Một nhược điểm của phương thức phát hiện năng lượng kinh điển là thời gian cảm nhận dài, đặc biệt trong trường hợp băng thông hệ thống lớn, hoặc khi yêu cầu về độ phân giải phổ tần cần phải rất tốt. Thời gian cảm nhận có thể được giảm xuống bằng cách sử dụng kỹ thuật cảm nhận phổđa phân giải (MRSS – Multi Resolution Spectrum Sensing). Ban đầu, toàn bộ băng thông hệ thống được cảm nhận sử dụng mức phân giải thô. Sau đó, cảm nhận phổ với độ phân giải tốt hơn sẽ được thực hiện trên một dải tần số nhỏ hơn. Kỹ thuật này không chỉ làm giảm tổng số khối cần phải được cảm nhận, mà còn tránh không phải cảm nhận toàn bộ băng thông hệ thống ởđộ phân giải tối đa. Nhiều mô hình bộ cảm nhận đã được đưa ra nhằm cải thiện thời gian và chất lượng cảm nhận: mô hình kết hợp bộ phát hiện năng lượng cho cảm nhận băng rộng làm việc nối tiếp với thuật toán phát hiện đặc trưng tín hiệu cho cảm nhận băng hẹp được [17] đề xuất. Trong [64], cảm nhận phổ băng rộng được thực hiện bằng phương pháp cảm nhận song song nhiều kênh băng hẹp sử dụng một mạch điều hưởng đa tần số trên nền tảng bộ cảm nhận nhiều sensor. Một cơ sở dữ liệu lưu trữ được cập nhật và sử dụng cho mô hình hợp tác, tuy nhiên các tham số không được mô tả rõ. Thuật toán cảm nhận hai bước được trình bày trong [18], bước cảm nhận tinh sử dụng các kết quả cảm nhận của bước cảm nhận thô để ước lượng kênh tốt nhất cho chu kỳ sử dụng phổ kế tiếp.
Một phương pháp tiếp cận sử dụng các kỹ thuật cảm nhận đa phân giải được mô tả trong [61] sử dụng một bộ phát hiện năng lượng trên cơ sở bộ biến đổi FFT. Bên cạnh kỹ thuật cảm nhận đa phân giải, kỹ thuật cảm nhận song song có thể sử dụng để giảm thời gian cảm nhận hơn nữa. Phát triển ý tưởng của [61], [97] đề xuất một kiến trúc cho bộ thu cảm nhận phổ dải rộng, trong đó dành riêng một khối máy thu (Dedicated Sensing Receiver - DSR) để
thực hiện chức năng cảm nhận phổ. Khối xử lý tín hiệu được thực hiện trên nền bộ DSP. Các tham số đánh giá kênh được cập nhật vào bảng tham chiếu (Look Up Table - LUT). DSR chỉ hoạt động khi CR không phát tín hiệu để tránh tình trạng xuyên nhiễu. DSR gồm các khối chức năng chính là các bộ cảm nhận tín hiệu tương tự, khối cài đặt tham số khởi tạo, khối cảm nhận thô và khối cảm nhận tinh. Nghiên cứu từ mô hình trong [97] cho thấy rằng thời gian cảm nhận phụ thuộc vào hai tham số thời gian chính: thời gian tính toán bộ FFT và thời gian điều hưởng của bộ PLL.
Để phát hiện tín hiệu băng hẹp, có nhiều thuật toán phát hiện đã được nghiên cứu. Một thuật toán phát hiện năng lượng cho tín hiệu băng hẹp được giới thiệu trong [95]. Trong đó sự ảnh hưởng của kích thước FFT tới khả năng phát hiện tín hiệu được phân tích, và kích thước FFT phù hợp được tính toán để nâng cao xác suất phát hiện. Ý tưởng của thuật toán là đưa các thành phần tần số băng hẹp cần phát hiện vào gần nhất có thể tới vị trí các thành phần tần số đầu ra bộ FFT (còn gọi là các bin tần số) bằng một mô hình bộ FFT với chiều dài N có thể thay đổi.
Xuất hiện trong nhiều dạng tín hiệu thông tin liên lạc vô tuyến hiện nay, tín hiệu tham chiếu, hoặc trong nhiều dạng sóng gọi là tín hiệu pilot được sử dụng cho mục đích giám sát, đồng bộ hoặc nhận biết sự tồn tại của nguồn phát xạ. Ví dụ như phổ của tín hiệu có dạng điều chế CIS 45 tone OFDM [71] có tần số tham chiếu tại 3.313 Hz, phổ tín hiệu điều tần băng rộng WFM [72] có tín hiệu pilot tại 19 kHz. Thông thường tín hiệu này là đơn tần (1 tone), định vị ở một vị trí cố định trong băng thông tín hiệu và có mức năng lượng vượt trội so với các thành phần tín hiệu khác. Vì vậy để xác định một kênh tần số là đang trống hay đã được sử dụng, một phương pháp tiếp cận là đi tìm sự có mặt của tín hiệu pilot thay vì phải phân tích phổ toàn bộ kênh.
Bài toán tìm nhanh và chính xác năng lượng tần số pilot phụ thuộc vào thuật toán tính toán và tốc độ lấy mẫu để số hóa tín hiệu. Khối phân tích phổ là một thành phần quan trọng trong bộ cảm nhận phổ, thông thường được thực hiện bằng thuật toán FFT của Cooley-Turkey [19]. Thuật toán này rất hiệu quả khi cần tính toàn bộ các thành phần tần số. Tuy nhiên khi chỉ cần tính một hoặc một vài thành phần tần số trong băng tần (như tần số pilot), thuật toán Goertzel [35] tính toán các thành phần tần sốđơn cho thấy hiệu quả tốt hơn cả về tốc độ và độ chính xác. Thuật toán Goertzel cho thấy hiệu quả hơn khi số tần số cần tính nhỏ hơn giá trịlog2N, với N là số mẫu cần phân tích. Hơn nữa, không như thuật toán Cooley-Turkey, chỉ tính toán hiệu quả tối ưu khi số lượng mẫu là một lũy thừa của 2, thuật toán Goertzel có khả năng tính toán hệ số Fourier với một tập N mẫu bất kỳ [1].
Một trong những thuật toán phát hiện tín hiệu pilot được đề xuất trong [16]. Tác giả chỉ ra rằng các thành phần tần số tín hiệu quanh tín hiệu pilot có một xác suất xuất hiện năng lượng tín hiệu nào đó, vì vậy có thể gán trước một xác suất phát hiện tương ứng với thứ tự được kiểm tra tại các tần số này, sau đó sử dụng thuật toán Goertzel phát hiện tuần tự để duyệt qua danh sách các tần số. Thuật toán này cũng được [98] thực thi trên nền FPGA để phát hiện các tần số của tín hiệu DTMF. Để phát hiện biên độ lớn nhất của thành phần tần số trong vùng phổ cần phân tích, một bộ dao động điều chỉnh tần số được sử dụng trong [53]. Bộ dao động này có chức năng làm tần số ngoại sai để trộn với tín hiệu cao tần. Tín hiệu sau bộ trộn được đưa qua bộ lọc dải thông và đưa vào bộ phát hiện đỉnh năng lượng. Trong [44] bộ lọc Goertzel bậc hai được sử dụng thay thế cho bộ lọc FIR của bộ phân tích phổ cho thấy hiệu quả tốt hơn về độ phân giải tần số và dung lượng tài nguyên phần cứng. Khi phát hiện tín hiệu pilot băng hẹp, [95] đã chứng minh trong trường hợp vị trí tần số của tín hiệu pilot không nằm đúng vị trí của các thành phần tần số
đầu ra bộ FFT, tỷ số SNR ở hai thành phần tần số lân cận sẽ giảm và tín hiệu pilot sẽ khó bị phát hiện và khi tăng kích thước FFT sẽ làm tăng SNR.
Như vậy, từ kỹ thuật phát hiện năng lượng kinh điển, có nhiều thuật toán dẫn suất đã được phát triển, trong đó tùy thuộc vào đặc tính băng tần, tín hiệu, các thuật toán phát hiện và các mô hình hệ thống khác nhau được xây dựng nhằm mục tiêu tăng tốc độ phát hiện.
Mô hình sử dụng một cơ sở dữ liệu về phổ tần để cấu hình tham số hoạt động cho bộ cảm nhận phổ là một mô hình có nhiều ưu điểm, đặc biệt ở khía cạnh cải thiện tốc độ cảm nhận. Trong [75] mới đưa ra một mô hình mang tính khái niệm mà không có mô tả cụ thể. Trong phạm vi tìm hiểu của tác giả luận án, chưa thấy có các công trình đề xuất về cấu trúc chi tiết mô hình này trên nền tảng tính toán song song bằng phần cứng FPGA. Đây chính là một mục tiêu mà luận án xác định giải quyết.
Trong một mô hình máy thu bất kỳ, đặc biệt là các máy thu dải rộng như bộ cảm nhận phổ dải rộng, một khối chức năng không thể thiếu là bộ tổ hợp tần số (THTS). Chức năng quan trọng của bộ THTS là tạo ra tần số ngoại sai bất kỳ (trong dải hoạt động) để điều hưởng máy thu tại tần số làm việc cao tần. Để chuyển tần số làm việc, bộ THTS cần một khoảng thời gian để kéo và khóa ổn định tần số, gọi là thời gian điều hưởng tần số. Vì vậy, thời gian điều hưởng của bộ THTS là một tham số có ảnh hưởng lớn đến thời gian cảm nhận toàn dải tần của bộ thu cảm nhận phổ, khi bộ thu cần phải điều hưởng nhiều lần để quét được toàn bộ băng tần cần cảm nhận [97]. Trong các nghiên cứu về các mô hình bộ cảm nhận phổ trên, chưa có những nghiên cứu liên quan đến thời gian điều hưởng của bộ THTS. Đây sẽ là mục tiêu nghiên cứu thứ hai của luận án.
Trong phần tiếp theo, các vấn đề tổng quan về bộ THTS sẽ được trình bày, trong đó tham số thời gian điều hưởng và mức tiêu thụ năng lượng được
đề cập sâu, trên cơ sở đó để xác định được hướng nghiên cứu của luận án về nội dung này.