Luận văn Sử dụng mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO (Phần 1)

Nội dung text: Luận văn Sử dụng mã LDPC tích chập trong hệ thống MIMO (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ TUYẾT SỬ DỤNG MÃ LDPC TÍCH CHẬP TRONG HỆ THỐNG MIMO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 0 4 6 4 2 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ PHẠM THỊ TUYẾT SỬ DỤNG MÃ LDPC TÍCH CHẬP TRONG HỆ THỐNG MIMO NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hướng dẫn khoa học: PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN Tp. Hồ Chí Minh, tháng 10/2015
3. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Phạm Thị Tuyết Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 10/02/1985 Nơi sinh: Thanh Hóa Quê quán: Quảng Xương - Thanh Hóa Dân tộc: Kinh Chỗ ở riêng hoặc địa chỉ liên lạc: 223/19/24 Tây Sơn, Phường Quang Trung, TP. Quy Nhơn, Bình Định. Điện thoại cơ quan: Điện thoại nhà riêng: 0985967799 Fax: E-mail: Phamtuyet0502@gmail.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1. Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ / đến / Nơi học (trường, thành phố): Ngành học: 2. Đại học: Hệ đào tạo: Chính Quy Thời gian đào tạo từ 9/2003 đến 6/ 2008 Nơi học (trường, thành phố): Trường Bách Khoa Hà Nội đào tạo liện kết cho trường Đại học Quy Nhơn Ngành học: Điện tử - Viễn Thông Tên đồ án, luận án hoặc môn thi tốt nghiệp: Tổng quan về mạng WCDMA. Ngày & nơi bảo vệ đồ án: 25.6.2008 tại Trường Bách Khoa Hà Nội. HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang i MSHV: 138520203032
4. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Tiến Quyết III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm Phòng Kỹ thuật - Công ty TC - 9/2008 - 3/ Trần Hưng Đạo - Quận 1 - Nhân viên kỹ thuật 2009 TP.HCM Khoa Điện tử - Trường Cao Đẳng 9/2009 - nay Giáo viên Nghề Quy Nhơn HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang ii MSHV: 138520203032
5. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác Tp. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 9 năm 2015 Người viết Phạm Thị Tuyết HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang iii MSHV: 138520203032
6. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên LỜI CẢM TẠ Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Quý thầy cô trường Đại học Sư phạm kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, các thầy cô đã tận tình giảng dạy, truyền đạt cho tôi những kiến thức vô cùng quý báu trong suốt thời gian tôi học cao học. Những kiến thức ấy sẽ là nền tảng cho tôi tiếp tục bước đi trên con đường sau này. Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến cô Phạm Hồng Liên đã tận tình hướng dẫn, giúp đỡ, hỗ trợ tài liệu và định hướng nghiên cứu giúp tôi hoàn thành luận văn này. Một lần nữa, tôi xin chân thành cảm ơn bè bạn, đồng nghiệp những người đã sát cánh cùng bên tôi trong việc giải quyết các vấn đề khoa học nảy sinh khi nghiên cứu để tác giả có được lời giải đáp, tiếp tục hướng con đường nghiên cứu để đạt kết quả cuối cùng, hoàn thành hướng nghiên cứu của mình. Công trình này đã hoàn thành trong sự chờ đón, động viên và chia sẻ của những người thân trong gia đình, những người đồng nghiệp và những người bạn. Cảm ơn mọi người đã luôn bên tôi trong những lúc này. Tôi xin gửi đến gia đình, Quý thầy cô, bạn bè, người thân lời kính chúc sức khỏe, hạnh phúc và thành công. Tp. Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 9 năm 2015 Phạm Thị Tuyết HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang iv MSHV: 138520203032
7. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên TÓM TẮT Sự phát triển trong lĩnh vực viễn thông trong những năm gần đây tạo ra sự quan tâm trong sử dụng kỹ thuật mã hóa kiểm soát lỗi. Một số tiêu chuẩn giao tiếp không dây mới như DVB-S2 và 802.16, vv đã áp dụng mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC), hay còn gọi là mã Gallager, được đề xuất bởi Gallager vào năm 1962. Về cơ bản đây là một loại mã khối tuyến tính có ma trận thưa. Bộ mã LDPC được xem như là bộ mã sửa lỗi tốt đạt đến gần giới hạn Shannon. Trong thời gian sau này người ta càng khám phá ra khả năng kiểm soát lỗi rất cao của chúng. Vì thế mã LDPC có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế như thông tin vô tuyến và lưu trữ dữ liệu. Trong đó, mã LDPC tích chập (LDPC convolutional codes, còn gọi là mã LDPC chập) đã cho thấy khả năng đạt được hiệu suất kiểm soát lỗi tốt hơn và khả năng tiếp cận giống như mã LDPC khối. Luận văn sẽ trình bày các phương pháp tạo ra các họ mã LDPC chập: time-varying và time-invariant từ mã LDPC khối. Luận văn còn chứng minh được hiệu suất của mã LDPC chập tốt hơn so với mã LDPC khối. Đồng thời, trong luận văn đã đưa ra mô hình có sự kết hợp mã LDPC chập vào hệ thống MIMO-một hệ thống thông tin được sử dụng rộng rãi trong ngày nay, sau đó tiến hành phân tích hiệu suất của mô hình mới này. Trong phần lý thuyết, trước hết luận văn trình bày tổng quan hai họ mã nền tảng có khả năng kiểm soát lỗi rất cao được sử dụng trong nhiều ứng dụng thực tế: mã LDPC khối và mã LDPC gần vòng (Quasi-Cyclic LDPC). Trong phần chính, luận văn trình bày lý thuyết về bộ mã LDPC chập, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng ma trận kiểm tra chẵn lẻ H, các phương pháp mã hóa và giải mã hóa cho mã LDPC chập. Đồng thời đưa ra giải pháp xây dựng ma trận kiểm tra chẳn lẽ H từ ma trận kiểm tra của mã LDPC khối và mã QC-LDPC. Tiếp theo luận văn thực hiện so sánh tổng quan mã LDPC chập đã xây dựng với mã LDPC khối và mã QC-LDPC. Trong phần mô phỏng, luận văn đề xuất mô hình mới có sự kết hợp của bộ mã LDPC chập vào hệ thống MIMO, thực hiện so sánh bộ mã LDPC chập và LDPC khối thông qua biễu diễn liên hệ của tỉ lệ lỗi bit (BER) và tỉ số Eb/N0. Các kết quả HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang v MSHV: 138520203032
8. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên mô phỏng được thực hiện bằng thuật toán Mim-Sum với số vòng lặp thay đổi, và đánh giá bộ mã LDPC chập qua việc thay đổi chu kỳ mã. Thông qua các kết quả mô phỏng đã chứng minh được khả năng kiểm soát lỗi của hệ thống khi có sử dụng bộ mã LDPC chập và hiệu suất của bộ mã LDPC chập tốt hơn so với không sử dụng mã và sử dụng mã LDPC khối. HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang vi MSHV: 138520203032
9. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên ABTRACT In recent years, the development of the telecommunications has created interest in using the technique error control coding. Some wireless communication standards such as DVB-S2 and new 802.16, etc, have used parity Low Density Parity Check Code (LDPC), also known as Gallager codes, proposed by Gallager in 1962. Basically this is a linear block code with sparse matrices. LDPC Code is seen as the better error correction codes reaches near the Shannon limit. During the later the more one discovers the ability to control their high error. So LDPC code can be used in many pratical application such as radio communications and data storage. In particular, LDPC convolutional code have shown the ability to achieve performance better error control.This thesis shows methods create LDPC convolutional codes : time-varying and time-invariant LDPC from LDPC block code. The thesis demonstrates LDPC Convolutional code has better performance than the block LDPC code. Besides that, the thesis has given model that combines LDPC Convolutional code in MIMO system, the system widely used today, then proceed to analyze the performance of this model. Theoretically, we firstly present overview of two platform codes, they have the ability to control very high error used in many practical applications: Block LDPC code and Quasi-Cylcic LDPC. In the main part, we present the theory of LDPC Convolutional code, primarily focused on the contruction of parity check matrix H, the encoding and decoding methid for LDPC Convolutional code. Besides, we offer constructive solutions parity check matrix H from parity check matrix of Block LDPC code and QC – LDPC. And then, we compare overview of LDPC Convolutional code and Block LDPC code and QC – LDPC code. In the simulation, the thesis proposed a model with a combination of LDPC Convolutional in MIMO system, compared LDPC Convolutional code and Block LDPC through the bit error ratio (BER) and the ratio Eb/N0. The simulation results HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang vii MSHV: 138520203032
10. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên are made by Min- Sum algorithm with the loop changes, and assess the short LDPC code by changing the length of the code. This results have demonstrated the ability to control the system error when using the LDPC Convolutional code and performance of LDPC Convolutional Code better than no coding and the Block LDPC Code. HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang viii MSHV: 138520203032
11. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên MỤC LỤC Trang tựa TRANG Quyết định giao để tài Lý lịch khoa học i Lời cam đoan iii Lời cảm tạ iv Tóm tắt v Mục lục ix Danh sách các từ viết tắt xii Danh sách các hình xiv Danh sách các bảng xvi Chƣơng 1. TỔNG QUAN 1 1.1.Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu 1 1.2. Tính cấp thiết của đề tài 2 1.3. Mục đích của đề tài 5 1.4. Nhiệm vụ nghiên cứu và giới hạn của đề tài 5 1.5. Phƣơng pháp nghiên cứu 6 Chƣơng 2. MÃ LDPC KHỐI VÀ QC-LDPC 7 2.1. Mã LDPC khối 7 2.1.1. Tổng quan về mã LDPC khối 7 2.1.2. Mã hóa và giải mã LDPC khối. 11 2.1.2.1. Mã hoá. 11 2.1.2.2. Giải mã. 11 HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang ix MSHV: 138520203032
12. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên 2.2. Mã QC-LDPC 13 2.2.1. Mã hóa QC LDPC. 15 2.2.2. Giải mã QC LDPC. 20 Chƣơng 3. MÃ LDPC TÍCH CHẬP 27 3.1. Tổng quan về mã LDPC chập 27 3.2. Cải thiện bộ giải mã pipeline 32 3.3. Thực hiện so sánh độ phức tạp với LDPC khối 33 3.3.1. Độ phức tạp tính toán 34 3.3.2. Độ phức tạp phần cứng 34 3.3.3. Yêu cầu lƣu trữ 34 3.3.4. Khoảng thời gian trì hoãn giải mã 35 3.4. Xây dựng mã LDPC chập từ mã LDPC khối 35 3.4.1. Xây dựng mã LDPC chập bằng cách triển khai – Unwrapping mã QC LDPC khối 36 3.4.2. Xây dựng mã LDPC chập time-varying bằng cách unwrap mã LDPC khối 38 3.4.3. Một phƣơng pháp tiếp cận thống nhất để unwrap 39 Chƣơng 4. MÔ HÌNH LDPC CC – MIMO VÀ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 44 4.1. Tổng quan về hệ thống MIMO 44 4.1.1. Các kĩ thuật phân tập 44 4.1.1.1. Phân tập thời gian 44 4.1.1.2. Phân tập không gian 45 4.1.1.3. Phân tập tần số 46 4.1.2. Mã Alamouti 46 4.1.2.1. Alamouti 2 anten phát 1 anten nhận 47 4.1.2.2. Sơ đồ Alamouti mở rộng 50 4.1.2.3. Sơ đồ hệ thống mở rộng N ăn-ten phát và M ăn-ten thu 52 HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang x MSHV: 138520203032
13. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên 4.1.2. Giải mã STBC 54 4.2. Mô hình LDPC CC – MIMO 56 4.2.1. Sơ đồ khối hệ thống mô phỏng 56 4.2.2. Lƣu đồ thuật toán cho quá trình mô phỏng 58 4.2.3. Một số kết quả mô phỏng 59 4.2.3.1. Đánh giá hiệu quả của hệ thống thông qua việc giải mã LDPC CC bằng thuật toán SPA với số vòng lặp thay đổi 59 4.2.3.2. Đánh giá hệ thống LDPC CC qua việc thay đổi kích thƣớc syndrome former memory ms 61 4.2.3.3. Đánh giá hiệu quả của hệ thống khi có sử dụng mã LDPC CC, LDPC khối và không dùng mã với kiểu điều chế BPSK trên kênh truyền AWGN 63 4.2.3.4. Đánh giá hệ thống khi dùng mã LDPC CC và khi không dùng mã với kiểu điều chế QAM 64 4.2.3.5. Đánh giá hệ thống LDPC CC qua phân tập: 1x1; 1x2; 2x1; 2x2 66 4.2.3.6. Đánh giá hệ thống LDPC và LDPC CC qua phân tập MIMO 2x2. 68 Chƣơng 5. KẾT LUẬN 70 5.1. Kết luận 70 5.2. Kiến nghị 70 TÀI LIỆU THAM KHẢO 72 HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang xi MSHV: 138520203032
14. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu tạp âm ngẫu nhiên BER Bit Error Rate Tỉ lệ bit lỗi BP Belief Propogation Lan truyền niềm tin BPSK Binary Phase Shift Keying Khóa dịch pha nhị phân CP Cyclic Prefix Thêm vòng CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh GF Galois Field Trường Galois ICI Inter Carrier Interference Nhiễu liên sóng mang ISI Inter Symbol Interference Nhiễu liên kí tự LDPC Low Density Parity Check Code Mã kiểm tra mật độ thấp LDPC CC Low Density Parity Check Code Mã kiểm tra mật độ thấp convolutional code chập MIMO Multi Input Multi Output Nhiều ngõ vào - nhiều ngõ ra MISO Multi Input Single Output Nhiều ngõ vào - một ngõ ra ML Maximum Likelihood Khả năng tối đa MPA Message-passing Algorithm Thuật toán truyền thông điệp MRC Maximal Ratio Combiner Kết hợp tỉ lệ cực đại QAM Quadrature Amplitude Modulation Điều chế biên độ cầu phương HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang xii MSHV: 138520203032
15. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên OFDM Orthogonal Frequency Division Ghép kênh phân chia tần số Multiplexing trực giao QC – LDPC Quasy Cyclic Low Density Parity Mã kiểm tra chẵn lẽ mật độ Check Code thấp gần vòng SIMO Single In – Multi Out Một ngõ vào –nhiều ngõ ra SISO Single-Input Single-Output Một ngõ vào –một ngõ ra SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên nhiễu SPA Sum Product Algorithm Thuật toán tổng tích STBC Space–time block code Mã khối không gian- thời gian HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang xiii MSHV: 138520203032
16. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1. Mô hình hệ thống thông tin nhị phân .3 Hình 2.1. Đồ hình Tanner cho mã LDPC khối quy tắc (10,3,6) của ví dụ 2.1. 10 Hình 2.2. Độ dài vòng kín 4(nét liền đậm) và 6(nét đứt). 11 Hình 2.3. Dạng khối biểu diễn ma trận H của QC LDPC và đồ thị Tanner 14 Hình 2.7. Sơ đồ khối hệ thống thực hiện mã hóa/giải mã QC LDPC 21 Hình 3.1. Bộ mã hóa trên thanh ghi dịch 30 Hình 3.2. Đồ hình Tanner của mã LDPC chập, tỉ lệ mã R=1/3 và minh họa của bộ giải mã pipeline 31 Hình 3.3. Đồ hình Tanner của một mã QC khối với chiều dài n=r.c=7.3=21 (a), mã QC khối với chiều dài n=r.c=14.3=42 (b), mã LDPC chập với ms=2 và vs=(ms+1).c=3.3=9 (c) 37 Hình 3.4. Đồ hình Tanner của (a) mã LDPC khối nguồn, (b) mã LDPC khối sau khi cắt dạng chéo, (c) sau khi thêm các ma trận con để mã hóa nhanh, (d) mã LDPC chập 39 Hình 3.5. Xây dựng mã LDPC chập bất biến thời gian từ một mã khối QC-LDPC: (a) mã QC-LDPC, (b) sau khi sắp xếp lại các hàng và cột, (c) kết quả mã LDPC chập time-varying, (d) kết quả mã LDPC chập bất biến thời gian . 41 Hình 4.1. Sơ đồ Alamouti 2 ăn-ten phát và 1 ăn-ten thu 47 Hình 4.2. Các symbol phát và thu trong sơ đồ Alamouti 48 Hình 4.3. Sơ đồ Alamouti 2 ăn-ten phát và M ăn-ten thu 51 Hình 4.4. Sơ đồ tổng quát N ăn-ten phát và M ăn-ten thu 52 Hình 4.5. Bộ mã hóa STBC 54 Hình 4.6. Sơ đồ khối hệ thống mô phỏng 56 Hình 4.7. Lưu đồ thuật toán mô phỏng 58 Hình 4.8 . Hiệu quả của hệ thống khi thay đổi số vòng lặp là 1,10, 20 và 50 khi giải mã LDPC CC dùng thuật toán giải mã mim-sum 60 HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang xiv MSHV: 138520203032
17. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên Hình 4.9. So sánh BER với kích thước syndrome former memory ms thay đổi(11, 129, 257) (tương ứng với số chu kì mã chập T = 10, 128, 256) của mã LDPC CC, thuật toán giải mã min-sum 62 Hình 4.10. Đồ thị BER của hệ thống khi dùng mã LDPC CC và không dùng mã thực hiện điều chế BPSK trên kênh truyền AWGN. 64 Hình 4.11. So sánh BER của hệ thống trong trường hợp điều chế QAM khi sử dụng mã LDPC CC và khi không dùng mã 65 Hình 4.12. So sánh BER của bộ mã LDPC CC trong các hệ thống SISO, SIMO, MISO, và MIMO với số lượng anten phát và thu lần lượt thay đổi. 66 Hình 4.13. So sánh BER của bộ mã LDPC CC và LDPC trong các hệ thống MIMO Alamouti 2x2 , điều chế BPSK và kênh AWGN. 68 HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang xv MSHV: 138520203032
18. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 4.1. Hiệu quả của hệ thống khi thay đổi số vòng lặp là 1,10, 20 và 50 khi giải mã LDPC tích chập dùng thuật toán giải mã min-sum 61 Bảng 4.2. So sánh BER với kích thước syndrome former memory ms thay đổi (11, 129, 257 tương ứng với chu kỳ mã chập 10, 128, 256 của mã LDPC tích chập 61 Bảng 4.3. Đồ thị BER của hệ thống khi dùng mã LDPC CC, LDPC khối và không dùng mã thực hiện điều chế BPSK trên kênh truyền AWGN 63 Bảng 4.4. Thông số BER của hệ thống trong trường hợp điều chế QAM khi sử dụng mã LDPC CC và khi không dùng mã .65 Bảng 4.5. So sánh BER của bộ mã LDPC CC trong các hệ thống SISO, SIMO, MISO và MIMO với số lượng anten phát và thu lần lượt thay đổi .67 Bảng 4.6. So sánh BER của bộ mã LDPC CC và LDPC trong các hệ thống MIMO Alamouti 2x2 , điều chế BPSK và kênh Rayleigh 69 HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang xvi MSHV: 138520203032
19. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên Chƣơng 1 TỔNG QUAN 1.1.Tổng quan chung về lĩnh vực nghiên cứu Trong luận văn thạc sĩ ”Ứng dụng mã LDPC và mã STF vào hệ thống MIMO- OFDM ” của tác giả Nguyễn Đức Phúc, Đại học Sư phạm kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh, năm 2014 [18] đã khảo sát một hệ thống kết hợp bộ mã LDPC với hệ thống MIMO-OFDM sử dụng mã hóa STF. Các kết quả mô phỏng được thực hiện trong các trường hợp khi có sử dụng bộ mã LDPC và khi không sử dụng bộ mã LDPC để dễ dàng so sánh và đưa ra kết luận. Luận văn đã sử dụng bộ mã LDPC qua với ma trận kiểm tra chẵn lẻ H(128x256), mô hình kênh truyền là COST207, các phương pháp điều chế BPSK, QPSK, 4QAM, để tiến hành mô phỏng. Luận văn tiến hành mô phỏng trên các hệ thống SIMO, MISO, MIMO với số lượng các anten thu phát khác nhau. Thông qua các kết quả mô phỏng đã chứng minh được khả năng kiểm soát lỗi của hệ thống khi có sử dụng bộ mã LDPC và mã STF được cải thiện đáng kể so với khi không sử dụng bộ mã nào. Trong luận văn “Ứng dụng mã QCLDPC vào hệ thống MIMO phân tập không thời gian ST” của tác giả Nguyễn Đức Lợi, Đại học Bách Khoa TP. Hồ Chí Minh, năm 2013 [19] đã trình bày lý thuyết về bộ mã QC-LDPC chủ yếu tập trung vào việc xây dựng ma trận kiểm tra chẵn lẻ H bao gồm các ma trận con hoán vị tuần hoàn dựa trên ma trận đơn vị và thuật toán giải mã QC-LDPC. Ở phần mô phỏng, tác giả đề xuất mô hình trong đó có sự kết hợp của bộ mã QC - LDPC vào hệ thống MIMO. Các kết quả mô phỏng được thực hiện trong 2 trường hợp khi có sử dụng bộ mã QC - LDPC và khi không sử dụng bộ mã QC- LDPC để dễ dàng so sánh và đưa ra kết luận. Luận văn đã sử dụng bộ mã QC LDPC quy tắc, mô hình kênh truyền là COST207, các phương pháp điều chế BPSK, QPSK, 8PSK, 16PSK, để tiến hành thực hiện mô phỏng. Luận văn đã tiến hành mô phỏng trên hệ thống SISO, MIMO với sự thay đổi số anten. Thông qua các kết quả mô phỏng đã chứng HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang 1 MSHV: 138520203032
20. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên mình được khả năng kiểm soát lỗi của hệ thống khi có sử dụng bộ mã QC - LDPC được cải thiện đáng kể so với khi không sử dụng bộ mã QC - LDPC. Trong luận án tiến sĩ “Nghiên cứu cải thiện chất lượng mã LDPC” của tác giả Hà Thị Kim Thoa, năm 2014 đã nghiên cứu kết hợp nguyên lý điều chế mã dựa trên độ tin cậy (RBCM- Reliability Based Coded Modulation) với sơ đồ BICM-ID để hạ thấp sàn lỗi của mã LDPC khi sử dụng điều chế đa mức như khóa dịch pha MPSK (M-ary Phase Shift Keying) và điều chế cầu phương MQAM (M-ary Quadrature Amplitude Modulation). Trong bài báo “A comparison Between LDPC Block and LDPC Convolutional Code Based on their Decoding Latency” của Najeab ul Hassan, Michael Lentmaier và Gerhard P. Fettweis, năm 2012, 7th International Symposium on Turbo Codes and Iterative Information Processing đã thực hiện so sánh mã LDPC khối và mã LDPC tích chập sử dụng thuật toán giải mã lan truyền niềm tin BP (Bilief Propagation) với cùng một độ trễ giải mã. Kết quả là mã LDPC tích chập cho hiệu suất tốt hơn mã LDPC khối. Trong bài báo “Driving Good LDPC Convolutional Codes from LDPC Block Codes” của tác giả Ali. Pusane, February 2011, IEEE Transactions on Information Theory, Vol.57, No.2 đã đưa ra phương pháp xây dựng mã LDPC chập từ mã LDPC khối và chứng minh được mã LDPC chập có hiệu suất tốt hơn so với mã LDPC khối. 1.2. Tính cấp thiết của đề tài Chúng ta xem xét tổng quan một hệ thống thông tin số. Sơ đồ khối trong hệ thống thông tin số được cho trong hình 1.1. Một nguồn nhị phân tạo ra các dữ liệu thông tin được truyền trong hệ thống. Dữ liệu gốc có thể là số (digital) như trong máy tính, hoặc được số hóa từ tín hiệu tương tự (analog) như trong thông tin tiếng nói (voice communications). Trong cả hai trường hợp, một bộ mã hóa nguồn được sử dụng để loại bỏ sự thừa trong các dữ liệu số. Hoạt động này thường được gọi là nén và nó làm tăng thông lượng của hệ thống thông tin liên lạc bằng cách tiết kiệm HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang 2 MSHV: 138520203032
21. Luận văn thạc sĩ GVHD: PGS.TS. Phạm Hồng Liên thời gian xử lí tín hiệu. Các dữ liệu nén sẽ được phục hồi bằng bộ giải mã nguồn ở phía thu. Lý tưởng nhất, người ta muốn một bộ giải mã nguồn để giải mã dữ liệu nén hoàn hảo (không làm mất mát thông tin). Một bộ mã hóa nguồn lý tưởng sẽ giảm thiểu số lượng các symbol cần thiết để biểu diễn cho dữ liệu, đồng thời các symbol trong chuỗi thông tin đầu ra của bộ mã hóa nguồn độc lập và có xác xuất như nhau. Bộ mã hóa kênh sẽ xác định chiều dài khối của chỗi thông tin u = [u1; u2; ; uk] và thêm vào các bit dư thừa để tạo thành từ mã v = [v1; v2; ; vn]. Tỉ lệ R=k/n, k C, không thể đạt được kênh truyền tin cậy với xác xuất lỗi thấp tùy ý. Kết quả lớn của bài báo HVTH: Phạm Thị Tuyết Trang 3 MSHV: 138520203032
22. S K L 0 0 2 1 5 4