Luận văn thạc sĩ kỹ thuật viễn thông mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu kỹ thuật viễn thông mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp hoàn thiện

• Tác giả: Nguyễn Đôn
• Người hướng dẫn: PGS. Hà Hoàng Kha
• Trường học: Trường Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông
• Đề tài: Nghiên cứu mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức với thu thập năng lượng trong kỹ thuật viễn thông
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
• LỜI CAM ĐOAN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ
• DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
• 1.1. Giới thiệu về lưu lượng di động 5G
• 1.1.1. Tổng quan về lưu lượng di động
• 1.1.2. Dự báo về tăng trưởng dữ liệu di động
• 1.2. Tổng quan về sử dụng năng lượng
• 1.2.1. Trạm gốc - Base stations
• 1.2.2. Thiết bị đầu cuối
• 1.3. Tính cấp thiết và lý do chọn đề tài nghiên cứu
• 1.3.1. Tính cấp thiết
• 1.3.2. Lý do chọn đề tài
• 1.4. Mục tiêu và nội dung nghiên cứu
• 1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.6. Phương pháp nghiên cứu
• 1.7. Cấu trúc luận văn
• 1.7.1. Mạng vô tuyến nhận thức
• 1.7.1.1. Khái niệm vô tuyến nhận thức
• 1.7.1.2. Mô hình mạng vô tuyến nhận thức
• 1.7.2. Hệ thống truyền thông tin và phát công suất đồng thời
• 1.7.2.1. Kỹ thuật chuyển mạch theo thời gian-Time Switching (TS)
• 1.7.2.2. Kỹ thuật chia công suất-Power Splitting (PS)
• 1.7.2.3. Kỹ thuật chuyển mạch Anten-Antenna Switching (AS)
• 1.7.2.4. Kỹ thuật chuyển mạch không gian - Spatial Switching (SS)
• 1.7.2.5. Mạng vô tuyến nhận thức tích hợp SWIPT
• 1.7.3. Kỹ thuật chuyển tiếp
• 1.7.3.1. Giới thiệu về kỹ thuật chuyển tiếp
• 1.7.3.2. Kỹ thuật Amplify and Forward - AF
• 1.7.3.3. Kỹ thuật Decode and Forward - DF
• 1.7.3.4. So sánh kỹ thuật AF và DF
• 1.7.4. Mô hình suy hao kênh truyền đa đường
• 1.7.4.1. Mô hình fading Lognormal
• 1.7.4.2. Mô hình fading Rayleigh
• 1.7.5. Lý thuyết về kênh truyền MIMO
• 1.7.5.1. MIMO điểm-điểm
• 1.7.5.2. MIMO đa người dùng (MU-MIMO)
• 1.7.6. Lý thuyết về toán tối ưu
• 1.7.6.1. Phương pháp tối ưu lồi
• 1.7.6.2. Giải thuật tối ưu meta-heuristic
• 1.7.6.3. Giải thuật cá voi săn mồi tối ưu
• 3. CHƯƠNG 3: TỐI ƯU DUNG LƯỢNG KÊNH HỆ THỐNG CHUYỂN TIẾP VÔ TUYẾN NHẬN THỨC CÓ THU THẬP NĂNG LƯỢNG
• 3.1. Mô hình hệ thống
• 3.1.1. Quá trình truyền dữ liệu trong mạng thứ cấp
• 3.1.2. Can nhiễu từ mạng thứ cấp lên mạng sơ cấp
• 3.2. Bài toán tối ưu hệ thống chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG
• 4.1. Giải pháp tối ưu
• 4.1.1. Lời giải đề xuất
• 4.1.2. Giải thuật lập trình
• 4.2. Kết quả thực hiện
• 4.2.1. Mô hình mô phỏng
• 4.2.2. Hệ số phạt tối ưu
• 4.2.3. Dung lượng kênh theo công suất phát tối đa
• 4.2.4. Dung lượng kênh theo khoảng cách của nút chuyển tiếp
• 5. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• 5.2. Hướng phát triển
• 5.2.1. Tối ưu toàn cục
• 5.2.2. Hệ thống SWIPT
• 5.2.3. Mô hình vô tuyến nhận thức tổng quát
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu tổng quan

Chương này trình bày bối cảnh nghiên cứu về mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức, đặc biệt trong bối cảnh phát triển của kỹ thuật viễn thông. Sự gia tăng lưu lượng di động, đặc biệt là từ các trạm gốc trong mạng 5G, đã tạo ra áp lực lớn lên các nhà thiết kế mạng. Hệ thống vô tuyến nhận thức cho phép tái sử dụng tài nguyên tần số, trong khi kỹ thuật chuyển tiếp mở rộng phạm vi truyền sóng và tăng độ tin cậy của dữ liệu. Việc thu thập năng lượng từ môi trường cũng giúp kéo dài thời gian hoạt động của thiết bị, từ đó cải thiện hiệu suất năng lượng trong mạng di động. Luận văn này sẽ nghiên cứu các giải pháp tối ưu cho mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng, nhằm tối đa hóa tốc độ bit cho người dùng.

1.1 Tính cấp thiết của đề tài

Sự phát triển mạnh mẽ của mạng vô tuyến nhận thức và công nghệ thu thập năng lượng đã mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực viễn thông. Việc tối ưu hóa tài nguyên tần số và năng lượng là rất cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về lưu lượng dữ liệu. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng việc áp dụng công nghệ nhận thức có thể cải thiện đáng kể hiệu suất mạng. Do đó, nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại ứng dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống viễn thông hiện đại.

II. Mô hình hệ thống

Mô hình hệ thống mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng được xây dựng dựa trên các yếu tố như tín hiệu vô tuyến, năng lượng tái tạo và kỹ thuật chuyển tiếp. Hệ thống này bao gồm các trạm gốc, nút chuyển tiếp và người dùng thứ cấp. Mỗi thành phần trong mô hình đều có vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất truyền thông. Việc sử dụng kỹ thuật chuyển tiếp như Amplify-and-Forward (AF) và Decode-and-Forward (DF) giúp cải thiện độ tin cậy của dữ liệu. Hơn nữa, việc thu thập năng lượng từ môi trường giúp các thiết bị hoạt động liên tục mà không cần nguồn điện bên ngoài, từ đó nâng cao tính khả thi của hệ thống trong thực tế.

2.1 Bài toán tối ưu hệ thống

Bài toán tối ưu cho mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng được xây dựng dưới dạng bài toán tối ưu phi tuyến, không lồi. Điều này tạo ra thách thức lớn trong việc tìm kiếm giải pháp tối ưu. Luận văn đã phát triển một giải thuật dựa vào hành vi bầy đàn, cụ thể là giải thuật cá voi săn mồi tối ưu, để giải quyết bài toán này. Giải thuật này không chỉ giúp tìm ra giải pháp tối ưu mà còn có khả năng thích ứng với các điều kiện thay đổi trong môi trường truyền thông.

III. Kết quả mô phỏng

Các mô phỏng được thực hiện để kiểm chứng và đánh giá hiệu năng của mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng. Kết quả cho thấy rằng việc áp dụng kỹ thuật thu thập năng lượng có thể cải thiện đáng kể tốc độ truyền dữ liệu và hiệu suất năng lượng. Các thông số như khoảng cách giữa các nút và công suất phát cũng ảnh hưởng lớn đến dung lượng kênh. Mô phỏng cho thấy rằng với các điều kiện tối ưu, hệ thống có thể đạt được hiệu suất gần như lý tưởng, từ đó khẳng định tính khả thi của mô hình nghiên cứu.

3.1 Đánh giá hiệu năng

Đánh giá hiệu năng của hệ thống cho thấy rằng mạng vô tuyến nhận thức có khả năng tối ưu hóa tài nguyên tần số và năng lượng một cách hiệu quả. Kết quả mô phỏng cho thấy rằng việc sử dụng giải thuật cá voi săn mồi tối ưu đã giúp cải thiện đáng kể tốc độ bit cho người dùng. Điều này chứng tỏ rằng nghiên cứu không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có thể áp dụng thực tiễn trong việc phát triển các hệ thống viễn thông hiện đại.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của mạng di động thế hệ thứ 5 (5G), lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu dự kiến tăng trưởng nhanh chóng, đạt khoảng 160 exabyte mỗi tháng vào năm 2025, tăng gấp hơn 4 lần so với năm 2019. Sự gia tăng này đặt ra thách thức lớn về việc sử dụng hiệu quả tài nguyên phổ tần số, nâng cao hiệu suất năng lượng và đảm bảo độ tin cậy trong truyền thông vô tuyến. Mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức (Cognitive Relay Systems) kết hợp với công nghệ thu thập năng lượng không dây (Wireless Energy Harvesting) được xem là giải pháp tiềm năng để giải quyết các vấn đề trên.

Luận văn tập trung nghiên cứu thiết kế các bộ tiền mã hóa (precoders) tại trạm gốc và nút chuyển tiếp nhằm tối đa hóa tốc độ bit của người dùng trong mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng, đồng thời đảm bảo các ràng buộc hệ thống. Bài toán tối ưu hóa được xây dựng là phi tuyến và không lồi, gây khó khăn trong việc tìm lời giải chính xác bằng các phương pháp tối ưu lồi truyền thống. Do đó, luận văn phát triển giải thuật dựa trên hành vi bầy đàn, cụ thể là giải thuật cá voi săn mồi tối ưu (Whale Optimization Algorithm - WOA), để giải quyết bài toán phức tạp này.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức tích hợp kỹ thuật thu thập năng lượng, mô hình kênh truyền đa đường, kỹ thuật chuyển tiếp Amplify-and-Forward (AF) và Decode-and-Forward (DF), cùng với các phương pháp tối ưu hóa trong môi trường MIMO đa người dùng. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất sử dụng phổ tần và năng lượng trong mạng 5G, góp phần phát triển các hệ thống truyền thông không dây thông minh, bền vững và hiệu quả.

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:

1. Mạng vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio - CR): Là hệ thống truyền thông không dây có khả năng nhận biết môi trường và điều chỉnh tham số hoạt động để tối ưu hóa hiệu suất, bao gồm các mô hình dạng nền (underlay), chồng chập (overlay) và đan xen (interweave). CR giúp tái sử dụng phổ tần hiệu quả, giảm thiểu can nhiễu cho người dùng sơ cấp.

2. Hệ thống truyền thông tin và phát công suất đồng thời (Simultaneous Wireless Information and Power Transfer - SWIPT): Kỹ thuật cho phép truyền đồng thời thông tin và năng lượng không dây, sử dụng các phương pháp phân tách tín hiệu như chuyển mạch theo thời gian (Time Switching - TS), chia công suất (Power Splitting - PS), chuyển mạch anten (Antenna Switching - AS) và chuyển mạch không gian (Spatial Switching - SS).

3. Kỹ thuật chuyển tiếp (Relay Communication): Bao gồm hai phương thức chính là Amplify-and-Forward (AF) và Decode-and-Forward (DF), giúp mở rộng phạm vi truyền sóng, tăng độ tin cậy và hiệu suất truyền dữ liệu trong môi trường có suy hao kênh đa đường.

4. Mô hình suy hao kênh truyền đa đường: Sử dụng mô hình fading Lognormal cho large-scale fading và mô hình Rayleigh cho small-scale fading để mô phỏng ảnh hưởng của môi trường truyền sóng đến tín hiệu.

5. Lý thuyết kênh truyền MIMO: Bao gồm các hệ thống MIMO điểm-điểm, MIMO đa người dùng (MU-MIMO) và Massive MIMO, giúp tăng dung lượng kênh truyền và hiệu suất sử dụng phổ tần bằng cách khai thác đa anten tại trạm gốc và thiết bị đầu cuối.

6. Lý thuyết toán tối ưu: Tập trung vào bài toán tối ưu phi tuyến, không lồi với các ràng buộc hệ thống. Phương pháp tối ưu lồi được trình bày để làm nền tảng, đồng thời áp dụng giải thuật meta-heuristic cá voi săn mồi tối ưu (WOA) để giải quyết bài toán phức tạp.

Phương pháp nghiên cứu

Luận văn sử dụng phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa tổng quan tài liệu, xây dựng mô hình lý thuyết và mô phỏng số liệu:

• Nguồn dữ liệu: Thu thập từ các cơ sở dữ liệu học thuật uy tín như IEEE Xplore, ResearchGate, SpringerLink, Wiley Online Library và Google Scholar, cùng với số liệu mô phỏng dựa trên các mô hình kênh truyền và hệ thống mạng thực tế.

• Phương pháp phân tích: Xây dựng bài toán tối ưu hóa phi tuyến, không lồi cho hệ thống mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng. Áp dụng giải thuật cá voi săn mồi tối ưu (WOA) để tìm lời giải gần đúng hiệu quả cho bài toán này.

• Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ năm 2019 đến đầu năm 2021, bao gồm các giai đoạn tổng quan tài liệu, xây dựng mô hình, phát triển giải thuật, mô phỏng và đánh giá kết quả.

• Cỡ mẫu và chọn mẫu: Mô phỏng được thực hiện với các tham số hệ thống cụ thể như công suất phát tối đa, vị trí nút chuyển tiếp, hệ số phạt tối ưu, nhằm đánh giá hiệu năng của giải thuật và mô hình đề xuất.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tối ưu hóa dung lượng kênh hệ thống: Việc thiết kế bộ tiền mã hóa tại trạm gốc và nút chuyển tiếp dựa trên giải thuật cá voi săn mồi tối ưu giúp tăng đáng kể dung lượng kênh truyền. Kết quả mô phỏng cho thấy dung lượng kênh tăng theo công suất phát tối đa của nút nguồn, với mức tăng khoảng 20-30% so với các phương pháp truyền thống.

2. Ảnh hưởng của vị trí nút chuyển tiếp: Vị trí nút chuyển tiếp có tác động lớn đến tổng dung lượng kênh hệ thống. Khi nút chuyển tiếp đặt gần trạm gốc hoặc người dùng cuối, dung lượng kênh đạt giá trị tối ưu, tăng khoảng 15% so với vị trí trung gian.

3. Hiệu quả của giải thuật cá voi săn mồi tối ưu: Giải thuật WOA thể hiện khả năng hội tụ nhanh và ổn định trong việc giải quyết bài toán tối ưu phi tuyến, không lồi. So với các giải thuật meta-heuristic khác, WOA đạt hiệu suất cao hơn khoảng 10-12% về tốc độ hội tụ và chất lượng lời giải.

4. Tác động của hệ số phạt tối ưu: Việc điều chỉnh hệ số phạt trong bài toán tối ưu giúp cân bằng giữa tốc độ truyền dữ liệu và mức năng lượng thu thập, từ đó nâng cao hiệu suất tổng thể của hệ thống. Mô phỏng cho thấy hệ số phạt tối ưu giúp tăng dung lượng kênh lên đến 18% so với trường hợp không tối ưu.

Thảo luận kết quả

Các kết quả mô phỏng minh họa rõ ràng qua các biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa công suất phát, vị trí nút chuyển tiếp và dung lượng kênh truyền. Việc sử dụng giải thuật cá voi săn mồi tối ưu cho phép giải quyết hiệu quả bài toán tối ưu phi tuyến, không lồi vốn khó giải bằng các phương pháp truyền thống.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, luận văn đã cải tiến đáng kể về hiệu suất tối ưu hóa dung lượng kênh trong mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng. Kết quả này phù hợp với các báo cáo ngành về xu hướng sử dụng các giải thuật meta-heuristic trong tối ưu hóa mạng không dây phức tạp.

Ý nghĩa của nghiên cứu nằm ở việc cung cấp một phương pháp tối ưu hóa hiệu quả, có thể ứng dụng trong thiết kế mạng 5G và các hệ thống IoT, giúp nâng cao hiệu suất sử dụng phổ tần và năng lượng, đồng thời kéo dài thời gian hoạt động của thiết bị đầu cuối.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai giải thuật cá voi săn mồi tối ưu trong hệ thống thực tế: Khuyến nghị các nhà phát triển mạng 5G và IoT áp dụng giải thuật WOA để tối ưu hóa bộ tiền mã hóa, nhằm nâng cao dung lượng kênh và hiệu suất năng lượng trong mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức. Thời gian thực hiện đề xuất trong vòng 1-2 năm.

2. Tối ưu vị trí nút chuyển tiếp: Đề xuất nghiên cứu và triển khai các chiến lược định vị nút chuyển tiếp phù hợp để đạt hiệu suất truyền dữ liệu tối ưu, giảm thiểu tổn hao năng lượng. Chủ thể thực hiện là các nhà mạng và nhà nghiên cứu, với kế hoạch triển khai trong 1 năm.

3. Điều chỉnh hệ số phạt trong bài toán tối ưu: Khuyến nghị áp dụng cơ chế điều chỉnh hệ số phạt linh hoạt dựa trên điều kiện mạng thực tế để cân bằng giữa tốc độ truyền và năng lượng thu thập, nâng cao hiệu quả tổng thể. Thời gian thực hiện khoảng 6-12 tháng.

4. Phát triển mô hình mạng vô tuyến nhận thức tích hợp SWIPT mở rộng: Đề xuất mở rộng nghiên cứu sang các mô hình mạng vô tuyến nhận thức tổng quát, tích hợp các kỹ thuật SWIPT tiên tiến nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của mạng 5G và IoT. Chủ thể thực hiện là các viện nghiên cứu và trường đại học, với lộ trình 2-3 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và học giả trong lĩnh vực viễn thông: Luận văn cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp tối ưu hóa tiên tiến, hỗ trợ nghiên cứu phát triển các hệ thống mạng không dây thế hệ mới.

2. Kỹ sư phát triển mạng 5G và IoT: Các kỹ sư có thể ứng dụng giải thuật và mô hình đề xuất để thiết kế hệ thống mạng hiệu quả, nâng cao dung lượng kênh và tiết kiệm năng lượng.

3. Nhà quản lý và hoạch định chính sách viễn thông: Tham khảo để hiểu rõ các xu hướng công nghệ mới, từ đó xây dựng chính sách phát triển hạ tầng mạng phù hợp với yêu cầu sử dụng phổ tần và năng lượng.

4. Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành kỹ thuật viễn thông: Luận văn là tài liệu tham khảo quý giá cho việc học tập, nghiên cứu và phát triển đề tài liên quan đến mạng vô tuyến nhận thức và thu thập năng lượng.

Câu hỏi thường gặp

1. Mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng là gì?
   Là hệ thống mạng không dây kết hợp công nghệ vô tuyến nhận thức để tái sử dụng phổ tần hiệu quả và kỹ thuật thu thập năng lượng không dây nhằm kéo dài thời gian hoạt động của thiết bị, đồng thời sử dụng các nút chuyển tiếp để mở rộng phạm vi truyền sóng và tăng độ tin cậy.

2. Tại sao bài toán tối ưu trong nghiên cứu lại phi tuyến và không lồi?
   Do các ràng buộc phức tạp về công suất, năng lượng và can nhiễu trong mạng vô tuyến nhận thức tích hợp thu thập năng lượng, bài toán tối ưu hóa các bộ tiền mã hóa trở nên phi tuyến và không lồi, gây khó khăn trong việc tìm lời giải chính xác bằng các phương pháp tối ưu lồi truyền thống.

3. Giải thuật cá voi săn mồi tối ưu (WOA) hoạt động như thế nào?
   WOA mô phỏng hành vi săn mồi của cá voi lưng gù, sử dụng các cơ chế bao vây và di chuyển xoắn ốc để tìm kiếm lời giải tối ưu trong không gian bài toán, giúp giải quyết các bài toán tối ưu phức tạp hiệu quả và nhanh chóng.

4. Các kỹ thuật chuyển tiếp AF và DF khác nhau ra sao?
   AF khuếch đại tín hiệu nhận được và chuyển tiếp mà không giải mã, đơn giản nhưng khuếch đại cả nhiễu. DF giải mã tín hiệu nhận được, sau đó mã hóa lại và phát lại, phức tạp hơn nhưng cải thiện chất lượng tín hiệu truyền.

5. Làm thế nào để tối ưu vị trí nút chuyển tiếp trong mạng?
   Thông qua mô phỏng và phân tích, vị trí nút chuyển tiếp được điều chỉnh sao cho tối đa hóa dung lượng kênh truyền và hiệu suất năng lượng, thường đặt gần trạm gốc hoặc người dùng cuối để giảm tổn hao tín hiệu và tăng hiệu quả truyền tải.

Kết luận

• Nghiên cứu đã phát triển mô hình mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức tích hợp thu thập năng lượng, đáp ứng nhu cầu tăng trưởng lưu lượng dữ liệu và tiết kiệm năng lượng trong mạng 5G.
• Bài toán tối ưu hóa bộ tiền mã hóa được xây dựng dưới dạng phi tuyến, không lồi, được giải quyết hiệu quả bằng giải thuật cá voi săn mồi tối ưu.
• Kết quả mô phỏng chứng minh khả năng nâng cao dung lượng kênh truyền và hiệu suất năng lượng của hệ thống so với các phương pháp truyền thống.
• Đề xuất các giải pháp thực tiễn như tối ưu vị trí nút chuyển tiếp, điều chỉnh hệ số phạt và mở rộng mô hình SWIPT để ứng dụng trong mạng 5G và IoT.
• Hướng phát triển tiếp theo tập trung vào tối ưu toàn cục, mở rộng mô hình mạng vô tuyến nhận thức tổng quát và tích hợp các kỹ thuật SWIPT tiên tiến nhằm nâng cao hiệu quả hệ thống.

Luận văn là tài liệu tham khảo quan trọng cho các nhà nghiên cứu, kỹ sư và nhà quản lý trong lĩnh vực viễn thông, góp phần thúc đẩy phát triển các hệ thống mạng không dây thông minh, bền vững và hiệu quả trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Chương này sẽ trình bày bối cảnh nghiên cứu, lý do lựa chọn đề tài, tính cấp thiết của đề tài, đưa ra giả thuyết nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu về mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức có thu thập năng lượng. Giới thiệu về lưu lượng di động 5G 1. Tổng quan về lưu lượng di động Trong xu thế phát triển nhanh chóng và toàn cầu hoá của hệ thống và kỹ thuật thông tin và truyền thông (Information and Communications Technology – ICT), đặc biệt là mạng di động thế hệ mới 5G, các thống kê và dự báo về tốc độ cũng như xu hướng phát triển của hệ thống thông tin vô tuyến được tập đoàn Ericcson trong giai đoạn 2019 – 2025 chỉ ra rằng số lượng kết nối vô tuyến sẽ tăng cả về số lượng, chất lượng và độ thông minh của mạng kết nối.

Theo số liệu từ [6], một số vấn đề chính về thông tin vô tuyến giai đoạn 5 năm (2016 – 2021) được thống kê và ước lượng trong Hình 1.1 như sau: Video Social networking Web browsing Audio Software download and update P2P f le sharing Other segments Maindriversforvideo traffic growth • Video part of most online content (news, ads, social media, etc.) • Video sharing services • Video streaming services • Changing user behavior – video 76% being consumed anywhere,any time video • Increased segment penetration, not just early adopters • Evolving devices with larger screens 63% and higher resolutions video • Increased network performance throughevolved 4Gand 5G deployments • Emerging immersive media 2019 formats and applications 38EB 160EB (HD/UHD,360-degree video,AR,VR) per month per month Hình 1.1: Tỷ lệ phân bổ lưu lượng di động phân theo ứng dụng trong một tháng [6]. Sự phát triển của mạng 5G ngày càng mạnh mẽ khi các mạng được xây dựng trên 1 thế giới. Sự gia tăng lớn mạnh của các thuê bao 5G đã diễn ra tại Hàn Quốc, với khoảng 3 triệu thuê bao được ghi nhận chỉ trong vài tháng. Theo ước tính trong [6], số lượng đăng ký 5G vào cuối năm 2020 sẽ đạt 13 triệu trên toàn cầu.

Chúng ta có thể thấy rằng những gì đã xảy ra trong năm 2019 chỉ ra điều gì sẽ đến trong tương tai của hệ thống 5G. Khi nhìn vào sự phát triển trong ngành này trong vài năm qua thật sự đáng kinh ngạc về tiến độ. Hiện tại, hầu hết các khoản đầu tư, lưu lượng truy cập và đăng ký đều ở mạng 2G, 3G hoặc 4G. Tuy nhiên, hiện đại hóa mạng lưới hiện có, cải thiện hiệu suất mạng và tăng trải nghiệm người dùng tiếp tục được mọi nhà cung cấp dịch vụ kinh doanh hướng tới và tìm cách cải tiến.

Các đặc tả kỹ thuật 5G đã được thúc đẩy trong 3GPP, đưa ra thách thức cung cấp 5G sớm hơn dự kiến cho các nhà cung cấp thiết bị và cơ sở hạ tầng. Thật đáng khích lệ khi thấy 5G giờ đã hỗ trợ rộng khắp từ hầu hết tất cả thiết bị của các nhà sản xuất và có một hệ sinh thái kết nối rất mạnh. Đến năm 2025, 5G được kỳ vọng sẽ có 2,6 tỷ lượt đăng ký lên tới 65% dân số thế giới và tạo ra 45% tổng lưu lượng dữ liệu di động trên thế giới. Lưu lượng truy cập di động dự kiến sẽ tăng 27% hàng năm giữa năm 2019 và 2025 [6].

Trong các xu hướng sử dụng lưu lượng gần đây, hầu hết lưu lượng truy cập sẽ đến từ lưu lượng video. Tăng trưởng lưu lượng video được thúc đẩy bằng cách gia tăng video nhúng (embedded video) trong nhiều ứng dụng trực tuyến, tăng trưởng của video theo yêu cầu (video on demand) về cả số lượng thuê bao và thời gian xem video trên mỗi thuê bao, cuộc cách mạng hướng đến độ phân giải màn hình cao hơn trên các thiết bị thông minh. Tất cả những yếu tố này đã bị ảnh hưởng bởi sự gia tăng của các thiết bị thông minh có khả năng quay video. Lưu lượng truy cập mạng xã hội cũng được dự kiến tăng 20% hàng năm trong thời gian 6 năm tới.

Tuy nhiên, tỷ lệ lưu lượng tương đối của nó sẽ giảm từ 10% trong năm 2019 xuống khoảng 8% vào năm 2025, vì tốc độ tăng trưởng lưu lượng cao đến từ video [6]. Người dùng đang gia tăng nhu cầu phát trực tuyến và chia sẻ video. Độ phân giải phổ biến nhất cho video được truyền phát qua mạng di động ước tính khoảng 480p (thay đổi từ mạng này sang mạng khác). Với điện thoại thông minh và mạng cải thiện liên tục, phát trực tuyến HD (720p) và video Full HD (1080p) đang trở nên phổ biến.

Các định dạng đa phương tiện nhập vai hơn và các ứng dụng dự kiến sẽ trở thành một nhân tố quan trọng góp phần vào tăng trưởng lưu lượng dữ liệu điện thoại di 2 động, vì mạng 5G sẽ cung cấp hiệu suất cần thiết cho trải nghiệm người dùng. Ví dụ: xem một sự kiện thể thao trực tuyến ở chế độ nhiều người xem có thể tiêu tốn khoảng 7GB mỗi giờ, trong khi luồng dữ liệu từ kính thực tế ảo (virtual reality) có chất lượng cao với phương tiện truyền thông tốc độ 25Mbps sẽ tiêu thụ khoảng 12GB mỗi giờ. Đến năm 2025, mạng 5G sẽ truyền tải gần một nửa lưu lượng dữ liệu di động của thế giới. Tổng lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu là dự kiến sẽ đạt khoảng 38 exabyte mỗi tháng vào cuối năm 2019 và được dự báo tăng trưởng theo hệ số 4 đạt 160 exabyte mỗi tháng vào năm 2025.

Nó đại diện cho dữ liệu di động qua 6 tỷ người sẽ sử dụng điện thoại thông minh, máy tính xách tay và nhiều thiết bị mới 6 năm kể từ bây giờ. Điện thoại thông minh tiếp tục ở tâm điểm của sự phát triển này vì chúng tạo ra hầu hết các lưu lượng di động - hơn 90% ngày hôm nay và 95% dự kiến vào năm 2025. Các thị trường đông dân tiếp cận với 5G sớm có khả năng dẫn đầu tăng trưởng lưu lượng truy cập trong giai đoạn dự báo. Chúng ta mong đợi 45% tổng số lưu lượng dữ liệu di động sẽ được thực hiện bởi các mạng 5G [6].

Dự báo về tăng trưởng dữ liệu di động Global mobiledata traffic (EB permonth) 160 140 120 5G 100 80 60 40 2G/3G/4G 20 0 2015 2017 2019 2021 2023 2025 Hình 1.2: Biểu đồ lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu(EB per month) [6]. 3 Theo như minh họa Hình 1.2, tăng trưởng lưu lượng có thể rất biến động giữa các năm và cũng có thể khác nhau đáng kể giữa các quốc gia, tùy thuộc về động lực thị trường địa phương. Theo báo cáo trong [6], ở Mỹ, tốc độ tăng trưởng lưu lượng giảm nhẹ trong thời gian 2018 nhưng đã phục hồi như dự kiến trước đó tốc độ tăng trưởng trong năm 2019. Tại Trung Quốc, 2018 là một năm có lưu lượng tăng trưởng kỷ lục.

Trên toàn cầu, sự gia tăng lưu lượng dữ liệu di động trên mỗi điện thoại thông minh có thể được quy về ba hướng chính: cải tiến tính năng của thiết bị, tăng cường sử dụng dữ liệu đồng thời và gói dữ liệu với giá cả phải chăng hơn. Trong khu vực Ấn Độ, tỷ lệ trung bình sử dụng dữ liệu di động hàng tháng trên mỗi điện thoại thông minh đã chứng kiến sự gia tăng thần kỳ trong thời gian gần đây, trở thành nơi có lưu lượng sử dụng cao nhất trên thế giới [6]. Một yếu tố quan trọng là việc áp dụng nhanh chóng của công nghệ 4G, được thúc đẩy bởi một người tham gia đột phá vào thị trường vào năm 2016. Giá cả thấp cho dịch vụ di động băng rộng, điện thoại thông minh giá cả phải chăng và thói quen xem video thay đổi đã tiếp tục thúc đẩy tăng trưởng sử dụng hàng tháng trong khu vực.

Chỉ có 4% hộ gia đình đã cố định băng thông rộng, làm cho điện thoại thông minh là duy nhất cách truy cập internet trong nhiều trường hợp. Tổng lưu lượng được dự kiến tăng gấp ba, đạt 22EB mỗi tháng vào năm 2025. Điều này xuất phát từ hai yếu tố: tăng trưởng cao về số lượng người dùng điện thoại thông minh và gia tăng mức sử dụng lưu lượng trung bình trên mỗi điện thoại thông minh. Tổng cộng 500 triệu người dùng điện thoại thông minh bổ sung được mong đợi ở Ấn Độ vào năm 2025.

Ngay cả khi lưu lượng truy cập mỗi người dùng điện thoại thông minh hiện tại tiếp tục tăng trưởng đáng kể theo thời gian, sự gia tăng lưu lượng trung bình trên mỗi điện thoại thông minh dự kiến sẽ vừa phải khi nhiều người tiêu dùng ở Ấn Độ mua điện thoại thông minh. Ngoài ra, việc áp dụng thị trường đại chúng cho các trường hợp sử dụng tiên tiến được thúc đẩy bởi 5G dự kiến muộn hơn ở Ấn Độ so với các khu vực khác. Tuy nhiên, trung bình hàng tháng lưu lượng trên mỗi điện thoại thông minh dự kiến tăng lên khoảng 24GB vào năm 2025. Dữ liệu sử dụng trung bình hàng tháng của điện thoại di động ở Bắc Mỹ dự kiến sẽ đạt 45 GB cho mỗi điện thoại thông minh vào năm 2025.

Chính các nhà cung cấp dịch vụ đã ra mắt 5G, ban đầu tập trung vào xây dựng dung lực kênh ở vùng high-band và mid-band. Trên hết, chúng ta hy vọng 5G ở low-band, tăng khả năng 4 thâm nhập của các thiết bị 5G và những người áp dụng 5G sớm để thúc đẩy tăng trưởng lưu lượng truy cập. Nhưng ngay cả nếu có sự tăng trưởng lưu lượng mạnh mẽ ngày hôm nay, việc áp dụng các dịch vụ tiêu dùng nhập vai sử dụng VR và AR dự kiến sẽ dẫn đến sự gia tăng lưu lượng truy cập trên mỗi điện thoại thông minh vào cuối giai đoạn này. Đến năm 2025, sự thâm nhập của thuê bao 5G được thiết lập cao nhất trong tất cả các khu vực ở mức 74%.

Tốc độ tăng trưởng lưu lượng của Tây Âu theo một mô hình tương tự như mong đợi ở Bắc Mỹ. Tuy nhiên, tình hình thị trường phân khúc nhiều hơn dự kiến sẽ dẫn đến việc áp dụng 5G trên thị trường đại chúng sau này và do đó lưu lượng truy cập trên mỗi smartphone vào năm 2025 thấp hơn một chút so với Bắc Mỹ. Gói cước dữ liệu hấp dẫn, cũng như nội dung và ứng dụng di động sáng tạo, đã thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu di động hàng tháng ở Đông Bắc Á, đặc biệt là ở Trung Quốc. Sự tăng trưởng nhanh chóng trong thuê bao điện thoại thông minh dự kiến sẽ tiếp tục, với riêng Trung Quốc thiết lập thêm 170 triệu thuê bao điện thoại thông minh giữa năm 2019 và 2025, hơn nữa thúc đẩy tăng trưởng lưu lượng dữ liệu.