Đang tải... (xem toàn văn)
Đối với phần thực nghiệm, trong giới hạn thực hiện luận văn, nhóm thực hiện thực nghiệm khảo sát độ rộng băng thông kết hợp của kênh truyền vô tuyến. Các vấn đề về Doppler và kênh truyền fading nhanh chậm không phải là đối tượng nghiên cứu của luận văn này.Đối với mạng vô tuyến nhận thức, có nhiều mô hình được xây dựng cho mạng vô tuyến nhận thức, trong phạm vi luận văn này tập trung xây dựng mô hình sử dụng kỹ thuật MIMO (đa ăng ten phát, đa ăng ten thu) cho người dùng nhận thức và thực hiện precoding để loại trừ nhiễu cho người dùng cơ sở đồng thời tối ưu dung lượng kênh bằng thuật toán bầy đàn. Các mô hình và kỹ thuật thu phát khác không phải là đối tượng nghiên cứu của luận văn.
LỜI CÁM ƠN Trước nhất, chúng em muốn gửi lời cám ơn chân thành đến thầy hướng dẫn luận văn mình: TS Hà Hoàng Kha, Ths Hoàng Mạnh Hà phòng thí nghiệm viễn thông 209B1 Các thầy giúp đỡ, hỗ trợ chúng em nhiều tháng vừa qua Mạng vô tuyến nhận thức đề tài mẻ, nói bước thực luận văn phải tìm hiểu, tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu: báo cáo hội nghị, báo cáo kỹ thuật 3GPP, báo khoa học IEEE Lượng tài liệu thật khiến người ta choáng ngợp lạc lối Nếu buổi thầy trực tiếp hướng dẫn, giải đáp thắc mắc, có lẽ chúng em hoàn thành luận văn Chúng em cám ơn thầy dành khoảng thời gian quý báu để tận tình hướng dẫn em Chúng em muốn cám ơn thầy cho em hội thực đề tài Mạng vô tuyến nhận thức đề tài hấp dẫn có tính hứa hẹn phát triển tương lai hệ thống viễn thông, khảo sát kênh truyền mang tính truyền thống hệ thống viễn thông Luận văn hội để chúng em hiểu sâu vận dụng kiến thức chuyên ngành vào thực tiễn Chúng em xin gửi lời cám ơn chân thành đến tất thầy cô giáo Đại Học Bách Khoa - Đại Học Quốc Gia TP Hồ Chí Minh, đặc biệt thầy cô khoa Điện - Điện Tử, người tận tụy hết lòng cho nghiệp giáo dục, vun đắp kiến thức cho chúng em suốt năm năm học vừa qua Tp Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 06 năm 2015 Phan Hữu Chi - Nguyễn Hoàng Tuấn TÓM TẮT Kênh truyền vấn đề mang tính kinh điển hệ thống viễn thông Thực nghiệm khảo sát kênh truyền thực tế việc làm thiết thực nhằm ôn lại kiến thức vận dụng linh hoạt vào thực tiễn Cùng với đó, trạng thực tế, phát triển nhanh chóng hệ thống viễn thông với ứng dụng tảng không dây ngày đem lại nhiều tiện ích phục vụ cho khoa học kỹ thuật đời sống người Tuy nhiên, thách thức lớn khan cạn kiệt tài nguyên tần số Chính sách sử dụng băng tần quốc gia khu vực giới đa số theo mô hình cấp phép cố định cho đối tượng sử dụng riêng rẽ Sự cứng nhắc sách thiếu chia sẻ tài nguyên tần số góp phần làm cho nguồn tài nguyên vốn có giới hạn thêm cạn kiệt Việc đời hệ thống vô tuyến thông minh có khả nhận thức, chia sẻ sử dụng tài nguyên tần số giải pháp hứa hẹn cho việc nâng cao hiệu suất sử dụng tần số tương lai Trong bối cảnh đó, năm gần đây, lý thuyết mạng vô tuyến nhận thức (CR-Cognitive Radio) quan tâm nghiên cứu Việc cấp quyền sử dụng băng tần cho đối tượng không cấp phép gây nguồn nhiễu không mong muốn cho đối tượng sử dụng băng tần Do đó, vấn đề cần quan tâm thực kỹ thuật để giảm thiểu tiến đến loại bỏ hoàn toàn can nhiễu Đồng thời với việc hạn chế can nhiễu, cần thực giải thuật tối ưu có ràng buộc, để nâng cao tổng dung lượng kênh người dùng nhận thức Luận văn nhằm mục đích tìm hiểu xây dựng mô hình mạng vô tuyến nhận thức đảm bảo ràng buộc can nhiễu người dùng sở thực tối ưu dung lượng kênh giải thuật tối ưu bầy đàn cho người dùng nhận thức Đây hứa hẹn hệ vô tuyến thông minh tương lai Mục lục Lời cám ơn ii Tóm tắt iii Mục lục iii Danh sách hình vẽ vi Danh sách bảng viii Từ viết tắt x MỞ 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1 2 3 4 6 7 8 11 14 15 ĐẦU Lý Do Chọn Đề Tài Mục Tiêu Của Luận Văn Đối Tượng Và Phạm Vi Nghiên Cứu Phương Pháp Nghiên Cứu Nội Dung Luận Văn TỔNG QUAN MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC 2.1 Lịch Sử Phát Triển 2.2 Các Khái Niệm Trong Mạng Vô Tuyến Nhận Thức 2.3 Các Yêu Cầu Và Đặc Điểm Của Mạng Vô Tuyến Nhận Thức 2.3.1 Yêu cầu 2.3.2 Đặc điểm 2.4 Các Mô Hình Mạng Vô Tuyến Nhận Thức 2.4.1 Mô hình Underlay 2.4.2 Mô hình Overlay 2.4.3 Mô hình Interwave 2.5 Các Hành Vi Trong Mạng Nhận Thức 2.5.1 Kênh truyền nhận thức 2.5.2 Kênh truyền tránh xung đột iii MỤC LỤC 2.5.3 Kênh truyền phối hợp 17 XÂY DỰNG MÔ HÌNH HỆ THỐNG MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC 3.1 Tổng Quan Về Kênh Truyền Trong Viễn Thông 3.1.1 Lý thuyết kênh truyền vô tuyến 3.1.2 Hiệu ứng đa đường kênh truyền vô tuyến 3.1.2.1 Delay Spread độ rộng băng thông kết hơp 3.1.2.2 Doppler thời gian kết hợp kênh truyền 3.1.3 Thực nghiệm khảo sát băng thông kết hợp kênh truyền vô tuyến 3.2 Tổng Quan Về MIMO 3.2.1 Giới thiệu tổng quan 3.2.2 Tín hiệu mô hình kênh truyền 3.2.3 Dung lượng kênh 3.2.3.1 Đối với hệ thống SISO 3.2.3.2 Đối với hệ thống MIMO 3.2.4 Công suất phát hệ thống MIMO 3.2.4.1 CSI biết phía thu 3.2.4.2 CSI biết hai phía 3.3 Mô Hình Hệ Thống 3.3.1 Xây dựng mô hình hệ thống 3.3.2 Loại bỏ nhiễu cho người dùng sở 19 19 19 23 25 26 28 49 49 49 52 52 52 55 56 56 58 58 60 THUẬT TOÁN TỐI ƯU 4.1 Lý Thuyết Tối Ưu 4.1.1 Hình thành phát triển 4.1.2 Mô hình toán học 4.1.3 Phân loại toán tối ưu 4.1.4 Một số giải thuật tối ưu ngẫu nhiên 4.2 Giải Thuật PSO 4.2.1 Tổng quan PSO 4.2.2 Thuật toán PSO 4.2.3 PSO điều kiện ràng buộc 4.2.3.1 Phương pháp sử dụng hàm phạt 4.3 Áp Dụng PSO Vào Mô Hình Mạng Vô Tuyến Nhận Thức 4.3.1 Phương pháp hình chiếu 4.3.2 Phương pháp hàm phạt 62 62 62 63 64 65 67 67 68 72 73 78 79 80 iv MỤC LỤC KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 81 5.1 Các Kết Quả Mô Phỏng 82 5.2 Kết luận 87 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 6.1 Các Kỹ Thuật Về Cảm Biến Phổ 6.2 Thông Tin Kênh Không Hoàn Hảo 6.3 Áp Dụng Giải Thuật SLNR Để Giảm Nhiễu Giữa Các Người Dùng Nhận Thức 6.4 Mạng Vô Tuyến Nhận Thức Trong Hệ Thống Femtocell 88 88 88 89 89 Phụ lục 90 Tài liệu tham khảo 94 v Danh sách hình vẽ 1.1 Thực trạng sử dụng băng tần 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 Phổ trống Hành vi cạnh tranh mạng nhận thức Hành vi phối hợp không cân mạng nhận Hành vi phối hợp mạng nhận thức Kênh truyền nhận thức Mô hình kênh truyền tránh xung đột Mô hình tương đương kênh truyền tránh xung đột Mô hình phối hợp relay 3.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9 3.10 3.11 3.12 3.13 3.14 3.15 3.16 3.17 3.18 3.19 Mô hình kênh truyền AWGN với băng thông giới hạn Hiệu ứng đa đường kênh truyền vô tuyến Đáp ứng kênh truyền đa đường Power delay profile Hiệu ứng Doppler Phân loại Fading theo TS Phân loại Fading theo BS Mô hình hệ thống thực nghiệm Sơ đồ khối cho phát, thu tín hiệu UWB Bộ thu phát tín hiệu UWB Phân tách chu kỳ tín hiệu Thí nghiệm chuẩn hóa công suất tham chiếu Tín hiệu thu thí nghiệm Tín hiệu thu chuẩn hóa Mô hình thí nghiệm trường hợp Kết thí nghiệm trường hợp Mô hình thí nghiệm trường hợp Kết thí nghiệm trường hợp Mô hình thí nghiệm trường hợp vi thức 11 12 13 14 16 16 17 21 23 24 25 26 27 27 28 29 30 32 33 33 34 35 36 37 38 39 DANH SÁCH HÌNH VẼ 3.20 3.21 3.22 3.23 3.24 3.25 3.26 3.27 3.28 3.29 3.30 3.31 3.32 3.33 3.34 3.35 Kết thí nghiệm trường hợp Mô hình thí nghiệm trường hợp Kết thí nghiệm trường hợp Mô hình thí nghiệm trường hợp Kết thí nghiệm trường hợp Mô hình thí nghiệm trường hợp Kết thí nghiệm trường hợp Mô hình thí nghiệm trường hợp Kết thí nghiệm trường hợp Ví dụ hệ thống MIMO Hệ thống MIMO điển hình Kênh truyền MIMO Hệ MIMO tương đương M > N Hệ MIMO tương đương N > M Water Filling Mô hình hệ thống 4.1 4.2 4.3 Cực trị địa phương toàn cục 64 Sự thay đổi vị trí PSO 69 Lưu đồ giải thuật PSO 71 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 Kết Kết Kết Kết Kết quả quả mô mô mô mô mô phỏng phỏng với Nt thay đổi với Nr thay đổi với M0 thay đổi với K thay đổi Nt = 8, Nr = 4, M0 = 4, K = vii 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 50 54 55 57 58 82 83 84 85 86 Danh sách bảng 2.1 Các mô hình mạng vô tuyến nhận thức 10 3.1 Thông số (UWB Transceiver) 30 5.1 Các thông số trình mô 81 Bảng Bảng Bảng Bảng Bảng Bảng Bảng kết kết kết kết kết kết kết quả quả quả thí thí thí thí thí thí thí nghiệm nghiệm nghiệm nghiệm nghiệm nghiệm nghiệm viii 90 90 91 91 92 93 93 Từ viết tắt ADC Analog Digital Converter AI Artificial Intelligence AWGN Additive White Gaussian Noise BER Bit Error Rate CR Cognitive Radio CSI Channel State Information EA Evulutionary Algorithms FCC Federal Communication Commission FDM Frequency Division Mutiplexing GA Genetic Algorithms GP Genetic Programming IF Intermediate Frequency inf Infimum LOS Light Of Sight MIMO Multiple Input Multiple Output Mu-MIMO Multi User MIMO NLOS Non Light Of Sight OSI Open Systems Interconnection PBS Primary user Base Station PC Personal Computer PSO Particle Swarm Optimization PU Primary User QoS Quality of Sevice ix Từ viết tắt RMS Root Mean Square SBS Secondary user Base station SDM Space Division Mutiplexing SDR Software Defined Radio SI Swarm Intelligence SISO Single Input Single Output SLNR Signal-to-Leakage-and-Noise-Ratio SNR Signal to Noise Ratio sup Supremum SU Sencondary User SVD Singular Value Decomposition TDM Time Division Mutiplexing UWD Ultra Wideband x KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Để khảo sát vai trò số lượng ăng ten thu người dùng nhận thức Nr , ta tiến hành mô mô hình với SBS có ăng ten phát, người dùng sở có ăng ten thu, người dùng nhận thức số lượng ăng ten thu người dùng nhận thức thay đổi từ 1-4 Kết mô minh họa hình 5.2 sau: Hình 5.2: Kết mô với Nr thay đổi Quan sát kết trên, ta nhận thấy, Nr tăng lên, tổng dung lượng kênh người dùng nhận thức tăng lên cách đáng kể Số lượng ăng thu người dùng nhận thức tăng lên góp phần tăng khả đáp ứng dung lượng kênh mức nhiễu SNR, sử dụng ăng ten thu,tổng dung lượng kênh nhanh chóng đạt bão hòa mức SNR = 15dB tăng lên mức SNR = 25dB sử dụng 3-4 ăng ten thu Một cách ngắn gọn, số lượng ăng ten thu Nr người dùng nhận thức có ảnh hưởng đáng kể đến việc gia tăng tổng dung lượng kênh hệ thống 83 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Tiếp theo, ta thực khảo sát vai trò số lượng ăng ten thu M0 người dùng sở đến tổng dung lượng kênh Do đó, ta xây dựng mô hình mô với người dùng nhận thức, người dùng nhận thức sử dụng ăng ten thu, trạm phát SBS có ăng ten phát, số lượng ăng ten thu người dùng sở M0 thay đổi từ 1-4, kết thể hình 5.3 sau: Hình 5.3: Kết mô với M0 thay đổi Ta dễ dàng nhận thấy, M0 tăng lên, tổng dung lượng kênh tăng theo cách tương ứng Tuy nhiên, độ gia tăng dung lượng kênh không đáng kể Tổng dung lượng kênh đạt mức bão hòa SNR dao động khoảng 20-25dB không phụ thuộc vào M0 Nói cách khác, M0 có ảnh hưởng không rõ rệt tổng dung lượng kênh Nr 84 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Ta cần quan tâm thay đổi dung lượng kênh số lượng người dùng nhận thức thay đổi.Do đó, ta thực mô với hệ thống có ăng ten phát SBS, người dùng sở có ăng ten thu, hệ thống có số lượng người dùng nhận thức tăng dần từ 1-4 người dùng nhận thức có ăng ten thu Kết mô thể hình 5.4 sau: Hình 5.4: Kết mô với K thay đổi Quan sát hình trên, ta nhận thấy, số lượng người dùng nhận thức tăng, tổng dung lượng kênh hệ thống giảm ngược lại Đi kèm theo đó, mức độ bão hòa dung lượng theo đáp ứng SNR giảm tăng số lượng người dùng nhận thức Khi có người dùng nhận thức, dung lượng kênh nhanh chóng đạt bão hòa mức SNR = 20dB, tăng lên mức SNR = 25dB có người dùng nhận thức đặc biệt, có người dùng nhận thức, dung lượng kênh tăng đột biến chưa đạt mức bão hòa SNR = 30dB Kết người dùng nhận thức gây nhiễu cho làm giảm tổng dung lượng kênh hệ thống Khi có người dùng nhận thức, thân không tự gây nhiễu cho nên đạt dung lượng tốt 85 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Để tổng kết lại trình mô phỏng, ta thực mô với mô hình có ăng ten phát SBS, người dùng sở nhận thức có ăng ten thu, hệ thống có người dùng nhận thức: Hình 5.5: Kết mô Nt = 8, Nr = 4, M0 = 4, K = Từ kết trên, ta nhận thấy việc tối ưu PSO sử dụng hàm phạt hay hình chiếu cho kết gần giống Dung lượng kênh người dùng nhận thức đạt tốt Trong kết trên, đường màu xanh thể dung lượng kênh chọn Tk = aI với a tính toán cho thỏa mãn điều kiện công suất, ta nhận thấy dung lượng kênh thu nhỏ rõ rệt trường hợp tối ưu, đặc biệt mức SNR cao Điều thể tính hiệu thuật toán tối ưu sử dụng 86 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 5.2 Kết luận Chương mô tả kết mô tổng dung lượng kênh người dùng nhận thức Có thể đánh giá dung lượng kênh đạt tốt phụ thuộc vào thông số hệ thống Trong đặc biệt tăng tăng số lượng ăng ten thu hệ thống người dùng nhận thức giảm số lượng người dùng nhận thức Sự thay đổi theo số ăng ten thu người dùng sở số lượng ăng ten phát người dùng nhận thức có song hai thống số Tổng dung lượng kênh tăng theo giá trị SNR đạt giá trị bão hòa mức định Việc giảm số lượng người dùng nhận thức tăng số lượng ăng ten thu người dùng nhận thức góp phần gia tăng mức độ đáp ứng bão hòa dung lượng kênh tăng cường SNR 87 Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Trong đòi hỏi phát triển ứng dụng không dây hệ thống viễn thông, băng tần tài nguyên quý giá hữu hạn Việc cạn kiệt băng tần đòi hỏi đặt nhiều kỹ thuật để tái sử dụng băng tần tăng hiệu suất phổ sử dụng tần số Mạng vô tuyến nhận thức lĩnh vực hứa hẹn giải pháp cho hệ viễn thông tương lai Luận văn tìm hiểu sơ lược mạng vô tuyến nhận thức thực đánh giá tính khả thi hệ thống thông qua kết mô Mạng vô tuyến nhận thức trình hoàn thiện đòi hỏi nhiều nghiên cứu Các kết quả, đánh giá, mô hình cần thiết trước ứng dụng vào thực tiễn Tuy nhiên, trình mô luận văn đặt nhiều điều kiện ràng buộc để đơn giản hóa vấn đề Dưới trình bày việc cần phải làm để phát triển vấn đề đến gần với thực tế 6.1 Các Kỹ Thuật Về Cảm Biến Phổ Trong luận văn này, kỹ thuật để cảm biến phổ xử lý tín hiệu hệ thống nhận thức chưa đề cập giới hạn kiến thức người thực Các kỹ thuật tương đối phức tạp yêu cầu then chốt hệ thống mạng vô tuyến nhận thức cần đào sâu nghiên cứu có hệ thống cần nhiều đầu tư 6.2 Thông Tin Kênh Không Hoàn Hảo Mô hình luận văn tập trung vào trường hợp trạng thái kênh truyền hoàn hảo Tuy nhiên thực tế, SBS thường có phần thông tin kênh truyền, thêm vào đó, trễ trao đổi thông tin SBS - SU hay PU điều cần quan tâm Vấn đề 88 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN kênh truyền không hoàn hảo kỹ thuật để có thông tin trạng thái kênh cần phải khảo sát thêm Trong kênh truyền trạng thái thông tin không hoàn hảo, kỹ thuật codebook precoding sử dụng rộng rãi [32] 6.3 Áp Dụng Giải Thuật SLNR Để Giảm Nhiễu Giữa Các Người Dùng Nhận Thức Trong khuôn khổ luận văn không đề cập vấn đề giảm nhiễu người dùng nhận thức, ta phát triển hướng với kết giải thuật Signal-toleakage-and-noise-ratio (SLNR) để giảm nhiễu cho người dùng nhận thức hệ thống Mu-MIMO luận văn đề cập [33] Việc giảm nhiễu người dùng nhận thức góp phần gia tăng đáng kể dung lượng kênh người dùng nhận thức 6.4 Mạng Vô Tuyến Nhận Thức Trong Hệ Thống Femtocell Mạng vô tuyến nhận thức phát triển dần đưa vào thực tiễn sử dụng, áp dụng vô tuyến nhận thức hệ thống Femtocell giải pháp mang nhiều hứa hẹn Trong mô hình luận trình bày với giả định vị trí xa PBS người dùng nhận thức việc loại trừ nhiễu cho người dùng sở yếu tố đưa vào áp dụng hệ thống Femtocell, nhiên nhiều vấn đề cần nghiên cứu phát triển [34] 89 Phụ lục Bảng 1: Bảng kết thí nghiệm t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 1 0 0 379 0.124402055 0.015475871 8.2026E09 1.26942E10 6.72826E17 1.04126E18 368 0.113514719 0.012885591 7.9639E09 1.0262E10 6.34237E17 8.17252E19 393 0.027932458 0.000780222 8.5064E09 6.63688E12 7.23588E17 5.6456E20 416 0.042020778 0.001765746 9.0055E09 1.59014E11 8.1099E17 1.432E-19 428 0.043198026 0.001866069 9.2659E09 1.72908E11 8.58569E17 1.60215E19 443 0.025017598 0.00062588 9.5914E09 6.00307E12 9.1995E17 5.75778E20 773 0.052944824 0.002803154 1.67524E08 4.69596E11 2.80643E16 7.86685E19 Bảng 2: Bảng kết thí nghiệm t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 1 0 0 290 0.1656 0.02742336 6.2713E09 1.7198E10 3.93292E17 1.07854E18 301 0.1798 0.03232804 6.51E-09 2.10456E10 4.23801E17 1.37007E18 90 PHỤ LỤC t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 339 0.0583 0.00339889 7.3346E09 2.49295E11 5.37964E17 1.82848E19 429 0.0687 0.00471969 9.2876E09 4.38346E11 8.62595E17 4.07118E19 444 0.0568 0.00322624 9.6131E09 3.10142E11 9.24117E17 2.98142E19 489 0.056 0.003136 1.05896E08 3.3209E11 1.1214E16 3.5167E19 774 0.0661 0.00436921 1.67741E08 7.32896E11 2.8137E16 1.22937E18 813 0.0784 0.00614656 1.76204E08 1.08305E10 3.10478E16 1.90837E18 827 0.0655 0.00429025 1.79242E08 7.68993E11 3.21277E16 1.37836E18 Bảng 3: Bảng kết thí nghiệm t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 1 0 0 272 0.0697 0.004858 5.88E-09 2.86E-11 3.46E-17 1.68E-19 290 0.1839 0.033819 6.27E-09 2.12E-10 3.93E-17 1.33E-18 302 0.1738 0.030206 6.53E-09 1.97E-10 4.27E-17 1.29E-18 329 0.0754 0.005685 7.12E-09 4.05E-11 5.07E-17 2.88E-19 366 0.1032 0.01065 7.92E-09 8.44E-11 6.27E-17 6.68E-19 774 0.0602 0.003624 1.68E-08 6.08E-11 2.81E-16 1.02E-18 813 0.0804 0.006464 1.76E-08 1.14E-10 3.1E-16 2.01E-18 827 0.0707 0.004998 1.79E-08 8.96E-11 3.21E-16 1.61E-18 Bảng 4: Bảng kết thí nghiệm t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 1 0 0 290 0.1622 0.02630884 6.2713E09 1.64991E10 3.93292E17 1.03471E18 301 0.1795 0.03222025 6.51E-09 2.09754E10 4.23801E17 1.3655E18 91 PHỤ LỤC t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 351 0.0614 0.00376996 7.595E-09 2.86328E11 5.7684E17 2.17466E19 430 0.0656 0.00430336 9.3093E09 4.00613E11 8.66631E17 3.72942E19 443 0.0613 0.00375769 9.5914E09 3.60415E11 9.1995E17 3.45689E19 774 0.0684 0.00467856 1.67741E08 7.84786E11 2.8137E16 1.31641E18 827 0.0715 0.00511225 1.79242E08 9.1633E11 3.21277E16 1.64245E18 Bảng 5: Bảng kết thí nghiệm t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 1 0 0 175 0.2804 0.07862416 3.7758E09 2.96869E10 1.42567E17 1.12092E18 186 0.3066 0.09400356 4.0145E09 3.77377E10 1.61162E17 1.51498E18 224 0.0891 0.00793881 4.8391E09 3.84167E11 2.34169E17 1.85902E19 214 0.0767 0.00588289 4.6221E09 2.71913E11 2.13638E17 1.25681E19 236 0.0926 0.00857476 5.0995E09 4.3727E11 2.60049E17 2.22986E19 251 0.0718 0.00515524 5.425E-09 2.79672E11 2.94306E17 1.51722E19 430 0.052 0.002704 9.3093E09 2.51723E11 8.66631E17 2.34337E19 443 0.044 0.001936 9.5914E09 1.8569E11 9.1995E17 1.78102E19 775 0.0648 0.00419904 1.67958E08 7.05262E11 2.82099E16 1.18454E18 827 0.0864 0.00746496 1.79242E08 1.33803E10 3.21277E16 2.39832E18 92 PHỤ LỤC Bảng 6: Bảng kết thí nghiệm t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 1 0 0 526 0.2217 0.04915089 1.13925E08 5.59952E10 1.29789E16 6.37925E18 539 0.2427 0.05890329 1.16746E08 6.87672E10 1.36296E16 8.0283E18 552 0.0694 0.00481636 1.19567E08 5.75878E11 1.42963E16 6.8856E19 565 0.0655 0.00429025 1.22388E08 5.25075E11 1.49788E16 6.42629E19 587 0.0731 0.00534361 1.27162E08 6.79504E11 1.61702E16 8.64071E19 776 0.0811 0.00657721 1.68175E08 1.10612E10 2.82828E16 1.86022E18 Bảng 7: Bảng kết thí nghiệm t(mẫu) V (mV ) P∼V2 t(s) t×P t2 t2 × P 1 0 0 414 0.2881 0.08300161 8.9621E09 7.43869E10 8.03192E17 6.66663E18 427 0.2391 0.05716881 9.2442E09 5.2848E10 8.54552E17 4.88537E18 474 0.1027 0.01054729 1.02641E08 1.08258E10 1.05352E16 1.11118E18 440 0.07 0.0049 9.5263E09 4.66789E11 9.07504E17 4.44677E19 776 0.0912 0.00831744 1.68175E08 1.39879E10 2.82828E16 2.35241E18 794 0.0685 0.00469225 1.72081E08 8.07447E11 2.96119E16 1.38946E18 93 Tài liệu tham khảo [1] Q Zhao and A Swami, “A survey of dynamic spectrum access: Signal processing and networking perspectives,” in Acoustics, Speech and Signal Processing, 2007 ICASSP 2007 IEEE International Conference on, vol 4, April 2007, pp IV–1349–IV–1352 [2] W Wang, Cognitive Radio Systems, W Wang, Ed InTech, November 2009 5, [3] S Bayhan, “Next generation wireless networks: Smart radio,” March 2007 [4] I Mitola, J., “Software radios: Survey, critical evaluation and future directions,” Aerospace and Electronic Systems Magazine, IEEE, vol 8, no 4, pp 25–36, April 1993 [5] S Haykin, “Cognitive radio: brain-empowered wireless communications,” Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, vol 23, no 2, pp 201–220, Feb 2005 [6] A Jovicic and P Viswanath, “Cognitive radio: An information-theoretic perspective,” in Information Theory, 2006 IEEE International Symposium on, July 2006, pp 2413– 2417 [7] S Srinivasa and S Jafar, “Cognitive radios for dynamic spectrum access - the throughput potential of cognitive radio: A theoretical perspective,” Communications Magazine, IEEE, vol 45, no 5, pp 73–79, May 2007 7, 17 [8] M Costa, “Writing on dirty paper (corresp.),” Information Theory, IEEE Transactions on, vol 29, no 3, pp 439–441, May 1983 8, 15 [9] J Mitola, “Cognitive radio: An integrated agent architecture for software defined radio,” in Cognitive Radio: An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio, 2000 [10] P J Kolodzy, “Cognitive radio fundamentals,” SDR Forum, Tech Rep., April 2005 94 TÀI LIỆU THAM KHẢO [11] F G Stremler, Introduction to Communication Systems, F G Stremler, Ed Addison-Wesley, 1982 15, 52 [12] X He and A Yener, “A new outer bound for the gaussian interference channel with confidential messages,” in Information Sciences and Systems, 2009 CISS 2009 43rd Annual Conference on, March 2009, pp 318–323 17 [13] S Jafar, “Capacity with causal and noncausal side information: A unified view,” Information Theory, IEEE Transactions on, vol 52, no 12, pp 5468–5474, Dec 2006 18 [14] G J Foschini and M J Gans, “On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas,” Wireless personal communications, vol 6, no 3, pp 311–335, 1998 49 [15] H Bolcskei, D Gesbert, and A Paulraj, “On the capacity of ofdm-based spatial multiplexing systems,” Communications, IEEE Transactions on, vol 50, no 2, pp 225–234, Feb 2002 49 [16] R Horn and C Johnson, Matrix Analysis, R Horn and C Johnson, Eds Cambridge University Press, 1985 52 [17] B Vucetic and J Yuan, Space-Time Coding, B Vucetic and J Yuan, Eds Wiley & Sons Ltd, 2003 56, 57 John [18] J W Gerardo Beni, “Swarm intelligence in cellular robotic systems,” in NaTo Advanced Workshop on Robots and Biological Systems, Tus cany, Italy, Junne 2630(1989) 67 [19] J Kennedy and R Eberhart, “Particle swarm optimization,” in Neural Networks, 1995 Proceedings., IEEE International Conference on, vol 4, Nov 1995, pp 1942– 1948 vol.4 68 [20] R Eberhart and J Kennedy, “A new optimizer using particle swarm theory,” in Micro Machine and Human Science, 1995 MHS ’95., Proceedings of the Sixth International Symposium on, Oct 1995, pp 39–43 68 [21] N A A Aziz, M Y Alias, A W Mohemmed, and K A Aziz, “Particle swarm optimization for constrained and multiobjective problems: A brief review,” in 2011 International Conference on Management and Artificial Intelligence IPEDR, vol 6, 2011 72 95 TÀI LIỆU THAM KHẢO [22] G Coath and S Halgamuge, “A comparison of constraint-handling methods for the application of particle swarm optimization to constrained nonlinear optimization problems,” in Evolutionary Computation, 2003 CEC ’03 The 2003 Congress on, vol 4, Dec 2003, pp 2419–2425 Vol.4 72 [23] X Hu and R Eberhart, “Solving constrained nonlinear optimization problems with particle swarm optimization,” in Proceedings of the sixth world multiconference on systemics, cybernetics and informatics, vol Citeseer, 2002, pp 203–206 72 [24] R Courant, “Variational methods for the solution of problems of equilibrium and vibrations,” Bull Amer Math Soc., vol 49, no 1, pp 1–23, 01 1943 [Online] Available: http://projecteuclid.org/euclid.bams/1183504922 73 [25] O L Mangasarian, “Nonlinear programming: Sequential unconstrained minimization techniques (anthony v fiacco and garth p mccormick),” SIAM Review, vol 12, no 4, pp 593–594, 1970 73 [26] J Joines and C Houck, “On the use of non-stationary penalty functions to solve nonlinear constrained optimization problems with ga’s,” in Evolutionary Computation, 1994 IEEE World Congress on Computational Intelligence., Proceedings of the First IEEE Conference on, Jun 1994, pp 579–584 vol.2 75 [27] S Kazarlis and V Petridis, “Varying fitness functions in genetic algorithms: Studying the rate of increase of the dynamic penalty terms,” in Proceedings of the 5th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, ser PPSN V London, UK, UK: Springer-Verlag, 1998, pp 211–220 76 [28] J.-M Yang, Y.-P Chen, J.-T Horng, and C.-Y Kao, “Applying family competition to evolution strategies for constrained optimization,” in Evolutionary Programming VI Springer, 1997, pp 201–211 76, 80 [29] B Wu, X Yu, and L Liu, “Fuzzy penalty function approach for constrained function optimization with evolutionary algorithms,” in Proceedings of the 8th international conference on neural information processing Citeseer, 2001, pp 299–304 77 [30] J Liang and P Suganthan, “Dynamic multi-swarm particle swarm optimizer with a novel constraint-handling mechanism,” in Evolutionary Computation, 2006 CEC 2006 IEEE Congress on, 2006, pp 9–16 78 [31] K E Parsopoulos, M N Vrahatis et al., “Particle swarm optimization method for constrained optimization problems,” Intelligent Technologies–Theory and Application: New Trends in Intelligent Technologies, vol 76, pp 214–220, 2002 80 96 TÀI LIỆU THAM KHẢO [32] F Yuan, S Han, C Yang, Y Zhang, G Wang, and M Lei, “Weighted dft codebook for multiuser mimo in spatially correlated channels,” in Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2011 IEEE 73rd, May 2011, pp 1–5 89 [33] M Sadek, A Tarighat, and A Sayed, “A leakage-based precoding scheme for downlink multi-user mimo channels,” Wireless Communications, IEEE Transactions on, vol 6, no 5, pp 1711–1721, May 2007 89 [34] R Urgaonkar and M Neely, “Opportunistic cooperation in cognitive femtocell networks,” Selected Areas in Communications, IEEE Journal on, vol 30, no 3, pp 607–616, April 2012 89 97 [...]... và Tối Ưu Dung Lượng Mạng Vô Tuyến Nhận Thức" dưới sự hướng dẫn của ThS Hoàng Mạnh Hà và TS Hà Hoàng Kha 1.2 Mục Tiêu Của Luận Văn • Tiến hành thực nghiệm khảo sát độ rộng băng thông kết hợp của kênh truyền • Tìm hiểu và xây dựng mô hình cho mạng vô tuyến nhận thức • Đánh giá tính khả thi và chất lượng của mô hình mạng (tổng dung lượng kênh) vô tuyến nhận thức đã xây dựng • Sử dụng thuật toán tối ưu. .. thấp Năm 1999, Josep Mitola chính thức sử dụng thuật ngữ vô tuyến nhận thức - Cognitive Radio, trong đó mô tả đó là sự phát triển của SDR với hoạt động thông minh hơn Năm 2000, Mitola phát triển ngôn ngữ cho các tính năng nhận thức của hệ thống mạng vô tuyến Sau đó, năm 2005, Haykin trình bày về xử lý tín hiệu trong hệ thống nhận thức 4 2 TỔNG QUAN MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC Đặc biệt, năm 2006, Akyildiz... QoS)phụ thuộc vào hành vi của người dùng cơ sở 2.4 Các Mô Hình Mạng Vô Tuyến Nhận Thức Kể từ lúc được đề xuất trong [6], các mô hình về mạng vô tuyến nhận thức được phát triển qua nhiều năm Bao gồm nhiều định nghĩa và mô hình khác nhau Trong phần này, trình bày cơ bản về một số mô hình vô tuyến nhận thức đã được đề xuất Về cơ bản, mạng vô tuyến nhận thức được xếp vào ba mô hình hoạt động cơ bản như sau: •... dụng nhiều ăng ten thu và phát có thể làm tăng lưu lượng cho người dùng nhận thức và giảm nhiễu cho người dùng cơ sở Femtocell Một tính năng quan trọng của Femtocell là việc phân nhỏ các cell góp phần làm giảm can nhiễu do người dùng nhận thức gây ra cho người dùng cơ sở 2.2 Các Khái Niệm Trong Mạng Vô Tuyến Nhận Thức Trong hệ thống mạng vô tuyến nhận thức, cần quan tâm đến một số khái niệm như sau... mạng vô tuyến nhận thức: Bảng 2.1: Các mô hình mạng vô tuyến nhận thức Underlay Overlay Interwave Thông tin về kênh truyền: phía phát của người dùng nhận thức cần nắm được các thông tin về kênh truyền để đảm bảo không gây can nhiễu cho phía thu của người dùng cơ sở Thông tin về codebook: người dùng nhận thức cần nắm được codebook mà người dùng cơ sở sử dụng Thông tin về hoạt động: người dùng nhận thức. .. Công suất phát của người dùng nhận thức bị giới hạn bởi yêu cầu về nhiễu Người dùng nhận thức có thể có công suất phát tùy ý, với điều kiện thực hiện relay tín hiệu cho người dùng cơ sở đảm bảo cho SNR của người dùng cơ sở Công suất phát của người dụng nhận thức phụ thuộc vào độ rộng của phổ trống 10 2 TỔNG QUAN MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC 2.5 Các Hành Vi Trong Mạng Nhận Thức Trong mô hình xem xét, để... được thay đổi một cách dễ dàng 1.5 Nội Dung Luận Văn Trong chương 2 của luận văn sẽ trình bày tổng quan về mạng vô tuyến nhận thức Trong đó trình bày sơ lược về quá trình phát triển mạng vô tuyến nhận thức, đi qua các khái niệm cần biết trong hệ thống và các yêu cầu cơ bản của mạng vô tuyến nhận thức Cở sở lý thuyết và một số thông số của hệ thống MIMO sẽ được trình bày trong chương 3 Trước đó sẽ trình... người dùng nhận thức 1.3 Đối Tượng Và Phạm Vi Nghiên Cứu Đối với phần thực nghiệm, trong giới hạn thực hiện luận văn, nhóm thực hiện thực nghiệm khảo sát độ rộng băng thông kết hợp của kênh truyền vô tuyến Các vấn đề về Doppler và kênh truyền fading nhanh chậm không phải là đối tượng nghiên cứu của luận văn này Đối với mạng vô tuyến nhận thức, có nhiều mô hình được xây dựng cho mạng vô tuyến nhận thức, ... người nhận thức để đảm bảo công suất phát thỏa mãn các yêu cầu đảm bảo can nhiễu nằm trong giới hạn cho phép Vì những giới hạn trên, hạn chế của mô hình underlay là việc trao đổi thông tin của người dùng nhận thức chỉ được thực hiện trong phạm vi hẹp Tuy nhiên, mô hình underlay có thể sử dụng nhiều băng tần để phục vụ cho nhiều người dùng nhận thức khác nhau [7] 7 2 TỔNG QUAN MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC... phép cho người dùng cơ sở, tuy nhiên tại một thời điểm hoặc vị trí cụ thể mà không được người dùng cơ sở sử dụng Hình 2.1: Phổ trống 2.3 Các Yêu Cầu Và Đặc Điểm Của Mạng Vô Tuyến Nhận Thức Các mạng vô tuyến nhận thức về cơ bản có các yêu cầu và đặc điểm như sau [5]: 2.3.1 Yêu cầu • Tồn tại song song với hệ thống mạng có sẵn • Sử dụng lại tần số của hệ thống người dùng cơ sở • Không gây ảnh hưởng cho