Nâng cao dung lượng của hệ thống thông tin vô tuyến có nhận thức dựa trên OFDM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Lê Văn Tuấn NÂNG CAO DUNG LƢỢNG CỦA HỆ THỐNG THƠNG TIN VƠ TUYẾN CĨ NHẬN THỨC DỰA TRÊN OFDM LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG Hà Nội - 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Lê Văn Tuấn NÂNG CAO DUNG LƢỢNG CỦA HỆ THỐNG THÔNG TIN VÔ TUYẾN CÓ NHẬN THỨC DỰA TRÊN OFDM Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số: 62.52.02.08 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ-VIỄN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS Nguyễn Thành Hiếu PGS TS Nguyễn Viết Kính Hà Nội - 2017 LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan kết trình bày luận án cơng trình nghiên cứu tơi hướng dẫn cán hướng dẫn Các số liệu, kết trình bày luận án hồn tồn trung thực chưa công bố cơng trình trước Các kết sử dụng tham khảo trích dẫn đầy đủ theo quy định Hà Nội, ngày 15.7.2017 Tác giả Lê Văn Tuấn LỜI CẢM ƠN Trong trình nghiên cứu hoàn thành luận án này, tác giả nhận nhiều giúp đỡ đóng góp quý báu Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy hướng dẫn TS Nguyễn Thành Hiếu, PGS.TS Nguyễn Viết Kính giúp đỡ tác giả tồn q trình nghiên cứu hồn thành luận án Tác giả xin chân thành cảm ơn tập thể thầy, cô Bộ môn Vô tuyến, Khoa Vô tuyến điện tử, Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi, đóng góp chun mơn để tác giả hồn thành nhiệm vụ Tác giả xin cảm ơn Cục Tần số Vô tuyến điện, Bộ Thông tin Truyền thông đơn vị chủ quản, tạo điều kiện cho phép tác giả tham gia nghiên cứu năm làm nghiên cứu sinh Tác giả xin bày tỏ lịng biết ơn tới gia đình, đồng nghiệp, bạn bè, đặc biệt TS Đinh Chí Hiếu TS Nguyễn Thu Hà động viên, chia sẻ khó khăn, giúp đỡ tác giả vượt qua khó khăn để đạt kết nghiên cứu ngày hôm Hà Nội, ngày 15.7.2017 Tác giả Lê Văn Tuấn MỤC LỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC HÌNH VẼ vi DANH MỤC BẢNG viii DANH MỤC KÝ HIỆU TOÁN HỌC ix MỞ ĐẦU 1 Chương 1: Tổng quan vơ tuyến có nhận thức toán nâng cao dung lượng 1.1 Tổng quan hệ thống thơng tin có nhận thức 1.1.1 Cơ sở hình thành 1.1.2 Khái niệm hệ thơng tin có nhận thức .7 1.1.3 Các đặc điểm CRS 1.1.4 Khả ứng dụng thơng tin vơ tuyến có nhận thức 1.2 Một số hướng nghiên cứu vơ tuyến có nhận thức 10 1.2.1 Hướng nghiên cứu nhận dạng phổ tần (spectrum sensing) 11 1.2.2 Các nghiên cứu quản trị phổ tần 15 1.2.3 Nghiên cứu phân chia chia sẻ phổ tần .16 1.3 Bài toán nâng cao dung lượng hệ thống CRS 17 1.3.1 Tổng quan 17 1.3.2 Các nghiên cứu nâng cao dung lượng hệ thống CR 22 1.4 Kết luận chương 30 i Chương 2: Giải pháp nâng cao dung lượng CRS kỹ thuật cửa sổ 33 2.1 Đặt vấn đề 33 2.2 Hiện tượng dò phổ tín hiệu q trình biến đổi Fourier rời rạc 34 2.3 Sử dụng kỹ thuật cửa sổ cho hệ thống OFDM 36 2.2 Một số kỹ thuật cửa sổ sử dụng cho OFDM .40 2.2.1 Cửa sổ Nyquist 40 2.2.2 Kỹ thuật cửa sổ chữ nhật cửa sổ Hanning 44 2.3 Đề xuất sử dụng kỹ thuật cửa sổ cho toán nâng cao dung lượng CRS .46 2.3.1 Nghiên cứu ảnh hưởng kỹ thuật cửa sổ tới tốn phân bổ cơng suất 50 2.3.2 Nhận xét 54 2.4 Kết luận chương 59 Chương Nâng cao dung lượng giải thuật Full-Filling 61 3.1 Kỹ thuật Full-Filling 61 3.1.1 Giải thuật Max Filling Range 62 3.1.2 Giải thuật Pre-set Filling Range-PFR 64 3.2 Kết mô 67 3.2.1 Phân bố mức cơng suất sóng mang 68 3.2.2 Dung lượng truyền CRS 71 3.2.3 Độ phức tạp tính tốn áp dụng Full-Filling 74 3.3 Kết luận chương 80 ii Chương 4: Nâng cao dung lượng CRS đa người dùng kỹ thuật cửa sổ .82 4.1 Tổng quan CRS đa người dùng 82 4.2 Nhiễu PU CR CRS đa người dùng 83 4.2.1 Nhiễu từ CRS tới PU .84 4.2.2 Nhiễu người dùng CRS với 84 4.2.3 Nhiễu PU tới CRS 85 4.3 Bài toán nâng cao dung lượng .85 4.4 Giải pháp phân bổ sóng mang cho người dùng CRS 87 4.4.1 Phân bổ sóng mang 89 4.4.2 Phân chia tỷ lệ nghịch với nhiễu tới PU (IIA-I) 89 4.4.3 Phân chia nghịch đảo với nhiễu có qui chuyển băng thơng chuẩn 90 4.5 Kết mô dung lượng hệ thống CRS đa người dùng 91 4.5.1 Trường hợp không sử dụng kỹ thuật cửa sổ 92 4.5.2 Trường hợp sử dụng kỹ thuật cửa sổ .96 4.5.3 Phân tích, đánh giá kết 99 4.6 Kết luận chương 101 KẾT LUẬN 103 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 106 TÀI LIỆU THAM KHẢO 107 iii THUẬT NGỮ Viết tắt 3G Tiếng Anh Third Mobile Generation BS Base Station CDMA Code Division Multiple Access CPE Customer Premise Equipment CR Cognitive Radio CRS Cognitive Radio System CSI Channel State Information DTV Digital Television FDMA Frequency Division Multiple Access FM Frequency Modulation GPS Global Positioning System GSM Global System for Mobile Communication ICI Inter Channel Interference IEEE Institute of Electronic and Electrical Engineers IIA Interference Inversion Allocation ISI Inter Symbol Interference ITU International Telecommunication Union LAD Localization Algorithm based on Double-thresholding LO Local Oscillator MFR Max Filling Range OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing iv OFDMA Orthogonal Frequency Divisio Multiple Access PFR Preset Filling Range PSD Power Spectrum Density PU Primary User Q-IIA Quantized Interference Invers Allocation SDR Software Defined Radio SER Symbol Error Rate SNR Signal to Noise Ratio STA Station SU Seccondary User TDD Time Division Duplexing TV-WS TV white space UWB Ultra Wide Band WLAN Wireless Local Area Network WRAN Wireless Regional Access Net WSS Wide-sense Stationary RKRL Radio Knowledge Representa Language v DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1: Các băng tần CRS PU sử dụng 18 Hình 1.2: Nhiễu hai chiều qua lại CRS PU 19 Hình 1.3: Phân bổ cơng suất theo hình bậc thang [8] 25 Hình 1.4: Sơ đồ khối hệ thống OFDM với kỹ thuật trọng số sóng mang [13] 30 Hình 2.1: Đáp ứng tần số số cửa sổ 33 Hình 2.2: Sự khác biệt tín hiệu qua FFT 35 Hình 2.3: DFT sóng hình sin trường hợp khơng bị rị bị rị [37] 35 Hình 2.4: Sơ đồ tạo ký hiệu OFDM hệ thống WLAN 802.11[73] .37 Hình 2.5: Sử dụng cửa sổ cosin nâng để ghép nối ký hiệu 38 Hình 2.6: Khung OFDM với tiền tố vòng cửa sổ 802.11 39 Hình 2.7: Ký hiệu OFDM sử dụng cửa sổ nyquist thích nghi [63] .42 Hình 2.8: DFT có Nyquist widowing với hệ số uốn khác [37] 43 Hình 2.9: Cửa sổ Tukey với hệ số uốn khác 43 Hình 2.10: So sánh đặc tính cửa sổ Tukey với số cửa sổ khác 48 Hình 2.11: Mặt nạ phổ tín hiệu DVB-T (8MHz) [26] 51 Hình 2.12: Phân bổ cơng suất sóng mang CRS chưa áp dụng kỹ thuật cửa sổ 52 Hình 2.13: Phân bổ cơng suất sóng mang dùng kỹ thuật cửa sổ, I th = 5σ 52 Hình 2.14: Phân bổ cơng suất sóng mang CRS có cửa sổ với I th = σ 53 Hình 2.15: Tốc độ liệu CRS trường hợp có khơng có cửa sổ, hệ số uốn a= 0,3 (hình a) a= 0,6 (hình b) 54 Hình 3.1: Giải thuật Max Filling Range – Cách 63 Hình 3.2: Giải thuật Max Filling Range – Cách 64 Hình 3.3: Giải thuật Pre-set Filling Range 66 Hình 3.4: Phân bổ công suất trường hợp tối ưu (Ith= 5σ2) 69 Hình 3.5: Phân bổ cơng suất theo giải thuật MFR, Ith= 2σ2 (1 snapshot) 69 vi chia cho trường hợp IIA-I (Hình 12.3, Hình 12.7) hay Q-IIA (Hình 12.4, Hình 12.8) so với trường hợp phân chia (Hình 12.5, Hình 12.9) 4.6 Kết luận chƣơng Trong chương 4, toán nâng cao dung lượng cho hệ thống CR đa người dùng, người dùng truy nhập vào nhóm kênh phân chia theo tần số FDMA đặt nghiên cứu So với trường hợp CRS đơn người dùng xem xét chương trước, toán nâng cao dung lượng hệ thống CR đa người dùng có số điểm khác biệt cần xem xét đồng thời hai tốn phân bổ sóng mang cho người dùng phân bổ công suất cho sóng mang (với CRS đơn người dùng quan tâm tới vấn đề phân bổ cơng suất); ngồi yếu tố nhiễu từ người dùng CRS tới PU, phải xem xét thêm yếu tố nhiễu người dùng CRS yếu tố tác động tới dung lượng CRS đa người dùng Đối với tốn phân chia sóng mang con/cơng suất, nghiên cứu sinh phân tích điểm chưa thực tế giải thuật IIA đề xuất điều chỉnh việc tính tốn số sóng mang dựa ngưỡng nhiễu Ith đổi tên giải thuật thành IIA-I để phân biệt với giải pháp IIA Quan trọng hơn, nghiên cứu sinh đề xuất giải thuật với tên gọi Phân chia nghịch đảo với nhiễu có quy chuyển băng thơng chuẩn (Q-IIA) Đối với tốn phân bổ cơng suất, nghiên cứu sinh đề xuất giải pháp áp dụng kỹ thuật cửa sổ cho CRS đa người dùng Kỹ thuật cửa sổ chứng minh hiệu CRS đơn người dùng chương trước Kết mô máy tính cho thấy hai kỹ thuật IIA-I, Q-IIA đem lại dung lượng hệ thống cao so với trường hợp phân chia sóng mang 101 cho người dùng CRS cho trường hợp hệ thống có áp dụng khơng áp dụng kỹ thuật cửa sổ Kết mô cho thấy dung lượng hệ thống đạt cao trường hợp IIA-I so với Q-IIA phép quy chuyển băng thông chuẩn QIIA làm giảm tính tối ưu IIA-I Đổi lại, Q-IIA giải pháp sát với thực tiễn CRS hoạt động kênh có băng thơng chuẩn, xác định từ trước Đối với ba trường hợp IIA-I, Q-IIA, uniform, dung lượng hệ thống cao áp dụng kỹ thuật cửa sổ so với trường hợp không sử dụng cửa sổ Kết phân tích giải thuật IIA-I, Q-IIA khơng sử dụng kỹ thuật cửa sổ công bố chun san cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng công nghệ thông tin truyền thông [4] cơng trình liên quan trực tiếp đến luận án 102 KẾT LUẬN Trong luận án này, nghiên cứu sinh tiến hành nghiên cứu tổng quan hệ thống vơ tuyến có nhận thức, hướng nghiên cứu tác giả khác công nghệ thông tin vơ tuyến (chương 1) Trên sở đó, luận án tập trung vào nghiên cứu việc áp dụng kỹ thuật cửa sổ vào toán phân bổ công suất để nâng cao dung lượng hệ thống (chương 2) Từ kết phân bố công suất sóng mang hệ thống vơ tuyến có nhận thức thu từ chương 2, nghiên cứu sinh đề xuất giải thuật Full-Filling phân bổ công suất cho sóng mang CRS (chương 3) Trong chương 4, luận án mở rộng toán nâng cao dung lượng từ hệ thống đơn người dùng chương 2, sang toán đa người dùng A Các kết luận án Các kết đạt luận án bao gồm: Đề xuất áp dụng kỹ thuật cửa sổ cho hệ thống vô tuyến có nhận thức dựa OFDM Các lý để đề xuất áp dụng kỹ thuật cửa sổ cho CRS bao gồm: + Kỹ thuật chưa xem xét nghiên cứu trước; + Kết mô cho thấy việc áp dụng kỹ thuật cửa sổ giúp cho tốc độ truyền dẫn vơ tuyến có nhận thức tăng lên đáng kể so với không sử dụng cửa sổ; + Kỹ thuật cửa sổ vốn sử dụng rộng rãi họ tiêu chuẩn 802.11 nên phù hợp kinh tế sử dụng cho hệ thống dựa OFDM CRS Đề xuất giải pháp phân bổ công suất Full-Filling cho sóng mang CRS Luận án đề giải pháp dựa ý tưởng phân bổ công suất tối đa cho số lượng lớn sóng mang CRS đáp ứng điều kiện tổng nhiễu sóng mang gây cho PU gần mức 103 ngưỡng nhiễu chấp nhận Ith PU Trường hợp gần tính tốn phân bổ tối ưu cơng suất cho sóng mang cịn lại CRS cho tổng nhiễu gây cho PU Ith bỏ qua phép tính mức chênh lệch với Ith nhỏ Giải pháp Full-Filling thực theo cách MFR PFR tùy theo điều kiện thích hợp Các lý để đề xuất giải pháp Full-Filling bao gồm: + Đây giải pháp mới, chưa tác giả khác đề xuất; + Khi áp dụng Full-Filling kết hợp với kỹ thuật cửa sổ, CRS đạt tốc độ truyền cao đáng kể so với áp dụng kỹ thuật cửa sổ giải pháp tác giả khác đề xuất + Độ phức tạp tính tốn đơn giảm, giảm tới 80% số biến cần tính tốn tốn mơ phỏng, giữ ổn định mức thấp băng thông CRS tăng nhiều Điều phù hợp với hệ thống có cơng suất nhỏ CRS Đề xuất áp dụng kỹ thuật cửa sổ cho hệ thống CRS đa người dùng Lý việc đề xuất chưa tác giả khác đề xuất nghiên cứu CRS lợi ích thu tương tự với trường hợp đơn người dùng nêu Đề xuất giải pháp Q-IIA để phân bổ sóng mang cho CRS đa người dùng Đối với hệ thống CR đa người dùng, cần phải thực hai nhiệm vụ phân bổ sóng mang cho người dùng phân bổ cơng suất cho sóng mang Giải pháp đề xuất luận án, phân chia nghịch đảo với nhiễu có quy chuyển băng thơng chuẩn (Q-IIA) Ngồi, nghiên cứu sinh đề xuất cải tiến giải thuật phân chia nghịch đảo theo nhiễu IIA thành IIA-I để phù hợp với thực tế 104 Kết mô cho thấy CRS đạt tốc độ truyền cao sử dụng hai giải pháp đề xuất IIA-I, Q-IIA so với trường hợp phân bổ sóng mang (uniform) Kết mô cho thấy, kết hợp sử dụng IIA-I, Q-IIA với kỹ thuật cửa sổ, tốc độ truyền CRS cao tới 2,6 lần so với trường hợp không sử dụng cửa sổ B Hƣớng phát triển luận án Kỹ thuật Full-Filling áp dụng cho trường hợp CRS đơn người dùng giúp cho tốc độ truyền hệ thống vô tuyến có nhận thức tăng lên, độ phức tạp tính tốn giảm đáng kể Tuy nhiên, kỹ thuật chưa nghiên cứu áp dụng cho trường hợp CRS đa người dùng.Vì vậy, điểm cần tiếp tục nghiên cứu mở rộng Bài toán phân bổ sóng mang cho người dùng dựa giải pháp Q-IIA giải phần hạn chế IIA, chưa giải triệt để vấn đề cơng dung lượng người dùng Vì vậy, cần tiếp tiếp tục nghiên cứu để có giải pháp cải tiến hiệu 105 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN Van Tuan, L.; Hieu, N T.; Hieu, D C & Kinh, N V (2012), “Impact of windowing on power allocation in cognitive radio systems”, Communications and Electronics (ICCE), 2012 Fourth International Conference, pp 212 216 Nguyen, H.; Liang, G Y.; Le, V.T (2013), Full-filling algorithm for power allocation in OFDM-based cognitive radio systems, Information, Communications and Signal Processing (ICICS) 2013 9th International Conference, pp 1-5 Le Van, T.; Chi, H D.; Viet, K N & Thanh, H N (2014), “Full-Filling Subcarrier Power Allocation in OFDMA-Based Cognitive Radio Systems”, Wireless Engineering and Technology, vol.5, no 01, pp.11-18 Van Tuan, L.; Tien Hoa, N.; Hieu, N.T.; Kinh, N.V (2015), “Một số giải pháp nâng cao dung lượng hệ thống vô tuyến nhận thức đa người dùng”, Chun san cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng Công nghệ thông tin truyền thông, ISSN:1859-3526, tập V-2 (2015), trang 126-136 106 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ahmed, N.; Hadaller, D & Keshav, S (2006), GUESS: gossiping updates for efficient spectrum sensing, in Proceedings of the 1st international workshop on Decentralized resource sharing in mobile computing and networking, pp 12-17 [2] Akyildiz, I F.; Lee, W.-Y.; Vuran, M C & Mohanty, S (2008), “A survey on spectrum management in cognitive radio networks”, Communications Magazine, IEEE, vol 46, no 4, pp 40-48 [3] Akyildiz, I F.; Lee, W.-Y.; Vuran, M C & Mohanty, S (2006), “NeXt generation/dynamic spectrum access/cognitive radio wireless networks: a survey”, Computer Networks, vol 50, no 13, pp 2127-2159 [4] Association, I S & others (2001), IEEE Standard for Information TechnologyTelecommunications and Information Exchange Between Systems-Local and Metropolitan Area Networks-Specific Requirements: Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications, IEEE [5] Axell, E.; Leus, G.; Larsson, E G & Poor, H V (2012), “Spectrum sensing for cognitive radio: State-of-the-art and recent advances”, Signal Processing Magazine, IEEE, vol 29, no 3, pp 101-116 [6] Bansal, G.; Duval, O & Gagnon, F (2010), “Joint overlay and underlay power allocation scheme for OFDM-based cognitive radio systems”, inVehicular Technology Conference (VTC 2010-Spring), 2010 IEEE 71st, pp 1-5 [7] Bansal, G.; Hossain, M J & Bhargava, V K (2011), “Adaptive power loading for OFDM-based cognitive radio systems with statistical interference constraint”, Wireless Communications, IEEE Transactions, vol 10, no 9, pp 2786-2791 [8] Bansal, G.; Hossain, M J & Bhargava, V K (2008), “Optimal and suboptimal power allocation schemes for OFDM-based cognitive radio systems”, Wireless Communications, IEEE Transactions, vol 7, no 11, pp 4710-4718 [9] Bansal, G.; Hossain, M J & Bhargava, V K (2007), “Adaptive power loading for OFDM-based cognitive radio systems”, inCommunications, 2007 ICC'07 IEEE International Conference, pp 5137-5142 107 Boyd, S & Vandenberghe, L (2004), Convex optimization, Cambridge University Press [10] [11]Challapali, K.; Mangold, S & Zhong, Z (2004), “Spectrum agile radio: Detecting spectrum opportunities”,International Symposium on Advanced Radio Technologies Cimini Jr, L J (1985), “Analysis and simulation of a digital mobile channel using orthogonal frequency division multiplexing”, Communications, IEEE Transactions,vol 33, no 7, pp 665-675 [12] Cosovic, I.; Brandes, S & Schnell, M (), “A technique for sidelobe suppression in OFDM systems”, Global Telecommunications Conference, 2005 GLOBECOM'05 IEEE, pp 5-pp [13] Cover, T M., JA Thomas (1991), “Elements of information theory”, John Wiley [14] Etkin, R.; Parekh, A & Tse, D (2007), “Spectrum sharing for unlicensed bands”, Selected Areas in Communications, IEEE Journal,vol.25, no 3, pp 517-528 [15] Gandetto, M.; Guainazzo, M.; Pantisano, F & Regazzoni, C S (2004), “A mode identification system for a reconfigurable terminal using Wigner distribution and non-parametric classifiers”, Global Telecommunications Conference, 2004 GLOBECOM'04 IEEE, pp 2424-2428 [16] Ganesan, G & Li, Y (2005), “Cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 2005 First IEEE International Symposium, pp 137-143 [17] Gardner, W & others (1991), “Exploitation of spectral redundancy in cyclostationary signals”, Signal Processing Magazine, IEEE, vol 8, no 2, pp 14-36 [18] Ghasemi, A & Sousa, E S (2005), “Collaborative spectrum sensing for opportunistic access in fading environments”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 2005 First IEEE International Symposium, pp 131-136 [19] 108 Gudmundson, M & Anderson, P.-O (1996), “Adjacent channel interference in an OFDM system”, Vehicular Technology Conference, 1996 Mobile Technology for the Human Race., IEEE 46th, pp 918-922 [20] Haykin, S (2005), “Cognitive radio: brain-empowered wireless communications”, Selected Areas in Communications, IEEE Journal, vol.23, no 2, pp 201-220 [21] Hur, Y.; Park, J.; Kim, K.; Lee, J.; Lim, K.; Lee, C.-H.; Kim, H & Laskar, J (2006), “A cognitive radio (CR) testbed system employing a wideband multiresolution spectrum sensing (mrss) technique”, Vehicular Technology Conference, 2006 VTC-2006 Fall 2006 IEEE 64th, pp 1-5 [22] Hur, Y.; Park, J.; Woo, W.; Lim, K.; Lee, C.-H.; Kim, H & Laskar, J (2006), “A wideband analog multi-resolution spectrum sensing (MRSS) technique for cognitive radio (CR) systems”, ISCAS [23] ITU-R Report M2225, w (2011), Introduction to cognitive radio systems in the land mobile service [24] ITU-R Report SM.2152, Definition of Software Defined Radio and Cognitive Radio [25] ITU-R Recommendation SM.1541, Unwanted emissions in the out-of-band domain [26] Khambekar, N.; Dong, L & Chaudhary, V (2007), “Utilizing OFDM guard interval for spectrum sensing”, Wireless Communications and Networking Conference, 2007 WCNC 2007 IEEE, pp 38-42 [27] Lehtomaki, J J.; Vartiainen, J.; Juntti, M & Saarnisaari, H (2006), “Spectrum sensingwith forward methods”, Military Communications Conference, 2006 MILCOM 2006 IEEE, pp 1-7 [28] Leu, A E.; Steadman, K.; McHenry, M & Bates, J (2005), “Ultra sensitive TV detector measurements”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 2005 First IEEE International Symposium, pp 30-36 [29] 109 Liang, Y.-C.; Chen, K.-C.; Li, G Y & Mahonen, P (2011), “Cognitive radio networking and communications: An overview”, Vehicular Technology, IEEE Transactions, vol 60, no.7, pp 3386-3407 [30] Ma, J.; Li, G Y & Juang, B H F (2009), “Signal processing in cognitive radio”, Proceedings of the IEEE, vol 97, no.5, pp 805-823 [31] Mahmoud, H.; Arslan, H & et al (2008), “Sidelobe suppression in OFDMbased spectrum sharing systems using adaptive symbol transition”, Communications Letters, IEEE, vol.12, no.2, pp 133-135 [32] Menon, R.; Buehrer, R M & Reed, J H (2005), “Outage probability based comparison of underlay and overlay spectrum sharing techniques”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 2005 First IEEE International Symposium, pp 101-109 [33] Mishra, S M.; Brink, S T.; Mahadevappa, R & Brodersen, R W (2007), “Cognitive technology for ultra-wideband/WiMax coexistence”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2007 DySPAN 2007 2nd IEEE International Symposium, pp 179-186 [34] Mitola III, J & Maguire Jr, G Q (1999), “Cognitive radio: making software radios more personal”, Personal Communications, IEEE, vol 6, no 4, pp 1318 [35] Muraoka, K.; Ariyoshi, M & Fujii, T (2009), “A Robust Spectrum Sensing Method Based on Maximum Cyclic Autocorrelation Selection for Dynamic Spectrum Access”, IEICE transactions on communications, vol 92, no 12, pp 3635-3643 [36] Muschallik, C (1996), “Improving an OFDM reception using an adaptive Nyquist windowing”, Consumer Electronics, IEEE Transactions ,vol 42, no 3, pp 259-269 [37] Oh, D.-C & Lee, Y.-H (2009), “Energy detection based spectrum sensing for sensing error minimization in cognitive radio networks”, International Journal of Communication Networks and Information Security (IJCNIS), vol 1, no [38] 110 Olivieri, M P.; Barnett, G.; Lackpour, A.; Davis, A & Ngo, P (2005), “A scalable dynamic spectrum allocation system with interference mitigation for teams of spectrally agile software defined radios”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 2005 First IEEE International Symposium, pp 170-179 [39] Palicot, J & Roland, C (2003), “A new concept for wireless reconfigurable receivers”, Communications Magazine, IEEE, vol 41, no 7, pp 124-132 [40] Pei, Y.; Hoang, A T & Liang, Y.-C (2007), “Sensing-throughput tradeoff in cognitive radio networks: how frequently should spectrum sensing be carried out”, Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2007 PIMRC 2007 IEEE 18th International Symposium, pp 1-5 [41] Peng, C.; Zheng, H & Zhao, B Y (2006), “Utilization and fairness in spectrum assignment for opportunistic spectrum access”, Mobile Networks and Applications, vol 11, no 4, pp 555-576 [42] Quan, Z.; Cui, S.; Sayed, A H & Poor, H V (2008), “Wideband spectrum sensing in cognitive radio networks”, Communications, 2008 ICC'08 IEEE International Conference on, pp 901-906 [43] Quan, Z.; Shellhammer, S J.; Zhang, W & Sayed, A H (2009), “Spectrum sensing by cognitive radios at very low SNR”, Global Telecommunications Conference, 2009 GLOBECOM 2009 IEEE, pp 1-6 [44] Rainer, J (1986), “Applications of the fourier transform to the processing of vibration signals”, Building Research Note, vol 233, no 24 [45] Russell, S & Norvig, P (2003), “Definitions of software defined radio (sdr) and cognitive radio system (crs)”, Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd ed.), Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, ISBN 0-13-790395-2 [46] Sahai, A.; Tandra, R.; Mishra, S M & Hoven, N (2006), “Fundamental design tradeoffs in cognitive radio systems”, Proceedings of the first international workshop on Technology and policy for accessing spectrum, pp [47] Sai Shankar, N.; Cordeiro, C & Challapali, K (2005), “Spectrum agile radios: utilization and sensing architectures”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 2005 First IEEE [48] 111 International Symposium, pp 160-169 Sokhandan, N.; Safavi, S M & Shafiee, M (2010), “Out-of-Band Radiation Reduction in OFDM-based Cognitive Radio Systems”, 18th European Signal Processing Conference (EUSIPCO-2010), Aalborg, Denmark, pp 870-874 [49] Tandra, R & Sahai, A (2008), “SNR walls for signal detection”, Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal, vol 2, no 1, pp 4-17 [50] Tandra, R & Sahai, A (2008), “Noise calibration, delay coherence and SNR walls for signal detection”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2008 DySPAN 2008 3rd IEEE Symposium, pp 1-11 [51] Tandra, R & Sahai, A (2005), “Fundamental limits on detection in low SNR under noise uncertainty”, Wireless Networks, Communications and Mobile Computing, 2005 International Conference, pp 464-469 [52] Tang, H (2005), “Some physical layer issues of wide-band cognitive radio systems”, New frontiers in dynamic spectrum access networks, 2005 DySPAN 2005 2005 first IEEE international symposium, pp 151-159 [53] Tian, Z & Giannakis, G B (2007), “Compressed sensing for wideband cognitive radios”, Acoustics, Speech and Signal Processing, 2007 ICASSP 2007 IEEE International Conference, pp IV-1357 [54] Tian, Z & Giannakis, G B (2006), A wavelet approach to wideband spectrum sensing for cognitive radios, Cognitive radio oriented wireless networks and communications, 2006 1st international conference, pp 1-5 [55] V Kanodia, A Sabharwal, E K M (2004), “a multichannel opportunistic auto-rate media access protocol for adhoc networks”, Proc IEEE BROADNETS 2004, October2004, pp 600–610 [56] Van Vinh Nguyen, Yang Shouyi, Le Chung Tran (2014), “Power allocation algorithm in OFDM-based cognitive radio systems”, 2nd IEEE international conference on computing, management and telecommunications (ComManTel 2014), pp 13-18 [57] Vardoulias, G.; Faroughi-Esfahani, J.; Clemo, G & Haines, R (2001), “Blind radio access technology discovery and monitoring for software defined [58] 112 radio communication systems: problems and techniques”, Vartiainen, J.; Sarvanko, H.; Lehtomдki, J.; Juntti, M & Latva-Aho, M (2007), “Spectrum sensing with LAD-based methods”, Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2007 PIMRC 2007 IEEE 18th International Symposium , pp 1-5 [59] Wang, B & Liu, K (2011), “Advances in cognitive radio networks: A survey”, Selected Topics in Signal Processing, IEEE Journal, vol 5, no 1, pp 5-23 [60] Wang, J.; Ghosh, M & Challapali, K (2011), “Emerging cognitive radio applications: A survey”, Communications Magazine, IEEE, vol.49, no 3, pp 74-81 [61] Weidling, F.; Datla, D.; Petty, V.; Krishnan, P & Minden, G (2005), “A framework for RF spectrum measurements and analysis”, First IEEE International Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 [62] Weinstein, S B & Ebert, P M (1971), “Data transmission by frequencydivision multiplexing using the discrete Fourier transform”, Communication Technology, IEEE Transactions, vol 19, no 5, pp 628-634 [63] Weiss, T.; Hillenbrand, J.; Krohn, A & Jondral, F K (2004), “Mutual interference in OFDM-based spectrum pooling systems”, Vehicular Technology Conference, 2004 VTC 2004-Spring 2004 IEEE 59th, pp 1873-1877 [64] Wild, B & Ramchandran, K (2005), “Detecting primary receivers for cognitive radio applications”,New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 2005 First IEEE International Symposium, pp 124-130 [65] Yücek, T & Arslan, H (2006), “Spectrum characterization for opportunistic cognitive radio systems”, Military Communications Conference, 2006 MILCOM 2006 IEEE, pp 1-6 [66] Yücek, T & Arslan, H (2009), “A survey of spectrum sensing algorithms for cognitive radio applications”, Communications Surveys & Tutorials, IEEE, vol 11, no 11, pp 116-130 [67] 113 Youn, Y.; Jeon, H.; Choi, J H & Lee, H (2006), “Fast spectrum sensing algorithm for 802.22 WRAN systems”, Communications and Information Technologies, 2006 ISCIT'06 International Symposium, pp 960-964 [68] Zeng, Y & Liang, Y.-C (2007), “Covariance based signal detections for cognitive radio”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2007 DySPAN 2007 2nd IEEE International Symposium, pp 202-207 [69] Zhang, Y & Leung, C (2010), “An efficient power-loading scheme for OFDM-based cognitive radio systems”, Vehicular Technology, IEEE Transactions, vol 59, no 4, pp 1858-1864 [70] Zhao, Q.; Tong, L.; Swami, A & Chen, Y (2007), “Decentralized cognitive MAC for opportunistic spectrum access in ad hoc networks: A POMDP framework”, Selected Areas in Communications, IEEE Journal, vol.25, no.3, pp 589-600 [71] Zheng, H & Cao, L (2005), “Device-centric spectrum management”, New Frontiers in Dynamic Spectrum Access Networks, 2005 DySPAN 2005 2005 First IEEE International Symposium , pp 56-65 [72] Agilent 802.11a WLAN Signal Studio Solfware for the E4438C ESG Vector signal generator, March 22 2002 [73] Oppenheim, A V., R W Schafer, J R Buck, et al (1989), „Discrete-time signal processing‟, Volume Prentice-hall Englewood Cliffs [74] Mohammad Yousefvand, Nirwan Ansari, and Siavash Khorsandi (Sep 2015), “Maximizing Network Capacity of Cognitive Radio Networks by Capacity‐aware Spectrum Allocation”, IEEE Trans on Wireless Communications, DOI: 10.1109/TWC.2015.2431691, vol 14, no 9, pp 5058‐ 5067 [75] Nguyen, T H.; Tran, H M.; Nguyen, T H.; Van Le, T.; Nguyen, V K & others (2014), “Optimal resource allocation for multiusers FDMA-based cognitive radio with mutual interference threshold”, Advanced Technologies for Communications (ATC), 2014 International Conference, pp 477-481 [76] 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 [77] 114 applications”,International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), IEEE, pp.135-143 [78] Mai, D.T.T., T.C Chung, N.Q Tuan, and D.T Nguyen (2010),“Improving cooperative spectrum sensing under correlated log-normal shadowing”,CycberEnabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC), IEEE 2010 International Conference, pp 365-370 Hoa, N.T., N.T Hieu, N Van Duc, G.Gell, and H.Choo (2013),“Second order suboptimal power allocation for OFDM-based cognitive radio systems”, Proceeding of the 7th International Conference on Ubiquitous Information Management and Commuunication, pp.50 ACM [79] Phong, P.D., D T Chinh, V.V Yem, and N.V Khang (2010),“A more practical spectrum sensing technique in cognitive radio networks”, Advanced Technologies for Communications (ATC), IEEE 2010 International Conference, pp 45-49 [80] D Verma1, G Sharma (2014), “Power Allocation in OFDM-based Cognitive Radio Systems”, International Journal of Science and Research (IJSR), ISSN (Online): 2319-7064 [81] 115 ... quan vơ tuyến có nhận thức tốn nâng cao dung lượng 1.1 Tổng quan hệ thống thơng tin có nhận thức 1.1.1 Cơ sở hình thành 1.1.2 Khái niệm hệ thơng tin có nhận thức ... toán nâng cao dung lƣợng hệ thống CRS 1.3.1 Tổng quan Nâng cao dung lượng cho hệ thống yêu cầu công nghệ vô tuyến, CRS Do đặc thù CRS phải đảm bảo không gây nhiễu cho PU nên toán nâng cao dung lượng. .. NGHỆ Lê Văn Tuấn NÂNG CAO DUNG LƢỢNG CỦA HỆ THỐNG THƠNG TIN VƠ TUYẾN CĨ NHẬN THỨC DỰA TRÊN OFDM Chuyên ngành: Kỹ thuật viễn thông Mã số: 62.52.02.08 LUẬN ÁN TIẾN SĨ CÔNG NGHỆ ĐIỆN TỬ-VIỄN THÔNG