Tổng quan luận án

Sự phát triển của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 và xu hướng Vạn vật kết nối Internet (IoT) thúc đẩy việc ứng dụng mạng truyền thông không dây vào các hệ thống điều khiển kết nối mạng (Networked Control System - NCS). Trong cấu trúc điều khiển kết nối mạng không dây (Wireless Networked Control System - WNCS), các thành phần gồm cảm biến (sensor), bộ điều khiển (controller) và cơ cấu chấp hành (actuator) liên lạc với nhau qua mạng vô tuyến nhằm giảm chi phí lắp đặt, tăng tính linh hoạt và thuận tiện cho công tác chẩn đoán, bảo trì.

Theo số liệu dự báo được luận án trích dẫn từ Cisco, đến năm 2023 toàn cầu có khoảng 5,3 tỷ người dùng Internet (chiếm 66% dân số thế giới) với 29,3 tỷ thiết bị kết nối mạng; trong đó có 13,1 tỷ thiết bị di động (khoảng 1,4 tỷ thiết bị 5G) và lưu lượng video chiếm tới 79% tổng dữ liệu mạng di động. Nhu cầu truyền tải các dịch vụ và ứng dụng video (Video Applications and Services - VAS) dung lượng lớn tạo ra áp lực tắc nghẽn nghiêm trọng tại các tuyến truyền tải trục (backhaul links) của các trạm nền lớn (Macro Base Station - MBS) và trạm nền nhỏ (Small cell Base Station - SBS). Đồng thời, hiệu quả phổ vô tuyến đang dần tiếp cận giới hạn lý thuyết Shannon (như trong mạng LTE-Advanced đạt mức 30 bps/Hz qua ghép kênh không gian 8 lớp), trong khi tài nguyên phổ tần ngày càng khan hiếm.

Mạng 5G siêu dày đặc (5G Ultra-dense Network - 5G UDN) với kiến trúc đa tầng được phát triển để giải quyết bài toán dung lượng. Tuy nhiên, việc truyền luồng video trong 5G UDN gặp phải các thách thức: can nhiễu đồng kênh giữa các tầng, sự suy giảm chất lượng dịch vụ (QoS) do hạn chế tài nguyên và sự thiếu công bằng về chất lượng trải nghiệm giữa các người dùng di động (Mobile User - MU). Nghiên cứu điều khiển hệ thống NCS truyền thống thường tập trung vào "điều khiển qua mạng" (control over networks - xử lý trễ, mất gói, lượng tử hóa) mà ít tập trung vào "điều khiển mạng" (control of networks - tối ưu hóa phân bổ tài nguyên và điều khiển luồng dữ liệu). Luận án giải quyết khoảng trống này bằng cách xây dựng mô hình điều khiển tối ưu luồng video điểm - đa điểm (multicast) trong mạng 5G UDN.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án gồm:

  1. Đề xuất mô hình hệ thống điều khiển kết nối mạng nhằm điều khiển tối ưu luồng video điểm - đa điểm trong 5G UDN đạt dung lượng truyền dẫn cực đại.
  2. Thiết lập cơ chế lựa chọn thiết bị lưu trữ cục bộ (caching helper) và chia sẻ tài nguyên phổ tần kênh truyền xuống (downlink spectrum sharing) kết hợp truyền thông từ thiết bị đến thiết bị (Device-to-Device - D2D).
  3. Tích hợp đặc tính quan hệ xã hội của người dùng và các ràng buộc độ lệch dung lượng để đảm bảo tính công bằng dịch vụ (QoS fairness).
  4. Mở rộng kiến trúc điều khiển lưu trữ đa tầng (kết hợp MBS, trạm nền nhỏ Femto - FBS và thiết bị người dùng) cùng giải pháp tính toán điều khiển phân tán.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Mạng truyền thông trong hệ thống NCS, cụ thể là mạng di động 5G UDN đa tầng, các kỹ thuật lưu trữ đệm (caching), phân phối dữ liệu (delivering), phân cụm (clustering), chia sẻ phổ tần, truyền thông D2D điểm - đa điểm, mô hình quan hệ xã hội và chất lượng dịch vụ của người dùng đối với luồng dữ liệu video.
  • Phạm vi không gian và công nghệ: Mạng vô tuyến 5G UDN đa tầng tế bào (MBS, SBS/FBS, MUs, thiết bị IoT); dữ liệu truyền thông là luồng video; mô hình toán kênh truyền fading Rayleigh phân phối mũ kết hợp suy hao khoảng cách; quan hệ xã hội mô hình hóa theo Indian Buffet Model (IBM); thuật toán tìm kiếm tối ưu hóa gồm Thuật toán di truyền (Genetic Algorithms - GA) và thuật toán vét cạn; công cụ mô phỏng tính toán là Matlab.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án tổng hợp các hướng tiếp cận chính trong lý thuyết điều khiển kết nối mạng và kỹ thuật truyền thông vô tuyến:

  • Hướng nghiên cứu hệ thống điều khiển kết nối mạng (NCS): Các công trình của Zhang và cộng sự, Baillieul, Antsaklis, Hespanha phân loại NCS thành điều khiển mạng và điều khiển qua mạng. Hầu hết các công trình tập trung xử lý các sai số do mạng gây ra như thời gian lấy mẫu, trễ truyền dẫn, mất gói và bảo mật mạng.
  • Kỹ thuật phân cụm và truyền thông D2D trong 5G: Các nghiên cứu của Doppler và cộng sự, Asadi và cộng sự, Lin và cộng sự chỉ ra hiệu quả của truyền thông D2D trong việc mở rộng vùng phủ sóng, giảm tải cho tuyến truyền dẫn trục và nâng cao hiệu quả năng lượng, hiệu quả phổ.
  • Lưu trữ đệm đa tầng và phân phối video: Các công trình của Bastug, Bennis, Debbah khảo sát việc lưu trữ nội dung phổ biến tại các trạm biên (SBS) và thiết bị người dùng để giảm độ trễ truy xuất.
  • Truyền thông D2D nhận thức xã hội (Social-aware D2D): Các tác giả Zhang, Song, Han sử dụng mô hình quan hệ xã hội để hỗ trợ hình thành cụm và chia sẻ dữ liệu cục bộ. Mô hình Indian Buffet Model (IBM) được các nghiên cứu trước ứng dụng để lượng hóa xác suất chia sẻ nội dung giữa các cá nhân dựa trên lịch sử tương tác.
  • Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên: Nghiên cứu của Nguyen-Son Vo và cộng sự ứng dụng thuật toán GA biến đổi để giảm thiểu độ méo video; nghiên cứu của De-Thu Huynh và cộng sự sử dụng thuật toán di truyền thích nghi để tối ưu hiệu quả năng lượng có nhận thức xã hội.

Khoảng trống nghiên cứu được luận án xác định: Các công trình trước đây thường giải quyết riêng lẻ từng khía cạnh: hoặc phân cụm D2D mà không xét chia sẻ phổ tần kênh xuống của người dùng di động; hoặc truyền video đa hướng nhưng bỏ qua sự can nhiễu lẫn nhau giữa người dùng chia sẻ (Sharing User - SU) và người dùng nhận (Requesting User - RU); hoặc chưa kết hợp đồng thời quan hệ xã hội với các ràng buộc công bằng QoS trong môi trường lưu trữ đa tầng. Luận án đặt vị trí nghiên cứu vào việc tích hợp toàn diện các yếu tố này thành bài toán điều khiển tối ưu luồng tập trung và phân tán cho hệ thống NCS.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án xây dựng khung phân tích dựa trên sự kết hợp giữa lý thuyết điều khiển hệ thống kết nối mạng, lý thuyết thông tin vô tuyến và giải thuật tối ưu hóa tiến hóa.

Cấu trúc hệ thống điều khiển kết nối mạng trong luận án:

  • Khối điều khiển tối ưu (Optimal Controller): Đặt tại trạm nền lớn MBS, có nhiệm vụ thu thập thông tin trạng thái kênh truyền vật lý, dung lượng lưu trữ đệm, thông tin tương tác xã hội và phản hồi QoS từ người dùng.
  • Tín hiệu điều khiển ($v^*$): Là vector chỉ số tối ưu điều khiển việc lựa chọn tầng phân phối dữ liệu (MBS, SBS/FBS, hoặc thiết bị lưu trữ CH) và lựa chọn người dùng chia sẻ phổ tần (SU).
  • Đối tượng điều khiển (Plant): Mạng 5G UDN gồm MBS, các SBS/FBS, các nhóm người dùng di động (MUs) và thiết bị IoT.
  • Tín hiệu phản hồi: Tỷ số tín hiệu trên nhiễu trắng và can nhiễu (SINR - $\gamma_0$) và độ biến động dung lượng luồng video giữa các người dùng.

Mô hình kênh truyền và can nhiễu:

  • Độ lợi kênh truyền được xác định bằng tích của thành phần suy hao đường truyền theo khoảng cách $d^{-\alpha}$ ($\alpha$ là hệ số suy hao lũy thừa) và hệ số fading quy mô nhỏ tuân theo phân phối mũ $\exp(1)$ với giá trị trung bình bằng 1.
  • Mô hình can nhiễu: Kênh truyền D2D tái sử dụng phổ tần kênh xuống của người dùng SU gây can nhiễu lên SU, đồng thời tín hiệu phát từ MBS tới SU gây can nhiễu lên người dùng yêu cầu RU trong cụm D2D.

Mô hình quan hệ xã hội người dùng:

  • Sử dụng mô hình Indian Buffet Model (IBM) để tính toán xác suất tương tác và mức độ tin cậy chia sẻ dữ liệu giữa người dùng lưu trữ hỗ trợ (CH) và người dùng yêu cầu (RU) dựa trên tần suất và thời lượng kết nối lịch sử.

Phương pháp tối ưu hóa và công cụ thực nghiệm:

  • Thuật toán di truyền (GA): Mã hóa nghiệm dưới dạng chuỗi nhiễm sắc thể nhị phân, thiết lập hàm thích nghi (fitness function) có tính đến phạt vi phạm ràng buộc SINR và công bằng dung lượng. Quá trình tiến hóa sử dụng các toán tử: chọn lọc, lai tạo (lai đa điểm, lai đồng nhất, tái hợp trung gian, tái hợp đường thẳng) và đột biến (đột biến nhị phân, đảo ngược, chèn, thay thế, chuyển dịch).
  • Phương pháp tìm kiếm vét cạn (Exhaustive search): Sử dụng để tìm nghiệm tối ưu toàn cục làm chuẩn so sánh đánh giá độ chính xác và thời gian hội tụ của GA.
  • Môi trường mô phỏng: Xây dựng kịch bản mô phỏng số trên phần mềm Matlab.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về hệ thống điều khiển kết nối mạng

Chương 1 hệ thống hóa các khái niệm nền tảng về NCS, phân biệt giữa điều khiển qua mạng và điều khiển mạng, trong đó xác định trọng tâm của luận án là điều khiển mạng nhằm tối ưu hóa QoS cho luồng dữ liệu lớn. Tác giả trình bày kiến trúc mạng 5G UDN đa tầng, các chế độ truyền thông D2D trong băng tần (inband) và ngoài băng tần (outband), cùng các cơ chế phân phối video từ MBS, SBS và truyền phối hợp đa tầng. Chương này cũng phân tích mô hình kênh truyền vô tuyến kết hợp fading và suy hao khoảng cách, mô hình quan hệ xã hội IBM, cùng các cơ chế can nhiễu nảy sinh khi truyền thông D2D điểm - đa điểm tái sử dụng phổ tần kênh xuống.

Chương 2: Thuật toán di truyền và ứng dụng trong bài toán điều khiển tối ưu luồng video

Chương 2 trình bày cơ sở toán học của các giải thuật tìm kiếm Heuristic, trọng tâm là Thuật toán di truyền (GA). Tác giả so sánh GA với các phương pháp tối ưu hóa truyền thống dựa trên 4 đặc tính: tìm kiếm trên quần thể điểm đồng thời, chỉ sử dụng hàm mục tiêu mà không cần đạo hàm, sử dụng quy tắc chuyển tiếp xác suất, và làm việc trên không gian chuỗi mã hóa của biến. Cấu trúc và lưu đồ thuật toán GA gồm 5 bước được phân tích chi tiết: Khởi tạo quần thể, Tái tạo/Chọn lọc, Lai tạo, Đột biến, và Đánh giá/Tái sắp xếp. Chương 2 cũng tổng kết các nghiên cứu điển hình ứng dụng GA trong điều khiển luồng video không dây để làm tiền đề triển khai cho các mô hình đề xuất.

+-------------------------------------------------------------------------+
|                LƯU TRÌNH THUẬT TOÁN DI TRUYỀN (GA)                      |
|                                                                         |
|  [Bước 1: Khởi tạo] -> Quần thể ban đầu (NP cá thể, NB bit), tham số   |
|         |                                                               |
|         v                                                               |
|  [Bước 2: Chọn lọc] -> Đánh giá hàm thích nghi, xếp hạng cá thể         |
|         |                                                               |
|         v                                                               |
|  [Bước 3: Lai tạo]  -> Lai chéo (đa điểm, đồng nhất, tái hợp)           |
|         |                                                               |
|         v                                                               |
|  [Bước 4: Đột biến] -> Đột biến gen với xác suất Pm (nghịch đảo, chèn)  |
|         |                                                               |
|         v                                                               |
|  [Bước 5: Đánh giá] -> Tính toán lại hàm mục tiêu, kiểm tra dừng        |
|         |                                                               |
|         +--> [Chưa thỏa điều kiện] --> Quay lại Bước 2                  |
|         +--> [Thỏa điều kiện dừng] --> Xuất nghiệm tối ưu (v*, C*)      |
+-------------------------------------------------------------------------+

Chương 3: Điều khiển lưu trữ và chia sẻ phổ tần tối ưu luồng video điểm - đa điểm trong 5G UDN

Chương 3 đề xuất cơ chế DRS-CHS (Downlink Resource Sharing and Caching Helper Selection). Cơ chế này thiết lập mô hình bài toán tối ưu hóa nhằm cực đại hóa tổng dung lượng luồng video phân phối tới các RU thông qua việc lựa chọn tối ưu cặp thiết bị hỗ trợ lưu trữ (CH) và người dùng chia sẻ tài nguyên phổ tần (SU) cho mỗi cụm D2D.

Thành phần thông số Mô tả kỹ thuật trong mô hình DRS-CHS
Cấu trúc mạng 1 tế bào quản lý bởi MBS, $J$ cụm D2D, $K$ người dùng chia sẻ SU
Mô hình kênh Fading mũ $\exp(1)$, suy hao khoảng cách lũy thừa $\alpha$
Điều kiện ràng buộc Ngưỡng SINR tối thiểu tại SU ($\gamma_0$) để bảo vệ đường truyền gốc
Hàm mục tiêu Cực đại hóa tổng dung lượng truyền video điểm - đa điểm tại các RU
Phương pháp giải Thuật toán GA tìm nghiệm vector $v^*$ nhị phân

Kết quả đánh giá trên Matlab cho thấy thuật toán GA đạt tốc độ hội tụ nhanh. Dung lượng hệ thống DRS-CHS tăng rõ rệt theo số lượng cụm $J$ và số lượng thiết bị chia sẻ phổ $K$, đồng thời vượt trội hơn so với các mô hình chỉ truyền từ trạm gốc (OMBS) hoặc chỉ truyền D2D cố định (ODMC).

Chương 4: Điều khiển lưu trữ và chia sẻ phổ tần tối ưu luồng video điểm - đa điểm dựa trên mối quan hệ xã hội người dùng trong 5G UDN

Chương 4 mở rộng cơ chế ở Chương 3 thành cơ chế SSC (Social-aware Spectrum sharing and Caching helper). Mô hình này bổ sung hai yếu tố: ma trận quan hệ xã hội người dùng thông qua mô hình Indian Buffet Model (IBM) và ràng buộc kiểm soát độ lệch chuẩn dung lượng nhằm giảm thiểu sự bất công bằng QoS giữa các RU trong cùng một cụm.

Chỉ số đánh giá Mô hình không nhận thức xã hội (NSA) Mô hình đề xuất SSC
Khai thác quan hệ xã hội Không tích hợp ma trận IBM Tích hợp xác suất tương tác IBM
Tính công bằng dung lượng Độ lệch chuẩn dung lượng giữa các RU cao Độ lệch chuẩn dung lượng giảm đáng kể
Tỷ lệ thành công luồng video Thấp hơn khi mạng biến động Ổn định và duy trì dung lượng cao
Hiệu năng tính toán của GA Hội tụ sau số thế hệ nhất định Độ chính xác đạt trên 95% so với vét cạn

Các kết quả mô phỏng chứng minh cơ chế SSC vừa đảm bảo tổng dung lượng hệ thống tối ưu, vừa giảm độ phân tán chất lượng trải nghiệm giữa các người dùng yêu cầu nhận cùng nội dung video.

Chương 5: Điều khiển lưu trữ đa tầng và chia sẻ phổ tần tối ưu luồng video điểm - đa điểm trong 5G UDN

Chương 5 phát triển cơ chế DRS-MCS (Downlink Resource Sharing and Multi-tier Caching Selection). Kiến trúc phân phối video được mở rộng thành hệ thống 3 tầng: tầng trạm nền lớn (MBS), tầng trạm nền nhỏ femto (FBS) và tầng thiết bị người dùng (CH/D2D).

Tầng lưu trữ & phân phối Vai trò trong hệ thống DRS-MCS Đặc tính kỹ thuật
Tầng MBS (Macro Base Station) Quản lý điều khiển trung tâm, lưu trữ gốc Băng thông lớn, công suất cao, trễ backhaul cao
Tầng FBS (Femto Base Station) Trạm nền nhỏ trung gian, lưu trữ cục bộ Phủ sóng hẹp, giảm tải backhaul, can nhiễu thấp
Tầng D2D (Caching Helper - CH) Người dùng hỗ trợ lưu trữ trong cụm Chia sẻ trực tiếp qua phổ tái sử dụng từ SU

Chương 5 thiết lập bài toán tối ưu lựa chọn nguồn cung cấp dữ liệu linh hoạt giữa 3 tầng và giải quyết bằng thuật toán tìm kiếm kết hợp giải pháp điều khiển phân tán. Kết quả cho thấy khi số lượng trạm FBS tăng lên, dung lượng hệ thống DRS-MCS được cải thiện đáng kể so với cấu trúc hai tầng, đồng thời giải pháp phân tán giúp giảm tải độ phức tạp tính toán tại MBS khi quy mô mạng 5G UDN mở rộng.

Kết quả và những đóng góp mới

Luận án đạt được các kết quả khoa học và đóng góp mới sau:

  1. Đề xuất cơ chế DRS-CHS: Xây dựng thành công mô hình toán và giải thuật điều khiển tối ưu hóa việc lựa chọn thiết bị lưu trữ đệm (CH) và thiết bị chia sẻ phổ tần kênh xuống (SU) trong mạng 5G UDN, giúp tối đa hóa dung lượng phân phối luồng video điểm - đa điểm mà không làm thay đổi cấu trúc phần cứng của mạng.
  2. Đề xuất cơ chế SSC: Cải tiến mô hình điều khiển bằng cách tích hợp mô hình quan hệ xã hội Indian Buffet Model (IBM) và ràng buộc phương sai dung lượng, giải quyết đồng thời bài toán cực đại hóa dung lượng hệ thống và đảm bảo tính công bằng về chất lượng dịch vụ (QoS fairness) giữa các người dùng nhận video.
  3. Đề xuất cơ chế DRS-MCS và cấu trúc điều khiển phân tán: Mở rộng không gian lưu trữ và phân phối video sang kiến trúc đa tầng (kết hợp MBS, FBS và D2D CH). Đề xuất giải pháp thuật toán điều khiển phân tán giúp hệ thống giảm độ phức tạp tính toán, tăng tính khả thi khi triển khai thực tế trên mạng 5G UDN có mật độ thiết bị dày đặc.
  4. Ứng dụng hiệu quả thuật toán di truyền GA: Thiết lập cấu trúc mã hóa chuỗi nhị phân và hàm mục tiêu phù hợp cho bài toán điều khiển luồng trong WNCS, chứng minh qua mô phỏng tính hội tụ nhanh và độ chính xác tiệm cận nghiệm tối ưu toàn cục của thuật toán tìm kiếm vét cạn.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án:

  • Mô hình kênh truyền và trạng thái lưu trữ đệm tại các nút mạng được giả định là đã biết hoặc được ước lượng chính xác trước khi đưa vào bộ điều khiển tại MBS.
  • Mức độ di động của người dùng (user mobility) chưa được mô hình hóa chi tiết trong các kịch bản thời gian thực có tốc độ di chuyển cao.
  • Giải pháp điều khiển phân phối năng lượng chủ yếu tập trung vào việc thỏa mãn ngưỡng SINR của SU mà chưa tích hợp sâu bài toán thu hoạch năng lượng vô tuyến (energy harvesting) từ môi trường.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng mô hình điều khiển tối ưu luồng video cho các kịch bản người dùng di chuyển liên tục với vận tốc cao (như mạng thông tin xe cộ V2X trong giao thông thông minh).
  • Tích hợp kỹ thuật thu hoạch năng lượng sóng vô tuyến từ trạm MBS để cấp nguồn cho các phiên truyền thông D2D tầm ngắn.
  • Nghiên cứu cơ chế điều khiển tối ưu thích ứng động (Dynamic Adaptive Streaming) kết hợp mã hóa bảo vệ lỗi không đồng đều (Unequal Error Protection - UEP) để nâng cao hơn nữa chất lượng trải nghiệm (QoE) của video.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo có giá trị chuyên môn cho các đối tượng sau:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên ngành Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa, Kỹ thuật Viễn thông: Tham khảo phương pháp luận kết hợp giữa lý thuyết điều khiển kết nối mạng (NCS) và tối ưu hóa tài nguyên mạng không dây; phương pháp mô hình hóa toán học cho kênh truyền, quan hệ xã hội IBM và kỹ thuật áp dụng thuật toán di truyền (GA) giải bài toán tối ưu tổ hợp.
  • Kỹ sư nghiên cứu và phát triển (R&D) tại các nhà cung cấp dịch vụ mạng (ISP) và nhà cung cấp nội dung (CP): Tham khảo các cơ chế DRS-CHS, SSC và DRS-MCS để xây dựng thuật toán phân phối luồng video biên, giảm tải cho đường truyền trục và tối ưu hóa tài nguyên phổ tần.
  • Các nhà phát triển hệ thống điều khiển công nghiệp và thiết bị tự hành (UAV, AGV): Tham khảo mô hình phân cụm và chia sẻ dữ liệu tầm ngắn D2D để thiết lập liên lạc tin cậy trong các phân xưởng sản xuất thông minh.

Câu hỏi thường gặp

1. Hệ thống điều khiển kết nối mạng (NCS) trong luận án được cấu thành từ những phần tử nào và bộ điều khiển tối ưu đặt ở đâu? Hệ thống NCS trong luận án gồm 4 phần tử cơ bản: cảm biến (sensor), bộ điều khiển (controller), cơ cấu chấp hành (actuator) và mạng truyền thông không dây 5G UDN. Bộ điều khiển tối ưu được đặt tại trạm nền lớn (MBS), thực hiện thu thập tham số hệ thống và tín hiệu phản hồi QoS từ người dùng để xuất tín hiệu điều khiển tối ưu $v^*$.

2. Ba nhóm người dùng di động (MU) tham gia vào cơ chế truyền thông D2D trong luận án gồm những nhóm nào? Các người dùng di động được phân thành 3 nhóm:

  • Người dùng yêu cầu (RU - Requesting User): Thiết bị gửi yêu cầu nhận luồng video.
  • Người dùng hỗ trợ lưu trữ (CH - Caching Helper): Thiết bị đã lưu trữ sẵn nội dung video và đóng vai trò đầu phát D2D điểm - đa điểm.
  • Người dùng chia sẻ (SU - Sharing User): Thiết bị chấp nhận chia sẻ tài nguyên tần số kênh truyền xuống (downlink) từ MBS cho phiên truyền D2D giữa CH và RU.

3. Ràng buộc kỹ thuật chính để bảo vệ chất lượng dịch vụ của người dùng chia sẻ (SU) là gì? Ràng buộc kỹ thuật chính là tỷ số tín hiệu trên nhiễu trắng và can nhiễu (SINR) tại thiết bị SU phải đạt hoặc vượt qua một giá trị ngưỡng quy định trước ($\gamma_0$). Ràng buộc này đảm bảo việc phát sóng D2D từ CH tới các RU (tái sử dụng tần số của SU) không làm gián đoạn hoặc suy giảm chất lượng thu tín hiệu gốc từ MBS của SU.

4. Mô hình Indian Buffet Model (IBM) đóng vai trò gì trong cơ chế SSC ở Chương 4? Mô hình IBM được sử dụng để lượng hóa mối quan hệ xã hội giữa các người dùng di động. Dựa trên lịch sử số lần tương tác và thời lượng kết nối, mô hình IBM xác định xác suất và mức độ tin cậy để một thiết bị CH chia sẻ luồng video cho các thiết bị RU trong cùng cụm hoặc liên cụm.

5. Điểm khác biệt cơ bản giữa cơ chế DRS-CHS (Chương 3) và DRS-MCS (Chương 5) là gì? Cơ chế DRS-CHS ở Chương 3 thực hiện phân phối video qua 2 tầng (MBS và thiết bị người dùng CH qua D2D). Cơ chế DRS-MCS ở Chương 5 mở rộng thành kiến trúc 3 tầng bằng cách bổ sung thêm tầng trạm nền nhỏ Femto (FBS), cho phép luồng video có thể được phân phối linh hoạt từ MBS, FBS hoặc CH, đồng thời đề xuất giải pháp tính toán điều khiển phân tán để giảm tải cho MBS.

Kết luận

Luận án "Điều khiển tối ưu luồng video điểm - đa điểm trong mạng 5G siêu dày đặc" của nghiên cứu sinh Phan Thanh Minh đã giải quyết bài toán điều khiển mạng (control of networks) trong hệ thống NCS thông qua việc tối ưu hóa phân phối luồng video trong 5G UDN. Tác giả đã đề xuất ba cơ chế điều khiển tối ưu liên hoàn gồm DRS-CHS, SSC và DRS-MCS, kết hợp kỹ thuật phân cụm, lưu trữ đệm đa tầng, truyền thông D2D điểm - đa điểm, chia sẻ phổ tần kênh xuống và mô hình quan hệ xã hội người dùng. Các bài toán tối ưu được giải quyết hiệu quả bằng Thuật toán di truyền (GA) và thuật toán vét cạn trên môi trường mô phỏng Matlab, chứng minh khả năng cực đại hóa dung lượng truyền dẫn và đảm bảo tính công bằng chất lượng dịch vụ cho người dùng di động. Công trình cung cấp cơ sở lý thuyết và giải pháp kỹ thuật hữu ích cho việc triển khai các dịch vụ truyền thông dữ liệu lớn trong mạng 5G và các hệ thống điều khiển tự động hóa hiện đại.