(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh

(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh(Đồ án tốt nghiệp) Nghiên cứu một mạng vô tuyến với sự trợ giúp của bề mặt phản xạ thông minh

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGHIÊN CỨU MỘT MẠNG VÔ TUYẾN VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA BỀ MẶT PHẢN XẠ THÔNG MINH GVHD: SVTH : KHĨA : NGÀNH: TS PHẠM NGỌC SƠN ĐỒN NGUYỄN DUY BẢO MSSV: 16141005 PHẠM THIÊN ĐÔNG MSSV: 16141019 K16 CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ-TRUYỀN THÔNG TP HỒ CHÍ MINH – 1/2021 LỜI CẢM ƠN Một học kỳ đồ án trôi qua, kể từ lần nhóm tiếp xúc với cơng nghệ tương lai “Bề mặt phản xạ thông minh” giai đoạn cuối hoàn thiện đề tài: “Nghiên cứu mạng vô tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thơng minh” có khơng giúp đỡ từ phía q thầy dành cho đặc biệt từ giảng viên hướng dẫn, Thầy Phạm Ngọc Sơn Do hướng đề tài nghiên cứu mẻ Việt Nam nên trình nghiên cứu, tài liệu tiếng anh với hướng dẫn, giúp đỡ nhiệt tình Thầy Phạm Ngọc Sơn, chúng tơi hồn thành đề tài tiến độ đề Mặc dù lịch trình dạy học bận rộn Thầy điềm tĩnh, cố gắng trả lời câu hỏi, giải đáp thắc mắc cách đầy đủ kịp thời Bên cạnh đó, chúng tơi xin gửi lời cám ơn chân thành đến Thầy trưởng ngành, Thầy Nguyễn Ngô Lâm, Thầy Thầy trưởng ngành mà cịn giáo viên mơn suốt năm học kỳ Mặc dù Thầy vừa trưởng ngành vừa giảng viên môn, phải quản lý nhiều thứ Thầy ln theo sát tình hình học tập, động viên tạo hội phát triển cho hệ sinh viên Không thể quên được, xin gửi lời cảm ơn đến đấng sinh thành dưỡng dục hỗ trợ, động viên niềm động lực lớn lao để nhóm hồn thành tốt đề tài Cũng thể biết ơn bạn lớp góp ý kiến xây dựng đề tài hoàn thiện Bên cạnh chúng tơi xin cám ơn q thầy cô, giáo viên môn, người truyền lửa kiến thức cho sinh viên Chính nhờ kiến thức quý giá từ thầy cô xây dựng móng cho đồ án “Nghiên cứu mạng vơ tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thông minh” Sinh viên Sinh viên Đoàn Nguyễn Duy Bảo Phạm Thiên Đơng i TĨM TẮT Thế kỷ 21 cột mốc đánh dấu cho phát triển vượt bậc khoa học công nghệ Sự phát triển khoa học công nghệ kéo theo phát triển hệ thống viễn thơng Tính từ lúc kể từ hệ mạng 1G đời (1980) thời điểm tại, mơ hình mạng lưới vơ tuyến phủ sóng hấu hết nơi giới, kèm theo tiến vượt bậc khả truyền dẫn, tốc độ Một số mạng 6G với đặc điểm trội tốc độ truy cập cao, khả phủ sóng, chia sẻ tốc độ mạng cao Tuy nhiên, tiềm ẩn mặt hạn chế việc đặc tính sóng có tính chất bị nhiễu, mờ dần truyền mơi trường có vật cản.Vậy nên, để giải cho vấn đề bề mặt phản xạ thông minh đởi Đề tài “Nghiên cứu mạng vô tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thơng minh” mơ hình ứng dụng phản chiếu bề mặt phản xạ thông minh, hỗ trợ cho việc truyền phát thông tin không dây qua Internet, tạo cho người dùng kết nối có chất lượng mơi trường truyền tải cải thiện đáng kể, băng thông mở rộng giúp cho việc truyền nhận thao tác trở nên mượt mà, giảm thiểu trường hợp suy hao lượng trình truyền tải qua cải thiện hiệu suất làm việc hệ thống Bề mặt phản xạ thông minh bề mặt thu thập tín hiệu khơng dây từ nơi phát phát tán chúng đến nơi thu Kỹ thuật có bước tiến đáng kể lĩnh vực truyền thông, hứa hẹn mang đến nhiều điều tưởng chừng có trí tưởng tượng thành thực tiễn Kết thực đề tài nghiên cứu lý thuyết mạng vô tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thông minh-một mảng nhỏ mạng công nghệ không dây tương lai, mơ tỷ lệ tín hiệu nhiễu, xác suất dừng dung lượng Ergodic ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU viii CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề lí chọn đề tài 1.2 Mục tiêu 1.3 Giới hạn 1.4 Nội dung 1.5 Bố cục CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Giới thiệu công nghệ không dây 6G 2.1 2.1.1 Sức mạnh 6G 2.1.2 Thử thách Bề mặt phản xạ thông minh 2.2 2.2.1 Tổng quan 2.2.2 Lịch sử hình thành 2.2.3 Công nghệ hứa hẹn tương lai 2.2.4 Cấu tạo 2.2.5 Đặc tính .10 2.2.6 Hướng ứng dụng thực tế .11 2.3 Lý thuyết độ nhiễu 12 2.4 Khái niệm tỷ lệ tín hiệu nhiễu (SNR) 12 2.4.1 Định nghĩa SNR 12 2.4.2 Ảnh hưởng SNR .13 Khái niệm xác suất dừng (OP) 13 2.5 2.5.1 Định nghĩa xác suất dừng .13 2.5.2 Ảnh hưởng xác suất dừng .13 Khái niệm dung lượng Ergodic (EC) .13 2.6 2.6.1 Định nghĩa dung lượng Ergodic 13 2.6.2 Ảnh hưởng dung lượng Ergodic .14 iii CHƯƠNG 3: MƠ HÌNH HỆ THỐNG, CÁC BIỂU DIỄN TỐN HỌC VÀ PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG 15 3.1 Sơ đồ khối 15 3.2 Mơ hình ngun lý .15 3.3 Các biểu diễn toán học 17 3.3.1 Tỷ lệ tín hiệu nhiễu (SNR) .17 3.3.2 Xác suất dừng (OP) 21 3.3.3 Dung lượng Ergodic (EC) .22 Phân tích hiệu 22 3.4 3.4.1 Tỷ lệ tín hiệu nhiễu (SNR) .22 3.4.2 Xác suất dừng (OP) 23 3.4.3 Dung lượng Ergodic (EC) .23 Lưu đồ giải thuật 23 3.5 3.5.1 Lưu đồ chương trình 24 3.5.2 Trình tự thực thi chương trình phân tích .25 3.5.3 Chương trình mơ 26 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MƠ PHỎNG, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ 28 Kết mô 28 4.1 4.1.1 Tỷ lệ tín hiệu nhiễu trung bình (Average SNR) .28 4.1.2 Xác suất dừng (Outage Probability) 29 4.1.3 Dung lượng Ergodic (Ergodic Capacity) .30 4.2 Kết luận tổng hợp 32 CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG THỰC HIỆN ĐỀ TÀI VÀ KẾT LUẬN 33 5.1 Khả thực đề tài 33 5.2 Đánh giá tính áp dụng thực tế 33 5.3 Những lợi ích đề tài 33 5.4 Hạn chế 34 5.5 Kết luận .34 PHỤ LỤC 35 TÀI LIỆU THAM KHẢO 41 iv DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo ADC Analog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự sang số AWGN Additive White Gaussian Noise Tạp âm Gausse trắng cộng sinh CDF Cumulative Distribution Function Hàm phân phối tích lũy D Destination Đích đến DAC Digital to Analog Converter Bộ chuyển đổi số sang tương tự dB Decibel Đề-Xi-Ben EC Ergodic Capacity Dung lượng Ergodic e2e End to End Quy trình đầu cuối EDGE Enhanced Data Rates for GSM Evolution Công nghệ di động nâng cấp từ GPRS G Generation Thế hệ Gbps Gigabytes per second Gigabit giây GHz GigaHertz GigaHertz GPRS General Packet Radio Service Dịch vụ vơ tuyến gói tổng hợp HD High Definition Độ nét cao HSPA High Speed Packet Access Truy cập gói tốc độ cao Iot Internet of Thing Internet vạn vật Kbps Kilobytes per second Kilobit giây km Kilometer Ki-lô-mét Mbps Megabytes per second Megabit giây MMS Multimedia Messaging Service Dịch vụ nhắn tin đa phương tiện v MS Metasurface Bộ phận phân tán cấu hình lại OP Outage Probability Xác xuất dừng PDF Probability Density Function Hàm mật độ xác suất Qos Quality of Service Cách thức điều khiển mức độ ưu tiên traffic hệ thống mạng RIS Reconfigurable Intelligent Surface Bề mặt phản xạ thông minh S Source Nguồn phát SIR Signal to Interference Tỷ lệ tín hiệu giao thoa SMS Short Message Services Dịch vụ tin nhắn ngắn SNIR Signal to Noise and Interference Ratio Tỷ lệ tín hiệu nhiễu giao thoa SNR Signal to Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu nhiễu Tbps TeraBytes per second Terabit giây THz TeraHertz TeraHertz ZMCG Zero Mean Complex Gaussian Phức hợp Gausse trung bình vi DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH Hình 2.1 Lịch sử phát triển mạng di động Hình 2.2 Bề mặt phản xạ cấu hình lại Hình 2.3 Cấu tạo phần tử RIS Hình 2.4 Cấu trúc RIS Hình 2.5 Sự hình thành ban đầu bề mặt phản xạ thông minh Hình 2.6 Bề mặt phản xạ thông minh lý tưởng Hình 2.7 Bảng so sánh RIS với công nghệ tiên tiến Hình 2.8 Cấu tạo bề mặt phản xạ thông minh 10 Hình 2.9 Mơ hình giả lập ứng dụng thực tế công nghệ không dây hỗ trợ RIS 11 Hình 2.10 Mơ hình truyền dẫn công nghệ không dây hỗ trợ RIS 12 Hình 3.1 Sơ đồ khối mơ hình hệ thống hỗ trợ RIS 15 Hình 3.2 Mơ hình ngun lý hệ thống mạng không dây hỗ trợ RIS điều kiện S D khơng có đường tầm nhìn 16 Hình 3.3 Mơ hình ngun lý tổng thể hệ thống mạng không dây hỗ trợ RIS 16 Hình 3.4 Hình minh họa cách RIS tập trung tín hiệu máy thu để tối đa hóa SNR 17 Hình 3.5: Lưu đồ giải thuật chương trình 24 Hình 3.6: Trình tự thực thi chương trình phân tích 25 Hình 3.7: Chương trình mơ 26 Hình 4.1 Kết mơ SNR 28 Hình 4.2 Kết mô OP 29 Hình 4.3 Kết mô EC 31 vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 So sánh RIS với công nghệ tiên tiến khác viii CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Đặt vấn đề lí chọn đề tài Lịch sử hệ thống công nghệ không dây truyền thông không dây tồn kỷ, đến cuối năm 1970 đầu năm 1980 bắt đầu cung cấp nhà dịch vụ Đáng kinh ngạc, năm 1990 ghi nhận phát triển vượt bậc Internet phạm vi toàn cầu Sự bùng nổ đáng kinh ngạc đến từ nhu cầu thông tin liên lạc đại chúng lợi ích to lớn mà lĩnh vực công nghệ truyền thông mang lại [1] Thực tế, công nghệ mạng di động lần đầu xuất vào năm 1980 từ việc phát tiển máy tính điện tử với tên gọi 1G [2] Cùng với phát triển theo thời gian đến tận 6G Với ưu điểm vượt trội so với hệ tiền nhiệm, mạng 6G tương lai hứa hẹn chìa khóa kết nối với giới mạng lưới vạn vật Internet tương lai Ứng dụng 6G có nhiều khía cạnh, lĩnh vực, trình độ khoa học số nghiên cứu tạo bề mặt phản xạ có sóng điện từ mang thơng tin liệu vượt qua vật thể chắn đường từ nơi phát đến nơi thu Do nhu cầu phía người dùng yêu cầu băng thông liệu cao, tốc độ nhanh, độ trễ thấp nên nhóm chúng tơi định tìm hiểu, nghiên cứu công nghệ cho lớp vật lý hỗ trợ hệ thống mạng không dây Một lựa chọn bề mặt phản xạ thơng minh (RIS), thu thập tín hiệu khơng dây từ máy phát tạo chùm tia phía người nhận Cơng nghệ có triển vọng phát triển nhanh chóng đạt sức hút cộng đồng truyền thông Thông qua việc nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu mạng vô tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thơng minh” bước đầu nghiên cứu tìm hiểu mảng nhỏ công nghệ không dây 6G tương lai với ứng dụng cải thiện môi trường truyền tải tăng lên đáng kể so với công nghệ khác, bước đệm tạo tiền đề phát triển cho lĩnh vực truyền thơng nói chung cơng nghệ khơng dây nói riêng 1.2 Mục tiêu Phân tích sơ lý thuyết, tìm hiểu phương thức hoạt động dựa tài liệu tham khảo có sẵn để nghiên cứu mô thông số cần thiết liên quan thơng qua phần mềm Matlab, từ có đánh giá, kết luận hướng phát triển phục vụ cho công nghệ tương lai 1.3 Giới hạn _ Chỉ nghiên cứu phần nhỏ cấu hình, cách thức hoạt động, đặc tính bề mặt phản xạ thơng minh _ Khơng có mơ hình sản phẩm cơng nghệ tương lai nhiều tiềm chưa khai thác _ Đề tài dừng lại mức nghiên cứu tổng quan bề mặt phản xạ thông minh khả hỗ trợ hệ thống mạng khơng dây BỘ MƠN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THƠNG CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MƠ PHỎNG, PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ 4.1 Kết mơ 4.1.1 Tỷ lệ tín hiệu nhiễu trung bình (Average SNR) Hình 4.1 Kết mơ tỷ lệ tín hiệu nhiễu trung bình Nhận xét: Đây hiển thị kết SNR phần mềm Matlab với đường liền kết mơ theo lý thuyết tính giá trị trung bình thơng số SNR giá trị 𝑝𝑡 đường kí tự hình vng thể cho kết mơ thực tế Hình 4.1 mơ tả e2e SNR trung bình hệ thống khơng dây hỗ trợ RIS hàm 𝑝𝑡 𝑝𝑡 (dB) đại diện cho tổng tỷ số công suất truyền độ nhiễu, tính đơn vị dB SNR (dB) tỷ số tín hiệu truyền độ nhiễu, tính đơn vị dB Đối với giá trị N cho trước, thấy với giá trị SNR trung bình tăng 𝑝𝑡 tăng theo tuyến tính Lấy ví dụ với N =1, SNR 101 dB ρt 4, SNR 102 dB ρt 14 Theo định nghĩa SNR, số cao chất lượng đầu tín hiệu BỘ MƠN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THƠNG 28 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG tốt Và mơ minh chứng cho định nghĩa lý thuyết SNR, nghĩa điều cho thấy bề mặt phản xạ thơng minh RIS khơng làm suy hao tín hiệu sóng không gian Ứng với N Cuối cùng, xét với N định (tổng số phần tử bề mặt phản xạ thơng minh) mơ xem thành công đường kẻ hình vng nằm đường Điều cho thấy việc mô theo lý thuyết thực tế cho kết gần tương đương khơng có khác biệt q lớn Kết luận: Kết mô minh chứng cho định nghĩa lý thuyết SNR Với giá trị N cho trước, SNR tăng ρt tăng tuyến tính Trị số SNR cao hiệu suất hệ thống cải thiện 4.1.2 Xác suất dừng (Outage Probability) Hình 4.2 Kết mô xác suất dừng Nhận xét: BỘ MƠN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THƠNG 29 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG Đây hiển thị kết xác suất dừng phần mềm Matlab với đường nét liền thể cho kết mô theo lý thuyết đường kí tự hình vng thể cho kết mơ thực tế Hình 4.2 mơ tả hiệu suất ngừng hoạt động hệ thống không dây hỗ trợ RIS định lượng Xác suất dừng vẽ dạng hàm SNR Đối với hình 4.2 có hạn chế khả tính tốn nên thấy rõ giá trị theo mơ thực tế bám sát hết đường với đường giá trị mơ theo lý thuyết giá trị mô tới 10−5 mẫu thử nhỏ 104 Nhưng quan sát theo hướng thấy rõ với giá trị ban đầu dự đốn kết mơ thực tế gần trùng đường Chúng tơi thấy hình, với N cố định, SNR tăng OP giảm mạnh Ngồi với SNR cố định việc tăng số lượng N làm cải thiện xác suất dừng Lấy ví dụ với N 5, SNR -20dB, OP 100 , SNR -10dB, OP 10−1 SNR tăng đến 30dB, OP giảm 10−16 Như đề cập trên, hệ thống tối ưu SNR tăng, mà SNR tăng OP giảm mạnh Điều cho thấy với N cố định, hệ thống vận hình tối ưu OP nhỏ Cuối cùng, đường liền đường kí tự hình vng gần trùng nên suy kết tính tốn mơ khớp với Kết luận: Dựa vào hình trên, chúng tơi thấy rõ bề mặt phản xạ thơng minh RIS giảm thiểu xác xuất mà tín hiệu khơng nhận nơi thu Với N định thấy SNR lớn xác suất dừng nhỏ, điều làm hệ thống cải thiện ngược lại 4.1.3 Dung lượng Ergodic (Ergodic Capacity) BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 30 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG Hình 4.3 Kết mơ dung lượng Ergodic Nhận xét: Đây hiển thị kết dung lượng Ergodic phần mềm Matlab với đường vuông đứt đoạn mô Ở thể kết mô mà thể kết phân tích lý thuyết phân tích lý thuyết dung lượng Ergodic phức tạp, cần chuyên mơn cao cơng thức (12) khó cho việc tính tốn lẫn mơ matlab nên chúng tơi đưa lên hình mơ theo thực tế Hình 4.3 thể kết mơ thực tế dung lượng Ergodic Vì hàm hàm log số – cơng thức (11) đồ thị số có dạng đồ thị hàm log Hình 4.3 mô tả EC hàm 𝑝𝑡 , giá trị khác N Cũng giống SNR, 𝑝𝑡 (dB) đại diện cho tổng tỷ số cơng suất truyền độ nhiễu Chúng tơi thấy, 𝑝𝑡 tăng dần, số N cố định dung lượng Ergodic tăng dần theo Khi xét với N thay đổi, 𝑝𝑡 cố định giá trị dung lượng Ergodic thay đổi tuyến tính theo Lấy ví dụ với 𝑝𝑡 10 (dB), EC Với 𝑝𝑡 30 (dB), EC 10 Có thể thấy giá trị 𝑝𝑡 tăng EC tăng theo Tương tự SNR, điều có nghĩa giá trị dung lượng Ergodic cao hiệu suất hệ thống cải thiện Kết luận: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THƠNG 31 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG Dựa vào hình nhận xét trên, chúng tơi rút kết luận dung lượng Ergodic cải thiện đáng kể qua bề mặt phản xạ thông minh Với số N cố định 𝑝𝑡 thay đổi ứng với tổng công suất truyền nhiễu lớn (𝑝𝑡 ) dung lượng Ergodic lớn, hiệu suất hệ thống cải thiện ngược lại 4.2 Kết luận tổng hợp Từ kết mô thu cho thấy nhóm nghiên cứu hệ thống không dây hỗ trợ bề mặt phản xạ thơng minh xét ba khía cạnh SNR, OP EC Thông qua kết mô thu nói lên số MetaSurface tăng lên, đa dạng trật tự tăng lên, hiệu suất hệ thống không dây hỗ trợ RIS cải thiện, giúp q trình truyền thơng tin đến người dùng tốt Ba thông số SNR, OP, EC tiêu chí đánh giá độ tin cậy hệ thống mạng không dây hỗ trợ RIS Đối với SNR EC, hai thơng số có giá trị cao hệ thống tối ưu Riêng OP, ngược lại với SNR EC, thơng số có giá trị cao hệ thống hoạt động hiệu Vì hệ thống mạng không dây hỗ trợ bề mặt phản xạ thông minh, cần nâng cao giá trị tỷ lệ tín hiệu nhiễu giảm thiểu giá trị xác suất dừng để hệ thống vận hành hiệu quả, hạn chế loại suy hao khơng mong muốn BỘ MƠN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THƠNG 32 CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG THỰC HIỆN ĐỀ TÀI VÀ KẾT LUẬN CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG THỰC HIỆN ĐỀ TÀI VÀ KẾT LUẬN 5.1 Khả thực đề tài Thông qua việc thực đồ án giúp nhóm hiểu biết nhiều kiến thức chuyên môn đồng thời rút số học có nhận định khả thực đề tài như: ➢ Nhóm nghiên cứu lý thuyết sơ công nghệ không dây hỗ trợ RIS, đặc trưng bản, phương thức hoạt động hướng áp dụng thực tế tương lai ➢ Thông qua mô SNR, OP EC phần mềm mô Matlab giúp nhóm hiểu thêm nguyên lý hoạt động đề tài dựa vào lưu đồ giải thuật cơng thức tốn học liên quan ➢ Dựa vào lý thuyết nghiên cứu sẵn có, tương lai nhóm áp dụng vào thực tế thương mại hóa sản phẩm có cơng nghệ không dây hỗ trợ RIS 5.2 Đánh giá tính áp dụng thực tế Trong tương lai, nhu cầu liên lạc truyền tải thông tin đáp ứng độ trễ thời gian mức tối thiểu trở nên quan trọng hết Để đáp ứng nhu cầu đó, cơng nghệ khơng dây hỗ trợ bề mặt phản xạ thông minh nghiên cứu phát triển để sớm đưa vào thực tế Một bề mặt phản xạ điều chỉnh cho phép tín hiệu thơng tin đến người nhận tốt nhất, cải thiện đáng kể hiệu suất làm việc, đáp ứng thời gian thực giảm thiểu suy hao không mong muốn Đây công nghệ 6G tương lai, thiết kế đặc biệt để đáp ứng nhu cầu xu hướng công nghệ tại, bao gồm tăng trưởng lớn liệu kết nối gần toàn cầu với quan tâm ngày tăng Internet of Things 5.3 Những lợi ích đề tài RIS thường điều chỉnh để tăng tỷ lệ tín hiệu nhiễu (SNR) nơi thu đồng thời cải thiện môi trường truyền, tỷ lệ lỗi, phạm vi truyền tải, điều kiện có nhiều vật cản gây khó khăn cho việc truyền tải tín hiệu thơng tin, từ cải thiện hiệu suất làm việc hệ thống Ngoài RIS cịn thiết bị thụ động, khơng cần thiết phải có thiết bị hỗ trợ khuếch đại hay ADC DAC,…qua giúp tiết kiệm chi phí Bên cạnh RIS cịn làm từ vật liệu tương lai, siêu bền điều kiện thời tiết khắc nghiệt, siêu mỏng, nhẹ quan trọng hết tiết kiệm lượng tiêu thụ, gián tiếp góp phần phần khơng nhỏ việc bảo vệ mơi trường BỘ MƠN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THƠNG 33 CHƯƠNG 5: ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG THỰC HIỆN ĐỀ TÀI VÀ KẾT LUẬN Mặt khác, đời bề mặt thơng minh cấu hình lại truyền thông không dây cho phép mạng nhà khai thác để kiểm sốt đặc tính tán xạ, phản xạ khúc xạ sóng vơ tuyến, cách khắc phục tác động tiêu cực việc truyền không dây tự nhiên [7] 5.4 Hạn chế ➢ Như đề cập trên, nghiên cứu bề mặt phản xạ thông minh Để áp dụng vào thực tế cần quãng thời gian dài ➢ Đây công nghệ tương lai, RIS chưa hoàn thiện giai đoạn thử nghiệm ➢ Khi chưa hoàn thiện tốt nhất, giá thành phẩm ban đầu dự kiến cao, chi phí lắp đặt bảo trì tốn 5.5 Kết luận Đề tài “Nghiên cứu mạng vô tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thông minh” thực hoàn thành theo mục tiêu ban đầu đề Đề tài nghiên cứu tổng quan bề mặt phản xạ thông minh (RIS) mơ đặc tính RIS qua thơng số SNR, OP EC Và qua việc mô thấy rõ ứng với N (MetaSurface) lớn thơng số cải thiện đáng kể Ngoài ra, xét với giá trị 𝑝𝑡 tùy ý 𝑝𝑡 lớn, tín hiệu khơng trì khả truyền tải thơng tin mà cịn giảm thiểu khả thất lượng bên ngồi Điều đáp ứng yêu cầu người dùng thiết bị có khả đảm bảo lưu lượng truyền cải thiện hiệu suất làm việc hệ thống mạng vô tuyến tương lai Việc kết hợp RIS hệ thống mạng không dây xem phát minh mang tính cách mạng giới khoa học nói chung hệ thống thơng tin nói riêng BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 34 PHỤ LỤC PHỤ LỤC ❖ SNR Chương trình chính: clear all; clc; ro_t_dB = 0:20; % %ro_t_dB = -40:2:40; bit_frame = zeros(1,length(ro_t_dB)); for ii = 1:length(ro_t_dB) bit_frame(ii) = 10^4; end bit_frame %path_loss = 3; ro_th = ; % target data rate N = 5; %number of metasurface (MS) or RIS elements d = 1; FIG1 = 1; SNR_LT(ro_t_dB,N,FIG1); %SNR_SM(ro_t_dB,ro_th,bit_frame,N,FIG1) ASNR_SM(ro_t_dB,bit_frame,N,FIG1); xlabel('pt(dB)'); ylabel('Average SNR(dB)'); legend('Analytical, N=1', 'Simulation, N=1', 'Analytical, N=2', 'Simulation, N=2', 'Analytical, N=5', 'Simulation, N=5'); Chương trình phân tích: function Out_SNR_LT = SNR_LT(ro_t_dB,N,FIG1) SNR = 10.^(ro_t_dB/10); ro_s = SNR; var = 3; %mean =0 %deta = var; k1 = N.*pi./2; k2 = 4*N.*(1 - ((pi^2)./16)); varA = (k1^2./k2) -1; varB = k2./k1; %ts = gammainc(2.*pi.*sqrt(ro_th./ro_s)./(16 - pi^2),N.*pi^2./(16 - pi^2)); ms = gamma(varA +3).*(varB^2); ts = gamma(varA +1); %ts = ms - igamma(N.*pi^2./(16 - pi^2),2.*pi.*sqrt(ro _th./ro_s)./(16 - pi^2)); BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 35 PHỤ LỤC Out_SNR_LT = ro_s.*ms./ts; % refer formula (31) in document if (FIG1==1) Out_SNR_LT semilogy(ro_t_dB, Out_SNR_LT,'-b'); grid on; hold on; end end Chương trình mơ phỏng: function ASNR_SM = ASNR_SM(ro_t_dB,bit_frame,N,FIG1) SUM_SM = zeros(1,length(ro_t_dB)); SNR = 10.^(ro_t_dB/10); ro_s = SNR; %Ohm = 1./d^(path_loss); var = 2; %mean =0 for kk=1:length(ro_t_dB) kk; for bit_num = 1:bit_frame(kk) A = 0; for ii = 1:N %h = gauss(0,Ohm/2,1,1)+ i*gauss(0,Ohm/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency hi = gauss(0,var/2,1,1)+ i*gauss(0,var/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency S-RIS gi = gauss(0,var/2,1,1)+ i*gauss(0,var/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency RIS-D abs_hi = abs(hi); abs_gi = abs(gi); A = A + abs_hi*abs_gi; % fomula (6) end ro = ro_s(kk)*A^2; % fomula (18) SUM_SM(kk) = SUM_SM(kk)+ro; end end SUM_SM = SUM_SM./bit_frame; % output Probability ASNR_SM = SUM_SM; if (FIG1==1) ASNR_SM semilogy(ro_t_dB, SUM_SM,'sb'); grid on; hold on; end end BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 36 PHỤ LỤC ❖ OP Chương trình chính: function Out_SNR_LT = SNR_LT(ro_t_dB,N,FIG1) SNR = 10.^(ro_t_dB/10); ro_s = SNR; var = 3; %mean =0 %deta = var; k1 = N.*pi./2; k2 = 4*N.*(1 - ((pi^2)./16)); varA = (k1^2./k2) -1; varB = k2./k1; %ts = gammainc(2.*pi.*sqrt(ro_th./ro_s)./(16 - pi^2),N.*pi^2./(16 - pi^2)); ms = gamma(varA +3).*(varB^2); ts = gamma(varA +1); %ts = ms - igamma(N.*pi^2./(16 - pi^2),2.*pi.*sqrt(ro _th./ro_s)./(16 - pi^2)); Out_SNR_LT = ro_s.*ms./ts; % refer formula (31) in document if (FIG1==1) Out_SNR_LT semilogy(ro_t_dB, Out_SNR_LT,'-b'); grid on; hold on; end end Chương trình phân tích: function Out_SNR_LT = SNR_LT(ro_t_dB,N,FIG1) SNR = 10.^(ro_t_dB/10); ro_s = SNR; var = 3; %mean =0 %deta = var; k1 = N.*pi./2; k2 = 4*N.*(1 - ((pi^2)./16)); varA = (k1^2./k2) -1; varB = k2./k1; %ts = gammainc(2.*pi.*sqrt(ro_th./ro_s)./(16 - pi^2),N.*pi^2./(16 - pi^2)); ms = gamma(varA +3).*(varB^2); ts = gamma(varA +1); %ts = ms - igamma(N.*pi^2./(16 - pi^2),2.*pi.*sqrt(ro _th./ro_s)./(16 - pi^2)); Out_SNR_LT = ro_s.*ms./ts; % refer formula (31) in document if (FIG1==1) Out_SNR_LT BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 37 PHỤ LỤC semilogy(ro_t_dB, Out_SNR_LT,'-b'); grid on; hold on; end end Chương trình mơ phỏng: function Out_SM = OP_SM(ro_t_dB,ro_th,bit_frame,N,FIG1) CDF_SM = zeros(1,length(ro_t_dB)); SNR = 10.^(ro_t_dB/10); ro_s = SNR; %Ohm = 1./d^(path_loss); var = 2; %mean =0 for kk=1:length(ro_t_dB) kk; for bit_num = 1:bit_frame(kk) A = 0; for ii = 1:N %h = gauss(0,Ohm/2,1,1)+ i*gauss(0,Ohm/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency hi = gauss(0,var/2,1,1)+ 1i*gauss(0,var/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency S-RIS gi = gauss(0,var/2,1,1)+ 1i*gauss(0,var/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency RIS-D abs_hi = abs(hi); abs_gi = abs(gi); A = A + abs_hi*abs_gi; % fomula (6) end ro = ro_s(kk)*A^2; % fomula (18) if (ro < ro_th) % check to calculate Probability CDF_SM(kk) = CDF_SM(kk)+1; end end end CDF_SM = CDF_SM./bit_frame; % output Probability Out_SM = CDF_SM; if (FIG1==1) Out_SM semilogy(ro_t_dB, CDF_SM,'sb'); grid on; hold on; end end BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 38 PHỤ LỤC ❖ EC Chương trình chính: clear all; clc; ro_t_dB = 0:50; % %ro_t_dB = -40:2:40; bit_frame = zeros(1,length(ro_t_dB)); for ii = 1:length(ro_t_dB) bit_frame(ii) = 10^4; end bit_frame %path_loss = 3; ro_th = ; % target data rate N = 5; %number of metasurface (MS) or RIS elements d = 1; FIG1 = 1; %EC_LT(ro_t_dB,N,FIG1); %SNR_SM(ro_t_dB,ro_th,bit_frame,N,FIG1) EC_SM(ro_t_dB,bit_frame,N,FIG1); xlabel('pt(dB)'); ylabel('Ergodic capacity'); legend('Simulation, N=1', 'Simulation, N=2', 'Simulation, N=5'); Chương trình mơ phỏng: function EC_SM = EC_SM(ro_t_dB,bit_frame,N,FIG1) SUM_SM = zeros(1,length(ro_t_dB)); SNR = 10.^(ro_t_dB/10); ro_s = SNR; %Ohm = 1./d^(path_loss); var = 2; %mean =0 for kk=1:length(ro_t_dB) kk; for bit_num = 1:bit_frame(kk) A = 0; for ii = 1:N %h = gauss(0,Ohm/2,1,1)+ i*gauss(0,Ohm/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency hi = gauss(0,var/2,1,1)+ i*gauss(0,var/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency S-RIS gi = gauss(0,var/2,1,1)+ i*gauss(0,var/2,1,1); % Rayleigh fading channel efficiency RIS-D abs_hi = abs(hi); BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 39 PHỤ LỤC abs_gi = abs(gi); A = A + abs_hi*abs_gi; % fomula (6) end ro = ro_s(kk)*A^2; SUM_SM(kk) = % fomula (18) SUM_SM(kk) + log2(1 + ro); end end SUM_SM = SUM_SM./bit_frame; % EC_SM = SUM_SM; if (FIG1==1) EC_SM semilogy(ro_t_dB, SUM_SM,'sb'); grid on; hold on; end end Chương trình Gauss: function out = gauss(mean,var,s_row,s_column) out = sqrt(var)*randn(s_row,s_column) + mean; end BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 40 TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Tham khảo tài liệu trang web: https://vi.wikipedia.org/wiki/Lịch_sử_Internet [2] Hoàng Giang, ‘Mạng 6G, Xu tương lai’, Báo Khoa học – Công nghệ, 27/11/2020 [3] Tham khảo tài liệu trang web: https://en.wikipedia.org/wiki/6G_(network) [4] Thành Luân, ‘Mạng 6G có tốc độ ‘siêu đỉnh’ 100Gbps’, Báo Thanh Niên mục Công nghệ / Ý tưởng, 26/1/2020 [5] Digital Trends, ‘Mạng 6G làm 5G cịn 2G’, vov_Cơng nghệ, 13/2/2020 [6] PGS.TS Phạm Thanh Giang, Viện Công nghệ Thông tin, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam, ‘6G xu tương lai’, Tạp chí khoa học cơng nghệ Việt Nam, 27/7/2020 [7] E Basar, M Di Renzo, J De Rosny, M Debbah, M.-S Alouini, and R Zhang, ‘‘Wireless communications through reconfigurable intelligent surfaces,’’ IEEE Access, vol 7, pp 116753–116773, 2019 [8] Boya Di, Hongliang Zhang, Lingyang Song, and Zhu Han, “Reconfigurable Intelligent Surface for 6G: Communication, Sensing, and Localization”, Tutorial Presentation at ICCC’2020 [9] Emil Björnson, “Reconfigurable intelligent surfaces: Myths and realities”, 2020 [10] Emil Bjưrnson, Ưzgecan Özdogan, Erik G Larsson, ‘Reconfigurable Intelligent Surfaces: Three Myths and Two Critical Questions’, 2020 [11] Tham khảo tài liệu trang web: https://vi.wikipedia.org/wiki/Nhiễu_(điện_tử) [12] Hữu Vi, ‘Signal-to-Noise Ratio có ảnh hưởng đến chất lượng sản phẩm âm không?’, 26/4/2019 [13] Tham khảo tài liệu trang web: https://en.wikipedia.org/wiki/Outage_probability [14] Anushka Widanagamage,( Bachelor of Science in Engineering), ‘Ergodic Capacity and Outage Performance of Amplify-and-Forward Protocols’, 2013 [15] Alexandros-Apostolos A Boulogeorgos , (Senior Member, IEEE), and Angeliki Alexiou , (Member, IEEE), ‘Performance Analysis of Reconfigurable Intelligent SurfaceAssisted Wireless Systems and Comparison With Relaying’, 2020 [16] I Z Kovacs, P C F Eggers, K Olesen, and L G Petersen, ‘‘Investigations of outdoor-to-indoor mobile-to-mobile radio communication channels,’’ in Proc IEEE 56th Veh Technol Conf., vol 1, Sep 2002, pp 430–434 BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG 41 S K L 0