Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu giao thức truyền gói tin ngắn có độ tin cậy cao và độ trễ thấp trong truyền thông cộng tác

Trong bối cảnh bùng nổ của các ứng dụng Internet Vạn Vật (IoT) và sự phát triển mạnh mẽ của mạng di động thế hệ 5G và 6G, nhu cầu về truyền thông cực kỳ tin cậy và độ trễ thấp (uRLLCs) ngày càng trở nên cấp thiết. Các ứng dụng như tự động hóa công nghiệp, giao thông thông minh và thực tế ảo/tăng cường đòi hỏi hiệu suất mạng vượt trội. Tuy nhiên, việc đảm bảo các yêu cầu nghiêm ngặt về độ tin cậy và độ trễ đối với truyền thông gói tin ngắn trong môi trường không dây đặt ra nhiều thách thức đáng kể. Luận án này nhằm mục tiêu nghiên cứu và đề xuất các giao thức truyền gói tin ngắn hiệu quả, góp phần tối ưu hóa hiệu năng mạng và đáp ứng những đòi hỏi khắt khe của hệ thống truyền thông hiện đại.

Các nhà nghiên cứu và kỹ sư trong lĩnh vực truyền thông không dây, mạng 5G/6G, IoT, đặc biệt quan tâm đến uRLLCs, các giao thức truyền thông nâng cao, và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong tối ưu hóa mạng.

Luận án tập trung vào việc giải quyết những thách thức trong truyền thông gói tin ngắn có độ tin cậy cao và độ trễ thấp (uRLLCs) trong bối cảnh truyền thông cộng tác, một yếu tố then chốt cho mạng 5G và 6G. Để đạt được mục tiêu này, luận án đề xuất ba mô hình cải tiến. Mô hình đầu tiên khám phá truyền gói tin ngắn trong mạng giải mã và chuyển tiếp (DF) hai chặng, tích hợp các giao thức đa dạng không gian như lựa chọn an-ten phát, lựa chọn nút chuyển tiếp một phần và kết hợp tỉ số cực đại, đồng thời tối ưu công suất phát và vị trí nút chuyển tiếp. Mô hình thứ hai giới thiệu ứng dụng của mặt phản xạ thông minh (IRS) trong mạng chuyển tiếp, chứng minh hiệu suất vượt trội so với các phương pháp truyền thống, giúp cải thiện chất lượng dịch vụ (QoS) và mở rộng vùng phủ sóng mạng với chi phí thấp. Cuối cùng, mô hình thứ ba tích hợp IRS vào mạng cộng tác NOMA, sử dụng các giao thức tối ưu hóa năng lượng, tăng cường độ tin cậy và giảm độ trễ, kết hợp với phương pháp học sâu dựa trên mạng nơ-ron sâu (DNN) để dự đoán tỷ lệ lỗi bit (BLER) và phân bổ công suất một cách thông minh. Những đóng góp này mang lại giá trị thiết thực trong việc phát triển mạng di động thế hệ mới, tạo nền tảng vững chắc cho các ứng dụng uRLLCs và hỗ trợ hiệu quả cho việc thiết kế và triển khai mạng không dây tương lai.