Phương pháp nghiên cứu này tập trung vào truyền thông băng thông siêu rộng (UWB), một công nghệ đang được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị IoT, xe tự lái và hệ thống định vị trong nhà. Để hình dung đơn giản, công nghệ UWB giống như việc gửi thông tin qua một đường cao tốc rộng lớn thay vì con đường hẹp, cho phép truyền tải nhiều dữ liệu hơn cùng lúc với tốc độ cao.
Theo nghiên cứu, việc ước lượng đồng thời độ trễ truyền tín hiệu và góc phương vị của các tín hiệu đa đường tại phía thu là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất hệ thống. Khi sóng vô tuyến truyền đi, chúng va chạm vào các bức tường, tòa nhà rồi phản xạ về anten thu theo nhiều đường khác nhau, giống như ánh sáng chiếu vào gương. Mỗi tín hiệu phản xạ này có độ trễ và góc tới riêng. Ước lượng chính xác các tham số này giúp mô hình hóa kênh truyền, hỗ trợ các ứng dụng thực tiễn như kỹ thuật tập trung sóng vào hướng cụ thể để tăng cường tín hiệu và thiết kế máy thu thích ứng.
Các phương pháp truyền thống như MUSIC hay ESPRIT thường gặp khó khăn trong môi trường nhiễu cao hoặc khi các tín hiệu đa đường chồng chéo. Những thuật toán này đòi hỏi điều kiện tách biệt nghiêm ngặt và tính toán phức tạp, giống như việc phải tách từng giọng nói riêng lẻ trong một căn phòng ồn ào. Để khắc phục, nhóm nghiên cứu đã áp dụng thuật toán SAGE, một biến thể thông minh của thuật toán Expectation-Maximization (EM).
![Đột phá trong ước lượng góc tới và độ trễ cho truyền thông vô tuyến băng thông]( "Đột phá trong ước lượng góc tới và độ trễ cho truyền thông vô tuyến băng thông") |
| Sinh viên Lê Quang Đăng cùng bài nghiên cứu về ước lượng góc tới và độ trễ trong truyền thông vô tuyến băng thông siêu rộng. Nguồn: Thành Biên |
SAGE hoạt động theo nguyên lý "chia để trị". Thay vì cố gắng giải quyết tất cả các tham số cùng lúc, thuật toán phân tích bài toán lớn thành các bước nhỏ hơn, tối ưu hóa từng tham số một cách luân phiên. Quá trình này lặp đi lặp lại, mỗi vòng lặp đều cải thiện độ chính xác một chút, tương tự như việc một họa sĩ vẽ tranh bằng cách bổ sung từng nét vẽ nhỏ cho đến khi hoàn thiện bức tranh. Cách tiếp cận này giúp xử lý hiệu quả trong điều kiện thực tế.
Kết quả mô phỏng ban đầu rất khả quan. Chỉ sau vài vòng lặp, thuật toán đã tái tạo tín hiệu thu một cách chính xác, với sai số ước lượng thấp nếu các thành phần đa đường được tách biệt đủ theo miền thời gian. Nhóm cũng đánh giá hiệu năng qua dữ liệu đo thực tế, chỉ ra các giới hạn và điều kiện áp dụng. Trong môi trường đô thị đông đúc nơi tín hiệu dễ bị nhiễu loạn do quá nhiều vật cản phản xạ, thuật toán vẫn cần được tinh chỉnh thêm.
![Đột phá trong ước lượng góc tới và độ trễ cho truyền thông vô tuyến băng thông]( "Đột phá trong ước lượng góc tới và độ trễ cho truyền thông vô tuyến băng thông") |
| Các diễn giả thảo luận về Kiến tạo hệ sinh thái số tại Hội nghị REV - ECIT 2025. |
Nghiên cứu này góp phần vào lĩnh vực truyền thông vô tuyến, đồng thời có ý nghĩa lớn đối với Việt Nam, nơi ngành công nghệ đang đẩy mạnh chuyển đổi số. Bài báo đã được công bố tại Hội nghị Quốc gia lần thứ XXVIII về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ thông tin (REV-ECIT 2025). Đại diện nhóm nghiên cứu, sinh viên Lê Quang Đăng chia sẻ: "Tôi kỳ vọng bài nghiên cứu sẽ được nhiều người biết đến và trở thành một nguồn tham khảo uy tín, từ đó ứng dụng công nghệ này vào thực tế."
Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu này rất đa dạng. Trong xe tự lái, hệ thống cần biết chính xác vị trí của các vật cản xung quanh để di chuyển an toàn. Trong nhà máy thông minh, robot cần định vị chính xác để vận chuyển hàng hóa. Trong bệnh viện, các thiết bị y tế cần liên lạc ổn định với nhau. Tất cả những ứng dụng này đều phụ thuộc vào khả năng ước lượng chính xác các thông số kênh vô tuyến mà nghiên cứu của Lê Quang Đăng hướng tới.
Nghiên cứu này là minh chứng cho sức mạnh của khoa học Việt Nam trong việc giải quyết các vấn đề toàn cầu. Việc một sinh viên Việt Nam có thể đóng góp vào lĩnh vực công nghệ tiên tiến cho thấy tiềm năng to lớn của thế hệ trẻ trong việc phát triển các giải pháp công nghệ phục vụ đất nước và thế giới.
