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

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT ĐIỆN TỬ - TRUYỀN THÔNG NGHIÊN CỨU MỘT MẠNG VÔ TUYẾN VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA BỀ MẶT PHẢN XẠ THÔNG MINH GVHD: TS PHẠM NGỌC SƠN SVTH: ĐOÀN NGUYỄN DUY BẢO MSSV: 16141005 SVTH: PHẠM THIÊN ĐÔNG MSSV: 16141019 SKL 0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 01/2021 an 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 CƠNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ-TRUYỀN THƠNG TP HỒ CHÍ MINH – 1/2021 an 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 THƠNG MINH GVHD: SVTH: KHĨA: NGÀNH: TS PHẠM NGỌC SƠN ĐOÀN NGUYỄN DUY BẢO MSSV: 16141005 PHẠM THIÊN ĐÔNG MSSV: 16141019 K16 CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ-TRUYỀN THƠNG TP HỒ CHÍ MINH – 1/2021 an CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc -*** - Tp Hồ Chí Minh, ngày - tháng - năm 2020 NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Họ tên sinh viên: Đoàn Nguyễn Duy Bảo Phạm Thiên Đông Ngành: Công nghệ kỹ thuật điện tử - truyền thông Giảng viên hướng dẫn: TS.Phạm Ngọc Sơn Ngày nhận đề tài: 20/10/2020 MSSV: 16141005 MSSV: 16141019 Lớp: 16141CL2 ĐT: 0334105229-0938920898 Ngày nộp đề tài: 20/1/2021 Tên đề tài: NGHIÊN CỨU MỘT MẠNG VÔ TUYẾN VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA BỀ MẶT PHẢN XẠ THÔNG MINH Các số liệu, tài liệu ban đầu: ⚫ Tài liệu tham khảo báo khoa học 2020 Performance Analysis of Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted Reconfigurable Intelligent Surfaces: Three Myths and Two Critical Questions ⚫ Sử dụng phần mềm Matlab để mô Nội dung thực đề tài: ⚫ Tìm hiểu sở lý thuyết ⚫ Thu thập, kham khảo tài liệu mở rộng có liên quan ⚫ Tìm hiểu lý thuyết chung bề mặt phản xạ thơng minh: định nghĩa, cấu tạo, tính chất, hiệu suất, phương thức hoạt động, cách thức vận hành ⚫ Dựa vào lý thuyết tìm được, tiến hành tạo lập mơ hình mơ lập trình Matlab ⚫ Đánh giá nhận xét kết thực Sản phẩm: ⚫ Cuốn báo cáo nghiên cứu mạng vô tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thông minh ⚫ Mô dạng sóng truyền TRƯỞNG NGÀNH GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Khoa ĐT CLC – ĐH SPKT TP.HCM an CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN Họ tên sinh viên: MSSV: MSSV: Ngành: Tên đề tài: Họ tên Giáo viên hướng dẫn: NHẬN XÉT Về nội dung đề tài & khối lượng công việc thực hiện: Ưu điểm: Khuyết điểm: Đề nghị cho bảo vệ hay không? Đánh giá loại: Điểm: (Bằng chữ: ) Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 20 Giáo viên hướng dẫn (Ký & ghi rõ họ tên) an CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc ******* PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Họ tên sinh viên: MSSV: MSSV: Ngành: Tên đề tài: Họ tên Giáo viên phản biện: NHẬN XÉT Về nội dung đề tài & khối lượng công việc thực hiện: Ưu điểm: Khuyết điểm: 10 Đề nghị cho bảo vệ hay không? 11 Đánh giá loại: 12 Điểm: (Bằng chữ: ) Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 20 Giáo viên phản biện (Ký & ghi rõ họ tên) an 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 hồn thiện đề tài: “Nghiên cứu mạng vơ tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thơng minh” có khơng giúp đỡ từ phía q thầy dành cho chúng tơi 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 hồn thiện Bên cạnh xin cám ơn quý 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 an 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 môi 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 an 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 an 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 nguyên 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 mô 26 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ 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 an 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 mô theo lý thuyết tính giá trị trung bình thơng số SNR giá trị 𝑝𝑡 đường kí tự hình vuông thể cho kết mô thực tế Hình 4.1 mơ tả e2e SNR trung bình hệ thống không 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 an 28 CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG tốt Và mô minh chứng cho định nghĩa lý thuyết SNR, nghĩa điều cho thấy bề mặt phản xạ thông minh RIS khơng làm suy hao tín hiệu sóng khơng gian Ứng với N Cuối cùng, xét với N định (tổng số phần tử bề mặt phản xạ thơng minh) mơ xem thành cơng 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 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 mơ xác suất dừng Nhận xét: BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THƠNG an 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 an 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 chun 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 mơ tả EC hàm 𝑝𝑡 , giá trị khác N Cũng giống SNR, 𝑝𝑡 (dB) đại diện cho tổng tỷ số công suất truyền độ nhiễu Chúng 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 an 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 cơng 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 khơng dây hỗ trợ RIS cải thiện, giúp 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 khơng 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 THÔNG an 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 mơ 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 khơng 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 không 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 thông 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 Ngồi 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 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 không nhỏ việc bảo vệ môi trường BỘ MÔN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG an 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 thơng 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 cơng nghệ tương lai, RIS chưa hồn 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) mô 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 MƠN ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG an 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 an 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 mô 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 an 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 an 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 THƠNG an 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 an 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 an 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 công 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 Björnson, Özgecan 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 an 41 S an K L 0 ... 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. .. 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) mô đặc... truyền thông Thông qua việc nghiên cứu đề tài ? ?Nghiên cứu mạng vô tuyến với trợ giúp bề mặt phản xạ thông minh? ?? bước đầu nghiên cứu tìm hiểu mảng nhỏ công nghệ không dây 6G tương lai với ứng