NGÀNH CNTT 2021 TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU CNTT, CNTT CHẤT LƯỢNG CAO ĐỊNH HƯỚNG THỊ TRƯỜNG NHẬT BẢN VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Nâng cao hiệu quả hoạt động của Bộ mã hóa tự động kết hợp điều chế OFDM trong mạng di động 5G

on .

Nâng cao hiệu quả hoạt động của Bộ mã hóa tự động kết hợp điều chế OFDM trong mạng di động 5G

Nguyễn Tiến Thành - CH1802059

Trong thời gian gần đây, sự phát triển vượt bậc của mạng truyền thông không dây và di động đã tạo ra nhu cầu cấp thiết về tốc độ và độ tin cậy trong truyền dữ liệu, cũng như việc tối ưu hóa năng lượng và hiệu suất phổ [1]. Các hệ thống truyền thông nói chung và mạng di động 5G nói riêng phải đáp ứng và đạt được một loạt các mục tiêu cho việc phát triển mạng không dây trong tương lai. Điều này bao gồm việc đặt người dùng vào tâm điểm, hỗ trợ truyền dẫn toàn dải, đảm bảo mức độ bảo mật mạnh mẽ và xây dựng hệ thống thông minh. Trong quá trình phát triển mạng di động 5G, đặc biệt là trong lĩnh vực truyền thông không dây, có một vai trò quan trọng trong các ngành công nghiệp như nhà máy thông minh, giao thông và năng lượng, cũng như các lĩnh vực công cộng như y tế, tự động hóa, công nghệ phương tiện và giáo dục. Do đó, một trong những thách thức quan trọng trong thời đại công nghệ hiện nay là tăng cường hiệu suất và tốc độ truyền dữ liệu trong mạng không dây nói chung và mạng di động 5G nói riêng.

Nhằm giải quyết vấn đề trên, các nhà nghiên cứu đã đề xuất các phương pháp giải quyết sau đây: một là, sử dụng các loại mã hóa kênh truyền như Hamming, Turbo, Polar hay LDPC; hai là, sử dụng các loại điều chế đa sóng mang như OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing), FBMC (Filter-bank Multi-carrier), GFDM (Generalized Frequency Division Multiplexing) , …; và một hướng đi mới cũng đem lại rất nhiều triển vọng đó là ứng dụng lĩnh vực học sâu vào trong các hệ thống mạng không dây. Cả ba phương pháp trên đều có những ưu và nhược điểm, tuy nhiên, việc sử dụng lĩnh vực học sâu đang được kì vọng hơn cả không chỉ bởi tính đơn giản trong việc thiết kế mà các tiếp cận này còn được kì vọng sẽ phá vỡ các hạn chế phổ biến trong các hệ thống thông tin liên lạc như giới hạn Shannon.

Gần đây, cùng với sự phát triển trong lĩnh vực học sâu, nhiều nghiên cứu đã đề xuất sử dụng học sâu để tối ưu toàn bộ (học toàn bộ – end-to-end learning) cho các hệ thống truyền thông. Nổi bật trong đó là bộ mã hóa tự động (autoencoder) [1, 2, 3]. Trái ngược với các hệ thống thông tin liên lạc truyền thống, bộ mã hóa tự động cho phép tối ưu hóa chung máy phát và máy thu cho bất kì mô hình kênh nào mà không bị giới hạn bởi việc tối ưu hóa các khối riêng biệt như mã hóa kênh truyền, điều chế, cân bằng kênh, v.v. Cách tiếp cận này được kì vọng phá vỡ các hạn chế phổ biến trong các hệ thống thông tin liên lạc truyền thống bằng cách chuyển từ các khối con được tối ưu độc lập sang các mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Network) thích ứng và linh hoạt.

Nhược điểm chung của việc ứng dụng lĩnh vực học sâu nói chung và bộ mã hóa tự động nói riêng đó là hiệu suất của hệ thống phụ thuộc vào dữ liệu học của kênh truyền phải nhiều và dữ liệu học phải đủ lớn. Tuy nhiên, ưu thế của việc ứng dụng bộ mã hóa tự động vào trong hệ thống mạng không dây đó là độ phức tạp của máy phát và máy thu tín hiệu thấp, điều này khiến cho độ khả thi trong việc áp dụng vào trong thực tiễn cũng trở nên triển vọng hơn.

Đề tài đặt mục tiêu là Nghiên cứu các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của bộ mã hóa tự động kết hợp điều chế OFDM trong kênh truyền dẫn đa đường đối với hệ thống 5G NR.

Trong khuôn khổ luận văn đã đề cập và trình bày chi tiết sơ đồ ứng dụng bộ mã hóa tự động (Autoencoder) trong hệ thống truyền thông tin đơn và đa sóng mang (OFDM). Từ cơ sở lý thuyết cũng như kết quả mô phỏng đưa ra những kết luận sau:

  • Trong trường hợp không sử dụng mã hóa kênh truyền, các hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tự động cũng như là các hệ thống truyền thông sử dụng các phương pháp điều chế tín hiệu truyền thống đem lại hiệu năng tương đương nhau theo thông số BLER.
  • Khi so sánh hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tự động với hệ thống sử dụng mã hóa kênh truyền LDPC với tốc độ mã hóa tương ứng, đối với điều chế bậc thấp như QPSK hay 16-QAM (PSK) các hệ thống truyền thông truyền thống vẫn đem lại hiệu quả tốt hơn hoặc tương đương với các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động. Tuy nhiên đối với trường hợp các loại điều chế bậc cao như 64-QAM hay 256-QAM, hệ thống truyền thông sử dụng bộ mã hóa tự động lại đem lại hiệu năng vượt trội so với hệ thống truyền thông sử dụng mã hóa kênh truyền LDPC tại vùng có tỉ lệ năng lượng tín hiệu/nhiễu thấp. Ngoài ra độ phức tạp trong việc ứng dụng bộ mã hóa tự động trong hệ thống truyền thông cũng thấp hơn so với việc thiết kế bộ mã hóa và giải mã hóa LDPC. Từ đó, trong các hệ thống truyền thông trong tương lai, các hệ thống sử dụng bộ mã hóa tự động nói riêng và ứng dụng lý thuyết học sâu nói chung sẽ được đề xuất nhằm nâng cao hiệu năng của các hệ thống đó.

Trân trọng.