Luận văn thạc sĩ về cân bằng hệ thống quang không dây sử dụng mạng neural biến số liên tục

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu kỹ thuật viễn thông cân bằng hệ thống quang không dây dùng các mạng neural biến số liên tục, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn thạc sĩ

2020

114
3
0

Phí lưu trữ

35 Point

Tóm tắt

I. Giới thiệu về hệ thống quang không dây

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin, cân bằng hệ thống quang không dây (VLC) đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng. Hệ thống VLC sử dụng ánh sáng khả kiến để truyền tải dữ liệu, mang lại lợi ích về băng thông cao hơn so với các công nghệ truyền thống như sóng vô tuyến. Tuy nhiên, việc duy trì hiệu suất trong môi trường thực tế gặp nhiều thách thức do sự hiện diện của các vật cản và nhiễu từ môi trường. Do đó, việc áp dụng mạng neural để cân bằng và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống VLC là cần thiết. Nghiên cứu này sẽ phân tích các phương pháp biến số liên tục trong mạng neural để cải thiện khả năng cân bằng hệ thống quang.

1.1. Tầm quan trọng của việc cân bằng hệ thống

Việc cân bằng hệ thống quang không dây là rất cần thiết để đảm bảo tín hiệu truyền tải không bị méo dạng trong quá trình truyền tải. Các yếu tố như độ sáng của đèn LED, khoảng cách giữa máy phát và máy thu, và các yếu tố môi trường như thời tiết đều có thể ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu. Sử dụng các kỹ thuật cân bằng hiện đại như mạng nơ ron sâu có thể giúp cải thiện đáng kể tỷ lệ lỗi bit (BER) và độ lớn của vector sai số (EVM). Kết quả từ các thí nghiệm cho thấy, khi áp dụng mô hình mạng neural, hiệu suất của hệ thống VLC được cải thiện rõ rệt, với BER giảm xuống còn 0.017 trong miền thời gian và 0.071 trong miền tần số.

II. Cơ sở lý thuyết về mạng neural

Mạng neural là một công nghệ mạnh mẽ trong lĩnh vực học máy, giúp xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp. Việc áp dụng mạng neural vào cân bằng hệ thống quang không dây cho phép mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến giữa các tham số khác nhau trong hệ thống. Các mô hình như mạng nơ ron hồi quy tổng quát (GRNN) và mạng niềm tin học sâu (DBN) đã được chứng minh là hiệu quả trong việc cải thiện khả năng cân bằng. Việc tối ưu hóa cấu trúc và thông số của các mạng này có thể dẫn đến những cải tiến đáng kể trong hiệu suất của hệ thống VLC. Mô hình hóa kênh truyền quang cũng cho thấy sự cần thiết phải sử dụng các phương pháp học sâu để xử lý các tín hiệu bị méo dạng.

2.1. Các loại mạng neural

Trong nghiên cứu này, ba loại mạng neural chính được áp dụng: mạng nơ ron thời gian trễ (TDNN), mạng nơ ron hồi quy tổng quát (GRNN), và mạng niềm tin học sâu (DBN). Mỗi loại mạng có những ưu điểm riêng trong việc xử lý dữ liệu và cải thiện hiệu suất của hệ thống VLC. TDNN cho phép xử lý tín hiệu theo thời gian, trong khi GRNN và DBN có khả năng học các mẫu phức tạp và tối ưu hóa các tham số để đạt được kết quả tốt nhất trong việc cân bằng. Các thí nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng các mạng này có thể cải thiện đáng kể tỷ lệ lỗi bit so với các phương pháp cân bằng truyền thống.

III. Kết quả và phân tích

Kết quả từ các thí nghiệm cho thấy rằng việc áp dụng mạng neural vào cân bằng hệ thống quang không dây mang lại hiệu quả vượt trội. Các thông số như tỷ lệ lỗi bit (BER), độ lớn của vector sai số (EVM), và tỉ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) đều được cải thiện rõ rệt. Cụ thể, hệ thống VLC có thể truyền và nhận tín hiệu ở khoảng cách lên đến 150 cm với hiệu suất cao. Việc sử dụng các mạng neural đã chứng minh khả năng cân bằng tốt hơn so với các phương pháp truyền thống, cho thấy rõ giá trị thực tiễn của nghiên cứu này trong việc phát triển công nghệ truyền thông quang không dây.

3.1. Phân tích kết quả

Kết quả từ các thí nghiệm cho thấy rằng việc sử dụng mạng neural giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống VLC một cách đáng kể. Các thông số như BER và EVM đều giảm xuống khi áp dụng các phương pháp cân bằng hiện đại. Điều này chứng tỏ rằng các kỹ thuật mạng nơ ron có thể xử lý hiệu quả các tín hiệu bị méo dạng và tối ưu hóa chất lượng truyền tải. Sự thành công của nghiên cứu này không chỉ mở ra hướng đi mới cho việc phát triển hệ thống VLC mà còn khẳng định vai trò quan trọng của công nghệ cân bằng hệ thống quang trong tương lai.

05/01/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Sự phát triển nhanh chóng của hệ thống thông tin liên lạc không dây ngày nay đã chứng tỏ sức mạnh, hiệu năng của nó. Ban đầu, các hệ thống này vẫn còn rất thô sơ, hiện nay chúng đã phát triển thành một hệ thống có thể truyền tải tốc độ rất cao, cho phép truy cập dữ liệu mạng với tốc độ của các kết nối cố định. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của các thiết bị điện thoại thông minh, lưu lượng dữ liệu không dây của thiết bị di động cũng tăng lên theo cấp số mũ. Do đó, đã có nhiều cảnh báo về "khủng hoảng phổ RF", nhưng nhu cầu dữ liệu di động vẫn tiếp tục tăng cao.

Vì phổ RF bị giới hạn và chi phí cao, một số kỹ thuật truyền nhận mới và khả thi đang được nghiên cứu nhằm giảm tình trạng khai thác phổ. Một trong những công nghệ đầy triển vọng và có thể tiếp cận được là OWC, công nghệ này đã thể hiện được những ưu điểm so với truyền nhận bằng sóng RF. VLC là một kịch bản riêng của OWC, đây là kịch bản mà ta sử dụng vùng ánh sáng khả kiến để có thể kết hợp giữa việc truyền nhận dữ liệu và công nghệ chiếu sáng, từ đó có thể vận dụng các cơ sở hạ tầng có sẵn. Mặt khác, các thiết bị vô tuyến quang lại tiêu tốn ít năng lượng giúp giảm thiểu vấn đề chi phí phát sinh.

Các thiết bị điện tử như máy tính để bàn (PC), máy tính xách tay (Laptop), điện thoại di động, máy nghe nhạc càng ngày càng trở nên nhỏ gọn và tích hợp được nhiều chức năng nên có thể tận dụng camera gắn ngoài của các thiết bị này để tích hợp thêm diode tách quang nhằm biến chúng thành một hệ thống thu VLC. Trong VLC, tín hiệu có thể lấy từ vùng bước sóng chưa được sử dụng của vùng ánh sáng khả kiến từ 380nm đến 750nm và vùng cận hồng ngoại từ 750nm đến 2500nm. Tổng tài nguyên băng thông lên đến 670THz, tức là gấp 10000 lần phổ RF, do đó đáp ứng được nhu cầu băng thông và tốc độ không ngừng tăng cao. Việc sử dụng băng tần cách biệt và chưa được sử dụng sẽ tránh gây can nhiễu với công nghệ RF, mặt khác bức xạ quang có bán kính tia và búp sóng cực hẹp nên công suất phát GIỚI THIỆU 2 chỉ tập trung trong không gian hẹp, cách ly không gian giữa các đường truyền để hạn chế nhiễu nên có thể tái sử dụng lại tần số [1].

Hệ thống tôi nghiên cứu và thực hiện trong môi trường thực nghiệm, đáp ứng tần số của hệ thống OLED là phi tuyến, nhưng không mô hình toán được hàm phi tuyến này, nên tôi dùng các phương pháp neural network để ước lượng và cân bằng phi tuyến, cụ thể dùng phương pháp time-delay neural network, general regression neural network, và deep belief networks. Câu hỏi nghiên cứu đặt ra của luận văn là: 1. Thực hiện ước lượng và cân bằng hệ thống phi tuyến sử dụng các phương pháp neural network có tốt hơn sử dụng phương pháp tuyến tính truyền thống hay không? 2. Cấu trúc và thông số nào của các phương pháp neural network chứng minh được cân bằng hàm phi tuyến tốt hơn so với phương pháp truyền thống? 3.

Khi sử dụng các phương pháp neural network để cân bằng miền thời gian và cân bằng miền tần số có áp dụng được không? Phương pháp cân bằng nào tốt hơn? Trong chương 2, cơ sở lý thyết về neural network sẽ được trình bày. Trong chương 3, các kết quả mô phỏng sẽ được so sánh và phân tích. Cuối cùng, chương 4 đưa ra kết luận chung.2 Phạm vi và phương pháp nghiên cứu Thực hiện chương trình mô phỏng bằng phần mềm Matlab với kỹ thuật điều chế OFDM, các phương pháp time-delay neural network, general regression neural network, deep belief networks, zero forcing, minimun mean square error trong môi trường truyền thông không dây dùng ánh sáng khả kiến. GIỚI THIỆU 3 Khảo sát hệ thống thực nghiệm: Một OLED phát của nguồn phát được đặt trên mặt bàn, sử dụng OLED (7KHz) kết hợp bộ pre-emphasis để tăng băng thông của hệ thống VLC từ 7KHz lên 325KHz.

Một photodiode thu (PDA36A) của bộ nhận được đặt trên mặt bàn, với các khoảng cách khảo sát đo đạc thực tế từ 5 cm đến 150 cm. Các tín hiệu thực tế thu được từ điều chế OFDM sẽ được đưa vào các mạng nơ ron bằng code Matlab để ước lượng và cân bằng phi tuyến. Hệ thống cân bằng miền thời gian được đề xuất như hình 1-1 và hệ thống cân bằng miền tần số được đề xuất như hình 1-2. Hình 1-1: Hệ thống cân bằng miền thời gian Hình 1-2: Hệ thống cân bằng miền tần số GIỚI THIỆU 4 1.3 Các đóng góp của luận văn Luận văn này có các đóng góp như sau: • Chứng minh được tín hiệu sau khi đi qua hệ thống VLC thực tế bị méo dạng phi tuyến.

• Hệ thống VLC thực tế thu được tín hiệu ở khoảng cách khảo sát từ 5 cm đến 150 cm khi tăng độ lợi bộ thu theo khoảng cách. Thu được tín hiệu từ 5 cm đến 90 cm khi giữ cố định độ lợi bộ thu. • Áp dụng được các mạng nơ ron thời gian trễ (TDNN), Mạng nơ ron hồi quy tổng quát (GRNN), Mạng niềm tin học sâu (DBN) để cân bằng phi tuyến trong hệ thống cân bằng miền thời gian và hệ thống cân bằng miền tần số. • Tính toán và so sánh các thông số tỷ lệ lỗi bit (bit error rate – BER), độ lớn của vector sai số (error vector magnitude - EVM), tỉ số tín hiệu trên nhiễu (signal to noise ratio – SNR) của các phương pháp cân bằng dùng mạng nơ ron với các phương pháp cân bằng tuyến tính truyền thống.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT 5 CHƯƠNG 2.1 Hệ Thống VLC 2.1 Khái niệm kênh truyền quang Kênh truyền quang học đã được chứng minh là một kênh truyền tuyến tính, biến đổi theo thời gian, không nhớ với đáp ứng xung là hữu hạn theo thời gian. Đặc điểm cơ bản của kênh truyền quang là phần suy hao quang học, việc mô hình hóa kênh truyền quang để thể hiện gồm 2 loại tia truyền: LOS (light of sight) và NLOS (Non light of sight). Việc truyền tốc độ cao sẽ khiến băng thông tín hiệu lớn, khi băng thông coherence lớn, kênh truyền quang được xem như là kênh truyền chọn lọc tần số. Trong đó loại tia truyền LOS cung cấp khả năng cường độ tốt hơn tại bộ phát và thu và băng thông coherence tốt hơn, nó thích hợp với các đường truyền có tốc độ cao, tuy nhiên không phù hợp với các ứng dụng di động cao, đường truyền dễ bị bẻ gãy hoặc bị gián đoạn.

Trong khi đó, truyền thông bằng NLOS cung cấp biên độ thấp hơn, băng thông coherence nhỏ hơn tuy nhiên độ di động cao hơn nhiều so với truyền thông LOS do NLOS khai thác các đặc tính phản xạ của các đối tượng, cường độ bức xạ tại máy thu, đồng thời truyền thông NLOS có thể được tăng cường bằng cách khuếch tán [2]. Hình 2-1: Mô hình truyền thông LOS và NLOS CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6 Trong mô hình LOS, đường dẫn ánh sáng được truyền trực tiếp không qua bất kỳ việc cản trở nào, phần ánh sáng được truyền trực tiếp tới FOV (field of view) của máy thu. Trong khi đó, truyền thông NLOS gồm 2 loại: directed NLOS và non- directed NLOS được mô tả như hình 2-1, do việc bị chắn ở vật thể nào đó, giữa máy phát và máy thu phải nhận thông qua 1 phản xạ khác. Trong truyền thông NLOS, tín hiệu đến máy phát bị từ nhiều luồng phản xạ khác nhau, trong trường hợp direct NLOS, máy phát có đặc tính bức xạ rất hẹp qua đó luồng ánh sáng đi theo một đường duy nhất, điều này dẫn đến chỉ có 1 luồng phản xạ duy nhất, qua đó vật thể phát xạ xem như là một máy phát mới.

Trong khi đó, trường hợp non-direct NLOS, máy phát có đặc tính phát xạ rộng, qua đó phát xạ qua rất nhiều luồng ánh sáng khác nhau, tạo thành một vùng nhận dữ liệu lớn, giúp cho máy thu có thể di động mà vẫn cung cấp 1 đường truyền thông suốt. Trong luận văn sử dụng kênh truyền quang phi tuyến tính, mô hình LOS vì được thực hiện trong môi trường đo đạc thực nghiệm. Ngoài ra, kênh truyền VLC bị ảnh hưởng bởi các nguồn sáng bên ngoài. Các nhiễu do nguồn sáng bên ngoài này có thể gây ra bởi các nguồn sáng khác như các ánh sáng đèn, các đèn huỳnh quang và ánh sáng mặt trời.

Với các ứng dụng ngoài trời, kênh truyền VLC còn có thể chịu tác động của yếu tố thời tiết.2 Đáp ứng xung và hàm truyền của kênh truyền quang Độ trải trễ kênh và băng thông kênh truyền tỉ lệ nghịch với nhau, khi trong một môi trường có tính phản xạ cao, việc các đường truyền phản xạ khi đến máy phát không mất nhiều công suất, khiến cho có nhiều đường NLOS đến được máy thu, điều này làm cho thời gian trải trễ dài ra hay băng thông kênh truyền nhỏ lại. Trong chiều ngược lại, trong môi trường phản xạ ít, có ít đường NLOS đến được máy thu, điều này làm cho thời gian trải trễ nhỏ đi hay băng thông kênh truyền được rộng ra. Tổng quát, đáp ứng xung của kênh truyền có thể được mô hình hóa theo phương trình bên dưới cho cả truyền thông LOS và NLOS: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 7 6a6 h(t) = g h(opt) U(t) (1) (t + a )7 Trong đó: g là độ lợi của kênh truyền, U(t) là hàm bước, a là băng thông trải trễ của kênh truyền. Tuy nhiên trong truyền thông LOS, do khoảng cách giữa máy phát và máy thu là ngắn (khoảng 1m).

Ngoài ra, không giống như trong truyền thông vô tuyến, trong truyền thông LOS, băng thông coherence được định nghĩa là tốc độ chênh lệch của từng bước sóng trong nguồn phát Laser hay LED. Khi đó, nếu khoảng cách máy phát và máy thu đủ xa thì ta mới thấy sự chênh lệch của các bước sóng nội tại của nguồn, lúc đó ta xem như có nhiều tia sáng trong một luồng LOS, nhiễu ISI sẽ xuất hiện, trong trường hợp nhiễu ISI sẽ xuất hiện, khoảng guard interval sẽ được thêm vào để giảm lượng chồng lấn giữa các xung, qua đó làm giảm hiệu suất sử dụng phổ. Tổng quát, trong truyền thông LOS, ta xem như đáp ứng xung của kênh truyền là: h(t) = (t). Với kênh truyền là kênh truyền LOS, slow fading, hay nói cách khác là không có sự chọn lọc tần số, độ lợi của kênh truyền quang tổng hợp là [2], [3]: nTx + 1 A cos(θRx,d ) rect(θRx,d )SPD GTIA TOF GOC h= cosnTx (θTx,d ) 2 (2) 2π d √R load Trong đó: nTx là số lượng mode.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài luận văn thạc sĩ mang tiêu đề "Cân Bằng Hệ Thống Quang Không Dây Sử Dụng Mạng Neural Biến Số Liên Tục" của tác giả Trần Văn Vĩnh, dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Quang Thái, được thực hiện tại Đại học Quốc gia TP.HCM - Trường Đại học Bách Khoa vào năm 2020. Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển các phương pháp cân bằng hệ thống quang không dây bằng cách áp dụng mạng neural với các biến số liên tục. Qua đó, bài viết không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về công nghệ quang không dây mà còn mở ra những hướng đi mới trong việc tối ưu hóa hiệu suất mạng, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ cho người dùng.

Để mở rộng hiểu biết của bạn về các chủ đề liên quan, bạn có thể tham khảo thêm các bài viết sau: Thiết kế bộ tổng hợp tần số trong hệ thống GPS, nơi bàn về thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống viễn thông, hoặc Tối ưu hóa hiệu năng hệ thống thông tin vô tuyến đa người dùng MIMO và Massive MIMO, nghiên cứu về cách cải thiện hiệu suất trong các hệ thống thông tin không dây. Cuối cùng, bạn cũng có thể tìm hiểu về Nghiên cứu thiết kế bộ lọc particle trong mạng cảm biến y sinh, một nghiên cứu có liên quan đến việc ứng dụng công nghệ trong viễn thông và cảm biến. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về lĩnh vực viễn thông và công nghệ quang không dây.