Tất cả PDF Doc/Text Âm thanh Video
Chia sẻ thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến lên facebook!
thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến

14/09/2017 Uploader: AMBN Loại file: pdf

Luận án đã nghiên cứu tìm ra các giải pháp, thuật toán, mô hình mới ước lượng các tham số của tín hiệu không tương quan và tương quan trong miền thời gian, miền tần số, cảm nhận phổ và miền không gian trong hệ thống thông tin vô tuyến, định vị vô tuyến tiên tiến. Luận án tập trung nghiên cứu bài toán ước lượng một tham số riêng lẻ và ước lượng đồng thời nhiều tham số dùng giải thuật có độ phân giải cao. Ngoài ra, luận án cũng nghiên cứu đề xuất các kỹ thuật cảm nhận phổ trong hệ thống thông tin vô tuyến tiên tiến sử dụng nhiều ăng ten.

VIỆN NGHIÊN CỨU ĐIỆN TỬ - TIN HỌC - TỰ ĐỘNG HOÁ 2012

 

LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

 

CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG - MÃ SỐ: 62527005

NCS PHẠM DUY PHONG - HDKH PGSTS. VŨ VĂN YÊM

 

 

 

Trong thời đại phát triển bùng nổ của các hệ thống thông tin vô tuyến, nhu cầu về chất lượng, dung lượng, các dịch vụ đa phương tiện và tính đa dạng trong các hệ thống thông tin không dây như thông tin di động, internet đang tăng lên một cách nhanh chóng trên phạm vi toàn thế giới.

 

Tuy nhiên, phổ tần số vô tuyến là hữu hạn, muốn tăng dung lượng bắt buộc phải tăng hiệu quả sử dụng phổ tần số. Vì vậy, việc nghiên cứu, ứng dụng các công nghệ và kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng nhu cầu này luôn là một đòi hỏi cấp thiết. Một trong những kỹ thuật có thể giúp cải thiện đáng kể chỉ tiêu, dung lượng, tốc độ dữ liệu đỉnh và phạm vi liên lạc của hệ thống được tập trung nghiên cứu trên thế giới trong thời gian gần đây chính là kỹ thuật đa đầu vào đa đầu ra MIMO (Multiple Input Multiple Output) Hay kỹ thuật sử dụng nhiều ăng ten phát và nhiều ăng ten thu. Hệ thống MIMO có thể xem như một hệ thống ghép nhiều kênh con một đầu vào một đầu ra SISO (Single Input Single Output) Hay hệ thống đơn ăng ten. Dung lượng kênh của hệ thống MIMO là tổng hợp dung lượng của các kênh con thành phần.

 

Dung lượng kênh MIMO bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi phân bố tăng ích đặc trưng của các kênh con SISO. Giải pháp sử dụng nhiều phần tử ăng ten tại cả máy thu và máy phát cho phép khôi phục dữ liệu phát tốt hơn, cải thiện quá trình tách dữ liệu của người sử dụng. Hai mô hình MIMO cơ bản đó là mã hóa không gian thời gian STC (Space Time Coding) Và ghép kênh phân chia không gian SM (Spatial Multiplexing). Mã hóa không gian thời gian được dùng để làm tối đa phân tập không gian trong các kênh MIMO.

 

MIMO sử dụng nhiều ăng ten phát và nhiều ăng ten thu để mở thêm các kênh truyền trong miền không gian. Do các kênh song song được mở ra cùng thời gian, cùng tần số, nên đạt được tốc độ dữ liệu cao mà không cần băng thông lớn. Nói một cách khác là nhờ sử dụng nhiều phần tử ăng ten ở cả phía phát và phía thu, mà kỹ thuật này cho phép sử dụng hiệu quả phổ tần số cho hệ thống thông tin vô tuyến, cải thiện tốc độ dữ liệu, dung lượng kênh truyền cũng như độ tin cậy so với các hệ thống truyền thông đơn ăng ten bằng cách xử lý theo cả hai miền không gian và thời gian.

 

Trong thời gian gần đây, các nghiên cứu trên thế giới ngày càng quan tâm nhiều đến các hệ thống thông tin vô tuyến MIMO [7] - [17]. Trong đó có nhiều hướng nghiên cứu giải quyết các vấn đề khác nhau như bài toán dung lượng kênh MIMO, bài toán ước lượng kênh truyền, bài toán mã hóa không gian thời gian, xử lý tín hiệu không gian thời gian,.. .

 

Trong hệ thống thông tin vô tuyến đa ăng ten này, ngoài các tham số của tín hiệu trong miền thời gian, miền tần số như trong các hệ thống thông tin vô tuyến truyền thống thì các tham số về không gian như hướng sóng tới, hướng sóng đi,… là các tham số đóng vai trò rất quan trọng cần được ước lượng. Bên cạnh đó, việc ước lượng đồng thời hai tham số của tín hiệu tới sẽ mang lại nhiều lợi thế như hạn chế được số phần tử ăng ten sử dụng trong dàn, sẽ tiết kiệm chi phí, giảm giá thành hệ thống. Do đó, nghiên cứu các thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong miền không gian, thời gian và tần số trong hệ thống thông tin vô tuyến đa ăng ten cũng như ước lượng đồng thời hai hay nhiều tham số đang là bài toán luôn được đặt ra và đóng vai trò quan trọng trong hệ thống. Nghiên cứu tập trung nhiều vào xử lý tín hiệu không gian thời gian, tần số trong hệ thống dùng nhiều ăng ten ở cả phía phát và phía thu, để nâng cao chất lượng, dung lượng của hệ thống và giảm nhiễu trên cơ sở đa truy nhập phân chia theo không gian SDMA (Space Division Multiplexing Access).

 

Nghiên cứu các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến, nghiên cứu tìm ra các thuật toán với độ phân giải cao để ước lượng chính xác các tham số của tín hiệu không tương quan và tín hiệu tương quan trong cả miền không gian, thời gian và tần số đang là chủ đề nghiên cứu được các nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm. Ở trong nước, tại một số trường đại học, viện nghiên cứu đang thực hiện các nghiên cứu khoa học về xử lý tín hiệu, việc ước lượng kênh truyền cũng như các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến, di động tiên tiến. Một số nghiên cứu gần đây tập trung vào bài toán cấp phát kênh động cho hệ thống thông tin di động sử dụng công nghệ MIMO- OFDMA [1], tuy nhiên tác giả chưa đề cập đến bài toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống mà hầu như chỉ tập trung vào vấn đề đa truy nhập, cấp phát kênh trong hệ thống. Còn trong nghiên cứu [4] tác giả lại chỉ tập trung vào vấn đề mã hóa, san bằng kênh trong hệ thống thông tin vô tuyến MIMO. Các nghiên cứu gần đây liên quan trực tiếp đến bài toán ước lượng tham số không gian hướng sóng tới phải kể đến là [2,3,5,6]. Tuy nhiên, việc ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống chủ yếu mới dừng lại ở một tham số hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của các tín hiệu không tương quan mà chưa xử lý đối với tín hiệu tương quan và chưa đề cập đến mô hình máy thu cụ thể.

 

Trong các hệ thống thông tin di động tiên tiến ở đó tín hiệu cần ước lượng bao gồm cả miền không gian, miền thời gian và miền tần số, việc ước lượng một tham số của tín hiệu bị hạn chế bởi độ phân giải của hệ thống.

 

Do đó, nghiên cứu đề xuất phương pháp ước lượng đồng thời nhiều tham số của tín hiệu không tương quan và tương quan cũng như phát triển các kiến trúc máy thu mới hướng đến mô hình máy thu thông minh tự cấu hình trong hệ thống thông tin vô tuyến thế hệ tiếp theo là rất cần thiết.

 

Ngoài ra, do sự phát triển nhanh chóng của công nghệ vô tuyến, vấn đề khan hiếm phổ đang giành được sự chú ý. Hiện tại nhiều hệ thống thông tin vô tuyến sử dụng việc cấp phát phổ cố định như hệ thống WIMAX, WLAN, ISM hay trong hệ thống thông tin di động tế bào. Việc cấp phát phổ cố định nảy sinh hai vấn đề: Một là sự khan hiếm tài nguyên phổ tần số, thứ hai là người sử dụng phổ thường có tính chất thay đổi theo không gian và thời gian, vì vậy cấp phát phổ cố định chưa đạt được hiệu suất sử dụng phổ mong muốn. Vô tuyến nhận thức là một công nghệ vô tuyến có khả năng cảm nhận về môi trường và tự động điều chỉnh các thông số cho phù hợp với môi trường. Đó chính là giải pháp cho vấn đề khan hiếm phổ hiện nay. Trong mạng vô tuyến nhận thức, hệ thống tận dụng nguồn tài nguyên phổ bằng mô hình sử dụng phổ động thay vì kỹ thuật cấp phát phổ cố định như trước đây. Để thực hiện được kỹ thuật này, vô tuyến nhận thức phải xác định được tín hiệu người dùng sơ cấp có tồn tại hay không bằng cách cảm nhận môi trường phổ. Kỹ thuật cảm nhận phổ có thể được chia thành 4 hướng chính [22] - [24]: Xác định “lỗ trống phổ” dựa trên sự kết hợp; Xác định lỗ trống phổ dựa trên nhiễu; Xác định ở phía phát và xác định ở phía thu. Trong số các kỹ thuật xác định “lỗ trống phổ” ở phía phát, người ta thường sử dụng mô hình có bộ tách sóng năng lượng (energy detector) Do chúng cấu trúc khá đơn giản và phù hợp với những đòi hỏi chung về thời gian cảm nhận phổ không quá dài song cũng đạt được độ chính xác nhất định. Bộ xác định dựa trên năng lượng của tín hiệu để đưa ra quyết định về sự tồn tại của tín hiệu người dùng sơ cấp mà không đòi hỏi thông tin trước đó về pha của tín hiệu hay phương thức điều chế.

 

Để có thể cải thiện hiệu quả hoạt động của hệ thống xác định lỗ trống phổ dựa trên năng lượng, thường sử dụng hệ thống nhiều ăng ten (multiple antennas) Với các kỹ thuật tổng hợp tín hiệu khác nhau, như kỹ thuật kết hợp tỷ số tối đa (MRCƯ Maximum Ratio Combining), kỹ thuật kết hợp tăng ích đều (EGCƯ Equal Gain Combining),.. ., đem lại hiệu quả hoạt động khác nhau cho toàn hệ thống. Hạn chế đối với hệ thống xác định dựa trên năng lượng là nó vẫn đòi hỏi thông tin trạng thái kênh truyền (Channel State Information) Như phương sai của nhiễu,… Một vài nghiên cứu gần đây cũng đưa ra được những phương án giải quyết, tuy nhiên kết quả còn chưa được như mong muốn.

 

Luận án này được tiến hành nhằm đề xuất các giải pháp, thuật toán để ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin, định vị vô tuyến một cách tách biệt và đồng thời hai hay nhiều tham số của tín hiệu không tương quan và tương quan với độ phân giải và tính chính xác cao. Luận án nghiên cứu về kỹ thuật cảm nhận phổ sử dụng nhiều ăng ten và bộ tách sóng năng lượng trong hệ thống vô tuyến nhận thức, đi vào kỹ thuật xử lý, tính toán mới để tổng hợp nên tín hiệu từ nhiều ăng ten. Hoạt động của các hệ thống đề xuất được xây dựng trên cơ sở toán học và kết quả mô phỏng so sánh giữa những mô hình đề xuất với mô hình truyền thống thực hiện bằng MATLAB.

 

 

 

 

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

1.1. Tổng quan về ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thôngtin vô tuyến

1.2. Kỹ thuật ước lượng DOA

1.2.1. Điều kiện và những thông số ảnh hưởng đến việc ước lượng DOA

1.2.2. Công thức tổng quát của bài toán DOA

1.2.3. Phương trình ma trận cho dàn ăng ten

1.2.4. Ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu từ dàn ăng ten

1.2.5. Thuật toán ước lượng DOA

1.2.6. Ước lượng DOA của các tín hiệu tương quan

1.3. Kỹ thuật ước lượng tần số CFO và FDOA

1.3.1. Kỹ thuật ước lượng CFO

1.3.2. Kỹ thuật ước lượng FDOA

1.4. Kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng

1.4.1. Kỹ thuật phân tập ở phía thu

1.4.2. Kỹ thuật cảm nhận phổ kết hợp

1.5. Đặt vấn đề nghiên cứu

Kết luận chương

CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG MỘT THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

2.1. Đề xuất thuật toán ước lượng FDOA với độ phân giải cao cho hệ thốngthông tin vô tuyến tiên tiến

2.1.1. Tổng quan chung về thuật toán

2.1.2. Mô hình toán học

2.1.3. Kết quả mô phỏng

2.1.4. Phân tích độ phân giải của thuật toán

2.1.5. Nhận xét

2.2. Đề xuất giải pháp ước lượng dịch tần sóng mang CFO trong hệ thốngthông tin vô tuyến MIMO

2.2.1. Giới thiệu

2.2.2. Mô hình hệ thống

2.2.3. Đề xuất phương pháp ước lượng dịch tần số 2.2.4. Kết quả mô phỏng

2.3. Đề xuất kiến trúc hệ thống thu cho bài toán ước lượng DOA

2.3.1. Giới thiệu

2.3.2. Hệ thống tìm hướng đơn kênh và xử lý tín hiệu

2.3.3. Kết quả mô phỏng

2.3.4. Nhận xét

Kết luận chương

CHƯƠNG 3: THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG ĐỒNG THỜI NHIỀU THAM SỐ CỦA TÍN HIỆU TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN

3.1. Thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới trong mặt phẳngphương vị, tần số Doppler và trễ truyền sóng

3.1.1. Giới thiệu

3.1.2. Xử lý tín hiệu không gian - thời gian và tần số 3.1.3. Kết quả mô phỏng

3.2. Thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới theo góc phương vị vàgóc ngẩng

3.2.1. Giới thiệu

3.2.2. Quy trình ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu trong mặt phẳngphương vị và mặt phẳng đứng

3.2.3. Kết quả mô phỏng

Kết luận chương

CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP CẢM NHẬN PHỔ TRONG HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN ĐA ĂNG TEN

4.1. Đề xuất kỹ thuật cảm nhận phổ dựa trên các tham số ước lượng

4.1.1. Giới thiệu

4.1.2. Mô hình hệ thống và bộ tách sóng năng lượng

4.1.3. Máy thu vô tuyến nhận thức

4.1.4. Ước lượng tín hiệu, nhiễu và các tham số không tập trung

4.1.5. Kết quả mô phỏng

4.2. Đề xuất giải pháp cảm nhận phổ dùng kỹ thuật xử lý song song và luật OR

4.2.1. Giới thiệu

4.2.2. Các máy thu vô tuyến nhận thức đa ăng ten và đơn ăng ten

4.2.3. Hệ thống sử dụng kỹ thuật xử lý song song và luật OR

4.2.4. Hệ thống đề xuất sử dụng hai ăng ten

4.2.5. Kết quả mô phỏng

Kết luận chương

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Mô hình sóng truyền lan nhận được bởi các phần tử ăng ten tuyếntính đồng nhất bố trí trên một đường thẳng

Hình 1.2: Sơ đồ khối hệ thống thu ước lượng hướng sóng tới

Hình 1.3. Giản đồ sắp xếp các giá trị riêng tín hiệu

Hình 2.1: Mô hình hệ thống MIMO

Hình 2.2: Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán

Hình 2.3: Kết quả mô phỏng sử dụng thuật toán

Hình 2.4: Kết quả mô phỏng sử dụng FFT

Hình 2.5: Ảnh hưởng của SNR lên độ phân giải tần số

Hình 2.6: Độ phân giải của FFT

Hình 2.7: Độ phân giải của thuật toán 1 đề xuất

Hình 2.8: Mô hình hệ thống MIMO để ước lượng CFO

Hình 2.9: RMS của f0 đã ước lượng theo số lượng ăng ten phát khác nhau

Hình 2.10: Các kết quả mô phỏng cho thuật toán MUSIC

Hình 2.11: Độ phân giải tần số của thuật toán MUSIC

Hình 2.12: Hệ thống tìm hướng đơn kênh

Hình 2.13: Xử lý tín hiệu số

Hình 2.14: Kết quả ước lượng với 2 tín hiệu không tương quan

Hình 3.1. Mô hình sóng phẳng trong dàn ăng ten đồng dạng tuyến tín bốtrí theo một đường thẳng

Hình 3.2 Sơ đồ tính ma trận hiệp phương sai của SS - XX R ˆ cho N = 6, M = 7, subL = 2 và subM =

Hình 3.4. Hiển thị 3D kết quả ước lượng với 6 tín hiệu tương quan khichưa áp dụng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến

Hình 3.5: Hiển thị 3D kết quả ước lượng với 6 tín hiệu tương quan khi ápdụng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến

Hình 3.6: Ước lượng tần số Doppler bằng MUSIC và 3D-SS cải tiến

Hình 3.7: Dàn ăng ten phẳng cho việc ước lượng hướng sóng tới DOA

Hình 3.8. Sơ đồ các phẩn tử của Rxx được tính toán và lựa chọn các mảngcon My= 6, Mz = 7, subMy = 2 và subMz =

Hình 3.9. Kết quả mô phỏng 3D cho một tín hiệu ở) 35,45 (), (  o  

Hình 3.10. Kết quả mô phỏng 3D cho ba tín hiệu không tương quan tới cácgóc (-40°, 20°), (0°, 40°), (40°, 60°)

Hình 3.11. Kết quả ước lượng góc phương vị và góc ngẩng của các nguồntín hiệu tương quan khi không dùng kỹ thuật làm mịn không gian cải tiến

Hình 3.12. Kết quả mô phỏng 3D cho ba tín hiệu không tương quan tới cácgóc (-30°, 20°), (0°, 40°), (40°, 70°) Khi áp dụng kỹ thuật làm mịn khônggian cải tiến

Hình 4.1: Bộ tách sóng năng lượng trong cảm nhận phổ

Hình 4.2: Sơ đồ hệ thống sử dụng trọng số lượng tử

Hình 4.3: Trọng số lượng tử được chọn ngẫu nhiên

Hình 4.4: PDF của giá trị kiểm tra trong 3 mô hình

Hình 4.5: Hoạt động của ba hệ thống khi cố định PFA

Hình 4.6: Hoạt động của 3 hệ thống khi cố định PMD và thay đổi SNR

Hình 4.7: Hoạt động của 3 hệ thống khi cố định SNR và thay đổi PFA

Hình 4.8: Kỹ thuật xử lý song song trong cảm nhận phổ

Hình 4.9: Hệ thống đề xuất

Hình 4.10: Tín hiệu thu được trong hệ thống kết hợp

Hình 4.11: PFA = 0.01 và 2T = 10 mẫu

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Các thông số ảnh hưởng tới độ phân giải

Bảng 4.1: PFA = 0,001 và 2T = 30 mẫu

Bảng 4.2: PFA = 0,005 và SNR = -5 dB

Bảng 4.3: PD = 0,95 và SNR = -3 dB

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

1 ADC Analog to Digital Converter Bộ biến đổi tương tự - số

2 ABF Adaptive Beam-Forming Định dạng búp sóng thích nghi

3 AOA Angle of Arrival Góc sóng tới

4 AR Autoreg Ressive Tự hồi quy

5 ARMA Autoregressive Moving Average Tự hồi quy trung bình động

6 AWGN Additive White Gaussian NoiseNhiễu Gauss trắng cộng

7 BER Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bít

8 BLER Block Error Rate Tỷ lệ lỗi khối

9 CDF Cumulative Distribution Function Hàm phân bố tích luỹ

10 CFO Carrier Frequency Offset Dịch tần số sóng mang

11 CFR Channel Frequency Response Đáp ứng tần số của kênh

12 CIR Channel Impulse Response Đáp ứng xung của kênh

13 CNR Carrier to Noise Ratio Tỷ số công suất sóng mang trên tạp âm

14 CR Cognitive Radio Vô tuyến nhận thức

15 CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh

16 CSM Coherent Signal Subspace Method Phương pháp không gian con tín hiệu tương quan

17 DF Direction Finding Tìm hướng

18 DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc

19 DIV Diversity Phân tậpvii

STT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt

20 DOA Direction Of Arrival Hướng sóng tới

21 DOD Direction Of Departure Hướng sóng đi

22 DS Discrete Source Nguồn rời rạc

23 DSP Digital Signal Processing Xử lý tín hiệu số

24 EGC Equal Gain Combining Kết hợp tăng ích đều

25 ES Extended Source Nguồn mở rộng

26 ESPRIT Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques Ước lượng tham số tín hiệu dựa vào kỹ thuật bất biến quay

27 FBSS Forward-Backward Spatial Smoothing Làm mượt miền không gian thuận nghịch

28 FDD Frequency Division Duplex Song công phân chia theo tần số

29 FDOA Frequency Difference Of Arrival Dịch tần sóng tới

30 FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh

31 HLST Horizontal Layered Space Time Không gian Thời gian phân tầng ngang

32 HLSTC Horizontal Layered Space Time Code Mã không gian thời gian phân tầng ngang

33 I. I. D Independently Identically Distributed Phân bố độc lập giống nhau

34 ICI Inter Carrier Interference Nhiễu liên sóng mang

35 IDFT Inverse Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier ngược rời rạc

36 IFFT Inverse Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier ngược nhanh

37 ISI Inter Symbol Interference Nhiễu liên ký hiệu

38 ISM Industrial, Scientific and Medical Y tế, khoa học và công nghiệp

39 LMMSE Linear Minimum Mean Square Error Lỗi bình phương tối thiểu tuyến tính

40 LMS Least Mean Square Trung bình bình phương nhỏ nhất

41 LOS Line Of Sight Tầm nhìn thằng

42 LS Least Squares Bình phương cực tiểu

43 LST Layered Space Time Không gian thời gian theo tầng

44 LSTC Layered Space Time Code Mã không gian thời gian theo tầng

45 MAI Multiple AntennainterferenceNhiễu đa ăng ten

46 MAP Maximum Probability Tối đa hậu nghiệm

47 MIMO Multiple Input Multiple Output Nhiều đầu vào nhiều đầu ra

48 MISO Multiple Input Single OutputNhiều đầu vào một đầu ra

49 ML Maximum Likelihood Khả năng lớn nhất

50 MLSE Maximum Likelihood Sequence Estimation Phương pháp ước lượng chuỗi khả năng lớn nhất

51 MMSE Minimum Mean Square Error Lỗi bình phương trung bình tối thiểu

52 MPC Multi- Path Components Các thành phần đa đường

53 MRC Maximum Ratio Combing Kết hợp tỷ số tối đa

54 MSE Mean Square Error Lỗi bình phương trung bình

55 MSS Modified Spatial Smoothing Phương pháp làm mượt miền không gian cải tiếnix

56 MUSIC MUltiple SIgnal Classification Phân loại tín hiệu đa đường

57 MVDR Minimum Variance Distortionless ResponseĐáp ứng không méo phương sai cực tiểu

58 OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao

59 PDF Probability Density FunctionHàm mật độ xác suất

60 PPM Parts Per Million Phần triệu

61 PSD Power Spectrum Density Mật độ phổ công suất

62 QOS Quality of Service Chất lượng dịch vụ

63 RF Radio Frequency Tần số vô tuyến

64 RMS Root Mean Square Căn quân phương

65 RMSE Root Mean Square Error Lỗi căn quân phương

66 RT Ray Tracing Thuật toán tìm tia

67 SC Selection Combining Kỹ thuật kết hợp lựa chọn

68 SDR Software Defined Radio Vô tuyến xác định bằng phần mềm

69 SIR Signal to Interference Ratio Tỷ số tín hiệu trên nhiễu

70 SISO Single Input Single Output Một đầu vào một đầu ra

71 SM Spatial Multiplexing Ghép kênh không gian

72 SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên tạp âm

73 SDMA Space Division Multi AccessĐa truy nhập phân chia theo không gian

74 SS Spatial Smoothing Kỹ thuật làm mịn miền không gian

75 STBC Space Time Block Code Mã hóa khối không gian thời xgian

76 STC Space Time Coding Mã hóa không gian thời gian

77 STS Space Time Spreading Trải phổ không gian thời gian

78 STTC Space Time Trellis Code Mã hóa xoắn không gian thời gian thời gian

79 SVD Singular Value DecompositionPhân tích giá trị riêng

80 TDD Time Division Duplex Song công phân chia theo thờigian

81 TDMA Time Division Multiple AccessĐa truy nhập phân chia theo thời gian

82 TLS Total Least Squares Tổng bình phương cực tiểu

83 TOA Time Of Arrival Thời gian tới

84 TOPS Test of orthogonality of projected subspaces Kiểm tra tính trực giao của không gian con hình chiếu

85 UE User Equipment Thiết bị đầu cuối

86 ULA Uniform Linear Array Dàn ăng ten đồng dạng tuyến tính

87 VLST Vertical Layered Space Time Không gian thời gian phân tầng ngang

88 VLSTC Vertical Layered Space Time Code Lập mã không gian thời gian phân tầng ngang

89 ZF Zero Forcing Ép về giá trị không

90 WLAN Wire Local Area Network Mạng cục bộ không dây

 

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng việt:

 [1] Nguyễn Quốc Khương, "Kỹ thuật cấp phát kênh động cho mạng thông tin di động sử dụng công nghệ MIMO-OFDMA", Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2011.

 [2] Lê Thanh Hải, "Nghiên cứu xây dựng thuật toán lọc không gian các đặc trưng phi tuyến trong hệ thống radar thụ động", Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Viện Điện tử Viễn thông, Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự, Bộ Quốc phòng 2011.

 [3] Lâm Hồng Thạch, Vũ Văn Yêm, Nguyễn Quốc Bình và Phan Anh, "Giới hạn số nguồn sóng tới có thể ước lượng khi sử dụng phương pháp đa tần" Hội thảo khoa học quốc gia lần thứ 4 về Nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Công nghệ thông tin và truyền thông ICT. Rda’08.

 [4] Mai Quốc Khánh, "Nghiên cứu phương pháp nâng cao chất lượng thu tín hiệu số sử dụng kỹ thuật san bằng Turbo" Luận án tiến sĩ kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Bộ Quốc phòng, 2011.

 [5] Vũ Văn Yêm, Lâm Hồng Thạch, Phan Anh, "Ứng dụng thuật toán MUSIC trong việc xác định vị trí tàu thuyền đánh cá loại vừa và nhỏ hoạt động ở vùng ven biển". Tạp chí Điện tử ngày nay, 2007.

 [6] Lâm Hồng Thạch, Vũ Văn Yêm, Phan Anh, “Giới hạn phân biệt hướng sóng tới khi sử dụng thuật toán MUSIC", Hội nghị

 và định vị vì sự phát triển của kinh tế biển Việt nam, 2007.

Tiếng Anh:

 [7] S. M. Alamouti, “A simple transmit diversity technique for wireless communications”, IEEE J. Select. Areas Commun, vol. 16, No. 8, pp. 1451-1458, October 1998.101

 [8] Hamid Jafarkhani, Space-Time Coding: Theory and Practice, Cambridge University Press, 2005.

 [9] Claude Oestges and Bruno Clerckx, Mimo wireless communications: From real-world propagation to space-time code design, Academic Press, 2007.

 [10] P. Almers, E. Bonek, A. Burr, N. Czink, M. Debbah, V. Degli-Esposti, H. Hofstetter, P. Kyösti, D. Laurenson, G. Matz, A. F. Molisch, C. Oestges, and H. Ệzcelik, “Survey of channel and radio propagation models for wireless MIMO systems”, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, Vol. 2007, Issue. 1, pp. 56-56, Jan. 2007.

 [11] G. J. Foschini and M. J. Gans, “On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas,” Wireless Personal Commun, vol. 6, pp. 311-335, Mar. 1998.

 [12] Y. Yao, “Carrier Synchronization Techniques in MIMO Systems", Ph. D. Thesis, The University of Hong Kong, 2005.

 [13] M. A. McKeown, D. G. M. Cruickshank, I. A. B Lindsay, J. S. Thompson, S. A. Farson and Y. Hu, “Carrier frequency offset estimation in BLAST MIMO systems" IEEE Electronics Letters, vol. 39, issue 24,27, pp. 1752-1753, Nov. 2003.

 [14] G. L. Stuber, J. R. Barry, S. W. McLaughlin, Ye Li, M. A. Ingram, T. G Pratt, “Broadband MIMO-OFDM wireless communications, Proceedings of the IEEE, Volume 92, Issue 2, pp. 271-294, Feb. 2004.

 [15] I. E. Telatar, “Capacity of multi-antenna Gaussian channels”, AT&T Bell Labs. Internal Tech. Memo, Jun. 1995.

 [16] J. Paulraj and T. Kailath, “Increasing capacity in wireless broadcast systems using distributed transmission/directional reception”, United States Patent 5345599,1994.102

 [17] Zhao Li; Qin Liu; Linjing Zhao, “Space Division Multiplexing Aided Opportunistic Spectrum Access for Cognitive Radio Networks,” Advanced Information Networking and Applications (WAINA), 2011 IEEE Workshops of International Conference on, pp. 232-237, March 2011.

 [18] Roy, R. H.,” Spatial division multiple access technology and its application to wireless communication systems, “IEEE Vehicular Technology Conference, 1997 pp. 730-734 Vol 2.

 [19] Zhengang Pan Kai-Kit Wong Tung-Sang Ng,” Generalized multiuser orthogonal space-division multiplexing,” IEEE Transactionson Wireless Communications, Vol. 3, Issue 6, pp. 1969-1973, Nov. 2004.

 [20] Wu, Y. Cui, T. Tellambura, "Optimal low-complexity detection for space division multiple access wireless systems,” IEEE Communications Letters, Vol. 10, Issue 3, pp. 156-158, Mar 2006.

 [21] Akyildiz F. I., Lee W. Y., Vuran M. C and Mohanty S. “Next generation/ dynamic spectrum access/ cognitive radio wireless networks: A survey” May 2006.

 [22] Haykin S. “Cognitive Radio: Brain-Empowered Wireless Communications” Journal, IEEE, vol. 23, issue 2, Feb. 2005.

 [23] Cabric, D., Mishra, S. M. And Brodersen, R. W “Implementation Issues in Spectrum Sensing for Cognitive Radios” IEEE, vol. 1, Nov. 2004.

 [24] Al-Abbasi, A. R. ; Fujii, T. “A novel spectrum sensing method using multi-antennas without channel state information”, Wireless Communication Systems, 2009. ISWCS 2009.6th International Symposium on Volume, Issue, 7-10 Sept. 2009 Page  (s): 373-377.103

 [25] J. Fout, A. Spanias, M. K. Banavar “Narrowband Direction of Arrival Estimation for antenna Arrays” (2008) Morgan & Claypool Publishers.

 [26] Sathish Chandran “Advances in direction-of-arrival estimation” (2006) ARTECH HOUSE, INC. 685 Canton Street Norwood, MA 02062.

 [27] Bobin Yao, Wenjie Wang, Qinye Yin “Joint AOD and CFO estimation in wireless sensor networks localization system,” Proc in IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2011 IEEE pp. 2054-2058.

 [28] R. O. Schmidt, “Multiple emitter location and signal parameter estimation,” IEEE Transactions on antennas and Propagation, vol. AP-34, pp. 276–280, Mar 1986.

 [29] R. Roy and T. Kailath, “ESPRITư Estimation of signal parameters via rotational invariance techniques,” IEEE Transactions on Acoustics, Speech, Signal Processing, vol. 37, pp. 984–995, July 1989

 [30] T. J. Shan, M. Wax, and T. Kailath, “On spatial smoothing for direction-of-arrival estimation of coherent signals,” IEEE Trans. Acoust., Speech Signal Processing, vol. ASSP-33, pp. 806-81 1, Aug. 1985.

 [31] Ronald T. Wiliams, S. Prasad, A. K. Mahalanabis, and Leon H. Sibul “An Improved Spatial Smoothing Technique for Bearing Estimation in a Multipath Environment” IEEE Transactions on Acoustics, Speech, Signal Processing, 1988.

 [32] Claude Oestges and Bruno Clerckx” “MIMO wireless communications: From real world propagation to space-time code design,” Academic Press 2007.104

 [33] P. Kolodzy et al., “Next generation communications: Kickoff meeting” in Proc. DARPA, Oct. 17,2001.

 [34] J. Mitola et al., “Cognitive radio: Making software radios more personal,” IEEE Pers. Communications, vol. 6, no. 4, pp. 13-18, August 1999.

 [35] J. Mitola, “Cognitive radio: An integrated agent architecture for software defined radio,” Doctor of Technology, Royal Inst. Technol. (KTH), Stockholm, Sweden, 2000.

 [36] F. K. Jondral, “Software-defined radio-basic and evolution to cognitive radio” EURASIP Journal on Wireless Communication and Networking 2005.

 [37] T. Weiss and F. Jondral, “Spectrum pooling: An innovative strategy for the enhancement of spectrum efficiency,” IEEE Communications Magazine, vol. 42, no. 3, pp. 8-14, May 2004.

 [38] Huseyin Arslan, Cogntive Radio, Software Defined Radio, and Adaptive Wireless Systems, Springer 2007.

 [39] Behrouz Farhang-Boroujeny and Roland Kempter “Multicarrier Communication Techniques for Spectrum Sensing and Communication in Cognitive Radios” IEEE Communications Magazine, vol 46, issue 4, pp. 80-85,2008.

 [40] Kimtho P0 and Jun-ichi Takada “Signal Detection based on Cyclic Spectrum Estimation for Cognitive Radio in IEEE 802.22 WRAN System” IEICE Tech. Rep., vol. 106, no. 558, SR2006-91, pp. 15-19, March 2007.

 [41] Amit Kataria “Thesis of Cognitive radio-spectrum sensing issues” University of Missouri-Columbia, December 2007.

 [42] Tevfik Yucek and Huseyin Arslan” Spectrum characterization for opportunistic cognitive radio systems” Military Communications Conference, 2006. MILCOM 2006. IEEE. 105

 [43] A. Swindlehurst, T. Kailath “A performance analysis of subspace-based methods in the presence of model errors – part I: The MUSIC algorithm “Joint services program at Standford University, 1990.

 [44] Judson Braga, Sofia Martinez, Van Yem Vu and Bernard Huyart “MUSIC and Unitary-ESPRIT performance for propagation channel sounding” Research, Development and Applications on Electronics, Telecommunications and Information Technology, Vietnamese National Journal, No. 3-2008.

 [45] Miguel A. Rojas, Miguel A. Lagunas, Hernandez, Ana I. Pérez “Candidate spectral estimation for cognitive radio” 11th Conference on 11th WSEAS International Conference on Communications-Volume 11.

 [46] M. Oner and F. Jondral, “On the extraction of the channel allocation information in spectrum pooling systems,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 25 (3), pp. 558–565, April 2007.

 [47] W. A. Gardner, “Exploitation of spectral redundancy in cyclostationary signals,” IEEE Signal Processing Magazine, vol. 8, no. 2, pp. 14-36,1991.

 [48] W. A. Gardner, “Spectral correlation of modulated signals-Part I: Analog modulation,” IEEE Transactions on Communications, vol. 35, no. 6, pp. 584-595,1987.

 [49] James O’Daniell Neel “Thesis: Analysis and Design of Cognitive Radio Networks and Distributed Radio Resource Management Algorithms” Electrical Engineering Department, Virginia Tech University, Sep 6,2006.

 [50] Huseyin Arslan, Cogntive Radio, Software Defined Radio, and Adaptive Wireless Systems, Springer 2007.106

 [51] Tevfik Yucek and Huseyin Arslan” Spectrum characterization for opportunistic cognitive radio systems” Military Communications Conference, 2006. MILCOM 2006. IEEE.

 [52] Dae-Ki Hong, Young-Jo Lee, Daesik Hong, “Robust Frequency Offset Estimation for Pilot Ký tự Assisted Packet CDMA with MIMO antenna Systems “, IEEE Communications Letters, Vol 6, No. 6, June 2002.

 [53] M. Eric and M. Obradovic, “Subspace-based joint time-delay and frequency-shift estimation in asynchoronous DS-CDMA systems “, Electron. Lett, Vol. 33, pp 1193-1195, July 1997.

 [54] Young Seok Lim, and Jear Hong Lee, “An Efficient Carrier Frequency Offset Estimation Scheme for an OFDM System” Vehicular Technology Conference, 2000. IEEE VTS-Fal VTC 2000.52nd Volume 5, Issue, 2000 Page  (s): 2453-2458 vol. 5.

 [55] C. Paulus, H. M. Bluthgen, M. Low, E. Sicheneder, “A 4 GS/s 6b Flash ADC in 0.13 àm CMOS”, Symposium on VLSI Circuits, Honolulu USA, 2004.

 [56] V. Cizek, “Discrete Hilbert Transform,” IEEE Trans on Audio Electro-Acoustics, vol. AU-18, no. 4, Dec 1970, pp. 340-343.

 [57] Lam Hong Thach, Vu Van Yem and Phan Anh,” Adaptive antenna Array Applied to Position Location of Fishing Boats in the Vietnam Seaside,” Proceeding of the 10th Vietnam Conference on Radio & Electronics (REV’06), Hanoi-Vietnam, November 05-06,2006.

 [58] S. Salous, P. Fhilippidis, I. Hawkins,” A Multi Channel Sounder Architecture for Spatial and MIMO Characterisation of the Mobile Radio Channel,” MIMO: Communications Systems from Concept to Implementations,” IEEE Seminar on 12 Dec. 2001 Page

 (s): 18/1-18/6.107 [59] Wilson. P. F, Papazian. P. B, Cotton. M. G, Lo. Y, Bundy. S. C,” Simultaneous wide-band four-antenna wireless channel-sounding measurements at 1920 MHz in a suburban environment,” Vehicular Technology, IEEE Transactions on Volume 50, Issue 1, Jan. 2001 Page  (s): 67-78.

 [60] Kuroda. K, Sakaguchi. K, Takada. J. C, Araki. K,” FDM based MIMO spatio-temporal channel sounder” Wireless Personal Multimedia Communications, 2002. The 5th International Symposium on Vol. 2,27-30 Oct. 2002 Page  (s): 559-562 vol. 2.

 [61] RUSK channel sounder: Http: // channelsounder. De

 [62] S. L. Preston, et al, ô Base-station tracking in mobile communications using a switched parasitic antenna array, IEEE Trans. On antenna and propagation 46 (6): 841-844, June 1998.

 [63] R. Schlub et al, “dual-Band six-element switched parasitic array for smart antenna cellular communications systems” Electronics Letter, 36: 1342-1343,2000.

 [64] J. Rissanen, “Universal coding, information, prediction, and estimation” IEEE Trans on Information Theory, vol. 30, Issue 4 Jul 1984, pp. 629-636.

 [65] J. D. Parsons, Feng D. A. Demery and A. M. D Turkmani, “Sounding technique for wideband mobile radio channels: A review” IEE PROCEEDINGS-1, vol. 138, No. 5, October 1991.

 [66] H. Krim, and M. Viberg, "Two Decades of Array Signal Processing Research," IEEE Signal Processing Magazine, pp. 67-94, July 1996.

 [67] Josef Fuhl, Jean-Pierre Rossi and Ernst Bonek, “High-Resolution 3-D Direction-of-Arrival Determination for Urban Mobile radio” IEEE Trans on antennas and Propagation, vol. 45, No. 4, April 1997.

 [68] K. Kalliola, H. Laitinen, P. Vainikainen, M. Toeltsch, J. Laurila, E. Bonek, “3-D Double-Directional Radio Channel Characterisation for 108 Urban Macrocellular Applications,” IEEE Transactions on antennas and Propagation, 2003.

 [69] H. Yamada, M. Ohmiya, Y. Ogawa, “Superresolution Techniques for Time-Domain Measurements with a Network Analyzer” IEEE Transactions on antennas And Propagation, vol. 39, No. 2, February 1991.

 [70] T. Quiniou, “Conception et réalisation de sondeurs spatio-temporels du canal à 1800 MHz-Mesures de propagation à intérieur et à l’extérieur des bâtiments,” Ph. D. Thesis, University of Rennes 1-France 2001.

 [71] Robert D. Tingley and Kaveh Pahlavan, “Space-Time Measurement of Indoor Radio Propagation” IEEE Trans on Instrumentation and Measurement, vol. 50, No. 1, February 2001.

 [72] Kainam Thomas Wong, and Michael D. Zoltowski, “Root-MUSICƯ Based Azimuth-Elevationangle-of-Arrival Estimation with Uniformly Spaced but Arbitrarily Oriented Velocity Hydrophones” IEEE Trans. On Signal processing, VOL. 47, NO. 12, pp. 3250-3260, December 1999.

 [73] Petr Tichavský, Kainam ThomasWong and Michael D. Zoltowski, “Near-Field/Far-Field Azimuth and Elevation Angle Estimation Using a Single vector Hydrophone” IEEE Trans. On Signal processing, VOL. 49, NO. 11, pp. 2498-2510, November 2001.

 [74] J. Liang, D. Liu, X. Zeng, W. Wang, J. Zhang and H. Chen, “Joint azimuthư elivation estimation of mixed near-field and far-field sources using two-stage separated steering vector-base algorithm” Progress In Electromagnetics Research, Vol. 113,1746,2011.

 [75] Pl Pillai, S. U. Kwon, B. H.,” Forward/backward spatial smoothing techniques for coherent signal identification” IEEE Transactions on 109 Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. 37, Issue 1, pp. 8-15,1999.

 [76] D. Cabric and R. W. Brodersen, “Physical layer design issues unique to cognitive radio systems” IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, pp 759-763, Sept 2005.

 [77] Z. Quan, S. Cui, H. V. Poor, and A. H. Sayed, “Collaborative wideband sensing for cognitive radios” IEEE Signal Processing Magazine, no. 6, Nov. 2008, pp. 60-73.

 [78] Ashish Pandharipande, Jean-Paul M. G. Linnartz, "Performance analysis of primary user detection in a multiple antenna cognitive radio" ICC 2007-IEEE International Conference on Communications, vol. 30, no. 1, June 2007 pp. 6481-6485.

 [79] Neihart N. M., Roy S. And Allstot D. J.,” A Parallel, Multi-Resolution Sensing Technique for Multiple antenna Cognitive Radios” IEEE International Symposium on Circuits and Systems 2007, ISCAS 2007.

 [80] H. Urkowitz, “Energy detection of unknown deterministic signals” Proceedings of the IEEE, pp 523-531, Apr 1967.

 [81] Zhuan Ye; Memik, G. ; Grosspietsch, J. “Energy Detection Using Estimated Noise Variance for Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks” Wireless Communications and Networking Conference,2008. WCNC 2008. IEEE Volume, April 2008, Page  (s): 711-716.

 [82] Z. Quan, S. Cui, H. V. Poor, and A. H. Sayed, “Collaborative wideband sensing for cognitive radios” IEEE Signal Processing Magazine, no. 6, pp. 60.73, Nov. 2008

 [83] J. Marcum, “A statistical theory of target detection by pulsed radar” IEEE Transactions on Information Theory, pp 59-267, Apr 1960.110 [84] Andrea Goldsmith, Wireless Communications, Cambridge University Press, New York, NY, 2005.

 [85] Pham Duy Phong and Vu Van Yem” Joint signal parameters estimation for advanced wireless positioning systems” Proceeding of South East Asian Technical University Consortium (SEATUC), Bangkok, Thailand, March 2012.

 

Keywords:vien nghien cuu dien tu tin hoc tu dong hoa 2012,luan an tien sy ky thuat,thuat toan uoc luong cac tham so cua tin hieu trong he thong thong tin vo tuyen,ki thuat vien thong ,62527005,pham duy phong, pgsts vu van yem

TT Tên file Ấn hành Tác giả Thông số Tải về Dạng File Giá Down
1 thuat toan uoc luong cac tham so cua tin hieu trong he thong thong tin vo tuyen Vien DTTHTDH PhamDuyPhong 125 Trang Download file thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến 1711
Khu vực quy định Bản quyền tài liệu và chất lượng tài liệu Khu vực quy định Hướng dẫn download tài liệu trên trang AMBN


Thư Viện Thi Online Hỏi đáp Luật Pháp

thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến

thuật toán ước lượng các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến

Hướng dẫn download tài liệu trên trang AMBN