Ănten thông minh và ứng dụng trong WCDMA

.7) Với Q là số các ký tự hoa tiêu trung bình và (1+i) là ký tự hoa tiêu được phát như đã biết. tín hiệu hoa tiêu kết hợp của đa đường thứ m đạt được sử dụng các tín hiệu hoa tiêu từ mỗi một ănten và các trọng số ănten hiện thời như sau: (3.8) Sau khi tính toán được các trọng số ănten tín hiệu người sử dụng thứ k giải trải phổ của tín hiệu đa đường thứ m từ mỗi một ănten được gán trọng số và kết hợp như sau: (3.9) Với là tín hiệu người sử dụng thứ k giải trải phổ của đa đường tín hiệuứ m trên ănten thứ j và là trọng số ănten tính được. Khi đó, tín hiệu người sử dụng kết hợp từ mỗi một đa đường được kết hợp coherent để rạo ra một đầu ra : (3.10) Với L là số các bộ phận rake. Nếu hệ số trải phổ của tín hiệu người sử dụng thứ k SFk nhỏ hơn hệ số trải phổ của tín hiệu hoa tiêu SFp, tín hiệuì trọng số ănten giống nhau được sử dụng để đạt được ký tự người sử dụng liên tiếp. Cuối cùng, trọng số ănten phải tương thích đủ nhanh để tách pha đinh của tín hiệu nhiễu và tín hiệu mong muốn, nhưng cần phải chậm hơn tốc độ dữ liệu. 3.3.3 Kết hợp lai ghép Bộ kết hợp phân tập (DC) tận dụng phân tập không gian giữa các tín hiệu và đạt được hiệu năng cao hơn khi các tín hiệu ănten ít tương quan hơn. một bộ kết hợp tương thích (AC) kết hợp các đầu ra bộ phận tương ứng của hai ănten với các trọng số thích hợp được tính toán theo thuật toán N-LMS. Vì hai lược đồ kết hợp này có những đặc tính bổ sung cũng như đối nghịch nhau, nên người ta đã đưa ra một lược đồ mới để tận dụng những ưu điểm của cả hai lược đồ này. Như có thể thấy trong chương 4, DC và AC có những đặc điẻm khác nhau về SỉN và vận tốc di chuyển. Liệu có thể lựa chịn một lược đồ vận hành tốt hơn (giữa DC và AC ) dựa trên môi trường đang vận hành hiện tại. tuy nhiên, điều này là không thể, vì chúng ta khôgn thể ước tính chính xác hiệu năng hay BER của mỗi một lược đồ do tính ước tính không chính xác SINR và khó khăn trong việc đo vận tốc di động. Để khắc phục vấn đề này, một lược đồ đơn giản nhưng hiệu quả đã được giới thiệu và được gọi là bộ kết hợp lai ghép (HC). HC kết hợp DC và AC sử dụng MRC. Sơ đồ khối của HC được trình bày trong hình 3.8. Vì rất khó để tính toán SNR nên giá trị tín hiệu cộng tạp âm tức thời (S +N) được sử dụng để tính đầu ra của mỗi một bộ kết hợp thay cho SNR của nó. Hình 3.8: Bộ kết hợp lai ghép của hệ thống ănten kép 3.4 Mô hình kênh 3.4.1 Giới thiệu chung về mô hình kênh Vì mô hình kênh ảnh hư λng đến thiết kế bộ thu và hiệu năng của chúng, nên mô hình hoá kênh là rất quan trọng cho việc đánh giá hệ thống ănten thông minh. Trong đường lên của hệ thống 3G, tín hiệu người sử dụng được phát không đồng bộ và đi theo các đường khác nhau từ trạm di động đến trạm gốc. Do đó, nguồn nhiễu chính là tín hiệu người sử dụng trong cùng một cell (nhiễu nội cell). Tuy nhiên trong đường xuống của hệ thống 3G, tín hiệu từ trạm gốc là sự kết hợp của tất cả các tín hiệu người đang sử dụng và tín hiệu điều khiển chung. Tín hiệu người sử dụng mong muốn và tín hiệu nhiễu đa truy cập trên cùng một đường truyền nhưng chúng trực giao với nhau. vì vậy, sẽ không gây ra vấn đề nghiêm trọng tại các máy cầm tay. Tín hiệu đa đường là tín hiệu nhiễu đối với tín hiệu đa đường khác. Tuy nhiên, một bộ thu rake có thể điều khiển các tín hiệu đa đường để có thể cải thiện chất lượng tín hiệu thu. Một nguồn nhiễu khác trong đường xuống đến từ các cell lân cận (nhiễu ngoài cell), nhiễu này ảnh hư λng nghiêm trọng đến hiệu năng. Trường hợp này tr λ thành hiển nhiên khi xảy ra chuyển giao mềm. Vì số lượng các trạm gốc lân cận và số lượng các tín hiệu nhiễu từ các trạm này nhỏ, hệ thống ănten kép thích hợp để loại bỏ những nhiễu này. có thể thấy rằng một bộ thu với L ănten có thể loại bỏ L-1 tín hiệu nhiễu. Trong một mô hình kênh vô tuyến, có ba thành phần được xem xét trong việc biến đổi mức tín hiệu thu. Đó là tổn hao đường truyền trung bình, pha đinh logarit chuẩn (hay còn gọi là pha đinh chậm), và pha đinh Rayleigh (hay còn gọi là pha đinh nhanh)như có thể thấy trong hình 3.9. Cả hai mô hình theo phép đo và mô hình lý thuyết đều cho thấy mức tín hiệu thu giảm theo hàm logarit khi khoảng cách lớn dần ( đây chính là tổn hao đường truyền trung bình). Sự khác nhau trong tổn hao đường truyền tại các vị trí khác nhau với cùng một khoảng cách thu phát như nhau được mô hình hoá theo một biến ngẫu nhiên logarit chuẩn ( được gọi là pha đinh logarit chuẩn). Phản xạ do có nhiều bộ tán xạ xung quanh bộ thu làm tín hiệu thu biến đổi theo thời gian, trong đó đường bao của một tín hiệu đa đường theo phân phối Rayleigh (đây gọi là pha đinh Rayleigh). Một mô hình kênh cũng cần phải xem xét ba trải sau: i) trải trễ do đường truyền đa đường, ii) trải Doppler do di chuyển của máy di động và iii) trải góc do phân bố các scatter. Hình 3.9: Biến thiên mức tín hiệu thu Dựa trên mô hình băng hẹp cho tín hiệu thu b λi dàn ănten, trễ thời gian nhỏ giữa hai ănten có thể được xem đơn thuần là dịch pha. Xét trường hợp tín hiệu r(t) đến tại dàn ănten tuyến tính như trong hình 3.10. Khi đó, các tín hiệu thu, x1(t) và x2(t), tại hai ănten kề nhau, có một độ khác pha. Nếu tín hiệu đến dàn ănten với góc đến (ố), thì khác pha giữa hai tín hiệu thu là , d là khoảng cách giữa phân tử ănten, λ là độ dài bước sóng mang, và ố là góc đến. Hình 3.10: Sự khác pha trong dàn ănten tuyến tính. Trong phần này chúng ta sẽ đi xem xét hai ănten tại máy cầm tay là giống nhau, vô hướng, và cách nhau 1/4 bước sóng mang. Trong ba thành phần được xem xét về sự thay đổi điển hình mức sóng thu được, fađinh logarit chuẩn không được xét trong mô hình trong hệ thống 3GPP WCDMA, mà chỉ được xem xét trong hệ thống cdma2000. 3.4.2 Tương quan đường bao Một hiện tượng phổ biến là ănten có khoảng cách giữa các phần tử bé thì không hiệu quả để tận dụng phân tập. Một mô hình phân tích mối quan hệ giữa tương quan đường bao và khoảng cách ănten như sau: (3.11) Trong đó, là tương quan đường bao của hai tín hiệu ănten phân tập, J0 là hàm Bessel thứ nhất với thứ tự thứ nhất, d là khoảng cách giữa các phần tử ănten, và là độ dài sóng mang. Hình 3.11 biễu diễn mối quan hệ được trình bày trong phương trình (3.11). Tuy nhiên, các kết quả đo được gần đây cho thấy ănten có khoảng cách giữa các phần tử gần nhau (ví dụ như có khoảng cách bằng 0.15 bước sóng) cho một tương quan đường bao thấp để đạt được một độ lợi phân tập. Các kết quả thí nghiệm cũng cho thấy tương quan đường bao của ănten phân tập không gian kép cho tín hiệu băng tần hẹp trong dải tần từ 0.12 và 0.74 trong các môi trường khác nhau hai ănten có khoảng cách gần nhau (0.1). Hình 3.11: Tương quan đường bao đối với khoảng cách ănt 3.4.3 Mô hình kênh pha đinh tương quan không gian và mô hình kênh pha đinh tương quan không chặt Trước hết chúng ta xét hai loại mô hình kênh cụ thể đối với các tín hiệu ănten kép: i) mô hình kênh phađinh tương quan không chặt (LCFCM). ii) mô hình kênh phađinh tương quan không gian (SCFCM). Mô hình kênh phađinh tương quan không chặt Mô hình kênh phađinh tương quan không gian Hình 3.12: Hai mô hình kênh Mỗi một tín hiệu ănten được hướng tới cùng một phađinh Rayleigh như nhau, nhưng khác pha do góc đến (AOA) không bằng không. Mỗi một tín hiệu đa đường có một AOA khác nhau. Giả thiết rằng một tín hiệu đa đường có cùng thời gain đến với hai ănten trong mô hình kênh. Hai loại mô hình kênh được minh hoạ trong 3.12. Tín hiệu s(t) biễu diễn tín hiệu phát từ trạm gốc, và các tín hiệu r1(t) và r2(t) biễu diễn hai tín hiệu ănten thu được tại trạm di động. Mô hình kênh với các tín hiệu ănten ít tương quan hơn, đó là LCFCM trong mô hình của chúng ta, được cho là đạt được độ lợi. cao hơn. Chúng ta tin rằng kênh thực tế của hai tín hiệu ănten (đối với cả kết hợp phân tập và kết hợp tương thích) đều nằm trong hai mô hình kênh này. 3.4.4 Mô hình kênh pha đinh tương quan đường bao Hai mô hình kênh được đề cập λ trên, LCFCM và SCFCM, rất có ích trong việc tính toán đường giới hạn trên và giới hạn dưới của hiệu năng hệ thống. Để mô hình hoá kênh thực tế của các tín hiệu ănten kép nằm trong hai mô hình kênh này, chứng ta điều chỉnh quá trình do Ertel và Reed phát triển và đưa ra một mô hình kênh pha đinh tương quan đường bao (ECFCM). Hai tín hiệu ănten phađinh Rayleigh của mỗi một đa đường tỏng ECFCM được giả thiết là có một tương quan đường bao và khác pha do AOA khác không. Giả thiết rằng trong mô hình kênh,tín hiệu đa đường có AOA khác nhau nhưng thời gian đến hai ănten thì như nhau. Môhình kênh với ba tín hiệu đa đường được minh hoạ trong hình 3.13. Hình 3.13: Mô hình kênh phađinh tương quan đường bao Quá trình sau được sử dụng để đạt được hai tín hiệu ănten cho mỗi một đa đường. Đối với một tương quan đường bao ủe, hai tín hiệu phađinh Rayleigh tương quan đuờng bao x= [x1 x2]T tính được từ hai tín hiệu phađinh Rayleigh không tương quan(độc lập) w = [w1 w2]T và một ma trận L, tức là x = Lw. Ma trận L được cho như sau: (3.11) Với là tham số liên quan đến tương quan đường bao ủe, và xấp xỉ bằng . Khi được xem xét kỹ thì sự khác pha giữa các tín hiệu x1 và x2 là phụ thuộc vào AOA. Đường bao Pha Hình 3.14: Hai tín hiệu pha đinh Rayleigh trong ECFCM Để sự khác pha là một hàm của AOA khi tín hiệu λ băng tần hẹp, các tín hiệu mới y = [y1 y2]T có thể được tính từ x như sau: , (3.12) Với d, ố và λ tương ứng là khoảng cách ănten, AOA, và độ dài bước sóng mang. Các tín hiệu mới y là các tín hiệu phađinh Rayleigh mong muốn của mỗi một đa đường với một tương quan đường bao ủe và một sự khác pha. Các kết quả thí nghiệm cho thấy tương quan đường bao ủe của ănen phân tập không gian cho tín hiệu băng tần hẹp trong dải từ 0.12 đến 0.74 đối với các môi trường khác nhau mà khoảng cách giữa hai ănten rất gần (0.1 λ0.5 λ). Hình 3.14 đưa ra các ví dụ về đường bao và pha của hai tín hiệu pha đinh Rayleigh trong ECFCM, mô hình kênh này được tạo ra từ thủ tục trên với ủe = 0.5 và tần số Doppler là 120 Hz. 3.4.5 Thủ tục lấy profile kênh sử dụng GBSB 3.4.5.1 Mô hình GBSB Có hai mô hình GBSB, mô hình GBSB đường tròn và mô hình GBSB elip. Mô hình GBSB đường tròn có thể được áp dụng trong môi trường macrocell λ các vùng ngoại ô thành phố hay vùng nông thôn. Trong khi đó, mô hình GBSB elip có thể được áp dụng cho môi trường microcell λ các khu vực thành thị. Mô hình GBSB giả thiết rằng các tính hiệu đa đường được tạo ra b λi sự phản xạ của các bộ tán xạ, mà các bộ tán xạ này được phân bố đồng nhất trong một đường tròn và elip xác định trước. Độ trễ, mức công suất trung bình, góc tới của mỗi một tín hiệu đa đường được xác định từ vị trí của các bộ tán xạ. Trong mô hình GBSB đường tròn, giả thiết là các bộ tán xạ được đặt trong một đường tròn xung quanh một trạm di động như thấy trong hình 3.15. Hai tham số chính của mô hình là D và τm, với D là khoảng cách giữa trạm gốc và trạm di động, τm là thời gian đến lớn nhất (TOA), tức là độ trễ lớn nhất. TOA lớn nhất τm được sử dụng để định nghĩa bán kính của đường tròn , với c là vận tốc ánh sáng. Hình 3.15: Hình học của mô hình GBSB đường tròn Trong mô hình GBSB elip, trạm gốc và trạm di động được giả thiết là đặt tại tiêu điểm của một hình elip như thấy trong hình 3.16. Hai tham số chính của của mô hình là D và τm, với D là khoảng cách giữa trạm gốc và trạm di động, τm là độ trễ lớn nhất. Độ trễ lớn nhất τm được dùng để định nghĩa đường biên (trục chính và trục phụ ) của elip sao cho trục chính , c là tốc độ ánh sáng. Khi đó mật độ phổ công suất hướng chung của AOA và TOA là: Với rm: là giá trị lớn nhất của độ trễ thành phần đa đường chuẩn hóa. τ0 là độ trễ đường truyền LOS với khoảng cách d0 . β là tham số được tính theo công thức Hình 3.16: Hình học của mô hình GBSB elip 3.4.5.2 Thủ tục lấy profile kênh sử dụng GBSB Thủ tục sau đây được sử dụng để lấy thông tin kênh sử dụng mô hình GBSB. Một bộ tán xạ được đặt ngẫu nhiên trong một hình tròn hay một hình elip đã được xác định trước đó. Khoảng cách rb giữa trạm gốc và bộ tán xạ, rs là khoảng cách giữa bộ tán xạ và trạm di động tính được từ vị trí của bộ tán xạ. trễ truyền lan ụ được tính là (rb+rs)/c, với c là tốc độ của ánh sáng. Khi một bộ tán xạ được đặt ngẫu nhiên, thì trễ truyền lan được tính toán cũng giống như trên. Nếu sự sai khác giữa trễ truyền lan mới này với bất cứ một trễ truyền lan đang tồn tại nào lớn hơn độ trễ 1 chip (khoảng 260 ns đối với hệ thống 3GPP WCDMA), khi đó bộ tán xạ vừa mới lắp đặt này được lựa chọn. Mặt khác, bộ tán xạ này bị xoá khi tín hiệu đa đường không thể được phân tích b λi một bộ thu rake. Quá trình này lặp lại cho đến khi đạt được một số lượng đa đường cho trước. Công suất trung bình đơn vị P0 được gán cho tín hiệu đa đường với trễ truyền lan nhỏ nhất ụ0. Công suất trung bình của một tín hiệu đa đường Pi, i0 được tính toán bằng cách sử dụng mô hình tổn hao đường truyền trung bình như sau Pi = P0*(ụi/ụ0)-n, với ụi là trễ truyền lan của đa đường và n là hàm mũ tổn hao đường. Thiết lập n = 3.5 trong mô phỏng của chúng ta. AOA của mỗi một tín hiệu đa đường đạt được từ vị trí của bộ tán xạ và trạm di động. Hình 3.17 minh hoạ các ví dụ của dạng kênh của bốn tín hiệu đa đường đạt được bằng thủ tục trình bày λ trên. Dạng kênh thứ nhất trong hình 3.17(a) là cho mô hình kênh đường tròn GBSB, với khoảng cách D được thiết lập là 2000 m để mô phỏng một môi trường ngoại ô hay nông thôn và độ trễ lớn nhất τm là 35 chip (tương đương với 9.1 μs). Dạng kênh thứ hai trong Hình 3.17: Dạng kênh của mô hình elip và đường tròn GBSB hình 3.17 (b) là cho mô hình kênh elip GBSB, với khoảng cách D được thiết lập là 800 m đối với môi trường tín hiệu thành phố và độ trễ tối đa τm là 20 chip (tương đương với 5.2 μs).Độ trễ lớn nhất của hai mô hình kênh GBSB được lựa chọn sao cho sự khác biệt về mặt thời gian giữa độ trễ lớn nhất τm và độ trễ của tín hiệu truyền thẳng (=D/c) là tương đối bằng nhau (khoảng 9.5 chip đối với hệ thống 3GPP WCDMA) cho cả hai mô hình. Có thể thấy từ hai hình này là tất cả các tín hiệu đa đường của hai mô hình kênh nằm trong cửa sổ thời gian khoảng 10 chip do việc lựa chọn độ trễ lớn nhất. Một hiện tượng quan trọng của mô hình kênh GBSB là khoảng cách tương đối của tín hiệu đa đường với tín hiệu đa đường thứ nhất trong mô hình kênh đường tròn là nhỏ hơn so với mô hình kênh elip. Do đó, điều này sẽ làm cho tổn hao đường truyền thấp hơn một cách tương đối, tức là, công suất tín hiệu lớn hơn. Hiện tượng này biều hiện rõ nhất trong hai hình vẽ trên. Hiện tượng này cũng dẫn đến một thực tế rất quan trọng. Khi tín hiệu đa đường đóng vai trò là nhiễu đối với các tín hiệu đa đường khác, các tín hiệu đa đường mạnh của mô hình đường tròn sẽ chịu một nhiễu mạnh. Nếu mức tạp thấp đối với mô hình đường tròn thì SINR chủ yếu là do nhiễu.Do đó, SINR của mô hình đường tròn nhỏ hơn SINR của mô hình elip trong mức tạp âm thấp. Điều này là ngược lại với tạp âm mạnh. SINR của mô hình đường tròn lớn hơn của SINR của mô hình elip trong mức tạp âm cao. Hiện tượng này cũng giải thích được ảnh hư λng của trễ lớn nhất trong mô hình kênh GBSB. 3.4.6 Mô hình kênh có phađinh logarit chuẩn Ngoài LCFCM và SCFCM, một mô hình kênh phađinh không tương quan (UCFCM) cũng được xét trong hệ thống cdma2000. Mỗi một tín hiệu ănten được giả thiết là có cùng phađinh logarit chuẩn trong LCFCM và SCFCM. Trong UCFCM, mỗi một tín hiệu ănten được giả thiết là không chỉ có pha đinh Rayleigh độc lập mà còn có pha đinh logarit chuẩn độc lập. UCFCM được minh hoạ trong hình 3.18. Vì hai tín hiệu ănten không tương quan với nhau trong UCFCM nên có thể đạt được độ lợi phân tập cao nhất. Hình 3.18: Mô hình kênh pha đinh không tương quan. 3.5 Tổng kết Như vậy trong chương này chúng ta đã đi vào nghiên cứu khả năng ứng dụng của ănten thông minh trong hệ thống WCDM gồm hệ thống thông tin 3GPP và cdma2000. Đồng thời, giới thiệu các cấu trúc của hệ thống ănten thông minh kép được áp dụng trong một số hệ thống thông tin di độngtrên thế giới. Mô hình kênh đường xuống của 3GPP và cdma2000 cũng được giới thiệu trong chương này để phục vụ cho ứng dụng cho hệ thống ănten thông minh. Bên cạnh đó, chương còn đưa ra khái niệm cơ bản nhất về tương quan đường bao trong hệ thống ănten kép và dựa vào đó để xem xét các mô hình kênh thống kê: mô hình kênh pha đinh tương quan không chặt, mô hình kênh tương quan không gian, mô hình kênh pha đinh tương quan đường bao, mô hình kênh có pha đinh chuẩn cũng như thủ tục lấy profile kênh sử dụng mô hình kênh GBSB. CHƯƠNG IV: ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA ĂNTEN THÔNG MINH TẠI MÁY CẦM TAY Trong chương này, chúng ta giới thiệu các kết quả mô phỏng để đánh giá hiệu năng của hệ thống ănten kép tại máy cầm tay cho hệ thống thông tin vô tuyến cá nhân 3GPP. 4.1 Hiệu năng của kết hợp phân tập Các kết quả mô phỏng để đánh giá hiệu năng của máy cầm tay có ănten thông minh kép sử dụng lược đồ phân tập trong hệ thống 3GPP được trình bày trong phần này. 4.1.1 Môi trường mô phỏng Một tín hiệu từ một trạm gốc truyền lan thông qua kênh. Có hai mô hình kênh, SCFCM và LCFCM, như mô tả trong chương 3 được sử dụng để mô phỏng. Mô hình đường tròn và elip GBSB được sử dụng để tạo proflie kênh của tín hiệu đa đường. Các tín hiệu nhận được tại ănten kép của máy cầm tay được đưa đến bộ thu rake sau khi được sửa dạng xung b λi bộ lọc FIR, như biễu diễn trong hình 4-1. Bộ kết hợp phân tập kết hợp đầu ra của bộ thu rake sử dụng lược đồ kết hợp phân tập (Chỉ có phân tập mức rake được xét đến λ đây). Ba lược đồ phân tập, SD, EGC và MRC, được xem xét trong mô phỏng của chúng ta. Đối với MRC, tín hiệu đầu ra được tính toán theo , với a và b là hai tín hiệu đầu ra của bộ thu rake. Chúng ta gọi nó là kết hợp theo bình phương (SLC). Hình 4.1: Bộ thu ănten thông minh kép với bộ kết hợp phân tập Trong mô phỏng của chúng ta, đầu ra của bộ kết hợp phân tập được quyết định cứng hoặc 1 hoặc 0, và so sánh với các bit dữ liệu ban đầu để đánh giá hiệu năng của hệ thống theo BER. Để đơn giản, chúng ta mô hình hoá nhiễu từ các cell lân cận là tạp âm Gaussian trắng cộng (AWGN) Môi trường trong mô phỏng gồm các bước sau. Các tham số mô hình được gọi là tham số cơ bản trong phần này được giả thiết như sau. Khoảng cách giữa hai ănten trong máy cầm tay là λ/4 (3.5 cm). Khoảng cách từ trạm gốc mong muốn đến trạm di động là 2000 m trong mô hình đường tròn GBSB, và trễ đa đường lớn nhất là 35 chip. Trong mô hình elip GBSB, khoảng cách từ trạm gốc mong muốn đến trạm di động là 800 m, và độ trễ truyền lan lớn nhất là 20 chip. Vận tốc di chuyển là 60km/h, tạo ra tần số Doppler lớn nhất là 119 Hz với tần số sóng mạng là 2.14 Ghz. Hệ số trải phổ của 8 người sử dụng là 32 và tín hiệu kênh hoa tiêu chung (CPICH) phân kênh kết hợp, ngẫu nhiên hoá, sửa xung và phát đi trên kênh. 20% công suất phát được phân cho CPICH, và 80% còn lại được chia đều cho các người sử dụng. Bốn tín hiệu đa đường với dạng kênh đạt được từ mô hình GBSB đến tại ănten của máy cầm tay. Một bộ thu rake với ba rake finger được xem xét tại máy cầm tay. 4.1.2 Các kết quả mô phỏng trong mô hình kênh đường tròn GBSB Mô hình đường tròn GBSB được sử dụng để tạo ra các dạng kênh trong mô phỏng. Các kết quả mô phỏng với bao lược đồ kết hợp và hai loại mô hình kênh được giới thiệu trong hình 4.2. Hình 4.2 (a) và (b) là hiệu năng của hệ thống ănten đơn và kép tương ứng trong SCFCM và LCFCM. Trục y của đồ thị là BER và trục x là tỷ số năng lượng ký hiệu của đa đường thứ nhất trên AWGN. Đường trên cùng trong mỗi đồ thị là BER của hệ thống ănten đơn. Đường thứ hai, thứ ba và dưới cùng là BER của hệ thống ănten kép với các lược đồ kết hợp phân tập tương ứng là SD, SLC, và EGC. Có thể thấy từ hai hình này, hệ thống ănten kép luôn tốt hơn hệ thống một ănten trong cả hai mô hình. Đối với ănten kép, EGC là tốt nhất trong ba lược đồ kết hợp phân tập. Để so sánh, hiệu năng của hệ thống ănten thông minh với lược đồ kết hợp phân tập EGC trên hai mô hình kênh và hiệu năng của hệthống đơn ănten được trình bày trong hình 4.2 (c). Độ lợi hiệu năng của kết hợp phân tập EGC trong hệ thống ănten đơn là 3.6 dB đối với SCFCM tại BER = 10-1 và 4.6 db cho LCFCM. độ lợi hiệu năng tăng lên nếu BER giảm. Ví dụ, độ lợi là 6.4 dB trong SCFCM tại BER = 4 x 10-2 và 7.5 dB đối với LCFCM. Như dự đoán, tang LCFCM thì độ lợi hiệu năng cao hơn trong SCFCM. Cần chú ý là BER sẽ bão hoà khi lớn hơn một mức Eb/N0 nhất định trong cả ănten đơn và kép, tức là, tăng công suất phát trên một ngưỡng Eb/N0 nhất định sẽ không làm giảm BER. Điều này được lý giải là công suất phát tăng sẽ làm tăng mức tín hiệu của các tín hiệu đa đường, tức là, công suât của các tín hiệu nhiễu tăng. BER trong SCFCM BER trong LCFCM Đường giới hạn BER với EGC Hình 4.2: BER với các lược đồ phân tập và hai mô hình kênh Để nghiên cứu ảnh hư λng của từng tham số riêng lẽ, chúng ta cũng mô phỏng các thay đổi của một số các tham số và trình bày các kết quả bên dưới. Sắp tới, chúng ta chỉ xem xét lược đồ kết hợp phân tập EGC đối với hệ thống ănten thông minh kép. Trước hết, chúng ta sẽ nghiên cứu ảnh hư λng của khoảng cách giữa hai ănten tại máy cầm tay trong SCFCM. Hình 4.3: BER với các khoảng cách ănten khác nhau Các kết quả mô phỏng với các khoảng cách là λ/8, λ/4, λ/2 trong SCFCM được trình bày trong hình 4.3. Chú ý rằng, tất cả các tham số giống như các tham số cơ bản trongmô phỏng, và khoảng cách ănten λ/4 là giới hạn. Đường trên cùng biểu thị BER của hệ thống ănten đơn. Nhóm ba đường đồ thị dưới cùng là BER của hệ thống ănten kép với khoảng cách giữa phần tử ănten là λ/8, λ/4 và λ/2 từ trên xuống dưới. Khi khoảng cách của hai ănten tăng, thì tương quan giữa hai tín hiệu ănten thấp và hệ thống ănten đạt được độ lợi hiệu năng cao hơn. Vì sự khác biệt hiệu năng giữa khoảng cách ănten λ/8 và λ/4 là rất nhỏ nên hệ thống ănten với khoảng cách λ/4 được chọn trong ứng dụng thực tế. Thứ hai, chúng ta nghiên cứu ảnh hư λng của trễ lớn nhất, đây là một trong hai tham số mô hình chính, trong mô hình đường tròn GBSB. Trễ lớn nhất thể hiện môi trường vật lý mà các bộ tán xạ được đặt trong đó. Các kết quả mô phỏng với độ trễ lớn nhất là 35, 41, 47 chip trong LCFCM được trình bày trong hình 4.4. Chú ý là tất cả các tham số khác đều giống với tham số cơ bản, và độ trễ lớn nhất 35 chip là tham số cơ bản. Nhóm ba đồ thị trên cùng biểu thị BER của hệ thống ănten đơn, trong đó độ trễ lớn nhất là 35, 41, 47 chip. Nhóm ba đồ thị dưới cùng là BER của hệ thống ănten kép. Có thể thấy từ hình vẽ, hệ thống ănten thông minh kép tốt hơn hệ thống ănten đơn trong mọi trường hợp. Đối với Eb/N0 lớn hay nói cách khác là mức tạp âm thấp ,độ trễ lớn nhất càng lớn thì kết quả càng tốt. Tuy nhiên điều này lại ngược lại khi tạp âm lớn. Hiện tượng này được giải thích trong mô hình GBSB λ chương 3. Khi độ trễ lớn nhất tăng, mức tín hiệu tương đối của đa đường đối với đa đường thứ nhất giảm làm SINR lớn khi tạp âm yếu. Điều này sẽ cho hiệu năng cao hơn đối với Eb/N0 lớn hơn. Hình 4.4 : BER với các độ trễ lớn nhất khác nhau Thứ ba, chúng ta nghiên cứu ảnh hư λng của số lượng người sử dụng. Các kết quả mô phỏng với số lượng người sử dụng là 8, 12 và 16 trong LCFCM được trình bày trong hình 4.5. Tất cả các tham số đều giống với tham số cơ bản, và số lượng người sử dụng 8 là tham số cơ bản. Nhóm ba đồ thị trên cùng là BER của hệ thống ănten đơn với số lượng người sử dụng là 16, 12 và 8 từ trên xuống dưới. Nhóm ba đồ thị dưới cùng là BER của hệ thống ănten kép với số lượng người sử dụng là 16, 12 và 8 từ trên xuống dưới. Khi số người sử dụng tăng, công suất tín hiệu tương quan đối với người sử dụng mong muốn giảm, điều này làm tăng mức công suất của nhiễu. Do đó, hiệu năng BER giảm. Việc giảm hiệu năng chủ yếu là do Eb/N0 lớn. ví dụ, BER của hệ thống ănten kép cho 8 người sử dụng là 0.49% tại Eb/N0, trong khi đó BER bằng 2.72% với 16 người sử dụng. Hình 4.5: BER với số lượng người sử dụng khác nhau Cuối cùng, chúng ta sẽ nghiên cứu ảnh hư λng của số lượng tín hiệu đa đường. Xét 4,5 và 6 tín hiệu đa đường trong LCFCM, các kết quả mô phỏng được trình bày trong hình 4.6. Số đa đường 4 là tham số cơ bản, và số lượng các rake bộ phận cố định là 3 trong mọi trường hợp. Nhóm ba đồ thị trên cùng biễu diễn BER của hệ thống ănten đơn với các số lượngđa đường khác nhau, với và nhóm đồ thị bên dưới biểu thị BER của hệ thống ănten kép. Có thể thấy từ hình, hệ thống ănten kép tốt hơn so với hệ thống ăten đơn trong cả ba trường hợp. Nếu Eb/N0 nhỏ, thì số lượng các đa đường ảnh hư λng rất ít lên hiệu năng. Đó là do AWGn chiếm chủ yếu khi Eb/N0 nhỏ. Vì vậy, nhiễu do các đa đường khác tương đối không đáng kể. Hiển nhiên là, nhiễu sẽ chiếm chủ yếu với Eb/N0 khi số lượng đa đường tăng. Hình 4.6: BER với số lượng đa đường khác nhau 4.1.3 Các kết quả mô phỏng trong mô hình kênh elip GBSB Mô hình elip GBSB được sử dụng để tạo ra dạng kênh. Các kết quả mô phỏng với ba lược đồ kết hợp phân tập và hahi mô hình kênh được trình bày trong hình 4.7. Hình 4.7 (a) và (b) là hiệu năng của hệ thống ăten đơn và hệ thống ănten kép tương ứng trong SCFCM và LCFCM. Có thể thấy từu hai hình này, hệ thống ănten kép luôn tốt hơn hệ thống ănten đơn trong cả hai mô hình kênh. Hiệu năng của hệ thống ănten kép sử dụng lược đồ phân tập EGC trong hai mô hình kênh và hiệu năng của hệ thống ănten kép dược trình bày trong hình 4.7(c). Độ lợi hiệu năng của hệ thống ănten kép với lược đồ phân tập EGC so với hệ thống ănten đơn là 3.1 dB trong SCFCM tại BER = 10-1 và 4.1 dB trong LCFCM. Độ lợi hiệu năng tăng lên khi BER càng thấp. Ví dụ, độ lợi là 4.4 dB trong SCFCN tại BER = 3 x 10-2 và 6.4 dB trong LCFCM. Như dự đoán, độ lợi hiệu năng trong LCFCM lớn hơn so với SCFCM. BER trong SCFCM BER trong LCFCM Giới hạn BER với EGC Hình 4.7: BER với ba lược đồ kết hợp và hai mô hình kênh Để nghiên cứu ảnh hư λng của các tham số trong mô hình elip GBSB, chúng ta mô phỏng sự thay đổi của một số các tham số riêng biệt và đưa ra các kết quả bên dưới. Tiếp đó, chúng ta chỉ xem xét lược đồ kết hợp phân tập EGC đối với hệ thống ănten thông minh kép. Trước hết, chúng ta xét ảnh hư λng của số lượng người sử dụng. Các kết quả mô phỏng với số lượng người sử dụng là 8,12 và 16 trong LCFCM được trình bày trong hình 4.8. Tất cả các tham số giống như các tham số cơ bản trong mô phỏng. Nhóm ba đồ thị trên cùng biểu thị BER của hệ thống ăten đơn, với số lượng người sử dụng là 16,12, và 8 từ trên xuống dưới. Khi số lượng người sử dụng tăng, công suất tín hiệu tương quan vủa người sử dụng mong muốn giảm, làm tăng mức công suất của nhiễu. Do đó, hiệu năng BER giảm. Việc giảm hiệu năng chủ yếu do Eb/N0 lớn. Ví dụ, BER của hệ thống ănten kép với 8 người sử dụng là 0.17% tại Eb/N0 = 21 dB, trong khi đó BER bằng 1.27% với 16 người sử dụng. Hình 4.8: BER với số lượng người sử dụng khác nhau Thứ hai, chúng ta nghiên cứu ảnh hư λng của vận tốc di chuyển. Vận tốc di chuyển gồm có 30, 60, 90 km/h, trong LCFCM,các vận tốc này tương ứng cho các tần số Doppler lớn nhất là 59, 119 và 178 Hz, trong khi đó các tham số khác giống với các tham số ban đầu. Các kết quả mô phỏng được cho trong hình 4.9. Nhóm ba đồ thị trên cùng biễu diễn BER của hệ thống ăten đơn với ba vận tốc di chuyển khác nhau. Nhóm ba đồ thị dưới cùng là BER của hệ thống ănten kép. Các kết quả mô phỏng cho thấy hệ thống ănten thông minh kép hoạt động tốt hơn so với hệ thống ănten đơn trong cả ba vận tốc. Cần chú ý là, ảnh hư λng của vận tốc di chuyển là không đáng kể đối với cả hệ thống ănten kép và hệ thống ănten đơn. Hình 4.9: BER với các vận tốc di chuyển khác nhau Cuối cùng, chúng ta sẽ nghiên cứu ảnh hư λng của số lượng các đa đường. TA xét 4,5 và 6 đa đường trong LCFCM, và các kết quả mô phỏng được trình bày trong 4.10. Ba đồ thị trên cùng là BER cảu hệ thống ăten đơn với số lượng đa đường khác nhau và ba đồ thị bên dưới là BER của hệ thống ănten kép. Cần chú ý là số lượng các Rake bộ phận là cố định trong cả ba trường hợp. Có thể thấy từ hình vẽ, hệ thống ănten kép hoạt động tốt hơn hệ thống ăten đơn trong cả ba trường hợp. Nếu Eb/N0 nhỏ, thì số lượng đa đường chỉ ảnh hư λng rất ít đến hiệu năng. Điều này là do AWGN chiếm chủ yếu khi Eb/N0 nhỏ. Do đó, nhiễu do các đa đường khác tương đối không đáng kể. Hiển nhiên là, điều này sẽ ngược lại khi Eb/N0 lớn như thấy trong hình vẽ. Hình 4.10: BER với số lượng đa đường khác nhau Các kết quả mô phỏng cho thấy mô hình đường tròn GBSB và mô hình elip GBSB cơ bản là giống nhau. Sự khác nhau cơ bản λ đây là mô hình đường tròn hoạt động tốt hơn đối với Eb/N0 lớn hay tạp âm yếu, trong khi đó mô hình elip lại tốt hơn khi Eb/N0 lớn hay tạp âm mạnh. Hiện tượng này được trình bày trong hình 4.11. Hai đồ thị trên cùng là BER của hệ thống ănten đơn trong mô hình đường tròn và elip GBSB, và nhóm dưới cùng là BER của hệ thống ănten kép. Hình 4.11: So sánh BER trong mô hình elip và đường tròn GBSB. Tóm lại, kết quả mô phỏng của kết hợp phân tập trong hệ thống 3GPP cho thấy: lược đồ EGC hoạt động tốt nhất trong ba lược đồ phân tập kết hợp. Một thuận lợi là lược đồ EGC rất đơn giản để thực hiện. Như dự đoán, trong LCFCM độ lợi hiệu năng đạt được cao hơn so với SCFCM. Có thể tin rằng hiệu năng thực tế của hệ thống ănten kép nằm trong khoảng hiệu năng của mô hình LCFCM và SCFCM. Dựa trên những nguyên về phân tập, chúng ta cho rằng MRC chắc chắn hoạt động tốt hơn EGC. Tuy nhiên, các kết quả mô phỏng cho thấy EGC hoạt động tốt hơn MRC. Có thể phân tích được nguyên nhân này như sau. Trong mô hình kênh của chúng ta, công suất trung bình của tín hiệu kết hợp từ mỗi một ănten là như nhau. Trong SCFCm, hai tín hiệu đa đường từ mỗi một ănten chỉ khác nhau về pha, nhưng chúng có cùng công suất tín hiệu. Trong LCFCM, hai tín hiệu đa đường từ mỗi một ăntencó pha đinh Rayleigh độc lập. Do đó, chúng có công suất tín hiệu tức thời khác nhau, nhưng công suất tín hiệu trung bình thì vẫn giống nhau. ĐIũu này cũng có nghĩa là SNR của các tín hiệu ănten giống nhau. Do đó, EGC hoạt động hiệu quả hơn MRC vì mỗi một ănten cps SNR trung bình như nhau. đối với MRC (hay SLC), chúng ta sử dụng giá trị tín hiệu cộng tạp âm thay thế cho SNR như là một nhân tố trọng số. Vì ước tính kênh không chính xác do nhiễu, kết hợp phân tập với hệ số trọng số (S + N) không thoã mãn được những mong muốn như trong lý thuyết. Vì vậy, hiệu năng của MRC thấp hơn so với EGC. Trongmôi trường thực, công suất tín hiệu trung bình của hai ănten không bằng nhau. Trong môi trường thực, MRC có thể hoạt động tốt hơn EGC. Các kết quả sau cho thấy MRC với hệ số trọng số SNR hoạt động tốt hơn EGC nếu tỷ số SNR trung bình của hai ănten là 2:1, như thấy trong bảng 4.1 SNR của ănten1 Ănten 1 Ănten 2 EGC MRC với (S+N) MRC với SNR -15 dB 18.6% 26.4% 14.9% 15.9% 13.5% -13 dB 11.3% 18.1% 7.2% 8.0% 6.4% -11 dB 4.5% 8.0% 1.6% 2.1% 1.5% Bảng 4.1: So sánh hiệu năng của EGC và MRC 4.2 Hiệu năng của kết hợp tương thích Các kết quả mô phỏng để đánh giá hiệu năng của các máy cầm tay sử dụng hệ thống ănten kép với lược đồ kết hợp tương thích trong hệ thống 3GPP được giới thiệu trong phần này. Một bộ kết hợp tương thích kết hợp các đầu ra bộ phận tương ứng của hai ănten với các trọng số ănten thích hợp đạt được dựa trên thuật toán N-LMS. 4.2.1 Môi trường mô phỏng Mỗi một ănten không chỉ nhận tín hiệu phát từ trạm gốc mong muốn mà còn nhận các tín hiệu từ các trạm gốc lân cận. Tín hiệu nhận được cộng với tạp âm nến sẽ được sửa dạng với cùng một bộ lọc FIR. Mỗi một thành phần rake giải trải phổ một tín hiệu đa đường từ một ănten. Có hai đầu ra rake thành phần đối với mỗi một tín hiệu đa đường – tín hiệu hoa tiêu giải trải phổ và tín hiệu dữ liệu giải trải phổ. Trong một hệ thống ănten đơn, mỗi một tín hiệu giải trải phổ được kết hợp coherent sử dụng tín hiệu hoa tiêu giải trải phổ. Trong hệ thống ănten kép với lược đồ kết hợp tương thích, mỗi một tín hiệu dữ liệu giải trải phổ từ một ănten được gán trọng số với trọng số ănten và kết hợp với nhau. Việc tính các trọng số ănten sử dụng thuật toán N-LMS. Khi đầu ra của bộ kết hợp tương thích (AC) được kết hợp coherent sử dụng tín hiệu hoa tiêu kết hợp tương thích. Trong mô phỏng của chúng ta, đầu ra kết hợp coherent của một hệ thống ănten (cả hệ thống ănten kép và hệ thống ănten đơn ) được quyết định cứng là 1 hoặc 0, và được so sánh với các bit dữ liệu ban đầu để đánh giá hiệu năng BER của hệ thống. Môi trường được xem xét trong mô phỏng của chúng ta hầu hết giống với các tham số cơ bản trong phần 4.1. Chỉ có một điểm khác biệt là. Tại các ănten của máy cầm tay có thêm hai tín hiệu đa đường từ một trạm gốc lân cận (Trạm này được giả thiết là phát tín hiệu kết hợp của tám tín hiệu người sử dụng và tín hiệu hoa tiêu chung) và tạp âm nền (tạp âm này làm cho Eb/N0 bằng 25 dB). Hai tác nhân ảnh hư λng đến hiệu năng của thuật toán N-LMS là kích thước bậc và số các ký tự hoa tiêu trung bình. Kích thước bậc, μ= 0.3, và số các ký tự hoa tiêu, Q= 3, được chọn thông qua thử nghiệm và lỗi. Thời gian của ba ký tự hoa tiêu tương ứng với 0.2 ms trong hoạt động thực. 4.2.2 Các kết quả mô phỏng cho AC Các kết quả mô phỏng cho kết hợp tương thích với mô hình đường tròn và elip GBSB được trình bày trong hình 4.12. Hình 4.12(a) và (b) biễu diễn hiệu năng của hệ thống ănten kép với dạng kênh đạt được từ mô hình đường tròn và elip GBSB tương ứng. Trong hình này, trục y là BER và trục x là tỷ số của công suát trung bình tín hiệu đa đường thứ nhất của trạm gốc mong muốn trên công suất trung bình của tín hiệu đa đường thứ nhất của trạm gốc lân cận. Đường chấm là BER của hệ thống ănten kép với kết hợp tương thích. Như có thể thấy từ hình vẽ, hệ thống ănten kép với kết hợp tương thích hoạt động tốt hơn hệ thống ănten đơn trong cả mô hình đường tròn và elip. độ lợi hiệu năng của hệ thống ănten kép sử dụng kết hợp tương thích hơn hệ thống ănten đơn là 3.3 dB trong mô hình elip GBSB tại BER = 5 x 10-2 và 5.5 dB trong mô hình kênh GBSB. BER với mô hình elip GBSB BER với mô hình đường tròn và elip GBSB Hình 4.12: BER trong mô hình đường tròn và elip GBSB Chúng ta nghiên cứu ảnh hư λng của vận tốc di chuyển lên hiệu năng của hệ thống ănten kép sử dụng lược đồ kết hợp. Trong mô hình đường tròn GBSB, chúng ta thay đổi vận tốc là 2,10, 30, 60, 90, và 120 km/h, các vận tốc này tương ứng tạo ra các tần số Doppler lớn nhất là 4, 20, 59, 119, 178 và 238 Hz. Tất cả các tham số khác đều là tham số cơ bản. Các kết quả mô phỏng được đưa ra λ hình 4.13. Nhóm sáu đồ thị trên cùng biễu diễn BER của hệ thống ăten đơn với 6 vận tốc di chuyển trên. Các kết quả mô phỏng cũng cho thấy hệ thống ănten kép thực hiện tốt hơn hệ thống ăten đơn trong cả sáu vận tốc. Cần lưu ý là ảnh hư λng của vận tốc đối với hệ thống ăten đơn là không đáng kể. Tuy nhiên, khi vận tốc di chuyển giảm, BER của hệ thống ănten kép sử dụng kết hợp tương thích cũng giảm theo. Như dự đoán, kết hợp tương thích dựa trên thuật toán N-LMS điều chỉnh các trọng số ănten sao cho phù hợp khi vận tốc di chuyển giảm. Các kết quả mô phỏng của kết hợp tương thích trong hệ thống 3GPP cho thấy: hệ thống ănten kép sử dụng kết hợp tương thích tốt hơn hệ thống ăten đơn, độ lợi hiệu năng của nó là 3.3 dB trong mô hinh elip GBSB tại BER = 5 x 10-2 và 5.5 dB trong mô hình kênh GBSB. Như dự đoán, độ lợi hiệu năng đạt được cao hơn khi vận tốc di chuyển giảm. Hình 4.13: BER với các vận tốc khác nhau 4.3 Hiệu năng của kết hợp lai ghép Các kết quả để đánh giá hiệu năng của máy cầm tay sử dụng hệ thống ănten kép với lược đồ kết hợp lai ghép cho hệ thống 3GPP được giới thiệu trong phần này. Bộ kết hợp lai ghép (HC) kết hợp các tín hiệu đầu ra của bộ kết hợp phân tập (DC) và bộ kết hợp tương thích (AC) sử dụng MRC. Giá trị tín hiệu tức thời cộng tạp âm (S+N) được sử dụng để đo các tín hiệu đầu ta thay cho SNR. ECFCCM được sử dụng cho mô hình kênh. 4.3.1 Môi trường mô phỏng cho mô hình GBSB Môi trường trong mô phỏng của chúng ta hầu hết đều giống với các tham số cơ bản. Các tham số khác gồm những tham số sau. Khoảng cách và độ trễ đa đường là 4000 m và 61 chip trong mô hình đường tròn GBSB. Tương quan đường bao của hai tín hiệu pha đinh Rayleigh cho mỗi một đa đường trong èCCM được chọn là 0.5. Hai ănten λ máy cầm tay cũng nhận nhiễu và tạp âm nền. Hai tín hiệu đa đường từ một trạm gốc lân cận, trạm này phát tín hiệu kết hợp của tín hiệu 8 người sử dụng và tín hiệu hoa tiêu chung, được xét đến. SINR trung bình là 7.4 dB (do nhiễu đa đường) không có nhiễu từ các trạm gốc lân cận hay tạp âm. Tạp âm nền tạo ra SINR bằng 7.0 dB không kể nhiễu. Điều này do các nhiễu đa đường. Một bộ thu rake với bốn Rake thành phần được xem xét tại máy cầm tay. Kích thước bậc, μ = 0.3, và số ký tự hoa tiêu trung bình để đạt được tín hiệu tham chiếu, Q = 3, cũng được sử dụng trong thuật toán N- LMS . Để giới thiệu hiệu năng của mỗi một lược đồ, biểu đồ BER trên SINR được đưa ra. Với BER của biểu đồ không được mã hoá. Để thay đổi SINR, công suất trung bình thu được của các tín hiệu nhiễu từ các trạm gốc lân cận được thay đổi. Để tính được BER trung bình với một SINR cho trước, số lần chạy mô phỏng (một mô phỏng hoạt động trên bốn khung) được lặp lại cho đến khi BER được ước tính nằm trong khoảng 2% của giá trị thực với độ chính xác là 99%. Dựa trên nguyên lý của mô phỏng Monte Carlo, số lần tính lỗi cần thiết khoảng 16588. Nếu không cần phải quá cụ thể, dạng kênh đạt được từ mô hình elip GBSB được sử dụng trong mô phỏng. 4.3.2 Hiệu năng của DC và AC trong mô hình GBSB Trước tiên, chúng ta sẽ xem các kết quả mô phỏng của DC và AC để so sánh hiệu năng của hai lược đồ kết hợp nàu trong những điều kiện khác nhau. Các kết quả mô phỏng với khoảng cách giữa các phần tử ănten khác nhau ( λ/8, λ/4, λ/2) được trình bày trong hình 4.14. Tất cả các tham số khác đều giống như tham số cơ bản trong mô phỏng. Trong hình này, đường đầu tiên là BER của hệ thống ăten đơn (SA), và các đường còn lại là BER của hệ thống ănten kép với khoảng cách giữa các ănten là λ/8, λ/4, 3 λ/8, λ/2 từ trên xuống dưới. Khi khoảng cách của hai ănten tăng, hệ thống ănten kép đạt được độ lợi hiệu năng cao hơn. Vì sử k khác nhau về hiệu năng giữa khoảng cách ănten là λ/2 và λ/4 nhỏ nên hệ thống ănten kép với khoảng cách ănten λ/4(3.5 cm) là một tham số tốt cho việc ứng dụng cả DC và AC vào trong thực tế. Có thể thấy từ hình vẽ, AC cho kết quả tốt hơn DC khi SINR thấp (tức là, giới hạn nhiễu). Trong khi đó, DC cho kết quả tốt hơn AC trong môi trường có SINR cao (tức là, giới hạn tạp âm). Ví dụ, BER của DC với khoảng cách ănten là λ/4 là 0.13/0.7 x 10-2 khi SINR thấp/ SINR cao = 0.45/6.6 dB, trong khi đó BER của AC là 0.11/0.93 x 10-2 với cùng một SINR. Sự đối nghịch của hai lược đồ này là một trong những lý do để đưa ra HC. Để nghiên cứu ảnh hư λng của vận tốc di chuyển, chúng ta mô phỏng các vận tốc di chuyển khác nhau. Các kết quả mô phỏng với các vận tốc di chuyển khác nhau được được trình bày trong hình 4.15. Chúng ta thay đổi vận tốc di chuyển là 2, 30, 60, 90, 120 và 150 km/h, các vận tốc này tương ứng gây ra tần số Doppler lớn nhất là 4, 59, 119, 178, 238 và 297. Trong hình này, nhóm các đồ thị trên cùng là BER của hệ thống ăten đơn với các vận tốc khác nhau, và nhóm đồ thị bên dưới là nhóm các BER của hệ thống ănten kép, trong đó vận tốc di chuyển giảm từ trên xuống dưới. Có thể thấy từ Hiệu năng của DC Hiệu năng của AC Hình 4.14: Hiệu năng của DC và AC với các khoảng cách ănten khác nhau. hình vẽ, hiệu năng của hệ thống ăten đơn và hệ thống ănten kép sử dụng DC ít bị ảnh hư λng khi thay đổi vận tốc di chuyển. Tuy nhiên, điều này lại không thể với AC như trong hình 4.15 (b), tức là hiệu năng của AC giảm khi vận tốc di chuyển tăng. Rõ ràng, AC rất tốt khi tần số Doppler thấp, nghĩa là, suy giảm tín hiệu nhiễu và tín hiệu mong muốn chậm, nhưng AC lại không thể tương thích quá nhanh với vận tốc di chuyển cao. Trong môi trường SINR lớn, AC hoạt động tốt hơn DC với vận tốc di chuyển thấp (2 hoặc 30 km/h), nhưng điều này lại ngược lại khi vận tốc di chuyển cao (> 60 km/h). Đây lại là một lý do nữa để chúng ta đi đến HC. Hiệu năng của DC Hiệu năng của AC Hình 4.15: Hiệu năng của DC và AC với các vận tốc di chuyển khác nhau Để nghiên cứu sự thay đổi hiệu năng do tương quan đường bao, chúng ta mô phongt các tương quan đường bao khác nhau, các kết quả mô phỏng được giới thiệu trong 4.16, với các vận tốc di chuyển cố định là 60 km/h. Tương quan đường bao thay đổi với một lượng là 0.3 từ 0.05 đến 0.95. Trong hình, đồ thị trên cùng là BER cảu hệ thống ăten đơn, và các đường còn lại là BER của hệ thống ănten kép với các tương quan đường bao tương ứng là 0.05, 0.35, 0.65 và 0.95. Như dự đoán, DC hoạt động tốt hơn khi tương quan đường bao thấp. Tuy nhiên, thật thú vị khi biết rằng AC hoạt động tốt hơn với tương quan đường bao lớn hơn. Hiệu tượng này càng rõ ràng khi SINR cao. Hiệu năng của DC Hiệu năng của AC Hình 4.16: Hiệu năng của DC và AC với các tương quan đường bao khác nhau. Hiệu năng của DC và AC với các tương quan đường bao khác nhau chủ yếu giống nhau như trong hình 4.17(b), trong đó tương quan đường bao là 0.5. sự khác nhau duy nhất λ đây đó là điểm giao nhau (tại điểm này AC và DC có cùng BER) giữa DC và AC dịch sang phải / trái khi tương quan đường bao tăng hau giảm. Như đã nói từ trước, hai tín hiệu gây nhiễu từ các trạm gốc lân cận được xem xét trong mô phỏng. Để điều tra ảnh hư λng của số các tín hiệu gây nhiễu từ một trạm gốc lân cận, chúng ta thya đổi số lượng các tín hiệu nhiễu từ hai lên bốn và sáu trong mô phỏng của chúng ta. Tổng công suất nhiễu vẫn được giữ nghuên trong thí nghiệm, điều này sẽ cho SINR như nhau với tất cả các đầu ra của Rake. Chúng ta quan sát xu hướng giống nhau trong hiệu năng (tương tự như trong hình 4.17 (b)). Tuy nhiên, có thể thấy là khi tăng số lượng tín hiệu gây nhiễu thì hiệu năng của mỗi một lược đồ giảm một cách đáng kể. Cuối cùng, chúng ta nghiên cứu các dạng kênh đạt được từ mô hình đường tròn GBSB. Các kết quả mô phỏng với mô hình đường tròn GBSb giống như các kết quả mô phỏng trong môhình elip GBSB. chỉ có một điểm khác biệt đó là SINR của đầu ra Rake (Nằm trên trục x của hình) trong mô hình đường tròn GBSB thấp hơn, đặc biệt khi có thêm một số lượng nhỏ nhiễu từ một cell lân cận. 4.3.3 Hiệu năng của HC đối với mô hình GBSB Như có thể thấy trong phần trước, DC và AC có những điểm ngược nhau về SINR, vận tốc di chuyển và tương quan đường bao. Do đó, HC có mục đích là tận dụng những ưu điểm của hai lược đồ kết hợp này. Chúng ta sẽ kiểm tra hiệu năng của HC với các vận tốc di chuyển khac nhau. Như đã nói λ trước, AC hoạt động tốt khi vận tốc di chuyển thấp, trong khi đó DC lại có hiệu năng tốt khi vận tốc di chuyển cao. Các kết quả mô phỏng với vận tốc di chuyển 2 km/h được cho λ hình 4.17 (a). Có thể thấy từ hình vẽ, AC có hiệu năng tốt nhất, trong khi đó hiệu năng của HC bằng hoặc gần bằng hiệu năng của Ac. Khi vận tốc di chuyển tăng, HC có hiệu năng tốt hơn cả AC và DC. Các kết quả mô phỏng với vận tốc di chuyển là 60 km/h được cho λ hình 4.17 (b). ví dụn, độ lợi SINR của HC có hơn Ac là 0.4 dB với BER = 0.1 và cao hơn DC là 0.8 dB. Cuối cùng, DC có hiệu năng tốt với vận tốc cao. Các kết quả mô phỏng cho vận tốc di chuyển là 120 km/h được trình bày trong hình 4.17 (c). Hình cũng cho thấy hiệu năng của HC bằng hoặc thấp hơn rất ít so với hiệu năng của DC trong môi trường có SINR cao. Chúng ta có thể thấy xu hướng này cúng giống như vậy với vận tốc 150 km/h. Tóm lại, hiệu năng của DC là tốt hơn hoặc bằng với lược đồ thực hiện tốt hơn, hoặc DC hoặc AC, với bất cứ một vận tốc nào. Chúng ta thử nghiệm HC với tương quan đường bao khác nhau, số lượng các tín hiệu nhiễu, và mô hình đường tròn và elip GBSB. Tất cả các kết quả từ thử nghiệm có thể kết luận rằng hiệu năng của HC là tốt nhất hoặc gần bằng lược đồ tốt nhất trong ba lược đồ đã cho. Hiệu năng với vận tốc di chuyển 2km/h Hiệu năng với vận tốc di chuyển 60 km/h Hiệu năng với vận tốc di chuyển 120 km/h Hình 4.17 : Hiệu năng của HC với các vận tốc khác nhau 4.4 Tổng kết Như vậy, trong chương này đánh giá hiệu quả của các loại kết hợp phân tập gồm: Kết hợp phân tập, kết hợp tương thích và kết hợp lai ghép cho hệ thống 3GPP. Chương cũng đã đưa ra các kết quả mô phỏng trong các môi trường khác nhau cũng như sự so sánh giữa chúng để đưa ra một giải pháp tối ưu nhất nhằm đạt được hiệu năng cao nhất. Kết quả cũng đã cho chúng ta thấy là lược đồ kết hợp HC sẽ cho hiệu năng tốt hơn cả trong mọi trường hợp và đây chính là lược đồ đang được áp dụng nhiều nhất trong hệ thống truyền thông vô tuyến ngày nay. KẾT LUẬN Như đã nêu trong luận văn, hiện nay một trong thể loại thông tin di động đang phát triển nhanh nhất là thông tin di động tế bào. Nhu cầu sử dụng hệ thống này không chỉ tăng về số lượng mà cả về thể loại. Nhiều giải pháp kỹ thuật và công nghệ đã được nghiên cứu và áp dụng vào mạng. Các thế hệ mạng di động tế bào nối tiếp nhau ra đời. Mạng thông tin di động thế hệ ba và các thế hệ sau trong đó có hệ thống WCDMA sẽ giải quyết được những mâu thuẫn giữa việc tăng dung lượng và chất lượng dịch vụ cũng như giá thành. Ănten thông minh sẽ là một trong các giải pháp kỹ thuật để cải thiện chỉ tiêu chất lượng của các hệ thống thông tin di động. Không những thế, với các hệ thống thông tin di động thế hệ sau, việc sử dụng ănten thông minh là không thể tránh khỏi để cung cấp các dịch vụ yêu cầu tốc độ truyền dữ liệu cao. Việc áp dụng ănten thông minh ngày nay không chỉ được tiến hành tại trạm gốc mà còn được đưa vào tích hợp trong các đầu cuối di động và đã đem lại những kết quả như mong đợi. Chính vì thế mà đồ án chọn ănten thông minh cũng như ứng dụng của nó tại máy cầm tay làm chủ đề nghiên cứu. Đồ án đã tập trung nghiên cứu các vấn đề liên quan đến ănten như sau: Chương I đã đưa ra cái nhìn tổng quan nhất về ănten thông minh. Chương đã nêu ra được các khái niệm, nguyên lý, cấu trúc của hệ thống ănten thông minh và mô hình tín hiệu đến tại dàn ănten, đồng thời phân tích một cách chi tiết những ưu điểm khi sử dụng ănten thông minh, cũng từ đó đã nêu bật lên được vai trò quan trọng của ănten thông minh trong việc cải thiện dung lượng và chất lượng của hệ thống thông tin thông tin di động. Chương II giới thiệu các thuật toán đang được áp dụng cho ănten thông minh. Đây là cơ s λ để đồ án giới thiệu cấu trúc của hệ thống ănten thông minh kép được sử dụng cho máy cầm tay trong một số hệ thống thông tin di động ngày nay. Chương III đã đưa ra một số các cấu trúc ănten thông minh kép được tích hợp trong máy cầm tay trong hệ thống 3G WCDMA và cho thấy được ưu điểm của nó vượt trội so với ănten đơn trong việc cải thiện chất lượng tín hiệu. Đồng thời chương cũng đã nghiên cứu một cách tổng quan các mô hình kênh vô tuyến ảnh hư λng đến các chỉ tiêu của việc sử dụng ănten thông minh tại máy cầm tay. Chương IV giới thiệu các kết quả hiệu năng của ứng dụng ănten thông minh tại máy cầm tay trong hệ thống 3GPP với các lược đồ kết hợp khác nhau. Tuy các ănten thử nghiệm và thương mại hiện nay hầu hết đều dựa trên các thuật toán đơn giản, các thuật toán ănten thông minh ngày càng phức tạp hơn và có thể được kết hợp với xử lý theo miền thời gian, hệ thống nhiều ănten λ máy di động di động với bài toán nhiều đầu vào nhiều đầu ra. Việc nghiên cứu mô hình kênh vô tuyến cho các môi trường khác nhau cũng ảnh hư λng đến chỉ tiêu hệ thống và cần được quan tâm một cách thấu đáo cho các trường hợp cụ thể của thành thị và λ nông thôn của Việt Nam. Nghiên cứu về ănten thông minh là một vấn đề m λ cả về lý thuyết và thực nghiệm. Trên cơ s λ các kết quả đã đạt được, hướng phát triển tiếp theo của đề tài là: Thứ nhất, hoàn thiện phần mô phỏng đánh giá hiệu năng của ănten thông minh kép tại máy cầm tay cho hệ thống thông tin cá nhân vô tuyến 3G, gồm có hệ thống 3GPP WCDMA và cdma2000. Thứ hai, đi vào nghiên cứu cụ thể các mô hình kênh để thấy được ảnh hư λng của nó đối với việc áp dụng ănten thông minh tại máy cầm tay. Thứ ba, tiếp tục nghiên cứu để tìm giải thuật tính toán ănten thông minh một cách tối ưu, nhằm giảm bớt độ phức tạp trong quá trình điều khiển hướng tính bức xạ của ănten. Thứ tư, tìm hiểu khả năng ứng dụng ănten thông minh tại máy cầm tay cho hệ thống thông tin di động λ Việt Nam hiện tại và trong tương lai. Tuy việc nghiên cứu ănten thông minh đã được thực hiện nhiều nơi nhưng việc sản xuất hoàn chỉnh mang tính thương mại và rộng rãi vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt là đối với hệ thống ănten thông minh λ đầu cuối di động. Việc áp dụng thành công ănten thông minh cho cả trạm gốc và đầu cuối di động sẽ đem lại những bước tiến lớn trong lĩnh vực thông tin di động. Đồng thời có thể nghiên cứu ước lượng sao cho khi triển khai ănten thông minh vào thực tế ít tốn kém, chi phí thấp nhất. TÀI LIỆU THAM KH¶O Richard B. Ertel, “Antenna Array System: Progation and Performance”, Blacksburg, Virginia, July, 1999. Joseph C.Liberti and Theodore S. Rappaport, “Smart Antennas for Wireless Communication: IS-95 and Third Generation CDMA Application”, Prentice Hall PTR, Virginia, 1999. T.S. Rappaport, “Wireless Communication: Principle and Pratice”, New York, Prentice Hall PTR, 1996 J.C. Liberti and T.S. Rappaport, “Analysis of CDMA Cellular Radio System s Employing Adaptive Antenna”, Phd Thesis, Virginia Polytechnic Institude and State University, Sept, 1995. Raqibul Mostafa, “Feasibility of Smart Antennas for the Small Wireless Terminal”, Phd Thesis, Blackburg, Virginia, April, 2003. Suk Won Kim, “Smart Antenna at Hanset for the 3G WCDMA Systems and Adaptive Low-Power Rake Combining Schemes ”, Phd Thesis, Blackburg, Virginia, July, 2002. J.S.Bolgh, L.Hanzo, “Third – Generation Systems and Intelligent Wireless Networking”, John Wirely & Sons Ltd, 2002. “Smart Antenna for Mobile Communication Beyond the Third Generation”, The 4th smart antenna workshop for IMT- 2000, Seoul, Korea, 05/2002. TS. Nguyễn Phạm Anh Dũng, “Thông tin di động 3G”, Bài giảng, Học viện công nghệ Bưu chính Viễn thông, 2004. TS. Nguyễn Phạm Anh Dũng, “Lý thuyết trải phổ và ứng dụng”, bải giảng, học viện công nghệ Bưu Chính Viễn Thông, 5-2000. Nguyễn Đình Lương, “Truyền sóng và ănten”, Bài giảng, Học viện công nghệ Bưu Chính Viễn Thông. Trần Thị Thái, “Ănten thông minh trong thông tin di động tế bào”, luận văn thạc sĩ, Học viện công nghệ Bưu Chính Viễn Thông, 2002. Lê Xích Hải, “Ănten thông minh và khả năng ứng dụng trong thông tin di động”, Luận văn thạc sỹ, Học viện công nghệ Bưu Chính Viễn Thông, 2002.