Giảm nhiễu trong mạng hỗn tạp 5G dựa trên thuật toán phân bố tốc độ

Bài viết này nghiên cứu hệ thống khai thác truyền dẫn đa bước, đa anten, băng tần mmWave và PS (path selection) động. Đề xuất kỹ thuật phân chia lưu lượng để khắc phục tình trạng mất đường nghiêm trọng và giảm thiểu tác động của tắc nghẽn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Giảm nhiễu trong mạng hỗn tạp 5G dựa trên thuật toán phân bố tốc độ LIÊN NGÀNH ĐIỆN - ĐIỆN TỬ - TỰ ĐỘNG HÓA Giảm nhiễu trong mạng hỗn tạp 5G dựa trên thuật toán phân bố tốc độ Interference mitigation in 5G heterogeneous networks based on rate allocation algorithm Nguyễn Thị Quyên*, Vũ Bảo Tạo, Hoàng Thị An *Email: quyennt9617@gmail.com Trường Đại học Sao Đỏ Ngày nhận bài: 10/4/2021 Ngày nhận bài sửa sau phản biện: 29/6/2022 Ngày chấp nhận đăng: 30/6/2022 Tóm tắt Bài viết này nghiên cứu hệ thống khai thác truyền dẫn đa bước, đa anten, băng tần mmWave và PS (path selection) động. Đề xuất kỹ thuật phân chia lưu lượng để khắc phục tình trạng mất đường nghiêm trọng và giảm thiểu tác động của tắc nghẽn. Dựa trên việc giải quyết những vấn đề như tối ưu hóa quá trình lựa chọn đường dẫn (PS) và phân bổ tốc độ (RA- rate allocation) để lập lịch đa đường dẫn đa bước, nhờ đó các FDSC (Full duplex small cell) tự liên kết hoạt động như các nút chuyển tiếp để chuyển tiếp dữ liệu từ BS macro đến các UE (User equipment) xác định. Ngoài ra, bài viết còn áp dụng phương pháp xấp xỉ lồi liên tiếp để xác định phân bố tốc độ của mạng. Thông qua việc phân tích hiệu suất toàn diện và chứng minh sự hội tụ của phương pháp xấp xỉ lồi liên tiếp, kết quả cho thấy xác suất giao tiếp tin cậy đạt 99,99%, trễ giảm lần lượt là 50,64% và 92,9% so với các đường cơ sở có, không có quá trình học, sự cân bằng giữa độ trễ và tốc độ đến mạng. Từ khóa: Học tăng cường; lập lịch đa bước; self-backhaul; truyền thông mmWave; tối ưu hóa ngẫu nhiên. Abstract This paper studies the exploitation system of multi-hop, multi-antenna transmission, mmWave bandwidth and dynamic PS. Propose traffic division techniques to overcome severe road loss and minimize the impact of congestion. Based on solving problems such as optimizing both the process of path selection (PS) and rate allocation (RA) to schedule multipath multistep, so that SCFDs self-links act as relay nodes to forward data from the BS macro to specific UEs. In addition, the paper also applies the successive convex approximation method to determine the speed distribution of the network. Via mathematical analysis, a comprehensive performance analysis and convergence proof are provided for the proposed solution. Numerical results show that the proposed approach ensures reliable communication with a guaranteed probability of up to 99.99% and reduces latency by 50.64% and 92.9% as compared to baseline models. Furthermore, the results showcase the key trade-off between latency and network arrival rate. Từ khóa: Reinforcement learning; multi-hop scheduling; self-backhaul; mmWave communications; stochastic optimization. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Giải pháp triển khai hệ thống thông tin 5G ở dải tần mmWave là kết hợp công nghệ Massive MIMO Mạng di động thế hệ thứ năm (5G) ra đời với kỳ vọng (Massive Multiple-Input Multiple-Output) và small đạt được tốc độ mạng lớn hơn hoặc bằng 10 Gbps, cells-SC. Sự kết hợp này giúp mạng 5G có được tốc sử dụng dải tần mmWave (30-300 GHz) và phục vụ độ dữ liệu Gbps, độ trễ thấp và truyền thông tin cậy một số lượng lớn các thiết bị kết nối không dây [1]. cao. Các dải tần mmWave cho phép gộp một số lượng Tuy nhiên, mạng hoạt động ở dải tần mmWave nên lớn các Anten thành dạng chùm định hướng cao trên gặp một số bất lợi cho kênh truyền như: Sự suy hao một khoảng cách ngắn [2]. Nhưng khi truyền thông đường truyền lớn (Path Loss), chịu tác động hấp thụ mmWave ở khoảng cách xa yêu cầu công suất truyền khí quyển của CO2, O2, hay bị suy giảm tín hiệu do cao hơn dễ xảy ra tắc nghẽn. Do đó, kiến trúc tự liên mưa, sương mù, tuyết gây ra. Chính những yếu tố này kết đa bước được coi như là một giải pháp trong truyền làm giảm đáng kể phạm vi và khả năng cung cấp dịch dẫn trên khoảng cách xa trong mạng 5G mmWave [1]. vụ của mmWave so với các hệ thống di động băng Tuy nhiên, việc sử dụng cấu trúc đa bước sẽ làm tăng rộng hiện có. trễ truyền dẫn [3]. Hiện nay, đã có công trình nghiên cứu về mô hình phân bố tốc độ trong mạng mmWave tự liên kết [4], chế độ Người phản biện: 1. GS. TSKH. Thân Ngọc Hoàn hoạt động của mạng mmWave, giới hạn nhiễu tín hiệu 2. PGS. TS. Trần Xuân Tú hoặc can nhiễu, sự phụ thuộc vào mật độ can nhiễu và Tạp chí Nghiên cứu khoa học, Trường Đại học Sao Đỏ, Số 2 (77) 2022 11 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC phương thức truyền dẫn. Một số nghiên cứu RA (rate allocation) liên kết, kiểm soát tắc nghẽn, định tuyến và lập lịch cho mạng không dây đa bước, hợp nhất độ trễ tỷ lệ dựa trên tổng số dư hàng đợi, áp dụng khái niệm thuật toán đối áp để khai thác lợi thế đa đầu vào. Công trình [5] đưa ra vấn đề lập lịch chung và kiểm soát tắc nghẽn trong mạng mmWave đa bước sóng bằng cách sử dụng khung NUM. Trong đó mô hình IF đưa ra giới hạn trên rất chặt chẽ để đánh giá hệ thống thực tế trong mạng di động mmWave để có thông lượng tối ưu. Tuy nhiên, Công trình [5] đã bỏ qua khía cạnh quan trọng trong mạng 5G là độ trễ thấp và độ tin cậy cao khi tối ưu hóa hiệu suất mạng [4]. ...