Tải bản đầy đủ (.pdf) (67 trang)

Ứng dụng AI trong ước lượng và tối ưu hiệu năng hệ thống STAR-RIS

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (2.29 MB, 67 trang )

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>LỜI CAM ĐOAN </b>

Tôi cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của riêng tơi.

Các số liệu, kết quả nêu trong đề tài là trung thực và chưa từng được ai cơng bố trong bất kỳ cơng trình nào khác.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 5 năm 2024 Học viên thực hiện đề án

<b>Lê Minh Trí </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<b>LỜI CẢM ƠN</b>

Được sự hướng dẫn của Khoa Viễn Thông II, Học viện Công nghệ Bưu

<b>chính Viễn thơng Cơ sở tại Thành phố Hồ Chí Minh và sự đồng ý của Thầy GS. </b>

<i><b>TS. Võ Nguyễn Quốc Bảo, Em đã lựa chọn và thực hiện đề tài “Ứng dụng AI </b></i>

<i>trong ước lượng và tối ưu hiệu năng hệ thống STAR-RIS”. </i>

<b>Em xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy GS. TS. Võ Nguyễn Quốc Bảo, người đã tận tình hướng dẫn em trong suốt quá trình thực hiện đề tài </b>

tốt nghiệp. Thầy đã cung cấp cho em tài liệu nghiên cứu, giúp em định hướng được những vấn đề trọng tâm. Trong thời gian làm việc cùng Thầy, em đã học tập được thái độ làm việc nghiêm túc, cách suy luận, cũng như tiếp cận vấn đề mới một cách khoa học, đây sẽ là những bài học quý giá cho bản thân em trong suốt cuộc đời. Đồng thời, em xin cảm ơn Phịng Thí Nghiệm Thơng Tin Vơ Tuyến tại Học viện Cơng nghệ Bưu chính Viễn thơng Cơ sở tại Thành phố Hồ Chí Minh đã tạo những điều kiện thuận lợi để em có thể hồn thành tốt đề tài này.

Em trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu và tất cả các quý Thầy Cô đã tham gia giảng dạy trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu tại Học viện Cơng nghệ Bưu chính Viễn thơng để có những kiến thức để hồn thành đề tài một cách tốt nhất.

Cuối cùng, em xin cảm ơn gia đình và bố mẹ, người đã ln ở bên động viên và tạo điều kiện tốt nhất để em có thể nỗ lực hồn thành tốt đề tài.

Em xin chân thành cảm ơn!

TP. Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 5 năm 2024 Học viên thực hiện đề án

<b>Lê Minh Trí </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

<b>MỤC LỤC </b>

<b>LỜI CAM ĐOAN ... i </b>

<b>LỜI CẢM ƠN ... ii </b>

<b>DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ CHỮ VIẾT TẮT ... v </b>

<b>DANH SÁCH HÌNH VẼ ... vi </b>

<b>MỞ ĐẦU ... 1 </b>

<b>CHƯƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ LUẬN ... 4 </b>

1.1 Bề mặt phản xạ thông minh (RIS) ... 4

1.1.1 Cấu tạo RIS ... 4

1.1.2 Nguyên lý làm việc của RIS ... 7

1.2 Bề mặt phát và phản xạ thông minh (STAR-RIS) ... 7

1.2.1 Cấu tạo của STAR-RIS ... 8

1.2.2 Nguyên lý làm việc của STAR-RIS... 9

1.3 Mạng đa truy cập không trực giao ... 13

1.4 Ứng dụng của mơ hình STAR-RIS ... 15

<b>CHƯƠNG 2 – KHẢO SÁT VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MƠ HÌNH RIS ... 16 </b>

STAR-2.1 Mơ hình hệ thống STAR-RIS ... 16

2.2 Hiệu năng hệ thống STAR-RIS ... 18

2.2.1 Tỷ số tín hiệu trên nhiễu của hệ thống STAR-RIS ... 18

2.2.2 Xác suất dừng của hệ thống STAR-RIS ... 20

2.3 Đánh giá hiệu năng và mô phỏng ... 24

<b>CHƯƠNG 3 - ỨNG DỤNG AI TRONG ƯỚC LƯỢNG ... 30 </b>

<b>VÀ TỐI ƯU HIỆU NĂNG HỆ THỐNG STAR-RIS ... 30 </b>

3.1 AI là gì? ... 30

3.2 Liên hệ giữa AI và mạng học sâu DNN ... 30

3.3 Bài toán tối ưu ... 32

3.4 Ứng dụng DNN trong ước lượng và tối ưu hiệu năng hệ thống ... 36

3.4.1 Kết quả mô phỏng ... 36

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

3.4.2 Đánh giá độ tin cậy của mạng học sâu DNN ... 38

<b>CHƯƠNG 4 – KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ... 40 </b>

4.1 Kết quả ... 40

4.2 Hướng phát triển đề tài ... 40

<b>DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO ... 41 </b>

<b>PHỤ LỤC ... 43 </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

<b>DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VÀ CHỮ VIẾT TẮT </b>

AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo

NOMA Non Orthogonal Multiple Access Đa truy cập không trực giao OFDMA <sup>Orthogonal Frequency Division </sup>

Multiple Access

Đa truy cập phân chia theo tần số trực giao

RIS Reconfigurable Intelligent Surfaces <sup>Mặt phẳng thơng minh có thể tái </sup>cấu hình

SIC Successive Interference Cancellation Kỹ thuật khử nhiễu tuần tự

SINR Signal to Interference & Noise Ratio <sup>Tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu cộng can </sup>nhiễu

STAR <sup>Simultaneously Transmitting and </sup>

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

<b>DANH SÁCH HÌNH VẼ </b>

Hình 1.1. Cấu tạo RIS………... 4

Hình 1.2. Cấu tạo mặt phẳng RIS………... 5

Hình 1.3. RIS dựa trên các siêu bề mặt………... <sub>6 </sub>

Hình 1.4. Nguyên lý làm việc của RIS……… 7

Hình 1.5. STAR-RIS cơ bản………... <sub>8 </sub>

Hình 1.6. Nguyên lý làm việc của STAR-RIS……… 9

Hình 1.7. Các giao thức hoạt động của STAR-RIS….………... 11

Hình 1.8. So sánh OFDMA và NOMA………... 13

Hình 1.9. Quá trình khử nhiễu tuần tự tại máy thu………. 15

Hình 2.1. Mơ hình hệ thống thơng tin STAR-RIS đường xuống……… 16

Hình 2.2. Mơ hình tốn hệ thống STAR-RIS………. 17

Hình 2.3. Xác suất dừng tại người dùng n .……… 26

Hình 2.4. Xác suất dừng tại người dùng f..……… 27

Hình 2.5. So sánh xác suất dừng tại người dùng n của STAR-RIS và RIS……….. <sup>28 </sup>

Hình 2.6. Xác suất dừng của tồn hệ thống STAR-RIS... 29

Hình 3.1. Kiến trúc mạng Nơ-ron………... 31

Hình 3.2. Mạng học sâu DNN………. 32

Hình 3.3. Cấu trúc các giai đoạn của mạng học sâu DNN……….. 34

Hình 3.4. Quá trình tạo tập dữ liệu huấn luyện cho mạng học sâu DNN ……... 35

Hình 3.5. Giá trị xác xuất dừng của hệ thống tại SNR= -5dB, 0dB, 5dB và 10dB……… <sup>36 </sup>Hình 3.6. Kết quả dự đốn hệ số phân bổ công suất qua mạng học sâu DNN 37

</div><span class="text_page_counter">Trang 7</span><div class="page_container" data-page="7">

Hình 3.7. So sánh hiệu năng hệ thống với các hệ số phân bổ công suất khác

</div><span class="text_page_counter">Trang 8</span><div class="page_container" data-page="8">

<b>MỞ ĐẦU </b>

Mạng 5G ra đời như xu thế phát triển tất yếu của công nghệ, cùng yêu cầu về tốc độ xử lý, khả năng phủ sóng, độ tin cậy và trễ thấp thì tất yếu sẽ có các thế hệ mạng sau 5G được nghiên cứu và triển khai. Cùng với các yêu cầu của người dùng, ứng dụng và phạm vi sử dụng của mạng mới sẽ mang lại nhiều vấn đề, thách thức, đòi hỏi các mơ hình truyền thơng khác biệt, các công nghệ phối hợp hiệu quả, đặc biệt là ở lớp vật lý. Trong những năm gần đây, một kỹ thuật hỗ trợ nổi trội, đem lại sự tối ưu cho công nghệ truyền thông khơng dây đó là bề mặt phản xạ thơng minh có thể tái cấu hình RIS, đã thu hút sự chú ý rộng rãi sự quan tâm trong giới hàn lâm và công nghiệp. RIS giúp khắc phục các tác động tiêu cực của mạng truyền thống, giảm nhiễu, đảm bảo độ tin cậy, tăng sự bảo mật, tối ưu hóa kênh truyền, nâng cao hiệu quả phổ, tiết kiệm năng lượng, mở rộng phạm vi phủ sóng, đáp ứng các yêu cầu về tốc độ dữ liệu truyền của người dùng và chất lượng dịch vụ, góp phần nâng cao hiệu năng chung của toàn bộ hệ thống truyền thơng.

Trong một số cơng trình nghiên cứu gần đây, xuất hiện một số định nghĩa khác để đặc tả tính năng của bề mặt phản xạ thơng minh, có thể kể đến:

✓ Bề mặt phản xạ thông minh IRS (Intelligent Reflecting Surfaces): bao gồm một mảng các phần tử, mỗi phần tử này gây ra một số thay đổi đối với tín hiệu tới. Sự thay đổi nói chung có thể là về pha, biên độ hoặc tần số [1]. ✓ Bề mặt thơng minh có thể cấu hình lại RIS (Reconfigurable Intelligent

Surface): RIS có thể tái cấu hình bằng cách sử dụng phần mềm để điều khiển pha chung của tất cả các phần tử và các pha của các tia phản xạ. Tín hiệu RF phản xạ có thể được bổ sung để cải thiện cơng suất tín hiệu nhận được [2].

✓ Bề mặt thông minh lớn LIS (Large Intelligent Surface): là một bề mặt rộng với lượng lớn ăng-ten, cho phép truyền dữ liệu chủ động, thay vì phản xạ thụ động các tín hiệu từ các trạm gốc như trong trường hợp IRS.

</div><span class="text_page_counter">Trang 9</span><div class="page_container" data-page="9">

✓ Gương thông minh (Intelligent mirror): Tạo liên kết LoS bằng cách xoay RIS hoặc thay đổi mặt sóng điện từ.

Tuy cách gọi và phạm vi sử dụng khác nhau nhưng bản chất chung của các công nghệ này đều hướng đến mục tiêu là thay đổi phương thức thu phát tín hiệu khơng dây truyền thống nhằm giúp nâng cao hiệu năng tổng thể của hệ thống.

Tuy nhiên, hầu hết các đóng góp nghiên cứu hiện tại đều xem xét trường hợp RIS chỉ hoạt động ở chế độ phản xạ [3]. Trong trường hợp này, máy phát và máy thu phải được đặt ở cùng một phía với RIS, do đó dẫn đến chỉ có nửa vùng khơng gian được phục vụ (mặt trước tấm RIS). Hạn chế không gian này không phải lúc nào cũng được đáp ứng trong thực tế, do đó hạn chế tính linh hoạt và hiệu quả của RIS vì người dùng có thể nằm ở bất kỳ vị trí nào so với RIS. Để khắc phục hạn chế này, một kỹ thuật mới STAR-RIS cho phép truyền và phản xạ đồng thời được ra đời. Tín hiệu tới ngẫu nhiên trên một phần tử của STAR-RIS được chia thành hai tín hiệu thành phần cụ thể. Một phần tín hiệu phản xạ (cùng khơng gian với tín hiệu tới, gọi là không gian phản xạ) và phần kia tín hiệu được truyền/khúc xạ qua STAR-RIS (khơng gian đối diện với tín hiệu tới, gọi là không gian truyền/khúc xạ)[4]. Bằng cách điều chỉnh cả dòng điện và từ của phần tử STAR-RIS, tín hiệu truyền và phản xạ có thể được cấu hình lại thơng qua hai hệ số truyền và hệ số phản xạ. Khi đó, STAR-RIS có thể hỗ trợ tồn khơng gian. Tuy có những ưu điểm trên, nhưng việc nghiên cứu STAR-RIS trong các hệ thống truyền thông không dây vẫn còn trong giai đoạn sơ khai [4]. Để tối ưu hiệu năng của hệ thống STAR-RIS, cần phải xem xét nhiều vấn đề như: Tỷ lệ tối ưu giữa hệ số phân bổ công suất nút nguồn S cho từng người dùng để hệ thống có thể đạt được xác xuất dừng tối thiểu…

Do đó, để giải quyết các vấn đề tối ưu hiệu năng hệ thống STAR-RIS, dựa trên các vấn đề khảo sát nêu trên và các vấn đề nghiên cứu mở, tôi xin chọn đề tài:

<i>“Ứng dụng AI trong ước lượng và tối ưu hiệu năng hệ thống STAR-RIS”. </i>Đề án sẽ tập trung giải quyết bài toán tối ưu bằng kỹ thuật AI và đề xuất cấu trúc mạng nơ-

</div><span class="text_page_counter">Trang 10</span><div class="page_container" data-page="10">

ron phù hợp để ước lượng và tối ưu hiệu năng hệ thống trong vùng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu hoạt động của hệ thống.

Đề án gồm 4 chương với nội dung tóm tắt như sau:

<i>CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN </i>

Chương này giới thiệu tổng quan về cấu tạo và nguyên lý hoạt động của công nghệ: RIS, STAR-RIS và ứng dụng của công nghệ này vào hệ thống viễn thông. Đồng thời tìm hiểu về nguyên tắc hoạt động của mạng đa truy cập không trực giao.

<i>CHƯƠNG 2: KHẢO SÁT VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MƠ HÌNH STAR-RIS </i>

Chương này trình bày về nghiên cứu cựu thể của của mơ hình STAR-RIS trong hệ thống viễn thơng, đồng thời đánh giá hiệu năng của mơ hình thơng qua các thơng số: Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu và xác suất dừng của hệ thống. Sử dụng và so sánh giữa các kết quả mô phỏng và lý thuyết để kiếm chứng tính chính xác của các biểu thức tốn học đã đưa ra.

<i>CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG AI TRONG ƯỚC LƯỢNG VÀ TỐI ƯU HIỆU NĂNG HỆ THỐNG STAR-RIS </i>

Chương này giới thiệu tổng quan về mối liên hệ giữa AI và học mày, đồng thời trình bày về việc ứng dụng công nghệ AI bằng kỹ thuật học máy cụ thể để ước lượng và tối ưu hiệu năng hệ thống. Xây dựng lược đồ và đưa ra kiến trúc mạng DNN phù hợp với kịch bản đã mô phỏng dựa trên các biểu thức toán học đã

<i>đưa ra ở chương 2. </i>

<i>CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN </i>

Chương này tóm tắt về các kết quả mà đề án đã đạt được cũng như các định hướng, hướng phát triển tiếp theo cho đề tài.

</div><span class="text_page_counter">Trang 11</span><div class="page_container" data-page="11">

<b>CHƯƠNG 1 - CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Bề mặt phản xạ thông minh (RIS) </b>

<i><b>1.1.1 Cấu tạo RIS </b></i>

Về bản chất, RIS là các tấm điện từ, có thể tái cấu hình để kiểm sốt sự lan truyền của sóng điện từ trong mơi trường khơng dây nhằm nâng cao chất lượng tín hiệu tại máy thu. RIS được tạo ra từ một số lượng lớn các phần tử thụ động, chi phí thấp, có khả năng điều chỉnh sóng vơ tuyến RF tác động vào chúng mà các vật liệu tự nhiên không làm được. RIS được tạo ra từ các siêu bề mặt hoạt động như bộ phản xạ thông minh có thể lập trình, trong đó các sóng phản xạ có thể được điều chỉnh độc lập và được hướng về với cùng một góc phản xạ. Các phần tử RIS không yêu cầu bất kỳ nguồn năng lượng nào, kể cả quá trình xử lý, mã hóa và giải mã phức tạp.

Có nhiều cơng nghệ khác nhau được sử dụng để kiểm soát sự phản xạ sóng điện từ như cơng nghệ chế tạo mạch tích hợp CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) hoặc công nghệ vi cơ điện tử MEMS (Micro Electro Mechanical System) hoặc bộ cộng hưởng điều chỉnh biến dung. Trong các siêu bề mặt, các phần tử chuyển mạch (Switch) điều khiển các siêu nguyên tử hoạt động như các ăng-ten vào ra, khi sóng điện từ đến, chúng được định tuyến dựa trên trạng thái phần tử chuyển mạch, giúp RIS đạt được phản xạ mong muốn.

<b>Hình 1.1: Cấu tạo RIS [5] </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 12</span><div class="page_container" data-page="12">

Mặt phẳng cấu tạo của RIS là một bề mặt siêu mỏng, được cấu tạo bởi ba lớp: lớp ngồi, lớp giữa và lớp trong.

• Lớp ngồi: là một chất nền điện mơi của các phần tử RIS. Các phần tử này tương tác trực tiếp với các tín hiệu tới. Các phần tử RIS sử dụng một số diode PIN giúp kiểm soát phản ứng pha của sóng phân tán bằng cách bật và tắt theo yêu cầu.

• Lớp giữa: là một tấm đồng ngăn rị rỉ năng lượng tín hiệu.

• Lớp bên trong: bao gồm bảng mạch điều khiển hay còn được gọi là bộ điều khiển RIS. Vai trò nhận và giao tiếp với các yêu cầu tái cấu hình, sau đó phân phối các quyết định dịch pha cho tất cả các phần tử RIS có thể điều chỉnh được. Bộ điều khiển này có thể được triển khai bằng cách sử dụng mạch tích hợp cỡ lớn dùng cấu trúc mảng phần tử logic mà người dùng có thể lập trình được FPGA (Field programmable gate array) hoặc vi điều khiển.

<b>Hình 1.2: Cấu tạo mặt phẳng RIS </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 13</span><div class="page_container" data-page="13">

Hình 1.3 trình bày cấu trúc RIS có cấu tạo phức tạp hơn, được thực hiện bằng cách sử dụng siêu bề mặt, có dạng phẳng hai chiều sử dụng các vật liệu điện từ nhân tạo. Ban đầu chúng được phát triển cho các ứng dụng về lĩnh vực quang học để thay thế các ống kính tùy chỉnh giá thành cao. Siêu bề mặt bao gồm số lượng lớn các cấu trúc cộng hưởng bước sóng sâu nằm gần nhau, được gọi là các điểm ảnh hoặc siêu nguyên tử.

<b>Hình 1.3: RIS dựa trên các siêu bề mặt </b>

Không gian giữa hai siêu nguyên tử riêng biệt hoặc liền kề nhau đều nhỏ hơn nhiều so với độ dài bước sóng. Kích thước rất nhỏ cùng với số lượng lớn phần tử mang lại nhiều bậc tự do trong việc điều khiển các sóng điện từ tới. Đặc biệt, siêu bề mặt có thể tùy chỉnh gần như liên tục độ khuếch đại và pha trên sóng tới cũng như quyền kiểm sốt đối với sóng phản xạ. RIS chứa các thành phần bán dẫn (ví dụ các diode biến dung hoặc màn hình tinh thể lỏng), có khả năng tái cấu hình theo thời gian thực để thay đổi kiến trúc và hoạt động của siêu bề mặt.

</div><span class="text_page_counter">Trang 14</span><div class="page_container" data-page="14">

<i><b>1.1.2 Nguyên lý làm việc của RIS </b></i>

Nguyên lý làm việc RIS [6]:

• Các phần tử bị phân cực bởi trường tín hiệu tới. Các phần tử của RIS chỉ phản ứng với thành phần điện của trường tới và mật độ phân cực P được tạo ra. Mật độ phân cực P phụ thuộc vào độ nhạy điện

<i><sub>e</sub></i>. Các tham số có thể điều chỉnh của các phần tử có thể được sử dụng để điều chỉnh giá trị của các độ nhạy này trong một sai số lượng tử hóa nhất định.

• Mật độ phân cực dao động tạo ra dịng điện phân cực thay đổi theo thời gian.

• Các dòng điện thay đổi theo thời gian này sẽ bức xạ ra không gian, tạo thành trường tín hiệu phản xạ.

<b>Hình 1.4: Nguyên lý làm việc của RIS [6] </b>

<b>1.2 Bề mặt phát và phản xạ thông minh (STAR-RIS) </b>

Hầu hết các đóng góp nghiên cứu hiện tại đều xem xét trường hợp RIS chỉ ở chế độ phản xạ. Trong trường hợp này, máy phát và máy thu phải được đặt ở cùng một phía với RIS, do đó dẫn đến chỉ có nửa vùng khơng gian được phục vụ.

</div><span class="text_page_counter">Trang 15</span><div class="page_container" data-page="15">

Hạn chế địa lý này không phải lúc nào cũng được đáp ứng trong thực tế và hạn chế tính linh hoạt, hiệu quả của RIS. Vì người dùng có thể nằm ở bất kỳ vị trí nào so với RIS. Để khắc phục hạn chế này, khái niệm mới về việc truyền và phản xạ đồng thời được ra đời.

Tín hiệu tới ngẫu nhiên trên một phần tử của STAR-RIS được chia thành hai thành phần. Một phần tín hiệu phản xạ (cùng khơng gian với tín hiệu tới), gọi là khơng gian phản xạ và phần kia tín hiệu được truyền/khúc xạ qua STAR-RIS (khơng gian đối diện với tín hiệu tới), gọi là không gian truyền. Bằng cách điều khiển cả dòng điện và từ của các phần tử STAR-RIS, tín hiệu truyền và phản xạ có thể được cấu hình lại thơng qua hai hệ số truyền và hệ số phản xạ. Do đó, STAR-RIS có thể hỗ trợ tồn khơng gian. Mặt dù có những ưu điểm trên, nhưng việc nghiên cứu STAR-RIS trong các hệ thống truyền thông không dây vẫn còn trong giai đoạn sơ khai.

<b>Hình 1.5: STAR-RIS cơ bản </b>

<i><b>1.2.1 Cấu tạo của STAR-RIS </b></i>

RIS và STAR-RIS khác nhau cả về phần tử được trang bị và chất nền của chúng [6]. Mô tả sau đây cho thấy sự khác biệt về cấu trúc giữa RIS và STAR-RIS. Đối với RIS các phần tử có thể tái cấu hình đặt trên đế giống như bánh quy đặt trên một đĩa kim loại, như được minh họa trong Hình 1.4. Đối với STAR-RIS,

</div><span class="text_page_counter">Trang 16</span><div class="page_container" data-page="16">

các phần tử có thể tái cấu hình giống như cục nước đá trong một cốc nước, chất nền được xem như trong suốt với tín hiệu tới, như được minh họa trong Hình 1.6.

<b>Hình 1.6: Nguyên lý làm việc của STAR-RIS </b>

Nói một cách chi tiết hơn, chất nền của RIS là mờ và khơng rõ ràng đối với các tín hiệu không dây ở tần số hoạt động của chúng. Nó ngăn các tín hiệu khơng dây thâm nhập vào RIS để khơng có năng lượng bị rị rỉ vào khơng gian phía sau RIS. Ngược lại, chất nền của STAR-RIS phải trong suốt đối với các tín hiệu khơng dây ở tần số hoạt động của chúng. Đương nhiên, khi tạo điều kiện cho việc truyền và phản xạ đồng thời, STAR-RIS yêu cầu một thiết kế phức tạp hơn, vì các phần tử của chúng phải hỗ trợ cả dòng điện và từ trường. Do đó, các phần tử này phải dày hơn so với các phần tử của RIS chỉ phản xạ thông thường.

<i><b>1.2.2 Nguyên lý làm việc của STAR-RIS </b></i>

So với các RIS, STAR-RIS phải có các phần tử hỗ trợ cả dịng phân cực điện <i>J<sub>p</sub></i>và dịng từ hóa <i>J<sub>b</sub></i>. Các nguyên tắc vật lý đằng sau STAR-RIS được minh họa trong Hình 1.6.

• Thứ nhất, các phần tử bị phân cực bởi trường tới. Đối với các phần tử của RIS chỉ phản xạ thì chỉ phản ứng với thành phần điện của trường tới. Ngược lại, các phần tử của STAR-RIS phản ứng với cả thành phần điện và từ của

</div><span class="text_page_counter">Trang 17</span><div class="page_container" data-page="17">

trường tới. Do đó, cả mật độ phân cực P và mật độ từ hóa M được tạo ra. Cường độ của mật độ phân cực P và mật độ từ hóa M phụ thuộc vào độ nhạy điện

<i><sub>e</sub></i> và độ cảm từ

<i><sub>m</sub></i>. Các tham số này có thể điều chỉnh được bằng các phần tử có điều chỉnh được và giá trị của các độ nhạy này trong một sai số lượng tử hóa nhất định.

• Thứ hai, mật độ phân cực dao động và mật độ từ hóa tạo ra dịng điện từ hóa và phân cực điện thay đổi theo thời gian trên bề mặt tương ứng.

• Các dịng này thay đổi theo thời gian này bức xạ ra không gian, tạo thành trường tín hiệu phản xạ và tín hiệu truyền đi.

<i><b>1.1.3 </b></i>

<i><b>Các chế độ hoạt động của mặt phẳng STAR-RIS </b></i>

Dựa trên Hình 1.5, tín hiệu tới trên một phần tử của mặt phẳng STAR-RIS được chia làm 2 phần tín hiệu: phản xạ và được truyền đi. Dựa trên các tính năng của truyền và phản xạ đồng thời STAR, ta có

<i>s</i>

<i><sub>i</sub></i> đại diện cho tín hiệu tới trên phần tử thứ <i>i</i> của mặt phẳng STAR-RIS, với <i>i</i>=

1, 2...<i>N</i>

và <i><small>N</small></i>đại diện cho tổng số lượng phần tử của mặt phẳng STAR-RIS. Tín hiệu phản xạ và được truyền đi bởi phần tử thứ <i>i được ký hiệu là </i>

<i><small>jr</small></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 18</span><div class="page_container" data-page="18">

lượng của tín hiệu tới, <small>222</small>

 

( <i><sub>i</sub><sup>r</sup></i>, <i><sub>i</sub><sup>t</sup></i> 0,1 , T&R mode). Có 3 giao thức để vận hành mặt phẳng STAR-RIS trong các hệ thống không dây: phân tách năng lượng (ES), chuyển đổi chế độ (MS) và chuyển đổi thời gian (TS).

<b>Hình 1.7: Các giao thức hoạt động của STAR-RIS </b>

Chế độ phân tách năng lượng (ES mode): Như trong Hình 1.7a, tất cả các phần tử STAR-RIS đều được giả sử hoạt động ở chế độ T&R, trong đó năng lượng của tín hiệu tới được chia làm năng lượng cho tín hiệu truyền thẳng và phản xạ, với tỉ lệ phân chia năng lượng là   . Trong trường hợp này, ma trận truyền <i><sub>i</sub><sup>t</sup></i>: <i><sub>i</sub><sup>r</sup></i>và phản xạ tương ứng của STAR-RIS lần lượt được đưa ra như sau:

</div><span class="text_page_counter">Trang 19</span><div class="page_container" data-page="19">

với <i><sub>i</sub><sup>r</sup></i>, <i><sub>i</sub><sup>t</sup></i> 

 

0,1 ,<i><sub>i</sub><sup>r</sup></i>+<i><sub>i</sub><sup>t</sup></i> =1 và  <i><sub>i</sub><sup>r</sup></i>, <i><sub>i</sub><sup>t</sup></i>[0, 2 ) .

Vì cả hệ số truyền và phản xạ của mỗi phần tử có thể được tối ưu riêng nên chế độ ES mang lại mức độ linh hoạt cao cho các thiết kế truyền thông. Tuy nhiên số lượng lớn các biến thiết kế này gây ra chi phí chung cao để trao đổi cấu hình thơng tin giữa trạm gốc và mặt phẳng STAR-RIS.

Chuyển đổi chế độ (MS mode): Như trong Hình 1.7b, các phần tử của mặt phẳng STAR-RIS được chia làm 2 nhóm, mỗi nhóm chứa một số lượng phần tử nhất định để hoạt động ở chế độ T mode hoặc chế độ R mode. Có thể thấy chế độ MS là trường hợp đặc biệt của chế độ ES, trong đó các hệ số biên độ truyền và phản xạ được cấu hình ở các dạng giá trị nhị phân 0 hoặc 1. Chế độ MS thường không đạt được định dạng chùm tia phản xạ và truyền đi đầy đủ như chế độ ES vì chỉ có 1 tập con các phần tử được lựa chọn. Tuy nhiên chế độ MS lại dễ vẫn hành hơn trong thực tế vì kiểu vận hành “bật-tắt”.

Chuyển đổi thời gian (TS mode): khác với chế độ ES và MS, chế độ TS khai thác miền thời gian và chuyển đổi định kỳ tất cả các phần tử giữa chế độ T và chế độ R trong các khe thời gian trực giao khác nhau (gọi là chu kỳ T và R). <small>0</small><i><sup>t</sup></i> <small>1</small> và <small>0</small><i><sup>r</sup></i> <small>1</small> biểu thị tỷ lệ phần trăm thời gian liên lạc được phân bổ cho khoảng chu kỳ T và R, với  <i><sup>t</sup></i><small>+</small> <i><sup>r</sup></i> <small>=1</small>. Trong trường hợp này, ma trận truyền và phản xạ tương ứng của STAR-RIS được đưa ra như sau:

</div><span class="text_page_counter">Trang 20</span><div class="page_container" data-page="20">

<b>1.3 Mạng đa truy cập không trực giao </b>

Trong thập kỷ qua, đa truy cập phân chia theo tần số trực giao (OFDMA) đã được nghiên cứu rộng rãi và đã được áp dụng trong các hệ thống thông tin di động thế hệ thứ 4. Tuy nhiên, truy cập kênh trực giao trong OFDMA có hạn chế về hiệu suất phổ vì mỗi kênh con chỉ có thể được sử dụng bởi tối đa một người dùng trong mỗi khe thời gian. Đa truy cập không trực giao (NOMA) là một trong những kỹ thuật truy cập vô tuyến hứa hẹn nhất trong truyền thông không dây thế hệ tiếp theo. So với đa truy cập phân chia theo tần số trực giao (OFDMA), là kỹ thuật đa truy cập trực giao (OMA) tiêu chuẩn thực tế hiện nay, NOMA cung cấp một loạt các lợi ích tiềm năng mong muốn, chẳng hạn như nâng cao hiệu suất phổ tần, giảm độ trễ với độ tin cậy cao, giảm tải cho trạm gốc và khả năng kết nối lớn. Ý tưởng cơ bản của NOMA là phục vụ nhiều người dùng sử dụng cùng một tài nguyên về thời gian, tần suất và không gian. NOMA là một kỹ thuật đầy hứa hẹn để hiện thực hóa khả năng kết nối lớn trong các mạng di động thế hệ thứ 5 vì NOMA có thể đạt được sự cải thiện đáng kể về hiệu suất quang phổ với độ phức tạp của máy thu thấp hơn bằng cách cho phép nhiều người dùng chia sẻ cùng một kênh con.

<b>Hình 1.8: So sánh OFDMA và NOMA </b>

</div><span class="text_page_counter">Trang 21</span><div class="page_container" data-page="21">

Vì nguyên tắc của NOMA cho phép nhiều người dùng được xếp chồng lên nhau trên cùng một tài nguyên, điều này dẫn đến nhiễu cho các hệ thống đó. Do đó, các kỹ thuật giảm thiểu nhiễu và quản lý tài nguyên hiện có, đặc biệt là đối với các mạng siêu dày đặc, cần phải được xem xét lại do sự kết hợp của nhiễu bổ sung mà công nghệ này mang lại. Từ quan điểm của lớp vật lý, các vấn đề liên quan đến mã hóa, điều chế và ước tính kênh hiện tại cũng cần được sửa đổi. Tuy kỹ thuật NOMA mang lại nhiều lợi thế, nhưng cũng dẫn đến mối đe dọa về quyền riêng tư và bảo mật cao hơn. Kỹ thuật khử nhiễu tuần tự (SIC) có thể được áp dụng tại các máy thu của người dùng cuối để giảm thiểu nhiễu này. NOMA có thể đạt được dung lượng vượt trội đáng kể so với kỹ thuật đa truy cập trực giao bằng cách ghép kênh miền công suất ở máy phát và SIC ở máy thu.

Mã hóa tuần tự ở máy phát và khử nhiễu tuần tự ở máy thu giúp có thể sử dụng cùng một phổ cho tất cả người dùng. Tại vị trí máy phát, tất cả các tín hiệu thơng tin riêng lẻ được xếp chồng lên nhau thành một dạng sóng duy nhất, trong khi tại máy thu, SIC giải mã từng tín hiệu một cho đến khi tìm thấy tín hiệu mong muốn. Hình 1.9 minh họa khái niệm này. Cụ thể, ba tín hiệu thơng tin được biểu thị bằng các màu khác nhau được đặt chồng lên nhau tại bộ phát. Trong kỹ thuật này, dựa vào thông tin hệ số kênh truyền trước hồi tiếp mà nút nguồn S sẽ phân bổ các mức công suất khác nhau, nếu ở gần sẽ phân bổ mức cơng suất ít hơn và ở xa

<i>thì ngược lại. Tín hiệu nhận được tại máy thu SIC bao gồm cả ba tín hiệu này. Tín </i>

hiệu đầu tiên mà SIC giải mã là tín hiệu mạnh nhất trong khi các tín hiệu khác được xem là nhiễu. Sau đó, tín hiệu được giải mã đầu tiên được trừ khỏi tín hiệu nhận được và nếu quá trình giải mã hồn hảo, dạng sóng với các tín hiệu cịn lại sẽ được thu chính xác. SIC lặp lại quy trình cho đến khi tìm thấy tín hiệu mong muốn.

</div><span class="text_page_counter">Trang 22</span><div class="page_container" data-page="22">

<b>Hình 1.9: Quá trình khử nhiễu tuần tự tại máy thu </b>

<b>1.4 Ứng dụng của mơ hình STAR-RIS</b>

Một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của STAR-RIS là để cải thiện vùng phủ sóng và chất lượng của mạng không dây, đặc biệt là khi các liên kết giữa các trạm gốc hoặc điểm truy cập (AP) và người dùng bị chặn nghiêm trọng bởi các chướng ngại vật (ví dụ: cây dọc đường, tịa nhà…). Trong thơng tin liên lạc ngồi trời, STAR-RIS có thể được gắn trên mặt tiền tòa nhà và biển quảng cáo bên đường để tạo thêm liên kết truyền thơng, do đó mở rộng vùng phủ sóng/chất lượng của BS và vệ tinh. Đối với thông tin liên lạc trong nhà, STAR-RIS là vượt trội hơn so với các RIS chỉ phản xạ thông thường, bằng khai thác cả truyền thẳng và phản xạ, mở rộng phạm vi vùng phủ sóng. Tóm lại, STAR-RIS vượt trội hơn đáng kể so với các RIS chỉ hoạt động ở chế độ phản xạ thơng thường, vì chúng không chỉ sở hữu các khả năng giống như các RIS chỉ phản xạ thơng thường mà cịn hỗ trợ các tùy chọn thiết kế bổ sung do khả năng truyền tải của chúng.

</div><span class="text_page_counter">Trang 23</span><div class="page_container" data-page="23">

<b>CHƯƠNG 2 – KHẢO SÁT VÀ ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MƠ HÌNH STAR-RIS </b>

<b>2.1 Mơ hình hệ thống STAR-RIS </b>

<b>Hình 2.1: Mô hình hệ thống vô tuyến STAR-RIS NOMA đường xuống </b>

Đối tượng nghiên cứu của đề án là hệ thống thông tin vô tuyến STAR-RIS NOMA đường xuống như Hình 2.1, hệ thống bao gồm một nút nguồn (S), một

<i>mặt phẳng STAR-RIS gồm có N phần tử, người dùng <small>n</small></i> nằm cùng mặt phẳng hỗ

<i>trợ của STAR-RIS với nút nguồn S và và người dùng <small>f</small></i> nằm phía bên kia mặt phẳng hỗ trợ còn lại của STAR-RIS. Mặt phẳng STAR-RIS hoạt động ở chế dộ phân chia năng lượng và gồm có N phần tử. Giả định rằng không tồn tại các đường tín hiệu truyền thẳng nào từ nút nguồn S đến hai người dùng. Nhờ vào tính năng của mặt phẳng STAR-RIS, tín hiệu truyền từ nguồn S được phản xạ và truyền đi. Để thuận tiện cho việc mô phỏng và đánh giá hiệu năng của hệ thống, chúng ta cần thực hiện bước chuyển đổi mơ hình khảo sát thực tế ở Hình 2.1 thành mơ hình tốn, thu được kết quả như Hình 2.2:

</div><span class="text_page_counter">Trang 24</span><div class="page_container" data-page="24">

<b>Hình 2.2: Mơ hình tốn hệ thống STAR-RIS </b>

Tín hiệu thu được lần lượt tại hai người dùng <i><small>n</small></i>và <i><small>f</small></i> là :

<i><small>iiin snfsffi</small></i>

• <i>P<sub>s</sub></i><small> là cơng suất phát của nguồn; </small>

• <i><sub>n</sub></i> và <i><sub>f</sub> lần lượt là các hệ số phân bổ công suất lần lượt cho người dùng </i>

<i><small>n</small> và người dùng <small>f</small></i> , điều kiện

<i><sub>n</sub></i> <i><sub>f</sub></i>,

<i><sub>n</sub></i>+<i><sub>f</sub></i> =1 tương ứng với người

<i>dùng ở xa phải nhận được nhiều cơng suất hơn; </i>

• <i><sub>i</sub></i><small> và </small> lần lượt là là các góc pha phản xạ và truyền qua có thể được điều <i><sub>i</sub></i>

<i>chỉnh được của phần tử thứ i của mặt phẳng STAR-RIS; </i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 25</span><div class="page_container" data-page="25">

• <i>n và<sub>n</sub>n lần lượt là nhiễu Gauss cộng thu được lần lượt tại người dùng <sub>f</sub><small>n</small></i>

<i>và người dùng <small>f</small></i> , có giá trị trung bình bằng 0 và phương sai 𝑁<sub>0</sub>.

Do đó, tín hiệu thu được lần lượt tại hai người dùng <i><small>n</small></i>và <i><small>f</small></i> được viết lại như sau:

<b>2.2 Hiệu năng hệ thống STAR-RIS </b>

<i><b>2.2.1 Tỷ số tín hiệu trên nhiễu của hệ thống STAR-RIS </b></i>

Giả sử q trình khử nhiễu tuần tự là hồn hảo tại máy thu và chúng ta biết được hệ số pha của các kênh truyền <i>h , <sub>i</sub>g và <sub>i</sub>t<sub>i</sub></i> tại mặt phẳng STAR-RIS. Từ đó, mặt phẳng STAR-RIS có thể điều chỉnh pha của tất cả phần tử phản xạ và truyền đi sao cho thu được tỉ số tín hiệu trên nhiễu nhận tại máy thu là lớn nhất. Để có thể loại bỏ đi các thành phần pha trong hệ số kênh truyền trong tín hiệu thu được tại máy thu, chúng ta cần lựa chọn các góc pha phản xạ  và truyền đi <i><sub>i</sub></i> <i><small>i</small></i> sao cho:

  = + và   <i><sub>i</sub></i> = + <i><sub>i</sub><sub>i</sub></i>với:

• <i><sub>i</sub></i> và <i><sub>i</sub></i> lần lượt là các góc pha có thể được điều chỉnh được của các

<i>phần tử thứ i của mặt phẳng STAR-RIS; </i>

•  là góc pha của kênh truyền <i><sub>i</sub>h<sub>i</sub></i> từ nút nguồn S đến mặt phẳng RIS;

STAR-•  là góc pha của kênh truyền <i><sub>i</sub>g<sub>i</sub></i> từ mặt phẳng STAR-RIS đến người

<i>dùng <small>n</small></i>;

•  là góc pha của kênh truyền <i><small>i</small>t<small>i</small></i> từ mặt phẳng STAR-RIS đến người

<i>dùng <small>f</small></i> .

</div><span class="text_page_counter">Trang 26</span><div class="page_container" data-page="26">

<i>Đầu tiên, người dùng <small>n</small></i> thực hiện kỹ thuật khử nhiễu tuần tự SIC để giải điều chế tín hiệu <i>x<sub>f</sub> của người dùng <small>f</small></i> trước, sau đó tiến hành trừ nó đi và giải

<i>mã tín hiệu của chính nó. Do đó, tỉ số tín hiệu trên nhiễu của người dùng <small>n</small></i> cần giải mã thơng tin của nó được viết như sau:

<i>P h gN</i>

<small>− −=</small>

<small>− −=</small>

<small>− −=</small>

</div><span class="text_page_counter">Trang 27</span><div class="page_container" data-page="27">

 <small>=</small>

  <small>+</small>

<b>Đặc tính kênh truyền </b>

Xem xét kênh truyền trong hệ thống là fading Rayleigh, do đó

<i>h</i>

<i><sub>i</sub></i> , <i>g và <sub>i</sub></i>

<i>t sẽ </i>có phân bố Rayleigh nên độ lợi kênh

<i>h</i>

<i><sub>i</sub></i> <sup>2</sup>, <i>g<sub>i</sub></i><sup>2</sup> và <i>t<sub>i</sub></i> <sup>2</sup>sẽ có phân bố mũ. Ta có hàm phân bố tích lũy PDF và mật độ xác suất CDF của

<i>h</i>

<i><sub>i</sub></i> <sup>2</sup>, <i>g<sub>i</sub></i><sup>2</sup> và <i>t<sub>i</sub></i> <sup>2</sup>lần lượt như sau:

<i><b>2.2.2 Xác suất dừng của hệ thống STAR-RIS </b></i>

Trong phần này, chúng ta sẽ tính tốn xác suất dừng của người dùng <i><small>n</small></i>, người dùng <i><small>f</small></i> và của cả hệ thống ở kênh truyền fading Rayleigh

<i><b>Xác suất dừng tại người dùng n </b></i>

<i>Tại người dùng <small>n</small>, với kỹ thuật khử nhiễu tuần tự SIC sẽ phát hiện tín hiệu x <sub>f</sub>của người dùng <small>f</small></i> trước tiên, sau đó sẽ tiến hành giải mã tín hiệu <i>x <small>n</small></i> của chính nó. Như vậy, xác suất dừng được giải thích theo 2 trường hợp sau:

<i>1. Người dùng <small>n</small></i> khơng thể phát hiện tín hiệu <i>x <sub>f</sub></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 28</span><div class="page_container" data-page="28">

<i>2. Người dùng <small>n</small></i> có khả năng giải mã hiện tín hiệu <i>x <sub>f</sub></i> nhưng tín hiệu <i>x<sub>n</sub></i> của chính nó khơng thể giải mã

<i>Với các điều kiện này, xác suất ngừng hoạt động của người dùng n đối với mạng </i>

STAR-RIS-NOMA được viết lại như sau:

và <i><small>fth</small></i>

<i> lần lượt là các mức ngưỡng cho phép người dùng n và người dùng f </i>

<i>A</i>=

<sub>=</sub> <i>h g là tổng của N </i>

phân bố double Rayleigh và các phân bố này độc lập lẫn nhau. Theo chương 2.2.2

<i>trong [7] và sử dụng phương pháp xấp xỉ theo chuỗi Laguerre mở rộng với A là tổng của N biến ngẫu nhiên độc lập có phân phối fading Rayleigh đôi. Thực hiện công thức (2.76) trong [7], chúng ta hàm mật độ xác suất của A như sau: </i>

( )

<small>1</small>

()

exp1

<i><small>aa</small></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 29</span><div class="page_container" data-page="29">

Giải 𝐼(𝑥) bằng cách đổi biến. Ta đặt 𝑧 = 𝑦/𝑏 và viết lại biểu thức (2.21), ta thu được kết quả như sau:

(2.25).

<i><b>Xác suất dừng tại người dùng f </b></i>

<i>Tại người dùng <small>f</small></i> sẽ xảy ra xác suất dừng nếu khơng phát hiện được tín hiệu <i>x<sub>f</sub></i> chính nó, do đó:

 

  

</div><span class="text_page_counter">Trang 30</span><div class="page_container" data-page="30">

 

 

 

 

 

Từ các thiết lập ban đầu với điều kiện

<i><sub>n</sub></i> <i><sub>f</sub> tương ứng với người dùng ở xa </i>

phải nhận được nhiều công suất hơn và 0

<i><sub>th</sub><sup>f</sup></i> 1, nên ta luôn thu được kết quả

<i>xác xuất dừng tại người dùng <small>f</small></i> như sau:

</div><span class="text_page_counter">Trang 31</span><div class="page_container" data-page="31">

( )<sub>(</sub><sub>)</sub>

<i>Sử dụng kết quả và chứng minh tương tự của người dùng n</i>, kết quả xác suất dừng

<i>tại người dùng <small>f</small></i> được viết như sau:

( 1)

<b>Xác suất dừng của toàn hệ thống </b>

<i>Hệ thống xảy ra khi ngừng hoạt động khi một trong 2 người dùng ngừng </i>

hoạt động, do đó xác suất dừng toàn hệ thống được viết lại như sau: Pr( <i><sub>n</sub><sub>th</sub><sup>n</sup></i> | <i><sub>f</sub><sub>th</sub><sup>f</sup></i>)

( 1)1

    

 +

 +

+

(2.39).

<b>2.3 Đánh giá hiệu năng và mô phỏng </b>

Hệ thống được khảo sát trên hệ trục tọa độ Descartes, kịch bản mô phỏng với các giá trị tương ứng Bảng 2.1.

</div><span class="text_page_counter">Trang 32</span><div class="page_container" data-page="32">

<b> Bảng 2.1: Giá trị các tham số mô phỏng hệ thống STAR-RIS </b>

Hệ số suy hao kênh truyền  3 Hệ số phân bổ công suất

<i><sub>n</sub></i> <sub>0.3 </sub>Hệ số biên độ truyền  <i><small>t</small></i> 0.5Hệ số biên độ phản xạ  <i><small>r</small></i> 0.5

Độ lợi kênh trung bình được tính theo mơ hình suy hao trong khơng gian tự do, cụ thể là 𝑑<sub>𝑗𝑖</sub><sup>𝜂</sup>, với 𝑑<sub>𝑗𝑖</sub><i> là khoảng cách từ nút i đến nút j trong mơ hình hệ thống, </i>

đây chính là khoảng cách Euclid giữa hai điểm trong không gian và  là hệ số suy hao của kênh truyền phụ thuộc vào môi trường truyền tín hiệu, thường có giá trị từ 2 → 6

</div><span class="text_page_counter">Trang 33</span><div class="page_container" data-page="33">

<b>Hình 2.3: Xác suất dừng tại người dùng n </b>

Nhận xét:

Giá trị xác suất dừng giảm khi công suất phát của nút nguồn tăng lên. Vì xác suất dừng được định nghĩa là tại đó giá trị cơng suất máy thu giảm xuống dưới ngưỡng SNR cho phép, hay nói cách khác, máy thu nằm ngồi phạm vi hoạt động của nguồn. Do đó, để máy thu có thể hoạt động được ở các giá trị xác suất dừng thấp thì đồng nghĩa với việc phải tăng cơng suất phát lên. Kết quả mô phỏng và lý thuyết trùng nhau. Hình 2.3 là kết quả mơ phỏng của biểu thức (2.25). Giá trị của

<i>suất dừng càng giảm khi N càng lớn (N=2,4,6,10). Như vậy, tại cùng một mức </i>

công suất cố định, chất lượng hệ thống sẽ được cải thiện đáng kể khi số lượng

<i>phần tử STAR-RIS lớn hơn. Có thể chứng minh đơn giản như sau: Khi N càng lớn, giá trị a trong công thức (2.19) càng lớn, nhưng giá trị b trong công thức (2.19) không thay đổi. Dẩn đến khi N tăng, biểu thức (2.25) lúc này chỉ phụ thuộc </i>

</div>

×