Bài viết đề xuất mô hình mạng chuyển tiếp hai chặng trong môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền ứng dụng vào truyền thông gói tin ngắn. Kỹ thuật lựa chọn nút chuyển tiếp từng phần (PRS) được áp dụng cho một tập đa nút chuyển tiếp và kỹ thuật tỉ số kết hợp cực đại (MRC) được áp dụng cho một tập đa anten tại máy thu.
Nguyễn Duy Chinh, Ngơ Hồng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo PHÂN TÍCH TỶ LỆ LỖI KHỐI CỦA MẠNG VƠ TUYẾN NHẬN THỨC DẠNG NỀN LỰA CHỌN NÚT CHUYỂN TIẾP TỪNG PHẦN TRONG TRUYỀN THƠNG GĨI TIN NGẮN Nguyễn Duy Chinh*, Ngơ Hồng Tú# , Võ Nguyễn Quốc Bảo* * Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng # Trường Đại học Giao Thơng Vận Tải thành phố Hồ Chí Minh Tóm tắt- Trong báo này, chúng tơi đề xuất mơ hình mạng chuyển tiếp hai chặng mơi trường vô tuyến nhận thức dạng ứng dụng vào truyền thơng gói tin ngắn Kỹ thuật lựa chọn nút chuyển tiếp phần (PRS) áp dụng cho tập đa nút chuyển tiếp kỹ thuật tỉ số kết hợp cực đại (MRC) áp dụng cho tập đa anten máy thu Biểu thức dạng tường minh (closedform expression) cho thông số tỉ lệ lỗi khối (BLER) chứng minh sử dụng để đánh giá hiệu mơ hình hệ thống Sau đó, mơ Monte-Carlo thực để kiểm chứng lại kết vừa chứng minh Kết mô cho thấy hiệu vượt trội mô hình hệ thống đề xuất Bên cạnh đó, khảo sát xác định giá trị tối ưu thông số thiết kế lên hiệu hệ thống số lượng nút chuyển tiếp, số lượng anten máy thu chiều dài khối tin Đặc biệt, chúng tơi cịn so sánh hiệu hệ thống hai trường hợp sử dụng kỹ thuật giải mã chuyển tiếp có chọn lọc (SDF) kỹ thuật giải mã chuyển tiếp cố định (FDF) Từ khóa- Giải mã chuyển tiếp, kênh fading Rayleigh, lựa chọn chuyển tiếp phần, tỉ lệ lỗi khối, tỉ số kết hợp cực đại, truyền thơng gói tin ngắn, vô tuyến nhận thức dạng I GIỚI THIỆU Để tăng khả chống nhiễu, truyền thông điểm nối điểm hệ thống thông tin thường sử dụng gõi tín dài Tuy nhiên, ứng dụng Internet vạn vật (IoT) mạng vô tuyến hệ thứ năm (5G) lại yêu cầu chất lượng dịch vụ (QoS) cao độ trễ thấp Truyền thông với độ trễ đáng tin cậy (uRLLC) giải pháp lựa chọn cho vấn đề Đây dịch vụ tiềm mạng vô tuyến hệ thứ năm (5G) để giảm độ trễ truyền [1-3] Tuy nhiên theo cách tiếp cận này, hiệu suất cải thiện tốt tùy ý mong muốn với tốc độ mã hóa định truyền thơng gói dài bị giới hạn kích thước gói Lấy ý tưởng từ việc khắc phục nhược điểm này, Polyanskiy cộng báo [4] phát triển khung tiên phong cho truyền thơng gói ngắn Đây cách tiếp cận với giới hạn khả đạt mới, ràng buộc chặt chẽ giới hạn cho độ dài khối xác định lớn 100 tốc độ truyền tối đa xấp xỉ C − V / mQ ( ) , với tỉ lệ lỗi khối (BLER), m chiều dài khối tin, V độ phân tán kênh, C dung lượng chuẩn hóa kênh −1 truyền Shannon Q (.) hàm ngược hàm Qfunction định nghĩa [5] Điều không mở hướng nghiên cứu có nhiều tiềm truyền thơng gói ngắn mà cịn có tác dụng xem xét lại phương pháp tiếp cận hệ thống truyền thơng vơ tuyến thơng thường −1 Bên cạnh đó, khoảng cách hai thiết bị đầu cuối xa, muốn truyền liệu trực tiếp phải tăng công suất phát lên lớn, điều gây nên ảnh hưởng can nhiễu lên người dùng khác hệ thống Để giải vấn đề này, giải pháp hữu hiệu thu hút nhiều quan tâm nhà khoa học giới tập trung nghiên cứu mạng chuyển tiếp [6-11] Về bản, có hai kỹ thuật tiếng sử dụng để xử lý tín hiệu nút chuyển tiếp kỹ thuật khuếch đại chuyển tiếp (AF) [12-14] kỹ thuật giải mã chuyển tiếp (DF) [15-17] Tận dụng ưu điểm kết hợp với ưu điểm truyền thơng gói tin ngắn, số cơng trình nghiên cứu khoa học tiến hành Trong báo [18], tác giả nghiên cứu hiệu mạng chuyển tiếp hai chặng lựa chọn nút chuyển tiếp phần ứng dụng vào truyền thơng gói tin ngắn Hai đóng góp ghi nhận từ nghiên cứu biểu thức dạng đóng tỷ lệ lỗi khối hệ thống biểu thức tiệm cận đơn giản cho tỷ lệ lỗi khối hệ thống vùng tỉ số tín hiệu nhiễu cao chứng minh thu dạng tường minh Ngoài báo [7], Xiazhi cộng đề xuất mơ hình mạng chuyển tiếp hai chặng có đường truyền trực tiếp áp dụng truyền gói tin ngắn có kết hợp với phương thức đa truy nhập khơng trực giao (NOMA) Các kết từ cơng trình cho thấy hiệu mơ hình có áp dụng mạng chuyển tiếp vượt trội so với mô hình truyền trực tiếp Ngồi ra, báo cịn có hai đóng góp khác hiệu suất tồn trình hệ thống cải thiện đáng kể nút chuyển tiếp hỗ trợ truyền nút nguồn nút đích mà khơng cần tăng cơng suất phát q lớn hiệu hệ thống cải thiện tăng chiều dài khối tin Tác giả liên hệ: Võ Nguyễn Quốc Bảo Email: baovnq@ptithcm.edu.vn Đến tòa soạn: 9/2020; chỉnh sửa: 10/2020; chấp nhận đăng: 12/2020 SỐ 04B (CS.01) 2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 80 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG TRUYỀN THƠNG SỬ DỤNG GĨI TIN NGẮN VỚI CÁC NÚT CHUYỂN TIẾP … Hơn nữa, vô tuyến nhận thức từ khóa hấp Phần III Phần IV, tiến hành mô Montedẫn không so với mạng chuyển tiếp mà vừa Carlo để kiểm chứng lại kết lý thuyết phần đề cập [19-21] Vô tuyến nhận thức hệ thống truyền III Cuối phần kết luận báo thơng khơng dây thơng minh có khả nhận biết thay đổi môi trường xung quanh từ đó, thiết bị có II MƠ HÌNH HỆ THỐNG khả điều chỉnh tham số hoạt động (công suất Chúng xem xét mạng vô tuyến nhận thức dạng truyền, tần số sóng mang, phương thức điều chế, ) trong chuyển tiếp hai chặng sử dụng kỹ thuật PRS MRC thời gian thực với độ tin cậy cao hiệu sử dụng phổ truyền thơng gói tin ngắn Mạng gồm N nút chuyển [21] Trong báo [22], Dương Quang Trung cộng tiếp R1 , , R N , nút chuyển tiếp hỗ trợ việc khảo sát xác suất dừng mạng chuyển tiếp AF truyền liệu từ máy phát thứ cấp ( S ) đến máy thu thứ hai chặng môi trường vô tuyến nhận thức kênh Nakagami- m Ngoài ra, Krzysztof cộng cấp ( D ) Trong mô hình này, hệ thống mạng thứ cấp hoạt báo [23] khảo sát việc tích hợp mạng chuyển tiếp động với mức can nhiễu tối đa chấp nhận môi trường vô tuyến nhận thức Các kết từ nghiên máy thu sơ cấp ( PR ) xác định I p Trong mạng, cứu cho thấy hiệu vượt trội mơ hình hệ thống sử dụng mạng chuyển tiếp kết hợp môi trường nguồn phát S nút chuyển tiếp Rn n = 1, N vô tuyến nhận thức trang bị ăng ten nhất, nguồn đích D trang bị Rõ ràng, mơ hình kết hợp mạng chuyển tiếp vô đa ăng ten Mm m = 1, M Hệ thống hoạt động với chế độ tuyến nhận thức tận dụng ưu điểm bán song công hai khe thời gian Hình đồng thời hạn chế nhược điểm Cụ thể, mạng vô tuyến nhận thức tận dụng ưu điểm từ mạng chuyển tiếp hai khía cạnh: (i) thứ nhất, nút mạng thứ PR I cấp hợp tác chia sẻ với thông tin nhận p dạng băng tần trống mạng sơ cấp, từ cải thiện hiệu suất sử dụng phổ, tránh lãng phí phổ khơng sử M1 hr , p dụng; (ii) thứ hai, chất lượng mạng sơ cấp thứ cấp hs , p cải thiện với hỗ trợ nút chuyển R1 g1 M tiếp Bên cạnh đó, nhược điểm mạng chuyển tiếp h1 giải dựa vào ưu điểm tính chất vơ tuyến g2 nhận thức cải thiện hiệu suất sử dụng phổ tần đáng kể D (phổ tần sử dụng theo thời gian, tần số không gian Rb S nhiều hơn, thời gian bỏ trống hơn) mạng vô tuyến nhận gM thức cho phép triển khai dịch vụ vô tuyến hN MM băng tần có hiệu suất sử dụng phổ thấp RN Từ nghiên cứu liên quan trên, báo này, chúng tơi khảo sát việc tích hợp mạng chuyển tiếp hai Hình Mơ hình mạng vơ tuyến nhận thức dạng chặng DF với đa nút chuyển tiếp môi trường vô tuyến chuyển tiếp hai chặng với PRS MRC truyền nhận thức với đa anten máy thu truyền thông sử thơng gói tin ngắn dụng gói tin ngắn Một số đóng góp từ báo sau: Một số thông số hệ số kênh truyền quy ước sau: hs , p , hr , p , hn g m hệ số kênh i) Kỹ thuật lựa chọn nút chuyển tiếp phần (PRS) áp dụng cho tập đa nút chuyển tiếp để chọn truyền cho đường truyền từ S → PR, Rb → PR, nút chuyển tiếp tốt tiến hành chuyển tiếp gói S → R n Rb → D tin cho chặng sau Kỹ thuật tỉ số kết hợp cực đại (MRC) áp dụng cho tập đa anten máy thu nhằm Trong khe thời gian đầu tiên, với kỹ thuật PRS, nút mục đích cải thiện độ phân tập khơng gian hệ thống, chuyển tiếp có tỉ số tín hiệu nhiễu (SNR) cao tăng độ tin cậy độ lợi phổ lựa chọn làm nút chuyển tiếp tốt nhất, nút chuyển tiếp tốt có nhiệm vụ giải mã tiếp tục truyền liệu ii) Đánh giá hiệu vượt trội mơ hình hệ thống đến chặng Giả sử R b nút lựa chọn để thông qua thông số tỉ lệ lỗi khối tồn trình So sánh hiệu truyền chuyển tiếp N nút chuyển tiếp [24, 25], ta có hệ thống hai trường hợp sử dụng kỹ thuật b = arg max 1,n , với 1,n tỉ số SNR đường truyền giải mã chuyển tiếp có chọn lọc (SDF) kỹ thuật n =1, , N giải mã chuyển tiếp cố định (FDF) Tìm giá trị S → R n Gọi 1 tỉ số SNR tổng hợp toàn chặng 1, tối ưu số lượng nút chuyển tiếp, số lượng anten sử dụng kỹ thuật PRS, 1 SNR lớn máy thu chiều dài khối tin ( ( ) ) … … … Phần lại báo trình bày sau Phần II trình bày mơ hình hệ thống mạng chuyển tiếp hai chặng với đa nút chuyển tiếp đa anten thu máy thu môi trường vô tuyến nhận thức Phương pháp phân tích theo mơ hình đề xuất để đánh giá chất lượng hệ thống với thông số tỉ lệ lỗi khối chứng minh tất nhánh 1,n , ta viết = max 1,n n =1, , N (1) Giá trị n = 1, N m = 1, M sử dụng xuyên suốt báo SỐ 04B (CS.01) 2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 81 Nguyễn Duy Chinh, Ngơ Hồng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo I I F1,n ( ) = Pr min , h = Pr P n hs, p h s, p P , P hn + Pr I h s, p hs, p I 1,n hn I P, I 2,n (6) I 2,n 2 = Pr hs , p I , hn hs , p = f ( y ) P I I hs , p y I fh n ( x ) dxdy = f I P P hs , p ( y ) Fh n y dy I s , p I = s , p exp ( −s , p y ) 1 − exp −1, n y dy = exp −s , p 1 − exp −1, n I P + P I s, p 1, n P I (8) N s, p I F ( ) = 1 − exp −s , p I − exp − + exp − − exp − s, p 1 P P P + P s, p I Gọi P tổng công suất nguồn phân bổ cho nút phát thứ cấp S R b Với môi trường vô tuyến nhận thức dạng nền, lượng truyền S R b bị giới hạn cho nhiễu gây cho máy thu sơ cấp PR phải nhỏ ngưỡng nhiễu chịu đựng I p Khi đó, cơng suất truyền tín hiệu S R b tính [26]: I p PS = , P h s, p (2) I p PRb = , P h r, p (3) Tỉ số SNR R n chặng cho đường truyền S → R n tính sau: 1,n P 2 = S hn = I , P hn , N0 hs, p Ip fading, hs , p N0 (4) , P = hn tuân theo phân bố mũ có tham số đặc trưng s , p 1,n Hàm phân bố xác suất (CDF) 1 tính sau SỐ 04B (CS.01) 2020 ) F ( ) = Pr 1 = Pr max 1,n n =1, , N = N Pr ( 1, n (5) N ) F ( ) = n =1 n =1 1,n Trong (5), cần tính hàm CDF 1,n (6) Do độc lập hs , p 2 hn , I 1,n viết thành I 1,n = Pr hs, p I Pr hn P P = 1 − exp −s, p I 1 − exp −1,n P P (7) Rõ ràng, xác suất I 2,n xác suất biến ngẫu nhiên độc lập hai kiện I 2,n có P , N công suất nhiễu N0 Gauss trắng cộng (AWGN) Xét môi trường Rayleigh với I = ( (9) chứa biến ngẫu nhiên hs , p Do đó, sử dụng lý thuyết xác suất hàm hai biến ngẫu nhiên không độc lập [27] để tính I 2,n Khi đó, I 2,n tính biểu thức (8) Thay (7) (8) vào (6), sau thay vào (5), ta thu CDF 1 (9) Chú ý với giả sử kênh truyền từ S → R n kênh fading Rayleigh có phân bố độc lập đồng dạng, tỉ số tín hiệu nhiễu trung bình nhánh 1,n số ký hiệu , nghĩa 1, n = Để đơn giản khơng tính tổng qt, chúng tơi giả sử 1, n = 1 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 82 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG TRUYỀN THÔNG SỬ DỤNG GÓI TIN NGẮN VỚI CÁC NÚT CHUYỂN TIẾP … M F ( ) = Pr I , P gm hr , p m=1 M I I = Pr P , P gm + Pr P , I 2 hr , p hr , p hr , p m=1 I 3,m M g m m=1 (14) I 4,m M M I 2 = Pr h I , I 3,m = Pr P , g g P m r , p m P m=1 P hr , p m =1 M , 2,m M P = Pr hr , p I Pr gm = 1 − exp −r , p I P m=1 P P (M ) (a) = − exp −r , p I − 1 − exp −r , p P 2,m M −1 I P P m =0 m1 ! Trong khe thời gian thứ 2, tỉ số SNR thu ăng ten thứ m nút đích, tương ứng đường truyền từ Rb → Mm , xác định sau: 2,m với hr , p I = , P gm , hr , p m1 2,m m1 exp − P PDF CDF phân bố chi-bình phương với biến ngẫu M nhiên g m =1 (10) m sau fM ( x) = gm m=1 số đặc trưng r , p 2,m FM Trong kỹ thuật MRC, tỉ số tín hiệu nhiễu ngõ tổng tất tỉ số SNR nhánh Do đó, tỉ số tín hiệu nhiễu tín hiệu nhận tăng tuyến tính với số ăng ten phía máy thu D Trong khe thời gian này, tỉ số tín hiệu nhiễu D tính M = 2, m m =1 M = I , P gm h m=1 r, p (11) fading Rayleigh độc lập đồng dạng, ta có 2, m = Đơn giản khơng tính tổng qt, giả sử 2, m = 2 tuân theo phân bố mũ nên có phân bố chi-bình phương [28] với kỳ vọng 2 = M phương sai 2M Chúng ta có hàm SỐ 04B (CS.01) 2020 (M ) ( exp −2,m x ) (12) gm m=1 ( x) = ( M , 2,m x (M ) ), (13) x với ( , x ) = e−t t −1dt hàm Gamma khơng hồn thành cận ( z ) = e−t t z −1dt hàm Gamma định nghĩa công thức [5, CT (8.350.1) CT (8.310.1)] Dựa vào công thức (11), hàm CDF tính công thức (14) Giả sử đường truyền Rb → Mm kênh Trong trường hợp này, gm 2,Mm xM −1 và gm tuân theo phân bố mũ với tham Giả sử R b sử dụng kỹ thuật DF để giải mã chuyển tiếp tín hiệu đến D Tại nút đích D , khơng có đường truyền hồi tiếp, nút đích D sử dụng kỹ thuật MRC để cải thiện độ phân tập không gian hệ thống (15) Tương tự, tính chất độc lập hai biến ngẫu nhiên hr , p M g m , I 3,m tính cơng m=1 thức (15), với ( a ) bước áp dụng công thức [5, CT (8.352.6)] Chúng dựa vào lý thuyết xác suất hàm hai biến ngẫu nhiên [27] lần để tính tốn I 4, m Khi đó, I 4,m tính tốn công thức (16), với ( b ) bước áp dụng công thức [5, CT (3.351.2) ], ( c ) bước áp dụng công thức [5, CT (8.352.4)] TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 83 Nguyễn Duy Chinh, Ngơ Hồng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo M , 2, m y M M I I 2 I I 4, m = Pr P , gm = f gm y dy = r , p exp −r , p y dy ( y ) Pr 2 I (M ) hr , p hr , p hr , p m=1 m = I I P (a) = exp −r , p I − r , p P M −1 2, m I P = exp −r , p I − r , p P m2 =0 = exp −r , p I P m2 P exp − 2,m + r , p y y m2 dy I m2 + 1, 2,m + r , p I I P m2 ! (c) I M −1 2, m − r , p m2 =0 + r , p 2, m I I m2 ) m2 m2 ! m2 =0 M −1 2, m (b) I ( m2 +1 exp − 2,m + r , p I I P 2, m + r , p I m2 +1 m m I m2 2,m + r , p I P m3 ! m3 =0 (16) m F ( ) = − 1 − exp −r , p 2 I M −1 P exp − m1 P m =0 m1 ! P m3 −r , p M −1 2 I m2 =0 m2 exp −r , p ( , x ) = e−t t −1dt hàm Gamma khơng hồn thành I m2 I P P m =0 m3 ! 2 P m +1− m3 2 + r, p I m2 exp − khối BLER trung bình tính [29, CT (59)] [31, CT (4)] sau x cận định nghĩa [5, CT (8.8350.2)] (15) (16) vào (14) III Giả sử chiều dài tổng khối truyền k , độ dài khối truyền chặng chia k / Chúng giả sử kênh truyền kênh fading tĩnh [29], với hệ số kênh truyền cố định khối chúng thay đổi độc lập khối Khi S truyền bit thông tin tới D qua hai khe thời gian, có tỉ lệ lỗi khối tính (18) Chiều dài khối tin yêu cầu tối thiểu 100 [30] Gọi C ( x ) = log (1 + x ) dung lượng chuẩn hóa kênh ( log e ) hàm truyền Shanon V ( x ) = 1 − (1 + x )2 phân tán kênh truyền định nghĩa [4], tỉ lệ lỗi SOÁ 04B (CS.01) 2020 , (19) với tỉ lệ lỗi khối (BLER), 1 , , toán tử kỳ vọng Q ( x ) = PHÂN TÍCH TỈ LỆ LỖI KHỐI HỆ THỐNG 2 r= k C ( ) − r V ( )/k Q Cuối cùng, với giả sử 2, m = 2 , hàm CDF chặng hai F ( ) tính tốn (17) cách thay (17) t2 exp − dt hàm Q 2 x 2 function Từ (19), tỉ lệ lỗi khối trung bình BLER tính tốn sau C ( ) − r V ( ) / k Q f ( ) d , (20) với f X ( x ) hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên X C ( ) − r phức tạp, Do biểu thức Q V ( ) / k khó để tìm biểu thức dạng tường minh BLER (20) Do đó, tính xấp xỉ hàm Q (.) TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 84 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG TRUYỀN THÔNG SỬ DỤNG GÓI TIN NGẮN VỚI CÁC NÚT CHUYỂN TIẾP … H s , p 1 v k 1 − u + (1 − u ) L s , p + 1 I (d ) =v k H N N n1 n1 n ( −1) n u L n1 = n1 n2 = N H N (d ) s , p N n exp ( − ) d = v k ( −1) u + (1 − u ) n = n1 L s , p + 1 I n1 − n2 (1 − u )n n 2 exp ( − n1 ) ( + )n n1 exp ( − n1 ) d d exp ( −1 ) N N n + ( −1) u n1 exp ( − n1 ) 1 − Nu exp ( − ) − (1 − u ) N1 + n1 = n1 =v k N d n1 N N N n exp ( − n1 ) exp ( − n1 ) n n n L + ( −1) n1u n1 −1 (1 − u ) + ( −1) u n1 − n2 (1 − u ) n2 n1 = n1 + n1 = n1 n2 = n2 ( + )n2 H H H N H exp ( −1 ) N n d + ( −1) u n1 exp ( − n1 ) d (1 − Nu exp ( − ) ) d + − (1 − u ) N1 n + L L L n1 = J1 J2 J3 = v k H N n1 H N exp ( − n1 ) N N n1 n1 − n2 n1 n1 n2 n1 −1 n2 exp ( − n1 ) − n u − u d + − u − u d ( ) ( ) ( ) n2 n ( ) n n + n2 = ( + ) L n1 = L n1 = J4 J5 (23) C ( ) − r Z ( ) , [30, CT (14)], cụ thể Q V ( ) / k với với v = 2 22r − 1 L = − 2v k = − 1, r , H = + (21) 2v k J = − N Ei − ( + H ) − Ei − ( + L ) , (26) N n1 n1 −1 (1 − u ) exp (n1 ) n1 ( −1) n1u J4= n1 =2 Ei − ( + H ) n1 − Ei − ( + L ) n1 (27) Để tính tốn J , sử dụng công thức [5, CT (3.353.1)], J viết lại (28) H F ( ) d L Thay (9) vào (22), sau đặt = s, p I 1 ,= P 1 u = − exp ( − ) Chúng ta có BLER khe thời gian thứ tính theo cơng thức (23), mà áp dụng lý thuyết nhị thức Newton bước ( d ) J J cơng thức (23) tính dễ dàng sau J = H − L + Nu ( exp ( −H ) − exp ( −L )) , (24) SOÁ 04B (CS.01) 2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG , (8.221.1)] = = Z ( ) F ( ) − F ( ) dZ ( ) (22) = 0 =v k J e− t dt định nghĩa theo [5, CT −x t (25) với Ei ( x ) = − Z ( ) f ( ) d = Z ( ) dF ( ) N Thay (21) vào (20), ta có 3= Sử dụng cơng thức [5, CT (3.352.3)], J tính 1, L 1 Z ( ) = − v k ( − ) , L H , 2 0, L n +1 N ( −1) u n1 exp ( − n1 H ) − exp ( − n1 L ) n n1 n1 = N J 85 Nguyễn Duy Chinh, Ngơ Hồng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo N J5= 1 exp ( − n1 ) exp ( − n1 ) N n1 n1 −n2 N n1 n1 −n2 n n n − u ) n2 d − −1) d ( ( (1 − u )n2 n2 ( −1) u u n2 n n n n 1 2 1 2 ( + ) ( + )n2 n2 = n2 = L n1 = H n1 = n n N n2 −1 ( n3 − 1)!( −n1 )( n2 −n3 −1) exp ( −L n1 ) − exp ( −H n1 ) n1 N n3 ( n2 − 1)! N n1 n1 −n2 ( H + )n3 n n ( L + ) = − u ) n2 n3 =1 ( ( −1) u n1 n2 − n n2 −1 n1 = n2 = 1) + ( exp ( n1 ) Ei − ( H + ) n1 − Ei − ( L + ) n1 ( n2 − 1)! (28) ( ) 1 v k H − L + exp ( − H ) − exp ( − L ) − N Ei − ( + H ) − Ei − ( + L ) Nu N N ( −1)n1 n u n1 −1 (1 − u ) exp ( n ) n +1 n 1 N ( −1) u n exp ( − n1 H ) − exp ( − n1 L ) + v k +v k n1 n1 n1 = n1 = Ei − ( + H ) n1 − Ei − ( + L ) n1 n2 −1 n2 − n3 −1) ( ( n3 − 1)!( −n1 ) exp ( − L n1 ) − exp ( − H n1 ) n1 N n3 n3 n − ! (2 ) + + N n1 n1 −n2 ( ) ( ) n1 n2 n2 n3 =1 L H +v k 1− u) ( ( −1) u n n 1 2 − n n2 −1 n1 = n2 = ( ) + exp ( n1 ) Ei − ( H + ) n1 − Ei − ( L + ) n1 ( n2 − 1)! N m1 2 M −1 = v k 1 − 1 − exp −r , p I P exp − m1 d P m1 = m1 ! P L m3 I m2 exp − m2 H M −1 2 I m2 P P d + v k r , p exp −r , p m2 +1− m3 P m3 = m3 ! 2 m2 = I L + r , p I J H J J (29) (30) M −1 −1 P = H − L − 1 − exp −r , p I P m1 =0 m1 ! 2 2 2 m1 + 1, H − m1 + 1, L P P (31) m3 I m2 M −1 2 H − L J = r , p exp −r , p I P P m3 =0 m3 ! m2 = I m − − L + L + L L H xm4 + H exp − H xm4 + H 2 2 P − xm2 m2 +1− m3 m4 =1 2 H − L H + L xm4 + + r , p 2 I m2 Thay J , J , J , J J tương ứng từ công thức (24), (26), (25), (27) (28) vào (23) Chúng ta có biểu thức dạng đóng 1 (29) Trong khe thời gian thứ 2, tỉ lệ lỗi khối BLER đưa (30) Sử dụng cơng thức (3.351.2) [5] để tính tốn J , J tính (31) SỐ 04B (CS.01) 2020 (32) Việc tính tốn J khó theo cách thơng thường Áp dụng lý thuyết Gauss-Chebyshev 1st Quadrature tham khảo [32, Eq (25.4.38)] [33, Eq (8.8)], J tính (32), với số lượng mẫu ( 2m4 − 1) xm4 = cos 2 Thay (31) (32) vào (30), chúng tơi thu biểu thức dạng đóng (33) TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 86 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG TRUYỀN THƠNG SỬ DỤNG GĨI TIN NGẮN VỚI CÁC NÚT CHUYỂN TIẾP … = v k ( H − L ) − v k 1 − exp −r , p I M −1 −1 P 2 2 m1 + 1, H − m1 + 1, L P P P m1 = m1 ! 2 m3 I m2 M −1 H − L +v k r , p exp −r , p I P P m3 = m3 ! m2 = I m − − L + L + L L H xm4 + H exp − H xm4 + H 2 2 P − xm2 m2 +1− m3 m4 =1 2 H − L H + L xm4 + + r , p 2 I m2 Nếu nút chuyển tiếp, sử dụng kỹ thuật SDF tỉ lệ lỗi khối tồn trình (e2e) BLER hệ thống tính toán sau e2e( SDF ) = + (1 − ) 1 (33) Khi nút chuyển tiếp sử dụng kỹ thuật FDF, tỉ lệ lỗi khối tồn trình tính theo cơng thức sau e2e( FDF ) = (1 − ) + (1 − ) IV 2 (34) PHÂN TÍCH KẾT QUẢ MƠ PHỎNG Trong phần chúng tơi thực mô phần mềm Matlab dựa vào lý thuyết mơ [34] để chứng minh tính đắn lý thuyết mà chúng tơi phân tích phần III thông qua phép mô Monte Carlo Các thông số mô sử dụng báo số bit thông tin = 128 chiều dài khối k = 256 Giả sử khoảng cách từ S → D chuẩn hóa , khoảng cách đường truyền S → R n , S → PR (35) (SDF Simulation FDF Simulation) Điều chứng minh phân tích lý thuyết chúng tơi phần III hồn tồn xác Rõ ràng, với dải SNR trung bình thấp, cụ thể Hình nhỏ khoảng 8dB với k = 512 , nhỏ khoảng 4dB với k = 1024 nhỏ khoảng 2dB với k = 2048 , BLER tồn trình kỹ thuật FDF nhỏ kỹ thuật SDF Mặc dù, với dải SNR trung bình cao, BLER tồn trình hai kỹ thuật gần Nhưng nhìn chung tổng thể, hiệu hệ thống sử dụng kỹ thuật FDF tốt sử dụng kỹ thuật SDF Do đó, chúng tơi khảo sát hiệu hệ thống kỹ thuật FDF khảo sát Mặt khác, tất dải SNR trung bình với giá trị lớn chiều dài khối tin k hiệu hệ thống cải thiện Để có nhìn khách quan ảnh hưởng thông số k lên hiệu hệ thống, chúng tơi khảo sát tỉ lệ lỗi khối tồn trình hàm theo k Hình , để đảm bảo mức độ tối ưu mặt cơng suất phát tỉ số tín hiệu nhiễu hai chặng từ S → R n từ Rb → D tốt mặt lý thuyết tốn tối ưu cơng suất phát vị trí trạm chuyển tiếp, quy ước ký hiệu dsr = dsp = drd = drp = Xem xét mơ hình suy hao đường truyền đơn giản [35], hệ số lượng kênh − − trung bình 1 = d sr , s , p = d sp− , 2 = d rd , Rb → D Rb → PR r , p = d rp− với = giá trị hệ số suy hao đường truyền sử dụng báo Mức can nhiễu chịu đựng I p = P , với số dương khác Trong báo này, giả sử = 1, nghĩa máy thu sơ cấp PR chịu mức can nhiễu tối đa với tổng công suất nguồn phát Do N số khác nên ta có I = P Hình So sánh tỉ lệ lỗi khối hai trường hợp sử dụng kỹ thuật SDF FDF với N = M = Trong Hình 2, chúng tơi khảo sát tỉ lệ lỗi khối BLER hàm theo SNR trung bình = P = I Đồng thời, khảo sát ảnh hưởng chiều dài khối tin k lên hiệu hệ thống với trường hợp đặc trưng k = 512 , k = 1024 k = 2048 Giả sử, số lượng nút chuyển tiếp số lượng anten thu cố định N = M = Từ Hình 2, thấy kết phân tích lý thuyết (SDF Analysis FDF Analysis) hoàn toàn trùng khớp với kết đường mơ SỐ 04B (CS.01) 2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 87 Nguyễn Duy Chinh, Ngơ Hồng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo Hình Ảnh hưởng chiều dài khối tin lên hiệu hệ thống với N = M = Tiếp theo, Hình 3, xem xét ảnh hưởng chiều dài khối truyền lên hiệu hệ thống sử dụng kỹ thuật FDF, cụ thể chiều dài khối truyền k khảo sát từ 100 đến 1000 Giả sử, số lượng nút chuyển tiếp số lượng anten thu cố định N = M = Vẫn sử dụng phương pháp kiểm chứng mô Monte-Carlo, cách tương tự tất hình khảo sát báo, chúng tơi thể trùng khớp kết lý thuyết kết mô Điều chứng minh phân tích khảo sát hiệu hệ thống với ảnh hưởng thông số thiết kế báo hồn tồn đáng tin cậy Hình cho thấy tăng giá trị chiều dài khối tin k SNR trung bình hiệu hệ thống cải thiện đáng kể Điều mong đợi Tuy nhiên, khơng thể tìm giá trị k tối ưu cụ thể từ hình ảnh nhận xét Bên cạnh đó, phải cân nhắc hai vấn đề trái ngược chiều dài khối tin rằng: i) chiều dài khối tin k vừa đánh giá tăng hiệu hệ thống tốt ii) giảm chiều dài khối tin giảm độ trễ truyền Do đó, giá trị k phù hợp chọn yêu cầu đáp ứng trường hợp thiết kế hệ thống chất lượng dịch vụ cụ thể Ví dụ, dịch vụ yêu cầu tỉ lệ lỗi khối phải nhỏ 10−3 , giá trị k chọn ứng với trường hợp công suất phát 10, 15 20 dB khoảng 1000, 390 170 SOÁ 04B (CS.01) 2020 Hình Khảo sát tỉ lệ lỗi khối ba trường hợp tổng quát N < M , N > M N = M Tiếp theo, Hình 4, chúng tơi khảo sát tỉ lệ lỗi khối tồn trình sử dụng kỹ thuật FDF so sánh với tỉ lệ lỗi khối chặng ba trường hợp tổng quát N M , N M N = M Cụ thể, chọn N = M = cho trường hợp N M , N = M = cho trường hợp N M N = M = cho trường hợp N = M Quan sát Hình 4, thấy: trường hợp N M tỉ lệ lỗi khối tồn trình gần với tỉ lệ lỗi khối chặng Đối với trường hợp N M N = M tỉ lệ lỗi khối tồn trình gần với tổng tỉ lệ lỗi khối hai chặng Chúng tơi kết luận rằng, chuyển tiếp hai chặng truyền thơng sử dụng gói tin ngắn, số lượng nút chuyển tiếp N số lượng anten máy thu M quan tâm đến hiệu hệ thống chặng truyền đến N nút chuyển tiếp thơi Đóng góp cung cấp ý tưởng để giải vấn đề giảm tải việc tính tốn nghiên cứu số trường hợp chí khơng tìm biểu thức dạng đóng cho tỉ lệ lỗi khối chặng truyền đến M anten độ phức tạp kỹ thuật xử lý tín hiệu Trường hợp ngược lại hiệu tồn hệ thống phụ thuộc vào hai chặng, cụ thể N M N = M Do đó, ảnh hưởng hai thông số N M lên hiệu hệ thống quan trọng Việc lựa chọn số lượng nút chuyển tiếp số lượng anten thu cho số lượng trang thiết bị mà hiệu hệ thống phải đạt tốt tiêu chí thiết kế ln mong đợi Chúng tơi khảo sát ảnh hưởng hai thông số thiết kế lên hiệu hệ thống Hình Hình TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 88 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG TRUYỀN THƠNG SỬ DỤNG GĨI TIN NGẮN VỚI CÁC NÚT CHUYỂN TIẾP … Hình Khảo sát BLER hàm theo số lượng nút chuyển tiếp N với giả sử M = Hình khảo sát tỉ lệ lỗi khối tồn trình hàm theo số lượng nút chuyển tiếp Ở đây, cố định giá trị M = , trục hoành trục khảo sát với giá trị N từ đến 10 hệ thống sử dụng kỹ thuật FDF Rõ ràng, với giá trị N nhỏ hiệu hệ thống cải thiện đáng kể Tuy nhiên, kể từ giá trị N = trở đi, hiệu hệ thống không cải thiện thêm Nếu chọn N vừa tốn thêm kinh phí lắp đặt mà hiệu hệ thống không cải thiện thêm được, lãng phí điều khơng mong muốn Do đó, N = chọn làm thơng số thiết kế tối ưu cho số lượng nút chuyển tiếp Hình Khảo sát BLER hàm theo số lượng anten thu M với giả sử N = Trong Hình 6, chúng tơi khảo sát tỉ lệ lỗi khối tồn trình hàm theo số lượng anten máy thu hệ thống sử dụng kỹ thuật FDF Để tìm giá trị tối ưu M , cố định giá trị N Trong Hình 6, chúng tơi sử dụng lại giá trị N = giá trị tối ưu số lượng nút chuyển tiếp vừa khảo sát Hình với giá trị M tăng từ đến 10 Quan sát Hình 6, cách tương tự Hình 5, chọn M = giá trị số lượng anten thu tối ưu cho thiết kế hệ thống V KẾT LUẬN Trong báo này, đánh giá hiệu mạng chuyển tiếp hai chặng DF với đa nút chuyển tiếp môi trường vô tuyến nhận thức với đa anten máy thu truyền thông sử dụng gói tin ngắn Để tận dụng tập đa nút chuyển tiếp, đề xuất áp dụng kỹ thuật lựa chọn nút chuyển tiếp phần (PRS) Tại nút đích, chúng tơi đề xuất sử dụng kỹ thuật tỉ số kết hợp cực đại SOÁ 04B (CS.01) 2020 (MRC) nhằm mục đích cải thiện độ phân tập khơng gian hệ thống, tăng độ tin cậy độ lợi phổ Hiệu hệ thống xem xét kênh truyền fading Rayleigh thông qua tỉ lệ lỗi khối tồn trình Mơ Monte Carlo dùng để đánh giá kết phân tích lý thuyết khảo sát hiệu mơ hình phân tích đề xuất Đặc biệt, so sánh hiệu hệ thống hai trường hợp sử dụng kỹ thuật giải mã chuyển tiếp có chọn lọc (SDF) kỹ thuật giải mã chuyển tiếp cố định (FDF) Kết cho thấy, tổng thể hiệu hệ thống sử dụng kỹ thuật FDF tốt kỹ thuật SDF Bên cạnh đó, kết phân tích N = M = giá trị tối ưu số lượng nút chuyển tiếp số lượng anten máy thu cho mơ hình mà chúng tơi đề xuất Ngồi ra, thấy tăng hiệu hệ thống cải thiện, điều mong đợi Tuy nhiên, không nên lạm dụng việc tăng tăng cơng suất phát q lớn ảnh hưởng can nhiễu lớn lên người dùng khác hệ thống LỜI CẢM ƠN Nghiên cứu hỗ trợ nghiên cứu viên Phòng thí nghiệm thơng tin vơ tuyến tài trợ Học Viện Cơng nghệ Bưu Chính Viễn Thơng mã số 15-HV-2020-RD_VT2 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Petar Popovski, Cedomir Stefanovi, Jimmy J Nielsen, Elisabeth de Carvalho, Marko Angjelichinoski, Kasper F Trillingsgaard, and Alexandru-Sabin Bana, "Wireless access for ultra-reliable low-latency communication: Principles and building blocks," IEEE Network vol 32, no 2, pp 16-23, 2018 [2] V N Swamy, Sahaana Suri, Paul Rigge, Matthew Weiner, Gireeja Ranade, Anant Sahai and Borivoje Nikoli, "Cooperative communication for high-reliability lowlatency wireless control," presented at the 2015 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2015 [3] G Durisi, T Koch, and P Popovski, "Toward Massive, Ultrareliable, and Low-Latency Wireless Communication With Short Packets," Proceedings of the IEEE, vol 104, no 9, pp 1711-1726, 2016 [4] Yury Polyanskiy, H Vincent Poor and Sergio Verdú, "Channel Coding Rate in the Finite Blocklength Regime," IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY, vol 56, no 5, MAY 2010 [5] I S Gradshteyn, and I M Ryzhik, Table of Integrals, Series, and Products, 7th ed 2007 [6] P Zhang, et al, "Cooperative localization in 5G networks: A survey," Ict Express vol 3, no 1, pp 27-32, 2017 [7] X Lai, Q Zhang, and J Qin, "Cooperative NOMA ShortPacket Communications in Flat Rayleigh Fading Channels," IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2019 [8] E Ahmed, and Hamid Gharavi, "Cooperative vehicular networking: A survey," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol 19, no 3, pp 996-1014, 2018 [9] Belbase Khagendra, Chintha Tellambura, and Hai Jiang., "Coverage, Capacity, and Error Rate Analysis of Multi-Hop Millimeter-Wave Decode and Forward Relaying," IEEE Access, 2019 [10] X Wang, H Zhang, T Q Duong, M Elkashlan, and V N Q Bao, "Secure Cooperative Communication with Nth Best Relay Selection," in 2014 IEEE 79th Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2014, pp 1-5 [11] T Nguyen, Q Vo-Nguyen, M Vo, and L Mai, "Energy efficient cooperative communication techniques for Intelligent Transport System," in The 2011 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2011), 2011, pp 76-80 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 89 Nguyễn Duy Chinh, Ngơ Hồng Tú, Võ Nguyễn Quốc Bảo [12] S Dang, et al., "OFDM-IM based dual-hop system using fixed-gain amplify-and-forward relay with pre-processing capability," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 18, no 4, pp 2259-2270, 2019 [13] Nhu Tri Do, Daniel Benevides da Costa, Trung Q Duong, Vo Nguyen Quoc Bao, and Beongku An, "Opportunistic scheduling for fixed-gain amplify-and-forward-based multiuser multirelay SWIPT cooperative networks," presented at the 2017 International Conference on Recent Advances in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom), 2017 [14] T Q Duong, Daniel Benevides da Costa, Maged Elkashlan, and Vo Nguyen Quoc Bao, "Cognitive amplify-and-forward relay networks over Nakagami-m fading," IEEE Transactions on Vehicular Technology vol 61, no 5, pp 2368-2374, 2012 [15] Dac-Binh Ha, Tung Thanh Vu, Tran Trung Duy, and Vo Nguyen Quoc Bao, "Secure cognitive reactive decode-andforward relay networks: With and without eavesdropper," Wireless Personal Communications vol 85, no 4, pp 26192641, 2015 [16] N A Tuan, Vo Nguyen Quoc Bao, and Truong Trung Kien, "Performance Analysis of Energy Harvesting Two-Way Decode-and-Forward Relay Networks with Power Beacon over Nakagami-m Fading Channels," presented at the 2018 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), 2018 [17] Y Lu, and Wai Ho Mow, "Low-complexity Detection and Performance Analysis for Decode-and-forward Relay Networks," presented at the ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2019 [18] V N Q Bao and T T Thanh, "Performance Analysis of Partial Relay Selection Networks with Short Packet Communications," in 2019 6th NAFOSTED Conference on Information and Computer Science (NICS), 2019, pp 2326 [19] M Amjad, Mubashir Husain Rehmani, and Shiwen Mao, "Wireless multimedia cognitive radio networks: A comprehensive survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 20, no 2, pp 1056-1103, 2018 [20] F Hu, Bing Chen, and Kun Zhu, "Full spectrum sharing in cognitive radio networks toward 5G: A survey," IEEE Access, vol 6, pp 15754-15776, 2018 [21] S Haykin, "Cognitive radio: brain-empowered wireless communications," IEEE journal on selected areas in communications, vol 23, no 2, pp 201-220, 2005 [22] T Q Duong, D B da Costa, M Elkashlan, and V N Q Bao, "Cognitive amplify-and-forward relay networks over Nakagami-$ m $ fading," IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol 61, no 5, pp 2368-2374, 2012 [23] K Cichoń, Adrian Kliks, and Hanna Bogucka, "Energyefficient cooperative spectrum sensing: A survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials vol 18, no 3, pp 1861-1886, 2016 [24] Ioannis Krikidis, John Thompson, Steve McLaughlin, and Norbert Goertz, "Amplify-and-forward with partial relay selection," IEEE Communications letters, vol 12, no 4, pp 235-237, 2008 [25] Vo Nguyen Quoc Bao, and Hyung Yun Kong, "Diversity order analysis of dual-hop relaying with partial relay selection," IEICE transactions on communications, vol 92, no 12, pp 3942-3946, 2009 [26] Y Yu, Z Yang, Y Wu, J A Hussein, W Jia, and Z Dong, "Outage Performance of NOMA in Cooperative Cognitive Radio Networks With SWIPT," IEEE Access, vol 7, pp 117308-117317, 2019 [27] A P S U Pillai, Probability, Random Variables and stochastic processes, 4th ed [28] E W Weisstein Chi-Squared Distribution Available: https://mathworld.wolfram.com/ChiSquaredDistribution.html [29] Wei Yang, Giuseppe Durisi, Tobias Koch, and Yury Polyanskiy, "Quasi-static multipleantenna fading channels SOÁ 04B (CS.01) 2020 [30] [31] [32] [33] [34] [35] at finite blocklength," IEEE Transactions on Information Theory, vol 60, no 7, p 4232, 2014 Behrooz Makki, Tommy Svensson, and Michele Zorzi, "Finite Block-Length Analysis of the Incremental Redundancy HARQ," IEEE Wireless Commun Lett., vol 3, no 5, pp 529-532, Oct 2014 Yuehua Yu, He Chen , Yonghui Li, Zhiguo Ding , and Branka Vucetic, "On the Performance of Non-Orthogonal Multiple Access in Short-Packet Communications," IEEE Communications Letters, vol 22, no 3, pp 590-593, 2018 Milton Abramowitz, and Irene A Stegun, Handbook of Mathematical Functions With Formulas, Graphs, and Mathematical Tables, 9th ed New York, NY, USA: Dover, 1972 F Hildebrand, Introduction to numerical analysis, T M H ed 1987 V N Q Bảo, "MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG," Nhà Xuất Bản Khoa Học Kỹ Thuật, p 268, 2020 A Goldsmith, Wireless communications (Copyright by Cambridge University Press) Stanford University, 2005 PERFORMANCE ANALYSIS OF UNDERLAY COGNITIVE DUAL-HOP NETWORKS WITH PARTIAL RELAY SELECTION SCHEME AND MAXIMAL RATIO COMBINING UNDER SHORT PACKET COMMUNICATIONS Abstract: In this paper, we proposed a system in underlay cognitive radio with dual-hop relay network under short pạcket communication In this system, the partial relay selection scheme is applied to a set of multiple relay nodes and maximal ratio combining will be used for multiple antennas at the receiver For system performance evaluation, we derive the closed-form expression for endto-end block error rate The Monte-Carlo simulations are conducted to verify our analytical results and to suggest the optimal value of the system parameters including the number of relays, the number of antennas and the system block length Keywords: block error rate, dual-hop networks, maximal ratio combining, partial relay selection, Rayleigh fading channels, short packet communications, underlay cognitive radio Nguyễn Duy Chinh tốt nghiệp kỹ sư chuyên ngành Kĩ thuật điện tử truyền thông Học viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng sở thành phố Hồ Chí Minh vào năm 2019 Hiện nay, Nguyễn Duy Chinh giảng viên môn vô tuyến, Khoa viễn thơng 2, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng sở thành phố Hồ Chí Minh Hướng nghiên cứu quan tâm bao gồm: vô tuyến nhận thức, truyền thông hợp tác, thu thập lượng vơ tuyến truyền thơng gói tin ngắn Email: chinhnd@ptithcm.edu.vn TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 90 ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG MẠNG TRUYỀN THƠNG SỬ DỤNG GÓI TIN NGẮN VỚI CÁC NÚT CHUYỂN TIẾP … Ngơ Hồng Tú tốt nghiệp kỹ sư chun ngành Truyền thơng mạng máy tính Đại học Giao Thơng Vận Tải thành phố Hồ Chí Minh vào năm 2020 Hiện nay, Ngơ Hồng Tú giảng viên mơn Kỹ thuật máy tính, Khoa Cơng nghệ thông tin, trường Đại học Giao Thông Vận Tải thành phố Hồ Chí Minh Hướng nghiên cứu quan tâm bao gồm: vô tuyến nhận thức, truyền thông hợp tác, đa truy nhập không trực giao truyền thơng gói tin ngắn Email: tu.ngo@ut.edu.vn Võ Nguyễn Quốc Bảo tốt nghiệp Tiến sĩ chuyên ngành vô tuyến Đại học Ulsan, Hàn Quốc vào năm 2010 Hiện nay, TS Bảo phó giáo sư Bộ Mơn Vơ Tuyến, Khoa Viễn Thơng 2, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng Cơ Sở Thành Phố Hồ Chí Minh đồng thời giám đốc phịng thí nghiệm nghiên cứu vô tuyến (WCOMM) TS Bảo thành viên chủ chốt (senior member) IEEE tổng biên tập kỹ thuật tạp chí REV Journal on Electronics and Communication TS Bảo đồng thời biên tập viên (editor) nhiều tạp chí khoa học chuyên ngành uy tín ngồi nước, ví dụ: Transactions on Emerging Telecommunications Technologies (Wiley ETT), VNU Journal of Computer Science and Communication Engineering TS Bảo tham gia tổ chức nhiều hội nghị quốc gia quốc tế, ví dụ: ATC (2013, 2014), NAFOSTED-NICS (2014, 2015, 2016), REV-ECIT 2015, ComManTel (2014, 2015), SigComTel 2017 Hướng nghiên cứu quan tâm bao gồm: vô tuyến nhận thức, truyền thông hợp tác, truyền song công, bảo mật lớp vật lý thu thập lượng vơ tuyến Email: baovnq@ptithcm.edu.vn SỐ 04B (CS.01) 2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 91 ... hình mạng vơ tuyến nhận thức dạng chặng DF với đa nút chuyển tiếp môi trường vô tuyến chuyển tiếp hai chặng với PRS MRC truyền nhận thức với đa anten máy thu truyền thơng sử thơng gói tin ngắn. .. đánh giá hiệu mạng chuyển tiếp hai chặng DF với đa nút chuyển tiếp môi trường vô tuyến nhận thức với đa anten máy thu truyền thơng sử dụng gói tin ngắn Để tận dụng tập đa nút chuyển tiếp, đề xuất... HIỆU NĂNG MẠNG TRUYỀN THƠNG SỬ DỤNG GĨI TIN NGẮN VỚI CÁC NÚT CHUYỂN TIẾP … Hơn nữa, vơ tuyến nhận thức từ khóa hấp Phần III Phần IV, tiến hành mô Montedẫn không so với mạng chuyển tiếp mà vừa