Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật viễn thông: Nghiên cứu phát triển mô hình, thuật toán ước lượng suy hao truyền sóng và hướng sóng tới trong hệ thống vô tuyến đa anten ở tần số 28GHz và 38GHz

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:23

Thêm vào BST

Báo xấu

14
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật viễn thông "Nghiên cứu phát triển mô hình, thuật toán ước lượng suy hao truyền sóng và hướng sóng tới trong hệ thống vô tuyến đa anten ở tần số 28GHz và 38GHz" được nghiên cứu với mục tiêu: Hệ thống và kênh truyền vô tuyến đa anten ở dải sóng millimet; Thuật toán xử lý dữ liệu trong ước lượng mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng mm; Giải pháp xác định hướng sóng tới của nguồn tín hiệu vô tuyến ở dải sóng mm.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật viễn thông: Nghiên cứu phát triển mô hình, thuật toán ước lượng suy hao truyền sóng và hướng sóng tới trong hệ thống vô tuyến đa anten ở tần số 28GHz và 38GHz

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI VŨ THANH QUANG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH, THUẬT TOÁN ƯỚC LƯỢNG SUY HAO TRUYỀN SÓNG VÀ HƯỚNG SÓNG TỚI TRONG HỆ THỐNG VÔ TUYẾN ĐA ANTEN Ở TẦN SỐ 28GHZ VÀ 38GHZ Ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số: 9520208 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Hà Nội - 2023
Công trình được hoàn thành tại: Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: GS.TS. Vũ Văn Yêm Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm 2023 Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Đại học Bách khoa Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam
MỞ ĐẦU Luận án tập trung nghiên cứu đề xuất các mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng millimet, tập trung ở dải tần số 28 GHz và 38 GHz dựa trên mô hình thuật toán khai phá dữ liệu. Luận án cũng tập trung vào phát triển giải pháp, hệ thống, thuật toán ước lượng các tham số hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến ở dải sóng này sử dụng các kiến trúc máy thu trung tần số định nghĩa chức năng bằng phần mềm với tốc độ lấy mẫu thấp. Mục tiêu nghiên cứu của luận án Luận án nghiên cứu phát triển, xây dựng, ước lượng mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng millimet và đề xuất, cải tiến hệ thống, thuật toán xác định hướng sóng tới của tín hiệu trong hệ thống vô tuyến ở dải sóng millimet. Luận án tập trung nghiên cứu xây dựng mô hình cho bài toán ước lượng suy hao truyền sóng dựa trên xử lý dữ liệu, khai phá dữ liệu. Luận án đề xuất kiến trúc hệ thống thu vô tuyến và thuật toán ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu tương quan và không tương quan dùng giải thuật độ phân giải cao trong hệ thống vô tuyến ở dải sóng millimet sử dụng nhiều anten. Đối tượng nghiên cứu: - Hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng millimet. - Kênh truyền sóng trong hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng millimet. - Xử lý tín hiệu miền không gian và thời gian trong hệ thống vô tuyến ở dải sóng millimet. - Kỹ thuật, thuật toán ước lượng tham số tín hiệu kênh vô tuyến ở dải sóng millimet, trong đó tập trung vào hướng sóng tới. Phạm vi nghiên cứu của luận án: - Mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng millimet trong môi trường đô thị. - Hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến trong mặt phẳng phương vị - Hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng millimet hoạt động ở dải tần 28 GHz và 38 GHz Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu của luận án bao gồm việc nghiên cứu lý thuyết, xây dựng mô hình, đề xuất, cải tiến các thuật toán xử lý dữ liệu, xử lý tín hiệu kết hợp với mô phỏng trên máy tính. Cấu trúc của Luận án: Luận án gồm 3 chương với nội dung tóm tắt như sau: Chương 1: Hệ thống và kênh truyền vô tuyến đa anten ở dải sóng millimet. Chương 2: Thuật toán xử lý dữ liệu trong ước lượng mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng mm. 1
Chương 3: Giải pháp xác định hướng sóng tới của nguồn tín hiệu vô tuyến ở dải sóng mm. Phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án. Những đóng góp của luận án: 1) Đề xuất giải pháp, hướng tiếp cận dựa trên thuật toán học máy hồi quy tuyến tính và K-Nearest Neighbor trong xây dựng mô hình suy hao truyền sóng ở tần số 28 GHz và 38 GHz; đề xuất các phương pháp xử lý dữ liệu trong mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng mm như sử dụng số mũ suy hao truyền sóng tham chiếu, nội suy dữ liệu, sai số bình phương tối thiểu. 2) Đề xuất giải pháp, mô hình hệ thống thu đa anten ở tần số 28 GHz và 38 GHz xác định hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến trong mặt phẳng phương vi. Hệ thống, giải pháp đề xuất dựa trên đa kênh thu song song sử dụng kiến trúc máy thu vô tuyến trung tần số định nghĩa chức năng bằng phần mềm kết hợp bộ di pha 90 độ thực hiện phép trực giao cầu phương và thuật toán độ phân giải cao phân loại tín hiệu đa đường có khả năng ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu tương quan và không tương quan với độ chính xác, độ phân giải cao với một số lượng mẫu nhỏ. CHƯƠNG 1: HỆ THỐNG VÀ KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN ĐA ANTEN Ở DẢI SÓNG MILLIMET 1.1 Truyền sóng ở dải sóng millimet Một số nghiên cứu về truyền sóng ở các tần số 28 GHz, 38 GHz khi cung cấp dịch vụ ngoài trời và trong nhà cho thấy ở tần số 38 GHz, cường độ tín hiệu trong nhà và độ trễ tín hiệu cho thấy khả năng tiếp nhận tín hiệu yếu, không cung cấp dịch vụ tốt cho người dùng trong nhà từ các trạm gốc cố định bên ngoài. Đối với dải tần 28 GHz cho kết quả tốt cả trong nhà và ngoài trời [15][16]. Dải sóng milimét (hay công nghệ Millimeter Wave) rất tiềm năng cho hệ thống thông tin di động thế hệ mới nhưng mới chỉ được quan tâm khai thác trong vài năm gần đây. 1.2 Các mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng millimet 1.2.1 Mô hình suy hao truyền sóng trong không gian tự do Mô hình suy hao truyền sóng trong không gian tự do được sử dụng để dự đoán cường độ tín hiệu thu được trong môi trường có tầm nhìn thẳng (LOS), nơi không có chướng ngại vật giữa máy phát và máy thu. Trong thực 2
tế lan truyền sóng trong điều kiện không gian tự do có khả năng xảy ra như trong thông tin vệ tinh, thông tin vi ba, thông tin di động ở các vùng ngoại ô. 1.2.2 Mô hình 3GPP TR 38.900 Tổ chức 3GPP (Third Generation Partnership Project) là tổ chức chuẩn hóa các công nghệ mạng thông tin di động tế bào đã tiến hành đo đạc và đánh giá mô hình suy hao đường truyền trong dải sóng millimeter wave trong các điều kiện khác nhau [20][21]. Tổ chức 3GPP đã đưa ra chuẩn 3GPP TR 38.900 là mô hình kênh truyền cho phổ tần số trên 6GHz và có nhiều phiên bản khác nhau. Ở đây ta đề cập tới phiên bản mới nhất 3GPP TR 38.900-f00 được công bố ngày 22/06/2018. Theo đó mô hình truyền sóng được phân tích chi tiết với nhiều kịch bản khác nhau. 1.2.3 Mô hình Stanford University Interim Model Đây là mô hình được phát triển bởi đại học Stanford. Bán kính cell cho mỗi SUI từ 0.1km đến 8km. Tính toán được thực hiện cho chiều cao anten, trạm base station (ℎ 𝑇𝑋 ) trong khoảng từ 10m đến 80m và chiều cao anten thu (ℎ 𝑅𝑋 ) trong khoảng từ 2m đến 10m 1.2.4 Mô hình suy hao NYU Việc kết hợp xác suất vào mô hình suy hao truyền sóng cung cấp một mô hình thay thế cho các mô hình suy hao truyền sóng theo khoảng cách truyền thống. Hiện nay có hai mô hình suy hao truyền sóng trong không gian được sử dụng để tham chiếu đó là mô hình tham chiếu khoảng cách không gian (close – in free space reference distance viết tắt là mô hình CI) và mô hình suy hao trong phạm vi hẹp của dữ liệu floating – intercept (mô hình FI) [24]. 1.3 Kênh vô tuyến ở dải sóng mm 1.3.1 Bộ dò kênh vô tuyến Để nghiên cứu về kênh vô tuyến ở dải sóng mm, người ta thường sử dụng công cụ là các bộ dò kênh. Trong một hệ thống truyền đa đường, kênh vô tuyến phụ thuộc vào tần số, thời gian và vị trí. Do đó, các thông số chính mô tả đặc trưng của kênh đó là hướng sóng đi (DOD: Direction of Departure), hướng sóng đến (DOA: Direction of Arrival), thời gian trễ truyền sóng, tần số Doppler. Để xác định được các hàm toán học biểu diễn kênh vô tuyến như đáp ứng xung (CIR), hàm truyền người ta thường sử dụng các bộ dò kênh, qua đó chúng ta có thể ước lượng thông số kênh truyền và cải thiện hiệu suất hệ thống [25]. 1.3.2 Mô phỏng kênh vô tuyến 3
Sử dụng công cụ mô phỏng bộ dò kênh NYUSIM, nghiên cứu sinh thực hiện mô phỏng ở dải tần 28 GHz và 38 GHz. 1.4 Các vấn đề tồn tại cần nghiên cứu giải quyết Ở dải tần số siêu cao hay ở dải sóng mm này còn nhiều vấn đề thách thức cả về lý thuyết lẫn công nghệ cần phải giải quyết. Về mặt công nghệ, ở dải sóng mm các thách thức cần phải giải quyết như công nghệ thiết kế, chế tạo anten có kích thước nhỏ nhưng vẫn đảm bảo các tính năng, tham số kỹ thuật như hệ số khuếch đại đủ lớn, hiệu suất cao để bù lại sự suy hao nhiều hệ thống trong môi trường truyền dẫn vô tuyến [30][31]. Thiết kế, chế tạo và tích hợp các mô đun thu phát ở dải sóng millimet như các bộ khuếch đại tạp âm thấp, bộ trộn, bộ khuếch đại công suất vẫn còn nhiều vấn đề công nghệ cần phải nghiên cứu, đầu tư [32]. Về kênh truyền vô tuyến ở dải sóng là này vẫn là chủ đề đang thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của cộng đồng khoa học trong và ngoài nước [33]-[36]. Ở dải tần số này, ngoài vấn đề cần phải giải quyết như fading đa đường thì hiệu ứng Doppler cũng là vấn đề lớn. Đặc biệt mô hình kênh, mô hình suy hao kênh truyền sóng ở dải sóng millimet, xác định các đặc tính, tham số của kênh vô tuyến ở dải sóng này còn nhiều vấn đề cả thực nghiệm và lý thuyết phải giải quyết [37][38]. 1.5 Kết luận chương Chương 1 đã đưa ra những nghiên cứu một cách khái quát về những đặc trưng của truyền sóng vô tuyến ở dải sóng mm và trình bày các mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng mm đó là các mô hình suy hao truyền sóng trong không gian tự do, mô hình SUI, mô hình NYU và mô hình 3GPP. Trong Chương 1, nghiên cứu sinh đã trình bày tổng thể về kênh truyền vô tuyến ở dải sóng milimét, các tham số của kênh vô tuyến đa đường, suy hao kênh truyền. Nghiên cứu sinh đã thực hiện mô phỏng 2 trường hợp kênh truyền MIMO 2x2 ở 2 tần số 28 GHz và kênh truyền MIMO 8x8 ở tần số 38 GHz sử dụng phần mềm NYSIM. Từ các kết quả mô phỏng như đáp ứng xung, hàm công suất trễ của kênh, Doppler… giúp ta tìm ra những tham số kênh truyền làm nền tảng cho thiết kế hệ thống cũng như cho ước lượng kênh truyền ở phía thu. Chương 1 cũng phân tích làm rõ các vấn đề còn tồn tại cần giải quyết về hệ thống vô tuyến, kênh truyền vô tuyến ở dải sóng mm đó là vấn đề, phương pháp, cách tiếp cận xây dựng mô hình suy hao kênh để phù hợp với thực tế nhất là môi trường truyền sóng đô thị đầy biến động ở nước ta và giải pháp để xác định, ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu trong hệ thống vô tuyến ở dải sóng mm. Các nội dung cần phải nghiên cứu đề xuất này lần lượt được trình bày ở các chương 2 và chương 3 của luận án. 4
CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN XỬ LÝ DỮ LIỆU TRONG ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH SUY HAO TRUYỀN SÓNG Ở DẢI SÓNG MILIMET 2.1 Thuật toán học máy trong ước lượng mô hình suy hao truyền sóng dải sóng milimet 2.1.1 Thuật toán Hồi quy tuyến tính Hồi quy tuyến tính là phương pháp thống kê để hồi quy dữ liệu với biến phụ thuộc có giá trị liên tục trong khi biến độc lập có thể có một trong hai giá trị liên tục hoặc giá trị phân loại. Khi sử dụng hồi quy tuyến tính, mục tiêu là tìm được một đường thẳng có thể tạo được sự phân bố gần nhất với hầu hết các điểm, do đó điều quan trọng nhất là giảm khoảng cách (sai số) của các điểm dữ liệu cho đến đường đó, có nghĩa rằng cần phải làm cho sai số dự đoán là nhỏ nhất tại tất cả các cặp dữ liệu đầu vào, đầu ra. Để phân tích hồi quy có kết quả gần đúng nhất thì không thể thiếu các phương tiện tối thiểu. Để dự đoán mô hình suy hao truyền sóng theo khoảng cách, tác giả đề xuất sử dụng hồi quy tuyến tính với phương tiện tối thiểu Minimum Mean Squared Error (MMSE) cho mô hình Close-in (CI) và Least Square Error (LSE) với mô hình Floating-intercept (FI). MSE: 𝑚 𝑚 1 1 𝐽(𝜃0 , 𝜃1 ) = ∑(𝑦 𝑙 − 𝑦 𝑖 )2 = ̂ ∑(ℎ 𝜃 (𝑥 𝑖 ) − 𝑦 𝑖 )2 (2.1) 2𝑚 2𝑚 𝑖=1 𝑖=1 LSE: 𝑚 1 𝐿(𝜃0 , 𝜃1 ) = ∑(𝑦 𝑙 − 𝑦 𝑖 )2 ̂ (2.2) 2 𝑖=1 Tác giả đề xuất quá trình thực hiện quá trình xử lý tập dữ liệu LOS và NLOS để dự đoán mô hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính như lưu đồ Hình 2.1. 5
Hình 2.1 Sơ đồ dự đoán mô hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính 2.1.2 Thuật toán K-Nearest Neighbor Thuật toán Nearest-Neighbor sử dụng những quan sát trong tập huấn luyện T ở không gian đầu vào x để tạo ra. Đặc biệt, với k điểm lân cận nhất thì được xác định như sau [10]: 1 ̂ (𝑥) = 𝑌 ∑ 𝑦𝑖 (2.7) 𝑘 𝑥 𝑖 ∈𝑁 𝑘 (𝑥) Trong đó 𝑁 𝑘 (𝑥) là lân cận của x được xác định bởi 𝑘 điểm gần 𝑥 𝑖 nhất trong tập huấn luyện. Lân cận ở đây là một đại lượng, được tính theo khoảng cách. Vì vậy, điều này có nghĩa rằng, chúng ta tìm 𝑘 điểm 𝑥 𝑖 có khoảng cách gần 𝑥 nhất ở không gian dữ liệu đầu vào và sau đó tính trung bình cộng metric của chúng. Tác giả đề xuất quá trình thực hiện quá trình xử lý tập dữ liệu LOS và 6
NLOS để dự đoán mô hình suy hao truyền sóng như lưu đồ Hình 2.2. Hình 2.2 Sơ đồ dự đoán mô hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật toán KNN 2.2 Mô phỏng môi trường truyền sóng 2.2.1 Mô phỏng môi trường truyền sóng Khu đô thị Times City và khuôn viên trường trường THPT Nguyễn Huệ với chiều cao và công suất anten phát khác nhau. Thực hiện mô phỏng trên phần mềm Wireless Insite. Times City là khu đô thị hiện đại với sự kết hợp kiến trúc của nhiều nhà cao tầng. Trong khi đó khuôn viên trường trường THPT Nguyễn Huệ có nhiều cây xanh, các tòa nhà của trường thấp, đây là một địa điểm phù hợp với một microcell tiêu chuẩn. Quá trình mô phỏng được thực hiện theo các bước sau: 1. Xây dựng mô hình mô phỏng môi trường truyền sóng tại khu đô thị Times City và trường THPT Nguyễn Huệ. 2. Cài đặt một anten phát theo các kịch bản tương ứng với độ cao 7 m và 17 m, tần số phát 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm và 43 dBm; anten thu có chiều cao mặc định là 1,5 m. 3. Đặt ngẫu nhiên trong mô hình mô phỏng 40 điểm anten thu LOS và 7
40 điểm anten thu NLOS. Công cụ mô phỏng: Phần mềm Wireless Insite. 2.2.2 Kết quả dự đoán mô hình suy hao truyền sóng bằng hai thuật toán đề xuất Đối với khu đô thị Time City Kịch bản mô phỏng 1: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 7 m. Kết quả dự đoán mô hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính cho thấy ở tần số 28 GHz và 38 GHz, giá trị số mũ suy hao trung bình trong điều kiện LOS lần lượt là 1,81 và 1,84, trong điều kiện NLOS là 3,58 và 3,63. Giá trị số mũ suy hao này rất hợp lý khi so sánh với mô hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho môi trường đô thị có hiệu ứng shadow). Số mũ suy hao tăng khi tần số máy phát tăng lên, điều này cho thấy rằng tần số tăng lên làm cho số mũ suy hao cũng tăng theo. Độ lệch chuẩn trong mô hình CI do hiện tượng shadow fading có giá trị lớn. Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor cho thấy số mũ suy hao truyền sóng giống với số mũ suy hao khi xử lý bằng thuật toán Hồi quy tuyến tính, nhưng độ lệch chuẩn được tối ưu bằng thuật toán K-Nearest Neighbor thấp hơn và giá trị này phụ thuộc vào giá trị k. Điều này cho thấy thuật toán K-Nearest Neighbor cho kết quả tối ưu cuối cùng đối với mô hình CI tốt hơn thuật toán Hồi quy tuyến tính. Tuy nhiên, kết quả mô hình FI (NLOS) thì khác biệt rất nhiều do thuật toán K-Nearest Neighbor thực hiện lựa chọn k điểm dữ liệu liền kề gần nhất để tính giá trị của điểm mới làm cho các tham số của mô hình FI (NLOS) thay đổi liên tục và tạo ra sự khác biệt lớn và không chính xác. Kịch bản mô phỏng thứ 2: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 7 m. Kết quả dự đoán mô hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính cho thấy số mũ suy hao và độ lệch chuẩn điều kiện LOS trong mô hình Close-in gần như không thay đổi luôn bằng 1,81 cho tần số 28 GHz và 1,84 cho tần số 38 GHz. Tuy nhiên, đối với điều kiện NLOS thì số mũ suy hao và độ lệch chuẩn tăng lên một chút so với công suất 35 dBm. Các giá trị tham số của mô hình FI (NLOS) vẫn cho kết quả hợp lý. Khi sử dụng thuật toán K- Nearest Neighbor, số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Tuy nhiên, kết quả mô hình FI (NLOS) còn nhiều 8
khác biệt, đặc biệt là các tham số tồn tại cả các giá trị âm. Vì vậy thuật toán KNN không phù hợp với việc dự đoán mô hình FI (NLOS). Kịch bản mô phỏng thứ 3: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 17 m. Kết quả dự đoán mô hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính so với kịch bản 1 ở cùng công suất máy phát 35 dBm, Bảng trên cho thấy khi tăng chiều cao anten phát lên 17 m thì số mũ suy hao của mô hình CI (LOS) không thay đổi nhiều so với số mũ suy hao của CI (LOS) khi chiều cao anten phát là 7 m, lần lượt là 1,80 cho 28 GHz và 1,84 cho 38 GHz. Tuy nhiên, đối với mô hình CI (NLOS) khi tăng chiều cao anten phát thì số mũ suy hao và độ lệch chuẩn đều thấp hơn một chút so với số mũ suy hao và độ lệch chuẩn trong trường hợp anten cao 7 m. Điều này có nghĩa rằng, chiều cao anten đã ảnh hưởng đến số mũ suy hao và độ lệch chuẩn. Trong kịch bản này, số mũ suy hao ở tần số 38 GHz cũng lớn hơn so với ở tần số 28 GHz. Độ lệch chuẩn trong mô hình CI (NLOS) do ảnh hưởng của shadow fading còn lớn. Khi sử dụng thuật toán K- Nearest Neighbor, kết quả cho thấy số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mô hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác (kết quả âm). Kịch bản mô phỏng thứ 4: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 17 m. Kết quả dự đoán mô hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính tương tự như kết quả của kịch bản 3, ở cùng chiều cao 17 m, tăng công suất lên 43 dBm thì số mũ suy hao và độ lệch chuẩn của mô hình CI (LOS) không thay đổi, còn mô hình CI (NLOS) hai giá trị này tăng lên một chút không đáng kể. Số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn hơn ở tần số 28 GHz. Khi sử dụng thuật toán K- Nearest Neighbor, ta thấy số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mô hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác hay không sử dụng được thuật toán KNN cho mô hình FI (NLOS). Đối với Trường THPT Nguyễn Huệ Kịch bản 1: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 7 m. 9
Khi sử dụng thuật toán hồi quy tuyến tính, kết quả cho thấy ở tần số 28 GHz và 38 GHz, giá trị số mũ suy hao trung bình trong mô hình CI (LOS) lần lượt là 2,40 và 2,42, trong mô hình CI (NLOS) là 4,37 và 4,43. Giá trị số mũ suy hao này hợp lý khi so sánh với mô hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho môi đô thị có hiệu ứng shadow). Số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn hơn ở tần số 28 GHz, điều đó có nghĩa rằng tần số cũng ảnh hưởng đến số mũ suy hao. Độ lệch chuẩn trong mô hình CI do hiện tượng shadow fading có giá trị lớn. So với khu vực khu đô thị Times City, số mũ suy hao và độ lệch chuẩn của mô hình CI tại khu vực trường THPT Nguyễn Huệ đều lớn hơn nhiều do khu vực Times City trong có hiệu ứng đường hầm (tunnel effect). Khi sử dụng thuật toán KNN số mũ suy hao của mô hình CI giống với kết quả sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính, nhưng độ lệch chuẩn thấp hơn nhiều. Điều đó chứng tỏ thuật toán KNN cho kết quả tối ưu mô hình CI tốt hơn thuật toán Hồi quy tuyến tính. Tuy nhiên ở mô hình FI (NLOS) kết quả có nhiều khác biệt, thiếu chính xác. Kịch bản 2: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 7 m. Khi sử dụng thuật toán hồi quy tuyến tính, số mũ suy hao trong mô hình CI ở tần số 28 GHz là 2,43 cho LOS, 4,42 cho NLOS và ở tần số 38 GHz là 2,45 cho LOS, 4,48 cho NLOS. Ta thấy số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn hơn so với tần số 28 GHz. Hơn nữa, so với kịch bản 1 thì số mũ suy hao ở công suất 43 dBm cao hơn số mũ suy hao với công suất 35 dBm. Điều đó chứng tỏ công suất máy phát của anten ảnh hưởng đến số mũ suy hao. Hơn nữa, do ảnh hưởng của hiệu ứng shadow fading lớn nên độ lệch chuẩn của mô hình CI cũng lớn. Khi sử dụng thuật toán KNN số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Kết quả của FI (NLOS) còn nhiều khác biệt do mô hình FI bị giới hạn bởi số liệu của phép đo và trong quá trình tối ưu việc lựa chọn k điểm gần nhất dựa trên tính toán khoảng cách giữa điểm huấn luyện và điểm mới đã làm cho kết quả có sự sai. Kịch bản 3: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 17 m. Khi sử dụng thuật toán hồi quy tuyến tính, số mũ suy hao của LOS và NLOS ở tần số 28 GHz lần lượt là 2,67 và 3,98, còn ở tần số 38 GHz tương ứng là 2,64 và 4,13. So với kịch bản 1, ở cùng công suất máy phát 35 dBm, số mũ suy hao của mô hình CI trong trường hợp chiều cao anten phát 17 m 10
lớn hơn so với trường hợp anten phát cao 7 m. Điều đó chứng tỏ chiều cao anten ảnh hưởng đến số mũ suy hao, khi anten càng cao thì số mũ suy hao càng lớn. Giá trị số mũ suy hao này rất hợp lý khi so sánh với mô hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho môi trường đô thị có hiệu ứng shadow). Giá trị độ lệch chuẩn do còn lớn zdo ảnh hưởng của hiệu ứng shadow. Do hạn chế của phép đo làm cho kết quả mô hình FI (NLOS) có nhiều khác biệt và thiếu chính xác. Khi sử dụng thuật toán KNN số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mô hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác. Kịch bản 4: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 17 m. Khi sử dụng thuật toán hồi quy tuyến tính, số mũ suy hao của LOS và NLOS ở tần số 28 GHz lần lượt là 2,70 và 4,01, còn ở tần số 38 GHz tương ứng là 2,67 và 4,17. So với kịch bản 3, ở cùng độ cao 17 m, số mũ suy hao của mô hình CI trong trường hợp công suất máy phát 43 dBm lớn hơn so với trường hợp công suất máy phát 35 dBm. Giá trị số mũ suy hao này rất hợp lý khi so sánh với mô hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho môi đô thị có hiệu ứng shadow). Do ảnh hưởng của hiệu ứng shadow nên giá trị độ lệch chuẩn trong mô hình CI còn lớn, dao động từ 40 dB đến 55 dB. Kết quả mô hình FI (NLOS) có nhiều khác biệt và thiếu chính xác. Khi sử dụng thuật toán KNN số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mô hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác. 2.2.3. So sánh với kết quả của 3GPP và NYU Wireless Kết quả đạt được với nhiều kịch bản khác nhau cho thấy khi tăng tần số phát, công suất máy phát và chiều cao anten phát đều làm cho số mũ suy hao tăng Độ lệch chuẩn đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính còn cao, nhưng khi sử dụng thuật toán KNN thì giá trị độ lệch chuẩn không sai lệch nhiều so với công thức 3GPP Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor cho thấy số mũ suy hao truyền sóng giống với số mũ suy hao khi xử lý bằng thuật toán Hồi quy tuyến tính, nhưng độ lệch chuẩn được tối ưu bằng thuật toán K-Nearest Neighbor thấp hơn và giá trị này phụ thuộc vào giá trị k. 11
Các kết quả về số mũ suy hao và độ lệch chuẩn của mô hình CI sau khi tối ưu cũng tương đương với kết quả của NYU Wireless trong dự án đo ở thành phố New York, điều này chứng minh được tính hợp lý của các kết quả này Đối với mô hình FI (NLOS), khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính kết quả đạt được khá tương đồng với kết quả của NYU Wireless Đối với mô hình FI (NLOS), thuật toán KNN không phù hợp hay cho kết quả thiếu tin cậy. Kết luận Chương 2 Trong chương 2 này, tác giả đã ứng dụng hai thuật toán cơ bản của Học máy là Hồi quy tuyến tính và K-Nearest Neighbor để xây dựng mô hình suy hao truyền sóng ở tần số 28 GHz và 38 GHz. Thuật toán Hồi quy tuyến tính dựa trên việc giảm khoảng cách (sai số) của các điểm dữ liệu cho đến đường thẳng tuyến tính cần tìm bằng cách tối ưu hàm mất mát bằng thuật toán Gradient Descent trong khi đó thuật toán K-Nearest Neighbor thì lại lựa chọn k điểm dữ liệu gần nhất để huấn luyện tập dữ liệu để tìm ra giá trị k tối ưu cho mô hình. Để có kết quả khách quan về mô hình suy hao truyền sóng khi áp dụng hai thuật toán này, tác giả đã mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau tại khu đô thị Times City và trường THPT Nguyễn Huệ như thay đổi công suất máy phát, chiều cao máy phát cho cả hai tần số 28 GHz và 38 GHz. Nhận thấy các tham số về chiều cao máy phát, công suất máy phát, tần số máy phát và địa hình khu vực mô phỏng đều ảnh hưởng đến số mũ suy hao của mô hình CI. Nhưng số mũ suy hao này vẫn hợp lý khi so sánh với công thức của 3GPP và NYU Wireless. Thuật toán K-Nearest Neighbor cho kết quả tốt với độ lệch chuẩn của mô hình CI hơn thuật toán Hồi quy tuyến tính. Tuy nhiên, trong mô hình FI (NLOS) nếu xây dựng được mô hình có phạm vi mô phỏng tốt thì thuật toán Hồi quy tuyến tính cho kết quả tối ưu chính xác hơn. Do đó, việc kết hợp cả hai thuật toán này vào việc xây dựng mô hình suy hao truyền sóng dải sóng milimet sẽ giúp cải thiện kết quả tối ưu mô hình suy hao truyền sóng. Chương 2 nghiên cứu sinh cũng đã đề xuất sử dụng thuật toán CoIEE và 4 phương pháp xử lý dữ liệu đó là sử dụng các số mũ suy hao truyền sóng tham chiếu, nội suy từ bộ dữ liệu các số mũ suy hao truyền sóng của các điểm thu, nội suy từ bộ dữ liệu suy hao truyền sóng và khoảng cách Tx-Rx của các điểm thu và sai số bình phương tối thiểu Minimum Mean Square Error (MMSE) cho bài toán xây dựng mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng mm. Các đề xuất này được kiểm chứng thông qua dữ liệu mô phỏng được triển khai trong một số khu vực nội đô của Hà Nội để kiểm chứng và so sánh với nhau để thấy được ưu nhược điểm của đề xuất. 12
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP XÁC ĐỊNH HƯỚNG SÓNG TỚI CỦA NGUỒN TÍN HIỆU VÔ TUYẾN Ở DẢI SÓNG MM 3.1 Hệ thống thu đa anten dựa trên kiến trúc máy thu định nghĩa chức năng bằng phần mềm để xác định hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến ở dải sóng mm 3.1.1 Kiến trúc hệ thống Sơ đồ hệ thống thu vô tuyến đa anten ở dải sóng mm để xác định hướng sóng tới của tín hiệu trong mặt phẳng phương vị như trình bày ở Hình 3.1. Hình 3.1 Hệ thống thu đa anten xác định hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của tín hiệu vô tuyến ở dải sóng mm dựa trên kiến trúc máy thu trung tần số Hệ thống gồm một dàn anten tuyến tính đồng nhất gồm M phần tử xếp theo 1 đường thẳng (gọi là đường baseline) theo sau là M máy thu song song trung tần số và bộ xử lý tín hiệu số để xác định hướng sóng tới của tín hiệu thu. Trong nghiên cứu này, NCS tập trung bài toán ước lượng hướng sóng tới DOA sử dụng hệ thống trên. Thuật toán ước lương hướng sóng tới sử dụng thuật toán Phân loại tín hiệu đa đường MUSIC. 3.1.2 Xử lý tín hiệu và ước lượng hướng sóng tới Bước 1: Tại đầu ra các bộ chuyển đổi tương tự số ADC ta thu được tín hiệu trong miền thời gian rời rạc, tính đường bao phức của tín hiệu trong miền rời rạc dùng phép biển đổi Hilbert hoặc sử dụng tính toán thành phần thực I và thành phần ảo Q Bước 2: Sắp xếp vector dữ liệu thu x(n) Bước 3: Tính ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu Bước 4: Triển khai thành vector riêng và giá trị riêng từ ma trận hiệp phương sai 13
Bước 5: Xác định không gian tín hiệu (K) và không gian nhiễu (M-K) trên cơ sở việc sắp xếp các giá trị riêng theo thứ tự giảm dần Bước 6: Tính phổ giả của hàm MUSIC, 𝑃 𝑀𝑈𝑆𝐼𝐶 (𝜑) Bước 7: Ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu bằng việc tìm giá trị lớn nhất của hàm phổ giả MUSIC, 𝑃 𝑀𝑈𝑆𝐼𝐶 (𝜑) 3.1.3 Kết quả mô phỏng Kịch bản mô phỏng 1: - Số tín hiệu (nguồn) phát: 1 - Tần số phát: 28 GHz - Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường thẳng có số phần tử anten là 8, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là một nửa bước sóng. - Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của tín hiệu là: -25°. - Tần số trung tần: 1210 MHz. - Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 2420 MHz. - Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 25 dB. - Số lượng mẫu sau bộ ADC: 5000. - Thuật toán ước lượng DOA: Phân loại tín hiệu đa đường (Multiple Signal Classification - MUSIC) Kết quả có 1 đỉnh của hàm phổ giả MUSIC tương ứng với 1 góc tới của tín hiệu được ước lượng là -25°. Kịch bản mô phỏng 2: - Số tín hiệu phát: 6 - Tần số phát: 28 GHz - Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường thẳng có số phần tử anten là 8, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là một nửa bước sóng. - Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của tín hiệu là: 50°, -30°, 5°, 100, 25° and 40o - Tần số trung tần: 1210 MHz. - Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 2420 MHz. - Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 25 dB. - Số lượng mẫu sau bộ ADC (số snapshot hay sample): 10000. - Thuật toán ước lượng DOA: MUSIC Từ kết quả này ta thấy 6 nguồn tín hiệu không tương quan tương ứng với 6 góc tới trong mặt phẳng phương vị đã được xác định chính xác với sai số không quá 0,5 độ. Ở đây để đảm bảo sai số này thì số lượng mẫu snapshot cần phải lớn (hàng nghìn) do đó khi triển khai thực tế sẽ cần bộ xử lý tín hiệu có cấu hình mạnh hoặc cần phải xử lý song song để tăng tốc độ tính toán. 14
Đánh giá về ưu điểm và nhược điểm của giải pháp đề xuất: - Hệ thống đề xuất có ưu điểm triển khai trên miền số nên có khả năng tự cấu hình tốt, không cần thực hiện giải điều chế bằng phần cứng nên ảnh hưởng của các sai số về tính trực giao của giải điều chế cầu phương không còn. - Độ phân giải của hướng sóng tới rất cao do sử dụng thuật toán ước lượng có độ phân giải cao. - Yêu cầu số lượng mẫu tín hiệu sau bộ ADC đảm bảo đủ lớn để duy trì tính chính xác của ước lượng hướng sóng tới. - Chưa thực hiện được việc ước lượng được với các tín hiệu tương quan, nhất là tín hiệu tương quan mạnh do không đảm bảo tính chất trực giao của hai không gian con. - Tốc độ lấy mẫu của bộ chuyển đổi số tương tự ADC cần đảm bảo đủ lớn khi đó sẽ tăng chi phí hệ thống và ảnh hưởng bởi sự sai số dịch pha tín hiệu. 3.2 Đề xuất hệ thống thu đa anten dựa trên kiến trúc máy thu trung tần số kết hợp bộ di pha 90 độ để xác định hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến ở dải sóng mm 3.2.1 Kiến trúc hệ thống Hình 3.4 đề xuất hệ thống thu đa anten để xác định hướng sóng tới ở dải sóng mm trong mặt phẳng phương vị dựa trên kiến trúc máy thu trung tần số phân nhánh kết hợp với bộ di pha cầu phương 90 độ. Hình 3.4 Hệ thống thu đa anten xác định hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của tín hiệu vô tuyến ở dải sóng mm dựa trên kiến trúc máy thu trung tần số phân nhánh kết hợp bộ di pha cầu phương 90 độ Hệ thống đề xuất gồm một dàn anten tyến tính đồng nhất gồm M phần tử xếp cách đều theo một đường thẳng kết nối với M máy thu trung tân số kết hợp với bộ dịch pha 90 độ trong miền tương tự và bộ xử lý tín hiệu số băng cơ sở. 15
Tại một máy thu, tín hiệu vô tuyến cao tần RF sau anten thu được đưa đến khối lọc thông dải, khuếch đại tạp âm thấp và hạ tần (LNB: Low Noise Block) để hạ xuông trung tần. Tại trung tần tín hiệu được chia thành 2 nhánh, một nhánh qua bộ di pha 90 độ, một nhánh không di pha, sau đó 2 nhánh này được số hóa trực tiếp bằng hai bộ chuyển đổi tương tự - số (ADC 1 và ADC 2). Tại các đầu ra của các bộ ADC, các mẫu rời rạc được thu thập và ta tính toán đường bao phức của tín hiệu hoặc tính các tích tương quan giữ hai nhánh chứa thông tin về pha và biên độ của tín hiệu. Sau đó áp dụng các bước ước lương hướng sóng tới của nguồn tín hiệu như trình bày ở phần trên 3.2.2 Kết quả mô phỏng Hệ thống đề xuất ở trên được mô hình hóa và mô phỏng sử dụng phần mềm Matlab. Các tín hiệu phát được khởi tạo ở tần số 28 GHz sau đó truyền qua kênh truyền sóng tới bên thu. Tín hiệu tới bên thu đã tính đến các yếu tố suy hao truyền sóng theo mô hình trình bày ở chương 2. - Số tín hiệu phát không tương quan nhau: 5 - Tần số phát: 28 GHz - Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường thẳng có số phần tử anten là 8, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là một nửa bước sóng. - Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của 5 tín hiệu lần lượt là: -45°, -30°, 0°, 3° và 10°. - Tần số trung tần: 1210 MHz - Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 605 MHz - Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 15 dB - Số lượng mẫu sau bộ ADC (số snapshot hay sample): 1000 - Thuật toán ước lượng DOA: MUSIC Kết quả chỉ ra có 5 đỉnh của hàm phổ giả MUSIC tương ứng với 5 góc tới của tín hiệu được ước lượng lần lượt là -45°, -30°, 0°, 3,5° và 10°. Đánh giá về ưu và nhược điểm của giải pháp đề xuất: - Hệ thống đề xuất có khả năng tự cấu hình do triển khai trên miền số. - Bộ chuyển đổi tương tự số ADC có tần số lấy mẫu thấp do đó giảm chi phí hệ thống. - Khả năng ước lượng hướng sóng tới với độ phân giải cao. - Cần số bộ chuyển đổi tương tự số tăng gấp đôi so với hệ thống ở phần 3.1. - Chưa thực hiện được việc ước lượng được với các tín hiệu tương quan, nhất là tín hiệu tương quan mạnh. Để xử lý bài toán đối với tín hiệu tương quan, nghiên cứu sinh đề xuất giải pháp phân đoạn không gian kết hợp với áp dụng tiền xử lý làm mịn 16
không gian tín hiệu nhằm phá vỡ sự tương quan như trình bày ở mục 3.3 dưới đây. 3.3 Đề xuất giải pháp xác định hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến tương quan ở dải sóng mm sử dụng giải pháp phân đoạn không gian và làm mịn không gian 3.3.1 Phân đoạn và làm mịn không gian Thuật toán để phá vỡ tính tương quan giữa các tín hiệu là làm mịn không gian SS (Spatial Smoothing) hoặc làm mịn không gian thuận nghịch FB-SS (Forward Backward Spatial Smoothing). 3.3.2 Kết quả mô phỏng Mô phỏng thứ 1: Mô phỏng cho hệ thống đề xuất ở phần 3.1 khi tín hiệu tới dàn anten tương quan nhau - Số tín hiệu phát: 5 trong đó có 3 tín hiệu tương quan mạnh với nhau, 2 tín hiệu tương quan yếu với nhau. - Tần số phát: 28 GHz. - Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường thẳng có số phần tử anten là 16, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là một nửa bước sóng. - Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của 5 tín hiệu lần lượt là: -50°, -20°, 15°, 45° và 55°. - Tần số trung tần: 1210 MHz - Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 2420 MHz - Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 25 dB - Số lượng mẫu sau bộ ADC (số snapshot hay sample): 10000 - Thuật toán ước lượng DOA: MUSIC và MUSIC kết hợp với làm mịn không gian SSP (Spatial Smoothing Processing) thuận nghịch. - Tiền xử lý làm mịn không gian: Số phần tử anten trong mảng phụ là 8 do đó số lượng mảng phụ là 9. Kết quả mô phỏng chỉ ra 5 góc tới của tín hiệu được ước lượng lần lượt là -50°, -20°, 15°, 45° và 55° rất rõ ràng khi kết hợp cả làm mịn không gian để phá vỡ sự tương quan của tín hiệu trước khi áp dụng thuật toán MUSIC. Tuy nhiên khi chỉ áp dụng thuật toán MUSIC thì không thể ước lượng được 5 tín hiệu tới, chỉ duy nhất 2 tín hiệu có tương quan nhẹ với góc tới 15° và 45° được xác định. Kết quả mô phỏng này khảng định cần phải tiền xử lý tín hiệu bằng cách làm mịn không gian trước khi sử dụng thuật toán MUSIC. Một điều đáng lưu ý khác là thuật toán MUSIC có thể ước lượng hướng sóng tới của tín 17
hiệu tương quan thấp nhưng cần thiết phải có số lượng mẫu đủ lớn và tỉ số tín hiệu trên tạp âm cũng phải lớn. Mô phỏng thứ 2: Mô phỏng cho hệ thống đề xuất ở phần 3.2 khi tín hiệu tới dàn anten tương quan nhau - Số tín hiệu phát tương quan nhau: 4 - Tần số phát: 28 GHz - Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường thẳng có số phần tử anten là 16, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là một nửa bước sóng. - Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của 4 tín hiệu lần lượt là: -40°, -20°, 0° và 50°. - Tần số trung tần: 1210 MHz - Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 605 MHz - Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 15 dB - Số lượng mẫu sau bộ ADC (số snapshot hay sample): 1000 - Thuật toán ước lượng DOA: MUSIC và MUSIC kết hợp với làm mịn không gian SSP thuận nghịch. - Tiền xử lý làm mịn không gian: Số phần tử anten trong mảng phụ là 8 do đó số lượng mảng phụ là 9. Ta thấy rằng khi các tín hiệu hoàn toàn tương quan mạnh với nhau thuật toán MUSIC không thể ước lượng được. Các tín hiệu này chỉ được ướng lượng khi kết hợp làm mịn không gian và thuật toán MUSIC khi đó 4 góc tới của tín hiệu được ước lượng lần lượt là -40°, -20°, 0° và 50°. Sai số việc ước lượng hướng sóng tới thường được tính dựa trên lỗi căn trung bình bình phương RMSE (Root Mean Square Error). Hình 3.10 trình bày sai số RMSE khi ước lượng hướng sóng tới DOA khi thay đổi tỷ số tín hiệu trên tạp âm SNR từ -10 dB đến 15 dB, các bước cách nhau 1 dB. Ta thấy rằng đối với thuật toán có độ phân giải cao, trong điều kiện mô phỏng sai số ước lượng hướng sóng tới rất nhỏ. Khi tỷ số tín hiệu trên tạp âm từ 10 dB trở lên thì sai số RMSE rất nhỏ (gần như tiệm cần về 0). Khi tỷ số tín hiệu trên tạp thấp (-10 dB) thì sai số RMSE của nguồn 4 ( 50 độ ứng với nguồn 4) có thể hên đến gần 0,5 độ. Kết luận chương 3 Trong chương này, tác giả đã nghiên cứu đề xuất một hệ thống vô tuyến đa anten thu cho bài toán xác định hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến ở mặt phẳng phương vị trong hệ thống vô tuyến ở dải sóng mm hoạt động ở tần số 28 GHz. Hệ thống cũng như thuật toán đề xuất là giải pháp góp phần phát triển, cải tiến hiệu năng hệ thống vô tuyến để xác định các tham số của kênh truyền sóng như hướng sóng tới, các hàm công suất trễ của kênh, đáp ứng xung, hàm truyền đạt của kênh ở dải tần sóng millimet cho các hệ thống 18