Spectrum sensing in cognitive radio wireless networks for orthogonal freqnency division multiplexing in additive white gaussian noise channel

Untitled Science & Technology Development, Vol 20, No T4 2017 Trang 180 Cảm nhận phổ trong vô tuyến nhận thức cho tín hiệu ghép kênh phân chia theo tần số trực giao qua kênh truyền nhiễu trắng • Nguyễ[.]

Science & Technology Development, Vol 20, No.T4-2017 Cảm nhận phổ vơ tuyến nhận thức cho tín hiệu ghép kênh phân chia theo tần số trực giao qua kênh truyền nhiễu trắng • • • Nguyễn Minh Trí Nguyễn Thanh Tú Nguyễn Hữu Phương Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM TÓM TẮT (Bài nhận ngày 26 tháng 12 năm 2016, nhận đăng ngày 30 tháng 10 năm 2017) Hệ thống vô tuyến nhận thức (CR) đề tài quan tâm năm gần Chúng giúp cho việc sử dụng băng tần hiệu Vấn đề hệ thống vơ tuyến nhận thức phải xác định xác việc sử dụng băng tần người dùng Hiện có nhiều phương pháp sử dụng để thực điều dựa lượng (ED), cửa sổ trượt, Axell’s detector Trong đó, phương pháp dựa đặc điểm tín hiệu (cyclostationarity - CS) ln thu hút nhiều quan tâm hiệu miền SNR thấp Với cyclic prefix lặp lại, tín hiệu ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) cho kết phát tốt theo phương pháp Bài báo đề xuất phương pháp dựa đặc tính tự tương quan tín hiệu OFDM mơi trường nhiễu trắng (AWGN) Từ khóa: vơ tuyến nhận thức (CR), cyclostationary (CS), OFDM, AWGN MỞ ĐẦU Trong thập kỷ gần đây, nhiều nghiên cứu giới Việt Nam nhiều khoảng băng tần cấp phép không sử dụng hiệu [1, 2] Điều gây thiếu hụt nghiêm trọng phổ tần vô tuyến để giải vấn đề trên, mạng vô tuyến nhận thức (CR) đề xuất Dựa ý tưởng sử dụng lại vùng tần số không sử dụng người sử dụng (Primary user – PU) để cấp cho người sử dụng thứ cấp (Secondary user – SU) Hiện nay, CR xem giải pháp hiệu việc tăng khả sử dụng phổ tần mạng không dây thu hút nhiều quan tâm [3-5] Trong mạng vô tuyến nhận thức, người sử dụng thứ cấp SU phép sử dụng tạm thời phổ tần người sử dụng PU mà khơng gây can nhiễu đến PU Vì vậy, SU phải có khả nhận thức PU sử dụng SU sử Trang 180 dụng phổ tần cấp cho PU Có thể thấy được, việc cảm nhận phổ tần đóng vai trị định hệ thống vơ tuyến nhận thức có nhiều phương pháp nghiên cứu đề xuất Trong đó, quan tâm nhiều phương pháp dựa lượng (ED) [6], dựa dạng sóng hay lọc phối hợp, dựa đặc trưng tín hiệu (cyclostationarity detection - CS) [7], dựa wavelet hay eigenvalue [8] Những phương pháp có ưu điểm nhược điểm riêng khả cảm nhận, độ phức tạp, thời gian cảm nhận yêu cầu tín hiệu PU Thí dụ, phương pháp cảm nhận phổ dựa lượng có ưu điểm đơn giản, khơng có u cầu thơng tin tín hiệu PU nhiên phương pháp lại không hiệu mơi trường nhiễu lớn Các thuật tốn cảm nhận dựa dạng sóng hay lọc phối hợp địi hỏi điều kiện rõ ràng dạng sóng pilot biết trước hay tín TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ T4- 2017 hiệu truyền làm ảnh hưởng đến bảo mật truyền thông Với phương pháp cảm nhận dựa đặc điểm tín hiệu sử dụng cấu trúc đặc điểm thống kê tín hiệu PU Đối với tín hiệu ghép kênh phân chi theo tần số trực giao (OFDM), dựa đặc điểm tự tương quan tuần hồn cyclic prefix có tín hiệu OFDM cho giá trị khác không không tín hiệu để cảm nhận diện tín hiệu Kỹ thuật có ưu điểm đơn giản cảm nhận tín hiệu vùng tỉ số tín hiệu nhiễu (SNR) thấp THUẬT TỐN CẢM NHẬN PHỔ TÍN HIỆU OFDM Tổng quan cảm nhận phổ tín hiệu OFDM Trong mơ hình truyền OFDM, người sử dụng truyền tín hiệu ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) với Nd sóng mang Đây số lượng mẫu liệu symbol OFDM đồng thời kích thước IFFT (Inverse fast Fourier transform) Sau IFFT, để giảm hiệu ứng nhiễu liên ký tự (ISI), tín hiệu chèn thêm khoảng bảo vệ có chiều dài Nc Khoảng bảo vệ tạo cách chép Nc mẫu cuối symbol OFDM chèn vào đầu symbol gọi cyclic prefix (CP) Như symbol OFDM gồm Ns = Nc + Nd mẫu Sử dụng cửa sổ quan sát có chiều dài L  N d mẫu gồm K symbol OFDM N d mẫu symbol K + 1, L = K (Nc + Nd) minh họa Hình Trong mơi trường nhiễu Guass (AWGN), tín hiệu nhận người sử dụng thứ cấp y k   s k   n k  , k  0,1, , L  Nd  (1) Hình Cấu trúc tín hiệu OFDM với CP Về bản, cảm nhận phổ trình định diện tín hiệu truyền dựa tín hiệu thu đầu thu người sử dụng thứ cấp Điều thể dạng phương trình sau: H1 : y  k   s  k   n  k   ,    H0 : y  k   n  k  k  0,1, k  0,1, , L  Nd  , , L  Nd  (2) với H1 H0 giả thuyết có tín hiệu OFDM khơng có tín hiệu Số lượng mẫu thu thập q trình cảm nhận L + Nd mẫu Như vậy, có trường hợp xảy cảm nhận phổ gồm: báo lỗi xảy kênh truyền trống mà định có tín hiệu, phát nhầm kênh truyền bận mà định khơng có tín hiệu Đây hai trường hợp ảnh hưởng đến hiệu việc cảm nhận phổ Ngoài ra, xác xuất phát tín hiệu xảy phát diện PU, Pd = – Pmd = P(H1/H1) với Pmd xác xuất phát nhầm Cuối xác suất phát lỗ trống phát vắng mặt tín hiệu người sử dụng Để thiết kế cảm nhận tốt xem xét việc cực đại xác suất phát với xác suất báo lỗi Pfa cho trước Thuật tốn cảm nhận phổ dựa CS Phần trình bày thuật toán cảm nhận phổ dựa đặc điểm tuần hồn tín hiệu OFDM với điều kiện giả định sau: Trang 181 Science & Technology Development, Vol 20, No.T4-2017 Phương sai nhiễu  n2 phương sai tín hiệu  s2 khơng biết Các thơng số Nd Nc biết trước Tại đầu thu, quan sát thấy K symbols OFDM Gọi rn tích hai mẫu tín hiệu thu yn yn+Nd với khoảng cách Nd toàn cửa sổ quan sát chiều dài L + Nd, có (3) rˆn  yn yn  Nd , n  0, , K  Nd  Nc   (3) Dựa vào tuần hồn hàm tự tương quan tín hiệu OFDM với CP lấy từ data Chu kỳ độ dài symbol OFDM Ns  Nc  Nd Giả sử symbol OFDM độc lập với K symbol OFDM, đo độ tương quan mẫu có khoảng cách Nd chu kỳ (4) K 1 Rˆ k   rˆk  l  Nc  Nd  , k  0, K l 0 , Nd  Nc  (4) Hình Ví dụ hàm tự tương quan tín hiệu OFDM Với hai giả thuyết vấn đề cảm nhận tín hiệu, tất giá trị Rˆ i H0 phân bố tín hiệu nhận có nhiễu Trong giả thuyết H1 có lặp lại Nc giá trị liệu CP nên có Nc giá trị Rˆ i có tương quan cao Nd giá trị cịn lại Tại Hình 2, đặc điểm có tín hiệu OFDM thể rõ với giá trị Nd = 32 (kích thước khối IFFT), cyclic prefix Nc = Nd/4 = 8, số symbol OFDM K = 500, tám mẫu tương ứng vùng CP symbol OFDM có độ lớn giá trị tương quan cao giá trị lại có tín hiệu OFDM, hàm g  ˆ H , ,  ,   max f ˆ R n s R H1 , n2 , s2   ˆ  ln R  ˆ H , max f Rˆ H R  n 0     Trang 182     tương quan đạt giá trị đỉnh vùng CP Ngược lại, mẫu tín hiệu hay nhiễu khơng có tương quan có giá trị nhỏ Dựa vào đặc điểm trên, tín hiệu OFDM phát mà khơng cần biết thơng tin cơng suất tín hiệu  s2 công suất nhiễu  n2 Vector tương quan định nghĩa T ˆ tính logarithm tự R   Rˆ0 Rˆ1 Rˆ Nd  Nc 1  nhiên tỷ số tương tự (LLRT) [9]    ,   Rˆ    : H     Rˆ    : H ˆ H , , ˆ , ˆ  f R n s  Rˆ H1 max ln   ˆ  ˆ , f H  R  ˆ H n R    g g , (5) TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ T4- 2017  . với ln(.) logarit tự nhiên, giá trị ước f Rˆ lượng ML λ ngưỡng định Nói cách đơn giản, giả sử Rˆ i độc lập, hàm mật độ xác suất (pdf) (5) viết (6) N  N 1 f f  Rˆ H , , ,    Rˆ H , , ,  , (6)  d ˆ H R i i n s Rˆk Hi k i n s với i = 0, Do Rˆ k , k  0,1, , Nd  Nc  biến ngẫu nhiên phức, chúng xác định f Rˆ Rˆ k , nghĩa Rˆk  Rˆk  jRˆk , có (7) (7) i  l  N d  Nc  K 1 Rˆ k   rˆi  l  Nd  Nc  , K l 0 với k  0,1, f Rˆ (8) k , N d  Nc  f Rˆ H i  Nd  Nc 1   fˆ Rk , Rˆk H i k 0   Vì thế, pdf chúng điều kiện H0 cho k H0  Rˆ k     H0     ,   k  CP (12)    k  CP (13)  Rˆ k  H1      Rˆ k  exp   2  2  (14)   Từ (11) (14) thấy giá trị Rˆ k có hàm mật độ phân bố xác suất không phụ Trong SNR thấp, Rˆ k Rˆ k khơng tương quan f Rˆ  Rk H1 kết hợp Rˆ k Rˆ k điều kiện H0 H1  ˆ  Rk exp   2  2  H1 fˆ Vì cần xác định hàm mật độ xác suất   ˆ 2  Rk  exp    2  2    Rˆ k H1  (9) Rˆk , Rˆk H i ,  n2 ,  s2   ˆ  Rk   s exp   2 2   Cần lưu ý pdf Rˆ k điều kiện H1 không phụ thuộc k cho Hàm xác suất có điều kiện pdf cho (6) viết lại sử dụng (7), (8) sau ˆ H , ,  R i n s  Rˆ k H1  với  s2 cơng suất tín hiệu thu Trong trường hợp 2, có tín hiệu OFDM k khơng nằm vùng CP có pdf K 1 l 0  H1 k (8)  rˆ (11)   Rˆ k dạng tổng hai biến ngẫu nhiên thực Rˆ k Rˆ k  K     , với  02   n4 2K ,  n2 công suất nhiễu K số symbol OFDM Dưới điều kiện H1 , có trường hợp Trường hợp 1, có tín hiệu OFDM k nằm vùng CP hình Trong trường hợp này, pdf c k 0  H0 k Rˆ k H   Rˆ k  exp   2  2  thuộc vào điều kiện giả thiết Chỉ có Rˆ k phụ thuộc vào điều kiện H1 H0 (10)   Do Rˆ k Rˆ k không tương quan, (9) trở thành  i Nd  Nc 1   ˆ H , ,  f Rˆ H R i n s Thay (15) vào (5), có LLRT k 0 f Rˆ k Hi  Rˆ k  H i ,  n2 ,  s2 f ˆ Rk Hi   Rˆ k H i ,  n2 ,  s2   Nd  Nc 1 f Rˆ k H1 , ˆ n2 , ˆ s2  k 0 Rˆk H1  ˆ  max ln g R  N d  Nc 1  f Rˆ H Rˆ k H , ˆ n2   k 0 k      (15)   ,   Rˆ    : H g  ˆ :H  g R    (16) Trang 183 Science & Technology Development, Vol 20, No.T4-2017 Từ (16), nhận thấy hàm kiểm tra phụ thuộc phần thực Rˆ k , phần ảo khơng đóng góp chứa thơng tin thống kê Từ hàm pdf phần thực Rˆ k hai giả thuyết H1 H0 (17) (18) N d  Nc 1  f Rˆ H0 k k 0  Rˆ k   H , ,  n2  2  N d  Nc  exp    2 N d  Nc 1   Rˆ   (17) k k 0 N d  Nc 1  k 0 f Rˆ k H1    Rˆ H1 , ,  n2 ,  s2  k 2 Nd  Nc        (18) Ước lượng ML phương sai tín hiệu  s2 Thuật tốn để dị tìm tín hiệu OFDM đề xuất tốn tắt sau: Nc Sử dụng mẫu quan sát cửa sổ K symbol OFDM, tính giá trị Nc + Nd phần thực hàm tự tương quan thời gian N d Gọi giá trị correlation bins, tương ứng với chu kỳ hàm tự tương quan định nghĩa (7) ˆ s2       kCP Rˆ k   s   lCP Rˆl exp   2 02     Rˆ k CP (19) k Với ước lượng  02 , xem xét Nd biến ngẫu nhiên Rˆ k khơng vùng CP theo ước lượng ML  02 giả thuyết khơng có tín hiệu H0 có tín hiệu H1 giống ˆ 02 H  ˆ 02 H1  Nd N d  N c 1  k 0 k CP   Rˆ k (20) Nhận thấy việc chọn mẫu liệu N d (không chọn vùng CP) để ước lượng σ20 xác có ước lượng cho mẫu N d cho kết định đơn giản (20) Thay  02  s2 , sê có quy luật định (21) [7]   ˆ  g R  0,  ˆ    Rk  , Nc  N d 1  kCP  max    Rˆ   ˆ ˆ  ˆ : H g R g , (21) : H0 với  hệ số nhân ngưỡng xác định dựa vào xác suất báo lỗi Pfa cho trước Nếu khơng quan tâm đến u cầu đồng bộ, xếp phần tử Rˆ k tăng dần lấy Nc mẫu lớn nhất, có (22)   N d  Nc 1 ˆ    Rˆ  , g R os, j   jN d   Trang 184    Rˆ   ˆ ˆ  ˆ : H g R g : H0 (22) Ngõ tương quan, correlation bins gửi vào ghi dịch có chiều dài Nc  N d Nc  N d ô nhớ xếp tăng dần theo độ lớn chúng, giá trị lớn để tính thống kê kiểm tra, giá trị nhỏ sử dụng để ước lượng mức nhiễu ˆ 02 Giá trị ước lượng sau nhân với số η gọi hệ số nhân ngưỡng, chọn cho đạt xác suất báo lỗi mong đợi  ˆ tính Cuối cùng, so sánh  g R (22) với ngưỡng đạt để định có hay khơng tín hiệu OFDM TẠP CHÍ PHÁT TRIỂN KH&CN, TẬP 20, SỐ T4- 2017 KẾT QUẢ MƠ PHỎNG Phần trình bày kết mơ Matlab Simulink thể hiệu thuật toán thông qua xác suất phát Pd với SNR khác tín hiệu người sử dụng PU truyền tín hiệu OFDM có điều chế QPSK với Nd sóng mang cyclic prefix có chiều dài Nc Biểu đồ Pd theo SNR thuật toán thực với xác suất báo lỗi Pfa cố định, mô xác suất Pfa  0.05 Hình Xác suất phát với CP khác Hình Xác suất phát với thời gian quan sát khác Đầu tiên, thay đổi số lượng mẫu K symbol OFDM để đánh giá khả thuật tốn thơng qua thời gian quan sát khác Kích thước symbol OFDM gồm 32 mẫu với Nd = 32 cyclic prefix Nc = Nd/4 = 8, Hình Từ kết Hình 3, với K thay đổi từ 200-500, nhận thấy với SNR, xác suất phát tăng tương ứng với thời gian quan sát Thí dụ, với SNR = -10dB, K = 500 symbol xác suất phát 97 %, với K = 200 Pd 65 % Tuy nhiên, có đánh đổi khả phát tín hiệu thời gian xử lý, tùy vào điều kiện khác để có lựa chọn phù hợp Hình thể phụ thuộc chất lượng cảm nhận vào số mẫu cyclic prefix đầu thu SU Với số mẫu liệu Nd = 32, số mẫu CP lớn khả cảm nhận tăng Điều CP nhiều symbol OFDM có nhiều thành phần tương quan, việc định dễ dàng Theo hình 4, với Nc = 1/2Nd = 16 cho kết tốt Tuy hệ thống truyền thực tế có CP với tỉ lệ từ 1/4 đến 1/8 kết cho thấy ảnh hưởng CP đến chất lượng cảm nhận KẾT LUẬN Bài báo trình bày thuật tốn cảm nhận phổ nhanh cho tín hiệu OFDM với mơi trường nhiễu AWGN Dựa vào đặc trưng cyclostationarity tín hiệu với CP, thuật tốn tính tương quan có tín hiệu OFDM từ định diện tín hiệu Kết mô cho thấy hiệu thuật tốn mơi trường nhiễu lớn ảnh hưởng thời gian quan sát cấu trúc tín hiệu đến chất lượng cảm nhận Hướng nghiên cứu việc cảm nhận môi trường fading ứng dụng thuật toán phần cứng hệ thống vô tuyến nhận thức Lời cảm ơn: Nghiên cứu tài trợ Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (ĐHQGHCM) khn khổ Đề tài mã số C2015-1801 Trang 185 Science & Technology Development, Vol 20, No.T4-2017 Spectrum sensing in cognitive radio wireless networks for orthogonal freqnency division multiplexing in additive white Gaussian noise channel • • • Nguyen Minh Tri Nguyen Thanh Tu Nguyen Huu Phuong University of Science, VNU-HCM ABSTRACT Cognitive radio (CR) systems are one of the most interesting topics in recent years They would enable more efficient use of the spectrum The main problem of CR is how to dectect exactly the spectrum usage of primary users There are many ways to this, such as energy detector (ED), Axell’s detector, the sliding window detector, etc Among them, cyclostationarity (CS) based dection methods attracted much attention because of their better results in low-SNR regimes This paper will propose a method based on the autocorrelation property of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals in additive white Gaussian noise (AWGN) Từ khóa: cognitive radio (CR), cyclostationary (CS), OFDM, AWGN TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] I.F Akyildiz, W.Y Lee, M.C Vuran, S Mohanty, Next generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: A survey, Computer Networks, 50, 13, 2127– 2159 (2006) [2] N.Q B Vo, Q.C Le, Q.P Le, D.T Tran, T.Q Nguyen, M.T Lam, Vietnam spectrum occupancy measurements and analysis for cognitive radio applications, The 2011 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2011), Atc, 135–143 (2011) [3] E Hossain, V.K Bhargava, Cognitive Wireless Communication Networks, Springer (2007) [4] J Ma, G.Y Li, B.H Juang, Signal Processing in Cognitive Radio, Proceedings of the IEEE, 97, 5, 805–823 (2009) [5] E Larsson, M Skoglund, Cognitive radio in a frequency-planned environment: some Trang 186 [6] [7] [8] [9] basic limits, IEEE Transactions on Wireless Communications, 7, 12, 4800–4806 (2008) N.T Tú, Đ.L Khoa, N.T.H Thư, N.H Phương, Cảm biến phổ tần dựa vào lượng tín hiệu khơng xác định kênh truyền fading, Tạp chí Phát triển KH&CN, 17, 1, 17–31 (2014) E Axell and E G Larsson, Optimal and suboptimal spectrum sensing of OFDM signals in known and unknown noise variance, IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 29, 2, 290–304 (2011) Tevfik Yucek, and Huseyin Arslan, A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications, IEEE Communications Surveys & Tutorials, 11, 1, 116–130 (2009) Kamel Berbra, Mourad Barkat, Fulvio Gini, Maria Greco, Pietro Stinco, A fast spectrum sensing for CP-OFDM cognitive radio based on adaptive thresholding, Signal Processing, 128, 252–261 (2016)  ... Vol 20, No.T4-2017 Spectrum sensing in cognitive radio wireless networks for orthogonal freqnency division multiplexing in additive white Gaussian noise channel • • • Nguyen Minh Tri Nguyen Thanh... based on the autocorrelation property of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals in additive white Gaussian noise (AWGN) Từ khóa: cognitive radio (CR), cyclostationary (CS), OFDM,... Communication Networks, Springer (2007) [4] J Ma, G.Y Li, B.H Juang, Signal Processing in Cognitive Radio, Proceedings of the IEEE, 97, 5, 805–823 (2009) [5] E Larsson, M Skoglund, Cognitive radio in a