Đồ Án Tốt Nghiệp: Phát Triển Mô Hình Học Sâu Cho Phân Đoạn Tín Hiệu LTE – 5G

• Tác giả: Nguyễn Gia Vương
• Người hướng dẫn: TS. Huỳnh Thế Thiện
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Hệ Thống Nhúng Và IoT
• Đề tài: Phát Triển Mô Hình Học Sâu Cho Phân Đoạn Tín Hiệu LTE – 5G
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. GIỚI THIỆU
• 1.2. MỤC TIÊU
• 1.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 1.4. GIỚI HẠN NGHIÊN CỨU
• 1.5. BỐ CỤC
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 2.1. LÝ THUYẾT VỀ TÍN HIỆU 5G – LTE
• 2.1.1. Truyền nhận tín hiệu trong truyền thông không dây
• 2.1.2. Tổng quan về LTE
• 2.1.3. Tổng quan về 5G
• 2.2. TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT HỌC SÂU
• 2.2.1. Mạng nơ-ron sâu
• 2.2.2. Mạng nơ-ron tích chập
• 2.2.3. Cơ chế tự chú ý
• 2.3. PHÂN ĐOẠN NGỮ NGHĨA TRONG ẢNH DÙNG HỌC SÂU
• 2.3.1. Phân đoạn ngữ nghĩa và phân đoạn đối tượng
• 2.3.2. Phân đoạn ngữ nghĩa trong ảnh dùng học sâu
• 2.4. TỔNG QUAN VỀ CÁC MẠNG HỌC SÂU TRONG PHÂN ĐOẠN NGỮ NGHĨA HÌNH ẢNH
• 2.4.1. So sánh tổng quan giữa các kiến trúc mạng phân đoạn ngữ nghĩa
• 2.5. KỸ THUẬT CẮT GIẢM ĐỘ PHỨC TẠP CỦA MÔ HÌNH HỌC SÂU
• 3. CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ HỆ THỐNG
• 3.1. YÊU CẦU CỦA HỆ THỐNG
• 3.2. TỔNG QUAN KIẾN TRÚC HỆ THỐNG
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT
• 3.3.1. Biến đổi Fourier nhanh
• 3.3.2. Khảo sát mô hình mạng phân đoạn DeepLabV3+
• 3.3.3. Mô hình cải tiến đề xuất
• 3.4. CÀI ĐẶT MÔ PHỎNG
• 3.4.1. Tạo bộ dữ liệu tín hiệu mô phỏng
• 3.4.2. Triển khai hệ thống
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. HIỆU SUẤT PHÂN ĐOẠN PHỔ TÍN HIỆU CỦA MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT
• 4.2. SO SÁNH HIỆU SUẤT PHÂN ĐOẠN VỚI CÁC MẠNG LÕI VÀ CÁC CẢI TIẾN KHÁC NHAU
• 4.2.1. Cải tiến ATM và ADR
• 4.2.2. Cải tiến Prune
• 4.2.3. Trực quan hóa kết quả
• 4.3. SO SÁNH HIỆU SUẤT PHÂN ĐOẠN VỚI CÁC MÔ HÌNH TIÊN TIẾN NGÀY NAY
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.1. KẾT LUẬN
• 5.2. HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• PHỤ LỤC MÃ NGUỒN CHƯƠNG TRÌNH
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về Nghiên cứu Mô hình Học Sâu cho Phân Đoạn Tín Hiệu LTE 5G

Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển mô hình học sâu nhằm phân đoạn tín hiệu trong mạng LTE và 5G. Sự phát triển của công nghệ không dây đã tạo ra nhu cầu cao về việc nhận diện và phân loại tín hiệu một cách chính xác. Mô hình học sâu được áp dụng để tự động hóa quá trình này, giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác trong việc phân đoạn tín hiệu.

1.1. Giới thiệu về tín hiệu LTE và 5G

Tín hiệu LTE và 5G là những công nghệ tiên tiến trong truyền thông không dây. LTE (Long-Term Evolution) cung cấp tốc độ truyền tải cao, trong khi 5G (Fifth-Generation) hứa hẹn mang lại tốc độ nhanh hơn và độ trễ thấp hơn. Việc phân đoạn tín hiệu trong các công nghệ này là rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất mạng.

1.2. Tầm quan trọng của phân đoạn tín hiệu

Phân đoạn tín hiệu giúp xác định các vùng tần số khác nhau trong phổ tín hiệu, từ đó hỗ trợ việc quản lý và tối ưu hóa tài nguyên mạng. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh ngày càng nhiều thiết bị kết nối vào mạng không dây.

II. Thách thức trong Phân Đoạn Tín Hiệu LTE 5G

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong công nghệ học sâu, việc phân đoạn tín hiệu LTE và 5G vẫn gặp phải nhiều thách thức. Các tín hiệu phức tạp và nhiễu từ môi trường truyền dẫn có thể làm giảm độ chính xác của mô hình. Do đó, cần có những phương pháp cải tiến để giải quyết những vấn đề này.

2.1. Nhiễu và biến đổi tín hiệu

Nhiễu từ môi trường có thể làm méo tín hiệu, gây khó khăn trong việc phân đoạn chính xác. Việc áp dụng các kỹ thuật tiền xử lý như biến đổi Fourier nhanh (FFT) có thể giúp cải thiện chất lượng tín hiệu đầu vào cho mô hình.

2.2. Đặc trưng phức tạp của tín hiệu

Các tín hiệu LTE và 5G thường có cấu trúc phức tạp, đòi hỏi mô hình học sâu phải có khả năng học và nhận diện các đặc trưng này. Việc thiết kế mô hình phù hợp là một thách thức lớn trong nghiên cứu.

III. Phương pháp Nghiên cứu Mô hình Học Sâu

Để phát triển mô hình học sâu cho phân đoạn tín hiệu, nghiên cứu này áp dụng kiến trúc DeepLabV3+ với các cải tiến nhằm tối ưu hóa hiệu suất. Các phương pháp học sâu sẽ được sử dụng để tự động hóa quá trình phân đoạn tín hiệu.

3.1. Kiến trúc DeepLabV3

DeepLabV3+ là một trong những mô hình phân đoạn ngữ nghĩa tiên tiến, cho phép nhận diện các vùng tín hiệu một cách chính xác. Mô hình này sử dụng cơ chế tự chú ý để tập trung vào các đặc trưng quan trọng của tín hiệu.

3.2. Cải tiến mô hình học sâu

Nghiên cứu đề xuất tích hợp các khối ASPP (Atrous Spatial Pyramid Pooling) để cải thiện khả năng nhận diện tín hiệu trong các điều kiện khác nhau. Điều này giúp mô hình có thể hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường thực tế.

IV. Ứng dụng Thực tiễn và Kết quả Nghiên cứu

Kết quả từ mô hình học sâu cho thấy sự cải thiện đáng kể trong việc phân đoạn tín hiệu LTE và 5G. Các thử nghiệm cho thấy mô hình cải tiến có thể đạt được độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống.

4.1. Kết quả thử nghiệm mô hình

Mô hình cải tiến đã cho thấy sự tăng cường đáng kể về độ chính xác và hiệu suất phân đoạn. Các chỉ số như IoU (Intersection over Union) đã được cải thiện, cho thấy khả năng nhận diện tín hiệu tốt hơn.

4.2. Ứng dụng trong thực tế

Mô hình này có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực như quản lý phổ, tối ưu hóa mạng và phát hiện nhiễu. Điều này mở ra nhiều cơ hội cho việc phát triển các ứng dụng mới trong truyền thông không dây.

V. Kết luận và Hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu này đã chỉ ra tiềm năng của mô hình học sâu trong việc phân đoạn tín hiệu LTE và 5G. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần được giải quyết trong tương lai để nâng cao hiệu suất và khả năng ứng dụng của mô hình.

5.1. Hướng phát triển tiếp theo

Các nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc cải thiện khả năng của mô hình trong các điều kiện môi trường khác nhau, cũng như mở rộng ứng dụng của mô hình trong các lĩnh vực khác nhau của truyền thông không dây.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu tiếp theo

Việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình học sâu sẽ giúp nâng cao khả năng nhận diện tín hiệu, từ đó đóng góp vào sự phát triển của công nghệ không dây trong tương lai.