1. GIỚI THIỆU CHUNG

Đối với truyền thông vô tuyến, tín hiệu thu được phụ thuộc rất nhiều vào kênh truyền như: nhiễu từ các tín hiệu khác; tín hiệu bị phản xạ, tán xạ (gọi là Fading đa đường) và phụ thuộc vào tốc độ di chuyển của thiết bị thu so với thiết bị phát gây nên sự dịch tần (hiệu ứng Doppler). Kết quả là tín hiệu tại phía thu thu được rất nhiều dạng của tín hiệu, dẫn đến khó khôi phục lại tín hiệu ban đầu.

Để có thể thu lại tín hiệu thì phải biết mô hình kênh truyền. Từ đó có các phương pháp khôi phục lại tín hiệu.

Đối với kênh vô tuyến có một số mô hình kênh như: Kênh tạp âm trắng cộng tính (AWGN - Additive White Gaussian Noise), kênh fading, kênh fading Rayleigh, kênh fading Rice.

Khi tín hiệu truyền qua kênh truyền thì sẽ bị suy hao, để có thể bù lại những suy hao đó người ta dùng các phương pháp ước lượng kênh.

Ước lượng kênh là thông qua mô hình kênh (đáp ứng kênh) từ đó dùng các kỹ thuật ước lượng để khôi phục các tín hiệu đã bị suy hao do kênh truyền.

Các phương pháp ước lượng truyền thống là bình phương nhỏ nhất (LS - Least Square) và sai số bình phương trung bình tối thiểu (MMSE - Minimum Mean Squares Error) [3].

Phương pháp MMSE hiệu quả hơn bằng cách sử dụng các thống kê bậc hai của kênh, nhưng tính toán phức tạp. Gần đây với sự phát triển của mạng nơron nhân tạo (ANN - Artificial Neural Networks) và học sâu (DL- Deep Learning) [2] đã cho kết quả vượt trội trong việc ước lượng kênh vô tuyến, nhất là trong trường hợp có ít thông tin về kênh.

Kỹ thuật OFDM là một loại điều chế đa sóng mang. Ưu điểm của kỹ thuật này là hiệu suất phổ cao, giảm nhiễu xuyên ký tự và hiệu ứng đa đường, khả năng chống lại nhiễu đồng kênh băng thông hẹp trong hệ thống không dây.

OFDM đã và đang được áp dụng rộng rãi trong các hệ thống 4G, thông tin quang, DVB-T2, DVB-S2, IEEE 802.11a, Hiperlan2 và tiêu chuẩn truy cập không dây băng thông rộng IEEE 802.16a [1].