Điều khiển ổn định robot di động đa hướng

ĐIỀU KHIỂN ỔN ĐỊNH ROBOT DI ĐỘNG
ĐA HƯỚNG
Trần Như Chí, Nguyễn Thị Thanh Vân
Khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội
Email:
Tóm tắt—Bài báo đề xuất luật điều khiển chuyển động
ổn định cho robot di động ba bánh đa hướng với tham số
của luật điều khiển được điều chỉnh bằng bộ điều khiển
mờ. Luật điều khiển đề xuất cho phép tham số luật điều
khiển thay đổi thích nghi với trạng thái của robot, cải thiện
đáp ứng của hệ thống. Hiệu quả của phương pháp đề xuất
được kiểm nghiệm qua một số trường hợp hoạt động và
so sánh với phương pháp thông thường.
Từ khóa—robot di động đa hướng, ổn định tiệm cận,
Lyapunov, logic mờ, điều khiển mờ

I. GIỚI THIỆU
Khả năng hoạt động tự quản trị của robot di động
tạo ra các ứng dụng đa dạng trong nhiều lĩnh vực. Một
trong các vấn đề liên quan đến khả năng tự trị của robot
di động là điều khiển ổn định. Bài toán điều khiển ổn
định từ một vị trí bất kỳ trong môi trường làm việc tới
vị trí đích có ý nghĩa trong trường hợp robot hoạt động
trong môi trường chưa biết trước [1]. Trường hợp này
không yêu cầu đường đi cho trước mà chỉ cần thông tin
về vị trí ban đầu và vị trí đích. Bộ điều khiển ổn định
tiệm cận sẽ điều khiển robot từ vị trí bất kỳ về đích.
Ứng dụng trong các bài toán điều khiển bám đường đi
biết trước hoặc dẫn đường trong môi trường không biết
trước.
Cơ cấu di động của các robot hiện nay là cơ cấu bánh

xe, 2 bánh, 3 bánh hay 4 bánh. Trong đó cơ cấu ba bánh
với bánh đa hướng (Omni) [2]-[3] cho phép robot di
chuyển theo các hướng thường được sử dụng. Mô hình
động học của robot đa hướng là mô hình phi tuyến vì
thế tiêu chuẩn ổn định Lyapunov [4] được sử dụng để
đánh giá tính ổn định của hệ thống này. Tiêu chuẩn ổn
định liên quan đến việc xác định hàm Lyapunov V > 0
và đạo hàm V˙ < 0. Biến điều khiển liên quan đến vận
tốc tuyến tính và vận tốc góc của robot hay vận tốc
góc riêng của từng bánh xe. Một số các nghiên cứu đã
đề xuất lựa chọn luật điều khiển vận tốc thỏa mãn tiêu
chuẩn ổn định Lyapunov. [5], [6], [7].
Các luật điều khiển chuyển động ổn định trong các đề
xuất ở trên liên quan đến các biến điều khiển và tham

144

số của luật điều khiển. Khi áp dụng các tham số có điều
kiện nhất định để luật điều khiển thỏa mãn tiêu chuẩn
Lyapunov. Trong khi đó hình dạng đường đi và đáp ứng
của hệ thống lại phụ thuộc vào việc lựa chọn các tham
số này. Việc đánh giá lựa chọn tham số điều khiển để
thu được kết quả tốt nhất cần được quan tâm xem xét.
Bài báo đề xuất một hệ thống điều khiển chuyển động
ổn định robot di động đa hướng với luật điều khiển thỏa
mãn tiêu chuẩn Lypunov và tham số luật điều khiển
được điều chỉnh bằng bộ điều khiển mờ. Cơ sở của việc
điều chỉnh tham số của luật điều khiển dựa trên mục
tiêu cải tiến tốc độ đáp ứng của hệ thống. Mối quan hệ
hay sự thay đổi thích nghi giữa tham số của luật điều

khiển với khoảng cách tới đích tương ứng phù hợp với
lý thuyết về logic mờ [8]. Bộ điều mờ [10]-[9] được xây
dựng dựa trên lý thuyết về tập mờ và logic mờ thích hợp
với những hệ thống chưa đầy đủ thông tin hay mô hình
của đối tượng do đó được sử dụng rất nhiều trong các
ứng dụng robot di động liên quan đến vấn đề tránh vật
và dẫn đường trong môi trường không biết trước [11],
[12], [13], [14], [15]. Bộ điều mờ cho phép xác định
mối quan hệ giữa tham số của luật điều khiển và tốc
độ đáp ứng mà không cần mô hình cụ thể làm cho hệ
thống điều khiển ổn định có cấu trúc đơn giản, dễ thực
thi và khắc phục được hạn chế của bộ điều khiển ổn
định thông thường.
Cấu trúc bài báo được trình bày thành bốn phần.
Trong đó mô hình hệ thống được mô tả chi tiết trong
phần II. Phần III đánh giá hiệu quả của hệ thống đề xuất
thông qua chương trình mô phỏng. Một số kết luận và
hướng phát triển tiếp theo được đề cập trong phần IV.
II. MÔ HÌNH HỆ THỐNG
A. Mô hình robot di động đa hướng
Robot di động đa hướng có cấu trúc 3 bánh đặt cách
đều nhau trên đế hình tròn của robot, cách đều nhau
1200 và hoạt động độc lập. Mỗi bánh có cấu tạo dạng
con lăn để vừa có thể di chuyển theo chiều ngang vừa
di chuyển theo hướng thẳng. Hình 1 thể hiện mô hình


robot di động đa hướng, trong đó ω1 , ω2 , ω3 (rad/s) là
vận tốc góc của các bánhm x,
˙ y˙ (m/s) là vận tốc tuyến

tính của robot theo trục X và Y, θ˙ (rad/s) là vận tốc góc
của robot, R là bán kính của bánh và L là khoảng cách
từ tâm robot tới bánh. Phương trình động học thuận của

Nếu coi vị trí đích (xd , yd , θd ) là (0, 0, 0) thì phương
trình (3) trở thành:
   
 
x˙e
x˙
ω1
 y˙e  = y˙  = M ω2 
(5)
ω3
θ˙e
θ˙
Để điều khiển robot ổn định tiệm cận về vị trí đích,
tương ứng với (xe , ye , θe ) tiệm cận về (0, 0, 0), thì hàm
Lyapunov V được chọn như sau:
V =

1 2 1 2 1 2
x + y + θ >0
2 e 2 e 2 e

(6)

Chọn luật điều khiển đối với các vận tốc góc là bộ điều
khiển tỷ lệ:
 

 
ω1
xe
ω2  = M −1 (−Kp )  ye 
(7)
ω3
θe
Hình 1: Biểu diễn hình học robot di động đa hướng.
robot được biểu diễn dưới dạng ma trận như sau:
 

 
x˙
sin(α1 )
sin(α2 )
sin(α3 )
ω1
R
y˙  = −cos(α1 ) −cos(α2 ) −cos(α3 ) ω2 
3
−1/L
−1/L
−1/L
ω3
θ˙
(1)
hay có thể biểu diễu rút gọn như sau:
 
 
x˙

ω1
y˙  = M ω2 
ω3
θ˙

(2)

Phương trình động học ngược là:
 
 
x˙
ω1
ω2  = M −1 y˙ 
ω3
θ˙

(3)

B. Điều khiển ổn định tiệm cận
Yêu cầu của điều khiển ổn định tiệm cận robot từ vị
trí bất kỳ (x, y, θ) tới vị trí đích (xd , yd , θd ). Ứng dụng
của điều khiển ổn định này liên quan tới các yêu cầu về
điều khiển ổn định điểm - điểm hay các bài toán bám
đường. Đặt (xe , ye , θe ) thể hiện sự sai lệch giữa điểm
hiện tại và điểm đích:
     
xe
x
xd
 ye  = y  −  yd 

(4)
θe
θ
θd

145

Thay (7) vào (5) thu được:
 
x˙e
V˙ = xe ye θe  y˙e  = −(Kp )((xe )2 +(ye )2 +(θe )2 )
θ˙e
(8)
Như vậy, với luật điều khiển (7) thì V˙ < 0, ∀Kp > 0
nên (xe , ye , θe ) ổn định tiệm cận về đích.
C. Lựa chọn hệ số của bộ điều khiển
Luật điều khiển (7) là điều khiển tỷ lệ với hệ số Kp >
0. Giá trị Kp không chỉ ảnh hưởng tới tính ổn định của
hệ thống mà còn ảnh hưởng tới tốc độ của đáp ứng
của hệ thống và bị giới hạn bởi vận tốc góc ωi của mỗi
bánh. Trong trường hợp vận tốc góc của 3 bánh có thông
số như nhau, từ (7) và (1) suy ra giới hạn của Kp là
[0, ωmax /3xemax )].
Bộ điều khiển mờ được sử dụng để lựa chọn giá trị
Kp tốt nhất trong giới hạn trên. Cơ sở sử dụng điều
khiển mờ là dựa trên mối quan hệ giữa tốc độ đáp ứng,
khoảng cách tới đích và sự ổn định. Việc thay đổi giá
trị Kp theo khoảng cách sẽ làm tăng hiệu quả đáp ứng
và sự ổn định của hệ thống so với việc chỉ chỉ chọn giá
trị Kp > 0 cố định thỏa mãn điều kiện ổn định tiệm

cận (8).
Bộ điều khiển mờ với biến lối vào là khoảng cách
giữa vị trí hiện tại của robot và vị trí đích d =
(xe )2 + (ye )2 , biến lối ra là Kp . Giá trị các biến
vào/ra được định nghĩa như sau:
• d = Rất Gần (RG), Gần (G), Trung Bình (TB), Xa
(X), Rất Xa (RX)
• Kp = Rất Nhỏ (RN), Nhỏ (N), Trung Bình (TB),
Lớn (L), Rất Lớn (RL)


Hàm thuộc của các tập mờ của biến vào/ra có dạng hàm
Gauss fG và Sigmoid fS được thể hiện trên Hình 2
fG = e

−(x−m)2
2σ 2

, fS =

1
1 + e−a(x−c)

(9)

ứng:
Kp =

xi µR (xi )
µR (xi )

(12)

III. ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG
Chương trình mô phỏng trên Matlab để đánh giá hiệu
quả của hệ thống điều khiển ổn định tiệm cận cho robot
di động đa hướng với hệ số của luật điều khiển được
xác định bằng điều khiển mờ. Hệ thống hoạt động trong
một số trường hợp khác nhau.
A. Cài đặt hệ thống
Mô hình của robot di động đa hướng được thiết lập
với các thông số như sau:
• Mô hình động học thuận và ngược như công thức
(2) và (3)
0
• Ba bánh xe giống nhau, đặt cách nhau 120 , bán
kính R = 0.1 (m)
• Khoảng cách từ tâm robot tới mỗi bánh xe là L =
0.4 (m)
• Thời gian lấy mẫu Ts = 100 (ms)
• Vận tốc góc cực đại ωmax = 15 (rad/s)
• Khoảng cách cực đại giữa điểm đầu và đích là xe
= 10 (m)
• Giới hạn của Kp = [0, 0.5]
• Miền xác định biến vào/ra của bộ điều khiển mờ:
dist = [0, 12] (m), Kp = [0, 0.5]

Hình 2: Hàm thuộc các tập mờ của biến vào/ra.

B. Mô phỏng

1) Điều khiển ổn định tiệm cận điểm - điểm
Trường hợp này đánh giá luật điều khiển ổn định tiệm
cận (7). Robot xuất phát tại vị trí S với cấu hình (0, 0,
900 ), kết thúc tại vị trí đích T (10, 10, 00 ), Kp = 0.5.
Hình 3(a) thể hiện đường đi của robot từ vị trí S tới T.
Kết quả cho thấy robot đi theo đường thẳng, dạng đường
đi ngắn nhất, tiệm cận ổn định tới T. Đáp ứng vận tốc
góc (Hình 3(b)) của mỗi bánh ω1 , ω2 , ω3 phù hợp với
hoạt động của robot và nằm trong giới hạn thiết lập.
Hình 3(c) là trường hợp mở rộng khi robot xuất phát
tại một vị trí S (0, 0, 900 ) tới đích tại các điểm nằm
trên đường tròn bán kính 5 (m) và đáp ứng vận tốc góc
µRk (k) = min(H, µRN (k))
tương ứng với các trường hợp các điểm đích khác nhau.
(10)
H = min(µRG (k))
Kết quả cho thấy với luật điều khiển ở (7), thì robot đều
có khả năng tiệm cận về các vị trí đích khác nhau.
Giá trị hợp thành của các luật điều khiển được xác định
2) Đáp ứng với các giá trị khác nhau của Kp
bởi quy tắc Max:
Robot hoạt động như điều kiện ở trường hợp điều khiển
µR (k) = max{µR1 (k), µR2 (k), µR3 (k), µR4 (k), µR5 (k)} ổn định điểm - điểm, xuất phát từ S (0, 0, 900 ) và
(11)
kết thúc tới T (10, 10, 00 ) theo luật (7) với các giá trị
Giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm để xác định
lựa chọn Kp thay đổi trong khoảng [0, Kpmax ]. Trong
giá trị Kp theo công thức (12), trong đó xi là miền giá
trường hợp này Kp thay đổi từ [0, 0.5] phụ thuộc vào

trị thứ i và µ(xi ) là giá trị hàm thuộc của điểm i tương
tham số thiết lập trong Phần (III-A) với mỗi bước tăng
Luật điều khiển mờ được xây dựng theo nguyên tắc
sao cho tốc độ đáp ứng tốt nhất tùy thuộc vào vị trí của
robot:
• R1 : Nếu d là Rất Gần thì Kp là Rất Nhỏ
• R2 : Nếu d là Gần thì Kp là Nhỏ
• R3 : Nếu d là Trung Bình thì Kp là Trung Bình
• R4 : Nếu d là Xa thì Kp là Lớn
• R5 : Nếu d là Rất Xa thì Kp là Rất Lớn
Giá trị của mỗi luật Rk ở trên được xác định theo quy
tắc hợp thành Min, ví dụ đối với luật thứ nhất như sau:

146


15

5

10

8
7

3

0

0

0

S

-5

2

-3

-10

-4
S
0

2

4

6
X(m)

(a) Đường đi

8

10

-15
0

50

100
So buoc

150

-5
-5

60

80
w2

0

-2

1

40

0

rad/s

3

20

20

-20

-1

4

0

-20

1

Y(m)

rad/s

5

w1

0

2

5

6
Y(m)

4

w1
w2
w3

20

rad/s

T

9

rad/s

10

0

5

20

40

60

80

20
w3
0
-20
0

20

40
So buoc

60

80

X(m)

(b) Đáp ứng vận tốc góc của
(a)

(c) Đường đi tại các điểm đích
khác nhau

(d) Đáp ứng vận tốc góc trong
trường hợp (c)

Hình 3: Điều khiển ổn định điểm - điểm

0.05. Kết quả thu được thể hiện trên Hình 4 theo các
trục X, Y và θ. Kết quả cho thấy giá trị của Kp ảnh
hưởng tới tốc độ đáp ứng của hệ thống và việc lựa chọn
giá trị nào để hệ thống hoạt động hiệu quả là vấn đề
cần quan tâm.
3) Lựa chọn giá trị Kp bằng điều khiển mờ
Yêu cầu hoạt động của robot trong trường hợp này giống
như trường hợp (1) khi robot xuất phát từ S (0, 0, 900 )
và kết thúc tới T (10, 10, 00 ) theo luật (7) với giá trị
lựa chọn Kp bằng bộ điều khiển mờ như được thiết lập
trong Phần (II-C). Hình 5(a) là đáp ứng của hệ thống
theo trục X, Y và θ. Đáp ứng theo trục X và Y gần
như trùng nhau do robot đi theo đường thẳng ổn định
tiệm cận tới đích (10, 10). Đáp ứng góc hướng robot θ
thay đổi theo đúng hoạt động bắt đầu từ góc khởi tạo
900 , hay π/2 (rad), tới góc đích 00 . Hình 5(b) thể hiện
giá trị của Kp thay đổi theo mỗi bước dịch chuyển của
khoảng cách từ vị trí hiện tại tới vị trí đích. Từ giá trị
Kp cho thấy sự thay đổi theo hướng tại thời điểm ban
đầu khi khoảng cách robot còn xa đích thì Kp lớn để
tốc độ đáp ứng nhanh, khi khoảng cách robot gần tới
đích thì Kp giảm dần và hội tụ tới giá trị không đổi về
đích để đảm bảo ổn định và an toàn cho robot. Như vậy
bộ điều khiển mờ cho phép Kp thay đổi thích nghi với
khoảng cách tới đích. Phương thức điều khiển này hiệu
quả hơn so với trường hợp phải lựa chọn một giá trị Kp
cố định trong dải giới hạn như trường hợp (3).

4) So sánh Kp khi sử dụng và không sử dụng mờ
Ưu điểm của phương pháp điều khiển thích nghi giá trị
của Kp theo khoảng cách tới đích sẽ được kiểm chứng
tiếp trong trường hợp so sánh luật điều khiển ổn định
tiệm cận (7) với giá trị Kp cố định và Kp thay đổi bằng
bộ điều khiển mờ. Robot xuất phát từ S (0, 0, 900 ) và
kết thúc tới T (10, 10, 00 ). Hình 6 thể hiện đáp ứng theo
trục X, Y và θ với giá trị Kp cố định Kp = Kmin , Kp

147

= Kmax và Kf uzzy thay đổi theo bộ điều khiển mờ. Cả
ba đáp ứng theo trục X, Y và θ cho thấy với Kmax hệ
thống đáp ứng nhanh, Kmin đáp ứng chậm hơn. Trong
khi đó Kf uzzy vừa cho đáp ứng gần với đáp ứng của
Kmax vừa thay đổi thích ứng phù hợp với khoảng cách
tới đích.
IV. KẾT LUẬN
Bài báo đề xuất luật điều khiển ổn định tiệm cho
robot di động 3 bánh đa hướng theo tiêu chuẩn ổn định
Lyapunov và điều khiển mờ. Trong đó tham số của luật
điều khiển thay đổi thích nghi với trạng thái robot thông
qua bộ điều khiển mờ. Luật điều khiển đề xuất cho phép
xác định giá trị tối ưu của tham số, cải thiện đáp ứng
của hệ thống. Hiệu quả hoạt động của phương pháp đề
xuất đã được kiểm chứng thông qua các hoạt động trong
các trường hợp khác nhau và đánh giá so sánh với luật
điều khiển thông thường. Kết quả nghiên cứu sẽ được
áp dụng trong các hệ thống bám đường hay dẫn đường
trong môi trường chưa biết trước.

LỜI CẢM ƠN
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Công
nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội theo đề tài mã số
CN19.07
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Roland Siegwart, IIlah R Noubaskh, "Introduction to Autonomous Mobile Robot", MIT Press, London, England, 2004
[2] Watanabe K., Shiraishi Y., Tzafestas S. G., Tang J., and Fukuda
T., 1998. "Feedback Control of an Omnidirectional Autonomous
Platform for Mobile Service Robots", Journal of Intelligent and
Robotic Systems, 22(3-4), 315-330.
[3] Liu Y., Zhu J.J, Williams II R.L., Wu J., 2008. "Omnidirectional mobile robot controller based on trajectory linearization" Robotics and Autonomous Systems 56, 461–479
[4] Glad & Ljung "Lyapunov Stability", Lecture note


10

10

1.6

9

9

1.4

8

8

7

7

6

6

5

Theta(rad)

Y(m)

X(m)

1.2

5

4

4

3

3

2

2

1

1

0

0

1
0.8
0.6
0.4

0

200

400

600

800

0.2
0
0

200

400

So buoc

600

800

0

200

So buoc

(a) Đáp ứng theo trục X

400

600

800

So buoc

(c) Đáp ứng theo hướng θ

(b) Đáp ứng theo trục Y

Hình 4: Đáp ứng với các giá trị khác nhau của Kp

10

0.55
X(m)
Y(m)
Theta(rad)

9
8

0.5
0.45

7

0.4

Kp

6
5

0.35
0.3

4
0.25

3

0.2

2

0.15

1

0.1
0

0
0

100

200
300
So buoc

400

500

100

200

300

400

500

So buoc

(a) Đáp ứng theo trục X, Y và θ

(b) Sự thay đổi giá trị của Kp

Hình 5: Lựa chọn giá trị của Kp bằng bộ điều khiển mờ

10

10
K-fuzzy
K-min
K-max

9
8

1.6
K-fuzzy
K-min
K-max

9
8

K-fuzzy
K-min
K-max

1.4

6

6

5

Theta(rad)

7
Y(m)

X(m)

1.2
7

5

4

4

3

3

2

2

1

1

1
0.8
0.6
0.4

0

0.2

0
0

500

1000
So buoc

1500

(a) Đáp ứng theo trục X (m)

0
0

500

1000
So buoc

1500

(b) Đáp ứng theo trục Y (m)

0

500

(c) Đáp ứng theo θ (rad)

Hình 6: So sánh Kp khi dùng và không dùng bộ điều khiển mờ

148

1000
So buoc

1500

[5] Ching-Chih Tsai*, Li-Bin Jiang, Tai-Yu Wang, Tung-Sheng
Wang, "Kinematics Control of an Omnidirectional Mobile
Robot", roceedings of 2005 CACS Automatic Control Conference, Taiwan, Nov 18-19, 2005
[6] Xiang Li, Andreas Zell, "Motion Control of an omnidirectional
mobile robot", Departmant of Computer Architecture, University
of Tubingen, Sand 1, 72076 Tubingen, Germany
[7] Chao Ren, Yi Sun, and Shugen Ma, "Passivity-based control of
an omnidirectional mobile robot", Robotics and Biomimetics,
Springer, Doi 10.1186/s40638-016-0037-z
[8] Lofti A. Zadeh "Fuzzy Logic", Journal Computer, Vol 21, Issue
4, April 1988, page 83-93
[9] Phan Xuân Minh, Nguyễn Doãn Phước, "Lý thuyết điều khiển
mờ", Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật, 2006
[10] D. Drian, H. Hellendoom, M. Reinfrank, "An introduction to
Fuzzy Control", Springer, 2010
[11] T.Takeuchi, Y.Nagai and N. Enomoto, “Fuzzy control of a mobile
robot for obstacle avoidance”, Inform, Sci, vol.43, pp. 231-248,
1988
[12] J. Yen and N.Pfluger, “Path planning and excution using fuzzy
logic”, in AIAA Guidance, Navigation and Control Conf, vol 3,
New Orleans,LA, Aug.1991, 1691-1998
[13] Anmin Zhu and Simon X.Yang, “Neurofuzzybased approach
to mobile robot navigation in unknown environments”, IEEE
transactions on systems, man and cybernetics, part c: application
and reviews, vol 37, no 4, july 2007
[14] Xiaoyu Yang, Mehrdad Moallem, and Rajni V.Patel, “A layered
goal-oriented fuzzy motion planning strategy for mobile robot
navigation”, IEEE Transactions on systems, Vol 35.No 6 December 2005
[15] Petru Rusu, Emil M. Petriu, Fellow, IEEE, Thom E. Whalen,
Aurel Cornell, and Hans J. W. Spoelder, “Behavior-Based NeuroFuzzy Controller for Mobile Robot Navigation”, IEEE transactions on instrumentation and measurement, vol 52, No 4, August

2003

149


t h

V

ng h c
h ng i m

n i u rong
t

guy n

c i t

Học Vi n Công Ngh B u Ch nh i n Thông
Email:

Abstract—

(CPS)

Keywords-

I.

GIỚI THIỆU CHUNG

M t trong những ng dụng quan trọng của h th ng ra đa
thụ đ ng nhi u vị trí là h th ng Multilateration (
), đây
là m t h th ng có ch c năng gi m s t c c hoạt đ ng giao
thông của c quan kiểm so t không l u ( C).
th ng này
có ch c năng hiển thị và đ a ra c c thông tin v vị trí của các
m y bay trong c c giai đoạn lăn và cất, hạ cánh của các chuyến
bay, bên cạnh đó h th ng còn cho phép gi m s t c c ph ng
ti n kh c trên sân nh c c xe chuyên dụng: xe c u hỏa, xe kh
tài, xe thang... rên c c xe này đ ợc lắp các b Transponder
hoạt đ ng cùng với m t ra đa gi m s t th cấp (SSR). Các trạm
thu mặt đất của h th ng sẽ thu đ ợc các tín hi u thời gian tới
(TOA) hay góc tới (AOA), các trạm thu này đ ợc đặt tại các vị
tr đã đ ợc tính toán và nằm trong vùng phủ sóng của các mục
tiêu cần gi m s t, chúng đ ợc kết n i với m t trung tâm (CPS)
để x lý và tính toán vị trí của các mục tiêu (Máy bay hoặc các
xe chuyên dụng), các tính toán này dựa trên sự khác bi t v
thời gian tới từ mục tiêu đến các trạm thu ( DO ), ph ng
pháp tính toán vị trí mục tiêu này chỉ ra vị trí của mục tiêu
ch nh là giao điểm của c c yperbol (có c c tiêu điểm là các
cặp trạm thu) nên th ờng đ ợc gọi là ph ng ph p ypecbol.
Cấu trúc tổng quát của m t h th ng
đ ợc
trình bày ở hình 1 cho thấy h th ng bao gồm các thành phần
chính sau:
+ Các thiết bị ransponder: đ ợc gắn trên Máy bay hay các
ph ng ti n di chuyển cần giám sát;

+ Các trạm thu MLA : đ ợc b trí theo mục đ ch gi m s t
LAM hay WAM, làm nhi m vụ đo c c thông s thời gian tới
(TOA), góc tới (AOA), thời gian tr từ lúc hỏi đến lúc nhận
đ ợc tín hi u trả lời (RTD). Các tín hi u đo đ ợc này đ ợc g i
tới trạm x l trung tâm để tính toán;
+ Trạm x lý trung tâm CPS: tiến hành tính toán các dữ li u
thu đ ợc từ các trạm thu g i v , hầu hết các tín hi u TOA
đ ợc đo ở các trạm thu, tuy nhiên có m t s cấu trúc thì dữ

li u TOA đ ợc đo ở CPS khi đó tín hi u này sẽ đ ợc c ng
thêm thời gian từ trạm thu đến CPS (c định và biết tr ớc).
Các dữ li u v mục tiêu nh : S hi u, chủng loại, vị tr …
đ ợc hiển thị tại CPS hay chuyển v các màn hình của
trung tâm kiểm soát không l u.
+ Trạm máy hỏi: phát ra tín hi u hỏi g i đến các
Transponder theo các code đã đ ợc qui định sẵn, các tín
hi u hỏi có thể đ ợc phát theo chu kì hay theo l nh từ CPS
g i sang.
+ Các h th ng truy n dẫn: có thể là các đ ờng truy n hữu
tuyến nh cáp đồng trục, cáp quang… hay có thể là các
đ ờng truy n v tuyến. H th ng này có nhi m vụ truy n
các tín hi u giữa các trạm thu, trạm hỏi đ p v trung tâm
tính toán CPS và ng ợc lại.

Hình 1.

đồ tổng qu t m t h th ng

Phần còn lại của bài b o đ ợc tổ ch c nh sau: trong phần
r nh bày v thuật to n DO

p dụng trong h th ng
để x c định vị tr mục tiêu cần gi m s t . Trong phần
, r nh bày v hai ph ng th c x l t n hi u trong h th ng
MLAT. Phần
là đ nh gi và kết quả mô phỏng, cu i c ng là
kết luận của bài b o
II,

II.

THUÂT TOAN TDOA VA CACH XAC
MUC TIÊU

NH VI TRI

Nguyên tắc c bản của ph ng ph p này nh sau [25]:
chẳng hạn mục tiêu th
tại thời điểm phát ra tín hi u
, tín hi u này đ ợc các trạm thu thụ đ ng thu đ ợc vào

150


những thời điểm khác nhau. Trạm th nhất thu đ ợc tín hi u
này ở thời điểm , trạm th hai thu đ ợc tín hi u này ở thời
điểm , trạm th ba thu đ ợc ở thời điểm … C c thông tin
thu đ ợc ở các trạm đ ợc truy n v trung tâm x lý theo các
đ ờng truy n vô tuyến.
Khoảng cách giữa mục tiêu và các trạm thu đ ợc x c định gián
tiếp theo thời gian truy n của tín hi u từ trạm thu đến mục tiêu.

Tích của thời gian truy n t và vận t c ánh sáng c là khoảng cách
R.
Ta cần tính toán 3 giá trị tọa đ ch a biết x, y, z của mục tiêu.
Do đó, biểu th c vị trí của 3 trạm thu i, j, k đ ợc x c định.
CẤ
Ệ
O
Ệ
ầu tiên, xét sự truy n dữ li u giữa m t nút phát T và m t nút
nhận R, chúng ta có thể mô hình hóa tín hi u nhận đ ợc tại nút
nh sau:

yR  Pmax hT,R x  nR .

Hình 1. Xác suất dừng đ ợc vẽ là m t hàm của Pmax / N0 (dB) khi

M  2 , L  0.5, K1 , K 2   1, 2 ,   1 , xPR  0 , yPR  1 .
IV.

rong bài b o này, chúng tôi đ xuất và khảo sát hi u năng của
mô hình truy n đa chặng s dụng truy n thông c ng t c để
nâng cao hi u năng của mạng th cấp trong vô tuyến nhận th c
dạng n n.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]

[2]
[3]

(2)

[4]

III.

KẾT QUA VA

NH GIA

Trong phần này, chúng tôi thực hi n các mô phỏng MonteCarlo để kiểm ch ng các công th c đã đ ợc trình bày ở phần
phần III.

KẾT LUẬN

[5]

151

J. itola, . Q. aguire, “Cognitive radio: making software radios
more personal,” EEE ers. Commun., vol. 6, no. 4, pp. 13-18, Aug.
1999.
Z. Qing, B. . adler,“
urvey of Dynamic pectrum ccess” EEE
Signal Processing Magazine, vol. 24, pp. 79-89, 2007.
S.
aykin,“Cognitive
adio:
Brain-empowered
Wireless
Communications” EEE Journal on elected reas Communications,
vol. 23, pp. 201-220, 2005.

. ahai, . oven, . andra, “ ome fundamental limits in cognitive
radio,” in roc. Of llerton Conf Commun Control Comput, ept. 2004.
O. Simeone, I. Stanojev, S. Savazzi, Y. Bar-Ness, U. Spagnolini, and R.
Pickholtz, “ pectrum leasing to cooperating secondary ad hoc
networks,” EEE Journal on elected reas in Communication, vol. 26,
no. 1, pp. 203-213, 2008.