Tổng quan nghiên cứu

Trong thập kỷ qua, lưu lượng dữ liệu di động đã tăng trưởng mạnh mẽ, đạt 78 Exabyte trong quý 3 năm 2021, tăng 42% so với cùng kỳ năm trước. Dự báo đến năm 2025, tổng lưu lượng toàn cầu sẽ đạt khoảng 607 Exabyte/tháng và lên tới 5016 Exabyte/tháng vào năm 2030. Sự gia tăng này chủ yếu do nhu cầu sử dụng thiết bị thông minh và các ứng dụng như nhà thông minh, xe tự hành, thực tế ảo mở rộng. Để đáp ứng yêu cầu truyền dữ liệu tốc độ cao, nhiều công nghệ tiên tiến đã được nghiên cứu, trong đó hệ thống cell-free massive MIMO nổi bật với khả năng cải thiện hiệu suất phổ và giảm thiểu ảnh hưởng của vị trí điểm truy cập.

Luận văn tập trung nghiên cứu phân bổ công suất trên đường uplink trong hệ thống cell-free massive MIMO nhằm tối ưu hóa hiệu suất phổ. Mục tiêu cụ thể là phát triển và đánh giá một thuật toán học sâu (học tăng cường) để giải quyết bài toán phân bổ công suất, so sánh với phương pháp truyền thống block coordinate descent. Phạm vi nghiên cứu bao gồm mô hình hóa hệ thống, phân tích tín hiệu uplink, thiết kế thuật toán học tăng cường và mô phỏng đánh giá hiệu quả.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh phát triển mạng 6G, khi mà các hệ thống truyền thông cần đáp ứng tốc độ dữ liệu lên đến 1 Tbps, độ trễ dưới 1 ms và hiệu suất phổ cao hơn 100 bps/Hz. Việc tối ưu phân bổ công suất trong hệ thống cell-free massive MIMO góp phần nâng cao hiệu suất mạng, giảm thiểu can nhiễu và tăng cường trải nghiệm người dùng trong các ứng dụng thông minh tương lai.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên ba nền tảng lý thuyết chính:

  1. Hệ thống cell-free massive MIMO: Là sự kết hợp giữa mạng cell-free và kỹ thuật massive MIMO, với số lượng điểm truy cập dày đặc hơn số thiết bị người dùng, không giới hạn vị trí điểm truy cập, cho phép phục vụ đồng thời tất cả thiết bị trong khu vực phủ sóng. Hệ thống này tận dụng đặc tính làm cứng kênh và đường truyền thuận lợi để giảm thiểu can nhiễu và tăng hiệu suất phổ.

  2. Toán tối ưu và thuật toán block coordinate descent: Bài toán phân bổ công suất được mô hình hóa như một bài toán tối ưu lồi nhằm cực đại hóa tổng hiệu suất phổ trên đường uplink. Thuật toán block coordinate descent được sử dụng để giải bài toán này bằng cách tối ưu tuần tự từng nhóm biến trong khi giữ các biến còn lại cố định, đảm bảo hội tụ và cải thiện hàm mục tiêu.

  3. Phương pháp học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning): Thuật toán học tăng cường cho phép agent học cách phân bổ công suất tối ưu thông qua tương tác với môi trường mô phỏng hệ thống cell-free massive MIMO. Các khái niệm cốt lõi gồm agent, môi trường, trạng thái, hành động, phần thưởng và chiến thuật. Thuật toán deep Q-learning được áp dụng để ước lượng giá trị hành động và tối ưu chiến thuật phân bổ công suất.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu mô phỏng hệ thống cell-free massive MIMO được xây dựng dựa trên các mô hình kênh truyền large-scale fading và small-scale fading, sử dụng mô hình Hata-COST231 cho suy hao đường truyền. Thông tin trạng thái kênh (CSI) được giả định chia sẻ hoàn hảo giữa các điểm truy cập và đơn vị xử lý trung tâm.

  • Phương pháp phân tích: Bài toán phân bổ công suất được phân tích trên đường uplink với mục tiêu tối đa hóa tổng hiệu suất phổ. Thuật toán block coordinate descent được sử dụng làm phương pháp đối chứng. Thuật toán học tăng cường sâu nhiều agent được thiết kế để học chiến thuật phân bổ công suất tối ưu dựa trên phần thưởng liên quan đến tốc độ dữ liệu đạt được.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu bắt đầu từ tháng 9/2021 với việc thu thập tài liệu và xây dựng mô hình hệ thống, tiếp theo là phát triển thuật toán học tăng cường và mô phỏng trên phần mềm Python, Matlab. Quá trình đánh giá và so sánh kết quả được thực hiện đến tháng 6/2022, kết thúc bằng tổng hợp báo cáo và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu suất phân bổ công suất bằng học tăng cường: Thuật toán học tăng cường đạt được tốc độ dữ liệu tối đa trên 90% so với thuật toán block coordinate descent, thể hiện qua trung bình tốc độ dữ liệu trên một thiết bị người dùng đạt khoảng 0.9 bps/Hz so với 1 bps/Hz của phương pháp đối chứng.

  2. Ảnh hưởng của công suất truyền tối đa: Khi công suất truyền tối đa trên đường uplink tăng từ khoảng 0.1 W lên 1 W, tốc độ dữ liệu trung bình trên thiết bị người dùng tăng khoảng 35%, cho thấy khả năng tận dụng công suất hiệu quả của thuật toán học tăng cường.

  3. Tác động của số lượng điểm truy cập: Tăng số điểm truy cập từ khoảng 50 lên 150 điểm truy cập làm tăng tốc độ dữ liệu trung bình trên thiết bị người dùng lên đến 40%, nhờ khả năng phục vụ đồng thời và giảm thiểu can nhiễu.

  4. Ảnh hưởng của số lượng thiết bị người dùng: Khi số lượng thiết bị người dùng tăng từ 20 lên 100, tốc độ dữ liệu trung bình giảm khoảng 25% do cạnh tranh tài nguyên và tăng can nhiễu, tuy nhiên thuật toán học tăng cường vẫn duy trì hiệu suất cao hơn so với phương pháp truyền thống.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán học tăng cường sâu có khả năng thích nghi tốt với sự biến đổi của môi trường kênh truyền và số lượng thiết bị, nhờ khả năng học trực tiếp từ trạng thái môi trường và tối ưu hóa chiến thuật phân bổ công suất. So với thuật toán block coordinate descent, phương pháp học tăng cường giảm thiểu đáng kể thời gian tính toán và có thể mở rộng cho các hệ thống lớn hơn.

Biểu đồ phân phối tích lũy tốc độ dữ liệu minh họa rõ ràng sự vượt trội của thuật toán học tăng cường trong việc duy trì tốc độ dữ liệu cao cho phần lớn thiết bị người dùng. Bảng so sánh tốc độ dữ liệu khi thay đổi các tham số hệ thống cũng cho thấy tính ổn định và hiệu quả của phương pháp đề xuất.

Những phát hiện này phù hợp với các nghiên cứu gần đây về ứng dụng học máy trong tối ưu hóa mạng viễn thông, đồng thời mở ra hướng phát triển cho các hệ thống 6G với yêu cầu cao về hiệu suất và độ linh hoạt.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai thuật toán học tăng cường trong hệ thống thực tế: Khuyến nghị các nhà phát triển mạng viễn thông áp dụng thuật toán học tăng cường để phân bổ công suất trong hệ thống cell-free massive MIMO, nhằm nâng cao hiệu suất phổ và giảm thiểu can nhiễu. Thời gian thử nghiệm đề xuất trong vòng 12 tháng với sự phối hợp giữa các đơn vị nghiên cứu và nhà mạng.

  2. Tăng cường đào tạo và phát triển nhân lực chuyên sâu về học máy trong viễn thông: Đào tạo kỹ sư và nhà nghiên cứu về các phương pháp học sâu và học tăng cường để đáp ứng nhu cầu phát triển công nghệ 6G. Các chương trình đào tạo nên được triển khai trong 2 năm tới tại các trường đại học và trung tâm nghiên cứu.

  3. Mở rộng nghiên cứu về phân bổ công suất đa mục tiêu: Nghiên cứu thêm các bài toán phân bổ công suất tối ưu hóa đồng thời hiệu suất phổ và tiêu thụ năng lượng, nhằm phát triển các giải pháp bền vững cho mạng viễn thông tương lai. Thời gian nghiên cứu dự kiến 18-24 tháng.

  4. Phát triển mô hình mô phỏng và thử nghiệm quy mô lớn: Xây dựng các mô hình mô phỏng quy mô lớn hơn, bao gồm nhiều điểm truy cập và thiết bị người dùng hơn, để đánh giá hiệu quả thuật toán trong các điều kiện thực tế đa dạng. Khuyến nghị thực hiện trong vòng 1 năm với sự hỗ trợ của các trung tâm tính toán hiệu năng cao.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật viễn thông: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về hệ thống cell-free massive MIMO và ứng dụng học sâu trong phân bổ công suất, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển đề tài liên quan.

  2. Kỹ sư phát triển mạng viễn thông: Các kỹ sư có thể áp dụng thuật toán học tăng cường để tối ưu hóa hiệu suất mạng, nâng cao chất lượng dịch vụ và giảm chi phí vận hành.

  3. Nhà hoạch định chính sách và quản lý viễn thông: Tham khảo để hiểu rõ xu hướng công nghệ 6G và các giải pháp kỹ thuật tiên tiến, từ đó xây dựng chính sách phát triển hạ tầng phù hợp.

  4. Doanh nghiệp công nghệ và nhà cung cấp thiết bị viễn thông: Nắm bắt công nghệ mới để phát triển sản phẩm, dịch vụ phù hợp với yêu cầu mạng 6G, đồng thời tăng cường hợp tác nghiên cứu và ứng dụng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Cell-free massive MIMO khác gì so với mạng tế bào truyền thống?
    Cell-free massive MIMO không chia khu vực phủ sóng thành các tế bào riêng biệt mà sử dụng nhiều điểm truy cập phân bố dày đặc phục vụ đồng thời tất cả thiết bị, giúp giảm can nhiễu và tăng hiệu suất phổ.

  2. Tại sao cần phân bổ công suất tối ưu trong hệ thống này?
    Phân bổ công suất tối ưu giúp cân bằng giữa công suất phát và can nhiễu, từ đó tối đa hóa tổng hiệu suất phổ và cải thiện chất lượng dịch vụ cho người dùng.

  3. Ưu điểm của phương pháp học tăng cường so với thuật toán truyền thống?
    Học tăng cường có khả năng học trực tiếp từ môi trường, thích nghi với biến đổi kênh và số lượng thiết bị, giảm thời gian tính toán và mở rộng tốt cho hệ thống lớn.

  4. Phạm vi áp dụng của thuật toán học tăng cường trong viễn thông?
    Ngoài phân bổ công suất, học tăng cường còn được ứng dụng trong quản lý tài nguyên, điều khiển mạng, tối ưu hóa giao thức và dự đoán trạng thái kênh.

  5. Làm thế nào để triển khai thuật toán này trong mạng thực tế?
    Cần xây dựng mô hình mô phỏng chi tiết, thử nghiệm trên mạng thử nghiệm, đào tạo nhân lực và phối hợp với nhà cung cấp thiết bị để tích hợp thuật toán vào hệ thống điều khiển mạng.

Kết luận

  • Luận văn đã nghiên cứu và mô phỏng thành công hệ thống cell-free massive MIMO, tập trung vào bài toán phân bổ công suất trên đường uplink.
  • Thuật toán học tăng cường sâu được đề xuất và phát triển, đạt hiệu suất trên 90% so với thuật toán block coordinate descent truyền thống.
  • Kết quả mô phỏng cho thấy thuật toán có khả năng thích nghi tốt với các biến đổi về công suất truyền, số lượng điểm truy cập và thiết bị người dùng.
  • Nghiên cứu góp phần nâng cao hiệu suất phổ và mở rộng ứng dụng công nghệ mạng 6G trong tương lai.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm mở rộng bài toán đa mục tiêu, phát triển mô hình mô phỏng quy mô lớn và triển khai thử nghiệm thực tế.

Hành động tiếp theo: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng và phát triển thêm thuật toán học tăng cường trong các hệ thống viễn thông hiện đại để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao của mạng 6G.