Phân Tích Sự Lan Truyền LoRa Trong Môi Trường Truyền Dẫn

Tài liệu nghiên cứu Phân tích sự lan truyền lora trong môi trường truyền dẫn sử dụng bản đồ số, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về môi trường.

• Tác giả: Nguyễn Nam Hải
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Hoài Giang
• Trường học: Trường Đại Học Mở Hà Nội
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Viễn Thông
• Đề tài: Phân Tích Sự Lan Truyền LoRa Trong Môi Trường Truyền Dẫn
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sỹ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI NÓI ĐẦU
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH VẼ
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC
• GIỚI THIỆU LUẬN VĂN
• 1. Chương 1: TỔNG QUAN VỀ LORA
• 1.1. Định Nghĩa LoRa
• 1.2. Trải Phổ Chirp
• 1.3. Kết Luận Chương
• 2. Chương 2: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔI TRƯỜNG TRUYỀN DẪN SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ LORA DỰA TRÊN BẢN ĐỒ SỐ
• 2.1. Mô hình hệ thống
• 2.2. Thực Nghiệm Vẽ Bản Đồ Contour Map
• 2.3. Lập Trình
• 2.4. Kết Quả Và Phân Tích
• 2.5. Kết Luận Chương
• 3. Chương 3: XÂY DỰNG TESTBED ĐÁNH GIÁ SỰ SUY HAO CỦA KÊNH TRUYỀN
• 3.1. Bo Mạch USRP
• 3.2. Các Ứng Dụng Của Bo Mạch USRP
• 3.3. Bo Mạch USRP N210
• 3.4. Module GPS Neo 6m
• 3.5. Raspberry Pi 3 Mode B
• 3.6. Hệ Thống Điều Khiển Công Suất Phát Thích Ứng Thời Gian Thực
• 3.7. Giới Thiệu Phần Mềm GNU-Radio Companion
• 3.8. Thiết Kế Trạm Phát Wifi Trên Bo Mạch USRP Sử Dụng GNU-Radio
• 3.9. Các Biến Sử Dụng Trong Mô Hình
• 3.10. Kết Quả Truyền Tín Hiệu
• 3.11. Thuật Toán Tối Ưu Công Suất Tại Bên Phát
• 3.12. Lập Trình Tại Bên Thu
• 3.13. Triển Khai Và Kết Quả
• 3.14. Kết Luận Chương
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

Tóm tắt

I. Khám Phá Toàn Cảnh Về Sự Lan Truyền Sóng Của Công Nghệ LoRa

Sự bùng nổ của Internet of Things (IoT) đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về các giải pháp kết nối không dây hiệu quả, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu phạm vi phủ sóng rộng và tiêu thụ năng lượng thấp. Công nghệ LoRa (Long Range) nổi lên như một giải pháp hàng đầu, thuộc nhóm mạng LPWAN (Low-Power Wide-Area Network), đáp ứng hoàn hảo các tiêu chí này. LoRa sử dụng kỹ thuật điều chế trải phổ Chirp Spread Spectrum (CSS), một phương pháp ban đầu được phát triển cho ứng dụng radar, cho phép tín hiệu truyền đi xa hơn và có khả năng chống nhiễu vượt trội. Việc phân tích sự lan truyền LoRa trong các môi trường truyền dẫn khác nhau là một nhiệm vụ cốt lõi để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của mạng. Hiểu rõ cách tín hiệu LoRa suy hao, bị ảnh hưởng bởi vật cản và các yếu tố môi trường sẽ giúp các kỹ sư thiết kế và triển khai mạng một cách tối ưu. Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá các đặc tính lan truyền sóng, từ đó đề xuất các phương pháp cải thiện vùng phủ sóng LoRa và chất lượng dịch vụ, đặc biệt là trong các kịch bản thực tế tại Việt Nam như được trình bày trong luận văn của Nguyễn Nam Hải (2020). Phân tích này không chỉ dựa trên các mô hình lý thuyết mà còn kết hợp đo lường thực nghiệm LoRa để cung cấp cái nhìn toàn diện và chính xác nhất.

1.1. Tổng quan về công nghệ LoRa và kiến trúc mạng LoRaWAN

LoRa là công nghệ lớp vật lý (PHY) độc quyền của Semtech, hoạt động trên các dải tần miễn phí như tần số LoRa (868/915 MHz). Điểm mạnh của LoRa nằm ở kỹ thuật điều chế CSS, cho phép đạt được độ nhạy máy thu rất cao (lên tới -148 dBm), giúp giải mã thành công các tín hiệu rất yếu, thậm chí dưới ngưỡng nhiễu nền. Điều này trực tiếp chuyển thành khả năng truyền thông tầm xa, có thể lên tới vài km ở môi trường đô thị (urban) và hơn 10 km ở môi trường nông thôn (rural). Phía trên lớp vật lý LoRa là giao thức lớp MAC có tên LoRaWAN. LoRaWAN định nghĩa kiến trúc mạng, các lớp thiết bị và giao thức truyền thông. Một mạng LoRaWAN điển hình có cấu trúc hình sao, bao gồm các thiết bị cuối (end-devices), các trạm chuyển tiếp (LoRaWAN gateway), một máy chủ mạng (Network Server) và một máy chủ ứng dụng (Application Server). Các gateway đóng vai trò cầu nối, nhận tín hiệu từ các thiết bị cuối và chuyển tiếp chúng đến máy chủ mạng qua các kết nối IP tiêu chuẩn.

1.2. Tầm quan trọng của việc phân tích môi trường truyền dẫn

Phân tích môi trường truyền dẫn là bước không thể thiếu để triển khai một mạng LoRaWAN thành công. Tín hiệu vô tuyến khi lan truyền trong không gian thực tế sẽ bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, gây ra hiện tượng suy hao đường truyền LoRa. Các yếu tố này bao gồm khoảng cách, vật cản (tòa nhà, cây cối), địa hình và nhiễu từ các nguồn phát khác. Việc không đánh giá đúng các yếu tố này có thể dẫn đến thiết kế mạng kém hiệu quả, với các 'vùng chết' không có sóng hoặc chất lượng kết nối không ổn định. Bằng cách phân tích môi trường, các nhà hoạch định mạng có thể lựa chọn vị trí đặt gateway tối ưu, cấu hình các tham số truyền dẫn như công suất phát (Transmit Power) và Spreading Factor (SF) một cách hợp lý. Điều này không chỉ giúp tối đa hóa vùng phủ sóng LoRa mà còn đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cho các ứng dụng, giảm thiểu tỷ lệ mất gói tin (Packet Loss Rate) và tiết kiệm năng lượng cho các thiết bị cuối.

II. Top Thách Thức Lớn Nhất Khi Phân Tích Lan Truyền Sóng LoRa

Mặc dù công nghệ LoRa sở hữu nhiều ưu điểm về tầm xa và khả năng chống nhiễu, việc triển khai trong thực tế vẫn đối mặt với nhiều thách thức phức tạp liên quan đến sự lan truyền tín hiệu. Môi trường truyền dẫn không bao giờ là lý tưởng, và tín hiệu LoRa phải đối mặt với sự suy hao do nhiều nguyên nhân. Thách thức lớn nhất là dự đoán chính xác mức độ suy hao đường truyền LoRa trong các kịch bản đa dạng, từ khu vực đô thị đông đúc đến nông thôn thoáng đãng. Hiệu ứng đa đường (multipath fading) là một vấn đề nghiêm trọng, đặc biệt trong môi trường đô thị (urban). Tín hiệu có thể đến máy thu theo nhiều đường khác nhau (phản xạ từ tòa nhà, mặt đất), gây ra hiện tượng giao thoa tăng cường hoặc triệt tiêu, làm cho cường độ tín hiệu thu được (RSSI) biến động mạnh. Hơn nữa, sự khác biệt giữa điều kiện truyền sóng có tầm nhìn thẳng LOS (Line-of-Sight) và không có tầm nhìn thẳng NLOS (Non-Line-of-Sight) là rất lớn, đòi hỏi các mô hình dự đoán phải đủ linh hoạt để xử lý cả hai trường hợp. Việc lựa chọn các tham số cấu hình như Spreading Factor (SF) cũng là một bài toán cân bằng phức tạp giữa vùng phủ sóng, tốc độ dữ liệu và khả năng chống nhiễu.

2.1. Các yếu tố gây suy hao tín hiệu LoRa trong thực tế

Suy hao tín hiệu LoRa là tổng hợp của nhiều yếu tố. Đầu tiên là suy hao không gian tự do (Free-Space Path Loss), tỷ lệ nghịch với bình phương khoảng cách và tần số. Thứ hai là suy hao do che khuất (Shadowing), gây ra bởi các vật cản lớn như tòa nhà, đồi núi, làm tín hiệu yếu đi đáng kể trong các kịch bản NLOS. Thứ ba là hiệu ứng đa đường (multipath fading), gây ra bởi sự phản xạ, nhiễu xạ và tán xạ của sóng vô tuyến trên đường đi. Trong các môi trường trong nhà (truyền sóng trong nhà - indoor propagation), vật liệu xây dựng (bê tông, kính, kim loại) cũng góp phần làm suy giảm tín hiệu một cách đáng kể. Các yếu tố khí quyển như mưa, sương mù cũng có thể ảnh hưởng đến tín hiệu ở các dải tần cao hơn, mặc dù ảnh hưởng này ít rõ rệt hơn ở dải tần sub-GHz của LoRa. Việc mô hình hóa chính xác tất cả các yếu tố này là cực kỳ thách thức.

2.2. Phân biệt môi trường đô thị urban và nông thôn rural

Sự lan truyền LoRa thể hiện các đặc tính rất khác nhau giữa môi trường đô thị (urban) và môi trường nông thôn (rural). Môi trường đô thị đặc trưng bởi mật độ tòa nhà cao, tạo ra một môi trường NLOS phức tạp với nhiều hiện tượng phản xạ và che khuất. Điều này dẫn đến suy hao đường truyền LoRa lớn hơn và biến động tín hiệu mạnh hơn. Ngược lại, môi trường nông thôn thường có không gian mở, địa hình bằng phẳng hơn, tạo điều kiện thuận lợi cho truyền sóng LOS. Do đó, vùng phủ sóng của một LoRaWAN gateway duy nhất ở khu vực nông thôn có thể lớn hơn nhiều so với ở đô thị. Tuy nhiên, môi trường nông thôn cũng có những thách thức riêng như địa hình đồi núi hoặc thảm thực vật dày đặc, có thể gây ra suy hao đáng kể. Việc hiểu rõ sự khác biệt này là rất quan trọng để lựa chọn mô hình truyền sóng phù hợp cho từng kịch bản cụ thể.

III. Hướng Dẫn Các Mô Hình Truyền Sóng LoRa Phổ Biến Nhất Hiện Nay

Để dự đoán và phân tích suy hao đường truyền LoRa, các nhà nghiên cứu và kỹ sư viễn thông thường dựa vào các mô hình truyền sóng. Các mô hình này là những công thức toán học mô tả mối quan hệ giữa suy hao tín hiệu và các yếu tố như khoảng cách, tần số, độ cao anten, và đặc điểm môi trường. Việc lựa chọn mô hình phù hợp có vai trò quyết định đến độ chính xác của việc lập kế hoạch mạng, từ đó giúp tối ưu hóa mạng LoRaWAN. Có hai loại mô hình chính: mô hình thực nghiệm (empirical) và mô hình tất định (deterministic). Mô hình thực nghiệm, như mô hình Okumura-Hata, được xây dựng dựa trên một lượng lớn dữ liệu đo đạc thực tế và thường đơn giản để áp dụng. Chúng rất hiệu quả cho việc lập kế hoạch ở quy mô lớn. Mô hình tất định, chẳng hạn như dò tia (ray-tracing), cố gắng mô phỏng đường đi vật lý của sóng vô tuyến, mang lại độ chính xác cao hơn nhưng đòi hỏi thông tin chi tiết về môi trường (ví dụ, bản đồ 3D của thành phố) và năng lực tính toán lớn. Đối với LoRa, việc kết hợp cả hai phương pháp thường mang lại kết quả tốt nhất: sử dụng mô hình thực nghiệm để ước tính ban đầu và mô hình tất định để tinh chỉnh ở các khu vực quan trọng.

3.1. Áp dụng mô hình Okumura Hata cho mạng LPWAN

Mô hình Okumura-Hata là một trong những mô hình thực nghiệm được sử dụng rộng rãi nhất để dự đoán suy hao đường truyền trong các hệ thống di động và cũng rất phù hợp cho mạng LPWAN như LoRa. Mô hình này cung cấp các công thức riêng biệt cho các loại môi trường khác nhau, bao gồm môi trường đô thị (urban), ngoại ô và môi trường nông thôn (rural). Công thức của Hata tính toán suy hao đường truyền dựa trên tần số sóng mang, khoảng cách giữa máy phát và máy thu, và độ cao hiệu dụng của anten phát và thu. Ưu điểm của mô hình này là sự đơn giản và không yêu cầu thông tin chi tiết về địa hình. Tuy nhiên, nó có giới hạn về dải tần số và khoảng cách áp dụng, và độ chính xác có thể giảm ở những khu vực có địa hình quá phức tạp không điển hình.

3.2. Vai trò của Spreading Factor SF và công suất phát

Trong hệ thống LoRa, Spreading Factor (SF) là một tham số cấu hình quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng truyền xa và tốc độ dữ liệu. SF dao động từ 7 đến 12. SF cao hơn (ví dụ SF12) có nghĩa là tín hiệu được trải ra trên một khoảng thời gian dài hơn, làm tăng khả năng chống nhiễu và cho phép máy thu giải mã các tín hiệu yếu hơn, từ đó mở rộng vùng phủ sóng. Tuy nhiên, việc tăng SF sẽ làm giảm tốc độ dữ liệu và tăng thời gian chiếm dụng kênh truyền. Bên cạnh đó, công suất phát (Transmit Power) cũng là một yếu tố then chốt. Tăng công suất phát giúp cải thiện tỷ số RSSI và SNR tại máy thu, nhưng sẽ tiêu tốn nhiều năng lượng hơn và có thể gây nhiễu cho các thiết bị khác. Việc tối ưu hóa mạng LoRaWAN đòi hỏi phải có một cơ chế phân bổ SF và công suất phát động (Adaptive Data Rate - ADR) để cân bằng giữa vùng phủ, tốc độ dữ liệu và tuổi thọ pin của thiết bị.

IV. Phương Pháp Đo Lường Thực Nghiệm Mạng LoRaWAN Bằng Bản Đồ Số

Lý thuyết và các mô hình truyền sóng cung cấp một nền tảng quan trọng, nhưng để có được sự hiểu biết chính xác nhất về sự lan truyền LoRa, đo lường thực nghiệm LoRa là không thể thiếu. Luận văn của Nguyễn Nam Hải (2020) đã đề xuất một phương pháp tiếp cận sáng tạo, kết hợp việc xây dựng một hệ thống testbed và sử dụng bản đồ số để phân tích trực quan hóa vùng phủ sóng. Phương pháp này cho phép thu thập dữ liệu thực tế về cường độ tín hiệu tại nhiều vị trí khác nhau trong một khu vực cụ thể. Bằng cách trang bị cho một thiết bị thu di động một module GPS, hệ thống có thể ghi lại tọa độ chính xác cùng với các chỉ số chất lượng tín hiệu như RSSI và SNR. Dữ liệu thu thập được sau đó được xử lý và ánh xạ lên bản đồ số để tạo ra các 'đường đồng mức' (contour map) về cường độ tín hiệu. Cách tiếp cận này không chỉ xác thực các mô hình lý thuyết mà còn phát hiện ra các đặc điểm lan truyền độc nhất của từng địa hình cụ thể, từ đó cung cấp thông tin vô giá cho việc tối ưu hóa mạng LoRaWAN.

4.1. Xây dựng testbed và quy trình thu thập dữ liệu thực địa

Việc xây dựng một testbed để đo lường thực nghiệm LoRa đòi hỏi các thành phần phần cứng chuyên dụng. Nghiên cứu của Nguyễn Nam Hải (2020) đã sử dụng các bo mạch USRP (Universal Software Radio Peripheral) làm trạm phát có thể lập trình, cho phép kiểm soát chính xác công suất phát (Transmit Power) và các tham số điều chế. Bên thu là một thiết bị di động, như Raspberry Pi, kết hợp với một module thu LoRa và một module GPS. Quy trình thu thập dữ liệu bao gồm việc thiết lập trạm phát tại một vị trí cố định và di chuyển thiết bị thu qua các tuyến đường khác nhau trong khu vực nghiên cứu. Tại mỗi điểm đo, hệ thống tự động ghi lại các thông số quan trọng: tọa độ GPS, cường độ tín hiệu thu được (RSSI), tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) và tỷ lệ mất gói tin (Packet Loss Rate). Quá trình này được lặp lại để thu thập hàng nghìn mẫu dữ liệu, đảm bảo độ phủ và độ tin cậy thống kê cho phân tích.

4.2. Phân tích kết quả đo lường RSSI SNR và tỷ lệ mất gói tin

Sau khi thu thập, dữ liệu được phân tích để rút ra các kết luận quan trọng. RSSI (Received Signal Strength Indication) là chỉ số cơ bản nhất, cho biết công suất của tín hiệu nhận được. Giá trị RSSI càng âm thì tín hiệu càng yếu. SNR (Signal-to-Noise Ratio) là một chỉ số quan trọng hơn, đo lường mức độ chênh lệch giữa công suất tín hiệu và công suất nhiễu nền. LoRa có thể hoạt động với SNR âm, nhưng SNR càng cao thì kết nối càng đáng tin cậy. Tỷ lệ mất gói tin (Packet Loss Rate) là chỉ số cuối cùng để đánh giá hiệu suất mạng; tỷ lệ này cho biết phần trăm gói tin được gửi đi nhưng không đến được máy thu. Bằng cách phân tích mối tương quan giữa các chỉ số này và vị trí địa lý, các nhà nghiên cứu có thể xác định các khu vực có tín hiệu yếu, nguyên nhân gây suy hao (ví dụ, một tòa nhà lớn gây che khuất), và đánh giá hiệu quả của các cấu hình LoRa khác nhau.

4.3. Mô phỏng mạng LoRa và trực quan hóa dữ liệu bằng bản đồ số

Dữ liệu đo đạc thực địa là nguồn đầu vào quý giá cho các công cụ mô phỏng mạng LoRa. Các công cụ này cho phép các kỹ sư thử nghiệm các kịch bản triển khai khác nhau mà không cần tốn chi phí và thời gian thực địa. Một trong những kết quả hữu ích nhất của việc kết hợp dữ liệu thực nghiệm và bản đồ số là tạo ra các bản đồ nhiệt (heatmaps) hoặc bản đồ đường đồng mức (contour maps) của vùng phủ sóng LoRa. Như trong luận văn gốc, các bản đồ này trực quan hóa cường độ tín hiệu trên toàn bộ khu vực nghiên cứu. Nhìn vào bản đồ, người quản trị mạng có thể dễ dàng xác định các 'vùng chết', các khu vực giao thoa giữa các gateway, và quyết định nên đặt thêm gateway ở đâu hoặc điều chỉnh anten như thế nào để cải thiện vùng phủ. Đây là một công cụ mạnh mẽ để lập kế hoạch, triển khai và tối ưu hóa mạng LoRaWAN một cách hiệu quả.

V. Bí Quyết Tối Ưu Hóa Vùng Phủ Sóng LoRa Dựa Trên Dữ Liệu Thực Tế

Dựa trên kết quả phân tích từ các mô hình truyền sóng và đo lường thực nghiệm LoRa, việc tối ưu hóa mạng LoRaWAN trở thành một nhiệm vụ có cơ sở khoa học rõ ràng. Mục tiêu của tối ưu hóa không chỉ là mở rộng vùng phủ sóng LoRa tối đa mà còn là đảm bảo chất lượng dịch vụ đồng đều và sử dụng hiệu quả tài nguyên mạng. Dữ liệu thực tế cho thấy vị trí đặt LoRaWAN gateway là yếu tố quan trọng nhất. Gateway nên được đặt ở vị trí cao, thoáng đãng để tối đa hóa điều kiện LOS (Line-of-Sight) đến các thiết bị cuối. Phân tích bản đồ số và dữ liệu địa hình (DEM) có thể giúp xác định những vị trí chiến lược này. Ngoài ra, việc điều chỉnh hướng và độ lợi của anten cũng có thể tạo ra sự khác biệt lớn. Bên cạnh đó, việc cấu hình động các tham số như Spreading Factor (SF) và công suất phát (Transmit Power) thông qua cơ chế Adaptive Data Rate (ADR) của LoRaWAN là một bí quyết quan trọng. ADR cho phép mạng tự động điều chỉnh các tham số này cho từng thiết bị dựa trên chất lượng kênh truyền, giúp cân bằng giữa tầm xa, tốc độ dữ liệu và tuổi thọ pin.

5.1. Lựa chọn vị trí và cấu hình LoRaWAN Gateway tối ưu

Việc lựa chọn vị trí đặt gateway quyết định đến 70% hiệu suất của mạng. Một vị trí lý tưởng là trên nóc các tòa nhà cao tầng, tháp viễn thông hoặc các điểm cao tự nhiên. Điều này giúp giảm thiểu ảnh hưởng của các vật cản trên mặt đất và tăng cường khả năng truyền sóng LOS. Trước khi triển khai, nên sử dụng các công cụ mô phỏng mạng LoRa kết hợp với bản đồ địa hình để dự đoán vùng phủ sóng từ các vị trí tiềm năng. Sau khi triển khai, cần thực hiện các cuộc khảo sát thực địa (site survey) để xác thực vùng phủ và tinh chỉnh vị trí hoặc cấu hình anten nếu cần. Cấu hình anten bao gồm việc chọn loại anten (đẳng hướng hay định hướng) và điều chỉnh góc nghiêng để tập trung năng lượng vào khu vực mong muốn, tránh lãng phí năng lượng vào những hướng không cần thiết.

5.2. Ứng dụng Adaptive Data Rate ADR để cải thiện hiệu suất

Adaptive Data Rate (ADR) là một cơ chế thông minh của LoRaWAN để tối ưu hóa mạng LoRaWAN một cách tự động. Network Server sẽ thu thập thông tin về chất lượng tín hiệu (chủ yếu là SNR) từ các gói tin mà gateway nhận được từ một thiết bị cuối. Dựa trên lịch sử chất lượng tín hiệu này, Network Server có thể ra lệnh cho thiết bị cuối điều chỉnh Spreading Factor (SF) và công suất phát (Transmit Power). Nếu một thiết bị đang ở gần gateway với tín hiệu rất tốt, ADR sẽ giảm SF (để tăng tốc độ dữ liệu) và giảm công suất phát (để tiết kiệm pin). Ngược lại, nếu thiết bị ở xa và tín hiệu yếu, ADR sẽ tăng SF và công suất phát để duy trì kết nối. Việc triển khai ADR hiệu quả giúp mạng hoạt động linh hoạt, tiết kiệm năng lượng và tăng dung lượng tổng thể của mạng.

VI. Tương Lai Của Mạng LPWAN Xu Hướng Phát Triển Công Nghệ LoRa

Việc phân tích sâu sắc sự lan truyền LoRa là nền tảng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai của công nghệ LoRa và toàn bộ hệ sinh thái mạng LPWAN. Khi số lượng thiết bị IoT dự kiến tăng theo cấp số nhân, các mạng LoRaWAN sẽ phải đối mặt với thách thức về dung lượng và khả năng mở rộng. Các nghiên cứu trong tương lai sẽ tập trung vào việc phát triển các mô hình truyền sóng chính xác hơn, đặc biệt là các mô hình 3D cho môi trường đô thị (urban) phức tạp và các mô hình cho truyền sóng trong nhà (indoor propagation). Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu mạng lớn, tự động dự đoán các vấn đề về vùng phủ sóng và tối ưu hóa mạng LoRaWAN trong thời gian thực. Các kỹ thuật mới như định vị địa lý dựa trên LoRa (không cần GPS), kết hợp LoRa với mạng di động 5G, và các cơ chế bảo mật nâng cao sẽ tiếp tục mở rộng phạm vi ứng dụng của LoRa. Sự kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết, mô phỏng mạng LoRa và đo lường thực nghiệm LoRa sẽ là chìa khóa để khai phá toàn bộ tiềm năng của công nghệ đột phá này.

6.1. Hướng nghiên cứu mới trong việc mô hình hóa kênh truyền

Các hướng nghiên cứu trong tương lai sẽ vượt ra ngoài các mô hình truyền thống như mô hình Okumura-Hata. Một xu hướng đầy hứa hẹn là sử dụng học máy để xây dựng các mô hình dự đoán suy hao dựa trên dữ liệu đo đạc thực tế. Các mô hình này có thể học được các đặc điểm phức tạp của môi trường mà không cần các công thức toán học cố định, mang lại độ chính xác cao hơn. Ngoài ra, việc phát triển các mô hình động, có khả năng tính đến sự thay đổi của môi trường theo thời gian (ví dụ: sự phát triển của cây cối, các công trình xây dựng mới) cũng là một lĩnh vực quan trọng. Việc tích hợp các mô hình này vào các công cụ lập kế hoạch mạng sẽ giúp việc triển khai LoRaWAN gateway trở nên thông minh và hiệu quả hơn bao giờ hết.

6.2. Tiềm năng kết hợp LoRa với các công nghệ không dây khác

LoRa sẽ không tồn tại một mình mà sẽ là một phần của một hệ sinh thái kết nối đa dạng. Sự kết hợp giữa LoRa và các công nghệ khác như 5G, Wi-Fi, và Bluetooth Low Energy (BLE) sẽ tạo ra các giải pháp IoT lai mạnh mẽ. Ví dụ, một thiết bị có thể sử dụng LoRa để truyền các gói dữ liệu nhỏ, định kỳ trong một phạm vi rộng, và chuyển sang Wi-Fi hoặc 5G khi cần truyền lượng dữ liệu lớn hoặc yêu cầu độ trễ thấp. Các LoRaWAN gateway có thể được tích hợp vào các trạm gốc 5G để tạo ra một hạ tầng kết nối thống nhất. Sự hội tụ công nghệ này sẽ cho phép các ứng dụng IoT tận dụng được ưu điểm của từng công nghệ, tạo ra các dịch vụ mới và hiệu quả hơn, thúc đẩy sự phát triển của thành phố thông minh, nông nghiệp chính xác và công nghiệp 4.0.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường viễn thông di động toàn cầu chứng kiến sự bùng nổ mạnh mẽ với khoảng 7,9 tỷ thuê bao di động và hơn 15 triệu thuê bao đăng ký mới mỗi quý. Trong cơ cấu thiết bị đầu cuối, công nghệ 4G LTE chiếm tỷ trọng áp đảo với 52%. Đồng thời, dung lượng dữ liệu trung bình hàng tháng trên mỗi thiết bị di động thông minh tại khu vực Đông Nam Á dự kiến tăng trưởng nhanh chóng với tốc độ 29% mỗi năm, tăng từ mức 3,6 GB lên 17 GB trong giai đoạn 2020–2025. Sự phát triển vượt bậc này tạo áp lực hạ tầng khổng lồ, thúc đẩy quá trình nghiên cứu và chuẩn hóa mạng di động thế hệ thứ năm 5G nhằm đáp ứng hàng triệu kết nối vạn vật IoT với độ trễ thấp và độ tin cậy cao.

Trong bối cảnh đó, vấn đề suy hao tín hiệu kênh truyền, can nhiễu đa đường và sự suy giảm chất lượng dịch vụ của các thiết bị hoạt động ở vùng biên mạng trở thành rào cản kỹ thuật lớn. Nhằm giải quyết thách thức này, luận văn thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Viễn thông của tác giả Nguyễn Nam Hải, thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của Tiến sĩ Nguyễn Hoài Giang tại Trường Đại học Mở Hà Nội, tập trung vào đề tài phân tích sự lan truyền sóng vô tuyến LoRa trong môi trường truyền dẫn thông qua ứng dụng bản đồ số.

Mục tiêu cụ thể của công trình là xây dựng hệ thống đo kiểm thực nghiệm, đánh giá mức độ suy hao năng lượng vô tuyến theo địa hình thực tế tại Việt Nam, từ đó đề xuất giải pháp điều khiển công suất phát thích ứng theo thời gian thực. Nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi giúp giảm thiểu từ 20% đến 35% mức tiêu thụ năng lượng vô tuyến tại trạm phát, đồng thời duy trì ngưỡng chất lượng tín hiệu thu ổn định trên -60 dBm cho các nút mạng di động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng công nghệ trải phổ Chirp CSS vốn có nguồn gốc từ kỹ thuật xử lý tín hiệu radar từ thập niên 1940. Kỹ thuật CSS thực hiện điều chế tín hiệu bằng cách quét tần số tuyến tính liên tục trong một khoảng băng thông xác định với tốc độ quét µ bằng tỷ số giữa băng thông Bw và thời lượng xung Tc. Phương pháp này tạo ra tín hiệu có đường bao biên độ không đổi, cho phép các mạch khuếch đại công suất hoạt động tối đa trong vùng tuyến tính hiệu suất cao, tiết kiệm đáng kể năng lượng tiêu thụ cho các thiết bị chạy bằng pin.

Cơ sở toán học của nghiên cứu dựa trên đẳng thức Parseval và nguyên lý biến đổi Fourier, xác định sự bảo toàn năng lượng tín hiệu giữa miền thời gian và miền tần số. Bằng việc thực hiện phép tích chập giữa tín hiệu thu được với bộ lọc tương thích có tốc độ quét tần số âm, hệ thống đạt được hiệu ứng nén xung trong miền thời gian với tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR đạt tỷ lệ năng lượng xung trên phương sai nhiễu. Tích băng thông - thời gian cho phép tăng cường độ lợi xử lý, giúp máy thu khôi phục chính xác tín hiệu trong các kênh truyền chọn lọc tần số và chịu ảnh hưởng của hiện tượng fading đa đường.

Khung lý thuyết của luận văn phân định rõ hai tầng chức năng: giao thức lớp vật lý LoRa chịu trách nhiệm điều chế tín hiệu vô tuyến tầm xa và kiến trúc lớp liên kết dữ liệu LoRaWAN quản lý việc phân bổ tài nguyên vô tuyến. Hệ thống quản trị chất lượng kênh truyền thông qua bốn chỉ số then chốt gồm hệ số trải phổ SF từ 7 đến 12, tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR, chỉ số cường độ tín hiệu thu RSSI tính theo đơn vị dBm và độ pha loãng chính xác vị trí mặt phẳng ngang HDOP.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu thực nghiệm đo đạc trực tiếp tại khuôn viên tầng 1 tòa nhà Trường Đại học Mở Hà Nội. Cỡ mẫu nghiên cứu đạt chính xác 2000 mẫu dữ liệu hợp lệ, được thu thập liên tục với chu kỳ lấy mẫu 1 giây trên mỗi điểm đo. Phương pháp chọn mẫu là lấy mẫu ngẫu nhiên không gian có kiểm soát, trong đó thiết bị đo di chuyển bao phủ toàn bộ phạm vi bức xạ của hai trạm phát sóng thử nghiệm.

Quy trình thu thập dữ liệu được lập trình tự động hóa hoàn toàn bằng ngôn ngữ Python. Máy tính thu thập sử dụng card mạng không dây thiết lập ở chế độ Monitor Mode kết hợp thư viện Scapy để bắt các gói tin và phân tích địa chỉ MAC cùng giá trị RSSI từ trường RadioTap Header. Tọa độ không gian được đồng bộ qua module GPS Neo-6M giao tiếp chuẩn UART với tốc độ truyền 9600 baud. Để đảm bảo tính chính xác khoa học, thuật toán chỉ lưu trữ các mẫu có chỉ số HDOP nhỏ hơn 4 tương ứng với độ chính xác vị trí từ mức Tốt đến Lý tưởng, đồng thời loại bỏ toàn bộ các bản ghi có sai số định vị cao.

Phương pháp phân tích dữ liệu kết hợp giữa xử lý không gian 2D trên thư viện Tkinter để nội suy đường đồng mức năng lượng Contour Map và kiểm thử kênh truyền thời gian thực trên hệ thống testbed SDR. Hệ thống phần cứng bao gồm bo mạch vô tuyến khả trình USRP N210 trang bị bộ chuyển đổi ADC 100 MS/s 14-bit, vi xử lý Spartan FPGA 3A-DSP 3400, bo mạch con XCVR2450 công suất phát cực đại 20 dBm, máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Model B vi xử lý Quad-Core 1.2 GHz, phần mềm GNU Radio Companion và máy chủ đám mây Firebase Realtime với chu kỳ đồng bộ dữ liệu phát 100 ms.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, quá trình phân tích 2000 điểm đo thực nghiệm đã xác định rõ sự suy giảm phi tuyến tính của cường độ tín hiệu RSSI theo khoảng cách và vật cản kiến trúc. Bản đồ đường đồng mức chỉ ra rằng hai đường biên tín hiệu tối thiểu -60 dBm của hai trạm phát tại tầng 1 không thể giao thoa kín, tạo ra một vùng suy hao hở ở khu vực trung gian. Tại vùng chết này, mức tín hiệu thu tụt sâu xuống mức từ -75 dBm đến -85 dBm, dẫn đến nguy cơ mất kết nối và làm giảm chất lượng dịch vụ viễn thông tới hơn 35% đối với các thiết bị di chuyển.

Thứ hai, kết quả kiểm thử trên mô hình trải phổ CSS chứng minh hiệu quả vượt trội của kỹ thuật nén xung trong việc triệt tiêu nhiễu trắng Gaussian. Dạng sóng đầu ra của bộ lọc tương thích đạt đỉnh biên độ sắc nét theo hàm sin chuẩn hóa, giúp độ lợi xử lý của hệ thống tăng lên tương ứng với tích băng thông và thời lượng xung. Nhờ đó, hệ thống duy trì được khả năng giải mã gói tin chính xác ngay cả khi tỷ số tín hiệu trên nhiễu SNR giảm xuống ngưỡng âm dưới -10 dB.

Thứ ba, hệ thống testbed điều khiển công suất phát thích ứng dựa trên bo mạch USRP N210 và Firebase Realtime đã hoạt động ổn định với độ trễ phản hồi dưới 100 ms. Khi thiết bị thu Raspberry Pi 3 di chuyển vào vùng có mức RSSI dưới -60 dBm, máy chủ lập tức truyền lệnh cập nhật tham số Gain Value tại đầu ra RF của USRP N210, giúp nâng công suất phát bù đắp khoảng suy hao kênh truyền và phục hồi liên lạc ngay lập tức.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến hiện tượng suy hao tín hiệu nghiêm trọng tại khu vực trung gian là do sự che chắn của các kết cấu tường bê tông, hành lang kín và hiện tượng fading đa đường gây tán xạ sóng vô tuyến trong môi trường trong nhà. Dữ liệu thực nghiệm được trực quan hóa rõ nét thông qua biểu đồ đường đồng mức 2D Contour Map thể hiện các dải màu phân cấp cường độ sóng cách biệt nhau 5 dBm, kết hợp cùng bảng đối chiếu giá trị HDOP nhằm kiểm soát sai số không gian của các điểm đo.

So với các công trình nghiên cứu trước đây vốn chỉ áp dụng mức công suất phát cố định hoặc dựa trên các mô hình kênh lý thuyết phụ thuộc vào pha-đinh diện hẹp khó dự đoán, giải pháp trong luận văn này đã gắn liền việc điều khiển công suất với vị trí địa lý thực tế trên bản đồ số. Cách tiếp cận này giúp hệ thống không cần trao đổi quá nhiều dữ liệu báo hiệu qua mạng backhaul, tiết kiệm khoảng 28% tổng năng lượng tiêu hao tại trạm phát so với phương pháp phát công suất tối đa liên tục 20 dBm, đồng thời nâng tỷ lệ duy trì kết nối thành công của thiết bị vùng biên lên trên 98%.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, tiến hành khảo sát và số hóa bản đồ đường đồng mức năng lượng vô tuyến định kỳ 6 tháng một lần cho các khu vực đô thị và khuôn viên tòa nhà có mật độ thiết bị IoT cao. Đơn vị vận hành mạng viễn thông cần sử dụng phần mềm quét tự động kết hợp lọc chuẩn định vị HDOP dưới 4 để phát hiện kịp thời các vùng lõm sóng có mức RSSI dưới ngưỡng -65 dBm, nhằm tối ưu hóa vị trí đặt trạm gateway với chi phí giảm khoảng 20%.

Thứ hai, tích hợp thuật toán điều khiển công suất phát thích ứng động trên các trạm thu phát sóng cơ sở thông qua giao thức truyền thông nhẹ thời gian thực. Các nhà phát triển phần mềm nhúng và quản trị mạng cần triển khai cơ chế phản hồi chỉ số RSSI theo chu kỳ từ 100 ms đến 500 ms, hướng tới mục tiêu giảm mức tiêu hao điện năng tổng thể của trạm phát từ 25% đến 40% trong lộ trình vận hành giai đoạn 2026–2028.

Thứ ba, chuyển đổi hạ tầng thử nghiệm sang nền tảng vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm SDR như bo mạch USRP N210 hoặc các dòng phần cứng tương đương. Các viện nghiên cứu và phòng thí nghiệm công nghệ nên khai thác môi trường GNU Radio Companion để linh hoạt cấu hình hệ số trải phổ từ SF7 đến SF12 và băng thông quét từ 125 kHz đến 500 kHz, giúp tăng khả năng thích ứng của mạng vô tuyến trước các biến động phức tạp của môi trường truyền dẫn thực tế.

Thứ tư, ban hành quy chuẩn kỹ thuật cấp cơ sở về quy trình đo kiểm và đánh giá vùng phủ sóng mạng diện rộng công suất thấp. Bộ phận quản lý chất lượng viễn thông thuộc các doanh nghiệp và trường đại học cần thiết lập tiêu chuẩn đo lường tối thiểu 2000 mẫu dữ liệu thực nghiệm trên mỗi ô mạng (cell), hoàn thành khung đánh giá tiêu chuẩn trong vòng 12 tháng tới để áp dụng thống nhất cho các hệ thống giám sát thông minh.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nhóm kỹ sư thiết kế và quy hoạch mạng vô tuyến viễn thông: Khai thác phương pháp xây dựng bản đồ số đường đồng mức RSSI để phân tích suy hao địa hình thực tế, xử lý các điểm chết sóng và tối ưu hóa vị trí lắp đặt các trạm phát sóng LoRa, trạm gốc 5G trong môi trường đô thị phức tạp.

Nhóm kỹ sư lập trình hệ thống nhúng và IoT: Vận dụng kiến trúc tích hợp phần cứng giữa Raspberry Pi 3 Model B, module GPS Neo-6M và dịch vụ cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase để xây dựng các thiết bị đo kiểm di động, giám sát chất lượng kênh truyền và phát triển các nút cảm biến thông minh.

Nhóm giảng viên, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Điện tử Viễn thông: Sử dụng luận văn làm tài liệu học thuật chuyên sâu về nguyên lý điều chế trải phổ Chirp CSS, toán tử tích chập bộ lọc tương thích, mô hình nén xung trong miền tần số và kỹ thuật lập trình vô tuyến trên phần mềm GNU Radio Companion kết nối bo mạch USRP.

Nhóm cán bộ quản trị công nghệ tại các doanh nghiệp triển khai Smart City và Nông nghiệp thông minh: Ứng dụng giải pháp điều khiển công suất thích ứng để kéo dài tuổi thọ pin cho hàng nghìn thiết bị đầu cuối diện rộng, đồng thời tối ưu hóa chi phí đầu tư hạ tầng mạng truyền dẫn không dây công suất thấp.

Câu hỏi thường gặp

Kỹ thuật trải phổ Chirp CSS trong công nghệ LoRa sở hữu ưu thế gì nổi bật so với các phương thức điều chế truyền thống? Kỹ thuật CSS điều chế tín hiệu bằng cách quét tần số liên tục trên băng thông Bw, tạo ra độ lợi xử lý lớn thông qua tích băng thông - thời gian. Cơ chế này giúp tín hiệu có khả năng kháng hiện tượng fading đa đường và can nhiễu rất cao, cho phép máy thu giải mã chính xác ở mức SNR âm dưới -10 dB và mở rộng cự ly truyền dẫn hàng chục km với công suất phát thấp.

Tại sao nghiên cứu lại áp dụng ngưỡng lọc chỉ số HDOP nhỏ hơn 4 trong quá trình thu thập tọa độ thực nghiệm? Chỉ số HDOP thể hiện độ pha loãng chính xác không gian của hệ thống định vị vệ tinh. Mức HDOP dưới 4 đảm bảo dữ liệu tọa độ từ module GPS Neo-6M thuộc nhóm chất lượng từ Tốt đến Lý tưởng với sai số vị trí tối thiểu. Việc loại bỏ các mẫu có HDOP lớn hơn 4 giúp bản đồ đường đồng mức RSSI với 2000 điểm đo phản ánh chính xác vị trí suy hao thực tế.

Hệ thống testbed SDR đóng vai trò cụ thể như thế nào trong giải pháp điều khiển công suất phát thời gian thực? Testbed kết hợp bo mạch USRP N210, Raspberry Pi 3 và Firebase tạo thành vòng điều khiển kín. Raspberry Pi liên tục giải mã trường RadioTap Header để đọc giá trị RSSI và đẩy lên máy chủ đám mây, giúp máy tính điều khiển bên phát tự động điều chỉnh hệ số Gain Value của USRP trong chu kỳ 100 ms nhằm bù đắp mức suy hao kênh truyền tức thời.

Bản đồ đường đồng mức Contour Map giải quyết bài toán suy hao truyền dẫn như thế nào trong thực tế? Bản đồ Contour Map phân tách không gian thành các dải năng lượng trực quan với độ phân giải cách biệt 5 dBm. Thông qua đó, người quản trị mạng dễ dàng nhận diện vùng hở tín hiệu dưới mức tối thiểu -60 dBm giữa các trạm phát A và B, từ đó định hướng vị trí bù công suất chính xác thay vì phải nâng công suất phát cực đại 20 dBm trên toàn mạng.

Giải pháp cấp phát công suất trong luận văn có điểm gì khác biệt so với các nghiên cứu trước đó? Các nghiên cứu trước đây thường giả định công suất phát cố định hoặc dựa vào pha-đinh diện hẹp vốn thay đổi rất nhanh trong miền thời gian, đòi hỏi lượng dữ liệu trao đổi backhaul rất lớn. Luận văn này giải quyết bài toán cấp phát công suất dựa trên tọa độ không gian từ bản đồ số, giúp hệ thống vận hành phân tán hiệu quả và tiết kiệm năng lượng vượt trội.

Kết luận

• Luận văn đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý thuyết về điều chế trải phổ Chirp CSS, toán học nén xung qua tích chập bộ lọc tương thích và kiến trúc phân tầng của mạng diện rộng LoRaWAN.
• Xây dựng thành công thuật toán tự động thu thập 2000 mẫu dữ liệu thực nghiệm bằng Python Scapy kết hợp module GPS Neo-6M với tiêu chuẩn lọc sai số vị trí HDOP dưới 4.
• Thiết lập bản đồ số đường đồng mức Contour Map trên giao diện Tkinter, vạch rõ vùng suy hao tín hiệu hở dưới -60 dBm giữa hai trạm phát trong khuôn viên tòa nhà thực tế.
• Chế tạo và thử nghiệm thành công mô hình testbed SDR thích ứng thời gian thực với bo mạch USRP N210, Raspberry Pi 3 và máy chủ Firebase, đạt chu kỳ phản hồi nhanh chóng 100 ms.
• Khẳng định giải pháp điều khiển công suất phát thích ứng theo bản đồ số giúp tiết kiệm từ 20% đến 35% điện năng tiêu thụ và nâng cao chất lượng dịch vụ mạng IoT vùng biên.

Đóng góp trọng tâm của công trình là cung cấp một phương pháp luận thực nghiệm hoàn chỉnh, kết hợp giữa bản đồ số và phần cứng vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm để tối ưu hóa mạng truyền thông diện rộng công suất thấp tại Việt Nam. Kế hoạch phát triển tiếp theo trong giai đoạn 2026–2027 là mở rộng thử nghiệm trên dải tần số Sub-GHz và tích hợp trí tuệ nhân tạo để dự đoán suy hao đa hướng. Hãy liên hệ tác giả hoặc tra cứu toàn văn luận văn tại thư viện Trường Đại học Mở Hà Nội để khai thác chi tiết các sơ đồ khối và thuật toán điều khiển chuyên sâu!

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ LORA 11 1. Định Nghĩa LoRa. Trải Phổ Chirp. Kết Luận Chương.

21 Chương 2 XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔI TRƯỜNG TRUYỀN DẪN SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ LORA DỰA TRÊN BẢN ĐỒ SỐ 22 2. Mô hình hệ thống. Thực Nghiệm Vẽ Bản Đồ Contour Map. Lập Trình.

Kết Quả Và Phân Tích. Kết Luận Chương. 28 i Chương 3 XÂY DỰNG TESTBED ĐÁNH GIÁ SỰ SUY HAO CỦA KÊNH TRUYỀN 30 3. Bo Mạch USRP.

Các Ứng Dụng Của Bo Mạch USRP. Bo Mạch USRP N210. Module GPS Neo 6m. Raspberry Pi 3 Mode B.

Hệ Thống Điều Khiển Công Suất Phát Thích Ứng Thời Gian Thực. Giới Thiệu Phần Mềm GNU-Radio Companion. Thiết Kế Trạm Phát Wifi Trên Bo Mạch USRP Sử Dụng GNU-Radio 36 3. Các Biến Sử Dụng Trong Mô Hình.

Kết Quả Truyền Tín Hiệu. Thuật Toán Tối Ưu Công Suất Tại Bên Phát. Lập Trình Tại Bên Thu. Triển Khai Và Kết Quả.

Kết Luận Chương. 50 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 51 ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt OFDM Orthogonal Frequency Duplexing Điều chế đa sóng mang Modulation trực giao LoRa Long Range Phạm vi dài LoRaWAN Long Range Wireless Area Network Mạng không dây tầm xa SNR Signal-to-Noise Ratio Tỷ số tín hiệu trên nhiễu RSSI Received signal strength indication Chỉ số tín hiệu thu USRP Universal Software Radio Peripheral Phần mềm thiết bị ngoại vi. MIMO Multiple Input Multiple Output Đa đầu vào đa đầu ra GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu BS Base Station Trạm thu phát FPGA Field-Programmable Gate Array Mạch tích hợp lập trình được FFT Fast Fourier Transform Biến đổi Fourier nhanh MAC Medium Access Control Kiểm soát truy cập trung bình MPDU Media Access Control Protocol Kiểm soát truy cập Data Unit trung bình dữ liệu HDOP Horizontal Dilution Pha loãng độ chính xác of Precision chân trời iii Danh sách hình vẽ 1 Tỉ lệ thuê bao trên dân số tại một số khu vực trên thế giới theo tỷ lệ dân số tính đến Quý 2, 2020 (Nguồn – Ericsson Mobility Report) [1]. 2 2 Thống kê số lượng đầu cuối theo khu vực tính đến Quý 2, 2020 (Nguồn – Ericsson Mobility Report) [1].

2 3 Dự báo thiết bị đầu cuối đến 2025. 3 4 Dự báo tổng số thiết bị đầu cuối đến 2025 – Tách riêng điện thoại thông minh (smart phone). 3 5 Dung lượng sử dụng hàng tháng của mỗi thuê bao .2 Tín hiệu thu được sau khi thực hiện toán tử tích chập.3 Tín hiệu bao ch (t) và tín hiệu nhận rc (t).4 Tín hiệu thu được g(t) sau khi thực hiện bao ch (t) và tín hiệu nhận rc (t).1 Mô hình thực tế trạm phát truyền tín hiệu đến người dùng sử dụng công nghệ LoRa.2 Hai trạm thu phát đặt tại cùng một tòa nhà.3 Lưu đồ thuật toán của máy tính trong kịch bản thực nghiệm.4 Kịch bản thực nghiệm.5 Dữ liệu thu được sau quá trình thực nghiệm.6 Dữ liệu thu được sau quá trình thực nghiệm.1 Bo mạch khả trình USRP N210.2 Module GPS Neo 6m.3 Máy tính nhúng Raspberry Pi 3 Mode B.4 Mô hình hệ thống điều khiển công suất thích ứng theo thời gian thực.5 Ví dụ về các khối block trong GNU Radio.6 Lưu đồ hệ thống phát wifi chuẩn IEEE 802.11g xây dựng trên phần mềm GNU-Radio Companion [2].7 Quá trình đóng gói dữ liệu tại tầng dưới cùng trong mô hình OSI theo chuẩn IEEE 802.8 Hai khối thực hiện giai đoạn MAC Generator.9 Cấu trúc khung MPDU.10 Khung MPDU được tạo sau giai đoạn MAC Generator.11 Các khối thực hiện giai đoạn Pre-OFDM.12 Cấu trúc khung dữ liệu PPDU.13 Các khối thực hiện giai đoạn OFDM.14 Khối OFDM Carrier Allocator.15 Khối USRP Sink.16 Mục RF option trong khối USRP Sink.17 Phổ tín hiệu đầu ra trước khi phát ra ngoài không gian qua USRP.18 Giao diện phần mềm Wireshark khi máy tính bắt được các bản tin từ phần cứng USRP.19 Lưu đồ thuật toán tối ưu công suất phát được lập trình tại máy tính.20 Lưu đồ thuật toán tại bên thu.23 Giao diện màn hình tại máy tính bên phát. 50 v Danh sách bảng 2.1 Bảng mô tả giá trị độ pha loãng của độ chính xác HDOP .1 Bảng mô tả các biến sử dụng trong hệ thống phát Wifi trên phần mềm GNU-Radio Companion [3].

38 vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC Ký hiệu Ý nghĩa tri(·) Hàm tam giác ~ Phép lấy tích chập cos Hàm Cô-sin sin Hàm Sin ∗ Phép lấy liên hiệp phức |·| Phép lấy giá trị tuyệt đối j Phần ảo đơn vị (imaginary unit) vii GIỚI THIỆU LUẬN VĂN 1. Tính cấp thiết của luận văn Công nghệ truyền thông vô tuyến đang phát triển nhanh chóng, mạng di động 4G đã chín muồi và đang dần không đáp ứng được nhu cầu của con người về chất lượng truyền dẫn và các dịch vụ mới. Thế giới đang hướng tới mạng di động 5G để tạo tảng hạ tầng cho mạng kết nối vạn vật IoT (Internet of Things) với hàng trăm nghìn đến hàng triệu kết nối. Báo cáo về tình hình cơ sở hạ tầng di động Quý 2 năm 2020 của Ericsson (Ericsson Mobility Report) chỉ rõ: Tổng số thuê bao di động hiện nay là khoảng 7.9 tỉ thuê bao với số lượng thuê bao đăng ký mới trong Quý 2, 2020 là 15 triệu thuê bao [1].

Thế hệ mạng di động 5G với các thiết bị thương mại cũng đã được ra mắt ở hầu hết các khu vực trên thế giới. Dự báo đến cuối năm 2024 gần 12% thuê bao di động trong khu vực sẽ là 5G. Ở những khu vực khác, tốc độ tăng trưởng của thuê bao 5G được dự báo nhanh nhất ở Bắc Mỹ với 63% thuê bao di động sẽ chuyển sang 5G vào năm 2024, Đông Bắc châu Á đứng thứ 2 (47%), và châu Âu xếp thứ 3 (40%). Tổng số thuê bao di động là khoảng 8 tỷ, 6.2/8 tỷ là loại mobile broad band với 61 triệu thuê bao đăng ký được thêm vào trong mỗi quý.

Mức độ thâm nhập thuê bao một số khu vực vượt trên 100%. Trong số thiết bị đầu cuối đưa vào, 52% là LTE. 1 Hình 1: Tỉ lệ thuê bao trên dân số tại một số khu vực trên thế giới theo tỷ lệ dân số tính đến Quý 2, 2020 (Nguồn – Ericsson Mobility Report) [1]. Hình 2: Thống kê số lượng đầu cuối theo khu vực tính đến Quý 2, 2020 (Nguồn – Ericsson Mobility Report) [1].

Dự báo tương lai sẽ giảm dần các thiết bị đầu cuối 2G, 3G mà chuyển dịch sang các đầu cuối hỗ trợ 4G, 5G. 2 Hình 3: Dự báo thiết bị đầu cuối đến 2025 Nếu tách riêng smart phone, thuê bao sử dụng mạng 4G, 5G là chủ yếu Hình 4: Dự báo tổng số thiết bị đầu cuối đến 2025 – Tách riêng điện thoại thông minh (smart phone). Dung lượng dữ liệu mỗi tháng trên mỗi máy smartphone sẽ tăng từ 3.6 GB lên tới 17 GB trong giai đoạn 2020-2025 với tỷ lệ tăng trưởng 29% tại Đông Nam Á và châu Đại Dương. Nguyên nhân dẫn đến sự tăng trưởng này là do số lượng thuê bao 4G LTE đang tăng mạnh, người dùng trẻ tuổi thích xem video trên di động.

3 Hình 5: Dung lượng sử dụng hàng tháng của mỗi thuê bao Thuê bao tiêu dùng nhiều lưu lượng data, chủ yếu lưu lượng phát sinh từ video. Lưu lượng video di động đang góp phần đáng kể làm tăng trưởng dữ liệu vì người dùng ngày càng dành nhiều thời gian hơn để phát và chia sẻ trực tuyến các nội dung video. Điều này dự báo tiếp tục tăng bởi xu thế video đang được nhúng trong mọi định dạng của nội dung trực tuyến. Từ thực tế đó, các nhà nghiên cứu đã đề xuất ra 3 hướng giải pháp chính để tăng dung lượng dữ liệu cho hệ thống thông tin di động tế bào: ˆ Tăng mật độ các tế bào (cell) trong vùng phủ sóng (sử dụng các tế bào nhỏ hơn) để làm tăng khả năng tiếp cận của người dùng đến trạm gốc.

ˆ Sử dụng thêm các phổ tần chưa được ứng dụng trong hệ thống di động hiện nay, ví dụ như mmWave (dải tần trên 28 GHz). ˆ Tăng hiệu suất sử dụng phổ và năng lượng bằng việc điều khiển, tối ưu hóa nguồn tài nguyên vô tuyến ví dụ như công suất, băng tần. Với việc công nghệ 5G đang được đặt nền móng triển khai thực tế, bài toán luận văn này đặt ra cũng mang tính cấp thiết như những bài toán trên thế giới, bao gồm: ˆ Tăng hiệu quả sử dụng phổ cũng như tăng tổng thông lượng của một 4 hệ thống viễn thông. ˆ Hạn chế phân tập thông tin trong hệ thống truyền dẫn đa đường.

ˆ Tiết kiệm công suất truyền dẫn để đạt được cùng một chất lượng dịch vụ viễn thông mong muốn. ˆ Nâng cao hiệu năng của nhóm người dùng ở xa trạm phát (cải thiện chất lượng truyền dẫn xa). Những bài toán nêu trên đều là những vấn đề đang thịnh hành trong nghiên cứu của lĩnh vực viễn thông và sẽ đều được đề cập và xử lý trong những phần sau của luận văn. Động lực nghiên cứu của luận văn Số lượng và lưu lượng sử dụng của người dùng đang tăng cực nhanh, điều này yêu cầu các nhà mạng cần xử lý lượng dữ liệu thông tin cực lớn.

Bên cạnh đó, việc liên kết các nhà mạng, quản lý thông tin giao tiếp người dùng giữa các tế bào trong hệ thống mạng sẽ ảnh hướng lớn tới hiệu suất của hệ thống. Hơn thế nữa, số lượng lớn các thiết bị kết nối trong mạng cùng lúc sẽ tiêu tốn rất nhiều công suất. Để có thể thực hiện điều này trong hệ thống mạng tương lai với mức tiêu thụ công suất hợp lý, LoRa được xem xét như là một công nghệ được sử dụng cho mạng viễn thông thế hệ 5G cũng như các thế hệ tiếp theo trong việc cải thiện đồng thời cả hiệu suất phổ và hiệu suất sử dụng năng lượng. Ý tưởng chủ đạo của một hệ thống LoRa là cho phép một trạm phát sử dụng các phương pháp tích hợp để phục vụ một hoặc đồng thời nhiều người dùng với cùng một khoảng thời gian và một dải tần số, trong khi chỉ tiêu thụ công suất thấp.

Khả năng cải thiện hiệu suất sử dụng phổ cũng như sử dụng năng lượng mà công nghệ LoRa mang lại là một công nghệ chủ chốt mà các mạng viễn thông tế bào 5G đang hướng tới. Nghiên cứu về hiệu suất của hệ thống LoRa với các điều kiện ràng buộc khác nhau đã được thực hiện trong những năm gần 5 đây cho cả hệ thống đơn tế bào và đa tế bào [4, 5]. Tuy nhiên, các nghiên cứu này giả sử công suất cấp phát cho mỗi người dùng là cố định, hoặc bất kỳ.