Điều khiển tối ưu luồng video điểm đa điểm trong mạng 5g siêu dày đặc luận án ti

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHAN THANH MINH ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU LUỒNG VIDEO ĐIỂM - ĐA ĐIỂM TRONG MẠNG 5G SIÊU DÀY ĐẶC Ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số ngành: 9520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TP. Hồ Chí Minh – 2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ GIAO THÔNG VẬN TẢI TRƯỜNG ĐẠI HỌC GIAO THÔNG VẬN TẢI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH PHAN THANH MINH ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU LUỒNG VIDEO ĐIỂM - ĐA ĐIỂM TRONG MẠNG 5G SIÊU DÀY ĐẶC Ngành: Kỹ thuật điều khiển và Tự động hóa Mã số ngành: 9520216 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. Đặng Xuân Kiên 2. Hồ Chí Minh – 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án tiến sĩ với đề tài: “Điều khiển tối ưu luồng video điểm - đa điểm trong mạng 5G siêu dày đặc” là công trình nghiên cứu do chính tôi thực hiện.

Các kết quả 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. Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 02 năm 2021 Tác giả luận án Phan Thanh Minh 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 PGS.

Đặng Xuân Kiên, Viện trưởng Viện Đào tạo Sau đại học, Trường Đại học Giao thông vận tải TP HCM đã động viên, khuyến khích và hướng dẫn tôi trong suốt quá trình thực hiện luận án. Tôi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến TS. Võ Nguyên Sơn, là người thầy và cũng là đồng nghiệp đã tận tình hướng dẫn, định hướng và cùng tôi nghiên cứu trong suốt quá trình tôi thực hiện luận án. Tôi xin cảm ơn các đồng nghiệp cùng làm nghiên cứu ở Khoa Điện - Điện tử viễn thông, Trường Đại học Giao thông vận tải TP.

HCM và Viện Nghiên cứu Khoa học Cơ bản và Ứng dụng, Trường Đại học Duy Tân, TP. HCM đã hỗ trợ và tạo điều kiện cho tôi thực hiện luận án. Tôi xin cám ơn gia đình đã hỗ trợ, động viên và cùng đồng hành cùng tôi trong suốt thời gian thực hiện luận án này. Mặc dù đã cố gắng và nỗ lực trong quá trình nghiên cứu để hoàn thành luận án, nhưng do những hạn chế về kiến thức, kinh nghiệm và thời gian nên luận án có thể vẫn còn nhiều thiếu sót.

Tôi rất mong nhận được sự góp ý quý giá của các nhà khoa học và bạn đọc để hoàn thiện luận án một cách tốt nhất cũng như tiếp tục cho các nghiên cứu sau này. Xin trân trọng cảm ơn! TP. Hồ Chí Minh, ngày 02 tháng 02 năm 2021 Tác giả Phan Thanh Minh iii TÓM TẮT Sự bùng nổ của các mạng di động và Internet góp phần hiện thực hóa cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 trên toàn thế giới với xu hướng vạn vật kết nối Internet (IoT) ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong lĩnh vực công nghiệp tự động hóa và điều khiển, sự phát triển các công nghệ kết nối mạng hiện đại giúp việc kết nối các thiết bị ở nhiều vị trí khác nhau một cách đơn giản, nghĩa là các thành phần của hệ thống điều khiển được kết nối thông qua mạng truyền thông không dây một cách dễ dàng.

Trong hệ thống điều khiển kết nối mạng (NCS – Networked Control System), việc kết nối không dây nhằm tăng tính linh hoạt, dễ dàng chẩn đoán và bảo trì hệ thống là xu hướng hiện nay của kỹ thuật điều khiển và tự động hóa. Song song với sự phát triển công nghệ, các dịch vụ và ứng dụng ngày càng phát triển, đòi hỏi dữ liệu truyền thông cực lớn. Ước tính, vào năm 2023 sẽ có khoảng 5,3 tỷ người dùng kết nối Internet để trao đổi thông tin dữ liệu và chủ yếu là dữ liệu video (chiếm 79%). Để đáp ứng được nhu cầu đó, ngoài việc nâng cấp hạ tầng mạng lõi (tốn khá nhiều chi phí), thì nâng cấp mạng di động không dây bằng các kiến trúc mới, công nghệ và kỹ thuật mới cũng được quan tâm.

Cụ thể, mạng di động thế hệ thứ 5 với kiến trúc siêu dày đặc (UDN – Ultra-dense Network) được xem là đầy tiềm năng và là chìa khóa để bước vào kỷ nguyên IoT. Trong luận án này, tác giả nghiên cứu các kiến trúc mạng 5G UDN, các cải tiến công nghệ, kỹ thuật điều khiển, phân phối và quản lý trong 5G UDN như: thiết kế phân cụm (cluster), lưu trữ đa tầng (multi-tier); điều khiển phát đa hướng (multicast); kỹ thuật phân bổ và quản lý tài nguyên (resource allocation and management), kỹ thuật truyền thông phạm vi hẹp từ thiết bị đến thiết bị (D2D – Device-to-Device) để cải tiến hiệu quả phổ, mở rộng băng thông truyền, mở rộng phạm vi hoạt động của mạng. Ngoài ra, các kỹ thuật điều khiển lưu trữ (caching) và phân phối (delivering) video trong mạng 5G UDN cũng được tìm hiểu. Từ đó đề xuất mô hình điều khiển tối ưu luồng dữ liệu video điểm - đa điểm trong mạng 5G UDN sử dụng các kỹ thuật lựa chọn thiết bị lưu trữ và thiết bị chia sẻ tài nguyên phổ tần xuống nhằm cực đại dung lượng trong hệ thống.

Tiếp đó, mở rộng mô hình đề xuất bằng cách xem xét thêm các mối quan hệ xã hội người dùng và các ràng buộc về độ dao động dung lượng nhằm iv đảm bảo tính công bằng cao về chất lượng dịch vụ của người dùng. Cuối cùng, mở rộng mô hình đề xuất bằng cách xem xét thêm tầng lưu trữ để linh hoạt hơn trong việc lựa chọn nguồn cung cấp dữ liệu. Tất cả các hệ thống đề xuất được mô hình toán và mô phỏng trên máy tính dựa vào công cụ Matlab với giải thuật di truyền (GA - Genetic Algorithms) nhằm tăng tốc độ xử lý mà vẫn đảm bảo các kết quả tối ưu của bài toán. Các kết quả mô phỏng chứng minh sự vượt trội của mô hình đề xuất so với các cơ chế thông thường khác.

Từ khóa—điều khiển tối ưu, hệ thống điều khiển kết nối mạng, mạng 5G siêu dày đặc, luồng video, truyền thông từ thiết bị đến thiết bị, truyền thông điểm - đa điểm, vạn vật kết nối Internet. v ABSTRACT The mobile network explosion and the Internet development have played an important role in the realization of the Industrial Revolution 4.0 towards the Internet of Things (IoT) in various areas all over the world. In the automation and control industry, ubiquitous devices and control system components are easily connected thanks to the development of disruptive wireless networking technologies. In the networked control system (NCS), recently studies on increasing the flexibility, the ease of diagnose, and the system maintain capacity based on wireless connections have drawn significant attention from the control and automation community.

Simultaneously, advanced services and applications have been rapidly developed leading to the requirement of extremely large communication traffic. It is estimated that by 2023 there will be about 5.3 billion mobile users (MUs) connected to the Internet to exchange data, especially video (accounting for 79%). This in turn requires not only the core network upgrades in a costly deployment but also the emerging wireless architectures, system models, techniques, and optimization designs in a much more cost-effective manner, so as to meet the upcoming surge of MUs’ demand. In this context, the 5th generation ultra-dense networks (5G UDN) is considered as a promising architecture and also the key to the IoT era.

In this thesis, the author focuses on the 5G UDN architecture and related technologies, control techniques, and resource allocation and management solutions. Particularly, techniques such as cluster, multi-tier, multicast, and device-to-device communication; as well as storage and spectral resource allocation and management solutions are studied to improve the spectral efficiency, enlarge the bandwidth, and expand the network coverage/connectivity. Furthermore, caching and delivering control techniques for video streaming in 5G UDN are explored. These techniques enable the author to propose the joint optimal control of downlink resource sharing and caching selection for maximizing the capacity of multicast video streaming in 5G UDN.

Then, the aforementioned control method is developed by considering the social relationship between the MUs and the capacity fluctuation constraint among the MUs vi to ensure the fairness of quality of service. Finally, one more tier for caching is added to the proposed solution for more flexibility in video source selection control. All the system models are formulated and simulated on computer with Matlab and Genetic Algorithms (GAs) to increase the processing speed while ensuring the exact or approximated optimal results of the optimization problems. The simulation results demonstrate the benefits of the proposed solutions compared to other conventional benchmarks.

Index Terms—Optimal control, Networked Control System, 5G ultra-dense networks, video streaming, device-to-device (D2D) communications, multicast communications, Internet of Thing (IoT). vii MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN. vii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT. x DANH MỤC CÁC BẢNG.

xii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ BIỂU ĐỒ. xiii 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, kết quả đạt được, ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Nhiệm vụ nghiên cứu. Kết quả đạt được. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn.

Bố cục luận án. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN KẾT NỐI MẠNG. Tổng quan về hệ thống điều khiển kết nối mạng. Tổng quan về 5G UDN.

Truyền video trong 5G UDN. Truyền từ trạm nền. Truyền phối hợp đa tầng. Mô hình kênh truyền.

Mô hình mối quan hệ xã hội người dùng. Truyền video điểm - đa điểm. Hiện trạng các nghiên cứu về phân cụm, lựa chọn và truyền thông điểm - đa điểm. Tổng kết chương 1.

THUẬT TOÁN DI TRUYỀN VÀ ỨNG DỤNG TRONG BÀI TOÁN ĐIỀU KHIỂN TỐI ƯU LUỒNG VIDEO. Tổng quan về các thuật toán tìm kiếm tối ưu. Tổng quan về thuật toán GA. Giới thiệu GA.

GA so với phương pháp truyền thống. Lưu đồ và các thành phần của thuật toán di truyền. Lưu đồ thuật toán di truyền. Các thành phần của thuật toán di truyền.

Kết thúc GA. Một số bài toán ứng dụng GA trong điều khiển luồng video. Tổng kết chương 2. ĐIỀU KHIỂN LƯU TRỮ VÀ CHIA SẺ PHỔ TẦN TỐI ƯU LUỒNG VIDEO ĐIỂM - ĐA ĐIỂM TRONG 5G UDN.

Giới thiệu cơ chế DRS-CHS. Sự cần thiết của cơ chế DRS-CHS. Hiện trạng các nghiên cứu liên quan đến D2DC điểm - đa điểm. Tính mới của cơ chế DRS-CHS.

Mô hình và tính toán các thông số hệ thống DRS-CHS .