Tiến Sĩ Nghiên cứu xây dựng mã sửa sai có ma trận kiểm tra mật độ thấp trong truyền dẫn số

LUẬN ÁN TIẾN SĨ
NĂM 2014
Mục lục

MỞ ĐẦU . 15
Chương 1. MÃ SỬA SAI CÓ MA TRẬN KIỂM TRA MẬT ĐỘ THẤP LDPC . 22
1.1. Một số mã sửa sai thông dụng 22
1.2. Tổng quan mã LDPC 35
1.3. Các phương pháp giải mã LDPC . 40
1.3.1. Phương pháp giải mã dựa theo xác suất 40
1.3.2. Phương pháp truyền giá trị thông tin LLR . 46
1.4. Kết luận chương 1 . 49
Chương 2. THIẾT KẾ MA TRẬN SINH VÀ MA TRẬN KIỂM TRA CỦA MÃ LDPC . 51
2.1. Xây Dựng các hàm phân bố 52
2.1.1. Xây dựng hàm phân bố cho ma trận thành phần . 53
2.1.2. Xây dựng hàm phân bố cho các bít thông tin . 62
2.2. Phân tích mã LDPC bằng đồ thị EXIT . 64
13MỤC LỤC 14
2.3. Mô phỏng, đánh giá mã LDPC được thiết kế . 70
2.4. Kết luận chương 2 . 77
Chương 3. XÂY DỰNG CÁC HỆ THỐNG TÍCH HỢP MÃ LDPC . 79
3.1. Hệ thống thông tin . 79
3.1.1. Hệ thống thu phát phân tập MIMO 79
3.1.1.1. Mô hình hệ thống phân tập 80
3.1.1.2. Mô hình hệ thống ghép kênh theo thời gian . 81
3.1.1.3. Kĩ thuật tách sóng V-BLAST . 82
3.1.1.4. Mô hình phân tập Alamouti 83
3.1.2. Hệ thống thông tin hỏi đáp ARQ . 84
3.2. Hệ thống tích hợp mã hóa LDPC – V-BLAST 89
3.3. Hệ thống H-ARQ tích hợp mã LDPC . 98
3.4. Kết luận chương 3 116
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 117

MỞ ĐẦU
Ngày nay hệ thống thông tin số tại Việt nam cung cấp nhiều loại hình dịch vụ như: Truyền hình số mặt đất theo các tiêu chuẩn DVB-T (Dig- ital Terrestial teleVision Broadcasting), DVB-T2; Truyền hình số cho
các thiết bị cầm tay DVB-H (Digital Television Broadcasting to Hand- helds), truyền hình số qua mạng cáp DVB-C (Digital Cable teleVision Broadcasting), DVB-C2, Truyền hình số qua vệ tinh DVB-S, DVB-S2
(Digital Satellite teleVision Broadcasting), các dịch vụ truyền dữ liệu, tiếng nói, truyền hình qua mạng Internet IPTV (Internet Protocol based TeleVision), . như mô tả trong hình 1.


Hình 1: Mô hình tổng quát hệ thống truyền hình số Các dịch vụ trên mạng viễn thông gia tăng không ngừng trong khi nguồn tài nguyên của mạng viễn thông là hữu hạn nên việc khai thác nguồn tài nguyên của mạng viễn thông một cách hiệu quả là yêu cầu tiên quyết trong thiết kế hệ thống viễn thông số. Khi dữ liệu thông tin số được truyền qua kênh truyền dẫn có tạp nhiễu, đặc biệt là môi trườngtruyền dẫn có can nhiễu pha đinh việc truyền dẫn số sẽ xảy ra lỗi. Để sửa lỗi, nhiều phương pháp, nhiều loại mã sửa sai đã được áp dụng trong mô hình truyền dẫn số như mã chập [1], Mã Reed-Solomon [2], mã BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem BCH codes) [3] [4], mã Turbo [5], mã có ma trận kiểm tra mật độ thấp LDPC (Low Density Parity Check) [6]. Các mô hình tích hợp giữa các mã trong và mã ngoài được áp dụng làm tăng cường khả năng sửa lỗi của hệ thống như các mô hình truyền hình số theo tiêu chuẩn DVB-T, DVB-C, DVB-S sử dụng mô hình tích hợp giữa mã chập đóng vai trò mã trong sửa lỗi bít và mã Reed-Solomonđóng vai trò mã ngoài sửa lỗi khối. Để tăng khả năng sửa lỗi, các hệ thống truyền hình số tiêu chuẩn thế hệ thứ 2 như DVB-T2, DVB-C2, DVB-S2 sử dụng các mô hình tích hợpmã LDPC với mã BCH có độ phức tạo cao hơn thay thế cho mã chập và mã Reed-Solomon.
Trong quá trình thiết kế bộ mã kênh cần xem xét kỹ lưỡng các yếu tố để phù hợp với từng mô hình. Mỗi yếu tố sẽ quyết định một mặt của mã kênh và giữa các thông số này có mối quan hệ ràng buộc chặt chẽ với nhau như đề cập trong hình 2. Việc thay đổi bất cứ yếu tố nào trong những yếu tố này sẽ dẫn đến sự thay đổi khả năng sửa lỗi của mã. Ví dụ, giảm tỉ lệ mã sẽ làm giảm tỉ lệ lỗi bít BER (Bit Error Rate), nhưng việc này cũng giảm thông lượng của hệ thống. Mặt khác, tăng độ dài của từ mã để đạt được tỉ lệ BER tốt hơn sẽ tăng độ trễ cho các quá trình mã hóa, giải mã, đồng thời làm tăng độ phức tạp tính toán và bộ nhớ đệm
Hình 2: Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng của mã kênh của thiết bị mã và giải mã.
Bên cạnh đó việc xem xét chống lỗi trong các kênh truyền có tạp âm Gauss phân bố chuẩn AWGN (Additive White Gaussian Noise) là kênh phổ biến với đường truyền cáp; kênh Rayleigh là các kênh phổ biếnvới đường truyền vệ tinh, mặt đất với đặc trưng tín hiệu truyền tải dữ liệu bị can nhiễu, gây méo ở phía thu; kênh xóa Binary Erasure Channel (BEC) là mô hình mạng Internet, trong đó các gói dữ liệu có thể bị thất lạc, mất trong quá trình truyền dẫn. Gần đây xu hướng sử dụng các mã khối trong các mô hình tích hợp truyền hình số là rất phổ biến. Hai loại mã LDPC và Turbo được song song phát triển, trong đó mã LDPC có lợi thế không bị ảnh hưởng của hiện tượng sàn lỗi (Error Floor), hiện tượng này làm tỉ lệ lỗi bít phía đầu ra (BER) không thể giảm xuống giá trị bằng không mặc dù tỉ số E b /N 0 được tăng lên tới vô cùng. Khi độdài từ mã tăng lên thì độ phức tạp tính toán của mã Turbo cao hơn so với LDPC và do vậy yêu cầu thiết bị phải có bộ vi xử lý có cấu hình cao để đáp ứng tốc độ tính toán trong thời gian thực, dẫn đến làm cho giá thành thiết bị tăng lên.
Do đó việc xây dựng, thiết kế mã LDPC có khả năng sửa lỗi tốt hơn cùng với việc đưa ra các mô hình tích hợp mã LDPC để tăng khả năng sửa lỗi của hệ thống mà vẫn đảm bảo độ phức tạp của hệ thống là vấn đề có tính khoa học,thực tiễn và cấp thiết.Xuất phát từ các căn cứ nêu trên, trong luận án, nghiên cứu sinh đã lựa chọn hướng nghiên cứu về mã LDPC và xây dựng các hệ thống tích hợp mã LDPC nhằm góp phần bổ sung các giải pháp cho vấn đề mang tính thời sự này.
Cho đến nay, đang có rất nhiều hướng nghiên cứu, xây dựng, phát triển cấu trúc ma trận kiểm tra của mã nhằm tăng cường khả năng chống lỗi của mã LDPC được phát triển bởi Mackay [7], Chen [8], Zhang [9], các nghiên cứu về tối ưu thuật toán giải mã của Narayanan [10], Fossorier [11] và các hệ thống tích hợp được nghiên cứu bởi Hanzo [12, 13] và nhiều nhà khoa học khác. Quá trình phân tích các công trình nghiên cứu khoa học đã công bố cùng các mô hình thử nghiệm, tác giả nhận thấy trong quá trình xây dựng, thiết kế mã LDPC và hệ thống tích hợp có ba vấn đề quan trọng cần giải quyết là:
- Làm thế nào để tối ưu thuật toán giải mã LDPC để tăng khả năng sửa lỗi của mã, hoặc giảm độ phức tạp của quá trình giải mã?
- Làm thế nào để xây dựng một mã LDPC có khả năng sửa lỗi tốt nhất, với độ phức tạp của quá trình mã hóa, giải mã có thể chấp nhận được?
- Làm thế nào để xây dựng, tối ưu những mô hình tích hợp mã LDPC có khả năng chống lỗi tốt nhất mà độ phức tạp của hệ thống có thể chấp nhận được?
Nội dung luận án sẽ tập trung vào việc giải quyết hai bài toán thứ hai và thứ ba ứng dụng mô phỏng trong các kênh truyền dẫn có can nhiễu như AWGN, pha đinh.

Mục đích nghiên cứu
- Nghiên cứu, xây dựng các ma trận sinh và ma trận kiểm tra của mã LDPC để tăng khả năng chống lỗi của mã;
- Nghiên cứu và đề xuất các mô hình tích hợp mã LDPC, giải quyết các bài toán về độ phức tạp và khả năng chống lỗi của hệ thống.

Đối tượng nghiên cứu
-Các kênh truyền dẫn có can nhiễu tạp âm phân bố AWGN, pha đinh Rayleigh;
- Các hệ thống phân tập không gian, thời gian: V-BLAST, Alamouti;
- Hệ thống Internet sử dụng giao thức Internet ARQ và lai ghép H-ARQ;
- Các mô hình hệ thống tích hợp mã URC, LDPC, ánh xạ.
Phương pháp nghiên cứu
Sử dụng phương pháp nghiên cứu so sánh, mô phỏng, so sánh các kết quả thử nghiệm hoạt động của mã LDPC thu được trên các kênh truyền dẫn bằng các chương trình mô phỏng viết trên ngôn ngữ C++.

BỐ CỤC LUẬN ÁN
Luận án được chia thành 3 chương chính với bố cục như sau:
Chương 1: MÃ SỬA SAI CÓ MA TRẬN KIỂM TRA MẬT ĐỘ THẤP LDPC
- Nội dung của chương này đề cập đến các vấn đề về sự hình thành và phát triển của mã kênh, phân tích cấu tạo các mã kênh như mã chập, mã chập đệ quy, mã Turbo, mã LDPC, các phương pháp
giải mã MAP, MAX-log MAP.
Chương 2: XÂY DỰNG MA TRẬN SINH VÀ MA TRẬN KIỂM TRA CỦA MÃ LDPC
- Nội dung của chương này tập trung xây dựng mối quan hệ giữa ma trận sinh và ma trận kiểm tra, các hàm phân bố ngẫu nhiên cho hàng và cột của ma trận thành phần của ma trận kiểm tra để xây dựng một loại mã LDPC mới có khả năng sửa lỗi tốt hơn loại mã LDPC phổ thông. Kiểm định bằng các mô phỏng so sánh kết quả BER và E b /N 0 giữa mã thiết kế với mã LDPC đều và không đều, đánh giá quan hệ giữa độ dài từ mã với độ tăng ích của mã được thiết kế. Nội dung của chương 2 liên quan đến công trình nghiên cứu số 1 đã được công bố.

Chương 3: XÂY DỰNG CÁC HỆ THỐNG TÍCH HỢP MÃ LDPC-
Nội dung của chương này là xây dựng, phân tích các mô hình tích hợp mã LDPC đã đề xuất với hai hệ thống V-BLAST và H-ARQ, nhằm tăng khả năng chống nhiễu, tăng thông lượng của hệ thống thông tin. Mô phỏng, tính toán, phân tích, đánh giá, các kết quả thu được.Trên cơ sở đó so sánh mô hình hệ thống được đề xuất trong luận án với các mô hình hiện hành về khả năng sửa lỗi, thông lượng và độ phức tạp của hệ thống thông qua các chương trình mô phỏng mối quan hệ BER và E b /N 0 . Kết quả của mô hình V-BLAST- LDPC đề xuất đạt được độ tăng ích lên tới 5 dB so với các hệ thống V-BLAST tích hợp mã URC, trong khi độ phức tạp của hệ thống chỉ tăng khoảng 3 lần. Cũng trong chương này, hệ thống H-ARQ – LDPC được thiết kế có độ lợi cao hơn tới 4 dB so với hệ thống tích hợp mã LDPC không sử dụng cơ chế ARQ với cùng một điều kiện truyền dẫn. Nội dung của chương 3 liên quan đến công trình nghiên cứu số 2 và số 3 đã được công bố.