Nghiên cứu Khoa học

ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG ĐIỆN TOÁN BIÊN DI ĐỘNG THU NĂNG LƯỢNG KHÔNG DÂY SỬ DỤNG CƠ CHẾ NOMA VÀ HAI ĐIỂM TRUY CẬP

  • 20/07/2023
  • Nghiên cứu Khoa học

I. ĐẶT VẤN ĐỀ

1. Tính cấp thiết của đề tài

Những thập kỷ vừa qua, điện toán đám mây cung cấp các tài nguyên điện toán và máy tính như phần mềm, dịch vụ, phần cứng … cho người dùng thông qua Internet. Điện toán đám mây cho phép người dùng tiện lợi truy cập vào bất cứ tài nguyên nào trên đám mây (tức máy chủ) vào bất cứ khi nào và ở bất kỳ đâu [1]. Tuy nhiên, với sự phát triển của các hệ thống tự trị với các ứng dụng yêu cầu xử lý thời gian thực như trong mạng IoT công nghiệp, mạng V2X… thì điện toán đám mây không còn đáp ứng một số các nhu cầu mới của người dùng như các hệ thống tự trị, hệ thống thực tại ảo [2],[3]. Mạng điện toán biên di động (MEC) được thiết kế và triển khai máy chủ gần người dùng không dây để hỗ trợ cho người dùng xử lý các tác vụ đáp ứng yêu cầu thời gian thực [4]. Kỹ thuật MEC cung cấp khả năng điện toán trong mạng truy cập không dây và môi trường dịch vụ công nghệ thông tin ngay tại biên mạng, nơi gần với nguồn dữ liệu nhất, tức là các thiết bị MEC, chúng có thể là smartphone, set-top box, các thiết bị IoT, hay các sensor trong mạng cảm biến không dây (WSNs) [5]. MEC có thể được xem là thế hệ tiến hóa tiếp theo trong lĩnh vực điện toán đám mây, giúp đáp ứng các yêu cầu cao hơn của người dùng, đặc biệt là yêu cầu thời gian thực. MEC đảm bảo độ trễ thấp, đáp ứng tức thời, tiết kiệm băng thông, gia tăng tính bảo mật, khả năng mở rộng tốt và có thể hoạt động độc lập so với các phần còn lại của mạng [6].

Hiện nay, kỹ thuật đa truy cập phi trực giao (NOMA) đang được áp dụng trong mạng MEC để giải quyết các vấn đề về số lượng người dùng lớn, yêu cầu tốc độ truyền thông cao và độ trễ thấp [7]. Kỹ thuật NOMA cho phép người dùng truy cập phân chia trên miền công suất. Sự kết hợp giữa MEC và NOMA được chứng minh là có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng và hiệu suất mạng. Trong đó, NOMA cung cấp ưu điểm vượt trội về việc cải thiện hiệu quả phổ, thông lượng, thì MEC cho phép cải thiện tổng thể hiệu suất mạng. Từ đó, NOMA cho phép gia tăng số lượng người dùng, MEC có khả năng phân phối rộng rãi các tài nguyên điện toán từ đám mây tập trung đến biên mạng và phục vụ ngay lập tức những người dùng đó, do đó mạng NOMA MEC có tiềm năng hỗ trợ kết nối lớn và tính toán phân tán [8].

Thu năng lượng từ sóng vô tuyến là một kỹ thuật cho phép khai thác năng lượng từ sóng điện từ RF mà ngày càng có nhiều trong môi trường do tự nhiên cũng như con người tạo ra [9]. Thu năng lượng vô tuyến cho phép cung cấp năng lượng cho thiết bị và kéo dài sự kết nối mạng, từ đó gia tăng hiệu năng mạng. Việc tích hợp các công nghệ này trong các hệ thống truyền thông không dây trong tương lai có thể cải thiện đáng kể hiệu suất mạng bằng cách tận dụng thế mạnh của chúng [10]. Trong công trình [11], các tác giả khảo sát hệ thống mạng điện toán biên di động sử dụng phương thức đa truy cập phi trực giao (NOMA) và kỹ thuật thu năng lượng vô tuyến với trạm cung cấp năng lượng riêng biệt. Cụ thể, máy người dùng thu năng lượng vô tuyến từ trạm năng lượng và giảm tải các tác vụ cho các máy chủ biên sử dụng cơ chế NOMA đến hai điểm truy cập. Tuy nhiên, các điểm truy cập cũng được trang bị máy phát năng lượng vô tuyến để cung cấp cho người dùng, gọi là điểm truy cập hỗn hợp. Theo hiểu biết của chúng tôi, chưa có công trình nào khảo sát mô hình mạng MEC với điểm truy cập hỗn hợp kết hợp giảm tải theo cơ chế NOMA.

2. Mục tiêu đề tài

Phân tích hiệu năng của mạng điện toán biên di động thu năng lượng vô tuyến (RF EH) sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao (NOMA) và hai điểm truy cập. Cụ thể:

–      Đề xuất mô hình hệ thống sử dụng phương thức đa truy cập phi trực giao NOMA.

–      Tìm ra biểu thức hiệu năng hệ thống.

–      Khảo sát và đánh giá hiệu năng hệ thống.

II. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

1. Ngoài nước (phân tích, đánh giá tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực của đề tài trên thế giới, liệt kê danh mục các công trình nghiên cứu, tài liệu có liên quan đến đề tài được trích dẫn khi đánh giá tổng quan).

Điện toán đám mây đang nổi lên như một mô hình điện toán mới trong thập kỷ qua. Trong vài năm gần đây, điện toán biên di động (MEC) là một xu hướng mới trong tính toán với chức năng của các đám mây hướng tới các biên mạng để hỗ trợ nhu cầu tính toán chuyên sâu của các mạng truyền thông không dây thế hệ tiếp theo (NGWCN). Trong mạng MEC này, các máy chủ biên đóng vai trò là điểm truy cập tính toán để giúp hoàn thành các tác vụ tính toán của người dùng thông qua các liên kết không dây. Trong khi đó, kỹ thuật NOMA đã được công nhận là một ứng cử viên sáng giá cho NGWCN do khả năng phục vụ nhiều người dùng sử dụng tài nguyên tần số và thời gian như nhau, nhờ đó nó có thể cải thiện dung lượng mạng. Đương nhiên, việc áp dụng kỹ thuật NOMA trong MEC được xem xét trong một số công trình nhằm cải thiện hiệu suất của mạng MEC. Trong [9], mạng NOMA MEC, trong đó hai người dùng có thể tải một phần các tác vụ tương ứng của họ vào một máy chủ MEC duy nhất thông qua NOMA đường lên, đã được nghiên cứu. Đề án giảm tải ở ba chế độ khác nhau, cụ thể là giảm tải tính toán từng phần, tính toán cục bộ hoàn toàn và giảm tải hoàn toàn đã được đề xuất cho mô hình được xem xét này. Các giải pháp tối ưu cho một bài toán tối ưu hóa để tối đa hóa xác suất tính toán thành công thu được bằng cách cùng nhau tối ưu hóa các tham số của sơ đồ đề xuất. Trong [10], một khung tối đa hóa hiệu quả tính toán đã được đề xuất cho các mạng MEC cấp nguồn không dây dựa trên NOMA đường lên theo cả hai chế độ tắt tính toán một phần và nhị phân. Hai thuật toán, cụ thể là thuật toán lặp và thuật toán tối ưu hóa thay thế, đã được đề xuất để giải quyết vấn đề không lồi hiệu quả tính toán. Các tác giả trong công trình [11] đã đề xuất các thuật toán hiệu quả để giải quyết các vấn đề tối thiểu hóa tổng năng lượng có trọng số trong cả hai trường hợp với giảm tải một phần và nhị phân cho hệ thống MEC đa người dùng NOMA đa ăng ten. Công trình của [12] đã nghiên cứu mạng NOMA MEC cho cả truyền dẫn đường lên và đường xuống. Các kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc sử dụng NOMA có thể làm giảm hiệu quả độ trễ và tiêu thụ năng lượng của giảm tải MEC so với các đối tác đa truy cập trực giao (OMA) thông thường của chúng.

2. Trong nước (phân tích, đánh giá tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực của đề tài ở Việt Nam, liệt kê danh mục các công trình nghiên cứu, tài liệu có liên quan đến đề tài được trích dẫn khi đánh giá tổng quan)

Tại Việt Nam, theo tìm hiểu của chúng tôi, chưa có nhóm nghiên cứu nào đeo đuổi hướng nghiên cứu về đánh giá hiệu năng lớp vật lý trong mạng điện toán biên di động. 

3. Danh mục các công trình đã công bố thuộc lĩnh vực của đề tài của chủ nhiệm và những thành viên tham gia nghiên cứu (họ và tên tác giả; bài báo; ấn phẩm; các yếu tố về xuất bản)

[1]  Hà Đắc Bình, Trương Văn Trương, Võ Tấn Lộc, Duy-Hung Ha, “Hiệu năng mạng điện toán biên di động sử dụng cơ chế đa truy cập phi trực giao và thu năng lượng sóng vô tuyến,” Tạp chí khoa học công nghệ Trường Đại học Duy Tân, 2(39), 5/2020, tr. 37-45.

[2]  Dac-Binh Ha, Duc-Dung Tran and Nguyen-Son Vo, “Cooperative Transmission in Uplink NOMA Networks with Wireless Power Transfer”, Journal of Science and Technology: Issue on Information and Communications Technology, Danang University, Vol. 17, No. 12.2, 2019, pp. 20-27.

[3]  Van-Long Nguyen, Dac-Binh Ha, Duc-Dung Tran, Yoonill Lee, “Enhancing Physical Layer Security for Cooperative Non-Orthogonal Multiple Access Networks with Artificial Noise,” EAI Endorsed Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems, 2019.

III. ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, CÁCH TIẾP CẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU:

1. Đối tượng nghiên cứu:

–      Kênh truyền vô tuyến: Rayleigh.

–      Các thông số hiệu năng: Xác suất tính toán thành công của hệ thống.

–      Các giao thức và cơ chế truyền thông không dây.

2. Phạm vi nghiên cứu:

–      Lý thuyết thông tin và xác suất thống kê.

–      Mạng không dây sử dụng cơ chế NOMA.

–      Lớp vật lý của thông tin vô tuyến.

3. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu:

–      Bám sát các kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực này, đánh giá kết quả đạt được bên cạnh các điều kiện giả sử đi kèm và đề xuất hướng giải quyết tốt hơn.

–      Dựa trên các hướng nghiên cứu đề xuất, nhóm nghiên cứu sử dụng các phương pháp và kỹ thuật sau:

  • Lựa chọn kênh truyền (Rayleigh, Nakagami-m) phù hợp và xây dựng mô hình toán học,
  • Lựa chọn thông số đánh giá là Xác suất dừng hệ thống, dung lượng hệ thống.
  • Phân tích các thông số chất lượng, biểu diễn ở dạng tường minh (closed-form expression).
  • Xây dựng chương trình mô phỏng trên phần mềm Matlab.
  • So sánh kết quả đạt được với các nghiên cứu trước trong cùng điều kiện.
  • Khảo sát ảnh hưởng của các tham số mạng và kênh truyền lên hiệu năng của hệ thống.

Các tin khác