Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong bối cảnh công nghệ thông tin và truyền thông không dây phát triển, nhu cầu xác định vị trí trong không gian khép kín ngày càng trở nên cấp thiết đối với các lĩnh vực như y tế (theo dõi vị trí bệnh nhân trong bệnh viện), giáo dục (quản lý sinh viên trong khuôn viên trường), cứu hộ cứu nạn (xác định nạn nhân trong sự cố hỏa hoạn, động đất), bảo tàng và quản lý tài sản giá trị cao. Đối với không gian ngoài trời, Hệ thống Định vị Toàn cầu (GPS) đáp ứng tốt với yêu cầu thu tín hiệu từ tối thiểu ba vệ tinh. Tuy nhiên, trong môi trường trong nhà, tín hiệu vệ tinh GPS bị suy hao nghiêm trọng và bị chặn bởi bê tông, tường ngăn cùng kết cấu kim loại, dẫn đến sai số định vị lớn (có thể lên tới hàng chục mét) và không thể ứng dụng trong thực tế.

Mặc dù đã có nhiều công nghệ định vị trong nhà được nghiên cứu và thương mại hóa (như Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, UWB), các hệ thống này vẫn gặp phải sự đánh đổi lớn giữa chi phí triển khai, độ phức tạp hạ tầng và mức tiêu thụ năng lượng. Công nghệ Ultra-Wide Bandwidth (UWB) cho độ chính xác cao nhưng chi phí phần cứng đắt đỏ và tiêu thụ nhiều điện năng; trong khi các giải pháp dựa trên cường độ tín hiệu nhận được (RSS) của Wi-Fi hoặc Bluetooth lại có độ biến thiên cao do hiện tượng phản xạ đa đường (multipath fading). Để giải quyết bài toán trên, khóa luận tập trung nghiên cứu giải pháp định vị trong nhà sử dụng công nghệ truyền thông LoRa băng tần $2.4\text{ GHz}$ kết hợp với kỹ thuật đo thời gian truyền tín hiệu khứ hồi (RToF) và anten phân cực tròn nhằm tối ưu hóa chi phí, năng lượng và độ ổn định.

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài được tác giả xác định cụ thể gồm 4 nhiệm vụ:

  1. Thiết kế và chế tạo thiết bị định vị trong nhà nhỏ gọn với kích thước vật lý tối đa đạt mức $5 \times 5 \times 5\text{ cm}$.
  2. Thực hiện định vị đối tượng ở trạng thái đứng yên bằng công nghệ LoRa tần số $2.4\text{ GHz}$ với sai số định vị tối đa trong môi trường trong nhà không vượt quá $5\text{ m}$.
  3. Tích hợp khả năng kết nối mạng không dây Wi-Fi trên nút phần cứng nhằm chia sẻ và truyền dữ liệu vị trí thực tế của thiết bị.
  4. Xây dựng hệ thống giao diện cho phép người dùng theo dõi trực tiếp, hiển thị trực quan dữ liệu vị trí thiết bị định vị theo thời gian thực trên nền tảng đám mây.

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là hệ thống định vị vô tuyến trong nhà, bao gồm nút phần cứng nhúng dựa trên vi điều khiển ESP32-C3, bộ thu phát LoRa Semtech SX1280, anten phân cực tròn (CP Antenna) và các nền tảng xử lý dữ liệu ThingsBoard, Firebase. Phạm vi nghiên cứu về mặt không gian được giới hạn tại Tầng 6, Tòa nhà E, Trường Đại học Công nghệ Thông tin (Đại học Quốc gia TP.HCM); phạm vi về thời gian và dữ liệu thực nghiệm được hoàn thành trong năm 2023.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận xây dựng trên nền tảng lý thuyết truyền thông vô tuyến tầm xa công suất thấp (LPWAN), các mô hình giải tích hình học và xử lý tín hiệu không dây:

  • Nguyên lý truyền thông LoRa băng tần $2.4\text{ GHz}$: Hoạt động dựa trên kỹ thuật điều chế trải phổ Chirp (Chirp Spread Spectrum - CSS), được đặc trưng bởi ba tham số cấu hình chính: Hệ số lan truyền (Spreading Factor - $SF$, từ 5 đến 12), Băng thông (Bandwidth - $BW$, từ $125\text{ kHz}$ đến $1600\text{ kHz}$) và Tỷ lệ mã hóa (Coding Rate - $CR$, từ $4/5$ đến $4/8$).
  • Kỹ thuật đo khoảng cách thời gian khứ hồi (Round-Trip Time of Flight - RToF): Sử dụng module Semtech SX1280. Khoảng cách vật lý $D$ giữa hai thiết bị được tính toán từ giá trị thanh ghi thời gian dựa trên công thức giải tích: $$D = \frac{\text{complement2(register)} \times 150}{2^{12} \times BW}$$ Để loại trừ sai số trôi dạt xung nhịp do dao động nhiệt độ giữa nút Master và Slave, tác giả áp dụng nguyên lý đảo ngược vai trò đo đạc hai chiều, triệt tiêu sai số thời gian trễ nội tại: $$T_{RToF} = \frac{T_{\text{Slave-Master}} + T_{\text{Master-Slave}}}{2}$$
  • Mô hình giới hạn dưới Cramér-Rao (Cramér-Rao Lower Bound - CRLB): Đánh giá phương sai sai số đo khoảng cách lý thuyết trong môi trường nhiễu trắng Gauss với tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR), số lượng ký hiệu khoảng cách $N$, băng thông $BW$ và hệ số lan truyền $SF$: $$\sigma \ge \frac{1}{\sqrt{8\pi^2 \cdot \text{SNR} \cdot N \cdot BW^2 \cdot SF}}$$
  • Giải thuật định vị giao điểm ba cạnh tam giác (Trilateration): Xác định tọa độ $(x, y)$ của nút Slave trên mặt phẳng hai chiều $Oxy$ từ khoảng cách ước tính $d_1, d_2, d_3$ đến ba nút Master đặt tại các tọa độ cố định $(x_1, y_1)$, $(x_2, y_2)$, $(x_3, y_3)$ thông qua việc giải hệ phương trình ba đường tròn đồng phẳng.
  • Công thức Haversine: Sử dụng để tính toán khoảng cách đường trắc địa trên mặt cầu giữa hai điểm tọa độ địa lý (kinh độ, vĩ độ).
  • Lý thuyết anten phân cực tròn (Circularly Polarized - CP Antenna): Thiết kế anten vi dải hai lớp hoạt động ở băng tần kép $2.4\text{ GHz}$ và $5.8\text{ GHz}$ với cấu trúc 3 miếng vá hình vòng cung liên kết mặt phẳng đất bằng các chốt đoản mạch, giúp tăng cường độ ổn định tín hiệu và giảm thiểu suy hao do hiệu ứng đa đường so với anten phân cực tuyến tính (Linear Polarization - LP).
  • Giải pháp kháng nhiễu Wi-Fi: Phân tích ba phương pháp giảm thiểu can nhiễu trên băng tần công nghiệp, khoa học và y tế (ISM $2.4\text{ GHz}$): tách tần số (Frequency Separation), tách biệt không gian (Spatial Separation) và tận dụng độ lợi xử lý của hệ số lan truyền LoRa cùng băng thông hẹp.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa thiết kế kỹ thuật phần cứng (schematic, layout PCB trên phần mềm Altium Designer), phát triển phần mềm nhúng điều khiển vi xử lý, cấu hình hệ thống máy chủ IoT và thực nghiệm đo đạc đối chứng tại hiện trường. Nguồn dữ liệu sử dụng bao gồm thông số kỹ thuật chuẩn từ Semtech, các kết quả mô phỏng bức xạ điện từ và tập dữ liệu đo đạc khoảng cách, tỷ lệ rớt gói tin thực tế thu thập tại 5 vị trí thử nghiệm thuộc Tòa nhà E.

Thiết kế và triển khai

Hệ thống định vị trong nhà được thiết kế theo kiến trúc phân tầng gồm ba khối chức năng chính: Nút định vị phần cứng (Hardware Nodes), Cổng thu thập trung tâm (Base Node) và Nền tảng quản lý đám mây (Cloud Platform).

[Nút Master 1] --\ (LoRa 2.4GHz RToF)
[Nút Master 2] ---- [Nút Slave (Cần định vị)] ---> [Nút cơ sở Base Node]
[Nút Master 3] --/                                       | (Wi-Fi)
                                                         v
                                              [ThingsBoard / Firebase]

Thiết kế phần cứng và mạch in PCB

  • Vi điều khiển trung tâm: Sử dụng dòng vi điều khiển ESP32-C3 kiến trúc RISC-V hỗ trợ kết nối không dây Wi-Fi, chịu trách nhiệm thực thi thuật toán giải hệ phương trình ba cạnh, quản lý giao thức mạng và giao tiếp ngoại vi.
  • Khối thu phát vô tuyến LoRa: Tích hợp chip Semtech SX1280 giao tiếp với ESP32-C3 qua chuẩn giao tiếp SPI tốc độ cao cùng các chân ngắt và điều khiển (MISO, MOSI, SCK, NSS, BUSY, NRESET, DIO1, DIO2, DIO3). Mạch phối hợp trở kháng đầu ra RF được thiết kế với mạng lọc $L-C$ ($C_0, L_1$) cùng bộ lọc thông thấp nhằm đảm bảo phối hợp trở kháng chuẩn $50,\Omega$.
  • Tối ưu hóa Anten và Layout: Ban đầu hệ thống được thiết kế với 2 anten riêng biệt cho ESP32 và SX1280. Sau quá trình đánh giá phần cứng, tác giả đã cải tiến thiết kế thành phiên bản sử dụng chung 1 anten phân cực tròn duy nhất nhằm thu gọn kích thước mạch in, đáp ứng yêu cầu kích thước thiết bị dưới $5\times 5\times 5\text{ cm}$. Các lỗi xung đột chân khởi động (BOOT) và chân SPI trên ESP32-C3 cũng được phân tích và hiệu chỉnh lại trên layout mạch in hai lớp chuẩn FR4.

Triển khai phần mềm và nền tảng đám mây

  • Phần mềm nhúng: Cài đặt quy trình đo khoảng cách RToF trên module SX1280, nạp các giá trị trễ hiệu chuẩn (RxTxDelay) tương ứng với từng mức cấu hình $SF$ và $BW$. Khi có yêu cầu định vị, các nút Master lần lượt gửi gói tin đo khoảng cách đến Slave, nhận phản hồi, tính toán khoảng cách và gửi dữ liệu về Base Node.
  • Nền tảng ThingsBoard: Cấu hình thiết bị thông qua Access Token bảo mật, thiết lập luồng xử lý dữ liệu (Rule Engine) và xây dựng bảng điều khiển trực quan (Dashboard) với hơn 100 dạng widget, cho phép hiển thị tọa độ tức thời, theo dõi tình trạng hoạt động và kiểm soát tỷ lệ nhận gói tin của các node.
  • Nền tảng Firebase: Tích hợp dịch vụ Realtime Database và Cloud Firestore nhằm lưu trữ toàn bộ dữ liệu lịch sử đo đạc, log thời gian và hỗ trợ truy xuất nhanh qua REST API.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan đề tài

Chương 1 trình bày lý do lựa chọn đề tài định vị trong nhà, phân tích những điểm hạn chế của công nghệ GPS trong không gian kín và so sánh tổng quan các công nghệ vô tuyến hiện hành. Tác giả tổng hợp bảng so sánh định lượng giữa 7 công nghệ không dây phổ biến:

Công nghệ Độ chính xác Phạm vi hoạt động Khả năng xuyên tường Mức tiêu thụ năng lượng Chi phí triển khai
Wi-Fi $1 - 5\text{ m}$ $45 - 300\text{ m}$ Trung bình Cao Thấp
GSM $10 - 50\text{ m}$ $50\text{ m} - 40\text{ km}$ Thấp Cao Thấp
A-GPS $5 - 10\text{ m}$ $> 20\text{ km}$ Thấp Cao Thấp
Bluetooth $1 - 5\text{ m}$ $10\text{ m}$ Thấp Thấp Thấp
Zigbee $1 - 10\text{ m}$ $10 - 300\text{ m}$ Trung bình Thấp Thấp
UWB $6 - 10\text{ cm}$ $300\text{ m}$ Trung bình Cao Cao
LoRa $1 - 5\text{ m}$ $1 - 2\text{ km}$ Cao Thấp Thấp

Chương này cũng phân tích các nghiên cứu liên quan tiêu biểu: hệ thống định vị UWB sử dụng phép đo ToF 4 điểm; giải pháp LoRa dựa trên cường độ tín hiệu nhận RSS và kỹ thuật lưu vết vân tay (Fingerprint) của Hongxu Zhu với hạn chế về độ cồng kềnh và thuật toán học máy phức tạp; nghiên cứu sử dụng module LoRa SX1280 với anten tích hợp cho sai số $1 - 3\text{ m}$ trong môi trường tầm nhìn thẳng (LOS) nhưng chịu nhiều nhiễu đa đường. Từ đó, tác giả xác định hướng đi của khóa luận là tích hợp module LoRa SX1280 với anten phân cực tròn (CP Antenna) và đặt ra 4 mục tiêu thiết kế.

Chương 2: Định vị người dùng trong nhà

Chương 2 cung cấp hệ thống cơ sở lý thuyết chi tiết cho toàn bộ đề tài:

  • Trình bày 5 thước đo chất lượng của hệ thống định vị trong nhà: độ chính xác, mức độ bao phủ, độ trễ cập nhật vị trí, ảnh hưởng kết cấu hạ tầng và ảnh hưởng của các lỗi ngẫu nhiên/nhiễu phản xạ.
  • Phân tích ba nhóm phương pháp đo vật lý: Đo công suất tín hiệu (RSS), đo thời gian (ToA, TDoA, RToF) và đo góc tới (AoA); đồng thời so sánh hai kỹ thuật chuyển đổi vị trí: phép tính ánh xạ hình học và kỹ thuật lưu vết (Fingerprinting).
  • Trình bày cấu trúc phần cứng của module thu phát LoRa SX1280 băng tần $2.4\text{ GHz}$ với 24 chân tín hiệu, độ nhạy đạt $-132\text{ dBm}$ và công suất phát $+12.5\text{ dBm}$.
  • Phân tích nguyên lý đo khoảng cách RToF ba bước (Master gửi Ranging Request $\rightarrow$ Slave nhận và đồng bộ $\rightarrow$ Slave gửi Ranging Response $\rightarrow$ Master tính toán thời gian khứ hồi).
  • Trình bày bảng hệ số hiệu chuẩn trễ nội tại (RxTxDelay) của module Semtech SX1280 được cấu hình theo Spreading Factor ($SF$) và Bandwidth ($BW$):
Băng thông ($BW$) $SF = 5$ $SF = 6$ $SF = 7$ $SF = 8$ $SF = 9$ $SF = 10$
$400\text{ kHz}$ 10299 10271 10246 10230 10246 10246
$800\text{ kHz}$ 11486 11474 11453 11426 11417 11401
$1600\text{ kHz}$ 13308 13493 13528 13515 13430 13376
  • Phân tích cấu trúc hình học của Anten phân cực tròn (CP Antenna) băng tần kép $2.4\text{ GHz}$ (cho LoRa/Wi-Fi) và $5.8\text{ GHz}$: lớp PCB trên chứa các mảng bức xạ hình vòng cung, lớp dưới là mặt phẳng đất, hiệu suất bức xạ đạt $-1.6\text{ dB}$ ở dải tần thấp và $-0.6\text{ dB}$ ở dải tần cao.
  • Trình bày hệ phương trình toán học định vị ba cạnh tam giác (Trilateration) trên mặt phẳng $Oxy$, công thức giải tích xác định tọa độ giao điểm $(x, y)$, công thức khoảng cách Haversine và kiến trúc hệ thống của nền tảng ThingsBoard, Firebase.

Chương 3: Thiết kế và hiện thực hệ thống

Chương 3 mô tả quá trình hiện thực hóa giải pháp kỹ thuật:

  • Thiết kế sơ đồ nguyên lý mạch nhúng kết hợp vi điều khiển ESP32-C3 và module SX1280.
  • Trình bày quá trình tính toán trở kháng đường mạch RF trên phần mềm Altium Designer và các thông số lớp mạch do nhà sản xuất bo mạch in (JLCPCB) cung cấp.
  • Trình bày quá trình chuyển đổi cấu trúc phần cứng từ phiên bản PCB sử dụng hai anten sang thiết kế tối ưu sử dụng chung một anten phân cực tròn; giải quyết các lỗi phân bổ chân GPIO/SPI trên ESP32-C3 nhằm tránh xung đột trạng thái khởi động.
  • Xây dựng sơ đồ khối phần mềm nhúng: quy trình khởi tạo ngoại vi, nạp thông số hiệu chuẩn, chu trình bắt tay truyền nhận gói tin RToF giữa Master và Slave.
  • Thiết lập quy trình truyền tải dữ liệu từ vi điều khiển lên máy chủ ThingsBoard qua giao thức MQTT/HTTP và lưu trữ đồng bộ trên cơ sở dữ liệu thời gian thực Firebase.
  • Thiết lập môi trường và phương pháp đo đạc thực tế tại mặt bằng Tầng 6, Tòa nhà E, Trường Đại học Công nghệ Thông tin.

Chương 4: Các kết quả và đánh giá

Chương 4 tổng hợp các số liệu thực nghiệm thu được từ quá trình kiểm thử hệ thống:

  • Đánh giá đặc tính bức xạ thực tế của anten phân cực tròn tại tần số $2.4\text{ GHz}$, xác nhận sự tương đồng giữa kết quả đo đạc trong buồng đo sóng và mô hình mô phỏng 2D.
  • Kiểm tra hiệu năng đo RToF trong môi trường trong nhà giữa thiết bị sử dụng anten phân cực tuyến tính (LP) và thiết bị sử dụng anten phân cực tròn (CP), chỉ ra rằng anten CP giúp giảm thiểu đáng kể hiện tượng dao động biên độ và giảm sai số đa đường.
  • Thống kê tỷ lệ rớt gói tin truyền thông LoRa tại các vị trí đo đạc trong tòa nhà.
  • Đánh giá sai số định vị tọa độ tại 5 vị trí nút đo (từ Nút 1 đến Nút 5) trên mặt bằng Tầng 6 Tòa nhà E, xác nhận sai số định vị thực tế của hệ thống hoàn toàn thỏa mãn mục tiêu ban đầu ($\le 5\text{ m}$).

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển tiếp theo

Chương 5 tóm tắt các hạng mục công việc đã thực hiện: thiết kế thành công phần cứng nút định vị nhỏ gọn, hiện thực thuật toán đo khoảng cách RToF và định vị ba điểm, truyền nhận dữ liệu ổn định lên ThingsBoard và Firebase. Tác giả trình bày những kinh nghiệm kỹ thuật tích lũy trong quá trình thiết kế mạch in cao tần RF và lập trình nhúng, tự nhận xét về bài báo cáo, đồng thời nêu các định hướng hoàn thiện hệ thống trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả thực nghiệm chính

  • Chế tạo thành công thiết bị định vị phần cứng nhỏ gọn với kích thước vật lý thỏa mãn giới hạn thiết kế ($\le 5\times 5\times 5\text{ cm}$) nhờ việc tối ưu hóa mạch in PCB dùng chung một anten phân cực tròn cho cả vi điều khiển ESP32-C3 và module LoRa SX1280.
  • Thiết bị vận hành ổn định trên băng tần LoRa $2.4\text{ GHz}$, thu thập dữ liệu khoảng cách RToF và định vị thành công đối tượng ở trạng thái đứng yên trong môi trường trong nhà với sai số định vị thực nghiệm nằm trong giới hạn cho phép ($\le 5\text{ m}$).
  • Xây dựng thành công hệ thống giám sát vị trí theo thời gian thực: dữ liệu tọa độ được vi điều khiển gửi qua kết nối Wi-Fi, lưu trữ trên Firebase và hiển thị trực quan thông qua bảng điều khiển trên nền tảng ThingsBoard.

Đóng góp kỹ thuật của đề tài

  • Ứng dụng thành công anten phân cực tròn (Circularly Polarized Antenna) băng tần kép vào hệ thống định vị LoRa $2.4\text{ GHz}$ trong nhà, chứng minh hiệu quả giảm thiểu can nhiễu đa đường và cải thiện độ ổn định kênh truyền so với anten phân cực tuyến tính thông thường.
  • Cung cấp giải pháp phần cứng chi phí thấp, tiêu thụ năng lượng thấp, thu nhỏ kích thước module nhúng thông qua việc chia sẻ anten và xử lý triệt để sai số thời gian trễ nội tại bằng phương pháp đảo ngược vai trò Master - Slave.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài

  • Hệ thống mới chỉ thực hiện đo đạc và đánh giá độ chính xác định vị đối với các đối tượng ở trạng thái đứng yên trong không gian hai chiều ($2D$), chưa hỗ trợ theo dõi đối tượng di động trong thời gian thực.
  • Khóa luận chưa tích hợp các giải thuật lọc dữ liệu nâng cao (như bộ lọc Kalman hay thuật toán lọc hạt Particle Filter) để khử nhiễu ngẫu nhiên trong môi trường có mật độ vật cản cao.
  • Phạm vi thử nghiệm thực tế còn giới hạn trong phạm vi một tầng nhà (Tầng 6, Tòa nhà E, ĐH CNTT), chưa đánh giá hiệu năng định vị liên tầng ($3D$) trong các công trình phức tạp.
  • Băng tần ISM $2.4\text{ GHz}$ có mật độ thiết bị Wi-Fi dày đặc; mặc dù đã áp dụng các giải pháp giảm nhiễu nhưng hệ thống chưa có cơ chế nhảy kênh động tự động ở lớp MAC khi môi trường có can nhiễu đồng kênh nghiêm trọng.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Nghiên cứu và triển khai các thuật toán xử lý dữ liệu động (bộ lọc Kalman mở rộng) để định vị và bám vết đối tượng chuyển động.
  • Mở rộng mô hình giải thuật định vị không gian ba chiều ($3D$) phục vụ bài toán định vị liên tầng trong các tòa nhà cao tầng.
  • Tối ưu hóa cơ chế quản lý kênh truyền ở tầng liên kết dữ liệu (MAC), cho phép tự động quét phổ và chuyển đổi kênh tần số nhằm tránh xung đột với các mạng Wi-Fi lân cận.
  • Phát triển ứng dụng di động chuyên dụng kết nối trực tiếp với Firebase/ThingsBoard API để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng cuối.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo chuyên môn đối với sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật Máy tính, Điện tử - Viễn thông, Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa hoặc các nhóm nghiên cứu phát triển hệ thống nhúng và Internet vạn vật (IoT).

Các nội dung có giá trị tham khảo kỹ thuật cao trong tài liệu gồm:

  • Thiết kế mạch in phối hợp trở kháng và giao tiếp ngoại vi giữa vi điều khiển ESP32-C3 với chip thu phát Semtech SX1280 trên phần mềm Altium Designer.
  • Quy trình cấu hình và nạp hệ số hiệu chuẩn trễ nội tại (RxTxDelay) cho module LoRa SX1280 để đo khoảng cách theo kỹ thuật RToF.
  • Phương pháp luận và mô hình giải tích ứng dụng Anten phân cực tròn nhằm triệt tiêu hiện tượng phản xạ đa đường trong truyền thông không dây nội tại công trình.
  • Quy trình tích hợp phần cứng IoT với nền tảng ThingsBoard và Google Firebase thông qua các giao thức tiêu chuẩn.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận giải quyết vấn đề sai số thời gian trễ nội tại trong phép đo RToF của module SX1280 bằng phương pháp nào?
Tác giả áp dụng kỹ thuật đảo ngược vai trò giữa hai thiết bị (Master chuyển thành Slave và ngược lại) để đảo chiều sai số thời gian $+T_{ERROR}$ và $-T_{ERROR}$. Bằng cách lấy giá trị trung bình cộng của hai phép đo một chiều ($T_{RToF} = (T_{\text{Slave-Master}} + T_{\text{Master-Slave}})/2$), sai số lệch xung nhịp do dao động nhiệt độ được triệt tiêu hoàn toàn, sau đó nạp giá trị hiệu chuẩn RxTxDelay tương ứng theo bảng thông số của nhà sản xuất Semtech.

2. Tại sao tác giả lại lựa chọn Anten phân cực tròn (CP Antenna) thay vì Anten phân cực tuyến tính thông thường?
Trong môi trường trong nhà, sóng vô tuyến bị phản xạ liên tục bởi tường, trần và vật cản kim loại gây ra hiệu ứng đa đường. Anten phân cực tròn cung cấp mô hình bức xạ đa hướng và giảm thiểu sự suy hao phân cực khi hướng truyền sóng bị thay đổi do phản xạ, giúp cải thiện chất lượng kênh truyền, giảm tỷ lệ rớt gói tin và nâng cao độ chính xác đo khoảng cách RToF ở cả điều kiện tầm nhìn thẳng (LOS) lẫn tầm nhìn bị che khuất (NLOS).

3. Công thức toán học nào được sử dụng để chuyển đổi giá trị thanh ghi đo đạc của SX1280 sang khoảng cách vật lý?
Khoảng cách $D$ (tính bằng mét) giữa hai thiết bị thu phát LoRa SX1280 được tính toán trực tiếp từ giá trị bù 2 của thanh ghi dữ liệu theo công thức: $D = (\text{complement2(register)} \times 150) / (2^{12} \times BW)$, trong đó $BW$ là băng thông được cấu hình tính theo đơn vị $\text{MHz}$.

4. Thiết bị phần cứng của đề tài đạt được các chỉ số kỹ thuật mục tiêu nào?
Thiết bị được chế tạo hoàn chỉnh với kích thước vật lý nhỏ gọn không vượt quá $5 \times 5 \times 5\text{ cm}$, hoạt động trên sóng LoRa tần số $2.4\text{ GHz}$, sai số định vị tối đa trong nhà đạt dưới $5\text{ m}$ khi đối tượng đứng yên, đồng thời tích hợp kết nối Wi-Fi để chia sẻ dữ liệu vị trí lên máy chủ.

5. Nền tảng ThingsBoard và Firebase đóng vai trò gì trong kiến trúc hệ thống?
Firebase đóng vai trò cơ sở dữ liệu thời gian thực (Realtime Database/Firestore) lưu trữ toàn bộ dữ liệu lịch sử đo đạc và tọa độ. ThingsBoard đóng vai trò nền tảng IoT trung tâm, cung cấp khả năng quản lý thiết bị qua Access Token, xử lý luồng sự kiện (Rule Engine) và trực quan hóa bản đồ vị trí thực tế trên giao diện Dashboard phục vụ việc theo dõi của người dùng.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lê Minh Đức Hiệu đã hoàn thành việc thiết kế, chế tạo và thử nghiệm hệ thống định vị trong nhà sử dụng công nghệ LoRa băng tần $2.4\text{ GHz}$ kết hợp anten phân cực tròn. Công trình đã chứng minh tính khả thi của kỹ thuật đo khoảng cách RToF trên module Semtech SX1280 và vi điều khiển ESP32-C3, đạt kích thước nhỏ gọn dưới $5\text{ cm}$ và sai số định vị trong nhà dưới $5\text{ m}$. Hệ thống được tích hợp đồng bộ với nền tảng ThingsBoard và Firebase, tạo ra một giải pháp định vị trong nhà có chi phí thấp, tiết kiệm năng lượng và có giá trị tham khảo kỹ thuật rõ ràng cho các nghiên cứu phát triển IoT tiếp theo.