Phần sau đây sẽ trình bày những kết quả đạt được trong quá trình mô phỏng. Kết quả sẽ được trình bày theo 3 phần: sử dụng CR trong việc tối ưu cấp phát năng lượng cho môi trường kênh truyền dưới nước.
Kết quả bao gồm:
So sánh phân bố năng lượng cho các song mang con dựa vào sự thay đổi mức ngưỡng nhiễu lẫn nhau giữa các người dùng CR.
So sánh sự phân bổ năng lượng cho các song mang con, thông lượng hệ thống dựa vào sự thay đổi khoảng cách truyền.
So sánh sự phân bổ năng lượng cho các song mang con, thông lượng hệ thống khi có ảnh hưởng bởi nhiễu mầu và không có nhiễu màu.
Dựa vào việc phân chia sóng mang của PU và CR trên công nghệ vô tuyến nhận thức tương thích với mô hình kênh truyền dưới nước.
Thiết lập các tham số mô phỏng:
Tần số sóng mang: fc = 12KHz. Băng thông CR: 10KHz
Tổng số sóng mang con là 64 sóng mang con: N = 64. Trong đó 32 sóng mang con đầu cho CR1, 32 sóng mang con sau được cấp phát cho CR2; Khoảng cách giữa các sóng mang con : df = 156.25Hz
Công suất phát PU: P = 100W.
Công suất phát lớn nhất của CR là 100 W:
Ngưỡng nhiễu mô phỏng giả sử: [1 ; 4; 7; 11; 15] * 165 mW; Băng thông của PU1 là 10 KHz; của PU2 là 15 KHz.
Khoảng cách truyền giữa user phát và thu lần lượt thay đổi trong bán kình 10km.
Phạm vi truyền được lựa chọn dựa vào bảng sau [15]:
Range (Km) Băng thông (KHz)
Rất lớn 1000 1
Lớn 10-100 2-5
Trung bình 1-10 10
Ngắn 0.1-1 20-50
Rất ngắn 0.1 100
Các tham số về khoảng cách:
+ dss: khoảng cách từ CR phát đến CR thu + dsp: khoảng cách từ CR phát đến PU thu. + dps: khoảng cách từ PU phát đến CR thu
Kết quả 1: So sánh phân bố năng lượng cho các song mang con dựa vào sự thay đổi mức ngưỡng nhiễu lẫn nhau giữa các người dùng CR
Hình 4-3: Phân bố công suất của CR với ngưỡng nhiễu I = 4*165 mW
Hình 4-5: Phân bố công suất của CR với ngưỡng nhiễu I=11*165 mW
Kết quả 2: So sánh sự phân bổ năng lượng cho các song mang con, thông lượng hệ thống dựa vào sự thay đổi khoảng cách truyền.
Hình 4-7: Thông lượng của hệ thống với trường hợp dss = 1km,dsp = 1km,dps=3km
Hình 4-9: Phân bổ công suất CR với trường hợp, Ith = 4*165mW, dss = 10km,dsp = 1km, dps =3km
Hình 4-10: Phân bổ công suất CR với trường hợp, Ith = 4*165mW, dss = 10km,dsp = 2km, dps=5km
Kết quả 3: So sánh sự phân bổ năng lượng cho các song mang con, thông lượng hệ thống khi có ảnh hưởng bởi nhiễu mầu và không có nhiễu màu.
Hình 4-11: Thông lượng hệ thống với trường hợp dss = 10km, dsp = 2km,dps = 5km,không tính đến nhiễu màu
Hình 4-12: Thông lượng hệ thống với trường hợp dss = 10km, dsp = 2km,dps=5km, tính đến nhiễu màu
Kết chương
Ảnh hưởng của ngưỡng nhiễu đến việc cấp phát công suất:
- Tại cùng một khoảng cách, Với ngưỡng nhiễu cho phép lớn thì Pu cho phép CR phát với mức công suất cao hơn mà vẫn đảm bảo không ảnh hưởng tới băng thông của các PU đang sử dụng và ngược lại.
Ảnh hưởng bởi khoảng cách giữa bên phát và bên thu:
- Với cùng mỗi ngưỡng nhiễu cho phép, nếu truyền ở khoảng cách xa thì công suất thu được tại điểm thu nhỏ, do đó nhiễu ảnh hưởng giữa các CR và PU và giữa các CR với nhau nhỏ (các user không ảnh hưởng tới nhau) do đó cho phép các CR phát với công suất cao hơn.
Ảnh hưởng bởi nhiễu màu trong môi trường nước:
- Với trường hợp có tính toán đến nhiễu màu trong môi trường nước, nhiễu đó sẽ ảnh hưởng trên từng song mang con, thông lượng của toàn hệ thống CR sẽ giảm đi.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Sau quá trình học tập, nghiên cứu, cùng với sự hướng dẫn giúp đỡ tận tình của các thầy cô, tác giả đã tìm hiểu được nhiều thông tin về hệ thống thủy âm, mô hình kênh truyền. Tác giả đã hoàn thành luận văn với một số đóng góp mới như sau:
- Phương pháp nghiên cứu và tìm hiểu về hệ thống thông tin thủy âm; - Lợi ích từ công nghệ SDR và CR;
- Áp dụng công nghệ vô tuyến nhận thức: cấp phát sóng mang con cho các CR và cấp phát công suất cho các CR dựa vào các ngưỡng nhiễu cho phép cho môi trường thủy âm.
- Tính toán ngưỡng nhiễu dựa vào công suất thu được tại bên thu (có tính đến suy hao đường truyền trong môi trường nước, nhiễu màu), từ đó tính ra thông lượng của hệ thống CR;
Tuy đóng góp của tác giả chưa nhiều nhưng cũng đã giúp tác giả thu được nhiều kiến thứ quý giá và là kết quả bước đầu để có thể tiến đến tìm hiểu, nghiên cứu sâu hơn về ứng dụng hệ thống nhận thức thông minh cho hệ thống truyền dẫn thủy âm. Hướng phát triển đề tài, trong quá trình nghiên cứu do thời gian còn tương đối hạn hẹp và còn khá nhiều thách thức cũng như cơ hội phát triển cho hệ thống nhận thức thông minh với thủy âm
- Hiện tại vẫn đang khảo sát hệ thống ở mode SISO, định hướng mở rộng phát triển cho hệ thống MIMO.
- Có thể xem xét về ảnh hưởng của các yếu tố khác đến sự phân bổ công suất cho các CR (như độ sâu,các loại suy hao khác nhau trong môi trường nước,...)
- Nghiên cứu thêm các thuật toán cấp phát số sóng mang con, cũng như tối ưu vấn đề cấp phát công suất cho các CR.
Tác giả xin chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình của TS.Nguyễn Quốc Khương, các thầy cô trong khoa Điện tử-Viễn thông cùng các bạn đã chỉ bảo giúp đỡ và đóng góp ý kiến giúp tác giả hoàn thành luận văn này.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
***
[1]Nguyễn Văn Đức, (2006) “Lý thuyết và các ứng dụng của kỹ thuật OFDM”, NXB Khoa học và kỹ thuật.
[2]Anuj Sehgal, Analysis & Simulation of the Deep Sea Acoustic Channel for Sensor Network. Bremen, Jacobs University Bremen, 2009.
[3]H.G. Urban, Handbook of Underwater Acoustic Engineerin. Bremen, STN Atlas Elektronik GmbH, 2002.
[4]Kalangi Pullarao Prasanth, Modelling and Simulation of an Underwater Acoustic Communication Channel. Hochschule Bremen University of applied sciences, 2009.
[5]I.Vasilescu et al.: Data Collection, Storage, and Retrieval with an Underwater Sensor Network. Proceedings of ACM Sensys 2005, pp. 154-165, November 2005.
[6]Cognitive Radio Technology [Bruce A. Fette][2006]
[7]COGNITIVE RADIO, SOFTWARE DEFINED RADIO,AND ADAPTIVE WIRELESS SYSTEMS - HÜSEYIN ARSLAN-Springer.
[8]M.Stojanovic, “On the Relationship Between Capacity and Distance in an Underwater Acoustic Communication Channel,” ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review (MC2R), pp.34-43, vol.11, Issue 4, Oct. 2007.
[9]M. Stojanovic,“ Underwater Acoustic Communication Channels: Propagation Models and Statistical Characterization”, IEEE Communications Magazine, issue 1, Feb 2009
[10]M. Stojanovic, “Efficient Processing of Acoustic Signals for High Rate Information Transmission over Sparse Underwater Channels”, to appear,
[11]D. Kilfoyle, J. Preisig, and A. Baggeroer, “Spatial Modulation Experiments in the Underwater Acoustic Channel,” IEEE J. Oceanic Eng., vol. 30, no. 2, Apr. 2005, pp.
[12]Xuan Thang Nguyen and Van Duc Nguyen, “An Improvement of the Lp- Norm Method to Model Acoustic Shallow Water Channels,”.
[13]Tien Hoa Nguyen, Van Duc Nguyen, Hung Manh Tran, Thanh Hieu Nguyen, Tuan Van Le, Viet Kinh Nguyen, “Optimal Resource Allocation for Multiusers FDMA-based Cognitive Radio with Mutual Interference Threshold,” Proc. ICASSP, 2008.
[14]Jordi Ribas, “Underwater Wireless Video Transmission using Acoustic OFDM”, Massachusetts Institute of Technology, 2009.
[15]Chengsheng Pan, Liangchen Jia, Ruiyan Cai and Yuanming Din,
“MODELING AND SIMULATION OF CHANNEL FOR
UNDERWATERCOMMUNICATION NETWORK”, ICIC International c ⃝2012 ISSN.
[16]Underwater Acoustics: Noise and the Effects on Marine Mammals A Pocket Handbook 3rd Edition Compiled by Christine Erbe