Nghiên cứu phân bố tài nguyên và nâng cao hiệu suất trong mạng di động 5g

VŨ XUÂN SƠN BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI KỸ THUẬT VIỄN THÔNG LUẬN VĂN THẠC SỸ CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG NGHIÊN CỨU PHÂN BỐ TÀI NGUYÊN VÀ NÂNG CAO HIỆU SUẤT TRONG MẠNG DI ĐỘNG 5G VŨ XUÂN SƠN 2018 - 2020 HÀ NỘI - 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SỸ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU PHÂN BỐ TÀI NGUYÊN VÀ NÂNG CAO HIỆU SUẤT TRONG MẠNG DI ĐỘNG 5G VŨ XUÂN SƠN CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 852.0208 NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS NGUYỄN HOÀI GIANG Hà Nội, tháng năm 2022 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực chưa sử dụng để bảo vệ học vị Mọi giúp đỡ cho việc thực luận văn cảm ơn thơng tin trích dẫn luận văn rõ nguồn gốc rõ ràng phép công bố Hà Nội, ngày 30 tháng năm 2022 Học viên thực Vũ Xuân Sơn LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn này, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến: Ban giám hiệu trường Đại học Mở Hà Nội tạo điều kiện sở vật chất với hệ thống thư viện đại, đa dạng loại sách, tài liệu thuận lợi cho việc tìm kiếm, nghiên cứu thơng tin Xin cảm ơn Thầy TS Nguyễn Hoài Giang ThS Nguyễn Văn Sơn giảng dạy tận tình, chi tiết để em có đủ kiến thức vận dụng chúng vào luận văn Do chưa có nhiều kinh nghiệm làm để tài hạn chế kiến thức, luận văn chắn khơng tránh khỏi thiếu sót Rất mong nhận nhận xét, ý kiến đóng góp, phê bình từ phía Thầy để luận văn hồn thiện Lời cuối cùng, em xin kính chúc thầy nhiều sức khỏe, thành công hạnh phúc! MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .3 LỜI CẢM ƠN .4 MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH ẢNH DANH MỤC BẢNG DANH MỤC SƠ ĐỒ DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC KÝ HIỆU TOÁN HỌC PHẦN MỞ ĐẦU .13 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MẠNG DI ĐỘNG THẾ HỆ THỨ (5G) 16 1.1 Khái niệm .16 1.2 Ứng dụng 5G 16 1.2.1 Trường hợp ứng dụng tính ổn định độ trễ thấp 17 1.2.2 Trường hợp ứng dụng tính mở rộng số lượng thiết bị kết nối lớn .19 1.2.3 Trường hợp ứng dụng đặc điểm tốc độ băng thông cao 20 1.2.4 Tương lai công nghệ 5G 20 1.3 Đặc điểm mạng 5G 25 1.3.1 Kiến trúc mạng 5G 25 1.3.2 Tiêu chuẩn mạng 5G 26 1.3.3 So sánh với công nghệ hệ trước 27 1.3.4 Nền tảng công nghệ 5G 29 1.4 Kết luận chương .30 CHƯƠNG 2: NÂNG CAO HIỆU NĂNG PHÂN PHỐI CỦA MẠNG KHÔNG DÂY VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN MẠNG 31 2.1 Nâng cao hiệu phân phối mạng không dây 31 2.1.1 Công nghệ đa truy nhập NOMA .31 2.1.2 Công nghệ truyền dẫn nhiều Antenna MIMO 32 2.2 Đề xuất giải pháp phân bổ tài nguyên mạng 33 2.2.1 Các vấn đề phân bố tài ngun sóng vơ tuyến hệ thống đa tầng 33 2.2.2 Mơ hình Centralized optimal 34 2.2.3 Mơ hình Stable matching 40 2.2.4 Mơ hình Message passing .42 2.2.5 Mơ hình Auction .49 2.3 Kết luận chương .54 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH TÍNH HIỆU QUẢ CỦA CÁC GIẢI PHÁP PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN MẠNG .55 3.1 Mơ hình Stable matching .56 3.1.1 Phát triển thuật toán 56 3.1.2 Tính ổn định 60 3.1.3 Tính tối ưu .62 3.1.4 Độ phức tạp .62 3.2 Mơ hình Message passing 63 3.2.1 Phát triển thuật toán 63 3.2.2 Hội tụ tối ưu .67 3.2.3 Độ phức tạp .69 3.3 Mơ hình Auction 69 3.3.1 Phát triển thuật toán 69 3.3.2 Tính hội tụ tính phức tạp 74 3.3.3 Sự tối ưu 75 3.4 So sánh tổng thể lược đồ phân bổ nguồn lực 76 3.5 Kết luận chương .78 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO 80 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Những ứng dụng 5G vào Việt Nam 21 Hình 1.2 Băng tần 5G vệ tinh 23 Hình 1.3 Các mốc thời gian công nghệ hệ trước 24 Hình 1.4 Kiến trúc mạng 5G 25 Hình 1.5 Mơ hình kết nối 5G 26 Hình 1.6 So sánh tốc độ mạng 3G, 4G 5G 27 Hình 1.7 Các cơng nghệ lõi 5G 29 Hình 2.1 Sơ đồ mơ hình mạng khơng đồng Các cặp D2D, SBS SUE tập hợp tài nguyên vô tuyến .35 DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Các hệ thống tiêu chuẩn 5G 27 Bảng 3.1 So sánh phương pháp phân bổ tài nguyên khác 76 DANH MỤC SƠ ĐỒ Sơ đồ 3.1 Lưu đồ thuật toán tạo tập so khớp Stable Matching phân bổ tài nguyên viễn thông 57 Sơ đồ 3.2 Lưu đồ thuật toán sử dụng hàm tạo danh sách so khớp phân bổ tài nguyên viễn thông .58 Sơ đồ 3.3 Lưu đồ cập nhật danh sách phân bổ duyệt qua liên kết transmitter, RB công suất 64 Sơ đồ 3.4 Lưu đồ chạy MP phân bổ tài nguyên .65 Sơ đồ 3.5 Lưu đồ hàm thuật toán đấu giá máy phát 70 Sơ đồ 3.6 Lưu đồ Auction phân bổ tài nguyên 71 Sơ đồ 3.1 Lưu đồ thuật toán tạo tập so khớp Stable Matching phân bổ tài nguyên viễn thông 57 Sơ đồ 3.2 Lưu đồ thuật toán sử dụng hàm tạo danh sách so khớp phân bổ tài nguyên viễn thông .58 Sơ đồ 3.3 Lưu đồ cập nhật danh sách phân bổ duyệt qua liên kết transmitter, RB công suất 64 Sơ đồ 3.4 Lưu đồ chạy MP phân bổ tài nguyên .65 Sơ đồ 3.5 Lưu đồ hàm thuật toán đấu giá máy phát 70 Sơ đồ 3.6 Lưu đồ Auction phân bổ tài nguyên 71 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt AR Bộ TTTT CSI D2D DUE eMBB FWA HSPA IEEE IMT-2020 IoT ITS LTE LTE-M M2M Massive MIMO MBS mMTC MP MUE Từ đầy đủ Augmented Reality Bộ Thông tin truyền thông Channel State Information Device to Device Device to Device User Equipment enhanced Mobile Broadband Fixed Wireless Access High Speed Packet Access Institute of Electrical and Electronics Engineers International Mobile Telecommunications-2020 Internet of Things Intelligent Transport System Long Term Evolution Long Term Evolution Machine Type Communication Machine to Machine Massive Multiple-Input Multiple-Output Macro Base Station massive Machine Type Communications Message Passing Macro User Equipment NB-IoT NOMA OFDMA P2P QoS R&D RAN RB SBS SINR SUE UE uRLLC V2V V2X VR WCSM WiMAX WRC Narrow Band - Internet of Things Non-Orthogonal Multiple Access Orthogonal frequency-division multiple access Peer to Peer Quantity of Service Research and Development Radio Access Network Resource Block Small Cell Base Station Signal-to-Interference-plus-noise Ratio Small Cell User Equipment User Equipment Ultra-reliable and low-latency communications Vehicle to Vehicle Vehicle to X Virtual Reality World Combination Service Mode Worldwide Interoperability for Microwave Access World Radio Conference DANH MỤC KÝ HIỆU TỐN HỌC Kí hiệu 𝑏(𝑖𝑗) (𝑡 ) (𝑛,𝑙) 𝑏𝑘 (𝑡 ) 𝐵𝑖𝑗 (𝑛,𝑙) 𝐵𝑘 𝐵𝑅𝐵 𝔅 𝑘 (𝑡 ) (𝑛) 𝛽𝑖,𝑗 𝑐𝑗 𝑐𝑖𝑗 (𝑡) (𝑛,𝑙) 𝑐𝑘 Ý nghĩa Giá trị hiệu phần tử 𝑖 từ tài nguyên 𝑗 lần lặp 𝑡 Giá trị hiệu RB 𝑛, phát 𝑘 mức công suất 𝑙 lần lặp 𝑡 Giá trị hiệu phần tử 𝑖 từ tài nguyên 𝑗 Giá trị hiệu RB 𝑛, phát 𝑘 mức công suất 𝑙 Băng thông tương ứng với nguồn tài nguyên RB (𝑛,𝑙) Tập hợp [𝑏𝑘 (𝑡 )] lần lặp 𝑡 ∀𝑛,𝑙 Là thành phần fading kênh 𝑖 𝑗 nguồn tài nguyên resource block 𝑛 Chi phí tài nguyên 𝑗 Chi phí tài nguyên 𝑗 phần tử 𝑖 lần lặp 𝑡 Chi phí RB 𝑛, phát 𝑘 mức công suất 𝑙 𝐶 (𝑛,𝑙) 𝐶𝑘 (𝑛) 𝛾𝑢𝑘 (𝑛,𝑙) Γuk −𝛼 𝑑𝑖,𝑗 D ∆𝑖 (𝑡 − 1) 𝜖 (𝑛) 𝑔𝑖,𝑗 Θ 𝑖 (𝑡 ) 𝐼 (𝑛) (𝑛) Tập hợp cellular (𝑛,𝑙) = max{0, 𝑐𝑘 } Tỉ lệ tín hiệu nhiễu small cell base station 𝑘 small cell user equipment 𝑢𝑘 nguồn tài nguyên resource block 𝑛 (𝑛) ≜ 𝛾 (𝑛) : Biểu thị SINR đạt UE 𝑢𝑘 𝑢𝑘 |𝑝𝑘 =𝑙 RB 𝑛 sử dụng mức công suất 𝑙 Khoảng cách điểm 𝑖 𝑗 suy hao tín hiệu 𝛼 Cặp device to device = max{𝐵𝑖𝑗 (𝑡 − 1) − 𝑐𝑖𝑗 (𝑡 − 1)} − ′max {𝐵𝑖𝑗 ′ (𝑡 − 1) − 𝑗 ≠Θ𝑖 (𝑡) 𝑗 𝑐𝑖𝑗 ′ (𝑡 − 1)} + 𝜖: Hiệu số giá trị lớn giá trị lớn thứ hai lần lặp 𝑡 − độ trùng bổ sung epsilon (𝐵𝑖𝑗 ′ − 𝑐𝑗 ′ ≥ max{𝐵𝑖𝑗 − 𝑐𝑗 } − 𝜖) 𝑗 Độ lớn khuếch đại tín hiệu kênh i j nguồn tài nguyên resource block 𝑛 = argmax{𝐵𝑖𝑗 (𝑡 ) − 𝑐𝑖𝑗 (𝑡 )}: Tài nguyên có giá trị hiệu số giá 𝑗 trị hiệu chi phí lớn lần lặp 𝑡 Nhiễu tổng hợp resource block 𝑛 𝐼𝑚𝑎𝑥 Ngưỡng nhiễu resource block 𝑛 𝔍(𝑛) Nhiễu RB 𝑛 𝑘 𝒦𝑅 𝒦Τ 𝑙 ℒ 𝑚 Biểu thị phát underlay Tập hợp thu underlay Tập hợp phát underlay Biểu thị mức công suất Tập hợp hữu hạn mức công suất Biểu thị macro user equipment 𝑚𝑘∗ = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑔𝑘,𝑚 , ∀𝑚 ∈ 𝒰𝑚 𝑀 𝔚𝑛 ( 𝐗 ) ℜ𝑘 (𝐗) 𝜇 (𝑘 ) 𝜇 (𝑛 ) (𝑛) Là biểu macro base station Nhiễu tổng hợp RB 𝑛 vector liên kết truyền 𝐗 Tốc độ liệu phát 𝑘 vector liên kết truyền 𝐗 Hàm so khớp phát 𝑘 với nguồn tài nguyên RB 𝑛 mức công suất 𝑙 Hàm so khớp nguồn tài nguyên RB 𝑛 với phát 𝑘 mức công suất 𝑙 10 Thuật toán 3.3 Chỉ định liên kết đường truyền cách sử dụng stable matching Khởi tạo: 1: Ước tính thơng số CSI từ khoảng thời gian trước 2: Mỗi máy phát lớp underlay 𝑘 ∈ 𝐾 𝑇 chọn ngẫu nhiên hướng truyền báo cho MBS 3: Khởi tạo 𝑡 ≔ 1, 𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} (0) ≔ 0, 𝜓{𝑛,𝑙}→𝑘 (0) ≔ với ∀𝑘, 𝑛, 𝑙 Cập nhật: 4: while 𝑋 (𝑡 ) ≠ 𝑋 (𝑡 − 1) and 𝑡 nhỏ ngưỡng 𝑇max 5: Mỗi máy phát lớp underlay 𝑘 ∈ 𝐾 𝑇 gửi thông điệp 𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} (𝑡) = (𝑛,𝑙) 𝔘𝑘 (𝑛′ ,𝑙 ′ ) (𝑡 − 1) − 𝜔 〈𝔘𝑘 (𝑡 − 1) + 𝜓{𝑛′,𝑙′}→𝑘 (𝑡 − 1)〉~{𝑛,𝑙} − (1 − 𝜔) (𝔘𝑘(𝑛,𝑙) (𝑡 − 1) + 𝜓{𝑛,𝑙}→𝑘 (𝑡 − 1)) với ∀{𝑛, 𝑙} ∈ 𝒩 × ℒ tới MBS 6: Với ∀{𝑛, 𝑙} ∈ 𝒩 × ℒ, MBS gửi thơng điệp 𝜓{𝑛,𝑙}→𝑘 (𝑡 ) = −𝜔 ′ max 𝜓𝑘′→{𝑛,𝑙} (𝑡 − 1) − (1 − 𝜔)𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} (𝑡 − 1) 𝑇 ′ 𝑘 ∈𝐾 ,𝑘 ≠𝑘 Tới máy phát lớp underlay 𝑘 ∈ 𝐾 𝑇 (𝑛,𝑙) 7: Với máy phát lớp underlay 𝑘 ∈ 𝐾 𝑇 tính biên 𝜏𝑘 (𝑡 ) = 𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} (𝑡 ) + 𝜓{𝑛,𝑙}→𝑘 (𝑡 ) vzsniới ∀{𝑛, 𝑙} ∈ 𝒩 × ℒ báo cho MBS /* MBS tính vector phân bổ theo cơng thức 2.27 */ (𝑛,𝑙) 8: Gán 𝑥𝑘 ≔ với ∀𝑘, 𝑛, 𝑙 /* Khởi tạo biến nhận phân bổ cuối */ 9: for each 𝑘 ∈ 𝐾 𝑇 {𝑛, 𝑙} ∈ 𝒩 × ℒ (𝑛,𝑙) 10: if 𝜏𝑘 (𝑡 ) > then (𝑛,𝑙) 11: Set 𝑥𝑘 ≔ /* Gán tài nguyên cho máy phát */ 12: 13: 14: 15: 𝑘̂ với 16: (𝑛,𝑙 ′ ) (𝑛) (𝑛) 𝑔𝑘′,𝑚∗ 𝑝𝑘′ /* ′ 𝔍(𝑛) ≔ ∑𝐾𝑘′ =1 ∑𝐿𝑙′=1 𝑥𝑘′ Tính nhiễu RB n */ 𝑘 (𝑛) if 𝔍(𝑛) ≥ 𝐼𝑚𝑎𝑥 then repeat (𝑛,𝑙 ′ ) (𝑛) (𝑛) {𝑘̂ , 𝑙̂} ≔ argmax 𝑥𝑘′ 𝑔𝑘′,𝑚∗ 𝑝𝑘′ /* Máy phát nhiễu nhiều 𝑘′ 𝑘 ′ ∈𝐾𝑇 ,𝑙 ′ ∈ℒ (𝑛) 𝑝𝑘̂ = 𝑙̂ */ (𝑛,𝑙̂) Đặt 𝑥𝑘̂ ≔ /* Chưa định vi phạm ngưỡng nhiễu */ (𝑛,𝑙 ′ ) (𝑛) 17: 𝔍(𝑛) ≔ ∑𝐾𝑘′ =1 ∑𝐿𝑙′=1 𝑥𝑘′ nhiễu */ (𝑛) 18: until 𝔍(𝑛) < 𝐼𝑚𝑎𝑥 19: end if 20: end if 21: end for 𝑔 66 _(𝑘 ′ , 𝑚𝑘∗ ′ ) /* Cập nhật mức độ (𝑛,𝑙) 22: MBS tính tốn vector phân bổ liên kết truyền 𝑋 (𝑡 ) = [𝑥𝑘 ]∀𝑘,𝑛,𝑙 cho lần lặp 𝑡 23: Cập nhật 𝑡 ≔ 𝑡 + 24: end while Truyền: 25: Sử dụng chỉnh đường truyền phân bổ (ví dụ: RB mức cơng suất) để truyền liệu 3.2.2 Hội tụ tối ưu Như trình bày định lý sau, thuật tốn truyền thơng báo hội tụ để sửa thơng báo số lần lặp cố định Định lý 3.4: Các biên phân bổ Thuật toán 3.3 hội tụ điểm cố định Chứng minh: Chứng minh xây dựng cách sử dụng khái niệm ánh xạ co 𝑇 Cho vector 𝜓(𝑡 ) = [𝜓1→{1,1} (𝑡), … , 𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} (𝑡), … , 𝜓𝐾→{𝑁,𝐿} (𝑡 )] đại diện cho tất thông điệp trao đổi máy phát tài nguyên (ví dụ: MBS) lần lặp 𝑡 Chúng ta xem xét thông điệp chuyển thành ánh xạ 𝜓(𝑡 + 1) = (1,1) 𝕋(𝜓(𝑡 )) = [𝕋1 (𝑁,𝐿) (𝜓(𝑡 )), … , 𝕋𝐾 𝑇 (𝜓(𝑡 ))] Từ công thức 2.25 2.26, chúng (𝑛,𝑙) ta thu 𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} (𝑡 + 1) = 𝕋𝑘 (𝑛,𝑙) 𝕋𝑘 (𝑛,𝑙) (𝜓(𝑡 )) = 𝜔 (𝔘𝑘 + 𝜔 (𝜔 (𝑛′ ,𝑙 ′ ) (𝑡 ) − 𝔘𝑘 max 𝑘 ′ ∈𝐾𝑇 ,𝑘 ′ ≠𝑘 (𝜓(𝑡 )) sau: ( 𝑡 )) 𝜓𝑘 ′→{𝑛′,𝑙′} (𝑡 ) + (1 − 𝜔)𝜓𝑘→{𝑛′,𝑙′} (𝑡)) 3.1 + (1 − 𝜔) (𝜔 max 𝑘 ′ ∈𝐾𝑇 ,𝑘 ′ ≠𝑘 𝜓𝑘 ′→{𝑛,𝑙} (𝑡) + (1 − 𝜔)𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} (𝑡 )) Đối với vectơ 𝒖 𝒗 bất kỳ, ánh xạ tổng quát 𝕋 co ‖𝕋(𝒖) − 𝕋(𝒗)‖∞ ≤ 𝜀 ‖𝒖 − 𝒗‖∞ , 𝜀 < module ánh xạ Có thể 67 ánh xạ 𝕋: ℝ𝐾𝑁𝐹 → ℝ𝐾𝑁𝐹 co lại định mức tối đa, ví dụ, ‖𝕋(𝜓)‖∞ = max (𝑛,𝑙) 𝑘∈𝐾𝑇 ,𝑛∈𝒩,𝑙∈ℒ |𝕋𝑘 (𝜓)| Vì ánh xạ co có đặc tính hội tụ điểm cố định cho vectơ ban đầu nào, nên chứng kết luận thuật toán MP hội tụ đến biên cố định thành vectơ phân bổ cố định X Định lý sau trình bày điểm hội tụ cố định thuật toán MP giải pháp tối ưu toán cấp phát tài nguyên ban đầu Định lý 3.5: Sự phân bổ thu thuật tốn truyền thơng điệp hội tụ đến kết tối ưu toán phân bổ tài nguyên Bài toán P 2.1 Chứng minh Định lý chứng minh phép phản chứng Chúng ta coi kết 𝑋̃ thu thuật tốn truyền thơng điệp khơng tối ưu đặt 𝑋 ∗ nghiệm tối ưu thu giải Bài toán P 2.1 Chúng ta giả sử thêm có ̃ × ℒ̃ ⊆ phần tử 𝜒 ≤ (ví dụ: phân bổ) khác 𝑋̃ 𝑋 ∗ Ngồi ra, giả sử 𝒩 𝒩 × ℒ tập hợp tài nguyên mà có hai phân bổ khác Đối với {𝑛̃, 𝑙̃} ∈ (𝑛̃,𝑙̃) ∗(𝑛̃,𝑙̃) ̃ × ℒ̃ có máy phát 𝒦{𝑛̃,𝑙̃} cho 𝑥̃𝒦 𝒩 = 𝑥𝒦 ̃ = 0, truyền ̃ ̃ ,𝑙} {𝑛 ̃ ,𝑙} {𝑛 (𝑛̃,𝑙̃) ∗(𝑛̃,𝑙̃) 𝒦̈{𝑛̃,𝑙̃} ≠ 𝒦{𝑛̃,𝑙̃} cho 𝑥̃𝒦̈ ̃ = 𝑥𝒦 ̃, 𝑙̃} ̈ ̃ = Do đó, việc gán tài nguyên {𝑛 ̃ ,𝑙} {𝑛 ̃ ,𝑙} {𝑛 (𝑛̃,𝑙̃) tới máy phát 𝒦{𝑛̃,𝑙̃} dẫn đến biên 𝜏𝒦̈ ̃ ,𝑙̃} {𝑛 < tập bất đẳng thức sau phù hợp ̃ × ℒ̃ với {𝑛̃, 𝑙̃} ∈ 𝒩 (𝑛̃,𝑙̃) 𝜏𝒦̈ ̃ ,𝑙̃} {𝑛 (𝑛̃,𝑙̃) = 𝜔 [(𝔘𝒦̈ ̃ ,𝑙̃} {𝑛 (𝑛′ ,𝑙 ′ ) + 𝜓{𝑛̃,𝑙̃}→𝒦̈{𝑛̃,𝑙̃} ) − (𝔘𝒦̈ ̃ ,𝑙̃} {𝑛 + 𝜓{𝑛′,𝑙′}→𝒦̈{𝑛̃,𝑙̃} )] < 3.2 (𝑛′ , 𝑙′ ) tài nguyên biểu diễn Cơng thức 2.23 Theo giả định ̃ × ℒ̃ Do đó, ∑{𝑛̃,𝑙̃}∈𝒩̃ ×ℒ̃ 𝜏 (𝑛̈ ̃,𝑙̃) = chúng tơi, tài nguyên (𝑛′ , 𝑙′ ) thuộc 𝒩 𝒦 ̃ ̃ ,𝑙} {𝑛 𝜔(∆𝔘 + ∆𝜓) 68 𝐾 (𝑛̃,𝑙̃) (𝔘𝒦̈ ̃ ∑ ∆𝔘 = ̃ ,𝑙} {𝑛 ̃ ×ℒ̃ {𝑛̃,𝑙̃}∈𝒩 𝐾 𝑁 − (𝑛̃,𝑙̃) 𝔘𝒦 ̃ ) ̃ ,𝑙} {𝑛 𝑁 𝐿 ∗(𝑛,𝑙) = ∑ ∑ ∑ 𝑥𝑘 (𝑛,𝑙) 𝔘𝑘 𝑘=1 𝑛=1 𝑙=1 3.3 𝐿 (𝑛,𝑙) − ∑ ∑ ∑ 𝑥̃𝑘 (𝑛,𝑙) 𝔘𝑘 𝑘=1 𝑛=1 𝑙=1 Và ∆𝜓 = ∑{𝑛̃,𝑙̃}∈𝒩̃ ×ℒ̃ (𝜓{𝑛̃,𝑙̃}→𝒦̈{𝑛̃,𝑙̃} − 𝜓{𝑛̃,𝑙̃}→𝒦{𝑛̃,𝑙̃} ) Sau số thao tác đại số thu 2(1−𝜔) 𝜔 ̃ (𝑛̃,𝑙 ) ∑{𝑛̃,𝑙̃}∈𝒩̃ ×ℒ̃ 𝜏𝒦 ̈ ̃ < ∆𝔘 Từ < 𝜔 < biến ̃ ,𝑙} {𝑛 (𝑛̃,𝑙̃) ̃ ∑{𝑛̃,𝑙̃}∈𝒩̃ ×ℒ̃ 𝜏𝒦 ̈ ̃ ∆𝔘 dương, giả thiết 𝑋 không tối ưu mâu thuẫn ̃ ,𝑙} {𝑛 3.2.3 Độ phức tạp Nếu thuật tốn truyền thơng điệp yêu cầu 𝑇 < 𝑇max lặp lặp lại để hội tụ, dễ dàng xác minh độ phức tạp thời gian MBS 𝒪(𝑇𝑁𝐾𝐿) Tương tự, việc (𝑛′ ,𝑙 ′ ) xem xét thuật toán xếp tiêu chuẩn đưa thuật ngữ 〈𝔘𝑘 + 𝜓{𝑛′,𝑙′}→𝑘 〉~{𝑛,𝑙} để tạo thông báo 𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} với độ phức tạp trường hợp xấu 𝒪 (𝑁𝐾 log(𝑁𝐿)), độ phức tạp thời gian tổng thể phát lớp underlay 𝒪 (𝑇(𝑁𝐿)2 log(𝑁𝐿)) 3.3 Mơ hình Auction 3.3.1 Phát triển thuật toán 69 Sơ đồ 3.5 Lưu đồ hàm thuật toán đấu giá máy phát - Chỉ số transmitter duyệt - Danh sách liên kết từ transmitter đến RB, công suất lần lặp trước - Tập hợp giá trị chi phí lần lặp trước liên kết transmitter đến RB, công suất - Tập hợp giá trị đấu thầu lớn số transmitter lần lặp trước RB, công suất Bắt đầu - Khởi tạo danh sách liên kết transmitter lần lặp đến RB, công suất - Duyệt cặp RB, công suất {𝑛, 𝑙} - Tìm transmitter 𝑘 ∗ có chi phí lớn với {𝑛, 𝑙} lần lặp trước - Cập nhật số đấu thầu cao {𝑛, 𝑙} 𝑘 ∗ - Cập nhật chi phí transmitter với {𝑛, 𝑙} - Đặt Θ𝑘 giá trị cặp RB, công suất liên kết cho transmitter Kiểm tra chi phí transmitter với Θ𝑘 lớn so với lần duyệt trước giá trị đấu giá lớn Θ𝑘 transmitter Sai Đúng - Tìm cặp RB, cơng suất {𝑛̂, 𝑙̂}có ưu tiên lớn transmitter - Tính nhiễu tổng hợp 𝑛̂ Gán danh sách liên kết transmitter lần lặp trước Sai Nhiễu 𝑛̂ nhỏ mức cho phép Đúng - Tạo liên kết transmitter tới cặp RB, công suất {𝑛̂, 𝑙̂} danh sách liên kết lần lặp này, gán Θ𝑘 = {𝑛̂, 𝑙̂} - Cập nhật giá thầu cao {𝑛̂, 𝑙̂} transmitter - Tăng giá trị chi phí tài nguyên transmitter với {𝑛̂, 𝑙̂} Công thức 2.35 - Danh sách liên kết transmitter lần lặp - Tập hợp thơng tin giá trị chi phí, đấu thầu với transmitter để cập nhật tập hợp tổng Kết thúc 70 Sơ đồ 3.6 Lưu đồ Auction phân bổ tài nguyên Bắt đầu Thông tin trạng thái kênh CSI Các transmitter ngẫu nhiên chọn RB, công suất gửi cho MBS Khởi tạo t=1 MBS gửi broadcast - danh sách liên kết transmitter với RB, công suất; - nhiễu tổng RB - giá trị chi phí liên kết transmitter với RB công suất - giá trị đấu thầu lớn RB công suất với transmitter Sai Kiểm tra biến lặp 𝑡 có tới giới hạn hay danh sách liên kết 𝑡 khác 𝑡 − Đúng Mỗi transmitter chạy Sơ đồ 3.5 gửi cho MBS: - Danh sách liên kết transmitter lần lặp - Tập hợp thông tin giá trị chi phí, đấu thầu transmitter MBS cập nhật thơng tin 𝑡 =𝑡+1 Danh sách liên kết Kết thúc 71 Thuật toán 3.4 Phương thức đấu giá cho máy phát lớp underlay k Đầu vào: Các tham số từ lần lặp trước: Phép gán 𝑋 (𝑡 − 1) = [𝑥1 (𝑡 − 1), … , 𝑥𝑘 (𝑡 − 1)]𝑇 , nhiễu tổng 𝐼 (𝑛) (𝑡 − 1) với ∀𝑛, chi phí sử dụng tài nguyên (𝑛,𝑙) 𝐶 (𝑡 − 1) = [𝐶𝑘 (𝑡 − 1)]∀𝑘,𝑛,𝑙 giá thầu cao tài nguyên 𝔅(𝑡 − 1) = [𝔅𝑘 (𝑡 − 1)]∀𝑘 𝔅𝑘 (∙) = [𝑏𝑘(𝑛,𝑙) (∙)] ∀𝑛,𝑙 (𝑛,𝑙) Đầu ra: Biến phân bổ 𝑥𝑘 (𝑡 ) = [𝑥𝑘 thông tin đấu thầu 𝔅𝑘 (𝑡 ) = (𝑛,𝑙) ]∀𝑛,𝑙 , chi phí cập nhật 𝐶𝑘 (𝑡 ) = [𝐶𝑘 (𝑛,𝑙) [𝑏𝑘 (𝑡 )]∀𝑛,𝑙 (𝑡 )] ∀𝑛,𝑙 bước lặp 𝑡 máy phát 𝑘 (𝑡) 1: Khởi tạo 𝑥𝑘 ≔ 2: Đối với tất tài nguyên {𝑛, 𝑙} ∈ 𝒩 × ℒ, (𝑛,𝑙) (𝑛,𝑙) Có máy phát 𝑘 ∗ ≔ argmax {𝐶𝑘 (𝑡 − 1), 𝐶𝑘′ (𝑡 − 1)} cập nhật giá 𝑘 ′ ∈𝐾𝑇 ,𝑘 ′ ≠𝑘 (𝑛,𝑙) (𝑛,𝑙) thầu lớn 𝑏𝑘 (𝑡 ) ≔ 𝑏𝑘 ∗ (𝑡 − 1) (𝑛,𝑙) (𝑛,𝑙) {𝐶𝑘 (𝑡 Cập nhật chi phí 𝐶𝑘 (𝑡 ) ≔ ′ max 𝑇 ′ 𝑘 ∈𝐾 ,𝑘 ≠𝑘 (𝑛,𝑙) − 1), 𝐶𝑘′ (𝑡 − 1)} /* Gọi Θk (𝑡 − 1) biểu thị phân bổ truyền 𝑘 lần lặp trước 𝑡 − 1, tức Θ𝑘 (𝑡 − 1) biểu thị thành phần khác vector 𝑥𝑘 (𝑡 − 1) Vì máy phát sử dụng hướng truyền dẫn, nên có thành phần vector 𝑥𝑘 (𝑡 − 1) khác khơng Khi chi phí lớn lần lặp trước phát 𝑘 thành phần trả giá cao nhất, cập nhật tiếp phân bổ */ (𝑡−1) (𝑡−1) Θ (𝑡−1) (𝑡 ) ≥ 𝐶𝑘Θ𝑘 (𝑡 − 1) and 𝑏𝑘Θ𝑘 (𝑡 ) ≠ 𝑘 then 3: if 𝐶𝑘 𝑘 ′ ′ (𝑛 ,𝑙 ) 4: {𝑛̂, 𝑙̂} ≔ argmax 𝔘 (𝑡) /* Tìm tài nguyên tốt cho máy phát {𝑛′ ,𝑙 ′ }∈𝒩×ℒ 𝑘 𝑘 */ (𝑛̂) 5: 𝔍(𝑛̂) ≔ 𝑔𝑘,𝑚∗ 𝑙̂ + 𝐼 (𝑛̂) /* Tính nhiễu máy phát 𝑘 gây để sử dụng RB 𝑛̂ */ 𝑘 6: 7: if 𝔍 (𝑛̂) < 𝐼max (𝑛̂,𝑙̂) 𝑥𝑘 ≔ (𝑛̂) Set then /* ví dụ, Θ𝑘 (𝑡 ) = {𝑛̂, 𝑙̂} */ ̂ Cập nhật giá thầu cao cho tài nguyên {𝑛̂, 𝑙̂} 𝑏𝑘𝑛̂,𝑙 (𝑡 ) ≔ 𝑘 (𝑛̂,𝑙̂) (𝑛̂,𝑙̂) 9: Tăng giá trị chi phí cho tài nguyên {𝑛̂, 𝑙̂}: 𝐶𝑘 (𝑡 ) = 𝐶𝑘 (𝑡 − 1) + ∆𝑘 (𝑡 − 1) với ∆𝑘 (𝑡 − 1) đưa Công thức 2.35 10: else 11: Giữ nguyên phép gán so với lần lặp trước, tức 𝑥𝑘 (𝑡 ): = 𝑥𝑘 (𝑡 − 1) 12: end if 13:else 14: Giữ nguyên phép gán so với lần lặp trước, tức 𝑥𝑘 (𝑡 ): = 𝑥𝑘 (𝑡 − 1) 15:end if 8: 72 Thuật toán 3.5 Phân bổ Auction Base Khởi tạo: 1: Ước tính thơng số CSI từ khoảng thời gian trước 2: Mỗi máy phát lớp 𝑘 ∈ 𝐾 𝑇 chọn ngẫu nhiên hướng truyền báo cáo cho MBS 3: MBS phát thông tin định tất máy phát, tổng hợp nhiễu RB, chi phí giá thầu cao sử dụng tín hiệu điều khiển 4: Khởi tạo biến lặp 𝑡 ≔ Cập nhật: 5: while 𝑋 (𝑡 ) ≠ 𝑋(𝑡 − 1) and 𝑡 nhỏ ngưỡng 𝑇max 6: Mỗi phát lớp underlay 𝑘 ∈ 𝐾 𝑇 cục chạy Thuật toán 3.4 báo cáo định 𝑥𝑘 (𝑡), chi phí 𝐶𝑘 (𝑡) thông tin đấu thầu 𝔅𝑘 (𝑡) cho MBS 7: MBS tính tốn nhiễu tổng hợp 𝐼(𝑛) (𝑡) với ∀𝑛, biến phân bổ 𝑋(𝑡), thông tin người đặt giá thầu cao 𝔅(𝑡), chi phí 𝐶(𝑡) phát sóng tới máy phát lớp underlay 8: Cập nhật 𝑡 ≔ 𝑡 + 9: end while Truyền: 10: Sử dụng tài ngun (ví dụ: RB mức cơng suất) phân bổ giai đoạn cuối giai đoạn cập nhật để truyền liệu Thuật toán 3.5 tiếp cận phân bổ tài nguyên dựa đấu giá Mỗi máy phát cục thực thi Thuật toán 3.4 nhận phân bổ tạm thời Khi trình thực thi Thuật tốn 3.4 kết thúc, truyền lớp underlay 𝑘 báo cáo cho MBS thông tin cục (𝑛,𝑙) bộ, ví dụ: lựa chọn cho tài ngun, 𝑥𝑘 = [𝑥𝑘 ]∀𝑛,𝑙 Khi thơng tin (ví dụ: tham số đầu từ Thuật toán 3.4) từ tất truyền có sẵn cho MBS, tham số cần thiết (ví dụ: đối số đầu vào theo u cầu của) MBS tính tốn phát broadcast lặp lặp lại nhiều lần có kết biến phân bổ 𝑋 = [𝑥𝑘 ]∀𝑘 = (1,1) [𝑥1 (1,𝐿) , … , 𝑥1 (𝑁,𝐿) , … , 𝑥1 (𝑁,𝐿) 𝑇 , … , 𝑥𝐾 ] hai lần lặp liên tiếp tương tự Phương pháp tiếp cận giải pháp cuối để phân bổ tài nguyên thuật toán auction phân tán Việc phân bổ sử dụng auction dựa thủ tục đấu thầu, máy phát lớp underlay đặt giá thầu cho tài nguyên (ví dụ: RB mức công suất) Máy phát chọn giá thầu cho tài nguyên dựa chi phí (ví dụ: nhiễu gây 73 MUE) việc sử dụng tài nguyên Sự phân bổ cuối phụ thuộc vào việc lựa chọn giá thầu thích hợp Các máy phát đồng thời khơng làm tăng chi phí sử dụng đấu thầu tài nguyên Khi có sẵn giá thầu từ tất máy phát, tài nguyên định cho máy phát trả giá cao Tổng quan cách tiếp cận đấu giá trình bày sau 3.3.2 Tính hội tụ tính phức tạp Đối với giá trị 𝜖 > cố định tùy ý nào, phương pháp đấu giá đảm bảo hội tụ với định cố định Định lý sau cho thấy trình đấu giá kết thúc số lần lặp lại cố định Định lý 3.6: Quá trình đấu giá kết thúc số lần lặp lại hữu hạn Chứng minh: Theo mơ hình hệ thống, truyền lớp underlay chọn hướng truyền Do đó, tài ngun nhận giá thầu (có nghĩa truyền gán cho tài nguyên), trình đấu giá phải kết thúc Bây tài nguyên {𝑛, 𝑙} nhận giá thầu 𝑡̂ lần lặp, chi phí phải lớn giá ban đầu 𝑡̂ 𝜖 Kết là, tài nguyên {𝑛, 𝑙} trở nên tốn gán so sánh với tài nguyên {𝑛′ , 𝑙′ } mà chưa nhận giá thầu Lập luận theo sau có hai khả năng, ví dụ: i) q trình đấu giá kết thúc lần lặp lại hữu hạn với truyền định cho tài nguyên, tài nguyên nhận giá thầu; ii) trình đấu giá tiếp tục số lần lặp lại hữu hạn tài nguyên nhận giá thầu, đó, thuật tốn chấm dứt Khi kết thúc, kết (ví dụ, phân bổ) thu gần trạng thái cân bằng, ví dụ, điều kiện Cơng thức 2.29 thỏa mãn cho tất máy phát lớp underlay Vì thuật tốn kết thúc sau số lần lặp hữu hạn, thuật toán hội tụ thành phân bổ cố định độ phức tạp truyền tuyến tính với số lượng tài nguyên 74 Định lý 3.7: Thuật toán đấu giá hội tụ thành phân bổ cố định với số lần lặp (𝑛,𝑙) max 𝐵𝑘 𝒪 (𝑇𝐾𝑁𝐿 [ (𝑛,𝑙) −min 𝐵𝑘 𝑘,𝑛,𝑙 𝑘,𝑛,𝑙 ]) 𝜖 Chứng minh: Chứng minh sau từ lập luận tương tự trình bày Định lý 3.6 Trong trường hợp xấu nhất, tổng số lần lặp lại mà tài nguyên nhận giá (𝑛,𝑙) thầu không Υ = [ max 𝐵𝑘 𝑘,𝑛,𝑙 (𝑛,𝑙) −min 𝐵𝑘 𝑘,𝑛,𝑙 𝜖 ] Vì giá thầu yêu cầu số lần lặp lại 𝒪(𝑁𝐿) lần lặp lại liên quan đến giá thầu truyền nhất, nên tổng số lần lặp lại Thuật toán 3.5 𝒪(𝐾𝑁𝐿Υ) Để hội tụ, biến phân bổ 𝑋 cần không đổi 𝑇 ≥ lần lặp liên tiếp Do đó, thời gian chạy tổng thể thuật tốn 𝒪(𝐾𝑇𝑁𝐿Υ) Lưu ý nút phát 𝑘 ∈ 𝐾 𝑇 nào, độ phức tạp trình đấu giá đưa tuyến tính với số lượng tài nguyên cho lần lặp 3.3.3 Sự tối ưu Trong phần này, tốc độ liệu thu thuật toán auction nằm khoảng 𝐾𝜖 tốc độ liệu tối đa thu giải Bài toán P 2.1 Định lý 3.8: Tốc độ liệu thu thuật toán đấu giá phân tán nằm khoảng 𝐾𝜖 giải pháp tối ưu Chứng minh: Tốc độ liệu thu phép gán thỏa mãn điều kiện sau: 𝐾 𝐾 ∑ 𝑅𝑢𝑘 ≤ 𝑘=1 ∑ {𝑛,𝑙}∈𝒩×ℒ 𝐶̂ (𝑛,𝑙) + ∑ 𝑘=1 (𝑛,𝑙) max {𝐵𝑘 {𝑛,𝑙}∈𝒩×ℒ − 𝐶̂ (𝑛,𝑙) } 3.4 (𝑛,𝑙) (𝑛,𝑙) (𝑛,𝑙) 𝐶̂ (𝑛,𝑙) = max 𝐶 ′ , 𝐵𝑘 = 𝓌1 ℛ(Γ𝑢𝑘 ) 𝑅𝑢𝑘 cho Công thức ′ 𝑇 𝑘 𝑘 ∈𝐾 2.4 Bất đẳng thức cho Cơng thức 3.4 thỏa mãn số hạng vế 75 (𝑛,𝑙) (𝑛,𝑙) 𝐿 𝑁 phải bất đẳng thức ∑{𝑛,𝑙}∈𝒩×ℒ 𝐶̂ (𝑛,𝑙) với ∑𝐾 𝐶𝑘 số 𝑘=1 ∑𝑛=1 ∑𝑙=1 𝑥𝑘 (𝑛,𝑙) (𝑛,𝑙) 𝐿 𝑁 (𝐵𝑘 − 𝐶̂ (𝑛,𝑙) ) Cho biến 𝐴∗ ≜ hạng thứ hai không nhỏ ∑𝐾 𝑘=1 ∑𝑛=1 ∑𝑙=1 𝑥𝑘 (𝑛,𝑙) 𝐿 max ∑𝐾𝑘=1 𝑅𝑢𝑘 = ∑𝐾𝑘=1 ∑𝑁 𝑛=1 ∑𝑙=1 𝑥𝑘 𝑋 (𝑛) 𝐵𝑅𝐵 log (1 + 𝛾𝑢𝑘 ) biểu thị tốc độ liệu đạt tối ưu Ngoài ra, để biến 𝐷 ∗ định nghĩa là: 𝐾 𝑁 𝐿 (𝑛,𝑙) ∗ 𝐷 ≤ ∑ (∑ ∑ 𝑥𝑘 𝑘=1 𝐶̂ (𝑛,𝑙) + 𝑛=1 𝑙=1 𝐾 𝑁 (𝑛,𝑙) max {𝐵𝑘 {𝑛,𝑙}∈𝒩×ℒ 𝐿 − 𝐶̂ (𝑛,𝑙) }) 3.5 𝐾 (𝑛,𝑙) ≤ ∑ ∑ ∑ 𝑥𝑘 (𝑛,𝑙) 𝐵𝑘 + 𝐾𝜖 ≤ ∑ 𝑅𝑢𝑘 + 𝐾𝜖 ≤ 𝐴∗ + 𝐾𝜖 𝑘=1 𝑛=1 𝑙=1 𝑘=1 Vì 𝐴∗ ≤ 𝐷 ∗ , tốc độ liệu đạt thuật toán auction nằm khoảng 𝐾𝜖 tốc độ liệu tối ưu 𝐴∗ , dẫn đến điều phải chứng minh 3.4 So sánh tổng thể lược đồ phân bổ nguồn lực Trong phần này, so sánh lược đồ phân bổ tài nguyên khác thảo luận dựa số tiêu chí (ví dụ: - (sơ đồ tối ưu tập trung) so sánh với giải pháp phân tán So sánh phương án phân bổ nguồn lực trình bày Bảng 3.1 Bảng 3.1 So sánh phương pháp phân bổ tài nguyên khác Mơ hình Giải pháp Tập trung Message Passing Stable Auction matching Hoạt MBS giải MBS MBS Mỗi truyền lớp động vấn truyền thuật đề tối ưu underlay tốn hóa lớp truyền lớp underlay chạy cục cập trao tài nhật cục điệp đổi thơng chương trình cách đấu giá, MBS cấu hình ưu tiên, tương đối, MBS thu thập tham 76 nguyên (Bài MBS tốn P 2.1) chạy tính tốn biên số từ tất chương trình chọn phân bổ truyền phát phù hợp tham số bắt buộc cần thiết cho chương trình đấu giá Sự tối Tối ưu ưu Độ phức ưu Tối Weak Tối ưu toán Tối đến mức độ 𝜔 Pareto khoảng 𝐾𝜖 𝒪 ((𝑁𝐿)𝐾 ) 𝒪 (𝑇𝑁𝐿 log(𝑁𝐿)) 𝒪 (𝑇(𝑁𝐿)2 log(𝑁𝐿))Lặp tuyến tính 𝑁,𝐿 MBS máy 𝒪(𝑇𝐾𝑁𝐿) tạp phát, Khơng có Chuyển máy 𝒪(𝑇𝐾𝑁𝐿) MBS Tính ưu phát, máy phát, thời gian chạy tổng 𝒪(𝑇𝐾𝑁𝐿Υ) MBS thành Chuyển đổi thành Chuyển đổi thành kết hợp ổn định biên cố định phân bổ cố hội tụ thành phân bổ cố định định khoảng phân bổ cố định tối ưu 𝐾𝜖 Thôn Độ g tin Kênh (gain) tiên độ lớn [𝜓𝑘→{𝑛,𝑙} ] 𝐺 (𝑛) = [𝑔(𝑛) ∗ ] , ∀𝑘,𝑛,𝑙 𝑘 𝑘,𝑚𝑘 ∀𝑘,𝑛 (𝑛) (ví dụ: tham kênh 𝐺𝑘 = độ lớn kênh định cục 𝑥 , 𝑘 số CSI) (𝑛) (𝑛) [𝑔𝑘,𝑚∗ ] 𝐺𝑘 = chi phí 𝐶𝑘 thơng 𝑘 ∀𝑘,𝑛 tất (𝑛) tin đấu thầu 𝔅𝑘 với [𝑔𝑘,𝑚∗ ] 𝑘 ∀𝑘,𝑛 liên kết ∀𝑘 mạng theo yêu cầu MBS lớn Các cấu hình ưu Các 77 thơng báo Kênh thu Chi Độ phức tạp Xây dựng hồ sơ Tính tốn trao Tính tốn trao phí tính thuật cao tốn cấp tốn ưu tiên, trao đổi đổi thơng điệp, đổi tham số, ví (theo thơng tin để cập tính tốn biên dụ: 𝐼(𝑛) với ∀𝑛, số nhật hồ sơ ưu vectơ phân bổ X, nhân), yêu tiên, thực thông tin nhà cầu tất chương trình thầu cao 𝔅, tham phù hợp vectơ chi phí 𝐶 số CSI mạng 3.5 Kết luận chương Trên trình bày ba cách tiếp cận giải pháp phân tán tồn diện cho hệ thống thơng tin di động di động 5G Xem xét mạng 5G đa tầng không đồng nhất, ta phát triển thuật toán phân bổ tài nguyên vô tuyến phân tán cách sử dụng ba mơ hình tốn học khác (ví dụ: stable matching, message passing auction based) Các thuộc tính (ví dụ: tính hội tụ, độ phức tạp, tính tối ưu) giải pháp phân tán phân tích ngắn gọn Cuối cùng, so sánh tổng thể sơ đồ Các giải pháp trình bày chương áp dụng để giải vấn đề phân bổ tài nguyên công nghệ hỗ trợ khác cho hệ thống 5G Đặc biệt, cơng cụ tốn học trình bày chương mở hội để nghiên cứu mơ hình mạng khác, chẳng hạn tốn phân bổ tài ngun cho ảo hóa khơng dây mạng truy cập vô tuyến đám mây Trong hệ thống vậy, cơng cụ mơ hình hóa cần tùy chỉnh cho phù hợp dựa mục tiêu ràng buộc cần thiết cho vấn đề phân bổ tài nguyên Ngoài giải pháp trình bày, có mơ hình lý thuyết chưa đề cập chương Tuy nhiên, mơ hình coi công cụ giải pháp phân tán tiềm 78 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Luận văn ba mơ hình tiếp cận phân bổ phân tán hệ thống mạng 5G stable matching, message passing auction Trong luận văn phân tích tính chất ba mơ hình tính hội tụ, tính phức tạp, tính tối ưu có kết so sánh Các cơng cụ giải pháp trình bày luận văn áp dụng để giải vấn đề phân bổ tài nguyên cơng nghệ hỗ trợ khác ngồi hệ thống 5G Đặc biệt, cơng cụ tốn học trình bày chương mở hội để nghiên cứu mơ hình mạng khác, chẳng hạn tốn phân bổ tài ngun cho ảo hóa không dây mạng truy cập vô tuyến đám mây Trong hệ thống vậy, công cụ mô hình hóa cần tùy chỉnh cho phù hợp dựa mục tiêu ràng buộc cần thiết cho vấn đề phân bổ tài nguyên 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ganesh R Patil (2014), "5G Wireless Technology", International Journal of Computer Science and Mobile Computing [2] Gerhard Wunder, Peter Jung, Martin Kasparick, Thorsten Wild (2014), "5GNOW: Non-Orthogonal, Asynchronous Waveforms for Future Mobile Applications", IEEE Communications Magazine [3] Jill C Gallagher, Michael E DeVine (2019), "Fifth - Generation (5G) Telecommunications Technologies: Issues for Congress", Congressional Research Service [4] L Dai, B Wang, Y Yuan, S Han, C l I and Z Wang (2015), "Non-orthogonal multiple access for 5G: solutions, challenges, opportunities, and future research trends", IEEE Communications Magazine [5] Monowar Hasan, Ekram Hossain (2016), "Distributed Resource Allocation in 5G Cellular Networks: Applications, Requirements and Candidate Technologies", University of Manitoba, Canada [6] N I Miridakis and D D Vergados (2013), "A survey on the successive interference cancellation performance for single-antenna and multiple-antenna OFDM systems", IEEE Communications Magazine [7] Prados J., Ramos-Munoz J.J., Ameigeiras P., Andres-Maldonado P (2017), "Modeling and dimensioning of a virtualized MME for 5G mobile networks", IEEE Communications Magazine [8] Samuthira Pandi.V, Lakshmi Priya J (2017), "A survey on 5G mobile technology", white paper, Jeppiaar Maamallan Engineering College, Chennai, India [9] Zhang J., Zhang X., Imran M.A., Evans B (2017), "Energy efficient hybrid satellite terrestrial 5G networks with software defined features" IEEE Communications Magazine 80 ... nguyên nâng cao hiệu suất mạng di động 5G" làm luận văn thạc sỹ Tổng quan vấn đề nghiên cứu Trên giới, vấn đề phân bố tài nguyên nâng cao hiệu suất mạng di động 5G nhiều nhà khoa học, viện nghiên cứu, ... quan mạng di động hệ thứ (5G) : Giới thiệu mạng 5G ứng dụng, kiến trúc mạng công nghệ sử dụng 5G Chương 2: Nâng cao hiệu phân phối mạng không dây đề xuất giải pháp phân bổ tài nguyên mạng: Giới thiệu...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SỸ ĐỀ TÀI: NGHIÊN CỨU PHÂN BỐ TÀI NGUYÊN VÀ NÂNG CAO HIỆU SUẤT TRONG MẠNG DI ĐỘNG 5G VŨ XUÂN SƠN CHUYÊN NGÀNH: KỸ