PHÂN BỔ CÔNG SUẤT HỆ THỐNG CELL-FREE MASSIVE MIMO BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU

Cell-Free Massive MIMO là một kiến trúc mạng không dây tiên tiến, khác biệt với Massive MIMO truyền thống ở việc phân tán các AP trên một khu vực rộng, thay vì tập trung tại một vị trí trung tâm. Mỗi UE được phục vụ bởi nhiều AP một cách đồng thời và nhất quán. Ưu điểm nổi bật của Cell-Free Massive MIMO bao gồm vùng phủ sóng được cải thiện đáng kể, đặc biệt ở rìa tế bào, tăng cường thông lượng cho người dùng và giảm thiểu nhiễu. Ngoài ra, kiến trúc này còn mang lại sự linh hoạt cao trong việc triển khai và khả năng thích ứng tốt với các điều kiện kênh truyền thay đổi. Hệ thống này không giới hạn điểm đặt của các điểm truy cập, cho phép các điểm truy cập gần với thiết bị người dùng và đảm bảo hiệu suất phổ cao.

Phân bổ công suất đóng vai trò then chốt trong việc khai thác tối đa hiệu suất của Cell-Free Massive MIMO. Việc phân bổ công suất hiệu quả cho phép tối ưu hóa thông lượng, tăng cường spectral efficiency và energy efficiency. Một chiến lược phân bổ công suất không phù hợp có thể dẫn đến lãng phí tài nguyên, giảm hiệu suất hệ thống và gây nhiễu cho các UE khác. Việc tìm ra phương pháp phân bổ công suất tối ưu là một bài toán phức tạp, đòi hỏi sự cân bằng giữa nhiều yếu tố như Channel State Information (CSI), yêu cầu chất lượng dịch vụ (QoS) của người dùng và hạn chế về công suất của các AP. Do đó, việc nghiên cứu và phát triển các thuật toán phân bổ công suất hiệu quả là vô cùng quan trọng.

Để thực hiện phân bổ công suất hiệu quả trong Cell-Free Massive MIMO, các AP cần phải có thông tin chính xác về kênh truyền (CSI) giữa chúng và các UE. Tuy nhiên, việc ước tính và chia sẻ CSI giữa các AP là một thách thức lớn. Việc ước tính CSI đòi hỏi các UE phải gửi tín hiệu huấn luyện, làm tăng chi phí tài nguyên. Hơn nữa, việc chia sẻ CSI giữa các AP tạo ra gánh nặng về truyền thông và yêu cầu một hệ thống backhaul có băng thông lớn. Các phương pháp giảm thiểu chi phí CSI, như sử dụng Channel Reciprocity trong các hệ thống TDD, hoặc phát triển các kỹ thuật nén CSI hiệu quả, là rất quan trọng.

Bài toán tối ưu hóa phân bổ công suất trong Cell-Free Massive MIMO thường là một bài toán phi lồi, có nhiều cực trị địa phương. Điều này làm cho việc tìm kiếm giải pháp tối ưu toàn cục trở nên vô cùng khó khăn. Các thuật toán tối ưu hóa truyền thống, như Block Coordinate Descent, có thể hội tụ đến một cực trị địa phương, nhưng không đảm bảo hiệu suất tối ưu. Hơn nữa, thời gian tính toán của các thuật toán này thường tăng lên đáng kể khi số lượng AP và UE lớn, gây khó khăn cho việc triển khai trong thực tế. Do đó, cần phải tìm kiếm các phương pháp tối ưu hóa hiệu quả hơn, có khả năng hội tụ nhanh chóng và đạt được hiệu suất gần tối ưu.

CNN và RNN là hai kiến trúc học sâu phổ biến, có thể được sử dụng để dự đoán phân bổ công suất tối ưu trong Cell-Free Massive MIMO. CNN có khả năng trích xuất các đặc trưng không gian từ CSI, giúp xác định các AP và UE có tương tác mạnh mẽ. RNN, đặc biệt là LSTM (Long Short-Term Memory), có thể xử lý các chuỗi thời gian, cho phép dự đoán phân bổ công suất dựa trên lịch sử kênh truyền. Bằng cách kết hợp CNN và RNN, có thể xây dựng các mô hình học sâu mạnh mẽ, có khả năng dự đoán phân bổ công suất chính xác và hiệu quả.

Reinforcement Learning là một phương pháp học sâu đặc biệt phù hợp cho bài toán phân bổ công suất trong Cell-Free Massive MIMO. Trong Reinforcement Learning, một Agent học cách phân bổ công suất thông qua tương tác với môi trường (hệ thống Cell-Free Massive MIMO). Agent nhận được phần thưởng (reward) dựa trên hiệu suất hệ thống sau khi thực hiện một hành động (phân bổ công suất). Bằng cách thử và sai, Agent học được một chiến lược phân bổ công suất tối ưu, có khả năng thích ứng với các điều kiện kênh truyền thay đổi và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống một cách liên tục. Thuật toán học tăng cường sâu deep Q-learning là một ví dụ điển hình.

Các kết quả mô phỏng cho thấy chiến thuật học tăng cường đề xuất đạt được tốc độ dữ liệu tối đa trên 90% so với thuật toán block coordinate descent. Nhiều nghiên cứu đã so sánh hiệu suất của các phương pháp học sâu với Block Coordinate Descent (BCD), một thuật toán tối ưu hóa truyền thống được sử dụng rộng rãi. Kết quả cho thấy các mô hình học sâu có thể đạt được thông lượng tương đương hoặc cao hơn so với BCD, đồng thời giảm thiểu đáng kể thời gian tính toán. Điều này đặc biệt quan trọng trong các hệ thống Cell-Free Massive MIMO quy mô lớn, nơi thời gian tính toán là một yếu tố hạn chế.

Một ưu điểm lớn của học sâu là khả năng thích ứng tốt với các điều kiện kênh truyền thay đổi. Các mô hình học sâu có thể được huấn luyện để học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu kênh truyền, cho phép chúng dự đoán phân bổ công suất tối ưu trong các môi trường khác nhau. Hơn nữa, Reinforcement Learning cho phép Agent học cách phân bổ công suất thông qua tương tác với môi trường, thích ứng với các điều kiện kênh truyền thay đổi và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống một cách liên tục. Sự linh hoạt này là rất quan trọng trong các hệ thống Cell-Free Massive MIMO, nơi kênh truyền có thể thay đổi nhanh chóng do di chuyển của người dùng và các yếu tố môi trường khác.

Các nghiên cứu trong tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu phức tạp hơn, như Graph Neural Networks (GNN), có khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các AP và UE. Ngoài ra, việc tích hợp các thông tin bổ sung, như vị trí người dùng và dự đoán lưu lượng, có thể giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình phân bổ công suất. Cuối cùng, việc thiết kế các kiến trúc học sâu có khả năng thích ứng với các loại kênh truyền khác nhau cũng là một hướng đi đầy hứa hẹn.

Việc triển khai học sâu trên các nền tảng phần cứng thực tế, như các AP trong mạng Cell-Free Massive MIMO, là một thách thức lớn. Các thuật toán học sâu thường đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, gây khó khăn cho việc triển khai trên các thiết bị có hạn chế về năng lượng và bộ nhớ. Do đó, cần phải nghiên cứu các phương pháp giảm thiểu độ phức tạp tính toán của các mô hình học sâu và tối ưu hóa việc triển khai chúng trên các nền tảng phần cứng khác nhau. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật lượng tử hóa, pruning và kiến trúc phần cứng chuyên dụng.