Khóa luận Phân tích kỹ thuật nén xung mã đan xen trong hệ định vị vô tuyến

MỞ ĐẦU Thuật ngữ “rađa” bắt nguồn từ các chữ các đầu tiên của cụm từ “RAdio Detection And Ranging”. Ngày nay, kỹ thuật này trở nên thông dụng và thuật ngữ đó được xem là một danh từ chuẩn của tiếng Anh. Một thuật ngữ tương tự cho sóng siêu âm gọi là sonar (SOund Navigation And Ranging). Lịch sử phát triển của rađa xuất phát từ những ngày đầu của lý thuyết sóng điện từ . Năm 1886, Hertz trình diễn thí nghiệm về phản xạ của sóng vô tuyến. Năm 1897, nhà bác học Nga Pô-pôp phát hiện hiện tượng liên lạc vô tuyến giữa hai tàu bị cắt đứt lúc có một tuần dương hạm chạy ngang qua. Lí do là do sóng vô tuyến bị phản xạ khi gặp chướng ngại vật. Ông đã nghĩ ngay ra việc lợi dụng nguyên lý này để kiểm tra, xác định vị trí và dẫn đường cho tàu thuyền. Đây được xem là thời điểm khởi đầu của các hệ thống rađa. Trong chiến tranh thế giới lần thứ hai [1], Liên-xô và các nước như Anh, Mỹ, Đức, Pháp, Nhật cũng để nhiều sức lực vào việc phát triển kỹ thuật rađa nhằm cải thiện sức mạnh quân sự của mình. Hầu hết các công nghệ rađa hiện đại mà nay đang sử dụng đã xuất hiện trong thời gian này. Sau chiến tranh, các nhà khoa học lại tập trung nghiên cứu cải thiện các đài sóng cm, sóng mm để áp dụng trong quân sự, thiên văn và đời sống xã hội. Đặc biệt ngày nay, các bài toán rađa hiện đại đòi hỏi khả năng xử lý của các linh kiện điện tử số hiện đại và các thuật toán mềm dẻo, thông minh. Mục tiêu đề tài khóa luận hướng đến một trong các kỹ thuật đó. Kỹ thuật gia công tạo ra tín hiệu radar và xử lý tín hiệu sử dụng kỹ thuật lọc nén nhằm tăng cường thông tin mục tiêu và tỉ số tín hiệu/tạp.  CHƯƠNG 1. CƠ SỞ KỸ THUẬT RAĐA HIỆN ĐẠI Cơ sở kỹ thuật của một hệ thống rađa hiện đại nhìn chung cũng phải dựa chủ yếu vào các chức năng cơ bản của các rađa truyền thống. Nhưng cốt lõi của sự thay đổi là với những khối chức năng đó, chúng ta không sử dụng các kỹ thuật điện tử trước đây mà cố gắng dùng các loại linh kiện điện tử mới thông minh hơn, đa năng hơn để xây dựng. Khi đó, rađa hiện đại theo quan điểm mới này là một hệ xử lý tín hiệu trong đó có hai phần chính: Phần cao tần (thu, phát, điều chế) gắn vào xử lý tương tự Phần xử lý tín hiệu, gắn vào xử lý số. Phần trình bày dưới đây chủ yếu nhấn mạnh vào loại rađa xung (pulsed rađa - PR) hơn là rađa liên tục (continuous wave - CW), mặc dù các ý tưởng đều có thể áp dụng cho cả hai. Các chức năng cơ bản và các kỹ thuật xử lý của rađa hiện đại [7] Chức năng cơ bản nhất trong rađa là sự phát hiện có hay không có mục tiêu hay các hiện tượng vật lý. Điều đó yêu cầu việc quyết định xem là tại lối vào khối thu tại các thời điểm nhất định có hay không có tín hiệu phản xạ từ mục tiêu, hay chỉ đơn thuần là nhiễu. Quyết định này thường được rút ra khi so sánh biên độ của tín hiệu phản xạ A(t) với một thế ngưỡng V(t) đã được thiết lập trước trong hệ thống. Thời gian cần thiết cho một xung truyền đi một khoảng cách R và nếu có trở về là (t = 2R/c (c là vận tốc ánh sáng). Khi đó, có thể xác nhận là có mục tiêu nằm tại phạm vi:
(1.1) Tiếp sau khi mục tiêu đã được phát hiện, ta cần xác định vị trí và vận tốc của mục tiêu. Để xác định vị trí, chúng ta thường sử dụng hệ tọa độ cầu. Ngoài thông số R vừa đo được, góc phương vị ( (azimuth angle) và góc ngẩng ( (elevation angle) được xác định theo hướng của ăng-ten hệ thống, vì rằng mục tiêu thường xác định nhờ bởi búp sóng chính của ăng-ten. Vận tốc v của mục tiêu được khai thác từ việc đo độ dịch tần Doppler fd cho các mục tiêu chuyển động lại gần hay ra xa mục tiêu.
(1.2) Trong đó, ( là bước sóng của bức xạ từ ăng-ten. Trong các hệ rađa truyền thống, nhất là trong lĩnh vực quân sự, chúng ta thường quen thuộc với việc quan sát và phân tích các đốm sáng trên màn hình (blip) để phát hiện và theo dõi mục tiêu. Ngày nay, không chỉ có vậy, các hệ thống rađa hiện đại (imaging rađa) có khả năng tái tạo được ảnh hai chiều (two-dimensional image) của đối tượng. Đây là một trong những phát triển quan trọng, được khai thác trong rất nhiều các ứng dụng, ví dụ như phân tích chủng loại mục tiêu quân sự, vẽ bản đồ, phân tích trạng thái băng bao phủ, trạng thái rừng bị phá, theo dõi sự biến đổi của địa hình mặt đất… Các ảnh chụp bởi rađa này không có độ phân giải cao hơn các ảnh chụp quang học, nhưng với việc suy giảm rất ít sóng điện từ khi đi qua các đám mây, sương mù, lại cho rađa một tầm nhìn tuyệt vời hơn nhiều. Chính vì thế, với một hệ thống rađa hiện đại, việc nghiên cứu và xây dựng các hệ thống xử lý ảnh số (digital image processing) là một phần cực kì quan trọng không thể thiếu. Chất lượng của rađa được đo bằng các hệ số phẩm chất. Với mỗi yêu cầu khác nhau, sẽ có một số thông số trong các hệ số trên cần được ưu tiên hơn so với các thông số khác. Ví dụ trong yêu cầu phát hiện mục tiêu, thông số cơ bản là xác suất phát hiện PD (probability of detection), xác suất phát hiện lầm Pfa (probability of false alarm). Với một hệ thống, PD càng lớn càng tốt, Pfa càng nhỏ càng tốt. Tuy nhiên, thường không đạt được cùng một chiều hướng như vậy. Để dung hòa, người ta sử dụng tỉ số tín hiệu/nhiễu giao thoa SIR (signal-to-interference ratio). Khi có nhiều mục tiêu cùng trong tầm nhìn của rađa, rất quan trọng cần xem xét thêm về độ phân giải (resolution) và ảnh hưởng của các búp sóng phụ của ăng-ten (side lobes) vì nếu không, có thể dẫn đến một kết luận sai lầm là chỉ phát hiện được một mục tiêu trong khi có hai mục tiêu gần nhau. Theo nhiều lý thuyết cho thấy, độ phân giải phụ thuộc chính vào dạng sóng được phát đi, và khâu xử lí tín hiệu phản xạ trở về. Trong kỹ thuật xử lý tín hiệu rađa, có nhiều khái niệm và kĩ thuật tương đồng với các lĩnh vực xử lý tín hiệu thông tin khác. Ví dụ như các khối lọc tuyến tính (linear filtering) hay lý thuyết phát hiện thống kê (statistical detection theory) là một trong các khối trung tâm trong xử lý tín hiệu rađa. Các phép biến đổi Fourier, được hiện đại hóa bởi phép biến đổi Fourier nhanh FFT (fast Fourier transform), là các thuật toán chính được dùng trong các bộ lọc phối hợp (matched filter), trong các ước tính về hiệu ứng Doppler hay trong các phép xử lý ảnh. Trong phần trình bày dưới đây, chúng ta có thể thấy vai trò quan trọng của các bộ lọc. Với kỹ thuật xử lý số, các bộ lọc này sẽ đều là các bộ lọc số, với các thuật toán và cấu trúc bộ lọc rất phong phú và đa dạng. Các bộ biến đổi A/D, D/A là ranh giới biên của thế giới tín hiệu tương tự với thế giới tín hiệu số, sẽ cần được triển khai và khai thác để có thể thực hiện được nhiệm vụ xử lý số cho tín hiệu rađa. Bên cạnh những điểm giống nhau trên, xử lý tín hiệu rađa cũng có một số kỹ thuật khác biệt hẳn so với các lĩnh vực khác. Các rađa hiện nay thường là dạng tương can (coherent), có nghĩa là tín hiệu nhận được về, sau khi giải điều chế về băng tần cơ sở, sẽ là một giá trị phức chứ không phải giá trị thực (thành phần I và Q). Về biên độ, tín hiệu thu rađa có một dải động rất lớn, có thể lên đến vài chục, hoặc thậm chí 100 dB. Vì vậy, trong khối thu, cần có phương án tự động điều chỉnh hệ số khuếch đại (gain control) để tránh tình trạng tín hiệu yếu bị che bởi các tín hiệu mạnh hơn. Theo đó, SIR sẽ được điều chỉnh thích hợp. Đặc biệt quan trọng, so với các ứng dụng DSP khác, băng thông của tín hiệu rađa rất lớn. Băng thông tức thời cho một xung đơn thường cỡ vài MHz, trong các rađa độ phân giải cao, có thể lên tới vài trăm MHz, thậm chí 1 GHz. Điều này là một trở ngại lớn cho các khâu xử lý DSP. Đây cũng xem là một trong những trở ngại luôn cần cân nhắc khi người thiết kế muốn lựa chọn các linh kiện thích hợp. Một xu hướng khác hiện nay, là khả năng xử lý thời gian thực (real-time processing) so với xử lý từng mảng dữ liệu như trước đây (block processing), kỹ thuật có được khi thiết kế A/D, D/A trên tương can với các bo DSP tốc độ cao. Đây cũng là một ưu việt của các rađa hiện đại xử lí số. Trong nghiên cứu của luận án đã đưa ra giải pháp thiết kế và chế tạo khối A/D, D/A tốc độ cao này. Mục tiêu của khóa luận là tập trung vào phần gia công tín hiệu, phát tín hiệu xung rộng mã pha và thực hiện nén xung ở phía máy thu. Khi phát đi tín hiệu dải rộng, một ưu điểm lớn thu được là cho phép giảm công suất đỉnh xung trong khi vẫn đảm bảo được công suất trung bình, và như thế vẫn đảm bảo được cự ly phát hiện trong phương trình rađa. Khi làm giảm công suất đỉnh xung cho phép sử dụng các bóng bán dẫn thay cho các đèn Manhetron và các đèn điện tử siêu cao tần khác. Công cụ được dùng để thực hiện là sử dụng các phần mềm mô phỏng chuyên dụng để tính toán khả năng thực hiện, xây dựng hệ thống và tính toán các thông số liên quan tối ưu hệ thống. Tạo dạng sóng và giải pháp phát mã xen kẽ Như chúng ta đã biết, có rất nhiều loại rađa khác nhau, được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực của cuộc sống, khoa học kỹ thuật và quân sự. Với mỗi loại, lại có sự cân nhắc loại mã nào được chọn [2]. Việc chọn mã này rất quan trọng, quyết định rất nhiều tính năng hoạt động và các khâu xử lý tín hiệu của hệ thống rađa. Mã được chúng ta chọn dùng ở đây là mã Barker. Có hai lí do dẫn đến quyết định này. Thứ nhất, đây là một loại mã rađa truyền thống. Thứ hai, chúng ta đã nghiên cứu đề cập đến khả năng sử dụng kĩ thuật nén xung xử lí tín hiệu để nâng cao tỉ số tín hiệu/tạp. Mã Barker là loại mã rất thích hợp cho hoạt động nén xung vì khi nén xung, sẽ thu nhận được kết quả đầu ra của hàm tự tương quan (auto-correlation) có một đỉnh chính có độ dài bằng độ dài mã N, còn các đỉnh phụ có giá trị bằng 1. Khi đó ta rất dễ nhận biết được thời điểm của xung phản xạ trở về [3, 5, 8]. Bảng 1.1 giới thiệu về các chuỗi mã Barker. Bảng 1.1 Các chuỗi mã Barker Chiều dài mã N  Chuỗi mã Barker   2  10   3  110   4  1110   5  11101   7  1110010   11  11100010010   13  1111100110101   Ví dụ, mã Barker 13 bít được mô tả như trong Hình 2.1 sau đây.
 Hình 1.1 Mã Barker 13 bít Đặc biệt, nghiên cứu của đề tài đề xuất một giải pháp để đồng thời tìm kiếm các đối tượng ở gần và xa, mã M là mã giả ngẫu nhiên được chọn thêm vào để phát xen kẽ với mã Barker. Mã Barker độ dài tối đa 13 bít là mã ngắn, sẽ được dùng để quét các mục tiêu ở gần. Mã M là mã giả ngẫu nhiên (GNN) có chiều dài mã bằng 2m - 1, với m là trọng số mũ cao nhất trong đa thức nguyên thủy của mã. Một chú ý là nếu dùng mã GNN dài này để tìm kiếm mục tiêu ở gần thì sẽ xảy ra hiện tượng xung mã chưa phát hết đi đã bị chồng chập bởi sự trở về nhanh chóng của chính xung đó, hoặc sự phản xạ trở về của hai xung phản xạ từ hai mục tiêu rất gần nhau. Vì thế ta sẽ dùng hai mã phát xen kẽ, và dùng kỹ thuật nén xung ở phần xử lý tín hiệu phản xạ. Mô phỏng kĩ thuật phát mã Barker, mã M, điều chế BPSK Công cụ mô phỏng sử dụng ở đây là Matlab Simulink. Mô hình khối tạo mã được thiết kế như trong hình 1.2. Trong mô hình này có 2 khối tạo mã, tương ứng cho mã Barker và mã M. Sau đó hai mã được bố trí lệch pha nhau và cộng lại qua bộ cộng.
Hình1.2. Mô hình khối tạo mã Barker và mã M phát xen kẽ
Hình 1.3. Tín hiệu mã Barker và mã M phát xen kẽ Kết quả được chỉ ra trong hình ảnh chụp của dao động kí trong hình 1.3. Ở kênh 1 là hình ảnh của mã Barker 13 bít. Ở đây để mô phỏng, mã được phát như sau: Trong một khoảng thời gian lặp lại xung 156 xung nhịp thì phát ra một mã Barker 13 bít có giá trị: {11111-1-111-11-11}. Ở kênh 2 là mã GNN với đa thức phát sinh: x6 + x + 1 và trạng thái ban đầu {000001} cho 6 thanh ghi dịch. Với bố trí như vậy, mã GNN 26 - 1 = 63 bít được phát ra có giá trị: {111001001011011101100110101011111100000100001100010100111101000}. Cho mã GNN phát ra trễ sau 30 xung nhịp để tránh chồng chập lên mã Barker. Ở kênh 3, 2 tín hiệu mã này được cộng lại với nhau. Cuối cùng được dòng mã như sau: trong 156 xung nhịp, phát ra 13 nhịp cho mã Barker, nghỉ 17 nhịp rồi tiếp tục phát đi mã GNN 63 nhịp, phần cuối cùng lại về trạng thái 0. Trên thực tế, thời gian lặp lại xung phải dài hơn để các mã trong hai xung mã phải cách xa nhau. Ở đây để dễ dàng quan sát, chúng tôi chọn là 156 xung nhịp. Tiếp theo, trong hình1.4 là mô hình điều chế khóa dịch pha nhị phân BPSK (Binary Phase Shift Keying). Bằng cách tạo ra khối sin trung tần, nhân với tín hiệu mã được tạo trong hình 1.3, sẽ thu được tín hiệu BPSK trong hình1.5.
Hình 1.4. Mô hình điều chế BPSK
Hình 1.5. Điều chế khóa dịch pha nhị phân BPSK cho chuỗi mã Kết quả được chỉ ra trong hình ảnh chụp của dao động kí hình 1.5. Ở kênh 1 là . hình ảnh của chuỗi mã Barker + mã M thu được ở trên. Ở kênh 2 là sóng sin trung tần Ở kênh 3, 2 tín hiệu chuỗi mã Barker và sóng sin trung tần được nhân với nhau. Cuối cùng ta thu được tín hiệu điều chế khóa dịch pha nhị phân BPKS cho chuỗi mã. CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT NÉN XUNG TÍN HIỆU ĐIỀU CHẾ BPSK MÃ BARKER XEN KẼ MÃ M [4, 5, 6, 9, 10] Nén xung có nhiều tên gọi, là lọc thích nghi, hoặc quá trình tự tương quan. Nén xung là phương pháp kết hợp phát đi xung dài năng lượng lớn (high energy of a long pulse width) với thu về và xử lý nén thành các xung ngắn đảm bảo độ phân giải cao (high resolution of a short pulse width). Việc điều chế (mã hóa) có thể là: Điều tần FM: tuyến tính (linear) hoặc không tuyến tính (non-linear) Điều pha PM. Với phương pháp điều pha, cụ thể ở đây với mã Barker sử dụng điều pha theo phương pháp khóa dịch pha nhị phân (Binary Phase Shift Keying - BPSK), để thực hiện nén xung ta sử dụng kĩ thuật tương quan. Sự tương quan là một phép toán được sử dụng trong nhiều ứng dụng của DSP. Phương pháp này so sánh tín hiệu bổ trợ với một hoặc nhiều tín hiệu để xác định tính chất tương tự giữa các cặp tín hiệu với nhau và để xác định các thông tin bổ xung dựa trên tính chất tương tự đó. Một cách tổng quát, ta coi sự tương quan giữa các tín hiệu là một số đo sự phù hợp giữa các cặp tín hiệu với nhau Trong sự tương quan ta sử dụng hai hàm là: Hàm tương quan chéo (Cross-correlation) và Hàm tự tương quan (Auto-correlation). Để đơn giản ta xét hai dãy giá trị thực là x[n] và y[n]. Hàm tương quan chéo được định nghĩa bởi:
(2.1) Còn hàm tự tương quan được định nghĩa:
(2.2) Giả sử ta có chuỗi x[n], và y[n] có cùng số phần tử là 9 như sau: x[n] = {-1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1} y[n] = {-1 1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1} Thực hiện tương quan chéo ta thu được: x[n]*          -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1   y[n]                    -1          1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1   1         -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1    -1        1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1     -1       1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1      1      -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1       1     -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1        -1    1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1         1   -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1          -1  1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1           rxy[1]  1  -2  3  -1  -1  2  -1  -2  7  -2  -3  0  1  0  1  0  1   Còn tự tương quan, ta thu được bảng sau: x[n]*          -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1   x[n]                    -1          1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1   1         -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1    -1        1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1     -1       1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1      1      -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1       1     -1  1  -1  -1  1  1  -1  -1  -1        -1    1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1         -1   1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1          -1  1  -1  1  1  -1  -1  1  1  1           rxy[1]  1  0  1  -0  -1  0  -3  -2  7  -2  -3  0  1  0  1  0  1   Đồ thị của hai hàm này lần lượt đưa ra trên Hình 2.1, Hình 2.2:
Hình 2.1 Hàm tương quan chéo của dãy x(n), y(n)
Hình 2.2 Hàm tự tương quan của dãy x(n), y(n) Quá trình tự tương quan của mã Barker 13 bít được mô tả trong Bảng 1.2 Bảng 1.2 Quá trình tự tương quan của mã Barker {B13m}              1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1   1              1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1   1             1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1    1            1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1     1           1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1      1          1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1       -1         -1  -1  -1  -1  -1  1  1  -1  -1  1  -1  1  -1        -1        -1  -1  -1  -1  -1  1  1  -1  -1  1  -1  1  -1         1       1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1          1      1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1           -1     -1  -1  -1  -1  -1  1  1  -1  -1  1  -1  1  -1            1    1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1             -1   -1  -1  -1  -1  -1  1  1  -1  -1  1  -1  1  -1              1  1  1  1  1  1  -1  -1  1  1  -1  1  -1  1               Hàm tự tương quan  1  0  1  0  1  0  1  0  1  0  1  0  13  0  1  0  1  0  1  0  1  0  1  0  1   Hàm tự tương quan trong Bảng 1.2 cho thấy sẽ có một đỉnh (main lobe) có độ cao bằng chiều dài chuỗi mã Barker 13 bít. Còn tất cả các cánh sóng phụ (cánh sóng phụ) có độ cao bằng 1. Với nguyên tắc nén xung như vậy , chúng ta sẽ thực hiện việc mô phỏng chứng minh quá trình nén xung cho mã Barker 13 bít, đồng thời với nén xung mã M đan xen. Mô hình được xây dựng và chỉ ra trong hình
Hình 2.4. Mô phỏng quá trình nén xung tín hiệu mã xen kẽ Trong hình 2.4 cho thấy, có khối giả lập kênh truyền, trong đó có mô phỏng sự suy hao tín hiệu và tạp nhiễu tác động vào tín hiệu. Việc nén xung được tách thành 2 phần, một phần thiết kế cho mã Barker gồm 12 mắt trễ và bộ cộng 13 đầu vào cho 12 mắt trễ và bản thân tín hiệu phản xạ. Một phần thiết kế cho mã GNN gồm 62 mắt trễ và bộ cộng 63 phần tử (hình 2.5).

Hình 2.5. Mạch nén xung cho 2 loại mã Trong trường hợp mức tạp nhiễu thấp, ta có tín hiệu đầu ra thể hiện trên hình 8. Trong đó, kênh 1 là tín hiệu phản xạ thu được qua kênh truyền. Tín hiệu kênh 2 là đầu ra khối nén mã Barker, có đỉnh chính có độ cao khoảng 13. Tín hiệu kênh 3 là đầu ra khối nén mã GNN, đỉnh chính có độ cao xấp xỉ 60. Trong tín hiệu thứ 3 này có hai đỉnh cao 60 tương ứng với 2 xung mã GNN, còn 2 đỉnh thấp hơn có độ cao xấp xỉ 35, b