Nghiên Cứu Ứng Dụng Biến Đổi Wavelet Trong Máy Thu GNSS Để Giảm Ảnh Hưởng Của Hiện Tượng Đa Đường

• Tác giả: Trường Việt Phúc
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Văn Khang
• Trường học: Đại Học Bách Khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Truyền Thông
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Biến Đổi Wavelet Trong Máy Thu GNSS
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Hà Nội

• 1. CHƯƠNG 1: HỆ THỐNG GNSS VÀ CẤU TRÚC TÍN HIỆU GPS
• 1.1. Giới thiệu những nét khái quát nhất về hệ thống định vị toàn cầu GPS
• 1.2. Trình bày về dạng, đặc điểm và cách tạo tín hiệu GPS
• 1.3. Lý thuyết biến đổi Wavelet
• 1.4. Sai số do hiện tượng đa đường và giải pháp nâng cao hiệu năng bám mã
• 2. PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET VÀ ỨNG DỤNG
• 2.1. Giới thiệu chung về Wavelet
• 2.2. Phép biến đổi Wavelet rời rạc
• 2.3. Phân loại Wavelet và phân tích đa phân giải
• 2.4. Lựa chọn phân tích tối ưu
• 3. CẤU TRÚC ĐA TÍN HIỆU VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG BÁM MÃ
• 3.1. Giới thiệu chung về cấu trúc đa tín hiệu
• 3.2. Các giải pháp giảm nhiễu đa đường
• 3.3. Cấu trúc bắt tín hiệu quan hệ kép (DDC)
• 3.4. Điều chỉnh đáp ứng bắt só pha của cấu trúc DDC
• 3.5. Cấu trúc có nhiều bắt tín hiệu quan hệ (MGD)
• 4. KẾT LUẬN VÀ CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Về Ứng Dụng Wavelet Trong GNSS

Công nghệ GNSS (Global Navigation Satellite System) ngày càng trở nên quan trọng. Việc xác định vị trí, dẫn đường và đồng bộ thời gian chính xác là yếu tố then chốt trong nhiều ứng dụng. Để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của máy thu GNSS, các nhà nghiên cứu đã và đang khám phá nhiều phương pháp xử lý tín hiệu tiên tiến. Một trong những kỹ thuật hứa hẹn nhất là sử dụng biến đổi wavelet. Biến đổi wavelet cung cấp một công cụ mạnh mẽ để phân tích tín hiệu trong miền thời gian-tần số, cho phép tách các thành phần tín hiệu khác nhau và loại bỏ nhiễu hiệu quả. Bài viết này sẽ trình bày các kết quả nghiên cứu về ứng dụng biến đổi wavelet trong máy thu GNSS để cải thiện hiệu suất định vị.

1.1. Giới Thiệu Hệ Thống Định Vị Toàn Cầu GNSS

GNSS là tên gọi chung cho các hệ thống định vị toàn cầu sử dụng vệ tinh, bao gồm GPS (Hoa Kỳ), GLONASS (Nga), Galileo (Liên minh châu Âu) và BeiDou (Trung Quốc). Các hệ thống này cung cấp thông tin vị trí, vận tốc và thời gian cho người dùng trên toàn thế giới. Trong đó, GPS là hệ thống định vị được sử dụng rộng rãi nhất. Theo tài liệu, GPS được chia ra ba phân hệ chính: phân hệ không gian, phân hệ điều khiển và phân hệ sử dụng. Mỗi phân hệ đều có vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hoạt động chính xác của hệ thống.

1.2. Tổng Quan Về Biến Đổi Wavelet và Ứng Dụng

Biến đổi wavelet là một kỹ thuật phân tích tín hiệu mạnh mẽ, cho phép phân tích tín hiệu đồng thời trong miền thời gian và tần số. So với biến đổi Fourier truyền thống, biến đổi wavelet có khả năng biểu diễn tốt hơn các tín hiệu không ổn định, có thành phần tần số thay đổi theo thời gian. Điều này làm cho phân tích wavelet đặc biệt phù hợp cho xử lý tín hiệu GNSS, nơi tín hiệu có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố gây nhiễu khác nhau. Nó có khả năng tách các thành phần tín hiệu khác nhau và loại bỏ nhiễu hiệu quả.

II. Thách Thức Xử Lý Tín Hiệu Trong Máy Thu GNSS Hiện Nay

Việc xử lý tín hiệu trong máy thu GNSS đối mặt với nhiều thách thức lớn. Các yếu tố như nhiễu từ môi trường, hiện tượng đa đường và các lỗi hệ thống có thể làm giảm đáng kể độ chính xác của định vị. Hiện tượng đa đường xảy ra khi tín hiệu từ vệ tinh đến máy thu theo nhiều đường khác nhau, gây ra sự chồng chéo và sai lệch trong tín hiệu thu được. Việc loại bỏ hoặc giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố này là rất quan trọng để đạt được độ chính xác định vị cao. Các phương pháp xử lý tín hiệu truyền thống đôi khi không đủ hiệu quả trong việc giải quyết các thách thức này. Do đó, cần có các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến hơn, như biến đổi wavelet, để cải thiện hiệu suất của máy thu GNSS.

2.1. Các Nguồn Gây Nhiễu Tín Hiệu GNSS Phổ Biến

Tín hiệu GNSS rất yếu khi đến Trái Đất và dễ bị ảnh hưởng bởi nhiều nguồn nhiễu khác nhau. Các nguồn nhiễu phổ biến bao gồm nhiễu từ các thiết bị điện tử, nhiễu tần số vô tuyến, và nhiễu từ các hệ thống khác. Các nguồn nhiễu này có thể làm giảm tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) và gây khó khăn cho việc thu và xử lý tín hiệu GNSS. Hơn nữa, các yếu tố thời tiết như mưa lớn và bão cũng có thể gây suy hao tín hiệu.

2.2. Ảnh Hưởng Của Hiện Tượng Đa Đường Đến Độ Chính Xác GNSS

Hiện tượng đa đường là một trong những nguyên nhân chính gây ra sai số trong định vị GNSS. Khi tín hiệu từ vệ tinh đến máy thu theo nhiều đường khác nhau (ví dụ, phản xạ từ các tòa nhà hoặc mặt đất), các tín hiệu này sẽ đến máy thu với độ trễ khác nhau. Sự chồng chéo của các tín hiệu này gây ra sự sai lệch trong việc ước lượng thời gian truyền tín hiệu, dẫn đến sai số trong tính toán vị trí. Theo tài liệu, các giải pháp giảm nhiễu đa đường thường được phân loại theo số lượng bộ tương quan sử dụng trong bộ so pha của mạch vòng DLL.

III. Phương Pháp Lọc Nhiễu Wavelet Cải Thiện Độ Chính Xác GNSS

Để giải quyết các thách thức trong xử lý tín hiệu GNSS, phương pháp lọc nhiễu wavelet đã được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi. Biến đổi wavelet cho phép phân tích tín hiệu thành các thành phần tần số khác nhau, từ đó có thể tách các thành phần nhiễu ra khỏi tín hiệu hữu ích. Bằng cách loại bỏ hoặc giảm thiểu các thành phần nhiễu, lọc nhiễu wavelet có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của định vị GNSS. Các thuật toán lọc nhiễu wavelet khác nhau đã được phát triển, mỗi thuật toán có ưu điểm và nhược điểm riêng. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của tín hiệu và loại nhiễu.

3.1. Ứng Dụng Phân Tích Đa Phân Giải MRA Trong Lọc Nhiễu

Phân tích đa phân giải (Multiresolution Analysis - MRA) là một kỹ thuật quan trọng trong biến đổi wavelet. MRA cho phép phân tích tín hiệu ở nhiều mức độ chi tiết khác nhau, từ đó có thể tách các thành phần tín hiệu ở các tần số khác nhau. Trong lọc nhiễu wavelet, MRA được sử dụng để phân tách tín hiệu thành các thành phần chi tiết (detail coefficients) và thành phần gần đúng (approximation coefficients). Các thành phần chi tiết thường chứa nhiễu, trong khi thành phần gần đúng chứa tín hiệu hữu ích. Bằng cách loại bỏ hoặc giảm thiểu các thành phần chi tiết, có thể giảm nhiễu và cải thiện chất lượng tín hiệu. Theo tài liệu, kỹ thuật phân tích đa phân giải sử dụng băng lọc.

3.2. Các Loại Wavelet Phù Hợp Cho Xử Lý Tín Hiệu GNSS

Có nhiều loại wavelet khác nhau, mỗi loại có đặc điểm và ứng dụng riêng. Các loại wavelet phổ biến bao gồm Wavelet Haar, Wavelet Daubechies, Wavelet Meyer, và nhiều loại khác. Việc lựa chọn loại wavelet phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của tín hiệu và loại nhiễu cần loại bỏ. Ví dụ, Wavelet Daubechies thường được sử dụng cho tín hiệu có tính chất không liên tục, trong khi Wavelet Meyer phù hợp cho tín hiệu có tính chất trơn tru. Theo tài liệu, các họ wavelet phổ biến bao gồm Haar, Daubechies4, Coiflet1, Symlet2, Meyer, Morlet, Mexican Hat.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Wavelet Trong Máy Thu GNSS

Nhiều nghiên cứu đã chứng minh hiệu quả của việc ứng dụng biến đổi wavelet trong máy thu GNSS. Các kết quả cho thấy rằng lọc nhiễu wavelet có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của định vị, đặc biệt trong môi trường có nhiều nhiễu và hiện tượng đa đường. Một số nghiên cứu đã tập trung vào việc tối ưu hóa các tham số của thuật toán lọc nhiễu wavelet, như loại wavelet sử dụng và ngưỡng loại bỏ nhiễu. Các kết quả này cung cấp thông tin hữu ích cho việc thiết kế các máy thu GNSS có hiệu suất cao.

4.1. So Sánh Hiệu Năng Lọc Nhiễu Wavelet với Các Phương Pháp Khác

Lọc nhiễu wavelet đã được so sánh với nhiều phương pháp xử lý tín hiệu khác, như lọc Kalman và lọc Particle. Các kết quả cho thấy rằng lọc nhiễu wavelet có thể đạt được hiệu suất tốt hơn trong một số trường hợp, đặc biệt khi tín hiệu có tính chất không ổn định hoặc có nhiều thành phần nhiễu phức tạp. Ví dụ, lọc nhiễu wavelet có thể xử lý tốt hơn hiện tượng đa đường so với lọc Kalman trong môi trường đô thị. Dựa trên tài liệu, lọc Kalman và lọc Particle là các phương pháp thường được sử dụng.

4.2. Đánh Giá Độ Chính Xác Định Vị Sau Khi Áp Dụng Wavelet

Độ chính xác định vị là một trong những tiêu chí quan trọng nhất để đánh giá hiệu quả của các thuật toán xử lý tín hiệu GNSS. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng lọc nhiễu wavelet có thể cải thiện đáng kể độ chính xác định vị, đặc biệt trong môi trường có nhiều nhiễu và hiện tượng đa đường. Ví dụ, một nghiên cứu đã cho thấy rằng lọc nhiễu wavelet có thể giảm sai số định vị đến vài mét trong môi trường đô thị. Theo tài liệu, phép biến đổi wavelet rời rạc được sử dụng để tách trường và lọc nhiễu.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Wavelet Trong GNSS

Biến đổi wavelet là một công cụ mạnh mẽ và đầy tiềm năng cho xử lý tín hiệu trong máy thu GNSS. Các kết quả nghiên cứu đã chứng minh rằng lọc nhiễu wavelet có thể cải thiện đáng kể độ chính xác định vị, đặc biệt trong môi trường có nhiều nhiễu và hiện tượng đa đường. Trong tương lai, các nghiên cứu có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán lọc nhiễu wavelet tiên tiến hơn, cũng như tích hợp biến đổi wavelet với các kỹ thuật xử lý tín hiệu khác để đạt được hiệu suất tối ưu.

5.1. Triển Vọng Ứng Dụng Thực Tế Của Wavelet Trong GNSS

Việc ứng dụng biến đổi wavelet trong máy thu GNSS có nhiều triển vọng thực tế. Lọc nhiễu wavelet có thể được tích hợp vào các máy thu GNSS hiện có để cải thiện độ chính xác định vị trong các ứng dụng như định vị xe hơi, theo dõi tài sản và giám sát môi trường. Hơn nữa, biến đổi wavelet cũng có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống định vị GNSS mới, có khả năng hoạt động trong môi trường khắc nghiệt. Dựa trên tài liệu, phép biến đổi wavelet rời rạc hai chiều có thể được áp dụng.

5.2. Các Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng Về Wavelet và GNSS

Có nhiều hướng nghiên cứu tiềm năng về biến đổi wavelet và GNSS. Một hướng là phát triển các thuật toán lọc nhiễu wavelet thích ứng, có khả năng tự động điều chỉnh các tham số để phù hợp với đặc điểm của tín hiệu và môi trường. Một hướng khác là tích hợp biến đổi wavelet với các kỹ thuật học máy để phát hiện và loại bỏ nhiễu một cách hiệu quả hơn. Ngoài ra, việc nghiên cứu các loại wavelet mới và các biến thể của biến đổi wavelet cũng có thể mang lại những cải tiến đáng kể.