I. Tổng Quan Đánh Giá Hiệu Năng Hệ Thống Thông Tin RIS
Chương này giới thiệu tổng quan về sự phát triển của mạng không dây qua các thế hệ, từ 1G đến 5G và hướng tới 6G. Sự tăng trưởng của lưu lượng dữ liệu di động hiện nay và dự kiến trong những năm tới cũng được trình bày. Tiềm năng phát triển của thế hệ truyền thông không dây thứ 6 (6G) và bề mặt phản xạ thông minh (RIS) được ứng dụng trong không dây thế hệ mới sẽ được đề cập. Từ khóa quan trọng: Hiệu năng hệ thống thông tin, Bề mặt phản xạ thông minh (RIS), Công nghệ RIS.
1.1. Lịch Sử Phát Triển của Truyền Thông Không Dây
Công nghệ không dây có một lịch sử lâu đời, bắt đầu từ những năm 1860 khi James C. Maxwell dự đoán và chứng minh sự tồn tại của sóng điện từ. Heinrich R. Hertz xác nhận điều này vào năm 1888. Đến năm 1895, Guglielmo Marconi đã thành công trong việc truyền tín hiệu Morse qua sóng vô tuyến. Sự phát triển từ tín hiệu tương tự (1G) đến tín hiệu số (2G, 3G, 4G) và các công nghệ mới như sóng milimet (5G) cho thấy sự tiến bộ liên tục. Các thế hệ mạng không dây tiếp theo nhau ra đời với nhiều cải tiến về tốc độ, băng thông và hiệu quả sử dụng. Kênh truyền RIS được cải thiện đáng kể qua các thế hệ.
1.2. Sự Tăng Trưởng Lưu Lượng Dữ Liệu Di Động Hiện Nay
Lưu lượng dữ liệu di động trung bình toàn cầu xấp xỉ 21.15 GB/tháng vào năm 2023 và ước tính tăng đến 56.37 GB/tháng vào năm 2029 (theo báo cáo của Ericsson, 11/2023). Riêng khu vực Bắc Mỹ, ước tính sẽ tăng đến 66.2 GB/tháng. Sự phân bố thuê bao di động theo công nghệ không đồng đều ở các khu vực do chênh lệch về trình độ phát triển. Nhu cầu kết nối tăng cao thúc đẩy nghiên cứu và phát triển thế hệ 6G với hy vọng vượt qua những hạn chế và mang lại khả năng kết nối cao cấp, tin cậy và linh hoạt hơn. Ảnh hưởng của RIS đến hiệu năng hệ thống là rất lớn khi lưu lượng dữ liệu tăng.
II. Vấn Đề Thách Thức Đánh Giá Hiệu Năng Hệ Thống RIS
Mạng 5G đối mặt với thách thức về năng suất và hiệu suất khi nhu cầu kết nối tăng cao trong kỷ nguyên Internet of Everything (IoE). Điều này thúc đẩy nghiên cứu và phát triển thế hệ 6G để vượt qua hạn chế và mang lại khả năng kết nối cao cấp, tin cậy và linh hoạt hơn. Một trong những vấn đề then chốt là ước lượng kênh truyền chính xác và hiệu quả trong môi trường có bề mặt phản xạ thông minh (RIS). Từ khóa: Ước lượng kênh truyền, Thách thức trong triển khai RIS, Phân tích hiệu năng hệ thống thông tin.
2.1. Giới Hạn Của Các Phương Pháp Ước Lượng Kênh Truyền Truyền Thống
Các phương pháp ước lượng kênh truyền truyền thống gặp khó khăn trong môi trường phức tạp của RIS do số lượng lớn các phần tử phản xạ và sự thay đổi nhanh chóng của kênh truyền. Cần có các thuật toán mới để ước lượng kênh truyền chính xác và hiệu quả, đặc biệt là trong môi trường fading đa đường. Phương pháp tiếp cận dựa trên machine learning (ML) hứa hẹn giải quyết bài toán này.
2.2. Ảnh Hưởng của Môi Trường Truyền Dẫn Đến Hiệu Năng RIS
Môi trường truyền dẫn ảnh hưởng đáng kể đến hiệu năng của hệ thống RIS. Các yếu tố như fading, nhiễu và che chắn có thể làm giảm hiệu quả của bề mặt phản xạ thông minh (RIS). Cần có các phương pháp để giảm thiểu ảnh hưởng của môi trường truyền dẫn và tối ưu hóa hiệu năng RIS. Môi trường truyền dẫn RIS cần được nghiên cứu kỹ lưỡng.
2.3. Yêu Cầu Độ Chính Xác Cao Trong Ước Lượng Kênh Truyền cho RIS
Để đạt được hiệu năng tối ưu, hệ thống RIS đòi hỏi độ chính xác cao trong việc ước lượng kênh truyền. Sai số trong ước lượng kênh có thể dẫn đến giảm hiệu suất đáng kể. Các thuật toán ước lượng kênh truyền cần được thiết kế để đạt độ chính xác cao ngay cả trong điều kiện nhiễu và fading.
III. Giải Pháp Phương Pháp Ước Lượng Kênh Truyền Dựa Trên ML
Luận văn đề xuất một phương pháp ước lượng kênh truyền dựa trên machine learning (ML) cho hệ thống thông tin có bề mặt phản xạ thông minh (RIS). Phương pháp này sử dụng mạng nơ-ron sâu (DNN) để học các đặc trưng của kênh truyền và ước lượng kênh một cách chính xác. Mục tiêu là cải thiện hiệu năng hệ thống và giảm thiểu ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu. Từ khóa: Thuật toán ước lượng kênh truyền, Mô hình kênh truyền RIS, Phần mềm mô phỏng RIS.
3.1. Xây Dựng Mô Hình Kênh Truyền RIS Dựa Trên Học Sâu Deep Learning
Mô hình kênh truyền RIS được xây dựng bằng cách sử dụng mạng nơ-ron sâu (DNN) để học các đặc trưng của kênh truyền. DNN được huấn luyện bằng dữ liệu được tạo ra từ mô phỏng kênh truyền. Mô hình này có khả năng ước lượng kênh truyền chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Phân tích thống kê kênh truyền là cơ sở để xây dựng mô hình.
3.2. Huấn Luyện và Kiểm Thử Mô Hình Ước Lượng Kênh Truyền
Mô hình ước lượng kênh truyền được huấn luyện bằng dữ liệu được tạo ra từ mô phỏng kênh truyền. Hiệu năng của mô hình được đánh giá bằng cách so sánh kết quả ước lượng với kênh truyền thực tế. Các chỉ số đánh giá bao gồm sai số bình phương trung bình (MSE) và tỷ lệ lỗi bit (BER). Đánh giá hiệu năng RIS được thực hiện dựa trên kết quả ước lượng.
3.3. Các Bước Tối Ưu Hóa Mô Hình Học Sâu Để Ước Lượng Kênh Truyền
Để tối ưu hóa mô hình học sâu, cần điều chỉnh các tham số như số lớp, số nơ-ron và tốc độ học. Các kỹ thuật tối ưu hóa như gradient descent và backpropagation được sử dụng để huấn luyện mô hình. Việc tối ưu hóa hiệu năng RIS đòi hỏi sự cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ tính toán.
IV. Thực Nghiệm Đánh Giá Hiệu Năng Mô Phỏng Hệ Thống Thông Tin
Chương này trình bày kết quả mô phỏng hệ thống thông tin có bề mặt phản xạ thông minh (RIS) sử dụng phương pháp ước lượng kênh truyền dựa trên ML. Kết quả cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện đáng kể hiệu năng hệ thống so với các phương pháp truyền thống. Các thông số mô phỏng và kết quả đánh giá chi tiết được trình bày. Từ khóa: Mô phỏng hiệu năng RIS, Ứng dụng RIS trong 5G/6G, Đánh giá thực nghiệm RIS.
4.1. Thiết Lập Môi Trường Mô Phỏng và Các Thông Số Cấu Hình
Môi trường mô phỏng được thiết lập bằng phần mềm MATLAB. Các thông số cấu hình bao gồm tần số sóng mang, số lượng phần tử phản xạ, khoảng cách giữa các phần tử và mô hình kênh truyền. Phần cứng RIS và các thông số liên quan cũng được cấu hình.
4.2. Kết Quả Mô Phỏng và So Sánh Với Các Phương Pháp Khác
Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện đáng kể hiệu năng hệ thống so với các phương pháp ước lượng kênh truyền truyền thống. Cụ thể, phương pháp đề xuất giảm sai số bình phương trung bình (MSE) và cải thiện tỷ lệ lỗi bit (BER). So sánh RIS với các công nghệ khác cũng được thực hiện để đánh giá hiệu quả.
4.3. Phân Tích Ảnh Hưởng Của Các Yếu Tố Đến Hiệu Năng Hệ Thống
Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố như số lượng phần tử phản xạ, khoảng cách giữa các phần tử và mô hình kênh truyền đến hiệu năng hệ thống. Kết quả cho thấy việc tối ưu hóa các yếu tố này có thể cải thiện đáng kể hiệu năng hệ thống. Kỹ thuật điều khiển chùm tia RIS cũng ảnh hưởng lớn đến hiệu năng.
V. Kết Luận Tổng Kết Nghiên Cứu và Hướng Phát Triển Tương Lai
Luận văn đã trình bày một phương pháp ước lượng kênh truyền dựa trên machine learning (ML) cho hệ thống thông tin có bề mặt phản xạ thông minh (RIS). Phương pháp này đã chứng minh được hiệu quả trong việc cải thiện hiệu năng hệ thống. Các hướng phát triển tương lai bao gồm nghiên cứu các thuật toán ước lượng kênh truyền phức tạp hơn và ứng dụng RIS trong các hệ thống thông tin thực tế. Từ khóa: Kết luận, Tương lai của chủ đề, Ứng dụng của RIS.
5.1. Tóm Tắt Các Đóng Góp Chính Của Luận Văn
Luận văn đã đóng góp vào việc phát triển các phương pháp ước lượng kênh truyền hiệu quả cho hệ thống thông tin có RIS. Phương pháp đề xuất đã được chứng minh là hiệu quả hơn so với các phương pháp truyền thống. Các kết quả mô phỏng và phân tích đã cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hiệu năng của hệ thống RIS. Tiêu chuẩn đánh giá hiệu năng RIS cũng được xem xét.
5.2. Các Hướng Nghiên Cứu Tiềm Năng Trong Tương Lai
Các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai bao gồm nghiên cứu các thuật toán ước lượng kênh truyền phức tạp hơn, ứng dụng RIS trong các hệ thống thông tin thực tế và nghiên cứu các phương pháp tối ưu hóa vị trí và cấu hình của RIS. Kiến trúc hệ thống thông tin RIS cần được nghiên cứu sâu hơn.
