Tìm hiểu về ANTEN thông minh (SMART ANTENNAS)

Một anten thông minh (Smart Antennas) bao gồm nhiều phần tử anten. Tín hiệu đến các phần tử này được tính toán và xử lý giúp anten xác định được hướng của nguồn tín hiệu, tập trung bức xạ theo hướng mong muốn và tự điều chỉnh theo sự thay đổi của môi trường tín hiệu. Công việc tính toán này đòi hỏi thực hiện theo thời gian thực (realtime) để Anten thông minh có thể bám theo nguồn tín hiệu khi nó chuyển động. Vì vậy, Anten thông minh còn được gọi bằng một tên khác là “Anten thích nghi” (Adaptive Antennas).

Với tính chất như vậy, Anten thông minh có khả năng giảm thiểu ảnh hưởng của hiện tượng đa đường và can nhiễu. 
Theo hình 1.1, ta có thể nhận thấy sự khác biệt giữa vùng bức xạ của hệ thống anten thường và của anten thông minh. Anten thông minh có những búp sóng (beam) hẹp hơn và có tính định hướng cao hơn so với anten thường.

Hình 1.1: Vùng bức xạ của Anten thường và Anten thông minh

Vì sao Anten thông minh có thể đạt được tính “thông minh” như vậy?
Thực ra, trong hệ thống Anten thông minh, bản thân các phần tử Anten không thông minh, mà sự thông minh được tạo ra do quá trình xử lý số tín hiệu các tín hiệu đến các phần tử Anten. Quá trình kết hợp tín hiệu và sau đó tập trung bức xạ theo một hướng đặc biệt được gọi là Beamforming.
Hãy xem hình 1.2, đó là Sơ đồ tổng quát của Anten thông minh, ta thấy:

• Tín hiệu đến các phần tử Anten, sau đó được nhân với một bộ trọng số rồi tổng lại để được tín hiệu ngõ ra. Chính bộ trọng số này giúp Anten có thể tập trung bức xạ theo hướng mong muốn. Bằng cách sử dụng các giải thuật thích nghi trong quá trình beamforming, bộ trọng số này luôn được cập nhật để Anten thông minh có thể bám theo user khi họ di chuyển. 


• Biên độ của trọng số quyết định độ rộng búp sóng chính và Side lobe level .


• Pha của bộ trọng số quyết định hướng của búp sóng chính.

 

Hình 1.2: Sơ đồ tổng quát của Anten thông minh

(RF Module bao gồm các bộ khuếch đại nhiễu thấp, bộ đổi tần và bộ lọc analog...)

 

NHỮNG ƯU ĐIỂM CHỦ YẾU CỦA ANTEN THÔNG MINH:

• Cải thiện chất lượng tín hiệu của các hệ thống truyền thông vô tuyến bằng cách triệt can nhiễu, loại bỏ hiệu ứng đa đường và thu/ phát đúng hướng mong muốn.


• Cải thiện dung lượng hệ thống do tăng khả năng sử dụng lại tần số trong cùng một cell.


• Công suất phát thấp cho phép thời gian sử dụng năng lượng lâu hơn, và do đó có thể giảm kích thước và khối lượng của các thiết bị đầu cuối. Hơn nữa, việc phát công suất thấp sẽ làm giảm ảnh hưởng đến các kênh kế cận.


• Anten thông minh thích hợp với hầu hết các hệ thống truyền thông vô tuyến hiện nay.

Phần trên là sơ lược khái niệm về Anten thông minh và các Ưu điểm của nó. Tiếp theo là phần về "Mô hình Toán của anten thông minh", đây là kiến thức cơ bản nhất cần nắm được để có thể tìm hiểu bất kỳ bài toán nào về Anten thông minh.

 

MÔ HÌNH TOÁN CỦA ANTEN THÔNG MINH

Dãy Anten  bao gồm nhiều phần tử Anten được phân bố theo nhiều mô hình khác nhau: dãy tuyến tính cách đều nhau (linear equally spaced – LES), dãy tròn đồng đều (Uniform circular), dãy không gian phẳng đồng đều (Uniformly spaced planar) …

Xét mô hình dãy Anten tuyến tính cách đều nhau như hình 1.3

Phương pháp xây dựng mô hình toán dưới đây có thể áp dụng một cách tương tự cho tất cả các dãy đồng nhất: Uniform circular, Uniformly spaced planar …

Hình 1.3: mô hình dãy Anten tuyến tính cách đều nhau 

Theo hình 1.3, phi là góc phương vị và θ là góc ngẩng của mặt phẳng sóng tới trên dãy Anten. Mặt phẳng ngang được biểu diễn bởi θ = pi/2 .

Để đơn giản hoá việc phân tích dãy Anten, ta đưa ra một số giả sử sau:

• Khoảng cách giữa các phần tử Anten là đủ nhỏ để không có sự thay đổi nào về biên độ giữa các tín hiệu được nhận tại từng phần tử Anten.


• Không có sự kết nối tương hỗ giữa các Anten.


• Tất cả những trường sóng tới đều có thể chia thành một lượng các mặt phẳng sóng rời rạc. Như vậy, số tín hiệu đến Anten là hữu hạn.

Hình 1.4: Mô hình Toán của Anten thông minh

 

Đối với một mặt phẳng sóng tới dãy Anten từ hướng (θ, phi), như hình 1.4, tín hiệu đến phần tử thứ m phải đi thêm một đoạn đường:           

    delta_d = m.detla_x.cos(phi).sinθ   (1.1)

so với phần tử tham khảo tại gốc, tức là tín hiệu đến phần tử thứ m sẽ trễ hơn tín hiệu đến phần tử tham khảo một khoảng thời gian           tm = delta_d/c .

Như vậy, độ sai pha giữa thành phần tín hiệu đến phần tử thứ m và phần tử tham khảo tại gốc là:

 

Giả sử rằng mỗi phần tử Anten là đẳng hướng và có độ lợi như nhau tại tất cả các hướng. 

Tín hiệu đến một mặt sóng có đường bao phức là s(t) . Theo các phân tích ở trên về sự trễ pha của các phần tử Anten trong dãy, tín hiệu nhận được tại phần tử Anten thứ m là: 

(1.2)

Tín hiệu tại ngõ ra của dãy, sau khi được nhân với bộ trọng số [w0  w1 ... wM-1 ] với M là số phần tử Anten trong dãy là:

 (1.3)

Phần tử f(θ,phi)  được gọi là hệ số sắp xếp, nó xác định tỷ số giữa tín hiệu nhận được tại ngõ ra dãy Anten và tín hiệu s(t) đo được tại phần tử tham khảo. Hệ số sắp xếp là một hàm theo hướng đến (Direction Of Arrival  ). Bằng cách điều chỉnh bộ trọng số [w0  w1 ... wM-1 ] , ta có thể hướng cho búp sóng chính của hệ số sắp xếp theo hướng mong muốn (θ0, phi0) .

Ta định nghĩa vector trọng số (weight vector):

(1.4)

Tín hiệu từ mỗi phần tử Anten được nhóm lại thành một vector dữ liệu (data vector):

 (1.5)

Tín hiệu ở ngõ ra của dãy Anten là tích vô hướng của vector trọng số và vector dữ liệu: 

 (1.6)

Ký hiệu []H  thể hiện phép biến biến đổi Hermitian, tức là chuyển vị rồi lấy liên hợp phức.

 

Hệ số sắp xếp theo hướng (θ,phi)  được biểu diễn lại như sau:  

                                                  (1.7)

Vector  a(θ,phi) được gọi là vector lái theo hướng (θ,phi). Cho trước một mặt phẳng sóng tới từ hướng (θ,phi) như hình 1.4, vector lái a(θ,phi) biểu diễn pha của tín hiệu tại mỗi phần tử Anten so với tín hiệu tham khảo tại gốc. 

 (1.8)

Một tập các vector lái, được đo đạc hoặc được tính toán, được gọi là array manifold.

 

VÍ DỤ: ARRAY FACTOR của dãy Anten 7 phần tử, hướng đến là 90độ

CÁC HƯỚNG NGHIÊN CỨU:

1. Digital Beamforming (DBF): cải thiện DBF bằng cách dùng Interpolation hoặc Beamforming miền tần số ...

   Mục đích: bằng cách lấy mẫu theo cách nào đó, ta có thể tăng độ phân giải giữa 1 hướng đến, nghĩa là có thể phân biệt được tín hiệu đến từ 2 hướng sát nhau hơn.

2. Adaptive Beamforming: tìm hiểu về các giải thuật thích nghi và ứng dụng để giải quyết các vấn đề:

   2.1 Triệt can nhiễu: đây là vấn đề bức thiết đối với tất cả các hệ thống thông tin.

   2.2 Cân chỉnh cho Mô hình dãy Anten không lý tưởng (Mô hình thực tế) do các phần tử Anten hoặc các bộ phận RF, khuếch đại không đồng nhất, vị trí các phần tử Anten thay đổi theo thời gian ...

3. Direction of Arrival (DOA): sử dụng các giải thuật để ước lượng hướng đến.

4. Sparse Array: tìm hiểu các phương pháp tối ưu hoá vị trí cho Sparse Array

   Sparse Array là dãy Anten với các phần tử được sắp xếp theo một quy luật nào đó (nghĩa là các phần tử không cách đều nhau) nhưng vẫn đảm bảo các tiêu chí về độ rộng búp sóng chính như dãy Anten đầy đủ cùng kích thước (cùng Aperture). 

..............