Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh mạng không dây thế hệ thứ năm (5G) đang được triển khai rộng rãi, nhu cầu phát triển các công nghệ mạng không dây thế hệ tiếp theo như B5G và 6G ngày càng trở nên cấp thiết. Theo ước tính, các hệ thống này cần đáp ứng các yêu cầu khắt khe hơn về tốc độ dữ liệu siêu cao, hiệu quả năng lượng, phạm vi phủ sóng rộng và độ tin cậy cực cao với độ trễ thấp. Tuy nhiên, các công nghệ hiện tại gặp nhiều hạn chế như chi phí triển khai cao, tiêu thụ năng lượng lớn và phức tạp trong xử lý tín hiệu, đặc biệt khi mở rộng vùng phủ sóng và tăng dung lượng mạng.

Đề án nghiên cứu tập trung vào việc ước lượng kênh cho hệ thống MIMO (Multiple Input Multiple Output) với sự hỗ trợ của bề mặt phản xạ thông minh IRS (Intelligent Reflecting Surface) dựa trên mô hình Tensor. IRS là công nghệ mới nổi, bao gồm một mảng 2D với nhiều phần tử phản xạ thụ động hoặc bán thụ động có khả năng điều chỉnh biên độ và pha của sóng vô tuyến, giúp cải thiện vùng phủ sóng, tăng dung lượng và giảm nhiễu trong mạng không dây. Mục tiêu nghiên cứu là phát triển các thuật toán ước lượng kênh hiệu quả cho hệ thống MIMO-IRS, nhằm nâng cao hiệu suất truyền dẫn thông tin trong các mạng không dây thế hệ mới.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào mô hình Tensor để mở rộng và nâng cao hiệu năng thuật toán ước lượng kênh Least Squares (LS) cho hệ thống MIMO với IRS hoàn toàn thụ động. Nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh mạng viễn thông tại Việt Nam, với các kết quả mô phỏng và phân tích lý thuyết nhằm đánh giá hiệu quả của các thuật toán đề xuất. Ý nghĩa của đề án nằm ở việc cung cấp cơ sở khoa học và công nghệ cho việc ứng dụng IRS trong các hệ thống thông tin băng rộng, góp phần phát triển mạng 6G với hiệu suất cao và chi phí hợp lý.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Khung lý thuyết của đề án dựa trên hai nền tảng chính: công nghệ bề mặt phản xạ thông minh IRS và mô hình Tensor trong xử lý tín hiệu.

  1. Bề mặt phản xạ thông minh IRS: IRS là một mảng phẳng gồm nhiều phần tử phản xạ thụ động có khả năng điều chỉnh biên độ và pha của sóng vô tuyến phản xạ. IRS giúp thiết lập lại cấu hình kênh không dây, tạo ra các đường truyền ảo, tăng hạng ma trận kênh, chuyển đổi kênh fading nhanh thành kênh fading chậm để tăng độ tin cậy, và khống chế nhiễu đồng kênh (CCI) cũng như nhiễu liên tế bào (ICI). Mô hình tín hiệu IRS được biểu diễn qua ma trận đường chéo phản xạ phức $\Theta$, trong đó mỗi phần tử phản xạ được điều khiển độc lập về pha và biên độ. Mô hình suy hao kênh IRS được xem xét theo hai dạng chính: suy hao tích khoảng cách và suy hao tổng khoảng cách, phản ánh sự giảm công suất tín hiệu qua các đường truyền phản xạ.

  2. Mô hình Tensor: Tensor là một công cụ toán học đa chiều được sử dụng để mô hình hóa và phân tích các tín hiệu đa chiều trong hệ thống MIMO-IRS. Mô hình Tensor giúp khai thác tính chất đa chiều của tín hiệu phát và thu, cũng như các kênh truyền thông tin, từ đó nâng cao hiệu quả ước lượng kênh. Các thuật toán ước lượng kênh dựa trên mô hình Tensor như Khatri-Rao Factorization (KRF) và Bilinear Alternating Least Squares (BALS) được áp dụng để xử lý các bài toán ước lượng kênh phức tạp trong hệ thống MIMO với IRS.

Các khái niệm chính bao gồm:

  • Channel State Information (CSI): Thông tin trạng thái kênh, cần thiết để tối ưu hóa beamforming và phản xạ IRS.
  • Beamforming thụ động: Kỹ thuật điều chỉnh pha và biên độ phản xạ của IRS để tập trung tín hiệu tại người dùng.
  • Least Squares (LS) Estimation: Phương pháp ước lượng kênh dựa trên tối thiểu hóa sai số bình phương.
  • Khatri-Rao Product: Phép nhân ma trận đặc biệt dùng trong mô hình Tensor để phân tích kênh ghép tầng.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp giữa khảo sát tài liệu, phân tích lý thuyết và mô phỏng số.

  • Nguồn dữ liệu: Thu thập và tổng hợp các công trình nghiên cứu quốc tế và trong nước về IRS, MIMO, mô hình Tensor và ước lượng kênh.
  • Phương pháp phân tích:
    • Xây dựng mô hình hệ thống MIMO-IRS dựa trên mô hình Tensor.
    • Phát triển thuật toán ước lượng kênh LS mở rộng với các biến số phản xạ IRS.
    • Áp dụng các thuật toán KRF và BALS để giải bài toán ước lượng kênh phức tạp.
    • Phân tích hiệu suất thuật toán qua các chỉ số như sai số ước lượng, độ phức tạp tính toán và khả năng thích nghi với các điều kiện kênh khác nhau.
  • Timeline nghiên cứu:
    • Giai đoạn 1: Khảo sát và tổng hợp lý thuyết, mô hình hóa hệ thống (3 tháng).
    • Giai đoạn 2: Phát triển và hiệu chỉnh thuật toán ước lượng kênh (4 tháng).
    • Giai đoạn 3: Mô phỏng và đánh giá hiệu suất thuật toán trên Matlab (3 tháng).
    • Giai đoạn 4: Viết báo cáo, luận văn và hoàn thiện đề án (2 tháng).

Cỡ mẫu mô phỏng được lựa chọn phù hợp với các kịch bản thực tế, bao gồm số lượng phần tử IRS từ vài chục đến vài trăm, số anten MIMO từ 2 đến 8, nhằm đánh giá hiệu quả trong các điều kiện kênh khác nhau. Phương pháp chọn mẫu mô phỏng dựa trên các kịch bản mạng không dây phổ biến và các mô hình kênh fading Rayleigh, Rice, và LoS.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu suất ước lượng kênh dựa trên mô hình Tensor vượt trội so với phương pháp LS truyền thống:
    Thuật toán KRF và BALS cho thấy sai số ước lượng kênh giảm khoảng 15-20% so với LS thông thường trong các kịch bản mô phỏng với số phần tử IRS từ 50 đến 100. Điều này chứng tỏ khả năng khai thác đa chiều của mô hình Tensor giúp cải thiện độ chính xác ước lượng.

  2. Công suất tín hiệu thu tăng bình phương theo số lượng phần tử IRS:
    Mô hình suy hao kênh và kết quả mô phỏng cho thấy công suất thu tại người dùng tăng theo bậc $O(N^2)$ khi số phần tử IRS $N$ tăng lên, ví dụ khi $N$ tăng từ 200 lên 400, tốc độ truyền đạt được tăng thêm khoảng 2 bps/Hz. Đây là minh chứng cho hiệu quả beamforming thụ động của IRS.

  3. Tối ưu hóa đồng thời beamforming tích cực tại AP và beamforming thụ động tại IRS nâng cao đáng kể dung lượng hệ thống MIMO:
    So sánh các kịch bản mô phỏng, thuật toán tối ưu xen kẽ giữa ma trận hiệp phương sai phát tại AP và ma trận phản xạ IRS giúp tăng dung lượng kênh lên đến 30% so với trường hợp không có IRS hoặc chỉ tối ưu một bên.

  4. Ảnh hưởng của dịch pha và biên độ phản xạ rời rạc làm giảm hiệu suất truyền dẫn:
    Khi IRS chỉ kiểm soát dịch pha hoặc biên độ ở mức rời rạc (ví dụ 2-4 mức), hiệu suất truyền dẫn giảm khoảng 10-15% so với trường hợp điều khiển liên tục. Tuy nhiên, việc này giúp giảm chi phí phần cứng và độ phức tạp thiết kế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của các phát hiện trên là do mô hình Tensor cho phép khai thác cấu trúc đa chiều của tín hiệu và kênh truyền, từ đó cải thiện độ chính xác ước lượng kênh trong hệ thống MIMO-IRS phức tạp. Việc tăng số lượng phần tử IRS làm tăng đáng kể độ lợi beamforming thụ động, giúp bù đắp suy hao kênh truyền và tăng công suất thu.

So với các nghiên cứu trước đây, kết quả đề án khẳng định tính khả thi và hiệu quả của việc áp dụng mô hình Tensor trong ước lượng kênh IRS, đồng thời cung cấp các thuật toán có độ phức tạp tính toán hợp lý, phù hợp với các hệ thống thực tế. Việc cân nhắc giữa điều khiển dịch pha và biên độ rời rạc giúp cân bằng giữa hiệu suất và chi phí triển khai, phù hợp với các ứng dụng trong mạng 6G.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ so sánh sai số ước lượng kênh giữa các thuật toán, biểu đồ tốc độ truyền theo số phần tử IRS, và bảng tổng hợp hiệu suất dung lượng kênh trong các kịch bản beamforming khác nhau, giúp minh họa rõ ràng các lợi ích và hạn chế của từng phương pháp.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Phát triển thuật toán ước lượng kênh dựa trên mô hình Tensor mở rộng cho các hệ thống MIMO-IRS đa người dùng:
    Động từ hành động: Phát triển
    Target metric: Giảm sai số ước lượng kênh ít nhất 20% so với LS truyền thống
    Timeline: 12 tháng
    Chủ thể thực hiện: Các nhóm nghiên cứu trong lĩnh vực viễn thông và xử lý tín hiệu.

  2. Thiết kế phần cứng IRS hỗ trợ điều khiển dịch pha và biên độ rời rạc với số bit điều khiển tối ưu:
    Động từ hành động: Thiết kế
    Target metric: Giảm chi phí phần cứng ít nhất 30% so với IRS điều khiển liên tục
    Timeline: 18 tháng
    Chủ thể thực hiện: Các công ty công nghệ và viện nghiên cứu chuyên về vật liệu và mạch điện tử.

  3. Triển khai thử nghiệm thực tế hệ thống MIMO-IRS trong môi trường mạng 5G/6G tại các khu vực đô thị và trong nhà:
    Động từ hành động: Triển khai
    Target metric: Tăng vùng phủ sóng và dung lượng mạng ít nhất 25% so với mạng truyền thống
    Timeline: 24 tháng
    Chủ thể thực hiện: Các nhà mạng viễn thông và trung tâm nghiên cứu ứng dụng.

  4. Xây dựng bộ công cụ mô phỏng và đánh giá hiệu suất hệ thống MIMO-IRS tích hợp mô hình Tensor:
    Động từ hành động: Xây dựng
    Target metric: Hỗ trợ mô phỏng đa kịch bản với độ chính xác trên 95%
    Timeline: 6 tháng
    Chủ thể thực hiện: Các nhóm nghiên cứu và phát triển phần mềm trong lĩnh vực viễn thông.

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 công nghệ IRS và mô hình Tensor, giúp nâng cao hiểu biết và phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan.

  2. Kỹ sư phát triển hệ thống mạng không dây:
    Các kỹ sư có thể áp dụng các thuật toán ước lượng kênh và tối ưu beamforming trong thiết kế và triển khai mạng 5G/6G, đặc biệt trong các dự án tích hợp IRS.

  3. Doanh nghiệp công nghệ và nhà sản xuất thiết bị viễn thông:
    Thông tin về cấu trúc phần cứng IRS và các giải pháp điều khiển rời rạc giúp doanh nghiệp phát triển sản phẩm phù hợp với yêu cầu thị trường và giảm chi phí sản xuất.

  4. Các nhà hoạch định chính sách và quản lý viễn thông:
    Luận văn cung cấp cơ sở khoa học để đánh giá tiềm năng và thách thức của công nghệ IRS trong phát triển hạ tầng mạng quốc gia, từ đó xây dựng các chính sách hỗ trợ nghiên cứu và ứng dụng.

Câu hỏi thường gặp

  1. IRS là gì và tại sao nó quan trọng trong mạng 6G?
    IRS là bề mặt phản xạ thông minh gồm nhiều phần tử phản xạ thụ động có thể điều chỉnh pha và biên độ sóng vô tuyến. Nó giúp cải thiện vùng phủ sóng, tăng dung lượng và giảm nhiễu trong mạng không dây, là công nghệ then chốt cho mạng 6G.

  2. Mô hình Tensor giúp gì cho ước lượng kênh trong hệ thống MIMO-IRS?
    Mô hình Tensor khai thác cấu trúc đa chiều của tín hiệu và kênh truyền, giúp nâng cao độ chính xác ước lượng kênh và giảm sai số so với các phương pháp truyền thống như Least Squares.

  3. Điều khiển dịch pha và biên độ rời rạc có ảnh hưởng thế nào đến hiệu suất IRS?
    Việc điều khiển rời rạc làm giảm hiệu suất truyền dẫn khoảng 10-15% so với điều khiển liên tục, nhưng giúp giảm chi phí phần cứng và độ phức tạp thiết kế, phù hợp với các ứng dụng thực tế.

  4. Làm thế nào để tối ưu đồng thời beamforming tại AP và IRS?
    Thuật toán tối ưu xen kẽ được sử dụng để điều chỉnh ma trận hiệp phương sai phát tại AP và ma trận phản xạ IRS, nhằm đạt dung lượng kênh tối đa trong hệ thống MIMO-IRS.

  5. Ứng dụng thực tế của hệ thống MIMO-IRS là gì?
    Hệ thống này được ứng dụng trong mở rộng vùng phủ sóng trong các khu vực đô thị, trong nhà, hỗ trợ truyền thông siêu tin cậy với độ trễ thấp, và truyền tải năng lượng không dây trong mạng IoT và thành phố thông minh.

Kết luận

  • Đề án đã phát triển thành công mô hình Tensor ứng dụng trong ước lượng kênh cho hệ thống MIMO với sự hỗ trợ của IRS, nâng cao độ chính xác và hiệu suất truyền dẫn.
  • Thuật toán KRF và BALS cho hiệu quả vượt trội so với phương pháp LS truyền thống, giảm sai số ước lượng khoảng 15-20%.
  • Hiệu suất công suất thu tăng bình phương theo số lượng phần tử IRS, giúp tăng dung lượng mạng và giảm tiêu thụ năng lượng tại điểm phát.
  • Việc điều khiển dịch pha và biên độ rời rạc là giải pháp thực tế giúp cân bằng giữa hiệu suất và chi phí triển khai IRS.
  • Các kết quả nghiên cứu là nền tảng quan trọng cho phát triển mạng 6G và các ứng dụng viễn thông tương lai.

Next steps: Triển khai thử nghiệm thực tế, phát triển phần cứng IRS điều khiển rời rạc, mở rộng nghiên cứu cho hệ thống đa người dùng và đa tế bào.

Call-to-action: Các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp trong lĩnh vực viễn thông được khuyến khích áp dụng và phát triển các giải pháp dựa trên mô hình Tensor và IRS để thúc đẩy công nghệ mạng không dây thế hệ mới.