nâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đường

Båi sự giái h¿n và công suất phát và giái h¿n và nng l°ÿng, vùng phă sóng căa các nút thấp nên sự truyÃn dữ liáu th°ãng đ°ÿc thực hián thông qua hình thąc chuyÅn tiÁp relaying.. Ph°¢ng p

PGS.TS TRÀN TRUNG DUY

TP Hæ CHÍ MINH – NM 2023

LâI CAM ĐOAN

bÁo mÃt d¿ng cām vái các thuÃt toán chán đ°ãng= là công trình nghiên cąu căa

LâI CÀM ¡N

Tôi xin gửi lãi cÁm ¡n chân thành đÁn Ban lãnh đ¿o Hác vián Công Nghá B°u Chính Vißn thông, Khoa Công Nghá Thông Tin 2, Phòng Đào t¿o và Khoa hác Công nghá đã hỗ trÿ rất lán cho tôi hoàn thành đà án th¿c sĩ này

ng°ãi đã trực tiÁp h°áng d¿n tôi suát quá trình nghiên cąu và hoàn thián đà án Sự

h°áng đi cho nghiên cąu này Thầy đã cung cấp cho tôi sự hỗ trÿ và chỉ d¿n quý báu, giúp tôi v°ÿt qua những thách thąc và đ¿t đ°ÿc những kÁt quÁ đáng kÅ

Tôi cũng muán bày tß lòng biÁt ¡n đÁn các quý Thầy Cô giÁng d¿y trong suát quá trình hác vì sự chia sẻ kiÁn thąc và kinh nghiám căa quý Thầy Cô Sự s¿n lòng và đồng hành căa các quý Thầy Cô đã góp phần quan tráng vào quá trình hác tÁp và phát triÅn chuyên môn căa tôi

Nhân dßp này, tôi cũng xin cÁm ¡n Quỹ Nafosted đã hỗ trÿ trong suát thãi gian tôi thực hián đà án, thông qua Đà tài <Nâng cao đß tin cÁy truyÃn tin và bÁo mÁt thông tin cho các m¿ng vô tuyÁn quÁng bá sử dāng mã Fountain= vái mã sá 102.04-2021.57

Tôi nhÁn thąc rằng trong quyÅn đà án này, không thÅ tránh khßi những h¿n chÁ và thiÁu sót Vì vÁy, tôi chân thành mong nhÁn đ°ÿc ý kiÁn đóng góp từ quý Thầy Cô và các b¿n đác đÅ làm cho đà án này hoàn thián h¡n

Trân tráng biÁt ¡n,

Hác viên thực hiÉn đà án

NguyÇn Hùng Djng

1.1 Tổng quan và há tháng vô tuyÁn 1

1.1.1 M¿ng vô tuyÁn và sự phát triÅn cho t°¡ng lai 1

1.1.2 Lßch sử phát triÅn 2

1.1.3 Fading kênh truyÃn 3

1.1.4 Mô hình truyÃn tín hiáu trên kênh fading 6

1.1.5 Hiáu nng m¿ng vô tuyÁn 7

1.1.6 Mô phßng Monte Carlo 8

1.2 M¿ng tự cấu hình – M¿ng cÁm biÁn vô tuyÁn 9

1.3 Kỹ thuÁt chuyÅn tiÁp 12

2.3 Xác suất chÁn (IP) t¿i nút nghe lén 26

2.4 Bài toán phân bổ công suất phát 28

2.5 Các thuÁt toán chán đ°ãng và đánh giá xác suất dừng 30

2.5.1 Thuật toán RAND 32

2.5.2 Thuật toán HBNS 33

2.5.3 Thuật toán SNS 36

2.5.4 Thuật toán OPT 40

CH¯¡NG 3: KÀT QUÀ MÔ PHâNG VÀ PHÂN TÍCH 42

3.1 Xác suất chÁn (IP) và phân bổ công suất phát 43

3.2 Xác suất dừng (OP) căa các thuÁt toán 45

KÀT LUÀN VÀ H¯àNG PHÁT TRIÄN Đ TÀI 49

DANH MĀC TÀI LIÈU THAM KHÀO 52

DANH SÁCH CÁC THUÂT NGþ, CHþ VIÀT TÄT

chÁng

Internet mà không cần sự t°¡ng tác căa con ng°ãi

các thiÁt bß å khoÁng cách gần

VIÀT TÄT TIÀNG ANH TIÀNG VIÈT

suất nhißu

DANH SÁCH BÀNG

BÁng 1.1: BÁng dữ liáu tiêu chuẩn kÁt nái m¿ng vô tuyÁn 1 BÁng 2.1: Tóm tắt các ký hiáu toán hác 25

DANH SÁCH HÌNH V¾

Hình 1.1: Mô hình fading đa đ°ãng 4

Hình 1.2: Biên đß căa tín hiáu thay đổi theo thãi gian 4

Hình 1.3: Mô hình kênh fading Rayleigh 5

Hình 1.4: Mô hình kênh truyÃn Fading Rician 6

Hình 1.5: Mô hình truyÃn tín hiáu giữa thiÁt bß phát T và thiÁt bß thu R 6

Hình 1.6: Ąng dāng m¿ng cÁm biÁn vô tuyÁn trong nông nghiáp 10

Hình 1.7: Tổ chąc cām (Cluster) 11

Hình 1.8: Đßnh tuyÁn trong WSN 12

Hình 1.9: Đßnh tuyÁn và chuyÅn tiÁp dữ liáu 13

Hình 1.10: BÁo mÁt láp vÁt lý c¡ bÁn vái 03 nút A, B và E 16

Hình 1.11: BÁo mÁt láp vÁt lý trong chuyÅn tiÁp đa chÁng 17

Hình 2.1: Mô hình nghiên cąu 22

Hình 2.2: TruyÃn dữ liáu trên đ°ãng đã đ°ÿc chán 23

Hình 3.1: Môi tr°ãng mô phßng khi N =2 43

Hình 3.2: Xác suất chÁn và công suất phát căa các nút v¿ theo IP vái Q=1 44

Hình 3.3: Xác suất chÁn và công suất phát căa các nút v¿ theo IP vái Q=3 44

Hình 3.4: OP v¿ theo IP vái N =3, K =3 45

Hình 3.5: OP v¿ theo IP vái N =4, Q=1 46

Hình 3.6: OP v¿ theo IP vái N =3, Q=4, K =5 47

Hình 3.7: OP v¿ theo N vái IP =0.01, Q=5, K =3 48

Mä ĐÀU

Lý do chán đà tài

Hián nay, các m¿ng truyÃn thông vô tuyÁn đang phát triÅn m¿nh m¿, và các ąng dāng căa m¿ng thông tin vô tuyÁn ngày càng gần gũi vái các ho¿t đßng hàng ngày căa con ng°ãi Đây là lý do Hác viên chán h°áng nghiên cąu các há tháng m¿ng truyÃn thông vô tuyÁn

Trong há tháng m¿ng thông tin vô tuyÁn, có hai d¿ng đó là m¿ng đ°ÿc phāc vā båi c¡ så h¿ tầng (nh° m¿ng thông tin di đßng, m¿ng Wifi, m¿ng thông tin vá tinh) và m¿ng tự tổ chąc/tự cấu hình (nh° m¿ng cÁm biÁn vô tuyÁn (WSNs: Wireless Sensors Networks), m¿ng ad-hoc, v.v.) Trong các m¿ng tự tổ chąc, các thiÁt bß có thÅ tự giao tiÁp vái nhau mà không cần sự hỗ trÿ căa c¡ så h¿ tầng (hoÁc c¡ så h¿ tầng chỉ phāc vā mßt phần) Sự giao tiÁp này đ°ÿc thực hián theo các thuÁt toán đ°ÿc cài đÁt s¿n, theo c¡ chÁ truyÃn thông ngang cấp (Peer-to-Peer) Tuy nhiên, các thiÁt bß trong WSNs, m¿ng ad-hoc th°ãng bß giái h¿n và kích th°ác, nng l°ÿng, khÁ nng l°u trữ và tính toán Båi sự giái h¿n và công suất phát và giái h¿n và nng l°ÿng, vùng phă sóng căa các nút thấp nên sự truyÃn dữ liáu th°ãng đ°ÿc thực hián thông qua hình thąc chuyÅn tiÁp (relaying) H¡n nữa, đÅ đ¿t hiáu quÁ nng l°ÿng và khÁ nng xử lý thông tin tÁp trung, các nút m¿ng cũng tổ chąc thành d¿ng cām (cluster) và bầu ra chă cām (cluster head) đÅ quÁn lý các ho¿t đßng trong cām Båi vì trong hián t¿i và t°¡ng lai gần, các há tháng m¿ng tự tổ chąc nh° m¿ng WSNs, m¿ng ad-hoc, v.v s¿ đ°ÿc triÅn khai rßng khắp, nên đây là lý do Hác viên lựa chán h°áng nghiên cąu và các mô hình m¿ng tự tổ chąc d°ái d¿ng cām (cluster)

BÁo mÁt trong m¿ng thông tin vô tuyÁn, đÁc biát trong m¿ng tự cấu hình, là mßt vấn đà quan tráng Tuy nhiên, sự h¿n chÁ và kích th°ác và khÁ nng xử lý căa các thiÁt bß trong m¿ng này làm cho viác áp dāng các thuÁt toán bÁo mÁt phąc t¿p trå nên khó khn và tán nhiÃu thãi gian và nng l°ÿng Gần đây, mßt giÁi pháp đ°ÿc đà xuất là sử dāng kỹ thuÁt bÁo mÁt láp vÁt lý, tÁn dāng khoÁng cách và kênh truyÃn vÁt lý đÅ đÁm bÁo tính bÁo mÁt Ví dā, các thiÁt bß gần nhau có thÅ điÃu chỉnh công suất

phát đÅ trao đổi thông tin an toàn mà không cần đÁn các thuÁt toán mã hóa phąc t¿p Cách tiÁp cÁn này cũng dß triÅn khai và phù hÿp vái mô hình m¿ng tự cấu hình, là lý do t¿i sao hác viên này chán nghiên cąu và m¿ng bÁo mÁt láp vÁt lý đÅ đÁm bÁo an toàn thông tin trong m¿ng Bên trên là những phân tích và tính cấp thiÁt và lý do chán h°áng nghiên cąu và bÁo mÁt láp lý cho m¿ng chuyÅn tiÁp đa chÁng d¿ng cām Ph°¡ng pháp đánh giá và nâng cao hiáu nng m¿ng, Hác viên s¿ trình bày trong những phần sau

Māc đích nghiên cāu

Māc đích nghiên cąu căa đà án bao gồm:

nút nghe lén - Nghiên cąu hiáu nng xác suất dừng (OP) và xác suất mất bÁo mÁt (IP) căa

mô hình

trß IP xuáng mßt ng°ỡng mong muán

cho mô hình

Monte Carlo đÅ kiÅm chąng các biÅu thąc toán hác đ°a ra

tháng

Ph°¢ng pháp nghiên cāu

cąu: đà xuất các thuÁt toán phân bổ công suất phát và các thuÁt toán tìm đ°ãng

- Sử dāng các công cā toán hác đÅ đánh giá hiáu nng OP và IP căa m¿ng trên kênh fading Rayleigh

- Sử dāng ph°¡ng pháp Monte Carlo đÅ kiÅm chąng tính chính xác căa các biÅu thąc xác suất dừng đã đ°a ra

- Chán các kÁt quÁ mô tÁ đÁc tr°ng hiáu nng căa há tháng, đồng thãi đ°a ra các giÁi pháp thiÁt kÁ và tái °u hiáu nng há tháng

CH¯¡NG 1: LÝ THUYÀT TÞNG QUAN 1.1 Tßng quan và hÉ thång vô tuyÁn

1.1.1 Mạng vô tuyến và sự phát triển cho tương lai

Không giáng nh° m¿ng hữu tuyÁn sử dāng đ°ãng đồng hoÁc cáp quang đÅ liên kÁt các điÅm cá đßnh vái nhau, m¿ng vô tuyÁn sử dāng sóng đián từ phát ra từ bß phát và bß thu đÁt bên trong m¿ng có ph¿m vi phát sóng có thÅ truy cÁp đ°ÿc Các thiÁt bß không dây s¿ kÁt nái vái nhau thông qua ng-ten hoÁc cÁm biÁn

Ngày nay m¿ng vô tuyÁn đang dần trå nên phổ biÁn h¡n đáp ąng nhu cầu căa ng°ãi dùng cũng nh° sự phát triÅn công nghá căa các thiÁt bß đầu cuái M¿ng vô tuyÁn đã xuất hián å mái n¡i và trong nhiÃu ngành công nghiáp Chúng ta có thÅ thấy các thiÁt bß máy tính đÅ bàn nh° chußt, bàn phím, laptop,& n¡i công nghá NFC ra đãi nhằm đ¡n giÁn hóa quá trình thanh toán trên thiÁt bß di đßng thông minh, cho đÁn các thiÁt bß theo mô hình nhà thông minh Khái niám Internet of Things (IoT) [1],[2] bắt nguồn nh° mßt xu h°áng toàn cầu, khi tất cÁ các thiÁt bß đ°ÿc nhÁn dián riêng lẻ và có thÅ kÁt nái vái nhau Tất cÁ đÃu h°áng đÁn tính di đßng cao, tián ích h¡n và luôn s¿n sàng kÁt nái mái lúc, mái n¡i

Tùy theo quy mô ho¿t đßng cũng nh° ph¿m vi, vái m¿ng hữu tuyÁn ta có các khái niám và m¿ng LAN, WAN, thì vái m¿ng vô tuyÁn ta có thÅ phân thành: chuẩn m¿ng 802.15 WPAN cho m¿ng cá nhân, IEEE 802.11 WLAN cho m¿ng cāc bß, IEEE 802.16 WMAN cho m¿ng đô thß và IEEE 802.20 WWAN cho m¿ng dián rßng

BÁng 1.1: BÁng dÿ liÉu tiêu chu¿n kÁt nåi m¿ng vô tuyÁn

Chu¿n 802.15 802.11a/b/g 802.16, 802.20 GSM, GPRS,

3G 3.5G

Tåc đß bit 1-3 Mbps 11-54 Mbps 11-134 Mbps 0.17-7.2Mbps

Āng dāng ĐiÅm- điÅm M¿ng gia đình, SOHO Trên 1kilomet M¿ng di đßng

Lÿi ích cÿa m¿ng vô tuyÁn:

• ThiÁt lÁp đ¡n giÁn, tránh dây kéo r°ãm rà • Vùng phă sóng linh ho¿t: truyÃn thông vô tuyÁn có thÅ đÁn nhiÃu n¡i mà m¿ng hữu tuyÁn không thÅ đÁn đ°ÿc

• Cung cấp dßch vā tát h¡n và tián lÿi h¡n khi ng°ãi dùng có thÅ truy cÁp tài nguyên å mái n¡i trong khu vực triÅn khai, đÁc biát vái sá l°ÿng thiÁt bß di đßng ngày càng tng

• TiÁt kiám chi phí đầu t°, chi phí ban đầu cho phần cąng m¿ng căa há tháng vô tuyÁn có thÅ cao h¡n nh°ng xét và tổng chi phí há tháng và chi phí vòng đãi thì thấp h¡n nhiÃu so vái há tháng m¿ng hữu tuyÁn

• KhÁ nng må rßng cao, có thÅ đáp ąng ngay lÁp tąc khi sá l°ÿng thiÁt bß kÁt nái tng lên nhiÃu

Nh°ÿc điÅm cÿa m¿ng vô tuyÁn:

• KhÁ nng bß nhißu do điÃu kián thãi tiÁt, nhißu từ các thiÁt bß vô tuyÁn khác hoÁc do vÁt cÁn (nhà cao tầng, hầm ngầm, cây cái, v.v.)

• Tính bÁo mÁt không cao do môi tr°ãng truyÃn d¿n là không khí nên khÁ nng bß tấn công khá cao

• Ph¿m vi ho¿t đßng bß h¿n chÁ và tín hiáu xuáng cấp nhanh chóng khi khoÁng cách giữa máy thu và máy phát tng lên

• Tác đß th°ãng không ổn đßnh và thấp h¡n so vái truyÃn hữu tuyÁn Tuy nhiên, vái sự phát triÅn m¿nh m¿ căa công nghá, tác đß căa há tháng m¿ng vô tuyÁn s¿ đ°ÿc cÁi thián trong thãi gian tái

1.1.2 Lịch sử phát triển

Các mác quan tráng trong lßch sử phát triÅn căa vô tuyÁn cho đÁn ngày nay: • Nm 1838, Samuel Morse t¿o ra há tháng đián tín đầu tiên và sau đó là đián tho¿i xuất hián

• Nm 1864, J.C Maxwell xây dựng lý thuyÁt đián từ ánh sáng và phát triÅn các ph°¡ng trình tổng quát căa tr°ãng đián từ, chąng minh sự tồn t¿i căa sóng đián từ và cho thấy sóng này có thÅ truyÃn trong không gian tự do

• Nm 1895, Marconi thực hián thành công viác truyÃn d¿n không dây đầu tiên å khoÁng cách gần 30 kilomet (18 miles) TruyÃn thông không dây ra đãi từ đây

• Nm 1915, há tháng truyÃn tín hiáu tho¿i không dây đ°ÿc thiÁt lÁp đÅ có thÅ tho¿i giữa New York và San Francisco Sau 30 nm, các dßch vā đián tho¿i di đßng công cßng đã đ°ÿc giái thiáu å 25 thành phá căa Mỹ

• Nm 1963, Hác vián kỹ s° đián- đián tử (IEEE) đ°ÿc thành lÁp • Nm 1971, há tháng m¿ng dùng kiÅu không dây gói (packet radio), tên ALOHANET ra đãi t¿i tr°ãng đ¿i hác Hawaii, cho phép các máy tính å các c¡ så căa tr°ãng trên bán đÁo có thÅ kÁt nái và máy trung tâm t¿i Oahu thông

• Cũng trong những nm 1970 và 1980, C¡ quan dự án nghiên cąu tiên tiÁn căa Bß Quác phòng (DARPA) đã nghiên cąu và phát triÅn mßt m¿ng sử dāng các cußc gái vô tuyÁn đÅ liên l¿c giữa các tàu chiÁn

• Nm 1984, Ăy ban TruyÃn thông Liên bang (FCC) cho phép phân bổ phổ tần cho đián tho¿i di đßng từ 40 MHz đÁn 50 MHz Há tháng tÁ bào t°¡ng tự đầu tiên căa Phòng thí nghiám AT&T Bell đ°ÿc triÅn khai t¿i Chicago

• Nm 1985, FCC cho phép th°¡ng m¿i hóa m¿ng cāc bß không dây (WLAN) bằng cách cho phép phát triÅn và sử dāng rßng rãi các bng tần công nghiáp, nghiên cąu và y tÁ (ISM) cho các sÁn phẩm m¿ng nßi bß không dây

• Vào những nm 1990, há tháng di đßng thÁ há thą hai ra đãi ChuyÅn đổi t°¡ng tự sang kỹ thuÁt sá đ°ÿc xử lý bằng phần cąng kỹ thuÁt sá vái khÁ nng t°¡ng thích, chi phí, tác đß và hiáu suất nng l°ÿng đ°ÿc cÁi thián Há tháng di đßng thÁ há thą 2 này ngoài khÁ nng cung cấp dßch vā tho¿i còn có khÁ nng cung cấp các dßch vā dữ liáu (th° đián tử, truy cÁp Internet, dßch vā tin nhắn ngắn)

1.1.3 Fading kênh truyền

Båi vì tín hiáu vô tuyÁn đ°ÿc truyÃn trong không gian tự do nên tín hiáu s¿ bß suy hao và phÁn x¿, nhißu x¿ hoÁc tán x¿ khi gÁp các vÁt cÁn và các bà mÁt khác nhau

Nh° đ°ÿc v¿ trong Hình 1.1, tín hiáu đi từ tr¿m gác (transmitter) đÁn thiÁt bß đián tho¿i di đßng (receiver) đi theo nhiÃu đ°ãng (path) khác nhau Đ°ãng đầu tiên (đ°ãng A) th°ãng đ°ÿc gái là đ°ãng thẳng LOS (Line of Sight), đ°ãng B là đ°ãng phÁn x¿ khi tín hiáu gÁp các bà mÁt cąng, đ°ãng C là đ°ãng nhißu x¿ khi tín hiáu gÁp các vÁt cÁn có đỉnh nhán và đ°ãng D là đ°ãng tán x¿ khi tín hiáu gÁp các bà mÁt gồ ghà Nh° vÁy, tín hiáu nhÁn đ°ÿc t¿i thiÁt bß thu s¿ là sự tổng hÿp căa các đ°ãng A, B, C và D vái thãi gian trß khác nhau và biên đß khác nhau

Hình 1.1: Mô hình fading đa đ°ãng

Cũng chính vì các đ°ãng tín hiáu đÁn thiÁt bß thu vái đß trß khác nhau và biên đß khác nhau nên tín hiáu tổng t¿i thiÁt bß thu s¿ có biên đß dao đßng Tąc là chất l°ÿng căa tín hiáu lúc m¿nh và lúc yÁu båi sự đÁn căa các đ°ãng tín hiáu Đây là hián t°ÿng fading đa đ°ãng Hình 1.2 mô tÁ hián t°ÿng này, đó là biên đß căa tín hiáu thu đ°ÿc thay đổi theo thãi gian

Hình 1.2: Biên đß cÿa tín hiÉu thay đßi theo thãi gian

Các kênh truyÃn fading phổ biÁn có thÅ kÅ đÁn nh° kênh fading Rayleigh và kênh fading Rician

Kênh fading Rayleigh:

Hình 1.3: Mô hình kênh fading Rayleigh

Trong kênh truyÃn này, thành phần LOS s¿ không có båi vì thiÁt bß phát và thiÁt bß thu bß che khuất NÁu ta ký hiáu h là há sá kênh truyÃn giữa thiÁt bß phát và thiÁt bß thu, thì biên đß kênh |h| s¿ có phân phái Rayleigh vái hàm mÁt đß xác suất (PDF - Probability Density Function) nh° sau:

(CDF - Cumulative Distribution Function) và hàm mÁt đß xác suất (PDF - Probability

( ) 1 exp() ( ), exp(),

 

.var



Kênh fading Rician:

Hình 1.4: Mô hình kênh truyÃn Fading Rician

Kênh fading Rician là kênh truyÃn tổng quát căa kênh Rayleigh khi có thành phần LOS giữa thiÁt bß phát và thiÁt bß thu Kênh Rician vì vÁy s¿ tát h¡n kênh fading Rayleigh Tuy nhiên, khi thực hián thiÁt kÁ và quy ho¿ch m¿ng, thông th°ãng nhà

kênh truyÃn fading Rayleigh th°ãng đ°ÿc chán đÅ nghiên cąu và đánh giá hiáu nng m¿ng

1.1.4 Mô hình truyền tín hiệu trên kênh fading

Hình 1.5: Mô hình truyÃn tín hiÉu giÿa thiÁt bß phát T và thiÁt bß thu R

Hình 1.5 miêu tÁ sự truyÃn dữ liáu trên kênh fading Rayleigh giữa thiÁt bß phát T và thiÁt bß thu R Tín hiáu nhÁn đ°ÿc t¿i nút R đ°ÿc viÁt nh° sau:

y = P h x+n (1.4)

0

ó

Từ công thąc (1.4), tỷ sá SNR (Signal-to-noise ratio) tąc thãi đ¿t đ°ÿc t¿i nút đích D đ°ÿc tính nh° sau:

2TTR

1.1.5 Hiệu năng mạng vô tuyến

Các hiáu nng m¿ng vô tuyÁn có thÅ kÅ đÁn nh° xác suất dừng (OP: Outage Probability), tỷ lá lỗi bit (BER: Bit Error Rate), dung l°ÿng kênh trung bình (EC: Ergodic Capacity), v.v Đà án này s¿ nghiên cąu hiáu nng xác suất dừng căa mô hình nghiên cąu

Xác suất dừng là xác suất mà dung l°ÿng kênh tąc thãi nhß h¡n mßt ng°ỡng

xác suất dừng trong công thąc (1.7) đ°ÿc tính nh° sau:

1.1.6 Mô phỏng Monte Carlo

ĐÅ kiÅm chąng kÁt quÁ căa các bài toán ng¿u nhiên, ng°ãi ta th°ãng sử dāng ph°¡ng pháp mô phßng Monte Carlo Ph°¡ng pháp mô phßng Monte Carlo là mßt ph°¡ng pháp tính toán và mô phßng dựa trên viác sử dāng các sá ng¿u nhiên đÅ xấp xỉ giá trß hoÁc đánh giá xác suất căa mßt vấn đà Ph°¡ng pháp này có các b°ác nh° sau:

B°ác 1: Đầu tiên, ta xác đßnh mô hình toán hác hoÁc mô tÁ quy trình căa vấn đà cần giÁi quyÁt Mô hình này s¿ quy đßnh cách các yÁu tá t°¡ng tác vái nhau và t¿o ra kÁt quÁ cuái cùng

B°ác 2: T¿o ra mßt tÁp hÿp các giá trß ng¿u nhiên dựa trên phân phái xác đßnh Các giá trß ng¿u nhiên này có thÅ đ°ÿc t¿o ra từ các phân phái, tùy thußc vào yêu cầu căa vấn đà và mô hình Ví dā trong bài toán tính xác suất dừng å trên, ta sử dāng hàm MATLAB [2] sau đÅ t¿o ra kênh truyÃn ng¿u nhiên có phân phái fading Rayleigh:

B°ác 4: Từ tÁp hÿp các kÁt quÁ mô phßng, ta có thÅ tính toán các giá trß trung bình, ph°¡ng sai, tỷ lá xác suất, hay các °ác l°ÿng khác đÅ đ°a ra kÁt luÁn và vấn đà ban đầu Ví dā trong bài toán tính xác suất dừng, kÁt quÁ chính là sá lần há tháng bß dừng chia cho tổng sá phép thử, đây cũng chính là xác suất dừng căa há tháng

Ngoài 4 b°ác c¡ bÁn trên, ta còn có thÅ so sánh giữa kÁt quÁ mô phßng có đ°ÿc và kÁt quÁ lý thuyÁt tính toán Ví dā xác suất dừng trong công thąc (1.8) chính là kÁt quÁ tính toán lý thuyÁt, và ta cần so sánh vái mô phßng đÅ kiÅm chąng tính chính xác Tuy nhiên, các bài toán thực tÁ th°ãng rất phąc t¿p và không thÅ đ°a ra

kÁt quÁ lý thuyÁt Do đó, mô phßng Monte Carlo chính là ph°¡ng pháp hiáu quÁ đÅ tìm ra đáp sá căa các bài toán ng¿u nhiên này

Ph°¡ng pháp Monte Carlo là mßt ph°¡ng pháp linh ho¿t và m¿nh m¿ trong viác giÁi quyÁt các vấn đà có tính ng¿u nhiên và không thÅ giÁi theo các ph°¡ng pháp truyÃn tháng Ph°¡ng pháp Monte Carlo đ°ÿc sử dāng rßng rãi trong nhiÃu lĩnh vực, bao gồm tài chính, vÁt lý, kỹ thuÁt, y hác, quÁn lý răi ro và nhiÃu lĩnh vực khác, đÅ đánh giá và dự đoán các kÁt quÁ trong các tình huáng phąc t¿p

1.2 M¿ng tự c¿u hình – M¿ng cÁm biÁn vô tuyÁn

hình Trong m¿ng tự cấu hình, các thiÁt bß có thÅ tự giao tiÁp vái nhau mà không cần sự hỗ trÿ căa c¡ så h¿ tầng Mßt trong những ąng dāng phổ biÁn căa lo¿i mô hình này đó là m¿ng cÁm biÁn vô tuyÁn WSN (Wireless Sensor Network) [3]-[4] Trong WSN, các thiÁt bß cÁm biÁn (sensor) có thÅ tự giao tiÁp vái nhau theo các thuÁt toán, giao thąc đã đ°ÿc cài đÁt tr°ác

WSN sử dāng các thiÁt bß cÁm biÁn nhß đ°ÿc bá trí trong các khu vực nhất đßnh đÅ thu thÁp, xử lý và truyÃn dữ liáu Các thiÁt bß cÁm biÁn, tùy vào từng lo¿i ąng dāng, s¿ phÁi thu thÁp các thông sá môi tr°ãng và gửi các dữ liáu thu thÁp đ°ÿc và các trung tâm đÅ xử lý Các ąng dāng căa WSN rất đa d¿ng, bao gồm giám sát môi tr°ãng, giám sát và kiÅm soát thông tin trong công nghiáp, y tÁ từ xa, giám sát đßng vÁt hoang dã, phát hián sự xâm nhÁp, v.v

Tuy có nhiÃu °u điÅm nh° tiÁt kiám nng l°ÿng, cài đÁt dß dàng và khÁ nng må rßng linh ho¿t, nh°ng WSN cũng đái mÁt vái mßt sá thách thąc nh° quÁn lý nng l°ÿng, bÁo mÁt dữ liáu và đß tin cÁy căa m¿ng

Hình 1.6: Āng dāng m¿ng cÁm biÁn vô tuyÁn trong nông nghiÉp

Hình 1.6 mô tÁ ąng dāng căa WSN trong nông nghiáp, trong đó các cÁm biÁn đ°ÿc phân bổ t¿i trên mßt cánh đồng đÅ thm dò các thông sá và nhiát đß, đß ẩm& Các cÁm biÁn s¿ gửi dữ liáu và trung tâm thu thÁp dữ liáu (Gateway Node) đÅ xử lý Đái vái các cÁm biÁn å cách xa Gateway, các nút này phÁi nhã vái các nút cÁm biÁn khác chuyÅn tiÁp dữ liáu và Gateway Các dữ liáu sau khi xử lý s¿ đ°ÿc gửi và Server hoÁc đÁn ng°ãi dùng thông qua m¿ng Internet Trong luÁn vn này, hác viên chỉ tÁp trung vào giao tiÁp giữa các thiÁt bß cÁm biÁn đÅ truyÃn dữ liáu và Gateway

Tß chāc cām (Cluster) trong WSN

những cām (cluster) Mỗi cām s¿ bầu chán ra chă cām (CH: Cluster Head) đÅ quÁn lý các ho¿t đßng trong cām Nút chă cām s¿ quÁn lý kÁt nái giữa các nút cām, quÁn lý thông tin căa cām, thu thÁp dữ liáu và liên l¿c vái các cām lân cÁn khác Båi vì các chă cām phÁi ho¿t đßng th°ãng xuyên nên tiêu tán nhiÃu nng l°ÿng Mßt khi nng l°ÿng căa chă cām xuáng mąc thấp, cām s¿ lựa chán nút chă cām mái đÅ thay thÁ

Vì là nút ho¿t đßng tích cực trong m¿ng, chă cām đ°ÿc chán phÁi là nút có nhiÃu nng l°ÿng ho¿t đßng Tuy nhiên, trong suát quá trình quÁn lý cām, nng l°ÿng

căa chă cām th°ãng suy giÁm rất nhanh Và khi nng l°ÿng căa các nút chă cām xuáng mąc thấp, các cām s¿ lựa chán nút chă cām mái đÅ thay thÁ Viác luân phiên các nút trong m¿ng làm chă cām cũng là mßt giÁi pháp hiáu quÁ đÅ cân bằng tÁi, đồng thãi kéo dài thãi gian sáng cho WSNs

Hình 1.7: Tß chāc cām (Cluster)

Hình 1.7 miêu tÁ tổ chąc cām, trong đó các nút m¿ng gom l¿i thành các cām và chán ra chă cām đÅ quÁn lý cām Viác truyÃn dữ liáu s¿ đ°ÿc thực hián thông qua sự điÃu khiÅn căa chă cām Trong WSN, giao thąc phổ biÁn đÅ thành lÁp cām và truyÃn thông trong m¿ng đó là LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy) [5] Trong LEACH, các cām đ°ÿc hình thành theo ph°¡ng thąc phân tán (distributed way) và các ho¿t đßng trong cām đ°ÿc xử lý cāc bß nhằm đ¿t đ°ÿc hiáu quÁ nng l°ÿng Những °u điÅm căa LEACH có thÅ kÅ ra nh° sau: tính thích nghi và khÁ nng tự cấu hình thành cām hiáu quÁ, khÁ nng quÁn lý truyÃn/nhÁn dữ liáu và truyÃn thông vái nng l°ÿng thấp

1.3 Kÿ thuÃt chuyÅn tiÁp

ChuyÅn tiÁp th°ãng đ°ÿc sử dāng trong m¿ng WSN båi vì các thiÁt bß cÁm biÁn bß giái h¿n nng l°ÿng và công suất phát ChuyÅn tiÁp là kỹ thuÁt sử dāng các nút trung gian đÅ vÁn chuyÅn thông tin từ mßt thiÁt bß phát đÁn mßt thiÁt bß thu å khoÁng cách xa Nh° đã đà cÁp å trên, chuyÅn tiÁp trong WSN không cần sự hỗ trÿ căa c¡ så h¿ tầng, mà thay vào đó các nút chuyÅn tiÁp chính là các thiÁt bß cÁm biÁn nằm giữa nút cÁm biÁn nguồn và nút cÁm biÁn đích ThÁt vÁy, mßt nút nguồn s¿ thiÁt lÁp mßt tuyÁn đÁn đích và sử dāng tuyÁn này đÅ truyÃn dữ liáu Các giao thąc đßnh tuyÁn phổ biÁn có thÅ sử dāng đó là AODV (Ad-hoc On-demand Distance Vector) [6] hoÁc DSR (Dynamic Source Routing) [7]

Hình 1.8: Đßnh tuyÁn trong WSN

Hình 1.8 miêu tÁ đßnh tuyÁn và chuyÅn tiÁp dữ liáu trong WSN, trong đó các nút cÁm biÁn muán gửi dữ liáu đÁn mßt nút cÁm biÁn khác hoÁc gửi và nút xử lý (Sink) phÁi cần tìm mßt tuyÁn đÁn nút mong muán Trong thực tÁ, giữa mßt nút cÁm

biÁn nguồn và mßt nút cÁm biÁn đích s¿ tồn t¿i nhiÃu tuyÁn, và chỉ mßt trong các tuyÁn này đ°ÿc chán đÅ truyÃn dữ liáu

SR1 R2 RN D

Hình 1.9: Đßnh tuyÁn và chuyÅn tiÁp dÿ liÉu

Hình 1.9 v¿ mßt tuyÁn đ°ÿc chán giữa nguồn S và đích D, vái các nút chuyÅn

chÁng và đÅ dữ liáu đÁn đ°ÿc nút đích D thành công thì sự truyÃn dữ liáu å tất cÁ các chÁng đÃu phÁi thành công Ng°ÿc l¿i, nÁu å mßt chÁng nào đó, sự truyÃn dữ liáu

Kỹ thuÁt đ°ÿc sử dāng å các nút chuyÅn tiÁp có tên gái là giÁi mã và chuyÅn tiÁp (DF: Decode and Forward) ¯u điÅm căa kỹ thuÁt DF đó là nhißu hoàn toàn bß lo¿i bß t¿i các nút chuyÅn tiÁp trung gian thông qua ho¿t đßng giÁi mã và mã hóa l¿i

GiÁ sử, tổng thãi gian trß căa viác truyÃn dữ liáu giữa nguồn S và đích D là

1

H¡n nữa, khi kỹ thuÁt giÁi mã và chuyÅn tiÁp DF đ°ÿc sử dāng trên các chÁng

nhất trên tất cÁ các chÁng T°¡ng tự nh° công trình [8]-[9], dung l°ÿng kênh tąc thãi toàn trình đ°ÿc viÁt nh° sau:

TiÁp đÁn, hác viên trình bày những °u nh°ÿc điÅm chính căa chuyÅn tiÁp

¯u điÅm: ¯u điÅm chính căa kỹ thuÁt chuyÅn tiÁp đó là må rßng vùng phă

sóng, đÁc biát đái vái các thiÁt bß có công suất phát thấp nên vùng phă nhß và cần sự hỗ trÿ căa các nút chuyÅn tiÁp khác Ngoài ra, chuyÅn tiÁp cũng giúp nâng cao đß tin cÁy khi truyÃn dữ liáu ThÁt vÁy, thay vì truyÃn dữ liáu å khoÁng cách xa, nút nguồn có thÅ sử dāng các nút chuyÅn tiÁp trung gian đÅ chuyÅn tiÁp dữ liáu đÁn nút đích Viác truyÃn dữ liáu å các khoÁng cách ngắn s¿ nâng cao đß tin cÁy căa viác truyÃn dữ liáu đÁn đích H¡n nữa, chuyÅn tiÁp cũng đ¿t đ°ÿc hiáu quÁ nng l°ÿng Trong tr°ãng hÿp nút nguồn có thÅ truyÃn dữ liáu đÁn nút đích vái công suất phát lán, s¿ không hiáu quÁ bằng viác nút nguồn sử dāng các nút chuyÅn tiÁp trung gian và truyÃn dữ liáu vái mąc công suất phát thấp h¡n Các nhà nghiên cąu đã chąng minh đ°ÿc rằng vái cùng chất l°ÿng dßch vā, thì tổng công suất phát sử dāng trong chuyÅn tiÁp nhß h¡n công suất phát trong tr°ãng hÿp truyÃn trực tiÁp

Nh°ÿc điÅm: Nh°ÿc điÅm căa chuyÅn tiÁp đó là thãi gian trß lán do dữ liáu

phÁi đi qua nhiÃu chÁng và å mỗi chÁng các ho¿t đßng đồng bß, giÁi mã và mã hóa l¿i t¿i mỗi nút chuyÅn tiÁp Ngoài ra, viác đßnh tuyÁn, đồng bß cũng tán thãi gian, nng l°ÿng và tài nguyên căa các nút m¿ng

1.4 BÁo mÃt láp vÃt lý

BÁo mÁt láp vÁt lý (Physical Layer Security) là giÁi pháp bÁo mÁt dữ liáu trong m¿ng vô tuyÁn thông qua viác sử dāng các đÁc tính vÁt lý căa kênh truyÃn nh° khoÁng cách, thông tin tr¿ng thái kênh truyÃn, nhißu Thay vì dựa vào các thuÁt toán mã hóa quá phąc t¿p å các láp trên, bÁo mÁt láp vÁt lý đ¡n giÁn h¡n trong viác thiÁt kÁ và triÅn khai, đÁc biát có thÅ áp dāng vào m¿ng WSN khi các cÁm biÁn bß giái h¿n båi nng l°ÿng và khÁ nng tính toán

Ý t°ång c¡ bÁn căa bÁo mÁt láp vÁt lý là tÁn dāng các tính chất căa kênh truyÃn và khoÁng cách đÅ ng°ãi nghe lén không thÅ nghe trßm đ°ÿc Ví dā hai ng°ãi A và B nói chuyán vái nhau và å gần nhau thì hai ng°ãi A và B có thÅ nói chuyán vừa đă nghe đÅ ng°ãi nghe lén E å xa không thÅ nghe đ°ÿc Ví dā khác, khi dữ liáu căa nguồn A đ°ÿc truyÃn qua kênh vô tuyÁn đÁn đích B, nguồn A thêm nhißu vào tín hiáu đÅ gây khó khn cho kẻ nghe trßm E trong viác phāc hồi thông tin ban đầu Ng°ãi nhÁn B, do đã biÁt đ°ÿc thông tin và nhißu, nên có thÅ lo¿i bß và khôi phāc l¿i dữ liáu ban đầu

¯u điÅm căa bÁo mÁt láp vÁt lý là không dựa vào thuÁt toán mã hóa phąc t¿p và không yêu cầu trao đổi khóa BÁo mÁt láp vÁt lý có thÅ cung cấp tính bÁo mÁt cao và khó bß tấn công thông qua các kỹ thuÁt phá mã thông th°ãng Tuy nhiên, nh°ÿc điÅm căa bÁo mÁt láp vÁt lý là phā thußc vào tính chất vÁt lý căa kênh truyÃn nên dß bß Ánh h°ång båi nhißu và điÃu kián biÁn đổi căa kênh

BÁo mÁt láp vÁt lý đang đ°ÿc nghiên cąu và phát triÅn trong lĩnh vực m¿ng không dây, m¿ng thông tin di đßng, và các há tháng truyÃn thông không dây khác nhằm cung cấp mßt ph°¡ng thąc bÁo mÁt khác hỗ trÿ hoÁc kÁt hÿp vái các kỹ thuÁt bÁo mÁt thông th°ãng, nhằm nâng cao khÁ nng bÁo mÁt thông tin

Hình 1.10 miêu tÁ mô hình bÁo mÁt láp vÁt lý c¡ bÁn vái 03 nút A, B và E, trong đó Alice (A) muán gửi thông tin đÁn Bob (B), trong khi Eva (E) muán nghe lén thông tin mà Alice gửi [10]

EABCAEC

Hình 1.10: BÁo mÃt láp vÃt lý c¢ bÁn vái 03 nút A, B và E

GiÁ sử tất cÁ các kênh truyÃn đÃu là kênh fading Rayleigh, t°¡ng tự công thąc (1.6), dung l°ÿng kênh tąc thãi giữa A và B (còn gái là dung l°ÿng kênh dữ liáu) đ°ÿc viÁt ra nh° sau:

2AAB

0

| |log 1 Ph ,

Cũng vÁy, dung l°ÿng kênh tąc thãi giữa A và E (còn gái là dung l°ÿng kênh nghe lén) đ°ÿc viÁt ra nh° sau:

Trong bÁo mÁt láp vÁt lý, các nhà nghiên cąu đßnh nghĩa dung l°ÿng bÁo mÁt, bằng hiáu giữa dung l°ÿng căa kênh dữ liáu và dung l°ÿng căa kênh nghe lén Ta có thÅ viÁt:

Bên c¿nh thông sá dung l°ÿng bÁo mÁt, các nhà nghiên cąu còn đánh giá hiáu nng căa m¿ng bÁo mÁt láp vÁt lý thông qua cÁp giá trß xác suất dừng (OP: Outage Probability) và xác suất chÁn hay xác suất mất bÁo mÁt (IP: Intercept Probability) Nh° đã đ°ÿc đßnh nghĩa công các công thąc (1.7) và (1.8), xác xuất dừng căa kênh dữ liáu đ°ÿc viÁt nh° sau:

0

| |OP Pr CC Pr log 1 PhC

Hình 1.11: BÁo mÃt láp vÃt lý trong chuyÅn tiÁp đa ch¿ng

Hình 1.11 miêu tÁ mô hình chuyÅn tiÁp đa chÁng vái sự xuất hián căa nút nghe lén E Mô hình chuyÅn tiÁp và nguyên lý ho¿t đßng khi truyÃn dữ liáu từ nguồn S đÁn đích D đã đ°ÿc trình bày trong Hình 1.9 Tuy nhiên, Hình 1.11 xuất hián nút nghe lén

E, và nút này muán nghe lén dữ liáu mà nguồn S muán gửi đÁn đích D Cũng trong Hình 1.11, nút nghe lén E có thÅ nghe đ°ÿc dữ liáu truyÃn đi từ các chÁng Xét chÁng

t¿i nút nghe lén E å chÁng này đ°ÿc viÁt nh° sau:

chính là nút đích

mã hóa l¿i dữ liáu nguồn thì nút nghe lén E có thÅ sử dāng bß kÁt hÿp MRC (Maximal Ratio Combining) đÅ kÁt hÿp các tín hiáu nhÁn đ°ÿc Do đó, dung l°ÿng kênh toàn trình tąc thãi nhÁn đ°ÿc t¿i nút E, trong tr°ãng hÿp này, đ°ÿc viÁt nh° sau (xem tài liáu sá [12]):

1log 11

| |1

kC

N

N

ó

−

+

=+

(1.19)

ĐÅ tránh nút nghe lén E sử dāng kỹ thuÁt MRC, nút nguồn và các nút chuyÅn tiÁp s¿ sử dāng các từ mã khác nhau khi mã hóa l¿i dữ liáu nguồn Kỹ thuÁt này có tên gái là Randomize and Forward (RF), và dung l°ÿng kênh toàn trình tąc thãi nhÁn đ°ÿc t¿i E đ°ÿc viÁt nh° sau (xem tài liáu sá [13]):

0

1log 1 max1

21,2, ,1

0

| |max kk

nghe lén trong công thąc (1.19) luôn lán h¡n dung l°ÿng kênh nghe lén trong công thąc (1.20) Do đó, khi sử dāng kỹ thuÁt ng¿u nhiên chuyÅn tiÁp (RF), dung l°ÿng bÁo mÁt căa m¿ng s¿ lán h¡n dung l°ÿng bÁo mÁt trong chuyÅn tiÁp đa chÁng thông th°ãng

Trong há tháng m¿ng thông tin vô tuyÁn, có hai d¿ng đó là m¿ng đ°ÿc phāc vā båi c¡ så h¿ tầng (nh° m¿ng thông tin di đßng, m¿ng Wifi, m¿ng thông tin vá tinh) và m¿ng tự tổ chąc/tự cấu hình (nh° WSN, m¿ng ad-hoc, v.v.) Trong các m¿ng tự tổ chąc, các thiÁt bß có thÅ tự giao tiÁp vái nhau mà không cần sự hỗ trÿ căa c¡ så h¿ tầng (hoÁc c¡ så h¿ tầng chỉ phāc vā mßt phần) Sự giao tiÁp này đ°ÿc thực hián theo các thuÁt toán đ°ÿc cài đÁt s¿n, theo c¡ chÁ truyÃn thông ngang cấp (Peer-to-Peer) Tuy nhiên, các thiÁt bß trong WSN th°ãng bß giái h¿n và kích th°ác, nng l°ÿng, khÁ nng l°u trữ và tính toán Båi sự giái h¿n và công suất phát và giái h¿n và nng l°ÿng, vùng phă sóng căa các nút thấp nên sự truyÃn dữ liáu th°ãng đ°ÿc thực hián thông qua hình thąc chuyÅn tiÁp H¡n nữa, đÅ đ¿t hiáu quÁ nng l°ÿng và khÁ nng xử lý thông tin tÁp trung, các nút m¿ng cũng tổ chąc thành d¿ng cām (cluster) và bầu ra chă cām (cluster head) đÅ quÁn lý các ho¿t đßng trong cām Båi vì trong hián t¿i và t°¡ng lai gần, các há tháng m¿ng tự tổ chąc nh° m¿ng WSN, m¿ng ad-hoc, v.v s¿

đ°ÿc triÅn khai rßng khắp, nên đây là lý do hác viên lựa chán h°áng nghiên cąu và các mô hình m¿ng tự tổ chąc d°ái d¿ng cām

Do tính quÁng bá căa kênh vô tuyÁn, bÁo mÁt là vấn đà then chát trong các há tháng m¿ng thông tin vô tuyÁn nói chung và m¿ng tự cấu hình nói riêng Tuy nhiên, cũng båi sự giái h¿n và kích th°ác, khÁ nng l°u trữ và xử lý thông tin, các thiÁt bß trong m¿ng tự cấu hình khó có thÅ thực hián các thuÁt toán bÁo mÁt phąc t¿p đ°ÿc ThÁt vÁy, khi cài đÁt các thuÁt toán bÁo mÁt phąc t¿p lên các nút m¿ng cũng s¿ làm chúng mất nhiÃu thãi gian xử lý, d¿n đÁn tiêu hao nhiÃu nng l°ÿng và nhanh chóng hÁt nng l°ÿng ĐÅ giÁi quyÁt vấn đà bÁo mÁt thông tin cho các m¿ng tự cấu hình, gần đây các nhà nghiên cąu đà xuất kỹ thuÁt bÁo mÁt láp vÁt lý Trong bÁo mÁt láp vÁt lý, khoÁng cách và kênh truyÃn vÁt lý giữa các nút là những tham sá quan tráng đÅ đ¿t đ°ÿc hiáu quÁ bÁo mÁt Viác triÅn khai các giao thąc bÁo mÁt láp vÁt lý là rất đ¡n giÁn, và do đó, s¿ rất phù hÿp vái các mô hình m¿ng tự cấu hình đ°ÿc nghiên cąu trong đà án Đây cũng là lý do mà hác viên nghiên cąu và m¿ng bÁo mÁt láp vÁt lý, nhằm đ¿t đ°ÿc bÁo mÁt thông tin cho m¿ng

1.5.2 Các nghiên cứu liên quan

BÁo mÁt láp vÁt lý đang là chă đà nghiên cąu mái, nhÁn đ°ÿc nhiÃu sự quan tâm căa các nhà nghiên cąu trong và ngoài n°ác Trong các công trình liên quan [14]-[15] đánh giá hiáu nng bÁo mÁt sử dāng dung l°ÿng bÁo mÁt Trong các công trình [11] và [16], các tác giÁ đánh giá hiáu quÁ bÁo mÁt thông qua sự đánh đổi giữa xác suất dừng OP và xác suất chÁn IP Các tác giÁ căa các công trình [11] và [16] đã chąng minh rằng có sự đánh đổi giữa OP và IP ThÁt vÁy, đÅ giÁm xác suất dừng OP, các thiÁt bß phát cần tng công suất phát, tuy nhiên lúc này xác suất mất bÁo mÁt IP cũng tng theo Ng°ÿc l¿i, các máy phát trong [11] và [16] có thÅ giÁm công suất phát đÅ giÁm xác suất mất bÁo mÁt IP, tuy nhiên điÃu này l¿i làm tng xác suất dừng há tháng

tiÁp đa chÁng d¿ng cām trong khi các công trình [11], [14]-[16] chỉ nghiên cąu m¿ng truyÃn trực tiÁp (01 chÁng) và m¿ng chuyÅn tiÁp hai chÁng Thą hai, đà án nghiên cąu

các ph°¡ng án phân bổ công suất cho các nút phát đÅ mà giÁm xác suất mất bÁo mÁt IP xuáng mßt giá trß mong muán, đồng thãi tái °u xác suất dừng căa m¿ng Cuái cùng, đà án đà xuất các ph°¡ng án chán đ°ãng đÅ nâng cao hiáu nng xác suất dừng cho m¿ng

1.5.3 Phạm vi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Ph¿m vi nghiên cąu căa luÁn vn bao gồm:

- BÁo mÁt láp vÁt lý

- Phân tích xác suất dừng (OP) và xác suất mÁt bÁo mÁt (IP) căa mô hình đà xuất trên kênh fading Rayleigh thông qua các phân tích toán hác

Ph°¡ng pháp nghiên cąu trong đà án này là: - KhÁo sát các công trình liên quan, làm tiÃn đà đÅ đà xuất mô hình nghiên cąu: đà xuất các thuÁt toán phân bổ công suất phát và các thuÁt toán tìm đ°ãng

kênh fading Rayleigh - Sử dāng ph°¡ng pháp Monte Carlo đÅ kiÅm chąng tính chính xác căa các biÅu thąc xác suất dừng đã đ°a ra

- Chán các kÁt quÁ mô tÁ đÁc tr°ng hiáu nng căa há tháng, đồng thãi đ°a ra các giÁi pháp thiÁt kÁ và tái °u hiáu nng há tháng o

1

1,

M K1M

2,1M

2

2,

M K2M

Hình 2.1: Mô hình nghiên cāu

Do đó, nÁu å mßt chÁng nào đó, dữ liáu không đ°ÿc truyÃn thành công thì xem nh°

này cá gắng giÁi mã dữ liáu nguồn đ°ÿc truyÃn đi trên mỗi chÁng

1

E

0MM1

EQ

2MMN MN+1

Hình 2.2: TruyÃn dÿ liÉu trên đ°ãng đã đ°ÿc chán

2.5 bên d°ái TiÁp theo, Hác viên trình bày những giÁ sử đ°ÿc sử dāng trong Ch°¡ng 2:

- Tất cÁ các nút đÃu chỉ có 01 nten và ho¿t đßng å chÁ đß bán song công

2

bất kỳ đÁn các nút trong mßt cām gần nh° bằng nhau T°¡ng tự, khoÁng cách từ mßt nút bất kỳ đÁn Q nút nghe cũng đ°ÿc giÁ sử bằng nhau

- Các nút nghe lén đ°ÿc giÁ sử nghe lén đßc lÁp và không phái hÿp vái nhau đÅ giÁi mã dữ liáu nguồn

ng¿u nhiên chuyÅn tiÁp, bằng cách sử dāng các từ mã khác nhau trên mỗi chÁng đÅ tránh các nút nghe lén sử dāng kỹ thuÁt kÁt hÿp MRC

- Tất cÁ các kênh truyÃn giữa hai nút bất kỳ đÃu là kênh fading Rayleigh

2.2 Các ký hiÉu

XY | XY|

T°¡ng tự, khoÁng cách từ mßt nút nào đó trong mßt cām đÁn mßt nút Y đ°ÿc ký

Cũng vÁy, khoÁng cách từ mßt nút X đÁn các nút nghe lén đ°ÿc giÁ sử là bằng nhau:

BÁng 2.1 tóm tắt các ký hiáu đ°ÿc sử dāng trong Ch°¡ng 2 này Các ký hiáu cũng s¿ đ°ÿc nhắc l¿i trong các māc bên d°ái

khe thãi gian là: