Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền

Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền.

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - LÊ TIẾN BÌNH NGHIÊN CỨU MẠNG CHUYỂN TIẾP HAI CHIỀU SỬ DỤNG MÃ FOUNTAIN TRONG MÔI TRƯỜNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC DẠNG NỀN ĐỀ ÁN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2023 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - LÊ TIẾN BÌNH NGHIÊN CỨU MẠNG CHUYỂN TIẾP HAI CHIỀU SỬ DỤNG MÃ FOUNTAIN TRONG MÔI TRƯỜNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC DẠNG NỀN CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ: 8.52.02.08 ĐỀ ÁN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ QUỐC CƯỜNG TP 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 Lê Tiến Bình ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin gởi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Lê Quốc Cường, người Thầy định hướng, hỗ trợ bảo cho tơi hồn thành Đề án “Nghiên cứu mạng chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã Fountain môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền” Tôi xin chân thành gởi lời cảm ơn sâu sắc đến Ban lãnh đạo Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn thơng, Ban chủ nhiệm Khoa Viễn thơng tạo điều kiện cho tham gia khóa học Tơi 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 chúng tơi tiến hành suôn sẻ, trọn vẹn Nhân dịp này, xin cảm ơn Quỹ Nafosted hỗ trợ suốt thời gian 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 không 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 Lê Tiến Bình 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 vi DANH SÁCH HÌNH VẼ vii MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: KHÁI NIỆM TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan truyền thông vô tuyến .3 1.1.1 Lịch sử hình thành phát triển mạng vơ tuyến 1.1.2 Ưu điểm nhược điểm hệ thống truyền thông vô tuyến 1.1.3 Giới thiệu mạng WSNs, IoTs 1.1.4 Fading kênh truyền .8 1.1.5 Mơ hình truyền tín hiệu kênh fading .9 1.1.6 Hiệu mạng vô tuyến 10 1.1.7 Mô Monte Carlo .11 1.2 Tổng quan mạng chuyển tiếp 12 1.2.1 Chuyển tiếp chiều 14 1.2.2 Các kỹ thuật chuyển tiếp 15 1.2.3 Chuyển tiếp hai chiều 17 1.3 Vô tuyến nhận thức 18 1.4 Mã Fountain 20 1.5 Khảo sát nghiên cứu liên quan .22 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH HỆ THỐNG VÀ HIỆU NĂNG 23 2.1 Mơ hình chuyển tiếp hai chiều 03 pha (MH-3P) 23 2.2 Nguyên lý hoạt động MH-3P 24 2.3 Phân tích hiệu mơ hình MH-3P .30 2.4 Mơ hình chuyển tiếp hai chiều 04 pha (MH-4P) 33 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ LÝ THUYẾT 36 KẾT LUẬN .42 iv DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 43 v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Viết Tắt AWGN AF BER BS CDF CR DF EC IoT MS PDF PR PT PU SR Tiếng Anh Additive White Gaussian Noise Amplifier and Forward Bit Error Rate Base Station Cumulative Distribution Function Cognitive Radio Decode and Forward Ergodic Capacity Internet of Things Mobile Station Probability Density Function Primary Reveiver Primary Transmitter Primary User Secondary Relay SS SU WSN Secondary Source Secondary User Wireless Sensor Networks Tiếng Việt Nhiễu Gauss trắng Khuếch đại chuyển tiếp Tỷ lệ lỗi bit Trạm gốc Hàm phân phối tích lũy Vơ tuyến nhận thức Giải mã chuyển tiếp Dung lượng kênh trung bình Internet vạn vật Trạm di động Hàm mật độ xác suất Nút thu sơ cấp Nút phát sơ cấp Người dùng sơ cấp Nút chuyển tiếp trung gian thứ cấp Nguồn thứ cấp Người dùng thứ cấp Mạng cảm biến không dây vi DANH SÁCH BẢNG Bảng 3.1: Các tham số hệ thống 37 vii DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Mơ hình mạng cảm biến khơng dây Hình 1.2: Mạng IoTs Hình 1.3: Mơ hình kênh Fading Rayleigh Hình 1.4: Mơ hình kênh truyền Fading Rician Hình 1.5: Mơ hình truyền tín hiệu thiết bị phát T thiết bị thu R .10 Hình 1.6: Mạng chuyển tiếp chiều đường xuống 14 Hình 1.7: Mạng chuyển tiếp chiều đường lên 15 Hình 1.8: Kỹ thuật chuyển tiếp DF 15 Hình 1.9: Kỹ thuật chuyển tiếp AF 16 Hình 1.10: Chuyển tiếp hai chiều 17 Hình 1.11: Mơ hình mạng vơ tuyến nhận thức 19 Hình 1.12: Mơ hình vơ tuyến nhận thức dạng .20 Hình 1.13: Ví dụ mã Fountain 21 Hình 2.1: Mơ hình chuyển tiếp hai chiều 03 pha sử dụng mã Fountain mạng vô tuyến nhận thức dạng 23 Hình 2.2: Mơ hình chuyển tiếp hai chiều 04 pha sử dụng mã Fountain mạng vô tuyến nhận thức dạng .33 Hình 3.1: Xác suất dừng vẽ theo  (dB) với H = , Q = , xR = 0.4 ( xP , yP ) = ( 0.5,0.5) 38 Hình 3.2: Xác suất dừng vẽ theo  (dB) với H = , Q = , xR = 0.6 (xP , yP ) = (0.5,0.4) .39 Hình 3.3: Xác suất dừng vẽ theo Q với  = 12.5 (dB), xR = 0.5 (xP , yP ) = (0.5,0.5) 40 Hình 3.4: Xác suất dừng vẽ theo Q với  = 25 (dB), xR = 0.5 (xP , yP ) = (0.4,0.6) 41 MỞ ĐẦU Trong năm gần hệ thống thông tin vô tuyến phát triển cách mạnh mẽ nhanh chóng nhu cầu ngày tăng người dùng phát triển công nghệ thiết bị đầu cuối Việc nghiên cứu ứng dụng công nghệ tiên tiến để đáp ứng nhu cầu cần thiết Gần đây, mã Fountain (Fountain Codes hay Rateless Codes) nghiên cứu rộng rãi nước mã Fountain kỹ thuật mã hố đơn giản có khả thích ứng nhanh với thay đổi điều kiện kênh truyền Trong mã này, nguồn gửi số lượng khơng giới hạn gói mã hố liệu gốc Ở nút đích, liệu gốc khơi phục nút đích nhận đủ số lượng gói liệu mã hoá Bởi đơn giản việc cài đặt triển khai, mã Fountain thích hợp cho hệ thống vô tuyến đơn giản mạng cảm biến vô tuyến (WSN: Wireless Sensor Networks), mạng Internet kết nối vạn vật (IoT: Internet of Things), v.v Chuyển tiếp hai chiều (Two-way relaying) mơ hình có hai nút nguồn muốn trao đổi liệu với thông qua nhiều nút chuyển tiếp trung gian Thông thường, chuyển tiếp hai chiều thực thông qua 04 khe thời gian trực giao nên tốc độ liệu 02/04 = 1/2 (02 liệu truyền 04 khe thời gian) Để nâng cao tốc độ truyền liệu, kỹ thuật chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã hóa mạng số (Digital Network Coding) đề xuất Kỹ thuật sử dụng 03 khe thời gian nên đạt tốc độ liệu cao (mơ hình thơng thường), 02/03 (02 liệu 03 khe thời gian) Với khan phổ tần trở thành vấn đề nghiêm trọng thông tin vô tuyến số lượng thiết bị vô tuyến ngày nhiều Để giải vấn đề khan phổ tần, vô tuyến nhận thức (CR: Cognitive Radio) đề xuất Trong CR, mạng thứ cấp sử dụng băng tần mạng sơ cấp miễn chất lượng dịch vụ mạng sơ cấp đảm bảo Trong mơ hình vơ tuyến nhận thức dạng (Underlay CR), nút phát thứ cấp phép sử dụng băng tần lúc với mạng 31 Trong công thức (2.21), F SS SR (  th x ) hàm CDF độ lợi kênh  SS1SR công thức (2.4), f SS1PR ( x ) hàm PDF độ lợi kênh  SS PR công thức (2.2) Do đó, ta tính xác suất Pr (  SS1SR   th SS1PR ) sau: ( ) ( + ) ( ) Pr  SS1SR   th SS1PR =  exp −SS1SR  th x SS1PR exp −SS1PR x dx = SS PR SS PR + SS SR  th (2.22) 1 Tương tự, xác suất Pr (  SRSS2   th SRPR ) cơng thức (2.19) tính sau: ( ) + Pr  SRSS2   th  SRPR =  1 − F SRSS (  th x )  f SRPR ( x ) dx   ( + ) =  exp −SRSS2  th x SRPR exp ( −SRPR x ) dx = (2.23) SRPR SRPR + SRSS  th Thay công thức (2.22) (2.23) vào công thức (2.19), ta có biểu thức tính xác xác suất mà nguồn thứ cấp SS2 nhận thành công 01 gói mã hóa từ nguồn thứ cấp SS1 :  xMH-3P = SS PR SRPR SS PR + SS SR  th SRPR + SRSS  th 1 (2.24) Do đó, xác suất mà nguồn SS2 khơng thể nhận thành cơng 01 gói mã hóa từ nguồn SS1 −  xMH-3P =1− SS PR SRPR SS PR + SS SR  th SRPR + SRSS  th 1 (2.25) Tương tự, ta tính xác suất mà nguồn SS1 nhận thành công nhận khơng thành cơng 01 gói mã hóa nguồn SS2 sau: 32  xMH-3P = Pr ( CSS SR  Cth ) Pr ( CSRSS  Cth ) 2 ( ) ( ) (2.26) SS PR SRPR SS PR + SS SR  th SRPR + SRSS  th (2.27) = Pr  SS2SR   th SS2PR Pr  SRSS1   th SRPR = SS PR SRPR SS PR + SS SR  th SRPR + SRSS  th 2 −  xMH-3P = 1− 2 2 Xét đến xác suất dừng nguồn SS1 SS2 Như đề cập, sau hai nguồn trao đổi Q lần gói mã hóa, nguồn SS1 SS2 khơng thể nhận H gói mã hóa nguồn SS1 SS2 khơng thể khôi phục thông tin gốc Cụ thể, ta ký hiệu N2 số gói mã hóa mà nguồn SS2 nhận thành cơng từ nguồn SS1 sau truyền liệu kết thúc SS2 giải mã thành công thông tin gốc SS1 N  H Ngược lại, N  H SS2 bị dừng Do đó, xác suất dừng (OP: Outage Probaility) SS2 tính sau: OPSSMH-3P = H −1  C ( N =0 N2 Q MH-3P x1 ) (1 −  N2 MH-3P x1 ) Q− N2  SS1PR SRPR = C   SS PR + SS SR  th SRPR + SRSS  th N =0  H −1 N2 Q  SS1PR SRPR  1 −  SS PR + SS SR  th SRPR + SRSS  th 1        N2 (2.28) Q− N2 , với CQN tổ hợp chập N2 Q phần tử Tương tự, ký hiệu N1 số gói mã hóa mà nguồn SS1 nhận thành công từ nguồn SS2 sau truyền liệu kết thúc Và xác suất dừng nguồn SS1 hay xác suất N1  H tính sau: 33 MH-3P SS1 OP = H −1  C ( N1 =0 N1 Q MH-3P x2 ) (1 −  N` MH-3P x2 ) Q − N1  SS2PR SRPR =  CQN1   SS PR + SS SR  th SRPR + SRSS  th N1 =0  H −1  SS2PR SRPR  1 −  SS PR + SS SR  th SRPR + SRSS  th 2        N1 (2.29) Q − N1 2.4 Mơ hình chuyển tiếp hai chiều 04 pha (MH-4P) PT PR x2 SS1 x2 SS2 SR x1 x1 Hình 2.2: Mơ hình chuyển tiếp hai chiều 04 pha sử dụng mã Fountain mạng vô tuyến nhận thức dạng Trong Đề án này, mơ hình chuyển tiếp hai chiều thơng thường sử dụng 04 pha trình bày so sánh với mơ hình chuyển tiếp hai chiều 03 pha Mơ hình ký hiệu MH-4P mơ tả Hình 2.2, đó, pha thứ nhất, nguồn SS1 gửi gói mã hóa x1 đến nút SR; pha thứ hai, SR chuyển tiếp x1 đến SS2 ; pha thứ ba, nguồn SS2 gửi gói mã hóa x2 đến nút SR; pha thứ tư, SR chuyển tiếp x2 đến SS1 Để so sánh công hai mô hình MH-3P MH-4P, thời gian trễ lần trao đổi gói mã hóa mơ hình MH-4P 01 đơn vị thời gian Vì thế, thời gian truyền khe thời gian mơ hình MH-4P 1/4 Do đó, dung lượng kênh tức thời đạt 04 pha truyền là: 34   SS SR CSS1SR = log 1 +    SS1PR    ,  (2.30)  SRSS2  CSRSS2 = log 1 +   SRPR   ,  (2.31)   SS SR CSS2SR = log 1 +    SS2PR    ,  (2.32)  SRSS1  CSRSS1 = log 1 +   SRPR     (2.33) Cũng vậy, nguồn SS2 nhận gói mã hóa x1 truyền liệu khe thời gian thứ khe thời gian thứ hai thành công Tương tự công thức (2.24), xác suất nhận thành cơng 01 gói mã hóa nguồn SS2 tính xác sau: 1  1         xMH-4P = Pr  log 1 +  SS SR   Cth  Pr  log 1 +  SRSS   Cth   4  4  SS PR   SRPR         SS SR    SRSS  = Pr   th  Pr   th    SS PR    SRPR    1 (2.34) = SS PR SRPR , SS PR + SS SRth SRPR + SRSS th 1 với th = 24Cth −  (2.35) Nên xác suất nhận khơng thành cơng 01 gói mã hóa nguồn SS2 là: −  xMH-4P =1− SS PR SRPR SS PR + SS SRth SRPR + SRSS th 1 Và xác suất dừng nguồn SS2 mơ hình MH-4P là: (2.36) 35 MH-4P SS2 OP = H −1  C ( N2 Q N =0 MH-4P x1 ) (1 −  N2 MH-4P x1 ) Q− N2  SS1PR SRPR =  CQN2   SS PR + SS SR th SRPR + SRSS th N =0  H −1  SS1PR SRPR  1 −  SS PR + SS SRth SRPR + SRSS th 1        N2 (2.37) Q− N2 Một cách tương tự, xác suất nhận thành cơng khơng thành cơng 01 gói mã hóa nguồn SS1 xác suất dừng nguồn SS1 tính sau:  xMH-4P = SS PR SRPR , SS PR + SS SRth SRPR + SRSS th (2.38) 2 𝐻−1 𝑁1 𝑁 MH-4P ) (1 − 𝜃𝑥MH-4P ) OPSS = ∑ 𝐶𝑄 (𝜃𝑥MH-4P 2 𝑄−𝑁1 𝑁1 =0 𝐻−1 = ∑ 𝑁1 =0 𝑁 𝐶𝑄 𝜆SS2 PR 𝜆SRPR ( ) 𝜆SS2 PR + 𝜆SS2SR 𝜔th 𝜆SRPR + 𝜆SRSS1 𝜔th × (1 − 𝜆SS2 PR 𝜆SRPR 𝜆SS2 PR +𝜆SS2 SR 𝜔th 𝜆SRPR +𝜆SRSS1 𝜔th 𝑁1 𝑄−𝑁1 ) (2.39) 36 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ LÝ THUYẾT Trong Chương 3, Học viên trình bày mơ Monte Carlo kết lý thuyết công thức tính xác suất dừng nguồn thứ cấp SS1 SS2 mơ hình chuyển tiếp hai chiều 03 pha (MH-3P) mơ hình chuyển tiếp hai chiều 04 pha (MH-4P) Các kết mô Monte Carlo ký hiệu MP kết phân tích lý thuyết ký hiệu LT Để kết mô hội tụ kết lý thuyết, Đề án thực 10^6 phép thử cho kết mô Quan sát hình vẽ Chương 3, kết mơ (MP) trùng khớp với kết lý thuyết (LT), điều chứng tỏ công thức đánh giá xác suất dừng Chương xác Mơi trường mô Chương mặt phẳng hai chiều Oxy, nút nguồn thứ cấp thứ SS1 cố định gốc tọa độ (0,0) nút nguồn thứ cấp thứ hai SS2 cố định vị trí (1,0) Nút chuyển tiếp thứ cấp SR di chuyển đoạn thẳng hai nguồn SS1 SS2 vị trí SR ( xR ,0 ) , với  xR  Nút thu sơ cấp PR có vị trí ( xP , yP ) , nút phát sơ cấp PT giả sử cách xa mạng thứ cấp nhiễu từ nút gây lên mạng thứ cấp bỏ qua Với vị trí nút trên, khoảng cách liên kết nút tính sau: 𝑑SS1SR = 𝑥𝑅 , 𝑑SS2SR = √(𝑥𝑅 − 1)2 , 𝑑SS1PR = √𝑥𝑃2 + 𝑦𝑃2 , 𝑑SS2 PR = √(𝑥𝑃 − 1)2 + 𝑦𝑃2 , 𝑑SRPR = √(𝑥𝑃 − 𝑥𝑅 )2 + 𝑦𝑃2 (3.1) Trong Chương 3, số tham số hệ thống cố định giá trị sau: hệ số suy hao đường truyền cố định (  = ), phương sai nhiễu AWGN cố định 1, tốc độ ngưỡng cố định ( Cth = ) Các tham số cịn lại có giá trị thay đổi theo mô Để dễ theo dõi, Bảng 3.1 bên tóm tắt tham số hệ thống giá trị chúng 37 Bảng 3.1: Các tham số hệ thống Tham số Ý nghĩa  Hệ số suy hao đường truyền Cố định  02 Phương sai AWGN Cố định Cth Tốc độ ngưỡng Cố định H Giá Trị Số gói mã hóa cần nhận để Giá trị thay đổi khôi phục thông tin gốc Q Số lần trao đổi gói mã hóa tối đa Giá trị thay đổi hai nguồn xR Hoành độ nút chuyển tiếp Giá trị thay đổi thứ cấp SR ( xP , y P ) Hoành độ tung độ nút thu Giá trị thay đổi sơ cấp PR Hình 3.1 vẽ xác suất dừng OP nút nguồn thứ cấp SS1 SS2 mô ( ) hình MH-3P MH-4P theo giá trị   = I P /  02 (dB) với H = , Q = , xR = 0.4 ( xP , yP ) = ( 0.5,0.5 ) Như ta quan sát, giá trị OP tất nút nguồn giảm  tăng cơng suất phát nút phát thứ cấp SS1 , SS2 SR tăng  tăng Hình 3.1 cho thấy xác suất dừng nút SS1 SS2 mơ hình MH-3P thấp mơ hình MH-4P Ngun nhân mơ hình MH-3P sử dụng 03 khe thời gian truyền, nên nâng cao tốc độ truyền liệu khe thời gian truyền Trong mơ hình MH-3P MH-4P, ta thấy xác suất dừng nguồn SS1 nhỏ xác suất dừng nguồn Nguyên nhân vị trí 38 nút SR mạng Với vị trí nút, ta thấy nút SR gần nguồn SS1 nguồn SS2 Hơn nữa, nút SR gần nút PR hai nguồn SS1 SS2 Chính điều này, cơng suất phát trung bình nút SR nhỏ cơng suất phát trung bình SS1 SS2 Do nút SR gửi liệu pha thứ 3, mà SR lại cách xa nút SS2 , điều dẫn đến xác suất dừng SS2 cao SS1 Hình 3.1: Xác suất dừng vẽ theo 𝚿 (dB) với 𝑯 = 𝟒, 𝑸 = 𝟓, 𝐱 𝐑 = 𝟎 𝟒 (𝐱 𝐏 , 𝐲𝐏 ) = (𝟎 𝟓, 𝟎 𝟓) Hình 3.2 vẽ xác suất dừng OP nút nguồn thứ cấp SS1 SS2 mơ ( ) hình MH-3P MH-4P theo giá trị   = I P /  02 (dB) với H = , Q = , xR = 0.6 ( xP , yP ) = ( 0.5,0.4 ) Tương tự Hình 3.1, mơ hình MH-3P đạt giá trị OP thấp mơ hình MH-4P Tuy nhiên, Hình 3.2, xác suất dừng nguồn SS2 thấp xác suất dừng nguồn SS1 Tương giải thích bên trên, ngun nhân nút SR có cơng suất phát thấp hai nguồn SS1 SS2 , SR Hình 3.2 cách xa nguồn SS1 nguồn SS2 Ta quan sát xác suất dừng Hình 3.2 lớn hình ta thiết lập số gói mã hóa cần 39 nhận (H) với số lần truyền tối đa (Q), với Q=H=4 Điều có nghĩa hai nguồn SS1 SS2 muốn khôi phục thơng tin gốc tất trao đổi gói mã hóa phải thành cơng Hình 3.2: Xác suất dừng vẽ theo 𝚿 (dB) với 𝑯 = 𝟒, 𝑸 = 𝟒, 𝐱 𝐑 = 𝟎 𝟔 (𝐱 𝐏 , 𝐲𝐏 ) = (𝟎 𝟓, 𝟎 𝟒) 40 Hình 3.3: Xác suất dừng vẽ theo Q với 𝚿 = 𝟏𝟐 𝟓 (dB), 𝐱 𝐑 = 𝟎 𝟓 (𝐱 𝐏 , 𝐲𝐏 ) = (𝟎 𝟓, 𝟎 𝟓) Hình 3.3 vẽ xác suất dừng OP nút nguồn thứ cấp SS1 SS2 mô hình MH-3P MH-4P theo số lần truyền tối đa Q với  = 12.5 (dB), xR = 0.5 ( xP , yP ) = ( 0.5,0.5) Với vị trí hai nguồn SS1 SS2 có khoảng cách đến PR SR Do đó, ta quan sát xác suất dừng hai nguồn Tuy nhiên, xác suất dừng nút nguồn SS1 SS2 mơ hình MH-3P thấp mơ hình MH-4P Hình 3.3 cho thấy xác suất dừng tất nguồn giảm tăng giá trị Q Đó số lần truyền tăng xác suất nút nguồn nhận đủ H gói mã hóa tăng, dẫn đến xác suất dừng giảm Hình 3.3 cho ta thấy với giá trị Q, với giá trị H nhỏ xác suất dừng nút nguồn thấp Do đó, xác suất dừng trường hợp H=4 lớn nhiều với giá trị xác suất dừng tương ứng H=3 41 Hình 3.4: Xác suất dừng vẽ theo Q với 𝚿 = 𝟐𝟓 (dB), 𝐱 𝐑 = 𝟎 𝟓 (𝐱 𝐏 , 𝐲𝐏 ) = (𝟎 𝟒, 𝟎 𝟔) Hình 3.4 vẽ xác suất dừng OP nút nguồn thứ cấp SS1 SS2 mơ hình MH-3P MH-4P theo số lần truyền tối đa Q với  = 25 (dB), xR = 0.5 ( xP , yP ) = ( 0.4,0.6 ) Trong hình vẽ này, giá trị H thiết lập Q-1 Hình 3.4 cho thấy xác suất dừng nút nguồn thứ cấp SS1 SS2 tăng tăng giá trị Q Bởi giá trị Q tăng giá trị H tăng Ta thấy xác suất dừng nguồn SS1 hai mơ hình MH-3P MH-4P thấp xác suất dừng nguồn SS2 Nguyên nhân vị trí PR ( xP , yP ) = ( 0.4,0.6 ) gần nguồn SS1 nguồn SS2 Khi SS1 gần PR công suất phát SS1 thấp công suất phát SS2 42 KẾT LUẬN Trong Đề án hoàn thành nội dung đưa đề cương chi tiết, đề án nghiên cứu mã Fountain, mã đơn giản hoá việc mã hóa giải mã áp dụng hiệu cho mạng tự cấu WSNs, mạng Internet vạn vật (IoT: Internet of Things), v.v Ngoài đề án nghiên cứu kỹ thuật chuyển tiếp hai chiều sử dụng mã hóa mạng số sử dụng 03 khe thời gian nên đạt tốc độ liệu cao mơ hình thơng thường (sử dụng 04 khe thời gian) Một phần quan trọng khác đề án nghiên cứu mạng vô tuyến nhận thức, đặc biệt kỹ thuật truy nhập phổ tần dạng sử dụng cho mạng thứ cấp, nút phát thứ cấp phải giảm công suất phát để đảm bảo QoS cho mạng sơ cấp, nâng cao hiệu sử dụng phổ tần, đồng thời giải vấn đề khan phổ tần Bên cạnh đó, đề án sử dụng phương pháp mô Monte Carlo để kiểm chứng cơng thức tốn học Các kết mơ trùng khớp với kết lý thuyết, điều chứng tỏ công thức đánh giá xác suất dừng đề xác Hướng nghiên cứu Đề án phát triển theo hướng sau: - Đánh giá hiệu dừng mơ hình đề xuất kênh truyền fading tổng quát kênh fading Rician kênh Nakagami-m - Đánh giá hiệu khác mơ tỷ lệ lỗi bit, dung lượng kênh trung bình, thơng lượng trung bình, v.v - Nghiên cứu kỹ thuật chọn lựa nút chuyển tiếp để nâng cao hiệu hệ thống 43 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] P.T.D Ngoc, T.L Thanh, T T Duy, V.N.Q Bao, "Đánh giá ảnh hưởng phần cứng không lý tưởng lên mạng vô tuyến nhận thức dạng hai chặng giải mã chuyển tiếp," Hội thảo Quốc gia 2014 điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (ECIT2014), pp 249-253, Nha Trang, Viet Nam, 09/2014 [3] T T Duy and H.Y Kong, "Adaptive Cooperative Decode-and-Forward Transmission with Power Allocation under Interference Constraint," Wireless Personal Communications (WPC), vol 74, no 2, pp 401-414, Jan 2014 [4] D.-B Ha, Tung T Vu, T T Duy and V.N,Q Bao, "Secure Cognitive Reactive Decode-and-Forward Relay Networks: With and Without Eavesdropper," Wireless Personal Communications (WPC), vol 85, no 4, pp 2619-2641, Dec 2015 [5] 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 [6] Vo Nguyen Quoc Bao, Trung Q Duong, Daniel Benevides da Costa, George C Alexandropoulos and A Nallanathan, “Cognitive Amplify-and-Forward Relaying with Best Relay Selection in Non-identical Rayleigh Fading", IEEE Communications Letters, vol 17, No 3, pp 475-478, Mar 2013 [7] D B Ha, Vo Nguyen Quoc Bao, Nam T X and Duy N T., “Cognitive FixedGain Amplify-and-Forward Relay Networks under Interference Constraints", IEICE Trans Commun., vol E96-B, no.01, pp 375-378, Jan 2013 44 [8] T T Duy and H.Y Kong, "Performance Analysis of Two-Way Hybrid Decodeand-Amplify Relaying Scheme with Relay Selection for Secondary Spectrum Access," Wireless Personal Communications (WPC), vol 69, no 2, pp 857-878, Mar 2013 [9] T T Duy and H.Y Kong, "Outage Analysis of Cognitive Spectrum Sharing for Two-way Relaying Schemes with Opportunistic Relay Selection over i.n.i.d Rayleigh Fading Channels," IEICE Transactions on Communications, vol E96-B, no 1, pp 348-351, Jan 2013 [10] T T Duy and H.Y Kong, "Exact Outage Probability of Cognitive Two-Way Relaying Scheme with Opportunistic Relay Selection under Interference Constraint," IET Communications, vol 6, no 16, pp 2750-2759, Nov 2012 [11] Hoang Van Toan, Vo Nguyen Quoc Bao, and Khoa N Le, Performance analysis of cognitive underlay two-way relay networks with interference and imperfect channel state information, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, Feb 2018 [12] Hoang Van Toan, Vo Nguyen Quoc Bao, Nguyen Le Hung, Cognitive two-way relay system with multiple primary receivers: Exact and Asymptotic Outage Formulation, IET Communications, vol 11, no 16, pp 2490-2497, Sep 2017 [13] J Mitola, G Q Maguire, “Cognitive radio: making software radios more personal,” IEEE Pers Commun., vol 6, no 4, pp 13-18, 1999 [14] Y Guo, G Kang, N Zhang, W Zhou, and P Zhang, “Outage performance of relay-assisted cognitive-radio system under spectrum-sharing constraints”, Electron Lett., vol 46, no 2, 2010 [15] K Tourki, K A Qaraqe, M.-S Alouini, “Outage Analysis for Underlay Cognitive Networks Using Incremental Regenerative Relaying”, IEEE Trans Veh Tech., vol 62, no 2, pp 721 - 734, 2013 45 [16] 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 [17] T L Thanh, N N Tan, T T Duy, T T Phuong, M Voznak, A I Aravanis, "Broadcasting in Cognitive Radio Networks: A Fountain Codes Approach," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 71, no 10, pp 11289-11294, Oct 2022 [18] P M Nam, H D Hung, L.-T Tu, P V Tuan, T T Duy and T Hanh, "Outage Performance of Interference Cancellation-Aided Two-Way Relaying Cognitive Network with Primary TAS/SC Communication and Secondary Partial Relay Selection," Electronics MDPI, vol 11, no 22, (3645), Nov 2022 [19] https://www.mathworks.com/