Anten thông minh, mô hình, thuật toán và độ phức tạp tính toán

KHOA ĐIỆN TỬ - BM ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG Chủ đề: Anten thông minh, mô hình, thuật toán và độ phức tạp tính toán Trình bày: Lê Duy Minh Nội dung trình bày • Khái niệm anten thông minh • Khả năng ứng dụng anten thông minh. • Phân loại anten (gồm anten thông thường và anten thông minh). • Mô hình hệ thống anten thông minh. • Các thuật toán thích nghi. • So sánh độ phức tạp tính toán (chi phí) các thuật toán thích nghi. • Kết luận và hướng phát triển Khái niệm anten thông minh • Anten th

pdf35 trang | Chia sẻ: huongnhu95 | Ngày: 23/08/2021 | Lượt xem: 15 | Lượt tải: 0download
Tóm tắt tài liệu Anten thông minh, mô hình, thuật toán và độ phức tạp tính toán, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
ông thường với đồ thị bức xạ cố định Khái niệm anten thông minh • Anten thông thường với đồ thị bức xạ cố định Khái niệm anten thông minh • Anten thông minh với đồ thị bức xạ linh hoạt Khả năng ứng dụng ATTM • Anten thông minh cần phù hợp tất cả các hệ thống TDMA (GSM), CDMA (IS-95 và UMTS) trong thông tin di động. • Anten thông minh kết hợp MIMO ứng dụng cho công nghệ 4G-LTE. • Anten thông minh ứng dụng trong quân sự  Anten thông minh: nâng cao được dung lượng hệ thống khi bị giới hạn về phổ tần; tăng phạm vi vùng phủ sóng, tăng chất lượng dịch vụ Phân loại anten • Anten vô hướng: (Omni Antenna) • Anten định hướng (Direction Antenna). • Anten nhiều chấn tử: (n-elements antenna). Phân loại anten • Anten mảng (Array Antenna). Phân loại anten Phân loại anten • Anten chuyển mạch búp sóng: (Switched beam) • Anten thích nghi (Adaptive Antenna). Phân loại anten • Anten thông minh Mô hình hệ thống anten thông minh Mô hình hệ thống anten thông minh - Khối vô tuyến: chấn tử, phối hợp trở kháng, lọc Tín hiệu thu được x(t) = (x1, x2, , xn) - Khối định dạng búp sóng (beamforming): Xử lý tín hiệu thu x(t) với trọng số w(t) ta được tín hiệu đầu ra y(t): y(t) = x(t) * w(t) - Khối thuật toán thích nghi: tạo ra trọng số w(t) dựa trên các thuật toán thích nghi MMSE (Minimum Mean-Square Error), MSINR: (Maximum Signal-to-Interference Ratio) , MV (Minimum Variance) - Đánh giá: Tín hiệu thu được từ người sử dụng ưu tiên nhất cần đạt được SINR lớn nhất. Thuật toán MMSE: Minimum Mean-Square Error - Mô hình hệ thống: Thuật toán MMSE: Minimum Mean-Square Error - Phương trình hệ thống: Tín hiệu vào: Tín hiệu ra: Tín hiệu sai số: (trong đó d(t) là tín hiệu tham chiếu) Thuật toán MMSE: Minimum Mean-Square Error - Phương trình hệ thống: Trung bình bình phương: Trung bình bình phương cực tiểu: Trọng số tối ưu: Thuật toán MMSE: Minimum Mean-Square Error - Phương trình hệ thống: Điều kiện thu lý tưởng Và có thể biểu diễn: Vậy có thể tính được Thuật toán MMSE: Minimum Mean-Square Error - Phương trình hệ thống: Kết quả nhận được trọng số tối ưu của dàn: Thuật toán MSIR: Maximum Signal-to-Interference Ratio - Mô hình hệ thống: - Trọng số w(t) có thể được lựa chọn để thoả mãn tiêu chuẩn tỷ số tín hiệu trên tạp âm lớn nhất (MSIR) - Phương trình hệ thống: Tín hiệu vào: Tín hiệu ra: Giả thiết rằng ta đã biết và chúng ta có thể lựa chọn sao cho tỉ số giữa năng lượng tín hiệu đầu ra và tổng năng lượng nhiễu là lớn nhất Thuật toán MSIR: Maximum Signal-to-Interference Ratio - Năng lượng tín hiệu đầu ra: - Năng lượng nhiễu đầu ra: - Bởi vậy, tỉ số tín hiệu trên tạp âm (SIR) được: Thuật toán MSIR: Maximum Signal-to-Interference Ratio - Lấy đạo hàm SIR với đối số w và đặt bằng 0 - Giá trị trọng số tối ưu nhận được: - Tỷ số tín hiệu trên tạp âm cực đại: SIR=max Thuật toán MSIR: Maximum Signal-to-Interference Ratio Thuật toán MV: (MV: Minimum Variance) - Nếu cường độ tín hiệu hữu ích và hướng của nó đều không được biết trước, một phương pháp đảm bảo thu nhận tốt tín hiệu chính là tối thiểu hoá phương sai của tạp âm đầu ra. - Trọng số w(t) có thể được lựa chọn để thoả mãn tiêu chuẩn phương sai tín hiệu đầu ra nhỏ nhất, hay phương sai của tạp âm nhỏ nhất: Thuật toán MV: (MV: Minimum Variance) - Trọng số w(t) tối ưu trong trường hợp này: Độ phức tạp tính toán - Chúng ta sử dụng khái niệm xung nhịp (flop) cần thiết để thực hiện một phép toán số phức - Từ đó xác định và so sánh độ phức tạp tính toán trong các thuật toán thích nghi nêu trên. - Thuật toán thích nghi cần thực hiện trên các bộ DSP bằng phương pháp số. Độ phức tạp tính toán Bảng thống kê số flop tối đa dùng trong mối phép toán cơ bản Độ phức tạp tính toán - Một số phương pháp số được đề xuất: DSMI: Direct Sampled Matrix Inversion (Nghịch đảo ma trận lấy mẫu trực tiếp) Áp dụng cho thuật toán MMSE Độ phức tạp tính toán So sánh độ phức tạp tính toán RLS: Recursive Least Squares (bình phương tối thiểu đệ quy) áp dụng cho thuật toán MMSE. Độ phức tạp tính toán Thuật toán trung bình bình phương tối thiểu (LMS: Least Mean Squares Algorithms) So sánh độ phức tạp tính toán So sánh độ phức tạp tính toán So sánh độ phức tạp tính toán So sánh độ phức tạp tính toán Hướng nghiên cứu tiếp theo 1. Các thuật toán thích nghi khác 2. Phương pháp xác định tín hiệu tham chiếu d(t), đây chính là tín hiệu của người dùng di động. Tham khảo từ các bài báo về DOA (direction-of-arrival estimation)

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfanten_thong_minh_mo_hinh_thuat_toan_va_do_phuc_tap_tinh_toan.pdf
Tài liệu liên quan