Nâng cao hiệu năng truyền video trong mạng 5G siêu dày đặc

Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

Nâng cao hiệu năng truyền video trong mạng
5G siêu dày đặc
Cung Văn Trang, Lưu Bách Hưng, Lâm Sinh Công
Khoa Điện tử - Viễn thông, trường ĐH Công nghệ
Email:

Abstract— Nâng cao chất lượng truyền tin của người dùng
luôn là một trong những yêu cầu cấp thiết đối với các nhà
vận hành mạng. Đối với các loại hình dịch vụ truyền video
có độ phân giải lớn, việc đảm bảo việc truyền thành công
cho từng gói tin dung lượng lớn là một trong những yếu tố
then chốt để duy trì chất lượng dịch vụ. Bài báo này tập
trung tối ưu thuật tốn lập lịch cơng bằng nhằm nâng cao tỉ
lệ truyền thành công của các gói tin video độ phân giải cao
của người dùng trong mạng 5G siêu dày đặc bằng cách duy
trì mức độ ưu tiên của người dùng trong 1 khoảng thời gian
đủ lớn. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng thuật tốn đề
xuất có thể nâng cao đáng kể hiệu năng của mạng trong
trường hợp có nhiều người dùng hoặc khi người dùng chịu
ảnh hưởng nhiễu từ các trạm lân cận
Keywords- mạng siêu dày đặc, truyền video, lập lịch
công bằng.

I. GIỚI THIỆU
Hiện nay, mạng 5G đang được triển khai để cung
cấp các loại hình dịch vụ tốc độ cao, thời gian thực.
Bên cạnh các công nghệ tiên tiến, các dịch vụ của
mạng 5G đều chạy trên nên tảng IP, nênn rất khó để
phân biệt các loại hình dịch vụ này trong mạng. Hơn

nữa cấu trúc hiện tại của mạng 5G chưa hỗ trợ việc
phân loại các dịch vụ với nhau. Do đó, để nâng cao
hiệu năng mạng bằng phương pháp lập lịch, Phương
pháp lập lịch công bằng (Proportional Fair) hoặc Lập
lịch CQI tốt nhất (best CQI) là hai phương pháp phổ
biến được sử dụng. Nếu như Phương pháp lập lịch
CQI tốt nhất chỉ tập trung ưu tiên phục vụ người dùng
có chất lượng kết truyền tốt nhất, thuật tốn lập lịch
cơng bằng đảm bảo được độ công bằng giữa các người
dùng trong khi vẫn duy trì được hiệu năng của mạng.
Do đó, bài báo này tập trung nghiên cứu về thuật tốn
lập lịch cơng bằng cho mục đích nâng cao hiệu năng
truyền video trong môi trường trong nhà. Việc tối ưu
thuật tốn lập lịch cơng bằng cho truyền video đã
được nghiên cứu trong các cơng trình trước đây nhưng
chủ yếu cho mạng 4G. Việc nghiên cứu thuật toán này
cho mạng 5G, đặc biệt là môi trường trong nhà, nơi
mà đường truyền giữa UE và trạm gốc gNB không
phải lúc nào cũng là đường truyền thẳng (Light of
Sight-LOS) mà còn là đường truyền Non – Light of
Sight (NLOS), chưa được nghiên cứu sâu.
Một cách tổng quát, bộ lập lịch PF [1] đánh giá
mức độ ưu tiên của người dùng để lập lịch theo cơng
thức sau:
𝑃𝑓𝑘 = arg 𝑀𝑎𝑥

𝑟𝑘 (𝑡)𝛼
𝑅𝑘 (𝑡)𝛽

(1)

trong đó α và β đại diện cho trọng số tốc độ tức thời

ISBN 978-604-80-7468-5

90

và tốc độ dữ liệu trung bình.
(1 −
𝑅𝑘 (𝑡) =
{

1
1
) 𝑅 (𝑡 − 1) + 𝑟𝑘 (𝑡),
𝑇𝑐 𝑘
𝑇𝑐

(2)

1
) 𝑅 (𝑡 − 1),
𝑇𝑐 𝑘

(3)

(1 −

trong đó 𝑇𝑐 là độ dài cửa sổ thời gian lấy mẫu. Biểu
thức (2) tương ứng với người dung k được lập lịch,

Biểu thức (3) được sử dụng khi người dung k không
được lập lịch.
Trong một số nghiên cứu đã thực hiện, H. Kim, K.
Kim, Y. Han, and J. Lee và cộng sự [2] đặt một số mũ
α cố định cho thông lượng hiện tại, làm tăng thơng
lượng hình thức cũng như đảm bảo mức độ ưu tiên
cho người dùng trong một khoảng thời gian nhất định.
Dựa trên thước đo công bằng tỷ lệ; S.-B. Lee và
cộng sự [3] đã cố gắng thay đổi chỉ số trình tự cho
người dung có kênh tốt hơn để tối ưu tài nguyên, thay
vì chỉ phân bổ tài nguyên như trong hương pháp lập
lịch vòng tròn.
Cách tiếp cận được đề xuất bởi N. Bechir và cộng
sự [4] cố gắng phân bổ tài nguyên kênh cho các UE
chưa được phân phối trước đó để duy trì sự cơng bằng.
Tuy nhiên, những số mũ được sửa đổi này thành nâng
cao hiệu suất cơng bằng là tĩnh. Những thơng số đó
khơng thể điều chỉnh một cách động để thích ứng với
mơi trường.
G. Aniba and S. Aissa và cộng sự [5] đã giới thiệu
một tham số động để cập nhật số mũ α, phụ thuộc vào
các giá trị thông lượng rời rạc. Giá trị được thay đổi ở
quy mô thời gian lớn hơn để tránh sự thay đổi liên tục
ảnh hưởng đến tính ổn định của hệ thống.
Yang và cộng sự [6] đề xuất một phương pháp để
thay đổi tham số β thành một giá trị lớn hơn để cung
cấp sự công bằng tốt hơn sao cho β được suy ra từ tính
cơng bằng trung bình trong q khứ và thơng lượng.
Họ cũng đề xuất một số phương án cải thiện hiệu suất
của UE xunh quanh.

N. Xu, G. Vivier, W. Zhou, and Y. Qiang và cộng
sự [7] cung cấp một cách tiếp cận để đặt số mũ β nhỏ
hơn 1 khi UE ở bên của vùng phủ sóng. Nó cải thiện
mức độ ưu tiên của các UE bên cạnh. Tuy nhiên,
những cách tiếp cận này để cập nhật số mũ α và β được
lấy từ các tham số trung bình trong q khứ, khơng
thể phù hợp với các kênh truyền biên đổi nhanh của
5G.
Yamaguchi và Takeuchi [8] sửa đổi phương pháp
thành tính tốn tốc độ dữ liệu trung bình 𝑅𝑘 (𝑡). Một
số mũ tĩnh (1-α) được thêm vào (1) để truyền dữ liệu


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

tốc độ cao. Họ kết luận rằng khi α lớn hơn 0 và nhỏ
hơn 1, giá trị của thơng lượng trung bình thu hẹp so
với Bộ lập lịch PF truyền thống. Mức độ ưu tiên phụ
thuộc nhiều hơn vào tỉ lệ của dữ liệu hiện tại. Bộ lập
lịch phân bổ nhiều tài nguyên kênh hơn cho thiết bị
đầu cuối gần trạm phát. Nếu tham số α là âm, các thiết
bị đầu cuối xa trạm phát được ưu tiên hơn. Phương
pháp này cung cấp sự linh hoạt hơn cho việc điều
chỉnh mức độ ưu tiên của các UE. Tuy nhiên, cơng
trình này chỉ nghiên cứu tác động của tĩnh thông số.
Trong nghiên cứu gần đây, Jiteng Ma và cộng sự
đã hiêụ chỉnh tốc độ trung bình trong biểu thức của
lập lịch PF để tương thích với mơi trường thay đổi
nhanh của mạng di động 5G. Khi đó, tốc độ trung bình
trong lập lịch PF được tính theo cơng thức sau:

{

𝑅𝑘 (𝑡) =
1
(1 − ) 𝑅𝑘 (𝑡 − 1) +
𝑇𝑐

1

(1 − ) 𝑅𝑘 (𝑡 − 1),
𝑇𝑐

1
𝑟 (𝑡)𝛾(𝑡) ,
𝑇𝑐 𝑘

𝑘 được lập lịch

𝑅𝑘 (𝑡−1)

𝑘 không được lập lịch

(4)
trong đó, số mũ γ (t) có liên quan đến chất lượng của
kênh truyền
𝛿(𝑡)
1
𝛾(𝑡) =
+

(5)
28
2
trong đó δ (t) là chỉ số điều chế và mã hóa Modulation and Coding Scheme (MCS). Giá trị của
chỉ số MCS biến thiên trong khoảng 1~28, phù hợp
với biến động động giá trị chất lượng kênh truyền.
Tuy nhiên, γ (t) có thể được khái quát hóa dựa trên
các chỉ số MCS được hỗ trợ bởi một hệ thống. Giá trị
γ (t) là để giảm thiểu thời gian trễ trong Bộ lập
lịch. Giá trị của số mũ γ (t) được giới hạn trong
khoảng 0,5~1,5. Sự biến thiên của γ (t) thay đổi giá trị
thông lượng trung bình cho các UE trong điều kiện
kênh khác nhau trên một quy mơ hợp lý. Nó cho phép
điều chỉnh mức giá trị thơng lượng trung bình khi
kênh truyền bị biến động.
Về mặt lý thuyết, bộ lập lịch mới này có hiệu quả
cao hơn khả năng phân bổ tài nguyên theo kiểu chờ
thời gian để tương tác (Time To Interactive). Tuy
nhiên, khoảng thời gian 𝑇𝑐 để xác định tốc độ trung
bình khơng được đề cập đến trong bài báo này. Do đó,
bài báo tập trung tối ưu khoảng thời gian 𝑇𝑐 này cho
môi trường biến động nhanh của mạng 5G.
II. TỐI ƯU HĨA THUẬT TỐN LẬP LỊCH
CƠNG BẰNG
Việc lựa chọn trọng số 𝑇𝑐 có ảnh hưởng lớn đến
việc xác định điểm ưu tiên cho người dùng. Theo công
thức (4), ta thấy:
1

Với giá trị 𝑇𝑐 nhỏ, thì trọng số 1 − ~0.

𝑇𝑐

Khi đó, ảnh hưởng của tốc độ trung bình tại thời điểm
𝑡 − 1 , 𝑅𝑘 (𝑡 − 1), lên tốc độ trung bình tại thời điểm
hiện tại 𝑡 , 𝑅𝑘 (𝑡) , là rất nhỏ. Ngược lại, ảnh hưởng
của giá trị tức thời 𝑟𝑘 (𝑡) lên tốc độ trung bình 𝑅𝑘 (𝑡)
là rất lớn. Do đó, giá trị 𝑇𝑐 thường được dùng đối với
trường hợp có mơi trường hoặc tốc độ dữ liệu của
người dùng thay đổi nhanh.
1

Với giá trị 𝑇𝑐 nhỏ, thì trọng số ~0. Khi đó,
𝑇𝑐

ISBN 978-604-80-7468-5

𝑅𝑘 (𝑡 − 1) sẽ là thành phần chủ yếu đóng góp vào giá
trị trung bình 𝑅𝑘 (𝑡), giá trị tốc độ tức thời 𝑟𝑘 (𝑡) dường
như khơng có ảnh hưởng đến việc tính điểm của người
dùng. Các giá trị 𝑇𝑐 nhỏ, thường được dùng cho môi
trường truyền ổn định và tốc độ dữ liệu của người
dùng ít thay đổi.
Trong một hệ thống mạng thực tế, việc thay đổi
môi trường truyền của người dùng ảnh hưởng rất
nhiều bởi không gian và tốc độ di chuyển của người
dùng. Hơn nữa, việc áp dụng nhiều phương pháp tính
điểm khác nhau trong 1 hệ thống là khơng khả thi. Do
đó, cần có biểu thức xác định trọng số của tốc độ trung
bình 𝑅𝑘 (𝑡 − 1) và tốc độ thức thời 𝑟𝑘 (𝑡) theo từng
điều kiện tức thời của việc truyền tin.

Bài báo đề xuất phương pháp xác định trọng số 𝑇𝑐
như sau:
𝑟 (𝑡)
𝑇𝑐 = 𝑘
(6)

91

Khi đó, biểu thức tính giá trị tốc độ trung bình
𝑅𝑘 (𝑡) được viết lại như sau
𝑅𝑘 (𝑡)

𝑅𝑘 (𝑡 − 1)
) 𝑅𝑘 (𝑡 − 1),
𝑟𝑘 (𝑡)
=
𝑅𝑘 (𝑡 − 1)
(1 −
) 𝑅𝑘 (𝑡 − 1),
𝑟𝑘 (𝑡)
{
(2 −

𝑘 được lập lịch
𝑘 khơng được lập lịch

Ngồi ra, điều kiện sau được bổ xung để loại trừ
𝑅𝑘 (𝑡) nhận giá trị âm hoặc vô cùng nhỏ.
𝑅 (𝑡) nếu 𝑅𝑘 (𝑡) > 128
𝑅𝑘 (𝑡) = { 𝑘

(8)
128
ngược lại
Trong đó giá trị 128 kb/s là giá trị tối thiểu của
người dùng cần có để thực hiện việc truyền tin. Việc
thiết lập giá trị cực tiểu cho 𝑅𝑘 (𝑡) là cần thiết để loại
trừ trường hợp xác định điểm ưu tiên 𝑃𝑓𝑘 khơng chính
xác cho một số loại hình dịch vụ có tính chất tức thời.
Ví dụ với người dùng sử dụng dịch vụ MMS hoặc
offline voice message, giá trị 𝑟𝑘 (𝑡) chỉ tăng đột biến
trong 1 khoảng thời gian rất ngắn và tốc độ trung bình
𝑟 (𝑡)
𝑅𝑘 (𝑡 − 1)~0. Khi đó, 𝑃𝑓𝑘 = 𝑘
→ ∞. Người
𝑅𝑘 (𝑡−1)

dùng trong trường hợp này sẽ được ưu tiên tối đa mặc
dù họ khơng có dữ liệu để truyền.
III. MƠ HÌNH MƠ PHỎNG [9]
Trong mơ hình mơ phỏng được xây dựng trên
công cụ 5G-air-simulator [10] chạy trên hệ điều hành
Ubuntu, ta giả thiết 1 trạm gNodeB hoạt động ở tần số
5 GHz và được cấp băng thông 20 MB để phục vụ
khơng gian văn phịng mở (Open Indoor Office).
Người dùng được phân bố đều tại rìa của cell và thực
hiện việc truyền Video với độ phân giải 480p.
Theo 3GPP, mơ hình truyền sóng trong mơi
trường Open Indoor Office được xác định thơng qua
mơ hình Dual Slope: LOS và NLOS. Trong đó, xác
suất đường truyền giữa người dùng là trạm gNodeB

như Hình 1 là đường truyền thẳng LOS được xác định
bởi công thức sau:


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022)

Hình 1 – Mơ hình khoảng cách trạm phát và người dùng
1
𝑃𝑟𝐿𝑂𝑆 =

, 𝑑2𝐷𝑖𝑛 ≤ 5𝑚
𝑒𝑥𝑝 (−

{ 𝑒𝑥𝑝 (−

𝑑2𝐷𝑖𝑛 −5

)

70.8
𝑑2𝐷𝑖𝑛−49
211.7

) ∗ 0.54

, 5𝑚 ≤ 𝑑2𝐷𝑖𝑛 ≤ 49𝑚
, 5𝑚 ≤ 𝑑2𝐷𝑖𝑛 ≤ 49𝑚

(9)
Khi đó, mức suy hao công suất theo khoảng cách

trong môi trường đường truyền thẳng được tính theo
cơng thức sau:
𝑃𝐿𝐼𝑛𝐻−𝐿𝑂𝑆 = 32.4 + 17.3 log10 (𝑑3𝐷 ) + 20 log10 (𝑓𝑐 )

(10)
Khi suy hao môi trường 𝜎𝑆𝐹 = 3 và khoảng cách
theo không gian 3 chiều thỏa mãn 1𝑚 ≤ 𝑑3𝐷 ≤
150𝑚 thì cơng suất suy hao được tính theo cơng thức
sau

Hình 2 – Mơ hình 01 trạm gNodeB

Các kết quả mơ phỏng thu được như sau
- Thông lượng:

𝑃𝐿𝐼𝑛𝐻−𝐿𝑂𝑆 = max(𝑃𝐿𝐼𝑛𝐻−𝐿𝑂𝑆 , 𝑃𝐿′𝐼𝑛𝐻−𝐿𝑂𝑆 )
𝑃𝐿′𝐼𝑛𝐻−𝐿𝑂𝑆 = 38.3 log10 (𝑑3𝐷 ) + 17.30 + 24.9 log10 (𝑓𝑐 )

(11)
Khi suy hao môi trường 𝜎𝑆𝐹 = 8.03 với khoảng
cách 1𝑚 ≤ 𝑑3𝐷 ≤ 150𝑚, trong đó:
𝑑3𝐷−𝑜𝑢𝑡 + 𝑑3𝐷−𝑖𝑛 =
√(𝑑2𝐷−𝑜𝑢𝑡 + 𝑑2𝐷−𝑖𝑛 )2 + (ℎ𝐵𝑆 − ℎ𝑈𝑇 )2

IV. KẾT QUẢ
Kết quả mô phỏng được đánh giá thông qua 3
tham số:
 Thông lượng (throughput) là lưu lượng được
truyền thành công qua mạng
 Độ trễ (delay) là thời gian trễ trung bình việc

truyền gói tin từ nguồn đến đích. Trong trường hợp
này, các đường truyền được coi là hoàn hảo nên
thời gian trễ chính là thời gian gói tin được chờ để
lập lịch
 Tỉ lệ mất gói tin (PLR) được tính bằng tỉ lệ giữa số
lượng gói tin bị mất và số lượng gói tin đã truyền
* Trường hợp 1: 01 trạm gnodeB, các UE phân
bố tại ngẫu nhiên tại biên của vùng phủ sóng. Giả
thiết trạm phủ sóng 1 vùng có bán kính là 50m

ISBN 978-604-80-7468-5

92

Hình 3 - Thông lượng của 01 trạm gNodeB

Từ kết quả mô phỏng tại Hình 3, ta có thể nhận
thấy việc áp dụng thuật tốn được tối ưu, khi số lượng
UE cịn thấp, thơng lượng của hệ thống khơng có
nhiều sự thay đổi. Tuy nhiên, khi số lượng UE tăng,
thông lượng của hệ thống đã tăng lên 24% từ
0,174Mb/s đến 0,216Mb/s.
* Độ trễ:


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2022)

Hình 4 - Độ trễ của 01 trạm gNodeB

Từ kết quả mô phỏng tại Hình 4, ta có thể nhận

thấy việc áp dụng thuật tốn được tối ưu khơng làm
gia tăng độ trễ của hệ thống so với thông thường.
* Tỉ lệ mất gói tin:

Hình 6 – Mơ hình 03 trạm gnodeB

Theo đó:
- Thơng lượng:

Hình 7 - Thơng lượng khi 03 trạm gnodeB
Hình 5 - Tỷ lệ mất gói tin của 01 trạm gNodeB

Từ kết quả mơ phỏng tại Hình 5, ta có thể nhận
thấy việc áp dụng thuật toán được tối ưu, khi số lượng
UE càng tăng, tỷ lệ mất gói tin càng giảm (giảm 69%
từ 0,234 xuống 0,073).
Như vậy, từ kết quả mơ phỏng có thể khẳng định,
trong trường hợp có 01 trạm gốc, thuật toán được tối
ưu phát huy hiệu quả trong việc gia tăng số lượng UE
có thể phục vụ của hệ thống mà các tham số thông
lượng, độ trễ và tỷ lệ mất gói tin vẫn đáp ứng các yêu
cầu cần có của dịch vụ.
* Trường hợp 2: 03 trạm gNodeB liền kề nhau,
các UE cũng phân bố tại biên của mỗi cell. Giả thiết
03 trạm được có bán kính 30m, và vùng phủ của 03
trạm này tương đương vùng phủ của 01 trạm có bán
kính 50m

ISBN 978-604-80-7468-5

93

Từ kết quả mơ phỏng tại Hình 7, ta có thể nhận
thấy việc áp dụng thuật toán được tối ưu, ngay từ khi
số lượng UE cịn thấp đã giúp tăng thơng lượng của
hệ thống. Khi số lượng UE nhiều, thông lượng đã tăng
lên 53% từ 0,285Mb/s đến 0,437Mb/s.
* Độ trễ:


Hội nghị Quốc gia lần thứ 25 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2022)

cầu tỷ lệ mất gói tin giảm 23% thì trường hợp đặt 3
trạm phát có thể phục vụ 42 người dùng (14 người
dùng/cell) so với 20 người dùng trong trường hợp chỉ
sử dụng 1 trạm phát. Đáp ứng nhu cầu ngày càng dày
đặc của các UE trong một khu vực phục vụ.

Hình 8 - Độ trễ khi 03 trạm gnodeB

Từ kết quả mô phỏng tại Hình 8, ta có thể nhận
thấy việc áp dụng thuật tốn được tối ưu khơng làm
gia tăng độ trễ của hệ thống khi tăng số lượng UE so
với thơng thường.
* Tỉ lệ mất gói tin:

V. KẾT LUẬN
Bài báo thực hiện nghiên cứu thuật tốn Lập lịch
cơng bằng cho việc truyền video trong mạng thông tin
di động 5G siêu dày đặc, nơi mà các trạm phát được

bố trí một cách dày đặc và người dùng được giả thiết
truyền video tốc độ cao. Thuật tốn Lập lịch cơng
bằng được đề xuất nhằm duy trì mức độ ưu tiên của
người dùng trong 1 khoảng thời gian nhất định, từ đó
nâng cao khả năng truyền thành cơng các gói tin video
có dung lượng lớn, tốc độ cao trong môi trường biến
động lớn – môi trường trong nhà. Các kết quả mô
phỏng về thơng lượng, tỉ lệ mất gói tin và độ trễ của
gói tin cho thấy rằng, thuật tốn Lập lịch cơng bằng
được đề xuất trong bài báo đã giúp nâng cao hiệu năng
truyền video trên mạng 5G siêu dày đặc trong trường
hợp số lượng người dùng đủ lớn.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Jiteng Ma, Adnan Aijaz, Mark Beach, Recent Results on
Proportional Fair Scheduling for mmWave-based Industrial
Wireless Networks, vol. III. Review of SPF Scheduling
Techniques, arXiv:2007.05820v1, 2007.
[2] H. Kim, K. Kim, Y. Han, and J. Lee, An Efficient Scheduling
Algorithm for QoS in Wireless Packet Data Transmission,
IEEE PIMRC, vol. 5, 2002, pp. 2244–2248, 2002.
[3] S.-B. Lee et al, Proportional Fair Frequency-domain Packet
Scheduling for 3GPP LTE Uplink, IEEE INFOCOM 2009,
2009, pp. 2611–2615, 2009.
[4] N. Bechir et al, Novel Scheduling Algorithm for 3GPP
Downlink LTE Cellular Network, MoWNet, 2014, pp. 116–
122, 2014.
[5] G. Aniba and S. Aissa, Adaptive Proportional Fairness for
Packet Scheduling in HSDPA, IEEE GLOBECOM, vol. 6,
2004, pp. 4033–4037, 2004.
[6] D. Yang et al, Towards Opportunistic Fair Scheduling in

Wireless Networks, IEEE ICC, vol. 11, 2006, pp. 5217–
5221, 2006.

Hình 9 - Tỷ lệ mất gói tin khi 03 trạm gnodeB

Từ kết quả mơ phỏng tại Hình 9, ta có thể nhận
thấy việc áp dụng thuật tốn được tối ưu, khi số lượng
UE càng tăng, tỷ lệ mất gói tin càng giảm (giảm 34%
từ 0,552 xuống 0,365).
Như vậy, từ kết quả mơ phỏng có thể khẳng định,
trong trường hợp có 03 trạm gốc, thuật tốn được tối
ưu phát huy hiệu quả trong việc gia tăng số lượng UE
có thể phục vụ của hệ thống mà các tham số thông
lượng, độ trễ và tỷ lệ mất gói tin vẫn đáp ứng các yêu
cầu cần có của dịch vụ. Giả sử mơ hình dịch vụ u

ISBN 978-604-80-7468-5

94

[7] N. Xu, G. Vivier, W. Zhou, and Y. Qiang, A Dynamic PF
Scheduler to Improve the Cell Edge Performance, IEEE
VTC, 2008, pp. 1–5, 2008.
[8] A. Yamaguchi and Y. Takeuchi, Forward Link Packet
Scheduler for High-speed Packet Data System, IEEE
PIMRC, vol. 2, 2001, pp.21–24, 2001.
[9] ETSI, 5G Study on channel model for frequencies from 0.5
to 100 GHz (3GPP TR 38.901 version 15.0.0 Release 15),
ETSI TR 138 901 V15.0.0 (2018-07), 2018.
[10] S. Martiradonna, A. Grassi, G. Piro, and G. Boggia, 5g-airsimulator: An open-source tool modeling the 5g air interface,

Computer Networks, vol. 173, p. 107151, 2020, 2020.