Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật viễn thông: Ứng dụng thông tin vị trí sử dụng các thành phần đa đường trong dự báo kênh cho hệ thống truyền thông vô tuyến thế hệ mới

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật viễn thông "Ứng dụng thông tin vị trí sử dụng các thành phần đa đường trong dự báo kênh cho hệ thống truyền thông vô tuyến thế hệ mới" sẽ bắt đầu bằng các nghiên cứu trong các ứng dụng khác nhau về truyền thông có nhận thức vị trí, tiếp theo là thảo luận về CQM và một số công cụ dự đoán tạo điều kiện thuận lợi cho việc lập bản đồ chất lượng kênh trong toàn bộ môi trường. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật viễn thông: Ứng dụng thông tin vị trí sử dụng các thành phần đa đường trong dự báo kênh cho hệ thống truyền thông vô tuyến thế hệ mới BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI Nguyễn Hồng Anh ỨNG DỤNG THÔNG TIN VỊ TRÍ SỬ DỤNG CÁCTHÀNH PHẦN ĐA ĐƯỜNG TRONG DỰ BÁO KÊNH CHOHỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG VÔ TUYẾN THẾ HỆ MỚI Ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số: 9520208 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Hà Nội – 2022 Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Nguyễn Văn Khang PGS. TS. Klaus Witrisal Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án được bảo vệ trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩcấp Trường họp tại Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi …….. giờ, ngày ….. tháng ….. năm ……… Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: 1. Thư viện Tạ Quang Bửu - Trường ĐHBK Hà Nội 2. Thư viện Quốc gia Việt Nam CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU 1.1. Lý do chọn đề tài Mạng truyền thông 5G và cao hơn sẽ phải đáp ứng được sự tăngtrưởng nhanh của các mạng di động về số lượng người sử dụng, sốlượng kết nối hay khối lượng dữ liệu được truyền tải. Thông tin về ngữcảnh, môi trường nói chung và thông tin vị trí nói riêng được hìnhdung là có thể hỗ trợ các công nghệ truyền thống hay công nghệ độtphá trong việc giải quyết rất nhiều các thách thức còn tồn tại trongmạng 5G và sau 5G. Bên cạnh đó, các công nghệ định vị đã nhận được sự quan tâm vàđược phát triển trong mấy chục năm gần đây. Trong tương lai, phầnlớn các thiết bị 5G sẽ được trang bị nhận thức về vị trí thông qua rấtnhiều công nghệ, như là hệ thống vệ tinh GNSS, hệ thống định vị GPS.Kết hợp với hệ thống hỗ trợ mặt đất và hoạt động đa băng tần, các hệthống này cung cấp độ chính xác khoảng 1m ở ngoài trời. Khi GNSSyếu hoặc không khả dụng, các công nghệ khác dựa trên radio cục bộnhư là sóng băng thông siêu rộng (UWB), Bluetooth, ZigBee và nhậndạng tần số vô tuyến (RFID) sẽ bổ sung cho định vị dựa trên Wi-Fi.Kết hợp với nhau, chúng cũng sẽ tạo ra định vị với độ chính xác dưới1m. Thông tin vị trí chính xác có thể được tận dụng ở tất cả các lớpgiao thức để cải tiến hiệu suất của mạng [2]. Ở các lớp trên, thông tinvị trí có thể được sử dụng trực tiếp. Ở các lớp dưới (PHY, MAC,network, transport layer), một cơ sở dữ liệu của các chỉ số chất lượngkênh (CQM) và vị trí tương ứng được xây dựng. Từ cơ sở dữ liệu đó,khi đến một vị trí mới chưa biết, các CQM có thể được dự báo, cácthay đổi ở các lớp giao thức có thể được thực hiện để thích nghi vớimôi trường mới và sử dụng tốt hơn tài nguyên mạng. Ở phần này, chúng ta sẽ bắt đầu bằng các nghiên cứu trong cácứng dụng khác nhau về truyền thông có nhận thức vị trí, tiếp theo làthảo luận về CQM và một số công cụ dự đoán tạo điều kiện thuận lợicho việc lập bản đồ chất lượng kênh trong toàn bộ môi trường. 1.1.1. Nhận thức vị trí trong mmWave beamforming Hệ thống MIMO có ưu điểm là có khả năng tạo hình và địnhhướng các tia, điều này là cần thiết cho tín hiệu mmWave để bù chosự suy giảm kênh lớn. May mắn thay, bước sóng nhỏ ở dải tần này cho 1phép nhiều phần tử ăng-ten được đóng gói trong một diện tích nhỏ.Tuy nhiên, không dễ dàng để khai thác được độ lợi trong điều hướngchùm tia vì đó là một quá trình khám phá rất phức tạp. Với định dạng chùm tia tương tự, cả trạm gốc và thiết bị của ngườidùng phải điều hướng các chùm ăng ten theo các hướng khác nhautrước khi tìm được hướng tối ưu. Trong khi đó, định dạng chùm tia kỹthuật số sẽ linh hoạt hơn trong bài toán tìm kiếm hướng do người dùngcó quyền truy cập vào các dữ liệu số từ tất cả các phần tử ăng ten [5];tuy nhiên, do số lượng RF front end nhiều, nên đây là phương phápkhá tốn kém và không thực tế đối với thiết bị của người dùng. Vì vậy,định dạng chùm tia tương tự vẫn có lợi thế. Ngoài ra, các giải pháp laigiữa việc tạo hình chùm tương tự kết hợp với tiền mã hóa kỹ thuật sốcũng là một phương án được quan tâm [6], [7]. Một cách tiếp cận chưa được khám phá đầy đủ là sử dụng các đặcđiểm lan truyền của một môi trường cụ thể mà hệ thống được triểnkhai. Kiến thức này có thể được khai thác tại trạm gốc dưới dạng cơsở dữ liệu đo được tại một số lượng lớn các điểm trong khu vực liênkết với vị trí của thiết bị người dùng [8]. Từ đó, hướng tốt nhất củatrạm gốc và thiết bị của người dùng sẽ được ước lượng. Trong [9], công cụ ray-tracing được sử dụng, trong đó không chỉcác tia truyền thẳng và tia phản xạ mà cả các tia phân tán cũng đượcmô phỏng. Một sơ đồ định dạng chùm đơn giản hơn, trong đó cácanten được hướng về một vài thành phần đa đường chính. Trongtrường hợp có sự tha ...