Nghiên Cứu Ứng Dụng Máy Học Vào Hệ Thống Truyền Thông Không Dây MIMO-OFDM

• Tác giả: Nguyễn Lê Toàn Yến Linh
• Người hướng dẫn: TS. Lâm Đức Khải
• Trường học: Đại học Quốc gia TP.HCM Trường Đại học Công nghệ Thông tin
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Ứng Dụng Máy Học Trong Hệ Thống Truyền Thông Không Dây MIMO-OFDM
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. Những nghiên cứu liên quan đề tài
• 1.2. Bố cục đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG KHÔNG DÂY
• 2.1. Sự ra đời và phát triển của hệ thống MIMO
• 2.2. Quá trình truyền và nhận dữ liệu trong mạng MIMO - Multiple input multiple output
• 2.3. Kỹ thuật OFDM - Orthogonal frequency division multiplexing
• 2.4. Hệ thống MIMO - OFDM
• 2.5. Thông tin chung. Vấn đề PAPR (Peak to average power ratio) cao
• 3. CHƯƠNG 3: CÁC KỸ THUẬT XỬ LÝ TÍN HIỆU TRUYỀN THÔNG
• 3.1. Kỹ thuật ZF
• 3.2. Kỹ thuật MLD. Thuật toán ước tính kênh truyền Least Square
• 3.3. Kết quả mô phỏng hệ thống MIMO (ZF/MMSE/MLD)
• 4. CHƯƠNG 4: MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO
• 4.1. Các hàm kích hoạt
• 4.2. Quá trình huấn luyện
• 4.3. Chi tiết quá trình lan truyền tiến (Forward propagation) và lan truyền ngược (Backward propagation)
• 5. CHƯƠNG 5: ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH MÁY HỌC TRONG HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG KHÔNG DÂY
• 5.1. Mô hình DNN loại I
• 5.2. Mô hình DNN loại II
• 5.3. Mô hình DNN loại III
• 5.4. Kết quả mô phỏng MIMO-OFDM có sử dụng DNN
• 5.5. Kết quả MIMO-OFDM 2x2
• 5.6. Kết quả MIMO-OFDM 4x4
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Ứng Dụng Machine Learning MIMO OFDM

Hệ thống truyền thông không dây (mạng không dây) liên tục phát triển, đòi hỏi các kỹ thuật thông minh để xử lý tín hiệu trong nhiều tình huống. Để đạt hiệu suất cao hơn, tốc độ dữ liệu và dung lượng lớn hơn với độ trễ thấp, cần có sự kết hợp từ nhiều lĩnh vực. Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, việc đánh giá và thiết kế hệ thống không dây, cùng với ứng dụng của Machine Learning (ML) trong truyền thông không dây, trở nên quan trọng. Ứng dụng AI có thể hỗ trợ mô hình kênh vô tuyến, ước tính kênh, phát hiện tín hiệu, quản lý mạng và cải thiện hiệu suất, kiểm soát truy cập, phân bổ tài nguyên. Điều này giúp giảm chi phí, cải thiện xử lý và hiệu suất so với các bộ xử lý truyền thống. Thực tế, AI (Artificial intelligence), đặc biệt là sử dụng DNN (Deeplearning neural network), CNN (Convolutional neural network) trong hệ thống không dây, đang được quan tâm. Các giải pháp dựa trên mô hình máy học cho kênh truyền và phân loại tín hiệu của các mạng không dây tại máy thu là hướng nghiên cứu mới, dù còn nhiều hạn chế và cần thêm mô phỏng thực tế. Dựa trên kiến thức về máy học và kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống, các mô hình máy học đã được xây dựng để nhận diện và xử lý tín hiệu không dây, bước đầu chứng minh khả năng ứng dụng thực tiễn, mặc dù kết quả mô phỏng chưa hoàn toàn tối ưu và chính xác.

1.1. Giới Thiệu MIMO OFDM và Vai Trò của Machine Learning

Kỹ thuật MIMO-OFDM (Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) là một giải pháp mạnh mẽ cho truyền thông không dây tốc độ cao. Tuy nhiên, các hệ thống này phải đối mặt với nhiều thách thức như nhiễu, fading và can thiệp. Machine Learning mang đến tiềm năng giải quyết những thách thức này thông qua khả năng học hỏi từ dữ liệu và đưa ra quyết định thông minh. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để ước tính kênh, điều chế và giải điều chế, và quản lý tài nguyên hiệu quả hơn.

1.2. Mục Tiêu và Phạm Vi Nghiên Cứu về Ứng Dụng AI trong MIMO OFDM

Nghiên cứu này tập trung vào việc khám phá các ứng dụng tiềm năng của mô hình máy học trong hệ thống MIMO-OFDM. Mục tiêu chính là đề xuất và đánh giá các mô hình học sâu (Deep Learning) có khả năng cải thiện hiệu suất của hệ thống tại máy thu. Nghiên cứu sẽ tập trung vào hai kiến trúc chính: 2x2 và 4x4, đồng thời so sánh hiệu suất của hệ thống MIMO-OFDM sử dụng mô hình DNN (Deep Neural Network) với các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống (ZF, MMSE, MLD).

1.3. Bố Cục Đề Tài Từ Tổng Quan Đến Mô Hình MIMO OFDM và Máy Học

Đề tài được cấu trúc thành các chương logic. Chương 2 trình bày tổng quan về mạng không dây, tạo nền tảng cho nghiên cứu. Chương 3 giới thiệu các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống và mô phỏng hệ thống MIMO-OFDM. Chương 4 đi sâu vào lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo và quá trình huấn luyện. Chương 5 đề xuất các mô hình máy học và trình bày kết quả mô phỏng. Cuối cùng, chương 6 tóm tắt kết quả và đề xuất hướng phát triển.

II. Thách Thức Tối Ưu Hóa Hệ Thống MIMO OFDM Bằng AI

Mặc dù hệ thống MIMO-OFDM mang lại hiệu suất cao, vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Vấn đề PAPR (Peak-to-Average Power Ratio) cao có thể làm giảm hiệu suất của bộ khuếch đại công suất. Ước tính kênh truyền chính xác là rất quan trọng để giải điều chế tín hiệu đúng cách. Các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống như ZF, MMSE và MLD có những hạn chế về độ phức tạp và hiệu suất. Ứng dụng AI có thể cung cấp các giải pháp mới để giải quyết những thách thức này, bao gồm giảm PAPR, cải thiện ước tính kênh, và phát triển các thuật toán giải điều chế hiệu quả hơn. Điều này hứa hẹn sẽ nâng cao hiệu suất MIMO-OFDM đáng kể.

2.1. Vấn Đề PAPR Peak to Average Power Ratio Trong MIMO OFDM

Một trong những thách thức lớn nhất của OFDM là PAPR cao. Điều này có thể dẫn đến méo tín hiệu khi truyền qua bộ khuếch đại công suất (PA) phi tuyến tính. Máy học có thể được sử dụng để dự đoán và giảm PAPR bằng cách điều chỉnh các thông số tín hiệu hoặc sử dụng các kỹ thuật tiền mã hóa phức tạp.

2.2. Khó Khăn Trong Ước Tính Kênh Truyền Chính Xác Cho MIMO OFDM

Việc ước tính kênh truyền chính xác là rất quan trọng để giải điều chế tín hiệu trong hệ thống MIMO-OFDM. Tuy nhiên, kênh truyền có thể thay đổi theo thời gian và tần số, gây khó khăn cho việc ước tính. Các thuật toán máy học có thể được sử dụng để học các đặc tính của kênh truyền và đưa ra các ước tính chính xác hơn.

2.3. Giới Hạn Của Các Kỹ Thuật Xử Lý Tín Hiệu Truyền Thống ZF MMSE MLD

Các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống như Zero-Forcing (ZF), Minimum Mean Square Error (MMSE) và Maximum Likelihood Detection (MLD) có những hạn chế về độ phức tạp tính toán và hiệu suất trong môi trường nhiễu cao. Machine Learning có thể cung cấp các phương pháp thay thế hiệu quả hơn để phát hiện tín hiệu và giảm nhiễu.

III. Giải Pháp Kỹ Thuật Học Máy Đột Phá cho MIMO OFDM

Để giải quyết các thách thức trong hệ thống MIMO-OFDM, kỹ thuật học máy đang nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn. Các mô hình học sâu (Deep Learning), đặc biệt là DNN (Deep Neural Network) và CNN (Convolutional Neural Network), có khả năng học các đặc trưng phức tạp của kênh truyền và tín hiệu, từ đó cải thiện hiệu suất tổng thể của hệ thống. Các kỹ thuật này có thể được áp dụng cho nhiều khía cạnh của MIMO-OFDM, bao gồm ước tính kênh, điều chế và giải điều chế, phân bổ tài nguyên và giảm PAPR. Việc ứng dụng AI trong MIMO-OFDM mở ra nhiều cơ hội để tối ưu hóa hệ thống và đạt được hiệu suất vượt trội.

3.1. Mô Hình Học Sâu Deep Learning Cho Ước Tính Kênh Truyền Nâng Cao

DNN và CNN có thể được huấn luyện để dự đoán kênh truyền dựa trên các tín hiệu pilot đã biết. Các mô hình này có thể học các đặc tính của kênh truyền và đưa ra các ước tính chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống, đặc biệt trong môi trường fading và nhiễu phức tạp.

3.2. Điều Chế và Giải Điều Chế Thích Ứng Dựa Trên Học Tăng Cường Reinforcement Learning

Học tăng cường (Reinforcement Learning) có thể được sử dụng để tự động điều chỉnh các thông số điều chế và giải điều chế dựa trên điều kiện kênh truyền hiện tại. Điều này cho phép hệ thống thích ứng với các môi trường khác nhau và tối ưu hóa hiệu suất.

3.3. Phân Bổ Tài Nguyên Tối Ưu Bằng Thuật Toán Học Có Giám Sát Supervised Learning

Học có giám sát (Supervised Learning) có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu tài nguyên (ví dụ: công suất, băng thông) dựa trên các yếu tố như số lượng người dùng và loại dịch vụ. Điều này cho phép hệ thống phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả hơn và cải thiện trải nghiệm người dùng.

IV. Mô Hình DNN Cách Mạng Hóa Hệ Thống MIMO OFDM 2x2

Luận văn đề xuất các mô hình DNN (Deep Neural Network) để cải thiện chất lượng hệ thống MIMO-OFDM tại máy thu, tập trung vào kiến trúc 2x2. Các mô hình này được thiết kế để thay thế hoặc hỗ trợ các khối xử lý tín hiệu truyền thống, như bộ ước tính kênh và bộ giải điều chế. Kết quả mô phỏng cho thấy các mô hình DNN có khả năng cải thiện hiệu suất BER (Bit Error Rate) so với các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống như ZF, MMSE và MLD. Việc áp dụng DNN giúp đơn giản hóa cấu trúc máy thu và tăng cường khả năng chống nhiễu.

4.1. Cấu Trúc và Chức Năng Của Mô Hình DNN Đề Xuất Loại I

Mô hình DNN loại I được thiết kế để thay thế trực tiếp bộ giải điều chế truyền thống. Nó nhận tín hiệu đã được tiền xử lý và dự đoán các bit dữ liệu được truyền. Mô hình này có kiến trúc đơn giản nhưng hiệu quả, giúp giảm độ trễ và độ phức tạp tính toán.

4.2. Mô Hình DNN Loại II Tăng Cường Khả Năng Chống Nhiễu Cho MIMO OFDM 2x2

Mô hình DNN loại II kết hợp bộ ước tính kênh và bộ giải điều chế vào một mạng duy nhất. Điều này cho phép mô hình học mối quan hệ giữa kênh truyền và dữ liệu được truyền, từ đó cải thiện khả năng chống nhiễu và fading.

4.3. Kết Quả Mô Phỏng và So Sánh Hiệu Suất Với ZF MMSE MLD

Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình DNN loại I và loại II đều có hiệu suất tốt hơn so với các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống ZF, MMSE và MLD, đặc biệt trong môi trường nhiễu cao. Việc sử dụng DNN giúp giảm lỗi bit (BER) và tăng độ tin cậy của hệ thống.

V. Nâng Cấp Ứng Dụng Mô Hình Học Sâu Trong MIMO OFDM 4x4

Nghiên cứu mở rộng việc ứng dụng mô hình học sâu sang hệ thống MIMO-OFDM 4x4, một cấu hình phức tạp hơn với nhiều antenna hơn. Các mô hình DNN được thiết kế để xử lý tín hiệu từ nhiều antenna và cải thiện hiệu suất trong môi trường đa đường. Kết quả mô phỏng cho thấy DNN có thể đạt được hiệu suất tương đương hoặc tốt hơn so với các kỹ thuật truyền thống, đồng thời giảm độ phức tạp tính toán.

5.1. Thiết Kế và Huấn Luyện Mô Hình DNN Cho Hệ Thống MIMO OFDM 4x4

Việc thiết kế mô hình DNN cho hệ thống MIMO-OFDM 4x4 đòi hỏi kiến trúc phức tạp hơn để xử lý dữ liệu từ nhiều antenna. Quá trình huấn luyện cũng cần nhiều dữ liệu hơn để đảm bảo mô hình học được các đặc trưng của kênh truyền và tín hiệu một cách chính xác.

5.2. So Sánh Hiệu Suất Mô Hình DNN Với Kỹ Thuật MLD Trong Môi Trường Đa Đường

Trong môi trường đa đường, kỹ thuật MLD thường cho hiệu suất tốt nhất nhưng lại có độ phức tạp tính toán rất cao. Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình DNN có thể đạt được hiệu suất gần tương đương với MLD nhưng với độ phức tạp thấp hơn đáng kể.

5.3. Đánh Giá Ưu Điểm và Hạn Chế Của Mô Hình Học Sâu Trong MIMO OFDM 4x4

Mô hình học sâu mang lại nhiều ưu điểm cho hệ thống MIMO-OFDM 4x4, bao gồm khả năng thích ứng với môi trường thay đổi, giảm độ phức tạp tính toán và cải thiện hiệu suất trong môi trường nhiễu cao. Tuy nhiên, việc huấn luyện DNN đòi hỏi nhiều dữ liệu và tài nguyên tính toán.

VI. Kết Luận Tương Lai Của Máy Học Trong Truyền Thông Không Dây

Nghiên cứu này đã chứng minh tiềm năng to lớn của máy học trong việc cải thiện hiệu suất hệ thống MIMO-OFDM. Các mô hình DNN được đề xuất có khả năng nâng cao chất lượng tín hiệu, giảm độ phức tạp và thích ứng với môi trường thay đổi. Ứng dụng AI trong truyền thông không dây mở ra một hướng đi mới để xây dựng các hệ thống thông minh và hiệu quả hơn. Trong tương lai, máy học sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc thiết kế và vận hành các mạng không dây thế hệ tiếp theo.

6.1. Tóm Tắt Kết Quả Nghiên Cứu và Đóng Góp Của Đề Tài

Đề tài đã đề xuất và đánh giá các mô hình DNN để cải thiện hiệu suất hệ thống MIMO-OFDM, đồng thời chứng minh khả năng áp dụng máy học trong việc giải quyết các thách thức trong truyền thông không dây. Nghiên cứu này đóng góp vào việc khám phá các ứng dụng tiềm năng của AI trong lĩnh vực này.

6.2. Hướng Phát Triển Tiềm Năng Học Tăng Cường và Ứng Dụng Thực Tế

Trong tương lai, học tăng cường có thể được sử dụng để tự động tối ưu hóa các thông số hệ thống MIMO-OFDM trong thời gian thực. Ngoài ra, việc triển khai các mô hình máy học trên các thiết bị phần cứng thực tế (ví dụ: FPGA, DSP) sẽ là một bước quan trọng để đưa công nghệ này vào ứng dụng thực tiễn.

6.3. Công Nghệ 5G và 6G Cơ Hội Vàng Cho Ứng Dụng Máy Học trong MIMO OFDM

Công nghệ 5G và 6G đòi hỏi các hệ thống truyền thông không dây phải đạt được hiệu suất và độ tin cậy cao hơn. Máy học có thể đóng vai trò then chốt trong việc đáp ứng các yêu cầu này, đặc biệt là trong các hệ thống MIMO-OFDM phức tạp.

Tổng quan nghiên cứu

Hệ thống truyền thông không dây ngày càng phát triển mạnh mẽ, đòi hỏi các giải pháp xử lý tín hiệu tiên tiến nhằm nâng cao hiệu suất truyền tải, tốc độ dữ liệu và độ tin cậy. Trong bối cảnh đó, công nghệ MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing) được xem là nền tảng quan trọng để đáp ứng các yêu cầu này nhờ khả năng tăng dung lượng kênh và giảm nhiễu hiệu quả. Tuy nhiên, hệ thống MIMO-OFDM vẫn gặp phải thách thức lớn về vấn đề PAPR (Peak to Average Power Ratio) cao, gây biến dạng tín hiệu do bộ khuếch đại công suất hoạt động trong vùng phi tuyến tính, ảnh hưởng đến chất lượng tín hiệu nhận.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là đề xuất và ứng dụng các mô hình máy học sâu (Deep Neural Network - DNN) vào hệ thống truyền thông không dây MIMO-OFDM nhằm cải thiện hiệu suất xử lý tín hiệu tại máy thu, đặc biệt trong hai kiến trúc phổ biến 2x2 và 4x4 antenna. Nghiên cứu tập trung mô phỏng và so sánh hiệu quả của các mô hình DNN với các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống như Zero-Forcing (ZF), Minimum Mean Square Error (MMSE) và Maximum Likelihood Detection (MLD).

Phạm vi nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam trong năm 2022, sử dụng dữ liệu mô phỏng với môi trường kênh truyền Rayleigh đa đường có 15 tap, số lượng sóng mang con 64, và sơ đồ điều chế QAM-4. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp giảm chi phí phần cứng, đơn giản hóa thiết kế máy thu, đồng thời nâng cao chất lượng tín hiệu và giảm tỷ lệ lỗi bit (BER), góp phần thúc đẩy phát triển các hệ thống truyền thông không dây thế hệ mới.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai nền tảng lý thuyết chính: kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống trong mạng không dây và mô hình mạng nơ-ron nhân tạo trong học sâu.

1. Kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống:

   • Zero-Forcing (ZF): Phương pháp khôi phục tín hiệu nhận bằng cách nhân tín hiệu với nghịch đảo ma trận kênh truyền, giả định không có nhiễu. Ưu điểm là tính toán đơn giản, nhưng hiệu quả khôi phục tín hiệu hạn chế do không xử lý nhiễu.
   • Minimum Mean Square Error (MMSE): Cải tiến từ ZF bằng cách tính đến yếu tố nhiễu, giảm sai số bình phương trung bình, nâng cao chất lượng khôi phục tín hiệu.
   • Maximum Likelihood Detection (MLD): Thuật toán phát hiện tín hiệu tối ưu bằng cách tính khoảng cách Euclid giữa tín hiệu nhận và tất cả các khả năng tín hiệu truyền, cho BER thấp nhất nhưng độ phức tạp tính toán cao.

2. Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN):

   • Mạng nơ-ron gồm các lớp đầu vào, nhiều lớp ẩn và lớp đầu ra, mô phỏng hoạt động của hệ thần kinh sinh học.
   • Các hàm kích hoạt chính được sử dụng gồm ReLU (Rectified Linear Unit) cho các lớp ẩn, Sigmoid và Softmax cho lớp đầu ra, giúp mạng học các đặc trưng phi tuyến tính và dự đoán xác suất.
   • Quá trình huấn luyện mạng gồm lan truyền tiến (forward propagation) và lan truyền ngược (back propagation) để cập nhật trọng số và bias dựa trên hàm mất mát Mean Square Error (MSE).

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu mô phỏng hệ thống MIMO-OFDM với các tham số: 64 sóng mang con, 64 pilot, điều chế QAM-4, môi trường kênh Rayleigh đa đường 15 tap.
• Phương pháp chọn mẫu: Mô phỏng hai kiến trúc MIMO-OFDM phổ biến là 2x2 và 4x4 antenna để đánh giá hiệu suất.
• Phương pháp phân tích: So sánh hiệu quả các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống (ZF, MMSE, MLD) với các mô hình DNN được đề xuất qua các chỉ số BER và khả năng xử lý nhiễu, đồng thời phân tích ảnh hưởng của PAPR cao.
• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong năm 2022, bao gồm giai đoạn tổng hợp lý thuyết, xây dựng mô hình DNN, mô phỏng và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu suất kỹ thuật truyền thống:

   • Kết quả mô phỏng cho thấy ZF và MMSE có hiệu suất BER tương đương trong môi trường kênh Rayleigh đa đường 15 tap.
   • MLD đạt BER thấp hơn đáng kể so với ZF và MMSE nhưng với độ phức tạp tính toán cao hơn nhiều.
   • Ví dụ, tại SNR 7dB, BER của MLD thấp hơn khoảng 20-30% so với ZF/MMSE trong mô hình 2x2.

2. Ảnh hưởng của PAPR cao:

   • Tín hiệu bị loại bỏ đỉnh (clipping) ở mức 5dB và 7dB làm giảm hiệu suất BER, đặc biệt với MLD.
   • Tín hiệu tuyến tính (không clipping) cho BER tốt hơn, chứng tỏ PAPR cao là thách thức lớn trong hệ thống MIMO-OFDM.

3. Hiệu quả mô hình DNN loại I:

   • Mô hình DNN loại I thay thế khối Demodulation sau Signal Detector, cải thiện BER so với kỹ thuật truyền thống.
   • Số lượng mô hình DNN cần thiết là 16 cho 2x2 và 32 cho 4x4, với cấu trúc 5 lớp, số neuron giảm dần từ 256 đến 16.
   • BER giảm khoảng 10-15% so với ZF/MMSE tại SNR 7dB.

4. Hiệu quả mô hình DNN loại II:

   • Mô hình tập trung vào lọc nhiễu, dự đoán và loại bỏ nhiễu chính xác hơn, giúp giảm đáng kể ảnh hưởng của PAPR.
   • Cấu trúc mạng lớn hơn với số neuron lên đến 1024 cho 4x4, cho phép xử lý nhiễu hiệu quả.
   • BER cải thiện rõ rệt, đặc biệt trong môi trường nhiễu cao, giảm khoảng 20% so với mô hình truyền thống.

5. Mô hình DNN loại III:

   • Thay thế hoàn toàn các khối xử lý tín hiệu truyền thống (ZF/MMSE/MLD) bằng DNN, đơn giản hóa thiết kế máy thu.
   • Số lượng mô hình DNN là 64 cho cả 2x2 và 4x4, với cấu trúc 5 lớp và hàm kích hoạt Sigmoid hoặc Softmax ở lớp đầu ra.
   • BER đạt mức tương đương hoặc tốt hơn so với MLD truyền thống, đồng thời giảm chi phí phần cứng và năng lượng tiêu thụ.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô phỏng cho thấy việc ứng dụng mô hình DNN vào hệ thống MIMO-OFDM có thể cải thiện đáng kể hiệu suất truyền thông, đặc biệt trong việc giảm tỷ lệ lỗi bit và xử lý nhiễu do PAPR cao. Mô hình DNN loại II với khả năng dự đoán và loại bỏ nhiễu chính xác đã chứng minh hiệu quả vượt trội so với các kỹ thuật truyền thống, phù hợp với môi trường kênh phức tạp.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, việc tích hợp DNN không chỉ nâng cao chất lượng tín hiệu mà còn giúp đơn giản hóa thiết kế máy thu, giảm độ phức tạp tính toán so với MLD. Các biểu đồ BER theo SNR minh họa rõ sự cải thiện khi sử dụng DNN, đặc biệt ở mức SNR trung bình và cao.

Tuy nhiên, mô hình DNN cũng đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn trong quá trình huấn luyện và cần tối ưu để áp dụng thực tế. Việc lựa chọn số lượng neuron và cấu trúc mạng phù hợp là yếu tố then chốt để cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai mô hình DNN loại II trong máy thu MIMO-OFDM

   • Mục tiêu: Giảm tỷ lệ lỗi bit và xử lý nhiễu hiệu quả.
   • Thời gian: 6-12 tháng để tích hợp và thử nghiệm thực tế.
   • Chủ thể thực hiện: Các nhà phát triển thiết bị truyền thông và nhóm nghiên cứu AI.

2. Tối ưu hóa cấu trúc mạng nơ-ron và thuật toán huấn luyện

   • Mục tiêu: Giảm chi phí tính toán và thời gian huấn luyện mà vẫn giữ hiệu suất cao.
   • Thời gian: 3-6 tháng nghiên cứu và thử nghiệm.
   • Chủ thể thực hiện: Các chuyên gia AI và kỹ sư phần mềm.

3. Phát triển phần cứng chuyên dụng hỗ trợ mô hình DNN

   • Mục tiêu: Giảm tiêu thụ năng lượng và tăng tốc độ xử lý tại máy thu.
   • Thời gian: 12-18 tháng thiết kế và sản xuất.
   • Chủ thể thực hiện: Các công ty sản xuất chip và thiết bị viễn thông.

4. Nghiên cứu mở rộng ứng dụng DNN cho các kiến trúc MIMO-OFDM lớn hơn

   • Mục tiêu: Đánh giá hiệu quả trên các hệ thống 8x8 hoặc cao hơn.
   • Thời gian: 12 tháng nghiên cứu mô phỏng và thử nghiệm.
   • Chủ thể thực hiện: Các viện nghiên cứu và trường đại học.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành công nghệ thông tin, viễn thông

   • Lợi ích: Hiểu sâu về ứng dụng học sâu trong truyền thông không dây, tham khảo mô hình DNN cải tiến.
   • Use case: Phát triển đề tài nghiên cứu hoặc luận văn liên quan.

2. Kỹ sư phát triển thiết bị truyền thông không dây

   • Lợi ích: Áp dụng mô hình DNN để nâng cao hiệu suất máy thu, giảm chi phí phần cứng.
   • Use case: Thiết kế và tối ưu hóa thiết bị MIMO-OFDM.

3. Chuyên gia AI và học máy trong lĩnh vực viễn thông

   • Lợi ích: Nắm bắt các kỹ thuật mạng nơ-ron ứng dụng thực tiễn trong xử lý tín hiệu.
   • Use case: Phát triển thuật toán và mô hình học sâu cho hệ thống truyền thông.

4. Doanh nghiệp sản xuất và cung cấp giải pháp viễn thông

   • Lợi ích: Định hướng đầu tư công nghệ mới, nâng cao chất lượng sản phẩm.
   • Use case: Tích hợp AI vào sản phẩm truyền thông không dây thế hệ mới.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình DNN có thể thay thế hoàn toàn các kỹ thuật xử lý tín hiệu truyền thống không?
   Mô hình DNN loại III đã chứng minh khả năng thay thế các khối xử lý truyền thống như ZF, MMSE, MLD, giúp đơn giản hóa thiết kế máy thu mà vẫn giữ hoặc cải thiện hiệu suất BER. Tuy nhiên, việc áp dụng thực tế cần cân nhắc tài nguyên tính toán và chi phí phần cứng.

2. Làm thế nào để xử lý vấn đề PAPR cao trong hệ thống MIMO-OFDM?
   Phương pháp clipping đơn giản giúp giảm PAPR nhưng gây biến dạng tín hiệu. Mô hình DNN loại II được đề xuất để dự đoán và loại bỏ nhiễu do clipping, cải thiện chất lượng tín hiệu nhận và giảm ảnh hưởng của PAPR.

3. Số lượng antenna ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất hệ thống?
   Kiến trúc 2x2 và 4x4 được nghiên cứu phổ biến vì cân bằng giữa hiệu suất và chi phí. MIMO với số antenna thu phát bằng nhau tối ưu hóa dung lượng kênh và giảm chi phí lắp đặt so với các cấu hình không cân bằng như 2x4 hay 2x8.

4. Mô hình DNN được huấn luyện như thế nào?
   Mô hình sử dụng dữ liệu mô phỏng với nhãn là dữ liệu bit gốc hoặc nhiễu ước tính, huấn luyện qua nhiều epoch với hàm mất mát MSE, cập nhật trọng số bằng thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) và hàm kích hoạt ReLU, Sigmoid hoặc Softmax tùy lớp.

5. Ứng dụng của nghiên cứu này trong thực tế ra sao?
   Nghiên cứu mở ra hướng phát triển các máy thu MIMO-OFDM tích hợp AI, giúp cải thiện hiệu suất truyền thông không dây, giảm chi phí và năng lượng tiêu thụ, phù hợp với các mạng 5G và tương lai.

Kết luận

• Đã xây dựng và mô phỏng thành công các mô hình DNN ứng dụng trong hệ thống MIMO-OFDM với kiến trúc 2x2 và 4x4, cải thiện hiệu suất BER so với kỹ thuật truyền thống.
• Mô hình DNN loại II cho thấy hiệu quả vượt trội trong việc dự đoán và loại bỏ nhiễu, giảm ảnh hưởng của PAPR cao.
• Mô hình DNN loại III đơn giản hóa thiết kế máy thu, giảm chi phí phần cứng và năng lượng tiêu thụ mà vẫn duy trì hiệu suất cao.
• Kết quả nghiên cứu góp phần thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong truyền thông không dây, mở rộng khả năng phát triển các hệ thống truyền thông thế hệ mới.
• Đề xuất các hướng phát triển tiếp theo bao gồm tối ưu hóa mô hình, phát triển phần cứng hỗ trợ và mở rộng nghiên cứu cho các kiến trúc MIMO lớn hơn.

Hành động tiếp theo: Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp nên phối hợp triển khai thử nghiệm thực tế các mô hình DNN, đồng thời đầu tư phát triển phần cứng chuyên dụng để ứng dụng rộng rãi trong các hệ thống truyền thông không dây hiện đại.