Link tải luận văn miễn phí cho ae Kết nối
LỜI NÓI ĐẦU 5
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ 7
1.1. Tổng quan 7
1.1.1. Lịch sử phát triển của thông tin điện tử 8
1.1.2. Thông tin tương tự và thông tin số 9
1.1.3. Truyền tin số 10
1.1.4. Kênh truyền tin 12
1.2. Sơ đồ khối tổng quát của hệ thống thông tin số 14
1.3. Các tham số đánh giá chất lượng hoạt động của hệ thống thông tin số 18
CHƯƠNG 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU CHẾ SỬ DỤNG TRONG TRUYỀN DẪN SỐ 21
2.1. Truyền dẫn tín hiệu số trên kênh thông dải thông qua điều chế sóng mang 21
2.2. Các khuôn dạng điều chế số 22
2.3. Điều chế biên độ sóng mang 24
2.3.1. Khóa dịch tần số ASK 25
2.3.2. Giải điều chế và tách tín hiệu ASK 28
2.4. Điều chế pha sóng mang PSK 34
2.4.1. Khóa dịch pha PSK 34
2.4.2. Khóa dịch pha vuông góc QPSK 38
2.4.3. Giải điều chế PSK 40
2.5. Điều chế biên độ vuông góc QAM 43
2.5.1. Điều chế 16-QAM 45
2.5.2. Giải điều chế và tách tín hiệu QAM 48
2.5.3. Xác suất lỗi đối với QAM trong một kênh AWGN 49
2.6. Điều chế tần số sóng mang 51
2.6.1. Khóa dịch pha tần số FSK 51
2.6.2. Giải điều chế và tách tín hiệu FSK 54
2.6.3. Xác suất lỗi đối với tách không kết hợp tín hiệu FSK 58
CHƯƠNG 3 ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ SỬ DỤNG PHẦN MỀM MATLAB 60
3.1. Vai trò của mô phỏng 60
3.2. Mô phỏng Monte-Carlo trong thông tin số 61
3.3. Đánh giá chất lượng hệ thống truyền dẫn số 62
3.3.1. Các tham số đánh giá chất lượng của hệ thống 62
3.3.2. Mô phỏng Monte-Carlo một số hệ thống vô tuyến điển hình qua kênh AWGN 62
3.3.2.1. Kênh tạp âm AWGN 62
3.3.2.2. Đánh giá lỗi bít của hệ thống QPSK 64
3.3.2.3. Đánh giá chất lượng hệ thống QAM 70
3.3.2.4. Đánh giá chất lượng hệ thống FSK 74
3.3.3. Kết luận 79
3.3.4. Mô phỏng Monte-Carlo các hệ thống truyền dẫn qua kênh pha-đinh 80
3.3.4.1. Kênh pha-đinh 80
3.3.4.2. Mô phỏng hệ thống truyền dẫn QPSK qua kênh pha-đinh Rayleigh 83
THUẬT NGỮ VIẾT TẮT 92
KẾT LUẬN CHUNG 94
TÀI LIỆU THAM KHẢO 95
CHƯƠNG 3 - ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ SỬ DỤNG PHẦN MỀM MATLAB
3.1. Vai trò của mô phỏng
Các hệ thống thông tin hiện đại đòi hỏi phải đáp ứng được nhu cầu truyền dẫn dữ liệu tốc độ cao. Tuy nhiên, các hệ thống này thường lại bị hạn chế về công suất và băng tần. Các yêu cầu mẫu thuẫn này dẫn đến việc sử dụng các cách điều chế bậc cao, mã sửa sai và các phương pháp xử lý tín hiệu phức tạp khác ở phía thu. Để đánh giá phẩm chất của một hệ thống truyền dẫn đơn giản trên kênh tạp âm Gauss trắng cộng tính (AWGN: Additive White Gaussian Noise) truyền thống thì phương pháp giải tích toán học có thể được sử dụng rất hữu hiệu. Tuy nhiên, đối với hệ thống truyền dẫn hiện đại làm việc trên các kênh phức tạp, như kênh thông tin di động tế bào, chịu ảnh hưởng lớn của pha-đinh đa đường và nhiễu, thì việc thiết kế và phân tích giải tích trở nên hết sức phức tạp. Để giải quyết những điều này, người ta sử dụng các phần mềm mô phỏng trên máy tính. Trong những năm gần đây, ngày càng nhiều công cụ mô phỏng có chức năng cao hỗ trợ cho việc mô phỏng được thực hiện dễ dàng hơn. Động cơ quan trọng cho mô phỏng là do mô phỏng là công cụ quý giá cho phép tìm hiểu sâu về hoạt động của hệ thống.Một hệ thống mô phỏng hoàn chỉnh đóng vai trò như một phòng thí nghiệm cho phép kiểm tra tại nhiều vị trí trong hệ thống. Và vì vậy, các tham số nghiên cứu như độ rộng băng tần, bộ lọc hay tỷ số tín hiệu trên tạp âm SNR có thể thay đổi được theo mong muốn. Hiểu quả của các thay đổi này có thể dễ dàng quan sát trên màn hình máy tính. Các tham số như dạng sóng, phổ tín hiệu, chòm sao tín hiệu,...có thể được hiển thị trên màn hình máy tính, cho phép người nghiên cứu có thể phân tích, đánh giá và so sánh với các kết quả được thực hiện trên phần cứng.
Như vậy, mục đích của mô phỏng là để đánh giá phẩm chất của hệ thống truyền dẫn và tối ưu tham số. Ngoài ra, mô phỏng còn được sử dụng để thiết lập các thủ tục kiểm chuẩn, đoán tuổi thọ, và thẩm định hệ thống sau khi đã được triển khai ra hiện trường.
3.2. Mô phỏng Monte-Carlo trong thông tin số
Trong chương này, chúng ta sẽ sử dụng một ứng dụng trong chương trình phần mềm Matlab để đánh giá chất lượng hệ thống truyền dẫn số. Đó là thủ tục ước lượng lỗi Monte-Carlo (còn gọi là mô phỏng Mnte-Carlo).
Mô phỏng Monte-Carlo là một phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên được sử dụng để đánh giá lặp lại chất lượng của một mô hình xác định sử dụng các tập biến đầu vào ngẫu nhiên. Trong thông tin số, mô phỏng đòi hỏi phải tạo ra các mẫu có dạng sóng khác nhau, xử lý các tín hiệu mẫu này qua các mô hình với các khối chức năng trong hệ thống, và ước lượng phẩm chất hệ thống từ các mẫu tín hiệu đầu ra tại các điểm trong mô hình. Trường hợp phổ biến trong thông tin số là sử dụng mô phỏng Monte-Carlo để ước lượng tỷ số lỗi bít BER.
Trong trường hợp mô hình mô phỏng hệ thống truyền dẫn số điển hình, sơ đồ mô tả việc thực hiện mô phỏng Monte-Carlo để ước lượng tỷ lệ lỗi bít BER hay tỷ lệ lỗi symbol SER được biểu diễn như hình 3.1.
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:
LỜI NÓI ĐẦU 5
CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ 7
1.1. Tổng quan 7
1.1.1. Lịch sử phát triển của thông tin điện tử 8
1.1.2. Thông tin tương tự và thông tin số 9
1.1.3. Truyền tin số 10
1.1.4. Kênh truyền tin 12
1.2. Sơ đồ khối tổng quát của hệ thống thông tin số 14
1.3. Các tham số đánh giá chất lượng hoạt động của hệ thống thông tin số 18
CHƯƠNG 2 CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU CHẾ SỬ DỤNG TRONG TRUYỀN DẪN SỐ 21
2.1. Truyền dẫn tín hiệu số trên kênh thông dải thông qua điều chế sóng mang 21
2.2. Các khuôn dạng điều chế số 22
2.3. Điều chế biên độ sóng mang 24
2.3.1. Khóa dịch tần số ASK 25
2.3.2. Giải điều chế và tách tín hiệu ASK 28
2.4. Điều chế pha sóng mang PSK 34
2.4.1. Khóa dịch pha PSK 34
2.4.2. Khóa dịch pha vuông góc QPSK 38
2.4.3. Giải điều chế PSK 40
2.5. Điều chế biên độ vuông góc QAM 43
2.5.1. Điều chế 16-QAM 45
2.5.2. Giải điều chế và tách tín hiệu QAM 48
2.5.3. Xác suất lỗi đối với QAM trong một kênh AWGN 49
2.6. Điều chế tần số sóng mang 51
2.6.1. Khóa dịch pha tần số FSK 51
2.6.2. Giải điều chế và tách tín hiệu FSK 54
2.6.3. Xác suất lỗi đối với tách không kết hợp tín hiệu FSK 58
CHƯƠNG 3 ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ SỬ DỤNG PHẦN MỀM MATLAB 60
3.1. Vai trò của mô phỏng 60
3.2. Mô phỏng Monte-Carlo trong thông tin số 61
3.3. Đánh giá chất lượng hệ thống truyền dẫn số 62
3.3.1. Các tham số đánh giá chất lượng của hệ thống 62
3.3.2. Mô phỏng Monte-Carlo một số hệ thống vô tuyến điển hình qua kênh AWGN 62
3.3.2.1. Kênh tạp âm AWGN 62
3.3.2.2. Đánh giá lỗi bít của hệ thống QPSK 64
3.3.2.3. Đánh giá chất lượng hệ thống QAM 70
3.3.2.4. Đánh giá chất lượng hệ thống FSK 74
3.3.3. Kết luận 79
3.3.4. Mô phỏng Monte-Carlo các hệ thống truyền dẫn qua kênh pha-đinh 80
3.3.4.1. Kênh pha-đinh 80
3.3.4.2. Mô phỏng hệ thống truyền dẫn QPSK qua kênh pha-đinh Rayleigh 83
THUẬT NGỮ VIẾT TẮT 92
KẾT LUẬN CHUNG 94
TÀI LIỆU THAM KHẢO 95
CHƯƠNG 3 - ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ SỬ DỤNG PHẦN MỀM MATLAB
3.1. Vai trò của mô phỏng
Các hệ thống thông tin hiện đại đòi hỏi phải đáp ứng được nhu cầu truyền dẫn dữ liệu tốc độ cao. Tuy nhiên, các hệ thống này thường lại bị hạn chế về công suất và băng tần. Các yêu cầu mẫu thuẫn này dẫn đến việc sử dụng các cách điều chế bậc cao, mã sửa sai và các phương pháp xử lý tín hiệu phức tạp khác ở phía thu. Để đánh giá phẩm chất của một hệ thống truyền dẫn đơn giản trên kênh tạp âm Gauss trắng cộng tính (AWGN: Additive White Gaussian Noise) truyền thống thì phương pháp giải tích toán học có thể được sử dụng rất hữu hiệu. Tuy nhiên, đối với hệ thống truyền dẫn hiện đại làm việc trên các kênh phức tạp, như kênh thông tin di động tế bào, chịu ảnh hưởng lớn của pha-đinh đa đường và nhiễu, thì việc thiết kế và phân tích giải tích trở nên hết sức phức tạp. Để giải quyết những điều này, người ta sử dụng các phần mềm mô phỏng trên máy tính. Trong những năm gần đây, ngày càng nhiều công cụ mô phỏng có chức năng cao hỗ trợ cho việc mô phỏng được thực hiện dễ dàng hơn. Động cơ quan trọng cho mô phỏng là do mô phỏng là công cụ quý giá cho phép tìm hiểu sâu về hoạt động của hệ thống.Một hệ thống mô phỏng hoàn chỉnh đóng vai trò như một phòng thí nghiệm cho phép kiểm tra tại nhiều vị trí trong hệ thống. Và vì vậy, các tham số nghiên cứu như độ rộng băng tần, bộ lọc hay tỷ số tín hiệu trên tạp âm SNR có thể thay đổi được theo mong muốn. Hiểu quả của các thay đổi này có thể dễ dàng quan sát trên màn hình máy tính. Các tham số như dạng sóng, phổ tín hiệu, chòm sao tín hiệu,...có thể được hiển thị trên màn hình máy tính, cho phép người nghiên cứu có thể phân tích, đánh giá và so sánh với các kết quả được thực hiện trên phần cứng.
Như vậy, mục đích của mô phỏng là để đánh giá phẩm chất của hệ thống truyền dẫn và tối ưu tham số. Ngoài ra, mô phỏng còn được sử dụng để thiết lập các thủ tục kiểm chuẩn, đoán tuổi thọ, và thẩm định hệ thống sau khi đã được triển khai ra hiện trường.
3.2. Mô phỏng Monte-Carlo trong thông tin số
Trong chương này, chúng ta sẽ sử dụng một ứng dụng trong chương trình phần mềm Matlab để đánh giá chất lượng hệ thống truyền dẫn số. Đó là thủ tục ước lượng lỗi Monte-Carlo (còn gọi là mô phỏng Mnte-Carlo).
Mô phỏng Monte-Carlo là một phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên được sử dụng để đánh giá lặp lại chất lượng của một mô hình xác định sử dụng các tập biến đầu vào ngẫu nhiên. Trong thông tin số, mô phỏng đòi hỏi phải tạo ra các mẫu có dạng sóng khác nhau, xử lý các tín hiệu mẫu này qua các mô hình với các khối chức năng trong hệ thống, và ước lượng phẩm chất hệ thống từ các mẫu tín hiệu đầu ra tại các điểm trong mô hình. Trường hợp phổ biến trong thông tin số là sử dụng mô phỏng Monte-Carlo để ước lượng tỷ số lỗi bít BER.
Trong trường hợp mô hình mô phỏng hệ thống truyền dẫn số điển hình, sơ đồ mô tả việc thực hiện mô phỏng Monte-Carlo để ước lượng tỷ lệ lỗi bít BER hay tỷ lệ lỗi symbol SER được biểu diễn như hình 3.1.
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:
You must be registered for see links