V. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: 1 TS Nguyễn Đình Long
3 PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT DÙNG PHÂN CỤM VÀ PHÂN BỔ
1.7 Các trường hợp can nhiễu trong UDN
1.5.2 Tính di động cao và q trình bắt tay
Trong mạng tế bào, khi một UE di chuyển giữa hai cells, nó sẽ ngắt kết nối với cell cũ và kết nối đến cell mới. Trong khi đó, hệ thống mạng phải thực hiện quá trình bắt tay này với đảm bảo về việc truyền tín hiệu liên tục. Do q trình bắt tay có thể gây ra sự chậm trễ và việc mất kết nối nên người ta mong đợi rằng tần suất của quá trình này càng nhỏ càng tốt [72]. Tuy nhiên, việc phân bố rất nhiều các small cells với mật độ dày đặc sẽ làm tăng số lượng các quá trình bắt tay giữa các SBS và các UE di động. Hệ quả là các UE cần nhiều năng lượng hơn cho quá trình bắt tay và hiệu suất của mạng bị suy giảm do độ trễ cao, tỷ lệ bắt tay bị lỗi lớn và việc tính tốn phức tạp cho quá trình này.
1.5.3 Tiêu thụ năng lượng thấp
Theo [73], số lượng khí carbon dioxide (CO2) sản sinh do các hệ thống viễn thơng di động được dự đốn sẽ tăng từ 86 đến 235 triệu tấn trong năm 2007 và 2020. Điều này gây ra nhiều vấn đề liên quan đến sức khỏe và mơi trường [74]. Thêm vào đó, việc tăng số lượng các BS và UE trong UDN dẫn đến mức năng lượng tiêu thụ rất cao. Do đó, việc áp dụng các công nghệ mạng xanh (green networking) vào UDN là cần thiết. Một trong những thông số quan trọng được sử dụng thường xuyên để tối ưu hiệu quả sử dụng năng lượng trong UDN là EE. EE được định nghĩa là tỷ số tốc độ dữ liệu chia cho cơng suất tiêu thụ. Có nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để tối ưu EE trong các kịch bản UDN khác nhau [30, 75, 76]. Tuy nhiên, chỉ xem xét EE thì vẫn chưa đủ để tạo các mạng xanh bởi vì EE có thể được tối ưu nếu tốc độ dữ liệu tăng nhanh hơn độ tăng của năng lượng tiêu thụ [77].
1.5.4 Tối ưu chuyển tiếp nhiều bước (Multi-hop Relay)
Với các mạng có backhaul sử dụng dây (wired backhauling), các BS sử dụng toàn bộ tài nguyên được phân bổ để phục vụ UE. Tuy nhiên, với cấu trúc chứa số lượng lớn các small cells được phân bố dày đặc trong UDN, việc xây dựng backhaul đến các SBS sử dụng dây là rất tốn kém và khơng khả thi. Do đó, nguồn tài ngun cần được phân chia để đáp ứng việc truy cập từ các UE đến mạng và việc chuyển tiếp tín hiệu (backhaul traffic) khơng dây từ các SBS đến mạng lõi (core network). Do tầm bao phủ nhỏ của các small cells nên các SBS không thể kết nối không dây trực tiếp đến mạng lõi mà chúng cần phải tìm các liên kết chuyển tiếp nhiều bước phù hợp để truyền tín hiệu backhaul đến các cổng (gateways) cho trước. Do đó, việc thiết kế thuật tốn định tuyến để tìm các liên kết chuyển tiếp nhiều bước tối ưu cũng là một thách thức trong UDN. Có nhiều nghiên cứu đã được thực hiện mang lại những kết quả tích cực [78–81].
1.5.5 Cơ chế truyền nhận đa chiều phức hợp
Trong UDN, có nhiều SBS ở trạng thái khơng hoạt động hay khơng có bất kỳ UE nào kết nối với nó bởi vì số lượng các SBS lớn hơn nhiều so với số lượng UE. Trong
nhiều trường hợp, việc bật và sử dụng các SBS đang ở trong trạng thái ngủ này để phục vụ UE ở gần cùng với SBS chính của UE đó mang đến nhiều lợi ích [82]. Sự kết hợp truyền này giúp khơng chỉ tăng cơng suất tín hiệu mong muốn mà cịn giảm số lượng quá trình bắt tay khi UE di chuyển giữa các cells. Mặt khác, khi các small cells gần kề có số lượng các UE kết nối chênh lệch nhau nhiều, sự kết hợp tạm thời để tạo một cell ảo (virtual cell) giúp phân bổ đều lượng dữ liệu cần phục vụ cho các SBS và giảm can nhiễu giữa các cells này. Tuy nhiên, việc bật thêm các SBS hoặc có nhiều các cells ảo sẽ tiêu tốn nhiều năng lượng và gây ra nhiều can nhiễu đến các small cells khác. Do đó, việc quản lý phối hợp truyền tín hiệu vẫn cịn là một thách thức trong việc bố trí dày đặc một số lượng lớn SBS.
1.6 Các đóng góp của luận văn
Từ các thảo luận về sự cần thiết của đề tài trong mục 1.2, luận văn này đề xuất thiết kế một mơ hình kết hợp phân cụm và phân bổ công suất để tối đa hiệu quả sử dụng năng lượng. Đặc biệt, một coalition game được đề xuất cho việc phân cụm các SBS để giảm can nhiễu giữa các cell. Các SBS trong mỗi cụm phối hợp truyền tín hiệu đến các UE trong cụm nên can nhiễu trong cụm được triệt tiêu. Những phương pháp phân bổ kênh truyền con cho cả hai tầng được giới thiệu để chọn kênh truyền con con có độ lợi lớn nhất cho mỗi UE. Thêm vào đó, để giảm độ phức tạp tính tốn, các phương pháp phân bổ công suất tập trung và phân tán được đề xuất để tối đa EE. Cụ thể các đóng góp của luận văn được liệt kê sau
Các nhận định về các thách thức của mạng mật độ cao được trình bày. Từ đó, luận văn đưa ra các thảo luận về các công nghệ và giải pháp tiềm năng được xem là các hướng nghiên cứu hiệu quả và đang còn bỏ ngõ để nâng cao hiệu suất của UDN.
Lý thuyết trị chơi giúp mơ hình hóa và giảm độ phức tạp của các bài toán tối ưu quy mơ lớn. Do đó, dựa vào hàng loạt các bài báo liên quan đến việc áp dụng lý thuyết trò chơi trong UDN, hai hướng tiếp cận chính để giải các vấn đề trong UDN sử dụng các thuật toán là sự kết hợp giữa lý thuyết trị chơi và tối ưu hóa
được mơ tả cụ thể.
Các SBS gần kề có xu hướng kết hợp với nhau để phục vụ các UE bởi vì chúng gây ra can nhiễu rất lớn cho nhau. Một coalition game mô tả sự hợp tác này được đề xuất để phân cụm các SBS với hàm lợi ích là tỉ số tín hiệu trên can nhiễu (SIR).
Để triệt tiêu can nhiễu trong cụm, vấn đề phân bổ kênh truyền con cho các small cell được mô tả bởi một bài toán tối ưu nhị phân, bài toán tối ưu với các biến chỉ có hai giá trị là 0 hoặc 1. Phương pháp Hungarian được đề xuất để giải bài toán tối ưu này. Trong khi đó, việc phân bổ kênh truyền con cho các macrocell được giải quyết bằng cách chọn kênh truyền con với độ lợi kênh lớn nhất cho từng MUE.
Để giảm độ phức tạp của các bài toán tối ưu khơng lồi phân bổ cơng suất, một thuật tốn lặp tập trung để đạt được ít nhất một kết quả tối ưu cục bộ với mục tiêu tối đa EE được đề xuất. Các bất đẳng thức được sử dụng để giảm độ phức tạp của hàm mục tiêu và chuyển bài toán tối ưu tối đa EE khơng lồi thành bài tốn tối ưu lồi. Các bài tốn lồi này có thể được giải dễ dàng bởi các cơng cụ lập trình.
Một thuật tốn phân bổ cơng suất tối ưu dạng phân tán dựa vào trò chơi Stack- elberg, bao gồm hai trò chơi khơng hợp tác với MBS là các lãnh đạo có độ ưu tiên cao và SBS là các nhân viên có độ ưu tiên thấp hơn. Thuật tốn này giúp bài tốn tối ưu phân bổ cơng suất phức tạp thành những bài tốn tối ưu lồi có độ phức tạp thấp hơn đáng kể. Điều này rất hữu dụng để giải các bài toán tối ưu với số lượng các biến rất lớn trong UDN.
Các mô phỏng được thực hiện trong nhiều kịch bản khác nhau của UDN với 2 tầng, đa macrocell, các small cell phân bố ngẫu nhiên. Từ những phân tích và so sánh kết quả với nhiều phương pháp khác nhau cho thấy phương pháp đề xuất trong luận văn là hiệu quả. Bên cạnh đó, các phân tích kết quả về sử dụng kết hợp truyền thông vệ tinh vào UDN cũng được đề cập.
1.7 Nội dung của luận văn
Để đảm bảo tính thống nhất và mạch lạc trong trình bày, bố cục của luận văn được chia thành năm chương.
Tóm tắt
Nội dung này giới thiệu sơ lược tổng quan đề tài, các nội dung nghiên cứu và các phương pháp đề xuất.
Chương 1: Giới thiệu tổng quan
Chương này giới thiệu các xu hướng phát triển của hệ thống thông tin vơ tuyến từ đó chỉ ra vấn đề tồn tại trong UDN và sự cần thiết của đề tài nghiên cứu. Bên cạnh đó, các nghiên cứu liên quan cũng như các lý thuyết về UDN và các phương pháp giảm can nhiễu trong UDN được giới thiệu cụ thể. Những phân tích về thách thức của việc phân bổ dày đặc các thành phần mạng của UDN cũng được trình bày.
Chương 2: Giải pháp tiềm năng và mơ hình hệ thống
Chương này giới thiệu các giải pháp tiềm năng cho UDN để có thể áp dụng vào các hệ thống 5G và B5G. Thêm vào đó, giải pháp đề xuất chính kết hợp lý thuyết tối ưu và lý thuyết trò chơi cho UDN được trình bày chi tiết. Sau đó, mơ hình hệ thống với các cơng thức tín hiệu, kênh truyền và can nhiễu trong UDN với hai tầng được xây dựng chi tiết.
Chương 3: Phương pháp đề xuất và công việc thực hiện
Dựa vào mơ hình và mục tiêu của luận văn, chương này đề xuất quản lý can nhiễu bằng cách xây dựng các bài toán tối ưu cho việc phân bổ kênh truyền con và phân bổ công suất với các ràng buộc về tốc độ dữ liệu để đảm bảo QoS. Tiếp theo, các phương pháp được đề xuất để giải quyết các bài toán tối ưu đã xây dựng. Trước tiên, các small cell được phân thành các cụm sử dụng coalition game. Sau đó, phương pháp tìm kênh truyền tốt nhất cho các MBS và phương pháp Hungarian cho các SBS được được sử dụng cho việc phân bổ kênh truyền con. Cuối cùng, cả phương pháp tối ưu tập trung và phân tán để giải bài toán
tối ưu phân bổ kênh truyền tối đa EE được mô tả cụ thể.
Chương 4: Kết quả mô phỏng và nhận xét
Các kịch bản mô phỏng phù hợp cho mơ hình UDN được xây dựng trong chương này. Từ đó, luận văn đưa ra các kết quả so sánh hiệu suất của mơ hình đề xuất với các phương pháp truyền thống về tốc độ hội tụ, EE, tổng tốc độ dữ liệu, tổng công suất tiêu thụ và thời gian thực thi. Dựa vào những kết quả này, các phân tích và đánh giá độ hiệu quả của phương pháp đề xuất so với các phương pháp truyền thống được trình bày chi tiết. Ngồi ra, chương này cịn phân tích các kết quả cho việc kết hợp truyền thơng vệ tinh vào UDN với việc sử dụng phân cụm dùng coalition game và phân bổ công suất sử dụng bisection search.
Chương 5: Kết luận và hướng phát triển
Chương này tóm tắt lại những nội dung đã thực hiện, những kết quả đạt được trong luận văn này và đưa ra những kết luận về đề tài nghiên cứu. Cuối cùng, hướng phát triển của đề tài áp dụng tích hợp truyền thơng vệ tinh vào UDN và hướng xây dựng hệ thống UDN tối ưu sử dụng công nghệ bản sao số được giới thiệu.
Chương 2
GIẢI PHÁP TIỀM NĂNG CHO UDN VÀ MƠ HÌNH HỆ THỐNG
Chương này giới thiệu các giải pháp tiềm năng cho UDN để có thể áp dụng hiệu quả vào các hệ thống mạng trong tương lai. Đặc biệt, giải pháp kết hợp lý thuyết tối ưu và lý thuyết trị chơi - mục tiêu chính của luận văn được trình bày cụ thể. Sau đó, mơ hình hệ thống UDN hai tầng được xây dựng để tạo nền tảng cho việc đề xuất phương pháp ở chương sau.
2.1 Các giải pháp tiềm năng cho 5G and B5G UDNVới việc bố trí các phần tử mạng dày đặc, bốn khía cạnh chính cần được xem xét Với việc bố trí các phần tử mạng dày đặc, bốn khía cạnh chính cần được xem xét trong UDN là quản lý can nhiễu, lượng dữ liệu trao đổi lớn, độ phức tạp tính tốn và năng lượng tiêu thụ. Trong mục này, các công nghệ và giải pháp tiềm năng cho các thách thức trong UDN để có thể thỏa mãn các yêu cầu khắc khe của các thế hệ mạng 5G và 6G được giới thiệu cùng với các nghiên cứu liên quan.
2.1.1 Phân cụm
Trong thực tế, UDN với số lượng lớn các BS và UE được lắp đặt ở nhiều khu vực để thực hiện các mục đích và nhu cầu khác nhau. Điều này gây ra sự khó khăn cho
mạng lõi để quản lý, điều khiển và giải các vấn đề phức tạp. Phương pháp phân cụm không chỉ giúp phân tán kịch bản lớn của UDN để giảm độ phức tạp của tính tốn và mà cịn địa phương hóa các mục tiêu khác nhau. Có ba loại phân cụm cell là phân cụm dựa vào mạng (phân cụm tĩnh), phân cụm dựa vào người dùng (phân cụm động) và phân cụm hỗn hợp (phân cụm bán động) [83]. Các phương pháp phân cụm dựa vào mạng (network-based clustering) chia các cells thành các cụm dựa vào các mục tiêu cho trước và các cụm khơng đổi theo thời gian. Thay vì sử dụng nguồn tài nguyên chung độc lập, các cells trong mỗi cụm hợp tác với nhau để phục vụ UE. Các phương pháp trong [84, 85] tương ứng tạo các cụm để loại bỏ các thành phần can nhiễu lớn giữa các cells và tiết kiệm năng lượng. Mặt khác, với phương pháp phân cụm dựa vào người dùng (user-based clustering), những BS trong các cụm được xác định để thích nghi động với sự thay đổi của thông tin trạng thái kênh truyền (CSI) của mạng. Do đó, các phần tử trong cụm được cập nhật qua thời gian. Những ví dụ về phương pháp phân cụm dựa vào người dùng được đề cập đến trong các bài báo [29,86–88] với việc cải thiện EE, giảm can nhiễu và hiệu quả phổ (spectral eficiency). Các phương pháp phân cụm dựa vào mạng ít linh hoạt với can nhiễu và phương pháp dựa vào người dùng thì phức tạp trong việc trao đổi CSI. Do đó, phân cụm hỗn hợp (hybrid clustering) được xem là phương pháp cân bằng giữa hai loại phân cụm này [83]. Trong [89,90], các cụm BS đo lường (measurement BS cluster - MBC) được hình thành dựa vào thơng tin đo lường và CSI. Sau đó, các cụm BS điều phối (coordination BS cluster - CBC), là các tập con của các MBC cố định được tạo ra từ các BS hợp tác. Hơn nữa, các phương pháp phân cụm dựa vào người dùng trong [30, 83, 91] được sử dụng bởi các giai đoạn tiếp theo sau khi phân cụm để giảm can nhiễu trong cụm.
2.1.2 Phân bổ tài nguyên
Trong UDN, các điểm truy cập (access points) như MBS, SBS, nút chuyển tiếp, trạm điều khiển không dây (radio remote heads) và nhiều UE chia sẻ chung nguồn tài nguyên có sẵn bị giới hạn. Một hoặc nhiều yêu cầu về hiệu quả năng lượng, công suất tiêu thụ, yếu tố cân bằng (fairness), sự ưu tiên và độ phức tạp của tính tốn có thể được xem xét như là tiêu chí để đánh giá hiệu suất của một UDN [36]. Do đó, để tối ưu
hiệu suất mạng, các phương pháp phân bổ tài nguyên hiệu quả là rất cần thiết trong UDN với độ phức tạp tính tốn cao, lượng dữ liệu trao đổi lớn và q trình bắt tay xảy ra thường xun. Có hai loại tài nguyên có thể quản lý là tài nguyên cơ bản (công suất, phổ, thời gian, không gian) và tài nguyên nhận thức - comprehensive resources (các kênh truyền có sẵn, dung lượng backhaul/fronthaul, khả năng tính tốn,...). Trong [92], tác giả đã đề xuất một giải pháp ba bước dựa vào sự kết hợp phân cụm, phân bổ tài nguyên khối (resource block) trong UDN tập trung người dùng để tối đa tổng tốc độ dữ liệu. Trong [93], một phương pháp phân bổ tài nguyên được phát triển để tối đa EE của hệ thống trong UDN tích hợp cơng nghệ NOMA và beamforming. Để giảm can nhiễu trong UDN trong khi vẫn đảm bảo u cầu về SINR, một thuật tốn điều khiển cơng suất dựa vào Mean Field Game được đề xuất trong bài báo [48]. Thuật toán này cải thiện cả EE và SE so với UDN không giảm tải lưu lượng (traffic offloading).
2.1.3 Millimeter Wave (mmWave)
Trong UDN, khoảng cách giữa máy phát và máy thu trở nên nhỏ hơn bao giờ hết để cải thiện kênh truyền và tăng số lượng kết nối đến UE. Tuy nhiên, điều này dẫn