret3=((randn(1,numberofbits/4))
+1i*(randn(1,numberofbits/4)))./sqrt(2);%Generating
for h1
randomuret4=((randn(1,numberofbits/4))
+1i*(randn(1,numberofbits/4)))./sqrt(2);%Generating
for h2

random numbers
random numbers
random numbers

random numbers

for q=1:length(SNRdB)
sigma=sqrt(1)/sqrt(((10^((SNRdB(q)/10)))));
%Modulation
while ((d-1))~=(numberofbits/2) %while loop controls generating
X vector.(d-1)=(numberofbits/2) means we determine X vector.
for k=1:4:numberofbits %vong lap xac dinh d/c.
if data(k:k+3)== durum1

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 24/30
s(d)=-1-1i;
s(d+1)=-1-1i;
elseif data(k:k+3)== durum2
s(d)=-1-1i;
s(d+1)=-1+1i;
elseif data(k:k+3)== durum3
s(d)=-1-1i;
s(d+1)=1-1i;
elseif data(k:k+3)== durum4
s(d)=-1-1i;
s(d+1)=1+1i;
elseif data(k:k+3)== durum5
s(d)=-1+1i;
s(d+1)=-1-1i;
elseif data(k:k+3)== durum6

s(d)=-1+1i;
s(d+1)=-1+1i;
elseif data(k:k+3)== durum7
s(d)=-1+1i;
s(d+1)=1-1i;
elseif data(k:k+3)== durum8
s(d)=-1+1i;
s(d+1)=1+1i;
elseif data(k:k+3)== durum9
s(d)=1-1i;
s(d+1)=-1-1i;
elseif data(k:k+3)== durum10
s(d)=1-1i;
s(d+1)=-1+1i;
elseif data(k:k+3)== durum11
s(d)=1-1i;
s(d+1)=1-1i;
elseif data(k:k+3)== durum12
s(d)=1-1i;
s(d+1)=1+1i;
elseif data(k:k+3)== durum13
s(d)=1+1i;
s(d+1)=-1-1i;
elseif data(k:k+3)== durum14
s(d)=1+1i;
s(d+1)=-1+1i;
elseif data(k:k+3)== durum15
s(d)=1+1i;
s(d+1)=1-1i;
elseif data(k:k+3)== durum16

s(d)=1+1i;
s(d+1)=1+1i;
end
d=d+2;
end
end
x=s./sqrt(2);
w=1:numberofbits/4; %W tao ra x1,x2
x1=x(2*w-1);
x2=x(2*w);
h1=randomuret3;
h2=randomuret4;

%X1 is generated
%X2 is generated
%Rayleigh channel for 1st transmitter
%Rayleigh channel for 2nd transmitter

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti


ĐỒ ÁN 3
Trang 25/30
n1=sigma*randomuret1;
n2=sigma*randomuret2;

%Noise for channel 1
%Noise for channel 2

y1=h1.*x1+h2.*x2+n1; % firts time slot.

y2=h1.*-conj(x2)+h2.*conj(x1)+n2;
% second time slot.
%Equalization
x1eq=(conj(h1).*y1+h2.*conj(y2));
x2eq=(conj(h2).*y1-h1.*conj(y2));
% Demodulation
for f=1:numberofbits/4
if real(x1eq(f))>0 && imag(x1eq(f))>0
x1last(f)=1+1i;
elseif real(x1eq(f))>0 && imag(x1eq(f))<0
phase and quadrature
x1last(f)=1-1i;
received data x1eq
elseif real(x1eq(f))<0 && imag(x1eq(f))>0
x1last(f)=-1+1i;
elseif real(x1eq(f))<0 && imag(x1eq(f))<0
x1last(f)=-1-1i;
end

%Dedecting of in%components of

if real(x2eq(f))>0 && imag(x2eq(f))>0
x2last(f)=1+1i;
elseif real(x2eq(f))>0 && imag(x2eq(f))<0
x2last(f)=1-1i;
%Dedecting of in-phase and quadrature%
elseif real(x2eq(f))<0 && imag(x2eq(f))>0
%components of
received data x2eq
x2last(f)=-1+1i;

elseif real(x2eq(f))<0 && imag(x2eq(f))<0
x2last(f)=-1-1i;
end
end
for f=1:numberofbits/4
if x1last(f)==(1+1i)
x1enlast(2*f-1:2*f)=[1
elseif x1last(f)==(1-1i)
x1enlast(2*f-1:2*f)=[1
elseif x1last(f)==(-1+1i)
receiving data (X1)
x1enlast(2*f-1:2*f)=[0
phase and quadrature
elseif x1last(f)==(-1-1i)
x1enlast(2*f-1:2*f)=[0
end

1];
0];
%Decision part for
1];
0];

if x2last(f)==(1+1i)
x2enlast(2*f-1:2*f)=[1 1];
elseif x2last(f)==(1-1i)
x2enlast(2*f-1:2*f)=[1 0];
elseif x2last(f)==(-1+1i)
receiving data (X2)
x2enlast(2*f-1:2*f)=[0 1];

phase and quadrature

Kĩ thuật phân tập phát và mô hình Alamouti

%according to in%components.

%Decision part for
%according to in