Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hơn hai thập kỷ qua, hệ thống thông tin di động toàn cầu đã trải qua các giai đoạn phát triển từ dịch vụ truyền thoại tương tự (1G), truyền thông số băng hẹp (2G), dịch vụ truyền dữ liệu chuyển mạch gói (3G) đến băng thông rộng di động (4G LTE). Tốc độ truyền dẫn dữ liệu đã gia tăng từ 2,4 kbps (năm 1993) lên đến 1,2 Gbps (năm 2019), tức tăng gấp 500.000 lần. Bước sang kỷ nguyên mạng thông tin di động thế hệ thứ năm (5G NR), hệ thống được thiết kế nhằm đáp ứng ba trụ cột kịch bản dịch vụ chính: Băng thông rộng di động nâng cao (eMBB) với tốc độ dữ liệu lên tới 20 Gbps, Truyền thông máy móc khối lượng lớn (mMTC) với mật độ kết nối hàng tỷ thiết bị IoT, và Truyền thông độ trễ thấp cực kỳ đáng tin cậy (URLLC) với yêu cầu độ trễ dưới 1 mili giây và độ tin cậy đạt 99,9999%.

Để hiện thực hóa các yêu cầu khắt khe về thông lượng dữ liệu cao, độ trễ xử lý cực thấp và khả năng thích ứng linh hoạt với nhiều kích thước khối và tỷ lệ mã hóa khác nhau, kỹ thuật mã hóa kênh đóng vai trò cốt lõi tại lớp vật lý của mạng 5G. Trong phiên bản tiêu chuẩn 3GPP Release 15 (cụ thể là thông số kỹ thuật 3GPP TS 38.212), kỹ thuật mã hóa kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (Low-Density Parity-Check - LDPC), cụ thể là mã QC-LDPC (Quasi-Cyclic LDPC), đã được chuẩn hóa để áp dụng cho các kênh chia sẻ dữ liệu đường lên (PUSCH) và đường xuống (PDSCH), thay thế cho mã Turbo vốn được sử dụng trong mạng 4G LTE.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài bao gồm:

  1. Nghiên cứu tổng quan về sự phát triển của các thế hệ mạng thông tin di động từ 1G đến 5G, các mục tiêu hiệu năng, thành phần công nghệ mấu chốt và phổ tần hoạt động của mạng 5G.
  2. Khảo sát nguyên lý toán học của mã kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp (LDPC), cấu trúc ma trận kiểm tra giả vòng (QC-LDPC), các biểu đồ cơ sở (Base Graph 1 và Base Graph 2) cùng tập kích thước nâng theo chuẩn 3GPP TS 38.212.
  3. Phân tích chi tiết quy trình xử lý của chuỗi mã hóa và giải mã LDPC tại lớp vật lý 5G NR (bao gồm kiểm tra vòng dư CRC, phân mảnh khối mã, mã hóa ma trận, thích ứng tốc độ, ghép nối và giải ghép nối).
  4. Phân tích các thuật toán giải mã quyết định mềm trên đồ hình Tanner: Thuật toán Sum-Product (SPA), Min-Sum (MSA) và kỹ thuật giải mã phân lớp (Layered SPA, Layered MSA).
  5. Xây dựng lưu đồ, thiết lập chương trình mô phỏng trên phần mềm MATLAB nhằm đánh giá hiệu năng tỷ lệ lỗi khối (BLER) của các thuật toán giải mã LDPC theo tỷ số tín hiệu trên nhiễu (SNR) và tỷ số năng lượng trên bit trên mật độ phổ nhiễu ($E_b/N_0$).

Đối tượng nghiên cứu là kỹ thuật mã hóa và giải mã kênh dữ liệu sử dụng mã QC-LDPC trong hệ thống thông tin di động 5G New Radio (NR). Phạm vi nghiên cứu tập trung vào chuẩn kỹ thuật 3GPP TS 38.212 áp dụng cho các kênh lưu lượng PDSCH/PUSCH, triển khai mô phỏng giải thuật trên môi trường tính toán số MATLAB tại Trường Đại học Quản lý và Công nghệ Hải Phòng năm 2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết của đồ án dựa trên lý thuyết thông tin và mã hóa kênh của Claude Shannon, kết hợp với các quy chuẩn kỹ thuật trong bộ tiêu chuẩn 3GPP TS 38.212 dành cho mạng 5G NR. Đồ án sử dụng lý thuyết mã khối tuyến tính kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp do Robert G. Gallager đề xuất năm 1962 và mở rộng sang cấu trúc giả vòng (Quasi-Cyclic LDPC). Cấu trúc mã hóa và giải mã được biểu diễn thông qua ma trận kiểm tra chẵn lẻ thưa $H$ và đồ hình hai phía Tanner (Tanner Graph) gồm tập hợp các nút biến (Variable Nodes) và nút kiểm tra (Check Nodes).

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa nghiên cứu lý thuyết chuẩn hóa và phương pháp thực nghiệm mô phỏng số:

  • Phương pháp phân tích lý thuyết chuẩn hóa: Trích xuất, phân tích các biểu thức toán học, đa thức sinh kiểm tra dư thừa vòng (CRC), cấu trúc hai biểu đồ cơ sở ($H_{BG1}$ và $H_{BG2}$), 51 kích thước nâng ($Z_c$) thuộc 8 chỉ số tập con $i_{LS}$, và các quy tắc hoán vị ma trận đơn vị dịch chuyển vòng $I(P_{i,j})$.
  • Phương pháp thiết kế thuật toán mã hóa: Ứng dụng cấu trúc ma trận con đường chéo kép (dual-diagonal structure) của ma trận cơ sở để xây dựng giải thuật tính toán trực tiếp các bit kiểm tra chẵn lẻ, giảm độ phức tạp tính toán từ bậc hai về độ phức tạp tuyến tính so với phương pháp nhân ma trận sinh $G$ truyền thống.
  • Phương pháp giải mã lặp quyết định mềm: Thiết lập thuật toán lan truyền độ tin cậy (Belief Propagation) dựa trên tỷ số hợp lý Logarit (Log-Likelihood Ratio - LLR) trong miền LLR nhằm thay thế phép nhân xác suất bằng phép cộng, bao gồm thuật toán Sum-Product (SPA), thuật toán xấp xỉ Min-Sum (MSA), kết hợp với kỹ thuật giải mã phân lớp (Layered Decoding) nhằm cập nhật LLR trung gian tuần tự theo từng lớp ma trận con, giúp đẩy nhanh tốc độ hội tụ.
  • Nguồn dữ liệu và môi trường thử nghiệm: Tham số kỹ thuật lấy chuẩn xác từ tài liệu 3GPP TS 38.212. Dữ liệu mô phỏng được tạo lập ngẫu nhiên và truyền qua mô hình kênh nhiễu Gauss trắng cộng (AWGN) với điều chế số, được lập trình và xử lý số liệu trên nền tảng phần mềm MATLAB.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan hệ thống thông tin di động thế hệ thứ 5

Chương 1 hệ thống hóa lịch sử phát triển của các thế hệ thông tin di động từ 1G đến 5G, phân tích các đặc trưng kỹ thuật, chỉ tiêu dung lượng và các kịch bản ứng dụng của mạng 5G.

Đặc điểm 1G 2G 3G 4G 5G
Giai đoạn phát triển 1970 / 1984 1980 / 1999 1990 / 2002 2000 / 2010 2010 / 2015
Công nghệ vô tuyến AMPS, NMT, TACS GSM, IS-95, IS-54 WCDMA, CDMA2000, TD-SCDMA LTE, LTE-Advanced, WiMAX 5G NR, Massive MIMO, mmWave
Tần số hoạt động 30 kHz (kênh) / 824–894 MHz 1,8 GHz / 900 MHz 1,6 – 2,0 GHz 2 – 8 GHz 3 – 30 GHz (400 MHz – 90 GHz)
Tốc độ truyền dữ liệu 2,4 kbps 9,6 – 64 kbps 144 kbps – 2 Mbps 100 Mbps – 1 Gbps 1 Gbps – 20 Gbps
Hệ thống đa truy nhập FDMA TDMA / CDMA WCDMA / CDMA OFDMA / SC-FDMA OFDMA / BDMA / NOMA
Hạ tầng mạng lõi PSTN PSTN Chuyển mạch gói / IP Hoàn toàn nền IP (All-IP) Mạng lõi nền tảng đám mây / IP

Tác giả phân tích ba nhóm kịch bản ứng dụng trọng tâm của 5G:

  1. eMBB (Enhanced Mobile Broadband): Tốc độ dữ liệu đỉnh đường xuống đạt 20 Gbps, đường lên 10 Gbps, đảm bảo thông lượng tối thiểu 100 Mbps ở mọi vị trí, nâng cao dung lượng lưu lượng gấp 10 lần.
  2. URLLC (Ultra-Reliable and Low Latency Communications): Cung cấp độ trễ truyền dẫn một chiều dưới 1 ms (mặt phẳng người dùng) với độ tin cậy đạt $99,9999%$, phục vụ tự động hóa công nghiệp và điều khiển phương tiện.
  3. mMTC (Massive Machine Type Communications): Hỗ trợ mật độ kết nối thiết bị cực lớn với chi phí thấp, năng lượng tiêu thụ thấp, thời lượng pin kéo dài.

Về phổ tần, mạng 5G được thiết kế trải rộng từ 400 MHz đến 90 GHz, chia thành ba dải chính:

  • Dải tần thấp (dưới 3 GHz, ví dụ 600 MHz, 700 MHz, 900 MHz): Tối ưu cho vùng phủ sóng rộng và thâm nhập xuyên tường trong nhà.
  • Dải tần trung (2,5 GHz – 5,0 GHz, đặc biệt là dải 3,5 GHz): Cung cấp băng thông lên đến 100 MHz cho mỗi nhà mạng, hỗ trợ tốc độ tối đa 2 Gbps khi kết hợp Massive MIMO 4×4.
  • Dải sóng milimet mmWave (trên 24 GHz, cụ thể 24–39 GHz và mở rộng đến 52,6 GHz): Băng thông rộng 1–2 GHz, cung cấp tốc độ đỉnh từ 5 đến 20 Gbps.

Chương này cũng chỉ rõ các chỉ số hiệu quả năng lượng và kinh tế: Chi phí trên mỗi byte của 5G thấp hơn 10 lần so với LTE; thời gian truyền ngắn đạt 0,125 ms (giảm độ trễ khứ hồi còn 1–2 ms so với 10–15 ms của LTE); mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị IoT chỉ 300 mW khi hoạt động và 0,02 mW khi ngủ sâu (tiêu thụ dưới 10 $\mu\text{Wh}$ mỗi lần truyền); hiệu suất sử dụng phổ đạt 10 bps/Hz/cell. Các thách thức triển khai chính gồm: Suy hao không gian lớn của sóng mmWave đòi hỏi mạng trạm thu phát nhỏ (small cells) siêu dày đặc; chi phí đầu tư cáp quang và hạ tầng phần cứng/phần mềm lớn; thách thức an ninh mạng khi kế thừa hạ tầng 4G LTE và sự gia tăng của diện tích bề mặt tấn công số.

Chương 2. Kỹ thuật mã hóa kiểm tra chẵn lẻ mật độ thấp trong 5G

Chương 2 tập trung trình bày bản chất toán học của mã QC-LDPC theo tiêu chuẩn 3GPP TS 38.212. Tiêu chuẩn 5G NR quy định mã Polar cho các kênh điều khiển và mã LDPC cho các kênh dữ liệu lưu lượng.

Cấu trúc ma trận kiểm tra trong 5G được phát triển dựa trên hai Biểu đồ cơ sở (Base Graph - BG):

  • Biểu đồ cơ sở 1 (BG1): Kích thước ma trận $46 \times 68$, số bit thông tin tối đa $K = 22 Z_c$, kích thước khối mã cực đại $K_{cb} = 8448$ bit, phù hợp cho tốc độ mã cao ($R > 0,25$) và kích thước khối thông tin lớn.
  • Biểu đồ cơ sở 2 (BG2): Kích thước ma trận $42 \times 52$, số bit thông tin tối đa $K = 10 Z_c$, kích thước khối mã cực đại $K_{cb} = 3840$ bit, phù hợp cho các khối dữ liệu nhỏ ($A \le 292$ bit) hoặc tỷ lệ mã thấp ($R \le 0,25$).

Hệ thống định nghĩa 51 kích thước nâng $Z_c$ (từ 2 đến 384), được chia thành 8 tập hợp tương ứng với chỉ số $i_{LS}$ từ 0 đến 7:

Chỉ số $i_{LS}$ Tập các kích thước nâng $Z_c$
0 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256
1 3, 6, 12, 24, 48, 96, 192, 384
2 5, 10, 20, 40, 80, 160, 320
3 7, 14, 28, 56, 112, 224
4 9, 18, 36, 72, 144, 288
5 11, 22, 44, 88, 176, 352
6 13, 26, 52, 104, 208
7 15, 30, 60, 120, 240

Quy tắc mở rộng ma trận kiểm tra chẵn lẻ $H$ từ ma trận cơ sở $H_{BG}$ có kích thước phần tử $Z_c \times Z_c$:

  • Phần tử $-1$ trong $H_{BG}$ được thay bằng ma trận toàn số 0 kích thước $Z_c \times Z_c$.
  • Phần tử $0$ được thay bằng ma trận đơn vị $I$ kích thước $Z_c \times Z_c$.
  • Phần tử $P_{i,j} \in [1, Z_c - 1]$ được thay bằng ma trận hoán vị dịch vòng phải ma trận đơn vị $I$ đi $P_{i,j}$ lần.

Chuỗi xử lý mã hóa LDPC cho kênh PUSCH/PDSCH gồm 6 khối chức năng tuần tự:

  1. Gắn CRC khối truyền tải: Nếu kích thước bản tin $A > 3824$ bit, sử dụng đa thức $g_{CRC24A}(D) = D^{24} + D^{23} + D^{18} + D^{17} + D^{14} + D^{11} + D^{10} + D^7 + D^6 + D^5 + D^4 + D^3 + D + 1$ ($L=24$). Nếu $A \le 3824$ bit, sử dụng $g_{CRC16}(D) = D^{16} + D^{12} + D^5 + 1$ ($L=16$).
  2. Lựa chọn biểu đồ cơ sở: Chọn BG2 nếu $A \le 292$, hoặc ($A \le 3824$ và $R \le 0,67$), hoặc $R \le 0,25$; ngược lại chọn BG1.
  3. Phân mảnh khối mã và gắn CRC khối mã: Nếu $B \le K_{cb}$, số khối mã $C = 1$. Nếu $B > K_{cb}$, phân mảnh thành $C = \lceil B / (K_{cb} - 24) \rceil$ khối mã và gắn thêm 24 bit CRC khối mã sử dụng đa thức $g_{CRC24B}(D) = D^{24} + D^{23} + D^6 + D + 1$.
  4. Mã hóa LDPC: Mã hóa độc lập từng khối mã $c_r$ dựa trên ma trận $H$.
  5. Thích ứng tốc độ (Rate Matching): Dựa trên 4 phiên bản dư thừa (Redundancy Version - RV) từ RV0 đến RV3. Độ dài từ mã đầu ra là $N = 66 Z_c$ đối với BG1 và $N = 50 Z_c$ đối với BG2.
  6. Ghép nối khối mã (Code Block Concatenation): Nối các chuỗi bit sau khi thích ứng tốc độ thành chuỗi bit khối truyền tải có độ dài $G$ để truyền qua kênh vật lý.

Chuỗi giải mã LDPC thực hiện các bước đảo ngược: Tách khối mã $\rightarrow$ Giải thích ứng tốc độ $\rightarrow$ Giải mã LDPC $\rightarrow$ Giải phân mảnh khối mã $\rightarrow$ Kiểm tra bit CRC để phát hiện lỗi khối.

Về giải thuật giải mã trên đồ hình Tanner, đồ án phân tích:

  • Thuật toán Sum-Product (SPA): Giải mã quyết định mềm tính toán xác suất biên thông qua các nút biến và nút kiểm tra trong miền Log-Likelihood Ratio (LLR), biểu diễn bằng các hàm tang hyperbol ($\tanh$) và hàm phi ($\varphi$).
  • Thuật toán Min-Sum (MSA): Đơn giản hóa phép tính cập nhật tại nút kiểm tra của SPA bằng phép toán tìm giá trị nhỏ nhất, giảm thiểu độ phức tạp phần cứng nhưng có độ suy giảm hiệu năng nhỏ so với SPA.
  • Kỹ thuật giải mã phân lớp (Layered SPA / Layered MSA): Nhóm ma trận $H$ thành các lớp con (layers) có trọng số cột không quá 1. LLR được cập nhật và chuyển giao ngay giữa các lớp liên tiếp ($l_{layer_{k+1}, i} = L_{layer_k, i} - l'{layer{k+1}, i}$), giúp giảm một nửa số vòng lặp cần thiết để đạt cùng mức hội tụ so với giải mã song song tiêu chuẩn.

Chương 2 cũng đề cập đến kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao (NOMA), cho phép nhiều người dùng chia sẻ đồng thời các tài nguyên tần số, thời gian, không gian hoặc mã thông qua ghép kênh miền công suất và kỹ thuật khử nhiễu liên tiếp (SIC).

Chương 3. Mô phỏng và đánh giá mã hóa và giải mã LDPC

Chương 3 triển khai mô hình mô phỏng chuỗi mã hóa và giải mã LDPC trên phần mềm MATLAB theo đúng các tham số chuẩn 3GPP TS 38.212:

[Khối truyền tải A] --> [Gắn CRC khối] --> [Chọn BG1/BG2] --> [Phân mảnh & CRC khối mã]
                                                                        |
[Mô hình kênh AWGN] <-- [Điều chế số] <-- [Ghép khối] <-- [Thích ứng tốc độ RV] <-- [Mã hóa LDPC đường chéo kép]
        |
        v
[Giải điều chế] --> [Tách khối] --> [Giải thích ứng tốc độ] --> [Giải mã LDPC (SPA/LSPA/MSA/LMSA)]
                                                                        |
                                                                        v
                              [Đo lường BLER] <-- [Kiểm tra CRC] <-- [Giải phân mảnh]

Phương pháp tính toán bit kiểm tra chẵn lẻ trong mã hóa LDPC dựa trên cấu trúc ma trận con đường chéo kép $E$ tại 4 hàng đầu tiên của ma trận cơ sở. Bộ mã hóa tính trực tiếp vector kiểm tra $p = [p_1, p_2, p_3, p_4]^T$ qua phép giải hệ phương trình tuyến tính dịch vòng, sau đó các bit kiểm tra tiếp theo $p_i$ được tính đệ quy tuần tự theo từng hàng, loại bỏ nhu cầu lưu trữ ma trận sinh $G$.

Quy tắc xử lý đặc biệt trên môi trường MATLAB:

  • Trong quá trình mã hóa: Các vị trí bit mang giá trị NULL (bit đệm khi phân mảnh hoặc không đủ kích thước nâng) được gán giá trị bằng $0$ để không làm sai lệch phép tính tổng kiểm tra chẵn lẻ modulo-2.
  • Trong quá trình giải mã: Các vị trí bit NULL được thay thế bằng giá trị vô cùng ($+\infty$ hoặc đại lượng $f$ rất lớn) trong miền LLR tại khối giải thích ứng tốc độ, biểu thị độ tin cậy tuyệt đối của bit chèn, không gây ảnh hưởng đến quyết định của bộ giải mã.

Các kịch bản mô phỏng đánh giá hiệu năng thu được:

  • Mô phỏng khối truyền tải cấu hình mẫu $(2400, 872)$ với các tỷ lệ mã khác nhau.
  • So sánh SPA và Layered SPA (LSPA): Giải thuật LSPA đạt được đường đặc tính BLER tương đương SPA nhưng tốc độ hội tụ nhanh gấp 2 lần, tiết kiệm đáng kể thời gian tính toán và tài nguyên xử lý.
  • So sánh MSA và Layered MSA (LMSA): Thuật toán LMSA cho thấy hiệu quả vượt trội về tốc độ xử lý so với MSA thông thường, mặc dù có tổn thất nhỏ về SNR (khoảng 0,2 – 0,5 dB) so với LSPA do việc xấp xỉ giá trị cực tiểu.
  • Ảnh hưởng của số vòng lặp giải mã: Khảo sát số vòng lặp $I = 15$ và $I = 30$. Khi tăng số vòng lặp từ 15 lên 30, đường cong BLER dịch chuyển rõ rệt về phía trái (cải thiện hiệu năng thu SNR). Tuy nhiên, mức độ cải thiện bão hòa dần khi số vòng lặp vượt quá 30, cho thấy việc lựa chọn 15–30 vòng lặp trong LMSA là điểm cân bằng tối ưu giữa độ trễ và độ chính xác sửa lỗi.
  • Đánh giá BLER theo SNR và $E_b/N_0$ với các tỷ lệ mã hóa khác nhau ($R = 1/3, 1/2, 2/3, 3/4$), minh chứng khả năng thích ứng tốc độ linh hoạt của bộ mã hóa QC-LDPC 5G.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

  • Xây dựng hoàn chỉnh mô hình chuỗi xử lý lớp vật lý cho mã hóa kênh dữ liệu 5G NR tuân thủ tiêu chuẩn 3GPP TS 38.212, bao gồm đầy đủ 6 khối chức năng ở phía phát và 5 khối chức năng ở phía thu.
  • Hiện thực hóa thành công thuật toán mã hóa LDPC dựa trên cấu trúc ma trận đường chéo kép, giải quyết triệt để bài toán độ phức tạp tính toán bậc hai của phương pháp nhân ma trận truyền thống.
  • Cung cấp số liệu mô phỏng định lượng so sánh hiệu năng 4 thuật toán giải mã (SPA, LSPA, MSA, LMSA) trên kênh AWGN:
    • Thuật toán LSPA duy trì xác suất lỗi khối BLER tiệm cận giới hạn lý thuyết với số vòng lặp giảm $50%$ so với SPA.
    • Thuật toán LMSA giảm thiểu độ phức tạp phần cứng thông qua việc loại bỏ các phép tính phi tuyến phức tạp ($\tanh, \ln$), trở thành giải pháp khả thi nhất cho triển khai phần cứng thực tế.
    • Xác lập ngưỡng tối ưu hóa số vòng lặp giải mã trong khoảng 15 đến 30 vòng lặp.

Giải pháp kỹ thuật đề xuất

  • Đề xuất áp dụng giải thuật LMSA (Min-Sum phân lớp) kết hợp với cấu trúc hoán vị dịch vòng ma trận đơn vị $I(P_{i,j})$ cho các bộ thu 5G NR yêu cầu thông lượng cao và độ trễ thấp.
  • Đưa ra giải pháp xử lý bit NULL (gán $0$ khi mã hóa và gán $+\infty$ trong miền LLR khi giải thích ứng tốc độ) giúp việc hiện thực hóa thuật toán trên môi trường số đạt độ chính xác tuyệt đối.

Đóng góp của đề tài

  • Hệ thống hóa chi tiết, có hệ thống các tham số kỹ thuật phức tạp của mã QC-LDPC trong chuẩn 3GPP 5G NR (hai ma trận $H_{BG1}, H_{BG2}$, 51 giá trị $Z_c$, các đa thức CRC $g_{CRC24A}, g_{CRC16}, g_{CRC24B}$).
  • Cung cấp mô hình mô phỏng tham chiếu chuẩn xác trên MATLAB, đóng vai trò công cụ kiểm chứng thuật toán cho việc nghiên cứu và thiết kế các bộ giải mã kênh 5G.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế: Đồ án mới chỉ dừng lại ở mức độ mô phỏng thuật toán trên phần mềm MATLAB dưới mô hình kênh truyền nhiễu Gauss trắng cộng (AWGN), chưa đánh giá trên các mô hình kênh fading đa đường phức tạp (Rayleigh, Rician, TDL/CDL theo chuẩn 3GPP). Đồ án chưa triển khai hiện thực hóa trên các nền tảng phần cứng chuyên dụng như FPGA/ASIC để đo đạc thông lượng thực tế và độ trễ phần cứng.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Mở rộng mô phỏng giải thuật mã hóa và giải mã LDPC trên các kênh truyền fading di động có chọn lọc tần số và đa ngõ vào đa ngõ ra (MIMO).
    • Tối ưu hóa kiến trúc xử lý song song mức phần cứng của thuật toán LMSA để thiết kế chip xử lý trên nền tảng FPGA.
    • Nghiên cứu kết hợp mã LDPC với các kỹ thuật vô tuyến tiên tiến như đa truy nhập phi trực giao (NOMA) và định dạng chùm tia (Beamforming) ở dải tần sóng milimet mmWave.

Giá trị tham khảo

Đồ án tốt nghiệp là tài liệu tham khảo chuyên môn phù hợp cho sinh viên, học viên cao học và kỹ sư thuộc chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử - Viễn thông, Công nghệ Thông tin và Kỹ thuật Mạng truyền thông.

Nội dung đặc biệt hữu ích cho các hướng nghiên cứu:

  • Tra cứu và áp dụng tiêu chuẩn kỹ thuật lớp vật lý 3GPP TS 38.212 cho mạng 5G NR.
  • Tham khảo các biểu thức toán học và quy trình tính toán phân mảnh khối mã, đa thức sinh CRC, ma trận nâng và bảng kích thước $Z_c$.
  • Ứng dụng thuật toán mã hóa đường chéo kép và giải thuật giải mã phân lớp (LSPA, LMSA) phục vụ xây dựng mã nguồn mô phỏng hoặc thiết kế RTL trên FPGA/ASIC.

Câu hỏi thường gặp

1. Tiêu chuẩn 3GPP 5G NR phân chia vai trò của mã LDPC và mã Polar như thế nào?
Trong tiêu chuẩn 3GPP Release 15 (TS 38.212), mã Polar được chỉ định sử dụng cho các kênh điều khiển (do có ưu thế vượt trội ở kích thước khối nhỏ và tốc độ mã thấp), trong khi mã LDPC (QC-LDPC) được chuẩn hóa cho các kênh chia sẻ dữ liệu lưu lượng (PUSCH và PDSCH) nhờ khả năng hỗ trợ thông lượng cực cao (lên đến 20 Gbps), độ trễ thấp và tương thích tối ưu với cơ chế HARQ.

2. Tiêu chí cụ thể để lựa chọn Biểu đồ cơ sở BG1 hoặc BG2 trong chuỗi mã hóa 5G LDPC là gì?
Biểu đồ cơ sở được lựa chọn dựa trên kích thước bản tin khối truyền tải $A$ và tỷ lệ mã hóa $R$: Hệ thống sẽ chọn Biểu đồ cơ sở 2 (BG2) nếu thỏa mãn một trong ba điều kiện: (1) $A \le 292$ bit, hoặc (2) $A \le 3824$ bit và $R \le 0,67$, hoặc (3) $R \le 0,25$. Trong tất cả các trường hợp còn lại, hệ thống sẽ lựa chọn Biểu đồ cơ sở 1 (BG1).

3. Kích thước ma trận và giới hạn khối mã của Biểu đồ cơ sở BG1 và BG2 khác nhau như thế nào?
Biểu đồ cơ sở 1 (BG1) có kích thước ma trận cơ sở là $46 \times 68$, số bit thông tin cực đại $K = 22 Z_c$, kích thước khối mã tối đa $K_{cb} = 8448$ bit. Biểu đồ cơ sở 2 (BG2) có kích thước ma trận cơ sở là $42 \times 52$, số bit thông tin cực đại $K = 10 Z_c$, kích thước khối mã tối đa $K_{cb} = 3840$ bit. Cả hai biểu đồ đều có 51 kích thước nâng $Z_c$ từ 2 đến 384.

4. Ưu điểm nổi bật của thuật toán giải mã phân lớp (Layered Decoding) so với giải mã lan truyền độ tin cậy chuẩn là gì?
Trong giải mã chuẩn (SPA/MSA), các nút kiểm tra phải chờ tất cả các nút biến cập nhật xong mới tiến hành tính toán. Giải mã phân lớp chia ma trận $H$ thành các lớp con và cập nhật giá trị LLR liên tục sau mỗi lớp, cho phép lớp tiếp theo sử dụng ngay thông tin ngoại lai vừa được tính toán. Cơ chế này giúp giải mã phân lớp (LSPA, LMSA) tăng tốc độ hội tụ gấp đôi, giảm $50%$ số vòng lặp cần thiết và tiết kiệm tài nguyên bộ nhớ lưu trữ.

5. Quy tắc xử lý các bit NULL trong chuỗi mã hóa và giải mã trên phần mềm mô phỏng được thực hiện ra sao?
Khi thực hiện trên MATLAB, các bit NULL trong khối dữ liệu đầu vào được thay thế bằng giá trị số $0$ trong quá trình mã hóa để không làm ảnh hưởng đến phép tính tổng chẵn lẻ của bit kiểm tra. Trong chuỗi giải mã, tại khối giải thích ứng tốc độ, các vị trí bit NULL được gán giá trị độ tin cậy cực đại ($+\infty$ hoặc số $f$ rất lớn trong miền LLR), đảm bảo bộ giải mã nhận diện chính xác đây là các bit đệm và không gây sai lệch quá trình khôi phục bản tin gốc.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Nghiên cứu kỹ thuật mã hóa kênh trong mạng 5G" của sinh viên Hoàng Đức Thuận đã hoàn thành toàn diện việc khảo sát cơ sở lý thuyết và các thông số kỹ thuật chuẩn hóa của mã QC-LDPC theo tiêu chuẩn 3GPP TS 38.212. Tác giả đã làm rõ cấu trúc toán học của hai biểu đồ cơ sở BG1, BG2, tập 51 kích thước nâng và chuỗi thuật toán xử lý phân mảnh, mã hóa đường chéo kép, thích ứng tốc độ và giải mã quyết định mềm. Kết quả mô phỏng trên nền tảng MATLAB đã chứng minh tính hiệu quả vượt trội của thuật toán Min-Sum phân lớp (LMSA) trong việc tối ưu hóa tốc độ hội tụ và giảm độ phức tạp tính toán. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và ứng dụng kỹ thuật cao trong lĩnh vực truyền dẫn vô tuyến và xử lý tín hiệu thông tin di động thế hệ mới.