4. Bố cục luận văn
4.1.Các kỹ thuật lập lịch
4.1.1. Lập lịch vòng tròn
Phương pháp đơn giản nhất để phân bổ tài nguyên cho người dùng là lên lịch đến lượt chúng mà không cần xem xét chất lượng kênh. Lập lịch vòng tròn là bộ lập lịch công bằng theo nghĩa là mỗi người dùng được phân bổ như nhau.
4.1.2. Lập lịch theo chỉ số chất lượng kênh tốt nhất
Như tên của nó, chiến lược lập lịch này chỉ định tài nguyên cho người dùng nhằm đạt các điều kiện liên kết vô tuyến tốt nhất. Phương pháp này còn được gọi là MAX SINR hoặc MAX C/I lập lịch. Rõ ràng là kiểu lập kế hoạch này có thông lượng tốt nhất. Xét về mặt toán học, nó lên lịch cho người dùng j nào đó:
= arg ( ( )) (1)
Trong đó, ( ) là tốc độ dữ liệu tức thời mà người dùng i trải qua.
Nhược điểm chính của phương pháp này là thiếu tính công bằng. Vì khi Thiết bị Người dùng (UE) ở xa Trạm gốc và tính di động thấp, có thể không bao giờ được lập lịch.
4.1.3. Kết hợp Lập lịch vòng tròn và Lập lịch theo chỉ số chất lượng kênh tốt nhất kênh tốt nhất
Để thiết lập sự cân bằng giữa thông lượng và sự công bằng, sử dụng một thuật toán hoạt động ở đâu đó giữa Lập lịch vòng tròn và Lập lịch theo chỉ số chất lượng kênh tốt nhất. Trong LTE, một cá nhân bao gồm 10 khung con, mỗi khung bao gồm hai khe và mỗi khe lần lượt bao gồm 6 hoặc 7 ký hiệu OFDM. Bằng cách kết hợp hai phương pháp lập lịch được đề cập ở dạng đơn giản nhất để lập lịch cho từng vị trí trong số hai vị trí trong khung phụ theo Lập lịch vòng tròn và Lập lịch theo chỉ số chất lượng kênh tốt nhất. Nó có nghĩa là các tài nguyên hoặc các ký hiệu OFDM trong vị trí đầu tiên trong khung phụ được lên lịch vòng tròn và những người trong vị trí thứ hai được lên lịch để có thông
lượng tối đa.
4.1.4. Lập lịch công bằng theo tỷ lệ
Bộ lập lịch PF [26] nhằm mục đích cung cấp sự cân bằng tối ưu giữa thông lượng và công bằng. Nó dựa trên giả định rằng gNodeB nhận phản hồi CQI từ người dùng. Các UE với giá trị công bằng tỷ lệ cao nhất có ưu tiên phân bổ tài nguyên kênh. Bộ lập lịch PF hoạt động tốt khi chất lượng kênh ổn định. Phương trình ưu tiên cho UE k trong hàng đợi được cho bởi
= arg ( )
( ) (2)
Trong đó, ( ) là tốc độ dữ liệu hiện tại và ( ) là tốc độ dữ liệu trung bình trong quá khứ.
( ) =
1 ( 1) + ( ), is scheduled
1 ( 1), is not scheduled (3)
Trong đó, là Chu kỳ truyền dữ liệu không đổi.
Tuy nhiên, trong môi trường công nghiệp nhiều phân tán, chất lượng kênh truyền thông mmWave biến động mạnh. Nếu một UE chuyển từ vị trí tầm nhìn LOS sang vị trí NLOS, tốc độ dữ liệu hiện tại ( ) giảm xuống. Tỷ lệ trung bình ( ) giảm xuống bởi 1 , là một mức giảm rất nhỏ so với sự giảm của ( ) . Do đó, mức độ ưu tiên của UE giảm liên tục. Trong khi đó, chất lượng kênh của NLOS UE này là tệ hơn. Nó chỉ có thể truyền qua sơ đồ điều chế thấp hơn. Những tác động tiêu cực này gây ra độ trễ và thông lượng kém hiệu suất của NLOS UE này. Bộ lập lịch này không hiệu quả chất lượng kênh dao động nhanh chóng.
Để khắc phục những hạn chế của bộ lập lịch PF, một số nghiên cứu đã dẫn đến việc sửa đổi lịch trình PF. Phương trình ưu tiên đã sửa đổi của người dùng k
được khái quát thành:
= arg ( )
( ) (4)
trong đó α và β đại diện cho trọng số theo cấp số nhân của dòng điện và tốc độ dữ liệu trung bình trong phương trình ưu tiên. Cụ thể, phương trình về PF khi α = β = 1.
Trong một số nghiên cứu đã thực hiện, H. Kim và cộng sự [27] đặt một số mũ cố định α liên quan đến thông lượng hiện tại, làm tăng thông lượng hình thức cũng như đảm bảo hiệu suất trong một phạm vi.
Dựa trên thước đo công bằng tỷ lệ; S.-B. Lee và cộng sự [28] đã cố gắng thay đổi chỉ số trình tự để sử dụng kênh tốt hơn.
Cách tiếp cận được đề xuất bởi N. Bechir và cộng sự [29] lập lịch trình tài nguyên kênh cho các UE chưa được phân phối trước đó để duy trì sự công bằng. Tuy nhiên, những số mũ được sửa đổi này thành nâng cao hiệu suất công bằng là tĩnh. Họ không thể điều chỉnh các chiến lược tương ứng với các điều kiện giao tiếp.
G. Aniba and S. Aissa và cộng sự [30] đã giới thiệu một tham số động để cập nhật số mũ α, phụ thuộc vào các giá trị thông lượng rời rạc. Giá trị được thay đổi ở quy mô thời gian lớn hơn để tránh nhanh chóng biến động.
Yang và cộng sự [31] đề xuất một phương pháp để thay đổi lũy thừa β thành một giá trị lớn hơn để cung cấp sự công bằng tốt hơn sao cho β được suy ra từ tính công bằng trung bình trong quá khứ và thông lượng. Họ cũng đề xuất một số kế hoạch để cải thiện hiệu suất của UE bên cạnh.
N. Xu và cộng sự [32] cung cấp một cách tiếp cận để đặt số mũ β nhỏ hơn 1 khi UE ở điều kiện nằm rìa của cell. Nó cải thiện mức độ ưu tiên của các UE bên cạnh.Tuy nhiên, những cách tiếp cận này để cập nhật số mũ α và β được lấy từ các tham số trung bình trong quá khứ, không thể phù hợp với các biến thể kênh nhanh chóng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Yamaguchi và Takeuchi [33] sửa đổi phương pháp thành tính toán tốc độ dữ liệu trung bình ( ). Một số mũ tĩnh (1-α) được thêm vào (4) để truyền dữ liệu tốc độ cao. Họ kết luận rằng khi α lớn hơn 0, thông thường sẽ nhỏ hơn 1, giá trị của thông lượng trung bình thu hẹp so với Bộ lập lịch PF. Mức độ ưu tiên phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu hiện tại tỷ lệ. Bộ lập lịch phân bổ nhiều tài nguyên kênh hơn cho thiết bị đầu cuối gần gNodeB. Nếu tham số α là âm, các thiết bị đầu cuối xa eNodeB được ưu tiên hơn. Phương pháp nàycung cấp sự linh hoạt hơn cho việc điều chỉnh mức độ ưu tiên của các UE. Tuy nhiên, công trình này chỉ nghiên cứu tác động của tĩnh thông số.
Trong nghiên cứu gần đây, Jiteng Ma và cộng sự đã hiêụ chỉnh tốc độ trung bình trong biểu thức của lập lịch PF để tương thích với môi trường thay đổi nhanh của mạng di động 5G. Khi đó, tốc độ trung bình trong lập lịch PF được tính theo công thức sau:
( ) =
1 ( 1) + ( ) ( ), is scheduled
Trong đó, số mũ γ (t) có liên quan đến chất lượng của kênh truyền
( ) = ( )+ (6)
trong đó δ (t) là chỉ số điều chế và mã hóa - Modulation And Coding Scheme (MCS). Giá trị của chỉ số MCS biến thiên trong khoảng 1~28, phù hợp với động giá trị chất lượng kênh được hỗ trợ trong mô-đun ns-3 mmWave.
Tuy nhiên, γ (t) có thể được khái quát hóa dựa trên các chỉ số MCS được hỗ trợ bởi một hệ thống. Giới thiệu tác dụng của kênh các biến thể dẫn đến thông lượng trên mỗi UE không đồng đều. Giá trị γ (t) là để giảm thiểu thời gian trễ trong Người lập kế hoạch. Phạm vi của số mũ γ (t) được giới hạn trong khoảng 0,5~1,5. Sự biến thiên của γ (t) thay đổi giá trị thông lượng trung bình cho các UE trong điều kiện kênh khác nhau trên một quy mô hợp lý. Nó cho phép điều chỉnh mức giá trị thông lượng trung bình sau các biến thể kênh động.
Về mặt lý thuyết, bộ lập lịch mới này có hiệu quả cao hơn khả năng phân bổ nguồn lực theo kiểu chờ thời gian để tương tác (Time To Interactive). Tuy nhiên, khoảng thời gian để xác định tốc độ trung bình không được đề cập đến trong bài báo này. Do đó, luận văn tập trung tối ưu khoảng thời gian này cho môi trường biến động nhanh của mạng 5G.
4.2. Tối ưu hóa thuật toán lập lịch công bằng
Việc lựa chọn trọng số có ảnh hưởng lớn đến việc xác định điểm ưu tiên cho người dùng. Theo công thức (5), ta thấy:
Với giá trị nhỏ, thì trọng số 1 ~0. Khi đó, ảnh hưởng của tốc độ trung bình tại thời điểm 1 , ( 1), lên tốc độ trung bình tại thời điểm hiện tại , ( ) , là rất nhỏ. Ngược lại, ảnh hưởng của giá trị tức thời ( ) lên tốc độ trung bình ( ) là rất lớn. Do đó, giá trị thường được dùng đối với trường hợp có môi trường hoặc tốc độ dữ liệu của người dùng thay đổi nhanh.
Với giá trị lớn, thì trọng số ~0. Khi đó, ( 1) sẽ là thành phần chủ yếu đóng góp vào giá trị trung bình ( ), giá trị tốc độ tức thời ( )
dường như không có ảnh hưởng đến việc tính điểm của người dùng. Các giá trị lớn, thường được dùng cho môi trường truyền ổn định và tốc độ dữ liệu của người dùng ít thay đổi.
Trong một hệ thống mạng thực tế, việc thay đổi môi trường truyền của người dùng ảnh hưởng rất nhiều bởi không gian và tốc độ di chuyển của người dùng. Hơn nữa, việc áp dụng nhiều phương pháp tính điểm khác nhau trong 1 hệ thống là không khả thi. Do đó, cần có biểu thức xác định trọng số của tốc độ
trung bình ( 1) và tốc độ thức thời ( ) theo từng điều kiện tức thời của việc truyền tin.
Luận văn đề xuất phương pháp xác định trọng số như sau:
= ( )
( ) (7)
Với cách xác định như trên, Chu kỳ truyền dữ liệu đã thay đổi một cách linh hoạt theo tỉ số tương quan giữa tốc độ dữ liệu hiện tại và tốc độ dữ liệu trung bình trong quá khứ. Từ đó, phương pháp đề xuất sẽ tránh được hiện tượng tăng đột biến của chất lượng kênh truyền (thể hiện ở tốc độ người dùng). Ví dụ: nếu tốc độ dữ liệu hiện tại tăng lên đột biến thì hệ số sẽ tăng lên, Chu kỳ truyền dữ liệu sẽ thực hiện trong một quá trình dài để đảm bảo sự ổn định của quá trình lập lịch. Tương tự đối với trường hợp khi kênh truyền giảm đột biến, tốc độ dữ liệu hiện tại người dùng cũng giảm mạnh xuống. Chu kỳ truyền dữ liệu sẽ được rút gọn lại đáng kể để thích ghi với việc biến động giảm mạnh của kênh truyền. Ví dụ: khi một người dùng chịu ảnh hưởng của vật cản (như đi vào thang máy, tòa nhà), kênh truyền khi đó giảm mạnh xuống. Nếu quá trình lập lịch vẫn lấy mẫu trong khoảng thời gian dài thì người dùng này vẫn có được mức ưu tiên cao và được ưu tiên lập lịch so với các người dùng khác. Khi đó, hiệu suất của mạng có thể giảm xuống do người dùng có tốc độ thấp lại có mức ưu tiên cao. Nếu quá trình lập lịch đề xuất được áp dụng trong trường hợp này thì quá trình mức ưu tiên của người dùng này sẽ được giảm xuống ngay lập tức và sẽ được hạn chế lập lịch hơn so với các người dùng khác. Khi đó, hiệu suất mạng có thể được cải thiện.
Khi đó, biểu thức tính giá trị tốc độ trung bình ( ) được viết lại như sau
( ) = 2 ( 1) ( ) ( 1), is scheduled 1 ( 1) ( ) ( 1), is not scheduled (8)
Ngoài ra, điều kiện sau được bổ xung để loại trừ ( ) nhận giá trị âm hoặc vô cùng nhỏ.
( ) = ( ) nếu ( ) > 128
128 ngược lại
(9)
Trong đó giá trị 128 kb/s là giá trị tối thiểu của người dùng cần có để thực hiện việc truyền tin. Việc thiết lập giá trị cực tiểu cho ( ) là cần thiết để loại trừ trường hợp xác định điểu ưu tiên không chính xác cho một số loại hình
dịch vụ có tính chất tức thời. Ví dụ với người dùng sử dụng dịch vụ MMS hoặc offline voice message, giá trị ( ) chỉ tăng đột biến trong 1 khoảng thời gian rất ngắn và tốc độ trung bình ( 1)~0. Khi đó, = ( )
( )→ ∞. Người dùng trong trường hợp này sẽ được ưu tiên tối đa mặc dù họ không có dữ liệu để truyền.
4.3. Mô hình mô phỏng và đánh giá (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.3.1 Mô hình mô phỏng
Trong mô hình mô phỏng được xây dựng trên công cụ 5G-air-simulator [34] chạy trên hệ điều hành Ubuntu, ta giả thiết 01 trạm và 03 trạm gNodeB hoạt động ở tần số 5 GHz và được cấp băng thông 20 MB để phục vụ không gian văn phòng mở (Open Indoor Office). Người dùng được phân bố đều tại rìa của cell và thực hiện việc truyền Video với độ phân giải 480p [35]. Theo khuyến nghị của Youtube, để đảm bảo sự mượt mà trong trải nghiệm của người dùng, tốc độ truyền video cần thiết từ 500-2.000kbps. Do đặc điểm truyền video là không liên tục, chu kỳ luân phiên giữa truyền/nghỉ là tương đương nhau. Do đó, kết quả thông lượng thu được trung bình trong cả quá trình truyền dữ liệu đạt 400kbps là hợp lý. Độ trễ yêu cầu 2 giây (đề xuất) không vượt quá 4 giây.
Theo 3GPP, mô hình truyền sóng trong môi trường Open Indoor Office được xác định thông qua mô hình Dual Slop: LOS và NLOS. Trong đó, xác suất đường truyền giữa người dùng và trạm gNodeB như Hình 4.1 là đường truyền thẳng LOS được xác định bởi công thức sau:
=
1 , ≤ 5
. , 5 ≤ ≤ 49
. 0.54 , 5 ≤ ≤ 49
(10)
Khi đó, mức suy hao công suất theo khoảng cách được tính theo công thức sau:
= 32.4 + 17.3 log ( ) + 20 log ( ) (11)
Khi suy hao môi trường = 3 v1 ≤ ≤ 150
,
. ( ) . . ( ) (12)
Khi suy hao môi trường = 8.03 v1 ≤ ≤ 150 trong đó:
+ = ( + ) + ( ) (13)
4.3.2. Kết quả mô phỏng và đánh giá
Kết quả mô phỏng được đánh giá thông qua 3 tham số:
+ Thông lượng (throughput) là lưu lượng được truyền thành công qua mạng của từng cell.
+ Độ trễ (delay) là thời gian trễ trung bình việc truyền gói tin từ nguồn đến đích. Trong trường hợp này, các đường truyền được coi là hoàn hảo nên thời gian trễ chính là thời gian gói tin được chờ để lập lịch.
+ Tỉ lệ mất gói tin (PLR) được tính bằng tỉ lệ giữa số lượng gói tin bị mất và số lượng gói tin đã truyền.
* Trường hợp 1: 01 trạm gnodeB, các UE phân bố ngẫu nhiên tại biên của cell. Giả thiết trạm phủ sóng 1 vùng có bán kính là 50m
Hình 4. 2 – Mô hình mô phỏng 01 trạm gNodeB
Theo đó:
* Độ trễ:
Bảng 4. 1 - Độ trễ trung bình của 1 gói tin (01 trạm gNodeB)
Số lượng người dùng Orginal PF Proposed PF
6 0.01846 0.0182 8 0.02303 0.0222 10 0.03039 0.02934 12 0.03559 0.03463 14 0.0428 0.04201 16 0.0531 0.05356 18 0.06543 0.07119 20 0.09046 0.13711 22 0.11192 0.30031 24 0.2034 0.54095 26 0.34483 0.63108 28 0.53771 0.68181
Hình 4. 3 - Biểu đồ Độ trễ trung bình của gói tin (01 trạm gNodeB)
Từ kết quả mô phỏng tại Hình 4.3, ta nhận thấy độ trễ trung bình của các gói tin trong 2 thuật toán đều trong khoảng điều kiện cho phép. Thuật toán được tối ưu không làm gia tăng quá nhiều độ trễ của hệ thống so với truyền thống nhưng vẫn cao hơn khi số lượng người dùng cao hơn 20UE. Việc này xảy ra bởi độ trễ là kết quả trung bình truyền dữ liệu của toàn bộ cell.
* Tỷ lệ mất gói tin: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 4. 2 - Tỷ lệ mất gói tin (01 trạm gNodeB)
Số lượng người dùng Orginal PF Proposed PF
6 0 0 8 0 0 10 0 0 12 0 0 14 0 0 16 0.00002 0 18 0.00162 0 20 0.03321 0.003 22 0.19427 0.03965
24 0.47158 0.10323
26 0.50234 0.16583
28 0.54328 0.1962
Hình 4. 4 - Biểu đồ Tỷ lệ mất gói tin (01 trạm gNodeB)
Từ kết quả mô phỏng tại Hình 4.4, ta có thể nhận thấy việc áp dụng thuật toán được tối ưu, khi số lượng UE càng tăng, tỷ lệ mất gói tin càng giảm (giảm 70% từ 0,54 xuống 0,19).
- Thông lượng:
Bảng 4. 3 - Thông lượng 01 trạm gNodeB
Số lượng người dùng Orginal PF Proposed PF
6 2.71802 2.71802 8 3.62402 3.62402 10 4.53003 4.53003 12 5.43603 5.43603 14 6.34204 6.34204 16 7.24791 7.24804 18 8.13889 8.15405
20 8.73026 9.02922 22 7.88705 9.52641 24 5.39651 9.64389 26 5.45171 9.70276 28 5.28227 10.07508 30 3.69641 9.38292
Hình 4. 5 - Biểu đồ Thông lượng của 01 trạm gNodeB
Từ kết quả mô phỏng tại Hình 4.5, ta có thể nhận thấy việc áp dụng thuật toán được tối ưu, khi số lượng UE còn thấp, thông lượng của hệ thống không có nhiều sự thay đổi. Tuy nhiên, khi số lượng UE tăng, thông lượng của hệ thống đã tăng lên 127% từ 3,69Mb/s đến 9,38Mb/s.
Như vậy, từ kết quả mô phỏng có thể khẳng định, trong trường hợp có 01