Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và truyền thông, đặc biệt là mạng vô tuyến thế hệ thứ 5 (5G), nhu cầu về lưu lượng dữ liệu di động và hiệu suất sử dụng tài nguyên phổ tần ngày càng tăng cao. Theo báo cáo của ngành, tổng lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu đã tăng 63% trong năm 2016 và dự kiến đạt 49 Exabytes mỗi tháng vào năm 2021, với tốc độ tăng trưởng phức hợp hàng năm lên đến 47%. Đồng thời, mức tiêu thụ năng lượng trong ngành viễn thông cũng gia tăng đáng kể, trong đó phần lớn năng lượng tiêu thụ tập trung tại các trạm gốc (BS), đặc biệt là ở phần khuếch đại công suất và xử lý giải nền.

Trước thực trạng này, luận văn tập trung nghiên cứu nâng cao hiệu suất phổ (Spectral Efficiency - SE) và hiệu suất năng lượng (Energy Efficiency - EE) trong mạng vô tuyến MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) hoạt động ở chế độ song công đầy đủ (Full Duplex - FD). Mục tiêu cụ thể là thiết kế các bộ tiền mã hóa tối ưu nhằm tối đa hóa tổng tốc độ truyền tải và hiệu suất năng lượng trong hệ thống MU-MIMO song công đa tế bào, đồng thời tích hợp kỹ thuật vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR) để chia sẻ phổ tần hiệu quả dưới các ràng buộc can nhiễu cho phép.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình mạng MU-MIMO song công đa người dùng và đa tế bào, với giả định trạng thái thông tin kênh (CSI) được biết đầy đủ tại trung tâm xử lý và các điều kiện phần cứng thu-phát hoàn hảo. Nghiên cứu được thực hiện trong giai đoạn 2017-2018 tại Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc góp phần giải quyết các thách thức kỹ thuật trong mạng 5G, nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần và tiết kiệm năng lượng, từ đó giảm chi phí vận hành và tác động môi trường.

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:

  • Kỹ thuật MIMO và MU-MIMO: Sử dụng đa anten để tăng độ tự do truyền dẫn, phục vụ đồng thời nhiều người dùng trên cùng tài nguyên phổ tần, nâng cao hiệu suất phổ.
  • Truyền thông song công đầy đủ (Full Duplex - FD): Cho phép truyền và nhận đồng thời trên cùng một kênh tần số, tiềm năng tăng gấp đôi hiệu suất phổ nhưng gặp thách thức lớn về tự can nhiễu (Self-Interference - SI).
  • Loại bỏ tự can nhiễu: Kết hợp các phương pháp triệt tự can nhiễu thụ động (cách ly anten, triệt theo hướng), triệt trên miền tương tự và miền số để giảm thiểu SI đến mức nền nhiễu.
  • Toán tối ưu: Áp dụng các bài toán tối ưu lồi và không lồi, trong đó có tối ưu hàm mục tiêu dạng phân số (tối đa hóa SE và EE), sử dụng các giải thuật như Dinkelbach, Majorization-Minimization (MM), Sequential Convex Programming (SCP) và giải thuật DC (Difference of Convex functions).
  • Vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR): Mô hình chia sẻ phổ tần giữa người dùng sơ cấp (PU) và người dùng thứ cấp (SU) với các ràng buộc can nhiễu, nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần.

Các khái niệm chính bao gồm: hiệu suất phổ (SE), hiệu suất năng lượng (EE), tự can nhiễu (SI), can nhiễu đồng kênh (CCI), trạng thái thông tin kênh (CSI), và các thuật toán tối ưu hóa.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô phỏng trên mô hình toán học của hệ thống MU-MIMO song công đa tế bào. Cỡ mẫu mô phỏng bao gồm số lượng anten phát và thu tại trạm gốc, số người dùng đường lên và đường xuống, với giả định CSI hoàn hảo và phần cứng thu-phát không có lỗi.

Quy trình nghiên cứu gồm:

  1. Thu thập và phân tích các tài liệu, công trình liên quan về MIMO, FD, CR và tối ưu hóa.
  2. Xây dựng mô hình hệ thống MU-MIMO song công, thiết lập bài toán tối ưu hóa hiệu suất phổ và hiệu suất năng lượng.
  3. Áp dụng các giải thuật tối ưu hóa (SCP, Dinkelbach, MM, DC) để thiết kế bộ tiền mã hóa tối ưu.
  4. Mô phỏng đánh giá hiệu suất của các giải pháp thiết kế, so sánh với các phương pháp phân bổ công suất đều và các giải pháp hiện có.
  5. Phân tích ảnh hưởng của các yếu tố như mức độ tự can nhiễu, sai số CSI đến hiệu suất hệ thống.

Thời gian nghiên cứu kéo dài từ tháng 7/2017 đến tháng 2/2018, với các kết quả được kiểm chứng qua mô phỏng số liệu máy tính.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Thiết kế bộ tiền mã hóa tối đa hóa hiệu suất phổ trong MU-MIMO song công: Thuật toán tối ưu lồi tuần tự (SCP) giúp cải thiện tổng tốc độ hệ thống so với phương pháp phân bổ công suất đều (EPA). Ví dụ, tổng tốc độ kênh tăng lên khoảng 15-20% khi công suất phát tối đa đạt 20 dBm.

  2. Tối ưu hiệu suất năng lượng trong mạng MU-MIMO song công đa tế bào: Giải pháp phối hợp thiết kế đa tế bào đạt hiệu suất năng lượng trung bình cao hơn 25% so với thiết kế chỉ tối ưu hiệu suất phổ. Mức tiêu thụ năng lượng giảm đáng kể khi áp dụng thuật toán tối ưu EE.

  3. Tích hợp vô tuyến nhận thức (CR) với MU-MIMO song công: Thiết kế bộ tiền mã hóa bền vững dưới các ràng buộc can nhiễu cho phép giúp tối đa hóa tổng tốc độ kênh trong môi trường CSI không hoàn hảo. Mô phỏng cho thấy tổng tốc độ kênh giảm dưới 10% khi sai số CSI tăng lên 15%, nhưng vẫn duy trì hiệu suất vượt trội so với các phương pháp không bền vững.

  4. Ảnh hưởng của tự can nhiễu (SI): Mức độ SI ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất phổ. Khi SI tăng từ -90 dBm lên -60 dBm, tổng tốc độ kênh giảm khoảng 30%, cho thấy tầm quan trọng của kỹ thuật triệt SI hiệu quả.

Thảo luận kết quả

Các kết quả mô phỏng được trình bày qua biểu đồ tổng tốc độ kênh theo công suất phát tối đa và mức độ tự can nhiễu, cũng như bảng so sánh hiệu suất năng lượng giữa các giải pháp. Kết quả cho thấy việc kết hợp kỹ thuật FD và MIMO đa người dùng, cùng với tối ưu hóa bộ tiền mã hóa, mang lại lợi ích rõ rệt về hiệu suất phổ và năng lượng.

So với các nghiên cứu trước đây, luận văn đã mở rộng phạm vi sang mô hình đa tế bào và tích hợp vô tuyến nhận thức, đồng thời áp dụng các giải thuật tối ưu hóa tiên tiến để giải quyết bài toán không lồi phức tạp. Điều này góp phần nâng cao tính thực tiễn và khả năng ứng dụng trong mạng 5G.

Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc tăng cường hiệu suất truyền dẫn mà còn giảm thiểu tiêu thụ năng lượng, góp phần vào mục tiêu truyền thông xanh và bảo vệ môi trường.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai kỹ thuật triệt tự can nhiễu đa tầng: Kết hợp triệt thụ động, trên miền tương tự và miền số để đạt độ lợi loại bỏ SI trên 110 dB, đảm bảo hiệu suất truyền dẫn trong mạng FD MU-MIMO. Thời gian thực hiện: 1-2 năm; chủ thể: các nhà sản xuất thiết bị và nhà mạng.

  2. Phát triển thuật toán tối ưu hóa bộ tiền mã hóa tập trung: Áp dụng giải thuật SCP và Dinkelbach để tối đa hóa hiệu suất phổ và năng lượng trong mạng đa tế bào. Thời gian: 1 năm; chủ thể: các trung tâm nghiên cứu và phát triển.

  3. Tích hợp vô tuyến nhận thức trong mạng 5G: Thiết kế các giải pháp bền vững với CSI không hoàn hảo, đảm bảo chia sẻ phổ tần hiệu quả và giảm thiểu can nhiễu cho người dùng sơ cấp. Thời gian: 2 năm; chủ thể: các nhà cung cấp dịch vụ và tổ chức tiêu chuẩn.

  4. Đào tạo và nâng cao nhận thức về truyền thông xanh: Tổ chức các khóa đào tạo, hội thảo về hiệu suất năng lượng và các giải pháp tiết kiệm năng lượng trong viễn thông. Thời gian: liên tục; chủ thể: các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật viễn thông: Nắm bắt kiến thức chuyên sâu về MIMO, FD, CR và tối ưu hóa trong mạng 5G, phục vụ cho nghiên cứu và phát triển đề tài.

  2. Kỹ sư phát triển sản phẩm viễn thông: Áp dụng các giải pháp thiết kế bộ tiền mã hóa và triệt tự can nhiễu để nâng cao hiệu suất thiết bị và hệ thống.

  3. Nhà quản lý và hoạch định chính sách viễn thông: Hiểu rõ các thách thức và giải pháp kỹ thuật để xây dựng chiến lược phát triển mạng 5G hiệu quả và bền vững.

  4. Doanh nghiệp cung cấp dịch vụ mạng di động: Tối ưu hóa vận hành mạng, giảm chi phí năng lượng và nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua các giải pháp kỹ thuật được đề xuất.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao cần kết hợp MIMO và Full Duplex trong mạng 5G?
    Kỹ thuật MIMO tăng độ tự do truyền dẫn, phục vụ nhiều người dùng cùng lúc, trong khi Full Duplex cho phép truyền và nhận đồng thời trên cùng kênh tần số, giúp tăng gấp đôi hiệu suất phổ. Kết hợp hai kỹ thuật này giúp mạng 5G đáp ứng nhu cầu lưu lượng và tốc độ cao.

  2. Làm thế nào để xử lý vấn đề tự can nhiễu trong hệ thống Full Duplex?
    Phương pháp hiệu quả là kết hợp triệt tự can nhiễu thụ động (cách ly anten), triệt trên miền tương tự (tạo tín hiệu SI đảo pha) và triệt trên miền số (ước lượng và loại bỏ kênh SI), nhằm giảm SI xuống mức nền nhiễu.

  3. Hiệu suất năng lượng được đo như thế nào trong nghiên cứu này?
    Hiệu suất năng lượng (EE) được định nghĩa là tỷ lệ thông lượng trên tổng công suất tiêu thụ (bits/Joule). Nghiên cứu tối ưu EE bằng cách thiết kế bộ tiền mã hóa và phân bổ công suất hợp lý trong mạng MU-MIMO song công.

  4. Vô tuyến nhận thức (CR) đóng vai trò gì trong mạng MU-MIMO song công?
    CR cho phép người dùng thứ cấp chia sẻ phổ tần với người dùng sơ cấp dưới các ràng buộc can nhiễu, giúp tận dụng phổ tần hiệu quả hơn, đồng thời thiết kế bền vững giúp duy trì hiệu suất trong điều kiện CSI không hoàn hảo.

  5. Các giải pháp trong luận văn có thể áp dụng thực tế như thế nào?
    Các giải pháp được mô phỏng trên mô hình thực tế và có thể triển khai trong các hệ thống mạng 5G hiện đại, đặc biệt trong các trạm gốc đa tế bào và mạng nhận thức, giúp nâng cao hiệu suất và tiết kiệm năng lượng.

Kết luận

  • Luận văn đã thiết kế thành công các bộ tiền mã hóa tối ưu cho hệ thống MU-MIMO song công, nâng cao hiệu suất phổ và năng lượng.
  • Giải pháp phối hợp đa tế bào và tích hợp vô tuyến nhận thức giúp tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường thực tế với CSI không hoàn hảo.
  • Mức độ tự can nhiễu ảnh hưởng lớn đến hiệu suất, do đó kỹ thuật triệt SI đa tầng là yếu tố then chốt.
  • Các thuật toán tối ưu hóa như SCP, Dinkelbach và MM được áp dụng hiệu quả trong bài toán không lồi phức tạp.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo tập trung vào bảo mật trong hệ thống song công, truyền đồng thời thông tin và năng lượng, cũng như xử lý kênh truyền không hoàn hảo.

Để tiếp tục phát triển, các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng và mở rộng các giải pháp này trong các hệ thống mạng 5G và tương lai, góp phần nâng cao hiệu quả và bền vững của công nghệ viễn thông.