Luận án Nghiên cứu phát triển mô hình, thuật toán ước lượng suy hao truyền sóng và hướng sóng tới trong hệ thống vô tuyến đa anten ở tần số 28 Ghz và 38 Ghz

ở Bảng 2.4 trong Phụ lục. Từ Kết quả mô phỏng ta nhận thấy rằng, khi tăng công suất máy phát từ 35 dBm lên 43 dBm, số mũ suy hao và độ lệch chuẩn điều kiện LOS trong mô hình Close- in gần như không thay đổi luôn bằng 1,81 cho tần số 28 GHz và 1,84 cho tần số 38 GHz. Tuy nhiên, đối với điều kiện NLOS thì số mũ suy hao và độ lệch chuẩn tăng lên một chút so với công suất 35 dBm. Các giá trị tham số của mô hình FI (NLOS) vẫn cho kết quả hợp lý. Công thức cho các mô hình được mô tả dưới đây: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 18,1 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 7,48dB) (2.21) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 36 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 43,73dB) (2.22) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 18,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 7,03dB) (2.23) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 36,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 46,02dB) (2.24) 42 Mô hình FI (NLOS) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 81,05 + 27,6 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 43,72dB) (2.25) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 92,37 + 23,5 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 46dB) (2.26) Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor trình bày chi tiết ở Bảng 2.5, Bảng 2.6 trong phần Phụ lục. Số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Tuy nhiên, kết quả mô hình FI (NLOS) còn nhiều khác biệt đặc biệt là các tham số tồn tại cả các giá trị âm. Vì vậy thuật toán KNN không phù hợp với việc dự đoán mô hình FI (NLOS). Công thức cho mô hình CI ở cả hai tần số khi sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor như sau: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 18,1 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 3,77dB) (khi k=19) (2.27) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 36 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 7,58dB) (khi k=17) (2.28) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 18,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 3,62dB) (khi k=17) (2.29) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 36,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 5,15dB) (khi k=7) (2.30) Kịch bản 3: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 17 m. Kết quả sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính trình bày chi tiết ở Bảng 2.7 trong phần Phụ lục. So với kịch bản 1 ở cùng công suất máy phát 35 dBm, kết quả mô phỏng cho thấy khi tăng chiều cao anten phát lên 17 m thì số mũ suy hao của mô hình CI (LOS) không thay đổi nhiều so với số mũ suy hao của CI (LOS) khi chiều cao anten phát là 7 m, lần lượt là 1,80 cho 28 GHz và 1,84 cho 38 GHz. Tuy nhiên, đối với mô hình CI (NLOS) khi tăng chiều cao anten phát thì số mũ suy hao và độ lệch chuẩn đều thấp hơn một chút so với số mũ suy hao và độ lệch chuẩn trong trường hợp anten cao 7 m. Điều này có nghĩa rằng, chiều cao anten đã ảnh hưởng đến số mũ suy hao và độ lệch chuẩn. Trong kịch bản này, số mũ suy hao ở tần số 38 GHz cũng lớn hơn so với ở tần số 28 GHz. Độ lệch chuẩn trong mô hình CI (NLOS) do ảnh hưởng của shadow fading còn lớn. Công thức trong những trường hợp này được mô tả dưới đây: 43 Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 18 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 6,63dB) (2.31) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 33,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 36,39dB) (2.32) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 18,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 7,03dB) (2.33) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 33,5 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 37,36dB) (2.34) Đối với mô hình FI (NLOS) tuy độ lệch chuẩn còn lớn, nhưng vẫn cho kết quả hợp lý (công thức (2.35), (2.36)). 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 125,40 + 4,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 36,24dB) (2.35) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 104,88 + 15,1 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 37,31dB) (2.36) Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor trình bay chi tiết ở Bảng 2.8, Bảng 2.9 trong phần Phụ lục. Số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mô hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác. Công thức cho mô hình CI ở cả hai tần số như sau: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61.4 + 18 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 2,22dB) (khi k=13) (2.37) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61.4 + 33,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 6,06dB) (khi k=11) (2.38) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 18,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 1,38dB) (khi k=19) (2.39) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 33,5 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 13,44dB) (khi k=19) (2.40) Kịch bản 4: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 17 m. Kết quả sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính trình bày chi tiết ở Bảng 2.10 trong phần Phụ lục. 44 Tương tự như kết quả của kịch bản 3, ở cùng chiều cao 17 m, tăng công suất lên 43 dBm thì số mũ suy hao và độ lệch chuẩn của mô hình CI (LOS) không thay đổi, còn mô hình CI (NLOS) hai giá trị này tăng lên một chút không đáng kể. Số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn hơn ở tần số 28 GHz. Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 18 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 6,63dB) (2.41) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 33,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 36,41dB) (2.42) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 18,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 7,03dB) (2.43) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 33,5 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 37,28dB) (2.44) Đối với mô hình FI (NLOS) tuy độ lệch chuẩn còn lớn, nhưng vẫn cho kết quả tốt. 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 125,36 + 4,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 36,26dB) (2.45) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 105,51 + 14,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 37,23dB) (2.46) Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor trình bày chi tiết ở Bảng 2.11, Bảng 2.12 trong phần Phụ lục. Số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mô hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác. Công thức cho mô hình CI ở cả hai tần số như sau: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 18 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 0,69dB) (khi k=3) (2.47) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 33,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 6,78dB) (khi k=17) (2.48) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 18,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 0,70dB) (khi k=13) (2.49) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 33,5 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 7,35dB) (khi k=11) (2.50) 45 Kết quả dự đoán mô hình suy hao truyền sóng tại khu đô thị trường THPT Nguyễn Huệ Kịch bản 1: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 7 m. Sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính, kết quả đạt được trình bày chi tiết ở Bảng 2.13 trong phần Phụ lục. Bảng 2.13 cho thấy ở tần số 28 GHz và 38 GHz, giá trị số mũ suy hao trung bình trong mô hình CI (LOS) lần lượt là 2,40 và 2,42, trong mô hình CI (NLOS) là 4,37 và 4,43. Giá trị số mũ suy hao này hợp lý khi so sánh với mô hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho môi đô thị có hiệu ứng shadow). Số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn hơn ở tần số 28 GHz, điều đó có nghĩa rằng tần số cũng ảnh hưởng đến số mũ suy hao. Độ lệch chuẩn trong mô hình CI do hiện tượng shadow fading có giá trị lớn. So với khu vực khu đô thị Times City, số mũ suy hao và độ lệch chuẩn của mô hình CI tại khu vực trường THPT Nguyễn Huệ đều lớn hơn nhiều. Điều này chứng tỏ ảnh hưởng của tán lá đối với truyền sóng milimet. Trong mô hình trường Nguyễn Huệ có nhiều cây cối sóng milimet khó xuyên qua được lá cây nên nó cũng sẽ bị phản xạ hoặc hấp thụ một phần làm cho số mũ suy hao LOS tăng lên làm cho hiệu ứng shadow lớn hơn. Ngoài ra, có thể do hạn chế của công cụ mô phỏng và việc lựa chọn các vị trí đặt máy thu ngẫu nhiên cũng gây ra hiệu ứng shadow lớn. Kết quả trên có thể được biểu diễn bằng các công thức sau: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 24 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 54,56dB) (2.51) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 43,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 49,96dB) (2.52) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 24,2 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 53,82dB) (2.53) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 44,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 54,73dB) (2.54) Kết quả được biểu diễn ở dạng đồ thị Hình 2.14, Hình 2.15, Hình 2.16, Hình 2.17. Hình 2.14, Hình 2.16 đường suy hao theo công thức CI (LOS) của cả tần số 28 GHz và 38 GHz có độ dốc cao hơn so với đường suy hao theo công thức không gian tự do, bởi vì số mũ suy hao mô hình không gian tự do là 2 còn mô hình CI lần lượt là 2,40 và 2,42. Trong trường hợp NLOS, Hình 2.15, Hình 2.17 đường suy hao của hai tần số dốc hơn rất nhiều so với đường suy hao không gian tự do vì số mũ suy hao trong trường hợp này là 4,37 cho 28 GHz và 4,43 cho 38 GHz. Đồ thị còn cho thấy đường suy hao của mô hình FI (NLOS) rất dốc và có đi qua rất nhiều điểm dữ liệu đo, điều này cho thấy mô hình FI cho kết quả chính xác với dữ liệu đo. Tuy nhiên, khi kéo dài đường suy hao của FI (NLOS), ta thấy một điều vô lý là giá trị suy hao âm. Điều này chứng tỏ mô hình FI 46 chỉ sử dụng trong phạm vi của dữ liệu đo mà không hợp lý khi ngoại suy ra bên ngoài. Hình 2.14 Mô hình suy hao truyền sóng tần số 28 GHz cho LOS với chiều cao anten phát 7 m, công suất máy phát 35 dBm Hình 2.15 Mô hình suy hao truyền sóng tần số 28 GHz cho NLOS với chiều cao anten phát 7 m, công suất máy phát 35 dBm 47 Hình 2.16 Mô hình suy hao truyền sóng tần số 38 GHz cho LOS với chiều cao anten phát 7 m, công suất máy phát 35 dBm Hình 2.17 Mô hình suy hao truyền sóng tần số 38 GHz cho NLOS với chiều cao anten phát 7 m, công suất máy phát 35 dBm Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor trình bày chi tiết ở Bảng 2.14, 48 Bảng 2.15 trong Phụ lục. Số mũ suy hao của mô hình CI (LOS và NLOS) không đổi khi k tăng từ 1 đến 19 và giống với số mũ suy hao trong mô hình CI khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính. Giá trị độ lệch chuẩn của mô hình CI biến thiên theo k. Đồ thị khảo sát sự biến thiên độ lệch chuẩn theo k ở Hình 2.18, Hình 2.19, Hình 2.20, Hình 2.21. Ở tần số 28 GHz (Hình 2.18) k = 7, 𝜎 = 2,62dB, k = 3, 𝜎 = 24,36dB là những giá trị tối ưu của điều kiện LOS và NLOS (Công thức 2.55 và 2.56) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 24 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 2,62dB) (2.55) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 43,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 24,36dB) (2.56) Ở tần số 38 GHz, k = 11,𝜎 = 2,03dB, k = 13, 𝜎 = 7,01dB là những giá trị tối ưu của điều kiện LOS và NLOS. Công thức mô hình CI đạt được dưới đây: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 24,2 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 2,03dB) (2.57) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 44,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 7,01dB) (2.58) So sánh công thức (2.51), (2.52) với (2.55), (2.56) ở tần số 28 GHz và (2.53), (2.54) với (2.57), (2.58) ở tần số 38 GHz nhận thấy khi sử dụng thuật toán KNN số mũ suy hao của mô hình CI giống với kết quả sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính, nhưng độ lệch chuẩn thấp hơn nhiều. Điều đó chứng tỏ thuật toán KNN cho kết quả tối ưu mô hình CI tốt hơn thuật toán Hồi quy tuyến tính. Tuy nhiên ở mô hình FI (NLOS) kết quả có nhiều khác biệt, thiếu chính xác. Hình 2.18 Độ lệch chuẩn của LOS ở tần số 28 GHz, anten phát 35 dBm, chiều cao 7 m khi giá trị k tăng 49 Hình 2.19 Độ lệch chuẩn của NLOS ở tần số 28 GHz, anten phát 35 dBm, chiều cao 7 m khi giá trị k tăng Hình 2.20 Độ lệch chuẩn của LOS ở tần số 38 GHz, anten phát 35 dBm, chiều cao 7 m khi giá trị k tăng Hình 2.21 Độ lệch chuẩn của LOS ở tần số 38 GHz, anten phát 35 dBm, chiều cao 7 m khi giá trị k tăng 50 Kịch bản 2: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 7m. Kết quả sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính trình bày chi tiết ở Bảng 2.16 trong phần Phụ lục. Bảng 2.16, số mũ suy hao trong mô hình CI ở tần số 28 GHz là 2,43 cho LOS, 4,42 cho NLOS và ở tần số 38 GHz là 2,45 cho LOS, 4,48 cho NLOS. Ta thấy số mũ suy hao ở tần số 38 GHz lớn hơn so với tần số 28 GHz. Hơn nữa, so với kịch bản 1 thì số mũ suy hao ở công suất 43 dBm cao hơn số mũ suy hao với công suất 35 dBm. Điều đó chứng tỏ công suất máy phát của anten ảnh hưởng đến số mũ suy hao. Hơn nữa, do ảnh hưởng của hiệu ứng shadow fading lớn nên độ lệch chuẩn của mô hình CI cũng lớn. Kết quả mô hình CI ở có thể biểu diễn theo các công thức sau: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 24,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 56,50dB) (2.59) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 44,2 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 52,40dB) (2.60) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 24,5 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 55,75dB) (2.61) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 44,8 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 52,21dB) (2.62) Kết quả cho mô hình FI (NLOS) có khác biệt nhau rất nhiều, điều này chứng minh việc mô hình FI sẽ bị giới hạn bởi số liệu của phép đo và sẽ sai khác rất nhiều với các phép đo khác nhau. Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor trình bày chi tiết ở Bảng 2.17, Bảng 2.18 trong phần Phụ lục. Số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Kết quả của FI (NLOS) còn nhiều khác biệt do mô hình FI bị giới hạn bởi số liệu của phép đo và trong quá trình tối ưu việc lựa chọn k điểm gần nhất dựa trên tính toán khoảng cách giữa điểm huấn luyện và điểm mới đã làm cho kết quả có sự sai. Công thức cho mô hình CI ở cả hai tần số như sau: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 24,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 2,62dB) (khi k=7) (2.63) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 44,2 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 24,36dB) (khi k=3) (2.64) Tần số 38 GHz: 51 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 24,5 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 2,03dB) (khi k=11) (2.65) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 44,8 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 7,06dB) (khi k=13) (2.66) Kịch bản 3: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 35 dBm, chiều cao anten phát 17 m. Kết quả sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính trình bày chi tiết ở Bảng 2.19 trong Phụ lục. Từ kết quả mô phỏng ta thấy số mũ suy hao của LOS và NLOS ở tần số 28 GHz lần lượt là 2,67 và 3,98, còn ở tần số 38 GHz tương ứng là 2,64 và 4,13. So với kịch bản 1, ở cùng công suất máy phát 35 dBm, số mũ suy hao của mô hình CI trong trường hợp chiều cao anten phát 17 m lớn hơn so với trường hợp anten phát cao 7 m. Điều đó chứng tỏ chiều cao anten ảnh hưởng đến số mũ suy hao, khi anten càng cao thì số mũ suy hao càng lớn. Giá trị số mũ suy hao này rất hợp lý khi so sánh với mô hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho môi trường đô thị có hiệu ứng shadow). Giá trị độ lệch chuẩn do còn lớn zdo ảnh hưởng của hiệu ứng shadow. Do hạn chế của phép đo làm cho kết quả mô hình FI (NLOS) có nhiều khác biệt và thiếu chính xác. Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 26,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 52,81dB) (2.67) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 39,8 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 41,26dB) (2.68) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 26,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 52,39dB) (2.69) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 41,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 41,12dB) (2.70) Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor trình bày ở Bảng 2.20, Bảng 2.21 trong Phụ lục. Số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mô hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác. Công thức cho mô hình CI ở cả hai tần số như sau: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 26,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 4,88dB) (khi k=17) (2.71) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 39,8 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = (2.72) 52 3,27dB) (khi k=7) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 26,4 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 4,98dB) (khi k=5) (2.73) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 41,3 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 8,09dB) (khi k=19) (2.74) Kịch bản 4: Thiết lập tần số máy phát lần lượt 28 GHz và 38 GHz, công suất máy phát 43 dBm, chiều cao anten phát 17 m. Kết quả sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính trình bày chi tiết ở Bảng 2.22 trong Phụ lục. Từ kết quả mô phỏng ta thấy số mũ suy hao của LOS và NLOS ở tần số 28 GHz lần lượt là 2,70 và 4,01, còn ở tần số 38 GHz tương ứng là 2,67 và 4,17. So với kịch bản 3, ở cùng độ cao 17 m, số mũ suy hao của mô hình CI trong trường hợp công suất máy phát 43 dBm lớn hơn so với trường hợp công suất máy phát 35 dBm. Giá trị số mũ suy hao này rất hợp lý khi so sánh với mô hình lý thuyết (số mũ suy hao trong không gian tự do bằng 2 và 3-5 cho môi đô thị có hiệu ứng shadow). Do ảnh hưởng của hiệu ứng shadow nên giá trị độ lệch chuẩn trong mô hình CI còn lớn, dao động từ 40 dB đến 55 dB. Kết quả mô hình FI (NLOS) có nhiều khác biệt và thiếu chính xác. Công thức mô hình CI dưới đây: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 27 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 54,74dB) (2.75) 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 40,1 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 43,18dB) (2.76) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 26,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 54,31dB) (2.77) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 41,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 42,95dB) (2.78) Kết quả sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor trình bày ở Bảng 2.23, Bảng 2.24 trong phần Phụ lục. Số mũ suy hao trong mô hình CI giống với số mũ suy hao đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính nhưng giá trị độ lệch chuẩn tối ưu trong cả hai điều kiện LOS và NLOS thấp hơn nhiều. Các tham số của mô hình FI (NLOS) cho kết quả thiếu chính xác. Công thức cho mô hình CI ở cả hai tần số như sau: Tần số 28 GHz: 𝑃𝐿28𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 61,4 + 27 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 1,84dB) (2.79) 53 (khi k=13) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 41,3 𝑙𝑜𝑔 10 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 8,09dB) (khi k=19) (2.80) Tần số 38 GHz: 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 26,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 3,45dB) (khi k=5) (2.81) 𝑃𝐿38𝐺𝐻𝑧(𝑁𝐿𝑂𝑆) [𝑑𝐵] (𝑑) = 64 + 41,7 𝑙𝑜𝑔 (𝑑) + 𝑋𝜎(𝜎 = 10,67dB) (khi k=13) (2.82) 2.2.3 So sánh với kết quả của 3GPP và NYU Wireless So sánh với các công thức (1.7), (1.8), (1.9), (1.10) mà 3GPP đã đưa ra đối với tần số 28 GHz và 38 GHz, số mũ suy hao trong môi trường đô thị lần lượt là 2,1 cho LOS và 3,19 cho NLOS. Kết quả của chúng tôi đạt được với nhiều kịch bản khác nhau cho thấy khi tăng tần số máy phát, công suất máy phát và chiều cao anten phát đều làm cho số mũ suy hao tăng và ở khu vực trường THPT Nguyễn Huệ do ảnh hưởng của nhiều lá cây và môi trường xung quanh nên số mũ suy hao cũng lớn hơn khu vực Times City. Tuy nhiên, các giá trị này chỉ dao động xung quanh hai giá trị số mũ suy hao công thức của 3GPP chứ không cố định. Độ lệch chuẩn đạt được khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính còn cao, nhưng khi sử dụng thuật toán KNN thì giá trị độ lệch chuẩn không sai lệch nhiều so với công thức 3GPP ở trên. Ngoài ra, các kết quả về số mũ suy hao và độ lệch chuẩn của mô hình CI sau khi tối ưu cũng tương đương với kết quả của NYU Wireless (Bảng 2.25) trong dự án đo ở thành phố New York, điều này chứng minh được tính hợp lý của các kết quả này. Đối với mô hình FI (NLOS), khi sử dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính ở khu vực khu đô thị Times City, kết quả đạt được khá tương đồng với kết quả của NYU Wireless, mặc dù vậy các kết quả mô phỏng còn lại ở khu vực trường THPT Nguyễn Huệ lại có nhiều khác biệt có thể do hạn chế công cụ mô phỏng và thiếu kinh nghiệm trong việc chọn vị trí máy thu tạo ra nhiều điểm ngoại vi nên mô hình thiếu chính xác. 2.3 Thuật toán xử lý dữ liệu trong mô hình suy hao truyền sóng ở dải sóng milimet 2.3.1 Thuật toán CoIEE Đầu vào - Input: 1. Tập hợp các sự sai khác (khoảng cách toán học) giữa từng cặp điểm dữ liệu được xét. 2. Giá trị preference (𝑝). Giá trị 𝑝 càng lớn, thuật toán trả về số lượng cụm kết quả càng nhỏ và ngược lại. Đầu ra - Output: 1. Bộ dữ liệu được phân loại, nhóm thành các cụm nhỏ chứa các điểm dữ liệu 54 gần giống nhau. Một điểm dữ liệu chỉ được phép thuộc về một cụm duy nhất. 2. Mỗi cụm luôn có một điểm đại diện. Điểm đại diện là điểm giống với các thành viên trong cụm nhất. Phân tích bộ dữ liệu cần xử lý File dữ liệu đầu ra của phần mềm Wireless Insite bao gồm 7 cột. Tuy nhiên, ta chỉ quan tâm tới cột 5 và 6. Trong đó cột 5 là khoảng cách Tx-Rx, ký hiệu: 𝑑 (𝑚); và cột 6 là công suất thu, ký hiệu: 𝑃𝑟𝑥 (𝑑𝐵𝑚). 3 hướng xử lý dữ liệu dưới đây được đề xuất để tìm ra số mũ suy hao truyền sóng trung bình phù hợp nhất cho file dữ liệu đầu vào. 3 hướng xử lý dữ liệu dưới đây đều sử dụng dữ liệu từ cùng một file “Rx_LOS.txt”, file này là file dữ liệu của các điểm Line- of-sight (LOS), công suất phát 43dBm, tần số 28GHz, khoảng cách tham chiếu 1m. 2.3.2 Phương pháp 1: Sử dụng các số mũ suy hao truyền sóng tham chiếu Một bộ số mũ suy hao tham chiếu được đưa ra (ví dụ: bộ 46 số mũ suy hao trải từ 1.5 tới 6 với bước là 0.1). Với mỗi một điểm thu, sẽ tính được số mũ suy hao của điểm thu đó dựa vào khoảng cách Tx-Rx và công suất thu tại điểm đó. Coi mỗi một điểm thu là một điểm dữ liệu với trường dữ liệu là số mũ suy hao tương ứng. Mục tiêu bây giờ là dùng thuật toán CoIEE phân loại các điểm dữ liệu này về các số mũ suy hao tham chiếu, hay nói cách khác là tìm số mũ tham chiếu phù hợp nhất cho mỗi điểm dữ liệu. Từ đó tính toán để tìm ra số mũ suy hao trung bình. Bộ dữ liệu gồm 𝑁 điểm thu (hay 𝑁 điểm dữ liệu) {𝑟𝑥1, 𝑟𝑥2, , 𝑟𝑥𝑁} và bộ các số mũ tham chiếu gồm 𝑀 số mũ {𝑛𝑟1, 𝑛𝑟2, , 𝑛𝑟𝑀}. Mỗi điểm thu có dạng dữ liệu như sau: 𝑟𝑥𝑖 = [𝑛𝑖] ∈ 𝑅 (2.83) Trong đó 𝑖 = [1: 𝑁] và 𝑛𝑖 là số mũ suy hao tại điểm thu 𝑟𝑥𝑖. Cần tính ma trận khoảng cách toán học để làm đầu vào của thuật toán CoIEE. Sử dụng bình phương khoảng cách Euclidean để đo K. Khoảng cách giữa số mũ của điểm thu 𝑟𝑥𝑖 với số mũ tham chiếu 𝑛𝑟𝑗: 𝑑(𝑖, 𝑟𝑗) = (𝑛𝑖 − 𝑛𝑟𝑗) 2 (2.84) Giá trị khoảng cách 𝑑(𝑖, 𝑟𝑗) càng nhỏ thể hiện số mũ suy hao của điểm thu 𝑟𝑥𝑖 càng giống với số mũ tham chiếu 𝑛𝑟𝑗. Thuật toán CoIEE tính toán ma trận khoảng cách để làm đầu vào của thuật toán, ma trận khoảng cách là một ma trận 𝑁𝑥𝑀 lưu khoảng cách giữa các điểm dữ liệu với các số mũ suy hao tham chiếu. Sau đó thuật toán sẽ thực hiện việc trao đổi đánh giá giữa các điểm dữ liệu với các số mũ suy hao tham chiếu thay vì trao đổi đánh giá giữa các điểm dữ liệu với nhau như thuật toán CoIEE gốc. Việc trao đổi đánh giá là một quá trình lặp, bao gồm 3 giai đoạn chính: 1. Trao đổi đánh giá gửi 55 đi, 2. Trao đổi đánh giá phản hồi, 3. Kiểm tra sự hội tụ. Kết quả trả về của thuật toán CoIEE là tập hợp 𝑁 số mũ tham chiếu làm đại diện của 𝑁 điểm thu đang được xét. Giai đoạn 1: Trao đổi đánh giá gửi đi Ở giai đoạn này, 𝑁 × 𝑀 đánh giá gửi đi được tính toán và trao đổi giữa 𝑁 điểm dữ liệu với 𝑀 số mũ tham chiếu. Để tính giá trị của đánh giá gửi đi được gửi từ điểm 𝑟𝑥𝑖 tới số mũ tham chiếu 𝑛𝑟𝑘 (𝑖 ∈ [1: 𝑁]; 𝑟𝑘 ∈ [1: 𝑟𝑀]), thuật toán CoIEE tìm số mũ tham chiếu 𝑛𝑟 𝑘′ (𝑘′ ≠ 𝑘) giống số mũ 𝑛𝑖 của 𝑟𝑥𝑖 nhất dựa vào: 𝑚(𝑖, 𝑟𝑘′) = 𝑚𝑖𝑛 𝑟𝑘′≠ 𝑟𝑘 {𝑑(𝑖, 𝑟𝑘′) + 𝑏𝑝𝑟𝑒(𝑟𝑘′ , 𝑖)} (2.85) Tiếp theo, thuật toán quyết định xem liệu 𝑛𝑟𝑘 có phù hợp để làm đại diện cho số mũ của 𝑟𝑥𝑖 hay không bằng cách xét giá trị của đánh giá gửi đi 𝑓(𝑖, 𝑟𝑘). Bản chất của 𝑓(𝑖, 𝑟𝑘) là sự cạnh tranh của số mũ tham chiếu 𝑛𝑟𝑘 với các số mũ tham chiếu khác để giành quyền làm đại diện cho số mũ của 𝑟𝑥𝑖 𝑓(𝑖, 𝑟𝑘) = 𝑑(𝑖, 𝑟𝑘) − 𝑚(𝑖, 𝑟𝑘′) (2.86) Giá trị 𝑓(𝑖, 𝑟𝑘) âm xác định rằng số mũ tham chiếu 𝑛𝑟𝑘 phù hợp làm đại diện cho số mũ của điểm thu 𝑟𝑥𝑖, trong khi giá trị 𝑓(𝑖, 𝑟𝑘) dương xác định điều ngược lại. Giá trị của đánh giá gửi đi càng nhỏ phản ánh sự tin tưởng càng lớn của 𝑟𝑥𝑖 vào số mũ tham chiếu và ngược lại. Ở đây sẽ không có đánh giá gửi đi từ 𝑟𝑥𝑖 tới chính nó như thuật toán CoIEE gốc. Giai đoạn 2: Trao đổi đánh giá phản hồi Ở giai đoạn này, mỗi số mũ tham chiếu sẽ gửi đánh giá phản hồi lại cho