NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG CHỐNG NHIỄU  CỦA CÁC ĐƯỜNG THÔNG TIN SỐ SỬ DỤNG MÃ HÓA TURBO

Đỗ Mạnh Hùng

doi:10.34238/tnu-jst.14138

NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG CHỐNG NHIỄU CỦA CÁC ĐƯỜNG THÔNG TIN SỐ SỬ DỤNG MÃ HÓA TURBO

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 02/12/25 Ngày hoàn thiện: 03/02/26 Ngày đăng: 08/02/26

Các tác giả

Đỗ Mạnh Hùng , Viện Vũ khí - Tổng cục Công nghiệp Quốc phòng

Tóm tắt

Nghiên cứu này tập trung đánh giá ảnh hưởng của các dạng nhiễu lên hệ thống thông tin số khi truyền nhiều kiểu dữ liệu khác nhau, bao gồm bản tin văn bản và ảnh. Dữ liệu được mã hóa bằng hai kỹ thuật mã hóa kênh Turbo để nâng cao khả năng chống nhiễu. Ba dạng nhiễu được xem xét bao gồm: nhiễu băng rộng, băng hẹp và nhiễu xung, đây là ba dạng nhiễu cơ bản được sử dụng trong tác chiến điện tử. Toàn bộ quy trình mô phỏng, điều chế, truyền tin, mã hóa, thêm nhiễu và giải mã được triển khai trên MATLAB để đánh giá hiệu năng lỗi bit theo từng mức tín/tạp và từng loại nhiễu. Kết quả mô phỏng cho thấy hiệu năng của hệ thống chịu ảnh hưởng rõ rệt bởi sự xuất hiện của nhiễu. Trong trường hợp không bị gây nhiễu, mã Turbo cho tỉ lệ lỗi bit rất thấp và duy trì độ ổn định tốt, nhờ cơ chế giải mã lặp giúp phục hồi chính xác chuỗi bit. Khi hệ thống chịu tác động của các dạng gây nhiễu như gây nhiễu băng rộng, băng hẹp hoặc gây nhiễu xung, tỉ lệ lỗi bit tăng lên đáng kể, đặc biệt tại các mức tín/tạp thấp. Gây nhiễu băng rộng làm suy giảm đồng đều toàn bộ chuỗi mã, trong khi gây nhiễu băng hẹp và nhiễu xung tạo ra các đoạn lỗi cục bộ làm tăng mạnh xác suất bit sai. Tuy nhiên, mã Turbo vẫn thể hiện khả năng sửa lỗi tốt nhờ tính dư thừa của chuỗi mã và thuật toán giải mã lặp, giúp tỉ lệ lỗi bit giảm nhanh khi tín/tạp tăng. Tổng thể, mô phỏng cho thấy mã Turbo duy trì hiệu năng khá ổn định và vẫn đảm bảo độ tin cậy truyền dẫn ngay cả khi hệ thống bị tác động bởi các dạng nhiễu khác nhau.

Từ khóa

Hệ thống thông tin số; Nhiễu băng rộng; Nhiễu băng hẹp; Tỉ lệ lỗi bit; Tỉ số tín/tạp

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] S. Haykin, Communication Systems, 4rd ed. John Wiley & Sons, Inc, New York, USA, 2000.

[2] R. Poisel, Modern Communications Jamming Principles and Techniques, Artech House, Boston, 2011.

[3] C. Berrou, A. Glavieux, and P. Thitimajshima, "Near Shannon limit error-correcting coding and decoding: Turbo-codes. 1," Proceedings of ICC '93 - IEEE International Conference on Communications, Geneva, Switzerland, 1993, vol. 2, pp. 1064-1070, doi: 10.1109/ICC.1993.397441.

[4] A. Giulietti, B. Bougard, and L. Van der Perre, “Turbo Codes,” in Turbo Codes. Springer, Boston, MA., 2004,doi: 10.1007/978-1-4615-0477-1_1.

[5] J. G. Proakis and M. Salehi, Digital Communications, McGraw-Hill Higher Education, New York, USA, 2008.

[6] M. K. Simon and M. Alouini, Digital Communication over Fading Channel, John Wiley & Sons, Inc, New York, USA, 2000.

[7] M. Tuchler, A. C. Singer, and R. Koetter, "Minimum mean squared error equalization using a priori information," IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 50, no. 3, pp. 673-683, March 2002, doi: 10.1109/78.984761.

[8] H. Pirayesh and H. Zeng, "Jamming Attacks and Anti-Jamming Strategies in Wireless Networks: A Comprehensive Survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 24,
no. 2, pp. 767-809, 2022, doi: 10.1109/COMST.2022.3159185.

[9] D. C. Schleher, Introduction to Electronic Warfare, Artech House, USA, 2009.

[10] D. Adamy, EW 101: A First Course in Electronic Warfare, Artech House, USA, 2001.

[11] W. Liu, H. Li, and Y. Liu, “Anti-jamming Communications Using Spectrum Waterfall: A Deep Reinforcement Learning Approach,” IEEE Communications Letters, vol. 22, no. 5,
pp. 998-1001, 2018, doi: 10.1109/LCOMM.2018.2815018.

[12] A. Al-Kashoash and M. Kemp, “In-Depth Analysis of Signal Jammers and Anti-Jamming Effect on 5G Signal,” 2019 7th International Conference on Future Internet of Things and Cloud Workshops (FiCloudW), Istanbul, Turkey, 2019, pp. 1-6, doi: 10.1109/FiCloudW.2019.00014.

[13] H. Jiang, L. Wang, and Y. Wang, “Efficient Low-Complexity Turbo-Hadamard Coding for Anti-Jamming UAV Communications,” Electronics, vol. 11, no. 7, 2022, doi: 10.3390/electronics11071088.

[14] F. Gabry, H. Bchel, and G. Cavalcante, “Analysis of Error-Correcting Codes for Burst and Impulsive Noise Channels,” IEEE Communications Letters, vol. 25, no. 2, pp. 435–439, 2021,
doi: 10.1109/LCOMM.2020.3027660.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.14138

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ