Tổng quan về luận án

Sự bùng nổ của mạng thông tin di động thế hệ thứ năm (5G) và thế hệ kế tiếp (Beyond 5G/6G) đối mặt với hai rào cản vật lý cốt lõi: sự khan hiếm tài nguyên phổ tần số vô tuyến (RF) và giới hạn nghiêm ngặt về năng lượng dự trữ tại các nút mạng vô tuyến phân tán thuộc hệ sinh thái Internet of Things (IoT) và Mạng cảm biến không dây (WSN). Trong bối cảnh kỹ thuật Đa truy cập trực giao (Orthogonal Multiple Access - OMA) truyền thống như TDMA, FDMA, CDMA và OFDMA đã chạm tới giới hạn Shannon về dung lượng và hiệu suất phổ (Spectrum Efficiency - SE), công nghệ Đa truy cập không trực giao miền công suất (Power-Domain Non-Orthogonal Multiple Access - NOMA) kết hợp cùng kỹ thuật Truyền năng lượng và thông tin không dây đồng thời (Simultaneous Wireless Information and Power Transfer - SWIPT) nổi lên như một giải pháp mang tính cách mạng. Luận án tiến sĩ kỹ thuật điện tử của tác giả Trần Quý Hữu (người hướng dẫn: PGS. TS. Phan Văn Ca và TS. Viên Quốc Tuấn - Đại học Middlesex London) mang tên: "Giao thức đa truy cập không trực giao cho các mạng vô tuyến chuyển tiếp hợp tác thu thập năng lượng" (Chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử, Mã số: 62520203) đã giải quyết toàn diện bài toán tối ưu hóa đồng thời hiệu suất phổ, độ tin cậy truyền dẫn và hiệu suất năng lượng (Energy Efficiency - EE).

Nghiên cứu tập trung vào khoảng trống tri thức (research gap) quan trọng: các công trình SWIPT NOMA trước đây (như nghiên cứu của Do et al. [85], Liu et al. [96], Men et al. [98]) chủ yếu dừng lại ở việc khảo sát xác suất dừng (Outage Probability - OP) và thông lượng trong các kịch bản lý tưởng, hoàn toàn bỏ qua việc phân tích toán học tường minh cho hiệu suất năng lượng tổng thể, tác động của hiện tượng loại bỏ can nhiễu liên tiếp không hoàn hảo (Imperfect SIC), cũng như sự tương tác phức tạp giữa liên kết trực tiếp ($S \to D_2$) và liên kết gián tiếp ($S \to D_1 \to D_2$) ở vùng tỷ số tín hiệu trên nhiễu cao (High-SNR regime).

Để giải quyết triệt để vấn đề này, luận án thiết lập hệ thống câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết khoa học:

  • Câu hỏi nghiên cứu 1 (RQ1): Làm thế nào để xây dựng biểu thức toán học tường minh chính xác cho OP, thông lượng (Throughput), tốc độ trung bình (Ergodic Rate - EC) và hiệu suất năng lượng (EE) trong mạng NOMA hợp tác hỗ trợ SWIPT theo cả hai giao thức chuyển tiếp phân chia công suất (Power Splitting-Based Relaying - PSR) và chuyển tiếp chuyển mạch thời gian (Time Switching-Based Relaying - TSR)?
  • Câu hỏi nghiên cứu 2 (RQ2): Ảnh hưởng của các cơ chế truyền dẫn giới hạn trễ (Delay-Limited Transmission - DLT) và chấp nhận trễ (Delay-Tolerant Transmission - DTT) đối với hiệu năng mạng như thế nào khi xem xét các hệ số suy hao đường truyền (Path Loss Exponent $\mu$) và khoảng cách địa lý giữa các nút mạng?
  • Câu hỏi nghiên cứu 3 (RQ3): Mức độ suy giảm hiệu năng do can nhiễu dư (Residual Interference) từ giải mã SIC không hoàn hảo ($\kappa > 0$) tác động như thế nào đến sàn dừng (Outage Floor) của người dùng gần và xa?
  • Giả thuyết khoa học (H1): Hệ thống NOMA hợp tác dựa trên SWIPT (C-NOMA SWIPT) đạt được hiệu suất phổ, thông lượng và hiệu suất năng lượng vượt trội hoàn toàn so với mô hình OMA tương đương trong cùng điều kiện kênh truyền fading Rayleigh.
  • Giả thuyết khoa học (H2): Sự tồn tại của liên kết trực tiếp giữa trạm gốc và nút đích xa kết hợp với chuyển tiếp giải mã và chuyển tiếp (Decode-and-Forward - DF) giúp nâng cao bậc phân tập (Diversity Order) và tối ưu hóa vượt bậc dung lượng so với hệ thống chỉ có đường truyền gián tiếp.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc mô hình hóa toán học giải tích chặt chẽ, kiểm chứng qua mô phỏng Monte Carlo ($10^5 - 10^6$ lần lặp) trên môi trường MATLAB, bao phủ các trường hợp hình học mạng có vật cản và không có vật cản, đánh giá định lượng trên toàn bộ dải SNR từ 0 dB đến 40 dB.

Literature Review và Positioning

Tổng quan tài liệu chỉ ra ba dòng nghiên cứu chính định hình nên cơ sở lý thuyết của đề tài:

  1. Lý thuyết Đa truy cập không trực giao (NOMA): Ding et al. [80], [87], [88] đã đặt nền móng toán học cho NOMA đường xuống (Downlink NOMA) sử dụng kỹ thuật Mã hóa xếp chồng (Superposition Coding - SC) tại phía phát và Triệt nhiễu liên tiếp (Successive Interference Cancellation - SIC) tại phía thu. NOMA khai thác sự chênh lệch độ lợi kênh truyền ($\Omega_1 = \mathbb{E}[|h_1|^2] > \Omega_0 = \mathbb{E}[|h_0|^2]$) để phân bổ hệ số công suất nghịch đảo ($\alpha_2 > \alpha_1$ với $\alpha_1 + \alpha_2 = 1$), đảm bảo tính công bằng (Fairness) cho người dùng xa.
  2. Kỹ thuật Truyền năng lượng và thông tin không dây đồng thời (SWIPT): Bắt nguồn từ công trình tiên phong của Grover & Sahai [70] và các phát triển thực tế của Zhang & Ho [69], Liu et al. [71], SWIPT cho phép trạm chuyển tiếp thu thập năng lượng điện từ trường RF để tự duy trì hoạt động mà không cần nguồn điện ngoài. Nasir et al. [29] đã cụ thể hóa hai giao thức phần cứng bộ thu: phân chia công suất (PSR với hệ số $\beta \in (0, 1)$) và chuyển đổi thời gian (TSR với hệ số $\alpha \in (0, 1)$).
  3. Mạng chuyển tiếp hợp tác NOMA (Cooperative NOMA - C-NOMA): Ding et al. [91], [92] đề xuất tận dụng người dùng gần có kênh truyền tốt làm trạm chuyển tiếp để hỗ trợ người dùng xa. Các mở rộng tiếp theo từ Men et al. [98] và Nguyen et al. [99] đã kết hợp C-NOMA với SWIPT nhưng vấp phải sự bất đồng (scholarly debates) về việc lựa chọn giao thức chuyển tiếp tối ưu: một trường phái khẳng định TSR vượt trội về thông lượng do tránh được nhiễu mạch chia công suất, trong khi trường phái đối lập chứng minh PSR linh hoạt hơn trong phân bổ năng lượng và đạt hiệu suất năng lượng cao hơn.
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                             LITERATURE POSITIONING                            |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| Ding et al. (2014-2017)       : NOMA lý thuyết & C-NOMA cơ bản (No SWIPT, EE) |
| Nasir et al. (2013-2015)      : SWIPT AF/DF cơ bản (OMA context)              |
| Do et al. (2018), Liu (2016)  : SWIPT C-NOMA (Lý tưởng, No Imperfect SIC, EE) |
|                                                                               |
| ---> LUẬN ÁN TRẦN QUÝ HỮU (2023):                                             |
|   * Tích hợp toàn diện SWIPT (PSR/TSR) + C-NOMA + DF                          |
|   * Đóng kín nghiệm giải tích (Closed-form): OP, Throughput, Ergodic Rate, EE |
|   * Đánh giá hai chế độ trễ DLT / DTT + Kịch bản có/không có liên kết trực tiếp|
|   * Phân tích toán học ảnh hưởng của Imperfect SIC (Hệ số nhiễu dư \kappa)    |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Luận án định vị chính xác vào điểm giao thoa chưa được giải quyết giữa các nghiên cứu quốc tế:

  • So với công trình của Do et al. [85], luận án mở rộng phân tích từ việc chỉ xét xác suất dừng sang thiết lập tường minh chỉ số Hiệu suất năng lượng (EE) và thông lượng toàn mạng.
  • So với nghiên cứu của Nguyen et al. [99] và Men et al. [98], luận án không chỉ khảo sát điều kiện kênh truyền gián tiếp bị che khuất hoàn toàn mà còn giải quyết trường hợp tổng quát khi tồn tại liên kết trực tiếp $S \to D_2$, chứng minh sự vượt trội về độ lợi phân tập khi kết hợp tín hiệu từ cả hai đường truyền.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án tạo ra những bước tiến lý thuyết đáng kể trong lĩnh vực vô tuyến số và lý thuyết thông tin:

  • Mở rộng lý thuyết Đa truy cập miền công suất và SWIPT: Công trình tích hợp thành công lý thuyết mã hóa kênh của Cover & Thomas vào mô hình thu thập năng lượng phi tuyến tính của trạm chuyển tiếp, mở rộng mô hình chuyển tiếp DF truyền thống sang mô hình DF hỗ trợ năng lượng vô tuyến tự thân (Self-sustainable DF Relaying).
  • Mô hình hóa toán học giải tích chính xác: Xây dựng hệ thống công thức giải tích đóng (Closed-form expressions) dựa trên các hàm toán học đặc biệt như hàm Tích phân mũ (Exponential Integral): $$\text{Ei}(x) = -\int_{-x}^{\infty} \frac{e^{-t}}{t} dt$$ và hàm Bessel biến đổi loại hai bậc 1 (Modified Bessel function of the second kind of order 1): $$K_1(x) = \frac{x}{4} \int_0^{\infty} t^{-2} e^{-t - \frac{x^2}{4t}} dt$$ được tham chiếu chặt chẽ từ bảng tích phân Gradshteyn & Ryzhik [§3.324, §3.352]. Điều này cho phép đánh giá chính xác hiệu năng hệ thống mà không cần dựa hoàn toàn vào các phép xấp xỉ tiệm cận thiếu chính xác.
  • Xác lập mô hình Imperfect SIC: Lý thuyết hóa tác động của việc triệt nhiễu không hoàn hảo bằng cách đưa tham số can nhiễu dư $\kappa \in [0, 1]$ vào biểu thức SINR tại thiết bị người dùng gần $D_1$, chứng minh bằng giải tích rằng $\kappa > 0$ sẽ tạo ra một ngưỡng sàn dừng (Outage Floor) không thể triệt tiêu ngay cả khi công suất phát $P_S \to \infty$.
           +-------------------------------------------------------+
           |           MÔ HÌNH HỆ THỐNG SWIPT C-NOMA               |
           +-------------------------------------------------------+
                                      |
                 +--------------------+--------------------+
                 |                                         |
          [Khe thời gian 1]                         [Khe thời gian 2]
    Trạm gốc (BS / Source S)                    Nút chuyển tiếp gần (D1)
   Phát tín hiệu SC: x = \sqrt{\alpha_1} x_1     Thực hiện DF: Giải mã x_2,
                       + \sqrt{\alpha_2} x_2     thu hoạch năng lượng P_r,
                 |                               chuyển tiếp x_2 tới D2
                 v                                         |
     +-----------+-----------+                             v
     |                       |                      Nút đích xa (D2)
[Kênh h1]                [Kênh h0]              Nhận tín hiệu từ D1 [Kênh h2]
(S -> D1)                (S -> D2)              (và nhận trực tiếp từ S qua h0)
     |                (Liên kết trực tiếp)                 |
     v                       |                             |
Nút gần (D1):                +--------------+--------------+
- PSR: Chia \beta / (1-\beta)               v
- TSR: Chia \alpha / (1-\alpha)     Giải mã x_2 thành công
- Tách SIC: x_2 rồi x_1             (Đạt Diversity Order cao)

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp đồng thời ba cấu trúc lý thuyết:

  1. Lý thuyết Truyền thông Hợp tác (Cooperative Communications): Sử dụng nút gần $D_1$ với cấu trúc máy thu tích hợp bộ chia công suất (PS) hoặc chuyển mạch thời gian (TS), biến một nút nhận tin thành một trạm tiếp sóng hỗ trợ cộng đồng mạng.
  2. Lý thuyết Thông tin Đa người dùng (Multiuser Information Theory): Khai thác miền công suất để ghép kênh hai luồng dữ liệu $x_1$ (tốc độ đích $R_1$) và $x_2$ (tốc độ đích $R_2$) trên cùng một sóng mang con vô tuyến duy nhất.
  3. Lý thuyết Hàng đợi và Độ trễ: Phân định rõ ràng ranh giới ứng dụng giữa chế độ Giới hạn trễ (DLT - thông tin phải giải mã tức thời trong từng khối thời gian $T$, hiệu năng đo bằng Thông lượng) và chế độ Chấp nhận trễ (DTT - thông tin lưu trong bộ đệm và truyền với tốc độ trung bình Ergodic Rate).

Điều kiện biên (Boundary conditions) được xác định rõ ràng: Kênh truyền fading phẳng Rayleigh độc lập nhưng không đồng nhất (Non-i.i.d. Rayleigh fading), thông tin trạng thái kênh (CSI) hoàn hảo ở phía thu, và các nút mạng hoạt động ở chế độ bán song công (Half-Duplex).

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu tuân thủ chặt chẽ triết lý thực chứng (Positivism Paradigm) với phương pháp suy diễn định lượng (Quantitative Deductive Method). Hệ thống được mô hình hóa toán học từ cấp độ phần tử vật lý (mạch thu RF, hệ số chuyển đổi hiệu suất năng lượng $\eta \in (0, 1]$, mật độ phổ công suất nhiễu Gaussian trắng cộng $N_0$) đến cấp độ toàn mạng.

Mô hình thiết kế đa tầng phân cấp:

  • Tầng 1 (Kênh truyền & Năng lượng): Mô hình hóa suy hao công suất theo khoảng cách $d^{-\mu}$ kết hợp fading Rayleigh biến thiên ngẫu nhiên với các biến phân phối mũ $|h_i|^2 \sim \text{Exp}(1/\Omega_i)$, với $i \in {0, 1, 2}$.
  • Tầng 2 (Xử lý tín hiệu & Giao thức): Mô hình hóa tỷ số tín hiệu trên nhiễu và can nhiễu (SINR) cho từng giai đoạn thu thập năng lượng và tách sóng SIC.
  • Tầng 3 (Hiệu năng hệ thống): Thiết lập các hàm mục tiêu đa chiều gồm $\text{OP}(\text{SNR})$, $\text{Throughput}(\beta, \alpha)$, $\text{Ergodic Rate}(\text{SNR})$, và $\text{EE}(\text{bits/Joule/Hz})$.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình nghiên cứu bao gồm bốn giai đoạn toán học nghiêm ngặt:

  1. Thiết lập mô hình tín hiệu: Tại trạm gốc $S$, tín hiệu phát là $s = \sqrt{\alpha_1 P_S} x_1 + \sqrt{\alpha_2 P_S} x_2$.
  2. Mô hình hóa thu thập năng lượng tại $D_1$:
    • Đối với giao thức PSR: Công suất thu hoạch là $P_r^{\text{PSR}} = \frac{\eta \beta P_S |h_1|^2}{(1/2) T d_1^\mu} \times \frac{T}{2} = \frac{\eta \beta P_S |h_1|^2}{d_1^\mu}$.
    • Đối với giao thức TSR: Năng lượng thu hoạch trong khoảng thời gian $\alpha T$ là $E_h = \frac{\eta P_S |h_1|^2 \alpha T}{d_1^\mu}$, công suất phát lại trong nửa chu kỳ còn lại là $P_r^{\text{TSR}} = \frac{2 \alpha \eta P_S |h_1|^2}{(1-\alpha) d_1^\mu}$.
  3. Phân tích giải tích biến ngẫu nhiên: Sử dụng giải tích ngẫu nhiên để tính toán hàm mật độ xác suất (PDF) và hàm phân phối tích lũy (CDF) của các tỷ số SINR phức hợp chứa tỷ lệ của hai biến ngẫu nhiên độc lập.
  4. Kiểm chứng độ tin cậy và tính hợp lệ (Triangulation): Toàn bộ các công thức toán học giải tích sau khi dẫn xuất đều được đối chiếu chéo (Triangulated) với kết quả mô phỏng Monte Carlo độc lập trên nền tảng MATLAB R2020b với $10^5$ đến $10^6$ biến cố kênh truyền ngẫu nhiên.
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                       QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU & KIỂM CHỨNG                       |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| [1. Thiết lập biểu thức SINR]                                                 |
|   - SINR phát hiện x_2 tại D1 (\gamma_{D1,x2})                                |
|   - SINR phát hiện x_1 tại D1 sau SIC (\gamma_{D1,x1})                        |
|   - SINR phát hiện x_2 tại D2 (\gamma_{D2})                                   |
|                             |                                                 |
|                             v                                                 |
| [2. Dẫn xuất giải tích tích phân kép]                                         |
|   - Tích phân xác suất dừng: Pr(\gamma < \gamma_{th})                          |
|   - Khai triển hàm Bessel K_1(x) & Hàm tích phân mũ Ei(x)                     |
|                             |                                                 |
|                             v                                                 |
| [3. Thiết lập biểu thức nghiệm đóng (Closed-form Expressions)]                |
|   - OP_1, OP_2, Thông lượng DLT, Ergodic Rate DTT, Hiệu suất năng lượng EE    |
|                             |                                                 |
|                             v                                                 |
| [4. Mô phỏng Monte Carlo trên MATLAB (10^5 - 10^6 Blocks)]                    |
|   - Fading Rayleigh đa đường ngẫu nhiên + AWGN N_0                            |
|   - So khớp đường cong Giải tích (Analytical) và Mô phỏng (Simulated)          |
|   - Sai số tương đối < 0.1% ---> Khẳng định tính chính xác tuyệt đối         |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Data và phân tích

Các tham số mô phỏng được chuẩn hóa và thiết lập chính xác:

  • Hệ số phân bổ công suất trạm gốc: $\alpha_1 = 0.2$, $\alpha_2 = 0.8$ (đáp ứng nguyên tắc công bằng NOMA $\alpha_1 < \alpha_2$).
  • Tốc độ dữ liệu mục tiêu: $R_1 = 1.0 \text{ bps/Hz}$, $R_2 = 0.5 \text{ bps/Hz}$.
  • Hệ số chuyển đổi năng lượng: $\eta = 0.7 - 0.8$.
  • Hệ số suy hao đường truyền: $\mu \in [2, 4]$ (tương ứng từ không gian tự do đến môi trường đô thị có vật cản).
  • Tỷ số chia công suất và thời gian: $\beta, \alpha \in [0.1, 0.9]$.
  • Tham số can nhiễu dư do Imperfect SIC: $\kappa \in [0, 0.1]$.

Sự trùng khớp tuyệt đối (độ lệch sai số giải tích $< 0.1%$) giữa các đường cong biểu diễn phân tích toán học và các điểm mô phỏng số trên đồ thị qua mọi kịch bản khẳng định tính xác thực và nghiêm ngặt của phương pháp nghiên cứu.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

  1. Sự vượt trội tuyệt đối của NOMA so với OMA: Trong tất cả các kịch bản thử nghiệm, cơ chế SWIPT C-NOMA đều mang lại hiệu suất vượt bậc so với OMA. Cụ thể, tại mức $\text{SNR} = 20 \text{ dB}$, xác suất dừng của người dùng $D_2$ trong hệ thống C-NOMA thấp hơn từ 1 đến 2 bậc độ lớn (Order of Magnitude) so với OMA, đồng thời thông lượng toàn mạng tăng từ $35%$ đến $58%$.
  2. So sánh bản chất giữa hai giao thức PSR và TSR:
    • Giao thức TSR vượt trội hơn PSR về mặt thông lượng cực đại và tốc độ trung bình (Ergodic Rate) ở vùng SNR trung bình và cao do tận dụng tối đa toàn bộ công suất tín hiệu trong các khe thời gian riêng biệt mà không bị suy hao bởi mạch chia công suất RF.
    • Ngược lại, giao thức PSR đạt được hiệu suất năng lượng (EE) tối ưu hơn và có khả năng điều chỉnh linh hoạt hơn thông qua việc biến thiên mịn hệ số chia công suất $\beta$.
  3. Phát hiện nghịch trực giác về tác động của hệ số $\beta$ và $\alpha$: Xác suất dừng OP không giảm đơn điệu theo sự tăng của thời gian thu hoạch năng lượng $\alpha$ hay tỷ lệ công suất $\beta$. Khi $\beta$ hoặc $\alpha$ vượt quá ngưỡng tới hạn ($> 0.65$), phần năng lượng hoặc thời gian còn lại dành cho xử lý thông tin (Information Processing - IP) bị thu hẹp nghiêm trọng, dẫn đến xác suất dừng tăng vọt trở lại và thông lượng suy giảm đột ngột. Do đó, tồn tại một điểm tối ưu toàn cục ($\beta^* \approx 0.3 - 0.4$, $\alpha^* \approx 0.35$) tối đa hóa dung lượng mạng.
  4. Tác động của liên kết trực tiếp ($S \to D_2$): Việc tận dụng liên kết trực tiếp trong trường hợp không có vật cản giúp tăng gấp đôi bậc phân tập của hệ thống ($d = 2$), loại bỏ hoàn toàn hiện tượng bão hòa dung lượng ở người dùng xa và cải thiện tốc độ trung bình của $D_2$ thêm $42%$ so với kịch bản chỉ chuyển tiếp.
  5. Hiện tượng Sàn lỗi (Outage Floor) dưới tác động của Imperfect SIC: Dưới điều kiện triệt nhiễu không hoàn hảo ($\kappa > 0$), tại vùng SNR cao ($> 25 \text{ dB}$), xác suất dừng của người dùng gần $D_1$ không tiếp tục tiến về 0 mà tiệm cận một hằng số dương phụ thuộc trực tiếp vào $\kappa$. Đây là phát hiện quan trọng định lượng giới hạn vật lý của máy thu thực tế.
+--------------------------------------------------------------------------------------+
|                     BẢNG TỔNG HỢP SO SÁNH HIỆU NĂNG ĐỘT PHÁ                          |
+----------------------+--------------------+--------------------+---------------------+
| Tiêu chí đánh giá    | OMA Truyền thống   | C-NOMA PSR         | C-NOMA TSR          |
+----------------------+--------------------+--------------------+---------------------+
| Hiệu suất phổ (SE)   | Thấp (Chia kênh)   | Cao (Chung tần/khe)| Cực cao             |
| Xác suất dừng (OP)   | Cao                | Thấp               | Rất thấp            |
| Thông lượng (DLT)    | Giới hạn           | Tăng 35% - 45%     | Tăng 45% - 58%      |
| Tốc độ Ergodic (DTT) | Thấp               | Tăng 40%           | Tăng 52%            |
| Hiệu suất NL (EE)    | Cơ sở              | Vượt trội nhất     | Trung bình khá      |
| Độ phức tạp phần cứng| Rất thấp           | Trung bình (PS-Rx) | Thấp (TS-Rx)        |
| Phân tập liên kết    | Đơn đường          | Nâng cao           | Tối ưu khi có Direct|
+----------------------+--------------------+--------------------+---------------------+

Implications đa chiều

  • Về mặt lý thuyết: Cung cấp khung giải tích hoàn chỉnh cho việc phân tích hiệu năng các hệ thống vô tuyến lai ghép phức tạp, bổ sung công cụ toán học giải quyết các tích phân chứa hàm Bessel và phân phối mũ trong lý thuyết thông tin.
  • Về mặt kỹ thuật và thiết kế hệ thống: Đưa ra chỉ dẫn kỹ thuật định lượng chính xác cho các kỹ sư vô tuyến trong việc lựa chọn tham số tối ưu $(\alpha_1, \alpha_2, \beta, \alpha)$ tùy thuộc vào mục tiêu thiết kế: ưu tiên tiết kiệm năng lượng (chọn PSR) hay ưu tiên tốc độ truyền dữ liệu (chọn TSR).
  • Về mặt triển khai thực tế: Làm nền tảng cho việc chuẩn hóa các giao thức truyền thông xanh (Green Communications) trong mạng 5G-Advanced và 6G, đặc biệt là các mạng thông tin máy-qua-máy (M2M), thông tin xe cộ (V2V/V2X) và mạng cảm biến đại dương/rừng nhiệt đới nơi việc thay pin cho các nút mạng là bất khả thi.

Limitations và Future Research

Luận án thừa nhận một số giới hạn nghiên cứu xuất phát từ các giả định lý tưởng hóa:

  1. Mô hình kênh truyền: Nghiên cứu giả định kênh fading phẳng Rayleigh, phù hợp với môi trường tán xạ phong phú nhưng chưa bao quát các kịch bản truyền thông có tia sóng nhìn thẳng (Line-of-Sight - LoS) mạnh vốn tuân theo phân phối Rician hoặc Nakagami-$m$.
  2. Thông tin trạng thái kênh (CSI): Giả định máy thu có được CSI hoàn hảo; trong thực tế, sai số ước lượng kênh (Channel Estimation Errors) sẽ gây suy giảm thêm tỷ số SINR.
  3. Mô hình năng lượng phần cứng: Mạch thu thập năng lượng được giả định tuyến tính với hiệu suất chuyển đổi $\eta$ cố định, chưa xét đến hiện tượng bão hòa phi tuyến (Non-linear EH saturation) khi công suất RF đầu vào quá lớn.
  4. Cấu hình ăng-ten: Nghiên cứu tập trung vào hệ thống đơn ngõ vào - đơn ngõ ra (SISO), chưa mở rộng cho hệ thống đa ăng-ten (MIMO/Massive MIMO).

Chương trình nghiên cứu tương lai (Future Research Agenda):

  • Mở rộng mô hình SWIPT C-NOMA trên nền tảng kênh truyền tổng quát Nakagami-$m$ và fading $\kappa-\mu / \eta-\mu$.
  • Tích hợp công nghệ Bề mặt phản xạ thông minh (Reconfigurable Intelligent Surfaces - RIS) để tái cấu trúc môi trường truyền sóng và khắc phục vật cản.
  • Nghiên cứu mô hình mạch EH phi tuyến tính thực tế kết hợp chuyển tiếp toàn song công (Full-Duplex Relaying) với cơ chế tự triệt nhiễu vòng (Self-Interference Cancellation).
  • Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên thời gian thực bằng thuật toán học máy tăng cường (Deep Reinforcement Learning - DRL).

Tác động và ảnh hưởng

  • Tác động học thuật (Academic Impact): Công trình đóng góp hệ thống biểu thức toán học nền tảng, tạo tiền đề trích dẫn cao cho các nghiên cứu tiếp theo về truyền thông xanh, mạng chuyển tiếp hợp tác và tối ưu hóa tài nguyên vô tuyến.
  • Chuyển đổi công nghiệp (Industry Transformation): Định hình giải pháp kỹ thuật cho các tập đoàn viễn thông và nhà sản xuất thiết bị IoT (như Qualcomm, Huawei, Ericsson, Viettel) trong việc phát triển các vi mạch thu phát năng lượng thấp tự duy trì hoạt động.
  • Lợi ích xã hội và môi trường: Giảm thiểu ô nhiễm môi trường do chất thải pin hóa học thông qua việc thay thế bằng cơ chế tự thu hoạch năng lượng RF xung quanh, hiện thực hóa mục tiêu Net-Zero trong hạ tầng viễn thông toàn cầu.

Đối tượng hưởng lợi

  • Nghiên cứu sinh & Nhà nghiên cứu sau tiến sĩ: Tiếp cận được phương pháp dẫn xuất toán học giải tích chuẩn mực cho các hệ thống vô tuyến phức tạp, lấp đầy các khoảng trống nghiên cứu về liên kết trực tiếp và Imperfect SIC.
  • Giảng viên & Học giả cao cấp: Sử dụng khung lý thuyết và các kết quả so sánh trong luận án làm tài liệu giảng dạy chuyên sâu cho các chương trình đào tạo sau đại học ngành Kỹ thuật Viễn thông và Vô tuyến số.
  • Kỹ sư R&D công nghiệp viễn thông: Áp dụng các đường cong tối ưu hóa tham số $(\beta^, \alpha^)$ vào cấu hình firmware cho các trạm chuyển tiếp mini và thiết bị đầu cuối thông minh.
  • Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách tần số: Có cơ sở dữ liệu định lượng khoa học để quy hoạch phổ tần số hiệu quả hơn, thúc đẩy triển khai các chuẩn đa truy cập phi trực giao trong tương lai.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì và mở rộng lý thuyết nào?

Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất là việc thiết lập thành công hệ thống biểu thức toán học nghiệm đóng chính xác (Exact closed-form expressions) cho cả bốn chỉ số hiệu năng: Xác suất dừng, Thông lượng DLT, Tốc độ Ergodic DTT và Hiệu suất năng lượng EE dưới sự tích hợp đồng thời của giao thức PSR/TSR, kỹ thuật DF và điều kiện Imperfect SIC. Công trình đã mở rộng trực tiếp Lý thuyết Mã hóa Xếp chồng (Superposition Coding Theory) của Cover và Lý thuyết Thu hoạch Năng lượng Vô tuyến của Nasir et al. sang cấu trúc mạng C-NOMA hai chặng đa liên kết.

2. Đổi mới phương pháp luận của luận án so với các nghiên cứu trước đây?

So với Do et al. [85] (chỉ phân tích dừng cục bộ) và Nguyen et al. [99] (chỉ xét chuyển tiếp đơn thuần không có liên kết trực tiếp), luận án đã đổi mới bằng cách thiết lập mô hình toán học giải tích tích phân kép sử dụng phép biến đổi biến ngẫu nhiên để xử lý sự tương quan thống kê giữa đường truyền trực tiếp $S \to D_2$ và đường truyền hợp tác $S \to D_1 \to D_2$, chứng minh chính xác bậc phân tập đạt được bằng 2 mà không cần dùng đến các giả thiết đơn giản hóa quá mức.

3. Phát hiện bất ngờ nhất từ dữ liệu nghiên cứu là gì?

Phát hiện bất ngờ nhất là hiện tượng sụt giảm thông lượng nghiêm trọng khi hệ số thu hoạch năng lượng vượt qua ngưỡng tới hạn ($\beta, \alpha > 0.65$). Dữ liệu toán học chứng minh rằng việc tăng thu hoạch năng lượng tại relay không đồng nghĩa với việc cải thiện chất lượng mạng; việc phân bổ quá mức tài nguyên cho năng lượng sẽ bóp nghẹt tài nguyên dành cho xử lý thông tin, tạo ra sự suy thoái toàn diện về tốc độ truyền dẫn.

4. Luận án có cung cấp quy trình tái tạo nghiên cứu (Replication Protocol) không?

Có. Toàn bộ thông số hệ thống, sơ đồ khối phần cứng bộ thu PS/TS, các bước triển khai thuật toán giải mã SIC, các bảng tham số chuẩn hóa và mã nguồn mô phỏng Monte Carlo trên nền tảng MATLAB đều được mô tả chi tiết, cho phép tái lập chính xác $100%$ các kết quả giải tích và mô phỏng số.

5. Chương trình nghiên cứu 10 năm tiếp theo được vạch ra như thế nào?

Lộ trình 10 năm định hướng phát triển mô hình SWIPT C-NOMA tích hợp vào mạng truyền thông tích hợp không gian - không trung - mặt đất (SAGIN), kết hợp với trạm không gian tầm cao (HAPS), truyền thông bề mặt phản xạ thông minh (RIS), và tối ưu hóa phân bổ năng lượng thích ứng bằng Trí tuệ nhân tạo (AI-driven Resource Allocation) trong mạng 6G.

Kết luận

Công trình luận án tiến sĩ của tác giả Trần Quý Hữu đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu với những đóng góp khoa học cốt lõi:

  1. Thiết lập thành công khung giải tích toán học tường minh cho hệ thống SWIPT C-NOMA, cung cấp các nghiệm đóng chính xác cho OP, Throughput, Ergodic Rate và Energy Efficiency trên kênh fading Rayleigh.
  2. Chứng minh định lượng tính ưu việt vượt trội của C-NOMA so với OMA trên cả hai phương diện hiệu suất phổ (tăng $35% - 58%$) và độ tin cậy truyền dẫn (giảm xác suất dừng từ 1 đến 2 bậc độ lớn).
  3. Làm sáng tỏ bản chất vận hành của hai giao thức chuyển tiếp: Khẳng định TSR tối ưu cho các ứng dụng đòi hỏi thông lượng cực đại, trong khi PSR là lựa chọn hàng đầu cho các hệ thống yêu cầu tối ưu hóa hiệu suất năng lượng linh hoạt.
  4. Định lượng chính xác tác động của liên kết trực tiếp và Imperfect SIC: Xác lập sự nâng cao bậc phân tập khi có đường truyền trực tiếp và chứng minh sự tồn tại của sàn lỗi dừng do can nhiễu dư $\kappa$.
  5. Mở ra 3 hướng nghiên cứu mới: Tích hợp SWIPT NOMA với bề mặt phản xạ thông minh (RIS), tối ưu hóa mạng chuyển tiếp toàn song công phi tuyến, và ứng dụng học máy trong điều khiển tài nguyên vô tuyến xanh.
  6. Giá trị thực tiễn và chuyển giao cao: Kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo chuẩn mực cho các kỹ sư thiết kế mạng 5G-Advanced/6G, đóng góp trực tiếp vào mục tiêu phát triển hệ sinh thái IoT thông minh, bền vững và tiết kiệm năng lượng trên phạm vi toàn cầu.