Giải pháp phân chia tần số và công suất dưới điều kiện ràng buộc nhiễu cho truyền thông nhận thức sử dụng OFDM

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN TIẾN HÒA GIẢI PHÁP PHÂN CHIA TẦN SỐ VÀ CÔNG SUẤT DƯỚI ĐIỀU KIỆN RÀNG BUỘC NHIỄU CHO TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC SỬ DỤNG OFDM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG HÀ NỘI - 2016 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN TIẾN HÒA GIẢI PHÁP PHÂN CHIA TẦN SỐ VÀ CÔNG SUẤT DƯỚI ĐIỀU KIỆN RÀNG BUỘC NHIỄU CHO TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC SỬ DỤNG OFDM LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Chuyên ngành: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Mã ngành: 62520208 GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS NGUYỄN VĂN ĐỨC HÀ NỘI - 2016 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết trình bày luận án cơng trình nghiên cứu hướng dẫn cán hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án hoàn toàn trung thực chưa cơng bố cơng trình trước Các kết sử dụng tham khảo trích dẫn đầy đủ theo quy định Hà Nội, ngày 01 tháng 09 năm 2016 Tác giả Nguyễn Tiến Hòa LỜI CẢM ƠN Để hồn thành đề tài luận án này, xin gửi lời biết ơn sâu sắc đến Thầy cô môn Kỹ thuật Thông tin đồng nghiệp môn Mạch Xử lý Tín hiệu, Viện Điện tử Viễn thông hỗ trợ giúp đỡ suốt trình làm luận án Tiến sĩ trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Tôi xin cảm ơn đến Thầy giáo hướng dẫn PGS.TS Nguyễn Văn Đức hướng dẫn bảo suốt trình làm luận án Tôi xin gửi lời cảm ơn đến TS Nguyễn Thành Hiếu góp ý quan trọng luận án MỤC LỤC MỤC LỤC DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT iv DANH MỤC HÌNH VẼ vii DANH MỤC BẢNG ix DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU TOÁN HỌC x GIỚI THIỆU LUẬN ÁN Chương NHIỄU VÀ DUNG LƯỢNG TRONG MẠNG TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC 15 1.1 Truyền thông nhận thức 15 1.2 Ứng dụng OFDM truyền thông nhận thức 16 1.2.1 Lợi ích sử dụng OFDM 16 1.2.2 Vì OFDM ứng dụng truyền thông nhận thức 17 1.3 Nhiễu mạng truyền thông nhận thức 18 1.3.1 Các giải pháp giảm búp sóng phụ 19 1.3.2 Nhiễu từ SU sang PU 22 1.3.3 Nhiễu từ PU sang SU 24 1.3.4 Nhiễu SU 25 1.4 Dung lượng kênh hệ thống truyền thông nhận thức 26 1.4.1 Dung lượng kênh hệ thống SISO-OFDM CR 26 1.4.2 Dung lượng kênh hệ thống MIMO-OFDM CR 27 1.5 Tối ưu có ràng buộc 32 1.6 Kết luận chương 33 Chương PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN TRONG HỆ THỐNG CR ĐƠN NGƯỜI DÙNG 35 2.1 Giới thiệu 35 i ii 2.2 Mơ hình hệ thống CR-OFDM đơn người dùng đặt vấn đề 38 2.3 Các mơ hình điều kiện giới hạn nhiễu 40 2.3.1 Mơ hình đảm bảo chất lượng dịch vụ PU cần bảo vệ với mức giới hạn can nhiễu 40 2.3.2 Mơ hình đảm bảo chất lượng dịch vụ PU cần bảo vệ với nhiều mức giới hạn can nhiễu 41 2.3.3 Mơ hình đảm bảo chất lượng dịch vụ PU cần bảo vệ với nhiều mức giới hạn can nhiễu dựa tham số SINR 42 2.4 Đề xuất cách tính nghiệm giải tích phân bổ cơng suất tối ưu với điều kiện biên cho hệ thống CR-OFDM đơn người dùng 43 2.4.1 Lời giải cho mơ hình đảm bảo chất lượng dịch vụ với mức giới hạn can nhiễu 43 2.4.2 Lời giải cho mơ hình đảm bảo chất lượng dịch vụ với nhiều mức giới hạn can nhiễu 45 2.4.3 Lời giải cho mơ hình đảm bảo chất lượng dịch vụ với nhiều mức giới hạn dựa tham số SINR 46 2.5 Giải pháp phân bổ công suất cận tối ưu 48 2.5.1 Giải pháp phân bổ công suất 49 2.5.2 Giải pháp Scheme A, Scheme B Bansal 50 2.5.3 Đề xuất giải pháp bám nhiễu bậc hai SOIT 52 2.6 Kết mô 58 2.6.1 Phân bổ công suất tối ưu 58 2.6.2 Phân bổ công suất cận tối ưu 62 2.7 Kết luận chương 66 Chương PHÂN BỔ TÀI NGUYÊN TRONG HỆ THỐNG CR ĐA NGƯỜI DÙNG 67 3.1 Giới thiệu 67 3.2 Mơ hình hệ thống CR-OFDM đa người dùng đặt vấn đề 69 3.3 Vấn đề phân chia kênh 69 3.3.1 Giải pháp phân chia kênh 70 3.3.2 Đề xuất giải pháp phân chia kênh động (IIA) dựa nhiễu từ PU sang SU 70 iii 3.3.3 Đề xuất giải pháp phân chia kênh động (CCA) dựa nhiễu từ SU sang PU 73 3.4 Vấn đề phân bổ công suất 75 3.4.1 Đặt vấn đề 75 3.4.2 Đề xuất cách tính nghiệm phân bổ cơng suất giải tích tối ưu với điều kiện biên cho hệ thống CR-OFDM đa người dùng 77 3.4.3 Giải pháp phân bổ công suất 80 3.4.4 Đề xuất mở rộng giải pháp bám nhiễu bậc hai SOIT 81 3.4.5 Đề xuất mở rộng giải pháp Scheme A 84 3.4.6 Đề xuất mở rộng giải pháp Scheme B 85 3.5 Kết mô 86 3.5.1 Phân bổ công suất tối ưu 87 3.5.2 Phân bổ công suất cận tối ưu 93 3.6 Kết luận chương 97 KẾT LUẬN 99 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ 102 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt Tên tiếng Anh Tên tiếng Việt 4G The fourth Generation Thế hệ thứ 5G The fifth Generation Thế hệ thứ AWGN Additive White Gaussian Noise Nhiễu tạp âm Gauss trắng BER Bit Error Rate Tỉ lệ lỗi bít CCA Cognitive Carrier Aggregation Tập hợp sóng mang thông minh CDMA Code Division Multiple Access Đa truy nhập phân chia theo mã CR Cognitive Radio Truyền thông nhận thức CP Cyclic Prefix Tiền tố lặp CBS Cognitive Base Station Trạm truyền thông nhận thức CRN Cognitive Radio Network Mạng truyền thông nhận thức CPE Customer Premises Equipment Thiết bị khách hàng sở CSI Channel State Information Thông tin trạng thái kênh DCC Dynamic Carriers Cancellation Chèn không động DFT Discrete Fourier Transform Biến đổi Fourier rời rạc DSA Dynamic Spectrum Access Truy cập phổ động DSP Digital Signal Processor Bộ xử lý tín hiệu số ETSI European Telecommunications Viện Tiêu chuẩn Standards Institute Viễn thông châu Âu EVD Eigenvalue Decomposition Phân tích trị riêng FCC Federal Communications Ủy ban Truyền Commission thông Liên bang Frequency Division Duplexing Phân chia tần số song công FDD iv v FDMA Frequency Division Multiple Đa truy cập phân chia Access tần số FFT Fast Fourier Transform Biến đổi nhanh Fourier ICI Inter Channel Interference Nhiễu liên kênh IDFT Inverse Discrete Fourier Biến đổi ngược Fourier Transform rời rạc Institute of Electrical Viện công nghệ Kỹ sư and Electronics Engineers Điện Điện tử Inverted Interference Phân chia nghịch Assignment đảo nhiễu IPC Interference Power Constraint Công suất can nhiễu giới hạn ISI Inter Symbol Interference Nhiễu liên ký tự KKT Karush-Kuhn-Tucker Karush-Kuhn-Tucker LAN Local Area Network Mạng máy tính cục LP Linear Programming Quy hoạch tuyến tính LTE Long Term Evolution Tiến hóa dài hạn MAC Medium Acess Control Layer Lớp điều khiển truy cập MDR Minimum Data Rate Tốc độ truyền tối thiểu MIMO Multiple-Input-Multiple-Output Ăng-ten đa đầu vào đa đầu NLP Non-Linear Programming Quy hoạch không tuyến tính OFDM Orthogonal Frequency Division Ghép kênh phân chia Multiplexing tần số trực giao IEEE IIA OFDMA Orthogonal Frequency Division PAPR Đa truy cập phân Multiplexing Access chia tần số trực giao Peak-to-Average Power Ratio Tỷ số công suất đỉnh cơng suất trung bình PHY Physical Layer Lớp vật lý PR Primary Receiver Máy thu sơ cấp PSD Power Spectrum Density Mật độ phổ công suất PT Primary transmitter Máy phát sơ cấp PU Primary User Người dùng sơ cấp PUs Primary User System Hệ thống người dùng sơ cấp vi QoS Quality of Service Chất lượng phục vụ SDR Software-Defined Radio Vô tuyến định nghĩa phần mềm SISO Single-Input-Single-Output Đơn Ăng-ten thu phát SINR Signal to Interference Tỷ số tín hiệu plus Noise Ratio tạp âm cộng nhiễu SNR Signal to Noise Ratio Tỷ số tín hiệu tạp âm SOIT Second Order Interference Bám nhiễu bậc hai Tracking SR Secondary Receiver Phía thu thứ cấp ST Secondary Transmitter Phía phát thứ cấp SU Secondary User Người dùng thứ cấp SUs Secondary User System Hệ thống người dùng thứ cấp SVD Singular Value Decomposition Phân tích giá trị đơn TDMA Time Division Multiple Access Đa truy cập phân chia thời gian WIFI Wireless Fidelity WRAN Wireless Regional Area Network Mạng không dây khu vực WLAN Wireless Local Access Network Mạng máy tính cục WiMAX Worldwide Interoperability WiMAX for Microwave Access Mạng không dây 98 tranh sử dụng tài ngun tốn tối ưu khơng có nghiệm giải tích, luận án chia q trình tối ưu thành hai trình liên tiếp trình phân chia kênh động phân bổ cơng suất Trong trình phân chia kênh động, luận án đề xuất hai giải pháp IIA CCA IIA sử dụng giải pháp luận thuật tốn rót nước cải tiến kỹ thuật phân chia kênh IIA có khả ứng dụng thực tế cao, đồng thời có độ phức tạp tính tốn thấp mang lại hiệu dung lượng cao Tuy nhiên IIA không mang lại công QoS kênh Bên cạnh đó, giải pháp CCA phân chia kênh dựa công QoS Giải pháp tiến hành dựa mức can nhiễu giới hạn đưa hệ thống PU đồ nhiễu từ SU sang PU Qua CCA giải vấn đề công QoS kênh hệ thống SU Ngoài mức can nhiễu giới hạn đưa hệ thống PU hồn tồn xác định hệ thống SU, nên giải pháp có ý nghĩa thực tế cao Mặc dù giải pháp CCA có độ phức tạp thuật tốn tăng lên theo số lượng mức công suất can nhiễu giới hạn phụ thuộc vào số lượng người dùng PU Độ phức tạp thuật tốn CCA cao so với IIA Đối với vấn đề tối ưu cận tối ưu công suất luận án đưa nghiệm giải tích tối ưu xem xét nhiễu tương hỗ MUI nhiễu nội IUI mơ hình tổng quát với nhiều mức giới hạn công suất nhiễu đưa nhiều hệ thống PU Mơ hình mở rộng mơ hình CR-OFDM đơn người dùng cách xem xét mức giới hạn xác suất rớt mạng hệ thống PU Bên cạnh luận án mở rộng giải pháp phân bổ công suất phát cận tối ưu SOIT mở rộng hai giải pháp Scheme A Scheme B Bansal cho mơ hình CR-OFDM đa người dùng KẾT LUẬN Luận án nghiên cứu kỹ thuật tối ưu cận tối ưu q trình phân chia kênh động phân bổ cơng suất đường xuống hệ thống truyền thông nhận thức ứng dụng OFDM (CR-OFDM) đơn đa người dùng Luận án xem xét vấn đề tối ưu dung lượng kênh hệ thống CR với điều kiện biên bao gồm việc bảo vệ chất lượng dịch vụ hệ thống cấp phép PU Các kết đóng góp luận án hướng nghiên cứu trình bày đây: A: Một số kết đạt luận án Đưa nghiệm giải tích tối ưu dạng đóng cho mơ hình hệ thống CR-OFDM đơn người dùng với ba kịch bảo vệ chất lượng dịch vụ cho ba hệ thống PU khác nhau, bao gồm: • Hệ thống PU cần bảo vệ với mức can nhiễu giới hạn Xây dựng mơ hình cho phép PU hoạt động với chất lượng dịch vụ (QoS) mức chấp nhận can nhiễu từ SU nằm mức giới hạn cho phép IPC • Hệ thống PU cần bảo vệ với nhiều mức can nhiễu giới hạn Mở rộng kịch thứ cho trường hợp nhiều hệ thống PU hoạt động hệ thống PU cần hoạt động với QoS khác nhau, qua mức giới hạn IPC hệ thống PU khác • Nhiều hệ thống PU cần bảo vệ với nhiều mức giới hạn đưa tham số SINR Cho phép tính tốn tốc độ truyền dẫn tối thiểu (MDR) hệ thống PU dựa tỉ lệ lỗi bít truyền dẫn (BER) cách đặt giới hạn thơng số tỉ lệ tín hiệu nhiễu cộng tạp âm (SINR) Kịch cho phép bảo vệ nhiều hệ thống PU với nhiều tốc độ truyền dẫn khác Đề xuất giải pháp phân bổ công suất phát bám nhiễu bậc hai (SOIT) cho hệ thống CR-OFDM đơn nguời dùng Luận án sử dụng đa 99 100 thức bậc hai xấp xỉ công suất phân bổ công suất tối ưu, sau sử dụng phương pháp số để đánh giá tính xấp xỉ Luận án đưa chiến lược xây dựng lưới parabol, bám theo nhiễu áp dụng sách rót nước để phân bổ cho sóng mang nằm xa PU trước Luận án áp dụng giải pháp SOIT hệ thống CR-MIMO-OFDM kết cho thấy dung lượng kênh truyền hệ thống CR-MIMO-OFDM tăng nhờ phân tập không gian ăng ten Đề xuất hai giải pháp phân chia tần số dựa nhiễu cho hệ thống CR-OFDM đa người dùng, cụ thể: • Giải pháp phân chia nhiễu nghịch đảo IIA dựa công mức nhiễu Luận án sử dụng đồ can nhiễu từ PU sang SU sử dụng giải pháp luận thuật tốn rót nước cải tiến kỹ thuật phân chia kênh IIA tính tốn dựa can nhiễu từ hệ thống PU sang SU hoàn toàn xác định phía phát hệ thống SU Do giải pháp có độ phức tạp tính tốn thấp O(N logN ) nên có khả áp dụng hệ thống thông tin vô tuyến thực tế • Giải pháp phân chia tập hợp sóng mang thông minh (CCA) dựa đảm bảo QoS Giải pháp CCA dựa đồ can nhiễu từ SU sang PU, đảm bảo công QoS kênh SU Giải pháp có ý nghĩa thực tế cao Mặc dù vậy, giải pháp có nhược điểm số lượng PU lớn với nhiều mức can nhiễu giới hạn, CCA có độ phức tạp thuật toán LO(N logN ) cao so với IIA O(N logN ) kỹ thuật phân chia O(1) Đề xuất hai phương án giải toán tối ưu cận tối ưu phân bổ công suất hệ thông CR-OFDM đa người dùng, cụ thể: • Bài tốn tối ưu: đưa nghiệm giải tích dạng đóng cho cơng suất phân bổ tối ưu khơng xem xét nhiễu tương hỗ truyền thống MUI PU SU mà nhiễu nội (IUI) người dùng SU • Bài tốn cận tối ưu: mở rộng giải pháp SOIT đề xuất mở rộng Scheme A Scheme B Bansal [8], [9] cho trường hợp đa người dùng 101 B: Hướng phát triển Luận án tập trung vào nghiên cứu đánh giá giải pháp tối ưu cận tối công suất phát sóng mang hệ thống CR-OFDM đơn đa người dùng điều kiện ràng buộc nhiễu giới hạn Theo nhận định chủ quan nghiên cứu sinh, hướng tiếp cận tối ưu số vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu sau: • Đối với hệ thống CR-OFDM đa người dùng Việc giả sử nhiễu nhiễu trắng Gauss số lượng người dùng SU lớn Mở rộng hướng nghiên cứu xem xét nhiễu tương hỗ người dùng SU vấn đề bỏ ngỏ Việc đưa nghiệm giải tích tối ưu cho công suất phát xem xét loại nhiễu đánh giá dung lượng kênh hệ thống CR-OFDM điều kiện thực tế • Đối với vấn đề phân bổ công suất cận tối ưu Trong luận án, nghiên cứu sinh đưa giải pháp bám nhiễu bậc hai Dựa nghiệm giải tích tối ưu, bước nghiên cứu sử dụng hai phương trình bám theo hai loại nhiễu từ PU sang SU ngược lại để nâng cao dung lượng hệ thống CR • Mở rộng hướng nghiên cứu hệ thống Massive MIMO Hệ thống Massive MIMO chủ đề nghiên cứu quan tâm lớn giới Việc nghiên cứu lựa chọn nhóm ăng-ten tối ưu, cơng suất phát tối ưu ăng-ten nhằm nâng cao hiệu dung lượng vấn đề phát triển tiếp từ kết luận án • Xem xét mơ hình kênh suy hao Trong mơ hình PU điểm - đa điểm, khoảng cách người dùng SU PU khác nhau, việc xem xét mơ hình kênh có suy hao hướng phát triển mở • Triển khai test-bed Đặc biệt, đề tài nghiên cứu thành công số giải pháp đề xuất triển khai nhằm đưa kết thực nghiệm test-bed Đây hướng nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn lớn cần thực DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN C1 Hoa, N T Hieu, N T Van Duc, N Gelle, G & Choo, H (2013) Second order suboptimal power allocation for OFDM-based cognitive radio systems In Proceedings of the 7th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, pp 50 C2 Hoa, N T Hieu, N T Van Duc, N & Giang, T V B (2013) Power optimization for multiuser MISO-OFDMA based cognitive radio systems In IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp 7–11 C3 Nguyen, T H Nguyen, V D Tran, H M Nguyen, T H Van Le, T & Nguyen, V K (2014) Optimal resource allocation for multiusers FDMAbased cognitive radio with mutual interference threshold In IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp 477–481 C4 Nguyen, T H Pham, V T & Nguyen, V D (2015) Power control and multi-bands assignment for Cognitive Radio in LTE scenario National Foundation for Science and Technology Development Conference on Information and Computer Science (NICS), pp 289–293 J1 Nguyen, T H Nguyen, T H Ha, D T Nguyen, V D Gelle, G & Choo, H (2014) Second Order Suboptimal Power Allocation for MIMO-OFDM Based Cognitive Radio System KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS) 8(8), 2647–2662 J2 Nguyễn Tiến Hòa Nguyễn Văn Đức (2016) Effect of Spectrum Assignment on the Performance of Cognitive Radio Coexistence in the DVB-T Television Broadcast Bands Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, ĐHBK, Hà Nội, 10(2016),048–054 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Akyildiz, I F., W.-Y Lee, M C Vuran, and S Mohanty (2006) Next generation dynamic spectrum access cognitive radio wireless networks: a survey Computer Networks 50 (13), 2127–2159 [2] Akyildiz, I F., W.-Y Lee, M C Vuran, and S Mohanty (2008) A survey on spectrum management in cognitive radio networks IEEE Communications Magazine 46 (4), 40–48 [3] Akyildiz, I F., B F Lo, and R Balakrishnan (2011) Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks: A survey Physical communication (1), 40–62 [4] Alagha, N S and P Kabal (1999) Generalized raised-cosine filters IEEE Transactions on Communications 47 (7), 989–997 [5] Araujo, A and E Giné (1980) The central limit theorem for real and Banach valued random variables, Volume 431 Wiley New York [6] Attar, A., M R Nakhai, et al (2009) Cognitive radio game for sec- ondary spectrum access problem IEEE Transactions on Wireless Communications (4), 2121–2131 [7] Bansal, G., Z Hasan, J Hossain, and V K Bhargava (2010) Subcarrier and power adaptation for multiuser OFDM-based cognitive radio systems In National Conference on Communications (NCC), pp 1–5 IEEE [8] Bansal, G., J Hossain, and V K Bhargava (2008) Optimal and suboptimal power allocation schemes for OFDM-based cognitive radio systems IEEE Transactions on Wireless Communications (11), 4710–4718 [9] Bansal, G., M Hossain, and V Bhargava (2007) Adaptive power loading for OFDM-based cognitive radio systems In IEEE International Conference on Communications, pp 5137–5142 103 104 [10] Bansal, G., M Hossain, and V Bhargava (2011) Adaptive power loading for OFDM-based cognitive radio systems with statistical interference constraint IEEE Transactions on Wireless Communications 10 (9), 2786–2791 [11] Bao, V N Q., T D Thuan, N T Quy, L M Trung, et al (2011) Vietnam spectrum occupancy measurements and analysis for cognitive radio applications In International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp 135–143 [12] Bazaraa, M S., H D Sherali, and C M Shetty (2013) Nonlinear programming: theory and algorithms John Wiley & Sons [13] Borwein, J M and A S Lewis (2010) Convex analysis and nonlinear optimization: theory and examples Springer Science & Business Media [14] Boyd, S and L Vandenberghe (2009) Convex optimization Cambridge university press [15] BRAN, E (2000) Broadband radio access networks (bran), hiperlan type 2, physical (phy) layer Technical Specification ETSI TS 101, 475 [16] Brandes, S., I Cosovic, and M Schnell (2006) Reduction of out-of-band radiation in OFDM systems by insertion of cancellation carriers IEEE Communications Letters 10 (6), 420–422 ˇ [17] Cabri´ c, D and R W Brodersen (2005) Physical layer design issues unique to cognitive radio systems In IEEE 16th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, PIMRC 2005, Volume 2, pp 759–763 [18] Cabric, D., S M Mishra, and R W Brodersen (2004) Implementation issues in spectrum sensing for cognitive radios In Conference record of the thirty-eighth Asilomar conference on Signals, systems and computers, 2004, Volume 1, pp 772–776 [19] Chen, C.-H and C.-L Wang (2010) Joint subcarrier and power allocation in multiuser ofdm-based cognitive radio systems In IEEE International Conference on Communications (ICC), pp 1–5 105 [20] Chen, C.-H., C.-L Wang, and C.-T Chen (2011) A resource allocation scheme for cooperative multiuser ofdm-based cognitive radio systems IEEE Transactions on Communications 59 (11), 3204–3215 [21] Commission, F C et al (2002) Report of the spectrum efficiency working group Reports (Nov 2002) [22] Commitee, E N (2001) Broadband radio access networks (BRAN); HIPERLAN type 2; physical (PHY) layer Norme ETSI, document RTS0023003-R2, European Telecommunications Standards Institute, SophiaAntipolis, Valbonne, France [23] Cover, T M and J A Thomas (2012) Elements of information theory John Wiley & Sons [24] Doyle, L (2009) Essentials of cognitive radio Cambridge University Press [25] Dulek, B., N D Vanli, S Gezici, and P K Varshney (2013) Optimum power randomization for the minimization of outage probability IEEE Transactions on Wireless Communications 12 (9), 4627–4637 [26] Enserink, S and D Cochran (1994) A cyclostationary feature detector In Conference Record of the Twenty-Eighth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, Volume 2, pp 806–810 IEEE [27] Goldsmith, A (2005) Wireless communications Cambridge university press [28] Goldsmith, A., S A Jafar, N Jindal, and S Vishwanath (2003) Capacity limits of MIMO channels IEEE Journal on Selected Areas in Communications 21 (5), 684–702 [29] Goldsmith, A J and P P Varaiya (1997) Capacity of fading channels with channel side information IEEE Transactions on Information Theory 43 (6), 1986–1992 [30] Grant, M., S Boyd, and Y Ye (2008) Cvx: Matlab software for disciplined convex programming [31] Han, B (2012) Wide-area mobile content delivery University of Maryland, College Park 106 [32] Haykin, S (2005) Cognitive radio: brain-empowered wireless communications IEEE Journal on Selected Areas in Communications 23 (2), 201–220 [33] Haykin, S., D J Thomson, and J H Reed (2009) Spectrum sensing for cognitive radio Proceedings of the IEEE 97 (5), 849–877 [34] Hieu, N T., D C Hieu, N V Kinh, et al (2012) Impact of windowing on power allocation in cognitive radio systems In Fourth International Conference on Communications and Electronics (ICCE), pp 212–216 IEEE [35] Hoang, A T., Y.-C Liang, and M H Islam (2010) Power control and channel allocation in cognitive radio networks with primary users’ cooperation IEEE Transactions on Mobile Computing (3), 348–360 [36] Hossain, E and V K Bhargava (2007) Cognitive wireless communication networks Springer [37] Hsu, C.-N., H.-J Su, and P.-H Lin (2011) Joint subcarrier pairing and power allocation for OFDM transmission with decode-and-forward relaying IEEE Transactions on Signal Processing 59 (1), 399–414 [38] Huang, J., V G Subramanian, R Agrawal, R Berry, et al (2009) Downlink scheduling and resource allocation for OFDM systems IEEE Transactions on Wireless Communications (1), 288–296 [39] Hwang, T., C Yang, G Wu, S Li, and G Y Li (2009) OFDM and its wireless applications: a survey IEEE Transactions on Vehicular Technology 58 (4), 1673–1694 [40] Jang, J and K B Lee (2003) Transmit power adaptation for multiuser OFDM systems IEEE Journal on Selected Areas in Communications 21 (2), 171–178 [41] Jovicic, A and P Viswanath (2006) Cognitive radio: An informationtheoretic perspective In Information Theory, 2006 IEEE International Symposium on, pp 2413–2417 [42] Kang, X., Y.-C Liang, A Nallanathan, H Garg, and R Zhang (2009) Optimal power allocation for fading channels in cognitive radio networks: Ergodic capacity and outage capacity IEEE Transactions on Wireless Communications (2), 940–950 107 [43] Keller, T and L Hanzo (2000) Adaptive multicarrier modulation: a convenient framework for time-frequency processing in wireless communications Proceedings of the IEEE 88 (5), 611–640 [44] Le, L B and E Hossain (2008) Resource allocation for spectrum underlay in cognitive radio networks IEEE Transactions on Wireless Communications (12), 5306–5315 [45] Le Van, T., H D Chi, K N Viet, and H N Thanh (2014) Full-filling subcarrier power allocation in OFDMA-based cognitive radio systems Wireless Engineering and Technology (01), 11 [46] Letaief, K B and W Zhang (2009) Cooperative communications for cognitive radio networks Proceedings of the IEEE 97 (5), 878–893 [47] Liang, Y.-C., Y Zeng, E C Peh, and A T Hoang (2008) Sensing- throughput tradeoff for cognitive radio networks IEEE Transactions on Wireless Communications (4), 1326–1337 [48] Mahmoud, H., T Yucek, and H Arslan (2009) OFDM for cognitive radio: merits and challenges IEEE Wireless Communications 16 (2), 6–15 [49] Mahmoud, H A and H Arslan (2008) Sidelobe suppression in OFDMbased spectrum sharing systems using adaptive symbol transition IEEE Communications Letters 12 (2), 133–135 [50] Mai, D T T., T C Chung, N Q Tuan, and D.-T Nguyen (2010) Improving cooperative spectrum sensing under correlated log-normal shadowing In 2010 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC), pp 365–370 IEEE [51] Malik, S A., M A Shah, A H Dar, A Haq, A U Khan, T Javed, and S A Khan (2010) Comparative analysis of primary transmitter detection based spectrum sensing techniques in cognitive radio systems Australian journal of basic and applied sciences (9), 4522–4531 [52] Marques, A G., X Wang, and G B Giannakis (2009) Dynamic resource management for cognitive radios using limited-rate feedback IEEE Transactions on Signal Processing 57 (9), 3651–3666 108 [53] Mietzner, J., L Lampe, and R Schober (2009) Distributed transmit power allocation for multihop cognitive-radio systems IEEE Transactions on Wireless Communications (10), 5187–5201 [54] Mitola, J (1995) The software radio architecture IEEE Communications Magazine 33 (5), 26–38 [55] Mitola, J (2000) Cognitive Radio An Integrated Agent Architecture for Software Defined Radio Ph D thesis, Royal Institute of Technology (KTH) [56] Mitola, J and J Maguire, G.Q (1999, August) Cognitive radio: making software radios more personal IEEE Personal Communications (4), 13–18 [57] Molisch, A F., M Z Win, Y.-S Choi, and J H Winters (2005) Capacity of MIMO systems with antenna selection IEEE Transactions on Wireless Communications (4), 1759–1772 [58] Nee, R v and R Prasad (2000) OFDM for wireless multimedia communications Artech House, Inc [59] Nguyen, H., G Y Liang, et al (2013) Full-filling algorithm for power allocation in OFDM-based cognitive radio systems In International Conference on Information, Communications and Signal Processing (ICICS) 2013 9th, pp 1–5 IEEE [60] Ni, Q and C C Zarakovitis (2012) Nash bargaining game theoretic scheduling for joint channel and power allocation in cognitive radio systems IEEE Journal on Selected Areas in Communications 30 (1), 70–81 [61] Nikookar, H and R Prasad (1997) Waveshaping of multicarrier signal for data transmission over wireless channels In IEEE 6th International Conference on Universal Personal Communications Record, pp 173–177 IEEE [62] Oppenheim, A V., R W Schafer, J R Buck, et al (1989) Discrete-time signal processing, Volume Prentice-hall Englewood Cliffs [63] Pagadarai, S (2007) Sidelobe suppression for OFDM based cognitive radios in dynamic spectrum access networks ProQuest [64] Pahlavan, K (2011) Principles of wireless networks: A unified approach John Wiley & Sons, Inc 109 [65] Papandreou, N and T Antonakopoulos (2008) Bit and power allocation in constrained multicarrier systems: the single-user case EURASIP Journal on Advances in Signal Processing 2008, 11 [66] Phong, P D., D T Chinh, V V Yem, and N V Khang (2010) A more practical spectrum sensing technique in cognitive radio networks In International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), pp 45–49 [67] Proakis, J G (2001) Intersymbol interference in digital communication systems Wiley Online Library [68] Proakis, J G., M Salehi, N Zhou, and X Li (1994) Communication systems engineering, Volume Prentice-hall Englewood Cliffs [69] Quan, Z., S Cui, and A H Sayed (2008) Optimal linear cooperation for spectrum sensing in cognitive radio networks IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (1), 28–40 [70] Rawat, D and G Yan (2009) Signal processing techniques for spectrum sensing in cognitive radio systems: Challenges and perspectives In First Asian Himalayas International Conference on Internet, 2009, AH-ICI 200, pp 1–5 [71] Rhee, W and J M Cioffi (2000) Increase in capacity of multiuser OFDM system using dynamic subchannel allocation In Vehicular Technology Conference Proceedings VTC 2000-Spring Tokyo 2000 IEEE 51st, Volume 2, pp 1085–1089 [72] Sadr, S., A Anpalagan, and K Raahemifar (2009) Suboptimal rate adaptive resource allocation for downlink OFDMA systems International Journal of Vehicular Technology 2009 (891367), 10 pages [73] Sesia, S., I Toufik, and M Baker (2009) LTE: the UMTS long term evolution Wiley Online Library [74] Shaat, M and F Bader (2010) Computationally efficient power allocation algorithm in multicarrier-based cognitive radio networks: Ofdm and fbmc systems EURASIP Journal on Advances in Signal Processing (5) 110 [75] Shen, Z., J G Andrews, and B L Evans (2003) Optimal power allocation in multiuser OFDM systems In IEEE Global Telecommunications Conference, GLOBECOM, Volume 1, pp 337–341 [76] Shen, Z., J G Andrews, and B L Evans (2005) Adaptive resource allocation in multiuser OFDM systems with proportional rate constraints IEEE Transactions on Wireless Communications (6), 2726–2737 [77] Simon, H (2005) Cognitive radio: brain-empowered wireless communications IEEE Journal on Selected Areas in Communications 23 (2), 201–220 [78] Subramanian, V and S Rimal (2011) Dynamic Resource Allocation Algorithms for Cognitive Radio Systems Ph D thesis [79] Sundararajan, M and U Govindaswamy (2014) Multicarrier spread spectrum modulation schemes and efficient FFT algorithms for cognitive radio systems Electronics (3), 419–443 [80] Tan, P and N C Beaulieu (2004) Reduced ICI in OFDM systems using the better than raised-cosine pulse IEEE Communications Letters (3), 135–137 [81] Thumar, V., T Nadkar, T Gopavajhula, U B Desai, and S N Merchant (2011) Power allocation, bit loading and sub-carrier bandwidth sizing for OFDM-based cognitive radio EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2011 (1), 1–24 [82] Tkachenko, A., D Cabric, and R W Brodersen (2007) Cyclostationary feature detector experiments using reconfigurable bee2 In IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2nd DySPAN 2007., pp 216–219 [83] Tse, D and P Viswanath (2005) Fundamentals of wireless communication Cambridge university press [84] Van Tuan, L., N T Hieu, D C Hieu, and N V Kinh (2012) Impact of windowing on power allocation in cognitive radio systems In International Conference on Communications and Electronics (ICCE), pp 212–216 [85] Wang, P., M Zhao, L Xiao, S Zhou, J Wang, et al (2007) Power allocation in OFDM-based cognitive radio systems In GLOBECOM, pp 4061–4065 111 [86] Wang, S (2010) Efficient resource allocation algorithm for cognitive OFDM systems IEEE Communications Letters 14 (8), 725–727 [87] Wang, S., F Huang, and Z.-H Zhou (2011) Fast power allocation algorithm for cognitive radio networks IEEE Communications Letters 15 (8), 845–847 [88] Wang, T and L Vandendorpe (2011) Sum rate maximized resource allocation in multiple DF relays aided OFDM transmission IEEE Journal on Selected Areas in Communications 29 (8), 1559–1571 [89] Weiss, T., J Hillenbrand, A Krohn, and F Jondral (2004) Mutual interference in OFDM-based spectrum pooling systems In IEEE Vehicular Technology Conference, 2004 VTC 2004-Spring, Volume 4, pp 1873–1877 [90] Weiss, T., F K Jondral, et al (2004) Spectrum pooling: an innovative strategy for the enhancement of spectrum efficiency IEEE Communications Magazine 42 (3), 8–14 [91] Wu, Z and B Natarajan (2007) Interference tolerant agile cognitive radio: Maximize channel capacity of cognitive radio In 2007 4th IEEE Consumer Communications and Networking Conference [92] Xu, H and B Li (2010) Efficient resource allocation with flexible channel cooperation in ofdma cognitive radio networks In Proceedings IEEE INFOCOM, pp 1–9 IEEE [93] Yu, T.-H., S Rodriguez-Parera, D Markovic, and D Cabric (2010) Cognitive radio wideband spectrum sensing using multitap windowing and power detection with threshold adaptation In IEEE International Conference on Communications (ICC), pp 1–6 [94] Yuan, Z (2009) Sidelobe suppression and agile transmission techniques for multicarrier-based cognitive radio systems Ph D thesis, Worcester Polytechnic Institute [95] Yuan, Z and A M Wyglinski (2009) Cognitive radio-based OFDM sidelobe suppression employing modulated filter banks and cancellation carriers In IEEE Military Communications Conference, MILCOM, pp 1–5 112 [96] Yă ucek, T and H Arslan (2009) A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications IEEE Communications Surveys & Tutorials 11 (1), 116–130 [97] Zhang, L., Y.-C Liang, and Y Xin (2008) Joint beamforming and power allocation for multiple access channels in cognitive radio networks IEEE Journal on Selected Areas in Communications 26 (1), 38–51 [98] Zhang, R., S Cui, and Y.-C Liang (2009) On ergodic sum capacity of fading cognitive multiple-access and broadcast channels IEEE Transactions on Information Theory 55 (11), 5161–5178 [99] Zhang, Y and C Leung (2009) Resource allocation in an OFDM-based cognitive radio system IEEE Transactions on Communications 57 (7), 1928– 1931 [100] Zhang, Y and C Leung (2010) An efficient power-loading scheme for OFDM-based cognitive radio systems IEEE Transactions on Vehicular Technology 59 (4), 1858–1864 [101] Zhang, Y and C Leung (2011) A distributed algorithm for resource allocation in OFDM cognitive radio systems IEEE Transactions on Vehicular Technology 60 (2), 546–554 ...BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN TIẾN HÒA GIẢI PHÁP PHÂN CHIA TẦN SỐ VÀ CÔNG SUẤT DƯỚI ĐIỀU KIỆN RÀNG BUỘC NHIỄU CHO TRUYỀN THÔNG NHẬN THỨC SỬ DỤNG OFDM LUẬN ÁN... giải pháp phân chia tần số dựa nhiễu cho hệ thống CR -OFDM đa người dùng, cụ thể: 12 • Giải pháp phân chia nhiễu nghịch đảo IIA dựa công mức nhiễu Ở cặp thu phát CR phân chia dải tần số cho chúng... kênh hệ thống CR -OFDM hai người dùng bốn giải pháp phân bổ tần số công suất phân bổ tối ưu 92 3.9 So sánh tổng công suất phát bốn giải pháp phân chia kênh động khác công suất phân bổ tối ưu