Bài viết này đề xuất SDF dựa trên thuật toán dơi (Bat Algorithm- BA) và so sánh với SDF dựa trên giải thuật di truyền (Genetic Algroithm–GA). Kết quả mô phỏng cho thấy việc sử dụng BA cho xác suất phát hiện cao hơn với tốc độ hội tụ và thời gian thực hiện tốt hơn khi sử dụng GA.
Nghiên cứu khoa học công nghệ NÂNG CAO HIỆU QUẢ CẢM BIẾN PHỔ CHO MẠNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC SỬ DỤNG THUẬT TỐN DƠI Nguyễn Viết Tuyến1*, Hồng Mạnh Kha1, Nguyễn Hải Dương2, Võ Kim2 Tóm tắt: Cảm biến phổ (Spectrum Sensing- SS) đóng vai trò quan trọng mạng vơ tuyến nhận thức (Cognitive Radio Network– CRN) nhằm mục đích tái sử dụng dải tần không sử dụng Phương pháp cảm biến phổ hợp tác (Cooperative Spectrum Sensing – CSS) đề xuất để xác định tồn người dùng (Primary User – PU) Phương pháp CSS xác định tồn PU thực dựa định cứng (Hard Decision Fusion – HDF) định mềm (Soft Decision Fusion – SDF) Bài báo đề xuất SDF dựa thuật toán dơi (Bat Algorithm- BA) so sánh với SDF dựa giải thuật di truyền (Genetic Algroithm –GA) Kết mô cho thấy việc sử dụng BA cho xác suất phát cao với tốc độ hội tụ thời gian thực tốt sử dụng GA Từ khóa: Truyền thơng khơng dây, Vơ tuyến nhận thức, Cảm biến phổ, Thuật toán dơi ĐẶT VẤN ĐỀ Với phát triển dịch vụ ứng dụng không dây, nhu cầu truy cập phổ tần tăng lên đáng kể Trong thực tế, dải tần cấp phát, thách thức phát triển truyền thông không dây Tuy nhiên, kết khảo sát FCC (Federal Communications Commission) [6] SSC (Shared Spectrum Company) [5], hầu hết phổ tần phân bổ không sử dụng sử dụng, hiệu suất sử dụng từ 15% - 85%, đặc biệt dải 3Ghz sử dụng Tại Việt Nam, số nhà nghiên cứu tiến hành khảo sát tình hình sử dụng phổ thành phố Hồ Chí Minh Long An dải từ 30MHz đến 3Ghz [2], theo khảo sát này, thành phố Hồ Chí Minh hiệu suất sử dụng phổ trung bình khoảng 13,74% Các nghiên cứu việc khan phổ tần truyền thông không dây việc phân bổ phổ tần cố định hiệu Để tận dụng tốt băng tần cấp phát, CRN đề xuất Mitola [1] CRN công nghệ mạng không dây cho phép sử dụng phổ cách linh hoạt, truy nhập phổ động (Dynamic Spectrum Access – DSA) băng tần cấp phép tạm thời không sử dụng (gọi hố phổ hay khoảng trắng) cấp cho người dùng PU Để tránh gây nhiễu cho hệ thống sơ cấp, người dùng thứ cấp (Secondary User – SU) phép truy cập phổ khoảng thời gian vị trí đặc biệt phải chuyển sang dải tần khác PU sử dụng dải tần Việc xác định hố phổ để có hội truy cập gọi cảm biến phổ (Spectrum Sensing – SS) SS phải hiệu tin cậy để tránh gây nhiễu cho PU tồn Các SU thực SS cách riêng lẻ việc sử dụng kỹ thuật SS phát lượng (Energy Detection – ED), sử dụng lọc kết hợp (Matched Filter – MF), phát dựa đặc tính dừng tín hiệu (Cyclostationary Feature Detection- CFD) Tuy nhiên, việc thực SS dùng nút đơn lẻ chịu ảnh hưởng nặng nề môi trường truyền dẫn tượng pha đinh đa đường, bóng che, Doppler dẫn đến tín hiệu mạnh bị suy giảm trầm trọng Để khắc phục điều này, CSS đề xuất [7] Trong CSS, SU hợp tác với để cảm biến phổ, tạo mạng nhiều SU phân tập không gian, thông tin cảm biến từ SU tập hợp nút trung tâm, nút gọi nút định (Fusion Center – FC), FC xác định có tồn tín hiệu PU hay khơng Hiện nay, FC định dựa hai kỹ thuật định cứng HDF [3], [4] định mềm SDF [8], [11] Hiệu phát dùng SDF tốt so với dùng HDF [10] Với kỹ thuật SDF hiệu cảm biến phổ phụ thuộc vào Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 50, 08 - 2017 111 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử việc chọn véc tơ trọng số Trong [8], [11] sử dụng kỹ thuật kết hợp với tỉ lệ cực đại (Maximal Ratio Combination - MRC) kỹ thuật kết hợp đồng độ lợi (Equal Gain Combining - EGC) để xác định véc tơ trọng số nhằm cực đại hóa xác suất phát Để xác định véc tơ trọng số tối ưu, [10], [14], [15] đề xuất sử dụng thuật toán di truyền GA việc dùng GA đem lại kết tốt so với MRC EGC Tuy nhiên, sử dụng GA khơng gian tìm kiếm lớn tốc độ hội tụ thuật toán chậm [13] Bài báo đề xuất sử dụng thuật toán dơi (Bat Algorithm - BA) để cực đại hóa xác suất phát PU thông qua xác định véc tơ trọng số tối ưu CSS so sánh với đề xuất sử dụng GA Phần lại báo trình bày sau Mơ hình hệ thống CSS dựa SDF sử dụng thuật tốn dơi trình bày mục Kết mô phân tích đánh giá kiểm chứng trình bày mục cuối kết luận rút mục MƠ HÌNH HỆ THỐNG 2.1 Hệ thống CSS dựa SDF tổng quát Sơ đồ khối hệ thống CSS dựa SDF thể hình Số lượng SU M, SU hoạt động trạm chuyển phương thức khuếch đại chuyển tiếp (Amplify and Forward – AF) để gửi thông tin cảm biến đến FC Sự tồn PU FC định dựa véc tơ trọng số thông tin gửi tới từ SU Cơng thức mơ tả tín hiệu thu SU riêng lẻ minh họa giả thuyết nhị phân: H0 : X i [n] Wi [n] H1 : X i [n] giS[n] Wi [n] W1 W2 g2 w1 n1 + g1 (1) X1[n] SU2 PU WM XM[n] + + SUM h2 Y1[n] N FUSION CENTER (FC) x n1 Y2[n] + N Y2[n] n1 Z2 + Decision making wM YM[n] + x Z nM hM Y [n] Z1 w2 n2 X2[n] + gM SU1 h1 ZM N n1 YM [n] x Hình Mơ hình hệ thống CSS dựa SDF Trong hình cơng thức (1): Ho H1 giả thuyết không tồn tồn tín hiệu PU truyền; Xi[n] mẫu tín hiệu nhận thứ n SU thứ i với i = 1, 2, , M, n = 1, 2, , N, N số mẫu tín hiệu nhận chu kì cảm biến; gi hi hệ số khuếch đại kênh truyền thứ i kênh PU – SU kênh SU- FC giả thiết không đổi q trình cảm biến; S[n] tín hiệu truyền thứ n PU giả thiết tín hiệu phân bố độc lập đồng ngẫu nhiên Gauss với trung bình khơng, phương sai S2 ; Wi[n] nhiễu Gauss trắng cộng (Additive White Gaussian Noise AWGN) với trung bình khơng phương sai Wi Tất biến mẫu tín 112 N V Tuyến, H M Kha, …, “Nâng cao hiệu cảm biến phổ… sử dụng thuật tốn dơi.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ hiệu nhận SU riêng lẻ nhóm thành hai véc tơ [ W2 , W2 , , W2 M ]T , X [X , X , , X M ]T (T toán tử chuyển vị); ni nhiễu AWGN kênh SU – FC với giả thiết không tương quan mặt không gian có trung bình khơng, phương sai i2 , nhóm lại thành véc tơ [12 , 12 , , M2 ]T Trong trường hợp giá trị xác suất cảnh báo sai Pf mong muốn định trước, xác suất phát Pd tính theo cơng thức sau [12]: Q 1 ( P ) w T w - E g T w f s H0 Pd (w) Q wT w H1 Trong đó, Q(x) hàm Marcum, Q ( x ) x t2 e dt ; Es lượng tín hiệu 2 N truyền mẫu E s N (2) S[n] n 1 Ndiag H0 T 2 ; g g1 , g , , g M ; ( ) diag ( ) ; Ndiag ( ) diag ( ) Es diag ( g )diag ( ) H1 Kí hiệu diag (.) ma trận đường chéo Trong báo này, đề xuất sử dụng thuật toán dơi (Bat Algorithm – BA) T nhằm xác định véc tơ trọng số w w1 , w , , w M để cực đại hóa xác suất phát Pd theo cơng thức (2) Để giảm khơng gian tìm kiếm, trọng số phải thỏa mãn điều M kiện < w i w i 1 i 1 2.2 Hệ thống CSS dựa BA-SDF 2.2.1 Thuật toán dơi BA thuật tốn tối ưu trí tuệ bầy đàn đề xuất Xin-She Yang năm 2010 [13] Thuật tốn dựa đặc tính tự nhiên dơi: cảm nhận khoảng cách việc định vị tiếng vọng (echolocation) chúng “biết” phân biệt thức ăn chướng ngại vật; dơi bay ngẫu nhiên với tốc độ vi vị trí wi với tần số fi f , f max , chúng tự động điều chỉnh tần số xung phát ra, tốc độ phát xung r 0,1 cường độ A [Amin , A0 ] tùy thuộc vào khoảng cách tới mục tiêu Khi dơi tiến tới gần mục tiêu r tăng dần A giảm dần Trong thuật tốn BA dơi ảo khơng gian tìm kiếm d chiều định nghĩa tham số: vị trí w ik , tốc độ vik , tần số fi , cường độ Aik tốc độ xung phát ri k Các tham số vị trí, vận tốc, tần số sau bước lặp k cập nhật sau: f i f i ( f i max f i ) i Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 50, 08 - 2017 (3) 113 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử vik 1 vik (w ik 1 w best ) fi (4) w ik 1 w ik vik 1 (5) Bắt đầu Thiết lập tham số ban đầu: Q, k, fmin, fmax,kmax, vi, fi, Ai, ri Trong đó: i 0,1 véc tơ ngẫu nhiên phân bố đều, w best vị trí tồn cục tốt Tạo ngẫu nhiên trọng số wi wi max phụ (nghiệm), khoảng tần số f , f thuộc vào kích thước miền lĩnh vực xem xét ban đầu dơi lấy ngẫu nhiên tần số khoảng tần xét Trong hệ, số cá thể dơi cập nhật theo vị trí cục tốt sau: w new w best A( k ) Xây dựng hàm mục tiêu P(wi) theo cơng thức (2) Tính hàm mục tiêu tìm Pbest ứng với wbest Tạo tham số theo công thức (3),(4),(5) (6) Với số ngẫu nhiên khoảng 1,1 , A( k ) giá trị trung bình Aik S Rand(0,1)>ri đến thời điểm Cường độ Aik 1 tốc độ xung ri k 1 cập nhật sau lần lặp theo công thức: Aik 1 Aik ri k 1 (7) ri (1 exp( k )) Trong đó, < α < 1, γ số dương 2.2.2 Thuật toán dơi áp dụng cho hệ thống CSS (BA-SDF) Mục tiêu báo tìm giá trị lớn xác suất phát Pd (w) theo công thức (2) Việc xác định véc tơ trọng số T hàm Tính hàm mục tiêu tìm Pnew-best ứng với wnew-best (8) w w1 , w , , w M để Đ Trọng số cập nhật theo công thức (6) mục tiêu Pd (w) đạt giá trị cực đại sử dụng BA thực lưu đồ thuật tốn hình Ban đầu thiết lập số vòng lặp k = 0, tần số xung ri = 0.5, cường độ Ai = 0.5, tần số fi = 0Qx1 (ma trận không, Q hàng, cột), [fmin, fmax] = [0, 2], số lượng cá thể Q số vòng lặp cực đại kmax lựa chọn tùy theo số lượng SU KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN Để đánh giá hiệu hệ thống đề xuất sử dụng mô Monte Carlo để xác định xác suất phát hiện, vẽ đường cong đặc S Rand(0,1)>ri and Pnew-best>Pbest Đ Cập nhật P best=Pnew-best, wbest=wnew-best k=k+1 Thay đổi r i A i theo công thức (7) Đ k < kmax S Kết thúc Hình Lưu đồ thuật toán BA-SDF 114 N V Tuyến, H M Kha, …, “Nâng cao hiệu cảm biến phổ… sử dụng thuật tốn dơi.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ tính nhận (Receiver Operating Characteristics – ROC) mô tả quan hệ xác suất phát xác suất cảnh báo sai so sánh với hệ thống sử dụng thuật toán GA (GA-SDF) Mơ hình hệ thống sử dụng để đánh hình với tham số mơ bảng Tham số GA-SDF lấy theo [15], tham số theo [15] tham số tối ưu GA Bảng Các tham số mơ Thuật tốn GA-SDF BA-SDF Các tham số Số lượng cá thể (Q) 30 30 Xác suất lai ghép (Pc) 0.95 x Xác suất đột biến (Pm) 0.3 x Cơng suất truyền mẫu 1dBm tín hiệu Số mẫu (N) 20 Công suất nhiễu kênh SU- PU 1dBm ( Wi ) Công suất nhiễu kênh SU- FC ( i2 ) M=6 M = 10 SNR SU cho mẫu M= 15 M = 20 1dBm [−3.4, −4.7, −3.1, −4.9, −8.6, −3.5] dB [−3.4, −4.7, −3.1, −4.9, −8.6, −3.5, -7.9, -7.3, -8.5, -9.9 ] dB [−3.4, −4.7, −3.1, −4.9, −8.6, −3.5, -7.9, -7.3, -8.5, -9.9, -8.7, -9.2, -10, -10.1, -10.5] dB [−3.4, −4.7, −3.1, −4.9, −8.6, −3.5, -7.9, -7.3, -8.5, -9.9, -8.7, -9.2, -10, -10.1, -10.5 -8.7, -9.2, -10, -10.1, -10.5] dB Ghi chú: x tham số khơng tồn Hình ROC hệ thống GASDF BA-SDF với M = số vòng lặp 10000 Kết hình thể số vòng lặp đủ lớn hai thuật toán GA BA hội tụ kết tương tự Tuy nhiên CRN thời gian cảm biến phổ tham số quan trọng, thời gian nhỏ tốt Hình minh họa xác suất phát Pd trung bình 50 lần mơ với số vòng lặp 500, Pf = 0.2, M = Kết hình cho thấy GA-SDF chưa hội tụ, BA-SDF sau khoảng 40 lần lặp hội tụ Độ phức tạp thuật toán GA-SDF BA-SDF phụ thuộc vào số vòng lặp để hội tụ, số lượng SU, số thể Hình ROC GA-SDF BA-SDF Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 50, 08 - 2017 115 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Q có bậc O(k.M.Q), BA-SDF cần thời gian xử lý so với GA-SDF cần Pd đạt đến giá trị lớn Hình so sánh ROC BA-SDF GA-SDF số lượng SU 20 với số vòng lặp 40 Theo chuẩn IEEE 802.22, kỹ thuật SS cần đạt Pf 0.1, bảng giá trị Pd BA-SDF GA-SDF, tương ứng với giá trị Pf khoảng tử 0.01 đến 0.1 Kết Pd Pd ( BA SDF ) Pd ( GA SDF ) hình bảng thể hiệu cảm biến phổ hệ thống CSS dựa BA-SDF tốt GA-SDF với xác suất phát Pd dải Pf 0.1 cao trung bình xấp xỉ 2.5% Hình Tốc độ hội tụ BA-SDF GA-SDF Bảng Giá trị Pd với Pf 0.1 Pd Pd Pf Pd 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 (BA-SDF) (GA-SDF) 0.7142 0.7830 0.8213 0.8470 0.8661 0.8810 0.8931 0.9031 0.9116 0.9190 0.6729 0.7484 0.7926 0.8215 0.8408 0.8591 0.8726 0.8854 0.8941 0.9028 Ảnh hưởng số lượng SU hệ thống CSS dựa BA–SDF thể hình ứng với số lượng SU M = 6, 10, 15, 20 Kết mô cho thấy số lượng SU tăng, hiệu cảm biến phổ tăng đáng kể Lưu ý rằng, tỉ số tín hiệu tạp âm (Signal to Noise Ratio - SNR) SU thêm vào nhỏ so với SU tồn hệ thống (bảng 1) Điều thể thông tin kênh truyền SU (mới thêm vào) gửi đến FC hạn chế, SU đóng góp rõ rệt vào việc cải thiện độ xác kết cảm biến phổ 0.0413 0.0346 0.0287 0.0255 0.0253 0.0219 0.0205 0.0177 0.0175 0.0162 Hình So sánh ROC BA-SDF GA-SDF với số lượng SU 20 Hình ROC BA-SDF với số lượng SU thay đổi KẾT LUẬN 116 N V Tuyến, H M Kha, …, “Nâng cao hiệu cảm biến phổ… sử dụng thuật toán dơi.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Xác định trọng số để tối đa hóa xác suất phát thời gian ngắn thách thức không nhỏ nghiên cứu CSS Bài báo đề xuất sử dụng BA để xác định trọng số quan trọng Kết báo chứng minh việc sử dụng BA cho hệ thống CSS dựa SDF cho kết tốt việc dùng GA có tốc độ hội tụ giá trị tối ưu nhanh Trong trình mơ tham số đường truyền cơng suất nhiễu, hệ số khuếch đại kênh truyền giả định biết trước cố định Tuy nhiên, thực tế tham số thường thay đổi Trong nghiên cứu sau, tập trung nghiên cứu sâu thêm để ước lượng tham số TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J Mitola “Cognitive radio for exible mobile multimedia communications” IEEE International Workshop on Mobile Multimedia Communications, pages 3-10, 1999 [2] Vo Nguyen Quoc Bao, Le Quoc Cuong, Le Quang Phu, Tran Dinh Thuan, Nguyen Thien Quy, Lam Minh Trung, “Vietnam Spectrum Occupancy Measurements and Analysis for Cognitive Radio Applications”, 2011 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2011) [3] Ganesan, G and Y G Li, “Cooperative spectrum sensing in cognitive radio, Part : Two usernetworks,” IEEE Trans on Wireless Communications, Vol 6, No 6, 2007 [4] Zhang, W., R K Mallik, and K Ben Letaief, “Cooperative spectrum sensing optimization incognitive radio networks,” Proc IEEE Int Conf Comm., p 3411, 2008 [5] FCC Spectrum Policy Task Force “Report of the spectrum efficiency working group Technical report”, November 2002 [6] Shared Spectrum Company “General survey of radio frequency bands: 30 MHz to 3GHz” Technical report, August, 2010 [7] Ghasemi, A.; Sousa, E.S., "Collaborative spectrum sensing for opportunistic access in fading environments,"First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, DySPAN,pp 131-136, 2005 [8] Srinivas Nallagonda, Kumar Bandari, Sanjay Dhar Roy, “Sumit KunduPerformance of Cooperative Spectrum Sensing with Soft Data Fusion Schemes in Fading Channels”, Annual IEEE India Conference (INDICON), 2013 [9] Shen, B and K S Kwak, “Soft combination schemes for cooperative spectrum sensing incognitive radio networks,” ETRI Journal, Vol 31, 263–270, 2009 [10].El-Saleh, A A., M Ismail, and M A M Ali, “Genetic algorithm-assisted soft fusionbasedlinear cooperative spectrum sensing,” IEICE Electronics Express, Vol 8, 1527–1533, 2011 [11].S Bin Shen, "Deflection coefficient maximization criterion based optimal cooperative spectrum sensing," Int J Electron Commun (AEÜ), vol 64, p.819–827, 2010 [12].Zhi Quan, Shuguang Cui, Sayed, A.H., "Optimal Linear Cooperation for Spectrum Sensing in Cognitive Radio Networks," Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal of, vol.2, no I, pp.28,40, Feb 2008 [13] Xin-She Yang, “Bat algorithm: literature review and applications”, Int J BioInspired Computation, Vol 5, No 3, pp 141–149 , 2013 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 50, 08 - 2017 117 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử [14] Payal Mishra, Neelam Dewangan, “Performance Analysis of Spectrum Sensing using GA and Bacteria Foraging Optimization in Cognitive Radio”, IEEE WiSPNET conference, 2016 [15] Hossain, Md Kamal, Ayman A El-Saleh, and Mahamod Ismail, "A comparison between binary and continuous genetic algorithm for collaborative spectrum optimization in cognitive radio network." Research and Development (SCOReD), 2011 IEEE Student Conference on IEEE, 2011 ABSTRACT EFFICIENT SPECTRUM SENSING FOR COGNITIVE RADIO NETWORK USING BAT ALGORITHM Cognitive Radio (CR) technology aims to reuse the underutilized frequency spectrum where Spectrum Sensing (SS) plays important role in CR to detect and utilize unoccupied channels of licensed frequency bands Several Cooperative Spectrum Sensing (CSS) techniques have been proposed to determine the existence of Primary User (PU) In CSS, the existence of PU is determined based on Hard Decision Fusion (HDF) and Soft Decision Fusion (SDF) methods In this paper a SDF based on CSS employing Bat Algorithm (BA) is proposed The simulation results show that the use of BA achieves greater detection probability with faster convergence and shorter processing time comparing to genetic algorithm (GA) based CSS Keywords: Wireless Communication, Cognitive Radio, Spectrum Sensing, Bat Algorithm Nhận ngày 30 tháng năm 2017 Hoàn thiện ngày 12 tháng năm 2017 Chấp nhận đăng ngày 18 tháng năm 2017 Địa chỉ: 1Khoa Điện tử - Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội; Khoa Vô tuyến điện tử - Học viện Kỹ thuật quân * Email: nvtuyen@haui.edu.vn 118 N V Tuyến, H M Kha, …, “Nâng cao hiệu cảm biến phổ… sử dụng thuật toán dơi.” ... theo công thức (7) Đ k < kmax S Kết thúc Hình Lưu đồ thuật tốn BA-SDF 114 N V Tuyến, H M Kha, …, Nâng cao hiệu cảm biến phổ sử dụng thuật toán dơi. ” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ tính nhận (Receiver... bình khơng phương sai Wi Tất biến mẫu tín 112 N V Tuyến, H M Kha, …, Nâng cao hiệu cảm biến phổ sử dụng thuật tốn dơi. ” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ hiệu nhận SU riêng lẻ nhóm thành hai... Nội; Khoa Vô tuyến điện tử - Học viện Kỹ thuật quân * Email: nvtuyen@haui.edu.vn 118 N V Tuyến, H M Kha, …, Nâng cao hiệu cảm biến phổ sử dụng thuật toán dơi. ”