Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của các hệ thống truyền thông không dây thế hệ 5G và 6G, nhu cầu về hiệu suất phổ tần và hiệu quả năng lượng ngày càng tăng cao để đáp ứng lưu lượng dữ liệu di động và số lượng người dùng ngày càng lớn. Mạng đa truy cập phi trực giao (NOMA) với khả năng phục vụ nhiều người dùng đồng thời trên cùng miền thời gian và tần số đã được xem là giải pháp tiềm năng để nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần so với đa truy cập trực giao (OMA). Đặc biệt, việc tích hợp thu thập năng lượng (Energy Harvesting - EH) vào mạng NOMA giúp cải thiện hiệu quả năng lượng, kéo dài tuổi thọ thiết bị trong các mạng không dây.

Tuy nhiên, hiệu năng thực tế của mạng EH-enabled NOMA chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố thực tế như tính phi tuyến của mạch thu thập năng lượng, các hiệu ứng kênh truyền không dây phức tạp bao gồm fading, shadowing và suy hao đường truyền, cũng như các khiếm khuyết phần cứng và thông tin trạng thái kênh truyền không hoàn hảo (imperfect CSI). Luận văn tập trung đánh giá hiệu năng của mạng EH-enabled NOMA trong môi trường kênh truyền shadowed fading κ-μ không hoàn hảo, đồng thời xem xét ảnh hưởng của các khiếm khuyết phần cứng và tính phi tuyến của thu thập năng lượng.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm mô hình hệ thống EH-enabled NOMA với trạm năng lượng trang bị đa anten, mô hình kênh truyền shadowed fading κ-μ, mô hình thu thập năng lượng phi tuyến, và các yếu tố thực tế như iCSI và HWi. Mục tiêu chính là xây dựng các biểu thức tường minh cho xác suất dừng (outage probability) và thông lượng (throughput), từ đó phân tích, mô phỏng và tối ưu hiệu năng hệ thống. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc thiết kế và triển khai các mạng truyền thông không dây hiệu quả, bền vững trong tương lai.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Mạng đa truy cập phi trực giao (NOMA): Kỹ thuật cho phép nhiều người dùng chia sẻ tài nguyên tần số và thời gian đồng thời với các mức công suất khác nhau, sử dụng phương pháp khử can nhiễu liên tiếp (SIC) để tách tín hiệu. NOMA miền công suất được lựa chọn do tính đơn giản và hiệu quả phổ tần vượt trội so với OMA.

  • Mô hình kênh truyền shadowed fading κ-μ: Mô hình này kết hợp đồng thời các hiệu ứng fading đa đường, shadowing và suy hao đường truyền, được đặc trưng bởi các tham số κ (tỷ lệ công suất thành phần chiếm ưu thế) và μ (số lượng cụm đa đường). Mô hình bao gồm các phân bố fading phổ biến như Rayleigh, Rician, Nakagami-m như các trường hợp đặc biệt.

  • Mô hình thu thập năng lượng phi tuyến (nlEH): Mô hình phản ánh tính phi tuyến của các thành phần mạch thu thập năng lượng như diốt, cuộn cảm, tụ điện, với đặc trưng bão hòa công suất đầu ra khi công suất đầu vào vượt ngưỡng nhất định.

  • Thông tin trạng thái kênh không hoàn hảo (iCSI): Mô hình sai số ước lượng kênh truyền được giả định là biến ngẫu nhiên Gaussian với phương sai phụ thuộc vào SNR, phản ánh thực tế khó đạt được CSI hoàn hảo trong môi trường truyền thông động.

  • Khiếm khuyết phần cứng (HWi): Mô hình các nhiễu méo do mất cân bằng pha/cầu phương, độ phi tuyến của bộ khuếch đại, được biểu diễn dưới dạng nhiễu Gaussian với mức độ khiếm khuyết tổng hợp.

Các khái niệm chính bao gồm xác suất dừng (outage probability), thông lượng (throughput), tỷ số tín hiệu trên can nhiễu (SINR), và các tham số hệ thống như hệ số phân chia công suất (β), hệ số phân chia thời gian (ρ), công suất phát (Pb), số anten (N), và mức bão hòa công suất (ξ).

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp kết hợp giữa phân tích lý thuyết và mô phỏng Monte-Carlo để đánh giá hiệu năng hệ thống:

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu mô phỏng được tạo ra bằng phần mềm Matlab dựa trên các mô hình toán học xây dựng trong luận văn, bao gồm mô hình kênh truyền shadowed fading κ-μ, mô hình thu thập năng lượng phi tuyến, và các yếu tố iCSI, HWi.

  • Phương pháp phân tích: Xây dựng các biểu thức tường minh cho xác suất dừng và thông lượng của bộ thu gần (NR) và bộ thu xa (FR) trong mạng EH-enabled NOMA. Phân tích các giới hạn trên của hiệu năng trong trường hợp công suất phát cao và thu thập năng lượng tuyến tính để so sánh.

  • Cỡ mẫu và chọn mẫu: Mô phỏng Monte-Carlo với số lượng mẫu lớn (khoảng hàng nghìn đến hàng triệu lần lặp) để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của kết quả. Các tham số hệ thống được lựa chọn dựa trên các giá trị thực tế và tham khảo từ các nghiên cứu trước.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2023, bao gồm giai đoạn xây dựng mô hình, phân tích lý thuyết, mô phỏng và đánh giá kết quả.

Phương pháp nghiên cứu đảm bảo tính khoa học, chính xác và khả năng áp dụng thực tế của các kết quả thu được.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Ảnh hưởng của iCSI và HWi đến xác suất dừng: Kết quả phân tích và mô phỏng cho thấy xác suất dừng của cả bộ thu gần và bộ thu xa tăng đáng kể khi mức độ khiếm khuyết phần cứng (HWi) và sai số ước lượng kênh (iCSI) tăng lên. Ví dụ, với mức HWi tăng từ 0.01 lên 0.05, xác suất dừng có thể tăng đến khoảng 20-30%, làm giảm độ tin cậy truyền thông.

  2. Tác động của tính phi tuyến trong thu thập năng lượng: Mô hình thu thập năng lượng phi tuyến (nlEH) phản ánh chính xác hơn thực tế so với mô hình tuyến tính (lEH). Kết quả cho thấy nlEH làm giảm công suất truyền khả dụng (Ps) khi công suất đầu vào vượt ngưỡng bão hòa ξ, dẫn đến giảm thông lượng hệ thống khoảng 10-15% so với mô hình tuyến tính.

  3. Giới hạn trên của hiệu năng trong công suất phát cao: Khi công suất phát Pb tiến đến vô cùng, xác suất dừng của hệ thống không giảm về 0 mà đạt đến một giới hạn do ảnh hưởng của bão hòa năng lượng và các yếu tố iCSI, HWi. Điều này cho thấy hiệu năng hệ thống bị giới hạn bởi các yếu tố thực tế, không thể cải thiện vô hạn bằng cách tăng công suất phát.

  4. Ưu thế của NOMA so với OMA: So sánh hiệu năng giữa mạng EH-enabled NOMA và mạng đa truy cập trực giao (OMA) cho thấy NOMA vượt trội rõ rệt về thông lượng và xác suất dừng thấp hơn, đặc biệt trong các kịch bản có nhiều người dùng và điều kiện kênh phức tạp.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự suy giảm hiệu năng là do các yếu tố thực tế như iCSI và HWi làm tăng nhiễu và sai số trong quá trình giải mã tín hiệu, đồng thời tính phi tuyến của mạch thu thập năng lượng giới hạn công suất truyền khả dụng. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực kỹ thuật viễn thông, khẳng định tầm quan trọng của việc xem xét các yếu tố thực tế trong thiết kế mạng.

Biểu đồ xác suất dừng theo công suất phát và mức độ khiếm khuyết phần cứng minh họa rõ ràng xu hướng tăng xác suất dừng khi HWi tăng, đồng thời biểu đồ thông lượng theo công suất phát cho thấy giới hạn trên của hiệu năng. Bảng so sánh hiệu năng giữa NOMA và OMA cũng làm nổi bật ưu thế của NOMA trong việc sử dụng phổ tần hiệu quả hơn.

Ý nghĩa của các kết quả này là giúp các nhà thiết kế mạng có thể điều chỉnh các tham số hệ thống như hệ số phân chia công suất β, hệ số phân chia thời gian ρ, và mức bão hòa công suất ξ để tối ưu hóa hiệu năng, đồng thời phát triển các thuật toán bù đắp iCSI và HWi nhằm nâng cao độ tin cậy truyền thông.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tối ưu hóa hệ số phân chia công suất (β) và thời gian (ρ): Đề xuất điều chỉnh β và ρ dựa trên điều kiện kênh và mức độ khiếm khuyết phần cứng để giảm xác suất dừng và tăng thông lượng. Ví dụ, giảm β khi HWi cao để giảm nhiễu cho bộ thu gần. Thời gian thực hiện: 3-6 tháng, chủ thể: nhóm nghiên cứu và kỹ sư mạng.

  2. Phát triển thuật toán bù đắp iCSI và HWi: Áp dụng các kỹ thuật hiệu chuẩn và thuật toán bù pha để giảm thiểu ảnh hưởng của khiếm khuyết phần cứng và sai số ước lượng kênh. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng, chủ thể: phòng nghiên cứu và phát triển.

  3. Sử dụng mô hình thu thập năng lượng phi tuyến trong thiết kế phần cứng: Khuyến nghị các nhà sản xuất thiết bị thu năng lượng áp dụng mô hình nlEH để thiết kế mạch thu phù hợp, tránh bão hòa công suất không mong muốn. Thời gian thực hiện: 12 tháng, chủ thể: nhà sản xuất thiết bị.

  4. Triển khai mô hình kênh shadowed fading κ-μ trong mô phỏng và thử nghiệm thực tế: Đề xuất sử dụng mô hình này để đánh giá hiệu năng mạng trong các môi trường thực tế có nhiều hiệu ứng fading và shadowing phức tạp. Thời gian thực hiện: 6 tháng, chủ thể: các tổ chức nghiên cứu và nhà mạng.

Các giải pháp trên nhằm mục tiêu nâng cao độ tin cậy và hiệu suất của mạng EH-enabled NOMA, đồng thời đảm bảo khả năng ứng dụng thực tế trong các hệ thống truyền thông không dây thế hệ mới.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật viễn thông: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về mạng NOMA, mô hình kênh truyền phức tạp và thu thập năng lượng phi tuyến, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các công nghệ truyền thông không dây.

  2. Kỹ sư thiết kế mạng và phần cứng viễn thông: Các phân tích về ảnh hưởng của iCSI, HWi và mô hình thu thập năng lượng giúp kỹ sư tối ưu thiết kế hệ thống và phần cứng, nâng cao hiệu năng mạng.

  3. Nhà quản lý và hoạch định chính sách viễn thông: Hiểu rõ các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu năng mạng giúp đưa ra các quyết định đầu tư, phát triển hạ tầng phù hợp với xu hướng công nghệ mới.

  4. Các công ty phát triển phần mềm mô phỏng và thử nghiệm mạng: Tham khảo mô hình và phương pháp mô phỏng Monte-Carlo trong luận văn để phát triển các công cụ mô phỏng chính xác hơn cho mạng không dây.

Mỗi nhóm đối tượng có thể ứng dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả công việc, từ nghiên cứu, thiết kế đến quản lý và phát triển công nghệ viễn thông.

Câu hỏi thường gặp

  1. NOMA khác gì so với OMA trong mạng không dây?
    NOMA cho phép nhiều người dùng chia sẻ cùng tài nguyên tần số và thời gian đồng thời với các mức công suất khác nhau, sử dụng kỹ thuật khử can nhiễu liên tiếp (SIC) để tách tín hiệu, giúp tăng hiệu quả phổ tần so với OMA, vốn phân chia tài nguyên theo cách trực giao.

  2. Tại sao phải xem xét mô hình kênh shadowed fading κ-μ?
    Mô hình này kết hợp đồng thời các hiệu ứng fading đa đường, shadowing và suy hao đường truyền, phản ánh chính xác hơn môi trường truyền thông thực tế so với các mô hình đơn giản như Rayleigh hay Nakagami-m.

  3. Ảnh hưởng của khiếm khuyết phần cứng (HWi) đến hiệu năng mạng như thế nào?
    HWi gây ra các nhiễu méo và mất cân bằng pha/cầu phương, làm giảm chất lượng tín hiệu thu, tăng xác suất dừng và giảm thông lượng, ảnh hưởng tiêu cực đến độ tin cậy truyền thông.

  4. Mô hình thu thập năng lượng phi tuyến (nlEH) có ưu điểm gì?
    nlEH phản ánh chính xác tính phi tuyến của mạch thu thập năng lượng, bao gồm hiện tượng bão hòa công suất đầu ra khi công suất đầu vào vượt ngưỡng, giúp thiết kế hệ thống thu năng lượng hiệu quả và thực tế hơn.

  5. Làm thế nào để giảm thiểu ảnh hưởng của iCSI trong mạng EH-enabled NOMA?
    Có thể áp dụng các thuật toán ước lượng kênh chính xác hơn, kỹ thuật hiệu chuẩn và bù đắp sai số, đồng thời điều chỉnh các tham số hệ thống như công suất phát và phân chia công suất để giảm thiểu tác động của iCSI.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng và phân tích mô hình mạng EH-enabled NOMA trong môi trường kênh truyền shadowed fading κ-μ với các yếu tố thực tế như iCSI, HWi và thu thập năng lượng phi tuyến.
  • Các biểu thức tường minh cho xác suất dừng và thông lượng được đề xuất, giúp đánh giá nhanh hiệu năng hệ thống.
  • Kết quả cho thấy hiệu năng hệ thống bị ảnh hưởng đáng kể bởi các yếu tố thực tế, nhưng có thể tối ưu hóa bằng cách điều chỉnh tham số hệ thống phù hợp.
  • NOMA vượt trội hơn OMA về hiệu suất phổ tần và độ tin cậy trong các điều kiện kênh phức tạp.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo tập trung vào phát triển thuật toán bù đắp iCSI, HWi và thiết kế phần cứng thu thập năng lượng hiệu quả hơn.

Next steps: Triển khai các giải pháp tối ưu hóa tham số, phát triển thuật toán bù đắp và thử nghiệm thực tế để nâng cao hiệu năng mạng EH-enabled NOMA.

Call-to-action: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng mô hình và kết quả nghiên cứu để phát triển các hệ thống truyền thông không dây hiệu quả, bền vững trong tương lai.