Vô tuyến truyền thông (Wireless Communications)

quote-trau viết lúc 17:33 ngày 23/06/2002-
Toi co mot problem ma van chua tim duoc cau tra loi the most precise.
Trong cac tai lieu GPRS, EDGE, 3G deu noi bit rate cua terminal deu giam khi terminal o xa BS .... Teo co tai lieu nao noi ve van de nay xin chi giao.
Cheers

Hung


Tôi chưa đọc thấy các vấn đề bác hỏi, nhưng nếu có thì:
Theo tôi, đây là vấn đề Xa-Gần (Near-Far) mà các hệ thống cellular mắc phải. Trong mỗi một cell, user ở gần BS hơn sẽ có tín hiệu mạnh hơn user ở xa BS hơn. Sự khác nhau này có thể lên đến 100 dB. Khi hiện tượng này xảy ra, tín hiệu của user ở xa BS sẽ bị các tín hiệu của những người sử dụng ở gần và rất gần BS chôn vùi mất (tôi đã nói thêm trong bài vấn đề Xa-Gần và Điều Khiển Công Suất trong CDMA). Nếu như việc điều khiển công suất là hoàn toàn hoàn hảo thì hiệu ứng Xa-Gần sẽ không còn. Tuy nhiên, điều này không thể thực hiện được trong thực tế. Mặt khác, nếu như các thuật toán Multi-User Detection tối ưu được áp dụng thì hiệu ứng Xa-Gần cũng không còn hoặc còn ảnh hưởng ít đến các user ở xa BS. Tuy nhiên, các thuật toán này lại có độ phức tạp quá cao, không có ý nghĩa thực tế trong các ứng dụng dân dụng vì các ứng dụng dân dụng yêu cầu: dẻ tiền, nhẹ cân, tiêu thụ ít công suất (thời gian nói chuyện được dài hơn trước khi phải thay/nạp pin/ắc-quy). Do đó mà vấn đề Xa-Gần vẫn còn là một vấn đề trong thực tế.
Do vậy, đối với các mạng sử dụng phương thức truyền tin theo gói trong đó có sử dụng ARQ thì khi user ở xa hoặc rất xa BS thì các gói thông tin có thể sẽ phải truyền đi truyền lại nhiều lần và từ đó làm cho tốc độ truyền thông tin thực bị giảm xuống.
Đối với các mạng không sử dụng giao thức ARQ thì có hai trường hợp xảy ra: (a) máy phát (có thể là BS hoặc Mobile terminal) có cơ chế thích ứng với điều kiện truyền có thể sử dụng một số mã sửa lỗi khác nhau thì khi chất lượng tín hiệu kém, máy phát sử dụng mã mạnh hơn cũng dẫn đến tốc độ truyền thông tin thực sự bỉ giảm xuống, và (b) các hệ thống không có cơ chế tự thích nghi thì, tôi nghĩ, khi mobile terminal ở xa hoặc rất xa BS chỉ làm cho chất lượng tín hiệu thu kém đi chứ không làm cho tốc độ truyền thông tin thực sự bị giảm xuống.
--------------- Nguyễn Văn Tèo ---------------

Gửi bác Tèo
Tôi chưa đọc thấy các vấn đề bác hỏi, nhưng nếu có thì:
Theo tôi, đây là vấn đề Xa-Gần (Near-Far) mà các hệ thống cellular mắc phải. Trong mỗi một cell, user ở gần BS hơn sẽ có tín hiệu mạnh hơn user ở xa BS hơn. Sự khác nhau này có thể lên đến 100 dB. Khi hiện tượng này xảy ra, tín hiệu của user ở xa BS sẽ bị các tín hiệu của những người sử dụng ở gần và rất gần BS chôn vùi mất (tôi đã nói thêm trong bài vấn đề Xa-Gần và Điều Khiển Công Suất trong CDMA). Nếu như việc điều khiển công suất là hoàn toàn hoàn hảo thì hiệu ứng Xa-Gần sẽ không còn. Tuy nhiên, điều này không thể thực hiện được trong thực tế. Mặt khác, nếu như các thuật toán Multi-User Detection tối ưu được áp dụng thì hiệu ứng Xa-Gần cũng không còn hoặc còn ảnh hưởng ít đến các user ở xa BS. Tuy nhiên, các thuật toán này lại có độ phức tạp quá cao, không có ý nghĩa thực tế trong các ứng dụng dân dụng vì các ứng dụng dân dụng yêu cầu: dẻ tiền, nhẹ cân, tiêu thụ ít công suất (thời gian nói chuyện được dài hơn trước khi phải thay/nạp pin/ắc-quy). Do đó mà vấn đề Xa-Gần vẫn còn là một vấn đề trong thực tế.
Do vậy, đối với các mạng sử dụng phương thức truyền tin theo gói trong đó có sử dụng ARQ thì khi user ở xa hoặc rất xa BS thì các gói thông tin có thể sẽ phải truyền đi truyền lại nhiều lần và từ đó làm cho tốc độ truyền thông tin thực bị giảm xuống.
Đối với các mạng không sử dụng giao thức ARQ thì có hai trường hợp xảy ra: (a) máy phát (có thể là BS hoặc Mobile terminal) có cơ chế thích ứng với điều kiện truyền có thể sử dụng một số mã sửa lỗi khác nhau thì khi chất lượng tín hiệu kém, máy phát sử dụng mã mạnh hơn cũng dẫn đến tốc độ truyền thông tin thực sự bỉ giảm xuống, và (b) các hệ thống không có cơ chế tự thích nghi thì, tôi nghĩ, khi mobile terminal ở xa hoặc rất xa BS chỉ làm cho chất lượng tín hiệu thu kém đi chứ không làm cho tốc độ truyền thông tin thực sự bị giảm xuống.
Van de xa gan ma bac de cap den dung la co tac dong den toc do cua bit rate. Toi co mot y nay muon bo xung them. Khi T o xa BS van de multipath se nghiem trong hon khi T o gan BS. Voi cung mot bit rate, goi do rong cua mot symbol la t . Khi T o gan BS, T se nhan cung mot luc nhieu version cua symbol, nhung do o gan anh huong do ISI se giam (delay cua symbol se di quan nho hon so voi khi T o xa BS). Dieu nay lam cho error nhan duoc khi T o xa BS se lon hon khi T o gan BS. De giam error nguoi ta thuong giam toc to cua symbol, hay tang t. Khi do se giam duong anh huong cua ISI , ket qua la BER se giam.
Co mot van de toi muon thao luan voi bac. Trong cac bai truong bac co de cap den van de tim tranfer response cua channel. Bac co the noi ro hon ve van de nay. Toi co nghe noi ve ki thuat uoc luong channel response bang cach truyen di mot data sequence da biet truoc( tat nhien data sequence nay se co tinh chat dac biet). O dau thu data sequence nay se duong xu li de tim ra channel transfer function hay channel response. Bac co biet ve van de nay xin thao luan.

Hung

Được trau sửa chữa / chuyển vào 28/06/2002 ngày 02:21

Gửi bác Tèo
Tôi chưa đọc thấy các vấn đề bác hỏi, nhưng nếu có thì:
Theo tôi, đây là vấn đề Xa-Gần (Near-Far) mà các hệ thống cellular mắc phải. Trong mỗi một cell, user ở gần BS hơn sẽ có tín hiệu mạnh hơn user ở xa BS hơn. Sự khác nhau này có thể lên đến 100 dB. Khi hiện tượng này xảy ra, tín hiệu của user ở xa BS sẽ bị các tín hiệu của những người sử dụng ở gần và rất gần BS chôn vùi mất (tôi đã nói thêm trong bài vấn đề Xa-Gần và Điều Khiển Công Suất trong CDMA). Nếu như việc điều khiển công suất là hoàn toàn hoàn hảo thì hiệu ứng Xa-Gần sẽ không còn. Tuy nhiên, điều này không thể thực hiện được trong thực tế. Mặt khác, nếu như các thuật toán Multi-User Detection tối ưu được áp dụng thì hiệu ứng Xa-Gần cũng không còn hoặc còn ảnh hưởng ít đến các user ở xa BS. Tuy nhiên, các thuật toán này lại có độ phức tạp quá cao, không có ý nghĩa thực tế trong các ứng dụng dân dụng vì các ứng dụng dân dụng yêu cầu: dẻ tiền, nhẹ cân, tiêu thụ ít công suất (thời gian nói chuyện được dài hơn trước khi phải thay/nạp pin/ắc-quy). Do đó mà vấn đề Xa-Gần vẫn còn là một vấn đề trong thực tế.
Do vậy, đối với các mạng sử dụng phương thức truyền tin theo gói trong đó có sử dụng ARQ thì khi user ở xa hoặc rất xa BS thì các gói thông tin có thể sẽ phải truyền đi truyền lại nhiều lần và từ đó làm cho tốc độ truyền thông tin thực bị giảm xuống.
Đối với các mạng không sử dụng giao thức ARQ thì có hai trường hợp xảy ra: (a) máy phát (có thể là BS hoặc Mobile terminal) có cơ chế thích ứng với điều kiện truyền có thể sử dụng một số mã sửa lỗi khác nhau thì khi chất lượng tín hiệu kém, máy phát sử dụng mã mạnh hơn cũng dẫn đến tốc độ truyền thông tin thực sự bỉ giảm xuống, và (b) các hệ thống không có cơ chế tự thích nghi thì, tôi nghĩ, khi mobile terminal ở xa hoặc rất xa BS chỉ làm cho chất lượng tín hiệu thu kém đi chứ không làm cho tốc độ truyền thông tin thực sự bị giảm xuống.
Van de xa gan ma bac de cap den dung la co tac dong den toc do cua bit rate. Toi co mot y nay muon bo xung them. Khi T o xa BS van de multipath se nghiem trong hon khi T o gan BS. Voi cung mot bit rate, goi do rong cua mot symbol la t . Khi T o gan BS, T se nhan cung mot luc nhieu version cua symbol, nhung do o gan anh huong do ISI se giam (delay cua symbol se di quan nho hon so voi khi T o xa BS). Dieu nay lam cho error nhan duoc khi T o xa BS se lon hon khi T o gan BS. De giam error nguoi ta thuong giam toc to cua symbol, hay tang t. Khi do se giam duong anh huong cua ISI , ket qua la BER se giam.
Co mot van de toi muon thao luan voi bac. Trong cac bai truong bac co de cap den van de tim tranfer response cua channel. Bac co the noi ro hon ve van de nay. Toi co nghe noi ve ki thuat uoc luong channel response bang cach truyen di mot data sequence da biet truoc( tat nhien data sequence nay se co tinh chat dac biet). O dau thu data sequence nay se duong xu li de tim ra channel transfer function hay channel response. Bac co biet ve van de nay xin thao luan.

Hung

Được trau sửa chữa / chuyển vào 28/06/2002 ngày 02:21

-trau viết lúc 00:40 ngày 28/06/2002-
Toi co mot y nay muon bo xung them. Khi T o xa BS van de multipath se nghiem trong hon khi T o gan BS. Voi cung mot bit rate, goi do rong cua mot symbol la t . Khi T o gan BS, T se nhan cung mot luc nhieu version cua symbol, nhung do o gan anh huong do ISI se giam (delay cua symbol se di quan nho hon so voi khi T o xa BS). Dieu nay lam cho error nhan duoc khi T o xa BS se lon hon khi T o gan BS. De giam error nguoi ta thuong giam toc to cua symbol, hay tang t. Khi do se giam duong anh huong cua ISI , ket qua la BER se giam.

Vấn đề bác đề cập tôi sẽ không có ý kiến gì nếu như chúng ta truyền thông tin trong những cell rất rộng. Đối với cellular thì tôi không nghĩ rằng delay do khoảng cách từ BS đến Mobile Terminal (MT) lại quan trọng đến thế (chỉ là ý kiến cá nhân thôi) bởi lẽ các cell thường là nhỏ và vận tốc sóng điện từ lại nhanh. Còn vấn đề Xa-Gần thì thực sự đau đầu bởi chỉ cách nhau những khoảng cách không xa có thể đã có sự khác biệt lớn về độ mạnh yếu của tín hiệu. Cái này không phải do suy giảm free space mà no các vật cản từ MT đến BS.
-trau viết lúc 00:40 ngày 28/06/2002-
Co mot van de toi muon thao luan voi bac. Trong cac bai truong bac co de cap den van de tim tranfer response cua channel. Bac co the noi ro hon ve van de nay. Toi co nghe noi ve ki thuat uoc luong channel response bang cach truyen di mot data sequence da biet truoc( tat nhien data sequence nay se co tinh chat dac biet). O dau thu data sequence nay se duong xu li de tim ra channel transfer function hay channel response. Bac co biet ve van de nay xin thao luan.

Về vấn đề ước lượng kênh truyền, tôi xin lấy một ví dụ nhỏ sau đây để minh hoạ. Đúng như bác viết, thông thường để ước lượng kênh truyền, máy phát phải phát đi một chuỗi các symbol mà máy thu đã biết trước, gọi là pilot data hoặc training sequence. Thực tế, có 3 loại ước lượng kênh truyền:
(a) Dùng đến training data.
(b) Chỉ dùng một lượng cực nhỏ training data thực sự và dựa vào tín hiệu mạng thông tin thực sự, khôi phục được ở phía thu làm training data, gọi là semi-blind (bán mù).
(c) Không hề dùng đến training data, gọi là các thuật toán mù (blind). Tuy nhiên các thuật toán này không làm việc có hiệu quả lắm.
Ví dụ: Tín hiệu nhận được ở tần thấp (sau khi đã qua việc chuyển từ tần số cao xuống tấn số của tín hiệu mang thông tin) trên miền thời gian rời rạc khi truyền qua một kênh truyền vô tuyến không chọn lọc tần số như sau:
R(n) = H(n)S(n) + W(n), n = 1, 2, ..., N --------- (1)
Trong đó:
N là độ dài của một frame (tạm dịch là khung) dữ liệu. Giả sử rằng kênh truyền thay đổi không đáng kể trong một khung dữ liệu( tức là H(n) gần như không thay đổi trong một frame).
H(n) là giá trị Rayleigh fading của kênh truyền, H(n) là một số phức mà cả phần thực và phần ảo đều có hàm phân bố xác suất Gaussian với giá trị trung bình (mean) là 0 và variance là 0.5.
S(n) là tín hiệu được truyền đi và được điều chế từ một signal constellation nào đó (chẳng hạn QPSK).
W(n) là nhiễu trắng trên kênh truyền có hàm phân bô xác suất Gaussian với giá trị trung bình 0 và variance (công suất nhiễu) là m.
Giả sử rằng độ dài training sequence là M (M < N), thì trong khoảng thời gian n=1, 2, ..., M máy phát sẽ phát đi chuỗi dữ liệu S(1), S(2), ..., S(M) mà máy thu đã biết trước, gọi là training sequence. Bắt đầu từ thời điểm n=M+1, M+2, ..., N máy phát mới phát tín hiệu mang thông tin thực sự và máy thu không biết trước.
Trong công thức (1) trên đây, trong khoảng thời gian n=1, 2, ...., M thì ta đã biết S(n), và ta phải ước lượng H(n). Vì rằng H(n) không thay đổi đáng kể trong một khung (như đã giả sử trên đây) nên bắt đầu từ thời điểm n = M+1, M+2, ...., N ta đã biết H(n) (do đã ước lượng trước đó) và dùng H(n) để khôi phục tín hiệu thực sự mang thông tin S(n) với n = M+1, M+2, ..., N. Trong phương thức này, tỷ lệ phí tổn băng thông để truyền training sequence để phục vụ cho việc ước lượng kênh truyền là M/(M+N).
Trong trường hợp H(n) thay đổi đáng kể trong một frame thì máy phát vẫn áp dụng phương pháp phát training sequence như trên, nhưng sau khi máy thu ước lượng được kênh truyền H(n) với n = 1, 2, ..., M nó không dùng H(n) đến tận cuối frame mà phải liên tục ước lượng H(n) vì H(n) thay đổi nhiều. Điều này có thể được thực hiện dựa vào một số thuật toán bám sát theo sự thay đổi của kênh truyền như Kalman filtering, hoặc dùng phương pháp cửa sổ trượt để ước lượng với giả sử rằng H(n) không thay đổi trong một cửa sổ hẹp nhưng lại thay đổi trong một frame, vân vân ....
Có rất nhiều thuật toán để ước lượng kênh truyền, phụ thuộc vào những thông tin mà máy thu có sẵn và phụ thuộc vào hàm phân bố xác suất của các biến số trong hệ thống truyền tin.
Nếu bác quan tâm, muốn thảo luận cụ thể vấn đề gì xin cứ đặt câu hỏi. Tôi sẽ thu xếp thời gian thảo luận với bác. Nếu có thời gian, tôi sẽ giới thiệu một vài thuật toán để ước lượng kênh truyền ở những bài sau.
--------------- Nguyễn Văn Tèo ---------------
Được nguyenvanteo sửa chữa / chuyển vào 28/06/2002 ngày 05:02

-trau viết lúc 00:40 ngày 28/06/2002-
Toi co mot y nay muon bo xung them. Khi T o xa BS van de multipath se nghiem trong hon khi T o gan BS. Voi cung mot bit rate, goi do rong cua mot symbol la t . Khi T o gan BS, T se nhan cung mot luc nhieu version cua symbol, nhung do o gan anh huong do ISI se giam (delay cua symbol se di quan nho hon so voi khi T o xa BS). Dieu nay lam cho error nhan duoc khi T o xa BS se lon hon khi T o gan BS. De giam error nguoi ta thuong giam toc to cua symbol, hay tang t. Khi do se giam duong anh huong cua ISI , ket qua la BER se giam.

Vấn đề bác đề cập tôi sẽ không có ý kiến gì nếu như chúng ta truyền thông tin trong những cell rất rộng. Đối với cellular thì tôi không nghĩ rằng delay do khoảng cách từ BS đến Mobile Terminal (MT) lại quan trọng đến thế (chỉ là ý kiến cá nhân thôi) bởi lẽ các cell thường là nhỏ và vận tốc sóng điện từ lại nhanh. Còn vấn đề Xa-Gần thì thực sự đau đầu bởi chỉ cách nhau những khoảng cách không xa có thể đã có sự khác biệt lớn về độ mạnh yếu của tín hiệu. Cái này không phải do suy giảm free space mà no các vật cản từ MT đến BS.
-trau viết lúc 00:40 ngày 28/06/2002-
Co mot van de toi muon thao luan voi bac. Trong cac bai truong bac co de cap den van de tim tranfer response cua channel. Bac co the noi ro hon ve van de nay. Toi co nghe noi ve ki thuat uoc luong channel response bang cach truyen di mot data sequence da biet truoc( tat nhien data sequence nay se co tinh chat dac biet). O dau thu data sequence nay se duong xu li de tim ra channel transfer function hay channel response. Bac co biet ve van de nay xin thao luan.

Về vấn đề ước lượng kênh truyền, tôi xin lấy một ví dụ nhỏ sau đây để minh hoạ. Đúng như bác viết, thông thường để ước lượng kênh truyền, máy phát phải phát đi một chuỗi các symbol mà máy thu đã biết trước, gọi là pilot data hoặc training sequence. Thực tế, có 3 loại ước lượng kênh truyền:
(a) Dùng đến training data.
(b) Chỉ dùng một lượng cực nhỏ training data thực sự và dựa vào tín hiệu mạng thông tin thực sự, khôi phục được ở phía thu làm training data, gọi là semi-blind (bán mù).
(c) Không hề dùng đến training data, gọi là các thuật toán mù (blind). Tuy nhiên các thuật toán này không làm việc có hiệu quả lắm.
Ví dụ: Tín hiệu nhận được ở tần thấp (sau khi đã qua việc chuyển từ tần số cao xuống tấn số của tín hiệu mang thông tin) trên miền thời gian rời rạc khi truyền qua một kênh truyền vô tuyến không chọn lọc tần số như sau:
R(n) = H(n)S(n) + W(n), n = 1, 2, ..., N --------- (1)
Trong đó:
N là độ dài của một frame (tạm dịch là khung) dữ liệu. Giả sử rằng kênh truyền thay đổi không đáng kể trong một khung dữ liệu( tức là H(n) gần như không thay đổi trong một frame).
H(n) là giá trị Rayleigh fading của kênh truyền, H(n) là một số phức mà cả phần thực và phần ảo đều có hàm phân bố xác suất Gaussian với giá trị trung bình (mean) là 0 và variance là 0.5.
S(n) là tín hiệu được truyền đi và được điều chế từ một signal constellation nào đó (chẳng hạn QPSK).
W(n) là nhiễu trắng trên kênh truyền có hàm phân bô xác suất Gaussian với giá trị trung bình 0 và variance (công suất nhiễu) là m.
Giả sử rằng độ dài training sequence là M (M < N), thì trong khoảng thời gian n=1, 2, ..., M máy phát sẽ phát đi chuỗi dữ liệu S(1), S(2), ..., S(M) mà máy thu đã biết trước, gọi là training sequence. Bắt đầu từ thời điểm n=M+1, M+2, ..., N máy phát mới phát tín hiệu mang thông tin thực sự và máy thu không biết trước.
Trong công thức (1) trên đây, trong khoảng thời gian n=1, 2, ...., M thì ta đã biết S(n), và ta phải ước lượng H(n). Vì rằng H(n) không thay đổi đáng kể trong một khung (như đã giả sử trên đây) nên bắt đầu từ thời điểm n = M+1, M+2, ...., N ta đã biết H(n) (do đã ước lượng trước đó) và dùng H(n) để khôi phục tín hiệu thực sự mang thông tin S(n) với n = M+1, M+2, ..., N. Trong phương thức này, tỷ lệ phí tổn băng thông để truyền training sequence để phục vụ cho việc ước lượng kênh truyền là M/(M+N).
Trong trường hợp H(n) thay đổi đáng kể trong một frame thì máy phát vẫn áp dụng phương pháp phát training sequence như trên, nhưng sau khi máy thu ước lượng được kênh truyền H(n) với n = 1, 2, ..., M nó không dùng H(n) đến tận cuối frame mà phải liên tục ước lượng H(n) vì H(n) thay đổi nhiều. Điều này có thể được thực hiện dựa vào một số thuật toán bám sát theo sự thay đổi của kênh truyền như Kalman filtering, hoặc dùng phương pháp cửa sổ trượt để ước lượng với giả sử rằng H(n) không thay đổi trong một cửa sổ hẹp nhưng lại thay đổi trong một frame, vân vân ....
Có rất nhiều thuật toán để ước lượng kênh truyền, phụ thuộc vào những thông tin mà máy thu có sẵn và phụ thuộc vào hàm phân bố xác suất của các biến số trong hệ thống truyền tin.
Nếu bác quan tâm, muốn thảo luận cụ thể vấn đề gì xin cứ đặt câu hỏi. Tôi sẽ thu xếp thời gian thảo luận với bác. Nếu có thời gian, tôi sẽ giới thiệu một vài thuật toán để ước lượng kênh truyền ở những bài sau.
--------------- Nguyễn Văn Tèo ---------------
Được nguyenvanteo sửa chữa / chuyển vào 28/06/2002 ngày 05:02

Cam on bac Teo da tra loi ngay.
Nhu trong phan bac giai thich ve trainning sequence, theo y toi hieu thi o phan may thu se su dung matched filer cho ca frame chu ko phai chi mot symbol ? Neu dung la nhu vay thi phai chang dung training sequence se bi han che do so luong matched filter de tinh autocorrelation se tang theo ham mu cua do dai frame ?.

Hung

Cam on bac Teo da tra loi ngay.
Nhu trong phan bac giai thich ve trainning sequence, theo y toi hieu thi o phan may thu se su dung matched filer cho ca frame chu ko phai chi mot symbol ? Neu dung la nhu vay thi phai chang dung training sequence se bi han che do so luong matched filter de tinh autocorrelation se tang theo ham mu cua do dai frame ?.

Hung

-trau viết lúc 05:16 ngày 28/06/2002-
Cam on bac Teo da tra loi ngay.
Nhu trong phan bac giai thich ve trainning sequence, theo y toi hieu thi o phan may thu se su dung matched filer cho ca frame chu ko phai chi mot symbol ? Neu dung la nhu vay thi phai chang dung training sequence se bi han che do so luong matched filter de tinh autocorrelation se tang theo ham mu cua do dai frame?

Theo tôi, máy thu không dùng matched filter cho cả frame mà chỉ thực hiện matched filtering từng symbol một. Số lượng training symbols bị hạn chế vì vấn đề hao tổn băng thông cho việc truyền training symbols (vì chúng không mang thông tin thực sự mà chỉ giúp máy thu ước lượng kênh truyền thôi). Thông thường, trong các ứng dụng dân dụng, băng thông là một vấn đề lớn, cho nên yêu cầu số lượng training symbols không được vượt quá 10% độ dài của frame. Đây là điểm mấu chốt giới hạn số lượng training symbols. Ví dụ, một frame có tổng số 640 symbols thì không được có vượt quá 64 training symbols.
Còn vấn đề độ phức tạp (complexity) trong tính toán như bác đề cập, tôi nghĩ là vấn đề khác, đó là vấn đề khôi phục tín hiệu. Có hai loại cơ bản:
(a) Khôi phục tín hiệu theo từng symbol một. Cái này có độ phức tạp nhỏ nhất nhưng chất lượng kém. Độ phức tạp chỉ tăng theo tỷ lệ tuyến tính với độ dài của frame. Và
(b) Khôi phục tín hiệu theo từng chuỗi một (sequence detection) và có hai loại nhỏ (b1) khôi phục tín hiệu cho cả frame, loại này cho chất lượng cao nhất, đồng thời có độ phức tạp cao nhất, độ phức tạp của nó tăng theo hàm số mũ của chiều dài của frame và (b2) khôi phục tín hiệu theo từng chuỗi nhỏ trong mỗi frame, loại (b2) chỉ là loại trung gian giữa loại (a) và loại (b1) nhằm giảm độ phức tạo trong tính toán mà vấn giữ được mức độ chất lượng nhất định (tuy không tốt bằng loại (b1) ).
--------------- Nguyễn Văn Tèo ---------------
Được nguyenvanteo sửa chữa / chuyển vào 28/06/2002 ngày 05:50

-trau viết lúc 05:16 ngày 28/06/2002-
Cam on bac Teo da tra loi ngay.
Nhu trong phan bac giai thich ve trainning sequence, theo y toi hieu thi o phan may thu se su dung matched filer cho ca frame chu ko phai chi mot symbol ? Neu dung la nhu vay thi phai chang dung training sequence se bi han che do so luong matched filter de tinh autocorrelation se tang theo ham mu cua do dai frame?

Theo tôi, máy thu không dùng matched filter cho cả frame mà chỉ thực hiện matched filtering từng symbol một. Số lượng training symbols bị hạn chế vì vấn đề hao tổn băng thông cho việc truyền training symbols (vì chúng không mang thông tin thực sự mà chỉ giúp máy thu ước lượng kênh truyền thôi). Thông thường, trong các ứng dụng dân dụng, băng thông là một vấn đề lớn, cho nên yêu cầu số lượng training symbols không được vượt quá 10% độ dài của frame. Đây là điểm mấu chốt giới hạn số lượng training symbols. Ví dụ, một frame có tổng số 640 symbols thì không được có vượt quá 64 training symbols.
Còn vấn đề độ phức tạp (complexity) trong tính toán như bác đề cập, tôi nghĩ là vấn đề khác, đó là vấn đề khôi phục tín hiệu. Có hai loại cơ bản:
(a) Khôi phục tín hiệu theo từng symbol một. Cái này có độ phức tạp nhỏ nhất nhưng chất lượng kém. Độ phức tạp chỉ tăng theo tỷ lệ tuyến tính với độ dài của frame. Và
(b) Khôi phục tín hiệu theo từng chuỗi một (sequence detection) và có hai loại nhỏ (b1) khôi phục tín hiệu cho cả frame, loại này cho chất lượng cao nhất, đồng thời có độ phức tạp cao nhất, độ phức tạp của nó tăng theo hàm số mũ của chiều dài của frame và (b2) khôi phục tín hiệu theo từng chuỗi nhỏ trong mỗi frame, loại (b2) chỉ là loại trung gian giữa loại (a) và loại (b1) nhằm giảm độ phức tạo trong tính toán mà vấn giữ được mức độ chất lượng nhất định (tuy không tốt bằng loại (b1) ).
--------------- Nguyễn Văn Tèo ---------------
Được nguyenvanteo sửa chữa / chuyển vào 28/06/2002 ngày 05:50

Để giúp bạn đọc hiểu rõ thêm làm thế nào máy thu có thể ước lượng được kênh truyền dựa vào training sequence, tôi giới thiệu một phương pháp đơn giản chỉ áp dụng cho mô hình tuyến tính (tức là tín hiệu thu được là một hàm số tuyến tính của các tham số khác).ước lượng kênh truyền bằng bộ ước lượng BLUE (Best Linear Unbiased Estimator)Sử dụng mô hình truyền thông trong các bài trước của tôi thì tín hiệu thu được là:
R(n) = H(n)S(n) + W(n), n = 1, 2, ..., N --------- (1)
Trong đó:
N là độ dài của một frame (tạm dịch là khung) dữ liệu. Giả sử rằng kênh truyền thay đổi không đáng kể trong một khung dữ liệu ( tức là H(n) gần như không thay đổi trong một frame) nhưng có thể thay đổi tử frame này sang frame khác.
H(n) là giá trị Rayleigh fading của kênh truyền, H(n) là một số phức mà cả phần thực và phần ảo đều có hàm phân bố xác suất Gaussian với giá trị trung bình (mean) là 0 và variance là 0.5.
S(n) là tín hiệu được truyền đi và được điều chế từ một signal constellation nào đó (chẳng hạn QPSK).
W(n) là nhiễu trắng trên kênh truyền có hàm phân bô xác suất Gaussian với giá trị trung bình 0 và variance (công suất nhiễu) là m.
Giả sử rằng độ dài training sequence là M (M < N), thì trong khoảng thời gian n=1, 2, ..., M máy phát sẽ phát đi chuỗi dữ liệu S(1), S(2), ..., S(M) mà máy thu đã biết trước, gọi là training sequence. Bắt đầu từ thời điểm n=M+1, M+2, ..., N máy phát mới phát tín hiệu mang thông tin thực sự và máy thu không biết trước.
Trong khoảng thời gian n = 1, 2, ..., M, chuỗi tín hiệu thu được trong công thức (1) có thể được viết dưới dạng vector như sau:    R = SH + W         (2)Trong đó:    R là vector tín hiệu thu được trong khoảng thời gian n = 1, 2, ..., M, và được định nghĩa là R = [ R(1), R(2), ...,  R(M) ]T, Trong đó kí hiệu []T là kí hiệu chuyển vị.    H là giá trị fading trong khoảng thời gian n = 1, 2, ..., M (chúng ta giả sử là kênh truyền không thay đổi trong một frame nên tôi bỏ biến số thời gian n), và được định nghĩa là H = H(1) = H(2) = ... = H(M).    S là vector chứa các training symbol trong khoảng thời gian n = 1, 2, ..., M, và được định nghĩa là S = [ S(1), S(2), ...,  S(M) ]T (Xin lưu ý thêm là máy thu đã biết trước vector S vì nó là training sequence).    W là vector nhiễu trắng trong khoảng thời gian n = 1, 2, ..., M, và được định nghĩa là W = [ W(1), W(2), ...,  W(M) ]T
Bộ ước lượng BLUE cho kết quả ước lượng của kênh truyền như sau:    H´ = (SHS)-1SHR         (3),    trong đó []H là kí hiệu của chuyển vị đối ngẫu.
Để dễ hiểu hơn, chúng ta thay giá trị của vector R từ công thức (2) vào công thức (3) ta được:    H´ = (SHS)-1(SHS)H + (SHS)-1SHW = H + (SHS)-1SHW       (4)Trong công thức (4) ta có thể quan sát thấy khi M đủ lớn thì (SHS)-1SHW ~ 0 (tức là (SHS)-1SHW sẽ tiến đến 0 khi M tiến đến dương vô cùng), lý do là vì (SHS)-1SHW = (SHS)-1[S*(1)W(1) + S*(2)W(2) + ... + S*(M)W(M)] (trong đó S*(n) là số phức đối ngẫu của S(n) ) và nhiễu trắng W(n), n = 1, 2, ..., M, có giá trị trung bình thống kê bằng 0 (Tức là E{W(n)} = 0 ). Khi (SHS)-1SHW ~ 0 từ (4) ta thấy:    H´ = H + (SHS)-1SHW ~ H        (5)
Trên đây mới chỉ là một phương pháp rất đơn giản mà không cần biết đến hàm phân bố xác suất của H(n). Nhưng nó chỉ áp dụng được cho những mô hình truyền thông tuyến tính như trong công thức (1) thôi.
--------------- Nguyễn Văn Tèo ---------------