Đánh giá hiệu năng của mạng liên lạc hợp tác giữa các xe với lựa chọn chuyển tiếp tối ưu

Đánh giá hiệu năng của mạng liên lạc hợp tác giữa các xe với lựa chọn chuyển tiếp tối ưu Đánh giá hiệu năng của mạng liên lạc hợp tác giữa các xe với lựa chọn chuyển tiếp tối ưu Đánh giá hiệu năng của mạng liên lạc hợp tác giữa các xe với lựa chọn chuyển tiếp tối ưu Đánh giá hiệu năng của mạng liên lạc hợp tác giữa các xe với lựa chọn chuyển tiếp tối ưu

MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv ABSTRACT v TÓM TẮT vi MỤC LỤC vii DANH SÁCH HÌNH VẼ x DANH SÁCH BẢNG BIỂU xii Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU 1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 1.4 NHIỆM VỤ VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.4.1 Nhiệm vụ đề tài 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 1.5 ĐĨNG GĨP CHÍNH CỦA LUẬN VĂN 1.6 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1.7 BỐ CỤC ĐỀ TÀI Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 MẠNG DI ĐỘNG TÙY BIẾN XE CỘ 2.1.1 Khái niệm mạng di động tùy biến xe cộ (VANETs) 2.1.2 Kiến trúc mơ hình VANET 2.2 MẠNG V TUYẾN NHẬN THỨC 2.2.1 Lý đời mạng vô tuyến nhận thức vii 2.2.2 Khái niệm vô tuyến nhận thức 2.2.3 Chức mạng vô tuyến nhận thức 2.2.4 Mơ hình mạng vô tuyến nhận thức 11 2.2.5 Cấu trúc mạng vô tuyến nhận thức 16 2.3 TRUYỀN TH NG H P TÁC 16 2.3.1 Mơ hình truyền thơng hợp tác chặng 16 2.3.2 Mơ hình truyền thơng hợp tác chặng 17 2.3.3 Kỹ thuật xử lý tín hiệu nút chuyển tiếp truyền thông hợp tác 18 2.4 KÊNH TRUYỀN V TUYẾN 18 2.4.1 Kênh truyền theo phân bố Rayleigh 19 2.4.2 Kênh truyền Double Rayleigh 19 Chƣơng 20 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG LIÊN LẠC H P TÁC GI A CÁC XE VỚI L A CHỌN TRẠM CHUYỂN TIẾP TỐI ƢU 20 3.1 M HÌNH MẠNG LIÊN LẠC H P TÁC GI A CÁC XE 20 3.1.1 Mơ hình hệ thống 20 3.1.2 Mô hình kênh truyền 23 3.2 PH N TÍCH ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA MẠNG 24 3.2.1 Định ngh a xác suất dừng 24 3.2.2 Phƣơng pháp phân tích xác suất dừng 25 3.3 M PHỎNG XÁC SUẤT DỪNG BẰNG PHƢƠNG PHÁP MONTE CARLO 25 3.3.1 Trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp phần (pRS) 25 3.3.2 Trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp toàn phần (fRS) 26 3.4 M PHỎNG XÁC SUẤT DỪNG BẰNG PH N TÍCH LÝ THUYẾT 26 3.4.1 Trƣờng hợp chuyển tiếp phần (pRS) 26 3.4.2 Trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp toàn phần (fRS) 30 Chƣơng 32 KẾT QUẢ M PHỎNG ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG 32 viii 4.1 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CỦA MẠNG TRONG CÁC TRƢỜNG H P ĐÃ ĐỀ XUẤT 35 4.2 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LƢ NG NÚT CHUYỂN TIẾP ĐỐI VỚI HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG 36 4.3 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƢỞNG CỦA CÁCH L A CHỌN CHUYỂN TIẾP (VỊ TRÍ THỨ K) VÀ VỊ TRÍ CỦA NÚT SƠ CẤP P ĐỐI VỚI HIỆU NĂNG CỦA MẠNG 38 Chƣơng 41 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 41 5.1 KẾT LUẬN 41 5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO 43 ix DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 2.1 – Mơ hình mạng VANETs Hình 2.2 - Minh họa hố phổ Hình 2.3 – Chu kỳ cảm nhận phổ tần 11 Hình 2.4 – Mơ hình vơ tuyến nhận thức dạng 13 Hình 2.5 – Mơ hình vơ tuyến nhận thức dạng đan xen 15 Hình 2.6 - Mơ hình truyền thơng hợp tác chặng 17 Hình 2.7 - Mơ hình truyền thơng hợp tác chặng 17 Hình 3.1 – Hệ thống mạng liên xe nhận thức hợp tác 22 Hình 4.1 – Lƣu đồ mơ xác suất dừng dùng Monte – Carlo trƣờng hợp chuyển tiếp bán phần 34 Hình 4.2 – Lƣu đồ mô xác suất dừng dùng Monte – Carlo trƣờng hợp chuyển tiếp bán phần 35 Hình 4.3 - Xác suất dừng theo Q (dB) cho hai trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp hai mơ hình xP  0.5 , yP  0.5 ,  th  , M  , K  36 Hình 4.4 - Xác suất dừng theo Q (dB) cho trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp toàn phần mơ hình xP  0.5 , yP  0.5 ,  th  , K  giá trị khác M 38 Hình 4.5 - Xác suất dừng theo M cho trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp tốt pRS mơ hình Q = 10 dB, K=1, xP  0.5 , yP  0.5 xR  0.5 giá trị khác  th 39 Hình 4.6 – Xác suất dừng theo Q mơ hình trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp phần toàn phần xP  0.5 , yP  0.5 , xR  0.55 ,  th  , M  K  K  40 x Hình 4.7 – Xác suất dừng theo Q mơ hình trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp phần toàn phần khi, xR  0.6 ,  th  0.5 , M  , K  giá trị khác nút P 41 xi DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 3.1 – So sánh mơ hình vô tuyến nhận thức 15 xii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Mạng di động tùy biến xe VANETs Vehicular ad hoc networks CCRN Coginitive Cooperative Radio Network Mạng vô tuyến hợp tác CR Coginitive Radio Vô tuyến nhận thức AF Amplify-and-forward DF decode-and-forward Giải mã chuyển tiếp OP outage probability Xác suất dừng SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu nhiễu CDF Cumulative distribution function Hàm phân phối tích lũy PDF Probability density function Hàm mật độ xác suất pRS Partial relay selection fRS Full relay seclection cộ Khuếch đại chuyển tiếp Lựa chọn chuyển tiếp phần Lựa chọn chuyển tiếp toàn phần xiii Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Trong năm gần đây, mạng di động tùy biến xe cộ (VANETs) đƣợc nhà nghiên cứu nhƣ giải pháp để xây dựng hệ thống giao thông minh thời đại cách mạng công nghiệp lần thứ [1] VANETs [1] hệ thống liên lạc xe cách trang bị thiết bị thu/phát tín hiệu cho xe tham gia giao thông Các xe mạng trao đổi thông tin với xe lân cận trạm truyền tin hệ thống Q trình truyền thơng tin liên lạc xe thành phần quan trọng để xây dựng hệ thống giao thông thông minh [2] Tuy nhiên, cấu trúc sở hạ tầng cho mạng VANETs ít, đó, nhà nghiên cứu lựa chọn công nghệ vô tuyến nhận thức (CR) làm giải pháp lý tƣởng cho lớp vật lý [3] cho VANETs CR cho phép hệ thống vô tuyến truy cập động (dynamically access) sử dụng chung khoảng tần số đƣợc cấp phép nhƣng hoạt động hệ thống vô tuyến không đƣợc gây ảnh hƣởng đến hoạt động hệ thống vô tuyến ngƣời dùng đăng ký [3] Hơn nữa, kết hợp CR chuyển tiếp hợp tác tạo nên mạng nhận thức hợp tác (CCRN) - giải pháp hữu hiệu để tận dụng tối ƣu phổ tần vơ tuyến [4] CCRN có ba mơ hình bản: dạng (underlay), dạng chồng lặp (overlay), dạng đan xen (interweave) [5] phƣơng thức truyền thông hợp tác nút chuyển tiếp đƣợc xử lý cách khuếch đại chuyển tiếp (AF) giải mã chuyển tiếp (DF) [6] Do đó, nghiên cứu hiệu mạng CCRN nói chung hay hiệu truyền thơng mạng VANETs nói chung, cần phải nghiên cứu lựa chọn mơ hình CCRN nhƣ kỹ thuật xử lý nút chuyển tiếp phù hợp để hiệu mạng đạt tối ƣu Ngoài ra, đánh giá hiệu mạng VANETs nói riêng hay mạng vơ tuyến nói chung, cần phải nghiên cứu lựa chọn đƣợc mơ hình kênh truyền fading phù hợp loại kênh truyền fading đặc trƣng cho mơ hình thực tế khác Bên cạnh đó, vấn đề lựa chọn đƣợc nút chuyển tiếp tối ƣu nhƣng đảm bảo chất lƣợng dịch vụ mạng cần phải đƣợc nghiên cứu 1.2 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU Nghiên cứu hiệu mạng vơ tuyến nhận thức nói chung hay mạng liên lạc tùy biến xe cộ nói riêng, nhà nghiên cứu thƣờng đánh giá hiệu mạng thông qua xem xét ảnh hƣởng kênh truyền vô tuyến [6], [7], giao thức truyền thông chuyển tiếp [7], [8] nhƣ phƣơng án lựa chọn chuyển tiếp tối ƣu [7], [9], [10] Chẳng hạn nhƣ [6] nghiên cứu đánh giá đƣợc hiệu mạng vô tuyến sử dụng mô hình kênh truyền Nakagami-m hay [7] nghiên cứu đƣợc đánh giá hiệu mạng theo kênh truyền Rayleigh Tuy nhiên, theo [11] mơ hình kênh truyền Nakagami-m, Rayleigh nhƣ kênh truyền khác nhƣ Rice, Well-bull phù hợp cho mạng liên lạc bao gồm nút chuyển tiếp cố định, đó, mạng VANETs lại bao gồm nút chuyển tiếp di động Do đó, [11] đề xuất mơ hình kênh truyền Double – Rayleigh làm giải pháp cho mạng liên xe [12] nghiên cứu đánh giá đƣợc hiệu mạng liên lạc xe sử dụng Double – Rayleigh, nhiên, nghiên cứu dừng lại việc phân tích xác suất dừng mạng liên xe chƣa làm rõ đƣợc việc lựa chọn chuyển tiếp cho mạng có nhiều chuyển tiếp Việc lựa chọn giao thức truyền thông nút chuyển tiếp, [7] sử dụng giao thức AF cho nút chuyển tiếp Nghiên cứu giải đƣợc toán cho nút chuyển tiếp mạng có cơng suất phát hạn chế Ngồi ra, nghiên cứu tìm thứ tự khác hai hop mạng thứ cập môi trƣờng fading tối thiểu, điều phù hợp truyền thống dual-hop dùng giao thức AF mà không chia sẻ phổ tần Hay nghiên cứu [8] nghiên cứu đƣợc việc sử dụng giao thức DF giải đƣợc toán nhiễu truyền thông tin đồng thời cung cấp kỹ thuật phát lƣợng hiệu Tuy nhiên nghiên cứu xem xét đánh giá hiệu mạng dựa kênh truyền Rayleigh Với nghiên cứu lựa chọn nút chuyển tiếp, [7] nghiên cứu đƣợc hiệu mạng với lựa chọn chuyển tiếp tốt nhất, [9]-[10] nghiên cứu đƣợc phƣơng án lựa chọn chuyển tiếp thứ n cho mạng Tuy nhiên nghiên cứu nghiên cứu với mơ hình kênh truyền Rayleigh Tình hình nghiên cứu nƣớc có nhiều đề tài thực [13][14] cơng bố Các đề tài đánh giá hiệu mạng CCRN dƣới tác dụng phần cứng nhƣ nhiễu đồng kênh truyền thông đa chặng Tuy nhiên việc đánh giá hiệu tập trung vào môi trƣờng truyền fading Rayleigh 1.3 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI Trong luận văn này, tác giả nghiên cứu đánh giá hiệu mạng mơ hình kênh truyền Rayleigh Double Rayleigh Từ đó, chứng minh đƣợc mơ hình kênh truyền Double Rayleigh lựa chọn phù hợp cho mạng VANETs Hơn nữa, luận văn này, tác giả nghiên cứu đánh giá ảnh hƣởng số lƣợng nút chuyển tiếp nhằm đƣa phƣơng án lựa chọn nút chuyển tiếp tối ƣu Ngoài ra, luận văn này, tác giả nghiên cứu đánh giá ảnh hƣởng can nhiễu yếu tố bên khác hiệu mạng Từ đó, đƣa đƣợc giải pháp tối ƣu để nâng cao hiệu mạng VANETs 1.4 NHIỆM VỤ VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.4.1 Nhiệm vụ đề tài - Làm rõ khái niệm liên quan đến đề tài nhƣ: mạng di động tùy biến xe cộ, vô tuyến nhận thức, truyền thông kết hợp, truyền thông kết hợp môi trƣờng vô tuyến nhận thức, giao thức truyền thông vô tuyến nhận thức; - Đánh giá hiệu mạng liên lạc hợp tác xe với lựa chọn nút chuyển tiếp tốt thông qua việc phân tích tốn học mơ xác suất dừng theo phƣơng pháp Monte – Carlo sử dụng phần mềm Matlab Chƣơng KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG Chƣơng trình bày kết mơ xác suất dừng mơ hình trình bày chƣơng sử dụng phần mềm Matlab Đối với trƣờng hợp, luận văn tiến hành cách sử dụng mô Monte Carlo kết hợp so sánh với kết phân tích để đánh giá hiệu Đối với thí nghiệm Monte Carlo, luận văn thực 5x105 lần thử nghiệm, đó, hệ số kênh hai nút A B đƣợc chọn ngẫu nhiên A B nút hệ thống mạng (S, D, P hay nút Ri ) Ngoài ra, khoảng cách nguồn (S) điểm đích (D) đƣợc chuẩn hóa thành đơn vị; chuyển tiếp thứ cấp Ri đƣợc đặt đƣờng thẳng nguồn đích Đặt tọa độ nút thứ cấp S, D, Ri nút sơ cấp P lần lƣợt (0,0), (1,0), (xR, 0) (xP, yP) Khi đó, khoảng cách nút S R, R D, S P nhƣ R P đƣợc ký hiệu tính tốn dSR = xR, dRD = - xR, d SP  xP2  yP2 , d RP   xR  xP   yP2 Ngồi mơ phỏng, cơng suất nguồn (PS) công suất nút chuyển tiếp đƣợc lựa chọn (PR) đƣợc tính cơng thức (3.7) (3.8) trình bày chƣơng Cuối cùng, mơ OP đƣợc tính tốn số lần thử nghiệm mà phƣơng án đề xuất bị lỗi (tức tín hiệu không truyền đƣợc) chia cho 5x105 Các cơng thức mơ dạng phân tích lý thuyết chƣơng đƣợc trình bày chi tiết chƣơng Cụ thể, công thức (3.26) cho trƣờng hợp chuyển tiếp phần mơ hình 1, cơng thức (3.32) cho trƣờng hợp chuyển tiếp phần mơ hình 2, trƣờng hợp chuyển tiếp tồn phần mơ hình đƣợc trình bày cơng thức (3.35) mơ hình cơng thức (3.37) 32 4.1 LƢU ĐỒ MƠ PHỎNG XÁC SUẤT DỪNG THEO PHƢƠNG PHÁP MONTE-CARLO Phần này, trình bày lƣu đồ mơ xác suất dừng theo phƣơng pháp Monte – Carlo theo công thức trình bày phần 3.3 Lƣu đồ mơ đƣợc biểu diễn hình 4.1 hình 4.2 Bắt đầu Q_dB = Sai Q_dB < 20 Đúng Tính OP = CDF/ 10^5 mẫu thử = Vẽ đồ thị Sai Q_dB = Q_dB + mẫu thử < 10^5 Đúng Kết thúc Khởi tạo kênh truyền SP, SRi, RbP, RbD Lựa chọn kênh truyền SRi lớn thứ K mẫu thử = mẫu thử + Tính SNR_SRi, SNR_RbD min(SNR_SRi, SNR_RbD) < Rt Sai Đúng CDF(Q_dB) = CDF(Q_dB) +1 Hình 4.1 – Lƣu đồ mơ xác suất dừng dùng phƣơng pháp Monte – Carlo trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp bán phần 33 Hình 4.1 trình bày lƣu đồ mô xác suất dừng trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp bán phần, hình 4.2 trình bày lƣu đồ mô xác suất dừng trƣờng hợp chuyển tiếp toàn phần Bắt đầu Q_dB = Sai Q_dB < 20 Đúng Tính OP = CDF/ 10^5 mẫu thử = Vẽ đồ thị Sai Q_dB = Q_dB + mẫu thử < 10^5 Đúng Kết thúc Khởi tạo kênh truyền SP, SRi, RiP, RiD Tính SNR_SRi, SNR_RiD mẫu thử = mẫu thử + Tính SNR_i = min(SNR_SRi, SNR_RiD) Lựa chọn SNR D lớn thứ K SNR_D = maxK(SNR_i) min(SNR_SRi, SNR_RbD) < Rt Sai Đúng CDF(Q_dB) = CDF(Q_dB) +1 ` Hình 4.2 – Lƣu đồ mô xác suất dừng dùng phƣơng pháp Monte – Carlo trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp toàn phần 34 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG HIỆU NĂNG CỦA MẠNG TRONG 4.2 NGỮ CẢNH Để đánh giá hiệu mạng trƣờng hợp này, giả sử tọa độ nút sơ cấp P, nút chuyển tiếp R hệ số mô nhƣ sau: xP  0.5 , yP  0.5 , xR  0.5 , hệ số suy hao kênh truyền   , ngƣỡng can nhiễu nút sơ cấp P đặt  th  , số nút chuyển tiếp M  , chuyển tiếp tối ƣu đƣợc chọn K  1Kết mơ đƣợc trình bày nhƣ hình 4.3 Hình 4.3 - Xác suất dừng theo Q (dB) cho hai trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp hai mơ hình xP  0.5 , yP  0.5 ,  th  , M  , K  Hình 4.3 trình bày kết mô xác suất dừng theo Q(dB) mơ hình FS1 FS2 hai trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp phần (pRS) chuyển tiếp toàn phần (fRS) xP  0.5 , yP  0.5 ,  th  , M  , K  Đầu tiên, thấy kết mô dùng Monte Carlo dạng phân tích theo cơng 35 thức gần phù hợp tất điểm Điều chứng tỏ kết phân tích lý thuyết mơ Monte Carlo phù hợp Ngồi ra, kết mơ cho thấy Q tăng xác suất dừng tất trƣờng hợp giảm, tức hiệu suất hệ thống tăng Q tăng Hơn nữa, đƣờng biểu diễn hiệu suất mơ hình FS1 ln phía dƣới FS2, chứng tỏ hiệu suất mơ hình trƣờng hợp FS1 tốt FS2 trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp Hình 4.3 hiệu suất hệ thống trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp toàn phần (fRS) hai mơ hình tốt trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp bán phần 4.2 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ẢNH HƢỞNG CỦA SỐ LƢỢNG NÚT CHUYỂN TIẾP ĐỐI VỚI HIỆU NĂNG CỦA HỆ THỐNG Trong phần này, tọa độ nút sơ cấp P, nút chuyển tiếp R thông số đƣợc chọn nhƣ sau: xP  0.3 , yP  0.3 , xR  0.45 , hệ số suy hao kênh truyền   , ngƣỡng can nhiễu nút sơ cấp P đặt  th  , chuyển tiếp tối ƣu đƣợc chọn K  1, xem xét mô hình Kết mơ hiệu mạng trƣờng hợp thay đổi số nút chuyển tiếp M đƣợc trình bày nhƣ hình 4.4 Hình 4.4 trình bày việc đánh giá hiệu mơ hình trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp toàn phần xP  0.5 , yP  0.5 ,  th  , K  giá trị khác M Hình 4.4 cho thấy kết mơ dùng Monte Carlo kết phân tích lý thuyết phù hợp nhau, chứng tỏ kết đánh giá hiệu phù hợp Trong trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp tốt (K=1), kết đánh giá hiệu mơ phân tích lý thuyết trở nên chặt chẽ giá trị thấp M Ngồi ra, hình 4.5 cịn cho thấy M tăng, xác suất dừng giảm Điều chứng tỏ hệ thống trƣờng hợp fRS với lựa chọn nút chuyển tiếp tốt tăng đáng kể M tăng (khả phân tập tăng) 36 Hình 4.4 - Xác suất dừng theo Q (dB) cho trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp tồn phần mơ hình xP  0.5 , yP  0.5 ,  th  , K  giá trị khác M Tác động M hiệu mạng vô tuyến nhận thức trƣờng hợp pRS mô hình FS1 đƣợc minh họa hình 4.5 Hình 4.5 đánh giá hiệu mạng theo M cho trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp bán phần tốt pRS mơ hình Q = 10 dB, K=1, xP  0.5 , yP  0.5 xR  0.5 giá trị khác  th Kết mô cho thấy  th giảm M tăng hiệu mơ hình đƣợc cải thiện Tuy nhiên, M tăng đến giá trị định việc tăng M khơng ảnh hƣởng đến hiệu mạng Điều xảy M lớn xác suất giải mã Rb có xu hƣớng thống nhất, hiệu mạng phụ thuộc phần lớn vào chất lƣợng kênh Rb D Hơn nữa, hình 4.5 cho thấy kết cho biểu thức phân tích lý thuyết phù hợp kết mơ tƣơng đƣơng 37 Hình 4.5 - Xác suất dừng theo M cho trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp tốt pRS mơ hình Q = 10 dB, K=1, xP  0.5 , yP  0.5 xR  0.5 giá trị khác  th 4.3 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG ẢNH HƢỞNG CỦA CÁCH LỰA CHỌN CHUYỂN TIẾP (VỊ TRÍ THỨ K) VÀ VỊ TRÍ CỦA NÚT SƠ CẤP P ĐỐI VỚI HIỆU NĂNG CỦA MẠNG Việc đánh giá ảnh hƣởng K vị trí nút P đƣợc thực cách mô xác suất dừng theo Q cho mơ hình hai trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp Kết mô đƣợc mơ tả hình 4.6 4.7 38 Hình 4.6 – Xác suất dừng theo Q mơ hình trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp phần toàn phần xP  0.5 , yP  0.5 , xR  0.55 ,  th  , M  K  K  Trong hình 4.6 phân tích hiệu mạng mơ hình trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp phần toàn phần xP  0.5 , yP  0.5 , xR  0.55 ,  th  1, M  giá trị khác K ( K  K  ) hình 4.7 phân tích hiệu mạng thơng qua vị trí khác P với thơng số xR  0.6 ,  th  0.5 , M  , K  Kết mô hai hình 4.6 4.7 cho thấy công thức biểu diễn xác suất dừng mô hình FS2 phù hợp với kết mơ tƣơng ứng Trong hình 4.6 cho thấy Q tăng K giảm, xác suất dừng giảm hình 4.7 cho thấy xác suất dừng giảm tăng khoảng cách nút P nút chuyển tiếp Điều chứng tỏ hiệu mạng hai trƣờng hợp cho mơ hình FS2 đƣợc cải thiện tăng Q K giảm tăng 39 khoảng cách P nút chuyển tiếp Ri Hơn nữa, hình 4.6 nút chuyển tiếp thứ đƣợc chọn, nhận thấy hiệu mạng trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp phần (pRS) tốt trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp toàn phần (fRS) Q có giá trị thấp (Q7,5 dB, kết lại ngƣợc lại, tức trƣờng hợp pRS lựa chọn tối ƣu cho trƣờng hợp Q lớn Cuối cùng, kết mơ hình 4.7 PS PRb cao khoảng cách P nút chuyển tiếp Ri tăng lên Đây cách để cải thiện hiệu mạng cho hai mơ hình đề xuất Hình 4.7 – Xác suất dừng theo Q mơ hình trƣờng hợp lựa chọn chuyển tiếp phần toàn phần khi, xR  0.6 ,  th  0.5 , M  , K  giá trị khác nút P 40 Chƣơng KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 5.1 KẾT LUẬN Luận văn nghiên cứu đƣợc hiệu mạng liên lạc nhận thức hợp tác kép với lựa chọn chuyển tiếp tốt thứ K dựa mơ hình kênh truyền Double Rayleigh, điều cho thấy xác mơ hình fading phù hợp cho mơi trƣờng liên lạc động Luận văn nghiên cứu đƣợc hai trƣờng hợp RS đƣợc xem xét pRS fRS Các biểu thức dạng tích phân nhƣ dạng xấp xỉ gần cho xác suất dừng đƣợc thu đƣợc cho hai mơ hình fading khác nhau: i) tất kênh truyền đƣợc phân bố theo Double Rayleigh; ii) có kênh truyền từ nguồn thứ cấp đến chuyển tiếp từ chuyển tiếp đến đích đến thứ cấp đƣợc phân phối dƣới dạng phân bố Double Rayleigh, kênh thiết bị phát thứ cấp ngƣời sử dụng đƣợc mơ phân bố Rayleigh Tính xác tính phù hợp biểu thức đƣợc trình bày đƣợc xác minh mô Monte Carlo Các kết thu đƣợc giao thức fRS đạt đến hiệu suất tối đa chuyển tiếp tốt đƣợc lựa chọn để truyền Tuy nhiên, trƣờng hợp khơng có chuyển tiếp tốt giá trị SNR thấp, giao thức pRS hoạt động tốt so với hệ thống fRS Ngoài ra, luận văn đƣợc chứng minh đƣợc hiệu mạng hai trƣờng hợp RS tốt tất kênh fading theo phân bố Double - Rayleigh 5.2 HƢỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI Luận văn chƣa phân tích hệ thống điều kiện thực tế nhƣ hệ thống bị ảnh hƣởng thơng tin kênh truyền khơng hồn hảo (imperfect CSI), lỗi phần cứng (hardware impairment) Do đó, nghiên cứu hiệu mạng cần nghiên cứu thêm điều kiện thực tế nhƣ CSI, lỗi phần cứng Ngoài ra, luận 41 văn cịn phân tích hiệu mạng theo hƣớng phân tích lỗi bit BER/SER sử dụng giao thức khuếch đại chuyển tiếp để hệ thống hoạt động vùng tín hiệu yếu 42 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] S U Rehman, M A Khan, T a Zia, and L Zheng, “Vehicular Ad-Hoc Networks (VANETs) - An Overview and Challenges,” J Wirel Netw Commun., vol 3, no 3, pp 29–38, 2013 [2] Z Li, L Jia, F Li, and H Hu, “Outage performance analysis in relay-assisted inter-vehicular communications over double-rayleigh fading channels,” 2010 WRI Int Conf Commun Mob Comput C 2010, vol 2, pp 266–270, 2010 [3] C Jiang, N C Beaulieu, L Zhang, Y Ren, M Peng, and H H Chen, “Cognitive radio networks with asynchronous spectrum sensing and access,” IEEE Netw., vol 29, no 3, pp 88–95, 2015 [4] C Kabiri, H J Zepernick, and H Tran, “Outage probability of a cognitive cooperative relay network with multiple primary users under primary outage constraint,” Int Conf Adv Technol Commun., pp 38–42, 2016 [5] S Srinivasa, “With Cognitive Radios  : An Information Theoretic Perspective,” Proc IEEE, vol 97, no 5, 2009 [6] K Ho-Van, “Exact outage analysis of underlay cooperative cognitive networks over Nakagami-m fading channels,” IET Commun., vol 7, no 12, pp 1254–1262, 2013 [7] V N Q Bao, T Q Duong, D B Da Costa, G C Alexandropoulos, and A Nallanathan, “Cognitive amplify-and-forward relaying with best relay selection in non-identical Rayleigh fading,” IEEE Commun Lett., vol 17, no 3, pp 475–478, 2013 [8] S Sagong, J Lee, and D Hong, “Capacity of reactive DF scheme in cognitive relay networks,” IEEE Trans Wirel Commun., vol 10, no 10, pp 3133–3138, 2011 [9] M Seyfi, S Muhaidat, J Liang, and M Uysal, “Relay selection in dual-hop vehicular networks,” IEEE Signal Process Lett., vol 18, no 2, pp 134–137, 2011 43 [10] X Zhang, Z Yan, Y Gao, and W Wang, “On the study of outage performance for cognitive relay networks (CRN) with the nth best-relay selection in rayleigh-fading channels,” IEEE Wirel Commun Lett., vol 2, no 1, pp 110–113, 2013 [11] P S Bithas, K Maliatsos, and A G Kanatas, “The Bivariate Double Rayleigh Distribution for Multichannel Time-Varying Systems,” IEEE Wirel Commun Lett., vol 5, no 5, pp 524–527, 2016 [12] C Channel, “A Statistical Model of Mobile-to-Mobile Land,” vol V, no 1, pp 2–7, 1986 [13] Trần Văn Hiếu, “Đánh giá hiệu giao thức truyền thông đa chặng cộng tác truyền thông vô tuyến nhận thức dạng nền”, Luận văn thạc s , 2014 [14] Nguyễn Quốc Điền, "Đánh giá hiệu mạng truyền thông cộng tác dƣới tác động suy hao phần cứng nhiễu đồng kênh", Luận văn thạc s , 2015 [15] G Ghosh, P Das, and S Chatterjee, “A Cognitive Radio And Dynamic Spectrum Access – A Study,” Int J Next-Generation Networks, vol 6, no 1, pp 43–60, 2014 [16] S Haykin, “Cognitive Radio  : Brain-Empowered,” vol 23, no 2, pp 201– 220, 2005 [17] A C J Samarasekera, “Best Relay Selection for Underlay Cognitive Relaying Networks over Weibull Fading Channels,” pp 7–12, 2014 [18] T Q Duong, V N Q Bao, and H.-J Zepernick, “Exact outage probability of cognitive AF relaying with underlay spectrum sharing,” Electron Lett., vol 47, no 17, p 1001, 2011 [19] J Salo, H M El-Sallabi, and P Vainikainen, “Impact of double-Rayleigh fading on system performance,” 1st Int Symp Wirel Pervasive Comput., pp 1–5, 2006 [20] V N Son, V T Tung, T T Duy, G C Alexandropoulos, and T Q Duong, 44 “Outage performance of cognitive cooperative networks with relay selection over double-Rayleigh fading channels,” IET Commun., vol 10, no 1, pp 57– 64, 2016 [21] Gradshteyn, I.S., Ryzhiki, I.M.: „Table of Integrals, Series, and Products‟, 7th, San Diego, CA, 2007 45 46 ... Chƣơng 20 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG LIÊN LẠC H P TÁC GI A CÁC XE VỚI L A CHỌN TRẠM CHUYỂN TIẾP TỐI ƢU 20 3.1 M HÌNH MẠNG LIÊN LẠC H P TÁC GI A CÁC XE 20 3.1.1 Mơ hình hệ... tín hiệu nhận đƣợc trƣớc tách đƣờng bao (evelope detection) σ2 cơng suất trung bình theo thời gian 19 Chƣơng ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG LIÊN LẠC HỢP TÁC GIỮA CÁC E VỚI LỰA CHỌN TRẠM CHUYỂN TIẾP TỐI... phát lƣợng hiệu Tuy nhiên nghiên cứu xem xét đánh giá hiệu mạng dựa kênh truyền Rayleigh Với nghiên cứu lựa chọn nút chuyển tiếp, [7] nghiên cứu đƣợc hiệu mạng với lựa chọn chuyển tiếp tốt nhất,