Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng

Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.Nghiên cứu hiệu năng mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao và chọn lựa người dùng.

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - TRẦN VĂN PHÚ NGHIÊN CỨU HIỆU NĂNG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC ĐƯỜNG XUỐNG NGẪU NHIÊN SỬ DỤNG KỸ THUẬT ĐA TRUY NHẬP PHI TRỰC GIAO VÀ CHỌN LỰA NGƯỜI DÙNG 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 - TRẦN VĂN PHÚ NGHIÊN CỨU HIỆU NĂNG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC ĐƯỜNG XUỐNG NGẪU NHIÊN SỬ DỤNG KỸ THUẬT ĐA TRUY NHẬP PHI TRỰC GIAO VÀ CHỌN LỰA NGƯỜI DÙNG CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 8.52.02.08 ĐỀ ÁN TỐT NGHIỆP THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS TỪ LÂM THANH THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu đề án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác TP Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 10 năm 2023 Học viên thực đề án Trần Văn Phú ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Từ Lâm Thanh, Thầy định hướng, hỗ trợ bảo cho tơi hồn thành đề án Tôi xin chân thành gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Ban lãnh đạo Học viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn thơng, Ban chủ nhiệm Khoa viễn thông tạo điều kiện cho tham gia khóa học Tơi xin chân thành cảm ơn quý Thầy thuộc khoa Cơ Bản 2, Công Nghệ Thông Tin 2, Điện tử 2, Viễn thông truyền dạy kiến thức truyền tải kinh nghiệm quý báu cho Tôi xin chân thành cảm ơn q Thầy Cơ thuộc Phịng Đào tạo Khoa học Công nghệ Khoa Đào tạo Sau đại học hết lịng hỗ trợ cho khóa học tiến hành suôn sẻ, trọn vẹn 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 chắn khơng tránh khỏi hạn chế thiếu sót, tơi mong nhận ý kiến đóng góp quý Thầy Cô quý bạn đọc để đề án hồn thiện TP Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 10 năm 2023 Học viên thực đề án Trần Văn Phú 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 HÌNH VẼ vi MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan mạng vô tuyến 1.1.1 Lịch sử phát triển 1.1.2 Ưu điểm nhược điểm 1.2.3 Ứng dụng 1.2 Kênh truyền vô tuyến 1.2.1 Mơ hình truyền tín hiệu 11 1.2.2 Hiệu mạng vô tuyến 12 1.2.3 Mô Monte Carlo 13 1.3 Mạng vô tuyến ngẫu nhiên chọn lựa người dùng 14 1.4 Đa truy nhập phi trực giao (NOMA) 15 1.5 Vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio) 20 1.6 Kết luận chương 23 1.6.1 Lý chọn đề án 23 1.6.2 Các nghiên cứu liên quan 24 CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ HIỆU NĂNG XÁC SUẤT DỪNG 25 2.1 Mơ hình nghiên cứu 25 2.2 Xác suất dừng mạng sơ cấp 26 2.3 Tìm cơng suất phát SS 28 2.4 Truyền liệu mạng thứ cấp 29 2.4.1 Mơ hình kênh truyền mơ hình khoảng cách 29 2.4.2 Mơ hình truyền sử dụng NOMA 31 2.4.3 Các phương pháp chọn lựa người dùng 32 2.4.4 CDF độ lợi kênh 34 2.4.5 Xác suất dừng mạng thứ cấp 37 iv CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH 41 KẾT LUẬN 48 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 49 v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Viết Tắt AWGN BER CDF Tiếng Anh Additive White Gaussian Noise Bit Error Rate Cumulative Distribution Function CDMA Code Division Multiple Access EC Ergodic Capacity Frequency Division Multiple Access Institute of Electrical and Electronics Engineers Non-Orthogonal Multiple Access Outage Probability Probability Density Function Primary Transmitter Primary Receiver Successive Interference Cancellation Signal to Interference plus Noise Ratio FDMA IEEE NOMA OP PDF PT PR SIC SINR SDR Software Defined Radio ST SR SS SU Secondary Transmitter Secondary Receiver Secondary Station Secondary User TDMA Time Division Multiple Access Tiếng Việt Nhiễu Gauss trắng Tỷ lệ lỗi bit Hàm phân phối tích lũy Đa truy nhập phân chia theo mã Dung lượng kênh trung bình Đa truy nhập phân chia theo tần số Viện kỹ thuật điện điện tử Đa truy nhập phi trực giao Xác suất dừng Hàm mật độ xác suất Thiết bị phát sơ cấp Thiết bị thu sơ cấp Khử giao thoa Tỷ lệ tín hiệu nhiễu giao thoa nhiễu Vô tuyến định nghĩa phần mềm Thiết bị phát thứ cấp Thiết bị thu thứ cấp Trạm thứ cấp Người dùng thứ cấp Đa truy nhập phân chia theo thời gian vi DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Sơ đồ kết nối mạng 5G Hình 1.2: Kết nối thiết bị mạng WLAN Hình 1.3: Kiến trúc mạng cảm biến không dây Hình 1.4: Vệ tinh quỹ đạo địa tĩnh Hình 1.5: Hiện tượng fading đa đường Hình 1.6: Chất lượng tín hiệu biến thiên theo thời gian tượng fading kênh truyền 10 Hình 1.7: Sự truyền liệu kênh fading Rayleigh 11 Hình 1.8: Mơ hình mạng ngẫu nhiên 15 Hình 1.9: Kỹ thuật FDMA 16 Hình 1.10: Kỹ thuật TDMA 16 Hình 1.11: Kỹ thuật CDMA 16 Hình 1.12: Kỹ thuật NOMA 17 Hình 1.13: Mơ hình NOMA đường xuống (downlink) với 02 người dùng 19 Hình 1.14: Các mơ hình vơ tuyến nhận thức 22 Hình 1.15: Mơ hình vô tuyến nhận thức dạng 22 Hình 2.1: Mơ hình nghiên cứu 25 Hình 3.1: Mơi trường mơ 41 Hình 3.2: Xác suất dừng mạng sơ cấp vẽ theo PPT (dB) 42 Hình 3.3: Cơng suất phát SS vẽ theo PPT (dB) 43 Hình 3.4: Xác suất dừng vẽ theo PPT (dB) với  OP  0.05 , U =1, V=3, P=1, Q=3, a2  0.8 , K  44 Hình 3.5: Xác suất dừng vẽ theo PPT (dB) với  OP  0.05 , U =3, V=5, P=1, Q=2, a2  0.85 , K  45 Hình 3.6: Xác suất dừng vẽ theo a với PPT = 10 (dB),  OP  0.05 , U =1, V=2, P=1, Q=2, K  46 Hình 3.7: Xác suất dừng vẽ theo K với PPT = (dB),  OP  0.05 , U =1, V=2, P=1, Q=2, 2  0.85 47 MỞ ĐẦU Trong thông tin vô tuyến (Wireless Communications), không gian tự sử dụng làm môi trường truyền dẫn, thông tin truyền từ máy phát đến máy thu sóng điện từ Truyền thơng vơ tuyến với tính linh hoạt di động, giúp cho kỹ thuật nhận quan tâm đặc biệt từ nhà nghiên cứu Trong vài thập kỷ gần đây, tốc độ phát triển thông tin vơ tuyến tăng trưởng nhanh chóng, đặc biệt nhu cầu truyền thông di động băng rộng Có thể nói ứng dụng thơng tin vơ tuyến ngày thiết yếu gần thiếu hoạt động thường nhật người Do phổ tần vô tuyến hữu hạn, muốn tăng dung lượng, cần phải nâng cao hiệu sử dụng phổ tần số Vì việc nghiên cứu, ứng dụng công nghệ kỹ thuật tiên tiến cần thiết Một kỹ thuật giúp cải thiện, làm hạn chế vấn đề khan phổ ngày dùng cơng nghệ vơ tuyến nhận thức Đặc biệt, kỹ thuật vô tuyến nhận thức dạng nhà nghiên cứu ghi nhận kỹ thuật hiệu để đảm bảo tính liên tục tiến trình truyền liệu mạng thứ cấp Để nâng cao hiệu sử dụng phổ tần tất công nghệ truyền thông vô tuyến sử dụng kỹ thuật đa truy nhập trực giao Đó FDMA, TDMA CDMA Khi số lượng người dùng/thiết bị tăng lên, công nghệ đa truy nhập phi trực giao NOMA (Non-Orthogonal Multiple Access) giới thiệu để đảm bảo tốc độ hiệu phổ tần Do đó, Bên cạnh vơ tuyến nhận thức, NOMA công cụ quan trọng để nâng cao tốc độ truyền dẫn thơng lượng mạng Tuy nhiên giới hạn công suất phát thiết bị thứ cấp mạng vô tuyến nhận thức, việc áp dụng kỹ thuật chọn lựa người dùng nâng cao độ tin cậy việc truyền liệu tác động fading kênh truyền Cuối cùng, mạng truyền thông vô tuyến thực tế mạng thông tin di động, mạng mobile adhoc, mạng cảm biến, v.v thiết bị có vị trí xuất khơng xác định Do đó, việc đánh giá hiệu mạng theo khoảng cách ngẫu nhiên đạt kết phù hợp với hiệu thực tế mơ hình Đề án tập trung vào việc đánh giá hiệu mạng vô tuyến nhận thức đường xuống ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật đa truy nhập phi trực giao lựa chọn người dùng Học viên sử dụng mơ hình lý thuyết mô Matlab để đánh giá hiệu mạng Đề án gồm chương với nội dung tóm tắt sau: CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN Chương giới thiệu tổng quan vấn đề nghiên cứu đề án như: Khái niệm mạng vô tuyến ngẫu nhiên chọn lựa người dùng, giới thiệu mạng đa truy nhập phi trực giao, giới thiệu mạng vơ tuyến nhận thức CHƯƠNG 2: MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ HIỆU NĂNG XÁC SUẤT DỪNG Chương trình bày mơ hình nghiên cứu, xác suất dừng mạng sơ cấp, công suất phát trạm phát thứ cấp Đồng thời tìm hiểu truyền liệu mạng thứ cấp bao gồm: Mơ hình kênh truyền mơ hình khoảng cách, mơ hình truyền sử dụng Noma, phương pháp chọn lựa người dùng, CDF độ lợi kênh xác suất dừng mạng thứ cấp CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH Sử dụng mô Monte Carlo mô kết lý thuyết phần mềm Matlab để kiểm chứng tính xác biểu thức toán học đưa bao gồm: Xác suất dừng hệ thống sơ cấp, xác suất dừng SU v mơ hình CSI, xác suất dừng SU u mơ hình CSI, xác suất dừng người dùng thứ cấp SU q mơ hình DIS, xác suất dừng người dùng thứ cấp SU p mơ hình DIS 37 F p  x     exp   y  x  f d p  y  dy R  1   K  t  1  2r  CKt 1Ctr1  1  K t 1  r R r 0 K  P 1 t 1  t 1 r  y R 2 K t 1  r 1 (2.46) exp   y  x  dy Áp dụng kết tính tích phân công thức (2.18) vào công thức (2.46), ta đạt được: F p  x      K  t  1  2r  CKt 1Ctr1  1   R 2 K t 1 r r 0 K  P 1 t 1  t 1 x r  2 K t 1  r    K  t  1  2r    ,R x    (2.47) Tương tự, hàm CDF độ lợi kênh q là: Fq  x      K  t  1  2r  CKt 1Ctr1  1   R 2 K t 1 r r 0 K Q 1 t 1  t 1 x r  2 K t 1  r    K  t  1  2r    ,R x    (2.48) 2.4.5 Xác suất dừng mạng thứ cấp Xác suất dừng (OP) người dùng thứ cấp SU u SU v mô hình CSI người dùng thứ cấp SU p SU q mơ hình DIS định nghĩa xác suất mà tỷ số SINR (hoặc SNR) nhận người dùng nhỏ ngưỡng  S,th biết trước  Mơ hình CSI Sử dụng cơng thức (2.29), OP SU v tính sau: 38  a2 PSSv  OPv  Pr    S,th   a1PSSv      Pr  a2  a1 S,th  PSSv   S,th 02  (2.49)    S,th 02  Pr  v     a  a  P   S,th SS    Fv  1  với  S,th 02 1   a2  a1 S,th  PSS (2.50) Lưu ý hệ số a thiết kế cho lớn so với hệ số a1 , ta giả sử ln có điều kiện sau: a2  a1 S,th  Thay công thức (2.37) vào công thức (2.49), ta có cơng thức tính xác OP SU v mơ hình CSI sau: OPv   t 1 C  K 1  2/  t 1   R  1  V 2    , R  1      K t 1   2/    R  1  2    , R  1      t 1 (2.51) Tiếp theo, xác suất dừng người dùng SU u mơ hình CSI đưa công thức sau:  OPu   Pr  u , xv   S,th , u , xu   S,th  với Pr  u , xv   S,th , u , xu   S,th   xác suất mà người dùng thứ cấp SU (2.52) u giải mã thành công liệu SU v , sau khử thành phần chứa xv khỏi tín hiệu nhận được, giải mã thành cơng liệu xu Thay cơng thức (2.30) vào công thức (2.52), ta đưa biểu thức tính OP SU u sau: 39  a2 PSSu  aP  OPu   Pr    S,th , SS2 u   S,th  0  a1PSSu      S,th 02  S,th 02    Pr  u  , u     a P a  a  P   SS S,th SS     Pr u  1 ,u    (2.53)   Pr u  max  1 ,     Fu   max  với  S,th 02 2  ,  max  max  1 ,   a1PSS (2.54) Thay cơng thức (2.36) vào cơng thức (2.53), ta có cơng thức tính xác OP SU u mơ hình CSI sau:  OPu   CKt 1 1  2/  t 1   R   max  U   2/    R   max  2    , R   max      2    , R   max      K t 1 t 1 (2.55)  Mơ hình DIS Tương tự, sử dụng kết công thức (2.31) (2.48), ta tính xác xác suất dừng người dùng thứ cấp SU q mơ hình DIS sau:  a2 PSSq  OPq  Pr    S,th   Fq  1   a1PSSq      K Q 1 t 1  K  t  1  2r  CKt 1Ctr1 r        1  R 2 K t 1 r t 1 r 0   1   2 K t 1  r    K  t  1  2r    (2.56)  , R  1   40 Đối với SU p mơ hình DIS, áp dụng cơng thức (2.32) (2.47), ta có xác suất dừng SU p sau:  a2 PSS p  a1PSS p OPp   Pr    ,    S,th S,th  a1PSS p   02  02     Pr  p  max  1 ,     F p   max   1   K  t  1  2r  CKt 1Ctr1  1   R 2 K t 1 r r 0 K  P 1 t 1  t 1 (2.57) r    max   2 K t 1  r    K  t  1  2r     , R   max   41 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MƠ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH Trong Chương 3, Học viên thực mô Monte-Carlo để kiểm chứng công thức OP, cụ thể công thức (2.7) đánh giá OP mạng sơ cấp, công thức (2.51), (2.55), (2.56) (2.57) đánh giá OP người dùng thứ cấp SU u , SU v mô hình CSI, SU p , SU q mơ hình DIS Để kết mơ hội tụ kết lý thuyết, Học viên thực 10^5 đến 5*10^6 phép thử cho mô Trong hình vẽ Chương 3, kết mơ lý thuyết ký hiệu Sim (Simulation) Ana (Analysis) R SU1 PT  2,0  PR  1,0  SU K SS  0,0  SU n SU m Hình 3.1: Mơi trường mơ Mơi trường mơ mơ tả Hình 3.1, nút phát sơ cấp PT cố định vị trí (-2,0), nút thu sơ cấp PR cố định vị trí (-1,0) nguồn phát thứ cấp SS đặt gốc tọa độ (0,0) Do đó, khoảng cách SS PR Giả sử PR nằm đường trịn tâm SS, bán kính R, bán kính vùng phủ SS R=1 Những người dùng thứ cấp SU có vị trí ngẫu nhiên vùng phủ SS, với khoảng cách đến SS biến ngẫu nhiên 42 Trong tất mô phỏng, hệ số suy hao đường truyền    cố định   3, phương sai AWGN  02 1, ngưỡng dừng mạng sơ cấp  P,th    0.1, ngưỡng dừng mạng thứ cấp  S,th Hình 3.2: Xác suất dừng mạng sơ cấp vẽ theo PPT (dB) Hình 3.2 3.3 vẽ OP mạng sơ cấp ( OPP ) công suất phát nút nguồn thứ cấp ( PSS (dB)) theo công suất phát PT ( PPT (dB)) với giá trị ngưỡng dừng khác mạng sơ cấp   OP  Lưu ý  OP đại diện cho chất lượng dịch vụ mạng sơ cấp:  OP thấp chất lượng dịch vụ yêu cầu mạng sơ cấp cao ngược lại Hình 3.2 cho thấy OP mạng sơ cấp giảm PPT tăng từ dB, tiến giá trị  OP PPT vượt qua ngưỡng giá trị Nguyên nhân với PPT thấp mạng sơ cấp chưa đảm bảo chất lượng dịch vụ nên mạng sơ cấp không chia sẻ băng tần với mạng thứ cấp Đây lý công suất phát SS giá trị PPT thấp Khi PPT đủ lớn chất lượng dịch vụ mạng sơ cấp đảm bảo nút phát thứ cấp SS phép sử dụng băng tần ( 43 PSS  ) Xét ví dụ  OP  0.05(5%) , dựa vào Hình 3.2 ta thấy với PPT  3dB mạng thứ cấp sử dụng băng tần lúc với mạng sơ cấp Tương tự, với  OP  0.01(1%)  OP  0.005(0.5%) điều kiện để mạng sơ cấp đảm bảo chất lượng dịch vụ hay điều kiện để SS phép hoạt động PPT  10dB PPT  13dB Hình 3.2 3.3 cho thấy  OP thấp (hay chất lượng dịch vụ mạng sơ cấp cao) PPT phải lớn Hơn nữa, PPT tăng cơng suất phát SS tăng theo Trong Hình 3.2, kết mô (Sim) trùng với kết lý thuyết (Ana), điều kiểm chứng tính xác cơng thức (2.7) Hình 3.3: Cơng suất phát SS vẽ theo PPT (dB) Hình 3.4 vẽ xác suất dừng mạng thứ cấp với phương pháp chọn người dùng khác CSI DIS Trong hình vẽ này, tham số hệ thống cố định sau:  OP  0.05 , U =1, V=3, P=1, Q=3, a2  0.8 , K  Với U =1 V=3, mơ hình CSI chọn người dùng có độ lợi kênh lớn độ lợi kênh lớn thứ Với P 44 =1 Q=3, mơ hình DIS chọn người dùng có khoảng cách nhỏ đến SS nhỏ thứ đến SS Như quan sát Hình 3.4, người dùng SU u CSI đạt giá trị OP thấp người dùng SU v , người dùng CSI đạt giá trị OP thấp người dùng DIS công suất phát PPT lớn Điều chứng tỏ người dùng CSI đạt độ lợi phân tập cao người dùng DIS Hình vẽ 3.4 cho thấy kết mô lý thuyết phù hợp với nhau, điều kiểm chứng tính xác cơng thức (2.51), (2.55), (2.56) (2.57) tính xác suất dừng người dùng thứ cấp Hình 3.4: Xác suất dừng vẽ theo PPT (dB) với  OP  0.05 , U =1, V=3, P=1, Q=3, a2  0.8 , K  Hình 3.5 vẽ xác suất dừng mạng thứ cấp với phương pháp chọn người dùng khác CSI DIS Trong hình vẽ này, tham số hệ thống cố định sau:  OP  0.05 , U =3, V=5, P=1, Q=2, a2  0.85 , K  ,  S,th  Như quan sát Hình 3.5, người dùng SU u CSI đạt giá trị OP thấp người dùng SU v công suất phát PPT đủ lớn Điều lần chứng tỏ người dùng 45 mô hình CSI đạt độ lợi phân tập cao, độ lợi phân tập người dùng SU u cao độ lợi phân tập người dùng SU v Ngược lại, từ hình vẽ 3.4 3.5, ta thấy độ lợi phân tập người dùng SU p SU q Hình 3.5: Xác suất dừng vẽ theo PPT (dB) với  OP  0.05 , U =3, V=5, P=1, Q=2, a2  0.85 , K  46 Hình 3.6: Xác suất dừng vẽ theo a với PPT = 10 (dB),  OP  0.05 , U =1, V=2, P=1, Q=2, K  Hình 3.6 vẽ xác suất dừng mạng thứ cấp với phương pháp chọn người dùng khác CSI DIS theo hệ số phân bổ cơng suất a2 Trong hình vẽ này, tham số hệ thống cố định sau: PPT = 10 (dB),  OP  0.05 , U =1, V=2, P=1, Q=2, K  Khi hệ số a lớn tức công suất phân bổ cho tín hiệu người dùng SU v mơ hình CSI SU q mơ hình DIS lớn Đó lý a tăng OP SU v mơ hình CSI SU q mơ hình DIS giảm Ngược lại, a lớn a1   a2 nhỏ, lý xác suất dừng SU u mơ hình CSI SU p mơ hình DIS giảm Hình vẽ 3.6 cho ta thấy có giá trị a mà xác suất dừng SU u SU v CSI, SU p SU q DIS Việc thiết kế giá trị a giá trị có ý nghĩa tạo cân hiệu người dùng 47 Hình 3.7: Xác suất dừng vẽ theo K với PPT = (dB),  OP  0.05 , U =1, V=2, P=1, Q=2, 2  0.85 Hình 3.7 vẽ xác suất dừng mạng thứ cấp với phương pháp chọn người dùng khác CSI DIS theo số lượng người dùng thứ cấp K Trong hình vẽ này, tham số hệ thống cố định sau: PPT = (dB),  OP  0.05 , U =1, V=2, P=1, Q=2, 2  0.85 Như ta quan sát, xác suất dừng tất người dùng giảm số lượng người dùng tăng Ta thấy số người dùng thứ cấp K tăng xác suất dừng người dùng SU v mơ hình CSI giảm nhanh nhất, SU u CSI giảm nhanh thứ hai, người dùng SU p SU q giảm nhanh giống 48 KẾT LUẬN Trong Đề án, Học viên thực nội dung đề Đề cương Khoa học, nghiên cứu truyền thông vô tuyến, mạng ngẫu nhiên, mạng vô tuyến nhận thức dạng nền, phương pháp chọn lựa người dùng Học viên nghiên cứu 02 phương pháp chọn lựa người dùng theo hệ số thông tin kênh truyền tức thời (phương pháp CSI) khoảng cách (phương pháp DIS) người dùng thứ cấp trạm gốc thứ cấp Đề án đưa cơng thức tốn học đánh giá xác xác suất dừng mơ hình kênh fading Rayleigh Hơn nữa, mô Monte Carlo thực để kiểm chứng tính xác biểu thức toán học đưa Các kết Chương cho thấy mơ hình CSI đạt xác suất dừng thấp mơ hình DIS, đặc biệt miền giá trị trung bình cao cơng suất phát Ngồi ra, việc phân bổ cơng suất phát hợp lý giúp giảm xác suất dừng người dùng chọn, đồng thời tạo cân hiệu người dùng Hướng nghiên cứu Đề án phát triển theo hướng sau: - Nghiên cứu mơ hình có xuất nhiều thiết bị thu sơ cấp trạm phát thứ cấp SS phải hiệu chỉnh công suất phát để thỏa mãn chất lượng dịch vụ tất người dùng sơ cấp - Nghiên cứu kênh truyền tổng quát kênh fading Nakagami-m, kênh fading Rician - Đánh giá hiệu khác mơ tỷ lệ lỗi bit, dung lượng kênh trung bình, thơng lượng trung bình, v.v 49 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] M V Mai, "Nghiên cứu hiệu mạng ngẫu nhiên sử dụng kỹ thuật chọn lựa anten phát tác động suy hao phần cứng", Luận văn Cao học 2016, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông [3] N N Tan, T T Duy, T T Phuong and M Voznak, "Performance Evaluation of User Selection Protocols in Random Networks with Energy Harvesting and Hardware Impairments," Advances in Electrical and Electronic Engineering (AEEE), vol 14, no 4, pp 372-377, Nov 2016 [4] N T Y Linh, T T Duy and V N Q Bao, "Evaluation of Outage Probability and Harvested Energy for User Selection Methods in Random Wireless Networks," The 2018 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2018), HCM city, Viet Nam, pp 344 - 348, Oct 2018 [5] H D Hung, T T Duy, P N Son, L T Thuong and M Voznak, "SecurityReliability Trade-off Analysis for Rateless Codes-Based Relaying Protocols Using NOMA, Cooperative Jamming and Partial Relay Selection," IEEE Access, vol 9, pp 131087-131108, Sept 2021 [6] H V Toan, T M Hoang, T T Duy, L T Dung, "Outage Probability and Ergodic Capacity of a Two-User NOMA Relaying System with an Energy Harvesting FullDuplex Relay and Its Interference at the Near User," Sensors MDPI, vol 20, no 22, pp 1-21, Nov 2020 [7] 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 Hardware Noises: NOMA for Primary Network and Best-Path Selection for 50 Secondary Network," Wireless Communications and Mobile Computing, vol 2021, ID 8861725, pp 1-15, Apr 2021 [8] J Mitola, G Q Maguire, "Cognitive radio: making software radios more personal," IEEE Pers Commun., vol 6, no 4, pp 13-18, 1999 [9] H N Vu, T T Duy and H.Y Kong, "Optimal secondary throughput over two primary channels in cooperative cognitive radio networks," 2011 IFIP Wireless Days, pp 1-3, Niagara Falls, Canada, Oct 2011 [10] T T Duy and H.Y Kong, "Cooperative Multi-relay Scheme for Secondary Spectrum Access," KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS), vol 4, no 3, pp 273-288, Jun 2010 [11] P M Quang, T T Duy and V N Q Bao, "Energy Harvesting-based Spectrum Access Model in Overlay Cognitive Radio," The 2015 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2015), Ho Chi Minh city, Viet Nam, pp 231 - 236, Oct 2015 [12] Y Guo, G Kang, N Zhang, W Zhou, P Zhang, “Outage Performance of Relay assisted Cognitive-radio System under Spectrum-sharing Constraints,'' Electronics Letters, vol 46, pp 182-184, 2010 [13] P T D Ngoc, T T Duy, H V Khuong, "Outage Performance of Cooperative Cognitive Radio Networks under Joint Constraints of Co-Channel Interference, Intercept Probability and Hardware Imperfection," EAI Transactions on Industrial Networks and Intelligent Systems, vol 6, no 19, pp 1-8, Jun 2019 [14] T T Duy, P N Son, "Secrecy Performances of Multicast Underlay Cognitive Protocols with Partial Relay Selection and without Eavesdropper’s Information," KSII Transactions on Internet and Information Systems, vol 9, no 11, pp 46234643, Nov 2015 [15] T T Duy and H.Y Kong, "Performance Analysis of Incremental Amplify-andForward Relaying Protocols with Nth Best Partial Relay Selection under Interference 51 Constraint," Wireless Personal Communications, vol 71, no 4, pp 2741-2757, Aug 2013 [16] P T D Ngoc, T T Duy, V N Q Bao and H V Khuong, "Transmit Antenna Selection Protocols in Random Cognitive Networks under Impact of Hardware Impairments", Proc of NICS2016, Sep 2016 [17] T D Hieu, T T Duy, S G Choi, "Secrecy Performance of a Generalized Partial Relay Selection Protocol in Underlay Cognitive Networks," International Journal of Communication Systems, vol 31, no 17, pp 1-17, Nov 2018 [18] 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 [19] P M Nam, T T Duy, P V Ca, P N Son, N H An, "Outage Performance of Power Beacon-Aided Multi-Hop Cooperative Cognitive Radio Protocol Under Constraint of Interference and Hardware Noises," Electronics MDPI, vol 9, no 6, pp 1-19, Jun 2020 [20] 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 (WPC), vol 71, no 4, pp 27412757, Aug 2013 [21] T T Duy and H.Y Kong, "Decode-and-Forward Relaying Systems with Nth Best-Relay Selection over Rayleigh Fading Channels," Journal of the Korea Institute of Electronic Engineering and Science (JEES), vol 12, no 1, pp 8-12, Mar 2012 [22] C T Dung, N T Van, T T Duy, V N Q Bao and N L Nhat , "Security Enhancement for dual-hop RF Protocols with Nth-best Partial Relay and EH-based Jammer," The International Conference on Computing, Management and Telecommunications (ComManTel 2015), pp 111-115, Da Nang City, Viet Nam [23] https://www.mathworks.com/