Nghiên cứu ảnh hưởng của sai số ước lượng kênh truyền lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức báo cáo tổng kết kết quả đề tài khcn cấp trường msđt t đđt 2014 14

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA FOG BÁO CÁO TỔNG KẾT KẾT QUẢ ĐỀ TÀI KHCN CẤP TRƯỜNG Tên đề tài: Nghiên cứu ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức Mã số đề tài: T-ĐĐT-2014-14 Thời gian thực hiện: 03/2014 – 03/2015 Chủ nhiệm đề tài: TS Hồ Văn Khương Cán tham gia đề tài: TS Hồ Văn Khương Thành phố Hồ Chí Minh – Tháng 08/2014 Danh sách cán tham gia thực đề tài (Ghi rõ học hàm, học vị, đơn vị công tác gồm môn, Khoa/Trung tâm) TS Hồ Văn Khương – Bộ môn Viễn Thông, Khoa Điện – Điện Tử MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC BẢNG SỐ LIỆU .4 TÓM TẮT Mục đính nghiên cứu Nội dung nghiên cứu 2.1 Mơ hình hệ thống .7 2.2 Phân tích ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên BER mạng chuyển tiếp nhận thức Kết nghiên cứu ………………………… 11 Kết luận kiến nghị 16 TÀI LIỆU THAM KHẢO 17 Phụ lục 1: Báo cáo kinh phí báo cáo toán Phụ lục 2: Nội dung báo đăng Phụ lục 3: Quyết định giao đề tài luận văn thạc sỹ LỜI CẢM ƠN Chủ nhiệm đề tài trân thành cám ơn tài trợ kinh phí từ Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG Tp HCM hổ trợ nhiệt tình mặt thủ tục Phịng Khoa Học Cơng Nghệ Dự Án Phịng Kế Hoạch – Tài Chính Trường Đại Học Bách Khoa để dự án thành công DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT BER Bit Error Rate OP Outage Probability LMMSE Linear Minimum Mean Square Error MIP Maximum Interference Power MTP Maximum Transmit Power MTPC Maximum Transmit Power Constraint IPC Interference Power Constraint SNR Signal-to-Noise Ratio pdf Probability Density Function cdf Cumulative Distribution Function M−QAM M−ary Quadrature Amplitude Modulation M−PSK M−ary Phase Shift Keying SU Secondary User PU Primary User CSI Channel State Information DF Decode-and-Forward BPSK Binary Phase Shift Keying DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1: Mạng chuyển tiếp nhận thức Hình 2: BER theo Pm / N Hình 3: BER theo Q / N Hình 4: BER theo Q / N Hình 5: BER theo khoảng cách từ nguồn đến nút chuyển tiếp Hình 6: dopt theo Q / N Hình 7: dopt theo Pm / N DANH MỤC CÁC BẢNG SỐ LIỆU Bảng 1: Vị trí nút chuyển tiếp tối ưu TÓM TẮT Dự án nghiên cứu ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức có tính đến nhiều điều kiện vận hành thực tế sai số ước lượng kênh truyền tất kênh truyền có liên quan cách đồng thời, số chặng thơng tin tùy ý, kênh truyền fading tương đối tổng quát (fading Nakagami-m), công suất phát máy phát thứ cấp bị ràng buộc nghiêm ngặt công suất phát tối đa công suất can nhiễu cực đại, máy phát thứ cấp có cơng suất phát tối đa khác nhau, tiêu chí đánh giá tỷ lệ bit lỗi (BER) Để loại bỏ mô tốn thời gian, đề xuất biểu thức BER dạng đóng xác Các kết phân tích mơ dự án cho thấy sai số ước lượng kênh truyền ảnh hưởng nghiêm trọng lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức Ảnh hưởng giảm bớt cách đặt người dùng thứ cấp có mức cơng suất phát tối đa khác theo thứ tự thích hợp hay chọn vị trí tối ưu cho nút chuyển tiếp Ngoài ra, kết phân tích cho thấy hiệu mạng chuyển tiếp nhận thức bị bão hịa cơng suất phát tối đa lớn hay công suất can nhiễu cực đại lớn Mục đính nghiên cứu Mạng chuyển tiếp nhận thức vốn khai thác ưu điểm bật hai công nghệ đại (vô tuyến nhận thức [1] truyền thơng chuyển tiếp [2]) có khả giải hiệu số vấn đề quan trọng truyền thông không dây hiệu suất sử dụng phổ thấp tầm truyền ngắn [3] Nói chung, thiết bị vơ tuyến nhận thức mạng chuyển tiếp nhận thức hoạt động ba chế độ khác nhau: đan xen, phủ, [1] Dự án xem xét chế độ đặc tính bật độ phức tạp thực thấp [1] Thông tin trạng thái kênh truyền (CSI) đóng vai trị quan trọng tối ưu hóa thiết kế hệ thống Tuy nhiên, chắn khơng thể đạt CSI hồn hảo hạn chế độ xác thuật tốn ước lượng kênh truyền Ảnh hưởng thông tin kênh fading Rayleigh khơng hồn hảo lên xác suất dừng (OP) mạng chuyển tiếp nhận thức nghiên cứu [4]-[6] Việc phân tích xác suất dừng cung cấp hiểu biết hữu ích giới hạn hiệu phương diện lý thuyết thông tin khơng may, việc xác định xác giới hạn cịn vấn đề mở Trong đó, phân tích BER đánh giá hiệu hệ thống thực, giới hạn hiệu năng, cho hiệu suất phổ định trước (tức mức điều chế cho trước) đó, phân tích có tầm quan trọng thực tế nhiều Các tác giả [3] phân tích BER mạng đa-chặng giải mã chuyển tiếp (DF) nhận thức xem xét ràng buộc công suất can nhiễu (IPC), sai số ước lượng kênh truyền người dùng thứ cấp (SU) người dùng sơ cấp (PU), lại giả sử CSI hoàn hảo mạng thứ cấp fading Rayleigh primary network U0 U1 PRx U2 UN-1 UN secondary network Hình 1: Mạng chuyển tiếp nhận thức Thúc đẩy thiếu sót cơng trình nghiên cứu gần nhất, dự án nghiên cứu ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức (Hình 1) mà tổng qt hóa cho nghiên cứu cơng bố [3]-[6] xem xét đến tất điều kiện vận hành thực tế mạng chuyển tiếp nhận thức như: sai số ước lượng kênh truyền tất kênh truyền có liên quan cách đồng thời, số chặng thông tin tùy ý, kênh truyền fading tương đối tổng quát (fading Nakagami-m), công suất phát máy phát thứ cấp bị ràng buộc nghiêm ngặt công suất phát tối đa (MTP) công suất can nhiễu cực đại (MIP) Ngoài ra, nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức tương đối thực tế xem xét tiêu chí đánh giá chất lượng tỷ lệ bit lỗi thay xác suất dừng Hơn nữa, nghiên cứu tối ưu hóa việc lựa chọn relay khảo sát nhân tố ảnh hưởng đến lựa chọn Cuối cùng, nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức trường hợp tổng quát máy phát thứ cấp có cơng suất phát tối đa khác Nội dung nghiên cứu 2.1 Mơ hình hệ thống Hình minh họa mơ hình hệ thống cho mạng N-chặng nhận thức khảo sát Truyền thông chuyển tiếp thực mạng thứ cấp (N - 1) SU trung gian {U1, , UN1} hỗ trợ việc truyền tin nguồn U0 đích UN, gây can nhiễu cho PU, PRX Xét kênh truyền fading Nakagami-m độc lập không đồng Do vậy, độ lợi kênh truyền máy phát Uu máy thu Uv, |hu,v|, tuân theo phân bố Nakagami-m với cặp tham số {mu,v, λu,v}, tức là, hàm mật độ xác suất (pdf) |hu,v| biểu diễn m f h ( x) = 2Λ u ,uv,v x u ,v mu ,v −1 −Λu ,v x e / Γ ( mu ,v ) x > 0, Γ(.) hàm Gamma [12, eq (8.310.1)], { }=d Λ u ,v = mu ,v / λu ,v với λu ,v = E hu ,v −α u ,v u ,v Ngoài ra, E{.} tốn tử kỳ vọng thơng số d u ,v α u ,v biểu thị khoảng cách hai người dùng số mũ mát đường truyền; u ∈ {0,1, …, N − 1} v ∈ {1, 2,…, N , L} với L biểu thị số PRX, [10] Truyền thông N-chặng diễn N giai đoạn Chi tiết hơn, giai đoạn thứ n, máy phát Uu gửi nhóm gồm q ký tự điều chế xu = [ xu (1), xu (2), , xu (q )] với lượng ký tự Pu = E{ xu (t ) } đó, t biểu thị số thời gian Nhóm ký tự giải điều chế máy thu Un tái điều chế x n = [ xn (1), xn (2), , xn (q )] với lượng ký tự Pn Sau đó, chúng chuyển đến SU Un+1 giai đoạn thứ (n+1) Do đó, tín hiệu thu giai đoạn thứ n mơ hình hóa sau (chỉ số thời gian bỏ qua mà khơng tính tổng qt): yu ,n = hu ,n xu + zu ,n (1) đó: yu ,n tín hiệu thu Un từ Uu với u = n – zu ,n ~ CN (0, N n ) đại diện cho nhiễu cộng Un Ở đây, z ~ CN (κ , ω ) biểu thị biến ngẫu nhiên Gaussian phức đối xứng vịng với trung bình κ phương sai ω Khi hoạt động chế độ nền, SU Uu cần hiệu chỉnh cơng suất phát theo Pu = min(Q / | hu , L |2 , Pum ) để cực đại tầm truyền để thỏa mãn ràng buộc công suất phát tối đa (MTPC) công suất can nhiễu cực đại Ở đây, Q cơng suất can nhiễu cực đại chấp nhận PU Pum công suất phát tối đa thiết kế cho SU Dự án xem xét trường hợp mà SU khác thiết kế với mức MTP khác đó, thực tế tổng quát tất cơng trình nghiên cứu trước mà giả sử mức MTP cho tất SU [3], [4] Căn vào giải thuật ước lượng kênh truyền LMMSE, sai số ước lượng kênh truyền mơ hình hóa sau [9] hu ,v = hˆu ,v + ξu ,v (2) đó: ξu ,v ~ CN (0,τ u ,v ) sai số ước lượng kênh truyền, hˆu ,v ước lượng kênh truyền u - v theo phân bố Nakagami-m với cặp thông số {mu ,v , ζ u ,v } ξu ,v độc lập thống kê với hˆu ,v Hơn nữa, phương sai ξu ,v hˆu ,v biểu diễn τ u ,v = λu ,v / (1 + ρu ,vθu ,v λu ,v ) ζ u ,v = ρu ,vθu ,v λu2,v / (1 + ρu ,vθ u ,v λu ,v ) đó, ρu ,v > biểu thị chất lượng ước lượng kênh truyền θu ,v biểu thị tỷ số tín hiệu phát nhiễu Theo mơ hình sai số ước lượng kênh truyền [9], SNR phát tỷ số công suất phát công suất nhiễu, Pu / N v Khi cấp cho ký tự pilot cơng suất phát phải giả định khơng đổi, ví dụ P p Theo IPC, P p phải đảm bảo công suất can nhiễu PU nhỏ Q (nghĩa P p | hu , L |2 ≤ Q ) Như vậy, trung bình P p λu ,v ≤ Q mà thỏa mãn cách chọn P p = Q / λu ,v θu ,v = P p / N v = Q / ( N v λu ,v ) Nói chung, cơng suất phát ký tự pilot nên P p = min(Q / λu ,v , Pum ) Tuy nhiên, P p = Q / λu ,v P p = min(Q / λu ,v , Pum ) cuối phản ánh phương sai sai số ước lượng kênh truyền τ u ,v Vì vậy, cách thay đổi τ u ,v (gián tiếp thông qua việc thay đổi ρu ,v ), khảo sát tác động sai số ước lượng kênh truyền lên hiệu hệ thống Hàm pdf g =| hˆ |2 dễ dàng đạt sau: u ,v u ,v f gu ,v ( x) = β u ,vu ,v x m mu ,v −1 − βu ,v x e / Γ ( mu ,v ) (3) đó: x >0 β u ,v = mu ,v / ζ u ,v 2.2 Phân tích ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên BER mạng chuyển tiếp nhận thức Khi CSI hồn hảo khơng có sẵn (nghĩa là, hˆu ,v có sẵn) SU Uu phải thay đổi cơng suất phát theo Pˆu = ⎛⎜Q / hˆu , L , Pum ⎞⎟ Dựa cách thiết lập công suất cách ⎝ ⎠ thay (2) vào (1), SNR tức thời giai đoạn thứ n đơn giản hóa ψ u ,n = (Q / gu , L , Pum ) gu ,n / (Q / gu , L , Pum )τ u ,n + N n { } Cho trước phân bố gu,n (3), ta có Pr { gu ,n < x} = γ ( mu ,n ; βu ,n x ) / Γ ( mu ,n ) đó, γ ( a; x ) biểu thị hàm lower incomplete gamma [12, eq (8.350.1)] Sử dụng kết với (3), hàm phân bố tích lũy (cdf) ψ u ,n suy sau: ∞ ⎧⎪ ( Aτ u ,n + N n ) y ⎫⎪ f x dx Fψ u ,n ( y ) = ∫ Pr ⎨ gu ,n < ⎬ gu ,L ( ) A ⎪⎩ ⎪⎭ ∞ = ∫ µ u ( ( γ mu ,n ; βu ,n y τ u ,n + Q x Γ ( mu ,n ) )) f µu gu , L ( x ) dx + ∫ ( ( γ mu ,n ; βu ,n y τ u ,n + P um Γ ( mu ,n ) )) f (4) gu ,L ( x ) dx đó: A = (Q / x, Pum ) , µu = Q / Pum , Pum = N n / Pum , Q = N n / Q Bằng cách thực thay đổi biến cần thiết [12, eq (8.352.1)] thay vào (4), ta có: Fψ u ,n ( y ) = Γ ( mu , L ; βu , L µu ) Γ ( mu , L ) ( βum, L e − β u ,L − u ,nτ u ,n y Γ ( mu , L ) Γ p + mu , L ; ( βu , L + β u ,nQ y ) µu (β u ,L + β u ,nQ y ) p + mu ,L p i− p ⎛ i ⎞ ( βu ,n y ) Q τ u ,n × ∑ ⎜ ⎟ i! p =0 ⎝ p ⎠ i mu ,n −1 i ∑ i =0 )+ ( γ mu ,n ; β u ,n y (τ u ,n + Pum ) ) (5) Γ ( mu ,n ) Γ ( mu , L ) γ −1 ( mu , L ; βu , L µu ) đó: Γ ( a; x ) biểu thị hàm upper incomplete gamma [12, eq (8.350.2)] Phân tích BER sau hồn thành hai giai đoạn: • Giai đoạn 1: Tính BER trung bình dạng đóng xác, Pe(n), giai đoạn thứ n • Giai đoạn 2: Sử dụng Pe(n) với n = 1, 2, , N giai đoạn để tính BER trung bình mạng N-chặng nhận thức với hổ trợ [7, eq (9)], cụ thể N N ⎡ ⎤ (6) Pe = ∑ ⎢ Pe ( n ) ∏ (1 − Pe ( j ) ) ⎥ n =1 ⎣ j = n +1 ⎦ Giai đoạn chắn giai đoạn quan trọng BER trung bình giai đoạn thứ n tính với trợ giúp pdf ψ u ,n , fψ u ,n ( x) , BER tức thời tương ứng Cụ thể, BER tức thời cho M-QAM vuông M = 2l với (l chẵn) 2Ψ ( M , g, M ; x ) M-QAM hình chữ nhật với M = 2l (l lẻ) Ψ ( I , r , M ; x ) + Ψ ( J , r , M ; x ) [11, eq (16)] r = / ( I + J − 2) , g = 3/(M - 1) , [11, eq (22)] với I = 2( l −1) /2 , J = 2( l +1) / , ⎛ k −1 ⎢ i 2k −1 ⎥ ⎞ ⎞ Ψ ( s, q, M ; x ) + ⎥ ⎟⎟ , ( 2i + 1) qx ⎟ ⎜⎜ − ⎢ ∑ k =1 ⎝ ⎠⎝ 2⎦⎠ ⎣ s Q(.) hàm Q [8] Khi đó, Pe(n) biểu diễn (BER trung bình mơ hình điều chế khác M-PSK tiến hành theo cách tương tự) s log M log s ⎢ k −1 ⎥ i2 1− s −1 ⎢ ⎥ ∑ (i =0 ) ( −1)⎣⎢ s ⎦⎥ Q ⎛⎜ −k ⎧Φ ⎪ ( I , r , M ; χ ) + Φ ( J , r , M ; χ ) , l odd Pe ( n ) = ⎨ 2Φ M , g , M ; χ , l even ⎪⎩ ( (7) ) đó: ∞ Φ ( s, q, M ; χ ) = ∫ Ψ ( s, q, M ; x ) fψ u ,n ( x ) dx = s log M log s ∑ ∑( k =1 ) 1− 2− k s −1 i =0 ( −1) ⎢ i 2k −1 ⎥ ⎢ ⎥ ⎣⎢ s ⎦⎥ ⎛ k −1 ⎢ i 2k −1 ⎥ ⎞ + ⎥ ⎟⎟ Θ ( 2i + 1) q; χ ⎜⎜ − ⎢ 2⎦⎠ ⎣ s ⎝ χ = {mu , L , β u , L , µu , mu ,n , β u ,n ,τ u ,n ,Q , P um } tập thông số Ngoài ra, hàm Θ ( β ; χ ) (8) định nghĩa ( ) (8) ∞ Θ(β; χ ) = ∫Q ( ) β x fψ u ,n ( x ) dx (9) Bằng cách lấy tích phân phần vào (5), biểu thức viết lại sau ∞ ⎛ t ⎞ − t2 Fψ ⎜ ⎟ e dt Θ(β; χ ) = 2π ∫0 u ,n ⎝ β ⎠ Γ ( mu , L ; β u , L µu ) ∞ − t2 βum, uL,L e dt − = Γ ( mu , L ) 2π ∫0 Γ ( mu , L ) 2π 14 4244 i ⎛ i ⎞ ⎛ βu ,nτ u ,n ⎞ ⎛ Q ⎜ ∑ ⎜ ⎟⎜ β ⎟⎠ ⎜⎝ τ u ,n p =0 i ! ⎝ p ⎠ ⎝ mu ,n −1 i ∑ i =0 ⎞ ⎟⎟ ⎠ p I1 ⎛ ⎛ β u ,nQ ⎞ ⎞ 2i t p m ; t ⎟ µu ⎟ ⎛ βu ,nτ u ,n ⎞ β Γ + + ⎜ ⎜ u,L u ,L ∞ ⎜ ⎟ β ⎠ ⎠ −⎜⎝ β + ⎟⎠t ⎝ ⎝ e dt ×∫ p + mu ,L ⎛ β u ,nQ ⎞ t ⎟ ⎜ βu , L + β ⎠ ⎝ 144444444424444 444443 I2 + ⎛ β u ,n (τ u ,n + Pum ) ⎞ − t γ ⎜ mu ,n ; t ⎟ e dt ⎟ β 2π ∫0 ⎜⎝ ⎠ 14444442444444 γ ( mu , L ; β u , L µu ) Γ ( mu ,n ) Γ ( mu , L ) ∞ I3 (10) ∞ − t2 Vì Q ( x) ∫ e dt nên I = Q(0) = 0.5 Ngoài ra, cách sử dụng biểu diễn khác 2π x hàm Γ ( a; x ) [12, eq (8.352.2)] thực đổi biến cần thiết, ta có: I2 = ( Γ ( p + mu , L ) p + mu ,L −1 µuc e ∑ β u , L µu c =0 ) ⎛ β u ,n τ u ,n + P um ⎞ β u , nQ ⎜ ϒ i, + , βu ,L , , p + mu , L − c ⎟ ⎟ c! ⎜ β β ⎝ ⎠ (11) đó: ∞ ϒ ( i, a, b, k , j ) = ∫ i − ax x e ( b + kx ) −i+ j − j dx = b i− j+ −i− k 2Γ( j ) 1⎞ ⎛ ab ⎞ ⎛ 1⎞ ⎛ Γ ⎜ i + ⎟ Γ ⎜ −i + j − ⎟ F1 ⎜ i + ; i − j + ; ⎟ 2⎠ ⎝ 2 k ⎠ ⎝ 2⎠ ⎝ k− j 1⎞ ⎛ ab ⎞ ⎛ Γ ⎜ i − j + ⎟ F1 ⎜ j; −i + j + ; ⎟ (12) 2⎠ ⎝ k ⎠ ⎝ với hàm Kummer confluent hypergeometric, F1 ( x; y; z ) , [12, eq (9.210.1)] Cuối cùng, + a ( ( ) ) tích phân I biểu diễn dạng đóng I = Ω mu ,n , β u ,n τ u ,n + P um / β , 0.5 đó, ∞ hàm Ω ( m, a, b ) cho Ω ( m, a, b ) = ∫ γ ( m; at ) e − bt dt Bằng cách áp dụng [12, eq (8.352.1)], viết lại sau: 10 ∞ Ω ( m, a, b ) = ∫ Γ (m) Nhớ lại ∫ ∞ e − at 2 π dt 2a ebt t Γ ( m ) dt − ∑ ∫ ( a +b )t dt i =0 i ! e m −1 ∞ 2i (13) áp dụng [12, eq (3.461.2)], tích phân tính dạng đóng sau: ⎛ π m −1 a i ( 2i − 1) !! Ω ( m, a, b ) = Γ ( m ) ⎜ − i i +1 ⎜ 4b ∑ i = i !2 (a + b) ⎝ Kết nghiên cứu π ⎞ ⎟ a+b ⎟ ⎠ (14) -1 10 m=1 BER Perf & m = 1: Ana Perf & m = 1: Sim Perf & m = 2: Ana Perf & m = 2: Sim Perf & m = 3: Ana Perf & m = 3: Sim Erro & m = 1: Ana Erro & m = 1: Sim Erro & m = 2: Ana Erro & m = 2: Sim Erro & m = 3: Ana Erro & m = 3: Sim m=2 -2 10 m=3 10 15 Pm/N0 (dB) 20 25 30 Hình 2: BER theo Pm / N Phần minh họa ứng dụng biểu thức BER đề xuất đánh giá ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên hiệu mạng chuyển tiếp nhận thức theo nhiều thông số quan trọng khác mà không cần mô tốn thời gian Để hạn chế số trường hợp nghiên cứu, giả sử phương sai nhiễu máy thu chuẩn hóa để giống hệt nghĩa là, N n = N tất n; tất ước lượng kênh truyền có ρu ,v = ρ cặp {u, v}; tất kênh truyền có số mũ mát đường truyền, α u ,v = α = tham số mức độ fading nghiêm trọng, mu ,v = m , với cặp {u, v}; điều chế 2QAM (hoặc BPSK) Trong tất hình vẽ, “Ana.”, “Sim.”, “Perf.”, “Erro.” biểu thị “phân tích”, “mơ phỏng”, “CSI đúng” “CSI sai” Vì mục đích minh họa, chúng tơi lấy ví dụ kịch thơng tin 3-chặng với tọa độ người dùng chọn tùy ý sau: U0 (0, 0), U1 (0.6, 0.2), U2 (0.8, 0.3), U3 (1, 0), PRX (0.7, 0.5) 11 Hình thể đáp ứng hiệu mạng chuyển tiếp nhận thức theo Pm / N với Q / N = 15 dB { ρ = 0.9, m = {1, 2,3}, Pum = Pm } , u = {0,1, 2} Chúng ta thấy kết phân tích mơ trùng khớp Ngồi ra, mạng chuyển tiếp nhận thức bị bão hòa hiệu sai số ước lượng kênh truyền làm suy giảm đáng kể hiệu BER mạng Hơn nữa, hiệu hệ thống cải thiện đáng kể, mong đợi, điều kiện fading tốt (nghĩa m lớn) 10 -1 10 m=1 -2 BER 10 Perf & m = 1: Ana Perf & m = 1: Sim Perf & m = 2: Ana Perf & m = 2: Sim Perf & m = 3: Ana Perf & m = 3: Sim Erro & m = 1: Ana Erro & m = 1: Sim Erro & m = 2: Ana Erro & m = 2: Sim Erro & m = 3: Ana Erro & m = 3: Sim -3 10 -4 10 -5 10 -6 10 10 15 m=2 m=3 20 Q/N0 (dB) 25 30 35 40 Hình 3: BER theo Q / N Hình biểu diễn hiệu BER {ρ = 0.9, m = {1, 2,3}, Pum = Pm } , theo Q / N0 Pm / N = 15 dB u = {0,1, 2} Rõ ràng kết phân tích trùng khớp với kết mơ Điều chứng minh cho xác biểu thức BER suy Hơn nữa, hình cho thấy cải thiện hiệu theo Q giá trị từ nhỏ đến trung bình Q (ví dụ, Q / N < 40 dB) Điều hợp lý Q chặn công suất máy phát thứ cấp đó, Q lớn cơng suất phát lớn thế, BER giảm Đối với Q lớn (ví dụ, Q / N ≥ 40 dB), bão hòa hiệu xãy Hơn nữa, suy giảm hiệu sai số ước lượng kênh truyền trở nên trầm trọng giá trị nhỏ Q / N suy giảm hiệu nhanh chóng biến Q / N tăng Hiện tượng xuất phát từ thực tế phương sai sai số ước lượng kênh truyền τ u ,n tỷ lệ nghịch với Q / N , đó, Q / N lớn τ u ,n nhỏ hiệu hệ thống với CSI khơng hồn hảo 12 tiến đến hiệu hệ thống với CSI hoàn hảo Ngoài ra, hiệu hệ thống cải thiện đáng kể theo gia tăng m, mong đợi 10 -1 10 -2 10 -3 BER 10 -4 10 -5 10 -6 10 -7 10 Perf & m = 1: Case Perf & m = 1: Case Perf & m = 2: Case Perf & m = 2: Case Perf & m = 3: Case Perf & m = 3: Case Erro & m = 1: Case Erro & m = 1: Case Erro & m = 2: Case Erro & m = 2: Case Erro & m = 3: Case Erro & m = 3: Case 10 15 20 Q/N0 (dB) 25 30 35 40 Hình 4: BER theo Q / N Như đề cập phần trên, kịch máy phát thứ cấp khác thiết kế với mức MTP khác xem xét suy biểu thức BER mà làm cho tổng quát Kết Hình minh họa kịch với ρ = 0.9 m = {1, 2, 3} Vì mục đích minh họa, hai trường hợp có tổng cơng suất phát tối đa xem xét: i) Trường hợp 1: mức MTP tăng theo số chặng ( P0 m / N = 12 dB, P1m / N = 15 dB, P2 m / N = 18 dB); ii) Trường hợp 2: mức MTP giảm theo số chặng ( P0 m / N = 18 dB, P1m / N = 15 dB, P2 m / N = 12 dB) Các kết thu hợp lý theo nghĩa sau đây: • Trong tầm từ thấp đến trung bình Q / N , hai trường hợp cho kết BER Điều tầm này, cơng suất phát hồn tồn xác định Q đó, hiệu hệ thống độc lập với mức MTP • Tại giá trị lớn Q / N , hai trường hợp cho kết BER khác Điều xuất phát từ thực tế Q / N lớn, công suất phát phụ thuộc vào mức MTP đó, thứ tự vị trí máy phát thứ cấp với mức MTP khác ảnh hưởng đáng kể đến BER chặng, mà cuối làm thay đổi BER đầu cuối Ngoài ra, trường hợp vượt trội so với trường hợp Điều hợp lý Theo thông số mô phỏng, công suất fading [λ01 , λ12 , λ23 ] = [3.9528,89.4427, 21.3346] chặng 1, 2, 3, cách tương ứng Bởi chặng bị fading nghiêm trọng nên công suất lớn cần phải cấp cho chặng để đảm bảo việc truyền tin qua chặng tin cậy mà cuối làm cho BER đầu cuối thấp Kết trường hợp với công suất lớn cấp cho chặng hợp lý trường hợp với công suất nhỏ cho chặng này, đó, trường hợp tạo 13 cải thiện hiệu đáng kể so với trường hợp theo tiêu chí BER đầu cuối Kết hình cho thấy máy phát thứ cấp có mức MTP khác thứ tự đặt chúng cấu hình đa chặng trở thành nhân tố định ảnh hưởng đáng kể đến hiệu hệ thống Biểu thức BER đề xuất tương đối dài thuận tiện để tính tốn Vì vậy, cung cấp hiểu biết hữu ích hiệu hệ thống mà khơng cần đến mô tốn thời gian (xem kết trên) tạo điều kiện để tối ưu hóa thiết kế hệ thống Các kết sau minh họa ứng dụng tối ưu hóa thiết kế hệ thống việc tìm vị trí nút chuyển tiếp tối ưu Vì mục đích minh hoạ, chúng tơi xét mơ hình mạng tuyến tính có nút chuyển tiếp Nguồn U0 đích U2 đặt tọa độ (0, 0) (1, 0) nút chuyển tiếp U1 (d, 0) với < d < Bài toán đặt tìm giá trị tối ưu d, dopt, cho BER nhỏ nghĩa d opt = Pe Nghiệm tường minh cho d dopt tìm giá trị tính cách sử dụng biểu thức BER đề xuất Bảng 1: Vị trí nút chuyển tiếp tối ưu Perf & m = Perf & m = Perf & m = Erro & m = Erro & m = Erro & m = “Cogn.” 0.69 0.66 0.65 0.69 0.68 0.67 “Trad.” 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5 -1 10 -2 10 Perf & m = 1: Trad Perf & m = 2: Trad Perf & m = 3: Trad Erro & m = 1: Trad Erro & m = 2: Trad Erro & m = 3: Trad Perf & m = 1: Cogn Perf & m = 2: Cogn Perf & m = 3: Cogn Erro & m = 1: Cogn Erro & m = 2: Cogn Erro & m = 3: Cogn -3 10 m=1 -4 Trad BER 10 -5 10 m=2 -6 10 -7 m=3 10 -8 10 0.5 d Hình 5: BER theo khoảng cách từ nguồn đến nút chuyển tiếp 14 1.5 Hình với Pum / N = Pm / N = 20 dB, Q / N = 15 dB, PRX (0.7, 0.5), ρ = 0.9 m = {1, 2, 3} thể BER mạng hai-chặng nhận thức ký hiệu với “Cogn.” theo d Để tham chiếu, BER mạng hai-chặng truyền thống ký hiệu với “Trad.” cung cấp Các giá trị dopt ghi lại Bảng Các nghiệm hoàn toàn hợp lý Đối với mạng hai-chặng truyền thống, rõ ràng nút chuyển tiếp nên nằm nguồn U0 đích U2 (nghĩa dopt = 0.5) để hỗ trợ cho nguồn đích bất chấp Pm Trong đó, mạng hai-chặng nhận thức nền, vị trí nút chuyển tiếp tối ưu không nên cải thiện hiệu mạng thứ cấp mà ngăn chặn can nhiễu đến mạng sơ cấp Do đó, vị trí nút chuyển tiếp tối ưu phụ thuộc vào nhiều yếu tố chẳng hạn Q , Pm , m, ρ, vị trí PU Do đó, vị trí nút chuyển tiếp tối ưu mạng hai-chặng nhận thức mạng haichặng truyền thống khơng thể giống Ngồi ra, mạng hai-chặng truyền thống tốt mạng hai-chặng nhận thức hiệu mạng hai-chặng truyền thống chặn hiệu mạng hai-chặng nhận thức khoảng cách hiệu chúng biến Q → ∞ 0.75 Trad Perf & m = & (0.7, 0.5): Cogn Perf & m = & (0.7, 0.5): Cogn Perf & m = & (0.7, 0.5): Cogn Erro & m = & (0.7, 0.5): Cogn Erro & m = & (0.7, 0.5): Cogn Erro & m = & (0.7, 0.5): Cogn Perf & m = & (0.3, 0.4): Cogn Perf & m = & (0.3, 0.4): Cogn Perf & m = & (0.3, 0.4): Cogn Erro & m = & (0.3, 0.4): Cogn Erro & m = & (0.3, 0.4): Cogn Erro & m = & (0.3, 0.4): Cogn 0.7 d opt 0.65 0.6 0.55 0.5 10 15 Q/N0 Hình 6: dopt theo Q / N Hình hiển thị kết để chứng minh cho nhận xét vị trí nút chuyển tiếp tối ưu mạng hai-chặng nhận thức phụ thuộc vào nhiều yếu tố Q , Pm , m, ρ, vị trí PU vị trí nút chuyển tiếp tối ưu mạng hai-chặng truyền thống ln ln (0.5, 0) Hình vẽ dopt theo Q / N Pm / N = 20 dB, ρ = {0, ∞}, m = {1, 2, 3}, hai vị trí PU (0.7, 0.5) (0.3, 0.4) Hình vẽ dopt theo Pm / N Q / N = 10 dB với P0 m = P1m = Pm Rõ ràng nhận xét hoàn tồn xác 15 2-QAM 0.62 Trad Perf & m = & (0.7, 0.5): Cogn Perf & m = & (0.7, 0.5): Cogn Perf & m = & (0.7, 0.5): Cogn Erro & m = & (0.7, 0.5): Cogn Erro & m = & (0.7, 0.5): Cogn Erro & m = & (0.7, 0.5): Cogn Perf & m = & (0.3, 0.4): Cogn Perf & m = & (0.3, 0.4): Cogn Perf & m = & (0.3, 0.4): Cogn Erro & m = & (0.3, 0.4): Cogn Erro & m = & (0.3, 0.4): Cogn Erro & m = & (0.3, 0.4): Cogn 0.6 d opt 0.58 0.56 0.54 0.52 0.5 10 15 Pm/N0 20 25 30 Hình 7: dopt theo Pm / N Kết luận kiến nghị: Biểu thức BER dạng đóng xác đề xuất có xem xét đến nhiều điều kiện vận hành thực tế cho phép nghiên cứu ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức cách nhanh chóng mà khơng cần đến mơ tốn nhiều thời gian Các kết nghiên cứu hổ trợ đắc lực cho việc đánh giá nhanh toàn diện hiệu hệ thống trước triển khai thực tế Ngoài ra, chúng tạo điều kiện thuận lợi cho việc tối ưu hóa thiết kế hệ thống giải tốt nhu cầu băng thông truyền tin Hơn nữa, chúng hình thành tảng công việc nghiên cứu đào tạo cơng nghệ đại Tóm lại, để cung cấp kết nghiên cứu phần trên, chủ nhiệm đề tài (CNĐT) phải hoàn thành sản phẩm cam kết thuyết minh đề tài gồm chương trình mơ mạng chuyển tiếp nhận thức, chương trình mơ kênh truyền fading, chương trình tính tốn kết phân tích, chương trình so sánh kết phân tích mơ CNĐT tổng hợp sản phẩm thành báo khoa học cơng bố hội nghị quốc tế uy tín điện tử truyền thông (IEEE ICCE 2014) tài trợ tổ chức IEEE [13] Như vậy, yêu cầu báo hội nghị quốc tế thuyết minh đề tài thỏa mãn Nội dung báo [13] (đã tóm lược phần trên) ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên chất lượng mạng chuyển tiếp nhận thức hoàn toàn phù hợp với nội dung thuyết minh đề 16 tài kết nghiên cứu báo hồn tồn tổng qt hóa cho nhiều nghiên cứu công bố [3]-[6] Trên sở giải đầy đủ yêu cầu đăng ký đề tài, chủ nhiệm đề tài kiến nghị nghiệm thu đề tài Tp.HCM, ngày 25 tháng 08 năm 2014 Chủ nhiệm đề tài (Ký ghi rõ họ tên) Tp.HCM, ngày tháng năm TL HIỆU TRƯỞNG TS Hồ Văn Khương 17 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Goldsmith, S A Jafar, I Maric, and S Srinivasa, “Breaking spectrum gridlock with cognitive radios: An information theoretic perspective,” Proceedings of the IEEE, vol 97, no 5, pp 894−914, 2009 [2] J N Laneman, D N C Tse, and G W Wornell, “Cooperative diversity in wireless networks: Efficient protocols and outage behavior,” IEEE Trans Inf Theory, vol 50, no 12, pp 3062−3080, 2004 [3] V N Q Bao, T Q Duong, and T Chintha, “On the performance of cognitive underlay multihop networks with imperfect channel state information,” IEEE Trans Commun., vol 61, no 12, pp 4864−4873, 2013 [4] H Ding, J Ge, D B Da Costa, and Z Jiang, “Asymptotic analysis of cooperative diversity systems with relay selection in a spectrum-sharing scenario,” IEEE Trans Veh Tech., vol 60, no 2, pp 457−472, 2011 [5] J Chen, J Si, Z Li, and H Huang, “On the performance of spectrum sharing cognitive relay networks with imperfect CSI,” IEEE Commun Lett., vol 16, no 7, pp 1002−1005, 2012 [6] X Zhang, J Xing, Z Yan, Y Gao, and W Wang, “Outage performance study of cognitive relay networks with imperfect channel knowledge,’ IEEE Commun Lett., vol 17, no 1, pp 27−30, 2013 [7] E Morgado, I Mora-Jimenez, J J Vinagre, J Ramos, and A J Caamano, “End-to-end average BER in multihop wireless networks over fading channels,” IEEE Trans Wireless Commun., vol 9, no 8, pp 2478−2487, 2010 [8] M K Simon and M.-S Alouini, Digital Communication over Fading Channels, 2nd ed., New York: Wiley, 2005 [9] L Wang, Y Cai, and W Yang, “On the fnite-SNR DMT of two-way AF relaying with imperfect CSI,” IEEE Wirel Commun Lett., vol 1, no 3, pp 161−164, 2012 [10] N Ahmed, M Khojastepour, and B Aazhang, “Outage minimization and optimal power control for the fading relay channel,” in Proc IEEE Information Theory Workshop, San Antonio, TX, USA, Oct 2004, pp 458−462 [11] K Cho and D Yoon, “On the general BER expression of one- and two-dimensional amplitude modulations,” IEEE Trans Commun., vol 50, no 7, pp 1074−1080, Jul 2002 [12] I S Gradshteyn and I M Ryzhik, Table of Integrals, Series and Products, 6th ed., Nwe York: Academic, 2000 [13] Khuong Ho-Van, “BER Analysis of Underlay Relay Cognitive Networks with Imperfect Nakagami-m Fading Channel Information”, Proceedings of IEEE ICCE, DaNang, Vietnam, pp 138-143, July 30 – August 1, 2014 18 Phụ lục 1: Báo cáo kinh phí báo cáo toán 19 Phụ lục 2: Nội dung báo đăng 20 Phụ lục 3: Quyết định giao đề tài luận văn thạc sỹ 21 ... tiếp nhận thức Thúc đẩy thiếu s? ?t cơng trình nghiên cứu gần nh? ?t, dự án nghiên cứu ảnh hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên ch? ?t lượng mạng chuyển tiếp nhận thức (Hình 1) mà t? ??ng qt hóa cho nghiên. .. sai số ước lượng kênh truyền lên ch? ?t lượng mạng chuyển tiếp nhận thức có t? ?nh đến nhiều điều kiện vận hành thực t? ?? sai số ước lượng kênh truyền t? ? ?t kênh truyền có liên quan cách đồng thời, số. .. hưởng sai số ước lượng kênh truyền lên ch? ?t lượng mạng chuyển tiếp nhận thức hoàn toàn phù hợp với nội dung thuy? ?t minh đề 16 t? ?i k? ?t nghiên cứu báo hoàn toàn t? ??ng qt hóa cho nhiều nghiên cứu công