Điều khiển tối ưu luồng video điểm đa điểm trong mạng 5g siêu dày đặc TT

PHAN THANH MINH - Ngành: gành: 9520216 MINH - .HCM 1: 2: TS Võ 3: vào lúc ngày tháng Có - i h c Giao thơng v n t i TP.HCM MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Sự phát triển công nghệ kết nối mạng đại giúp kết nối dễ dàng thiết bị nhiều vị trí khác Trong hệ thống điều khiển kết nối mạng (NCS – Networked Control System), thành phần vòng điều khiển khép kín kết nối thơng qua mạng truyền thơng khơng dây nhằm tăng tính linh hoạt, dễ dàng chẩn đốn bảo trì hệ thống xu hướng kỹ thuật điều khiển tự động hóa Hai xu hướng nghiên cứu chính: 1) điều khiển mạng (control of networks) nhằm cung cấp chất lượng dịch vụ mạng truyền thông để NCS đạt hiệu suất tối ưu 2) điều khiển qua mạng (control over networks) nhằm đưa chiến lược điều khiển phù hợp để giảm tác động ràng buộc mạng (băng thông, tắc nghẽn, …) hiệu suất điều khiển Gần đây, bùng nổ mạng di động Internet góp phần thực hóa cách mạng công nghiệp 4.0 với xu hướng vạn vật kết nối Internet (IoT) Ước tính, vào năm 2023 có khoảng 5,3 tỷ người dùng kết nối Internet để trao đổi thông tin liệu chủ yếu liệu video (chiếm 79%) [9] Để đáp ứng nhu cầu đó, ngồi việc nâng cấp hạ tầng mạng lõi (tốn nhiều chi phí), nâng cấp mạng di động không dây kiến trúc mới, công nghệ kỹ thuật quan tâm Cụ thể, mạng di động hệ thứ với kiến trúc siêu dày đặc (UDN – Ultra-dense Network) xem đầy tiềm chìa khóa để bước vào kỷ nguyên IoT Các nghiên cứu thiết kế mạng, cải tiến công nghệ, kỹ thuật điều khiển, phân phối quản lý 5G UDN như: thiết kế phân cụm (cluster), lưu trữ đa tầng (multi-tier); điều khiển phát đa hướng (multicast); kỹ thuật phân bổ quản lý tài nguyên (resource allocation and management), kỹ thuật truyền thông phạm vi hẹp từ thiết bị đến thiết bị (D2D – Device-to-Device) nghiên cứu để cải tiến hiệu phổ, mở rộng băng thông truyền, mở rộng phạm vi hoạt động mạng Ngoài ra, kỹ thuật điều khiển lưu trữ (caching) phân phối (delivering) video thu hút nhà nghiên cứu lĩnh vực nghiên cứu học thuật ứng dụng công nghiệp Tuy nhiên, kỹ thuật chưa khai thác mối quan hệ xã hội người dùng, chưa điều khiển quản lý tối ưu trình tái sử dụng tài nguyên phổ tần, chưa cung cấp cho người dùng chế điều khiển chọn lựa vị trí phân phối luồng video cách linh hoạt Từ phân tích trên, luận án này, tơi đề xuất NCS gồm: 1) giao tiếp thiết bị vòng điều khiển mạng di động 5G; 2) liệu truyền thông NCS liệu luồng video (có kích thước dung lượng lớn) Các giải pháp điều khiển tối ưu luồng video điểm - đa điểm 5G UDN thông qua kỹ thuật lưu trữ, chia sẻ tài nguyên phổ tần, D2DC phân cụm kết hợp Một NCS tối ưu luồng video đề xuất với sơ đồ mô tả Hình Trong đó, khối điều khiển tối ưu đặt trạm (MBS) để điều khiển việc lưu trữ nó, trạm nhỏ (SBS), thiết bị người dùng lưu trữ (CH), thiết bị IoT, đồng thời điều khiển chia sẻ tài nguyên phổ tần thiết bị người dùng chia sẻ (SU) hỗ trợ D2DC điểm - đa điểm Việc điều khiển dựa vào thông tin hệ thống thu thập thông tin QoS phản hồi từ người dùng (MU) nhằm đảm bảo chất lượng đặc trưng tỷ số tín hiệu nhiễu trắng can nhiễu SINR (0) đảm bảo tính công dung lượng luồng video (C) cho người dùng mức ngưỡng cho phép Tín hiệu điều khiển tối ưu số v* để điều khiển trình chọn lựa vị trí lưu trữ q trình chia sẻ tài nguyên phổ tần nhằm cung cấp cho người dùng dung lượng luồng video cực đại C* Giải pháp đề xuất tận dụng tài nguyên lưu trữ tài nguyên phổ tần hệ thống để cực đại dung lượng luồng video phân phối đến thiết bị IoT người dùng, đồng thời đảm bảo tính công dịch vụ người dùng Actuator (v*) Control index Optimal Controller (MBS) Network QoS (C*) System parameters Maximum video streaming capacity at MU and devices Plant (SBSs, MUs, IoT devices) Hình Sơ đồ khối hệ thống điều khiển kết nối mạng 5G siêu dày đặc Mục tiêu, đối tượng, phạm vi phương pháp nghiên cứu 2.1 Mục tiêu nghiên cứu Đề xuất mơ hình hệ thống điều khiển kết nối mạng điều khiển luồng liệu NCS, cụ thể điều khiển luồng video điểm - đa điểm 5G UDN đạt dung lượng cực đại 2.2 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu mạng truyền thông NCS, cụ thể mạng di động không dây 5G siêu dày đặc gồm: kiến trúc mạng (5G UDN đa tầng có nhiều thiết bị thu phát SBS, số lượng người dùng thiết bị IoT lớn), kỹ thuật (lưu trữ, phân phối, chia sẻ tài nguyên phổ tần, truyền thông D2D, phân cụm, truyền điểm - đa điểm), người dùng thiết bị IoT kết nối dịch vụ (mơ hình mối quan hệ xã hội QoS người dùng) 2.3 Phạm vi nghiên cứu Điều khiển tối ưu luồng video 5G UDN Mối quan hệ xã hội người dùng, tiêu chí QoS dựa dung lượng hệ thống hiệu suất tài nguyên Mơ hình tốn (kênh truyền vơ tuyến mối quan hệ xã hội người dùng), giải thuật tìm kiếm (vét cạn di truyền) 2.4 Phương pháp nghiên cứu - Phân tích đánh giá tình hình nghiên cứu: Tìm hiểu kết nghiên cứu cơng bố liên quan lĩnh vực điều khiển luồng liệu hệ thống kết nối mạng - Xây dựng mơ hình tốn hệ thống điều khiển: Mơ hình tốn dung lượng hệ thống, tiêu chí đánh giá QoS hiệu suất sử dụng tài nguyên từ xây dựng toán điều khiển tối ưu việc lưu trữ, chia sẻ phân phối luồng video - Đề xuất phương pháp điều khiển: Nghiên cứu mơ hình, cơng cụ tốn học (đặc biệt mơ hình phân phối, lý thuyết tốn tối ưu, giải thuật tìm kiếm tối ưu phương pháp phân tích độ phức tạp giải thuật) - Mô đánh giá kết quả: mơ kiểm chứng đánh giá tính hiệu thông qua việc so sánh với giải pháp khác liên quan Giải pháp đề xuất khả thi để cài đặt triển khai 5G UDN đề xuất cách thức điều khiển tập trung hay phân tán phù hợp cho việc điều khiển lưu trữ, chia sẻ phân phối luồng video phù hợp hệ thống NCS Nhiệm vụ nghiên cứu, kết đạt được: 3.1 Nhiệm vụ nghiên cứu - Đề xuất mơ hình điều khiển luồng liệu NCS, cụ thể điều khiển luồng video đa tầng dựa truyền thông điểm - đa điểm 5G UDN - Mơ hình tốn thơng số hệ thống dung lượng, QoS, hiệu suất tài nguyên tính cơng dịch vụ có xét đến đến mối quan hệ xã hội MU - Xây dựng giải toán điều khiển lưu trữ chia sẻ tài nguyên tối ưu cho luồng video đa tầng dựa truyền thông điểm - đa điểm 5G UDN - Triển khai mô phỏng, kiểm chứng, đánh giá hiệu giải pháp đề xuất so sánh với giải pháp liên quan 3.2 Kết đạt Đề xuất mơ hình điều khiển tối ưu luồng liệu hệ thống kết nối mạng, cụ thể mơ hình điều khiển luồng video điểm - đa điểm 5G UDN Bố cục luận án: Mở đầu Chương 1: Tổng quan hệ thống điều khiển kết nối mạng Chương 2: Thuật toán di truyền ứng dụng toán điều khiển tối ưu luồng video Chương 3: Điều khiển lưu trữ chia sẻ phổ tần tối ưu luồng video điểm đa điểm 5G UDN Chương 4: Điều khiển lưu trữ chia sẻ phổ tần tối ưu luồng video điểm đa điểm dựa mối quan hệ xã hội người dùng 5G UDN Chương 5: Điều khiển lưu trữ đa tầng chia sẻ phổ tần tối ưu luồng video điểm - đa điểm 5G UDN Kết luận CHƯƠNG 1.1 TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KẾT NỐI MẠNG Tổng quan hệ thống điều khiển kết nối mạng NCS hệ thống điều khiển vịng điều khiển truyền thơng qua mạng Chức NCS thiết lập phần tử bản: cảm biến (sensor), điều khiển (controller), cấu chấp hành (actuator) mạng truyền thông (communication network) Tính quan trọng NCS kết nối không gian mạng truyền thông cho phép thực số nhiệm vụ từ xa, loại bỏ kết nối vật lý không cần thiết nhằm giảm phức tạp chi phí chung việc thiết kế vận hành NCS dễ dàng sửa đổi nâng cấp tối ưu cách thêm/bớt phần tử giải thuật mà không làm thay đổi lớn cấu trúc chúng Hơn nữa, với tính chia sẻ liệu hiệu phần tử, NCS dễ dàng hợp thông tin diện rộng để đưa định thông minh 1.2 Tổng quan 5G UDN Mạng di động 5G siêu dày đặc (5G UDN) mạng truyền thông tin với số lượng trạm thu phát di động, thiết bị kết nối người dùng lớn, mơ tả Hình 1.1 Trong đó, có nhiều ứng dụng dịch vụ tiên tiến làm tiêu tốn nhiều dung lượng đường truyền Với kiến trúc đa tầng, 5G UDN cung cấp không gian mạng độ phủ sóng rộng nhờ SBS trung gian, kết hợp linh hoạt tài nguyên sẵn có mạng tài nguyên người dùng chia sẻ để đảm bảo kết nối tốc độ cao 5G UDN Tuy nhiên, 5G UDN thách thức trình sử dụng khai thác tài nguyên Vì vậy, 5G UDN phải thiết kế xây dựng đảm bảo tối ưu nguồn tài nguyên, nâng cao chất lượng mạng di động cải thiện hài lòng người dùng MBS: Macro Base Station Backhaul link Core Network SBS: Smallcell Base Station VAS: Video Application and Services D2D: Device-to-Device Wireless link D2D link MBS MU: Mobile User MU D2D communications SBS Common interest-sharing (e.g., VAS) SBS MU MU Stadium MU SBS MU D2D multicast D2D multihop communications Common interest-sharing communications (e.g., VAS) IoT devices Industrial automation SBS SBS IoT devices Smart transportation Smart buildings Hình 1.1 Kiến trúc ứng dụng 5G UDN 1.3 Truyền video 5G UDN MBS Cellular links or downlinks Control signals Interference links Interference cancellation links D2D links Feedback signals Cached videos Network D2D cluster CH1 SU K D2D cluster J SU1 CH1 CH M1 SBS1 RU CH RU1 RU8 SBSI SBSi RU N1 CH M J SU CH M RU N RU7 CH CH m CH1 RU3 RU5 s1M1,2 s1M1,1 Social cluster 2,4 m ,5 s2, j s j ,2 s22,5 Social cluster RU N J RU N j CH M j D2D cluster j s22, N s22,3 CH1 RU6 RU D2D cluster CH RU9 Social links s1,8 J s mj,7 s mj,6 s mj,4 Social cluster j 1, N J sJ Social cluster J Hình 1.2 Mơ hình điều khiển truyền video 5G UDN Các MU nhận luồng video từ tầng gồm: từ MBS, từ SBS, từ MU khác thơng qua truyền thơng D2D Q trình điều khiển chọn tầng thực MBS 1.4 Mơ hình kênh truyền Mơ hình kênh truyền độ lợi kênh xác định tích thành phần gồm: thành phần fading thành phần suy hao đường truyền theo khoảng cách Thành phần fading mơ hình theo tài liệu [66] xác định hệ số fading phân phối mũ có trị trung bình ( exp(1)) Thành phần suy hao theo khoảng cách tính d(-), với d khoảng cách từ đầu phát đến đầu thu  hệ số suy hao lũy thừa 1.5 Mơ hình mối quan hệ xã hội người dùng Thuộc tính xã hội đặc trưng mức độ tương tác MU, nghĩa số lần kết nối tương tác thời gian kết nối Để có mối quan hệ này, áp dụng Indian Buffet Model (IBM) [70]–[74] để thiết lập mối quan hệ xã hội MU 1.6 Truyền video điểm - đa điểm Mơ hình truyền video điểm - đa điểm tận dụng đặc tính: 1) truyền quảng bá tín hiệu vơ tuyến 2) truyền thơng D2D phạm vi gần với người dùng quan tâm nội dung giống sẵn sàng chia sẻ Mơ hình hiệu ứng dụng VAS tòa nhà văn phòng làm việc, phòng họp, sân vận động, … có mật độ người dùng cao 1.7 Hiện trạng nghiên cứu phân cụm, lựa chọn truyền thông điểm - đa điểm Các kỹ thuật phân cụm khác tập trung vào mục tiêu khác để đạt hiệu hệ thống cao: vùng phủ sóng truyền thơng mở rộng [12]–[15], độ trễ thấp [16], hiệu phổ tần hiệu lượng cao [11], [17]–[22], [45], [46], xác suất truy cập nội dung thành công dung lượng hệ thống cao [23]–[25] Quá trình chọn lựa đầu phát tốt cần thiết để đạt hiệu hệ thống cao [11], [21] Kỹ thuật truyền D2D điểm - đa điểm phục vụ người dùng cụm yêu cầu nội dung video giống tiết kiệm nhiều tài nguyên lượng phổ tần Tuy nhiên, kỹ thuật truyền D2D điểm - đa điểm lại gây không công QoS cao người dùng [39], [41], [47]–[51] Vấn đề tồn chưa xem xét thuộc tính xã hội người dùng Kỹ thuật điều khiển phân cụm truyền điểm - đa điểm xem xét đến thuộc tính xã hội người dùng trình bày [38], [40], [67], [75]–[79] Tuy nhiên, nghiên cứu chưa kết hợp việc tận dụng nguồn tài nguyên phổ, phân cụm truyền điểm - đa điểm 1.8 Tổng kết chương Đã giới thiệu tổng quan hệ thống điều khiển kết nối mạng; trình bày sơ lược 5G UDN; cung cấp nhìn tổng quát thuộc tính vật lý hệ thống thuộc tính xã hội người dùng; khái niệm lưu trữ, điều khiển chia sẻ tài nguyên phổ tần, phân cụm, chọn lựa, truyền thông D2D, truyền thông D2D điểm - đa điểm CHƯƠNG THUẬT TOÁN DI TRUYỀN VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU L̀NG VIDEO 2.1 Tởng quan thuật tốn tìm kiếm tối ưu Trong tốn học, có nhiều phương pháp để giải toán tối ưu cho kết xác, nhiên tài nguyên thời gian tìm kiếm phức tạp khơng gian tìm kiếm lớn Thuật toán Heuristic áp dụng để giải toán tối ưu dựa kinh nghiệm để giải vấn đề, học hỏi hay khám phá nhằm đưa giải pháp gần chấp nhận với thời gian tính tốn hợp lý 2.2 Tởng quan thuật toán di truyền 2.2.1 Giới thiệu GA phương pháp tìm kiếm tồn cục ngẫu nhiên bắt chước tiến hóa sinh học tự nhiên 2.2.2 GA so với phương pháp truyền thống Bốn khác biệt đáng kể so với phương pháp truyền thống: 15 Hình 3.5, DRS-CHS cho dung lượng hệ thống lớn tăng số lượng SU có nhiều khả điều khiển lựa chọn SU CH tốt Tuy nhiên, đạt giá trị bão hòa K lớn khơng có SU có tài ngun kênh truyền xuống tốt thêm vào Hình 3.6 Dung lượng hệ thống DRSCHS theo 0 Hình 3.7 Sự biến động dung lượng hệ thống DRS-CHS Hình 3.6, tăng phản hồi ngưỡng đảm bảo QoS đặc trưng SINR (0), SU cần SINR cao để đảm bảo QoS, số lượng SU đồng ý chia sẻ tài nguyên kênh truyền xuống giảm làm cho dung lượng DRS-CHS bị suy giảm giữ tổng dung lượng luồng video truyền điểm - đa điểm cao so với ODMC, OMBS, Ave Min Tuy nhiên, giải pháp đề xuất DRS-CHS có biến động dung lượng lớn RU thể Hình 3.5 Kết luận chương Cơ chế DRS-CHS dễ dàng điều khiển việc chọn lựa: 1) Các RU phục vụ MBS CH qua D2DC điểm - đa điểm phân cụm sử dụng lại tài nguyên kênh truyền xuống chia sẻ SU; 2) Tập hợp SU CH tối ưu để cung cấp cho RU dung lượng phân phối luồng video tối đa 16 CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN LƯU TRỮ VÀ CHIA SẺ PHỔ TẦN TỐI ƯU LUỒNG VIDEO ĐIỂM - ĐA ĐIỂM DỰA TRÊN MỐI QUAN HỆ XÃ HỘI NGƯỜI DÙNG TRONG 5G UDN 4.1 Giới thiệu chế SSC Cơ chế điều khiển chọn lựa thiết bị lưu trữ chia sẻ tài nguyên tối ưu cho luồng video điểm - đa điểm dựa mối quan hệ xã hội người dùng (SSC – Social-aware spectrum Sharing and Caching helper selection) Cơ chế đề xuất khai thác tài nguyên người dùng di động (MU) bao gồm: tài nguyên phổ tần để chia sẻ kênh truyền xuống tài nguyên lưu trữ để truyền video điểm - đa điểm, nhằm giảm tải video tuyến trục trạm lớn (MBS) trạm nhỏ (SBS) 5G UDN sử dụng kỹ thuật truyền thông từ thiết bị đến thiết bị (D2DC) Đặc biệt, thuộc tính vật lý xã hội MU xem xét để xây dựng toán tối ưu SSC Bài toán SSC giải để điều khiển: 1) MU chọn để chia sẻ kênh truyền xuống hay gọi người dùng chia sẻ (SU) 2) MU thiết bị trợ giúp lưu trữ (CH) chọn để truyền video điểm - đa điểm thông qua D2DC tái sử dụng tài nguyên đường xuống chia sẻ SU Mục tiêu để tối đa hóa dung lượng hệ thống thỏa mãn ràng buộc dao động dung lượng người dùng yêu cầu (RU) tỷ số tín hiệu nhiễu trắng cộng can nhiễu (SINR) SU, để đảm bảo tính cơng QoS cho RU SU Như vậy, chế mở rộng mơ hình đề xuất Chương cách 1) xem xét thêm mối quan hệ xã hội người dùng, 2) ràng buộc dao động dung lượng RU ảnh hưởng nhiễu xuyên kênh gây CH tác động lên RU cụm khác thực D2DC điểm - đa điểm nhằm đảm bảo công QoS cho RU, 3) tài nguyên kênh truyền xuống SU khai thác cách cách hiệu SU chia sẻ tài nguyên kênh truyền xuống với nhiều CH cụm khác 17 4.2 Mơ hình tính tốn thơng số hệ thống SSC 4.2.1 Mơ hình hệ thống SSC MBS Cellular links or downlinks Control signals Interference links Social links D2D links Feedback signals Cached videos SU K Network SU1 D2D cluster CH1 D2D cluster J CH1 CH M1 RU8 RU CH RU1 CH RU9 SU RU N1 CH M RU N CH M J RU7 CH CH m CH1 RU3 RU5 RU D2D cluster s1M1,2 s1M1,1 Social cluster 2,4 m ,5 s2, j s j ,2 s22,5 Social cluster RU6 RU N j CH M j D2D cluster j s22, N s22,3 CH1 RU N J Social links s1,8 J s mj,7 s mj,6 m ,4 sj Social cluster j 1, N J sJ Social cluster J Hình 4.2 Mơ hình hệ thống SSC điều khiển luồng video điểm - đa điểm 5G UDN có xét đến mối quan hệ xã hội người dùng Mơ hình hệ thống SSC Hình 4.2 phân thành lớp thiết bị lớp mối quan hệ xã hội Lớp thiết bị bao gồm MBS, K SU J cụm có Mj CH Nj RU Lớp xã hội mô tả mối quan hệ xã hội CH RU Cơ chế thực ba giai đoạn: - Phân cụm: MBS thiết lập J cụm, cụm có Mj CH Nj RU truyền thông D2D trực tiếp với - Chia sẻ lựa chọn: MBS thu thập thông số hệ thống theo Bảng 42 để xây dựng tốn tối ưu SSC giải để tìm số điều khiển 𝑣𝑗𝑘,𝑚 với ràng buộc khai thác hiệu nguồn tài nguyên, biến động dung lượng RU (𝜎 ∗ ) ngưỡng đảm bảo QoS SU (𝛾0 ) 18 - Truyền điểm - đa điểm: Từ số điều khiển 𝑣𝑗𝑘,𝑚 MBS điều khiển trình chia sẻ tài nguyên SU lựa chọn CH để truyền điểm - đa điểm đến RU với dung lượng hệ thống cực đại Bảng 4-2 Các ký hiệu mô tả kỹ thuật ký hiệu Ký hiệu J K Mj Nj W N0 0 𝑃0,𝑘 𝑃𝑗0,𝑛 𝑃𝑗𝑚  𝑑𝑗0,𝑛 , 𝑑𝑗𝑚,𝑛 𝑑𝑗′𝑚′,𝑛 𝑑0𝑘 , Mơ tả đặc tính Số lượng cụm Số lượng SU Số lượng CH cụm j, j = 1, 2, …, J Số lượng RU cụm j Băng thông hệ thống Công suất nhiễu trắng Gaussian Mức ngưỡng SINR đảm bảo QoS cho SU Công suất MBS đến SU k, k = 1, 2, …, K Công suất MBS đến RU n cụm j, n = 1, 2, …, Nj Công suất CH m cụm j Hệ số mũ suy hao đường truyền Khoảng cách từ MBS (ký hiệu 0) CH m đến RU n cụm j Khoảng cách từ CH m’ cụm j’ đến RU n cụm j Khoảng cách từ MBS (ký hiệu 0) CH m cụm j đến SU k 𝑑𝑗𝑚,𝑘 Chiều dài đoạn video yêu cầu cụm j (đơn vị giây) Tham số hình dạng (shape) tham số tỷ lệ (scale) thời gian số lần kết nối CH RU dựa phân bố Gamma Xác suất để truyền video có chiều dài Tj từ CH m đến RU n cụm j thành công dựa mối quan hệ xã hội Tj 𝜅𝑗𝑚,𝑛 , 𝜃𝑗𝑚,𝑛 𝑠𝑗𝑚,𝑛 4.2.2 Tính tốn thơng số hệ thống SSC Tỷ số tín hiệu nhiễu trắng can nhiễu (SINR) RU 𝑣𝑗𝑘,𝑚 𝑠𝑗𝑚,𝑛 𝑃𝑗𝑚 𝐺𝑗𝑚,𝑛 𝑘,𝑚,𝑛 𝛾𝑗 = 𝑁0 + 𝑃0,𝑘 𝐺𝑗0,𝑛 + 𝐼𝐶𝑘,𝑛 (4.10) Trong 𝐼𝐶𝑘,𝑛 can nhiễu cụm 𝐽 𝑀𝑗′ ′ ′ ′ ′ 𝑚 ,𝑛 𝐼𝐶𝑘,𝑛 = ∑ ∑ 𝑣𝑗𝑘,𝑚 𝑠𝑗𝑚′ ,𝑛 𝑃𝑗𝑚 ′ 𝐺 ′ ′ 𝑗 (4.11) 𝑗 ′ =1 𝑚′ =1 𝑗 ′ ≠𝑗 Trường hợp SU không chia sẻ tài nguyên, SNR RU 𝑀 𝛾𝑗0,𝑛 = 𝑗 𝑘,𝑚 𝑚,𝑛 ∏𝐾 𝑠𝑗 ) 𝑃𝑗0,𝑛 𝐺𝑗0,𝑛 𝑘=1 ∏𝑚=1(1 − 𝑣𝑗 𝑁0 (4.12) 19 Tổng dung lượng video nhận RU 𝐽 𝐶𝑅𝑈 = 𝑀𝑗 𝐾 𝑁𝑗 𝑁𝑗 𝑊 ∑ [∑ ∑ ∑ 𝐶𝑗𝑘,𝑚,𝑛 𝑗=1 𝑘=1 𝑚=1 𝑛=1 + ∑ 𝐶𝑗0,𝑛 ] (4.13) 𝑛=1 W băng thông hệ thống 𝐶𝑗𝑘,𝑚,𝑛 = log (1 + 𝛾𝑗𝑘,𝑚,𝑛 ) (4.14) 𝐶𝑗0,𝑛 = log (1 + 𝛾𝑗0,𝑛 ) (4.15) * Biến động dung lượng RU 𝜎𝐶 = √ 𝑁𝑗 𝑀𝑗 𝑘,𝑚,𝑛 ̅ ] } ∑𝐽𝑗=1 {∑𝑛=1 + 𝐶𝑗0,𝑛 ) − 𝐶𝑅𝑈 [𝑊 (∑𝐾 𝑘=1 ∑𝑚=1 𝐶𝑗 ∑𝐽𝑗=1 𝑁𝑗 (4.16) Trong ̅ = 𝐶𝑅𝑈 𝐶𝑅𝑈 𝐽 ∑𝑗=1 𝑁𝑗 (4.17) * SINR SU 𝛾𝑘 = 4.3 𝑃0,𝑘 𝐺 0,𝑘 𝑀𝑗 𝐽 𝑁0 + ∑𝑗=1 ∑𝑚=1 𝑣𝑗𝑘,𝑚 𝑃𝑗𝑚 𝐺𝑗𝑚,𝑘 (4.18) Bài toán tối ưu SSC giải pháp dùng GA 4.3.1 Bài toán tối ưu SSC Bài toán tối ưu SSC cực đại hàm mục tiêu (4.13) để tìm số điều khiển 𝑣𝑗𝑘,𝑚 với ràng buộc: khai thác hiệu nguồn tài nguyên, biến động dung lượng RU (𝜎 ∗ ) ngưỡng đảm bảo QoS SU (𝛾0 ) max 𝐶 𝑘,𝑚 𝑅𝑈 𝑣𝑗 𝐾 ∑ ∑ 𝑘=1 𝑠 𝑡 𝐽 ∑∑ 𝑗=1 { 𝑀𝑗 𝑚=1 𝑀𝑗 𝑚=1 (4.19a) 𝑣𝑗𝑘,𝑚 ≤ 1, ∀𝑗 = 1, 2, … , 𝐽 𝜎𝐶 ≤ 𝜎 ∗ , 𝑣𝑗𝑘,𝑚 𝑃𝑗𝑚 𝐺𝑗𝑚,𝑘 ≤ 𝑃0,𝑘 𝐺 0,𝑘 − 𝑁0 , 𝛾0 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾 (4.19b) 20 Giải pháp tối ưu SSC dùng GA 4.3.2 Áp dụng phương pháp phạt để chuyển đổi tốn tối ưu DRS-CHS có ràng buộc thành tốn tối ưu khơng ràng buộc thay đổi tìm kiếm miền số thực thành tìm kiếm dạng nhị phân Các ràng buộc (4.19b) viết lại sau 𝐾 Δ𝑉𝑗 = − ∑ ∑ 𝑘=1 𝑀𝑗 𝑚=1 ∗ 𝑣𝑗𝑘,𝑚 ≥ 0, 𝑗 = 1, 2, … , 𝐽 ∆𝜎 = 𝜎 − 𝜎𝐶 ≥ 0, 𝑠 𝑡 𝐽 𝑀𝑗 𝑃0,𝑘 𝐺 0,𝑘 ∆𝛾 = − 𝑁0 − ∑ ∑ 𝑣𝑗𝑘,𝑚 𝑃𝑗𝑚 𝐺𝑗𝑚,𝑘 ≥ 0, 𝛾0 𝑚=1 𝑘 (4.20) 𝑗=1 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾 { Từ đó, ta có hàm phạt 𝐽 𝐾 2 𝑃 = 𝜆1 ∑(min{0, Δ𝑉𝑗 }) + 𝜆2 (min{0, Δσ}) + 𝜆3 ∑(min{0, Δ𝛾 𝑘 })2 𝑗=1 (4.21) 𝑘=1 Trong đó, 1, 2, 3, tham số phản ánh mức độ vi phạm ràng buộc Cuối cùng, thay tối ưu (4.19), tơi áp dụng GA để giải tốn tối ưu khơng có ràng buộc sau max 𝐶 = 𝐶𝑅𝑈 − 𝑃 𝑘,𝑚 𝑣𝑗 4.4 (4.22) Đánh giá kết Các thông số hệ thống thiết lập Bảng 4-3 Đồng thời, khoảng cách MBS đến SU, MBS đến RU, CH đến RU chọn ngẫu nhiên phạm vi tương ứng [100, 1000]m, [100, 500]m, [1, 50]m, [1, 300]m [50, 150]m Ngoài ra, chọn 1 = 106, 2 = 106 3 = 1032 Bảng 4-3 Thông số cài đặt cho toán tối ưu SSC Ký hiệu J K {Mj} {Nj} Mô tả thông số cụm SUs {2, 4, 6, 8, 10} CH {5, 10, 15, 20, 25} RU 21 Ký hiệu W N0 0 * 𝑃0,𝑘 , 𝑃𝑗0,𝑛 𝑃𝑗𝑚  {Tj} 𝜅𝑗𝑚,𝑛 𝜃𝑗𝑚,𝑛 NP NG NV Mô tả thông số 5Mhz 10-13W 10dB 25 5W NB 𝐾×∑ Chọn ngẫu nhiên khoảng 0.01W đến 0.1W {20, 10, 15, 13, 5}s Chọn ngẫu nhiên khoảng đến 10 Chọn ngẫu nhiên khoảng đến 30 10,000 100 𝐽 𝑀𝑗 𝑗=1 PG PC PM 4.4.1 0.9 0.9 10-8 Sự hội tụ GA Hình 4.3, GA nhanh chóng hội tụ sau 20 hệ Tốc độ hội tụ nhanh chứng tỏ GA khả thi để áp dụng để giải toán SSC 5G UDN Hiệu suất GA tiếp tục đánh giá cách xem xét thời gian hội tụ độ xác theo số cụm (J) kích thước dân số (NP) Hình 4.3 Sự hội tụ GAs Bảng 4-4 Bảng 4-5 Bảng 4-4 Thời gian hội tụ (giây) GAs J NP NP J 100 500 1000 5000 10000 0,27 N/A N/A 0,40 5,76 44,55 0,66 13,00 113,53 4,61 65,78 486,83 17,67 158,99 930,50 22 Bảng 4-5 Độ xác (%) GAs J NP NP J 100 500 1000 5000 10000 100 N/A N/A 100 100 90,09 100 100 96,32 100 100 100 100 100 100 4.4.2 Hiệu suất hệ thống SSC Để đánh giá hiệu suất SSC đề xuất, tơi so sánh với chế khác bao gồm SSC không quan tâm đến mối quan hệ xã hội (NSA), truyền điểm - đa điểm MBS (OMB), hiệu suất trung bình (AVE) hiệu suất tối thiểu (MIN) Hình 4.5 Dung lượng hệ thống SSC Hình 4.4 Dung lượng hệ thống SSC theo * theo 0 Hình 4., 0 thấp hệ thống cho dung lượng cao bão hòa 0 tăng Nhờ khai thác mối quan hệ xã hội CH RU, SSC vượt trội NSA SSC đạt dung lượng cao mức 0 = 10dB Hình 4.5, dung lượng hệ thống tăng cho phép độ lệch chuẩn * tăng nhiên bão hịa *q cao Dung lượng mơ hình đề xuất SSC cao Hình 4.6, dung lượng hệ thống tăng có nhiều cụm người dùng Hiệu suất hệ thống cao số lượng cụm đủ lớn (J = 3, SSC cho số tốt NSA, điều có nghĩa yếu tố mối quan hệ xã hội khai thác hiệu 5G UDN) Hình 4.7 cho thấy tăng số lượng người dùng chia sẻ phổ tần làm tăng hiệu suất hệ thống mơ hình đề xuất cho hiệu suất tốt 23 Hình 4.6 Dung lượng hệ thống SSC theo số lượng cụm Hình 4.7 Dung lượng hệ thống SSC theo số lượng thiết bị chia sẻ tài nguyên phổ Hình 4.8 cho thấy đánh đổi hệ thống đề xuất SSC cho dung lượng cao chấp nhận dao động cao RU Cụ thể Bảng 46, kết so sánh tính cơng trình bày hai ràng buộc đảm bảo cơng QoS gồm mức Hình 4.8 Độ lệch chuẩn dung lượng RU ngưỡng SINR SU (0) độ lệch chuẩn dung lượng (*) Bảng 4-6 So sánh công dung lượng RU Cơ chế Ràng buộc 0 * 4.5 SSC NSA AVE OMB MIN Trung bình Tốt Trung bình Tốt Tốt Trung bình Rất tốt Rất tốt Rất tốt Rất tốt Kết luận chương Cơ chế đề xuất SSC dễ dàng điều khiển: 1) Dung lượng phân phối cho RU từ MBS từ CH thông qua truyền thông D2D điểm - đa điểm; 2) SU chia sẻ tài nguyên kênh truyền xuống cho CH để thực truyền thông D2D điểm - đa điểm Dung lượng hệ thống cung cấp cho RU cực đại mà đảm bảo cho tính cơng dung lượng cho RU đảm bảo QoS cao cho SU 24 CHƯƠNG ĐIỀU KHIỂN LƯU TRỮ ĐA TẦNG VÀ CHIA SẺ PHỔ TẦN TỐI ƯU LUỒNG VIDEO ĐIỂM - ĐA ĐIỂM TRONG 5G UDN 5.1 Giới thiệu chế DRS-MCS Giải pháp điều khiển chọn lựa lưu trữ đa tầng chia sẻ tài nguyên kênh truyền xuống (DRS-MCS – Downlink Resource Sharing and Multi-tier Caching Selection) đề xuất cho phép người dùng di động (MU) trải nghiệm VAS qua truyền thông điểm - đa điểm từ vị trí lưu trữ ba tầng: trạm lớn (MBS), trạm nhỏ femto (FBS) thiết bị di động Như vậy, việc điều khiển chọn lựa cặp SU CH để chia sẻ tài nguyên kênh truyền xuống cho D2DC điểm - đa điểm tầng thiết bị người dùng kết hợp với truyền thông điểm - đa điểm tầng MBS Chương 3, mơ hình đề xuất xem xét thêm chọn lựa vị trí lưu trữ tầng FBS cho truyền thông điểm - đa điểm Bằng cách này, chế DRS-MCS cho phép RU nhận luồng video linh động với dung lượng cao 5.2 Mô hình hệ thống DRS-MCS MBS Cellular links Control signals Interference links Feedback signals Multicast links Cached videos SU1 SU K RU N J CH1 CH M1 CH FBS1 RU1 FBSI SU FBSi RU N1 D2D cluster Network FBS2 RU RU CH1 CH CH M J RU N j RU1 D2D cluster J RU CH m RU1 CH M j CH1 D2D cluster j Hình 5.2 Mơ hình hệ thống DRS-MCS điều khiển luồng video điểm - đa điểm 5G UDN Hệ thống bao gồm: MBS, I FBS, K SU J cụm Trong cụm có Mj CH lưu trữ video yêu cầu Nj RU yêu cầu video 25 5.3 Tính tốn thơng số hệ thống DRS-MCS Tổng dung lượng hệ thống phân phối từ MBS, FBS, CH đến RU tất cụm: 𝐽 𝐶𝑅𝑈 = 5.4 𝑁𝑗 𝑁𝑗 ∑ max {∑ 𝐶𝑗0,𝑛 𝑗=1 𝑛=1 𝐾 , max{∑ 𝐶𝑗𝑖,𝑛 𝑛=1 𝑀𝑗 𝑁𝑗 , 𝑖 = 1,2, … , 𝐼} , ∑ ∑ ∑ 𝐶𝑗𝑘,𝑚,𝑛 } Bài toán tối ưu DRS-MCS giải pháp vét cạn Bài toán tối ưu DRS-MCS xây dựng sau max 𝐶 𝑘,𝑚 𝑅𝑈 𝑣𝑗 𝑀 𝑗 𝑘,𝑚 s.t ∑𝐾 ≤ 1, 𝑗 = 1, 2, … , 𝐽, 𝑘=1 ∑𝑚=1 𝑣𝑗 𝑀𝑗 ∑𝑗=1 ∑𝑚=1 𝑣𝑗𝑘,𝑚 ≤ 𝑃0,𝑘 𝐺 0,𝑘 𝑣𝑗𝑘,𝑚 𝑃𝑗𝑚 𝐺𝑗𝑚,𝑘 ≤ 𝛾 𝐽 − 𝑁0 , 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾, (5.9d) 𝑀2 ×𝐾 𝑉2 = {𝑉𝑀12×𝐾 , 𝑉𝑀22 ×𝐾 , … , 𝑉𝑀22 ×𝐾 } … 12: 13: 14: 15: 16: 17: (5.9b) (5.9c) Thuật toán EBSA giải toán tối ưu DRS-MCS Input: Thông số ban đầu hệ thống Output: V*, C* 1: Tạo khơng gian tìm kiếm J ma trận 𝑀1 ×𝐾 𝑉1 = {𝑉𝑀11 ×𝐾 , 𝑉𝑀21×𝐾 , … , 𝑉𝑀21 ×𝐾 } 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 11: (5.9a) 1, 𝑘 = 1, 2, … , 𝐾, 𝑗 = 1, 2, … , 𝐽, 𝑚 = 1, 2, … , 𝑀𝑗 , 𝑀𝐽 ×𝐾 (5.7) 𝑘=1 𝑚=1 𝑛=1 𝑉𝐽 = {𝑉𝑀1 𝐽 ×𝐾 , 𝑉𝑀2𝐽×𝐾 , … , 𝑉𝑀2𝐽 ×𝐾 } C*  for ma trận v1 V1, v1 = 1, 2, …, 2𝑀1×𝐾 for ma trận v2 V2, v2 = 1, 2, …, 2𝑀2×𝐾 … for ma trận vJ VJ, vJ = 1, 2, …, 2𝑀𝐽 ×𝐾 if ma trận J thỏa mãn điều (5.9b), (5.9c) (5.9d) then Tính tốn C theo (5.7) if C > C* then C*  C 𝑣 𝑣 𝑣 V*  {𝑉𝑀11×𝐾 , 𝑉𝑀22×𝐾 , … , 𝑉𝑀2𝐽×𝐾 } end if end if end for … end for end for 26 5.5 Đánh giá kết So sánh giải pháp DRS-MCS đề xuất với chế khác bao gồm: dung lượng trung bình (AVE), dung lượng cực tiểu (MIN), không chia sẻ tài nguyên kênh truyền xuống (Non-DRS) truyền phát điểm - đa điểm MBS (OMBS) Các kết mô hiển thị Hình 5.2, Hình 5.3, Hình 5.4 Hình 5.5 cho thấy giải pháp đề xuất cho dung lượng hệ thống cao Hình 5.3 Dung lượng hệ thống DRSMCS theo số lượng cụm Hình 5.4 Dung lượng hệ thống DRSMCS theo số lượng K Hình 5.5 Dung lượng hệ thống theo I Hình 5.6 Dung lượng hệ thống theo 0 5.6 Kết luận chương Cơ chế DRS-MCS đề xuất cho phép điều khiển RU nhận luồng video linh hoạt thông qua truyền thông điểm - đa điểm từ vị trí lưu trữ ba tầng: MBS, FBS CH, mà cho phép ghép SU chia sẻ tài nguyên kênh truyền xuống sẵn có với CH lưu trữ video cho D2DC điểm - đa điểm Ngoài ra, đề xuất hữu ích liên quan đến việc chọn lựa thông số hệ thống đề cập nhằm phục vụ cho cải tiến thiết kế tối ưu có giải pháp DRS-MCS 27 KẾT LUẬN Với mục tiêu đề ra, luận án tập trung vào việc nghiên cứu đề xuất mơ hình điều khiển tối ưu phân phối luồng video điểm - đa điểm mạng 5G siêu dày đặc (5G UDN – Ultra-dense Network) nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ (QoS – Quality of Service) sử dụng tài nguyên lưu trữ tài nguyên phổ tần cách hiệu Kết đạt cụ thể là: 1) luận án đề xuất mơ hình điều khiển tối ưu luồng video điểm - đa điểm nhằm cực đại dung lượng người dùng yêu cầu (RU – Requesting User) có quan tâm đến tính cơng QoS người dùng chia sẻ phổ tần (SU – Sharing User) 5G UDN; 2) cải tiến mơ hình đề xuất cách: i) quan tâm đến mối quan hệ xã hội người dùng hỗ trợ lưu trữ (CH – Caching Helper) RU; ii) tận dụng tài nguyên phổ tần SU hiệu hơn, nghĩa SU chia sẻ với nhiều CH nhiều cụm khác nhau, miễn đảm bảo tính cơng QoS cao cho SU; iii) quan tâm đến biến động QoS RU nhằm đảm bảo tính cơng QoS cho RU; 3) mơ hình điều khiển tối ưu luồng video điểm - đa điểm xét thêm lực lưu trữ tầng trạm nhỏ để cung cấp cho RU truy xuất video với dung lượng cực đại linh động Từ mơ hình đề xuất, luận án triển khai thực mô công cụ Matlab thơng qua thuật tốn di truyền (GA – Genetic Algorithms) Từ đánh giá ưu điểm mơ hình đề xuất so với giải pháp khác liên quan vấn đề tồn đọng cần giải luận án Kết nghiên cứu luận án phần đóng góp mang giá trị tham khảo hữu ích cho cộng đồng nghiên cứu lĩnh vực điều khiển luồng video tối ưu, cụ thể điều khiển chọn lựa lưu trữ đa tầng chia sẻ tài nguyên phổ tần phần tử 5G UDN, nhằm cực đại dung lượng phân phối luồng video đến người dùng Ý nghĩa khoa học luận án khẳng định qua kết nghiên cứu công bố 01 báo tạp chí nước có uy tín (Journal of Science and Technology: Issue on Information and Communications Technology), 01 báo tạp chí quốc tế uy tín có số ISI (IEEE Systems 28 Journal, IF = 4,5), 01 báo trình bày đăng hội nghị quốc tế INISCOM’20 (International Conference on Industrial Networks and Intelligent Systems) Để tiếp tục hoàn thiện mơ hình điều khiển luồng video điểm - đa điểm 5G UDN đề xuất cho phù hợp hơn, kết nghiên cứu luận án mở rộng theo hướng: 1) Hệ thống hồn thiện kết hợp mơ hình Chương Chương Lúc đó, q trình điều khiển chọn lựa lưu trữ thực với 03 tầng, tài nguyên phổ tần SU tận dụng hiệu cách chia sẻ với nhiều cụm thông qua chế điều khiển công QoS cho SU tốt hơn, thuộc tính vật lý mối quan hệ xã hội người dùng xem xét đồng thời với tính cơng QoS RU; 2) Đánh giá hiệu suất hệ thống từ thông số đơn giản dung lượng phân phối đến RU ràng buộc đảm bảo tính cơng QoS cho SU RU cải tiến thông số đánh giá tốt QoE (Quality of Experience - Chất lượng trải nghiệm) đặc trưng xác suất truy cập video thành công, thời gian chờ video kể từ gởi yêu cầu đến xem được, chất lượng hình ảnh video, tính liên tục xem video, độ dao động chất lượng video; 3) Với hệ thống mở rộng để hồn thiện kết hợp với thơng số QoE đánh giá hiệu suất phức tạp hơn, GA cần nghiên cứu để có cải tiến độ xác thời gian thực thi Ngồi ra, cần tìm hiểu thêm thuật tốn phù hợp khác theo xu máy học, học sâu,… để giải toán tối ưu so sánh hiệu với GA áp dụng nhằm chọn lựa thuật toán tốt để triển khai hệ thống c a lu n án [C1] Thanh-Minh Phan, Nguyen-Son Vo, Minh-Phung Bui, Xuan-Kien Dang, and Dac-Binh Selection Control Maximized Multicast Video Delivery Capacity in Dense D2D Journal of Science and Technology, vol 18, no 4.2, pp 12-20, April 2020 [C2] Nguyen-Son Vo, Thanh-Minh Phan, Minh-Phung Bui, Xuan-Kien -aware Spectrum Sharing and Caching Helper Selection Strategy Optimized Multicast Video Streaming IEEE Systems Journal, pp 1-12, June 2020 [C3] Thanh-Minh Phan, Nguyen-Son Vo, Minh-Phung Bui, Quang-Nhat Downlink Resource Sharing and Multi-tier Caching Selection Maximized Multicast Video Delivery Capacity in 5G UltraProc of EAI International Conference on Industrial Networks and Intelligent Systems (INISCOM '20), Ha Noi, Vietnam, August 2020, pp 19-31 khác c a nghiên c u sinh [C4] ng Xuân Kiên, Nguy n Vi t Chính, Phan Thanh Minh ng d ng m p x lý nh h th ng tr c ca hàng h , T p chí Khoa h c Cơng ngh Giao thơng v n t i, S 32-05/2019, trang 47-52, 2019 [C5] Thanh-Minh Phan and Xuan-Kien Dang, Current Challenges in Communication and 5G Networks for Autonomous Proc of The 18th Asia Maritime & Fisheries Universities Forum (AMFUF2019), Hai Phong City, Vietnam, November 2019, pp 138-148 [C6] Quang-Nhat Tran, Nguyen-Son Vo, Thanh-Minh Phan, Minh-Phung Bui, Minh-Nghia Nguyen and Ayse Maximized Video Delivery Capacity over Multi-hop Multi-path in Dense D2D Proc of The 4th International Conference on Recent Advances in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom2020), Hanoi, Vietnam, September 2020, pp 72-76 [C7] Quang-Nhat Tran, Nguyen-Son Vo, Quynh-Anh Nguyen, Minh-Phung Bui, Thanh-Minh Phan, Van-Viet Lam and Antonino Masaracchia Multi-hop Multi-path Communications in B5G Networks: A Survey on Models, EAI Endorsed Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems, vol 7, no 25, p 167839, January 2021 tài tham gia nghiên c u [D1] Nghiên c u thi t k h th ng t ng ch nh giám sát n tàu th y d a gi i thu t m B Giao thông v n t i, Mã s DT203039, 01/2020-12/2020 ... toán điều khiển tối ưu luồng video Chương 3: Điều khiển lưu trữ chia sẻ phổ tần tối ưu luồng video điểm đa điểm 5G UDN Chương 4: Điều khiển lưu trữ chia sẻ phổ tần tối ưu luồng video điểm đa điểm. .. hình điều khiển tối ưu luồng liệu hệ thống kết nối mạng, cụ thể mơ hình điều khiển luồng video điểm - đa điểm 5G UDN Bố cục luận án: Mở đầu Chương 1: Tổng quan hệ thống điều khiển kết nối mạng. .. vòng điều khiển mạng di động 5G; 2) liệu truyền thông NCS liệu luồng video (có kích thước dung lượng lớn) Các giải pháp điều khiển tối ưu luồng video điểm - đa điểm 5G UDN thông qua kỹ thuật lưu