Nghiên cứu về bộ lọc thích nghi

Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết Nối
KẾT LUẬN
Trên đây em đã trình bày toàn bộ phần nội dung nghiên cứu vê bộ lọc
thích nghi. Để hiểu về hoạt động của bộ lọc, em đã thực hiện tìm hiểu cụ thể
về các thuật toán dùng trong đó. Các thuật toán đó được bao gồm các thuật
toán cho bộ lọc FIR dạng trực tiếp và cho cấu trúc lưới. Các thuật toán cho bộ
lọc FIR dạng trực tiếp là thuật toán LMS đơn giản, thuật toán bình phương tối
thiểu đệ quy thời gian(RLS).
Trong đó thuật toán LMS là đơn giản nhất. Nó được sử dụng trong nhiều
ứng dụng yêu cầu tốc độ hội tụ chậm. Thuật toán RLS được dùng trong các
ứng dụng yêu cầu tốc độ hội tụ cao hơn.Các thuật toán dành cho bộ lọc có cấu
trúc thang lưới là: thuật toán thang lưới RLS tối ưu, thuật toán thang lưới
gradient. Các thuật toán này giúp bộ lọc thích nghi được với sự thay đổi của
tín hiệu đầu vào và tốc độ hội tụ thích hợp. Và từ phần mô phỏng trên, ta
cũng thấy rõ hơn về hoạt động của bộ lọc với một thuật toán cụ thể, thuật toán
LMS.
Với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật, các ngôn ngữ lập trình
mạnh có kèm theo hộp công cụ xử lý số tín hiệu như ngôn ngữ MATLAB thì
việc phân tích và thiết kế các bộ lọc số ngày càng trở nên đơn giản (kể cả bộ
lọc FIR và bộ lọc IIR) và độ chính xác của phép toán sẽ tăng lên.
Do điều kiện thời gian có hạn cộng với khả năng còn hạn chế nên chắc
không tránh khỏi thiếu sót. Vậy rất mong được quý thầy cô chỉ bảo để quyển
đồ án này được hoàn thiện.
Em xin chân thành Thank thầy Nguyễn Văn Dương, thày giáo hướng
dẫn trực tiếp, và các thày cô khác trong bộ môn đã tận tình giúp đỡ và tạo
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi72
điều kiện để em hoàn thành quyển đồ án này.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. John G. Proakis and Dimitris G.Manolakis (1982), Digital signal
processing,Macmillan Publishing Company.
2. John G. Proakis (1983), Digital Communication, McGraw-Hill Book
Company.
3. Nguyễn Quốc Trung (2001), Xử lí tín hiệu và lọc số tập 1 và 2, Nhà
xuất bản khoa học và kĩ thuật.
4. Các tài liệu liên quan khác của
- Eleftheiou và Falcorner(1987).
- Cioffi và Kailath(1984).
- Hsu(1982)
MỤC LỤC
LỜI NÓI ĐẦU ................................................................................................. 0
Chương 1: BỘ LỌC SỐ.................................................................................. 11
1.1. Hệ thống FIR............................................................................................ 12
1.2. Hệ thống IIR............................................................................................. 13
Chương 2: BỘ LỌC THÍCH NGHI ............................................................... 17
2.1. Bộ lọc FIR thích nghi dạng trực tiếp........................................................ 17
2.1.1. Tiêu chuẩn lỗi trung bình bình phương tối thiểu (MMES)................... 18
2.1.2. Thuật toán Widrow LMS ..................................................................... 20
2.1.3. Thuộc tính của thuật toán LMS............................................................. 24
2.1.4. Thuật toán bình phương tối thiểu đệ quy.............................................. 21
2.1.5. Các thuộc tính của thuật toán RLS dạng trực tiếp ............................... 37
2.2. Bộ lọc thích nghi dạng thang lưới............................................................ 39
2.2.1. Thuật toán thang lưới bình phương tối thiểu hồi qui ............................ 39
2.2.2. Thuật toán thang lưới Gradient ............................................................. 61
2.2.3. Thuộc tính của thuật toán thang lưới .................................................... 66
Chương 3: MÔ PHỎNG ỨNG DỤNG CỦA BỘ LỌC THÍCH NGHI ... 68
3.1 Sơ đồ mô phỏng ........................................................................................ 68
3.2 Hoạt động ................................................................................................. 69
KẾT LUẬN .................................................................................................... 61
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 629
LỜI NÓI ĐẦU
Sống trong thế giới hiện đại như ngày nay, chúng ta tiếp xúc với rất
nhiều loại tín hiệu và dưới nhiều dạng khác nhau. Có các tín hiệu rất cần thiết
như âm thanh, hình ảnh hay các tín hiệu giải trí như âm nhạc .v.v. Bên cạnh
cũng luôn tồn tại các tín hiệu khó chịu hay không cần thiết trong hoàn cảnh
riêng nào đó, mà ta gọi đó là nhiễu. Xử lý tín hiệu là trích lấy, tăng cường, lưu
trữ và truyền thông tin có ích mà con người cần quan tâm trong vô vàn thông
tin có ích cũng như vô ích đồng thời phải loại bỏ nhiễu, để từ đó có được
thông tin mà không mất đi tính trung thực của thông tin gốc. Trong các hướng
đi và các cách giải quyết khác nhau cho vấn đề nêu trên, thì lĩnh vực xử lý tín
hiệu số( DSP) mỗi ngày càng phát triển mạnh mẽ và vững vàng. Trong đó
không thể không nhắc tới vai trò của các bộ lọc, nhất là các bộ lọc nhiễu.
Trong đồ án này, em thực hiện nghiên cứu về bộ lọc thích nghi, một loại lọc
nhiễu được ứng dụng trong rất nhiều hệ thống thực tế. Đây là loại bộ lọc có
thuật toán thay đổi để thích ứng được với tín hiệu vào. Đồ án gồm 3 chương:
Chương 1: Giới thiệu về bộ lọc số.
Chương 2: Nội dung nghiên cứu bộ lọc thích nghi.
Chương 3: Mô phỏng ứng dụng bộ lọc thích nghi.
Em xin Thank thày Nguyễn Văn Dương, giảng viên hướng dẫn, đã rất
nhiệt tình chỉ bảo để em hoàn thành đề tài nghiên cứu này, cũng như các thày
cô khác trong bộ môn đã tạo điều kiện cho em trong suốt thời gian làm đề tài.
Hải Phòng, ngày 12 tháng 07 năm 2010
Sinh viên
Ninh
Phan Thùy Ninh
Ket-noi.com kho tai lieu mien phi Ket-noi.com kho tai lieu mien phi1011
Chương 1.
BỘ LỌC SỐ
Bộ lọc số là hệ thống tuyến tính bất biến theo thời gian. Thông số vào và
ra của hệ thống quan hệ với nhau bằng tổng chập
Y(Z)=H(Z).X(Z) (1.1.1)
Chuyển đổi miền Z của đáp ứng xung đơn vị H(Z) được gọi là hàm hệ
thống. Biến đổi Fourier của đáp ứng xung đơn vị H(ej ) là một hàm phức của
, biểu diễn theo phần thực và phần ảo là
H(ej )=Hr(ej )+jHi(ej ) (1.1.2)
hay biểu diễn dưới dạng góc pha:
j
j j j H e
H e H e .e arg (1.1.3)
Một hệ thống tuyến tính bất biến nhân quả là dạng có h(n)=0 với n<0.
Một hệ thống ổn định là dạng với tất cả các thông số đưa vào hữu hạn sẽ có
thông số ra hữu hạn.
Điều kiện cần và đủ cho một hệ thống tuyến tính bất biến ổn định là:
n
h n (1.1.4)
Thêm vào đó, tất cả các hệ thống tuyến tính bất biến có các thông số vào
và ra như các bộ lọc thoả mãn phương trình sai phân có dạng:
M
r
r
N
k
y n ak y n k b x n r
1 0
(1.1.5)
Chuyển đổi sang miền Z cả hai vế của phương trình ta được:
N
k
k
k
M
r
r
r
a Z
b Z
X Z
Y Z
H Z
1
0
1
(1.1.6)
So sánh hai phương trình trên, từ phương trình sai phân (1.1.3) ta có thể
đạt được H(Z) trực tiếp bằng cách đồng nhất các hệ số của phần tử vào trễ
trong (1.1.5) với các luỹ thừa tương ứng Z-1.
Hàm hệ thống H(Z) là một hàm hữu tỉ của Z-1. Nó có thể được biểu diễn
bằng dạng điểm cực và điểm không trong mặt phẳng Z. Như vậy H(Z) có thể
viết

Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:

• PHẦN NỘI DUNG
• CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY WSN – TẦNG VẬT LÝ
• Giới thiệu về mạng cảm biến không dây WSN
• Mạng cảm biến (Sensor Network) là một mạng lưới của các cảm biến thông minh được triển khai để thu thập, gửi và xử lý dữ liệu từ môi trường xung quanh. Các cảm biến trong mạng này có khả năng đo đạc và ghi lại thông tin về nhiều yếu tố khác nhau như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, âm thanh, chuyển động, và nhiều tham số khác tùy thuộc vào mục đích sử công cụ thể. Đặc điểm của mạng cảm biến bao gồm:
• Phân tán: Các cảm biến thường được phân bố rải rác trong một khu vực lớn hay môi trường cần theo dõi.
• Tích Hợp Mạng: Các cảm biến kết nối và tương tác với nhau để truyền tải dữ liệu về một trạm thu thập dữ liệu hay một hệ thống trung tâm.
• Tiết Kiệm Năng Lượng: Do sử dụng pin hay nguồn năng lượng giới hạn, nhiều mạng cảm biến được thiết kế để tiết kiệm năng lượng và có thể hoạt động trong thời gian dài.
• Phần Mềm Linh Động: Các hệ thống mạng cảm biến thường có khả năng linh động, có thể được cấu hình và quản lý từ xa.
• Ứng Dụng Đa Dạng: Mạng cảm biến được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như quản lý môi trường, giám sát động đất, y tế, quản lý năng lượng, an ninh, và nhiều ứng dụng khác.
• Cảm Biến Thông Minh: Các cảm biến thường có khả năng xử lý thông tin trực tiếp, giảm bớt lượng dữ liệu cần truyền đi và tăng hiệu suất hệ thống.
• Mạng cảm biến cung cấp cơ sở dữ liệu chất lượng cao về môi trường xung quanh, giúp các tổ chức và hệ thống đưa ra quyết định thông minh và hiệu quả.
• Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network) bao gồm một tập hợp các cảm biến sử dụng các liện kết không dây như vô tuyến, hồng ngoại hay quang học để thực hiện thu thập thông tin dữ liệu phân tán với quy mô lớn trong bất kỳ điều kiện và ở bất kỳ vùng địa lý nào. Mạng cảm biến không dây có thể liên kết trực tiếp với nút quản lý giám sát trực tiếp hay gián tiếp thông qua một điểm thu phát (Sink) và môi trường mạng công cộng như Internet hay vệ tinh. Lợi thế chủ yếu của chúng là khả năng xử lý tốc độ cao, triển khai hầu như trong bất kì loại hình địa lý nào kể cả các môi trường nguy hiểm không thể sử dụng mạng cảm biến có dây truyền thống.

• Trong hệ thống WSN còn có các trạm gốc và trung tâm điều khiển. Trạm gốc đóng vai trò cổng kết nối giữa nút mạng và trung tâm điều khiển, tiếp nhận thông tin của các nút mạng và chuyển tới trung tâm điều khiển qua nhiều cách khác nhau. Các nút mạng truyền tin theo kiểu nhiều chặng, từ nút mạng này sang nút mạng khác và về trạm gốc. Từ trạm gốc có thể gửi thông tin cho người sử dụng (trung tâm điều khiển) theo nhiều cách như trực tiếp qua hệ thống máy tính, qua mạng Internet, qua vệ tinh... nhờ đó người giám sát có thể nhận được thông tin dù đang ở bất cứ đâu.
• Ứng dụng của WSN rất phong phú, có thể ứng dụng trong dân dụng, thương mại, công nghiệp hay quân sự để giám sát và gửi dữ liệu mà mạng có dây không thực hiện được, hay thực hiện với chi phí cao. WSN có thể được triển khai trong những khu vực rộng lớn, hoang vu, ở đó chúng có thể tồn tại mà không cần con người can thiệp trong vài năm. Cụ thể, một số ứng dụng của WSN gồm theo dõi và thông báo các mức độ của môi trường như độ ẩm, nhiệt độ, áp suất; theo dõi sự chuyển dịch như giám sát giao thông, theo dõi an ninh; điều khiển phản ứng hạt nhân,...
• Kiến trúc khung cơ bản của mạng cảm biến không dây WSN

Có 2 loại kiến trúc được sử dụng trong WSN: Kiến trúc mạng phân lớp (Layered Network Architecture) và kiến trúc phân cụm (Clustered Architecture). Chúng được giải thích như sau.

Kiến trúc mạng phân lớp

Kiến trúc mạng phân lớp sử dụng vài trăm nút cảm biến và một trạm gốc mạnh mẽ. Các nút mạng được tổ chức thành các lớp đồng tâm. Nó bao gồm 5 lớp và 3 mặt phẳng.

• Kiến trúc giao thức WSN bao gồm: Lớp vật lý, lớp liên kết số liệu, lớp mạng, lớp truyền tải, lớp ứng dụng, phần quản lý công suất, phần quản lý di động và phần quản lý nhiệm vụ. Lớp vật lý cung cấp các kỹ thuật điều chế, phát và thu. Tại lớp liên kết dữ liệu, giao thức điều khiển truy cập môi trường(MAC) phải tối ưu sử dụng năng lượng và có khả năng giảm thiểu xung đột giữa các nút mạng khi truy cập môi trường. Thiết kế giao thức MAC là rất quan trọng vì nó quyết định nhiều đến việc tiêu thụ năng lượng các nút mạng. Lớp mạng đảm bảo các hoạt động định tuyến số liệu được cung cấp bởi lớp truyền tải. Lớp truyền tải giúp duy trì luồng số liệu nếu ứng dụng mạng cảm biến yêu cầu. Tùy theo nhiệm vụ cảm biến, các loại phần mềm khác nhau có thể được xây dựng và sử dụng ở lớp ứng dụng.
• Ngoài ra, các phần quản lý công suất, di chuyển và nhiệm vụ sẽ giám sát việc sử dụng công suất, sự di chuyển và thực hiện nhiệm vụ giữa các nút cảm nhận. Những phần này giúp các nút cảm nhận phân phối nhiệm vụ cảm biến và tiêu thụ năng lượng tổng thể thấp hơn.
• Phần quản lý năng lượng điều khiển việc sử dụng năng lượng của nút mạng. Ví dụ, nút mạng có thể tắt khối thu của nó sau khi thu được một bản tin từ một nút lân cận, điều này giúp tránh việc nhận các bản tin trùng lặp dư thừa không cần thiết. Khi mức năng lượng của nút mạng thấp, nó sẽ phát quảng bá tới các nút lân cận để thông báo nó có mức năng lượng thấp và không thể tham gia vào các bản tin định tuyến. Phần năng lượng còn lại sẽ dành riêng cho nhiệm vụ cảm biến.
• Phần quản lý di chuyển phát hiện và ghi lại sự dịch chuyển của các nút cảm nhận để duy trì tuyến tới người sử dụng và các nút có thể lưu vết của các nút cảm nhận lân cận. Nhờ xác định được các nút lân cận, các nút cảm nhận có thể cân bằng giữa công suất và nhiệm vụ thực hiện.
• Phần quản lý nhiệm vụ dùng để làm cân bằng và lên kế hoạch các nhiệm vụ cảm biến trong một vùng xác định. Không phải tất cả các nút cảm nhận trong vùng đó đều phải thực hiện nhiệm vụ cảm biến tại cùng một thời điểm. Kết quả, một số nút cảm nhận thực hiện nhiều hơn các nút khác tùy theo mức công suất của nó. Những phần quản lý này là cần thiết để các nút cảm nhận có thể làm việc cùng nhau, sử dụng hiệu quả năng lượng, định tuyến số liệu trong mạng và phân chia tài nguyên giữa các nút cảm nhận.

Kiến trúc mạng phân cụm

Trong kiến trúc mạng phân cụm, các nút cảm biến tự động kết hợp thành những nhóm được gọi là cụm. Nó dựa trên Leach Protocol sử dụng các cụm. Leach Protocol là viết tắt của Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy.

Thuộc tính của Leach Protocol:

• Nó là một kiến trúc cụm phân cấp 2 tầng.
• Nó là một thuật toán phân tán để tổ chức những nút cảm biến thành nhiều nhóm được gọi là các cụm.
• Các nút cluster head trong mỗi cụm được hình thành tự động tạo ra lịch biểu đa truy cập phân chia theo thời gian (Time-division multiple access - TDMA).
• Nó sử dụng khái niệm gọi là Data Fusion tiết kiệm năng lượng.

Kiến trúc mạng phân cụm là một mạng cảm biến rất hữu ích vì thuộc tính của Data Fusion. Bên trong mỗi cụm, mỗi nút giao tiếp với cluster head để thu thập thông tin. Tất cả các cụm được hình thành chia sẻ thông tin thu thập được tới trạm gốc. Việc hình thành cụm và lựa chọn cluster head bên trong mỗi cụm là một quá trình phân tán độc lập và tự chủ.

• Tầng vật lý trong kiến trúc khung cơ bản của mạng cảm biến không dây WSN
• Lớp vật lý chịu trách nhiệm lựa chọn tần số, tạo tần số mang, tách sóng, điều chế và mã hóa dữ liệu. Đặc trưng chính của tầng vật lý là kích hoạt hay tắt kênh truyền nhận sóng vô tuyến, phát hiện năng lượng, chỉ số liên kết, lựa chọn kênh truyền, đánh giá kênh truyền và thực hiện quá trình truyền cũng như nhận gói tin thông qua các phương tiện vật lý.
• Trong hầu hết các dải tần, dải tần 2.4 GHz là dải tần chung trên thế giới. Các phòng thí nghiệm tại các trường đại học trên thế giới khi nghiên cứu về mạng cảm biến không dây thường sử dụng chuẩn IEEE 802.15.4 vì tính tương tác cao của chúng. Phạm vi truyền trong mạng cảm biến không dây thường từ 30 – 100m, tuy nhiên chúng còn phụ thuộc vào mất đường (path loss), năng lượng tiêu thụ khi truyền dữ liệu trên một đơn vị khoảng cách.
• Kết luận chương
• Chương 1 đã trình bày, giới thiệu một cách tổng quan về mạng cảm biến không dây, phạm vi ứng dụng và kiến trúc phân tầng của mạng cảm biến không dây. Mô hình giao thức phân tầng của mạng cảm biến không dây được xây dựng dựa trên mô hình phân lớp OSI, khác biệt lớn nhất là mô hình phân tầng mạng cảm biến không dây có thêm 3 mặt phẳng quản lý, phối hợp với các phân lớp để thực thi nhiệm vụ một cách tốt hơn.
• Ngoài ra, chương 1 cũng giới thiệu về chuẩn không dây IEEE 802.15.4 thường được sử dụng trong hệ thống mạng cảm biến không dây, đặc biệt là cấu trúc lớp vật lý hoạt động ở dải tần 2.4GHz – dải tần phổ biến của kết nối không dây.
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  

• CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ MÃ HÓA KÊNH
• 2.1 Giới thiệu về hệ thống thông tin số
• 2.1.1 Mô hình truyền tin
• Dưới đây là sơ đồ khối chức năng của một hệ thống thông tin tổng quát, gồm có ba khâu chính: nguồn tin (information source), kênh tin (channel) và nhận tin (information destination):

• Nguồn tin là nơi sản sinh ra hay chứa các tin cần truyền đi, có thể là từ tự nhiên hay do con người tạo ra. Khi một đường truyền tin được thiết lập để truyền tin từ nguồn tin đến nhận tin, một dãy các tin của nguồn sẽ được truyền đi với một phân bố xác suất nào đó. Dãy này được gọi là một bản tin (message). Vậy có thể định nghĩa: nguồn tin là tập hợp các tin mà hệ thống thông tin dùng để lập các bản tin khác nhau để truyền đi.
• Kênh tin là môi trường truyền thông tin. Để có thể truyền trong một môi trường vật lý xác định, thông tin phải được chuyển thành dạng tín hiệu thích hợp với môi trường truyền. Vậy kênh tin là nơi hình thành và truyền tín hiệu mang tin đồng thời ở đấy cũng sản sinh ra các nhiễu (noise) làm sai lệch thông tin.
• Nhận tin là cơ cấu khôi phục lại thông tin ban đầu từ tín hiệu lấy ở đầu ra của kênh tin.

• 2.1.2 Phân loại kênh truyền
• Các kênh truyền có nhiễu là các kênh truyền không nhớ, nhiễu sẽ ảnh hưởng độc lập đến mỗi kí tự truyền. Đối với kênh truyền có nhớ thì nhiễu kênh truyền không tác động lên qua trình truyền.
• Kênh truyền không nhớ còn được gọi là kênh truyền với lỗi ngẫu nhiên. Xét kênh truyền đối xứng nhị phân, mỗi bit nhận được chính xác trong quá trình truyền tương ứng với xác suất 1 – p. Trong kênh truyền nhị phân có xóa, mỗi bit nhận sẽ có xác suất p hay ký tự xóa và xác suất q.

• Bên cạnh kênh truyền nhị phân, các kênh truyền với xác suất theo các hàm phân bố cũng được nghiên cứu rộng rãi, trong đó kênh ồn trắng theo phân bố Gauss, kênh truyền không đồng nhất Rayleigh/Rician.
• 2.1.3 Hiệu suất kênh truyền
• Hiệu suất của hệ thồng thông tin số được mã hóa, xác định bằng xác suất giải mã lỗi và độ lợi của việc mã hóa so với hệ thống thông tin số không mã hóa trên cùng tốc độ như nhau.
• Có 2 loại xác suất lỗi, tỷ lệ lỗi ký hiệu CER và tỷ lệ lỗi bit BER. Tỷ lệ lỗi ký hiệu là xác suất giải mã ký hiệu tại đầu ra bộ giải mã chứa lỗi. Tỷ lệ lỗi bit là xác suất thông tin được giải mã ở đầu ra bộ giải mã khi bị lỗi. Tỉ lệ lỗi bit cũng có thể coi là một thông số cải thiện hiệu suất kênh truyền. Đối với mạng cảm biến không dây, mã hóa tốt nhất là tỉ lệ lỗi bit phải ở mức thấp nhưng vẫn đáp ứng được các yêu cầu về công suất tiêu thụ và độ phức tạp khi giải mã.
• 2.2 Mã sửa lỗi trong mạng cảm biến không dây
• Các kênh truyền không dây yêu cầu tỷ lệ lỗi thấp, trong thực tế có rất nhiều ứng dụng như truyền hình ảnh, truyền dữ liệu yêu cầu tỉ lệ lỗi càng thấp thì độ tin cậy càng tốt. Đây là yêu cầu cơ bản trong thiết hế hệ thống thông tin số không dây khi độ tin cậy kênh truyền liên tục thay đổi, có chất lượng không tốt, nhiều lỗi.
• Để nâng cao chất lượng kênh truyền có 2 kỹ thuật sửa lỗi phân biệt như sau:
• - Kỹ thuật yêu cầu phát lại tự động (ARR – Automatic Repeat Request): có khả năng phát hiện lỗi nhưng không có cách tiếp cận hợp lý để sửa gói tin nhận được khi có lỗi, thay vào đó kỹ thuật yêu cầu truyền lại các gói tin dữ liệu khi các gói tin dữ liệu nhận được có lỗi.
• - Kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp (FEC – Forward error correction): kỹ thuật này sử dụng mã sủa lỗi, bằng cách thêm những bit dư thừa để khối nhận dựa vào đó kiểm lỗi các gói tin trước khi truyền.
• Có 2 kiểu mã sửa lỗi được sử dụng trong kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp: mã khối tuyến tính và mã chập. Trong khuôn khổ tiểu luận này sẽ tập trung nghiên cứu về mã khối tuyến tính - ứng dụng sửa mẫu lỗi với ố bit nhỏ trong mạng cảm biến không dây.
• 2.3 Mã khối tuyến tính (Linear Block Code)
• Trong mã khối, các chuỗi thông tin được phân thành khối bản tin u với độ dài cố định k. Có tổng cộng bản tin đặc biệt. Thông qua khối mã hóa, chuyển đổi mỗi bản tin u thành từ mã v với n thành phần n > k. Như vậy với bản tin u sẽ có từ mã v. Tập hợp từ mã được gọi là mã khối (n, k) ký hiệu C(n, k). Tỉ lệ R = k/n được gọi là tốc độ mã hóa, được hiểu như là số bit thông tin cần thiết được mã hóa trên lý tự bit truyền.
• Trong mã khối tuyến tính C, từ mã trương ứng v được tính như sau: v = u.G
• Trong đó: G là ma trận [k x n], ma trận sinh của mã khối tuyến tính C(n, k)
• G = =
• Trong 1 mã khối tuyến tính C(n, k), n – k bit dự phòng được thêm vào các bản tin u để hình thành 1 từ mã v. Các bit dự phòng giúp cho mã khối tuyến tính C có khả năng khắc phục lỗi khi nhiễu. Nếu các bit dự phòng được thêm vào như hình dưới đây thì mã khối đó được gọi là mã khối tuyến tính hệ thống:

• Trong mã khối tuyến tính, có ma trận kiểm tra H sẽ giúp đơn giản quá trình giải mã. Các hàng của ma trận kiểm tra H, ((n – k) x n), là độc lập tuyến tính. Ma trận kiểm tra H thỏa mãn v. = 0 hay G. = 0. Dựa trên ma trận kiểm tra H có thể xây dựng quá trình giải mã cho mã khối tuyến tính khá đơn giản.
• * Khoảng cách tối thiểu của mã khối tuyến tính
• Khoảng cách tối thiểu d_min của mã khối tuyến tính C bằng giá trị trọng số tối thiểu của các từ mã khác 0 và ngược lại. ( trọng số w là số thành phần có giá trị khắc 0 của v)
• * Khả năng phát hiện lỗi và sửa lỗi của mã khối tuyến tính.
• Mã khối tuyến tính C(n, k) với khoảng cách tối thiểu d_min có khả năng phát hiện chính xác tất cả các mẫu lỗi ở khoảng cách d_min – 1 và có thể sửa được t = [(d_min – 1)/2] lỗi hay ít hơn.
• 2.4 Mã Hamming – mã sửa mẫu lỗi đơn bit
• Ma trận sinh dưới dạng hệ thống của mã Hamming: G = [ | ] trong đó là ma trận đơn vị kích thước
• Mặt khác: v = uG = u [ | ] = [ u | ]
• Phần u chính là một phần kiểm tra dự phòng của từ mã v và u là một phần bản tin của v
• Ma trận kiểm tra lỗi dưới dạng hệ thống của mã Hamming có dạng: H = [ |Q] trong đó là ma trận đơn vị kích thức m, Q là ma trận có cột, gồm m thành phần có trộng số là 2.
• 2.5 Mã dịch vòng tuyến tính (Cyclic Code) – mã sửa mẫu lỗi 2 bit trở lên
• Một mã khối tuyến tính C(n, k) được gọi là mã dịch vong tuyến tính nếu mỗi dịch vòng của từ mã trong C cũng là từ mã trong C.
• Nếu v = ( … ) là từ mã trong mã dịch vòng tuyến tính thì đã thức mã v(X) = + X +…+
• Đa thức sinh g(X) = + (X) + ….. + với ma trận sinh G như sau:
• 
  
• Trong đó = = 1
• Đa thức kiểm tra h(X) = + (X).X + ….. + và có ma trận kiểm tra dạng:
• * Mã hóa cho mã dịch vong tuyến tính
• Quá trình mã hóa cho mã dịch vòng tuyến tính được tiến hành trong 3 bước:
• Bước 1: Nhân bản tin u(X) với
• Bước 2: Chia u(X) cho g(X): u(X) = a(X).g(X) + b(X)
• Bước 3: Tính dạng từ mã b(X) + u(X)
• 2.6 Kết luận chương

Chương 2 đã trình bày tổng quan về một hệ thống thông tin số.Tìm hiểu chi tiết về về mã khối tuyến tính – mã sửa lỗi trong kỹ thuật sửa được sử dụng trong kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp. Điều kiện về khoảng cách d_min của mã khối tuyến tính và mối liên hệ về khả năng sửa lỗi t: t = [d_min – ½]

Chương 2 cũng tập trung tìm hiểu về mã Hamming – mã sửa mẫu lỗi 1 bit và mã dịch vòng tuyến tính – mã sửa mẫu lỗi 2 bit trở lên.

• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  
• 
  

• CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG MÃ HÓA KÊNH – MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
• 3.1 Đặc trưng lỗi trong mạng cảm biến không dây
• Trong mạng cảm biến không dây, dữ liệu sẽ được thu thập tại các nút cảm biến và truyền từ nút mạng này sang nút mạng khác đến khi được truyền về trạm gốc và tại đây dữ liệu được chuyển tiếp tới nút quản lý nhiệm vụ và hiển thị để xử lý. Lỗi xuất hiện trong quá trình truyền thường là lỗi khối gây ra sự phá hủy các byte trong các gói. Để đánh giá và xác định đặc trưng lỗi khi truyền dữ liệu trong mạng cảm biến không dây, đã có nhiều nghiên cứu được tiến hành.
• Nghiên cứu về mô hình sửa lỗi giúp tăng năng suất kênh truyền theo chuẩn không dây IEEE 802.15.4 [9] của các tác giả Shen và Abedi đã thí nghiệm về sự phụ thuộc của tỉ lệ mất gói với khoảng cách nút mạng. Mô hình thí nghiệm trên 2 nút cảm biến Telos – B ở môi trường trong nhà. Thí nghiệm tiến hành trên số gói tin tại nút mạng gửi là N = 50000 và N = 10000, 2 nút mạng cách nhau với khoảng cách trên 3m và tăng dần khoảng cách. Tốc dộ truyền là 200 gói tin/s với kích thước gói tin là 31 byte. Tại đầu thu thực hiện đếm gói tin nhận được và so sánh với số gói tin đã truyền, từ đó có thể suy ra tỉ lệ mất gói tin.
• Kết quả thống kê cho thấy tỉ lệ mất gói tin trung bình vào khoảng khi khoảng cách tăng lên trên 4.5m. Đây là khoảng cách trung bình giữa các nút mạng trong mạng cảm biến không dây, vì thế tỉ lệ đảm bảo độ tin cậy đối với việc truyền gói tin giữa 2 nút mạng.
• 3.2 Ứng dụng mã sửa lỗi trong việc khắc phục mẫu lỗi 1 bit, mẫu lỗi 2 bit.
• Lỗi xuất hiện trên kênh truyền mạng cảm biến không dây chủ yếu là các mẫu lỗi 1 bit, lỗi 2 bit. Áp dụng mã sửa lỗi để sửa mẫu lỗi 1 bit thì mã sửa lỗi phải có độ dài Hamming tối thiểu = 3 giữa 2 từ mã; sửa lỗi 2 bit thì mã sửa lỗi phải có độ dài Hamming tối thiểu = 5 giữa 2 từ mã. Với m bit dữ liệu, khi đạt yêu cầu về khoảng cách tối thiểu , thực hiện kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp, chèn thêm r bit dư thừa vào m bit dữ liệu tạo thành từ mã với chiều dài n.
• Quá trình sửa lỗi theo kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp, thì tại nút mạng nhận gói tin, sẽ thực hiện quá trình sửa lỗi dựa vào các bit dư thừa chèn vào bit dữ liệu. Để phát hiện và sửa d lỗi trong từ mã thì giữa 2 từ mã trong mã phải có khoảng cách 2d + 1. Vậy với khoảng cách 2d +1 có thể thay đổi giá trị của 2d + 1 bit để chuyển đổi một từ mã sang một từ mã mới. Nếu chỉ thay đổi giá trị của d bit trong từ mã thì có thể thu được từ mã ban đầu.
• Với m bit dữ liệu và r bit dư thừa thì mã sửa lỗi có chiều dài n = m +r, ta có bất phương trình: m + r + 1 ≤ . Dựa vào phương trình trên có thể xác định được số bit dư thừa cần thiết khi biết được số bit dữ liệu m là thỏa mãn phương trình để thực hiện sửa mẫu lỗi 1 bit.
• Về mẫu lỗi 2 bit, số bit dư thừa cần thỏa mãn bất phương trình:
• ≤
• Có thể coi 2 bất phương trình trên là cơ sở giải quyết vấn đề lỗi trong truyền dữ liệu mạng cảm biến không dây, là điều kiện cho việc thực hiện các quá trình mã hóa đảm bảo khả năng có thể sửa được các mẫu lỗi cơ bản như lỗi 1 bit, lỗi 2 bit thường gặp trong mạng cảm biến không dây.
• 3.3 Hiệu quả kênh truyền
• Đặc trưng lỗi trong mạng cảm biến không dây thường là mẫu lỗi 1-bit, mẫu lỗi 2-bit. Trong trường hợp này có thể áp dụng cả kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp và kỹ thuật sửa lỗi yêu cầu phát lại tự động để đảm bảo gói tin truyền luôn được nhận đúng tại nút mạng thu. Dựa trên tính chất của mỗi phương pháp, cùng một kênh truyền, có thể mang đến những kết quả khác nhau về khả năng tận dụng kênh truyền một cách tốt nhất. Trên kết quả thu được có thể đưa ra những kết luận đánh giá chính xác nhất đối với việc lựa chọn phương pháp kỹ thuật sửa lỗi phù hợp với mạng cảm biến không dây. Trên kênh truyền không dây có trung bình lỗi 1 bit trên 9000 bit truyền vào khoảng . Lỗi 1 bit xuất hiện có thể coi là hoàn toàn độc lập với nhau trong quá trình truyền. Gói tin truyền qua mạng có kích cỡ 256 byte.
• Để giải quyết vấn đề hiệu quả sử dụng kênh truyền ta cần lụa chọn kỹ thuật sửa lỗi phù hợp. Có thể giải quyết vấn đề này theo mô hình kênh truyền đơn điểm (single hop), hiệu quả kênh truyền cho việc truyền dữ liệu từ nút mạng truyền tới nút mạng nhận, chính là tỉ lệ giữa những gói tin được truyền chính xác trên tổng số gói tin truyền.
• Trong kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp, sử dụng mã sửa lỗi chèn r bit dư thừa vào gói tin trước khi truyền nhằm giúp nút mạng khi nhận gói tin truyền sẽ sử dụng các bit dư thừa kiểm tra và sửa lỗi các bit dữ liệu.
• Để bảo vệ 2048 bit dữ liệu, với mẫu lỗi 1 bit, thì số bit dư thừa r cần chèn vào phải thỏa mãn: 2048 + r + 1 ≤ . Với r = 12, thỏa mãn điều kiện: 2048+12+1 ≤ . Như vậy muốn nút mạng nhận được các bit dữ liệu đúng hay sửa được mẫu lỗi 1 bit cho 2048 bit dữ liệu thì cần chèn vào 12 bit dư thừa.
• Hiệu quả kênh truyền trong trường hợp này là :
• Ta thấy kênh truyền với kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp cho hiệu quả khá cao, đạt tới 99,4%, điều đó cho thấy việc sử dụng kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp rất phù hợp cho mạng cảm biến không dây, phù hợp cho việc khắc phục lỗi 1 bit – vốn chiếm tỉ lệ lớn, thường gặp phải trong truyền dữ liệu mạng cảm biến không dây.

3.4 Kết luận chương​

Chương 3 đã trình bày cách ước lượng số bit dư thừa cần chèn vào mẫu lỗi 1 bit, 2 bit vốn chiếm tỉ lệ cao trong mạng cảm biến không dây. Ngoài ra chương 3 còn trình bày sự phù hợp, thuận lợi khi áp dụng kỹ thuật sửa lỗi chuyển tiếp đối với mạng cảm biến không dây.

Link mới update, mời bạn xem lại bài đầu