Về một phương pháp mới điều khiển mượn, khóa kênh tần số mạng di động tế bào

NFDCBS

Neural-Fuzzy Controller for the Dynamic Channel- Borrowing Scheme	Mượn kênh động trên cơ sở bộ điều khiển Nơ ron – Mờ
NFS	Noron- Fuzzy- Subsethood	Bộ điều khiển mạng nơ ron – mờ - subsethood
NMT	Nordic MobileTelephone
OFDMA	Orthogonal Frequency-Division Multiplexing Access	Đa truy cập phân chia tần số trực giao
OVSF	Orthogonal Variable Spreading Factor	Mã OVSF
PCA	Principal Component Analysis	Phân tích thaanhf phần cơ bản
PDA	Personal Digital Assistant	Thiết bị kỹ thuật số hỗ trợ cá nhân
PDC	Personal Digital Cellular	di động cá nhân tế bào số
PSTN	Post Switch Telephone Network	Mạng điện thoại chuyển mạch công cộng
QoS	Quality of Service	Chất lượng dịch vụ
RSS	Received Signal Strengh	Cường độ tín hiệu thu được
RMSE	Root Mean Square Error	Sai số bình phương trung bình
SB	Simple Borrowing	Mượn kênh đơn giản
SHCB	Simple Hybrid Channel Borrowing Scheme	Thuật toán mượn kênh lai ghép đơn giản
Subsethood		Phép đo subsethood mờ
TACS	Total Access Communication System	Hệ thống truy nhập tổng
TD	Time Division	Phân chia theo thời gian
TDMA	Time Division Multiplexing Access	Đa truy nhập phân chia theo thời gian
TL	Traffic Load	Tải lưu lượng
TSK	Takagi-Sugeno-Kang Model	Mô hình TSK
xG	x Generic	Thế hệ x (x=1,2,3,4,5)
UMTS	Universal Mobile Telephone System	Hệ thống di động UMTS
UWB	Ultra-WideBand	Công nghệ không dây UWB
WCDMA	Wideband Code Division Multiple Access	Đa truy cập phân chia mã băng thông rộng.
WISDOM	Wireless Innovative System for Dynamic Operating Mega communications concept	Hệ thống phát minh vô tuyến để truyền thông Mega động.

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 149 trang tài liệu này.

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1: Sự phát triển qua các thế hệ của mạng di động tế bào 20

Hình 1.2: Mạng di động tế bào 23

Hình 1.3: Các phương pháp đa truy cập N kênh cơ bản 26

Hình 1.4: Cách xác định các tế bào đồng kênh với tham số shift i=3, j=2 28

Hình 1.5: Nhóm kênh 29

Hình 1.6: Chuyển giao cứng giữa MS và các BS 38

Hình 1.7: Cường độ tín hiệu và hiện tượng trễ giữa hai BS liền kề để chuyển giao có thể xẩy ra 38 Hình 1.8: Mượn kênh và khoá kênh 41

Hình 1.9: Phân loại tế bào lạnh, tế bào trung bình, tế bào nóng 46

Hình 2.1: Mạng tế bào với tế bào hình lục giác 51

Hình.2.2: Bộ điều khiển mượn kênh trên cơ sở logic mờ 52

Hình 2.3: a) Hàm liên thuộc số kênh cho phép;b) Hàm liên thuộc tải lưu lượng 56

Hình 2.4: Hàm liên thuộc đầu ra mờ 60

Hình 2.5: Bộ điều khiển NFC với luật mờ singleton 63

Hình 2.6: Hàm liên thuộc hình tam giác 64

Hình 2.7: a) Hệ thống suy diễn mờ ANFIS; b) Cấu trúc ANFIS 68

Hình 2.8: Mạng nơ ron huấn luyện tìm hệ số của toán tử mờ 72

Hình 3.1: Phân vùng mạng di động tối ưu 77

Hình 3.2: Bộ điều khiển mượn kênh động DBNFS 78

Hình 3.3: Mờ hoá tín hiệu kênh cho phép AC 80

Hình 3.4: Mờ hoá tính hiệu tải lưu lượng TL 81

Hình 3.5: Các tập mờ đầu ra với hàm liên thuộc Gauss 82

Hình 3.6: Cấu trúc mạng nơ ron mờ sử dụng subsethood(NFS) 83

OLm ,k

Hình 3.7: Trường hợp 1:C

OLm ,k

Hình 3.8: Trường hợp 2:C

=Ck

Ck

...........................................................................................................87

............................................................................................................88

OLm ,k

Hình 3.9: Trường hợp 3:C

Ck

............................................................................................................92

Hình 3.10: Cơ chế suy diễn NFS của DBNFS 96

Hình 3.11: Thuật toán điều khiển mượn, khoá kênh DBNFS 101

Hình 4.1: PDF thời gian giữ cuộc gọi 110

Hình 4.2: Sai số huấn luyện mạng NFC, ANFIS, NFS 111

Hình 4.3: Xác xuất khóa cuộc gọi của các thuật toán khác nhau 112

Hình 4.4: Xác xuất dớt cuộc gọi của các thuật toán khác nhau 112

Hình 4.5: Sự phức tạp truyền thông điệp của các thuật toán khác nhau 113

Hình 4.6: Thời gian trễ thu kênh của các thuật toán khác nhau 113

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Các luật mờ để điều khiển mượn/cho mượn kênh 60

Bảng 3.1: Bảng định nghĩa giá trị biến ngôn ngữ 81

Bảng 3.2: Mạng đầu vào và ra của các lớp của NFS 84

Bảng 3.3: Bảng luật và ε của NFS 2 đầu vào, 1 đầu ra 96

Bảng 4.1: Cài đặt bộ điều khiển NFS bằng Matlab 109

MỞ ĐẦU

Hiện nay trên thế giới cũng như trong nước, mạng di động tế bào đã và đang phát triển mạnh mẽ, nhất là mạng di động tế bào thế hệ mới 3G và 4G. Đồng thời các nước cũng đang đầu tư nghiên cứu phát triển mạng di động thế hệ thứ 5 (5G) [1]. Đặc điểm nổi bật của các hệ thống mạng di động thế hệ mới là tốc độ truyền dữ liệu lớn, khả năng di động cao và cung cấp các dịch vụ cho người sử dụng ngày càng phong phú hơn.

Một bài toán quan trọng xuyên suốt qua mọi thế hệ mạng di động tế bào là làm thế nào sử dụng phổ tần số (kênh) cấp cho mỗi mạng hiệu quả trong điều kiện phổ tần số là hạn chế. Từ đó nâng cao khả năng phục vụ, chất lượng dịch vụ (QoS) của hệ thống mạng di động tế bào. Điều này đòi hỏi phải có một chiến lược gán kênh phù hợp [5][6][7]. Bài toán gán kênh là một trong các bài toán quan trọng nhất trong hệ thống di động tế bào. Và nó là một bài toán có độ phức tạp theo thời gian mũ (NP-Hard) nên khó tìm được lời giải chính xác.

Mục đích của bài toán gán kênh chủ yếu là để khai thác khả năng tái sử dụng lại kênh dưới điều kiện ràng buộc nhiễu, như nhiễu đồng kênh, nhiễu kênh liền kề, nhiễu kênh tại cùng chỗ sử dụng. Các thuật toán gán kênh được đề xuất từ nhiều tác giả khác nhau rất phong phú, nhưng có thể chia làm 3 loại khác nhau là: Gán kênh cố định (FCA), gán kênh động (DCA) và gán kênh lai ghép (HCA).

Ưu điểm của FCA là đơn giản. Tuy nhiên, nó không thể phù hợp đối với tình huống thực tế của mạng mà có tải tế bào biến đổi bất thường và thay đổi từ tế bào sang tế bào khác. Phương pháp DCA cho phép gán/ tái gán lại kênh và do đó linh hoạt hơn. DCA tùy theo cách quản lý kênh mà chia làm 2 loại: DCA tập trung và DCA phân tán.

Trong DCA tập trung, tất cả các kênh được đặt trong một nguồn chung và được gán cho các cuộc gọi mới khi cần thiết, và tất cả các công việc gán kênh được thực hiện bởi MSC. Trong DCA phân tán, các BS sẽ tham gia thực hiện công việc này. Để có được ưu điểm của FCA và DCA, kỹ thuật HCA được đề xuất sử dụng. Trong HCA,

các kênh được chia thành hai tập riêng biệt: một tập các kênh được gán cho mỗi tế bào trên cơ sở FCA, trong khi tập kênh còn lại được giữ trong nguồn chung dành cho việc gán động. Một vấn đề quan trọng của các phương pháp cấp phát kênh là cân bằng tải trong mạng di động tế bào có tải phân bố không đều. Cân bằng tải là quá trình phân bố lại các kênh của mạng di động tế bào để tránh tình huống mà một số tế bào đang nhàn rỗi trong khi một số tế bào khác đang ở trạng thái bị tắc nghẽn (nóng) [29][30][31]. Do sự nóng của các tế bào biến đổi theo cả không gian và thời gian, cho nên trong thực tế, để giải quyết vấn đề này có thể tăng độ rộng băng thông cho tế bào để tăng dung lượng hệ thống. Nhưng giải pháp tăng băng thông lại không hiệu quả đối với mạng mà lưu lượng mất cân bằng mà biến đổi theo thời gian. Có giải pháp hiệu quả hơn để giải quyết vấn đề này là thực hiện chuyển các kênh rỗi từ các tế bào tải nhẹ (lạnh) sang tế bào tải nặng (nóng) hoặc từ vùng tải nhẹ sang vùng tải nặng trong các mạng thế hệ mới. Hay nói cách khác, đó là quá trình thực hiện mượn kênh trong mạng di động tế bào. Đây là phương pháp được sử dụng phổ biến trong mọi mạng tế bào và mọi thế hệ mạng tế bào, thậm chí cả mạng vệ tinh [51].

Các chiến lược mượn kênh truyền thống thường mượn kênh để cân bằng tải bằng cách sử dụng một số ngưỡng cố định để phân biệt trạng thái tải của mỗi tế bào. Một tải tế bào được gọi là "nóng", nếu tỷ số giữa số kênh còn rỗi với tổng số kênh cấp cho tế bào đó nhỏ hơn hoặc bằng một giá trị ngưỡng, ngược lại nó là "lạnh". Hạn chế trong các thuật toán này chính là do sử dụng các giá trị ngưỡng cố định nên có thể gây ra một chuỗi các biến đổi bất thường, như hiệu ứng quả bóng bàn (ping-pong), do tải dao động xung quanh ngưỡng. Điều này dẫn đến lãng phí một lượng đáng kể tài nguyên mạng do việc chuyển kênh qua lại giữa các tế bào. Mặt khác, việc thu thập các thông tin tải tế bào không chỉ để ước lược tải lưu lượng mạng biến đổi theo thời gian, mà còn cung cấp các thông tin hữu ích để ra quyết định gán lại kênh mạng di động tế bào. Việc thu thập thông tin tải tốt cho phép phản ánh chất lượng ước lượng tải hiện thời của tế bào, dự báo được tải trong tương lai gần, đảm bảo sự ổn định tương đối và

có một quan hệ đơn giản với các chỉ số tài nguyên của mạng. Trong hệ thống di động, số các cuộc gọi xuất hiện là không biết trước, cũng như thời gian thực hiện cuộc gọi là mơ hồ, không chắc chắn (bất định). Chính vì những lý do như vậy, để giải bài toán này cần có một cơ chế dự báo phù hợp hơn, hiệu quả hơn. Gần đây, đa số các phương pháp giải quyết vấn đề gán kênh cho mạng tế bào nói chung, phương pháp điều khiển mượn kênh nói riêng đều sử dụng công cụ tính toán thông minh, hoặc kết hợp các phương pháp truyền thống với các phương pháp tính toán thông minh để giải quyết bài toán mạng di động tế bào (hệ thống lai) [47][48][50].

Trong phương pháp tính toán thông minh, nền tảng cốt lõi của nó là bộ điều khiển logic mờ, mạng nơ ron, thuật gen. Ngoài ra còn có lý thuyết trò chơi, tính toán dựa trên bầy đàn, dựa trên tình huống (case), Automata... Các bộ điều khiển thông minh có thể được xây dựng từ các công nghệ thông minh riêng rẽ hoặc tích hợp các công nghệ này, tuỳ từng bài toán cụ thể. Mạng nơ ron có ưu điểm nổi bật là khả năng học, khả năng khái quát hoá và khả năng xấp xỉ hàm phi tuyến bất kỳ với độ chính xác yêu cầu. Còn bộ điều khiển logic mờ được phát triển trên cơ sở lý thuyết tập mờ có ưu điểm là tích hợp được tri thức chuyên gia và phỏng theo cách tư duy của con người với cơ chế suy diễn trên cơ sở tập luật IF-THEN mờ. Thuật gen (GA) cho phép giải bài toán tối ưu toàn cục dựa trên các toán tử lai ghép, đột biến, chọn lọc tự nhiên để tìm lời giải tối ưu trong không gian lời giải của bài toán. Automata cho phép tạo ra khả năng tự trị, thích nghi với môi trường. Sự kết hợp các công nghệ này cho phép tạo ra các bộ điều khiển mạnh, mềm dẻo và giải quyết hiệu quả các bài toán phức tạp, nhiều yếu tố bất định, không rõ ràng hoặc nghèo thông tin. Chính vì những ưu điểm như vậy, bộ điều khiển thông minh đã được nhiều tác giả nghiên cứu sử dụng trong các thuật toán mượn kênh, cân bằng tải động, lập lịch gán mã trong mạng di động tế bào với các cơ chế đa truy cập khác nhau. Nổi bật là nghiên cứu của tác giả Harilaos G. Sandalidis, Peter P. Stavroulakis’, J. Rodriguez-Tellez [37], đã sử dụng mạng nơ ron Hopfield và các chiến lược tiến hoá để thực hiện mượn kênh trong mạng tế bào (BCA). Somnath

Sinha Maha Patra, Kousik Roy, Sarthak Banerjee, and Deo Prakash Vidyarthi [40], đã sử dụng GA để cải tạo thuật toán mượn kênh nhằm tối ưu số trạm bị khoá kênh. Sitao Wu, Tommy W. S. Chow, Kai Tat Ng [41] đã sử dụng bản đồ tự tổ chức thực hiện chiến lược mượn kênh hiệu quả. Yao-Tien Wang [47][48][49] đã đề xuất thuật toán mượn kênh sử dụng bộ điều khiển logic mờ, bộ điều khiển mạng nơ ron- mờ và bộ điều khiển nơ ron-mờ- GA để thực hiện mượn kênh động để cân bằng tải động mạng di động tế bào.

Trong [47] Yao-Tien Wang đề xuất bộ điều khiển mờ (FDCBS) gồm bốn khối thành phần: (1) cơ sở luật mờ, (2) động cơ suy diễn mờ, (3) khối mờ hóa, và (4) khối giải mờ. FDCBS gồm 3 pha hoạt động: (1) ra quyết định tải tế bào, (2) trao đổi thỏa thuận giữa các tế bào liên quan, và (3) di chuyển đa kênh. Cấu trúc của bộ điều khiển mượn kênh của mạng di động tế bào gồm ba pha thiết kế bằng cách áp dụng điều khiển logic mờ cho các pha đó. Pha ra quyết định tải tế bào cho chỉ thị một lượng thông tin liên quan đến tế bào cũng như các luật thu thập thông tin sẽ được sử dụng khi thực hiện ra quyết định phân bố lại tải tế bào. Mục đích là để thu được đầy đủ thông tin để đưa ra quyết định trạng thái tải tế bào mà có thể là rất nóng, nóng, trung bình, .... FDCBS sử dụng số kênh cho phép và tải lưu lượng tế bào như là các biến đầu vào cho tập mờ và xác định một tập các hàm liên thuộc mờ. Khái niệm số mờ đóng một vai trò quan trọng trong xây dựng các biến định lượng mờ và xác định các giá trị ngôn ngữ biểu diễn trạng thái của tải tế bào, chẳng hạn như “rất nóng”, “nóng”, “vừa phải”, “lạnh” hoặc “rất lạnh”. Pha thực hiện thỏa thuận giữa các tế bào liên quan nhằm mục đích lựa chọn các tế bào hoặc các kênh sẽ được di chuyển khi các sự kiện cấp phát lại tải diễn ra. Các cách tiếp cận cấp phát kênh truyền thống có thể được phân loại thành loại cập nhật và tìm kiếm. Ý tưởng cơ bản là một tế bào phải tham chiếu tất cả các tế bào liên quan trong phạm vi khoảng cách tái sử dụng kênh tối thiểu trước khi nó có thể thu được một kênh. Cả hai phương pháp này đều có những ưu và nhược điểm. Cách tiếp cận cập nhật có thời gian trễ thu kênh ngắn nhưng độ phức tạp thông điệp cao hơn, trong khi