Ứng Dụng Học Sâu Cho Phân Loại Điều Chế Tự Động Trong Hệ Thống Ghép Kênh Theo Tần Số Trực Giao

• Tác giả: Vương Anh Tuấn
• Người hướng dẫn: PGS. Lê Hải Châu
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông
• Đề tài: Ứng dụng học sâu cho phân loại điều chế tự động trong hệ thống ghép kênh theo tần số trực giao
• Loại tài liệu: Đề án thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• KÍ HIỆU, THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH
• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỌC MÁY, HỌC SÂU VÀ ỨNG DỤNG TRONG TRUYỀN THÔNG VÔ TUYẾN
• 1.1. Giới thiệu chung
• 1.2. Phân loại các kỹ thuật học máy
• 1.3. Học máy không giám sát
• 1.4. Học tăng cường
• 1.5. Công nghệ học sâu và khả năng ứng dụng
• 1.6. Cơ chế hoạt động của học sâu
• 1.7. Khả năng ứng dụng
• 2. CHƯƠNG 2: GIẢI PHÁP HỌC SÂU PHÂN LOẠI ĐIỀU CHẾ TỰ ĐỘNG CHO HỆ THỐNG OFDM
• 2.1. Giới thiệu chung
• 2.2. Phân loại điều chế tự động trong hệ thống OFDM
• 2.3. Các nguyên lý cơ bản của OFDM
• 2.4. Phân loại điều chế tự động và ứng dụng trong hệ thống OFDM
• 2.5. Ứng dụng phân loại điều chế tự động dựa trên kỹ thuật học sâu cho các hệ thống OFDM
• 2.5.1. Phương pháp phân loại dựa trên tỷ lệ khả năng
• 2.5.2. Thuật toán nhận dạng dựa trên đặc tính
• 2.5.3. Phương pháp nhận dạng điều biến dựa trên kỹ thuật học sâu
• 2.6. Giải pháp AMC dựa trên học sâu cho hệ thống OFDM
• 3. CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG
• 3.1. Giới thiệu chung
• 3.2. Tập dữ liệu
• 3.3. Huấn luyện mô hình và lựa chọn tham số
• 3.4. Đánh giá hiệu năng
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng Học Sâu Trong OFDM Khái Niệm

Bài toán phân loại điều chế tự động (AMC) trong các hệ thống OFDM ngày càng trở nên quan trọng. Sự phát triển của các thiết bị di động và nhu cầu về băng thông lớn hơn đặt ra những thách thức lớn cho cơ sở hạ tầng mạng. Các hệ thống 5G/6G đang phát triển cần hỗ trợ lưu lượng truy cập di động bùng nổ, trích xuất các phân tích chi tiết theo thời gian thực và quản lý tài nguyên mạng linh hoạt. Học sâu (Deep Learning) cung cấp một hướng tiếp cận mới và hiệu quả để giải quyết các vấn đề này, đặc biệt trong phân loại tín hiệu và nhận dạng điều chế. AMC là quy trình ban đầu quan trọng để giải điều chế tín hiệu, cho phép sử dụng tối đa các phương tiện truyền dẫn và nâng cao khả năng phục hồi trong các đài vô tuyến nhận thức hiện đại. Mục tiêu của đề tài thạc sĩ này là nghiên cứu ứng dụng các giải pháp học máy/học sâu trong phân loại định dạng điều chế tự động của hệ thống vô tuyến sử dụng kỹ thuật ghép kênh theo tần số trực giao (OFDM).Alan Turing là nhà bác học rất nổi tiếng trong lĩnh vực AI với phép thử Turing “Turing Test”, phép thử này dùng để xác định máy tính thật sự có trí thông minh không. Nếu máy tính làm cho con người tin nó có trí thông minh như con người thì bài kiểm tra đó sẽ được vượt qua.

1.1. Giới Thiệu Chung Về Kỹ Thuật Học Máy Machine Learning

Học máy (ML) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy móc tự động học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm. Thay vì lập trình trực tiếp, máy tính sử dụng các thuật toán để xác định các mẫu và dự đoán kết quả. Các ứng dụng ML liên tục học hỏi, phát triển và thích ứng một cách độc lập. Học sâu (Deep Learning) là một lĩnh vực con của học máy, sử dụng mạng nơ-ron sâu (DNN) để mô phỏng hoạt động của não người, cung cấp hiệu suất tốt hơn so với các thuật toán ML truyền thống.Các bài báo 3 được xuất bản bởi John Hopfield và David Rumelhart cho thấy máy tính sử dụng kỹ thuật học sâu có thể học hỏi kinh nghiệm.

1.2. Phân Loại Các Kỹ Thuật Học Máy Supervised Unsupervised

Học máy được chia thành nhiều loại, bao gồm học có giám sát (Supervised Learning), học không giám sát (Unsupervised Learning), học bán giám sát (Semi-supervised Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning). Học có giám sát sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện mô hình dự đoán. Học không giám sát khám phá các mẫu trong dữ liệu không được gắn nhãn. Học tăng cường học hỏi thông qua tương tác với môi trường và nhận phần thưởng hoặc hình phạt. Dựa trên độ chính xác của nó, thuật toán ML được triển khai lặp đi lặp lại với tập dữ liệu đào tạo tăng cường cho đến khi đạt được độ chính xác mong muốn.

II. Thách Thức Phân Loại Điều Chế OFDM Vì Sao Cần Học Sâu

Phân loại điều chế tự động trong các hệ thống OFDM đối mặt với nhiều thách thức do môi trường truyền dẫn không lý tưởng. Nhiễu, fading, và sự thay đổi liên tục của kênh truyền dẫn gây khó khăn cho việc phân loại tín hiệu chính xác. Các phương pháp truyền thống thường dựa trên các đặc trưng được thiết kế thủ công, nhưng chúng không hiệu quả trong môi trường phức tạp. Học sâu có khả năng tự động học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu, giúp cải thiện độ chính xác và khả năng chống nhiễu. Việc áp dụng học sâu cho phép hệ thống tự động thích ứng với các điều kiện kênh khác nhau, đảm bảo hiệu suất cao trong mọi tình huống. Với việc áp dụng học sâu, phân loại định dạng điều chế tự động đã và đang là một chủ đề nghiên cứu thu hút được nhiều sự quan tâm đầu tư nghiên cứu trong lĩnh vực học máy và hệ thống truyền thông trong thời gian gần đây.

2.1. Các Phương Pháp Phân Loại Điều Chế Tự Động Truyền Thống

Các phương pháp truyền thống thường dựa trên các đặc trưng như tỷ lệ khả năng (likelihood ratio), đặc tính tín hiệu (signal features), và khoảng cách Euclid (Euclidean distance). Tuy nhiên, các phương pháp này có nhiều hạn chế trong môi trường thực tế. Chúng đòi hỏi kiến thức về kênh truyền dẫn và dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu. Học sâu cung cấp một giải pháp thay thế mạnh mẽ, cho phép hệ thống tự động học các đặc trưng quan trọng từ dữ liệu.Các dữ liệu như cảm biến thông minh, sáng tạo của con người, nhật ký hệ thống, công cụ giám sát được các tổ chức thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Công nghệ AI nhằm tạo ra các hệ thống tự học và nó có thể tìm được ý nghĩa của dữ liệu.

2.2. Ảnh Hưởng Của Nhiễu Và Fading Đến Phân Loại Điều Chế OFDM

Nhiễu và fading là hai yếu tố chính gây ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống phân loại điều chế OFDM. Nhiễu làm giảm tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR), làm cho việc phân biệt các loại điều chế trở nên khó khăn hơn. Fading gây ra sự biến đổi về biên độ và pha của tín hiệu, làm sai lệch các đặc trưng được sử dụng để phân loại. Học sâu có khả năng học các biểu diễn dữ liệu mạnh mẽ, giúp hệ thống chống lại các ảnh hưởng của nhiễu và fading.Các phần mềm có thể tự huấn luyện, học tập và ra quyết định các nhiệm vụ giống như con người.

2.3. Tại sao Cần Tiếp Cận Bằng Học Sâu Thay Vì Các Phương Pháp Khác

Các phương pháp truyền thống yêu cầu thiết kế đặc trưng thủ công, tốn thời gian và công sức, đồng thời không tối ưu trong môi trường phức tạp. Học sâu (Deep Learning) tự động học các đặc trưng từ dữ liệu, giảm thiểu sự can thiệp của con người và mang lại hiệu suất cao hơn. Khả năng thích ứng với các điều kiện kênh khác nhau và khả năng xử lý nhiễu tốt giúp học sâu trở thành lựa chọn ưu việt cho phân loại điều chế OFDM.

III. Cách Ứng Dụng Mạng CNN Vào Phân Loại Điều Chế OFDM Hiệu Quả

Mạng nơ-ron tích chập (CNN) là một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ, đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu hình ảnh và tín hiệu. Trong bài toán phân loại điều chế OFDM, CNN có thể được sử dụng để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ tín hiệu nhận được, sau đó phân loại chúng thành các loại điều chế khác nhau. Việc huấn luyện CNN đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn, nhưng kết quả mang lại có thể vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Việc tăng cường dữ liệu và tối ưu hóa kiến trúc CNN là những bước quan trọng để đạt được hiệu suất cao. Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network - DNN), qua sự kết hợp của dữ liệu đầu vào và trọng số để cố mô phỏng hoạt động của não người. Căn cứ từ dữ liệu đầu vào các yếu tố này làm việc cùng nhau để nhận biết, phân loại và mô tả chính xác các đối tượng.

3.1. Xây Dựng Kiến Trúc Mạng CNN Phù Hợp Cho Bài Toán

Kiến trúc CNN cần được thiết kế phù hợp với đặc điểm của tín hiệu OFDM. Các lớp tích chập (convolutional layers) có thể được sử dụng để trích xuất các đặc trưng cục bộ, trong khi các lớp gộp (pooling layers) giúp giảm kích thước dữ liệu và tăng tính bất biến. Việc lựa chọn số lượng lớp, kích thước bộ lọc, và hàm kích hoạt là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu suất. CNN có thể giúp tối ưu hóa, đưa ra các dự đoán gần đúng và tinh chỉnh để có độ chính xác.

3.2. Chuẩn Bị Dữ Liệu Huấn Luyện Cho Mạng CNN

Dữ liệu huấn luyện cần được chuẩn bị cẩn thận để đảm bảo CNN học được các đặc trưng quan trọng. Dữ liệu nên bao gồm các loại điều chế khác nhau, với các mức SNR khác nhau. Việc tăng cường dữ liệu (data augmentation) có thể được sử dụng để tăng số lượng dữ liệu huấn luyện và cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình.Mô hình học sâu thường được chia ra làm bốn kiểu học khác nhau là học có giám sát, học không giám sát và học bán giám sát.

3.3. Huấn Luyện Và Đánh Giá Hiệu Năng Của Mạng CNN

Quá trình huấn luyện CNN cần được thực hiện cẩn thận để tránh overfitting. Việc sử dụng các kỹ thuật regularization như dropout và batch normalization có thể giúp cải thiện hiệu suất. Hiệu năng của mô hình cần được đánh giá trên một tập dữ liệu kiểm tra độc lập để đảm bảo tính khách quan. Mạng nơ ron sâu được cấu tạo từ nhiều lớp, nút các lớp, nút này kết nối với nhau, lớp sau được tạo nên dựa trên lớp trước nhằm để tinh chỉnh và tối ưu hóa dự đoán hoặc phân loại.

IV. Giải Pháp AMC Dựa Trên Học Sâu Ứng Dụng Trong OFDM

Giải pháp AMC dựa trên học sâu cho hệ thống OFDM mang lại nhiều ưu điểm vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Khả năng tự động học đặc trưng, khả năng thích ứng với các điều kiện kênh khác nhau, và khả năng chống nhiễu tốt giúp hệ thống hoạt động hiệu quả trong môi trường thực tế. Việc triển khai giải pháp AMC dựa trên học sâu đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu huấn luyện và khả năng tính toán cao, nhưng lợi ích mang lại xứng đáng với công sức đầu tư. Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network - DNN), qua sự kết hợp của dữ liệu đầu vào và trọng số để cố mô phỏng hoạt động của não người. Căn cứ từ dữ liệu đầu vào các yếu tố này làm việc cùng nhau để nhận biết, phân loại và mô tả chính xác các đối tượng.

4.1. Các Bước Xây Dựng Hệ Thống AMC Học Sâu Hoàn Chỉnh

Xây dựng hệ thống AMC dựa trên học sâu bao gồm các bước: thu thập và chuẩn bị dữ liệu, thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron, huấn luyện mô hình, đánh giá hiệu năng, và triển khai hệ thống. Việc lựa chọn các công cụ và thư viện phù hợp (ví dụ: TensorFlow, Keras, PyTorch) là rất quan trọng. Thuật toán suy giảm độ dốc dùng để tính sai số các dự đoán gọi là quy...

4.2. Tích Hợp Hệ Thống AMC Học Sâu Vào Hệ Thống OFDM Thực Tế

Việc tích hợp hệ thống AMC dựa trên học sâu vào hệ thống OFDM thực tế đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả hai lĩnh vực. Các vấn đề như thời gian thực, độ trễ, và tiêu thụ năng lượng cần được xem xét cẩn thận. Việc tối ưu hóa mô hình và phần cứng là cần thiết để đạt được hiệu suất mong muốn.Các thuật toán học máy có thể đào tạo theo nhiều cách, với mỗi phương pháp sẽ có ưu, nhược điểm khác nhau. Dựa trên các phương pháp và cách học này, học máy được chia thành 4 loại.

V. Kết Quả Nghiên Cứu Ứng Dụng Học Sâu Độ Chính Xác Bao Nhiêu

Các kết quả nghiên cứu gần đây cho thấy học sâu có thể đạt được độ chính xác cao trong bài toán phân loại điều chế OFDM. Tuy nhiên, hiệu suất phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm kiến trúc mạng nơ-ron, lượng dữ liệu huấn luyện, và điều kiện kênh truyền dẫn. Việc so sánh hiệu suất của các phương pháp khác nhau là rất quan trọng để đánh giá tính hiệu quả của học sâu. Nhiều mục tiêu cốt lõi trong công nghệ AI đã đạt được trong thập kỷ 90, một trong số đó là AI đã thắng được đương kim vô định cờ vua thế giới.

5.1. So Sánh Hiệu Suất Của Học Sâu Với Các Phương Pháp Truyền Thống

So sánh học sâu với các phương pháp truyền thống như tỷ lệ khả năng và đặc trưng tín hiệu cho thấy học sâu có ưu thế vượt trội trong môi trường nhiễu và fading. Tuy nhiên, trong môi trường lý tưởng, các phương pháp truyền thống có thể đạt được hiệu suất tương đương. Việc đánh giá hiệu suất trong các điều kiện khác nhau là rất quan trọng.Các dữ liệu được gắn nhãn và có cấu trúc được các thuật toán học máy tận dụng để đưa ra dự đoán.

5.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác Của Mô Hình Học Sâu

Độ chính xác của mô hình học sâu bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm kiến trúc mạng nơ-ron, lượng dữ liệu huấn luyện, điều kiện kênh truyền dẫn, và các kỹ thuật regularization. Việc tối ưu hóa các yếu tố này là cần thiết để đạt được hiệu suất cao.Các thuật toán hồi quy phổ biến bao gồm: hồi quy tuyến tính đơn giản, hồi quy đa biến, thuật toán cây quyết định và hồi quy Lasso.

VI. Tương Lai Ứng Dụng Học Sâu Vào OFDM Tiềm Năng Phát Triển

Ứng dụng học sâu vào phân loại điều chế OFDM có nhiều tiềm năng phát triển trong tương lai. Việc kết hợp học sâu với các kỹ thuật khác, như học tăng cường và học chuyển giao, có thể giúp cải thiện hiệu suất và khả năng thích ứng. Học sâu cũng có thể được ứng dụng trong các hệ thống truyền thông tiên tiến như 5G và 6G. Nó cung cấp các thông số hiệu năng tốt hơn các thuật toán ML thông thường.

6.1. Kết Hợp Học Sâu Với Các Kỹ Thuật Học Máy Khác

Việc kết hợp học sâu với các kỹ thuật khác, như học tăng cường, có thể giúp hệ thống tự động tối ưu hóa các tham số và thích ứng với các điều kiện kênh thay đổi. Học chuyển giao có thể được sử dụng để tận dụng các mô hình đã được huấn luyện trên các tập dữ liệu khác nhau.Qua mỗi hành động, người chơi sẽ nhận được phần thưởng hoặc hình phạt tương ứng. Và qua mỗi lần như vậy, người chơi sẽ tích lũy kinh nghiệm cho mình và ở các lần tiếp theo, người chơi sẽ thực hiện được nhiều hành động tốt hơn.

6.2. Ứng Dụng Học Sâu Trong Các Hệ Thống Truyền Thông Tiên Tiến 5G 6G

Học sâu có thể được ứng dụng trong các hệ thống truyền thông tiên tiến như 5G và 6G để cải thiện hiệu suất và khả năng thích ứng. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm phân loại điều chế, ước lượng kênh, và quản lý tài nguyên.Alan Turing là nhà bác học rất nổi tiếng trong lĩnh vực AI với phép thử Turing “Turing Test”, phép thử này dùng để xác định máy tính thật sự có trí thông minh không.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ truyền thông vô tuyến, đặc biệt là các hệ thống 5G/6G, nhu cầu tối ưu hóa hiệu suất mạng và quản lý tài nguyên ngày càng trở nên cấp thiết. Hệ thống ghép kênh theo tần số trực giao (OFDM) được ứng dụng rộng rãi nhờ khả năng cải thiện hiệu quả sử dụng phổ và nâng cao chất lượng truyền dẫn. Tuy nhiên, việc phân loại điều chế tự động (AMC) trong các hệ thống này vẫn còn nhiều thách thức, đặc biệt khi tín hiệu bị ảnh hưởng bởi nhiễu và điều kiện kênh thay đổi liên tục. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là ứng dụng kỹ thuật học sâu (Deep Learning) để phát triển giải pháp phân loại điều chế tự động trong hệ thống OFDM, nhằm nâng cao độ chính xác phân loại và khả năng thích ứng trong môi trường thực tế.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào bốn dạng điều chế phổ biến trong hệ thống OFDM gồm BPSK, QPSK, 8-PSK và 16-QAM, với dữ liệu mô phỏng trong phạm vi SNR từ 0 dB đến 20 dB và kích thước FFT 256, 512, 1024. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất truyền thông vô tuyến, giúp tối ưu hóa sử dụng phổ tần, tăng thông lượng và giảm thiểu sai số trong quá trình giải điều chế. Kết quả nghiên cứu góp phần thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực viễn thông, đặc biệt trong các hệ thống vô tuyến thông minh và mạng không dây thế hệ mới.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: học sâu (Deep Learning) và kỹ thuật ghép kênh theo tần số trực giao (OFDM). Học sâu là một nhánh của học máy, sử dụng mạng nơ-ron sâu (DNN) để tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào, giảm thiểu sự can thiệp của con người trong quá trình xử lý. Mạng nơ-ron tích chập (CNN) được áp dụng để nhận dạng các mẫu tín hiệu phức tạp trong miền thời gian và tần số, giúp phân loại các dạng điều chế khác nhau với độ chính xác cao.

OFDM là kỹ thuật truyền thông đa sóng mang, chia luồng dữ liệu tốc độ cao thành nhiều sóng mang con trực giao, giảm thiểu nhiễu đa đường và tăng hiệu quả sử dụng phổ. Trong hệ thống OFDM, việc phân loại điều chế tự động (AMC) giúp máy thu nhận biết sơ đồ điều chế tín hiệu mà không cần thông tin bổ sung, từ đó giải điều chế chính xác và tối ưu hóa hiệu suất truyền dẫn.

Ba khái niệm chuyên ngành quan trọng được sử dụng gồm:

• Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR): Thước đo chất lượng tín hiệu, ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác phân loại.
• Ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix): Công cụ đánh giá hiệu năng phân loại, thể hiện số lượng dự đoán đúng và sai cho từng lớp điều chế.
• Các chỉ số hiệu năng (Accuracy, Precision, Recall, F1-score): Đánh giá toàn diện về khả năng phân loại của mô hình học sâu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được tạo mô phỏng dựa trên tín hiệu OFDM với bốn dạng điều chế BPSK, QPSK, 8-PSK và 16-QAM, kích thước FFT lần lượt là 256, 512 và 1024. Mỗi dạng điều chế được mô phỏng với 1000 mẫu cho mỗi mức SNR từ 0 dB đến 20 dB, chia thành 80% dữ liệu huấn luyện và 20% dữ liệu kiểm thử. Tín hiệu truyền qua kênh nhiễu Gaussian trắng cộng (AWGN) để phản ánh điều kiện thực tế.

Phương pháp phân tích sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNN) với kiến trúc gồm các lớp lọc, lớp chập, lớp gộp và lớp kết nối đầy đủ. Mô hình được huấn luyện bằng thuật toán tối ưu Adam với tốc độ học 10^-4, kích thước batch là 1, và số epoch là 10 để đạt hiệu quả hội tụ tốt nhất. Quá trình huấn luyện và đánh giá được thực hiện trên nền tảng PyTorch, đảm bảo tính linh hoạt và hiệu quả trong xử lý mô hình học sâu.

Các chỉ số đánh giá hiệu năng bao gồm độ chính xác (Accuracy), độ nhạy (Recall), độ đặc hiệu (Specificity), độ chuẩn xác (Precision) và F1-score, được tính toán dựa trên ma trận nhầm lẫn từ kết quả phân loại trên tập kiểm thử. Phương pháp này giúp đánh giá toàn diện khả năng phân loại điều chế của mô hình trong các điều kiện SNR khác nhau.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Độ chính xác phân loại tổng thể đạt trên 95% ở SNR từ 12 dB trở lên: Mô hình học sâu cho thấy hiệu suất phân loại cao với độ chính xác tổng thể vượt trội, đặc biệt khi SNR đạt mức trung bình và cao. Ở SNR 16 dB, độ chính xác đạt khoảng 98%, thể hiện khả năng phân biệt rõ ràng các dạng điều chế.

2. Hiệu năng phân loại tốt nhất với dạng điều chế BPSK và 16-QAM: Ma trận nhầm lẫn cho thấy tỷ lệ True Positive (TP) của BPSK và 16-QAM vượt 97%, trong khi các dạng QPSK và 8-PSK có độ chính xác thấp hơn khoảng 3-5%. Điều này phản ánh tính ổn định và đặc trưng rõ ràng của các dạng điều chế này trong môi trường nhiễu AWGN.

3. Ảnh hưởng của kích thước FFT đến hiệu năng phân loại: Kích thước FFT lớn hơn (1024) giúp mô hình trích xuất đặc trưng tốt hơn, nâng cao độ chính xác phân loại khoảng 2-3% so với kích thước FFT nhỏ (256). Điều này cho thấy việc lựa chọn tham số FFT phù hợp là yếu tố quan trọng trong thiết kế hệ thống.

4. Mô hình hội tụ nhanh với số epoch từ 5 đến 10: Hàm loss giảm dần và độ chính xác tăng ổn định qua các epoch, cho thấy quá trình huấn luyện hiệu quả. Việc chọn tốc độ học 10^-4 và batch size 1 giúp mô hình đạt hiệu quả tối ưu trong thời gian hợp lý.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiệu suất cao là nhờ khả năng tự động trích xuất đặc trưng của mạng CNN, giúp mô hình nhận diện các mẫu tín hiệu phức tạp mà không cần kiến thức chuyên sâu về tín hiệu. So với các phương pháp truyền thống dựa trên đặc tính thống kê hoặc tỷ lệ khả năng, giải pháp học sâu giảm thiểu sự phụ thuộc vào việc thiết kế bộ phân loại thủ công và ngưỡng quyết định.

Kết quả cũng phù hợp với các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực phân loại điều chế tự động, khẳng định tính ưu việt của học sâu trong môi trường có nhiễu và biến đổi kênh. Việc mô hình hoạt động tốt ở SNR thấp đến trung bình là điểm mạnh, giúp ứng dụng trong các hệ thống thực tế có điều kiện kênh không ổn định.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ đường thể hiện độ chính xác theo SNR và bảng ma trận nhầm lẫn minh họa chi tiết hiệu năng phân loại từng dạng điều chế, giúp trực quan hóa kết quả và hỗ trợ phân tích sâu hơn.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai mô hình học sâu trong hệ thống vô tuyến thực tế: Áp dụng giải pháp phân loại điều chế tự động dựa trên học sâu vào các thiết bị thu phát OFDM để nâng cao hiệu quả giải điều chế, giảm thiểu sai số và tăng thông lượng truyền dẫn. Thời gian thực hiện dự kiến trong vòng 12 tháng, do các đơn vị phát triển thiết bị và nhà mạng phối hợp thực hiện.

2. Tối ưu hóa tham số FFT và cấu trúc mạng CNN: Nghiên cứu mở rộng kích thước FFT và điều chỉnh kiến trúc mạng để phù hợp với các điều kiện kênh đa dạng, nhằm nâng cao độ chính xác phân loại trong môi trường thực tế phức tạp. Khuyến nghị thực hiện trong 6 tháng tiếp theo bởi nhóm nghiên cứu và kỹ sư phần mềm.

3. Phát triển bộ dữ liệu thực tế và đa dạng hơn: Thu thập và xây dựng bộ dữ liệu tín hiệu điều chế trong các môi trường truyền thông khác nhau, bao gồm kênh fading, nhiễu đa dạng để huấn luyện và kiểm thử mô hình, giúp tăng khả năng khái quát và ứng dụng rộng rãi. Thời gian thực hiện khoảng 18 tháng, phối hợp với các trung tâm nghiên cứu và doanh nghiệp viễn thông.

4. Tích hợp giải pháp AMC vào hệ thống quản lý tài nguyên mạng: Kết hợp mô hình phân loại điều chế tự động với các thuật toán quản lý tài nguyên để tối ưu hóa phân bổ phổ tần và công suất phát, nâng cao hiệu suất tổng thể của mạng vô tuyến. Đề xuất triển khai trong 1-2 năm, do các nhà cung cấp giải pháp mạng và nhà nghiên cứu AI phối hợp thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật viễn thông: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về ứng dụng học sâu trong phân loại điều chế, giúp nâng cao hiểu biết và phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

2. Kỹ sư phát triển hệ thống truyền thông vô tuyến: Tham khảo để áp dụng các giải pháp học sâu vào thiết kế và tối ưu hóa hệ thống OFDM, cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của mạng.

3. Doanh nghiệp công nghệ và viễn thông: Hướng đến việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong sản phẩm và dịch vụ, nâng cao khả năng cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu thị trường về mạng không dây thế hệ mới.

4. Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng chiến lược phát triển công nghệ AI trong viễn thông, thúc đẩy đổi mới sáng tạo và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên phổ tần.

Câu hỏi thường gặp

1. Học sâu khác gì so với học máy truyền thống trong phân loại điều chế?
   Học sâu sử dụng mạng nơ-ron sâu để tự động trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào, giảm thiểu sự can thiệp của con người và xử lý tốt dữ liệu phi cấu trúc như tín hiệu phức tạp. Trong khi đó, học máy truyền thống thường dựa vào đặc trưng được thiết kế thủ công và có giới hạn trong khả năng xử lý dữ liệu phức tạp.

2. Tại sao chọn OFDM làm nền tảng nghiên cứu?
   OFDM là kỹ thuật truyền thông phổ biến trong các hệ thống 5G/6G nhờ khả năng chống nhiễu đa đường và sử dụng phổ hiệu quả. Việc phân loại điều chế tự động trong OFDM giúp nâng cao hiệu suất truyền dẫn và thích ứng linh hoạt với điều kiện kênh thay đổi.

3. Mô hình học sâu có thể áp dụng trong môi trường kênh thực tế không?
   Mô hình được huấn luyện trên dữ liệu mô phỏng AWGN có thể mở rộng sang môi trường thực tế nếu được huấn luyện thêm với dữ liệu thực tế đa dạng, bao gồm các kênh fading và nhiễu phức tạp. Việc thu thập và xử lý dữ liệu thực tế là bước quan trọng để đảm bảo hiệu năng mô hình.

4. Làm thế nào để cải thiện hiệu suất phân loại ở SNR thấp?
   Có thể áp dụng các kỹ thuật như tăng cường dữ liệu, sử dụng mạng nơ-ron sâu phức tạp hơn, hoặc kết hợp nhiều mô hình chuyên biệt cho từng mức SNR để nâng cao độ chính xác phân loại trong điều kiện nhiễu mạnh.

5. Giải pháp này có thể mở rộng cho các dạng điều chế khác không?
   Có thể mở rộng bằng cách huấn luyện mô hình với bộ dữ liệu đa dạng hơn, bao gồm nhiều dạng điều chế khác nhau. Tuy nhiên, cần điều chỉnh kiến trúc mạng và tham số huấn luyện để đảm bảo hiệu quả phân loại cho các dạng điều chế mới.

Kết luận

• Ứng dụng học sâu trong phân loại điều chế tự động cho hệ thống OFDM giúp nâng cao độ chính xác phân loại, đặc biệt với các dạng điều chế BPSK và 16-QAM.
• Mô hình CNN được thiết kế và huấn luyện hiệu quả trên dữ liệu mô phỏng với các tham số SNR và kích thước FFT đa dạng.
• Kết quả nghiên cứu góp phần thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong truyền thông vô tuyến, hỗ trợ phát triển các hệ thống mạng thông minh và thích ứng.
• Đề xuất triển khai thực tế, tối ưu hóa mô hình và mở rộng bộ dữ liệu để nâng cao khả năng ứng dụng trong môi trường truyền thông phức tạp.
• Khuyến khích các nhà nghiên cứu, kỹ sư và doanh nghiệp viễn thông tiếp tục phát triển và ứng dụng giải pháp nhằm nâng cao hiệu suất mạng không dây thế hệ mới.

Hành động tiếp theo là triển khai thử nghiệm mô hình trong môi trường thực tế và mở rộng nghiên cứu về các dạng điều chế phức tạp hơn, đồng thời tích hợp giải pháp vào hệ thống quản lý tài nguyên mạng để tối ưu hóa hiệu suất tổng thể.