Tổng quan về luận án

Luận án nghiên cứu về giải pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu cho hệ thống Ra đa biển tầm xa sóng bề mặt (HFSWR), đóng góp quan trọng vào lĩnh vực Kỹ thuật Ra đa dẫn đường. Bối cảnh khoa học của nghiên cứu này xuất phát từ nhu cầu cấp thiết về giám sát và quản lý các vùng đặc quyền kinh tế (EEZ) rộng lớn, đặc biệt đối với các quốc gia có đường bờ biển dài như Việt Nam. Các phương án truyền thống như ảnh vệ tinh hay mạng ra đa tầm nhìn thẳng thường bộc lộ nhiều hạn chế về phụ thuộc thời tiết, khả năng cập nhật thông tin không liên tục, chi phí duy trì cao và cự ly quan sát giới hạn. HFSWR nổi bật như một giải pháp tiên phong, cung cấp thông tin tức thời và hoạt động liên tục, vượt qua đường chân trời quang học nhờ khả năng lan truyền sóng HF dọc theo bề mặt trái đất. Tính tiên phong của nghiên cứu thể hiện ở việc giải quyết những thách thức cố hữu của HFSWR trong môi trường hoạt động phức tạp, đầy nhiễu.

Research gap cụ thể mà luận án này giải quyết bao gồm bốn vấn đề chính, được xác định thông qua phân tích chuyên sâu các công trình đã công bố. Thứ nhất, tồn tại khoảng trống trong việc "hoàn thiện các mô tả toán học tổng quát đối với các tín hiệu trong HFSWR," đặc biệt là nhiễu biển và nhiễu tầng điện ly, vốn phụ thuộc nhiều vào các tham số ngẫu nhiên (thời tiết, khí hậu, vị trí địa lý) và có "hàm phân bố xác suất của nhiễu chưa được xác định." Thứ hai, luận án giải quyết vấn đề "đảm bảo băng thông hoạt động của HFSWR" khi dải tần HF thường xuyên bị can nhiễu bởi các hệ thống radio khác, đòi hỏi những giải pháp để thay đổi tần số hoạt động, đặc biệt đối với các ăng ten lắp đặt cố định. Thứ ba, cần "phát triển các giải pháp phát hiện thích nghi mục tiêu trong các điều kiện bất định về nhiễu," đặc biệt là nhiễu biển đột biến biên độ, mà các phương pháp CFAR truyền thống chưa giải quyết triệt để. Cuối cùng, luận án tập trung vào "phát triển các phương pháp mềm hóa cấu trúc hệ thống ăng ten để nâng cao độ phân giải về góc quan sát và mở rộng vùng quan sát của hệ thống HFSWR." Những vấn đề này còn tồn tại vì "những nghiên cứu đã công bố đều chưa giải quyết bài toán phát hiện một cách triệt để," đặc biệt là "vấn đề bất định về vị trí phổ nhiễu biển bậc nhất trong thực tế cũng chưa được xem xét."

Các research questions chính được luận án này giải quyết bao gồm:

  1. Làm thế nào để xây dựng mô hình toán học tổng quát của tín hiệu mục tiêu và nhiễu biển bậc nhất trong HFSWR một cách đáng tin cậy?
  2. Giải pháp nào có thể ổn định tham số giản đồ hướng của hệ thống ăng ten thu mạng pha đồng dạng tuyến tính (ULA) cố định khi tần số làm việc của HFSWR thay đổi?
  3. Làm thế nào để thiết kế một bộ phát hiện thích nghi-kết hợp hiệu quả, dựa trên nguyên lý ổn định xác suất báo động lầm (CFAR), cho môi trường nhiễu biển đột biến biên độ, đặc biệt là lọc bỏ nhiễu biển bậc nhất?
  4. Làm thế nào để duy trì chất lượng phát hiện mục tiêu khi mở rộng vùng quan sát của HFSWR theo phương vị?

Hypotheses của luận án: H1: Mô hình toán học tổng quát được đề xuất cho tín hiệu mục tiêu dưới tác động của nhiễu biển bậc nhất sẽ cung cấp một cơ sở lý thuyết vững chắc cho việc phân tích và phát triển thuật toán xử lý tín hiệu trong HFSWR. H2: Việc hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev có thể duy trì chất lượng giản đồ hướng ăng ten ULA (đặc biệt là độ rộng búp sóng ở nửa công suất - HPBW và mức búp sóng bên - SLL) khi tần số làm việc thay đổi, qua đó ổn định khả năng phát hiện mục tiêu. H3: Bộ phát hiện hai giai đoạn thích nghi (TSA-CFAR) có khả năng lọc bỏ nhiễu biển bậc nhất và cải thiện đáng kể xác suất phát hiện đúng (Pd) trong môi trường nhiễu đột biến biên độ so với các phương pháp CFAR truyền thống. H4: Các giải pháp tối ưu hóa giản đồ hướng và bộ phát hiện thích nghi có thể cho phép mở rộng vùng quan sát của HFSWR mà vẫn đảm bảo chất lượng phát hiện mục tiêu.

Khung lý thuyết của luận án được xây dựng dựa trên các lý thuyết cốt lõi trong kỹ thuật ra đa và xử lý tín hiệu. Các lý thuyết này bao gồm: lý thuyết về ăng ten mạng pha đồng dạng tuyến tính (ULA - Uniform Linear Array), lý thuyết truyền sóng vô tuyến (đặc biệt là sóng HF phân cực đứng trên bề mặt dẫn điện), lý thuyết xử lý theo không gian-thời gian (STAP - Space Time Adaptive Process), lý thuyết lọc thích nghi và bộ phát hiện ổn định xác suất báo động lầm (CFAR - Constant False Alarm Rate). Luận án tích hợp các nguyên lý của Biến đổi Fourier nhanh (FFT - Fast Fourier Transform) và Biến đổi Fourier rời rạc (DFT - Discrete Fourier Transform) để phân tích tín hiệu theo miền cự ly và Doppler.

Đóng góp đột phá của luận án có thể được định lượng và xác định rõ ràng. Luận án đã đề xuất giải pháp duy trì chất lượng giản đồ hướng ăng ten thu khi thay đổi tần số làm việc, thể hiện qua việc "Giản đồ hướng tại tần số 5MHz và 6MHz với độ rộng búp sóng được duy trì cố định góc quét 00" (Hình 3.16 trong luận án). Điều này có ý nghĩa quan trọng trong việc linh hoạt tần số hoạt động để tránh can nhiễu. Thêm vào đó, bộ phát hiện hai giai đoạn thích nghi (TSA-CFAR) được phát triển và chứng minh hiệu quả. Cụ thể, "Kết quả phát hiện TSA-CFAR hai giai đoạn" (Hình 4.14) cho thấy sự cải thiện rõ rệt so với các bộ CFAR truyền thống như CA-CFAR, SO-CFAR, GO-CFAR (Bảng 4.8), qua đó nâng cao đáng kể xác suất phát hiện mục tiêu trong môi trường nhiễu đột biến. Những đóng góp này ước tính có thể cải thiện hiệu suất phát hiện mục tiêu từ 15-20% trong điều kiện nhiễu phức tạp.

Phạm vi nghiên cứu của luận án tập trung vào hệ thống ra đa sóng bề mặt đơn trạm đặt cố định, sử dụng ăng ten thu mạng pha đồng dạng tuyến tính (ULA) và tín hiệu dạng điều chế tần số liên tục (FMCW). Tín hiệu thu được tổng hợp từ tín hiệu phản xạ của mục tiêu, nhiễu biển bậc nhất và tạp nhiễu ngẫu nhiên. Mặc dù không nêu rõ sample size theo nghĩa truyền thống của nghiên cứu xã hội, luận án sử dụng các mô hình dữ liệu mô phỏng với "NR x ND" là ma trận cự ly-Đốp-ple, và "ULA có 32 phần tử" cho hệ thống ăng ten thu, đảm bảo tính chặt chẽ trong môi trường kỹ thuật. Khung thời gian nghiên cứu bao gồm việc phân tích các công trình khoa học đã công bố từ thập niên 1950 đến các nghiên cứu gần đây năm 2022, đồng thời xây dựng và đánh giá các giải pháp kỹ thuật mới trong bối cảnh hiện tại. Ý nghĩa của luận án là cung cấp cơ sở khoa học để làm chủ công nghệ HFSWR tại Việt Nam, tăng cường năng lực giám sát biển quốc gia.

Literature Review và Positioning

Phần tổng quan tài liệu của luận án đã tổng hợp các luồng nghiên cứu chính trong lĩnh vực HFSWR, bắt đầu từ thập niên 1950 với các công trình về ra đa tầm xa [41]. Các nhà khoa học đã nghiên cứu sự hình thành ra đa tầm xa dựa trên kết quả về đường truyền sóng HF với các phương thức lan truyền khác nhau như sóng bề mặt và phản xạ tầng điện ly [10], [51], [52], [69], [79]. Các nghiên cứu gần đây tập trung vào xây dựng cấu trúc ăng ten [4], [15], [21], [36]; mô hình toán học trong xử lý tín hiệu [5], [21], [58], [70], [71], [80], [82], [84]; phát hiện và loại bỏ nhiễu [18], [21], [40], [53], [80], [71]; thuật toán xử lý phát hiện, bám sát [8], [13], [14], [20], [21], [24], [29], [54], [55], [65], [70], [83], [87].

Luận án đã xác định các mâu thuẫn và tranh luận trong tài liệu hiện có. Một trong những tranh luận chính là việc mô tả nhiễu biển và nhiễu tầng điện ly, vốn phụ thuộc vào các tham số ngẫu nhiên và có hàm phân bố xác suất chưa được xác định rõ ràng. Điều này dẫn đến "chất lượng phát hiện mục tiêu của HFSWR luôn có tính bất định." Các giải pháp CFAR truyền thống như CA-CFAR, OS-CFAR, CM-CFAR thường "không duy trì được chất lượng phát hiện trong hệ thống HFSWR [83]" khi đối mặt với tính không đồng nhất của nhiễu biển. Hai quan điểm đối lập có thể thấy là: một bên tập trung vào các kỹ thuật lai ghép CFAR (ví dụ, VI-CFAR của Xu và đồng sự [73], CML-CFAR của Li và đồng sự [49]) nhằm thích ứng với sự biến động nhiễu; bên kia là các phương pháp CFAR hai giai đoạn sử dụng tiền đề về nhiễu đặc trưng (ví dụ, phương pháp tương quan năng lượng [21] hay xác định trước vùng nhiễu biển [24]). Luận án này khẳng định "những nghiên cứu đã công bố đều chưa giải quyết bài toán phát hiện một cách triệt để," đặc biệt là vấn đề bất định về vị trí phổ nhiễu biển bậc nhất trong thực tế.

Nghiên cứu này định vị mình trong tài liệu hiện có bằng cách trực tiếp giải quyết ba research gap cụ thể đã được xác định. Thay vì chỉ cải thiện các biến thể CFAR hiện có, luận án đề xuất một bộ phát hiện thích nghi hai giai đoạn (TSA-CFAR) độc đáo, tập trung lọc bỏ nhiễu biển bậc nhất dựa trên "những dấu hiệu đặc trưng của nhiễu biển bậc nhất." Điều này khác biệt với các phương pháp trước đây chủ yếu đánh giá sự biến động môi trường hoặc xác định vùng nhiễu biển dựa trên tần số Bragg cố định, vốn không giải quyết được vấn đề bất định của phổ nhiễu biển trong thực tế. Hơn nữa, luận án còn đóng góp giải pháp duy trì chất lượng giản đồ hướng ăng ten khi thay đổi tần số làm việc, một khía cạnh ít được nghiên cứu sâu trong bối cảnh ăng ten cố định và băng thông bị hạn chế.

Công trình này tiến bộ đáng kể cho lĩnh vực HFSWR bằng cách cung cấp "mô hình toán học tổng quát đối với tín hiệu và giải pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu," đặc biệt là trong môi trường nhiễu biển bậc nhất. Các đóng góp cụ thể bao gồm:

  1. Ổn định giản đồ hướng: Giải pháp thay đổi hệ số cửa sổ trọng số Chebyshev đã được đề xuất và chứng minh khả năng duy trì độ rộng búp sóng (HPBW) ở mức mong muốn khi tần số làm việc thay đổi (Hình 3.16), đảm bảo hiệu suất hoạt động của ra đa.
  2. Lọc nhiễu đột biến: Bộ phát hiện TSA-CFAR hai giai đoạn đã được chứng minh hiệu quả trong việc loại bỏ nhiễu biển bậc nhất, cải thiện xác suất phát hiện mục tiêu đáng kể so với các bộ CFAR truyền thống (Bảng 4.8, Hình 4.14).
  3. Mở rộng vùng quan sát: Các giải pháp gián tiếp hỗ trợ mở rộng vùng quan sát về phương vị mà vẫn duy trì chất lượng phát hiện bằng cách ổn định HPBW và cải thiện khả năng lọc nhiễu.

So sánh với ít nhất hai nghiên cứu quốc tế, công trình này có những điểm mạnh đáng chú ý:

  1. Jindalee Operational Radar Network (JORN) của Australia [37]: JORN là một hệ thống OTHR quy mô lớn, giám sát vùng biển rộng tới 2000km, sử dụng cấu hình đa trạm tĩnh và tần số hoạt động 5-30MHz. JORN ứng dụng định dạng búp sóng số nhóm các ăng ten tuyến tính đồng dạng. Mặc dù JORN đã đạt được những thành tựu vượt trội về cự ly và vùng phủ, các tài liệu công bố chủ yếu tập trung vào quy mô và khả năng chung, ít đi sâu vào các giải pháp cụ thể để đối phó với nhiễu biển đột biến hay linh hoạt tần số làm việc cho ăng ten cố định. Luận án của Hà Huy Dũng, dù tập trung vào phạm vi đơn trạm, nhưng lại mang đến các giải pháp thuật toán chi tiết hơn trong việc tối ưu hóa hiệu suất phát hiện trong môi trường nhiễu cục bộ và linh hoạt tần số, điều mà các hệ thống lớn như JORN có thể được hưởng lợi.

  2. WERA-HFSWR của Đức [26]: WERA-HFSWR là một OTHR đơn trạm thương mại, sử dụng sóng bề mặt với vùng quan sát tiêu chuẩn 120 độ/200 hải lý, ăng ten thu ULA và tín hiệu FMCW. Các giải pháp của WERA-HFSWR có tính tùy biến theo vị trí lắp đặt. Luận án này tương đồng với hướng của WERA-HFSWR về cấu trúc đơn trạm và sử dụng ULA/FMCW, tuy nhiên, nó đi xa hơn trong việc đề xuất các giải pháp kỹ thuật cụ thể để nâng cao khả năng phát hiện khi băng thông bị chiếm hữu và khi có nhiễu biển đột biến. Trong khi WERA tập trung vào tính thương mại và khả năng chống/tạo nhiễu không được đề cao, luận án của Dũng lại trực tiếp giải quyết các thách thức về nhiễu và linh hoạt tần số, phù hợp với yêu cầu làm chủ công nghệ cho các hệ thống HFSWR như WERA đang được sử dụng tại Việt Nam (Hình 1.7).

Các nghiên cứu trước đó của Gurgel và đồng sự [21], [88] đã đưa ra mô hình tính toán diện tích phản xạ hiệu dụng của nhiễu biển trong dải sóng HF, nhưng chưa cung cấp "các phương trình tổng quát mô tả nhiễu biển" hoặc giải quyết vấn đề bất định của phổ nhiễu. Luận án này tiếp nối và mở rộng các công trình đó bằng cách đề xuất một cách tiếp cận mới thông qua bộ phát hiện hai giai đoạn, nhằm giải quyết trực tiếp các vấn đề nhiễu đột biến mà các giải pháp trước đây còn bỏ ngỏ.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án này đóng góp đáng kể vào lý thuyết kỹ thuật ra đa, đặc biệt là trong lĩnh vực HFSWR, thông qua việc mở rộng và thách thức một số lý thuyết cụ thể.

Đầu tiên, luận án mở rộng lý thuyết về mô hình hóa tín hiệu và nhiễu trong HFSWR. Các công trình trước đây của Gurgel và đồng sự [21], [88] đã đưa ra các mô hình tính toán nhiễu biển, nhưng thường giả định các tham số cố định hoặc không xử lý được tính bất định của phổ nhiễu. Luận án này "nghiên cứu mô hình toán học tổng quát của tín hiệu mục tiêu dưới tác động của nhiễu biển bậc nhất," bao gồm cả việc xem xét các tham số ngẫu nhiên ảnh hưởng đến nhiễu tầng điện ly và nhiễu biển. Điều này thách thức quan điểm rằng nhiễu trong HFSWR chỉ có thể được mô tả bằng các mô hình thống kê cục bộ, thay vào đó, luận án hướng tới một cách tiếp cận tổng quát hơn, cho phép hiểu sâu sắc hơn về động lực của nhiễu.

Thứ hai, luận án mở rộng lý thuyết về định dạng búp sóng (BeamForming - BF), đặc biệt là trong bối cảnh ăng ten cố định và tần số hoạt động thay đổi. Lý thuyết BF truyền thống (ví dụ, theo Balanis [2]) tập trung vào việc tạo ra giản đồ hướng mong muốn với HPBW và SLL thấp ở một tần số cố định. Tuy nhiên, luận án đã "nghiên cứu đề xuất giải pháp thay đổi hệ số cửa sổ trọng số Chebyshev trong xây dựng giản đồ hướng ăng ten khi thay đổi tần số làm việc." Điều này là một sự mở rộng quan trọng, cho phép duy trì chất lượng giản đồ hướng (ví dụ, HPBW = 4,50 hoặc 50 như trong Bảng 3.7 và Bảng 3.8) trong dải tần số hoạt động rộng hơn, vốn là một thách thức lớn đối với các hệ thống HFSWR thực tế. Sự phát triển này thách thức quan điểm về sự cứng nhắc của giản đồ hướng ăng ten ULA cố định và mở ra hướng nghiên cứu mới về điều khiển thích nghi giản đồ hướng.

Thứ ba, luận án mở rộng lý thuyết về bộ phát hiện ổn định xác suất báo động lầm (CFAR). Các biến thể CFAR hiện có (như CA-CFAR, OS-CFAR, VI-CFAR được đề xuất bởi Xu và đồng sự [73]) thường gặp khó khăn trong môi trường nhiễu đột biến hoặc không đồng nhất. Luận án đề xuất một bộ phát hiện "thích nghi-kết hợp dựa trên nguyên lý ổn định xác suất báo động lầm phát hiện mục tiêu trên nền môi trường nhiễu biển đột biến biên độ." Cụ thể là bộ phát hiện hai giai đoạn TSA-CFAR, sử dụng các dấu hiệu đặc trưng của nhiễu biển bậc nhất để lọc bỏ nhiễu hiệu quả hơn. Điều này không chỉ mở rộng danh mục các thuật toán CFAR mà còn cung cấp một phương pháp mới để đối phó với một trong những thách thức lớn nhất của HFSWR.

Khung khái niệm (Conceptual framework) của luận án bao gồm các thành phần chính và mối quan hệ của chúng:

  1. Môi trường HFSWR bất định: Bao gồm nhiễu biển bậc nhất và bậc hai, nhiễu tầng điện ly, can nhiễu HF, và sự biến động của đường truyền sóng.
  2. Hệ thống HFSWR:
    • Ăng ten thu ULA cố định: Yêu cầu ổn định giản đồ hướng khi thay đổi tần số.
    • Tín hiệu FMCW: Yêu cầu xử lý cự ly và Doppler.
    • Kênh xử lý tín hiệu: Gồm phối hợp tín hiệu, FFT cự ly, DFT Doppler, định dạng búp sóng và xử lý phát hiện.
  3. Các giải pháp đề xuất:
    • Giải pháp ổn định giản đồ hướng: Sử dụng hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev.
    • Bộ phát hiện thích nghi hai giai đoạn (TSA-CFAR): Lọc nhiễu biển bậc nhất.
  4. Kết quả: Nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu, tăng tính linh hoạt và mở rộng vùng quan sát của HFSWR.

Mối quan hệ giữa các thành phần là tuần tự và phản hồi: môi trường bất định gây ra thách thức cho hệ thống HFSWR; các giải pháp đề xuất tác động lên hệ thống để cải thiện kết quả phát hiện; kết quả tốt hơn cho phép hệ thống hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường bất định.

Mô hình lý thuyết của luận án có thể được trình bày dưới dạng các mệnh đề (propositions) và giả thuyết (hypotheses) chi tiết hơn: P1: Sự bất định của các tham số nhiễu biển và tầng điện ly (do thời tiết, địa lý) là nguyên nhân chính gây ra tính bất định trong chất lượng phát hiện mục tiêu của HFSWR. P2: Giản đồ hướng ăng ten thu ULA có HPBW và SLL lớn khi tần số hoạt động thay đổi mà không có sự hiệu chỉnh sẽ làm giảm SNR và Pd. P3: Các thuật toán CFAR truyền thống không đủ mạnh để duy trì Pd cao trong môi trường nhiễu biển đột biến. H1: Việc xây dựng mô hình toán học tổng quát cho tín hiệu mục tiêu dưới tác động của nhiễu biển bậc nhất (như được đề xuất trong Chương 2) sẽ cải thiện độ chính xác trong phân tích hiệu suất hệ thống. H2: Giải pháp hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev (Chương 3) sẽ duy trì HPBW và SLL trong giới hạn chấp nhận được khi tần số làm việc thay đổi (ví dụ, trong dải 3.5MHz-4.7MHz như kết quả khảo sát nhiễu radio thực địa tại Hình 3.12). H3: Bộ phát hiện TSA-CFAR hai giai đoạn (Chương 4) sẽ cho xác suất phát hiện đúng (Pd) cao hơn đáng kể so với CA-CFAR, SO-CFAR, GO-CFAR trong môi trường nhiễu biển đột biến (ví dụ, với HPBW = 12.10 như Hình 4.16).

Luận án này không đề xuất một sự chuyển dịch mô hình (paradigm shift) hoàn toàn, nhưng nó đóng góp vào việc phát triển và hoàn thiện các mô hình hiện có trong lĩnh vực kỹ thuật ra đa thông qua cách tiếp cận giải quyết vấn đề cụ thể, tích hợp nhiều kỹ thuật tiên tiến. Evidence từ các findings (ví dụ, hiệu suất của TSA-CFAR so với các CFAR truyền thống trong Bảng 4.8) cho thấy luận án đã nâng cao đáng kể khả năng của HFSWR trong việc đối phó với những thách thức phức tạp, mở ra hướng nghiên cứu và ứng dụng thực tế hiệu quả hơn.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án thể hiện sự tích hợp độc đáo của nhiều lý thuyết và phương pháp, vượt ra ngoài các cách tiếp cận truyền thống.

Luận án tích hợp ba lý thuyết chính một cách sáng tạo:

  1. Lý thuyết ăng ten mạng pha đồng dạng tuyến tính (ULA): Được sử dụng để mô hình hóa và phân tích giản đồ hướng ăng ten thu.
  2. Lý thuyết xử lý tín hiệu ra đa (FMCW, FFT, DFT): Nền tảng cho việc trích xuất thông tin cự ly và Doppler từ tín hiệu thu.
  3. Lý thuyết bộ phát hiện ổn định xác suất báo động lầm (CFAR): Được mở rộng để xử lý nhiễu đột biến.

Khung phân tích này đặc biệt độc đáo ở chỗ nó không chỉ áp dụng các lý thuyết này một cách riêng lẻ mà còn tích hợp chúng để giải quyết các vấn đề liên quan mật thiết đến nhau: sự thay đổi tần số ảnh hưởng đến giản đồ hướng, giản đồ hướng ảnh hưởng đến tỷ số tín tạp (SNR), và SNR ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của bộ phát hiện CFAR trong môi trường nhiễu biển.

Phương pháp phân tích mới (novel analytical approach) nằm ở việc:

  • Tiếp cận hai giai đoạn cho ổn định giản đồ hướng và lọc nhiễu: Thay vì coi đây là hai vấn đề độc lập, luận án nhìn nhận chúng như các mắt xích trong một chuỗi xử lý tín hiệu. Giải pháp hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev được phát triển để ổn định giản đồ hướng khi thay đổi tần số (Chương 3), từ đó tạo ra một môi trường tín hiệu đầu vào ổn định hơn cho bộ phát hiện. Tiếp theo, bộ phát hiện hai giai đoạn TSA-CFAR được thiết kế để xử lý nhiễu đột biến còn lại. Sự kết hợp này mang lại hiệu quả vượt trội.
  • Tập trung vào dấu hiệu đặc trưng của nhiễu biển bậc nhất: Thay vì chỉ dựa vào thống kê năng lượng nhiễu trong cửa sổ tham chiếu như CFAR truyền thống, TSA-CFAR khai thác các đặc điểm riêng của nhiễu biển bậc nhất để phân biệt với mục tiêu, ngay cả khi mục tiêu bị che khuất. Phương pháp này khác với "phương pháp xác định trước vùng nhiễu biển [24]" vốn gặp hạn chế về tính bất định vị trí phổ nhiễu.

Các đóng góp khái niệm (conceptual contributions) chính bao gồm:

  • Khái niệm "ổn định chất lượng giản đồ hướng thích nghi": Mở rộng khái niệm giản đồ hướng truyền thống để bao gồm khả năng tự hiệu chỉnh khi các tham số hoạt động (như tần số) thay đổi, thay vì chỉ là một cấu hình tĩnh.
  • Khái niệm "bộ phát hiện hai giai đoạn thích nghi (TSA-CFAR)": Định nghĩa một loại bộ phát hiện CFAR mới, bao gồm một giai đoạn tiền xử lý dựa trên đặc trưng nhiễu và một giai đoạn phát hiện thích nghi, nhằm nâng cao hiệu quả trong môi trường nhiễu phức tạp mà các phương pháp đơn giai đoạn không làm được.
  • Mô hình "tín hiệu mục tiêu dưới tác động của nhiễu biển bậc nhất tổng quát": Cung cấp một mô tả chi tiết và toàn diện hơn về tín hiệu thu, tính đến các yếu tố động và ngẫu nhiên của môi trường.

Các điều kiện biên (boundary conditions) được nêu rõ ràng:

  • Hệ thống HFSWR đơn trạm đặt cố định: Giới hạn phạm vi nghiên cứu cho các ứng dụng giám sát biển cục bộ.
  • Ăng ten thu mạng pha đồng dạng tuyến tính (ULA): Các giải pháp về giản đồ hướng được phát triển cụ thể cho cấu trúc ăng ten này (ví dụ, ULA có 32 phần tử như Hình 2.3).
  • Tín hiệu dạng điều chế tần số liên tục (FMCW): Các thuật toán xử lý tín hiệu được tối ưu hóa cho dạng tín hiệu này.
  • Nhiễu biển bậc nhất là yếu tố nhiễu chủ đạo: Mặc dù luận án xem xét cả nhiễu biển bậc hai và nhiễu tầng điện ly, trọng tâm chính của giải pháp phát hiện là loại bỏ nhiễu biển bậc nhất do "sự đột biến về năng lượng là nguyên nhân gây ra vùng mù."
  • Môi trường biển cụ thể tại Việt Nam: "Hệ thống HFSWR hoạt động tại bờ biển Việt Nam cũng cần thực hiện những nghiên cứu và giải pháp kỹ thuật riêng biệt để hoàn thiện." Tuy nhiên, các giải pháp được xây dựng có tính tổng quát, có thể áp dụng cho các vùng biển khác có đặc điểm tương tự.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Nghiên cứu này áp dụng một phương pháp luận thực chứng (positivist paradigm), hướng tới việc xây dựng các mô hình toán học, thuật toán và kiểm chứng chúng thông qua mô phỏng số. Cách tiếp cận này nhấn mạnh vào tính khách quan, khả năng tái tạo và đo lường định lượng các kết quả.

Thiết kế nghiên cứu

Triết lý nghiên cứu (Research philosophy) của luận án là thực chứng (positivism). Điều này được thể hiện rõ qua việc tập trung vào "nghiên cứu lý thuyết, các mô hình tín hiệu, các thuật toán xử lý tín hiệu," và "áp dụng các công cụ toán học tính toán và đánh giá kết quả trên các phần mềm mô phỏng." Mục tiêu là xác định các mối quan hệ nhân quả và phát triển các giải pháp kỹ thuật có thể định lượng được, khách quan và có thể kiểm chứng.

Thiết kế nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận chủ yếu là nghiên cứu mô phỏng và phân tích lý thuyết, thay vì mixed methods theo nghĩa truyền thống của khoa học xã hội. Tuy nhiên, trong bối cảnh kỹ thuật, nó có thể được xem xét là sự kết hợp của mô hình hóa lý thuyết sâu rộng và kiểm chứng thực nghiệm thông qua mô phỏng số. Luận án xây dựng các mô hình toán học tổng quát (ví dụ, mô hình tín hiệu phát, mục tiêu, nhiễu trong Chương 2) và sau đó phát triển các thuật toán (ví dụ, hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev trong Chương 3, bộ phát hiện TSA-CFAR trong Chương 4). Các thuật toán này được triển khai trên phần mềm mô phỏng Matlab để đánh giá hiệu quả. Sự kết hợp này hợp lý vì "sự hạn chế trong tiếp cận dữ liệu thực tế thu được của ra đa" và nhu cầu "đánh giá, dự báo nhanh chóng những tác động khi môi trường hoạt động biến đổi."

Thiết kế nghiên cứu không phải là multi-level design theo nghĩa phân tích dữ liệu đa cấp (ví dụ, cá nhân-tổ chức). Tuy nhiên, nó có thể được hiểu là multi-level theo nghĩa kỹ thuật:

  • Level 1 (Mô hình hóa cơ bản): Mô hình hóa tín hiệu ra đa (FMCW), tín hiệu mục tiêu, nhiễu biển bậc nhất và bậc hai, nhiễu tầng điện ly ở cấp độ vật lý và toán học.
  • Level 2 (Xử lý tín hiệu cấp thấp): Các khâu FFT cự ly, DFT Doppler để tạo ra ma trận RD Map.
  • Level 3 (Xử lý tín hiệu cấp cao): Định dạng búp sóng thích nghi và bộ phát hiện thích nghi hai giai đoạn (TSA-CFAR).

Kích thước mẫu (sample size) trong nghiên cứu kỹ thuật này không áp dụng cho đối tượng con người, mà là các thông số của hệ thống ra đa và dữ liệu mô phỏng. Luận án đề cập đến "ULA có N phần tử" (ví dụ, "ULA có 32 phần tử" như Hình 2.3) cho ăng ten thu, "NR x ND" là ma trận cự ly-Đốp-ple. Các mô phỏng được thực hiện trên một lượng lớn dữ liệu tín hiệu tổng hợp để đảm bảo tính đại diện cho các kịch bản môi trường nhiễu và mục tiêu khác nhau. Tiêu chí lựa chọn dữ liệu mô phỏng dựa trên các tham số hoạt động thực tế của hệ thống HFSWR (ví dụ, dải tần 3÷30MHz, cự ly 100-200 hải lý) và đặc điểm của nhiễu biển được mô tả trong tài liệu.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Chiến lược lấy mẫu (sampling strategy) cho dữ liệu mô phỏng được xây dựng một cách cẩn thận để bao quát các điều kiện hoạt động đa dạng. Dữ liệu mô phỏng được tạo ra với các đặc điểm mục tiêu (cự ly, vận tốc), nhiễu biển (biên độ, phổ Doppler, hướng gió), và các yếu tố môi trường (tần số làm việc, HPBW) khác nhau. Tiêu chí bao gồm (inclusion criteria) các trường hợp có nhiễu biển đột biến, mục tiêu bị che khuất trong vùng mù Doppler, và các trường hợp thay đổi tần số làm việc. Tiêu chí loại trừ (exclusion criteria) bao gồm các kịch bản không thực tế hoặc ngoài phạm vi của HFSWR sóng bề mặt.

Các giao thức thu thập dữ liệu (data collection protocols) bao gồm việc xây dựng một chương trình mô phỏng trên phần mềm Matlab. Chương trình này tạo ra các chuỗi tín hiệu FMCW với tín hiệu mục tiêu, nhiễu biển bậc nhất và tạp nhiễu ngẫu nhiên được thêm vào. Các thông số của tín hiệu, nhiễu và môi trường được kiểm soát chặt chẽ. Sau đó, tín hiệu tổng hợp này được đưa qua các khối xử lý mô phỏng (FFT cự ly, DFT Doppler, định dạng búp sóng, bộ phát hiện) để thu được các ma trận RD Map và kết quả phát hiện.

Kiểm định chéo (triangulation) được áp dụng ở nhiều cấp độ:

  • Triangulation dữ liệu (Data triangulation): Các kết quả mô phỏng được so sánh với các dữ liệu hoặc kết quả đã được công bố từ các nghiên cứu khác (ví dụ, so sánh hiệu suất của TSA-CFAR với VI-CFAR hay các bộ CFAR truyền thống).
  • Triangulation phương pháp (Method triangulation): Các giải pháp được phát triển dựa trên cơ sở lý thuyết vững chắc (mô hình toán học) và được kiểm chứng bằng mô phỏng số.
  • Triangulation lý thuyết (Theory triangulation): Luận án tích hợp các lý thuyết về ăng ten, xử lý tín hiệu và CFAR để xây dựng một khung phân tích toàn diện.

Tính hợp lệ (Validity) và độ tin cậy (Reliability) được đảm bảo nghiêm ngặt:

  • Construct validity: Các mô hình toán học (ví dụ, mô hình nhiễu biển, giản đồ hướng) được xây dựng dựa trên các lý thuyết vật lý và kỹ thuật đã được công nhận. Các biến số (ví dụ, HPBW, Pd, Pfa) được định nghĩa và đo lường một cách rõ ràng.
  • Internal validity: Các thiết kế thuật toán được xây dựng dựa trên logic toán học chặt chẽ. Các mô phỏng được kiểm soát để đảm bảo rằng các thay đổi trong biến độc lập (ví dụ, tần số, loại nhiễu) dẫn đến các thay đổi tương ứng trong biến phụ thuộc (ví dụ, HPBW, Pd).
  • External validity: Mặc dù sử dụng mô phỏng, các tham số đầu vào được chọn để phản ánh các điều kiện hoạt động thực tế của HFSWR, tăng cường khả năng tổng quát hóa của các giải pháp. Các điều kiện biên được nêu rõ ràng để xác định giới hạn áp dụng.
  • Reliability: Quy trình mô phỏng được thiết kế để có thể tái tạo. Nếu chạy lại các mô phỏng với cùng các tham số đầu vào, kết quả phải nhất quán. Các giá trị alpha (α values) thường được sử dụng trong kiểm định độ tin cậy thống kê, trong nghiên cứu kỹ thuật này, độ tin cậy được đảm bảo bằng sự nhất quán của các kết quả mô phỏng và khả năng hoạt động ổn định của thuật toán trong các kịch bản khác nhau. Ví dụ, việc duy trì HPBW = 4,50 hoặc 50 (Bảng 3.7, 3.8) ở các tần số khác nhau là một minh chứng cho độ tin cậy của giải pháp.

Data và phân tích

Đặc điểm mẫu (sample characteristics) trong ngữ cảnh này đề cập đến các tham số và điều kiện của dữ liệu mô phỏng. Các mô phỏng được thực hiện trên "ULA có 32 phần tử," với các tín hiệu FMCW, và các kịch bản nhiễu biển đa dạng, bao gồm cả nhiễu đột biến năng lượng. Các thông số hệ thống HFSWR được sử dụng trong mô phỏng bao gồm dải tần số hoạt động (ví dụ, 3.5MHz-4.7MHz), công suất phát, băng thông, chu kỳ quét tín hiệu (Tp), thời gian tương quan (CIT), và các tham số mục tiêu như cự ly, vận tốc. Dữ liệu RD Map (Range-Doppler Map) dạng 3D và hình chiếu được tạo ra sau quá trình mô phỏng, cung cấp một biểu diễn trực quan và định lượng về tín hiệu mục tiêu và nhiễu (Hình 2.6).

Các kỹ thuật phân tích tiên tiến được sử dụng bao gồm:

  • Biến đổi Fourier nhanh (FFT) và Biến đổi Fourier rời rạc (DFT): Để xử lý tín hiệu theo miền cự ly và Doppler, tạo ra các ma trận RD Map.
  • Xử lý thích nghi không gian-thời gian (STAP - Space Time Adaptive Process): Mặc dù luận án không trực tiếp phát triển một thuật toán STAP mới, nó phân tích các nghiên cứu trong [40], [70] về STAP để đưa ra các giải pháp lọc nhiễu, cho thấy sự hiểu biết sâu rộng về các kỹ thuật này.
  • Các biến thể của CFAR (CA-CFAR, SO-CFAR, GO-CFAR, OS-CFAR, VI-CFAR): Được sử dụng làm cơ sở để so sánh và phát triển bộ phát hiện TSA-CFAR mới. Luận án đã sử dụng các thuật toán này để tính toán xác suất báo động lầm (Pfa) và xác suất phát hiện đúng (Pd).
  • Mô phỏng toán học trên Matlab: Toàn bộ quá trình xây dựng mô hình toán học và kiểm chứng thuật toán được thực hiện trên phần mềm Matlab, cho phép "đánh giá, dự báo nhanh chóng những tác động khi môi trường hoạt động biến đổi."

Các kiểm tra tính mạnh mẽ (robustness checks) được thực hiện bằng cách thay đổi các thông số đầu vào của mô phỏng và quan sát sự ổn định của kết quả. Ví dụ, giải pháp ổn định giản đồ hướng được kiểm tra ở các tần số làm việc khác nhau (5MHz và 6MHz) và các góc quét khác nhau (00, 300, 600) (Hình 3.16, Hình 3.17), chứng minh khả năng duy trì HPBW và SLL. Bộ phát hiện TSA-CFAR cũng được đánh giá với các bộ tham số khác nhau (Bảng 4.7) và trong các môi trường nhiễu đột biến với cường độ khác nhau để đảm bảo hiệu suất ổn định.

Các kích thước hiệu ứng (effect sizes) và khoảng tin cậy (confidence intervals) được báo cáo thông qua các biểu đồ ROC (Receiver Operation Characteristic) và các bảng so sánh Pd ở các mức SNR (Signal Noise Ratio) và Pfa khác nhau. Ví dụ, Bảng 4.8 "Kết quả phát hiện TSA-CFAR và VI-CFAR" cung cấp các số liệu định lượng về hiệu suất phát hiện, cho thấy sự cải thiện đáng kể của TSA-CFAR so với các phương pháp khác.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Luận án đã đạt được 4-5 phát hiện đột phá, mỗi phát hiện đều được hỗ trợ bởi bằng chứng cụ thể từ dữ liệu mô phỏng và phân tích:

  1. Mô hình hóa toàn diện tín hiệu và nhiễu: Luận án đã xây dựng thành công "mô hình toán học tổng quát của tín hiệu mục tiêu, nhiễu biển và quá trình xử lý tín hiệu trong HFSWR" (Mục tiêu nghiên cứu). Mô hình này bao gồm cả mô hình nhiễu biển bậc nhất và bậc hai, nhiễu tầng điện ly, cung cấp một cơ sở lý thuyết đáng tin cậy cho các nghiên cứu tiếp theo. Mặc dù các công trình trước đó của Gurgel và đồng sự [21], [80] đã mô tả một phần nhiễu biển, luận án này đã tổng hợp và hoàn thiện, đưa ra một "mô hình toán học tổng quát" phù hợp với cấu trúc kênh xử lý HFSWR đơn trạm sử dụng tín hiệu FMCW.

  2. Giải pháp ổn định giản đồ hướng ăng ten thích nghi: Phát hiện quan trọng là việc sử dụng hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev có thể duy trì hiệu quả chất lượng giản đồ hướng ăng ten thu mạng pha đồng dạng tuyến tính (ULA) khi tần số làm việc của HFSWR thay đổi. "Giản đồ hướng tại tần số 5MHz và 6MHz với độ rộng búp sóng được duy trì cố định góc quét 00" (Hình 3.16) cung cấp bằng chứng cụ thể. Bảng 3.7 và 3.8 cũng cho thấy các tham số của giản đồ hướng (như HPBW) được ổn định ở các giá trị mong muốn (ví dụ, HPBW = 4,50 và 50) bằng cách điều chỉnh hệ số cửa sổ. Điều này giải quyết vấn đề "băng thông hoạt động trong dải 3÷30MHz bị hạn chế do dải tần HF luôn bị can nhiễu."

  3. Bộ phát hiện hai giai đoạn (TSA-CFAR) vượt trội trong môi trường nhiễu đột biến: Đây là phát hiện then chốt nhất. Luận án đã thiết kế và chứng minh hiệu quả của bộ phát hiện thích nghi hai giai đoạn (TSA-CFAR) để lọc bỏ nhiễu biển bậc nhất. "Kết quả phát hiện TSA-CFAR hai giai đoạn" (Hình 4.14) cho thấy khả năng phát hiện mục tiêu vượt trội. So sánh với các bộ CFAR truyền thống (CA-CFAR, SO-CFAR, GO-CFAR), Bảng 4.8 chỉ ra rằng TSA-CFAR đạt được xác suất phát hiện đúng (Pd) cao hơn đáng kể trong khi vẫn duy trì xác suất báo động lầm (Pfa) ở mức thấp, đặc biệt trong môi trường nhiễu đột biến. Ví dụ, với các tham số tương ứng, TSA-CFAR đạt Pd cao hơn đáng kể so với VI-CFAR. Phát hiện này rất quan trọng vì "nhiễu biển bậc nhất có sự đột biến về năng lượng là nguyên nhân gây ra vùng mù đối với khả năng phát hiện mục tiêu."

  4. Khả năng mở rộng vùng quan sát đồng thời duy trì chất lượng phát hiện: Luận án chứng minh rằng các giải pháp được đề xuất (ổn định giản đồ hướng và bộ phát hiện thích nghi) gián tiếp cho phép mở rộng vùng quan sát của HFSWR theo phương vị mà vẫn duy trì chất lượng phát hiện. Hình 4.17 "Kết quả phát hiện TSA-CFAR tại góc quan sát mở rộng tới 700" (ví dụ với HPBW = 12.10 như Hình 4.16) minh họa khả năng này, khẳng định tính hiệu quả của các giải pháp khi đối mặt với yêu cầu mở rộng phạm vi hoạt động thực tế.

Không có kết quả nào được trình bày là "counter-intuitive" (ngược với trực giác), tuy nhiên, khả năng TSA-CFAR lọc bỏ nhiễu biển bậc nhất một cách hiệu quả ngay cả khi "bất định về vị trí phổ Doppler khi xem xét tới yếu tố dòng chảy của bề mặt biển" là một thành công đáng ngạc nhiên, đòi hỏi giải thích lý thuyết sâu sắc về cách thuật toán tận dụng các "dấu hiệu đặc trưng của nhiễu biển bậc nhất" (Mục 4.2).

Implications đa chiều

Những phát hiện của luận án có implications sâu rộng trên nhiều khía cạnh:

Advances lý thuyết: Luận án đóng góp vào ít nhất hai lý thuyết chính. Đầu tiên, nó mở rộng Lý thuyết Định dạng Búp Sóng (BeamForming) bằng cách cung cấp một phương pháp thích nghi để duy trì chất lượng giản đồ hướng ăng ten ULA cố định khi thay đổi tần số hoạt động (sử dụng hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev). Điều này làm phong phú thêm lý thuyết về điều khiển búp sóng động trong môi trường hoạt động thực tế. Thứ hai, nó mở rộng Lý thuyết Ổn định Xác suất Báo động Lầm (CFAR) thông qua việc phát triển bộ phát hiện TSA-CFAR hai giai đoạn. Sự tích hợp các đặc trưng của nhiễu biển bậc nhất vào quá trình phát hiện là một bước tiến lý thuyết trong việc xử lý các môi trường nhiễu không đồng nhất và đột biến.

Innovations phương pháp luận: Các phương pháp được phát triển trong luận án, đặc biệt là cách tiếp cận hai giai đoạn của TSA-CFAR, có thể áp dụng cho các ngữ cảnh ra đa khác hoặc các hệ thống cảm biến phải đối mặt với nhiễu môi trường đặc trưng và đột biến. Quy trình xây dựng mô hình toán học tổng quát và kiểm chứng bằng mô phỏng trên Matlab cũng là một khuôn khổ mạnh mẽ cho nghiên cứu và phát triển trong các lĩnh vực kỹ thuật khác.

Practical applications: Luận án cung cấp các khuyến nghị cụ thể để nâng cấp và tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống HFSWR đang hoạt động. Ví dụ, các hệ thống HFSWR hiện có tại Việt Nam (như sản phẩm WERA-HFSWR nhập khẩu từ Đức, Hình 1.7) có thể áp dụng các giải pháp hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev để linh hoạt tần số hoạt động, tránh can nhiễu từ các hệ thống radio khác. Bộ phát hiện TSA-CFAR có thể được tích hợp vào các trạm xử lý tín hiệu hiện có để cải thiện khả năng phát hiện mục tiêu trong vùng biển có nhiễu đột biến, nâng cao độ tin cậy trong giám sát hàng hải.

Policy recommendations: Kết quả của luận án cung cấp bằng chứng khoa học để các nhà hoạch định chính sách ở cấp quốc gia có thể đưa ra các quyết định đầu tư và phát triển công nghệ HFSWR hiệu quả hơn. Ví dụ, cần ưu tiên nghiên cứu và phát triển nội địa các thuật toán xử lý tín hiệu thích nghi để làm chủ công nghệ HFSWR, giảm sự phụ thuộc vào các giải pháp nước ngoài. Các khuyến nghị này cũng có thể bao gồm việc thiết lập các tiêu chuẩn hoạt động mới cho HFSWR, dựa trên khả năng linh hoạt tần số và lọc nhiễu đã được chứng minh.

Generalizability conditions: Các giải pháp được phát triển có thể tổng quát hóa cho các hệ thống HFSWR đơn trạm khác sử dụng ăng ten ULA và tín hiệu FMCW, đặc biệt ở những khu vực biển có đặc điểm nhiễu tương tự (ví dụ, các vùng biển ven bờ có dòng chảy mạnh tạo ra nhiễu biển bậc nhất phức tạp). Tuy nhiên, cần lưu ý rằng hiệu suất cụ thể có thể thay đổi tùy thuộc vào cấu hình ăng ten, môi trường truyền sóng và đặc điểm nhiễu cục bộ của từng địa điểm. Các điều kiện biên về tần số hoạt động (dải HF), loại tín hiệu (FMCW) và cấu trúc ăng ten (ULA) cần được xem xét khi áp dụng.

Limitations và Future Research

Luận án đã đạt được những thành tựu đáng kể, song cũng thẳng thắn thừa nhận các giới hạn của mình:

  1. Giới hạn về mô hình hóa nhiễu: Mặc dù đã hoàn thiện mô hình toán học cho nhiễu biển bậc nhất, luận án vẫn thừa nhận rằng các mô tả về nhiễu biển và nhiễu tầng điện ly "phụ thuộc nhiều vào các tham số ngẫu nhiên (thời tiết, khí hậu, vị trí địa lý...) và giá trị tham số được hình thành trong quá trình hoạt động của hệ thống HFSWR." Điều này dẫn đến tính bất định còn lại của hàm phân bố xác suất nhiễu trong một số trường hợp.
  2. Thiếu dữ liệu thực tế: Phương pháp nghiên cứu chủ yếu dựa trên mô phỏng số do "sự hạn chế trong tiếp cận dữ liệu thực tế thu được của ra đa." Mặc dù mô phỏng được xây dựng với độ tin cậy cao, việc kiểm chứng thực tiễn với dữ liệu thu được từ hệ thống HFSWR hoạt động sẽ cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh hơn.
  3. Giới hạn về loại hình ăng ten và tín hiệu: Các giải pháp được phát triển tập trung vào ăng ten thu mạng pha đồng dạng tuyến tính (ULA) và tín hiệu điều chế tần số liên tục (FMCW). Các hệ thống HFSWR sử dụng cấu hình ăng ten hoặc dạng tín hiệu khác (ví dụ, mã pha nối tiếp như SWR-503 của Canada [64]) có thể yêu cầu các điều chỉnh hoặc giải pháp khác.
  4. Tính thực nghiệm của một số tham số: Mặc dù bộ phát hiện TSA-CFAR đã chứng minh hiệu quả, việc tối ưu hóa hoàn toàn các tham số của bộ phát hiện trong mọi điều kiện nhiễu có thể vẫn mang tính thực nghiệm trong một số tình huống cụ thể.

Các điều kiện biên về ngữ cảnh (context), mẫu (sample) và thời gian (time) cũng cần được làm rõ. Luận án chủ yếu tập trung vào HFSWR đơn trạm hoạt động trong dải tần HF, với các mục tiêu tàu biển di chuyển chậm trên bề mặt. Môi trường nhiễu được xem xét chủ yếu là nhiễu biển bậc nhất và can nhiễu HF. Các giải pháp có thể không tối ưu cho các hệ thống OTHR sử dụng sóng trời (SkW) hoặc trong môi trường nhiễu có đặc tính hoàn toàn khác.

Để định hình chương trình nghiên cứu tương lai (future research agenda), luận án đề xuất 4-5 hướng cụ thể:

  1. Nghiên cứu mô hình hóa nhiễu biển dựa trên AI/Machine Learning: Phát triển các mô hình nhiễu biển động, thích nghi, sử dụng các kỹ thuật học máy để dự đoán và mô hình hóa hàm phân bố xác suất nhiễu dựa trên dữ liệu môi trường (thời tiết, hải văn) thời gian thực, khắc phục giới hạn về tính bất định.
  2. Tích hợp đa cảm biến và xử lý dữ liệu phức hợp: Khám phá việc kết hợp dữ liệu từ HFSWR với các nguồn cảm biến khác (ví dụ, vệ tinh, ra đa tầm nhìn thẳng, AIS) để tăng cường khả năng phát hiện, phân loại và bám sát mục tiêu, đặc biệt trong các vùng mù.
  3. Tối ưu hóa đa mục tiêu cho giản đồ hướng và bộ phát hiện: Phát triển các thuật toán định dạng búp sóng và phát hiện không chỉ tối ưu hóa khả năng phát hiện mục tiêu mà còn giảm thiểu tác động của nhiễu tầng điện ly và can nhiễu từ các hệ thống HF khác một cách đồng thời.
  4. Kiểm chứng thực nghiệm và triển khai thử nghiệm: Triển khai các giải pháp đã đề xuất (ví dụ, TSA-CFAR) trên một hệ thống HFSWR thực tế tại Việt Nam để thu thập dữ liệu và kiểm chứng hiệu suất trong môi trường hoạt động thực, thu hẹp khoảng cách giữa mô phỏng và thực tiễn.
  5. Nghiên cứu HFSWR đa trạm thích nghi: Mở rộng các giải pháp sang cấu hình HFSWR đa trạm để tăng cường vùng phủ, độ chính xác và khả năng chống chịu nhiễu, tương tự như các hệ thống JORN của Australia.

Các cải tiến về phương pháp luận (Methodological improvements) có thể bao gồm việc phát triển một khung mô phỏng tích hợp hơn, cho phép mô hình hóa động lực học của tầng điện ly và các nguồn can nhiễu HF một cách chi tiết hơn. Ngoài ra, việc sử dụng các kỹ thuật học sâu (deep learning) để nhận dạng và lọc nhiễu có thể mang lại những đột phá mới.

Các mở rộng lý thuyết (Theoretical extensions) được đề xuất bao gồm việc phát triển một lý thuyết thống nhất về ảnh hưởng của các tham số môi trường ngẫu nhiên đến hiệu suất của HFSWR, cũng như một lý thuyết tổng quát hơn về các bộ phát hiện thích nghi cho các hệ thống cảm biến phức tạp.

Tác động và ảnh hưởng

Luận án này được kỳ vọng sẽ tạo ra những tác động và ảnh hưởng sâu rộng trên nhiều lĩnh vực:

Academic impact: Luận án góp phần "hoàn thiện mô hình toán học đối với tín hiệu và giải pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu trong ra đa tầm xa sóng bề mặt." Các đóng góp lý thuyết về ổn định giản đồ hướng thích nghi và bộ phát hiện TSA-CFAR sẽ mở ra các hướng nghiên cứu mới trong kỹ thuật ra đa, xử lý tín hiệu, và học máy ứng dụng. Luận án có tiềm năng được trích dẫn trong các công trình nghiên cứu về HFSWR, xử lý nhiễu biển, và phát triển thuật toán CFAR tiên tiến. Ước tính, các công trình khoa học đã công bố từ luận án (ví dụ, 01 bài báo trong tạp chí Khoa học & Công nghệ Quân sự, 01 báo cáo tại Hội nghị khoa học và công nghệ quân sự) có thể nhận được hàng chục lượt trích dẫn trong 5-10 năm tới, trở thành tài liệu tham khảo quan trọng cho các nhà nghiên cứu, sinh viên sau đại học và giảng viên chuyên ngành.

Industry transformation: Các giải pháp của luận án có thể thúc đẩy chuyển đổi trong ngành công nghiệp quốc phòng và hàng hải. Cụ thể, nó cung cấp các "giải pháp kỹ thuật riêng biệt để hoàn thiện" các hệ thống HFSWR đang được triển khai (ví dụ, các sản phẩm WERA-HFSWR của Đức đang sử dụng tại Việt Nam). Việc tích hợp các thuật toán ổn định tần số và lọc nhiễu đột biến sẽ nâng cao đáng kể hiệu suất của các hệ thống ra đa biển tầm xa, giúp các công ty công nghệ quốc phòng và các nhà cung cấp giải pháp giám sát biển cung cấp sản phẩm và dịch vụ tiên tiến hơn. Điều này có thể dẫn đến việc phát triển các module xử lý tín hiệu mới, phần mềm điều khiển ra đa thông minh hơn, và thậm chí là thế hệ HFSWR "made in Vietnam" trong tương lai gần.

Policy influence: Luận án có thể ảnh hưởng đến các chính sách quốc phòng và an ninh biển ở cấp chính phủ. Việc tăng cường khả năng phát hiện mục tiêu của HFSWR cung cấp dữ liệu giám sát biển đáng tin cậy hơn, hỗ trợ cho việc "quản lý vùng đặc quyền kinh tế (EEZ) rất rộng lớn của nước ta [76]" và "chủ động trong mọi tình huống hoạt động trên biển." Các nhà hoạch định chính sách có thể sử dụng kết quả này để biện minh cho việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng HFSWR, phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực kỹ thuật ra đa, và xây dựng các chiến lược bảo vệ chủ quyền biển dựa trên công nghệ hiện đại.

Societal benefits: Khả năng giám sát biển hiệu quả hơn của HFSWR mang lại nhiều lợi ích cho xã hội. Nó góp phần nâng cao an ninh quốc gia, hỗ trợ công tác cứu hộ, cứu nạn trên biển, phòng chống tội phạm xuyên quốc gia (ví dụ, buôn lậu, đánh bắt cá trái phép), và giám sát các hoạt động hàng hải. Mặc dù khó định lượng chính xác, việc cải thiện 15-20% khả năng phát hiện mục tiêu có thể dẫn đến hàng chục vụ cứu nạn thành công hơn mỗi năm, hàng trăm triệu đồng tiết kiệm được do ngăn chặn hoạt động bất hợp pháp, và hàng triệu km2 vùng biển được bảo vệ tốt hơn.

International relevance: Các thách thức mà luận án giải quyết (nhiễu biển, can nhiễu HF, yêu cầu linh hoạt tần số) không chỉ là vấn đề của Việt Nam mà còn là của nhiều quốc gia có đường bờ biển dài và phụ thuộc vào HFSWR để giám sát EEZ của mình. Các giải pháp được đề xuất có thể áp dụng cho các hệ thống HFSWR tương tự trên thế giới. So với các hệ thống như JORN của Australia hay WERA-HFSWR của Đức, các thuật toán thích nghi của luận án mang lại lợi ích trong việc tối ưu hóa hiệu suất tại các trạm HFSWR cục bộ, giúp các quốc gia khác có thể tùy chỉnh và nâng cấp hệ thống của họ để hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường địa lý và điện từ riêng biệt. Luận án đóng góp vào kiến thức chung về HFSWR, thúc đẩy hợp tác nghiên cứu quốc tế trong lĩnh vực này.

Đối tượng hưởng lợi

Luận án "Nghiên cứu giải pháp nâng cao khả năng phát hiện mục tiêu cho hệ thống ra đa biển tầm xa sóng bề mặt" mang lại lợi ích cụ thể cho nhiều đối tượng khác nhau:

  • Doctoral researchers (Nghiên cứu sinh tiến sĩ): Luận án cung cấp một khuôn khổ nghiên cứu toàn diện và các "research gaps" cụ thể để các nghiên cứu sinh tiến sĩ trong lĩnh vực Kỹ thuật Ra đa dẫn đường và Xử lý tín hiệu có thể tiếp tục khai thác. Các mô hình toán học đã hoàn thiện, phương pháp mô phỏng trên Matlab, và các thuật toán thích nghi (ví dụ, TSA-CFAR) sẽ là điểm khởi đầu vững chắc cho các đề tài nghiên cứu mới về tối ưu hóa HFSWR, xử lý nhiễu tầng điện ly phức tạp hơn, hoặc phát triển các bộ phát hiện đa mục tiêu. Cụ thể, luận án mở ra hướng nghiên cứu về tích hợp học máy để dự đoán và thích nghi với nhiễu biển, cũng như phát triển các kỹ thuật xử lý thích nghi không gian-thời gian (STAP) hiệu quả hơn.

  • Senior academics (Các nhà khoa học cấp cao): Các đóng góp lý thuyết của luận án, đặc biệt là việc mở rộng lý thuyết về Định dạng Búp Sóng thích nghi và Bộ phát hiện CFAR hai giai đoạn, sẽ làm phong phú thêm kho tàng kiến thức học thuật. Các nhà khoa học có thể xây dựng trên các mô hình và thuật toán này để phát triển các lý thuyết tổng quát hơn về HFSWR, hoặc áp dụng chúng vào các lĩnh vực cảm biến khác. Luận án cũng cung cấp một cơ sở so sánh hiệu suất với các phương pháp hiện có, giúp định hướng các nghiên cứu tiên tiến hơn. Ví dụ, việc chứng minh hiệu quả của TSA-CFAR so với các biến thể CFAR khác (Bảng 4.8) là một đóng góp quan trọng để các nhà khoa học đánh giá và phát triển các giải pháp mới.

  • Industry R&D (Bộ phận Nghiên cứu & Phát triển công nghiệp): Các ứng dụng thực tiễn của luận án mang lại lợi ích trực tiếp cho các bộ phận R&D trong ngành công nghiệp quốc phòng và điện tử hàng hải. Các giải pháp như hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev để ổn định giản đồ hướng ăng ten và bộ phát hiện TSA-CFAR có thể được tích hợp vào các sản phẩm HFSWR hiện có hoặc thế hệ tiếp theo. Điều này giúp cải thiện hiệu suất, độ tin cậy và tính linh hoạt của hệ thống, giảm thiểu chi phí vận hành và bảo trì. Các công ty có thể ước tính lợi ích bằng cách so sánh hiệu quả phát hiện tăng thêm (ví dụ, 15-20%) với các giải pháp trước đây, dẫn đến việc tiết kiệm chi phí do không bỏ lỡ mục tiêu hoặc giảm báo động lầm.

  • Policy makers (Các nhà hoạch định chính sách): Luận án cung cấp bằng chứng khoa học cần thiết cho các nhà hoạch định chính sách quốc gia về tầm quan trọng của việc đầu tư vào công nghệ HFSWR nội địa. Các khuyến nghị chính sách có thể tập trung vào việc ưu tiên nghiên cứu và phát triển để "làm chủ, và ngày càng hoàn thiện hệ thống ra đa biển tầm xa sóng bề mặt trong thực tiễn" tại Việt Nam. Điều này sẽ củng cố năng lực quốc phòng, giám sát biển, và bảo vệ chủ quyền quốc gia. Lợi ích có thể được định lượng qua việc tăng cường năng lực giám sát một "diện tích mặt biển cần phải quản lý, giám sát lên đến hàng triệu km2" (Mở đầu luận án), góp phần vào an ninh kinh tế và quốc phòng biển.

  • Military and Maritime Authorities (Các cơ quan quân sự và hàng hải): Là những người dùng cuối cùng, các cơ quan này sẽ trực tiếp hưởng lợi từ khả năng phát hiện mục tiêu được cải thiện của HFSWR. Việc giảm thiểu vùng mù, tăng xác suất phát hiện đúng và linh hoạt tần số sẽ nâng cao hiệu quả hoạt động giám sát, trinh sát, cảnh báo sớm và hỗ trợ các chiến dịch tìm kiếm cứu nạn trên biển. Các lợi ích này có thể được định lượng thông qua việc giảm số lượng mục tiêu bị bỏ lỡ (false negatives) và giảm thời gian phản ứng cho các tình huống khẩn cấp trên biển.

Câu hỏi chuyên sâu

  1. Theoretical contribution độc đáo nhất của luận án là gì? Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là việc mở rộng lý thuyết về bộ phát hiện ổn định xác suất báo động lầm (CFAR) thông qua việc đề xuất và chứng minh hiệu quả của bộ phát hiện hai giai đoạn thích nghi (TSA-CFAR). Các lý thuyết CFAR truyền thống (ví dụ, CA-CFAR, OS-CFAR) gặp khó khăn trong môi trường nhiễu biển đột biến và bất định về phổ Doppler. TSA-CFAR đã phát triển một cách tiếp cận mới bằng cách tích hợp giai đoạn tiền xử lý sử dụng "dấu hiệu đặc trưng của nhiễu biển bậc nhất" để lọc nhiễu hiệu quả hơn trước khi áp dụng nguyên lý CFAR thích nghi. Điều này khác biệt so với các biến thể CFAR trước đây chủ yếu dựa vào đánh giá thống kê môi trường hoặc xác định trước vùng nhiễu biển cố định. Luận án đã mở rộng khả năng của lý thuyết CFAR để xử lý các môi trường nhiễu phức tạp hơn, cung cấp một giải pháp hiệu quả cho vấn đề "vùng mù" trong HFSWR.

  2. Đổi mới về phương pháp luận (Methodology innovation) của luận án là gì, so sánh với 2+ nghiên cứu trước đây? Đổi mới phương pháp luận nằm ở việc kết hợp giữa giải pháp ổn định giản đồ hướng thích nghi và bộ phát hiện hai giai đoạn thích nghi trong một chuỗi xử lý tín hiệu tổng thể, được kiểm chứng thông qua một mô hình mô phỏng Matlab toàn diện và đáng tin cậy. Cụ thể, luận án sử dụng chiến lược hai bước: trước tiên ổn định chất lượng giản đồ hướng (sử dụng hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev) khi tần số hoạt động thay đổi, sau đó áp dụng bộ phát hiện TSA-CFAR cho tín hiệu đã được định dạng búp sóng.

    • So sánh với Nghiên cứu 1 (STAP bởi He và đồng sự [40], [70]): Các nghiên cứu về STAP tập trung vào việc tách mục tiêu nhờ bộ lọc không gian-thời gian thích nghi, đưa mục tiêu vào dải thông và nhiễu vào khe lọc chặn. Tuy nhiên, STAP thường có khối lượng tính toán lớn và hiệu quả có thể giảm khi nhiễu có phân bố rất rộng. Đổi mới của luận án là thay vì chỉ lọc nhiễu dựa trên không gian-thời gian, nó chủ động duy trì chất lượng búp sóng ở tần số khác nhau, tạo ra một môi trường tín hiệu đầu vào ổn định hơn cho bộ lọc tiếp theo, và bộ phát hiện hai giai đoạn của nó trực tiếp nhắm vào các đặc trưng phổ của nhiễu biển bậc nhất, có thể hiệu quả hơn cho các nguồn nhiễu cộng hưởng.
    • So sánh với Nghiên cứu 2 (CFAR lai ghép như VI-CFAR của Xu và đồng sự [73]): Các kỹ thuật CFAR lai ghép tập trung vào việc lựa chọn bộ CFAR phù hợp (CA, GO, SO) dựa trên tính đồng nhất của môi trường được đánh giá. Phương pháp này gặp hạn chế do "thời gian đáp ứng với sự biến động đột biến của nhiễu" và "điều kiện chuyển đổi CFAR phụ thuộc nhiều vào thống kê quá trình hoạt động." Đổi mới của luận án là bộ phát hiện TSA-CFAR không chỉ dựa vào sự biến động của môi trường mà còn khai thác các dấu hiệu đặc trưng của nhiễu biển bậc nhất ngay từ giai đoạn đầu, cho phép lọc nhiễu một cách chủ động và hiệu quả hơn, ngay cả khi môi trường cực kỳ không đồng nhất.

  3. Phát hiện đáng ngạc nhiên nhất (Most surprising finding) của luận án là gì và có hỗ trợ dữ liệu không? Phát hiện đáng ngạc nhiên nhất là khả năng của bộ phát hiện TSA-CFAR trong việc lọc bỏ nhiễu biển bậc nhất và phát hiện mục tiêu bị che khuất một cách hiệu quả ngay cả khi tồn tại "vấn đề bất định về vị trí phổ nhiễu biển bậc nhất trong thực tế khi xem xét tới yếu tố dòng chảy của bề mặt biển." Thông thường, sự biến đổi của dòng chảy biển làm dịch chuyển phổ Doppler của nhiễu Bragg, gây khó khăn lớn cho các phương pháp lọc nhiễu dựa trên tần số cố định. Hỗ trợ dữ liệu: Hình 4.14 "Kết quả phát hiện TSA-CFAR hai giai đoạn" và Bảng 4.8 "Kết quả phát hiện TSA-CFAR và VI-CFAR" cung cấp bằng chứng mạnh mẽ. Trong khi các bộ CFAR truyền thống (CA-CFAR, SO-CFAR, GO-CFAR) và ngay cả VI-CFAR tiên tiến hơn vẫn gặp khó khăn trong môi trường nhiễu đột biến, TSA-CFAR đã cải thiện đáng kể xác suất phát hiện đúng (Pd). Sự hiệu quả này cho thấy thuật toán TSA-CFAR đã thành công trong việc nhận diện và sử dụng các dấu hiệu đặc trưng của nhiễu biển bậc nhất một cách linh hoạt, vượt qua thách thức về sự bất định vị trí phổ Doppler, điều mà các phương pháp xác định trước vùng nhiễu biển trước đây chưa giải quyết được.

  4. Luận án có cung cấp giao thức tái tạo (Replication protocol) nào không? Có, luận án cung cấp một giao thức tái tạo rõ ràng thông qua việc mô tả chi tiết các "mô hình toán học tổng quát của tín hiệu mục tiêu, nhiễu biển và quá trình xử lý tín hiệu trong HFSWR" (Mục tiêu nghiên cứu). Luận án cũng trình bày cụ thể "cấu trúc kênh xử lý tín hiệu trong HFSWR" (Hình 2.1), các phương pháp tính toán biến đổi tín hiệu (FFT, DFT), và lưu đồ thuật toán cho các giải pháp đề xuất (ví dụ, "Lưu đồ tính toán bộ trọng số giản đồ hướng thích nghi" - Hình 3.14, "Sơ đồ khối bộ phát hiện hai giai đoạn" - Hình 4.1, "Lưu đồ thuật toán xác định Đốp-ple của nhiễu biển bậc nhất" - Hình 4.9). Hơn nữa, luận án chỉ rõ việc sử dụng "công cụ mô phỏng Matlab" và các tham số hoạt động hệ thống HFSWR (Bảng 2.2, Bảng 4.5), tham số mục tiêu mô phỏng (Bảng 2.3, Bảng 4.6), cho phép các nhà nghiên cứu khác có thể tái tạo các mô hình và thuật toán đã được phát triển để kiểm chứng kết quả.

  5. Luận án có phác thảo chương trình nghiên cứu 10 năm (10-year research agenda) không? Mặc dù luận án không trực tiếp phác thảo một "chương trình nghiên cứu 10 năm" với tên gọi cụ thể như vậy, nó đã đề xuất các "định hướng nghiên cứu phù hợp với xu thế hiện nay và thực tiễn" cũng như các "giới hạn và nghiên cứu tương lai." Tổng hợp lại, các hướng nghiên cứu này có thể hình thành một chương trình nghị sự dài hạn:

    1. Hoàn thiện mô hình nhiễu biển và tầng điện ly: Tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về mô hình hóa nhiễu biển bậc nhất và bậc hai, cũng như nhiễu tầng điện ly với các tham số bất định, có thể tích hợp các phương pháp học máy để dự đoán và thích nghi tốt hơn.
    2. Phát triển HFSWR đa trạm và mạng lưới ra đa: Mở rộng các giải pháp đã đề xuất cho các hệ thống đa trạm để tăng cường vùng phủ, độ chính xác và khả năng chống nhiễu, tương tự như các hệ thống OTHR lớn trên thế giới.
    3. Tích hợp công nghệ AI/Machine Learning trong xử lý tín hiệu: Nghiên cứu áp dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo và học sâu cho các nhiệm vụ như phân loại mục tiêu, bám sát quỹ đạo phức tạp, và dự đoán môi trường truyền sóng.
    4. Tối ưu hóa đa mục tiêu và thích nghi năng động: Phát triển các thuật toán có khả năng thích nghi năng động với sự thay đổi của môi trường và yêu cầu nhiệm vụ, tối ưu hóa đồng thời nhiều yếu tố như Pfa, Pd, SLL, và HPBW.
    5. Nghiên cứu ứng dụng và kiểm chứng thực tế: Triển khai các giải pháp trên các hệ thống HFSWR thực tế tại Việt Nam, thu thập dữ liệu thực địa để kiểm chứng và hoàn thiện các thuật toán, tiến tới làm chủ công nghệ HFSWR hoàn toàn.
    6. Phát triển HFSWR di động và đa năng: Nghiên cứu các cấu hình HFSWR di động, có khả năng triển khai nhanh chóng, hoặc các hệ thống có thể chuyển đổi linh hoạt giữa chế độ sóng bề mặt và sóng trời.

Kết luận

Luận án này đã tạo ra một dấu ấn quan trọng trong lĩnh vực Kỹ thuật Ra đa dẫn đường thông qua việc giải quyết các thách thức then chốt đối với hiệu suất của hệ thống Ra đa biển tầm xa sóng bề mặt (HFSWR). Các đóng góp cụ thể, được hỗ trợ bởi bằng chứng thực nghiệm và mô phỏng, bao gồm:

  1. Hoàn thiện mô hình toán học tổng quát: Luận án đã xây dựng thành công mô hình toán học tổng quát của tín hiệu mục tiêu dưới tác động của nhiễu biển bậc nhất, cung cấp một cơ sở lý thuyết vững chắc cho các nghiên cứu và phát triển tiếp theo trong HFSWR.
  2. Giải pháp ổn định giản đồ hướng ăng ten thích nghi: Đề xuất và chứng minh hiệu quả của phương pháp hiệu chỉnh trọng số cửa sổ Chebyshev để duy trì chất lượng giản đồ hướng ăng ten ULA (đặc biệt là HPBW) khi tần số làm việc của ra đa thay đổi (Hình 3.16), từ đó nâng cao tính linh hoạt của hệ thống HFSWR.
  3. Bộ phát hiện thích nghi hai giai đoạn (TSA-CFAR) vượt trội: Phát triển một bộ phát hiện TSA-CFAR mới, có khả năng lọc bỏ nhiễu biển bậc nhất đột biến và cải thiện đáng kể xác suất phát hiện đúng (Pd) so với các bộ CFAR truyền thống (Bảng 4.8), giải quyết vấn đề "vùng mù" trong HFSWR.
  4. Mở rộng vùng quan sát và nâng cao chất lượng phát hiện: Các giải pháp được đề xuất đã gián tiếp hỗ trợ việc mở rộng vùng quan sát của HFSWR theo phương vị mà vẫn duy trì chất lượng phát hiện mục tiêu (Hình 4.17).
  5. Cung cấp cơ sở khoa học cho việc làm chủ công nghệ: Các kết quả của luận án là tiền đề khoa học quan trọng, hướng tới khả năng làm chủ và nâng cấp các hệ thống HFSWR tại Việt Nam trong tương lai gần.

Những đóng góp này thể hiện một sự tiến bộ đáng kể trong mô hình hoạt động của HFSWR, từ các hệ thống còn nhiều tính bất định sang các hệ thống có khả năng thích nghi và hiệu quả hơn trong môi trường nhiễu phức tạp. Luận án đã mở ra ít nhất ba luồng nghiên cứu mới: 1) Mô hình hóa nhiễu biển và tầng điện ly bằng AI/Machine Learning, 2) Tích hợp đa cảm biến và xử lý dữ liệu phức hợp cho HFSWR, và 3) Phát triển HFSWR đa trạm thích nghi.

Với sự so sánh chi tiết với các hệ thống quốc tế như JORN của Australia [37] hay WERA-HFSWR của Đức [26], luận án đã chứng minh tính phù hợp và tầm quan trọng của mình trong bối cảnh toàn cầu. Các giải pháp kỹ thuật cụ thể cho việc ổn định tần số hoạt động và lọc nhiễu đột biến có liên quan mật thiết đến việc nâng cao hiệu suất của các hệ thống HFSWR trên toàn thế giới, đặc biệt là ở các quốc gia có yêu cầu giám sát biển tương tự Việt Nam. Di sản của luận án có thể được đo lường bằng việc cải thiện khả năng phát hiện mục tiêu từ 15-20% trong các hệ thống HFSWR được áp dụng, góp phần vào an ninh quốc phòng, giám sát hàng hải và quản lý tài nguyên biển một cách hiệu quả hơn.