Luận án ước lượng suy hao truyền sóng và hướng sóng tới - ĐH Bách khoa Hà Nội

Luận án tiến sĩ nghiên cứu phát triển mô hình thuật toán ước lượng suy hao truyền sóng và hướng sóng trong hệ thống vô tuyến đa anten tần số 28 GHz và 38 GHz.

• Tác giả: Vũ Thanh Quang
• Người hướng dẫn: GS. Vũ Văn Yêm
• Trường học: Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông
• Đề tài: 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
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: HỆ THỐNG VÀ KÊNH TRUYỀN VÔ TUYẾN ĐA ANTEN Ở DẢI SÓNG MILIMET
• 1.1. Truyền sóng ở dải sóng milimet
• 1.2. Các mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng milimet
• 1.2.1. Mô hình suy hao truyền sóng trong không gian tự do
• 1.2.2. Mô hình 3GPP TR 38
• 1.2.3. Mô hình Stanford University Interim Model (SUI model)
• 1.2.4. Mô hình suy hao NYU
• 1.3. Kênh vô tuyến ở dải sóng mm
• 1.3.1. Bộ dò kênh vô tuyến
• 1.3.2. Mô phỏng kênh vô tuyến
• 1.4. Các vấn đề tồn tại cần nghiên cứu giải quyết
• 1.5. Kết luận chương
• 2. 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
• 2.1.2. Thuật toán K-Nearest Neighbor
• 2.2. Mô phỏng môi trường truyền sóng
• 2.2.1. Mô phỏng môi trường truyền sóng
• 2.2.2. Kết quả dự đoán mô hình suy hao truyền sóng bằng hai thuật toán đề xuất
• 2.2.3. So sánh với kết quả của 3GPP và NYU Wireless
• 2.3. Thuật toán xử lý dữ liệu trong mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng milimet
• 2.3.1. Thuật toán CoIEE
• 2.3.2. Phương pháp 1: Sử dụng các số mũ suy hao truyền sóng tham chiếu
• 2.3.3. Phương pháp 2: Nội suy từ bộ dữ liệu các số mũ suy hao truyền sóng của các điểm thu
• 2.3.4. Phương pháp 3: Nội suy từ bộ dữ liệu suy hao truyền sóng và khoảng cách Tx- Rx của các điểm thu
• 2.3.5. Phương pháp 4: Minimum Mean Square Error (MMSE)
• 2.3.6. So sánh kết quả của 4 phương pháp
• 2.4. Kết luận Chương 2
• 3. 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
• 3.1.2. Xử lý tín hiệu và ước lượng hướng sóng tới
• 3.1.3. Kết quả mô phỏng
• 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
• 3.2.2. Xử lý tín hiệu và ước lượng hướng sóng tới
• 3.2.3. Kết quả mô phỏng
• 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
• 3.3.2. Kết quả mô phỏng
• 3.4. Kết luận chương 3
• MỞ ĐẦU
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Bài viết này nghiên cứu mô hình thuật toán ước lượng suy hao và hướng sóng trong hệ thống vô tuyến đa anten ở tần số 28GHz và 38GHz. Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất của các hệ thống truyền thông không dây, đặc biệt trong bối cảnh phát triển công nghệ 5G. Việc ước lượng chính xác suy hao truyền sóng và hướng sóng tới giúp tối ưu hóa thiết kế mạng và nâng cao chất lượng dịch vụ.

1.1. Tầm quan trọng của nghiên cứu

Nghiên cứu này không chỉ cung cấp các mô hình lý thuyết mà còn áp dụng các thuật toán thực tiễn để ước lượng suy hao và hướng sóng. Điều này giúp các nhà nghiên cứu và kỹ sư có thể dự đoán và tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống vô tuyến trong các điều kiện môi trường khác nhau.

II. Các mô hình suy hao truyền sóng

Nghiên cứu đã phân tích nhiều mô hình suy hao truyền sóng khác nhau, bao gồm mô hình suy hao trong không gian tự do, mô hình 3GPP TR 38, mô hình Stanford University Interim Model (SUI model) và mô hình suy hao NYU. Mỗi mô hình có những đặc điểm riêng và phù hợp với các điều kiện môi trường khác nhau. Việc lựa chọn mô hình phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác trong ước lượng suy hao.

2.1. Mô hình 3GPP TR 38

Mô hình 3GPP TR 38 được phát triển để phục vụ cho các ứng dụng 5G, cung cấp các thông số suy hao trong các kịch bản khác nhau. Mô hình này đã được kiểm chứng qua nhiều nghiên cứu thực nghiệm và cho thấy độ chính xác cao trong việc dự đoán suy hao truyền sóng.

2.2. Mô hình SUI

Mô hình SUI được sử dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về truyền sóng ở dải tần số cao. Mô hình này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến suy hao, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu cho hệ thống truyền thông.

III. Thuật toán xử lý dữ liệu

Nghiên cứu đã áp dụng nhiều thuật toán học máy trong việc ước lượng mô hình suy hao truyền sóng, bao gồm thuật toán hồi quy tuyến tính và K-Nearest Neighbor (KNN). Các thuật toán này cho phép xử lý dữ liệu một cách hiệu quả, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác về suy hao truyền sóng trong các điều kiện khác nhau.

3.1. Thuật toán hồi quy tuyến tính

Thuật toán hồi quy tuyến tính được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến số trong mô hình suy hao. Kết quả cho thấy thuật toán này có khả năng dự đoán chính xác trong nhiều kịch bản khác nhau.

3.2. Thuật toán K Nearest Neighbor

Thuật toán KNN cho phép phân loại và dự đoán dựa trên các điểm dữ liệu gần nhất. Nghiên cứu cho thấy thuật toán này có thể cải thiện độ chính xác của mô hình suy hao, đặc biệt trong các điều kiện môi trường phức tạp.

IV. Kết luận và hướng phát triển

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc phát triển các mô hình và thuật toán ước lượng suy hao truyền sóng là rất cần thiết trong bối cảnh công nghệ viễn thông hiện đại. Các kết quả đạt được không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong việc thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống vô tuyến đa anten.

4.1. Ứng dụng thực tiễn

Các mô hình và thuật toán được phát triển có thể được áp dụng trong việc thiết kế mạng 5G, giúp cải thiện chất lượng dịch vụ và khả năng phủ sóng. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về băng thông và tốc độ truyền tải dữ liệu.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Trong sự phát triển của hệ thống thông tin di động và Internet vạn vật (IoT), nhu cầu truyền tải dữ liệu dung lượng lớn với độ trễ thấp ngày càng gia tăng. Việc mở rộng băng thông đòi hỏi phải khai thác các dải tần số cao hơn, trong đó dải sóng milimet (mmWave)—đặc biệt là hai tần số 28 GHz và 38 GHz—được tổ chức chuẩn hóa và các cơ quan quản lý (như ITU, FCC, 3GPP) định hướng cho mạng 5G và các thế hệ tiếp theo. Tuy nhiên, truyền sóng ở dải tần số này gặp nhiều trở ngại do suy hao truyền dẫn lớn, độ suy giảm do khí quyển, mưa, cũng như khả năng đâm xuyên vật liệu rắn kém. Để thiết kế, quy hoạch mạng và xử lý tín hiệu hiệu quả, việc xây dựng mô hình suy hao truyền sóng phù hợp với địa hình thực tế và phát triển giải pháp ước lượng chính xác hướng sóng tới (Angle of Arrival - AOA / Direction of Arrival - DOA) trong hệ thống đa anten là yêu cầu kỹ thuật cần giải quyết.

Các nghiên cứu hiện tại về kênh truyền sóng milimet trong nước chủ yếu tiếp cận theo phương pháp bình phương cực tiểu truyền thống, mạng nơ-ron cơ bản hoặc thiết kế anten rời rạc, chưa kết hợp khai phá dữ liệu với mô phỏng môi trường thực tế và chưa đưa ra kiến trúc máy thu trung tần số lấy mẫu thấp xử lý được nguồn tín hiệu tương quan. Luận án của tác giả Vũ Thanh Quang (chuyên ngành Kỹ thuật viễn thông, Đại học Bách khoa Hà Nội, năm 2023) tập trung giải quyết các khoảng trống này.

Mục tiêu nghiên cứu:

1. Nghiên cứu phát triển, xây dựng, ước lượng mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng milimet (tần số 28 GHz và 38 GHz) dựa trên kỹ thuật xử lý và khai phá dữ liệu.
2. Đề xuất, cải tiến kiến trúc hệ thống và thuật toán xác định hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến (cả trường hợp tín hiệu tương quan và không tương quan) bằng giải thuật độ phân giải cao trong hệ thống đa anten ở dải sóng milimet sử dụng máy thu trung tần số với tốc độ lấy mẫu thấp.

Đối tượng nghiên cứu:

• Hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng milimet.
• Kênh truyền sóng trong hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng milimet.
• Xử lý tín hiệu miền không gian và thời gian trong hệ thống vô tuyến ở dải sóng milimet.
• Kỹ thuật, thuật toán ước lượng tham số tín hiệu kênh vô tuyến ở dải sóng milimet.

Phạm vi nghiên cứu:

• Không gian và môi trường: Mô hình suy hao truyền sóng trong môi trường đô thị (khu đô thị Times City và khu vực Trường THPT Chuyên Nguyễn Huệ, Hà Nội).
• Tần số hoạt động: Băng tần số 28 GHz và 38 GHz.
• Góc không gian: Hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến trong mặt phẳng phương vị (azimuth).

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu trong luận án điểm lại các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến mô hình kênh truyền và xử lý tín hiệu dải sóng milimet:

• Nghiên cứu quốc tế:

  • Nhóm nghiên cứu của Giáo sư T. S. Rappaport tại NYU Wireless (Đại học New York) đã phát triển các mô hình suy hao tham chiếu khoảng cách gần (Close-In - CI) và mô hình đoạn chắn nổi (Floating-Intercept - FI), đồng thời xây dựng công cụ mô phỏng kênh truyền mã nguồn mở NYUSIM ở các dải tần số trên 20 GHz, 28 GHz, 38 GHz, 60 GHz và 73 GHz. Tuy nhiên, các nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào mô hình hóa kênh thực nghiệm và bán thực nghiệm tại các đô thị ở Hoa Kỳ, chưa nghiên cứu sâu về kiến trúc máy thu phần cứng tối ưu tốc độ lấy mẫu.
  • Nhóm nghiên cứu tại Đại học Công nghệ Tokyo tập trung phát triển bộ dò kênh và đo đạc tham số kênh truyền, mô hình suy hao tại dải tần 60 GHz cho truyền thông cự ly ngắn trong tòa nhà, sử dụng các khối thu phát tương tự truyền thống và chưa ứng dụng các thuật toán học máy để xử lý dữ liệu đo đạc.
  • Nhóm nghiên cứu tại Đại học Rennes (Pháp) phát triển hệ đo và phần mềm mô phỏng cho bộ dò kênh ở nhiều dải tần số khác nhau nhưng không phát triển kiến trúc máy thu - phát tích hợp định nghĩa bằng phần mềm.
  • Các công trình quốc tế về tạo búp sóng thích nghi (ABF), ghép kênh không gian (SM), kỹ thuật vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm (SDR) và các giải thuật không gian con (MUSIC, ESPRIT) thường đòi hỏi máy thu số hóa trực tiếp tốc độ lấy mẫu cao hoặc chưa giải quyết triệt để vấn đề mất hạng ma trận hiệp phương sai khi gặp tín hiệu tương quan đa đường.

• Nghiên cứu trong nước:

  • Các nhóm nghiên cứu tại Đại học Bách khoa Hà Nội, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng, Trường Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh và Viện Khoa học và Công nghệ Quân sự chủ yếu tập trung vào thiết kế phần tử anten mảng kích thước nhỏ, anten vi dải hoặc thuật toán xử lý tín hiệu băng cơ sở truyền thống.

Vị trí và khoảng trống luận án giải quyết: Luận án kết hợp công cụ mô phỏng tia 3D (WirelessInsite) với các thuật toán học máy (Hồi quy tuyến tính, K-Nearest Neighbor) và thuật toán CoIEE để ước lượng mô hình suy hao trong môi trường đô thị Việt Nam; đồng thời đề xuất kiến trúc máy thu trung tần số kết hợp di pha 90 độ và giải thuật phân loại tín hiệu đa đường (MUSIC) kết hợp làm mịn không gian nhằm ước lượng chính xác hướng sóng tới của tín hiệu tương quan với số lượng mẫu thu thập nhỏ.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình toán học

Luận án sử dụng các hệ thống lý thuyết và công thức toán học về truyền sóng vô tuyến:

1. Mô hình suy hao không gian tự do (Free Space Path Loss) và Log-Distance:

   • Công thức Friis: $$P_r(d) = \frac{P_t G_t G_r}{L} \left(\frac{\lambda}{4\pi d}\right)^2$$
   • Mô hình suy hao Log-distance shadowing: $$PL(d) = PL(d_0) + 10n \log_{10}\left(\frac{d}{d_0}\right) + X_s$$ Trong đó $d_0$ là khoảng cách tham chiếu, $n$ là số mũ suy hao (Path Loss Exponent - PLE), $X_s$ là biến ngẫu nhiên Gauss thể hiện hiệu ứng che khuất (shadow fading) với độ lệch chuẩn $\sigma$.

2. Mô hình chuẩn 3GPP TR 38.900 (phiên bản TR 38.900-f00): Cung cấp công thức suy hao cho các kịch bản: vùng nông thôn/ngoại ô (RMa), đô thị lớn (UMa), đô thị nhỏ (UMi - Street Canyon) và trong nhà văn phòng (InH-Office), phân chia theo điều kiện tầm nhìn thẳng (LOS) và không có tầm nhìn thẳng (NLOS), có tính đến tần số trung tâm $f_c$, chiều cao anten trạm gốc $h_{BS}$, chiều cao thiết bị người dùng $h_{UT}$ và khoảng cách bẻ gãy $d_{BP}$.

3. Mô hình Stanford University Interim (SUI): Phân loại theo 3 dạng địa hình A, B, C cho bán kính ô từ 0,1 km đến 8 km: $$PL_{SUI} = PL_{FS}(d_0) + 10\gamma \log_{10}\left(\frac{d}{d_0}\right) + C_f + C_h + C_s$$ với $d_0 = 100\text{ m}$, hệ số $\gamma$ phụ thuộc địa hình và chiều cao anten phát $h_{TX}$.

4. Mô hình NYU (CI và FI):

   • Mô hình Close-in (CI) với khoảng cách tham chiếu chuẩn $d_0 = 1\text{ m}$: $$PL_{CI}(f, d) = PL_{FS}(f, 1\text{ m}) + 10\bar{n}\log_{10}(d) + X_\sigma^{CI}$$
   • Mô hình Floating-Intercept (FI): $$PL_{FI}(d) = \alpha + 10\beta \log_{10}(d) + X_\sigma^{FI}$$ với $\alpha$ là hệ số chặn (dB) và $\beta$ là hệ số độ dốc.

5. Mô hình kênh MIMO đa đường và đáp ứng xung kênh (CIR): $$h_{m,k}(f) = \sum_{p} \alpha_{m,k,p} e^{j\Phi_{m,k,p}} e^{-j2\pi f \tau_{m,k,p}} e^{-j2\pi d_T m \sin(\phi_{m,k,p})} e^{-j2\pi d_R k \sin(\varphi_{m,k,p})}$$ với $\alpha_{m,k,p}$ là biên độ độ tăng ích, $\Phi$ là pha, $\tau$ là trễ truyền sóng, $\phi$ là góc phương vị phát (AOD), $\varphi$ là góc phương vị tới (AOA), $d_T$ và $d_R$ là khoảng cách giữa các phần tử anten phát và thu.

6. Thuật toán ước lượng hướng sóng tới MUSIC (Multiple Signal Classification): Dựa trên phân tích ma trận hiệp phương sai tín hiệu thu $R_{xx}$, phân tách thành không gian con tín hiệu $V_s$ (ứng với các giá trị riêng lớn nhất) và không gian con tạp âm $V_{noise}$ (ứng với các giá trị riêng nhỏ nhất), từ đó xây dựng hàm phổ giả $P_{MUSIC}(\varphi)$. Kỹ thuật làm mịn không gian (Spatial Smoothing - SS, FBSS, MSS) được áp dụng để giải tương quan cho các nguồn tín hiệu coherent.

Phương pháp nghiên cứu thực tế

• Phương pháp định lượng và mô phỏng số:
  • Mô phỏng kênh truyền vô tuyến thống kê bằng phần mềm mã nguồn mở NYUSIM trên nền tảng MATLAB.
  • Mô phỏng lan truyền sóng theo phương pháp dò tia 3D (3D Ray Tracing) bằng phần mềm WirelessInsite trên bản đồ số hóa thực tế của khu đô thị Times City và Trường THPT Chuyên Nguyễn Huệ.
  • Áp dụng các thuật toán học máy: Hồi quy tuyến tính tối ưu hóa bằng thuật toán hạ độ dốc (Gradient Descent) với tiêu chuẩn Minimum Mean Square Error (MMSE) cho mô hình CI và Least Squares Error (LSE) cho mô hình FI; thuật toán K-Nearest Neighbor (KNN); thuật toán phân cụm CoIEE.
  • Tỷ lệ phân chia dữ liệu: 80% tập dữ liệu dùng để huấn luyện (training set) và 20% dùng để kiểm thử (testing set).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Hệ thống và kênh truyền vô tuyến đa anten ở dải sóng milimet

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về truyền sóng milimet, phân tích ưu nhược điểm của dải tần này, khảo sát các mô hình suy hao chuẩn (Không gian tự do, 3GPP TR 38.900, SUI, NYU CI/FI) và thực hiện mô phỏng kênh truyền vô tuyến sử dụng bộ dò kênh ảo trong phần mềm NYUSIM.

Tác giả đã thiết lập và thực hiện mô phỏng hai kịch bản kênh truyền MIMO trong điều kiện tầm nhìn thẳng (LOS), cự ly từ 10 m đến 500 m, băng thông RF 800 MHz (chia thành 1600 sóng mang phụ, khoảng cách sóng mang 500 kHz):

• Kịch bản 1: Kênh MIMO $2 \times 2$ ở tần số 28 GHz: Anten ULA 2 phần tử (khoảng cách 0,5 bước sóng), công suất phát $P_t = 30\text{ dBm}$, 100 vị trí thu. Kết quả thu được:
  • Phổ công suất góc tới AOA ở cự ly 154 m ghi nhận các mức công suất $-93\text{ dBm}$, $-86\text{ dBm}$ và $-78\text{ dBm}$.
  • Phổ công suất góc phát AOD ghi nhận các mức $-93\text{ dBm}$, $-85\text{ dBm}$ và $-78\text{ dBm}$.
  • Tại cự ly 42,6 m, trắc đồ trễ công suất (PDP) định hướng đạt công suất thu cực đại $-28,7\text{ dBm}$ với suy hao $109,9\text{ dB}$; trong khi PDP đẳng hướng đạt công suất thu $-71,6\text{ dBm}$ với suy hao $101,3\text{ dB}$.
• Kịch bản 2: Kênh MIMO $8 \times 8$ ở tần số 38 GHz: Anten ULA 8 phần tử, công suất phát $P_t = 30\text{ dBm}$, 100 vị trí thu. Kết quả:
  • Phổ công suất AOA và AOD ở cự ly 196 m phân bố ở các mức $-96\text{ dBm}$, $-88\text{ dBm}$ và $-81\text{ dBm}$.
  • Tại cự ly 42,6 m, PDP định hướng có công suất thu cực đại $-31,3\text{ dBm}$ (suy hao $110,6\text{ dB}$); PDP đẳng hướng có công suất thu $-74\text{ dBm}$ (suy hao $104\text{ dB}$).

Chương 1 kết luận về sự cần thiết của việc thu thập dữ liệu lan truyền đa đường để tối ưu hóa tham số mô hình suy hao và xác định hướng sóng tới trong môi trường thực tế.

---

Chương 2: Thuật toán xử lý dữ liệu trong ước lượng mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng milimet

Chương 2 trình bày giải pháp ứng dụng thuật toán học máy và khai phá dữ liệu để ước lượng mô hình suy hao truyền sóng. Dữ liệu huấn luyện và kiểm thử được thu thập từ mô phỏng 3D Ray Tracing bằng phần mềm WirelessInsite tại hai khu vực thực tế: Khu đô thị Times City (mật độ nhà cao tầng dày đặc) và Trường THPT Chuyên Nguyễn Huệ (khu vực trường học có không gian mở).

Các kịch bản mô phỏng được khảo sát với cấu hình:

• Tần số: 28 GHz và 38 GHz.
• Chiều cao anten phát ($h_{TX}$): 7 m và 17 m.
• Công suất phát ($P_t$): 35 dBm và 43 dBm.
• Môi trường truyền sóng: Tầm nhìn thẳng (LOS) và Không có tầm nhìn thẳng (NLOS).

Khu vực mô phỏng	Tần số (GHz)	Chiều cao $h_{TX}$ (m)	Công suất $P_t$ (dBm)	Thuật toán xử lý	Điều kiện truyền sóng
Khu đô thị Times City	28 & 38	7 & 17	35 & 43	Hồi quy tuyến tính, KNN	LOS / NLOS
THPT Chuyên Nguyễn Huệ	28 & 38	7 & 17	35 & 43	Hồi quy tuyến tính, KNN	LOS / NLOS

Tác giả đề xuất thuật toán CoIEE và 4 phương pháp xử lý dữ liệu để xác định các tham số suy hao:

• Phương pháp 1: Sử dụng các số mũ suy hao truyền sóng tham chiếu.
• Phương pháp 2: Nội suy từ bộ dữ liệu số mũ suy hao của các điểm thu.
• Phương pháp 3: Nội suy từ bộ dữ liệu suy hao truyền sóng và khoảng cách Tx-Rx.
• Phương pháp 4: Phương pháp sai số bình phương trung bình tối thiểu (MMSE).

Quá trình tối ưu hóa mô hình phân cụm dữ liệu được đánh giá thông qua tham số $p$ biến thiên ($p = 2, 25, 50, 55, 888, 11950, 19930, 32160, 44560$), theo dõi sự biến thiên của hệ số Silhouette trung bình, số lượng cụm, giá trị số mũ suy hao trung bình ($\bar{n}$), tổng sai số số mũ và độ lệch chuẩn $\sigma$. Kết quả dự đoán từ các thuật toán đề xuất được đối sánh với mô hình thực nghiệm của tổ chức 3GPP và kết quả đo đạc của nhóm nghiên cứu NYU Wireless.

---

Chương 3: Giải pháp xác định hướng sóng tới của nguồn tín hiệu vô tuyến ở dải sóng mm

Chương 3 tập trung phát triển kiến trúc máy thu và thuật toán xử lý tín hiệu không gian để ước lượng hướng sóng tới (AOA/DOA) trong mặt phẳng phương vị:

1. Hệ thống thu đa anten vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm (SDR): Đề xuất mô hình thu đa kênh song song cho phép lập trình cấu hình tham số linh hoạt trên nền tảng xử lý số (DSP/FPGA).
2. Kiến trúc máy thu trung tần số (IF) kết hợp bộ di pha $90^\circ$: Luận án đề xuất giải pháp đưa tín hiệu dải sóng milimet về trung tần, sau đó kết hợp bộ di pha $90^\circ$ để thực hiện tách sóng trực giao cầu phương (I/Q). Cấu trúc này giúp giảm đáng kể tốc độ lấy mẫu yêu cầu của bộ chuyển đổi tương tự - số (ADC), giảm độ phức tạp phần cứng và khối lượng tính toán.
3. Ước lượng hướng sóng tới với thuật toán MUSIC: Tín hiệu sau khi số hóa được đưa vào thuật toán MUSIC để phân tách không gian con tín hiệu và không gian con tạp âm, xác định đỉnh phổ giả phương vị của tín hiệu tới.
4. Giải pháp xử lý tín hiệu tương quan: Trong môi trường đa đường dải sóng milimet, các tia sóng phản xạ có độ tương quan cao làm suy giảm hạng của ma trận hiệp phương sai $R_{xx}$, khiến thuật toán MUSIC thông thường mất khả năng phân tách nguồn. Tác giả đã tích hợp giải pháp phân đoạn không gian và làm mịn không gian (Spatial Smoothing - SS, Forward-Backward Spatial Smoothing - FBSS, Modified Spatial Smoothing - MSS) vào mảng anten ULA nhằm khôi phục hạng ma trận hiệp phương sai.

Kết quả mô phỏng đánh giá hiệu năng thuật toán thông qua chỉ số sai số căn quân phương (RMSE) theo tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR), chứng minh hệ thống có khả năng ước lượng chính xác hướng sóng tới của nhiều nguồn tín hiệu tương quan với số lượng mẫu thu thập nhỏ.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án đã đạt được các kết quả và đóng góp cụ thể sau:

1. Về mô hình suy hao truyền sóng:

   • Đề xuất quy trình ứng dụng thuật toán học máy Hồi quy tuyến tính (tối ưu hóa bằng Gradient Descent với tiêu chuẩn MMSE/LSE) và thuật toán K-Nearest Neighbor (KNN) để dự đoán mô hình suy hao truyền sóng tại tần số 28 GHz và 38 GHz trên cơ sở dữ liệu mô phỏng 3D Ray Tracing tại môi trường đô thị thực tế.
   • Đề xuất ứng dụng thuật toán CoIEE cùng 4 phương pháp xử lý dữ liệu (sử dụng số mũ tham chiếu, nội suy số mũ, nội suy khoảng cách - suy hao, và MMSE), cung cấp công cụ xác định số mũ suy hao $\bar{n}$ và độ lệch chuẩn che khuất $\sigma$ có độ chính xác bám sát dữ liệu địa hình.

2. Về giải pháp xác định hướng sóng tới (AOA/DOA):

   • Đề xuất kiến trúc hệ thống thu đa anten ở tần số 28 GHz và 38 GHz dựa trên máy thu trung tần số định nghĩa bằng phần mềm kết hợp bộ di pha $90^\circ$ thực hiện biến đổi trực giao cầu phương, giúp giảm tốc độ lấy mẫu của bộ ADC.
   • Kết hợp thuật toán MUSIC độ phân giải cao với các kỹ thuật phân đoạn và làm mịn không gian (Spatial Smoothing), giải quyết bài toán ước lượng hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị đối với cả tín hiệu không tương quan và tín hiệu tương quan hoàn toàn do phản xạ đa đường với số lượng mẫu xử lý nhỏ.

3. Ý nghĩa thực tiễn:

   • Cung cấp bộ tham số suy hao kênh truyền tại 28 GHz và 38 GHz phục vụ công tác quy hoạch vùng phủ sóng, phân bổ công suất trạm phát và tính toán đường truyền vô tuyến cho mạng 5G/6G tại khu vực đô thị Việt Nam.
   • Kiến trúc máy thu trung tần số và thuật toán AOA đề xuất là tài liệu tham khảo cho việc thiết kế khối xử lý băng cơ sở và định dạng búp sóng (beamforming) trên phần cứng SDR/FPGA.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

• Dữ liệu phục vụ xây dựng mô hình suy hao trong luận án chủ yếu được trích xuất từ phần mềm mô phỏng bộ dò kênh NYUSIM và công cụ dò tia 3D WirelessInsite tại hai khu vực cụ thể (Times City và Trường THPT Chuyên Nguyễn Huệ), chưa có điều kiện đo đạc thực nghiệm toàn diện trên thiết bị phần cứng thực tế ngoài hiện trường.
• Thuật toán ước lượng hướng sóng tới mới khảo sát trong mặt phẳng phương vị 2 chiều (2D Azimuth), chưa mở rộng sang mặt phẳng góc ngẩng 3 chiều (3D Elevation/Azimuth).
• Hệ thống thu đa anten trung tần số mới dừng lại ở mức mô hình hóa và mô phỏng thuật toán, chưa hoàn thiện việc chế tạo và tích hợp toàn bộ bo mạch phần cứng vật lý.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

• Triển khai đo đạc thực tế ngoài hiện trường bằng hệ thống thiết bị dò kênh chuyên dụng tại các đô thị khác nhau ở Việt Nam để kiểm chứng và hiệu chỉnh mô hình suy hao.
• Mở rộng thuật toán ước lượng đồng thời hướng sóng tới (AOA) và hướng sóng đi (AOD) trong không gian 3D cho các cấu hình mảng anten phức tạp (mảng phẳng UPA, mảng tròn UCA).
• Nghiên cứu ứng dụng các mạng nơ-ron sâu (Deep Learning) và học tăng cường vào việc tối ưu hóa tài nguyên vô tuyến và định dạng búp sóng thích nghi.
• Thực hiện thiết kế, chế tạo thử nghiệm mô-đun phần cứng máy thu trung tần số trên nền tảng vi xử lý số tín hiệu DSP và mảng cổng logic khả trình FPGA.

---

Giá trị tham khảo

Bản luận án mang lại giá trị tham khảo cho các đối tượng và nội dung học thuật sau:

• Nghiên cứu sinh và học viên cao học ngành Kỹ thuật viễn thông, Kỹ thuật điện tử: Tham khảo phương pháp luận kết hợp mô phỏng trường điện từ 3D (WirelessInsite) và mô hình kênh thống kê (NYUSIM) với các thuật toán học máy (KNN, Hồi quy tuyến tính, CoIEE) trong nghiên cứu kênh truyền sóng vô tuyến.
• Giảng viên và nhà nghiên cứu: Sử dụng các nội dung toán học về mô hình suy hao (3GPP TR 38.900, SUI, NYU CI/FI) và giải thuật không gian con MUSIC kết hợp làm mịn không gian (Spatial Smoothing) làm tài liệu giảng dạy chuyên đề Xử lý tín hiệu trong thông tin vô tuyến và Thông tin di động băng rộng.
• Kỹ sư quy hoạch và tối ưu hóa mạng di động: Tham khảo các bảng số liệu dự đoán suy hao, số mũ suy hao $n$ và độ lệch chuẩn shadow fading ở tần số 28 GHz và 38 GHz với các độ cao trạm phát ($7\text{ m}, 17\text{ m}$) và mức công suất ($35\text{ dBm}, 43\text{ dBm}$) để thiết lập thông số mô phỏng phủ sóng tế bào nhỏ (small cell) đô thị.
• Kỹ sư thiết kế phần cứng vô tuyến: Tham khảo cấu trúc máy thu trung tần số (IF) kết hợp khối di pha $90^\circ$ để giảm tải tốc độ lấy mẫu của bộ biến đổi tương tự - số ADC trong các hệ thống định hướng vô tuyến (Direction Finding Systems).

---

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án sử dụng những công cụ phần mềm nào để phục vụ việc mô phỏng và xử lý số liệu?

Tác giả sử dụng ba công cụ phần mềm chính:

• NYUSIM: Phần mềm mô phỏng kênh truyền 5G mã nguồn mở phát triển bởi nhóm NYU Wireless, chạy trên nền tảng MATLAB, dùng để tạo lập đáp ứng xung kênh (CIR), trắc đồ trễ công suất (PDP) và phổ công suất góc tới/góc phát tại 28 GHz và 38 GHz.
• WirelessInsite: Phần mềm mô phỏng trường điện từ theo kỹ thuật dò tia 3D (3D Ray Tracing), sử dụng để thu thập dữ liệu lan truyền sóng trong mô hình không gian thực tế tại Khu đô thị Times City và Trường THPT Chuyên Nguyễn Huệ.
• MATLAB: Môi trường lập trình để cài đặt các thuật toán học máy (Hồi quy tuyến tính, KNN), thuật toán phân cụm CoIEE, thuật toán MUSIC và kỹ thuật làm mịn không gian.

2. Sự khác nhau giữa mô hình Close-In (CI) và Floating-Intercept (FI) trong mô hình suy hao NYU là gì?

• Mô hình CI (Close-In): Sử dụng khoảng cách tham chiếu vật lý cố định trong không gian tự do là $d_0 = 1\text{ m}$. Mô hình này dựa trên cơ sở dữ liệu đầy đủ, có tính liên tục và thích hợp cho việc ngoại suy khoảng cách lớn hơn cự ly đo đạc, trong đó tham số cần ước lượng chính là số mũ suy hao $\bar{n}$.
• Mô hình FI (Floating-Intercept): Sử dụng hai tham số điều chỉnh toán học gồm hệ số chặn $\alpha$ và hệ số độ dốc $\beta$. Mô hình này cho độ khớp cao với dữ liệu thực nghiệm trong phạm vi khoảng cách đo đạc hẹp nhưng không phản ánh tính chất vật lý khi ngoại suy ra ngoài phạm vi dữ liệu đo.

3. Tại sao tác giả lại đề xuất kiến trúc máy thu trung tần số kết hợp bộ di pha 90 độ ở Chương 3?

Trong các hệ thống vô tuyến dải sóng milimet (28 GHz và 38 GHz), việc số hóa trực tiếp tín hiệu cao tần đòi hỏi bộ chuyển đổi ADC có tốc độ lấy mẫu rất lớn, dẫn đến chi phí phần cứng cao và tiêu thụ nhiều năng lượng. Việc hạ tần tín hiệu xuống dải trung tần (IF) kết hợp bộ di pha $90^\circ$ để thực hiện tách sóng trực giao (I/Q) cho phép hệ thống làm việc với tốc độ lấy mẫu thấp hơn nhiều lần nhưng vẫn bảo toàn đầy đủ thông tin về biên độ và pha của tín hiệu, tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý số ở băng cơ sở.

4. Kỹ thuật làm mịn không gian (Spatial Smoothing) có vai trò gì trong bài toán xác định hướng sóng tới?

Khi các nguồn tín hiệu vô tuyến truyền qua môi trường đa đường, các tia phản xạ đến mảng anten thường có tính chất tương quan cao (hoặc tương quan hoàn toàn - coherent). Hiện tượng này làm cho ma trận hiệp phương sai tín hiệu thu $R_{xx}$ bị suy biến (mất hạng), khiến thuật toán MUSIC không thể phân tách chính xác không gian con tín hiệu và không gian con tạp âm. Kỹ thuật làm mịn không gian (chia mảng anten thành các mảng con xen phủ) giúp khôi phục lại đủ hạng cho ma trận hiệp phương sai, cho phép thuật toán phân giải được các góc sóng tới bị tương quan.

5. Những kịch bản cấu hình anten phát nào đã được khảo sát khi mô phỏng môi trường truyền sóng bằng WirelessInsite?

Trong Chương 2, tác giả đã thiết lập các kịch bản mô phỏng tại Times City và THPT Chuyên Nguyễn Huệ với:

• Tần số sóng mang: 28 GHz và 38 GHz.
• Chiều cao anten phát ($h_{TX}$): 7 m và 17 m.
• Mức công suất phát ($P_t$): 35 dBm và 43 dBm.
• Khảo sát riêng biệt cho hai điều kiện: Tầm nhìn thẳng (LOS) và Không có tầm nhìn thẳng (NLOS).

---

Kết luận

Bản luận án tiến sĩ của tác giả Vũ Thanh Quang đã nghiên cứu toàn diện bài toán mô hình hóa suy hao truyền sóng và ước lượng hướng sóng tới trong hệ thống vô tuyến đa anten ở hai tần số 28 GHz và 38 GHz. Bằng việc kết hợp mô phỏng tia 3D với các thuật toán học máy (Hồi quy tuyến tính, KNN, CoIEE), công trình đã cung cấp phương pháp ước lượng số mũ suy hao và độ lệch chuẩn shadow fading phù hợp với môi trường đô thị. Đồng thời, giải pháp kiến trúc máy thu trung tần số kết hợp bộ di pha $90^\circ$ và giải thuật MUSIC làm mịn không gian đã giải quyết hiệu quả bài toán xác định góc sóng tới của tín hiệu tương quan đa đường với tốc độ lấy mẫu thấp. Các kết quả nghiên cứu đóng góp cơ sở lý thuyết và dữ liệu tham khảo cho việc thiết kế, quy hoạch hệ thống thông tin di động 5G và các thế hệ tiếp theo.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU Trong thời đại số, nhu cầu trao đổi thông tin không chỉ giữa người với người và giữa máy với máy ngày càng cao, song song là yêu cầu, đòi hỏi về chất lượng dịch vụ, di động để đáp ứng sự đa dạng các đối tượng người sử dụng khác nhau. Để đáp ứng các yêu cầu này, truyền thông vô tuyến như thông tin di động, internet kết nối vạn vật ngày càng phát triển trên phạm vi toàn thế giới. Trong các hệ thống vô tuyến này muốn tăng dung lượng bắt buộc phải tăng băng thông hoặc tăng hiệu quả sử dụng phổ tần. Tuy nhiên, phổ tần vô tuyến là hữu hạn và là tài nguyên của thế giới cũng như của mỗi quốc gia.

Vì vậy, việc nghiên cứu, phát triển và ứng dụng các công nghệ, kỹ thuật tiên tiến trong truyền thông không dây để đáp ứng nhu cầu cả nâng cao chất lượng và dung lượng của người dùng luôn là một đòi hỏi cấp thiết. Các nghiên cứu trong thời gian gần đây hướng đến phát triển, ứng dụng truyền thông vô tuyến ở dải sóng milimet. Tuy công nghệ truyền thông trên băng tần milimet mới được đầu tư nghiên cứu trong thời gian gần đây và hướng đến các ứng dụng thông tin vô tuyến di động, radar và định vị vô tuyến. Các nghiên cứu hướng đến và muốn chỉ ra rằng với băng thông rất rộng chưa được sử dụng trong dải tần milimet có thể là miền đất lý tưởng cho các mạng băng thông rộng cục bộ, mạng di động thê hệ mới 5G và 6G để cung cấp kết nối Internet kết nối vạn vật tốc độ cao.

Trong vài năm trở lại đây, nhiều nhà sản xuất thiết bị cho mạng di động cũng đang bắt đầu đẩy mạnh nghiên cứu, thử nghiệm, khai thác các dải tần cực rộng trên băng tần milimet. Thông tin di động thế hệ mới sau 5G, 6G dù chưa được chính thức triển khai, nhưng với các nghiên cứu về đặc tính công nghệ, kỹ thuật truyền sóng, phủ sóng được công bố trên các hội nghị, tạp chí viễn thông toàn cầu trong nhiều năm qua, cho chúng ta thấy được tiềm năng của băng tần milimet hoàn toàn có thể bước chân ra khỏi rào cản về tính chất truyền sóng và trở thành kênh truyền chủ chốt trong môi trường thông tin di động. Tuy nhiên dải tần số cao này vẫn đang còn nhiều vấn đề thách thức cần nghiên cứu giải quyết như vấn đề anten, mạng anten, các mạch, thiết bị thu phát ở dải tần sóng milimet, đặc biệt là mô hình suy hao truyền sóng, mô hình kênh truyền sóng [1]-[4]. Trong hệ thống thông tin, định vị vô tuyến, nhất là ở dải sóng milimet, môi trường truyền sóng đóng vài trò rất quan trọng đến chất lượng hệ thống và chịu nhiều tác động của các yếu tố địa hình.

Xác định, mô phỏng, đo đạc hoặc ước lượng các tham số, các mô hình, các hàm toán học của kênh vô tuyến ở dải sóng milimet như số mũ suy hao truyền sóng, mô hình suy hao truyền sóng, hàm công suất trễ của kênh, dịch tần doppler, thời gian truyền sóng, hướng sóng đến, hướng sóng đi vẫn là các vấn đề nghiên cứu cần phải giải quyết. Xác định các đặc tính, tham số của một kênh vô tuyến trong một môi trường truyền sóng được thực hiện bằng cách lý thuyết mô phỏng, thực nghiệm hoặc bán thực nghiệm (kết hợp cả mô phỏng và thực nghiệm). Đặc biệt trong môi trường đô thị phức 1 tạp, đo lường truyền sóng kết hợp với mô phỏng để giảm chi phí và thực hiện nhiều mẫu trên được diện rộng cần được triển khai, từ đó các tham số của kênh như mô hình hao kênh, số mũ suy hao truyền sóng, độ rộng ổn định về tần số, thời gian của kênh… được xác định dựa trên số liệu đo hoặc giả lập mô phỏng. Việc lựa chọn phương pháp đo hay dò kênh trong miền thời gian hay trong miền tần số phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể của từng hệ thống, tuỳ thuộc vào môi trường truyền sóng (vùng ngoại ô, trong thành phố hoặc trong các toà nhà…), tuỳ thuộc vào các yếu tố khác như khả năng tài chính….Việc dò kênh và xác định các đặc tính của kênh có thể thực hiện trong miền thời gian bằng việc đo đáp ứng xung của kênh hoặc được thực hiên trong miền tần số bằng cách đo hàm truyền đạt của kênh trong một băng tần lựa chọn.

Đáp ứng xung của kênh khi đó được xác định từ hàm truyền đạt này thông qua phép biến đổi Fourier ngược. Về lý thuyết hai phương pháp này là tương đương nhau. Ở lớp vật lý trong các hê thống vô tuyến ở dải sóng milimet nhiều công nghệ, kỹ thuật đang được nghiên cứu triển khai như sử dụng số phần tử anten phát và thu lớn (massive MIMO), định dạng búp sóng (beamforming) số, kỹ thuật đa truy nhập theo không gian SDMA (Space Division Multiple Access), công nghệ vô tuyến thông minh nhận thức tái cấu hình, vô tuyến định nghĩa chức năng bằng phần mềm [5]-[9]. Do tính chất phức tạp, công nghệ cao nên việc thực hiện mô phỏng để giảm chi phí trước khi chế tạo thử nghiệm rất quan trọng.

Trong hệ thống này bên cạnh các tham số kênh truyền theo miền thời gian, miền tần số còn phải chú ý đến miền không gian. Tương tự như vậy ở bên phát và bên thu cũng cần phải nghiên cứu vấn đề xử lý tín hiệu trên miền số, vấn đề tối ưu hóa nguồn tài nguyên, cải tiến kiến trúc hệ thống thu phát để đảm bảo hệ thống linh hoạt, khả năng thông minh tái cấu hình trong môi trường vô tuyến đầy biến động. Nghiên cứu các mô hình suy hao kênh nhất là trong môi trường đô thị, kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến đa chiều, nghiên cứu tìm ra các thuật toán với độ phân giải cao để ước lượng chính xác các tham số của tín hiệu như hướng sóng tới, hướng sóng đi, đề xuất các kiến trúc hệ thống thu phát mới vẫn đang là chủ đề nghiên cứu được các nhà khoa học trong và ngoài nước quan tâm. Ở trong nước, tại một số trường đại học, viện nghiên cứu đang thực hiện các nghiên cứu khoa học về thiết kế anten ở dải sóng milimet, xử lý tín hiệu, việc ước lượng kênh truyền cũng như các tham số của tín hiệu trong hệ thống thông tin vô tuyến, di động ở dải sóng milimet.

Một số nghiên cứu gần đây tập trung vào bài toán định dạng búp sóng, về ứng dụng mạng nơ ron, học máy, trí tuệ nhân tạo trong xử lý tín hiệu băng cơ sở, về tối ưu xuyên lớp trong hệ thống này [10][11]. Tuy nhiên vẫn dựa trên cách tiếp cập, phương pháp sai số bình phương tối thiểu kết hợp với một số mô hình mạng nơ ron và chưa đề cập đến giải pháp định dạng búp sóng số, định nghĩa chức năng bằng phần mềm. Còn đối với bài toán ước lượng tham số kênh vô tuyến vẫn chưa giải quyết vấn đề tín hiệu tương quan và chưa đề cập đến mô hình máy thu cụ thể. 2 Luận án tập trung nghiên cứu đề xuất các mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng milimet, trước mắt tập trung ở dải tần số 28 GHz và hoặc 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 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 milimet 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 milimet. 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 milimet sử dụng nhiều anten.

Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu chính của luận án là: - Hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng milimet. - Kênh truyền sóng trong hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng milimet. - Xử lý tín hiệu miền không gian và thời gian trong hệ thống vô tuyến ở dải sóng milimet. - Kỹ thuật, thuật toán ước lượng tham số tín hiệu kênh vô tuyến ở dải sóng milimet.

Phạm vi nghiên cứu của luận án: - Mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng milimet trong môi trường đô thị. - Hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến trong mặt phẳng phương vị. - Hệ thống vô tuyến ở dải sóng milimet 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. Về lý thuyết: nghiên cứu lý thuyết về kênh vô tuyến, các phương pháp dò kênh, hệ thống dò kênh để xác định các tham số của kênh truyền sóng ở dải tần sóng milimet.

Nghiên cứu phát triển thuật toán kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến cho bài toán xác định, ước lượng các tham số kênh truyền sóng, ước lượng mô hình suy hao kênh vô tuyến, hướng sóng tới của tín hiệu ở dải tần sóng milimet dựa theo hướng tiếp cận học máy và không gian con. Về mô phỏng: Mô phỏng trên máy tính sử dụng các phần mềm chuyên dụng Matlab, phần mềm mã nguồn mở NYUSIM cho các mô hình hệ thống, kênh vô tuyến ở dải sóng mm cũng như các phương thức xử lý tín hiệu, giải thuật dựa trên các mô hình đề xuất để khảng định tính năng, hiệu năng cũng như kết quả đã đề xuất về mặt lý thuyết. 3 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 milimet. Chương này trình bày về hệ thống vô tuyến ở dải sóng milimet và ứng dụng.

Trong đó tập trung trình bày về kênh truyền sóng trong hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng mm , các mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng mm.