Lập lịch cho mạng truyền thông tán xạ ngược cấp nguồn không dây sử dụng trò chơi Stackelberg

Bài viết giới thiệu mô hình mạng truyền thông IoT không đồng nhất tán xạ ngược và cấp nguồn không dây, trong đó, chúng tôi giả thiết nguồn phát (PB) thuộc nhà cung cấp dịch vụ năng lượng (ESP) và các thiết bị IoT thuộc nhà cung cấp dịch vụ IoT (ISP).

Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Lập lịch cho mạng truyền thông tán xạ ngược cấp nguồn khơng dây sử dụng trị chơi Stackelberg Ngoc-Tan Nguyen1 , Nam-Hoang Nguyen2 , and Quoc-Tuan Nguyen3 Khoa Điện tử - Viễn thông, Trường Đại học Công Nghệ, ĐHQGHN, Hanoi, Việt Nam Email: 15028004@vnu.edu.vn, hoangnn@vnu.edu.vn, tuannq@vnu.edu.vn tế có nhiều loại WPD khác với chức cấu hình phần cứng khác nhau, ví dụ chúng thực truyền thơng tán xạ ngược HTT hai Hơn nữa, thiết bị IoT thường thuộc nhà cung cấp dịch vụ IoT (ISP) phải trả chi phí cho việc mua lượng để vận hành dịch vụ Trong trường hợp này, giao dịch lượng ISP nhà cung cấp dịch vụ lượng (ESP) nên tính đến tối ưu hóa việc lập lịch cho thiết bị IoT Trong báo này, mục tiêu giới thiệu giải pháp cho việc tối ưu hóa việc giao dịch lượng lập lịch thời gian cho mạng WPBC (HWPBC) không đồng cách nghiên cứu tương tác ISP ESP Cụ thể, sử dụng lý thuyết trò chơi Stackelberg để nắm bắt tương tác chiến lược PB thiết bị IoT [8]- [7] Trong trị chơi này, ISP đóng vai trị người chơi thứ (NC1) làm chủ trị, chủ động chọn dịch vụ lượng cách gửi yêu cầu lượng với giá thời gian sạc Sau đó, ESP mơ hình hố người chơi thứ hai (NC2) đưa chiến lược để đối phó với chiến lược từ NC1 Do đó, trị chơi này, có nhiệm vụ tìm cơng suất truyền tối ưu để tối đa hóa lợi ích đáp ứng yêu cầu từ ISP Mô hình chi phí có dạng hàm bậc hai áp dụng cho giao dịch lượng [9] để tối ưu hóa lợi nhuận ESP, tức NC2, đạt cách bán lượng dựa chi phí thời gian hoạt động PB ISP (hay NC1) đưa Lợi nhuận ISP thu từ doanh thu việc cung cấp dịch vụ (ví dụ thu thập liệu) sau trừ chi phí lượng Đây hàm khơng lồi đa biến theo đơn giá mua lượng thời gian hoạt động thiết bị PB IoT đề xuất ISP Để tối đa hàm lợi nhuận này, chúng tơi giới thiệu thuật tốn tối ưu luân phiên Cuối cùng, kết mô xác minh hiệu phương pháp đề xuất so với phương pháp khác (BBCM [11] HTTCM [4]) Tóm tắt nội dung—Trong báo này, chúng tơi giới thiệu mơ hình mạng truyền thơng IoT khơng đồng tán xạ ngược cấp nguồn không dây, đó, chúng tơi giả thiết nguồn phát (PB) thuộc nhà cung cấp dịch vụ lượng (ESP) thiết bị IoT thuộc nhà cung cấp dịch vụ IoT (ISP) Để tối đa đồng thời lợi nhuận hai nhà cung cấp dịch vụ mặt hiệu lượng thơng lượng mạng, mơ hình trị chơi Stackelberg sử dụng để nghiên cứu tương tác ISP ESP Trong báo này, giới thiệu thuật toán tối ưu hoá luân phiên để giải tốn tối ưu khơng lồi ISP Thơng qua mơ máy tính, chúng tơi phương pháp đề xuất nâng cao lợi nhuận cho hai nhà cung cấp so với phương pháp thơng thường, ví dụ phương pháp tán xạ ngược song phân "thu hoạch-truyền" (HTT) Ngồi ra, kết mơ xác thực độ phức tạp thuật toán tối ưu luân phiên thấp hồn thành thời gian đa thức Index Terms—Tán xạ ngược, thu hoạch lượng I GIỚI THIỆU Internet vạn vật (IoTs) định nghĩa mơ hình mạng thơng minh sử dụng công nghệ đại cho phép thiết bị IoT kết nối với [1] Trong thập kỷ vừa qua, với tốc độ phát triển vũ bão, IoT ứng dụng nhiều lĩnh vực thành phố/nhà thơng minh, nơng nghiệp, chăm sóc sức khỏe, giao thơng nhằm mang lại tiện ích cao cấp cho sống [1]- [2] Để đáp ứng yêu cầu chi phí thấp kích thước gọn nhẹ, thiết bị IoT thường cấp nguồn pin có dung lượng nhỏ để hỗ trợ hoạt động chúng Tuy nhiên, việc thường xuyên sạc lại thay pin cho lượng lớn số lượng thiết bị IoT thường khơng hiệu tốn kém, bất tiện, chí khơng khả thi số trường hợp (ví dụ cấy ghép y sinh) [3] Mạng WPBC tích hợp hai cơng nghệ phương pháp Thu hoạch lượng-Truyền (HTT) [4] truyền thông tán xạ ngược [5] Trong mạng WPBC, thiết bị cấp nguồn không dây (WPD) thiết kế để thực truyền thông tán xạ ngược (tức truyền liệu thụ động) truyền thông cách sử dụng mạch vô tuyến (RF) (tức truyền liệu chủ động) lượng thu từ nguồn phát sóng RF, ví dụ “Power beacon" (PB) Hầu hết nghiên cứu WPBC tập trung tối ưu hóa việc lập lịch cho thiết bị để thực tác vụ thu hoạch lượng, truyền liệu chủ động thụ động theo giao thức ghép kênh phân chia theo thời gian (TDM) với giả định thiết bị IoT đồng cấu hình phần cứng yêu cầu lượng [6]- [7] Trên thực ISBN 978-604-80-5958-3 II MƠ HÌNH HỆ THỐNG A Thiết lập mạng Như minh hoạ Hình 1a, chúng tơi xem xét mơ hình mạng HWPBC có hai nhà cung cấp dịch vụ, ISP ESP Ở phía ISP, chúng tơi xem xét ba loại thiết bị IoT có giá thành thấp cấu hình phần cứng khác hỗ trợ hai chức năng: BBCM HTTCM Loại thiết bị IoT đầu ∆ tiên đại diện A = {AWPDa |∀a = {1, , A}} thiết bị IoT cấp nguồn khơng dây chủ động (được kí hiệu AWPD), chúng trang bị mạch thu lượng truyền 42 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) động PB (giai đoạn ngủ) Lưu ý thiết bị AWPDa thực thu hoạch lượng tồn thời gian phát sóng vơ tuyến PB (tức β), thời gian thu hoạch lượng HWPDh (β − τh ) phải thực truyền thơng tán xạ ngược khoảng thời gian τh Trong giai đoạn ngủ PB, AWPD HWPD thực truyền liệu chủ động để cung cấp liệu cho gateway dựa giao thức TDMA AWPD PWPD l na RF HWPD sig al RF sign RF s igna l F R Gateway g si l na RF Power Beacon Backscatter signal Transmit signal B Phân Tích Thơng Lượng Mạng Energy supply service 1) Giai đoạn phát sóng vơ tuyến PB: Trong mơ hình hệ thống mà chúng tơi đề xuất, có ba kênh truyền bao gồm: (1) kênh truyền từ PB đến thiết bị IoT, (2) kênh truyền từ thiết bị IoT đến IoT gateway, (3) kênh truyền từ PB đến IoT gateway Vì phạm vi truyền thơng mạng IoT thường giới hạn, nên xem xét kênh truyền truyền thẳng (LOS), đó, độ lợi chúng là: Communication service (a) Normalized time frame of the HWPBCN Sleeping period (1 − 𝛽) PWPDs 𝜃1 HWPDs 𝜃𝑃 𝜏1 AWPDs 𝜏𝐻 Unlocated 𝜈1 HWPDs 𝜈𝐴 𝜇1 𝜇𝐻 Unlocated gc = Backscattering A∪H A∪H A ∪ H\{HWPD1} A ∪ H\{HWPDH} Self Transmitting A∪H Energy Harvesting Operating period 𝛽 (1) đó, gc , gd , gg độ lợi kênh truyền 1, 2, GB , GD , GG độ lợi ăng-ten PB, IoT devices, IoT gateway λ bước sóng sóng vơ tuyến, dBD , dDG , dBG khoảng cách truyền kênh truyền kể Tốc độ tán xạ ngược đạt (tính bit/s) PWPDp HWPDh [14]: (b) Hình 1: (a) Mơ hình hệ thống (b) Khung thời gian chuẩn hố liệu khơng dây Với cấu hình phần cứng này, AWPD hoạt động chế độ HTTCM Tiếp theo, ký ∆ hiệu P ={PWPDp |∀p = {1, , P }} tập hợp thiết bị IoT cấp nguồn không dây thụ động (PWPD), chúng thiết kế với mạch truyền thông tán xạ ngược để thực chế độ BBCM Cuối cùng, thiết bị IoT cấp nguồn không dây ∆ kết hợp (HWPD) thuộc loại H= {HWPDh |∀h = {1, , H}}, chúng trang bị tất thành phần phần cứng để hỗ trợ hai chế độ hoạt động nói Mặt khác, ESP sử dụng phát sóng vô tuyến chuyên dụng (PB) để cung cấp lượng cho thiết bị IoT Dịch vụ IoT hoạt động hai khoảng thời gian làm việc liên tiếp PB, tức là, thời gian phát sóng vơ tuyến β thời gian ngủ (1 − β) hiển thị Hình 1b Để đơn giản đạt tính hiệu việc phân bổ tài nguyên thời gian cho nhiều thiết bị IoT, khung thời gian TDM áp dụng để tránh xung đột lần truyền ∆ T thiết bị IoT Chúng ký hiệu θ = (θ1 , , θp , , θP ) ∆ T τ = (τ1 , , τh , , τH ) véc-tơ thời gian truyền thông tán xạ ngược thiết bị PWPD HWPD ∆ chu kỳ phát sóng vơ tuyến PB Tương tự, ν = ∆ T T (ν1 , , νa , , νA ) µ = (µ1 , , µh , , µH ) véc-tơ thời gian truyền liệu chủ động thiết bị AWPD HWPD khoảng thời gian ngủ PB Khi PB chu kỳ phát sóng vơ tuyến, truyền tín hiệu RF khơng điều chế, đó, thiết bị IoT (PWPD HWPD) với khả truyền thơng tán xạ ngược truyền liệu chúng cách thụ động cách tận dụng tín hiệu Trong đó, thiết bị AWPD HWPD trang bị mạch thu lượng thu hoạch lượng cho trình truyền liệu chủ động chúng giai đoạn hoạt ISBN 978-604-80-5958-3 GD GG λ2 GB GG λ2 , g = , g = d g 2 2, (4πdBD ) (4πdDG ) (4πdBG ) GB GD λ2 W = ΛB log2 + ζPRep N0 , (2) đó, cơng suất nhận IoT gateway là:PRep = η gc gd π42 (Γ0 − Γ1 ) PS ζ hệ số bù so với điều chế thực tế, N0 phân bố phổ công suất (psd) nhiễu đường truyền Tổng thông lượng thu qua truyền thông tán xạ ngược khoảng thời gian phát sóng vơ tuyến PB là: P Rep = H Wp θp + p=1 Wh τh h=1 P = ΛB θp log2(1+κp PS)+ p=1 (3) H ΛB τh log2(1+κh PS) , h=1 where κp = ζηp2 gc,p gd,p (Γ0 − Γ1 ) π24N and κh = a ζηh2 gc,h gd,h (Γ0 − Γ1 ) π24N h 2) Giai đoạn ngủ PB: Như đề cập phần trên, có thiết bị AWPD HWPD có khả truyền thơng với gateway giai đoạn việc sử dụng mạch truyền thông vô tuyến chúng Tổng lương lượng thu hoạch thiết bị AWPDa HWPDh từ PB Ea = βPaR Eh = (β − τh ) PhR Trong B B = ϕa gc,a PS PR,h = ϕh gc,h PS cơng đó, PR,a suất tín hiệu nhận AWPDa HWPDh từ PB [12] PS công suất truyền PB {ϕa , ϕh } hiệu thu hoạch lượng AWPDa HWPDh Để cho đơn giản, giả sử lượng tiêu hao trình truyền chủ động AWPDs HWPDs chiếm tỉ trọng lớn nhất, đó, lượng tiêu hao mạch điện bỏ qua Do đó, tồn lượng thu hoạch sử dụng cho 43 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Bổ đề Nếu biết chiến lược NC1 (ở ISP), NC2 (ở ESP) tìm giá trị tối ưu PS∗ theo chiến lược trình truyền liệu AWPDs HWPDs PB khơng phát sóng Cơng suất truyền AWPDa HWPDh Pat = Ea /νa Pht = Eh /µh Vì vậy, tổng thơng lượng đạt việc truyền liệu chủ động AWPD HWPD PB trạng thái ngủ xác định sau: A ζgd,a Pat + R = νa ΛD log2 1+ Na0 a=1 sp H µh ΛDlog2 1+ h=1 H A Chứng minh Thật vậy, hàm lợi nhuận NC2 công thức (7) hàm bậc hai theo PS Do đó, biết chiến lược (pl , β, ψ) NC1, nghiệm tối ưu PS −bm PS∗ = pl2a m ζgd,h Pht Nh0 (β −τh)PS , µh h=1 (4) ζϕ g gd,h ζϕ g g ΛD băng đó, δa = a Nc,aa d,a δh = h Nc,h h 0 thông sử dụng giao thức HTT, {Na0 , Nh0 } ồn kênh truyền từ AWPDa HWPDh đến gateway Cuối cùng, thông lượng mạng (Rsum ) tính cơng thức (5) mơ hình hố lợi nhuận đạt ISP để từ xây dựng tốn tối đa đồng thời lợi nhận hai nhà cung cấp dịch vụ βPS = νa ΛD log2 1+δa + νa a=1 Bổ đề Với chiến lược PS∗ mà NC2 đưa Bổ đề 1, tồn tập nghiệm tối ưu cho NC1 (ISP), đó, chiến lược tốt mà ISP đưa tìm thơng qua thuật tốn lặp µh ΛD log2 1+δh Chứng minh Với chiến lược PS∗ NC2, hàm lợi nhuận NC1 biểu diễn lại cơng thức (8) Bài tốn tối ưu lợi nhuận NC1 biểu diễn sau: max UL (pl , β, ψ) , s.t ≤ PS ≤ PSmax , Pimin Eimin γibb ≥ III THỰC HIỆN GIAO DỊCH NĂNG LƯỢNG VÀ LẬP LỊCH ĐỒNG THỜI DỰA TRÊN LÝ THUYẾT TRỊ CHƠI STACKELBERG A Thiết lập trị chơi 0≤ 1) Hàm lợi nhuận ISP: Hàm lợi nhuận đạt ISP định nghĩa sau: UISP (pl , β, ψ) = pr Rsum − pl βPS , 0≤ (6) (10a) ∈ {a, h} , (10b) γimin , i ∈ {p, h} , P H θp + τh ≤ β ≤ 1, ∀θp , ∀τh ≥ 0, p=1 h=1 A H νa + µh ≤ 1−β ≤ 1, ∀νa , ∀µh ≥ a=1 h=1 (10d) ≤ Ei ≤ ∈ {a, h} , (10c) (10e) (10f) = ràng buộc mặt thời gian công suất PB thiết bị IoT Để tìm nghiệm tối ưu χ∗ = (p∗l , β ∗ , ψ ∗ ) cho tốn khơng lồi (10), chúng tơi giới thiệu thuật tốn có độ phức tạp thấp áp dụng kỹ thuật BCD phần sau IV THUẬT TỐN TỐI ƯU LN PHIÊN Để giải tốn tối ưu không lồi (10), đề xuất thuật toán tối ưu luân phiên để chia nhỏ tập biến χ thành hai tập biến nhỏ hơn, đơn giá mua lượng thời gian phát lượng PB pl , β, thời gian ∆ hoạt động thiết bị IoT ψ = (θ, τ , ν, µ) Cụ thể là, thuật tốn khởi chạy điểm khởi tạo {pl (0) , β (0) , ψ (0) } Hai bước sau thực lặp lại hàm lợi nhuận ISP không tăng lên nữa: (i) Tối ưu đồng thời đơn giá mua lượng thời gian phát lượng PB pl (n) , β (n) từ điểm tối ưu vòng lặp trước (n−1) {pl , β (n−1) , ψ (n−1) }; (ii) Tối ưu thời gian hoạt động thiết bị IoT ψ (n) giữ nguyên pl (n) , β (n) (7) B Nghiệm trò chơi Stackelberg Định nghĩa cân Stackelberg (SE) phát biểu là: Định nghĩa Tập nghiệm tối ưu (PS∗ , p∗l , β ∗ , ψ ∗ ) gọi cân Stackelberg (SE) điều kiện sau thoả mãn [13]: (9) A Tối ưu đồng thời đơn giá mua lượng thời gian phát PB Để tìm cân Stackelberg, chúng tơi sử dụng kỹ thuật quy nạp ngược hai bổ đề sau ISBN 978-604-80-5958-3 ≤ Pimax , i Eimax , i ϕa gc,a β(pl −bm ) (pl −bm ) t , and Pht 2am , Pa = 2am νa ϕh gc,h (β−τh )(pl −bm ) Trong toán tối ưu trên, (10a)-(10f) 2am µh đó, F (x) = am x2 + bm x hàm bậc hai dùng để tính giá thành việc tạo lượng PB [9] UISP (PS∗ , p∗l , β ∗ , ψ ∗ ) ≥ UISP (PS∗ , pl , β, ψ) , UESP (PS∗ , p∗l , β ∗ , ψ ∗ ) ≥ UESP (PS , p∗l , β ∗ , ψ ∗ ) ≤ Pit đó, PS = đó, pr số tiền trả bit thông tin truyền thiết bị IoT, pl đơn giá lượng trả ISP cho ESP Do đó, ISP cần tối đa hàm lợi nhuận UL theo đơn giá lượng pl , thời gian hoạt động PB β, ∆ thời gian hoạt động thiết bị IoT ψ = (θ, ν, τ , µ) 2) Hàm lợi nhuận ESP: Trong trò chơi này, PB đóng vai trị NC2, tối ưu cơng suất truyền dựa yêu cầu ISP, đơn giá lượng thời gian hoạt động từ ISP Hàm lợi nhuận NC2 xác định dựa lợi nhuận thu từ việc bán lượng cho ISP giá thành việc tạo lượng: UESP (PS ) = β [pl PS − F (PS )] , (10) (pl ,β,ψ) Trong mục này, tối ưu đồng thời đơn giá mua lượng pl thời gian phát lượng β dựa 44 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) P Rsum (θ, ν, τ , µ)= Rep +Rsp = A γp Wp θp + p=1 νa κa log2 1+δa a=1 βPS + νa H γh Wh τh +µh κh log2 1+δh h=1 (β −τh )PS µh (5) P A UL (pl , β, ψ) = pr ΛB θp log2 1+κp p=1 H + h=1 (pl − bm ) β (pl − bm) + ΛD νa log2 1+δa 2am 2νa am a=1 (n−1) nghiệm tối ưu vịng lặp trước {pl thơng qua toán tối ưu phụ sau: , β (n−1) , ψ (n−1) } max G (pl , β) , s.t ≤ β ≤ 1, ≤ pl − bm ≤ 2am PSmax , ϕa gc,a β Pamin ≤ (n−1) (pl − bm) ≤ Pamax , am 2νa Tiếp theo, thực tối ưu thời gian hoạt động (n) thiết bị IoT ψ (n) với giá trị cố định {pl , β (n) } Bài toán tối ưu ban đầu (10) đơn giản hoá thành: (11a) (11b) ˜ (ψ) , max G (11c) (pl − (n−1) bm) ≤ Phmax , 2µh am ϕ g a c,a β Eamin ≤ (pl −bm ) ≤ Eamax , 2am Ehmin ≤ ϕh gc,h β − (n−1) τh c3 ϕa gc,a β (n) ≤ Pamax , νa c3 ϕh gc,h β (n) − τh ≤ ≤ Phmax , µh s.t Pamin ≤ (15a) Phmin (15b) (11d) Ehmin ≤ c3 ϕh gc,h β (n) − τh ≤ Ehmax , (11e) (pl − bm) ≤ Ehmax , (15) ψ (n−1) ϕh gc,h β − τh pl β(pl −bm ) − 2am B Tối ưu thời gian hoạt động thiết bị IoT (11) pl ,β Phmin ≤ (8) (β −τh )(pl −bm ) (pl −bm ) ΛB τh log2 1+κh +ΛD µh log2 1+δh 2am 2µh am P 0≤ p=1 A 0≤ (11f) 2am κa (pl −bm) ≥ 2am γpmin, κh (pl −bm ) ≥ 2am γhmin, (11g) a=1 θp + νa + (n) đó, c3 = pl −bm 2am H h=1 H τh ≤ − β (n) , ∀θp , τh ≥ 0, (15d) µh ≤ β (n) , ∀νa , µh ≥ 0, (15e) h=1 , P đó, G (pl , β) biểu thức (12), c1 = pr ΛB , c2 = pr ΛD Tuy nhiên, hàm mục tiêu G hàm khơng lồi xuất tích βpl (pl − bm ) Do đó, ta phải tuyến tính hố tích cách đặt biến phụ q1 = 1/2 (pl − bm ) (1 + β) q2 = 1/2 (pl − bm ) (1 − β) Bài toán (11) trở thành: ˜ G(ψ) = A c1 θp log2 (1 + c3 κp )+ p=1 c2 νa log2 1+ a=1 H + (15c) c1 τh log2 (1+c3 κh )+c2 µh log2 1+ h=1 c3 δa β (n) νa c3 δh β (n) −τh µh (n) max Q (q1 , q2 ) , (13) q1 ,q2 s.t.0 ≤ q2 ≤ q1 , ≤ q1 + q2 ≤ 2am PSmax , ϕa gc,a Pamin ≤ (n−1) (q1 −q2 ) ≤ Pamax, 2νa am (n−1) Phmin≤ ϕh gc,h 1−τh Eamin ≤ (n−1) q1 − 1+τh (n−1) 2µh ϕh gc,h 1−τh (16) Chúng ta dễ dàng nhận thấy ràng buộc SNR thiết bị tán xạ ngược (PWPDs HWPDs) thiết bị truyền chủ động (AWPDs HWPDs) bị triệt tiêu (n) ˜ với giá trị cố định {pl , β (n) } Vì hàm mục tiêu G hàm lõm theo ψ, đó, ta giải dễ dàng phương pháp “Interior-point" (13a) (13b) (13c) q2 am ϕa gc,a (q1 −q2 ) ≤ Eamax, 2am (n−1) Ehmin ≤ − c3 pl β (n) ≤ Phmax, (13d) C Thuật tốn lặp tìm nghiệm cho tốn tối ưu hàm lợi nhuận ISP (13e) (n−1) q1 − 1+τh Thuật tốn sử dụng để tìm nghiệm tối ưu cho toán tối ưu hàm lợi nhuận ISP q2 ≤ Ehmax, (13f) 2am κp (q1 +q2 ) ≥ 2am γpmin, κh (q1 +q2 ) ≥ 2am γhmin , (13g) V KẾT QUẢ Trong phần này, thực mô để minh hoạ nghiệm tối ưu đánh giá lợi nhuận NC1 (ở mạng IoT) đạt phương pháp đề xuất phương pháp truyền thống Chúng tơi sử dụng tần số sóng mang 2.4 GHz Băng thơng tín hiệu vơ tuyến độ lợi đó, Q(q1 , q2 ) biểu diễn biểu thức (14) Tuy nhiên, toán tối ưu phụ (13) tốn difference-of-convexfunction (DC) nên dễ dàng giải phương pháp convex-concave procedure (CCCP) [15] ISBN 978-604-80-5958-3 MÔ PHỎNG 45 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) P A c1 θp(n−1) log2 1+ G (pl , β) = p=1 H (n−1) (n−1) c1 τh log2 + κp δa β (pl −bm) + c2 νa(n−1) log2 1+ (n−1) (pl −bm) 2am 2νa am a=1 h=1 δh (β −τh ) κp (n−1) 1+ (pl −bm) +c2 µh log2 1+ (pl −bm) (n−1) 2am 2µ am h (12) βpl (pl −bm ) , − 2am A P δa (q1 −q2 ) κp (q1 + q2 ) + c2 νa(n−1) log2 1+ (n−1) 2am 2νa am a=1 p=1    (14) H  δh (1−τh(n−1) )q1 −(1+τh(n−1) )q2  q +b q q +b q κ (q +q ) m m h (n−1) (n−1) c τ log2 1+ +c2 µh log2 1+ − + , + (n−1)   1 h 2am 2am 2am 2µ am Q(q1 , q2 ) = c1 θp(n−1) log2 + h=1 h 7000 Utility of the Follower 6000 p l = 29752 5000 4000 3000 2000 1000 Profit of the Follower -1000 0.2 0.4 0.6 0.8 Transmission Power of the Power Beacon P S (a) (b) Hình 2: Lợi nhuận NC2 theo (a) công suất truyền PB, (b) giá thời gian mua lượng đề xuất Algorithm Thuật tốn lặp để tìm nghiệm χ∗ 1: 2: 3: 4: 5: 6: 7: 8: 9: 10: 11: 12: 13: ồn thiết bị IoT ζ = −5 dB N0 = −100 dBm Laptop Dell với cấu hình: CPU Intel core i7-8565U, 16 GB RAM, GPU Radeon RX 540 series, sử dụng để mô Đầu tiên, đánh giá lợi nhuận NC2 (ở ESP) Hình Đầu tiên mơ lợi nhuận hàm bậc theo công suất truyền PB biểu thức (7) Hình 2(a) biểu diễn giá lượng đề xuất tương ứng với điểm tối ưu đường cong lợi nhuận Sau thiết lập công suất truyền tối ưu cho PB, lợi nhuận ESP phụ phuộc vào giá lượng thời gian hoạt động PB đề xuất ISP Hình 2(b)đề xuất Có thể nhận thấy rằng, lợi nhuận ESP tăng tuyến tính theo thời gian mua lượng phi tuyến theo giá lượng đề xuất Tiếp theo, đánh giá lợi nhuận ISP thay đổi lợi nhuận thu bit truyền khoảng 0.1 đến (Hình 3) Trong mơ giả sử loại thiết bị có 10 thiết bị Rõ ràng, lợi nhuận ISP đạt tất phương pháp tăng lợi nhuận thu bit truyền tăng Ngoài ra, lợi nhuận thu phương pháp đề xuất cao phương pháp khác Ngược lại, hiệu tán xạ thấp nên phương pháp BBCM cho kết lợi nhuận ISP thấp nhiều so với phương pháp khác Trong Hình 4, chúng tơi biểu diễn lợi nhuận NC1 thay đổi theo khoảng cách PB thiết bị IoT Ở khoảng cách mét, lợi nhuận NC1 (ISP) đạt phương Đầu vào: Đầu vòng lặp trước {pl (n−1) , β (n−1) , ψ (n−1) } Initialize: n = 1, {pl (0) , β (0) , ψ (0) }, sai số ξ1 > Tính: Lợi nhuận NC1 UL pl (0) , β (0) , ψ (0) Lặp lại: Tìm {pl (n), β (n)} từ {pl (n−1), β (n−1), ψ (n−1)} việc sử dụng phương pháp CCCP; Tìm ψ (n) với giá trị cố định {pl (n),β (n)} việc giải toán phụ (15); Nếu: UL pl (n), β (n), ψ (n) −UL pl (n−1), β (n−1), ψ (n−1) < ξ1 ; Thì: Đặt {pl ∗, β ∗, ψ ∗} = {pl (n), β (n), ψ (n)} dừng lại Nếu khơng thì: Cập nhật n ← n + tiếp tục Đầu ra: Nghiệm χ∗ = {pl ∗ , β ∗ , ψ ∗ } cho toán tối ưu hàm lợi nhuận ISP ăng-ten PB 10 MHz dBi Băng thông tín hiệu vơ tuyến phát AWPDs HWPDs MHz độ lợi ăng-ten chúng 1.8 dBi Khoảng cách PB thiết bị IoT thiết lập mặc định 10 mét Hiệu thu hoạch lượng AWPDs HWPDs ϕ = 0.6, đó, hiệu tán xạ η gây suy hao 1.1 dB PWPDs HWPDs Ngoài ra, hệ số bù hiệu psd ISBN 978-604-80-5958-3 46 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) 104 HTTCM TDMA BBCM HTTCM TDMA 1.5 0.5 0.1 0.2 N=5 N = 10 N = 15 Proposed Approach Utility of the Leader Utility of the ISP 105 2.5 Proposed Approach BBCM Run time of Proposed Schemes 0.3 0.4 0.5 Benefit per bit transmitted pr Hình 3: Lợi nhuận NC2 theo lợi ích bit truyền 10 20 Hình 4: Lợi nhuận NC2 theo khoảng cách từ PB đến thiết bị IoT pháp BBCM lớn nhiều so với phương pháp khác cơng suất truyền PB có ảnh hưởng lớn đến thiết bị tán xạ ngược Tuy nhiên, hiệu phương pháp giảm cách nhanh chóng khoảng cách tăng lên Ngược lại, lợi nhuận ISP đạt phương pháp đề xuất, TDMA, HTTCM giảm nhẹ khoảng cách tăng lên nhỏ 10 mét Khi khoảng cách lớn mét lợi nhuận ISP đạt phương pháp đề xuất lớn tất phương pháp khác Cuối cùng, Hình biểu diễn thời gian chạy (độ phức tạp) thuật toán đề xuất thay đổi số lượng thiết bị IoT Chúng ta thực đo thời gian chạy thuật toán đề xuất 1000 lần chạy với số lượng thiết bị IoT loại N = 5, N = 10, N = 15 Nhìn chung, thời gian chạy thuật toán đề xuất thấp, với trường hợp tổng số thiết bị 45 (tương ứng N = 15) thời gian chạy nhỏ giây Rõ ràng tăng số lượng thiết bị IoT lên thời gian chạy tăng lên, chủ yếu toán lập lịch cho thiết bị IoT 200 400 600 800 1000 Number of Tests Hình 5: Thời gian chạy phương pháp [3] D W K Ng et al., “The Era of Wireless Information and Power Transfer," in Wireless Information and Power Transfer: Theory and Practice, Wiley, pp.1-16, 2019 [4] H Ju and R Zhang, “Throughput maximization in wireless powered communication networks,” IEEE Trans Wireless Commun., vol 13, no 1, pp 418-428, Jan 2014 [5] N Van Huynh et al., “Ambient Backscatter Communications: A Contemporary Survey," IEEE Commun Surv & Tut., vol 20, no 4, pp 2889-2922, May 2018 [6] S Gong et al., “Backscatter Relay Communications Powered by Wireless Energy Beamforming," IEEE Trans Commun., vol 66, no 7, pp 3187-3200, July 2018 [7] W Wang et al., "Stackelberg Game for Distributed Time Scheduling in RF-Powered Backscatter Cognitive Radio Networks," IEEE Trans on Wireless Commun., vol 17, no 8, pp 5606-5622, Aug 2018 [8] D T Hoang et al.,“Overlay RF-powered backscatter cognitive radio networks: A game theoretic approach," in IEEE Inter Conf on Commun., Paris, May 2017, pp 1-6 [9] A M Rad et al., “Autonomous demand-side management based on game-theoretic energy consumption scheduling for the future smart grid," IEEE Trans Smart Grid, vol 1, no 3, pp 320-331, Dec 2010 [10] P Tseng, “Convergence of a block coordinate descent method for nondifferentiable minimization,” Jour Optim Theory Appl., vol 109, no 3, pp 475–494, June 2001 [11] N F Hilliard, P N Alevizos and A Bletsas,“Coherent Detection and Channel Coding for Bistatic Scatter Radio Sensor Networking," IEEE Trans Commun., vol 63, no 5, pp 1798-1810, May 2015 [12] C A Balanis, Antenna Theory: Analysis and Design NY, Wiley, 2012 [13] D Fudenberg, J Tirole, Game Theory, MIT Press, 1991 [14] S H Kim and D I Kim, “Hybrid Backscatter Communication for Wireless-Powered Heterogeneous Networks," in IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 16, no 10, pp 6557-6570, Oct 2017 [15] A L Yuille and A Rangarajan, “The Concave-Convex Procedure (CCCP)," in Proc Adv Neural Inf Process Syst., Apr 2001, pp 1033–1040 VI KẾT LUẬN Như vậy, báo này, giới thiệu lý thuyết trò chơi Stackelberg việc tối đa lợi nhuận hai nhà cung cấp dịch vụ mạng truyền thông IoT không đồng cấp nguồn khơng dây, nhà cung cấp dịch vụ IoT (ISP) nhà cung cấp lượng (ESP) Điểm cân Stackelberg đạt bao gồm công suất phát sóng vơ tuyến tối ưu ESP đơn giá mua lượng, thời gian phát sóng vơ tuyến PB, thời gian hoạt động thiết bị IoT đề xuất ISP thơng qua thuật tốn tối ưu luân phiên Thuật toán chứng minh thơng qua lý thuyết mơ có tốc độ hội tụ nhanh hiệu tính tốn cao thời gian đa thức Các kết mô lợi nhuận đạt phương pháp đề xuất cao phương pháp khác TÀI LIỆU [1] D Bandyopadhyay and J Sen, “Internet of Things: Applications and Challenges in Technology and Standardization," Wireless Pers Commun., vol 58, no 1, pp 49–69, Apr 2011 [2] A A Fuqaha et al., “Internet of Things: A Survey on Enabling Technologies, Protocols, and Applications," IEEE Commun Surv & Tut., vol 17, no 4, pp 2347-2376, Jun 2015 ISBN 978-604-80-5958-3 15 Distance between the PB and IoT devices (m) 47 ... thuyết trò chơi Stackelberg việc tối đa lợi nhuận hai nhà cung cấp dịch vụ mạng truyền thơng IoT khơng đồng cấp nguồn khơng dây, nhà cung cấp dịch vụ IoT (ISP) nhà cung cấp lượng (ESP) Điểm cân Stackelberg. .. nguồn không dây thụ động (PWPD), chúng thiết kế với mạch truyền thông tán xạ ngược để thực chế độ BBCM Cuối cùng, thiết bị IoT cấp nguồn không dây ∆ kết hợp (HWPD) thuộc loại H= {HWPDh |∀h = {1, ... , Pimin Eimin γibb ≥ III THỰC HIỆN GIAO DỊCH NĂNG LƯỢNG VÀ LẬP LỊCH ĐỒNG THỜI DỰA TRÊN LÝ THUYẾT TRÒ CHƠI STACKELBERG A Thiết lập trò chơi 0≤ 1) Hàm lợi nhuận ISP: Hàm lợi nhuận đạt ISP định nghĩa