BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO BỘ CÔNG THƯƠNG VIỆN NGHIÊN CỨU ðIỆN TỬ, TIN HỌC, TỰ ðỘNG HOÁ HÀ MẠNH ðÀO VỀ MỘT PHƯƠNG PHÁP MỚI ðIỀU KHIỂN MƯỢN, KHÓA KÊNH TẦN SỐ MẠNG DI ðỘNG TẾ BÀO Chuyên ngành: KỸ THUẬT ðIỆN TỬ Mã số : 62.52.70.01 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI – 2011 Công trình ñược hoàn thành tại: Viện Nghiên cứu ðiện tử, Tin học, Tự ñộng hóa Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Thái Quang Vinh Phản biện 1: PGS TS ðinh Thế Cường Phản biện 2: PGS TS Phan Hữu Huân Phản biện 3: PGS TS Nguyễn Chấn Hùng Luận án ñược bảo vệ trước Hội ñồng chấm luận án cấp Viện họp tại: Vào hồi … … ngày … tháng … năm 20 Có thể tìm hiểu luận án thư viện: Thư viện Quốc Gia Việt Nam .Thư viện VIELINA .Thư viện Viện Công nghệ Thông tin(IOIT) PHẦN MỞ ðẦU Tính cấp thiết luận án Một toán quan trọng xuyên suốt qua hệ mạng di ñộng tế bào làm sử dụng phổ tần số (kênh) cấp giới hạn cho mạng hiệu quả, mạng hệ Các chiến lược gán kênh (cấp phát kênh) cho phép giải vấn ñề Có loại thuật toán gán kênh khác là: Gán kênh cố ñịnh (FCA), gán kênh ñộng (DCA) gán kênh lai ghép (HCA) Mỗi loại thuật toán ñều có ưu, nhược ñiểm khác Nhưng thực tế tải lưu lượng mạng di ñộng tế bào phân bố không ñồng ñều theo không gian biến ñổi theo thời gian Giải pháp hiệu giải vấn ñề thực mượn kênh với ràng buộc nhiễu vô tuyến Vì chế mượn kênh cho phép tế bào có tải nặng mượn kênh từ tế bào khác có tải nhẹ nhằm tăng dung lượng kênh phục vụ cân trạng thái tải mạng di ñộng tế bào Một vấn ñề mẫu chốt thuật toán mượn kênh làm xác ñịnh ñược trạng thái tải tế bào ? Các thuật toán mượn kênh truyền thống thường sử dụng số ngưỡng cố ñịnh ñể phân biệt trạng thái tải tế bào Hạn chế thuật toán dễ gây hiệu ứng bóng bàn (ping-pong), tải dao ñộng xung quanh ngưỡng gây lãng phí lượng ñáng kể tài nguyên mạng thực trao ñổi nhiều thông ñiệp qua lại tế bào Mặt khác hệ thống di ñộng, số gọi ñến thời gian thực gọi bất ñịnh, trước ðể khắc phục hạn chế cần có chế dự báo phù hợp hơn, hiệu mà chủ yếu dựa sở phương pháp tính toán thông minh ðề tài “Về phương pháp ñiều khiển mượn, khóa kênh tần số mạng di ñộng tế bào” ñược thực khuôn khổ luận án tiến sỹ kỹ thuật, chuyên ngành kỹ thuật ñiện tử, nhằm ñưa giải pháp mượn, khóa kênh phù hợp ñể giải tối ưu vấn ñề sử dụng hiệu phổ tần số ñược cấp giới hạn cho mạng di ñộng tế bào Mục tiêu luận án Luận án tập trung nghiên cứu ba vấn ñề Vấn ñề thứ so sánh ñánh giá phương pháp mượn khóa kênh truyền thống, phương pháp mượn kênh FDCBS, NFDCBS ñể vạch ñiểm hạn chế phương pháp này, từ ñó ñề xuất phương pháp cải tiến Vấn ñề thứ hai ñề xuất phương pháp sử dụng phép ño subsethood chứng minh phương pháp hiệu phương pháp cũ cải tiến Vấn ñề thứ ba ñề xuất mô hình mô thu kết quả, ñánh giá phương pháp Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu ñây kết hợp nhuần nhuyễn nghiên cứu lý thuyết kiến trúc, nguyên tắc hoạt ñộng chế mượn, khóa kênh tần số mạng di ñộng tế bào với việc mô chương trình máy tính ñể kiểm chứng, ñánh giá hiệu hoạt ñộng cải tiến mượn, khóa kênh tần số ñề xuất ñiều khiển mượn, khóa kênh tần số mạng di ñộng tế bào Các ñóng góp luận án Luận án nghiên cứu ñóng góp ñược kết sau: Khảo sát kỹ thuật toán mượn, khóa kênh truyền thống thông minh, thuật toán mượn kênh ñộng sở ñiều khiển logic mờ (FDCBS) mạng nơ ron mờ (NFDCBS) tác giả Yao-Tien Wang Thực số cải tiến ñối với thuật toán FDCBS NFDCBS ðề xuất phương pháp mượn, khóa kênh ñộng phân tán sở ñiều khiển mạng nơ ron mờ sử dụng phép ño Subsethood Bố cục luận án Bố cục luận án gồm phần mở ñầu, bốn chương nội dung, phần kết luận, danh mục công trình công bố, danh mục tài liệu tham khảo phụ lục Chương giới thiệu tổng quan mô hình mạng di ñộng tế bào phương pháp gán kênh, mượn khóa kênh truyền thống hạn chế phương pháp Chương ñi sâu khảo sát phương pháp mượn kênh FDCBS sở logic mờ NFDCBS sở mạng nơ ron mờ, từ ñó ñề xuất số cải tiến ñối với NFDCBS Chương trình bày phương pháp mượn khóa, kênh sử dụng ñiều khiển nơ ron mờ với phép ño subsethood DBNFS Chương trình bày mô hình mô thuật toán, thực phát sinh tập liệu huấn luyện, huấn luyện mạng nơ ron, thực chạy mô thuật toán mượn, khóa kênh với tham số giả ñịnh, sau ñó phân tích, ñánh giá kết thu ñược Cuối cùng, phần kết luận nêu ñóng góp luận án, hướng phát triển vấn ñề quan tâm tác giả luận án Chương TỔNG QUAN MẠNG DI ðỘNG TẾ BÀO VÀ CÁC THUẬT TOÁN MƯỢN, KHOÁ KÊNH 1.1 Mở ñầu Mạng thông tin di ñộng tế bào ñã trải qua nhiều hệ: 1G, 2-2.5G, 3G, 4G ñang nghiên cứu 5G [1] Hình 1.1 cho thấy tiến hóa hệ ñều nhằm tăng tốc ñộ liệu, tăng khả di ñộng khả dịch vụ mạng di ñộng tế bào 1.2 Mô hình mạng di ñộng tế bào 1.2.1 Khái niệm tế bào Khái niệm tế bào xuất phát từ hệ thống mạng Bell theo chuẩn AMPS, ñó kiến trúc mạng ñược tổ hợp từ tế bào hình lục lăng (Hình 1.2) Hình 1.2: Mạng di ñộng tế bào Hình 1.1: Sự phát triển qua hệ mạng di ñộng tế bào Một hệ thống di ñộng tế bào có thành phần chính: trạm sở BS, trạm di ñộng MS, trung tâm chuyển mạch MSC (MTSO) Với mạng di ñộng tế bào hệ có cấu trúc tương tự ðể trì gọi MS di chuyển từ tế bào sang tế bào lân cận phải thực trình chuyển giao (handoff) 1.2.2 Kênh, cấp phát kênh tái sử dụng kênh 1.2.2.1 Kênh truyền thông Kênh truyền thông mạng di ñộng tế bào sử dụng phương pháp ña truy cập mạng khác kết hợp phương pháp ña truy cập mạng với Gọi Si (k) tập thứ i thuê bao mà liên lạc với việc sử dụng tần số k Do ñặc tính vật lý môi trường truyền sóng vô tuyến, tần số k ñược tái sử dụng ñồng thời tập thứ j khác thuê bao tập i j cách khoảng ñáng kể Tất thuê bao mà sử dụng tần số ñược coi tập ñồng kênh Khoảng cách nhỏ mà tập ñồng kênh ñược tái sử dụng với nhiễu gây chấp nhận ñược gọi “khoảng cách tái sử dụng ñồng kênh” Khoảng cách nhỏ ñảm bảo mức tỉ số tín hiệu nhiễu (CNIR) tập ñồng kênh lớn ngưỡng xác ñịnh CNIR trung bình mà thuê bao thu ñược ñược xác ñịnh công thức: C N I R = Pt d t− α N ∑ i =1 Pi d i− α + N (1.2) 1.3 Các thuật toán mượn/khoá kênh 1.3.1 Mượn, khoá kênh Khái niệm mượn kênh tới việc tế bào mượn kênh từ tế bào lân cận mượn kênh từ vùng tới vùng khác tế bào Sự mượn kênh xảy tế bào tải tế bào lân cận có tải nhẹ cần thực cân tải mạng Từ ñó tăng dung lượng Hình 1.8: Mượn kênh khoá kênh kênh cho mạng dẫn ñến tăng chất lượng dịch vụ cho toàn hệ thống Khi tế bào thực mượn kênh từ tế bào lân cận kênh cho mượn phải không ảnh hưởng nhiễu ñến kênh ñang ñược sử dụng, mà kênh mượn tế bào cho mượn cần phải ñược khoá tế bào ñồng kênh tế bào ñó Ví dụ hình 1.8, Khi tế bào P mượn kênh x từ tế bào A1 ñể phục vụ gọi P, tế bào A2 A3 tế bào ñồng kênh với A1 không ñược phép dùng kênh x nằm phạm vi nhiễu ñồng kênh P Từ ñó kênh x tế bào ñồng kênh phải ñược khoá ñể tránh nhiễu cho tế bào P P ñang sử dụng kênh mượn x từ A1 1.3.2 Thuật toán mượn, khoá kênh Thuật toán mượn, khoá kênh ñơn giản Các thuật toán mượn, khóa kênh lai ghép Thuật toán thử trực tiếp Thuật toán cân tải ñộng mượn kênh chọn lọc Thuật toán cân tải ñộng mượn kênh chọn lọc phân tán Thuật toán mượn, khóa kênh thích nghi 1.4 Nhận xét thuật toán mượn, khóa kênh Từ việc khảo sát thuật toán mượn khóa kênh truyền thống, luận án cho thấy ña số thuật toán truyền thống ñều sử dụng giá trị ngưỡng ñể phân biệt trạng thái tải tế bào ðiều dễ gây cho hệ thống ổn ñịnh trạng thái tải tế bào dao ñộng xung quanh ngưỡng (hiệu ứng bóng bàn) truyền nhiều thông ñiệp không cần thiết Mặt khác việc xác ñịnh giá trị ngưỡng phức tạp tốn thời gian, số gọi tới thời gian thực gọi trước, cần có chế dự báo phù hợp hơn, hiệu Chương MƯỢN, KHÓA KÊNH ðỘNG TRÊN CƠ SỞ BỘ ðIỀU KHIỂN LOGIC MỜ VÀ MẠNG NƠ RON 2.1 Mở ñầu Yao-Tien Wang ñã phát triển thuật toán mượn kênh FDCBS sở ñiều khiển logic mờ NFDCBS sử dụng mạng nơ ron mờ ñể khắc phục hạn chế thuật toán truyền thống NFDCBS cho phép phát sinh tập luật tự ñộng nên phụ thuộc vào tri thức chuyên gia lĩnh vực thuật toán FDCBS Trên sở ñó luận án ñề suất số cải tiến thuật toán NFDCBS 2.2 Thuật toán mượn kênh FDCBS NFDCBS 2.2.1.Mô hình hệ thống mạng di ñộng tế bào Mô hình hệ thống di ñộng tế bào ñược giả thiết sau: hệ thống bao gồm số tế bào hình lục giác, tế bào ñược phục vụ trạm sở (BS) Trạm sở trạm di ñộng (MS) truyền thông với qua kênh liên kết vô tuyến Hình 2.1: Mạng tế bào với tế bào hình lục giác Trong mạng, tế bào ñược cấp số kênh CH cố ñịnh tập kênh ñó ñược sử dụng lại tế bào mà cách khoảng cách tối thiểu ñủ xa ñể tránh nhiễu Một nhóm tế bào liên tiếp sử dụng kênh phân biệt hình thành mẫu compact bán kính R Thực phân tập tất tế bào mạng thành số tập phân biệt G0, G1, Gk-1 cho tế bào tập ñều cách khoảng cách tối thiểu Dmin Tương tự phân tập kênh cấp cho mạng thành K nhóm phân biệt P0, P1, ,PK-1 Mỗi nhóm kênh ñược cấp cho nhóm tế bào Một kênh cho phép tế bào c bị nhiễu ñược sử dụng tế bào IN(c) 2.2.2.Bộ ñiều khiển mượn kênh sở logic mờ FDCBS 12 Hình.2.2: Bộ ñiều khiển mượn kênh sở logic mờ Bộ ñiều khiển mượn kênh logic mờ gồm phần: ñiều khiển logic mờ FDCBS Bộ ñiều khiển logic mờ gồm khối chính: Khối mờ hóa, khối sở luật mờ, máy suy diễn, khối giải mờ FDCBS gồm pha: pha ñịnh trạng thái tải tế bào, pha thỏa thuận với tế bào liên quan pha di chuyển ña kênh Cấu trúc mượn kênh ñộng mạng di ñộng tế bào gồm pha ñược thiết kế cách áp dụng ñiều khiển logic mờ lên chúng Pha ñịnh tải tế bào thị lượng thông tin liên quan tới tế bào luật lấy thông tin ñể ñịnh phân bố lại tải tế bào Mục ñích pha thu ñủ thông tin cần thiết nhằm ñưa ñịnh phù hợp tải tế bào “rất nóng”, “nóng”, “ trung bình”, “lạnh” “rất lạnh” Pha thỏa thuận tế bào liên quan cho phép tế bào thời thực trao ñổi thỏa thuận, chọn tế bào mà di chuyển kênh từ ñó di chuyển kênh tới tế bào ñó thực cấp phát lại kênh Pha di chuyển ña kênh trì quản lý việc di chuyển kênh từ tế bào tới tế bào khác 2.2.3 Pha ñịnh trạng thái tải tế bào ðể ước lượng trạng thái tải mạng tế bào xác ñịnh chỗ phù hợp ñể thực chuyển kênh chia sẻ tải hệ thống FDCBS cho phép xây dựng hàm thành viên kênh cho phép khác nhau, hàm thành viên tải lưu lượng giá trị trung tâm ñối với nhãn ngôn ngữ thông qua thuật toán nhóm FCM (C-means mờ) mà phù hợp với ñặc ñiểm liệu tế bào khác 2.2.3.1 Khối mờ hóa Mờ hóa trình ánh xạ tập giá trị rõ ñầu vào thành tập mờ thành phần Các hàm liên thuộc tập mờ ñầu vào số kênh cho phép AC ñược xác ñịnh khoảng x ∈ [a0 , a6 ] phương trình 2.8 ñến 2.12 ñầu vào tải lưu lượng tế bào TL khoảng y ∈ [b0 , b2 ] phương trình 2.13 ñến 2.15 sử dụngdạng tam giác (có thể sử dụng dạng khác) ñược ñịnh nghĩa sau: 0 x ≤ a1 hoac x ≥ a3 1 x ≤ a1 ( a − x ) / ( a − a ) a < x < a   1 VC = ( a1 − x ) / ( a2 − a1 ) a1 < x < a2 (2.8) C =  (2.9) a − x a − a a < x < a ( ) / ( ) 3 2 0 x ≥ a   1 x = a2 0 x ≤ a3 hoac x ≥ a5 0 x ≤ a2 hoac x ≥ a4 (x − a ) / (a − a ) a < x < a   ( x − a3 ) / (a4 − a3 ) a3 < x < a4 2 M = (2.10) H =  (2.11) (a4 − x) / (a4 − a3) a3 < x < a4 (a5 − x) / (a5 − a4 ) a4 < x < a5 1 x = a3 1 x = a4 0 x ≤ a5 0 y ≥ b1   VH = ( x − a4 ) / (a5 − a4 ) a4 < x < a5 (2.12) L = ( y − b0 ) / (b1 − b0 ) b0 < y < b1 1 x ≥ a 1 y = b   (2.13) 0 y = b0 hoac y = b2 ( y − b ) / (b − b ) b < y < b  0 M = ( y − b ) / ( b − b ) b < y < b 1  1 y = b1 (2.15) 0 y ≤ b1  (2.14) H = ( y − b1) / (b2 − b1) b1 < y < b2 1 y = b  2.2.3.2 Cơ sở luật mờ Cơ sở luật mờ ñược ñặc trưng tập luật IF-THEN mờ mà phần ñiều kiện phần kết luận ñều biến ngôn ngữ Dạng chung luật ñiều khiển mờ với hệ MISO có dạng: Ri: IF x is Ai AND y is Bi, THEN z=Ci i=1,2, ,n (2.16) Với x, y z biến ngôn ngữ biểu diễn biến trạng thái trình biến ñiều khiển tương ứng; Ai, Bi Ci giá trị ngôn ngữ biến x, y z không gian mờ U, V W tương ứng 2.2.3.3 Suy diễn mờ Trong máy suy diễn, tri thức liên quan tới toán ñiều khiển ñược phát biểu thuật ngữ tập luật suy diễn mờ Giả thiết có luật Ri với phép kéo mờ Rc, kết luận C' coi giao nhiều kết luận riêng rẽ biến trạng thái ngôn ngữ ñầu vào Cơ chế suy diễn ñược mô tả sau: { } uc ' ( w) = ∪ [ u A (u ) ∧ uB ' (v )] ∧ u Ai (u ) ∧ uBi (v ) ∧ uci ( w )  { u ,v } = ∪ [ u A ' (u ) ∧ u Ai (u ) ∧ uci ( w)] ∧  ∪ {uB ' (v ) ∧ uBi (v ) ∧ uci ( w)} u  v  { } (2.17) = ∪ u A ' (u ) ∧ u Ai (u ) ∧ uci ( w)uB ' Rc ( Bi ;Ci ) ( w) u Với: Rc ( Ai , Bi ; Ci ) = ( Ai AND Bi ) → Ci C ' = ( A ', B ') Rc ( Ai , Bi , Ci ) = [ A ' Rc ( Ai ; Ci )] ∩ [ B ' Rc ( Bi ; Ci )] (2.18) (2.19) 2.2.3.4 Giải mờ Giải mờ thực ánh xạ ñầu mờ thành số kênh mượn/cho mượn khoảng kênh [-d, +d] FDCBS sử dụng phương pháp giải mờ ñể xác ñịnh số kênh cho phép di chuyển, với tập mờ ñầu {NL, NM, NS, AZ, PS, PM, PL} thu ñược sau thực suy diễn mờ, sử dụng phương pháp giải mờ trọng tâm (COA) công thức giải mờ có dạng sau: o YCOA  n     ∑Wi * Bi   =   i =1 n  − IN ( c)    Wi    ∑   i =1  (2.22) Biểu diễn số kênh cho phép chuyển; Wi mức ñộ ñóng góp phần ñiều kiện luật thứ i Bi giá trị trung tâm phần kết luận luật thứ i Thuật toán FDCBS giới hạn chuyển kênh là: o YCOA o o Giới hạn chuyển kênh=Min[ tế bào mượn( YCOA ), tế bào cho mượn( YCOA )] (2.23) Tập luật mờ ñiều khiển FDCBS thu ñược trình bày bảng 2.1 Bảng 2.1: Bảng luật mờ ñể ñiều khiển mượn/cho mượn kênh AC\TL VC C M H VH L (cho mượn) NL (cho mượn) NM (cho mượn) NS (ổn ñịnh) AZ (mượn) PS M (cho mượn) NM (cho mượn) NS (ổn ñịnh) AZ (mượn) PS (mượn) PM H (cho mượn) NS (ổn ñịnh) AZ (mượn) PS (mượn) PM (mượn) PL 2.2.4 Pha thỏa thuận với tế bào liên quan Sau mức tải tế bào BS ñược xác ñịnh thông tin tải, mục tiêu trao ñổi với tế bào lân cận ñể chọn tế bào mà từ ñó kênh ñược mượn cấp phát lại tải ñược mượn từ ñó Ý tưởng thuật toán tế bào thời phải truy vấn ñến tế bào ñồng kênh tế bào nhóm trước thu 10 Phương pháp học ANFIS: Mạng nơ ron sử dụng thuật BP ñể học ñiều chỉnh trọng kết nối nơ ron từ tập mẫu huấn luyện I/O ANFIS sử dụng BP phương pháp ước lược bình phương tối thiểu (LSE) ñể ñiều chỉnh tập tham số Cụ thể BP dùng ñể học phần ñiều kiện, LSE sử dụng ñể xác ñịnh tham số phần kết luận luật Hoạt ñộng hệ thống ñược ñánh giá sử dụng RMSE: RMSE = n ∑ n k =1 ( yk − Ok ) (2.40) Với yk ñầu mong muốn, ok ñầu thực sự, n số mẫu huấn luyện/test 2.4.2 Tối ưu tập luật mờ ANFIS Sau thu ñược tập mờ (2.33) vấn ñề quan trọng phải thực tối ưu tập mờ với tập liệu huấn luyện cho trước Việc tối ưu toán tủ mờ ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng tập luật mờ thu ñược từ trình huấn luyện ANFIS ANFIS ñược huấn luyện tập liệu huấn luyện gồm p cặp liệu mẫu {xk, dk}, với k=1,2 , p, sử dụng thuật truyền ngược BP Trong ñó xk ={AC(k), TL(k) } véc tơ mẫu vào thứ k, dk tín hiệu ñầu mong muốn tương ứng với mẫu vào thứ k Tập luật tối ưu sau thu ñược từ trình huấn luyện thuật toán BP LSE tiếp tục ñược tối ưu hoá toán tử mờ Giả sử toán tử mờ sử dụng Dombi t-norm TD t-norms có dạng: TD (γ , x1 , x2 ) = (2.42) [ (1 − x1 ) / x1 ] + [ (1 − x2 ) / x2 ] với γ ≥ ñối với tập liệu huấn luyện vào/ra, tham số γ toán tử ñược ñiều chỉnh cách tham số khác mạng Từ bảng 2.1, chế suy diễn với toán tử mờ viết dạng phương trình (2.45) 1+ γ γ γ T [ µVC ( AC ), µLL (TL), µNL ( y )], T [ µM ( AC ), µLL (TL), µNS ( y )],  T [ µ ( AC ), µ (TL), µ ( y )], T [ µ ( AC ), µ (TL), µ ( y )],  H LL AZ VH LL PS   T [ µVC ( AC ), µLM (TL), µNM ( y )], T [µC ( AC ), µLM (TL), µNS ( y )],    T [ µM ( AC ), µLM (TL), µ AZ ( y )], T [ µH ( AC ), µLM (TL), µPS ( y )],  * µγ ( y ) = T T [ µVH ( AC ), µLM (TL), µPM ( y )], T [µVC ( AC ), µLH (TL), µNS ( y )],   T [ µC ( AC ), µLH (TL), µ AZ ( y )], T [µM ( AC ), µLH (TL), µPS ( y )],  T [ µ ( AC ), µ (TL), µ ( y )], T [ µ ( AC ), µ (TL), µ ( y )],  H LH PM H LH PM   T [ µVH ( AC ), µLH (TL), µPL ( y )]  (2.45) ðể tìm toán tử mờ tối ưu, luận án sử dụng mạng nơ ron huấn luyện với tập mẫu huấn luyện thuật BP (hình 2.8) với ñầu vào x1 số kênh cho phép AC, x2 tải lưu lượng ñầu vào TL, y phía ñầu vào thị giá trị 14 ñầu ñược rời rạc hóa khoảng phạm vi tín hiệu ñầu Y=[y1, y2, , yN ] Với hàm mục tiêu E ñược ñịnh nghĩa là: E = ∑ k  y * (k ) − d (k ) / (2.47) ñó y*(k) d(k) ñầu thực ñầu mong muốn tương ứng ñiều khiển ứng với mẫu ñầu vào thứ k, dựa vào thuật giảm gradient, luật cập nhật γ T γ T ñược viết sau: * γ T (k + 1) = γ T (k ) − η * * ∂E ∂γ T * (2.50) γ T (k + 1) = γ T (k ) − η ∂E ∂γ T (2.51) Phương trình (2.50) tương ứng với T* (2.51) cho T Cuối tìm ñược γ tối ưu xác ñịnh ñược toán tử mờ tối ưu với η>0 hệ số học Hình 2.8 Mạng nơ ron huấn luyện tìm hệ số γ toán tử mờ Sau xác ñịnh ñược tập luật mờ tối ưu, ñiều khiển logic mờ sử dụng tập luật ñể ánh xạ tín hiệu ñầu vào tới ñầu ñể xác ñịnh trạng thái tải tế bào tính số kênh cho phép mượn/cho mượn kênh Tóm lại, chương này, luận án ñã khảo sát thuật toán mượn kênh cân tải ñộng FDCBS, NFDCBS Kết thuật toán ñã khắc phục ñược hạn chế thuật toán truyền thống ðồng thời chứng tỏ khả dự báo tải tế bào tốt sử dụng tín hiệu ñầu vào gồm số kênh cho phép tải lưu lượng tế bào Sau ñó chương này, luận án ñề xuất cải tiến khắc phục hạn chế ñiều khiển mượn kênh mờ NFDCBS cách sử dụng ñiều khiển ANFIS thay cho NFC, với việc tối ưu toán tử mờ cách huấn luyện với tập mẫu vào/ra Từ ñó nâng cao khả xấp xỉ ñiều khiển logic mờ với liệu ñầu huấn luyện Tuy nhiên ñiều khiển mượn kênh sử dụng mạng nơ ron-mờ tồn nhiều hạn chế mà ảnh hưởng ñến chất lượng mạng di ñộng tế bào: 15 Không cách mượn kênh nào: Khóa kênh hay chọn kênh sở nhiễu Thuật toán không mức ñộ ưu tiên xử lý gọi chuyển giao (handoff) với gọi Phụ thuộc toán tử t-norms t-cornorm sử dụng với nhiều chiến lược tùy chọn Thời gian tính toán lớn, tối ưu số luật mờ hạn chế Không ñánh giá ñược tác ñộng phần ñiều kiện lên phần kết luận tập luật từ ñó hạn chế mức ñộ xác Các thuật toán FDCBS NFDCBS sử dụng DCA tập trung nên việc cập nhật cân tải xẩy theo chu kỳ MSC nên chưa ñáp ứng ñược mức ñộ cân tải phù hợp, tải lưu lượng thay ñổi nhanh Việc sử dụng DCA tập trung gây cho MSC dễ bị tải (nghẽn) Chương ðIỀU KHIỂN MƯỢN KÊNH ðỘNG PHÂN TÁN TRÊN CƠ SỞ MẠNG NƠ RON–MỜ-SUBSETHOOD Mở ñầu Trong chương này, luận án ñề xuất thuật toán mượn kênh ñộng phân tán DBNFS sử dụng ñiều khiển logic mờ, với tập mờ ñược tối ưu phát sinh dựa tập liệu huấn luyện sở mạng nơ ron mờ sử dụng phép ño subsethood (NFS) DBNFS khắc phụ ñược hạn chế FDCBS, NFDCBS sử dụng phép ño subsethood với liên kết mờ cho phép ñánh giá ñóng góp phần ñiều kiện tới phần kết luận tập luật mờ Bộ ñiều khiển cho phép tăng ñộ xác, khả mềm dẻo, giảm khối lượng tính toán, giảm số luật phụ thuộc vào tri thức chuyên gia 3.2 Xây dựng ñiều khiển mượn kênh DBNFS 3.2.1 Mô hình mạng di ñộng tế bào Hình 3.1: Phân vùng mạng di ñộng tối ưu Hình 3.2: Bộ ñiều khiển mượn kênh DDBNFS 16 Mô hình mạng di ñộng tế bào hình 3.1 Thực phân vùng tập tế bào mạng thành số tập phân biệt, G0, G1, , Gk-1 , cho tế bào tập cách khoảng cách tối thiểu Dmin Tương tự, tập tất kênh ñược phân hoạch thành K tập phân biệt: P0, P1, , Pk-1 Các kênh Pi (i=0,1, ,k-1) kênh tế bào Gi kênh thứ cấp tế bào Gj(j≠i) 3.2.2 Bộ ñiều khiển mượn, khóa kênh DBNFS Gồm khối ñiều khiển thông minh, khối xác lập trạng thái tải tế bào khối thực trình mượn/cho mượn kênh(hình 3.2) 3.2.2.1 Thiết kế khối ñiều khiển thông minh Hạt nhân ñiều khiển thông minh ñiều khiển logic mờ (FLC) NFS Bộ ñiều khiển logic mờ gồm khối bản: Khối mờ hoá, khối sở luật mờ, khối suy diễn mờ khối giải mờ với tập luật mờ ñiều khiển ñược phát sinh tự ñộng ñiều khiển NFS Khối mờ hoá: Khối mờ hóa thực ánh xạ tín hiệu rõ AC, TL thành tập mờ sau: Tín hiệu kênh cho phép AC giả sử thuộc khoảng [cmin, cmax ] ñược mờ hoá thành tập mờ với giá trị biến ngôn ngữ như: VeryCol (VC), Col (C), Moderate (M), Hot (H), VeryHot (VH) (hình 3.3) Với x ∈ [co , c4 ] , hàm thuộc tập mờ dạng Gauss ñược xác ñịnh sau: µ ( Ai j ) = e −( xaj − ci ) / 2σ (3.2) Với ci tâm hàm liên thuộc, ci ∈ {c0 , c1 , c2 , c3 , c4 } , Ai j giá trị hàm liên thuộc tập mờ i tương ứng giá trị ñầu vào xaj, Ai ∈ {VC , C , M , H ,VH } (sử dụng hàm liên thuộc dạng Gauss ñể ñảm bảo tính khả vi thực truyền ngược.) co c1 c2 c3 c4 bo Hình 3.3: Mờ hoá tín hiệukênh cho phép AC b1 b2 Hình 3.4: Mờ hoá tính hiệu tải lưu lượng TL 17 Tương tự với tín hiệu TL thuộc khoảng [bmin, bmax ] ñược mờ hoá thành tập mờ Low (LL), Mederate (ML), Heigh (HL) (hình 3.4) Hàm liên thuộc mờ tập mờ ñược xác ñịnh sau: µ ( Bi ) = e j −( xbj − bi ) / 2σ bi2 (3.8) Với bi ∈ {b0 , b1 , b2 } , Bi j giá trị hàm liên thuộc tập mờ i tương ứng giá trị ñầu vào xbj, Bi ∈ {LL, LM , LH } Khối giải mờ: Tín hiệu ñầu số kênh cho phép mượn ñược xác ñịnh khoảng [-d, d] Với giá trị biến ngôn ngữ ñầu ra: { NVL, NL, NM, NS, AZ, PS, PM, PL, PVL} sử dụng hàm liên thuộc hàm Gauss, quan hệ ñầu mờ khoảng giá trị giải mờ [-d, d] thể hình 3.5 Giá trị ñầu giải mờ âm (NL) có nghĩa số kênh tế bào có khả cho tế bào khác mượn nhiều Ngược lại, giá trị giải mờ dương (PL), có nghĩa tế bào cần mượn số kênh nhiều Còn giá trị xấp xỉ (AZ) tế bào không thực hoạt ñộng mượn kênh/cho mượn kênh với tế bào lân cận -d +d Hình 3.5 Các tập mờ ñầu với hàm liên thuộc Gauss Thiết kế ñiều khiển NFS ñể phát sinh tập luật mờ: NFS gồm lớp (hình 3.6, bảng 3.2): Lớp lớp vào, lớp lớp ñiều kiện, nút giá trị ngôn ngữ biến vào Lớp lớp luật Lớp lớp biểu diễn phần kết luận luật, nút nhãn ngôn ngữ biến thực giải mờ Lớp lớp ñầu Các nút lớp 2, ñều sử dụng hàm thành viên mờ dạng Gauss Với tín hiệu ñầu vào x1 AC ñược mờ hoá thành tập mờ {VH, H,M,C,VC}, x2 TL ñược mờ hoá thành tập mờ {LL, ML, HL} Dữ liệu huấn luyện mạng ñể phát sinh tập luật mờ cặp liệu {x, yd }, ñó x=(AC, TL), yd số kênh ñầu mong muốn Tính subsethood cho liên kết mờ lớp lớp 4: Xét liên kết mờ nút luật Rk với nút giá trị ngôn ngữ lớp OLm Trọng liên kết mờ mô tả mức ñộ tác ñộng luật lên giá trị ngôn ngữ ñầu ñược ño subsethood tương hỗ ε (ν OL ,k , Rk ) Hay m nói cách khác ε (ν OL m ,k , Rk ) ño giống luật mờ Rk tập mờ 18 ν OL m ,k Từ ñịnh nghĩa subsethood (3.13) xác ñịnh ñược subsethood tương hỗ ε (ν OL m với ε (ν OL ,k , Rk ) m , Rk ) = ,k sau: C (ν OLm C (ν OLm ,k ∩ Rk ) ,k ∪ Rk ) ε (ν OL ,k , Rk ) ∈ [0,1] C ∂ν OL m ∂ε (ν OLm ,k , Rk , ) ,k C (ν OLm ,k ∩ Rk ) C (ν OLm ,k ) + C ( Rk ) − C (ν OLm ,k (3.14) ∩ Rk ) Vấn ñề ñây phải tính ñược m ∂ε (ν OLm ,k , Rk , ) = σ ∂ν OL m ε (ν OL m ,k Hình 3.6: Cấu trúc mạng nơ ron mờ sử dụng subsethood(NFS) Bảng 3.2: Mạng ñầu vào lớp NFS Mạng ñầu vào Mạng ñầu Lớ p Tên lớp Input layer fi (1) = xi Antecedent layer f IL(2)ni = −( xi(1) − cILni )2 / σ IL2 ni Rule layer Consequent layer yi(1) = fi (1) i i i f = ∑ xILni ωk , ILni i ILi i =e ( 3) (2) i =1 =e f ( 2n ) xk(3) = e − ( fk N (3) k x (2) ILni i − ( xi(1) − c n ILi i )2 /σ ni ILi −ck ) /σ k2 i (4) f OL = xk(3)ε (ν OLm , Rk ) m ,k K x (4) k K (4) = ∑ ( fOL ν c νσ ) / m ,k OLm ,k OLm ,k ∑( f k =1 19 k =1 (4) σ OLm ,k OLm ,k ν ) ,k , Rk ) , Output layer x (5) = y = f (5) M f (5) = ∑ξ x (4) m OLm m =1 Thuật cập nhật tham số cho lớp NFS: Giả sử NFS ñựơc huấn luyện cặp liệu vào/ra ( x (τ ), y d (τ )) Giả sử gọi y(τ) tín hiệu ñầu thực , hàm giá E mạng ñược ñịnh nghĩa sau: E (τ ) = d ( y − y (τ ))2 (3.35) Các tham số mạng NFS ñược cập nhật ñến giá trị tối ưu theo thuật giảm gradient Công thức cập nhật tham số trọng liên kết lớp sau: c ξm (τ + 1) = ξm (τ ) − η (∂E (τ ) / ∂ν OL (τ )) (3.36) Lớp 5: ,k m Lớp 4: σ ν OL m ,k σ σ (τ + 1) = ν OL (τ ) − η (∂E (τ ) / ∂ν OL (τ )) m m ,k ,k c c ν OL (τ + 1) = ν OL ,k m m ,k c (τ ) − η (∂E (τ ) / ∂ν OL (τ )) m ,k (3.37) (3.38) Lớp 3: ck (τ + 1) = ck (τ ) − η (∂E (τ ) / ∂ck (τ )) σ k (τ + 1) = σ k (τ ) − η (∂E (τ ) / ∂σ k (τ )) Lớp 2: ωk , IL (τ + 1) = ωk , IL (τ ) − η (∂E (τ ) / ∂ωk , IL (τ )) (3.39) (3.40) (3.41) cILni (τ + 1) = cILni (τ ) − η (∂E (τ ) / ∂cILni (τ )) (3.42) ni i i ni i i ni i i σ IL (τ + 1) = σ IL (τ ) − η (∂E (τ ) / ∂σ IL (τ )) ni i ni i ni i (3.43) Với η số học Cơ sở luật mờ: Luật mờ có dạng: Rj: IF x1 is A1IL and xi is AiIL and xN is ANIL THEN y is yk with j j N j i ε j (3.52) Cơ chế suy diễn: Cơ chế suy diễn NFS không sử dụng phép toán tnorm có dạng sau: Input: IF x1 is A1 and xN is AN -1 1 R1: IF x1 is A1IL1 and xi is AiILi and xN is ANILN THEN y is yk with ε1 Rj: IF x1 is A and xi is AiIL and xN is ANIL THEN y is yk with ε j IL RM: IF x1 is A1 and xi is AiIL and xN is ANIL THEN y is yk with ε M IL1j j i j N M M i M N K Output: y = ∑ ξ k Λ ( y k ) (3.53) k =1 20 + Hình 3.10 Cơ chế suy diễn NFS DBNFS Với: Λ( y k ) biểu diễn giải mờ giá trị ngôn ngữ yk Cơ chế suy diễn NFS ñược minh họa hình 3.10 Số kênh di chuyển: Từ ñiều khiển ñề xuất, thuật toán xác ñịnh ñược số kênh y cần mượn/cho mượn hai tế bào là: y=y*- IN(c) (3.54)Trong ñó: y* ñược xác ñịnh từ công thức (3.53) giới hạn kênh di chuyển kênh ñược xác ñịnh (2.23) Thuật huấn luyện NFS: thuật học dạng online bó(batch) ñược thực sau: Thuật học online: Giả sử liệu huấn luyện cặp {x, yd}, với x =(AC, TL)T mẫu vào, yd số kênh mong muốn Bước 1: Khởi tạo thiết ñặt luật logic mờ, khởi tạo tham số hàm liên thuộc, subsethood liên kết mờ khởi tạo trọng liên kết lớp luật lớp ñầu Bước 2: ðặt liệu huấn luyện vào/ra (x, yd) vào NFS Bước 3: Lập luận mờ thực mẫu ñầu vào sử dụng công thức (bảng 3.2) tính mạng ñầu vào tín hiệu ñầu từ lớp cho ñến lớp ñầu ra, sử dụng chế suy diễn (3.53) thu ñược tín hiệu ñầu thực y theo công thức (3.53) Bước 4: Thực ñiều chỉnh trọng ξm với công thức (3.36) (3.44) Bước 5: Thực lặp lại từ bước Bước 6: Thực cập nhật tham số cho liên kết mờ, tham số luật, trọng liên kết lớp luật tập tham số lớp mờ hóa công thức (3.37) ñến (3.43) công thức tương ứng (3.45) ñến (3.51) Bước 7: Hàm mục tiêu (3.35) ñược tính toán, bước ñến ñược thực lặp lại cho ñến gia số hàm mục tiêu thay ñổi ∆E(t)=E(t)-E(t1) nhỏ giá trị ngưỡng E0 mong muốn 21 Thuật học bó(batch) offline: Vào: Tập dự liệu gồm p cặp {x(k), y(k)}, k=1,2, ,p Bước 0: Chọn hệ số học, E0, khởi tạo trọng tham số ðặt E=0, k=1 Bước 1: ðặt mẫu thứ k tới lớp vào Bước 3: Truyền tín hiệu vào qua mạng sử dụng công thức bảng 3.2 Bước 4: Tính sai số ñầu ra, tìm biểu thức cập nhật thực truyền ngược, cập nhật tham số tới lớp Bước 5: Kiểm tra xem ñã qua hết lượt mẫu chưa: k[...]... mượn/cho mượn kênh và khóa kênh Khối này có nhiệm vụ nhận thông tin trạng thái tải của tế bào hiện thời, thực hiện trao ñổi thông tin với các tế bào lân cận và tế bào ñồng kênh ñể thu thập kênh cho phép Cụ thể khi một tế bào mượn một kênh, nó sẽ hỏi 6 tế bào ñồng kênh lân cận (các tế bào ứng cử) của tế bào mượn kênh Thông tin thu ñược dùng ñể tính toán mức ñộ ưu tiên của kênh Sau 22 khi mượn ñược kênh và... Bộ ñiều khiển mới cho phép tăng ñộ chính xác, khả năng mềm dẻo, giảm khối lượng tính toán, giảm số luật và sự phụ thuộc vào tri thức chuyên gia 3.2 Xây dựng bộ ñiều khiển mượn kênh DBNFS 3.2.1 Mô hình mạng di ñộng tế bào Hình 3.1: Phân vùng mạng di ñộng tối ưu Hình 3.2: Bộ ñiều khiển mượn kênh DDBNFS 16 Mô hình mạng di ñộng tế bào như hình 3.1 Thực hiện phân vùng tập các tế bào mạng thành một số tập...nhận các kênh Và trong mỗi BS sẽ duy trì một bảng trạng thái tải mà ñầu vào của nó là trạng thái tải hiện thời của mọi tế bào trong nhóm cũng như các tế bào ñồng kênh 2.2.5 Sự di chuyển ña kênh Sự di chuyển ña kênh thực sự hữu ích khi có sự biến ñổi tải tế bào bất thường mà không dự ñoán trước ñược Cơ chế chuyển ña kênh của FDCBS cho phép tính một lượng các kênh di chuyển dựa trên tham số số kênh cho... quả chính của luận án: 1 Luận án ñã khảo sát các phương pháp mượn, khóa kênh mạng di ñộng tế bào Trên cơ sở ñó luận án ñã chỉ ra hạn chế của các thuật toán mượn, khóa kênh truyền thống và ñề xuất hướng nghiên cứu của luận án 2 Cải tiến các phương pháp mượn kênh trên cơ sở bộ ñiều khiển logic mờ sử dụng tri thức chuyên gia, và trên cơ sở bộ ñiều khiển mạng nơ ron mờ thích nghi phát sinh tập luật mờ tự... cao dung lượng và chất lượng dịch vụ của hệ thống mạng di ñộng tế bào ðồng thời cũng chỉ ra ưu và nhược ñiểm của phương pháp gán kênh phân tán so với phương pháp gán kênh tập trung trong các phương pháp của Yao-Tien Wang 4 Xây dựng hệ mô phỏng mạng di ñộng tế bào, tập dữ liệu huấn luyện, thực hiện mô phỏng các thuật toán mới, ñánh giá kết quả thuật toán mới và so sánh với các thuật toán có sẵn 2) Hướng... cứu các phương pháp mượn, khóa kênh thông minh trong các hệ thông mạng di ñộng thế hệ mới như 4G, 5G và nhất là hệ thống mạng CR với tốc ñộ cực cao, khả năng di ñộng cao, cung cấp dịch vụ phong phú với sự tối ưu và sử dụng mềm dẻo, hiệu quả phổ tần số giới hạn 2 Xây dựng các bộ ñiều khiển mượn khóa kênh thông minh trên cơ sở công nghệ FPGA kết hợp với khả năng sử lý nhanh của mạng nơ ron tế bào mờ Từ... kênh ñộng trên cơ sở bộ ñiều khiển nơ ron mờ sử dụng subsethood; Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần 13: Một số vấn ñề chọn lọc của CNTT&Truyền thông, Hưng Yên, 19-20/08/2010 Thái Quang Vinh, Hà Mạnh ðào; Một phương pháp mượn kênh cân bằng tải ñộng mạng di ñộng tế bào; Hội nghị toàn quốc về ñiều khiển và tự ñộng hóa, VCCA-2011 procceding, Hà Nội, 25-26/11/2011 Hà Mạnh ðào, ðỗ Hữu Trí, at al.; Một phương pháp. .. 2 tế bào nào trong cùng tập con cũng cách nhau bởi khoảng cách tối thiểu Dmin Tương tự, tập tất cả các kênh cũng ñược phân hoạch thành K tập con phân biệt: P0, P1, , Pk-1 Các kênh trong Pi (i=0,1, ,k-1) là các kênh cơ bản của các tế bào trong Gi và là kênh thứ cấp của các tế bào trong Gj(j≠i) 3.2.2 Bộ ñiều khiển mượn, khóa kênh DBNFS Gồm khối ñiều khiển thông minh, khối xác lập trạng thái tải tế bào. .. mượn nhiều kênh thay vì mượn một kênh giữa 2 tế bào. Thông ñiệp yêu cầu kênh giữa tế bào nóng i và tế bào lạnh j ñược FDCBS phân vào 4 dạng sau: request(i), reply(j,Uj,Vj), inform(i,Bij), comfirm(j,Lij) Trong ñó số kênh cần di chuyển và giới hạn di chuyển ña kênh ñược xác ñịnh bởi các công thức (2.22) và (2.23) 2.2.6 Thuật toán mượn kênh NFDCBS µA (xi ) j i 1 0 5 aij 0 bi j Hình 2.5: Bộ ñiều khiển NFC... Chương 4 MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN, ðÁNH GIÁ KẾT QUẢ 4.1 Cấu trúc mạng di ñộng mô phỏng Mạng di ñộng tế bào ñược sử dụng trong mô phỏng sử dụng nhóm compact N= 19 tế bào hình dạng lục giác có bán kính là ñơn vị, số kênh là 100 kênh/ tế bào Các tế bào này sẽ ñược xác ñịnh bởi các BS Vị trí các trạm cơ sở ñược xác ñịnh bởi toạ ñộ (x,y) Các thông tin mạng ñược cất trong ma trận baseinfo kích cỡ 190x2 Ví dụ baseinfo(5,1)