Tổng quan nghiên cứu

Mạng vô tuyến mật độ cao (Ultra-Dense Network - UDN) là một trong những công nghệ trọng điểm của thế hệ mạng không dây thứ năm (5G) và được kỳ vọng tiếp tục phát triển trong thế hệ mạng thứ sáu (6G). Theo số liệu của Cisco, số lượng thiết bị không dây toàn cầu dự kiến tăng từ 8.8 tỷ năm 2018 lên khoảng 13 tỷ năm 2023, trong đó lưu lượng dữ liệu di động toàn cầu dự báo tăng từ 62 EB/tháng lên 5016 EB/tháng trong giai đoạn 2020-2030. Ở Việt Nam, mật độ kết nối di động đạt 157.9% dân số, cho thấy nhu cầu kết nối và truyền tải dữ liệu ngày càng tăng cao. UDN được triển khai nhằm đáp ứng các yêu cầu về mật độ người dùng cực cao, tốc độ dữ liệu lớn và độ trễ thấp trong các khu vực đô thị, điểm nóng như trung tâm thương mại, sân bay, sân vận động.

Tuy nhiên, việc bố trí dày đặc các small cell trong UDN dẫn đến thách thức lớn về quản lý can nhiễu liên cell và tiêu thụ năng lượng cao. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phát triển mô hình phân bổ tài nguyên tối ưu sử dụng lý thuyết trò chơi và tối ưu hóa để quản lý can nhiễu trong mạng UDN đa tầng, bao gồm nhiều macrocell và small cell phân bố ngẫu nhiên. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào kịch bản mạng UDN trong môi trường đô thị với mật độ cao, áp dụng cho các hệ thống 5G và hướng tới 6G, với thời gian nghiên cứu từ năm 2021 đến 2022.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng (Energy Efficiency - EE), giảm thiểu can nhiễu và cải thiện chất lượng dịch vụ (Quality of Service - QoS) trong mạng UDN, góp phần thúc đẩy phát triển các mạng không dây thế hệ mới đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người dùng và các ứng dụng IoT quy mô lớn.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính: lý thuyết trò chơi (Game Theory) và lý thuyết tối ưu hóa (Optimization Theory). Lý thuyết trò chơi được sử dụng để mô hình hóa sự tương tác phức tạp giữa các small cell trong UDN, đặc biệt là trò chơi hợp tác (coalition game) để phân cụm các small cell nhằm giảm can nhiễu liên cell. Trò chơi Stackelberg được áp dụng trong phân bổ công suất phân tán, với macrocell đóng vai trò lãnh đạo (leader) và small cell là người theo (follower), nhằm tối đa hóa hiệu quả sử dụng năng lượng.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Phân cụm (Clustering): Tổ chức các small cell thành các cụm dựa trên hàm lợi ích tỉ số tín hiệu trên can nhiễu (Signal to Interference Ratio - SIR) để giảm can nhiễu nội cụm.
  • Phân bổ kênh truyền con (Sub-channel Allocation - SCA): Sử dụng thuật toán Hungarian để giải bài toán tối ưu nhị phân phân bổ kênh cho các người dùng trong cụm.
  • Phân bổ công suất (Power Allocation - PA): Giải bài toán tối ưu không lồi nhằm tối đa hóa hiệu quả năng lượng, sử dụng cả thuật toán tập trung và phân tán dựa trên trò chơi Stackelberg.
  • Hiệu quả năng lượng (Energy Efficiency - EE): Được định nghĩa là tỉ số giữa tổng tốc độ dữ liệu và tổng công suất tiêu thụ, là chỉ số quan trọng để cân bằng giữa hiệu suất và tiêu thụ năng lượng trong UDN.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu chủ yếu là các mô phỏng số học dựa trên mô hình mạng UDN đa tầng gồm nhiều macrocell và small cell phân bố ngẫu nhiên trong phạm vi phủ sóng. Cỡ mẫu mô phỏng bao gồm nhiều kịch bản với số lượng small cell và người dùng khác nhau để đánh giá hiệu quả của các phương pháp đề xuất.

Phương pháp phân tích bao gồm:

  • Xây dựng mô hình toán học cho bài toán phân cụm và phân bổ tài nguyên trong UDN.
  • Áp dụng lý thuyết trò chơi để mô hình hóa sự hợp tác và cạnh tranh giữa các small cell.
  • Sử dụng thuật toán Hungarian để giải bài toán phân bổ kênh truyền con với biến nhị phân.
  • Phát triển thuật toán tối ưu tập trung và thuật toán phân tán dựa trên trò chơi Stackelberg để phân bổ công suất tối đa hóa EE.
  • Thực hiện mô phỏng đa kịch bản để đánh giá tốc độ hội tụ, hiệu quả năng lượng, tổng tốc độ dữ liệu, công suất tiêu thụ và thời gian thực thi.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 9/2021 đến tháng 6/2022, bao gồm các giai đoạn khảo sát tài liệu, xây dựng mô hình, phát triển thuật toán, thực hiện mô phỏng và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Phân cụm dựa trên coalition game giúp giảm can nhiễu liên cell hiệu quả: Mô hình phân cụm các small cell dựa trên hàm lợi ích SIR cho thấy giảm can nhiễu nội cụm, cải thiện đáng kể chất lượng tín hiệu. Thời gian thực thi của phương pháp phân cụm và phân bổ kênh truyền con (Hungarian) trung bình giảm khoảng 30% so với các phương pháp phân cụm truyền thống.

  2. Phân bổ kênh truyền con sử dụng thuật toán Hungarian tối ưu hóa hiệu suất: Thuật toán này giải quyết bài toán nhị phân phân bổ kênh cho các người dùng trong cụm với độ phức tạp thấp, đạt hiệu quả phân bổ kênh cao hơn 15% so với phương pháp chọn kênh ngẫu nhiên.

  3. Thuật toán phân bổ công suất phân tán dựa trên trò chơi Stackelberg vượt trội về thời gian thực thi: So với thuật toán tối ưu tập trung, thuật toán phân tán giảm thời gian xử lý trung bình đến 40% trong các kịch bản với số lượng small cell lớn, đồng thời duy trì hiệu quả năng lượng cao hơn 10%.

  4. Hiệu quả năng lượng (EE) được cải thiện rõ rệt: Phương pháp đề xuất đạt EE cao hơn 20% so với các phương pháp truyền thống không sử dụng phân cụm hoặc phân bổ công suất tối ưu, đồng thời tổng tốc độ dữ liệu tăng khoảng 18% trong các kịch bản mô phỏng.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của các cải tiến là do việc phân cụm các small cell giúp giảm can nhiễu liên cell, từ đó tăng tỉ số tín hiệu trên can nhiễu (SIR) và cải thiện chất lượng truyền dẫn. Việc áp dụng lý thuyết trò chơi cho phép mô hình hóa sự hợp tác và cạnh tranh giữa các small cell một cách hiệu quả, đồng thời giảm độ phức tạp tính toán so với các phương pháp tối ưu tập trung truyền thống.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, phương pháp kết hợp coalition game và tối ưu hóa phân bổ tài nguyên trong luận văn không chỉ tập trung vào tối đa hóa tốc độ dữ liệu mà còn cân bằng hiệu quả năng lượng, một yếu tố quan trọng trong mạng UDN mật độ cao. Kết quả mô phỏng được trình bày qua các biểu đồ tốc độ hội tụ, hiệu quả năng lượng và thời gian thực thi minh họa rõ ràng sự vượt trội của phương pháp đề xuất.

Ngoài ra, nghiên cứu cũng mở rộng phân tích mô hình UDN tích hợp truyền thông vệ tinh, cho thấy khả năng ứng dụng trong các mạng đa tầng phức tạp với hiệu quả sử dụng năng lượng và quản lý can nhiễu được cải thiện.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai phân cụm small cell dựa trên coalition game: Các nhà mạng nên áp dụng phương pháp phân cụm để giảm can nhiễu liên cell, nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả sử dụng tài nguyên. Thời gian triển khai dự kiến trong vòng 6-12 tháng, do các đội ngũ kỹ thuật cần tích hợp thuật toán vào hệ thống quản lý mạng.

  2. Áp dụng thuật toán Hungarian cho phân bổ kênh truyền con: Để tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên tần số, các nhà phát triển phần mềm mạng cần tích hợp thuật toán Hungarian vào các bộ điều khiển phân bổ tài nguyên, giúp giảm độ trễ và tăng hiệu suất mạng. Khuyến nghị thực hiện trong vòng 3-6 tháng.

  3. Sử dụng thuật toán phân bổ công suất phân tán dựa trên trò chơi Stackelberg: Các nhà cung cấp thiết bị và phần mềm mạng nên phát triển các giải pháp phân tán để giảm độ phức tạp tính toán và tăng khả năng mở rộng mạng UDN. Thời gian phát triển và thử nghiệm khoảng 9-12 tháng.

  4. Tăng cường nghiên cứu và ứng dụng công nghệ tích hợp truyền thông vệ tinh: Để mở rộng phạm vi phủ sóng và nâng cao độ tin cậy, các tổ chức nghiên cứu và doanh nghiệp viễn thông nên đầu tư phát triển mô hình UDN tích hợp vệ tinh, với lộ trình nghiên cứu và triển khai dài hạn từ 2-3 năm.

  5. Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn cho đội ngũ kỹ thuật: Các trường đại học và trung tâm đào tạo cần cập nhật chương trình giảng dạy về lý thuyết trò chơi và tối ưu hóa trong mạng viễn thông, giúp chuẩn bị nguồn nhân lực đáp ứng yêu cầu phát triển UDN.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành Kỹ thuật Viễn thông: Luận văn cung cấp kiến thức chuyên sâu về lý thuyết trò chơi, tối ưu hóa và quản lý can nhiễu trong mạng UDN, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển các đề tài liên quan.

  2. Các kỹ sư và chuyên gia phát triển mạng di động: Nội dung luận văn giúp hiểu rõ các phương pháp phân cụm và phân bổ tài nguyên tối ưu, từ đó áp dụng vào thiết kế và vận hành mạng 5G/6G hiệu quả hơn.

  3. Các nhà hoạch định chính sách và quản lý viễn thông: Thông tin về thách thức và giải pháp trong UDN hỗ trợ xây dựng các chính sách phát triển hạ tầng mạng phù hợp với xu hướng công nghệ mới.

  4. Doanh nghiệp cung cấp thiết bị và giải pháp mạng: Luận văn cung cấp cơ sở khoa học để phát triển các sản phẩm và dịch vụ tối ưu hóa tài nguyên mạng, nâng cao hiệu quả năng lượng và chất lượng dịch vụ.

Câu hỏi thường gặp

  1. Lý thuyết trò chơi giúp gì trong quản lý can nhiễu mạng UDN?
    Lý thuyết trò chơi mô hình hóa sự tương tác giữa các small cell, giúp phân cụm và phân bổ tài nguyên hiệu quả, giảm can nhiễu liên cell và tối ưu hóa hiệu quả năng lượng. Ví dụ, coalition game cho phép các small cell hợp tác để giảm xung đột tài nguyên.

  2. Tại sao cần phân cụm trong mạng UDN?
    Phân cụm giúp giảm độ phức tạp tính toán và quản lý can nhiễu bằng cách chia mạng lớn thành các cụm nhỏ hơn, từ đó tối ưu hóa tài nguyên trong từng cụm. Điều này cải thiện chất lượng dịch vụ và giảm thời gian xử lý.

  3. Thuật toán Hungarian được sử dụng như thế nào trong phân bổ kênh?
    Thuật toán Hungarian giải bài toán tối ưu nhị phân phân bổ kênh truyền con cho người dùng trong cụm, đảm bảo mỗi kênh được phân bổ tối ưu với độ lợi kênh cao nhất, giúp tăng tổng tốc độ dữ liệu.

  4. Ưu điểm của thuật toán phân bổ công suất phân tán dựa trên trò chơi Stackelberg là gì?
    Thuật toán này giảm độ phức tạp tính toán so với phương pháp tập trung, cho phép các small cell và macrocell tự điều chỉnh công suất dựa trên vai trò lãnh đạo và theo dõi, tối đa hóa hiệu quả năng lượng trong mạng.

  5. Phương pháp đề xuất có thể áp dụng cho mạng 6G không?
    Có, mô hình và thuật toán được thiết kế để phù hợp với mạng mật độ cực cao của 5G và 6G, đặc biệt trong các kịch bản đa tầng và tích hợp công nghệ mới như truyền thông vệ tinh, mmWave và THz.

Kết luận

  • Luận văn đã phát triển thành công mô hình kết hợp phân cụm dựa trên coalition game và phân bổ tài nguyên tối ưu sử dụng lý thuyết trò chơi và tối ưu hóa trong mạng UDN đa tầng.
  • Thuật toán Hungarian và trò chơi Stackelberg được áp dụng hiệu quả cho phân bổ kênh truyền con và công suất, cải thiện đáng kể hiệu quả năng lượng và giảm can nhiễu.
  • Kết quả mô phỏng chứng minh phương pháp đề xuất vượt trội về tốc độ hội tụ, hiệu quả năng lượng và thời gian thực thi so với các phương pháp truyền thống.
  • Nghiên cứu mở rộng khả năng ứng dụng trong mạng UDN tích hợp truyền thông vệ tinh, phù hợp với xu hướng phát triển mạng 6G.
  • Đề xuất các hướng phát triển tiếp theo bao gồm tích hợp công nghệ bản sao số và mở rộng mô hình cho các kịch bản mạng phức tạp hơn.

Để tiếp tục phát triển, các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp nên tập trung vào việc triển khai thực nghiệm các thuật toán đề xuất, đồng thời mở rộng nghiên cứu tích hợp các công nghệ mới nhằm nâng cao hiệu quả và khả năng ứng dụng trong mạng không dây thế hệ tương lai.