Đồ án tốt nghiệp: THU THẬP NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG 5G

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KHOA VIỄN THÔNG I -🙞🙜🕮🙞🙜 - ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ĐỀ TÀI: THU THẬP NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG 5G Giảng viên hướng dẫn : THS LÊ TÙNG HOA Sinh viên thực : LÊ CAO NGUYÊN Lớp : D17CQVT01-B Khóa : 2017 - 2022 Hệ : ĐẠI HỌC CHÍNH QUY HÀ NỘI - NĂM 2021 Đồ án tốt nghiệp đại học LỜI CẢM ƠN Trong thời gian làm đồ án tốt nghiệp, em nhận nhiều giúp đỡ, đóng góp ý kiến bảo nhiềt tình thầy cơ, gia đình bạn bè Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô Th.S Lê Tùng Hoa, giảng viên Bộ môn vô tuyến – Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng tận tình hướng dẫn, bảo em suốt trình làm khóa luận Em xin chân thành cảm ơn thầy cô giáo Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng nói chung, thầy Khoa Viễn Thơng I nói riêng dạy dỗ cho em kiến thức môn đại cương mơn chun nghành, giúp em có sở lý thuyết vững vàng tạo điều kiện giúp đỡ em suốt trình học tập Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn gia đình bạn bè, tạo điều kiện, quan tâm, giúp đỡ, động viên em suốt q trình học tập hồnh thành đồ án tốt nghiệp Với điều kiện thời gian kinh nghiệm hạn chế học viên, đồ án khơng thể tránh thiết sót Em mong nhận bảo, đóng góp ý kiến thầy để em có điều kiện bổ sung, nâng cao kiến thức mình, phục vụ tốt cho công việc sau Em xin chân thành cảm ơn! Hà nội, ngày 11 tháng 12 năm 2020 Sinh Viên Thực Hiện Lê Cao Nguyên Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B i Đồ án tốt nghiệp đại học Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B ii Đồ án tốt nghiệp đại học Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B iii Đồ án tốt nghiệp đại học NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI HƯỚNG DẪN Sinh viên Lê Cao Nguyên với đồ án “Thu thập lượng mạng 5G” nhằm nghiên cứu tìm hiểu việc thu thập lượng nhằm giảm thiểu mức tiêu thụ lượng tăng hiệu suất lượng (EE) mạng truy cập vô tuyến đám mây khơng đồng H-CRAN Thuật tốn Mesh Adaptive Direct Search (MADS) sử dụng để tối ưu hóa EE hệ thống Kết mô tham khảo để chứng minh tiên tiến việc áp dụng thuật tốn nhằn tối ưu EH Q trình làm đồ án, sinh viên chủ động việc nghiên cứu tham gia đầy đủ lần họp trao đổi với giáo viên hướng dẫn Đề nghị hội đồng chấm đồ án giáo viên phản biện cho sinh viên báo cáo hoàn thành đồ án tốt Điểm: ( Bằng chữ ) Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B iv Đồ án tốt nghiệp đại học NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN Điểm: ( Bằng chữ ) Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B v Đồ án tốt nghiệp đại học MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT viii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ x DANH MỤC CÁC BẢNG xi LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG I GIỚI THIỆU CHUNG VỀ CÁC THẾ HỆ MẠNG 1.1 Các loại mạng di động truyền thông 1.1.1 Mạng 2G 3G 1.1.2 Mạng 4G LTE 1.1.3 Mạng 5G 1.2 Mạng truy cập vô tuyến đám mây không đồng (H-CRAN) .7 CHƯƠNG II TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ THU THẬP NĂNG LƯỢNG .9 2.1 Truyền lượng không dây 2.2 Thu thập lượng 2.2.1 Kỹ thuật tích hợp thu hoạch lượng 10 2.2.2 Mạng 5G “Xanh” .11 2.3 Tối ưu hóa mạng khơng đồng 5G 13 2.3.1 Giảm thiểu điện lưới 13 2.3.2 Tối đa hóa cơng suất 15 2.3.3 Tối đa hóa hiệu lượng 16 2.4 Tối ưu hóa 5G HCRAN 16 2.5 Mục tiêu chung chức ràng buộc 18 2.5.1 Liên kết người dùng 18 2.5.2 Công suất phát tối đa .19 2.5.3 Ràng buộc QoS 19 2.5.4 Quan hệ lượng .19 CHƯƠNG III MƠ HÌNH HỆ THỐNG VÀ KỸ THUẬT ĐỀ XUẤT 20 3.1 Mơ hình hệ thống 20 3.1.1 Mơ hình phân bố tài nguyên 20 3.1.2 Mơ hình lượng 22 Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B vi Đồ án tốt nghiệp đại học 3.2 Xây dựng vấn đề .23 3.3 Kỹ thuật đề xuất 25 3.3.1 Khởi tạo 26 3.3.2 Bước SEARCH 26 3.2.3 Bước POLL .27 3.4 Phân tích độ phức tạp MADS 28 3.4.1 Phân tích hội tụ MADS .29 KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH 30 4.1 Mô phỏng, kết phân tích .30 4.1.1 Thiết lập mô 30 4.1.2 Kết thảo luận 30 CHƯƠNG V THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI 36 5.1 Thách thức việc thu hoạch lượng mạng 5G 36 5.1.1 Thu hoạch lượng băng thông rộng 36 5.1.2 Rơ-le thu hoạch lượng RF 36 5.1.3 Thu hoạch lượng trực tuyến 36 5.1.4 Thu hoạch lượng hỗ trợ can thiệp 37 5.1.5 Phân bổ tài nguyên lượng thu hoạch 37 5.2 Hướng phát triển tương lai .39 5.2.1 Các thiết bị 5G đeo tối ưu hóa lượng 39 5.2.2 Mạng 5G hợp tác ba tầng với lượng thu hoạch khía cạnh cốt lõi 39 5.2.3 Truyền lượng không dây .40 KẾT LUẬN 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO .42 Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B vii Đồ án tốt nghiệp đại học DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT 1G First Generation Thế hệ mạng thứ 2G Second Generation Thế hệ mạng thứ hai 3G Third Generation Thế hệ mạng thứ ba 4G Forth Generation Thế hệ mạng thứ tư 5G Fifth Generation Thế hệ mạng thứ năm AMPS Advanced Mobile Phone System Hệ thống điện thoại di động tiến tiến BBU Baseband Unit Đơn vị băng tần sở CDMA Code Division Multiple Access Đatruy nhập phân chia theo mã CRAN Cloud Radio Access Networks Mạng truy cập vơ tuyến điện tốn đám mây EE Energy Efficiency Hiệu suất lượng EH Energy Harvesting Thu thập lượng ESA Exhaustive Search Algorithm Thuật tốn tìm kiếm hồn chỉnh GPS Generalized Pattern Search Tìm kiếm mẫu tổng quát GRRH Green Remote Radio Head Đầu vô tuyến từ xa “xanh” GSM Global System for Mobile Communication Hệ thống tồn cầu cho truyền thơng di động HCRAN Heterogeneous Cloud Radio Access Networks Mạng truy cập vô tuyến điện tốn đám mây khơng đồng HetNets Heterogeneous Networks Mạng không đồng IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers Hội kỹ sư Điện Điện tử IoT Internet of Things Internet vạn vật IS Interim Standard Tiêu chuẩn tạm thời ITU International Telecommunication Union Liên minh viễn thông quốc tế KPI Key Performance Index Chỉ số hiệu suất LTE Long Term Evolution Sự tiến hóa dài hạn Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B viii Đồ án tốt nghiệp đại học MADS Mesh Adaptive Direct Search Lưới tìm kiếm thích ứng MBS Macro Base Station Trạm gốc Macro MIMO Multiple Input Multiple Output Đa đầu vào đầu NOMADS Nonlinear Optimization using Mesh Adaptive Direct Search Tối ưu hóa Phi tuyến tính cách sử dụng Tìm kiếm trực tiếp thích ứng OAA Outer Approximation Algorithm Thuật toán xấp xỉ bên OFDMA Orthogonal Frequency Domain Multiple Access Đa truy cập miền tần số trực giao QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ RF Radio Frequency Tần số vô tuyến RRH Remote Radio Head Đầu vô tuyến từ xa SE Spectral Efficiency Hiệu quang phổ SWIPT Simultaneous Wireless Information and Power Transfer Truyền thông tin không dây đồng thời lượng TACS Total Access Communication System Hệ thông thông tin liên lạc tổng truy cập TDSCDMA Time Division - Synchronous Code Division Multiple Access Phân chia thời gian – Phân chia mã đồng đa truy cập UE User Equipment Thiết bị người dùng WCDMA Wideband Code Division Multiple Đa truy cập phân chia theo mã Access băng thông rộng WiMAX Worldwide interoperability for Microwave Access Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B Tiêu chuẩn IEEE 802.16 ix Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Kết phân tích CHƯƠNG IV KẾT QUẢ VÀ PHÂN TÍCH 4.1 Mơ phỏng, kết phân tích Kết thực nghiệm cho công việc thu với thiết lập mơ để tối ưu hóa phương trình (3.15), tốn lập trình phân số để đánh giá EE hệ thống Kết bao gồm phân bổ điện hiệu liên kết người dùng để đạt thông lượng tối đa Ảnh hưởng đến lượng lưới làm bật Để giải tối ưu hóa số nguyên hỗn hợp phi tuyến mã nguồn mở cách sử dụng Bộ giải Mesh Adaptive Direct (NOMAD) sử dụng 4.1.1 Thiết lập mô Các thông số sử dụng cho hệ thống mô cho bảng 4.1 Đối với tất bán kính mơ macro 1000m bán kính GRRH 200m, Cơng suất phát tối đa cho ô macro 𝑃𝑀𝑚𝑎𝑥 GRRH 𝑅𝑖 , 𝑃𝑀𝑚𝑎𝑥 24w 12w Ngưỡng tốc độ tối liệu tối thiểu cho người dùng đặt thành 100 kbps Khoảng cách tham chiếu theo trường xa an-ten 𝑑0 đặt thành 10m d lớn 𝑑0 Số mũ đường dẫn α dược đặt thành biến Gaussian trung bình để phủ bóng ð đặt thành 10 dB Công suất mạch cho BS macro đặt thành 10 W cho GRRH đặt đến 0,3 W Tốc độ EH cho dải GRRH từ W đến 15 W đơn vị thời gian Tối đa dung lượng pin 𝜀𝑖 gắn vào GRRH kWh Người dùng phải đồng mạng 4.1.2 Kết thảo luận Theo [12] ta có tối ưu hóa mạng EE đạt cách sử dụng thuật tốn MADS Trong hình 4.1, EE vẽ dựa số lượng người dùng Xu hướng chung mối quan hệ EE hệ thống tăng lên số lượng người dùng tăng lên Có thể thấy việc sử dụng MADS đạt xu hướng tương tự, tức EE tăng lên số lượng người dùng tăng lên Nó trở nên không đổi đạt đến giới hạn dung lượng hệ thống tối đa Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 30 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Kết phân tích Thơng số Giá trị 𝑃𝑀𝑚𝑎𝑥 24W 𝑚𝑎𝑥 𝑃𝑅𝑖 12W 𝑑0 10m Bán kính BS macro 1000m Bán kính GRRH 200m Tốc độ liệu yêu cầu tối thiểu 100 kbps 𝜖𝑖 5kWh 𝑒𝑖 0-15 W 𝑃𝑀𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐 10W 𝑃𝑅𝑠𝑡𝑎𝑡𝑖𝑐 0.3W 𝐺0 50 𝜕 10dB Số người dùng tối thiểu Số người dùng tối đa 16 Bảng 4.1 Tham số hệ thống Hình 4.2 cho thấy sơ đồ người dùng liên kết với BS số lượng người dùng tăng lên.Hệ thống có xu hướng thừa nhận số lượng người dùng tối đa xem xét giới hạn chất lượng Nó quan sát thấy hầu hết tất người dùng chấp nhận lên đến 16 người dùng Hơn quan sát thấy số lượng người dùng kết nối với GRRH nhiều so với BS vĩ mơ tăng cường sử dụng lượng xanh Điều làm giảm chi phí sử dụng điện lưới cách hiệu Hình 4.3 cho thấy tổng thông lượng hệ so với số lượng người dùng Khi số lượng người dùng tăng lên, thông lượng hệ thống tăng lên Nếu số lượng người dùng gia tăng nữa, tốc độ liệu không đổi đến dung lượng hệ thống tối đa giới hạn Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 31 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Kết phân tích Thơng lượng hệ thống phụ thuộc trạng thái kênh BS người sử dụng Công thức đề xuất giữ giới hạn tỷ lệ tối thiểu để tín đến QoS lưu giữ đảm bảo Hình 4.4 cho thấy việc sử dụng lượng lưới EH tích hợp với hệ thống Trong biểu đồ hiển thị 100 % việc sử dụng lượng lưới EH khơng tích hợp Khi EH tích hợp, tính đến mạch cơng suất truyền MBS Việc giảm thiểu điện lưới hiển nhiên tất RRH nằm ngồi lưới Nhưng nhận thấy phân bổ tài nguyên hiệu quả, hầu hết người dùng kết nối với GRRH tối đa hóa việc sử dụng lượng xanh Theo quan sát, việc sử dụng điện lưới bị cắt giảm xuống nửa kết hợp hiệu người dùng với GRRH có hỗ trợ EH Hình 4.1 EE hệ thống dạng Mbits/Joule cho số người dùng khác Hình 4.2 Liên kết người dùng với MBS GRRH với số lượng người dùng khác Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 32 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Kết phân tích Hình 4.3 Tổng thông lượng hệ thống so với số lượng người dùng khác Hìn 4.5 cho thấy EE hệ thống với yêu cầu QoS khác Biểu đồ cho thấy yêu cầu tốc độ liệu cao, EE giảm Điều hệ thống từ chối người dùng họ không đáp ứng yêu cầu QoS Khi ngưỡng QoS cao, hệ thống có xu hướng phân bổ nhiều quyền cho người dùng kiểm sốt việc nhận Hiệu lượng tính tốn MADS OAA so sánh Hình 4.6 Có thể thấy giá tị EE OAA cao chút so với MADS Như trình bày chương trước, OAA phức tạp MADS nên đồ thị phức tạp MADS OAA hình 3.3 xem xét, so sánh độ phức tạp cho thấy với độ phức tạp thuật tốn MADS nhiều, đạt giá trị EE gần giống Sự đánh đổi nhẹ giá trị EE chấp nhận Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 33 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Kết phân tích Hình 4.4 Phần trăm sử dụng điện lưới có khơng có EH Hình 4.5 Tiết kiệm lượng với yêu cầu tốc độ liệu tối thiểu cho người dùng, tức 100 kb/s, 500 kb/s 1Mbps Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 34 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Kết phân tích Hình 4.6 Hiệu lượng – MASS so với thuật toán AAA Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 35 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Thách thức hướng phát triển tương lai CHƯƠNG V THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI 5.1 Thách thức việc thu hoạch lượng mạng 5G 5.1.1 Thu hoạch lượng băng thông rộng Trong mạng di động 5G, dải tần số cho mạng di động trước đó, băng tần dự kiến sử dụng phép truy cập siêu nhanh Nhiều thiết bị hoạt động dải tần số rộng, tạo hội cho thiết bị thu lượng RF chúng Cụ thể hơn, thiết bị di động cạnh gây nhiễu sóng từ ô lân cận Các thiết bị biên cần nhiều lượng để đạt mức đủ tỷ lệ tín nhiễu truyền đường lên Yêu cầu lượng đáp ứng cách thu hoạch lượng từ nguồn tế bào lân cận RF xung quanh Tuy nhiên, cách tiếp cận cần kiến trúc máy thu với mạch để thu lượng từ tín hiệu nhiều dải tần khác Bản chất không đáng tin cậy động RF nguồn xung quanh làm cho việc thu hoạch lưu trữ trở nên khó khăn để đáp ứng đủ lượng thiết bị 5.1.2 Rơ-le thu hoạch lượng RF Mạng di động 5G thiết kế để sử dụng chuyển tiếp cho thông lượng, đặc biệt cạnh tế bào Các rơ-le có lượng hạn chế phải cung cấp bở lượng thu hoạch Cả lượng từ nguồn tự nhiên nguồn RF sử dụng Tuy nhiên, có thay đổi đáng kể nguồn lượng tự nhiên, chẳng hạn ánh sáng mặt trời lượng gió Do đó, rơ-le thu lượng RF giải pháp khả thi phép liên lạc đồng thời thu lượng RF Trong mạng di động, nút chuyển tiếp trung gian sử dụng lượng tín hiệu nguồn để chuyển tiếp đến đích Xác định vị trí lựa chọn rơ-le để cải thiện hiệu suất tổng thể lĩnh vực nghiên cứu mở ch mạng di động 5G với điều kiện thu lượng sử dụng mạng di động để đạt hoạt động tối ưu hóa lượng 5.1.3 Thu hoạch lượng trực tuyến Năng lượng truyền khơng dây thu thập từ mơi trường, chẳng hạn gió mặt trời, từ tín hiệu RF Trong hai trường hợp, biến thể tồn lượng sẵn có nguồn thu thạp (ví dụ: gió, mặt trời, tín hiệu RF) có giới hạn thiết kế thiết bị từ thiết bị người dùng đến BS điều hành Yêu cầu lượng thiết bị thời điểm định không vượt lượng thu hoạch thời điểm Các kỹ thuật thu hoạch lượng hoạt động theo kiểu ngoại tuyến cách sử dụng giả định trước lượng thu hoạch biết từ nguồn Tuy nhiên, việc thu thập thông tin lượng thu hoạch tình thực tế khó Do đó, cần phải nỗ lực để thiết kế phương pháp tiếp cận trực tuyến Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 36 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Thách thức hướng phát triển tương lai hiệu cho 5G, không dựa giả định trước lượng lượng thu được, để khắc phục hạn chế phương pháp tiếp cận ngoại tuyến Có thể sử dụng kỹ thuật dựa tối ưu hóa ngẫu nhiên sử dụng giả định thống kế trình lượng biết thống kê sử dụng Ngồi việc tối ưu hóa ngẫu nhiên, kỹ thuật dựa lý thuyết học tập sử dùn để thu hoạch lượng trực tuyến 5.1.4 Thu hoạch lượng hỗ trợ can thiệp Trong mạng di động 5G, tồn nhiều loại tín hiệu nhiễu vơ tuyến mang đến hội thu hoạch lượng RF chúng Ngoài ra, thu hoạch lượng mơi trường có hạn chế đặt thách thức thiết bị hoạt động lượng thu hoạch Mặc dù nhiễu làm giảm hiệu suất hệ thống thông tin liên lạc, sử dụng tích cực việc thu hoạch lượng Tín hiệu không dây chứa đựng lượng thông tin; đó, thu lượng từ tín hiệu nhiễu Trong 5G HetNets, tồn tầng khác nhau, chẳng hạn macrocell tầng tế bào nhỏ, nhiễu vấn đề bật, đặc biệt cạnh macrocell Mặt khác tồn ạn chế đáng kể việc thu hoạch lượng mơi t rường Do đó, sử dụng can thiệp việc thu thập lượng để cải thiện hiệu suất tổng thể hệ thống Kiến trúc thiết bị thu lượng bao gồm từ thiết bị người dùng đến BS nhà điều hành mạng phải thiết kế theo cách mà sử hiệu can thiệp vào việc thu hoạch lượng bao gồm từ thiết bị người dùng đến BS nhà điều hành mạng phải tuân theo cách mà sử dụng hiệu can thiệp việc thu hoạch lượng 5.1.5 Phân bổ tài nguyên lượng thu hoạch Năng lượng thu hoạch từ nguồn tự nhiên nguồn RF có hạn chế đáng kể Do đó, chúng phải sử dụng hiệu để đáp ứng nhu cầu mạng 5G Cách thức phân bổ nguồn lượng từ nguồn thu lượng khác thiết bị 5G để tối đa hóa lợi nhuận tổng thể QoS phải xác định Nhiều kế hoạch phân bổ tài nguyên lượng thu hoạch có độ trễ cao tính phức tạp liên quan đến tính tốn chúng Để giải mối quan tâm này, việc thiết kế thuật toán thực phân bổ tài nguyên hiệu với độ trễ thấp để tối đa hóa chất lượng tổng thể trải nghiệm cần thiết để giải mối quan tâm nói Hệ thống thu lượng lấy điện từ nguồn từ nhiên tín hiệu RF Vì vậy, phải thiết kế thuật tốn thích ứng để phân bổ tài ngun lượng thiết bị mạng 5G Một số sơ đồ dựa lý thuyết trò chơi, lý thuyết học tập lý thuyết tối ưu hóa sử dụng để phân bổ tài nguồn lượng thu hoạch hiệu Mặt khác, kế hoạch phân bố nguồn lượng khai thác thích ứng dựa lý thuyết trị chơi học tập giải pháp khả thi Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 37 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Thách thức hướng phát triển tương lai Bảng 5.1 Tóm tắt thách thức nghiên cứu Thách thức Thu hoạch lượng băng thơng rộng Ngun nhân • Phạm vi sử dụng phổ rộng 5G • Nhiễu cao ô cạnh Rơ-le thu hoạch lượng RF lượng với dải tần hoạt động cao • Giao thức chung để nâng cao thông lượng giao thức thu hoạch • Sự thay đổi đáng kể lượng cho rơ-le lượng thu hoạch từ mơi • Vị trí tối ưu rơ-le dựa tối ưu hóa chung việc thu lượng giao tiếp • Năng lượng thu trực tuyến hoạc bị cúp • Các biến thể thường xuyên hai nguồn lượng thu hoạch RF môi trường Thu hoạch lượng hỗ trợ can thiệp • Máy thu • Sự tồn rơle trường Thu hoạch lượng Ngun tắc • Sự diện tín hiệu nhiễu dây ít, trung bình từ nhiều nguồn khác • Các kỹ thuật dựa tối ưu hóa ngẫu nhiên • Các kế hoạch thu hoạch lượng dựa máy học • Thiết kế thu phát cho liên lạc chung thu thập lượng • Giới hạn lượng thu hoạch mơi trường Phân bổ tài nguyên lượng thu hoạch • Năng lượng thu Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B hoạch hạn chế • Phân bổ nguồn lượng thu hoạch thích ứng 38 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Thách thức hướng phát triển tương lai • Độ trễ cao việc phân bổ lại nguồn lượng thu hoạch • Lý thuyết tối ưu hóa dựa phân bổ nguồn lượng thu hoạch • Phân bổ nguồn lượng thu hoạch dựa lý thuyết trị chơi • Học lý thuyết dựa phân bổ nguồn lượng 5.2 Hướng phát triển tương lai 5.2.1 Các thiết bị 5G đeo tối ưu hóa lượng Dung lượng pin khơng đủ yêu cầu xử lý chuyên sâu mạng đeo 5G tương lai thu hút nhà nghiên cứu đưa phương án hiệu lượng Rõ ràng giải pháp dựa thu hoạch lượng đại cải thiện tuổi thọ pin thiết bị đeo Đối với thiết bị đeo được, lượng thu hoạch theo nhiều cách khác cách sử dụng kỹ thuật thu lượng có Năng lượng cho thiết bị đeo được thu thập thơng qua tín hiệu khơng dây thông qua thể người (chuyển động thể, thân nhiệt ma sát thể) Tuy nhiên, phổ tần số cao nhiều nguồn thu lượng tiềm cho mạng thiết bị đeo 5G đòi hỏi mạng phải tối ưu hóa lượng 5.2.2 Mạng 5G hợp tác ba tầng với lượng thu hoạch khía cạnh cốt lõi Hiệu lượng hiệu quang phổ vấn đề quan trọng mạng 5G Hầu hết kiến trúc 5G có xem xét hiệu lượng phổ tần cách riêng biệt Một số nghiên cứu có xu hướng tích hợp hiệu lượng hiệu quang phổ Hơn nữa, tính di động thiết bị 5G riêng lẻ gây nhiễu xung quanh ảnh hưởng đến hiệu suất lượng hiệu quang phổ Một cách để đối phó với thách thức đưa mạng 5G hợp tác ba tầng coi việc thu hoạch lượng khía cạnh cốt lõi ba (a) hiệu lượng, (b) hiệu quang phổ (c) kịch di động xem xét chung Các kỹ thuật thu hoạch lượng có cải thiện hiệu lượng việc sử dụng hiệu quang phổ có sẵn đối phó với tốc độ phát triển theo cấp số nhân thiết bị 5G Việc xem xét kịch di động bổ sung cho công nghệ 5G tương lai cách quản lý nhiễu xung quanh Tuy nhiên, hợp Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 39 Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Thách thức hướng phát triển tương lai tác ba cấp độ đề cập địi hỏi thuật tốn kỹ thuật phải phát triển tương lai 5.2.3 Truyền lượng không dây Thông tin không dây đồng thời truyền điện (SWIPT) cho phép thông tin nguồn điện truyền đồng thời cách sử dụng tín hiệu RF Đa truy cập không trực giao (NOMA) yếu tố cho mạng 5G nhằm giải thách thức khác phục vụ nhiều người tài nguyên vô tuyến thông lượng cao Các nhà nghiên cứu nghiên cứu việc áp dụng SWIPT NOMA đưa kết đầy hứa hẹn việc tăng thông lượng mạng hiệu lượng Tuy nhiên, nhà nghiên cứu có điều tra cac ứng dụng SWIPT-NOMA cách xem xét giả định tâm thơng tin trjang thái kênh hồn hảo phần cứng hoàn hảo Tuy nhiên, thiết bị 5G mắc phải điểm khơng hồn hảo lỗi phần cứng thông tin trạng thái kênh khơng hồn hảo Tuy nhiên, vấn đề thực tế khiếm khuyết phần cứng lại kênh thơng tin trạng thái nhiều tình thời giới chưa phân tích chi tiết Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 40 Đồ án tốt nghiệp đại học Kết luận KẾT LUẬN Trong kiến trúc 5G H-CRAN dày đặc, ghánh nặng bình thường khác đặt lên lượng sử dụng điện lưới Trong luận án này, EH tích hợp hệ thống nhằm giảm tiêu thụ lượng sử dụng điện lưới Một vấn đề tối ưu hóa đánh giá xem xét liên kết người dùng, phân bổ công suất ràng buộc EH để tối đa hóa EE hệ thống theo bit/s/Hz/wat cho đường xuống H-CRAN bao gồm trạm gốc vĩ mô kết nối với lượng điện lưới GRRH trao quyền lượng thu thập Bài toán tối ưu hóa EE H-CRAN xây dựng dạng tốn lập trình phi tuyến số ngun hỗn hợp phân số giải giải thuật MADS Thuật tốn đề xuất phức tạp mang lại ε – giải pháp tối ưu số lần lặp hữu hạn so với thuật tốn xấp xỉ bên ngồi thuật tốn tìm kiếm đầy đủ Các số liệu khác hệ thống tác động EH điện lưới phân bổ điện cho người sử dụng quan sát Kết cho thấy EE cải thiện số lượng người dùng tăng lên cho thuật toán đề xuất Hơn nữa, phần lớn, người dùng liên quan đến lượng thu hoạch GRRH, giảm tải lượng sử dụng điện lưới, từ mạng giao tiếp với sử dụng lượng “xanh” Kết cho thấy mức tiêu thụ lượng lưới điện giảm khoảng nửa, phần lớn thông tin liên lạc thực GRRH Hướng phát triển tương lai cho cơng việc khía cạnh khác chất mơ hình hệ thóng Thiết bị người dùng trang bị mơ-đun EH thu lượng từ sóng RF Truyền thơng tin lượng đồng thời tích hợp Bản chất không đồng H-CRAN cho phép giao tiếp thiết bị với thiết bị (D2D), điều dẫn giảm tải nhiều liệu từ mạng tăng dung lượng hệ thống lên nhiều lần Do số lượng RRH lớn thuật toán quản lý RRH hiệu thuật toán quản lý nhiễu nghiên cứu thêm Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 41 Đồ án tốt nghiệp đại học Tài liệu tham khảo TÀI LIỆU THAM KHẢO A Rectenna for 5G energy harvesting, Vigrinia Commonwealth University A De Domenico, E C Strinati, and A Capone, “Enabling green cellularnetworks: A survey and outlook”, Computer Communications, vol 37, pp 5-24, 2014 “Overview on 5G Radio Frequency Energy Harvesting”, Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal Vol 4, No 4, 328-346 (2019) A De Domenico, E C Strinati, and A Capone, “Enabling green cellular networks: A survey and outlook”, Computer Communications, vol 37, pp 5-24, 2014 A De Domenico, E C Strinati, and A Capone, “Enabling green cellular networks: A survey and outlook”, Computer Communications, vol 37, pp 5-24, 2014 D Liu, Y Chen, K K Chai and T Zhang, “Distributed delay-energy aware user association in 3-tier HetNets with hybrid energy sources”, 2014 IEEE Globecom Workshops, Austin, TX, pp 1109-1114, 2014 D Zhai, M Sheng, X Wang and Y Li, “Leakage-aware dynamic resource allocation in hybrid energy powered cellular networks”, IEEE Transactions on Communications, vol 63, no 11, pp 4591-4603, 2015 J Yang, Q Yang, Z Shen and K S Kwak, “Suboptimal online resource allocation in hybrid energy supplied OFDMA cellular networks”, IEEE Communications Letters, vol 20, no 8, pp 1639-1642, 2016 Y Mao, J Zhang and K B Letaief, “A Lyapunov optimization approach for green cellular networks with hybrid energy supplies”, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 33, no 12, pp 2463-2477, 2015 10 N Reyhanian, B Maham, V Shah-Mansouri, W Tushar and C Yuen, “Gametheoretic approaches for energy cooperation in energy harvesting small cell networks”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 66, no 8, pp 7178- 7194, 2017 11 S Lohani, E Hossain and V K Bhargava, “Resource allocation for wireless information and energy transfer in macrocell-small cell networks”, 2016 IEEE 84th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall), Montreal, QC, pp 1-5, 2016 12 Naveed Ahmad Chughtai1, Mudassar Ali 2, (member, IEEE), Saad Qaisar, (senior member, IEEE), Muhammad Imran1, (member, IEEE), Muhammad Naeem 4, (senior member, IEEE), and Farhan Qamar2, “Energy Efficient Resource Allocation for Energy Harvesting Aided H-CRAN” (2018) Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 42 Đồ án tốt nghiệp đại học Tài liệu tham khảo 13 S Lohani, E Hossain and V K Bhargava, “Resource allocation for wireless information and energy transfer in macrocell-small cell networks”, 2016 IEEE 84th Vehicular Technology Conference (VTC-Fall), Montreal, QC, pp 1-5, 2016 14 C Audet and J E Dennis, Jr., “Mesh adaptive direct search algorithms for constrained optimization”, SIAM Journal on Optimization, pp 188- 217, 2006 Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 43 Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B 44 ... D17CQVT01-B Đồ án tốt nghiệp đại học Chương Tổng quan lý thuyết thu thập lượng CHƯƠNG II TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ THU THẬP NĂNG LƯỢNG 2.1 Truyền lượng không dây Truyền lượng không dây (WPT) truyền lượng. .. II TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VỀ THU THẬP NĂNG LƯỢNG .9 2.1 Truyền lượng không dây 2.2 Thu thập lượng 2.2.1 Kỹ thu? ??t tích hợp thu hoạch lượng 10 2.2.2 Mạng 5G “Xanh” ... D17CQVT01-B ii Đồ án tốt nghiệp đại học Lê Cao Nguyên – D17CQVT01-B iii Đồ án tốt nghiệp đại học NHẬN XÉT CỦA NGƯỜI HƯỚNG DẪN Sinh viên Lê Cao Nguyên với đồ án ? ?Thu thập lượng mạng 5G? ?? nhằm nghiên