Tối ưu dung lượng bảo mật của hệ thống đa truy cập không trực giao NOMA với bề mặt phản xạ thông minh IRS sử dụng thuật toán trí tuệ bày đàn SI
Nhóm nghiên cứu Đại học Công nghiệp Hà Nội xây dựng mô hình truyền thông PDNOMA/IRS nhằm nâng cao bảo mật lớp vật lý trong môi trường có nút nghe lén, kết hợp đa truy cập không trực giao miền công suất, mạng chuyển tiếp, bề mặt phản xạ thông minh IRS, nhiễu nhân tạo và tối ưu đa mục tiêu.
PD-NOMA/IRS: tối ưu đồng thời bảo mật và hiệu quả năng lượng
| Nghiên cứu xây dựng và mô phỏng một mô hình truyền thông hợp tác PD-NOMA có hỗ trợ bề mặt phản xạ thông minh (IRS), trong môi trường có nút nghe lén. Bằng cách tối ưu đồng thời dung lượng bảo mật kém nhất và hiệu quả năng lượng bảo mật, công trình khảo sát cách cân bằng giữa bảo vệ người dùng và sử dụng năng lượng trong các kịch bản mô phỏng. |
Chủ nhiệm / nhóm nghiên cứu Lê Thị Anh, Kiều Xuân Thực, Nguyễn Thị Hồng, Phạm Văn Hiệp, Trần Tiến Dũng | Đơn vị Đại học Công nghiệp Hà Nội |
0,24957 giây; quần thể 40, bước 0,01 Thời gian tính toán NSGA-II | SCW ≈ 3,824/3,455; SEE ≈ 8,224/7,328 So sánh có IRS/không IRS |
SCW ≈ 3,535 và SEE ≈ 7,083 tại nghiệm cân bằng trên đường Pareto (mô phỏng)
Công nghệ cốt lõi
| PD-NOMA — ghép người dùng theo miền công suất trong mô hình truyền dẫn hợp tác | IRS — điều khiển pha phản xạ trong mô hình kênh mô phỏng |
| NSGA-II / R-NSGA-II — tối ưu đa mục tiêu SCW và SEE | Mô phỏng máy tính — đánh giá các cấu hình và kịch bản của hệ thống |

Ảnh mô hình PDNOMA/IRS
Đặc tính quảng bá của truyền dẫn không dây khiến tín hiệu gửi tới người dùng hợp pháp cũng có thể bị một nút nghe lén thu nhận. Với hệ thống NOMA nhiều người dùng, bài toán còn gắn với phân bổ công suất và giải mã liên tiếp. Nghiên cứu đặt vấn đề nâng cao bảo mật lớp vật lý đồng thời xem xét hiệu quả năng lượng, thay vì tối ưu riêng một mục tiêu.
Đầu ra chính là mô hình hệ thống PD-NOMA/IRS hợp tác được đề xuất và đánh giá bằng mô phỏng. Mô hình có trạm gốc, các nút chuyển tiếp, người dùng hợp pháp, nút nghe lén và IRS; các cấu hình có và không có IRS được dùng để so sánh. IRS điều chỉnh pha tín hiệu phản xạ trong mô hình, còn NOMA miền công suất cho phép nhiều người dùng dùng chung tài nguyên vô tuyến theo cơ chế mã hóa chồng chất và khử nhiễu liên tiếp.
Bài toán tối ưu xét đồng thời hai mục tiêu: dung lượng bảo mật kém nhất của hệ thống (SCW) và hiệu quả năng lượng bảo mật (SEE). Sau khi khảo sát PSO và thuật toán di truyền (GA) cho điều khiển pha rời rạc, nhóm sử dụng NSGA-II và biến thể R-NSGA-II để tìm tập nghiệm đa mục tiêu. Các phương pháp lựa chọn nút chuyển tiếp và tham số hệ thống cũng được đưa vào các kịch bản khảo sát.
Trong cấu hình mô phỏng được báo cáo, NSGA-II hội tụ sau 80 lần lặp với thời gian tính toán 0,24957 giây ở trường hợp quần thể 40 và bước 0,01; cùng cấu hình, R-NSGA-II mất 3,0929 giây sau 200 lần lặp. Đây là thời gian tính toán của thuật toán trong thiết lập cụ thể, không phải độ trễ truyền dẫn hay tốc độ xử lý của mạng triển khai.

Biểu đồ hội tụ của NSGA-II và R-NSGA-II
Đường Pareto cho thấy sự đánh đổi giữa SCW và SEE. Ở các điểm được báo cáo, lựa chọn ưu tiên SEE cho giá trị khoảng 7,328 với SCW khoảng 3,455; lựa chọn cân bằng được mô tả có SCW 3,535 và SEE 7,083. Trong một so sánh khác của báo cáo, mô hình có IRS đạt SCW và SEE lần lượt khoảng 3,824 và 8,224, so với 3,455 và 7,328 ở cấu hình không IRS. Đây là kết quả mô phỏng theo các giả thiết và tham số của báo cáo, không phải phép đo ngoài hiện trường.
Các khảo sát còn cho thấy vị trí nút nghe lén, số phần tử IRS, chiến lược chọn nút chuyển tiếp và công suất nhiễu nhân tạo đều ảnh hưởng đến các chỉ số. Vì hai mục tiêu có thể xung đột, lựa chọn cấu hình cần dựa trên ưu tiên của bài toán. Báo cáo không mô tả nguyên mẫu IRS hay triển khai mạng thực tế; kết quả nên được hiểu trong phạm vi mô hình và các kịch bản mô phỏng đã thiết lập.

So sánh hệ thống có/không có IRS
Báo cáo ghi nhận kết quả nghiên cứu được tổng hợp trong bài báo “Multi-Objective Optimization-Based GA in PLS of IRS-Assisted PDNOMA Communication”, đăng trên IEEE Access, tập 12, trang 87361–87383 (2024), DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3417619.
Công bố khoa học liên quan
[PDF] from ieee.org Multi-objective optimization-based GA in PLS of IRS-assisted PDNOMA communication
IEEE Access, 2021
KHÁM PHÁ THÊM Từ sản phẩm đến không gian nghiên cứu liên quan Thông tin nhà nghiên cứu Tiến sỹ Lê Thị Anh Đơn vị công tác: Khoa Mạng máy tính và Truyền thông- Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông Hướng nghiên cứu: Giá trị của nghiên cứu nằm ở cách tiếp cận thiết kế mạng vô tuyến có nghe lén với hai yêu cầu song hành: bảo mật và sử dụng năng lượng hiệu quả. Mô hình cùng các kịch bản mô phỏng có thể làm cơ sở tham khảo cho nghiên cứu tiếp theo về phối hợp IRS, chuyển tiếp và nhiễu nhân tạo. Những phương án đánh đổi cũng mở ra hướng lựa chọn cấu hình theo ưu tiên bảo mật hoặc năng lượng của từng bài toán. Đơn vị của sản phẩm: Đại học Công nghiệp Hà Nội Hướng nghiên cứu của sản phẩm: NOMA , Genetic algorithms , Wireless communication , 6G mobile communication , Security , Relays , Optimization , Energy efficiency Liên kết học thuật tham khảo Nghiên cứu liên quan và công cụ tra cứu |
Thứ Ba, 14:57 10/11/2026
Copyright © 2018 Hanoi University of Industry.