BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

VŨ THANH QUANG

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MƠ HÌNH, THUẬT TỐN ƯỚC LƯỢNG
SUY HAO TRUYỀN SÓNG VÀ HƯỚNG SÓNG TỚI TRONG
HỆ THỐNG VÔ TUYẾN ĐA ANTEN Ở TẦN SỐ 28GHZ VÀ 38GHZ

Ngành: Kỹ thuật viễn thơng
Mã số: 9520208
TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

Hà Nội - 2023


Cơng trình được hồn thành tại:
Đại học Bách khoa Hà Nội
Người hướng dẫn khoa học: GS.TS. Vũ Văn Yêm

Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:
Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ
cấp Đại học Bách khoa Hà Nội họp tại Đại học Bách khoa Hà Nội
Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm 2023

Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Đại học Bách khoa Hà Nội
2. Thư viện Quốc gia Việt Nam

MỞ ĐẦU
Luận án tập trung nghiên cứu đề xuất các mơ hình suy hao truyền sóng
ở dải sóng millimet, tập trung ở dải tần số 28 GHz và 38 GHz dựa trên mơ
hình thuật tốn khai phá dữ liệu. Luận án cũng tập trung vào phát triển giải
pháp, hệ thống, thuật tốn ước lượng các tham số hướng sóng tới của tín hiệu
vơ tuyến ở dải sóng này sử dụng các kiến trúc máy thu trung tần số định
nghĩa chức năng bằng phần mềm với tốc độ lấy mẫu thấp.
Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Luận án nghiên cứu phát triển, xây dựng, ước lượng mơ hình suy hao
truyền sóng ở dải sóng millimet và đề xuất, cải tiến hệ thống, thuật tốn xác
định hướng sóng tới của tín hiệu trong hệ thống vơ tuyến ở dải sóng millimet.
Luận án tập trung nghiên cứu xây dựng mơ hình cho bài tốn ước lượng suy
hao truyền sóng dựa trên xử lý dữ liệu, khai phá dữ liệu. Luận án đề xuất
kiến trúc hệ thống thu vơ tuyến và thuật tốn ước lượng hướng sóng tới của
tín hiệu tương quan và khơng tương quan dùng giải thuật độ phân giải cao
trong hệ thống vơ tuyến ở dải sóng millimet sử dụng nhiều anten.
Đối tượng nghiên cứu:
- Hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng millimet.
- Kênh truyền sóng trong hệ thống vơ tuyến đa anten ở dải sóng
millimet.
- Xử lý tín hiệu miền không gian và thời gian trong hệ thống vơ tuyến ở
dải sóng millimet.
- Kỹ thuật, thuật tốn ước lượng tham số tín hiệu kênh vơ tuyến ở dải
sóng millimet, trong đó tập trung vào hướng sóng tới.
Phạm vi nghiên cứu của luận án:
- Mơ hình suy hao truyền sóng ở dải sóng millimet trong mơi trường đơ thị.
- Hướng sóng tới của tín hiệu vơ tuyến trong mặt phẳng phương vị
- Hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng millimet hoạt động ở dải tần
28 GHz và 38 GHz

Phương pháp nghiên cứu:
Phương pháp nghiên cứu của luận án bao gồm việc nghiên cứu lý
thuyết, xây dựng mô hình, đề xuất, cải tiến các thuật tốn xử lý dữ liệu, xử
lý tín hiệu kết hợp với mơ phỏng trên máy tính.
Cấu trúc của Luận án:
Luận án gồm 3 chương với nội dung tóm tắt như sau:
Chương 1: Hệ thống và kênh truyền vô tuyến đa anten ở dải sóng
millimet.
Chương 2: Thuật tốn xử lý dữ liệu trong ước lượng mơ hình suy hao
truyền sóng ở dải sóng mm.

1


Chương 3: Giải pháp xác định hướng sóng tới của nguồn tín hiệu vơ
tuyến ở dải sóng mm.
Phần kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án.
Những đóng góp của luận án:
1) Đề xuất giải pháp, hướng tiếp cận dựa trên thuật tốn học máy hồi
quy tuyến tính và K-Nearest Neighbor trong xây dựng mơ hình suy hao
truyền sóng ở tần số 28 GHz và 38 GHz; đề xuất các phương pháp xử lý dữ
liệu trong mơ hình suy hao truyền sóng ở dải sóng mm như sử dụng số mũ
suy hao truyền sóng tham chiếu, nội suy dữ liệu, sai số bình phương tối thiểu.
2) Đề xuất giải pháp, mơ hình hệ thống thu đa anten ở tần số 28 GHz
và 38 GHz xác định hướng sóng tới của tín hiệu vơ tuyến trong mặt phẳng
phương vi. Hệ thống, giải pháp đề xuất dựa trên đa kênh thu song song sử
dụng kiến trúc máy thu vô tuyến trung tần số định nghĩa chức năng bằng
phần mềm kết hợp bộ di pha 90 độ thực hiện phép trực giao cầu phương và
thuật toán độ phân giải cao phân loại tín hiệu đa đường có khả năng ước
lượng hướng sóng tới của tín hiệu tương quan và khơng tương quan với độ

chính xác, độ phân giải cao với một số lượng mẫu nhỏ.
CHƯƠNG 1: HỆ THỐNG VÀ KÊNH TRUYỀN VƠ TUYẾN ĐA
ANTEN Ở DẢI SĨNG MILLIMET
1.1 Truyền sóng ở dải sóng millimet
Một số nghiên cứu về truyền sóng ở các tần số 28 GHz, 38 GHz khi
cung cấp dịch vụ ngoài trời và trong nhà cho thấy ở tần số 38 GHz, cường
độ tín hiệu trong nhà và độ trễ tín hiệu cho thấy khả năng tiếp nhận tín hiệu
yếu, không cung cấp dịch vụ tốt cho người dùng trong nhà từ các trạm gốc
cố định bên ngoài. Đối với dải tần 28 GHz cho kết quả tốt cả trong nhà và
ngồi trời [15][16].
Dải sóng milimét (hay cơng nghệ Millimeter Wave) rất tiềm năng cho
hệ thống thông tin di động thế hệ mới nhưng mới chỉ được quan tâm khai
thác trong vài năm gần đây.
1.2 Các mơ hình suy hao truyền sóng ở dải sóng millimet
1.2.1 Mơ hình suy hao truyền sóng trong khơng gian tự do
Mơ hình suy hao truyền sóng trong khơng gian tự do được sử dụng để
dự đốn cường độ tín hiệu thu được trong mơi trường có tầm nhìn thẳng
(LOS), nơi khơng có chướng ngại vật giữa máy phát và máy thu. Trong thực

2


tế lan truyền sóng trong điều kiện khơng gian tự do có khả năng xảy ra như
trong thơng tin vệ tinh, thông tin vi ba, thông tin di động ở các vùng ngoại ơ.
1.2.2 Mơ hình 3GPP TR 38.900
Tổ chức 3GPP (Third Generation Partnership Project) là tổ chức chuẩn
hóa các công nghệ mạng thông tin di động tế bào đã tiến hành đo đạc và đánh
giá mơ hình suy hao đường truyền trong dải sóng millimeter wave trong các
điều kiện khác nhau [20][21]. Tổ chức 3GPP đã đưa ra chuẩn 3GPP TR
38.900 là mơ hình kênh truyền cho phổ tần số trên 6GHz và có nhiều phiên

bản khác nhau. Ở đây ta đề cập tới phiên bản mới nhất 3GPP TR 38.900-f00
được cơng bố ngày 22/06/2018. Theo đó mơ hình truyền sóng được phân
tích chi tiết với nhiều kịch bản khác nhau.
1.2.3 Mơ hình Stanford University Interim Model
Đây là mơ hình được phát triển bởi đại học Stanford. Bán kính cell cho
mỗi SUI từ 0.1km đến 8km. Tính tốn được thực hiện cho chiều cao anten,
trạm base station (ℎ 𝑇𝑋 ) trong khoảng từ 10m đến 80m và chiều cao anten
thu (ℎ𝑅𝑋 ) trong khoảng từ 2m đến 10m
1.2.4 Mô hình suy hao NYU
Việc kết hợp xác suất vào mơ hình suy hao truyền sóng cung cấp một
mơ hình thay thế cho các mơ hình suy hao truyền sóng theo khoảng cách
truyền thống. Hiện nay có hai mơ hình suy hao truyền sóng trong khơng gian
được sử dụng để tham chiếu đó là mơ hình tham chiếu khoảng cách khơng
gian (close – in free space reference distance viết tắt là mơ hình CI) và mơ
hình suy hao trong phạm vi hẹp của dữ liệu floating – intercept (mơ hình FI)
[24].
1.3 Kênh vơ tuyến ở dải sóng mm
1.3.1 Bộ dị kênh vô tuyến
Để nghiên cứu về kênh vô tuyến ở dải sóng mm, người ta thường sử
dụng cơng cụ là các bộ dò kênh. Trong một hệ thống truyền đa đường, kênh
vô tuyến phụ thuộc vào tần số, thời gian và vị trí. Do đó, các thơng số chính
mơ tả đặc trưng của kênh đó là hướng sóng đi (DOD: Direction of
Departure), hướng sóng đến (DOA: Direction of Arrival), thời gian trễ truyền
sóng, tần số Doppler. Để xác định được các hàm tốn học biểu diễn kênh vơ
tuyến như đáp ứng xung (CIR), hàm truyền người ta thường sử dụng các bộ
dị kênh, qua đó chúng ta có thể ước lượng thông số kênh truyền và cải thiện
hiệu suất hệ thống [25].
1.3.2 Mô phỏng kênh vô tuyến

3



Sử dụng cơng cụ mơ phỏng bộ dị kênh NYUSIM, nghiên cứu sinh thực
hiện mô phỏng ở dải tần 28 GHz và 38 GHz.
1.4 Các vấn đề tồn tại cần nghiên cứu giải quyết
Ở dải tần số siêu cao hay ở dải sóng mm này cịn nhiều vấn đề thách
thức cả về lý thuyết lẫn công nghệ cần phải giải quyết. Về mặt cơng nghệ, ở
dải sóng mm các thách thức cần phải giải quyết như công nghệ thiết kế, chế
tạo anten có kích thước nhỏ nhưng vẫn đảm bảo các tính năng, tham số kỹ
thuật như hệ số khuếch đại đủ lớn, hiệu suất cao để bù lại sự suy hao nhiều
hệ thống trong môi trường truyền dẫn vô tuyến [30][31]. Thiết kế, chế tạo và
tích hợp các mơ đun thu phát ở dải sóng millimet như các bộ khuếch đại tạp
âm thấp, bộ trộn, bộ khuếch đại công suất vẫn cịn nhiều vấn đề cơng nghệ
cần phải nghiên cứu, đầu tư [32]. Về kênh truyền vô tuyến ở dải sóng là này
vẫn là chủ đề đang thu hút được sự quan tâm nghiên cứu của cộng đồng khoa
học trong và ngoài nước [33]-[36]. Ở dải tần số này, ngoài vấn đề cần phải
giải quyết như fading đa đường thì hiệu ứng Doppler cũng là vấn đề lớn. Đặc
biệt mơ hình kênh, mơ hình suy hao kênh truyền sóng ở dải sóng millimet,
xác định các đặc tính, tham số của kênh vơ tuyến ở dải sóng này cịn nhiều
vấn đề cả thực nghiệm và lý thuyết phải giải quyết [37][38].
1.5 Kết luận chương
Chương 1 đã đưa ra những nghiên cứu một cách khái quát về những đặc
trưng của truyền sóng vơ tuyến ở dải sóng mm và trình bày các mơ hình suy
hao truyền sóng ở dải sóng mm đó là các mơ hình suy hao truyền sóng trong
khơng gian tự do, mơ hình SUI, mơ hình NYU và mơ hình 3GPP. Trong
Chương 1, nghiên cứu sinh đã trình bày tổng thể về kênh truyền vơ tuyến ở
dải sóng milimét, các tham số của kênh vô tuyến đa đường, suy hao kênh
truyền. Nghiên cứu sinh đã thực hiện mô phỏng 2 trường hợp kênh truyền
MIMO 2x2 ở 2 tần số 28 GHz và kênh truyền MIMO 8x8 ở tần số 38 GHz
sử dụng phần mềm NYSIM. Từ các kết quả mô phỏng như đáp ứng xung,

hàm công suất trễ của kênh, Doppler… giúp ta tìm ra những tham số kênh
truyền làm nền tảng cho thiết kế hệ thống cũng như cho ước lượng kênh
truyền ở phía thu. Chương 1 cũng phân tích làm rõ các vấn đề cịn tồn tại cần
giải quyết về hệ thống vô tuyến, kênh truyền vơ tuyến ở dải sóng mm đó là
vấn đề, phương pháp, cách tiếp cận xây dựng mơ hình suy hao kênh để phù
hợp với thực tế nhất là môi trường truyền sóng đơ thị đầy biến động ở nước
ta và giải pháp để xác định, ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu trong hệ
thống vơ tuyến ở dải sóng mm. Các nội dung cần phải nghiên cứu đề xuất
này lần lượt được trình bày ở các chương 2 và chương 3 của luận án.

4


CHƯƠNG 2: THUẬT TOÁN XỬ LÝ DỮ LIỆU TRONG ƯỚC
LƯỢNG MƠ HÌNH SUY HAO TRUYỀN SĨNG Ở DẢI SĨNG
MILIMET
2.1 Thuật tốn học máy trong ước lượng mơ hình suy hao truyền
sóng dải sóng milimet
2.1.1 Thuật tốn Hồi quy tuyến tính
Hồi quy tuyến tính là phương pháp thống kê để hồi quy dữ liệu với biến
phụ thuộc có giá trị liên tục trong khi biến độc lập có thể có một trong hai giá
trị liên tục hoặc giá trị phân loại. Khi sử dụng hồi quy tuyến tính, mục tiêu là
tìm được một đường thẳng có thể tạo được sự phân bố gần nhất với hầu hết
các điểm, do đó điều quan trọng nhất là giảm khoảng cách (sai số) của các
điểm dữ liệu cho đến đường đó, có nghĩa rằng cần phải làm cho sai số dự
đoán là nhỏ nhất tại tất cả các cặp dữ liệu đầu vào, đầu ra.
Để phân tích hồi quy có kết quả gần đúng nhất thì khơng thể thiếu các
phương tiện tối thiểu. Để dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng theo khoảng
cách, tác giả đề xuất sử dụng hồi quy tuyến tính với phương tiện tối thiểu
Minimum Mean Squared Error (MMSE) cho mơ hình Close-in (CI) và Least

Square Error (LSE) với mơ hình Floating-intercept (FI).
MSE:
𝑚

𝑚

1
1
𝐽(𝜃0 , 𝜃1 ) =
∑(𝑦̂𝑙 − 𝑦𝑖 )2 =
∑(ℎ𝜃 (𝑥𝑖 ) − 𝑦𝑖 )2
2𝑚
2𝑚
𝑖=1

(2.1)

𝑖=1

LSE:
𝑚

1
𝐿(𝜃0 , 𝜃1 ) = ∑(𝑦̂𝑙 − 𝑦𝑖 )2
2

(2.2)

𝑖=1


Tác giả đề xuất quá trình thực hiện quá trình xử lý tập dữ liệu LOS và
NLOS để dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật tốn Hồi quy
tuyến tính như lưu đồ Hình 2.1.

5


Hình 2.1 Sơ đồ dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật
tốn Hồi quy tuyến tính
2.1.2 Thuật toán K-Nearest Neighbor
Thuật toán Nearest-Neighbor sử dụng những quan sát trong tập huấn
luyện T ở không gian đầu vào x để tạo ra. Đặc biệt, với k điểm lân cận nhất
thì được xác định như sau [10]:
𝑌̂(𝑥) =

1
𝑘

∑

𝑦𝑖

(2.7)

𝑥𝑖 ∈𝑁𝑘 (𝑥)

Trong đó 𝑁𝑘 (𝑥) là lân cận của x được xác định bởi 𝑘 điểm gần 𝑥𝑖 nhất
trong tập huấn luyện. Lân cận ở đây là một đại lượng, được tính theo khoảng
cách. Vì vậy, điều này có nghĩa rằng, chúng ta tìm 𝑘 điểm 𝑥𝑖 có khoảng cách
gần 𝑥 nhất ở khơng gian dữ liệu đầu vào và sau đó tính trung bình cộng

metric của chúng.
Tác giả đề xuất q trình thực hiện quá trình xử lý tập dữ liệu LOS và

6


NLOS để dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng như lưu đồ Hình 2.2.

Hình 2.2 Sơ đồ dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật
tốn KNN
2.2 Mơ phỏng mơi trường truyền sóng
2.2.1 Mơ phỏng mơi trường truyền sóng
Khu đơ thị Times City và khn viên trường trường THPT Nguyễn Huệ
với chiều cao và công suất anten phát khác nhau. Thực hiện mô phỏng trên
phần mềm Wireless Insite.
Times City là khu đô thị hiện đại với sự kết hợp kiến trúc của nhiều nhà
cao tầng. Trong khi đó khn viên trường trường THPT Nguyễn Huệ có
nhiều cây xanh, các tòa nhà của trường thấp, đây là một địa điểm phù hợp
với một microcell tiêu chuẩn.
Q trình mơ phỏng được thực hiện theo các bước sau:
1. Xây dựng mơ hình mơ phỏng mơi trường truyền sóng tại khu đô thị
Times City và trường THPT Nguyễn Huệ.
2. Cài đặt một anten phát theo các kịch bản tương ứng với độ cao 7 m
và 17 m, tần số phát 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm và 43
dBm; anten thu có chiều cao mặc định là 1,5 m.
3. Đặt ngẫu nhiên trong mơ hình mơ phỏng 40 điểm anten thu LOS và

7



40 điểm anten thu NLOS.
Công cụ mô phỏng: Phần mềm Wireless Insite.
2.2.2 Kết quả dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng bằng hai thuật
tốn đề xuất
Đối với khu đơ thị Time City
Kịch bản mô phỏng 1: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và
38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 7 m.
Kết quả dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật tốn Hồi
quy tuyến tính cho thấy ở tần số 28 GHz và 38 GHz, giá trị số mũ suy hao
trung bình trong điều kiện LOS lần lượt là 1,81 và 1,84, trong điều kiện
NLOS là 3,58 và 3,63. Giá trị số mũ suy hao này rất hợp lý khi so sánh với
mơ hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho
mơi trường đơ thị có hiệu ứng shadow). Số mũ suy hao tăng khi tần số máy
phát tăng lên, điều này cho thấy rằng tần số tăng lên làm cho số mũ suy hao
cũng tăng theo. Độ lệch chuẩn trong mơ hình CI do hiện tượng shadow
fading có giá trị lớn.
Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor cho thấy số mũ suy hao
truyền sóng giống với số mũ suy hao khi xử lý bằng thuật toán Hồi quy tuyến
tính, nhưng độ lệch chuẩn được tối ưu bằng thuật toán K-Nearest Neighbor
thấp hơn và giá trị này phụ thuộc vào giá trị k.
Điều này cho thấy thuật toán K-Nearest Neighbor cho kết quả tối ưu
cuối cùng đối với mô hình CI tốt hơn thuật tốn Hồi quy tuyến tính.
Tuy nhiên, kết quả mơ hình FI (NLOS) thì khác biệt rất nhiều do thuật
toán K-Nearest Neighbor thực hiện lựa chọn k điểm dữ liệu liền kề gần nhất
để tính giá trị của điểm mới làm cho các tham số của mơ hình FI (NLOS)
thay đổi liên tục và tạo ra sự khác biệt lớn và khơng chính xác.
Kịch bản mơ phỏng thứ 2: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz
và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 7 m.
Kết quả dự đoán mơ hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật tốn Hồi
quy tuyến tính cho thấy số mũ suy hao và độ lệch chuẩn điều kiện LOS trong

mơ hình Close-in gần như không thay đổi luôn bằng 1,81 cho tần số 28 GHz
và 1,84 cho tần số 38 GHz. Tuy nhiên, đối với điều kiện NLOS thì số mũ
suy hao và độ lệch chuẩn tăng lên một chút so với công suất 35 dBm. Các
giá trị tham số của mơ hình FI (NLOS) vẫn cho kết quả hợp lý.
Khi sử dụng thuật toán K- Nearest Neighbor, số mũ suy hao trong mơ
hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật tốn Hồi quy
tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và
NLOS thấp hơn nhiều. Tuy nhiên, kết quả mơ hình FI (NLOS) cịn nhiều

8


khác biệt, đặc biệt là các tham số tồn tại cả các giá trị âm. Vì vậy thuật tốn
KNN khơng phù hợp với việc dự đốn mơ hình FI (NLOS).
Kịch bản mô phỏng thứ 3: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz
và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 17 m.
Kết quả dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật tốn Hồi
quy tuyến tính so với kịch bản 1 ở cùng công suất máy phát 35 dBm, Bảng
trên cho thấy khi tăng chiều cao anten phát lên 17 m thì số mũ suy hao của
mơ hình CI (LOS) khơng thay đổi nhiều so với số mũ suy hao của CI (LOS)
khi chiều cao anten phát là 7 m, lần lượt là 1,80 cho 28 GHz và 1,84 cho 38
GHz.
Tuy nhiên, đối với mơ hình CI (NLOS) khi tăng chiều cao anten phát
thì số mũ suy hao và độ lệch chuẩn đều thấp hơn một chút so với số mũ suy
hao và độ lệch chuẩn trong trường hợp anten cao 7 m. Điều này có nghĩa
rằng, chiều cao anten đã ảnh hưởng đến số mũ suy hao và độ lệch chuẩn.
Trong kịch bản này, số mũ suy hao ở tần số 38 GHz cũng lớn hơn so
với ở tần số 28 GHz. Độ lệch chuẩn trong mơ hình CI (NLOS) do ảnh hưởng
của shadow fading còn lớn.
Khi sử dụng thuật toán K- Nearest Neighbor, kết quả cho thấy số mũ

suy hao trong mơ hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng
thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai
điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mơ hình FI
(NLOS) cho kết quả thiếu chính xác (kết quả âm).
Kịch bản mơ phỏng thứ 4: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz
và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 17 m.
Kết quả dự đốn mơ hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật tốn Hồi
quy tuyến tính tương tự như kết quả của kịch bản 3, ở cùng chiều cao 17 m,
tăng công suất lên 43 dBm thì số mũ suy hao và độ lệch chuẩn của mơ hình
CI (LOS) khơng thay đổi, cịn mơ hình CI (NLOS) hai giá trị này tăng lên
một chút không đáng kể. Số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn hơn ở tần số
28 GHz.
Khi sử dụng thuật toán K- Nearest Neighbor, ta thấy số mũ suy hao
trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật tốn
Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện
LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mơ hình FI (NLOS) cho kết
quả thiếu chính xác hay khơng sử dụng được thuật tốn KNN cho mơ hình
FI (NLOS).
Đối với Trường THPT Nguyễn Huệ
Kịch bản 1: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz,
công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 7 m.

9


Khi sử dụng thuật tốn hồi quy tuyến tính, kết quả cho thấy ở tần số 28
GHz và 38 GHz, giá trị số mũ suy hao trung bình trong mơ hình CI (LOS)
lần lượt là 2,40 và 2,42, trong mơ hình CI (NLOS) là 4,37 và 4,43. Giá trị số
mũ suy hao này hợp lý khi so sánh với mô hình lý thuyết (số mũ suy hao
trong khơng gian tự do bằng 2 và 3-5 cho mơi đơ thị có hiệu ứng shadow).

Số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn hơn ở tần số 28 GHz, điều đó có
nghĩa rằng tần số cũng ảnh hưởng đến số mũ suy hao.
Độ lệch chuẩn trong mơ hình CI do hiện tượng shadow fading có giá trị
lớn.
So với khu vực khu đô thị Times City, số mũ suy hao và độ lệch chuẩn
của mơ hình CI tại khu vực trường THPT Nguyễn Huệ đều lớn hơn nhiều
do khu vực Times City trong có hiệu ứng đường hầm (tunnel effect).
Khi sử dụng thuật tốn KNN số mũ suy hao của mơ hình CI giống với
kết quả sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính, nhưng độ lệch chuẩn thấp hơn
nhiều. Điều đó chứng tỏ thuật toán KNN cho kết quả tối ưu mơ hình CI tốt
hơn thuật tốn Hồi quy tuyến tính. Tuy nhiên ở mơ hình FI (NLOS) kết quả
có nhiều khác biệt, thiếu chính xác.
Kịch bản 2: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz,
công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 7 m.
Khi sử dụng thuật tốn hồi quy tuyến tính, số mũ suy hao trong mơ hình
CI ở tần số 28 GHz là 2,43 cho LOS, 4,42 cho NLOS và ở tần số 38 GHz là
2,45 cho LOS, 4,48 cho NLOS. Ta thấy số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn
hơn so với tần số 28 GHz. Hơn nữa, so với kịch bản 1 thì số mũ suy hao ở
công suất 43 dBm cao hơn số mũ suy hao với cơng suất 35 dBm. Điều đó
chứng tỏ cơng suất máy phát của anten ảnh hưởng đến số mũ suy hao. Hơn
nữa, do ảnh hưởng của hiệu ứng shadow fading lớn nên độ lệch chuẩn của
mơ hình CI cũng lớn.
Khi sử dụng thuật toán KNN số mũ suy hao trong mơ hình CI giống với
số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật tốn Hồi quy tuyến tính nhưng giá
trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều.
Kết quả của FI (NLOS) cịn nhiều khác biệt do mơ hình FI bị giới hạn bởi số
liệu của phép đo và trong quá trình tối ưu việc lựa chọn k điểm gần nhất dựa
trên tính tốn khoảng cách giữa điểm huấn luyện và điểm mới đã làm cho
kết quả có sự sai.
Kịch bản 3: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz,

công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 17 m.
Khi sử dụng thuật toán hồi quy tuyến tính, số mũ suy hao của LOS và
NLOS ở tần số 28 GHz lần lượt là 2,67 và 3,98, còn ở tần số 38 GHz tương
ứng là 2,64 và 4,13. So với kịch bản 1, ở cùng công suất máy phát 35 dBm,
số mũ suy hao của mô hình CI trong trường hợp chiều cao anten phát 17 m

10


lớn hơn so với trường hợp anten phát cao 7 m. Điều đó chứng tỏ chiều cao
anten ảnh hưởng đến số mũ suy hao, khi anten càng cao thì số mũ suy hao
càng lớn. Giá trị số mũ suy hao này rất hợp lý khi so sánh với mơ hình lý
thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho mơi trường
đơ thị có hiệu ứng shadow). Giá trị độ lệch chuẩn do còn lớn zdo ảnh hưởng
của hiệu ứng shadow. Do hạn chế của phép đo làm cho kết quả mơ hình FI
(NLOS) có nhiều khác biệt và thiếu chính xác.
Khi sử dụng thuật tốn KNN số mũ suy hao trong mơ hình CI giống với
số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật tốn Hồi quy tuyến tính nhưng giá
trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều.
Các tham số của mơ hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác.
Kịch bản 4: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz,
công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 17 m.
Khi sử dụng thuật toán hồi quy tuyến tính, số mũ suy hao của LOS và
NLOS ở tần số 28 GHz lần lượt là 2,70 và 4,01, còn ở tần số 38 GHz tương
ứng là 2,67 và 4,17. So với kịch bản 3, ở cùng độ cao 17 m, số mũ suy hao
của mơ hình CI trong trường hợp công suất máy phát 43 dBm lớn hơn so với
trường hợp công suất máy phát 35 dBm. Giá trị số mũ suy hao này rất hợp
lý khi so sánh với mơ hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do
bằng 2 và 3-5 cho môi đô thị có hiệu ứng shadow). Do ảnh hưởng của hiệu
ứng shadow nên giá trị độ lệch chuẩn trong mơ hình CI còn lớn, dao động từ

40 dB đến 55 dB. Kết quả mơ hình FI (NLOS) có nhiều khác biệt và thiếu
chính xác.
Khi sử dụng thuật tốn KNN số mũ suy hao trong mơ hình CI giống với
số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá
trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều.
Các tham số của mơ hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác.
2.2.3. So sánh với kết quả của 3GPP và NYU Wireless
Kết quả đạt được với nhiều kịch bản khác nhau cho thấy khi tăng tần số
phát, công suất máy phát và chiều cao anten phát đều làm cho số mũ suy hao
tăng
Độ lệch chuẩn đạt được khi sử dụng thuật tốn Hồi quy tuyến tính cịn
cao, nhưng khi sử dụng thuật tốn KNN thì giá trị độ lệch chuẩn không sai
lệch nhiều so với công thức 3GPP
Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor cho thấy số mũ suy hao
truyền sóng giống với số mũ suy hao khi xử lý bằng thuật tốn Hồi quy tuyến
tính, nhưng độ lệch chuẩn được tối ưu bằng thuật toán K-Nearest Neighbor
thấp hơn và giá trị này phụ thuộc vào giá trị k.

11


Các kết quả về số mũ suy hao và độ lệch chuẩn của mơ hình CI sau khi
tối ưu cũng tương đương với kết quả của NYU Wireless trong dự án đo ở
thành phố New York, điều này chứng minh được tính hợp lý của các kết quả
này
Đối với mơ hình FI (NLOS), khi sử dụng thuật tốn Hồi quy tuyến tính
kết quả đạt được khá tương đồng với kết quả của NYU Wireless
Đối với mơ hình FI (NLOS), thuật tốn KNN khơng phù hợp hay cho
kết quả thiếu tin cậy.
Kết luận Chương 2

Trong chương 2 này, tác giả đã ứng dụng hai thuật toán cơ bản của Học
máy là Hồi quy tuyến tính và K-Nearest Neighbor để xây dựng mơ hình suy
hao truyền sóng ở tần số 28 GHz và 38 GHz. Thuật tốn Hồi quy tuyến tính
dựa trên việc giảm khoảng cách (sai số) của các điểm dữ liệu cho đến đường
thẳng tuyến tính cần tìm bằng cách tối ưu hàm mất mát bằng thuật toán
Gradient Descent trong khi đó thuật tốn K-Nearest Neighbor thì lại lựa chọn
k điểm dữ liệu gần nhất để huấn luyện tập dữ liệu để tìm ra giá trị k tối ưu
cho mơ hình. Để có kết quả khách quan về mơ hình suy hao truyền sóng khi
áp dụng hai thuật tốn này, tác giả đã mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau
tại khu đô thị Times City và trường THPT Nguyễn Huệ như thay đổi công
suất máy phát, chiều cao máy phát cho cả hai tần số 28 GHz và 38 GHz.
Nhận thấy các tham số về chiều cao máy phát, công suất máy phát, tần số
máy phát và địa hình khu vực mô phỏng đều ảnh hưởng đến số mũ suy hao
của mơ hình CI. Nhưng số mũ suy hao này vẫn hợp lý khi so sánh với công
thức của 3GPP và NYU Wireless. Thuật toán K-Nearest Neighbor cho kết
quả tốt với độ lệch chuẩn của mơ hình CI hơn thuật tốn Hồi quy tuyến tính.
Tuy nhiên, trong mơ hình FI (NLOS) nếu xây dựng được mơ hình có phạm
vi mơ phỏng tốt thì thuật tốn Hồi quy tuyến tính cho kết quả tối ưu chính
xác hơn. Do đó, việc kết hợp cả hai thuật toán này vào việc xây dựng mơ
hình suy hao truyền sóng dải sóng milimet sẽ giúp cải thiện kết quả tối ưu
mơ hình suy hao truyền sóng. Chương 2 nghiên cứu sinh cũng đã đề xuất sử
dụng thuật toán CoIEE và 4 phương pháp xử lý dữ liệu đó là sử dụng các số
mũ suy hao truyền sóng tham chiếu, nội suy từ bộ dữ liệu các số mũ suy hao
truyền sóng của các điểm thu, nội suy từ bộ dữ liệu suy hao truyền sóng và
khoảng cách Tx-Rx của các điểm thu và sai số bình phương tối thiểu
Minimum Mean Square Error (MMSE) cho bài tốn xây dựng mơ hình suy
hao truyền sóng ở dải sóng mm. Các đề xuất này được kiểm chứng thơng
qua dữ liệu mô phỏng được triển khai trong một số khu vực nội đô của Hà
Nội để kiểm chứng và so sánh với nhau để thấy được ưu nhược điểm của đề
xuất.


12


CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP XÁC ĐỊNH HƯỚNG SÓNG TỚI CỦA
NGUỒN TÍN HIỆU VƠ TUYẾN Ở DẢI SĨNG MM
3.1 Hệ thống thu đa anten dựa trên kiến trúc máy thu định nghĩa
chức năng bằng phần mềm để xác định hướng sóng tới của tín hiệu vơ
tuyến ở dải sóng mm
3.1.1 Kiến trúc hệ thống
Sơ đồ hệ thống thu vô tuyến đa anten ở dải sóng mm để xác định hướng
sóng tới của tín hiệu trong mặt phẳng phương vị như trình bày ở Hình 3.1.

Hình 3.1 Hệ thống thu đa anten xác định hướng sóng tới trong mặt
phẳng phương vị của tín hiệu vơ tuyến ở dải sóng mm dựa trên kiến trúc
máy thu trung tần số
Hệ thống gồm một dàn anten tuyến tính đồng nhất gồm M phần tử xếp
theo 1 đường thẳng (gọi là đường baseline) theo sau là M máy thu song song
trung tần số và bộ xử lý tín hiệu số để xác định hướng sóng tới của tín hiệu thu.
Trong nghiên cứu này, NCS tập trung bài tốn ước lượng hướng sóng
tới DOA sử dụng hệ thống trên.
Thuật tốn ước lương hướng sóng tới sử dụng thuật tốn Phân loại tín
hiệu đa đường MUSIC.
3.1.2 Xử lý tín hiệu và ước lượng hướng sóng tới
Bước 1: Tại đầu ra các bộ chuyển đổi tương tự số ADC ta thu được tín
hiệu trong miền thời gian rời rạc, tính đường bao phức của tín hiệu trong
miền rời rạc dùng phép biển đổi Hilbert hoặc sử dụng tính tốn thành phần
thực I và thành phần ảo Q
Bước 2: Sắp xếp vector dữ liệu thu x(n)
Bước 3: Tính ma trận hiệp phương sai của tín hiệu thu

Bước 4: Triển khai thành vector riêng và giá trị riêng từ ma trận hiệp
phương sai

13


Bước 5: Xác định khơng gian tín hiệu (K) và không gian nhiễu (M-K)
trên cơ sở việc sắp xếp các giá trị riêng theo thứ tự giảm dần
Bước 6: Tính phổ giả của hàm MUSIC, 𝑃𝑀𝑈𝑆𝐼𝐶 (𝜑)
Bước 7: Ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu bằng việc tìm giá trị lớn
nhất của hàm phổ giả MUSIC, 𝑃𝑀𝑈𝑆𝐼𝐶 (𝜑)
3.1.3 Kết quả mơ phỏng
Kịch bản mơ phỏng 1:
- Số tín hiệu (nguồn) phát: 1
- Tần số phát: 28 GHz
- Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường
thẳng có số phần tử anten là 8, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là
một nửa bước sóng.
- Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của tín hiệu là: -25°.
- Tần số trung tần: 1210 MHz.
- Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 2420 MHz.
- Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 25 dB.
- Số lượng mẫu sau bộ ADC: 5000.
- Thuật tốn ước lượng DOA: Phân loại tín hiệu đa đường
(Multiple Signal Classification - MUSIC)
Kết quả có 1 đỉnh của hàm phổ giả MUSIC tương ứng với 1 góc tới
của tín hiệu được ước lượng là -25°.
Kịch bản mơ phỏng 2:
- Số tín hiệu phát: 6
- Tần số phát: 28 GHz

- Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường
thẳng có số phần tử anten là 8, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là
một nửa bước sóng.
- Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của tín hiệu là: 50°, -30°,
5°, 100, 25° and 40o
- Tần số trung tần: 1210 MHz.
- Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 2420 MHz.
- Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 25 dB.
- Số lượng mẫu sau bộ ADC (số snapshot hay sample): 10000.
- Thuật toán ước lượng DOA: MUSIC
Từ kết quả này ta thấy 6 nguồn tín hiệu khơng tương quan tương ứng
với 6 góc tới trong mặt phẳng phương vị đã được xác định chính xác với sai
số khơng q 0,5 độ. Ở đây để đảm bảo sai số này thì số lượng mẫu snapshot
cần phải lớn (hàng nghìn) do đó khi triển khai thực tế sẽ cần bộ xử lý tín hiệu
có cấu hình mạnh hoặc cần phải xử lý song song để tăng tốc độ tính tốn.

14


Đánh giá về ưu điểm và nhược điểm của giải pháp đề xuất:
- Hệ thống đề xuất có ưu điểm triển khai trên miền số nên có khả năng
tự cấu hình tốt, khơng cần thực hiện giải điều chế bằng phần cứng nên ảnh
hưởng của các sai số về tính trực giao của giải điều chế cầu phương khơng
cịn.
- Độ phân giải của hướng sóng tới rất cao do sử dụng thuật tốn ước
lượng có độ phân giải cao.
- u cầu số lượng mẫu tín hiệu sau bộ ADC đảm bảo đủ lớn để duy trì
tính chính xác của ước lượng hướng sóng tới.
- Chưa thực hiện được việc ước lượng được với các tín hiệu tương quan,
nhất là tín hiệu tương quan mạnh do khơng đảm bảo tính chất trực giao của

hai không gian con.
- Tốc độ lấy mẫu của bộ chuyển đổi số tương tự ADC cần đảm bảo đủ lớn
khi đó sẽ tăng chi phí hệ thống và ảnh hưởng bởi sự sai số dịch pha tín hiệu.
3.2 Đề xuất hệ thống thu đa anten dựa trên kiến trúc máy thu trung
tần số kết hợp bộ di pha 90 độ để xác định hướng sóng tới của tín hiệu
vơ tuyến ở dải sóng mm
3.2.1 Kiến trúc hệ thống
Hình 3.4 đề xuất hệ thống thu đa anten để xác định hướng sóng tới ở dải
sóng mm trong mặt phẳng phương vị dựa trên kiến trúc máy thu trung tần số
phân nhánh kết hợp với bộ di pha cầu phương 90 độ.

Hình 3.4 Hệ thống thu đa anten xác định hướng sóng tới trong mặt
phẳng phương vị của tín hiệu vơ tuyến ở dải sóng mm dựa trên kiến trúc
máy thu trung tần số phân nhánh kết hợp bộ di pha cầu phương 90 độ
Hệ thống đề xuất gồm một dàn anten tyến tính đồng nhất gồm M phần
tử xếp cách đều theo một đường thẳng kết nối với M máy thu trung tân số
kết hợp với bộ dịch pha 90 độ trong miền tương tự và bộ xử lý tín hiệu số
băng cơ sở.

15


Tại một máy thu, tín hiệu vơ tuyến cao tần RF sau anten thu được đưa
đến khối lọc thông dải, khuếch đại tạp âm thấp và hạ tần (LNB: Low Noise
Block) để hạ xng trung tần.
Tại trung tần tín hiệu được chia thành 2 nhánh, một nhánh qua bộ di pha
90 độ, một nhánh khơng di pha, sau đó 2 nhánh này được số hóa trực tiếp
bằng hai bộ chuyển đổi tương tự - số (ADC 1 và ADC 2). Tại các đầu ra của
các bộ ADC, các mẫu rời rạc được thu thập và ta tính tốn đường bao phức
của tín hiệu hoặc tính các tích tương quan giữ hai nhánh chứa thông tin về

pha và biên độ của tín hiệu.
Sau đó áp dụng các bước ước lương hướng sóng tới của nguồn tín hiệu
như trình bày ở phần trên
3.2.2 Kết quả mô phỏng
Hệ thống đề xuất ở trên được mơ hình hóa và mơ phỏng sử dụng phần
mềm Matlab. Các tín hiệu phát được khởi tạo ở tần số 28 GHz sau đó truyền
qua kênh truyền sóng tới bên thu. Tín hiệu tới bên thu đã tính đến các yếu tố
suy hao truyền sóng theo mơ hình trình bày ở chương 2.
- Số tín hiệu phát khơng tương quan nhau: 5
- Tần số phát: 28 GHz
- Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường
thẳng có số phần tử anten là 8, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là
một nửa bước sóng.
- Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của 5 tín hiệu lần lượt là:
-45°, -30°, 0°, 3° và 10°.
- Tần số trung tần: 1210 MHz
- Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 605 MHz
- Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 15 dB
- Số lượng mẫu sau bộ ADC (số snapshot hay sample): 1000
- Thuật toán ước lượng DOA: MUSIC
Kết quả chỉ ra có 5 đỉnh của hàm phổ giả MUSIC tương ứng với 5 góc
tới của tín hiệu được ước lượng lần lượt là -45°, -30°, 0°, 3,5° và 10°.
Đánh giá về ưu và nhược điểm của giải pháp đề xuất:
- Hệ thống đề xuất có khả năng tự cấu hình do triển khai trên miền số.
- Bộ chuyển đổi tương tự số ADC có tần số lấy mẫu thấp do đó giảm chi
phí hệ thống.
- Khả năng ước lượng hướng sóng tới với độ phân giải cao.
- Cần số bộ chuyển đổi tương tự số tăng gấp đôi so với hệ thống ở phần 3.1.
- Chưa thực hiện được việc ước lượng được với các tín hiệu tương quan,
nhất là tín hiệu tương quan mạnh.

Để xử lý bài toán đối với tín hiệu tương quan, nghiên cứu sinh đề xuất
giải pháp phân đoạn không gian kết hợp với áp dụng tiền xử lý làm mịn

16


khơng gian tín hiệu nhằm phá vỡ sự tương quan như trình bày ở mục 3.3
dưới đây.
3.3 Đề xuất giải pháp xác định hướng sóng tới của tín hiệu vơ tuyến
tương quan ở dải sóng mm sử dụng giải pháp phân đoạn không gian và
làm mịn không gian
3.3.1 Phân đoạn và làm mịn khơng gian
Thuật tốn để phá vỡ tính tương quan giữa các tín hiệu là làm mịn khơng
gian SS (Spatial Smoothing) hoặc làm mịn không gian thuận nghịch FB-SS
(Forward Backward Spatial Smoothing).
3.3.2 Kết quả mô phỏng
Mô phỏng thứ 1: Mô phỏng cho hệ thống đề xuất ở phần 3.1 khi tín
hiệu tới dàn anten tương quan nhau
- Số tín hiệu phát: 5 trong đó có 3 tín hiệu tương quan mạnh với nhau,
2 tín hiệu tương quan yếu với nhau.
- Tần số phát: 28 GHz.
- Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường
thẳng có số phần tử anten là 16, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là
một nửa bước sóng.
- Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của 5 tín hiệu lần lượt là:
-50°, -20°, 15°, 45° và 55°.
- Tần số trung tần: 1210 MHz
- Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 2420 MHz
- Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 25 dB
- Số lượng mẫu sau bộ ADC (số snapshot hay sample): 10000

- Thuật toán ước lượng DOA: MUSIC và MUSIC kết hợp với làm mịn
không gian SSP (Spatial Smoothing Processing) thuận nghịch.
- Tiền xử lý làm mịn không gian: Số phần tử anten trong mảng phụ là 8
do đó số lượng mảng phụ là 9.
Kết quả mơ phỏng chỉ ra 5 góc tới của tín hiệu được ước lượng lần lượt
là -50°, -20°, 15°, 45° và 55° rất rõ ràng khi kết hợp cả làm mịn không gian
để phá vỡ sự tương quan của tín hiệu trước khi áp dụng thuật tốn MUSIC.
Tuy nhiên khi chỉ áp dụng thuật tốn MUSIC thì khơng thể ước lượng được
5 tín hiệu tới, chỉ duy nhất 2 tín hiệu có tương quan nhẹ với góc tới 15° và
45° được xác định.
Kết quả mô phỏng này khảng định cần phải tiền xử lý tín hiệu bằng cách
làm mịn khơng gian trước khi sử dụng thuật tốn MUSIC. Một điều đáng
lưu ý khác là thuật toán MUSIC có thể ước lượng hướng sóng tới của tín

17


hiệu tương quan thấp nhưng cần thiết phải có số lượng mẫu đủ lớn và tỉ số
tín hiệu trên tạp âm cũng phải lớn.
Mô phỏng thứ 2: Mô phỏng cho hệ thống đề xuất ở phần 3.2 khi tín
hiệu tới dàn anten tương quan nhau
- Số tín hiệu phát tương quan nhau: 4
- Tần số phát: 28 GHz
- Dàn anten thu đồng dạng tuyến tính cách đều xếp theo một đường
thẳng có số phần tử anten là 16, khoảng cách giữa các phần tử anten thu là
một nửa bước sóng.
- Hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của 4 tín hiệu lần lượt là:
-40°, -20°, 0° và 50°.
- Tần số trung tần: 1210 MHz
- Bộ ADC có tốc độ lấy mẫu 605 MHz

- Tỉ số tín hiệu trên tạp âm của mỗi nguồn tín hiệu tới: 15 dB
- Số lượng mẫu sau bộ ADC (số snapshot hay sample): 1000
- Thuật toán ước lượng DOA: MUSIC và MUSIC kết hợp với làm mịn
không gian SSP thuận nghịch.
- Tiền xử lý làm mịn không gian: Số phần tử anten trong mảng phụ là 8
do đó số lượng mảng phụ là 9.
Ta thấy rằng khi các tín hiệu hồn tồn tương quan mạnh với nhau thuật
tốn MUSIC khơng thể ước lượng được. Các tín hiệu này chỉ được ướng
lượng khi kết hợp làm mịn khơng gian và thuật tốn MUSIC khi đó 4 góc
tới của tín hiệu được ước lượng lần lượt là -40°, -20°, 0° và 50°.
Sai số việc ước lượng hướng sóng tới thường được tính dựa trên lỗi căn
trung bình bình phương RMSE (Root Mean Square Error). Hình 3.10 trình
bày sai số RMSE khi ước lượng hướng sóng tới DOA khi thay đổi tỷ số tín
hiệu trên tạp âm SNR từ -10 dB đến 15 dB, các bước cách nhau 1 dB.
Ta thấy rằng đối với thuật tốn có độ phân giải cao, trong điều kiện mô
phỏng sai số ước lượng hướng sóng tới rất nhỏ. Khi tỷ số tín hiệu trên tạp âm
từ 10 dB trở lên thì sai số RMSE rất nhỏ (gần như tiệm cần về 0). Khi tỷ số
tín hiệu trên tạp thấp (-10 dB) thì sai số RMSE của nguồn 4 ( 50 độ ứng với
nguồn 4) có thể hên đến gần 0,5 độ.
Kết luận chương 3
Trong chương này, tác giả đã nghiên cứu đề xuất một hệ thống vô tuyến
đa anten thu cho bài tốn xác định hướng sóng tới của tín hiệu vô tuyến ở
mặt phẳng phương vị trong hệ thống vô tuyến ở dải sóng mm hoạt động ở
tần số 28 GHz. Hệ thống cũng như thuật toán đề xuất là giải pháp góp phần
phát triển, cải tiến hiệu năng hệ thống vô tuyến để xác định các tham số của
kênh truyền sóng như hướng sóng tới, các hàm cơng suất trễ của kênh, đáp
ứng xung, hàm truyền đạt của kênh ở dải tần sóng millimet cho các hệ thống

18



thông tin, định hướng vô tuyến thế hệ mới. Các mơ hình, kiến trúc hệ thống,
phương pháp xử lý tín hiệu, thuật tốn ước lượng xử lý tín hiệu đề xuất cho
mục đích tối ưu hệ thống, nâng cao hiệu năng hệ thống thông tin, định hướng
vô tuyến ở dải sóng millimet. Do đó có thể làm cơ sở cho các nhà khai thác
viễn thơng đưa ra mơ hình, thiết bị phủ sóng phù hợp trong mơi trường trong
và ngồi tòa nhà để nâng cao dung lượng, chất lượng cho người sử dụng.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng mm có nhiều ưu điểm nổi bật
như băng thông rộng, hiệu suất sử dụng phổ tần cao, sử dụng kỹ thuật tiên
tiến như định dạng búp sóng do đó chất lượng và dung lượng hệ thống được
nâng cao. Hệ thống vô tuyến ở dải sóng mm có nhược điểm chính là suy hao
trong mơi trường truyền sóng rất lớn. Để khắc phục nhược điểm này, số
lượng phần tử thu - phát trong hệ thống thường lớn từ vài chục đến vài trăm
phần tử kết hợp với kỹ thuật định dạng búp sóng được thực hiện nhằm tăng
độ định hướng năng lượng tới nguồn tín hiệu có ích và nguồn nhiễu tới vùng
có đồ thị búp sóng nhỏ nhất. Ngồi ra, nhiều kỹ thuật, cơng nghệ mới cũng
sẽ được triển khai trong hệ thống này như kỹ thuật đa truy cập phần chia theo
không gian (SDMA), công nghệ vô tuyến định nghĩa chức năng bằng phần
mềm để triển khai một cách linh hoạt, thông minh. Về mặt khoa học, còn
nhiều vấn đề cần phải nghiên cứu giải quyết như vấn đề ước lượng mơ hình
kênh truyền sóng ở các mơi trường khác nhau, kỹ thuật xử lý tín hiệu nhiều
chiều, đặc biệt là việc xác định hướng sóng tới, nguồn tín hiệu có ích qua đó
thực hiện các phương pháp để nâng cao chất lượng hệ thống. Luận án này
nghiên cứu sinh đã đề xuất hướng tiếp cận, mơ hình ước lượng suy hao
truyền sóng ở dải tần 28 GHz và 38 GHz trong môi trường đơ thị sử dụng
thuật tốn học máy hồi quy tuyến tính và thuật tốn K-Nearest Neighbor.
Thuật tốn Hồi quy tuyến tính dựa trên việc giảm khoảng cách (sai số) của
các điểm dữ liệu cho đến đường thẳng tuyến tính cần tìm bằng cách tối ưu
hàm mất mát bằng thuật tốn Gradient Descent trong khi đó thuật tốn KNearest Neighbor thì lại lựa chọn k điểm dữ liệu gần nhất để huấn luyện tập

dữ liệu để tìm ra giá trị k tối ưu cho mơ hình. Luận án cũng đề xuất các
phương pháp xử lý dữ liệu để ước lượng số mũ suy hao truyền sóng trong
kênh truyền sóng ở dải sóng mm.
Luận án cũng đã nghiên cứu đề xuất hệ thống, kiến trúc hệ thống, kiến
trúc máy thu trung tần số, máy thu trung tần số kết hợp với bộ di pha cầu
phương 90 độ thực hiện việc dịch pha tín hiệu giữa các nhánh thu và giữa
các máy thu trong hệ thống để xác định hướng sóng tới của tín hiệu. Việc
ước lượng hướng sóng tới trong mặt phẳng phương vị của tín hiệu khơng
tương quan và tín hiệu tương quan sử dụng thuật tốn phân loại tín hiệu đa

19


đường và kết hợp với tiền xử lý phá vỡ sự tương quan khi áp dụng phương
pháp làm mịn không gian. Các đóng góp chính của luận án như sau:
Đề xuất giải pháp ước lượng mơ hình suy hao truyền sóng ở tần số 28
GHz và 38 GHz trong mơi trường nội đô theo hướng tiếp cận dựa trên dữ
liệu mơ phỏng và thuật tốn học máy hồi quy tuyến tính và K-Nearest
Neighbor; đề xuất các phương pháp xử lý dữ liệu trong mơ hình suy hao
truyền sóng ở dải sóng mm như sử dụng số mũ suy hao truyền sóng tham
chiếu, nội suy dữ liệu, sai số bình phương tối thiểu.
Kết quả này được đăng tải ở cơng trình số (1), số (2) và số (4) trong
danh mục các cơng trình cơng bố của luận án.
Đề xuất giải pháp, mơ hình hệ thống thu đa anten ở tần số 28 GHz xác
định hướng sóng tới của tín hiệu vơ tuyến trong mặt phẳng phương vị. Hệ
thống, giải pháp đề xuất dựa trên đa kênh thu song song dựa trên kiến trúc
máy thu vô tuyến trung tần số định nghĩa chức năng bằng phần mềm kết hợp
bộ di pha 90 độ thực hiện phép trực giao cầu phương và thuật tốn độ phân
giải cao phân loại tín hiệu đa đường có khả năng ước lượng hướng sóng tới
của tín hiệu tương quan và khơng tương quan với độ chính xác, độ phân giải

cao với một số lượng mẫu nhỏ.
Kết quả này được đăng tải ở cơng trình số (3) trong danh mục các cơng
trình cơng bố của luận án.
Các kết quả nghiên cứu góp phần phát triển cơ sở khoa học, là nền tảng
cho các nghiên cứu tiếp thep cho lĩnh vực xử lý tín hiệu đa anten, ước lượng
các tham số kênh truyền sóng ở dải tần sóng milimet cho các hệ thống thông
tin, định hướng vô tuyến thế hệ mới. Các mơ hình, giải pháp, cách tiếp cận,
thuật tốn đề xuất cho mục đích nâng cao hiệu năng, chất lượng hệ thống vơ
tuyến ở dải sóng milimet, do đó có thể làm cơ sở cho các nhà phát triển công
nghệ, khai thác mạng viễn thông thế hệ mới hoạt động ở dải sóng mm phát
triển các mơ hình thực nghiệm, thiết bị phủ sóng phù hợp trong mơi trường
đô thị để nâng cao dung lượng, chất lượng cho người sử dụng.
Hướng nghiên cứu tiếp theo của Luận án:
Phát triển, chế tạo bộ dị kênh vơ tuyến ở dải sóng mm để thực hiện việc
đo đạc các hàm tốn học của kênh như hàm công suất trễ của kênh, đáp ứng
xung hoặc hàm truyền đạt của kênh. Qua đó sẽ kết hợp với mơ hình đề xuất
ở chương 2 để xác định mơ hình suy hao truyền sóng trong môi trường đô
thị theo cách tiếp cận bán thực nghiệm.
Triển khai trên phần cứng phần cao tần cũng như phần xử lý tín hiệu
băng cơ sở trên nền cơng nghệ FPGA hoặc DSP cho bài tốn ước hướng
sóng tới của tín hiệu để kiểm tra tính khả thi về thực nghiệm của hệ thống đề
xuất ở chương 3.

20


DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
1. Vu Thanh Quang, Dinh Van Linh and To Thi Thao, “Propagation
Path Loss Models at 28 GHz Using K-Nearest Neighbor
Algorithm”, Journal of Communication and Computer, 19 (2021),

p. 1-8.
2. Đinh Văn Linh, Đỗ Cao Khánh, Vũ Thanh Quang, Vũ Văn Yêm,
“Ứng dụng thuật tốn học máy trong ước lượng mơ hình suy hao
truyền sóng dải sóng milimet”, Tạp chí khoa học công nghệ quân
sự, số 70, tháng 12, 2020, p.54-64.
3. Vu Thanh Quang, Hoang Thi Phuong Thao and Vu Van Yem, “A
robust direction of arrival estimation system for milimeterwave
applications”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ năng lượng, số 31,
2023.
4. Vu Thanh Quang, Hoang Thi Phuong Thao, Do Huu Duc and Vu
Van Yem, “Novel Approach for Propagation Pathloss Estimation
in Millimeter-wave Communication Systems”, Bulletin of Electrical
Engineering and Informatics, Vol. 12, No. 6, 2023, pp.3517-3528.

21