Tổng quan nghiên cứu

Trong kỷ nguyên bùng nổ của mạng di động thế hệ thứ năm (5G) và hướng tới 6G, lưu lượng dữ liệu vô tuyến toàn cầu tăng trưởng hơn 40% mỗi năm cùng sự xuất hiện của hàng tỷ thiết bị vạn vật kết nối (IoT). Các kỹ thuật đa truy cập trực giao truyền thống (OMA) như OFDMA hay TDMA đang dần chạm tới giới hạn vật lý về hiệu suất sử dụng phổ tần. Để giải quyết nút thắt này, kỹ thuật đa truy cập phi trực giao (NOMA) kết hợp cơ chế truyền năng lượng và thông tin không dây đồng thời (SWIPT) nổi lên như một giải pháp đột phá, vừa tối ưu hóa hiệu quả sử dụng băng thông, vừa kéo dài thời gian hoạt động của các nút mạng bị hạn chế nguồn điện.

Tuy nhiên, hiệu năng thực tế của hệ thống NOMA có thu thập năng lượng (EH-enabled NOMA) bị suy giảm nghiêm trọng bởi nhiều yếu tố phi lý tưởng: tính phi tuyến của mạch thu năng lượng bán dẫn (nlEH), hiện tượng che khuất (shadowing) và fading đa đường, thông tin trạng thái kênh truyền không hoàn hảo (iCSI) do sai số ước lượng, cùng các khiếm khuyết phần cứng (HWi) tại các bộ thu phát.

Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Viễn thông tại Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM (hoàn thành vào tháng 1 năm 2024) tập trung nghiên cứu mô hình mạng EH-enabled NOMA đường xuống gồm 1 trạm phát năng lượng đa anten, 1 trạm thông tin, 1 bộ thu xa và 1 bộ thu gần. Mục tiêu trọng tâm của đề tài là xây dựng các biểu thức giải tích tường minh để tính toán xác suất dừng (Outage Probability - OP) và thông lượng hệ thống (Throughput - TP) dưới tác động đồng thời của kênh truyền shadowed fading κ-μ, iCSI và HWi, từ đó xác lập miền tham số tối ưu nhằm triệt tiêu nguy cơ gián đoạn liên lạc hoàn toàn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên hệ thống cơ sở lý thuyết viễn thông hiện đại với các mô hình cốt lõi sau:

  • Kỹ thuật đa truy cập phi trực giao miền công suất (Power-Domain NOMA): Sử dụng nguyên lý mã hóa xếp chồng tín hiệu tại nguồn phát và kỹ thuật khử can nhiễu liên tiếp (SIC) tại thiết bị thu. Hệ số phân bổ công suất cho bộ thu xa được thiết lập ưu tiên lớn hơn 0.5 để đảm bảo tính công bằng và phân tách tín hiệu chính xác.
  • Thu thập năng lượng phi tuyến (nlEH) theo cơ chế chuyển mạch thời gian (Time Switching - TS): Khung thời gian truyền dẫn khối được phân chia thành giai đoạn thu thập năng lượng tỷ lệ tau và giai đoạn truyền tin (1 - tau). Mô hình nlEH mô tả chính xác hiện tượng bão hòa công suất đầu ra khi công suất vô tuyến đầu vào vượt ngưỡng giới hạn vật lý của diode và tụ điện.
  • Mô hình kênh truyền Shadowed Fading κ-μ tổng quát: Bao quát đồng thời hiện tượng tán xạ đa đường qua tham số κ, số lượng cụm sóng đa đường μ và mức độ che khuất sâu qua tham số m. Mô hình này bao hàm các phân phối kinh điển như Rayleigh, Rician, Nakagami-m và Hoyt khi thay đổi các giá trị tham số tương ứng.
  • Mô hình hóa yếu tố phi lý tưởng thực tế: Nhiễu méo do khiếm khuyết phần cứng HWi được chuẩn hóa theo tiêu chuẩn 3GPP LTE với hệ số méo tổng hợp dao động từ 0.05 đến 0.2. Sai số ước lượng kênh truyền iCSI được mô hình hóa theo biến ngẫu nhiên Gaussian với phương sai tỷ lệ nghịch với tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) trung bình.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn kết hợp chặt chẽ giữa phương pháp giải tích toán học lý thuyết và phương pháp mô phỏng thống kê Monte-Carlo trên phần mềm MATLAB:

  • Nguồn dữ liệu và kích thước mẫu: Các biểu thức toán học được thiết lập từ hàm mật độ xác suất (PDF) và hàm phân phối tích lũy (CDF) của kênh truyền κ-μ. Quá trình kiểm chứng mô phỏng thực hiện với cỡ mẫu ngẫu nhiên từ 100.000 đến 1.000.000 lần lặp độc lập nhằm đảm bảo độ tin cậy và hội tụ thống kê cao.
  • Phương pháp giải tích số: Áp dụng phương pháp tích phân cầu phương Gauss-Chebyshev với bậc xấp xỉ J = 3000 điểm nút để chuyển đổi tích phân phức tạp thành dạng chuỗi hữu hạn có độ chính xác cao, kết hợp sử dụng hàm Gamma không đầy đủ và hàm Bessel sửa đổi loại hai.
  • Lý do lựa chọn và tiến độ: Phương pháp giải tích tường minh giúp giảm thời gian tính toán xuống hàng nghìn lần so với mô phỏng trực tiếp, tạo điều kiện khảo sát nhanh các tiệm cận hiệu năng ở mức công suất phát cao. Toàn bộ nội dung nghiên cứu, phân tích và thực nghiệm được triển khai đồng bộ từ tháng 9 năm 2023 đến tháng 12 năm 2023.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  • Tác động của HWi và iCSI tạo ra sàn lỗi không thể triệt tiêu: Khi công suất phát tại trạm năng lượng tăng cao vượt mức 30 dBm, xác suất dừng của hệ thống không giảm về 0 mà tiệm cận một mức sàn cố định. Nguyên nhân là do công suất nhiễu méo phần cứng tăng tỷ lệ thuận với công suất phát, làm suy giảm từ 25% đến 35% hiệu năng so với trường hợp phần cứng lý tưởng.
  • Giới hạn bão hòa của thu thập năng lượng phi tuyến: Khác với mô hình tuyến tính dự báo thông lượng tăng vô hạn theo công suất nguồn nạp, mô hình nlEH cho thấy thông lượng toàn mạng đạt trạng thái bão hòa ổn định khi công suất phát đạt ngưỡng từ 20 dBm đến 25 dBm.
  • Ưu thế vượt trội của NOMA so với OMA: Trong cùng điều kiện thử nghiệm với tham số kênh κ = 2.0, μ = 1.5, m = 2.0 và số anten N = 4, mạng EH-enabled NOMA đạt thông lượng cao hơn sơ đồ đa truy cập trực giao OMA truyền thống từ 30% đến 50% trên toàn dải SNR hoạt động.
  • Xác lập ngưỡng sụp đổ kết nối: Nghiên cứu phát hiện và chứng minh bằng giải tích rằng nếu tốc độ truyền dữ liệu mục tiêu R0 vượt quá một ngưỡng chặn trên xác định bởi tham số phần cứng, xác suất dừng của cả hai bộ thu sẽ đạt mức 1.0 (hệ thống mất liên lạc hoàn toàn).

Thảo luận kết quả

Các kết quả nghiên cứu giải thích rõ cơ chế tương tác phức tạp giữa phần cứng và môi trường truyền sóng. Khi có mặt của iCSI và HWi, việc gia tăng công suất phát đơn thuần không thể nâng cao tỷ số tín hiệu trên can nhiễu cộng nhiễu (SINR) vì thành phần can nhiễu nội tại cũng khuếch đại tương ứng. Điều này chứng minh các nghiên cứu trước đây giả định kênh Rayleigh và phần cứng lý tưởng đã ước lượng lạc quan thái quá thông lượng hệ thống khoảng 20% đến 40%.

Các dữ liệu phân tích và mô phỏng được biểu diễn trực quan thông qua đồ thị hai trục thể hiện sự biến thiên của thông lượng và xác suất dừng theo công suất phát trạm năng lượng, số lượng anten (khảo sát từ 1 đến 8 anten) và hệ số phân chia thời gian tau (từ 0.1 đến 0.9). Sự trùng khớp hoàn toàn giữa các đường cong giải tích lý thuyết và các điểm dữ liệu mô phỏng Monte-Carlo là minh chứng vững chắc khẳng định tính chuẩn xác của các công thức tường minh được đề xuất.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết quả định lượng, luận văn đề xuất 4 nhóm giải pháp kỹ thuật nhằm nâng cao hiệu năng mạng truyền thông:

  • Tối ưu hóa phân bổ thời gian và công suất: Điều chỉnh hệ số chuyển mạch thời gian tau trong dải từ 0.25 đến 0.35 và thiết lập hệ số phân bổ công suất bộ thu xa từ 0.70 đến 0.80. Giải pháp này giúp gia tăng thông lượng toàn mạng từ 18% đến 25% trong vòng 3 đến 6 tháng tới do nhóm kỹ sư tối ưu hóa mạng vô tuyến đảm nhiệm.
  • Triển khai kỹ thuật bù sai số phần cứng số: Áp dụng thuật toán tiền biến dạng kỹ thuật số (Digital Pre-distortion) và hiệu chuẩn pha/cầu phương tại các bộ thu phát để giảm hệ số khiếm khuyết phần cứng từ 0.15 xuống dưới 0.05, giúp hạ thấp xác suất dừng từ 20% đến 30% trong lộ trình nâng cấp trạm gốc 2024–2025 do bộ phận nghiên cứu và phát triển phần cứng thực thi.
  • Cấu hình mảng đa anten tại trạm phát năng lượng: Trang bị mảng anten phát từ 4 đến 8 anten đa hướng tại trạm năng lượng nhằm cải thiện hiệu quả thu thập năng lượng RF thêm 40% đến 60%, triệt tiêu sự suy giảm do fading che khuất sâu, được khuyến nghị áp dụng trực tiếp cho các nhà mạng khi thiết kế trạm sạc không dây.
  • Thiết lập cơ chế thích ứng tốc độ truyền mục tiêu: Ràng buộc tốc độ dữ liệu mục tiêu R0 luôn vận hành dưới ngưỡng chặn trên, duy trì trong khoảng 1.0 đến 2.0 bps/Hz để loại trừ hoàn toàn nguy cơ dừng hoạt động, do các kỹ sư phát triển giao thức tầng liên kết dữ liệu thực hiện trong vòng 6 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  • Học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Kỹ thuật Viễn thông: Nắm vững phương pháp thiết lập biểu thức toán học tường minh, kỹ thuật xấp xỉ Gauss-Chebyshev và khai triển chuỗi cho các mô hình kênh fading phức tạp.
  • Kỹ sư quy hoạch và thiết kế hệ thống mạng 5G/6G: Ứng dụng trực tiếp hệ thống công thức giải tích đóng để tính toán nhanh dung lượng ô, phân tích vùng phủ sóng và định cỡ tham số mạng mà không cần thực hiện mô phỏng tốn kém thời gian.
  • Chuyên gia nghiên cứu và phát triển thiết bị IoT và vi mạch vô tuyến: Nắm bắt định lượng tác động của hiện tượng méo phi tuyến trong mạch nạp năng lượng và linh kiện RF, phục vụ việc thiết kế các nút cảm biến xanh tự cấp nguồn.
  • Nhà khai thác mạng viễn thông và cơ quan quản lý tần số: Tham khảo các luận cứ khoa học định lượng về ưu thế vượt trội của NOMA so với OMA để hoạch định chính sách phổ tần và xây dựng tiêu chuẩn kỹ thuật truyền thông xanh trong tương lai.

Câu hỏi thường gặp

  • Tại sao mô hình kênh truyền shadowed fading κ-μ lại được ưu tiên lựa chọn thay vì kênh Rayleigh hay Rician thông thường? Kênh shadowed fading κ-μ mô tả đầy đủ và chính xác sự kết hợp đồng thời giữa hiện tượng tán xạ đa đường, các tia sóng phản xạ chiếm ưu thế và hiện tượng che khuất công suất. Mô hình này tổng quát hóa các phân phối Rayleigh, Nakagami-m và Rician, giúp tăng độ chính xác trong phân tích hiệu năng thực tế thêm khoảng 20% đến 30%.

  • Mô hình thu thập năng lượng phi tuyến (nlEH) khác biệt như thế nào so với mô hình tuyến tính truyền thống? Mạch thu thập năng lượng thực tế cấu tạo từ các linh kiện bán dẫn như diode sẽ đạt ngưỡng bão hòa khi công suất sóng vô tuyến đầu vào vượt mức nhất định. Mô hình phi tuyến phản ánh đúng giới hạn vật lý này, giúp loại bỏ hoàn toàn sai số ước lượng lạc quan từ 25% đến 35% về thông lượng của các mô hình tuyến tính cũ.

  • Hiện tượng dừng hoạt động hoàn toàn trong mạng NOMA xảy ra trong điều kiện nào? Hiện tượng sụp đổ liên lạc (xác suất dừng đạt 100%) xảy ra khi tốc độ truyền dữ liệu yêu cầu vượt quá ngưỡng chặn trên xác định bởi mức độ khiếm khuyết phần cứng và hệ số chia công suất. Để khắc phục, hệ thống bắt buộc phải điều chỉnh tốc độ truyền và hệ số thời gian nằm trong miền an toàn giải tích.

  • Kỹ thuật khử can nhiễu liên tiếp (SIC) tại bộ thu gần được vận hành ra sao? Bộ thu gần trước tiên tiến hành giải mã tín hiệu của bộ thu xa (tín hiệu có mức phân bổ công suất cao hơn), sau đó loại bỏ thành phần tín hiệu này ra khỏi tín hiệu tổng nhận được trước khi khôi phục thông tin của chính nó với tỷ số tín hiệu trên nhiễu tối ưu.

  • Phương pháp cầu phương Gauss-Chebyshev mang lại lợi ích gì cho việc đánh giá hiệu năng? Phương pháp cầu phương Gauss-Chebyshev cho phép giải tích các tích phân kép phức tạp của hàm mật độ xác suất với độ chính xác vượt mức 99.9% tại bậc J = 3000. Kỹ thuật này giúp rút ngắn thời gian tính toán hiệu năng từ vài giờ chạy mô phỏng xuống còn vài mili-giây.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công mô hình mạng EH-enabled NOMA hoàn chỉnh có xét đồng thời 4 yếu tố thực tế: kênh κ-μ shadowed fading, mạch nlEH, sai số iCSI và khiếm khuyết phần cứng HWi.
  • Thiết lập hệ thống công thức giải tích tường minh cho xác suất dừng và thông lượng của cả bộ thu xa và bộ thu gần, được kiểm chứng trùng khớp với mô phỏng Monte-Carlo.
  • Xác định chính xác các ngưỡng giới hạn trên và giới hạn dưới của tốc độ truyền mục tiêu nhằm triệt tiêu hoàn toàn hiện tượng dừng hoạt động hệ thống.
  • Chứng minh tính ưu việt vượt bậc của kỹ thuật NOMA với thông lượng cao hơn từ 30% đến 50% so với sơ đồ OMA truyền thống trong môi trường truyền thông thu nạp năng lượng.
  • Cung cấp giải pháp định lượng về việc tối ưu hóa mảng anten, hệ số phân bổ thời gian và công suất phát nhằm phục vụ việc triển khai thực tế các mạng truyền thông xanh.

Đóng góp chính của công trình là cung cấp một công cụ giải tích toán học chuẩn xác và bộ cẩm nang tham số hữu ích cho việc thiết kế mạng không dây thế hệ tiếp theo. Trong giai đoạn 12 đến 24 tháng tới, hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ mở rộng mô hình cho kịch bản đa người dùng kết hợp bề mặt phản xạ thông minh (RIS) và thuật toán tối ưu hóa bằng trí tuệ nhân tạo. Hãy tham khảo và trích dẫn luận văn này để phát triển các giải pháp truyền thông vô tuyến hiệu năng cao và tiết kiệm năng lượng.