Một kỹ thuật ước lượng kênh cho giải mã lặp LDPC trong hệ thống FHSS/NC-BFSK

Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 37, 06 - 2015 111 MỘT KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH CHO GIẢI MÃ LẶP LDPC TRONG HỆ THỐNG FHSS/NC-BFSK Nguyễn Văn Duẫn1*, Đỗ Quốc Trinh1, Nguyễn Tùng Hưng2, Nguyễn Anh Tuấn3 Tóm tắt: Bài báo giới thiệu một phương án cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed dựa vào các bit tin cậy có thể nâng cao chất lượng bộ giải mã LDPC trong hệ thống FHSS/NC-BFSK có PBNJ. Các kết quả mô phỏng cho thấy, kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến cho kết quả chính xác hơn và tiệm cận với trường hợp giá trị thực của hệ số tin cậy kênh truyền. Từ khóa: Ước lượng kênh Reed cải tiến, Mã LDPC, Thuật toán BPA, Bit tin cậy, Trải phổ nhảy tần. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Hệ thống thông tin sử dụng kỹ thuật trải phổ nhảy tần, kết hợp với điều chế dịch tần số, giải điều chế không kết hợp (FHSS/NC-BFSK: Frequency Hopping Spread Spectrum/Noncoherent-BFSK) được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực quân sự, bởi nó có nhiều tính năng ưu việt. Thứ nhất, tín hiệu của hệ thống có phổ rất rộng, khiến cho đối phương khó có thể sử dụng nhiễu băng rộng để chèn phá. Thứ hai, tín hiệu này phù hợp với các kênh không ổn định, khó khăn trong việc ước lượng pha sóng mang. Thứ ba, cấu trúc máy thu đơn giản, chịu được tác động của nhiễu mạnh. Nhiễu tạp âm một phần băng (PBNJ: Partial Band Noise Jamming) [1] là một trong những nhiễu cố ý cơ bản mà đối phương thường sử dụng, loại nhiễu này gây ảnh hưởng rất đáng kể đến chất lượng truyền tin của hệ thống FHSS/NC-BFSK. Cũng như các hệ thống thông tin thông thường, giải pháp để chống lại PBNJ trong hệ thống FHSS/NC-BFSK nhằm nâng cao chất lượng truyền tin là sử dụng kỹ thuật mã kênh. Mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC: Low Density Parity Check) [2] hiện nay vẫn là họ mã kênh mạnh nhất và đã được khuyến nghị sử dụng trong các hệ thống truyền tin thế hệ mới. Sử dụng mã LDPC trong hệ thống FHSS/NC-BFSK sẽ tạo thành hệ thống truyền dẫn vô tuyến có tính chống nhiễu cao, đáp ứng được các yêu cầu đặt ra trong lĩnh vực quân sự. Bộ giải mã LDPC sử dụng thuật toán giải mã Lan truyền niềm tin (BPA: Belief Propagation Algorithm) có đầu vào là tỉ lệ hợp lẽ theo hàm lô-ga-rít (LLR: Log-Likelihood Ratio) cho từng tín hiệu thu tương ứng với từng bit mã. Vì vậy, để nâng cao chất lượng giải mã LDPC thì cần phải ước lượng chính xác các tham số thống kê đặc trưng của kênh truyền từ tập tín hiệu thu được. Bài báo giới thiệu một phương án cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed dựa vào các bit tin cậy. Nội dung còn lại của bài báo được tổ chức thành các phần: Giới thiệu khái quát về hệ thống FHSS/NC-BFSK sử dụng mã LDPC có PBNJ; Nghiên cứu ảnh hưởng của sai lệch ước lượng kênh tới chất lượng bộ giải mã LDPC; Nghiên cứu kỹ thuật ước lượng kênh truyền thống và kỹ thuật ước lượng kênh của Reed, từ đó đề xuất phương án cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh của Reed dựa vào các bit tin cậy của từ mã; Giới thiệu thuật toán kết hợp kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến với giải mã lặp LDPC trong hệ thống FHSS/NC-BFSK có PBNJ. 2. KHÁI QUÁT HỆ THỐNG FHSS/NC-BFSK SỬ DỤNG MÃ LDPC CÓ PBNJ 2.1. Mô hình hệ thống Mô hình hệ thống thông tin FHSS/NC-BFSK sử dụng mã LDPC có PBNJ được mô tả như trên hình 1. Tại máy phát, chuỗi bit tin u được đưa đến bộ mã hóa LDPC để tạo thành từ mã y . Bộ ghép xen thực hiện hoán đổi vị trí của bit trong các từ mã y thành chuỗi y nhằm biến đổi lỗi cụm thường xuất hiện trên kênh thành lỗi đơn sau khi giải ghép xen ở máy thu để giúp cho bộ giải mã LDPC làm việc hiệu quả hơn. Tiếp theo, chuỗi Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính N. V. Duẫn, Đ. Q. Trinh,..., “Một kỹ thuật trong hệ thống FHSS/NC-BFSK.” 112 y được điều chế BFSK thành tín hiệu ds t( ) , sau đó tiếp tục được trải phổ FH thành tín hiệu ts t( ) để phát đi trên kênh. Tín hiệu ts t( ) truyền qua kênh chịu tác động của tạp âm Gauss phân bố chuẩn (AWGN: Additive White Gaussian Noise) là n t0( ) và nhiễu một phần băng PBNJ là Jn t( ). Tại máy thu có các khối tương tự để thực hiện chức năng ngược lại với các khối ở đầu phát, trong đó đầu ra của bộ giải điều chế NC-BFSK là các giá trị LLR ˆL( )y cho từng bit mã được đưa tới bộ giải mã LDPC. 2.2. Giải điều chế NC-BFSK 2.2.1. Giải điều chế NC-BFSK tính toán tối ưu LLR Bộ giải điều chế NC-BFSK tính toán tối ưu LLR trên kênh AWGN được mô tả như trên hình 2. Theo các tác giả tại [3], [4] thì LLR của tín hiệu phát is trong điều kiện thu được tín hiệu ir được tính như sau: Hình 2. Giải điều chế NC-BFSK và tính tối ưu LLR. Giải mã LDPC Tín hiệu thu ir    •I0  + Tính tối ưu LLR   ,ie1 ,ie0 /s gE 2 /s gE 2  •I0  Log •  Log • 2/ cos 2s tT f1  t dt0 • 2/ sin2s tT f1  t dt0 • r1,cos r1,sin   2    2  2/ cos 2s tT f0  t dt0 • 2/ sin2s tT f0  t dt0 • r0,cos r0,sin   2    2  Hình 1. Mô hình hệ thống FHSS/NC-BFSK có PBNJ. Giải trải phổ FH ( )dr t ( )tr t Giải điều chế NC-BFSK Giải ghép xen bit ˆL( )y Giải mã LDPC uˆNơi nhận tin hoặc người dùng ˆL( )y + + AWGN PBNJ ( )n t0 ( )Jn t Trải phổ FH ( )ds t ( )ts t Điều chế BFSK Ghép xen bit Mã hóa LDPC u yNguồn không nhớ rời rạc y Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 37, 06 - 2015 113   log log log ,                                              ,i i s s i i ,i ,i ,i i P s r E E L s r I x - I x P s r 1 0 1 0 02 2 0 00 = =   (1) trong đó, ,i ,ix e0 0= , ,i ,ix e1 1= ; và  i iL s r là của bit mã thứ i đưa tới bộ giải mã. 2.2.2. Giải điều chế NC-BFSK tính toán xấp xỉ LLR Việc tính toán tối ưu LLR của bộ giải điều chế NC-BFSK theo (1) cho bộ giải mã LDPC là khá phức tạp do có hàm Bessel  I0 đối với từng tín hiệu thu ; ...ir i n=1,2, , . Để khắc phục nhược điểm này, các tác giả tại [5] đã đơn giản hóa việc tính toán LLR bằng phương pháp tính xấp xỉ, cho phép kết hợp được với bộ giải mã LDPC. ▪ Trên kênh AWGN thì LLR được tính xấp xỉ như sau:         0 exp log log , exp        i ,i i i i i i ,i i i - r - / P s r L s r r L r P s r - r / 2 2 2 1 2 2 20 2 1 2 22 = = = 1 + 2 2         (2) trong đó, 0L phụ thuộc vào 0bE N/ , với bE là năng lượng của bit, và 0N là mật độ phổ công suất tạp âm AWGN. ▪ Trên kênh bị PBNJ thì LLR được tính xấp xỉ như sau:   1 ,i i iL s r L r= (3) trong đó, 1L phụ thuộc vào TbE N/ , với T   JNN N 0  , JN là mật độ phổ công suất PBNJ, J ssW W/ là tỉ lệ gây nhiễu (   ), ssW là băng tần trải phổ, và JW là băng tần bị PBNJ. Sơ đồ tính toán xấp xỉ LLR được mô tả như trên Hình 3. 2.3. Bộ giải mã LDPC Thuật toán giải mã BPA [2] có đầu vào là LLR của các bit mã được đưa đến từ bộ giải điều chế để giải mã với ma trận kiểm tra H . Tại mỗi lần lặp  , thuật toán có hai công đoạn chính: 1) cập nhật tin cho tất cả các nút bit và gửi thông tin từ các nút bit tới các nút kiểm tra có liên quan; 2) cập nhật tin cho tất cả các nút kiểm tra và gửi thông tin từ các nút kiểm tra tới các nút bit có liên quan. Đầu ra của bộ giải mã là LLR của các bit mã được quyết định cứng thành từ mã thăm dò y( )ˆ  . Nếu từ mã thăm dò thỏa mãn điều kiện: Ty( )ˆ . [0,0,...,0], H (4) Hình 3. Tính xấp xỉ LLR. Giải mã LDPC j,e1 j0,e    +   1L LLR ir Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính N. V. Duẫn, Đ. Q. Trinh,..., “Một kỹ thuật trong hệ thống FHSS/NC-BFSK.” 114 thì dừng lặp đưa ra từ mã hợp lệ y( ) , nếu không thì thực hiện lại quá trình trên cho đến khi số lần lặp đạt giá trị cực đại max và đưa ra từ mã lỗi y max ( )ˆ  . ▪ Khi thuật toán giải mã không thành công ở lần lặp cực đại max thì từ mã lỗi được quyết định tại max là y max ( )ˆ  . Điều này đã dẫn đến ý tưởng nghiên cứu của chúng tôi là cần khảo sát số bit lỗi của một từ mã lỗi qua các lần lặp, từ đó đề xuất phương án quyết định từ mã lỗi có số bit lỗi ít hơn tại lần lặp  phù hợp. Để giải quyết ý tưởng này, tại [6], chúng tôi đề xuất phương án quyết định từ mã lỗi có số bit lỗi ít hơn tại lần lặp  bằng việc cải tiến thuật toán BPA dựa vào trọng số của syndrome cứng (BPA-MS: BPA with Minimum Syndrome). ▪ Thuật toán BPA có đầu vào là LLR của tín hiệu thu tương ứng với từng bit mã. Vì vậy, để nâng cao chất lượng bộ giải mã LDPC thì cần phải ước lượng chính xác các tham số thống kê đặc trưng của kênh truyền từ tập tín hiệu thu được. Phần tiếp theo của bài báo, sẽ nghiên cứu ảnh hưởng của sai lệch ước lượng kênh tới chất lượng bộ giải mã LDPC. 3. ẢNH HƯỞNG CỦA SAI LỆCH ƯỚC LƯỢNG KÊNH TỚI CHẤT LƯỢNG BỘ GIẢI MÃ LDPC Để khảo sát ảnh hưởng của sai lệch ước lượng kênh tới chất lượng bộ giải mã, ta sẽ thực hiện mô phỏng Monte-Carlo cho mã LDPC kích thước (504,252) bằng thuật toán BPA trong hệ thống BFSK có PBNJ, trường hợp 0.7= và 0/ 9.5 dBE b N . Trên Hình 4 là kết quả khảo sát phẩm chất tỉ lệ lỗi bit (BER: Bit Error Ratio) bị ảnh hưởng bởi sai lệch ước lượng kênh khi /b JE N bị lệch offset giá trị bằng 0 dB, 1 dB, 2 dB, 3 dB, 4 dB, 5 dB, 6 dB so với giá trị thực của b J E N/ là 6.0 dB; 7.0 dB; 8.0 dB; 9.0 dB và 10 dB. Kết quả mô phỏng cho thấy, nếu ước lượng không chính xác b J E N/ thì chất lượng giải mã bị suy giảm rất đáng kể, đặc biệt ở vùng b J E N/ lớn. Ví dụ, tại giá trị thực của b J E N/ bằng 10 dB, nếu ước lượng chính xác b J E N/ (sai lệch ước lượng bằng 0 dB, tương đương với việc bộ giải mã biết trước phương sai thực của kênh) thì chất lượng giải mã có 5BER 3 10  , nếu ước lượng không chính xác b JE N/ (sai lệch ước lượng bằng dB-4 ) thì chất lượng giải mã bị suy giảm còn 2BER 2 10  . -6 -4 -2 0 2 4 6 10 -6 10 -5 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 Eb/Nj offset [dB] B E R 6.0 dB 7.0 dB 8.0 dB 9.0 dB 10 dB Mackay code (504,252) Hình 4. Ảnh hưởng của sai lệch ước lượng kênh tới chất lượng bộ giải mã LDPC. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 37, 06 - 2015 115 4. ĐỀ XUẤT PHƯƠNG ÁN CẢI TIẾN KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH THEO PHƯƠNG PHÁP CỦA REED DỰA VÀO CÁC BIT TIN CẬY 4.1. Các kỹ thuật ước lượng kênh 4.1.1. Kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp truyền thống Theo các tác giả tại [7], phương sai của kênh sẽ được ước lượng trước và độc lập với quá trình giải mã:     1 2 0ˆ ,     N k,jk j k,j x E X E X m N 2 222= = (5) trong đó,   1 0   N k,jk k,j x m E X N = = ; k jx , là tín hiệu thu của bit dữ liệu thứ k trong từ mã thứ j đưa tới bộ giải mã; N là chiều dài từ mã. 4.1.2. Kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed Tại [7] Reed cùng cộng sự đã đưa ra thuật toán ước lượng phương sai của kênh dựa vào chuỗi bit quyết định cứng của từ mã ở đầu ra bộ giải mã. Khi đó, phương sai của kênh sẽ được ước lượng theo:   21 02 ˆ ˆ ,    N k,j k k,jk j x a d N +1 = (6) trong đó,  kd 1, 1ˆ    là bit dữ liệu thứ k trong từ mã thứ j ; ka là hệ số pha-đinh của kênh, trên kênh AWGN thì k a 1 , N là chiều dài từ mã. 4.2. Phương án cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh của Reed dựa vào các bit tin cậy Kỹ thuật ước lượng kênh theo phương pháp của Reed đã sử dụng tất cả các bit trong từ mã thu được, nghĩa là, kỹ thuật này dựa vào cả thông tin của các bit không tin cậy trong từ mã lỗi, điều này đã làm ảnh hưởng đến độ chính xác ước lượng phương sai của kênh truyền. Trong mục này, chúng tôi sẽ đề xuất một phương án cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh của Reed bằng việc chỉ sử dụng các bit tin cậy, để từ đó có thể cho kết quả chính xác hơn. 4.2.1. Các bit tin cậy trong giải mã lặp LDPC Khi giải mã LDPC không thành công, các bit trong từ mã lỗi có thể được chia thành các bit tin cậy (RBs: Reliable Bits) và các bit không tin cậy (UBs: Unreliable Bits). Chúng tôi đưa ra định nghĩa các bit RBs là các bit có giá trị LLR lớn trong từ mã lỗi sau mỗi lần lặp, các bit còn lại là các bit UBs. Trong kỹ thuật giải mã, các bit RBs thường là các bit có xác suất bị lỗi rất thấp. Vì vậy số lượng các bit RBs sẽ phụ thuộc vào từ mã lỗi được quyết định ở đầu ra của bộ giải mã, nghĩa là từ mã lỗi có số bit lỗi nhỏ nhất sẽ có số bit RBs lớn nhất và ngược lại. Tuy nhiên, việc xác định từ mã lỗi có số bit lỗi nhỏ nhất sẽ rất khó khăn do bộ giải mã không biết trước từ mã đã phát. Do vậy có thể sử dụng phương án quyết định từ mã lỗi có số bit lỗi ít hơn bằng thuật toán giải mã cải tiến BPA-MS để tìm các bit RBs có hiệu quả, khi đó các bit RBs sẽ được xác định tại lần lặp có trọng số nhỏ nhất của syndrome cứng. Theo (7) thì số lượng các bit k dˆ càng lớn thì cho kết quả ước lượng kênh càng chính xác. Vì vậy, phải có phương án lựa chọn sao cho số lượng các bit RBs trong từ mã lỗi là lớn nhất. Bằng phương pháp mô phỏng chúng tôi đưa ra phương án lựa chọn số lượng các bit RBs có hiệu quả bằng việc dựa vào giá trị LLR trung bình của các bit mã trong từ mã lỗi, đó là M bit i x có giá trị LLR thỏa mãn điều kiện: Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính N. V. Duẫn, Đ. Q. Trinh,..., “Một kỹ thuật trong hệ thống FHSS/NC-BFSK.” 116    10 .     =1 N k k i M L x L x N (7) trong đó, số lượng M bit RBs sẽ phụ thuộc vào tình trạng của kênh bị PBNJ, nếu kênh tốt thì M sẽ tăng và ngược lại, nghĩa là M phụ thuộc vào giá trị của  . 4.2.2. Cải tiến kỹ thuật ước lượng kênh của Reed dựa vào các bit tin cậy Kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến (Modified Reed) sẽ được kết hợp với quá trình giải mã lặp LDPC và dựa vào các bit RBs trong từ mã lỗi được quyết định cứng tại đầu ra của bộ giải mã. Khi đó, phương sai của kênh sẽ được ước lượng theo:   2 12 ˆ ˆ ,     M i i,i j, x d M = (8) trong đó  id 1, 1ˆ    là bit RBs thứ i trong từ mã lỗi thứ j được quyết định bằng thuật toán BPA-MS tại lần lặp  có trọng số nhỏ nhất của syndrome cứng. Do M phụ thuộc vào  , nên 2ˆ j cũng phụ thuộc vào  , nghĩa là kênh tốt thì việc ước lượng 2ˆ j sẽ chính xác hơn. 5. KỸ THUẬT ƯỚC LƯỢNG KÊNH REED CẢI TIẾN CHO GIẢI MÃ LDPC TRONG HỆ THỐNG FHSS/NC-BFSK CÓ PBNJ Thuật toán BPA-MS thực hiện giải mã với ma trận kiểm tra H có đầu vào là LLR được tính theo (3). Do phương sai của kênh tại lần lặp đầu tiên chưa được ước lượng nên Hình 5. Kết hợp ước lượng kênh Reed cải tiến với thuật toán giải mã BPA-MS. Bộ giải điều chế NC-BFSK tính xấp xỉ LLR Xử lý tin tại các nút bit Xử lý tin tại các nút kiểm tra ( )ˆ 0?T. y H Đ S ( ) ( ) Từ mã hợp lệ ( )y Từ mã lỗi ( )ˆ y , thoát max ?  1   Tìm các bit RBs Tìm từ mã lỗi tại vị trí có trọng số nhỏ nhất của syndrome Đ S Tìm từ mã thăm dò ( )ˆ y Ước lượng kênh theo các bit RBs j,e1 0, je    +   1L LLR Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 37, 06 - 2015 117 giá trị 1L được chọn đủ lớn để BER ở mức nhỏ trong vùng sai lệch ước lượng kênh (Hình 4), bằng phương pháp mô phỏng chúng tôi tìm ra được giá trị 1L phù hợp bằng 100. Tại mỗi lần lặp  , thuật toán có hai công đoạn chính: 1) cập nhật tin cho tất cả các nút bit và gửi thông tin từ các nút bit tới các nút kiểm tra có liên quan; 2) cập nhật tin cho tất cả các nút kiểm tra và gửi thông tin từ các nút kiểm tra tới các nút bit có liên quan. Đầu ra của bộ giải mã là LLR của các bit mã được quyết định cứng thành từ mã thăm dò y( )ˆ  . Nếu từ mã thăm dò thỏa mãn điều kiện (4) thì dừng lặp và đưa ra từ mã hợp lệ ( )y , nếu không thì tìm trọng số nhỏ nhất của syndrome cứng tại lần lặp    max)(1   . Nếu tìm thấy sẽ sắp xếp LLR của các bit trong từ mã lỗi tại lần lặp  theo trình tự tăng dần để lựa chọn các bit RBs theo (7), sau đó thực hiện ước lượng phương sai của kênh theo (8) với các bit RBs đã tìm được để tính giá trị 1L trong (3) cho giải mã ở những lần lặp tiếp theo. Tiếp tục giải mã với 1L đã tính được cho đến khi số lần lặp đạt giá trị cực đại max , nếu không thành công sẽ đưa ra từ mã lỗi có số lỗi ít hơn. Trên Hình 5 là lưu đồ thuật toán kết hợp kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến với thuật toán giải mã BPA-MS. Để chứng minh tính hiệu quả của kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến, ta sẽ thực hiện mô phỏng Monte-Carlo cho mã LDPC kích thước (504,252) nhằm so sánh độ chính xác phương sai ước lượng (Hình 6) của kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến được tính theo (8) với kỹ thuật ước lượng kênh truyền thống được tính theo (5), kỹ thuật ước lượng kênh của Reed được tính theo (6) và phương sai thực của kênh được tính như sau: 2 10 .T        bE N10 (9) Đồng thời đánh giá phẩm chất BER của thuật toán giải mã BPA-MS sử dụng các kỹ thuật ước lượng kênh khác nhau (Hình 7). Kịch bản mô phỏng cho dữ liệu truyền được điều chế BFSK, giải điều chế là NC-BFSK tính toán xấp xỉ LLR; kênh truyền có PBNJ, trường hợp 0.7= và 0/ 9.5 dBE b N ; thuật toán giải mã BPA-MS có số lần lặp cực đại là  max 100 . Hình 6. Phương sai của các kỹ thuật ước lượng kênh cho giải mã LDPC. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Exact Variance E st im a te d V a ri a n c e True Modified Reed (0.7) Reed (0.7) Conventional (0.7) Mackay code (504,252) 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10 10.5 10 -7 10 -6 10 -5 10 -4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 Eb/Nj [dB] B E R BPA-MS with True BPA-MS with Modified Reed BPA-MS with Reed BPA-MS with Conventional Hình 7. Phẩm chất BER của thuật toán BPA-MS sử dụng các kỹ thuật ước lượng kênh. Mackay code (504,252) Công nghệ thông tin & Khoa học máy tính N. V. Duẫn, Đ. Q. Trinh,..., “Một kỹ thuật trong hệ thống FHSS/NC-BFSK.” 118 Kết quả mô phỏng trên hình 6 và hình 7 cho thấy, kỹ thuật ước lượng phương sai Reed cải tiến (Modified Reed) cho kết quả chính xác hơn nhiều so với kỹ thuật truyền thống (Conventional), chính xác hơn kỹ thuật của Reed và đã tiệm cận với trường hợp bộ giải mã biết trước phương sai thực của kênh (True); Phẩm chất BER của kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến tốt nhất, và đã tiến sát với trường hợp giá trị thực của hệ số tin cậy kênh truyền. 6. KẾT LUẬN Nội dung bài báo đã nghiên cứu ảnh hưởng của sai lệch ước lượng kênh đến chất lượng bộ giải mã LDPC trong hệ thống FHSS/NC-BFSK có PBNJ. Kết quả mô phỏng cho thấy, nếu ước lượng kênh không chính xác thì chất lượng bộ giải mã bị suy giảm rất đáng kể. Từ kỹ thuật ước lượng kênh của Reed, chúng tôi đã đề xuất phương án cải tiến dựa vào các bit tin cậy của từ mã lỗi được quyết định bằng thuật toán giải mã BPA-MS. Kết quả mô phỏng trong hệ thống FHSS/NC-BFSK có PBNJ cho thấy, kỹ thuật ước lượng kênh Reed cải tiến cho kết quả chính xác hơn và tiệm cận với trường hợp giá trị thực của hệ số tin cậy kênh truyền. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Simon M. K. , Omura J. K. , Scholtz R. A. and Levitt B. K. , “Spread spectrum communication,” Computer science press, Printed in the USA. 1985. [2]. R. G. Gallager, “Low Density Parity Check Codes,” IRE Transactions on Information Theory, Vol. 8, No. 1, January 1962, pp. 21-28. [3]. S. G. Wilson, “Digital Modulation and Coding,” Prentice Hall, 1996. [4]. J. G. Proakis, “Digital Communications,” 3 Edition 1995. [5]. N. T. Thái, N. D. Khoa, N. T. Hưng, “Đơn giản hóa thu không kết hợp đối với điều chế BFSK khi sử dụng mã Turbo,” Chuyên san các công trình nghiên cứu – triển khai viễn thông và công nghệ thông tin, Bộ bưu chính viễn thông, số 16, 2006, tr. 43-49. [6]. N. V. Duẫn, N. T. Hưng và N. T. H. Nhung, “Giải mã LDPC dựa trên trọng số của syndrome,” Tạp chí Khoa học & Kỹ thuật - Học viện KTQS, số 155, 2013, tr. 45-56. [7]. M. Reed and J. Asenstorfer, “A novel variance estimator for turbo-code decoding,” in Proc. ICT '97, (Melbourne, Australia), April 1997, pp. 173-178. ABSTRACT AN EFFECTIVE CHANNEL ESTIMATION TECHNIQUE FOR LDPC DECODING IN FHSS/NC-BFSK SYSTEM In this paper, we introduce an improved technique of Reed’s channel estimation based on reliable bits, which can improve the quality of LDPC decoding in system FHSS/NC-BFSK with PBNJ. It is shown that simulation results of this technique are more accurate than technique of Reed and they are asymptotic with the real value of the channel reliability factor. Keywords: Channel estimation of Reed, LDPC code, BPA, Reliable Bit, Frequence Hopping Spread Spectrum. Nhận bài ngày 17 tháng 03 năm 2015 Hoàn thiện ngày 10 tháng 06 năm 2015 Chấp nhận đăng ngày 12 tháng 06 năm 2015 Địa chỉ: 1Học viện Kỹ thuật quân sự; *Email: nvduan1975@yahoo.com.vn; 2Đại học Thông tin Liên lạc; 3Đại học CNTT & TT - Đại học Thái nguyên.