Luận án tiến sĩ: Giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO cỡ lớn - Vũ Đức Hiệu (Học viện Bưu chính Viễn thông)
Luận án nghiên cứu giải pháp mã hóa p-LDPC nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO cỡ lớn. Đề xuất phương pháp tối ưu hóa mã hóa p-LDPC.
Luan An
Luận án tiến sĩ kỹ thuật
Năm xuất bản
Số trang
147
Thời gian đọc
23 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
40 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Tổng quan về mã P-LDPC trong hệ thống MIMO cỡ lớn
- Số trang:
- 147 trang
- Trường:
- Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
- Chuyên ngành:
- Kỹ thuật Viễn thông
- Tác giả:
- Vũ Đức Hiệu
- Năm:
- 2021
Tóm tắt nội dung luận án
I. Tổng quan về mã P LDPC trong hệ thống MIMO cỡ lớn
Hệ thống MIMO cỡ lớn (Massive MIMO) đóng vai trò then chốt trong mạng không dây thế hệ mới. Công nghệ này sử dụng hàng trăm anten tại trạm gốc nhằm tăng tốc độ truyền dữ liệu và nâng cao hiệu quả phổ tần. Tuy nhiên, can nhiễu đa người dùng và độ phức tạp phần cứng tạo ra nhiều thách thức kỹ thuật lớn. Việc áp dụng mã kiểm soát lỗi (FEC / Channel Coding) chất lượng cao là yêu cầu bắt buộc để duy trì độ tin cậy kết nối. Trong số các kỹ thuật hiện đại, mã Protograph LDPC (P-LDPC) nổi lên như giải pháp tối ưu hàng đầu. Mã P-LDPC sở hữu cấu trúc đồ thị ngắn gọn cùng ngưỡng giải mã tiệm cận dung năng Shannon. Cấu trúc này giúp giảm thiểu độ phức tạp tính toán khi triển khai thực tế trên vi mạch. Sự kết hợp giữa P-LDPC và Massive MIMO mang lại độ lợi mã hóa vượt trội trên các kênh vô tuyến đa đường. Nghiên cứu phân tích toàn diện kiến trúc mã hóa này nhằm tối ưu hóa đường truyền thông tin số.
1.1. Khái niệm mã kiểm soát lỗi và mã Protograph LDPC
Mã kiểm soát lỗi (FEC / Channel Coding) bảo vệ luồng dữ liệu trước tác động tiêu cực của nhiễu kênh truyền. Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC) truyền thống có ma trận kiểm tra ngẫu nhiên kích thước lớn. Đặc điểm này gây khó khăn đáng kể cho việc thiết kế phần cứng giải mã tốc độ cao. Mã Protograph LDPC (P-LDPC) khắc phục triệt để nhược điểm trên nhờ kiến trúc đồ thị nguyên mẫu nhỏ gọn. Đồ thị cơ sở này chỉ chứa số lượng ít các nút biến và nút kiểm tra liên kết với nhau. Kỹ sư dễ dàng phân tích đặc tính hội tụ của mã P-LDPC trước khi thực hiện mở rộng quy mô. Cấu trúc đồ thị nguyên mẫu đảm bảo thông lượng dữ liệu cao và triệt tiêu hiện tượng sàn lỗi. P-LDPC trở thành lựa chọn lý tưởng cho các hệ thống thông tin vô tuyến băng rộng chuẩn 5G và tương lai.
1.2. Thách thức truyền dẫn trong hệ thống Massive MIMO
Hệ thống MIMO cỡ lớn (Massive MIMO) phục vụ đồng thời nhiều người dùng trên cùng băng tần số. Số lượng anten trạm gốc tăng cao dẫn đến độ trễ xử lý tín hiệu tăng theo cấp số nhân. Kênh truyền fading không gian tạo ra mức độ can nhiễu giữa các luồng dữ liệu cực kỳ phức tạp. Thêm vào đó, mức tiêu thụ năng lượng và chi phí linh kiện phần cứng tăng mạnh khi mở rộng mảng anten. Tín hiệu thu được dễ bị méo do hiệu ứng phi tuyến và sai số lượng tử hóa. Nếu thiếu thuật toán xử lý phù hợp, hiệu năng toàn hệ thống sẽ suy giảm nghiêm trọng. Việc thiết kế mã kênh phải đồng bộ chặt chẽ với quá trình xử lý không gian anten thu phát. Mục tiêu cốt lõi là vừa duy trì tốc độ truyền dẫn cao vừa kiểm soát tối ưu năng lượng tiêu thụ trạm gốc.
1.3. Cấu trúc ma trận cơ sở và hệ số nâng Quasi Cyclic
Mã P-LDPC được định nghĩa thông qua ma trận cơ sở (Base matrix / Protograph matrix). Ma trận này có kích thước rất nhỏ gọn và chứa các phần tử số nguyên không âm biểu diễn số nhánh nối. Để tạo ra ma trận kiểm tra chẵn lẻ hoàn chỉnh, phương pháp sao chép mở rộng Quasi-Cyclic được áp dụng. Quá trình này sử dụng một hệ số nâng (Lifting factor / Quasi-Cyclic) ký hiệu là Z. Mỗi phần tử trong ma trận cơ sở được thay thế bằng tổng của các ma trận hoán vị vòng kích thước ZxZ. Cấu trúc Quasi-Cyclic cho phép thực hiện giải mã song song với bộ nhớ truy cập cực nhanh. Kỹ thuật này loại bỏ hoàn toàn hiện tượng xung đột đường truyền dữ liệu trong chip xử lý. Phần cứng đạt tốc độ giải mã gigabit với mức suy hao tài nguyên silicon thấp nhất.
II. Dò tín hiệu MIMO cỡ lớn bằng lan truyền niềm tin BP
Dò tín hiệu MIMO (MIMO Detection / AMP / MMSE) là khâu xử lý then chốt tại máy thu vô tuyến đa anten. Khi số lượng anten phát và thu tăng vọt, các thuật toán tách sóng tối ưu như Maximum Likelihood trở nên bất khả thi do độ phức tạp quá lớn. Thuật toán lan truyền niềm tin (Belief Propagation - BP) được phát triển dựa trên đồ thị nhân tố hai phía để giải quyết bài toán này. Thuật toán phân rã bài toán dò tín hiệu phức tạp thành chuỗi các phép tính xác suất cục bộ lặp đi lặp lại. Quá trình lan truyền thông điệp tin cậy liên tục giúp máy thu khôi phục chính xác chuỗi ký hiệu phát. Kỹ thuật BP đạt chất lượng tách sóng tiệm cận nghiệm tối ưu trong khi vẫn duy trì độ phức tạp tính toán ở mức đa thức. Đây là nền tảng quan trọng để hiện thực hóa máy thu Massive MIMO hiệu năng cao.
2.1. Nguyên lý thuật toán lan truyền niềm tin Belief Propagation
Thuật toán lan truyền niềm tin (Belief Propagation - BP) vận hành trực tiếp trên đồ thị hai phía của kênh MIMO. Đồ thị bao gồm tập hợp các nút ký hiệu phát và các nút quan sát thu. Trong mỗi vòng lặp, các nút liên tục trao đổi thông tin tỷ số hợp lý cực đại (LLR). Nút quan sát tính toán ước lượng tín hiệu dựa trên vector nhận được và ma trận đáp ứng kênh. Nút ký hiệu cập nhật phân phối xác suất tiên nghiệm nhận từ các nút quan sát lân cận. Nhờ nguyên lý trao đổi tin nhắn xác suất, thuật toán nhanh chóng hội tụ về giá trị kỳ vọng chính xác. Kỹ thuật BP triệt tiêu hiệu quả can nhiễu đa người dùng trong môi trường tán xạ đa đường. Hiệu năng của thuật toán phát huy tối đa khi số lượng anten thu lớn hơn nhiều so với anten phát.
2.2. So sánh hiệu năng với các bộ dò tín hiệu MIMO MMSE và AMP
Các phương pháp dò tuyến tính kinh điển như MMSE đòi hỏi phép nghịch đảo ma trận kích thước lớn. Thao tác nghịch đảo này gây quá tải năng lượng khi số anten chạm ngưỡng hàng trăm phần tử. Thuật toán xấp xỉ truyền thông điệp (AMP) giảm bớt gánh nặng ma trận nhưng rất nhạy cảm với hiện tượng tương quan kênh. Ngược lại, thuật toán BP duy trì tính ổn định vượt trội trên nhiều mô hình phân tán fading khác nhau. BP loại bỏ hoàn toàn nhu cầu tính nghịch đảo ma trận phức tạp trong mỗi chu kỳ thời gian. Tỷ lệ lỗi bit của BP thấp hơn đáng kể so với MMSE ở vùng tỷ số tín hiệu trên nhiễu trung bình. Sự kết hợp giữa độ chính xác cao và kiến trúc xử lý phân tán giúp BP chiếm ưu thế trong các hệ thống thực tế.
2.3. Cập nhật thông tin giữa nút quan sát và nút ký hiệu
Quá trình trao đổi thông điệp cục bộ quyết định trực tiếp tốc độ hội tụ của thuật toán BP. Tại nút quan sát, thông điệp gửi đi biểu diễn giá trị trung bình và phương sai của thành phần nhiễu cộng dồn. Các giá trị thống kê này được chuẩn hóa liên tục nhằm ngăn ngừa hiện tượng bão hòa xác suất. Tại nút ký hiệu, máy thu tích hợp các phân phối xác suất ngoại sinh từ tất cả nút quan sát liên kết. Sau đó, thông tin ngoại sinh mới được trích xuất và gửi ngược lại đồ thị theo chiều đối diện. Quy trình lặp dừng lại khi các phán đoán cứng đạt trạng thái hội tụ hoặc vượt quá số vòng lặp tối đa. Việc tối ưu hóa quy tắc cập nhật giúp giảm thiểu số phép nhân và phép chia dấu phẩy động trên phần cứng.
III. Thiết kế ma trận cơ sở P LDPC cho kênh Massive MIMO
Thiết kế mã kênh chuyên biệt cho hệ thống đa anten là yếu tố quyết định để khai thác tối đa dung năng truyền dẫn. Các cấu trúc mã hóa thông thường thiết kế cho kênh AWGN thường suy giảm hiệu năng rõ rệt trên kênh fading MIMO. Nghiên cứu đề xuất quy trình thiết kế ma trận cơ sở (Base matrix / Protograph matrix) thích ứng chặt chẽ với đặc tính kênh Massive MIMO. Phương pháp sử dụng công cụ giải tích thông tin tương hỗ để theo dõi sát sao sự tiến hóa mật độ xác suất qua từng vòng lặp. Mục tiêu cốt lõi là tối thiểu hóa ngưỡng giải mã và xóa bỏ hoàn toàn hiện tượng sàn lỗi sớm. Ma trận cơ sở tối ưu tạo ra họ mã P-LDPC có khả năng thích ứng cao với độ tương quan không gian anten. Giải pháp này giúp hệ thống đạt độ lợi mã hóa vượt trội trong môi trường vô tuyến phức tạp.
3.1. Ứng dụng biểu đồ EXIT và công cụ P EXIT chart
Biểu đồ EXIT (P-EXIT chart) là công cụ toán học chủ đạo trong quá trình phân tích và thiết kế mã P-LDPC. Công cụ này mô phỏng sự trao đổi thông tin tương hỗ giữa các nút biến và nút kiểm tra trong đồ thị. Khác với biểu đồ EXIT truyền thống, P-EXIT theo dõi thông tin tương hỗ trên từng nhánh cụ thể của ma trận cơ sở. Kỹ thuật này tính toán chính xác ngưỡng giải mã lý thuyết trong điều kiện độ dài từ mã tiến tới vô hạn. Nhờ đó, người nghiên cứu dễ dàng phát hiện các điểm nghẽn thông tin trong cấu trúc đồ thị nguyên mẫu. Việc tinh chỉnh phân bố bậc nút thông qua P-EXIT giúp đường cong truyền đạt mở rộng tối đa. Đây là bước then chốt đảm bảo mã giải mã thành công ở mức tỷ số tín hiệu trên nhiễu thấp nhất.
3.2. Tối ưu ngưỡng giải mã trên mô hình kênh không dây
Ngưỡng giải mã phản ánh mức SNR tối thiểu để bộ giải mã triệt tiêu hoàn toàn lỗi bit của khối truyền. Trong kênh Massive MIMO, ngưỡng giải mã chịu tác động mạnh từ cấu trúc mảng anten và thuật toán dò sóng. Nghiên cứu ứng dụng thuật toán tìm kiếm tiến hóa kết hợp P-EXIT để tối ưu hóa từng phần tử trong ma trận cơ sở. Bậc của các nút biến và nút kiểm tra được phân bổ linh hoạt theo điều kiện kênh truyền. Quá trình tối ưu hóa giúp thu hẹp khoảng cách giữa ngưỡng giải mã thực tế và giới hạn dung năng Shannon xuống dưới 0.5 dB. Cấu trúc mã thu được duy trì tính bền vững cao trước sự biến động ngẫu nhiên của ma trận kênh. Chất lượng đường truyền luôn giữ ổn định ngay cả trong điều kiện di động tốc độ cao.
3.3. Hiệu năng thuật toán giải mã Min Sum và Normalized Min Sum
Thuật toán giải mã Min-Sum (Normalized / Offset Min-Sum) là biến thể xấp xỉ thực tế của thuật toán Sum-Product chuẩn. Thuật toán này thay thế các phép toán phi tuyến phức tạp bằng các phép so sánh tìm giá trị nhỏ nhất đơn giản. Mặc dù cấu trúc phần cứng được tối giản hóa, Min-Sum nguyên bản thường gây suy giảm nhẹ độ lợi giải mã. Để khắc phục, hệ số chuẩn hóa được tích hợp vào thuật toán Normalized Min-Sum nhằm hiệu chỉnh biên độ tin nhắn LLR. Biến thể Offset Min-Sum trừ đi một hằng số dương cố định để giảm thiểu sai số ước lượng thông tin kiểm tra. Kết quả phân tích cho thấy Normalized Min-Sum đạt hiệu năng gần tương đương thuật toán Sum-Product chuẩn. Mức tiết kiệm năng lượng và diện tích vi mạch đạt trên 40% so với giải mã thông thường.
IV. Dò và giải mã lặp kết hợp JIDD trong kênh MIMO cỡ lớn
Mô hình máy thu truyền thống xử lý tách sóng và giải mã theo hai giai đoạn độc lập, gây tổn thất thông tin nghiêm trọng. Kỹ thuật Dò và giải mã lặp kết hợp (Joint Iterative Detection and Decoding - JIDD) giải quyết triệt để rào cản này. Trong cấu trúc JIDD, bộ dò tín hiệu MIMO và bộ giải mã P-LDPC liên tục trao đổi thông tin ngoại sinh qua lại. Mỗi vòng lặp JIDD giúp tinh chỉnh độ chính xác của các ước lượng ký hiệu và bit dữ liệu phát. Cơ chế phản hồi lặp kín cải thiện đáng kể hiệu năng thu tín hiệu ở vùng tỷ số tín hiệu trên nhiễu thấp. Đặc biệt, giải pháp JIDD phát huy hiệu quả tối đa khi kết hợp với các bộ biến đổi ADC độ phân giải thấp. Nghiên cứu cung cấp khung phân tích hoàn chỉnh để đánh giá độ phức tạp và hiệu năng thực tế của toàn bộ hệ thống.
4.1. Cấu trúc máy thu dò và giải mã lặp kết hợp JIDD
Kiến trúc JIDD liên kết bộ dò tín hiệu BP và bộ giải mã P-LDPC trên một giản đồ Tanner mở rộng duy nhất. Bộ dò tín hiệu tính toán tỷ số LLR tiên nghiệm từ kênh truyền và chuyển giao sang bộ giải mã LDPC. Bộ giải mã thực hiện các vòng lặp kiểm tra chẵn lẻ cục bộ để cập nhật độ tin cậy của các bit. Sau đó, thông tin ngoại sinh mới được đưa ngược lại bộ dò tín hiệu nhằm loại bỏ can nhiễu còn sót lại. Quá trình trao đổi dữ liệu hai chiều lặp lại liên tục cho đến khi toàn bộ từ mã thỏa mãn phương trình kiểm tra. Mô hình máy thu thống nhất này tận dụng tối đa độ dư thừa của mã hóa kênh để hỗ trợ quá trình tách sóng không gian đa anten.
4.2. Thích ứng hệ thống Massive MIMO với bộ ADC phân giải thấp
Việc lắp đặt bộ biến đổi tương tự - số (ADC) độ phân giải cao cho hàng trăm anten làm tiêu hao năng lượng quá mức. Do đó, việc sử dụng bộ ADC có độ phân giải thấp (1-3 bit) là giải pháp kinh tế tất yếu cho trạm gốc. Tuy nhiên, lượng tử hóa thô gây ra nhiễu phi tuyến nghiêm trọng làm biến dạng mạnh tín hiệu nhận được. Thuật toán JIDD được tinh chỉnh để mô hình hóa chính xác hàm truyền đạt lượng tử hóa phi tuyến của bộ ADC. Bộ dò BP tích hợp phân phối xác suất của ngưỡng lượng tử hóa vào quá trình tính toán giá trị LLR ban đầu. Mã P-LDPC được thiết kế chuyên biệt để bù đắp sự suy giảm chất lượng tín hiệu do bộ ADC gây ra. Hệ thống duy trì thông lượng cao với chi phí phần cứng tối ưu.
4.3. Đánh giá độ phức tạp tính toán và tỷ lệ lỗi bit BER
Hiệu năng tổng thể của giải pháp được đánh giá qua tỷ lệ lỗi bit (BER) và độ phức tạp phần cứng thực thi. Các kết quả mô phỏng số khẳng định kiến trúc JIDD kết hợp mã P-LDPC vượt trội hơn các sơ đồ truyền thống từ 2 đến 3 dB. Số vòng lặp ngoài giữa bộ dò và bộ giải mã được tối ưu ở mức 3 đến 5 vòng để hạn chế tối đa độ trễ. Cấu trúc ma trận Quasi-Cyclic cho phép thực thi xử lý tính toán song song hiệu quả trên nền tảng FPGA hoặc ASIC. Toàn bộ hệ thống đạt được sự cân bằng hoàn hảo giữa khả năng sửa lỗi, tốc độ xử lý và công suất tiêu thụ thực tế. Đây là cơ sở kỹ thuật vững chắc cho sự phát triển của các trạm gốc di động thế hệ tiếp theo.
Mục lục chi tiết luận án
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (147 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG -------------------------------------- VŨ ĐỨC HIỆU NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP MÃ HÓA P-LDPC NÂNG CAO HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG MIMO CỠ LỚN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Hà Nội - Năm 2021 luan an BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG -------------------------------------- VŨ ĐỨC HIỆU NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP MÃ HÓA P-LDPC NÂNG CAO HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG MIMO CỠ LỚN CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 9.08 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Người hướng dẫn khoa học: 1.TS NGUYỄN HỒNG QUANG Hà Nội – Năm 2021 luan an i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan dưới đây là luận án tốt nghiệp của riêng tôi, dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Văn Thủy – Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông và PGS. Nguyễn Hồng Quang – Học viện Kỹ thuật Mật mã. Tất cả những kết quả và số liệu trong luận án này là trung thực có được từ những nghiên cứu mà tôi và nhóm thực hiện trong quá trình làm luận án.
Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Nghiên cứu sinh Vũ Đức Hiệu luan an ii LỜI CẢM ƠN Trước hết tôi xin chân thành cảm ơn hai thầy hướng dẫn là TS. Nguyễn Văn Thủy và PGS. Nguyễn Hồng Quang đã tận tình hướng dẫn suốt quá trình tôi thực hiện đề tài nghiên cứu này. Các thầy luôn đồng hành từ quá trình tìm nguồn tài liệu, thảo luận các vấn đề nghiên cứu đến việc công bố các bài báo tại hội nghị và tạp chí.
Với kiến thức chuyên sâu của mình về lĩnh vực viễn thông đặc biệt là mã hóa kênh, các thầy đã dẫn dắt tôi vượt qua những khó khăn để tiếp cận những chủ đề mới như mã hóa kênh LDPC, kênh truyền dẫn vô tuyến nhiều đầu vào nhiều đầu ra, và mới nhất là các hệ thống vô tuyến với bộ chuyển đổi tương tự số có độ phân giải thấp. Không có sự tận tình hướng dẫn của các thầy, có lẽ sẽ không có quyển luận án này. Bên cạnh các thầy hướng dẫn chính, tôi còn nhận được rất nhiều sự giúp đỡ, tạo điều kiện của Ban lãnh đạo Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Khoa Đào tạo sau đại học – Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, và đặc biệt là PGS.TS Lê Nhật Thăng. Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành về sự giúp đỡ này.
Tôi cũng xin cảm ơn TS. Nguyễn Ngọc Điệp giảng viên trường đại học công nghệ Sydney, Úc và TS. Nguyễn Trung Hiếu giảng viên trường đại học Đông-Nam, Nauy đã đóng góp ý kiến khích lệ cũng như phê bình những hạn chế của từng bài báo để thầy trò chúng tôi hoàn thành những bài báo được công bố trên các hội nghị và tạp chí chuyên ngành. Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình đã luôn sát cánh động viên và tạo điều kiện tốt nhất để tôi có thể tập trung hoàn thành nhiệm vụ nghiên cứu đã đề ra.
Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Nghiên cứu sinh luan an iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .ii MỤC LỤC. iii DANH MỤC VIẾT TẮT. vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC. ix DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ.
xiv DANH MỤC CÁC BẢNG .xvii LỜI MỞ ĐẦU. 1 Lý do nghiên cứu. 1 Mục đích nghiên cứu. 3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.
3 Phương pháp nghiên cứu. 4 Những đóng góp của luận án. 5 Cấu trúc luận án. 7 TỔNG QUAN VỀ KÊNH TRUYỀN DẪN MIMO.
7 VÀ MÃ PROTOGRAPH LDPC. Hệ thống thông tin số. Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (Low-Density Parity Check Codes LDPC). Giải mã LDPC dùng giản đồ Tanner (Thuật toán tổng tích).
Cách tạo từ mã Protograph LDPC. Mã không đục lỗ. 27 luan an iv 1. Hiệu năng của mã Protograph LDPC trên kênh AWGN.
Hệ thống đa đầu vào đa đầu ra (Multiple-Input Multiple-Output) .5 Các nghiên cứu liên quan đến đề tài luận án .1 Những nghiên cứu trong nước .1 Tách sóng tín hiệu MIMO cỡ lớn .2 Giải mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC): .2 Những nghiên cứu ngoài nước .2 Tách sóng tín hiệu MIMO .3 Bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp trong kênh MIMO cỡ lớn. Kết luận chương 1. 41 TÁCH SÓNG TÍN HIỆU CHO KÊNH LS-MIMO DỰA TRÊN THUẬT TOÁN LAN TRUYỀN TIN CẬY .2 Mô hình kênh LS-MIMO với bộ chuyển đổi ADC có độ phân giải thấp ở phía thu .4 Thuật toán tách sóng tín hiệu dựa trên thuật toán lan truyền độ tin cậy .1 Cập nhật thông tin tại nút quan sát ON .2 Cập nhật thông tin ở nút ký hiệu SN.5 Kết quả mô phỏng .6 Kết luận chương 2. 56 THIẾT KẾ MÃ PROTOGRAPH LDPC CHO KÊNH LS-MIMO.
Mô hình máy thu kết hợp tách sóng và giải mã LDPC dựa trên giản đồ Tanner. Thuật toán LS-MIMO-PEXIT. Thiết kế mã Protograph LDPC cho kênh LS-MIMO. Hiệu năng các mã Protograph LDPC đề xuất cho các kênh LS-MIMO.
Kết luận chương 3. 80 PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG LS-MIMO VỚI BỘ ADC CÓ ĐỘ PHÂN GIẢI THẤP. Mô hình kênh thông tin LS-MIMO với Bộ ADC có độ phân giải thấp. Thuật toán tách sóng và giải mã Protophraph LDPC cho kênh LS-MIMO với bộ ADC có độ phân giải thấp.1 Thông tin truyền từ nút quan sát đến nút ký hiệu .2 Thông tin truyền từ nút biến đến nút kiểm tra.3 Thông tin truyền từ nút kiểm tra đến nút biến.4 Thông tin truyền từ nút ký hiệu đến nút quan sát .5 Thông tin hậu nghiệm của bit từ mã.
Thuật toán tính ngưỡng giải mã cho kênh LS-MIMO với độ phân giải thấp.1 MIMO-LDPC Protograph liên hợp .2 Luồng thông tin tương hỗ chuyển tiếp.3 Luồng thông tin tương hỗ ngược lại.4 Thông tin tương hỗ APP .5 Thuật toán PEXIT đề xuất. Phân tích hiệu năng của các mã protograph LDPC phổ biến. Kết quả mô phỏng. Kết luận chương 4.
114 Những đó luânng góp của luận án. 114 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài nghiên cứu. 115 Những hướng phát triển tiếp theo. 115 (i) Giảm độ phức tạp của thuật toán tìm kiếm mã Protograph LDPC code.
115 (ii) Thực hiện việc thiết kế mã Protograph LDPC cho bộ chuyển đổi ADC 1-bit. 115 (iii)Nghiên cứu thiết kế mã Protograph LDPC cho các mô hình kênh phức tạp hơn:. 116 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ. 117 TÀI LIỆU THAM KHẢO.
127 HÀM PHÂN BỐ MẬT ĐỘ XÁC SUẤT CỦA L-value Ở ĐẦU RA CỦA BỘ TÁCH SÓNG .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Vũ Đức Hiệu (2021). Nghiên cứu giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng MIMO cỡ lớn [Luận án tiến sĩ, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/an-toan-thong-tin/nghien-cuu-giai-phap-ma-hoa-p-ldpc-nang-cao-hieu-nang-he-thong-mimo-co-lon
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Nghiên cứu giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng MIMO cỡ lớn" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án nghiên cứu giải pháp mã hóa p-LDPC nâng cao hiệu năng hệ thống MIMO cỡ lớn. Đề xuất phương pháp tối ưu hóa mã hóa p-LDPC.
Luận án "Nghiên cứu giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng MIMO cỡ lớn" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông. Năm bảo vệ: 2021.
Luận án "Nghiên cứu giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng MIMO cỡ lớn" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Nghiên cứu giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng MIMO cỡ lớn" thuộc chuyên ngành Kỹ thuật viễn thông. Danh mục: An Toàn Thông Tin.
Luận án "Nghiên cứu giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng MIMO cỡ lớn" có bao nhiêu trang?
Luận án "Nghiên cứu giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng MIMO cỡ lớn" có 147 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Nghiên cứu giải pháp mã hóa P-LDPC nâng cao hiệu năng MIMO cỡ lớn" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.