Giải pháp triển khai năng lượng hiệu quả trong mạng không đồng nhất mật độ cao

Nghiên cứu này giải quyết về vấn đề tối ưu công suất phát trong mạng không đồng nhất mật độ cao. Trong mạng lưới truyền thông, các phương pháp phân bổ công suất phát hiệu quả, nhằm giảm công suất phát tổng cộng, nhưng vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ của thiết bị người dùng là một thách thức lớn.

Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Giải pháp triển khai lượng hiệu mạng không đồng mật độ cao Nguyễn Doãn Hiếu* † , Đào Lê Thu Thảo † , Trần Mạnh Hoàng † † Viện Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Email: {hieu.nd172526}@sis.hust.edu.vn; {thao.daolethu, hoang.tranmanh}@hust.edu.vn Tóm tắt nội dung—Nghiên cứu giải vấn đề tối ưu công suất phát mạng không đồng mật độ cao Trong mạng lưới truyền thông, phương pháp phân bổ công suất phát hiệu quả, nhằm giảm công suất phát tổng cộng, đảm bảo chất lượng dịch vụ thiết bị người dùng thách thức lớn.Nhóm tác giả trình bày số tốn tối ưu công suất tiêu thụ liên kết trạm lõi, với mục tiêu tối đa hiệu suất lượng mạng đảm bảo trải nghiệm người dùng Để giải vấn đề tối ưu không lồi này, nhóm tác giả trước hết đề xuất số thuật tốn lặp, tìm điểm hội tụ phương pháp “descent”, phương pháp “Lagrange” Sau đó, nhóm tác giả đánh giá điểm hội tụ phương pháp xem xét độ phức tạp thuật toán đưa vào ứng dụng Cuối cùng, kết mô giá trị hội tụ so sánh hiệu suất với công nghệ sử dụng để xác nhận tính hiệu thuật tốn đề xuất Từ khóa—Tối ưu lưu lượng, Kiểm soát điện năng, Quản lý nhiễu, Tiết kiệm lượng, Mạng không đồng I GIỚI THIỆU Hệ thống thông tin di động không dây 5G dự báo lưu lượng truy cập số lượng thiết bị di động tăng cực mạnh Mạng không đồng (HetNets) xem giải pháp tốt đáp ứng nhu cầu người dùng cách sử dụng nhiều lớp mạng gồm macro/pico/femtocell để phủ sóng tốt nâng cao hiệu suất phổ (SE) hiệu suất lượng (EE) [1] Nhu cầu sử dụng dịch vụ truyền thơng ngày lớn, đo để đáp ứng nhu cầu này, hệ thống mạng phải triển khai số lượng lớn cell cỡ nhỏ (small cells) mạng di động thơng thường gây tình trạng mạng không đồng – mật độ cao (Ultra-dense heterogeneous networks HetNets) [2] Bằng cách thêm loại trạm phát công suất thấp (Base Station - BS) khác nhau, ví dụ: pico, femto trạm chuyển tiếp, HetNets mang lại hiệu suất tăng đáng kể, chẳng hạn hiệu suất quang phổ, hiệu suất công suất phạm vi phủ sóng đầy đủ [3] Để cải thiện hiệu suất mạng, người dùng di động (User Equipment - UE) thường kết nối với BS tế bào nhỏ, chí BS cỡ lớn cung cấp tín hiệu di động mạnh nhất, tức giảm tải cân tả [4] Một sơ đồ tối ưu kênh truyền, phù hợp giúp giảm tải cell cỡ lớn (macro cell), giảm công suất phát trung bình cải thiện tốc độ liệu dài hạn UE khoảng cách UE BS nhỏ [5] Tuy nhiên, vấn đề HetNets mật độ cao quản lý nhiễu, điều làm giảm hiệu việc triển ISBN 978-604-80-5958-3 khai lượng Do đó, cần phải xem xét việc điều khiển công suất mơ hình quản lý nhiễu (Traffic offloading and interference management - TOIM) để có lợi ích cao Trong [6], tác giả trình bày phân tích độ phức tạp hiệu thuật toán nghiên cứu tốn cơng tối thiểu mơ hình quản lý nhiễu Các tác giả [7] xem xét hai loại mục tiêu, mục tiêu thứ tỷ lệ hiệu dụng tổng mạng mục tiêu thứ hai tỷ lệ hiệu dụng tối thiểu, đồng thời phát triển hai thuật toán tương ứng cách sử dụng phương pháp xấp xỉ lồi liên tiếp suy giảm xen kẽ (Successive convex approximation) Tuy nhiên, lưu lượng liệu ngày phát triển, gây gia tăng đáng kể mức tiêu thụ lượng, đặc biệt HetNets siêu dày đặc, nơi số lượng lớn cell cỡ nhỏ triển khai để phục vụ số lượng lớn UE Điều ln thúc đẩy nhóm tác giả làm việc theo hướng nâng cao hiệu sử dụng lượng mạng Trong [8], tác giả giới thiệu phương pháp liên kết thiết bị người dùng, có nhận biết thơng tin ngoại cảnh, lập trình để nâng cao hiệu suất lượng cho HetNets Phương pháp đề xuất hoạt động theo phương thức khai thác khả nhận thức phần tử mạng, tức HetNets có nhận thức; nhiên, báo không xem xét vấn đề nhiễu công suất tiêu thụ liên kết trạm lõi - liên kết backhaul Các tác giả [9] nghiên cứu sơ đồ mô hình quản lý nhiễu tiết kiệm lượng tuyến lên HetNest, nơi UE kết nối với macro BS chế độ trực tiếp chế độ chuyển tiếp Dựa quan sát trên, tác giả xem xét vấn đề chung nâng cao hiệu suất lượng tuyến xuống HetNets mật độ cao, cơng suất tiêu thụ mạng truy cập liên kết trạm lõi xem xét mục tiêu nâng cao hiệu suất lượng Giải pháp tối ưu cho vấn đề giải cách sử dụng trình Dinkelbach’s số phương pháp tối ưu cho toán tối ưu lồi Cuối cùng, tác giả lựa chọn phương pháp suy giảm luân phiên sau cân nhắc hiệu suất công suất mạng độ phức tạp, chi phí hệ thống vận hành Kết mơ số cung cấp để đánh giá hiệu suất thuật toán đề xuất so với phương thức quản lý mạng có Cấu trúc báo gồm phần: phần II, nhóm tác giả mơ tả tốn truyền tin tuyến xuống mạng HetNets Trong phần III, tác giả đề xuất số thuật toán giải vấn đề đặt Cuối cùng, kết thu thập đánh giá phần IV 247 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) II MÔ thường tỷ lệ với tổng liệu mang liên kết Pbh = k∈K (ξk /yk ) n∈N xnk rnk , ξk tính mức tiêu thụ lượng động đơn vị liệu [11] Nghiên cứu nhắm tới việc tìm liên kết người dùng tối ưu phân bổ công suất để nâng cao hiệu suất lượng mạng, tính tỉ lệ EE = R/P Vấn đề tối ưu hóa lập cơng thức toán học   xnk rnk /yk k∈K n∈N  max EE = x,p p + Pc + (ξk /yk ) xnk rnk k k k∈K HÌNH HỆ THỐNG VÀ ĐẶT VẤN ĐỀ Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả xem xét mơ hình hệ thống mạng khơng đồng Hình Trong mạng truyền thơng không đồng HetNet tầng gồm cell cỡ lớn K − cell cỡ nhỏ Để đạt hiệu suất tái sử dụng phổ cao, cell cỡ nhỏ kích hoạt để tái sử dụng toàn phổ cell vi bào Ký hiệu K = {1, , K} tập hợp trạm phát số trạm phát cell cỡ lớn (Macrocell base station -MBS) 1, kí hiệu N = {1, , N } tập hợp thiết bị người dùng Tỉ số tín hiệu tạp âm n∈N k∈K (1) xnk = 1, ∀n ∈ N s.t (C1) : k∈K xnk ≥ 1, ∀k ∈ K (C2) : yk = n∈N (C3) : xnk = {0, 1} , ∀n ∈ N , ∀k ∈ K (C4) : ≤ pk ≤ pmax , ∀k ∈ K k Ràng buộc (C1) thể UE phép kết nối với nhiều BS Ràng buộc (C2) cho BS phục vụ UE Trong ràng buộc (C3), biến kết hợp xnk Cuối cùng, ràng buộc (C4) giới hạn BS Gọi tập hợp nghiệm khả thứ k công suất phát tối đa pmax k thi F Quan sát ta có, (1) tốn phân số phi tuyến tính hỗn hợp số nguyên; đó, thực khó giải hàm đa thức thời gian Bởi vậy, tác giả đề xuất sử dụng quy trình Dinkelbach’s khung tối ưu hóa xen kẽ Đặc biệt, nhóm tác giả chuyển đổi toán (1) thành dạng trừ, tách thành chuỗi tốn điều khiển cơng suất cho liên kết người dùng cố định toán liên kết người dùng cho phân bổ công suất cố định Hình Mơ hình mạng khơng đồng nhiễu (SINR) UE thứ n, kết nối tới BS thứ k, gnk pk γnk (p) = n0 + j=k,j∈K gnj pj Trong tỉ lệ tín hiệu người dùng thứ n thu rnk (p) = log(1 + γnk (p)) Với pk công suất truyền tín hiệu BS thứ k, gnk tăng ích kênh truyền BS k UE n, n0 công suất nhiễu UE thứ n Kí hiệu xnk biến kết hợp UE thứ n, cụ thể, xnk = thể UE thứ n kết nội với BS thứ k, xnk = ngược lại Tổng số lượng UE kết nối với BS thứ k yk = n∈N xnk Tiếp theo, tỉ lệ tín hiệu hiệu dụng UE thứ n định nghĩa Rnk (p, xk ) = rnk (p)/yk [5], xk = [x1k , , xN k ]T x = [x1 ; ; xK ] Khái niệm tỷ lệ tín hiệu hiệu dụng đạt UE tương tự tỷ lệ có ích tỉ lệ có ích hiệu dụng khn khổ kiểm sốt tắc nghẽn xuyên lớp [10] Dựa tỷ lệ hiệu dụng UE, tổng tỷ lệ hiệu dụng mạng R(x, p) = k∈K n∈N III ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN Xác định q ∗ hiệu suất lượng lớn đạt với nghiệm tối ưu(p∗ , x∗ )„ tức q ∗ = R(p∗ , x∗ )/P (p∗ , x∗ ) Định lý sau xác định điều kiện để đạt lời giải tối ưu cho tốn (1) Định lí Kết tối ưu (p∗ , x∗ ) đạt hiệu suất lượng tối ưu q ∗ xnk Rnk (p, xk ), max [R(p, x) − q ∗ P (p, x)] = R(p∗ , x∗ ) − q ∗ P (p∗ , x∗ ) xnk thể tỉ lệ hữu ích người dùng thứ n thu người dùng thứ n kết hợp với BS thứ k Tổng công suất tiêu hao tổng công suất mạng kết nối liên kết trạm lõi [8], với p,x∈F = ∗ Do đó, biết trước q , tìm lời giải tối ưu cho toán (1) cách giải tương đương toán sau: P = Pan + Pbh , max [R(p, x) − q ∗ P (p, x)] Pan cơng suất kết nối anten, biểu diễn sau: Pan = k∈K k pk p,x∈F Tuy nhiên, giá trị tối ưu (p∗ thường khơng xác định trước Do đó,tác giải đề xuất thuật tốn, giải vấn đề (2) với (p cho trước giá trị (p thay đổi sau lần lặp lại Bây giờ, toán (2) viết lại sau: − qξk max xnk rnk − q (3) k pk p,x∈F yk + Pc , Pbh công suất liên kết trạm lõi k nghịch đảo hiệu suất tiêu hao khuếch đại công suất BS thứ k Pc công suất tiêu thụ cố định Công suất tiêu thụ liên kết trạm lõi - liên kết backhaul - k∈K n∈N ISBN 978-604-80-5958-3 (2) 248 k∈K Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) A Kết hợp người dùng cố định phân bổ cơng suất B Kiểm sốt cơng suất cố định liên kết người dùng Đối với phân bổ công suất cho p, giải vấn đề (3) (w.r.t.) vectơ kết hợp x Trong trường hợp này, toán (3) tương đương với: max x k∈K n∈N Đối với liên kết người dùng cố định, vấn đề kiểm soát nguồn max p − qξk xnk rnk yk (4) (1 − qξk ) xnk tnk (5) k∈K n∈N s.t (C1), (C2), (C3), rnk ≥ yk tnk , ∀n ∈ N , ∀k ∈ K Định lý sau cho phép đúc kết lại toán (5) cách tương đương tốn có khả giải trừ max ρ Định lí Coi (x∗ , t∗ ) nghiệm tối ưu toán (5), tồn λ = [λ1 ; ; λK ], λk = [λ1k , , λN k ]T , cho x∗ nghiệm tối ưu cho toán sau, tức thỏa mãn điều kiện tối ưu KKT nó, với λ = λ∗ and t = t∗ xnk (1 − qξk ) tnk − max x k∈K n∈N λik tik ke ρk (10) k∈K r˜nk (eρ ) = αnk log(γnk (eρ )) + βnk Bây giờ, (10) toán tối ưu hóa lồi; đó, sử dụng giải lồi có sẵn để giải [14] Các tác giả đề xuất sử dụng phương pháp "descent" - phương pháp lấy gốc xen kẽ - để giải toán trừ (3) Cụ thể, phương pháp rút gốc luân phiên phân tách vấn đề (3) thành hai vấn đề riêng biệt: liên kết người dùng kiểm soát quyền lực, đồng thời giải vấn đề cách cô lập khoảng thời gian Quá trình lặp lại hội tụ tóm tắt Thuật tốn Trong phần tiếp theo, tác giả cung cấp phân tích độ hội tụ độ phức tạp thuật tốn đề xuất Ngồi ra, phương pháp học máy (Machine learning) dùng để tối ưu hàm mục tiêu tác giả cân nhắc, tính tốn phương pháp Neural Network, phương pháp hồi quy tuyến tính (Linear Regression) Tuy nhiên, sau triển khai số thử nghiệm, mô mạng truyển thông ảo, tác giả nhận vấn đề áp dụng thuật toán học máy thiết bị người dùng trạm phát tiêu tốn lượng lớn điện Đặc biệt, mơi trường thực tế, việc tính tốn, tìm giải pháp tối ưu cho việc phân bổ người dùng phức tạp khó khăn thiết bị di động di chuyển với tốc độ cao, phạm vi lớn Vì thế, nhóm tác giả cho phương pháp học máy chưa phù hợp với yêu cầu nghiên cứu Cuối cùng, tác giả định lựa chọn phương pháp "descent" để tối ưu tốn giảm thiểu cơng suất mạng HetNets Thuật tốn đề xuất dạng lập trình Thuật toán 1: (6) i∈N Nghiệm tối ưu x∗ thỏa mãn hệ phương trình sau cho λ = λ∗ and t = t∗ (7) (8) Ngược lại, x∗ nghiệm tối ưu toán (6) thỏa mãn hệ phương trình (7) (8) với λ = λ∗ t = t∗ , (x∗ , t∗ ) nghiệm tối ưu toán (5) với λ = λ∗ biến kép liên quan đến ràng buộc cuối Chứng minh Định lý chứng minh thêm phần Phụ lục Quan sát thấy vấn đề (6) tối đa hóa cách kết nối UE với BS, cung cấp tiện ích cao cho UE, tức là., k ∗ = maxk∈K (1 − qξk ) tnk − i∈N λik tik , ∀n ∈ N Tuy nhiên, BS yêu cầu phục vụ UE Do đó, dựa Định lý 2, tác giả đề xuất thuật toán heuristic cho toán liên kết người dùng đầu tiên, người dùng UE tính tốn tiện ích (1 − qξk ) tnk − i∈N λik tik , ∀k ∈ K phổ biến đến tập BS Sau đó, BS chọn số N UEs có tiện ích cao Cuối cùng, UE khơng liên kết kết nối với BS mà có tiện ích cao Quy trình lặp lại hội tụ, t λ cập nhật thông qua phương pháp giống Newton C Phân tích hội tụ độ phức tạp kết thu Ở lần lặp lại thuật toán đề xuất, tác giả giải vấn đề liên kết người dùng ISBN 978-604-80-5958-3 k∈K n∈N − qξk xnk r˜nk (eρ ) − q yk s.t ρk ≤ log(pmax ), ∀k ∈ K, k s.t (C1), (C2), (C3) λnk = (1 − qξk ) xnk /yk tnk = rnk /yk (9) Vì (9) tốn NP-Hard [12]; đó, thuật tốn với thời gian đa thức để tìm giải pháp tối ưu khơng thể thực giải pháp tối ưu toàn cục phải tìm cách sử dụng phương pháp tối ưu hóa tồn cục Trong phần tiếp theo, toán (9) xấp xỉ thành chuỗi chương trình lồi cách sử dụng phương pháp SCALE đề xuất [13] Cụ thể, α log(z) + β ≤ log(1 + z), hội tụ z = z˜ hệ số gần α = z˜/(1 + z˜) β = log(1 + z˜) − z˜(1 + z˜)−1 log(˜ z ) Sử dụng biến biến phụ ρ cho ρk = log(pk ) áp dụng phương pháp SCALE, tốn (9) viết lại sau: Để giải toán (4), đưa biến phụ tnk rnk ≥ n∈N xnk tnk Bài tốn (4) viết lại tương đương như: x k pk k∈K s.t ≤ pk ≤ pmax , ∀k ∈ K k s.t (C1), (C2), (C3) max k∈K n∈N − qξk xnk rnk − q yk 249 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2021) Algorithm Thuật tốn đề xuất cho tốn tối ưu cơng suất mạng không đống 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 11: 12: 13: Bảng I SO SÁNH Set ε > 0, t = 0, FLAG = 0, q (t) = repeat Giải vấn đề liên kết người dùng để phân bổ công suất cố định để thu x(t) Giải điều khiển công suất cho giả định người dùng cố định để có p(t) if R(p(t) , x(t) ) − q (t) P (p(t) , x(t) ) ≤ ε then Giá trị tối ưu p∗ = p(t) p∗ = p(t) Hiệu công suất tối ưu q ∗ = q (t) Gán FLAG = else Tăng t = t + Gán q (t) = R(p(t−1) , x(t−1) )/P (p(t−1) , x(t−1) ) end if until FLAG = Mức điện tiêu thụ (W/Mbps) 10 12 14 16 18 20 HIỆU SUẤT CƠNG SUẤT CỦA MỘT SỐ MƠ HÌNH HIỆN CÓ UAPCEE (Mbps/ Joule) JUAPCMSER (Mbps/Joule) UAPCEEwB (Mbps /Joule) RE (Mbps/Joule) 0.116 0.0941 0.0789 0.0679 0.0599 0.0536 0.0484 0.1114 0.0911 0.0771 0.0668 0.0589 0.0527 0.0477 0.1111 0.0909 0.0769 0.0667 0.0588 0.0526 0.0476 0.113 0.0921 0.0778 0.0673 0.0593 0.0531 0.0486 cell cỡ lớn cấu trúc liên kết mạng cố định thời gian mô Các tác giả giả định khoảng cách tối thiểu MBS UE 35m, BS nhỏ UE 10 m, hai UE 3m Công suất phát lớn MBS BS nhỏ 46dBm 30dBm, công suất tiêu thụ tĩnh MBS BS nhỏ 10W 0.1W, nghịch đảo hiệu suất tiêu MBS BS nhỏ 2, thông số công suất tiêu thụ ξk W/Mbps cho tất liên kết trạm lõi Băng thông hệ thống 10 MHz công suất tiếng ồn n0 −104 dBm Mơ hình suy hao đường dẫn cho MBS gnk = 128.1 + 37.6 log10 (dnk ) cho BS nhỏ gnk = 140.7 + 36.7 log10 (dnk ), dnk khoảng cách Cuối tác giả giả định mức tăng công suất kênh bao gồm suy hao đường dẫn mờ dần bóng mờ, có độ lệch chuẩn dB vấn đề điều khiển cơng suất Do đó, để chứng minh hội tụ thuật toán đề xuất, cần phải chứng minh hội tụ hai tốn bên Nhóm tác giả trình bày hai định lý Định lý Định lý Ngoài ra, giá trị tối ưu p(∗) thu thuật toán Dinkelbach’s với đảm bảo hội tụ [15] Do đó, nhóm tác giả kết luận thuật toán đề xuất nghiên cứu hội tụ Định lí Đối với q (t) p(t) , cố định, thủ tục giải toán liên kết người dùng đảm bảo hội tụ [16] Định lí Với phép xấp xỉ logarit, q (t) x(t+1) cố định, lời giải cho toán xấp xỉ (10) đơn điệu cải thiện hàm mục tiêu Ngoài ra, lời giải cho (10) hội tụ điểm, thỏa mãn điều kiện tối ưu KKT toán (9), chứng minh báo [17] Giả sử sử dụng phương pháp đối ngẫu để giải vấn đề kiểm sốt cơng suất (9) Gọi T2 số lần lặp cần thiết để cập nhật hệ số xấp xỉ α β Đòng thời, L số lần lặp để giải tốn (10) miền đối ngẫu Khi đó, độ phức tạp tính tốn bước để giải vấn đề điều khiển công suất O (T2 LK) Độ phức tạp cần thiết để giải toán liên kết người dùng (4) O ((m + 1)T1 N (N − K)), T1 số lần lặp cần thiết để giải toán (6), N − K = N = K, tức là, số lượng BS không nhỏ số lượng UE, m số nhỏ sử dụng để cập nhật t λ Gọi T3 số lần lặp cần thiết để cập nhật q, bước 11 Thuật toán Khi đó, giá trị lớn O ((m + 1)T1 N (N − K)T3 ) O (T2 LKT3 ) độ phức tạp tính tốn thuật tốn đề xuất IV KẾT QUẢ Hình Sự hội tụ thuật toán UAPCEE Đầu tiên, tác giả hội tụ thuật toán đề xuất (User Association and Power Control for Energy Efficiency UAPCEE) Theo quan sát từ Hình 2, thuật tốn đề xuất hội tụ với mười lần lặp lại, giải pháp tối ưu Hiệu suất sử dụng mạng gia tăng đáng kể, đem lại kết tối ưu Tiếp theo, nhóm tác giả so sánh mơ hình quản lý nhiễu TOIM khác hiệu suất công suất với thông số tiêu thụ điện đơn vị liệu Bảng I Các mơ hình so sánh bao gồm: (1) Mở rộng phạm vi (Range Expansion - RE); (2) Người dùng kết hợp với BS có độ lợi kênh lớn nhất; (3) Khơng tính đến cơng suất tiêu thụ liên kết backhaul (UAPCEEw) (4) Không xem xét công suất tiêu thụ liên kết backhaul (JUAPCMSER) MÔ PHỎNG Xem xét mạng không dây hỗn hợp hai tầng, có trạm phát sóng nhà - "femtocell" triển khai ngẫu nhiên vùng bao phủ cell cỡ lớn 500(m) × 500(m) trung tâm MBS Nhóm tác giả giả định 240 thiết bị di động phân phối ngẫu nhiên vùng phủ ISBN 978-604-80-5958-3 250 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2021) Hệ phương trình tương đương với λ∗nk = (1 − qξk ) x∗nk /yk∗ t∗nk = rnk /yk∗ Ngoài ra, λ = λ∗ t = t∗ , toán sau Hình cho thấy hiệu suất lượng mức chênh lệch hiệu suất thuật toán giảm tham số động tăng lên Điều hợp lý tiêu thụ điện liên kết backhaul trở nên chiếm ưu so với tiêu thụ điện mạng truy nhập Ngoài ra, thuật toán đề xuất vượt trội so với khn khổ so sánh cơng suất tiêu thụ liên kết hỗ trợ tính đến hàm mục tiêu hiệu lượng (1 − qξk ) xnk tnk + max k∈K n∈N s.t (C1), (C2), (C3) đơn giản hóa thành vấn đề (6) and tất chúng có tập hợp điều kiện tối ưu KKT Điều hoàn thành chứng câu lệnh Định lý Khẳng định thứ hai chứng minh tương tự Phần chứng minh kết thúc TÀI LIỆU KẾT Tối ưu công suất tiêu thụ điện mạng không đồng vấn đề quan trọng mạng truyền thông, viễn thông ngày Việc giảm thiểu tối đa công suất cần thiết thiết bị phát thiết bị sử dụng mạng mang lại nhiều kết quả, đổi tương lai đặc biệt hữu ích mạng IoT, mạng viễn thông nội đô Trong nghiên cứu, nhóm tác giả triển khai mơ hình liên kết người dùng điều khiển công suất để tối ưu lượng không dây không đồng mật độ cao Vì vấn đề ban đầu khó giải quyết, nhóm tác giả đề xuất thuật toán lặp với đảm bảo hội tụ Từ kết mơ cung cấp, nhóm tác giả đưa điểm tiến thuật toán đề xuất so với phương pháp có Như nói trên, cơng trình thiết kế cho mạng đơn ăng ten, việc mở rộng cho mạng nhiều ăng ten cần thiết Ngồi ra, cơng việc tương lai nên tính đến vấn đề liên quan đến hành vi không lý tưởng PHỤ LỤC Gọi λ vectơ đối ngẫu liên kết với ràng buộc cuối (5), hàm Lagrangian định nghĩa (1 − qξk ) xnk tnk L(x, t, λ) = k∈K n∈N λnk (rnk − yk tnk ) + k∈K n∈N Vì λ vectơ đối ngẫu (x∗ , t∗ ) nghiệm tối ưu cho toán (6), phương trình sau tương đương với: ∂L/∂tnk = (1 − qξk ) x∗nk − λ∗nk yk∗ = 0, λ∗nk (rnk − yk∗ t∗nk ) = ISBN 978-604-80-5958-3 THAM KHẢO [1] K M S Huq, S Mumtaz, J Bachmatiuk, J Rodriguez, X Wang, and R L Aguiar, “Green HetNet CoMP: Energy Efficiency Analysis and Optimization,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 64, no 10, pp 4670–4683, 2015 [2] M Kamel, W Hamouda, and A Youssef, “Ultra-Dense Networks: A Survey,” IEEE Communications Surveys Tutorials, vol 18, no 4, pp 2522–2545, 2016 [3] T H Nguyen, W.-S Jung, L T Tu, T V Chien, D Yoo, and S Ro, “Performance Analysis and Optimization of the Coverage Probability in Dual Hop LoRa Networks With Different Fading Channels,” IEEE Access, vol 8, pp 107 087–107 102, 2020 [4] T H Nguyen, T V Chien, H Q Ngo, X N Tran, and E Bjăornson, Pilot Assignment for Joint Uplink-Downlink Spectral Efficiency Enhancement in Massive MIMO Systems with Spatial Correlation,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 70, no 8, pp 8292–8297, 2021 [5] H H M Tam, H D Tuan, D T Ngo, T Q Duong, and H V Poor, “Joint Load Balancing and Interference Management for SmallCell Heterogeneous Networks With Limited Backhaul Capacity,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 16, no 2, pp 872–884, 2017 [6] R Sun, M Hong, and Z.-Q Luo, “Joint Downlink Base Station Association and Power Control for Max-Min Fairness: Computation and Complexity,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 33, no 6, pp 1040–1054, 2015 [7] S Park, A Q Truong, and T H Nguyen, “Power Control for Sum Spectral Efficiency Optimization in MIMO-NOMA Systems With Linear Beamforming,” IEEE Access, vol 7, pp 10 593–10 605, 2019 [8] A Mesodiakaki, F Adelantado, L Alonso, and C Verikoukis, “Energyefficient User Association in Cognitive Heterogeneous Networks,” IEEE Communications Magazine, vol 52, no 7, pp 22–29, 2014 [9] M Wang, H Gao, and T Lv, “Energy-efficient User Association and Power Control in The Heterogeneous Network,” IEEE Access, vol 5, pp 5059–5068, 2017 [10] Q.-V Pham, H.-L To, and W.-J Hwang, “A Multi-timescale Cross-layer Approach for Wireless Ad hoc Networks,” Computer Networks, vol 91, pp 471–482, 2015 [11] C Isheden and G P Fettweis, “Energy-efficient Multi-carrier Link Adaptation with Sum Rate-dependent Circuit Power,” in 2010 IEEE Global Telecommunications Conference GLOBECOM 2010 IEEE, 2010, pp 1–6 [12] Z.-Q Luo and S Zhang, “Dynamic Spectrum Management: Complexity and Duality,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol 2, no 1, pp 57–73, 2008 [13] J Papandriopoulos and J S Evans, “SCALE: A Low-Complexity Distributed Protocol for Spectrum Balancing in Multiuser DSL Networks,” IEEE Transactions on Information Theory, vol 55, no 8, pp 3711– 3724, 2009 [14] S Boyd and L Vandenberghe, Convex functions Cambridge University Press, 2004, p 67–126 [15] W Dinkelbach, “On Nonlinear Fractional Programming,” Management Science, vol 13, no 7, pp 492–498, 1967 [16] S He, Y Huang, H Wang, S Jin, and L Yang, “Leakage-Aware EnergyEfficient Beamforming for Heterogeneous Multicell Multiuser Systems,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol 32, no 6, pp 1268–1281, 2014 Hình Tương quan hiệu suất lượng mơ hình V TỔNG λnk (rnk − yk tnk ) k∈K n∈N 251 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) [17] Q.-V Pham and W.-J Hwang, “Fairness-aware Spectral and Energy Efficiency in Spectrum-sharing Wireless Networks,” IEEE transactions on vehicular technology, vol 66, no 11, pp 10 207–10 219, 2017 ISBN 978-604-80-5958-3 252 ... biệt hữu ích mạng IoT, mạng viễn thơng nội Trong nghiên cứu, nhóm tác giả triển khai mơ hình liên kết người dùng điều khiển công suất để tối ưu lượng khơng dây khơng đồng mật độ cao Vì vấn đề... tìm giải pháp tối ưu thực giải pháp tối ưu tồn cục phải tìm cách sử dụng phương pháp tối ưu hóa tồn cục Trong phần tiếp theo, tốn (9) xấp xỉ thành chuỗi chương trình lồi cách sử dụng phương pháp. .. VÀ ĐẶT VẤN ĐỀ Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả xem xét mơ hình hệ thống mạng khơng đồng Hình Trong mạng truyền thơng khơng đồng HetNet tầng gồm cell cỡ lớn K − cell cỡ nhỏ Để đạt hiệu suất tái