Tóm tắt luận án Tiến sĩ Công nghệ kỹ thuật Điện tử, Truyền thông: Nghiên cứu vô tuyến nhận thức hợp tác cảm nhận phổ trong môi trường pha đinh

Luận án Nghiên cứu vô tuyến nhận thức hợp tác cảm nhận phổ trong môi trường pha đinh đưuọc tiến hành nhằm mục đích nâng cao hiệu năng cảm nhận phổ của mạng vô tuyến nhận thức cảm nhận phổ hợp tác dưới ảnh hưởng của pha đinh Suzuki.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Đinh Thị Thái Mai NGHIÊN CỨU VÔ TUYẾN NHẬN THỨC HỢP TÁC CẢM NHẬN PHỔ TRONG MÔI TRƯỜNG PHA ĐINH Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông Mã số: 62 52 02 08 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH CÔNG NGHỆ KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ, TRUYỀN THÔNG Hà Nội - 2016 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS TS Nguyễn Quốc Tuấn Phản biện: PGS TS Đào Ngọc Chiến Phản biện: PGS TS Lê Nhật Thăng Phản biện: TS Lê Hải Nam Luận án bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc Gia chấm luận án tiến sỹ họp P.212 - Nhà E3, Trường Đại học Công Nghệ, Đại học Quốc Gia Hà Nội Vào hồi 09 00 ngày 15 tháng 12 năm 2016 Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội MỞ ĐẦU Đặt vấn đề Tổng quan nghiên cứu mạng cảm nhận phổ vô tuyến nhận thức giới Vô tuyến nhận thức (Cognitive Radio) ngày trở thành công nghệ hứa hẹn cho phép truy cập vào dải tần trống Nhiệm vụ người dùng CR mạng CR phát người dùng cấp phép (PU) có tồn hay khơng xác định phổ tần trống PU vắng mặt Hiệu phát (Detection Performance) cảm nhận phổ quan trọng hiệu mạng CR mạng sơ cấp Rất nhiều nhân tố thực tế pha đinh đa đường, pha đinh che khuất, tượng khơng xác định thu ảnh hưởng đáng kể đến hiệu phát cảm nhận phổ Quyết định hợp tác kết hợp từ quan sát lựa chọn theo phân bố khơng gian khắc phục yếu điểm quan sát riêng lẽ người dùng CR Đây lý cảm nhận phổ hợp tác hướng tiếp cận hiệu hấp dẫn để hạn chế pha đinh đa đường pha đinh che khuất làm giảm nhẹ vấn đề không xác định thu Việc gửi thông tin cảm nhận CR đến FC chia sẻ kết cảm nhận đến nút lân cận thực kênh điều khiển chung gọi kênh thông báo Hiện tượng suy giảm kênh cần xem xét vấn đề độ tin cậy kênh điều khiển Trong nghiên cứu trước sử dụng giả thiết kênh điều khiển hồn hảo khơng bị lỗi cảm nhận hợp tác, nghiên cứu gần nghiên cứu ảnh hưởng tạp âm Gauss, pha đinh đa đường pha đinh tương quan Tình hình nghiên cứu Vô tuyến nhận thức nước Ở Việt Nam vấn đề nghiên cứu Vô tuyến nhận thức chủ yếu tập trung vào vấn đề chia sẻ phổ truyền tin (spectrum sharing), cụ thể: (i) Nhóm tác giả thuộc Học viện Cơng Nghệ Bưu viễn thơng có nhiều viết chuyên sâu đánh giá hiệu mạng chuyển tiếp vô tuyến nhận thức thực chia sẻ phổ dạng hay chồng lấn; (ii) Nhóm tác giả thuộc Đại học Bách Khoa Hà nội tập trung giải tốn phân bố cơng suất để tránh nhiễu thực chia sẻ phổ thực thi số Testbed tảng SDR; (iii) Một nghiên cứu sinh khác trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà nội tập trung nghiên cứu nâng cao dung lượng hệ thống thông tin Vô tuyến có nhận thức dựa OFDM dựa giải pháp phân bố cơng suất cho sóng mang con, đảm bảo điều kiện bảo vệ nhiễu cho PU Trước xu hướng nghiên cứu giới nước vô tuyến nhận thức nay, luận án giới hạn phạm vi sau:(i)Tập trung vào giải toán cảm nhận phổ sử dụng phát lượng, (ii) Nghiên cứu vấn đề cảm nhận phổ hợp tác sử dụng kỹ thuật hợp tác cảm nhận tập trung, (iii) Cải thiện hiệu mạng hợp tác cảm nhận độ tin cậy truyền tin kênh thông báo ảnh hưởng pha đinh Những hạn chế nghiên cứu cảm nhận phổ vô tuyến nhận thức Như trình bày trên, pha đinh nhân tố gây ảnh hưởng mạnh mẽ hệ thống vô tuyến nhận thức hai kênh cảm nhận kênh thông báo Có hai tốn đặt là: (i) Đối với kênh cảm nhận : Đánh giá hiệu cảm nhận phổ cục CR ảnh hưởng pha đinh; (ii) Đối với kênh thông báo : nâng cao độ tin cậy kênh thông báo ảnh hưởng pha đinh Rất nhiều nhà khoa học vào nghiên cứu hai toán nêu trên, nhiên phần lớn tập trung vào hai mô hình kênh pha đinh phổ biến pha đinh đa đường Rayleigh pha đinh che khuất Ảnh hưởng pha đinh kênh thông báo xem xét pha đinh đa đường pha đinh tương quan Trong đó, mơ hình pha đinh phù hợp với thực tế môi trường truyền lan đô thị Suzuki đề xuất lại chưa thực quan tâm nhiều Ảnh hưởng pha đinh Suzuki kênh thông báo hợp tác cảm nhận theo hiểu biết Nghiên cứu sinh chưa đề cập đến Mục đích nghiên cứu Các kết nghiên cứu luận án nhằm mục đích nâng cao hiệu cảm nhận phổ mạng vô tuyến nhận thức cảm nhận phổ hợp tác ảnh hưởng pha đinh Suzuki Phương pháp nghiên cứu Trong luận án, nghiên cứu sinh sử dụng phương pháp nghiên cứu sau: (i) Khảo sát hướng nghiên cứu giới; (ii) Xác định toán nâng cao hiệu cảm nhận; (iii) Xác định toán nâng cao hiệu cảm nhận; (iv) Sử dụng Matlab tiến hành mô để thu thập số liệu, xử lí, xem xét đặc tính, minh chứng Nội dung nghiên cứu Nội dung nghiên cứu luận án bao gồm: (i) Nghiên cứu mô hình phân tập thu MRC mơ hình kênh pha đinh Suzuki tương quan khơng tương quan (ii) Tính toán hiệu cảm nhận phổ cục CR ảnh hưởng kênh pha đinh Suzuki; iii Mô hình mạng chuyển tiếp phân tập AF ứng dụng việc hỗ trợ truyền tin mạng thông báo mạng vô tuyến nhận thức môi trường pha đinh Suzuki Các đóng góp Những kết nghiên cứu luận án đạt mục đích nghiên cứu đề Những kết nằm chương chương luận án, bao gồm: (i) Đề xuất số phương pháp nhằm cải thiện hiệu cảm nhận phổ môi trường pha đinh (ii) Nâng cao hiệu cảm nhận phổ hợp tác môi trường kênh pha đinh Suzuki cách tái sử dụng vô tuyến nhận thức bị pha đinh sâu thành chuyển tiếp phân tập AF Bố cục luận án Luận án bao gồm phần mở đầu, chương, phần kết luận kiến nghị Chương trình bày sở vơ tuyến nhận thức Chương số đề xuất luận án việc phát CR bị ảnh hưởng pha đinh lognormal tương quan, tái sử dụng CR bị loại bỏ làm nút chuyển tiếp cho CR tham gia hợp tác cảm nhận giới hạn số lượng người CR tham gia hợp tác cảm nhận Chương nghiên cứu luận án đánh giá hiệu cảm nhận phổ hợp tác môi trường kênh pha đinh Suzuki sử dụng mạng chuyển tiếp phân tập AF kênh thông báo Cuối kết luận kiến nghị Chương CƠ SỞ CẢM NHẬN PHỔ SỬ DỤNG VÔ TUYẾN NHẬN THỨC Chương hệ thống số kiến thức sở liên quan đến cảm nhận phổ nhằm làm tảng cho nội dung nghiên cứu luận án chương Trong chương này, luận án đề xuất phương pháp tính xấp xỉ hiệu cảm nhận phổ cục kênh pha đinh Suzuki sử dụng đa thức Gauss - Hermite 1.1 Tổng quan vô tuyến nhận thức Vô tuyến nhận thức định nghĩa vô tuyến tảng phần mềm (Software Defined Radio) thúc đẩy linh hoạt dịch vụ vô tuyến cá nhân Hố phổ (Spectrum hole) dải tần số cấp phép cho người dùng sơ cấp (Primary User), thời điểm cụ thể vị trí địa lý cụ thể, dải tần chưa sử dụng người 1.1.1 Phân loại CR Vô tuyến nhận thức chia làm hai loại: (i) Vô tuyến nhận thức đầy đủ (ii) Vô tuyến nhận thức cảm nhận phổ 1.1.2 Các đặc tính CR Có hai đặc tính vơ tuyến nhận thức cần xác định là: (i) khả nhận thức (ii) khả tái cấu hình 1.1.3 Các chức CR Vơ tuyến nhận thức có bốn chức chính: (i) Cảm nhận phổ (Spectrum Sensing); (ii) Quyết định phổ (Spectrum Decision); (iii) Chia sẻ phổ (Spectrum Sharing) (iv) Di chuyển phổ (Spectrum Mobility) Ở đây, luận án tập trung nghiên cứu chức cảm nhận phổ vô tuyến nhận thức vấn đề liên quan đến việc cải thiện hiệu cảm nhận phổ 1.2 Các kỹ thuật cảm nhận phổ Luận án trình bày ba kỹ thuật phổ biến cảm nhận hợp tác: phát lượng, phát đặc tính dừng lặp phát lọc hịa hợp 1.3 1.3.1 Mơ hình kênh truyền vơ tuyến Mơ hình tổng tích Phương trình hệ thống tổng qt mơ tả mối quan hệ tín hiệu phát s(t), tín hiệu thu r(t) thông qua kênh h(t) với tạp âm Gauss trắng cộng n(t) biểu diễn sau: (1.1) r(t) = h(t)s(t) + n(t) Mơ hình kênh vơ tuyến mơ hình hóa lọc tuyến tính với đáp ứng xung băng thấp phức, phù hợp với truyền lan đa đường khoảng cách xa vùng đô thị, sau: K ak ej(wt+θk ) h(t) = (1.2) k=1 mơi trường truyền dẫn đặc trưng hóa tập biến ak , tk , θk tương ứng độ lớn (độ lợi mát), thời gian trễ độ dịch pha sóng mang đường truyền thứ k θk thường mơ hình hóa dạng phân bố khoảng [0, 2π] Độ trải trễ tk − t0 , t0 độ trễ đường truyền thẳng, giả thiết tạo thành chuỗi Poisson Tín hiệu nhận là: K ak s(t − tk )ejθk + n(t) r(t) = (1.3) k=1 Một mơ hình tổng tích cho độ lợi hay mát kênh đề xuất phù hợp sau: Lk K h(t) = ( Lk alk ) exp j ω k=1 l=1 1.3.2 Lk tlk + l=1 θlk (1.4) l=1 Mơ hình pha đinh Rayleigh Đường bao đáp ứng xung kênh có phân bố Rayleigh PDF có dạng sau: fR (r) = 2r −r2 /Ω e ,r ≥ Ω (1.5) với Ω = E(R2 ) Độ lợi cơng suất pha đinh đa đường mơ hình hóa thành biến ngẫu nhiên có phân bố mũ, tức là, p = |h|2 có hàm mật độ xác suất là: fRayleigh (p) = − pp e p (1.6) với độ lợi cơng suất kênh trung bình p = E(|h|2 ) 1.3.3 Mơ hình pha đinh Lognormal Hàm mật độ xác suất công suất độ lợi kênh Lognormal p là: (10 log10 p − µz )2 ξ √ exp − p σZ 2π 2σz2 flognormal (p) = (1.7) ξ = 10/ln(10) số chuyển đổi đơn vị dB net, p tính theo đơn vị tuyến tính 1.3.4 Mơ hình pha đinh Suzuki Hàm mật độ xác suất cận biên kênh Suzuki tính cách cân cơng suất trung bình cục tín hiệu pha đinh nhanh Rayleigh với cơng suất tức thời tín hiệu lognormal Phân bố phức hợp kênh phân tập hàm phân bố xác suất độ lợi công suất kênh: p = |hR−Ln |2 = |hR |2 |hLn |2 (1.8) tích hai kênh thành phần hRi hLni PDF phức hợp biểu diễn dạng độ lợi cơng suất tín hiệu phức hợp mũ - lognormal p : fR−Ln (p) = σZ ξ (2π) ∞ (10 log10 (x) − µZ )2 p exp(− ) exp − dx x x x 2σZ (1.9) Khi phương trình fR−Ln = √ π (1.9) rút gọn sau : ∞ −∞ p exp − g(z) g(z) exp(−z )dz (1.10) 1.4 Đánh giá hiệu cảm nhận phổ kênh pha đinh sử dụng phát lượng 1.4.1 Hiệu cảm nhận phổ cục Xác suất phát sai định nghĩa sau: Pf = P (y > λ|H0 ) = Γ(u, λ2 ) Γ(u) (1.11) u tích độ rộng băng tần với thời gian, tức là, u = T W , Γ(.) Γ(., ) tương ứng hàm Gamma đủ Gamma thiếu Xác suất phát môi trường kênh AWGN (không bị ảnh hưởng pha đinh) tính sau: √ Pd = P (Y > λ|H1 ) = Qu ( 2uγ, λ) (1.12) Qu (., ) hàm Q Marcum tổng quát Dưới ảnh hưởng kênh pha đinh, xác suất phát ảnh hưởng kênh pha đinh định nghĩa là: √ √ Qu ( 2ux, λ)fγ (x)dx Pd = (1.13) γ fγ (x) PDF SNR γ kênh pha đinh Xác suất phát sót xác suất mà CR cho khơng tồn tín hiệu PU kênh cảm nhận, thực tế ngược lại Do đó, xác suất phát sót Pm = P (Y < λ|H1 ) = − Pd Hiệu phát lượng với giá trị SNR trung bình u khác đặc trưng hóa đường đặc tính hoạt động thu (Receiver Operating Characteristics - ROC) đồ thị vẽ Pm theo Pf Pd theo Pf Trong kênh pha đinh Rayleigh với SNR trung bình γ , xác suất phát CR tính sau: Γ(u − 1, λ2 ) λ + exp(− ) Γ(u − 1) 2(1 + uγ)   λuγ Γ u − 1, 2(1+uγ) u−1   × (1 + ) 1− uγ Γ(u − 1) Pd,Rayleigh (γ) = (1.14) Hình 1.1 biểu diễn hiệu phát CR mơi trường pha đinh Rayleigh có SNR = dB u = Hiệu phát phổ cục ảnh hưởng pha đinh Rayleigh Hiệu cảm nhận phổ cục ảnh hưởng pha đinh Lognormal với giá trị khác σ (σ = 0.1ln10σ ) 10 dB 10 Hiệu cảm nhận phổ cục ảnh hưởng pha đinh Suzuki 10 dB −1 −1 10 10 −1 Đường mô Đường lý thuyết AWGN −3 10 Xấp xỉ Gauss − Hermite với N = p 10 −2 10 −1 Xác suất phát sai, Pf 10 10 10 Mô Đề xuất Atapattu [64] −3 10 −4 −4 −3 −2 10 σdB = dB σdB = 12 dB −3 10 −4 10 AWGN σdB =2 dB −2 10 Pm Xác suất phát sót, P Xác suất phát sót, Pm m 10 −2 10 10 −3 −2 10 −1 10 10 −4 10 10 −3 10 Xác suất phát sai, Pf −2 10 Pf −1 10 10 Hình 1.1: ROC (Pm vs Hình 1.2: ROC (Pm vs Pf ) Hình 1.3: ROC Suzuki sử Pf ) ảnh hưởng ảnh hưởng pha dụng phương pháp xấp xỉ pha đinh Rayleigh có γ = đinh che khuất có phân bố Gauss - Hermite 5dB, u = lognormal với giá trị khác σdB γ = 5dB, u = Trong kênh pha đinh che khuất lognormal, xác suất phát CR chưa có dạng đóng có dạng: √ √ Qu ( 2ux, λ) Pd,Lognormal (γ) = γ √ xσ 2π exp − (ln x − µ)2 2σ dx (1.15) Hình 1.2 biểu diễn hiệu phát mơi trường pha đinh che khuất có SNR trung bình γ = 5dB , u = với giá trị độ lệch chuẩn theo đơn vị dB σdB khác (trong ta có σ = 0.1 ln(10)σdB ) Trong kênh pha đinh Suzuki, luận án đề xuất phương pháp tính xác suất phát kênh Suzuki sử dụng hàm xấp xỉ Gauss - Hermite: Pd,Suzuki = √ π Np √ 2σai +µ) wi Pd,Ray (¯ γ = e( ) (1.16) i=1 wi hồnh độ trọng số tích phân Gauss Hermite, Np số lượng mẫu wi có giá trị khác phụ thuộc vào giá trị Np Np lớn độ xác xấp xỉ cao Hình 1.3 cho ta thấy đường vẽ lý thuyết sử dụng phương pháp xấp xỉ Gauss - Hermite tương thích tốt với đường mô Monter Carlo Kết sử dụng để tính tốn từ sau luận án 1.4.2 Hợp tác cảm nhận kênh pha đinh Ở đây, luận án xem xét hợp tác cảm nhận phổ tập trung sử dụng định cứng tính đơn giản phức tạp xử lý tính tốn Khi đó, xác suất phát sai xác suất phát tổng hợp hợp x, y, n P tương ứng tín hiệu phát chuẩn hóa (tức là, E |x|2 = ), tín hiệu thu, tạp âm cộng tính có phân bố Gauss n ∼ N (0, σ ) công suất phát Các số i, j biểu diễn đường liên kết kênh từ i tới j Xác suất rớt đường truyền vơ tuyến hai điểm i j có độ lợi kênh tức thời hij với ngưỡng tốc độ thông tin rớt cho trước Rth , định nghĩa sau: Phout (SN R, Rth ) = Fhij (µth ) ij (2.3) (M +1)R ngưỡng độ lợi kênh xác định: µth = SN Rth −1 với M số nút chuyển tiếp mạng phân tập chuyển tiếp Vì độ lợi cơng suất kênh pha đinh Rayleigh có phân bố mũ với trung bình µij , xác suất rớt đường truyền trực tiếp nguồn đích (khơng có nút chuyển tiếp), đơn giản định nghĩa là: out Psd = Fhsd (µth ) = − eµth /µsd 2.2.2 (2.4) Xác suất rớt mạng chuyển tiếp DF hợp tác Do đó, xác suất rớt điều kiện phân bố mũ là: out PSDF (µth ) = P r(|hSDF |2 ≤ µth ) = P r(2|hsd |2 < µth )P r(|hsr |2 < µth ) + P r(|hsr |2 ≥ µth )P r = 1−e µ − 2µth sd |hsd |2 + |hrd |2 < µth sr µth + 2.2.3 e µsr µsd − µrd (2.5) µ − µth 1−e µ − µth µsd − e sd µ − µth − µrd − e rd Thuật tốn tái sử dụng CR cảm nhận hợp tác ảnh hưởng pha đinh sâu Do kênh thông báo CRs FC bị pha đinh, nên tượng đứt liên kết thường xảy Xác suất phát hiệu dụng nhận từ CR thứ i FC là: PDe (i) = PDi {1 − Pout (i)} Pout (i) xác suất rớt kênh CR thứ i với FC 15 (2.6) Luận án đề xuất phương pháp tận dụng CR bị loại bỏ cách gán chúng để hoạt động với vai trò nút chuyển tiếp phân tập hợp tác cho CR tham gia hợp tác cảm nhận minh họa Hình 2.5 2.2.4 Kết Sử dụng mơ hình kịch Hình 2.1, có CR 7, 8, 11, 12 bị ảnh hưởng pha đinh log-normal CR lại bị ảnh hưởng pha đinh Rayleigh Hình 2.6 biểu diễn kết mơ đường ROC mạng cảm nhận hợp tác ba môi trường: (i) kênh thông báo suốt (không bị ảnh hưởng pha đinh), (ii) kênh thông báo bị ảnh hưởng pha đinh Rayleigh không sử dụng nút chuyển tiếp (iii) có sử dụng CR bị loại bỏ hoạt động nút chuyển tiếp Hình vẽ cho thấy lợi ích việc tái sử dụng CR làm nút chuyển tiếp hỗ trợ việc truyền thông tin cảm nhận CR tham gia hợp tác cảm nhận đến FC 2.3 Đề xuất giới hạn số lượng CR tham gia hợp tác cảm nhận mạng cảm nhận phổ hợp tác Trong mục này, luận án đề xuất việc giới hạn số lượng CR tham gia hợp tác cảm nhận dựa ngưỡng mong muốn xác suất phát tính tốn theo tham số dung sai cho trước Ở toán xem xét giả thiết sau: (i) Các tín hiệu đến CR giống độc lập, CR, phát lượng sử dụng ngưỡng lượng Do đó, xác suất phát xác phát nhầm cục CR (ii) Kênh thông báo lý tưởng (không bị ảnh hưởng pha đinh) Từ phương trình (1.20), thấy n → ∞ : Qd → Ta chọn giá trị đủ nhỏ cho n tăng lên đến giá trị định điều kiện − Qd < thỏa mãn Một cách tổng quát, công thức tính tốn số lượng CR tham gia hợp tác cảm nhận mạng vô tuyến nhận thức biểu diễn sau: k−1 Cdi Pdi (1 − Pd )n−i } n = arg{ ≥ (2.7) i=0 Kết mô Hình 2.7, Hình 2.8 Hình 2.9 biểu diễn Qd thay đổi theo giá trị n điều kiện kênh pha đinh Rayleigh lognormal Suzuki tương 16 0.95 Giới hạn số lượng CR tham gia cảm nhận phổ hợp tác môi trường pha đinh lognormal voi µdB = dB, σdB = dB Giới hạn số lượng CR tham gia cảm nhận phổ hợp tác môi trường pha dinh Rayleigh với γ = dB 0.9 Pf = 10−1, nmin = 0.85 Pf = 10−2, nmin = 0.95 Pf = 10−3, nmin = 10 0.9 0.9 0.8 Qd 0.85 0.8 0.75 Qd Qd 0.8 0.75 0.7 0.7 Pf = 10−1, nmin = P = 10−2, n 0.7 f 0.65 =9 Pf = 10−3, nmin = 12 0.6 0.65 Pf=0.0199, nmin = 11 Pf=0.0399, nmin = 10 0.6 Pf=0.0599, nmin = 0.6 0.55 0.5 0.55 0.5 Số lượng CR, n 10 12 14 0.4 15 0.5 Số lượng CR, n 10 12 14 15 10 15 n Hình 2.7: Lựa chọn số Hình 2.8: Lựa chọn số Hình 2.9: Tính tốn số lượng CR tham gia hợp tác lượng CR tham gia hợp lượng CR tham gia hợp ảnh hưởng kênh tác ảnh hưởng tác cảm nhận môi pha đinh Rayleigh với kênh pha đinh Lognormal trường Suzuki sử dụng OR giá trị khác Pf với giá trị khác rule với sử dụng quy tắc OR, 10−3 = = 10−3 Pf sử dụng quy tắc OR, = 10−3 ứng Có thể thấy ứng với giá trị khác Pf ta có giá trị nmin khác phù hợp với tht tốn tính tốn đề xuất 2.4 Kết luận chương Như với mục tiêu làm tăng hiệu cảm nhận mạng vô tuyến nhận thức tăng độ tin cậy truyền tin CR đến FC, chương này, luận án đề xuất số phương pháp nhằm nâng cao hiệu cảm nhận phổ mạng vô tuyến nhận thức trường hợp cụ thể Thông qua mô kiểm chứng cho thấy đề xuất luận án cải thiện hiệu cảm nhận phổ hệ thống vô tuyến nhận thức 17 Chương TÁI SỬ DỤNG CÁC VÔ TUYẾN NHẬN THỨC BỊ PHA ĐINH SÂU THÀNH CÁC BỘ CHUYỂN TIẾP PHÂN TẬP AF TRONG HỢP TÁC CẢM NHẬN PHỔ DƯỚI ẢNH HƯỞNG CỦA KÊNH PHA ĐINH SUZUKI Trong chương này, luận án nghiên cứu ảnh hưởng hiệu cảm nhận phổ hợp tác ảnh hưởng môi trường pha đinh Suzuki kênh thông báo Từ đó, đề xuất phương pháp làm tăng hiệu cảm nhận độ tin cậy việc truyền thông tin cảm nhận từ CR đến FC 3.1 3.1.1 Mơ hình thu phân tập kênh pha đinh phức hợp Phát kết hợp tỷ số lớn MRC Kênh con.1 Kênh con.2 Kênh con.N hLn hR1 hLn hR hLnN h RN M R C Đầu Hình 3.1: Mơ hình thu phân tập kênh pha đinh Suzuki Chúng ta xem xét thu phân tập sử dụng kỹ thuật kết hợp tỷ số lớn mơ hình Hình 3.1 18 3.1.2 Mơ hình phân tập vi mô (micro - diversity) kênh pha đinh phức hợp Tất nhánh phân tập Hình 3.1 chịu ảnh hưởng pha đinh che khuất có phân bố LN (µz , σz2 ) ta có mơi trường phân tập vi mơ Khi PDF độ lợi công suất đầu của thu MRC phân tập vi mô ảnh hưởng kênh pha đinh Suzuki là: ∞ pN −1 fR−Ln,microM RC (p) = √ π Γ(N ) −∞ exp[−p/g(z)] exp(−z )dz g(z)N (3.1) Áp dụng phép biến đổi xấp xỉ đa thức Gauss - Hermite, ta đưa biểu thức BER tín hiệu QPSK mơ hình phân tập vi mơ thành: BERR−Ln,QP SK,microM RC = √ π Np wn BERRayleigh,QP SK,M RC (g(an ))+RNp n=0 (3.2) wn αn tương ứng trọng số nghiệm đa thức Gauss - Hermite, RNp phần dư, giá trị RNp giảm tăng bậc xấp xỉ Np Phần dư loại bỏ với Np > 12 3.1.3 Mơ hình phân tập vĩ mô (macro-diversity) kênh pha đinh phức hợp Mơ tả mơ hình phân tập vĩ mơ Trong môi trường phân tập vĩ mô, kênh lognormal khác cho kênh Rayleigh khác nhau, tức là:hLn1 = hLn2 = = hLnN Do đó, đầu vào thu MRC mơ hình phân tập vĩ mơ tổng tích N l=1 hLn1 hRl Ước tính PDF độ lợi cơng suất đầu từ thu MRC phân tập vĩ mô Độ lợi cơng suất p có MGF định nghĩa biến đổi Laplace PDF: MR−Ln (s) = √ π ∞ −∞ exp(−z )dz + sg(z) 19 (3.3) Sử dụng xấp xỉ Gauss - Hermite, phương trình xỉ sau: MR−Ln (s) = √ π Np n=1 (3.3) xấp wn + RNp + sg(αn ) (3.4) Phương trình (3.4) đạt độ xác với giá trị Np = MGF tổng công suất YR−Ln = N l=1 pl với MGF pl phương trình (3.4) là: MYR −Ln (s) =  w n  ) + skn1 (an ; µz1 , σz1 n=l  wn  (3.5) + sknN (anlN ; µZn , σZn ) N N √ π Mpl (s) = l=1  Np  n=1  Np Phương pháp xấp xỉ sử dụng gán MGF hai điểm Mehta đồng nghiệp xấp xỉ tổng biến Suzuki ˆ biến lognormal YR−Ln = 100.1Z Zˆ = N (µˆZ , σˆZ2 ), µˆZ ,σˆZ2 tham số tính tốn gán MGF YˆR−Ln với MGF tổng biến Suzuki phương trình (3.5) hai giá trị thực dương khác s1 s2 Tighe Ha xấp xỉ tổng biến ngẫu nhiên Suzuki biến ngẫu nhiên Suzuki cách gán trực tiếp giá trị µ σ Phương pháp xấp xỉ sử dụng gán MGF điểm MRC không tổn hao Độ tin cậy phương pháp gán MGF hai điểm phần trước cải thiện cách gán MGF điểm, tương đương với phương trình phi tuyến Phương trình thứ hai có cách sử dụng giả thiết kết hợp MRC không bị mát Độ lợi cơng suất trung bình nhánh phân tập đầu vào thu MRC là: exp(µZl + σZl ) = 1, l = 1, 2, , N (3.6) Do đó, mặt lý thuyết MRC cho độ lợi cơng suất tương ứng đầu là: exp(ˆ µZ + σ ˆZ ) = N l 20 (3.7) BER điều chế QPSK theo SNR trung bình mơi trường pha đinh phức hợp Suzuki sử dụng mã hóa lặp, với σz=8dB BER điều chế QPSK mơ hình MRC phân tập vĩ mơ (Sử dụng gán MGF điểm MRC không mát s =10) 10 -1 10 -1 -2 -2 -2 10 BER BER BER 10 -3 -3 10 10 -4 -4 -4 10 -5 10 10 10 -5 -5 10 15 20 25 SNRR-Ln trung bình 30 35 40 45 Lý thuyết N=2 Lý thuyết N=4 Lý thuyết N=6 Mô N=2 Mô N=4 Mô N=6 -1 10 10 Lý thuyết N=1 Lý thuyết N=2 Lý thuyết N=4 Lý thuyết N=6 Mô N=1 Mô N=2 Mô N=4 Mô N=6 -3 10 10 Gán MGF điểm chuẩn hóa độ lợi công suất Gán MGF hai điểm Mô 10 10 BER điều chế QPSK mơ hình MRC phân tập vĩ mô (MGF gán điểm MRC không mát s1=10) 10 10 10 15 20 25 30 35 40 SNR trung bình nhận được, SNR=Eb/N0, dB (E|h2|=1) 10 15 20 25 30 35 40 SNR trung bình nhận được, SNR=Eb/No, dB (E[hj2]=1) Hình 3.2: BER lý thuyết Hình 3.3: So sánh hiệu Hình 3.4: BER lý thuyết (đường liền nét) BER phương BER mô Monte mô Monte - Carlo pháp gán MGF hai điểm - Carlo tín hiệu QPSK (đường hình sao) tín phương pháp gán MGF sử dụng mơ hình MRC hiệu QPSK mã hóa Gray điểm MRC không tổn phân tập vĩ mô kênh sử dụng mơ hình MRC hao pha đinh Suzuki BER phân tập vi mô kênh pha đinh Suzuki Xấp xỉ sử dụng phương pháp biến đổi Laplace ngược (ILT) Với trường hợp đơn giản N = 2, fR−Ln,macroM RC (p) tính biến đổi Laplace ngược từ MGF ta có:   Np Np e−p/kn − e−p/k=n  1 wn2 −p/kn + wn w=n fR−Ln,macroM RC (p) = pe π n=1 kn2 (.) [kn (.) − k=n (.)] n=1 (3.8) Phương pháp ILT thực tế cho ta kết xác lại có yếu điểm độ phức tạp việc khai triển tổng tích thành phần tử có bậc thấp theo ILT chuẩn Từ phương trình (3.8), ta tính tốn BER mơ hình phân tập vĩ mô là: ∞ BERAW GN,QP SK (p)fR−Ln,macroM RC (p)dp BERR−Ln,QP SK,macroM RC = (3.9) 3.1.4 Các kết mô số học Mô Monte - Carlo cho BER QPSK sử dụng thu MRC Hình 3.2 minh họa đường BER lý thuyết tính từ phương trình (3.2) BER mơ Monte - Carlo sử dụng mơ hình phân tập vi 21 mơ theo hàm SNR ký tự trung bình, γ RLn , tín hiệu nhánh phân tập vi mơ bị ảnh hưởng pha đinh phức hợp Rayleigh - lognormal Ước tính tổng biến Suzuki MRC phân tập vĩ mô BER truyền dẫn QPSK sử dụng thu MRC phân tập vĩ mô tương ứng với hai phương pháp gán MGF minh họa Hình 3.3 cho trường hợp N = Từ đồ thị BER, dễ dàng nhận thấy phương pháp gán MGF điểm MRC không mát mà luận án đề xuất cho ta kết tốt so với phương pháp gán MGF hai điểm Hình 3.4 biểu diễn hiệu BER điều chế QPSK sử dụng mô hình MRC phân tập vĩ mơ với bậc phân tập khác 3.2 Mơ hình pha đinh Suzuki tương quan thu MRC Như minh họa hình 3.1, nhánh phân tập, giao diện sóng lognormal có độ lợi cơng suất pLn với sóng Rayleigh đa đường có độ lợi cơng suất pR , có pR = pLn Ma trận hiệp phương sai thành phần lognormal tương quan giống với ma trận hiệp phương sai thành phần Rayleigh có phần tử thứ (i, j ) CLn (i, j) = σi σj ρ|i−j| Khi ta có: Np Np f (p) = n2 =1 n1 =1 √ với k(i) = exp 3.3 ξ L ci,j an + j=1 wn1 wn2 e−p/k(1) − e−p/k(2) π k(1) − k(2) µi ξ (3.10) Chuyển tiếp phân tập hợp tác AF kênh pha đinh Suzuki 3.3.1 Giao thức chuyển tiếp hợp tác Khuếch đại - Chuyển tiếp (Amplify and Forward) Độ lợi công suất kênh chuyển tiếp là: |hR |2 = |hsr |2 |hsr |2 |hrd |2 + |hrd |2 + 1/SNR 22 (3.11) 0.03 Xác suất rớt |hAF|2 kênh pha đinh độc lập PDF |hAF|2 với hệ số tương quan ρ = 0.5 0.5 Xác suất rớt sử dụng ILT Mô PDF dùng ILT Mô 0.45 0.018 Xác suất rớt |hAF| với µsd =9.0309 dB, µsd= 8dB, µR =−2.5159 dB, σR= 6.7813 dB, ρ = 0.5 0.016 0.4 0.025 Lý thuyết Mô 0.014 0.35 0.012 0.015 Xác suất rớt 0.3 PDF Poutage 0.02 0.25 0.2 0.01 0.01 0.008 0.15 0.006 0.1 0.004 0.005 0.002 0.05 0 0.02 0.04 0.06 µth 0.08 0.1 10 0.01 |hAF|2 0.02 0.03 0.04 0.05 µth 0.06 0.07 0.08 0.09 Hình 3.5: Xác suất rớt Hình 3.6: PDF |hAF | Hình 3.7: Xác suất rớt mạng chuyển tiếp tính tốn theo lý thuyết kênh Suzuki tương phân tập hợp tác AF so sánh với mô quan theo mô lý ảnh hưởng pha đinh 0.1 thuyết Suzuki độc lập Độ lợi công suất đầu cuối - đến - đầu cuối mạng vô tuyến chuyển tiếp AF phân tập hợp tác sử dụng thu MRC đích là: |hAF |2 = |hsd |2 + |hR |2 3.3.2 (3.12) Đề xuất tính tốn xác suất rớt mạng chuyển tiếp phân tập hợp tác kênh pha đinh Suzuki độc lập Ta tính tốn xác suất rớt mạng chuyển tiếp phân tập hợp tác AF sau: out PAF (µth ) = π Np Np m=1 n=1 wn wm kn,sd − e−p/kn,sd − km,R − e−p/km,R kn,sd (.) − km,R (.) với kn,sd (an ; µsd , σsd ) = exp √ 2σsd an +µsd ξ (3.13) √ km,R (am ; µˆR , σˆR ) = exp 2ˆ σR am +µ ˆR ξ Hình 3.5 biểu diễn đường tính xác suất rớt mạng chuyển tiếp phân tập hợp tác ảnh hưởng pha đinh Suzuki theo tính tốn lý thuyết mà luận án đề xuất so sánh với đường vẽ mơ Như hình vẽ thể hiện, thấy đề xuất tính tốn luận án tương thích tốt với mơ 23 3.3.3 Đề xuất tính tốn xác suất rớt mạng chuyển tiếp phân tập hợp tác kênh pha đinh Suzuki tương quan Phân bố đầu mạng chuyển tiếp AF Ta có PDF |hAF |2 là: f|hAF |2 (p) = π Np e−p/kn,sd − e−p/kn,sd Np wm wn m=1 n=1 kn,sd (.) − km,R (.) (3.14) Hình 3.6 kiểm chứng tính tốn đề xuất luận án so sánh với mô Như thể hình, thấy đề xuất tính tốn luận án phù hợp với mơ Tính toán xác suất rớt mạng chuyển tiếp phân tập hợp tác kênh pha đinh Suzuki tương quan Với PDF of |hAF |2 cho (3.14), có xác suất rớt phương trình (3.13) mạng chuyển tiếp phân tập hợp tác AF cho bởi: out P|h (Sj , Ri , µth ) = AF | π Np  Np n=1 m=1  w n w m 1 − µth n,sj d(.) −k kn,sj d (.)e (3.15) Với trường hợp đường bị ảnh hưởng pha đinh Suzuki đơn lẻ hsd CR FC, có: out P|h = √ sd | π Np wn − e−µth /kn,sd (3.16) n=1 Như minh họa Hình 3.7, ta thấy đề xuất tính tốn luận án phù hợp 24 µth m,Ri (.) −k − km,Ri (.)e kn,sj d (.) − km,Ri (.)    3.4 Đề xuất thuật toán gán CR bị loại bỏ thành nút chuyển tiếp cho CR tham gia hợp tác cảm nhận 3.4.1 Thuật toán loại bỏ CR bị ảnh hưởng pha đinh sâu Phát CR bị ảnh hưởng pha đinh sâu dựa tham số SNR loại bỏ khỏi q trình hợp tác 3.4.2 Thuật tốn gán CR bị loại bỏ thành nút chuyển tiếp Thuật toán ghép cặp CR - nút chuyển tiếp thực dựa việc tìm kiếm xác suất rớt nhỏ tồn mạng thơng báo, tức là: out (Sj , Ri ) = arg(j,i) P|h (Sj , Ri , µth ) AF | (3.17) mạng chuyển tiếp phân tập hợp tác tạo từ (Sj , Ri ) tính tốn theo phương trình (3.13) (3.15) tương ứng cho hai trường hợp kênh Suzuki độc lập trường hợp kênh Suzuki tương quan Thuật toán mà luận án đề xuất đơn giản lựa chọn cặp CR out nút chuyển tiếp cho xác suất rớt P|h (Sj , Ri , µth ) thấp AF | 3.5 3.5.1 Kịch Kết Kịch Luận án xem xét mơ hình mạng thơng báo vơ tuyến nhận thức minh họa Hình 3.8 Các CR phân bố đường tròn, FC tâm đường trịn SNRs tín hiệu thu CRs SNRi =[ 2.8782, 8.3683, 9.3683, 5.1447, 2.0362, -3.458, 0.2434,-6.8987] dB, ngưỡng thiết lập FC SNRth = 0.5 dB FC loại bỏ CRs (S6 , S7 , S8 ) có SNR trung bình thấp SNRth khỏi trình tham gia hợp tác cảm nhận Trong pha thông báo, FC gán CR bị loại bỏ để hoạt động thành nút chuyển tiếp cho CR tham gia hợp tác cảm nhận nhằm cải thiện độ tin cậy truyền dẫn kênh thông báo CR đến FC, nút chuyển tiếp hỗ trợ chuyển thông tin CR 25 ROC kênh pha đinh Suzuki độc lập với µth=0.1 Các CR bị loại bỏ tái sử dụng làm nút chuyển tiếp Các CR tham gia cảm nhận phổ hợp tác R1 S5 R2 ROC kênh pha đinh Suzuki tương quan với µth=0.1 1 0.9 0.9 0.8 0.8 0.7 0.7 sr rd 0.6 S4 Qd Qd 0.6 FC Đích 0.4 R3 0.4 sd 0.3 Môi trường kênh không mát Môi trường pha đinh Suzuki khơng có nút chuyển tiếp Mơi trường pha đinh Suzuki dùng nút chuyển tiếp 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 0.3 S2 0.4 0.5 Qf 0.6 0.7 0.8 0.9 Môi trường không mát Môi trường pha đinh Suzuki tương quan khơng có nút chuyển tiếp Mơi trường pha đinh Suzuki tương quan dùng nút chuyển tiếp 0.2 0.1 S1 S3 PU 0.5 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 Qf 0.6 0.7 0.8 0.9 Hình 3.8: Mơ hình mơ Hình 3.9: Hiệu cảm Hình 3.10: Hiệu cảm mạng thơng báo để nhận mạng cảm nhận nhận mạng cảm nhận minh họa thuật toán ghép phổ dụng phổ hợp tác bị ảnh hưởng đôi CR - nút chuyển tiếp CR làm nút chuyển tiếp pha đinh Suzuki tương đề xuất luận án kênh Suzuki độc lập quan, ngưỡng rớt µth = ngưỡng rớt µth = 0.1 0.1 3.5.2 hợp tác sử Các kết Các kết xét môi trường pha đinh Suzuki độc lập Như ta thấy Hình 3.9, việc sử dụng nút chuyển tiếp hỗ trợ cho việc truyền thông tin cảm nhận đến FC cải thiện đáng kể hiệu phát hợp tác cảm nhận phổ so sánh với trường hợp không sử dụng nút chuyển tiếp Các kết xét môi trường pha đinh Suzuki tương quan Hình 3.10 biểu diễn kết đường đặc tính hoạt động thu (ROC) mạng cảm nhận hợp tác ba môi trường khác nhau: kênh thông báo không mát, kênh thông báo pha đinh Suzuki tương quan không sử dụng nút chuyển tiếp kênh thông báo pha đinh Suzuki tương quan tái sử dụng CR bị loại bỏ thành nút chuyển tiếp hỗ trợ truyền tin cho CR lại 3.6 Kết luận chương Trong chương này, luận án tập trung nghiên cứu hiệu cảm nhận phổ mạng vô tuyến nhận thức ảnh hưởng pha đinh Suzuki 26 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận luận án Như với mục tiêu đặt trước đó, luận án hoàn thành nội dung liên quan đến việc tìm hiểu phương pháp nâng cao hiệu cảm nhận ảnh hưởng kênh pha đinh, đặc biệt tập trung nghiên cứu pha đinh phức hợp Rayleigh-lognormal hay cịn gọi pha đinh Suzuki, tính tốn hiệu phát vơ tuyến nhận thức ảnh hưởng môi trường pha đinh Suzuki đề xuất biện pháp nhằm nâng cao độ tin cậy việc truyền thông tin cảm nhận từ CR đến FC điều kiện môi trường vô tuyến bị ảnh hưởng pha đinh Suzuki Những kiến nghị nghiên cứu Tối ưu hóa việc lựa chọn số người dùng CR tham gia hợp tác cảm nhận dựa toán trade-off hiệu phát hợp tác với overhead mạng Tìm phương pháp cải thiện hiệu mạng hướng tới mục tiêu tiệm cận hiệu cảm nhận gần sát với hiệu cảm nhận môi trường lý tưởng kênh thông báo Thực thi nghiên cứu lý thuyết hệ thống Test-bed Vô tuyến nhận thức Bước đầu thực cơng trình số luận án 27 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN Dinh Thi Thai Mai, Trang Cong Chung, Nguyen Quoc Tuan, Dinh-Thong Nguyen(2010), “Improving Cooperative Spectrum Sensing under Correlated Log-Normal Shadowing”, Proceeding of CyberEnabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC), pp 365-370 Dinh Thi Thai Mai, Nguyen Quoc Tuan, Dinh-Thong Nguyen (2011), “Efficient re-use of CRs under deep fading for improving cooperative sensing performance”, Proceedings of the 2012 International Conference on Communications and Electronics IEEE Region 10 Conference TENCON 2011, pp 479-483 Dinh Thi Thai Mai, Lam Sinh Cong, Nguyen Quoc Tuan, Dinh -Thong Nguyen (2012), “BER of QPSK using MRC reception in a composite fading environment”, Proceedings of the 2012 International Symposium on Communications and Information Technologies, pp 486-491 Dinh Thi Thai Mai, Nguyen Quoc Tuan, Lam Sinh Cong, DinhThong Nguyen (2012), “Algorithm for Re-use of Shadowed CRs as Relays for Improving Cooperative Sensing Performance”, Proceeding of TENCON 2012 IEEE Region 10 Conference, pp 1-6 NQ Tuan, DT Nguyen, LS Cong and DTT Mai (2013), “Two composite fading models for diversity reception in mobile wireless networks”, Australian Journal of Electrical & Electronics Engineering, vol 10, No 4, pp 417 - 427, (Tạp chí quốc tế Scopus, SCI indexed ) Dinh Thi Thai Mai, Nguyen Nam Hoang, Nguyen Van Hoang and Tran Viet Duc (2013), “ Performance of Cooperative Spectrum Sensing over Nakagami Channel ”, Proceeding of National Conference on Electronics and Communications, pp 164-169 28 Thai Mai Dinh Thi, Quoc-Tuan Nguyen, Khac-Hoang Ngo (2014), “Implementation of Spectrum Sensing Scheme in Software-Defined Radio Testbed”, Proceedings of The 2014 International Conference on Integrated Circuits, Design, and Verification, pp 147 - 151 Thai-Mai Dinh Thi, Quoc-Tuan Nguyen and Dinh - Thong Nguyen (2015), “On the Reuse of Shadowed CRs as AF Diversity Relays in Cooperative Spectrum Sensing in Correlated Suzuki Fading Channels”, IEICE Transactions on Communications, Vol E98-B, no 1, pp 55-68, (Tạp chí quốc tế ISI, SCI - indexed ) Thai-Mai Dinh-Thi, Thanh-Long Nguyen, Quoc-Tuan Nguyen (2016), “Selection of Appropriate Number of CRs in Cooperative Spectrum Sensing over Suzuki Fading”, VNU Journal of Computer Science and Communication Engineering, Vol 32, No 2, pp - 29 ... đây, luận án tập trung nghiên cứu chức cảm nhận phổ vô tuyến nhận thức vấn đề liên quan đến việc cải thiện hiệu cảm nhận phổ 1.2 Các kỹ thuật cảm nhận phổ Luận án trình bày ba kỹ thuật phổ biến cảm. .. hiểu biết Nghiên cứu sinh chưa đề cập đến Mục đích nghiên cứu Các kết nghiên cứu luận án nhằm mục đích nâng cao hiệu cảm nhận phổ mạng vô tuyến nhận thức cảm nhận phổ hợp tác ảnh hưởng pha đinh Suzuki... pháp nhằm cải thiện hiệu cảm nhận phổ môi trường pha đinh (ii) Nâng cao hiệu cảm nhận phổ hợp tác môi trường kênh pha đinh Suzuki cách tái sử dụng vô tuyến nhận thức bị pha đinh sâu thành chuyển