Chương 1. TỔNG QUAN CÔNG NGHỆ VÀ CÁC DỊCH VỤ 5G 1.1 Tổng quan các công nghệ 5G 1.1 Trải nghiệm người dùng thực tế và xử lý nội dung 5G Nhận diện đối tượng / không gian: Công nghệ tiên tiến để nhanh nhận ra một loạt các vật thể xung quanh và không gian được nhập bởi máy ảnh / cảm biến của thiết bị của người dùng. Hiển thị thời gian thực và công nghệ hiển thị: công nghệ hiển thị để hiển thị thông tin chất lượng liên quan đến một đối tượng được ghi nhận trong thời gian thực và công nghệ hiển thị nhập vai bao gồm hiển thị trên kính hoặc không gian. Xử lý ảnh ba chiều thời gian thực: Công nghệ để tái tạo hình ảnh thực sự của một đối tượng 360 độ trong không gian 3D.
Công nghệ AR (Augmented Reality) hiện tại không đủ tiên tiến để cung cấp trải nghiệm nhập vai khác nhau với các nội dung thực tế cho người dùng về tốc độ mạng, hiệu suất xử lý dữ liệu của các dịch vụ 5G, thiết bị, công nghệ nhận dạng, theo dõi, vv. Nội dung AR cần được xử lý và cung cấp trong thời gian thực. Trong khía cạnh này, 5G dự kiến sẽ đáp ứng thời gian thực và băng thông cung cấp nền tảng công nghệ cho dịch vụ AR / VR khối lượng lớn, song song đó cần phải tăng cường phát triển công nghệ nhận dạng, theo dõi và hiển thị. Việc xử lý AR quy mô lớn đòi hỏi công nghệ nhận dạng tiên tiến để nhận diện tất cả các đối tượng và thông tin bao gồm hình ảnh 2D, vật thể 3D ở các dạng khác nhau, không gian 3D, khuôn mặt người dùng, biểu hiện và giọng nói được nhập từ cảm biến mà không bị hạn chế.
Công nghệ hiện tại đã nhận ra các đối tượng khác nhau thông qua các thuật toán khác nhau do các tính năng độc đáo của mỗi đối tượng, điển hình và mới nhất là công nghệ bảo mật Face ID trên iPhone X của Apple. Tuy nhiên, đó chỉ là khuôn mặt con người, còn rất nhiều vật khác nữa và yêu cầu công nghệ nhận dạng phải hoạt động chính xác như cảm giác của con người. Ngoài ra, dịch vụ này đòi hỏi một công nghệ cho phép phân phối, xử lý song song dữ liệu khối lượng lớn được ghi nhận trong môi trường lưu trữ đám mây, hệ thống video và các công nghệ tối ưu hóa khối lượng lớn dữ liệu để chạy một loạt các thuật toán nhận dạng. Trong khi máy ảnh trên thiết bị hiện là công cụ nhập hình ảnh chính, các thiết bị gắn kết với các cảm biến khác như máy ảnh Lytro và cảm biến độ sâu 3D, giúp dễ dàng thu thập thông tin chiều sâu 3D từ một vật thể và không gian.
Trên thực tế, các công ty bao gồm Google, Intel và Apple đã phát triển cảm biến độ sâu 3D và các thiết bị hỗ trợ, và khi số 11 lượng các thiết bị này tăng lên, thì các dịch vụ dựa trên AR / VR cũng sẽ tăng lên nhanh chóng. Tiếp tục cải tiến sức mạnh tính toán sẽ dẫn đến các chức năng phức tạp hơn bao gồm việc xử lý trước các nội dung dữ liệu khối lượng lớn, theo dõi thời gian thực đối tượng, xử lý và hiển thị hình ảnh, truyền thông tin hình ảnh đến máy chủ và hiển thị thông tin đến từ một máy chủ. Đặc biệt, phải có một công nghệ để truyền tải chính xác các phương tiện và thông tin chất lượng cao như (U)HD Audio / Video và 3D sang luồng video theo kết quả theo dõi thiết bị, thông tin cảm biến, chuyển đổi và truyền video trong thời gian thực ở định dạng phù hợp để hiển thị trên mỗi thiết bị. Chụp ảnh toàn cảnh, một công nghệ khác được mong đợi nhiều để cung cấp trải nghiệm người dùng mới, đòi hỏi phải truyền dữ liệu siêu cao.
Do đó, 5G cần một công nghệ xử lý dữ liệu thời gian thực tốc độ cao trên cơ sở hạ tầng của nó và công nghệ trên hình ba chiều phải thân thiện với người dùng để tạo ra và hiển thị các hình ba chiều một cách hiệu quả[6]. Công nghệ UX thực tế và xử lý nội dung 5G 1.2 Xử lý hiệu quả và truyền tải đa phương tiện Công nghệ MMT (MPEG Media Transport): Công nghệ xử lý hình ảnh kỹ thuật số tiêu chuẩn được định nghĩa bởi MPEG để giảm thiểu độ trễ trong truyền dẫn truyền qua mạng All-IP. 12 Mã hóa đa phương tiện hiệu quả cao: Các công nghệ mã hóa đa phương tiện, ví dụ MVC (Multi-view Video Encoding), để tạo hiệu quả truyền tải nội dung đa phương tiện 3D, video 3D. Điện toán đám mây, bộ nhớ đệm: Công nghệ phân bổ động, sắp xếp tài nguyên đám mây và bộ nhớ đệm để xử lý đa phương tiện thực tế khối lượng cao.
Trong khi các công nghệ truyền tải đa phương tiện hiện nay tạo ra độ trễ dài hơn vài chục giây thậm chí so với phát sóng mặt đất, công nghệ mạng trong thời đại 5G sẽ có thể cung cấp dịch vụ True UHD (TRHD) thời gian thực, nội dung như UHD (Ultra High Definition) có thể được truyền trong thời gian thực mà không có độ trễ. Để đạt được các dịch vụ streaming liền mạch với đa phương tiện thực tế có dung lượng lớn, việc phát triển một giao thức truyền thông đa phương tiện mới và tối ưu hóa công nghệ truyền dữ liệu có dây / không dây phải thực hiện trước tiên. Để đạt được điều này, độ trễ trong việc truyền tải nội dung đa phương tiện cần được giảm thiểu, tốc độ truyền dữ liệu trong mạng và hiệu quả sử dụng tài nguyên cần được tối đa hóa, với sự hỗ trợ của giao thức streaming MMT (MPEG Media Transport) và công nghệ Edge Multicast để truyền thông nhóm hiệu quả. Hiệu suất hoạt động mạng cần được cải tiến thông qua việc ảo hóa CDN (Content Distribution Network) và phân phối dịch vụ tối ưu.
Dịch vụ hiển thị siêu đa điểm, được đề cập nhiều như một ví dụ về dịch vụ thực tế 5G, cho phép người dùng xem video theo góc độ người đó muốn. Dịch vụ này đòi hỏi các công nghệ như: 1) Phương pháp mã hóa để tích hợp nhiều hình ảnh có độ phân giải cao được ghi lại từ các góc nhìn khác nhau vào một luồng đơn. 2) Kỹ thuật truyền và lưu trữ dữ liệu khối lượng lớn vào máy chủ đám mây trong thời gian thực. 3) Kỹ thuật để tạo một hình ảnh động trực tuyến sử dụng thông tin từ một điểm người dùng muốn xem.
Dịch vụ hiển thị đa truy cập trên thực tế có thể được triển khai một cách hạn chế ngay cả với các hệ thống 4G hiện tại và mạng có dây, nhưng với hệ thống mạng 5G, hình ảnh thực tế chất lượng cao sẽ có sẵn trong thời gian thực dựa trên cơ sở hạ tầng 5G hỗ trợ truyền dữ liệu tốc độ cao và khối lượng lớn. Ở đây, kỹ thuật mã hóa bao gồm MVC (Mã hóa Đa Video) và Mã hóa Video số MPEG 3D là rất quan trọng để giảm thiểu các thông tin trùng lặp bằng cách ràng buộc các dòng ảnh đa chiều vào một luồng duy nhất. Ví dụ về các kỹ thuật như vậy sẽ là: 13 1) Công nghệ xử lý dữ liệu hình ảnh để tạo ra hiệu quả hình ảnh 3D sử dụng nhiều hình ảnh 2D, thông tin độ sâu và siêu dữ liệu. 2) Công nghệ xử lý dữ liệu ảnh số lượng lớn (ví dụ, tạo ra một hình ảnh 360 độ từ hình ảnh các luồng được ghi lại từ nhiều chế độ xem) thường không được hỗ trợ bởi các thiết bị.
3) Các công nghệ bao gồm NFV, SDN để hỗ trợ vận hành mạng đám mây một cách năng động, linh hoạt và có thể mở rộng.3 Mạng toàn cầu trên nền tảng đám mây Điều này có thể được thực hiên trên nền tảng kỹ thuật NFV (ảo hóa mạng) / SDN (mạng phần mềm xác định). Hoạt động mạng lõi ảo dựa trên NFV: Một công nghệ để xây dựng điện toán đám mây bằng cách ảo hóa một phần cứng tiêu chuẩn và vận hành một loạt các chức năng mạng / dịch vụ trên mạng dựa trên phần mềm. Virtualized RAN: Một công nghệ để tập trung và ảo hóa DU (Digital Unit) của một trạm gốc thành một đám mây dựa trên phần cứng tiêu chuẩn và xử lý tín hiệu RAN trong thời gian thực. SDN và phối hợp: Quản lý hiệu quả và quản lý vòng đời của các dịch vụ mạng dựa trên phần mềm từ một nhà cung cấp dịch vụ mạng tập trung và thống nhất.
Ngoài ra, kiến trúc mạng 5G dự kiến sẽ trở nên phẳng để đáp ứng các yêu cầu về sự linh hoạt, khả năng mở rộng, xử lý lưu lượng hiệu quả và độ trễ mức milisecond vv. Kiến trúc như vậy sẽ cần Edge Cloud dưới dạng Micro Data Center và các chức năng và dịch vụ mạng được phân phối cho Edge Cloud sẽ được quản lý hiệu quả bởi phương pháp dàn xếp tích hợp đầu cuối. Trong hội tụ với các dữ liệu lớn và các công nghệ phân tích, orchestration sẽ cung cấp cơ sở cho các dịch vụ NI (Network Intelligence) / BI (Business Intelligence). * Orchestration là sắp xếp tự động, điều phối và quản lý hệ thống máy tính và dịch vụ.
Orchestration thường được thảo luận là có trí thông minh vốn có hoặc thậm chí kiểm soát tự trị ngầm, nhưng đó là những khát vọng hoặc những vấn đề trừu tượng chứ không phải là những mô tả về kỹ thuật. Trong thực tế, sự phối hợp chủ yếu là ảnh hưởng của tự động hóa hoặc các hệ thống triển khai các yếu tố lý thuyết điều khiển. Sự phát triển của mạng lưới phần mềm dựa trên NFV / SDN 1.4 Mạng thông minh và tối ưu hóa mạng dựa trên những phân tích Phân tích dữ liệu: Một công nghệ để cung cấp cái nhìn sâu sắc về một hiện tượng hoặc dữ liệu cụ thể bằng cách so sánh nhanh chóng trong không gian đa chiều, phân tích và suy diễn lượng lớn dữ liệu đa chiều / không có cấu trúc. Mạng lưới thông tin và phân tích: Một công nghệ để tối ưu hóa hoạt động và hiệu suất của các mạng sử dụng thông tin về hiệu suất, nhật ký, lưu lượng vv được thu thập từ các thiết bị mạng khác nhau.
SON (Mạng tự tổ chức) dựa trên phân tích: Một công nghệ hoạt động mạng để tự động phát hiện sự bất thường, tối ưu hóa và thực hiện các biện pháp cần thiết bằng cách phân tích dữ liệu lớn được tạo ra từ mạng không dây trong thời gian thực.