ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHẠM NGỌC LINH TÌM ĐIỂM CÂN BẰNG TRUYỀN TIN TRONG MẠNG FEMTOCELL SƢ̉ DU ̣NG THUẬT TOÁN GRADIENT SEARCH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Hà Nội - 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ PHẠM NGỌC LINH TÌM ĐIỂM CÂN BẰNG TRUYỀN TIN TRONG MẠNG FEMTOCELL SƢ̉ DU ̣NG THUẬT TOÁN GRADIENT SEARCH Ngành : Công nghệ Điện tử - Viễn thông Chuyên ngành : Kỹ thuật Điện tử Mã số : 60520203 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH CÔNG NGH Ệ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Trần Cao Quyền Hà Nội – 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết nghiên cứu khoa học luận văn hoàn toàn trung thực chưa công bố nơi khác Mọi nguồn tài liệu tham khảo trích dẫn cách rõ ràng Hà Nội, ngày 19 tháng 05 năm 2015 Phạm Ngọc Linh MỤC LỤC LỜI MỞ ĐẦU DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ CÁC TỪ VIẾT TẮT Chƣơng I: Tổ ng quan về ̣ thố ng thông tin di đô ̣ng sƣ̉ du ̣ng Femtocell 1.1 Khái niệm 1.2 Nguyên lý hoa ̣t đô ̣ng của Femtocell 1.3 Đặc điểm Femtocell 1.4 Kiế n trúc Femtocell 1.5 Các kiến trúc kết nối từ Femtocell đến mạng lõi di động 11 1.5.1 Kiến trúc dựa UMTS 11 1.5.2 Kiến trúc dựa giải pháp UMA/GAN 12 1.5.3 Kiến trúc dựa IMS 12 1.6 Các chuẩn dành cho Femtocell 13 1.7 Các vấn đề mạng vô tuyến Femtocell 15 1.7.1 Vấn đề nhiễu 15 1.7.2 Vấn đề ấn định phổ tần số 17 1.7.3 Vấn đề truyền tải đa điểm phối hợp CoMP 17 1.8 Mạng Femtocell nhận thức cho hệ di động sau 4G 19 1.8.1 Đề xuất mô hình kiến trúc mạng Femtocell nhận thức 19 1.8.2 Khả nhận thức cho mạng Femtocell 20 Chƣơng II: Lý thuyết trò chơi mô hin ̀ h Lý thuyế t trò chơi áp du ̣ng cho ma ̣ng vô tuyế n Femtocell 24 2.1 Giới thiệu chung 24 2.2 Lịch sử phát triển 24 2.3 Nội dung Lý thuyết trò chơi 25 2.4 Các yếu tố Lý thuyết trò chơi 25 2.4.1 Người chơi 25 2.4.2 Giá trị gia tăng 25 2.4.3 Quy tắc 25 2.4.4 Chiến thuật 26 2.4.5 Phạm vi 26 2.5 Biểu diễn trò chơi 26 2.5.1 Dạng chuẩn tắc 26 2.5.2 Dạng mở rộng 27 2.6 Phân loại trò chơi: 28 2.6.1 Dựa vào cách sử dụng chiến thuật: 28 2.6.2 Dựa vào kết trò chơi: 28 2.6.3 Dựa vào thông tin người chơi: 29 2.7 Ứng dụng Lý thuyết trò chơi 30 2.7.1 Kinh tế kinh doanh 30 2.7.2 Sinh học 30 2.7.3 Khoa học máy tính Logic 31 2.7.4 Chính trị học 31 2.8 Áp dụng mô hình lý thuyết trò chơi cho mạng Femtocell 31 Chƣơng III: Các thuật toán tối ƣu áp dụng cho việc tìm kiếm điểm cân 34 3.1 Phương pháp nhân tử Lagrange 34 3.2 Phương pháp tìm kiếm trực tiếp 35 3.3 Phương pháp tối ưu hỗn độn (Chaotic Optimization) 35 3.4 Phương pháp tố i ưu phi tuyến 35 3.4.1 Phương pháp Gradient 35 3.4.2 Phương pháp Newton 36 Chƣơng IV: Mô phỏng đánh giá việc áp thuâ ̣t toán Gradient Search tim ̀ điể m cân bằ ng tố c đô ̣ truyề n tin cho ma ̣ng Femtocell 38 4.1 Công cụ mô 38 4.2 Kịch kết mô 39 4.2.1 Kịch 39 4.2.2 Kịch 41 4.3 Đánh giá kết mô 43 Chƣơng V: Kết luận 45 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO 47 LỜI MỞ ĐẦU Thế kỷ XXI chứng kiế n sự phát triể n ma ̣nh mẽ và không ngừng của ngành công nghiê ̣p Điê ̣n tử Viễn thông nói chung và Thông tin Di đô ̣ng nói riêng Đi cùng với s ự phát triển xã hội, nhu cầ u đố i với thông tin di đô ̣ng ngày cao Ngày nay, yêu cầu công việc khiến cho người có xu hướng dành nhiều thời gian nhà, văn phòng công ty, nhà xưởng trời Xu hướng ảnh hưởng tới phát triển dịch vụ truyền thông, có thông tin di động Thực tế rõ, số lượng gọi phát sinh nhà ngày chiếm ưu Chính vậy, Macro cell vốn xem cấu trúc truyền thống cho mạng thông tin di động tế bào, Femtocell lên giải pháp cho các nhà cung cấ p dich ̣ vu ̣ viễn thông viê ̣c giải toán nâng cao lưu lươ ̣ng và phục vụ đối tượng người dùng nhà (Indoor) Một phương thức mạng di động đời kéo theo nhiều kỹ thuật, yêu cầ u kèm nhằ m nâng cao chấ t lươ ̣ng dich ̣ vụ Một kỹ thuật điều khiển công suất, tố i ưu hóa tố c đô ̣ truyề n tin Xuấ t phát từ những vấ n đề , đã tim ̀ hiể u và nghiên cứu để thực hiê ̣n đề tài “ Tìm điểm cân truyền tin mạng Femto cell sử dụng thu ật toán Gradient search” Trong luâ ̣n văn này trình bày kiến thức tổng quan về ma ̣ng thông tin di đô ̣ng Femtocell , liên ̣ và áp du ̣ng mô hình Thuyế t Trò Chơi (Game Theory) cho mạng Femtocell tập trung nghiên cứu phương pháp tìm kiếm điểm cân bằng tốc đô ̣ truyề n tin mạng Femtocell truy cập đóng quan điể m của Lý thuyế t trò chơi Thuật toán đề xuất để thực việc tìm kiếm điểm cân bằ ng thuật toán Gradient Search Luâ ̣n văn gồ m chương : Chương I: Tổ ng quan về ̣ thố ng thông tin di đô ̣ng sử du ̣ng Femtocell Chương II: Mô hiǹ h Lý thuyế t trò chơi áp du ̣ng cho ma ̣ng vô tuyế n Femtocell Chương III: Các thuật toán tối ưu áp dụng cho việc tìm kiếm điểm cân bằng Chương IV: Mô phỏng đánh giáviệc áp dụng thuâ ̣t toán Gradient Searchtim ̀ điể m cân bằ ng tố c đô ̣ truyề n tin cho ma ̣ng Femtocell Chương V: Kết luâ ̣n DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 4.1: Kết mô theo kịch 40 Bảng 4.2: Kết mô theo kịch 42 Bảng 4.3: So sánh tốc độ hội tụ hai phương pháp tối ưu 43 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1.1: Mô hình mô ̣t Femtocell Hình 1.2: Nguyên tắ c hoa ̣t đô ̣ng của Femtocell Hình 1.3: Kiến trúc Femtocell 10 Hình 1.4: Kiến trúc Femtocell dựa giải pháp Iub-trên-IP 11 Hình 1.5: Kiến trúc Femtocell dựa giải pháp Iu IP 12 Hình 1.6: Kiến trúc giải pháp dựa IMS/ SIP 13 Hình 1.7: Các vấn đề nhiễu đồng lớp Femtocell 15 Hình 1.8: Các giải pháp chống nhiễu đồng lớp 16 Hình 1.9: Nhiễu xuyên lớp 17 Hình 1.10: Mô hình Beamforming 18 Hình 1.11: Kỹ thuật xử lý kết nối 18 Hình 1.12: Phương pháp tiế p câ ̣n CoMP 19 Hình 1.13: Mô hình Femtocell nhận thức 20 Hình 2.1: Các yếu tố lý thuyết trò chơi 25 Hình 2.2: Minh họa trò chơi biểu diễn dạng chuẩn tắc 27 Hình 2.3: Minh họa trò chơi biểu diễn dạng mở rộng 27 Hình 2.4: Biểu diễn trò chơi bất đối xứng 28 Hình 2.5: Biểu diễn trò chơi có tổng bằng không 29 Hình 2.6: Biểu diễn trò chơi không hoàn hảo 29 Hình 2.7: Mô hình ma ̣ng Femtocell 31 Hình 3.1: Minh họa thuật toán Gradient search 36 Hình 4.1: Biểu đồ thể tốc độ thu tin toàn cục ứng với số lượng người dùng 37 Hình 4.2: Biểu đồ thể tốc độ thu tin toàn cục ứng với số anten 43 Hình 4.3: So sánh số bước lặp hai phương pháp tối ưu ứng với số anten 44 CÁC TỪ VIẾT TẮT ADSL Asymmetric Digital Subscriber Line BS Base Station BSC Base Station Controller CFAP Cognitive Femtocell Access Point CoMP Coordinated Multi-Point CSG Closed Subscriber Group DSC Dynamic Cell Selection DSL Digital Subcriber Line FAP Femto Access Point FGW Femto Gateway FMC Fixed Mobile Convergence HeNB Home eNodeB HNBAP HNB Application Part HSPA High Speed Packet Access IKEv2 Internet Key Exchange v2 IMS IP Multimedia Subsystem Ipsec IP Security IRC Interference Rejection Combining JP Joint Processing JT Joint Transmission MSC Mobile Switching Center NAT Network Address Translation PUSCH Physical Uplink Shared Channel RUA RANAP User Adaptation SIP Session Initiation Protocol SON Self-Organizing Networks TPM Trusted Platform Module UMTS Universal Mobile Telecommunications Service Chƣơng I: Tổ ng quan về ̣thố ng thông tin di đô ̣ng sƣ̉ du ̣ng Femtocell 1.1 Khái niệm Trong viễn thông, Femtocell thuật ngữ liên quan đến khái niệm trạm gốc điểm truy nhập (Access point base station) - Mỗi femtocell trạm thu phát di động nhỏ mạng thông tin di động kiểu tế bào, tích hợp nhiều chức BSC (Base Station Controller) số chức MSC (Mobile Switching Center) - Femtocell kết nối đến mạng nhà cung cấp dịch vụ qua đường truyền băng rộng (như DSL hoặc cáp quang) Mục đích femtocell dùng để phủ sóng bên tòa nhà, bên công ty, cho phép nhà cung cấp dịch vụ mở rộng phạm vi phủ sóng khu vực khu dân cư sóng yếu hoặc cao ốc tầng hầm Vì thế, femtocell cổng kết nối mạng thông tin di động tế bào đặt nhà khách hàng xem kết hợp mạng cố định mạng di động Hình 1.1 Mô hình một Femtocell [6] - Ngày nay, femtocells nhận nhiều quan tâm, lợi ích mà mang lại người dùng nhà cung cấp dịch vụ Đối với nhà cung cấp dịch vụ di động, việc triển khai femto BSs cung cấp chi phí thấp cho việc phủ sóng indoor Hơn việc triển khai chia sẻ lưu lượng cho mạng IP backhaul Vì nhà cung cấp dịch vụ tập trung chi phí tài nguyên họ cho mạng outdoor Đối với người dùng, việc sử dụng Femtocell cải thiện dịch vụ liên tục (bao hàm triple-play: voice, video, and data) xuyên suốt U Si = log det ρi Hii Q i HiiH R−1 n i + IN R (5) Công suất phát Pi ma trận phương sai Q i phụ thuộc vào vector truyền, chúng có mối quan hệ mật thiết với Q i tác động trực tiếp đến tốc độ truyền tin user cùng thời điểm Như vậy, user điều chỉnh công suất chúng theo chiến thuật riêng nhằm cải thiện lợi ích mình, điều gây nhiễu cho user khác [1] Để đáp lại, user khác áp dụng chiến thuật để thay đổi công suất phát chúng nhằm đảm bảo tốc độ truyền tin, tiến trình tiếp diễn tất user đạt lợi ích tối đa chúng Đó thời điểm chơi đạt trạng thái cân bằng, gọi điểm cân bằng Nash- Điểm cân bằng tổng hợp cho tất user Khi đạt đến cân bằng Nash, tất user không đưa thay đổi công suất phát Điều kiện mô tả công thức: U(S ∗ ) ≥ U(Si , S−i ) Với Si chiến lược người chơi thứ i, S−i chiến lược tất user khác nhằm ngăn chặn i Nếu tồn tập S ∗ thỏa mãn công thức trinh chơi, trò chơi đạt điểm cân bằng Nash Ta chứng minh tồn điểm cân bằng Nash bằng cách chứng minh hàm G =< 𝐿, Si , Ui > thỏa mãn hai điều kiện: - Tập {Si } khác rỗng hàm lồi không gian Euclid - Tập Ui liên tục {Si } hàm gần lõm Như vâ ̣y, với viê ̣c áp du ̣ng lý thuyế t trò chơi vào ma ̣ng Femtocell giúp ta chứng minh đươ ̣c sự tồ n ta ̣i của điể m cân bằ ng của tố c đô ̣ truyề n tin hay điể m cân bằ ng Nash, tố c đô ̣ truyề n tin của tấ t cả người dùng đa ̣t cực đa ̣i Vấ n đề này đươ ̣c giải quyế t bằ ng viê ̣c điề u chin̉ h công suấ t truyề n để từng user có thể tố i đa hóa lơi thế của chơi, qua đó tố i đa hóa hiê ̣u cho toàn ̣ thố ng Trong mô hiǹ h trò chơi này , hàm trả giá xác định tốc độ thu tin trạm gốc theo công thức[11]: M log det ρi Hii Q i HiiH R−1 n i + IN R U S = (6) i=1 Viê ̣c tim ̀ điể m cân bằ ng cho mô hin ̀ h trò chơi có thể thực hiê ̣n bởi các thuâ ̣t toán tìm kiếm Phầ n sau của luâ ̣n văn sẽ trin ̀ h bày mô ̣t số thuâ ̣t toán : Tố i ưu hỗn đô ̣n, Gradient search có tiń h khả thi viê ̣c tim ̀ kiế m điể m cân bằ ng này 33 Chƣơng III: Các thuật toán tối ƣu áp dụng cho việc tìm kiếm điểm cân Tối ưu hóa lĩnh vực kinh điển toán học có ảnh hưởng đến hầu hết lĩnh vực khoa học – công nghệ kinh tế – xã hội Trong thực tế, việc tìm giải pháp tối ưu cho vấn đề chiếm vai trò quan trọng Phương án tối ưu phương án hợp lý nhất, tốt nhất, tiết kiệm chi phí, tài nguyên, nguồn lực mà lại cho hiệu cao Vấ n đề tìm kiế m điể m cân bằ ng truyề n tin cho ̣ thố ng ma ̣ng Femtocell nêu chương II giải bằng nhiều phương ph áp tối ưu, tương tự viê ̣c giải toán tối ưu toàn cục Có nhiều phương pháp giải vấn đề tìm điểm tối ưu (cực trị, điểm cân bằng, ) phương pháp Lagrange, phương pháp tìm kiếm trực tiếp, phương pháp tối ưu hỗn độn, phương pháp tối ưu phi tuyến : phương pháp Gradient, phương pháp Newton Phương pháp tố i ưu phi tuyế n phù hơ ̣p để giải quyế t vấ n đề đươ ̣c nêu Phầ n dưới của luâ ̣n văn trình bày lầ n lươ ̣t các phương pháp tố i ưu đươ ̣c x em là khả thi cho toán tìm điểm cân bằng truyền tin cho hệ thống mạng Femtocell 3.1 Phƣơng pháp nhân tử Lagrange Đây phương pháp hiệu việc giải toán cực trị có ràng buộc tìm điều kiện xảy dấu bằng bất đẳng thức Hàm Lagrange thiết lập để tìm cực trị có điều kiện hàm𝑧 = 𝑓 𝑥; 𝑦 với điều kiện biến 𝑥, 𝑦 phải thỏa mãn ràng buộc 𝜑 𝑥; 𝑦 = 𝐿 𝑥; 𝑦𝜆 = 𝑓 𝑥; 𝑦 + 𝜆𝜑(𝑥; 𝑦) 𝜆 nhân tử hằng chưa xác định, gọi nhân tử Lagrange Điểm dừng 𝐿 nghiệm hệ phương trình: 𝐿′𝑥 𝑥; 𝑦; 𝜆 = 𝐿′𝑦 𝑥; 𝑦; 𝜆 = 𝐿′𝜆 𝑥; 𝑦; 𝜆 = Cực trị hàm số xác định sau: - Nếu 𝑑 𝐿 𝑥0 ; 𝑦0 ; 𝜆0 < 𝑧𝑚𝑎𝑥 = 𝑓(𝑥0 ; 𝑦0 ) - Nếu 𝑑 𝐿 𝑥0 ; 𝑦0 ; 𝜆0 > 𝑧𝑚𝑖𝑛 = 𝑓(𝑥0 ; 𝑦0 ) Việc dùng phương pháp ràng buộc bất phương trình việc giải toán thường dẫn đến điều kiện Kehn-Tucker ( Điều kiện cần đủ hàm mục tiêu hàm lõm), trường hợp này, cục địa phương hàm lõm 34 3.2 Phƣơng pháp tìm kiếm trực tiếp Đây phương pháp không sử dụng đạo hàm, thời gian tìm kiếm không nhanh thuận lợi thực tiễn số hàm mục tiêu không tính đạo hàm cho phép thời gian tính toán dài 3.3 Phƣơng pháp tối ƣu hỗn độn (Chaotic Optimization) Tối ưu hỗn độn phương pháp sử dụng ánh xạ biến hỗn độn lên không gian biến tối ưu tìm điểm tối ưu toàn cục bằng cách sử dụng tính chất ergodic hàm mục tiêu.[7] Thuật toán có ưu điểm sử dụng chuyển động hỗn độn lại vấp phải nhược điểm số bước lặp để tìm điểm tối ưu tương đối lớn, nên trong ứng dụng cần tốc độ hội tụ nhanh đáp ứng 3.4 Phƣơng pháp tố i ƣu phi tuyến Cho hàm số f, gj : Rn → R, j = 1, 2, , m Bài toán tối ưu tổng quát có dạng tắc sau: Max (Min) f(x) với ràng buộc (i) gj(x) ≤ 0, j = 1, 2, …, k, (ii) gj(x) = 0, j = k+1, k+2, …, m Nếu hàm mục tiêu f(x) hoặc hàm ràng buộc gj(x), j = 1, 2, …, m phi tuyến có toán tối ưu phi tuyến, hay gọi toán quy hoạch phi tuyến (BTQHPT) Các dạng khác toán tối ưu đưa dạng tắc theo quy tắc định Với ký hiệu D ⊂ Rn miền ràng buộc (hay miền phương án khả thi) cho ràng buộc (i) / hoặc (ii) BTQHPT viết gọn sau: f(x) → Max (Min), với x ∈ D Trong trường hợp D ≡ Rn , ta có BTQHPT không ràng buộc Nếu trái lại, D tập thực Rn có BTQHPT có ràng buộc Các phương pháp giải tích giải BTQHPT chia thành: phương pháp không sử dụng đạo hàm phương pháp sử dụng đạo hàm Trong mục nghiên cứu số phương pháp sử dụng đạo hàm phương pháp Gradient, phương pháp Newton phương pháp hướng liên hợp 3.4.1 Phƣơng pháp Gradient Gradient search phương pháp toán học nhằm giải vấn đề hàm số có dạng: x∈R v f(x) Nói cách khác, phương pháp tìm cực tiểu hàm số dựa vào Gradient hàm điểm xét Như biết, để tìm điểm tối ưu hay cực trị hàm biến, ta cần tìm nghiệm thỏa mãn: 𝑓 ′ 𝑥 = 35 Nhưng vấn đề đặt hàm nhiều biến không đơn giản, việc đạo hàm trở nên khó khăn hơn, Gradient descent thuật toán giải vấn đề Phương pháp trình bày sau: Xét hàm n biến: 𝑓(𝑥1 , 𝑥2 , 𝑥3 , 𝑥4 𝑥𝑛 ) Đầu tiên phải tính toán gradient vector, đại lượng xác định đạo hàm riêng biến thành phần ∇f = ( ∂f , ∂f , ∂f ∂x ∂x ∂x ,… ∂f ∂x n ) Cực trị hàm n biến xác định điểm thỏa mãn ∇𝑓 𝑥 ∗ = Do đó, ý tưởng thuật toán mô tả sau: Xuất phát từ điểm x0 thỏa mãn hàm số, xây dựng điểm 𝑥1 , 𝑥2 , 𝑥3 , 𝑥4 𝑥𝑛 cho f x0 ≥ f x1 ≥ f x2 … f(xn ) Các bước thuật toán thực theo sau: Cho x0 ∈ R n ,ε > 0, 𝑘 = , tính ∇f(x0 ) Xét điều kiện ∇f(x) < 𝜀 , đúng: dừng lặp, sai: tiếp tục bước 3 xk = xk−1 − d∇f(xk−1 ); với0 < 𝑑 < bước nhảy k: = k + 1, quay lại bước Hình 3.1 Minh họa thuật toán Gradient search Đây phương pháp sử dụng đạo hàm, với tốc độ tính toán nhanh phù hợp với việc giải vấn đề tìm điểm cần bằng tốc độ truyền tin nêu chương II luận văn Thuật toán Gradient dử dụng với mong muốn tìm điểm tối ưu với số bước lặp so với thuật toán tối ưu toàn cục khác 3.4.2 Phƣơng pháp Newton Đối với phương pháp Gradient search , quy tắc dịch chuyển cho xk = xk−1 − d∇f(xk−1 ) Trong phương pháp Newton, ta có quy tắc dịch chuyển tương tự với d∇f(xk−1 ) thay 𝐻(𝑥 𝑘 )−1 , 𝐻(𝑥 𝑘 ) ma trận Hessian tính 36 điểm 𝑥 𝑘 với điều kiện ma trận khả nghịch Giả sử rằng dãy {𝑥 𝑘 } hội tụ tới x với ∇ f( x ) = 𝐻(𝑥 ) xác định dương, f(x) hàm khả vi cấp hai Lúc đó, với điểm 𝑥 𝑘 sát x , 𝐻(𝑥 𝑘 ) xác định dương nên ma trận khả nghịch Sau đây, giải thích ý nghĩa quy tắc dịch chuyển: 𝑥 𝑘+1 = 𝑥 𝑘 − 𝐻(𝑥 𝑘 )−1 × ∇𝑓 𝑥 𝑘 phương pháp Newton Đối với hàm khả vi cấp hai viết: 𝑓 𝑥 = 𝑓 𝑥 𝑘 + ∇𝑓(𝑥 𝑘 )𝑇 𝑥 − 𝑥 𝑘 + 𝑥 − 𝑥𝑘 𝑇 𝐻 𝑥 𝑘 𝑥 − 𝑥 𝑘 + | 𝑥 − 𝑥 𝑘 |2 ∝ (𝑥 𝑘 , 𝑥 − 𝑥 𝑘 ) Trong đó, lim𝑥→𝑥 𝑘 ∝ (𝑥 𝑘 , 𝑥 − 𝑥 𝑘 ) = Bởi vậy, xấp xỉ f(x) bởi: 𝑞 𝑥 = 𝑓 𝑥 𝑘 + ∇𝑓 𝑥 𝑘 𝑇 𝑥 − 𝑥𝑘 + 𝑥 − 𝑥𝑘 𝑇 𝐻 𝑥 𝑘 (𝑥 − 𝑥 𝑘 ) ≈ 𝑓(𝑥) Ngoài ra, dễ thấy điều kiện cần để q(x) đạt giá trị cực tiểu là: ∇𝑞 𝑥 = ⟺ ∇𝑓 𝑥 𝑘 + 𝐻 𝑥 𝑘 (𝑥 − 𝑥 𝑘 ) Giả sử ma trận 𝐻(𝑥 𝑘 ) khả nghịch điểm nên xem xét điểm 𝑥 𝑘+1 = 𝑥 𝑘 − 𝐻(𝑥 𝑘 )−1 × ∇𝑓(𝑥 𝑘 ) Có thể chứng minh phương pháp Newton hội tụ (khá nhanh) với điều kiện điểm xuất phát 𝑥1 nằm sát gần x với ∇ f( x ) = ma trận H( x ) khả nghịch Mă ̣c dù vâ ̣y, điều kiện khó đáp ứng đòi hỏi phương pháp tính khá phức ta ̣p Hình 3.2 Minh họa phương pháp Newton Như vâ ̣y , qua các phương pháp tố i ưu đươ ̣c trin ̀ h bày , phương pháp Gradient search tỏ phù hơ ̣p với yêu cầ u tố i ưu hàm mu ̣c tiêu mà luâ ̣n văn đã nêu ở chương II: Tìm kiếm điểm cân bằng truyền tin cho hệ thống mạng Femtocell Mục tiêu hướng tới là tim ̀ đươ ̣c điể m cân bằ ng của hàm thu tin với tố c đô ̣ tin ́ h toán nhanh , giảm thiểu số bước lă ̣p Với những ưu điể m của thuâ ̣t toán , luâ ̣n văn lựa cho ̣n sử du ̣ng Gradient search để áp du ̣ng cho bài toán tố i ưu ma ̣ ng Femtocell Kế t quả mô phỏng , triể n khai thuâ ̣t toán sẽ đươ ̣c trình bày cu ̣ thể chương IV của luâ ̣n văn 37 Chƣơng IV:Mô phỏng đánh giá việc áp thuâ ̣t toán Gradient Search tim ̀ điể m cân bằ ng tố c đô ̣ truyền tin cho ma ̣ng Femtocell Như trình bày chương II, ta có ốc độ truyền tin user thứ i: Vi = log det ρi Hii Q i Hii H R n i −1 + IN R theo (4) Khi đó, tốc độ truyền tin tổng hợp cho tế bào (giả thiết trạm gốc phục vụ tế bào) là: 𝑉= 𝑀 𝑖=1 𝑉𝑖 (7) Do toán điều khiển công suất hệ thông tin vô tuyến nhận thức phát biểu: trạm gốc thiết bị truy cập điều khiển công suất đến điểm cân bằng nhằm tối ưu tốc độ truyền tin hệ thống Bài toán biểu diễn theo ý nghĩa toán học cách chặt chẽ sau: 𝑓 = − 𝑉 = min(1 − 𝑀 𝑖=1 𝑉𝑖 ) (8) với ràng buộc 𝑡𝑟(𝑄𝑖 ) ≤ 𝑃𝑡 với 𝑖 = 1,2, , 𝑀 4.1 Công cụ mô Công cụ mô mà luận văn sử dụng phần mềm MATLAB với hàm fmincon đề xuất sử dụng hàm xây dựng dựa phương pháp Gradient search làm việc với hàm mục tiêu hàm ràng buộc liên tục có đạo hàm bậc liên tục fmincon làm hàm định nghĩa MATLAB có chức tìm kiếm cực tiểu hàm vô hướng từ biến khởi tạo ban đầu Nó gọi tối ưu hóa toàn cục phi tuyến hay lập trình phi tuyến Cấu trúc hàm: [x,fval,exitflag,output] = fmincon(fun,x0,A,b,Aeq,beq,lb,ub) Với x, fval, exitflag, output giá trị trả hàm: - x : điểm cực tiểu hàm số - fval : giá trị hàm số điểm cực trị - exitflag : giá trị mô tả điều kiện thoát cho hàm fmincon - output : thông tin tối ưu ( số lần lặp, bước nhảy, thông tin thuật toán ) fun giá trị ứng với hàm số cần tính toán tìm cực tiểu 38 x0,A,b,Aeq,beq,lb,ublà giá trị ràng buộc : - x0 : giá trị khởi tạo ban đầu biến - 𝐴𝑥 ≤ 𝑏 bất đẳng thức ràng buộc tập biến x - 𝑙𝑏 ≤ 𝑥 ≤ 𝑢𝑏 giới hạn tập biến x - 𝐴𝑒𝑞 𝑥 = 𝑏𝑒𝑞 biểu thức ràng buộc tập biến x x, b, beq, lb, and ub vector, A, Aeq ma trận 4.2 Kịch kết mô 4.2.1 Kịch Số anten mà trạm gốc sử dụng 𝑁𝑅 = 2, số người dụng thay đổi từ đến CPE Trên CPE, số anten sử dụng 𝑁𝑇 = Giả thiết bỏ qua điều kiện chuyển giao Macrocell bên mô hình Femtocell xét, xem khoảng cách từ thiết bị di động đến trạm gốc tương đương nhau, lựa chọn tham số môi trường kênh truyền: mức tín tạp 𝑆𝑁𝑅 = 𝑑𝐵 , mức tín nhiễu 𝐼𝑁𝑅 = 10 𝑑𝐵 Đồng thời kênh truyền Rayleigh phading phẳng, thành phần ma trận kênh tuân theo phân bố Gauss phức, kích thước 𝑁𝑅 Điểm lựa chọn ban đầu (0,0,…,0) ứng với công suất ban đầu CPE bằng Ràng buộc công suất CPE 1W Các ma trận kênh 𝐻1 , 𝐻2 , … , 𝐻𝑁 ngẫu nhiên với N số CPE truy cập vào trạm gốc Như vâ ̣y, giá trị ban đầu lựa chọn tương ứng với hàm fmincon là: - x0 = [0,0,…,0] Giả thiết người dùng công suất ban đầu bé - 𝐴 = [] - 𝑏 = [] - 𝑙𝑏 = - 𝑢𝑏 = Giá trị công suấ t phát nằ m khoảng từ đến tương ứng với ràng buô ̣c công suấ t cho mỗi người dùng Với kịch này, ta có kết mô thể bảng 4.1 39 Tốc độ Số CPE Điểm cân Số thu tin toàn cục (bps/Hz) lầ n lă ̣p (1,1) 14.9544 (0.9915,0.9912,0.9912) 26.2607 (1,0.9307,0.8750,0.8750) 32.7575 (0.8873,0.7817,0.6562,1,1) 40.4681 (0.6534,0.6534,0.6534,0.6534,0.9335,0.7698) 45.3371 7 (1,1,0.75,0.75,0.75,0.9578,0.75) 49.2173 (0.9173,0.6854,0.9496,0.7039,0.6935,1,0.7647,0.7622) 61.6505 10 Bảng 4.1 Kết mô theo kịch Kết từ bảng cho thấy ta dùng phương pháp Gradient để tìm điểm cân bằng tốc độ thu tin toàn cục Theo quan điểm lí thuyết trò chơi, CPE trạm gốc có chiến lược điều khiển công suất nhằm tối đa tốc độ truyền tin hệ thống, trò chơi dừng CPE tìm điểm cân bằng, tốc độ thu tin hệ thống đạt maximum Với trường hợp có CPE, phương pháp Gradient tìm điểm cân bằng CPE đạt công suất 1W, 0.9307W, 0.8750W 0.8750W Khi đó, tốc độ thu tin toàn cục 32.7575 bps/Hz Số lần lăp thuật toán để tìm điểm cần bằng trường hợp lần Tương tự với trường hợp có người dùng, điểm cân bằng tìm ứng với công suất CPE là: 0.9173W, 0.6854W, 0.9496W, 0.7039W, 0.6935W, 1W, 0.7647W 0.7622W Tốc độ thu tin toàn cục trường hợp 61.6505 bps/Hz Số lần lặp thuật toán 10 lần Mối tương quan số CPE tốc độ thu tin toàn cục hệ thống đạt trạng thái cân bằng được thể hình 4.1 40 Hình 4.1 Biểu đồ thể tốc độ thu tin toàn cục ứng với số lượng người dùng 4.2.2 Kịch Số lượng người dùng 𝐶𝑃𝐸 = Trên trạm gốc 2CPE này, số lượng anten thay đổi từ đến 10, tương ứng với trường hợp mô có 𝑁𝑇 = 𝑁𝑅 = 2,3,4 … 10 Ở kịch này, giả thiết bỏ qua điều kiện chuyển giao Macrocell bên mô hình Femtocell xét, xem khoảng cách từ thiết bị di động đến trạm gốc tương đương nhau, ta có tham số lựa chọn cho kênh truyền 𝑆𝑁𝑅 = 6, 𝐼𝑁𝑅 = 10 Các ma trận kênh 𝐻1 , 𝐻2 ngẫu nhiên Công suất ban đầu lựa chọn cho hai CPE (0W,0W), ràng buộc công suất 2CPE 1W Như vâ ̣y, giá trị ban đầu lựa chọn tương ứng với hàm fmincon là: - x0 = [0,0] Giả thiết người dùng công suất ban đầu bé - 𝐴 = [] - 𝑏 = [] - 𝑙𝑏 = - 𝑢𝑏 = Giá trị công suất phát nằm khoảng từ công suấ t cho mỗi người dùng đến tương ứng với ràng buô ̣c Kết mô đạt thể bảng 4.2 41 Tốc độ thu tin toàn cục Số anten Điểm cân (1,1) 14.9544 (0.6056,0.8125) 21.7825 4 (0.9717,1) 30.1006 (0.7470,0.7470) 34.0123 6 ( 0.8750, 0.8750) 41.9838 (0.8466,1) 47.4348 (0.8750,0.8750) 55.0198 (0.8746,0.8749) 60.0043 10 (0.9454,0.8800) 66.7263 (bps/Hz) Số lần lă ̣p Bảng 4.2 Kết mô theo kịch Từ kết mô trên, ta thấy phương pháp Gradient tìm điểm cân bằng trường hợp thay đổi số lượng anten CPE trạm gốc Giả thiết số anten CPE trạm gốc 𝑁𝑇 = 𝑁𝑅 = , CPE đạt trạng thái cân bằng công suất 0.9717W 1W, tốc độ thu tin toàn cục 30.1006 bps/Hz Số lần lặp để tìm điểm cân bằng Trong trường hợp trạm gốc CPE dùng anten, hệ thống đạt cân bằng hai CPE đạt công suất 0.875W 0.875W Tốc độ thu tin hệ thống 55.0198 bps/Hz Số bước lặp trường hợp Mối tương quan tốc độ thu tin số lượng anten sử dụng trạm gốc CPE thể hình 4.2 42 Hình 4.2 Biểu đồ thể tốc độ thu tin toàn cục ứng với số anten Từ đồ thị trên, ta thấy tốc độ truyền tin hệ thống tăng lên tỉ lệ thuận với logarit số anten sử dụng, thỏa mãn công thức (4) trình bày chương 4.3 Đánh giá kết mô Từ kết mô trên, so sánh với phương pháp tối ưu hỗn độn ( Chaotic Optimization), dễ dàng nhận thấy phương pháp Gradient search ưu việt tốc độ hội tụ để tìm điểm cân bằng Điều thể qua số lần lặp mà phương pháp sử dụng Sự khác biệt tốc độ hội tụ hai thuật toán thể qua bảng 4.3 đồ thị 4.3 Số anten Số bƣớc lặp Chaotic Gradient 37 16 4 34 26 6 26 23 23 34 10 14 Bảng 4.3 So sánh tốc độ hội tụ hai phương pháp tối ưu.[11] 43 Theo kết từ bảng 4.3 hình 4.3, với trường hợp trạm gốc CPE sử dụng anten, để đạt tới trạng thái cân bằng, phương pháp tối ưu hỗn độn cần 37 bước lặp [11] phương pháp Gradient sử dụng lần lặp Tương tự, trường hợp dùng anten, số lần lặp phương pháp 34 Với trường hợp dùng anten, số so sánh phương pháp 23 lần lặp Hình 4.3 So sánh số bước lặp hai phương pháp tối ưu ứng với số anten Cả hai phương pháp cho kết giống tốc độ thu tin toàn cục tăng tuyến tính với logarit số anten, nhiên, phương pháp gradient tỏ vượt trội tốc độ hội tụ Kết đáp ứng kỳ vọng luận văn, sử dụng thuật toán Gradient search công cụ tìm kiếm điểm cân bằng tốc độ truyền tin hệ thống mạng Femtocell 44 Chƣơng V: Kết luận Quan điể m của Lý thuyế t trò chơi đã chỉ sự tồ n ta ̣i của điể m cân bằ ng Nash , tương ứng với điể m cực tri ̣của Hàm truyề n tin ̣ thố ng ma ̣ng Femtocell Điề u chứng minh bằng phương pháp toán học trình bày chương II Luâ ̣n văn sử du ̣ng thuâ ̣t toán Gradient search , phương pháp tối ưu nhằm giải toán tối ưu phi tuyến Kế t quả mô phỏng cho t hấ y viê ̣c tìm ểm cân bằng tốc độ truyền tin toàn cục hệ thống Femtocell bằ ng Gradient search là khả thi Luận văn đề xuất phương pháp điều khiển công suất cho mạng vô tuyến nhận thức theo chuẩn IEEE 802.22 Phương pháp tối ưu Gradient cho phép tìm số gia theo hướng giảm từ điểm khảo sát ban đầu Kết mô ban đầu đạt cho thấy phương pháp cho tốc độ hội tụ nhanh so với phương pháp tối ưu hỗn độn nghiên cứu Điều mở giải pháp khả thi phù hợp với ứng dụng theo thời gian thực hệ thống thông tin vô tuyến Để tố i ưu nữa về tố c đô ̣ tính toán , hướng nghiên cứu tiế p theo đă ̣t là tìm kiế m mô ̣t phương pháp tić h hơ ̣p nhằ m tố i thiể u hóa số bước lă ̣p cho thuâ ̣t toán phương pháp mới có thể đươ ̣c cân nhắ c áp du ̣ng là phương pháp Newton tiế n hóa , , phương pháp hướng liên hơ ̣p… Việc nghiên cứu toán điều khiển công suất cho hệ thông tin vô tuyến nhận thức có ý nghĩa không cho mô hình mạng mà quan điểm hướng đến hệ mạng cho tương lai (5G sau 5G) 45 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN Áp dụng lý thuyết trò chơi vào hệ thống 5G sử dụng MIMO kích thước lớn đa người dùng, Trần Cao Quyền, Phạm Ngọc Linh (2014), Hội nghị Quốc gia Điện tử- Truyền thông (REV 2014) 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Trần Cao Quyền, Phạm Ngọc Linh (2014), “Áp dụng lý thuyết trò chơi vào hệ thống 5G sử dụng MIMO kích thước lớn đa người dùng”, Hội nghị Quốc gia Điện tử- Truyền thông (REV 2014) Tiếng Anh [2] Chan-Byoung Chae, Insoo Hwang, Robert W Heath (2009) “Interference AwareCoordinated Beamforming System in a Two-Cell Environment”, IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS [3] G.Owen, Bridgeman (1982), Game Theory, Second edition, Academic Press [4] G P Zhang Z O Wang, G.L.Yuan (2001) “A Chaostic search method for a class of combinational optimization problems”, System Engineering – Theory and practice, Vol 21, no.5, pp 102-105 [5] J.E.Hicks, A B Mackenzie, J Nell (2004), “A Game Theory perspective on interference advoidance”, Proceeding of GLOBECOM’04 Piscataway, NJ: IEEE, pp 257-261 [6] Jyri Hamalainen (2011) “Femtocells: Technology and Developments”, Centre for Wireless Communications, Oulu, Comnet/Aalto University [7] S.Hay Kin, (2005), “Cognitive Radio: Brain- empowered Wiless Communication”, IEEE Journal on Selected Areas of Communication, Vol 23, pp 201-220 [8] S Koskie, Z Gejic (2005), “A Nash Game algorithym for SIR-based power control in 3G wiless CDMA networks”, IEEE/CM Transactions on Networking Vol.13 [9] S Al-Rubaye, A Al-Dulaimi, and J Cosmas, “Spectrum Handover Strategies for Cognitive Femtocell Networks”, in Femtocell Communications: Business Opportunities and Deployment Challenges, USA: IGI Global, 2011, pp 85 - 102 [10] Srinivasa Rao and Ravi Raj Bhat “Assessing Femtocell Network Architecture and Signaling Protocol alternatives”- June 02, 2008 [11] Yanli Hou (2013), “Research on Power control algorithym based on game theory in cognitive Radio system”, 2nd International Conference on Signal Processing System 47 [...]... hướng tiếp cận mới giúp giải quyết bài toán tìm điểm cân bằng trong tốc độ truyền tin của mạng Femtocell 23 Chƣơng II: Lý thuyết trò chơi và mô hin ̀ h Lý thuyế t trò chơi áp du ̣ng cho mạng vô tuyến Femtocell 2.1 Giới thiệu chung Lý thuyết trò chơi là một nhánh của Toán học ứng dụng Nội dung chủ yếu của lý thuyết trò chơi là nghiên cứu các tình huống chiến thuật, trong đó mỗi người chơi lựa chọn các... trong việc truyền các bản tin điều khiển thông qua kênh đó Tuy nhiên, nó có thể không hiệu quả trong việc sử dụng tài nguyên Ngược lại, nếu không có kênh riêng biệt đó thì các bản tin báo hiệu có thể bị trễ và còn có thể bị mất gói tin Do đó, CFAP phải sử dụng các mô hình quản lý phổ hiệu quả trong khi phải xem xét lại các vấn đề trên 1.8.2.2 Tự tổ chức mạng Femtocell không biết được mô hình lớp mạng. .. động Sử dụng femtocell “xanh” hơn so với macrocell Femtocell cung cấp giải pháp lý tưởng cho mạng hội tụ di động cố định FMC (Fixed Mobile Convergence) Femtocell giữ vai trò quan trọng trong việc truyền thông di động băng rộng và phủ sóng mọi nơi 1.4 Kiế n trúc Femtocell Một trong những chỉ số đánh giá mức độ thành công triển khai công nghệ Femtocell là tính tương hợp giữa điểm truy nhập Femto và mạng. .. phần phi dân chủ 2.8 Áp dụng mô hình lý thuyết trò chơi cho mạng Femtocell Hình 2.7 minh họa một mô hình mạng Femtocell gồm K Femtocell Access Point (FAP) và M người dùng sử dụng Mobile System (MS) Số anten trên mỗi FAP là NT và trên MS là NR Hình 2.7 Mô hình mạng Femtocell Giả sử tất cả MS gửi Data lên đường Uplink cùng lúc và các FAP truyền Data trên Downlink tại cùng thời điểm, do đó tồn tại... femtocell (Femtocell Base Station) Hơn nữa, mô hình mạng không dây kiểu lưới được dùng trong việc cải thiện độ tin cậy và hiệu năng trong chu kỳ hiệu suất phổ Macrocell hoạt động như điểm chính cung cấp cho tất cả các femtocell ở trong vùng phủ của macrocell Femtocell sẽ dùng các hiểu biết của mình về môi trường xung quanh là các nhân tố đầu vào để gửi đến lớp quản lý Hình 1.13 Mô hình mạng Femtocell. .. nhất Ví dụ, trong mạng tất cả các femtocell đều đồng bộ, CFAPs sẽ ở trạng thái im lặng và dò tìm các mức năng lượng để xác định vị trí các khối tài nguyên (Resource Block) không được sử dụng bởi macrocell, các khối tài nguyên với mức năng lượng dưới một giá trị ngưỡng được đánh dấu sẵn sàng sử dụng bởi CFAPs Tuy nhiên, nếu các femtocell ở gần nhau thì các mức năng lượng được sử dụng bởi femtocell có thể... biến và các thuật toán xử lý quyết định trong các kiểu phân phối đòi hỏi phải nâng cao khả năng nhận thức tại CFAPs Áp dụng phương pháp lý thuyết trò chơi (Game-theoretical) có thể được coi là lý tưởng cho việc đưa ra quyết định phân cấp, có thể được áp dụng trong việc quyết định phổ Cảm biến phổ thực hiện hai việc đó là: tìm kiếm khoảng trống phổ dành cho femtocell sử dụng và cho phép truyền ưu tiên... thông tin các kênh sử dụng cũng như các femtocell lân cận có thể xem xét trong việc phân phối tài nguyên • Mỗi CFAP tùy thuộc vào nhu cầu lưu lượng có thể phân bổ một tỷ lệ các kênh tần số Phân bổ kênh dựa trên tải cũng như tăng cường cân bằng tải trong mạng mà CFAPs yêu cầu nhiều lưu lượng hoặc nhu cầu người dùng yêu cầu băng thông lớn sẽ được nhận nhiều hơn so với các FAP mà ở đó nhu cầu sử dụng. .. mạng Như vậy, chương I đã giới thiệu tổng quan về Hệ thống thông tin di động Femtocell Ngoài những ưu điểm nổi bật về chi phí, chất lượng dịch vụ và kết nối, Femtocell và đặc biệt là mạng Femtocell nhận thức mang đến cho nhà cung cấp dịch vụ viễn thông thêm một lựa chọn mang tính lâu dài cho các thế hệ mạng về sau nhằm giải quyết vấn đề nâng cao vùng phủ, đáp ứng tốt hơn yêu cầu truy cập và sử dụng. .. giao diện Iu Chuẩn femtocell bao gồm bốn phần chính: cấu trúc mạng; các giao diện và can nhiễu vô tuyến; quản lý, dự liệu và an ninh cho femtocell 13 Về mặt cấu trúc mạng, giao diện chủ yếu giữa hàng triệu femtocell tiềm năng và các gateway trong lõi mạng được gọi là Iuh Việc sử dụng lại các giao thức 3GPP UMTS sẵn có và mở rộng chúng nhằm mục đích hỗ trợ các nhu cầu triển khai femtocell số lượng ... pháp tìm kiếm điểm cân bằng tốc đô ̣ truyề n tin mạng Femtocell truy cập đóng quan điể m của Lý thuyế t trò chơi Thuật toán đề xuất để thực việc tìm kiếm điểm cân bằ ng thuật toán Gradient. .. họa thuật toán Gradient search Đây phương pháp sử dụng đạo hàm, với tốc độ tính toán nhanh phù hợp với việc giải vấn đề tìm điểm cần bằng tốc độ truyền tin nêu chương II luận văn Thuật toán Gradient. .. Các thuật toán tối ưu áp dụng cho việc tìm kiếm điểm cân bằng Chương IV: Mô phỏng đánh giáviệc áp dụng thuâ ̣t toán Gradient Searchtim ̀ điể m cân bằ ng tố c đô ̣ truyề n tin cho ma ̣ng Femtocell