Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh

Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.Nghiên cứu các thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh.

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - LÊ TẤN PHONG NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN CHUYỂN TIẾP ĐA CHẶNG SỬ DỤNG BỀ MẶT PHẢN XẠ THÔNG MINH ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - LÊ TẤN PHONG NGHIÊN CỨU CÁC THUẬT TOÁN CHUYỂN TIẾP ĐA CHẶNG SỬ DỤNG BỀ MẶT PHẢN XẠ THÔNG MINH Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 8.48.01.04 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRẦN TRUNG DUY THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đề án tốt nghiệp thạc sĩ:“ Nghiên cứu thuật toán chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thơng minh“ cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu đề án tốt nghiệp trung thực chưa công bố công trình khác Tp HCM, ngày 17 tháng 08 năm 2023 Học viên thực đề án Lê Tấn Phong ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy PGS.TS Trần Trung Duy, người Thầy hết lịng hỗ trợ, định hướng tận tình hướng dẫn em suốt trình thực Đề án Thầy người truyền đạt cho em nhiều kinh nghiệm kiến thức quý giá, giúp em thêm tự tin đường nghiên cứu, học tập Em xin chân thành cảm ơn Ban giám đốc, Phòng đào tạo sau đại học quý Thầy Cô quan tâm, hết lòng hỗ trợ, tạo điều kiện thuận lợi cho chúng em suốt thời gian học tập trường thời gian hoàn thành Đề án tốt nghiệp Nhân dịp này, em xin cám ơn Quỹ Nafosted hỗ trợ suốt thời gian em thực Đề án, thông qua Đề tài “Nâng cao độ tin cậy truyền tin bảo mật thông tin cho mạng vô tuyến quảng bá sử dụng mã Fountain“ với mã số 102.042021.57 Trong đề án tốt nghiệp chắn không tránh khỏi hạn chế thiếu sót, em mong nhận ý kiến đóng góp q thầy quý bạn đọc để đề án hoàn thiện Tp HCM, ngày 17 tháng 08 năm 2023 Học viên thực đề án Lê Tấn Phong iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT v DANH SÁCH BẢNG vii DANH SÁCH HÌNH VẼ viii MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Mục đích nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu CHƯƠNG 1: KHÁI NIỆM TỔNG QUAN 1.1 Hệ thống thông tin vô tuyến 1.1.1 Lịch sử phát triển 1.1.2 Mơ hình truyền thơng vơ tuyến 1.2 Kênh truyền vô tuyến 1.2.1 Mơ hình truyền tín hiệu 1.2.2 Hiệu mạng vô tuyến 1.2.3 Mô Monte Carlo 1.3 Tổng quan mạng chuyển tiếp 1.4 Bề mặt phản xạ thông minh 14 1.5 Kết luận Chương 18 Khảo sát nghiên cứu liên quan 18 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH HỆ THỐNG 19 2.1 Đối tượng nghiên cứu 19 2.2 Mơ hình kênh truyền 20 2.3 Các thuật toán chuyển tiếp đa chặng 21 iv 2.3.1 Chuyển tiếp không sử dụng IRS 21 2.3.2 Chuyển tiếp sử dụng IRS theo chặng 22 2.3.3 Chuyển tiếp nhảy chặng sử dụng IRS 25 2.4 Kết luận Chương 29 CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH HIỆU NĂNG 30 3.1 OP thuật toán Non-IRS 30 3.2 OP thuật toán IRS-1 30 3.3 OP thuật toán IRS-2 33 3.4 Kết luận Chương 35 CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 36 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 41 5.1 Kết luận 41 5.1.1 Về mặt lý thuyết 41 5.1.2 Về mặt thực tiễn 41 5.2 Hướng phát triển đề tài 43 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 44 v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt AF AWGN BER BS CDF CDMA Tiếng Anh Amplify and Forward Tiếng Việt Khuếch đại chuyển tiếp Additive White Gaussian Noise Nhiễu trắng Gaussian Bit Error Rate Tỷ lệ lỗi bit Base Station Trạm gốc Cumulative Distribution Hàm phân phối tích lũy Function Code Division Multiple Access Phân chia đa người dùng theo mã Clear to Send Sẵn sàng gửi D Destination Đích đến DF Decode and Forward Giải mã chuyển tiếp EC Ergodic Capacity Dung lượng kênh trung bình Global System for Mobile Hệ thống di động toàn cầu CTS GSM LOS LTE MIMO MU NOMA IoTs Communications Line of Sight Đường truyền nhìn thấy Long-Term Evolution Công nghệ mạng di động tiên tiến Multiple Input Multiple Output Đa đường vào đa đường Mobile User Người dùng di động Non-Orthogonal Multiple Truy cập đa điểm không chồng Access chéo Internet of Things Mạng lưới vạn vật kết nối Internet IRS Intelligent Reflect Surface Bề mặt phản xạ thông minh OP Outage Probability Xác suất dừng vi PDF Probability Density Function Hàm mật độ xác suất PLS Physical Layer Security Bảo mật lớp vật lý Radio Frequency Energy Thu thập lượng từ tần số Harvesting sóng vơ tuyến Reconfigurable Intelligent Bề mặt thơng minh tự cấu hình RF-EH RIS RTS S SNR US V2V Surfaces Request to Send Yêu cầu gửi Source Nguồn phát Signal-to-Noise Ratio Tỷ lệ tín hiệu nhiễu User Người dùng Vehicle to Vehicle Xe tới xe vii DANH SÁCH BẢNG Bảng 4.1: Tóm tắt thơng số hệ thống .37 viii DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Mơ hình truyền thơng vơ tuyến .2 Hình 1.2: Fading đa đường Hình 1.3: Kênh truyền fading Rayleigh Hình 1.4: Sự truyền liệu kênh fading Rayleigh Hình 1.5: Ứng dụng chuyển tiếp mạng thông tin di động Hình 1.6: Ứng dụng chuyển tiếp mạng cảm biến vô tuyến .10 Hình 1.7: Mơ hình chuyển tiếp 10 Hình 1.8: Giải mã chuyển tiếp (DF) .11 Hình 1.9: Khuếch đại chuyển tiếp (AF) .12 Hình 1.10: Chuyển tiếp đa chặng 13 Hình 1.11: Ứng dụng bề mặt phản xạ thông minh .15 Hình 1.12: Mơ hình chuyển tiếp sử dụng RIS 16 Hình 2.1: Mơ hình nghiên cứu 19 Hình 2.2: Chuyển tiếp đa chặng không dùng IRS (Non-IRS) 21 Hình 2.3: Sử dụng IRS chặng thứ k thuật toán IRS-1 23 Hình 2.4: Sử dụng IRS để nhảy chặng thuật tốn IRS-2 25 Hình 2.5: Chuyển tiếp thuật toán IRS-2 với số chặng chẵn (K=4) 27 Hình 2.6: Chuyển tiếp thuật toán IRS-2 với số chặng lẻ (K=5) 27 Hình 4.1: OP vẽ theo  (dB) với K = , ( xT , yT ) = ( 0.5,0.75) 37 Hình 4.2: OP vẽ theo  (dB) với K = , xT = 0.5, L = 38 Hình 4.3: OP vẽ theo K với  = (dB), ( xT , yT ) = ( 0.5,0.7 ) , L = .39 Hình 4.4: OP vẽ theo L với  = (dB), K = .40 32 với  giá trị trung bình  phương sai biến ngẫu nhiên Z Nk −1Nk Như chứng minh tài liệu [11], giá trị trung bình phương sai biến Z Nk −1Nk là: L   = N N  k −1 k  N k −1Tl Tl N k   16 −  ) L (   N k −1N k = 16 N k −1Tl Tl N k  (3.10) Từ công thức (3.6), (3.9) (3.10), ta hàm CDF Z Nk −1Nk sau: FZ N k −1N k   N2 k −1Nk  Nk −1Nk x   ,   N N  N2 N  ( x )  −  k −1 k k −1 k   N N    k −1 k  N N   k −1 k  (3.11) Thay công thức (3.11) vào cơng thức (3.5), ta có: ( ) Pr CNIRS  Cth = FZ N k −1N k k −1N k (  th )   N2 N  N N  th  k −1 k , k −12 k N N  Nk −1Nk k −1 k  1−    N2 k −1Nk     N N   k −1 k      (3.12) Kết hợp cơng thức (2.14), (3.3) (3.12), ta tính xác suất dừng chặng thứ k thuật toán IRS-1 sau: ( ) ( OPkIRS-1 = Pr CNk −1Nk  Cth Pr CNIRS  Cth k −1N k ( ( = − exp −Nk −1Nk  th )) )   2   th   N2 k −1Nk , Nk −12Nk N N  Nk −1Nk   k −1 k 1 −   N2 k −1Nk       N N   k −1 k           (3.13) Thay cơng thức (3.13) vào cơng thức (2.15), ta có cơng thức tính xác suất dừng tồn trình cho thuật toán IRS-1 sau: 33   K  OP IRS-1 = −  1 − − exp −Nk −1Nk  th k =1    ( 3.3 ( ))    N2 N  N N  th   k −1 k , k −12 k N N  Nk −1Nk   k −1 k 1 −   N2 k −1Nk       N N   k −1 k                (3.14) OP thuật toán IRS-2 Đối với thuật toán IRS-2, ta xét 02 trường hợp số chặng (K) số chẵn số chặng (K) số lẻ Trường hợp 1: số chặng K số chẵn Đầu tiên, ta tính tất thành phần xác suất công thức xác suất dừng hai chặng N r → N r +1 → N r +2 sau: ( Pr ( C Pr ( C ) (  C ) = exp ( −  C ) = − exp ( − ) Pr CN2 r N2 r +1  Cth = − exp −N2 r N2 r +1  th , N r N r +1 N r +1N r + ( th N r N r +1 th )  th ) , N r +1N r + Pr CNIRS  Cth  FZ N r N2 r +2 r N2 r + (  th )  th ) , (3.15)  N N  th  , r 22 r +2   N2 r N2 r +2 = 1−    N2 r N2 r + /  N2 r N2 r + 2 N2 r N2 r +2 N2 r N2 r +2 ( )    , L với Z N2 r N2 r +2 =  | hN2 r Tl || hTl N2 r +2 | , giá trị trung bình phương sai Z N2 r N2 r +2 l =1 đưa sau: L    N2 r N2 r +2 =  N r Tl Tl N r +   16 −  ) L (   N2 r N2 r + = 16 N r Tl Tl N r +  (3.16) 34 Thay kết đạt công thức (3.15) vào công thức (2.19), ta đạt cơng thức tính xác suất dừng hai chặng N r → N r +1 → N r +2 thuật toán IRS-2 sau: OPNu Nu +1Nu +   2     N2 r N2 r + , N2 r N22 r + th N N  N2 r N2 r +2  r r +2 = 1 −    N2 r N2 r + /  N2 r N2 r +    ( ( ) )         )( ( )) (  1 − exp −N2 r N2 r +1  th + exp −N r N r +1  th − exp −N r +1N r +  th       N2 N      2 r r + , N r N22 r + th N N  N2 r N2 r +2  r r +2 = 1 −    N2 r N2 r + /  N2 r N2 r +    ( ) (3.17)      − exp −  N r N r +1  th exp −N r +1N r +  th    ( ( ) ( )) Thay công thức (3.17) vào cơng thức (2.19), ta có cơng thức tính OP thuật toán IRS-2 trường hợp số chặng số chẵn, sau: OPKIRS-2 ,chan = −     N2 N      2 r r + , N2 r N22 r + th N N K /2−1   N2 r N2 r +2   r r +2 1 − 1 −    N2 r N2 r +  r =0        N N   r r +2        − exp −  N r N r +1  th exp −N r +1N r +  th    ( ( ) ( ))        (3.18) Trường hợp 2: số chặng K số lẻ Trong trường hợp này, xác suất dừng OPN2 r N2 r +1N2 r +2 tính giống cơng thức (3.17), xác suất dừng chặng cuối tính cơng thức (3.12) mơ hình IRS-1, là: 35 ( ) Pr CNIRSK −1N K  Cth = FZ N K −1N K (  th )   N2 N  N N  th  K −1 K , K −12 K N N  N K −1N K K −1 K  1−    N2 K −1N K     N N   K −1 K      (3.19) Kết hợp công thức (2.20), (3.17) (3.19), ta có biểu thức tính xác suất dừng thuật toán IRS-2 với số chặng lẻ, sau:   N2 N  N N  th   K −1 K , K −12 K  N N   N K −1N K K −1 K IRS-2   OPK ,le = −  N N    K −1 K  N N   K −1 K     2      N2 r N2 r + , N2 r N22 r + th ( K −1)/2−1  N N  N2 r N2 r +2  r r +2   1 − 1 −    N2 r N2 r +  r =0        N N   r r +2        − exp −  N r N r +1  th exp −N r +1N r +  th    ( ( ) ( ))        (3.20) 3.4 Kết luận Chương Trong Chương 3, Học viên nghiên cứu tính tốn xác suất dừng tồn trình cho thuật tốn Non-IRS, IRS-1 IRS-2 hệ thống liên kết không dây đa người dùng, phân tích tính tốn thành phần để đạt cơng thức tính xác suất dừng chặng xác suất dừng tồn trình cho thuật toán Kết từ Chương Chương cung cấp liệu tổng quan hiệu suất thuật toán Non-IRS, IRS-1 IRS-2 hệ thống liên kết không dây đa người dùng Chương dựa tham số xác suất dừng chặng, trung bình phương sai biến ngẫu nhiên Học viên thực mô ứng dụng thuật toán Non-IRS, IRS-1 IRS-2 ứng dụng MATLAB Mô giúp đánh giá so sánh hiệu suất thực tế thuật tốn mơi trường truyền thơng khơng dây 36 CHƯƠNG 4: MƠ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Trong Chương 4, kết mô lý thuyết vẽ MATLAB [21], [22] Như trình bày Chương 1, đề án sử dụng mô Monte Carlo, phương pháp tạo biến giả ngẫu nhiên để kiểm chứng xác suất kiện ngẫu nhiên Các biến ngẫu nhiên cần mô đề án hệ số kênh fading Rayleigh nút Nk ( k = 0,1, , K ) thành phần phản xạ Tl ( l = 1, , L ) Các hệ số kênh truyền fading Rayleigh A B tạo hàm MATLAB sau: h AB =1/sqrt(2*AB )*(randn(1,1)+ j*randn(1,1)); với A,B  N k ,Tl  , randn(1,1) hàm tạo biến ngẫu nhiên có phân phối Gauss với giá trị trung bình phương sai 1, AB tham số kênh truyền A B ( AB = ( d AB ) ) Mỗi kết  mô phỏng, Học viên thực số phép thử từ 5*105 đến 5*106 để đảm bảo số phép thử đủ lớn hội tụ với kết lý thuyết Trong đó, kết lý thuyết dựa vào cơng thức tính xác suất dừng thuật toán Non-IRS, IRS-1 IRS-2 để vẽ Đó cơng thức (3.4), (3.14), (3.19) (3.20) Chương Các nút N k đặt thẳng hàng, nút nguồn N có tọa độ (0,0), nút k đích N K có tọa độ (1,0) nút chuyển tiếp Nk ( k = 1,2, , K − 1) có tọa độ  ,0  K  Tức nút đường nguồn đích cách 01 khoảng , K khoảng cách nguồn N đích N K ln Bề mặt phản xạ IRS có tọa độ ( xT , yT ) Để tập trung nghiên cứu ảnh hưởng tham số hệ thống quan trọng, giá trị tham số sau cố định, hệ số suy hao đường truyền (  = ), phương sai nhiễu AWGN (  02 = ), ngưỡng dừng ( Cth = ) Tất tham số hệ thống giá trị chúng liệt kê Bảng 4.1 bên dưới: 37 Bảng 5.1: Tóm tắt thơng số hệ thống Tham số Ý nghĩa  Tỷ số SNR phát  = P /  02 ) Thay đổi K Số chặng nguồn đích Thay đổi  Hệ số suy hao đường truyền  =3  02 Phương sai nhiễu AWGN  02 = C th Ngưỡng dừng Cth = L Số phần tử phản xạ IRS Thay đổi ( xT , yT ) Vị trí bề mặt IRS Thay đổi ( Giá Trị Hình 5.1: OP vẽ theo  (dB) với K = , ( xT , yT ) = ( 0.5,0.75) Ghi 38 Hình 4.1 vẽ xác suất dừng (OP) thuật toán Non-IRS, IRS-1 IRS-2 theo  (dB) với K = ( xT , yT ) = ( 0.5,0.75) Nhìn vào hình vẽ ta thấy, thuật toán IRS-1 IRS-2 cho giá trị OP thấp nhiều thuật toán Non-IRS Điều chứng minh hiệu việc sử dụng bề mặt IRS hỗ trợ trình chuyển tiếp liệu Hình 4.1 cho thấy hai thuật tốn IRS-1 IRS-2 cho giá trị OP gần giống Hơn nữa, tăng số phần tử phản xạ L từ lên 4, xác suất dừng IRS-1 IRS-2 giảm mạnh Vì vậy, để giảm xác suất dừng, bề mặt IRS cần trang bị nhiều phần tử phản xạ Cuối cùng, Hình 4.1 cho thấy kết mô lý thuyết trùng nhau, điều kiểm chứng xác cơng thức phân tích lý thuyết Hình 5.2: OP vẽ theo  (dB) với K = , xT = 0.5, L = Hình 4.2 vẽ xác suất dừng (OP) thuật toán Non-IRS, IRS-1 IRS-2 theo  (dB) với K = , xT = 0.5, L = Trong hình vẽ này, hồnh độ IRS cố định 0.5 , tung độ thay đổi với yT = 0.5 yT = 0.6 Tương tự Hình 4.1, xác suất dừng thuật toán sử dụng IRS nhỏ nhiều, thuật 39 toán IRS-1 đạt giá trị OP thấp thuật tốn IRS-2 độ lệch khơng lớn Hình 4.2 cho ta thấy yT = 0.5 , xác suất dừng IRS-1 IRS-2 nhỏ yT = 0.6 Đó vị trí ( 0.5,0.5) bề mặt IRS gần nút mạng hơn, nên phản xạ tốt Trong thực tế, vị trí bề mặt IRS thường cố định nên nút nguồn nút đích tìm tuyến cho nút chuyển tiếp gần IRS Hình 5.3: OP vẽ theo K với  = (dB), ( xT , yT ) = ( 0.5,0.7 ) , L = Hình 4.3 vẽ xác suất dừng (OP) thuật toán Non-IRS, IRS-1 IRS-2 theo số chặng K với  = (dB), ( xT , yT ) = ( 0.5,0.7 ) , L = Ta thấy xác suất dừng tất thuật tốn tăng số chặng tăng Đó ta giả sử tổng thời gian trễ cố định Do đó, số chặng lớn thời gian truyền chặng giảm, dung lượng kênh giảm xác suất dừng tăng Một lần nữa, ta thấy mơ hình IRS-1 IRS-2 đạt hiệu tốt nhiều mơ hình truyền thơng thường Non-IRS, mơ hình IRS-1 mơ hình có giá trị OP thấp 40 Hình 5.4: OP vẽ theo L với  = (dB), K = Hình 4.4 vẽ xác suất dừng (OP) thuật toán IRS-1 IRS-2 theo số phần tử L với  = (dB) K = Như ta suy đốn, số phần tử L tăng xác suất dừng mơ hình IRS-1 IRS-2 giảm Trong Hình 4.4, bề mặt IRS đặt cách xa nút mạng hai vị trí ( xT , yT ) = ( 0.5,1) ( xT , yT ) = ( 0.4,0.9 ) Ta thấy vị trí bề mặt IRS ảnh hưởng đáng kể đến xác suất dừng Trong hình vẽ này, vị trí ( xT , yT ) = ( 0.4,0.9 ) cung cấp giá trị OP thấp cho thuật toán IRS-1 IRS-2 41 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Kết luận 5.1.1 Về mặt lý thuyết Trong đề án này, Học viên nghiên cứu mạng chuyển tiếp đa chặng sử dụng bề mặt phản xạ thông minh để nâng cao hiệu cho mạng chuyển tiếp Mặc dù mơ hình chuyển tiếp thơng thường (Non-IRS) đơn giản việc thiết lập xác suất dừng cao đặc biệt ảnh hưởng fading kênh truyền với số chặng lớn Do đó, đề án nghiên cứu hai mơ hình chuyển tiếp đa chặng kết hợp với sử dụng bề mặt phản xạ thông minh Trong mơ hình IRS-1, bề mặt phản xạ sử dụng để nâng cao độ tin cậy việc chuyển tiếp liệu chặng Mơ hình IRS-1 đạt giá trị xác suất dừng thấp mơ hình Non-IRS nhiều Điều cho thấy hiệu việc sử dụng bề mặt phản xạ Ngoài ra, đề án đề xuất mơ hình IRS-2, bề mặt phản xạ dùng để phản xạ tia phản xạ đến nút xa Cụ thể, bề mặt phản xạ sử dụng để hỗ trợ truyền liệu hai chặng Các kết cho thấy mơ hình IRS-2 cho giá trị xác suất dừng thấp không đáng kể so với mô hình IRS-1 Đặc biệt hơn, truyền nhảy chặng thành cơng, số lần truyền liệu mơ hình IRS-2 thấp mơ hình IRS-1 Tuy nhiên, thuật tốn IRS-1 IRS-2 có nhược điểm phức tạp cần đồng cao nút bề mặt phản xạ Ngoài ra, có hỗ trợ từ bề mặt phản xạ mơ hình IRS-1 IRS-2 khơng hoạt động tốt số chặng lớn bề mặt phản xạ cách xa nút mạng Điều khắc phục cách tăng số phần tử phản xạ bề mặt định tuyến cho cho nút tuyến nguồn đích gần bề mặt phản xạ 5.1.2 Về mặt thực tiễn Ứng dụng IRS đa dạng sử dụng nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm: 42 - Truyền thơng khơng dây: IRS triển khai hệ thống mạng 5G 6G để cải thiện hiệu suất truyền tải phủ sóng Các vùng có tín hiệu yếu tăng cường tín hiệu vị trí cụ thể thực cách điều chỉnh bề mặt phản xạ - Hệ thống liên lạc vệ tinh: IRS sử dụng để cải thiện liên lạc vệ tinh cách tập trung tín hiệu từ vệ tinh đến điểm cụ thể mặt đất - Cảm biến từ xa: IRS cải thiện việc thu thập liệu từ cảm biến từ xa radar liên lạc với máy bay không người lái cách tập trung tín hiệu - Internet of Things (IoT): IRS giúp cải thiện khả kết nối truyền tải liệu cho thiết bị IoT, đặc biệt môi trường nhiễu sóng cao Triển khai thực tế cơng nghệ Intelligent Reflecting Surface (IRS) mang lại nhiều lợi ích, đối diện với số khó khăn Thuận lợi: Cải thiện hiệu suất truyền tải: IRS có khả tăng cường tín hiệu giảm nhiễu, giúp cải thiện hiệu suất truyền tải phủ sóng mạng di động, đặc biệt khu vực có tín hiệu yếu Hiệu lượng: So với việc tăng công suất phát thiết bị truyền tải, sử dụng IRS tiết kiệm lượng giảm tác động tiêu thụ lượng mơi trường Dễ dàng triển khai: IRS thiết kế dạng phản xạ linh hoạt nhẹ, dễ dàng lắp đặt điều chỉnh theo yêu cầu Điều giúp dễ dàng triển khai mơi trường khác Tích hợp với cơng nghệ có: IRS tích hợp vào hạ tầng mạng có mà khơng địi hỏi thay đổi nhiều sở hạ tầng 43 Khó khăn: Phức tạp thiết kế điều chỉnh: Thiết kế điều chỉnh IRS đòi hỏi kiến thức chuyên sâu sóng điện từ kỹ thuật điều khiển Việc xác định vị trí góc phản xạ phù hợp thách thức Chi phí triển khai ban đầu: Triển khai hạ tầng IRS ban đầu địi hỏi đầu tư lớn cho việc mua sắm lắp đặt phản xạ thông minh Tuy nhiên, theo thời gian, lợi ích tiết kiệm lượng tăng cường hiệu suất giúp giảm thiểu chi phí hoạt động Tương tác với mơi trường: IRS bị ảnh hưởng yếu tố mơi trường thời tiết, tường lửa vật cản khác, làm giảm hiệu suất Quản lý trì: Vận hành trì IRS địi hỏi kiểm sốt quản lý chặt chẽ để đảm bảo hệ thống hoạt động cách không gây cố Chuẩn hóa tương thích: Cơng nghệ IRS cần phải chuẩn hóa để đảm bảo tích hợp dễ dàng với hệ thống mạng di động có nhà sản xuất khác Tóm lại, triển khai thực tế công nghệ IRS mang lại nhiều lợi ích tiềm việc cải thiện hiệu suất truyền tải phủ sóng mạng di động, đòi hỏi đầu tư, kiến thức quản lý kỹ thuật cẩn thận để đảm bảo thành công 5.2 Hướng phát triển đề tài Cuối cùng, Học viên xin đề xuất hướng phát triển đề tài như: đánh giá hiệu khác cho mơ dung lượng kênh trung bình tồn trình, đánh giá tỷ lệ lỗi bit (BER) Hơn nữa, Học viên đánh giá hiệu mạng kênh truyền tổng quát kênh Nakagami-m, kênh Rician, v.v 44 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] P.M Quang, T T Duy, V N Q Bảo, "Khảo Sát Sự Ảnh Hưởng Của Phần Cứng Khơng Hồn Hảo Lên Mạng Chuyển Tiếp Đa Chặng Trong Các Môi Trường Fading Khác Nhau," Hội thảo Quốc gia 2015 điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (ECIT2015), pp 471-476, TP HCM, Viet Nam, 12/2015 [2] https://www.mathworks.com/ [3] M R Bhatnagar, “On the Capacity of Decode-and-Forward Relaying over Rician Fading Channels,” IEEE Communications Letters, vol 17, no 6, pp 1100-1103, 2013 [4] Y G Kim, N C Beaulieu, “Exact BEP of Decode-and-Forward Cooperative Systems With Multiple Relays in Rayleigh Fading Channels,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 64, no 2, pp 823-828, 2015 [5] T T Duy, H Y Kong, “Adaptive Cooperative Decode-and-Forward Transmission with Power Allocation under Interference Constraint,” Wireless Personal Communications, vol 74, no 2, pp 401-414, 2014 [6] S Chu, “Performance of Amplify-and-Forward Cooperative Diversity Networks with Generalized Selection Combining over Nakagami-m Fading Channels,” IEEE Communications Letters, vol 16, no 5, pp 634-637, 2012 [7] Z Liu, H Yuan, H Li, X Guan, H Yang, “Robust Power Control for Amplifyand-Forward Relaying Scheme,” IEEE Communications Letters, vol 19, no 2, pp 263-266, 2015 [8] T T Duy and H.Y Kong, "Performance Analysis of Incremental Amplify-andForward Relaying Protocols with Nth Best Partial Relay Selection under Interference Constraint," Wireless Personal Communications, vol 71, no 4, pp 2741-2757, Aug 2013 [9] T T Duy, P T D Ngoc, T T Phuong, "Performance Enhancement for Multihop Cognitive DF and AF Relaying Protocols under Joint Impact of Interference and 45 Hardware Noises: NOMA for Primary Network and Best-Path Selection for Secondary Network," Wireless Communications and Mobile Computing, vol 2021, ID 8861725, pp 1-15, Apr 2021 [10] P V Tuan, N V Q Binh, P N Son, T T Duy, T T K Nga, I Koo, "Information Security in Intelligent Reflecting Surface-Aided Two-Way Network," IEEE 9th International Conference on Communications and Electronics (ICCE 2022), Nha Trang, Jul 2022 [11] P N Son, T T Duy, P V Tuan, H V Phuoc, "Short packet communication in Underlay Cognitive Network assisted by Intelligent Reflecting Surface," ETRI Journal, vol 45, no 1, pp 28-44, Feb 2023 [12] S Atapattu, R Fan, P Dharmawansa, G Wang, J Evans, T A Tsiftsis, “Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Two–Way Communications: Performance Analysis and Optimization,” IEEE Transactions on Communications, vol 68, no 10, 2020 [13] A A Boulogeorgos, A Alexiou, “Performance Analysis of Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted Wireless Systems and Comparison With Relaying,” IEEE Access, 8, pp 94463-94483, 2020 [14] L Yang, J Yang, W Xie, M O Hasna, T Tsiftsis and M D Renzo, "Secrecy Performance Analysis of RIS-Aided Wireless Communication Systems," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 69, no 10, pp 12296-12300, Oct 2020 [15] J Zhang, H Du, Q Sun, B Ai and D W K Ng, "Physical Layer Security Enhancement With Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Networks," IEEE Transactions on Information Forensics and Security, vol 16, pp 3480-3495, 2021 [16] L Yang and Y Yongjie Yuan, "Secrecy Outage Probability Analysis For RIS‐ Assisted NOMA Systems," Electronics Letters, vol 56, no 23, pp 1254-1256, 2020 [17] S Xu, et al, "STAR‐RIS‐assisted scheme for enhancing physical layer security in NOMA systems," IET Communications, vol 16, no 19, pp 2328-2342, 2022 [18] H D Binh, V.-T Truong, Y Lee, "Intelligent Reflecting Surface assisted RF Energy Harvesting Mobile Edge Computing NOMA Networks: Performance 46 Analysis and Optimization," EAI Endorsed Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems vol 9, no 32, 2022 [19] V T Duy and H H Kha, "Secrecy Rate Optimization for IRS-Aided MIMO Cognitive Radio Systems with SWIPT," in Proc of ICCE2022, pp 139-144 [20] P T Tran, B C Nguyen, T M Hoang, X H Le and V D Nguyen, "Exploiting Multiple RISs and Direct Link for Performance Enhancement of Wireless Systems With Hardware Impairments," IEEE Transactions on Communications, vol 70, no 8, pp 5599-5611, Aug 2022 [21] P T Tin, N T Luan, N N Tan, T H Q Minh and T T Duy, "Throughput Enhancement for Multi-hop Decode-and-Forward Protocol using Interference Cancellation with Hardware Imperfection," Alexandria Engineering Journal, vol 61, no 8, pp 5837-5849, Aug 2022 [22] N T Anh, N C Minh, T T Duy, T Hanh and H D Hai, "Reliability-Security Analysis for Harvest-to-Jam based Multi-hop Cluster MIMO Networks Using Cooperative Jamming Methods Under Impact of Hardware Impairments," EAI Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems, vol 8, no 28, pp 114, Sept 2021