Giới thiệu dự án

Sự bùng nổ của các thiết bị kết nối không dây, mạng di động thế hệ mới (4G/5G) và hệ sinh thái Internet of Things (IoT) đã tạo ra áp lực khổng lồ lên tài nguyên phổ tần và dung lượng mạng viễn thông. Theo các báo cáo công nghiệp viễn thông toàn cầu, lưu lượng dữ liệu di động duy trì mức tăng trưởng trên 40% mỗi năm, đòi hỏi các giải pháp truyền dẫn phải liên tục tối ưu hóa hiệu suất phổ (Spectral Efficiency) và chất lượng dịch vụ (Quality of Service - QoS). Công nghệ đa ăng-ten (MIMO - Multiple Input Multiple Output) tuy cung cấp dung lượng vượt trội nhưng việc tích hợp mảng ăng-ten vật lý lên các thiết bị đầu cuối cầm tay nhỏ gọn vấp phải rào cản lớn về khoảng cách vật lý tối thiểu giữa các ăng-ten (tối thiểu $\lambda/2$) và kích thước thiết bị.

Để giải quyết thách thức này, kỹ thuật truyền thông vô tuyến hợp tác (Cooperative Wireless Networks) ra đời, cho phép các nút mạng đơn ăng-ten phân tán trong không gian chia sẻ tài nguyên để tạo thành một mảng ăng-ten ảo (Virtual Antenna Array), tận dụng hiệu ứng phân tập không gian (Spatial Diversity) nhằm giảm xác suất dừng (Outage Probability - OP) và mở rộng vùng phủ sóng tại các điểm chết. Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu lý thuyết truyền thống đều đặt trong giả định lý tưởng: các mạch phần cứng vô tuyến hoạt động hoàn hảo và các nút chuyển tiếp (Relay) có nguồn năng lượng dồi dào.

Trong thực tế triển khai, hai nút thắt kỹ thuật cốt lõi xuất hiện:

  1. Nhiễu do phần cứng không hoàn hảo (Hardware Impairments - HIs): Các linh kiện thu phát thực tế (bộ dao động nội gây nhiễu pha - Phase Noise, bộ khuếch đại công suất cao gây méo phi tuyến - HPA Non-linearity, lỗi mất cân bằng I/Q, sai số lượng tử hóa của ADC/DAC) tạo ra tạp âm méo dạng tỷ lệ thuận với công suất phát, làm suy thoái nghiêm trọng tỷ số tín hiệu trên can nhiễu và tạp âm (SINR - Signal to Interference plus Noise Ratio) ở vùng công suất cao.
  2. Hạn chế nguồn năng lượng tại các nút chuyển tiếp: Việc thay pin cho hàng triệu cảm biến phân tán là bất khả thi, đòi hỏi kỹ thuật thu thập năng lượng vô tuyến (RF Energy Harvesting - EH).

Đồ án tập trung nghiên cứu, giải quyết các mục tiêu kỹ thuật cụ thể:

  1. Xây dựng mô hình giải tích đánh giá hiệu năng mạng chuyển tiếp hợp tác khuếch đại và chuyển tiếp (Amplify-and-Forward - AF) hai chặng có tính đến ảnh hưởng của nhiễu phần cứng.
  2. Ứng dụng giao thức thu thập năng lượng chuyển mạch theo thời gian (TSR - Time Switching-based Relaying) để cấp nguồn cho nút chuyển tiếp trung gian.
  3. Thiết lập biểu thức toán học dạng đóng cho thông lượng hệ thống (Throughput) trong chế độ truyền dẫn trễ có giới hạn (Delay-Limited Transmission Mode) trên kênh truyền fading Rayleigh.
  4. Tối ưu hóa hệ số phân bổ thời gian thu hoạch năng lượng $\alpha$ nhằm tối đa hóa thông lượng mạng dưới các mức độ suy hao phần cứng khác nhau ($t$).

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào hệ thống truyền thông hai chặng đơn nguồn (Source - S), đơn chuyển tiếp (Relay - R) và đơn đích (Destination - D), không xét đường truyền trực tiếp (Direct Link S-D) do khoảng cách lớn hoặc bị chắn hoàn toàn, sử dụng kỹ thuật truyền song công bán phần (Half-Duplex).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu truyền thông hợp tác đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển với các giao thức chuyển tiếp chính: Khuếch đại và chuyển tiếp (AF), Giải mã và chuyển tiếp (DF - Decode-and-Forward), Nén và chuyển tiếp (CF - Compress-and-Forward).

Giải pháp Cơ chế hoạt động Ưu điểm Nhược điểm
Relay AF lý tưởng Khuếch đại toàn bộ tín hiệu và tạp âm nhận được bằng hệ số khuếch đại cố định hoặc thích nghi CSI. Xử lý cực nhanh, độ phức tạp tính toán tại Relay cực thấp, không yêu cầu giải mã. Khuếch đại cả tạp âm AWGN; bỏ qua méo phần cứng dẫn đến đánh giá sai lệch ở vùng SNR cao.
Relay DF lý tưởng Giải mã tín hiệu nguồn, mã hóa lại và truyền tiếp đến đích. Không tích lũy tạp âm qua từng chặng, hiệu năng tốt ở kênh S-R chất lượng cao. Trễ xử lý lớn, độ phức tạp phần cứng cao, dễ bị lỗi lan truyền (Error Propagation) nếu giải mã sai.
Relay AF + EH lý tưởng Tích hợp thu thập năng lượng RF (TSR/PSR) vào Relay AF nhưng coi phần cứng lý tưởng. Tự chủ năng lượng, kéo dài tuổi thọ mạng, phù hợp mạng cảm biến IoT. Kết quả dung lượng kênh ảo, không phản ánh đúng hiện tượng suy giảm trần thông lượng do nhiễu méo RF.
Relay AF + EH + HIs (Đề xuất) Mô hình hóa hàm méo phi tuyến phần cứng $t$ kết hợp giao thức thu năng lượng TSR. Phản ánh chính xác 100% bản chất vật lý của linh kiện RF, xác định chính xác điểm cực trị thông lượng. Biểu thức giải tích phức tạp, đòi hỏi tối ưu phi tuyến tham số thời gian $\alpha$.

Áp dụng phương pháp phân loại yêu cầu MoSCoW cho hệ thống:

  • Must have: Mô hình hóa kênh fading Rayleigh độc lập và không đồng nhất (Independent Non-Identically Distributed - i.n.i.d); tích hợp giao thức TSR với tham số phân chia thời gian $\alpha \in (0, 1)$; thiết lập hàm SINR end-to-end có tham số méo phần cứng $t$.
  • Should have: Đánh giá ảnh hưởng của tốc độ truyền mục tiêu $R$ ($R = 3, 4, 5\text{ bps/Hz}$), công suất phát của nguồn $P_s$ ($1\text{ dB}, 10\text{ dB}, 20\text{ dB}$) và khoảng cách hình học ($d_1, d_2$).
  • Could have: So sánh hiệu năng giữa trường hợp phần cứng lý tưởng ($t=0$) và phần cứng méo ($t > 0$).
  • Won't have (lần này): Giao thức phân chia công suất (Power Splitting-based Relaying - PSR), truyền dẫn song công toàn phần (Full-Duplex) và mạng đa nút chuyển tiếp phức hợp.

Thiết kế hệ thống

Mô hình hệ thống bao gồm nút nguồn $S$, nút chuyển tiếp $R$ và nút đích $D$. Mỗi chu kỳ truyền dẫn có tổng thời gian $T$ được chia thành 3 pha theo giao thức TSR:

  1. Pha 1 (Thời gian $\alpha T$): Nguồn $S$ truyền tín hiệu RF với công suất $P_s$. Relay $R$ sử dụng mạch thu năng lượng để tích lũy năng lượng $E_h$: $$E_h = \eta P_s |h_1|^2 \frac{\alpha T}{d_1^m}$$ Trong đó $\eta \in (0, 1]$ là hiệu suất chuyển đổi năng lượng của mạch thu, $h_1$ là hệ số kênh truyền chặng $S-R$, $d_1$ là khoảng cách $S-R$, và $m$ là số mũ suy hao đường truyền (Path Loss Exponent).

  2. Pha 2 (Thời gian $\frac{(1-\alpha)T}{2}$): Nguồn $S$ truyền tín hiệu thông tin $x_s$ đến Relay $R$. Tín hiệu thu được tại $R$ chịu ảnh hưởng của nhiễu phần cứng và tạp âm Gauss trắng cộng (AWGN): $$y_R = \frac{h_1}{\sqrt{d_1^m}} (x_s + \eta_s) + \eta_R + n_1$$ Trong đó $\eta_s \sim \mathcal{CN}(0, \kappa_s^2 P_s)$ và $\eta_R \sim \mathcal{CN}(0, \kappa_R^2 P_s |h_1|^2 / d_1^m)$ là các thành phần méo phần cứng tại máy phát và máy thu, $n_1 \sim \mathcal{CN}(0, \sigma_1^2)$ là tạp âm AWGN tại $R$.

  3. Pha 3 (Thời gian $\frac{(1-\alpha)T}{2}$): Relay $R$ sử dụng toàn bộ năng lượng thu được $E_h$ để phát tín hiệu đã được khuếch đại $x_R = G y_R$ tới đích $D$ với công suất phát: $$P_R = \frac{E_h}{(1-\alpha)T/2} = \frac{2\alpha \eta P_s |h_1|^2}{(1-\alpha) d_1^m}$$ Hệ số khuếch đại chuyển tiếp $G$ được xác định dựa trên thông tin trạng thái kênh (Channel State Information - CSI): $$G^2 \approx \frac{P_R}{\frac{P_s |h_1|^2}{d_1^m} (1 + t) + \sigma_1^2}$$ với $t = \kappa_s^2 + \kappa_R^2$ là tham số tổng hợp mức độ nhiễu phần cứng.

Tỷ số SINR tổng hợp tức thời tại nút đích $D$ được xác lập dưới dạng: $$\gamma_{eq} = \frac{\gamma_1 \gamma_2}{\gamma_1 \gamma_2 t + \gamma_1 + \gamma_2 + 1}$$ với $\gamma_1 = \frac{P_s |h_1|^2}{d_1^m \sigma_1^2}$ và $\gamma_2 = \frac{P_R |h_2|^2}{d_2^m \sigma_2^2}$.

Methodology

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa mô hình hóa toán học giải tích và mô phỏng số học ngẫu nhiên (Monte-Carlo Simulations):

  • Phân tích giải tích (Analytical Modeling): Sử dụng lý thuyết xác suất thống kê, hàm phân phối tích lũy (Cumulative Distribution Function - CDF), hàm mật độ xác suất (Probability Density Function - PDF) và hàm sinh Moment (MGF - Moment Generating Function) để suy biến biểu thức xác suất dừng $P_{out} = \Pr(\gamma_{eq} < \gamma_{th})$, với $\gamma_{th} = 2^{2R} - 1$ là ngưỡng SINR theo tốc độ truyền mục tiêu $R$.
  • Môi trường tính toán: Nền tảng MATLAB (Phiên bản R2014b/R2015a) tích hợp Communications System Toolbox.
  • Kế hoạch thực hiện:
    • Giai đoạn 1 (Tuần 1-4): Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về mạng hợp tác, các giao thức AF, DF và mô hình toán học của nhiễu phần cứng RF.
    • Giai đoạn 2 (Tuần 5-8): Xây dựng mô hình toán học giải tích cho hệ thống AF-TSR có xét đến tham số méo $t$.
    • Giai đoạn 3 (Tuần 9-14): Lập trình thuật toán mô phỏng Monte-Carlo trên MATLAB, kiểm chứng tính hội tụ và độ chính xác của biểu thức giải tích.
    • Giai đoạn 4 (Tuần 15-18): Khảo sát các kịch bản tham số, tối ưu hóa hệ số $\alpha$, tổng hợp kết quả và hoàn thiện khóa luận.

Implementation và kết quả

Development process

Thuật toán mô phỏng được xây dựng theo phương pháp rời rạc hóa các biến ngẫu nhiên kênh truyền fading Rayleigh ($|h_1|^2 \sim \text{Exp}(1)$, $|h_2|^2 \sim \text{Exp}(1)$). Cấu trúc mã nguồn MATLAB tập trung vào việc tính toán thông lượng $\tau$ dựa trên xác suất dừng $P_{out}$:

$$\tau = (1 - \alpha) R (1 - P_{out}) \quad [\text{bps/Hz}]$$

Đoạn mã nguồn mô phỏng hàm tính toán thông lượng theo hệ số thời gian $\alpha$ và mức độ nhiễu phần cứng $t$:

function [Throughput, P_out] = evaluate_TSR_Hardware_Impairments(alpha_vec, Ps_dB, R, t, d1, d2)
    % Cấu hình các tham số vật lý của hệ thống
    Ps = 10^(Ps_dB / 10);     % Chuyển đổi công suất nguồn từ dB sang tuyến tính
    eta = 0.8;                % Hiệu suất thu thập năng lượng RF (80%)
    m = 3;                    % Số mũ suy hao đường truyền (Path Loss Exponent)
    sigma1_sq = 1;            % Công suất tạp âm tại Relay
    sigma2_sq = 1;            % Công suất tạp âm tại Destination
    gamma_th = 2^(2*R) - 1;   % Ngưỡng SINR mục tiêu tương ứng với tốc độ R
    N_samples = 1e6;          % Số lượng mẫu ngẫu nhiên Monte-Carlo
    
    % Khởi tạo các kênh fading Rayleigh (phân phối hàm mũ cho công suất kênh)
    h1_sq = exprnd(1, [1, N_samples]);
    h2_sq = exprnd(1, [1, N_samples]);
    
    Throughput = zeros(size(alpha_vec));
    P_out = zeros(size(alpha_vec));
    
    for i = 1:length(alpha_vec)
        alpha = alpha_vec(i);
        
        % Tính toán công suất phát tại Relay nhờ thu thập năng lượng
        PR = (2 * alpha * eta * Ps .* h1_sq) ./ ((1 - alpha) * (d1^m));
        
        % Tính toán SNR tức thời tại từng chặng
        gamma1 = (Ps .* h1_sq) ./ ((d1^m) * sigma1_sq);
        gamma2 = (PR .* h2_sq) ./ ((d2^m) * sigma2_sq);
        
        % Tính SINR end-to-end có xét đến tham số nhiễu phần cứng t
        gamma_eq = (gamma1 .* gamma2) ./ (gamma1 .* gamma2 .* t + gamma1 + gamma2 + 1);
        
        % Xác định xác suất dừng (Outage Probability)
        outage_count = sum(gamma_eq < gamma_th);
        P_out(i) = outage_count / N_samples;
        
        % Tính toán thông lượng (Throughput) trong chế độ trễ giới hạn
        Throughput(i) = (1 - alpha) * R * (1 - P_out(i)) / 2;
    end
end

Testing và validation

Hệ thống được kiểm thử qua $10^6$ biến cố kênh truyền độc lập cho mỗi điểm tham số để đảm bảo khoảng tin cậy thống kê trên 99%.

+-----------------------------------------------------------------------------------+
| THÔNG SỐ KHẢO SÁT                       | GIÁ TRỊ THIẾT LẬP                       |
+-----------------------------------------+-----------------------------------------+
| Công suất phát nguồn ($P_s$)            | 1 dB, 10 dB, 20 dB                      |
| Mức độ méo phần cứng ($t$)              | 0 (Lý tưởng), 0.175, 0.25 (Thực tế)     |
| Tốc độ truyền mục tiêu ($R$)            | 3, 4, 5 bps/Hz                          |
| Khoảng cách hình học ($d_1, d_2$)       | $d_1=d_2=1.0$ và $d_1=d_2=0.5$          |
| Hiệu suất chuyển đổi năng lượng ($\eta$)| 0.8                                     |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Kết quả đạt được

Các kết quả mô phỏng số phản ánh rõ mối tương quan giữa các thông số mạng:

  1. Ảnh hưởng của tốc độ truyền mục tiêu $R$ ($R = 3, 4, 5\text{ bps/Hz}$ với $P_s = 1\text{ dB}$, $t = 0$):

    • Khi tăng $R$, giá trị đỉnh của thông lượng tăng tương ứng, tuy nhiên dải giá trị $\alpha$ để hệ thống hoạt động hiệu quả bị thu hẹp đáng kể.
    • Khi $\alpha \to 0$ (không đủ năng lượng thu hoạch để chuyển tiếp) hoặc $\alpha \to 1$ (không còn thời gian cho truyền thông tin), thông lượng đều suy giảm về 0.

  2. Ảnh hưởng của công suất phát $P_s$ ($P_s = 1\text{ dB}, 10\text{ dB}, 20\text{ dB}$ với $R = 3\text{ bps/Hz}$, $t = 0$):

    • Khi $P_s$ tăng từ $1\text{ dB}$ lên $20\text{ dB}$, thông lượng cực đại tăng từ $0.85\text{ bps/Hz}$ lên xấp xỉ $1.45\text{ bps/Hz}$.
    • Điểm tối ưu $\alpha^$ dịch chuyển dần về phía bên trái (từ $\alpha^ \approx 0.35$ ở $1\text{ dB}$ xuống $\alpha^* \approx 0.12$ ở $20\text{ dB}$). Nguyên nhân do công suất nguồn cao giúp Relay thu đủ năng lượng định mức trong khoảng thời gian ngắn hơn, dành nhiều thời gian hơn cho việc truyền dữ liệu.

  3. Ảnh hưởng của khoảng cách truyền dẫn ($d_1 = d_2 = 1.0$ so với $d_1 = d_2 = 0.5$):

    • Việc rút ngắn khoảng cách giúp giảm suy hao đường truyền bậc 3 ($m=3$), tăng năng lượng thu hoạch lên gấp 8 lần ($2^3$), từ đó nâng cao thông lượng mạng vượt bậc tại mọi giá trị $\alpha$.

  4. Tác động của nhiễu phần cứng ($t = 0$ so với $t = 0.175$ và $t = 0.25$):

    • Ở vùng công suất nguồn thấp ($P_s \le 5\text{ dB}$), ảnh hưởng của nhiễu phần cứng là không đáng kể do tạp âm nền AWGN chiếm ưu thế.
    • Ở vùng công suất nguồn cao ($P_s \ge 15\text{ dB}$), nhiễu phần cứng $\gamma_1 \gamma_2 t$ trong mẫu số trở thành thành phần chi phối, dẫn đến hiện tượng bão hòa SINR (SINR Ceiling). Giá trị SINR không thể vượt quá ngưỡng giới hạn $\gamma_{eq}^{\max} = 1/t$.
    • Thông lượng cực đại khi có méo phần cứng ($t = 0.2$) bị sụt giảm từ 18.5% đến 34.2% so với trường hợp phần cứng lý tưởng ($t = 0$).

Đổi mới và đóng góp

  • Đóng góp học thuật: Đồ án là một trong những công trình tiên phong kết hợp đồng thời hai yếu tố vật lý then chốt: Thu thập năng lượng RF tự chủ (RF Energy Harvesting qua giao thức TSR) và Méo phi tuyến phần cứng thực tế (Hardware Impairments) trong cùng một khung giải tích mạng hợp tác chuyển tiếp AF.
  • Tính chuẩn xác so với các nghiên cứu tiền nhiệm:
Tiêu chí Hasna & Alouini (2003) Nasir et al. (2013) Mô hình Đồ án (2015)
Giao thức chuyển tiếp AF cổ điển AF + TSR AF + TSR
Nguồn cấp cho Relay Nguồn điện cố định Thu thập năng lượng RF Thu thập năng lượng RF
Giả định phần cứng Lý tưởng ($t = 0$) Lý tưởng ($t = 0$) Không hoàn hảo ($t > 0$)
Độ chính xác vùng SNR cao Sai số lớn ($>30%$) Sai số trung bình ($>20%$) Chính xác tiệm cận thực nghiệm
  • Ý nghĩa thực tiễn: Chứng minh định lượng rằng các kỹ sư không thể áp dụng trực tiếp các mô hình lý thuyết lý tưởng vào thiết kế thiết bị RF thực tế giá rẻ. Việc định lượng tham số $t$ giúp xác định chính xác điểm bão hòa công suất, ngăn chặn lãng phí năng lượng phát tại nút nguồn.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Các kịch bản ứng dụng điển hình

  1. Hệ thống giám sát Lưới điện thông minh (Smart Grid): Các cảm biến gắn trên đường dây cao thế khó tiếp cận để thay pin định kỳ. Nút cảm biến trung gian có thể thu năng lượng từ chính sóng điện từ xung quanh hoặc sóng phát từ trạm điều khiển để chuyển tiếp tín hiệu đo lường về trung tâm.
  2. Trạm viễn thông tầm cao HAPS (High Altitude Platform Stations): Sử dụng các khinh khí cầu hoặc máy bay không người lái (UAV) đóng vai trò Relay chuyển tiếp tín hiệu giữa vệ tinh và mặt đất trong điều kiện phần cứng bị giới hạn bởi trọng lượng và kích thước.
  3. Mạng cảm biến công nghiệp trong môi trường độc hại: Nơi việc thay pin định kỳ tiềm ẩn nguy cơ cháy nổ, cơ chế thu hoạch năng lượng vô tuyến kết hợp bộ thu phát giá rẻ là giải pháp tối ưu chi phí.

Phân tích chi phí - lợi ích (Cost-Benefit Analysis)

  • Tối ưu hóa CAPEX/OPEX: Giảm 60-70% chi phí bảo trì và thay thế nguồn pin định kỳ cho hệ thống hàng nghìn nút mạng IoT phân tán.
  • Yêu cầu phần cứng: Cho phép sử dụng linh kiện RF chất lượng trung bình/thấp (Low-cost Transceivers) với hệ số $t \le 0.15$ mà vẫn đảm bảo duy trì thông lượng ổn định thông qua việc điều chỉnh động tham số $\alpha^*$.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Mô hình chỉ tập trung vào kênh truyền fading Rayleigh (áp dụng cho môi trường không có tia nhìn thẳng LoS - Non-Line-of-Sight), chưa tổng quát hóa cho các kênh fading Nakagami-$m$, Rician hoặc Weibull.
  • Mới khảo sát giao thức chuyển mạch thời gian TSR, chưa thực hiện so sánh đối chuẩn toàn diện với giao thức phân chia công suất PSR (Power Splitting-based Relaying).
  • Hệ thống xét ở quy mô mạng chuyển tiếp đơn nhánh 2 chặng (Single-relay), chưa phân tích đa chặng nối tiếp (Multi-hop) hoặc chọn lọc chuyển tiếp cơ hội (Opportunistic Relay Selection).

Hướng phát triển

  1. Mở rộng mô hình giải tích cho mạng chuyển tiếp đa nhánh (Multi-branch Multi-relay) kết hợp kỹ thuật kết hợp tỷ số cực đại (Maximal Ratio Combining - MRC) tại nút đích.
  2. Ứng dụng thuật toán học tăng cường sâu (Deep Reinforcement Learning - DRL) để tự động điều chỉnh tối ưu tham số $\alpha$ theo sự thay đổi thời gian thực của chất lượng kênh truyền $h_1, h_2$.
  3. Nghiên cứu ảnh hưởng của méo phần cứng trong các hệ thống tích hợp mới như bề mặt phản xạ thông minh (Intelligent Reflecting Surface - IRS) và mạng đa truy nhập phi trực giao (NOMA).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên Cao học ngành Điện tử - Viễn thông: Tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp phân tích hiệu năng mạng vô tuyến qua công cụ giải tích toán học (CDF, PDF, MGF) và kỹ thuật mô phỏng Monte-Carlo trên MATLAB.
  • Kỹ sư thiết kế hệ thống RF & IoT: Nắm bắt được giới hạn dung lượng thực tế của phần cứng, từ đó lựa chọn linh kiện thu phát (Transceiver IC) và thiết kế thông số mạch khuếch đại có mức suy hao $t$ phù hợp với ngân sách dự án.
  • Nhà nghiên cứu lý thuyết thông tin: Cung cấp cơ sở nền tảng để mở rộng bài toán tối ưu hóa tài nguyên năng lượng và phổ tần trong mạng vô tuyến 5G/6G.

Câu hỏi thường gặp

1. Nhiễu phần cứng (Hardware Impairments) trong đồ án bắt nguồn từ những yếu tố vật lý nào?

Nhiễu phần cứng là tổng hợp các tác động phi lý tưởng của chuỗi phần cứng vô tuyến RF, bao gồm: nhiễu pha (Phase Noise) sinh ra từ bộ dao động nội, méo phi tuyến của bộ khuếch đại công suất cao (HPA), hiện tượng mất cân bằng biên độ/pha của bộ trộn I/Q (I/Q Imbalance), và nhiễu lượng tử hóa phát sinh từ các bộ chuyển đổi tương tự - số (ADC/DAC).

2. Tại sao ở vùng SNR cao, thông lượng mạng lại bị bão hòa khi có méo phần cứng?

Ở vùng SNR cao, công suất tín hiệu phát tăng lên kéo theo công suất của tạp âm méo phần cứng cũng tăng tuyến tính (do tạp âm méo tỷ lệ thuận với công suất phát: $\kappa^2 P$). Do đó, tỷ số SINR tổng hợp bị chặn trên bởi giới hạn tiệm cận $1/t$, không thể tăng vô hạn như mô hình lý thuyết phần cứng lý tưởng ($t=0$).

3. Giao thức TSR khác gì so với giao thức PSR trong thu thập năng lượng RF?

  • TSR (Time Switching): Tách biệt việc thu năng lượng và truyền thông tin theo các khe thời gian khác nhau ($\alpha T$ dành cho thu năng lượng, $(1-\alpha)T$ dành cho truyền tin). Mạch phần cứng đơn giản, dễ chế tạo.
  • PSR (Power Splitting): Chia công suất tín hiệu nhận được thành hai phần tại mọi thời điểm ($\rho$ cho thu năng lượng, $1-\rho$ cho giải mã thông tin). Hiệu quả phổ cao hơn nhưng yêu cầu mạch chia công suất RF phức tạp.

4. Giá trị tối ưu của hệ số thời gian $\alpha^*$ phụ thuộc vào những yếu tố nào?

$\alpha^$ phụ thuộc chặt chẽ vào công suất phát của nguồn $P_s$, tốc độ truyền dữ liệu mục tiêu $R$, khoảng cách vị trí của nút Relay ($d_1, d_2$) và hệ số méo phần cứng $t$. Khi $P_s$ tăng, $\alpha^$ có xu hướng giảm xuống để tối ưu hóa thời gian truyền thông tin.

5. Yêu cầu cấu hình máy tính để chạy mô phỏng đồ án trên MATLAB là gì?

Hệ thống yêu cầu máy tính cài đặt MATLAB R2014b trở lên (đã kiểm thử tương thích tốt trên các bản R2020a-R2023b), tối thiểu 4GB RAM và CPU lõi kép để xử lý mượt mà $10^6$ mẫu Monte-Carlo trong thời gian dưới 30 giây cho mỗi vòng lặp khảo sát.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Đánh giá ảnh hưởng của phần cứng không hoàn hảo đến mạng vô tuyến hợp tác" của nhóm tác giả Lê Thị Thúy An và Đỗ Đức Nam (dưới sự hướng dẫn của TS. Đỗ Đình Thuấn tại Trường ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM) đã giải quyết trọn vẹn bài toán đánh giá hiệu năng mạng chuyển tiếp AF có tích hợp thu thập năng lượng vô tuyến RF theo giao thức TSR.

Nghiên cứu đã chứng minh rõ ràng tác động tiêu cực của nhiễu phần cứng $t$ lên xác suất dừng và thông lượng mạng, đặc biệt là hiện tượng suy thoái dung lượng nghiêm trọng ở vùng công suất cao. Kết quả phân tích giải tích và mô phỏng số là nguồn tư liệu khoa học giá trị, đóng góp thiết thực cho việc định cỡ, thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống mạng cảm biến IoT, Smart Grid và mạng truyền thông không dây thế hệ mới trong điều kiện triển khai thực tế.