Thiết kế giải thuật tối ưu dung lượng kênh truyền, dung lượng bảo mật và hiệu suất năng lượng của hệ thống mimo nhiều người dùng

Thiết kế giải thuật tối ưu dung lượng kênh truyền, dung lượng bảo mật và hiệu suất năng lượng của hệ thống MIMO nhiều người dùng .... Xây dựng mô hình hệ thống MIMO nhiều người dùng và đ

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: VŨ THANH TÙNG MSHV: 7141004

Ngày, tháng, năm sinh: 15/04/1990 Nơi sinh: HẢI PHÒNG Chuyên ngành: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Mã số : 60 52 02 08

I TÊN ĐỀ TÀI:

Thiết kế giải thuật tối ưu dung lượng kênh truyền, dung lượng bảo mật và hiệu suất năng lượng của hệ thống MIMO nhiều người dùng

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

1 Xây dựng mô hình hệ thống MIMO nhiều người dùng và đưa ra các bài toán về tối đa dung lượng kênh truyền, dung lượng bảo mật và hiệu suất năng lượng

2 Đề xuất giải thuật để giải các bài toán trên nhằm nâng cao hiệu năng của hệ thống

3 Thực hiện thuật toán đề ra và mô phỏng bằng MatLab

4 Trình bày kết quả và đánh giá

 Kết quả đạt được :

Các chương trình mô phỏng và đánh giá các thông số dung lượng kênh truyền, dung lượng bảo mật và hiệu suất năng lượng

III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : ……….11/01/2016

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: ….21/06/2016

V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: ………….TS HÀ HOÀNG KHA

Tp HCM, ngày … tháng … năm 2016

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN

(Họ tên và chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA

(Họ tên và chữ ký)

Đầu tiên, em xin được gửi tới TS Hà Hoàng Kha lời cám ơn chân thành

và sâu sắc nhất Thầy đã tận tụy hướng dẫn em từng bước về chuyên môn

từ lúc mới bắt đầu cho tới khi hoàn thành luận văn này Nhờ có Thầy, cái

em đã học được không chỉ là kiến thức đơn thuần mà còn là cách làm việc

và học tập một cách nghiêm túc và chuyên nghiệp, đó chính là nền tảng

cơ bản cần trang bị để em có thể tiếp tục theo đuổi con đường nghiên cứukhoa học trong tương lai Ngoài ra, Thầy cũng đã luôn ở bên động viên vàkhích lệ em trong những lúc gặp em vấn đề khó khăn trong quá trình viếtluận văn hay trong các vấn đề cuộc sống đời thường Thực sự, không có sựgiúp đỡ của Thầy, một mình em không thể trưởng thành hơn như khi đãhoàn tất luận văn này Bên cạnh đó, em cũng xin gửi lời cảm ơn đến cácThầy, Cô trong bộ môn Viễn Thông trường Đại học Bách Khoa TP.HCM.Bởi trong suốt chương trình học Thạc Sĩ, các thầy cô đã tận tình giảngdạy, chỉ bảo và cung cấp rất nhiều kiến thức liên quan đến hướng Hệ thốngthông tin truyền thông Những bài giảng, tài liệu tham khảo đã giúp íchcho em rất nhiều trong quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn này.Tuy kiến thức là vô cùng vô tận, nhưng những kiến thức từ quá trình họcCao học đã tạo nền tảng khá vững chắc để em có thể tiếp tục nghiên cứu

và mở rộng hơn vốn kiến thức của mình Cuối cùng, đó là lòng biết ơn vôvàn đối với gia đình của em, chính họ đã tạo cho em nhiều động lực và cho

em những điều kiện tốt nhất để có thể hoàn thành luận văn thạc sĩ này

Tp Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 06 năm 2016

Vũ Thanh Tùng

Trong những năm gần đây, ngành công nghiệp truyền thông di động đã cónhững bước chuyển mình mạnh mẽ nhờ vào các tiến bộ về các kỹ thuật xử

lý tín hiệu số, trong đó đặt biệt là sự ra đời của các thiết bị thông minh

Số lượng người sử dụng các thiết bị thông minh tăng mạnh mẽ qua từngnăm cùng sự bùng nổ của các ứng dụng di động đã đóng góp không nhỏtạo nên một lưu lượng thông tin khổng lồ truyền qua các hệ thống thôngtin mỗi ngày mỗi giờ và có xu hướng tăng lên gấp nhiều lần trong các nămtiếp theo Điều này dấy lên một vấn đề cấp thiết cho các nhà mạng di động

đó là làm thế nào để có thể cung cấp được đủ nhu cầu sử dụng dữ liệucủa khách hàng mà vẫn đảm bảo được chất lượng dịch vụ cũng như đảmbảo an toàn cho các vấn đề về xã hội và sinh thái liên quan Để có thể giữvững và chiếm lĩnh thị phần của mình trong tương lai, các nhà mạng buộcphải có những hành động mạnh mẽ và tích cực đầu tư vào nghiên cứu cáccông nghệ mới, phát triển cải thiển hệ thống mạng của mình Chính nhucầu này đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu đi sâu vào vào các kỹ thuật có thểnâng cao dung lượng hệ thống mà không đòi hỏi phải tốn nhiều tài nguyênnhư băng thông và công suất, trong đó đặt biệt là kỹ thuật đa đầu vào-đađầu thu (MIMO) Những nghiên cứu về kỹ thuật MIMO đa người dùng

có mặt trong mọi tạp chí của ngành trong một thập kỷ vừa qua, thúc đẩytrí tò mò và tạo động lực để luận văn tiếp tục đóng góp những tri thứcmới về kỹ thuật này Cụ thể hơn, luận văn đã đào sâu khám phá nhữngkhó khăn trong hệ thống MIMO đa người dùng, đặc biệt là về can nhiễugiữa các người dùng, và tìm các phương pháp giải quyết nhằm nâng caodung lượng của hệ thống Khác với các nghiên cứu đã có, luận văn đã đềxuất một hướng tiếp cận mới để giải quyết bài toán tối ưu dung lượng vớithuật toán tối ưu bầy đàn, một thuật toán được chứng minh có thể đạt

người dùng trong môi trường truyền thông không dây, luận văn đã đề xuấtcác thiết kế thu phát nhằm nâng cao dung lượng bảo mật của hệ thống,tạo nên một bước đi tiên phong khi kết hợp sử dụng phương pháp sắp đặtnhiễu vào trong mô hình này Luận văn cũng đề xuất các thiết kế thu pháttrong mạng hỗn hợp hai tầng và trong hệ thống MIMO có bảo mật vật lý,nhằm tối đa hóa hiệu suất năng lượng của mỗi hệ thống Cuối cùng, các thínghiệm mô phỏng được luận văn trình bày chi tiết để kiểm chứng lý thuyếtcũng như tính hiệu quả của các thiết kế mà luận văn đề ra, khi được đem

so sánh với các phương pháp hiện có

Recent years witnessed a significant improvement in the mobile communication try due to the noticeable progress of digital signal processing techniques, especially theappearance of smart devices The quantity of smart device holders dramatically riseover years with the explosion of mobile applications, greatly contributing to the hugeamount of mobile traffic transmitting over communication networks each day with the

indus-a quick upwindus-ard trend in the upcoming yeindus-ars This results in indus-an essentiindus-al issues for thenetwork operators, which is how to provide enough traffic for customers’ demands whileguaranteeing the quality of service as well as ensuring the safety in society-and-ecology-related problems To remain and actively control their market sharing in the future,they must take real actions and positively invest on researching new technologies andenhance their exist networks This fact motivated researchers to go deeper into efficienttechniques being able to improve the information rate without any resources require-ments (spectrum and power), especially the multiple-input multiple-output (MIMO)techniques Previous works of the multiuser MIMO (MU-MIMO) networks could befound in any journal of communication during this decade, bringing the curiosity andencouragement for this thesis to make new contributions about this issues To be morespecific, this thesis discovered the difficulties in the MU-MIMO system, especially theinterference among users, and found some new methods to make an improvement inthe information rate Different from the prior researches, this thesis proposed a newapproach to solve the sum rate maximization problem with the particle swarm opti-mization method which is a low-complexity global optimization scheme being able to

be implemented practically Besides that, to improve the security of the MU-MIMOsystem in the nature of wireless communication, this thesis proposed transceiver de-signs which took a first step on applying the interference alignment technique, which is

narios in order to maximize the energy efficiency for each system Finally, simulationresults were presented in detail to qualify the theory derived in the thesis as well asthe efficiency of proposed designs in comparison with the previous works.

Em tên Vũ Thanh Tùng, là học viên cao học chuyên ngành Kỹ thuật Viễn Thông,khóa 2014, tại Đại Học Quốc Gia TP.HCM - Trường Đại Học Bách Khoa Thành Phố

Hồ Chí Minh Em xin cam đoan những nội dung sau đều là sự thật:

- Công trình nghiên cứu này hoàn toàn do chính em thực hiện trong suốt quá trìnhthực hiện đề tài

- Các tài liệu và các trích dẫn trong luận văn đều được tham khảo từ các nguồnthực tế, uy tín và độ chính xác cao

- Các số liệu và kết quả mô phỏng được thực hiện một cách độc lập và hoàn toàntrung thực

Tp Hồ Chí Minh, ngày 21 tháng 06 năm 2016

Vũ Thanh Tùng

Mục lục i

1.1 Đặt vấn đề nghiên cứu 1

1.2 Lý do chọn đề tài 5

1.3 Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn 5

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 6

1.5 Phương pháp nghiên cứu 7

1.6 Bố cục luận văn 8

1.7 Các bài báo đã hoàn thành trong luận văn 9

2 TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 11 2.1 Về vấn đề tối ưu dung lượng 11

2.2 Về vấn đề bảo mật lớp vật lý 14

2.3 Về tối ưu hiệu suất năng lượng trong mạng hỗn hợp 16

2.4 Về tối ưu hiệu suất năng lượng trong hệ thống bảo mật vật lý 19

2.5 Lý thuyết toán tối ưu 19

2.5.1 Tối ưu lồi 20

2.5.2 Lý thuyết Duality 21

2.5.3 Lý thuyết fractional-programming và thuật toán giải 22

2.6 Kỹ thuật sắp dặt can nhiễu (IA) 23

2.7 Kết luận 25

3 TỐI ƯU DUNG LƯỢNG HỆ THỐNG MIMO ĐA NGƯỜI DÙNG 26 3.1 Giới thiệu 26

3.2 Mô hình hệ thống và một số phương pháp đã có 30

3.2.1 Mô hình MU-MIMO BCs và phương pháp BD 30

3.2.2 Mô hình MU-MIMO ICs và phương pháp RCRM 34

3.3 Đề xuất tối ưu dung lượng hệ thống MIMO đa người dùng sử dụng kỹ thuật tối ưu bầy đàn 37

3.3.1 Đối với hệ thống MU-MIMO BCs 37

3.3.2 Đối với hệ thống MU-MIMO ICs 40

3.4 Kết quả mô phỏng và đánh giá 42

3.5 Kết luận 46

4 TỐI ƯU DUNG LƯỢNG BẢO MẬT HỆ THỐNG MIMO ĐA NGƯỜI DÙNG 48 4.1 Giới thiệu 49

4.2 Mô hình hệ thống 51

4.3 Đề xuất sử dụng kỹ thuật sắp đặt nhiễu tối ưu dung lượng bảo mật cho hệ thống MIMO đa người dùng 52

4.3.1 Phương pháp tối hiểu hóa tín hiệu nghe lén sử dụng kỹ thuật sắp đặt nhiễu (WSLM IA) 52

4.3.2 Phương pháp ép tín hiệu nghe lén về không kết hợp với kỹ thuật sắp đặt nhiễu (ZFWS IA) 59

4.3.3 Phương pháp tối thiểu hóa hạng ma trận nghe lén và ràng buộc hạng ma trận thông tin dựa trên kỹ thuật sắp đặt nhiễu (RCRM IA) 63

4.4 Kết quả mô phỏng và đánh giá 69

4.5 Kết luận 70

5 TỐI ƯU HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG HỆ THỐNG HỖN HỢP 73 5.1 Giới thiệu 73

5.2 Mô hình hệ thống 75

5.3 Đề xuất tối ưu hiệu suất năng lượng của hệ thống hỗn hợp hai tầng sử dụng kỹ thuật sắp đặt nhiễu và phối hợp phân tầng 78

5.4 Kết quả mô phỏng và đánh giá 85

5.5 Kết luận 88

6 TỐI ƯU HIỆU SUẤT NĂNG LƯỢNG HỆ THỐNG MIMO BẢO MẬT LỚP VẬT LÝ 89 6.1 Giới thiệu 89

6.2 Mô hình hệ thống 91

6.2.1 Mô hình MIMO bảo mật vật lý một người dùng 91

6.2.2 Mô hình MIMO bảo mật vật lý đa người dùng 92

6.3 Đề xuất tối ưu hiệu suất năng lượng cho hệ thống MIMO có bảo mật vật lý 94

6.3.1 Đối với hệ thống MIMO bảo mật vật lý một người dùng 94

6.3.2 Đối với hệ thống MIMO bảo mật vật lý đa người dùng 99

6.4 Kết quả mô phỏng và đánh giá 104

6.5 Kết luận 108

7 KẾT LUẬN CHUNG VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU KẾ TIẾP 112 7.1 Kết luận chung 112

7.2 Hướng nghiên cứu kế tiếp 113

BD Block Diagonalization

MMSE Minimum Mean Square Error

WSRM Weighted Sum-Rate Maximization

1.1 Dự báo về lượng thông tin di động toàn cầu, trung bình hàng tháng, từ

năm 2014 tới năm 2019 [1], tính theo tỷ gigabytes 1

1.2 Dự báo về tốc độ tăng trưởng của các thiết bị thông minh, từ năm 2014 tới năm 2019 [1] 2

1.3 Dự báo về tốc độ tăng trưởng dữ liệu từ thiết bị thông minh, từ năm 2014 tới năm 2019 [1] 3

1.4 Dự báo về tốc độ tăng trưởng dữ liệu từ thiết bị thông minh, từ năm 2014 tới năm 2019 [1] 3

1.5 Mô hình thiết kế thu phát của một thiết bị của mạng 4G [2] 4

2.1 Mạng MIMO hai người dùng có bảo mật vật lý nhờ nhiễu nhân tạo [3] 15 2.2 Mô hình mạng HetNets 16

2.3 Các hướng tiếp cận tối ưu hiệu suất năng lượng [4] 18

2.4 Kỹ thuật IA cho mô hình MU-MIMO [5] 24

3.1 Mô hình hệ thống MU-MIMO BCs với 1 trạm phát và K bộ thu 27

3.2 Mô hình hệ thống MU-MIMO ICs với K cặp thu phát 27

3.3 Sự hội tụ của thuật toán PSO trong hệ thống MU-MIMO BCs 44

3.4 Trung bình WSR và SNR trong hệ thống MU-MIMO BCs (6 × 2, {1, 2})3 44 3.5 Trung bình WSR và SNR trong hệ thống MU-MIMO BCs (4 × 2, {1, 2})3 45 3.6 Sự hội tụ của thuật toán PSO trong mô hình MU-MIMO ICs 45

3.7 Trung bình WSR và SNR trong hệ thống MU-MIMO ICs (4 × 4, {1, 3})3 46 4.1 Mô hình hệ thống MU-MIMO ICs với K cặp thu phát và một kẻ nghe lén 49 4.2 Trung bình SSR theo SNR trong hệ thống (18 × 12, 9, 3)3 70

4.3 Trung bình SSR theo SNR trong hệ thống (15 × 15, 9, 3)3 71

5.1 Mô hình mạng hỗn hợp hai tầng 75

5.2 Average maximum achievable EE versus the transmit power 86

5.3 Trung bình EE tối đa đạt được và công suất phát tối da 87

5.4 Trung bình dung lượng hệ thống và công suất phát tối đa 87

6.1 Sự hội tụ của các thuật toán đề xuất trong hệ thống (4 × 4, 2, 1, 0.75) 105

6.2 Sự hội tụ của các thuật toán đề xuất trong hệ thống (4 × 4, 2, 2, 0.75) 105

6.3 Trung bình SEE và SNR trong hệ thống (3 × 3, 2, 1, 0.75) và (4 × 4, 2, 2, 0.75) 106

6.4 Hệ thống có bảo mật: Mk = 12, Nk = 6, Ne= 9, dk = 3 (a) Trung bình SEE và Pmax (b) Trung bình SSR và Pmax 107

6.5 Hệ thống MU-MIMO: Pc = 7 dB, Mk= Nk = 2, dk = 1 and Mk = Nk = 6, dk = 3 (a) Trung bình EE và Pmax (b) Trung bình SR và Pmax 107

5.1 Thông số hệ thống mạng HetNets trong mô phỏng 86

1 Phương pháp Dinkelbach cho bài toán phân số lõm-lồi 23

2 Phương pháp RCRM IA 36

3 Phương pháp PSO tối ưu dung lượng kênh truyền xuống mô hình MIMO BCs 41

7 Thuật toán NN IA bảo mật hệ thống MIMO đa người dùng 66

9 Thuật toán phân bổ công suất tối đa hóa EE trong tế bào lớn mạngHetNets 80

10 Thuật toán phân bổ công suất tối ưu EE mạng tế bào nhỏ 83

11 Thuật toán BRB tối đa hóa EE bảo mật hệ thống MIMO đơn người dùng109

12 Thuật toán ZFPD tối ưu SEE bảo mật mô hình MIMO đơn người dùng 110

13 Thuật toán phân bổ công suất để tối ưu EE bảo mật mô hình MIMO

đa người dùng 111

MỞ ĐẦU

1.1 Đặt vấn đề nghiên cứu

Trong những thập niên gần đây, mạng truyền thông không dây đã và đang phát triểnrất nhanh cùng với sự ra đời, sự phổ biến của các thiết bị thông minh như điện thoạithông minh, máy tính bảng, v.v Một nghiên cứu mới nhất của Cisco [1] đã chỉ ra rằngvào cuối năm 2014, số lượng thiết bị được kết nối đã vượt quá dân số thế giới và dựđoán vào năm 2019, dữ liệu di động sẽ tăng gấp mười lần so với năm 2014 như hình

1.1 Người dùng đang có xu hướng chuyển sang sử dụng các thiết bị thông minh nhiềuhơn, điều này đóng góp không nhỏ vào sự sự bùng nổ thông tin toàn cầu Mỗi năm có

Hình 1.1: Dự báo về lượng thông tin di động toàn cầu, trung bình hàng tháng, từ năm

2014 tới năm 2019 [1], tính theo tỷ gigabytes

Hình 1.2: Dự báo về tốc độ tăng trưởng của các thiết bị thông minh, từ năm 2014 tớinăm 2019 [1].

hàng loạt mẫu mã thiết bị thông minh mới với chức năng và tính thông minh lớn hơnđược tung ra thị trường Hình 1.2 thể hiện tốc độ tăng trưởng của các thiết bị thôngminh từ năm 2014 tới năm 2019, trong đó số lượng thiết bị thông minh được dự đoántăng gần gấp đôi trong trong 5 năm này Như một hệ quả, số lượng các ứng dụng trêncác thiết bị thông minh tăng theo đột biến trong những năm gần đây, cũng góp phầnthu hút nhiều người người dùng và tăng lưu lượng thông tin di động Có thể thấy ởhình1.3, trong vòng 5 năm, lưu lượng của các thiết bị thông minh được dự báo sẽ tănglên gấp nhiều lần và chiếm 97%, gần như hầu hết lưu lượng thông tin di động Nhữngcon số này đã phần nào nói lên thực trạng của nền công nghiệp thông tin di động vớinguồn cầu vô cùng lớn từ số lượng người dùng khổng lồ đang có xu hướng ngày càngtăng lên qua các năm

Tuy nhiên, với cơ sở hạ tầng còn hạn chế, đặc biệt ở các nước đang phát triển,những hệ thống mạng truyền thông không dây phổ biến hiện thời đang gặp nhiều khókhăn để cung cấp đủ dung lượng cũng như đảm bảo chất lượng dịch vụ cho nhiều ngườidùng cùng lúc [6] Do vậy, vấn đề phải nghiên cứu các kỹ thuật nhằm nâng cao dunglượng của hệ thống cũng như cung cấp các dịch vụ có chất lượng tốt hơn đang ngàycàng trở nên cấp thiết, đồng thời thu hút được rất nhiều sự quan tâm từ cộng đồngnghiên cứu trong và ngoài nước Các thế hệ thông tin di động mới liên tục được cậpnhật từ 2G, 3G, 4G và gần đây nhất, hệ thống 5G đã định hình nền móng, đang đượcnghiên cứu sâu thêm và chờ ngày triển khai thương mại hóa Cũng trong báo cáo của

Hình 1.3: Dự báo về tốc độ tăng trưởng dữ liệu từ thiết bị thông minh, từ năm 2014tới năm 2019 [1].

Hình 1.4: Dự báo về tốc độ tăng trưởng dữ liệu từ thiết bị thông minh, từ năm 2014tới năm 2019 [1]

Cisco [1], hình 1.4 đã cho thấy số lượng các thiết bị kết nối với các mạng di động tiêntiến (3G, 4G) càng ngày càng tăng lên, trong đó con số của năm 2019 được dự báo sẽgấp hơn 4 lần con số của năm 2014 Điều này lại một lần nữa nhắc nhở các nhà mạng

di động cần đẩy mạnh đầu tư thêm vào bộ phận nghiên cứu và phát triển (R&D) đểcải thiện các công nghệ hiện có cũng như nghiên cứu các công nghệ mới đột phá, nhằmchiếm lĩnh thị trường tiềm năng trong tương lai

Nằm trong số các kỹ thuật nổi bật trong công nghệ truyền thông không dây, kỹthuật truyền thông với nhiều đầu vào và nhiều đầu ra (MIMO) đã rất được giới nghiên

Hình 1.5: Mô hình thiết kế thu phát của một thiết bị của mạng 4G [2].

cứu quan tâm vì các lợi ích mà kỹ thuật này mang lại Kỹ thuật MIMO có thể nângcao dung lượng kênh truyền mà không cần thêm băng thông và công suất [7,8,9] Nhờ

có sự tiến bộ vượt bậc trong các kỹ thuật xử lý tín hiệu số, các kỹ thuật MIMO đã cóthể bước ra khỏi lý thuyết và đi sâu vào trong các công nghệ thực tế Cụ thể, các thiết

kế thu phát sử dụng kỹ thuật MIMO đã được sử dụng trong rất nhiều chuẩn truyềnthông không dây khác nhau trên thế giới ví dụ như Wifi IEEE 802.11n (năm 2006),WiMax IEEE 802.16e (năm 2006), 4G Long-Term Evolution (LTE) (năm 2009) Hình

1.5mô tả một mô hình thiết kế thu phát trong các thiết bị 4G, trong đó có khối MIMOprocessing thực hiện các thuật toán thiết kế ma trận tiền mã hóa và ma trận tiền giải

mã của hệ thống Các ma trận này có thể được thiết kế linh hoạt để thực hiện nhiềumục đích khác nhau về dung lượng, bảo mật lớp vật lý hay thân thiện với môi trường(tiết kiệm năng lượng) [2] Ở Việt Nam, từ tháng 10 năm 2015, nhà mạng Viettel đãbắt đầu triển khai thử nghiệm và cung cấp mạng 4G cho người dùng, tạo điều kiện tốthơn để nghiên cứu các kỹ thuật MIMO, đặt biệt là trong hệ thống MIMO đa ngườidùng (MU-MIMO), một hệ thống thiết thực mà các nhà mạng đang muốn nâng caodung lượng để có thể phục vụ được khách hàng [10]

Tiếp tục theo hướng phát triển này, luận văn sẽ nghiên cứu các vấn đề thách thứccủa một hệ thống MU-MIMO nhằm đưa ra các giải pháp thiết kế để nâng cao hiệusuất của một hệ thống MU-MIMO

1.2 Lý do chọn đề tài

Khó khăn quan trọng nhất trong việc thiết kế hệ thống MU-MIMO đó là can nhiễuđồng kênh Vì hệ thống MU-MIMO có thể phục vụ truyền cùng lúc nhiều luồng dữliệu với nhiều người dùng nên sẽ tồn tại hai loại can nhiễu: 1) can nhiễu giữa các luồng

dữ liệu và 2) can nhiễu giữa các người dùng với nhau Cả hai loại can nhiễu này cầnphải được loại bỏ để nâng cao dung lượng của kênh truyền

Ngoài ra, để năng cao hiệu suất của hệ thống MU-MIMO, không chỉ loại bỏ hailoại can nhiễu trên, một số vấn đề quan trọng khác cũng cần phải được nhấn mạnhđồng thời trong hệ thống MU-MIMO đó là:

• Tối ưu dung lượng kênh truyền: nhu cầu sử dụng dữ liệu của người dùng ngàycàng tăng cao nên cần đưa ra thiết kế hệ thống MU-MIMO có dung lượng kênhtruyền tối đa có thể, đạt tới dung lượng kênh truyền theo lý thuyết;

• Bảo mật ở lớp vật lý: với bản chất truyền thông không dây, tín hiệu được phát

đi giữa các người dùng có thể dễ dàng bị nghe lén bởi kẻ gian, nên cần thiết kế

hệ thống MU-MIMO vừa giảm ảnh hưởng của can nhiễu và vừa nâng cao dunglượng bảo mật của kênh truyền;

• Tối ưu hiệu suất năng lượng: vì các thiết kế chỉ hướng tới tối ưu dung lượng cóthể dẫn tới việc tiêu thụ nhiều năng lượng gây ảnh hưởng tới nền kinh tế và môitrường sinh thái, nên cũng cần phải thiết kế hệ thống MU-MIMO thân thiện vớimôi trường hơn mà vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ cung cấp cho người dùng

Để giải quyết lần lượt các vấn đề này, luận văn quyết định sẽ đưa ra các giải phápthiết kế hệ thống MU-MIMO tương ứng, thảo luận về ưu điểm của các giải pháp đưa

ra so sánh với các phương pháp hiện tại và cuối cùng, đưa ra các định hướng nghiêncứu trong tương lai

1.3 Mục tiêu và nhiệm vụ của luận văn

Các kiến thức và kết quả cần đạt được ở đề tài là:

• Trình bày giải pháp thiết kế tối đa hóa dung lượng hệ thống MU-MIMO sử dụng

kỹ thuật tối ưu bầy đàn Mô phỏng đánh giá thiết kế đưa ra và so sánh với giảipháp đã có

• Trình bày giải pháp thiết kế tối đa hóa dung lượng bảo mật trong hệ thống MIMO sử dụng kỹ thuật sắp đặt can nhiễu (IA) Mô phỏng đánh giá thiết kếđưa ra và trình bày ưu điểm của thiết kế trước và sau khi áp dụng vào hệ thống

MU-• Trình bày giải pháp thiết kế tối đa hóa hiệu suất năng lượng hệ thống mạng hỗnhợp (HetNets) sử dụng kỹ thuật phối hợp từng tầng Mô phỏng đánh giá thiết

kế đưa ra, trình bày ưu điểm của thiết kế trước và sau khi áp dụng vào hệ thống

và thảo luận

• Trình bày giải pháp thiết kế tối ưu hiệu suất năng lượng cho hệ thống bảo mậtlớp vật lý MU-MIMO kết hợp sử dụng kỹ thuật IA Mô phỏng đánh giá thiết kếđưa ra và trình bày ưu điểm của thiết kế trước và sau khi áp dụng vào hệ thống,cũng như với các kỹ thuật hiện có

1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài:

• Hệ thống MIMO đa người dùng và bài toán tối đa hóa dung lượng khi thiết kế

ma trận tiền mã hóa và tiền giải mã

• Kỹ thuật sắp đặt can nhiễu - IA ứng dụng trong hệ thống MU-MIMO để giảmtriệt để can nhiễu liên người dùng trong mạng

• Mô hình mạng hỗn hợp - HetNets, có khả năng đáp ứng chất lượng dịch vụ tốthơn với các tế bảo nhỏ bên trong tế bào lớn, và bài toán tối ưu năng lượng cho

mô hình mạng này

• Mô hình hệ thống bảo mật MU-MIMO, giúp thông tin liên lạc giữa các ngườidùng được bảo mật với một người dùng có ý đồ nghe lén trong mạng, cùng bàitoán tối ưu dung lượng bảo mật và bài tối ưu hiệu suất năng lượng cho mô hìnhnày

• Kết hợp sử dụng các kỹ thuật thiết kế tuyến tính cơ bản như kỹ thuật ràng buộc

MU-Từ các cơ sở lý thuyết được nêu chi tiết, đề tài mô hình hóa các mô hình mạngMU-MIMO thành những mô hình bài toán tối ưu cụ thể, sau đó đưa ra các phươngpháp giải các bài toán đã đặt ra để giải quyết các vấn đề của đề tài như tối ưu dụnglượng, dung lượng bảo mật và hiệu suất năng lượng theo các điều kiện ràng buộc vốncó

1.5 Phương pháp nghiên cứu

Về mặt lý thuyết:

• Thu thập tài liệu về các vấn đề tối ưu dung lượng, dung lượng bảo mật và hiệusuất năng lượng trong hệ thống MU-MIMO và các giải pháp đã có.

• Xây dựng mô hình hệ thống MU-MIMO và các bài toán tối ưu với từng vấn đề

• Đưa các giải thuật thiết kế thu phát tương ứng trong từng mô hình và bài toán

• Chương 1, chương mở đầu, bao gồm đặt vấn đề nghiên cứu, lý do chọn đề tài,phạm vi và đối tượng nghiên cứu, nhiệm vụ của luận văn và các bài báo đã hoànthành của luận văn

• Chương 2, trình bày tóm lược tổng quan về các vấn đề nghiên cứu và cung cấpcác lý thuyết toán tối ưu liên quan và kỹ thuật IA

• Chương 3, trình bày thiết kế thu phát để tối ưu dung lượng hệ thống MU-MIMO

sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn

• Chương 4, trình bày các thiết kế thu phát để tối ưu dung lượng bảo mật trong

hệ thống MU-MIMO sử dụng phương pháp sắp đặt can nhiễu (IA)

• Chương 5, trình bày các thiết kế thu phát để tối ưu năng lượng cho mạng hỗnhợp hai tầng kết hợp sử dụng kỹ thuật IA

• Chương 6, trình bày các thiết kế thu phát để tối ưu năng lượng cho hệ thốngMIMO có bảo mật lớp vật lý trong cả hai trường hợp một người dùng và đa ngườidùng

• Cuối cùng, chương 7, kết luận, đưa ra các nhận định chung về các nghiên cứucủa luận văn cũng như đề ra định hướng nghiên cứu trong tương lai

1.7 Các bài báo đã hoàn thành trong luận văn

Trong quá trình làm luận văn, các nội dung nghiên cứu đề cập trong các chương kếtiếp của luận văn đã được viết thành 7 bài báo khoa học (tính đến ngày nộp luận văn21/06/2016) được gửi lên các hội nghị, tạp chí trong nước và quốc tế Cụ thể được liệt

kê như sau

Bài báo đã được chấp nhận đăng tạp chí quốc tế:

1 Tung T Vu, Kha Hoang Ha, Hoang Duong Tuan, "Transceiver Design for mizing the Energy Efficiency in Multiuser MIMO Channels," accepted to appear

Opti-on IEEE CommunicatiOpti-on Letters, Jun., 2016

Những bài báo đã được chấp nhận đăng hội nghị quốc tế:

1 Tung T Vu, Ha Hoang Kha, Trung Q Duong, Nguyen-Son Vo, "WiretappedSignal Leakage Minimization for Secure Multiuser MIMO Systems via Interfer-ence Alignment," in Proc IEEE Int Conf Advanced Technologies for Commu-nications (ATC), Oct 2015, pp 79–83

2 Tung T Vu, Ha Hoang Kha, Trung Q Duong, "Interference Alignment signs for Secure Multiuser MIMO Systems: Rank Constrained Rank Minimiza-

De-tion Approach," in Proc IEEE Int Conf CommunicaDe-tions, Management andTelecommunications (ComManTel), Dec., 2015, pp 116-121.

Những bài báo đã nộp lên các hội nghị và tạp chí quốc tế, đang chờ kếtquả:

1 Tung T Vu, Ha Hoang Kha, Trung Q Duong, Nguyen-Son Vo, "Particle SwarmOptimization for Weighted Sum Rate of Downlink MIMO Broadcast Channels,"submitted to Wireless Personal Communication, 2015

2 Tung T Vu, Ha Hoang Kha, Trung Q Duong, Nguyen-Son Vo, "On the terference Alignment Designs for Secure Multiuser MIMO Systems," submitted

In-to IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications andComputer Sciences, 2016

3 Tung T Vu, Kha Hoang Ha, Osamu Muta, Mohamed Rihan, "Interference igation with Energy Efficiency for MIMO Heterogeneous Networks with Hieracti-cal Partial Coordination," submitted to IEICE Transactions on Communications,2016

Mit-4 Tung T Vu, Kha Hoang Ha, "Optimal Precoder Designs for Energy-EfficiencyMaximization in Secure MIMO Systems," submitted to the National Foundationfor Science and Technology Development (NAFOSTED) Conference on Informa-tion and Computer Science (NICS), 2016

TỔNG QUAN CÁC VẤN ĐỀ

NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

Hệ thống MU-MIMO là một hệ thống rất gần gũi với các mô hình mạng thông tin

di động thực tế Chính vì vậy, hệ thống MU-MIMO luôn đón nhận được rất nhiều sựquan tâm nghiên cứu trong một thập kỷ vừa qua, nhằm cải thiện hiệu suất của hệthống này Tùy vào các mục đích khác nhau mà hệ thống MU-MIMO được thiết kế cụthể khác nhau Chương này trước hết sẽ trình bày ngắn gọn tổng quan về từng vấn đềnghiên cứu trong mạng MU-MIMO, tạo tiền đề để luận văn đề xuất các phương phápthiết kế trong các chương sau cũng như chỉ rõ sự đóng góp của các thiết kế được đưa

ra trong bức tranh nghiên cứu chung Sau đó, chương này cũng trình bày cơ bản về lýthuyết toán tối ưu cùng kỹ thuật IA được sử dụng trong các thiết kế luận văn đề xuất

2.1 Về vấn đề tối ưu dung lượng

Như đã trình bày ở trên, vấn đề nâng cao dung lượng là quan tâm thiết yếu đầu tiêncủa các nhà mạng khi thiết kế mô hình hệ thống MIMO đa người dùng Ở phần này,luận văn sẽ đưa ra bài toán chung và thảo luận về những phương pháp giải của bàitoán này

Xem xét một hệ thống mạng tổng quát có L kết nối Tốc độ truyền đạt được củamỗi kết nối là một hàm số được ký hiệu là Rℓ Như vậy, một bài toán tổng quát tối ưudung lượng (có trọng số) (WSRM) có dạng như sau

maxx

KXℓ=1

với xxx = {x1, x2, , xn} là biến tối ưu của bài toán; ωℓ là trọng số của đường truyền thứ

ℓ và F là tập khả thi của bài toán (có thể không lồi) Thường thì Rℓ không lồi và bàitoán (2.1) rất khó để giải dù trông có vẻ đơn giản

Luận văn đầu tiên sẽ chỉ ra tầm quan trọng của việc giải bài toán WSRM, sau đóchỉ ra các phương pháp giải hiện có cùng những ưu và nhược điểm, nhằm hướng tớimột đề xuất thiết kế trong chương sau

Tầm quan trọng của việc giải bài toán tối ưu dung lượng WSRM

Không chỉ trong vấn đề tối đa dung lượng, dạng bài toán WSRM có thể được tìmthấy trong rất nhiều vấn đề kỹ thuật khác trong mạng truyền thông không dây Cụthể, trong vấn đề tối đa hóa tiện ích của mạng (NUM - network utility maximization)[11, 12], bài toán WSRM xuất hiện là một phần của bài toán Lagrange Dual của bàitoán NUM tổng quát Trong vấn đề điều khiển giữa các lớp ISI trong mạng không dây(Cross-layer Control), bài toán WSRM được tìm thấy trong bài toán phân bổ công suất

ở lớp MAC và lớp vật lý [13] Bài toán WSRM cũng có thể trực tiếp được sử dụng rấtnhiều trong các vấn đề thiết kế các véc tơ beamforming hoặc ma trận tiền mã hóa/giải

mã tuyến tính nhằm quản lý tài nguyên mạng MIMO [14, 15] Ngoài ra, vì hệ thốngMIMO đa người dùng tồn tại nhiều đường tuyền cùng chung tần số, cùng thời gian vàkhông gian nên thường có sự tradeoff về tốc độ đạt được giữa các người dùng (mộtngười dùng có thể bị giảm dung lượng nếu một người dùng khác muốn dung lượng của

họ tăng lên) Chính vì điều này, bài toán WSRM có thể cung cấp các nghiệm tối ưunhư là các đường biên cho vùng dung lượng có thể đạt được của cả hệ thống mạng

Tuy bài toán WSRM là trái tim của các bài toán thiết kế hệ thống như đã trìnhbày ở trên, bài toán WSRM tổng quát lại không có dạng biến đổi thành lồi một cáchtrực tiếp và khá khó khăn để giải Luận văn sẽ đề cập một số hướng tiếp cận để giảibài toán này sau đây.

Tối ưu toàn cục cho bài toán WSRM trong mạng không dây

Để có được nghiệm tối ưu toàn cục, có một phương pháp trực tiếp đó là tìm kiếm toàn

bộ không gian nghiệm [16] Tuy nhiên, phương pháp này có độ phức tạp tính toán rấtcao kể cả trong những bài toán rất bình thường Một cách giải quyết tốt hơn đó làứng dụng kỹ thuật chia-và-bọc (branch and bound) thực hiện việc tìm kiếm toàn bộkhông gian nghiệm một cách thông minh hơn [17,18, 19,20, 21] Do đạt được nghiệmtối ưu toàn cục, những thuật toán này đóng một vai trò quan trọng trong việc đưa ramột tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả cho các bất kỳ phương pháp thiết kế hệ thống khác.Nhược điểm duy nhất của các phương pháp tối ưu toàn cục đó là tốc độ thực hiệnthuật toán không cao vì vẫn còn độ phức tạp tính quán khá lớn, làm giảm tính ứngdụng trong các mô hình mạng thực tế vốn có quy mô lớn và có thể mở rộng dễ dàng.Đạt nghiệm gần tối ưu toàn cục cho bài toán tối WSRM

Do phải mất nhiều thời gian để một thuật toán tối ưu toàn cục tìm ra nghiệm cho bàitoán WSRM nên lựa chọn một phương pháp có thể đạt gần tới nghiệm tối ưu có độphức tạp tính toán thấp hơn cũng là một ý kiến được nhiều nghiên cứu quan tâm Córất nhiều lời giải gần tối ưu toàn cục cho bài toán WSRM đã được đưa ra như trong[14, 22, 23] và các tham khảo trong đó Bằng cách xấp xỉ hàm mục tiêu bằng các biểuthức lồi, đưa bài toán WSRM về các dạng có thể giải được với độ phức tạp không cao,các phương pháp này có thể dễ dàng thực hiện trong thực tế Tuy nhiên, không phảiphương pháp nào cũng có thể giải được bài toán tổng quát mà chỉ giải được bài toánWSRM trong từng điều kiện mô hình cụ thể

2.2 Về vấn đề bảo mật lớp vật lý

Trong hệ thống MU-MIMO, các người dùng chia sẻ thông tin dữ liệu qua môi trườngkhông dây dễ dàng, linh hoạt và thuận tiện, mọi nơi và mọi lúc Tuy nhiên, điều nàycũng mang lại những nguy hiểm tiềm tàng từ những kẻ nghe lén cố gắng nghe trộmthông tin của người dùng từ một môi trường truyền mở như vậy Để bảo vệ thông tincho người dùng trong hệ thống mạng không dây, có rất nhiều cơ chế đã được đưa ra vàđược được chia thành hai loại chính, một loại dựa trên cơ chế mã hóa ở các lớp trên,một loại dựa trên các lý thuyết bảo mật ở lớp vật lý Cơ chế mã hóa có thể được mô

tả như việc cất thông tin trong một chiếc hộp bảo mật chỉ có thể được mở ra bởi cácchìa khóa của các người dùng chính Cơ chế này hiện là cách bảo mật phổ biến trongcác hệ thống thực tế bởi xác xuất tìm ra chiếc chìa khóa giải mã thông tin của kẻ nghelén được chứng minh là rất thấp, chứ không nói là không thể Tuy nhiên, với đà pháttriển như vũ bão của công nghệ thông tin như hiện nay, dù thông tin được mã hóavới cách thức phức tạp nhất, vẫn thật khó có thể khẳng định chắc chắn rằng những

kẻ xấu sẽ không thể tìm ra cách lấy được thông tin người dùng Trong khi đó, cơ chếbảo mật ở lớp lý được mô tả như việc gây can nhiễu, làm khó khăn hơn cho kẻ xấutrong việc giải mã thông tin từ tín hiệu nhận được Điều này có nghĩa là, dù kẻ nghelén có được chìa khóa giải mã thông tin của cơ chế mã hóa thì vẫn khó có thể đọc đượcthông tin người dùng bởi thông tin trước khi được giải mã đã không còn nguyên vẹn

do can nhiễu Chính vì vậy, trong một thập kỷ trở lại đây, các nghiên cứu về các cơchế bảo mật ở lớp vật lý luôn thu hút được rất nhiều sự quan tâm như là một cơ chế

bổ sung bên cạnh cơ chế mã hóa, nhằm nâng cao tính bảo mật cho hệ thống thôngtin không dây [24] Sau đây, luận văn sẽ trình bày một số hướng tiếp cận cho cơ chế này.Phát hiện kẻ khả nghi trong mạng sử dụng tính chất của kênh truyền

• Vân tay sóng (Radio Fingerprinting): Đây là cơ chế tạo ra ’vân tay’ cho một bộphát nhờ tính chất truyền sóng của nó được gán từ khi sản xuất, khiến mỗi bộphát khác nhau có vân tay sóng khác nhau Các tác giả trong [25] đã đề xuất

hệ thống vân tay sóng bao gồm nhiều sensor để ghi nhận tính chất của sóng Sựthay đổi về vân tay sóng của các bộ phát được ghi nhận và một khi có phát hiện

Hình 2.1: Mạng MIMO hai người dùng có bảo mật vật lý nhờ nhiễu nhân tạo [3]

có sự biến đổi ngoài mong đợi, một cảnh báo sẽ được đưa ra Cơ chế này giúpphân biệt người dùng chính trong mạng và kẻ lạ

• Phương pháp mã hóa dựa vào kênh truyền: Trong [26], các tác giả đã đề xuất

cơ chế tạo ra véc tơ tín hiệu phát từ kênh truyền chính Sự thay đổi của kênhtruyền theo thời gian giúp cho thông tin luôn gây khó khăn cho kẻ nghe lén đểgiải mã

Hạn chế nghe lén nhờ kết hợp mã hóa và các tính chất vật lý của tínhiệu

• Trải phổ (Spread Spectrum): Tín hiệu được trải ra bởi chuỗi pseudo code vớibăng tần rộng hơn rất nhiều băng tần baseband của tín hiệu, giúp tín hiệu ẩnmình trong làn nhiễu khiến kẻ xấu khó phát hiện

Nâng cao tính bảo mật nhờ phân bổ công suất

• Nhiễu nhân tạo (Artificial Noise): Các tác giả trong [27, 28] đã đề xuất phương

án tạo thêm nhiễu nhân tạo cộng thêm vào tín hiệu gốc nhằm làm giảm khả năngphục hồi tín hiệu tại nghe kẻ nghe lén Công suất của nhiễu nhân tạo và tín hiệugốc được phân bổ nhờ các thuật toán được thiết kế để đạt được dung lượng bảomật tối đa

• Gây nhiễu hợp tác (Cooperative Jamming): Cơ chế này cần có một node hợp táctruyền tín hiệu gây nhiễu lên kẻ nghe lén Thông thường tín hiệu nhiễu được biết

trước tại các người dùng để không gây nhiễu lên người dùng chình trừ kẻ nghelén.

2.3 Về tối ưu hiệu suất năng lượng trong mạng hỗn

hợp

Hình 2.2: Mô hình mạng HetNets

Để đáp ứng được nhu cầu sử dụng dữ liệu di động ngày càng nâng cao mà vẫnđảm bảo được chất lượng dịch vụ cho người dùng như đã đề cập ở trên, các mạng viễnthông hiện tại cần phải có một sự thay đổi về mặt cấu trúc, và trong đó mô hình mạnghỗn hợp (HetNets) là một giải pháp đầy hứa hẹn Mạng HetNets bao gồm các tầngmạng khác nhau với các tầng lớn là mạng tế bào truyền thống và các tầng nhỏ là các

tế bào nhỏ hơn (pico cell, micro cell, femto cell) [29, 30, 31] Nhờ sử dụng các tế bàonhỏ trong cùng các tế bào lớn hơn, việc tái sử dụng tần số sẽ cao hơn và các trạm thuphát trong các tế bào nhỏ có thể chia sẻ bớt dữ liệu tránh tình trạng quá tải tại cáctrạm thu phát của các tế bào lớn Ngoài ra, việc đặt các tế bào nhỏ phục vụ gần vớingười dùng hơn, giúp giảm thiểu sự suy hao công suất do hiệu ứng đa đường gây bởicác vật chắn (tường tòa nhà, cây cối ) và góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ hơn

Bên cạnh vấn đề về dung lượng, các nhà mạng cũng không thể không chú ý tới yếu

tố năng lượng khi thiết kế các hệ thống của mình Thậm chí, đây cũng là một tiêuchí quan trọng khi đánh giá mạng 5G bởi tham vọng theo đuổi hệ thống mạng có khảnăng truyền tải thật nhiều dữ liệu là một sự phát triển không bền vững và sẽ dẫn tớinhững khủng hoảng về năng lượng cùng với những vấn đề nghiêm trọng về kinh tế, xã

hội và môi trường [4].

Ảnh hưởng tới kinh tế: Mạng 5G có mục tiêu đạt dữ liệu truyền gấp 1000 lầntốc độ hiện tại, nhưng có thể thấy rằng điều này có thể dẫn tới việc sử dụng nhiều côngsuất phát hơn, nghĩa là năng lượng sẽ bị tiêu thụ nhiều hơn, và nhiều chi phí phải trảhơn để đáp ứng như cầu năng lượng tăng lên cao này Nâng cao dung lượng hệ thốngnên đi đôi với nâng cao hiệu suất năng lượng cho một sự phát triển bền vững

Ảnh hưởng tới môi trường: Hiện nay, các cơ sở hạ tầng viễn thông tiêu thụ hơn3% trong tổng năng lượng tiêu thụ toàn cầu, trong đó 60% được sử dụng cho các trạmthu phát sóng [32] gây ra 5% trong tổng số lượng khí CO2 thải ra trên thế giới [4] Với

đà tăng trưởng về thiết bị thu phát sóng và cơ sở hạ tầng mạng như hiện này, các con

số chắc chắn còn gia tăng, đóng góp một phần không nhỏ vào vấn đề ấm lên toàn cầu

và hiệu ứng nhà kính

Để đánh giá hiệu suất năng lượng của hệ thống trong mạng 5G, một đơn vị đánhgiá mới được đưa ra, đó là bit/J, định nghĩa lượng thông tin truyền tải trên 1J nănglượng tiêu thụ [33] (xem [34, 35] - những bài báo đầu tiên giới thiệu đơn vị này) Sauđây, luận văn sẽ liệt kê một số hướng tiếp cận nâng cao hiệu suất năng lượng cho mạngtruyền thông không dây (bao gồm mạng HetNets) như sau

• Phân bổ tài nguyên (Resource Allocation): Phân bổ tài nguyên của hệthống (tần số, thời gian, công suất phát) để tối đa hóa hiệu suất năng lượng của

hệ thống thay vì chỉ tối đa hóa dung lượng Phương pháp này được chứng minh

có thể đạt được hiệu suất năng lượng bền vững với sự tradeoff về mặt dung lượng[32]

• Thiết lập mạng (Network deployment): Triển khai các node mạng để tối đahóa năng lượng tiêu thụ thay vì chỉ tối đa hóa vùng phủ sóng như trước Ngoài

ra, các trạm thu phát sóng có sử dụng thuật toán tắt/bật để giảm thiểu việc sửdụng năng lượng [36, 37]

• Phát và thu hoạch năng lượng (Energy harvesting): Phương pháp này

Hình 2.3: Các hướng tiếp cận tối ưu hiệu suất năng lượng [4].

giúp hệ thống thông tin có thể thu hoạch năng lượng từ chính sóng tín hiệu nhậnđược

• Giải pháp phần cứng xanh (Energy-efficient Hardware solutions): Baogồm các thiết kế thu phát thân thiện với môi trường, thiết kế mạng mới dựa trêncloud-computing của mạng truy cập vô tuyến (RAN) và sử dụng các chức năngmạng được ảo hóa

Trong mạng hỗn hợp, mặc dù việc thêm các tế bào nhỏ vào trong các tế bào truyềnthống có thể nâng cao hiệu quả sử dụng phổ tần, điều này cũng gây ra can nhiễu giữacác tầng của mạng và can nhiễu trong cùng một tầng mạng Do vậy triệt bỏ can nhiễutrong mạng hỗn hợp là vấn đề không thể bỏ qua để nâng cao hiệu suất mạng hỗn hợp[38] Ngoài ra vì sự phát triển bền vững, việc sử dụng nguồn năng lượng trong mạnghỗn hợp cũng đang trở thành một chủ đề rất được quan tâm trong nghiên cứu thiết

kế mạng hỗn hợp [39,40, 41]

2.4 Về tối ưu hiệu suất năng lượng trong hệ thống

bảo mật vật lý

Là một sự kết hợp của hai nhu cầu thực tế là bảo mật và tiết kiệm năng lượng, vấn

đề tối ưu năng lượng trong hệ thống bảo mật vật lý gần đây bắt đầu được quan tâm,với chỉ có một số lượng hạn chế các nghiên cứu như [42, 43,44] Các tác giả trong [42]

đã đề xuất thiết kế ma trận tiền mã hóa để tối ưu hiệu suất năng lượng cho hệ thốngMIMO một người dùng và một kẻ nghe lén Các tác giả trong [43] đã kết hợp sử dụngthêm nhiễu nhân tạo, trong khi đó bài báo [44] đã đề xuất một kỹ thuật phối hợp cảntrở nghe lén (cooperative jamming) cho mạng ad-hoc Vì vậy, vấn đề này vẫn là mộtvấn đề mở và đang được nghiên cứu sâu thêm

2.5 Lý thuyết toán tối ưu

Các bài toán thiết kế hệ thống (chi tiết được trình bày ở các chương sau) có thể đượcdiễn đạt dưới dạng bài toán tối ưu có điều kiện ràng buộc có biễn diễn toán học nhưsau

Nếu tập F không rỗng, thì bài toán là khả thi Ngược lại thì bài toán không khả thi.Một điểm gọi là điểm tối thiểu cục bộ xxxopt nếu tồn tại một khoảng cách ǫ > 0 để mà

f0(xxopt) ≤ f0(xxx); xxx ∈ F; k xxx − xxxoptk < ǫ (2.5)Một điểm được gọi là điểm tối ưu toàn cục nếu

Việc giải bài toán (2.3) và độ phức tạp của thuật toán phụ thuộc phần lớn vào tínhchất của hàm f0(xxx) và tập F Bài toán không lồi thường rất khó để giải nên thườngđược đưa về các bài toán lồi [45] Các bài toán không lồi có thể có nhiều điểm tối ưucục bộ và khó có thể tìm điểm khả thi Ngược lại, bài toán có thể được giải dễ dànghơn nếu là lồi

2.5.1 Tối ưu lồi

Hầu hết các bài toán thiết kế hệ thống thường không lồi nên thường được đưa về bàitoán lồi Sau đây, luận văn giới thiệu ngắn gọn một vài định nghĩa trong tối ưu lồi [45].Định nghĩa 1 (Tập lồi) Một tập C ∈ RN là một tập lồi nếu xxx, yyy ∈ C và θ xxx +(1−θ)yyyvới 0 ≤ θ ≤ 1 Về mặt hình học, một tập C là lồi nếu đường nối giữa hai điểm bất kỳtrong C cũng nằm trong C

Tập C được gọi là nón (cone) nếu ∀xxx ∈ C và θ ≥ 0 đều có θ xxx ∈ C

Định nghĩa 2 (Hàm lồi) Một hàm số f: RN

→ R là lồi nếu miền giá trị domf của

f là lồi và ∀xxx,yyy ∈ domf, θ ∈ [0, 1]

f (θ xxx +(1 − θ) yyy) ≤ θf(xxx) + (1 − θ)f(yyy) (2.7)Một bài toán tối ưu lồi là một bài toán có hàm mục tiêu lồi và tập khả thi lồi