BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI
TRẦN NGỌC TUẤN
ỨNG DỤNG CỦA XỬ LÝ SỐ TÍN HIỆU TRONG THÔNG TIN SỐ –
TỐI ƯU HÓA SỰ KẾT HỢP MÃ NGUỒN VÀ MÃ KÊNH
Chuyên ngành : Kỹ thuật viễn thông
Mã số
: 62520208
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
PGS.TS. NGUYỄN QUỐC TRUNG
Hà Nội - 2017
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng luận án này là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự
hướng dẫn của giáo viên hướng dẫn trong quá trình làm nghiên cứu sinh. Các số
liệu và kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng xuất hiện trong công bố của
các tác giả khác.
Giáo viên hướng dẫn
Hà Nội, ngày tháng
năm 2017
Nghiên cứu sinh
PGS.TS. Nguyễn Quốc Trung
Trần Ngọc Tuấn
i
LỜI CẢM ƠN
Đầu tiên, tác giả xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo PGS.TS. Nguyễn
Quốc Trung, người giành nhiều thời gian và tâm huyết để hướng dẫn và định hướng
cho tác giả trong suôt quá trình làm luận án.
Xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo trường Đại học Bách khoa Hà Nội, Viện Điện
tử - Viễn thông và Bộ môn Kỹ thuật thông tin đã tạo mọi điều kiện thuận lợi trong
quá trình làm nghiên cứu sinh của tác giả. Xin cảm ơn các thầy cô giáo, các anh chị
em đồng nghiệp đã nhiệt tình giúp đỡ, hỗ trợ và động viên tác giả trong quá trình
thực hiện luận án.
Cuối cùng, tác xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã luôn động viên, hỗ trợ về tinh
thần và thời gian để tạo điều kiện và giúp tác giả trong quá trình học tập và nghiên
cứu.
Tác giả luận án
Trần Ngọc Tuấn
ii
MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................. i
LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................................... ii
MỤC LỤC ...........................................................................................................................iii
DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT................................................................. vi
DANH MỤC CÁC BẢNG.................................................................................................. ix
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ............................................................................. x
CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC DÙNG TRONG LUẬN ÁN ............................................ xii
MỞ ĐẦU............................................................................................................................... 1
1. Giới thiệu đề tài ....................................................................................................................... 1
2. Những vấn đề còn tồn tại ........................................................................................................ 3
3. Mục tiêu, đối tượng và phương pháp nghiên cứu của luận án............................................ 4
3.1. Mục tiêu nghiên cứu......................................................................................................................... 4
3.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .................................................................................................... 4
3.3. Phương pháp nghiên cứu.................................................................................................................. 4
4. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của luận án.............................................................. 5
4.1. Ý nghĩa khoa học ............................................................................................................................. 5
4.2. Ý nghĩa thực tiễn.............................................................................................................................. 5
5. Các đóng góp mới của luận án ............................................................................................... 5
6. Cấu trúc của luận án ............................................................................................................... 6
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG THÔNG TIN SỐ VÀ KỸ THUẬT KẾT
HỢP MÃ NGUỒN VÀ MÃ KÊNH.................................................................................... 8
1.1. Kết hợp mã nguồn và mã kênh trong thông tin số ............................................................ 8
1.1.1. Hệ thống thông tin số truyền thống ............................................................................................... 8
1.1.2. Kỹ thuật kết hợp mã nguồn và mã kênh JSCC.............................................................................. 9
1.2. Lượng tử hóa tín hiệu......................................................................................................... 14
1.2.1. Lượng tử hóa vectơ ..................................................................................................................... 14
1.2.2. Điều kiện lượng tử hóa tối ưu ..................................................................................................... 15
1.2.3. Thiết kế bảng mã cho bộ lượng tử hóa vectơ .............................................................................. 16
1.3. Các tính chất và ứng dụng của kỹ thuật lượng tử hóa vectơ.......................................... 18
1.3.1. Đặc điểm của kỹ thuật lượng tử hóa vectơ.................................................................................. 18
1.3.2. Lượng tử hóa các tham số của các bộ mã hóa tiếng nói.............................................................. 20
1.4. Kết hợp mã nguồn và mã kênh – mã chống lỗi không dư thừa...................................... 25
1.4.1. Phương pháp lượng tử hóa vectơ tối ưu theo kênh COVQ ......................................................... 25
1.4.2. Phương pháp tối ưu hóa thứ tự bảng mã ..................................................................................... 27
1.5. Kết luận chương 1............................................................................................................... 29
CHƯƠNG 2. KẾT HỢP MÃ NGUỒN VÀ MÃ KÊNH BẰNG PHƯƠNG PHÁP TỐI
ƯU HÓA THỨ TỰ BẢNG MÃ CỦA BỘ LƯỢNG TỬ HÓA....................................... 31
2.1. Giới thiệu chương ............................................................................................................... 31
iii
2.2. Phương pháp tối ưu hóa thứ tự bảng mã (phương pháp IA) ......................................... 32
2.2.1. Mô hình toán học của bài toán IA ............................................................................................... 32
2.2.2. Các bước triển khai phương pháp IA .......................................................................................... 33
2.2.3. Các khái niệm trong bài toán IA ................................................................................................. 34
2.2.4. Các thuật toán IA ........................................................................................................................ 34
2.3. Thuật toán mô phỏng luyện kim SA ................................................................................. 36
2.3.1. Cơ sở của thuật toán SA.............................................................................................................. 36
2.3.2. Thuật toán SA và các tham số ..................................................................................................... 38
2.3.3. Thuật toán ISA cho bài toán tối ưu IA ........................................................................................ 39
2.4. Cải tiến thuật toán SA ........................................................................................................ 39
2.4.1. Những hạn chế của thuật toán SA ............................................................................................... 39
2.4.2. Các giải pháp cải tiến thuật toán SA cho bài toán IA.................................................................. 40
2.4.3. Thuật toán SA cải tiến – Thuật toán MSA .................................................................................. 43
2.4.4. Lựa chọn các tham số điều khiển cho thuật toán SA/MSA......................................................... 44
2.4.5. Kết quả mô phỏng và bàn luận.................................................................................................... 51
2.5. Cải tiến thuật toán MSA với cơ chế ngăn chặn tìm kiếm trùng lặp............................... 55
2.5.1. Khả năng tìm kiếm trùng lặp của thuật toán MSA...................................................................... 55
2.5.2. Cơ chế chống duyệt trùng lặp của thuật giải tìm kiếm Tabu....................................................... 57
2.5.3. Cải tiến cơ chế chống duyệt trùng lặp và áp dụng cho thuật toán MSA...................................... 58
2.5.4. Thuật toán MSA sử dụng cơ chế tránh duyệt trùng lặp cải tiến .................................................. 64
2.5.5. Mô phỏng và bàn luận................................................................................................................. 66
2.6. Kết luận chương 2............................................................................................................... 68
CHƯƠNG 3. KẾT HỢP MÃ NGUỒN VÀ MÃ KÊNH VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐIỀU
CHẾ SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA THỨ TỰ BẢNG MÃ .................... 70
3.1. Đặt vấn đề............................................................................................................................ 70
3.2. Kết hợp mã nguồn và mã kênh trong các hệ thống điều chế số nhiều mức bằng phương
pháp IA....................................................................................................................................... 71
3.2.1. Mô hình hệ thống và các tham số................................................................................................ 71
3.2.2. Xác suất chuyển đổi ký tự (Symbol Transition Probability) ....................................................... 74
3.2.3. Xác suất chuyển đổi từ mã (Codeword Transition Probability) .................................................. 76
3.2.4. Mô phỏng và kết quả................................................................................................................... 78
3.3. Kết hợp mã nguồn mã kênh và kỹ thuật điều chế ........................................................... 84
3.3.1. Mở rộng bài toán IA có xét đến phương pháp điều chế số.......................................................... 84
3.3.2. Mô hình hệ thống và các tham số................................................................................................ 85
3.3.3. Ước lượng xác suất chuyển đổi từ mã PC(a,b) ............................................................................ 87
3.3.4. Phương pháp kết hợp mã nguồn và mã kênh và kỹ thuật điều chế.............................................. 89
3.3.5. Các thí nghiệm mô phỏng và kết quả .......................................................................................... 90
3.4. Kết luận chương 3............................................................................................................... 94
CHƯƠNG 4. ỨNG DỤNG CỦA PHƯƠNG PHÁP IA VÀO KỸ THUẬT LƯỢNG TỬ
HÓA VECTƠ CÓ CẤU TRÚC VÀ TRONG MÃ HÓA TIẾNG NÓI ......................... 96
4.1. Giới thiệu............................................................................................................................. 96
4.2. Lượng tử hóa Vectơ có cấu trúc........................................................................................ 96
4.3. Kỹ thuật lượng tử hóa vectơ chuyển mạch phân đoạn SSVQ ........................................ 98
4.3.1. Thiết kế bộ lượng tử hóa SSVQ .................................................................................................. 98
4.3.2. Bộ lượng tử hóa SSVQ ............................................................................................................... 99
4.3.3. Đề xuất phương pháp lượng tử hóa IA-SSVQ .......................................................................... 100
4.3.4. Kết quả mô phỏng và bàn luận.................................................................................................. 101
iv
4.4. Ứng dụng kỹ thuật IA-SSVQ trong mã hóa tiếng nói ................................................... 102
4.4.1. Lượng tử hóa các tham số LPC ................................................................................................. 102
4.4.2. Bộ lượng tử hóa LSF-IA-SSVQ................................................................................................ 104
4.4.3. Mô phỏng bộ lượng tử hóa LSF băng rộng và kết quả.............................................................. 105
4.5. Kết luận chương 4............................................................................................................. 107
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO ............................................. 109
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN......................... 111
TÀI LIỆU THAM KHẢO............................................................................................... 112
v
DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
Thuật ngữ
viết tắt
Thuật ngữ tiếng Anh
Giải thích tiếng Việt
ADPCM
Adaptive Differential Pulse Code
Modulation
Điều chế xung mã vi sai thích nghi
AMR-WB
Adaptive Muti-Rate Wideband
Băng rộng đa tốc độ thích ứng
AWGN
Additive White Gaussian Noise
Nhiễu Gauss trắng cộng tính
BER
Bit Erorr Rate
Tỷ lệ lỗi bit
BSA
Binary Switching Algorithm
Thuật toán hoán đổi cặp
BSC
Binary Symetric Channel
Kênh nhị phân đối xứng
COQ
Channel Optimized Quantization
Lượng tử hóa tối ưu theo kênh
COSQ
Channel Optimized Scalar
Quantization
Lượng tử hóa vô hướng tối ưu theo
kênh
COVQ
Channel Optimized Vector
Quantization
Lượng tử hóa véctơ tối ưu theo kênh
COSC
Channel-Optimized Source Coding
Mã nguồn tối ưu theo kênh
COSSVQ
Channel Optimized Switched Split
Vector Quantization
Lượng tử hóa vectơ chuyển mạch
phân đoạn tối ưu theo kênh
CSNR
Channel Signal-to-Noise Ratio
Tỷ số tín hiệu trên tạp âm của kênh
DMC
Discrete Memoryless Channel
Kênh rời rạc không nhớ
DPCM
Differential Pulse Code Modulation
Điều chế xung mã vi sai
EAIAA
Evolutionary Algorithm Based Index Thuật toán gán chỉ số dựa trên thuật
Assignment Algorithm
toán tiến hóa
EEP
Equal Error Protection
Mức độ bảo vệ đều
FEC
Forward Error Correction
Mã sửa lỗi
GA
Genetic Algorithm
Giải thuật di truyền
GCD
Greatest Common Divisor
Ước chung lớn nhất
GLA
Generalized Lloyd Algorithm
Thuật toán Lloyd tổng quát
IA
Index Assignment
Đánh (gán) chỉ số
IRCC
Irregular Convolutional Code
Mã xoắn không đều
vi
ISA
Improved Simulated Annealing
Mô phỏng luyện kim cải tiến
ISF
Immittance Spectral Frequency
Tần số phổ hỗ dẫn
JSCC
Joint Source-Channel Coding
Phối hợp mã nguồn mã kênh
LBG
Linde-Buzo-Gray
Tên của thuật toán được đặt bởi 3
chữ đầu của tên 3 tác giả
LPC
Linear Predictive Coding
Mã hóa dự đoán tuyến tính
LSF
Line Spectral Frequency
Tần số phổ vạch
LTP
Long Term Prediction
Dự đoán thời gian dài
MAP
Maximum A Posteriori
Hậu nghiệm cực đại
MGF
Moment Generating Function
Hàm sinh mô-men
MSA
Modified Simulated Annealing
Mô phỏng luyện thép sửa đổi
MTS
Modified Tabu Search
Tìm kiếm Tabu sửa đổi
PCM
Pulse Code Modulation
Điều chế xung mã
PDF
Probability Density Function
Hàm mật độ xác suất
PGA
Parallel Genetic Algorithm
Giải thuật di truyền song song
PSK
Phase Shift Keying
Khóa dịch chuyển pha
QAM
Quadrature Amplitude Modulation
Điều chế biên độ cầu phương
QPSK
Quadrature Amplitude Phase Shift
Keying
Khóa dịch pha cầu phương
RCPC
Rate-Compatible Punctured
Convolution Code
Mã xoắn đột lỗ tốc độ thích ứng
SA
Simulated Annealing
Mô phỏng luyện thép
SATS
Simulated Annealing - Tabu Search
Mô phỏng luyện thép - Tìm kiếm
Tabu
SOCC
Source-Optimized Channel Coding
Mã kênh tối ưu theo mã nguồn
SOVQ
Source Optimized Vector
Quantization
Lượng tử hóa véctơ tối ưu hóa theo
nguồn
SED
Squared Euclidean Distance
Khoảng cách Euclid bình phương
SD
Spectral Distortion
Độ méo phổ
SNR
Signal to Noise Ratio
Tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm
vii
SNqR
Signal to Quantization Noise Ratio
Tỷ lệ tín hiệu trên tạp âm lượng tử
SQ
Scalar Quantization
Lượng tử hóa vô hướng
SSVQ
Switched Split Vector Quantization
Lượng tử hóa Vectơ chuyển mạch
phân đoạn
SVQ
Split Vector Quantization
Lượng tử hóa Véctơ phân đoạn
TS
Tabu Search
Tìm kiếm Tabu
TSCC
Tandem Source Channel Coding
Mã nguồn và mã kênh nối tiếp
UEP
Unequal Error Protection
Mức độ bảo vệ không đều
VQ
Vector Quantization
Lượng tử hóa Véctơ
WED
Weighted Euclidean Distance
Khoảng cách Euclid có trọng số
viii
DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1. Điều kiện và cách chọn các tham số điều khiển của thuật toán SA/MSA .......... 50
Bảng 2.2. Ví dụ về cách chọn các tham số điều khiển ........................................................ 51
Bảng 2.3. Các tham số điều khiển của thuật toán SA/MSA sử dụng trong mô phỏng........ 52
Bảng 2.4. So sánh thời gian chạy thuật toán SA và MSA (tính bằng giây) ........................ 52
Bảng 2.5. So sánh kết quả của các thuật toán IA................................................................. 54
Bảng 2.6. Danh sách các cặp vị trí K_LIST với trường hợp N = 4 ...................................... 63
Bảng 2.7. Các thông số của hệ thống sử dụng để mô phỏng thuật toán MSA và SATS..... 66
Bảng 2.8. Các tham số điều khiển của các thuật toán SA với 2 kịch bản mô phỏng. ......... 67
Bảng 2.9. Kết quả của 3 thuật toán SA, MSA và SATS sau 10000 lần thực hiện (kịch bản
1, số vòng lặp 434) .............................................................................................................. 67
Bảng 2.10. Kết quả của thuật toán MSA và SATS sau 10000 lần thực hiện (kịch bản 2, số
vòng lặp 1604) ..................................................................................................................... 67
Bảng 3.1. Các thông số của hệ thống mô phỏng. ................................................................ 78
Bảng 3.2. Các tham số đầu vào của 4 trường hợp mô phỏng.............................................. 79
Bảng 3.3. Các thông số của hệ thống có sử dụng mã kênh dùng cho mô phỏng. ............... 90
Bảng 3.4. Các khả năng phân phối từ mã b 7 bit vào các ký tự 4 bit (hệ thống sử dụng mã
Hamming (7,4) và điều chế 16-QAM) ................................................................................ 91
Bảng 3.5. Các khả năng phân phối từ mã b 7 bit vào các ký tự 6 bit (hệ thống sử dụng mã
Hamming (7,4) và điều chế 64-QAM) ................................................................................ 92
Bảng 4.1. So sánh hoạt động của các bộ lượng tử hóa LSF SSVQ 46bit/khung. ............. 106
Bảng 4.2. So sánh hiệu của của các bộ lượng tử hóa LSF-SSVQ kết hợp với mã kênh. .. 106
ix
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1. Sơ đồ khối cơ bản của một hệ thống thông tin số truyền thống ............................ 8
Hình 1.2. Sơ đồ khối một bộ lượng tử hóa véctơ. ............................................................... 14
Hình 1.3. Ví dụ về các vectơ mã trong lượng tử hóa vectơ 2 chiều. ................................... 16
Hình 1.4. So sánh các kỹ thuật lượng tử hóa véctơ 2bit/mẫu với số chiều khác nhau ........ 19
Hình 1.5. Lượng tử hóa VQ với các nguồn tín hiệu có độ tương quan khác nhau.............. 19
Hình 1.6. Dạng sóng của tín hiệu tiếng nói hữu thanh và vô thanh .................................... 20
Hình 1.7. Phổ của tín hiệu tiếng nói băng hẹp và băng rộng............................................... 21
Hình 1.8. Cấu tạo bộ máy phát âm. ..................................................................................... 22
Hình 1.9. Mô hình phát âm.................................................................................................. 22
Hình 1.10. Đồ thị thời gian của tín hiệu gốc, tín hiệu sai số LPC và sai số Pitch. .............. 24
Hình 1.11. Mô hình bên thu và bên phát tiếng nói. ............................................................. 24
Hình 1.12. So sánh hiệu quả hoạt động của phương pháp COVQ với phương pháp VQ
truyền thống......................................................................................................................... 27
Hình 1.13. Một phương án gán chỉ số cho các vectơ mã trong bảng mã kích thước N....... 27
Hình 1.14. So sánh hiệu quả của các phương án đánh chỉ số khác nhau. ........................... 28
Hình 1.15. Phương pháp IA tối ưu với các mức nhiễu CSNR khác nhau ........................... 29
Hình 2.1. Quá trình truyền dẫn dưới sự tác động của nhiễu................................................ 32
Hình 2.2. Ba bước triển khai phương pháp IA. ................................................................... 33
Hình 2.3. Sự thay đổi D(π) qua các bước lặp của thuật toán MSA (trường hợp N=32, số
bước lặp chọn đủ lớn).......................................................................................................... 45
Hình 2.4. Sự thay đổi D(π) qua các bước lặp của thuật toán MSA (trường hợp N=128, số
bước lặp chọn không đủ lớn)............................................................................................... 46
Hình 2.5. Sự thay đổi D(π) qua các bước lặp của thuật toán MSA (trường hợp N=256, số
bước lặp chọn không đủ lớn)............................................................................................... 46
Hình 2.6. Quan hệ giữa số bước lặp nT (số trạng thái) và αT ............................................... 48
Hình 2.7. Mô hình và các tham số của hệ thống mô phỏng ................................................ 51
Hình 2.8. Kết quả hàm mục tiêu D(π) theo các lần lặp của thuật toán SA.......................... 55
Hình 2.9. Kết quả hàm mục tiêu D(π) theo các lần lặp của thuật toán MSA. ..................... 55
Hình 2.11. Cơ chế hoạt động của danh sách Tabu cải tiến, mỗi mục bao gồm 4 thành phần,
trường hợp N = 4, LTB = 3.................................................................................................... 61
x
Hình 2.12. Ví dụ về khả năng duyệt trùng lặp khi sử dụng điều kiện yêu cầu giống nhau
hoàn toàn khi so sánh cặp giá trị.......................................................................................... 62
Hình 2.13. Cơ chế hoạt động của danh sách cấm Tabu cải tiến, mỗi mục bao gồm 3 thành
phần, trường hợp N = 4, LTB = 3 .......................................................................................... 64
Hình 3.1. Sơ đồ khối của hệ thống ...................................................................................... 72
Hình 3.2. Các khả năng phân phối từ mã n bit b1b2...bn vào các ký tự m bit....................... 72
Hình 3.3. Vùng quyết định của một điểm tín hiệu điều chế ................................................ 74
Hình 3.4. Hai loại vùng cơ bản tạo thành các vùng quyết định........................................... 75
Hình 3.5. Các khả năng phân phối từ mã 7 bit vào các ký tự 4 bit (M=16, N=128) ........... 79
Hình 3.6. Kết quả ước lượng các tham số PC(a,b) bằng các phương pháp khác nhau ........ 81
Hình 3.7. So sánh hoạt động của các phương pháp IA khác nhau ...................................... 83
Hình 3.8. Sơ đồ khối của hệ thống ...................................................................................... 86
Hình 3.9. Ví dụ về quá trình truyền từ mã n bit sử dụng điều chế số.................................. 86
Hình 3.10. Ví dụ về một khả năng phân phối từ mã b độ dài n bit vào các ký tự m bit ...... 88
Hình 3.11. So sánh các phương pháp đánh chỉ số IA khi kết hợp với mã Hamming (7,4). 93
Hình 4.1. Quá trình thiết kế bộ lượng tử hóa SSVQ. .......................................................... 98
Hình 4.2. Sơ đồ khối bộ lượng tử hóa SSVQ ...................................................................... 99
Hình 4.3. So sánh hoạt động của các phương pháp SSVQ khác nhau. ............................. 101
xi
CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC DÙNG TRONG LUẬN ÁN
Ký hiệu
Ý nghĩa
∈
Thuộc (tập hợp)
∉
Không thuộc (tập hợp)
∅
Tập rỗng
∀
Với mọi
∞
Vô cùng
Được định nghĩa là
P(X|Y)
Xác suất xảy ra sự kiện X khi sự kiện Y xảy ra (Xác suất có điều kiện)
n
k
Tổ hợp chập k của n phần tử
A
Phép làm tròn tăng (trả về số nguyên lớn hơn A mà gần với A nhất)
x
Chuẩn Euclid của véctơ x
xii
MỞ ĐẦU
1. Giới thiệu đề tài
Những hệ thống thông tin ngày nay luôn đòi hỏi nâng cao tốc độ và chất lượng truyền
dẫn đồng thời có khả năng truyền lượng thông tin nhiều nhất có thể trong điều kiện nhất
định của môi trường truyền dẫn. Để đáp ứng những yêu cầu này, các nghiên cứu không
ngừng tập trung vào việc tăng chất lượng của tín hiệu truyền dẫn đồng thời vẫn giữ được
độ phức tạp của hệ thống ở mức độ hợp lý. Một trong những vấn đề gặp phải khi cải tiến
và nâng cấp các hệ thống là khả năng tận dụng và kế thừa được các hệ thống sẵn có hoặc
các thiết kế hệ thống sẵn có, tránh được việc phải thiết kế lại toàn bộ hệ thống. Việc thiết
kế và thay thế toàn bộ hệ thống đang hoạt động sẽ rất phức tạp, tốn nhiều thời gian và chi
phí. Để có thể kế thừa được các hệ thống sẵn có thì đòi hỏi các cải tiến chỉ thực hiện tại
một số thành phần của hệ thống và không gây ảnh hưởng đến các thành phần khác của hệ
thống.
Trước đây theo lý thuyết của Shannon đưa ra năm 1948 [1], mã hóa nguồn và mã hóa
kênh có thể được thiết kế và hoạt động độc lập với nhau mà không mất đi sự tối ưu. Từ đó
các hệ thống thông tin số truyền thống đều được thiết kế theo cấu trúc nối tiếp mã nguồn
rồi đến mã kênh TSCC (Tandem Source Channel Coding) riêng biệt. Mã nguồn được thiết
kế trong điều kiện kênh lý tưởng tức mà không quan tâm đến ảnh hưởng của nhiễu kênh,
nhằm giảm thiểu tốc độ bit của nguồn tín hiệu sau mã hóa mà vẫn đảm bảo chất lượng tín
hiệu sau khi khôi phục lại. Tiếp đến mã kênh [8,7] được thiết kế để giảm thiểu tác động
của nhiễu kênh mà không quan tâm đến các thông tin trong mã nguồn.
Tuy nhiên định lý của Shannon chỉ đúng trong trường hợp lý tưởng, khi cả bên phát và
bên thu không bị giới hạn về độ phức tạp và độ trễ. Điều này không phải luôn đúng trong
thực tế, nhất là khi độ phức tạp và độ trễ là hai yếu tố giới hạn đối với các ứng dụng truyền
dẫn thời gian thực. Hơn nữa với thiết kế nối tiếp như vậy thì chất lượng truyền dẫn sẽ giảm
rất mạnh khi chất lượng của kênh truyền giảm xuống một ngưỡng nào đó. Nguyên nhân là
do khi nhiễu lớn thì mã kênh cũng bị tác động mạnh của nhiễu và do đó không những mất
khả năng phát hiện và sửa lỗi mà cơ chế sửa lỗi còn có thể gây ra nhiều lỗi hơn. Trong
những trường hợp hệ thống TSCC không đạt hiệu quả cao, nhiều nghiên cứu đã tập trung
vào một phương pháp mới đó là kết hợp mã nguồn và mã kênh JSCC (Joint Source
Channel Coding) nhằm đạt được hiệu quả hoạt động tốt hơn mà vẫn đảm bảo độ trễ và độ
phức tạp ở một mức độ nhất định.
Các kỹ thuật phối hợp mã nguồn và mã kênh thông thường được phát triển dựa trên sự
nghiên cứu các đặc tính của tín hiệu cần truyền, của mã nguồn (phương pháp mã hóa tín
hiệu), của kênh truyền và của mã kênh (phương pháp mã hóa để phát hiện và sửa lỗi sai).
Cho đến nay có nhiều nghiên cứu về các kỹ thuật phối hợp mã nguồn với mã kênh và đã
đạt được một số kết quả nhất định, đã được ứng dụng trong các chuẩn mã hóa tín hiệu
1
nhằm nâng cao chất lượng tín hiệu mà vẫn tiết kiệm được tài nguyên hệ thống. Tổng quan
về các phương pháp kết hợp mã nguồn và mã kênh được trình bày chi tiết ở Chương 1 của
luận án này, trong đó kỹ thuật JSCC được phân loại thành các nhóm chính bao gồm: Mã
kênh tối ưu theo mã nguồn, mã nguồn tối ưu theo kênh, và nhóm các kỹ thuật khác.
Phương pháp được nghiên cứu nhiều nhất là mã kênh tối ưu theo nguồn SOCC
(Source Optimized Channel Coding), điển hình của phương pháp này là kỹ thuật mã hóa
bảo vệ không đều UEP (Unequal Error Protection). Trong quá trình mã hóa, mã nguồn và
mã kênh vẫn được mã hóa độc lập, nhưng trong quá trình thiết kế bộ mã kênh sẽ phân làm
nhiều mức bảo vệ khác nhau. Những dữ liệu quan trọng trong mã nguồn sẽ được bảo vệ ở
mức độ cao hơn (với nhiều bit bảo vệ hơn) những dữ liệu ít quan trọng. Thậm chí những
dữ liệu không quan trọng hoặc có độ nhạy thấp có thể không cần được bảo vệ. Kỹ thuật
UEP giúp hệ thống hoạt động hiệu quả hơn và cho hiệu quả sử dụng băng thông tốt hơn.
Đổi lại, kỹ thuật này làm tăng độ phức tạp của hệ thống do phải mã hóa kênh với nhiều
mức khác nhau. Mỗi kỹ thuật UEP chỉ áp dụng được với đúng một trường hợp đặc thù của
hệ thống với một mã nguồn và một mã kênh trong một điều kiện kênh truyền nhất định do
đó độ linh hoạt của kỹ thuật UEP vào loại thấp nhất trong các kỹ thuật JSCC. Ngoài ra kỹ
thuật này chỉ thích hợp với việc thiết kế mới hệ thống do đòi hỏi thiết kế lại và thay thế các
bộ mã hóa và giải mã trong hệ thống và còn có thể ảnh hưởng đến các thành phần khác của
hệ thống.
Nhóm phương pháp thứ hai là mã nguồn tối ưu theo kênh COSC (Channel Optimized
Source Coding). Ở nhóm phương pháp này, mã nguồn và mã kênh hợp thành một khối gọi
là mã nguồn-kênh, khi đó bản thân mã nguồn có tính bền bỉ với các tác động của nhiễu. Kỹ
thuật điển hình của nhóm phương pháp này là tối ưu hóa bộ lượng tử hóa tín hiệu theo
kênh truyền, khi đó quá trình lượng tử hóa và mã hóa tín hiệu sẽ được tối ưu để giảm thiểu
méo tín hiệu khi tính đến tác động của nhiễu kênh. Thuận lợi của kỹ thuật này là độ phức
tạp của các khâu mã hóa và giải mã thấp, và không phải đánh đổi bằng việc tăng tốc độ bit
như sử dụng mã kênh. Ngoài ra kỹ thuật này có khả năng ứng dụng linh hoạt hơn kỹ thuật
UEP vì có thể sử dụng trong bất kỳ module nào của hệ thống có sử dụng lượng tử hóa tín
hiệu. Tuy nhiên bù lại để tìm được ra các giải pháp lượng tử hóa và mã hóa tối ưu cần khối
lượng tính toán và bộ nhớ rất lớn, và để tìm ra phương án tối ưu nhất hầu như không khả
thi. Đây cũng là nguyên nhân chưa có nhiều nghiên cứu về nhóm phương pháp COSC này
do trước đây các kỹ thuật và công nghệ máy tính và vi xử lý chưa phát triển như ngày nay.
Luận án này tập trung nghiên cứu một phương pháp của nhóm phương pháp thứ hai, là
phương pháp tối ưu hóa phương pháp gán từ mã cho các mẫu tín hiệu lượng tử hay còn gọi
là phương pháp tối ưu việc gán chỉ số IA (Index Assignment) áp dụng cho các hệ thống số
truyền dẫn tín hiệu tương tự. Phương pháp IA này bản chất là sắp xếp lại thứ tự bảng mã
(Codebook) của bộ lượng tử hóa theo thứ tự tối ưu, do đó phương pháp có thể làm tăng
hiệu quả hoạt động của hệ thống nhưng không tăng thêm độ phức tạp, tốc độ bit và độ trễ.
Hơn nữa phương pháp này khá linh hoạt khi không cần ước lượng chính xác về chất lượng
2
kênh truyền (tỷ số tín hiệu trên tạp âm SNR) và có thể thực hiện độc lập hoặc phối hợp với
mã kênh. Do đó, phương pháp này có tính khả thi cao, và còn có thể áp dụng để nâng cấp
các hệ thống sẵn có do chỉ thay đổi thứ tự bảng mã của bộ lượng tử hóa mà không làm ảnh
hưởng đến các khối khác của hệ thống. Đây là một lợi thế lớn vì việc thay thế một hệ thống
mới, một thiết kế hoàn toàn mới không phải là điều dễ dàng.
2. Những vấn đề còn tồn tại
Trong phương pháp IA, để tìm được thứ tự tối ưu của bảng mã là điều không đơn giản,
nhất là khi kích thước bộ lượng tử hóa lớn thì việc tìm ra bảng mã tối ưu là điều không thể.
Do vậy có rất nhiều nghiên cứu về lý thuyết và thuật toán để tìm ra các phương án cận tối
ưu. Tuy nhiên các phương pháp IA trước đây đều được nghiên cứu riêng lẻ và chưa được
phát triển. Các nghiên cứu trước đây còn một số tồn tại như sau:
+ Hầu hết các phương pháp IA khó áp dụng trong trường hợp bảng mã có kích thước
lớn, do các thuật toán IA có độ phức tạp cao. Các thuật toán được đưa vào phần lớn là các
thuật toán tổng quát chưa được tối ưu riêng cho bài toán IA. Trong khi đó trên thực tế có
nhiều ứng dụng hoặc chuẩn mã hóa sử dụng các bảng mã kích thước lớn (ví dụ 9 bit, 10
bit).
+ Hầu hết các nghiên cứu về phương pháp IA đều giả thiết kênh truyền là kênh nhị
phân đối xứng BSC (Binary Symetric Channel) và phương pháp đo méo tín hiệu sử dụng
khoảng cách Euclid bình phương SED (Squared Euclidean Distance), đồng thời không xét
đến kỹ thuật điều chế số. Trong khi đó, với các kỹ thuật điều chế khác nhau sẽ dẫn đến các
tham số đầu vào của thuật toán IA khác nhau, và nhiều trường hợp giả thiết kênh BSC sẽ
không đúng mà chỉ mang tính xấp xỉ.
Luận án này tập trung nghiên cứu và phát triển thuật toán luyện thép SA (Simulated
Annealing) ứng dụng trong bài toán gán chỉ số IA do tính hiệu quả, thông dụng, hội tụ
nhanh và dễ cài đặt của thuật toán. Nhờ những ưu điểm đó, thuật toán SA có thể ứng dụng
cả trong nhiều trường hợp cần tối ưu nhiều bộ lượng tử hóa mà vẫn đảm bảo độ tối ưu của
kết quả.
Thuật toán SA ứng dụng trong bài toán IA vẫn còn có một số hạn chế như một số
bước độ phức tạp vẫn chưa được tối ưu, không có cơ chế tránh duyệt trùng lặp, không đảm
bảo kết quả tối thiểu phải là một cực tiểu địa phương. Hơn nữa hiệu quả hoạt động của
thuật toán SA phụ thuộc rất nhiều vào cách chọn các tham số điều khiển mà các nghiên
cứu trước đây cũng chưa đưa ra các tiêu chí và cách chọn các tham số điều khiển nhằm
phát huy được hiệu quả của thuật toán và độ tối ưu của kết quả.
3
3. Mục tiêu, đối tượng và phương pháp nghiên cứu của luận án
3.1. Mục tiêu nghiên cứu
•
Nghiên cứu, cải tiến phương pháp tối ưu hóa thứ tự bảng mã của bộ lượng tử hóa
(phương pháp IA) để làm tăng chất lượng tín hiệu truyền dẫn trong các hệ thống
thông tin số mà không làm tăng độ phức tạp và băng thông của hệ thống, bao gồm
những vấn đề và mục tiêu sau:
o Nghiên cứu, đề xuất thuật toán tìm kiếm tối ưu cải tiến sử dụng trong phương
pháp IA nhằm tăng độ ổn định, tốc độ hội tụ và độ tối ưu của thuật toán.
o Nghiên cứu, đề xuất phương pháp ước lượng các tham số của hệ thống thông
tin số làm tham số đầu vào cho bài toán tối ưu IA.
•
Nghiên cứu, tổng hợp các trường hợp khác nhau của hệ thống và đề xuất phương
pháp tối ưu hóa mã nguồn mã kênh và kỹ thuật điều chế sử dụng phương pháp IA.
•
Nghiên cứu ứng dụng phương pháp IA vào kỹ thuật lượng tử hóa vectơ có cấu trúc
để ứng dụng trong các trường hợp lượng tử hóa vectơ có số chiều lớn và kích thước
bảng mã lớn.
3.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án bao gồm những đối tượng sau:
•
Kỹ thuật phối hợp mã nguồn mã kênh bằng phương pháp IA bao gồm:
o Các thuật toán tối ưu hóa tổ hợp giải quyết bài toán tìm kiếm tối ưu trong
phương pháp IA.
o Phương pháp ước lượng các tham số đầu vào (là các tham số của hệ thống
thông tin số) cho bài toán IA có xét đến kỹ thuật điều chế số.
•
Các hệ thống thông tin số truyền dẫn tín hiệu tương tự có độ tương quan cao (như
thoại, âm thanh, hình ảnh,...) sử dụng kỹ thuật lượng tử hóa vectơ (hay lượng tử
hóa theo khối) và truyền dẫn qua kênh dừng với mô hình kênh rời rạc không nhớ
DMC (Discrete Memoryless Channel). Hệ thống có thể sử dụng mã kênh để điều
khiển lỗi trong trường hợp cần thiết và mã kênh (nếu có) là các mã khối có tính hệ
thống (Symmetric Block Code).
•
Các bộ lượng tử hóa vectơ có cấu trúc và ứng dụng.
3.3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu lý thuyết và tài liệu: Nghiên cứu tổng quan lý thuyết và các công trình liên
quan đến lĩnh vực của luận án, kết hợp với thực tế để xác định các vấn đề còn tồn tại, từ đó
nghiên cứu, đề xuất ra hướng giải quyết và phát triển.
4
Sử dụng mô phỏng trên máy tính và thực nghiệm để kiểm chứng, đưa ra so sánh và
đánh giá về hiệu quả giữa các phương pháp cải tiến đề xuất trong luận án với các phương
pháp khác.
4. Ý nghĩa khoa học và ý nghĩa thực tiễn của luận án
4.1. Ý nghĩa khoa học
•
Các kết quả nghiên cứu của luận án này góp phần phát triển một trong các kỹ thuật
kết hợp mã nguồn và mã kênh, nhằm giảm thiểu ảnh hưởng của nhiễu kênh trong
các hệ thống truyền dẫn các nguồn tín hiệu liên tục, đáp ứng nhu cầu không ngừng
cải tiến và nâng cao chất lượng truyền dẫn của các hệ thống thông tin số.
•
Ngoài ra các kết quả của luận án là nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo trong các
lĩnh vực: mã nguồn tối ưu theo kênh để cải tiến hơn nữa chất lượng truyền dẫn mà
không ảnh hưởng đến độ phức tạp và băng thông của hệ thống, nâng cấp các hệ
thống sẵn có mà không ảnh hưởng đến thiết kế hệ thống, nghiên cứu cải tiến các
chuẩn mã hóa tín hiệu.
4.2. Ý nghĩa thực tiễn
•
Các nghiên cứu của luận án là một giải pháp khả thi và cụ thể, mở ra khả năng ứng
dụng vào việc thiết kế tối ưu các hệ thống thông tin số hoặc nâng cấp các hệ thống
sẵn có đang sử dụng các kỹ thuật lượng tử hóa tín hiệu và điều chế số, giúp nâng
cao chất lượng tín hiệu trong truyền dẫn.
•
Ngoài ra các nghiên cứu này bổ sung thêm một giải pháp nâng cao chất lượng tín
hiệu cho các nhà thiết kế và sản xuất trong nước để có thể tự thiết kế và chế tạo các
hệ thống truyền dẫn tín hiệu không quá phức tạp mà không phải sử dụng các
module và các chuẩn truyền dẫn tín hiệu sẵn có, từ đó có thể làm chủ được công
nghệ và nâng cao tính bảo mật của hệ thống.
5. Các đóng góp mới của luận án
Luận án có các đóng góp mới như sau:
•
Đề xuất hai thuật toán là MSA và SATS sử dụng trong phương pháp IA với hiệu
quả tối ưu và độ ổn định cao. Thuật toán SATS là một phiên bản cải tiến của thuật
toán MSA với cơ chế chống duyệt trùng lặp, cho kết quả tốt hơn nhưng lại có độ
phức tạp cao hơn. Hai thuật toán cải tiến được xét trong trường hợp tổng quát
không bị hạn chế bởi các giả thiết giới hạn như các công trình trước và có khả năng
hội tụ nhanh do đó có thể áp dụng trong nhiều trường hợp thực tế nhất là với các
trường hợp bảng mã có kích thước lớn. Luận án cũng đưa ra phương pháp chọn các
tham số điều khiển của các thuật toán tùy thuộc vào kích thước của bảng mã nhằm
phát huy được ưu thế của các thuật toán và đảm bảo được độ tối ưu của kết quả.
5
•
Đề xuất phương pháp kết hợp mã nguồn mã kênh và phương pháp điều chế số sẵn
có sử dụng phương pháp IA để giảm thiểu được méo tín hiệu gây ra bởi nhiễu kênh.
Phương pháp đề xuất có thể linh hoạt áp dụng trong nhiều trường hợp và còn có thể
dùng để nâng cấp các hệ thống sẵn có mà không phải thay đổi hay thiết kế lại hệ
thống.
•
Nghiên cứu ứng dụng của phương pháp IA vào các kỹ thuật lượng tử hóa vectơ có
cấu trúc, đề xuất phương pháp IA-SSVQ dựa trên sự kết hợp phương pháp IA với
kỹ thuật lượng tử hóa vectơ chuyển mạch phân đoạn SSVQ để tăng khả năng giảm
thiểu ảnh hưởng của nhiễu kênh trong truyền dẫn.
6. Cấu trúc của luận án
Nội dung chính của luận án được chia làm 4 chương.
Chương 1. Tổng quan về hệ thống thông tin số và kỹ thuật kết hợp mã nguồn và mã
kênh. Chương này giới thiệu tổng quan về các kỹ thuật kết hợp mã nguồn với mã kênh, ưu
nhược điểm của hệ thống kết hợp mã nguồn mã kênh và hệ thống truyền thống. Trong
chương này cũng điểm qua ngắn gọn một số lý thuyết cơ bản được sử dụng trong các kỹ
thuật kết hợp mã nguồn và mã kênh và trong luận án, bao gồm: Kỹ thuật lượng tử hóa tín
hiệu, kỹ thuật mã hóa tiếng nói. Phần cuối chương 1 trình bày về kỹ thuật mã kênh không
dư thừa, là kỹ thuật kết hợp mã nguồn mã kênh được nghiên cứu trong luận án.
Chương 2. Kết hợp mã nguồn và mã kênh bằng phương pháp tối ưu thứ tự bảng mã
của bộ lượng tử hóa. Chương này nghiên cứu phương pháp IA, phương pháp tối ưu hóa thứ
tự của bảng mã trong các bộ lượng tử hóa theo đặc tính của kênh truyền, đây là một
phương pháp phối hợp mã nguồn và mã kênh đơn giản, có tính ứng dụng và khả thi cao.
Trong chương này, luận án tập trung vào một thuật toán thông dụng và hiệu quả áp dụng
cho bài toán IA là thuật toán mô phỏng luyện thép SA. Sau khi phân tích các hạn chế còn
tồn tại của thuật toán, luận án đề xuất thuật toán cải tiến MSA đồng thời đưa ra phương
pháp lựa chọn các tham số điều khiển cho cả hai thuật toán SA/MSA để phát huy được ưu
điểm và hiệu quả của thuật toán. Tiếp đó, luận án đề xuất thuật toán SATS là một phiên
bản nâng cấp của thuật toán MSA với cơ chế chống duyệt trùng lặp. Các thuật toán được
đánh giá và so sánh thông qua mô phỏng, từ đó rút ra kết luận về tính hiệu quả của các
thuật toán cải tiến.
Chương 3. Chương này nghiên cứu phương pháp kết hợp mã nguồn mã kênh và kỹ
thuật điều chế số sẵn có. Phần đầu chương trình bày trường hợp kỹ thuật điều chế nhiều
mức (M-PSK, M-QAM) và đề xuất phương pháp ước lượng các tham số đầu vào cho bài
toán tối ưu IA. Phần sau mở rộng và tổng hợp lại thành một bài toán tổng quát hơn là phối
hợp mã nguồn mã kênh và kỹ thuật điều chế sử dụng phương pháp IA – phương pháp tối
ưu hóa thứ tự của bảng mã. Phương pháp chia hai trường hợp, một là có thể ước lượng
được các tham số của kênh làm tham số đầu vào cho bài toán IA cùng với mô hình đề xuất.
6
Trường hợp thứ hai là khi không áp dụng được mô hình đề xuất thì ta có thể tối ưu hóa
theo các tham số ước lượng gần đúng.
Chương 4. Chương này nghiên cứu kỹ thuật lượng tử hóa vectơ có cấu trúc áp dụng
cho những trường hợp thực tế khi lượng tử hóa vectơ có số chiều lớn, đồng thời áp dụng kỹ
thuật IA để tăng khả năng chống nhiễu cho bộ lượng tử hóa vectơ có cấu trúc. Sau đó đề
xuất phương pháp kết hợp giữa phương IA và phương pháp lượng tử hóa phân đoạn
chuyển mạch SSVQ – một trong những phương pháp lượng tử hóa vectơ có cấu trúc mới
nhất – và ứng dụng của kỹ thuật IA-SSVQ trong các bộ mã hóa tiếng nói.
Cuối cùng là phần kết luận và các hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án.
7
- Xem thêm -