Luận án: Tối ưu Lưu trữ và Truyền Video Cộng tác trong Mạng 5G Siêu Dày Đặc

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN BÙI MINH PHỤNG TỐI ƯU LƯU TRỮ VÀ TRUYỀN VIDEO CỘNG TÁC TRONG MẠNG 5G SIÊU DÀY ĐẶC LUẬN ÁN TIẾN SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Đà Nẵng – 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN ------------------- NCS. BÙI MINH PHỤNG TỐI ƯU LƯU TRỮ VÀ TRUYỀN VIDEO CỘNG TÁC TRONG MẠNG 5G SIÊU DÀY ĐẶC CHUYÊN NGÀNH: Khoa học Máy tính MÃ SỐ: 9.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. VÕ NGUYÊN SƠN Đà Nẵng 2021 i LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu do chính tác giả thực hiện. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận án này là trung thực, không sao chép từ bất kỳ nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào.

Việc tham khảo các nguồn tài liệu đều đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định. Tác giả luận án ii LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành được luận án tiến sĩ này, tôi đã nhận được rất nhiều sự hỗ trợ của Nhà trường, của người hướng dẫn khoa học, của đồng nghiệp và của gia đình. Tôi xin gởi lời cảm ơn chân thành đến TS. Võ Nguyên Sơn, là người thầy và cũng là đồng nghiệp đã nhiệt tình hướng dẫn, định hướng và cùng tôi nghiên cứu trong suốt quá trình tôi thực hiện luận án tiến sĩ tại viện Nghiên cứu khoa học Cơ bản và Ứng dụng – Trường Đại học Duy Tân, TP.

Tôi xin cám ơn đến PGS. Nguyễn Gia Như, Trưởng khoa Sau đại học – Trường Đại học Duy Tân, là người đã động viên, khuyến khích tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án. Tôi xin cảm ơn các đồng nghiệp cùng làm nghiên cứu ở viện Nghiên cứu khoa học Cơ bản và Ứng dụng – Trường Đại học Duy Tân, TP. HCM, các đồng nghiệp ở Khoa CNTT – trường Đại học Văn Lang đã hỗ trợ tôi thực hiện luận án.

Tôi cũng xin cảm ơn Trường Đại học Duy Tân, Trường Đại học Văn Lang đã tạo điều kiện cho tôi có được môi trường tốt để hoàn thành luận án. Cuối cùng, tôi xin cám ơn gia đình đã hỗ trợ và đồng hành cùng tôi trong suốt thời gian tôi thực hiện luận án này. Mặc dù đã cố gắng và nỗ lực trong quá trình nghiên cứu để luận án được hoàn chỉnh nhất nhưng luận án có thể vẫn còn nhiều thiếu sót. Tác giả rất mong nhận được sự góp ý quý giá để hoàn thiện luận án cũng như tiếp tục cho các nghiên cứu sau này.

Tác giả Bùi Minh Phụng iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN.iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU.vi DANH MỤC CÁC BẢNG.viii DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ.ix MỞ ĐẦU. Lý do chọn đề tài. Mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu. Mục tiêu nghiên cứu.

Đối tượng nghiên cứu. Phạm vi nghiên cứu. Phương pháp nghiên cứu. Nhiệm vụ nghiên cứu và kết quả đạt được.

Nhiệm vụ nghiên cứu. Kết quả đạt được. Bố cục luận án. TỔNG QUAN VỀ LƯU TRỮ VÀ TRUYỀN VIDEO TRONG 5G UDN.

Giới thiệu về 5G UDN. Mô hình 5G UDN. Các thách thức của 5G UDN. Mô hình lưu trữ và truyền video trong 5G UDN.

Lưu trữ và truyền video đơn tầng. Lưu trữ và truyền video cộng tác đa tầng. Phương pháp đánh giá hiệu năng mô hình. Hiện trạng các nghiên cứu về cơ chế lưu trữ và chia sẻ tài nguyên.

Các nghiên cứu trong nước. Các nghiên cứu ngoài nước. Các thuật giải ứng dụng trong các bài toán tối ưu lưu trữ và truyền video. Thuật giải vét cạn.

Thuật giải đàn dơi. Thuật giải di truyền. Tống kết chương 1. LƯU TRỮ VÀ CHIA SẺ TÀI NGUYÊN TỐI ƯU THEO MỐI QUAN HỆ XÃ HỘI NGƯỜI DÙNG NÂNG CAO DUNG LƯỢNG TRUYỀN VIDEO TRONG 5G UDN.

Giới thiệu cơ chế SCS. Mô hình truyền video trong 5G UDN với cơ chế SCS. Các ký hiệu và giả thiết. Mô hình hệ thống với cơ chế SCS.

Tính toán các thông số hệ thống với cơ chế SCS. Mối quan hệ xã hội giữa các cặp TX-RX. Mô hình kênh truyền không dây. Dung lượng phân phối hệ thống.

Bài toán tối ưu SCS và thuật giải vét cạn. Đánh giá hiệu suất cơ chế SCS. Thiết lập thông số hệ thống. Đánh giá hiệu suất cơ chế SCS.

Kết luận chương 2. LƯU TRỮ ĐA PHÂN GIẢI VÀ CHIA SẺ TÀI NGUYÊN TỐI ƯU THEO NHU CẦU NGƯỜI DÙNG NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG TRUYỀN VIDEO TRONG 5G UDN. Giới thiệu cơ chế CRS. Mô hình truyền video trong 5G UDN với cơ chế CRS.

Tính toán các thông số hệ thống với cơ chế CRS. Xác suất đạt dung lượng tại SU. Xác suất đạt dung lượng tại CU. Xác suất đạt dung lượng tại NU.

Chất lượng trung bình của video nhận được. Bài toán tối ưu CRS và thuật giải di truyền. Bài toán tối ưu CRS. Thuật giải di truyền cho bài toán CRS.

Đánh giá hiệu suất cơ chế CRS và thuật giải di truyền. Thiết lập thông số hệ thống và cấu hình máy tính. Đánh giá hiệu quả của thuật giải di truyền. Đánh giá hiệu suất cơ chế CRS.

Kết luận chương 3. Kết quả đạt được. Định hướng nghiên cứu.105 CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA NGHIÊN CỨU SINH. Công trình đã công bố của luận án.

Công trình đã công bố khác của nghiên cứu sinh.106 TÀI LIỆU THAM KHẢO.108 vi DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt AWGN Additive White Gausian Noise Nhiễu trắng Gausian BA Bat Algorithm Thuật giải đàn dơi BBA Binary Bat Algorithm Thuật giải đàn dơi nhị phân CP Content Provider Nhà cung cấp nội dung CRS Multi-Resolution Caching and Lưu trữ đa phân giải và chia sẻ Resource Sharing Optimization tài nguyên tối ưu CS Caching Strategy Chiến lược lưu trữ CU Caching User Người dùng có lưu trữ nội dung D2D Device-to-Device Truyền thông từ thiết bị đến thiết bị EA Exhaustive Algorithm Thuật giải vét cạn FBS Femto Base Station Trạm cơ sở nhỏ femto FRS Full Rate Caching and Resource Lưu trữ video với mức phân Sharing giải cao nhất và chia sẻ tài nguyên GA Genetic Algorithm Thuật giải di truyền MBS Macro Base Station Trạm cơ sở lớn MU Mobile User Người dùng di động NU Normal User Người dùng bình thường PSNR Peak Signal-to-Noise Ratio Tỉ số tín hiệu cực đại trên nhiễu QoS Quality of Service Chất lượng dịch vụ RD Rate-Distortion Mối quan hệ giữa méo và tốc độ mã hóa vi RS Resource Sharing Strategy Chiến lược chia sẻ tài nguyên RX Receiver Thiết bị nhận SBS Smallcell Base Station Trạm cơ sở nhỏ SCS Social-aware Caching and Lưu trữ và chia sẻ tài nguyên Resource Sharing tối ưu theo mối quan hệ xã hội người dùng SINR Signal to Interference plus Noise Tỉ số tín hiệu trên can nhiễu và Ratio nhiễu trắng SNR Signal to Noise-Ratio Tỉ số tín hiệu trên nhiễu trắng SU Spectrum Owning User Người dùng sở hữu kênh truyền sẵn sàng chia sẻ TX Transmitter Thiết bị truyền UDN Ultra-dense Network Mạng siêu dày đặc VAS Video Streaming Applications Ứng dụng và dịch vụ truyền and Services video vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2-1. Các ký hiệu sử dụng cho bài toán SCS. Các tham số đầu vào cho bài toán SCS. Các ký hiệu sử dụng cho bài toán CRS.

Các tham số đầu vào cho bài toán CRS. Cấu hình máy tính. So sánh độ chính xác giữa GA, BBA và EA. Thực thi GA theo số NPG với kết quả xấu nhất.96 ix DANH MỤC CÁC HÌNH VÀ BIỂU ĐỒ Hình 1-1.

Mô tả kết nối giữa các thiết bị, các công nghệ và ứng dụng trong 5G UDN [2]. Cơ chế lưu trữ và chia sẻ tài nguyên cho các dịch vụ và ứng dụng video trong 5G UDN. Lưu đồ thuật giải đàn dơi nhị phân. Lai ghép đơn điểm.

Lai ghép đa điểm (m=5). Đột biến bù nhị phân. Lưu đồ thuật giải di truyền. Mô hình hệ thống của SCS.

Lưu đồ hoạt động cơ chế SCS. Dung lượng hệ thống theo khả năng lưu trữ của FBS. Dung lượng hệ thống theo hệ số . Dung lượng hệ thống theo độ nổi tiếng của video.

Dung lượng hệ thống theo số cặp D2D. Dung lượng hệ thống theo số lượng FBS. Dung lượng hệ thống theo Gamma. Dung lượng hệ thống theo khoảng cách giữa MBS và các MU.

Dung lượng hệ thống theo khoảng cách giữa MBS và các MU với C* thấp hơn. Mô hình hệ thống của CRS. Lưu đồ hoạt động cơ chế CRS. Đánh giá độ ổn định của GA và BBA.

Mức độ hội tụ của thuật giải di truyền. Chất lượng hệ thống (HT) của CRS, OCC, ORS, NCS theo số lượng FBS. Chất lượng HT của CRS, OCC, ORS, NCS theo số lượng SU. Chất lượng HT của CRS, OCC, ORS, NCS theo α.

Chất lượng HT của CRS với các tham số HT khác nhau theo α. So sánh kết quả của CRS và FRS. Lý do chọn đề tài Thế giới đang bước vào kỷ nguyên của công nghiệp 4.0, song song đó, theo dự đoán sẽ có khoảng 50 tỉ thiết bị được kết nối để truyền thông với nhau và truy cập các dịch vụ/tiện ích đa phương tiện vào năm 2021 [1]. Trong bối cảnh này, mạng thế hệ thứ 5 (5G – Fifth Generation) sẽ đối diện với thách thức của một lượng lớn người dùng di động (MU – Mobile User) yêu cầu các dịch vụ và ứng dụng có dung lượng dữ liệu và tốc độ cao.

Điều này sẽ khiến cho mạng 5G trở nêu suy yếu bởi vấn đề tắc nghẽn do xung đột lưu lượng xảy ra tại các tuyến trục (backhaul link) của các trạm cơ sở lớn (MBS – Macro Base Station) cũng như của các trạm cơ sở nhỏ (SBS – Small cell Base Station1). Trong khi việc đầu tư phát triển các tuyến trục tốc độ cao tốn rất nhiều chi phí và thậm chí phải thay đổi kiến trúc mạng thì những giải pháp và kỹ thuật mới có thể thay thế một cách hiệu quả hơn. Mạng siêu dày đặc (UDN – Ultra-Dense Network) được xem như là một kiến trúc hứa hẹn có khả năng đáp ứng được các yêu cầu của mạng 5G như tăng dung lượng hệ thống gấp 1000 lần và độ trễ truy xuất dữ liệu nhỏ hơn 1ms [2]. Tuy nhiên, việc phát triển UDN còn phải yêu cầu nhiều hơn nữa các công nghệ, kỹ thuật và các thiết kế tối ưu đột phá nhằm cung cấp cho lượng lớn MU những dịch vụ và ứng dụng có dung lượng dữ liệu và tốc độ cao, ví dụ như dịch vụ và ứng dụng truyền video (VAS – Video Applications and Services), với chất lượng dịch vụ (QoS – Quality of Service) và hiệu quả sử dụng tài nguyên tốt nhất.