Đề án Nghiên cứu giải pháp định dạng búp sóng của mảng anten ứng dụng Deep Learning đã tiến hành nghiên cứu nhằm xây dựng mô hình toán học và khung bài toán định dạng búp sóng cho mảng anten thông minh, xét đến nhiễu giao thoa, lượng tử hóa pha và ràng buộc phần cứng trong kiến trúc tổ hợp tương tự hoặc lai. Đề xuất giải pháp lai DRL-GWO để tối ưu búp sóng, nâng cao SINR và khả năng triệt nhiễu trong điều kiện không có CSI tường minh. Cuối cùng, so sánh hiệu năng giải pháp đề xuất với DRL thuần và GWO thuần về SINR, tốc độ hội tụ và thời gian thực thi. Từ đó vận dụng, xây dựng Giải pháp lai DRL–GWO đạt SINR cao nhất (cải thiện 2–3 dB so với DRL thuần, GWO thuần và DRL–PSO), hội tụ ổn định nhanh hơn, thời gian thực thi dưới 500 ms, đồng thời tạo điểm null sâu trên –36 dB ngay ở độ phân giải pha 2–3 bit. Mô hình duy trì hiệu suất gần pha liên tục, ổn định vượt trội trong môi trường mmWave có nhiễu giao thoa và không cần CSI, chứng minh khả năng thích nghi cao với ràng buộc phần cứng thực tế. Kết quả mô phỏng khẳng định giải pháp đề xuất vượt trội về hiệu năng, tốc độ và khả năng mở rộng, phù hợp triển khai thời gian thực trong hệ thống anten thông minh 6G.. Đề án được trình bày trong 3 chương, gồm: Chương 1 – Cơ sở lý thuyết; Chương 2 – Giải pháp định dạng búp sóng dựa trên học tăng cường sâu và thuật toán đàn sói xám; Chương 3 – Thực thi và kiểm chứng giải pháp.

Ngôn ngữ:	vie
Tác giả:	Lê Thị Trang (c.n.), Tống Văn Luyên, Nguyễn Văn Cường, Nguyễn Thị Vân Anh
Thông tin nhan đề:	Nghiên cứu giải pháp định dạng búp sóng của mảng anten ứng dụng Deep Learning
Nhà xuất bản:	Đại học Công nghiệp Hà Nội
Loại hình:	Đề tài nghiên cứu khoa học / Bộ sưu tập: Điện tử
Mô tả vật lý:	62tr.
Năm xuất bản:	2025