ISAC - CÔNG NGHỆ TRUYỀN THÔNG TÍCH HỢP CẢM NHẬN: HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐẦY TIỀM NĂNG CỦA MẠNG 6G

Khám phá nguyên lý hoạt động, mô hình hệ thống, kỹ thuật xử lý tín hiệu và những thách thức nghiên cứu của công nghệ cho phép một hệ thống vô tuyến vừa truyền dữ liệu vừa nhận biết môi trường xung quanh.

1. Từ truyền thông không dây đến mạng có khả năng cảm nhận

Trong các hệ thống viễn thông truyền thống, truyền thông và cảm nhận môi trường thường được thực hiện bởi hai hệ thống riêng biệt. Hệ thống thông tin vô tuyến đảm nhiệm việc truyền và nhận dữ liệu, trong khi radar hoặc các cảm biến chuyên dụng được sử dụng để phát hiện vật thể, xác định khoảng cách, vận tốc và vị trí. Sự phát triển của mạng 5G và định hướng nghiên cứu mạng 6G đang thúc đẩy một cách tiếp cận mới: tích hợp chức năng truyền thông và cảm nhận trên cùng một nền tảng phần cứng, sử dụng chung tài nguyên phổ tần và tín hiệu vô tuyến. Công nghệ này được gọi là Integrated Sensing and Communication (ISAC) - truyền thông tích hợp cảm nhận.

Về bản chất, ISAC khai thác tín hiệu vô tuyến không chỉ để truyền thông tin đến thiết bị đầu cuối mà còn để phân tích các tín hiệu phản xạ từ môi trường. Thông qua xử lý các tín hiệu thu được, hệ thống có thể ước lượng khoảng cách, vận tốc tương đối, góc tới và sự hiện diện của các đối tượng trong vùng phủ sóng. ISAC được xem là một trong những hướng công nghệ quan trọng đang được nghiên cứu cho mạng 6G. Thay vì triển khai riêng biệt hệ thống truyền thông và radar, việc tích hợp hai chức năng có thể giúp sử dụng hiệu quả tài nguyên vô tuyến, giảm sự trùng lặp về phần cứng và tạo ra những dịch vụ mới. Tuy nhiên, để đạt được những lợi ích này, hệ thống cần giải quyết các bài toán phức tạp về thiết kế tín hiệu, xử lý nhiễu và tối ưu hóa hiệu năng đồng thời của hai chức năng.

2. Nguyên lý hoạt động và mô hình hệ thống ISAC

Một hệ thống ISAC cơ bản có thể bao gồm một trạm phát đa anten, thiết bị thu truyền thông và các đối tượng cần được phát hiện trong môi trường. Trạm phát sử dụng tín hiệu vô tuyến để truyền dữ liệu đến thiết bị đầu cuối. Một phần năng lượng tín hiệu lan truyền trong không gian sẽ phản xạ khi gặp các vật thể, sau đó được anten thu nhận và đưa vào bộ xử lý tín hiệu cảm nhận. Đối với chức năng truyền thông, hệ thống thực hiện các bước điều chế, mã hóa, phát tín hiệu, thu nhận và giải điều chế để khôi phục dữ liệu. Đối với chức năng cảm nhận, hệ thống phân tích tín hiệu phản xạ để trích xuất các thông tin đặc trưng của mục tiêu.

Một trong những phương pháp được quan tâm là sử dụng kỹ thuật OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing - ghép kênh phân chia theo tần số trực giao). OFDM chia băng thông thành nhiều sóng mang con trực giao, cho phép truyền dữ liệu hiệu quả trong môi trường truyền dẫn đa đường. Cấu trúc tín hiệu OFDM cũng tạo điều kiện thuận lợi cho việc ước lượng khoảng cách và vận tốc của các đối tượng thông qua phân tích sự thay đổi pha và tần số của tín hiệu phản xạ. Trong mô hình cảm nhận dựa trên OFDM, khoảng cách đến mục tiêu có thể được ước lượng từ độ trễ truyền lan của tín hiệu phản xạ. Với mục tiêu chuyển động, sự dịch tần Doppler cung cấp thông tin về vận tốc tương đối. Khi kết hợp nhiều anten thu, hệ thống còn có thể khai thác độ lệch pha giữa các phần tử anten để xác định góc tới của tín hiệu.

3. Các kỹ thuật xử lý tín hiệu và tối ưu hóa trong ISAC

Thiết kế tín hiệu là một trong những bài toán cốt lõi của ISAC. Tín hiệu truyền thông thường được tối ưu để đạt tốc độ dữ liệu cao, xác suất lỗi thấp và hiệu quả sử dụng phổ tần tốt. Trong khi đó, tín hiệu cảm nhận cần có những đặc tính phù hợp để phân biệt các mục tiêu, xác định chính xác khoảng cách và vận tốc, đồng thời hạn chế các đỉnh phụ không mong muốn trong kết quả xử lý.

Sự khác biệt về mục tiêu thiết kế này tạo ra một bài toán tối ưu đa mục tiêu. Một số hướng nghiên cứu đáng chú ý gồm:

• Thiết kế dạng sóng: Tìm kiếm dạng tín hiệu có thể đồng thời đáp ứng yêu cầu truyền dữ liệu và ước lượng thông số cảm nhận. Các nghiên cứu có thể khai thác OFDM, điều chế đa sóng mang và các phương pháp thiết kế dạng sóng kết hợp.
• Tạo chùm tia: Điều khiển pha và biên độ tín hiệu trên các anten của hệ thống MIMO để định hướng năng lượng về phía thiết bị truyền thông hoặc vùng cần cảm nhận. Bài toán đặt ra là phân bổ tài nguyên không gian sao cho cân bằng giữa chất lượng truyền dữ liệu và độ chính xác cảm nhận.
• Xử lý tín hiệu thu: Sử dụng các thuật toán như FFT, lọc phối hợp, ước lượng tham số và xử lý mảng anten để phát hiện mục tiêu trong môi trường có nhiễu và tín hiệu phản xạ chồng lấn.
• Phân bổ tài nguyên: Tối ưu công suất phát, băng thông, thời gian và tài nguyên anten để cải thiện hiệu năng tổng thể của hệ thống.

Để đánh giá một hệ thống ISAC, các nhà nghiên cứu thường sử dụng đồng thời nhiều chỉ tiêu. Đối với truyền thông, những đại lượng quan trọng gồm tốc độ dữ liệu, hiệu suất phổ, tỷ số tín hiệu trên nhiễu và nhiễu (SINR) và xác suất lỗi bit. Đối với cảm nhận, các chỉ tiêu có thể là sai số ước lượng khoảng cách, vận tốc, góc tới, xác suất phát hiện và xác suất báo động giả.

Một hướng nghiên cứu phổ biến là xây dựng hàm mục tiêu kết hợp giữa tốc độ truyền thông và độ chính xác cảm nhận. Chẳng hạn, có thể tối đa hóa tốc độ dữ liệu với điều kiện sai số ước lượng khoảng cách không vượt quá một ngưỡng xác định, đồng thời giới hạn tổng công suất phát. Những bài toán này thường có tính phi lồi và liên quan đến nhiều biến tối ưu, do đó có thể cần các thuật toán tối ưu số, tối ưu lồi xấp xỉ hoặc thuật toán học máy.

4. Ứng dụng và những thách thức nghiên cứu

ISAC mở ra tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong giao thông thông minh, các trạm thu phát vô tuyến có thể hỗ trợ phát hiện phương tiện và theo dõi chuyển động, bổ sung thông tin cho hệ thống quản lý giao thông. Trong nhà máy thông minh, công nghệ cảm nhận vô tuyến có thể hỗ trợ giám sát chuyển động của robot và thiết bị mà không cần triển khai quá nhiều cảm biến chuyên dụng. Đối với các hệ thống mạng không dây trong nhà, tín hiệu vô tuyến có thể được nghiên cứu để nhận biết sự hiện diện hoặc chuyển động của con người.

Tuy nhiên, khả năng triển khai ISAC trên quy mô lớn vẫn đối mặt với nhiều thách thức kỹ thuật. Thứ nhất, tín hiệu phản xạ từ các vật thể thường có công suất nhỏ hơn đáng kể so với tín hiệu truyền trực tiếp hoặc các thành phần nhiễu. Điều này gây khó khăn cho quá trình phát hiện mục tiêu, đặc biệt trong môi trường nhiều vật cản.

Thứ hai, sự phối hợp giữa truyền thông và cảm nhận đòi hỏi phải giải quyết bài toán đánh đổi hiệu năng. Một cấu hình tín hiệu giúp tăng tốc độ dữ liệu chưa chắc đem lại độ chính xác cảm nhận tốt nhất. Do đó, việc xây dựng mô hình toán học và tìm kiếm cấu hình tối ưu phù hợp với từng kịch bản ứng dụng là vấn đề quan trọng.

Thứ ba, các hệ thống ISAC sử dụng nhiều anten và băng thông rộng có thể yêu cầu năng lực tính toán lớn. Việc phát triển thuật toán có độ phức tạp thấp, khả năng xử lý thời gian thực và tính ổn định cao là một hướng nghiên cứu thiết thực.

Ngoài ra, cảm nhận bằng tín hiệu vô tuyến còn đặt ra những vấn đề liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Hệ thống cần có cơ chế kiểm soát việc thu thập, lưu trữ và sử dụng thông tin cảm nhận nhằm bảo đảm các yêu cầu kỹ thuật và quy định có liên quan.

5. Cơ hội nghiên cứu ISAC dành cho sinh viên kỹ thuật

ISAC là một chủ đề liên ngành, kết nối nhiều kiến thức nền tảng của ngành Điện tử viễn thông. Sinh viên có thể tiếp cận lĩnh vực này từ các học phần như tín hiệu và hệ thống, truyền thông số, anten và truyền sóng, xử lý tín hiệu số, mạng không dây và lập trình kỹ thuật. Một hướng thực hành phù hợp là xây dựng mô hình mô phỏng hệ thống ISAC sử dụng OFDM trên MATLAB hoặc Python. Sinh viên có thể thiết lập các tham số như số sóng mang con, băng thông, điều chế, tỷ số tín hiệu trên nhiễu và vận tốc mục tiêu, sau đó khảo sát ảnh hưởng của chúng đến khả năng ước lượng khoảng cách và vận tốc.

Từ mô hình cơ bản, sinh viên có thể phát triển thành các đề tài chuyên sâu hơn như so sánh hiệu năng cảm nhận giữa các cấu hình OFDM khác nhau, khảo sát ảnh hưởng của số anten đến độ chính xác ước lượng góc, tối ưu công suất phát cho hệ thống truyền thông kết hợp cảm nhận hoặc ứng dụng thuật toán học máy trong phát hiện mục tiêu.

Các kết quả mô phỏng có thể được đánh giá thông qua đồ thị sai số ước lượng theo tỷ số tín hiệu trên nhiễu, xác suất phát hiện theo công suất phát hoặc tốc độ dữ liệu theo mức độ ưu tiên của chức năng cảm nhận. Đây là cách tiếp cận giúp sinh viên rèn luyện kỹ năng xây dựng mô hình toán học, thiết kế thuật toán, thực hiện mô phỏng và phân tích kết quả theo phương pháp nghiên cứu khoa học.

ISAC không chỉ là một bước phát triển mới của công nghệ truyền thông không dây mà còn mở rộng vai trò của mạng viễn thông từ kết nối thông tin sang nhận biết môi trường. Việc tìm hiểu nguyên lý và các bài toán kỹ thuật của ISAC sẽ giúp sinh viên tiếp cận những hướng nghiên cứu tiên tiến, đồng thời xây dựng nền tảng kiến thức cần thiết để tham gia phát triển các hệ thống truyền thông thông minh trong tương lai.

Tài liệu tham khảo

1. F. Liu et al. (2022), “Integrated Sensing and Communications: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and Beyond,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol. 40, No. 6, pp. 1728–1767. DOI: 10.1109/JSAC.2022.3156632.
2. F. Liu et al. (2024), “Integrated Sensing and Communications: Recent Advances and Ten Open Challenges,” IEEE Internet of Things Journal, Vol. 11, No. 11, pp. 19094–19120. DOI: 10.1109/JIOT.2024.3361173.
3. N. González-Prelcic et al. (2024), “The Integrated Sensing and Communication Revolution for 6G: Vision, Techniques, and Applications,” Proceedings of the IEEE. IEEE article.