Tìm kiếm nhanh và chính xác hơn với google tùy chỉnh

Thứ Tư, 7 tháng 3, 2012

Suy hao

Đây là một tác động của môi trường truyền tới việc truyền tín hiệu

Cường độ của tín hiệu trên bất cứ một môi trường truyền nào đều bị suy giảm theo khoảng cách. Sự suy giảm này thường theo quy luật hàm logarit trong các đường truyền có định tuyến, hay theo một hàm phức tạp trong các môi trường không định tuyến tùy thuộc vào khoảng cách và áp suất không khí và cả các yếu tố mưa mù, khí hậu nữa. Tín hiệu suy giảm tác động đến các yếu tố sau :
  • Tín hiệu tại điểm thu phải đủ lớn để máy thu có thể phát hiện và khôi phục tín hiệu
  • Tín hiệu nhận được tại điểm thu phải đủ lớn để máy thu có thể phát hiện và khôi phục không bị sai lỗi
  • Độ suy giảm thường là một hàm tăng theo tần số
Thường để phát đi xa thì người ta cần các bộ khuếch đại lại tín hiệu và chuyển tiếp, với tần số càng cao thì thường bộ khuếch đại càng phải gần lại. Cần lưu ý là đấy là xu hướng chứ không phải luôn là như vậy như đây là hình vẽ độ suy giảm do mưa (vô tuyến), ta vẫn thấy có những chỗ võng xuống ở các đường  e, c.


Nếu sự suy giảm này là không ổn định mà luôn biến đổi thì gọi là fading
Suy hao không đều thì gây méo (tín hiệu chỗ suy hao nhiều chỗ suy hao ít nên nó không giữa nguyên được "hình hài ban đầu"). Nhưng nhắc đến suy hao thì thường mọi người thường nghĩ đến sự suy yếu của tín hiệu đều trên cả dải tần

Tác động của môi trường truyền tới việc truyền tín hiệu

Khi tín hiệu truyền qua môi trường (vô tuyến hay hữu tuyến) thì ít nhiều sẽ bị các tác động làm sai lạc. Các yếu tố ảnh hưởng đến truyền tin có thể kể tới là :
  1. Gây méo tín hiệu (distortion)
  2. Nhiễu (Interference)
  3. Suy hao
Trên là các yếu tố chính ảnh hưởng đến sóng điện từ (dùng trong di động và cáp đồng), ở các hệ thống khác lại khác ví dụ với hệ thống thông tin quang:
  1. Suy hao (quan trọng nhất)
  2. Tán sắc (quan trọng nhì)
  3. Hiện tượng phi tuyến (hệ thống tốc độ cao, đường dài dài mới quan tâm)
Mình không có thống kê đầy đủ các loại môi trường, nhưng theo những gì mình đọc thì là như vậy.

    Lý thuyết thông tin

    Lý thuyết thông tin là một nhánh của toán học ứng dụng và kĩ thuật điện nghiên cứu về đo đạc lượng thông tin. Lý thuyết thông tin được xây dựng bởi Claude E. Shannon để xác định giới hạn cơ bản trong các hoạt động xử lý tín hiệu chẳng hạn như nén dữ liệu hay lưu trữ và truyền dẫn dữ liệu. Ngay từ những ngày đầu, nó đã mở rộng phạm vi ứng dụng ra nhiều lĩnh vực khác, bao gồm suy luận thống kê, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mật mã học, các mạng lưới bên cạnh mạng lưới viễn thông - chẳng hạn như trong thần kinh, sự tiến hóa và chức năng của các mã phân tử, lựa chọn mô hình trong sinh thái học, vật lý nhiệt, máy tính lượng tử phát hiện sao chép và các hình thức phân tích dữ liệu khác.

    Một độ đo cơ bản của thông tin là entropy, thường được diễn đạt dưới dạng số lượng bit cần thiết trung bình để lưu trữ hoặc dẫn truyền. Entropy lượng hóa sự không chắc chắn trong việc dự đoán giá trị của một biến ngẫu nhiên. Ví dụ như, xác định kết quả của một lần tung đồng xu công bằng (hai kết quả có khả năng như nhau) cho ít thông tin hơn (entropy nhỏ hơn) là xác định kết quả của một lần tung xúc sắc (sáu kết quả có khả năng như nhau).
    Các ứng dụng cơ bản của lý thuyết thông tin bao gồm nén không mất dữ liệu (chẳng hạn như ZIP), nén mất dữ liệu (chẳng hạn MP3, JPG), mã hóa kênh (chẳng hạn như trong DSL). Lý thuyết thông tin nằm ở phần giao nhau giữa toán học, thống kê, khoa học máy tính, vật lý, thần kinh, và kĩ thuật điện. Các ngành hẹp quan trọng của lý thuyết thông tin bao gồm mã hóa nguồn, mã hóa kênh, lý thuyết thông tin thuật toán, bảo mật theo lý thuyết thông tin.


    Tổng quan
    Khái niệm cơ bản của lý thuyết thông tin có thể được nắm bắt thông qua việc xem xét hình thức liên lạc phổ biến nhất của con người: ngôn ngữ. Hai yếu tố quan trọng của một ngôn ngữ ngắn gọn là: các từ thông dụng (như "một", "cái", "tôi") nên ngắn gọn hơn các từ kém thông dụng hơn (như "thông tin", "thợ thủ công") để các câu không bị quá dài. Sự cân bằng độ dài các từ như vậy cũng tương tự như trong nén dữ liệu và là một thành phần cơ bản của mã hóa nguồn. Ngoài ra, nếu một phần của câu không nghe được hoặc bị nghe nhầm do tiếng ồn, chẳng hạn như do có ô tô chạy qua, thì người nghe vẫn có thể đoán ra ý nghĩa của câu. Sự vững chắc đó là một thành phần thiết yếu cho hệ thống liên lạc điện tử cũng như cho ngôn ngữ. Tính chất đó trong truyền thông được đảm bảo bởi mã hóa kênh. Mã hóa nguồn và mã hóa kênh là những mối quan tâm chính của lý thuyết thông tin.
    Lý thuyết thông tin thường được xem là xuất phát từ bài báo quan trọng của Shannon (1948) mang tên "A Mathematical Theory of Communication". Mô hình trung tâm của lý thuyết thông tin cổ điển là vấn đề kĩ thuật của việc truyền dẫn thông tin trên một kênh nhiễu. Kết quả cơ bản trong lý thuyết này là định lý mã hóa nguồn của Shannon, khẳng định rằng tính trung bình, số bit cần dùng để mô tả kết quả của một sự kiện ngẫu nhiên chính là entropy của nó, và định lý mã hóa trên kênh nhiễu cũng của Shannon, khẳng định rằng việc liên lạc không lỗi trên một kênh nhiễu là có thể miễn là tốc độ truyền dữ liệu là nhỏ hơn một giới hạn nhất định, gọi là dung lượng kênh. Có thể đạt đến gần dung lượng kênh trong thực tế bằng cách sử dụng các hệ thống mã hóa và giải mã thích hợp.


    Bối cảnh lịch sử
    Sự kiện nổi bật đánh dấu sự khởi đầu của lý thuyết thông tin là bài báo của Claude E. Shannon "A Mathematical Theory of Communication" ở Bell System Technical Journal vào tháng 7 và tháng 10 năm 1948.
    Trước bài báo này, một số ý tưởng về lý thuyết thông tin đã được phát triển tại Bell Labs, trong trường hợp đặc biệt khi tất cả các sự kiện đều có cùng xác suất. Bài báo năm 1924 của Harry Nyquist, "Certain Factors Affecting Telegraph Speed", chứa một phần lý thuyết định lượng "tri thức" (intelligence) và "tốc độ đường truyền" (line speed), đưa ra mối liên hệ W = Klogm, trong đó W là tốc độ dẫn truyền tri thức, m là số cấp điện áp có thể sử dụng tại mỗi bước và K là một hằng số. Bài báo năm 1928 của Ralph Hartley, "Transmission of Information", sử dụng thuật ngữ "thông tin" (information) như một đại lượng đo được, thể hiện khả năng phân biệt giữa các dãy kí hiệu của người nhận, do đó lượng hóa thông tin bởi H = logSn = nlogS, trong đó S là số kí hiệu có thể sử dụng, và n là số kí hiệu được truyền đi. Đơn vị tự nhiên của thông tin do đó là một chữ số thập phân, sau này được đổi tên là hartley để ghi danh đóng góp của ông, là một đơn vị đo thông tin. Năm 1940, Alan Turing đã sử dụng những ý tưởng tương tự cho phân tích thông kê để phá bộ mã Enigma của Đức trong chiến tranh thế giới thứ hai.
    Phần lớn lý thuyết toán học đằng sau lý thuyết thông tin với các sự kiện có xác suất khác nhau được xây dựng trong ngành nhiệt động học bởi Ludwig Boltzmann và J. Willard Gibbs. Mối liên hệ giữa entropy thông tin và entropy nhiệt động học, bao gồm đóng góp quan trọng của Rolf Landauer trong thập kỉ 1960, được mô tả trong trang Entropy trong nhiệt động học và lý thuyết thông tin.
      

    Đo lường thông tin
    Lý thuyết thông tin được xây dựng dựa trên lý thuyết xác suất và thống kê. Thông số quan trọng nhất của thông tin là entropy, lượng thông tin trong một biến ngẫu nhiên, và thông tin tương hỗ, lượng thông tin chung giữa hai biến ngẫu nhiên.

    Phần này lắm công thức, các bạn xem tại nguồn wiki nhé


    Lý thuyết mã hóa

    Một bức ảnh các vết xước trên bề mặt của một đĩa CD-R. Nhạc và dữ liệu lưu trên CD được mã hóa bằng mã tự sửa lỗi và do đó vẫn có thể đọc được ngay cả khi có những vết xước nhỏ, bằng cách sử dụng kĩ thuật phát hiện và sửa lỗi.
    Lý thuyết mã hóa là một trong những ứng dụng quan trọng và trực tiếp nhất của lý thuyết thông tin. Nó có thể được chia làm lý thuyết mã hóa nguồn và lý thuyết mã hóa kênh. Sử dụng kết quả thống kê cho dữ liệu, lý thuyết thông tin định lượng số bit cần thiết để lưu trữ dữ liệu (chính là entropy thông tin của dữ liệu).
    • Nén dữ liệu (mã hóa nguồn): Có hai hình thức nén dữ liệu:
    1. Nén không mất dữ liệu: dữ liệu phải được khôi phục chính xác
    2. Nén mất dữ liệu: phân bổ đủ số bit cần thiết để khôi phục dữ liệu, trong một độ chính xác định trước, đo bởi một hàm biến dạng.
    • Mã sửa lỗi (mã hóa kênh): Khi nén dữ liệu đã loại bỏ hoàn toàn phần dữ liệu thừa, một mã sửa lỗi thêm vào một số thông tin dự phòng để có thể truyền dữ liệu một cách hiệu quả và trung thực qua một kênh nhiễu.
    Cách phân chia lý thuyết mã hóa thành nén và truyền được giải thích bởi các định lý truyền thông tin, hoặc các định lý phân chia nguồn-kênh, trong đó lý giải việc sử dụng bit làm đơn vị chung cho thông tin trong nhiều bối cảnh khác nhau. Tuy nhiên các định lý này chỉ đúng trong trường hợp một người gửi muốn truyền thông tin cho đúng một người nhận. Trong trường hợp có nhiều người gửi (kênh đa truy cập), hoặc nhiều người nhận (kênh phát sóng), hoặc có người trung gian giúp đỡ (kênh tiếp sức), hoặc tổng quát hơn, trong mạng máy tính, việc nén rồi truyền có thể không còn tối ưu. Lý thuyết thông tin trên mạng nghiên cứu về những mô hình truyền thông nhiều đối tượng.

    Truyền dẫn tín hiệu trên kênh thực

    Mình lấy luôn sơ đồ khối mô hình trong mô phỏng Astras (cuối kỳ học truyền dẫn 2) để minh họa mô hình kênh thực:

    Thực ra một môn truyền dẫn thì cũng không thể đủ được, đây chỉ là một mô hình trình bày về truyền dẫn tín hiệu trên kênh thực với các vấn đề và các giải pháp (các khối cần thêm để xử lý) ở mức cơ bản thôi. Các bạn có thể xem thêm chuyên mục "Các yếu tố ảnh hưởng đến truyền tin" để biết thêm về các vấn đề khi truyền tín hiệu trong nhiều môi trường khác nhau, giải pháp thì có rất rất nhiều và hiện tại vẫn luôn có những công nghệ mới đang được nghiên cứu. Ở đây cũng chỉ xét trên một kênh, các kênh khác có tác động như nhiễu. Nếu các bạn muốn xem tổng quát thì xem hệ thống thông tin số hay hệ thống truyền dẫn số

    Đầu vào là các symbol (nguồn tín hiệu), qua điều chế để truyền thông tin đi xa, ... mô hình rummler mô hình ảnh hưởng của kênh vi ba số tiêu biểu) và tạp âm Gao-xơ tiêu biểu cho nhiễu cơ bản trên đường truyền ... đến giải điều chế để lấy tín hiệu.
    Khả năng thày giáo cho mô phỏng kênh vi ba (vô tuyến).

    Các khối xử lý chưa đề cập ở trên gồm :
    - Lọc phát để tránh nhiễu ISI : Nguyên lý là tại thời điểm lấy mẫu (thời điểm thu tín hiệu) thì các kênh khác phải có tín hiệu bằng 0 (xem hình 3 trong nhiễu ICI ấy, phần hình bên tay trái, tại các điểm ---- lấy mẫu chỗ khác = 0 hết). Để có làm được điều đó thì người ta đề ra bộ lọc gọi là bộ lọc lý tưởng (Brick-wall filter) với đặc tuyến lọc dựng đứng (trên miền tần số), tuy nhiên không triển khai được vì :
    • Bộ lọc lý tưởng không thể chế tạo (sườn của đặc tuyến dựng đứng)
    • Giả sử có chế tạo được thì cũng không dùng được vì sai lệch đồng hồ phát là ISI ngay và ISI sẽ rất lớn nữa.
     Người ta đã nghĩ ra được một bộ lọc khác gọi là bộ lọc cosin nâng
    • Vẫn có tính chất bộ lọc lý tưởng.
    • Sườn đặc tuyến phải thoải (thì mới chế tạo được, nhưng thực ra các bộ lọc thực tế cũng chỉ gần đạt được cái đặc tuyến bộ lọc cosin nâng này).
    • Tương đối tiết kiệm phổ (chấp nhận đòi hỏi tốn phổ hơn bộ lọc lý tưởng nhưng mà ở mức chấp nhận được)
    • Khi có sai lệch đồng hồ -> ISI phải nhỏ (tổng các symbol đến vô hạn phải hội tụ - không tiến tới vô cùng)
    Để triển khai cái bộ lọc này thì người ta phân chia đặc tính lọc ra thành 2 bộ lọc căn cos (square root raised cosine filters) nên mới có loc phát và lọc thu như ở sơ đồ.

    - Trong tính toán tổng quát thì người ta xét xung PAM, và cái bộ lọc căn cos ở trên cũng chỉ đúng với xung PAM, với các tín hiệu khác thường là dạng NRz, có phổ dạng sinx/x, thì cần sửa nó lại thành dạng xung, và cái mạch này có dạng ngược (x/sinx) nên gọi là mạch sửa dạng xung x/sinx (x/sinx corrector). Lưu ý là nếu là tín hiệu dạng khác thì dùng mạch sửa dạng khác chứ không phải cái nào cũng tống x/sinx vào đâu nhé.

    Trong hình vẽ kia thì mạch lọc phát bao gồm cả 2 tính năng căn cos và x/sinx luôn.

    - HPA : khuếch đại tín hiệu

    - Khối san bằng thích nghi  trên miền thời gian (ATDE - Adaptive Time Domain Equalizer) và AGC (Automatic Gain Control):
    Dùng để chống fading (mở bài fading ra search ATDE và AGC nhé). Cũng trong bài fading đó đã giới thiệu nhiều biện pháp chứ không phải chỉ có mỗi 2 cái này.

    - Khôi phục sóng mang và khôi phục đồng hồ : dùng để khôi phục thông tin và lấy tín hiệu đồng bộ

    Twitter Delicious Facebook Digg Stumbleupon Favorites More

     
    Design by NewWpThemes | Blogger Theme by Lasantha - Premium Blogger Themes | New Blogger Themes