CHƯƠNG I : TỔNG QUAN VỀ MẠNG 6G
1.2. Tổng quan về mạng 6G
1.2.5. Kiến trúc tổng quát của mạng 6G
Các mạng 6G xanh được kỳ vọng sẽ đạt được các kết nối không dây liền mạch về mặt xã hội và tiết kiệm năng lượng trong phạm vi toàn cầu, trong khi kiến trúc mạng hiện tại có thể đảm bảo các hạn chế phân phối ứng dụng trong tương lai - thông lượng cực cao, độ trễ cực thấp và độ tin cậy. Do đó, nghiên cứu hướng tới tương lai về các khuôn khổ mạng trong tương lai là cần thiết. FG NET-2030 đã thành lập Sub-Group 3 để hình thành kiến trúc của Mạng 2030. Tuy nhiên, việc minh họa chính xác kiến trúc mạng trong tương lai sẽ là không thực tế. Sub-Group 3 đã đạt được thỏa hiệp và giải thích kiến trúc từ các chiều khác nhau thay vì xác định một khuôn khổ thống nhất. Trong phần này, chúng tôi giới thiệu những thay đổi về kiến trúc liên quan đến 6G từ ba chiều, như trong Hình 11.
Hình 1.11: Các chiều khác nhau của kiến trúc tổng quát mạng 6G [6]
1.2.5.1. Bao phủ từ mặt đất cho đến toàn bộ ba chiều
Một mục tiêu của kiến trúc mạng thế hệ tiếp theo là mở rộng phạm vi phủ sóng truyền thơng. Kiến trúc mạng hiện tại dựa trên cơ sở hạ tầng di động mặt đất kế thừa có hai hạn chế sau: khơng thể đáp ứng các kịch bản thông tin liên lạc độ cao và biển sâu, đây là yêu cầu tất yếu đối với các dịch vụ trong tương lai; chi phí dự phịng cực kỳ đắt đỏ cho các mạng di động dày đặc để cung cấp kết nối trên phạm vi toàn cầu. Để khắc phục nhược điểm trên, 6G sẽ tích hợp mạng phi mặt đất để phủ sóng khơng dây đầy đủ.
Mạng không gian: hệ thống vệ tinh LEO
Hệ thống vệ tinh thông lượng cao HTS (High Throughput Satellite) có khả năng cung cấp dịch vụ truy cập Internet băng thông rộng tương đương với các dịch vụ mặt đất về giá cả và băng thông. Hầu hết các vệ tinh thông tin liên lạc đều nằm trong quỹ đạo địa tĩnh (GEO) ở độ cao 35.786 km, dẫn đến độ trễ quá mức và khơng thể tích hợp với mạng di động trên mặt đất. Hệ thống vệ tinh quỹ đạo phi địa tĩnh (NGSO) được đề xuất để cung cấp kết nối Internet tồn cầu có độ trễ thấp, tốc độ bit cao và một số chòm sao vệ tinh sắp bắt đầu thương mại hóa:
• Starlink: Cơng ty SpaceX của Mỹ có kế hoạch phóng Starlink, một chịm sao gồm 4.425 vệ tinh quỹ đạo Trái đất thấp LEO và 7518 vệ tinh VLEO trong quỹ đạo khoảng 340 km. Kế hoạch đã được Ủy ban Truyền thông Liên bang (FCC) cho phép và sẽ được triển khai tồn bộ vào năm 2027.
• OneWeb: Vào ngày 27 tháng 2 năm 2019, OneWeb đã phóng thành cơng sáu vệ tinh đầu tiên của mình lên quỹ đạo. Chịm sao bao gồm 720 vệ tinh LEO và đã được sự cho phép của Vương quốc Anh và FCC.
• Hongyan: Tập đồn Khoa học và Cơng nghệ Hàng khơng Vũ trụ Trung Quốc (CASC) sẽ phóng chín vệ tinh LEO để thử nghiệm hệ thống Hongyan, hệ thống này cuối cùng sẽ bao gồm 320 vệ tinh và hoàn thành vào năm 2025.
Mặc dù vẫn còn một thời gian dài trước khi triển khai tổng thể hệ thống vệ tinh NGSO và hội tụ thông tin liên lạc vệ tinh và mạng không dây di động, lợi thế của mạng vệ tinh LEO đã được khẳng định trên lý thuyết và môi trường mô phỏng. Mạng LEO với cơ chế đồng định tuyến bằng laser và tần số vơ tuyến (RF) có thể cung cấp thơng tin liên lạc có độ trễ thấp hơn so với mạng cáp quang trên mặt đất khi khoảng cách truyền thông lớn hơn khoảng 3000 km.
Một kiến trúc tiềm năng của mạng tích hợp không gian-mặt đất (STIN) đã được đề xuất, bao gồm mạng đường trục dựa trên không gian (SBN) của các vệ tinh GEO và các liên kết giữa các vệ tinh (ISL) kết nối chúng, mạng trên mặt đất (TN) và mạng truy nhập dựa trên không gian (SAN) của LEO và vệ tinh quỹ đạo trái đất trung bình (MEO). SBN có khả năng mở rộng vùng phủ sóng và đảm bảo kết nối không gian-mặt đất đáng tin cậy trong khi SAN cần thiết để tích hợp với mạng mặt đất và mạng HTS để hỗ trợ truy cập không dây tồn cầu phổ biến. Một số cơng nghệ mới nổi được áp dụng để tạo điều kiện tích hợp mạng vệ tinh và mặt đất. SDN và ICN đã được đưa vào STIN với ưu điểm là kiểm soát mạng linh hoạt, cấu hình mạng hiệu quả và độ trễ yêu cầu nhỏ. Hiệu suất của Multipath TCP (MPTCP) đã được đánh giá và kết quả chỉ ra rằng chiến lược MPTCP cải thiện thông lượng và cung cấp các kết nối không bị gián đoạn trong quá trình chuyển giao.
Mạng lưu hành: dịch vụ liên lạc linh hoạt
Mạng lưới trên khơng có thể được phân thành hai loại, nền tảng độ cao cao (HAP) thường hoạt động ở tầng bình lưu và nền tảng độ cao thấp (LAP) thường ở độ cao khơng q vài km. So với LAP, mạng HAP có khả năng phủ sóng rộng hơn và độ bền lâu hơn, nhưng ưu điểm của HAP trùng lặp với mạng vệ tinh LEO ở một mức độ nào đó. Mặt khác, mạng LAP dựa trên máy bay khơng người lái (UAV) có thể được triển khai nhanh hơn, cấu hình lại linh hoạt hơn để phù hợp nhất với môi trường liên lạc và thể hiện hiệu suất tốt hơn trong liên lạc tầm ngắn. Bên cạnh đó, các trạm gốc bay như UAV có thể hoạt động như các nút chuyển tiếp trong liên lạc đường dài để thúc đẩy sự tích hợp của mạng trên mặt đất và phi mặt đất. Những tính năng này làm cho mạng không dây dựa trên UAV trở thành một thành phần tiềm năng không thể thiếu của hệ thống thông tin di động thế hệ tiếp theo. Trong đó, một kiến trúc dọc đa lớp được tích hợp đầy đủ cho mạng 6G đã được trình bày, bao gồm các mạng mặt đất không đồng nhất, LAP dựa trên UAV, HAP, LEO và mạng vệ tinh GEO.
Đặc điểm thu hút nhất của mạng khơng dây UAV là nó cho phép liên lạc di động trong các tình huống có cơ sở hạ tầng bị xâm phạm nặng nề hoặc thậm chí khơng có cơ sở hạ tầng, đặc biệt là trong tình huống thảm khốc và khẩn cấp. Mạng UAV đã được áp dụng cho các dịch vụ liên lạc khẩn cấp tạm thời, tuy nhiên, có những vấn đề cần giải quyết trước khi mạng UAV ổn định và đáng tin cậy có thể được đưa vào các tình huống ứng dụng chung. Trước hết, hiệu quả năng lượng rất quan trọng đối với dịch vụ mạng lâu dài. Lực đẩy và điều chỉnh hướng tiêu thụ phần lớn năng lượng trong liên lạc UAV, do đó, các kế hoạch tối ưu hóa quỹ đạo và lập kế hoạch tuyến đường mới được đề xuất và cải thiện đáng kể hiệu quả năng lượng. Thứ hai, điều kiện thời tiết khắc nghiệt cần được xem xét trong giao tiếp bằng UAV. Quang học không gian tự do (FSO) được đưa vào khuôn khổ backhaul nơi các UAV truyền thông tin qua các liên kết FSO điểm-điểm, cho phép mạng UAV cung cấp tốc độ dữ liệu cao trong các điều kiện thời tiết khác nhau. Thứ ba, do sự thay đổi cấu trúc liên kết thường xuyên gây ra bởi tính di động tốc độ cao, các giao thức adhoc di động tiên tiến hơn được yêu cầu.
Mạng Undersea
Có rất nhiều tranh cãi về việc liệu mạng dưới biển có khả năng trở thành một phần của mạng 6G trong tương lai hay không. Giao tiếp không dây dưới biển chủ yếu liên quan đến giao tiếp RF, âm thanh và quang học. Sự so sánh giữa ba công nghệ truyền thông trên được thể hiện trong Bảng 1.2. Mơi trường dưới nước phức tạp và khó lường dẫn đến việc triển khai mạng phức tạp, suy giảm tín hiệu nghiêm trọng và hư hỏng vật lý đối với thiết bị, để lại nhiều vấn đề cần giải quyết.
RF Âm thanh Quang học
Suy hao Cao Thấp hơn Thấp
Tốc độ dữ liệu ~ Mbps ~ Kbps ~ Gbps
Độ trễ Vừa phải Cao Thấp
Khoảng cách truyền dẫn
<10m <100km <100m
Công suất tiêu thụ Vừa phải Cao Thấp
Bảng 1.2: So sánh các công nghệ truyền thông không dây khác nhau
1.2.5.2. Hướng tới mạng thơng minh
Trí tuệ nhân tạo (AI), cụ thể hơn là học máy (Machine Learning), đã thu hút rất nhiều sự chú ý từ ngành công nghiệp và học thuật trong những năm gần đây và trí tuệ ban đầu đã được áp dụng cho nhiều khía cạnh của mạng di động 5G, từ các ứng dụng lớp vật lý như mã hóa và ước tính kênh, cho các ứng dụng lớp MAC như đa truy cập, cho các ứng dụng lớp mạng như phân bổ tài nguyên và sửa lỗi, v.v. Ngoài ra, sự kết
hợp của trí tuệ nhân tạo và điện toán biên chứng tỏ việc cải thiện chất lượng trải nghiệm và giảm chi phí. Edge Learning cũng cung cấp các khả năng mới để triển khai nhiều ứng dụng, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong mạng 5G chỉ giới hạn ở việc tối ưu hóa kiến trúc mạng truyền thống và khó có thể phát huy hết tiềm năng của AI trong kỷ nguyên 5G do mạng 5G chưa tính đến AI ngay từ đầu khi thiết kế kiến trúc. Để thực hiện tầm nhìn về mạng thơng minh, việc thiết kế kiến trúc 6G nên xem xét các khả năng của AI trong mạng một cách toàn diện và tuân theo cách tiếp cận dựa trên AI trong đó trí thơng minh sẽ là một đặc tính nội sinh của kiến trúc 6G initial intelligence là một thực thể mạng tương đối biệt lập có thể điều chỉnh một cách thơng minh cấu hình dựa trên nhiều tùy chọn được xác định trước. Khi mạng đang phát triển thành một hệ thống cực kỳ phức tạp và không đồng nhất do các yêu cầu dịch vụ đa dạng và số lượng thiết bị được kết nối ngày càng gia tăng, mơ hình AI mới lạ về mạng tự nhận thức, tự thích ứng, tự diễn giải và theo quy định là rất cần thiết. Nó khơng chỉ u cầu nhúng trí thơng minh trên tồn bộ mạng mà còn nhúng logic của AI vào cấu trúc mạng, trong đó nhận thức và suy luận tương tác một cách có hệ thống, cuối cùng cho phép tất cả các thành phần mạng tự động kết nối và điều khiển với khả năng nhận ra các tình huống bất ngờ và thích ứng với chúng. Kỳ vọng cuối cùng của các mạng thông minh là sự phát triển tự động của các mạng. Ba công cụ hỗ trợ chính cho mạng thơng minh được mơ tả bên dưới.
Biên thông minh thời gian thực (RTIE)
Mạng thế hệ tiếp theo sẽ yêu cầu sự hỗ trợ của các dịch vụ tương tác được hỗ trợ bởi AI và một số dịch vụ như xe tự hành nhạy cảm với độ trễ phản hồi, cần tương tác thông minh với môi trường của chúng trong thời gian thực. AI đám mây tập trung xử lý dữ liệu tĩnh khơng có khả năng đạt được các dịch vụ như vậy và có nhu cầu cấp thiết đối với RTIE, nơi dự đoán, suy luận và quyết định thông minh được thực hiện trên dữ liệu trực tiếp. Các học viện và ngành công nghiệp lớn đã bắt đầu phát triển các công nghệ và thành phần phần mềm đáp ứng yêu cầu thời gian thực trong các phòng nghiên cứu hợp tác như Phịng thí nghiệm Berkeley RISE.
Vơ tuyến thơng minh (Intelligent Radio)
Trái ngược với lớp vật lý (PHY) được triển khai với initial intelligence, IR là một khái niệm rộng hơn và sâu hơn giúp tách biệt phần cứng và thuật toán thu phát. Nó hoạt động như một khn khổ thống nhất, nơi các khả năng phần cứng được ước tính và các thuật tốn thu phát có thể tự cấu hình một cách linh động động theo thông tin phần cứng. Từ quan điểm của lớp PHY, IR có thể truy cập phổ có sẵn, kiểm sốt cơng suất truyền và điều chỉnh các giao thức truyền với sự hỗ trợ của AI. Bằng cách tách
các thuật toán thu phát khỏi phần cứng, mơ hình thiết kế mới cho phép thích ứng nhanh với phần cứng có thể nâng cấp và đa dạng.
AI phân tán
Mạng tương lai sẽ là một hệ thống phi tập trung lớn, nơi các quyết định thông minh được đưa ra ở các cấp độ chi tiết khác nhau. Để đẩy nhanh quá trình học và cải thiện độ tin cậy theo cấp số nhân, AI phân tán tận dụng các tài nguyên được phân phối (tính tốn, giao tiếp, lưu vào bộ nhớ đệm và điều khiển) trong mạng thông qua quá trình đào tạo song song u cầu tách dữ liệu và mơ hình theo cách thích hợp. Một mơ hình AI phân tán được phát triển gần đây là học liên kết, các mơ hình được đào tạo ngay từ đầu dựa trên các mẫu mẫu cục bộ và được gửi đến đám mây tập trung để lấy trung bình mơ hình, từ đó thu được mơ hình tồn cầu được chia sẻ. Nó cũng tăng cường bảo mật và quyền riêng tư bằng cách giữ cho dữ liệu luôn ở mức tối ưu.
1.2.5.3. Kiến trúc chồng giao thức mạng mới
Kiến trúc ngăn xếp giao thức Internet hiện có, điển hình là TCP/IP, ban đầu được thiết kế để truyền dữ liệu và đã đạt được thành công lớn trong 40 năm qua. Tuy nhiên, Internet hiện tại đã gặp phải nhiều thách thức chưa từng có và khơng thể đảm bảo các ràng buộc phân phối ứng dụng trong tương lai (ví dụ: thơng lượng và độ trễ xác định). Trong những năm gần đây, một số giao thức được xây dựng trên TCP/IP như QUIC (Quick UDP Internet Connections) đã giảm bớt những thách thức này ở một mức độ nào đó. Thật khơng may, các giao thức dạng vá lỗi này làm cho Internet trở nên phức tạp hơn và khơng có khả năng khắc phục hoàn toàn các khuyết điểm cố hữu của Internet. Điều này dẫn đến nhu cầu xem xét lại các giao thức TCP/IP và những phát triển mới dự kiến sẽ cung cấp các dịch vụ ngoài việc vận chuyển đầu cuối.
Các gói tin lớp mạng hiện tại tuân theo chế độ ‘‘header + payload’’ cố định, được ngăn cách với các yêu cầu của các ứng dụng cao hơn. Để hỗ trợ các ứng dụng phong phú trong tương lai và cung cấp các dịch vụ mạng khác biệt, siêu dữ liệu và các lệnh do nhà thiết kế ứng dụng xác định có thể trở thành thành phần quan trọng của giao thức IP mới. Các trường giao thức như vậy có thể bao gồm số nhận dạng của các thực thể giao tiếp thực và thông tin về trạng thái luồng, yêu cầu của ứng dụng, số liệu đo lường mạng và chi tiết bảo mật. Lý tưởng nhất, các chức năng mạng có thể nhận thức được định dạng gói dự kiến và thực hiện các chính sách linh hoạt dựa trên siêu dữ liệu và lệnh. Với sự hỗ trợ của thông tin bổ sung từ lớp trên, các chiến lược định tuyến và chuyển tiếp sẽ hiệu quả và trực tiếp.