Luận văn thạc sĩ kỹ thuật lưu trữ và truyền video tối ưu trong mạng truyền thông dày đặctừ thiết bị đến thiết bị

VÕ NGUYÊN SƠN Trang 3 LỜI CAM ĐOANTôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu “KỸ THUẬT LƯU TRỮ VÀ TRUYỀNVIDEO TỐI ƯU TRONG MẠNG TRUYỀN THÔNG DÀY ĐẶC TỪ THIẾT BỊĐẾN THIẾT BỊ” mà tôi thực hiện là

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Người hướng dẫn khoa học: TS VÕ NGUYÊN SƠN

ĐÀ NẴNG, NĂM 2023

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đề tài nghiên cứu “KỸ THUẬT LƯU TRỮ VÀ TRUYỀNVIDEO TỐI ƯU TRONG MẠNG TRUYỀN THÔNG DÀY ĐẶC TỪ THIẾT BỊĐẾN THIẾT BỊ” mà tôi thực hiện là công trình nghiên cứu của riêng tôi, dưới sựhướng dẫn trực tiếp của TS Võ Nguyên Sơn

Toàn bộ thông tin, cũng như các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận

án này là trung thực, không sao chép từ bất kỳ nguồn nào và dưới bất kỳ hình thứcnào Việc tham khảo các nguồn tài liệu đều đã được thực hiện trích dẫn và ghinguồn tài liệu tham khảo đúng quy định Nếu phát hiện bất cứ gian dối nào trongluận án, tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm và nhận mọi sự xử lý, kỷ luật từ nhàtrường

Tác giả luận án

Trần Quang Nhật

-Xin cảm ơn Đại học Duy Tân đã cho tôi môi trường học tập và nghiên cứugiúp tôi hoàn thành luận án tiến sĩ này, cũng như Đại học Văn Lang đã tạo điều kiệncho tôi có thời gian và điều kiện tốt nhất trong quá trình học tập và nghiên cứu.Cuối cùng, tôi xin cám ơn gia đình đã hỗ trợ và đồng hành cùng tôi trong suốtthời gian thực hiện luận án này.

Mặc dù đã cố gắng hoàn thành luận án trong phạm vi và khả năng cho phépnhưng chắc chắn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót Tôi rất mong nhận được sựgóp ý của quý thầy cô và các anh chị đồng nghiệp

Tác giả

Trần Quang Nhật

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v

DANH MỤC CÁC BẢNG vii

DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ viii

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu 4

3 Nhiệm vụ nghiên cứu và kết quả đạt được 5

4 Bố cục luận án 6

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ LƯU TRỮ VÀ TRUYỀN VIDEO TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC 8

1.1 GIỚI THIỆU MẠNG D2D DÀY ĐẶC 8

1.1.1 Mô hình, kỹ thuật và các ứng dụng của mạng D2D 8

1.1.2 Các thách thức của mạng D2D dày đặc 13

1.2 KỸ THUẬT LƯU TRỮ VÀ TRUYỀN VIDEO TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC 15

1.2.1 Kỹ thuật lưu trữ theo xác suất 16

1.2.2 Kỹ thuật lưu trữ theo vị trí xác định 16

1.2.3 Kỹ thuật kết hợp lưu trữ theo xác suất và theo vị trí xác định 17

1.3 KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC 17

1.3.1 Truyền inband 18

1.3.2 Truyền outband 18

1.3.3 Truyền điểm-điểm 19

1.3.4 Truyền điểm-đa điểm 20

1.3.5 Truyền đa chặng đa đường (MHMP D2D) 20

1.4 THUẬT GIẢI DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN LƯU TRỮ VÀ TRUYỀN VIDEO TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC 22

1.4.1 Sơ lược về giải thuật di truyền 23

1.4.2 Yêu cầu bài toán lưu trữ và truyền video trong mạng D2D 25

1.4.3 Giải thuật di truyền cải tiến cho bài toán tối ưu biến thực và nhị phân 26

1.5 KẾT LUẬN 27

CHƯƠNG 2: TỐI ƯU CHIA SẺ PHỔ TẦN VÀ PHÂN BỔ CÔNG SUẤT TRUYỀN VIDEO ĐA CHẶNG ĐA ĐƯỜNG TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC CÓ LƯU TRỮ 28

2.1 GIỚI THIỆU 28

2.2 CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN 31

2.2.1 Các nghiên cứu về truyền thông D2D điểm – điểm 32

2.2.2 Các nghiên cứu về truyền thông D2D điểm – đa điểm 33

2.2.3 Các nghiên cứu về truyền thông MHMP D2D 35

2.3 MÔ HÌNH HỆ THỐNG 36

2.4 TÍNH TOÁN CÁC THÔNG SỐ CỦA HỆ THỐNG 39

2.4.1 Dung lượng từ CU đến RU qua MHMP D2D 40

2.4.2 Dung lượng từ MBS đến RU 41

2.4.3 Dung lượng trung bình của hệ thống phân phối đến RU 41

2.4.4 SINR tại SU 42

2.5 BÀI TOÁN SPO VÀ GIẢI PHÁP GA 42

2.5.1 Bài toán SPO 42

2.5.2 Thuật giải di truyền (GA) 43

2.6 ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT 47

2.6.1 Thiết lập thông số 47

2.6.2 Đánh giá hội tụ GA 48

2.6.3 Đánh giá SPO 49

2.7 KẾT LUẬN 55

CHƯƠNG 3: TỐI ƯU XÁC SUẤT LƯU TRỮ VIDEO ĐA PHIÊN BẢN TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC 57

3.1 GIỚI THIỆU 57

3.2 MÔ HÌNH HỆ THỐNG 59

3.3 TÍNH TOÁN CÁC THÔNG SỐ HỆ THỐNG 62

3.3.1 Xác suất có lưu trữ và xác suất có chia sẻ phổ tần 62

3.3.2 Xác suất đạt tốc độ dữ liệu có lưu trữ 63

3.3.3 Dung lượng trung bình 64

3.4 BÀI TOÁN MRC VÀ GIẢI PHÁP GA 64

3.5 ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT 66

3.5.1 Thiết lập thông số 66

3.5.2 Đánh giá hội tụ GA 67

3.5.3 Đánh giá MRC 68

3.6 KẾT LUẬN 73

KẾT LUẬN 74

1 Kết quả đạt được 74

2 Các hướng nghiên cứu tiếp theo 75

CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA NGHIÊN CỨU SINH

1 Công trình đã công bố của luận án

2 Công trình đã công bố khác

TÀI LIỆU THAM KHẢO

6G

Beyond 5G/6th Generation Mạng di động thế hệ thứ 6

CRS Multi-Resolution Caching and

Resource Sharing

Lưu trữ đa phân giải vàchia sẻ tài nguyên

CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh

FBS Femto Base Station Trạm cơ sở nhỏ femto

GA Genetic Algorithm Thuật giải di truyền

HC Helping user with Caching Người chia sẻ bộ nhớ lưu

Người dùng chia sẻ tàinguyên phổ đườngxuống

IoT Internet of Things Internet vạn vật

ISP Internet Service Provider Nhà cung cấp dịch vụ mạng

MHMP Multi-hop Multi-path Đa chặng - Đa đường

MRC Multi-rate Probabilistic Lưu trữ theo xác suất đa

Caching phiên bản

PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio Tỉ số tín hiệu cực đại trên

nhiễu

QoE Quality of Experience Chất lượng trải nghiệm

RD Requesting user with

D2D-offloading

Người dùng yêu cầu nộidung qua truyền thôngD2D

RDM Rate-Distortion Model Mô hình méo-tốc độ

RS Requesting user with

Self-offloading

Người dùng yêu cầu nộidung đã lưu trữ trước

đó (tự phục vụ)

SBS Small cell Base Station Trạm cơ sở nhỏ

SINR Signal to Interference plus

SSO Spectrum Sharing Optimisation Tối ưu chia sẻ phổ tần

TDMA Time Division Multiple Access Đa truy nhập phân chia

theo thời gian

TX /

RX

Transmitter/ Receiver Thiết bị phát/ Thiết bị nhận

UAV Unmanned Aerial Vehicle Máy bay không người lái

UDN Ultra-Dense Network Mạng siêu dày đặc

UPQ User-Perceived Quality Chất lượng do người dùng

cảm nhận

V2V Vehicle-to-vehicle Truyền thông giữa các xe

VAS Video streaming Applications

and Services

Ứng dụng và dịch vụtruyền video

DANH MỤC CÁC BẢN

Bảng 2-1 Ký hiệu sử dụng cho bài toán SPO 39

Bảng 2-2 Các thông số hệ thống cho bài toán SPO 48

Bảng 3-1 Ký hiệu sử dụng cho bài toán MRC 60

Bảng 3-2 Ký hiệu các mật độ người dùng trong bài toán MRC 61

Bảng 3-3 Các thông số hệ thống cho bai toán MRC 66

DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ

Hinh 1-1 Mô hình lưu trữ và truyền thông trong mạng D2D dày đặc 10

Hinh 1-2 Thiết lập truyền thông D2D 11

Hinh 1-3 Phân loại truyền thông D2D 19

Hinh 1-4 Mô hình truyền D2D điểm-điểm và điểm-đa điểm 20

Hinh 1-5 Lưu đồ thuật giải di truyền GA 25

Hinh 1-6 Lai tạo một điểm hay nhiều điểm 26

Hinh 1-7 Lai tạo nhiều đoạn 26

Hinh 1-8 Lưu đồ giải thuật di truyền GA cải tiến 28

Hình 2-1 Mô hình hệ thống giải pháp SPO 39

Hình 2-2 Tốc độ hội tụ của GA 51

Hình 2-3 Dung lượng hệ thống được phân phối đến RU theo α 52

Hình 2-4 Dung lượng hệ thống được phân phối đến RU theo γ 0 53

Hình 2-5 Dung lượng hệ thống được phân phối đến RU theo N 54

Hình 2-6 Dung lượng hệ thống được phân phối đến RU theo PM , RU 55

Hình 2-7 Dung lượng hệ thống được phân phối đến RU theo PM , SU 56

Hình 2-8 Công suất truyền của TX theo α 57

Hình 3-1 Mô hình giải pháp MRC 62

Hình 3-2 Tốc độ hội tụ của GA (a) và BA (b) 72

Hình 3-3 Chất lượng phát lại video theo α 73

Hình 3-4 Chất lượng phát lại video theo λMUMU 74

Hình 3-5 Chất lượng phát lại video của MRC theo RCL(m) 74

Hình 3-6 Chất lượng phát lại video của MRC theo λMUMU 75

Hình 3-7 Tiêu thụ tài nguyên lưu trữ theo α 76

Hình 3-8 Tiêu thụ tài băng thông theo α 77

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Làn sóng áp dụng công nghệ của các ngành điện tử, công nghệ thông tin vàtruyền thông vào trong thực tiễn cuộc sống con người luôn là yêu cầu cần thiết vàcấp bách Mạng 5G đã được triển khai và đóng vai trò quan trọng trong việc kết nốicác các thiết bị di động, các phần tử của mạng Internet vạn vật (IoT – Internet ofThings), cùng con người sẽ tạo nên bước phát triển đột phá cho cuộc cách mạngcông nghiệp lần thứ 4 trên thế giới [1] So với các thế hệ mạng di động trước đó,những thông số kỹ thuật quan trọng mà mạng 5G có thể cung cấp vượt bậc gồm: tốc

độ dữ liệu eMBB (enhanced Mobile BroadBand) đạt Gb/s, độ trễ giao diện vô tuyếnURLLC (Ultra-Reliable Low Latency Communications) đạt ms và mật độ mMTC(massive Machine-Type Communications) đạt một triệu kết nối trên km2 (Hình 1-

1).

Hình 1-1 Mạng di động qua các thế hệ

Song song đó, 5G cũng phải đối mặt với nhiều thách thức như tiêu chuẩn hóa

để kết nối các môi trường và công nghệ khác nhau, thương mại hóa rộng rãi và triểnkhai hiệu quả trên các ứng dụng thực tế Vì vậy, việc tiếp tục nghiên cứu mạng 5G

và thế hệ mới sau 5G (B5G – Beyond 5G) nhằm giải quyết các thách thức, tạo tiền

đề hướng tới 6G với kỳ vọng sẽ cung cấp năng lực tổng thể cao hơn từ 10 đến 100lần so với mạng 5G là rất cần thiết Đến 2030 và sau đó, mạng 6G được dự báo sẽ

kế thừa thành công mạng 5G và là nền tảng cho trí thông minh được kết nối, ở đó,mạng 6G cho phép một lượng lớn với mật độ dày đặc các cảm biến và thiết bị thôngminh kết nối “cùng làm việc” một cách thông minh

Hiện nay, mạng siêu dày đặc UDN (Ultra-Dense Networks) là giải pháp đangthu hút nhiều sự quan tâm nghiên cứu của các nhà khoa học nhờ vào khả năng đápứng các yêu cầu về mật độ dung lượng cao của mạng 5G và mạng IoT, trong đó,nhu cầu ngày càng tăng về độ phủ sóng với chất lượng phục cao hơn cho các dịch

vụ và ứng dụng tiên tiến, đặc biệt liên quan đến truyền video – một dịch vụ đượcxem là tiêu tốn lượng lớn tài nguyên của hệ thống [2] Tuy nhiên, các kỹ thuậttruyền video đang được nghiên cứu độc lập với giải pháp UDN nên không thể thíchứng với nhiều thách thức mới khắt khe hơn trong việc cung cấp các dịch vụ và ứngdụng tiên tiến cũng như độ biến động của các phần tử và các đặc tính của mạng, sựphức tạp trong bài toán tối ưu cho nhu cầu ngày càng cao của lượng lớn người dùngtrong khi nguồn tài nguyên bị giới hạn

Để giải quyết thách thức trên, nhiều nghiên cứu tập trung vào kỹ thuật lưu trữ(caching) nhằm mang nội dung video đến gần với người dùng hơn, tận dụng hiệuquả hơn các nguồn tài nguyên (dung lượng lưu trữ, năng lượng và phổ tần) của cácthành phần lân cận, giảm tải các tuyến backhaul,… nhằm nâng cao hiệu quả hệthống mà không cần phải đầu tư nâng cấp hệ thống Các kỹ thuật lưu trữ này tậptrung vào 2 hướng chính gồm 1) lưu trữ theo vị trí xác định và 2) lưu trữ theo xácsuất, cụ thể như sau:

Đối với lưu trữ theo vị trí xác định, một trong những giải pháp hiệu quả nhất là

sử dụng tài nguyên về bộ nhớ lưu trữ, năng lượng và phổ tần của người dùng diđộng (MU) để tìm kiếm các vị trí lưu trữ nội dung video tối ưu nhằm thiết lập cácphiên truyền video điểm – điểm (unicast) hoặc điểm – đa điểm (multicast) từ thiết bịđến thiết bị (D2D) [8]-[35], [75]-[77], [79], [95], [161]-[164], [104]-[114], [136],

[137] Tuy nhiên, giải pháp này vẫn chưa tận dụng hiệu quả nguồn tài nguyênphong phú lân cận, nghĩa là, vẫn tồn tại nhiều nội dung video được lưu tại các thiết

bị di động của người dùng nằm cách xa nhiều hơn một chặng D2D so với người gởiyêu cầu, nhưng chúng lại không được khai thác để cung cấp thêm một cơ hội giatăng tính khả dụng của dịch vụ thông qua truyền thông D2D đa chặng đa đường(MHMP) được nghiên cứu trong [36]-[41], [115]-[128] Khác với giải pháp lưu trữtheo vị trí xác định, giải pháp lưu trữ theo xác suất sẽ tìm xác suất lưu trữ của từngnội dung trong hệ thống để nâng cao hiệu quả của hệ thống cung cấp nội dung video[4] – [11]

Tuy nhiên, các kỹ thuật lưu trữ hiện nay vẫn chưa tận dụng/phân bổ hiệu quảnguồn tài nguyên của các phần tử lân cận với mật độ dày đặc, chưa tận dụng hết cácphương thức truyền thông để nâng cao độ khả dụng và tính linh động trong cungcấp dịch vụ, cũng như chưa có những giải thuật phù hợp, có khả năng giải quyết cácbài toán phức tạp

Để giải quyết các thách thức này, luận án đề xuất các kỹ thuật lưu trữ vàtruyền video tối ưu trong mạng truyền thông D2D dày đặc Cụ thể, có 2 giải pháp

được thực hiện gồm: 1) đối với lưu trữ theo vị trí xác định là giải pháp tối ưu chia

sẻ phổ tần và phân bổ công suất truyền video đa chặng đa đường trong mạng D2D dày đặc và 2) đối với lưu trữ theo xác suất là giải pháp tối ưu xác suất lưu trữ video

đa phiên bản trong mạng D2D dày đặc Các giải pháp được đề xuất dựa trên việc

mô hình, phân tích và tính toán tối ưu các thông số và các phần tử trong mạng D2Ddày đặc nhằm cung cấp cho lượng lớn người dùng di động các dịch vụ truyền videohiệu suất cao, nghĩa là có chất lượng trải nghiệm (QoE) cao đồng thời đảm bảo sửdụng hiệu quả tài nguyên mạng Ngoài ra, luận án còn cải tiến thuật giải di truyền(GA) nhằm giải các bài toán tối ưu có những loại nghiệm khác nhau (cả nghiệm nhịphân và nghiệm thực) với những ràng buộc phức tạp một cách khả thi Luận án gópphần quan trọng trong việc nghiên cứu và đề xuất các giải pháp kỹ thuật mới nhằmđáp ứng nhu cầu nội dung (đặc biệt là video) bởi lượng lớn người dùng, phù hợp với

sự phát triển của mạng sau 5G/6G trong tương lai

2 Mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu

2.1 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát

Mục tiêu tổng quát của đề tài là đề xuất kỹ thuật lưu trữ và truyền video tối ưutrong mạng D2D dày đặc nhằm phục vụ lượng lớn người dùng di động (MU) vớichất lượng cao đồng thời sử dụng tài nguyên mạng một cách hiệu quả

Mục tiêu cụ thể

- Nghiên cứu và đề xuất các mô hình lưu trữ video và cách thức hoạt độngtrong mạng D2D dày đặc

- Xây dựng bộ tiêu chí đánh giá hiệu suất hệ thống

- Xây dựng các bài toán tối ưu, tìm kiếm và cải tiến các giải thuật để giải cácbài toán tối ưu một cách khả thi

- Mô phỏng và đánh giá các giải pháp đề xuất trong mối quan hệ so sánh vớicác giải pháp hiện có

2.2 Đối tượng nghiên cứu

Mạng D2D dày đặc: tập trung vào nghiên cứu các mô hình, các đặc điểm củamạng D2D dày đặc có rất nhiều thiết bị thu phát; các cơ chế truyền thông điểm –điểm, điểm – đa điểm, đa chặng – đa đường

Nội dung video: các chuẩn video phổ biến, mối quan hệ giữa méo và tốc độ

mã hóa (rate-distortion) của video, các cơ chế lưu trữ và truyền video trong mạngD2D dày đặc

Mô hình: mô hình cư xử người dùng tác động lên độ nổi tiếng của video, môhình kênh truyền, mô hình tiêu thụ tài nguyên hệ thống, mô hình phân bố MU

Giải thuật và công cụ: các thuật toán vét cạn và heuristic nhằm giải bài toántối ưu trong quá trình lưu trữ, chia sẻ tài nguyên và truyền video trong mạng D2Ddày đặc

2.3 Phạm vi nghiên cứu

Luận án giới hạn phạm vi nghiên cứu liên quan đến kỹ thuật; các đặc tính/môhình người dùng mạng, dịch vụ và hệ thống, cụ thể như sau:

Phạm vi kỹ thuật: luận án tập trung vào kỹ thuật lưu trữ và truyền videotrong mạng D2D dày đặc

Phạm vi người dùng, mạng, dịch vụ và hệ thống: luận án tập trung vào cácvấn đề của lượng lớn MU yêu cầu dịch vụ và ứng dụng truyền video (VAS) trongmạng D2D dày đặc

2.4 Phương pháp nghiên cứu

NCS áp dụng hai phương pháp nghiên cứu chính trong luận án để hoàn thànhcác mục tiêu đề ra bao gồm:

Phương pháp phân tích-tổng hợp: Trong phương pháp này, NCS sẽ thực

hiện theo các bước phân tích vấn đề trước, sau đó sẽ tổng hợp lại những điểmchung, khác biệt, những ưu – nhược điểm và đưa ra nhận xét, đánh giá, kết luận, đềxuất những ý tưởng và giả thuyết Từ đó, NCS đề xuất mô hình, giải pháp và kỹthuật mới nhằm cải thiện và nâng cao hiệu quả của hệ thống hơn so với các kỹ thuậthiện tại

Phương pháp nghiên cứu định lượng: Dựa trên những mô hình hệ thống

được đề xuất, NCS tiếp cận các phương pháp tính toán để mô hình toán hệ thốngđược lượng hoá bởi các biểu thức tính toán liên quan Các mô hình toán cụ thể chophép NCS thực hiện mô phỏng, so sánh, đánh giá nhằm kiểm chứng hiệu suất cũngnhư tính đúng đắn của các mô hình được đề xuất

3 Nhiệm vụ nghiên cứu và kết quả đạt được

3.1 Nhiệm vụ nghiên cứu

Nhiệm vụ nghiên cứu 1: Tìm hiểu, tổng hợp và phân tích các mô hình, kỹ

thuật và các ứng dụng truyền thông trong mạng D2D dày đặc, qua đó, xác định cáchướng nghiên cứu khả thi

Nhiệm vụ nghiên cứu 2: Đề xuất mô hình lưu trữ theo vị trí xác định thông

qua truyền thông MHMP D2D có chia sẻ tối ưu tài nguyên phổ đường xuống, đồngthời xem xét nguồn năng lượng để phân bổ công suất truyền cho các máy phát củacác chặng, với mục đích truyền video tối ưu trong mạng D2D dày đặc Thực hiện

mô hình hóa, tính toán các thông số của mô hình đề xuất, xây dựng và giải bài toán

tối ưu bằng các giải thuật tìm kiếm, mô phỏng tính toán và đánh giá hiệu quả của

mô hình

Nhiệm vụ nghiên cứu 3: Đề xuất mô hình lưu trữ theo xác suất và phân phối

dung lượng video đa phân giải với chia sẻ tài nguyên tối ưu theo nhu cầu ngườidùng nhằm nâng cao chất lượng truyền video trong mạng D2D dày đặc Thực hiện

mô hình hóa, tính toán các thông số của mô hình đề xuất, xây dựng và giải bài toántối ưu bằng các giải thuật tìm kiếm, mô phỏng tính toán và đánh giá hiệu quả của

mô hình

3.2 Kết quả đạt được

Trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận án, NCS đã có 0 3 công bốquốc tế (01 công bố trên tạp chí Scopus và 02 công bố trên tạp chí ISI), với các kếtquả cụ thể như sau:

Kết quả 1: Tổng hợp các mô hình, kỹ thuật và ứng dụng, đồng thời phân

tích cơ chế truyền thông MHMP D2D, lợi ích cũng như các vấn đề mở nào có thểđược phát triển theo hướng nghiên cứu trong tương lai

Kết quả 2: Đề xuất cơ chế lưu trữ và truyền video MHMP trong mạng D2D

dày đặc có chia sẻ phổ tần và phân bổ công suất nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ

và sử dụng hiệu quả tài nguyên

Kết quả 3: Đề xuất giải pháp tối ưu xác suất lưu trữ video đa phiên bản theo

nhu cầu người dùng nhằm nâng cao chất lượng truyền video và sử dụng hiệu quả tàinguyên trong mạng D2D dày đặc

Kết quả 4: Triển khai thành công thuật giải GA cải tiến có độ hội tụ và độ

chính xác khả thi để giải bài toán tối ưu theo đồng thời nghiệm nhị phân và nghiệmthực với các ràng buộc phức tạp

Chương 1 tổng hợp các mô hình, kỹ thuật và ứng dụng, đồng thời phân tích các cơ chế truyền thông MHMP D2D để biết nó hoạt động như thế nào, lợi ích của

nó và những vấn đề cần cải tiến, là cơ sở để đề xuất các cơ chế mới cho truyền video trong mạng D2D dày đặc Trong chương này, thuật giải di truyền (GA) cũng được giới thiệu với những cải tiến để phù hợp với việc giải các bài toán tối ưu trong Chương 2 và Chương 3

Chương 2: Tối ưu chia sẻ phổ tần và phân bổ công suất truyền video đa chặng

đa đường trong mạng D2D dày đặc có lưu trữ

Chương 2 đề xuất cơ chế chia sẻ nguồn tài nguyên phổ đường xuống cũng như tận dụng video sẵn có được lưu trữ trong các người dùng di động và phân bổ công suất truyền của các máy phát chặng D2D để truyền video qua đa chặng đa đường (MHMP) Trong cơ chế này, các thông số được xem xét bao gồm: tài nguyên phổ tần sẵn có để chia sẻ cho truyền thông D2D, và tổng công suất phát của các chặng D2D Các thông số của hệ thống được tính toán để xây dựng bài toán tối ưu nhằm cực đại dung lượng phân phối video của hệ thống đến các MU Bài toán tối

ưu được giải bằng thuật giải di truyền (GA), các mô phỏng tính toán được thực thi trên Matlab để đánh giá cơ chế được đề xuất và so sánh với các cơ chế khác

Chương 3: Tối ưu xác suất lưu trữ video đa phiên bản trong mạng D2D dày

đặc

Chương 3 đề xuất cơ chế tận dụng tài nguyên lưu trữ, năng lượng và phổ có sẵn của các MU dày đặc nhằm thiết lập thêm các phiên truyền video trong nội bộ mạng D2D Để tối đa chất lượng phát lại, bài toán tối ưu được xây dựng để tìm xác suất lưu trữ tối ưu và lựa chọn phiên bản phù hợp của mỗi video Các thông số của

hệ thống được tính toán để xây dựng bài toán tối ưu nhằm cực đại chất lượng phân phối video của hệ thống đến các MU Bài toán tối ưu được giải bằng thuật giải di truyền (GA), các mô phỏng tính toán được thực thi trên Matlab để đánh giá cơ chế được đề xuất và so sánh với các cơ chế khác

Kết luận

Trình bày về các kết quả đạt được của luận án và hướng nghiên cứu tiếp theo

Tóm tắt: Trong chương này, các vấn đề kỹ thuật, ứng dụng và thách thức liên

quan đến lưu trữ và truyền video từ thiết bị đến thiết bị (D2D) sẽ được trình bày.

Cụ thể, NCS sẽ giới thiệu các kỹ thuật quản lý phổ tần, kỹ thuật truyền thông D2D điểm – điểm, điểm – đa điểm và đa chặng đa đường (MHMP) Các ứng dụng của truyền thông D2D cũng được làm rõ như: các ứng dụng nội bộ, truyền video, quản lý thiên tai, an toàn công, và IoT và HANETs (Hybrid Ad-Hoc Wireless Sensor Networks),… Ngoài ra, thuật giải di truyền (GA) cũng được đề xuất và cải tiến phù hợp cho các bài toán lưu trữ và truyền video trong mạng D2D dày đặc Các mô hình, kỹ thuật và ứng dụng này được công bố trong tài liệu [C1]

1.1 GIỚI THIỆU MẠNG D2D DÀY ĐẶC

1.1.1 Mô hình, kỹ thuật và các ứng dụng của mạng D2D

Trong các mạng B5G/6G, truyền thông D2D dày đặc đã và đang đóng một vaitrò quan trọng trong việc mở rộng phạm vi phủ sóng, giảm tải cho các liên kếtbackhaul của cả trạm gốc (MBS) và trạm cơ sở nhỏ (SBS), cũng như phục vụ ngườidùng di động (MU) các ứng dụng - dịch vụ cục bộ với dung lượng cao Do đó, cácmạng B5G/6G cũng cần các giải pháp có hỗ trợ bởi truyền thông mạng D2D để đápứng nhiều ứng dụng và dịch vụ nâng cao được yêu cầu từ các MU Trong phần này,NCS sẽ trình bày chi tiết các kỹ thuật lưu trữ trong mạng truyền thông D2D liênquan đến mô hình, kỹ thuật và ứng dụng cho mạng B5G/6G

a) Mô hình

Mô hình lưu trữ và truyền thông trong mạng D2D dày đặc được minh họa

trong Hình 1-1 Nó bao gồm mạng lõi, MBS, SBS, máy bay không người lái

(UAV), MU và các phương tiện phụ trợ Mạng D2D có thể cung cấp các ứng dụng

và dịch vụ nâng cao (AAS) qua nhiều chế độ liên lạc, ví dụ: truyền thông giữa các

xe (V2V), truyền thông D2D trực tiếp (điểm – điểm hoặc điểm – đa điểm) và truyềnthông MHMP D2D

Hinh 1-1 Mô hình lưu trữ và truyền thông trong mạng D2D dày đặc

Riêng đối với truyền thông MHMP D2D, các kỹ thuật chính bao gồm địnhtuyến, lựa chọn chuyển tiếp (RS), bộ nhớ đệm, chia sẻ tài nguyên phổ đường xuống(DRS) và thu thập năng lượng (EH) Các kỹ thuật định tuyến và RS đóng một vaitrò quan trọng trong việc tìm kiếm các truyền thông MHMP D2D tốt nhất từ các

MU nguồn (SU) đến các MU đích (DU) Ngoài ra, các kỹ thuật lưu trữ, DRS và EHcũng được áp dụng để tận dụng hơn nữa nguồn năng lượng lưu trữ, phổ tần và môitrường xung quanh nhằm nâng cao hiệu suất của mạng truyền thông D2D MạngD2D dày đặc có thể cung cấp AAS cho nhiều DU như phát trực tuyến video, mạng

xã hội, học tập điện tử, y tế điện tử, giao thông thông minh… Hơn nữa, với sự hỗtrợ của mạng truyền thông D2D, mạng B5G/6G có thể triển khai hiệu quả hơn chocác ứng dụng về phân phối nội dung, an toàn công cộng, quản lý môi trường vàthảm họa, mạng IoT và HANET Lợi ích chính của mạng D2D là nó có thể mở rộngphạm vi phủ sóng của mạng từ các khu vực chức năng đến các khu vực phi chứcnăng, ví dụ, trong các tình huống thảm họa và khẩn cấp [3]

b) Kỹ thuật

Hinh 1-2 Thiết lập truyền thông D2D

Để mạng D2D có thể hoạt động, các kết nối D2D phải được thiết lập Hình

1-2 trình bày quá trình thiết lập một cặp truyền thông D1-2D thông qua 5 bước sau:

(1) Người dùng i gửi yêu cầu thiết lập D2D đến MBS

(2) MBS chọn người dùng j bằng cách phát hiện lưu lượng và sau đó yêu cầu

cả hai người dùng phản hồi thông tin trạng thái kênh (CSI)

(3) Kiểm tra tính khả thi đối với truyền thông D2D được thực hiện bởi MBS (4) Nếu cả hai người dùng đều đáp ứng các điều kiện của thiết lập phiên, MBS

sẽ gửi lời mời của người dùng i đến người dùng j

(5) Truyền thông D2D được thiết lập giữa người dùng i và người dùng j, và

một cặp D2D được hình thành

Trong truyền thông D2D, các kỹ thuật tái sử dụng phổ tần được coi là giảipháp nổi bật để nâng cao dung lượng hệ thống và hiệu quả tài nguyên hệ thống [4-7] Sử dụng các kỹ thuật tái sử dụng phổ tần nghĩa là cho phép truyền trực tiếp giữahai MU ở gần nhau sử dụng lại tần số được chia sẻ bởi một người dùng khác, từ đó

áp dụng truyền thông D2D vào việc lưu trữ và truyền dữ liệu trực tiếp giữa các thiết

bị nhằm giảm tải cho trạm MBS và SBS – nơi phải phục vụ lượng lớn MU và cungcấp lượng lớn các ứng dụng video đa dạng (VAS – Video Applications and Service)ngày càng tăng nhanh [8]-[9]

c) Ứng dụng

Như chúng ta có thể thấy từ phần trước rằng, mạng truyền thông D2D có thể

hỗ trợ hiệu quả các MBS và SBS để cung cấp cho các MU nhiều ứng dụng và dịch

vụ tiên tiến trong vùng không gian nhất định Trong phần này, các ứng dụng và dịch

vụ hỗ trợ bởi mạng truyền thông D2D có thể kể đến gồm: truyền thông nội bộ,truyền trực tiếp video, quản lý thiên tai, an toàn khi tham gia kết nối, IoT vàHANETs

Truyền thông nội bộ

Ứng dụng dịch vụ truyền tải dữ liệu nội bộ giữa hai thiết bị trong vùng phủsóng D2D cho phép giảm độ trễ và tăng tốc độc truyền [10], [11] Từ đó, để tănghiệu suất mạng và cải thiện QoS, ta có thể áp dụng để truyền thông tin nội bộ trongcác khu vực vừa và nhỏ như: phòng họp, hội trường hay phân phối đến các thiết bịgần nhau thông qua truyền thông D2D [12-14]

Truyền video

Theo Cisco, trong tương lai gần thì dịch vụ chia sẻ video sẽ chiếm hơn khoảng90% lưu lượng truy cập Internet so với các dịch vụ còn lại trên toàn cầu [15] Ngoài

ra, chúng ta cũng nhận thấy rằng một lượng lớn MU yêu cầu các ứng dụng và dịch

vụ video đa dạng (VAS), như thực tế ảo, y tế điện tử và giáo dục, giám sát, quản lý

và giải trí, với nhu cầu dung lượng cao hơn bao giờ hết mặc dù nguồn tài nguyênphổ trong mạng B5G khan hiếm [16-18] Điều này đã dẫn đến nhu cầu quản lý tàinguyên phổ hoặc/và cải tiến kiến trúc mạng cho phù hợp với lợi ích của cả nhàmạng di động và MU Một trong những giải pháp hiệu quả nhất là sử dụng các MU

có nội dung video được lưu trữ (SU) để chia sẻ và các MU có sẵn tài nguyên phổđường xuống (SU) để tái sử dụng nhằm thiết lập các phiên truyền video qua truyềnthông D2D [19-24] Bằng cách này, các video cải thiện được chất lượng và tăng tốc

độ truyền dữ liệu nhằm đảm bảo QoS khi phục vụ người dùng cuối

Quản lý thảm họa

Trong điều kiện khẩn cấp như thiên tai, nhiều nghiên cứu cho rằng truyềnthông D2D là công nghệ quan trọng giúp duy trì kết nối cho các hoạt động cứu hộ.Nguyên nhân chính là cơ sở hạ tầng di động thường bị phá hủy toàn bộ hoặc mộtphần khi thiên tai xảy ra và truyền thông D2D là giải pháp thích hợp cho nhữngtrường hợp này [25-27] Yêu cầu giữ liên lạc liên tục là một vấn đề quan trọng thuhút các nghiên cứu Do thiệt hại của mạng di động trong thảm họa, trong điều kiệnnăng lượng và tuổi thọ pin hạn chế của các chặng di động, truyền thông D2D được

áp dụng một số kỹ thuật đặc biệt, chẳng hạn như phân cụm, thu năng lượng, tạochùm tia hợp tác [25-33] Bên cạnh việc sử dụng các trạm gốc còn lại của cơ sở hạtầng mạng, UAV cũng được triển khai để thiết lập thông tin D2D được trao đổi đểquản lý thảm họa [34-37] Các UAV có thể giúp thay thế vai trò của các trạm gốc bịhỏng trong các khu vực xảy ra thảm họa bằng cách tự kết nối với các MBS trongcác khu vực an toàn Truyền thông D2D sau đó được kết nối với UAV để cung cấpcho các MU thông tin hữu ích có thể giảm thiểu thiệt hại về người do thiên tai

An toàn công cộng

Điều thú vị là mạng truyền thông D2D đã được áp dụng rộng rãi cho các mạngB5G/6G vì mục đích an toàn công cộng [42-49] Trong trường hợp này, mạng B5G/6G có thể bị hỏng một phần hoặc toàn bộ, hoặc các MBS bị quá tải do lưu lượnglớn được yêu cầu từ các MU về hỗ trợ khẩn cấp và nhiều kết nối [45] Những ứngdụng công khai như vậy thường có sự tham gia của lực lượng khẩn cấp và có cácchính sách bảo mật riêng để đảm bảo an toàn cho công dân Để đáp ứng các yêu cầucủa truyền thông khẩn cấp như độ trễ thấp, trao đổi lưu lượng dữ liệu cao, duy trìkết nối, vùng phủ sóng lớn; thuật toán định tuyến [45], kỹ thuật chuyển tiếp và phâncụm [42-46], và thậm chí sử dụng UAV [48, 49, 37]; đã được nghiên cứu thêm chocác truyền thông D2D, đặc biệt là MHMP D2D Do đó, các mạng B5G/6G vớitruyền thông D2D có thể hỗ trợ lực lượng khẩn cấp và chính quyền địa phươngtrong việc nâng cao hiệu suất của các hoạt động an toàn công cộng

IoT và HANETs

Với sự gia tăng của các thiết bị không dây, IoT và HANET được nhắc đếnthường xuyên trong nhiều ứng dụng của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư.Lợi thế của truyền thông D2D cho phép các chặng di động truyền thông trực tiếpvới nhau đóng một vai trò quan trọng trong mạng IoT và HANET Truyền thôngD2D được mở rộng thành truyền thông MHMP D2D cho mạng IoT bằng cách sửdụng các thuật toán định tuyến [38-40] Mục tiêu là khai thác các chặng di động dàyđặc trong IoT và HANET để giảm thiểu tiêu thụ năng lượng

1.1.2 Các thách thức của mạng D2D dày đặc

Năng lượng để duy trì các D2D đặc biệt được xem xét khi chúng đã thànhmột cặp D2D Để hình thành một cặp D2D thì năng lượng của các ứng viên MU cầnđảm bảo khi tham gia thiết lập D2D, sao cho cặp D2D đã hình thành luôn đảm bảokênh truyền dữ liệu lâu nhất có thể

Nhiễu cũng là yếu tố cản trở tác động đến thiết lập cặp D2D, khi các MUtham gia vào ứng viên của D2D

Ngoài các yếu tố kể trên thì còn nhiều tiêu chí khác như một điều kiện bắtbuộc để làm cơ sở cho việc tìm ứng viên MU nào thỏa mãn hết các tiêu chí trên khitham gia truyền thông D2D

b) Bảo mật

Bất chấp những lợi ích đáng kể của truyền thông D2D mang lại các lợi ích lớn

về hiệu suất truyền dữ liệu trong mạng viễn thông, nhưng bảo mật trong truyềnthông D2D luôn là thách thức lớn đối với việc tham gia vào hệ thống truyền dữ liệu.Kết nối thông thường giữa thiết bị người dùng với trạm gốc (MBS) sẽ đảm bảo antoàn và bảo mật hơn so với kết nối trực tiếp giữa các thiết bị gần nhau Do sử dụngđịnh tuyến giữa các thiết bị để tạo liên kết cho việc truyền dữ liệu, dẫn đến rủi romất mát dữ liệu, lộ thông tin người dùng, trong lúc thực hiện kết nối Vì giao tiếpcủa D2D có thể dễ bị tấn công bởi các cuộc tấn công độc hại (ví dụ: giả mạo, nghelén, tấn công trung gian, v.v.) Hơn nữa, truyền thông D2D bị hạn chế năng lực tínhtoán bảo mật của các thiết bị người dùng, cơ chế xác thực nội bộ lẫn nhau còn yếu

Từ đó, những vấn đề về bảo mật nêu trên cản trở nghiêm trọng đến phát triển cũngnhư triển khai truyền thông D2D ra môi trường thực tế

Do vậy, cần có các giải pháp bảo mật phù hợp cho truyền thông D2D như là:xác thực quản lý mã khoá, ứng dụng kết nối giữa các thiết bị, bảo mật trong địnhtuyến, điều khiển cổng kết nối [50]

c) Can nhiễu

Mạng di động thế hệ thứ năm B5G/6G đã giới thiệu một hệ thống mạng lướitruyền thông vô tuyến mới khác với một mạng lưới truyền thông vô tuyến thôngthường Khái niệm mới này cho chúng ta thấy về sự kết hợp giữa các thiết bị đa

dạng trong cùng một phổ tần với nhau tạo ra một mạng lưới truyền thông riêng biệt,giúp cải thiện đáng kể về thông lượng, độ trễ và chất lượng QoS khi truyền tải dữliệu đến người dùng, đồng thời giảm tải tại MBS Tuy nhiên, các lợi ích kể trêncũng phải trả giá bằng sự can thiệp của các tín hiệu không mong muốn (nhiễu tínhiệu) mà các cặp D2D tạo ra gây ảnh hưởng đến các tín hiệu người dùng thôngthường (CU) Do vậy hiệu suất mạng lưới truyền thông của cả hệ thống bị giảmxuống một cách đáng kể [51]

Vì vậy, thách thức quản lý nhiễu cho hiệu quả khi có sự tham gia của hệ thốngtruyền thông vô tuyến mới phải được quan tâm hàng đầu, cần đưa ra các giải pháplàm sao hạn chế nhiễu một cách tối ưu như là: kiến trúc mạng HetNet hệ thống FD-MIMO [51-52]

1.2 KỸ THUẬT LƯU TRỮ VÀ TRUYỀN VIDEO TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC

Trong những năm gần đây lưu lượng dữ liệu Internet tăng lên nhanh chóng,một trong những nguyên nhân chính gây ra là do các video phổ biến được yêu cầubởi lượng lớn MU [53] Vì vậy, kỹ thuật lưu trữ và truyền video qua truyền thôngD2D đã và đang được quan tâm bởi các nhóm nghiên cứu trong và ngoài nước Mộttrong các giải pháp tiềm năng đó là tận dụng các video phổ biến đã được lưu trữtrong điện thoại người dùng và chia sẻ video phổ biến đó cho người dùng lân cậnthông qua truyền thông D2D Giải pháp này nhằm giúp giảm lưu lượng truy cập tạicác tuyến backhaul Tùy thuộc vào kích thước của bộ nhớ đệm của truyền thôngD2D, mà các video phổ biến sẽ được lựa chọn phù hợp khi lưu trữ vào các bộ nhớđệm của điện thoại [54] Tuy nhiên, việc lưu trữ các video phổ biến như thế nào, thìphụ thuộc vào phân phối Zipf-like thường được sử dụng để mô hình hóa mức độphổ biến của các video [55] Khi người dùng yêu cầu video đã lưu trong bộ nhớ,video đó có thể được nhận trực tiếp từ các thiết bị lân cận mà không cần chuyển quaMBS [56]

Ngoài ra, các nhà nghiên cứu thảo luận rộng rãi về cách lưu trữ tối ưu videotrong các bộ nhớ đệm của điện thoại Hai khía cạnh được tập trung nhiều nhất về vị

trí bộ nhớ đệm cũng như cách phân phối nội dung video phổ biến Trong giai đoạnphân phối thì các yếu tố như: công suất truyền, và phân bổ kênh, dung lượng bộ nhớ

sẽ quyết định video lưu trữ ở MBS hay các MU [57-59] Ở khía cạnh lưu trữ videotại MU (với truyền thông D2D), NCS làm rõ thêm các kỹ thuật lưu trữ video gồmlưu trữ theo xác suất (probabilistic caching), lưu trữ theo vị trí xác định(deterministic caching placement) và kết hợp cả hai, cụ thể như sau

1.2.1 Kỹ thuật lưu trữ theo xác suất

Đối với đặc thù bất ổn định như mạng truyền thông D2D thì kỹ thuật lưu trữvideo theo xác suất được các nhà nghiên cứu ưu tiên lựa chọn Kỹ thuật lưu trữvideo theo xác suất phù hợp với việc các thiết bị người dùng khi liên kết với nhauhình thành mạng truyền thông D2D, có thể rời đi (hoạch tắt thiết bị) hay tham gia vàmột cách ngẫu nhiên Nhóm tác giả trong [60-61] đề xuất cớ chế lưu trữ phi tậptrung để thiết kế một chiến lược sắp xếp và phân bổ bộ nhớ đệm của người tham giatrong cùng hệ thống mạng cho việc phục vụ người sử dụng cuối (yêu cầu được phục

vụ từ bộ nhớ đệm cục bộ) Bằng cách này, giải pháp giúp hệ thống giải tỏa được tắcnghẽn đường truyền tuyến trục vào giờ cao điểm, cũng như khai thác lợi ích bộ nhớđệm cục bộ một cách hiệu quả Chính sách lưu trữ theo xác suất với mục tiêu tối đahóa thông lượng người dùng trung bình tối thiểu theo ràng buộc xác suất dừng được

đề xuất trong [62] [63] Trong cả hai công trình, mô hình phân cụm đều theo sơ đồdạng lưới được đề xuất, mục đích giảm nhiễu (sử dụng TDMA- Time DivisionMultiple Access) và tái sử dụng lại không gian các cụm Lưu trữ theo xác suất cũngđược sử dụng trong [64] cùng với hai mục đích chính là: chính sách phân phối bộnhớ đệm và mức tăng giảm tải được tối ưu hóa Mức tăng giảm tải được định nghĩa

là xác suất mà người dùng có thể truy xuất video mong muốn được lưu trong bộnhớ cache của các thiết bị lân cận với thông lượng lớn hơn ngưỡng được xác địnhtrước Trong [65], người dùng có thể linh động nhận video từ MBS hay từ truyềnthông D2D Các tác giả đã xây dựng một biểu thức dạng đóng cho xác suất truyềnthành công, biểu thị xác suất mà nội dung video được truyền thành công trong một

khoảng thời gian nhất định Do vậy, sự kết hợp bộ nhớ đệm giữa MBS và truyềnthông D2D làm tăng hiệu suất truyền thành công trong hệ thống mạng

1.2.2 Kỹ thuật lưu trữ theo vị trí xác định

Trong kỹ thuật lưu trữ theo vị trí xác định, MBS chủ động nắm thông tin về vịtrí và trạng thái kênh truyền của người dùng, từ đó đưa ra các quyết định về phân bổ

bộ nhớ đệm Độ trễ trung bình của mạng được giảm khoảng 45% đến 80% với giảipháp hợp tác liên cụm áp dụng mô hình truyền thông D2D mà các tác giả trong [66]giới thiệu Độ trễ phục vụ cho người dùng cuối giảm, nghĩa là khi nội dung videođược yêu cầu không có sẵn trong một cụm cụ thể, hợp tác giữa các cụm được phépnhờ vào bản chất của bộ nhớ đệm xác định để phục vụ cho người dùng cuối ở cụmkhác Phát triển hơn của [67] so với [68] là lúc này MBS sẽ quyết định chọn cácvideo nào có mức độ phổ biến hơn để lưu trữ Đồng thời các tác giả của [67] còntăng mật độ lưu trữ các video vào đa tầng bao gồm: liên trạm gốc (inter-MBS), liênthiết bị (inter-device) và xuyên tầng (cross-tier) Họ đã xây dựng một vị trí bộ nhớcache hợp tác tối ưu để giảm độ trễ phân phối và cải thiện xác suất lần truy cập (xácsuất được phân phối bởi một liên kết D2D)

1.2.3 Kỹ thuật kết hợp lưu trữ theo xác suất và theo vị trí xác định

Một vài nghiên cứu gần đây đã xem xét đến việc kết hợp hai kỹ thuật lưu trữtheo xác suất và vị trí xác định Một trong các nghiên cứu đó là [69] đã cho chúng tathấy rằng hiệu quả của sự kết hợp hai kỹ thuật lưu trữ này qua từng trường hợp cụthể Số lượng các cụm như thế nào là vừa đủ khi áp dụng phân cụm người dùngthành từng nhóm nhỏ với hai kỹ thuật lưu trữ theo xác suất và vị trí xác định được

đề xuất trong [70] và [71] Như mong đợi, lưu trữ theo vị trí xác định được pháthiện là cung cấp hiệu suất tốt hơn do thực tế là các video không chồng chéo lênnhau Hơn nữa, các tác giả đã xây dựng một biểu thức cho quy luật mở rộng của cácliên kết D2D đang hoạt động với số lượng người dùng trên mỗi tế bào (cell) [70]

1.3 KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC

Trong các mạng di động truyền thống, mọi truyền thông phải thông qua MBShoặc SBS nếu tốt hơn Hệ thống mạng di động này không hoàn toàn hợp lý với

B5G, nơi có mật độ MU dày đặc MU thường sử dụng các ứng dụng và dịch vụ dữliệu tốc độ cao (ví dụ: mạng xã hội và e-learning, e-health, chia sẻ video và trò chơi,v.v.) và chúng có thể được đặt ở gần nhau Trong bối cảnh này, với các MU (gầnnhau) ở khoảng cách ngắn có thể tạo kết nối D2D trực tiếp thì tốt hơn nhiều so nếukhoảng cách từ MU đến MBS hoặc SBS xa hơn [80] Có thể kể đến một số ít,những lợi ích của truyền thông D2D bao gồm: tăng hiệu suất phổ, năng lượng vàvùng phủ [81-82]; kết nối mạnh và thời gian truyền thấp [83-85], và QoS cao [86-87] Truyền thông D2D có thể được phân loại dựa trên cách sử dụng phổ tần như

trong Hình 1-3 Truyền thông D2D thực hiện trong băng tần (inband) được cấp

phép của mạng di động hoặc ngoài băng tần (outband) không được cấp phép, đượctrình bày chi tiết như trong phần tiếp theo như sau

Hinh 1-3 Phân loại truyền thông D2D

1.3.1 Truyền inband

Đối với truyền thông D2D thực hiện trong băng tần (inband), các nghiên cứugần đây đã tập trung vào cách phân phối hiệu quả phổ tần cho truyền thông D2D vàmạng di động (chế độ inband chồng lấn phổ - underlay) Vấn đề nghiên cứu này chủyếu tập trung vào việc giảm thiểu nhiễu giữa truyền thông D2D và thông tin di động[89–92] Các giải pháp khác để giải quyết nhiễu, các tác giả đề xuất rằng một phầnbăng tần được cấp phép của mạng di động có thể được dành cho truyền thông D2D(chế độ inband - overlay) Trong chế độ này, việc phân bổ phổ là rất quan trọng đểbăng tần được cấp phép được chỉ định trước, nhưng không bị lãng phí [93]

1.3.2 Truyền outband

Ngược lại với chế độ băng tần trong là chế độ bằng tần ngoài, các nghiên cứutrong [96-99] đề xuất sử dụng băng tần ngoài (outband) cho truyền thông D2D màkhông sử dụng băng tần trong (inband) Việc sử dụng băng tần ngoài là sự phối hợpgiữa sóng vô tuyến được điều khiển bởi các MBS (truyền thông D2D băng tần đượcđiều khiển - controlled) hoặc giữa chính người dùng D2D (truyền thông D2D băngtần nội bộ - autonomous) Có thể nhận thấy rằng truyền thông D2D phải đối mặt vớithách thức về sự phối hợp phức tạp

giữa hai băng tần vì truyền thông D2D thực hiện ra ở sóng vô tuyến thứ cấp (ví dụ:trực tiếp WiFi và Bluetooth)

Hinh 1-4 Mô hình truyền D2D điểm-điểm và điểm-đa điểm

1.3.3 Truyền điểm-điểm

Trong Hình 1-4, truyền thông D2D điểm – điểm được sử dụng để truyền tải

nội dung từ MU (TX) này sang MU (RX) khác Đây là một trong những giải pháphiệu quả để cải thiện QoS (dung lượng, vùng phủ sóng, kết nối và độ trễ), phổ tần

và hiệu quả năng lượng, đồng thời giảm thiểu tắc nghẽn tại tuyến trục backhaul của

cả MBS và SBS Các nghiên cứu truyền thông D2D điểm-điểm đã khai thác phổ,năng lượng, tài nguyên lưu trữ và tài nguyên nội dung của MU và đặc điểm của nộidung, để đề xuất các mô hình và kỹ thuật truyền thông D2D điểm-điểm có lưu trữkhác nhau Tuy nhiên, các truyền thông hoạt động ở chế độ truyền điểm-điểmkhông thể sử dụng lợi ích của đặc tính quảng bá trong truyền thông không dây nhằmphân phối nội dung Ngoài ra, một lượng lớn tài nguyên của MU, có thể có sẵnxung quanh nhưng được đặt cách xa RU (Receive User) hơn một chặng D2D, vẫnchưa được tận dụng Trong luận án này, các tài nguyên đó sẽ được tính đến bởi giảipháp SPO để các mạng B5G/6G có hỗ trợ truyền thông đa chặng đa đường MHMPD2D được thiết lập nhằm phục vụ các RU có QoS cao trong các VAS

1.3.4 Truyền điểm-đa điểm

Cũng trong Hình 1-5, áp dụng kỹ thuật truyền điểm-đa điểm giúp hiệu suất

của truyền thông D2D có lưu trữ sẽ được cải thiện đáng kể nếu xem xét thêm về bảnchất quảng bá của môi trường không dây và thực tế là tồn tại nhiều RU ở gần nhau

có cùng mối quan tâm về nội dung Do đó, truyền thông D2D điểm – đa điểm đãđược nghiên cứu để cung cấp VAS cho các RU với chất lượng QoS cao hơn Tuynhiên, các vấn đề tồn tại là các nghiên cứu hiện tại về truyền thông D2D điểm – đađiểm đã không sử dụng năng lượng, tài nguyên lưu trữ và nội dung sẵn có của các

MU nằm xung quanh xa hơn một chặng D2D, từ các RU Bên cạnh đó, các đặcđiểm của nội dung và của MU chưa được xem xét để cực đại QoS đến các RU

1.3.5 Truyền đa chặng đa đường (MHMP D2D)

Đây là kỹ thuật được NCS áp dụng và cải tiến trong luận án bởi truyền thôngMHMP D2D khắc phục được những nhược điểm của truyền thông D2D điểm –điểm và điểm – đa điểm Trên thực tế, truyền thông D2D đa chặng đã được nghiêncứu để giải quyết các vấn đề của truyền thông D2D điểm – điểm và điểm – đa điểm[115] - [116] Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu này tập trung vào nội dung đơn lẻđược phân phối từ SU đến RU để cải thiện hiệu quả công suất tiêu thụ với cơ chếlựa chọn chặng chuyển tiếp có nhận thức xã hội [115], dung lượng hệ thống và hiệu

quả năng lượng theo nhiều chỉ số QoE dựa trên cơ chế lựa chọn chặng chuyển tiếp

có chia sẻ tài nguyên phổ tần [116], hệ thống theo cơ chế lựa chọn chặng chuyểntiếp nhận biết tính di động và tính tích cực với chia sẻ tài nguyên phổ [117], dunglượng hệ thống tính theo cơ chế lựa chọn chặng chuyển tiếp nhận biết nhiễu phổ tần[118], tăng hiệu quả phổ và năng lượng bằng cách mã hóa mạng lớp vật lý hai khethời gian với các kênh chia sẻ trực giao [119] Tuy nhiên, những công trình này đãkhông nghiên cứu đến độ lệch phổ biến của các nội dung đến RU ngoại trừ [120] có

áp dụng luật tỷ lệ (scaling law) để đặc tả thực tế hơn phân phối độ phổ biến Hơnnữa, truyền thông đa đường D2D chưa được xem xét để nâng cao chất lượng phục

vụ cho các RU

Trong truyền thông MHMP D2D, quan trọng là phải nghiên cứu các giảithuật định tuyến [118], [121] - [123] Chúng ta có thể thấy rằng vì truyền thôngMHMP D2D làm tăng nguy cơ lộ thông tin, do vậy, các giải thuật định tuyếnthường tập trung vào các vấn đề bảo mật Trong [121], các tác động bảo mật củađịnh tuyến đa đường đã được nghiên cứu để chứng minh rằng các tuyến rời rạc gâynhiễu có thể ngăn chặn hiệu quả những kẻ nghe trộm Phức tạp hơn, trong [122] cáctác giả đã kết hợp việc chia nhỏ và xáo trộn dữ liệu cùng với các cơ chế mã hóa đểngăn chặn những kẻ nghe trộm truyền thông tin từ các MU hợp pháp Ngoài ra,công trình [123] đã đề xuất một giải thuật định tuyến đa chặng với overhead thấp cóthể làm giảm số lượng thông điệp điều khiển được trao đổi trong truyền thông D2D.Tuy nhiên, vấn đề định tuyến nằm ngoài phạm vi của giải pháp SPO trong luận ánnày Thay vào đó, phương pháp định tuyến đa chặng có nhận biết nhiễu cho cácgiao tiếp D2D trong [118] được áp dụng

Các nghiên cứu khác về truyền thông MHMP D2D nhằm tăng chất lượngphục vụ cho các RU đã được nghiên cứu trong [124], [125] Các nghiên cứu nàycho phép các RU được phục vụ bởi cả hai chế độ trong băng tần và ngoài băng tần.Hiệu suất hệ thống và chất lượng phục vụ cho các RU đạt được bằng cách triển khailựa chọn chế độ thích ứng Trong [126] - [128], truyền thông MHMP D2D đã đượcnghiên cứu để mở rộng chức năng của VAS và do đó đáp ứng được các RU Đặcbiệt, cơ chế định tuyến quan tâm đến năng lượng đã được đề xuất nhằm cung cấp

các phiên video qua truyền thông MHMP D2D xa hơn bằng cách lập lịch các tuyến

và lưu lượng video để ngăn chặn tình trạng một D2D nào đó mất kết nối do hếtnăng lượng [126] Trong [127], các tác giả đã đề xuất một phương pháp kết hợpgiữa cơ chế mã hóa video và lựa chọn đa đường (có hoặc không có chồng lấn phổ)

để truyền video nhằm nâng cao QoS với mức tiêu thụ năng lượng thấp Điều thú vị

là giải pháp kết hợp tối ưu giữa tài nguyên đường xuống và phân phối phân đoạnvideo qua truyền thông MHMP D2D đã được đề xuất trong [128] Đầu tiên, tàinguyên phổ đường xuống được chia sẻ tối ưu cho truyền thông MHMP D2D đểphân bổ dung lượng video cao Sau đó, các phân đoạn của video yêu cầu được phânbổ tối ưu cho các tuyến khác nhau tùy thuộc vào dung lượng của từng tuyến và độphổ biến của từng phân đoạn để tối đa hóa chất lượng phát lại của video đã nhận.Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện tại về truyền thông MHMP D2D chưa xem xét việc

đề xuất giải pháp kết hợp giữa tối ưu phân bổ công suất và chia sẻ phổ đường xuốngcho phép các RU truy cập linh hoạt các VAS từ CU qua truyền thông MHMP D2Dvà/hoặc từ MBS qua truyền thông di động thông thường với dung lượng phân phốivideo cao nhất và tổng công suất tiêu thụ thấp

1.4 THUẬT GIẢI DI TRUYỀN CHO BÀI TOÁN LƯU TRỮ VÀ TRUYỀN VIDEO TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC

Trong luận án, 2 bài toán tối ưu trong Chương 2 và Chương 3 được xây dựngtheo các nghiệm nhị phân và nghiệm thực, cũng như các ràng buộc tương đối phứctạp Các bài toán tối ưu này đều được giải bằng thuật giải di truyền (GA), thuộcnhóm các giải thuật tìm kiếm theo phương pháp heuristic thích ứng dựa trên cácnguyên tắc tiến hóa có chọn lọc tự nhiên và đột biến di truyền, được áp dụng để giảicác bài toán này Lợi ích của GA là có thể tìm kiếm nhiều điểm tối ưu đồng thời màkhông cần quan tâm đến không gian tìm kiếm là đơn cực trị hay đa cực trị, nhằmtìm ra kết quả tối ưu (chính xác hoặc gần đúng) với độ phức tạp hợp lý và linh hoạt[130], [139], [143], [144] Trong khi đó, các thuật toán vét cạn có thể tìm ra kết quảchính xác, nhưng rất tốn kém về mặt tính toán và thời gian, do đó, không khả thi để

áp dụng cho các bài toán thực tế [18], [19] Ngoài ra, các thuật toán khác chẳng hạn

như quy hoạch động, thuật toán tham lam và giải pháp heuristic, cung cấp độ phứctạp thấp, nhưng độ chính xác kém hơn [53].

Trong luận án, cả 2 bài toán đều liên quan đến thuộc tính động của các thông

số và các phần tử trong hệ thống (đặc tính kênh truyền, vị trí người dùng, độ nổitiếng của video,…) Trong Chương 2, bài toán liên quan đến lưu trữ theo vị trí xácđịnh, và do đó, các thông số và các phần tử trong hệ thống được yêu cầu tương đốiổn định Trong Chương 3, bài toán liên quan đến lưu trữ theo xác suất, và do đó, cácthông số và các phần tử trong hệ thống được cho phép có khả năng biến động (tronggiới hạn cho phép nào đó) Cả 2 bài toán đều yêu cầu GA phải thực thi lại khi có bất

kỳ biến động đủ lớn để kịp thời tối ưu theo sự biến động này Tuy nhiên, với giảthiết rằng đa số người dùng VAS đều ít di chuyển cũng như mô hình về độ nổi tiếngcủa các video có xu hướng thay đổi chậm (theo giờ hoặc ngày), nên GA mặc dùđược thực thi theo hình thức động nhưng với tần suất thực thi thấp

1.4.1 Sơ lược về giải thuật di truyền

Dựa trên sự tiến hoá trong tự nhiên của các loài vật cho mục đích thích nghi

và sinh tồn với mọi điều kiện và môi trường khắc nghiệt, từ đó, GA ra đời do nhàbác học Charles Darwin mô phỏng lại quá trình thích nghi và tiến hoá của các loàivật trong tự nhiên [130] GA là một trong các loại thuật toán tối ưu được áp dụngvào ngành khoa học máy tính Thuật giải di truyền được sử dụng để tính toán tìm ra(các) giải pháp tối ưu cho một bài toán cụ thể GA đại diện cho một nhánh của lĩnhvực nghiên cứu được gọi là tính toán tiến hóa, ở đây, GA mô phỏng lại các quá trìnhtiến hoá trong sinh học như là quá trình sinh sản và chọn lọc tự nhiên để tìm loại tốtnhất, tương đương đó là ra các giải pháp ‘phù hợp nhất’ GA là một trong các thuậtgiải tìm kiếm tối ưu được đánh giá cao, đặc biệt là khả năng kết hợp các phần tử tìmkiếm trực tiếp và ngẫu nhiên Khác biệt quan trọng giữa tìm kiếm tối ưu của GA vàcác phương pháp tìm kiếm tối ưu khác là GA duy trì và xử lý một quần thể(population) Trong GA, việc tìm kiếm tối ưu với một quần thể đầu tiên sẽ giảthuyết là (cho là) lựa chọn phù hợp, hay một tập hợp có chọn lọc ban đầu của cácgiả thuyết

Hinh 1-5 Lưu đồ thuật giải di truyền GA

Các cá thể của quần thể hiện tại khởi nguồn cho quần thể thế hệ kế tiếp bằngcác hoạt động lai ghép và đột biến ngẫu nhiên – được lấy mẫu sau các quá trình tiếnhóa sinh học Ở mỗi bước, các giả thuyết trong quần thể hiện tại được ước lượng và

so sánh (đối sánh) với đại lượng thích nghi (bộ nghiệm tối ưu), với các giả thuyếtphù hợp nhất được chọn theo xác suất là các hạt giống cho việc sản sinh thế hệ kếtiếp, gọi là cá thể (individual) Cá thể nào phát triển hơn trong quần thể (gồm N P cáthể), thích ứng hơn với môi trường sẽ tồn tại và ngược lại sẽ bị đào thải GA có thể

dò tìm và chọn lọc ra được thế hệ mới có độ thích nghi tốt hơn GA giải quyết cácbài toán quy hoạch thông qua các quá trình cơ bản: lai tạo (crossover), đột biến(mutation) và chọn lọc (selection) cho các cá thể trong quần thể Dùng GA đòi hỏiphải xác định được: khởi tạo quần thể ban đầu, hàm đánh giá các lời giải theo mức

độ thích nghi – hàm mục tiêu, các toán tử di truyền tạo hàm sinh sản Một lưu đồ

GA cụ thể được mô tả trong Hình 1-5 gồm có 5 bước

Bước 1 - Khởi tạo quần thể: Trong bước này, quần thể gồm các cá thể ban

đầu (tập nghiệm khả thi) được khởi tạo ngẫu nhiên Mỗi cá thể được đặc trưng bằngmột chuỗi nhiễm sắc thể (một chuỗi nhị phân) Số biến, độ chính xác của các biến,

xác suất lai tạo, xác suất đột biến và khoảng cách thế hệ được thiết lập Sau đó, cáchàm mục tiêu được tính toán tương ứng với các chuỗi nhị phân của từng cá thể

Bước 2 - Tái tạo/Chọn lọc: Dựa trên khoảng cách thế hệ, một nhóm các

chuỗi nhị phân nào cho giá trị hàm mục tiêu cao hơn được lựa chọn để đưa vào xếphạng và giao phối được gọi là tái tạo hoặc quá trình nhân giống

Bước 3 - Lai tạo: Để nhân giống, quá trình lai chéo được thực hiện bằng

cách chọn ngẫu nhiên hai chuỗi nhị phân cha mẹ trong nhóm giao phối được xếphạng Toán tử lai được áp dụng với một xác suất lai nhất định để trao đổi thông tinmột phần giữa hai chuỗi nhị phân cha mẹ Bằng cách này, hai cá thể con thừa hưởngmột số đặc điểm di truyền từ cha mẹ của chúng được nhân giống Lai tạo diễn ratrong một xác suất nhất định và có nhiều cách lai tạo khác nhau, điển hình là hai

cách lai tạo một điểm hay nhiều điểm (Hình 1-6) và nhiều đoạn (Hình 1-7)

Hinh 1-6 Lai tạo một điểm hay nhiều điểm.

Hinh 1-7 Lai tạo nhiều đoạn

Bước 4 - Đột biến: Toán tử đột biến được áp dụng với một xác suất đột biến

nhất định để phục hồi đặc điểm di truyền tốt có khả năng bị mất trong các quá trìnhtrước đó

Bước 5 - Tính toán và sắp xếp lại: Cuối cùng, các giá trị hàm mục tiêu

được tính lại theo từng chuỗi nhị phân thu được Các kết quả tương ứng được đưavào thế hệ hiện tại để kiểm tra xem rằng GA kết thúc hay chưa (có thỏa mãn điều

kiện hội tụ hay không) Nếu chưa kết thúc, các chuỗi nhị phân và giá trị hàm mụctiêu tương ứng này được chuyển đến quá trình tái tạo/chọn lọc của thế hệ tiếp theo

1.4.2 Yêu cầu bài toán lưu trữ và truyền video trong mạng D2D

Trong luận án này, NCS tập trung xây dựng và giải 2 bài toán tối ưu trongChương 2 và Chương 3 liên quan đến vấn đề chính là tối ưu lưu trữ và truyền videotrong mạng D2D Trong bài toán thứ nhất có tên gọi “Tối ưu chia sẻ phổ tần vàphân bổ công suất truyền video đa chặng đa đường trong mạng D2D dày đặc”, cácnghiệm tối ưu gồm: chọn lựa bộ 3 người dùng cho truyền thông D2D (người dungchia sẻ – SU, người dùng phát – TX và người dùng thu – RX) và chọn lựa công suấtphát cho TX Nghiệm tối ưu để chọn lựa bộ 3 người dùng là các biến nhị phân raquyết định Trong khi đó, chọn lựa công suất phát cho các TX là các nghiệm thực.Tương tự như vậy cho bài toán thứ hai có tên gọi “Tối ưu xác suất lưu trữ video đaphiên bản trong mạng D2D dày đặc”, các nghiệm tối ưu gồm: chọn xác suất tối ưu

để lưu trữ cho mỗi video và chọn lựa version nào (tương ứng với chất lượng nàođược mã hóa ở tốc độ bao nhiêu) để lưu trữ Nghiệm tối ưu về xác suất là các biếnthực Trong khi đó, nghiệm tối ưu chọn lựa tốc độ mã hóa là nghiệm nhị phân raquyết định Cả 2 bài toán tối ưu trên đều phức tạp về mặc định dạng nghiệm Ngoài

ra, 2 bài toán tối ưu này còn liên quan đến các ràng buộc tương đối phức tạp khác.Với những yêu cầu phức tạp về nghiệm và ràng buộc này, NCS đề xuất GA có cảitiến được trình bày như sau

Hinh 1-8 Lưu đồ giải thuật di truyền GA cải tiến

1.4.3 Giải thuật di truyền cải tiến cho bài toán tối ưu biến thực và nhị phân

Được phát triển từ lưu độ GA trong Hình 1-6, GA cải tiến để giải 2 bài toán

đối với cả biến nhị phân và biến thực dưới nhiều ràng buộc phức tạp, được mô tả

trong Hình 1-8 Trong Hình 1-8, bước 5 được chèn vào để thực hiện tách biến từ

chuỗi nhị phân ban đầu của từng cá thể X i Chuỗi bit X i sẽ được tách ra làm 2 thànhphần: thành phần bên trái X i1 đặc trưng cho nghiệm nhị phân và thành phần bên phải

X i2 đặc trưng cho nghiệm thực (5.1) Sau đó, toán tử a2m được áp dụng vào thànhphần X i1 để chuyển về dạng phù hợp cho tính toán, cụ thể là dạng ma trận chứa Bbiến nhị phân Toán tử b2r được áp dụng cho thành phần X i2 để chuyển sang thànhphần thực chứa R biến [130] Cuối cùng, khi các biến nhị phân và thực được xácđịnh (tương ứng là V i B và V i R), chúng được dùng để tính toán các hàm mục tiêu vàcác ràng buộc liên quan trong bài toán tối ưu

1.5 KẾT LUẬN

Chương 1 đã giới thiệu tổng quan về mạng D2D trong B5G/6G với những

ưu điểm nổi bật cũng như những thách thức cần nghiên cứu Ngoài ra, trong chươngnày các kỹ thuật lưu trữ video và truyền video qua truyền thông D2D cũng đượctrình bày chi tiết các khía cạnh được trong và ngoài nước quan tâm Cùng với đó,ngoài việc giới thiệu và tổng quát thuật giải di truyền GA, NCS còn đưa ra giảipháp mới nhằm áp dụng cho bài toán tìm cùng lúc biến nhị phân và biến số thực.Việc đưa ra giải pháp mới trong GA để cùng lúc tìm ra biến nhị phân và biến sốthực với mục đích áp dụng vào các bài toán tối ưu trong Chương 2 và Chương 3 Từ

đó, cho thấy rõ được điểm khác biệt và những đóng góp của luận án

CHƯƠNG 2: TỐI ƯU CHIA SẺ PHỔ TẦN VÀ PHÂN BỔ CÔNG SUẤT TRUYỀN VIDEO ĐA CHẶNG ĐA ĐƯỜNG

TRONG MẠNG D2D DÀY ĐẶC CÓ LƯU TRỮ

Tóm tắt: Trong chương này, NCS đề xuất giải pháp tối ưu chia sẻ phổ tần và

phân bổ công suất (SPO) truyền video đa chặng đa đường (MHMP) trong mạng truyền thông từ thiết bị đến thiết bị (D2D) dày đặc, nơi hệ thống có sẵn tài nguyên như phổ tần, năng lượng, lưu trữ và nội dung của người dùng di động (MU), được tận dụng Đặc biệt, tài nguyên phổ đường xuống của người dùng chia sẻ (SU) được