Mạng di động 6G tìm hiểu những thông tin và nguyên lý cơ bản. Sử dụng cho sinh viên các trường Cao Đẳng Đại Học trên cả nước. Mục tiêu nghiên cứu phát triển từ hệ thống mạng 4G, 5G. Báo cáo dựa trên sự tìm hiểu, nghiên cứu hệ thống mạng 5G và các tài liệu các trường đại học, các bài nghiên cứu.
TỔNG QUAN MẠNG DI ĐỘNG THẾ HỆ THỨ SÁU (6G)
Lịch sử hình thành
Năm 1894, Marconi bắt đầu các cuộc thử nghiệm và năm 1899 đã gửi một bức điện báo băng qua kênh đào Anh mà không cần sử dụng bất kì loại dây nào Thành tựu
“chuyển tin bằng tín hiệu” này đánh dấu một tiến bộ lớn và là một dấu hiệu cho sự ra đời một hệ thống các giá trị mang tính thực tiễn cao 3 năm sau đó, thiết bị vô tuyến của Marconi đã có thể chuyển và nhận điện báo qua Đại Tây Dương Công nghệ không dây mà Marconi phát triển là một sự pha trộn giữa điện báo có dây truyền thống và sóng Hertz (được đặt tên sau khi Heinrich Hertz phát minh ra chúng)
Hình 1 1 Marconi bên thiết kế
Trong chiến tranh thế giới I, lần đầu tiên nó được sử dụng ở cuộc chiến Boer năm
1899 và năm 1912, một thiết bị vô tuyến đã được sử dụng trong con tàu Titanic Trước thập niên 1920, điện báo vô tuyến đã trở thành một phương tiện truyền thông hữu hiệu bởi nó cho phép gửi các tin nhắn cá nhân băng qua các lục địa Cùng với sự ra đời của radio (máy phát thanh), công nghệ không dây đã có thể tồn tại một cách thương mại hóa Thập niên 1980, công nghệ vô tuyến đã xuất hiện với những hiệu analog.
Thập niên 1990, chuyển sang tín hiệu kĩ thuật số sóng thoại ngày càng có chất lượng tốt hơn, nhanh chóng hơn và ngày nay công nghệ phát triển đột phá với tín hiệu 4G Năm 1994, công ty viễn thông Ericsson đã bắt đầu sáng chế và phát triển một công nghệ kết nối các thiết bị di động thay thế các dây cáp Họ đặt tên thiết bị này là
Ngày nay cả thế giới nhận thức được những thay đổi mang tính cách mạng trong lĩnh vực thiết bị di động truyền thông không dây, điều đó đã mang lại sự đổi mới cực kì lớn trong lĩnh vực viễn thông di động Kinh nghiệm triển khai Internet 3G ngày càng tốt hơn Sau này trên nền 3G được cải tiến, nó đã được nhìn nhận là cấp bách để có một mạng truyền thông tốt hơn, sau đó 5G đã có thể hoàn thành giao tiếp không dây mà không cần bất kỳ trở ngại và hạn chế nào Nó thực sự trở lên tiên tiến về mặt truyền thông không dây, trong mỗi hệ thống 5G và mọi điện thoại di động đều muốn có một
"địa chỉ IP riêng và địa chỉ support" vĩnh viễn.
Từ 1G đến 5G, tới hệ thống viễn thông di động toàn cầu (UMTS) và tiên tiến và dài hạn hơn là (LTE) đổi mới, từng thế hệ công nghệ di động đã được được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của các nhà mạng và đạt được tốc độ như trong hình dưới Tuy nhiên, trong thời đại hiện nay mọi thứ ngày càng trở nên tập trung vào dữ liệu, phụ thuộc vào dữ liệu và tính tự động hóa Tự động hóa triệt để sản xuất công nghiệp các quy trình sẽ thúc đẩy năng suất Hệ thống tự kiểm soát tập trung vào những tuyến đường, đại dương và không gian của chúng ta Hàng triệu cảm biến sẽ được thiết lập vào thành phố, nhà cửa và các khu sản xuất thực phẩm và các hệ thống mới được vận hành bởi trí thông minh nhân tạo thường sẽ cư trú trong các môi trường new local “clouds” và “fog” sẽ tạo ra rất nhiều ứng dụng mới.
Thế giới di động đang là cuộc chạy đua rất nhanh khi các nhà sản xuất di động tạo ra điện thoại di động mới của mình với công nghệ mới nhất có thể được phân loại thành Camera Mobiles, Music Mobiles, Office Mobiles, Touch Mobiles, Mp3 mobiles, Card slot mobiles, FM mobiles, Bluetooth mobiles, GPS mobiles, Games mobiles, 3G mobiles, Wi-Fi mobiles, E-mail mobiles, Qwerty mobiles, Smartphones, Business Mobiles và các thiết bị khác.
Ngược lại, các nhà sản xuất di động đã giảm giá điện thoại di động thấp nhất để mỗi cá nhân đều sở hữu một chiếc điện thoại di động và nó cũng trở thành một điều cần thiết để tiếp cận ngày càng tốt hơn với công nghệ Con người phát triển kinh tế với các công nghệ di động này và điều này không còn quá xa lạ Các thiết bị điện thoại di động mới nhất và cao cấp hoạt động tốt như thế nào là điều không còn phải nghi ngờ.
Công nghệ di động 3G đã trở nên quen thuộc hơn ở hầu hết các nước phát triển và các nước đang phát triển Với việc 3G ngày càng trở nên quen thuộc, công nghệ cấp 4G tiếp theo đã phát triển Apple sẽ lên cấp độ tiếp theo là 5G và họ cũng đã giới thiệu ipod và các thiết bị khác Họ không dừng lại ở đó, họ đã thực hiện bước tiếp theo và chuyển tiếp công nghệ 6G và ra mắt iPod Nano 6G iPod nano 6G có sẵn trong các phiên bản 8GB và 16GB.
Mạng truyền thông sẽ cung cấp cho hệ thống mạng của những mô hình hệ thống thông minh mới này Nhưng, khả năng về tốc độ của mạng sẽ bị yếu đi nhanh chóng. Mạng sẽ cần chuyển một số lượng lớn hơn dữ liệu, ở tốc độ cao hơn nhiều Kết nối sẽ vượt ra ngoài phạm vi cá nhân để máy tính giao tiếp, kết nối không chỉ con người, mà cả dữ liệu, tài nguyên điện toán, phương tiện, thiết bị cầm tay, cảm biến và thậm chí là robot.
5G đã thực hiện một bước quan trọng trong việc phát triển độ trễ truy cập mạng thấp, bằng cách cung cấp thêm các kết nối không dây mới cho mạng thần kinh thông qua (i) dải tần số mới (ví dụ: phổ milimet sóng (mmWave)), (ii) sử dụng phổ nâng cao và quản lý, (iii) tích hợp cả licensed và unlicensed bands Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của trung tâm dữ liệu và các quy trình tự động có thể vượt quá khả năng của hệ thống 5G mới được phát triển.
Hình 1 2 Mạng di động không dây 6G
Các phát minh gần đây đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu nhìn vào một thế hệ mới của hệ thống không dây, tức là thế hệ di động thứ sáu (6G), để đáp ứng nhu cầu cho một hệ thống đầy đủ kết nối, một thế giới kỹ thuật số thông minh Ở đề tài này nhóm em sẽ tập trung tìm hiểu về 6G trong tương lai sẽ biến chuyển như thế nào.
Hệ thống có thể được phát triển rất nhanh chóng Cụ thể, nhóm em sẽ xem xét một số ứng dụng tiềm năng cho các hệ thống được kết nối trong tương lai và cố gắng ước tính các yêu cầu chính về băng thông, độ trễ, kết nối và các yếu tố khác Quan trọng, chúng ta xác định một số trường hợp sử dụng vượt quá hiệu suất của hệ thống 5G đang được phát triển ngày hôm nay và chứng minh tại sao nó rất quan trọng để suy nghĩ về sự phát triển dài hạn của 5G Các nghiên cứu cho thấy rằng, để đáp ứng những nhu cầu này, cần thay đổi hoàn toàn mới các công nghệ truyền thông cơ bản, kiến trúc mạng và mô hình triển khai sẽ thực sự cần thiết Cụ thể, chúng ta có thể hình dung như sau: + Công nghệ truyền thông đột phá: mặc dù Mạng 5G đã được thiết kế để hoạt động tại tần số rất cao, ví dụ: trong các dải mmWave trong Mạng NR, 6G có thể hưởng lợi rất nhiều từ công nghệ phổ cao hơn, ví dụ: thông qua terahertz và thông tin quang + Kiến trúc mạng sáng tạo: mặc dù có những tiến bộ 5G đối với việc thiết lập mạng hiệu quả hơn, sự không đồng nhất về yêu cầu của các ứng dụng mạng trong tương lai yêu cầu các mô hình kiến trúc mới dựa trên sự phối hợp chặt chẽ giữa các công nghệ truyền thông khác nhau, phân tập và ảo hóa các thiết bị mạng và tích hợp truy cập backhaul nâng cao
+ Tích hợp AI trong mạng: 6G được kì vọng sẽ mang thông tin quý giá từ các cơ sở tính toán tập trung đến mọi thiết bị đầu cuối trong mạng Học không giám sát, cùng với chia sẻ kiến thức liên kết với nhà điều hành, sẽ thúc đẩy mạng thời gian thực thông qua dự đoán.
Do đó, trong bài báo này, nhóm em sẽ khảo sát các công nghệ mới bùng nổ ngày nay không có sẵn trong các mạng hiện tại nhưng có ý nghĩa tiềm năng cho các hệ thống6G trong tương lai, bao gồm cả sự phát triển các lớp của protocol stack (giao thức ngăn xếp), từ các phương thức giao tiếp lớp vật lý đến thiết kế mạng Ta cũng nghiên cứu diễn biến của các thiết kế mạng, mặc dù chúng đã có một phần đề xuất cho 5G, cần cải tiến kiến trúc mới để đáp ứng các yêu cầu cao hơn nữa của các trường hợp sử dụng 6G.
Các thế hệ mạng di động hiện tại
Thế hệ đầu tiên được biết đến với chúng ta là 0G Nó bao gồm điện thoại vô tuyến di động được phát minh nhiều trước điện thoại di động ngày nay Chúng về cơ bản là radio hai chiều hoạt động ở mức tần số rất cao từ 160 MHz 0G đã được cải thiện và đặt tên là 0,5G Tốc độ dữ liệu của nó là từ 14,4-19,2 Kb / giây Công nghệ 0G (Zero thế hệ), còn được gọi là công nghệ điện thoại di động điện thoại đi trước, như điện thoại asradio mà một số người đã sử dụng các điện thoại loại này trong xe hơi của họ trước khi điện thoại di động ra đời Các hệ thống điện thoại vô tuyến di động đi trước công nghệ điện thoại di động hiện đại Các kỹ thuật được sử dụng trong các hệ thống 0G bao gồm AMTS (Hệ thống điện thoại di động tiên tiến), MTS (Hệ thống điện thoại di động), PTT (Push to Talk), IMTS (Dịch vụ điện thoại di động cải tiến) đi trước công nghệ điện thoại di động hiện đại Từ thời điểm khởi đầu của thế hệ cellulartelephones đầu tiên, các hệ thống này thường được gọi là các hệ thống as0G (thế hệ không) Nó hoạt động trên băng tần VHF 160 MHz bằng cách sử dụng điều chế tần số trên 160-162 MHz cho thiết bị di động và các trạm forbase 168- 170 MHz 0,5G là tập hợp các tính năng được cải tiến so với công nghệ 0G cơ bản Tốc độ báo hiệu thô là 19,2 kbps, và với mã hóa ReedSolomon, tốc độ dữ liệu hiệu quả là 14,4 kbps đầy đủ trước khi kiểm soát.
Hình 1 5 Các thế hệ khác nhau của mạng di động
1G là viết tắt của thế hệ đầu tiên Nó được ra mắt lần đầu tiên với vai trò thương mại vào những năm 1970 và sau đó được ra mắt tại Đan Mạch, Na Uy, Phần Lan vàThụy Điển vào những năm 1980 1G đã được sử dụng để thực hiện cuộc gọi bằng giọng nói chỉ trong một quốc gia; không thực hiện cuộc gọi giữa những người ở các quốc gia khác nhau là có thể Không có dữ liệu chuyển và chuyển vùng ở đó Nó sử dụng tín hiệu tương tự và tốc độ cho phép lên tới 2,4 kbps với tần số từ 800-900 MHz Liên kết giọng nói kém và không có điều khoản cho an ninh là những vấn đề chính mà thế hệ mạng di động này phải đối mặt Thế hệ đầu tiên của viễn thông không dâycông nghệ được gọi là 1G được giới thiệu vào năm 1980 Sự khác biệt chính giữa các hệ thống hiện cóvà 1G là phát minh của công nghệ di động và do đónó còn được gọi là thế hệ tương tự đầu tiênđiện thoại di động.
Hình 1 6 Sự phát triển của mạng di động Ở thế hệ thứ nhất (1G) của công nghệ viễn thông không dây mạng chứa nhiều ô (Khu vực phủ sóng được chia thành các vùng nhỏ, mỗi khu vực được gọi là tế bào, một tế bào là được bao phủ bởi một mạng vô tuyến với một bộ thu phát) và vì vậy cùng một tần số có thể được sử dụng lại nhiều lần dẫn đến việc sử dụng phổ lớn và do đó tăng dung lượng hệ thống, tức là số lượng lớn khách hàng có thể được cung cấp dễ dàng.Sử dụng hệ thống di động trong 1G hoặc thế hệ đầu tiênkết quả của công nghệ viễn thông không dâytrong việc sử dụng phổ lớn Thế hệ đầu tiên của công nghệ viễn thông không dây sử dụng tương tự kỹ thuật truyền dẫn được sử dụng cơ bản để truyền tín hiệu thoại. 1G hay thế hệ công nghệ viễn thông không dây đầu tiên cũng bao gồm các tiêu chuẩn khác nhau trong số đó phổ biến nhất là Dịch vụ điện thoại di động nâng cao (AMPS), Điện thoại di động Bắc Âu (NMT), Tổng hệ thống truyền thông truy cập (TACS) Tất cả các tiêu chuẩn trong điều chế tần số sử dụng 1G kỹ thuật cho tín hiệu thoại và tất cả các chuyển giao quyết định được đưa ra tại các Trạm cơ sở (BS) Các tế bào Rangeinside được tách thành số các kênh và tất cả các cuộc gọi được chọn cho một cặp trung thành kênh truyền hình Truyền dữ liệu giữa các phần cáp của kết nối và PSTN (Gói chuyển đổi mạng điện thoại) đã được thực hiện bằng cách sử dụng mạng gói.
2G là thế hệ thứ hai ra mắt vào năm 1991 tại Phần Lan Không giống như 1G sử dụng công nghệ vô tuyến analog, 2G đã sử dụng công nghệ kỹ thuật số Điều này dẫn đến cải thiện bảo mật trên cả hai đầu của giao tiếp, chất lượng âm thanh tốt hơn và độ tin cậy cao hơn Nó cho phép cả giọng nói và dữ liệu (hình ảnh, văn bản và tin nhắn đa phương tiện) dịch vụ Nó chỉ trong 2G, xu hướng SMS (Dịch vụ tin nhắn ngắn )bắt đầu Tất cả các tin nhắn SMS được gửi đã được mã hóa kỹ thuật số Với thế hệ mới này, rất nhiều sự tăng trưởng đã được nhìn thấy trong số lượng người dùng sử dụng thông tin di động. 2G đã sử dụng hai công nghệ: TDMA (Truy cập nhiều phân chia thời gian) mà chia tín hiệu thành các khe thời gian và một tín hiệu khác là CDMA(Đa truy nhập phân chia mã) chỉ định mọi người dùng với một mã đặc biệt để họ có thể giao tiếp qua một kênh vật lý đa kênh 2G vẫn được sử dụng ở một số phần của thế giới 2G (hoặc 2-G) là nhỏ đối với công nghệ điện thoại không dây tái tạo Mạng lưới viễn thông di động 2G thế hệ thứ hai được giới thiệu thương mại vào năm 1991 Có một số ưu điểm của mạng 2G so với người tiền nhiệm Nó là hệ thống hội thoại được kỹ thuật số mã hóa Hệ thống 2.2G nhiều hiệu quả hơn đang kể trên phổ cho phép lớn hơn nhiềumức độ thâm nhập điện thoại di động; và 3 2Ggiới thiệu dịch vụ dữ liệu cho thiết bị di động, bắt đầuvới tin nhắn văn bản SMS Đã bật công nghệ 2Gcác mạng điện thoại di động khác nhau để cung cấpcác dịch vụ như tin nhắn văn bản, tin nhắn hình ảnh,và MMS (tin nhắn đa phương tiện) Tất cả văn bảntin nhắn được gửi trên 2G được mã hóa kỹ thuật số,cho phép truyền dữ liệu theo cáchchỉ người nhận dự định có thể nhận và đọc nó.Sau khi giới thiệu hệ thống 2G, thiết bị di động trước đóhệ thống điện thoại được đặt tên hồi tố là 1G.Trong khi tín hiệu vô tuyến trên mạng 1G là tương tự,tín hiệu vô tuyến trên mạng 2G là kỹ thuật số Cả haihệ thống sử dụng tín hiệu số để kết nối radiotháp (nghe điện thoại) cho phần còn lại củahệ thống điện thoại.Các hệ thống 2G đã lỗi thời hơncác công nghệ như 2.5G, 2.75G, 3G và 4G Tuy nhiên, mạng 2G vẫn được sử dụng ở hầu hết các phần củathế giới 2.5G, viết tắt của " thế hệ thứ hai rưỡi , "là một công nghệ không dây di độngđược phát triển ở giữa người tiền nhiệm của nó, 2G vàkế, 3G "2.5G" là một thuật ngữ không chính thức, được phát minhchỉ dành cho mục đích tiếp thị, không giống như "2G" hoặc "3G" là các tiêu chuẩn được xác định chính thức dựa trênnhững người được xác định bởi quốc tếViễn thông (ITU) Thuật ngữ "2.5G" thườngmô tả hệ thống di động 2G kết hợp với Dịch vụ vô tuyến gói chung (GPRS) hoặc khácdịch vụ thường không được tìm thấy trong các mạng 2G hoặc 1G.GPRS là dịch vụ thường được kết hợp với 2.5G Công nghệ Nó có tốc độ truyền dữ liệu là 28 kbpshoặc cao hơn. GPRS xuất hiện sau sự phát triển của Dịch vụ hệ thống toàn cầu cho thiết bị di động (GSM), đó là được phân loại là công nghệ 2G và nó đã thành công bởi sự phát triển của Universal Mobile Dịch vụ viễn thông (UMTS), đó là được phân loại là công nghệ 3G. Một hệ thống 2.5G có thể sử dụng cơ sở hạ tầng hệ thống 2G, nhưng nó thực hiện một miền mạng chuyển mạch gói trongNgoài một miền chuyển mạch Cái này không nhất thiết phải mang lại lợi thế cho 2,5G so với 2G điều khoản của tốc độ mạng, bởi vì timelots cũng được sử dụng cho dữ liệu chuyển mạchdịch vụ (HSCSD) Các dịch vụ và cơ sở hạ tầngcủa mạng 2.5G có thể được sử dụng cho mỗi giao dịchcơ sở chứ không phải là cơ sở mỗi phút sử dụng, cảm ơn đến miền chuyển mạch gói của nó Điều này làm cho nó cơ sở hạ tầng hiệu quả hơn và cải thiệndịch vụ giao hàng Động lực này được gọi là khả năng "luôn luôn" Mạng 2.5G có thể hỗ trợ các dịch vụ như WAP, MMS, SMS trò chơi di động và tìm kiếm và thư mục.
Gia đình 2G bao gồm hai thế hệ nữa: 2.5G và 2,75G Những thế hệ này xuất hiện vào khoảng năm 2000 và 2003 tương ứng 2.5G sử dụng GPRS (Đài phát thanh dịch vụ gói chung) và có tốc độ 115 Kb/giây với tần số của nó là 850-1900 MHz Trong khi đó, 2,75G sử dụng EDGE (Công nghệ môi trường GSM dữ liệu nâng cao) có công nghệ tốc độ gần gấp ba lần so với GPRS, tức là 384 Kb/giây Tần số 2,75G tương tự như 2,5G.
Cả 2.5G và 2.75G hỗ trợ MMS, SMS trò chơi, tìm kiếm và nhiều tính năng hơn để thực hiện công việc hàng ngày dễ dàng hơn Tốc độ dữ liệu nâng cao cho GSM Evolution(EDGE)(còn được gọi là GPRS nâng cao (EGPRS),hoặc IMT Carrier Carrier (IMT-SC) hoặc Dữ liệu nâng cao tỷ lệ cho Global Evolution) là một điện thoại di động kỹ thuật số công nghệ điện thoại cho phép cải thiện dữ liệutốc độ truyền như một phần mở rộng tương thích ngược của GSM EDGE được xem xét công nghệ vô tuyến tiền 3G và là một phần định nghĩa 3G của ITU [1] EDGE đã được triển khai trên Mạng GSM bắt đầu vào năm 2003 - ban đầu bởi Cingular (nay là AT & T) tại Hoa Kỳ EDGE cũng được chuẩn hóa bởi 3GPP như là một phần của Gia đình GSM Một biến thể, được gọi là Compact-EDGE,được phát triển để sử dụng trong một phần của Kỹ thuật sốPhổ mạng AMPS Thông qua giới thiệuphương pháp tinh vi của mã hóa và truyềndữ liệu, EDGE cung cấp tốc độ bit cao hơn trên mỗi kênh radio, dẫn đến công suất tăng gấp ba lần và hiệu suất so với bình thường Kết nối GSM / GPRS EDGE có thể được sử dụng cho bất kỳ gói tin nào chuyển đổi ứng dụng, chẳng hạn như kết nối Internet EDGE tiến hóa tiếp tục trong phiên bản 7 củatiêu chuẩn 3GPP cung cấp độ trễ giảm và hiệu suất nhiều hơn gấp đôi, ví dụ: để bổ sung Truy cập gói tốc độ cao (HSPA) Tốc độ bit cao nhất lên tới 1 Mb/s và tốc độ bit thông thường là 400 kb/s có thể được dự kiến.
Cùng với kỷ nguyên của 2G, thế hệ mới là phát triển năm 2003 là 3G, 3G về cơ bản là thế hệ mạng đa phương tiện hoặc điện thoại thông minh mà chúng ta sử dụng ngày nay Nhu cầu về 3G là tăng tốc độ truyền dữ liệu với chất lượng dịch vụ tốt, vì ngày càng có nhiều người kết nối với mạng di động Các tính năng chính được cung cấp bởi 3G là: cuộc gọi video, phát video trực tuyến, dịch vụ định vị, email,dịch vụ đa phương tiện, truyền hình di động, duyệt web và tốc độ truy cập web cao Tốc độ của 3G là 384 Kb / giây đến 2 Mb / giâyvới tần số 8-2,5 GHz
Mục đích chính của 3G là cung cấp dữ liệu cao tốc độ truyền tải với chi phí thấp cùng với chuyển vùng xung quanh trái đất 3G sử dụng công nghệ chuyển mạch gói để gửi dữ liệu và chuyển mạch cho các cuộc gọi thoại Trong chuyển mạch gói, dữ liệu chia thành các gói nhỏ và sau đó mỗi gói theo sau nó tuyến đường riêng để đến đích.Không có đường dẫn cố định cho dữ liệu để đi đến đích Chuyển mạch gói làm cho dữ liệu di chuyển đáng tin cậy và nhanh chóng Công nghệ 3G đề cập đến thứ ba thế hệ được giới thiệu vào những năm 2000.Tốc độ truyền dữ liệu tăng từ 144kbps-2Mb / giây.Thường được gọi là điện thoại thông minh và các tính năng tăng băng thông và tốc độ truyền dữ liệu để phù hợp với các ứng dụng và âm thanh dựa trên web và tập tin video.Truy cập gói đường xuống tốc độ cao (HSDPA) là một dịch vụ dữ liệu dựa trên gói trong đường xuống W-CDMA với việc truyền dữ liệu lên tới 8-10 Mb/s trong một băng thông 5 MHz trong đường xuống WCDMA Của nó triển khai bao gồm Điều chế thích ứng và Mã hóa (AMC) Nhiều đầu vào nhiều đầu ra(MIMO) Yêu cầu tự động kết hợp(HARQ), nhanh chóngtìm kiếm di động, và thiết kế máy thu tiên tiến.
Mặt khác trong chuyển mạch, trước tiên các mạch cố định được thực hiện trên đó dữ liệu phải di chuyển để đến đích Giống như 2G, 3G cũng có thêm hai thành viên trong gia đình: 3.5G và 3.75G 3.5G còn được gọi là Tốc độ cao Tải xuống quyền truy cập gói (HSPDA) Nó cung cấp một tải về tốc độ khoảng 14 Mbps 3,75G là HSPDA+ và nó cung cấp tốc độ tải xuống 168 Mbps 3,75G sử dụng MIMO (Nhiều đầu vào và nhiều đầu ra) để cung cấp tốc độ cao và độ trễ.
Truy cập gói đường lên tốc độ cao (HSUPA) là công nghệ tiến hóa đường lên UMTS / WCDMA, liên quan trực tiếp đến HSDPA và hai miễn phí cho nhau HSUPA sẽ nâng cao dữ liệu cá nhân nâng cao các ứng dụng có tốc độ dữ liệu cao hơn và đối xứng Ban đầu, nó sẽ tăng đường lên UMTS / WCDMA lên tới 1,4Mb / giây và sau đó phát hành lên tới 5,8Mb / giây.
Hầu hết người dùng trên thế giới hiện nay đều sử dụng thế hệ 3G mà thôi Một sự thay đổi đang được nhìn thấy trong vài năm qua từ 3G đến 4G, vì các nhà khai thác mạng di động hiện nay cung cấp mạng 4G ở mức giá thấp nhất có thể Sự tiến bộ của mỗi công nghệ nhằm mục đích cung cấp cho nhiều người dùng hơn cùng với tốc độ cao, chất lượng tốt và giá thấp Công nghệ mạng mới nhất được sử dụng ngày nay trong cuộc sống hàng ngày là 4G Nó cũng được gọi là MAGIC có nghĩa là: M = đa phương tiện di động, A = bất cứ lúc nào và Bất cứ nơi nào, G = hỗ trợ di động toàn cầu, I = không dây tích hợpgiải pháp và C = dịch vụ cá nhân tùy chỉnh và nó cho biết 4G ban đầu là bản 3.9G Công nghệ 4G sử dụng IP(Giao thức Internet) hệ thống mạng cùng với LTE (Dải thuật ngữ Evolution) và WiMAX (Khả năng tương tác toàn cầu) để làm việc hiệu quả.
Nó cung cấp tốc độ 100 Mbps đến 1Gbps với tần số 2-8GHz cho phép chuyển vùng ở bất kỳ nơi nào trên thế giới 4G hỗ trợ tất cả các dịch vụ đa phương tiện di động và băng thông rộng, như cuộc gọi Video, TV di động, MMS, độ nét cao cho truyền hình, truy cập web không dây, chơi game trực tuyến và nhiều hơn Bất cứ lúc nào, bất cứ nơi nào có thể có dịch vụ 4G đến thiết bị đầu cuối di động của nó Nó cũng giới thiệu một giao diện radio được gọi là viễn thông di động phổ biến Truy cập hệ thống vô tuyến mặt đất (E-UTRA) và phát triển Gói lõi (EPC), một gói chuyển mạch mới giúp cung cấp tắc nghẽn mạng miễn phí Thế hệ thứ tư của tiêu chuẩn không dây cho hệ thống di động là 4G, kế thừa kế hoạch của Chuẩn 3G ITU (Liên minh viễn thông quốc tế) đã chỉ định rằng yêu cầu tốc độ tối đa cho chuẩn 4G là 100Mbps cho kết nối di động (chẳng hạn như trong xe hơi) và 1Gbps cho các kết nối cố định (như ngồi trước máy tính) Dịch vụ 4G đáp ứng những điều này yêu cầu chưa có sẵn công khai (kể từ tháng 6 năm 2011) nhưng các nhà cung cấp viễn thông là tìm cách nâng cấp cơ sở hạ tầng của họ để phục vụ cho Dịch vụ 4G trong tương lai không xa Dịch vụ 4G được thiết lập để cung cấp một IP nhanh và an toàn, chuyển vùng giải pháp băng rộng di động cho các thiết bị như vậy như máy tính xách tay có modem 4G không dây, 4G điện thoại thông minh điện thoại di động và điện thoại di động 4G khác thiết bị yêu cầu truy cập internet với tốc độ cơ sở chuyên sâu đang được cung cấp, bao gồm Truyền hình HD theo yêu cầu, điện thoại IP, theo yêu cầu chơi game và, tất nhiên, truy cập Internet tốc độ cao Các công nghệ hiện có trên thị trường như LTE (Sự phát triển dài hạn) và WiMAX đã xuất hiện được một vài năm và đang được bán trên thị trường như 4G trong khi không đáp ứng các yêu cầu do ITU Gần đây đã thông báo rằng các dịch vụ này có thể tiếp tục được bán trên thị trường dưới dạng 4G tiền thân của chuẩn IMT-Advanced, 4G đồng thời hoạt động trên cùng một cơ sở công nghệ; tuy nhiên, những thứ này thực sự nên được coi là "Pre-4G" hoặc "3.9G" khi họ về mặt kỹ thuật không cung cấp tốc độ dữ liệu cần thiết của (văn phòng phẩm) 1Gbps ITU đã công nhận hai tiêu chuẩn đó là đã lên kế hoạch đáp ứng 4G IMT-Advanced các yêu cầu được đưa ra bởi hai nhóm, 3GPP và IEEE Đây là LTE Advanced và Wirelessman-Advanced (Wi-Fi-Advanced) tiêu chuẩn và gần như chắc chắn sẽ từ bỏ hệ thống công nghệ cũ lây lan được tìm thấy trong các hệ thống 3G cho OFDMA và các sơ đồ cân bằng khác, sử dụng Công nghệ MIMO, lập lịch phụ thuộc kênh và phân bổ kênh động tất cả các công nghệ đang được tìm thấy trên mạng không dây mới, hiện đại thiết bị mạng. Đặc điểm của 4G
Cá nhân hóa và thân thiện với người dùng:kết hợp cá nhân hóa và thân thiện là một tính năng chính trong 4G.
Tính không đồng nhất: 4G nên có một xác địnhlợi thế trong cuộc sống hàng ngày của người dùng Đây làthu được bằng cách kết hợp mạng.
Hỗ trợ: Nó hỗ trợ đa phương tiện, thoại, video,Internet không dây và các dịch vụ băng thông rộng khác.
Chi phí hiệu quả: Chi phí truyền tải khác nhaudịch vụ đa phương tiện rất thấp.
Công suất caotốc độ cao và chi phí thấp cho mỗi bit.
Mạng ad hoc và mạng multi-hop:tính độc lập từ bộ định tuyến và điểm truy cập là mộtthêm lợi thế.
Thế hệ 5G: 5G không được sử dụng chính thức nhưng việc triển khai đã bắt đầu và dự kiến sẽ xuất hiện vào năm 2020 Nhiều công ty đang đầu tư vào công nghệ mới này Tốc độ 5G có khả năng kết nối gấp ba lần so với 4G Nó là một loại giao tiếp hoàn toàn không dây trong thế giới thực không có giới hạn 5G sử dụng các tiêu chuẩn IPv6.
Nó không chỉ là nhanh hơn về tốc độ so với các công nghệ trước đó mà cũng cung cấp nhiều tùy chọn đa phương tiện hơn, phản ứng nhanh hơn, độ trễ rất thấp, độ tin cậy cao hơn và nhiều thiết bị tiện ích hơn, có thể được kết nối hơn so với các thế hệ trước. Mạng di động thế hệ thứ 5 hay đơn giản là 5G làcuộc cách mạng sắp tới của công nghệ di động Các tính năng và khả năng sử dụng của nó vượt xa kỳ vọng của một con người bình thường Với nó tốc độ cực cao, nó đủ tiềm năng để thay đổi ý nghĩa của khả năng sử dụng điện thoại di động Với một mảng lớn các tính năng sáng tạo, bây giờ điện thoại thông minh của bạn sẽ song song hơn với máy tính xách tay Bạn có thể dùng kết nối Internet băng thông rộng; Các tính năng quan trọng khác khiến mọi người mê mẩn chơi game hơn tùy chọn, tùy chọn đa phương tiện rộng hơn, kết nối ở mọi nơi, độ trễ bằng không, thời gian phản hồi nhanh hơn và âm thanh chất lượng cao và video HD có thể được chuyển trên điện thoại di động khác mà không ảnh hưởng đếnchất lượng âm thanh và video.
5G dự kiến sẽ có tần số rộng hơn 3-300GHz và tốc độ khoảng 1-10Gbps Kiến trúc của nó là tiên tiến theo nghĩa là nó có thể tự thích nghi theo thay đổi của môi trường để có thể cung cấp không bị gián đoạn dịch vụ cho người dùng Một vấn đề thường thấy với mạng di động là chúng không có sẵn tốc độ cao 5G sẽ làm cho nó có thể ở độ cao và cao hơn nữa Chúng ta đã thấy rằng có nhiều lợi thế của 5G nhưng cùng với những điều này cũng có một số nhược điểm Các tốc độ 1-10Gbps theo yêu cầu của 5G có thể không đạt được trong một số nơi trên thế giới do ít công nghệ có thể phát triển Và một ví dụ khác, ở một số công ty, nó có thể là trường hợp các thiết bị tiện ích cũ có thể không tương thích với công nghệ mới nên chúng cần phải Thay thế và phát sinh chi phí.Công nghệ 5G sẽ mất thời gian để thực hiện nhưng nghiên cứu và điều tra trên 6G đã bắt đầu 6G sẽ có 5G làm cơ sở của nó Nó kết hợp 5G với công nghệ vệ tinh, nó có thể cung cấp bảo vệ toàn cầu và tốc độ yêu cầu khoảng 10-11Gbps ngay cả ở vùng sâu vùng xa
Giới thiệu mạng không dây và mạng di động 6G
Mạng không dây là một hệ thống các thiết bị được nhóm lại với nhau, có khả năng giao tiếp thông qua sóng vô tuyến thay vì các đường truyền dẫn bằng dây. Ưu điểm:
- Giá thành giảm nhiều đối với mọi thành phần người sử dụng
- Công nghệ không dây đã được tích hợp rộng rãi trong bộ vi xử lý dành cho máy tính xách tay của INTEL và AMD, do đó tất cả người dùng máy tính xách tay đều có sẵn tính năng kết nối mạng không dây.
- Mạng Wireless cung cấp tất cả các tính năng của công nghệ mạng LAN như là Ethernet và Token Ring mà không bị giới hạn về kết nối vật lý (giới hạn về cable)
- Tính linh động: tạo ra sự thoải mái trong việc truyền tải dữ liệu giữa các thiết bị có hỗ trợ mà không có sự ràng buột về khoảng cách và không gian như mạng có dây thông thường Người dùng mạng Wireless có thể kết nối vào mạng trong khi di chuyển bất cứ nơi nào trong phạm vi phủ sóng của thiết bị tập trung (Access Point).
- Mạng WLAN sử dụng sóng hồng ngoại (Infrared Light) và sóng Radio (Radio Frequency) để truyền nhận dữ liệu thay vì dùng Twist-Pair và Fiber Optic Cable Thông thường thì sóng Radio được dung phổ biến hơn vì nó truyền xa hơn, lâu hơn, rộng hơn, băng thông cao hơn.
- Tốc độ mạng Wireless bị phụ thuộc vào băng thông Tốc độ của mạng Wireless thấp hơn mạng cố định, vì mạng Wireless chuẩn phải xác nhận cẩn thận những frame đã nhận để tránh tình trạng mất dữ liệu.
- Trong mạng cố định truyền thống thì tín hiệu truyền trong dây dẫn nên có thể được bảo mật an toàn hơn Còn trên mạng Wireless thì việc “đánh hơi” rất dễ dàng bởi vì mạng Wireless sử dụng sóng Radio thì có thể bị bắt và xử lí được bởi bất kỳ thiết bị nhận nào nằm trong phạm vi cho phép, ngoài ra mạng Wireless thì có ranh giới không rõ ràng cho nên rất khó quản lý.
Hệ thống Mạng Không dây Mạng Có dây
Bảo mật không đảm bảo bằng có dây do phát sóng thông tin ra mọi phía
Bảo mật đảm bảo chỉ bị lộ thông tin nếu can thiệp thẳng vào vị trí dây dẫn
Thi công và triển khai
Thi công triển khai nhanh và dễ dàng
Thi công phức tạp do phải thiết kế đi dây cho toàn bộ hệ thống
Khả năng mở rộng khoảng cách tốt với chi phí hợp lý Đòi hỏi chi phí cao khi muốn mở rộng hệ thống mạng đặc biệt là mở rộng bằng cáp quang
Các vị trí kết nối mạng có thể thay đổi mà không cần phải thiết kế lại
Các vị trí thiết kế không cơ động phải thiết kế lại nếu thay đổi các vị trí kết nối mạng
Bảng 1.1 Bảng so sánh hệ thống Mạng không dây và Mạng có dây
Phân loại
Có nhiều cách phân loại: a Dựa trên vùng phủ sóng, mạng không dây được chia thành 5 nhóm:
Hình 1 12 Phân loại mạng vô tuyến WPAN: mạng vô tuyến cá nhân Nhóm này bao gồm các công nghệ vô tuyến có vùng phủ nhỏ tầm vài mét đến hàng chục mét tối đa Các công nghệ này phục vụ mục đích nối kết các thiết bị ngoại vi như máy in, bàn phím, chuột, đĩa cứng, khóa USB,đồng hồ, với điện thoại di động, máy tính Các công nghệ trong nhóm này bao gồm:Bluetooth, Wibree, ZigBee, UWB, Wireless USB, EnOcean, Đa phần các công nghệ này được chuẩn hóa bởi IEEE, cụ thể là nhóm làm việc (Working Group) 802.15 Do vậy các chuẩn còn được biết đến với tên như IEEE 802.15.4 hay IEEE 802.15.3
WLAN: mạng vô tuyến cục bộ Nhóm này bao gồm các công nghệ có vùng phủ tầm vài trăm mét Nổi bật là công nghệ Wifi với nhiều chuẩn mở rộng khác nhau thuộc gia đình 802.11 a/b/g/h/i/ Công nghệ Wifi đã gặt hái được những thành công to lớn trong những năm qua Bên cạnh WiFi thì còn một cái tên ít nghe đến là HiperLAN và HiperLAN2, đối thủ cạnh tranh của Wifi được chuẩn hóa bởi ETSI.
WMAN: mạng vô tuyến đô thị Đại diện tiêu biểu của nhóm này chính là
WiMAX Ngoài ra còn có công nghệ băng rộng BWMA 802.20 Vùng phủ sóng của nó sẽ tằm vài km (tầm 4-5km tối đa).
Công nghệ Mạng Chuẩn Tốc độ Vùng phủ sóng Băng tần
UWB (Ultra wideband) WPAN 802.15.3a 110-480 Mbps Trên 30 feet 7.5 GHz Bluetooth WPAN 802.15.1 Trên 720 Kbps Trên 30 feet 2.4 GHz
Wi-Fi WLAN 802.11a Trên 54 Mbps Trên 300 feet 5 GHz
Wi- Fi WLAN 802.11b Trên 11 Mbps Trên 300 feet 2.4 GHz
WWAN 2.5 G Trên 384 Kbps 4-5 dặm 1900 MHz
UMTS WWAN 3G Trên 2 Mbps 1-5 dặm 1800-2100
Bảng 1 1 So sánh nhóm mạng
WWAN: Mạng vô tuyến diện rộng: Nhóm này bao gồm các công nghệ mạng thông tin di động như UMTS/GSM/CDMA2000 Vùng phủ của nó cũng tầm vài km đến tầm chục km.
WRAN: Mạng vô tuyến khu vực Nhóm này đại diện là công nghệ 802.22 đang được nghiên cứu và phát triển bởi IEEE Vùng phủ có nó sẽ lên tầm 40-100km Mục đích là mang công nghệ truyền thông đến các vùng xa xôi hẻo lánh, khó triển khai các công nghệ khác.
Lưu ý: Tất cả các công nghệ này đều giống nhau ở chổ chúng nhận và chuyển tin bằng cách sử dụng sóng điện từ (EM). b Dựa trên các công nghệ mạng, mạng không dây được chia thành 3 loại:
• Kết nối sử dụng tia hồng ngoại
• Sử dụng công nghệ Bluetooth
• Kết nối bằng chuẩn Wi-fi
Các mô hình mạng không dây
1.5.1 Mô hình mạng AD-HOC a Khái niệm:
- Là mạng gồm hai hay nhiều máy tính có trang bị card không dây
- Tương tự mô hình peer to peer trong mạng có dây
- Các máy tính có vai trò ngang nhau
- Sử dụng thuật toán Spokesman Election Algorithm(SEA) b Mô hình vật lý:
Hình 1 13 Mô hình vật lý AD-HOC c Cách thiết lập:
- Thiết bị: Card không dây
- Các Staion phải cùng BSSID
- Các Staion phải cùng kênh
- Các Station phải cùng tốc độ truyền
1.5.2 Mô hình mạng INFRASTRUCTURE a Khái niệm:
- Là mạng gồm một hay nhiều AP để mở rộng phạm vi hoạt động của các Station có thể kết nối với nhau với một phạm vi gấp đôi.
- AP đóng vai trò là điểm truy cập cho các Client(Station) trao đổi dữ liệuvới nhau và truy xuất tài nguyên của Server.
- Mỗi AP có thể làm điểm truy cập cho 10-15 client (tùy sản phẩm và hãng sản xuất) đồng thời tại một thời điểm. b Mô hình vật lý:
Hình 1 14 Mô hình vật lý c Cách thiết lập:
- Các Station phải cùng BSSID với AP
- Các Station phải cùng kênh với AP
- Các Ap phải cùng một ESID nếu muốn hổ trợ roaming
Chuẩn IEEE 802.11
Wireless card đóng vai trò như một bộ thu phát tín hiệu giúp các thiết bị số trao đổi dữ liệu với nhau hoặc truy cập Internet tốc độ cao theo các chuẩn sau :
IEEE 802.11g : tốc độ truyền dẫn tối đa 54Mbps
IEEE 802.11b : tốc độ truyền dẫn tối đa 11Mbps;
IEEE 802.11a : tốc độ truyền dẫn tối đa 54Mbps; trong bán kính 100m (nếu ở trong nhà) và 300m (nếu ở ngoài trời)
Chuẩn 802.11b có tốc độ truyền dẫn thấp nhất (11Mbps) nhưng lại được dùng phổ biến trong các môi trường sản xuất, kinh doanh, dịch vụ do chi phí mua sắm thiết bị thấp, tốc độ truyền dẫn đủ đáp ứng các nhu cầu trao đổi thông tin trên internet như duyệt web, e-mail, chat, nhắn tin
Chuẩn 802.11g có tốc độ truyền dẫn cao (54Mpbs), thích hợp cho hệ thống mạng có lưu lượng trao đổi dữ liệu cao, dữ liệu luân chuyển trong hệ thống là những tập tin đồ họa, âm thanh, phim ảnh có dung lượng lớn Tần số phát sóng vô tuyến của chuẩn 802.11g cùng tần số với chuẩn 802.11b (2,4GHz) nên hệ thống mạng chuẩn 802.11g giao tiếp tốt với các mạng máy tính đang sử dụng chuẩn 802.11b Tuy nhiên theo thời giá hiện nay, chi phí trang bị một hệ thống kết nối không dây theo chuẩn 802.11g cao hơn 30% so với chi phí cho một hệ không dây theo chuẩn 802.11b.
Chuẩn 802.11a tuy có cùng tốc độ truyền dẫn như chuẩn 802.11g nhưng tần số hoạt động cao nhất, 5GHz, băng thông lớn nên chứa được nhiều kênh thông tin hơn so với hai chuẩn trên Và cũng do có tần số hoạt động cao hơn tần số hoạt động của các thiết bị viễn thông dân dụng như điện thoại 'mẹ bồng con', Bluetooth nên hệ thống mạng không dây sử dụng chuẩn 802.11a ít bị ảnh hưởng do nhiễu sóng Nhưng đây cũng chính là nguyên nhân làm cho hệ thống dùng chuẩn này không tương thích với các hệ thống sử dụng 2 chuẩn không dây còn lại:
• Chuẩn 802.11a không tương thích với 802.11b và 802.11g, nó chỉ tương thích với chính nó, là 802.11a
• Ngược lại, chuẩn 802.11b và 802.11g tương thích với nhau, nhưng bạn nên sử dụng các thiết bị hỗ trợ 802.11g để sử dụng được hết khả năng của nó.
Các thiết bị mạng không dây
Access Point (AP) có vai trò tương tự như Hub hay
Switch Điểm truy cập cho các Station (Node) trong mạng không dây cho phép các Station trao đổi dữ liệu với nhau
(như HUB trong mạng có dây) và với các Station trong mạng có dây. b Chức năng:
Phục hồi tín hiệu trong các segment mạng không dây (giống như Repeater)
Chuyển đổi khuôn dạng dữ liệu giữa mạng không dây và mạng có dây (giống Gateway).
Điểm truy cập này có thể hỗ trợ từ 15-250 users trong khoảng cách 20-500m, tùy thuộc vào công nghệ và môi trường. c Chủng loại
Hub/Switch Access Point (Wireless hub/Switch) tương tự như Hub/Switch trong mạng có dây.
BroadBand Router Access Point (Wireless BroadBand Router) cho phép các Station trong mạng truy cập Internet.
Bộ điều hợp mạng không dây (Wireless NIC) có nhiều kiểu giao tiếp như PCMCIA, USB hay PCI card
Là thiết bị gắn trên PC hay thiết bị cầm tay như Laptop,
PDA,…đóng vai trò là card mạng có dây, nhưng sử dụng môi trường là sóng điện từ , cho phép PC hay Laptop trao đổi dữ liệu được với nhau thông qua sóng vô tuyến. b Chức năng:
Truyền nhận các packet dưới dạng sóng radio giữa các Station với nhau hoặc giữa các Access Point.
Điều biến và giải điều biến tín hiệu. c Chủng loại:
PC Card: Dùng cho máy tính xách tay khi sử dụng khe cắm PCMCIA
Adapter Card: dùng cho máy tính để bàn sử dụng khe cắm PCI, ISA, EISA
Card lắp ngoài: sử dụng cổng giao tiếp COM, parallel, USB hoặc Ethernet
Thêm cầu nối Wi-Fi là ta có thể kết nối hầu như bất cứ thiết bị nào có giao tiếp cổng Ethernet, chẳng hạn một máy in mạng, vào mạng không dây Ta dùng cáp nối thiết bị vào cổng Ethernet của cầu nối, và cầu nối sẽ truyền dữ liệu từ thiết bị này đến thiết bị không dây Lúc này, bản thân thiết bị hoạt động chẳng khác gì với khi lắp vào mạng có dây Chúng ta nên mua cầu nối và router của cùng nhà sản xuất, nhất là khi muốn tận dụng các chế độ như Super G, Afterburner, và nhớ chọn loại có hỗ trợ mã hóa WPA.
Bạn có thể lắp một Camera không dây hầu như ở bất cứ nơi nào miễn nơi đó có sẵn nguồn điện là được Bạn có thể tìm được ở thị trường Việt Nam một số loại Internet camera không dây như Axis 206W (413 USD), TRENDnet TV-IP200W/E (269 USD), LinkPro IWC-330W(155 USD), Planet ICA-100W (350 USD) Các camera này đều tích hợp sẵn máy chủ web vì thế bạn có thể xem hình ảnh từ bất cứ máy tính nào có trình duyệt web Một số camera có khả năng khi phát hiện chuyển động thì kích hoạt tình năng ghi hình và gửi cảnh qua Email. Ngoài ra, một số loại còn có micro để thu âm và có mô-tơ cho phép bạn điều khiển từ xa để hướng camera đến những khu vực nào cần quan sát, nhưng giá đắt hơn Các loại này đều có ứng dụng để thu, phát lại hình và quản lý cùng lúc nhiều camera Tuy nhiên, trong số này không có loại nào có thể ngoài trời và không thu được hình trong môi trường thiếu sáng.
1.7.6 Thiết bị nghe nhạc và xem phim
Hãng Linksys có loại WMLS11B, bạn có thể kết nối vào dàn âm thanh hoặc chỉ dùng riêng lẻ như thiết bị nghe nhạc bình thường vì nó có sẵn (có thể tháo rời loa) Ngoài ra, màn hình LCD của thiết bị này lớn và dễ đọc Một loại khác là HomePod của MacSense cũng có sẵn loa nhưng nhỏ và âm thanh cũng yếu hơn Tuy nhiên, HomePod tự động tìm các tập tin nhạc trên nhiều máy tính (Macintosh hoặc PC) và có cổng USB 1.1 để bạn lắp các thiết bị lưu trữ Trong khi đó LinkSys làm việc được chỉ với một máy tính và phải chạy MusicMatch Jukebox.
Ngoài MusicMatch, HomePod cũng làm việc được với Winamp và một số chương trình nghe nhạc khác Cả LinkSys và HomePod đều cho bạn nghe lại các đài trên Internet, nhưng chẳng có loại nào hỗ trợ WWPA nên chúng không kết nối được vào mạng có kích hoạt mã hóa.
Wireless Digital Media Player của hãng Actiontec khuyếch đại ngõ ra DVI để xuất tín hiệu ra tivi cao cấp Tuy nhiên, cài đặt và sử dụng phần mềm đi kèm (phải cài đặt vào máy tính có lưu tập tin phim và nhạc) hơi rắc rối và thiết bị điều khiển từ xa không có nút điều chỉnh âm lượng.
Nếu có máy tính Windows Media Center (như chương trình TV và nhạc đã thu) trên tivi hoặc dàn âm thanh Microsoft cũng sẽ tung ra một phần mềm để biến Xbox thành một Media Center Extender Lợi thế của những thiết bị này là bạn không cần phải mất thêm thời gian học cách sử dụng, chúng hoạt động giống như một máy tính Media Center.
Router du lịch là các phiên bản thu nhỏ của các loại lớn để có thể bỏ túi Chúng có kèm theo các tiện ích cài đặt để chia sẻ kết nối (như một cổng Ethernet trong khách sạn hay phòng hội nghị) cho vài người chúng cũng cho phép bạn lưu nhiều cấu hình thiết lập cho các phòng ở khách sạn, ở nhà, cho phòng họp ở văn phòng, giúp cho việc kết nối dễ dàng và nhanh chóng hơn vì chỉ cần chuyển đổi cấu hình thiết lập sẵn.
Bảo mật trong mạng không dây
1.8.1 Khả năng bảo mật của mạng không dây
Bảo mật mạng là một vấn đề rất rộng và ngày càng trở nên khó khăn hơn.
Mạng không dây trong các gia đình, trong các doanh nghiệp, trong các tổ chức chính phủ luôn có thể “tạo điều kiện” để các hacker dễ dàng thâm nhập lấy trộm hoặc sửa đổi dữ liệu và có thể gây nên những hậu quả cực kì nghiêm trọng Thế nhưng người sử dụng vẫn chưa quan tâm đúng mức đến việc bảo vệ mạng không dây Nguyên nhân chủ yếu là do người sử dụng ngại đụng đến các thiết lập thông số kỹ thuật rắc rối nên chỉ cần lắp thiết bị WiFi và cho máy tính kết nối Internet là xem như được.
Vì vậy, bảo vệ an ninh cho mạng không dây luôn là vấn đề cần được quan tâm thường xuyên.
Các lỗ hổng của mạng không dây:
Hạn chế về khả năng quản trị: mạng không dây có thể cho phép mọi đối tượng kết nối với hệ thống trong vùng phủ sóng Bất kì ai có các thiết bị có khả năng kết nối không dây khi nằm trong vùng bán kính phủ sóng của Access Point đều có thể kết nối và khai thác các tài nguyên của hệ thống Khả năng này là nguy cơ tạo điều kiện cho tin tặc thực hiện các biện pháp nghe lén thông tin hoặc xâm nhập vào hệ thống từ các tòa nhà bên cạnh.Tuy vùng phủ sóng của mạng không dây bị hạn chế nhưng tín hiệu của chúng có thể thu được từ khoảng cách trên 100m so với điểm phát sóng Đối với các cơ sở lớn sử dụng hệ thống đa điểm truy cập (AP) để kết nối mạng không dây với mạng có dây, thì mỗi điểm AP đều chứa đựng các nguy cơ tấn công của tin tặc.
Khả năng mã hóa dữ liệu: Mặc dù thông tin truyền trên mạng đã được mã hoá nhằm ngăn chặn việc truy cập bất hợp pháp, nhưng các hacker có thể sử dụng những thiết bị Wi-Fi đã được thay đổi để chặn dữ liệu rồi giải mã chúng và truyền thông tin
"rác" vào mạng, gây nên những rắc rối khác cho hệ thống Chỉ cần một máy tính có card mạng WiFi là bạn có thể tha hồ lướt web và xâm nhập bất hợp pháp vào các máy tính gia nhập mạng.
Xác thực quyền người dùng: Hầu hết các thiết bị kết nối của mạng không dây trên thị trường đều cho phép mặc định ở chế độ mở hoàn toàn, nghĩa là không cung cấp đầy đủ quyền quản trị cho người quản lý và không có khả năng xác thực quyền người dùng cũng như phân quyền cho các kết nối xuất phát từ hệ thống.
Phát hiện và phòng chống tấn công: Các hình thức tấn công trên mạng rất đa dạng và hacker ngày càng có nhiều cách để xâm nhập và phá hoại hệ thống Điều này gây trở ngại cho hầu hết các tổ chức khi tìm kiếm giải pháp chống các cuộc tấn công đa dạng trên mạng và khó khăn khi lựa chọn giải pháp phòng chống hiệu quả nhất.
Kênh vô tuyến dễ mắc phải các nhược điểm: bị nghe trộm và có các truyền dẫn không được phép hơn là mạng hữu tuyến Một vấn đề cần quan tâm của truyền dẫn vô tuyến là những người không được phép có thể can thiệp vào từ bên ngoài.
Chính vì vậy, đã có một số chuẩn bảo mật và công cụ an ninh được phát triển để ngăn chặn các khả năng tấn công vào mạng không dây Việc tăng cường khả năng bảo mật vẫn đang là cuộc chiến giữa các nhà cung cấp dịch vụ và hacker.
Song song với việc nhận thức về lợi ích của mạng không dây, người dùng cần phải biết cách bảo vệ dữ liệu của mình trong môi trường không dây đang có nhiều sự thay đổi về khả năng bảo mật Bên cạnh đó, người dùng cũng cần phải phối hợp với các nhà cung cấp dịch vụ để có thể tạo ra các phương án bảo mật hoàn chỉnh hơn cho mạng không dây.
1.8.2 Các biện pháp thiết lập hệ thống an ninh mạng không dây: a Những sai lầm phổ biến về bảo mật
Mặc định, các nhà sản xuất tắt chế độ bảo mật để cho việc thiết lập ban đầu được dễ dàng, khi sử dụng bạn phải mở lại Tuy nhiên, bạn cần phải cẩn thận khi kích hoạt tính năng bảo mật, dưới đây là một số sai lầm thường gặp phải:
Không thay đổi mật khẩu của nhà sản xuất Khi lần đầu tiên cài đặt router không dây, bạn rất dễ quên thay đổi mật khẩu mặc định của nhà sản xuất Nếu không thay đổi, có thể người khác sẽ dùng mật khẩu mặc định truy cập vào router và thay đổi các thiết lập để thoải mái truy cập vào mạng Kinh nghiệm: Luôn thay mật khẩu mặc định.
Không kích hoạt tính năng mã hóa Nếu không kích hoạt tính năng mã hóa, bạn sẽ quảng bá mật khẩu và e-mail của mình đến bất cứ ai trong tầm phủ sóng, người khác có thể cố tình dùng các phầm mềm nghe lén miễn phí như AirSnort (airsnort.shmoo.com) để lấy thông tin rồi phân tích dữ liệu.
Kinh nghiệm: Hãy bật chế độ mã hóa kẻo người khác có thể đọc được thông tin của bạn.
Không kiểm tra chế độ bảo mật Bạn mua một router không dây, kết nối
Internet băng rộng, lắp cả máy in vào, rồi có thể mua thêm nhiều thiết bị không dây khác nữa Có thể vào một ngày nào đó, máy in sẽ tự động in hết giấy bởi vì bạn không thiết lập các tính năng bảo mật.
Kinh nghiệm: Đừng cho rằng mạng của bạn đã an toàn Hãy nhờ những người am hiểu kiểm tra hộ.
Quá tích cực với các thiết lập bảo mật Mỗi card mạng không dây đều có một địa chỉ phần cứng (địa chỉ MAC _Medium Access Control) mà router không dây có thể dùng để kiểm soát những máy tính nào được phép nối vào mạng Khi bật chế độ lọc địa chỉ MAC, có khả năng bạn sẽ quên thêm địa chỉ MAC của máy tính bạn đang sử dụng vào danh sách, như thế bạn sẽ tự cô lập chính mình. Kinh nghiệm: Phải kiểm tra cẩn thận khi thiết lập tính năng bảo mật. b Các biện pháp thiết lập hệ thống an ninh cho mạng không dây:
Mạng có thể giúp bạn chia sẻ dữ liệu và truy nhập Internet một cách dễ dàng.Nhưng với một mạng không dây, các thông tin bạn truyền đi bằng sóng vô tuyến, vì vậy bất kỳ ai cũng có thể “nghe thấy” tín hiệu mà bạn truyền đi trong phạm vi truyền tín hiệu Dưới đây là các cách để bạn có thể bảo vệ mạng không dây của mình:
Mạng di động 6G
Cách nói 6G có nghĩa là công nghệ di động không dây thế hệ thứ 6, nó muốn trở thành phiên bản mới tích hợp của công nghệ di động không dây 5G 6G muốn giao tiếp với mạng vệ tinh cho vùng phủ sóng toàn cầu Có ba loại mạng vệ tinh: mạng vệ tinh viễn thông, mạng vệ tinh dẫn đường và vệ tinh hình ảnh trái đất.
Công nghệ 6G tăng hiệu suất và tối đa hóa thông lượng dữ liệu của chúng ta. Công nghệ này do đó cung cấp nhiều hơn bảo mật cho hệ thống và dữ liệu của chúng ta, vì vậy cần mở rộng các tùy chọn cấu hình dữ liệu của chúng ta Trong công nghệ băng thông rộng không dây này muốn kết nối thiết bị với internet, tốc độ dữ liệu của thiết bị 6G muốn là 1GB/s hoặc thậm chí hơn Công nghệ 6G cũng tồn tại vấn đề bảo mật và truyền dữ liệu không dây tốt hơn Công nghệ 6G sẽ đạt nhiều hơn mong đợi của người sử dụng.
Hình 1 23 Công nghệ mạng vệ tinh 6G
Bởi vì, 6G là mạng dựa trên vệ tinh nên việc chuyển vùng và chuyển tiếp từ vệ tinh này sang vệ tinh khác sẽ trở thành vấn đề sẽ sớm cần được giải quyết Internet 6G muốn sử dụng mạng không dây nhanh, công nghệ quang vô tuyến và sợi quang mới nhất sẽ được sử dụng Thời gian chờ đợi giao hàng trong mạng 6G của kinh doanh Internet sẽ thay đổi.
Handover (handoff) - Khi người dùng di động di chuyển từ một vùng phủ sóng đến một vùng khác trong một cuộc gọi Thời lượng cuộc gọi sẽ được chuyển đến trạm gốc của ô mới
Handoffs rất tốn kém để thực hiện, vì vậy nên tránh những handoff không cần thiết Handover không đáng tin cậy và không hiệu quả thủ tục muốn giảm chất lượng và độ tin cậy của hệ thống.
Tăng hiệu suất và tối đa hóa băng thông dữ liệu của chúng ta và IOPS Bảo vệ hệ thống của chúng ta và bảo mật dữ liệu chúng ta Dễ dàng cung cấp dịch vụ và xây dựng các nỗ lực và mở rộng các tùy chọn cấu hình trung tâm dữ liệu.
Công nghệ 6G chưa được tiết lộ đầy đủ nhưng các cụm từ tìm kiếm như 6G công nghệ di động, công nghệ 6G, 6G di động, mạng 6G, wiki 6G, ppt công nghệ 6G đang trở nên quen thuộc hơn với công nghệ di động mới đang phát triển Các xu hướng hot của Google đã đánh giá thuật ngữ 6G là từ được tìm kiếm nhiều thứ 17 trong các công cụ tìm kiếm Hy vọng chúng ta sẽ được tiếp cận những tin tức mới nhất về công nghệ di động 6G và mạng 6G.
Ngày nay, các công nghệ không dây đang bùng nổ, vì chúng giúp người dùng chuyển thông tin từ điểm này sang điểm khác mà không cần bất kỳ nỗ lực nào của người dùng Những công nghệ này đang giúp chúng ta rút ngắn khoảng cách từ hàng triệu km hiện đang rút ngắn xuống vài mét Khi chúng ta xem xét đến việc truyền dữ liệu không dây thì chúng ta sẽ biết rằng điều này cần thiết như thế nào đối với điện toán di động Các công nghệ không dây khác nhau đã có sẵn ngày nay đã giảm bớt người dùng 2g, 3G, 4G, v.v các công nghệ này khác nhau dựa trên tính khả dụng, phạm vi, hiệu suất và phạm vi bảo hiểm, v.v
Công nghệ di động 6G có tên sắp tới trong lĩnh vực công nghệ truyền thông di động, nó dựa trên bộ tiêu chuẩn cho phép các thiết bị kết nối internet với truy cập không dây băng thông rộng Thông tin đầy đủ về công nghệ này chưa được cung cấp, nhưng một số nguồn tin cho rằng công nghệ này cũng sẽ đi theo con đường gần giống các thế hệ trước Công nghệ này có thể có công nghệ di động 6G, công nghệ 6G, 6G di động, mạng 6G hoặc wiki 6G, vì đây là những công nghệ đang lên và quan trọng.
Hiện tại 3G và 4G phổ biến nhất trên toàn thế giới, vì chúng có sẵn trên hầu hết mọi thiết bị di động hiện nay và mọi người vẫn đang thỏa mãn bởi tốc độ internet mà các công nghệ này cung cấp Để nâng cao trải nghiệm này, các nhà phát triển hiện đang xem xét các công nghệ truy cập băng rộng 5G và 6G vì chúng sẽ mang lại cho người dùng nhiều hơn mong đợi của họ Khái niệm và chức năng của công nghệ 6G đã được phát triển và 5G đang trong giai đoạn phát triển Dự kiến công nghệ 5G sẽ sớm được phát hành và nó sẽ tương thích với điện thoại thông minh và máy tính bảng mới nhất. Nhiều nhà khai thác đang đưa ra tuyên bố không chính xác về hai công nghệ đang phát triển này, thông tin lan truyền các thiết bị điện thoại thông minh của các hãng này được trang bị công nghệ di động không dây này trước khi phát hành Chúng ta cần phải nhận thức được thực tế rằng những thông tin này là không đáng tin cậy vì những nhà bán hàng muốn tăng doanh số thiết bị của họ, không có thực tế hoặc thực tế liên quan đến những tuyên bố này Một số trang web cũng đang kêu gọi rằng các nhà phát triển của Apple đã cung cấp công nghệ này với các thiết bị mới của họ như Apple iPod nano / mini, nhưng các nhà sản xuất Apple lại từ chối thừa nhận khi được hỏi về các vấn đề liên quan.
Vì sự cạnh tranh gay gắt trong thế giới di động, mọi người đều muốn sở hữu quyền công nghệ 6G càng sớm càng tốt Họ muốn cung cấp nhiều hơn cho khách hàng của mình để giữ vị trí số một trên thị trường và nhận được doanh số mục tiêu mỗi năm. Để cung cấp nhiều hơn mong đợi cho khách hàng của họ, họ cũng được xem xét về việc đưa ra những phát kiến mới trước các đối thủ cạnh tranh Thực tế này đang khiến họ tò mò hơn về việc gia nhập và làm việc với công nghệ 6G Sau các công nghệ hồng ngoại, Bluetooth và thẻ, truy cập internet băng thông rộng là công nghệ vượt trội vừa thay đổi trải nghiệm internet cho người dùng.
Theo kết quả của công cụ tìm kiếm Google, công nghệ 6G nằm trong số 17 từ khóa được tìm kiếm nhiều nhất hiện nay Mọi người đã nghe một lần về nó đều muốn biết chi tiết về công nghệ này Nhưng thật không may, vẫn không có gì có sẵn có được cung cấp từ các nhà phát triển bên cạnh một số dự đoán và ước tính sơ bộ Tất cả chúng ta vẫn đang chờ đợi để có được một số thông tin xác thực về các thông tin mới này. Một số triển vọng phổ biến từ các vấn đề đang nổi và nóng này đề cập nó sẽ cung cấp tốc độ dữ liệu tăng lên, nó có thể là 1000 Megabits mỗi giây Hiện tại các công nghệ 4G đang cung cấp tốc độ internet 100 Mbps và nó cũng đang được cải thiện theo thời gian Với 6g thiết bị dự kiến sẽ tăng lên tới 1GB hoặc thậm chí nhiều hơn thế Điều này cũng sẽ cải thiện chất lượng dữ liệu và giọng nói với cuộc gọi video và đa phương tiện. Ngoài ra, nó còn bảo mật tốt hơn cho việc truyền dữ liệu và các tiêu chuẩn không dây. Công nghệ này sẽ phá vỡ tất cả các dữ liệu từng có trước đây về công nghệ tạo thành chuỗi này và sẽ cung cấp nhiều hơn mong đợi.
1.9.1 Ưu điểm mạng 6G a Tốc độ 6G vượt trội:
Tầm quan trọng của thiết bị điện tử trong thế giới hiện đại khó có thể nói quá, chạm đến mọi khía cạnh của cuộc sống Một ví dụ điển hình là điện thoại Trong thế kỷ đầu tiên tồn tại, điện thoại hoàn toàn là một thiết bị liên lạc bằng giọng nói Ngày nay, điện thoại thông minh có một loạt các chức năng không liên quan gì đến giọng nói, bao gồm email, duyệt web và giải trí cá nhân Máy tính bảng là một ví dụ khác Chỉ trong vài năm ngắn ngủi, chúng không chỉ trở thành thiết bị tiêu dùng phổ biến mà còn là công cụ năng suất cho các doanh nghiệp, tổ chức chăm sóc sức khỏe và chính phủ, tăng cường truyền thông và cung cấp nền tảng công việc truyền thông di động.
Công nghệ viễn thông là ví dụ nổi bật về sự nhanh chóng của cuộc cách mạng điện tử Việc chuyển từ 1G sang 4G mất cả thập kỷ Tốc độ của các công nghệ mới đang tăng tốc, có nghĩa là thời gian lên 5G và 6G sẽ ngắn hơn nhiều - có thể chỉ còn ba năm nữa cho đến khi 6G trở thành hiện thực Tốc độ cao hơn, công suất hao tổn thấp hơn, các gói nhỏ hơn và tăng nhu cầu đối với nhà thiết kế hệ thống.
Các động lực đằng sau cuộc cách mạng này là gì? Một yếu tố quan trọng là sự phát triển liên tục của mạch tích hợp (IC) hướng tới tốc độ cao hơn và mức tiêu thụ điện năng thấp hơn, cung cấp khả năng làm cho các sản phẩm thuộc loại nhỏ hơn và mạnh hơn Ngày nay, IC là bộ não của một loạt các sản phẩm tiêu dùng, từ máy tính cá nhân và điện thoại thông minh đến các thiết bị giải trí, ô tô và thiết bị gia dụng Chúng là cốt lõi của các sản phẩm công nghiệp như máy móc và thiết bị công nghiệp, thiết bị y tế, thiết bị năng lượng tái tạo, hệ thống thăm dò dầu khí, nhà kỹ thuật số, linh kiện mạng, thiết bị điều khiển hành trình, máy bay và thiết bị xây dựng. Ở cấp độ hệ thống, các nhà thiết kế đang được yêu cầu đóng gói ngày càng nhiều khả năng vào các thiết bị và hệ thống điện tử với kích thước ngày càng giảm Các nhà thiết kế điện thoại thông minh ngày nay phải giới thiệu các sản phẩm mới nhẹ hơn và mỏng hơn - và thường xuyên hơn trước đây, trên timeline hàng năm Đồng thời, ngành công nghiệp thiết bị viễn thông phải tiếp tục tạo ra các thiết bị mạng nhanh hơn và nhanh hơn nữa để đáp ứng lưu lượng ngày càng tăng do các thiết bị thông minh tiếp theo cần đến Trong một môi trường như vậy, mọi quyết định thiết kế, từ việc lựa chọn linh kiện đến vị trí của cổng và công tắc, đều ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của sản phẩm trong tương lai.
CÁC CÔNG NGHỆ TRÊN NỀN MẠNG 6G
Mạng 6G với sức mạnh mới từ AI
Gần đây có sự bùng nổ của các ứng dụng di động đa dạng, đặc biệt là những ứng dụng được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo (AI), là thúc đẩy các cuộc thảo luận sôi nổi về sự phát triển trong tương lai của không dâythông tin liên lạc Trong khi 5G đang được triển khai trên toàn thế giới, những nỗ lực từ ngành công nghiệp và học thuật đã bắt đầu nhìn xa hơn5G và khái niệm hóa 6G Chúng tôi hình dung 6G sẽ trải qua một sự chuyển đổi chưa từng có sẽ làm cho nó khác biệt đáng kể từ các thế hệ trước của hệ thống di động không dây Trong cụ thể, 6G sẽ vượt ra ngoài Internet di động và sẽ được yêu cầuđể hỗ trợ các dịch vụ AI phổ biến từ cốt lõi đến cuối cùngcác thiết bị của mạng Trong khi đó,
AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc thiết kế và tối ưu hóa kiến trúc, giao thức 6G và hoạt động Trong bài viết này, chúng tôi thảo luận về các công nghệ tiềm năng cho6G để kích hoạt các ứng dụng AI di động, cũng như hỗ trợ AIphương pháp luận cho thiết kế và tối ưu hóa mạng 6G Chìa khóa xu hướng trong quá trình phát triển lên 6G cũng sẽ được thảo luận.
Ngành công nghiệp truyền thông không dây là một trong số ít các ngành công nghiệp đã giữ một xu hướng phát triển nhanh chóng với tính năng sáng tạo trong một số thập kỷ 4G LTE hiện tại mạng đã dẫn đến sự phát triển mạnh của Internet di động, cho phépcác ứng dụng sáng tạo khác nhau, chẳng hạn như mua sắm di động và thanh toán, nhà / thành phố thông minh, chơi game trên thiết bị di động, v.v Thành công lớn của Internet di động đã lần lượt là một động lực đằng sau sự phát triển của công nghệ không dây Mạng 5G sắp tới sẽ hỗ trợ một loạt các dịch vụ, bao gồm cả eMBB (băng thông rộng di động nâng cao), uRLLC (truyền thông cực kỳ đáng tin cậy và độ tin cậy thấp) và mMTC (loại máy lớnthông tin liên lạc) Theo dự báo của Cisco,các nhà khai thác lớn sẽ bắt tay vào đầu tư đáng kể vào Mạng 5G trong một hoặc hai năm tới Mặc dù 5G vẫn đang ở giai đoạn ban đầu, để duy trì tính bền vững và tính cạnh tranh của truyền thông không dâyhệ thống, đã đến lúc cả ngành công nghiệp và giới học thuật Hãy nghĩ về 6G sẽ là gì Đã có sáng kiến mô tả lộ trình hướng tới 6G cùng với các xu hướng và yêu cầu mới nổi, cũng như khác nhaucho phép các kỹ thuật và kiến trúc, ví dụ: ban nhạc Terahertz thông tin liên lạc Trái ngược với các thế hệ trước, 6G sẽ biến đổi và sẽ cách mạng hóa sự phát triển không dây từ Khaled B Letaief ở cùng với Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông; Wei Chen đang ở với Đại học Thanh Hoa; Yuanming Shi đi cùng Đại học Thượng Hải; Jun Zhang tham gia Đại học Bách khoa Hồng Kông Trường đại học Ying-Jun Angela Zhang ở cùng với Đại học Hồng Kong Công việc này đã được đệ trình lên IEEE để có thể xuất bản Bản quyền có thể được chuyển mà không cần thông báo, sau đó phiên bản này có thể không còn có thể truy cập.
• Tốc độ dữ liệu rất cao, lên tới 1 Tbps;
• Hiệu quả năng lượng rất cao, với khả năng hỗ trợ thiết bị IoT không dùng pin.
• Kết nối toàn cầu đáng tin cậy;
• Kiểm soát độ trễ thấp lớn (từ đầu đến cuối 1 ms độ trễ);
• Dải tần rất rộng (ví dụ: 73GHz-140GHz và 1THz-3THz);
• Phạm vi phủ sóng toàn cầu băng thông rộng luôn luôn phổ biến bằng cách tích hợp mạng không dây mặt đất với hệ thống vệ tinh.
• Kết nối trí thông minh với khả năng học máy và hệ thống phân cấp mạng AI.
6G cũng sẽ cần sự hỗ trợ của ba loại dịch vụ mớingoài các dịch vụ eMBB, uRLLC và mMTC được hỗ trợ bởi5G Truyền thông định hướng tính toán (COC): Mới thiết bị thông minh gọi cho tính toán phân tán và trong mạngđể kích hoạt các chức năng chính của 6G do AI trao quyền, chẳng hạn nhưhọc tập liên minh và trí thông minh cạnh Thay vì nhắm mục tiêuchất lượng cổ điển của việc cung cấp dịch vụ (QoS), CoC sẽlinh hoạt chọn một điểm vận hành trong độ tin cậy độ trễ tốc độkhông gian tùy thuộc vào sự sẵn có của các thông tin liên lạc khác nhautài nguyên để đạt được một độ chính xác tính toán nhất định.Truyền thông eMBB theo ngữ cảnh (CAeC):việc cung cấp dịch vụ eMBB 6G dự kiến sẽ nhanh nhẹn hơnvà thích ứng với bối cảnh mạng, bao gồm cả giao tiếpbối cảnh mạng như tắc nghẽn liên kết và cấu trúc liên kết mạng;bối cảnh môi trường vật lý như vị trí xung quanh vàdi động; và bối cảnh mạng xã hội như khu phố xã hội và tình cảm.Sự kiện được xác định uRLLC (EDuRLLC): Trái ngược vớiKịch bản ứng dụng 5G uRLLC (ví dụ: thực tế ảo và tự động hóa công nghiệp) nơi có nguồn lực dư thừa để bù đắp nhiều điều không chắc chắn, 6G sẽ cần hỗ trợ uRLLC trong các sự kiện cực kỳ hoặc khẩn cấp với không gian và thời gian thay đổi mật độ thiết bị, kiểu lưu lượng và phổ vàcơ sở hạ tầng sẵn có.
Hình 2 1 Lộ trình cho sự phát triển của 6G
Lấy cảm hứng từ những xu hướng này, trong bài viết này, chúng tôi cố gắng để khái niệm 6G như một hệ thống thông tin thông minh cả hai được thúc đẩy bởi và một trình điều khiển của các công nghệ AI hiện đại Một lộ trình cho 6G được mô tả trong hình dưới, được vẽ dựa trên về các kế hoạch chiến lược của các cơ quan tiêu chuẩn khác nhau và cũngdự kiến dựa trên trạng thái 5G Các chỉ số hiệu suất chính(KPIs) và các loại dịch vụ cũng được minh họa Trong khi đó, một kiến trúc mạng tiềm năng cho 6G được hiển thị trong hình dưới.
Chúng ta cần hình dung rằng AI sẽ tăng cường đáng kể tình huốngnhận thức của các nhà khai thác mạng và cho phép kết nối chặt chẽtối ưu hóa để hỗ trợ các loại dịch vụ mới như đã đề cập ở trên Như vậy, 6G sẽ giải phóng toàn bộ tiềm năng của thiết bị di động truyền thông, điện toán và kiểm soát trong một loạt các thú vị các ứng dụng, bao gồm thành phố thông minh, cơ sở hạ tầng được kết nối, máy tính có thể đeo, lái xe tự động, UAV , liền mạchthực tế ảo và tăng cường, Internet of Things, mạng tích hợp không gian vũ trụ , và nhiều hơn nữa Bài viết này là một nỗ lực khiêm tốn để cung cấp lộ trình nghiên cứu về phía trước cho 6G Phần còn lại của bài viết làtổ chức như sau. Trong phần tiếp theo, một tầm nhìn về kiến trúc 6G sẽ được trình bày Trong phần trước, chúng ta đã sẽ chỉ ra cách 6G thúc đẩy sự ra đời của AI để kích hoạt các tính năng chính của nó.Các ứng dụng AI khác nhau của 6G sẽ được đưa ra Để đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt dự kiến của các ứng dụng đó truyền thông nhận biết phần cứng sẽ được chấp nhận trong 6G.
2.1.2 Kiến trúc mạng 6G a.Từ hệ thống mạng thông thường đến mạng thông minh
Chúng ta hình dung rằng 6G sẽ đưa phần mềm mạng vào mộtcấp độ mới, cụ thể là hướng tới thông minh mạng Trong 5G,khía cạnh phi đài phát thanh của người Viking ngày càng trở nên quan trọng hơn,và là nhân tố chính thúc đẩy những nỗ lực gần đây trên nền tảng nhận thức mềm Cụ thể hơn, hai công nghệ 5G chính làMạng được xác định bằng phần mềm (SDN) và các chức năng mạngẢo hóa (NFV), đã chuyển các mạng truyền thông hiện đại sang các mạng ảo dựa trên phần mềm Họcũng cho phép cắt mạng, có thể cung cấp mạnh mẽkhả năng ảo hóa để cho phép nhiều mạng ảođược tạo ra trên cơ sở hạ tầng vật lý dùng chung.Tuy nhiên, khi mạng đang trở nên phức tạp hơnvà không đồng nhất hơn, việc nhận thức mềm sẽ không xảy rađủ cho các mạng ngoài 5G.Đặc biệt, để hỗ trợCác ứng dụng dựa trên AI, các thực thể mạng phải hỗ trợ các khả năng đa dạng, bao gồm thông tin liên lạc, bộ nhớ đệm nội dung,điện toán, và thậm chí truyền điện không dây Hơn nữa,6G sẽ nắm lấy các giao diện truy cập vô tuyến mới nhưTHzthông tin liên lạc và bề mặt thông minh Nó cũng sẽ cần phảihỗ trợ các chức năngInternet of Things (IoT) tiên tiến hơnbao gồm cảm biến, thu thập dữ liệu, phân tích và lưu trữ Tất cả cácvề những thách thức đã nói ở trên đòi hỏi một kiến trúclinh hoạt, thích ứng, và quan trọng hơn, thông minh Hiện tạicác công nghệ, chẳng hạn như SDN, NFV và cắt mạng sẽcần phải được cải thiện hơn nữa để đáp ứng những thách thức này Bởi cho phép học hỏi và thích ứng nhanh, các phương pháp dựa trên AI sẽkết xuất mạng cắt linh hoạt hơn rất nhiều trong các hệ thống 6G Thiết kế của kiến trúc 6G sẽ tuân theo một bản gốc AI của AItiếp cận nơi thông minh hóa sẽ cho phép mạngthông minh, nhanh nhẹn và có khả năng học hỏi và tự thích nghi theođể thay đổi động lực mạng Nó sẽ phát triển thành mộtMạng của mạng con, mạng cho phép hiệu quả và linh hoạt hơnnâng cấp, và một khung mới dựa trên radio thông minh vàthuật toán tách phần cứng để đối phó với sự không đồng nhấtvà khả năng nâng cấp phần cứng Cả haicác tính năng sẽ khai thác các kỹ thuật AI, như được minh họa thêm trongcác tiểu mục sau đây. b.Mạng Subnetword – Sự phát triển từ nhỏ đến toàn cầu
Với tính không đồng nhất cực cao của nó, một tính năng chính6G sẽ có khả năng khai thác một sự phát triển linh hoạt trên toàn mạng để thích ứng hiệu quả với môi trường địa phươngvà nhu cầu của người dùng, do đó dẫn đến một mạng lưới mạng con mạng Đặc biệt, các mạng con cục bộ trong 6G có thể phát triểncá nhân để nâng cấp bản thân Sự tiến hóa địa phương có thểxảy ra trong một vài ô lân cận hoặc thậm chí trong một ôđể linh hoạt áp dụng các phát triển tiên tiến trên mớidạng sóng, mã hóa và giao thức đa truy cập trong các mạng conmà không cần nhiều thử nghiệm tốn thời gian Vì không cócần xây dựng lại toàn bộ hệ thống, chi phí tiến hóa có thểgiảm đáng kể Để đạt được mục tiêu này, chúng ta cần giải quyếtBa thách thức sau:1) Mỗi mạng con nên thu thập và phân tích cục bộ của nódữ liệu, có thể bao gồm môi trường không dây, người dùngyêu cầu, mô hình di động, v.v và sau đó phương pháp khai thác AI để tự nâng cấp cục bộ và năng động.2) Khi các giao thức PHY hoặc MAC cục bộ bị thay đổi,Tương tác giữa các mạng con dự kiến sẽ duy trì sự phối hợp giữa các mạng con mới Một giải pháp khả thi làáp dụng phương pháp tiếp cận trò chơi và học tập trong 6G, có thểđảm bảo sự hội tụ của các nâng cấp mạng con.3) Sự phát triển cục bộ của 6G đòi hỏi một sự tương đối ổn địnhmáy bay điều khiển để hỗ trợ sự phát triển trong mạng lướicủa cấp mạng con cấp độ mạng Một giải pháp khả thi dựa vàoviệc học tập từ phương pháp trầy xước được phát triển ở AlphaKhông [9] Mặt phẳng điều khiển của 6G nên đánh giá từng mặt phẳngnâng cấp các mạng con và sau đó thực hiện quy trình học mạng để xác định chiến lược tốt nhất chomỗi mạng con, chiếm các môi trường cục bộ của nóvà hành vi của người dùng.Tóm lại, sự phát triển cục bộ của mạng contăng tốc độ triển khai lớp vật lý và MAC mớicác giao thức, và có thể thích ứng tốt hơn với môi trường vô tuyến và thay đổi theo thời gian và nhu cầu của người dùng Với nâng cấp toàn mạng, chúng tôi hình dung một sự phát triển trơn tru từ 5G đến 6G và hơn thế nữa. c.Hướng tới hệ thống Radio thông minh (IR)
Các cuộc cách mạng phần cứng mới nổi, ví dụ, trong RF vàhệ thống mạch, sẽ lái6G để theo dõi và khai thác triệt để nhanhnâng cấp phần cứng cấp thiết bị và cấp cơ sở.Chúng tôi hình dung rằng một kiến trúc phân tách phần cứng thuật toán sẽ trở nên thiết yếu trong 6G Đặc biệt, một bộ thu phátthuật toán sẽ có thể tự động ước tính khả năngcủa phần cứng thu phát mà giao thức chạy, sau đótự cấu hình dựa trên khả năng phần cứng.Điều này trái ngược với các hệ thống từ 1G đến 5G trong đócác thiết bị và thuật toán thu phát được thiết kế chung.Thông thường, các khả năng phần cứng, ví dụ: sốcủa anten, chuỗi RF và bộ dịch pha, độ phân giảivà tốc độ lấy mẫu của ADC, cũng như, tính toánkhả năng của bộ giải mã, v.v., vẫn còn gần như tĩnh trongcác thế hệ tế bào trước Tuy nhiên, các tiến bộ và ăng-ten hiện đại gần đây đang tăng tốc và cải thiện đáng kể khả năng phần cứng, điều này tạo raBS 6G và thiết bị cầm tay có thể được đa dạng hóa vàcó thể nâng cấp trong vòng 6G Nói cách khác, 6G sẽ không hoạt độngtheo thiết kế chung thông thường, thất bại trong việc cho phépthích ứng nhanh với một phần cứng đa dạng và có thể nâng cấp.Để khắc phục sự thiếu sót của thuật toán phần cứng chungthiết kế và gặt hái lợi ích của kiến trúc phân tách phần cứng thuật toán, chúng tôi trình bày một hệ điều hành (HĐH) giữaphần cứng thiết bị và các thuật toán thu phát, trong đóchúng ta có thể coi thuật toán thu phát là một phần mềm đang chạyqua hệ điều hành HĐH có khả năng không chỉ ước tínhkhả năng của chuỗi RF cục bộ, bộ dịch pha, ADC vàăng-ten, vv, nhưng cũng đo các tham số tương tự của họtự động Dựa trên thông tin phần cứng và AICác phương thức, HĐH sau đó sẽ có khả năng tự cấu hìnhthuật toán thu phát thông qua một ngôn ngữ giao diện Chúng tôi sẽ giới thiệuvới khuôn khổ này là đài phát thanh thông minh (IR) Ngược lại vớihọc dựa trên lớp PHY thông minh được khảo sát trong phần trước, IR là một khái niệm rộng hơn nhiều dựa trên kiến trúc phân tách phần mềm thuật toán Trong hình dưới là bảng so sánh, chúng ta so sánh các tính năng khóa của IR, radio được xác định bằng phần mềm (SDR) và nhận thức radio Nhờ vào các công việc quan trọng của Mitola, IR có thể coi như một phần mở rộng hơn nữa, trong đó Kỹ thuật AI tiên tiến có liên quan sâu sắc Các mô-đun điều chế/mã hóa thông thường được thay thế bằng các mạng nơ ron sâu,theo cách thông minh có thể thích nghi với môi trường vàphần cứng IR cũng tính đến các giao thức trên lớp 3, có thể tự nâng cấp để hỗ trợ các ứng dụng AI khác nhau.Bằng cách khai thác IR, 6G dự kiến sẽ đánh giá sự đóng góp của các thành phần phần cứng khác nhau và xác định chúng nút cổ chai Đổi lại, phân tích nút cổ chai giúp thiết bị sản xuất trong việc tối ưu hóa phân bổ ngân sách củachi phí phần cứng Do đó, việc áp dụng IR sẽ giúp 6G tận hưởng thời gian thực hiện giảm đáng kể và đáng kểgiảm chi phí cho các thuật toán và phần cứng mới trong cả hai lớp PHY và MAC, do đó tăng tốc độ của chính nó.
Hình 2 3 Tính năng khóa của SOFTWARE DEFINED RADIO (SDR),
COGNITIVE RADIO (CR) và INTELLIGENT RADIO (IR)
2.1.3 Ứng dụng công nghệ AI cho mạng 6G Ứng dụng tự nhiên đầu tiên của AI là phân tích dữ liệu lớn Có bốn loại phân tích có thể được áp dụng cho hệ thống 6G, cụ thể là phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán,phân tích dự đoán và phân tích theo quy định Mô tảphân tích dữ liệu lịch sử của tôi để hiểu rõ hơn về hiệu suất mạng, hồ sơ lưu lượng truy cập, điều kiện kênh, quan điểm của người dùng,và vv Nó giúp tăng cường đáng kể nhận thức tình huống củanhà mạng và nhà cung cấp dịch vụ Phân tích chẩn đoáncho phép tự động phát hiện lỗi mạng và dịch vụsuy yếu, xác định nguyên nhân gốc rễ của sự bất thường mạng,và cuối cùng là cải thiện độ tin cậy và bảo mật của hệ thống 6G không dây Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu để dự đoán tương lai các sự kiện như mẫu lưu lượng truy cập, vị trí người dùng, hành vi người dùngvà ưu tiên, phổ biến nội dung và tài nguyên sẵn có Phân tích theo quy định tận dụng các dự đoánđể đề xuất các tùy chọn quyết định phân bổ tài nguyên, mạngcắt và ảo hóa, vị trí bộ đệm, tính toán cạnh,lái xe tự động, vv Ví dụ, bằng cách dự đoán, dự đoán và suy ra nhu cầu của người dùng trong tương lai thông qua dữ liệu lớnphân tích, khái niệm về bộ nhớ đệm chủ động đã xuất hiện gần đâyđể giảm đáng kể tải lưu lượng cao điểm từ lõi mạng không dây. a.Phân tích dữ liệu Big Data cho mạng 6G Ứng dụng tự nhiên đầu tiên của AI là phân tích dữ liệu lớn.Có bốn loại phân tích có thể được áp dụng cho 6Ghệ thống, cụ thể là phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán,phân tích dự đoán và phân tích theo quy định Mô tảphân tích dữ liệu lịch sử của tôi để hiểu rõ hơn về hiệu suất mạng, hồ sơ lưu lượng truy cập, điều kiện kênh, quan điểm của người dùng,và vv Nó giúp tăng cường đáng kể nhận thức tình huống củanhà mạng và nhà cung cấp dịch vụ Phân tích chẩn đoáncho phép tự động phát hiện lỗi mạng và dịch vụsuy yếu, xác định nguyên nhân gốc rễ của sự bất thường mạng,và cuối cùng là cải thiện độ tin cậy và bảo mật của 6Ghệ thống không dây Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu để dự đoán tương laicác sự kiện như mẫu lưu lượng truy cập, vị trí người dùng, hành vi người dùngvà ưu tiên, phổ biến nội dung và tài nguyên sẵn có Phân tích theo quy định tận dụng các dự đoánđể đề xuất các tùy chọn quyết định phân bổ tài nguyên, mạngcắt và ảo hóa, vị trí bộ đệm, tính toán cạnh, lái xe tự động, vv Ví dụ, bằng cách dự đoán, dự đoán và suy ra nhu cầu của người dùng trong tương lai thông qua dữ liệu lớnphân tích, khái niệm về bộ nhớ đệm chủ động đã xuất hiện gần đâyđể giảm đáng kể tải lưu lượng cao điểm từ lõi không dây mạng. b.Tối ưu hóa mô trình hỗ trợ AI
Các phương pháp truyền thống để tối ưu hóa mạng không dây có thể không được áp dụng trong các hệ thống 6G do những điều sau đâylý do Đầu tiên, hệ thống không dây 6G sẽ cực kỳ năng độngvà phức tạp do quy mô, mật độ và tính không đồng nhất củamạng Mô hình hóa các hệ thống như vậy là rất khó, nếu khôngKhông thể nào Như vậy, phương pháp tối ưu hóa truyền thống phụ thuộc nhiều vào các mô hình thuận tiện về mặt toán học sẽ khônglâu hơn là đầy đủ Do đó, ứng dụng chính thứ hai củaAI trong hệ thống không dây 6G là tự động và vòng kíntối ưu hóa Các vấn đề trong mạng không dây là truyền thốnggiải quyết bằng cách áp dụng các bộ quy tắc bắt nguồn từ phân tích hệ thốngvới kiến thức và kinh nghiệm tên miền trước Ví dụ,trong các vấn đề tối ưu hóa mạng truyền thống, mục tiêucác hàm được giả sử là có sẵn ở dạng đại số đẹp,cho phép một trình tối ưu hóa để đánh giá một giải pháp bằng cách tính toán đơn giản Tuy nhiên, trong môi trường mạng 6G phức tạp, ánh xạ giữa một quyết định và ảnh hưởng của nó đến vật lýhệ thống là chi phí cấm để xác định và có thể không có sẵn phân tích Những tiến bộ gần đây trong công nghệ AI, như vậynhư học tăng cường và học tăng cường sâu(DRL), có thể thiết lập một vòng phản hồi giữa quyết địnhnhà sản xuất và hệ thống vật lý, để người ra quyết định có thểlặp đi lặp lại tinh chỉnh hành động của nó dựa trên phản hồi của hệ thốngđạt đến sự lạc quan cuối cùng Ví dụ được áp dụng gần đây DRL để giải quyết một số vấn đề nổi cộm trong giao tiếp vàkết nối mạng, bao gồm điều chế thích ứng, bộ nhớ đệm không dây, giảm tải dữ liệu, v.v. c.Truyền thông không dây thông minh
Các công nghệ AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong đầu cuốitối ưu hóa toàn bộ chuỗi tín hiệu của lớp vật lýxử lý, từ máy phát đến máy thu Hệ thống thông tin liên lạc cuối cùng chịu nhiều loạisuy giảm, bao gồm các suy yếu phần cứng như méo khuếch đại, mất cân bằng cầu phương, bộ dao động cục bộ vàrò rỉ đồng hồ hài hòa, và các suy giảm kênh nhưphai màu và nhiễu Trong khi đó, số lượng các yếu tố vàcác thông số cần kiểm soát sẽ tiếp tục tăng Vớimức độ phức tạp này, tối ưu hóa từ đầu đến cuối chưa bao giờđã được thiết thực trong các hệ thống không dây ngày nay Thay vào đó, tồn tạicách tiếp cận chia chuỗi đầy đủ thành nhiều độc lậpcác khối, mỗi khối có một mô hình đơn giản hóa không chính xáchoặc tổng thể nắm bắt các tính năng của hệ thống trong thế giới thực Công nghệ AI mở ra khả năng học hỏi tốt nhấtcách để giao tiếp qua sự kết hợp của các hiệu ứng phần cứng và chan-nel Chúng tôi hình dung một mô hình PHY lớp thông minh PHYtrong 6G, nơi hệ thống đầu cuối có khả năng tự họcvà tự tối ưu hóa bằng cách kết hợp cảm biến tiên tiến vàthu thập dữ liệu, công nghệ AI và tín hiệu theo miền cụ thểphương pháp xử lý.
2.1.4 6G cho ứng dụng sử dụng AI
Với sự phổ biến của các thiết bị di động thông minh vàhồi sinh trí tuệ nhân tạo, các thiết bị di động được trao quyền AI khác nhaucác ứng dụng đang nổi lên Trong phần này, chúng tôi trình bày cách 6G sẽ xử lý các ứng dụng AI di động. a.Cơ hội và thách thức
AI đã đạt được những thành công đáng kể trong nhiều ứng dụngtên miền, ví dụ:thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,và lái xe tự động Các nhiệm vụ AI được tính toán chuyên sâu và chủ yếu được đào tạo, phát triển và triển khai tại dữ liệutrung tâm với các máy chủ được thiết kế tùy chỉnh Với sự tăng trưởng nhanhthiết bị di động thông minh và thiết bị Internet of Things, đó làdự kiến một số lượng lớn các ứng dụng thông minh sẽđược triển khai ở rìa của mạng không dây ở gầnTương lai Như vậy,mạng không dây 6G sẽ được thiết kếđể thúc đẩy truyền thông không dây và điện thoại di động tiên tiếncông nghệ điện toán để hỗ trợ các ứng dụng hỗ trợ AItại các thiết bị di động cạnh khác nhau với giao tiếp hạn chế,tính toán, phần cứng và tài nguyên năng lượng Đáng chú ý làdung lượng và độ trễ của các liên kết không dây là những điểm nghẽn chínhcác ứng dụng AI di động do ba lý do Đầu tiên, để bảo vệquyền riêng tư, một số ứng dụng AI yêu cầu dữ liệu phải được lưu giữ tạithiết bị di động thay vì được tải lên đám mây trongquy trình đào tạo người mẫu Điều này đã kích thích gần đâynghiên cứu quan tâm đến đào tạo phân tán trên thiết bị, tức là học tập liên kết , nơi thường xuyên liên lạc giữa các thiết bị điện toán là cần thiết để cập nhật mô hình Thứ hai, đểkhắc phục giới hạn tài nguyên của các thiết bị cạnh, trên thiết bịđiện toán phân tán cung cấp các cơ hội mới bằng cách gộptài nguyên tính toán và lưu trữ của nhiều thiết bị di độngthiết bị Trong trường hợp này, xáo trộn dữ liệu là thành phần chính chotrao đổi các giá trị trung gian được tính toán giữa các thiết bị di độngcác thiết bị để kích hoạt suy luận phân tán trên thiết bị Cuối cùngnhưng không kém phần quan trọng, hỗn hợp không đồng nhất của đám mây, cạnhvà các thiết bị điện toán cuối cung cấp một máy tính phân tánmôi trường cho cả đào tạo và suy luận của mạng deep learning. Để kích hoạt các dịch vụ AI di động phổ biến và đa dạng,6G dự kiến sẽ cung cấp các nền tảng linh hoạt để phát triển các công nghệ truyền thông và tính toán tiên tiến.Hơn nữa, nó sẽ cung cấp một cách toàn diện để tối ưu hóa trên toàncác tài nguyên truyền thông, tính toán và lưu trữ đểmở rộng các chức năng của AI hiện đại trên các thiết bị đầu cuối,các cạnh mạng và trung tâm dữ liệu đám mây. b.Công nghệ từ Machine Learning
Học máy phân tán quy mô lớn là cần thiết cho các ứng dụng AI di động trong 6G, khi đó giao tiếp trở thành nút cổ chai quan trọng để tăng quy mô đào tạo phân tán và suy luận phân tán trên đám mây, cạnh mạng và các thiết bị đầu cuối.
Hình 2 4 AI xử lí mọi thứ trên hệ thống mạng kết hợp với thiết bị
Công nghệ giao tiếp bằng ánh sáng nhìn thấy
Mạng 5G thể hiện sự đột phá trong thiết kế mạng truyền thông, vì khả năng của họđể cung cấp một nền tảng duy nhất cho phép nhiều dịch vụ khác nhau, từ băng thông rộng di động nâng cao truyền thông đến thực tế ảo, lái xe tự động, Internet-of-Things, v.v Tuy nhiên, nhìn vàoyêu cầu ngày càng tăng đối với các dịch vụ mới và dự đoán sự phát triển của các công nghệ mới trong mộtthập kỷ kể từ bây giờ, có thể hình dung sự cần thiết phải vượt ra ngoài 5G và thiết kế một cái mớikiến trúc kết hợp các công nghệ mới để đáp ứng nhu cầu mới ở cả cấp độ cá nhân và xã hội CácMục tiêu của bài viết này là thúc đẩy sự cần thiết phải chuyển sang thế hệ thứ sáu (6G) của truyền thông di độngcác mạng, bắt đầu từ phân tích khoảng cách 5G và dự đoán tổng hợp mới các dịch vụ trong tương lai gần,như truyền thông ba chiều, sản xuất chính xác cao, giới thiệu nhân tạothông minh và kết hợp các công nghệ mới, như truyền thông phụ THz hoặc Visible Light(VLC), trong khung bao phủ 3 chiều (3D) thực sự, kết hợp đài phát thanh mặt đất và trên khôngcác điểm truy cập để mang các chức năng đám mây ở đâu và khi cần theo yêu cầu.
2.2.1 Giới thiệu về công nghệ giao tiếp bằng ánh sáng
Năm 1926, Nikola Tesla có tầm nhìn xa trông rộng tuyên bố: Khi không dây được áp dụng hoàn hảo, toàn bộTrái đất sẽ được chuyển đổi thành một bộ não khổng lồ Năm 2030, được thúc đẩy bởi nhu cầu cơ bản tạicấp độ cá nhân cũng như xã hội, và dựa trên những tiến bộ dự kiến của Thông tin vàCông nghệ truyền thông (CNTT), lời tiên tri của Tesla, có thể trở thành hiện thực và 6G sẽ đóng vai tròvai trò quan trọng trong sự tiến bộ này bằng cách cung cấp một cơ sở hạ tầng CNTT cho phép người dùng cuối nhận thức được bản thân họ được bao quanh bởi một bộ não nhân tạo khổng lồdịch vụ độ trễ, lưu trữ không giới hạn và khả năng nhận thức to lớn.
Mạng 5G đã thể hiện một bước tiến đáng kể trong việc hiện thực hóa tầm nhìn lớn này.Đối với các thế hệ trước, thay vì chỉ cải thiện khả năng giao tiếp,5G cung cấp cơ sở hạ tầng truyền thông cho phép nhiều loại dịch vụ hoặc ngành dọc, từ giao tiếp băng thông rộng di động nâng cao đến Công nghiệp 4.0, lái xe tự động, máy lớnloại truyền thông, v.v Năm 2018, thử nghiệm thành công chuyên sâu, bằng chứng về khái niệm và thử nghiệm đã hỗ trợ ra mắt vào năm 2019 các dịch vụ thế hệ thứ năm (5G), về cơ bản sẽchuyển đổi các ngành công nghiệp hiện tại, tạo ra các ngành công nghiệp mới, và tác động đến các xã hội và cách mạng hóacách mọi người kết nối với mọi thứ và mọi thứ kết nối với mọi người và mọi thứ Các dịch vụ được kích hoạt bởi mạng 5G được đặc trưng bởi các bộ chỉ số hiệu suất chính rất đa dạng (KPI), do đó, việc thiết kế một nền tảng duy nhất cho phép tất cả chúng hoạt động một cách hiệu quả là rấtnhiệm vụ đầy thử thách Cách tiếp cận của 5G để giải quyết thách thức này dựa trên việc khai tháccủa phần mềm và ảo hóa các chức năng mạng Song song, chỗ ởyêu cầu nghiêm ngặt về tốc độ dữ liệu và độ trễ, đã yêu cầu giới thiệutruyền thông sóng milimet (mmW), khai thác các liên kết đa đầu vào / đa đầu ra (MIMO) và triển khai dày đặc các điểm truy cập vô tuyến.
Với ý nghĩa đặc biệt là trở thành một người tạo ra các dịch vụ rất khác nhau, 5G đại diện chomột bước đột phá lớn đối với các thế hệ trước Với bối cảnh này, cơ bảncâu hỏi chúng tôi muốn giải quyết là: Với tiềm năng to lớn của mạng 5G và của họcó thể thấy trước sự tiến hóa, có một động lực thực sự để nghĩ về mạng 6G? Nếu cónên có 6G mà không phải là 5G hay trong quá trình phát triển dài hạn của nó? The 6G hay không 6Gcuộc tranh luận đã thực sự bắt đầu Cộng đồng học thuật, công nghiệp và nghiên cứu đang làm việcvề định nghĩa và xác định các khóa liên quan cho phép các công nghệ có thể xác địnhnên được gọi là vượt quá 5G, (B5G) hoặc thế hệ thứ sáu (6G).
Trong tầm nhìn của chúng tôi, một lộ trình 6G dự kiến được báo cáo trong Hình 1. Trong bài viết này, chúng tôi chỉ ra những gìchúng tôi nghĩ rằng sẽ là các yếu tố phân biệt chính của 6G, bắt đầu, trong phần tiếp theo, với các dịch vụ mớiđiều đó thúc đẩy sự thay đổi đối với các mạng 6G và sau đó xác định các yếu tố hỗ trợ chính cho các mạng mới nàydịch vụ Phần sau tập trung vào tầm nhìn toàn diện về 6G, trong đó giới thiệu phổ biếnTrí tuệ nhân tạo và quản lý toàn diện các tài nguyên C4 được thể hiện để thể hiệnmột sự thay đổi mô hình liên quan đến 5G Sau đó được dành cho tiểu THz và ánh sáng nhìn thấythông tin liên lạc Cuối cùng, cần rút ra một số kết luận và nêu bật những phát triển tiếp theo.
Hình 2 7 Lộ trình 6G được đề xuất2.2.2 Cần thiết xây dựng một cơ sở hạ tầng mới cho phép các dịch vụ mới hoạt động.
Thông thường, một thế hệ mới phát sinh tại nơi hợp lưu của hai hướng chính: một con đường công nghệmang đến sự trưởng thành cho các công nghệ đột phá mới và một con đường xã hội thúc đẩygiới thiệu các dịch vụ mới không thể được cung cấp một cách hiệu quả bởi các công nghệ hiện tại Chúng ta bắt đầu tìm hiểu các dịch vụ mới và sau đó tập trung một số yếu tố hỗ trợ chính của họ. a.Một dịch vụ mới
Chúng ta có thể hình dung các dịch vụ mới sau đây không thể được cung cấp một cách hiệu quả bởi hiện tại cho phát triển mạng 5G:
Truyền thông ba chiều: Trong mười năm nữa, các cách tương tác từ xa hiện naygiữa con người sẽ trở nên lỗi thời, vì các hình thức tương tác mới sẽ xuất hiện dẫn đến mộtngâm thực sự vào một môi trường xa Truyền thông và dịch vụ năm chiều (5D),tích hợp tất cả thông tin ý nghĩa của con người (thị giác, thính giác, xúc giác, khứu giác và vị giác)phát sinh, cùng với truyền thông ba chiều, do đó cung cấp một trải nghiệm thực sự nhập vai Truyền thông ba chiều, sử dụng nhiều camera quan sát, sẽ yêu cầu tốc độ dữ liệu trongthứ tự Tbps , không được 5G hỗ trợ.
Sản xuất có độ chính xác cao: Mục tiêu chính trong Công nghiệp 4.0 là giảm nhu cầu can thiệp của con người vào các quy trình công nghiệp bằng cách sử dụng các hệ thống điều khiển và giao tiếp tự độngcông nghệ Về mặt số, khi áp dụng cho sản xuất có độ chính xác cao, điều này dịchđến độ tin cậy rất cao - lên tới mức 10−9- và độ trễ cực thấp, theo thứ tựThời gian khứ hồi 0,1 đến 1 mili giây (ms) Hơn nữa, các mạng điều khiển công nghiệp yêu cầutruyền dữ liệu thời gian thực và tính quyết định mạnh mẽ, chuyển thành độ trễ jitter rất thấp, trongthứ tự của 1 uSec.
Phát triển bền vững và môi trường thông minh: Công nghệ CNTT-TT, kết hợp không dâytruyền thông, điện toán đám mây và Internet vạn vật (IoT), dự kiến sẽ phátvai trò chính để thúc đẩy sự bền vững toàn cầu và cải thiện chất lượng cuộc sống CNTT có thể đóng góp mạnh mẽ để cải thiện chăm sóc sức khỏe, cho phép phát triển các thành phố thông minh, bao gồm cả thiết kếcủa hệ thống giao thông và phân phối năng lượng thông minh Đạt được một số mục tiêu nàyđòi hỏi một cảm giác lan tỏa và một hệ thống quyết định và truyền động phân tán 6G sẽ cung cấpđóng góp đáng kể bằng cách dựa vào các nền tảng truyền thông 3D có thể mang lại sự phân tánchức năng đám mây cạnh, ví dụ: cơ chế quyết định phân phối, theo yêu cầu, khi nào và ở đâucần thiết Trong một số trường hợp, như lái xe tự động, các cơ chế an toàn đáng tin cậy là rất cần thiết đểphòng ngừa tai nạn Điều này sẽ đòi hỏi mức độ tin cậy truyền thông rất khắt khe (nghĩa là,trên 99.9999) và độ trễ từ đầu đến cuối thấp (dưới 1 ms) Hơn nữa, liên lạc giữa cácxe hơi sẽ là một hành động quan trọng để giảm rủi ro tai nạn Điều này sẽ yêu cầu liên kết tốc độ dữ liệu caogiữa các phương tiện và giữa các phương tiện và các đơn vị bên đường.Một sự phát triển bền vững tất nhiên chú ý đến tiêu thụ năng lượng Do đó, 6G sẽ phải phát triển các chiến lược truyền thông hiệu quả năng lượng thực sự hiệu quả Tầm nhìn làđạt được, bất cứ khi nào có thể, thông tin liên lạc không dùng pin,nhắm mục tiêu hiệu quả truyền thông trongthứ tự 1 pJ/bit KPI lề được liên kết với các dịch vụ trước được tóm tắt trong Bảng I, để làm nổi bậtcải thiện cần thiết đối với 5G KPI LỚN Một số như jitter trễ và năng lượng / bit thì khôngthực sự đại diện cho trọng tâm của 5G và sau đó chúng không được chỉ định (NS) trong 5G, trong khi chúng đại diện cho KPI trong 6G. b Hiệu quả Đáp ứng các yêu cầu đầy thách thức của các dịch vụ mới, 6G sẽ xây dựng trên một tập hợp các trình hỗ trợ công nghệ Chúng ta hình dung các lực đẩy lớn sau đây:
Hình 2 8 So sánh KPI 5G và 6G (NS tức là không được chỉ định) Điểm mới: Sự cần thiết phải hỗ trợ các dịch vụ gần như xác định, như ở độ chính xác caosản xuất, đảm bảo các ràng buộc vật lý rất chặt chẽ, như độ trễ hoặc tiêu thụ năng lượng,đòi hỏi một kiến trúc Internet mới kết hợp các tài nguyên khác nhau, chẳng hạn như giao tiếpvà tài nguyên tính toán, trong một khuôn khổ duy nhất Kiến trúc sẽ bao gồm: một cái mớimặt phẳng dữ liệu, có thể thích ứng, linh hoạt, với các chế độ hoạt động khác nhau và để kích hoạt hình ba chiềuthông tin liên lạc; một mặt phẳng điều khiển mới, ví dụ cho phép đồng bộ hóa đồng thờicác luồng cho truyền thông ba chiều và các giao thức định tuyến đường dẫn ưa thích để thiết lập gầncác liên kết xác định (nghĩa là, với độ giật rất thấp), để cho phép sản xuất có độ chính xác cao; một cái mớimặt phẳng quản lý, kết hợp khả năng tự cấu hình và tự tối ưu hóa, tận dụngvề sự hỗ trợ mạnh mẽ của Trí tuệ nhân tạo (AI).
Giới thiệu phổ biến về trí tuệ nhân tạo ở network edge: Phân phối các thuật toán AI, có thể chạy dưới các ràng buộc độ trễ sever, dự kiến sẽ đóng một vai trò quan trọngtrong các khía cạnh khác nhau: tự tối ưu hóa phân bổ tài nguyên mạng, có thể áp dụng chủ độngchiến lược dựa trên học tập và dự đoán mạng; phát triển ứng dụng di động thông minh,chạy trực tiếp trên thiết bị di động hoặc từ xa thông qua các cơ chế giảm tải tính toán, học hỏi từ hành vi của người dùng và hoạt động như một trợ lý thông minh ảo nhận biết ngữ cảnh;phát triển các thuật toán suy luận ngữ nghĩa và các chiến lược giao tiếp ngữ nghĩa để kết hợp biểu diễn tri thức trong các chiến lược truyền thông. Điều này sẽ đặc biệt hữu ích chomột triển khai hiệu quả của truyền thông ba chiều Vai trò của AI trong 6G sẽ còn nữa mở rộng trong phần sau.
3D được ứng dụng cao: Thiết kế cơ sở hạ tầng truyền thông 3D kết hợp trên mặt đất vàcác điểm truy cập vô tuyến trên không và máy chủ cạnh di động có thể mang các chức năng đám mâytheo yêu cầu, ở đâu và khi cần Trái ngược với cách tiếp cận phổ biến dựa vào cố địnhcơ sở hạ tầng, chiến lược này hiệu quả kinh tế hơn nhiều khi các yêu cầu caokhác nhau giữa không gian và thời gian, vì nó xảy ra trong trường hợp các sự kiện lẻ tẻ tập trung rất nhiều ngườihoặc ở vùng sâu vùng xa, trong trường hợp thiên tai Ý tưởng là để quản lý rất nhiều nền tảng trên không,bao gồm cả máy bay không người lái (UAV), Trạm nền tảng độ cao cao (HAPS) bay tạikhoảng 20 km độ cao và các chòm sao của các vệ tinh có quỹ đạo Trái đất rất thấp (LEO), đang bayở độ cao theo thứ tự vài trăm Kilomet, để mang các chức năng của đám mây theohạn chế độ trễ có thể kiểm soát.
Lớp vật lý mới kết hợp sub-THz và VLC: Nhu cầu hỗ trợ dữ liệu rất caotốc độ, lên tới Tbps, để cho phép truyền thông ba chiều chẳng hạn, yêu cầu khai tháccủa các băng con THz và thông tin ánh sáng nhìn thấy được Khía cạnh này sẽ được khám phá thêm trongMục IV Các chiến lược truyền thông hiệu quả năng lượng cũng được dự kiến sẽ ngày càng trở nên nhiều hơnquan trọng, đặc biệt là trong quan điểm về việc triển khai toàn diện Internet-of-Things, với những cuộc hôn nhâncủa các cảm biến nhỏ Cơ chế thu hoạch năng lượng và công nghệ sạc không dây tiên tiếnvà các giới hạn cơ bản của chúng được trình bày trong , với trọng tâm là laser phân tán đầy hứa hẹnkỹ thuật sạc cho thấy sạc không dây có thể cung cấp năng lượng khoảng 2Wlên đến khoảng cách khoảng 10 mét Một cách tiếp cận thậm chí quyết liệt hơn sẽ dựa vào khai tháctán xạ xung quanh, cho phép các thiết bị nhỏ hoạt động mà không cần pin, bằng cách chuyển hướngtín hiệu tần số vô tuyến xung quanh (RF) (ví dụ sử dụng mã hóa bật / tắt) mà không yêu cầu truyền RF tích cực.
Các cơ chế bảo mật phân tán: Tầm nhìn được phác họa cho đến nay có thể thấy trước một sự trao đổi lớndữ liệu để cho phép sử dụng phổ biến các kỹ thuật AI Rõ ràng, điều này đặt ra một số thách thức lớnvề bảo mật, quyền riêng tư và sự tin cậy, cần được giải quyết đúng đắn bởi các mạng 6G.Các kỹ thuật mã hóa sáng tạo nên được sử dụng để có được sự hợp nhất hiệu quả giữa AI và quyền riêng tư.Ví dụ: người dùng di động muốn chạy thuật toán học máy từ xa trên dữ liệu của riêng mình,có thể sử dụng mã hóa đồng cấu Theo cách này, thay vì gửi dữ liệu thô, nó có thểgửi dữ liệu được mã hóa, để thuật toán học máy từ xa chạy trên dữ liệu được mã hóa vàvẫn có thể phục hồi đầu ra mong muốn Đề án hiện tại là không thực tế do caođộ phức tạp tính toán, nhưng chúng ta có thể mong đợi rằng, trong một thập kỷ hoặc lâu hơn nữa, độ phức tạpvấn đề có thể được giảm bớt Xác thực phi tập trung là một vấn đề quan trọng khác, đặc biệt là đối với kịch bản IOT.
2.2.3 Công nghệ AI và quản lí tài nguyên C4
Trí tuệ nhân tạo (AI), và cụ thể hơn là máy học (ML), đã thấm vào nhiều ứng dụng chạy trên smartphone hiện nay Không khó để dự đoán ngày càng tăngsử dụng các cơ chế học tập ở cả cấp độ mạng và thiết bị đầu cuối di động ML cam cho phépphân bổ tài nguyên mạng chủ động và do đó cải thiện hiệu suất, đặc biệt là trong độ trễ nhạy cảmcác ứng dụng Việc khai thác các thuật toán học máy ở rìa mạnggần đây đã được đề xuất trong Chúng ta tin rằng AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong 6G trong ít nhất những điều các khía cạnh sau đây
Công nghệ máy học lượng tử cho mạng 6G
Lợi ích nghiên cứu trong các phương pháp thích ứng và thông minh dựa trên dữ liệu đã tái xuất mạnh mẽ trong những năm gần đây [1] , [2] Sự quan tâm mới mẻ này đã xuất hiện một phần nhờ những tiến bộ trong phương pháp tính toán cổ điển và một phần do tiềm năng to lớn của sự song song được cung cấp bởi Máy tính lượng tử (QC) và các công nghệ lượng tử liên quan Những tiến bộ trong phương pháp tính toán đã dẫn đến việc xem xét triển khai Machine Learning (ML) như một giải pháp thay thế tiềm năng cho các phương pháp dựa trên logic thông thường ML không chỉ được cho là có tiềm năng mạnh mẽ trong các hoạt động mạng trải dài từ quản lý tự động và phân loại dịch vụ mà còn trong việc giải quyết các yêu cầu cấu hình lại của các hệ thống trong tương lai Các phương pháp học tập dựa trên dữ liệu và phương pháp lượng tử này có tiềm năng mạnh mẽ trong việc hiện thực hóa tham vọng của một dịch vụ hoàn toàn thông minh thứ 6 Mạng truyền thông thế hệ (6G) Trong mô hình mới nổi về việc tăng kết nối giữa người và máy, sự gia tăng đáng kể về số lượng nút mạng và lưu lượng dữ liệu được dự kiến
Hướng tới việc cung cấp khả năng kết nối khổng lồ này và xử lý hiệu quả dữ liệu đồ sộ có sẵn ở phía người dùng và mạng của mạng Beyond 5G (B5G), bài viết này đề xuất một khung mới dựa trên ML và Quantum ML (QML) hỗ trợ QC như các công nghệ cho phép Cụ thể, trong các tiểu mục tiếp theo, chúng tôi thảo luận về các nghiên cứu đáng chú ý gần đây về mạng B5G và cũng khảo sát các công trình gần đây về truyền thông ML và Lượng tử cho mạng B5G Những đóng góp chính của công việc này sau đó được trình bày.
Các mạng không dây 5G gần đây đã bắt đầu được triển khai ở một số nơi trên thế giới, nhưng mục tiêu của một mạng hoàn toàn thông minh cung cấp mọi thứ như một dịch vụ và mang lại trải nghiệm người dùng hoàn toàn đắm chìm vẫn còn khó nắm bắt. Với việc 5G đạt đến giới hạn trong thập kỷ tới hoặc lâu hơn, các mục tiêu thiết kế cho người kế nhiệm của nó đã bắt đầu được khám phá trong tài liệu.
Cộng đồng nghiên cứu hiện đang thảo luận về tầm nhìn cho các mạng truyền thông 6G dưới các nhãn khác nhau như B5G, 5G + và 6G Trong bối cảnh này, một vài bài báo thảo luận về tầm nhìn và những thách thức mở cho 6G gần đây đã xuất hiện trong tài liệu Các tác giả trong đã thảo luận về các yêu cầu hiệu suất khác nhau và các công nghệ tiềm năng cho 6G Trong đó, một tầm nhìn cho truyền thông 6G đã được trình bày và các yêu cầu nhận thức của nó đã được thảo luận dựa trên sự ngoại suy các xu hướng tiến hóa của các thế hệ mạng di động trước đó, từ 1G đến 5G Gần đây, cung cấp tổng quan về các hạn chế của mạng 5G trong bối cảnh đáp ứng nhu cầu hiệu suất mạng ngày càng tăng Các tác giả cũng thảo luận về một số công nghệ mới mang tính cách mạng để đáp ứng các nhu cầu này trong mạng 6G Người ta đã suy đoán trong rằng5G sẽ đạt đến giới hạn hiệu suất trong vòng 10 năm kể từ khi ra mắt và 6G sẽ được yêu cầu để tăng thêm100 × và 50 × trong tốc độ dữ liệu cá nhân và đường xuống, tương ứng Các tác giả trong đã thúc đẩy sự cần thiết của 6G thông qua phân tích khoảng cách giữa tham vọng ban đầu và mạng 5G trưởng thành Hơn nữa, các tác giả cũng trình bày một tầm nhìn về các dịch vụ và công nghệ trong tương lai dựa trên cơ sở hạ tầng truyền thông mới Các tác giả trong đã chỉ ra một số nhược điểm của mạng truyền thông 5G mới nổi và họ cũng đã thảo luận về các xu hướng truyền thông 6G thú vị có khả năng giải quyết những thiếu sót này.
Mạng 6G được dự kiến rộng rãi để cung cấp sự gia tăng 100 × về hiệu suất năng lượng và phổ thể tích (tính bằng bps / Hz / m 3 ) so với mạng 5G và chúng sẽ có cấu trúc rất phức tạp phát sinh từ kết nối lớn Lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu được dự báo sẽ tăng 55% mỗi năm từ năm 2020 đến năm 2030 [10] Lưu lượng truy cập ngày càng tăng này sẽ tạo ra 5.016 dữ liệu ExaByte (EB) mỗi tháng vào năm 2030 Lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được khai thác, với khả năng xử lý và học tập mạnh mẽ, để quản lý mạng ở các cấp độ khác nhau Cuối cùng, các phương thức ML và QC có thể đóng một vai trò kích hoạt quan trọng.
2.3.2 Công nghệ Machine Learning trong B5G
ML là một nhánh con của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong đó máy móc học hỏi, thực hiện và cải thiện hoạt động của chúng bằng cách khai thác kiến thức vận hành và kinh nghiệm thu được dưới dạng dữ liệu [1] Dựa trên bản chất của dữ liệu có sẵn và chứng minh các mục tiêu học tập, ML thường được phân thành ba mô hình chính, nghĩa là giám sát, không giám sát và củng cố việc học Về vấn đề này, các tác giả trong [11]đã xem xét lịch sử của các mô hình ML và các ứng dụng hấp dẫn của chúng trong các mạng truyền thông Các tác giả cũng đã xem xét triển vọng ML để tối ưu hóa các số liệu hiệu suất khác nhau bao gồm tốc độ dữ liệu, độ trễ và độ tin cậy trong bối cảnh radio nhận thức, mạng không đồng nhất, Internet of Things (IoT) và truyền thông Machine- to-Machine (M2M)
ML có khả năng có thể hỗ trợ các phân tích dữ liệu lớn để nhận ra các mạng không dây tự duy trì và chủ động [12] Các ứng dụng tiềm năng khác nhau của phân tích dữ liệu lớn và ML trong việc tăng cường hiệu suất của các mạng truyền thông đã được chỉ ra trong [4] , [13] Ví dụ, các kỹ thuật ML có thể có lợi thế đáng kể trong việc giải quyết vấn đề tắc nghẽn truy cập trong các mạng IoT cực kỳ dày đặc mới nổi [14] Hơn nữa, phạm vi sử dụng các phương pháp ML được giám sát và không giám sát trên các lớp khác nhau của các mạng truyền thông đã được thảo luận trong [15] Tuy nhiên, sự thành công của các giải pháp học tập dựa trên dữ liệu có liên quan trực tiếp đến sự sẵn có của lượng dữ liệu đủ lớn và khả năng xử lý mạnh mẽ Ngoài ra, công nghệ tiên tiến có sẵn trong ML bị cô lập về mặt kỹ thuật ML cũng như các hoạt động của chúng trên các lớp khác nhau của chồng giao thức của các mạng truyền thông Cuối cùng, một trong những mục tiêu của bài viết này là cung cấp một phân loại chi tiết về các kỹ thuật
ML hiện có cùng với các ứng dụng của chúng trong các mạng truyền thông B5G.
Mặt khác, Deep Learning (DL) áp dụng cấu trúc hệ thống chuyên sâu để thể hiện và học các cấu trúc tương quan trong dữ liệu có sẵn bằng cách tiến hành theo kiểu giám sát, không giám sát, củng cố hoặc lai Ví dụ: Mạng nơ ron nhân tạo (ANN) với nhiều lớp ẩn truyền sâu (sâu) được gọi là Mạng nơ ron sâu (DNN) Việc đào tạo và xử lý dữ liệu thông qua các thuật toán ML thông thường, được thực hiện trên các Bộ xử lý trung tâm (CPU) thông thường với số lượng lõi hạn chế, có một hạn chế về độ trễ xử lý lớn. Những tiến bộ gần đây về khả năng tính toán song song và phương pháp học tập phân tán đã cho phép triển khai các phương pháp DL dựa trên dữ liệu để bổ sung cho các phương pháp dựa trên mô hình thông thường Ví dụ, các thuật toán học tập được xem xét lại để khai thác số lượng lõi xử lý có sẵn trong các Đơn vị xử lý đồ họa (GPU) tiên tiến đã chứng minh hiệu suất tăng đáng kể Hơn nữa, các Đơn vị xử lý kéo căng (TPU) tiên tiến đã chứng minh tiềm năng xử lý song song cực lớn với tốc độ tăng tốc và hiệu quả năng lượng đa dạng khi thực hiện các thuật toán ML Những tiến bộ này đã chứng minh tác động sâu sắc của các giải pháp dựa trên DL trên các ứng dụng xử lý tín hiệu đa chiều khác nhau, ví dụ như xử lý hình ảnh y tế, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và truyền thông không dây, để nêu tên một số Các đơn vị xử lý kéo căng (TPU) tiên tiến đã chứng minh tiềm năng xử lý song song cực lớn với tốc độ tăng tốc và hiệu quả năng lượng đa dạng trong việc thực hiện các thuật toán ML Những tiến bộ này đã chứng minh tác động sâu sắc của các giải pháp dựa trên DL trên các ứng dụng xử lý tín hiệu đa chiều khác nhau, ví dụ như xử lý hình ảnh y tế, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và truyền thông không dây, để nêu tên một số Các đơn vị xử lý kéo căng (TPU) tiên tiến đã chứng minh tiềm năng xử lý song song cực lớn với tốc độ tăng tốc và hiệu quả năng lượng đa dạng trong việc thực hiện các thuật toán ML Những tiến bộ này đã chứng minh tác động sâu sắc của các giải pháp dựa trên DL trên các ứng dụng xử lý tín hiệu đa chiều khác nhau, ví dụ như xử lý hình ảnh y tế, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và truyền thông không dây, để nêu tên một số.
Một khảo sát toàn diện về vai trò của DL trong các mạng truyền thông di động và không dây được trình bày trong , trong đó các nền tảng, kiến trúc và thư viện DL khác nhau phù hợp cho các ứng dụng trong mạng truyền thông được chỉ định Ngoài ra, động lực đằng sau việc sử dụng DNN trong việc thiết kế và vận hành các mạng không dây trong tương lai được thảo luận rộng rãi trong Độ chính xác của các thống kê ước tính hoặc có sẵn của các kênh truyền phát vô tuyến có tầm quan trọng sống còn trong việc tăng cường năng lực của các liên kết truyền thông không dây Khái niệm tự động mã hóa hệ thống truyền thông đầu cuối trong DNN để cùng tối ưu hóa hoạt động của cả hai phía máy phát và máy thu để khắc phục tốt nhất các khiếm khuyết kênh gần đây đã xuất hiện với tiềm năng mạnh mẽ Ví dụ: hệ thống học tập từ đầu đến cuối dựa trên DNN được đề xuất trong , trong đó hệ thống dựa trên học tập bất khả tri được đề xuất để học đầu ra kênh thông qua Mạng đối kháng tạo điều kiện (GAN). Đưa trí thông minh vào lớp vật lý của các hệ thống truyền thông có thể trao quyền ước tính thông minh các tham số, giảm thiểu nhiễu và quản lý tài nguyên Ví dụ, các khả năng DL có thể được sử dụng để ước tính kênh và phát hiện ký hiệu trong các hệ thống Ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) [20] Hơn nữa, DL cũng đã nhận được những lợi ích nghiên cứu đáng kể trong việc phân bổ và quản lý tài nguyên vô tuyến cho truyền thông xe cộ (ví dụ: phương tiện đến phương tiện (V2V), phương tiện đến mọi thứ (V2X), v.v.), trong đó tính di động của các nút cao tính năng động trong các đặc tính kênh Ví dụ, có thể sử dụng cơ chế phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên nền tảng học tập sâu (DM) để hỗ trợ các ứng dụng truyền thông rất năng động
Các hệ thống đa đầu ra đa đầu vào (M-MIMO) và phổ sóng milimet (mmWave) khai thác độ phân giải không gian cao và băng thông đa gigahertz, tương ứng, được cho là có vai trò quan trọng trong việc giải quyết nhu cầu dung lượng của các mạng truyền thông trong tương lai Một trong những ứng dụng tiềm năng của việc sử dụng các phương pháp DL trong các hệ thống MW MIMO mmWave đó là ước tính chất lượng kênh vô tuyến , rất cần thiết cho việc thiết kế các kỹ thuật truyền dẫn như định dạng chùm tia Ngoài ra, tiềm năng triển khai DL cho các nhiệm vụ khác nhau trên tất cả các lớp truyền thông cũng nhận được sự chú ý ví dụ: nội địa hóa thông minh, nhận dạng radio, định tuyến, theo dõi kênh, định tuyến và bộ đệm Việc tích hợp khả năng DL với cơ sở hạ tầng thành phố thông minh có thể giúp sử dụng hiệu quả dữ liệu lớn có sẵn để thực hiện giấc mơ về thế giới thông minh nhận thức trong tương lai
Tuy nhiên, các phương thức DL thiếu một cơ chế hiệu quả để đánh giá trước sự lựa chọn tốt nhất về thuật toán đào tạo, kích thước và cấu trúc của DNN và cài đặt tham số phù hợp với mô hình / vấn đề đang xem xét Việc thử và rình mò dọc theo một tập hợp rất lớn các khả năng về cấu trúc, kích thước, thuật toán và giá trị tham số khiến cho việc triển khai DL không chỉ cồng kềnh mà còn có thể dẫn đến mất cân bằng giữa thiếu và thừa Cuối cùng, bài viết này cung cấp đánh giá về các công việc liên quan hiện có, xác định các vấn đề tiềm ẩn và thảo luận về các phương pháp DL mới nổi bao gồm DNN, học chuyển giao sâu và mở rộng sâu.
Trong nỗ lực đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng nhanh chóng của truyền thông nhanh, đáng tin cậy, an toàn, thông minh và xanh; nhu cầu về khả năng tính toán cao của các hệ thống cũng tăng lên nhanh chóng Sự song song vốn có được cung cấp bởi các khái niệm cơ bản của cơ học lượng tử và triển vọng được thể hiện qua các kết quả gần đây của công nghệ QC cho thấy rõ tiềm năng rõ ràng để vượt trội hơn các hệ thống máy tính thông thường Sức mạnh to lớn này của QC đến từ các khái niệm cơ bản về sự chồng chất lượng tử, sự vướng víu lượng tử hoặc định lý không nhân bản Việc xử lý song song dữ liệu kích thước lớn đa chiều có thể được thực hiện thuận tiện thông qua
QC trong không gian sản phẩm tenor lớn Truyền thông hỗ trợ QC là một lĩnh vực nghiên cứu mới khác, được dự tính sẽ hứa hẹn sẽ đạt được tốc độ dữ liệu cực cao và bảo mật liên kết trong 6G trong tương lai và ngoài truyền thông [30] Cuối cùng, tốc độ truyền thông đáng tin cậy của các kênh lượng tử đối với truyền thông cổ điển ồn ào, truyền thông lượng tử và tài nguyên vướng víu đã bắt đầu được nghiên cứu trong tài liệu.
Các giải pháp mới nổi để tăng cường khả năng liên kết trong các hệ thống truyền thông trong tương lai, ví dụ: đa truy cập miền điện được hỗ trợ bởi Hủy bỏ giao thoa kế tiếp (SIC), có nhu cầu năng lượng tính toán trong thời gian rất cao; do đó có một phạm vi rõ ràng để khai thác QC Một ví dụ về vấn đề đòi hỏi tìm kiếm toàn diện không gian đa mục tiêu trong truyền thông là xác định các tuyến gói dữ liệu tối ưu trong các mạng truyền thông đa chặng Một giải pháp hỗ trợ lượng tử cho vấn đề trên đã được trình bày trong , trong đó thuật toán tối ưu hóa lượng tử Pareto tiến hóa đã được đề xuất Hơn nữa, việc mở rộng mã turbo cổ điển thành mã turbo lượng tử với sửa lỗi cho các kênh chọn tần số đã được đề xuất trong Một số ví dụ về những nỗ lực gần đây về các giải pháp hỗ trợ lượng tử để bản địa hóa, định tuyến và cân bằng tải đa mục tiêu, ước tính và giải mã kênh và truyền tải đa người dùng được thảo luận trong, tương ứng Hơn nữa,
[30] là một khảo sát gần đây về những nỗ lực hiện có trong việc sử dụng QC trong việc giải quyết các vấn đề tối ưu hóa khác nhau gặp phải trong các lớp khác nhau của hệ thống truyền thông không dây Tuy nhiên, cần phải tiến hành đánh giá toàn diện các nghiên cứu gần đây về truyền thông hỗ trợ QC và truyền thông lượng tử thuần túy để vẽ ra một bức tranh rõ ràng về tình trạng hiểu biết hiện tại về các chủ đề này.
2.3.4 Đóng góp của công việc này
5G VÀ MẠNG TRUYỀN THÔNG ĐI KÈM
Mục tiêu của mạng 5G
Xây dựng một số dịch vụ mục tiêu chính của 5G và thảo luận về các cải tiến công nghệ được hình dung để hiện thực hóa chúng Một số công nghệ này hoàn toàn mới lạ, trong khi những công nghệ khác có thể chưa hoàn thiện kịp thời để được đưa vào tiêu chuẩn 5G.
3.1.1 Băng thông rộng di động nâng cao
Các mạng 5G nhằm mục đích cung cấp thông lượng tổng hợp tăng gấp 1000 lần và tăng gấp 10 lần thông lượng liên kết riêng lẻ so với mạng không dây thế hệ thứ 4(4G) Thông lượng mục tiêu lên tới 20 Gbit / s trong đường xuống và 10 Gbit / s trong đường lên cho phép các dịch vụ như truyền phát video độ phân giải cực cao, thực tế tăng cường và TI Ở lớp vật lý, các cải tiến công nghệ để hỗ trợ các tốc độ dữ liệu này bao gồm truyền thông trong dải tần số mmWave , trong đó băng thông lớn có thể hỗ trợ tốc độ dữ liệu cao; M-MIMO theo đó số lượng phần tử ăng-ten tại Trạm gốc (BS) lớn hơn nhiều so với người dùng được phục vụ sao cho nhiều ống dữ liệu có thể được thiết lập trong cùng một thời gian và tài nguyên băng thông Cuối cùng, chiến lược Mạng siêu dày đặc (UDN) , đòi hỏi phải triển khai mạnh mẽ nhiều ô nhỏ trong một ô vĩ mô, cũng có thể cung cấp tốc độ dữ liệu tăng cho những người dùng liên quan, những người thường ở gần nhau tế bào BS và tận hưởng điều kiện nhân giống không dây thuận lợi.
3.1.2 Truyền thông độ trễ thấp cực kỳ đáng tin cậy (URLLC)
Việc cung cấp URLLC là một mô hình dịch vụ mới được cung cấp trong các mạng 5G Cả hai khía cạnh độ tin cậy, với tỷ lệ lỗi gói≤ 10- 5 và độ trễ từ đầu đến cuối ~ 1 ms nhằm mục đích hỗ trợ các trường hợp sử dụng mới như tự động hóa nhà máy, lái xe tự trị, y tế điện tử, tự động hóa tòa nhà và thành phố thông minh, để kể tên một vài Để kích hoạt các dịch vụ này và các dịch vụ khác, cơ sở hạ tầng mạng 5G dựa trên các khái niệm mới lạ mang tính cách mạng về ảo hóa chức năng mạng (NFV) và Cắt mạng đầu cuối (NS) Theo cách tiếp cận của NFV đối với thiết kế mạng, nhiều dịch vụ mạng như dịch địa chỉ mạng, dịch vụ tên miền và bộ nhớ đệm được tách rời khỏi phần cứng riêng và được triển khai trong phần mềm chạy trên phần cứng sẵn có Khái niệm NS cho phép nhiều mạng logic hoặc lát hoạt động trên cơ sở hạ tầng vật lý dùng chung Mỗi lát mạng có các tài nguyên dành riêng cho tính toán và lưu trữ cũng như cách ly lưu lượng dữ liệu từ các lát khác để tạo ra một mạng ảo đầu cuối thực sự Với NFV và NS, tài nguyên mạng vật lý có thể được tối ưu hóa để cung cấp dịch vụ URLLC cho các ứng dụng quan trọng về an toàn như truyền thông xe cộ hoặc phẫu thuật robot từ xa Một sự phát triển cơ sở hạ tầng khác để hỗ trợ truyền thông có độ trễ thấp là các kiến trúc điện toán cạnh bao gồm Điện toán cạnh di động (MEC) Trong mô hình MEC, nhiều tác vụ xử lý dữ liệu được chuyển đến BS di động hoặc nút cạnh tương tự, cũng có khả năng lưu trữ nội dung, do đó giảm thiểu thời gian phục vụ cho người dùng mạng gần nhất của nó.
3.1.3 Truyền thông loại máy lớn (mMTC)
Với sự ra đời của IoT, một số lượng rất lớn các thiết bị năng lượng thấp tốc độ thấp yêu cầu kết nối internet Các thiết bị này có thể thường được sử dụng cho các ứng dụng đo sáng tiện ích và cảm biến môi trường và chỉ yêu cầu liên lạc không liên tục với tải trọng dữ liệu nhỏ Dịch vụ mMTC nhằm mục đích cung cấp kết nối internet cho các thiết bị như vậy Mặc dù nhiều thành phần dịch vụ mMTC 5G đã được phát triển như một phần của các bản phát hành 3GPP trước đó, những dịch vụ cần URLLC sẽ yêu cầu triển khai mạng 5G Core Dịch vụ mMTC được kích hoạt bởi sự kết hợp linh hoạt của NFV và NS, có thể cung cấp các chức năng mạng tự động cho các thiết bị mMTC mà không phải chịu chi phí hoạt động nặng cho nhà cung cấp dịch vụ di động Ngoài ra, lược đồ Đa truy cập không trực giao (NOMA) trong 5G được xem là một yếu tố hỗ trợ cho các kết nối mMTC bằng cách cho phép các kết nối đường lên miễn phí tới các thiết bị mMTC bị hạn chế năng lượng và lưu chúng trên đầu báo hiệu điều khiển Một kiến trúc đầy hứa hẹn để hỗ trợ mMTC cũng như các dịch vụ của URLLC là một khung công tác đám mây hợp tác có thể sử dụng các lợi ích của cả điện toán đám mây và điện toán cạnh để xử lý một lượng lớn dữ liệu và cung cấp phản hồi kịp thời cho người dùng cuối, tương ứng
IoT cho phép kết nối các thiết bị thông minh và TI có thể được xem như một sự tiến hóa của IoT để cho phép điều khiển thời gian thực của IoT TI cho phép tương tác thời gian thực giữa người và máy hỗ trợ đầu vào haptic với phản hồi nghe nhìn để điều khiển hoạt động của máy trong thời gian thực Một số ví dụ đại diện bao gồm robot điều khiển từ xa cho các tình huống nguy hiểm hoặc khó tiếp cận trong ngành sản xuất và chẩn đoán từ xa và phẫu thuật robot từ xa trong ngành chăm sóc sức khỏe Độ trễ từ đầu đến cuối thấp mà các dịch vụ này yêu cầu có thể được bật với MEC, cũng được hỗ trợ bởi bộ đệm ẩn nội dung dự đoán thông minh tại nút cạnh
Beyond 5G: Những thách thức mở và công nghệ mới nổi
Trong khi các mạng 5G đã giới thiệu nhiều đổi mới công nghệ, các yêu cầu hiệu suất nghiêm ngặt của mạng cũng đã đưa ra các cân nhắc thiết kế mới Dưới đây, chúng tôi liệt kê một số thách thức này và thảo luận về cách chúng có thể được giải quyết bằng một số công nghệ mới nổi có thể phát triển theo hướng truyền thông 6G.
Theo xu hướng phát triển của các thế hệ mạng di động trước đó, các mục tiêu thông lượng bit / s trong mạng 6G dự kiến sẽ tăng theo một mức độ lớn so với 5G. Ngoài ra, các ứng dụng thực tế ảo khi đã hoàn thiện sẽ yêu cầu tốc độ dữ liệu cao hơn nhiều so với các ứng dụng được hứa hẹn bởi 5G Vì những lý do này, tốc độ dữ liệu người dùng cá nhân lên tới 100 Gbit / s được hình dung cho 6G Các tốc độ bit cao này có thể được hỗ trợ trong 6G bởi băng thông truyền thông lớn, có sẵn trong dải cao hơn của dải mmWave trong khoảng từ 100 GHz đến 300 GHz Ngoài ra, một phần lớn phổ miễn phí có sẵn trong dải tần số tera Hertz (THz) Do tổn thất lan truyền lớn khi giao tiếp trong các băng tần này, thông tin liên lạc mmWave và THz trong 6G thường được sử dụng cho truyền thông tầm ngắn tốc độ bit cao Truyền thông ánh sáng khả kiến (VLC) sử dụng điốt phát sáng trắng được điều chế dữ liệu (đèn LED) làm máy phát và điốt quang ảnh làm máy thu, là một công nghệ cho phép khác có thể hỗ trợ tốc độ bit cực cao trong kết nối Line-of-Vision (LoS) Các liên kết Gbit / s này được thực hiện bởi thực tế là băng thông của phổ quang lớn hơn đáng kể so với phổ vô tuyến và hơn nữa, nó được sử dụng miễn phí Hơn nữa, một công nghệ hứa hẹn khác để tăng cường hiệu quả phổ của các mạng không dây trong tương lai là công nghệ song công hoàn toàn, cho phép cảm biến và truyền đồng thời hoặc truyền và thu đồng thời trên cùng một kênh tần số vô tuyến.
Theo truyền thống, chiến lược tăng cường tế bào là yếu tố chính thúc đẩy tăng công suất mạng Tuy nhiên, việc thu nhỏ kích thước ô (ví dụ: các ô nhỏ) cũng đòi hỏi phải có sự quản lý phù hợp đối với sự can thiệp giữa các tế bào tăng lên đối với người dùng cạnh tế bào Với sự gia tăng của các thành phố thông minh, mMTC và người dùng di động trên đất liền cũng như trên không, việc tăng cường tế bào thông qua các BS tĩnh không thể đáp ứng nhu cầu tăng trưởng theo cấp số nhân Vấn đề này có thể được giảm bớt bởi các mạng di động lai sử dụng phương tiện bay không người lái (UAV) làm BS di động Các BS UAV này không chỉ có thể giảm lưu lượng dữ liệu của các BS tĩnh mà họ còn có thể di chuyển linh hoạt để cung cấp kênh lan truyền thuận lợi hơn cho người dùng biên Ngoài ra, nhu cầu ngày càng tăng đối với tài nguyên tần số có thể được giải quyết bằng cách chia sẻ dải mmWave giữa các mạng truyền thông vệ tinh và mặt đất để cung cấp vùng phủ sóng di động toàn cầu hơn Bản chất 3 chiều (3-D) này của thông số kỹ thuật bao phủ 6G đã dẫn đến các mô tả thể tích của các yêu cầu hiệu suất quang phổ tính bằng bps / Hz / m 3 Sự ra đời của BS di động và chia sẻ phổ động đã mở ra khả năng sử dụng các công cụ ML để tối ưu hóa các tham số mạng mới này, chẳng hạn như tối ưu hóa tuyến đường cho BS UAV hoặc chia sẻ phổ hiệu quả.
3.2.3 Năng lượng sử dụng hiệu quả
Tăng hiệu quả năng lượng của mạng di động giúp giảm cả chi phí hoạt động và lượng khí thải carbon Cuối cùng, các nỗ lực thiết kế cho các mạng 5G đã xem xét các phương pháp tiết kiệm năng lượng để triển khai mạng và phân bổ tài nguyên, bao gồm các công nghệ mới như M-MIMO và các mạng không đồng nhất cực kỳ dày đặc Hiệu quả năng lượng được định nghĩa theo truyền thống là tốc độ bit được hỗ trợ cho mỗi Joule năng lượng tiêu thụ bởi liên kết truyền thông Do đó, nếu mạng 6G nhằm cung cấp nhiều thông lượng và dung lượng hơn mạng 5G ở các mức công suất truyền tương tự, thì điều này đòi hỏi phải tăng sự phù hợp về hiệu quả năng lượng của mạng 6G so với mạng 5G Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn là sử dụng các bề mặt thông minh có thể lập trình bao gồm các siêu vật liệu phẳng có thể cấu hình lại Các bề mặt này có thể được sử dụng để phủ lên tường hoặc các cấu trúc khác và sau đó được lập trình cho sự tương tác mong muốn với việc bắt sóng sóng điện từ để cung cấp khả năng điều khiển chùm tia để tối đa hóa Tỷ lệ tín hiệu-nhiễu (SNR) để giảm nhiễu, v.v được khai thác để tìm hiểu môi trường không dây và hình thành cấu hình phù hợp cho các mục tiêu mong muốn Ngoài ra, để bảo toàn tuổi thọ pin của thiết bị và cung cấp năng lượng cho các UAV BS để hoạt động không bị gián đoạn, mô hình truyền năng lượng không dây, thu hoạch năng lượng và thông tin không dây đồng thời và truyền năng lượng , cũng có thể nổi bật trong các nỗ lực tiêu chuẩn hóa 6G.
3.2.4 Backhaul và tắc nghẽn mạng truy cập
Lưu lượng truy cập backhaul 6G sẽ yêu cầu các mạng truy cập tương đương cáp quang có độ trễ rất thấp để hỗ trợ tốc độ dữ liệu cao và chất lượng yêu cầu dịch vụ trên truyền thông fronthaul 6G Vấn đề tắc nghẽn backhaul có thể được giảm bớt một phần bằng cách triển khai các tài nguyên lưu trữ và tính toán tại các nút cạnh trong kiến trúc MEC , có thể đảm bảo các dịch vụ có độ trễ thấp cho người dùng gần của nút Ngoài ra, bộ nhớ đệm nội dung chủ động dựa trên ML tại nút cạnh cũng có thể được khai thác để tránh tắc nghẽn backhaul và giảm hơn nữa độ trễ dịch vụ Đối với mạng truy cập backhaul cho các kịch bản trong nhà, truyền thông quang không dây trong phổ ánh sáng khả kiến có thể được khám phá Đối với các tình huống ngoài trời, thông tin liên lạc mmWave với các vệ tinh quỹ đạo trái đất thấp có thể cung cấp dịch vụ backhaul cho các
BS UAV tĩnh cũng như di động.
Bên cạnh sự tắc nghẽn trong các mạng backhaul, tắc nghẽn trong Mạng truy cập ngẫu nhiên (RAN) là một vấn đề thách thức khác cần được giải quyết trong các mạng không dây siêu dày đặc mới nổi Ví dụ, tắc nghẽn RAN trong các mạng IoT cực kỳ dày đặc có thể phát sinh do nhiều lý do bao gồm số lượng lớn các gói truyền ngắn, phí truyền tín hiệu khổng lồ trên mỗi gói dữ liệu và tính chất rất linh hoạt và lẻ tẻ của truyền thiết bị Theo hướng này, cần phải điều tra lập lịch truyền dẫn phù hợp, tối thiểu hóa lưu lượng cao nhất và các kỹ thuật kiểm soát truy cập trong các mạng truy cập của các hệ thống ngoài 5G.
Một lượng dữ liệu người dùng khổng lồ được truyền bá và lưu trữ trên các mạng di động dưới dạng tin nhắn thoại và văn bản được gắn thẻ địa lý cũng như nhật ký hoạt động của ứng dụng di động Việc bảo mật dữ liệu này từ những kẻ nghe trộm và việc sử dụng không được xác thực là rất quan trọng Để bảo mật các liên kết truyền thông 6G, các sơ đồ bảo mật lớp vật lý có thể được triển khai song song với các sơ đồ mã hóa thông thường Ngoài ra các kế hoạch dựa trên ML cho an ninh mạng và mã hóa lượng tử là những cách tiếp cận đầy hứa hẹn sẽ được khám phá để đảm bảo các liên kết truyền thông trong các mạng 6G trong tương lai.
Các cuộc thảo luận ở trên cho thấy rằng truyền thông 6G sẽ tận dụng khả năng học tập mạnh mẽ ở các lớp mạng khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau như quản lý mạng, phân bổ tài nguyên vô tuyến, bảo mật dữ liệu và thao tác trên bề mặt thông minh.
Công nghệ viễn thông với Machine Learning (ML)
ML được cho là có ứng dụng hợp lý trong các tình huống, trong đó không có mô hình toán học chính xác nào của hệ thống, một lượng dữ liệu đào tạo đủ lớn, hệ thống / mô hình đang nghiên cứu là ổn định (thay đổi chậm) theo thời gian, và phân tích số là chấp nhận được Các kỹ thuật ML gần đây đã thu hút được sự chú ý đáng kể cho việc cung cấp các giải pháp dựa trên dữ liệu cho các vấn đề thách thức khác nhau trong các hệ thống truyền thông Việc triển khai ML trong truyền thông đang nhanh chóng trở nên phổ biến; đặc biệt, để xây dựng các mạng tự duy trì và thích ứng có khả năng đáp ứng nhu cầu cấu hình lại năng động của các thiết bị và dịch vụ trong tương lai Hơn nữa, ML có tiềm năng mạnh mẽ để thay thế các giải pháp thuật toán dựa trên chế độ toán học thông thường, đưa ra sự sẵn có của dữ liệu đầy đủ và sức mạnh tính toán Sau đây, chúng tôi trình bày những điều cơ bản của ML và sau đó thảo luận về phạm vi triển khai
ML ở các lớp, kết thúc khác nhau và các loại mạng truyền thông.
3.3.1 Nguyên tắc cơ bản và phân loại ứng dụng
Phân loại ứng dụng của các loại hình học tập khác nhau ở các lớp khác nhau của hệ thống truyền thông, cùng với dữ liệu lớn có sẵn ở các đầu và lớp khác nhau của mạng, được nêu bật trong bảng dưới Các kỹ thuật ML bao gồm học tập có giám sát,không giám sát và củng cố có nhiều ứng dụng khác nhau trong việc giải quyết một số vấn đề trên các lớp giao thức khác nhau của các hệ thống truyền thông, sẽ được thảo luận trong phần tiếp theo.
Hình 3 2 Phân loại ứng dụng ML trên các lớp giao thức khác nhau của mạng truyền thông a.Học có giám sát
Trong học tập có giám sát, các hệ số của các giai đoạn trung gian được học bằng cách khai thác tập hợp các đầu vào có sẵn trước đó được ghép nối với các đầu ra mong muốn tương ứng của chúng ML có khả năng khai thác kiến thức tên miền cũng như các ví dụ dữ liệu đào tạo để tìm hiểu hành vi cần thiết và thực hiện các hoạt động cần thiết. Một ứng dụng lý tưởng của ML được giám sát có thể được phát âm thành kịch bản trong đó phân phối chung thực sự của các tham số đầu vào và đầu ra có sẵn, có thể được trích xuất từ kiến thức miền có sẵn Tuy nhiên, có thể có các kịch bản mà mô hình toán học hoặc phân phối thực sự không được biết đến; ví dụ: không có mô hình kênh truyền chính xác cho Mạng khu vực cơ thể (BAN) Trong các vấn đề học tập như vậy, đưa ra các ví dụ dữ liệu thử nghiệm, một mô hình từ các lớp mô hình khác nhau (khái quát hoặc phân biệt đối xử) có thể được khai thác để xấp xỉ phân phối để thực hiện quá trình học tập Học tập có giám sát thường được sử dụng cho các vấn đề bản chất phân loại và hồi quy; trong khi các ví dụ điển hình về cấu trúc thực hiện của nó có thể được nêu là ANN,k -Láng giềng gần nhất (k NN) và Máy Vector Hỗ trợ (SVM).
Một ngân hàng của ANN được đề xuất để giải mã ký hiệu trong các hệ thống MIMO-OFDM trong Thông tin có sẵn của truyền (ký hiệu huấn luyện / phi công) và các ký hiệu nhận được tương ứng ở lớp vật lý của hệ thống truyền thông có thể được ghép nối với nhau để giám sát việc học ANN để giải mã ký hiệu Học tập có giám sát để bù kênh trong truyền thông chính có thể là một thách thức, trong đó sự thiếu hụt dữ liệu đào tạo và / hoặc thời gian được áp đặt bởi tính di động của các nút; điều này là do tính di động cao hơn gây ra sự lan truyền Doppler cao hơn, điều này càng làm giảm thời gian kết hợp và điều này cuối cùng dẫn đến sự thay đổi nhanh chóng trong thống kê kênh Đối với các kênh thay đổi thời gian nhanh như vậy, phương pháp học lai được đề xuất trong , để hỗ trợ trong việc ước tính và theo dõi các kênh.
Một ứng dụng khác của học tập có giám sát ở lớp vật lý cho truyền thông đường xuống có thể là phân bổ công suất tối ưu và loại bỏ nhiễu Các ứng dụng học tập có giám sát không chỉ giới hạn ở lớp vật lý, mà ML còn có các ứng dụng phổ biến khác nhau trong mạng, ứng dụng, vận chuyển và các lớp khác Liên kết vệ tinh cung cấp lợi thế của vùng phủ sóng toàn cầu; tuy nhiên, độ trễ liên kết rất cao làm hạn chế mức độ phổ biến của nó ML có một ứng dụng phổ biến trong bộ nhớ đệm thông minh, có thể giúp giảm độ trễ trong các liên kết vệ tinh Dự đoán phương tiện / nội dung thông minh có nhiều ứng dụng khác để cho phép giao tiếp có độ trễ thấp ở các vùng xa; ví dụ , tương ứng Một kịch bản tiềm năng khác, trong đó ML được giám sát có thể đóng một vai trò quan trọng, là trong việc xác định sự liên kết của người dùng với các BS trên cơ sở nhu cầu nội dung / phương tiện truyền thông Đối với liên lạc vô tuyến di động mặt đất, mạng nơ ron trạng thái tiếng vang (nguyên tắc học có giám sát) để lưu trữ bộ đệm chủ động trong Mạng truy cập vô tuyến điện toán đám mây (CRAN) để dự đoán nhu cầu di động của người dùng và các mẫu di động (để dự đoán liên kết người dùng) tại BS được đề xuất trong BS Phương pháp học tập được đề xuất được hiển thị để tăng cường khả năng hiệu quả của tổng mạng khoảng 30% so với các phương pháp lưu trữ ngẫu nhiên cơ bản. b.Học bán giám sát và không giám sát
Trong học tập bán giám sát, một lượng nhỏ dữ liệu đào tạo có chú thích có sẵn trong khi hầu hết các dữ liệu không được gắn nhãn; trong khi đó, trong học tập không giám sát, không có dữ liệu đào tạo có chú thích Trong học tập không giám sát, việc thu thập các mẫu dữ liệu đầu vào có sẵn được khai thác để huấn luyện hệ thống trong khi không có thông tin trước về phản ứng hệ thống mong muốn Ví dụ, ở lớp vật lý, các ký hiệu dữ liệu nhiễu nhận được có thể được sử dụng để huấn luyện một hệ thống bằng cách phân cụm các điểm mẫu trong không gian quyết định để tạo ranh giới quyết định phi tuyến hiệu quả để ánh xạ các ký hiệu theo bản đồ chòm sao Học tập bán và không giám sát thường được sử dụng cho các vấn đề phân cụm và phân loại Các cấu trúc thực hiện của các phương pháp học tập như vậy có thể được đặt tên là: k -Means Clustering (k MC), Principal Component Analysis (PCA), and maximum likelihood learning, etc.
Học tập không giám sát có khả năng có thể được áp dụng để thực hiện một loạt các nhiệm vụ liên quan đến phân cụm điểm, trích xuất tính năng, phân loại tính năng, ước tính phân phối và tạo mẫu phân phối cụ thể Ở lớp vật lý trong các kịch bản rất linh hoạt của truyền thông xe cộ, trong đó thời gian kết hợp ít hơn sẽ giới hạn thời gian và dữ liệu có sẵn để giám sát việc học của bộ cân bằng kênh; học bán giám sát và không giám sát có thể thực hiện theo cách của họ để hỗ trợ các hoạt động theo dõi và cân bằng kênh Việc lựa chọn các sơ đồ mã hóa / tiền mã hóa để tối ưu hóa hiệu suất là một ứng dụng tiềm năng khác của việc học tập không giám sát Sau đó, ở các lớp cao hơn, có nhiều ứng dụng tiềm năng khác nhau của việc học tập không giám sát và bán giám sát để phân nhóm / ghép / nhóm các nút / điểm để phân bổ tối ưu tài nguyên mạng / radio.Ngoài ra, các ứng dụng tiềm năng khác nhau để phân tích dữ liệu bao gồm: phân tích xu hướng mạng xã hội ở phía mạng, phân tích dữ liệu ứng dụng điện thoại ở phía người dùng và mạng, xếp hạng tài nguyên web, dự đoán luồng dữ liệu, dự đoán trạng thái mạng, giảm kích thước dữ liệu, không gian và thời gian phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu, phát hiện và phân loại phần mềm độc hại. c Học tăng cường
Học tập củng cố được thực hiện trên cơ sở chỉ số hiệu suất phản hồi (được gọi là phần thưởng) được hình thành từ môi trường sau khi tính toán một đầu ra cụ thể cho một quan sát cụ thể bằng cách hội tụ thích ứng với hành vi lý tưởng thông qua tối đa hóa phần thưởng (hiệu suất) Kỹ thuật học tập này có thể được gọi là sự thỏa hiệp giữa học tập có giám sát và không giám sát, trong đó sự hiểu biết trước về hiệu suất hệ thống lý tưởng cung cấp giám sát gián tiếp trong khi không có dữ liệu đào tạo trực tiếp có sẵn được kết hợp với đầu ra mong muốn Thông thường, học tăng cường được sử dụng cho các vấn đề kiểm soát và phân loại; trong khi đó, một số ví dụ thuật toán đáng chú ý có thể được nêu là quá trình ra quyết định Q-Learning (QL) và Markov.
Một tác nhân có thể được liên kết với mỗi trạm phục vụ trong mạng di động để hỗ trợ tìm hiểu các tham số lập lịch tối ưu để nâng cao Chất lượng dịch vụ (QoS) của mạng Một ứng dụng đầy hứa hẹn của việc học tăng cường ở lớp vật lý của các mạng truyền thông là điều khiển và tối ưu hóa năng lượng Về vấn đề này, một phương pháp học tăng cường phân tán không có mô hình để phân bổ công suất được đề xuất , trong đó các chỉ số Thông tin trạng thái kênh (CSI) và QoS được khai thác để điều chỉnh công suất phát. d Lập trình di truyền
Lấy cảm hứng từ tiến hóa sinh học, lập trình di truyền đánh giá tiến hóa các mục tiêu tập thể dục, đưa ra các hạn chế và hạn chế, để tìm ra một giải pháp tối ưu cho vấn đề này Các thuật toán di truyền là một trong những phương pháp được khám phá rộng rãi để giải quyết các vấn đề ước tính và tối ưu hóa khác nhau ở các lớp khác nhau của các hệ thống truyền thông Thuật toán di truyền (GA) ở lớp vật lý của các hệ thống truyền thông đã được sử dụng để lựa chọn ăng ten tối ưu trong các hệ thống MIMO, điều khiển công suất và phát hiện ký hiệu trong các hệ thống MIMO , tương ứng. Trong , một đánh giá chi tiết về phạm vi và ứng dụng của các thuật toán tiến hóa trong truyền thông không dây được trình bày Đối với một số kịch bản truyền thông, không có mô hình kênh lan truyền được xác định rõ ràng, một vài ví dụ cho các kịch bản đó là kênh Truyền thông âm thanh dưới nước (UWAC), kênh mmWave, kênh di động cao (hai đầu), kênh truyền thông phân tử, v.v Điều này làm cho việc ước tính và theo dõi các kênh đó trở thành một nhiệm vụ đầy thách thức, trong đó bất kỳ lỗi nào trong ước tính kênh có thể ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất phát hiện biểu tượng Phạm vi của
GA để ước tính các kênh như vậy đã được nghiên cứu trong tài liệu, đối với ước tính dựa trên GA của các kênh thưa thớt (UWAC), v.v Phạm vi của GA đối với radio nhận thức thông minh đã được khuyến khích trong e.Yêu cầu và khả năng học tập
Mô hình cho một thuật toán ML có thể được xác định dựa trên số lượng và tính chất của dữ liệu đang tiến triển Các ứng dụng với một lượng lớn dữ liệu đào tạo có sẵn trước đó, các thuật toán học tập theo lô có thể được áp dụng Các thuật toán học tập hàng loạt tìm kiếm trong không gian của tất cả các cấu trúc kiến thức dữ liệu có thể trong khi giả định thời gian tính toán có sẵn không giới hạn Các cách tiếp cận ngoại tuyến như vậy, trong đó dữ liệu được lấy bằng tay, được gắn nhãn và sau đó được xử lý theo lô, thường phải đối mặt với sự hạn chế của dữ liệu có sẵn hạn chế trong các ứng dụng thực tế Do đó, các ứng dụng có yêu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực không phù hợp với các thuật toán học tập theo đợt như vậy Đào tạo trực tuyến là một giải pháp phù hợp cho các ứng dụng truyền dữ liệu như vậy Tuy nhiên, trong đào tạo trực tuyến, chỉ có một thời gian cố định giới hạn có sẵn để xử lý từng mẫu dữ liệu Một ứng dụng điển hình của ngoại tuyến (đợt) và học trực tuyến trong các hệ thống truyền thông có thể lần lượt là bộ nhớ đệm thông minh và theo dõi kênh Học tập dựa trên mô hình thường tối ưu hóa các chỉ số hiệu suất thông qua các chức năng mục tiêu có sẵn với hiệu quả tính toán cao Mặt khác, học tập dựa trên mẫu dữ liệu thuần khai thác tất cả các mẫu dữ liệu có sẵn để nội suy và / hoặc ngoại suy các mẫu, với yêu cầu cao về bộ nhớ và thời gian Một ứng dụng điển hình của học tập dựa trên mô hình và dựa trên mẫu có thể là giải mã biểu tượng và dự đoán nhu cầu nội dung, tương ứng Triển vọng truyền thông về các yêu cầu học tập và khả năng của các phương pháp ML khác nhau đã được nghiên cứu trong tương ứng Học tập dựa trên mô hình thường tối ưu hóa các chỉ số hiệu suất thông qua các chức năng mục tiêu có sẵn với hiệu quả tính toán cao Mặt khác, học tập dựa trên mẫu dữ liệu thuần khai thác tất cả các mẫu dữ liệu có sẵn để nội suy và / hoặc ngoại suy các mẫu, với yêu cầu cao về bộ nhớ và thời gian Một ứng dụng điển hình của học tập dựa trên mô hình và dựa trên mẫu có thể là giải mã biểu tượng và dự đoán nhu cầu nội dung, tương ứng Triển vọng truyền thông về các yêu cầu học tập và khả năng của các phương pháp ML khác nhau đã được nghiên cứu trong tương ứng Học tập dựa trên mô hình thường tối ưu hóa các chỉ số hiệu suất thông qua các chức năng mục tiêu có sẵn với hiệu quả tính toán cao Mặt khác, học tập dựa trên mẫu dữ liệu thuần khai thác tất cả các mẫu dữ liệu có sẵn để nội suy và / hoặc ngoại suy các mẫu, với yêu cầu cao về bộ nhớ và thời gian Một ứng dụng điển hình của học tập dựa trên mô hình và dựa trên mẫu có thể là giải mã biểu tượng và dự đoán nhu cầu nội dung, tương ứng. Triển vọng truyền thông về các yêu cầu học tập và khả năng của các phương pháp ML khác nhau đã được nghiên cứu trong việc học tập dựa trên mẫu dữ liệu thuần túy khai thác tất cả các mẫu dữ liệu có sẵn để nội suy và / hoặc ngoại suy các mẫu, với yêu cầu cao về bộ nhớ và thời gian Một ứng dụng điển hình của học tập dựa trên mô hình và dựa trên mẫu có thể là giải mã biểu tượng và dự đoán nhu cầu nội dung, tương ứng. Triển vọng truyền thông về các yêu cầu học tập và khả năng của các phương pháp ML khác nhau đã được nghiên cứu trong việc học tập dựa trên mẫu dữ liệu thuần túy khai thác tất cả các mẫu dữ liệu có sẵn để nội suy và / hoặc ngoại suy các mẫu, với yêu cầu cao về bộ nhớ và thời gian Một ứng dụng điển hình của học tập dựa trên mô hình và dựa trên mẫu có thể là giải mã biểu tượng và dự đoán nhu cầu nội dung, tương ứng. Triển vọng truyền thông về các yêu cầu học tập và khả năng của các phương pháp ML khác nhau đã được nghiên cứu trong
3.3.2 Mạng nơ ron cho truyền thông thế hệ mới
ANN là một cấu trúc xử lý dữ liệu lấy cảm hứng từ sinh học, được thiết kế để tìm hiểu các hoạt động khác nhau từ dữ liệu được quan sát ANN thường được sử dụng để nhận ra bất kỳ mẫu nào trong dữ liệu đầu vào bằng cách chuyển dữ liệu qua các lớp khác nhau của các kết nối thần kinh mô phỏng Một ANN bao gồm các lớp tế bào thần kinh đầu vào, ẩn và đầu ra được kết nối, trong đó mỗi nút (nơ ron) thực hiện các hoạt động kết hợp và / hoặc giới hạn và mỗi kết nối thực hiện các hoạt động mở rộng Các lớp tế bào thần kinh có thể được kết nối đầy đủ, kết nối một phần, gộp lại, chuyển tiếp,tái phát, v.v Với các ứng dụng ngày càng tăng của ANN, cấu trúc liên kết giữa các lớp tế bào thần kinh trong mạng đang phát triển nhanh chóng, trong đó một vài cấu trúc đáng chú ý có thể được đặt tên là Perceptron nhiều lớp (MLP), Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), Mạng thần kinh tái phát (RNN), Mạng Hopfield (HN), GAN, Mạng trạng thái Echo (ESN), Máy Turing thần kinh (NTM), vv Các cấu trúc này xác định luồng dữ liệu trong mạng; ví dụ, trong Mạng chuyển tiếp thức ăn (FFN), mỗi nơ-ron chỉ được kết nối với các nơ-ron của lớp sau, trong khi RNN cho phép các kết nối từ các lớp dẫn đầu được phản hồi đến các lớp trước Huấn luyện ANN là quá trình trong đó các trọng số của các kết nối giữa các nơ-ron được học Việc đào tạo ANN thường được thực hiện theo kiểu học có giám sát, trong đó dữ liệu có sẵn trước đó được gắn nhãn với đầu ra mong muốn được khai thác để tính toán sai số để điều chỉnh trọng số Lỗi có thể được định lượng dựa trên các số liệu khác nhau, trong đó một bộ định lượng chung tự nhiên là Lỗi bình phương trung bình (MSE) Lỗi có thể được lặp đi lặp lại từ đầu ra sang lớp đầu vào, để định lượng lỗi ở mỗi lớp và sau đó cập nhật các trọng số Một vài thuật toán đào tạo đáng chú ý cho ANN có thể được đặt tên là độ dốc gốc, độ dốc liên hợp, phương pháp của Newton, Quasi-Newton và Levenberg-Marquest, v.v.
Triển khai ANN trong các mạng truyền thông không phải là một ý tưởng mới, thay vào đó, ANN đã được triển khai để thực hiện và hỗ trợ trong các hoạt động khác nhau của các hệ thống truyền thông; ví dụ: ANN được đề xuất để giải mã ký hiệu cho các hệ thống MIMO-OFDM Gần đây, một phương pháp dựa trên ANN để dự đoán các tính năng kênh cho các BS đa ăng-ten quy mô lớn được đề xuất Mô tả các đặc tính kênh truyền dẫn vô tuyến cho truyền thông phân tử không được thiết lập tốt ; đối với các kịch bản giao tiếp như vậy, thiết kế máy thu dựa trên ANN Ngoài ra, ANN hỗ trợ phương pháp nội địa hóa trong nhà khai thác hai biến thể của phương pháp lấy dấu vân tay Do sự phức tạp ngày càng tăng của các mạng truyền thông trong tương lai, ANN có phạm vi triển khai rộng rãi trong việc thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, ví dụ: lập kế hoạch, tối ưu hóa, ước tính, theo dõi, kiểm soát và duy trì các nhiệm vụ, v.v.
Hình 3 3 Hiệu suất của Mạng nơ ron nhân tạo như là một chức năng của mức độ sẵn có và mức độ học tập của Dữ liệu lớn, nghĩa là độ phức tạp tính toán.
Công nghệ lượng tử hỗ trợ QML
QC và ML có thể tạo ra sự phối hợp chặt chẽ với nhau để mang lại lợi ích chung trong các hệ thống truyền thông Lượng song song khổng lồ do QC cung cấp đã thúc đẩy sự khởi đầu của các ngành mới như Khoa học thông tin lượng tử (và Khoa học máy tính lượng tử trực tuyến Khái niệm song song này xuất phát từ khái niệm Vật lý lượng tử về qubit, vướng víu và chồng chất Một qubit có thể đồng thời giữ cả hai trạng thái nhị phân '0' và '1'; sau đó, bất kỳn qubit tương tác có thể đồng thời đại diện 2n các mẫu nhị phân duy nhất, không giống như một mẫu nhị phân cùng một lúc trong các máy tính cổ điển Các khái niệm cơ học lượng tử này được công nhận tốt để tạo ra các mẫu dữ liệu thống kê phản trực giác mà các máy tính cổ điển không thể tạo ra một cách hiệu quả Khả năng của các phương pháp ML cổ điển để nhận dạng các đặc điểm dữ liệu thống kê trong dữ liệu đã cho và cũng để tạo dữ liệu có cùng đặc điểm thống kê cũng đã được thiết lập (Cổ điển ML được thảo luận trong Phần III.) Các nhiệm vụ của ML liên quan đến thao tác và phân loại một lượng lớn dữ liệu dưới dạng vectơ kích thước lớn, trong đó đa thức thời gian cần thiết tỷ lệ thuận với kích thước dữ liệu QC có tiềm năng được công nhận trong việc thao tác thuận tiện các vectơ dữ liệu chiều lớn như vậy trong không gian sản phẩm có độ căng lớn Ngoài ra, người ta hình dung rằng sự kết hợp các tính năng QC và ML với nhau trong khung QML có thể tạo ra và nhận ra các mẫu dữ liệu thống kê mà máy tính cổ điển và ML cổ điển không thể thực hiện hiệu quả Ở giai đoạn ban đầu, QML đang được xác định để khai thác QC để tăng tốc các phương pháp phân tích dữ liệu thông minh Tuy nhiên, về lâu dài, dự kiến sẽ dẫn đến một mô hình
ML được xác định lại hoàn toàn cho máy tính lượng tử Phần này xoay quanh ba câu hỏi cơ bản:
3.4.1 Lượng tử và hỗ trợ QC
Trong phần này, trước tiên chúng ta sẽ được cung cấp một giới thiệu và các nguyên tắc cơ bản của truyền thông lượng tử và sau đó thảo luận về các ứng dụng của kỹ thuật lượng tử trong các lĩnh vực khác nhau của các hệ thống truyền thông Sau đó, chúng tôi nhấn mạnh các yếu tố hỗ trợ tiềm năng cho truyền thông lượng tử cùng với các cuộc thảo luận có liên quan từ các tài liệu hiện có. a.Nguyên tắc cơ bản của truyền thông lượng tử
Cơ học lượng tử dự kiến sẽ đóng một vai trò quan trọng trong các lĩnh vực khác nhau trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, từ vật liệu và dược phẩm có độ bền cao đến truyền thông và điện toán Bất kỳ thiết bị giao tiếp hoặc máy tính nào được chế tạo từ các hạt cơ bản đều phải tuân theo các tiên đề của cơ chế lượng tử thường tương tự như các định đề của hình học Euclide Trong các lĩnh vực truyền thông và điện toán, các giao thức hiện tại có thể được tăng cường với các thuật toán hiệu quả hơn bằng cách khai thác các hiện tượng vật lý có sẵn trong thế giới lượng tử với việc sử dụng các nguyên tắc và công cụ lượng tử Hơn nữa, các kỹ thuật lượng tử có thể hữu ích đáng kể trong việc nghiên cứu các giải pháp tính toán hiệu quả cho các vấn đề xử lý tín hiệu cổ điển Tóm lại, các nguyên tắc lượng tử cung cấp lợi ích đáng kể cho các mạng truyền thông bao gồm dung lượng kênh được tăng cường, khả năng truyền trạng thái lượng tử không xác định, tức là dịch chuyển tức thời lượng tử và cung cấp thông tin an toàn.
Truyền thông lượng tử là một nhánh mới nổi của kỹ thuật viễn thông, được thúc đẩy từ các nguyên tắc của cơ học lượng tử và dựa trên sự trao đổi các trạng thái lượng tử Lĩnh vực nghiên cứu mới lạ này nhằm mục đích sử dụng các lý thuyết / nguyên tắc lượng tử để tăng cường năng lực của các hệ thống truyền thông trong tương lai cũng như kết hợp các chức năng mới Truyền thông hỗ trợ lượng tử có thể tăng cường các khía cạnh khác nhau của các mạng truyền thông cổ điển hiện có bao gồm ước tính kênh,Phát hiện đa người dùng tối ưu (MUD), thiết kế ma trận tiền mã hóa tối ưu và định tuyến tối ưu bằng cách sử dụng thuật toán lượng tử Một lợi thế quan trọng của việc sử dụng miền lượng tử trong truyền thông là mức độ tự do cao Bằng cách thay thế kênh liên lạc vật lý thông thường bằng các đối tượng ở quy mô nano, tức là photon, electron, được điều chỉnh bởi nguyên lý lượng tử, về mặt giá trị logic của 0 và 1, có thể sử dụng kết hợp tuyến tính của các giá trị logic này Ví dụ, đối với một photon phân cực P = a.Pv+ b.Ph , với Pv và Ph biểu thị sự phân cực dọc và ngang tương ứng là các giá trị của một và b có thể được điều chỉnh theo hướng tối ưu hóa các giao thức truyền thông.
Về các nguồn thông tin lượng tử, một nguồn photon đơn lẻ có thể được coi là nguồn lý tưởng để tạo thông tin lượng tử và điều này có thể tạo ra các xung có số xung trung bình bằng một và phương sai bằng 0 [120] Tuy nhiên, việc hiện thực hóa một nguồn photon lý tưởng như vậy trong giao tiếp lượng tử thực tế là rất khó khăn vì nó chiếm không gian rất lớn và đòi hỏi các kỹ thuật viên được đào tạo Về vấn đề này, có những nguồn ánh sáng khác có thể được sử dụng để xấp xỉ nguồn photon lý tưởng, ví dụ, laser bị mờ và quá trình trộn bốn sóng cho các hệ thống truyền thông lượng tử sợi quang Trong số này, laser mờ chủ yếu được sử dụng trong các hệ thống phân phối khóa mật mã lượng tử trong khi quy trình trộn bốn sóng rất hữu ích cho các thiết bị xử lý quang học như bộ khuếch đại tham số và bộ biến đổi bước sóng. Để cho phép truyền thông lượng tử, tín hiệu thông tin có thể được mã hóa theo các cách khác nhau, chẳng hạn như bằng cách điều chỉnh sự phân cực của photon, thường được phát hiện bằng cách sử dụng các máy dò photon đơn và pha của photon, thường được đo bằng phát hiện homodyne Đối với phương pháp đầu tiên, sự phân cực không được bảo toàn trong khi truyền tín hiệu lượng tử qua sợi quang và cần phải có điều khiển phân cực không xâm phạm để bảo toàn thông tin được truyền trong miền lượng tử Mặc dù cách tiếp cận thứ hai dựa trên pha của photon không yêu cầu điều khiển phân cực, nhưng một sóng mang (được truyền cùng với tín hiệu lượng tử hoặc được tạo cục bộ ở phía nhận) là cần thiết để lấy thông tin pha.
Qubit hay bit lượng tử là phiên bản lượng tử của bit nhị phân cổ điển và là một đơn vị cơ bản của thông tin lượng tử trong QC và truyền thông Nó đại diện cho một hệ cơ học lượng tử hai cấp, ví dụ, các spin lên và xuống của một electron và các phân cực dọc và ngang của một photon Trạng thái của Qubit có thể được biểu diễn bằng cách sử dụng bất kỳ cơ sở trực giao nào được chọn và cơ sở được sử dụng phổ biến nhất là cơ sở tính toán tương ứng với các trạng thái khác nhau Để biểu diễn các trạng thái lượng tử về mặt hình học, đại diện 2-D và đại diện 3-D (hình cầu Bloch) được sử dụng cho các biên độ có giá trị thực và giá trị phức tạp của lượng tử, tương ứng Một số thuật toán lượng tử chỉ sử dụng các biên độ có giá trị thực bao gồm Thuật toán tìm kiếm lượng tử của Grover (QSA), QSA và Boyer-Brassard- Hoyer-Tapp QSA trong khi một số thuật toán khác bao gồm thuật toán đếm lượng tử và thuật toán của Shor- biên độ có giá trị của các trạng thái lượng tử Về vấn đề này, các tác giả trong đã cung cấp các nguyên tắc cơ bản của QC bằng cách sử dụng đại số tuyến tính, sau đó đưa ra đánh giá về các thuật toán lượng tử hiện có cùng với các ứng dụng của các nguyên lý lượng tử trong các hệ thống truyền thông không dây.
Truyền thông lượng tử nhằm mục đích sử dụng bản chất lượng tử của thông tin, do đó cung cấp những thách thức và cơ hội mới để thiết kế 6G và vượt ra ngoài các giao thức truyền thông So với các hệ thống truyền thông nhị phân dựa trên cổ điển, truyền thông lượng tử có tiềm năng lớn để cung cấp tính ngẫu nhiên và bảo mật tuyệt đối, mang nhiều thông tin hơn và tăng cường đáng kể chất lượng truyền dẫn Hơn nữa, các kỹ thuật dựa trên lượng tử có thể thực hiện các nhiệm vụ nhanh hơn nhiều và vượt quá khả năng của các hệ thống cổ điển Tuy nhiên, truyền thông lượng tử phải đối mặt chủ yếu với hai thách thức đối với việc thiết kế các giao thức truyền thông mới Thách thức đầu tiên liên quan đến việc xây dựng các thực thể mạng với Internet lượng tử đòi hỏi các bộ chuyển mạch/bộ định tuyến và bộ lặp lượng tử, trở nên khó khăn do định lý không nhân bản Một thách thức khác liên quan đến các biện pháp năng lực của các kênh truyền thông lượng tử Mặc dù năng lực của các kênh cổ điển đã được hiểu rõ trong khuôn khổ của lý thuyết thông tin cổ điển, năng lực của các kênh lượng tử không hoàn toàn được hiểu và các biện pháp khác nhau có sẵn trong tài liệu Điều này là do lý do các kênh lượng tử có thể có các khả năng khác nhau trong việc cung cấp thông tin bao gồm thông tin lượng tử, thông tin cổ điển được hỗ trợ vướng víu và thông tin cổ điển riêng tư
Hơn nữa, mã hóa kênh lượng tử / sửa lỗi có tầm quan trọng đáng kể đối với việc thiết kế thực tế các giao thức truyền thông hỗ trợ lượng tử để tiếp cận gần hơn với khả năng đạt được về mặt lý thuyết Do thông tin qua các kênh lượng tử được thực hiện ở trạng thái lượng tử, nên các quá trình mã hóa và giải mã khác về cơ bản với các sơ đồ mã hóa và giải mã cổ điển Một phần cơ bản khác của lý thuyết lượng tử là phép đo mô tả lượng thông tin có thể được thu thập về một hệ lượng tử Mặc dù ý nghĩa cổ điển của đo lường được hiểu rõ, khái niệm lượng tử của nó đã là một chủ đề thảo luận quan trọng và có nhiều biến thể trong tài liệu hiện có [125] Một cách để giải thích khái niệm lượng tử của phép đo là nó gây ra sự sụp đổ đột ngột hoặc nhảy vào một trong nhiều trạng thái có thể xảy ra với một số xác suất Về vấn đề này, các tác giả trong [125] đã chỉ ra rằng tính ngẫu nhiên được chia sẻ là có sẵn nếu cần thiết, các phép đo lượng tử có thể được biểu thị bất thường bằng lượng giao tiếp cổ điển tương đương với khái niệm lượng tử về thông tin lẫn nhau của phép đo.
Một số giao thức truyền thông lượng tử đầy hứa hẹn để mở rộng khả năng truyền dữ liệu cổ điển trong các hệ thống dựa trên lượng tử bao gồm phân phối khóa lượng tử (QKD) , dịch chuyển tức thời lượng tử và mã hóa dày đặc Ngoài ra, giống như trong các mạng truyền thông cổ điển, các mạng lượng tử có thể sử dụng nhiều kỹ thuật truy cập phân chia tần số và bước sóng cho vấn đề truy cập kênh với sự có mặt của một số người dùng Ngoài các kỹ thuật này, các kỹ thuật truy cập khác bằng cách sử dụng động lượng góc quỹ đạo của các photon đơn lẻ và bằng cách sử dụng các trạng thái kết hợp cũng có thể được sử dụng trong các mạng truyền thông lượng tử Hơn nữa, trải rộng nhiều kỹ thuật truy cập dựa trên phổ, có thể gửi các photon của nhiều người dùng qua phương tiện (quang hoặc không gian tự do) bằng cách chia sẻ dải tần số, cửa sổ thời gian và tuyến đường, dường như đầy hứa hẹn trong bối cảnh truyền thông lượng tử b Ứng dụng của truyền thông lượng tử
Nguyên tắc lượng tử có thể được áp dụng trong các lĩnh vực truyền thông khác nhau, từ truyền thông dưới nước và mạng không dây mặt đất đến mạng vệ tinh Một trong những lĩnh vực ứng dụng được thảo luận rộng rãi của truyền thông lượng tử là truyền thông sợi quang trong đó cách tiếp cận thông thường dựa trên các trường điện từ cổ điển và có thể phải chịu những biến động không mong muốn Ngoài ra, nhiễu có nguồn gốc cơ học lượng tử có thể hạn chế hiệu suất của bộ tách sóng quang Để giải quyết những vấn đề này, các hệ thống thông tin quang có thể được thiết kế theo khung cơ học lượng tử
Một lĩnh vực ứng dụng đầy hứa hẹn khác là tăng cường bảo mật bằng cách sử dụng các giao thức truyền thông lượng tử trong các tình huống dưới nước do số lượng phương tiện đi lại trên mặt biển ngày càng tăng Về vấn đề này, các tác giả trong đã thực hiện phân tích tính khả thi của các giao thức Phân phối khóa lượng tử (QKD) trong các kịch bản dưới nước và cho thấy tầm quan trọng của việc sử dụng các giao thức QKD trong môi trường dưới nước.
Ngoài ra, Truyền thông vệ tinh (SatCom) là một lĩnh vực quan trọng khác, nơi các kỹ thuật lượng tử có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau Ví dụ, các tác giả trong đã thảo luận và phân tích khả năng ứng dụng của các giao thức QKD trong các hệ thống SatCom hỗ trợ lượng tử để thực hiện liên lạc an toàn giữa các trạm mặt đất và vệ tinh Ngoài ra, một lĩnh vực ứng dụng đầy hứa hẹn khác là Internet lượng tử, cho phép truyền Qubits từ máy tính lượng tử này sang máy tính lượng tử khác Ngoài ra, một lĩnh vực ứng dụng khác của kỹ thuật lượng tử có thể là hệ thống truyền thông TeraHertz (THz) gần đây đang được nghiên cứu trong cộng đồng nghiên cứu Để kết thúc này, các tác giả trong đã thảo luận về các tính chất của các dải tần số THz và các điều kiện thiết yếu cho việc áp dụng truyền thông lượng tử trong dải tần số này.
Một ứng dụng quan trọng khác của truyền thông lượng tử là dịch chuyển tức thời lượng tử, sử dụng nguyên lý vướng víu lượng tử để chuyển một trạng thái lượng tử cụ thể sang một nơi khác bằng các thiết bị lượng tử bằng cách sử dụng các bit cổ điển thay vì các bit lượng tử Thách thức chính trong việc sử dụng dịch chuyển tức thời lượng tử trong các hệ thống không dây là các cặp EPR (được đặt theo tên của Einstein, Podolsky và Rosen), tức là, các cặp qubit vướng víu không thể được thiết lập và chia sẻ tức thời trong các thiết bị lượng tử không dây vì các cặp EPR không thể được phân phối cho các thiết bị lượng tử qua không khí Điều này dẫn đến nhu cầu thiết kế một cơ chế lượng tử mới có khả năng thực hiện dịch chuyển tức thời từ trang này sang trang khác mà không cần phải trao đổi lẫn nhau các cặp EPR giữa các trang Để giải quyết vấn đề này, một cách tiếp cận mới về cơ chế định tuyến lượng tử bằng cách thực hiện song song các mạch lượng tử tại các nút trung gian đã được đề xuất gần đây trong và nó đã được chứng minh rằng phương pháp định tuyến lượng tử được đề xuất là độc lập với số bước nhảy định tuyến và gần với mức tối ưu về thời gian thực hiện để dịch chuyển trạng thái lượng tử.
Về mặt triển khai thực tế, một chipset ủ lượng tử đã có sẵn trên thị trường từ công ty D-Wave1 Ngoài ra, do những phát triển gần đây trong các mã ổn định lượng tử theo hướng giảm thiểu các hiệu ứng trang trí trong các mạch lượng tử, kiến trúc dựa trên cổng bao gồm các khối tính toán với các cổng lượng tử đã thu hút sự chú ý đáng kể. Hơn nữa, D-Wave 2000Q3 có tổng cộng 2000 qubit và IBM Q Experience4 với tổng số
20 qubit đã có sẵn và IBM đã có kế hoạch gần đây để hoàn thiện một máy tính lượng tử dựa trên cổng với 50 qubit vào năm 2020 c Tiềm năng của truyền thông lượng tử
Những thách thức trong việc kích hoạt lượng tử và hỗ trợ QML
Phần này thảo luận ngắn gọn về các vấn đề nghiên cứu mở trong việc phát triển truyền thông lượng tử, máy tính lượng tử và QML Một vài thách thức, đòi hỏi sự chú ý của cộng đồng nghiên cứu trong việc cho phép cung cấp kịp thời các cơ sở QC ở rìa và đám mây 6G và ngoài các mạng truyền thông, được nêu bật Sự phát triển của các qubit và hoạt động logic lượng tử rất phù hợp và có thể kiểm soát là một nhu cầu cơ bản trong việc hiện thực hóa các máy tính lượng tử quy mô lớn đáng tin cậy, trong đó các phương pháp sửa lỗi lượng tử có thể được sử dụng để cải thiện độ tin cậy của hệ thống Cung cấp độ chính xác và độ nhạy cao trong các thiết bị lượng tử (cảm biến, đo lường, v.v.) cho phép khai thác triệt để các khái niệm vướng víu lượng tử có tầm quan trọng sống còn Một cột mốc quan trọng trong việc hiện thực hóa truyền thông lượng tử và internet lượng tử là sự phát triển của các kênh truyền thông lượng tử đường dài Giao tiếp lượng tử khoảng cách xa có thể được nhận ra một cách phù hợp thông qua nền tảng vật lý của photon, trong đó một vấn đề nghiên cứu mở là sự mất các photon trong các kênh lượng tử Về nguyên tắc, việc sử dụng các bộ lặp có thể khắc phục nhược điểm này, thông qua việc chia khoảng cách lớn thành các phần nhỏ phù hợp với sự vướng víu để được dịch chuyển Hơn nữa, để thực hiện các bộ lặp lượng tử như vậy, các hiệu ứng trang trí được áp đặt bởi các kênh lượng tử cần phải được xử lý Phát triển đầu dò sang trạng thái quang tử có thể giúp di chuyển quãng đường dài với sự trang trí tối thiểu Những bộ chuyển đổi này cũng có một ứng dụng tiềm năng nghiên cứu khác trong việc kết nối các nền tảng vật lý hàng đầu khác nhau, viz: mạch siêu dẫn, nguyên tử cực lạnh, spin trong chất bán dẫn và ion bị bẫy Một thiết bị lượng tử đơn photon đã được hiện thực hóa, tuy nhiên nó hiện đang hoạt động ở nhiệt độ thấp Những tiến bộ có thể đang diễn ra rất nhanh; tuy nhiên, để làm cho các thiết bị lượng tử hoạt động ở nhiệt độ bình thường (thực tế), cần rất nhiều nỗ lực chuyên dụng.
Nhìn lại sự phát triển của các thế hệ mạng truyền thông khác nhau, có thể thấy rằng chu kỳ phát triển của mỗi thế hệ thường mất một thập kỷ Trước khung thời gian này, để phát triển 6G, việc giải quyết các thách thức và hạn chế trong việc cung cấp các thiết bị lượng tử đáng tin cậy quy mô lớn cần có nỗ lực tận tâm từ cộng đồng nghiên cứu Khả năng của các nền tảng lượng tử vật lý khác nhau (ví dụ, siêu dẫn và bẫy ion) trong việc hiện thực hóa nhiều qubit cùng nhau để thực hiện các hoạt động logic lượng tử với độ tin cậy cao đã được thiết lập ngay bây giờ Năm 2016, nó đã được hình dung trong rằng các mục tiêu ngắn hạn và dài hạn trong 5 và 10 năm tới là hiện thực hóa các máy tính lượng tử với số lượng tương ứng lên tới 100 và 1000 qubit Gần đây, Google đã công bố một máy tính lượng tử siêu dẫn 72 qubit
Các mô phỏng máy tính lượng tử có sẵn ngày nay chỉ có thể mô phỏng một số lượng nhỏ các mạch, tức là, công suất được cung cấp rất hạn chế [196] Điều này là do việc mô phỏng máy tính lượng tử trên máy tính cổ điển là một vấn đề khó tính toán Các trình giả lập như vậy đòi hỏi một lượng hoạt động theo cấp số nhân để mô hình hóa hành vi theo cấp số nhân của các hệ lượng tử trên các máy tính cổ điển Song song hóa có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân giải bằng cách cho phép mô phỏng nhiều qubit hơn trong thời gian ngắn hơn Cuối cùng, khái niệm điện toán lưới có thể hỗ trợ thêm trong việc hiện thực hóa tham vọng bằng cách thừa nhận việc chia sẻ tài nguyên phối hợp và truy cập vào các tổ chức ảo đa tổ chức năng động Để biến QML cho truyền thông không dây thành hiện thực, một cuộc thám hiểm trong nghiên cứu về truyền thông cơ sở QML có thể đạt được thông qua việc cung cấp các thiết bị điện toán lưới cổ điển như vậy hỗ trợ các thiết bị mô phỏng lượng tử có sẵn cho cộng đồng nghiên cứu Điều này sẽ tạo điều kiện cho việc phát triển các thuật toán QML mới song song với sự phát triển của máy tính lượng tử.
Có rất nhiều thách thức khác và các vấn đề nghiên cứu mở trong các lĩnh vực truyền thông lượng tử, máy tính lượng tử và QML; trong đó yêu cầu một bài viết riêng dành riêng để khảo sát kỹ lưỡng và xem xét tất cả chúng.
CÁC ỨNG DỤNG TIỀM NĂNG SỬ DỤNG 6G
Ứng dụng
Công nghệ 5G luôn gắn liền với sự đánh đổi liên quan đến độ trễ, tiêu thụ điện năng, chi phí triển khai, độ phức tạp phần cứng, kinh nghiệm triển khai băng thông, độ tin cậy đầu cuối và khả năng phục hồi giao tiếp Trái lại, nhu cầu thị trường từ năm
2030 trở đi sẽ giới thiệu các ứng dụng mới, với các yêu cầu khắt khe hơn (về độ tin cậy cực cao, công suất, hiệu quả năng lượng và độ trễ thấp) có thể bão hòa năng lực của các công nghệ truyền thống cho hệ thống không dây 6G sẽ góp phần lấp đầy khoảng trống này.
Hình 4 1 Sự phát triển của thế hệ mạng di động, từ 1G đến sự gián đoạn dự kiến trong các mạng 6G Mỗi thế hệ được đại diện bởi các ứng dụng liên quan / đại diện nhất Như có thể thấy, 6G nhắm đến sự hỗ trợ của nhiều ứng dụng sẽ cho phép tương lai xã hội số.
( 6g sẽ góp phần lấp đầy khoảng cách giữa nhu cầu kinh doanh và xã hội ngoài 2020 và những gì 5G (và những người tiền nhiệm của nó) có thể hỗ trợ)
Hình 4 2 Thể hiện các yêu cầu (theo multiple Key Perfomance Indicators (KPI) – chỉ số hiệu suất) của các trường hợp sử dụng 6G khác nhau
Trong phần này, ta sẽ xét đến các chủ sở hữu, đặc điểm và thấy trước các yêu cầu của các ứng dụng, vì tính tổng quát và bổ sung của chúng, thường được cho là đại diện tốt của các dịch vụ 6G thế hệ tiếp theo Mặc dầu một số ứng dụng này đã được thảo luận trong 5G, ta hy vọng rằng nó có thể sẽ không phải là một phần của tương lai Triển khai 5G do hạn chế về công nghệ hoặc bởi vì thị trường sẽ không đủ hoàn thiện để hỗ trợ họ (đặc biệt là trong khung thời gian rất ngắn mà 5G được cho là sẽ bùng nổ) Hình dưới cung cấp một quan điểm toàn diện về các yêu cầu ứng dụng về các KPI khác nhau.
Truyền thông quy mô lớn: Mặc dù mạng 5G được thiết kế để hỗ trợ nhiều hơn
1.000.000 kết nối mỗi km 2 , lưu lượng truy cập di động sẽ tăng gấp 3 lần từ năm 2016 đến năm 2021, từ đó đẩy số lượng thiết bị di động lên cực cao (theo một số ước tính, sẽ có hơn 125 tỷ thiết bị được kết nối trên toàn thế giới vào năm 2030 [1]) Điều này sẽ có khả năng cao làm tắc nghẽn các mạng, điều này sẽ không đảm bảo chất lượng dịch vụ (QoS) cần thiết Hơn nữa, tốc độ dữ liệu nhiều Mbps mà các hệ thống không dây 5G mới sẽ cố gắng để cung cấp có thể sẽ không tuân thủ các yêu cầu của một xã hội bây giờ hoàn toàn dựa trên dữ liệu và nhu cầu kết nối thông lượng cực cao gần như ngay lập tức, như thể hiện trong Hình 2 Các công nghệ 6G sẽ bao gồm việc mở rộng công suất chiến lược để cung cấp thông lượng cao và kết nối liên tục cho người dùng, ngay cả khi cơ sở hạ tầng truyền thông dân sự có thể bị xâm phạm (ví dụ: sau thảm họa thiên nhiên).
Thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR): AR và VR qua mạng không dây sẽ trở thành một ứng dụng chính trong các trường hợp sử dụng khác nhau bao gồm: (i) giáo dục và đào tạo, (ii) chơi game, (iii) giao tiếp không gian làm việc, (iv) sự giải trí.Các ứng dụng VR / AR sẽ đối mặt với chưa từng có những thách thức về tăng chất lượng ngâm, tăng năng lực cho mỗi người dùng, độ trễ sub-ms và chất lượng trải nghiệm đồng đều (cũng ở cạnh tế bào) Khía cạnh di động, cloud và kỹ thuật điện toán sương mù sẽ khiến trí thông minh kết thúc người dùng, để hỗ trợ phổ biến dữ liệu hiệu quả trong thực tế Yêu cầu không đồng nhất mạng và backhaul / fronthaul bị hạn chế.6G sẽ phát triển dọc theo hướng này.
Hologpson Telepresence (Dịch chuyển tức thời): Xu hướng con người kết nối từ xa với số lượng ngày càng tăng độ chính xác, kỹ thuật số sẽ đặt ra những thách thức truyền thông quan trọngtrong cơ sở hạ tầng mạng thế hệ tiếp theo Các tác giả trong
[2]khám phá màn hình ba chiều 3D và truyền dữ liệu của nó yêu cầu: hình ba chiều thô, không có bất kỳ tối ưu hóa nào nén, với màu sắc, thị size đầy đủ 30 khung hình / giây, sẽ yêu cầu tốc độ dữ liệu 4,32 Tbps Yêu cầu độ trễ sẽ đạt mức thấp nhất và hàng nghìn chế độ xem được đồng bộ hóa các góc sẽ là cần thiết, trái ngược với 2 chiều cần thiết cho Audio/ video 4K / 8K HD và 12 chiều cần thiết cho VR / AR.Hơn nữa, để nhận thức đầy đủ một trải nghiệm từ xa, tất cả 5 giác quan của con người được định sẵn để số hóa và chuyển giao trên các mạng tương lai, tăng tốc độ dữ liệu mục tiêu tổng thể. eHealth: 6G sẽ cách mạng hóa lĩnh vực chăm sóc sức khỏe,ví dụ: loại bỏ các rào cản về thời gian và không gian thông qua điều khiển từ xa phẫu thuật và đảm bảo tối ưu hóa quy trình chăm sóc sức khỏe Bên cạnh giảm chi phí , hạn chế lớn ngăn cản ứng dụng các công nghệ truyền thông hiện nay trong chăm sóc sức khỏe là thiếu phản hồi xúc giác thời gian thực Hơn nữa, QoS kỳ vọng cho các dịch vụ sức khỏe điện tử (tức là, khả năng kết nối liên tục, độ trễ phân phối dữ liệu cực thấp, độ tin cậy cực cao và hỗ trợ di động) sẽ không thể kết hợp với nhauđược thực hiện bởi các hệ thống 5G, do sự thay đổi vốn có của kênh mmWave và tắc nghẽn dưới 6GHz Các cải tiến 6G sẽ giải phóng tiềm năng của các ứng dụng eHealth thông qua các đổi mới như điện toán cạnh di động, ảo hóa và trí tuệ nhân tạo.
Indoor coverage (Vùng phủ sóng trong nhà): Trong khi 80% lưu lượng truy cập di động là tạo trong nhà, mạng di động không bao giờ thực sự nhắm mục tiêu bảo hiểm trong nhà Ví dụ, cơ sở hạ tầng 5G, có thể là hoạt động trong phổ mmWave, sẽ khó cung cấp trong nhà kết nối như tín hiệu vô tuyến tần số cao không thể dễ dàng xuyên thấu vật liệu rắn Mật độ 5G thông qua có sẵn, hoặc Hệ thống ăng ten phân tán (DAS), đã được đề xuất như một giải pháp cho kết nối trong nhà, trình bày các vấn đề về khả năng mở rộng và chi phí quản lý và triển khai cao cho các nhà khai thác 6G nên nhắm mục tiêu kết nối trong nhà hiệu quả, chi phí cao các giải pháp có thể được triển khai tự động bởi người dùng cuối và được quản lý bởi các nhà khai thác mạng, ví dụ thông qua các rơle không dây có công suất cực cao kết hợp với liên lạc trong nhà trong phổ ánh sáng khả kiến
Công nghiệp 4.0 và Robotics: 6G sẽ thúc đẩy ngành công nghiệp Cuộc cách mạng 4.0 bắt đầu với 5G, tức là, sự chuyển đổi kỹ thuật số sản xuất thông qua Hệ thống vật lý mạng (CPS) vàDịch vụ Internet of Things (IoT) Cụ thể, CPS sẽ phá vỡ ranh giới giữa kích thước nhà máy vật lý và không gian tính toán trên mạng, do đó cho phép, trong số khác điều trị chẩn đoán dựa trên Internet, bảo trì, vận hành và truyền thông trực tiếp từ máy tới máy (M2M) một cách hiệu quả, linh hoạt và hiệu quả [5] Tự động hóa đến với các yêu cầu riêng về độ tin cậy và giao tiếp cùng thời [6], mà 6G được định vị địa chỉ mặc dù bán dẫn mới và mạch tích hợp (IC) đổi mới, ví dụ, bằng cách phát triển loại thang đo terahertz mới với giải pháp đóng gói điện tử.
Smart city: 6G sẽ đẩy nhanh việc áp dụng các giải pháp cho các thành phố thông minh, nhắm mục tiêu cải thiện chất lượng cuộc sống, giám sát môi trường, kiểm soát giao thông và quản lý thành phố [7] Các dịch vụ này được xây dựng dựa trên dữ liệu được tạo ra bởi các cảm biến tiêu thụ năng lượng thấp và chi phí thấp, tương tác hiệu quả với nhau và môi trường xung quanh Các hệ thống di động hiện tại chủ yếu được phát triển các ứng dụng cấm, với cấu hình học cho M2M Ngược lại, 6G sẽ liên tục bao gồm hỗ trợ máy lấy người dùng làm trung tâm cho giao tiếp máy, cung cấp hỗ trợ cho các thành phố thông minh theo cách tiết kiệm chi phí 6G cũng sẽ thúc đẩy tuổi thọ pin cực dài kết hợp với các phương pháp thu hoạch năng lượng, một thách thức nghiên cứu mà 5G và các đối tác trước đây của nó, cho đến nay, phần lớn không được quan tâm.
Unmanned mobility: Ngành công nghiệp ô tô đang phát triển nhanh chóng, phát triển theo hướng hệ thống giao thông hoàn toàn tự chủ, cung cấp du lịch an toàn hơn,quản lý giao thông được cải thiện và hỗ trợ cho các ứng dụng thông tin giải trí, với ước tính thị trường trong lệnh 7 nghìn tỷ USD Thiết kế và triển khai của các phương tiện kết nối và tự trị (CAV) vẫn còn nhiều thách thức: với sự an toàn của hành khách bị đe dọa, mức độ tin cậy liên lạc chưa từng có và độ trễ từ đầu đến cuối thấp (tức là, tương ứng trên 99.9999% và dưới 1 ms)dự kiến, ngay cả trong các kịch bản di động cực cao(lên đến một ấn tượng 1000 km / h) Hơn nữa, xe hơi sẽ được trang bị số lượng cảm biến ngày càng tăng (hơn 200 mỗi xe vào năm 2020) sẽ yêu cầu tăng tốc độ dữ liệu(trong thứ tự terabyte mỗi giờ lái xe), bão hòa công suất của các công nghệ truyền thống Ngoài ra, phương tiện bay (ví dụ:máy bay không người lái) đại diện cho một tiềm năng thị trường lớn cho các trường hợp sử dụng khác nhau chẳng hạn như xây dựng, nông nghiệp và người trả lời đầu tiên Những máy bay không người lái sẽ cần cải thiện năng lực mở rộng Internet kết nối Trong viễn cảnh này, 6G sẽ mở đường cho kỷ nguyên sắp tới của các phương tiện kết nối thông qua những tiến bộ trong phần cứng và phần mềm cũng như kết nối tiên phong giải pháp chúng tôi sẽ thảo luận trong phần III
Nâng cấp công nghệ 6G
Trong Phần này, nhóm em sẽ mô tả các cải tiến công nghệ dự kiến sẽ cho phép chuyển đổi 6G và đáp ứng KPI cho các ứng dụng 6G mà nhóm em đã mô tả trong hình
2 Nhóm em sẽ xem xét các đột phá lớp vật lý trong phần đầu, giải pháp kiến trúc và giao thức mới trong phần hai, và cuối cùng là các ứng dụng tri tuệ nhân tạo thông minh trong phần ba Bảng dưới tóm tắt chính đổi mới công nghệ có thể được giới thiệu trong mạng lưới 6G, xem xét tiềm năng của họ, những thách thức liên quan và trường hợp sử dụng nào được giới thiệu trong phần sau.
4.2.1 Công nghệ truyền thông đột phá
Một thế hệ mạng di động mới thường được đặc trưng bởi một tập hợp các công nghệ truyền thông mới cung cấp hiệu suất chưa từng có (ví dụ: về mặt khả dụng tốc độ dữ liệu, độ trễ) và khả năng Ví dụ, đồ sộ Truyền thông nhiều đầu vào, nhiều đầu ra (MIMO) và mmWave đều là những hỗ trợ chính của mạng 5G Theo thứ tự để đáp ứng các yêu cầu mà nhóm em mô tả trong phần II, các mạng 6G dự kiến sẽ dựa vào phổ thông thường (tức là sub-6 GHz và mmWaves) mà còn trên các dải tần số chưa được xem xét cho các tiêu chuẩn di động, cụ thể là terahertz và Visible Light Communications (VLC).Hình dưới đại diện cho pathloss cho mỗi dải này, điển hình là kịch bản triển khai, để làm nổi bật sự khác biệt và các cơ hội mà mỗi phần của quang phổ có thể khai thác.Trong các đoạn sau, nhóm em sẽ tập trung vào hai cuốn tiểu thuyết các dải phổ sẽ được sử dụng trong 6G, cụ thể là:
Terahertz communication: khai thác các dải tần số giữa 100 GHz và 10 THz
[10] Đối với sóng milimet được sử dụng trong 5G, terahertz mang đến cực kỳ tiềm năng và thách thức của tần số cao thông tin liên lạc Các vấn đề chính ngăn cản việc áp dụng các liên kết terahertz trong các hệ thống thương mại là sự mất mát lan truyền, sự hấp thụ phân tử cao, mất thâm nhập và kỹ thuật của ăng ten và mạch điện RF Đối với mmWaves, tổn thất lan truyền có thể cũng được bù bằng cách sử dụng các mảng ăng ten định hướng cho phép ghép kênh không gian với nhiễu hạn chế Hơn nữa, một số tần số trong phổ terahertz bị ảnh hưởng bởi một tổn thất bổ sung do sự hấp thụ phân tử trong khí quyển, như trong hình dưới Tuy nhiên, nó có thể tránh mất mát này bằng cách chọn triển khai trong các dải tần số không bị ảnh hưởng nghiêm trọng bởi phân tử hấp thụ, với các khối liền kề lên đến 200 GHz phổ miễn phí
VLC: đã được đề xuất để bổ sung cho truyền thông RF bằng cách đặt trên việc áp dụng rộng rãi Ánh sáng Diode (LED) Những thiết bị này có thể thực sự nhanh chóng chuyển đổi giữa các cường độ ánh sáng khác nhau để điều chỉnh tín hiệu có thể được truyền đến đúng máy thu Nghiên cứu về VLC phát triển hơn vì trên truyền thông terahertz, cũng nhờ một mức thấp hơn chi phí của các nền tảng thử nghiệm Một tiêu chuẩn cho VLC (tức là,IEEE 802.15.7) cũng đã được xác định; tuy nhiên, điều này 3GPP chưa bao giờ được xem xét bao gồm trong một tiêu chuẩn mạng di động Như đã kể đến trong hình dưới, VLC có phạm vi bảo vệ hạn chế, yêu cầu một nguồn chiếu sáng và chịu tiếng ồn từ người khác nguồn sáng (ví dụ: mặt trời), do đó có thể được sử dụng chủ yếu trong nhà [4] Hơn nữa, chúng cần được bổ sung bởi RF cho đường lên. Tuy nhiên, VLC có thể được sử dụng để giới thiệu vùng phủ sóng di động trong các kịch bản trong nhà, trong đó,như đã đề cập trong phần II, là trường hợp sử dụng chưa được giải quyết đúng theo tiêu chuẩn di động Trong các kịch bản trong nhà, VLC có thể khai thác một băng tần không được cấp phép rất lớn và được triển khai mà không có sự can thiệp chéo giữa cá nơi khác nhau và với phần cứng tương đối rẻ.
Bên cạnh phổ mới, 6G cũng sẽ biến đổi không dây mạng bằng cách tận dụng một tập hợp các công nghệ đã được kích hoạt gần đây bởi sự tiến bộ trong lớp và mạch vật lý nghiên cứu, nhưng không phải là một phần của 5G Sau đây sẽ là thông tín hỗ trợ cho 6G:
- Tích hợp các khả năng song công hoàn toàn trong com-munication stack:
Với truyền thông song công hoàn toàn,bộ thu phát trong các trạm cơ sở và thiết bị người dùng(UE) sẽ có khả năng nhận tín hiệu trong khitruyền, nhờ các mạch tự triệt nhiễu Thực tế triển khai song công đã đượclàm cho khả thi bằng sự đột phá trong sự phát triển củacác mạch đã nói ở trên chỉ gần đây, do đó chưa bao giờđã được đưa vào các tiêu chuẩn mạng di động Những tiến bộ công nghệ có thể cho phép đường xuống liên tụctruyền tải với xác nhận hoặc kiểm soát đường lêntin nhắn (hoặc ngược lại), để tăng khả năng ghép kênhkhả năng và thông lượng hệ thống tổng thể mà khôngsử dụng băng thông bổ sung Tuy nhiên, mạng 6Gsẽ cần lập kế hoạch cẩn thận cho song công hoàn toàn được phépthủ tục và triển khai, để tránh nhiễu, vàthiết kế lịch trình tài nguyên tiểu thuyết.
- Các kỹ thuật ước tính kênh lý thuyết (ví dụ: ngoài băng ước lượng và cảm biến nén): Ước tính kênh cho truy cập ban đầu (IA) và theo dõi chùm tia sẽ là một thành phần chính của truyền thông tần số cực cao trong một bối cảnh di động, như đối với mmWaves Tuy nhiên, rất khó để thiết kế các quy trình hiệu quả cho định hướng thông tin liên lạc, xem xét nhiều băng tần và có thể là một băng thông rất lớn Do đó, hệ thống 6G sẽ cần các kỹ thuật ước tính kênh mới.Gần đây, ước tính ngoài băng thông (ví dụ: đối với góc hướng đến của tín hiệu) đã được đề xuất để cải thiện khả năng phản ứng của các kế hoạch quản lý chùm tia, bằng cách khai thác sự lan truyền đa hướng của phổ tín hiệu 6 GHz và ánh xạ ước tính kênh tới mmWave tần số Tương tự như vậy, với sự thưa thớt về hướng góc của mmWave và terahertz các kênh, có thể khai thác cảm biến nén để ước tính kênh sử dụng số lượng mẫu giảm.
Hình 4 3 Pathloss cho các băng tần phụ 6 GHz, mmWave và terahertz và nhận được năng lượng cho VLC Lưu ý rằng các giới hạn của trục và lý thuyết là khác nhau ở mỗi dải tần số, để minh họa rõ hơn cho sự khác biệt và các tình huống có thể xảy ra trong đó mỗi băng tần có thể được khai thác Các đường dẫn phụ 6 GHz và mmWave được tính toán bằng các mô hình 3GPP và xem xét cả trục (LOS) và trục (NLOS) điều kiện, trong khi chỉ LOS được xem xét cho terahertz và VLC (sử dụng mô hình được mô tả trong).
- Sensing and network-based localization:Việc sử dụngTín hiệu RF để cho phép local hóa và ánh xạ đồng thời đã được nghiên cứu rộng rãi, nhưng các khả năng như vậy chưa bao giờ được tích hợp sâu với các hoạt động và giao thức của mạng di động Mạng 6G sẽ khai thác một giao diện hợp nhất để bản địa hóa và truyền thông để (i) cải thiện các hoạt động kiểm soát, có thể dựa vào thông tin ngữ cảnh để kiểm soát các mẫu định dạng tia, giảm can thiệp, dự đoán bàn giao và (ii) cung cấp sáng tạo dịch vụ người dùng, ví dụ, đối với các ứng dụng chính và điện tử.
Kiến trúc mạng sáng tạo
Sự gián đoạn do các công nghệ truyền thông mang lại được mô tả trong phần III-A sẽ cho phép kiến trúc mạng 6G mới, nhưng cũng có khả năng yêu cầu cập nhật cấu trúc với sự tôn trọng để thiết kế mạng di động hiện tại Ví dụ: mật độ và tốc độ truy cập dữ liệu cao của truyền thông terahertz sẽ tạo các ràng buộc trên mạng giao thông cơ bản phải cung cấp cả hai điểm truy cập vào sợi quang và công suất cao hơn so với các mạng backhaul hiện nay Hơn nữa, một loạt các công nghệ truyền thông khác nhau sẽ tăng tính không đồng nhất của mạng, sẽ cần phải được quản lý.Những đổi mới kiến trúc chính mà 6G sẽ giới thiệu được mô tả trong hình 4 Trong bối cảnh này, nhóm em hình dung giới thiệu các kiến trúc sẽ triển khai theo mô hình sau:
Kiến trúc không có tế bào và tích hợp chặt chẽ của nhiều tần số và công nghệ truyền thông: 6G sẽ phá vỡ ranh giới hiện tại của các ô, với các UE được kết nối với toàn bộ mạng và không phải là một ô duy nhất Điều này có thể đạt được, ví dụ, thông qua đa kết nối kỹ thuật và sự hỗ trợ cho các bộ đàm khác nhau và không đồng nhất trong các thiết bị Các thủ tục mạng không có tế bào sẽ đảm bảo hỗ trợ di động liền mạch, không có chi phí do bàn giao (có thể thường xuyên khi xem xét các hệ thống ở tần số terahertz) và sẽ cung cấp đảm bảo QoS ngay cả trong việc di chuyển đầy thách thức kịch bản như những người kịch tính Sự khắc phục củakhái niệm tế bào cũng sẽ cho phép tích hợp chặt chẽ các công nghệ truyền thông 6G khác nhau Người dùng sẽ có thể chuyển tiếp liền mạch giữa các liên kết khác nhau không đồng nhất (ví dụ: phụ 6 GHz, mmWave, terahertz hoặc VLC) mà không cần can thiệp hoặc cấu hình thủ công trong thiết bị, sẽ tự động chọn tốt nhất công nghệ truyền thông có sẵn Cuối cùng, theo trong trường hợp sử dụng cụ thể, UE cũng có thể sử dụng đồng thời các giao diện mạng khác nhau để khai thác các đặc điểm bổ sung của chúng, ví dụ: lớp dưới 6 GHz để điều khiển,và liên kết terahertz cho mặt phẳng dữ liệu.
Hình 4 4 Kiến trúc đổi mới được giới thiệu trong mạng 6G
• Kiến trúc mạng 3D: Theo truyền thống, các mạng có được thiết kế để cung cấp kết nối cho một không gian gần như hai chiều, tức là, các điểm truy cập mạng được triển khai để cung cấp kết nối cho các thiết bị trên mặt đất Ngược lại, hình dung tương lai 6G không đồng nhất kiến trúc để cung cấp ba chiều (3D),do đó bổ sung cho cơ sở hạ tầng trên mặt đất với các nền tảng ngoài mặt đất (ví dụ: máy bay không người lái, bóng bay và vệ tinh) Hơn nữa, những yếu tố này cũng có thể nhanh chóng triển khai để đảm bảo tính liên tục của dịch vụ và độ tin cậy, ví dụ, ở khu vực nông thôn hoặc trong các sự kiện, tránh chi phí vận hành và quản lý luôn luôn cố định cơ sở hạ tầng.
• Phân tổ và ảo hóa mạng thiết bị: từ lớp vật lý đến NFV Mạnggần đây đã bắt đầu chuyển sang phân chia các thiết bị mạng nguyên khối một lần: choví dụ, các trạm cơ sở mạng 5G có thể được triển khaivới các đơn vị phân phối với lớp dưới của giao thứcngăn xếp, và các đơn vị tập trung trong các trung tâm dữ liệu ở cạnh.Theo hướng này, mạng 6G sẽ áp dụng chẵnkiến trúc đột phá hơn, nơi các đơn vị triển khai trênmặt đất sẽ chỉ chứa các ăng ten vật lý vàsố lượng đơn vị xử lý thấp nhất có thể Hơn thế nữa,ảo hóa sẽ được đưa đến cùng cực, cảm ơncho những tiến bộ trong khả năng của mục đích chungbộ xử lý: 6G sẽ ảo hóa các thành phần bổ sung,chẳng hạn như những thứ liên quan đến các lớp MAC và PHYhiện yêu cầu triển khai phần cứng chuyên dụng.Việc ảo hóa sẽ giảm chi phí kết nối mạngthiết bị, làm cho một triển khai dày đặc ồ ạt kinh tế khả thi.
• Tích hợp truy cập backhaul nâng cao: Đồ sộ tốc độ dữ liệu được cung cấp bởi các công nghệ truy cập 6G mớisẽ đòi hỏi một sự tăng trưởng đầy đủ của năng lực backhaul.Hơn nữa, việc triển khai terahertz và VLC sẽ kêu gọisự gia tăng lớn về mật độ của các điểm truy cập, trong đónên được cung cấp kết nối backhaul với họhàng xóm và mạng lõi Tuy nhiên, rất lớn công suất của các công nghệ 6G có thể được khai thác cho các giải pháp tự phục hồi, trong đó các bộ đàm trong cơ sở trạm cung cấp cả dịch vụ truy cập và backhaul Trong khimột tùy chọn tương tự đã được xem xét cho 5G,quy mô triển khai 6G sẽ giới thiệu những thách thức và cơ hội mới: các mạng sẽ cần cao hơnkhả năng cấu hình tự trị, nhưng sự gia tăngtrong khả năng truy cập sẽ không cần phải được khớp bởităng điểm sợi hiện diện.
• Chiến lược thu hoạch năng lượng cho các hoạt động mạng tiêu thụ năng lượng thấp: Thiết bị 6G sẽ được triển khaimột cách phổ biến để đáp ứng kết nối trong tương laiyêu cầu Thiết bị đầu cuối người dùng và thiết bị mạngsẽ cần phải được cung cấp năng lượng và,quy mô dự kiến trong mạng 6G, cần thiết phảithiết kế hệ thống hiệu quả hơn và ít năng lượng hơntiêu thụ đối với các mạng hiện tại Điều này có nghĩa làrằng cả mạch và ngăn xếp truyền thông sẽđược phát triển với nhận thức về năng lượng trong tâm trí Một lựa chọnđang sử dụng các mạch thu hoạch năng lượng để cho phép các thiết bịtự cấp nguồn, có thể rất quan trọng chẳng hạnđể cho phép các hoạt động ngoài lưới, các thiết bị IoT lâu dàivà các cảm biến, hoặc khoảng thời gian chờ dài cho các thiết bị vàthiết bị hiếm khi được sử dụng.
Tích hợp trí thông minh trong mạng
Sự phức tạp của các công nghệ truyền thông 6G và triển khai mạng có thể sẽ ngăn chặn hình thức đóng hoặc tối ưu hóa thủ công Trong khi ứng dụng kỹ thuật thông minh trong các mạng di động đã được thảo luận trong miền 5G, hy vọng việc triển khai 6G sẽ dày đặc hơn nhiều (tức là về số lượng điểm truy cập và người dùng), không đồng nhất(về mặt tích hợp các công nghệ khác nhau),và với các yêu cầu khắt khe hơn về hiệu suất với ưu tiên 5G Do đó, trí thông minh sẽ đóng nhiều hơn vai trò nổi bật trong mạng,vượt ra ngoài phân loại và nhiệm vụ dự đoán đang được xem xét cho các hệ thống 5G.Lưu ý rằng tiêu chuẩn có thể không chỉ định các kỹ thuật và học các chiến lược sẽ được triển khai trong các mạng, nhưng các phương pháp tiếp cận dữ liệu có thể được coi là các công cụ mà các nhà cung cấp mạng và các nhà khai thác có thể sử dụng để đáp ứng các yêu cầu 6G Cụ thể, trong các hệ thống 6G sẽ có các cơ chế như:
• Kỹ thuật học không giám sát và củng cố cho các quyết định mạng thời gian thực: Ứng dụng của học tập không giám sát và củng cố trong các mạng là vẫn còn trong giai đoạn ban đầu, nhưng đầy hứa hẹn trong bối cảnh mạng 6G phức tạp Lượng dữ liệu được tạo sẽ thực sự là rất lớn, do đó ghi nhãn dữ liệu cho giám sát phương pháp học tập có thể là không khả thi Không giám sát học tập, mặt khác, không cần ghi nhãn và có thể được sử dụng để tự xây dựng các đại diện của mạng phức tạp để thực hiện tối ưu hóa chung, vượt quá khả năng của một phương pháp được giám sát Hơn nữa, bằng cách ghép các đại diện không giám sát với phương pháp học tăng cường có thể để mạng lưới thực sự hoạt động một cách tự chủ.
• Chia sẻ kiến thức cho nhiều người dùng: Sự phân bố và chia sẻ cơ sở hạ tầng đã được chứng minh là có lợi trong các mạng di động, để tối đa hóa khả năng ghép kênh Trong một miền mạng tự động và điều khiển máy móc, các nhà khai thác và người dùng cũng có thể quan tâm đến việc chia sẻ các đại diện đã học triển khai mạng hoặc các trường hợp sử dụng, cho ví dụ để tăng tốc cấu hình thị trường mạng mới hoặc để thích ứng tốt hơn với các kịch bản bất ngờ mới có thể xuất hiện trong các hoạt động của mạng.
ĐỀ XUẤT VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN
Netword Edge
Một sự mở rộng của các mạng truyền thông di động vô tuyến di động mặt đất thông thường sang các mạng truyền thông di động không có sóng di động theo định hướng di động đa không gian được đề xuất Để đáp ứng nhu cầu hiệu suất ngày càng nghiêm ngặt, việc mở rộng kết nối mạng tới mọi người và mọi nơi được hình dung Sự tích hợp này bao gồm một loạt các ứng dụng liên lạc trên không gian vật lý đa chiều, ví dụ như dưới nước (cảm biến, tàu ngầm, v.v.), đại dương (cảm biến, tàu, v.v.), đất liền (người dùng trong nhà và ngoài trời, Massive-IoT (M-IoT ) các thiết bị, liên và nội xe, v.v.), không khí (UAV, máy bay không người lái, máy bay, Nền tảng độ cao (HAP), v.v.), không gian (vệ tinh, tàu con thoi vũ trụ, robot nhiệm vụ không gian, v.v.), cơ thể con người (trong- cảm biến cơ thể, giao diện não, vv) Một ví dụ về các chân trời bên trái để cung cấp kết nối mạng hiệu suất cao mọi thời đại là truy cập internet trên không. Trong một thế giới thông minh thân thiện trong tương lai, hành khách đi qua các vùng xa xôi (đại dương) trên tàu và máy bay cũng sẽ yêu cầu các điều khoản tương tự của các dịch vụ mạng dành cho người sử dụng đất / nhà Để cho phép sự hài hòa trên các mạng 6G phức tạp được kết nối ồ ạt như vậy hoạt động cùng với sự tồn tại của người tiền nhiệm của nó, sẽ cần một khả năng học tập và xử lý rất lớn Các hướng nghiên cứu quan trọng khác nhau để cho phép các hoạt động thông minh tại cơ sở hạ tầng mạng và cạnh mạng trong mạng 6G được thảo luận trong các tiểu mục sau hành khách đi qua các vùng xa xôi (đại dương) trên tàu và máy bay cũng sẽ yêu cầu các điều khoản tương tự của các dịch vụ mạng dành cho người sử dụng đất / nhà Để cho phép sự hài hòa trên các mạng 6G phức tạp được kết nối ồ ạt như vậy hoạt động cùng với sự tồn tại của người tiền nhiệm của nó, sẽ cần một khả năng học tập và xử lý rất lớn Các hướng nghiên cứu quan trọng khác nhau để cho phép các hoạt động thông minh tại cơ sở hạ tầng mạng và cạnh mạng trong mạng 6G được thảo luận trong các tiểu mục sau hành khách đi qua các vùng xa xôi (đại dương) trên tàu và máy bay cũng sẽ yêu cầu các điều khoản tương tự của các dịch vụ mạng dành cho người sử dụng đất / nhà Để cho phép sự hài hòa trên các mạng 6G phức tạp được kết nối ồ ạt như vậy hoạt động cùng với sự tồn tại của người tiền nhiệm của nó, sẽ cần một khả năng học tập và xử lý rất lớn Các hướng nghiên cứu quan trọng khác nhau để cho phép các hoạt động thông minh tại cơ sở hạ tầng mạng và cạnh mạng trong mạng 6G được thảo luận trong các tiểu mục sau. một khả năng học tập và xử lý to lớn sẽ được yêu cầu Các hướng nghiên cứu quan trọng khác nhau để cho phép các hoạt động thông minh tại cơ sở hạ tầng mạng và cạnh mạng trong mạng 6G được thảo luận trong các tiểu mục sau một khả năng học tập và xử lý to lớn sẽ được yêu cầu Các hướng nghiên cứu quan trọng khác nhau để cho phép các hoạt động thông minh tại cơ sở hạ tầng mạng và cạnh mạng trong mạng 6G được thảo luận trong các tiểu mục sau.
5.1.1 Bộ nhớ đệm chủ động thông minh và tính toán cạnh di động
Bộ nhớ đệm chủ động thông minh đề cập đến khái niệm đệm dữ liệu tại các nút (thiết bị IoT, BS, v.v.) một cách thông minh trên cơ sở mức độ phổ biến / nhu cầu của chúng Khái niệm này giúp giảm độ trễ và tiêu thụ năng lượng trong định tuyến và phân phối dữ liệu và nó cung cấp một cải tiến hiệu suất đáng kể cho tất cả các loại người dùng; ví dụ, điện thoại thông minh được thiết kế cho các thế hệ trước cũng được hưởng lợi không kém từ việc này Cung cấp thông tin cho các nút để phân loại thông minh mức độ phổ biến của nội dung đã nhận được phản hồi áp đảo, xem, ví dụ, ML khuyên tăng cường bộ nhớ đệm trong Ngoài ra, DL để xử lý, phân loại và thao tác nội dung để tính toán tầm quan trọng của chúng để cho phép bộ đệm ẩn chủ động tại các nút / cạnh cũng được nghiên cứu tích cực trong tài liệu, xem ví dụ, phương pháp bộ đệm Tuy nhiên,việc cho phép khái niệm bộ nhớ đệm chủ động này đòi hỏi phải xử lý một lượng dữ liệu rất lớn để đánh giá / ước tính mức độ phổ biến của phương tiện / nội dung Trong bối cảnh xử lý dữ liệu lớn, QC để tăng tốc xử lý nội dung / phương tiện có một ứng dụng nghiên cứu tiềm năng trong bộ nhớ đệm chủ động Độc lập và cùng điều tra phạm vi của QC và ML cho bộ nhớ đệm chủ động trong kỷ nguyên dữ liệu lớn mới nổi là hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai.
Nhu cầu của người dùng di động có xu hướng thể hiện một mẫu có thể dự đoán được về lợi ích truyền thông / dữ liệu và mẫu dữ liệu Bộ nhớ đệm dữ liệu thông minh tại các trạm phục vụ (ví dụ: BS) ở gần người dùng di động có thể cho phép giảm tải lưu lượng truy cập lớn từ mạng lưới và giảm độ trễ mạng cho các nội dung phổ biến, thông qua dịch vụ tức thời từ rìa mạng Mô hình đầy triển vọng và mới nổi này của MEC cũng đã nhận được mối quan tâm chung với các phương thức đa truy cập, được gọi là Điện toán cạnh đa truy cập, tận dụng truy cập thời gian thực vào mạng vô tuyến Điều này cho phép các khả năng mới để cùng tối ưu hóa các tài nguyên vô tuyến và các tính năng hiệu suất của mạng dữ liệu Kích hoạt các khái niệm thú vị này để yêu cầu cung cấp trí thông minh và khả năng tính toán mạnh mẽ ở rìa mạng
5.1.2 Tối ưu hóa đa mục tiêu và tối ưu hóa định tuyến
Nhiều loại nhiệm vụ phân tích dữ liệu khác nhau liên quan đến tối ưu hóa các mục tiêu được điều chỉnh các tham số và các ràng buộc của chúng Các vấn đề tối ưu hóa có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau dựa trên bản chất của các chức năng mục tiêu và / hoặc hình phạt, số lượng mục tiêu và các ràng buộc bình đẳng / bất bình đẳng. QML được quan sát để tăng tốc theo cấp số nhân các vấn đề tối ưu hóa liên quan đến các hàm mục tiêu bậc hai chịu các ràng buộc về đẳng thức và liên quan đến các hàm hình phạt chịu các ràng buộc bất bình đẳng Về vấn đề này, một thuật toán tối ưu hóa gần đúng lượng tử dựa trên các phép quay qubit xen kẽ cho các vấn đề về chức năng phạt đã được đề xuất Hơn nữa, tối ưu hóa thông qua QML không chỉ là một trường con của QC và ML mà nó ngày càng nổi lên để xác định lại QC trong bối cảnh thiết kế phần mềm, phát triển phần cứng và các ứng dụng của chúng.
Cách tiếp cận đa mục tiêu để định tuyến hiệu quả các gói dữ liệu trong các mạng truyền thông (ví dụ: M-IoT), mạng cảm biến không dây (WSN), mạng lưới trong truy cập internet trên không, v.v.) là một mô hình mới nổi khác Điều này đề cập đến việc tối ưu hóa nhiều mục tiêu / số liệu hiệu suất trong một vấn đề định tuyến (ví dụ: tối ưu hóa độ trễ trung bình và số lượng truyền dự kiến, v.v.).
Cả ML và QC đã được xem xét độc lập cho nhiệm vụ tìm kiếm tính toán tẻ nhạt và thông minh này trong nhiều không gian với nhiều ràng buộc chặt chẽ (tài nguyên pin, v.v.) để vẽ tuyến gói tối ưu toàn cầu nhằm tối ưu hóa hiệu suất mạng tổng thể tương ứng Cuối cùng, một thuật toán tối ưu hóa định tuyến được hỗ trợ
QC, được đặt tên là thuật toán tối ưu hóa lượng tử không phổ biến, cho các mạng tự tổ chức đã được đề xuất trong Hơn nữa, khung của DL có tiềm năng được công nhận trong tối ưu hóa đa mục tiêu Chủ đề nghiên cứu này liên quan trực tiếp đến nhiều chủ đề nghiên cứu thú vị khác; ví dụ, bộ nhớ đệm chủ động thông minh.
Trong các kịch bản ứng dụng của các mạng lưới di động như băng thông rộng trên không và đại dương, v.v., máy bay bay (vùng biển) từ xa không thể luôn được phục vụ từ các trạm mặt đất được hỗ trợ bằng sợi quang, trong khi các liên kết vệ tinh đắt tiền và có độ trễ cao , giải pháp nằm trong hỗn hợp của bộ nhớ đệm chủ động, bộ nhớ đệm truyền, định tuyến đa mục tiêu và học tập sâu (chuyển giao) ML và QML được hỗ trợ lượng tử có thể được coi là những người hỗ trợ giải quyết các nhiệm vụ tối ưu hóa mục tiêu lớn của các mạng truyền thông phức tạp lớn trong tương lai, ví dụ: định tuyến mục tiêu lớn trong M-IoT để cho phép thế giới thông minh.
5.1.3 Phân tích dữ liệu lớn và IOT và dữ liệu lớn: Hiện thực hóa thế giới xanh thông minh
Khái niệm về các thành phố thông minh, thông minh và xanh trong tương lai, nhằm mục đích cung cấp các dịch vụ mới tập trung vào con người để nâng cao chất lượng cuộc sống của mọi người Hiện thực hóa khái niệm này chỉ có thể thông qua việc sử dụng các công nghệ mới nhất Về vấn đề này, IoT và AI (ví dụ ML) đang được coi là các thành phố thông minh cốt lõi cho phép các công nghệ Khái niệm IoT liên quan đến việc mở rộng kết nối mạng với rất nhiều thiết bị được cung cấp với khả năng cảm biến, phát hiện, kích hoạt, khai thác dữ liệu và phân tích Các thiết bị này có thể bao gồm các nút cảm biến, camera, phương tiện được lắp đặt cảm biến (riêng / công cộng), hệ thống giám sát giao thông đường bộ (dựa trên hình ảnh và cảm biến), UAV, hỏa hoạn / động đất / cảm biến khác (cảnh báo và giám sát thảm họa), điện thoại thông minh người dùng, v.v.
Tận dụng trí thông minh cho các thiết bị IoT bắt nguồn biên giới mới của Io IoT gặp AI Hồi Biên giới mới này cũng đã tạo ra một tác động đáng kể trong việc xác định và mô tả khái niệm về các thành phố thông minh trong tương lai (bao gồm tất cả các khía cạnh từ kế hoạch đến đại tu các dịch vụ của thành phố) Trong số nhiều người, việc mở rộng các quy định cho phép các thành phố thông minh, là một đối tượng quan trọng của mạng 5G mới nổi Trong nhiều hình dạng khác nhau, các quy định khác nhau của các dịch vụ lấy người dân làm trung tâm đã xuất hiện, ví dụ như chăm sóc sức khỏe, quản lý tiện ích gia đình, quản lý mạng lưới giao thông thành phố, cảnh báo thành phố và quản lý dịch vụ cứu hộ (hỏa hoạn, lũ lụt, v.v.) Điều này có thể được thực hiện thông qua nhiều nền tảng riêng biệt, ví dụ, số lượng camera tăng lên trong thành phố đã cho phép khái niệm thành phố an toàn, khả năng cảm biến trong điện thoại thông minh đã cho phép các dịch vụ như chăm sóc sức khỏe, v.v Tuy nhiên, khái niệm tổng hợp về thành phố thông minh xanh với mọi -thing-a-service,
Trong khái niệm về các thành phố thông minh được tích hợp đầy đủ trong 6G và ngoài truyền thông, lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ngay lập tức từ số lượng lớn thiết bị IoT (hầu hết mọi thứ được kết nối với mạng) chỉ có thể được sử dụng một cách hiệu quả để cung cấp dịch vụ tức thời (thời gian chạy) nếu khả năng tính toán rất cao được tận dụng cho hệ thống Hơn nữa, tải tính toán cao này tại các thiết bị IoT sẽ khiến chúng đói hơn QC, thu hoạch năng lượng, định tuyến hiệu quả năng lượng (tối ưu hóa ML) và các khái niệm truyền tải điện không dây được giải cứu bằng cách cung cấp một công suất lớn để tăng tốc độ xử lý và yêu cầu năng lượng của các thiết bị IoT trong tương lai Các loại phương pháp học phù hợp với các nhiệm vụ khác nhau cùng với dữ liệu có sẵn ở các lớp khác nhau của hệ thống truyền thông được trình bày trongBảng 2 Việc tăng tốc lượng tử cho các nhiệm vụ khác nhau (ví dụ: phân loại, học tập, v.v.) có thể giúp hiện thực hóa các loại ứng dụng phân tích dữ liệu lớn khác nhau, xem, ví dụ, [204] Điều này thúc đẩy việc khai thác QC và ML để phân tích dữ liệu lớn hiệu quả để cho phép các thành phố thông minh xanh dựa trên M-IoT trong tương lai.
Tầm nhìn tương lai của khái niệm thành phố thông minh này cuối cùng sẽ định hình thế giới / hành tinh thông minh trong đó vai trò kết hợp của M-IoT, QC, ML và phân tích dữ liệu lớn có tầm quan trọng sống còn Có nhiều ứng dụng thú vị khác nhau của IoT, bao gồm, nhưng không giới hạn, IoT cho ngành công nghiệp, IoT cho nông nghiệp, IoT cho văn phòng và nhà thông minh, IoT cho chăm sóc sức khỏe, IoT cho chăm sóc người già, IoT cho nông nghiệp, IoT cho giáo dục, IoT đối với trải nghiệm của khách hàng, v.v tích hợp các loại thiết bị không đồng nhất, định tuyến hiệu quả năng lượng, bộ nhớ đệm chủ động, tăng tốc khả năng xử lý và hỗ trợ mạng cho số lượng lớn thiết bị, v.v.
5.1.4 Bảo mật và quyền riêng tư
Cung cấp quyền riêng tư và bảo mật là một thách thức lớn trong thế giới mới nổi của mọi thứ được kết nối với mạng (ví dụ: quyền riêng tư của dữ liệu lớn trong M- IoT) Trong bối cảnh này, sự phát triển của các giải pháp bảo mật / quyền riêng tư mới và hoàn chỉnh là nhu cầu của các mạng truyền thông trong tương lai Có nhiều vấn đề nghiên cứu mở tìm kiếm sự chú ý khác nhau từ việc cung cấp sự riêng tư tối đa trong khai thác dữ liệu và xử lý dữ liệu để cung cấp các liên kết truyền thông bảo mật cao Ví dụ, trong mô hình tích hợp ML trong hầu hết mọi thứ đã nhận ra sự phơi bày của các loại lỗ hổng bảo mật và quyền riêng tư mới, trong khi sự hiểu biết hiện tại về các khía cạnh này rất hạn chế Một ví dụ khác là, cho phép định tuyến dữ liệu multihop an toàn trong các mạng truyền thông không đồng nhất (ví dụ: trong M-IoT) tự mở các chủ đề nghiên cứu đa chiều khác nhau liên quan đến bảo mật / quyền riêng tư, ví dụ: xác thực các loại thiết bị IoT khác nhau, thời gian chạy mã hóa truyền dữ liệu lớn trong các mạng ad-hoc, v.v.
Hơn nữa, một số giải pháp bảo mật và quyền riêng tư độc đáo đã xuất hiện trong những năm gần đây, ví dụ như mật mã lượng tử và bảo mật lớp vật lý, v.v Sự hợp nhất của ML (mặc dù ML dễ bị tổn thương) để cho phép bảo mật lớp vật lý cũng đã được sử dụng trong tài liệu, xem ví dụ, một phương pháp dựa trên ML cho thiết kế ăng- ten để cho phép bảo mật lớp vật lý trong truyền thông tán xạ ngược xung quanh trong Truyền thông tán xạ ngược xung quanh là một giải pháp truyền thông bền vững và độc lập để cho phép M-IoT, thông qua việc khai thác các tín hiệu vô tuyến hiện có trong môi trường Vai trò của mật mã học lượng tử, thông qua các tính năng tạo khóa bí mật cho nhiều bên hợp pháp trong hệ thống mật mã một lần Vernam, được công nhận là tiềm năng mạnh mẽ cho tương lai của bảo mật / quyền riêng tư Sự hợp nhất của các tính năng QC này với các hệ thống thông minh có thể trở thành một cách tiếp cận toàn diện để cho phép bảo mật và quyền riêng tư tối đa trong dữ liệu lớn và kỷ nguyên kết nối lớn của 6G và ngoài truyền thông.
5.1.5 Hài hòa và khả năng tương tác của các mạng
Các mạng không dây 6G được hình dung sẽ được thúc đẩy bởi khả năng tự cấu hình lại theo yêu cầu và khả năng tương tác với sự hài hòa hoàn toàn trong sự tồn tại của tất cả các thiết bị tiền nhiệm Để kích hoạt tham vọng này, việc đánh giá thông tin trạng thái thời gian thực của mọi thứ trong mạng lai 1 ~ 6G bao gồm cơ sở hạ tầng mạng, cạnh mạng, giao diện không khí và phía người dùng Để thực hiện ý thức và khả năng đáp ứng như vậy trong các mạng không đồng nhất được kết nối ồ ạt trong tương lai, sẽ cần có khả năng xử lý và học tập rất mạnh mẽ Trong bối cảnh này, ML và QML hỗ trợ QC có khả năng thao túng dữ liệu đa trạng thái, đa chiều và kích thước lớn, có thể được coi là những yếu tố hỗ trợ tiềm năng.
Giao diện không gian và ứng dụng đầu cuối cho người dùng
Các mô hình mới nổi của các ăng ten sóng rò rỉ có thể định cấu hình dựa trên phần mềm và các Bề mặt thông minh lớn (LIS) kết hợp với nhiều hệ thống ăng ten quy mô lớn hoạt động ở dải tần số rất rộng (microWave, multiTerraHz, ánh sáng khả kiến, v.v.) thời trang không phân phối sẽ xác định lại hoàn toàn khung vật lý của giao diện không khí Sau đó, một khung vật lý như vậy kết hợp với các mô hình điều chế đa truy cập và điều chế đầy hứa hẹn như NOMA-MEC và Keyital Angum Momentum-Shift Keying (OAM-SK) có thể mở rộng các điều khoản khổng lồ để tăng đồng thời tất cả KPI (ví dụ: công suất, hiệu quả năng lượng, v.v.) Trong việc kích hoạt những tham vọng này, Phương pháp học lượng tử có thể đóng một vai trò quan trọng thông qua việc học và thao tác tức thời với số lượng lớn các tham số điều chỉnh có sẵn (từ: M-MIMO, trạng thái ăng ten, MEC, NOMA, OAM-SK, UAV, v.v.) để tìm kiếm các giải pháp tối ưu toàn cầu trong thời trang hài hòa trên cơ sở hạ tầng mạng không đồng nhất 1 ~ 6G lai. Trong bối cảnh này, phần này nêu bật các hướng nghiên cứu khác nhau trong tương lai để hiện thực hóa giao diện không khí và phía người dùng của mạng truyền thông 6G.
5.2.1 Cấu hình nhiều ăng-ten
Các hệ thống nhiều ăng ten quy mô lớn có tiềm năng mạnh mẽ trong việc tăng cường năng lực và hiệu quả năng lượng Bản chất của các kênh fading không dây gây ra bởi các môi trường hoạt động khác nhau đặt ra các loại thách thức khác nhau về tính chính xác của giao tiếp Xem xét môi trường hoạt động và cài đặt mạng, việc lựa chọn tập hợp ăng-ten để phục vụ một người dùng nhất định với sự đánh đổi tối ưu giữa các bộ lượng hóa hiệu suất khác nhau (ví dụ: tốc độ dữ liệu và mức tiêu thụ điện, v.v.) là một lĩnh vực nghiên cứu thú vị Theo hướng này, việc triển khai các phương thức ML cho nhiệm vụ này gần đây đã đạt được một phản ứng lớn, xem, ví dụ cho các phương pháp lựa chọn ăng-ten và chùm ăng-ten dựa trên ML, tương ứng.
Hơn nữa, việc sử dụng ăng-ten có thể cấu hình lại trong các hệ thống đa ăng-ten được cho là mang lại hiệu suất tăng thêm đáng kể Anten có thể cấu hình lại được định nghĩa là có khả năng thích ứng linh hoạt các kiểu chùm tia của chúng bằng cách chọn tối ưu trạng thái ăng-ten dựa trên kiến thức sẵn có / ước tính về CSI cho từng trạng thái ăng-ten; một ví dụ về các ăng ten như vậy có thể được đặt tên là: ăng ten sóng rò rỉ có thể định cấu hình lại siêu vật liệu định hướng Sự tiến hóa và các cuộc cách mạng trong siêu vật liệu và ăng ten đang diễn ra; ví dụ, một dạng ăng-ten mới là ăng-ten chất lỏng, có thể được định hình theo bất kỳ dạng bắt buộc nào Các siêu vật liệu và ăng ten trong tương lai có thể được xem là có thể điều khiển được thông qua phần mềm Những lời hứa này cung cấp một hy vọng mạnh mẽ cho phép triển khai các hệ thống đa ăng-ten ở phía người dùng.
Khả năng xử lý và học tập cần thiết để thao tác dữ liệu truyền phát đa chiều, kích thước lớn và rất năng động (V2V) trong các hệ thống đa ăng-ten được xác định bằng phần mềm quy mô lớn như vậy; vượt xa tầm với của phương pháp tính toán và học tập cổ điển Ví dụ, dự đoán thời gian chạy chính xác và thao tác chuyển pha cần thiết giữa các phần tử ăng ten liền kề trong bối cảnh truyền thông chính sử dụng một số lượng lớn các phần tử ăng ten, nhiều trạng thái của mỗi ăng ten, các mẫu dữ liệu được ghi lại, cung cấp rất nhiều khả năng tính toán và học tập mạnh mẽ là cần thiết Trong bối cảnh này, tận dụng ML hỗ trợ QC có thể giúp hội tụ các giải pháp tối ưu toàn cầu duy nhất trong thời gian chạy.
5.2.2 Truyền thông quang học, MMWAVE và TERAHZ
Rất nhiều phổ vô tuyến chưa sử dụng có sẵn trong các dải mmWave và TeraHz (THz) có thể được sử dụng để đáp ứng nhu cầu công suất ngày càng tăng Tuy nhiên, để cho phép sử dụng nó, cần có một nỗ lực chuyên dụng để nghiên cứu, mô hình hóa, mô tả đặc tính, cấp phép và thường xuyên hóa các băng tần này Các đặc tính lan truyền vô tuyến liên quan đến các băng tần này khác rất nhiều so với các băng tần trong lò vi sóng thông thường Ví dụ, các phản xạ đặc trưng chi phối (trái ngược với tán xạ chiếm ưu thế trong lò vi sóng) và đường dẫn đẳng hướng cao trong các dải mmWave khiến nó bị giới hạn chỉ trong các giao tiếp LoS và khoảng cách ngắn (các tế bào nhỏ có BS cao thấp). Điều này làm cho việc truyền tải có tính định hướng cao trở nên cần thiết để cho phép liên lạc (ví dụ: mmWave) Việc thiết lập liên kết truy cập ban đầu trong truyền thông mmWave phụ thuộc vào tìm kiếm trong miền góc có độ phân giải cao, điều này khiến nó trở thành một thách thức chính trong việc cho phép truyền thông mmWave Việc quét miền góc để xác định hướng truyền ban đầu có thể được tiến hành ngẫu nhiên hoặc tuần tự với các mục tiêu để tối ưu hóa độ trễ truy cập và hiệu suất hệ thống tổng thể Để đạt được mức tăng chùm tia rất cao, việc tìm kiếm trên một không gian chùm rất lớn có thể làm giảm đáng kể hiệu suất truy cập ban đầu Về vấn đề này, một phương pháp truy cập ban đầu dựa trên ML sử dụng RNN trong truyền thông mmWave độc lập đã được đề xuất trong Việc quét miền góc để xác định hướng truyền ban đầu có thể được tiến hành ngẫu nhiên hoặc tuần tự với các mục tiêu để tối ưu hóa độ trễ truy cập và hiệu suất hệ thống tổng thể Để đạt được mức tăng chùm tia rất cao, việc tìm kiếm trên một không gian chùm rất lớn có thể làm giảm đáng kể hiệu suất truy cập ban đầu Về vấn đề này, một phương pháp truy cập ban đầu dựa trên ML sử dụng RNN trong truyền thông mmWave độc lập đã được đề xuất trong Việc quét miền góc để xác định hướng truyền ban đầu có thể được tiến hành ngẫu nhiên hoặc tuần tự với các mục tiêu để tối ưu hóa độ trễ truy cập và hiệu suất hệ thống tổng thể Để đạt được mức tăng chùm tia rất cao, việc tìm kiếm trên một không gian chùm rất lớn có thể làm giảm đáng kể hiệu suất truy cập ban đầu Về vấn đề này, một phương pháp truy cập ban đầu dựa trên ML sử dụng RNN trong truyền thông mmWave độc lập đã được đề xuất trong.
Hơn nữa, ML hỗ trợ lượng tử có thể được xem xét để giải cứu cho việc tìm kiếm,theo dõi, học hỏi và dự đoán các hướng 3-D của ứng viên với việc tăng tốc lượng tử.Ngoài ra, trong bối cảnh giao tiếp chính, tần số sóng mang là một yếu tố tỷ lệ tuyến tính gây ra sự dịch chuyển / lan truyền Doppler rất cao ngay cả trong điều kiện di động rất thấp (ví dụ, ngay cả rung động cơ xe cũng có thể gây ra dịch chuyển Doppler cao) Điều này càng làm giảm thời gian kết hợp, dẫn đến sự biến đổi thời gian rất nhanh trong các đặc tính của kênh ML và ML hỗ trợ lượng tử trong việc mô hình hóa, mô tả đặc tính, ước tính và theo dõi các kênh động này có thể tạo ra một ứng dụng tự nhiên Ngoài ra, trong bối cảnh độ nhạy cần thiết cho hướng không gian 3 chiều để liên lạc qua các dải này, có thể đạt được sự định vị và theo dõi các nút tức thời và chính xác cho phương pháp chùm tia thông qua các phương pháp học hỗ trợ lượng tử.
Hơn nữa, VLC được coi là một cơ hội mạnh mẽ mới để cho phép truyền thông B5G, vì không có hỗ trợ nào cho VLC đang nổi lên các mạng truyền thông 5G Công nghệ mới này mang lại nhiều lợi thế phong phú khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở băng thông lớn có sẵn, hiệu quả năng lượng (đèn không chỉ là đèn), không bị nhiễu với các dải tần số vô tuyến, cơ chế tái sử dụng không gian dễ bị lệch, thân thiện với sức khỏe con người và phù hợp với các tình huống trong đó tần số vô tuyến không phù hợp (ví dụ: liên lạc dưới nước, v.v.), v.v Một hướng nghiên cứu quan trọng trong việc kích hoạt các ứng dụng VLC là đạt được độ chính xác nội địa hóa chặt chẽ Các phương pháp ML khác nhau cho các vấn đề nội địa hóa trong nhà tồn tại trong tài liệu. Hơn nữa, ML cho nội địa hóa trong bối cảnh VLC cũng đã được nghiên cứu trong tài liệu Trong số nhiều phương pháp bản địa hóa, phương pháp lấy dấu vân tay có thể đạt được độ chính xác đáng kể với chi phí phức tạp tìm kiếm dấu vân tay cao Phương pháp bản địa hóa trong nhà được hỗ trợ QC khai thác các tăng tốc lượng tử được cung cấp để tìm kiếm dấu vân tay cũng đã được nghiên cứu Tóm lại, việc hợp nhất các phương pháp nội địa hóa trong nhà được hỗ trợ QC và ML này trong QML có thể mở ra hướng nghiên cứu mới cho việc bản địa hóa chính xác và nhanh chóng.
Ngoài các ứng dụng trong nhà, các ứng dụng VLC ngoài trời khác nhau cũng được đề xuất trong tài liệu, ví dụ như dưới nước và V2V, v.v Trong truyền thông quang học, tính trực giao được cung cấp bởi các trạng thái khác nhau của OAM đã xuất hiện mạnh mẽ trong các chủ đề nghiên cứu về ghép kênh OAM và OAM -SK Các hệ thống OAM không giới hạn trong truyền thông quang học, các hệ thống OAM điện từ (EM) cũng đã chứng minh một tiềm năng to lớn trong việc đạt được hiệu quả quang phổ phi thường. Trong bối cảnh này, ML để vận hành và quản lý các phương pháp ghép kênh và điều chế như vậy để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống truyền thông quang / EM là một hướng nghiên cứu tiềm năng Một phương pháp dựa trên ML cho thích ứngm - giải điều chế các chùm ánh sáng mang OAM qua các kênh nhiễu loạn không gian tự do đã được đề xuất trong Ngoài ra, một phân tích về việc sử dụng ML để nhận dạng các mẫu cường độ trong tín hiệu OAM-SK cho truyền thông quang học dưới nước đã được thực hiện trong Trong bối cảnh V2V, đèn pha và đèn hậu của xe đã được đề xuất là đơn vị
Tx / Rx để thiết lập liên kết liên lạc Tóm lại, việc định vị chính xác và tức thời và theo dõi các nút cơ chuyển động nhanh là một thách thức quan trọng trong các ứng dụng ngoài trời của VLC, nơi QML có thể được khám phá như một yếu tố hỗ trợ.
5.2.3 Tế bào nhỏ và không có tế bào
Các mạng truyền thông không dây thường được chia thành các tế bào để tái sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên vô tuyến (ví dụ: macro-, micro-, pico-, femto-,small-, tiny-cell, v.v.) Sự gia tăng lớn về số lượng thiết bị mạng và tài nguyên vô tuyến hạn chế đã dẫn đến sự phát triển của mạng di động thành các tế bào có kích thước nhỏ(đưa người dùng rất gần với BS) để sử dụng tài nguyên chặt chẽ hơn Trong những năm gần đây, khái niệm về mạng M-MIMO không có tế bào đã xuất hiện, được xác định bởi một lượng lớn các BS phân tán không gian (thường là ăng ten đơn) phục vụ một số lượng nhỏ các thiết bị sử dụng ăng ten đơn lẻ thông qua Bộ chia thời gian (TDD) ) hoạt động, bằng cách khai thác CSI ước tính.
Một khái niệm giao tiếp không có tế bào khác xoay quanh việc giới thiệu tính di động trong các BS, ví dụ, HAP di động phục vụ người dùng trên mặt đất Dấu chân của HAP như vậy tạo thành một tế bào trên mặt đất, tiến hóa theo thời gian do tính di động và quỹ đạo của HAP Các HAP này có thể mở rộng vùng phủ sóng mạng cho người dùng từ xa ngoài tầm với của BS đất hoặc cho người dùng liên quan đến các tình huống như chiến dịch khám phá khoa học từ xa, đối phó với các tình huống thảm họa, v.v Các khái niệm thú vị khác gần đây được liên kết trực tiếp với điều này Khái niệm tương lai của các BS bay, có thể được đặt tên là bộ nhớ đệm chủ động, phân bổ tài nguyên tối ưu, dự đoán quỹ đạo, định tuyến đa mục tiêu, liên kết người dùng, cấu hình lại cấu trúc liên kết mạng, v.v.
5.2.4 Bộ mã hóa tự động
Học tập từ đầu đến cuối nhằm mục đích đại diện cho toàn bộ hệ thống truyền thông từ một máy phát đến máy thu với một khối học tập duy nhất Khái niệm hấp dẫn này cho phép tìm hiểu hành vi của máy phát và máy thu để cùng nhau tối ưu hóa tất cả các hoạt động dựa trên lỗi từ đầu đến cuối về độ chính xác phục hồi Các hoạt động chính của máy thu truyền thông điển hình (như giải điều chế, ước lượng kênh, cân bằng kênh, giải mã ký hiệu, v.v.) được thực hiện theo trình tự để giải mã thông tin từ các ký hiệu bị hỏng Trong khi đó, trong hệ thống đầu cuối dựa trên ML, tương đương với tất cả các hoạt động có thể được kết hợp trong một khối, ví dụ: khối DNN, trong đó tất cả các hoạt động được thực hiện dưới dạng các lớp của nó Một hệ thống truyền thông đầu cuối dựa trên GAN có điều kiện khác đã được đề xuất trong
Hơn nữa, thiết kế hệ thống đầu cuối dựa trên DL, được gọi là bộ mã hóa tự động, để cùng tối ưu hóa cả các thành phần máy phát và máy thu trong kịch bản giao tiếp điểm-điểm đã được đề xuất trong Mô hình hệ thống đầu cuối được đề xuất sử dụng các DNN xếp tầng thực hiện truyền dữ liệu, kênh truyền và các hoạt động nhận; trong đó các lớp đại diện cho kênh lan truyền đã biết là cố định (không thể huấn luyện) Các ký hiệu thông tin (băng cơ sở) được cung cấp làm đầu vào cho hệ thống đầu cuối dựa trên DNN và ước tính ký hiệu được xử lý ở đầu ra Ngoài ra, khái niệm hệ thống đầu cuối đã được mở rộng để thực hiện các tác vụ cân bằng và đồng bộ hóa cho các kênh chọn tần số trong các hệ thống OFDM Ngoài ra, các tác giả đề xuất một cách tiếp cận dựa trên học tập không giám sát đối với khái niệm autoencoder để giảm thiểu tổn thất tái thiết thông qua các lớp suy giảm nhân tạo để mô hình hóa kênh Ngoài ra, khái niệm hệ thống đầu cuối dựa trên bộ mã hóa tự động đã được mở rộng cho các hệ thống MIMO ; trong đó cả hai hệ thống vòng mở và vòng kín được giả định có và không có phản hồi CSI đã được nghiên cứu, tương ứng Ngoài ra, phương pháp học truyền qua không trung dựa trên phương pháp truyền tải khai thác các khái niệm học chuyển giao , trong đó các thách thức khác nhau trong việc đào tạo các hệ thống đó trong điều kiện kênh thực tế được chỉ ra (ví dụ, thiếu độ dốc kênh, v.v.) Những nghiên cứu này liên quan đến giả định về số liệu thống kê kênh có sẵn trước đó (nghĩa là mô hình kênh khác biệt có sẵn).
Việc đào tạo DNN thường được thực hiện thông qua việc truyền bá độ dốc của hàm mất, tuy nhiên, không có kiến thức trước về thống kê kênh, trong các hệ thốngDNN đầu cuối, ngăn chặn sự lan truyền ngược của độ dốc Về vấn đề này, một mô hình kênh phương pháp học tập mới lạ hơn kết hợp học tập có giám sát và củng cố cho các hệ thống đầu cuối đã được đề xuất gần đây trong Trong phương pháp này, tổn thất chính xác từ đầu đến cuối cho mỗi ký hiệu được giải mã tại máy thu được phản hồi như một phần thưởng từ môi trường để tối ưu hóa tổn thất mà không yêu cầu độ dốc từ các kênh.
Sự phổ biến của mã hóa tự động của một liên kết giao tiếp đầu cuối duy nhất trong DNN, là một động lực mạnh mẽ để mở rộng ý tưởng tự động mã hóa toàn bộ mạng truy cập không dây không đồng nhất trong ANN được hỗ trợ QC sâu để kích hoạt tức thời đáp ứng mã hóa duy nhất cho các điều khoản dịch vụ thông qua cơ sở hạ tầng mạng lai
TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Tổng kết
Trong phạm vi đồ án này và thời gian tìm hiểu về mạng 6G cũng như cách thức hoạt động của một loại hình mạng khá mới trong hiện tại, nhóm em đã cố gắng hoàn thành đồ án với khả năng của mình.
Bước đầu thực hiện được mục tiêu đặt ra của đồ án : Tìm hiểu các kiến thức về 6G và các kiến thức liên quan Tuy nhiên vẫn còn khá nhiều thiếu sót do thời gian nghiên cứu và tàm hiểu biết hạn chế Để hiểu sâu được mô hình mạng trong tương lai này cần có một quá trình nghiên cứu sâu và kĩ lưỡng hơn Nhóm em tin tưởng rằng trong tương lai không xa với sự phát triển bùng nổ của Machine Learning, Deep Learning và đặc biệt là công nghệ AI loài người chúng ta sẽ thu được những thành quả to lớn trong số hóa cuộc sống của mình.Một lần nữa em xin chân thành cảm ơn !
Hướng phát triển
Hi vọng khi có đue thời gian nghiên cứu sâu hơn về mạng nói chung và công nghệ mạng 6G nói riêng nhóm em sẽ phát triển đề tài này sâu và rộng hơn nữa. + Công nghệ mạng 6G và triển vọng của nó
+ Các công nghệ cụ thể đã áp dụng nó
+ Hướng tới mạng 7G của tương lai xa hơn
Qúa trình làm đồ án nhóm em gặp nhiều khó khăn trong quá trình tìm tài liệu, do 6G là một đề tài còn rất mới lạ, kể cả lý thuyết và thực tế Thứ hai là vấn đề dịch tài liệu tiếng Anh và các từ chuyên nghành Tuy nhiên nhóm đã cố gắng hết sức để đồ án đạt kết quả cao nhất.
Nhóm em xin chân thành cảm ơn thầy Đỗ Xuân Thu là thầy chủ nhiệm đề tài và các bạn trong lớp tận tình giúp đỡ về tài liệu và vấn đề dịch tiếng Anh.
Một lần nữa em xin chân thành cảm ơn !