HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 2 Bҧn chҩt cӫa các mҥng không dây truyӅn thӕng và mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc Cognitive Radio Network OjEURDGFDVWWK{QJWLQWURQJP{LWUѭӡng vô tuyӃnÿiӅu này làm cho viӋc tru
Bӕ cөc luұQYăQ
Nӝi dung luұQYăQJӗm 5 FKѭѫQJ
&KѭѫQJ*Lӟi thiӋu: MөFÿtFKlý do chӑQÿӅ tài và cách thӭc triӇn khai nghiên cӭu
&KѭѫQJ Lý thuyӃt tәng quan: 7UuQKEj\VѫOѭӧc vӅ mô hình kênh truyӅn, mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc, bҧo mұt lӟp vұt lý và kӻ thuұt tҥo nhiӉu nhân tҥRÿӇ WăQJWtQKEҧo mұt
&KѭѫQJ Khҧo sát và phân tích mô hình: Trình bày mô hình hӋ thӕQJPjÿӅ tài nghiên cӭu, và tӯ P{KuQKQj\ÿLphân tích các tham sӕ bҧo mұt lӟp vұt lý: xác suҩt dӯng kӃt nӕi, xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn
&KѭѫQJ Mô phӓng, nhұn xét và ÿiQKJLiĈѭDUDFiFNӃt quҧ tӯ viӋc chҥy mô phӓng MATLAB, nhұQ[pWYjÿiQKJLiKLӋXQăQJEҧo mұt tӯ các kӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc
&KѭѫQJ KӃt luұQYjKѭӟng phát triӇQÿӅ tài: Tóm tҳt tҩt cҧ nhӳng viӋFÿmOjP
YjÿҥWÿѭӧFFNJQJQKѭQKӳQJÿyQJJySFӫDÿӅ WjLYjKѭӟng phát triӇQÿӅ tài
Ngoài ra luұn YăQFyWKrPSKҫn phө lөFGQJÿӇ chӭng minh công thӭc
&KѭѫQJ LÝ THUYӂT TӘNG QUAN
Kênh truyӅn vô tuyӃn
ChҩWOѭӧng cӫa các hӋ thӕng thông tin phө thuӝc nhiӅu vào kênh truyӅQQѫLPjWtQ hiӋXÿѭӧc truyӅn tӯ Pi\SKiWÿӃn máy thu Không giӕQJQKѭNrQKWUX\Ӆn hӳu tuyӃn là әQ ÿӏnh và có thӇ dӵ ÿRiQ ÿѭӧc, kênh truyӅn vô tuyӃn là hoàn toàn ngүu nhiên và không hӅ dӉ dàng trong viӋc phân tích Tín hiӋX ÿѭӧF SKiW ÿL TXD NrQK WUX\Ӆn vô tuyӃn, bӏ cҧn trӣ bӣi cỏc toà nhà, nỳi non, cõy cӕLôEӏ phҧn xҥ, tỏn xҥ, nhiӉu xҥô các hiӋQWѭӧQJQj\ÿѭӧc gӑi chung là fading Và kӃt quҧ là ӣ Pi\WKXWDWKXÿѭӧc rҩt nhiӅu phiên bҧn khác nhau cӫa tín hiӋXSKiWĈLӅu này ҧQKKѭӣQJÿӃn chҩWOѭӧng cӫa hӋ thӕng thông tin vô tuyӃn 'RÿyYLӋc nҳPYӳQJQKӳQJÿһFWtQKFӫDNrQKWUX\ӅQY{
WX\ӃQ Oj \rX FҫX Fѫ EҧQ ÿӇ Fy WKӇ FKӑQ OӵD PӝW FiFK WKtFK KӧS FiF FҩX WU~F FӫD KӋ WKӕQJNtFKWKѭӟFFӫDFiFWKjQKSKҫQYjFiFWK{QJVӕWӕLѭXFӫDKӋWKӕQJ
HiӋQ Wѭӧng fading trong mӝt hӋ thӕng thông tin có thӇ ÿѭӧc phân thành hai loҥi:
Fading tҫm rӝng (large-scale fading) và fading tҫm hҽp (small-scale fading)
Fading tҫm rӝng diӉn tҧ sӵ suy yӃu cӫa trung bình công suҩt tín hiӋu hoһFÿӝ suy hao kênh truyӅn là do sӵ di chuyӇn trong mӝt vùng rӝng HiӋQ Wѭӧng này chӏu ҧnh Kѭӣng bӣi sӵ cao lên cӫDÿӏDKuQKÿӗi núi, rӯng, các khu nhà cao tҫng) giӳa máy phát YjPi\WKX1Jѭӡi WDQyLSKtDWKXÿѭӧc bӏ che khuҩt bӣi các vұt cҧn cao Các thӕng kê vӅ hiӋQWѭӧng fading tҫm rӝQJFKRSKpSWDѭӟFOѭӧQJÿӝ suy hao kênh truyӅn theo hàm cӫa khoҧng cách
Fading tҫm hҽp diӉn tҧ sӵ WKD\ÿәLÿiQJNӇ ӣ ELrQÿӝ và pha tín hiӋXĈLӅu này xҧy ra là do sӵ WKD\ÿәi nhӓ trong vӏ trí không gian (nhӓ khoҧng nӱDEѭӟc sóng) giӳa phía phát và phía thu Fading tҫm hҽp có hai nguyên lý - sӵ trҧi thӡi gian (time-spreading) cӫa tín hiӋXYjÿһFWtQKWKD\ÿәi theo thӡi gian (time-variant) cӫa kênh truyӅQĈӕi vӟi
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 6 các ӭng dөQJGLÿӝng, kênh truyӅn là biӃQÿәi theo thӡi gian vì sӵ di chuyӇn cӫa phía phát và phía thu dүQÿӃn sӵ WKD\ÿәLÿѭӡng truyӅn sóng
&yEDFѫFKӃ chính ҧQKKѭӣQJÿӃn sӵ lan truyӅn cӫa tín hiӋu trong hӋ thӕQJGLÿӝng:
+ Phҧn xҥ xҧy ra khi sóng ÿLӋn tӯ va chҥm vào mӝt mһt bҵng phҷng vӟLNtFKWKѭӟc rҩt lӟn so vӟLEѭӟc sóng tín hiӋu RF
+ NhiӉu xҥ xҧ\UDNKLÿѭӡng truyӅn sóng giӳa phía phát và thu bӏ cҧn trӣ bӣi mӝt nhóm vұt cҧn có mұWÿӝ FDRYjNtFKWKѭӟc lӟn so vӟLEѭӟc sóng NhiӉu xҥ là hiӋn Wѭӧng giҧLWKtFKFKRQJX\rQQKkQQăQJOѭӧQJ5)ÿѭӧc truyӅn tӯ SKtDSKiWÿӃn phía thu mà không cҫQ ÿѭӡng truyӅn thҷQJ 1y WKѭӡQJ ÿѭӧc gӑi là hiӋu ӭng chҳn VKDGRZLQJYuWUѭӡng tán xҥ có thӇ ÿӃQÿѭӧc bӝ thu ngay cҧ khi bӏ chҳn bӣi vұt cҧn không thӇ truyӅn xuyên qua
+ Tán xҥ xҧ\UDNKLVyQJÿLӋn tӯ va chҥm vào mӝt mһt phҷng lӟn, gӗ ghӅ làm cho QăQJOѭӧng bӏ trҧi ra (tán xҥ) hoһc là phҧn xҥ ra tҩt cҧ FiFKѭӟQJ7URQJP{LWUѭӡng thành phӕ, các vұt thӇ WKѭӡng gây ra tán xҥ là cӝWÿqQFӝt báo hiӋu, tán lá b) Các hiӋQWѭӧng ҧQKKѭӣQJÿӃn chҩWOѭӧng kênh truyӅn x HiӋQWѭӧQJÿDÿѭӡng (Multipath)
Trong mӝt hӋ thӕng thông tin vô tuyӃn, các sóng bӭc xҥ ÿLӋn tӯ WKѭӡng không bao giӡ ÿѭӧc truyӅn trӵc tiӃSÿӃQDQWHQWKXĈLӅu này xҧy ra là do giӳDQѫLSKiWYjQѫLWKX luôn tӗn tҥi các vұt thӇ cҧn trӣ sӵ truyӅn sóng trӵc tiӃp Do vұy, sóng nhұQÿѭӧc chính là sӵ chӗng chұp cӫDFiFVyQJÿӃn tӯ Kѭӟng khác nhau bӣi sӵ phҧn xҥ, khúc xҥ, tán xҥ tӯ các toà nhà, cây cӕi và các vұt thӇ khác HiӋQWѭӧQJQj\ÿѭӧc gӑi là sӵ truyӅn sóng ÿDÿѭӡng (Multipath Propagation) Do hiӋQWѭӧQJÿDÿѭӡng, tín hiӋXWKXÿѭӧc là tәng cӫa các bҧn sao tín hiӋu phát Các bҧn sao này bӏ suy hao, trӉ, dӏch pha và có ҧnh Kѭӣng lүn nhau TuǤ thuӝc vào pha cӫa tӯng thành phҫn mà tín hiӋu chӗng chұp có thӇ ÿѭӧc khôi phөc lҥi hoһc bӏ KѭKӓng hoàn toàn Ngoài ra khi truyӅn tín hiӋu sӕÿiSӭng
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 7 xung có thӇ bӏ méo khi qua kênh truyӅQÿDÿѭӡQJYjQѫLWKXQKұQÿѭӧFFiFÿiSӭng [XQJ ÿӝc lұp khác nhau HiӋQ Wѭӧng này gӑi là sӵ SKkQ WiQ ÿiS ӭng xung (impulse dispersion) HiӋQWѭӧng méo gây ra bӣi kênh truyӅQÿDÿѭӡng thì tuyӃn tính và có thӇ ÿѭӧc bù lҥi ӣ phía thu bҵng các bӝ cân bҵng
Hình 1: HiӋQWѭӧng truyӅQVyQJÿDÿѭӡng x HiӋu ӭng Doppler
HiӋu ӭng Doppler gây ra do sӵ chuyӇQÿӝng WѭѫQJÿӕi giӳa máy phát và máy thu QKѭWUuQKEj\ӣ hình 2 Bҧn chҩt cӫa hiӋQWѭӧng này là phә cӫa tín hiӋXWKXÿѭӧc bӏ xê lӋFKÿLVRYӟi tҫn sӕ trung tâm mӝt khoҧng gӑi là tҫn sӕ Doppler
Giҧ thiӃt góc tӟi cӫa tuyӃn n so vӟLKѭӟng chuyӇQÿӝng cӫDPi\WKXOjĮ n, NKLÿyWҫn sӕ Doppler cӫa tuyӃn này là
WURQJ ÿy f 0 , v , c lҫQ Oѭӧt là tҫn sӕ sóng mang cӫa hӋ thӕng, vұn tӕc chuyӇQ ÿӝng WѭѫQJ ÿӕi cӫa máy thu so vӟi máy phát và vұn tӕc ánh sáng NӃu D n 0 thì tҫn sӕ Doppler lӟn nhҩt sӁ là:
Hình 2: HiӋu ӭng Doppler x 6X\KDRWUrQÿѭӡng truyӅn
M{WҧVӵVX\JLҧPF{QJVXҩWWUXQJEuQKFӫDWtQKLӋXNKLWUX\ӅQWӯPi\SKiWÿӃQPi\ thu 6ӵJLҧPF{QJVXҩWGRKLӋQWѭӧQJFKHFKҳQYjVX\KDRFyWKӇNKҳFSKөFEҵQJFiF SKѭѫQJSKiSÿLӅXNKLӇQF{QJVXҩW x HiӋu ӭng bóng râm (Shadowing) Do ҧQKKѭӣng cӫa các vұt cҧn trӣ WUrQÿѭӡng truyӅn, ví dө QKѭFiFWRjQKjFDRWҫng, cỏc ngӑQQ~LÿӗLôOjPFKRELrQÿӝ tớn hiӋu bӏ suy giҧm Tuy nhiờn, hiӋQWѭӧng này
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 9 chӍ xҧy ra trên mӝt khoҧng cách lӟn, nên tӕFÿӝ biӃQÿәi chұm Vì vұy, hiӋu ӭng này ÿѭӧc gӑi là fading chұm c) Các dҥng kênh truyӅn
Tùy WKHRÿiSӭng tҫn sӕ cӫa kênh truyӅQYjEăQJWK{QJFӫa tín hiӋu phát mà ta có
+ Kênh truyӅn chӑn lӑc tҫn sӕ và kênh truyӅn không chӑn lӑc tҫn sӕ
+ Kênh truyӅn chӑn lӑc thӡi gian và kênh truyӅn không chӑn lӑc thӡi gian x Kênh truyӅn chӑn lӑc tҫn sӕ và kênh truyӅn không chӑn lӑc tҫn sӕ
Mӛi kênh truyӅQÿӅu tӗn tҥi mӝt khoҧng tҫn sӕ mà trong khoҧQJÿyÿiSӭng tҫn sӕ cӫa kênh truyӅn là gҫQQKѭQKDXWҥi mӑi tҫn sӕ (có thӇ xem là phҷng), khoҧng tҫn sӕ Qj\ÿѭӧc gӑLOj&RKHUHQW%DQGZLGWKYjÿѭӧc ký hiӋu trên hình 3 và hình 4 là f 0
Trên hình 3, ta nhұn thҩy kênh truyӅn có f 0 nhӓ KѫQQKLӅu so vӟLEăQJWK{QJFӫa tín hiӋXSKiW'RÿyWҥi mӝt sӕ tҫn sӕ WUrQ EăQJWҫn, kênh truyӅn không cho tín hiӋXÿL qua, và nhӳng thành phҫn tҫn sӕ khác nhau cӫa tín hiӋX ÿѭӧc truyӅQ ÿL FKӏu sӵ suy giҧm và dӏch pha khác nhau Dҥng kênh truyӅQQKѭ vұ\ÿѭӧc gӑi là kênh truyӅn chӑn lӑc tҫn sӕ
Hình 4: Kênh truyӅn không chӑn lӑc tҫn sӕ (f0 >W)
1Jѭӧc lҥi, trên hình 4, kênh truyӅn có f0 lӟQKѫQQKLӅu so vӟLEăQJWK{QJFӫa tín hiӋu phát, mӑi thành phҫn tҩn sӕ cӫa tín hiӋXÿѭӧc truyӅn qua kênh chӏu sӵ suy giҧm và dӏch pha gҫQ QKѭ QKDX &KtQK Yu Yұy, kênh truyӅQ Qj\ ÿѭӧc gӑi là kênh truyӅn không chӑn lӑc tҫn sӕ hoһc kênh truyӅn fading phҷng x Kênh truyӅn chӑn lӑc thӡi gian và Kênh truyӅn không chӑn lӑc thӡi gian
Kênh truyӅn vô tuyӃQ OX{Q WKD\ ÿәi liên tөc theo thӡi gian, vì các vұt chҩt trên ÿѭӡng truyӅQOX{QWKD\ÿәi vӅ vớ trớ, vұn tӕFôOX{QOX{QFyQKӳng vұt thӇ mӟi xuҩt hiӋn và nhӳng vұt thӇ FNJPҩWÿLô6yQJÿLӋn tӯ lan truyӅQWUrQÿѭӡng truyӅn phҧn xҥ, tỏn xҥ ôTXDQKӳng vұt thӇ Qj\QrQKѭӟQJJyFSKDELrQÿӝ FNJQJOX{QWKD\ÿәi theo thӡi gian
Tính chҩt này cӫa kênh truyӅQÿѭӧc mô tҧ bҵng mӝt tham sӕ, gӑi là coherent time ĈyOjNKRҧng thӡLJLDQPjWURQJÿyÿiSӭng thӡi gian cӫa kênh truyӅQWKD\ÿәi rҩt ít (có thӇ xem là phҷng vӅ thӡi gian)
Mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc (Cognitive Radio Network)
Mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc (Cognitive Radio Network viӃt tҳt là CRN) là công nghӋ cho phép sӱ dөng dҧi phә tҫn 1 cách linh hoҥt, tұn dөng các phә tҫQOLFHQVHGFKѭDVӱ dөQJÿӇ truyӅn tín hiӋu, sӱ dөQJFѫFKӃ Dynamic Spectrum Access (DSA)ĈLӅu này có thӇ giҧi quyӃWÿѭӧc vҩQÿӅ phә tҫn sӕ giӟi hҥQÿDQJQJj\Kҥn hҽp do sӵ phát triӇn cӫa công nghӋ truyӅn không dây
VӟLFѫFKӃ DSA, mӝt phҫn cӫa phә tҫQÿѭӧc gán cho 1 hoһc nhiӅXXVHUÿѭӧc gӑi là Primary Users (PUs) Nhӳng users khác, tҥm gӑi là 6HFRQGDU\8VHUV68VFNJQJFy thӇ truy cұp sӱ dөQJÿѭӧc phә tҫn này miӉn là PUs tҥm thӡLÿDQJNK{QJVӱ dөng hoһc FNJQJFyWKӇ chia sҿ chung phә tҫn vӟi PUs miӉn vүQÿҧm bҧo cho PUs hoҥWÿӝng hiӋu quҧ Bҵng cách làm này, phә tҫn vô tuyӃQÿѭӧc tái sӱ dөng tҥi tҩt cҧ các thӡLÿLӇm, tӯ ÿyKLӋu quҧ sӱ dөng phә tҫn có thӇ ÿѭӧc cҧi thiӋQÿiQJNӇ ĈӇ hӛ trӧ cho DSA, SUs phҧLFDSWXUHÿѭӧc hoһFVHQVLQJÿѭӧFP{LWUѭӡng vô tuyӃn, SUs vӟi khҧ QăQJQKѭYұy ÿѭӧc gӑi là khҧ QăQJQKұn thӭF&RJQLWLYH&DSDELOLWLHVKD\ÿѭӧc gӑi là CR users [3]
Hình 10: Mô hình tәng quan mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc
Cognitive Radio là mӝt khái niӋm hӭa hҽn trong viӋc sӱ dөng các tҫn sӕ ÿѭӧc cҩp phép hiӋu quҧ KѫQYӟi tình trҥng phә tҫn ngày càng hҥn hҽSQKѭKLӋn nay
Trong hӋ thӕng vô tuyӃn nhұn thӭFQJѭӡi dùng thӭ cҩp ± Secondary user có thӇ sӱ dөng tҥm thӡi tҫn sӕ cӫDQJѭӡLGQJVѫFҩp ± Primary user khi PUs không sӱ dөng
VӟLFѫFKӃ này, các khoҧng phә trҳQJÿѭӧc tұn dөng cho SUs và dүQÿӃn hiӋu suҩt sӱ dөng cӫa toàn bӝ giҧi tҫQÿѭӧc cҧi thiӋQÿiQJNӇ
Vӟi nhӳng khҧ QăQJQKұn thӭc khác nhau, CR có thӇ truy cұp phә tҫn sӕ theo nhӳng cách khác nhau Trong tài liӋu, chúng ta sӁ tìm hiӇu 3 mô hình truy cұp phә tҫQÿiQJ chú ý b) Các mô hình truy cұp phә Mô hình Underlay
Hình 11: Mô hình Underlay: CR user hoҥWÿӝQJÿӗng thӡi vӟi PUs [2]
Trong mô hình này, mҥng vô tuyӃn nhұn thӭF ÿѭӧc gӑL Oj QJѭӡi dùng thӭ cҩp (secondary user) sӁ không gây nhiӉu cho viӋc giao tiӃp cӫa hӋ thӕQJ ÿDQJ Wӗn tҥi OLFHQVFHGWKѭӡQJÿѭӧc gӑLOjQJѭӡLGQJVѫFҩp (Primary User) Cө thӇ, viӋc truyӅn trong hӋ thӕng nhұn thӭc và không nhұn thӭc chӍ có thӇ xҧ\UDÿӗng thӡi khi nhiӉu tҥo
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 18 bӣi hӋ thӕng nhұn thӭc tҥi bӝ nhұn không nhұn thӭc nҵPGѭӟi mӭFQJѭӥng chҩp nhұn ÿѭӧc9jÿӇ ÿiSӭQJÿѭӧFÿLӅu này, bҵng cách sӱ dөng nhiӅXDQWHQÿӇ Kѭӟng tín hiӋu tҥo bӣi hӋ thӕng nhұn thӭc tránh xa bӝ nhұn không nhұn thӭc hoһc bҵng cách sӱ dөng mӝWEăQJWK{QJUӝQJÿӇ tín hiӋu nhұn thӭc có thӇ trҧLUDVSUHDGGѭӟi mӭc nhiӉu nӅn (noise floor), và tҥi bӝ nhұn nhұn thӭc thì tín hiӋX ÿѭӧc despread lҥi Cӣ sӣ cӫa kӻ thuұt này là kӻ thuұt trҧi phә và truyӅQWK{QJVLrXEăQJUӝng (ultrawideband) Ngoài ra, công suҩWSKiWÿҫu ra cӫa bӝ phát nhұn thӭFFNJQJEӏ kiӇPVRiWÿӇ ÿҧm bҧo tín hiӋu cӫa nó vүQGѭӟi mӭFQJѭӥQJTX\ÿӏnh 0{KuQKQj\WKѭӡQJÿѭӧc sӱ dung phә biӃn cho dҧi phә tҫn có cҩp phép (ví dө Ultrawideband) [2]
Tóm lҥi, trong chӃ ÿӝ Underlay, Secondary User sӁ tӗn tҥi song song vӟi Primary User trong dҧi phә tҫQ ÿѭӧc cҩp phép, viӋc hoҥW ÿӝng cӫa Secondary User, miӉn là QăQJOѭӧng truyӅn cӫa Secondary User không gây can nhiӉXYѭӧt quá mӭc chӏXÿӵng cӫa Primary Rx, vүQÿҧm bҧo cho Primary User hoҥWÿӝng hiӋu quҧ
Mô hình này sͅ ÿ˱ͫc áp dͭng trong vi c nghiên cͱXÿiQKJLiKL XQăQJE̫o m̵t lͣp v̵t lý trong m̩ng vô tuy͇n nh̵n thͱFG˱ͣLWiFÿ͡ng cͯa can nhi͍XV˯F̭p
Mô hình Overlay ĈLӅu kiӋQ ÿҫu tiên cho phép hӋ thӕng này hoҥW ÿӝng là nhӳng bӝ phát nhұn thӭc (cognitive transmitter) phҧi biӃWÿѭӧc thông tin vӅ bҧng mã (codebook) YjWK{QJÿLӋp (message) cӫa hӋ thӕng không nhұn thӭc (uncognitive) gӱL ÿL Nhӳng thông tin cӫa message hoһc codebook cӫD QJѭӡi dùng không nhұn thӭc (noncognitive user) có thӇ ÿѭӧc khai thác bҵng nhiӅXFiFKNKiFQKDXÿӇ hӫy hoһc giҧm can nhiӉu tҥi bӝ nhұn cӫa hӋ thӕng nhұn thӭc và không nhұn thӭc Nói mӝWFiFKNKiFQJѭӡi dùng nhұn thӭc có thӇ sӱ dөng nhӳng thông tin này và gán mӝt phҫQ QăQJ Oѭӧng cho viӋc truyӅn cӫa chính nó và phҫQ QăQJ Oѭӧng còn lҥL ÿӇ hӛ trӧ chuyӇn tiӃp cho viӋc truyӅn cӫa hӋ thӕng không nhұn thӭc BҵQJFiFKSKkQFKLDQăQJOѭӧng cҭn thұn, viӋFWăQJWӹ sӕ tín hiӋu trờn nhiӉu SNR cӫDQJѭӡi dựng khụng nhұn thӭc QRQFRJQLWLYHXVHUảV615 do sӵ
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 19 trӧ giúp tӯ chuyӇn tiӃp nhұn thӭc có thӇ Eÿҳp chính xác sӵ sөt giҧm SNR cӫDQJѭӡi dùng không nhұn thӭc do nhiӉu gây ra bӣi phҫQQăQJOѭӧng còn lҥi mà hӋ thӕng nhұn thӭc sӱ dөng cho viӋc truyӅn thông cӫa chính mình Mô hình này có thӇ ÿѭӧc áp dөng cho dҧi tҫn có cҩp phép hoһF NK{QJ ÿѭӧc cҩp phép Trong dҧi tҫQ ÿѭӧc cҩp phép, QJѭӡi dùng nhұn thӭc sӁ ÿѭӧc phép chia sҿ EăQJWҫn vӟLQJѭӡLGQJÿѭӧc cҩp phép vì chúng không gây nhiӉu mà còn cҧi thiӋQÿѭӧc liên lҥc cӫa hӋ thӕQJÿѭӧc cҩp phép
Trong dҧi tҫQNK{QJÿѭӧc cҩSSKpSQJѭӡi dùng nhұn thӭc sӁ cho phép sӱ dөng hiӋu quҧ quang phә FDR KѫQ bҵng cách khai thác các thông tin cӫa message và codebook [2]
Hình 12: Mô hình Interweave: CR user sӁ WuPFѫKӝi truy cұp các khoҧng phә trҳng [3]
0{ KuQK Qj\ FzQ ÿѭӧc gӑi là mô hình truyӅQ WK{QJ Fѫ Kӝi (opportunistic communication) Nói cách khác, trong mô hình này sӁ tӗn tҥi tҥm thӡi khoҧng trӕng vӅ không gian ± thӡi gian ± tҫn sӕ (space-time-IUHTXHQF\ ÿѭӧc gӑi là spectrum holes,
NK{QJ ÿѭӧc sӱ dөng trong cҧ EăQJ WҫQ ÿѭӧc cҩp phép và không cҩp phép Nhӳng khoҧng trӕng này có thӇ WKD\ÿәi theo thӡi gian và vӏ WUtÿӏa lý và có thӇ ÿѭӧc khai thác bӣLQJѭӡi dùng nhұn thӭFÿӇ thông tin liên lҥc Vì thӃ viӋc sӱ dөng quang phә ÿѭӧc cҧi
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 20 thiӋn bӣL Fѫ Kӝi tái sӱ dөng tҫn sӕ thông qua các spectrum hole Trong kӻ thuұt LQWHUZHDYHÿzLKӓi phҧi biӃWÿѭӧc thông tin hoҥWÿӝng cӫa hӋ thӕng không nhұn thӭc (noncognitive) trong phә tҫn (cҩp phép hoһc không cҩp phép)
Tóm lҥi, mô hình mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc mode interweave là mӝt hӋ thӕng thông tin liên lҥFNK{QJGk\WK{QJPLQKWKHRG}Lÿӏnh kǤ phә tҫn sóng vô tuyӃn, phát hiӋn các lӛ trӕng trong các khu vӵc khác nhau cӫa phә tҫQYjVDXÿyWUX\Ӆn thông qua các lӛ trӕng này vӟi sӵ can thiӋp nhiӉu tӕi thiӇu tӟi nhӳng ngѭӡLGQJÿDQJKRҥWÿӝng Và trong quá trình hoҥWÿӝQJ&5XVHUFNJQJSKҧLWKѭӡQJ[X\rQJLiPViWÿӇ trҧ lҥi phә tҫn cho PUs khi nó active trӣ lҥi [2]
Thông tin kênh (Channel Side Information): Bӝ phát nhұn thӭc (Thӭ cҩp) biӃt ÿѭӧFWK{QJWLQNrQKÿӃn bӝ nhұn không nhұn thӭF Vѫ cҩp)
1Jѭӡi dùng nhұn thӭc có thӇ truyӅn tҧLÿӗng thӡi vӟi QJѭӡi dùng không nhұn thӭc miӉn là nhiӉu gây ra thҩS KѫQ JLӟi hҥn chҩp nhұQÿѭӧc
Message Side Information: các node nhұn thӭc biӃt ÿѭӧFÿӝ lӧi cӫa kênh, bҧng mã (codebook) và các WK{QJ ÿLӋp (message) cӫa QJѭӡi dùng không nhұn thӭc
1Jѭӡi dùng nhұn thӭc có thӇ truyӅn tҧLÿӗng thӡi vӟi QJѭӡi dùng không nhұn thӭc, và nhiӉu gây ra cho QJѭӡi dùng không nhұn thӭc có thӇ ÿѭӧF E ÿҳp bҵng viӋc sӱ dөng 1 phҫn công suҩt cӫD QJѭӡi dùng
QJѭӡi dùng nhұn thӭc biӃt ÿѭӧc thông tin lӛ phә trӕng không gian ± thӡi gian ± tҫn sӕ trong phә tҫn khi QJѭӡi dùng không nhұn thӭFÿDQJNK{QJVӱ dөng
1Jѭӡi dùng nhұn thӭc không truyӅn tҧL ÿӗng thӡi vӟLQJѭӡi dùng không nhұn thӭc QJѭӧc lҥi nó chӍ truyӅn khi phát hiӋn lӛ phә trӕng trong phә tҫn
Công suҩt phát cӫD QJѭӡi dùng nhұn thӭc bӏ hҥn chӃ bӣi giӟi hҥn nhiӉu nhұn thӭFÿӇ hӛ trӧ chuyӇn tiӃp WK{QJ WLQ FKR QJѭӡi dùng không nhұn thӭc
1Jѭӡi dùng nhұn thӭc có thӇ truyӅn vӟi công suҩt bҩt kǤ vì nhiӉu gây ra cho QJѭӡi dùng không nhұn thӭF ÿm ÿѭӧF E ÿҳp bҵng cách hӛ trӧ chuyӇn tiӃp WK{QJ WLQ FKR QJѭӡi dùng không nhұn thӭc
1ăQJ Oѭӧng cӫa bӝ phát QJѭӡi dùng nhұn thӭc bӏ hҥn chӃ bӣi phҥm vi cҧm nhұn lӛ trӕng cӫa nó c) Mô hình lӟp mҥQJFѫEҧn cӫa mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc
Hình 13: ChӭFQăQJWӯng lӟp mҥng cӫa CR [3]
PHY layer: spectrum sensing là chӭFQăQJFKӫ yӃXFKRSKpS&5XVHU[iFÿӏQKÿѭӧc spectrum holes, trong khi Environmental Learning giúp CR user biӃWÿѭӧc các thông tin vӅ trҥng thái kênh truyӅn và hӋ sӕ kênh truyӅn Tӯ các thông sӕ ÿҫu ra này, CR sӁ tӕLѭXYLӋc truyӅn YjWKD\ÿәi các thông sӕ truyӅn cҫn thiӃt
MAC layer: bao gӗm chӭF QăQJ 6HQVLQJ 6FKHGXOLQJ Yj NLӇm soát phә truy cұp
Bҧo mұt trong mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc
Bҧo mұt là mӝWWtQKQăQJTXDQWUӑng trong hӋ thӕng truyӅn không dây Vì bӝ phát broadcast tín hiӋXWURQJ P{LWUѭӡng vô tuyӃn, không chӍ nhӳng bӝ thu hӧp pháp mà còn nhӳng bӝ WKXQJKHOpQFNJQJFyWKӇ dӉ dàng nhұQÿѭӧc tín hiӋu mong muӕQÿyĈӇ WUiQKQJKHOpQWK{QJWLQWKѭӡQJÿѭӧc mã hóa vӟi nhӳng secret key Tuy nhiên vӟi sӵ phát triӇn cӫa máy tính và tӕFÿӝ WtQKWRiQQKѭKLӋn nay, thì viӋc mã hóa bҵng secret key khó có thӇ bҧRÿҧm cho viӋc bҧo mұt Vì thӃ bҧo mұt lӟp vұWOêÿѭӧFÿӅ xuҩWQKѭ mӝt giҧi pháp hiӋu quҧ ÿӇ tránh viӋc nghe lén, bҧo mұt thông tin không cҫn secret key [11]
7UѭӟFÿy6KDQRQÿѭDUDTXDQÿLӇm mӟi vӅ khái niӋm bҧo mұt trong lý thuyӃt thông tin Mô hình này giҧ sӱ rҵQJSULYDWHNH\.ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ mã hóa thông tin mұt M thành mұWPm&Qyÿѭӧc truyӅn thông qua mӝt kênh không nhiӉu Shannon giҧ ÿӏnh rҵng bӝ nghe trӝm không bӏ giӟi hҥn vӅ khҧ QăQJtính toán, Fy ÿҫ\ ÿӫ thông tin vӅ FKѭѫQJWUuQKPmKyDÿѭӧc gӱi bӣi bӝ truyӅn hӧp pháp và khҧ QăQJtruy cұp vào mӝt bҧn sao cӫa tín hiӋu nhұQÿѭӧc tҥi bӝ thu hӧp pháp Bҧo mұt hoàn hҧRÿѭӧc yêu cҫu khi
7URQJÿyI , OjWK{QJWLQWѭѫQJKӛ+ѫQQӳDQyÿmÿѭӧc chӭng minh rҵng bҧo mұt hoàn hҧo là có thӇ ÿҥWÿѭӧc QKѭQJ\rXFҫu sӕ Oѭӧng thông tin mұt phҧi bҵng sӕ Oѭӧng private key trong khi sӕ Oѭӧng thông tin mұt là hӳu hҥn Dӵa vào bҧo mұt trong lý thuyӃt thông tin cӫa Shanon, bҧo mұt lӟp vұWOêÿѭӧc giӟi thiӋu lҫQÿҫu tiên trong mô KuQKNrQK ZLUHWDS FKDQQHOYjR QăP bӣi Wyner, sӱ dөng mã ngүu nhiên không cҩu WU~FĈLӇm cӕt lõi là tӕLÿDKyDWӕFÿӝ truyӅn vӟi mӝt ràng buӝc bҧo mұt vӅ khҧ QăQJÿҥWÿѭӧc thông tin cӫa bӝ nghe lén :\QHUÿmFKӭng minh ÿѭӧc ÿӏQKQJKƭDYӅ GXQJOѭӧng bҧo mұt
Hình 25: Mô hình kênh wiretap channel
Trong hình 25WK{QJWLQÿѭӧc truyӅn tin cұ\ÿӃn Bob thông qua kênh truyӅn chính, trong khi nhӳQJWK{QJWLQQj\FNJQJEӏ Eve bҳWÿѭӧc bí mұt trong mӝt kênh nghe lén (wiretap channel) Wyner mһFÿӏnh các yӃu tӕ nӝi tҥi cӫa các kênh vұWOêQKѭWLӃng ӗn
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 44 và nhiӉXÿyQJYai trò trung tâm trong truyӅn thông an toàn Khi kênh truyӅn chính có ÿLӅu kiӋn tӕWKѫQkênh nghe lén, thì bҧo mұt lӟp vұt lý có thӇ ÿҥWÿѭӧc sӵ bí mұt hoàn hҧo chӕng lҥi viӋc nghe trӝm
Mөc tiêu cӫa bҧo mұt thông tin ӣ lӟp vұt lý trong hӋ thӕng thông tin vô tuyӃn là khai WKiFFiFÿһc tính vұt lý cӫa kênh truyӅn vô tuyӃQÿӇ ÿҧm bҧo tin tӭFÿѭӧc truyӅn an WRjQÿӃQÿtFK7URQJEҧo mұt thông tin lӟp vұt lý, có bӕn tham sӕ hiӋXQăQJTXDQWUӑng GQJÿӇ ÿiQKJLiNKҧ QăQJEҧo mұt cӫa hӋ thӕng thông tin vô tuyӃn, ÿyOjGXQJOѭӧng bҧo mұt (Security Capacity), xác suҩt dӯng bҧo mұt (Secrecy Outage Probability), xác suҩt dӯng kӃt nӕi (Connection Outage Probability), xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn (Intercept Outage Probability) b) 'XQJOѭӧng bҧo mұt (Security Capacity)
Là tӕc ÿӝ truyӅn lӟn nhҩt mà kênh nghe lén không giҧLPmÿѭӧc bҩt cӭ thông tin nào, bҵng sӵ VDLNKiFGXQJOѭӧng cӫa 2 kênh truyӅn [5]
Tӯ mô hình ӣ KuQKVX\UDÿѭӧc:
Giá trӏ SNR trung bình
Giá trӏ SNR trung bình
7URQJÿy P là công suҩt phát cӫa Alice
E ^` là toán tӱ kǤ vӑng N B , N E là nhiӉu Gaussian tҥi Bob và Eve h h B , E Ojÿӝ lӧi kênh truyӅn tӯ $OLFHÿӃn Bob và Eve
.KLÿyGXQJOѭӧng bҧo mұWÿѭӧFÿӏQKQJKƭDEӣi [5] log 1 log 1
7URQJÿyC B log 1 J B GXQJOѭӧng kênh truyӅn chính tӯ Alice tӟi Bob,
C E log 1 J E GXQJOѭӧng kênh nghe lén Eavesdropper
'XQJ Oѭӧng bҧo mұt là sӵ VDL NKiF GXQJ Oѭӧng cӫa 2 kênh truyӅn chính và kênh nghe lén, do vұ\NKLGXQJOѭӧng bҧo mұt càng nhӓ tӭc là sӵ chênh lӋch tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu cӫa kênh nghe lén gҫn bҵng tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu cӫa kênh chínhNKLÿy hӋ thӕng sӁ kém bҧo mұt TruyӅn bҧo mұt là không thӇ xҧy ra khi tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu cӫa kênh chính nhӓ KѫQVRYӟi kênh nghe lén c) Xác suҩt dӯng kӃt nӕi (Connecition Outage Probability)
Theo mã hóa Wyner: hai tӕFÿӝ ÿѭӧc chӑn bӣi bӝ mã hóa, là tӕFÿӝ truyӅn mã R b và tӕF ÿӝ bҧo mұt R s , tӕF ÿӝ chênh lӋch R e R b R s QyL OrQ FKL SKt ÿҧm bҧo cho viӋc truyӅn bҧo mұt
Trong cҧ 2 mҥQJVѫFҩp và thӭ cҩp, nӃXGXQJOѭӧng kênh tӯ bӝ SKiWÿӃn bӝ nhұn mà lӟn KѫQWӕFÿӝ truyӅn R b C B , lúc này bӝ nhұn có thӇ giҧi mã thông tin bҧo mұt mӝt FiFKFKtQK[iFYjÿҧm bҧo kӃt nӕi hoàn hҧRQJѭӧc lҥi thì xác suҩt dӯng xҧy ra Xác
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 46 suҩW ÿӇ sӵ kiӋn dӯng kӃt nӕi xҧ\ UD ÿѭӧF [HP QKѭ Oj &23 &RQQHFWLRQ 2XWDJH Probability)
(19) vӟi Pr ^` ký hiӋu là giá trӏ xác suҩt, K b 2 R b 1 éQJKƭDYұt lý cӫa xác suҩt dӯng kӃt nӕi (COP) thӇ hiӋn tính tin cұy cӫa hӋ thӕng (Reliability Performance) [16-19] d) Xác suҩt dӯng bҧo mұt (Secrecy Outage Probability)
Xác suҩt dӯng bҧo mұWÿѭӧFÿӏQKQJKƭDOj[iFVXҩt PjGXQJOѭӧng bҧo mұt nhӓ KѫQ mӝt giá trӏ GѭѫQJ[iFÿӏQKWUѭӟc C th OjÿѫQYӏ quan trӑQJÿӇ ÿiQKJLiKLӋXQăQJEҧo mұt trong lý thuyӃt thông tin [12]
SOP C C (20) e) Xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn (Intercept Outage Probability)
Xác suҩt dӯQJÿiQKFKһQ,QWHUFHSWRXWDJH3UREDELOLW\ÿѭӧFÿӏQKQJKƭDOj[iFVXҩt mà tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu tҥi bӝ nghe lén nhӓ KѫQPӝt mӭFQJѭӥng tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉX615[iFÿӏQKWUѭӟc [21]
Khi xác suҩt dӯQJÿiQKFKһQWăQJWӭc là bӝ nghe lén dӯng tҩn công nên hiӋXQăQJ bҧo mұt cӫa hӋ thӕQJÿѭӧc cҧi thiӋn.
Kӻ thuұt tҥo nhiӉu nhân tҥo (Artificial Noise)
Hình 26: HӋ thӕng vӟi kӻ thuұt tҥo nhiӉu nhân tҥo
Trong hình 26, trong khi bӝ nhұn hӧp pháp Bob nhұn tín hiӋu tӯ bӝ phát Alice thì bӝ QJKHOpQ(YHFNJQJQKұQÿѭӧc tín hiӋu này tӯ $OLFHYjÿDQJFӕ giҧLPmFK~QJĈӇ QJăQ cҧn Eve, Alice sӁ thêm AN (Artificial Noise) vào tín hiӋu truyӅQ$1ÿѭӧc tҥRUDÿӇ bӏ hӫy tҥi Bob, chӍ có Eve bӏ ҧQKKѭӣng bӣi AN [11]
Hình 27: Mô hình hӋ thӕng nhұn thӭc vӟi kênh wiretap
Trong hình 27, mô hình hӋ thӕQJÿѭӧFÿiQKJLiӣ ÿk\EDRJӗm Primary User (PU), bӝ phát thӭ cҩp (Alice), bӝ nhұn hӧp pháp thӭ cҩp (Bob) và nhiӅu bӝ nghe lén (Eve), tҩt cҧ ÿѭӧc trang bӏ nhiӅu anten Ký hiӋu H 0 là ma trұn kênh tӯ $OLFHÿӃn Bob, H k là ma trұn kênh tӯ $OLFHÿӃn Eve thӭ k và G là ma trұn kênh tӯ Alice tӯ PU Trong hình, kênh hӧp pháp (Bob) nhұn tín hiӋu tӯ bӝ phát (Alice) và kênh nghe lén Eavesdropper (YHFNJQJQKұQÿѭӧc tín hiӋu tӯ $OLFHYjÿDQJFӕ giҧLPmFK~QJĈӇ QJăQFҧn Eve nghe lén thu thұp tín hiӋu, Alice sӁ thêm vào tín hiӋu nhiӉu (Artificial Noise) trong tín hiӋXSKiWÿL$1ÿѭӧc tҥRUDÿӇ hӫy tҥi Bob, và chӍ gây ҧQKKѭӣQJÿӃn Eve [9]
Tín hiӋu nhұn tҥi Bob và Eve
(22) tURQJÿy x là tín hiӋu truyӅQÿLEӣi Alice, n 0 , n k là nhiӉu Gaussian tҥi bӝ thu Bob và Eve
Vector tín hiӋX[ÿѭӧc truyӅn bӣi Alice sӁ bao gӗm 2 thành phҫn: x s a (23) s là tín hiӋXWK{QJWLQÿѭӧc truyӅn cho Bob, a là tín hiӋX$1ÿѭӧc tҥo bӣL$OLFHÿӇ gây nhiӉu cho Eve
Trong thӵc tӃÿӇ AN không gây nhiӉXFKR%RE$1WKѭӡQJÿѭӧFÿһt trong khoҧng trҳng (null space) cӫa ma trұn kênh Bob Vector AN bҵng a V w, vӟi V là ma trұn trӵc giao vӟi H 0
Lúc này nhiӉu tҥL (YH WăQJlên, dүQ ÿӃn tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu SNR giҧm (J E giҧm), dүQ ÿӃn C E giҧP QrQ GXQJ OѭѫQJ Eҧo mұW WăQJ C s C B C E Vì thӃ bҧo mұt trong hӋ thӕQJWăQJOrQ.
KӃt luұn
7URQJFKѭѫQJQj\ÿmtrình bày tәng quát vӅ mô hình kênh truyӅn, mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc, bҧo mұt lӟp vұt lý và kӻ thuұt tҥo nhiӉu nhân tҥRÿӇ WăQJWtQKEҧo mұt Vӟi kênh truyӅn cho thҩ\ÿѭӧc chҩWOѭӧng cӫa hӋ thӕng thông tin phө thuӝc nhiӅu vào kênh truyӅn; các hiӋQWѭӧng phҧn xҥ, tán xҥ, nhiӉu xҥ ÿmJk\ҧQKKѭӣQJQKѭWKӃ QjRÿӃn sӵ lan truyӅn cӫa tín hiӋu trong hӋ thӕQJWK{QJWLQGLÿӝng, tӯ ÿyÿѭDUDFiFP{KuQKNrQK truyӅQFѫEҧQPjWURQJÿyFyNrQKWUX\ӅQ5D\OHLJKIDGLQJÿѭӧc sӱ dөQJWURQJÿӅ tài
Vӟi mҥng tuyӃn nhұn thӭc là mӝt mҥng vô tuyӃQWURQJWѭѫQJODLFyWKӇ giҧi quyӃWÿѭӧc vҩQ ÿӅ phә tҫn sӕ giӟi hҥQ ÿDQJ QJj\ Pӝt hҥn hҽp do sӵ phát triӇn cӫa công nghӋ không dây, bҵng cách tұn dөng các tҫn sӕ FKѭDÿѭӧc sӱ dөng trong dҧi phә tҫQÿѭӧc cҩS SKpS ÿӇ truyӅn tín hiӋu, sӱ dөng cѫ FKӃ Dynamic Spectrum Access (DSA) Vӟi bҧo mұt lӟp vұWOêÿmWUuQKEj\mӝt SKѭѫQJSKiSEҧo mұt mӟLGRFiFSKѭѫQJSKiS bҧo mұt truyӅn thӕng vӟLVHFUHWNH\WUѭӟFÿk\ÿmNK{QJFzQÿҧm bҧo vӟi sӵ phát triӇn cӫa máy tính và tӕFÿӝ WtQKWRiQQKѭKLӋQQD\SKѭѫQJSKiSEҧo mұt này khai thác các ÿһc tính vұy lý cӫa kênh truyӅn vô tuyӃQÿӇ ÿҧm bҧo tin tӭFÿѭӧc truyӅQDQWRjQÿӃn ÿtFKYjÿѭӧFÿiQKJLiTXD 4 tham sӕ hiӋXQăQJFKtQKGXQJOѭӧng bҧo mұt, xác suҩt dӯng bҧo mұt, xác suҩt dӯng kӃt nӕi, xác suҩt dӯQJÿiQh chһn Còn vӟi kӻ thuұt tҥo nhiӉu nhân tҥo là bҵng cách thêm vào tín hiӋu nhiӉu (Artifical Noise) trong tín hiӋu SKiWÿLWӯ ÿyFyWKӇ QJăQFҧn bӝ nghe lén thu thұp giҧi mã tín hiӋuWăQJWtQKEҧo mұt
Tӯ các lý thuyӃt tәng quDQWUrQÿӅ tài sӁ vұn dөng vào viӋc khҧo sát và phân tích P{KuQKWURQJFKѭѫQJWULӇn khai và cho ra công thӭFÿiQKJLiÿѭӧc hiӋXQăQJEҧo mұt lӟp vұt lý trong mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc
&KѭѫQJ3 KHҦO SÁT VÀ PHÂN TÍCH MÔ HÌNH
Trong phҫQQj\ÿӅ tài sӁ tұp trung phân tích xác suҩt dӯng kӃt nӕi (Connection Outage Probability) và xác suҩt dӯng ÿiQK FKһn (Intercept 2XWDJH 3UREDELOLW\ ÿӇ ÿһF WUѭQJ cho tính tin cұy (reliability) và tính bҧo mұt (security) Tӯ ÿy sӁ ÿiQKJLiNӃt quҧ cӫa 2 thông sӕ này giӳa công thӭc tính toán và thӵc tӃ.
Nhӳng nghiên cӭu liên quan
Trong [13], tác giҧ ÿmQJKLrQFӭu bҧo mұt lӟp vұt lý cӫa mô trình truy cұp underlay
&51GѭӟLWiFÿӝng cӫa can nhiӉXVѫFҩp PU-Tx
Hình 28: Mô hình underlay CRN vӟi nhiӅu nguӗn nghe lén
Trong hình 28, bӝ phát SU sӁ sӱ dөQJEăQJWҫn cҩp phép cӫD38ÿӇ giao tiӃp vӟi N SU-Rx, vӟi sӵ có mһt cӫa K bӝ EAVs có thӇ nghe lén tín hiӋXÿѭӧc phát bӣi SU-Rx
%jLEiRFNJQJSKkQWtFKÿѭӧc xác suҩt dӯng bҧo mұWYjGXQJOѭӧng bҧo mұWGѭӟi ÿLӅu kiӋn công suҩt phát cӫa SU-Tx bӏ ràng buӝc bӣi PU-Rx và giӟi hҥn công suҩt phát tӕLÿDFӫa SU-Tx
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 51 tURQJ ÿy[ là giӟi hҥn tӕL ÿD Pj 38-Rx có thӇ hoҥW ÿӝQJ ÿѭӧF GѭӟL WiF ÿӝng cӫa nhiӉu, P maxSU Tx là công suҩt phát tӕLÿDFӫa SU-Tx ắ Trong bài bỏo này, tỏc gi ̫ m ͣ i ch ͑ d ͳ ng ͧ vi FÿiQKJLiKL XQăQJE̫ o m ̵ t c ͯ a m ̩ ng vô tuy ͇ n nh ̵ n th ͱFG˱ͣLWiFÿ͡ ng c ͯ a can nhi ͍XV˯F̭SYjÿL͉ u ki n gi ͣ i h ̩ n công su ̭ t phát c ͯ a SU- 7[PjFK˱DÿiQKJLiÿ˱ͫFWiFÿ͡QJÿ͛ ng th ͥ i c ͯ a nhi ͍ u nhân t ̩ o lên hi XQăQJE̫ o m ̵ t
Trong [4], tác giҧ nghiên cӭu vӅ hiӋXQăQJEҧo mұt trong mҥng vô tuyӃn nhân thӭc GѭӟLWiFÿӝng cӫa nhiӉu nhân tҥo Tác giҧ ÿmÿӅ xuҩt mӝt mô hình gây nhiӉXÿӇ cҧi thiӋn tӕFÿӝ bҧo mұt bҵng nhiӅu bӝ relay phát tín hiӋXMDPPLQJÿӇ tҥo ra nhiӉXKѭӟng vӅ các bӝ nghe lén vӟi mөFÿtFKJk\QKLӉu cho các bӝ này
Hình 290{KuQKWiFÿӝng cӫa nhiӉu nhân tҥo
Tín hiӋu nhiӉXQj\ÿѭӧc thiӃt kӃ ÿӇ hӫy tҥi bӝ thu SR, trong khi vүn gây nhiӉu lên bӝ WKX35QKѭQJ Gѭӟi mӭF QJѭӥng cӫD35 ÿӇ ÿҧm bҧo PR vүn hoҥWÿӝng tӕW+ѫQ nӳa, tác giҧ FNJQJSKiWWULӇn mӝt thuұWWRiQÿӇ chӑn relay hiӋu quҧÿiSӭQJÿѭӧc tӕFÿӝ bҧo mұt yêu cҫu
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 52 ắ 7X\QKLrQWURQJEjLEiRQj\FNJQJPͣ i ch ͑ d ͳ ng l ̩ i ͧ tỏc nhõn gõy nhi ͍ u nhõn t ̩RQK˱QJPͭFÿtFKOjÿ͋ WăQJF˱ͥ ng kh ̫ QăQJE̫ o m ̵ t, ch ͙QJQJKHOpQÿ͛ ng th ͥLÿ˱DUDWKX̵WWRiQWăQJWtQKKL u qu ̫ c ͯ a nhi ͍ u nhân t ̩ o V ̳QFK˱DÿiQKJLi toàn di n h ͇WFiFWiFÿ͡QJÿ͛ ng th ͥ i t ͳ nhi ͍XV˯F̭ p (PBS), nhi ͍ u nhân t ̩ o và gi ͣ i h ̩ n công su ̭ t phát c ͯ a SBS
Trong [14], tác giҧ nghiên cӭu vӅ bҧo mұt trong mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc
Hình 30: Cognitive wiretap radio network
Trong bài báo này, tác giҧ ÿiQKJLiFKXQJYӅ bҧo mұt bҵng các thông sӕ biӇXWѭӣng, ví dө chӍ nói vӅ tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu cӫa kênh chính J M FKѭDFө thӇ hóa là trong
J M có nhӳng thành phҫQQjRYjWURQJEjLEiRQj\FNJQJÿiQKJLiÿѭӧc giӟi hҥn công suҩt phát cӫa A Tӯ ÿyWiFJLҧ ÿLWuPFiFFKӍ sӕ vӅ bҧo mұt, ÿiQKJLiÿѭӧc performance cӫa mҥng Qua bài báo ta thҩy, nghiên cӭu này là mӝt cӕWO}LÿӇ tӯ ÿySKiWWULӇn cho FiFÿiQKJLiKLӋXQăQJEҧo mұt cө thӇ KѫQQKѭGѭӟLWiFÿӝng cӫa kênh truyӅn không hoàn hҧR KD\ GѭӟL WiF ÿӝng cӫD MDPPLQJ KD\ QKѭ GѭӟL WiF ÿӝng cӫa can nhiӉX Vѫ cҩS9jFNJQJWӯ ÿk\WDFyWKӇ WuPUDFiFSKѭѫQJSKiSÿӇ cҧi thiӋn tӕFÿӝ bҧo mұt
Trong [16], EjLEiRÿiQKJLiYӅ bҧo mұt lӟp vұt lý ӣ mô hình Underlay Trong bài báo này, tác giҧ giҧ sӱ hӋ thӕng chӍ bӏ ҧQKKѭӣng bӣi nhiӉu tӯ 6ÿӃn PU, tӭc là giӟi hҥn
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 53 công suҩt phát chӍ [pWÿӃn giá trӏ QJѭӥng nhiӉu tӕLÿDPjKӋ thӕng PU có thӇ hoҥWÿӝng tӕWÿӗng thӡi kӃt hӧp thêm nhiӉu nhân tҥRÿӇ gây nhiӉu cho bӝ QJKHOpQWăQJWtQKEҧo mұt TҩWFiFQRGHÿѭӧc trang bӏ 1 anten, phân bӕ các node nghe lén theo phân bӕ ngүu nhiên theo phân bӕ Poisson Tóm lҥi bài báo vүQFKѭD[pWÿӃn toàn diӋn tҩt cҧ các yӃu tӕ gӗm nhiӉXVѫFҩp ҧQKKѭӣng lên hӋ thӕng mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc, giӟi hҥn công suҩt phát cӫa bӝ phát nhұn thӭc và giӟi hҥn nhiӉu chӏXÿӵng cӫa bӝ nhұn VѫFҩp, nhiӉu nhân tҥo
Hình 31: Minh hӑa mô hình giao tiӃp S tҥi vӏ trí (0,0), D tҥi vӏ trí (1,0)
Bӝ nghe lén là các hình sao có phân bӕ 3RLVVRQÿӗng nhҩt ắ Túm l ̩ i, cú r ̭ t nhi ͉ u cỏc nghiờn c ͱ u núi v ͉ b ̫ o m ̵ t l ͣ p v ̵ t lý trong m ̩ ng vụ tuy ͇ n nh ̵ n th ͱFQK˱QJFK˱DFyP͡ t nghiên c ͱXQjRÿiQKJLiWiFÿ͡ ng c ͯ a can nhi ͍XV˯F̭Sÿ͇ n hi XQăQJE̫ o m ̵ t c ͯ a m ̩ ng vô tuy ͇ n nh ̵ n th ͱ c, có k ͇ t h ͫ p SK˱˯QJSKiSW̩ o nhi ͍ u nhân t ̩R$UWLILFLDO1RLVHG˱ͣ i gi ͣ i h ̩ n công su ̭ t phát ÿ͑ nh c ͯ a b ͡ phát th ͱ c ̭ p (b ͡ phát nh ̵ n th ͱ c) và công su ̭ t nhi ͍X ÿ͑ nh mà b ͡ nh ̵QV˯F̭ p có th ͋ ch ͓Xÿ ng
Mô hình phân tích
Wire-tapper h tr h tw h sw h sd h sr h td
Mô hình hӋ thӕng mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc ÿѭӧc cho trong hình 32 Các phҫn tӱ Secondary Source S, Secondary Destionation D và Wiretap-tapper W thuӝc phҫn mҥng thӭ cҩp hay còn gӑi là mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc hoҥt ÿӝng ӣ chӃ ÿӝ Underlay, các phҫn tӱ Primary Transmitter T và Primary Receiver R thuӝc phҫn mҥQJVѫFҩp ViӋc truyӅn thông giӳa nguӗn S thӭ cҩS6HFRQGDU\6RXUFHYjÿtFK'WKӭ cҩp (Secondary Destination) có thӇ ÿѭӧc thӵc hiӋQÿӗng thӡi vӟi viӋc truyӅn thông giӳa bӝ SKiWVѫFҩp T (Primary Transmitter) và bӝ nhұQ Vѫ Fҩp R (Primary Receiver) Vì là mô hình Underlay, viӋc hoҥWÿӝng truyӅn tín hiӋu giӳa S và D vүn phҧLÿҧm bҧo cho T và R hoҥWÿӝng tӕt, tӭc là nhiӉu tӯ S gây ra cho R phҧLGѭӟi mӭFQJѭӥng chӏXÿӵng I T cӫa 59jÿӇ ÿҧm bҧRÿѭӧFÿLӅu này, thì công suҩt phát hҥn chӃ cӫa S ký hiӋu là P s phҧi
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 55 bҵng s T 2 sr
P I h WURQJÿy h sr là hӋ sӕ kênh truyӅn giӳa S và R Tuy nhiên, theo thiӃt kӃ riêng cӫa S thì công suҩt phát tӕLÿDFӫa S là P m , do vұy công suҩt phát cӫa S bӏ giӟi hҥQYjÿѭӧc mô hình hóa là s min T 2 ; P m sr
P I h ư ẵ ° ° đ ắ ° ° ¯ ¿ , ÿӇ hҥn chӃ khҧ QăQJJk\QKLӉXYѭӧt TXiQJѭӥng chӏXÿӵng I T cӫD5ÿӗng thӡLFNJQJFNJQJWKӓDPmQÿѭӧc công suҩt phát tӕi ÿDFӫa SU, và tӕLѭXÿѭӧc vùng phӫ cӫa SU Giao tiӃp giӳa S và D bӏ nghe lén bӣi Wire-tapper W 9jÿӇ QJăQFҧn W nghe lén thông tin cӫa S, khi S truyӅn thông tin ÿӃn D, S sӁ truyӅQÿӗng thӡi cҧ tín hiӋu nhiӉu nhân tҥo x n và tín hiӋu thông tin x s vӟi công suҩt lҫQ Oѭӧt là 1D P s và DP s , D 0,1 @ gӑi là hӋ sӕ SKkQ FKLD QăQJ Oѭӧng
(Power Allocation Factor), tín hiӋu nhiӉu nhân tҥo ÿѭӧc thiӃt kӃ ÿӇ bӏ hӫy tҥi D và chӍ gây nhiӉu cho bӝ nghe lén W Tҩt cҧ các NrQKIDGLQJÿӅXÿӝc lұp, frequency-flat, phân bӕ 5D\OHLJKYjGRÿyEҩt kǤ hӋ sӕ kênh truyӅn h uv giӳa bӝ phát u và bӝ nhұn v ÿӅu ÿѭӧFP{KuQKKyDQKѭPӝt biӃn ngүu nhiên có phân phӕi Gauss vӟi giá trӏ trung bình 0 YjSKѭѫQJsaiO uv , h uv N 0,O uv , u ^ ` S,T , v ^ D,R,W ` [15]
Không mҩt tính tәng quát, tín hiӋu truyӅn bӣi S có thӇ ÿѭӧc biӇu diӉQQKѭVDX
1 s s s n x DP x D P x (28) tURQJÿy x s là tín hiӋu thông tin cҫn truyӅn, x n là tín hiӋu nhiӉu nhân tҥo và cҧ hai ÿѭӧc [HPQKѭ biӃn ngүu nhiӉn Gauss vӟi giá trӏ trung bình bҵQJYjSKѭѫQJVDLEҵng 1, s 0,1 x N và x n N 0,1
Tӯ ÿytín hiӋu nhұn tҥi D sӁ bao gӗm các thành phҫn tín hiӋu phát bӣi S, tín hiӋu phát bӣi T và nhiӉu tҥi bӝ thu thӭ cҩp 'WURQJÿyWtQKLӋu phát bӣL7ÿѭӧF[HPQKѭOj can nhiӉXVѫFҩSWiFÿӝng lên bӝ thu D, ÿѭӧc biӇu diӉn:
WURQJÿy h sd là hӋ sӕ kênh truyӅn tӯ nguӗn phát thӭ cҩS6ÿӃn bӝ thu thӭ cҩp D, h td là hӋ sӕ kênh truyӅn tӯ nguӗQSKiWVѫFҩS7ÿӃn bӝ thu thӭ cҩp D, n d là nhiӉu Gaussian tҥi bӝ thu thӭ cҩp D vӟi n d N 0, N 0 Vì tín hiӋu nhiӉu nhân tҥo x n ÿѭӧc tҥo ra chӍ ÿӇ gây nhiӉu cho kênh Wire-tapper W mà không làm suy giҧm hiӋXQăQJKRҥWÿӝng cӫa bӝ thu thӭ cҩp D và bӝ WKX'Fyÿҫy ÿӫ thông tin vӅ loҥi tín hiӋu nhiӉu nhân tҥo này KӃt quҧ là tín hiӋu nhiӉu nhân tҥo bӏ hӫy toàn bӝ tҥi bӝ thu thӭ cҩp D, do vұy tín hiӋu nhұn tҥi D sau khi loҥi bӓ nhiӉu nhân tҥo sӁ là:
Tín hiӋu nhұn tҥi W FNJQJEDRJӗm các thành phҫn tín hiӋu phát bӣi S, tín hiӋu phát bӣi T và nhiӉu tҥi bӝ nghe lén WWѭѫQJWӵ tín hiӋu phát bӣL7FNJQJÿѭӧc [HPQKѭFDQ nhiӉXVѫFҩSWiFÿӝng lên WErQFDQKÿyEӝ nghe lén W còn bӏ WiFÿӝng bӣi tín hiӋu nhiӉu nhân tҥo do S tҥo ra
W s s s n sw tw t t w y D P x D P x h h P x n (31) tURQJÿy x t là tín hiӋXÿѭӧc truyӅn bӣi T, x t N 0,1 , P t là công suҩt truyӅn cӫa T, h sw là hӋ sӕ kênh truyӅn tӯ nguӗn phát thӭ cҩS6ÿӃn bӝ nghe lén W, h tw là hӋ sӕ kênh truyӅn tӯ nguӗQSKiWVѫFҩS7ÿӃn bӝ nghe lén W, n w là nhiӉu Gaussian tҥi bӝ nghe lén W vӟi n w N 0, N 0 Tӯ (30), tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu tӭc thӡi SNR tҥi D là:
2 s s sd D td t t d s sd s t td t d td t t d
Tӯ (31), tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu tӭc thӡi SNR tҥi W là:
(1 ) s s sw W s n sw tw t t w s sw s s sw n t tw t w
N sw tw s t n t sw s n w tw t t w s sw s sw t tw
Vì x s N 0,1 nên E x ^ ` s 2 1 , E x ^ ` s 0 ; x n N 0,1 nên E x ^ ` n 2 1 , E x ^ ` n 0 ; t 0,1 x N nên E x ^ ` t 2 1 , E x ^ ` t 0 ; n d N 0, N 0 nên E n ^ ` d 2 N 0 , E n ^ ` d 0 ;
0, 0 n w N N nên E n ^ ` w 2 N 0 , E n ^ ` w 0 ; x n , x t , n d , n w là các biӃn ngүX QKLrQ ÿӝc lұp nên E x n ^ ` t d E x ^ ` ^ ` t E n d 0 , E x x ^ ` n t E x ^ ` ^ ` n E x t 0 ,
Xác suҩt dӯng kӃt nӕi (Connection Outage Probability)
ĈҫXWLrQÿӇ WtQKÿѭӧc xác suҩt dӯng kӃt nӕi, cҫn phҧLWtQKÿѭӧc hàm phân phӕi tích ONJ\CDF cӫa J D mà J D là biӇu thӭc có chӭa P s Do vұy sӱ dөng biӇu thӭc (32 ÿӇ phân tích tìm CDF cӫa J D ÿLӅu kiӋn theo P s
Tӯ (34) có thӇ tính xác suҩt theo 1 biӃn và kǤ vӑng hay trung bình theo biӃn còn lҥi Ӣ ÿk\VӁ chӑn tính xác suҩt theo biӃn h sd 2 và lҩy kǤ vӑng theo biӃn còn lҥi h td 2
D td t td s sd s s t sd s td h s xP h xN
(35) tURQJ ÿyF X x là hàm phân phӕL WtFK ONJ\ &') f X x là hàm mұW ÿӝ xác suҩt (PDF), E X ^` là toán tӱ kǤ vӑng, F X x Y là hàm phân phӕL WtFK ONJ\ Fy ÿLӅu kiӋn, f X x Y là hàm mұWÿӝ xác suҩWFyÿLӅu kiӋn
Vì h uv 0,O uv , h uv 2 là hàm phân phӕL PNJ Yӟi trung bình bҵng 1 /O uv 'R ÿyhàm mұt ÿӝ xác suҩt cӫa h uv 2 là 2
O t Tӯ SKѭѫQJ WUuQK ÿҫu tiên tính xác suҩt theo h sd 2
1 t s sd t s sd t s sd t sd td s xP y xN
P h xP y xN z P sd xP y xN
(36) thay (36) vào (35), lҩy kǤ vòng theo h td 2 ÿѭӧc kӃt quҧ hàm CDF cӫa J D ÿLӅu kiӋn theo P s
D td t s sd td t s sd td s sd xP y xN P s h s td xP y xN P h xP y xN y
P td xN P s sd s sd t td t td
Tӯ công thӭc (37) tìm ra hàm CDF cӫa J D , chӭng minh trong phҫn phө lөc A
, , sd m T m sr D x N P I sd m P sd m td t td t sd T T sd T sr td t m sd T sr td t
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 60 u , , u e x dx e Ei u x
1KѭYұy, tӯ (19) và tӯ (38), xác suҩt dӯng kӃt nӕi là:
N P I sd m P sd T T b sd T sd m td t sr b td t m sd T sr b td t b td t
Xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn (Intercept Outage Probability)
7ѭѫQJWӵ ÿӇ WtQKÿѭӧc xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn, cҫn phҧLWtQKÿѭӧc hàm phân phӕi WtFKONJ\CDF cӫa J W mà J W là biӇu thӭc có chӭa P s Do vұy sӱ dөng biӇu thӭc (31), ÿӇ phân tích tìm CDF cӫa J W ÿLӅu kiӋn theo P s
W s W s s sw s s sw t tw s sw s sw t tw s s sw s sw t tw s s sw t tw s
Tӯ (41) có thӇ tính xác suҩt theo 1 biӃn và kǤ vӑng hay trung bình theo biӃn còn lҥi Ӣ ÿk\VӁ chӑn tính xác suҩt theo biӃn h sw 2 và lҩy kǤ vӑng theo biӃn còn lҥi h tw 2
Vì D x (1 D) là giá trӏ FKѭD [iF ÿӏnh, ÿL [pW WUѭӡng hӧp D x (1 D) 0 và (1 ) 0
J D D ư ẵ ° t ° đ ắ ° ° ¯ ¿ (43) vӃ phҧi h sw 2 ! 0, trong khi vӃ trái
, do vұy xác suҩt (43) phҧi bҵng 1 Tӯ kӃt quҧ (43), hàm CDF cӫa J W ÿLӅu kiӋn theo P s mà P s là mӝt hàm theo h sr , do vұy tӯ (43) lҩy kǤ vӑng theo h sr 2 ÿѭӧc hàm CDF cӫa J W
W tw t s h sw s tw s xP y xN
J D D ư ư ẵẵ ° ° d °° đ đ° ắắ° ° ¯ ¿° ¯ ¿ (45) vӃ phҧi h sw 2 ! 0, trong khi vӃ trái
, do vұy phҧLÿLtìm xác suҩt (45) Ĉҫu tiên tính xác suҩt theo h sw 2
1 t s sw t s sw t s sw t sw tw s xP y xN x P h xP y xN z x P sw xP y xN x P xP y xN h h y x P f z dz e dz e
Thay (46) vào (45), lҩy kǤ vӑng theo h tw 2 ÿѭӧc kӃt quҧ hàm CDF cӫa J W ÿLӅu kiӋn theo P s
W tw t s sw tw t s sw tw s sw xP y xN x P s h s tw xP y xN x P h xP y xN y x P tw xN x P t tw s sw
Tӯ công thӭc (47) tìm ra hàm CDF cӫa J W , chӭng minh trong phҫn phө lөc B
T sw T T sw sr t tw m T sw sr t tw
Tӯ (21) và (44), (48), xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn là
P P th T sw th t tw sr th t tw th m sw th th T sw th T m th T sw sr th t tw th
&KѭѫQJÿmÿӅ xuҩWP{KuQKSKkQWtFKYjFKRUDÿѭӧc công thӭc xác suҩt dӯng kӃt nӕi, xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn Tӯ nhӳng công thӭc này có thӇ JL~SÿiQKJLiKLӋXQăQJ bҧo mұt mӝt cách nhanh chóng chính xác, không cҫn mҩt nhiӅu thӡLJLDQÿRÿҥc, tính toán Vӟi công thӭc xác suҩt dӯng kӃt nӕi, là mӝt giá trӏ quan trӑQJGQJÿӇ ÿRÿӝ tin cұy cӫa hӋ thӕng mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc (Reliability Performance), nó phө thuӝc nhiӅu vào công suҩt phát thӭ cҩp, tӕFÿӝ truyӅn thông tin và nhiӉu gây ra do hӋ thӕng VѫFҩp Còn vӟi xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn, tӯ giá trӏ này có thӇ GQJÿӇ [iFÿӏQKÿѭӧc ÿӝ bҧo mұt cӫa hӋ thӕng, vì nó thӇ hiӋQÿѭӧc khҧ QăQJPjPӝt hӋ thӕng bӏ ÿiQKFKһn QJKHOpQWK{QJWLQYjFNJQJQKӡ vào viӋF[iFÿӏQKWUѭӟc ÿѭӧc khҧ QăQJEҧo mұWQKѭ vұ\PjQJѭӡi ta có thӇ ÿLӅu chӍnh lҥi các tham sӕ cӫa hӋ thӕQJÿӇ WăQJWtQKEҧo mұt cao, chӕng lҥLQJѭӡLGQJÿӝc hҥi cӕ tính thu thұp thông tin bҩt hӧp pháp
Tӯ nhӳng công thӭFÿmFKӭng minh ӣ trên, sӁ OjFѫVӣ ÿӇ thӵc hiӋQFKѭѫQg 4, kiӇm chӭng lҥi công thӭc bҵng mô phӓng Monte Carlo
&KѭѫQJ4 Mễ PHӒNG, NHҰ1;e79ơĈẩ1+*,ẩ
Trong phҫQQj\ÿӅ tài sӁ ÿiQKJLiKLӋXQăQJWK{QJTXDNӃt quҧ ÿҥWÿѭӧc tӯ hai biӇu thӭc Connection Outage Probability và Intercept 2XWDJH3UREDELOLW\ÿmÿѭӧc phân tích WURQJFKѭѫQJ9jÿӇ kiӇm tra tính chính xác cӫa nhӳQJSKkQWtFKWUrQÿӅ tài sӁ thӵc hiӋn các thí nghiӋm mô phӓng sӱ dөng kӻ thuұt mô phӓng Monte Carlo, 2 kӃt quҧ mô phӓng và tính toán trùng nhau tӭc nhӳng công thӭc SKkQWtFKWURQJÿӅ WjLÿ~QJ
KӃt quҧ mô phӓng sӱ dөng mô phӓng 0RQWH&DUORÿӇ kiӇm tra lҥi xác suҩt dӯng kӃt nӕi (Connection Outage Probability) và xác suҩt dӯng ÿiQK FKһn (Intercept Outage Probability) KӃt quҧ lý thuyӃWÿѭӧc tính toán tӯ công thӭc chӭng minh ӣ trên
Hình 33: Vӏ trí tӑDÿӝ T, R, S, D và W trong mô phӓng
HӋ sӕ tәn hao trong không gian truyӅQVyQJOjFKRP{LWUѭӡng không gian tӵ do lý Wѭӣng, và có giá trӏ là tӯ ÿӃQFKRP{LWUѭӡng truyӅn sóng phӭc tҥp Và trong phҫn
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 65 này hӋ sӕ ÿѭӧc lҩy bҵng 3 Vӏ trí cӫD756':ÿѭӧc lӵa chӑn bҩt kǤ [0.1; 0.9];
Xác suҩt dӯng kӃt nӕi (Connection Outage Probability)
Hình 34: Xác suҩt dӯng kӃt nӕi theo R b và P m vӟLĮ = 0.5
Trong hình 34 chӭng minh kӃt quҧ giӳa lý thuyӃt và mô phӓng xác suҩt dӯng kӃt nӕi vӟi công suҩWSKiWVѫFҩp P t 18 dB và tӹ lӋ nhiӉu cao nhҩt mà bӝ nhұQVѫFҩp có thӇ chӏX ÿӵng I T 15 dB Vì công suҩt cӫa máy phát thӭ cҩp phө thuӝc vào giá trӏ min giӳa P m , I T theo s min T 2 , m sr
P I P h Đ ã ă á ă á â ạ KӃt quҧ xỏc suҩt dӯng kӃt nӕi giӳa mụ phӓng và lý thuyӃWOjWUQJQKDX+ѫQWKӃ nӳa xác suҩt dӯng kӃt nӕLWăQJNKLWӕFÿӝ truyӅn R b
WăQJ9uO~FQj\WӕFÿӝ truyӅQFyNKX\QKKѭӟng lӟQKѫQGXQJOѭӧng kênh truyӅn, mà hӋ thӕng chӍ truyӅQÿѭӧc khi R b C D QKѭYұy xác suҩWÿӇ C D R b (còn gӑi là xác suҩt
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 66 dӯng kӃt nӕi) sӁ WăQJJҫn vӅ 1 khi R b WăQJKhi xác suҩt mà tӕFÿӝ truyӅn lӟQKѫQGXQJ Oѭӧng kênh truyӅn cao, thì tӹ lӋ truyӅn lӛi và giҧi mã thông tin lӛi sӁ cao, tӭc là hӋ thӕng kém tin cұ\KѫQNKLWӕFÿӝ truyӅQWăQJOrQ
Hình 35: Xác suҩt dӯng kӃt nӕi theo P t vӟLĮ = 0.5
Hình 35 thӇ hiӋn ҧQK Kѭӣng cӫa công suҩW SKiW Vѫ Fҩp P t ÿӃQ ÿӝ tin cұy cӫa hӋ thӕng mҥng vô tuyӃn nhұn thӭc Vӟi P m 18 dB , I T 15 dB , theo hình khi công suҩt SKiWVѫFҩSWăQJWKu[iFVXҩt dӯng kӃt nӕLWăQJWӭFOjÿӝ tin cұy cӫa hӋ thӕng giҧPÿL
, theo công thӭc J D tӹ lӋ nghӏch vӟi công suҩWSKiWVѫFҩp P t , do vұy khi công suҩWSKiWVѫFҩp P t WăQJVӁ OjPWăQJcan nhiӉXWiFÿӝng lên bӝ nhұn thӭ
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 67 cҩp D, nói cách khác tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu nhұQÿѭӧc tҥi D giҧm, vì thӃ xác suҩt bӝ nhұn thӭ cҩp D giҧi mã thông tin lӛLWăQJKӋ thӕng sӁ kém tin cұ\KѫQ
Hình 36: Xác suҩt dӯng kӃt nӕi theo P m và I T vӟi K b = 3, Į = 0.5
Hình 36 thӇ hiӋn xác suҩt dӯng kӃt nӕi theo P m và I T vӟi R b 2 tӭc là K b 2 R b 1 3 và P t 18 dB , vì s min T 2 , m sr
P I P h Đ ã ă á ă á â ạ nên P s sӁ lҩy giá trӏ nhӓ nhҩt trong 2 giá trӏ này, do vұy trong hình thҩ\ÿѭӧc các giá trӏ xác suҩWEDQÿҫu trùng nhau do P m WăQJFKѭDÿӫ lӟQKѫQ I T , nên giá trӏ P s P m , khi P m WăQJOӟn giá trӏ I T thì các giá trӏ xác suҩt bҳWÿҫu khác nhau vì lúc này s T 2 sr
Tuy nhiên nhìn chung trong hình, khi P m hay I T WăQJ tӭc P s WăQJWKu[iFVXҩt dӯng kӃt nӕi giҧm, nói cách khác là công suҩt phát thӭ cҩSWăQJ
HVTT: NguyҴŶӈc TrҸng 68 sӁ OjPWăQJWӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu SNR WKXÿѭӧc tҥL'Oѭӧng tín hiӋXWKXÿѭӧc nhiӅu KѫQOѭӧng nhiӉu, tӹ lӋ giҧi mã tín hiӋXÿ~QJFDRKѫQQrQKӋ thӕng sӁ tin cұ\KѫQ
Hình 37: Xác suҩt dӯng kӃt nӕi theo hӋ sӕ SKkQFKLDQăQJOѭӧQJĮ
Trong hình 37 thӇ hiӋn xác suҩt dӯng kӃt nӕi WKD\ ÿәi theo hӋ sӕ SKkQ FKLDQăQJOѭӧQJĮYӟi P t 18 dB , P m 15 dB , I T 15 dB KLĮWăQJWKu[iFVXҩt dӯng kӃt nӕi giҧm, NKLĮWăQJÿӗQJQJKƭDQăQJOѭӧng dành cho tín hiӋu hӳXtFKÿѭӧc phát bӣi bӝ phát thӭ cҩS6WăQJQKѭYұy bӝ nhұn thӭ cҩp D sӁ WKXÿѭӧc tín hiӋu hӳu ích nhiӅXKѫQWӭc tӹ sӕ tín hiӋu trên nhiӉu SNR tҥi D lúc này sӁ WăQJ[iFVXҩt nhұn và giҧi mã thông tin ÿ~QJQKLӅXKѫQhӋ thӕng sӁ WLQFk\KѫQ.Ӄt quҧ giӳa mô phӓng và thӵc tӃ cho kӃt quҧ WUQJQKDXĈӗng thӡLWURQJKuQKFNJQJWKӇ hiӋQÿѭӧc sӵ WKD\ÿәi cӫa xác suҩt dӯng kӃt nӕi khi R b WăQJWDWKҩy khi R b 8 thì xác suҩt dӯng kӃt nӕi gҫQQKѭEҵng 1 ӣ tҩt cҧ các giá trӏ ĮÿLӅXQj\ÿ~QJYӟi kӃt quҧ thӇ hiӋn trong hình 34
Xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn (Intercept Outage Probability)
Hình 38: Xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn theo P m và I T vӟLĮ = 0.8, J th = 3dB
Hình 38 thӇ hiӋn xác suҩt dӯQJÿiQKFKһn theo P m và I T vӟi công suҩWSKiWVѫFҩp t 18
P I P h Đ ã ă á ă á â ạ nên P s sӁ lҩy giá trӏ nhӓ nhҩt trong 2 giá trӏ này, do vұy trong hình thҩ\ÿѭӧc các giá trӏ xác suҩWEDQÿҫu trùng nhau do P m WăQJFKѭDÿӫ lӟQKѫQ I T , nên giá trӏ P s P m , khi P m WăQJOӟn giá trӏ I T thì các giá trӏ xác suҩt bҳWÿҫu khác nhau vì lúc này s T 2 sr