Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của khoa học và công nghệ, đặc biệt là sự bùng nổ của mạng Internet và các hệ thống truyền thông không dây, nhu cầu về kết nối siêu nhanh, tin cậy và linh hoạt ngày càng tăng cao. Theo báo cáo của ngành, lưu lượng dữ liệu di động trung bình toàn cầu đã đạt khoảng 21.15 GB/tháng vào năm 2023 và dự kiến tăng lên 56.37 GB/tháng vào năm 2029. Đặc biệt, tại các khu vực phát triển như Bắc Mỹ, lưu lượng này có thể lên tới 66.2 GB/tháng. Trước nhu cầu ngày càng lớn này, công nghệ mạng di động thế hệ thứ sáu (6G) đang trở thành tâm điểm đầu tư và nghiên cứu với kỳ vọng mang lại tốc độ dữ liệu lên tới 1 Tbps, gấp 100-1000 lần so với 5G, cùng khả năng kết nối lên đến 10^7 thiết bị trên mỗi km².

Một trong những công nghệ nổi bật của 6G là Bề mặt phản xạ thông minh (Intelligent Reflecting Surface - IRS), được xem là giải pháp tiềm năng để cải thiện hiệu suất và chất lượng truyền thông không dây. IRS sử dụng các phần tử phản xạ có khả năng điều chỉnh biên độ và pha của sóng điện từ nhằm tối ưu hóa kênh truyền, từ đó nâng cao hiệu suất truyền dẫn và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng. Tuy nhiên, việc ước lượng chính xác kênh truyền trong hệ thống có IRS vẫn còn nhiều thách thức do sự phức tạp của môi trường truyền và số lượng tham số lớn cần xử lý.

Luận văn tập trung nghiên cứu vấn đề ước lượng kênh truyền và đánh giá hiệu năng của hệ thống truyền thông không dây hỗ trợ IRS. Mục tiêu cụ thể bao gồm: khảo sát tổng quan về hệ thống truyền thông không dây qua các thế hệ, giới thiệu công nghệ IRS trong bối cảnh 6G, xây dựng mô hình toán học cho tín hiệu và kênh truyền trong hệ thống IRS, đề xuất phương pháp ước lượng kênh dựa trên học máy sâu (Deep Learning), mô phỏng và đánh giá hiệu quả của giải pháp đề xuất. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hệ thống IRS-aMUC với các tham số kênh và mô hình truyền tín hiệu được xây dựng dựa trên dữ liệu thực nghiệm và mô phỏng trong môi trường thành phố Hồ Chí Minh từ năm 2023 đến 2024.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác ước lượng kênh truyền, từ đó cải thiện chất lượng dịch vụ (QoS), tăng cường hiệu suất truyền dữ liệu và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng trong các hệ thống truyền thông không dây thế hệ mới.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

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

  • Lý thuyết kênh truyền không dây: Bao gồm các khái niệm về fading tầm rộng (large-scale fading), fading tầm hẹp (small-scale fading), mô hình suy hao đường truyền (path loss), và các phân phối kênh phổ biến như Rayleigh và Rician. Mô hình truyền tín hiệu qua IRS được xây dựng dựa trên ma trận kênh BS-IRS, IRS-user và BS-user, với các tham số pha và biên độ điều chỉnh tại IRS.

  • Mô hình hệ thống IRS-aMUC: Hệ thống sử dụng giao thức TDD, với trạm phát (BS) có mảng anten M phần tử, IRS gồm N phần tử phản xạ và K người dùng. IRS điều chỉnh ma trận pha phản xạ để tối ưu hóa kênh truyền, mô hình hóa qua ma trận R = diag(r) với các tham số biên độ β và pha θ.

  • Lý thuyết học sâu (Deep Learning - DL): Áp dụng các kiến trúc mạng nơ-ron sâu như Residual Neural Network (ResNet) và Residual Dense Network (RDN) để xây dựng mô hình ước lượng kênh truyền. ResNet giải quyết vấn đề biến mất gradient qua các lớp sâu bằng cách sử dụng các kết nối bỏ qua (skip connections), trong khi RDN kết hợp residual learning và dense connectivity giúp học biểu diễn phức tạp và chi tiết của dữ liệu.

  • Phương pháp ước lượng kênh truyền: Bao gồm các phương pháp truyền thống như Least Squares (LS), Minimum Mean Square Error (MMSE), Linear MMSE (LMMSE) và các phương pháp dựa trên học máy (machine learning), đặc biệt là học sâu (deep learning). Phương pháp học sâu được đánh giá có khả năng cải thiện độ chính xác ước lượng trong môi trường phức tạp và biến đổi nhanh.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu huấn luyện và kiểm tra được thu thập từ mô phỏng hệ thống IRS-aMUC với các tham số kênh thực tế và giả lập trong môi trường thành phố Hồ Chí Minh. Dữ liệu bao gồm các mẫu tín hiệu pilot, ma trận kênh thực và nhiễu, được xử lý qua các phương pháp ước lượng khác nhau.

  • Phương pháp phân tích: Luận văn xây dựng mô hình toán học cho hệ thống IRS, triển khai các thuật toán ước lượng kênh truyền truyền thống và học sâu. Mô hình DL được huấn luyện bằng cách tối thiểu hóa hàm mất mát MSE (Mean Square Error) dựa trên dữ liệu huấn luyện. Hiệu năng được đánh giá qua các chỉ số NMSE (Normalized MSE) và tốc độ truyền dữ liệu (throughput).

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 9/2023 đến tháng 12/2023, bao gồm các giai đoạn khảo sát tài liệu, xây dựng mô hình, triển khai thuật toán, mô phỏng và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả của mô hình học sâu trong ước lượng kênh: Mô hình Residual Dense Network (RDN) cho kết quả ước lượng kênh với sai số NMSE thấp hơn khoảng 15-20% so với phương pháp truyền thống LMMSE trong các điều kiện SNR từ 5 dB đến 15 dB.

  2. Ảnh hưởng của số lượng phần tử IRS (N) đến hiệu suất: Khi tăng số phần tử IRS từ 16 lên 64, tốc độ truyền dữ liệu tăng trung bình khoảng 30%, đồng thời sai số ước lượng kênh giảm đáng kể, cho thấy IRS có vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng kênh.

  3. Tác động của SNR đến độ chính xác ước lượng: Ở mức SNR thấp (5 dB), sai số NMSE của các phương pháp truyền thống tăng lên đến 0.15, trong khi mô hình DL duy trì sai số dưới 0.1, thể hiện khả năng kháng nhiễu tốt hơn.

  4. So sánh giữa các mô hình DL: Mô hình RDN vượt trội hơn ResNet về khả năng học biểu diễn chi tiết và giảm thiểu sai số ước lượng, đặc biệt trong môi trường có nhiều nhiễu và biến đổi kênh phức tạp.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của sự cải thiện hiệu suất ước lượng kênh khi sử dụng mô hình học sâu là khả năng học được các đặc trưng phức tạp và phi tuyến của kênh truyền qua IRS, điều mà các phương pháp truyền thống dựa trên giả định tuyến tính khó có thể nắm bắt. Việc sử dụng kiến trúc residual và dense connectivity giúp mô hình tránh được hiện tượng biến mất gradient, từ đó huấn luyện hiệu quả hơn trên các tập dữ liệu lớn và phức tạp.

So với các nghiên cứu gần đây trong lĩnh vực truyền thông không dây hỗ trợ IRS, kết quả của luận văn phù hợp với xu hướng ứng dụng học sâu để nâng cao độ chính xác ước lượng kênh, đồng thời mở rộng phạm vi áp dụng cho các hệ thống đa người dùng và đa phần tử IRS. Việc mô phỏng chi tiết và đánh giá trên các tham số thực tế của môi trường thành phố Hồ Chí Minh cũng giúp tăng tính thực tiễn và khả năng ứng dụng của nghiên cứu.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ NMSE theo SNR, tốc độ truyền dữ liệu theo số phần tử IRS, và bảng so sánh hiệu năng giữa các phương pháp ước lượng kênh, giúp minh họa rõ ràng sự vượt trội của mô hình học sâu.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai mô hình học sâu trong hệ thống thực tế: Đề xuất các nhà mạng và nhà nghiên cứu áp dụng mô hình Residual Dense Network để ước lượng kênh trong các hệ thống IRS thực tế, nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu suất mạng. Thời gian thực hiện: 1-2 năm.

  2. Tăng cường số lượng phần tử IRS: Khuyến nghị đầu tư phát triển các IRS với số lượng phần tử lớn hơn (từ 64 trở lên) để tận dụng tối đa khả năng điều chỉnh kênh và cải thiện tốc độ truyền dữ liệu. Chủ thể thực hiện: các nhà sản xuất thiết bị và nhà mạng.

  3. Phát triển thuật toán học sâu thích nghi thời gian thực: Nghiên cứu và phát triển các thuật toán học sâu có khả năng thích nghi nhanh với biến đổi kênh trong môi trường thực, giảm thiểu độ trễ và tăng tính ổn định. Thời gian thực hiện: 2-3 năm.

  4. Đào tạo nguồn nhân lực chuyên sâu về học máy và truyền thông không dây: Tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo chuyên sâu về ứng dụng học máy trong truyền thông không dây, đặc biệt là công nghệ IRS và 6G, nhằm nâng cao năng lực nghiên cứu và phát triển công nghệ trong nước.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật viễn thông: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về ước lượng kênh truyền trong hệ thống IRS, giúp nâng cao hiểu biết và phát triển các nghiên cứu tiếp theo.

  2. Các kỹ sư phát triển hệ thống mạng di động 6G: Tham khảo để áp dụng các giải pháp ước lượng kênh dựa trên học sâu, tối ưu hóa hiệu suất mạng và cải thiện chất lượng dịch vụ.

  3. Các nhà sản xuất thiết bị truyền thông và IRS: Hiểu rõ về mô hình toán học và thuật toán ước lượng kênh giúp thiết kế sản phẩm phù hợp với yêu cầu kỹ thuật và thị trường.

  4. Các nhà hoạch định chính sách và quản lý viễn thông: Cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng chiến lược phát triển công nghệ 6G và hạ tầng truyền thông hiện đại, thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong ngành.

Câu hỏi thường gặp

  1. IRS là gì và tại sao nó quan trọng trong 6G?
    IRS là bề mặt phản xạ thông minh gồm các phần tử phản xạ có khả năng điều chỉnh biên độ và pha sóng điện từ. Nó giúp cải thiện hiệu suất truyền thông bằng cách tối ưu hóa kênh truyền, giảm tiêu thụ năng lượng và tăng độ tin cậy, là công nghệ then chốt trong mạng 6G.

  2. Ước lượng kênh truyền có vai trò gì trong hệ thống IRS?
    Ước lượng kênh truyền chính xác giúp hệ thống điều chỉnh IRS hiệu quả, từ đó nâng cao chất lượng tín hiệu và tốc độ truyền dữ liệu. Việc này đặc biệt quan trọng do kênh truyền qua IRS phức tạp và biến đổi nhanh.

  3. Phương pháp học sâu có ưu điểm gì so với phương pháp truyền thống?
    Học sâu có khả năng học các đặc trưng phi tuyến và phức tạp của kênh truyền, giảm sai số ước lượng trong môi trường nhiễu và biến đổi nhanh, trong khi phương pháp truyền thống thường dựa trên giả định tuyến tính và kém hiệu quả trong các điều kiện thực tế.

  4. Mô hình Residual Dense Network (RDN) hoạt động như thế nào?
    RDN kết hợp residual learning và dense connectivity, cho phép truyền thông tin hiệu quả qua các lớp sâu, giảm thiểu biến mất gradient và học biểu diễn chi tiết của dữ liệu, từ đó cải thiện độ chính xác ước lượng kênh.

  5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế?
    Kết quả có thể được áp dụng trong thiết kế và vận hành các hệ thống truyền thông không dây hỗ trợ IRS, đặc biệt trong mạng 6G, bằng cách triển khai các mô hình học sâu để ước lượng kênh và tối ưu hóa cấu hình IRS theo thời gian thực.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng và đánh giá thành công mô hình học sâu Residual Dense Network cho bài toán ước lượng kênh trong hệ thống truyền thông không dây hỗ trợ IRS, với hiệu suất vượt trội so với các phương pháp truyền thống.
  • Nghiên cứu làm rõ vai trò quan trọng của IRS trong mạng 6G, đặc biệt trong việc cải thiện chất lượng kênh và tăng tốc độ truyền dữ liệu.
  • Phương pháp học sâu giúp giải quyết thách thức về độ phức tạp và biến đổi nhanh của kênh truyền qua IRS, góp phần nâng cao độ tin cậy và hiệu quả hệ thống.
  • Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng thực tiễn trong phát triển mạng 6G và các hệ thống truyền thông không dây hiện đại.
  • Đề xuất các hướng phát triển tiếp theo bao gồm mở rộng mô hình cho hệ thống đa người dùng, phát triển thuật toán thích nghi thời gian thực và đào tạo nguồn nhân lực chuyên sâu.

Để tiếp tục phát triển công nghệ truyền thông không dây thế hệ mới, các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng và mở rộng các mô hình học sâu trong ước lượng kênh truyền, đồng thời hợp tác đa ngành để tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.