BÀI GIảNG MÔ PHỏNG Hệ THốNG TRUYềN THÔNG

H C VI N CÔNG NGH B U CHệNH VI N THÔNG

BÀI GI NG

MÔ PH NG H TH NG TRUY N THÔNG
KHOA VI N THÔNG 1

Tác gi : TS. Nguy n

c Nhân

HÀ N I 07-2014

i


L IM

U

Trong s phát tri n nhanh chóng các h th ng vi n thông cùng v i s phát tri n m nh
m c a các h th ng máy tính, ngày nay mô ph ng đư tr thành m t công c không th thi u
trong quá trình nghiên c u phát tri n h th ng c ng nh trong quá trình thi t k và tri n khai
h th ng. Do v y cu n bài gi ng ắMô ph ng h th ng truy n thông” đ c vi t nh m cung
c p cho sinh viên nh ng ki n th c b ích liên quan đ n môn h c. Tài li u g m 6 ch ng v i
các n i dung c b n nh sau:


Ch ng 1: Trình bày t ng quan v k thu t mô ph ng bao g m ph ng pháp lu n,
các v n đ v mô hình hóa và vai trò c a mô ph ng trong thi t k h th ng.



Ch ng 2: Gi i thi u v MATLAB giúp sinh viên n m đ c v n đ c b n trong vi c
s d ng MATLAB làm công c tính toán trong k thu t nói chung và trong mô ph ng
h th ng truy n thông các ch ng sau.



Ch ng 3: Gi i thi u v Simulink, m t công c trong MATLAB đ c s d ng đ mô
ph ng d a trên mô hình hay s đ kh i, thu n ti n cho vi c mô ph ng h th ng.



Ch ng 4: Mô ph ng quá trình thu phát tín hi u bao g m các v n đ c b n v tín
hi u trong mô ph ng, mô ph ng các quá trình c b n th c hi n t i b phát và b thu
trong m t h th ng truy n thông.



Ch ng 5: Mô ph ng kênh thông tin bao g m ph ng pháp th c hi n đ mô ph ng
các kênh c b n nói chung đ n các kênh thông tin c th nh kênh h u tuy n và kênh
vô tuy n.



Ch ng 6:
đ c b nv

c tính tham s và hi u n ng h th ng giúp sinh viên n m đ c các v n
c tính trong th ng kê, đ c bi t là trong đánh giá hi u n ng h th ng.

Chúng tôi hy v ng r ng cu n bài gi ng s là tài li u tham kh o h u ích cho sinh viên
chuyên ngành vi n thông và nh ng ng i quan tâm. Tuy nhiên đ giúp sinh viên n m b t
nh ng v n đ c b n nh t c a k thu t mô ph ng h th ng truy n thông đòi h i ng i h c
ph i có nh ng ki n th c t ng h p c a các môn h c c s khác mà không ph i thu c m c tiêu
và n i dung chính c a môn h c này. ây c ng là phiên b n đ u tiên đ c vi t trong th i gian
ng n do v y s không tránh kh i nh ng sai sót. Chúng tôi r t mong nh n đ c ý ki n đóng
góp c a các quí th y cô, các b n sinh viên và nh ng ng i quan tâm đ hoàn thi n h n cu n
tài li u này.

Tác gi
TS. Nguy n

c Nhân

ii


M CL C
Ch

ng 1 T ng quan v k thu t mô ph ng

1

1.1 Gi i thi u chung

1

1.2 Ph

2

ng pháp lu n mô ph ng

1.2.1 Mô hình hóa bài toán

2

1.2.2 Tính đa m t trong mô ph ng

5

1.3 Các khái ni m c b n v mô hình hóa

7

1.3.1 Mô hình hóa h th ng

10

1.3.2 Mô hình hóa thành ph n ch c n ng

11

1.3.3 Mô hình hóa quá trình ng u nhiên

11

1.3.4 Mô hình hóa h th ng gi đ nh

12

1.4 K thu t đánh giá hi u n ng

13

1.5 Sai s trong mô ph ng

14

1.5.1 Sai s trong mô hình hóa h th ng

14

1.5.2 Sai s trong mô hình hóa linh ki n

15

1.5.3 Sai s trong mô hình hóa quá trình ng u nhiên

16

1.5.4 Sai s x lý

17

1.6 Vai trò mô ph ng trong thi t k h th ng truy n thông

17

1.7 T ng k t ch

21

ng

Câu h i/bài t p ch

Ch

ng 1

ng 2 Gi i thi u v MATLAB

21

22

2.1 Gi i thi u chung

22

2.2 Các c u trúc c b n trong MATLAB

23

2.2.1 Các bi n MATLAB

23

2.2.2 Các phép tính s h c

27

2.2.3 Các phép tính logic và quan h

31

2.2.4 Các hàm toán h c

33

2.2.5 Các hàm đ h a

35

iii


2.2.6 Các ho t đ ng I/O

43

2.3 Thao tác ma tr n và vect

44

2.4 L p trình trong MATLAB

47

2.4.1 Các th t c MATLAB

47

2.4.2 Các hàm con MATLAB

49

2.4.3 C u trúc ngôn ng MATLAB

50

2.4.4 Hàm eval

54

2.4.5 i u khi n hàm

55

2.5 MATLAB Editor và Debugger

56

2.5.1 Các ch c n ng Editor

56

2.5.2 Các ch c n ng Debugger

57

2.6 M t s ph

58

ng pháp s s d ng MATLAB

2.6.1 Ph

ng pháp tìm nghi m

58

2.6.2 Ph

ng pháp tích phân

59

2.6.3 Ph

ng pháp gi i ph

2.7 T ng k t ch

ng

Câu h i/bài t p ch

Ch

ng trình vi phân

61
68

ng 2

ng 3 Gi i thi u v Simulink

69

72

3.1 Gi i thi u chung

72

3.2 Nguyên lý ho t đ ng c a Simulink

73

3.2.1 Xây d ng s đ kh i Simulink

73

3.2.2 Tham s hóa các kh i Simulink

74

3.2.3 Mô ph ng b ng Simulink

76

3.3 Gi i ph

77

3.4
3.5 T

ng trình vi phân b ng Simulink

n gi n hóa h th ng Simulink
ng tác v i MATLAB

81
83

3.5.1 Truy n các bi n gi a Simulink và MATLAB

83

3.5.2 L p l i các mô ph ng Simulink trong MATLAB

83

3.5.3 Truy n các bi n thông qua các bi n toàn c c

85

3.6 T ng k t ch

85

ng

iv


Câu h i/bài t p ch

Ch

ng 3

ng 4 Mô ph ng tín hi u và quá trình thu phát

86

87

4.1 Gi i thi u

87

4.1.1 Mô hình mô ph ng tín hi u b ng g c và thông d i

88

4.1.2 Quá trình l y m u và n i suy

91

4.1.3 Khai tri n Fourier

96

4.2 Mô ph ng ngu n tín hi u

98

4.2.1 Ngu n tín hi u t

98

ng t

4.2.2 Ngu n tín hi u s

100

4.2.3 Ngu n tín hi u ng u nhiên

101

4.3 Mã hóa

106

4.3.1 Mã hóa ngu n

106

4.3.2 Mư đ

109

ng truy n

4.3.3 Mã hóa kênh

113

4.4 i u ch và gi i đi u ch

116

4.4.1 i u ch tín hi u t

116

ng t

4.4.2 i u ch tín hi u s

119

4.4.3 Quá trình thu và gi i đi u ch

122

4.5 Quá trình l c

127

4.5.1 L c t o d ng ph

127

4.5.2 L c t o d ng xung

129

4.5.3 Các b l c ph i h p

132

4.6 Quá trình đ ng b

136

4.6.1 Quá trình đ ng b trong mô ph ng

136

4.6.2 Mô ph ng m ch vòng khóa pha (PLL)

140

4.7 T ng k t ch

142

Ch

ng

ng 5 Mô ph ng kênh thông tin

145

5.1 Gi i thi u chung

145

5.2 Mô hình kênh AWGN

148

5.3 Các mô hình kênh thông tin c th

152
v


5.3.1 Kênh h u tuy n và ng d n sóng

152

5.3.2 Kênh vô tuy n

153

5.3.3 Kênh pha đinh đa đ

ng

5.3.4 Kênh r i r c
5.4 T ng k t ch

162
ng

Câu h i/bài t p ch

Ch
6.1

ng 6

157

168
ng 5

c tính các tham s và đánh giá hi u n ng

c tính các tham s

168

170
170

6.1.1

c tính m c sóng trung bình

170

6.1.2

c tính công su t trung bình

171

6.1.3

c tính ph

172

6.2

c tính t s SNR

174

6.3 ánh giá hi u n ng h th ng

176

6.3.1 Ph

ng pháp Monte-Carlo

177

6.3.2 Ph

ng pháp bán gi i tích

182

6.3.3 Các ph

ng pháp khác

183

6.3.4 M t s ví d mô ph ng h th ng vi n thông

184

6.4 T ng k t ch

187

ng

Câu h i/bài t p ch

ng 6

187

Tài li u tham kh o

188

Ph l c A

189

vi


DANH SÁCH THU T NG

VI T T T

Thu t ng ti ng Anh
A
ADC
AM
AMI

ASK
AWGN
B
BER
D
DFT
DPSK
DSB
DSP
E
erp
F
FIR
FM
FSK
H
HDL
HMM
I
I/O
IDFT
IIR
IS
ISI
N
NRZ
O
OFDM

Thu t ng ti ng Vi t

Amplitude Modulation
Alternate Mark Inversion
Amplitude Shift Keying
Additive White Gaussian Noise

Chuy n đ i tín hi u t ng t
sang s
i u ch biên đ
o d u mã
Khóa d ch biên đ
Nhi u Gauss tr ng c ng

Bit Errors Rate

T cđ l i

Discrete Fourier Transform
Differential Phase Shift Keying
Double Side Band
Digital Signal Processing

Khai tri n Fourier r i r c
Khóa d ch pha vi sai
i u ch biên kép
X lý tín hi u s

equivalent random process

Quá trình ng u nhiên t

đ ng

Finite Impulse Response
Frequency Modulation
Frequency Shift Keying

áp ng xung h u h n
i u ch t n s
Khóa d ch t n

Hardware Description Language
Hiden Markov Model

Ngôn ng đ c t ph n c ng
Mô hình Markov n

Input/Output
Inverse Discrete Fourier Transform
Infinite Impulse Response
Important Sampling
Inter-Symbol Interference

Vào/Ra
Khai tri n Fourier r i r c đ o
áp ng xung vô h n
L y m u quan tr ng
Giao thoa gi a các ký hi u

Non-Return-to-Zero

Không tr v không

Orthogonal Frequency Division

Ghép kênh phân chia theo t n

Analog to Digital Conversion

ng

vii


P
PCM
PET
PLL
PM
PSD
PSK
Q
QA
QAM
QPSK
R
RNG
RZ
S
SER
SNR

SSB
T
TDL
V
VSB

Multiplexing

s tr c giao

Pulse Code Modulation
Performance Evaluation Technique
Phase Locked Loop
Phase Modulation
Power Spectral Density
Phase Shift Keying

i u ch xung mã
K thu t c tính hi u n ng
M ch vòng khóa pha
i u ch pha
M t đ ph công su t
Khóa d ch pha

Quasi-Analytical
Quadrature Amplitude Modulation
Quadrature Phase Shift Keying

Bán gi i tích
i u ch biên đ c u ph ng

Khóa d ch pha c u ph ng

Random Number Generator
Return-to-Zero

B t o s ng u nhiên
Tr v không

Symbol Error Rate
Signal to Noise Ratio
Single Side Band

T c đ l i ký hi u
T s tín hi u trên nhi u
i u ch đ n biên

Tributary Delay Line
Vestigial Side Band

ng tr nhánh
i u ch r t biên

viii


Ch

ng 1 T ng quan v k thu t mô ph ng

Mô ph ng ngày này có m t trong nhi u l nh v c khoa h c k thu t đ c bi t

trong thi t k h th ng truy n thông. N i dung ch ng này s trình bày nh ng v n
đ t ng quan và c b n nh t trong k thu t mô ph ng nói chung và trong mô ph ng
h th ng truy n thông nói riêng.

1.1 Gi i thi u chung
Trong nh ng th p k qua các h th ng truy n thông và k thu t x lý tín
hi u ngày càng t ng nhanh chóng v m c đ ph c t p. Trong su t th i gian này s
n i lên các lo i công ngh m i liên quan đ n ph n c ng t c đ cao và chi phí r h n
trong x lý tín hi u s , công ngh quang s i, các linh ki n m ch tích h p đư có tác
đ ng m nh m đ n vi c tri n khai các h th ng truy n thông. Trong khi s phát
tri n v m c đ ph c t p c a h th ng truy n thông t ng lên theo th i gian và n
l c đòi h i cho quá trình phân tích và thi t k , thì s c n thi t đ đ a các công ngh
m i vào các s n ph m th ng m i nhanh chóng c ng đòi h i r ng thi t k đ c
hoàn thành đúng th i gian, hi u qu v chi phí và không m t nhi u công s c. Các
nhu c u này có th đ c đáp ng ch b ng cách s d ng các công c thi t k và
phân tích m nh m đ

c tr giúp b i máy tính.

M t lo t các k thu t tr giúp b i máy tính đư đ c phát tri n trong nhi u
n m qua đ h tr trong quá trình mô hình hóa, phân tích và thi t k các h th ng
truy n thông. Các k thu t đ c tr giúp b i máy tính này n m hai lo i c b n:
ti p c n d a trên công th c mà đó máy tính đ c s d ng đ
c tính các công
th c ph c t p và ti p c n d a trên mô ph ng mà đó máy tính đ c s d ng đ mô
ph ng các d ng sóng ho c tín hi u truy n qua h th ng.
Hi u n ng c a các h th ng truy n thông có th đ

c đánh giá b ng vi c s

d ng các tính toán d a trên công th c, mô ph ng d ng sóng ho c b ng đo ki m và
ch t o m u th .
Các k thu t d a trên công th c d a vào các mô hình đ

c đ n gi n hóa

cung c p cái nhìn sâu v m i quan h gi a các tham s thi t k và hi u n ng h
1


th ng và chúng r t h u ích trong các giai đo n đ u c a quá trình thi t k cho vi c
khám phá không gian thi t k m r ng. Tuy nhiên ngo i tr các tr ng h p quá đ n
gi n và lý t ng hóa thì nó r t khó đ đánh giá hi u n ng c a các h th ng truy n
thông ph c t p ch b ng các k thu t gi i tích v i đ chính xác c n cho quá trình
thi t k chi ti t h n.
ánh giá hi u n ng d a trên các phép đo ki m thu đ

c t các m u thi t k

th ph n c ng t t nhiên là m t ph ng pháp chính xác và đáng tin c y, h u ích
trong các giai đo n sau c a thi t k khi các l a ch n thi t k đ c gi i h n trong
m t t p nh . Ti p c n này nhìn chung là r t t n kém và m t nhi u th i gian và
không linh ho t. Nó rõ ràng là không kh thi đ s d ng ti p c n này trong giai
đo n đ u chu trình thi t k khi s l ng các l a ch n thi t k l n.
B ng ti p c n d a trên mô ph ng đ đánh giá hi u n ng, các h th ng có th
đ c mô hình hóa g n nh
b t k m c chi ti t mong mu n nào và không gian
thi t k có th đ c khai thác c th và chi ti t h n b ng các ti p c n d a trên công
th c ho c đo ki m. D a trên mô ph ng ta c ng có th k t h p các mô hình th c
nghi m và toán h c m t cách d dàng và k t h p các đ c tính đo đ c c a các linh

ki n và các tín hi u th c vào trong phân tích và thi t k . Các d ng sóng đ c mô
ph ng c ng có th đ c s d ng nh là tín hi u đo th cho vi c ki m tra ch c n ng
ho t đ ng c a ph n c ng.
Th c s , m t ti p c n d a trên mô ph ng có th đ c s d ng đ t o ra m t
môi tr ng ch t o m u th nhanh chóng cho vi c phân tích và thi t k các h th ng
x lý tín hi u và truy n thông, m t môi tr ng trong đó các mô hình ph n m m có
th đ c k t h p v i d li u ph n c ng và các tín hi u th c đ t o ra các m u thi t
k không l i ti t ki m chi phí và th i gian.
Nh
đ

c đi m c b n c a ti p c n mô ph ng là t i tính toán l n cái có th

c gi m thi u b ng s l a ch n c n th n các k thu t mô hình hóa và mô ph ng.

1.2 Ph

ng pháp lu n mô ph ng

1.2.1 Mô hình hóa bài toán
M c đích cu i cùng c a mô ph ng là ph ng t o l i các đ c tính c a m t h
th ng v t lý th c t thông qua tính toán d a trên máy tính. M t bài toán mô ph ng
đ n gi n nh t th ng bao g m b n b c c b n sau:

2


-

Ánh x m t bài toán đư cho thành m t mô hình mô ph ng, đâyc ng là

b c quan tr ng nh t c a bài toán mô ph ng. B c này có th đ c xem
là b c mô hình hóa đ chuy n m t mô hình v t lý th c thành mô hình
toán h c.

-

Phân gi i bài toán t ng th thành m t t p các bài toán nh h n. Vi c phân
chia này c ng là cách đ đ n gi n hóa bài toán xây d ng đ m b o tính
kh thi trong tính toán.

-

L a ch n m t t p các k thu t phù h p v mô hình hóa, mô ph ng và
tính và áp d ng chúng đ gi i các bài toán con đư đ
thu t gi i đ
tính.

-

c

c phân chia. Các k

c s d ng đ tính toán tìm nghi m thông qua h th ng máy

K t h p các k t qu c a các bài toán con đ cung c p nghi m cho bài
toán t ng th xác đ nh ban đ u.

M t h th ng truy n thông th c t nhìn chung quá ph c t p đ có th mô t
và mô ph ng nó m t cách toàn b . Do v y nó r t c n thi t đ đ n gi n hóa m t s

m t c a bài toán mô ph ng giúp d dàng h n cho vi c tính toán. Ngoài vi c phân
chia bài toán t ng th thành các bài toán nh h n, thì vi c chuy n t bài toán l n
h n thành d ng đ n gi n h n đ c xem nh là th c hi n thí nghi m có đi u ki n là
c ng c n thi t. Xét d ng sóng đ u ra Vt c a m t h th ng t i th i đi m r i r c t theo
d ng Vt = g(), trong đó g là hàm truy n c a h th ng và  = (z1, z2, …, zK) là t p
các quá trình đ u vào (r i r c th i gian). Ch c n ng c a m t mô ph ng nói chung là
đ t o ra m t chu i giá tr {Vt} đ i v i t = kTs, k = 1, 2,…, v i Ts là chu k l y
m u. Chu i này s đ

c x lý theo ki u đ thu đ

c đ i l

ng hi u n ng ho c

thông tin phù h p khác. M t thí nghi m có đi u ki n s t o ra Vt = g(’) trong đó

’ = (z1, …, zk, zk+ 1 = k+1, …, zK = K). ó là k quá trình đ u tiên đ
trong khi các quá trình còn l i đ

c mô ph ng

c duy trì t i các giá tr c đ nh đ t o ra thí

nghi m đ n gi n h n. Các giá tr này có th đ c đ t b ng 0 t ng đ ng v i vi c
b qua các quá trình này. M t d ng đi u ki n khác là đ n gi n hóa b n thân h
th ng. S đ n gi n hóa này có th bao g m m t s mô t m t ho t đ ng v i đ
ph c t p đ c rút g n ho c b qu hoàn toàn m t ho c nhi u ho t đ ng. K t h p
đ t đi u ki n lên h th ng và lên các quá trình đ u vào, h th ng đ c đ n gi n hóa
b i g’, thí nghi m mô ph ng đ

c mô t b i Vt = g’(’). M c đích cu i cùng c a

quá trình đ n gi n hóa là đ m b o kh n ng tính toán trong quá trình mô ph ng.

3


Tuy nhiên quá trình này đ

c th c hi n b ng các phép g n đúng c ng có ngh a r ng

có s sai l ch gi a mô hình và h th ng th c t .

Hình 1-1 (a) Thi t b v t lý và các mô hình, (b) Các nh h

ng đ ph c t p c a mô hình.

Có hai ki u mô hình mà ta c n xem xét: mô hình gi i tích và mô hình mô
ph ng và c hai đ u là s tr u t ng c a m t linh ki n hay h th ng v t lý nh cho
th y trong hình 1-1a. Linh ki n v t lý có th là m t ph n t m ch nh m t đi n tr
ho c m t phân h nh m t m ch vòng khóa pha, mà nó c ng có th là m t h th ng
truy n thông. B c đ u tiên và c ng là quan tr ng nh t trong quá trình mô hình hóa
là nh n ra đ c các thu c tính và các đ c tính ho t đ ng c a thi t b v t lý đ c mô
t trong mô hình. Các mô hình gi i tích đi n hình thu c các d ng ph ng trình ho c
h ph ng trình xác đ nh quan h đ u vào ậ đ u ra c a thi t b v t lý. Các ph ng
trình này ch là s mô t m t ph n c a thi t b đ c mô hình hóa vì ch m t s m t
xác đ nh c a thi t b đ c mô hình hóa. Thêm n a các ph ng trình đ nh ngh a thi t
b th ng ch chính xác trên m t d i gi i h n các tham s (đi n áp, dòng, t n s ).
Mô hình mô ph ng luôn là m t t p các gi i thu t th c hi n tính toán nghi m s c a

các ph ng trình đ nh ngh a mô hình gi i tích. Các k thu t phân tích s và x lý
tín hi u s là nh ng công c đ c s d ng đ phát tri n các gi i thu t này. Các mô
hình có các m c tr u t

ng khác nhau và t ng lên khi d ch chuy n t thi t b v t lý

t i mô hình gi i tích và cu i cùng là mô hình mô ph ng. S t ng m c tr u t ng là
k t qu c a các gi đ nh và các g n đúng đ c đ a ra khi đi t thi t b v t lý lên mô
hình gi i tích và mô hình mô ph ng.
M t v n đ c n l u ý trong bài toán mô ph ng là s nh h ng c a m c đ
ph c t p c a mô hình. Các mô hình đ n gi n cho phép th c hi n nhanh h n các mô
hình ph c t p h n. Tuy nhiên các mô hình đ n gi n có th không mô t m t cách
đày đ các thu c tính quan tr ng c a thi t b do đó mô ph ng có th thu đ c k t
qu có sai s l n. Nh v y có s bù tr gi a đ chính xác c a mô hình và th i gian
4


ch y mô ph ng nh cho th y trong hình 1-1b. M t mô ph ng trong th c t đ

c

thi t k t t đ m b o vùng ho t đ ng t i u cung c p đ chính xác và t c đ th c
hi n h p lý. Tuy nhiên tùy thu c vào m c đích mô ph ng mà trong m t s tr ng
h p đòi h i m c đ chính xác cao, nói cách khác m c đ ph c t p mô hình ph i đ
đ đáp ng yêu c u, do v y th i gian chay mô ph ng lâu là khó tránh kh i.

1.2.2 Tính đa m t trong mô ph ng
Tr c nh ng n m 1970 bài toán mô ph ng th ng đ c gi i quy t theo cách
thiên v d ng đ c bi t. Ph ng pháp lu n đ phát tri n mô ph ng và các ngu n l i
xu t hi n trong m i ch

ng trình mô ph ng không đ

c hi u m t cách đ y đ . H n

20 n m qua, c ng đ ng nghiên c u đư t o ra m t kh i l ng l n ki n th c, t o ra
ph ng pháp lu n đ phát tri n mô ph ng c ng nh vi c th ng nh t v lý thuy t đ
gi i quy t nhi u v n đ n y sinh trong quá trình tri n khai ch ng trình mô ph ng.
Theo đó, vi c dùng mô ph ng nh là công c phân tích c n thi t đ hi u và hi u sâu
s c nh m tri n khai mô ph ng có đ tin c y. Xây d ng l n kh i l ng ki n th c này
đòi h i ph i tích h p t nhi u ki n th c trong nhi u l nh v c khác nhau. M c dù
ch a đ c th u đáo nh ng 9 l nh v c nghiên c u quan tr ng nh h ng đ n quá
trình nghiên c u v mô ph ng đ c mô t
hình 1-2. Ta xét ng n g n 9 l nh v c
này nh m rõ h n v m i quan h c a chúng v i khoa h c mô ph ng.

Hình 1-2 Các l nh v c nh h

ng lên nghiên c u mô ph ng các h th ng truy n thông

Các khái ni m v lý thuy t h th ng tuy n tính cho ta các k thu t đ xác
đ nh các quan h vào/ ra c a h th ng tuy n tính, cho phép trình bày mô hình h

5


th ng trong mi n th i gian

d ng hàm đáp ng xung kim h th ng và mi n t n s

d ng hàm truy n đ t h th ng c ng nh vi c xây d ng n n t ng cho nhi u v n đ .
Hi n nhiên, ki n th c lý thuy t truy n thông là r t quan tr ng. C u trúc h
th ng, đ c tính ho t đ ng c a các phân h (b gi i đi u ch , b cân b ng, chi ti t
hóa các mô hình kênh…) ph i đ c hi u rõ tr c khi tri n khai mô ph ng. Khi s
d ng mô ph ng đ xác đ nh các giá tr c a tham s h th ng, c n ph i l u ý đ n d i
giá tr c a nó có ý ngh a th c t tr c khi tri n khai mô ph ng. C n ph i có nh ng
hi u bi t sâu s c v đ c tính h th ng đ đ m b o ho t đ ng mô ph ng chính xác và
k t qu h p lý.
Các công c c a x lý tín hi u s (DSP) đ c dùng đ tri n khai các gi i
thu t, t đó xây d ng mô hình mô ph ng h th ng truy n thông. Mô hình mô ph ng
này th ng bao g m m t s phép l y x p x r i r c c a các ph n t h th ng liên
t c, do v y c n có ki n th c v x lý tín hi u s đ hi u và đánh giá b n ch t c a
các phép l y x p x này. Th c t , m i kh i ch c n ng trong mô hình mô ph ng là
m t ho t đ ng DSP, vì v y các công c c a DSP cho ta các k thu t th c hi n mô
ph ng.
Gi i tích s có quan h ch t ch v i DSP, nh ng đ

c đ c p tách bi t vì nó

là ph n ki n th c c h n. Nhi u k thu t kinh đi n nh phân tích s , n i suy đa
th c, k thu t fit đ th đ u có ngu n g c trong gi i tích s .
Các khái ni m v xác su t c ng là n n t ng c n b n cho mô ph ng. Vi c
đánh giá hi u n ng h th ng truy n thông th ng đ c bi u di n trong các thu t
ng xác su t. Ví d khi đ c p xác su t l i bit hay xác su t l i ký hi u trong h
th ng truy n thông s ; khi xét bài toán đ ng b , ta quan tâm xác su t l i pha v t
quá m t m c cho tr c. Lý thuy t xác su t c b n cho ta khái ni m v bi n ng u
nhiên và hàm m t đ xác su t. Ki n th c v hàm m t đ xác su t cho phép tính toán
các đ i l ng nh đư đ c p ph n trên. K t qu c a mô ph ng th ng là m t bi n
ng u nhiên và ph ng sai c a bi n ng u nhiên đó là m t đ i l ng đo đ chính xác
th ng kê c a mô ph ng.

Trong nhi u tr ng h p, các d ng sóng tín hi u và t p âm đ c x lý b i mô
ph ng đ c coi là các hàm m u c a m t quá trình ng u nhiên. S phát tri n các
thu t toán đ t o d ng sóng có các thu c tính th ng kê phù h p s đòi h i ki n th c
quá trình ng u nhiên c b n. Lý thuy t quá trình ng u nhiên cho ta các công c đ
mô t các quá trình này trong mi n th i gian (hàm t t

ng quan), và trong mi n t n

6


s (m t đ ph công su t). Nhi u ng d ng khác c a lý thuy t quá trình ng u nhiên
c ng s đ

c đ c p trong n i dung bài gi ng.

M t vài khái ni m c b n v lý thuy t s cung c p các công c đ tri n khai
các b t o s ng u nhiên. Các b t o s ng u nhiên này là các kh i c b n c a b
t o d ng sóng đ bi u di n các chu i s , d ng sóng t p âm, pha đinh tín hi u, nhi u
ng u nhiên.
Khái ni m c b n v khoa h c máy tính c ng s có ích trong mô ph ng. Ví
d nh đ dài t mã, đ nh d ng t mư đ c dùng đ bi u di n các m u tín hi u s
nh h

ng đ n tính chính xác c a mô ph ng. Vi c ch n ngôn ng l p trình c ng

quan tr ng khi tri n khai các b mô ph ng th ng m i. B nh kh d ng, t ch c
b nh s nh h ng cách th c d li u và các l nh đ c chuy n qua gi a các ph n
t c a mô ph ng. Các yêu c u và n ng l c v đ h a s xác đ nh d ng sóng đ c
hi n th nh th nào và s nh h ng quá trình truy n t i mư ch

ph ng t máy tính này đ n máy tính khác.

ng trình mô

Các công c và khái ni m v lý thuy t c tính cho phép đ nh l ng tính
hi u qu c a k t qu mô ph ng. Nh đư đ c p, k t qu mô ph ng ng u nhiên là
m t bi n ng u nhiên. M i khi th c hi n mô ph ng s t o ra m t giá tr c a bi n
ng u nhiên đó và bi n ng u nhiên này t o thành b
c tính cho đ i l ng c n đ c
c tính. M t cách t ng quát, lý thuy t c tính cho ta các công c gi i tích c n
thi t đ đánh giá m c đ kh tin c a các k t qu mô ph ng.

1.3 Các khái ni m c b n v mô hình hóa
Theo ngh a r ng, thu t ng ắh th ng truy n thông” ám ch đ n m t m ng
truy n thông toàn c u, h th ng v tinh đ a t nh, h th ng truy n d n quang ho c
m t modem tích h p s n trong m t máy tính cá nhân. M t cách nhìn phân c p
th ng đ c s d ng đ mô t các h th ng truy n thông nh cho th y trong hình
1-3. M c đ nh trong mô t này là m t m ng truy n thông đ c t o b i các nút m ng
k t n i v i nhau qua các tuy n thông tin ho c các h th ng truy n d n nh đ c mô
t trong l p d i. M t tuy n truy n d n l i đ c hình thành t các ph n t nh các
b đi u ch , các b mã hóa, các b l c, các b khuy ch đ i và các thành ph n khác
th c hi n các ho t đ ng x lý tín hi u. Các ph n t này có th là các m ch đi n
t ng t , các m ch s ho c m t thu t toán th c thi trên m t b x lý tín hi u s
(DSP) kh l p trình. Chi ti t c a các ph n t này đ
phân c p.

c mô t

l pd

i cùng c a

7


Hình 1-3 C u trúc phân c p trong mô ph ng

M t lo t các k thu t mô ph ng khác nhau đ

c s d ng đ đánh giá hi u

n ng c a các l p khác nhau. T i m c m ng, lu ng các gói và các b n tin trên m ng
đ c mô ph ng b ng vi c s d ng m t b mô ph ng các s ki n r i r c và các đ i
l ng hi u n ng nh thông l ng m ng, th i gian đáp ng và hi u su t s d ng tài
nguyên đ c c tính nh là m t hàm c a các tham s m ng nh t c đ x lý, kích
c b đ m t i nút m ng và dung l ng tuy n. Các mô ph ng m ng đ c s d ng đ
thi t l p các đ c tính cho các b x lý, các giao th c và các tuy n truy n d n.
Các h th ng truy n thông gi i quy t vi c truy n d n các d ng sóng mang
thông tin trên các ki u kênh thông tin khác nhau (không gian t do, cáp đ ng, s i
quang,,..).
i v i các h th ng truy n d n s , hi u n ng c a tuy n thông tin đ c
đo theo đ c tính l i bít, và hi u n ng t c đ l i th ng đ c c tính b ng k thu t
mô ph ng d ng sóng qua mô hình c a các kh i ch c n ng. Khác v i mô ph ng
m ng đ c s d ng đ thi t l p các đ c tính c a tuy n, thì mô ph ng m c h th ng
đ c s d ng đ ki m tra r ng thi t k tuy n đáp ng đ c các đ c tính này. Các
tham s thu đ c t mô ph ng m c h th ng đ
m c m ng đ ki m tra hi u n ng m ng.
L pd

c chuy n sang cho b mô ph ng

i cùng trong hình 1-3 liên quan đ n ho t đ ng c a các thành ph n

nh các b l c và các b cân b ng s d ng ho c công ngh t ng t ho c công
ngh s . Các b mô ph ng m ch nh Spice ho c b mô ph ng s nh HDL
(Hardware Description Language) đ

c s d ng đ mô ph ng, ki m tra ch c n ng
8


ho t đ ng và đ c tính c a các thành ph n linh ki n. Mô ph ng m c h th ng thi t
l p các đ c tính cho vi c th c thi hoàn t t và mô ph ng m c m ch th c thi đ c
s d ng đ cung c p các mô hình đ c tính (ví d : hàm truy n đ t c a m t b l c)
cho m c h th ng.
Trong ph m vi gi i h n n i dung, bài gi ng này s t p trung vào mô ph ng
h th ng truy n thông s d ng k thu t mô ph ng d ng sóng.
Nhìn chung v b n ch t đ mô hình càng chính xác thì m c đ mô t nó càng
chi ti t. S mô t h th ng đ c phân chia theo m c đ chi ti t khác nhau. Cách mô
t h th ng m t cách tr c quan th

ng đ

c th c hi n thông qua m t s đ kh i.

M i kh i trong s đ có th đ c tri n khai và đ c mô t b i m t s đ các kh i
con khác k t n i v i nhau trong b n thân kh i đó. Quá trình này có th ti p t c đ c
th c hi n cho đ n khi không th rút g n xu ng thành các kh i con đ c n a. K t
qu c a vi c khai tri n s đ kh i có th đ c bi u di n tr c quan qua s đ d ng
cây v i các nhánh liên ti p đ c tr ng cho các m c đ chi ti t t ng d n lên nh cho

th y trong hình 1-4. C u trúc này c ng cho th y tính phân c p trong vi c th c thi
ph n m m và cho c vi c qu n lý m c đ ph c t p c a mô hình hóa. Cây phân c p
t ng d n theo d ng l n ng c v i phía trên là các mô hình m c cao và đi d n xu ng
là các mô hình m c th p. M c đ chi ti t s t ng d n t trên xu ng d i. M t mô
hình m c th p đ c xem nh là m t ph n đ c phân chia ra t mô hình m c cao
h n bao hàm m t s mô t sát h n v i m c v t lý.

Hình 1-4 C u trúc phân c p trong mô hình hóa

9


Hình 1-5 Mô t mô hình hóa phân c p h th ng truy n thông.

S phân c p có th đ

c minh ch ng rõ nh mô t h th ng truy n thông cho

trong hình 1-5. Nó c ng cho th y rõ r ng m c đ ph c t p t n t i c hai chi u: theo
m c phân c p (chi u d c) và t i m i m c (chi u ngang). M c trên cùng đ c xem
là m c h th ng g m các kh i ch c n ng th c hi n m t x lý xác đ nh trong h
th ng. M i kh i ch c n ng m c h th ng c ng có th đ c mô t chi ti t h n
m c d i g i là m c phân h . Quá trình phân chia chi ti t có th ti p t c xu ng
m c các thành ph n linh ki n. T ng ng v i c u trúc phân c p này bài toán mô
hình hóa c ng đ c phân chia thành ba ki u mô hình hóa đó là: mô hình hóa h
th ng, mô hình hóa các thành ph n linh ki n và mô hình hóa quá trình.

1.3.1 Mô hình hóa h th ng
M t h th ng

đây là m t tuy n truy n d n đ

c mô t

m c cao nh t b ng

s đ kh i k t n i các phân h hay h th ng con. V n đ mô hình hóa h th ng là
m t v n đ v c u hình theo ngh a s đ kh i mô ph ng và càng sát v i th c t thì
mô hình h th ng càng chính xác. Nh đư đ c p, mô hình m c cao nh t có th c n
đ c s d ng cho mô ph ng đ gi m t i tính toán. Tuy nhiên, b t k m c nào
trong cây phân c p đ u có th gi m m c đ ph c t p mô hình hóa b ng cách ch s
10


d ng m t t p con các kh i t i m c đó. ây là d ng rút g n m c đ ph c t p th

ng

đ c s d ng m c mô hình hóa h th ng, đi u này mu n nói r ng m t s các
phân h có th đ c b qua kh i mô ph ng ho c đ c mô t theo ki u đ n gi n
hóa. Ví d trong m t s tr ng h p mô ph ng h th ng nh mô t trong hình 1-5
các kh i mã hóa ngu n th c hi n chuy n đ i tín hi u t ng t sang s (ADC) có th
đ c b qua mà s d ng luôn ngu n tín hi u s đ u vào.
Nh v y nói chung đi u đáng mong mu n là mô ph ng s đ kh i đ c rút
g n nhi u nh t có th t quan đi m tính toán hi u qu và vi c rút g n nh v y có
th hoàn toàn ch p nh n đ
đúng trong m t s tr

c trong nhi u tr

ng h p. Nói cách khác m c đ g n

ng h p mô ph ng là không th tránh kh i.

1.3.2 Mô hình hóa thành ph n ch c n ng
M t thành ph n linh ki n đây đ n gi n là m t kh i ch c n ng m c phân
h có nh ng tính ch t mà nhà thi t k h th ng mong mu n. T quan đi m tính
toán, mô hình linh ki n lý t ng có th di n t duy nh t m c phân h c a cây c u
trúc mô hình hóa. Ki u mô t mô hình các thành ph n linh ki n có th đ c th hi n
qua m t ph ng trình, m t t p ph ng trình, m t thu t toán ho c m t b ng tra c u
d li u (lookup table). Tuy nhiên trong mô ph ng m c h th ng, các kh i thành
ph n có th đ c mô t đ n gi n b ng m t hàm truy n đ t. Có th ví d nh m ch
vòng khóa pha (PLL) trong kh i khôi ph c sóng mang có th đ c mô t b ng m t
ph ng trình vi phân b c hai. M t ví d khác nh ngu n laser trong b phát quang
có th đ c đ c tr ng b i các ph ng trình t c đ là m t h ph ng trình vi phân.
M t mô hình các thành ph n linh ki n t t cho phép kh o sát chi ti t các đ c
tính c a các thành ph n linh ki n ph thu c vào t t c các tham s nh h ng. K t
qu kh o sát có th s đ

c s d ng đ xem xét các nh h

ng c a các thành ph n

linh ki n trong mô ph ng m c h th ng.

1.3.3 Mô hình hóa quá trình ng u nhiên
M t đi u rõ ràng r ng các tín hi u đ u vào và đ u ra c a các h th ng và các
phân h là các quá trình ng u nhiên mong mu n (thông tin) và không mong mu n
(nhi u và giao thoa) và m c đích c b n c a mô ph ng là đ tính toán m c đ đ m
b o ch t l ng tín hi u mong mu n. Do v y m c đ trung th c c a tính toán này

ph thu c vào m c đ các quá trình mô ph ng có th sao chép các tính ch t c a các
quá trình th c. Nhi m v mô hình hóa nhìn chung là đ b t ch c m t quá trình
ng u nhiên t i ngu n sinh ra nó, nên n u ta có các mô hình các kh i ch c n ng t t
11


thì các quá trình này s tác đ ng lên tín hi u đ u vào đ sinh ra tín hi u đ u ra chính
xác và h p lý. Vi c sao chép quá trình ng u nhiên đ
ng u nhiên trong quá trình mô ph ng.

c th c hi n b i m t b t o s

M c dù các ngu n tin và các ngu n nhi u c hai đ u là các quá trình ng u
nhiên trong v n hành, trong thi t k và đo ki m h th ng các ngu n tín hi u th ng
đ c s d ng ho c gi đ nh là các tín hi u đo th th ng có tính xác đ nh. Ví d
nh m t tín hi u đo th có th là tín hi u hình sin ho c m t chu i s có c u trúc s n
đ c t o ra b i thanh ghi d ch trong m t k t n i c th . Các chu i s này th ng
đ

c g i là các chu i gi ng u nhiên.

Có m t ki u quá trình ng u nhiên khác mà ta c n mô hình hóa nh ng không
mô t quá trình nhi u hay thông tin, đó là m t kênh ng u nhiên nh kênh pha đinh.
đây bài toán mô hình hóa là đáp ng xung c a kênh th ng đ c gi đ nh bi n
đ i ng u nhiên theo th i gian.
M t d ng c u trúc mô hình hóa khác là mô hình quá trình ng u nhiên t

ng

đ ng (erp). Ý t ng mô hình này nh sau: gi s r ng quá trình ng u nhiên đ u

vào x(t) đi qua n các kh i hay phân h n i ti p nhau và xu t hi n t i đ u ra là quá
trình y(t). N u b ng m t s công c ta có th suy ra m t s đ c tính c a quá trình
ng u nhiên y(t) thì toàn b quá trình x lý x y ra có th đ c rút g n hay đ n gi n
hóa b ng cách tìm và t o ra m t chu i ng u nhiên sao chép y(t) mà không c n ph i
x lý x(t) qua n kh i. Nh v y mô hình erp có th giúp đ n gi n hóa quá trình tính
toán. M t ví d ng d ng mô hình này là mô ph ng nhi u pha trong h th ng truy n
thông.

1.3.4 Mô hình hóa h th ng gi đ nh
Trong m t s tr

ng h p không ph i t t c các th c th đ

c mô hình hóa

đ u đư đ c xác đ nh rõ ràng tr c. Có th h u h t các ho t đ ng mô ph ng đ c
th c hi n đ tr giúp quá trình thi t k m t h th ng mà các đ c tính riêng bi t c a
h th ng ban đ u không đ c bi t và ch d n d n đ c xác đ nh m t cách rõ ràng
h n theo quá trình. M t h th ng m i đ c thi t k đ c xem nh là m t h th ng
gi đ nh.
M t trong các m t h u ích c a mô ph ng là kh n ng c tính hi u n ng c a
m t h th ng m t cách chân th c tr c khi nó đ c xây d ng trên th c t . Do v y
đi u mong mu n là có th đ nh h

ng quá trình phát tri n ph n c ng đ m b o m t

hi u n ng xác đ nh. V n đ then ch t đ i v i quá trình này là hi n th c hóa s

nh
12

h

ng c a b t k thành ph n thi t b nào có th đ

c d đoán ch b ng m t s tham

s quan tr ng đ c l a ch n t t. M c dù đ c tính c a m t linh ki n thành ph n có
th bi n đ i b t k trong c u trúc chi ti t c a nó th m chí sau khi các tham s đư nói
tr c đ c thi t l p, thì nh ng bi n đ i này c n gây ra s thay đ i t ng đ i nh v
hi u n ng vì các tham s chính đư đ c l a ch n đ c đ nh các đ c tính c n thi t
c a linh ki n. Do đó n u các tham s này đ c l a ch n nh là các y u t đi u
khi n cho thi t k ph n c ng và nh m chúng thành các thông s k thu t thì m t h
th ng gi đ nh có th đ c t ng h p đ g n v i các thông s này, và hi u n ng c a
m t h th ng đ

c hi n th c hóa đ

c g n đúng ho c đ

c gi i h n t t b i hi u

n ng c a mô hình ph n m m c a h th ng gi đ nh.

1.4 K thu t đánh giá hi u n ng
M c tiêu cu i cùng c a mô ph ng là thu đ c m t c tính m t s đ i l ng
hi u n ng m c h th ng thông qua m t s k thu t đánh giá hi u n ng. M t k
thu t đánh giá hi u n ng (PET) là m t t p các công c gi i tích và các gi đ nh đ c
áp d ng v i nhau trong m t gói ph n m m mô ph ng cho m c đích c tính hi u

qu m t s phép đo hi u n ng.
i v i h th ng truy n thông t ng t , phép đo
hi u n ng c b n là t s tín hi u trên nhi u đ u ra (SNR). V i h th ng truy n
thông s , phép đo hi u n ng là t s l i bit (BER). T s tín hi u trên nhi u c ng là
phép đo hi u n ng th c p trong các h th ng truy n d n s .
Trong các k thu t PET, ph ng pháp Monte-Carlo th ng đ c s d ng đ
c tính BER. Tuy nhiên c n chú ý th i gian ch y mô ph ng có th r t lâu khi s
d ng ph ng pháp này. i l ng đo c a m t mô ph ng Monte-Carlo (SNR ho c
BER) là m t bi n ng u nhiên. Th i gian ch y mô ph ng càng lâu thì các quan sát
càng sát v i giá tr th c. Nh đư đ c p có m t s bù tr gi a th i gian ch y và đ
chính xác c a phép đo. N u m t h th ng đ c d đ nh đ có BER c 10-5 thì khi
đó m t bít l i đ

c mong đ i quan sát th y c m i 105 bits.

thuy t ph c đ

c

r ng BER th c s kho ng 10-5 thì s không đ đ ch quan sát 1 l i trong 105 bít.
đ m b o đ tin c y c a k t qu
c tính BER, s l ng bít c n truy n đi c n n m
trong d i 10/p đ n 100/p v i p là BER th c. i v i p = 10-5 thì 10/p t ng ng v i
106 bít.
Trong tr

ng h p v i p đ nh , s l

ng bít c n truy n l n làm cho th i gian

ch y mô ph ng r t lâu và không kh thi. Do v y có m t s PET khác nh s thay
th ho c bi n đ i c a ph ng pháp Monte-Carlo. Trong h th ng tuy n tính, nhi u
Gauss đ

c bi t đ duy trì tính Gauss. Ki n th c này cho phép ta k t h p các bi u
13


th c gi i tích v i mô ph ng không nhi u đ thu đ

c các

c tính BER r t hi u qu

nhanh h n nhi u ph ng pháp MC. S k t h p gi a ki n th c gi i tich và k thu t
mô ph ng đ c g i là k thu t bán gi i tích (QA). Ngoài k thu t QA, m t s k
thu t c tính khác c ng đ c áp d ng đ gi m th i gian ch y mô ph ng nh k
thu t l y m u quan tr ng (IS) và k thu t ngo i suy đuôi phân b . Vi c l a ch n
PET phù h p c ng s ph thu c vào nhi u y u t liên quan đ n tính ch t h th ng
đ

c mô ph ng.

1.5 Sai s trong mô ph ng
Tính h u ích c a ch y mô ph ng liên h tr c ti p v i đ chính xác c a nó
t c các k t qu mô ph ng sát v i các đ c tính c a h th ng v t lý th c đ c mô
ph ng. Nhìn chung đ chính xác b gi i h n b i hai lo i sai s đó là sai s mô hình
hóa t ng ng v i các ki u mô hình hóa đư đ c p trên (mô hình hóa h th ng,
mô hình hóa các thành ph n linh ki n và mô hình hóa quá trình ng u nhiên) và sai
s x lý vì các gi i h n tính toán và b n ch t th c c a mô ph ng. Hình 1-6 cho b c

tranh tóm t t các ngu n sai s này.

Hình 1-6 Các ngu n sai s trong mô ph ng

1.5.1 Sai s trong mô hình hóa h th ng
N u s đ kh i mô ph ng không ph i đúng nguyên tr ng t c là đ

cs px p

theo c u hình m t ậ m t v i h th ng th c, khi đó s không tránh kh i k t qu mô
14


ph ng không chính xác hoàn toàn v i đ c tính c a h th ng th c. Lí do s đ kh i
mô ph ng có th không ph i là b n sao chính xác h th ng th c là đ c t gi m m c
đ ph c t p t đó gi m th i gian ch y mô ph ng. Tuy nhiên s rút g n s đ kh i
c n l u ý đ không tác đ ng nhi u đ n tính chân th c c a mô hình.
M t tình hu ng khác khi k t h p c u hình có th không chính xác hoàn toàn
là s lo i b kh i s đ kh i mô ph ng các thành ph n đóng góp nh đ n méo d ng.
Ví d nh ta không mô hình hóa ng-ten trong m t mô ph ng vì m t ng-ten
th ng có đ r ng b ng t n t ng đ i r ng so v i tín hi u đi vào. T ng t , trong
các ng d ng thông tin v tinh b u khí quy n th

ng b b qua nh m t ph n t

méo d ng vì đ c tính hàm truy n th ng (nh ng không ph i luôn) trong su t v i tín
hi u. Do v y đi u quan tr ng trong mô hình hóa h th ng là c n xác đ nh đúng các
thành ph n quan tr ng và lo i b nh ng thành ph n nh h ng ít đ n hi u n ng đ
gi m m c đ ph c t p, tuy nhiên s có sai s trong k t qu và c n đ m b o m c sai
s là không đáng k .

1.5.2 Sai s trong mô hình hóa linh ki n
M t s sai s s đ c sinh ra t mô hình hóa các thành ph n linh ki n. T i
m c c b n nh t ta không th mong đ i m t mô hình có đ chân th c hoàn h o đ i
v i thành ph n th c, nh ng có th có đ chân th c g n hoàn h o đ i v i m t mô
hình rút g n đ c lý t ng hóa c a linh ki n v t lý. Trong phân tích m c tiêu th c
t trong mô ph ng là đ phát tri n các mô hình đ t t hay t o ra l i trong k t qu
cu i cùng nh có th ch p nh n đ c.
K t qu đ u ra mô ph ng và th c t quan sát ví d nh tr ng h p b l c nói
chung luôn có s khác nhau. M t lí do là b n thân các phép đo v t lý c ng không
hoàn h o. Nh v y các đ c tính v t lý đo đ

c không gi ng m t cách c n thi t nh

các đ c tính th t. M t lý do khác là các đ c tính c a thành ph n linh ki n không th
không đ i theo th i gian vì có th do già hóa và ph n ng khác nhau đ i v i các
đi u ki n môi tr

ng khác nhau.

Nó không c n thi t đ sao chép m t đ c tính c a linh ki n m t cách chi ti t
nh t đ có m t mô hình t t. Nó s ch c n thi t đ sao chép các đ c tính n i b t
chính v các hi u ng gây ra méo d ng c a linh ki n. Khó kh n ti m tàng chính
n m mô hình hóa các b khuy ch đ i có nh . Tuy nhiên nó s r t khó đ
c tính
nh h

ng tích l y c a các sai s mô hình hóa trong m t chu i các kh i k t n i v i

15

nhau.

ó chính là lí do t i sao s th m đ nh b n thân mô hình t i các m c mô hình

hóa khác nhau ph i đ

c th c hi n trong quá trình mô ph ng.

1.5.3 Sai s trong mô hình hóa quá trình ng u nhiên
M t ngu n sai s ti m tàng n a n m m c đ mà các mô hình các quá trình
ng u nhiên không mô t chính xác nh các quá trình th c. Các quá trình quan tâm
th ng là các ngu n tín hi u và các ngu n nhi u. Vi c ph ng t o m t quá trình
ng u nhiên đ c th c hi n b i m t b t o s ng u nhiên sinh ra m t chu i các s
nh là m t t p m u. Nh v y đ i v i các ngu n tín hi u t ng t nh ti ng nói, b
t o s ng u nhiên gi ng nh t o ra m t t p các m u tho i. Tuy v y các k thu t s
d ng cho b t o s ng u nhiên có kh n ng b gi i h n đ sao chép t t c các tính
ch t c a quá trình ng u nhiên. Nó th ng ch có th sao chép hai tính ch t c a m t
quá trình ng u nhiên là m t đ xác su t biên đ b c m t và m t đ ph công su t.
Nh ng tính ch t này nói chung là có th đ đ n m đ c các tính ch t c n thi t c a
m t quá trình cho nhi u m c đích.
Các mô hình ngu n cho h th ng s là các b ng m u t r i r c và có th có
nh . Có hai tr ng h p đ mô ph ng h th ng v i đ u vào là tín hi u đo th ho c là
m t ngu n tín hi u th c. Trong tr ng h p đ u chu i đo th th ng là chu i gi
ng u nhiên có đ dài l n nh t và đ c sinh ra t máy tính. Thêm n a c tính hi u
n ng s không có sai s n u m t chu i de Bruijn có đ dài qm v i q là s l ng ký
hi u trong b ng m u t và m là dung l ng nh c a h th ng đ c s d ng và các
ký hi u đ c sinh ra m t cách đ c l p. N u ngu n th c không sinh ra các ký hi u
m t cách đ c l p thì mô hình hóa ngu n đó b ng m t b t o ký hi u đ c l p có th

gây ra sai s vì các m u giao thoa gi a các ký hi u s không đ c phân b đ u. Sai
s có th nh h n ho c l n h n ph thu c vào các m u nào th ng xuyên xu t hi n
h n. N u ngu n đ c bi t có các ph thu c thì khi đó nó c n đ c mô hình hóa đ
ph n ánh các tính ch t th c c a nó. Các ph thu c này th
nh là các máy tr ng thái h u h n và n u mô hình đó đ
thi t k t h p nó vào trong mô ph ng.

ng đ

c mô hình hóa

c bi t thì đ n gi n c n

i v i các ngu n nhi u trong h th ng truy n thông có ba ki u th

ng đ

c

quan tâm là nhi u nhi t, nhi u pha và nhi u n (nhi u xung kim). Nhi u nhi t đi n
hình đ c mô hình hóa nh nhi u Gauss tr ng và các b t o nhi u Gauss hi n nay
hoàn toàn đ t t đ xem nh mô ph ng nhi u nhi t không gây sai s . Tuy nhiên
nhi u pha v tính không n đ nh b dao đ ng và nhi u n là các quá trình không
ph i lúc nào c ng đ

c bi t rõ hoàn toàn. Do v y các b t o s ng u nhiên đ

cs
16

d ng đ m b o sao chép sát nh t có th v i quá trình th c đ sai s sinh ra là nh
nh t đ đ m b o đ tin c y.

1.5.4 Sai s x lý
Các sai s x lý là vì b n ch t c a mô ph ng và gi i h n b nh , t c đ và
đ chính xác c a máy tính.
Tr c h t ta th y vi c s d ng đ c tr ng r i r c v th i gian cho các d ng
sóng liên t c ho c mô t c a các b l c s d n t i sai s ch ng ph . Tuy nhiên sai
s này có th đ c tính và đ c gi i h n m c nh theo mong mu n. V c b n
trách nhi m c a ng i dùng mô ph ng là đ m b o t c đ l y m u phù h p đ gi m
sai s gây ra đ n m c nh nh t.
M t v n đ gi i h n n a gây ra sai s có th th y khi mô ph ng quá trình l c
s d ng ph ng pháp b t bi n xung kim do ph i rút g n đáp ng xung c a b l c.
i u này s th y rõ ràng đ i v i b l c IIR. Có m t s bù tr gi a đ l n sai s , đ
dài đáp ng xung đ c rút g n và t i tính toán. Do đó c n l u ý đ sai s n m
m c nh ch p nh n đ c b ng vi c tính toán ph n n ng l
ng xung ch nên nh
m c 1-2%.

ng b b qua trong đáp

M t s ki u sai s x lý khác c ng c n l u ý trong mô ph ng nh vi c s
d ng mô hình t ng đ ng b ng g c cho các quá trình thông d i hay gi i h n t c
đ c a máy tính khi ch y mô ph ng Monte-Carlo không đ m b o đ lâu. Do v y
ngoài mô hình hóa thì quá trình x lý tính toán trong mô ph ng c ng c n xem xét
đ tránh các l i nghiêm tr ng có th x y ra trong k t qu đ u ra.

1.6 Vai trò mô ph ng trong thi t k h th ng truy n thông
Trong th gi i th c t c a quá trình thi t k và xây d ng các h th ng truy n

thông, mô ph ng tr thành công c đ h tr trong quá trình này. Mô ph ng không
ch đ c s d ng đ
c tính hi u n ng và t i u tham s trong thi t k mà còn
đ c dùng đ thi t l p các th t c ki m tra và ki m chu n, các d đoán tu i th
c ng nh nghiên c u tính b t th ng sau khi h th ng đ c tri n khai trong th c t .
C ph ng pháp lu n mô ph ng và mô hình mô ph ng đ u đ c s d ng đ bi u
di n h th ng ph thu c vào các giai đo n khác nhau c a quá trình thi t k , tri n
khai và vòng đ i c a h th ng. Ph ng pháp lu n mô ph ng c ng s đ c ki m
soát ho c đ nh h ng b i quá trình thi t k t ng th .

17