Thông tin tài liệu
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - lu Nguyễn Bảo Trung an va n NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG MÁY THU ĐƯỜNG TẢI LÊN NB-IOT p ie gh tn to oa nl w d LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT nf va an lu (Theo định hướng ứng dụng) z at nh oi lm ul z m co l gm @ HÀ NỘI – 2021 an Lu n va ac th si HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - lu an Nguyễn Bảo Trung n va to gh tn NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG p ie MÁY THU ĐƯỜNG TẢI LÊN NB-IOT nl w d oa CHUYÊN NGÀNH : MÃ SỐ : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG 8.52.02.08 nf va an lu LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT lm ul (Theo định hướng ứng dụng) z at nh oi z NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS NGUYỄN NGỌC MINH m co l gm @ an Lu HÀ NỘI – 2021 n va ac th si i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung luận văn Các kết tham khảo tác giả khác trích dẫn đầy đủ nguồn gốc Nội dung trình bày luận văn chưa có tác giả công bố Tác giả luận văn lu Nguyễn Bảo Trung an n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si ii LỜI CẢM ƠN Thực luận văn thạc sĩ thử thách lớn, địi hỏi kiên trì tập trung cao độ Tôi thực hạnh phúc với kết đạt đề tài nghiên cứu Những kết đạt khơng nỗ lực cá nhân, mà cịn có hỗ trợ giúp đỡ thầy hướng dẫn, nhà trường, mơn, đồng nghiệp gia đình Tơi muốn bày tỏ tình cảm đến với họ Trước hết, tơi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới thầy giáo - TS Nguyễn Ngọc Minh lu quan tâm hướng dẫn giúp đỡ tơi suốt q trình thực hồn thành an Tơi xin trân trọng cảm ơn Khoa Viễn thông 1, Khoa Đào tạo Sau Đại học n va luận văn to gh tn Lãnh đạo Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng tạo điều kiện thuận lợi cho ie suốt q trình thực luận văn Cuối cùng, tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành p tới tất người bạn tôi, người chia sẻ cổ vũ d oa nl w lúc khó khăn lu Hà Nội, ngày 09 tháng 01 năm 2021 nf va an Học viên lm ul z at nh oi Nguyễn Bảo Trung z m co l gm @ an Lu n va ac th si iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN I LỜI CẢM ƠN II MỤC LỤC III DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC VI DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT IX DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU XII DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ XIII lu an LỜI MỞ ĐẦU n va CHƯƠNG I tn to TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ TRUYỀN THÔNG NB IOT gh 1.1 CÔNG NGHỆ MẠNG DIỆN RỘNG CÔNG SUẤT THẤP LPWAN p ie 1.2 SO SÁNH LORA VÀ NB IOT w 1.2.1 Lora oa nl 1.2.2 NB IOT 1.3 TIỀM NĂNG CỦA CÔNG NGHỆ NB-IOT d an lu 1.4 MỤC TIÊU THIẾT KẾ CỦA NB-IOT TRONG CÁC BẢN PHÁT HÀNH nf va 1.4.1 Bản phát hành 13 lm ul 1.4.2 Bản phát hành 14 10 1.4.3 Bản phát hành 15 12 z at nh oi 1.4.4 Bản phát hành 16 13 1.5 CÁC THAM SỐ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG NB-IOT 14 z 1.5.1 SINR 14 @ gm 1.5.2 Thông lượng 14 l 1.5.3 Tỷ lệ gói 14 m co 1.5.4 Tính tin cậy khối truyền tải 15 1.5.5 Suy hao 15 an Lu n va ac th si iv KẾT LUẬN CHƯƠNG 15 CHƯƠNG II 16 THIẾT KẾ ĐƯỜNG TẢI LÊN MÁY THU NB IOT 16 2.1 NGHIÊN CỨU VỀ THIẾT KẾ MÁY THU TRONG KÊNH NPRACH 16 2.1.1 Thiết kế máy thu NPRACH 16 2.1.2 Bộ nhận NPUSCH định dạng (Dữ liệu) 24 2.1.3 Bộ nhận NPUSCH định dạng (Điều khiển) 31 2.2 NGHIÊN CỨU VỀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI HIỆU NĂNG 36 2.2.1 Ảnh hưởng khoảng cách truyền tín hiệu 36 lu 2.2.2 Ảnh hưởng số lượng nút NB-IoT đến độ tin cậy 38 an n va 2.2.3 Ảnh hưởng rào cản xây dựng độ tin cậy 40 to KẾT LUẬN CHƯƠNG 42 gh tn CHƯƠNG III 43 ie GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU NĂNG MÁY THU 43 p ĐƯỜNG TẢI LÊN NB-IOT 43 nl w 3.1 GIẢI PHÁP PHÂN CỤM THEO KHOẢNG CÁCH VÀ CƯỜNG ĐỘ TRUY CẬP 43 d oa 3.1.1 Phần mở đầu tái sử dụng 43 an lu 3.1.2 Cường độ truy cập 45 nf va 3.1.3 Mơ tả thuật tốn 46 3.1.4 Đánh giá thuật toán 46 lm ul 3.2 GIẢI PHÁP LỰA CHỌN CÁC GIÁ TRỊ ĐỊNH KỲ PHÙ HỢP 50 z at nh oi 3.2.1 Mơ tả thuật tốn 50 3.2.2 Đánh giá thuật toán 56 3.3 GIẢI PHÁP SỬ DỤNG DẠNG SĨNG TÍN HIỆU KHƠNG TRỰC GIAO 59 z gm @ 3.3.1 Dạng sóng NB-IOT nâng cao 60 3.3.2 Thuật toán SD loại I 61 l co 3.3.3 Thuật toán SD loại II 61 m 3.3.4 Đánh giá thuật toán 63 an Lu 3.4 ĐỀ XUẤT MƠ HÌNH ÁP DỤNG TẠI QUẦN ĐẢO CƠ TƠ 64 n va ac th si v 3.4.1 Tiềm áp dụng 64 3.4.2 Mơ hình giải pháp quản lý thực thể quần đảo 65 KẾT LUẬN CHƯƠNG 67 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 69 PHỤ LỤC 71 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC Ký hiệu f Ý nghĩa Khoảng cách sóng mang tone NB-IoT SNR sóng mang phụ NPRACH ak Bảng chữ điều chế truyền tone 𝑘 Ký hiệu cân 𝑙, cho khe 𝑠 tone 𝑘 es,l,k Mẫu n miền thời gian ký hiệu cân 𝑙, cho khe 𝑠 tone k Tần số phân tách LTE NB-IoT t es,l,k n f0 lu an n va gh tn to G* ie hb Iv Số liệu phát CFO thơ (khơng chuẩn hóa) p Hv Độ lợi kênh ký hiệu thứ ith nhóm ký hiệu mth Ước tính kênh làm mịn tần số khe 𝑠 cho NPUSCH định dạng Véc tơ FFT ước tính kênh làm mịn tần số nf va Cân bằng, hiệu chỉnh độ lệch tần số tích lũy ký hiệu pilots liệu qua RU lần lặp lại Số liệu phát cho ký hiệu nhận NPUSCH định dạng Chỉ số tone NB-IOT Số lần lặp lại theo lịch trình trình truyền NPUSCH Số tone ấn định số ký hiệu khe tương ứng Số lượng khe liên tiếp đơn vị tài nguyên UL cho NB-IoT z at nh oi lm ul z bits gm @ bits m co l UL N slots an NPUSCH NRep lu k d J u oa Jr u dB nl w h s,3 UL Nsymb Hz Vectơ số liệu phát NPRACH thơ (khơng chuẩn hóa) Giá trị lớn vectơ số liệu phát NPRACH thô (khơng chuẩn hóa) sau nội suy đa thức Ước tính kênh trung bình cho khối 𝑏 Gv h m,i Đơn vị Hz dB bits an Lu n va ac th si vii N cp,l Số lượng sóng mang liên tiếp đơn vị tài nguyên UL cho NB-IoT Số lượng mẫu tiền tố chu kỳ ký hiệu 𝑙 NPUSCH iden Số lần lặp lại vị trí giống cho NPUSCH RU N SC M bits bits Mẫu miền thời gian thời điểm bắt đầu ứng dụng dịch chuyển tần số biểu tượng OFDM thứ 𝑙 th Số liệu phát CFO tối đa M0 m max Pk Qsk lu an Qv n va s(t) ie gh tn to SNR b p Tl ms Hiệu chỉnh độ lệch tần số hiệu chỉnh nhảy tần sai khác (liên hợp) Hiệu chỉnh độ lệch tần số sai khác Hz Hz Số liệu sai khác cuối với pha, tỷ lệ thuận với độ lệch tần số ước tính Tổng khác biệt số liệu chênh lệch nhóm ký hiệu số lần lặp lại Tổng khác biệt số liệu chênh lệch nhóm ký hiệu số lần lặp lại Tổng hiệu số liệu chênh lệch hai nhóm ký hiệu tương ứng Tín hiệu nhận miền thời gian mẫu nth ký hiệu thứ ith nhóm ký hiệu mth Tín hiệu nhận miền tần số mẫu nth ký hiệu thứ ith nhóm ký hiệu mth z at nh oi lm ul z m co l gm @ ym,i k ms nf va ym,i n Mẫu NB-IOT miền thời gian thời điểm 𝑡 Hiệu chỉnh độ lệch tần số sai lệch nhảy tần hiệu chỉnh (liên hợp) tổng cộng qua lần lặp lại Chu kỳ lấy mẫu an Xm1 & Xm2 dB lu x Rad d W1 & W2 Lệch pha sóng mang lân cận 𝑘 khe 𝑠 Biến đổi FFT véc tơ sai lệch hiệu chỉnh oa w Rad nl Vm w U 4r l Lệch pha sóng mang lân cận 𝑘 Là tín hiệu truyền mẫu nth ký hiệu thứ ith nhóm ký hiệu mth Tỷ lệ tín hiệu nhiễu (SNR) cho khối 𝑏 Sm,i n Ts bits an Lu n va ac th si viii Ym Mẫu ký hiệu thứ ith nhóm ký hiệu mth miền tần số Tổng mẫu miền tần số nhóm ký hiệu mth Zm Số liệu khác biệt nhóm ký hiệu 𝑚𝑡ℎ Ym,i Các mẫu xoay pha miền tần số cho khe 𝑠 ký hiệu 𝑙 Các mẫu xoay pha kết hợp miền tần số cho ký hiệu pilot khe 𝑠 Các mẫu xoay pha kết hợp miền tần số cho ký hiệu liệu khe 𝑠 Zl,k k Z sp Z sd lu an n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si 59 Bảng 3.15 Bảng số lượng gói gửi theo số lần lặp với số lượng UE = 80 UE = 80 Số lần lặp lại 16 32 64 128 40 186 162 95 80 188 188 159 92 Chu kỳ NPRACH (ms) 160 240 320 640 204 202 167 167 204 202 197 167 201 200 200 172 183 193 188 168 80 164 173 154 17 110 156 73 1280 107 106 105 104 104 104 84 45 2560 28 28 28 28 29 29 27 22 lu So sánh Bảng 3.15 cho thấy rằng, số lần lặp lại yêu cầu nhỏ an {1, 2, 4}, tài nguyên đường lên dự trữ Kênh cho NPRACH bị hạn chế tài n va nguyên kênh để truyền liệu (NPUSCH), cho thấy chu kỳ trung bình, tn to chẳng hạn 160ms cung cấp hiệu suất tốt hơn, số lượng va chạm nhỏ, nhiều gói ie gh phân phối p Khi số lần lặp lại tăng lên, kết cho thấy chu kỳ dài mang lại hiệu suất tốt số lượng xung đột tăng lên, q trình truyền liệu địi hỏi w oa nl nhiều tài nguyên để tăng số lượng gói phân phối d Kết luận: Giải pháp lựa chọn giá trị định kỳ phù hợp cho hiệu tốt lu an với chu kỳ có độ dài trung bình 160ms 320ms đạt cân tốt nf va hai kênh vật lý đường lên NPRACH NPUSCH với số lượng va chạm chấp lm ul nhận số lượng gói tin chuyển giao cao Kết cho thấy việc tăng z at nh oi gấp đôi số lượng người dùng từ 40 lên 80 không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu năng, số lượng người dùng khơng coi yếu tố việc lựa chọn tính chu kỳ NPRACH z gm @ 3.3 Giải pháp sử dụng dạng sóng tín hiệu khơng trực giao l Theo tiêu chuẩn 3GPP NB-IoT, định dạng điều chế tối đa mà NB-IoT hỗ m co trợ QPSK, điều làm cho ứng dụng IoT nhạy cảm với tốc độ liệu Để khắc an Lu phục hạn chế này, điều chế bậc cao 8PSK dạng sóng tín hiệu phi trực n va ac th si 60 giao nâng cao sử dụng Điều cần đề xuất khung NB-IoT nâng cao, eNB-IoT, áp dụng phân chia tần số hiệu theo phương pháp ghép kênh dạng sóng có phổ khơng trực giao (SEFDM) [15] vượt ngồi tiêu chuẩn ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) 3.3.1 Dạng sóng NB-IOT nâng cao Ý tưởng ban đầu dạng sóng khơng trực giao để đóng gói sóng mang phụ gần tần số, băng thơng nén hình “SEFDM lu loại I” Lợi ích loại tín hiệu truyền lượng liệu chiếm an băng thông hẹp n va p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z @ Hình 3.10 Các lược đồ phân bổ sóng mang phụ cho tín hiệu đa sóng mang l gm Do đó, cơng suất nhiễu giảm thiểu băng thơng tín hiệu hẹp số lượng thiết bị IoT kết nối tăng lên thông qua việc chiếm băng co m thông lưu Hơn nữa, dựa Loại I dạng sóng tín hiệu, tốc độ liệu cải an Lu thiện “SEFDM-loại II ” Ý tưởng Loại II tăng tốc độ liệu n va ac th si 61 sóng mang phụ tín hiệu Loại I So sánh với tín hiệu OFDM (Hình 3.10) Tín hiệu OFDM với 12 sóng mang con, tốc độ liệu Rb Tín hiệu SEFDM loại I với 12 sóng mang con, hệ số =0.67, tốc độ liệu Rb Tín hiệu SEFDM loại II với 12 sóng mang con, hệ số =0.67, tốc độ liệu 1.5 Rb Trong hệ số nén băng thơng 3.3.2 Thuật tốn SD loại I Do tính trực giao sóng mang phụ, tín hiệu nhận chứa nhiễu sóng mang (ICI) nghiêm trọng dẫn đến tăng tỷ lệ lỗi Một kỹ thuật với lu độ phức tạp giảm gọi giải mã hình cầu (SD) đề xuất sửa đổi cho tín an hiệu SEFDM Thuật tốn SD đạt hiệu suất tối đa cách tìm kiếm giải pháp va tốt khơng gian hình cầu xác định trước Việc tìm kiếm ước tính tốt n tn to cho SSD SEFDM định nghĩa là: SSD arg minN R CS g (3.3) gh p ie SO Với biểu thị cho khoảng cách Euclid, O N tập hợp tất ký hiệu oa nl w kết hợp Giải pháp tối ưu giải pháp có khoảng cách Euclid nhỏ phạm vi d xác định trước bán kính ban đầu g, khoảng cách ký hiệu giải an lu điều chế 𝑅 giới hạn ước lượng ban đầu SZF , SZF ước tính Zero forcing nf va mà nhận cách sử dụng hàm làm tròn SZF C 1R Bán kính ban lm ul đầu biểu thị phương trình: 3.3.3 Thuật tốn SD loại II (3.4) z at nh oi g R CS ZF z @ gm Độ phức tạp tính tốn thuật tốn SD phụ thuộc vào kích thước ma trận l tương quan C, mà liên kết với số lượng sóng mang Để giảm bớt m co phức tạp, người ta phương pháp chuyển đổi ma trận linh hoạt để giảm độ phức tạp an Lu n va ac th si 62 Nghiên cứu ma trận tương quan C thấy ma trận thưa thớt nơi tập trung phần lớn lượng đường chéo lân cận Vì C ma trận thưa thớt, khơng hiệu thực phát tín hiệu dựa tồn C C1,1 C1,2 C C2,2 2,1 C C N,1 C1,N C N 1,N C N,N C N,N 1 (3.5) Một cách hiệu biến đổi ma trận C (NxN) thành ma trận dải ℂ cách nhân với ma trận đơn vị G n (gọi ma trận con) có kích thước (qxq) Do đó, lu ma trận C chuyển đổi sang định dạng hiển thị bên an G1 0 G n va đây: p ie gh tn to G N q 1 (3.6) 0 Cn,n C n 1,n Gn Cn q 1,n d oa nl w Với ma trận G n tính theo cơng thức: Cn,n q 1 Cn 1,n q 1 Cn q 1,n q 1 Cn,n 1 Cn 1,n 1 nf va an lu Cn q 1,n 1 (3.7) lm ul Do đó, kích thước ma trận ℂ M × M M = (𝑁 - 𝑞 + 1) × 𝑞 Để nhận tín hiệu, vectơ ký hiệu giải điều chế R chuyển đổi sang định dạng sau: z at nh oi n (3.8) , R n q 1 Và G n1 suy từ ma trận: @ G N1q 1 (3.9) m co l 0 gm an Lu G11 G 21 1 z Trong Bn R n , R n 1 , G n1Bn n va ac th si 63 3.3.4 Đánh giá thuật toán Bảng bên thể so sánh hiệu suất phổ (SE) cải thiện tốc độ liệu Theo [15] Bảng 3.16 Bảng so sánh hiệu suất phổ Tham số lu NB-IOT (Thường) eNB-IOT NB-IOT eNB-IOT Hiệu suất phổ (bit/s/Hz) (QPSK) 2.5 (QPSK) (8PSK) (QPSK) Tốc độ liệu Rb 1.25 Rb (25%) 1.5 Rb (50%) 1.5 Rb (50%) an Để cho thấy cải thiện liệu cách sử dụng định dạng điều chế bậc cao n va 8PSK Đối với tín hiệu eNB IoT QPSK sử dụng (Bảng 3.16) tn to Đối với kỹ thuật SD loại I cho hiệu suất phổ 2.5bit/s/Hz 3bit/s/Hz Cả hai ie gh số liệu cho thấy ICI tín hiệu eNB-IoT (SEFDM), với lọc trùng khớp p (MF) thông thường khơng khơi phục tín hiệu cách hiệu d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul Hình 3.11 So sánh hiệu trường hợp dùng kỹ thuật SD loại I z @ (a) =0.8 =0.67 gm Trong hình 3.11 (a), cách sử dụng thuật tốn SD loại I, tín hiệu eNB-IoT co l với hiệu suất phổ 2.5bit/s/Hz đạt hiệu suất tương tự tín hiệu NB-IoT thơng m thường với hiệu suất phổ bit/s/Hz Tốc độ liệu cải thiện 25% mà không làm an Lu giảm hiệu suất Trong hình 3.11 (b), với hiệu suất phổ 3bit/s/Hz, tín hiệu eNB-IoT với n va ac th si 64 điều chế QPSK vượt trội NB-IoT thông thường với điều chế 8PSK dB BER = 10-5 Nó để đạt tốc độ liệu cao hơn, tín hiệu dạng sóng khơng trực giao hiệu điều chế bậc cao 8PSK Ảnh hưởng ma trận qxq (ma trận con) minh họa Trong hình 3.12 (a), sử dụng ma trận 3x3 cho hiệu suất BER eNB-IoT khác xa so với kết NB-IoT Bằng cách tăng kích thước ma trận lên 11x11, hiệu suất đạt tương tự NB-IoT Điều cho thấy hiệu suất tối ưu đạt việc giảm độ phức tạp cách sử dụng kỹ thuật SD loai II Kết tương tự quan sát hình 3.12 (b) lu an n va p ie gh tn to oa nl w d Hình 3.12 So sánh hiệu trường hợp dùng kỹ thuật SD loại II an lu nf va Kết luận: Giải pháp cải thiện tốc độ liệu tốt 50% so với thông thường Yêu cầu công suất truyền dB (ở mức BER = 10-5 ) lượng tiết kiệm lm ul mở rộng tuổi thọ pin thiết bị IoT kéo dài thời gian truyền tín hiệu z at nh oi 3.4 Đề xuất mơ hình áp dụng quần đảo Cô tô z 3.4.1 Tiềm áp dụng gm @ Cô Tô [4] quần đảo Vịnh Bắc Bộ thuộc vùng đất tỉnh Quảng Ninh, l co Việt Nam Có diện tích 47,3 km², dân số 4.985 người Quần đảo Cơ Tơ có khoảng m 50 đảo, (đảo nhỏ) đá (đảo ngầm) Cơ Tơ có địa hình đồi núi Đất rừng rộng an Lu n va ac th si 65 2.200 ha, đất Cơ Tơ có nơng nghiệp đến (771 ha) chiếm 20% diện tích đất tự nhiên, nửa số có khả cấy lúa, trồng màu, gần nửa có khả chăn thả gia súc trồng ăn Rừng tự nhiên đa dạng với nhiều loại gỗ tốt Đảo Thanh Lân cịn có cam, quýt, chuối nhiều năm thành sản phẩm tiếng tỉnh Có nhiều loại dược liệu quý hương nhu, sâm đất, thầu dầu tía đảo Động vật rừng núi quý đảo Thanh Lân có đàn khỉ vàng chừng 100 Nghề đánh bắt tôm, cá, mực đảo Cô Tô giai đoạn cạn kiệt nên nhiều loại hải sản bị cấm khai thác … Như công nghệ truyền thơng NB-IOT áp dụng Cơ tơ để: lu Quản lý nông nghiệp, xây dựng mô hình nơng nghiệp thơng minh an va Quản lý gỗ rừng, động vật quý đảo n Quản lý đánh bắt thủy, hải sản to Xây dựng hệ thống dẫn đường, cảnh báo tàu thuyền đến gần đảo p ie gh tn Quản lý trạng đảo nhỏ, đá ngầm d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul Hình 3.13 Quần đảo Cơ tơ z 3.4.2 Mơ hình giải pháp quản lý thực thể quần đảo gm @ l Đối với mơ hình Nơng nghiệp thơng minh ứng dụng IOT, có nhiều cơng m co trình nghiên cứu đề xuất ứng dụng [4] Tác giả sâu vào giải pháp quản lý an Lu thực thể đảo: Gỗ quý, gỗ lâu năm (Nhóm 1, Thực vật), Động vật quý hiểm (Nhóm n va ac th si 66 2, Động vật), Các đảo nhỏ, bãi cạn, bãi ngầm (Nhóm 3, Đảo nhỏ), Nhóm tàu thuyền khai thác đánh bắt gần đảo (Nhóm 4, Tầu thuyền)… Các thực thể gắn thiết bị, cảm biến hỗ trợ NB-IOT để phản hồi thông tin định vị, thông tin cảm biến… Từ giúp quản lý, giám sát có việc chắt phá gỗ quý hiếm, giám sát số lượng động vật quý hay quản lý việc khai thác đánh bắt tôm cá đảo hợp lý để không bị cạn kiệt tài nguyên thiên nhiên Ngồi tầu đến gần đảo, thay quan trắc hải đăng đảo, sử dụng mạng NB-IOT để xác định vị trí sớm từ xa Ở môi trường biển đảo, vấn đề vật cản xây dựng gần không đáng kể Các thực thể đảo cố định chuyển hạn lu chế phạm vi nhỏ Do vấn đề ảnh hưởng khoảng cách từ an n va thực thể tới trung tâm kiểm soát Khi giải pháp phân cụm theo khoảng cách to cường độ truy cập cần thiết Về vấn đề lựa chọn giá trịnh định kỳ nên gh tn sử dụng chu kỳ có độ dài trung bình (chẳng hạn 160 mili giây 320 mili ie giây) chúng đạt cân tốt hai kênh vật lý đường lên NPRACH p NPUSCH với số lượng va chạm chấp nhận số lượng gói tin phân phối d oa nl w cao nf va an lu z at nh oi lm ul z @ m co l gm Hình 3.14 Mơ hình quản lý thực thể an Lu n va ac th si 67 Kết luận chương Nội dung chương tập trung vào giải pháp nhằm nâng cao hiệu máy thu đường tải lên phân cụm theo khoảng cách cường độ truy cập, giúp phân bổ liệu phù hợp cân đối Giải pháp tối ưu hiệu suất kênh NPRACH cách lựa chọn giá trị định kỳ phù hợp giúp tránh xung đột người dùng mà đảm bảo hiểu vệ mặt hiệu Giải pháp tăng tốc độ liệu cách thay đổi định dạng điều chế dạng sóng tín hiệu khơng trực giao Các kết kiểm nghiệm tác giả khác chứng minh hiệu giải pháp Từ vận dụng, đề xuất mơ hình vào quần đảo Cơ tơ việc giám sát, quản lý lu an thực thể đảo Việc phủ ưu tiên áp dụng IOT nơng nghiệp thơng n va thể cần thiết việc áp dụng công nghệ truyền thông NB-IOT tình p ie gh tn to hình thực tế d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si 68 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Quay lại toán giả thiết ban đầu, mục tiêu viết tiền đề để xây dựng mơ hình quản lý, giám sát thực vùng sâu vùng xa, biển đảo… Với chi phí thấp, hiệu cao thời gian sử dụng lâu dài Sự đời công nghệ truyền thông diện rộng, công suất lấp LPWAN mang đến nhiều giải pháp tốt Trong cơng nghệ NB-IOT cho thấy tiềm áp dụng, với chi phí thấp, tốc độ truyền liệu cao, bảo mật tốt Sự ưu tiên phủ việc áp dụng IOT vào Nông nghiệp thông minh, tạo hội thuận lợi để đầu tư phát triển NB-IOT cho khu vực vùng sâu, lu vùng xa, vùng hải đảo, nơi mà công nghệ truyền thông không dây thông thường an khó triển khai triển khai với chi phí lớn Các công nghệ Cellular hay vệ tinh n va giải pháp khơng khả hữu mà chi phí đầu tư lớn, nhiều trạm thu phát đặc biệt to tn hiệu không cao ie gh Luận văn trình bày khái niệm truyền thông LPWAN p vấn đề liên quan chương Từ việc phân tích, lựa chọn giải pháp phù hợp tới nl w tham số đánh giá hiệu hệ thống Các mục tiêu thiết kế ban hành mà oa tổ chức 3GPP đặt Chương trình bày chi tiết mục tiêu thiết kế máy thu, d đường tải lên NB-IOT phân tích đánh giá yếu tố ảnh hưởng tới hiệu lu nf va an khoảng cách truyền dẫn, mật độ người dùng hay vật cản xây dựng Từ chương đưa giải pháp nâng cao hiệu năng, đánh giá giải pháp qua kết mô Cô tô z at nh oi lm ul (tham khảo từ tác giả khác) Cuối đề xuất mơ hình ứng dụng quần đảo Hướng nghiên cứu đề tài tương lai xây dựng mơ hình áp dụng chi tiết quần đảo Cơ tơ, nghiên cứu xác yếu tố ảnh hưởng khác thời tiết, z @ khí hậu, mật độ thực thể hay yếu tố kinh tế Từ xây dựng mơ hình hiệu l gm với chi phí rõ ràng ước lượng dựa kết mô kiểm nghiệm thực tế Các giải pháp phần cứng cho thiết bị NB-IOT người dùng co m nghiên cứu lựa chọn Mục tiêu cuối khả dụng môi trường thực tế có an Lu hiệu kinh tế bật n va ac th si 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng việt [1] ICTnew Dự đoán bùng nổ Internet of Things (IoT) vào năm 2020 [Online] 2019 Available: http://ictvietnam.vn/du-doan-su-bung-no-cua-internet-of-thingsiot-vao-nam-2020-1435.htm [2] Tran Phuong Dung IoT nông nghiệp: Năm công nghệ sử dụng cho canh tác thông minh thách thức [Online] 2018 Available: lu https://helpex.vn/article/iot-trong-nong-nghiep-nam-cong-nghe-su-dung-cho- an n va canh-tac-thong-minh-va-nhung-thach-thuc -5c6b9bbeae03f61e2464dd78 [3] Nguyen Viet Thong Mạng LPWAN – So Sánh Các Công Nghệ: LoRa, Sigfox, NB- gh tn to IoT, LTE-M [Online] 2019 Available: https://doluongtudong.com/so-sanh-cac- ie cong-nghe-mang-lpwan/ Quần p [4] Wikipedia đảo Cô tô [Online] 2020 Available: d oa nl w https://vi.wikipedia.org/wiki/C%C3%B4_T%C3%B4 an lu Tài liệu Tiếng anh [5] 3GPP Standardization of NB-IOT completed [Online] 2016 Available: nf va https://www.3gpp.org/news-events/1785-nb_iot_complete lm ul [6] Chakrapani, Arvind NB-IoT Uplink Receiver Design and Performance Study s.l : z at nh oi IEEE, 2019 [7] Collins Burton Mwakwata, Hassan Malik, Muhammad Mahtab Alam, Yannick Le Moullec, Sven Parand, and Shahid Mumtaz From Physical (PHY) and Media z gm @ Access Control (MAC) Layers Perspectives 2020 [8] Fan Wu, (Member, IEEE), Baohou Zhang, Wenhao Fan, Xingkang Tian, Sijia l co Huang, Cuiping Yu, Yuan’an Liu An Enhanced Random Access Algorithm m Based on the Clustering-Reuse Preamble Allocation in NB-IoT System s.l : an Lu IEEE, 2017 n va ac th si 70 [9] Gangyong Jia, Yujie Zhu, Youhuizi Li, Zongwei Zhu, Li Zhou Analysis of the Effect of the Reliability of the NB-Iot Network on s.l : IEEE, May, 2020 [10] J Wang, C Ju and Y Gao A PSO based energy efficient coverage control algorithm for wireless sensor networks, pp 433-446 vol 56 2018 [11] Maha Medhat, Khaled ElShafey, Ali Rashed Evaluation of Optimum NPRACH Performance in NB-IoT Systems Vol 2019 [12] PELAEZ, AGUSTIN LoRaWAN vs NB-IoT, A Comparison Between IoT Trend-Setters [Online] 04 2020 Available: https://ubidots.com/blog/lorawan-vsnb-iot/ lu an [13] Rapeepat Ratasuk, Benny Vejlgaard, Nitin Mangalvedhe, Amitava Ghosh NB- n va IoT system for M2M communication s.l : IEEE, August 2016 New York 11771 USA : s.n., Oct, 2019 gh tn to [14] Research, ABI LORAWAN and NB-IOT competitor complement Oyster Bay, p ie [15] Tongyang Xu, Izzat Darwazeh Uplink Narrowband IoT Data Rate Improvement: 2018 nl w Dense Modulation Formats or Non-Orthogonal Signal Waveforms s.l : IEEE, d oa [16] Usman Raza, Parag Kulkarni, and Mahesh Sooriyabandara Low Power Wide Wikipedia Single-carrier nf va [17] an lu Area Networks 2017 Vols P1-2 FDMA [Online] 2020 Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Single-carrier_FDMA lm ul [18] X Lin, A Adhikary, and Y.-P E Wang Random Access Preamble Design and z at nh oi Detection for 3GPP Narrowband IoT systems Vol 2016 z m co l gm @ an Lu n va ac th si 71 PHỤ LỤC I NB IOT (Đường tải lên) Mạch nguyên lý mô NB IOT chế độ band LTE *Tham số đầu vào: lu STT 10 11 an n va 50 3500 15 32 -125 0.2 -110 p ie gh tn to N_RB_UL NBIoT_CarrierFreq NBIoT_SCMode NBIoT_SCAssign NBIoT_RB OVRSMP NBIoT_ModType BlkLen TxOutLvlStart_dBm TxOutLvlSpan_dBm TxOutLvlStep_dBm LTE_OutLvl_dBm d oa nl w nf va an lu z at nh oi lm ul Kết mô thông lượng, BER z m co l gm @ an Lu n va ac th si 72 Mạch nguyên lý mô NB IOT chế độ band bảo vệ (LTE) *Tham số đầu vào: lu STT 10 11 an N_RB_UL NBIoT_CarrierFreq NBIoT_SCMode NBIoT_SCAssign NBIoT_RB OVRSMP NBIoT_ModType BlkLen TxOutLvlStart_dBm TxOutLvlSpan_dBm TxOutLvlStep_dBm LTE_OutLvl_dBm 50 3500 -1 32 -125 0.2 -110 n va p ie gh tn to d oa nl w an lu nf va Kết mô thông lượng, BER z at nh oi lm ul z m *Tham số đầu vào: co l gm @ Mạch nguyên lý mô NB IOT chế độ độc lập an Lu n va ac th si 73 STT 10 N_RB_UL NBIoT_CarrierFreq NBIoT_SCMode NBIoT_SCAssign NBIoT_RB OVRSMP NBIoT_ModType BlkLen TxOutLvlStart_dBm TxOutLvlSpan_dBm TxOutLvlStep_dBm 50 3500 -2 32 -125 0.2 lu an n va p ie gh tn to w d oa nl Kết mô thông lượng, BER nf va an lu z at nh oi lm ul z m co l gm @ an Lu n va ac th si
Ngày đăng: 12/07/2023, 17:27
Xem thêm:
