Tổng quan luận án

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Sự gia tăng nhanh chóng của các thiết bị vô tuyến và lưu lượng truyền thông dẫn đến tình trạng ô nhiễm môi trường truyền sóng điện từ nghiêm trọng và cạn kiệt tài nguyên tần số. Để nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần, dung lượng và chất lượng dịch vụ cho các mạng thông tin vô tuyến thế hệ mới, kỹ thuật xử lý không gian (spatial processing) trong anten thông minh giữ vai trò then chốt. Trong đó, kỹ thuật tạo búp sóng thích nghi (Adaptive Beamforming - ABF) kết hợp kỹ thuật tạo hõm sâu trong giản đồ bức xạ (pattern nulling) tại hướng của các nguồn can nhiễu là giải pháp trọng yếu nhằm triệt nhiễu, duy trì hướng búp sóng chính hướng về tín hiệu mong muốn (Signal-Of-Interest - SOI) và kiểm soát mức búp sóng phụ (Sidelobe Level - SLL).

Tuy nhiên, các phương pháp tối ưu hóa cổ điển (như MMSE, LMS, RLS) thường phụ thuộc vào điểm khởi tạo ban đầu, dễ rơi vào cực tiểu cục bộ và đòi hỏi hàm mục tiêu khả vi. Dù các thuật toán phỏng sinh học (như GA, PSO) đã được ứng dụng để giải quyết bài toán phi tuyến trong tổng hợp giản đồ anten, hiệu năng và tốc độ tính toán vẫn là thách thức lớn khi số lượng phần tử mảng tăng lên. Hơn nữa, y văn còn thiếu một quy trình phân tích và xây dựng bài bản mang tính tổng quát cho các bộ tạo búp sóng thích nghi triệt nhiễu, đồng thời việc ứng dụng thuật toán Bat (Bat Algorithm - BA do Xin-She Yang đề xuất năm 2010) vào lĩnh vực tạo búp sóng thích nghi mới chỉ dừng lại ở những nghiên cứu sơ bộ năm 2016 mà chưa có sự khảo sát toàn diện.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định hai mục tiêu nghiên cứu cụ thể được đánh số như sau:

  1. Nghiên cứu và đề xuất quy trình chung nhằm xây dựng các bộ tạo búp sóng thích nghi dựa trên thuật toán Bat (BA) để triệt nhiễu cho mảng thẳng đều (Uniform Linear Array - ULA) trong hệ thống anten thông minh.
  2. Triển khai quy trình chung đã đề xuất để phát triển ba loại bộ tạo búp sóng thích nghi dựa trên thuật toán Bat nhằm triệt nhiễu cho mảng ULA, tương ứng với ba kỹ thuật điều khiển: (i) điều khiển chỉ biên độ (amplitude-only), (ii) điều khiển chỉ pha (phase-only), và (iii) điều khiển trọng số phức (complex-weight).

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Phân tích giản đồ bức xạ mảng anten; kỹ thuật tạo búp sóng thích nghi cho mảng anten; các thuật toán tối ưu hóa toàn cục phỏng sinh học (GA, APSO, BA); kỹ thuật triệt nhiễu thông qua tạo hõm bức xạ và kiểm soát mức búp sóng phụ.
  • Phạm vi nghiên cứu:
    • Về không gian và cấu hình kỹ thuật: Tập trung vào mảng anten thẳng đều (ULA) gồm 20 phần tử ($2N = 20$), khoảng cách giữa các phần tử liền kề là $d = \lambda/2$. Các phần tử anten được khảo sát gồm phần tử bức xạ đẳng hướng (isotropic element) và phần tử dipole nửa bước sóng (half-wave dipole). Khảo sát góc ngẩng $\theta$ trong phạm vi từ $-90^\circ$ đến $90^\circ$ (tương đương $[-\pi/2, \pi/2]$ rad) với độ phân giải khảo sát $1^\circ$ và $0{,}1^\circ$.
    • Hiện tượng vật lý mở rộng: Đánh giá tác động của hiện tượng ghép tương hỗ (Mutual Coupling - MC) giữa các phần tử đối với cấu hình mảng dipole nửa bước sóng điều khiển chỉ pha.
    • Về phương pháp: Mô hình hóa toán học, tổng hợp giản đồ bức xạ và mô phỏng số trên môi trường máy tính, đối sánh hiệu năng giữa thuật toán BA với thuật toán Di truyền (GA) và thuật toán Tối ưu hóa bầy đàn hạt gia tốc (APSO).

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước được điểm lại trong văn bản

Tác giả đã hệ thống hóa các công trình nghiên cứu nền tảng và chuyên sâu trong lĩnh vực xử lý không gian và tạo búp sóng:

  • Về vai trò xử lý không gian và anten thông minh: Trích dẫn khẳng định của Andrew Viterbi (nhà đồng sáng lập Qualcomm) xem xử lý không gian là hướng đi nhiều triển vọng nhất trong quá trình phát triển của các hệ thống đa truy nhập. Các nghiên cứu nền tảng về anten thông minh và đa truy nhập phân chia theo không gian (SDMA) được dẫn giải qua các công trình của Lal Chand Godara, Joseph C. Liberti, Theodore S. Rappaport, Ahmed El Zooghby, Frank Gross, Constantine A. Balanis.
  • Về các kỹ thuật điều khiển tạo hõm (Pattern Nulling):
    • Điều khiển chỉ vị trí (Position-only control): Các nghiên cứu của B. P. Kumar, B. R. Sanjeeva Reddy; V. Pierro; H. M. Elkamchouchi. Hướng tiếp cận này đòi hỏi hệ thống truyền động cơ khí (động cơ servo) để dịch chuyển phần tử, làm tăng độ phức tạp phần cứng và khó kiểm soát độ chính xác.
    • Điều khiển chỉ biên độ (Amplitude-only control): Các công trình của D. B. Lin, I. T. Tang; K. Guney, M. Onay; F. J. Ares-Pena; J. A. Rodriguez-Gonzalez. Kỹ thuật này đơn giản, giảm một nửa số lượng bộ suy hao nhưng độ linh hoạt bị giới hạn.
    • Điều khiển chỉ pha (Phase-only control): Các nghiên cứu của R. A. Shore; L. B. Prewitt; H. Steyskal; M. M. Dawoud. Kỹ thuật này không làm thay đổi biên độ kích thích, tiết kiệm chi phí phần cứng trong mảng pha.
    • Điều khiển trọng số phức (Complex-weight control): Được phân tích qua các công trình của S. Caorsi; K. Guney; J. A. Ferreira; B. K. Yeo, Y. Lu. Đây là phương thức toàn diện nhất nhưng đòi hỏi chi phí tính toán và phần cứng cao nhất do mỗi phần tử cần cả bộ dịch pha và bộ suy hao.
  • Về các thuật toán tối ưu hóa trong tạo búp sóng:
    • Kỹ thuật cổ điển: Lọc tối ưu Wiener dựa trên tiêu chuẩn sai số toàn phương trung bình tối thiểu (MMSE), thuật toán đảo ma trận mẫu (SMI), thuật toán bình phương tối thiểu trung bình (LMS), thuật toán bình phương tối thiểu đệ quy (RLS), và phương pháp phân bố trọng số Dolph-Chebyshev (1946) để kiểm soát mức búp sóng phụ tối ưu.
    • Kỹ thuật phỏng sinh học: Tối ưu hóa đàn kiến (ACO - S. Caorsi), Tối ưu hóa tìm kiếm thức ăn của vi khuẩn (BFA - K. Guney), Tiến hóa vi phân (DE - J. A. Rodriguez-Gonzalez), Miễn dịch nhân tạo Clonal Selection (D. B. Lin), Thuật toán loài ong (Bees Algorithm - K. Guney), Thuật toán Di truyền (GA - M. M. Dawoud, R. L. Haupt, B. K. Yeo), Tối ưu hóa bầy đàn hạt (PSO/APSO - M. M. Khodier, M. A. Zaman, X. S. Yang).
    • Thuật toán Bat (BA): Do Xin-She Yang đề xuất năm 2010 dựa trên cơ chế định vị bằng tiếng vang của loài dơi. Nghiên cứu sơ khởi ứng dụng BA cho tạo búp sóng được công bố năm 2016 bởi nhóm tác giả tại tài liệu tham khảo [40].

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết

Từ việc phân tích tổng quan tài liệu, luận án chỉ ra hai khoảng trống nghiên cứu chính:

  1. Thiếu một quy trình khung tổng quát, tường minh gồm các bước tuần tự từ mô hình hóa toán học, thiết lập hàm mục tiêu kết hợp hàm phạt, đến ánh xạ thuật toán tối ưu hóa vào các bộ điều khiển búp sóng thích nghi để triệt nhiễu.
  2. Ứng dụng của thuật toán Bat trong bài toán tạo búp sóng thích nghi mới dừng ở mức thử nghiệm bước đầu, chưa được phân tích sâu sắc, chưa được khảo sát đầy đủ trên cả ba kỹ thuật điều khiển (chỉ biên độ, chỉ pha, trọng số phức) cho các kịch bản tạo hõm đơn, đa hõm, hõm rộng và chưa xem xét hiện tượng ghép tương hỗ giữa các phần tử anten thực tế.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung phân tích và mô hình toán học

Luận án xây dựng cơ sở toán học cho mảng anten thẳng đều (ULA) gồm $2N$ phần tử đặt dọc theo trục tọa độ với khoảng cách đều $d$:

Hệ số mảng (Array Factor - $AF$) tổng quát được biểu diễn dưới dạng: $$AF(\theta) = \sum_{n=-N}^{N} w_n e^{j n d k \sin\theta}$$

Trong đó:

  • $w_n = w_n^{RE} + j w_n^{IM} = a_n e^{j\delta_n}$ là trọng số kích thích phức của phần tử thứ $n$ ($a_n$ là biên độ, $\delta_n$ là pha).
  • $k = \frac{2\pi}{\lambda}$ là số sóng, $\lambda$ là bước sóng làm việc.
  • $\theta$ là góc tới của sóng phẳng so với pháp tuyến mảng anten.

Biểu thức phần thực và phần ảo của hệ số mảng: $$\text{Re}{AF(\theta)} = \sum_{n=-N}^{N} a_n \cos(n d k \sin\theta + \delta_n)$$ $$\text{Im}{AF(\theta)} = \sum_{n=-N}^{N} a_n \sin(n d k \sin\theta + \delta_n)$$

Khi xét tính đối xứng qua tâm mảng để giảm độ phức tạp tính toán:

  • Điều khiển chỉ biên độ: $a_{-n} = a_n$, $\delta_n = 0 \Rightarrow AF(\theta) = 2 \sum_{n=1}^{N} a_n \cos(n d k \sin\theta)$.
  • Điều khiển chỉ pha: $a_{-n} = a_n$ (cố định), $\delta_{-n} = -\delta_n \Rightarrow AF(\theta) = 2 \sum_{n=1}^{N} [w_n^{RE}\cos(n d k \sin\theta) - w_n^{IM}\sin(n d k \sin\theta)]$.
  • Điều khiển trọng số phức: $a_{-n} = a_n$, $\delta_{-n} = -\delta_n$, tối ưu đồng thời cả $a_n$ và $\delta_n$.

Theo nguyên lý nhân giản đồ bức xạ, giản đồ bức xạ toàn phần $f(\theta, \phi)$ là tích của giản đồ bức xạ phần tử $f_0(\theta, \phi)$ và hệ số mảng $AF(\theta, \phi)$: $$f(\theta, \phi) = f_0(\theta, \phi) \cdot AF(\theta, \phi)$$

Thiết lập hàm mục tiêu và phương pháp hàm phạt

Bài toán tối ưu hóa được chuyển từ bài toán có ràng buộc sang không ràng buộc nhờ phương pháp hàm phạt: $$O(w, c) = f(w) + c P(w)$$

Hàm mục tiêu chi tiết được xây dựng cho việc tối ưu hóa mảng anten: $$O(w, c) = \sum_{\theta=-90^\circ}^{90^\circ} \left| |AF(w)|{\theta} - AF_d|{\theta} \right|^2 + c \sum_{i=1}^{I_D} \left| AF_o(w)|_{\theta=\theta_i} \right|^2$$

Trong đó:

  • $AF_d$ là hệ số mảng mong muốn, được lựa chọn là giản đồ mảng Dolph-Chebyshev 20 phần tử có mức búp sóng phụ quy chuẩn $SLL = -30\text{ dB}$ nhằm đảm bảo búp sóng chính hẹp nhất với mức búp phụ cố định.
  • $\theta_i$ ($i = 1, 2, \dots, I_D$) là các hướng can nhiễu cần tạo điểm hõm (SNOI).
  • $c$ là tham số phạt (được khảo sát và xác lập giá trị thực nghiệm là $c = 10000$).

Thuật toán Bat (BA) và các tham số mô phỏng

Thuật toán Bat mô phỏng hành vi phát xung định vị của loài dơi thông qua các phương trình cập nhật trạng thái tại bước lặp $t$:

  1. Cập nhật tần số: $f_i = f_{\min} + (f_{\max} - f_{\min})\beta$, với $\beta \in [0, 1]$ là vector ngẫu nhiên phân bố đều.
  2. Cập nhật vận tốc: $v_i^t = v_i^{t-1} + (x_i^t - x_{})f_i$, với $x_{}$ là vị trí nghiệm tốt nhất toàn cục hiện tại.
  3. Cập nhật vị trí: $x_i^t = x_i^{t-1} + v_i^t$.
  4. Tìm kiếm cục bộ (Random Walk): $x_{\text{new}} = x_{\text{gbest}} + \epsilon A^t$, với $\epsilon \in [-1, 1]$ và $A^t$ là độ to âm thanh trung bình.
  5. Cập nhật độ to âm thanh $A_i$ và tốc độ phát xung $r_i$: $A_i^{t+1} = \alpha A_i^t$ và $r_i^{t+1} = r_i^0 [1 - \exp(-\gamma t)]$, với $\alpha = \gamma = 0{,}9$.

Bảng tham số mô phỏng của các bộ tạo búp sóng đề xuất:

Tham số / Thiết lập Bộ tạo búp sóng AMP_BA_ABF Bộ tạo búp sóng PHA_BA_ABF Bộ tạo búp sóng CW_BA_ABF
Cấu hình mảng Mảng ULA 20 phần tử, $d = \lambda/2$ Mảng ULA 20 phần tử, $d = \lambda/2$ Mảng ULA 20 phần tử, $d = \lambda/2$
Loại phần tử anten Bức xạ đẳng hướng (Isotropic) Dipole nửa bước sóng ($\lambda/2$) Bức xạ đẳng hướng (Isotropic)
Kỹ thuật điều khiển Chỉ biên độ ($a_n$) Chỉ pha ($\delta_n$) Trọng số phức ($a_n$ và $\delta_n$)
Giản đồ mục tiêu ($AF_d$) Mảng Chebyshev 20 phần tử, $SLL = -30\text{ dB}$ Mảng Chebyshev 20 phần tử, $SLL = -30\text{ dB}$ Mảng Chebyshev 20 phần tử, $SLL = -30\text{ dB}$
Tham số phạt ($c$) 10000 10000 10000
Độ phân giải góc $\theta$ $1^\circ$ (khảo sát chi tiết $0{,}1^\circ$) $1^\circ$ (khảo sát chi tiết $0{,}1^\circ$) $1^\circ$ (khảo sát chi tiết $0{,}1^\circ$)
Thiết lập thuật toán BA Bước nhảy $= 0{,}01$; $f_{\min}=0, f_{\max}=1$; $x_i \in [0, 1]$; $\alpha = \gamma = 0{,}9$; $A_0 = r_0 = 0{,}5$ Bước nhảy $= 0{,}01$; $f_{\min}=0, f_{\max}=1$; $x_i \in [0, 1]$; $\alpha = \gamma = 0{,}9$; $A_0 = r_0 = 0{,}5$ Bước nhảy $= 0{,}01$; $f_{\min}=0, f_{\max}=1$; $x_i \in [0, 1]$; $\alpha = \gamma = 0{,}9$; $A_0 = r_0 = 0{,}5$
Thiết lập đối chứng GA Tỷ lệ chọn lọc: 50%; Đột biến: 20%; Lai ghép Roulette wheel: 90%; Elitism: 1 Tỷ lệ chọn lọc: 50%; Đột biến: 20%; Lai ghép Roulette wheel: 90%; Elitism: 1 Tỷ lệ chọn lọc: 50%; Đột biến: 20%; Lai ghép Roulette wheel: 90%; Elitism: 1

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Overview of Beamforming (Tổng quan về kỹ thuật tạo búp sóng)

Chương 1 hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý thuyết về tạo búp sóng trong anten thông minh cho truyền thông vô tuyến:

  • Phân loại các cấu trúc tạo búp sóng: Tạo búp sóng tương tự (Analog beamforming - điều khiển trực tiếp trên miền tần số vô tuyến RF bằng bộ dịch pha và bộ suy hao); Tạo búp sóng số (Digital Beamforming - DBF, số hóa tín hiệu tại từng phần tử thành các luồng đồng pha $I$ và vuông pha $Q$ rồi xử lý trên bộ xử lý tín hiệu số DSP); Tạo búp sóng thích nghi (Adaptive Beamforming - tự động điều chỉnh trọng số $w_n$ để bám theo tín hiệu mong muốn SOI và triệt tín hiệu nhiễu SNOI).
  • Thiết lập mô hình hình học và quan hệ trễ pha giữa các phần tử trong mảng tuyến tính, định nghĩa vector đáp ứng mảng (steering vector) $e(\theta, \phi)$ và nguyên lý nhân giản đồ bức xạ.
  • Phân tích các thuật toán tối ưu hóa cổ điển dựa trên tiêu chuẩn MMSE và bộ lọc Wiener ($w_{\text{opt}} = R_{xx}^{-1} R_{xr}$), các thuật toán thích nghi LMS, SMI, RLS, cùng phương pháp phân bố trọng số Dolph-Chebyshev.
  • Phân tích các hạn chế của kỹ thuật gradient cổ điển (độ nhạy cao với điểm khởi tạo, bẫy cực tiểu cục bộ, yêu cầu hàm khả vi) và làm rõ sự cần thiết của các giải thuật tối ưu hóa phỏng sinh học.
  • Trình bày chi tiết nguyên lý, cấu trúc toán học và lưu đồ thuật toán Bat (BA) với ba ưu thế cốt lõi: tự động điều chỉnh tần số phát sóng âm (frequency tuning), tự động phóng to vùng tìm kiếm triển vọng (automatic zooming), và kiểm soát tham số thích nghi trong quá trình lặp ($A_i$ và $r_i$).

Chương 2: General Process to Develop BA-based Adaptive Beamformers for Interference Suppression (Quy trình chung phát triển bộ tạo búp sóng thích nghi dựa trên thuật toán Bat để triệt nhiễu)

Chương 2 trình bày đóng góp lý thuyết trung tâm của luận án thông qua việc đề xuất quy trình tổng quát gồm 6 bước để xây dựng bộ tạo búp sóng thích nghi:

  • Bước 1: Xác định bài toán (Problem determination): Xác định cấu trúc mảng ULA, hướng tín hiệu mong muốn (SOI) và các hướng can nhiễu (SNOI) thông qua khối ước lượng góc đến DOA; xác lập yêu cầu tạo hõm đơn, đa hõm hoặc hõm rộng tại hướng nhiễu mà vẫn duy trì độ rộng và hướng búp sóng chính.
  • Bước 2: Xây dựng hệ số mảng (Array factor building): Thiết lập phương trình hệ số mảng $AF(\theta)$ tách biệt phần thực và phần ảo cho mảng $2N$ phần tử.
  • Bước 3: Lựa chọn kỹ thuật tạo hõm (Pattern nulling techniques): Lựa chọn một trong ba phương thức: chỉ biên độ (giảm 50% số bộ suy hao, giản đồ đối xứng), chỉ pha (giữ nguyên biên độ kích thích, giản đồ phản đối xứng), hoặc trọng số phức (tối ưu hóa đồng thời cả biên độ và pha).
  • Bước 4: Thiết lập hàm mục tiêu (Formation of objective function): Sử dụng phương pháp hàm phạt kết hợp giữa việc tối thiểu sai lệch so với giản đồ Chebyshev mẫu ($AF_d$) và triệt tiêu năng lượng bức xạ tại các hướng can nhiễu ($cP(w)$).
  • Bước 5: Chuyển đổi BA thành thuật toán tạo búp sóng thích nghi (Building of BA-based adaptive beamforming algorithms): Ánh xạ tọa độ vị trí của các cá thể dơi ($x_i$) thành các vector trọng số kích thích ($w$), xác định không gian tìm kiếm $d$-chiều tương ứng với số phần tử mảng, chuẩn hóa miền giá trị biên độ trong $[0, 1]$ và pha trong $[-\pi, \pi]$.
  • Bước 6: Phát triển bộ tạo búp sóng thích nghi hoàn chỉnh (Developments of adaptive beamformers): Kết nối khối ước lượng DOA, khối thuật toán BA và khối điều khiển phần tử anten thành một hệ thống khép kín theo lưu đồ thuật toán nhất quán.

Chương 3: Developments of BA-based Adaptive Beamformers for Interference Suppression (Phát triển các bộ tạo búp sóng thích nghi dựa trên thuật toán Bat để triệt nhiễu)

Chương 3 triển khai quy trình 6 bước vào ba bộ tạo búp sóng cụ thể và kiểm chứng qua mô phỏng số:

  • Bộ tạo búp sóng PHA_BA_ABF (Điều khiển chỉ pha):
    • Ứng dụng cho mảng ULA 20 phần tử dipole nửa bước sóng.
    • Khảo sát tham số phạt $c$: Xác định $c = 10000$ là giá trị tối ưu để đạt độ sâu điểm hõm (Null Depth Level - NDL) sâu hơn $-60\text{ dB}$ mà không làm biến dạng mức búp sóng phụ $SLL$.
    • So sánh tốc độ hội tụ hàm mục tiêu: Thuật toán BA đạt giá trị hàm mục tiêu nhỏ hơn và tốc độ giảm nhanh hơn rõ rệt so với PSO và GA.
    • Kiểm chứng các kịch bản bức xạ: Tạo thành công hõm đơn tại $14^\circ$; ba hõm đồng thời tại $-48^\circ, 20^\circ, 40^\circ$; và hõm rộng liên tục trong dải từ $30^\circ$ đến $40^\circ$.
    • Đánh giá hiện tượng ghép tương hỗ (Mutual Coupling): Khi có ghép tương hỗ giữa các dipole, giản đồ bức xạ bị dịch chuyển nhẹ về mức búp phụ, nhưng bộ tạo búp sóng PHA_BA_ABF vẫn duy trì việc đặt chính xác các điểm hõm sâu tại $-48^\circ, 20^\circ, 40^\circ$.
  • Bộ tạo búp sóng AMP_BA_ABF (Điều khiển chỉ biên độ):
    • Ứng dụng cho mảng ULA 20 phần tử đẳng hướng, chỉ tối ưu hóa các giá trị biên độ đối xứng $a_n$.
    • Tối ưu hóa hàm mục tiêu: BA thể hiện sự vượt trội về độ chính xác và độ ổn định hội tụ so với PSO và GA.
    • Kiểm chứng các kịch bản bức xạ: Đặt hõm đơn đối xứng tại $14^\circ$; ba cặp hõm đối xứng tại $14^\circ, 26^\circ, 44^\circ$; và hõm rộng đối xứng trong khoảng từ $20^\circ$ đến $50^\circ$. Khảo sát hai trường hợp thiết kế: (1) giữ nguyên độ rộng búp sóng chính với mức búp phụ đỉnh $SLL = -18\text{ dB}$; (2) mở rộng nhẹ búp sóng chính để ép toàn bộ mức búp sóng phụ xuống dưới $-30\text{ dB}$.
  • Bộ tạo búp sóng CW_BA_ABF (Điều khiển trọng số phức):
    • Tối ưu hóa đồng thời cả biên độ $a_n$ và pha $\delta_n$ cho mảng ULA 20 phần tử.
    • Khảo sát kích thước quần thể dơi (population size): Đánh giá tương quan giữa số cá thể và chất lượng nghiệm, chỉ ra BA có khả năng tìm kiếm nghiệm tối ưu với số lượng cá thể nhỏ hơn so với APSO.
    • Kiểm chứng các kịch bản phức tạp: Hõm đơn tại $14^\circ$; ba hõm phi đối xứng tại các cụm góc $[-33^\circ, -26^\circ, -14^\circ]$ và $[-40^\circ, 20^\circ, 40^\circ]$; hõm rộng đơn từ $-50^\circ$ đến $-20^\circ$; và đa hõm rộng không đối xứng đồng thời tại hai dải góc $[-30^\circ, -20^\circ]$ kết hợp $[45^\circ, 60^\circ]$ với mức búp phụ kiểm soát dưới $-30\text{ dB}$.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về lý luận và thực tiễn

Luận án tự đúc kết hai đóng góp khoa học chính:

  1. Về lý luận: Đề xuất một quy trình chung gồm 6 bước có tính hệ thống cao để xây dựng các bộ tạo búp sóng thích nghi dựa trên thuật toán Bat (BA) nhằm triệt nhiễu cho mảng thẳng đều (ULA) trong hệ thống anten thông minh. Quy trình này cung cấp cơ sở phương pháp luận rõ ràng cho việc thiết lập hàm mục tiêu kết hợp hàm phạt và giản đồ chuẩn Chebyshev.
  2. Về thực tiễn: Hiện thực hóa thành công quy trình chung để phát triển ba loại bộ tạo búp sóng thích nghi dựa trên BA (AMP_BA_ABF, PHA_BA_ABF, CW_BA_ABF) cho mảng ULA 20 phần tử với cả phần tử đẳng hướng và dipole nửa bước sóng. Các kết quả mô phỏng số chứng minh các bộ tạo búp sóng đề xuất có khả năng:
    • Đặt chính xác các điểm hõm đơn, đa hõm và hõm rộng tại các hướng can nhiễu bất kỳ với độ sâu triệt nhiễu cao ($NDL < -60\text{ dB}$).
    • Duy trì ổn định hướng búp sóng chính và kiểm soát chặt chẽ mức búp sóng phụ ($SLL \le -30\text{ dB}$).
    • Đạt tốc độ hội tụ nhanh hơn, độ chính xác cao hơn và khả năng tránh bẫy cực tiểu cục bộ tốt hơn so với các bộ tạo búp sóng dựa trên GA và APSO.
    • Thích ứng tốt khi xét đến ảnh hưởng của hiện tượng ghép tương hỗ trong mảng phần tử dipole thực tế.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Đề xuất ứng dụng cấu trúc hàm mục tiêu phạt $O(w, c)$ với tham số $c = 10000$ kết hợp mẫu Chebyshev $-30\text{ dB}$ làm tiêu chuẩn thiết kế cho các bài toán tổng hợp giản đồ anten triệt nhiễu.
  • Kiến nghị ứng dụng các bộ tạo búp sóng thích nghi dựa trên BA vào việc thiết kế bộ xử lý tín hiệu không gian trong các trạm gốc thông tin di động tế bào, hệ thống radar quân sự/dân sự và các mạng truyền thông không dây cục bộ (Wi-Fi) hoạt động trong môi trường can nhiễu phức tạp.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

  • Nghiên cứu tập trung chủ yếu vào cấu trúc mảng anten thẳng đều 1 chiều (1D ULA); chưa mở rộng khảo sát trên các cấu trúc hình học mảng phức tạp hơn như mảng phẳng 2 chiều (planar array), mảng tròn (circular array) hoặc mảng lưới không gian 3 chiều.
  • Đánh giá hiện tượng ghép tương hỗ (Mutual Coupling) mới chỉ được thực hiện trên cấu hình mảng dipole nửa bước sóng với kỹ thuật điều khiển chỉ pha, chưa khảo sát toàn diện trên các cấu hình điều khiển biên độ và trọng số phức.
  • Toàn bộ các kết quả đánh giá được thực hiện thông qua mô hình hóa toán học và mô phỏng số trên phần mềm chuyên dụng; chưa triển khai thử nghiệm đo đạc thực tế trên phần cứng DSP/FPGA và giàn anten thực nghiệm trong buồng đo không phản xạ.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng quy trình tổng quát và thuật toán BA cho bài toán tổng hợp giản đồ bức xạ trên mảng anten phẳng (planar array) và mảng khối đa chiều để phục vụ kỹ thuật tạo búp sóng 3D trong mạng 5G.
  • Nghiên cứu sâu hơn các mô hình bù trừ ghép tương hỗ nâng cao cho nhiều loại phần tử anten vi dải (microstrip patch antenna) khác nhau.
  • Triển khai thuật toán tạo búp sóng BA trên phần cứng xử lý tín hiệu số thời gian thực (DSP/FPGA) để đánh giá độ trễ xử lý và hiệu năng thực tế.

Giá trị tham khảo

Đối tượng thụ hưởng

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật truyền thông, Điện tử - Viễn thông, Xử lý tín hiệu, Kỹ thuật vô tuyến và Anten. Luận án cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp kết hợp giữa lý thuyết điện từ, kỹ thuật mảng anten và các giải thuật tối ưu hóa thông minh phỏng sinh học.
  • Kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D): Các kỹ sư thiết kế hệ thống vô tuyến, radar và hệ thống xử lý tín hiệu không gian tại các viện nghiên cứu, doanh nghiệp viễn thông và công nghiệp quốc phòng.

Các phần đáng tham khảo trong tài liệu

  • Chương 2 (Quy trình 6 bước): Cung cấp khung hướng dẫn phương pháp luận rõ ràng, có thể áp dụng trực tiếp để phát triển các thuật toán tạo búp sóng thích nghi khác.
  • Mục 2.4 & Mục 3.1.2 (Phương pháp xây dựng hàm mục tiêu): Kỹ thuật tích hợp hàm phạt với hệ số $c$ và việc sử dụng hệ số mảng Dolph-Chebyshev làm giản đồ mục tiêu chuẩn.
  • Phụ lục C và D (Mã nguồn mô hình hóa và tập trọng số tối ưu): Toàn bộ các bộ trọng số biên độ và pha tính toán chi tiết cho từng kịch bản tạo hõm đơn, đa hõm, hõm rộng là cơ sở dữ liệu thực nghiệm giá trị cho việc tái lập và kiểm chứng thuật toán.

Câu hỏi thường gặp

1. Quy trình chung xây dựng bộ tạo búp sóng thích nghi dựa trên thuật toán Bat gồm những bước cụ thể nào?

Quy trình gồm 6 bước tuần tự:

  • Bước 1: Xác định bài toán (xác định cấu hình mảng ULA, góc ngẩng $\theta$, vị trí các nguồn can nhiễu thông qua bộ ước lượng DOA).
  • Bước 2: Xây dựng hệ số mảng $AF(\theta)$ tách biệt phần thực và phần ảo.
  • Bước 3: Lựa chọn kỹ thuật điều khiển tạo hõm (chỉ biên độ, chỉ pha hoặc trọng số phức).
  • Bước 4: Thiết lập hàm mục tiêu tối ưu hóa không ràng buộc sử dụng hàm phạt kết hợp mẫu Dolph-Chebyshev.
  • Bước 5: Chuyển đổi thuật toán Bat thành thuật toán tạo búp sóng (ánh xạ tọa độ vị trí dơi thành trọng số $w$, thiết lập không gian tìm kiếm).
  • Bước 6: Hoàn thiện cấu trúc bộ tạo búp sóng thích nghi và chạy tối ưu hóa.

2. Hàm mục tiêu tối ưu hóa được thiết lập như thế nào và vai trò của hệ số phạt $c$ là gì?

Hàm mục tiêu được xây dựng theo phương pháp hàm phạt: $$O(w, c) = \sum_{\theta=-90^\circ}^{90^\circ} \left| |AF(w)|{\theta} - AF_d|{\theta} \right|^2 + c \sum_{i=1}^{I_D} \left| AF_o(w)|_{\theta=\theta_i} \right|^2$$ Trong đó, thành phần thứ nhất ép giản đồ bức xạ bám sát mẫu Chebyshev $AF_d$ (để giữ búp chính và hạ búp phụ xuống $-30\text{ dB}$), thành phần thứ hai ép hệ số mảng tại các hướng can nhiễu $\theta_i$ về 0. Hệ số phạt $c$ đóng vai trò quyết định độ sâu điểm hõm (NDL): nếu $c$ quá nhỏ, ràng buộc triệt nhiễu không được thỏa mãn; nếu $c$ đủ lớn (luận án xác định $c = 10000$), thuật toán sẽ ưu tiên tối đa việc tạo các điểm hõm sâu vượt mức $-60\text{ dB}$ tại đúng hướng can nhiễu.

3. Ba bộ tạo búp sóng AMP_BA_ABF, PHA_BA_ABF và CW_BA_ABF có điểm gì khác biệt về cấu hình và hiệu năng?

  • AMP_BA_ABF: Tối ưu hóa chỉ biên độ ($a_n$), pha cố định bằng 0; giản đồ bức xạ có tính chất đối xứng qua $0^\circ$; giảm 50% số bộ suy hao, cấu trúc phần cứng đơn giản nhất nhưng các điểm hõm luôn xuất hiện theo từng cặp đối xứng.
  • PHA_BA_ABF: Tối ưu hóa chỉ pha ($\delta_n$), biên độ $a_n$ cố định; giản đồ bức xạ phản đối xứng; giữ nguyên công suất khuếch đại, phù hợp cho mảng pha, có khả năng đặt hõm bất kỳ nhưng bị giới hạn một phần độ sâu kiểm soát búp phụ so với trọng số phức.
  • CW_BA_ABF: Tối ưu hóa đồng thời cả biên độ ($a_n$) và pha ($\delta_n$); có bậc tự do cao nhất, cho phép tạo các đa hõm rộng và hõm phi đối xứng phức tạp với mức búp phụ thấp nhất ($SLL < -30\text{ dB}$), tuy nhiên đòi hỏi cấu trúc phần cứng đắt tiền và thuật toán cần không gian tìm kiếm lớn gấp đôi.

4. Thuật toán Bat (BA) thể hiện những ưu thế nào so với GA và APSO trong các kịch bản mô phỏng?

Trong toàn bộ các kịch bản mô phỏng ở Chương 3, thuật toán BA cho thấy:

  • Tốc độ suy giảm giá trị hàm mục tiêu qua các bước lặp nhanh hơn GA và APSO, thể hiện khả năng hội tụ nhanh ở các giai đoạn đầu nhờ cơ chế tự động phóng to vùng tìm kiếm (automatic zooming).
  • Đạt giá trị hàm mục tiêu cực tiểu nhỏ hơn, giúp điểm hõm triệt nhiễu sâu hơn và giản đồ búp phụ ít bị biến dạng hơn.
  • Duy trì tính ổn định cao và không bị rơi vào các cực tiểu cục bộ nhờ việc kiểm soát động các tham số độ to âm thanh $A_i$ và tốc độ phát xung $r_i$.

5. Hiện tượng ghép tương hỗ (Mutual Coupling) được khảo sát trên đối tượng nào và ảnh hưởng ra sao đến bộ tạo búp sóng?

Hiện tượng ghép tương hỗ được khảo sát trên mảng ULA 20 phần tử dipole nửa bước sóng ($\lambda/2$) sử dụng bộ tạo búp sóng điều khiển chỉ pha PHA_BA_ABF với kịch bản ba hõm tại $-48^\circ, 20^\circ, 40^\circ$. Kết quả cho thấy ghép tương hỗ giữa các phần tử dipole làm thay đổi nhẹ phân bố dòng điện, dẫn đến sự thay đổi nhỏ về mức búp sóng phụ so với trường hợp mảng lý thuyết. Tuy nhiên, bộ tạo búp sóng PHA_BA_ABF đề xuất vẫn duy trì việc tạo chính xác ba hõm sâu tại các hướng can nhiễu định trước, chứng minh tính thích ứng tốt của thuật toán trong môi trường mảng anten thực tế.

Kết luận

Luận án đã nghiên cứu và xây dựng thành công quy trình chung 6 bước để phát triển các bộ tạo búp sóng thích nghi triệt nhiễu dựa trên thuật toán tối ưu hóa Bat (BA) cho mảng thẳng đều (ULA). Việc triển khai quy trình vào ba bộ tạo búp sóng cụ thể (AMP_BA_ABF, PHA_BA_ABF, CW_BA_ABF) đã chứng minh khả năng tạo các điểm hõm đơn, đa hõm và hõm rộng chính xác tại các hướng can nhiễu, đồng thời duy trì định hướng búp sóng chính và kiểm soát mức búp sóng phụ dưới $-30\text{ dB}$. Các kết quả mô phỏng số đã khẳng định tính hiệu quả vượt trội của thuật toán Bat về tốc độ hội tụ và độ chính xác so với GA và APSO, cũng như khả năng hoạt động ổn định khi xét đến ảnh hưởng của hiện tượng ghép tương hỗ, mở ra tiềm năng ứng dụng thiết thực trong các hệ thống anten thông minh của mạng thông tin vô tuyến và radar hiện đại.