Luận văn thạc sĩ về hệ thống định vị trong nhà sử dụng công nghệ UWB

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật nghiên cứu máy tính hệ thống định vị trong nhà sử dụng công nghệ uwb, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất giải pháp cải thiện thực tiễn.

• Tác giả: Bùi Ngọc Can
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Hoàng Anh
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG - HCM
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Hệ thống định vị trong nhà sử dụng công nghệ UWB
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• Lời cảm ơn
• Tóm tắt đề tài
• Abstract
• Lời cam đoan
• Danh sách hình vẽ
• Danh sách bảng
• Từ viết tắt & ký hiệu
• 1. Chương 1: Giới thiệu đề tài
• 1.1. Lý do và động lực thực hiện đề tài
• 1.2. Mục tiêu, giới hạn và đối tượng nghiên cứu
• 1.3. Kết quả đạt được
• 1.4. Ý nghĩa của đề tài
• 1.5. Cấu trúc báo cáo luận văn
• 2. Chương 2: Tổng quan
• 2.1. Công nghệ UWB
• 2.2. Các phép đo trong định vị
• 2.3. Các thuật toán định vị
• 2.4. Các thuật toán lọc giá trị
• 2.5. Các mô hình định vị đã được nghiên cứu
• 2.6. Module UWB DWM1001C
• 3. Chương 3: Xây dựng mô hình định vị
• 3.1. Động lực và vấn đề cần được giải quyết
• 3.2. Mô hình định vị sử dụng kNN
• 3.3. Mô hình định vị sử dụng ANN kết hợp LSTM
• 4. Chương 4: Hiện thực và đánh giá
• 4.1. Các trường hợp hiện thực và đánh giá
• 4.2. Thực nghiệm trong trường hợp LOS
• 4.3. Thực nghiệm trong trường hợp NLOS
• 5. Chương 5: Tổng kết
• 5.1. Những đóng góp chính của luận văn
• 5.2. Đánh giá tổng quát
• Tài liệu tham khảo
• Phụ lục

Tóm tắt

I. Giới thiệu đề tài

Định vị trong nhà (Indoor localization) là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong bối cảnh phát triển công nghệ hiện đại, đặc biệt là trong thời đại 4.0. Luận văn này tập trung vào việc áp dụng công nghệ UWB để xây dựng một hệ thống định vị trong nhà hiệu quả. UWB (Ultra Wideband) nổi bật với khả năng cung cấp độ chính xác cao và tốc độ truyền dữ liệu lớn, phù hợp cho các ứng dụng trong môi trường trong nhà. Đặc biệt, luận văn sẽ nghiên cứu và phát triển các mô hình nhằm giảm thiểu sai số định vị trong hai trường hợp: không có vật cản (LOS) và có vật cản (NLOS). Việc tìm hiểu về module UWB DWM1001C và thực hiện các thí nghiệm trên phần cứng này sẽ là những bước quan trọng trong quá trình nghiên cứu.

1.1 Lý do và động lực thực hiện đề tài

Sự gia tăng nhu cầu về định vị trong nhà đã dẫn đến việc áp dụng các công nghệ mới nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu suất. Công nghệ UWB đã chứng minh được ưu thế vượt trội so với các công nghệ khác như WiFi hay Bluetooth, với khả năng hoạt động hiệu quả trong môi trường có nhiều vật cản. Luận văn này không chỉ tìm hiểu về công nghệ UWB mà còn phát triển các mô hình định vị nhằm giảm thiểu sai số, qua đó nâng cao hiệu quả của các ứng dụng IoT trong không gian sống thông minh.

II. Công nghệ UWB

Ultra-Wideband (UWB) là một công nghệ không dây có khả năng truyền tải dữ liệu với tốc độ cao và tiêu thụ năng lượng thấp. UWB hoạt động trên một băng tần rộng, cho phép truyền tín hiệu trong khoảng cách từ 10 đến 20 mét với độ chính xác dưới 10 cm. Các đặc tính nổi bật của công nghệ UWB bao gồm tốc độ truyền dữ liệu cao, khả năng chống nhiễu tốt và chi phí thấp trong thiết kế hệ thống. UWB không yêu cầu sóng mang, điều này giúp đơn giản hóa cấu trúc và giảm chi phí thiết bị. Việc nghiên cứu và áp dụng công nghệ UWB trong hệ thống định vị trong nhà sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong lĩnh vực IoT.

2.1 Đặc điểm và ưu điểm của UWB

UWB có nhiều ưu điểm nổi bật, trong đó tốc độ dữ liệu cao và mức tiêu thụ năng lượng thấp là hai yếu tố quan trọng. Tốc độ truyền dữ liệu lên tới 500 Mbps trong khoảng cách dưới 10m giúp UWB trở thành lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác cao. Hơn nữa, khả năng chống nhiễu của UWB cũng giúp tín hiệu ổn định hơn trong môi trường phức tạp. Điều này đặc biệt quan trọng trong định vị trong nhà, nơi mà các vật cản có thể gây ảnh hưởng lớn đến độ chính xác của tín hiệu. Do đó, việc áp dụng UWB trong hệ thống định vị không chỉ mang lại hiệu quả cao mà còn giảm thiểu chi phí.

III. Xây dựng mô hình định vị

Mô hình định vị được xây dựng dựa trên việc áp dụng các thuật toán machine learning như kNN và ANN kết hợp với LSTM. Các mô hình này giúp tối ưu hóa quá trình xác định vị trí, đặc biệt trong các trường hợp có vật cản (NLOS). Việc thu thập và xử lý dữ liệu từ module UWB DWM1001C là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác của mô hình. Thực nghiệm cho thấy rằng các mô hình này có thể giảm thiểu sai số định vị một cách đáng kể, từ đó cải thiện hiệu suất của hệ thống định vị trong nhà.

3.1 Mô hình định vị sử dụng kNN

Mô hình kNN (k-Nearest Neighbor) được áp dụng để xác định vị trí dựa trên khoảng cách giữa các điểm dữ liệu. Phương pháp này tận dụng thông tin từ các điểm lân cận để đưa ra dự đoán chính xác hơn về vị trí. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình kNN có thể đạt được độ chính xác cao trong việc xác định vị trí trong cả hai trường hợp LOS và NLOS. Việc điều chỉnh tham số k là rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình, giúp giảm thiểu sai số định vị.

IV. Hiện thực và đánh giá

Quá trình thực nghiệm được thực hiện trong cả hai trường hợp LOS và NLOS, với mục tiêu đánh giá hiệu quả của các mô hình định vị đã xây dựng. Kết quả cho thấy rằng mô hình sử dụng công nghệ UWB có thể giảm thiểu sai số định vị đáng kể, từ đó khẳng định tính khả thi của giải pháp. Việc đánh giá hiệu quả của mô hình không chỉ dựa trên số liệu thực nghiệm mà còn thông qua các chỉ số đánh giá khoa học, đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả.

4.1 Đánh giá tổng quát

Đánh giá tổng quát về mô hình định vị cho thấy rằng việc áp dụng công nghệ UWB mang lại nhiều lợi ích trong việc cải thiện độ chính xác định vị. Các kết quả thực nghiệm được phân tích và so sánh với các công nghệ khác, cho thấy UWB vượt trội trong môi trường có nhiều vật cản. Điều này không chỉ khẳng định giá trị của nghiên cứu mà còn mở ra hướng phát triển cho các ứng dụng trong tương lai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 và sự bùng nổ của hạ tầng Internet vạn vật (IoT), thị trường dịch vụ định vị trong nhà (Indoor Positioning System - IPS) đang ghi nhận mức tăng trưởng kép hàng năm ước tính trên 20%. Mặc dù các công nghệ truyền thông không dây băng hẹp quen thuộc như WiFi (sai số từ 5 đến 15 m) hay Bluetooth (sai số từ 1 đến 5 m) đã được ứng dụng phổ biến, độ chính xác của chúng vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu khắt khe của các kịch bản định vị thời gian thực dưới cấp độ mét.

Công nghệ vô tuyến băng siêu rộng Ultra-Wideband (UWB) nổi lên như một giải pháp phần cứng đột phá với độ chính xác trên lý thuyết đạt dưới 10 cm. Tuy nhiên, khi triển khai thực tế trên phần cứng thương mại như module Qorvo DWM1001C trong môi trường phòng kín, sai số đo đạc thực tế vẫn dao động ở mức 53 đến 54 cm do hiện tượng đa đường (multipath), phản xạ tín hiệu từ tường sàn và đặc biệt là sự che khuất đường truyền (Non-Line-of-Sight - NLOS).

Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Khoa học máy tính của tác giả Bùi Ngọc Can tại Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM, dưới sự hướng dẫn khoa học của Tiến sĩ Phạm Hoàng Anh, tập trung giải quyết bài toán tối ưu sai số định vị. Đề tài xây dựng các mô hình toán học và máy học dựa trên giải thuật k-Nearest Neighbors (kNN) kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo và bộ nhớ ngắn hạn dài (ANN-LSTM) để hiệu chỉnh tọa độ đầu ra của hệ thống phần cứng.

Nghiên cứu được triển khai thực nghiệm từ tháng 9 năm 2023 đến tháng 1 năm 2024 trong không gian phòng thử nghiệm tiêu chuẩn 12 m2 (kích thước 3 m x 4 m) với hệ thống 4 trạm thu phát cố định (Anchor) và 1 trạm di động (Tag). Kết quả thực nghiệm chứng minh giải pháp đề xuất giúp giảm sai số định vị từ 11,70% đến 16,27% trong điều kiện đường truyền thẳng (LOS), đồng thời duy trì độ ổn định cao trong kịch bản có vật cản (NLOS) với thời gian trễ xử lý chỉ từ 0,03 đến 0,16 giây.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên hai trục lý thuyết trọng tâm: lý thuyết thông tin vô tuyến và giải thuật hình học không gian. Theo định lý dung lượng kênh truyền Shannon, dung lượng truyền thông tỷ lệ thuận tuyến tính với băng thông. Công nghệ UWB hoạt động trên phổ tần số rộng 6,5 GHz với băng thông vượt trên 500 MHz (băng thông tương đối lớn hơn 25%) và chu kỳ xung cực ngắn dưới 0,5% (duty cycle). Nhờ cấu trúc không sử dụng sóng mang, UWB cho phép truyền dữ liệu nhị phân với tốc độ lên đến 6,8 Mbps, mang lại khả năng chống nhiễu vượt trội và tiêu thụ công suất cực thấp (dưới 15 uA ở chế độ ngủ).

Các khái niệm then chốt được ứng dụng để ước lượng vị trí bao gồm:

1. Phép đo thời gian lan truyền tín hiệu: Thời gian nhận tín hiệu (TOA) và thời gian trễ trọn vòng (RTT) để tính toán khoảng cách vật lý thông qua vận tốc ánh sáng mà không cần đồng bộ xung đồng hồ phức tạp.
2. Phương pháp định vị hình học và dấu vân tay: Thuật toán giao hội khoảng cách (Trilateration) kết hợp phương pháp lấy dấu vân tay tín hiệu (Fingerprinting) nhằm lập bản đồ không gian đặc trưng.
3. Phân loại môi trường truyền sóng: Phân biệt môi trường đường truyền thẳng (LOS) ít nhiễu và môi trường có vật cản (NLOS) chịu tác động mạnh bởi hiện tượng suy hao bóng râm (shadow fading).

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của đề tài được trích xuất trực tiếp từ hệ thống phần cứng Qorvo DWM1001C gồm 4 Anchor đặt tại các góc cố định và 1 Tag di chuyển, kết nối và ghi nhận tọa độ qua ứng dụng DRTLS. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm hàng trăm điểm đo đạc thực nghiệm được thu thập theo phương pháp lấy mẫu lưới đều (Grid Sampling) với ba mức bước nhảy không gian: 10 cm, 20 cm và 50 cm trên mặt sàn 3 m x 4 m. Việc lựa chọn phương pháp phân tích phi tuyến tính thông qua máy học kNN và mạng học sâu ANN-LSTM thay cho các bộ lọc thông thường (như Gaussian hay Logarit) xuất phát từ khả năng học biểu diễn các quan hệ sai số không gian phức tạp của mạng nơ-ron.

Mô hình ANN-LSTM nhận đầu vào là tọa độ thô từ phần cứng và xuất ra tọa độ hiệu chỉnh gần với vị trí thực tế, được tích hợp thêm tầng Dropout để triệt tiêu hiện tượng quá khớp (overfitting) và tối ưu hóa bằng thuật toán Adam. Toàn bộ quy trình thu thập, tiền xử lý và huấn luyện mô hình được hoàn thành trong tiến trình từ ngày 4 tháng 9 năm 2023 đến ngày 18 tháng 12 năm 2023.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, hệ thống phần cứng DWM1001C nguyên bản khi vận hành độc lập cho sai số định vị Euclid trung bình là 53,35 cm đến 53,84 cm trong điều kiện không có vật cản. Khi áp dụng giải thuật kNN với tập dữ liệu huấn luyện có bước lấy mẫu 10 cm và kiểm thử trên tập dữ liệu bước 20 cm, giá trị k tối ưu là 11 (11-NN) đã kéo giảm sai số xuống 45,53 cm, tương ứng mức cải thiện 14,66% cùng thời gian xử lý 0,16 giây.

Thứ hai, trong kịch bản huấn luyện với dữ liệu bước lấy mẫu 20 cm và kiểm thử ở bước 10 cm, mô hình 14-NN đạt hiệu quả giảm sai số ấn tượng nhất: sai số trung bình giảm từ 53,84 cm xuống 45,08 cm, đạt tỷ lệ cải thiện 16,27% với thời gian thực thi 0,16 giây.

Thứ ba, khi mở rộng khoảng cách lấy mẫu huấn luyện lên 50 cm để kiểm tra tính tiết kiệm dữ liệu, mô hình 10-NN vẫn duy trì hiệu quả giảm sai số đạt 11,70% (sai số hạ từ 53,84 cm xuống 47,54 cm), đặc biệt thời gian định vị được tối ưu hóa chỉ còn 0,03 giây.

Thứ tư, khi kiểm thử trên quỹ đạo di chuyển độc lập hoàn toàn (Tập dữ liệu 4) và các kịch bản NLOS có từ 1 đến 2 liên kết bị che chắn, mô hình học sâu ANN-LSTM đã chứng minh khả năng tổng quát hóa vượt bậc, khử bỏ hiệu quả các điểm nhảy tọa độ bất thường và bám sát đường đi thực tế của Tag.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sai số hơn 53 cm của module UWB thương mại bắt nguồn từ hiện tượng phản xạ sóng RF vào các bề mặt cứng và hiện tượng suy hao công suất tín hiệu trên đường truyền. Dữ liệu thực nghiệm được trực quan hóa rõ nét thông qua biểu đồ phân tán hai chiều (2D Scatter Plot), thể hiện sự hội tụ của ba tập điểm: tọa độ thực tế, tọa độ phần cứng thô và tọa độ sau hiệu chỉnh. Biểu đồ đường biểu diễn sai số theo tham số k cho thấy sai số giảm dốc khi k tăng từ 1 đến 5 và đạt trạng thái bão hòa ổn định trong khoảng k từ 10 đến 14.

So sánh với các nghiên cứu tiền nhiệm sử dụng công nghệ WiFi (sai số từ 1 đến 3 m) hoặc các mô hình học sâu chỉ dừng lại ở việc bù trừ cường độ RSSI (giảm sai số từ 42% xuống 37%), phương pháp tiếp cận hiệu chỉnh tọa độ trực tiếp của luận văn mang lại giá trị thực tiễn vượt trội. Nghiên cứu chứng minh rằng không cần thiết phải lấy mẫu quá dày đặc ở mức 10 cm, việc áp dụng bước lấy mẫu 20 cm kết hợp mô hình kNN hoặc ANN-LSTM vừa tiết kiệm 50% khối lượng thu thập dữ liệu vừa mang lại độ chính xác cao nhất cho hệ thống định vị thời gian thực.

Đề xuất và khuyến nghị

• Tối ưu hóa quy trình thiết lập lưới lấy mẫu không gian: Đơn vị triển khai hệ thống IoT nên áp dụng khoảng cách bước lấy mẫu 20 cm kết hợp thuật toán 14-NN nhằm đạt mục tiêu giảm sai số 16,27% mà không gây lãng phí chi phí đo đạc, hoàn thiện trong giai đoạn khảo sát mặt bằng 2 tuần đầu tiên.
• Nhúng mô hình học sâu ANN-LSTM vào thiết bị biên: Nhóm kỹ sư phần mềm cần chuyển đổi mô hình mạng ANN-LSTM tích hợp tầng Dropout và tối ưu Adam sang định dạng nhúng nhẹ để thực thi trực tiếp trên vi điều khiển Gateway, hướng tới mục tiêu độ trễ xử lý dưới 0,05 giây trong thời hạn 3 tháng.
• Phát triển thuật toán tự động nhận diện vùng NLOS: Nhóm nghiên cứu giải thuật cần xây dựng module phân loại trạng thái tín hiệu thời gian thực để tự động chuyển đổi bộ trọng số bù sai số khi xuất hiện từ 1 đến 2 kết nối bị chắn sóng, nâng cao độ tin cậy định vị thêm 20% trong lộ trình 6 tháng.
• Mở rộng thử nghiệm trên quy mô diện tích công nghiệp: Doanh nghiệp giải pháp công nghệ nên tiến hành thử nghiệm hệ thống tại các kho vận thông minh diện tích từ 500 m2 đến 1.000 m2 với cấu hình từ 8 đến 16 Anchor, hoàn tất đánh giá khả năng mở rộng trước quý 4 năm 2024.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Kỹ sư hệ thống nhúng và IoT: Tiếp cận quy trình kết nối phần cứng module Qorvo DWM1001C, cấu hình mạng 4 Anchor - 1 Tag và ứng dụng giải thuật kNN để tối ưu hóa độ trễ xử lý dưới 0,16 giây trong các thiết bị đeo định vị công nhân nhà xưởng.
• Quản lý vận hành kho bãi và logistics: Khai thác giải pháp định vị chính xác cao với sai số dưới 50 cm để dẫn đường cho xe tự hành AGV, quản lý vị trí pallet hàng hóa và tự động hóa quy trình xuất nhập kho theo thời gian thực.
• Giảng viên, học viên cao học và nhà nghiên cứu công nghệ thông tin: Sử dụng tài liệu như một nghiên cứu điển hình về việc kết hợp hình học không gian và mạng học sâu (ANN-LSTM) để giải quyết bài toán xử lý tín hiệu vô tuyến phi tuyến tính.
• Doanh nghiệp phát triển giải pháp Nhà thông minh và Chăm sóc y tế: Tận dụng đặc tính công suất thấp dưới 15 uA của UWB để phát triển hệ thống giám sát an toàn cho bệnh nhân và người cao tuổi trong môi trường sinh hoạt khép kín.

Câu hỏi thường gặp

Công nghệ UWB có ưu điểm gì vượt trội so với WiFi và Bluetooth trong định vị trong nhà? UWB sử dụng dải tần 6,5 GHz với băng thông rộng trên 500 MHz, truyền các xung tín hiệu cực ngắn cỡ pico giây. Khác với WiFi (sai số 5 đến 15 m) hay Bluetooth (sai số 1 đến 5 m) dựa trên cường độ tín hiệu dễ suy hao, UWB đo khoảng cách chính xác theo thời gian bay của sóng (TOA, RTT), giúp đạt độ chính xác cao ngay cả trong môi trường có nhiều vật cản.

Tại sao sai số thực nghiệm của module DWM1001C lại đạt mức 53 cm thay vì 20 cm như thông số nhà sản xuất? Thông số sai số dưới 20 cm của nhà sản xuất Qorvo được đo đạc trong môi trường phòng thí nghiệm lý tưởng không có vật cản. Trong thực tế không gian phòng 12 m2 của luận văn, hiện tượng sóng phản xạ từ tường, sàn nhà và trần bê tông đã tạo ra hiện tượng đa đường làm tăng sai số thô lên mức 53,35 cm đến 53,84 cm.

Thuật toán kNN giúp cải thiện độ chính xác định vị của hệ thống UWB như thế nào? Mô hình kNN so sánh tọa độ thô đo được từ Tag với tập dữ liệu vân tay đã được gắn tọa độ thực tế từ trước. Bằng cách lấy trung bình có trọng số của k điểm lân cận gần nhất (với k = 11 ở bước mẫu 10 cm), mô hình triệt tiêu các sai lệch ngẫu nhiên, giúp giảm sai số từ 53,35 cm xuống 45,53 cm trong thời gian 0,16 giây.

Mạng nơ-ron ANN kết hợp LSTM giải quyết vấn đề gì trong môi trường có vật cản (NLOS)? Mạng ANN có khả năng trích xuất các đặc trưng không gian phi tuyến trong khi LSTM lưu trữ các thông tin phụ thuộc theo chuỗi thời gian di chuyển. Sự kết hợp này cùng với tầng Dropout giúp mô hình không bị quá khớp, duy trì quỹ đạo di chuyển mượt mà và giảm thiểu sai số ngay cả khi có từ 1 đến 2 trạm Anchor bị chắn sóng.

Mật độ thu thập dữ liệu huấn luyện bao nhiêu là tối ưu nhất cho việc triển khai thực tế? Thực nghiệm chứng minh bước lấy mẫu 20 cm là tối ưu nhất về mặt kỹ thuật và chi phí. Cấu hình này giúp giảm sai số định vị 16,27% (từ 53,84 cm xuống 45,08 cm), mang lại độ chính xác tương đương bước lấy mẫu dày 10 cm nhưng giúp tiết kiệm 50% thời gian và nhân lực đo đạc thực địa.

Kết luận

• Hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý thuyết truyền thông Ultra-Wideband (UWB), các phép đo thời gian truyền sóng (TOA, RTT) và giải thuật định vị không gian kín.
• Thiết lập và thử nghiệm thành công mô hình phần cứng định vị gồm 4 Anchor và 1 Tag dựa trên module Qorvo DWM1001C trong không gian thực tế 12 m2.
• Xây dựng thành công mô hình máy học kNN và mạng học sâu ANN-LSTM, giúp giảm sai số định vị từ 53,84 cm xuống 45,08 cm (cải thiện 16,27%) với thời gian trễ chỉ 0,03 đến 0,16 giây.
• Giải quyết triệt để thách thức sai số trong cả hai kịch bản không có vật cản (LOS) và có từ 1 đến 2 kết nối bị che khuất (NLOS).
• Xác định khoảng cách lấy mẫu tối ưu 20 cm, mang lại giải pháp cân bằng hoàn hảo giữa độ chính xác định vị và chi phí thu thập dữ liệu thực tế.

Đóng góp trọng tâm của luận văn là cung cấp một giải pháp phần mềm thông minh ứng dụng máy học để nâng cao độ chính xác định vị cho các hệ sinh thái phần cứng UWB thương mại mà không làm phát sinh chi phí phần cứng. Trong giai đoạn tiếp theo đến cuối năm 2024, hướng phát triển ưu tiên là nhúng toàn diện giải thuật lên hệ thống biên và mở rộng thử nghiệm trên quy mô kho bãi công nghiệp. Hãy ứng dụng ngay các mô hình giải thuật này để nâng cao hiệu suất và độ chính xác cho hệ thống định vị thông minh của bạn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 - Giới thiệu tổng quát về đề tài; mục tiêu, giới hạn, đối tượng và phương pháp nghiên cứu; kết quả đạt được, ý nghĩa của đề tài, cấu trúc của báo cáo luận văn. • Chương 2 - Trình bày các khảo sát về công nghệ UWB và tìm hiểu về hệ thống định vị sử dụng module UWB DWM1001C. • Chương 3 - Xây dựng mô hình định vị. • Chương 4 - Thực nghiệm và đánh giá hiệu quả mô hình định vị trên.

• Chương 5 - Tổng kết về những điều đã thực hiện và trình bày; đề ra một số hướng phát triển. 6 Chương 2 Tổng quan 2.1 Công nghệ UWB 2.1 Giới thiệu Ultra-Wideband (UWB) là công nghệ không dây tầm ngắn, tốc độ dữ liệu cao, công suất thấp đang thu hút nhiều sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu cũng như ứng dụng trong công nghiệp, như một giải pháp thay thế cho các công nghệ không dây hiện có. Mặc dù chỉ mới nổi bật gần đây, UWB thực sự xuất hiện từ những năm 1960. Do những hạn chế về kỹ thuật, truyền thông băng hẹp được ưu tiên hơn UWB.

Trong 20 năm qua, UWB đã được sử dụng cho các ứng dụng như radar, cảm biến, liên lạc quân sự và định vị. Trong những năm gần đây, công nghệ UWB chủ yếu tập trung vào điện tử tiêu dùng và truyền thông không dây. Công nghệ Ultra-Wideband (UWB) có thể được định nghĩa là bất kỳ công nghệ truyền dẫn không dây nào mà tín hiệu có băng thông tương đối lớn hơn 25%. Băng thông tương đối được định nghĩa như sau [5]: fh − fl fh − f Brel = =2 (1) favg fh + f 7 LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 2.

TỔNG QUAN Trong đó: fh : Tần số hoạt động ngưỡng trên fh : Tần số hoạt động ngưỡng dưới favg: Tần số hoạt động trung bình Một hệ thống UWB cũng có thể được xác định bởi chu kỳ hoạt động (duty cycle) nhỏ hơn 0,5%. Phương trình sau minh họa chu kỳ hoạt động của một xung UWB. Tb Duty cycle = (2) Tw Trong đó: Tb : thời lượng hoạt động Tw : độ rộng xung UWB UWB là công nghệ tần số vô tuyến (Radio Frequency – RF) truyền dữ liệu nhị phân, sử dụng năng lượng thấp và các xung có thời lượng cực ngắn (pico giây) trên một phổ tần số rộng. Nó cung cấp dữ liệu trong phạm vi từ 15 đến 100 mét và không yêu cầu tần số vô tuyến chuyên dụng, do đó còn được gọi là vô tuyến không sóng mang, xung hoặc băng cơ sở.

Các hệ thống UWB sử dụng không có sóng mang, nghĩa là dữ liệu không được điều chế trên dạng sóng liên tục với tần số sóng mang cụ thể như trong các công nghệ băng thông hẹp.2 Các đặc tính nổi bật của UWB • Tốc độ dữ liệu cao Khả năng truyễn dữ liệu với tốc độ dữ liệu cao của UWB có thể được hiểu rõ nhất bằng phương trình dung lượng nổi tiếng của Shannon [5]: S C = B log2 (1 + ) (3) N Trong đó: C : dung lượng kênh tính bằng bit/s B : băng thông kênh tính bằng Hz S : công suất tín hiệu, N : công suất nhiễu 8 LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN Phương trình này cho chúng ta biết rằng dung lượng của một kênh tăng tuyến tính với băng thông B, nhưng chỉ logarit với công suất tín hiệu S. Vì kênh UWB có nhiều băng thông nên nó có thể tăng băng thông để giảm công suất tín hiệu và nhiễu từ những nguồn khác. Do đó, từ phương trình của Shannon, chúng ta có thể thấy rằng các hệ thống UWB có tiềm năng lớn cho truyền thông không dây dung lượng cao.

UWB có thể xử lý nhiều ứng dụng sử dụng nhiều băng thông như phát trực tuyến video so với 802.11 hoặc Bluetooth vì nó có thể gửi dữ liệu với tốc độ nhanh hơn nhiều. Công nghệ UWB có tốc độ dữ liệu 500 Mb/s ở tầm hoạt động dưới 10m. Một điều đặc biệt của công nghệ này là chúng ta có thể dễ dàng chuyển đổi linh hoạt giữa tốc độ truyền dữ liệu và phạm vị hoạt động của tín hiệu, có thể đạt đến tốc tầm 100m với tốc độ truyền dữ liệu là 0.1: Phạm vị và tốc độ truyền dữ liệu của các công nghệ không dây [5] • Mức độ tiêu thụ năng lượng thấp UWB truyền liên tục các xung ngắn thay vì truyền liên tục các sóng điều chế giống như hầu hết các hệ thống băng hẹp vẫn làm. Do đó chipset UWB không yêu cầu chuyển đổi tần số vô tuyến (RF) sang tần số trung gian (IF), 9 LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 2.

TỔNG QUAN bộ tạo dao động và các bộ lọc khác. Do mức tiêu thụ điện năng thấp, các thiết bị chạy bằng pin như điện thoại di động có thể sử dụng UWB. • Khả năng chống nhiễu Phổ UWB bao gồm một dải tần số rất lớn. Đó là lý do tại sao, tín hiệu UWB tương đối có khả năng chống gây nhiễu, bởi vì không thể gây nhiễu mọi tần số trong phổ UWB tại một thời điểm.

Do đó, có rất nhiều dải tần khả dụng ngay cả trong trường hợp một số tần số bị kẹt. Bên cạnh đó, công nghệ UWB hoạt động ở mức tần số rộng và ít có công nghệ không dây khác hoạt động ở tần số này nên đảm bảo được khả năng ít bị can thiệp hoặc thu nhận dữ liệu bởi các thiết bị từ các công nghệ khác.2: Tần số hoạt động của các công nghệ không dây [5] • Độ phức tạp thấp, chi phí thấp Ưu điểm hấp dẫn nhất của UWB là chi phí và độ phức tạp của hệ thống thấp. Các công nghệ dựa trên sóng mang truyền thống điều chế và giải điều chế các dạng sóng sóng mang analog phức tạp. Trong UWB, do không có sóng mang nên cấu trúc bộ thu phát có thể rất đơn giản.

Các kỹ thuật tạo tín hiệu UWB đã tồn tại hơn ba thập kỷ. Những tiến bộ gần đây làm cho hệ 10 LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN thống UWB có chi phí thấp. Ngoài ra, các thiết bị không dây UWB được sử dụng trong nhà không cần bộ khuếch đại công suất truyền.

Đây là một lợi thế lớn so với các kiến trúc băng hẹp yêu cầu các bộ khuếch đại có công suất dự phòng lớn để hỗ trợ các dạng sóng điều chế cho tốc độ dữ liệu cao.2 Các phép đo trong định vị Trong bài toán định vị trong nhà, có nhiều phương pháp đo và mỗi phương pháp lại sử dụng thông số đầu vào khác nhau để tính toán ra vị trí. Tài liệu [4] [5] đã thực hiện tổng hợp các phép đo thường được sử dụng như sau: 2.1 Cường độ tín hiệu RSSI Khi một tín hiệu được truyền trong một môi trường, nó sẽ bị ảnh hưởng bởi nhiều chướng ngại vật trên đường đến đích. Nguyên nhân phổ biến nhất của suy giảm tín hiệu là mất mát trên đường dẫn. Khoảng cách có thể được tính bằng cách phân tích công suất truyền, độ suy giảm và công suất nhận được trên nút đích.

Suy giảm tín hiệu đường dẫn có thể được tính theo phương trình: d pd = pd0 − 10nlog( ) (4) d0 Trong đó: d : khoảng cách giữa nguồn và đích d0 : khoảng cách của vị trí tham chiếu pd : cường độ tín hiệu nhận được tại d pd0 : cường độ tín hiệu nhận được tại d0 Ngoài ra, tín hiệu bị ảnh hưởng bởi sự phản xạ, tán xạ và nhiễu xạ gây ra sự thay đổi trong RSS. Chúng ta sử dụng thêm thông số shadow fading để bù vào những ảnh hưởng này. Kết quả chúng ta có được phương trình giúp xác định 11 LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN khoảng cách theo RSSI như sau:   d pd = pd0 − 10nlog +s (5) d0 Trong đó: s : bù sai số shadow fading 2.2 Góc của tín hiệu đến AOA Góc của tín hiệu đến (Angle of arrival) là một phương pháp khác được sử dụng để đo vị trí của nút đích trên cơ sở góc đo được.

Đối với phương pháp này, số lượng antena được sử dụng theo kiểu mảng. Các phần tử antena đang nhận tín hiệu tại các thời điểm khác nhau. Theo tọa độ không gian, góc của đường thẳng nối nút mục tiêu với nút tham chiếu được đo. Nếu chúng ta sắp xếp các phần tử ăng ten ở dạng mảng tuyến tính đồng nhất như trong hình 2.4, tín hiệu nhận được trong cấu hình này có thời gian chênh lệch lsin(α)/c, trong đó: l là khoảng cách giữa các khoảng cách giữa các antena, alpha là góc và c là tốc độ ánh sáng.3: Sắp xếp antena trong trường hợp AOA [5] 12 LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 2.

TỔNG QUAN Giới hạn dưới của khoảng cách cần đo có thể được tính bằng công thức sau: √ 3c d≥ √ √ √ (6) 2π SN Rβ lcosα Trong đó: SN R : Tỉ lệ tín hiệu/nhiễu β : Hệ số hiệu suất của băng thông Tuy nhiên, để xác định vị trí được chính xác thì cần có nhiều thiết bị cho điểm phát tín hiệu nên đòi hỏi chi phí cao. Đây là hạn chế làm cho phương pháp không được khả thi.3 Thời gian nhận tín hiệu TOA Toàn bộ ý tưởng đằng sau cách tiếp cận TOA (Time of arrival) là đo độ trễ lan truyền giữa nút gửi và nút nhận. Để có được điều này, các nút phải có một đồng hồ chung hoặc chia sẻ thông tin về thời gian. Theo một cách đơn giản, khoảng cách có thể được đo nếu chúng ta biết tốc độ tín hiệu truyền giữa nguồn và đích và tổng thời gian từ nguồn đến đích hoặc độ trễ thời gian truyền.

d = speed ∗ time (7) Trong đó tốc độ biểu thị tốc độ truyền tín hiệu giữa các nút, trong khi thời gian biểu thị tổng thời gian tín hiệu sử dụng trong quá trình truyền giữa máy phát và máy thu. Kết quả là chúng ta thu được d là khoảng cách giữa nguồn và đích. Tốc độ ở đây là giá trị không đổi. Phương pháp này là phép đo khoảng cách trong nhà hiệu quả.4 Sự chênh lệch thời gian nhận tín hiệu TDOA Phương pháp TDOA (Time difference of arrival) sử dụng sự chênh lệch về thời gian nhận tín hiệu giữa các nút đích để xác định khoảng cách.

Ưu điểm 13 LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN lớn nhất của phương pháp này là không đòi hỏi sự đồng bộ thời gian giữa nút nguồn và nút đích.5 Thời gian trễ trọn vòng RTT RTT (Round trip time) là một quá trình bắt tay (handshake) giữa nút nguồn và nút đích. Trong quá trình bắt tay, thời gian truyền từ nguồn đến đích và từ đích đến nguồn được đo.