Do ngƣời dùng vô tuyến nhận thức luôn đƣợc giả sử là không có bất cứ sự tƣơng tác trực tiếp nào với các máy thu phát sơ cấp nên giữa chúng không có thông tin về những hoạt động hiện thời trong mạng sơ cấp. Vì vậy, phƣơng pháp phát hiện máy phát, để phân biệt giữa các dải tần số đang đƣợc sử dụng và bỏ trống, ngƣời
29
dùng vô tuyến nhận thức sẽ phát hiện tín hiệu từ các máy phát sơ cấp thông qua việc cảm biến môi trƣờng vô tuyến xung quanh. Hình 2.2 miêu tả hoạt động cảm biến máy phát sơ cấp:
Hình 2. 2: Mô hình phát hiện máy phát sơ cấp [1]
Một mô hình toán học cho phƣơng pháp phát hiện máy phát đƣợc định nghĩa nhƣ sau:
𝑦 𝑡 = 𝑡 ∗ 𝑠 𝑡 + 𝑛 𝑡 ∶ 𝐻1 𝑛 𝑡 ∶ 𝐻𝑜 ( 2.1) Trong đó:
- y(t): Tín hiệu ngƣời dùng vô tuyến nhận thức thu đƣợc
- s(t): Tín hiệu phát của PU
- n(t): Nhiễu AWGN
- h(t): Độ lợi của kênh cảm biến giữa vô tuyến nhận thức và ngƣời dùng sơ cấp
- Ho : Tƣơng ứng với trƣờng hợp dải phổ đƣợc cảm biến đang đƣợc bỏ trống, tức là không có tín hiệu của ngƣời dùng sơ cấp
- H1 : Tƣơng ứng với trƣờng hợp dải phổ đƣợc cảm biến đang đƣợc sử dụng của ngƣời dùng sơ cấp
Trong phƣơng pháp cảm biến phổ phát hiện máy phát, ngƣời ta chia nhỏ cách thức thực hiện thành các kỹ thuật chính nhƣ sau:
30
Lọc phối hợp,
Cảm biến dựa trên dò năng lƣợng,
Cảm biến dựa trên đặc tính dừng chu kỳ (Cyclostationarity)
2.3.1.1 Lọc phối hợp
Lọc phối hợp (Matched Filtering – MR): là phƣơng pháp tối ƣu để phát hiện ngƣời dùng sơ cấp khi ngƣời dùng vô tuyến nhận thức biết đƣợc các thông tin về tín hiệu sơ cấp. Trong phƣơng pháp lọc phối hợp, vô tuyến nhận thức sẽ tính mức độ tƣơng quan của tín hiệu thu đƣợc với mẫu tín hiệu sơ cấp đã đƣợc trữ sẵn bên trong máy thu. Điều này tƣơng đƣơng nhƣ việc tính tích chập tín hiệu thu với tín hiệu mẫu. Sau đó so sánh kết quả với một giá trị ngƣỡng nhất định. Nếu đầu ra của lọc phối hợp lớn hơn ngƣỡng thì vô tuyến nhận thức sẽ đƣa ra quyết định ngƣời dùng sơ cấp đang hiện diện trong dải tần cảm biến và ngƣợi lại. Ƣu điểm chính của phƣơng pháp này là thời gian xử lí nhanh và đạt độ chính xác cao hơn so với các phƣơng pháp khác. Tuy nhiên, nhƣợc điểm của phƣơng pháp này là yêu cầu cần biết chính xác các đặc tính của tín hiệu sơ cấp nhƣ là độ rộng băng thông, tần số hoạt động, thông tin điều chế, dạng sóng và định dạng khung tín hiệu. Nếu thông tin về tín hiệu sơ cấp không đầy đủ thì độ chính xác của kết quả cảm biến sẽ giảm xuống. Ngoài ra, do vô tuyến nhận thức cần phải lƣu trữ sẵn tất cả các dạng tín hiệu sơ cấp nên chức năng cảm biến trong máy thu vô tuyến nhận thức sẽ có cấu trúc rất phức tạp và khó thực hiện. Một nhƣợc điểm khác của phƣơng pháp lọc phối hợp là tiêu tốn công suất lớn do cần thực hiện nhiều thuật toán thu khác nhau phục vụ việc phát hiện tín hiệu sơ cấp.
2.3.1.2 Cảm biến dựa trên dò năng lƣợng
Cảm biến phổ dựa trên dò năng lƣợng (Energy Detection – ED): là phƣơng pháp đơn giản và đƣợc sử dùng rộng rãi nhất trong các kỹ thuật cảm biến phổ. Nếu máy thu vô tuyến nhận thức không biết đƣợc đầy đủ các thông tin về tín hiệu sơ cấp, chỉ biết đƣợc giá trị công suất của nhiễu AWGN thì đây là một phƣơng pháp tối ƣu để phát hiện tín hiệu sơ cấp. Trong phƣơng pháp dò năng lƣợng, ngƣời dụng vô tuyến nhận thức sẽ quyết định sự hiện diện hay vắng mặt của ngƣời dùng sơ cấp
31
dựa vào năng lƣợng của tín hiệu mà nó thu đƣợc. Quá trình tính toán của phƣơng pháp này đƣợc thể hiện trong hình 2.3. Để đo đƣợc giá trị năng lƣợng của tín hiệu thu thì sau khi thu đƣợc tín hiệu, máy thu vô tuyến nhận thức sẽ thực hiện lọc rồi tính tích phân của bình phƣơng tín hiệu thu đƣợc trong khoảng thời gian quan sát. Cuối cùng giá trị đầu ra của bộ tích phân sẽ đƣợc so sánh với một giá trị ngƣỡng quyết định đã đƣợc chọn để làm căn cứ đƣa ra quyết định xem có sự hiện diện của ngƣời dùng sơ cấp trong dải phổ đang dò hay không?
Hình 2. 3: Sơ đồ thực hiện dò năng lƣợng [2]
Ƣu điểm của phƣơng pháp này là tính đơn giản và dễ thực hiện. Tuy nhiên, nó chỉ phát hiện sự hiện diện của ngƣời dùng sơ cấp thông qua giá trị năng lƣợng của tín hiệu thu đƣợc mà không phân biệt đƣợc các dạng tín hiệu khác nhau. Do đó, phƣơng pháp dò năng lƣợng thƣờng tạo ra cảnh báo sai gây bởi những tín hiệu ngẫu nhiên, không xác định và không phải của ngƣời dùng sơ cấp. Mặt khác, do phƣơng pháp dò năng lƣợng phân biệt sự hiện diện hay vắng mặt của ngƣời dùng sơ cấp dựa vào năng lƣợng của tín hiệu thu đƣợc nên chất lƣợng của của kỹ thuật này sẽ phụ thuộc nhiều vào tính chất ngẫu nhiên của công suất nhiễu tạp âm.
Kỹ thuật cảm biến phổ dựa trên dò năng lƣợng sẽ đƣợc tìm hiểu chi tiết hơn và mô phỏng trong chƣơng 3.
2.3.1.3 Cảm biến dựa trên đặc tính dừng chu kỳ
Phƣơng pháp cảm biến phổ dựa trên đặc tính dừng chu kỳ thực hiện cảm biến sự hiện diện của ngƣời dùng sơ cấp dựa trên các đặc tính dừng chu kỳ của tín hiệu nhận đƣợc. Một tín hiệu đƣợc gọi là dừng chu kỳ nếu các tham số hoặc các đặc trƣng ngẫu nhiên của nó có tính tuần hoàn. Trong các máy phát sơ cấp, tín hiệu đã đƣợc điều chế thƣờng gắn liền với các sóng mang hình sin, chuỗi huấn luyện, chuỗi trải phổ hoặc các tiền tố tuần hoàn theo chu kỳ. Do đó, những tín hiệu này sẽ có tính dừng chu kỳ, nghĩa là các đặc trƣng thống kê của chúng nhƣ kỳ vọng, hàm tự
32 tƣơng quan sẽ có tính tuần hoàn.
Thông thƣờng, khi phân tích các đặc trƣng của các tín hiệu ngẫu nhiên, ta thƣờng dựa vào hàm tự tƣơng quan và hàm mật độ phổ công suất. Trong cảm biến phổ, một quá trình X(t) đƣợc gọi là dừng chu kỳ nếu nhƣ kỳ vọng và hàm tự tƣơng quan của nó tuần hoàn trong một vài chu kỳ T:
𝑚𝑥 𝑡 + 𝑇 = 𝑚𝑥(𝑡) (2.2) 𝑅𝑥 𝑡 + 𝑇 +𝜏2, 𝑡 + 𝑇 −𝜏2 = 𝑅𝑥 𝑡 +𝜏2, 𝑡 −𝜏2 (2.3) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong đó: 𝑅𝑥 𝑡 +𝜏2, 𝑡 −𝜏2 là hàm của hai biến độc lập t và τ tuần hoàn chu kì T
theo t ứng với mỗi giá trị τ nhất định. Giả sử, biểu diễn chuỗi Fourier cho hàm tuần hoàn này hội tụ sao cho Rx có thể đƣợc biểu diễn nhƣ sau:
𝑅𝑋 𝑡 +𝜏 2, 𝑡 − 𝜏 2 = 𝑅𝑋𝛼 𝜏 𝑒𝑗2𝛱𝛼𝑡𝑑𝑡 𝛼 (2.4) Trong đó: 𝑅𝑋𝛼 𝜏 là các hệ số Fourier đƣợc tính nhƣ sau:
𝑅𝑋𝛼 𝜏 = 1 𝑇 𝑅𝑥 𝑍 2 −𝑍2 𝑡 +𝜏 2, 𝑡 − 𝜏 2 𝑒−𝑗2𝛱𝛼𝑡𝑑𝑡 (2.5)
và {𝑅𝑋𝛼 𝜏 } đƣợc gọi là hàm tự tƣơng quan tuần hoàn – CA và α đƣợc gọi là tần số tuần hoàn. Khi α=0 thì CA trở thành một hàm tự tƣơng quan thông thƣờng. Hàm mật độ phổ công suất thông thƣờng đƣợc xác định bởi biến đổi Fourier của hàm tự tƣơng quan. Ngƣợc lại với điều đó, hàm mật độ phổ tuần hoàn – CSD đƣợc xác định qua hàm tự tƣơng quan tuần hoàn nhƣ sau:
𝑆𝑋𝛼 𝑓 = 𝑅𝑋𝛼 𝜏 𝑒−𝑗2𝛱𝛼𝑡
∞
𝑡=−∞
(2.6)
Hàm một độ phổ tuần hoàn đặc trƣng cho mức độ tƣơng quan giữa hai thành phần tần số của x(t) ở các tần số (f + α/2) và (f - α/2) trên một khoảng thời gian Δt:
33 𝑆𝑥𝑇𝛼 (𝑓)𝛥𝑡 = 1 𝛥𝑡 1 𝑇𝑋𝑇 𝑡, 𝑓 + 𝛼 2 ∗ 1 𝑇𝑋𝑇 𝑡, 𝑓 + 𝛼 2 𝑑𝑡 (2.7) 𝛥/2 −𝛥/2 𝑆𝑥𝑇𝛼 (𝑓)𝛥𝑡: đƣợc gọi là hàm chu kì phổ - SC F
Trong công thức (2.7), phổ của tín hiệu x(t) trong khoảng thời gian [t-T/2, t+t/2]
đƣợc xác định bởi biểu thức sau:
𝑋𝑇 𝑡, 𝑣 = 𝑥 𝑢 𝑒−𝑗2𝛱𝑣𝑢𝑑𝑢 (2.8) 𝑡+𝑇/2 𝑡−𝑇/2 Biến đổi Furie nhanh (FFT) Tính tương quan: X(f+a)X*(f-a) Bộ dò tần số tuần hoàn
x(t) X(f) S(f,a) Quyết định trường hợp
H1 hay H0
Hình 2. 4: Phân tích đặc tính dừng chu kỳ của tín hiệu
Bằng cách phân tích hàm tƣơng quan phổ của tín hiệu thu đƣợc, chúng ta có thể thực hiện nhiệm vụ cảm biến bằng cách tìm kiếm tần số tuần hoàn (Cyclic Frequency) đặc trƣng cho các kiểu tín hiệu khác nhau. Các thông tin khác nhƣ tần số sóng mang, tốc độ chip cũng có thể tính toán đƣợc dựa theo các tần số tuần hoàn đặc trƣng này. Quá trình tính toán đƣợc thể hiện trong hình 2.4.
Phƣơng pháp cảm biến dựa trên đặc tính dừng chu kỳ đặc biệt có ý nghĩa trong trƣờng hợp công suất tạp âm thay đổi không rõ ràng. Do tạp âm là một tín hiệu ngẫu nhiên dừng theo nghĩa rộng và không tƣơng quan nên không có đặc tính dừng chu kỳ. Vì vậy, có thể phân biệt đƣợc năng lƣợng của tạp âm và năng lƣợng của tín hiệu đã đƣợc điều chế dựa vào đặc tính dừng chu kỳ của tín hiệu thu đƣợc. Ngoài ra, do phƣơng pháp này còn có khả năng phân biệt đƣợc các dạng tín hiệu khác nhau nên nó có thể giảm đƣợc tỷ lệ cảnh báo sai gây ra bởi nhƣng tín hiệu ở bên ngoài của các ngƣời dùng vô tuyến nhận thức khác hoặc nhiễu. Do đó phƣơng pháp này có thể thực hiện tốt hơn phƣơng pháp dựa trên mức năng lƣợng trong việc phân biệt các dạng tín hiệu khác nhau. Tuy nhiên, nó phức tạp hơn trong tính toán và yêu cầu thời gian cảm biến dài hơn.
34