Báo cáo bài tập lớn môn Mô phỏng hệ thống truyền thông | Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông

lOMoAR cPSD| 58737056
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
KHOA VIỄN THÔNG 1
-------- oOo ------- - BÁO CÁO
BÀI TẬP LỚN
MÔN MÔ PHỎNG HỆ
THỐNG TRUYỀN THÔNG
Giảng viên: Nguyễn Thị Thu Hằng
Nhóm môn học: 02
Sinh viên: Trịnh Nguyên Lượng
Mã sinh viên: B22DCVT325
Lớp: D22CQVT05 - B
Số điện thoại: 0979454127
HÀ NỘI – 2025 lOMoAR cPSD| 58737056 MỤC LỤC
LỜI NÓI ĐẦU ........................................................................................................................... 3
Phần 1: Mô tả hệ thống mô phỏng và các tham số được sử dụng trong mô phỏng ............... 4
1.1. Xử lý nguồn tin ảnh màu................................................................................................... 4
2.2. Kết quả mô phỏng hệ thống truyền dẫn 16-QAM ........................................................ 4,5,6
Phần 2: Trình bày kết quả mô phỏng và nhận xét đánh giá ..................................................... 6
2.1. Kết quả chuyển đổi ảnh.................................................................................................. 6,7
2.2. Kết quả mô phỏng hệ thống 16-QAM ...................................................... 7,8,9,10,11,12,13
2.3. Nhận xét và đánh giá chung ............................................................................................ 13
Phần 3: Mã chương trình MATLAB và chú giải ................................................................... 13
3.1. Mã chương trình xử lý ảnh ......................................................................................... 13,14
3.2 Mã chương trình mô phỏng hệ thống 16-QAM ...................................................... 14,15,16 lOMoAR cPSD| 58737056 LỜI NÓI ĐẦU
Bài tập lớn này tập trung vào việc nghiên cứu và mô phỏng hệ thống truyền thông số
16QAM trên kênh AWGN. Thông qua việc xây dựng mô hình hệ thống từ bộ phát, kênh truyền
đến bộ thu, chúng em sẽ phân tích và đánh giá hiệu năng BER (Bit Error Rate) dưới các mức tỷ số
tín hiệu trên nhiễu (SNR) khác nhau. Đây là cơ hội để củng cố kiến thức lý thuyết về điều chế số
và phát triển kỹ năng ứng dụng trong thực tế.
Em xin cam đoan bài tập lớn này là nghiên cứu của riêng em. Các số liệu, kết quả nêu trong
báo cáo là trung thực và chưa từng được ai công bố. Mọi sự giúp đỡ, tham khảo cho việc thực hiện
bài tập lớn này đã được trích dẫn trong báo cáo đều đã được chỉ rõ nguồn gốc. lOMoAR cPSD| 58737056
Phần 1: Mô tả hệ thống mô phỏng và các tham số được sử dụng trong mô phỏng
1.1. Xử lý nguồn tin ảnh màu
1.1.1. Mô tả phương pháp chuyển đổi ảnh thành chuỗi bit và ngược lại Chuyển
đổi ảnh thành chuỗi bit:
1. Ảnh màu được đọc từ tệp bằng hàm imread của MATLAB, kết quả là một ma
trận 3 chiều (cao x rộng x 3 kênh màu R-G-B).
2. Giá trị mỗi điểm ảnh (pixel) trong mỗi kênh màu thường là kiểu uint8 (số
nguyên không dấu 8 bit), nằm trong khoảng 0-255.
3. Mỗi giá trị pixel (8 bit) này được chuyển đổi thành chuỗi 8 bit nhị phân.
4. Các chuỗi bit từ các kênh màu (thường theo thứ tự R, rồi G, rồi B) và từ các
pixel (thường quét theo hàng rồi theo cột) được nối lại với nhau tuần tự để tạo
thành một chuỗi bit nhị phân dài duy nhất.
5. Thông tin về kích thước ảnh (chiều cao, chiều rộng, số kênh) và kiểu dữ liệu
gốc (ví dụ: 'uint8') phải được lưu lại để có thể khôi phục ảnh sau này.
Chuyển đổi chuỗi bit thành ảnh:
6. Chuỗi bit nhị phân đầu vào được chia thành các nhóm 8 bit.
7. Mỗi nhóm 8 bit được chuyển đổi ngược lại thành giá trị pixel (số nguyên trong khoảng 0-255).
8. Dựa vào thông tin kích thước ảnh và số kênh đã lưu, các giá trị pixel này được
sắp xếp lại để tái tạo các ma trận kênh màu.
9. Các ma trận kênh màu được ghép lại thành ma trận ảnh 3 chiều.
10. Kiểu dữ liệu của ma trận ảnh được chuyển về kiểu gốc (ví dụ: uint8 bằng hàm
uint8) để hiển thị và lưu trữ. 1.1.2. Các thông số ảnh
Khi chương trình Nhiệm vụ 1 được chạy với một tệp ảnh cụ thể, các thông số sau sẽ
được xác định và xuất ra:
Kích thước ảnh: Chiều cao (số hàng), chiều rộng (số cột), số kênh màu. Định
dạng ảnh (loại tệp): Ví dụ PNG, JPEG (thông tin này có thể lấy từ imfinfo).
Độ sâu bit của điểm ảnh: Thường là 8 bit/kênh màu.
Tổng độ dài chuỗi bit sau chuyển đổi.
1.2. Mô phỏng hệ thống truyền dẫn số 16-QAM
1.2.1. Sơ đồ khối hệ thống lOMoAR cPSD| 58737056
Nguồn tin Bộ điều chế Kênh AWGN Bộ giải điều chế Nguồn đích
(Ảnh -> Bit) --> (Bit -> Symbol --> (AWGN Noise) --> (Lọc phù hợp) --> (Bit -> Ảnh)
Hình 1: Sơ đồ khối hệ thống mô phỏng truyền dẫn số 16-QAM 1.2.2. Mô tả các khối
Nguồn tin: Sử dụng chuỗi bit thu được từ Nhiệm vụ 1 (chuyển đổi ảnh màu). Nếu
không, sử dụng chuỗi bit ngẫu nhiên tương đương. Bộ điều chế 16-QAM:
1. Bit sang Symbol: Nhóm k=4 bit đầu vào thành một ký hiệu (symbol). Ánh xạ
mỗi nhóm 4 bit này tới một điểm trong chòm sao 16-QAM phức d_k (sử dụng
mã Gray để giảm lỗi bit). Chòm sao được chuẩn hóa để có năng lượng trung bình E[ d_k2]=1.
2. Tạo xung (Pulse Shaping): Mỗi ký hiệu d_k được nhân với dạng xung p(t) để
tạo tín hiệu băng gốc s(t)=sumd_kp(t−kT_sym). Pha sóng mang phi_0 được giả sử bằng 0.
Kênh AWGN (Additive White Gaussian Noise): Tín hiệu truyền qua kênh bị cộng
thêm nhiễu Gauss trắng cộng tính n(t). Tín hiệu nhận được là r(t)=s(t)+n(t). Mật độ
phổ công suất một phía của nhiễu là N_0. Bộ giải điều chế:
3. Lọc phù hợp (Matched Filter): Tín hiệu nhận r(t) được đưa qua bộ lọc phù hợp
với xung p(t). Do p(t) là thực và được định nghĩa trong [0,T_sym], bộ lọc phù
hợp có đáp ứng xung h(t)=p(T_sym−t). Với dạng xung đã cho,
p(T_sym−t)=p(t). Bộ lọc này giúp tối đa hóa tỷ số SNR tại thời điểm lấy mẫu.
4. Lấy mẫu (Sampling): Đầu ra bộ lọc phù hợp được lấy mẫu tại các thời điểm
tối ưu t_k=kT_sym+T_delay (với T_delay là độ trễ để đạt đỉnh của xung tự
tương quan). Đối với xung p(t) đã chọn, đỉnh tương quan xảy ra tại T_sym
(tương ứng với mẫu thứ sps trong mỗi ký hiệu).
5. Quyết định (Decision): Dựa trên các mẫu đã lấy, quyết định ký hiệu nào trong
chòm sao 16-QAM được truyền đi (thường bằng cách chọn điểm gần nhất trong chòm sao).
6. Symbol sang Bit: Ánh xạ ngược các ký hiệu đã quyết định thành các nhóm 4 bit.
Nguồn đích: Chuỗi bit nhận được được sử dụng để khôi phục lại ảnh màu (Nhiệm vụ 1).
1.2.3. Các tham số hệ thống
Tốc độ dữ liệu (R_b): 25 Mb/s.
Kỹ thuật điều chế: 16-QAM (M=16). lOMoAR cPSD| 58737056
Số bit trên mỗi ký hiệu (k): log_2(16)=4 bits/symbol.
Tốc độ ký hiệu (R_sym): R_b/k=25textMbps/4=6.25textMsps.
Chu kỳ ký hiệu (T_sym): 1/R_sym=1/(6.25times106)=0.16mus.
Năng lượng trung bình mỗi ký hiệu (E_s): Chuẩn hóa E_s=1 cho tính toán. SNR được định nghĩa là E_s/N_0.
Số mẫu trên mỗi ký hiệu (sps - samples per symbol): Ví dụ: 16 (để mô phỏng chính xác dạng sóng).
Các mức SNR (Signal-to-Noise Ratio): 5 dB, 8 dB, 12 dB.
Pha sóng mang (phi_0): Giả sử phi_0=0.
Phần 2: Trình bày kết quả mô phỏng và nhận xét đánh giá
2.1. Kết quả chuyển đổi ảnh
2.1.1. Ảnh gốc và ảnh khôi phục
2.1.2. Thông số chuỗi bit lOMoAR cPSD| 58737056
2.2. Kết quả mô phỏng hệ thống 16-QAM
2.2.1. Ước tính xác suất lỗi bit (BER)
(Bảng kết quả BER thu được từ mô phỏng tại các SNR khác nhau)
Nhận xét: BER giảm khi SNR tăng, điều này phù hợp với lý thuyết. Tại SNR = 12
dB, số lỗi bit rất thấp (có thể bằng 0 nếu ảnh nhỏ).
2.2.2. Biểu đồ chòm sao, dạng sóng, mẫu mắt, phổ tín hiệu (tại SNR = 8dB) (a)
Đầu ra bộ điều chế (sau tạo xung): lOMoAR cPSD| 58737056
Hình 2.1: Chòm sao tín hiệu 16-QAM lý tưởng (các điểm d_k).
Hình 2.2: Dạng sóng tín hiệu s(t) (phần thực, một đoạn ngắn).
Hình 2.3: Mẫu mắt của tín hiệu lOMoAR cPSD| 58737056
Hình 2.4: Phổ công suất của tín hiệu s(t).
(b) Sau khi truyền qua kênh AWGN (SNR = 8dB):
Hình 2.5: Chòm sao tín hiệu tại đầu vào bộ lọc phù hợp (biểu diễn các mẫu
của r(t) lấy với tốc độ mẫu sps – sẽ là một đám mây điểm). lOMoAR cPSD| 58737056
Hình 2.6: Dạng sóng tín hiệu r(t) (phần thực, một đoạn ngắn).
Hình 2.7: Mẫu mắt của tín hiệu sau bộ lọc phù hợp lOMoAR cPSD| 58737056
Hình 2.8: Phổ công suất của tín hiệu r(t). Nhận xét:
Chòm sao tại đầu ra bộ điều chế (ký hiệu d_k) rõ ràng.
Chòm sao sau kênh AWGN bị nhiễu làm mờ các điểm.
Chòm sao sau lọc phù hợp và lấy mẫu cho thấy các điểm tập trung trở lại quanh
các vị trí lý tưởng, nhưng vẫn còn sự phân tán do nhiễu.
Mẫu mắt mở khá rõ tại SNR=8dB, cho thấy khả năng phục hồi tín hiệu tốt.
Phổ tín hiệu s(t) cho thấy băng thông bị chiếm bởi tín hiệu sau điều chế và tạo
xung. Phổ của r(t) cho thấy nhiễu được cộng vào trên toàn băng thông. Phổ sau
lọc phù hợp cho thấy nhiễu ngoài băng đã bị loại bỏ phần lớn.
2.2.3. So sánh ảnh khôi phục tại các mức SNR
(Chèn các ảnh khôi phục tại SNR = 5dB, 8dB, 12dB và ảnh gốc để so sánh)
Hình 2.9: Ảnh gốc. lOMoAR cPSD| 58737056
Hình 2.10: Ảnh khôi phục tại SNR = 5 dB.
Hình 2.11: Ảnh khôi phục tại SNR = 8 dB.
Hình 2.12: Ảnh khôi phục tại SNR = 12 dB. Nhận xét: lOMoAR cPSD| 58737056
Tại SNR = 5 dB, ảnh khôi phục có thể thấy rõ nhiều điểm ảnh bị lỗi, màu sắc
sai lệch, chất lượng suy giảm đáng kể.
Tại SNR = 8 dB, chất lượng ảnh tốt hơn nhiều, số lỗi ít hơn, ảnh gần giống gốc.
Tại SNR = 12 dB, ảnh khôi phục gần như hoàn hảo, rất khó hoặc không thể
phân biệt với ảnh gốc bằng mắt thường (tùy thuộc vào kích thước ảnh và số lỗi thực tế).
2.3. Nhận xét và đánh giá chung
Nhiệm vụ 1 đã thực hiện thành công việc chuyển đổi ảnh màu sang chuỗi bit và ngược lại
một cách bảo toàn thông tin.
Nhiệm vụ 2 đã mô phỏng được hệ thống truyền dẫn số 16-QAM trên kênh AWGN.
Kết quả BER cho thấy hiệu năng của hệ thống phụ thuộc mạnh vào SNR, phù hợp với lý
thuyết truyền thông số.
Các biểu đồ chòm sao, dạng sóng, mẫu mắt và phổ tín hiệu trực quan hóa được quá trình xử
lý tín hiệu và ảnh hưởng của nhiễu.
Việc khôi phục ảnh cho thấy tác động trực tiếp của lỗi bit lên chất lượng thông tin truyền đi.
Mô hình mô phỏng này có thể được mở rộng để nghiên cứu các kỹ thuật điều chế khác, các
loại kênh truyền khác nhau hoặc các thuật toán mã hóa kênh.
Phần 3: Mã chương trình MATLAB và chú giải
3.1. Mã chương trình xử lý ảnh
Thực hiện đọc và chuyển đổi tệp ảnh yêu cầu thành chuỗi bit nhị phân làm nguồn tin đầu
vào cho nhiệm vụ 2 và thực hiện ngược lại chuyển đổi chuỗi bit nhị phân thu được thành tệp ảnh để hiển thị.
“ Đã có chú thích từng bước giải “: lOMoAR cPSD| 58737056
3.2. Mã chương trình mô phỏng hệ thống 16-QAM lOMoAR cPSD| 58737056 lOMoAR cPSD| 58737056 lOMoAR cPSD| 58737056
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Proakis, J. G., & Salehi, M. (2008). Digital communications (5th ed.). McGraw-Hill.
2. Goldsmith, A. (2005). Wireless communications. Cambridge university press.
3. MATLAB Documentation, Image Processing Toolbox™, Communications Toolbox™.
4. Bài giảng môn học Mô phỏng Hệ thống Truyền thông.