ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRONG OFDM CỦA WIMAX 8

WIMAX là một công nghệ không dây băng thông rộng mang lại tốc độ kết nối nhiều Megabit và thông lượng cao cho phép truy cập một khối lượng lớn các dữ liệu như phim và các nội dung đa phương tiện, đồng thời có phạm vi phủ sóng rộng giúp mang lại khả năng truy cập tới các dữ liệu trong khoảng cách xa.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
ƯỚC LƯỢNG KÊNH TRONG OFDM CỦA WIMAX 8 biểu thị cột L đầu tiên của ma trận_DFT F và R gg biểu thị góc trái phía trên LxL củaRgg .3.2.2 Giảm kích thước FFT với ước lượng MMSE:Từ những đặc điểm trên, phương trình của ước lượng MMSE sẽ trở thành: ˆ h MMSE  TQMMSET H XH y (3.13)Khi đó: QMMSE  R gg[(TH XH XT)-1(TH XH XT)-1 (3.14)Những biến đổi này được minh hoạ ở hình 3.5. Hình 3.5: Cấu trúc sơ đồ cải tiến ước lượng.Hệ thống OFDM thường được thiết kế sao cho L là nhỏ so với N. Như vậy, sự phức tạpcủa ước lượng MMSE sẽ giảm đáng kể.3.2.3 Giảm FFT với ước lượng LS:Mặc dầu sự phức tạp của ước lượng LS không yêu cầu phải thay đổi, nó biểu diễntrong điều kiện của MSE có thể được cải tiến cho độ lớn của SNR bởi những khái niệmtổng quát ở trên. Ước lượng LS không sử dụng thống kê của kênh.Một cách trực quan, nó loại trừ những điểm năng lượng thấp của g, sẽ bổ sung một sốvị trí thiếu sót của năng lượng g, giảm nhanh chóng những điểm nằm ngoài điểm đầutiên (L), khi năng lượng của nhiễu được cho là không thay đổi trên toàn bộ dãy.Chỉ xét đến điểm đầu tiên L của g vào phép tính, như vậy hoàn toàn sử dụng thống kêkênh, cải tiến ước lượng LS trở thành : ˆ h LS  TQ LS T H X H y (3.15)Khi đó: Q LS  (T H X H XT) -1 (3.16)Giảm kích thước FFT với ước lượng LS sẽ có cấu trúc như hình 3.5. CHƯƠNG 4: Mô Phỏng Ước Lượng4.1 Giới thiệu chươngChúng ta đã biết rằng các phương pháp ước lượng MMSE và ước lượng LS đều cónhững ưu và nhược điểm của nó. Tùy theo những trường hợp và các đòi hỏi của cácứng dụng cụ thể mà phương pháp này hay phương pháp kia được lựa chọn. Để đánhgiá được các đặc điểm của các phương pháp này, ta phải dựa vào các thông số cụ thểđể đưa ra những so sánh và kết luận thực tế.4.2 Mô phỏng SER với MMSE và LS :SER ( symbol error rate) là mô phỏng tốc độ lỗi biểu tượng lỗi trên số biểu tượngtruyền đi. Về cơ bản, nếu mỗi biểu tượng là một bit thì tốc độ lỗi biểu tượng là tốc độbit, tuy nhiên nếu biểu tượng là một số bit thì tốc độ biểu tượng khác tốc độ bit.Nhìn vào kết quả ở hình 4.1( đường màu đen-là SER của MMSE, đường màu xanh-làSER của LS ), ta thấy tỷ lệ lỗi biểu t ượng của MMSE nhỏ hơn so với LS ở từng SNR(6 mức SNR). Nếu nhìn vào của sổ Command thì ta thấy kết quả SER của MMSE cógiá trị nhỏ hơn nhiều so với SER của LS ở từng mức SNR khác nhau. ình 4.1: Mô phỏng SER của MMSE và LS.4.3 Mô phỏng ước lượng MMSE so với LS: Hình 4.2: So sánh MMSE và LS.4.3.1 Ưu điểm của MMSE:Từ biểu đồ ta thấy, đường màu xanh mô tả ước lượng MMSE, đường màu đỏ mô tảước lượng LS.Có thể nói ước lượng MMSE có chất lượng tốt hơn ước lượng LS (tại cùng một SNRtrên biểu đồ thì điểm ước lượng MMSE luôn nằm dưới điểm ước lượng LS).Ta cũng có thể chứng minh điều đó bởi những thông số của H mmse và H ls trong cửa sổCommand của Matlab. Ước lượng MMSE luôn cho những con số thấp hơn ước lượngLS từ 0.1 cho đến 0.01.4.3.2 Nhược điểm của MMSE:Tuy MMSE cho kết quả chính xác hơn LS nhưng quá trình tính toán cũng như côngthức của ước lượng MMSE phức tạp hơn ước lượng LS nhiều.Hơn nữa ước lượng MMSE là kiểu ước lượng có liên quan đến các thông số thống kêcủa kênh và kích thước của ma trận Fourier nên quá trình tính toán th ực hiện chậmhơn, nhưng ước lượng LS hoàn toàn không tuân theo quy luật thống kê.4.4 Mô phỏng phương pháp giảm kích thước FFT:4.4.1 Ưu điểm:Như ta đã biết, với ước lượng MMSE thì độ phức tạp càng tăng dần khi ta tăng sốlượng các sóng mang con, điều này sẽ làm tăng khoảng thời gian tính toán, cũng nh ưgây ra việc chậm trễ sẽ ảnh hưởng đến các chất lượng dịch vụ đòi hỏi việc xử lý nhanhchóng. Để giảm thời gian tính toán thì ta phải giảm bớt kích thước FFT bằng cách dựavào đáp ứng xung.Như vậy chỉ những đáp ứng xung có mức năng lượng cần thiết mới được giữ lại cònnhững đáp ứng xung có mức năng lượng gần bằng 0 thì ta bỏ đi, khi đó sẽ làm giảm điđáng kể kích thước của ma trận Fourier.4.4.3.2 Nhược điểm:Tuy phương pháp này cho kết qủa tính toán nhanh hơn nhưng thiếu tính chính xác, việcgiảm bớt kích thước FFT sẽ tỷ lệ nghịch với mức độ chính xác. Ở biểu đồ sau dây ta cóthể thấy mức độ chính xác sẽ tăng dần khi ta tăng kích th ước của FFT thì các đường cókích thước cửa sổ lớn hơn (như MMSE5, MMSE10) tiến gần hơn với đường MMSEmặc định. Hình 4.3: Mô phỏng giảm kích thước FFTĐường màu đỏ mô tả ước lượng MMSE0.Đường màu đen mô tả ước lượng MMSE5.Đường màu xanh biển mô tả ước lượng MMSE10.Đường màu xanh lục mô tả ước lượng MMSE với FFT là 64 phần tử.Ta thấy rằng khi kích thước FFT tăng lên thì mức độ chính xác của ước lượng MMSEcũng tăng dần đến đường mặc định.Tuy nhiên với việc giảm kích thước FFT ta vẫn thấy rằng với m ...