Kênh truyền và đánh giá chất lượng kênh truyền
245
16.6. MOÄT SOÁ COÂNG CUÏ HOÃ TRÔÏ ÑEÅ VEÕ ÑOÀ THÒ BER
Đồ thị BER là một công cụ trực quan để đánh giá chất lượng của một hệ thống thông tin, nó
biểu diễn sự thay đổi của xác suất lỗi bit hoặc xác suất lỗi ký hiệu theo các thông số SNR
hoặc Eb/No của hệ thống. Thông thường, các đồ thị BER được biểu diễn trên hệ trục
logarithm, trong đó trục hoành biểu diễn giá trị Eb/No (hoặc SNR) theo đơn vị decibel, còn
trục tung biểu diễn xác suất lỗi theo thang logarithm (cơ số 10). Trong Communication
Toolbox của MATLAB, ngoài các công cụ tính xác suất lỗi để tạo ra nguồn dữ liệu cho đồ thị
BER, còn có các công cụ hỗ trợ để hiệu chỉnh đồ thị BER để tăng tính trực quan của đồ thị.
Đó là các công cụ berfit và berconfint.
Công cụ curve-fitting: berfit
Đây là công cụ dùng để hiệu chỉnh đồ thị, được sử dụng khi ta có một tập hợp các số liệu thực
nghiệm chưa hoàn hảo nhưng cần phải vẽ một đồ thị BER tương đối trơn. Hàm berfit cho
phép ta:
o Lựa chọn tất cả các thông số của quá trình làm trơn đồ thị, ví dụ chọn trước biểu thức nội
suy dùng để hiệu chỉnh đồ thị
o Vẽ các điểm dữ liệu thực nghiệm cùng với đồ thị đã hiệu chỉnh
o Nội suy thêm các điểm trên đồ thị nằm giữa các điểm dữ liệu thực nghiệm để làm đường
cong trơn hơn
o Lấy những thông tin cần thiết của quá trình hiệu chỉnh, ví dụ giá trị số của các điểm trên
đường cong hoặc các hệ số của đa thức nội suy biểu diễn đường cong
Lưu ý:
hàm berfit thực hiện quá trình nội suy, chứ không phải là ngoại suy. Phép ngoại suy
để tạo các dữ liệu BER nằm ngoài khoảng giá trị thực nghiệm là không đáng tin cậy.
Công cụ xác định khoảng tin cậy của dữ liệu: berconfint
>> [ber,intv] = berconfint(Nerr,Ntrial,level)
Hàm berconfint thực hiện tính toán xác suất lỗi và khoảng tin cậy của dữ liệu khi thực hiện
phương pháp Monte Carlo với
Ntrial
phép thử và có
Nerr
lỗi. Độ tin cậy được xác định bởi
thông số level. Nêu không nhập thông số này thì giá trị mặc định là 0.95 (95%).
Trong ví dụ dưới đây, ta sẽ thấy được ứng dụng của các hàm berfit và berconfint để vẽ đồ thị
BER. Cũng trong ví dụ này, quá trình mô phỏng sẽ dừng khi số bit lỗi đạt đến một giá trị cho
trước thay vì dừng khi truyền hết N bit như ở các thí dụ trước.
Ví dụ 16-8. Thực hiện mô phỏng hệ thống thông tin DBPSK. Ứng dụng công cụ làm trơn
đồ thị trong khi vẽ đồ thị BER.
Đầu tiên, ta khởi tạo các thông số và các tín hiệu mô phỏng cần thiết. Hai thông số chính là
khoảng giá trị khảo sát của Eb/No và số bit lỗi tối thiểu phải có trước khi tính giá trị BER đối
với Eb/No đang xét.
siglen = 1000; % Số bit cho mỗi lần thử
M = 2; % DBPSK
EbNomin = 0; EbNomax = 10; % Khoảng giá trị Eb/No theo dB
numerrmin = 5; % Tính BER khi số bit lỗi > 5
EbNovec = EbNomin:1:EbNomax;
numEbNos = length(EbNovec); % Số giá trị Eb/No
% Cấp phát trước các vector để chứa các dữ liệu.
