Luận văn thạc sĩ về cải thiện dung lượng hệ thống VLC sử dụng điều chế Nyquist PAM kết hợp Neural Networks

• Tác giả: Dương Nguyễn Thành Thái
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Quang Thái
• Trường học: Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn Thông
• Đề tài: Cải thiện dung lượng hệ thống VLC với điều chế Nyquist PAM và Neural Networks
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT
• ABSTRACT
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC BẢNG SỐ LIỆU
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 4.1. Kết luận
• 4.2. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu về VLC và Nyquist PAM

Công nghệ VLC (Visible Light Communication) đã nổi lên như một giải pháp khả thi cho việc truyền thông tin trong bối cảnh môi trường vô tuyến ngày càng chật chội. Với việc sử dụng ánh sáng khả kiến, VLC không chỉ giúp giảm thiểu nhiễu từ các thiết bị điện tử mà còn cung cấp băng thông lớn hơn so với các công nghệ truyền thống. Nghiên cứu này tập trung vào việc cải thiện dung lượng hệ thống VLC thông qua việc áp dụng Nyquist PAM (Pulse Amplitude Modulation), một phương pháp điều chế hiệu quả giúp tối ưu hóa băng thông. Nyquist PAM cho phép truyền tải nhiều thông tin hơn trong cùng một khoảng thời gian, từ đó nâng cao hiệu suất của hệ thống. Việc kết hợp giữa Nyquist PAM và Mạng nơ ron mở ra một hướng đi mới cho việc cải thiện khả năng truyền tải thông tin trong các hệ thống VLC.

II. Tối ưu hóa dung lượng hệ thống VLC

Việc tối ưu hóa dung lượng trong hệ thống VLC là một thách thức lớn, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu sử dụng băng thông ngày càng tăng. Luận văn đã chỉ ra rằng việc áp dụng Mạng nơ ron vào hệ thống Nyquist PAM không chỉ giúp cải thiện hiệu suất băng thông mà còn giảm thiểu độ phức tạp trong quá trình truyền tải. Mạng nơ ron có khả năng học hỏi và tối ưu hóa các tham số của hệ thống, từ đó nâng cao chất lượng tín hiệu và giảm tỷ lệ lỗi. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng hệ thống Nyquist PAM kết hợp với Mạng nơ ron có thể đạt được hiệu suất sử dụng băng thông cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Điều này chứng tỏ rằng việc áp dụng công nghệ Neural Networks trong lĩnh vực truyền thông quang là một bước tiến quan trọng.

III. Phân tích và so sánh với hệ thống OFDM

Hệ thống OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) đã được biết đến như một giải pháp hiệu quả trong việc tối ưu hóa băng thông. Tuy nhiên, nghiên cứu này đã chỉ ra rằng hệ thống Nyquist PAM kết hợp với Mạng nơ ron có thể cạnh tranh với OFDM về mặt hiệu suất. Qua các mô phỏng, luận văn đã so sánh tỷ lệ lỗi bit (BER) giữa hệ thống Nyquist PAM thông thường, hệ thống Nyquist PAM với Mạng nơ ron, và hệ thống OFDM. Kết quả cho thấy rằng hệ thống kết hợp có khả năng đạt được tỷ lệ lỗi thấp hơn, chứng tỏ rằng nó có thể là một lựa chọn khả thi cho các ứng dụng trong tương lai. Việc này không chỉ giúp tiết kiệm băng thông mà còn tạo ra một nền tảng vững chắc cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực truyền thông quang.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Luận văn đã chỉ ra rằng việc cải thiện dung lượng hệ thống VLC thông qua việc áp dụng Nyquist PAM và Mạng nơ ron là khả thi và có nhiều tiềm năng. Các kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà các công nghệ này có thể kết hợp với nhau mà còn mở ra hướng đi mới cho các nghiên cứu trong tương lai. Việc tiếp tục phát triển và tối ưu hóa các thuật toán Neural Networks trong bối cảnh VLC sẽ giúp nâng cao hiệu suất truyền tải thông tin, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của xã hội hiện đại. Hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc tích hợp thêm các công nghệ mới như 5G và Li-Fi để mở rộng khả năng truyền tải thông tin trong các môi trường phức tạp.