bao cao thong tin so - nhom 17 - dragons3232@yahoo
TRANSCRIPT
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 1/110
Báo cáo
Thông tin số Additative White Gaussian Noise (AWGN)
Nhóm thực hiện No.171. Phan Phước Long 061170382. Phan Chính Trị 061170863. Võ Hồng Hoan 06117027
4. Nguyễn Thanh Tùng 06117094
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 2/110
Tín hiệu công suất : l{ tín hiệu có năng lượng vô hạn v{
công suất dương hữu hạn
Mật độ phổ công suất (Power spectrum density - PSD)
với x(t) l{ tín hiệu tuần ho{n với chu kỳ
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 3/110
Hàm tự tương quan : Công thức của h{m được cho
như sau
H{m tự tương quan của một tín hiệu chỉ ra sự tương
quan ít hay nhiều giữa tín hiệu đó với bản sao củachính nó khi bị dịch chuyển C|c tính chất của h{m
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 4/110
Tín hiệu ngẫu nhiên: là các tín hiệu không biết chắc chắn
về sự biết thiên . Không thể biết trước giá trị tin hiệu trước khi nó xuấ hiện. Trong kỹ thuật thông tin loại tínhiệu này được biểu diễn bằng xác xuất hoặc các giá trị trung bình
Tất cả các tín hiệu tin tức và nhiễu tác động vào hệ thống thông tin đều xuất hiện ngẫu nhiên
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 5/110
Nhiễu : l{ tín hiệu không mong muốn xảy trong hệ
thống thông tin, l{m giảm chất lượng thông tin truyềnNguyên nh}n : do tín hiệu trường điện từ trong tựnhiên hoặc do con người tạo ra Nhiễu nhiệt : nguyên nh}n do chuyển động hỗn loạn
của c|c hạt electron trong vật dẫn Nhiễu trắng : l{ nhiễu nhiệt có PSD như nhau tại tất cảc|c tần số ( Khoảng từ 0 đến 10 Hz)
H{m PDF của ph}n bố Gauss với tương
ứng trị trung bình(mean) v{ phương sai(variance)
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 6/110
Phổ công suất của h{m Gauss
Nhiếu Gauss trắng cộng tính –AWGN : l{ nhiễu cóph}n bố Gauss, loại nhiễu n{y ảnh hưởng đến mỗi ký tự truyền một c|ch độc lập nhau, nhiễu ảnh hưởng
đến tín hiệu bằng c|ch cộng v{o tín hiệu theo h{mph}n bố Gauss
r(t)=s(t)+Gn(t)
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 7/110
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 8/110
Một số nhiễu thường gặp Nhiễu là một tín hiệu không mong muốn làm gián
đoạn quá trình truyền hay xử lí của tín hiệu trong hệ thống thông tin
Các loại nhiễu:
Nhiễu gai
Nhiễu nhiệt
Nhiễu Gauss…v…v.
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 9/110
Nhiễu gai Là nhiễu gây ra bởi các diode và các transistor
Ví dụ như một xung dòng tạo ra mỗi thời điểm mà
electron phát ra ở catot Mô hình toán học
Trong đó là chuỗi thời điểm một xung được tạo ra,và p(t) là một dạng xung có chu kỳ vô hạn
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 10/110
Nhiễu gaiđược gọi là
nhiễu gai.
Một mô hình thường được sử dụng hơn để tính con số cácelectron phát ratrong một khoảng thời gian (0,t] là:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 11/110
Nhiễu gai N(t) giống như một quá trình đếm Poisson
Định nghĩa : quá trình đếm Poisson với một thông số
là một quá trình {N(t),t>=0} với N(0)=0 và hệ số tăng độc lập tĩnh thỏa mãn với 0<t1<t2, N(t2)-N(t) được phân bố Poisson với trị trung bình (t2-t1)Nói cáchkhác
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 12/110
Nhiễu gai Để đặc tính hóa thống kê chi tiết một quá trình nhiễu
gai X(t) trong thực tế là rất khó
Một số tính chất được liệt kê như dưới đ}y được dừng hoàn toàn
Trị trung bình là :
Hàm phương sai:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 13/110
Tóm tắt
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 14/110
Nhiễu gai Ví dụ p(t) là một xung vuông có biên độ A và chu kỳ T
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 15/110
Nhiễu nhiệt Là nhiễu tạo ra từ sự dao động ngẫu nhiên của các electrontrong vật dẫn
Mô hình toán học
Điện áp nhiễu nhiệt xuất hiện xuyên qua các đầu nối của điện trở được đo ở băng thông Hz là một phân bố Gauss trị trung bình zero với phương sai
Trong đó J/K là một hằng số Boltzman, R là điện trở đo bằng ôm,và T là nhiệt độ tuyệt đối đo bằng đơn vị K(độ Kelvin)
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 16/110
Nhiễu nhiệt Mô hình một điện trở nhiễu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 17/110
Nhiễu trắng( White noise) Một tín hiệu nhiễu là trắng nếu PSD bằng hằng số ở
tất cả các tần số.
Nó thường được định nghĩa là:
Tính không khả thi: Nhiễu có công suất vô hạn:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 18/110
Nhiễu trắng Tính không khả thi khác là : dù cho hai mẫu gần nhau
về thời gian như thể nào thì chúng vẫn không tương quan với nhau.
Không khả thi là vậy,nhưng tại sao nhiễu trắng lại phổ biến trong phân tích hệ thống thông tin?
Điều chắc chắn là luôn tồn tại các nguồn nhiễu có mật
độ phổ công suất phẳng trên một dãy các tần số, nólớn hơn nhiều so với các băng thông của một dãy cácbộ lọc hay các thiết bị đo lường.
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 19/110
Nhiễu trắng Các phương pháp đo lường vật lý chỉ ra rằng các PSD
của một loại nhiễu (nhất định nào đó) sẽ có dạng.:
Với k là hằng số Boltzmann, T là nhiệt độ tuyệt đối, α
và R là các tham số của môi trường vật lý. Khi f<< α ta có:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 20/110
Ví dụ 1: Tín hiệu nhiễu trắng được
lọc thông thấp lý tưởng:Sau khi qua bộ lọc PSD của trị trung bình nhiễu trở
thành:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 21/110
Ví dụ 1: Tín hiệu nhiễu trắng được
lọc thông thấp lý tưởng: Nếu chúng ta lấy mẫu của nhiễu ở tốc độ 2B lần mỗi giây thì các mẫu tín hiệu kết quả sẽ không tương quan với nhau.
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 22/110
Ví dụ 2
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 23/110
Ví dụ 2 Trong hình trên, hệ số được cộng vào sóng mang
cục bộ để chuẩn hóa tín hiệu năng lượng:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 24/110
Ví dụ 2
Nếu W(t) là nhiễu trắng Gauss thì PDF của N được xácđịnh duy nhất ở thời điểm thứ nhất và thứ hai
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 25/110
Nhiễu trong thực tế Nhiễu nhiệt
Nhiễu nhiệt v(t) của của trở kháng R ởnhiệt độ theo phân bố Gauss có giá trị
trung bình 0 v{ v{ phương sai
k = hằng số Bolzman
h = hằng số Planck
= Nhiệt độ Kenvin
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 26/110
Nhiễu trong thực tế
Mật độ phổ của nhiễu nhiệt:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 27/110
Nhiễu trong thực tế
Nhiễu trắng:
Nguồn nhiễu l{ h{m Gauss v{ có mật độ phổ phẳng trongmột vùng rộng c|c tần số được gọi l{ nhiễu trắng
Trong thực tế, mật độ phổ nhiễu trắng:
Khi R( )=0, hai mẫu kh|c nhau bất kỳ của mộtnhiễu trắng Gauss l{ không tương quan với nhau v{ do đóđộc lập thống kê
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 28/110
Lọc Nhiễu Lọc nhiễu:
Áp một tín hiệu nhiễu trắng Gauss x(t) với mật độphổ v{o một bộ lọc có đ|p ứng H(f)
Kết quả thu được ở ngõ ra(được gọi l{ nhiễu m{u):
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 29/110
Băng thông Nhiễu Băng thông nhiễu tương đương:
Băng thông nhiễu tương đương l{ độ rộng bộ lọcxung hình chữ nhật tưởng tượng m{ công suất trongbăng chữ nhật đó bằng với công suất thực tế của tínhiệu.
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 30/110
Thông số của nhiễu
Công suất nhiễu trung bình:
Băng thông nhiễu tương đương:
Công suất bộ lọc nhiễu:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 31/110
Truyền tín hiệu với nhiễu
Nhiễu cộng v{ tỉ số tín hiệu trên nhiễu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 32/110
Truyền tín hiệu với nhiễu
Tổng công suất ngõ ra được thấy qua công thức:
Giả sử nhiễu được ph|t ra từ nguồn ergodic với mậtđộ phổ công suất trung bình zero
Nguồn nhiễu độc lập vật lý với tín hiệu truyền do đó
không tương quan với tín hiệu truyền
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 33/110
Truyền tín hiệu với nhiễu
Cho:
Tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu l{:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 34/110
Truyền tín hiệu với nhiễu
Việc ph|t t|ch sóng v{ bộ lọc thích nghi
Quan t}m đến việc x|c định sự có mặt hay vắng mặtcủa xung
Biết trước được hình dạng của xung, nhưng khôngbiết trước được biên độ hay thời gian m{ nó đến
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 35/110
Truyền tín hiệu với nhiễu
Lọc nhiễu thích nghi
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 36/110
Truyền tín hiệu với nhiễu
Hệ số SNR v{ h{m truyền của lọc nhiễu thích nghi
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 37/110
Bộ thu số Chúng ta đ~ tìm hiểu cách định dạng tính hiệu tương tự sang tín hiệu số, và rồi sau đó chuyển đổi dữ liệu số thành các dạng tín hiệu điện (hay kí tự ). Phần này
chúng ta quan tâm đến việc tách sóng các tín hiệu này và khôi phục chúng thành dữ liệu số .
Tuy nhiên , sự hiện diện của nhiễu trong hệ thống làkhông thể tránh khỏi. Các lỗi này có thể xảy ra trongquá trình tách sóng và phục hồi dữ liệu số .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 38/110
Bộ thu số Trong một hệ thống truyền dẫn số , trong bất kì một khoảng tín hiệu cho trước , một trong các dạng sóngM được truyền có thể có dạng :
Ở bộ thu , một tín hiệu r (t) nhận được có thể cho bởi biểu thức:
Trong đó n (t) được gọi là nhiễu Gauss trắng cộng tính(Additive White Gaussian Noise - AWGN)làm chotín hiệu phát gốc si (t) bị lỗi trong quá trình truyền tínhiệu trên kênh truyền .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 39/110
Bộ thu số Vì n (t) là một lượng biến đổi ngẫu nhiên nên tín hiệu
thu r (t) cũng là một lượng biến đổi ngẫu nhiên .
Đi liền với điều đó thì sẽ không chắc chắn về giá trị của r(t) và sẽ dẫn đến sai sót trong quá trình khôi phục dữ liệu số .
Chức năng của bộ thu số là để xác định dạng sóng tín
hiệu được lan truyền tại bất kì khoảng thời gian tínhiệu xác định nào .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 40/110
Bộ thu số Nói chung , chức năng của một máy thu số là để xác
định những tín hiệu nào đ~ được truyền đi(tín hiệu nào không được truyền) .
Điều này thể hiện sự khác nhau cơ bản trong hoạt động giữa máy thu số và máy thu tương tự .
Trong một bộ thu số, các thiết lập của các tín hiệu
truyền đi,thiết lập dạng sóngđược biết trước tại đầu thu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 41/110
Bộ thu số Nói cách khác, bộ thu số biết trước những gì mà nó
đang chờ , nhưng lại không biết được tín hiệu nàođang được truyền tại bất kì thời điểm cho trước nào .
Vì vậy chức năng của bộ thu số là để xác định tín hiệu nào từ các thiết lập tín hiệu M có thể truyền đi .
Đặc trưng này của bộ thu số làm cho chúng loại nhiễu
vượt trội hơn các bộ thu tương tự .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 42/110
Bộ thu số Có 2 bước cơ bản để tách tín hiệu số:
B1 : Rút gọn dạng sóng r (t) thành một lượng xác định Z(T) được gọi là thống kê kiểm tra. Việc này được
thực hiện bởi một bộ lọc tuyến tính sau khi đi quamột bộ lấy mẫu .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 43/110
Bộ thu số B2 : Các thống kê kiểm tra Z (T) sẽ được so sánh với
một tham chiếu hoặc giá trị ngưỡng để xác định tínhiệu nào đ~ được truyền đi .
Nếu tín hiệu s1 (t) được cho là đ~ truyền đi. Nếu tín hiệu s2 (t) được cho là đ~ truyền đi.
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 44/110
Bộ thu số Đôi khi do ảnh hưởng của nhiễu có thể xảy ra các
trường hợp sau :
Nếu t tín hiệu s1 (t) được truyền đi nhưng đầu thu không xác định được tín hiệu nào đ~ được truyền.
Điều tương tự có thể xảy ra khi
tức tín hiệu s2 (t) đ~ được truyền đi nhưng đầu thu không quyết định được tín hiệu nào đ~ được truyền .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 45/110
Bộ thu số Do đó cần xem xét các đặc tính thống kê của Z(T).
Do tín hiệu nhiễu n (t) là một biến ngẫu nhiên nên tínhiệu r(t) nhận được cũng là một biến ngẫu nhiên .
Vì lí do trên đầu ra của bộ lọc tuyến tính z(t) là Z(T) ,giá trị lấy mẫu của nó tại thời điểm t = T cũng là biến ngẫu nhiên .
Do Z(T) là một biến ngẫu nhiên , nó chỉ có ý nghĩa khita lấy thống kê tín hiệu ( nói đúng hơn là trị trungbình hay phương sai của nó ) hoặc tín toán hàm mật độ xác suất của nó.
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 46/110
Bộ thu số Vì tín hiệu nhiễu n(t) được giả định là AWGN , hàm mật độ xác suất của nó được cho bởi biểu thức
Ngoài ra n(t) có trị trung bình zero và một phương sai (hay trung bình của công suất nhiễu ) là
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 47/110
Bộ thu số Biểu thức cho hàm mật độ xác suất p(n) cho thấy rằng
biên độ được phân phối theo phân bố Gauss .
Từ đồ thị p(n) có thể thấy rằng đa số biên độ khả năng
đều là các giá trị âm hay dương nhỏ
Ngoài ra ,theo lý thuyết biên độ nhiễu có thể rộng vôhạn , nhưng các biên độ nhiễu rất rộng sẽ có một xác
suất rất
nhỏ
.
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 48/110
Bộ thu số Các phân tích của bộ thu kỹ thuật số bắt đầu với khái
niệm quan trọng về bộ lọc thích nghi
Bộ lọc thích nghi là một bộ lọc tuyến tính bất biến
thời gian có khả năng tách dạng sóng tín hiệu tối ưu ngay cả khi tín hiệu tràn ngập nhiễu AWGN.
Thuật ngữ “bộ lọc thích nghi” ám chỉ mặt đ|p ứng xung của bộ lọc là “thích nghi” với dạng sóng tín hiệu .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 49/110
Bộ thu số Bộ lọc thích nghi được thiết kế để tối đa hóa tỉ số tínhiệu trên nhiễu ở đầu ra của bộ lọc cho một dạng sóngcho trước ở thời điểm lấy mẫu.
Đầu vào của bộ lọc là tín hiệu nhận r(t) chứa các tínhiệu phát si(t) bị hỏng bởi nhiễu AWGN n(t).
Vì bộ lọc là tuyến tính, kết quả đầu ra tại thời điểm lấy mẫu t = T có thể được biểu diễn như sau :
Trong đó và là thành phần tín hiệu và thành
phần nhiễu r(t) tương ứng.
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 50/110
Bộ thu số Phương sai ( hay công suất trung bình) của tín hiệu
nhiễu đầu ra là
Tỉ số tín hiệu trên nhiễu tại thời điểm lấy mẫu
Yêu cầu ở đ}y là tìm một hàm truyền bộ lọc tối ưu H(f) sao cho cực đại tỉ số SNR để cực tiểu xác xuất nhận sai kí tự .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 51/110
Bộ thu số Biểu thức của được viết lại :
Năng lượng của tín hiệu đầu vào si(t) là :
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 52/110
Bộ thu số Cuối cùng biểu thức được viết lại như sau:
Điều quan trọng cần lưu ý là tỉ số chỉ phụ thuộc vào năng lượng tín hiệu E và mật độ phổ côngsuất nhiễu N0/2 .
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 53/110
Bộ thu số Gi| trị cực đại của xảy ra khi dấu bằng xảy
ra,tức:
Tương ứng với điều n{y,gi| trị tối ưu của H(f) được viết lại l{ xảy ra khi :
Với k l{ hằng số tùy ý v{ * l{ kí hiệu cho liên hợp phức
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 54/110
Bộ thu số Trong miền thời gian đ|p ứng xung của bộ lọc tối ưu
được cho bởi
Một bộ lọc tối ưu như trên sẽ có đ|p ứng xung theothời gian v{ trì ho~n so với tín hiệu v{o , nóđược nói l{ “thích nghi” với tín hiệu v{o
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 55/110
Bộ thu số Một bộ lọc tuyến tính bất biến thời gian theo c|ch n{y
gọi l{ bộ lọc thích nghi
Để xem xét nguồn gốc hình th{nh bộ lọc thích nghi, tagiả sử tín hiệu nhiễu n(t) l{ dừng v{ trắng với trị trungbình zero v{ mật độ phổ công suất l{
Không giả thuyết n{o được đặt ra về con số thống kêcủa nhiễu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 56/110
Bộ thu số Nói tóm lại ta thấy
Một bộ lọc thích nghi với một tín hiệu đầu v{o si(t) vớichu kỳ T được đặc trưng bởi một đ|p ứng xung theothời gian v{ được trì ho~n so với tín hiệu đầu v{o si(t):
Trong miền tần số, một bộ lọc thích nghi được đặctrưng bởi đ|p ứng tần số l{ tích chập phức ở biến đổiFourier của tín hiệu đầu v{o si(t)
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 57/110
Bộ thu số Tuy nhiên kết quả quan trọng nhất l{ tỉ số tín hiệu trênnhiễu đầu ra cực đại của bộ lọc thích nghi chỉ phụthuộc v{o tỉ số tín hiệu năng lượng E trên mật độ phổ
công suất của nhiễu trắng tại đầu v{o bộ lọc:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 58/110
Bộ thu số Bộ lọc thích nghi thường được thực hiện như một phéptương quan
Sự tương đương giữa bộ lọc thích nghi v{ thực thi phép
tương quan có thể được biểu diễn như sau Ngõ ra của bộ lọc z(T) được cho bởi công thức :
Trong đó l{ tích chập do chúng ta đang xử lí trongmiền thời gian (chú ý rằng tích chập không phải l{ phéptương quan)
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 59/110
Bộ thu số Đầu ra của bộ lọc z(T) được cho bởi công thức
Thay h(t) (nói đúng hơn l{ đ|p ứng xung của bộ lọcthích nghi) bằng
Ta được đầu ra như sau
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 60/110
Bộ thu số Ở thời điểm lấy mẫu t=T, ngõ ra bộ lọc trở th{nh
Ngõ ra bộ lọc tương đương (ở thời điểm lấy mẫu) cóthể tạo ra bởi tương quan tín hiệu nhận r(t) với “bảnsao” của tín hiệu ph|t gốc s(t)trong chu kì của khoảng
thời gian tín hiệu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 61/110
Bộ thu số “Bản sao” n{y của tín hiệu gốc được biết như tín hiệu
nguyên mẫu hay tham khảo được tạo ra trong bộ thu
Chú ý rằng: ngõ ra phép tương quan v{ đầu ra của bộlọc thích nghi chỉ bằng nhau ở thời điểm lấy mẫu t=T
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 62/110
Bộ thu số Trong bộ thu lọc thích nghi, tín hiệu thu r(t) được
tương quan với mỗi nguyên mẫu tính hiệu ph|t
sử dụng một loạt c|c phép tươngquan
Tín hiệu nguyên mẫu có ngõ ra phép tương quantương ứng có gi| trị lớn nhất tương ứng với tínhiệu ph|t gốc
Nói c|ch kh|c, một loạt c|c phép tương quan được sửdụng để x|c định tín hiệu nguyên mẫu n{o được nhậnl{ đúng nhất
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 63/110
– Bộ thu nhận tương thích tối đa – Bộ lọc thích nghi
– Xác xuất lỗi bit
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 64/110
Tín hiệu thu được có dạng:
Để biểu diễn cho thời gian rời rạc ,các vector sau có thể được định nghĩa như sau:
Và kết quả là
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 65/110
Nhiệm vụ: đạt được một quy nạp tối ưu cho tín hiệu truyềncơ bản Hệ số truyền xung tới dưới điều kiện tín hiệu nhận r là
lớn nhất
Theo định luật Bayes chúng ta có:
Trong đó: Xác xuất quy nạp
Xác xuất kết hợp của tín hiệu nhận Mật độ xác xuất kết hợp của tín hiệu nhận trong điềukiện được phát
Biểu thức phải được tính toán cho tất cả giả thuyết có thể của M với
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 66/110
Do không phụ thuộc vào giá trị của m , Map-Criterion cóthể được viết lại như sau:
Phương pháp MAP đưa ra chỉ số kí tự với xác xuất quy nạplớn nhất
Mật độ xác xuất kết hợp của quy trình Gauss có thể được môtả như sau
Trong đó là ma trận tự tương quan phức NxN của quytrình nhiễu và là một ma trận hệ số hermit
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 67/110
Xác xuất của một biến ngẫu nhiên Gauss giá trị thực là
Mật độ xác xuất của biến ngẫu nhiên giá trị phức được
cho bởi mật độ liên kết của thành phần thực và thành phần ảo
Thông thường, thừa nhận của thành phần thực và ảo
độc lập thống kê
Vấn đề của biến ngẫu nhiên Gauss phức
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 68/110
L mẫu được thu gom vào trong một vector N
Nhiễu trắng
Nhiễu màu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 69/110
Do quan hệ với . Do đó
Công thức trên là mật độ xác xuất kết hợp của quátrình Gauss với trị trung bình điều chỉnh
Bây giờ MAP -Cretirion có thể được biểu diễn như sau
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 70/110
Biểu thức đạt cực đại nếu thành phần mũ e đạt cực đạicó nghĩa là
Do vế đầu không phụ thuộc vào m nên MAP-Cretirion là
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 71/110
Vế cuối chứa một xác xuất quy nạp của dữ liệu truyền
Nếu những điều này không được biết ở bộ thu thì chúng tacó MLC
Nếu với mọi m=0,…,M -1 thì phương trình sẽ đạt
MLC và MAP-Criterion
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 72/110
MAP Criterion:
Nếu một xác xuất quy nạp không cân bằng với mỗi giá trị của m thì cần phải biết được công suất nhiễu=> thông thường thì điều này không thể xác định
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 73/110
Khảo sát MLC
Biểu thức này giả sử bằng xác xuất quy nạp cân bằng=>trong nhiều trường hợp ta thừa nhận đúng thực tế
Đơn giản biểu thức : nếu năng lượng của tất cả các sóng
phát bằng nhau tức thì có thể được bỏ qua do nó không phụ thuộc vào m
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 74/110
MLC bao gồm tự tương quan của hình bao phức của tínhiệu nhận với tất cả các xung có thể phát tới Trong biễu diễn thời gian rời rạc : là tích vô hướng của hai vector
Trong biễu diễn thời gian liên tục : là kết hợp trong khoảng
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 75/110
Bằng cách định nghĩa tự tương quancó thể được biểu diễn như là một tích chập. Do vậy
Dạng thông thường của quan hệ lọc thích nghi cho cáctín hiệu
Trong trường hợp nhiễu phân phối Gauss làm cực đại hệsố SNR và cực đại MLC sinh ra kết quả tương ứng
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 76/110
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 77/110
Nếu điều kiện Nyquist 1 được thỏa mãn tức là
Việc lấy mẫu ở tỉ số kí hiệu có thể cho phép quyết định kí hiệu thứ i độc lập với tất cả các kí hiệu trước và sau đó
Điều chế tuyến tính(d=data symbol or discrete signal)
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 78/110
Truyền phát và đáp ứng xung của bộ lọc thích nghi
Trong đó có
Năng lượng của tất cả
các xung cơ bản bằng nhau
Ánh xạ bit được mã hóa Gray
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 79/110
MLC
Với 4 giả thuyết sau So sánh tất cả giả thuyết ta có
Bộ thu QPSK tối ưu nếu Nyquist 1 và
kênh không nhớ, nhiễu AWGN
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 80/110
Nhiệm vụ: thiết kế một bộ lọc thu làm tăng tỉ số tín
hiệu trên nhiễu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 81/110
Công suất của tín hiệu rời rạc
Trong đó và thỏa quy nạp Nyquist số 1
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 82/110
Công suất nhiễu
Kênh nhiễu là nhiễu trắng với mật độ phổ côngsuất
Công suất nhiễu trên kênh là Công suất nhiễu tại đầu ra của bộ lọc thu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 83/110
Công suất nhiễu
Kênh nhiễu là nhiễu trắng với mật độ phổ côngsuất
Công suất nhiễu tại đầu ra của bộ lọc thu
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 84/110
Xác định tỉ số tín hiệu trên nhiễu
Bằng cách định nghĩa trị trung bình năng lượng củamột kí hiệu phát đơn lẻ
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 85/110
Do
Tỉ số có thể được đánh giá bởi bất đẳng thứcSchwartz
Điều này hàm ý
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 86/110
Khi nào thì xảy ra dấu bằng (với tỉ số lớn nhất)?
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 87/110
Bộ lọc thích nghi: bộ lọc thu tối ưu cho tỉ số lớn nhất
Ví dụ :
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 88/110
Đáp ứng xung của toàn hệ thống
thực thi như là bộ lọc thích nghi!
Đáp ứng xung của toàn hệ thống là năng lượng ACF dịchchuyển của bộ lọc phát
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 89/110
Nhiễu màu => ma trận tự tương quan tự động của nhiễukhông còn là ma trận đơn vị=> xung chỉnh sửa
Vế đúng có thể được loại bỏ nếu với
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 90/110
Định nghĩa nhiễu màu như nhiễu trắng tạo phổ. Phổ tạobởi bộ lọc
Giải pháp cho bộ lọc thích nghi: sử dụng bộ lọc phản
tương quan phải có pha nhỏ nhất Bộ lọc thích nghi
Bộ lọc thu kết hợp:
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 91/110
Từ => điều kiện cho bộ lọc thíchnghi:
Trong miền thời gian
Cho h(k) theo biểu thức Trong đó h_ là biểu diễu không nhân quả của bộ lọc
được phối hợp và là ma trận tự tương quan tự động
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 92/110
Mô hình băng gốc
Năng lượng kí tự trung bình
Tín hiệu băng gốc không nhiễu ở ngõ ra bộ lọc thíchnghi
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 93/110
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 94/110
Công suất của nhiễu phức ở đầu ra của bộ lọc thíchnghi
So sánh giữa các kênh thực và kênh phức
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 95/110
Các kí tự tương phản
Tín hiệu nhận ở xung clock kí hiệu:
Ngưỡng quyết định
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 96/110
Nếu tất cả dữ liệu có xác xuất quy nạp bằngnhau
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 97/110
Tích phân Gauss không thể giải được khi ở dạng kín
Định nghĩa của hàm lỗi và bù của hàm lỗi như sau
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 98/110
Sử dụng hàm lỗi
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 99/110
Kí tự chữ cái phù hợp với ngõ ra bộ lọc thích nghi
Xác xuất lỗi bit
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 100/110
Các kí tự lân cận chỉ khác nhau một bit
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 101/110
Mã hóa Gray: QPSK hình thành từ hai tín hiệu BPSK độc lập
Mỗi bit có một năng lượng kí hiệu
Xác xuất lỗi bit
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 102/110
Xác xuất của quyết định kí hiệu chính xác
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 103/110
Đối với nhiễu Gauss
Lỗi kí hiệu nếu không có quyết định kí hiệu chính xác
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 104/110
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 105/110
Gần đúng cho tín hiệu PSK (m~ ho|y Gray)
C|c tín hiệu QAM (m~ hóa Gray)
DPSK nhị ph}n không rời rạc MSK rời rạc với m~ hóa trước
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 106/110
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 107/110
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 108/110
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 109/110
8/3/2019 Bao Cao Thong Tin So - Nhom 17 - Dragons3232@Yahoo
http://slidepdf.com/reader/full/bao-cao-thong-tin-so-nhom-17-dragons3232yahoo 110/110
Thanks for listening!