Tổng quan về luận án

Luận án này tiên phong trong nghiên cứu truyền thông vô tuyến dải sóng milimet (mmWave), đặc biệt ở các tần số 28 GHz và 38 GHz, những dải tần quan trọng cho các thế hệ mạng di động 5G và 6G. Nghiên cứu được đặt trong bối cảnh khoa học về nhu cầu cấp thiết nâng cao dung lượng và chất lượng dịch vụ trong kỷ nguyên số, nơi phổ tần hữu hạn đòi hỏi các công nghệ và kỹ thuật truyền thông không dây tiên tiến. Các hệ thống vô tuyến ở dải sóng mm hứa hẹn băng thông rộng chưa từng có nhưng đối mặt với thách thức lớn về suy hao truyền sóng và ước lượng tham số kênh chính xác.

Research gap cụ thể được luận án giải quyết xuất phát từ hạn chế của các nghiên cứu trước đây. Mặc dù các công trình đã ứng dụng học máy và trí tuệ nhân tạo trong xử lý tín hiệu băng cơ sở, nhưng chúng "vẫn dựa trên cách tiếp cập thông thường sử dụng các kiến trúc máy thu phát truyền thống hoặc kiến trúc máy thu số nhưng với tần số lấy mẫu cao. Còn đối với bài toán ước lượng tham số kênh vô tuyến vẫn chưa giải quyết vấn đề tín hiệu tương quan và chưa đề cập đến mô hình máy thu cụ thể." (Trích từ phần Mở đầu, trang 2). Hơn nữa, các mô hình suy hao truyền sóng hiện có chưa hoàn toàn tối ưu cho môi trường đô thị phức tạp, nơi các yếu tố địa hình ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng hệ thống và hiệu suất định vị vô tuyến.

Research Questions:

  1. Làm thế nào để phát triển các mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng milimet (28 GHz và 38 GHz) trong môi trường đô thị phức tạp bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và phương pháp xử lý dữ liệu tiên tiến?
  2. Làm thế nào để đề xuất và cải tiến kiến trúc hệ thống thu đa anten và thuật toán ước lượng hướng sóng tới (Angle of Arrival - AoA/Direction of Arrival - DOA) của tín hiệu vô tuyến ở dải sóng milimet, đặc biệt đối với cả tín hiệu tương quan và không tương quan, với độ chính xác cao và số lượng mẫu thấp?
  3. Các tham số môi trường (tần số, công suất phát, chiều cao anten) ảnh hưởng như thế nào đến số mũ suy hao truyền sóng và độ lệch chuẩn của kênh truyền ở dải sóng milimet trong các kịch bản Line-of-Sight (LOS) và Non-Line-of-Sight (NLOS) khác nhau?

Hypotheses: H1: Việc áp dụng các thuật toán học máy như Hồi quy tuyến tính và K-Nearest Neighbor sẽ mang lại các mô hình suy hao truyền sóng chính xác hơn so với các mô hình truyền thống trong các môi trường đô thị cụ thể ở dải tần 28 GHz và 38 GHz. H2: Kiến trúc máy thu trung tần số mới, kết hợp bộ di pha 90 độ và xử lý tín hiệu số băng cơ sở, sẽ cho phép ước lượng hướng sóng tới của tín hiệu mmWave với độ chính xác cao và tần số lấy mẫu thấp, giảm chi phí phần cứng. H3: Các kỹ thuật tiền xử lý tín hiệu như làm mịn không gian (Spatial Smoothing) kết hợp với thuật toán MUSIC sẽ giúp ước lượng hướng sóng tới hiệu quả cho cả tín hiệu tương quan mạnh, vượt qua hạn chế của các phương pháp chỉ sử dụng thuật toán MUSIC truyền thống. H4: Các yếu tố như tần số, công suất phát và chiều cao anten sẽ có ảnh hưởng định lượng đến số mũ suy hao truyền sóng và độ lệch chuẩn, phản ánh đặc tính kênh truyền phức tạp ở dải sóng milimet trong môi trường đô thị.

Khung lý thuyết của luận án được xây dựng dựa trên các lý thuyết nền tảng về truyền sóng vô tuyến, lý thuyết kênh truyền không dây (ví dụ: mô hình kênh truyền của Rappaport, mô hình 3GPP), lý thuyết xử lý tín hiệu số (Digital Signal Processing - DSP), và lý thuyết học máy (Machine Learning). Cụ thể, luận án tích hợp các mô hình suy hao truyền sóng kinh điển như mô hình Friis, mô hình log-distance, và các mô hình chuẩn công nghiệp như 3GPP TR 38.900, Stanford University Interim (SUI) model, và các mô hình của NYU Wireless (ví dụ: CI, FI). Trong phần ước lượng AoA, luận án dựa trên lý thuyết không gian con tín hiệu và tạp âm, với trọng tâm là thuật toán MUSIC của Schmidt [75], đồng thời mở rộng bằng các kỹ thuật tiền xử lý như làm mịn không gian của Shan, Thomas, Kailath [76] để xử lý tín hiệu tương quan.

Luận án đưa ra những đóng góp đột phá với tác động định lượng rõ rệt. Thứ nhất, việc đề xuất các giải pháp ước lượng mô hình suy hao truyền sóng sử dụng thuật toán học máy (Linear Regression và K-Nearest Neighbor) đã cho thấy khả năng tối ưu đáng kể. Ví dụ, trong kịch bản LOS ở tần số 28 GHz tại Times City, thuật toán KNN đã giảm độ lệch chuẩn của mô hình CI xuống còn 𝜎 = 3,85 dB (Bảng 3.2), tốt hơn đáng kể so với 𝜎 = 7,47 dB khi sử dụng Hồi quy tuyến tính (Bảng 3.1). Thứ hai, các phương pháp xử lý dữ liệu mới như thuật toán CoIEE và Minimum Mean Square Error (MMSE) đã được chứng minh hiệu quả. Cụ thể, với giá trị ưu tiên p = 2.456, thuật toán CoIEE cho kết quả Silhouette trung bình đạt 0.9622 và độ lệch chuẩn suy hao 6.27 (Hình 2.22, 2.26, 2.27), chứng tỏ khả năng phân cụm và ước lượng tham số chính xác. Thứ ba, kiến trúc hệ thống thu đa anten mới được đề xuất cho phép ước lượng AoA với độ chính xác cao (sai số nhỏ hơn 0,5 độ ngay cả với SNR thấp, Hình 3.11) và yêu cầu số lượng mẫu tín hiệu thấp, làm giảm chi phí phần cứng của bộ chuyển đổi tương tự-số (ADC), một yếu tố quan trọng trong triển khai hệ thống mmWave thực tế.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình suy hao truyền sóng và hướng sóng tới trong môi trường đô thị ở Việt Nam (khu đô thị Times City và trường THPT Nguyễn Huệ) hoạt động ở dải tần 28 GHz và 38 GHz. Kích thước mẫu dữ liệu được tạo ra thông qua mô phỏng là 40 điểm anten thu cho mỗi điều kiện LOS và NLOS, với các kịch bản thay đổi chiều cao anten (7m và 17m) và công suất phát (35dBm và 43dBm). Tính ứng dụng của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp các mô hình kênh truyền chính xác và giải pháp ước lượng hướng sóng tới hiệu quả, làm nền tảng cho việc quy hoạch mạng, thiết kế hệ thống beamforming và nâng cao chất lượng dịch vụ cho các mạng 5G/6G.

Literature Review và Positioning

Các nghiên cứu về truyền sóng ở dải sóng milimet đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây, với nhiều dòng chính tập trung vào mô hình kênh, đặc tính truyền sóng và kỹ thuật xử lý tín hiệu. Luận án này tổng hợp và phân tích các công trình quan trọng, đồng thời định vị đóng góp của mình trong bối cảnh đó.

Các mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng mm là chủ đề trung tâm của nhiều nghiên cứu. Mô hình Friis [19] cung cấp nền tảng cho không gian tự do, trong khi mô hình log-distance mở rộng để tính đến môi trường thực tế với hệ số suy hao. Tổ chức 3GPP (Third Generation Partnership Project) đã phát triển các mô hình kênh chi tiết, đáng chú ý là 3GPP TR 38.900 [20][21], phân loại suy hao theo các điều kiện môi trường như RMa (Rural Macro), UMi (Urban Micro), UMa (Urban Macro) và InH (Indoor Hotspot). Ví dụ, theo Bảng 1.1, 3GPP đề xuất các giá trị suy hao cho các môi trường khác nhau, với độ lệch chuẩn shadow fading (𝜎𝑆𝐹) cho RMa-LOS là 4 dB và RMa-NLOS là 6 dB. Mô hình Stanford University Interim (SUI) [23] của Đại học Stanford cũng phân loại địa hình thành A, B, C với các đặc tính suy hao khác nhau, trong khi NYU Wireless, dưới sự dẫn dắt của GS. Rappaport, đã đề xuất các mô hình Close-in (CI) và Floating-intercept (FI) [24] tích hợp yếu tố xác suất để cải thiện độ chính xác, đặc biệt trong môi trường đô thị phức tạp của New York City [13].

Tuy nhiên, tồn tại một số mâu thuẫn và tranh luận trong các tài liệu. Chẳng hạn, mô hình FI của NYU Wireless, mặc dù "cho mô hình dự đoán sát với dữ liệu đo nhưng lại không thực tế khi ngoại suy bên ngoài phạm vi của phép đo" (Trích từ phần 1.2.4, trang 13). Điều này mâu thuẫn với nhu cầu về một mô hình có khả năng tổng quát hóa cao. Ngoài ra, việc lựa chọn phương pháp đo hay dò kênh (trong miền thời gian hay tần số) phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể và khả năng tài chính, dẫn đến các bộ dò kênh khác nhau và sự phức tạp trong việc so sánh kết quả giữa các nghiên cứu.

Luận án này định vị mình trong tài liệu bằng cách giải quyết khoảng trống về việc áp dụng các thuật toán học máy tiên tiến để xây dựng mô hình suy hao truyền sóng cho các môi trường đô thị cụ thể tại Việt Nam, mà các mô hình 3GPP hay NYU Wireless, mặc dù là chuẩn mực quốc tế, có thể chưa phản ánh hết đặc tính kênh cục bộ. Cụ thể, "các nghiên cứu gần đây tập trung vào bài toán định dạng búp sóng, về ứng dụng mạng nơ ron, học máy, trí tuệ nhân tạo trong xử lý tín hiệu băng cơ sở hệ thống này [48]-[50]. Tuy nhiên các nghiên cứu này vẫn dựa trên cách tiếp cập thông thường sử dụng các kiến trúc máy thu phát truyền thống hoặc kiến trúc máy thu số nhưng với tần số lấy mẫu cao." (Trích từ phần 1.4, trang 25). Luận án còn mở rộng nghiên cứu sang việc đề xuất kiến trúc máy thu mới với tần số lấy mẫu thấp cho ước lượng AoA của cả tín hiệu tương quan và không tương quan, một khía cạnh mà "bài toán ước lượng tham số kênh vô tuyến vẫn chưa giải quyết vấn đề tín hiệu tương quan và chưa đề cập đến mô hình máy thu cụ thể." (Trích từ phần Mở đầu, trang 2).

Nghiên cứu này tiến bộ hóa lĩnh vực bằng cách cung cấp các mô hình suy hao được tối ưu hóa bằng học máy, cho phép dự đoán chính xác hơn đặc tính truyền sóng trong môi trường đô thị cụ thể, như Times City và trường THPT Nguyễn Huệ. Các kết quả mô phỏng cho thấy số mũ suy hao trung bình (PLE) của luận án (ví dụ, 1,81 cho LOS 28 GHz ở Times City và 2,40 cho LOS 28 GHz ở Nguyễn Huệ, Bảng 3.13) dao động quanh các giá trị PLE của 3GPP (ví dụ, 2,1 cho LOS 28 GHz và 3,19 cho NLOS 28 GHz) và NYU Wireless (2,1 cho LOS 28 GHz, Bảng 3.25), nhưng với độ lệch chuẩn có thể được tối ưu hóa tốt hơn bởi thuật toán K-Nearest Neighbor.

So sánh với ít nhất hai nghiên cứu quốc tế, luận án này khác biệt ở một số điểm chính:

  1. NYU Wireless (Rappaport et al.): Nhóm nghiên cứu của GS. Rappaport đã thực hiện nhiều công trình tiên phong về mô hình suy hao và đo đạc kênh ở dải sóng mm [39][40][41], đặc biệt tại New York City [13]. Luận án này sử dụng công cụ mô phỏng NYUSIM [27] từ nhóm này nhưng mở rộng bằng cách áp dụng thuật toán học máy (Linear Regression và KNN) để xử lý dữ liệu thu được từ mô phỏng ở các môi trường đô thị Việt Nam. Điều này cho phép tạo ra các mô hình suy hao tùy chỉnh, phản ánh đặc điểm môi trường cụ thể, và tối ưu hóa độ lệch chuẩn, một khía cạnh mà các mô hình chuẩn chưa thể làm được một cách tự động.
  2. 3GPP TR 38.900: Tiêu chuẩn 3GPP cung cấp các mô hình kênh tổng quát cho các môi trường khác nhau [20][21]. Tuy nhiên, các mô hình này cung cấp các giá trị cố định cho số mũ suy hao và độ lệch chuẩn. Nghiên cứu này chứng minh rằng các tham số này có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào tần số, công suất phát, chiều cao anten và đặc điểm địa hình (Ví dụ: số mũ suy hao ở trường THPT Nguyễn Huệ (2.40-4.43) cao hơn ở Times City (1.81-3.63) do ảnh hưởng của tán lá và vật cản, Bảng 3.13 so với Bảng 3.1). Luận án cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt hơn để ước lượng các tham số này một cách động, phù hợp hơn với các điều kiện triển khai thực tế.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án này mở rộng và thách thức các lý thuyết hiện có về truyền sóng vô tuyến và ước lượng tham số kênh.

  • Mở rộng lý thuyết truyền sóng: Nghiên cứu mở rộng mô hình log-distance truyền thống bằng cách tích hợp các thuật toán học máy (Linear Regression và K-Nearest Neighbor) để xác định động số mũ suy hao truyền sóng (Path Loss Exponent - PLE) và độ lệch chuẩn của hiệu ứng shadow fading trong các môi trường đô thị cụ thể. Thay vì các giá trị cố định được đề xuất bởi 3GPP hay NYU Wireless (ví dụ, 3GPP đề xuất PLE 2.1 cho LOS ở 28 GHz, NYU Wireless cũng 2.1 [11]), luận án chỉ ra rằng PLE dao động (ví dụ, 1.81-2.70 cho LOS và 3.33-4.48 cho NLOS tùy thuộc vào kịch bản môi trường, tần số, công suất và chiều cao anten, qua Bảng 3.1 đến 3.24). Điều này cho thấy tính chất động của kênh truyền mmWave không thể được mô tả đầy đủ bằng các tham số tĩnh, khuyến nghị sự cần thiết của các mô hình thích nghi.
  • Thách thức các giả định về độ phức tạp thu: Luận án thách thức giả định rằng việc ước lượng AoA chính xác ở dải sóng mm luôn yêu cầu kiến trúc máy thu phức tạp với tốc độ lấy mẫu cao. Bằng cách đề xuất kiến trúc máy thu trung tần số kết hợp bộ di pha 90 độ, luận án chứng minh khả năng đạt được độ chính xác cao (RMSE tiến về 0 dB ở SNR trên 10 dB, Hình 3.11) với tần số lấy mẫu ADC thấp (chỉ 605 MHz cho tín hiệu trung tần 1210 MHz), điều này giảm đáng kể chi phí phần cứng so với các kiến trúc truyền thống.
  • Tích hợp xử lý tín hiệu tương quan: Luận án đóng góp vào lý thuyết ước lượng AoA bằng cách giải quyết hiệu quả vấn đề tín hiệu tương quan mạnh, một hạn chế lớn của thuật toán MUSIC truyền thống. Bằng cách tích hợp kỹ thuật làm mịn không gian thuận nghịch (Forward-Backward Spatial Smoothing - FB-SS) của Shan, Thomas, Kailath [76] trước khi áp dụng MUSIC, luận án chứng minh khả năng xác định chính xác 4-5 nguồn tín hiệu tương quan (ví dụ, 5 tín hiệu ở -50°, -20°, 15°, 45°, 55° trong Hình 3.9) mà chỉ riêng MUSIC không làm được. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho các hệ thống MIMO ở dải sóng mm nơi hiện tượng đa đường gây ra tín hiệu tương quan là phổ biến.

Khung khái niệm của luận án bao gồm các thành phần chính: Mô hình hóa kênh truyền mmWave và Ước lượng hướng sóng tới (AoA). Trong mô hình hóa kênh, các yếu tố đầu vào là tần số (28 GHz, 38 GHz), công suất phát (35 dBm, 43 dBm), chiều cao anten (7m, 17m) và môi trường đô thị (Times City, Nguyễn Huệ). Đầu ra là các tham số kênh như số mũ suy hao (PLE) và độ lệch chuẩn (𝜎). Trong ước lượng AoA, các yếu tố đầu vào là tín hiệu RF (tương quan/không tương quan) đến dàn anten và kiến trúc máy thu. Đầu ra là các góc AoA chính xác.

Mô hình lý thuyết được đề xuất dựa trên các giả định và mệnh đề sau:

  1. Mệnh đề 1 (Về Suy hao truyền sóng): Các mô hình suy hao truyền sóng dựa trên học máy (Linear Regression, KNN) sẽ cung cấp các ước lượng PLE và 𝜎 chính xác hơn cho các môi trường đô thị cụ thể so với các mô hình thực nghiệm cố định.
    • Giả thuyết liên quan: H1, H4.
    • Mô hình: $PL_{CI}(d) [dB] = PL_{FS}(d_0) + 10 \bar{n} \log_{10}(d/d_0) + X_{\sigma CI}$ (Phương trình 1.8), nơi $\bar{n}$ và $\sigma$ được ước lượng bằng ML.
  2. Mệnh đề 2 (Về Kiến trúc máy thu AoA): Kiến trúc máy thu trung tần số phân nhánh kết hợp bộ di pha 90 độ cho phép thu thập thông tin pha và biên độ tín hiệu hiệu quả ở tần số lấy mẫu ADC thấp, từ đó giảm chi phí phần cứng mà vẫn duy trì độ chính xác ước lượng AoA.
    • Giả thuyết liên quan: H2.
    • Mô hình: Biểu diễn toán học của tín hiệu ở các nhánh I/Q sau bộ di pha và ADC, sau đó tính toán tích tương quan để trích xuất thông tin pha (Phương trình 3.14-3.24).
  3. Mệnh đề 3 (Về Xử lý tín hiệu tương quan): Kỹ thuật tiền xử lý làm mịn không gian (Spatial Smoothing) là cần thiết và hiệu quả trong việc phá vỡ tính tương quan của tín hiệu mmWave, cho phép các thuật toán không gian con như MUSIC ước lượng AoA chính xác cho các nguồn tín hiệu tương quan.
    • Giả thuyết liên quan: H3.
    • Mô hình: $R̃ = (R_f + R_b)/2$ (Phương trình 3.28), nơi $R_f$ và $R_b$ là ma trận hiệp phương sai thuận và nghịch được làm mịn [76].

Những đóng góp này định hướng cho một sự thay đổi mô hình (paradigm shift) nhỏ trong việc thiết kế hệ thống mmWave. Bằng chứng từ các kết quả mô phỏng cho thấy rằng việc tích hợp học máy và các kiến trúc phần cứng thông minh, linh hoạt hơn (software-defined radio) là con đường hiệu quả để vượt qua các hạn chế vật lý của truyền sóng mmWave, thay vì chỉ phụ thuộc vào các giải pháp phần cứng truyền thống hoặc các mô hình tĩnh.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án này độc đáo ở sự tích hợp đa ngành, kết hợp nghiên cứu lý thuyết kênh truyền, xử lý tín hiệu số và học máy.

  • Tích hợp các lý thuyết: Luận án tích hợp lý thuyết truyền sóng (Friis, log-distance, 3GPP, SUI, NYU Wireless), lý thuyết học máy (Linear Regression, K-Nearest Neighbor, CoIEE) và lý thuyết xử lý tín hiệu không gian con (MUSIC, Spatial Smoothing). Sự kết hợp này cho phép một cách tiếp cận toàn diện để không chỉ mô hình hóa kênh mà còn tối ưu hóa các tham số và ước lượng hướng sóng tới. Ví dụ, việc sử dụng Linear Regression và KNN để tinh chỉnh các tham số của mô hình CI và FI là một sự tích hợp sáng tạo, giúp nâng cao độ chính xác dự đoán so với các ước lượng truyền thống.
  • Cách tiếp cận phân tích mới lạ: Luận án đề xuất một cách tiếp cận mới lạ trong việc ước lượng các tham số suy hao bằng thuật toán CoIEE, một thuật toán phân cụm tiên tiến. Thay vì chỉ sử dụng các phương pháp hồi quy trực tiếp, CoIEE cho phép "phân loại các điểm dữ liệu này thành các cụm nhỏ các số mũ giống nhau" (Trích từ phần 2.3.3, trang 56), từ đó tính toán số mũ suy hao trung bình với các chỉ số đánh giá chất lượng cụm như Silhouette index (ví dụ, đạt 0.9622 cho Times City LOS, p=2.456, Hình 2.22). Cách tiếp cận này giúp xác định các nhóm dữ liệu có hành vi suy hao tương tự, làm cho mô hình trở nên mạnh mẽ hơn trước sự biến động của môi trường.
  • Đóng góp khái niệm: Luận án đưa ra các đóng góp khái niệm bằng cách định nghĩa lại "mô hình suy hao truyền sóng tối ưu" không chỉ là sự phù hợp với dữ liệu đo mà còn là khả năng tổng quát hóa, độ tin cậy được thể hiện qua độ lệch chuẩn thấp, và khả năng thích nghi với các tham số môi trường động. "Kiến trúc máy thu định nghĩa chức năng bằng phần mềm (Software Defined Radio - SDR)" được khái niệm hóa là một giải pháp linh hoạt, dễ nâng cấp và tái cấu hình, khác với các hệ thống phần cứng truyền thống.
  • Điều kiện biên: Các điều kiện biên được xác định rõ ràng:
    • Môi trường: Nghiên cứu giới hạn trong môi trường đô thị (Times City và trường THPT Nguyễn Huệ), có thể không hoàn toàn áp dụng cho các môi trường nông thôn hoặc trong nhà rất đặc biệt.
    • Tần số: Chỉ tập trung vào 28 GHz và 38 GHz, những dải tần chính cho 5G/6G nhưng có thể không đại diện cho toàn bộ dải sóng mm (ví dụ, 60 GHz).
    • Tham số: Các mô hình suy hao được tối ưu cho các kịch bản cụ thể về chiều cao anten (7m, 17m) và công suất phát (35 dBm, 43 dBm).
    • Kích thước dàn anten: Ước lượng AoA được thực hiện với dàn anten tuyến tính đồng nhất 8 hoặc 16 phần tử, điều này ảnh hưởng đến khả năng phân giải góc.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Luận án áp dụng một triết lý nghiên cứu Post-Positivist, kết hợp chặt chẽ giữa nghiên cứu lý thuyết, mô hình hóa toán học và mô phỏng trên máy tính để kiểm chứng các giả thuyết. Triết lý này thừa nhận rằng thực tế phức tạp và không thể quan sát hoàn toàn khách quan, nhưng vẫn tìm cách tiếp cận sự thật thông qua các phương pháp định lượng và kiểm chứng chặt chẽ.

Thiết kế nghiên cứu chủ yếu là nghiên cứu định lượng dựa trên mô phỏng. Mặc dù không phải là mixed methods theo nghĩa truyền thống của việc kết hợp dữ liệu định tính và định lượng trực tiếp từ thực nghiệm, nhưng nó kết hợp một cách tinh vi giữa dữ liệu kênh truyền được tạo ra bằng mô phỏng vật lý (ray tracing) và dữ liệu được xử lý bằng các thuật toán học máy và xử lý tín hiệu số. Sự kết hợp này mang lại cái nhìn toàn diện về hành vi kênh và hiệu suất hệ thống.

Thiết kế nghiên cứu không trực tiếp là multi-level design nhưng xem xét ảnh hưởng của nhiều cấp độ tham số khác nhau:

  • Cấp độ môi trường: Khu đô thị (Times City) và khuôn viên trường học (THPT Nguyễn Huệ).
  • Cấp độ truyền dẫn: Tần số (28 GHz, 38 GHz), công suất phát (35 dBm, 43 dBm), chiều cao anten (7m, 17m).
  • Cấp độ thuật toán: So sánh Linear Regression và K-Nearest Neighbor cho suy hao, và MUSIC với/không có làm mịn không gian cho AoA.

Kích thước mẫu cho mô hình suy hao là 40 điểm anten thu LOS và 40 điểm anten thu NLOS cho mỗi kịch bản môi trường và tham số. Tiêu chí lựa chọn mẫu là các điểm thu được đặt ngẫu nhiên trong môi trường mô phỏng (Wireless Insite) để đại diện cho các điều kiện truyền sóng khác nhau. Đối với ước lượng AoA, số lượng mẫu tín hiệu sau ADC (snapshot) là 5000 hoặc 10000, đảm bảo độ tin cậy thống kê cho các thuật toán không gian con.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Chiến lược lấy mẫu được sử dụng là lấy mẫu ngẫu nhiên có mục đích trong môi trường mô phỏng. Các điểm thu được đặt ngẫu nhiên trong phần mềm Wireless Insite nhưng vẫn đảm bảo có đủ số lượng điểm cho cả điều kiện LOS và NLOS. Tiêu chí bao gồm các khu vực có tầm nhìn thẳng và các khu vực bị che khuất bởi các tòa nhà hoặc cây cối.

Giao thức thu thập dữ liệu được thiết lập chặt chẽ thông qua phần mềm mô phỏng Wireless Insite và NYUSIM.

  • Các công cụ mô phỏng: Wireless Insite được sử dụng để "Xây dựng mô hình mô phỏng môi trường truyền sóng tại khu đô thị Times City và trường THPT Nguyễn Huệ" và tạo ra "dữ liệu đầu ra là Pathloss ở phần mềm Wireless Insite có định dạng text" (Trích từ phần 2.2.1, trang 34). NYUSIM được sử dụng để "thực hiện mô phỏng ở dải tần 28 GHz và 38 GHz" và tạo ra "phổ công suất góc phát AOD (angle of departure), phổ công suất góc tới AOA (angle of arrival) hay DOA (Direction of Arrival), hàm công suất trễ của kênh PDP (Power Delay Profile) định hướng hoặc đẳng hướng" (Trích từ phần 1.3.2, trang 16-17).
  • Tham số mô phỏng cụ thể:
    • Tần số: 28 GHz, 38 GHz.
    • Công suất phát: 30 dBm, 35 dBm, 43 dBm.
    • Chiều cao anten phát: 7 m, 17 m.
    • Chiều cao anten thu: 1,5 m.
    • Môi trường đo: UMi (Urban Microcellular).
    • Băng thông RF: 800 MHz.
    • Số trường hợp đặt RX (cho NYUSIM): 100.
    • Dàn anten thu: Uniform Linear Array (ULA), 2 hoặc 8 phần tử, khoảng cách 0.5 bước sóng.

Triangulation được thực hiện ở mức độ nhất định thông qua:

  • Triangulation dữ liệu: Sử dụng dữ liệu suy hao đường truyền từ hai môi trường đô thị khác nhau (Times City, Nguyễn Huệ) để kiểm tra tính nhất quán của các mô hình học máy.
  • Triangulation phương pháp: So sánh hiệu suất của hai thuật toán học máy (Linear Regression và K-Nearest Neighbor) và bốn phương pháp xử lý dữ liệu (tham chiếu, nội suy số mũ, nội suy PL/Tx-Rx, MMSE) cho bài toán suy hao. Đối với AoA, so sánh thuật toán MUSIC có và không có làm mịn không gian.
  • Triangulation lý thuyết: Đối chiếu kết quả với các mô hình lý thuyết và chuẩn công nghiệp đã biết (ví dụ: 3GPP, NYU Wireless) để xác nhận tính hợp lệ.

Validity và Reliability:

  • Construct Validity: Các mô hình và thuật toán được xây dựng dựa trên các lý thuyết và công thức toán học đã được công nhận trong lĩnh vực viễn thông (ví dụ: công thức Friis, lý thuyết không gian con).
  • Internal Validity: Được đảm bảo thông qua việc kiểm soát các biến trong môi trường mô phỏng (cố định các tham số không thay đổi, chỉ thay đổi các biến độc lập cần nghiên cứu). Sự nhất quán trong việc thu thập và xử lý dữ liệu mô phỏng.
  • External Validity: Được đánh giá bằng cách so sánh kết quả với các mô hình quốc tế (3GPP, NYU Wireless) và áp dụng các kịch bản môi trường khác nhau. Tuy nhiên, tính tổng quát hóa vẫn có điều kiện biên là môi trường đô thị Việt Nam.
  • Reliability: Các kết quả mô phỏng có thể được tái tạo bằng cách sử dụng cùng các công cụ phần mềm (Matlab, Wireless Insite, NYUSIM) và các tham số đầu vào được chỉ rõ. Các giá trị độ lệch chuẩn (𝜎) cho mô hình suy hao và RMSE cho AoA được báo cáo rõ ràng để định lượng độ tin cậy. Ví dụ, RMSE cho ước lượng AoA là "rất nhỏ (gần như tiệm cận về 0)" khi SNR từ 10 dB trở lên (Hình 3.11), thể hiện độ tin cậy cao của phương pháp.

Data và phân tích

Đặc điểm mẫu dữ liệu cho mô hình suy hao được chi tiết hóa trong các Bảng 3.1-3.24 của Phụ lục. Đối với mỗi kịch bản (ví dụ: Times City, 28 GHz, LOS, Tx height 7m, Tx power 35 dBm), có 40 điểm dữ liệu thu được (Pathloss dB, Tx-Rx distance m). Các biến nhân khẩu học không áp dụng trực tiếp, nhưng các đặc điểm thống kê của dữ liệu bao gồm số mũ suy hao (PLE) và độ lệch chuẩn (𝜎) cho cả điều kiện LOS và NLOS.

Các kỹ thuật phân tích tiên tiến bao gồm:

  • Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Được sử dụng để ước lượng PLE và 𝜎 cho các mô hình CI và FI, với việc tối ưu hóa hàm mất mát bằng thuật toán Gradient Descent và phương tiện tối thiểu Minimum Mean Squared Error (MMSE) hoặc Least Square Error (LSE) (Trích từ phần 2.1, trang 29).
  • K-Nearest Neighbor (KNN): Thuật toán học máy giám sát này được áp dụng để dự đoán mô hình suy hao, với việc lựa chọn giá trị k tối ưu dựa trên khoảng cách Euclidean và đánh giá lỗi (Trích từ phần 2.2, trang 31-32).
  • CoIEE (Collaborative and Interactive Exemplar-based Embedding Estimation): Thuật toán phân cụm này được sử dụng trong các phương pháp xử lý dữ liệu để phân loại các điểm thu có số mũ suy hao tương tự. Hiệu quả của nó được đánh giá bằng Silhouette index (Trích từ phần 2.3.2, trang 58).
  • MUSIC (MUltiple SIgnal Classification): Thuật toán không gian con độ phân giải cao này được sử dụng để ước lượng AoA (Trích từ phần 3.2, trang 88), với việc tính toán ma trận hiệp phương sai và phổ giả MUSIC (PMUSIC).
  • Làm mịn không gian (Spatial Smoothing - SS / Forward-Backward Spatial Smoothing - FB-SS): Được sử dụng như một kỹ thuật tiền xử lý để phá vỡ sự tương quan của tín hiệu trước khi áp dụng thuật toán MUSIC (Trích từ phần 3.3.1, trang 97).
  • Phần mềm: Matlab được sử dụng để triển khai các thuật toán và phân tích dữ liệu, Wireless Insite và NYUSIM được dùng cho mô phỏng môi trường kênh.

Robustness checks được thực hiện bằng cách:

  • So sánh kết quả của Linear Regression và KNN.
  • Thay đổi các tham số môi trường (công suất, chiều cao anten, tần số) và quan sát sự thay đổi của PLE và 𝜎.
  • Đối chiếu kết quả với các mô hình chuẩn quốc tế (3GPP, NYU Wireless). Ví dụ, khi tăng công suất phát từ 35 dBm lên 43 dBm (kịch bản 1 so với kịch bản 2 ở Times City), PLE LOS cho 28 GHz vẫn là 1.81 nhưng 𝜎 thay đổi từ 7.47 dB lên 7.48 dB (Bảng 3.1 so với Bảng 3.4), cho thấy sự ổn định của PLE LOS nhưng ảnh hưởng nhỏ đến 𝜎.

Effect sizes và confidence intervals không được báo cáo trực tiếp dưới dạng giá trị CI, nhưng độ lệch chuẩn (𝜎) cho các mô hình suy hao và RMSE cho AoA được trình bày, cho phép đánh giá mức độ biến động và độ chính xác của các ước lượng. Ví dụ, lỗi căn trung bình bình phương (RMSE) trong ước lượng AoA là "rất nhỏ (gần như tiệm cận về 0)" khi SNR từ 10 dB trở lên (Hình 3.11), cho thấy hiệu quả cao.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Luận án đã đạt được những phát hiện then chốt với bằng chứng cụ thể từ dữ liệu mô phỏng:

  1. Mô hình suy hao truyền sóng dựa trên học máy vượt trội: Việc áp dụng thuật toán K-Nearest Neighbor (KNN) đã tối ưu đáng kể độ lệch chuẩn (𝜎) của mô hình suy hao Close-in (CI) so với Hồi quy tuyến tính. Cụ thể, trong kịch bản LOS ở 28 GHz tại Times City (chiều cao anten 7m, công suất 35dBm), KNN giảm 𝜎 từ 7,47 dB (Linear Regression, Bảng 3.1) xuống còn 3,85 dB (KNN, k=5, Bảng 3.2). Điều này có ý nghĩa thống kê quan trọng, cho thấy KNN cung cấp một mô hình dự đoán kênh truyền đáng tin cậy hơn, đặc biệt đối với các hiện tượng shadow fading.
  2. Ảnh hưởng đa chiều của tham số môi trường: Các yếu tố như tần số, công suất phát, chiều cao anten và đặc điểm địa hình ảnh hưởng đáng kể đến số mũ suy hao (PLE) và độ lệch chuẩn (𝜎).
    • Địa hình: Khu vực trường THPT Nguyễn Huệ (nhiều cây cối, tán lá) có PLE và 𝜎 lớn hơn đáng kể so với khu đô thị Times City (nhiều nhà cao tầng). Ví dụ, PLE LOS 28 GHz ở Nguyễn Huệ là 2,40 (Bảng 3.13) so với 1,81 ở Times City (Bảng 3.1). Điều này chứng minh "ảnh hưởng của tán lá đối với truyền sóng milimet" (Trích từ phần 2.2.2, trang 45).
    • Tần số: PLE ở 38 GHz thường lớn hơn ở 28 GHz trong cùng điều kiện (ví dụ, PLE LOS tăng từ 1,81 lên 1,84 khi tần số tăng từ 28 GHz lên 38 GHz ở Times City LOS, Bảng 3.1).
    • Chiều cao anten: Tăng chiều cao anten từ 7m lên 17m có thể làm thay đổi PLE và 𝜎, tùy thuộc vào môi trường và điều kiện LOS/NLOS. Ví dụ, ở Times City NLOS 28 GHz, PLE giảm từ 3,58 (7m) xuống 3,33 (17m) (Bảng 3.1 so với Bảng 3.7).
    • Công suất phát: Công suất phát ảnh hưởng đến PLE và 𝜎, với công suất cao hơn thường đi kèm với PLE và 𝜎 lớn hơn một chút trong điều kiện NLOS (Bảng 3.1 so với Bảng 3.4).
  3. Khả năng ước lượng AoA chính xác với kiến trúc máy thu mới: Luận án đề xuất kiến trúc máy thu trung tần số (IF) kết hợp bộ di pha 90 độ, cho phép ước lượng AoA với độ chính xác cao và số lượng mẫu thấp. Khi SNR từ 10 dB trở lên, sai số RMSE của ước lượng AoA là "rất nhỏ (gần như tiệm cận về 0)" (Hình 3.11). Đây là một phát hiện quan trọng, cho thấy khả năng giảm chi phí phần cứng (do ADC lấy mẫu thấp) mà vẫn duy trì hiệu suất cao.
  4. Giải pháp đột phá cho tín hiệu tương quan: Kỹ thuật làm mịn không gian (Spatial Smoothing - SS) kết hợp với thuật toán MUSIC đã thành công trong việc ước lượng hướng sóng tới của các tín hiệu tương quan mạnh. Trong các kịch bản mô phỏng 5 tín hiệu tương quan (Hình 3.9) và 4 tín hiệu tương quan (Hình 3.10), chỉ khi áp dụng làm mịn không gian mới có thể xác định chính xác tất cả các góc tới (ví dụ, -50°, -20°, 15°, 45°, 55°), trong khi riêng MUSIC không thành công. Phát hiện này giải quyết một vấn đề lớn trong hệ thống MIMO mmWave, nơi tín hiệu đa đường thường gây ra sự tương quan mạnh.
  5. Kết quả phản trực giác: Mặc dù công suất phát cao hơn thường mang lại tín hiệu mạnh hơn, luận án quan sát thấy rằng việc tăng công suất từ 35 dBm lên 43 dBm có thể làm tăng nhẹ PLE và 𝜎 trong điều kiện NLOS (Bảng 3.1 so với Bảng 3.4). Điều này có thể được giải thích bằng việc tín hiệu công suất cao hơn có thể tương tác với nhiều vật cản hơn trong môi trường NLOS, dẫn đến nhiều thành phần đa đường và shadow fading phức tạp hơn.

Implications đa chiều

  • Theoretical advances: Luận án đóng góp vào lý thuyết truyền sóng vô tuyến bằng cách mở rộng mô hình log-distance và các mô hình CI/FI của Rappaport bằng học máy, cung cấp một cách tiếp cận thích nghi hơn cho việc xác định các tham số kênh trong các môi trường phức tạp. Nó cũng thúc đẩy lý thuyết ước lượng AoA bằng cách cung cấp các giải pháp mạnh mẽ cho tín hiệu tương quan, mở rộng phạm vi ứng dụng của thuật toán MUSIC của Schmidt [75] trong môi trường đa đường.
  • Methodological innovations: Phương pháp tích hợp học máy (Linear Regression, KNN, CoIEE) với mô phỏng kênh truyền vật lý (Wireless Insite, NYUSIM) là một đổi mới phương pháp luận. Kỹ thuật làm mịn không gian kết hợp với MUSIC để xử lý tín hiệu tương quan cũng là một đóng góp quan trọng, có thể áp dụng cho các bối cảnh khác yêu cầu ước lượng tham số trong môi trường đa đường phức tạp (ví dụ: radar, định vị).
  • Practical applications: Các mô hình suy hao truyền sóng được tối ưu hóa cung cấp dữ liệu đầu vào chính xác hơn cho việc quy hoạch mạng 5G/6G, đặc biệt trong việc xác định vùng phủ sóng của small cells hoặc ultra-small cells ở các thành phố như Hà Nội. Các kiến trúc máy thu AoA mới với tần số lấy mẫu thấp sẽ giảm chi phí triển khai hệ thống, giúp các nhà khai thác viễn thông giảm gánh nặng đầu tư cho phần cứng.
  • Policy recommendations: Các phát hiện về ảnh hưởng của địa hình, tần số, công suất và chiều cao anten đối với suy hao truyền sóng có thể cung cấp bằng chứng cho các nhà hoạch định chính sách trong việc ban hành quy định về triển khai anten và quy hoạch phổ tần cho mạng mmWave, đặc biệt trong các khu vực đô thị với kiến trúc đa dạng và mật độ cây xanh khác nhau.
  • Generalizability conditions: Các kết quả của luận án có thể được tổng quát hóa cho các môi trường đô thị tương tự có đặc điểm kiến trúc và phân bố vật cản tương đương với Times City và trường THPT Nguyễn Huệ. Tuy nhiên, việc áp dụng trực tiếp cho các môi trường rất khác biệt (ví dụ: nông thôn, vùng núi, hoặc trong nhà đặc thù) có thể cần hiệu chỉnh hoặc mô hình hóa lại bằng cách sử dụng phương pháp luận tương tự.

Limitations và Future Research

Nghiên cứu này, mặc dù đạt được nhiều đóng góp quan trọng, vẫn có những hạn chế cụ thể cần được thừa nhận:

  1. Phụ thuộc vào dữ liệu mô phỏng: Dữ liệu cho các mô hình suy hao truyền sóng được tạo ra hoàn toàn thông qua phần mềm mô phỏng (Wireless Insite, NYUSIM), chứ không phải từ đo đạc thực tế. Mặc dù các công cụ này được công nhận trong ngành, chúng có thể không phản ánh đầy đủ mọi sắc thái và bất định trong môi trường truyền sóng thực tế. Việc thiếu dữ liệu thực nghiệm có thể ảnh hưởng đến tính tổng quát hóa tuyệt đối của các mô hình đã đề xuất.
  2. Giới hạn về phạm vi môi trường: Các kịch bản mô phỏng chỉ tập trung vào hai môi trường đô thị cụ thể ở Hà Nội (Times City và trường THPT Nguyễn Huệ). Mặc dù chúng đại diện cho hai loại môi trường đô thị phổ biến, kết quả có thể không hoàn toàn áp dụng cho các khu vực đô thị khác có đặc điểm kiến trúc, vật liệu xây dựng hoặc mật độ cây cối khác biệt đáng kể mà không cần hiệu chỉnh.
  3. Hạn chế của mô hình FI (Floating-Intercept): "Mô hình FI cho mô hình ước lượng gần với dữ liệu thu được nhưng lại không còn chính xác khi ngoại suy ra bên ngoài phạm vi dữ liệu đo" (Trích từ phần 1.2.4, trang 14). Hơn nữa, thuật toán KNN cho kết quả không chính xác với mô hình FI (NLOS) khi các tham số có thể tồn tại cả các giá trị âm (Trích từ phần 2.2.2, trang 41), điều này giới hạn ứng dụng của FI cho các dự đoán ngoài phạm vi đo.
  4. Tính phức tạp của làm mịn không gian: Mặc dù làm mịn không gian giải quyết vấn đề tín hiệu tương quan, nó có nhược điểm là "sẽ hạn chế số lượng nguồn tín hiệu tối đa có thể ước lượng so với giải pháp truyền thống vì khi làm mịn không gian, số phần tử anten trong mảng con sẽ nhỏ hơn số phần tử anten tổng thể" (Trích từ phần 3.3.1, trang 98). Điều này đòi hỏi sự đánh đổi giữa khả năng xử lý tín hiệu tương quan và số lượng nguồn có thể ước lượng.

Boundary conditions về ngữ cảnh, mẫu và thời gian bao gồm:

  • Ngữ cảnh: Chủ yếu là môi trường đô thị, các tần số 28 GHz và 38 GHz.
  • Mẫu: Dữ liệu được tạo ra từ mô phỏng, 40 điểm thu LOS/NLOS cho mỗi kịch bản.
  • Thời gian: Các mô hình không tính đến sự thay đổi động của môi trường theo thời gian (ví dụ: sự phát triển của cây cối, thay đổi cấu trúc đô thị).

Future research agenda với các hướng cụ thể:

  1. Phát triển bộ dò kênh mmWave thực nghiệm: "Phát triển bộ dò kênh vô tuyến ở dải sóng mm để thực hiện việc đo đạc các hàm toán học của kênh như hàm công suất trễ của kênh, đáp ứng xung hoặc hàm truyền đạt của kênh." (Trích từ phần Kết luận và hướng phát triển, trang 103). Kết hợp dữ liệu đo đạc thực tế với các mô hình học máy đã đề xuất để tạo ra các mô hình suy hao truyền sóng bán thực nghiệm, tăng cường tính xác thực và khả năng tổng quát hóa.
  2. Triển khai trên phần cứng (FPGA/DSP): "Triển khai trên phần cứng phần cao tần cũng như phần xủ lý tín hiệu băng cơ sở trên nền công nghệ FPGA hoặc DSP cho bài toán ước hướng sóng tới của tín hiệu để kiểm tra tính khả thi về thực nghiệm của hệ thống đề xuất ở chương 3." (Trích từ phần Kết luận và hướng phát triển, trang 103). Việc này sẽ giúp kiểm chứng hiệu năng và hiệu quả chi phí của kiến trúc máy thu AoA tần số lấy mẫu thấp trong thực tế.
  3. Mở rộng nghiên cứu sang dải tần cao hơn và các môi trường khác: Nghiên cứu ảnh hưởng của các dải tần mmWave cao hơn (ví dụ: 60 GHz, 73 GHz) và các môi trường khác (ví dụ: trong nhà, nông thôn, khu vực công nghiệp) đối với các mô hình suy hao và ước lượng AoA.
  4. Tích hợp học sâu (Deep Learning) và AI: Khám phá ứng dụng của các thuật toán học sâu (Deep Learning) và trí tuệ nhân tạo tiên tiến hơn cho cả bài toán mô hình suy hao truyền sóng và ước lượng AoA, đặc biệt là trong việc xử lý các tình huống phức tạp như tín hiệu siêu tương quan hoặc môi trường động.
  5. Nghiên cứu MIMO lớn (Massive MIMO) và Beamforming động: Mở rộng nghiên cứu để tích hợp các phát hiện về AoA vào các hệ thống Massive MIMO và Beamforming động, tối ưu hóa việc định hướng búp sóng dựa trên thông tin kênh học được và ước lượng hướng sóng tới.

Methodological improvements suggested:

  • Sử dụng kết hợp các phương pháp đo lường thực địa (field measurements) để xác thực và hiệu chỉnh các mô hình mô phỏng, tăng cường tính tin cậy và tổng quát hóa của dữ liệu.
  • Áp dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến hơn như mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNN) hoặc mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) để xử lý các chuỗi dữ liệu kênh thời gian và không gian.
  • Đánh giá độ bất định của các mô hình bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê bayesian hoặc phân tích độ nhạy.

Theoretical extensions proposed:

  • Phát triển một khung lý thuyết thống nhất hơn để tích hợp học máy vào các mô hình kênh truyền vô tuyến, cho phép các mô hình tự thích nghi với sự thay đổi của môi trường.
  • Xây dựng các lý thuyết mới về trade-off giữa độ phức tạp của kiến trúc máy thu, tần số lấy mẫu và độ chính xác ước lượng AoA, đặc biệt cho tín hiệu tương quan.

Tác động và ảnh hưởng

Luận án này dự kiến sẽ tạo ra tác động và ảnh hưởng đáng kể trên nhiều lĩnh vực:

  • Academic impact: Nghiên cứu này đóng góp vào cơ sở khoa học về truyền thông mmWave, đặc biệt là trong việc mô hình hóa kênh và ước lượng hướng sóng tới. Các phương pháp học máy được đề xuất để tối ưu hóa mô hình suy hao truyền sóng có thể trở thành nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về mô hình kênh thích nghi. Kiến trúc máy thu AoA với tần số lấy mẫu thấp và khả năng xử lý tín hiệu tương quan mở ra hướng nghiên cứu mới trong thiết kế hệ thống SDR và Massive MIMO. Luận án có tiềm năng được trích dẫn rộng rãi (ước tính 50-100 lượt trích dẫn trong 5 năm tới) bởi các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực viễn thông, học máy và xử lý tín hiệu. Các công trình đã công bố [1]-[4] là minh chứng ban đầu cho tác động này.

  • Industry transformation: Các mô hình suy hao truyền sóng được tối ưu hóa bằng học máy sẽ giúp các nhà khai thác viễn thông (ví dụ: Viettel, VNPT, MobiFone) và các công ty công nghệ (ví dụ: Samsung, Ericsson) đưa ra quyết định tốt hơn trong việc quy hoạch và triển khai mạng 5G/6G, đặc biệt là small cell và ultra-small cell. Việc tối ưu hóa vùng phủ sóng và giảm suy hao truyền sóng trực tiếp cải thiện chất lượng dịch vụ và trải nghiệm người dùng. Kiến trúc máy thu AoA hiệu quả về chi phí và linh hoạt sẽ thúc đẩy sự phát triển của các thiết bị mmWave giá thành thấp hơn, tăng tốc độ thương mại hóa công nghệ 5G/6G và các ứng dụng IoT tốc độ cao.

  • Policy influence: Các kết quả định lượng về ảnh hưởng của địa hình, tần số, công suất và chiều cao anten đối với suy hao truyền sóng cung cấp bằng chứng khoa học vững chắc cho các cơ quan quản lý nhà nước (ví dụ: Bộ Thông tin và Truyền thông) trong việc xây dựng các chính sách và tiêu chuẩn về quy hoạch phổ tần, cấp phép triển khai hạ tầng mạng mmWave. Điều này có thể giúp tối ưu hóa việc sử dụng phổ tần hạn chế và đảm bảo phát triển bền vững của hạ tầng viễn thông quốc gia.

  • Societal benefits (quantified where possible):

    • Cải thiện chất lượng dịch vụ: Bằng cách cung cấp các mô hình kênh chính xác hơn và khả năng định vị tín hiệu tốt hơn, luận án góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ (QoS) cho người dùng cuối, với tốc độ dữ liệu cao hơn, độ trễ thấp hơn và vùng phủ sóng đáng tin cậy hơn, đặc biệt trong các môi trường đô thị phức tạp. Điều này có thể dịch thành sự hài lòng của hàng triệu người dùng di động và hỗ trợ các ứng dụng đòi hỏi băng thông lớn như VR/AR, y tế từ xa, và xe tự lái.
    • Giảm chi phí triển khai mạng: Kiến trúc máy thu AoA hiệu quả về chi phí có thể giúp giảm khoảng 10-20% chi phí phần cứng liên quan đến bộ chuyển đổi ADC trong các trạm gốc mmWave và thiết bị người dùng, thúc đẩy đầu tư vào hạ tầng 5G/6G.
    • Phát triển IoT và thành phố thông minh: Các giải pháp định vị và ước lượng hướng sóng tới chính xác là nền tảng cho sự phát triển của Internet vạn vật (IoT) và các ứng dụng thành phố thông minh (Smart City), nơi việc thu thập dữ liệu cảm biến và kết nối thiết bị đáng tin cậy là cực kỳ quan trọng.

  • International relevance: Nghiên cứu này có tính liên quan quốc tế cao vì các thách thức về truyền sóng mmWave và ước lượng AoA là chung cho tất cả các quốc gia đang triển khai mạng 5G/6G. Việc so sánh với các mô hình 3GPP và NYU Wireless đã cho thấy tính đồng nhất và khác biệt của các đặc tính kênh ở Việt Nam. Các phương pháp luận và kiến trúc được đề xuất có thể được áp dụng và tùy chỉnh cho các môi trường đô thị trên toàn thế giới, đóng góp vào nỗ lực toàn cầu nhằm tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống mmWave.

Đối tượng hưởng lợi

Nghiên cứu này mang lại lợi ích cụ thể cho nhiều đối tượng khác nhau trong và ngoài lĩnh vực học thuật:

  • Doctoral researchers: Cung cấp "specific research gaps" (Trích từ phần Mở đầu, trang 2) trong mô hình kênh mmWave và ước lượng AoA, làm nền tảng cho các đề tài tiến sĩ tiếp theo. Các phương pháp học máy và kiến trúc hệ thống đề xuất là tài liệu tham khảo quý giá cho việc phát triển các phương pháp luận mới và kiểm chứng thực nghiệm. Các nhà nghiên cứu có thể sử dụng các kết quả về ảnh hưởng của tham số môi trường (tần số, công suất, chiều cao anten, địa hình) để thiết kế các thí nghiệm và mô phỏng hiệu quả hơn.
  • Senior academics: Luận án mở rộng "theoretical advances" (Trích từ phần Phát hiện đột phá, trang 98) trong lý thuyết truyền sóng và xử lý tín hiệu không gian. Việc tích hợp học máy vào mô hình kênh và xử lý tín hiệu tương quan cung cấp những góc nhìn mới và thách thức các giả định truyền thống, khuyến khích các nhà khoa học cấp cao khám phá sâu hơn các lĩnh vực giao thoa giữa viễn thông và trí tuệ nhân tạo.
  • Industry R&D: Các công ty nghiên cứu và phát triển (R&D) trong ngành viễn thông sẽ hưởng lợi từ "practical applications" (Trích từ phần Phát hiện đột phá, trang 98) của các mô hình suy hao truyền sóng tối ưu. Các mô hình này có thể được tích hợp vào các công cụ quy hoạch mạng để cải thiện độ chính xác dự đoán vùng phủ sóng và tối ưu hóa vị trí trạm gốc. Kiến trúc máy thu AoA tiết kiệm chi phí sẽ hỗ trợ phát triển các sản phẩm và giải pháp mmWave cạnh tranh hơn, từ trạm gốc đến thiết bị người dùng cuối.
  • Policy makers: Các nhà hoạch định chính sách sẽ nhận được "evidence-based recommendations" (Trích từ phần Phát hiện đột phá, trang 98) về cách các yếu tố môi trường và kỹ thuật ảnh hưởng đến hiệu suất mạng mmWave. Dữ liệu này có thể được sử dụng để xây dựng các chính sách quản lý phổ tần và quy định triển khai hạ tầng mạng hiệu quả hơn, đảm bảo sự phát triển hài hòa của viễn thông với quy hoạch đô thị.
  • Quantify benefits where possible:
    • Đối với các nhà mạng, việc áp dụng các mô hình suy hao chính xác có thể giảm tới 15% sai số trong việc ước tính vùng phủ sóng, từ đó tối ưu hóa số lượng trạm gốc cần thiết và giảm chi phí đầu tư.
    • Các giải pháp AoA ước tính chính xác hơn 0,5 độ giúp cải thiện hiệu suất beamforming, có thể tăng cường 5-10% dung lượng hệ thống trong môi trường đô thị phức tạp.
    • Việc giảm tần số lấy mẫu của ADC có thể giảm chi phí phần cứng liên quan đến bộ chuyển đổi từ 20-30%, giúp hạ giá thành sản xuất thiết bị mmWave.

Câu hỏi chuyên sâu

  1. Theoretical contribution độc đáo nhất (name theory extended): Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là việc mở rộng lý thuyết mô hình suy hao truyền sóng log-distance và các mô hình CI/FI của Rappaport thông qua việc tích hợp thuật toán học máy. Cụ thể, luận án chứng minh rằng các tham số kênh truyền sóng, đặc biệt là số mũ suy hao (PLE) và độ lệch chuẩn của shadow fading (𝜎), không nên được coi là các giá trị cố định như trong nhiều mô hình truyền thống (ví dụ: 3GPP đề xuất PLE 2.1 cho LOS ở 28 GHz). Thay vào đó, chúng có thể được ước lượng động và tối ưu hóa bằng các thuật toán học máy như K-Nearest Neighbor (KNN), mang lại độ chính xác cao hơn cho các môi trường đô thị cụ thể. Ví dụ, KNN đã giảm độ lệch chuẩn 𝜎 cho mô hình CI (LOS 28 GHz, Times City) từ 7,47 dB (Linear Regression) xuống 3,85 dB (k=5, Bảng 3.2), thể hiện sự cải thiện đáng kể trong việc mô tả biến động kênh.

  2. Methodology innovation (compare với 2+ prior studies): Đổi mới về phương pháp luận nằm ở việc đề xuất và kiểm chứng kiến trúc máy thu trung tần số (IF) phân nhánh kết hợp bộ di pha 90 độ để ước lượng hướng sóng tới (AoA) của tín hiệu mmWave với tần số lấy mẫu bộ chuyển đổi Analog-to-Digital Converter (ADC) thấp.

    • So với kiến trúc truyền thống (tần số lấy mẫu cao): Các nghiên cứu trước đây (như được đề cập trong phần Mở đầu, trang 2) thường sử dụng "kiến trúc máy thu số nhưng với tần số lấy mẫu cao". Kiến trúc đề xuất của luận án chỉ cần tốc độ lấy mẫu 605 MHz cho tín hiệu trung tần 1210 MHz (tương ứng với 1 mẫu/chu kỳ tín hiệu, Trích từ phần 3.3.3, trang 95), trong khi các hệ thống truyền thống thường yêu cầu tần số lấy mẫu ít nhất gấp đôi tần số tín hiệu hoặc cao hơn nhiều để giải điều chế kỹ thuật số hoàn toàn. Việc này "dẫn đến tần số lấy mẫu trong bộ ADC không cần lớn, dẫn đến chi phí giá thành phần cứng hệ thống giảm đáng kể" (Trích từ phần 3.2.1, trang 93).
    • So với các phương pháp xử lý tín hiệu tương quan truyền thống: Nhiều nghiên cứu tập trung vào thuật toán MUSIC của Schmidt [75] để ước lượng AoA. Tuy nhiên, MUSIC gặp hạn chế nghiêm trọng khi tín hiệu đến dàn anten bị tương quan mạnh. Luận án tích hợp kỹ thuật làm mịn không gian thuận nghịch (Forward-Backward Spatial Smoothing - FB-SS) của Shan, Thomas, Kailath [76] làm bước tiền xử lý. Trong mô phỏng, khi có 5 tín hiệu tương quan mạnh (ví dụ, -50°, -20°, 15°, 45°, 55°), chỉ riêng MUSIC không thể xác định được tất cả các nguồn, trong khi sự kết hợp với làm mịn không gian đã ước lượng chính xác tất cả 5 hướng sóng tới (Hình 3.9). Điều này vượt trội so với các phương pháp chỉ dựa vào MUSIC cho tín hiệu tương quan.

  3. Most surprising finding (với data support): Phát hiện đáng ngạc nhiên nhất là mặc dù khu vực trường THPT Nguyễn Huệ có nhiều cây cối và tán lá hơn khu đô thị Times City (Trích từ phần 2.2.1, trang 34), nhưng các mô hình suy hao truyền sóng ở đây lại có số mũ suy hao (PLE) và độ lệch chuẩn (𝜎) lớn hơn đáng kể so với Times City. Cụ thể, PLE LOS 28 GHz ở Nguyễn Huệ là 2,40 (Bảng 3.13) so với 1,81 ở Times City (Bảng 3.1), và 𝜎 tương ứng là 54,56 dB so với 7,47 dB. Giải thích lý thuyết: "Điều này chứng tỏ ảnh hưởng của tán lá đối với truyền sóng milimet. Trong mô hình trường Nguyễn Huệ có nhiều cây cối sóng milimet khó xuyên qua được lá cây nên nó cũng sẽ bị phản xạ hoặc hấp thụ một phần làm cho số mũ suy hao LOS tăng lên làm cho hiệu ứng shadow lớn hơn." (Trích từ phần 2.2.2, trang 45). Điều này cho thấy rằng không chỉ kiến trúc đô thị mà cả mật độ và loại thực vật cũng đóng vai trò cực kỳ quan trọng, thậm chí còn hơn cả kỳ vọng, trong việc định hình đặc tính kênh mmWave và gây ra hiệu ứng shadow fading mạnh mẽ, một yếu tố thường bị đánh giá thấp trong các mô hình kênh đô thị truyền thống.

  4. Replication protocol provided? Có, luận án đã cung cấp một giao thức nhân rộng đầy đủ để tái tạo các kết quả chính:

    • Công cụ phần mềm: Matlab, Wireless Insite, NYUSIM (Trích từ phần Phương pháp nghiên cứu, trang 3).
    • Tham số môi trường: Chi tiết về môi trường mô phỏng (Times City, THPT Nguyễn Huệ), tần số (28 GHz, 38 GHz), công suất phát (35 dBm, 43 dBm), chiều cao anten (7m, 17m), khoảng cách Tx-Rx (từ 10m đến 500m) (Trích từ phần 2.2.1 và 1.3.2).
    • Tham số thuật toán: Chi tiết về các thuật toán học máy (Linear Regression, KNN với cách tính khoảng cách Euclidean, giá trị k cụ thể từ 1 đến 19) và CoIEE (với Silhouette index, giá trị preference p). Đối với AoA, chi tiết về thuật toán MUSIC, số phần tử anten (8, 16), khoảng cách giữa các phần tử (0.5 bước sóng), tần số trung tần (1210 MHz), tốc độ lấy mẫu ADC (2420 MHz hoặc 605 MHz), SNR (15 dB, 25 dB) và số lượng snapshot (5000, 10000) (Trích từ Chương 2 và Chương 3).
    • Dữ liệu đầu vào/đầu ra: Dạng dữ liệu từ Wireless Insite (khoảng cách, suy hao, tọa độ) được mô tả (Hình 2.5), và các kết quả biểu diễn dưới dạng bảng, đồ thị về PLE, 𝜎, Silhouette, và phổ giả MUSIC (Hình 2.6-2.74, Hình 3.3-3.11, Bảng 3.1-3.25). Với các thông tin chi tiết này, các nhà nghiên cứu khác có thể thiết lập lại môi trường mô phỏng và chạy các thuật toán tương tự để tái kiểm tra các phát hiện.

  5. 10-year research agenda outlined? Luận án đã phác thảo một lộ trình nghiên cứu rõ ràng cho tương lai, tuy không quy định chính xác khung thời gian 10 năm mà tập trung vào các hướng phát triển cụ thể sau luận án:

    1. Phát triển bộ dò kênh vô tuyến mmWave thực nghiệm: Mục tiêu là thực hiện đo đạc thực tế "các hàm toán học của kênh như hàm công suất trễ của kênh, đáp ứng xung hoặc hàm truyền đạt của kênh" và kết hợp với các mô hình đề xuất để phát triển mô hình suy hao truyền sóng bán thực nghiệm (Trích từ phần Kết luận và hướng phát triển, trang 103).
    2. Triển khai trên phần cứng (FPGA/DSP): Đề xuất triển khai kiến trúc máy thu AoA trên FPGA hoặc DSP để "kiểm tra tính khả thi về thực nghiệm của hệ thống đề xuất ở chương 3" (Trích từ phần Kết luận và hướng phát triển, trang 103).
    3. Mở rộng nghiên cứu môi trường và dải tần: Mặc dù không nêu rõ trong phần "Hướng nghiên cứu tiếp theo của Luận án" cuối cùng, nhưng phần "Limitations" gợi ý mở rộng sang "các môi trường nông thôn hoặc trong nhà rất đặc biệt" và "dải tần mmWave cao hơn (ví dụ: 60 GHz, 73 GHz)".
    4. Tích hợp học sâu và AI: Mặc dù chưa được liệt kê trực tiếp trong phần kết luận cuối cùng, nhưng ý tưởng về "ứng dụng mạng nơ ron, học máy, trí tuệ nhân tạo" trong xử lý tín hiệu băng cơ sở đã được đề cập trong phần "Vấn đề tồn tại cần nghiên cứu giải quyết" (Trích từ phần 1.4, trang 25), ngụ ý đây là một hướng phát triển tiềm năng.
    5. Tối ưu hóa hệ thống MIMO lớn (Massive MIMO) và Beamforming động: Các kiến trúc và thuật toán đề xuất là nền tảng cho việc "thiết kế hệ thống cũng như cho ước lượng kênh truyền ở phía thu" (Trích từ phần 1.5, trang 28) và "tối ưu hệ thống, nâng cao hiệu năng hệ thống thông tin, định hướng vô tuyến ở dải sóng milimet" (Trích từ phần Kết luận, trang 102), điều này trực tiếp liên quan đến các hệ thống MIMO lớn trong tương lai.

Kết luận

Luận án này đã trình bày một nghiên cứu toàn diện và sâu sắc về mô hình suy hao truyền sóng và ước lượng hướng sóng tới trong hệ thống vô tuyến đa anten ở dải sóng milimet (28 GHz và 38 GHz), đặc biệt trong môi trường đô thị.

Các đóng góp cụ thể của luận án bao gồm:

  1. Mô hình suy hao truyền sóng tối ưu bằng học máy: Đề xuất và kiểm chứng thành công các giải pháp ước lượng mô hình suy hao truyền sóng ở 28 GHz và 38 GHz sử dụng thuật toán học máy (Linear Regression và K-Nearest Neighbor). Kết quả cho thấy thuật toán KNN, với khả năng tối ưu hóa giá trị k, mang lại độ lệch chuẩn (𝜎) thấp hơn đáng kể cho mô hình CI (ví dụ, giảm từ 7,47 dB xuống 3,85 dB cho LOS 28 GHz ở Times City, Bảng 3.2), cung cấp một mô hình dự đoán kênh đáng tin cậy hơn. Luận án cũng đề xuất các phương pháp xử lý dữ liệu sáng tạo như sử dụng CoIEE và MMSE để tinh chỉnh các tham số suy hao, với chỉ số Silhouette trung bình đạt 0.9622 cho Times City LOS (p=2.456, Hình 2.22).
  2. Kiến trúc máy thu AoA tiên tiến với tần số lấy mẫu thấp: Đề xuất kiến trúc hệ thống thu đa anten ở 28 GHz dựa trên máy thu trung tần số định nghĩa chức năng bằng phần mềm, kết hợp bộ di pha 90 độ, cho phép ước lượng hướng sóng tới với tần số lấy mẫu ADC thấp. Kiến trúc này giảm đáng kể chi phí phần cứng mà vẫn duy trì độ chính xác cao.
  3. Ước lượng AoA hiệu quả cho tín hiệu tương quan và không tương quan: Phát triển giải pháp ước lượng AoA sử dụng thuật toán MUSIC độ phân giải cao cho tín hiệu không tương quan và tích hợp kỹ thuật làm mịn không gian (Spatial Smoothing) để phá vỡ sự tương quan của tín hiệu trước khi áp dụng MUSIC, thành công trong việc xác định chính xác các nguồn tín hiệu tương quan mạnh (ví dụ, 5 nguồn tín hiệu được ước lượng chính xác trong Hình 3.9).
  4. Đánh giá định lượng ảnh hưởng môi trường: Nghiên cứu định lượng tác động của tần số, công suất phát, chiều cao anten và đặc điểm địa hình (Times City, THPT Nguyễn Huệ) đến số mũ suy hao và độ lệch chuẩn, cung cấp cái nhìn sâu sắc về đặc tính kênh truyền mmWave trong môi trường đô thị Việt Nam. Ví dụ, khu vực THPT Nguyễn Huệ có PLE (2.40-4.43) và 𝜎 (54.56-49.96 dB) cao hơn đáng kể so với Times City (1.81-3.63, 7.47-43.06 dB) do ảnh hưởng của tán lá và vật cản (Bảng 3.13 so với Bảng 3.1).
  5. Sai số ước lượng AoA rất thấp: Đã chứng minh độ chính xác cao của hệ thống ước lượng AoA, với sai số RMSE "rất nhỏ (gần như tiệm cận về 0)" khi tỷ số tín hiệu trên tạp âm (SNR) từ 10 dB trở lên (Hình 3.11).

Những đóng góp này đã thúc đẩy sự tiến bộ trong các mô hình suy hao truyền sóng và ước lượng AoA trong các hệ thống mmWave, cung cấp bằng chứng cho một sự thay đổi mô hình từ các phương pháp tĩnh, dựa trên phần cứng sang các giải pháp thích nghi, định nghĩa bằng phần mềm và học máy.

Nghiên cứu này đã mở ra ít nhất 3 luồng nghiên cứu mới:

  1. Mô hình hóa kênh mmWave bán thực nghiệm: Hướng tới việc tích hợp dữ liệu đo lường thực tế với các mô hình học máy để tạo ra các mô hình kênh truyền chính xác và đáng tin cậy hơn cho các môi trường cụ thể.
  2. Thiết kế và triển khai phần cứng mmWave hiệu quả chi phí: Khuyến khích phát triển các kiến trúc máy thu SDR với tần số lấy mẫu thấp, giảm gánh nặng chi phí cho việc triển khai mạng 5G/6G.
  3. Ước lượng tham số kênh mmWave trong môi trường phức tạp: Mở rộng các kỹ thuật xử lý tín hiệu tương quan và học máy để giải quyết các thách thức trong các tình huống đa đường khắc nghiệt và tín hiệu nhiễu mạnh.

Các phát hiện của luận án có tính liên quan toàn cầu, cung cấp các giải pháp và hiểu biết có thể áp dụng cho các môi trường đô thị tương tự trên thế giới. Bằng cách so sánh với các mô hình quốc tế như 3GPP và NYU Wireless, luận án đã định vị đóng góp của mình trong bối cảnh nghiên cứu toàn cầu và chỉ ra rằng các mô hình động, thích nghi là cần thiết để đối phó với sự phức tạp của kênh mmWave. Di sản của nghiên cứu này có thể đo lường được thông qua việc giảm chi phí triển khai hạ tầng 5G/6G, tăng cường chất lượng dịch vụ cho người dùng cuối, và thúc đẩy các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực truyền thông mmWave.